摘要:數(shù)字化轉(zhuǎn)型是山東省煙草系統(tǒng)的重要發(fā)展目標(biāo),測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率及動態(tài)演進(jìn)特征,有助于為煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)奠定基礎(chǔ)。為此,本文基于2011—2023年山東省16個地級市的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建投入產(chǎn)出分析框架,并借助Kernel核密度估計法研究煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率動態(tài)演進(jìn)過程。
關(guān)鍵詞:數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率;煙草系統(tǒng);超效率SBM模型;Kernel核密度估計
中圖分類號:F2"""""""文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A""""""doi:10.19311/j.cnki.16723198.2025.11.010
0"引言
數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指利用計算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、通信等手段,以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為載體,以信息通信技術(shù)的有效應(yīng)用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化重要推動力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(邢小強(qiáng)等,2019;宋玉祥,2024)[12]。當(dāng)前我國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效顯著(楊文博,2022)[3],數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平增速不斷提高(李英杰和韓平,2022)[4],但省際之間數(shù)字化發(fā)展存在地區(qū)差異和非均衡性特征(韓兆安等,2021)[5],國家層面來看,與美國、澳大利亞等發(fā)達(dá)國家相比數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模還相對落后(許憲春和張美慧,2020)[6]。
1"研究方法與指標(biāo)選取
1.1"數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率測度方法
1.1.1"超效率SBM模型
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是一種非參數(shù)效率評估方法,它不需要建立函數(shù)關(guān)系,而是使用線性規(guī)劃,根據(jù)每個決策單元的多個投入和多個產(chǎn)出來構(gòu)建生產(chǎn)前沿,通過每個決策單元與該前沿的距離計算效率。通過使用Tone提出的非期望產(chǎn)出SBM模型[7]和超效率SBM模型[8],引入非期望產(chǎn)出變量可以使得效率測度出現(xiàn)大于1的結(jié)果,有效解決DEA達(dá)到有效狀態(tài)后的排序問題。為了準(zhǔn)確測度山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率,本文將非期望產(chǎn)出引入模型,構(gòu)造超效率SBM模型如下:
ρ=min1m∑mi=1xik1s1+s2∑s1l=1ydlydl0+∑s2k=1ybkybk0(1)
x-∑nj=1,j≠j0λjxij,i=1,2,…,m;j=1,2,···,nyd∑nj=1,j≠j0λjydlj,l=1,2,…,s1yb∑nj=1,j≠j0λjybkj,k=1,2,…,s2ydSymbolcB@
ydljybybkjλj0(2)
式中,沿海城市的個數(shù)是n,投入要素是m,s1和s2分別是期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。x、yd和yb分別是投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出矩陣的元素。ρ是效率值且大于0,與山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)。
1.1.2"Malmquist指數(shù)模型
利用超效率SBM模型進(jìn)行靜態(tài)分析后,Malmquist指數(shù)模型可以將山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率前后兩年的變化情況作動態(tài)分析。從動態(tài)角度出發(fā),詳細(xì)分析山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)不同時期的效率變化,得到全局前沿Malmquist"指數(shù)及其分解過程,以對煙草系統(tǒng)未來發(fā)展趨勢作出預(yù)判。相比于固定參比的Malmquist指數(shù),全局參比的Malmquist指數(shù)可以計算出更有可比性的各期效率值,公式如下:
Mgxt+1,yt+1,xt,yt=Egxt+1,yt+1Egxt,yt(3)
1.2"山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率動態(tài)演進(jìn)測度方法
在未知隨機(jī)變量的參數(shù)分布情況下,通常需要進(jìn)行非參數(shù)估計。Kernel核密度估計就是一種非參數(shù)估計方法,通過估計隨機(jī)變量的概率密度函數(shù),用連續(xù)的密度曲線刻畫隨機(jī)變量的分布形態(tài)。從Kernel核密度圖可以對山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率動態(tài)演進(jìn)進(jìn)行全面分析。Kernel核密度估計公式如下:
fx=1nh∑ni=1KX-Xih(4)
Kx=12πe-x22(5)
式中,K是核函數(shù),Xi為效率值,X為效率值均值。n為山東省16個地級市,h為帶寬。
1.3"指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源
構(gòu)建山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率投入產(chǎn)出指標(biāo)體系,如表1所示。
本文選取2011—2023年山東省16個地級市的面板數(shù)據(jù)為樣本,原始數(shù)據(jù)來源于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、山東省統(tǒng)計年鑒、山東省各市統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報。
2"結(jié)果分析
利用MaxDEA"9對2011—2023年山東省16個地級市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測算,結(jié)果見表2所示。測算結(jié)果大致表現(xiàn)為以下幾個方面:(1)青島市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率保持平穩(wěn)波動且效率值超過1達(dá)到DEA有效狀態(tài),這表明青島市擁有較大的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模、高度的數(shù)字化水平,實現(xiàn)了高效的投入產(chǎn)出。(2)濟(jì)南、濰坊、臨沂、德州、聊城煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率呈上升趨勢,但仍未超過1,沒有達(dá)到DEA有效狀態(tài),說明這5個城市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出效率較低。(3)菏澤、濱州、日照等10地?zé)煵菹到y(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率在較低水平保持平穩(wěn),尚未實現(xiàn)DEA有效狀態(tài)。這反映出這些城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入配置尚存不合理之處,有待進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整。
Malmquist指數(shù)模型根據(jù)山東省煙草系統(tǒng)各年份的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)效率評價,結(jié)果如表3所示。2011—2023年Malmquist指數(shù)均值是1.16,說明山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率呈現(xiàn)年均16%的波動增長態(tài)勢。進(jìn)一步分解Malmquist指數(shù),技術(shù)效率年均達(dá)到1.10,意味著由于資源配置能力提高和使用效率的優(yōu)化,年均增長率達(dá)到10%。技術(shù)進(jìn)步年均達(dá)到1.06,小于1.10,說明技術(shù)進(jìn)步對效率的拉動遠(yuǎn)低于技術(shù)效率的貢獻(xiàn)程度。從年度變化角度看,技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步分別呈現(xiàn)波動下降和上升趨勢,其中技術(shù)效率在2013—2016年和2018—2023年期間出現(xiàn)回落,而技術(shù)進(jìn)步在2018—2019年達(dá)到峰值。
本文運用Kernel核密度估計方法對2011—2023年山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率的動態(tài)演進(jìn)趨勢進(jìn)行分析,結(jié)果如圖1所示。從分布位置來看,在2011至2023年間呈現(xiàn)出顯著的右偏特征,并有繼續(xù)向右延伸的趨勢,這顯示出數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率在此期間內(nèi)呈現(xiàn)增長態(tài)勢。從演變態(tài)勢來看,隨著時間推移,山東省煙草系統(tǒng)的概率密度峰值相對較低,說明此處數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率數(shù)值相對“松散”出現(xiàn)收斂趨勢,可能因為這些城市在數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的建設(shè)已經(jīng)較為成熟。
3"研究結(jié)論
本文聚焦數(shù)字經(jīng)濟(jì),對山東省煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行測度后,對動態(tài)演進(jìn)過程展開分析研究。得出以下結(jié)論:(1)青島市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率保持平穩(wěn)波動且效率值超過1達(dá)到DEA有效狀態(tài),這表明青島市擁有較大的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模、高度的數(shù)字化水平,實現(xiàn)了高效的投入產(chǎn)出。(2)濟(jì)南、濰坊、臨沂、德州、聊城煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率呈上升趨勢,但仍未超過1,沒有達(dá)到DEA有效狀態(tài),說明這5個城市煙草系統(tǒng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出效率較低。(3)由Kernel核密度估計圖可知山東省煙草系統(tǒng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率分布有比較明顯的右拖尾特征,存在向右移動趨勢,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)效率在2011—2023年有增長趨勢。
參考文獻(xiàn)
[1]邢小強(qiáng),周平錄,張竹,等.數(shù)字技術(shù)、BOP商業(yè)模式創(chuàng)新與包容性市場構(gòu)建[J].管理世界,2019,35(12):116136.
[2]宋玉祥.數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下煙草企業(yè)財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型探究[J].中國集體經(jīng)濟(jì),2024,(11):161164.
[3]楊文溥.中國產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型測度及區(qū)域收斂性研究[J].經(jīng)濟(jì)體制改革,2022,(01):111118.
[4]李英杰,韓平.中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合評價與預(yù)測[J].統(tǒng)計與決策,2022,38(02):9094.
[5]韓兆安,趙景峰,吳海珍,等.中國省際數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模測算、非均衡性與地區(qū)差異研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2021,38(08):164181.
[6]許憲春,張美慧.中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模測算研究——基于國際比較的視角[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2020,(05):2341.
[7]Tone"K.A"Sclacksbased"Measure"of"Efficiency"in"Data"Envelopment"Analysis[J].European"Journal"of"Operational"Research,2002,143(1):3241.
[8]Tone"K.Dealing"with"Undersirable"Outputs"in"DEA:"A"Slacksbased"Measure(SBM)"Approach[J].GRIPS"Research"Report"Series,2003,(3):4445.