煤炭企業(yè)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算

孫永波, 王平安

(黑龍江科技學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,哈爾濱 150027)

煤炭企業(yè)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算

孫永波, 王平安

(黑龍江科技學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,哈爾濱 150027)

針對(duì)傳統(tǒng) C-D生產(chǎn)函數(shù)的局限性,考慮前期因素對(duì)當(dāng)期產(chǎn)出的影響,建立煤炭企業(yè)資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)模型,并結(jié)合索洛模型測(cè)算企業(yè)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率。實(shí)例表明,龍煤集團(tuán)雙鴨山分公司的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率為 37.4%,與其他機(jī)構(gòu)計(jì)算結(jié)果相符。資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)與索洛模型相結(jié)合的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算方法簡(jiǎn)單、準(zhǔn)確,可應(yīng)用推廣。

煤炭企業(yè);技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率;滯后影響生產(chǎn)函數(shù)模型;索洛模型

自美籍奧地利經(jīng)濟(jì)學(xué)家熊彼德于 20世紀(jì)初首次提出技術(shù)創(chuàng)新理論以來(lái),技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算研究成為各國(guó)學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)[1]。常用的測(cè)算方法多借助于生產(chǎn)函數(shù)模型。生產(chǎn)函數(shù)主要包括 CD生產(chǎn)函數(shù)、CES生產(chǎn)函數(shù)、VES生產(chǎn)函數(shù)、前沿生產(chǎn)函數(shù)等[2-3]。傳統(tǒng)的 C-D生產(chǎn)函數(shù)通常只涉及資本和勞動(dòng)兩個(gè)投入要素,且僅考慮當(dāng)期投入要素對(duì)產(chǎn)出的影響,已不適用于日益復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出關(guān)系,因此,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)[4-5],取得了一定的成果。筆者在前人研究的基礎(chǔ)上,基于煤炭企業(yè)自身特點(diǎn),考慮前期資本對(duì)當(dāng)期產(chǎn)出的影響,改進(jìn)了傳統(tǒng) C-D生產(chǎn)函數(shù),建立資本滯后模型,并結(jié)合索洛余值法,對(duì)煤炭企業(yè)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行測(cè)算,以期為該類企業(yè)日常生產(chǎn)和管理規(guī)劃提供依據(jù)。

1 因素分析

影響模型構(gòu)建的因素主要包括煤炭企業(yè)勞動(dòng)因素、資本因素等。

(1)勞動(dòng)因素

人力資本與物質(zhì)資本相對(duì)稱,是凝結(jié)在人體內(nèi)并能滿足社會(huì)特定需要的知識(shí)結(jié)構(gòu)、能力結(jié)構(gòu)、素質(zhì)結(jié)構(gòu)和經(jīng)驗(yàn)經(jīng)歷等的價(jià)值總和[6],具有瞬時(shí)性,即對(duì)未來(lái)的影響不大。若要加大人力資本的影響程度,需要對(duì)其進(jìn)行相關(guān)的培訓(xùn)、教育等一系列的工作,這就需要大量的資本投入,包括生產(chǎn)和投資成本,而企業(yè)在短期內(nèi)對(duì)于人員特別是井下工人的投入不會(huì)有太大變化[7-9]。根據(jù)高宇明等人的研究,勞動(dòng)對(duì)于產(chǎn)出的彈性非常小,而我國(guó)還是勞動(dòng)密集型國(guó)家,資本資源相對(duì)稀缺,資本對(duì)于技術(shù)進(jìn)步更為敏感,所以可以假設(shè)前期的勞動(dòng)投入對(duì)當(dāng)期的影響不大或是不顯著[10],在建立模型時(shí)可以不考慮前期勞動(dòng)對(duì)當(dāng)期的影響,只考慮當(dāng)期的勞動(dòng)投入量。

(2)資本因素

資本的投入具有滯后性。煤礦企業(yè)資本的投入具有長(zhǎng)期性,比如對(duì)于礦產(chǎn)、機(jī)器等一些資本是長(zhǎng)期發(fā)揮作用的,不易精確劃分其中的成分。前期的投入對(duì)后期有影響,這也是煤炭行業(yè)或企業(yè)自身的特點(diǎn),所以在生產(chǎn)函數(shù)中應(yīng)當(dāng)考慮到資本的滯后性。

(3)其他因素

煤炭企業(yè)的其他影響因素還包括管理方式、制度等。管理可以劃到“廣義的技術(shù)進(jìn)步”當(dāng)中。制度在短期內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響不顯著,但長(zhǎng)期來(lái)看,由于資本、勞動(dòng)和制度之間存在著協(xié)整關(guān)系,其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響顯著[11]。對(duì)于煤炭企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)和技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算,只需考慮短期,所以可不考慮制度因素等的影響。

2 模型設(shè)定及證明

2.1 模型

模型假設(shè)如下:

(1)前期資本對(duì)當(dāng)期資本有影響。

(2)前期勞動(dòng)對(duì)當(dāng)期勞動(dòng)沒(méi)有影響。

(3)市場(chǎng)出清、價(jià)格水平的變化等其他因素不予考慮。

由于資本具有滯后性,考慮前期資本對(duì)當(dāng)期產(chǎn)出的影響,判斷出資本的滯后期數(shù)n后,設(shè)定生產(chǎn)函數(shù),即Kt——資本投入; Lt——?jiǎng)趧?dòng)投入;

A0——基年技術(shù)水平; r——年技術(shù)進(jìn)步率; t——時(shí)間;

αi——資本前的系數(shù),i=0,1,…,n;

α——資本的產(chǎn)出彈性;

β——?jiǎng)趧?dòng)的產(chǎn)出彈性。

利用產(chǎn)量、資本、勞動(dòng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),即可以估計(jì)出樣本空間內(nèi)的生產(chǎn)函數(shù)。

2.2 證明

為證明資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)是否滿足假定,可記

證明過(guò)程如下:

(1)當(dāng)一種生產(chǎn)要素固定時(shí),隨著另一種要素投入量的增加,產(chǎn)出量也會(huì)相應(yīng)增加,即

(2)當(dāng)一種生產(chǎn)要素固定時(shí),隨著另一種要素投入量的增加,邊際生產(chǎn)率逐漸減少,即生產(chǎn)要素的邊際效益遞減,則

據(jù)此可知,若α+β>1,規(guī)模報(bào)酬遞增;α+β= 1,規(guī)模報(bào)酬不變;α+β<1,規(guī)模報(bào)酬遞減。這與C-D生產(chǎn)函數(shù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)一致,證明資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)滿足生產(chǎn)函數(shù)的所有假定。

3 測(cè)算實(shí)例

3.1 指標(biāo)選擇及參數(shù)估計(jì)

煤炭開采的產(chǎn)出指標(biāo)可直接用煤炭產(chǎn)量Y代替煤炭生產(chǎn)總量,而勞動(dòng)和資本的投入量可選取原煤生產(chǎn)工人數(shù)和設(shè)備凈值來(lái)代替煤炭的總從業(yè)人數(shù)L和總資本的實(shí)際投入量K。

以龍煤礦業(yè)控股集團(tuán)有限責(zé)任公司雙鴨山分公司為例,進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。該公司 2000—2008年的年終統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表1所示。

表 1 龍煤集團(tuán)雙鴨山分公司年終統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)Table 1 Long Coal Hold ings Group Co.Ltd.Shuangyashan Branch f inanc ial and statistical data

根據(jù)表 1,分別采用傳統(tǒng) C-D生產(chǎn)函數(shù)、變形生產(chǎn)函數(shù)和資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

(1)傳統(tǒng) C-D生產(chǎn)函數(shù)

傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)為

式中:A——技術(shù)水平。

由 Eviews軟件估計(jì)得

(2)變形生產(chǎn)函數(shù)

變形生產(chǎn)函數(shù)為

由 Eviews軟件估計(jì)得α=-0.113 626<0,這與 0<α,β<1沖突,說(shuō)明模型設(shè)定不合理。

(3)資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)

資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)如式(1)所示。由Eviews軟件運(yùn)行可知,若資本存在 1期滯后,模型可化為

則R2=0.928 291=0.749 017,DW=1.4。

由上述結(jié)果可知,傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)未能通過(guò)模型的t檢驗(yàn);變形生產(chǎn)函數(shù)α<0,未能通過(guò)經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)。而資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)模型在進(jìn)行模型設(shè)定及參數(shù)估計(jì)后,通過(guò)了各種檢驗(yàn),表明其適用于煤炭行業(yè)。

3.2 技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算

索洛余值可反映除資本和勞動(dòng)兩項(xiàng)要素投入貢獻(xiàn)外的其他因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度。如果籠統(tǒng)地認(rèn)為,在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中只有資本、勞動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步發(fā)揮作用,那么索洛余值反映的就是技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)率。

設(shè)定總量生產(chǎn)函數(shù)Y=Af(K,L),對(duì)時(shí)間作全微分,得到索洛余值計(jì)算式

用索洛余值表示技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率,則式(3)可變形為

式中:EA——技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率;

y、l、k——產(chǎn)量、勞動(dòng)和資本的平均增長(zhǎng)速度。

式(2)經(jīng)軟件估計(jì)所得彈性系數(shù)α=0.763 451,β=0.009 358,根據(jù)表 1計(jì)算得y=7.12%,l= 5.69%,k=12.1%,則由式(4)得技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率為37.4%。該結(jié)果與其他機(jī)構(gòu)計(jì)算的結(jié)果差距較小。

“十一五”期間,黑龍江省的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率超過(guò) 50%,而文中計(jì)算的貢獻(xiàn)率僅為 37.4%,數(shù)值較小,表明雙鴨山分公司的技術(shù)進(jìn)步對(duì)于產(chǎn)出量的貢獻(xiàn)是非常有限的,究其原因主要是科技投入不足,科技創(chuàng)新能力薄弱,高科技技術(shù)層次不高,所以該公司應(yīng)當(dāng)向依靠技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的方式轉(zhuǎn)變。加大技術(shù)投入的同時(shí),還應(yīng)注意管理協(xié)調(diào)問(wèn)題,如生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)要符合實(shí)際,回采工藝要先進(jìn)合理,裝備選型要安全可靠,系統(tǒng)能力要協(xié)調(diào)配套,管理要結(jié)合政策導(dǎo)向等。

4 結(jié)束語(yǔ)

傳統(tǒng)的 C-D生產(chǎn)函數(shù)未考慮到時(shí)間和前期影響因素對(duì)本期的影響,難以滿足煤炭行業(yè)測(cè)算技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的需要。筆者在考慮前期因素對(duì)當(dāng)期產(chǎn)出的影響、判斷資本滯后性后建立了資本影響滯后生產(chǎn)函數(shù)模型。與傳統(tǒng) C-D生產(chǎn)函數(shù)和變形生產(chǎn)函數(shù)相比,該模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果更適合煤炭行業(yè)。實(shí)例證明,該生產(chǎn)函數(shù)模型與索洛余值法相結(jié)合的煤炭企業(yè)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算方法,具有簡(jiǎn)潔性和準(zhǔn)確性,可應(yīng)用推廣。

[1] LUCAS ROBERT J.On the mechanics of economic development [J].Journal ofMonetary Economics,1988,22(1):3-42.

[2] CHR ISTENSEN L R,JORGENSON D W,LAU L J.Conjugate duality and the transcendental logarithmic production function [J].Econometrics,1971,39(4):255-256.

[3] CHR ISTENSEN L R,JORGENSON D W,LAU L J.Transcendental logarithmic production frontiers[J].Review of Economics and Statistics,1973,55(1):28-45.

[4] SOLOW RM.Technical change and the aggregate production function [J].Review of Economics and Statistics,1957,39(3):312-320.

[5] 王淑慧.基于 C-D生產(chǎn)函數(shù)的黑龍江省農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步與發(fā)展實(shí)證分析[J].黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào),2009(4):97-99.

[6] 郭 丹.煤炭企業(yè)人力資本投資現(xiàn)狀及影響分析[J].煤, 2009(11):5.

[7] HAVEMAN R H,WOLFE B L.Schooling and economic well-being the role of non-market effects[J].The Journal of Human Resources,1984,19(3):377-407.

[8] LEW ISW A.Economic developmentwith unlimited suppliesof labor[J].Manchester School of Economics and Social Studies, 1954,22(2):139-191.

[9] LYNN B E.Intellectual capital:unearthing hidden value bymanaging intellectual assets[J]. Ivey Business Journal,2000,64 (3):48-52.

[10] 高宇明,齊中英.基于時(shí)變參數(shù)的中國(guó)總量生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):社會(huì)科學(xué)版,2008(2):96-99.

[11] 劉文革,高 偉,張 蘇.制度變遷的度量與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于中國(guó) 1952—2006年數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家,2008(12):48-55.

Calculating coal enterprises contribut ion rate of techno logicalprogress

SUN Yongbo,WANG Ping’an
(College of Economic&Management,Heilongjiang Institute of Science&Technology,Harbin 150027,China)

In response to the limitations of traditional C-D production function,along with the consideration of the effect of previous factors on current output,this paper describes the establishment of model on which time-lagged capital affects production function,combined with Solow model,for the calculation of contribution rate of technological progress.Example shows that Long Coal Holdings Group Co.,Ltd.Shuangyashan Branch reports the contribution rate of technologicalprogressof 37.4%,consistent with resultsof other agencies.The calculation of contribution rate of technological progressmarked by combining the model on which time-lagged capital affects production function with Solow model proves a simple and accurate method,which promises a wider application.

coal enterprises;contribution rate of technological progress;time-lagged capital affecting production function;Solow model

F272.5

A

1671-0118(2011)02-0163-04

2010-12-28

黑龍江省科技攻關(guān)項(xiàng)目(GC10D209)

孫永波(1969-),男,黑龍江省雞西人,教授,博士,研究方向:區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、資源經(jīng)濟(jì)管理,E-mail:yongbomiao@sina.com。

(編輯荀海鑫)