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    我國全要素生產(chǎn)率的測算及結(jié)果分析

    2020-02-25 11:15:58
    福建質(zhì)量管理 2020年2期
    關(guān)鍵詞:負增長測算生產(chǎn)率

    (北京工商大學(xué) 北京 100048)

    一、全要素生產(chǎn)率的測算方法

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是測算行業(yè)效率中使用最頻繁的一種方法,最早是在1978年被查恩斯和庫伯等人提出。該方法的原理是把有效生產(chǎn)單元通過線性回歸的方法組合在一起,構(gòu)造出最優(yōu)生產(chǎn)前沿面,然后通過評價各決策單元離最優(yōu)生產(chǎn)前沿面的距離來評價各決策單元的生產(chǎn)效率。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析將每一個被評價的企業(yè)、行業(yè)、省份或者國家等等都稱為決策單元(DMU),將DMU的各個輸入以及輸出指標(biāo)的權(quán)重向量作為變量來進行計算和評價,通過比較分析各個DMU與生產(chǎn)前沿面的距離,來判斷每個決策單元是DEA有效還是無效。DEA方法能被國內(nèi)外許多學(xué)者廣泛使用,是因為它相對于其他方法不需要提前假設(shè)任何形式的生產(chǎn)函數(shù),適合于具有多投入多產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng),能夠排除很多主觀因素對測算結(jié)果的影響,使得結(jié)果更具有客觀性。

    按照Fare等的思路,基于DEA模型的Malmquist的指數(shù)法可以分解為不變規(guī)模報酬假定下技術(shù)效率變化指數(shù)(Efficiency Change,EC)和技術(shù)進步變化指數(shù)(Technical Change,TP)。所以Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以分解為:M=EC×TC=ΔSEC×ΔPEC×TC

    當(dāng)M大于1時,說明TFP呈上升趨勢,當(dāng)M等于1時,說明TFP保持不變,當(dāng)M小于1時,說明TFP呈下降趨勢;同理,當(dāng)TC大于1時,說明存在技術(shù)進步,TC小于1時存在技術(shù)退步;當(dāng)EC大于1時,說明技術(shù)效率提高,當(dāng)EC小于1時說明技術(shù)效率下降。ΔSEC是指規(guī)模效率指數(shù),ΔPEC是指純技術(shù)效率指數(shù)。

    二、全要素生產(chǎn)率的現(xiàn)狀

    為了測算全要素生產(chǎn)率,本文將采用DEA-Malmquist指數(shù)法來計算全要素生產(chǎn)率的指數(shù),本文選取了2000年-2017年除了西藏外30個省市有關(guān)數(shù)據(jù)。

    (一)投入產(chǎn)出指標(biāo)說明

    1.總產(chǎn)出。采用選擇作為產(chǎn)出變量的GDP是實際GDP,使用GDP平減指數(shù)折算名義GDP處理得到的(基期為1978年)。

    2.勞動力投入。選取各地區(qū)就業(yè)人口數(shù)作為勞動投入。

    3.資本投入。采用固定資本存量來衡量各省份資本投入量,由于《中國統(tǒng)計年鑒》中只提供各省級行政區(qū)的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù),因此本文參照張軍等(2004)進行處理,通過永續(xù)盤存法換算為存量數(shù)據(jù),并采用單豪杰(2008)的做法,將1978年各省的資本存量作為基期。

    本文利用DEAP2.1軟件,通過DEA-Malmquist指數(shù)模型,測算得到全國30個省(市、除去西藏地區(qū))2000-2017年的TFP以及其分解所得的技術(shù)效率變化、技術(shù)進步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率指數(shù),以下對TFP及其分解指數(shù)的變化趨勢以及區(qū)域之間的差別做簡要分析。

    (二)總體變動趨勢分析

    從全國總體來看,2001-2017年中國全要素生產(chǎn)率指數(shù)的平均值是0.985,所以TFP的年均增長率是-1.5%,技術(shù)進步整體沒有變化,技術(shù)效率下降,平均增長率為-1.5%,純技術(shù)效率和規(guī)模效率也同樣發(fā)生了下降,平均增長率為-1.2%和-0.2%,這說明了2000年-2017年全要素生產(chǎn)率的變動全部是由技術(shù)效率的下降引起的,是技術(shù)效率的負增長阻礙了我國全要素生產(chǎn)率的提高。

    從我國全要素生產(chǎn)率和分解指數(shù)的變動趨勢來看,2000年-2004年全國的技術(shù)進步指數(shù)是大于1的,技術(shù)效率指數(shù)是小于1的,最終表現(xiàn)為全要素生產(chǎn)率的提高,在2003年和2004年達到最大值,而從2005年到2017年全要素生產(chǎn)率指數(shù)都小于1,全要素生產(chǎn)率在2005年之后呈現(xiàn)出下滑趨勢。觀察技術(shù)進步指數(shù)可知,除了在2005年、2008年、2009年、2013年、2016年、2017年,技術(shù)進步指數(shù)都是大于1的,在大部分年份都是存在技術(shù)進步的,而除了2000年技術(shù)效率指數(shù)大于1和2005年技術(shù)效率指數(shù)是等于1的,其他年份的技術(shù)效率指數(shù)都是小于1的,技術(shù)效率總體呈現(xiàn)出下降的趨勢。全要素生產(chǎn)率呈下滑趨勢,是因為技術(shù)效率的不斷下降阻礙了我國全要素生產(chǎn)率的增長。從純技術(shù)效率來看,除了2016年和2017年是大于1,其他年份都是小于1的,見,技術(shù)效率的降低主要是由于純技術(shù)效率的下降導(dǎo)致的。

    (三)區(qū)域差異分析

    將我國分成東、中、西部三大區(qū)域,分別研究不同區(qū)域TFP及其分解指數(shù)的變動情況。基于DEA-Malmquist方法測算的TFP及其分解指數(shù)結(jié)果見表3-2。2000-2017年,全國及東、中、西部全要素生產(chǎn)率年平均增長率分別為-1.5%、0、-2.5%、-2.4%,東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率高于中部地區(qū)與西部地區(qū),中部和西部低于全國平均水平,中部地區(qū)增長最慢。從省份上來看東部地區(qū)只有北京市、天津市、上海市、浙江省四個省市全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)增長趨勢,且上海市增長最大,平均每年增長3.7%,其余各省都是呈現(xiàn)出負增長趨勢。中部地區(qū)所有省市都呈現(xiàn)出負增長趨勢,而西部地區(qū)除了內(nèi)蒙古自治區(qū)全要素生產(chǎn)率是增長趨勢,每年增長1.7%,其余各省市都是呈現(xiàn)出負增長。說明了全要素生產(chǎn)率的增長與我國不同區(qū)域的經(jīng)濟背景狀況有著緊密的關(guān)系。我國東部地區(qū)一直以來都有著良好的經(jīng)濟基礎(chǔ)、基礎(chǔ)設(shè)施和較高的人口素質(zhì),并且管理水平和資源配置都比中西部地區(qū)更先進,而西部地區(qū)的經(jīng)濟基礎(chǔ)、自然環(huán)境和勞動力素質(zhì)等方面相對東部地區(qū)較為落后,所以導(dǎo)致了西部地區(qū)生產(chǎn)率的較低水平。

    從技術(shù)進步上看,從2000年到2017全國及東、中、西部的年平均增長率分別是0、0.9%、-0.09%、-0.05,只有東部地區(qū)存在技術(shù)進步,中部地區(qū)各省市不存在技術(shù)進步,西部地區(qū)除了內(nèi)蒙古自治區(qū)和青海省,其他地區(qū)不存在技術(shù)進步。從術(shù)效率來看,東部、中部和西部地區(qū)都處于技術(shù)效率的下降趨勢,只有個別省市存在技術(shù)效率的提高。

    從純技術(shù)效率指數(shù)來看,我國及東、中、西部的年平均增長率分別為-1.2%、-0.06%、-1.6%、-1.5%,可見東部、中部、西部純技術(shù)效率均為負增長,中部純技術(shù)效率變動中部最差,東部下降較慢。從規(guī)模效率指數(shù)來看,全國及東、中、西部的年平均增長率分別為-0.2%、-0.3%、0.1%、-0.04%,只有中部地區(qū)實現(xiàn)了規(guī)模效率的增長,東部以及西部都是負增長。

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