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        基于SFA的中國(guó)行業(yè)產(chǎn)能過剩測(cè)算

        2016-10-24 02:20:48中國(guó)人民銀行淮安市中心支行郝其榮
        中國(guó)商論 2016年25期
        關(guān)鍵詞:測(cè)算利用率工業(yè)

        中國(guó)人民銀行淮安市中心支行 郝其榮

        基于SFA的中國(guó)行業(yè)產(chǎn)能過剩測(cè)算

        中國(guó)人民銀行淮安市中心支行 郝其榮

        本文選用隨機(jī)前沿模型,對(duì)我國(guó)各工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能過剩的情況進(jìn)行了測(cè)算,對(duì)行業(yè)差異性和地區(qū)差異性作了深入分析,并研究了各年度我國(guó)產(chǎn)能過剩的變化規(guī)律。結(jié)果顯示:我國(guó)工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能過?,F(xiàn)象比較普遍,既有傳統(tǒng)行業(yè),也有高新技術(shù)行業(yè);2009~2014年工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能過剩情況逐年緩解;我國(guó)產(chǎn)能過剩的地區(qū)差異也很顯著,東部地區(qū)的產(chǎn)能利用情況明顯好于中西部地區(qū)。

        隨機(jī)前沿模型 產(chǎn)能過剩 地區(qū)差異

        1 引言

        1.1 研究背景

        產(chǎn)能過剩是指企業(yè)實(shí)際產(chǎn)出低于生產(chǎn)能力一定程度,形成生產(chǎn)能力的過剩。產(chǎn)能過剩導(dǎo)致產(chǎn)品供過于求,產(chǎn)品價(jià)格下跌、企業(yè)效益下降,進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)投資不足、失業(yè)率升高,嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩還可能會(huì)引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn),降低資源配置效率,造成社會(huì)資源的浪費(fèi)。近年來,產(chǎn)能過剩問題日益成為制約中國(guó)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的關(guān)鍵因素,中央政府多次出臺(tái)相關(guān)政策控制重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)能過剩,特別是2015年底召開的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議吹響了供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的號(hào)角,化解過剩產(chǎn)能更是被作為當(dāng)前的一個(gè)首要任務(wù)。

        對(duì)產(chǎn)能過剩的研究某種程度上是中國(guó)特有的問題,在成熟的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家,宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)中生產(chǎn)能力相對(duì)于需求過剩是一種正常的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,是企業(yè)提高效率和調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的動(dòng)力。然而,經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)卻很難解釋中國(guó)長(zhǎng)期存在嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩問題。基于這一現(xiàn)實(shí)背景,林毅夫(2010)提出中國(guó)的產(chǎn)能過剩是由于經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不確定性以及企業(yè)投資的認(rèn)知偏差造成的,發(fā)展中國(guó)家的企業(yè)很容易對(duì)下一個(gè)有前景的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生共識(shí),出現(xiàn)投資的潮涌現(xiàn)象,導(dǎo)致事后產(chǎn)能過剩的發(fā)生。另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為中國(guó)的產(chǎn)能過剩是政府過度干預(yù)經(jīng)濟(jì)的結(jié)果。江飛濤等(2009)認(rèn)為體制扭曲背景下,嚴(yán)重的地方政府競(jìng)爭(zhēng)將造成各地的重復(fù)建設(shè),從而導(dǎo)致中國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)能過剩。除了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)因素、經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)、政府干預(yù)等因素外,結(jié)構(gòu)性因素在我國(guó)工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)能利用中發(fā)揮著重要作用。具體而言,各行業(yè)由于輕重工業(yè)的屬性不同、競(jìng)爭(zhēng)程度不同,各地區(qū)發(fā)展階段和產(chǎn)業(yè)布局不同,產(chǎn)能利用程度具有行業(yè)差異和地區(qū)差異,需要細(xì)化區(qū)別對(duì)待。

        1.2 幾種產(chǎn)能過剩的測(cè)定方法

        研究產(chǎn)能過剩問題,必須以產(chǎn)能過剩的定量化測(cè)算作為基本前提。但由于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局始終沒有將產(chǎn)能利用率納入統(tǒng)計(jì)范圍,我國(guó)的產(chǎn)能利用率始終無法準(zhǔn)確計(jì)量,現(xiàn)有的研究主要是通過技術(shù)手段進(jìn)行估算。目前,主要有峰值法、成本函數(shù)法、前沿函數(shù)法等對(duì)中國(guó)宏觀或產(chǎn)業(yè)層面的產(chǎn)能利用率進(jìn)行估算。

        一是峰值法,通過得到一定時(shí)期內(nèi)最高產(chǎn)量和實(shí)際產(chǎn)量的比值去測(cè)算產(chǎn)能利用情況,這種方法最為簡(jiǎn)單,易于操作。但這一方法的重要缺陷在于假定在峰值點(diǎn)年份上產(chǎn)能得到了充分利用,這會(huì)高估產(chǎn)能利用率水平并造成較嚴(yán)重的誤差。二是韓國(guó)高等人(2011)的成本函數(shù)法,即通過估計(jì)成本函數(shù),求解出成本最小化時(shí)的產(chǎn)出水平,以此識(shí)別出短期成本函數(shù)的最低點(diǎn)并把之看作為最大產(chǎn)能水平的方法。這種方法通過了解企業(yè)具體的生產(chǎn)特點(diǎn)和成本函數(shù)情況并將之作為推算產(chǎn)能水平的依據(jù)。但是估算成本函數(shù)需確定企業(yè)各項(xiàng)投入如原材料、中間投入以及能源價(jià)格等變量的取值作為模型參數(shù),諸多變量均需要推算,進(jìn)而可能在推算過程中產(chǎn)生偏差。三是前沿生產(chǎn)函數(shù)法,主要通過估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)的前沿面,將該前沿看作為產(chǎn)業(yè)的潛在最大產(chǎn)出水平,進(jìn)而產(chǎn)能利用率則為實(shí)際產(chǎn)出與前沿產(chǎn)出的比值,該方法對(duì)變量要求相對(duì)較小,操作相對(duì)簡(jiǎn)單,測(cè)算精度也較高,更符合測(cè)算產(chǎn)能利用率的目的。前沿生產(chǎn)函數(shù)法具體又分為DEA非參數(shù)測(cè)算法和SFA參數(shù)測(cè)算法。

        從現(xiàn)有的產(chǎn)能過剩測(cè)算的文獻(xiàn)看,雖然一些學(xué)者使用實(shí)物量或價(jià)值量測(cè)算了某些行業(yè)的產(chǎn)能利用率,但主要是針對(duì)個(gè)別行業(yè)的孤立研究,未能對(duì)我國(guó)總體工業(yè)的產(chǎn)能利用率的水平進(jìn)行測(cè)算。同時(shí),對(duì)產(chǎn)能利用率的測(cè)算大多在全國(guó)層面展開,很少能測(cè)算分省的產(chǎn)能過剩情況。而且,相關(guān)的文獻(xiàn)研究的樣本數(shù)據(jù)偏舊,最早為2011年的數(shù)據(jù),不能反映最近兩年的產(chǎn)能過剩情況。

        2 SFA模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)選擇

        本文使用謝洪軍(2015)的隨機(jī)前沿方法(stochastic frontier approach,SFA)測(cè)算我國(guó)的產(chǎn)能過剩情況。該方法最早由Farrell(1957)提出,此后由Battese(1992)和Coelli(1995)等許多學(xué)者發(fā)展和完善,其中,Battese 和Coelli將其發(fā)展為使用面板數(shù)據(jù)。該方法采用經(jīng)典的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),其中為非效率項(xiàng),兩邊同取對(duì)數(shù)后的展開式為:

        模型用 表示誤差項(xiàng)中非效率因素所占的比重:

        (3)式中 介于0~1之間,越接近于1,誤差項(xiàng)中非效率項(xiàng)所占的比重越大。

        本文以各行業(yè)第i省t年工業(yè)總產(chǎn)值為產(chǎn)出指標(biāo),單位億元;分別以各行業(yè)的資本存量和勞動(dòng)力為投入指標(biāo),即第i省t年的固定資產(chǎn)凈值作為資本存量的衡量指標(biāo),單位為億元;以第i省t年的年平均從業(yè)人員作為勞動(dòng)力的投入。各指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于2010~2015年工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒。

        本文先測(cè)算整體工業(yè)的產(chǎn)能利用率情況,分析全國(guó)產(chǎn)能利用率的區(qū)域分布情況。然后選擇9個(gè)典型行業(yè)進(jìn)行測(cè)算,進(jìn)一步分析各具體行業(yè)的產(chǎn)能情況。9個(gè)典型行業(yè)包括:紡織業(yè)、食品制造業(yè)兩個(gè)輕工業(yè);黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、煤炭開采和洗選業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)五個(gè)重工業(yè);通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)等兩個(gè)高新技術(shù)行業(yè)。

        3 實(shí)證結(jié)果及分析

        使用Frontier4.1軟件,分別選擇我國(guó)工業(yè)及其所屬9個(gè)細(xì)分行業(yè),對(duì)2009~2014年31個(gè)省區(qū)的產(chǎn)能利用率進(jìn)行測(cè)度,基于潛在產(chǎn)能的技術(shù)效率模型估計(jì)結(jié)果,如表1所示。

        表1 工業(yè)及其9個(gè)細(xì)分行業(yè)的產(chǎn)能利用率測(cè)算模型結(jié)果

        表1顯示,10個(gè)模型的回歸結(jié)果都比較理想,除了第一個(gè)模型的的顯著性稍低以外,其余模型的均在5%的水平下顯著不為0。各模型的 值均在0.8以上,說明殘差中存在明顯的非效率項(xiàng),這也證明了本文中SFA模型的合理性,說明樣本行業(yè)普遍存在明顯的產(chǎn)能過剩現(xiàn)象。

        從資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)看,我國(guó)總體工業(yè)的彈性為0.76。樣本行業(yè)中,化學(xué)原料的彈性、黑色金屬冶煉、煤炭開采的系數(shù)較高,分別為0.68、0.37、0.37;食品制造、通信及計(jì)算機(jī)、通用設(shè)備的系數(shù)較低,分別為0.22、0.26、0.26。

        從生產(chǎn)的規(guī)模報(bào)酬看,我國(guó)總體工業(yè)為1.18,說明規(guī)模報(bào)酬遞增。樣本行業(yè)中,煤炭開采洗選為0.51,規(guī)模報(bào)酬遞減;通用設(shè)備為1.23,規(guī)模報(bào)酬遞增;其余行業(yè)均為規(guī)模報(bào)酬不變。

        4 各行業(yè)、分地區(qū)產(chǎn)能利用率情況

        4.1 產(chǎn)能利用率分行業(yè)情況

        目前,我國(guó)尚未建立對(duì)產(chǎn)能過剩的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),根據(jù)歐美等國(guó)家產(chǎn)能利用率判斷產(chǎn)能是否過剩的經(jīng)驗(yàn),產(chǎn)能利用率的正常值在79%~83%之間,超過85%則認(rèn)為產(chǎn)能不足,存在生產(chǎn)設(shè)備能力超負(fù)荷現(xiàn)象,若產(chǎn)能利用率低于75%,則說明可能出現(xiàn)較嚴(yán)重的產(chǎn)能過?,F(xiàn)象。Frontier4.1軟件輸出結(jié)果包含了各行業(yè)產(chǎn)能利用率的面板數(shù)據(jù),各行業(yè)的平均產(chǎn)能利用率的情況見表2所示。一是我國(guó)工業(yè)整體產(chǎn)能利用率偏低,2014年工業(yè)產(chǎn)能利用率67%,與合理產(chǎn)能利用率的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)差距較大;二是產(chǎn)能過剩普遍存在,各樣本行業(yè)均存在產(chǎn)能過剩,其中,食品制造、專用設(shè)備、計(jì)算機(jī)等行業(yè)的利用率相對(duì)較高;煤炭開采洗選、儀器儀表等其他行業(yè)的產(chǎn)能利用率偏低;三是2009~2014年大部分行業(yè)的產(chǎn)能利用率均有所提高,其中,紡織、食品、計(jì)算機(jī)通信行業(yè)產(chǎn)能利用率提高較快,其他重工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能利用率改善較慢,煤炭開采洗選業(yè)近6年一直低位徘徊,未能明顯提高。

        表2 2009年~2014年各行業(yè)產(chǎn)能利用率變動(dòng)情況

        4.2 工業(yè)產(chǎn)能利用率的地區(qū)分布特征

        由于篇幅所限,本文僅給出2009年、2014年我國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)的總體工業(yè)產(chǎn)能利用率,未列出各明細(xì)行業(yè)的產(chǎn)能利用情況。從表3中可以看出,不同地區(qū)的工業(yè)產(chǎn)能利用率存在較大差異,總體而言,東部沿海地區(qū)的產(chǎn)能利用情況要好于中西部地區(qū),具體表現(xiàn)為:第一,部分沿海地區(qū)的產(chǎn)能利用情況較好,其中,天津、上海的產(chǎn)能利用率較好,分別為86%和84%;第二,東部制造業(yè)大省出現(xiàn)了一定程度的產(chǎn)能過剩,山東、江蘇、浙江、廣東的產(chǎn)能利用率分別為74%、71%、67%、66%;第三,四川、河北、湖北、內(nèi)蒙、安徽、遼寧、山西和黑龍江等中部地區(qū)產(chǎn)能利用程度較低;第四,西藏、新疆、青海、云南等西部欠發(fā)達(dá)省區(qū)的工業(yè)產(chǎn)能利用率最低,這些省區(qū)產(chǎn)能過剩嚴(yán)重,其中西藏的產(chǎn)能利用率僅為36%。由此可見,不同地區(qū)的工業(yè)產(chǎn)能過剩情況有所不同,如果僅看全國(guó)整體情況,就容易忽略地區(qū)的差異性。

        表3 2009年、2014年我國(guó)各省區(qū)總體工業(yè)產(chǎn)能利用率情況

        5 結(jié)論及建議

        本文利用隨機(jī)前沿模型對(duì)近六年來我國(guó)工業(yè)行業(yè)的產(chǎn)能過剩情況進(jìn)行了測(cè)算,分析了我國(guó)產(chǎn)能過剩地區(qū)的分布特征和時(shí)間變化規(guī)律,結(jié)果顯示如下。

        (1)目前我國(guó)工業(yè)產(chǎn)能利用率約為67%,產(chǎn)能過?,F(xiàn)象比較普遍。且產(chǎn)能過剩已由傳統(tǒng)行業(yè)擴(kuò)大到高新技術(shù)行業(yè),其中,食品制造、專用設(shè)備、計(jì)算機(jī)等行業(yè)的利用率相對(duì)較高;煤炭開采洗選、儀器儀表等其他行業(yè)的產(chǎn)能利用率偏低。

        (2)工業(yè)產(chǎn)能利用率地區(qū)間存在較大差異,經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較好的東部沿海地區(qū)的產(chǎn)能利用情況明顯好于欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)。

        (3)從2014年的產(chǎn)能利用率數(shù)據(jù)看,雖然我國(guó)工業(yè)總體產(chǎn)能過剩比較嚴(yán)重,但對(duì)比2009年數(shù)據(jù),期間大部分行業(yè)的產(chǎn)能利用水平是在緩慢提升的,特別是市場(chǎng)化程度較高的紡織、食品、計(jì)算機(jī)通信等輕工業(yè)產(chǎn)能利用率提升明顯;而煤炭開采洗選、金屬冶煉等重工業(yè)行業(yè)產(chǎn)能利用率改善較慢。

        根據(jù)上述結(jié)論,本文提出以下抑制產(chǎn)能過剩的政策建議:第一,由于我國(guó)產(chǎn)能過剩幾乎涉及所有工業(yè)行業(yè),而產(chǎn)能過剩的成因也極為復(fù)雜,既有經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的造成產(chǎn)能過剩,也有過度投資、地方政府不當(dāng)干預(yù)造成的產(chǎn)能過剩;而產(chǎn)能過剩在各地區(qū)各行業(yè)也存在巨大差異,因此,應(yīng)仔細(xì)甄別,精準(zhǔn)發(fā)力。第二,制止地方政府對(duì)落后產(chǎn)能的保護(hù),清理對(duì)落后產(chǎn)能的各種補(bǔ)貼政策。堅(jiān)持市場(chǎng)化手段化解過剩產(chǎn)能,即依靠市場(chǎng)機(jī)制的優(yōu)勝劣汰,自然出清化解過剩產(chǎn)能,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。第三,政府應(yīng)提供及時(shí)準(zhǔn)確的產(chǎn)業(yè)信息服務(wù)。建立完善產(chǎn)業(yè)信息發(fā)布制度,發(fā)揮政府和行業(yè)協(xié)會(huì)的信息優(yōu)勢(shì),定期向社會(huì)公布重點(diǎn)行業(yè)產(chǎn)能利用率方面的信息,引導(dǎo)企業(yè)市場(chǎng)預(yù)期,防止出現(xiàn)投資不合理、盲目擴(kuò)張等現(xiàn)象。

        [1] 王?;郏瑢O小光.對(duì)當(dāng)前工業(yè)企業(yè)產(chǎn)能過剩情況的調(diào)查研究——基于江蘇省696戶工業(yè)企業(yè)的實(shí)證分析[R].人民銀行,2015(13).

        [2] 韓國(guó)高,高鐵梅,王立國(guó),齊鷹飛,王曉姝.中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)能過剩的測(cè)度、波動(dòng)及成因研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2011(12).

        [3] 林毅夫.潮涌現(xiàn)象與產(chǎn)能過剩的形成機(jī)制[J].經(jīng)濟(jì)研究,2010(10).

        [4] 耿強(qiáng),江飛濤,傅坦.政策性補(bǔ)貼、產(chǎn)能過剩與中國(guó)的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)——引入產(chǎn)能利用率RBC模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2011(5).

        [5] 梁泳梅,董敏杰,張其仔.產(chǎn)能利用率測(cè)算方法:一個(gè)文獻(xiàn)綜述[J].經(jīng)濟(jì)管理,2014(11).

        [6] 謝洪軍,張慧,李穎.基于SFA的我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)能利用率測(cè)度與差異性分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2015(4).

        F832

        A

        2096-0298(2016)09(a)-151-03

        郝其榮(1980-),男,江蘇省鹽城市人,碩士研究生畢業(yè),中級(jí)經(jīng)濟(jì)師,中國(guó)人民銀行淮安市中心支行任職。

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