全要素评估

全要素评估（精选7篇）

全要素评估 篇1

建国后我国人均期望寿命从建国之初的35岁提高到2010年的74.8岁, 平均死亡率从1949年的20%降低到2010年的7.11%, 标志着我国卫生事业在建国后取得了巨大成就。我国医疗卫生体制改革发端于1980年代[1], 至2009年《关于深化医药卫生体制改革的意见》颁布, 我国城乡已逐步建立起城镇职工基本医疗保险、城乡居民基本医疗保险、城乡医疗救助以及新型农村合作医疗等制度。国家全民健康覆盖 (universal health coverage, UHC) 已得到了实质性增长, 其中国家、社会及个人对卫生服务投入大幅提升是其主要动力。据统计, 1978~2010年卫生总费用从110亿元增长到19921亿元, 年名义增长率为17.6%。而我国实际GDP从1978年的3645.200亿元增长到2010年的75051.21亿元, 年均实际增长率约9.9%。我国卫生总费用增幅快于GDP增幅, 其收入弹性大于1, 具有奢侈品属性。总体而言, 三十多年中我国卫生服务绩效提升明显。但学界目前对我国卫生服务运行效率始终存在争议。一种观点认为, 按照WHO (2000) 标准, 卫生服务系统应具有三个目标:健康促进、对顾客的反应性和降低费用负担, 其中以健康促进为首要目标。根据最具代表性的两大健康促进指标, 平均期望寿命和人群平均死亡率来看。我国人群的平均期望寿命己从解放前的35岁上升到2010年的72.5岁, 高于世界平均寿命水平 (67.2岁) , 而平均死亡率则从1949年的20%降低到7%左右。我国人群总体健康水平已处中等发展国家前列, 卫生服务绩效水平总体也呈现上升态势。另一种观点则认为, 在肯定我国卫生服务促进了人群健康方面取得了巨大成就的同时, 也存在一些亟待解决的关键性问题。卫生服务发展的根本目标就是提升全民健康福祉, 而目标的实现可通过加大要素投入以及提高要素投入产出效率来完成。我国卫生服务效率增长率自1990年代开始逐渐趋缓, 而国家、社会和个人投入到卫生服务行业的资本、人力却逐年加大。目前研究表明, 我国卫生服务行业已进入到要素边际递减期[2], 单纯依靠要素的投入已不能适应卫生服务发展目标。目标的实现必须依托效率水平的提升, 以改变增长方式来完成。

本文将运用全要素生产率 (Total Factor Productivity, TFP) 来评估我国1978~2010年卫生服务行业要素投入与健康促进之间的效率关系;研究我国卫生服务行业中全要素的变化对健康促进目标贡献率。

1 方法

以Solow (1957) 为代表的新古典增长理论首次将技术进步纳入到经济增长模型中[3], 并提出全要素生产率概念, 经过不断发展和扩充, 已成为经济增长最为重要的研究领域之一。全要素生产率概念主要用于对投入式和效率式两种增长方式进行模式识别。目前TFP研究主要为两类:区域经济全要素生产率的估算和生产部门全要素生产率的估算。测算TFP方法大致分为两大类:参数法与非参数法。参数法主要为索洛余值法、扩展索洛余值法、隐性变量法。而非参数法主要包括Malmquist指数法、HMB指数法, 均要求为面板数据 (panel data) , 不能孤立对一个国家与地区进行研究[4]。本文主要采用索洛余值法来测定卫生服务行业的全要素生产率[5]。

2 变量

2.1 卫生服务产出

卫生服务的根本目标就是预防健康的恶化与提升健康的质量, 而健康体现为身体、心理和社会的完善状态。因此, 卫生服务本质上为一种派生需求[6]。消费者需要获得并非单纯的卫生服务, 而是健康。健康才是卫生服务的真正产出。据此, Auster (1969) [7]、Grossman (1972) [6]提出了健康生产函数概念。而研究卫生服务行业全要素生产率, 核心问题即如何测度健康。据社会医学分类, 健康测度可划分为个体健康 (微观层次) 与人群健康 (宏观层次) 。前者因涉及到调查标准、生理与心理性个体差异、主观判断等诸多因素, 其测定较为复杂。目前学界广泛使用自评健康来评价个体健康程度[8,9]。国内研究中刘国恩 (2004) [10]、薛新东 (2012) [11]研究较具代表性, 即将个人特征变量、死亡率、发病率以及个体主观判断等与期望寿命相联系, 构造0 (死亡) 至1 (最优健康) 的指标作为健康测度。但是对于这种健康测度方法学界争议颇多, 即健康测度有离散性, 其所估计的系数难以解释。其次, 自评健康极具主观性、其结果具有高度易变性[12]。而人群健康是一个宏观性指标, 联合国 (2003) 定义其指标主要为:儿童死亡率、期望寿命、疾病谱发病率等。WHO (2000) 则将伤残生命调整年 (disability adjusted life expectancy, DALE) 作为人群健康衡量指标[13]。但由于期望寿命、有关疾病谱的发病率未能构成连续性时间序列, 数据可获得性较差。由于近年来文献证实, 在控制疾病状况影响下, 死亡率与个体自评健康存在显著相关性[14,15,16], 本文拟选择死亡率为人群健康观测指标来衡量卫生服务行业最终产出与绩效。数据来源于历年《中国卫生统计年鉴》、《新中国六十年统计资料汇编》。数据显示我国平均死亡率从1978-2010年呈现先增长后下降, 再上升的周期性变化趋势, ADF单位根检验表明死亡率为非平稳时间序列。鉴于死亡率为负向指标, 数据使用前对其预处理为正向指标。以1949年平均死亡率 (death rate1949=0.20) 为参照点 (避免正向化过程中出现负值) 。其中, death rate xzt为正向化修正后第t年死亡率。death ratemin为1978-2010年中最小平均死亡率。

正向化转换:

(正向化指标处理的目的:死亡率本质上为负性指标, 在通过C-D函数对数线性化之后, 其资本产出弹性和劳动产出弹性可能出现负值。而死亡率正向化之后可避免负值出现。理论上, 产出应当是标准的正向化指标。) , 下图为死亡率与修正后死亡率分位数图, 从图1、图2可知死亡率和修正后的死亡率分布相似, 且基本遵循正态分布。

2.2 投入

在全要素生产率分析中, 投入是一定时期内要素提供的“服务流量”。它受要素的投入量, 利用效率及质量等因素所影响[17]。卫生服务主要通过劳动与资本投入形成的。就劳动投入而言, 是指卫生服务中实际投入的劳动量。在完全竞争市场条件下, 收入主要由劳动质量、时间、强度所决定, 理论上收入水平合理地反映了变化的劳动投入量。但目前我国卫生服务行业的市场化程度相比其他行业较低, 公立卫生服务机构是我国卫生服务提供的绝对主体与卫生资源的垄断者。这导致了其收入分配体制并不能准确地反映劳动投入。因此, 以收入法衡量劳动投入并不可行。目前主流方法是以卫生服务的工作时数来衡量劳动投入, 但我国现各类相关的宏观经济统计中并没有提供该类数据, 故只能选取历年来本行业就业人数来替代劳动投入量。

资本投入应为直接或间接构成生产与服务能力的资本存量。由于每年卫生服务行业的资本投入为流量指标, 其对人群健康的当期与未来均会产生实质影响。鉴于此, 本文采用永续盘存法测定卫生服务行业资本存量, 以1978年为基期, 折旧率确定为15%[18]。我国卫生服务行业资本投入主要为固定资本, 因此测定后的资本存量按固定投资价格指数平减估算卫生服务行业资本投入总额。

3 模型

假定我国卫生服务产业服从C-D生产函数:

其中, ak:卫生服务资本产出弹性, al:卫生服务劳动产出弹性。模型为时间序列函数。两边取对数, 模型线性化, 得:

4 稳健性分析

通过对lnddeath_rate_xz, lndhealth_capital时间序列做ADF单位根检验, 显示其均为非平稳序列, 经二阶差分后单位根消除, 时间序列呈平稳态势。

5 回归分析

由于lndhealth capital、lnddeathratexz二阶差分呈现平稳态势, 以此做回归分析, 可求资本产出弹性。设模型一为有截距回归分析, 其常数项为c=0.000319, 且结果不显著 (p=0.9312) 。修正模型一为无截距项回归, 通过结果对比, 去掉截距项后, 结果稍好。但是总体拟合度较低。回归之后得出卫生服务行业的资本产出弹性为0.168487, 劳动产出弹性为0.831513。

Adjusted R-squared=0.142747 dubin-watson stat=2.515309

Adjusted R-squared=0.171105 dubin-watson stat=2.5147746全要素生产率的测定

根据资本产出弹性0.168487, 劳动产出弹性0.831513, 健康产出主要是通过劳动投入拉动。将弹性系数代入 (2) 式, 可得出第t年的全要素生产率公式为: , 以1978年全要素生产率为基数100, 可获得其他年份全生产要素 (TFP) 指数, 通过 (3) 式可得出各年份的全要素生产率增长率。具体计算数据见表4。

6 结果与评价

图2显示了我国1978-2010年人群中平均死亡率变化趋势。1978-2010年, 共计33个样本年份, 结合我国医疗卫生改革的历史与我国人群平均死亡率变化趋势, 建立TFP指数与人群死亡率间时间序列:lndeath rate=c1lntfp index+c2, 通过CHOW检验将其划分为3个断点区, 即1978-1989年、1990-2003年、2003-2010年。

1978~1989年, 我国经济改革主要以改革放权为特征。这一时期, 卫生服务领域TFP指数均值为111.3441, 年平均增长率约1.6%, 人群年均死亡率约为6.59%, 年均死亡率变化率为0.43%。而该时间段, TFP指数和人群死亡率变化弹性约为0.42, 表明TFP指数对死亡率波动明显。从1978-1989年中, TFP指数总体为上升态势, 而人群平均死亡率呈现出先上升、后下降的变化趋势。而医疗卫生体制改革也以简单放权、经费包干、自主经营为显著特征[19]。同期, 我国卫生资源投入呈现迅速扩张态势, 为卫生事业空前发展期, 表明其对卫生服务全要素生产率产生了积极的拉动效应。

1990~2003年, 我国医疗卫生体制改革进入实质阶段。在13年内, 卫生服务领域TFP指数均值为113.1444, 年均增长率为-1.03%, 呈略微下降趋势, 人群年均死亡率为6.53%, 年均变化率为-0.15%。该时间段, TFP指数对人群死亡率变化弹性约为0.244, TFP指数对死亡率变化敏感度下降。从1990-2003年, 我国卫生服务领域的TFP指数总体上呈现下降态势。该时期医疗卫生体制改革主要体现在《国务院关于深化卫生改革的几点意见》 (1992) 与《国务院关于建立城镇职工基本医疗保险制度的决定》 (1998) 两个纲领性文件中, 主导思想就是通过弱化政府财政支出、企事业单位减负, 重点顺应国企改革, 突出以市场化来完善原有的医疗补偿机制, 从而造成卫生服务体系趋利性加强, 公益性忽视, 个人支付比例逐渐加大[20]。最终导致卫生服务效率呈现明显下降态势 (1998年第二次国家卫生服务总调查分析报告认为, 这一时期我国卫生服务资源投入显著加大, 但利用效率却有所下降。这也从一定程度上证实了本文的结论。) 。

2004~2010年, 我国的医疗卫生体制进入全面改革阶段。随着2002年新型农村合作医疗制度的全面展开, 以及2004年“非典”之后中央以及各级财政加大对公共卫生服务的投入力度。7年内, TFP指数均值为102.4834, 年均变化率为0.55%, 呈现平缓上升态势, 人均死亡率为6.85%, 年均变化率1.52%, 其值为三个时间段最大。该时期, TFP指数对人均死亡率变化弹性约为0.5798, TFP指数对人均死亡率变化敏感度上升。从2004~2010年, 我国卫生服务领域的TFP指数总体也呈现先大幅下降, 后逐步小幅回升的变化态势。

研究表明卫生服务行业TFP指数变化与我国医疗卫生体制改革之间具有高度敏感性。当前, 我国医疗卫生体制改革已近实质阶段, 必须依托审慎的制度创新以拉动卫生服务效率, 提升全民健康福祉。经验证明, 卫生服务过度市场化与政府垄断无助于效率的提升。其次, 改革应立足于卫生服务市场的公益性、公平性以及外部性, 提高政府财政支持效率, 建立健全城乡居民医疗保障制度与完善医疗救助体系, 重视公共卫生事业建设, 努力提升全民健康水平。研究中主要不足在于:以死亡率来测定人群健康稍显粗糙, 应考虑剔除诸如年龄结构中的非特异性变量, 开发基于生物-心理-社会医学模式下的多维变量模型与测定方法综合测度人群健康状况, 以形成比较客观的健康指数来反映卫生服务产出, 当然这也将是后续研究的主要方向。

海西全要素能源效率的实证研究 篇2

1. DEA模型

本文对全要素能源效率的测算是基于投入的技术效率, 即在一定产出下, “前沿曲线上最优能源投入”和“实际能源投入”的比值来估计。假定20个设区市的生产有相似的技术特征, 规模报酬不变 (CRS) 且要素可自由处置, 每一个设区市使用资本、劳动和能源3种投入得到一种产出GDP。记投入矩阵为X, 产出向量为Q。第k个生产单元技术效率的DEA模型即是求解如下线性规划问题:

其中, λ为20×1的常向量。根据各年数据, 利用DEAP2.1软件可求得每年的技术效率和目标能源投入量, 利用目标能源投入量除以实际能源投入量就得到全要素能源效率。

2. 数据和变量说明

数据来源于2000年~2010年福建、浙江、广东和江西四个省份的统计年鉴以及海西各市的统计局网站。产出 (Q) , 用各设区市的地区生产总值表示。资本 (K) , 各设区市历年实际资本存量的估算采用“永续盘存法”, Q与K均以2000年可比价格表示, 相关指数选用相应省份的数据。劳动 (L) , 用各设区市历年平均人口数近似表示。能源 (E) :用各设区市历年能源消费总量。全部数据均折算为标准煤。

二、海西全要素能源效率的实证分析

借鉴《海西规划》中三大功能区的划分, 将海西分为东中西三部分, 各区平均能源效率如表1所示。

1. 地区比较

从表1中可以看出, 2000年~2010年平均次序为东、西、中, 2010年为东、中、西。东部区能源效率一直领先, 略有回落, 西部区能源效率下降明显, 中部能源效率逐渐提高。

2. 时间趋势分析

变化趋势。海西整体平均能源效率有下降趋势, 2004年~2007年期间明显下滑, 2008年后有所回升。其中, 东部与海西总体走向大致相同, 只是处于较高能源效率水平。西部自2003年开始下滑, 逐渐落于平均水平之下。中部一直低于平均水平, 波动的总体效果为上升。

东部沿海地区组处于最高水平, 且其变动较小;西部组自海西平均水平之上跌到海西平均水平下;中部组低于海西平均水平但在不断靠近, 表现出比较明显的上升, 说明中部是一个很好的“追赶者”。中部的这种现象可能是东部技术扩散带来了西部的“后发优势”的发挥。西部从2003年开始下降, 可能是由于前沿的东部城市的技术进步推动了前沿曲线更快外移, 或者是西部能源效率的真实下降。

3. 收敛性分析

分别计算海西及东中西三地区的变异系数, 如表3所示。东部沿海能源效率的变异系数在2004年~2007年上升趋势较明显, 整体能源效率表现出发散的特征。与之相反, 中部能源效率整体呈收敛状。而西部能源效率先发散后收敛。能源效率的内部差距东部较小, 西部最大。三个区域能源效率表现出差异化的收敛特征, 说明海西能源效率不存在绝对收敛。海西整体的变异系数在2003年~2007年上升, 2007年~2010年下降趋势, 表明海西整体能源效率先发散后收敛。

三、结论与建议

本文实证研究结论如下:地区差异方面, 东部与中西部发展区之间平均能源效率的差距较大。时间趋势方面, 2000年~2010年期间海西平均能源效率整体下降, 东部略有下降, 西部明显下滑, 中部表现出比较明显的上升。收敛性方面, 海西能源效率总体表现出先发散后收敛的阶段性特征。

针对本文的研究结论, 对海西节能政策提出两点建议:第一, 分区制定节能目标和政策, 缩小区域间差距。能源效率较低的中西部发展区为节能重点区, 需要加强管理与技术的推广和学习东部来加快缩小区域间差距。第二, 加强区域内合作。能源效率的分布特征说明了区域内各市之间相互关联。政策制定中应考虑地理位置的关联, 有效发挥和扩展先进地区的带动作用, 促进技术扩散, 实现共赢。

参考文献

[1]Hu, J.L., Wang S.C..Total-factor Energy Effciency ofRegions in China[J].Energy Policy, 2006, (34)

中国农垦全要素生产率的估算 篇3

中国农垦经济实行的农工商综合经营, 多级法人和多层次经营, 同时担负企业、政府以及社会等多种职能, 属于国有经济, 具有区域性、社会性、产业结构综合性等特点。由于农垦经济承担着稳定社会等非经济性职能, 所以, 农垦企业不可能通过民营化等形式的产权变更来获取新的发展动力, 同时, 农垦经济作为一个经济实体, 是中国国有经济的重要组成部分, 必须推进农垦经济的发展, 实现国有资产的保值增值。众所周知, 要实现经济的持续性发展, 传统的粗放型的靠要素投入的增长显然是不行的, 这就需要在投入以外寻找答案, 而全要素生产率增长率一直被认为是经济持续发展的源泉。

对文献搜集发现, 学者们都认为全要素生产率是经济增长的原动力之一。但是对全要素生产率增长率的影响因素分析仍然不够充分。分析所采用的数据都是全国经济的数据, 这种分析方法对农垦经济是否适合有待检验。

二、估算方法的介绍

估算全要素生产率增长的方法很多, 索洛把生产函数和指数方法连接起来, 通过设定一个规模报酬不变、具有希克斯中性技术变化系数的生产函数:Yt=At*F (Kt, Lt) , 来研究全要素生产率 (TFP) 的增长率, 其中乘数因子At是用来反映在给定的资本和劳动下生产函数的变化。索洛并没有设定函数的具体形式, 而是用非参数的形式来度量At的增长率的问题。后来的许多学者都习惯采用C-D生产函数的形式进行估计。C-D生产函数的表达式为:

通过对 (1) 式的两边取对数, 转化为线性方程为:

其中Y、K、L分别表示第t年产出、资本和劳动力。再对t求全微分, 通过整理可以得索洛经济增长模型:

其中y、k、l分别代表产出、资本和劳动的增长率;α和β表示资本和劳动的产出弹性, 在完全市场竞争和利润最大化条件下, 产出弹性就等于要素的投入或产出份额;δ表示的就是不能被资本和劳动投入所能解释的“索洛剩余”, 也就是本文中所求的全要素生产率的增长率, 这也就是所谓的“索洛余值法”。需要特别提出的是, 技术进步是全要素生产率的重要源泉, 但实际上全要素生产率包含着技术进步、组织创新、专业化和生产创新等更丰富的内容。

中国经济存在着比较突出的东、中、西三类地区发展差异, 蔡昉和都阳 (2000) 的研究结果表明, 中国经济发展不仅存在地区差异, 而且也不存在趋同的现象, 而是形成了东、中、西3个俱乐部趋同, 因此, 为体现出这种差异, 本文在分析过程中引入地域虚拟变量 (CR) 。本文在 (2) 式的基础上中引入虚拟变量CR1、CR2, 考虑不同时期, (2) 式修正为:

本文就是用中国农垦经济的数据在对 (4) 式进行回归的基础上, 验证地区间是否存在差异。在分别测算出资本和劳动的产出弹性的基础上, 再利用索洛余值法估算全要素生产率的增长率。

三、数据来源及有关说明

本文主要是对中国农垦经济进行的研究, 所以主要数据来自于《农垦“十五”统计资料汇编》, 2000-2006年的《中国农垦财务年鉴》以及《中国统计摘要2006》。本文的数据是将全国30个省及直辖市的垦区数据作为省级截面数据来进行全要素生产率的测算和分析, 其中新疆垦区我们遵循统计资料的方法将其划分为新疆兵团、新疆农业和新疆畜牧3个截面, 而上海、江西、湖南、广西、甘肃5个垦区因在“十五”期间数据变异较大, 在本文的分析中予以剔除。由于各个垦区的数据可以看作是相互独立的, 这样回归分析的条件之一可以得到满足。

(一) 总产出

在反映总产出的指标中, 有国内生产总值和国民生产总值, 二者的主要区别在于是否考虑进出口贸易以及贸易是否平衡的问题。考虑到农垦经济中的这种外资投资比例以及对外投资比例都比较小。因此本文选择《农垦“十五”统计资料汇编》中的国内生产总值作为各地区总产出的基本指标, 以2000年为基期, 利用GDP缩减指数消除价格变动对产出的影响。

(二) 资本

衡量资本的方法比较多, 有用固定资产的, 也有用所有资产的。由于流动资产和无形资产的估算都比较复杂, 多数研究都采用固定资产, 本文度量资本也采用的是固定资产的数据。固定资产数据来自《中国农垦财务年鉴》中“全国农垦企业资产负债表”的固定资产净值项目, 是根据年度数据汇总得来, 更能真实的反映资产的存量和周转情况, 因为资料的缺失, 我们将1999年、2001年的数据平均值作为2000年的固定资产净值。在此基础上, 根据《中国统计摘要2006》公布的固定资产投资价格指数, 将其折算成以2000年为不变价格的实际值。以固定资产数据来取代资本数据, 肯定会对资本度量带来误差, 但希望这样的误差不会影响研究的结论。

(三) 劳动力

就劳动投入指标而言, 是指生产过程中实际投入的劳动量, 用标准劳动强度的劳动时间来衡量。本文采用历年从业人员数作为劳动投入量指标。这样数据替代的分析, 也是肯定会有误差的, 但希望这种误差在许可的范围内, 不会对研究结论有重大偏差。

(四) 地区虚拟变量

地区虚拟变量的设置是根据国家对东、中、西部划分而来, 设置虚拟变量CR=0、1、2分别代表西部、中部和东部, 以西部为参照, 做以下假设:

如果CR=1, 则CR1=1, 否则CR1=0;如果CR=2, 则CR2=1, 否则CR2=0。

如此, 可以得到代表不同地域的两列数据。

四、计量结果及其分析

根据统计数据, 利用Eviews统计分析软件, 对 (4) 式的估计结果及相关检验值如下:

括号中的数字为该变量的t检验值。上述回归结果表明, 模型的拟合优度高, 具有较强的解释力。但变量CR1即使在10%的显著性水平下依然不能通过检验, 因此本文认为在农垦经济中, 西部和中部不存在明显的地理差异。考虑在剔除CR1后, 再次得到的估计结果为:

回归检验结果显示, 方程拟合度很高, 具有很强的解释能力, 各变量均能通过检验, 具有极强的显著性。虚拟变量CR2的系数为0.5837, 表明东部相对中部和西部存在明显的地区差异, 具有产出效率优势。得出这一结论是大有裨益的, 即在农垦经济中, 中部和西部具有同等的外部发展条件, 而东部与中西部相比存在明显区域优势。在这一结论之上, 本文将东部和中西部区分开来, 也就是说将东部和中西部作为两个子系统进行研究, 分别进行回归, 以测算出资本和劳动的产出弹性系数。利用东部和中西部垦区的数据分别对 (2) 式进行回归, 东部数据得到回归结果:

方程回归显著, 各变量均能通过检验, 具有很好的解释力。

中西部回归结果:

方程拟合度高, 各变量均能通过检验, 显著性极强。

从以上的回归结果得到, 东部的资本和劳动的产出弹性分别为:0.4346、0.4952, 其合计为:0.4346+0.4952=0.9298<1, 表明东部要素投入基本处在规模报酬不变时期。中西部的资本和劳动的产出弹性分别为:0.4583、0.7922, 其合计:0.4583+0.7922=1.2515>1, 说明中西部还处在规模报酬递增阶段。将上述要素的产出弹性归一化处理后, 得到东部的资本和劳动的产出弹性分别为0.47和0.53, 中西部分别为0.37和0.63。

在产出弹性的测算结果的基础上, 将α、β、产出、资本和劳动以及其增长率分别代入式, 可以得到“十五”期间全国各垦区全要素生产率的增长率1。

从估算结果来看, 除青海外, 全要素生产率的增长率都是正的, 说明在“十五”期间, 全要素生产率的提高对农垦经济增长是做出了贡献的。其中有5个垦区 (内蒙古、江苏、安徽、山东、新疆畜牧) 、西部地区, 以及全国平均在劳动和资本投入都减少的情况下, 仍然保持了产出的正的增长率, 全要素生产率提高对产出增长的贡献是很大的。除江苏外, 全要素生产率的增长率在10%以上的5个垦区 (内蒙古、河北、安徽、山东、重庆) , 资本和劳动投入增长较低, 甚至是负增长的情况下, “十五”期间产出保持高增长 (产出增长在9%以上) ;另一方面, 全要素生产率增长率最低 (低于3%) 的5个垦区 (吉林、新疆农业、陕西、北京、青海) , “十五”期间产出增长也较低, 甚至是负增长, 二者保持较高的正相关, 表明全要素生产率的显著提高日渐成为农垦经济产出增长的主要源泉, 这一结论和胡鞍钢 (2003) “未来经济增长取决于全要素生产率的提高”的论断不谋而合。

就东、中、西部各地区及全国平均水平来看, 中国农垦资本和劳动高投入的时期似乎已经过去。“十五”期间, 拥有资金优势的东部地区年均资本投入增长也只有1.17%, 拥有劳动力优势的中部地区年均劳动投入增长也只达到0.63%, 除此之外, 各地区及全国平均资本和劳动投入均出现下降趋势, 产出增长不再是资本和劳动投入的增加带动的, 而是全要素生产率增长率提高的结果, 但并不能就此得到中国农垦已经实现增长方式的转变的结论, 因为其他产业资本报酬率的增加和工资水平的上涨也可能是劳动和资本流出的原因, 也就是说, 目前中国农垦劳动和资本的这种变动可能是外部力量的原因, 而不一定是主动调整的结果, 要得到相关结论, 需要进一步的研究。但这并不与上文中“产出增长主要是全要素生产率增长率的贡献”这一结论相矛盾。

五、结论及政策建议

利用索洛余值法, 在区分地区间生产效率差异的基础上, 考察了我国农垦“十五”期间全要素生产率增长的情况, 给出了全国各垦区全要素生产率增长率的估计值, 本文得到的初步结论是:

回归分析发现, 中国农垦经济存在着东部与中西部间生产效率差异, 中部与西部之间没有显著差异, 其中东部要比中西部高。说明环境条件是农垦经济增长的重要因素。因此, 要提高农垦经济的绩效, 必须改善农垦的经济环境, 包括改善投资环境, 加强基础设施建设, 培育市场条件等。

“十五”期间, 农垦的全要素增长率的增长率除青海外, 都是正的, 并且产出增长和全要素增长率的增长率保持较高的正相关, 其含义是全要素生产率的提高是推动农垦经济增长的重要动力。由于全要素生产率反映了科技进步贡献、企业经营管理改善、制度创新等因素, 这也是今后农垦经济增长必须依赖的因素。

就东、中、西部各地区及全国平均水平来看, “十五”期间, 资本和劳动投入较低增长, 甚至是负增长, 产出增长已不是资本和劳动投入增加的结果, 主要增长源泉来自全要素生产率的增长, 但并不能确定农垦经济增长方式是否已发生转变。

与全国经济增长的平均水平相比, 农垦经济的增长率较低。这种较低的经济增长率是因为农垦企业的农业生产性质还是国有企业性质导致, 还需要进一步研究。

摘要：文章在考虑地区间生产效率差异的基础上, 利用C-D函数测算出农垦经济的资本和劳动产出弹性, 用索洛余值法估算出中国农垦各垦区“十五”期间的全要素生产率的增长率, 并做简要分析, 结果发现环境条件是农垦经济增长的重要因素;全要素生产率的提高是推动农垦经济增长的重要动力。

关键词：全要素生产率,C-D函数,索洛余值法,中国农垦

参考文献

[1]、支道隆.核算全要素生产率[J].统计研究, 1997 (3) .

[2]、李京文, 钟学义.中国生产率分析前沿[M].社会科学文献出版社, 1998.

[3]、张军, 施少华.中国经济全要素生产率变动:1952-1998[J].世界经济文汇, 2003 (2) .

[4]、孟令杰, 李静.中国全要素生产率的变动趋势[D].第四届中国经济学年会入选论文, 2004.

我国全要素生产率的测算及分析 篇4

全要素生产率 (TFP) 是衡量一个地区经济运行状况、反映该地区技术进步或技术效率等方面水平的综合指标, 反映在对经济增长的贡献上, 表现为不能由要素投入增长来解释的产出增长部分。1987年, 罗伯特·索洛 (Robert·Solow) 因其在经济增长理论中的贡献而获得诺贝尔经济学奖。索洛第一次将技术进步因素纳入经济增长模型, 把经济增长的因素分为三项:劳动力数量的增长、固定资本存量的增长和广义的技术进步 (即索洛意义上的技术进步) 。索洛将人均产出增长扣除资本集约增长后的未被解释部分归为技术进步的结果, 成为技术进步率, 即“索洛余值”, 后来称之为全要素生产率的增长率。索洛经济增长模型因其简单易操作性而得到国外以及国内的广泛应用。本文即采用索洛经济增长模型来测算我国的全要素生产率。

索洛的总量生产函数可以表示为:Q=F (K, L;A) , 且总量生产函数满足“中性技术进步”的假定。

采用柯布—道格拉斯生产函数, 此函数反映的是劳动和资本投入量与产出之间的关系, 其公式形式为:Y (t) =A (t) Kα (t) Lβ (t) 。

方程两边取自然对数, 得到进行经济增长率计量核算的基础形式:

上式中Y表示产出量, K表示资本投入量, L表示劳动投入量, A表示技术水平, α和β分别表示资本和劳动的产出弹性。因为前面关于中性技术进步的要求, α+β必须等于1, 但在现实经济中技术进步是广泛存在的, 因此若α+β不等于1, 则应对α和β进行正规化处理, 即令:

显然, 此时资本和劳动的产出弹性之和为1, 将其带入索洛剩余的计算式中就可以求出TFP的增长率:

上式中, GY为总产出的平均增长率, GK和GL分别是资本和劳动的年平均增长率, GA为科技进步的增长率。式 (2) 表明了经济增长是由资本与劳动的增长、资本和劳动的产出弹性以及科技进步共同决定的。

设EK、EL、EA分别为资本投入、劳动投入、技术进步对总产出增长的贡献率, 有:

2 数据的选择和说明

本文所采用的数据资料主要来自各年度的《中国统计年鉴》, 选取的样本区间为1990年-2004年, 基年为1990年。在测算科技进步对经济增长的作用时, 必须对投入和产出指标做出统一规定, 消除价格变化的影响, 保证统计数据口径的一致性和结果的可比性。

2.1 总产出量指标Y

一般而言, 衡量一国产出的指标主要有GDP和GNP, 虽然这两项指标都可以从有关的统计资料中获取, 但是考虑到实际使用的惯例, 本文选择国内生产总值即GDP作为总产出量。从各年《中国统计年鉴》中可以直接查得按各年度当年价统计的GDP, 再运用各年度的国内生产总值指数 (从各年《中国统计年鉴》查得) 对当年价的GDP数据进行处理, 换算成以1990年为基期不变价的指标数据。

2.2 劳动投入量指标L

劳动力投入严格意义上应该是一定时期内要素提供的“服务流量”, 不仅取决于要素投入量, 还与要素的利用效率以及要素的质量有关, 单纯考虑劳动力的投入数量会导致劳动力投入对经济增长的贡献比真实情况偏小。因此不仅要考虑劳动人数还应考虑到劳动时间、劳动质量。由于数据的缺乏, 因此本文只能采用历年的劳动人数作为历年劳动投入量指标。

2.3 资本投入量指标K

理论上资本投入量是指每年的资本使用流量, 由于条件的限制只能用每年资本存量代表资本的投入。本文采用戈登斯密 (goldsmith) 在1951年提出的永续盘存法对实际投入的存量进行修正, 即:Kt=It+ (1-δ) Kt-1。

其中Kt是第t期的期末资本存量, It是t期发生的实际投资量, 从各年《中国统计年鉴》中可直接查得按各年度当年价统计的固定投资额, 运用各年度的固定资产投资指数 (从各年《中国统计年鉴》查得) 对当年价的投资数据进行处理, 换算成以1990年为基期不变价的指标数据。δ是折旧率, 每年固定资本的折旧额是很难确定的, 因此本文中假设各年折旧率相同, 每年为10%。

3 估计过程及计算结果

根据上文中所说的数据对方程 (1) 利用最小二乘法进行回归分析, 得到生产函数的估计式为:

从以上回归的结果看是非常理想的, 我国在1990-2004年间的资本投入的产出弹性α=0.777, 劳动力的产出弹性为β=0.177, α+β≠1, 对其正规化处理后, αK=0.814, αL=0.186。

以此对我国经济增长因素进行分析和全要素生产率的测算, 利用几何平均法计算出我国实际GDP、资本和劳动力的年均增长率分别为9.02%、11.07%、1.11%, 然后根据式 (3) 用求出的资本和劳动的产出弹性分别计算出资本、劳动力、全要素生产率对我国经济增长的贡献率分别为99.9%、2.29%、-2.19%。

4 结论与建议

(1) 从各要素对我国经济增长的贡献来看, 资本投入的贡献最大, 其次是劳动投入, 全要素生产率的贡献最小。

这说明我国经济增长主要依赖于资本要素投入的增长。测算出的全要素生产率对经济增长的贡献率为-2.19%, 说明经济增长还是主要依靠投入性要素特别是资本增长的贡献, 全要素生产率增长引起的经济增长为非常小。因此, 可以认为, 我国经济增长是属于资本推动型的。在这一点上, 我国经济发展与克鲁格曼的预测相一致, 我国经济并未完成由粗放式的经济增长转向集约式的经济增长。但是索洛余值法本身还存在着一些缺陷, 该方法是建立在新古典假设即完全竞争、规模收益不变和希克斯中性技术基础上, 而这些约束条件很难满足, 数据结果会有些偏差, 但全要素增长率过低是一个不争的事实。我国全要素生产率增长对经济的贡献低, 这说明了全要素增长对经济增长贡献的潜力和空间还很大。

(2) 劳动就业人数增长速度较慢, 劳动的贡献率仅为2.29%。

劳动力投入严格意义上应该是一定时期内要素提供的“服务流量”, 不仅取决于要素投入量, 还与要素的利用效率和要素的质量有关, 单纯考虑劳动力的投入数量会忽略质量方面的变化。从这个角度分析, 体现在劳动力中的质量和技术进步因素蕴涵在较高的全要素生产率中。因此, 我国经济增长中劳动力贡献较低也不难理解了。近十几年来, 我国从业人员保持相对稳定的状况, 增长率很低。这主要是由于产业结构的升级和技术进步, 必然会影响到没有较高技能的劳动力的需求。要提高劳动在我国经济增长中的贡献份额, 一要进一步提高劳动参与者的素质与技能, 二要想方设法不断开拓新的劳动就业岗位, 努力增加就业人数提高就业增长率。

(3) 不能把全要素生产率理解为狭义的技术进步。

全要素生产率导致的经济增长是指不能由要素投入增长来解释的产出增长部分, 这个部分应该包括制度创新、技术进步、产业结构调整、资源配置优化、政策法律等的综合效应。自改革开放后, 中国体制改革的作用是巨大的, 它所带来的附带效应远远超过了技术进步可能带来的经济增长。在产业结构优化方面, 近年来我国投资结构在向促进新型工业化的方向发展的同时, 投资结构逐渐转向高附加值的高新技术产业和第三产业。另一方面, 所有制结构对一个地区经济增长也起到重要作用, 固定资产投资在不同所有制之间的分配比例影响着所有制结构, 同时投资主体多元化是完善所有制结构的前导性条件。近年来, 民间主导、市场导向的投资主体的积极性和创造性, 为我国经济带来了新的生机和活力。

(4) 固定资产投资是发展中国家经济发展的前提条件。

1990—2004年, 我国全社会固定资本存量从19783.6亿元增加到95584.3亿元, 年均增长11.07%, 资本存量增长对我国经济增长的贡献率达到99.9%, 是推动我国经济持续高速增长的第一推动力量。如果把蕴涵在全要素生产率中的投资效率的提高考虑进来, 则资本存量增长的贡献率将更高。因此可以说, 我国目前的经济增长还处于资本拉动阶段。可以通过继续加大资本存量的增加来促进我国经济的增长, 同时还要注意提高资本的利用效率。

(5) 实现经济增长方式根本转变, 努力提高科技进步对经济增长的贡献份额, 根本途径是科技创新和制度创新。

技术进步不仅体现在新技术的应用, 更在于新技术的创造, 新增长理论揭示了经济系统中导致技术进步的源泉是知识的创造和利用, 当前需要转变技术进步的关注点:由关注技术的采用 (生产领域) 转向关注技术进步的源泉 (知识的创造领域) 。因此, 需要进一步加大R&D的投入, 目前我国的研发投入占GDP的比重远低于发达国家。过去对于技术的投资多限于物质资本, 而忽略了人力资本的投资, 导致技术创新能力严重不足, 为改变人力资本存量与物质资本存量比例失调, 需要大幅度增加教育投入和对从业人员进行技能培训。

参考文献

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[3]张蒙, 焦一宁.浅谈中国各省区全要素生产率的测度[J].金卡工程 (经济与法) , 2009, (1) .

全要素评估 篇5

改革开放的30 多年里, 我国粮食产量由1978 年的3.05亿吨增长到2014 年的6.07 亿吨, 近年来, 我国粮食总产量更是实现“十一连增”。然而, 这种高增长的背后是农业的高投入, 1978~2013 年, 农业化肥使用量增长5.68 倍, 1991~2012 年, 农药使用量增长了1.36 倍。目前, 中国经济进入新常态, 经济增速换挡回落, 从过去10%左右的高速增长转为7%~8%的中高速增长。在新常态背景下, 作为国民经济基础产业的农业必须解决高投入、高消耗带来的生产效率不高和农业发展不可持续的问题, 全要素生产率可以有效衡量农业经济增长质量。农业综合生产能力的提高包含两部分:一部分是来自农业生产要素投入量的增长, 另一部分来自农业要素生产率的提高。一方面物质要素的投入不可能无限增加;另一方面增加物质投入必然会遇到边际报酬递减, 生产一味依靠增加物质要素投入不可能实现经济的持续增长。要想获得经济的可持续增长, 只能依靠生产率水平的提高。全要素生产率是农业持续发展的决定性因素, 研究中国农业全要素生产率的变动趋势, 探索农业经济持续增长的路径, 就显得十分重要。

二、文献回顾

众多学者从不同层面研究了各因素对农业发展的影响。Lin (1992) 证明家庭联产承包责任制对改革初期农业增长的贡献率高达46.89%。Fan (1991) 指出, 中国农业增长的一半以上是靠要素投入驱动, 并非靠农业全要素生产率增长。Stone (1993) 认为在中国改革开放期间, 主要粮食作物迅速而单一的增长源于对投入的增加。Lin (1992) 、Huang和Rozelle (1996) 都论证了提高购买性投入能解释大部分20 世纪80 年代到90 年代的大米、小麦和玉米产出的增长。Scott Rozelle和黄季焜 (2005) 研究大米、小麦和玉米的投入指数时指出粮食生产的投入变化是导致改革开放后近20 年产出增长的重要原因, 但是中国今后的粮食供给增长不能再像过去一样依赖于投入。赵芝俊和张社梅 (2006) 认为物资投入对农业产出的贡献已经进入平稳发展且增速减缓期, 中国农业以后想要实现持续增长必须从依靠投入转移到依靠全要素生产率提高上来。

不少学者研究了不同因素对农业全要素生产率的影响, Mc Millan et al. (1989) 和Lin (1992) 将改革初期的TFP增长归功于家庭联产承包责任制的实施。Stone (1993) 认为中国农业TFP大部分增长源于对投入的增加。 Benhabib和Spiegel (1994) 、Islam (1995) 、岳书敬 (2006) 等研究了人力资本会对TFP增长产生重要作用。石慧等 (2008) 研究了1985~2005 年中国地区农业生产绩效的动态表现时, 认为20 年来农业生产要素的流动是农业TFP增长波动的主要原因。李谷成、冯中朝和范丽霞 (2009) 考察农户全要素生产率与其耕地规模的关系, 认为农户全要素生产率与其耕地规模基本无关。朱喜、史清华和盖庆恩 (2011) 研究了农业生产的资源配置扭曲与TFP的关系, 得到要素配置扭曲对农业TFP确实存在显著的影响, 在不考虑技术因素条件下, 如果能够有效消除资本和劳动配置的扭曲, 农户的农业总量TFP有望再增长20%以上, 其中东部和西部地区农户改进的空间超过30%。

技术进步和技术效率增进对TFP的贡献上, 李静和孟令杰 (2006) 认为1978~2004 年我国农业TFP的增长主要是由技术进步推动的, 技术效率的下降对TFP的增长造成了不利影响。Haizhi Tong等 (2003) 于20 世纪90 年代中后期中国农业生产率的测算结果表明, 90 年代中期农业TFP增长很快, 之后出现了下降的趋势, 并且农业生产率的正增长得益于技术进步。全炯振 (2009) 运用了SFA方法估算1978~2007 年期间的中国农业全要素生产率年均增长率只有0.7%, 技术进步年均增长率为6.5%;而技术效率则年均增长率为-5.5%, 得到中国农业全要素生产率的增长属于技术诱导型的增长模式, 提高农业技术效率水平是中国未来提高农业全要素生产率的潜在动力。同样, 李谷成 (2009) 运用了DEA方法对转型期中国农业全要素生产率增长的时间演变和省区空间分布进行实证分析时, 认为转型期农业TFP增长较为显著, TFP增长主要由农业技术进步贡献, 技术效率状况改善的贡献很有限。余康 (2011) 研究表明技术效率的贡献率平均占到全要素生产率贡献率的81%, 说明技术效率比技术进步对我国农业劳动生产率地区差异的影响更大。匡远凤 (2012) 在研究1988 年以来的农业劳动生产率时, 认为技术进步、物质性要素投入和人力资本在总体上都促进了中国省份农业劳动生产率的增长, 而技术效率变化却阻碍了大部分省份的增长。

本文基于我国农业1978~2012 年28 个省份的面板数据, 利用DEA-Malmquist方法估算了我国全要素生产率。第一, 本文在考虑变量的选取上, 充分考虑了自然灾害对我国农业的影响, 在播种面积中减去了成灾面积;第二, 利用曼奎斯特指数系统地研究1978~2012 年中国农业全要素生产率的变动趋势和对我国农业经济增长的源泉做简要分析;第三, 本文集中分析各个时期对农业全要素生产率产生影响的主要因素;第四, 分析我国东、中、西部农业全要素生产率、技术进步、技术效率增进是否存在的差异。

三、模型

四、数据来源与变量选取

本文数据主要来自《改革开放三十年农业统计资料汇编》、《新中国农业60 年统计资料》、《中国统计年鉴》 (2007-2013) 以及各省统计年鉴。由于西藏、重庆和海南缺失数据太多而又无法用其他数据进行替代, 因而选取中国28 个省、自治区和直辖市的数据进行分析。本文采用的是广义农业口径, 农业指第一产业。

1、农业生产总值为第一产业实际生产总值, 以1978 年为基期, 用第一产业生产总值指数进行平减, 计算第一产业实际生产总值。

2、农业劳动投入, 准确地讲应该采用劳动者实际的工作时间, 但是对于农业劳动力的实际劳动时间没有准确的数据, 故本文选取第一产业从业人员人数作为衡量农业劳动投入的指标。内蒙古、湖北第一产业从业人员缺1979 年, 用1978 年和1980 年的平均值替代;天津第一产业从业人员缺1978~1984年, 用农林牧渔从业人员替代;黑龙江没用公布2011 年、2012年第一产业从业人员, 本文按照最近几年的下降趋势估计这两年的从业人员;甘肃第一产业从业人员缺1978~1982 年, 用农村劳动者替代 (通过数据比较, 本文发现农村劳动者比农林牧渔从业人员更适合, 1983 年第一产业从业人员为797.1 万人, 农林牧渔从业人员为584.1 万人, 而农村劳动者为802.8 万人) , 农村劳动者缺1979 年数据, 用1978 年和1980 年平均值替代;山东缺1979 年, 用农林牧渔从业人员替代。

3、土地投入, 由于我国复种、休耕、弃耕现象较为普遍, 与耕地面积相比, 农作物总播种面积能更准确地度量农业的土地投入, 因此选取农作物播种面积作为农业土地投入的衡量指标, 又由于我国是一个自然灾害频发的国家, 自然灾害对农业生产危害巨大, 给农业经济造成巨大损失, 所以本文考察了自然灾害对农业生产的影响, 在农作物播种面积上减去了成灾面积, 这样更好地衡量了真实的农业土地投入。

4、机械总动力:主要用于农、林、牧、渔业的各种动力机械的动力总和。

5、化肥投入:指本年内实际用于农业生产的化肥数量, 包括氮肥、磷肥、钾肥和复合肥, 化肥施用量要求按折纯量计算数量。

五、实证分析结果

1、表1 是利用DEA-Malmquist方法测量的1979~2012 年中国农业的全要素生产率及其分解。可以看出, 我国全要素生产率增长率总体呈现涨跌互现的波动情形, 特别是1991~2000年之间, 农业全要素生产率变动比其他时期都要剧烈。1979~2012 年, 农业全要素生产率年均增长3.3%, 技术效率增进年均增长-2.9%, 技术进步年均增长6.3%, 农业技术进步促进了农业的发展, 技术效率在农业生产过程中起的作用很小, 这与大多数专家学者的观点一致。同时也看到, 34 年里规模效率年平均下降1.4%, 中国农业的规模经营整体上没有进步反而出现倒退, 34 个年份中只有13 个年份规模效率为正, 且主要集中在改革开放的头几年和最近3 年。

改革开放以来, 农业全要素生产率变动较为剧烈, 整体上不存在明显的趋势。从变化上来看, 1979~1991 年间, 我国农业全要素生产率指数变化较为频繁;1991~1998 年, 我国农业全要素生产率指数变动幅度相对比较剧烈, 2000 年来, 农业全要素生产率指数依然波动变化, 但是波动幅度都大为降低。技术进步率和全要素生产率的变动方向基本一致, 但是技术进步率的变动幅度大于全要素生产率;1994 年, 技术进步率达到30.4%的顶峰, 全要素生产率和技术进步率在同一时间达到顶峰;2005 年, 技术进步率达到了又一个高峰, 为27%, 1983 年技术进步率最低为-3.5%。我国农业技术效率指数大部分处于1以下, 技术效率指数变化具有向下变动的趋势, 技术效率增进和技术进步变动的方向基本相反;2006 年技术效率增进最高为3.5%, 2005 年技术效率增进最低为-18.3%, 2005~2006 年技术效率增进变动幅度较大;34 年间技术效率增进为负的年份占到了67.6%。这表明我国农业普遍存在技术效率损失, 这与大多数学者的观点一致。 (表1)

2、依据估算结果对1979~2012 年我国农业经济增长源泉对经济增长的贡献做简要分析。从表2 中数据可以看出, 1979~2012 年我国农业TFP年平均增长3.3%, 而农业产值年平均增长6.41%, TFP对农业产值增长的年平均贡献率为51.48%, 农业技术进步和技术效率增进对农业的贡献率分别为98.28%和-45.24%。除1998~2002 年外, 农业TFP对农业的年平均贡献逐渐增大, 2008~2012 年出现稍微下降。关于农业技术效率增进对农业的贡献, 1979~1982 年由于改革农村的基本经营制度激发了农民的生产积极性, 技术效率增进对经济增长的年平均贡献为30.87%, 其余时间段, 技术效率增进对农业的年平均贡献都为负, 这也表明长期来我国农业普遍存在技术效率损失。相对技术效率对农业的影响, 在改革初期的1979~1982 年, 技术进步对农业的年平均贡献率为-5.18%, 此后的各时间段, 技术进步对农业的平均贡献率都为正, 农业技术进步促进了农业的发展。 (表2)

3、变动原因:改革开放初期, 农业TFP的提高是由于中国农村经济体制改革从根本上改变了农业的基本经营制度, 激发了农民的生产积极性, 极大的解放了生产力, 农业产出获得了巨大增长。1979 年, 农业TFP增长率达到3.9%, 可能是由于1980 年自然灾害和通货膨胀的影响, 在1980 年农业TFP增长率达到5.0%之后出现了下降;1979~1982 年技术效率增进的增长率为正, 1979 和1980 年农业技术进步率为正, 之后两年技术进步率转变为负。由于微观激励机制的改革主要改善的是农户的技术效率, 产出增长却是一次性的, 很难成为促进农业增长和增加农民收入的持续的源泉。

1983~1988 年, 由于农业经营体制的改革, 一方面提高了生产效率, 农村产生了大量的隐形剩余劳动力;另一方面农民拥有剩余索取权, 农村有了一定的资本积累, 这就为乡镇企业的发展提供了条件。1983~1988 年是乡镇企业快速发展时期, 乡镇企业吸收了大量农村剩余劳动力, 农民转移到收益更高的乡镇企业。这一阶段, 农业技术效率增进由1983 年的-0.3%下降到1988 年的-4.1%, 技术进步率由1983 年的-3.5%提升至1988 年的19.1% , 而1988 年农业全要素生产率增长率为14.2%。1985~1988 年机械总动力增长率达到9.7%, 说明农业劳动力减少促进了农业技术的进步。这一阶段全要素生产率的增长也要得益于农业经营体制的改革成果。

1989~1994 年, 由于20 世纪80 年代末期的经济过热以及城市经济体制改革的影响, 乡镇企业成为治理整顿首当其冲的对象。由于治理整顿的影响, 乡镇企业的数量和吸纳农业剩余劳动力的能力明显下降。农业TFP增长率由1988 年的14.2%下降到1989 年的-1.1%, 这种局面直到1992 年“南方谈话”后才有了根本改变, 1992 年和1993 年农业TFP增长率分别为1.1%和7.7%, 1994 年猛增到24%, 1992~1994 年农业技术进步率分别为8.8%、12.5%和30.4%。乡镇企业和私营企业的快速发展促进了农村剩余劳动力的转移, 农民的收入提高, 从而促进农业从业人员更多地采用节约劳动力的农业技术, 提升了农业生产的技术水平, 这一时期技术进步最快, 技术进步对农业全要素生产率的贡献巨大。

注:M (*) 表示曼奎斯特生产率指数, 即全要素生产率;TC表示技术进步指数;TEC表示技术效率增进指数;PEC表示纯技术效率增进指数;SEC表示规模效率增进指数。

1995~2004 年, 中国农业全要素生产率的变化可能主要是受到国企改革的影响, 改革中国工业过程中, 中国农业的发展必然受到整个宏观经济变化的影响。郑京海等 (2005) 和郭庆旺等 (2005) 研究全国全要素生产率时, 都表明1995~2000 年的全国的全要素生产率出现了下降, 认为这一时期全要素生产率下降是因为中国经济过早地进入资本深化过程。1995 年开始国企改革, 资本深化超过以往任何时期, 这一时期宏观经济逐步降温并在1998 年出现严重的通货紧缩, 我国经济出现生产能力全面过剩。整个国家的宏观经济也对农业产生了极大的影响, 在这样的背景下农业全要素生产率的出现大幅下降, 从1994 年的24%下降到1998 年的-9.9%, 达到1978 年以来的最低点, 这其中技术效率增进由-4.9%下降到-8.2%, 技术进步率由1994 年的24%下降到1998 年的-9.9%。这一时期全国和农业的全要素生产率都出现下降。郭庆旺等 (2005) 研究的全国全要素生产率和本文测量农业全要素生产率在2000 年都开始复苏。与此同时, 20 世纪90 年代中期国内世行自由化同时也伴随着贸易自由化, 大米和小麦隐形税收和补贴明显下降, 在1995~2000 年取消了农作物的大多数保护。自从2001 年开始, 大米和小麦的名义支持率已经接近于0 (黄季焜等, 2008) , 这也降低了农民的生产积极性, 从而加剧了全要素生产率的下降。而1999~2004 年中国宏观经济逐渐好转, 在这一时期农村又进行了税费改革, 农村税费改革使1999~2002 年期间农民收入增长了约40%以上, 而且也为促进农民增长提供了持续的激励 (周黎安、陈烨, 2005) 。在经济复苏和税费改革的双重作用下, 农业TFP增长率由1999 年的-4.7%增长到2004 年的5%。技术效率增进不断下降, 技术进步率由1999 年的-2.7 增长到2005 年的27%。总的来说, 这一时期为了适应更激烈的国际竞争而对产业进行升级以及减少对我国工业和农业的影响, 而对中国经济做出调整应该是影响全国TFP和农业TFP变化的主要原因。

2005~2012 年, 世界经济和我国经济的变化更加频繁, 通货膨胀和通货紧缩转变更加频繁。针对2003 年宏观经济过热, 2004 年开始紧缩调控, 2005 年经济开始降温, 2006 年、2007 年和2008 年上半年我国经济过热, 2008 年下半年爆发了全球金融危机, 我国2009 年陷入通货紧缩, 随着国家对宏观经济的调整, 2010 年和2011 年我国经济出现了复苏, 在2012 年时, 经济增速进一步回落。频繁的扩张和紧缩对我国的农业产生了巨大的影响, 每当我国经济出现好转时, 我国农业TFP就会出现增长, 经济陷入低谷时, 我国农业TFP增长就出现下降。这一时期年平均全要素生产率为5.4%, 高于34 年来3.3%的平均水平。

六、政策建议

本文运用非参数方法DEA, 测算了中国1978~2012 年28个省、自治区和直辖市的农业全要素生产率, 研究了农业全要素生产率的时序演进和空间分布的基本特征, 得到如下主要结论:

第一, 改革开放以来的34 年里, 中国农业全要素生产率变化波动较大, 但并没有发现其存在增长或下降趋势。1979~2012年我国农业全要素生产率年平均增长3.3 个百分点, TFP对农业年平均增长率的贡献为51.48%, 技术进步率为6.3%, 技术效率增进为-2.9%, 贡献率分别为98.28%和-45.24%, 农业技术进步对我国农业的发展起到了巨大的推动作用, 而技术效率增进对农业发展起的作用则很有限。

第二, 通过研究各时间段农业全要素生产率、技术效率增进和技术进步对农业的年平均贡献率时发现, 农业全要素生产率对农业的贡献逐渐增大, 并稳定在70%左右;农业技术效率只在改革开放初期对农业的贡献为正, 其余各个时期均为负, 而技术进步则相反, 改革初期贡献为负, 其余时期都为正。

第三, 从中国农业全要素生产率的时序演进和空间分布特征可以看出, 中国农业全要素生产率的变化与农业政策和农业经济的变化密切相关, 更是受到了国家宏观经济和世界经济的影响。每当经济繁荣时, 农业全要素生产率就迅速提高, 经济下滑时, 农业全要素生产率就会下降。

政策建议:当前中国经济呈现出新常态, 从高速增长转为中高速增长, 经济结构优化升级, 在要素驱动、投资驱动转向创新驱动的新常态背景下, 一方面粗放型的农业经济增长不可持续;另一方面食品安全越来越受到重视, 中国农业未来发展路径应沿着提高农业技术效率、发展绿色农业和现代产业前进。

参考文献

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[7]Mc Millan, J., Whalley, J.and Zhu, L..The Impact of China’s Economic Reforms on Agricultural Productivity Growth[J].Journal of Political Economy, 1989.97.4.

四川省农业全要素生产率分析 篇6

农业是国民经济的基础, 因此要促进国民经济的发展, 就必须促进农业的发展。农业经济的增长, 一是来自投入要素的增加;二是来自全要素生产率的提高。投入要素的不断增加会带来资源压力和环境压力, 并且生产过程中存在规模报酬递减规律, 这就决定了农业经济要实现持续、健康的增长就必须依靠全要素生产率的提高, 因此分析农业全要素生产率意义重大。本文采用基于DEA的Malmquist指数法, 对四川省及其下属各个市 (州) 的农业TFP及其构成的变化进行分析, 解释变化的原因, 并对四川省农业发展提出对策建议。

二、研究方法及数据来源

(一) 研究方法。

Malmquist指数最初由经济学家和统计学家Malmquist于1953年提出, 1982年Caves、Christensen和Diewert开始用该指数测算生产效率的变化, 此后有关这一理论的实证研究相当少。直到1994年, Fare等人将这一指数与数据包络分析 (简称DEA) 相结合, 确立了Malmquist全要素生产率指数, 这一方法才被研究者广泛采用。Fare等人确立的Malmquist指数为:

公式描述了从t时期到t+1时期, 决策单元相对于决策单元的生产效率变化。若M0>1, 则表示从t时期到t+1时期全要素生产率呈正增长, 若M0<1, 则表示从t时期到t+1时期全要素生产率呈负增长, 若M0=1, 则表示从t时期到t+1时期全要素生产率不变。公式右端引入了距离函数, 表示t时期的效率水平, 表示t+1时期的效率水平, 表示t+1时期的投入产出相对于t时期的效率水平, d0t+1 (xt, yt) 表示t时期的投入产出相对于t+1时期的效率水平。

Malmquist指数在规模报酬不变的条件下可以分解成以下公式:

技术效率变化指数 (Effch) 度量的是从t时期到t+1时期的相对技术效率变化, 反映决策单元提高效率 (组织、协调和管理能力等) 的努力程度。若Effch>1, 表示技术效率在改善;若Effch<1, 表示技术效率在恶化;若Effch=1, 表示技术效率不变。技术进步指数 (Tech) 度量的是技术进步的快慢, 反映了所有决策单元所参照的生产前沿的移动程度。若Tech>1, 表示技术在进步;若Tech<1, 表示技术在退步;若Tech=1, 表示技术水平保持不变。

在规模报酬可变的情况下, Effch又可分解为纯技术效率变化指数 (记为Pech) 和规模效率变化指数 (记为Sech) , 于是:

M0=Pech×Sech×Tech

(二) 数据来源。

本文所使用的数据是四川省21个市 (州) 1994~2013年农业投入和产出的数据, 由于1997年从乐山市中分出眉山市, 1998年从内江市中分出资阳市, 为了保持统计口径的一致, 在实际测算中, 本文把眉山并入乐山、资阳并入内江进行计算, 实际是19个市 (州) 数据。所有数据来自于1995~2014年《四川统计年鉴》。本文使用的农业产出变量是第一产业国内生产总值, 为了消除物价变动的影响, 将四川省各市 (州) 按当年价格统计的第一产业国内生产总值用各市 (州) 以1994年为基期的第一产业国内生产总值指数进行折算。农业投入变量包括乡村年末农、林、牧、渔劳动力 (万人) ;农业机械总动力 (万千瓦) ;折纯后的化肥施用量 (万吨) ;年末实有耕地面积 (千公顷) ;有效灌溉面积 (千公顷) 。

三、实证分析

使用DEA-Solver Pro 11.0软件, 设定在规模报酬不变且投入加大的情况下, 计算径向Malmquist指数, 借助四川省1994~2013年各个市 (州) 的统计数据, 可计算出全省与各个市 (州) 农业TFP及其构成的变化。

(一) 四川省农业TFP及其构成的变化。

为了反映全省总体层次上的农业全要素生产率的增长及其构成的变化, 本文运用几何平均法对各年度全省所有市 (州) 的农业技术效率变化指数值、农业技术进步指数值和农业全要素生产率指数值分别进行处理, 如果是分析跨时期的情况, 则对该时期内各年度全省农业全要素生产率及其构成的指数值进行几何平均。

由表1可知, 四川省农业全要素生产率在1994~2013年期间, 年均增长率为2.6%。而同期的四川省农业年增长率为4.53%, 可见四川省农业年均增长率的57.40%是由四川省农业全要素生产率增长贡献的。由此可知, 全要素生产率的进步是推动四川省农业发展的主要动力。技术进步对四川省农业全要素生产率贡献了2.9个百分点, 对四川省农业年均增长率的贡献是64.02%;而技术效率年均下降0.3个百分点, 阻碍了农业全要素生产率的增长。 (表1)

将样本期划分为1995~1996年、1997~2000年、2001~2005年、2006~2010年、2011~2013年五个阶段。第一阶段是农业TFP的第一个高速增长阶段, 年均增长3.6%, 并且技术进步是所有阶段中进步最大的, 其原因可以归结为:第一, 1992年邓小平南巡谈话提出发展才是硬道理, 促进了农业的发展;第二, 党的十四大确立了社会主义市场经济体制的改革目标, 加速了市场对农业资源的配置;第三, 粮食流通体制改革的不断深化, 1993年2月, 国务院发布《关于加快粮食流通体制改革的通知》, 提出粮食流通体制改革要进一步向粮食商品化、经营市场化方向推进。按照中央的这一要求, 到1993年底, 放开粮食购销价格的县 (市) 占到了98%, 全国各地基本取消了粮票和统销制度。不过, 农业技术效率以年均0.4%的速度递减。

第二阶段, 四川省农业TFP增长速度放慢, 年均增长仅为1.5%, 在所有阶段中为最低水平, 尤其是1998~1999年出现了20年中唯一的负增长, 其原因可以归结为以下几点:第一, 1997年亚洲金融危机的冲击, 虽然中国在这场危机中比较成功的实现了“软着陆”, 但这场危机对四川省农产品出口产生了很大影响, 1996年四川省活动物和植物产品的出口总额为19, 208万美元, 1997年为17, 387万美元, 1998年为14, 365万美元, 1999年为10, 021万美元, 2000年为9, 717万美元, 在这一阶段, 四川省农产品出口总额逐年递减, 且减幅较大。此外, 这场危机还导致四川省农业增长乏力, 在1997~2000年间, 四川省农业年均增长率仅为3.85%, 低于1994~2013年间的年均增长率 (4.53%) ;第二, 我国农产品市场也由卖方市场逐步进入了买方市场, 农产品市场价格持续走低;第三, 1994年开始实施的分税制改革在一定程度上加重了农民的负担, 分税制改革把一些原本由地方政府支配的收入划归中央政府所有, 而地方政府对农业税具有相对较多的自主管理权, 地方支出刚性就导致农民负担越来越重。

第三阶段, 进入21世纪以后, 四川省农业进入快速发展时期。首先, 四川省紧紧抓住西部大开发的机遇, 促进了全省国民经济的发展;其次, 2002年党的十六大报告指出:建设现代农业, 发展农村经济, 增加农民收入, 是全面建设小康社会的重大任务。2003年中央工作经济会议强调, 把解决好“三农”问题作为全党工作的重中之重。以上政策, 极大地促进了四川省农业的发展, 2000~2005年农业TFP年均增长3.9%, 并且农业技术效率改善与农业技术进步同时并存, 年均增长率分别为0.3%和3.7%。

第四阶段, 这一阶段四川农业TFP年均增长1.8%, 这主要得利于农业税的取消以及国家各项惠农政策逐步落实到位。但是, 与上一阶段相比, 这一阶段农业TFP年均增长速度有较大回落, 尤其是2006年与2008年农业TFP年均增长率仅为1.5%与0.5%, 这是由于2006年全省遭遇特大旱灾, 全年粮食总产量比上一年减少159.4万吨, 减少4.7%, 以及2008年的低温雨雪冰冻灾害和汶川地震对农业生产活动的破坏。

第五阶段, 这一阶段是国家“十二五”时期的前三年, 四川启动实施了四川省“十二五”农业发展规划。农业TFP年均增长2.9%, 比上一阶段有所提高, 尤其是2012年农业TFP年均增长4.6%, 是所有年分中增长最多的, 这是由技术进步而不是技术效率改善所带来的。同时, 农业技术进步指数年均增长4.2%, 比其他阶段增长速度都快, 这主要是由于农业科技研发力度不断加大, 尤其是在2012年, 育成农畜新品种80个, 开发新产品300余个等, 科技对农业的贡献率达到55%以上。

从四川省农业TFP增长的构成上看, 19年间农业TFP的增长主要是由技术进步推动的, 而不是由于技术效率的提高, 1994~2013年四川省农业技术进步指数年均增长率为2.9%, 并且农业技术进步指数在所有年份都是大于1的。四川省农业技术效率变化指数与很多学者所研究的中国农业技术效率变化指数相比, 前者下降程度没有后者那么大, 四川省农业技术效率变化指数年均下降0.3%, 这与杨易等的结论相差不大, 据杨易等估计, 1998~2008年四川农业技术效率变化指数年均下降0.1%, 而陈卫平认为, 1990~2003年中国农业技术效率变化指数年均下降2.78%, 刘洋等发现, 1995~2005年中国农业技术效率变化指数年均下降1.8%。 (图1)

从图1可以看出四川省农业TFP变动趋势与技术进步变动趋势趋于一致, 并且在某些年份与技术效率变动趋势相反, 即在技术进步促进农业TFP提高的同时, 会遇到农业技术效率下降。四川省农业技术效率下降的原因主要有以下几点:第一, 四川地形复杂多样, 山地所占比重大, 不利于先进机械化设备的推广;第二, 四川省农村人力资本质量不高。本文采用农村居民文教娱乐支出 (元/人) 与医疗保健支出 (元/人) 作为衡量农村人力资本质量高低的标准。2013年四川省农村居民对以上两项支出分别为385.8元、557.4元, 四川省农村居民文教娱乐支出低于除海南省外的其他东部省份, 医疗保健支出低于除海南省、福建省外的其他东部省份;第三, 四川省农业普遍采取家庭分散经营的方式, 虽然近几年四川省农民合作组织数量大幅增加, 但是农民合作组织还处在初级发展阶段, 存在规模小、人才匮乏、贷款难、管理不到位等问题;第四, 基层农业技术推广体系不够完善。农技人员观念陈旧, 缺乏对新知识、新技术的掌握, 农技推广经费不足, 农技人才流失等问题严重阻碍了乡镇农业技术推广工作的开展。

(二) 四川省各市 (州) 农业TFP及其构成的变化。

表2给出了1993~2013年间四川省各市 (州) 农业全要素生产率及其构成的变化情况, 由表2可知。所有市 (州) 农业TFP都实现了正增长, 但是波动较大。增长最快的为乐山市、广安市和成都市, 农业TFP年均增长率分别为5.3%、4.8%和4.6%, 虽然成都市的经济发展水平是所有市 (州) 中最高的, 但农业TFP年均增长率低于乐山市与广安市。可以发现, 乐山市农业技术效率变化指数超过其他市 (州) , 并且农业技术进步指数仅次于成都市, 位居全省第二, 这正是乐山市农业TFP年均增长最快的主要原因。增长最慢的为甘孜州、凉山州, 农业TFP年均增长率分别为0.1%、0.6%, 这主要是因为经济发展水平较低, 制约了农业的发展。 (表2)

四川省农业生产逐步实现可持续发展。四川省所有市 (州) 农业技术进步指数均大于1, 说明农业产值的增加不是依靠大量增加生产要素的投入, 而是依靠采用新技术、加大农业生产的科技含量来实现的。以雅安市为例, 其农业技术进步指数年均增长4.2%, 位居全省第二, 这与雅安市充分依托四川农业大学的科技优势有密切关系。但是, 全省技术效率变化指数年均下降0.3%, 这会影响农业生产可持续化进程, 应该形成农业技术效率改善与农业技术进步并存的“双驱动”局面, 促进农业全要素生产率的提高。四川省各市 (州) 农业TFP增长的动力主要源于技术进步而不是技术效率的改善, 这与四川省总体情况相似。所有市 (州) 农业技术进步指数都大于1, 但是农业技术效率变化指数大于1的仅有遂宁市、乐山市、南充市和广安市, 等于1的有成都市、德阳市、达州市、巴中市、阿坝州和甘孜州, 其余市 (州) 的技术效率变化指数均小于1。

四、结论及建议

(一) 结论

1、从1994年至2013年期间, 四川省农业TFP年均增长率为2.6%, 保持较快的增长速度。从所划分的五个阶段来看, 四川农业TFP呈现出“上升-下降-上升-下降-上升”的特征。1995~1996年四川省农业TFP年均增长3.6%, 主要是受到邓小平南巡谈话, 社会主义市场经济体制改革, 粮食流通体制改革的有利影响;但1997~2000年期间, 发生了亚洲金融危机以及农产品市场价格低迷和分税制改革, 造成四川省农业TFP年均增长率下降, 仅为1.5%;2001~2005年, 由于西部大开发战略的实施以及党和政府对农业问题的高度重视, 四川省农业TFP年均增长率上升到3.9%;2006~2010年, 四川省遭受了严重的气象灾害和汶川地震, 农业TFP年均增长率下降为1.8%;2011~2013年, 农业TFP年均增长率回升到2.9%, 主要得益于农业科技研发力度的加大。结果表明, 四川省农业全要素生产率的波动特征与国家政策的变化是相吻合的。

2、从构成来看, 四川省农业TFP的增长主要源于技术进步, 而不是技术效率的改善。1994~2013年, 四川农业技术进步指数年均增长2.9%, 而技术效率变化指数年均下降0.3%, 这表明四川省在农业技术的应用上还有改进的余地。

3、从各市 (州) 的情况看, 1993~2013年期间所有市 (州) 农业TFP均实现正增长, 各市 (州) 农业TFP的增长主要源于技术进步。但各市 (州) 发展不平衡, 只有遂宁市、乐山市、南充市和广安市在农业技术进步的同时, 保持了农业技术效率的改善, 而超过一半的市 (州) 在农业技术进步的同时, 存在农业技术效率的恶化。

(二) 建议

1、针对四川省复杂的地貌, 农业机械要做到多样化。由于主要的农机厂家集中在东部地区, 东部的耕作条件与四川省不同, 因此需要培育一批素质较好的本地农业机械经销队伍, 经销商应根据当地的耕作条件, 向厂商定制农机产品, 或者要求厂商在原有成品的基础上做调整。

注:本表中指数为各市 (州) 历年的几何平均数

2、要提高农村劳动人员素质。一是加强对农村劳动人员的培训, 让农民了解新技术, 使用新技术, 以提高农业生产效率;二是改善农村医疗条件, 当地政府应该定期对乡村医生进行培训, 并加强对农民的卫生宣传工作, 以提高农民的身体素质。

3、政府应加强对农民经济合作组织的帮扶力度。给予农民合作组织一定的贷款优惠, 帮组农民合作组织解决建设用地等问题, 同时在合作组织的利益分派上, 要保证农民的利益。

4、完善农业技术推广体系, 尤其是要加强基层农业技术推广体系的建设。首先, 要做好人才引进工作, 不仅要引进人才还要留住人才;其次, 要建立有效的激励机制, 因为对基层农技推广人员的激励机制不健全, 让他们产生了“干多干少一个样”的心理, 影响工作效率;最后, 要开展对农技推广人员的培训, 使其知识结构得到更新, 专业素养得到提高。

摘要：本文运用基于DEA的Malmquist指数法, 研究19942013年四川省农业全要素生产率 (简称TFP) 的时间演变和空间分布特征。结果表明:四川省农业TFP年均增长2.6%, 具有明显的阶段性特征, 且增长主要源于技术进步。从各个市 (州) 的情况看, 所有市 (州) 农业TFP均为正增长, 但具有较大差异。

关键词：全要素生产率,技术效率,技术进步,四川

参考文献

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[2]江激宇, 李静, 孟令杰.中国农业生产率的增长趋势:1978~2002[J].南京农业大学学报, 2005.3.

[3]李录堂, 薛继亮.中国农业生产率增长变化趋势研究:1980~2006年[J].上海财经大学学报, 2008.4.

[4]陈卫平.中国农业生产率增长、技术进步与效率变化:1990~2003年[J].中国农村观察, 2006.1.

全要素评估 篇7

全智能电脑凿岩台车, 即利用专用软件设计钻孔图, 通过电脑自动控制台车操作臂进行自动钻孔的凿岩台车。其具有独特的自动钻孔功能, 使其钻孔精度更加精确, 数据收集更加完整。

2 台车工作过程控制

2.1 操作安全注意事项

2.1.1操作人员必须经过安全教育和技术培训, 熟悉本机结构、性能、作业范围和本规程, 并能够掌握操作技术, 经考试合格后, 方可独自操作。

2.1.2操作人员必须戴安全帽, 戴好防尘口罩, 穿好工作服, 扎好袖口。严禁酒后或精神情绪不正常的人员操作。

2.1.3操作人员必须遵守劳动纪律, 坚守岗位, 精神集中, 严格执行操作规程。工作中发现故障和不安全因素要及时主动排除, 不能排除的, 及时向上级反映。如情况严重, 应立即停机, 并通知相关部门。如发生事故, 应立即向领导报告。

2.2 台车过程控制原理

电脑凿岩台车实现高精度钻孔的原理就是借助于给定的参照系, 利用电脑管理系统, 对台车大臂、推进梁、凿岩机以及台车本身进行智能信息化管理, 实现凿岩过程自动化。

2.3 台车施工过程控制

2.3.1利用钻臂进行钻孔定位时, 应尽量选择凹凸适中的位置进行定位, 以免造成凸出部分因钻杆长度不够而造成钻孔深度不够, 影响爆破效果。

2.3.2每次作业前, 需进行传感器误差鉴定, 通过人工操作钻臂找准隧道两底角及中线的测量标注点, 判断与台车电脑自动找点位置是否一致, 如不一致, 需对传感器角度进行重新标定。

2.3.3 在钻孔过程中, 操作手要时刻关注钻杆入孔情况, 若出现弯曲情况, 应及时停止钻孔, 并及时纠正。

2.3.4 在进行周边眼钻孔时, 若出现欠挖时, 应进行人工操作处理掉欠挖, 在进行周边眼钻孔。

2.3.5 在台车自动钻孔过程中, 操作手应时刻关注钻臂的移动情况, 避免与凸出岩石产生碰撞, 损坏设备。

2.3.6 当出现个别岩层较破碎时, 操作手应人工干预钻臂, 对钻孔进行多次冲洗, 清理碎碴, 便于后续的装药工作。

2.3.7 当遇到水量较大地段, 装药困难, 应先施钻引水孔, 再钻炮孔。

2.3.8台车钻孔时应避开在上一循环遗留的残眼上开孔, 由于前端残眼段跟后续眼深段有台阶, 造成装药困难、掉块亦较多。当出现这种情况时, 操作手应当进行人工干预钻孔。

3 台车维修保养控制

一台机械的正常使用, 与良好的维修保养密不可分。全智能电脑凿岩台车, 主要分为电气系统、液压系统、发动机系统及凿岩机固件系统的维修保养。

3.1 维修保养的安全注意事项

3.1.1只能由经培训的认证人员对台车进行维修, 调试, 保养。并在之前, 确保阅读并理解了相关的步骤, 仔细计划将危险降到最低。

3.1.2保养人员必须了解车上警示牌的含义, 不能违规操作。

3.2 维修保养原则

3.2.1 首先要制定出维修保养规程与制度。

3.2.2 参照厂家规定, 了解没备设计思想和熟悉其工作原理, 严格按照修理工艺规程进行。

3.2.3 尽量采用原机的固持装配技术要求进行装配。

3.3 电气系统保养

3.3.1高压空气易造成严重人身伤害。在保养空压机或气动系统前确保卸压。系统压力值不能超过工厂规定值, 增加压力值并不能增加台车的性能。

3.3.2每天在开机前目视检查台车的电气设备。每个星期要检查漏电保护系统的情况, 如果有问题要在施工前修理或更换。在开工前必须要检查紧急停机按钮情况, 如果有问题不能开工。请注意紧急停按钮被按下时照明灯仍然亮, 并且设备并未断电。

3.3.3保险丝和断路器用于在过载和短路时保护电缆和电气装置过热和发生火灾。断路器跳开或烧保险是有故障的现象, 在复位断路器或更换保险前要排除故障。并且要用原来相同规格的保险, 不要使用比原装更大电流值的保险。

3.3.4在更换传感器及传感器电缆时必须先关掉电脑及主电源, 同时在联接电缆接头时, 必须按照原安装要求进行安装, 避免烧坏传感器模块及控制系统。

3.4 液压系统保养

3.4.1在拆除油缸或液压阀前, 要对相关的大臂, 推进梁和凿岩机可靠支护, 以防保养时移动, 造成人身伤害。不要在紧靠液压系统支撑的部件下工作。

3.4.2在油路中存留着的高压油可能对人体造成伤害。确保在松开接头, 堵头或液压阀等部件前油路已卸压。明火能引发燃烧爆炸。所以在油路附件不能电焊或使用气割枪等带有明火的工具。液压油运转后温度很高, 在保养前要让油冷却下来。

3.4.3高压油喷射时能穿透皮肤造成严重的伤害。用卡片或木板去寻找泄漏点。如果受伤后要及时就医。

3.4.4保养液压系统要由专业培训的人员来完成。对自己不熟悉的东西要慎重。要戴护目镜。

液压系统漏油时不要使用台车。在维修或紧固油管接头等时要停止发动机和电力供应。油喷射出来易发生火灾。用布缠绕在部件上可以防止油飞溅出来。避免皮肤直接接触油。确保新换的油管和接头丝扣类型和长度要与原厂的一样, 要用原厂配件, 并且油管与接头的耐压值要相符。确保根据液压图正确联接。操作前检查各部件动作。

3.4.5必须使用同一规格的液压油, 在添加液压油时, 必须保证接头处干净无杂物。

3.5 凿岩机及固件系统日常保养

3.5.1 凿岩机———日常检查冲洗头的密封状态。

3.5.2 钻臂———检查管子和联结状态, 润滑注油点, 检查电缆状态。

3.5.3 辅助臂———目视检查状态和管子紧度, 电缆联接情况。

3.5.4 推进梁———检查油管状态, 检查推进梁, 检查推进油缸状态。

3.5.5 底盘———检查传动油位;检查轮胎状态, 气压和轮胎螺丝紧度;检查发动机机油位;检查冷却液液位;放油水分离器水分;清洁空滤粗滤;检查操作压力表;检查柴油位;检查电缆卷盘状态;检查水管卷盘状态。

3.5.6 操作室———检查顶灯, 检查工作灯, 检查雨刷器状态, 润滑门合页, 检查玻璃清洗液位, 检查空调过滤滤芯。

3.5.7 钻进液压系统———检查液压油位。

3.5.8 水系统———检查系统渗漏, 排放水泵, 清洗泥水分离器, 检查油冷却状态。

3.5.9 钎尾润滑系统———每天添加钎尾润滑油。

3.5.10 主电路系统———检查电缆情况, 检查电控柜。

3.5.11 中央润滑系统———检查润滑脂油位。

4 台车施工配套环节控制

采用凿岩台车施工, 要想取得良好的施工效果, 除了做好钻孔环节外, 对其他相应的施工环节的控制也要重视。台车施工配套环节主要包括掌子面测量, 掌子面装药爆破, 出碴。流程图如图1。

4.1 掌子面测量

掌子面测量人员主要是负责台车定位及超欠挖的测量, 在台车进入掌子面工作时, 测量人员就必须到位, 首先进行台车定位, 然后对上个循环的超欠挖情况进行测量, 在欠挖处做出标记, 通知操作手及时处理。

4.2 掌子面装药爆破

装药人员必须取得爆破资质方可进行装药。装药班长需在完成钻孔前半小时去炸药库领取炸药, 并通知其装药人员做好装药准备。台车钻孔结束退出掌子面之后, 装药人员利用装药台车对炮孔进行装药, 装药过程中必须严格按照爆破图进行装药, 防止漏装, 错装炸药雷管, 影响其爆破效果。装药时间依断面大小而定。

4.3 出碴

根据掌子面大小, 运输距离及每循环爆破方量, 配置相应的装载机, 挖掘机及15方自卸式出碴车, 减少出碴车等待的时间。

每个施工环节以控制质量为前提, 减少每个施工环节的时间, 衔接好每个施工环节, 避免时间上的重叠浪费, 确保机械化施工保质保量, 高效的进行。

5 结束语

对全智能电脑凿岩台车各使用要素的有效控制, 充分发挥其在隧道开挖施工中钻孔精度高、操作灵活等优势, 提高安全系数, 改善施工环境, 体现“以人为本”的理念, 将能快速突破影响隧道施工质量、安全和进度的瓶颈, 提高企业在隧道施工领域的核心竞争力和影响力。

参考文献

[1]蔡书生, 闫宇振.隧洞开挖爆破计算机辅助设计[J].爆破, 2005.

[2]郭勇.我国首台计算机控制液压凿岩台车[J].工程机械与维修, 2001.