贡献率测算(精选7篇)
贡献率测算 篇1
一、引言
经济增长的要素分析是经济学的核心问题之一。影响经济增长三大重要的因素为:劳动投入、资本投入和科技进步。劳动、资本对任何社会形态而言对经济增长都起着最为基础的作用,他们是经济增长的基础因素;科技进步以强劲的动力有效地促进社会的发展和经济的增长。现代经济增长理论认为,科技进步和经济增长之间存在着密切的联系,一方面经济增长为科技进步提供了必要的物质基础,同时又不断对科技进步提出新的要求,大大促进了科学的发展和技术的进步;另一方面在创造、传播和应用科学技术成果的基础上,科技进步不断促进经济增长,并在其中发挥着越来越大的作用。科技进步对经济增长的促进作用包括以下几方面的内容:改变了劳动者的质量,造就了生产、科研、工程技术和管理技术方面的大量人才;提高了劳动工具的效能,使生产的机械化、自动化程度显著提高,社会生产的物质技术基础发生了根本性变化;开发了新材料、新工艺、新能源、扩大了劳动对象的使用范围等等。人类社会发展的历史也表明,生产力是随着科学技术的进步而不断发展的,科技进步成为推动生产力发展的决定性力量。研究科技进步与经济增长之间的相关关系以及科技进步贡献率,具有非常重要的现实意义。
二、科技进步对经济增长贡献率的测定模型
目前在国内外,对科技进步贡献率进行测定主要通过C~D生产函数(Y=A0LαKβ)。在应用中,A0表示科技水平,是一个不变的量。测算时是利用可量化的资本和劳动力的样本数据算出其增长率对产出增长率的贡献率后,剩余量作为科技进步率对产出增长率的贡献率,这结果显然是不准确的。
此处,采用广义的C~D生产函数,即在C~D生产函数的基础上,将科技进步从模型的A0中分离出来,用一个新变量来表示。得到扩展的经济模型:
式(2)中,Y表示产出,L表示劳动投入,K为资本投入,M为科技创新,t为时间,eλt为一个随时间变化的外生项,表明那些在模型中没有体现但却对产出起影响作用的其他所有因素。
由式(2)可推导得到:
α+β+γ|量是否具有规模效应,大于1、等于1、小于1,分别表明规模报酬递增、不变和递减。在实际运用时,对Y=eλt LαKβMγ|两边分别取对数,转化为线性模型。以1nY为被解释变量,1nL、1nK、1nM为解释变量建立模型:
由式(3)计算得到:
指标的选取:用GDP作为江苏省的产出(Y);用江苏省全社会固定资产投资总额作为资本投入(K);用江苏省就业总人数作为劳动力投入(L);用江苏省R&D经费支出作为科技进步指标(M)。
利用江苏省1990年~2006年的数据(数据来源于《江苏统计年鉴》),运用Eviews软件对改进的C~D模型中的参数进行估计,得到:
R2=0.9968,接近于1,表明模型的拟合优度相当高,回归方程显著。D~W值=1.3156说明模型通过杜宾~瓦森检验,无自相关。
根据回归结果计算江苏省各要素投入对经济增长贡献率,结果为:劳动投入对经济增长的贡献率为1.38%,资本投入对经济增长的贡献率为69.41%,科技进步对经济增长的贡献率为8.02%。说明资本投入的增加是江苏省经济增长的主要源泉,科技进步对江苏经济增长的作用已远远超过了劳动对经济增长的贡献,在经济增长中起着十分重要的作用,但是仍存在较大的发展空间。说明江苏省的经济增长方式粗放色彩很浓,还达不到集约型经济增长方式的标准。江苏省应从自己的实际出发,依靠科技进步,充分发挥劳动效能,提高资本使用率,将集约型增长方式作为自己的发展方向。
三、对江苏经济增长的建议
第一,全面推进人口质量,提高劳动者素质。通过社会服务、依法管理等手段,加强计划生育,提倡优生优育,创造良好的人口环境;积极引导人们的消费方式由物质资本消费型向人力资本消费型转变,积极引进高科技人才;采取多种形式,通过各种渠道,增加教育投入,确保劳动者素质不断提高,从根本上解决江苏省科技进步动力问题。第二,加强科技教育和研发投入,加快科技发展速度,促进科学技术在生产领域的转化和应用。江苏省政府应积极投资科学研究所、高校等机构,提高他们的科研和创新能力,促使产学研相结合,加快科技成果向现实生产力的转化。与此同时,要保持合理的科技投入结构,实现科技资源的优化配置。不断提高科技资源的使用效率,科技投入才能有效地促进科学研究和技术创新的发展,才能真正地促进经济增长。
参考文献
[1]舒 元 谢识予等:《 现代经济增长模型》[M].上海:复旦大学出版社
[2]王 荣 杨晓明:科技进步对我国经济增长贡献的实证研究[J].发展纵横,2007(2)
河北省科技贡献率的测算与分析 篇2
一、科技贡献率的研究方法
科技进步对经济增长的贡献的研究己有较长的历史, 在理论和实际应用方法方面均己比较成熟。20世纪60年代, 美国经济学家索洛创立了“经济增长模型”, 用“余值法”测算技术进步速度, 并因此获得了1987年的诺贝尔经济学奖。我国对科技贡献率的测算研究工作始于20世纪80年代, 1992年国家计委、国家统计局发布《关于开展经济增长中科技进步作用测算工作的通知》, 许多地方政府机构和研究单位广泛进行了地方科技进步贡献率的测算, 为地方政府制定发展规划提供决策依据。
科技进步贡献率是指科技进步对国民经济的贡献在各种生产要素贡献的代数和中所占的比重。它是反映科技进步作用的一项重要的综合指标, 也是反映经济增长方式转变效果的一项重要标志。
柯布—道格拉斯生产函数 (C-D) 是最具典型意义的生产函数。其一般式为:
其中:λ:科技进步速度;y:产出量的年平均增长速度;k:资本的年平均增长速度;l:劳动量年平均增长速度;α:资本产出弹性系数:β劳动量产出弹性系数。将y=λ+αk+βl两边同除以y。
EMBED Equation.3
二、科技贡献率的测算
在经济分析模型建立过程中, 应根据经济理论的要求选择合理的经济指标。选择经济指标时, 一个重要的标准就是口径要一致, 否则就有可能导致测算结果出现偏差。
(一) 测算指标的确定
本文在计算科技进步贡献率时, 经济产出量采用国内生产总值 (GDP) Y。资本量采用固定资产投资额K。劳动量选择从业人员数L。
(二) 产出弹性系数的估计
第一步:原始数据处理
对原始数据进行无量纲化处理, 使之转化为数量级大体相近的无量纲数据。本文采用初值化法, 即分别用同一数列的第一个数据去除后面的所有数据, 得到一个各个数据项对于第一个数据的倍数数列, 即初值化数列 (表1) 。
第二步:计算关联系数
1.利用公式︱x0 (k) -xi (k) ︱=△i (k) 分别求出第k点x0与xi的绝对差。计算结果如表2
2.利用公式 求出两级最小差和两级最大差。
3.确定分辨系数 (ρ) 。其意义是消弱最大绝对差数值太大所引起的失真, 提高关联系数之间的差异, 一般取ρ=0.5。
4.计算关联系数。
式中:ξi (k) 为x0与xi在k点的关联系数。
综合各点的关联系数, 利用公式 得到关联度r1和r2。
第三步:计算系数α和β
对所求关联度进行归一化处理, 即α=r1/ (r1+r2) , β=r2/ (r1+r2) 。
三、结论与对策建议
通过对河北1996-2012年科技贡献率的测算, 年平均科技贡献率仅为14.6%, 而同期全国平均科技贡献率为28.98%。说明河北的经济增长主要依靠的是加大对资本、劳动以及其他生产要素的投入来发展经济的粗放型的发展模式。对策建议。
(一) 进一步解放思想, 更新观念, 努力创造良好的科技发展环境
提高对科学技术是第一生产力的认识, 科技是经济社会发展的驱动力, 增强自主创新能力, 提高资源利用效率, 是实现社会经济发展目标的根本出路。要不断优化科技发展环境, 为自主创新提供有力保障。
(二) 建立多元化的科技投融资体制, 提高研发经费投入强度, 优化投向结构
近年来, 随着我省综合经济实力的逐步增强, 全社会研发投入不断增长, 但与加快建设创新型河北和全面建成小康社会的要求相比仍有较大差距。2012年河北省的研发经费为245.8亿元, 占GDP的比重为0.92%。2012年全国研发经费支出10298.41亿元, 占GDP的比重为1.98%, 研发经费投入强度大大低于全国平均水平。
增强财政科技投入的引导作用, 适度加大财政投入力度, 建立绩效评价体系, 规范和加强科技投入监管。积极研究制定鼓励企业加大研发投入的政策措施, 引导企业成为科技投入的主体, 以促进河北省全社会研发投入快速增长。大力支持科技型中小企业发展, 设立省级科技中小型企业创业投资引导基金, 积极探索专利权质押贷款等模式, 进一步满足科技型中小企业融资需求。
(三) 加强人才队伍建设, 做好科学研究和成果转化工作
科技创新的关键在于创新型人才的培养。要加快培养高层次科技人才, 为优秀科技人才提供成长和发展舞台。要调动广大科技人员的工作积极性, 真正体现知识的价值。调整高等学校的办学结构, 大力发展职业教育。加强从业者的技能培训, 提高劳动者的整体素质, 提高劳动产出效率。鼓励产学研一体化, 积极推动科技成果向现实生产力转化, 不断夯实经济建设和社会发展的科技基础, 走创新驱动、内生增长的发展之路。加强应用技术的研发, 促进科技成果市场化、产业化。抓好重点产业技术升级和重大科技成果的转化应用, 提高依靠科技保增长促发展的能力。
参考文献
[1]王荣.科技进步对我国经济增长贡献的实证研究[J].价格月刊, 2007 (2) .
[2]李冰.科技投入与河北省经济增长的灰色关联度分析[J].统计与管理, 2010 (1) .
[3]马敏娜, 连飞.创新型城市建设进程中科技贡献率的实证分析[J].当代经济研究, 2009 (1) .
贡献率测算 篇3
1文献综述
以定量研究方法测算科技进步对经济增长的贡献率始于20世纪20年代。1927年,美国数学家Cobb C. W和经济学家Douglas P . H在探讨投入和产出的关系时在生产函数的一般形式上作出了改进, 引入了技术资源,创造了柯布- 道格拉斯生产函数( 即C - D生产函数)[1]。1957年,美国经济学家Solow R. M[2]等在柯布- 道格拉斯生产函数的基础上,在将资本增长对经济增长的贡献和劳动增长对经济增长的贡献剥离后,将剩余部分归结为广义的科技进步,从而分离出技术进步在经济增长中得贡献率,这一方法称为 “索洛余值”,即全要素生产率[3]。索洛方程最大的不足是关于a + b = 1的假设条件,这实际上是把规模报酬的变动单纯归结于技术进步,忽视了其他因素的影响。1962年,美国经济学家Denison E. F[4]在 《美国经济增长因素和我们面临的选择》一书中用分解残差项的分析法对知识进展作用量的估计,把 “知识进步”对经济增长的贡献作为 “余值”估算出来。尽管丹尼森的经济增长核算方法并不复杂,但由于编制的核算体系中有许多指数需要根据大量的原始数据编制难以直接获得,加之依赖大量的假设,因而缺乏理论依据。 1971年美国经济学家Jorgenson D. W[5 - 7]把资本投入和劳动投入的增长分解为数量增长和质量增长,采用超越对数生产函数,在部门和总量两个层面上对全要素生产率进行测度,将劳动体现型和资本体现型的技术进步从索罗余值中进一步抽离出来。这一理论对于把握科技进步对经济增长的作用机制有重要意义,但由于尚不成熟未应用到实践中。
国内对科技进步的考察和测算源自与世界银行调查员来华考察中国1957—1979年的综合要素生产率( 即为广义的科技进步) 的一场争论。秦保庭等[8]自1983年开始研究我国经济社会中的科技进步问题。1992年以后,科技部、国家计委和国家统计局、中国社科院数量经济技术研究所、中科院和教育部高校五类单位都开展了有关科技进步贡献率的测算工作。其中,中国社科院数量经济技术研究所周方教授[9]摒弃了传统的生产函数,通过描述投入产出空间增长路径的增长函数对科技进步进行考察, 建立了一个全新的增长核算理论及简便的计算方法。 该种方法突破了索罗余值对规模收益不变的假设和对技术进步希克斯中性的假设。北京大学中国经济研究中心姜照华教授[10 - 11]则是以马克思的劳动价值理论为基础,提出了CSH模型,即商品的价值( Q) 是由生产过程中消耗掉的生产资料价值( C) 、劳动创造的价值( H) 与科技创造的价值( S) 三者的和,科技进步对经济增长的贡献率即为d S /d Q。该种方法则是从全新的角度考虑科技进步贡献,但实际中科技创造的价值( S) 的确定还需要进一步的确定。除此之外,其他的政府机构和相关的研究单位均是以C - D生产函数和索洛余值为基础,由于存在对参数估计的方法不同、基础数据处理的方法不同、模型假设条件不同等各种情况,对科技进步贡献率的测算都是在结合实际的基础上作出相应调整后再计算出来的,因此不同的研究得出的结果之间差异较大。
最早提出 “势”的概念的是贾雨文等[12],他基于我国古典决策理论的相关研究量化得到势效系数, 建立了势分析的框架,在对科技进步贡献率测算时在柯布- 道格拉斯生产函数的基础上引入势分析的方法,改进了分析模型。将势分析理论引入科技进步对经济增长贡献的实证研究,有: 宋艳涛[13]对势分析理论和势效系数的计算进行了系统研究,采用C - D生产函数,利用河北省及各个地市的实际统计数据进行了势分析研究,揭示了势效系数在C - D生产函数中的经济学意义。其主要创新在于对科技进步理论进行了创新研究,提出了综合科技水平的理论计算公式,研究了资金和劳动产出弹性系数的调整方法,并对科技进步的贡献率进行了再分解, 给出了科技进步指标测算的3种计算方法。张晓婷[14]采用了贾雨文和宋艳涛的势分析测算方法对我国科技进步贡献率进行了测算。不足之处就在于, 无论是宋艳涛还是张晓婷,在测算基准弹性系数时都是选用二元回归模型( ln Y = c + aln K + bln L) 对参数a和b进行估计,通常,选用二元回归模型运用普通最小二乘法进行估计得到的参数不一定满足0≤α ≤1且0≤β≤1的约束条件,同时检验忽略对模型D - W值( 杜宾瓦特森检验) 的考察,一旦D - W值显著小于2,则说明模型存在序列相关,必将引起最终结果的偏差较大。孟祥云[15]、赵瑶[16]、姜钰[17]创建了结构生产函数模型,并引入势分析的方法对经济增长的因素进行分解,测算出直接科技进步、产业结构调整以及生产要素配置对经济增长的贡献。其主要创新就是将C - D函数中的L分解为L1、L2、L3,分别为第一产业、第二产业和第三产业的从业人员数,采用多元回归分析方法测算基准弹性系数; 不足之处在于对科技生产率与结构生产率乘积的测算中,采用面积平均分割的办法,但该办法基于科技生产率T或产业结构W保持不变的假设条件,没有一般的代表意义,与实践存在一定的偏差。
本文采用势分析理论,对广西1991—2013年的科技进步贡献率进行测算。不同之处在于,在实际测算中为保证势生产函数的时效性,提高研究的精确度,以10年为步长,将势生产函数看作是一个滚动的时效函数; 采用普通最小二乘法对一元回归模型(对参数进行估计,一方面严格C- D函数对于0≤α≤1且0 ≤β≤1的约束,另一方面同时运用杜宾[18]两步法保证模型中D - W检验的显著水平,克服选用二元回归模型分析引起的序列相关性,提高了基准弹性系数估计的准确性和有效性。尽管初始参数基于a + b = 1的假设条件,但是通过将势生产函数看作是一个滚动的时效函数,在基于基准弹性系数a与b的基础上,可以得到滚动的弹性系数和bi,从而克服了索洛模型关于a + b = 1的假设。在测算动态的势效系数r1和r2时,以T = 10为步长,选用包括本年度在内的前10年的平均数来计算资本产值率p1、劳动生产率p2和资本产出率的均值p珋1、劳动生产率的均值p珋2,大大降低了由于某些年份数据较大的波动对结果造成的干扰,保证了结果的平稳性,减小由数据变动带来的分析结果的误差。同时,有效地对基础数据Y、K进行处理, 扣除了价格指数对研究分析的影响,提高了分析数据的历史真实性。
2基于势分析方法的科技进步贡献率的测算方法
2. 1势生产函数模型
柯布- 道格拉斯生产函数表示在给定投入情况的最优产出表示,对于实际的计量分析,当给定一组样本值( Y,K,L) 通常存在一个误差值m,此时生产函数为:
根据势分析的理论,随机扰动项m的存在,表明经济运行中资源发挥效能的程度并不是永远处于最理想的状态,它在理论的柯布- 道格拉斯生产函数曲线的周围波动。当在拓展的生产函数上引入势分析,加入势效系数r1、r2,即实际生产过程中资本发挥效能程度的势效系数和劳动发挥效能程度的势效系数,消除随即项m的影响,得到基于势分析的生产函数模型:
选取最小二乘法( OLS) 对参数进行估计,可以得到能使各个经济变量的均值( Y珔、k珋、L珔) 严格成立的函数,以此特殊值作为经济要素充分效能的参照值:
Y珔= AK珔aL珔b( 3)
令q = a + b,将 ( 2) 、 ( 3) 等式变形,可以推出等式:,由此可以得到K、L的势效系数的计算公式:势效系数的公式表明,r表示各种资源的产值率或者说是产出率,r越大表明生产要素的效能发挥的程度越充分; 反之,则说明存在潜在的资源闲置或浪费。从势效系数的公式出发,它的均值应该为1,大于1说明资源的利用情况高于平均水平,小于1说明资源的利用情况低于平均水平。
对式( 2) 有,表明当各个生产要素提高到原来的dq倍时,产出Y就提高到原来的倍。当q > 1,表示规模报酬递增的情况; 当q < 1,表明规模报酬递减; 当q = 1,表明规模报酬不变。这合理地解决了索洛模型中关于q = 1即规模报酬不变的假设。
2. 2弹性系数的调整方法以及综合科技水平的测算公式
由于势效系数是一个滚动的时效函数,不妨令将式 ( 2 ) 改写为:
令有
( 4) 式可以改写为:
其中,表示资本产值率、劳动生产率,此时式( 5) 是满足规模报酬不变的产出构成恒等式。A = pα*1pb*2,表示各个生产要素生产率的组合,是全要素生产率的表达式,反映了所投入的全部资源的综合效能的发挥程度。
从对现代经济增长理论和对科技进步的定义来看,科技对经济增长的作用是内生的: 一方面,由于新技术物化在先进的机器设备中以及基本集聚带来的规模经济效益,推动着资本产值率不断提高; 另一方面,新技术推动了管理者的管理水平提升、 新工艺带来的劳动者劳动效率的提高都大大促使了劳动生产率的提高。这符合A = pα*1pb*2所定义的科技进步水平。
对式( 5) 先取对数然后全微分得到以下方程:
满足参照索洛余值的表达式可知,表示科技进步在经济增长中的贡献率。根据经济增长理论的阐述,科技进步对经济的作用是内生的,一方面是物化在新的机器设备中的新科学和新技术,表现为资本产值率的提升; 另一方面新的管理技术、新的工艺操作被劳动者接受,表现在劳动生产率的提高,所以有A = pα*1pb*2综合反映了科技进步的水平。
2. 3建立要素资源贡献份额的增长方程
在式 ( 4) 的基础上,令则可以推出:
利用幂级数的展开式求出与从而得到类似的等式:
其中,分别表示和在中的主要贡献部分。此时有科技进步对经济增长的贡献率为:
其中:
2. 4科技进步贡献率的分解形式
同理可得到A = pai1ipbi2i,类似式( 7) :
其中,和表示在中得贡献率,可以分解成和在中的贡献率。明显的,是一个趋近于1的函数,为了降低数据波动造成的干扰,可以将 ( 12) 式改写成:
又,令H ( A) = H ( p1) + H ( p2) ,得到:
其中:
3广西科技进步贡献率实证分析
将柯布- 道格拉斯生产函数与势分析理论相结合,建立势生产函数模型,选取1991—2013年的数据对14个滚动的经济周期( 以T = 10为步长) 的广西科技进步对经济增长的贡献率进行测算。
3. 1指标确定与数据来源
根据国家相关统计部门的标准算法,在时间序列上考虑产出量Y、资本投入量K和劳动力投入量L。
( 1) 产出量Y。从经济学的角度分析,国内生产总值( GDP) 是反映经济产出的最佳变量,因此将广西1991—2013年的地区生产总值剔除价格因素的影响,选用居民消费价格指数( CPI) 换算成以1991年的物价水平为基期的实际GDP,作为产出指标Y。
( 2) 资本投入量K。从经济理论出发,资本投入量的指标应该选取全社会的资产占用总额,即包括当年固定资产投资和前年度积累的固定资产总额, 但合理测度以前年份积累的固定资产净值比较困难, 所以研究选取1991年的全社会固定资产投资总额为基期,以扣除固定资产投资价格指数后的实际当年固定资产投资总额作为资本投入量K。
( 3) 劳动投入量L。在相关的研究文献中,劳动投入包括从业人员数、劳动时间和劳动者报酬。 如果选取劳动时间或劳动者报酬作为衡量标准,数据易于受到其他因素的影响,降低真实性; 而选用从业人员数来衡量,数据易为收集,且不受价格调整的影响。本研究为简化问题,选取当年全社会从业人员数作为劳动投入量L。
3. 2采用一元回归分析方法( OLS) 确定弹性系数
在假设规模报酬不变即a + b = 1的条件下,可以将柯布 - 道格拉斯生产函数写成两边除以L然后取自然对数得到利用软件Eviews6. 0对该式采用OLS回归分析之后得到:
在5% 的显著性水平下,各个变量的t检验值均通过,F检验也通过,调整后的决定系数R2为99. 01% ,整个模型的拟合优度很好,但杜宾- 瓦特森检验值为0. 796远远低于2,说明模型存在序列相关,必须做出修正以消除序列相关性。
采用杜宾两步法对模型进行修正,在模型中加入AR ( 1) 项,此时模型修正的结果为:
经过修正后的模型各检验值均通过,拟合效果较前一方程有所提高,D - W值为1. 824 7消除了模型的序列相关性。此时,得到基准资金产出弹性系数和基准劳动产出弹性系数a = 0. 579 292,b = 0. 420 708。
3. 3广西科技进步贡献率测算
将生产函数看作是一个滚动的时效函数,即ai和bi是由初始的参数a = 0. 579 292、b = 0. 420 708 ( 也是基准弹性系数) 以及势效系数r1、r2确定。
令分别表示资本产值率、劳动生产率和资本产出率的均值、劳动生产率的均值,这些经济参数表明在一定时期内创造的产出量与其相适应的资源投入量的比值。此时势效系数的计算公式可以改写成:在实际测 算中,为了保证数据的时效性和一致性,我们以T = 10为步长,即选取是包括当年在内的前10年数据作为计算的依据。
由公式和以及标准化可以推出以10年为一测算周期的滚动的势效系数和滚动的弹性系数的值,如表1所示。
由公式( 8) 可以测算出1991—2013年这一时期内广西科技进步对经济增长的贡献程度。由公式( 9) 、( 10) 、 ( 11) 、 ( 16) 、 ( 17) 可以分别求出科技进步、资本投入、劳动投入对经济增长的贡献值, 如表2所示。
由于科技进步对经济增长的作用是内生的,因此,科技进步对经济增长的贡献可以分解为科技物化到资本和劳动中对经济增长的贡献,即新的科学技术物化到新机器、新设备中,表现为资金产值率的提高; 新工艺、新技术、新管理方式等被劳动者接受,有利于劳动生产率的提高。通过公式( 14) 和( 15) 可以分解出科技进步推动资本产值率提升的程度以及科技进步促进劳动生产率提高的程度, 如表3所示。
将1995年以来广西全要素生产率A、科技进步贡献率及其分解资金产值率和劳动生产率的变化情况如图1所示。
3. 4广西科技进步贡献率分析
从模型系数的经济含义来看,α 代表资本投入对总产出的弹性,β 代表劳动投入对总产出的弹性, a = 0. 579 292,b = 0. 420 708,表明随着产业升级换代和技术革新,广西产业结构逐步从劳动密集型向资本密集型转变。且从表2具体数据也能印证这一观点: 1995年以来, 广西劳动投入贡献率从6. 244% 下降到2013年的2. 743% ,同时科技进步的贡献率也从21. 103% 下降到5. 781% ,而与之形成鲜明反差的是资本投入的贡献率则从72. 653% 快速窜升至91. 538% 。这 “一升两降” 的变动足以证明,广西经济发展模式已初步从劳动驱动型逐步向资本驱动型转变。
从模型导出参数取值来看,广西全要素生产率A ( 一般被认为代表着经济体发展的经济基础与经济环境) 1995年以来持续保持A > 1,说明广西作为 “西部大开发” 的先导地区,在经济运行过程中对投入的要素资源的利用程度越来越充分,即在西部地区中具有较好的内在条件。科技进步对经济增长的贡献程度方面,1995—2013年10个滚动周期内是整体下降的,说明广西的创新驱动能力还有待提高。 其中,在1995—2010年广西科技进步贡献率的整体趋势迅速下降,但在2011—2013年开始出现上升的势头。通过分解广西科技进步贡献率发现,资本产值率的变化程度要远远大于劳动生产率的变化程度。 正是由于1995—2010年广西资本产值率对经济增长的贡献率不断下滑导致EA显著下降,与此同时,在2011—2013年随着Ep1的不断增加而出现上升的趋势; 相反的,广西劳动生产率对经济增长的贡献率Ep2在1995—2009年不断增加,而在2010—2013年却显著下降,但其下降程度小于资本产值率的上升程度。这表明,广西科技进步的贡献率在1995年以来相当程度受到资本产值率的影响,即科技进步物化到资本中对经济增长的影响起着关键性的作用; 随着资金发挥效能的程度不断提高,资本产出率增长的贡献率不断上升将导致科技进步贡献率的提高。 因此,广西要实现创新驱动的转型,需要充分发挥资本驱动的效能。
4主要结论及对策
势分析的精髓在于对经济活动的分析,把要素发挥效能的程度和要素量本身放在同等重要的位置。 在定量分析中,将要素消耗量和要素效能发挥程度并重分析的方法就是势分析方法。本文正是利用这一定量分析的方法,通过建立滚动的势生产函数得出: 广西全要素生产率的水平逐年稳步攀升,表明广西经济在运行过程中对投入的要素资源的利用程度越来越充分; 同时科技进步贡献率水平低,广西创新驱动的效能还有待提升。究其原因,除了劳动力综合质量的发展水平依然跟不上经济发展的需要导致劳动生产率的逐年下降,更主要的是广西的资本市场稀缺,导致资金使用效率的严重不足。综合来看,要提升广西创新能力,促进科技进步对经济增长的贡献程度,就需要政府部门在今后一个时期制定出针对性的措施,在保证资本产出效率不断提高的基础上,着力提高劳动者的素质,切实提高劳动生产率,保证广西科技进步对经济增长的贡献率不断提高。具体而言:
第一,构建多层次的资本市场体系。资本市场创新始终是科技进步和创新重要的推进器,资本市场的发现与筛选机制为以企业为主体的技术创新提供了可靠的动力保障。广西要提升创新的驱动力, 搭建技术创新与资本市场之间良性互动通道是基础。 通过构建多层次的资本市场体系,发展风险投资, 建立多方位的资本市场,完善技术市场的直接融资体系,在实践中逐步建立起一整套资本对技术、市场对企业的优化筛选机制。在这套机制作用下,社会资金将通过资本市场和风险投资的渠道不断被输送到具有发展潜力的中小型创新企业中,从而提高资本对创新的驱动力。
第二,建立以技术创新为主导的产业发展模式。 科技进步对经济增长的作用主要体现在科技进步对经济体产业结构的促进作用上。国际经验表明,产业发展是技术创新的肥沃土壤,而技术创新是产业发展的强大动力。广西要保证资本产出效率的不断提高,根本上就要依靠技术创新推动产业发展,就要根据区内各城市产业与技术的基础、优势和市场前景,集中资源重点发展,在确定产业方向后,重点实施一批重大战略产品计划和工程专项,形成创新力较强的企业群,同时积极构建围绕技术创新的产业链,扶持一批自主创新特征明显的高科技企业。
第三,提升官产学研的合作。广西是面向东南亚地区的 “桥头堡”,未来发展的目标是建设成为国际化的对外开放中心,与此相适应,广西的官产学研也应该是开放性和国际化的。由于产学研的特殊性,需要政府在项目的初始投入、新产品的购买和科技成果产业化等方面发挥关键性作用,保证创新要素产出效率的提升。此外,产学研的合作要求提高对知识产权的保护力度,通过获取在某些领域优先发展的机遇,限制对手在一定时期内的迅速成长空间来提升资本要素的产出效率。
第四,利用本地资源,培养本土人才。广西需要利用本地经济及社会资源,培养具有本土特色的劳动力,以降低劳动力培养成本,提升劳动力市场稳定性,形成一支能真正服务于广西发展实际的劳动力队伍。通过利用广西本地高校的教育研究资源, 深度开发特色专业,使广西的本土人才具备特有的竞争力,提升劳动力质量与价值; 同时可利用中国- 东盟发展的契机,培养具有相关知识与服务技能的高素质人才,不断提升国际贸易与合作方面劳动力的专业素质; 此外,利用国家对自治区少数民族就业相关方面的扶持政策,吸引更多广西本地优秀劳动力返乡就业,留住具有本土特色的专业人才, 提高广西劳动力市场的稳定性。
贡献率测算 篇4
20世纪初奥地利经济学家熊彼特提出创新的概念,认为创新是企业家生产要素的重新组合,后来一些学家不断对创新这一概念进行总结,推演出科学技术的概念。施幕克勒和曼斯费尔德认为科技进步是生产力函数外延的扩大和新产品的产出。各种生产要素在生产过程中要按一定比例以某种具体的形式结合在一起。技术进步能够降低其中某一生产要素的投入比例,从而节约资源,另一方面,技术进步还可以改变改变资源的结合方式,提高劳动生产率。
现代的科技进步已不仅仅指自然科学和技术的进步,还包括生产管理的革新和制度上的革新。“科技进步”概念及内涵的理解认识可分为“狭义科技进步”和“广义科技进步”,狭义的科技进步是指新的生产技术的运用例如新的生产工艺的运用、新材料的使用、新能源的开发和利用。广义的科技进步是指产出增长中扣除劳动力和资金投入数量增长的贡献份额后,所有“其它生产要素”贡献份额之和。对于广义科学技术,新古典经济增长理论将劳动力和资本作为经济增长的两大要素,上世纪50年代初期索洛和丹尼森建立了新的增长模型特别是索洛运用生产函数分析一定时期的有关统计资料,具体测算资金和劳动等投入要素对经济增长所作的贡献。索洛将实际产出增长率中存在无法用资金、劳动投入等因素解释的部分称为“余值”,丹尼森又将索罗“余值”中大量的未解释的部分再次分解为各种不同的元素,其得到的差额与索洛所提出的“余值”相比就要小得多。以索洛、丹尼森为代表的新古典经济增长理论,将影响经济增长的诸多要素进行了量化。
索洛余值法的基本假设是:仅有资本和劳动两个生产要素,而且它们之间是可以互相替代的,并且能够以可变的比例相配合;完全竞争的市场条件,资本和劳动都以其边际产品作为报酬;任何时候,资本和劳动都可以得到充分的利用;技术进步是中性的,劳动和资本不变时,技术进步在前后生产函数中的边际产品之比也保持不变。索洛最后得出结论:
其中△A/A为科技进步率,△Y/Y为产出增长率,△L/L为劳动投入量的增加比率,α为资本的产出弹性,β为资本的产出弹性。索洛利用美国1909-1949年的统计数据证明,在全部的经济增长中,大约有7/8的增长是来源于技术的变革。以此,他认为只要能够维持技术进步,就可以获得长期经济增长的动力。这为美国等西方国家致力于发展本国的高新技术产业提供了有力的支持。现在大部分西方发达国家的科学技术贡献率都维持在一个较高的水平线上,凡是产业结构越高级,产业结构深化做得比较好的国家,科学技术贡献率都维持在一个较高的水平线上,所以说考察一个地区的科技进步贡献率对分析一个地区的产业结构有重要的指导意义。
上海市是我国经济最发达的城市,也是科技研发水平较高,科学技术投入市场运用较快的区域,本文以上海市的数据为基础,采用索洛余值的研究方法,测算出上海市的科学技术贡献率,并进行分析。
本文采用经典的柯布道哥拉斯生产函数:Y=AKαLβ,利用上海市近十年的数据,测算出科技进步率。
其中劳动力投入为劳动力人数和年平均工资的乘积。
下面我们利用上表的数据对柯布道格拉斯生产函数中的相关函数进行参数估计:Y=AKαLβ,α+β=1。
对上式两边取对数
利用eviews6.0函数对表1数据进行回归,得出如下分析结果
Dependent Variable:Y
Method:Least Squares
Sample:2001 2009
Included observations:4
Y=ln A+a*K+L-C(2)*L
综合上表我们可知,参数估计的可决系数和调整的可决系数的值都接近1,这说明参数估计的拟合优度很好,回归效果很好。参数的T值检验也落在拒绝域之外,参数的估计也是合理的,我们得出回归函数如下
下面我们可以根据这一等式计算出科技进步率,科技进步贡献率,资本贡献率,劳动贡献率:其中科技进步贡献率=科技进步率/产出增加率,资本贡献率=资本投入增长率/产出增加率,劳动贡献率=劳动投入贡献率/产出增加率
根据上表及相关数据我们进行分析,总体来看,从2000年至2009年上海市的产出增加了359.21%,资本投入增加了284.01%劳动力投入增加了220.34%,以10年为一基期我们发现上海市的科技进步率为35.91%,科技进步贡献率为10.00%,资本贡献率为69.30%,劳动贡献率为14.74%。以5年为一基期,我们发现从2000年到2004年的科技进步贡献率的均值为30.67%,2005年至2009年的科技进步贡献率的均值为-17.76%。2000年至2004年的资本和劳动的平均贡献率分别为53.84%和16.08%。2004年至2009年资本和劳动的贡献率为90.67%和27.08%。从上面的分析结果中来看,上海市的科技进步贡献率的总体值仍然偏低,以10年期计算的话,上海市的科技进步贡献率仅仅为10%。特别是从2005年至2009年期间科技进步贡献率值甚至是负数,但是我们并不能推出这样一个结论即上海市这么多年的科技投入和管理体制改革等都是无效的。科技进步贡献率为负数,可能是因为从2004年至2009年这段时间内,上海市的资本投入的增长特别迅速,尤其是从2005年至2009年这5年间上海市的平均工资增速较快,这就导致了劳动力投入增加比较迅速,而相应的产出增加会有一定的滞后期,所以就导致了资本和劳动力的贡献率较大,而科技进步的贡献率较小。尽管有这些原因,我们还是不难发现,在任意年份上海市资本的贡献率一直比较高,基本都在50%以上。劳动力投入方面,从2000年至2004年,国有企业改革尚未结束,在这一段时间内,存在相当一部分未就业的人口,这一段时间内上海市在岗职工增加量较少,甚至在有些年份出现了减少的情况,所以说这一段时间内劳动力投入的贡献率与2005至2009年这一期间的劳动力投入贡献率相比有很大差距。从2000年到2009年这10年间,上海的科技进步贡献率最高为89.70%,平均值为10%,当然这可能是因为样本的跨度期较短,导致科技进步率较低,但是我们依然可以从这里得出这样一个结论:近10年来上海市的经济增长还主要是靠资本投入拉动的,产业升级的过程还远没有完成,上海市依然需要加大力度增加科技研发方面的投入,同时需要多引进高技术人才。由于上海市是我国东部地区发展较快的城市,它的产业结构具有一定的代表性,这说明在我国其他的东部城市,科技贡献率基本都偏低,上海市的产业发展政策也可以被其他城市所借鉴。
摘要:现今世界,产业结构升级的速度越来越快,产业结构高级化的程度日益加深,科学技术在国家经济发展中的地位也越来越重要。各个发达资本主义国家的科技贡献率也越来越高。本文通过索洛余值法测算出上海市的科技进步贡献率,并对上海市目前的产业结构做出评价。
关键词:科技进步贡献率,索洛余值,资本贡献率,劳动贡献率
参考文献
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[4]周方.广义技术进步与产出增长因素分解——对“Solow余值法”的反思[J].数量经济技术经济研究,1994,(8):34-42.
贡献率测算 篇5
农业科技是确保国家粮食安全的基础支撑,是加快现代农业建设的决定力量,要把农业科技摆上更加突出的位置,突破体制机制障碍,大幅度增加农业科技投入。要顺利实现“十二五”规划中提出的农业科技进步贡献率达到52%的目标,就要科学、准确地测算我国目前农业科技进步贡献率,并对如何实现这个目标进行分析和预测。
一、农业科技进步贡献率的涵义及测算方法
(一)农业科技进步贡献率的涵义
科技进步贡献率是指在经济增长中由科技进步导致的增长所占的比重,农业科技进步贡献率则是在农业生产中由科技进步导致的增长所占的比重。自美国经济学家索洛(Solow)在科技进步贡献率研究方面做出突出贡献而获得诺贝尔经济学奖以来,测度科技进步对经济增长的贡献就成为了一个持续不衰的研究课题[1]。索洛将技术进步纳入生产函数中,在把资本增长和劳动增长对经济增长的贡献剥离以后,剩余部分归结为广义的技术进步,从而测算出技术进步在经济增长中的作用,这便是有名的“索洛余值”[2]。
吴强(2000)指出了这种方法的局限性,将除资本和劳动以外的因素通通归结为科技进步,忽视了自然资源投入、教育水平、制度因素、管理水平等因素,这必然影响所测算的科技进步贡献率的准确性[3]。何锦义(2006)指出了科技进步贡献率测算存在一定的局限性和片面性,它受指标选取、起止年份选择的影响很大,建立一个统一的测算方法对于合理地比较分析科技进步贡献率是非常必要的;同时科技进步贡献率是一个相对指标,并不是越高越好[1]。
尽管该方法存在一定的局限性,但因为该方法计算简单,在科技进步贡献率的实际测算中被大量使用。国家计委、国家统计局在1992年的《关于开展经济增长中科技进步作用测算工作的通知》中,将该方法作为最主要的测算方法加以推广。1995年中国农科院农经所等单位开展了“农业科技进步贡献率测算方法及其应用研究”,对“八五”期间农业科技进步贡献率进行了实测和验证工作。农业部1997年下发《关于规范农业科技进步贡献率测算方法的通知》,将余值法作为测算农业科技进步贡献率的标准方法[4,5]。
(二)农业科技进步贡献率的测算方法
增长速度测算方程法是一种应用最广泛的测算技术进步贡献率的方法,它的基础是柯布-道格拉斯生产函数(Cobb-Douglas,即CD函数)。
1.农业科技进步贡献率的计算方程。
CD函数的一般形式是Y=AKαLβMγeδι (1)
其中Y为农业生产总值,K、L、M代表农业生产的投入要素,分别为资本、劳动力及耕地面积,α、β、γ则代表资本、劳动力及耕地的投入产出弹性系数,δ则表示资本、劳动力、耕地面积变化以外的其他因素导致的农业总产值的变化,也就是科技进步对农业总产值的贡献。
将CD函数两边取对数后可转化为以下形式:
LnY=LnA+αLnK+βLnL+γLnM+δι (2)
方程两边对t求导数,变换后可得下式:
当以年度数据计算时,可令dt=1,则可得:
其中
式(5)中,
2. 投入产出弹性系数的计算。
式(4)显示要测算科技进步贡献率,必须要求出
在式(1)中,技术进步是希克斯所定义的中性技术进步,技术进步不改变资本和劳动的边际产量之比率。假定规模收益不变,即α+β+γ=1[7,8]。2010年,我国R&D经费内部支出为7 062.58亿元,占GDP的比重为1.76%,但是其中农林牧渔业R&D经费内部支出仅为81.06亿元,农林牧渔业R&D经费支出在我国全部R&D经费支出中占比很低。因此,应建立多元化的农业科技投入长效机制。一方面农业科技具有“公共物品”的属性,要加大公共财政对农业领域的科技投入力度;另一方面要探索多元化的农业科技投入融资机制,鼓励企业、社会资本、国际资本等私部门的农业科技投资。
(三)加快农业科技体制机制创新
农业科技体制是指农业科学技术研究与管理的机构设置、职责范围、权属关系和管理方式的结构体系[9],完善农业科技体制是农业科技发展的基础和前提条件。我国现行农业科技体制是在计划经济体制下形成的,农业科技体制改革落后于经济体制改革,呈现出以下弊端:农业科研体系条块分割与研究机构的重复建设,研究力量分散与研究项目低层次重复,农业科技资金配置机制不合理,科技决策、科技推广和农民技术需求相脱节,农业科技信息体系不完善[10]。
长期以来,我国农业技术推广与农业科研、教育部门之间存在各自为政的倾向,没有形成合力,制约了农业科技创新。因此,要加强对农业科技创新的统筹管理和协调,发挥政府在农业科技创新中的主导地位,将农业科研、教育和推广紧密结合。进一步完善农业科技创新机制,打破部门、区域、学科界限,有效整合科技资源,建立协同创新机制,推动产学研、农科教紧密结合。要进一步强化企业技术创新的主体地位,政府应通过有效的技术创新政策鼓励企业从事农业科技创新[11]。要探索建立新的农业技术推广体系,在强化公益性农技推广职能的同时,加快发展农业社会化服务,提升农业技术推广能力,为我国农业科技进步提供坚实的保障。
摘要:农业科技进步贡献率是衡量科技进步对农业生产贡献的重要指标,本文选取了农业生产总值、资本、劳动力及耕地面积等投入产出指标,用索罗余值法分析了1978-2010年间各种投入要素对农业生产总值的贡献,发现资本投入和科技进步是促进农业生产的最重要的两个因素。因此,应保持农业快速稳定发展,加大农业科技创新投入,加快农业科技体制机制创新,进一步推进农业科技创新,更好地发挥农业科技进步对农业发展的引领作用。
关键词:农业,科技进步贡献率,科技创新
参考文献
[1]何锦义.科技进步贡献率测算中值得注意的几个问题[J].学术问题研究,2006(2):18-22.
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贡献率测算 篇6
科技进步率源于美国经济学家索洛提出的“索洛余值”, 指的是总产量与全部要素投入量之比。农业科技进步贡献率是指农业总产量与农业全部投入量的比, 即农业GDP增长额中由于科技进步影响而增长的份额, 反映的是农业科技进步水平。农业科技进步有广义与狭义之分, 我们的研究主要是指广义的农业科技进步, 即除了包含狭义 (农业科学硬技术的进步) 之外, 还包括农业管理水平、决策水平与智力水平等等软技术的进步。
二、农业科技进步贡献率的测定方法
国外对农业科技进步贡献率估算的方法有以下几种:艾布拉姆威兹提出的代数指数法、索罗提出的索洛残差法、隐性变量法及遵循法雷尔思想的潜在产出法。我国学者也采用了多种方法来进行估算, 但是用的最多的还是索洛余值法。
我们选用科普道格拉斯C-D生产函数, 来估算各投入要素的弹性系数。其一般表达式如下:
其中, Y为农业总产出, K、L、M分别为物质费用、劳动力及耕地面积;c为常数, t为时间变量;δ为农业科技进步率;αβγ分别为全国的农业物质费用弹性、农业劳动力弹性、播种面积弹性系数。
对 (1) 式取对数, 然后在对t求导, 取dt=1, 并将d Y, d K, d M, d L, 可以分别改写为VY, VK, VM, VL, 变形之后, 最后得到:
其中, VY, VK, VM, VL, 和 分别为农业总产出、物质资料、播种面积和劳动力的年增长量和其增长率。
三、数据获取、模型估算
1、数据获取。
选取了2005-2009年的时间序列和这五年31个省市的截面数据作为混合的数据, 使用上述C-D生产函数来测度我国十一五期间的农业科技进步贡献率, 总共5年, 31个样本, 155个观测值。数据主要来源于《中国统计年鉴》及《中国农村统计年鉴》, 其中2006年各省市的劳动力资料无法之间获取, 故选用2005年与2007年各省市劳动力的平均值来代替。
2、变量选取。
(1) 农业生产总值 (Y) :1990年不变价格计算的农林牧渔业的总产值, 剔除了物价影响因素。
(2) 农业物质费用 (K) :可以用农业总产值减去农业增加值来计算, 本文该数据直接从年鉴上获取, 并采用如下公式换算为1990年不变价格计算的值:
(3) 农业劳动力 (L) :主要指农林牧渔劳动力, 考虑到数据获取问题, 选用第一产业劳动力来代替。
(4) 农业种植面积 (M) :通过比较农业耕地面积与农业总播种面积的内涵, 选用农业总播种面积来计算。
(5) 时间变量 (T) :
3、模型的参数估计。基于以上选取的数据, 利用SPSS15.0, 选用最小二乘法来对C-D的对数模型进行估算, 结果如下:
t值 (-2.660) (53.669) (-2.878) (9.198) (2.722)
p值 (0.009) (0.000) (0.000) (0.005) (0.007)
4、模型估算结果分析。
由上述模型估算结果可以看出, 各参数的t值均大于1, 且对应的p值在5%的显著性水平下, 都可以很好地拒绝原假设。调整后的R2值高达0.988, 说明这个模型所选取的这些投入要素变化很好地解释了农业从产出的变化, 即模型的解释力很强。F值高达3268.531, 其对应的P值为0, 通过联合检验。
四、农业科技贡献率计算与结果分析
1、历年来许多学者对各个时期农业投入要素弹性都做过计算, 其研究结果如表1所示, 我们会发现物质投入弹性呈逐年递增趋势, 说明物质资料投入是拉动农业GDP的增长的主要动力;劳动力投入弹性呈现一定的波动性;土地投入弹性则在递减, 说明土地投入对农业GDP的影响甚小。 (表1)
2、计算农业科技进步贡献率。
结合公式 (2) 同表三资料, 我们可以计算我国“十一五”期间农业科技进步率为3.175%。其中, 年均增长率。 通过表三的数据, 我们可以看到, 物质费用的增长率相对较高, 且物质资料的弹性也最大, 说明物质资料的投入是拉动农业总产值增长的主要动力;劳动力呈现负增长, 说明在城市化进程中, 大量农村劳动力开始转移到城市去打工;年鉴中耕地总面积近五年几乎未发生变化, 播种总面积会有一些微小变化, 平均增长率却在逐年递增, 说明随着这些年的物价上涨, 农产品价格飙升, 农业种植已经开始逐渐受到人们的重视。结合公式 (3) 同表三数据, 我们可以计算出, “十一五”期间我国农村科技进步贡献率为26.14%。
通过表4, 可以看出物质资料费用的投入最大了拉动了农业总产值的增长;劳动力对农业总产值的贡献反而呈负增长态势, 这说明近些年来农村劳动力从低附加值的农业转向城镇服务业;播种面积变化较小, 所以其对劳动力的影响较小;“十一五”时期科技贡献, 跟往年相比低了很多, 一方面是由于统计口径和计算方式的不同, 另一方面是因为后经济危机本身与政府应对经济危机的一些政策对中国农业造成的影响, 使得这一特殊时期物质费用占据较高的比重, 且农业生产总值在“十一五”的平均增速12.15%远高于“十五”的%, 故导致这一时期的科技贡献的比重则相对较小。
五、政策建议
1、政府要注重和合理引导农村剩余劳动力的转移。
从2005-2009年的数据来看, 劳动力的平均年增长率呈现负增长态势, 主要是因为近些年来农业机械化程度的不断提高, 导致农村劳动力富余, 加之生活成本的不断上涨与农业收入的微薄之间的矛盾, 大量农村劳动力开始转向城市, 这就需要政府合理引导与安排剩余劳动力。
2、加强农业科技管理与技术推广。
政府可以与高校建立对接, 大力培养农业技术人才, 加大对农业科技研发的投入力度, 走“产学研”相结合的高端路线。同时, 政府应该定期下发文件或者委派专业人员向农户做好宣传、教育与技术推广工作。
3、坚持走农业集约化道路。
集约是指农业上在同一面积投入较多的生产资料和劳动力精耕精作, 用于提高单位面积产量的方法来增加产品总量的经营方式。集约化经营兼具质量经营、集团规模经营、效益效率经营、高科技电子化经营、人才经营的特征, 以实现最小成本获得最大的投资回报。政府应该正确引导农户走农业集约化道路, 以较小的投入去的较大的回报。
参考文献
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贡献率测算 篇7
农业机械化在提高农业综合生产能力、改善农业生产条件、促进农村产业结构调整和加速社会经济发展等方面发挥了重要作用。在我国,如果没有农业机械化就难以大幅度提高农业劳动生产率和扩大农业生产规模,农民的小康生活就无从谈起,这是我国几十年来农业生产实践的经验总结。定量分析农业机械化在农业产出中的贡献份额,将有助于正确了解和认识农业机械化的地位与作用,从总体上把握农业机械化的发展水平、潜力与趋势。为此,笔者利用金华市1989~2005年的统计数据,结合相关方法测算和分析了农业机械化对金华市农业产出的贡献率及变化情况,以期为促进金华市农业机械化发展提供依据。
1 农业机械化贡献率测算模型的建立
1.1 测算模型选择
如何测算农业机械化对农业产出的贡献率,国内学者在理论和方法上已做了许多研究工作,但大都是依据科技贡献率的基本思路和方法,结合农业机械化领域特点而形成的。测算方法主要有两种:一是有无比较法;二是模型法[4]。其中,模型法包括CobbDouglas生产函数法(简称C-D法)、索洛余值法和数据包络分析法(DEA)等。据对现有文献的分析,从宏观和系统角度出发,测算分析农业机械化对农业产出贡献率主要采用C-D生产函数。鉴于此,本文选择C-D生产函数来测算农业机械化对金华市农业产出的贡献率
农业产出增长是土地、劳动力、资金(物质消耗)等诸多生产要素的投入和技术进步综合作用的结果。把资金使用量按用途的不同分成两类:一是农业机械投入;二是农业机械之外的、农业生产中发生的其它所有物质消耗。若分别以M、D、K和L代表农业机械、耕地、农业劳动力以及农业机械之外的其它所有农业物质消耗,农业产出以Y表示,则农业生产过程的C-D函数可表示为
式(1)中引入了时间变量t,是为了考察不同时期,技术进步对农业投入产出带来的影响。其中,αβ、γ和θ分别代表农业机械、耕地、农业机械以外农业物质消耗和劳动力的产出弹性。产出弹性的意义在于反映了4种要素的结合比例,可通过回归分析得到。
1.2数据来源
1.2.1 农业产出
农业产出可用农业总产值、农业总产量或农业利润来表示。考虑到农业利润很难精确计算,加之目前农业机械在农业生产领域使用的范围也越来越广,为此本文以当年价格计算的农业总产值(包括种植业、林业、牧业和渔业)作为农业产出。
1.2.2 农业机械投入
农业机械投入是指农业生产过程中所用农业机械有形和无形价值的磨损,因而可用当年农业机械原值以直线折旧法计算的折旧值表示。若折旧年限按8年计算,则相应折旧率为12.5%。
1.2.3 劳动力投入
劳动力投入指在计算期内实际投入农业生产的劳动力数量。由于农村剩余劳动力或劳动力利用系数很难准确确定,因此本文以统计资料上年末反映的农业劳动力数量作为劳动力投入。
1.2.4 耕地投入
耕地投入可用耕地面积或播种面积表示。由于播种面积更能说明农业机械作业量与农业产出之间的变化,故采用农作物播种面积作为耕地投入。
1.2.5 农业物质投入
资本投入用扣除农业机械折旧额的当年物质消耗价值表示。
以上所涉及的农业总产值、农业机械原值、农业物质消耗、农业劳动力和播种面积等数据均可从《金华统计年鉴》[5]、《浙江年鉴》[6]及《浙江省农业机械化管理统计报表》中获得[6]。
1.3 参数估计和模型建立
现以1989~2005年统计的数据(见表1所示)进行函数拟合。由于式(1)为非线性函数,对其两边取自然对数,则有
lnY=ln(A(t))+αlnM+βlnD+γlnK+θlnL (2)
令Y′=lnY,C=lnA(t),M′=lnM,D′=lnD,
K′=lnK,L′=lnL,可得
Y′=C+αM′+βD′+γK′+θL′ (3)
式中 C—常数。
由此,C-D型非线性生产函数经变量代换转化为线性函数。
根据上述步骤,利用表1中的Y、M、D、K和L的数据,通过多元线性回归分析可得以下拟合函数[7]
Y′=0.7323+0.0978M′+0.0259D′+
0.8905K′+0.0864L′ (4)
回归方程F检验结果为:F=511.34, F0.01(4,13)=5.21, F0.05(4,13)=3.18。由此可见,回归方程极显著。
回归系数t检验: tM′=2.0170,tD′=0.2715,tK′=19.8014,tL′=0.2506,t0.01(13)=2.650,t0.05(13)=1.771,t0.10(13)=1.350,t0.15(13)=1.079。由此可以看出,参数 K′极显著,参数M′显著,参数 D′和L′不显著。
将式(4)转化为非线性方程,得
Y=2.0799·M0.0978·D0.0259·K0.8905·L0.0864 (5)
式(5)即为金华市1989~2005年C-D型农业生产函数的回归模型。
2 金华市农业机械化贡献率的测算与分析
2.1 农业机械化对农业产出贡献率的计算
农业机械化对农业产出的贡献率为
undefined (6)
式中 α—农业机械投入产出弹性系数;
ΔM— 农业机械投入增量;
ΔY—农业产出增量;
m—农业机械投入增长速度;
y—农业产出增长速度。
1989~2005年,金华市农业总产值与农业机械投入值的年均增长率分别为7.60%和11.91%。根据参数拟合得到的农业机械投入产出弹性α值及式(6),即可测算出金华市1989~2005年农业机械化对农业产出的年均贡献率为15.33%。
2.2 分析与讨论
金华市农业产出的增长主要是由于农业物资和农业机械等方面增加投入所带来的。从各投入要素产出弹性的回归系数t值表明,对农业产出具有增长作用和影响显著的要素依次是资本投入、农业机械投入和土地投入,而农业劳动力投入对产出的作用和影响不显著。因此,通过增加农业物质和农业机械的投入、提高土地使用率等措施,能够实现金华市农业产出的增长。由表1可知,金华市在1989~2005年期间农业生产的资本累计投入为450.31亿元,农业机械的总投入为17.09亿元,此期间农业机械投入占农业资本投入(即总的农业物质消耗)的3.79%,而农业机械化对农业生产的贡献却达到了15.33%。这表明,农业机械化对增加金华市农业产出发挥了重要作用。
农业劳动力转移对农业机械化贡献率大小有重要影响。由于近年地方经济的快速发展,大批农村劳动力转移进入乡镇工业、商业和服务业等第三产业,直接参与农业生产劳动力缺乏的矛盾日益突出。另外,土地被工业占用和土地抛荒现象严重。从表1可以看出,农作物播种面积由1989年的481.05khm2下降到2005年的262.19khm2,但农业总产值却能保持7.60%的增长速度,这在很大程度上得益于农业机械化的快速发展。
农业机械化贡献率与其作业水平密切相关。目前,金华市农业机械化作业总体水平较低。在粮食作物全程机械化的作业机械中,耕作和收获机械的水平比较高,而栽植和植保的机械化水平比较低,水稻的机械化育插技术正处于大力推广阶段;在经济作物生产的机械化作业中,设施农业的机械化水平有所提高,但其许多机械化作业环节还存在空白;此外,农机装备的结构不尽合理,主要表现为动力机械多,农机作业的配套机具少,小型农机具多,大中型农机具少。目前,金华市整体农业机械化水平还不高,但从分析结果可以看出,农业机械化大力发展是带来农业产出提高的主要原因。
3 结论
农业机械化是实现农业增效和农民增收的重要技术手段。本文运用Cobb-Douglas生产函数模型测得金华市1989~2005年农业机械化对农业产出的贡献率为15.33%,表明农业机械化在金华农业生产中发挥了重要作用。随着农业机械化投入增加和机械化作业水平的提高,农业机械化对农业产出增长的贡献率还将进一步增大。为此,需要积极发展非农产业,提高农民收入和农村经济水平,增加农业机械投入,改善和提高农业机械装备结构与水平。另一方面,要大力推进农机服务产业化,通过农机社会化服务组织的创新,提高农机装备的使用率和机械化作业水平,进而增加农业机械化对农业产出的贡献率。
摘要:为定量分析农业机械化在农业产出中的贡献份额,利用柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数和多元回归分析法,建立了金华市19862005年农业生产函数模型。据此测得金华市在此期间农业机械化对增加农业产出的年均贡献率为15.33%,并呈逐渐增长趋势。对影响农业机械化贡献率的因素分析表明,增加农业机械投入和提高机械化作业水平对提高农业机械化贡献率仍具有较大的潜力。
关键词:农业机械化,农业产出,Cobb-Douglas模型,贡献率,金华市
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