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    江蘇省制造業(yè)增長方式轉變的實證研究

    2014-11-12 00:06:06李致平
    江蘇第二師范學院學報 2014年3期
    關鍵詞:貢獻率生產率江蘇省

    王 健 李致平

    (安徽工業(yè)大學商學院,安徽馬鞍山 243000)

    2008年金融危機以來,世界范圍內掀起了一場對于保持虛擬經濟與實體經濟之間平衡的反思。以美國為代表的歐美國家再一次將注意力放到了以制造業(yè)為代表的實體經濟上來,并且制定了一系列重振本國制造業(yè)的法規(guī)與計劃。這也促使我們進一步反思我國制造業(yè)在國際分工中所處地位以及轉型升級之路。外部全球化帶來的產業(yè)沖擊、內部的資源環(huán)境壓力和經濟健康可持續(xù)發(fā)展的要求,促使我們必須實現制造業(yè)的產業(yè)升級和結構優(yōu)化,完成由制造業(yè)大國向制造業(yè)強國的轉變。因此在這個時候對于制造業(yè)增長方式的檢視和反思就顯得尤為重要。

    江蘇省作為全國排名非??壳暗闹圃鞓I(yè)大省,又是長三角地區(qū)的重要組成部分,對于江蘇省制造業(yè)的考察不僅對于江蘇省,而且對于其他區(qū)域的制造業(yè)發(fā)展和東部向中西部的產業(yè)轉移都具有重要的現實意義。那么江蘇省這個制造業(yè)大省在制造業(yè)的數量上取得巨大成就的同時,其增長質量究竟如何?在增長方式上有沒有實現由粗放化向集約化發(fā)展的轉變?為何江蘇在各種生產指標排名靠前的同時資源環(huán)境保護能力卻遠遠落后①在《中國制造業(yè)發(fā)展研究報告2011》中,制造業(yè)經濟創(chuàng)造能力排名第1的江蘇省,資源環(huán)境保護能力卻在全國31個省市自治區(qū)中排名第26。?本文將嘗試去解答這些問題。

    一、相關研究文獻綜述

    自從中國加入世貿組織、逐漸成為“世界工廠”以后,關于制造業(yè)的研究一直是熱點。江蘇省作為制造業(yè)大省,相關的研究也自然很多。然而關于江蘇省制造業(yè)的研究多停留在對制造業(yè)“量”的考察上,對于其“質”,即制造業(yè)增長方式轉變的研究卻很少。萬興等(2007)通過隨機前沿分析(SFA)和基于數據包絡分析(DEA)的Malmquist指數法測算了1998—2004年江蘇省制造業(yè)的全要素生產率,發(fā)現兩種方法測算的全要素生產率增長率都呈現下降趨勢[1];吳崇等(2011)運用DEA—Malmquist指數法研究了江蘇省28個制造業(yè)行業(yè)的全要素生產率變化,發(fā)現2000—2007年江蘇省制造業(yè)全要素生產率增長率為-0.6%,即技術進步表現為負增長,說明全要素生產率對江蘇省制造業(yè)發(fā)展作用有限,生產率的增長仍是以要素拉動為主[2];封思賢等(2011)運用shift-share法對江蘇省制造業(yè)生產率的研究發(fā)現外部要素投入不利于制造業(yè)效率的提高,內部性創(chuàng)新才是制造業(yè)效率的主要推動力[3]。還有一些研究則是通過研究FDI的溢出效應等手段間接地考察了制造業(yè)全要素生產率的變化。張杰等(2008)利用江蘇省制造業(yè)的微觀數據考察了企業(yè)出口與生產率的關系,研究發(fā)現本土企業(yè)生產率的提高多是依靠引進和購買外國先進設備的固定資產投入獲得,而并非自身創(chuàng)新能力的提高,出口并不是促進本土企業(yè)全要素生產率增長的因素[4];田澤永等(2009)研究了江蘇省FDI的技術溢出效應,結果表明資本和勞動仍是制造業(yè)增長的重要因素,且資本對產出增長的作用更多體現在引致的投資需求上[5];田澤永、江可申(2010)通過考察 FDI對于民營制造業(yè)全要素生產率的影響,發(fā)現技術變動是全要素生產率增長的根本原因,而技術效率在一定程度上影響了全要素生產率的增長[6];段會娟、吳俊(2011)在研究江蘇省制造業(yè)FDI溢出效應時發(fā)現:制造業(yè)資產總值顯示出較高的產出彈性,而勞動的產出彈性為負。這說明江蘇省制造業(yè)仍以勞動密集型為主,且依賴資本推動的特征較為明顯[7];牛澤東等(2012)在研究裝備制造業(yè)的全要素生產率時發(fā)現,江蘇省裝備制造業(yè)的全要素生產率的增長率僅排在倒數第三位,這說明作為制造業(yè)重要組成部分的裝備制造業(yè)依靠高投入推動的增長模式較為明顯[8]。

    由以上文獻梳理可以看到,關于江蘇省制造業(yè)經濟增長方式的直接研究并不多,深入到具體行業(yè)的研究就更少了。相關的研究多使用全要素生產率作為增長方式轉變的衡量指標,這也是值得商榷的。本文將采用全要素生產率的貢獻率衡量增長方式轉變,深入到具體行業(yè)層面研究江蘇省制造業(yè)的增長方式,并進一步將江蘇省與全國平均水平進行比較,以期得到更為科學和全面的結論。

    二、研究方法與數據

    1.研究方法

    其一,制造業(yè)經濟增長方式的評價方法。

    在以往的相關研究中,大都采取全要素生產率作為經濟增長方式的衡量指標(宋紅軍,2011;吳振球、王建軍,2013)[9][10]。然而全要素增長率增長并不等同于經濟增長方式向集約化轉變。大規(guī)模的投資擴張和以資源環(huán)境的大量損耗為代價的粗放式增長也完全有可能實現全要素生產率的增長(趙文軍、于津平,2012)[11]。理論上,資源、勞動和資本的投入對經濟增長的作用屬于外延式推動,全要素生產率的提高對于經濟增長的貢獻屬于內涵式推動。因此轉變經濟增長方式的本質就是提高全要素生產率對經濟增長的貢獻率(于津平、許小雨,2011)[12]。本文借鑒趙文軍、于津平的方法,采用全要素生產率對經濟增長的貢獻率作為經濟增長方式的衡量指標。從下面的理論推導中可以看到相比用全要素生產率來衡量增長方式,全要素生產率的貢獻率更有其合理性。

    對于制造業(yè)i行業(yè),將其在t時期的生產函數表示為:

    其中,Qit、Ait、Kit、Lit、分別為 i行業(yè)在 t時期的產出、全要素生產率、資本投入和勞動投入。根據經典的C-D生產函數的性質,對(1)式求全微分則有:

    即產出的增長率取決于全要素生產率的增長率、資本投入的增長率、勞動投入的增長率以及資本和勞動的產出彈性系數。設 RQit、RAit、RKit、RLit分別為i行業(yè)t時期產出、全要素生產率、資本和勞動投入的增長率,則有:

    由(6)式可以得知,全要素生產率的貢獻率,即經濟增長方式由該行業(yè)的資本增長率、勞動增長率以及全要素生產率共同決定。如果RAit>αRKit+βRLit,(即全要素生產率的增長率超過勞動和資本增長率的加權平均值),則RCAit會增大,此時增長方式趨于集約化;反之,如果RAit<αRKit+βRLit,則RCAit減小,增長方式趨于粗放化。由公式(6)也可以看出,在大量依靠資本、勞動和資源等要素投入的情況下,全要素生產率即使實現增長,但是只要其增長率小于資本和勞動增長率的加權平均值,其貢獻率也可能減小。這是全要素生產率作為衡量經濟增長方式指標的一個缺陷。因此本文采用全要素生產率的貢獻率作為衡量增長方式轉變的指標。為了求出全要素生產率的貢獻率,首先要對制造業(yè)各行業(yè)的全要素生產率進行科學的測算。

    其二、制造業(yè)分行業(yè)全要素生產率的測算

    對于全要素生產率的測算,以往的研究中多用索洛剩余法。本文采用DEA—Malmquist指數法來測算制造業(yè)各行業(yè)的全要素生產率。相較于索洛剩余法,DEA—Malmquist指數法作為一種非參數估計方法對于生產函數的形式沒有具體要求,允許無效率行為的存在以及規(guī)模報酬的變化,并且可以進一步將全要素生產率的變化進一步分解為技術效率的變化和技術進步(李樹、陳剛,2013)[13]。這種方法在近年來的研究中已經成為測算全要素生產率的一種重要方法。

    數據包絡分析(DEA)的基本思想是首先確定每一時期各決策單元的最佳生產性前沿,然后通過與實際生產進行比較去測算每個決策單元的技術效率,在此基礎上進一步測算全要素生產率的變化及其構成(吳延兵2008)[14]。在具體的測算過程中,將制造業(yè)具體行業(yè)作為一個獨立的決策單元,以資本和勞動等要素投入作為投入變量,總產出作為產出變量。通過與最佳生產前沿的距離函數之比構建Malmquist指數,進而測算出各決策單元投入產出的相對效率。在測算出各行業(yè)的全要素生產率之后,利用公式(5)即可得到全要素生產率的貢獻率。本文采用規(guī)模以上制造業(yè)各行業(yè)的工業(yè)總產值作為產出變量,以總資產規(guī)模和各行業(yè)平均就業(yè)人數作為投入變量測算其Malmquist生產率指數。測算過程采用數據包絡分析軟件DEAP2.1 完成。

    2.數據來源與處理

    由于我國對制造業(yè)企業(yè)的統(tǒng)計在1998年開始由按所有制進行分類改為以企業(yè)規(guī)模進行分類,而且在2003年又重新調整了制造業(yè)的行業(yè)分類①詳見《國民經濟行業(yè)分類》(GB/T4754—2002)。。2012年又將納入統(tǒng)計的規(guī)模以上企業(yè)標準②2012年開始,納入統(tǒng)計的規(guī)模以上企業(yè)標準由主營業(yè)務收入500萬元以上變更為2000萬元以上。2011年統(tǒng)計年鑒中數據皆采用此新標準。進行了變更。因此為了保證數據的一致性和連續(xù)性,本文的研究區(qū)間取1998—2010年,并根據2003年以后的新標準對制造業(yè)行業(yè)進行調整,剔除新出現且所占份額較小的工藝品及其他制造業(yè)和廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè),重點研究其余的28個制造業(yè)兩位數代碼行業(yè)③這28個行業(yè)及所對應的的兩位數行業(yè)代碼分別為:C13(農副食品加工業(yè))、C14(食品制造業(yè))、C15(飲料制造業(yè))、C16(煙草制造業(yè))、C17(紡織業(yè))、C18(紡織服裝、鞋、帽制造業(yè))、C19(皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè))、C20(木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè))、C21(家具制造業(yè))、C22(造紙及紙制品業(yè))、C23(印刷業(yè)和記錄媒介的復制)、C24(文教體育用品制造業(yè))、C25(石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè))、C26(化學原料及化學制品制造業(yè))、C27(醫(yī)藥制造業(yè))、C28(化學纖維制造業(yè))、C29(橡膠制品業(yè))、C30(塑料制品業(yè))、C31(非金屬礦物制品業(yè))、C32(黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè))、C33(有色金屬冶煉及壓延加工業(yè))、C34(金屬制品業(yè))、C35(通用設備制造業(yè))、C36(專用設備制造業(yè))、C37(交通運輸設備制造業(yè))、C39(電氣機械及器材制造業(yè))、C40(通信設備、計算機及其他電子設備制造業(yè))、C41(儀器儀表及文化、辦公用機械制造業(yè)),在國家行業(yè)分類標準中無代碼C38。

    本文所采用數據均來自歷年《中國統(tǒng)計年鑒》以及《江蘇省統(tǒng)計年鑒》。文中所涉及制造業(yè)各行業(yè)工業(yè)總產值以及資產總值,由于缺少具體行業(yè)的相應價格指數,分別以所屬工業(yè)部門的工業(yè)生產者出廠價格指數和固定資產投資價格指數進行平減。所有數據均處理為以1999年為基期的數值。

    三、實證研究

    1.制造業(yè)總體增長方式的轉變

    本文采用DEA—Malmquist指數法測算了江蘇省以及全國制造業(yè)1999—2010年間的全要素生產率,并利用公式(5)計算了全要素生產率在經濟增長中的貢獻率。結果見表1,RCA(JS)、RCA(CH)分別代表江蘇省和全國同時期制造業(yè)的全要素生產率的貢獻率。

    表1 1999—2010年江蘇省制造業(yè)全要素生產率貢獻率對比

    具體變化趨勢如圖1所示:

    圖1 江蘇省制造業(yè)全要素生產率貢獻率與全國平均水平的對比

    由以上結果可以看出,江蘇省制造業(yè)全要素生產率的貢獻率和全國平均水平走勢較為相像。雖然部分年份出現了上升,但是總體呈緩慢下降的趨勢。這說明不管就全國來看還是江蘇省單獨來看,制造業(yè)的發(fā)展在考察期內粗放型的發(fā)展特征不僅沒有弱化,反而進一步加強,更加依賴于資本、勞動以及資源的投入實現經濟增長。這與趙文軍、于津平(2012)對于全國工業(yè)經濟增長方式轉型的研究結果是一致的。

    值得關注的是,江蘇省制造業(yè)全要素生產率的貢獻率水平除2003年、2005年、2009年外均低于全國平均水平。在考察期內,江蘇省制造業(yè)全要素生產率的平均貢獻率僅為28.97%,低于全國平均水平36.49%,相差7.52%。這說明江蘇省制造業(yè)的粗放式發(fā)展特征與全國平均水平相比更為嚴重,亟待轉變發(fā)展方式。另由圖1可以看出,2009年開始江蘇省制造業(yè)全要素生產率的貢獻率出現了大幅下滑,這很有可能是受金融危機的影響,在發(fā)展方式上更加依賴資本投入的拉動造成的。

    2.制造業(yè)分行業(yè)增長方式的轉變

    第一,分行業(yè)全要素生產率平均貢獻率研究。

    本文進一步計算了制造業(yè)分行業(yè)的全要素生產率在考察期內的平均貢獻率,借以考察江蘇省制造業(yè)具體行業(yè)的增長特征,計算結果同樣與全國同時期相應行業(yè)的平均水平比較。具體計算結果見表2,表中第一列為所研究的28個制造業(yè)行業(yè)的行業(yè)代碼,第二列、第三列分別是江蘇省與全國相應的制造業(yè)行業(yè)在考察期內全要素生產率的平均貢獻率,第四列計算了江蘇省制造業(yè)各行業(yè)全要素生產率與全國平均水平的差值。若差值為正,則說明此行業(yè)全要素生產率的貢獻率在考察期內大于全國平均水平;反之,則小于全國平均水平。

    由以上計算結果可以看出,在所考察的28個制造業(yè)行業(yè)中,江蘇省在全要素生產率的平均貢獻率高于全國平均水平的只有行業(yè)C14(飲料制造業(yè))、C19[皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)]以及C25(石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)),其余25個行業(yè)全都低于全國平均水平。這說明江蘇省制造業(yè)的粗放式發(fā)展特征在具體行業(yè)上的體現也極其明顯,絕大部分行業(yè)都呈現出較全國平均水平更為粗放式的發(fā)展特征。另經計算,在江蘇省全要素生產率的貢獻率占優(yōu)的三個行業(yè)C14、C19、C25在考察期內總產值在全部行業(yè)中所占份額分別為0.6%、0.8%、1.81%,三個行業(yè)總共也只占到所考察行業(yè)產值的3.21%。因此總體來說,相對于全國平均水平,江蘇省制造業(yè)各行業(yè)的在發(fā)展方式上的粗放化趨勢相當明顯,即江蘇省制造業(yè)各行業(yè)在考察期內的發(fā)展仍是以大量的資本、勞動以及資源的消耗作為增長動力,全要素生產率的貢獻率較低。這也從一個側面解釋了為什么江蘇省制造業(yè)在經濟創(chuàng)造能力遙遙領先的情況下,環(huán)境保護能力卻非常薄弱,制造業(yè)的粗放式增長無疑是一個重要原因。

    表2 制造業(yè)分行業(yè)全要素生產率貢獻率對比

    ①此處出現全要素生產率的貢獻率大于100%的現象可能是因為在考察期內要素投入(資本、勞動)的大幅減少導致要素貢獻率為負。

    第二,各行業(yè)全要素生產率貢獻率的變動趨勢。

    本文進一步考察了所研究的28個制造業(yè)行業(yè)在考察期內全要素生產率貢獻率的變動趨勢,結果發(fā)現①考慮到28個行業(yè)的全部計算結果數據較為龐雜,為節(jié)省篇幅,本文未給出具體計算結果,只將計算結果進行總結。:在全部的28個行業(yè)分類中,只有行業(yè)C16(煙草制品業(yè))、C19[皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)]、C37(交通運輸設備制造業(yè))3個行業(yè)在考察期內全要素生產率的貢獻率的總體變動趨勢為上升狀態(tài)。這3個行業(yè)在考察期內工業(yè)總產值在全部行業(yè)中占比為7.16%;行業(yè) C14(食品制造業(yè))、C17(紡織業(yè))、C21(家具制造業(yè))、C23(印刷業(yè)和記錄媒介的復制)、C25(石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè))、C30(塑料制品業(yè))等6個行業(yè)無明顯上升和下降的趨勢,其全要素生產率的貢獻率在考察期內呈震蕩變化狀態(tài)。這6個行業(yè)的工業(yè)總產值占比為13.80%;而其余19個行業(yè)分類全要素生產率的貢獻率總體變化趨勢均呈下降狀態(tài),其工業(yè)總產值在全部行業(yè)中的占比高達79.04%。這說明,在江蘇省制造業(yè)行業(yè)中,保持全要素生產率貢獻率上升或震蕩變化的產業(yè)占比較小。占據大量份額的制造業(yè)行業(yè)全要素生產率的貢獻率在考察期內仍呈下降趨勢,增長方式粗放化的特征在具體行業(yè)層面上也在進一步加強。

    另外在2008年以后,28個行業(yè)中有12個行業(yè)(分別為 C13、C15、C18、C22、C26、C28、C32、C33、C34、C35、C39、C41)全要素生產率的貢獻率由正值轉為負值。這可能是由于危機中靠資本的大量投入維持經濟增長而造成的。這一點由公式(4)可以看出,當資本與勞動投入增長率的加權平均值大于產出的增長率時,此時全要素生產率的貢獻率為負。這也解釋了江蘇省制造業(yè)總體全要素生產率的貢獻率在2009年的大幅下滑。

    四、結論

    本文用全要素生產率的貢獻率作為衡量經濟增長方式的指標,采用基于非參數估計的DEA—Malmquist指數法測算了江蘇省28個制造業(yè)行業(yè)在1998—2010年間經濟增長方式的變化趨勢。通過與全國平均水平的對比研究,從制造業(yè)總體和行業(yè)兩個層面進行了具體分析,結論如下:其一,考察期內,江蘇省制造業(yè)全要素生產率的貢獻率與全國平均水平都呈現緩慢下降的趨勢,即增長方式的粗放型特征進一步強化,且較全國平均水平而言江蘇省制造業(yè)增長粗放式特征更加嚴重;其二,從行業(yè)層面來看,在所考察的28個行業(yè)中,只有C14(飲料制造業(yè))、C19[皮革、毛皮、羽毛(絨)及其制品業(yè)]以及C25(石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè))3個行業(yè)考察期內全要素生產率的貢獻率高于全國平均水平,其余則都低于全國平均水平。這說明,深入到行業(yè)層面,江蘇省制造業(yè)的粗放式發(fā)展特征也非常明顯;其三,在考察期內,占據制造業(yè)工業(yè)總產值份額高達79.04%的19個行業(yè)的全要素生產率的貢獻率呈進一步下降的趨勢,這表明江蘇省制造業(yè)具體行業(yè)粗放式的發(fā)展特征仍在繼續(xù)。

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    [14]吳延兵.用DEA方法評測知識生產中的技術效率與技術進步[J].數量經濟技術經濟研究,2008(7).

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