西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)度與評(píng)價(jià)——基于非參數(shù)Malmquist指數(shù)的研究

王恒玉，黃慧淼，熊興

(西北師范大學(xué) 商學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

一、問(wèn)題提出

20世紀(jì)90年代以來(lái)，隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，信息技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)業(yè)已成為國(guó)內(nèi)外熱門的研究領(lǐng)域和各國(guó)政府關(guān)注的焦點(diǎn)。馬克·波拉特(M．U．Porat)、張南保、劉小瑜、張守一等都認(rèn)為隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，信息產(chǎn)業(yè)快速崛起，已經(jīng)成為繼農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)之后的第四產(chǎn)業(yè)[1－3]。發(fā)展信息產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)信息化進(jìn)程的新經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式也被世界各國(guó)廣泛采納。隨著信息技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的重要性不斷提高，信息技術(shù)和信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)律與發(fā)展模式引起了經(jīng)濟(jì)、管理、科技等多學(xué)科學(xué)者的廣泛關(guān)注。

2005年－2011年我國(guó)西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)呈快速發(fā)展趨勢(shì)，平均年增長(zhǎng)率50.79%。2011年西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)總體產(chǎn)值達(dá)到8348.65億元，有效地促進(jìn)了西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但是，目前對(duì)西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的研究更多的是停留在經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和圖表的分析上，如主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和增加值等，鮮有針對(duì)信息產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的定量分析研究，這不利于充分地了解西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平及其內(nèi)在機(jī)制。

本文運(yùn)用DEA的Malmquist指數(shù)分析西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率水平，并通過(guò)對(duì)全要素生產(chǎn)率的分解，發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，推動(dòng)對(duì)西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率水平及其與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的更深層次探討，從而更有利于指導(dǎo)西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的健康、快速發(fā)展。同時(shí)，本文也探討了西部地區(qū)各省份間信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出的差異性，地區(qū)差異性的長(zhǎng)期存在可能會(huì)影響到西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展的整體效率，且不利于信息資源的有效配置與充分利用。

二、研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)Malmquist指數(shù)分析方法

全要素生產(chǎn)率的測(cè)算通常有以下兩種方法:一是參數(shù)方法，主要包括索羅余值法或生產(chǎn)函數(shù)法，利用產(chǎn)出增長(zhǎng)率除去各投入要素增長(zhǎng)率后的余值來(lái)計(jì)算全要素生產(chǎn)率，張軍、趙志耘等運(yùn)用索羅余值法分別對(duì)1952年－1998年和1979年－2009年我國(guó)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了估算[4－6]，徐家杰運(yùn)用修正的索洛余值法對(duì)我國(guó)1978年－2006年的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算[7];隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法，可以在技術(shù)無(wú)效率條件下估算全要素生產(chǎn)率，如史丹、范麗霞運(yùn)用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法分別對(duì)我國(guó)能源效率和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率進(jìn)行了測(cè)度[8－9]。二是非參數(shù)方法，主要包括指數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。Bassem運(yùn)用指數(shù)法測(cè)算了中東和北非地區(qū)小額信貸機(jī)構(gòu)的全要素生產(chǎn)率變化[10]，林玉英運(yùn)用指數(shù)法測(cè)算了1981年－2007年70個(gè)國(guó)家綠色(環(huán)保)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率[11]，魏權(quán)齡對(duì)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進(jìn)行了相關(guān)描述，并運(yùn)用于衛(wèi)生經(jīng)濟(jì)學(xué)測(cè)度了醫(yī)院效率，Ahmar運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測(cè)算了我國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率[12]。在本文的研究中采用DEA的Malmquist指數(shù)方法測(cè)算西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率(TFP)。本文選擇Malmquist指數(shù)分析方法測(cè)算西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的TFP，不僅可以弱化數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)于估算結(jié)果的影響，還可以避免模型的誤設(shè)。

本文通過(guò)Malmquist指數(shù)分析方法測(cè)算西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的變化和技術(shù)進(jìn)步。首先定義時(shí)期s與時(shí)期t產(chǎn)出距離函數(shù)為:

圖1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

Malmquist指數(shù)的分解如圖1所示。假設(shè)只有一種投入x和一種產(chǎn)出y，并且生產(chǎn)規(guī)模報(bào)酬不變。圖1中的點(diǎn)D和E分別表示在時(shí)期s和t時(shí)的投入－產(chǎn)出組合。在這兩種情況下，實(shí)際產(chǎn)出都在生產(chǎn)可能前沿的下面。時(shí)期s的技術(shù)效率變化為，時(shí)期t的技術(shù)效率變化為。生產(chǎn)率變化由產(chǎn)出增長(zhǎng)貢獻(xiàn)而不是由投入增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的部分，為，其中表示產(chǎn)出增長(zhǎng)為沿生產(chǎn)前沿線在時(shí)期s的移動(dòng)。則生產(chǎn)率的變化也可表示為，其中為在時(shí)期t時(shí)產(chǎn)出的距離函數(shù)，表示時(shí)期s的距離函數(shù)。Malmquist指數(shù)也稱為“全要素生產(chǎn)率”(TFP)，Malmquist生產(chǎn)率分解即從TFP變化中分解出技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化。

將時(shí)期s作為參考標(biāo)準(zhǔn)，時(shí)期s到時(shí)期t的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變化可表示為:

將時(shí)期t作為參考標(biāo)準(zhǔn)，則Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變化可定義為:

這兩個(gè)指數(shù)在一種產(chǎn)出、一種投入的情況下是相同的，但是在可變規(guī)模收益和多種投入情況下兩個(gè)指數(shù)則有所不同，為了避免這種不一致性，根據(jù)上面兩種指數(shù)的幾何平均值構(gòu)建了基于DEA的Malmquist指數(shù)分析方法，公式為:

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源

基于數(shù)據(jù)的可得性，本文利用西部地區(qū)11個(gè)省(市、區(qū))(除西藏)2005年－2011年信息產(chǎn)業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的選擇包括:(1)產(chǎn)出水平(Y)。產(chǎn)出Y為西部地區(qū)(除西藏外)2005年－2011年信息產(chǎn)業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入;(2)勞動(dòng)力投入(L)。勞動(dòng)投入為西部地區(qū)(除西藏外)2005年－2011年年末信息產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員L(萬(wàn)人);(3)資本投入(K)，信息產(chǎn)業(yè)的資本投入為通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)和信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)的資本存量的總和。為簡(jiǎn)化計(jì)算，通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)的資本存量用固定資產(chǎn)凈值表示，信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)根據(jù)永續(xù)盤存法(PIM)得到的資本存量公式進(jìn)行計(jì)算［13］:

其中，Kit表示報(bào)告期資本存量，Kit－1表示基期資本存量，Iit表示名義固定資本投資額，δit表示折舊率，折舊率參照HallandJones(1999)設(shè)為6%，即δit=6%。數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 投入產(chǎn)出變量及數(shù)據(jù)來(lái)源

三、西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的實(shí)證分析

通過(guò)式(6)算得西部地區(qū)各省、市(區(qū))信息產(chǎn)業(yè)的Malmquist指數(shù)及其分解，結(jié)果如表2所示。

表2 2011年西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)TFP指數(shù)及其分解

表2反映了西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的區(qū)域發(fā)展?fàn)顩r，從表中我們發(fā)現(xiàn)，就整個(gè)西部地區(qū)而言，信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步是有效的，2005年－2011年平均增長(zhǎng)4.4%，而西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù)整體上是無(wú)效的，其中主要是由于信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的下降(－4.4%)。它表明西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)管理水平較低，生產(chǎn)技術(shù)能力方面提升較快。

但各省、市(區(qū))TFP指數(shù)又存在著明顯的區(qū)域差異，內(nèi)蒙古、重慶、陜西、甘肅、青海、寧夏均是有效的。其中陜西的生產(chǎn)效率最高，2005年－2011年全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)率13.3%，其中主要源自于技術(shù)進(jìn)步(7.9%)和技術(shù)效率(4.9%)的提高;而新疆的全要素生產(chǎn)率最低，2005年－2011年全要素生產(chǎn)率平均降低12%，其中主要原因是由于新疆信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的降低(－12.2%)所致。

西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)除內(nèi)蒙古外均是有效的，說(shuō)明西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)技術(shù)能力方面提升較快;在技術(shù)效率方面和純技術(shù)效率方面，內(nèi)蒙古、重慶、陜西、甘肅、青海、寧夏是有效的，說(shuō)明這6個(gè)地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)管理水平提升較快，而這又和全要素生產(chǎn)率的水平是吻合的;就規(guī)模效率方面，內(nèi)蒙古表現(xiàn)最好，表明內(nèi)蒙古信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展通過(guò)規(guī)模帶來(lái)的邊際效益最大。

表3 西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)整體全要素生產(chǎn)率年際變化

表3顯示，西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)2005年－2011年全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)率是下降的(－0.2%)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于同期的信息產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值年均增長(zhǎng)率50.79%。這說(shuō)明西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)仍舊還是粗放的，西部地區(qū)對(duì)信息產(chǎn)業(yè)等高科技產(chǎn)業(yè)的承接吸收力量較弱，西部地區(qū)應(yīng)該更加重視科技創(chuàng)新及科研方面的投入，投資拉動(dòng)在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)仍舊還是促進(jìn)信息產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的主導(dǎo)力量。

圖2 西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)整體平均全要素生產(chǎn)率年度變化

進(jìn)一步分析西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成部分的增長(zhǎng)情況，可以看出，西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和全要素生產(chǎn)率有下降的趨勢(shì);而同期純技術(shù)效率、規(guī)模效率和技術(shù)效率指數(shù)則表現(xiàn)出緩慢上升的趨勢(shì)。從圖2可以看出，技術(shù)進(jìn)步是目前推動(dòng)西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Α?/p>

以上現(xiàn)象可以從以下幾個(gè)方面來(lái)解釋:首先，西部地區(qū)由于歷史和現(xiàn)實(shí)的原因，區(qū)域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，資本、技術(shù)和人才匱乏。其次，西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)起步較晚，西部大開(kāi)發(fā)以來(lái)，西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)雖然得到了一定的發(fā)展，但是發(fā)展規(guī)模較小，截止2011年底，只占到全國(guó)信息產(chǎn)業(yè)的10%左右。因此信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步效率和規(guī)模效率的相關(guān)關(guān)系還表現(xiàn)得不明顯，但是發(fā)達(dá)地區(qū)，信息產(chǎn)業(yè)規(guī)模較大，市場(chǎng)飽和度較高，且外資進(jìn)入比例較大，競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，為了獲得規(guī)模優(yōu)勢(shì)，通過(guò)并購(gòu)或企業(yè)擴(kuò)展等形式的規(guī)模擴(kuò)張將更為普遍、頻繁，而這也將進(jìn)一步促進(jìn)西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

四、結(jié)論與討論

本文利用基于DEA模型的Malmquist指數(shù)分析方法用估算了西部地區(qū)在2005年－2011年期間信息產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化。研究發(fā)現(xiàn):首先，2005年－2011年期間西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)進(jìn)步是有效的，但信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率(TFP)是無(wú)效的;其次，西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率各指數(shù)的變動(dòng)存在明顯的區(qū)域差異，內(nèi)蒙古、重慶、陜西、甘肅、青海、寧夏在技術(shù)效率、純技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率(TFP)方面是有效的。這主要反映了西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展的過(guò)程中還存在著諸多問(wèn)題，主要問(wèn)題在于生產(chǎn)管理水平跟不上行業(yè)快速發(fā)展的需要，導(dǎo)致生產(chǎn)資源配置的效率下降，從而使得信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率較低。

針對(duì)上述問(wèn)題，應(yīng)從以下幾點(diǎn)入手:首先，西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)較快，但技術(shù)效率在各省、市(區(qū))之間存在較大差異，因此，為了均衡技術(shù)投入，建立科學(xué)的技術(shù)引進(jìn)制度;及時(shí)改進(jìn)和引進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)、更新生產(chǎn)設(shè)備，促進(jìn)廣西、四川、云南、貴州和新疆等省、區(qū)技術(shù)水平的提高。其次，西部地區(qū)信息產(chǎn)業(yè)整體生產(chǎn)管理水平較低，應(yīng)提升人力資本的投入，提高勞動(dòng)力素質(zhì)，為當(dāng)?shù)匦畔a(chǎn)業(yè)的發(fā)展培養(yǎng)優(yōu)秀的管理人才，促進(jìn)地區(qū)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新，提高資源利用效率。

[1]張南保．第四產(chǎn)業(yè)初探[J]．經(jīng)濟(jì)科學(xué)，1987，(3):50-54．

[2]劉小瑜．第四產(chǎn)業(yè)及其統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系[J]．當(dāng)代財(cái)經(jīng)，1995，(9):56-59．

[3]張守一．知識(shí)、知識(shí)經(jīng)濟(jì)、知識(shí)產(chǎn)業(yè)[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1998，(8):77-81．

[4]章祥蓀，貴斌威．中國(guó)全要素生產(chǎn)率分析——Malmquist指數(shù)法評(píng)述與應(yīng)用[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008，25(6):111-121．

[5]張軍，施少華．中國(guó)經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率變動(dòng):1952-1998[J]．世界經(jīng)濟(jì)文匯，2003，(2):17-24．

[6]趙志耘，楊朝峰．中國(guó)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與解釋:1979年-2009年[J]．財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2011，(9):3-12．

[7]徐家杰．中國(guó)全要素生產(chǎn)率估計(jì):1978年-2006年[J]．亞太經(jīng)濟(jì)，2007，(6):65-68．

[8]史丹，吳利學(xué)，傅曉霞，吳濱．中國(guó)能源效率地區(qū)差異及其成因研究——基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的方差分解[J]．管理世界，2008，(2):35-43．

[9]范麗霞，蔡根女．中國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)增長(zhǎng)的隨機(jī)前言生產(chǎn)函數(shù)分析[J]．?dāng)?shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2009，(4):618-625．

[10]Soltane Bassem B．Total factor productivity change of MENA microfinance institutions:A Malmquist productivity index approach [J]．Economic Modelling，2014，(39):182-189．

[11]Yu －Ying Lin E，Chen P．Y，Chen C．C．Measuring green productivity of country:A generlized metafrontier Malmquist productivity index approach[J]．Energy，2013，(55):340-353．

[12]Qazi A．Q，Yulin Z．Productivity Measurement of Hi－ tech Industry of China Malmquist Productivity Index – DEA Approach [J]．Procedia Economics and Finance，2012，(1):330-336．

[13]朱宗堯，樂(lè)嘉錦．上海軟件產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)——基于Malmquist指數(shù)的分析[J]．上海經(jīng)濟(jì)研究，2011，(6):100-106．