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        徐州市全要素生產(chǎn)率測(cè)算研究

        2019-07-18 09:16:52史偉徐燕
        關(guān)鍵詞:索洛徐州市測(cè)算

        □史偉徐燕

        本文對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法進(jìn)行了梳理,同時(shí)基于研究需要,選擇索洛余值法對(duì)徐州市2000-2017年全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算,測(cè)算結(jié)果表明:徐州市全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率是處于不斷波動(dòng)狀態(tài),但總體均呈現(xiàn)上升趨勢(shì),且上升速度越來越小。

        全要素生產(chǎn)率(TFP)是指在扣除資本和勞動(dòng)投入后所有其他投入要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度,測(cè)算全要素生產(chǎn)率對(duì)于衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中的結(jié)構(gòu)性和可持續(xù)性問題有重要意義。2017年10月18日,習(xí)總書記在黨的“十九大”報(bào)告中提到“以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革,提高全要素生產(chǎn)率”。在中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”背景下,測(cè)算徐州市TFP對(duì)于分析徐州經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力與結(jié)構(gòu)、適應(yīng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革具有借鑒意義。

        測(cè)算方法

        自從索洛提出全要素生產(chǎn)率概念以來,經(jīng)過不斷發(fā)展和擴(kuò)充,全要素生產(chǎn)率已經(jīng)成為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要指標(biāo)。當(dāng)前學(xué)術(shù)界測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法從總體上可以分為參數(shù)分析法和非參數(shù)分析法兩大類。其中參數(shù)分析法主要有索洛余值法、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法等;非參數(shù)分析法有DEA-Malmquist指數(shù)法、HMB指數(shù)法、半?yún)?shù)法等。目前學(xué)術(shù)界主要采用索洛余值法和DEA-Malmquist指數(shù)法測(cè)算全要素生產(chǎn)率。

        (一)索洛余值法

        索洛余值法是傳統(tǒng)的、最常見的測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法。它是索洛于1957年提出的,其基本思路是采用產(chǎn)出增長(zhǎng)率扣除要素的增長(zhǎng)率后的殘差來測(cè)算全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。它的假設(shè)前提是規(guī)模收益不變和??怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步。

        其中,Yt為實(shí)際產(chǎn)出,Lt為勞動(dòng)投入,Kt為資本投入,α、β分別為平均資本產(chǎn)出份額和平均勞動(dòng)力產(chǎn)出份額,α+β=1。

        為了估計(jì)出平均資本產(chǎn)出份額和平均勞動(dòng)力產(chǎn)出份額,對(duì)方程(1-1)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)得出:

        由于α+β=1,對(duì)方程(1-2)進(jìn)行整理得到:

        全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率為:

        關(guān)于全要素生產(chǎn)率測(cè)度的具體步驟如下:①獲得數(shù)據(jù)Yt、Kt、Lt,在此基礎(chǔ)之上估算出平均資本產(chǎn)出份額口;②將估算出的α值代入式1-4,獲得全要素生產(chǎn)率的數(shù)值;③將一系列得到的數(shù)據(jù)代入式1-6,得到全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的數(shù)值。

        索洛余值法在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí),可供模型使用的數(shù)據(jù)類型較多,如時(shí)間序列、橫截面、面板數(shù)據(jù)等均可使用,且該方法由增長(zhǎng)模型衍生而來,較為適合進(jìn)行經(jīng)濟(jì)總量上的長(zhǎng)期預(yù)測(cè);但該方法也存在一些不足,如模型中的??怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步等假設(shè)過于強(qiáng)烈,對(duì)于要素投入的度量存在難度,估算出的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率包含的因素過于寬泛等。

        (二)DEA-Malmquist指數(shù)法

        DEA-Malmquist指數(shù)方法,首先是由 Eaves、Ehristensen、Niewert于1982年在CCR模型基礎(chǔ)上提出的,該模型將DEA方法和Malmquist指數(shù)構(gòu)造方法結(jié)合在一起,用來測(cè)度全要素生產(chǎn)率,故該模型也被稱為CCD模型。隨后,該方法不斷地涌現(xiàn)出新的研究成果,F(xiàn)are等基于DEA方法將Malmquist指數(shù)從理論指數(shù)發(fā)展為實(shí)證指數(shù),Ray和Desli提出修正模型(RD模型)。RD模型的正確性在之后的時(shí)間中相繼被其他學(xué)者所證實(shí)和認(rèn)可,Malmquist指數(shù)的分解爭(zhēng)論得以結(jié)束。

        基于產(chǎn)出的Maimquist生產(chǎn)率變化指數(shù)可以定義為:

        該方法是直接利用線性優(yōu)化的方法給出每個(gè)決策單元的邊界生產(chǎn)函數(shù)的估算,從而對(duì)效率變化(ECH)與技術(shù)進(jìn)步(TCH)進(jìn)行測(cè)度,Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變動(dòng)值即為TFP變動(dòng)值。

        該方法具有不需要要素的價(jià)格信息、不需要事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)等優(yōu)勢(shì),但要求樣本必須是面板數(shù)據(jù),不能對(duì)一個(gè)孤立的國家或地區(qū)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行計(jì)算。

        通過以上分析可知,索洛余值法既可用于時(shí)間序列的研究,也可用于面板數(shù)據(jù)的分析,比如對(duì)徐州市2000-2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而得出徐州市各年度的TFP;DEAMalmquist指數(shù)法僅適應(yīng)于面板數(shù)據(jù)研究,比如從江蘇省角度研究江蘇省13個(gè)城市的TFP,從而了解徐州市TFP情況及在全省的排名。鑒于數(shù)據(jù)可獲取難易程度,本文擬采用索羅余值法對(duì)徐州市2000-2017年全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。

        變量選擇與數(shù)據(jù)處理

        用索洛余值法估算全要素生產(chǎn)率時(shí)所涉及的變量為總產(chǎn)出Yt、勞動(dòng)投入Lt和資本投入Kt三個(gè)變量,下面將對(duì)各個(gè)變量的來源和處理方法進(jìn)行詳細(xì)的說明,本文所選擇的時(shí)間區(qū)間為2000-2017年,樣本為徐州。

        (一)總產(chǎn)出Yt

        借鑒前人研究成果,本研究采用地區(qū)生產(chǎn)總值作為總產(chǎn)出變量,數(shù)據(jù)調(diào)整為以2000年為基期的實(shí)際值。徐州統(tǒng)計(jì)年鑒給出1978年不變價(jià)格指數(shù),本研究需要以2000年不變價(jià)為基礎(chǔ)對(duì)2000-2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整換算公式如下:

        所需數(shù)據(jù)來源于《徐州統(tǒng)計(jì)年鑒2018》和《2018年徐州市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

        (二)勞動(dòng)投入Lt

        勞動(dòng)投入是指生產(chǎn)過程中實(shí)際投入的勞動(dòng)量。本研究采用社會(huì)從業(yè)人數(shù)作為衡量勞動(dòng)投入的指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于《徐州統(tǒng)計(jì)年鑒2018》和《2018年徐州市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

        (三)資本投入Kt

        對(duì)資本存量的測(cè)算是一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn),現(xiàn)被廣泛應(yīng)用的是Goldsmith1951年開創(chuàng)的永續(xù)存盤法,基本公式為:

        其中,Kt是t期的資本存量,Kt-1是 t-1 期的資本存量,It是 t期以當(dāng)期價(jià)格計(jì)算的投資額,Pt是t期的價(jià)格指數(shù),δ是折舊率。由以上公式可以看出,估算資本存量首先要確定基期資本存量、投資流量、價(jià)格指數(shù)和折舊率。

        現(xiàn)有關(guān)于永續(xù)存盤法的研究特別多,各個(gè)學(xué)者對(duì)相關(guān)指標(biāo)的選取和設(shè)定也存在很大差異。通過對(duì)比前人的研究成果,本研究對(duì)以上指標(biāo)作如下處理。基期資本存量按國際常用方法計(jì)算,即

        圖1 ln(K/L)和ln(Y/L)的時(shí)序圖

        表1 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

        其中,g是樣本期實(shí)際投資的年均增長(zhǎng)率,δ是綜合折舊率。

        本研究選取2000年為基期,綜合折舊率δ為5%,衡量當(dāng)年投資情況的It用固定資本形成總額計(jì)算;由于徐州統(tǒng)計(jì)年鑒沒有公布徐州市固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù),而江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒公布了江蘇省固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù),因此,本研究暫用江蘇省固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)來代表徐州市固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)Pt。

        測(cè)算過程及結(jié)果分析

        本文的數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù),為了避免“偽回歸”,在利用最小二乘法估計(jì)模型之前必須對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),具體檢驗(yàn)過程及結(jié)果如下。

        (一)時(shí)序圖判斷

        由圖1中l(wèi)n(K/L)和ln(Y/L)的時(shí)序圖初步判斷兩個(gè)序列均是不平穩(wěn)的,且均可能存在趨勢(shì)項(xiàng)。

        (二)單位根檢驗(yàn)

        由表1可見,所有變量的水平序列和一階差分在1%顯著性水平下都是非平穩(wěn)的,而其二階差分都是平穩(wěn)的。

        (三)協(xié)整檢驗(yàn)

        根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果需要對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。根據(jù)協(xié)整理論,當(dāng)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)(即存在單位根),并且各個(gè)序列是同階單整(協(xié)整檢驗(yàn)的前提),想進(jìn)一步確定變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系,可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),協(xié)整檢驗(yàn)主要有EG兩步法和Johanson檢驗(yàn)法兩種,其中EG兩步法適用于兩變量的協(xié)整檢驗(yàn),Johanson檢驗(yàn)法適用于多變量的協(xié)整檢驗(yàn),因此我們采用EG兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),具體檢驗(yàn)結(jié)果如下(表2):

        檢驗(yàn)結(jié)果表明,ln(Y/L)與ln(K/L)之間是(2,2)階協(xié)整關(guān)系,說明這兩個(gè)變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

        (四)回歸分析

        根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果,可以利用eviews軟件采用最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行回歸,結(jié)果如下:

        R2=0.9982,調(diào) 整 后 的R2=0.9981,F(xiàn)=8241.955。

        圖2反映的結(jié)果顯示,徐州市2001-2017年的16年時(shí)間,全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率處于波動(dòng)狀態(tài),且分階段地呈現(xiàn)下降和上升的趨勢(shì),但總體上增長(zhǎng)率是呈上升趨勢(shì),波動(dòng)越來越??;增長(zhǎng)率的變化也影響了TFP的走勢(shì),TFP也是一直處于波動(dòng)狀態(tài),但總體呈上升趨勢(shì),上升速度越來越小。

        表2 殘差A(yù)DF檢驗(yàn)結(jié)果

        圖2 測(cè)算得出的徐州市TFP及TFP增長(zhǎng)率

        小結(jié)

        上述測(cè)算結(jié)果顯示徐州市全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率都處于波動(dòng)狀態(tài),且分階段地呈現(xiàn)上升和下降趨勢(shì),這充分說明徐州市科技水平受外界環(huán)境的影響較大。在“新常態(tài)”背景下,徐州市應(yīng)提高自主研發(fā)水平,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中加強(qiáng)對(duì)技術(shù)等要素的利用,改變單純依靠投資驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)模式,加快創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),依靠科技創(chuàng)新,引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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