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    中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)及影響因素研究

    2022-05-11 05:47:40王向前
    關(guān)鍵詞:工業(yè)生產(chǎn)變量工業(yè)

    張 鑫,王向前 ,耿 杰

    (安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,安徽 淮南 232001)

    0 引言

    工業(yè)水平是一個(gè)國(guó)家綜合實(shí)力的重要標(biāo)志。當(dāng)前中國(guó)工業(yè)發(fā)展正走在“新型工業(yè)化道路”[1]上,然而即使我國(guó)工業(yè)當(dāng)前正處于新型工業(yè)化階段,工業(yè)體系較為完善,但工業(yè)生產(chǎn)效率仍然相對(duì)落后。我國(guó)工業(yè)的局限在快速發(fā)展的同時(shí)日益顯現(xiàn):投入產(chǎn)出比較低、能源消耗量較大、勞動(dòng)成本較高,這使得我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)效率低下,而高污染、高排放的粗放型工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式較多,導(dǎo)致環(huán)境惡化、資源枯竭的情況日益嚴(yán)重[2]。這種發(fā)展模式極其不利于我國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期健康發(fā)展,也導(dǎo)致我國(guó)工業(yè)企業(yè)在與國(guó)外同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)處于不利地位。工業(yè)生產(chǎn)效率是反映工業(yè)發(fā)展質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo),所以加強(qiáng)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)效率的研究,科學(xué)測(cè)度工業(yè)生產(chǎn)效率,探索其影響因素,以努力使我國(guó)工業(yè)不僅在數(shù)量上,而且在生產(chǎn)質(zhì)量與績(jī)效方面都處于國(guó)際領(lǐng)先地位,具有重要意義。

    田澤等[3]運(yùn)用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(data envelopment analysis,DEA)模型對(duì)東部沿海地區(qū)裝備制造業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)我國(guó)東部沿海地區(qū)裝備制造業(yè)生產(chǎn)效率較高,但考慮環(huán)境因素后結(jié)果會(huì)發(fā)生顯著變化;杜康等[4]選取從業(yè)人員年平均值、固定資產(chǎn)凈值年均余額作為投入指標(biāo),工業(yè)總產(chǎn)值為產(chǎn)出指標(biāo),運(yùn)用DEA-Malmquist方法對(duì)安徽省大中型企業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行了測(cè)度,探討了全要素生產(chǎn)率的影響因素;郭亞軍[5]采用各地區(qū)工業(yè)固定資產(chǎn)投資、各地區(qū)工業(yè)勞動(dòng)力就業(yè)人數(shù)、各地區(qū)工業(yè)科研投入為投入指標(biāo),各地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)總值為產(chǎn)出指標(biāo),采用DEA三階段模型對(duì)我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率水平進(jìn)行了實(shí)證研究,結(jié)果表明,資源利用水平、人均居民消費(fèi)、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、財(cái)政支出占生產(chǎn)總值的比例、民營(yíng)資本所占份額和對(duì)外開放水平等環(huán)境變量對(duì)工業(yè)生產(chǎn)效率有顯著影響;徐冬冬等[6]選取勞動(dòng)力年度總?cè)藬?shù)與固定資本投資作為投入要素,以工業(yè)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出要素,運(yùn)用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型測(cè)度2001—2013年各縣域工業(yè)生產(chǎn)效率,并結(jié)合GIS空間分析技術(shù)分析了生產(chǎn)效率與空間格局特征間的關(guān)系;李健等[7]選取資本投入、各地區(qū)工業(yè)從業(yè)人員人數(shù)、平均受教育年限為投入指標(biāo),工業(yè)總產(chǎn)值為產(chǎn)出指標(biāo),采用Malmquist模型對(duì)中國(guó)1998—2011年30個(gè)省份的工業(yè)全要素生產(chǎn)效率進(jìn)行了測(cè)度。上述文獻(xiàn)中研究者對(duì)工業(yè)生產(chǎn)效率的測(cè)度所用方法各不相同,但都未考慮投入與產(chǎn)出的松弛性問(wèn)題,所用方法都不能將全部松弛變量進(jìn)行衡量,為更加精確地衡量效率水平,可利用SBM(slacks-based measurement)模型彌補(bǔ)這一問(wèn)題。SBM是一種非射線模型,具有非角度和非徑向性,能充分考慮投入與產(chǎn)出的松馳性問(wèn)題,屬于較為完整的DEA拓展模型。且在現(xiàn)實(shí)工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中,非期望產(chǎn)出是不可避免的問(wèn)題,采用SBM-Undesirable模型會(huì)使非期望產(chǎn)出問(wèn)題迎刃而解,因此本文選用SBM-Undesirable模型,對(duì)中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算,改進(jìn)已有文獻(xiàn)的測(cè)度方法。并結(jié)合Malmquist- Luenberger模型對(duì)中國(guó)工業(yè)全要素生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算,由點(diǎn)及面,動(dòng)態(tài)分析與靜態(tài)分析結(jié)合。

    1 模型介紹與構(gòu)建

    1.1 SBM-Undesirable模型

    DEA是由A.Charnes等[8]于1978年提出的一種對(duì)多投入多產(chǎn)出的評(píng)價(jià)相對(duì)有效性的線性規(guī)劃方法,保持投入產(chǎn)出不變,通過(guò)判斷各決策單元與生產(chǎn)前沿面的偏離程度來(lái)測(cè)算效率值或者評(píng)價(jià)是否有效。但是傳統(tǒng)DEA方法沒(méi)有將產(chǎn)出變量的松弛問(wèn)題考慮在內(nèi),會(huì)對(duì)效率值的測(cè)算產(chǎn)生偏差。因此Tone K.[9]在傳統(tǒng)DEA的基礎(chǔ)上提出了基于非徑向、非角度并引進(jìn)非期望產(chǎn)出的SBM模型,用以彌補(bǔ)傳統(tǒng)DEA徑向與角度對(duì)測(cè)算效率值造成的誤差。

    本文采用SBM-Undesirable模型對(duì)中國(guó)的30個(gè)省市自治區(qū)(由于西藏的數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失,港澳臺(tái)地區(qū)的數(shù)據(jù)不可得,所以本文未予考慮)的工業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算,以空氣污染物二氧化硫作為“壞產(chǎn)出”納入分析評(píng)價(jià)體系。在生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)模型中,每個(gè)省市自治區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)部門都是一個(gè)決策單元DMU。對(duì)n個(gè)DMU,每個(gè)DMU中包含m個(gè)投入、S1種期望產(chǎn)出Yg(g為期望產(chǎn)出相關(guān)項(xiàng))、S2種非期望產(chǎn)出Yb(b為非期望產(chǎn)出相關(guān)項(xiàng))。變量向量矩陣如下:

    式中:X為投入變量;Y為產(chǎn)出變量,且

    根據(jù)K.Tone提出的加入非期望產(chǎn)出的SBM模型,其公式為

    式中:ρ*為效率值,S-、Sg、Sb為松弛變量;λ為變量權(quán)重。

    當(dāng)且僅當(dāng)S-=0、Sg=0、Sb=0時(shí),ρ*=1,表明決策單元完全有效;當(dāng)0 <ρ*<1 時(shí),表明決策單元存在效率損失,在投入產(chǎn)出上需要改進(jìn)。

    1.2 Malmquist-Luenberger模型

    1953年,瑞典數(shù)學(xué)家S.Malmquist提出了M指數(shù)分析法,進(jìn)行消費(fèi)分析[10]。1978年,Chanmes首次將DEA模型與Malmquist指數(shù)分析法相結(jié)合,該方法適用于多個(gè)地區(qū)跨時(shí)期的樣本分析,被廣泛運(yùn)用于效率測(cè)度與評(píng)價(jià)方面[11]。Malmquist指數(shù)最大的優(yōu)勢(shì)是全要素生產(chǎn)率可進(jìn)一步分解為技術(shù)效率變化指數(shù)與技術(shù)變化指數(shù),據(jù)此可以推斷出生產(chǎn)率變化的主要影響因素。但是Malmquist指數(shù)沒(méi)有考慮非期望產(chǎn)出,所以Chung Y.等[12]在Malmquist模型的基礎(chǔ)上提出了Malmquist-Luenberger(M-L)模型。

    本研究構(gòu)建的M-L指數(shù)模型如下:

    本文中的γML指數(shù)大小表示各省市的工業(yè)生產(chǎn)效率變動(dòng)情況。若>0 ,則該DMU在t+1期的工業(yè)生產(chǎn)效率相比于t期是提升的;若= 0,則該DMU效率保持不變;若<0 ,則該DMU在t+1期的工業(yè)生產(chǎn)效率相比于t期是下降的。

    同理,γEC和γTC大于1分別代表技術(shù)效率改善和技術(shù)進(jìn)步;反之,則表示技術(shù)效率惡化、技術(shù)退步。

    2 投入產(chǎn)出變量與數(shù)據(jù)來(lái)源

    根據(jù)對(duì)近年來(lái)相關(guān)文獻(xiàn)的學(xué)習(xí)與研究,得知專家學(xué)者采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對(duì)工業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行分析時(shí),所采用的投入、產(chǎn)出指標(biāo)如表1所示。

    表1 工業(yè)生產(chǎn)效率相關(guān)研究投入、產(chǎn)出指標(biāo)統(tǒng)計(jì)表Table 1 Statistical table of input and output indicators of relevant research concerning industrial production efficiency

    根據(jù)以上各研究投入產(chǎn)出變量的選取,本文依據(jù)數(shù)據(jù)可獲得性原則等,并針對(duì)本文研究主題,最后選取3個(gè)投入變量和3個(gè)產(chǎn)出變量,對(duì)我國(guó)各地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算和分析。

    2.1 投入產(chǎn)出變量

    1)從投入角度看,本研究選取的3個(gè)投入變量分別代表人力、資本、資源3方面投入。工業(yè)從業(yè)人數(shù)代表勞動(dòng)投入,衡量勞動(dòng)要素投入;固定資產(chǎn)凈值代表資本投入,該指標(biāo)常被研究者作為工業(yè)生產(chǎn)效率測(cè)算投入指標(biāo),本文中有些固定資產(chǎn)凈值由于無(wú)直接數(shù)據(jù)來(lái)源,故采取固定資產(chǎn)投資減去折舊作為固定資產(chǎn)凈值;工業(yè)生產(chǎn)中消耗的大多是化石能源,因此本文能源消費(fèi)總量以化石能源換算成萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤表示。

    2)從產(chǎn)出角度看,本文的3個(gè)產(chǎn)出變量分為期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出兩類。其中期望產(chǎn)出2個(gè),非期望產(chǎn)出1個(gè)。利潤(rùn)總額與工業(yè)生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出,利潤(rùn)總額能直接反映我國(guó)工業(yè)企業(yè)的盈利能力,企業(yè)只有獲得最大利潤(rùn),才能不斷積蓄力量。工業(yè)生產(chǎn)總值是指工業(yè)企業(yè)在報(bào)告期內(nèi)以貨幣形式表現(xiàn)的工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的最終成果。因此利潤(rùn)總額與工業(yè)生產(chǎn)總額都是測(cè)算工業(yè)生產(chǎn)效率的重要工業(yè)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出變量。因近年來(lái)環(huán)境問(wèn)題越來(lái)越受到公眾關(guān)注,且空氣中的SO2主要來(lái)自工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程,所以選用SO2作為非期望產(chǎn)出中工業(yè)污染物的代表。

    2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    考慮到數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的滯后性與數(shù)據(jù)的可得性,本文選取2009—2019年中國(guó)的30個(gè)省份(西藏、香港、澳門和臺(tái)灣地區(qū)未予考慮)的數(shù)據(jù)加以研究。本文所涉及指標(biāo)數(shù)據(jù)均選自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》,以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒,部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家數(shù)據(jù)網(wǎng)。

    觀測(cè)數(shù)取330時(shí),各變量的描述統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

    表2 投入與產(chǎn)出變量的描述統(tǒng)計(jì)表Table 2 Descriptive statistics of input and output variables

    3 中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率實(shí)證分析

    3.1 中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)靜態(tài)效率分析

    采取DEA Solver Pro軟件對(duì)我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)2009—2019年的工業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算(結(jié)果見(jiàn)表3),并對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)與分析。

    表3 2009—2019年各省市自治區(qū)工業(yè)生產(chǎn)靜態(tài)效率值Table 3 Static efficiency of industrial production in provinces and autonomous regions from 2009 to 2019

    3.1.1 分省份分析

    將30個(gè)省份單獨(dú)進(jìn)行觀察,有助于對(duì)中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率的理解和分析?;麨榱?,是為了更加透徹和深入地剖析我國(guó)各省市自治區(qū)工業(yè)生產(chǎn)有效或者無(wú)效的原因,由點(diǎn)到面,全面了解我國(guó)近幾年工業(yè)生產(chǎn)效率狀況。

    從表3中可以得知北京市、天津市、江蘇省、廣東省及海南省的工業(yè)生產(chǎn)效率最高,均為1,表明從2009—2019年,這幾個(gè)省市的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中投入少、產(chǎn)出多且污染物排放量低,證明其工業(yè)處于生產(chǎn)技術(shù)前沿面,工業(yè)生產(chǎn)完全有效,同時(shí)也表明這些地區(qū)的工業(yè)注重勞動(dòng)、資本、能源的合理配置。工業(yè)生產(chǎn)效率平均值在0.8~1之間的有上海市、福建省、江西省、山東省、浙江省、湖南省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、河北省、河南省,其中大于0.9的有內(nèi)蒙古自治區(qū)、上海市、福建省、江西省、山東省,且上海市、福建省、江西省的工業(yè)生產(chǎn)效率均為0.99;山東省次之,為0.91。上海市、福建省和江西省2009—2019年的工業(yè)生產(chǎn)效率都僅有1年的效率值沒(méi)有達(dá)到1。均值為0.6~0.8的有廣西壯族自治區(qū)、湖北省、重慶市、遼寧省、吉林省、陜西省、安徽省、黑龍江省,以上8個(gè)地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)綜合效率值處于我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率的第三序列。東北三省尤為明顯,以上地區(qū)工業(yè)發(fā)展規(guī)模都較大,工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益處于中上等,但資源投入量較大,屬于明顯的高投入、高產(chǎn)出的粗放式工業(yè)生產(chǎn),其中的非期望產(chǎn)出也較高。最后是工業(yè)生產(chǎn)效率值為0.3~0.6的,分別是四川省、青海省、新疆維吾爾自治區(qū)、貴州省、云南省、山西省、甘肅省、寧夏回族自治區(qū),其中山西省是中國(guó)煤炭能源的重要產(chǎn)地,污染嚴(yán)重,是其工業(yè)生產(chǎn)效率低的主要原因;貴州省、云南省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)的工業(yè)化程度較低,交通運(yùn)輸能力較差、工業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模較小都是其工業(yè)生產(chǎn)效率低下的重要影響因素。

    3.1.2 分區(qū)域分析

    區(qū)域的劃分標(biāo)準(zhǔn)會(huì)直接影響對(duì)工業(yè)生產(chǎn)效率的分析,因?yàn)槲覈?guó)工業(yè)體系的分布各有特點(diǎn),比如我國(guó)東北地區(qū)是以鋼鐵、機(jī)械、化工、石油為生產(chǎn)核心;而華北地區(qū)是以燃料動(dòng)力、鋼鐵為生產(chǎn)主體。為了更加深入地了解我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率的空間分布特征,本文參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局國(guó)家數(shù)據(jù)網(wǎng)將全國(guó)區(qū)域劃分為東部、中部、西部3個(gè)地區(qū)。東部地區(qū)的工業(yè)平均效率值為0.93,中部地區(qū)為0.73,西部地區(qū)為0.49,整體呈現(xiàn)東高西低的梯形分布。生產(chǎn)效率為1的北京市、天津市、江蘇省、廣東省、海南省5個(gè)地區(qū)均在我國(guó)東部地區(qū),而生產(chǎn)效率低于0.6的8個(gè)省份中,有7個(gè)屬于西部地區(qū),占總數(shù)的87.5%,可見(jiàn),我國(guó)東西部發(fā)展不均衡,區(qū)域差距明顯。

    3.2 中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)動(dòng)態(tài)效率分析

    上文使用SBM-Undesirable模型對(duì)我國(guó)30個(gè)省份2009—2019年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)算,從靜態(tài)層面對(duì)我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率情況進(jìn)行分析。為了更深入地探究我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率在時(shí)間維度上的表現(xiàn),使用Malmquist- Luenberger模型對(duì)我國(guó)30個(gè)省市自治區(qū)2009—2019年的工業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算,從動(dòng)態(tài)層面考察我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率的變動(dòng)趨勢(shì)以及變動(dòng)原因,所得測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表4和圖1。

    表4 中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)及其分解指數(shù)的演化趨勢(shì)Table 4 Evolution trend of China’s industrial production efficiency index with its decomposition index

    圖1 中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)及其分解指數(shù)折線圖Fig.1 Broken line chart of China’s industrial production efficiency index with its decomposition index

    由表4可知,30個(gè)省份的工業(yè)全要素生產(chǎn)效率指數(shù)γML的平均值為1.141,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)γTC的平均值為1.246,而效率改進(jìn)指數(shù)γEC的平均值僅為0.927。這表明技術(shù)進(jìn)步發(fā)展?fàn)顩r良好,對(duì)全要素生產(chǎn)效率起著促進(jìn)作用,而技術(shù)效率改進(jìn)較為欠缺。

    觀察圖1可以發(fā)現(xiàn),γML與γTC的變化趨勢(shì)大多一致,但γTC的波動(dòng)幅度較為強(qiáng)烈,帶動(dòng)了γML的變動(dòng),這說(shuō)明γTC是影響γML的重要因素,技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)效率的提高有著顯著的促進(jìn)作用。

    觀察圖1可知,γML、γEC、γTC都呈現(xiàn)上下波動(dòng)的變化趨勢(shì),其中γML的年平均增長(zhǎng)率為0.29%,γTC的年平均增長(zhǎng)率為3.64%,總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì),而γEC的年平均增長(zhǎng)率為-4.1%,總體呈下降趨勢(shì)。中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)γML在2009—2016間振幅較小,而在2016—2019間振幅較大。在2009—2013期間呈下降趨勢(shì),究其原因,是因?yàn)槭艽钨J危機(jī)的影響,工業(yè)產(chǎn)業(yè)的復(fù)蘇需要經(jīng)歷一個(gè)曲折而緩慢的過(guò)程,外需萎縮短期內(nèi)難以根本改觀,消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶動(dòng)性不夠,中國(guó)面臨的生產(chǎn)要素綜合成本上升、資源環(huán)境約束增強(qiáng)等情況都制約著工業(yè)生產(chǎn)效率的增長(zhǎng)。而γML增長(zhǎng)的拐點(diǎn)出現(xiàn)在2015—2016年,國(guó)務(wù)院在2015年5月8號(hào)印發(fā)了《中國(guó)制造2025》的通知,該通知將“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、質(zhì)量為先、綠色發(fā)展、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、人才為本”作為基本方針。中華人民共和國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)和環(huán)境保護(hù)部聯(lián)合發(fā)布的《清潔生產(chǎn)審核辦法》于2016年7月1日起正式實(shí)施,該辦法鼓勵(lì)企業(yè)自愿開展清潔生產(chǎn)審核。國(guó)家一系列的政策指導(dǎo)企業(yè)不斷創(chuàng)新,努力增產(chǎn)減排,這不僅促進(jìn)了我國(guó)工業(yè)生產(chǎn)效率的提高,更是對(duì)全國(guó)工業(yè)整體的發(fā)展產(chǎn)生了積極的影響。

    4 結(jié)論與建議

    本文以我國(guó)30個(gè)省份的工業(yè)發(fā)展情況作為研究對(duì)象,利用 SBM-Undesirable模型以及Malmquist-Luenberger模型對(duì)其2009—2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)度與分析,得出如下結(jié)論:

    1)在研究的30個(gè)省市自治區(qū)中,有5個(gè)省市工業(yè)生產(chǎn)有效,占總體的16%,而生產(chǎn)效率低于0.6的有8個(gè)省市自治區(qū),占總數(shù)的26%。這說(shuō)明我國(guó)大部分省市自治區(qū)都存在投入冗余和期望產(chǎn)出不足、生產(chǎn)投入要素利用率低、資源浪費(fèi)及生態(tài)污染現(xiàn)象。

    2)我國(guó)工業(yè)的地區(qū)發(fā)展不平衡,區(qū)域差異明顯,呈現(xiàn)出東高西低的階梯狀分布。工業(yè)生產(chǎn)有效的省份集中在東部地區(qū),而工業(yè)生產(chǎn)效率較低的省份則主要集中在西部地區(qū)。這是由于東部地區(qū)有著悠久的工業(yè)發(fā)展歷史,優(yōu)越的區(qū)位優(yōu)勢(shì),雄厚的資金實(shí)力,而這些又帶來(lái)了先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù),使得資源被更加有效地利用。

    3)我國(guó)工業(yè)γML呈上下波動(dòng),在研究期間內(nèi),其平均值為1.141,γTC的平均值為1.246,而γEC的平均值為0.927,這說(shuō)明我國(guó)工業(yè)全要素生產(chǎn)有效,技術(shù)也得到了發(fā)展,但是效率的改進(jìn)并未達(dá)到最佳狀態(tài)。

    4)全要素生產(chǎn)效率與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)總體都呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì),且兩者變動(dòng)趨勢(shì)相似,這表明技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)了全要素生產(chǎn)效率的增長(zhǎng),且國(guó)家政策與經(jīng)濟(jì)環(huán)境會(huì)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)效率產(chǎn)生明顯影響。

    綜上所述,從我國(guó)基本國(guó)情出發(fā),為提高工業(yè)生產(chǎn)效率,促進(jìn)我國(guó)工業(yè)又快又好地發(fā)展,完善區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略,縮小東西部發(fā)展差距,提出以下建議:

    1)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和完善產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。我國(guó)大部分省份的生產(chǎn)效率偏低,傳統(tǒng)的粗放型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式使得資源與生態(tài)都承受著巨大的壓力,特別是我國(guó)中西部地區(qū)要處理好資源儲(chǔ)量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的不平衡,要“生態(tài)保護(hù)”與“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”雙管齊下,積極探索“綠水青山就是金山銀山”的環(huán)境友好型經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式。

    2)加強(qiáng)區(qū)域協(xié)作,促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。國(guó)家應(yīng)注重不同地區(qū)之間的資源調(diào)配,合理規(guī)劃生產(chǎn)資源的跨區(qū)域流動(dòng),充分發(fā)揮市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的引導(dǎo)作用,推進(jìn)區(qū)域開放度,加強(qiáng)區(qū)域之間的交流合作。地區(qū)層面則應(yīng)該加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì),因地制宜,根據(jù)地區(qū)特點(diǎn)制定相應(yīng)的發(fā)展戰(zhàn)略,強(qiáng)化對(duì)投入產(chǎn)出的控制,減少冗余。

    3)加大研發(fā)投入,以科技進(jìn)步推動(dòng)生產(chǎn)效率提高。強(qiáng)化產(chǎn)學(xué)研深度融合,推進(jìn)核心技術(shù)攻關(guān),促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力。科技是第一生產(chǎn)力,長(zhǎng)期來(lái)看,科學(xué)技術(shù)的發(fā)展可降低成本、增加產(chǎn)出,解決投入與產(chǎn)出冗余或者不足的問(wèn)題。

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