全要素（精选12篇）
全要素 篇1
一、海西全要素能源效率的测算
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)
[2]孙巍.效率与生产率的非参数分析—方法、软件与应用[M].北京:社会科学文献出版社, 2010
全要素 篇2
一、案例经过
网点收到监控中心下发的查询：一个人汇款业务缺收款人户名、帐号、金额。核查人员通过查阅相关业务凭证，调看录像，核查确认为：柜员办理跨行汇款时因客户原填单金额涂改，柜员便按原填单填写其他要素与客户核实无误后先录入系统，操作完毕打印在空白填单凭证上，并交由客户核实无误签名确认而漏填要素。形成风险事件。
二、案例分析
本案例是一起典型的因柜员疏忽大意引发操作风险事件，柜员在办理业务时不够认真，未认真审核大额凭证内容，审核凭证要素不仔细，主观意识太强，如果柜员不要急于求成，当发现客户填单有误，让客户再作正确填单后，再给于办理，也不会造成此笔风险事件。
柜员工作疏忽、未按流程办理业务的行为，都是在现场管理员的现场监控下操作完成的，现场管理员作为事中风险控制的第一把关人，未对凭证的所有要素进行全面细致审查，事中审核不够严密，未能有效把好复核关，说明在凭证审核上还存在盲点，日常操作还不够规范。远程授权人员也未能把好风险关口，发挥事中控制作用，授权流于形式。
三、案例启示
（一）业务凭证是银行柜员为客户办理结算业务的依据，也是银行和客户之间形成业务关系的凭证。柜员要严格按照银行规章制度和操作流程进行业务操作，养成认真执行操作流程的好习惯，提高风险控制能力，办理业务要稳妥、扎实，不留任何隐患，认真、细致、审慎处理每一笔业务。
（二）完整、有效的业务凭证可以明确银行和客户双方的责任和义务，避免不必要的纠纷从而防止产生业务风险隐患。现场管理人员要切实履行好岗位职责，充分发挥现场监督的作用，切实做到严格把关，做好、做细各项监管和指导工作，要对典型案例结合日常工作进行培训、讲解，及时纠正员工不规范的操作行为，确实防范可避免的差错事件发生。
全要素生产率促中国经济发展 篇3
“高投入低增长”模式不能持续
事实上，目前10%的增长相对30%投资增长应该是“高投入低增长”。根据国家统计局的数据，2005年国民生产总值(GDP)同比增长9.9%;固定资产投资同比增长25.7%。匡算结果显示，每增加1单位的投入GDP增长0.385个单位。2006年上半年GDP同比增长10.9%;固定资产投资同比增长29.8%。匡算结果显示，每增加1单位的投入GDP增长0.365个单位。
在这种状态下，短期内要保持高增长，就必须不断地加大资本的投入和劳动力以及其他的投入。在短期内，没有技术进步的推动，规模效应递减趋势只会加大不会减小，换句话说，要保持现在这样的高增长，单位产出的增加可能需要四五倍甚至更高的投入。
经济学理论意义认为，一个国家的固定资本形成，在完全就业的情况下，投资率等于储蓄率(在开放经济中，应该包括外汇储蓄)。这意味着投资来源于储蓄，也意味着投资水平受储蓄水平制约。
中国一直被认为是全世界最高储蓄的国家之一。这也正是中国高投资增长能够持续多年的支持背景。按照一些国家的经验，伴随经济高速发展的高储蓄率可能的持续期大约是25-30年的时间，然后储蓄率就开始下降。中国已经经历27年的高速增长，高储蓄率是否会发生变化不得而知，但是在现在的基础上继续大幅增长的可能性应该不大。按照生命周期理论，随着劳动力“红利”逐渐消失，高储蓄率会下降，甚至会变储蓄为支出。
在劳动力投入方面，也有供给的极限。沿海劳动力工资的上涨和“劳工荒”的出现，已经开始证明，现在水平的劳动力的供给已经发生变化。大幅资本投入增长和劳动力投入增长都将遭遇储蓄率和劳动力“红利”的瓶颈。
“制度性”改革停滯是重要原因
追溯背景，这种“高投入低增长”的状态是从上世纪90年代中期开始的。上世纪80年代初期，开始推动计划经济体制向市场经济体制转型，只有体制转轨才能突破计划经济体制的制约，开创中国经济市场经化发展的方向。没有制度改革释放的生产力，没有开放引进市场经济的制度和观念，就没有中国经济的发展。上世纪80年代经济发展最重要的贡献是制度进步，经济发展最重要的发展是制度的改革。
有研究表明，在中国经济改革初期，中国经济高速增长，制度变革带来的增长占非常重要的地位。但是，进入上世纪90年代以后，增长变成硬道理。发展被理解为增长速度，体制的转型退居次要地位。本来追求经济增长的目标也没有问题，市场经济体制的建设就是为了推动经济发展。问题在于，我们需要的是长期可持续的增长，不是心浮气躁的，不顾一切的短期增长。这样“高投入”的增长，不符合市场经济原则也不符合经济发展的规律。
“制度进步”是“低投入高增长”的“红利”
我们认为，通过强行抑制固定资产投资放缓经济增长并非上策，疏通和突破靠投资增长推动经济增长的瓶颈，同时保持经济健康增长，才是正确的发展战略。我们应该注重“全要素生产率”的增长模式，“全要素生产率”增长推动经济增长的模式可以是一个避免过度投资，保持经济增长的比较理想的发展思路。而且“全要素生产率”的增长在我们现在的经济体制内有很大的空间。
“全要素生产率”增长对经济增长的贡献包括几个重要的方面。
第一个方面，制度变革对经济增长的贡献。要改变目前这种“高投入低增长”不可持续的经济增长模式，制度性进步应该有巨大的“红利”可图。
首先，我们能够针对导致过度投资的资源配置非市场化的制度性原因进行改革。支持经济增长的主要资源是资金、土地和劳动力。银行是配置资金资源的主要的金融机构。但是银行的利差为主的经营模式和保护这种模式的各种制度，使银行不可能把资金优化配置到对经济贡献最大的经济主体中去。银行盈利模式的改变，通过多元收入结构来降低坏账，培养利率定价和防范风险的能力，是完善市场化配置资源机制，增加投资有效性的一个重要体制变革。政府职能的转移是另一市场化配置资源的体制因素。
其次，对导致高贸易顺差的国内高“储蓄-投资”差异的内部失衡的经济结构进行调整。高贸易顺差带来的国际贸易摩擦和人民币升值的压力，也是近年困扰中国经济发展的问题之一。从理论上来说，如果企业和居民行为也都能按照经济规律正常循环，调整“储蓄-投资”的结构，缩小“储蓄-投资”差异，最后会达到外贸平衡，进而达到国内储蓄=投资的经济的“充分就业”的理想的整体平衡。
第三，对导致消费增长平缓的收入分配的方式和社会保障体制做相应的完善。消费是经济增长的三大引擎之一。消费增长是与收入增长密切相关的。
第二个方面，对自然条件的投入改变环境对经济增长的贡献。
第三个方面，技术进步，包括技术效率的提升对经济增长的贡献。通常人们容易把“全要素生产率”增长狭义地理解为“技术进步”，事实上，技术进步是其中的一部分。技术进步提高生产率推动经济增长是被理论和实践都证明了的。现阶段，如果我们能在能源使用的效率上有较大的技术突破，提升能源的使用效率，同时大力开发可再生能源，短期内可以缓解能源短缺的瓶颈，长期可以解决能源限制这一经济增长的最大约束条件。
全要素地籍管理信息系统架构研究 篇4
关键词：全要素,地籍,管理,信息系统,架构
随着信息技术的飞速发展及国土资源管理水平的提升,尤其是“数字国土”、“金土工程”、国土资源“一张图”的推进,使得现代国土业务由单个业务、单个部门的管理模式,逐步开放到国土资源全过程全要素之中,形成跨业务、跨部门的管理模式。多个城市国土资源局根据国土资源管理工作需要,以加强国土资源信息化建设为抓手,大力推进国土资源精细化管理,搭建市级国土资源网络平台,建立了基础地理、土地、矿产资源等一批数据库,建立了城乡地籍一体化管理、基础测绘、土地利用规划、土地利用、基本农田等方面的管理系统。这些数据库及管理系统的建设,对提升国土资源管理水平,提高工作效率,规范管理,推动国土资源精细化管理起到了重要作用。但由于是根据业务部门工作需要开展的,缺少统一构架、统一设计,从总体上看,一个全面支撑国土资源管理工作的完整的信息化体系还未完全形成,还不能适应国土资源管理工作的需要。
1全要素地籍信息系统实质
1.1地籍全要素内涵及分类
“地籍全要素管理”是指在信息技术的支撑下,以最细粒度(宗地、图斑)的土地要素为管理单元,以涵盖所有国土资源信息的各类空间和属性要素为管理范围,涵盖国土资源管理的批、供、用、补、查等所有办理环节。具体管理要素如图1所示。
(1)基本要素:基本要素是指城乡一体化地籍信息系统及其数据库中所有对象。地籍数据是描述权利人、宗地和所有权三个地籍对象的数据,包含土地权属、利用与质量三方面内容。土地的权属、地类和面积是地籍管理的主要对象,也是国土资源管理工作的基础和依据。地籍管理工作可以概括为“一个行政手段和两个技术手段解决三个基本问题”。行政手段是土地登记,技术手段是地籍调查和土地利用现状调查,三个基本问题是土地权属问题、土地地类问题和土地面积问题。(2)关联要素:关联要素主要是基础地理、土地规划、基本农田、土地开发复垦系统及其数据库中所有对象,包括基础地理所有地形要素、土地规划各功能区域范围、基本农田保护块范围、补充平衡要素(土地开发、复垦、整理)等。(3)生命周期要素:生命周期要素记录着整个生命周期中土地形态和附加的属性信息的变化,包括土地征收、储备、市场、供应、登记等。(4)辅助要素:辅助要素主要为土地报批、征用、储备、市场、违法用地查处、供地等提供依据,包括土地监察和勘测界定等。
1.2土地生命周期管理
土地生命周期就是记录土地(具体地块)随着时间变化的属性演绎全过程,即具体地块新属性的产生、变动,到终结的过程。通过各阶段的业务关联,实现新属性各阶段状态记录的查询、统计、回溯和分析。它是以土地利用现状中根据规划建设需要划定的具体地块为生命周期的起点,经过规划预审、征收(征购)、储备、市场招拍挂、供地、登记发证、建设利用等生命环节。在生命周期管理过程中,土地是承载体,通过各阶段属性变化信息的关联,形成土地生命周期业务信息链,实现在不同时期、不同业务过程的查询、减少数据冗余。在土地生命周期管理中,各个环节都是相互联系、相互统一的。土地勘测界定为各阶段形态属性建立了空间参考和属性变化信息的关联。土地利用现状中根据规划建设需要划定的具体地块是土地生命的起始点;地块规划预审是孕育期,制定其“成长”规则,约束以后各种利用活动;土地征收(建设用地报批)使地块具备了身份合法性,土地储备(原处于建设状态的地块可以重新进入新的土地生命循环周期)是土地征收地块后续环节;土地交易将征收或储备的地块投放到市场进行交易,体现了地块的价值;土地供地是市场交易成果的确认;土地登记为确认该具体地块身份,实行土地“户籍管理”。土地监察是对土地生命周期的监查,使土地沿着正确的循环路线“成长”。
1.3全要素地籍信息系统
全要素地籍信息系统是将地籍业务与其它国土资源业务应用整合在统一框架下,以地籍管理信息化为基础,以统一的“编号”为索引,实现信息资源整合以及各部门业务协同。利用信息技术、网络技术、空间数据库技术、计算机技术、工作流技术、“3S”技术等技术整合国土资源基础空间数据库系统,实现应用系统“图文一体化”,使业务人员能够方便地获取宗地的权属状况、地类状况、变更历史以及相邻地块的情况等信息。
2系统层次结构
全要素地籍信息系统采用Oracle10i存储和管理海量空间数据和属性数据。Oracle10i是可扩充的、稳定的大型关系数据库管理系统,不仅提供数据库系统和其他系统之间的数据双向共享,而且具有较高的升级能力。并且采用ArcSDE空间数据引擎,屏蔽了DBMS管理的空间数据库和属性数据库不一致的问题,通过ArcSDE和Oracle二者的集成完成对空间数据的管理。Oracle关系数据库管理底层数据,作为数据库服务器,存储、管理数据;客户端用户通过DSE客户端应用程序库调用应用服务器进程,具体而言是应用服务器接受客户端的应用请求,与数据库服务器进行交互,处理应用请求,并将处理后的结果反映给客户端,完成交互操作。前台开发环境为微软的.NET,地理信息开发平台采用A rcEngine。
系统以Oracle数据库为依托,利用DAC和ESRI的ArcSDE引擎对数据进行访问和管理,采用ArcEngine和Microsoft.net为开发工具,构建弘图搭建平台,通过调用不同的组件自由搭建三大应用平台:数据处理平台、GIS应用平台和电子政务平台。
(1)数据处理平台:应用ESRI公司ArcEngine开发平台研制的GIS数据综合处理系统,支持多源数据的采集、检查、整理、变更及入库,并支持各种关系数据库对海量数据进行存储与管理。(2)GIS应用平台:基于ArcEngine核心技术研制开发的一体化的GIS桌面应用系统,可以完美实现对空间数据和属性数据的浏览、编辑、查询、统计、分析、输出等操作。同时支持组件化管理,功能模块自由搭建,可以针对不同行业的应用要求轻松构建行业专题应用软件系统。(3)电子政务平台:以国土资源业务的具体应用,分析GIS行业工作流程的通用特性,抽象单位组织结构、业务流转模式以及业务内容等创建工作流管理和组织权限管理模型,通过自主研发的工作流平台和智能表单技术为支撑,采用组件形式封装专题应用模块,实现无缝集成的电子政务平台。系统层次结构如图2所示。
3系统功能设计
全要素地籍信息系统由数据处理模块、专项业务应用模块和电子政务应用三大模块组成,共设计有11个子系统,涵盖国土资源管理的批、供、用、补、查等所有办理环节,所有子系统涉及的数据(包括图形和属性)均存放于系统数据库中,利用GIS应用平台提供的功能进行管理。
全要素地籍信息系统构成如图3所示。
数据处理子系统实现对地籍全要素数据的处理,完成数据的矢量化、坐标转换、数据入库;完成数据的拓扑检查、属性检查;完成数据的分割、合并、删除、新增;完成属性数据的修改、删除和增加;完成空间数据的变更或调整,实现历史数据的管理。
建设用地子审批管理系统包括审批管理、数据输入编辑、信息查询、信息统计、数据输出和综合维护等六个模块。地籍管理子系统主要包括流程控制(审批)、信息查询、信息统计、数据输出和日常维护等五个功能模块。土地调查主要完成日常对地块的勘测定界工作,输出勘测定界图和勘测定界报告,勘测矢量数据入库,为其他应用业务提供基础数据。土地储备主要是完成对储备地块信息的管理、存量土地的管理、储备资金的管理,能分析统计储备地块的成本、收益,为土地市场中心提供基础数据。土地市场主要完成土地的交易过程管理.该系统主要以出让为重点实现,而出让合法性、合理性的调查以及出让过程的记录备案。主要设计功能如下:供地管理主要任务是利用处确定供地方式,并进行供地。主要设计以下功能:①供地数据的登记、查询、统计;②图形管理,输出供地专题图;③与地价系统结合使用,实现供地信息共享,为地价分析提供实时依据;④出让合同管理。
土地利用管理子系统设计为查询显示、统计、数据输出等三个功能模块。
地价的管理,主要是为供地提供决策支持,通过分析出让地块的周围出让或交易地块的地价及所在区域的基准地价,为出让地块的地价是否合理作出判断。土地执法监察业务主要包括土地违法案件查处和土地权属纠纷调处。系统主要设计以下功能。土地开发复垦系统包括两方面内容:一方面通过电子政务平台实现项目的立项申报、审核、实施、监管、验收等业务流程的流转;另一方面,单独专项业务系统能够处理项目实施操作的专项业务,例如对项目区的查询、定位、重复开发复垦区的预警等,以及对项目的其他业务功能管理。
4结语
通过该文的研究,预期可以得到以下应用效果:
(1)解决目前国土资源信息化建设存在的诸多问题。
以地籍管理信息化为基础,以统一的“编号”为索引,实现国土资源信息资源整合以及各部门业务协同,彻底解决系统优化程度低、应用系统类型多而杂和系统共享性差等诸多问题。
(2)实现建设用地精细化管理,提高工作效率。
地籍全要素管理是在信息技术的支撑下,以最细粒度的土地要素为管理单元,以涵盖所有国土资源信息的各类空间和属性要素为管理范围,以涵盖国土资源管理的批、供、用、补、查等所有办理环节为管理线索,以所有要素信息的由生到灭到再生的循环周期为管理周期的一种新型的国土信息集成管理模式。地籍全要素管理信息系统为搭建面向保护资源、维护权益、支持发展、服务社会的国土资源全过程、精细化管理模式。
(3)提高服务能力,增加业务办理透明度。
地籍全要素管理模式实现工作流程与部门职能的优化重组,将现有的资源、数据进行跨部门共享和集中管理,从而解决政务管理和社会化服务领域内的关键性技术瓶颈,改善服务意识,提高服务能力,增加业务办理透明度。
参考文献
[1]陈述彭,鲁学军,周成虎.地理信息系统导论[M].北京:科学出版社,1999.
[2]刘聚海.国外土地信息系统建设发展现状[J].国土资源情报,2001(10):14-18.
全要素 篇5
内容摘要：人力资本结构、技术外溢是决定全要素生产率的核心因素，人力资本积累是全要素生产率提高的物质基础，技术外溢很大程度上决定了全要素提高的速度。本文利用-省级面板数据，在将人力资本分为四个类别前提下，考察不同维度人力资本投资、技术进步与全要素生产率之间的内在逻辑关系。研究结果表明：衡量技术外溢的两个变量技术进步、技术效率都对全要素生产率的提高具有显著促进作用，基础人力资本、知识人力资本两个维度人力资本的积累明显促进了全要素生产率的提高。技能人力资本积累对全要素生产率的提高具有负向作用，制度人力资本对全要素生产率的影响不显著。最后笔者依据实证分析结果，提出了提高全要素生产率的政策建议。
关键词：人力资本;技术外溢;全要素;生产率
问题的提出
对人力资本、技术外溢与全要素生产率关系研究的理论基础主要来源于新经济增长理论，新经济增长理论主要贡献是将技术进步内生到生产要素投入中，并将人力资本从资本与劳动生产要素中单独分离出来。这也是国内外大多数学者就此选题进行研究的基础，技术进步的内生与人力资本的分离，可以更好地衡量人力资本积累与技术溢出效应对经济增长的贡献。通过对过往研究的梳理发现，大多数学者认同技术外溢与人力资本积累对全要素生产率提高的正向促进作用，普遍认为人力资本投资和人均受教育时间的延长带来了技术进步与技术效率的提高，进而提高全要素生产率，最后保持了经济持续快速的增长。Benhabib和spiegel(1994)认为人力资本积累影响全要素生产率的提高主要表现在以下两个方面：第一，通过人力资本的积累存量的增加，其对技术进步吸收能力提高，产生外溢效应，使技术效率提高速度加快，最后带来全要素生产率的快速增加;第二，伴随着全球化以及全球技术合作的`加强，发展中国家可以通过引进发达国家的先进技术来提高全要素生产率。人力资本积累、技术外溢对全要素生产率的影响，受到国内外学者的广泛关注。Perkins和Rawski对中国1982-之间的全要素生产率增长速度进行了估算，测算结果显示，20世纪90年代全要素生产率增长速度快于21世纪以来全要素生产率的增长速度。相关研究(Griffith等，;Caselli和Coleman，;Bronzini和Piselli，)中重点关注了人力资本积累对技术进步的吸收能力，并指出全要素生产率的提高很大程度上取决于人力资本对技术进步的吸收能力。梁超()运用脉冲响应与系统广义矩估计方法，从多个层次考察了人力资本对技术外溢的吸收能力以及对技术效率以及全要素生产率提高的影响。夏良科()利用数据包络分析方法，比较了不同行业之间人力资本、技术外溢对全要素生产率的影响，考察人力资本投资、科技研发投入与技术外溢之间的相互作用。陈仲常、谢波()运用我国省级面板数据，考察不同受教育水平的劳动者对我国全要素生产率增长的外部效应。魏下海(2010)通过设置虚拟变量以及利用三种权重矩阵，实证分析了我国人力资本积累对全要素生产率提高的空间溢出效应。通过对过往学者研究成果的梳理可以发现，大多数文献都是将人力资本作为一个整体来考察，或者是仅仅考察高等教育对技术进步的影响，并没有考察不同维度人力资本积累对全要素生产率提高的推动作用。从另一个角度来看，国内学者没有从多个维度、多个层面上全面考察人力资本积累、技术进步对全要素生产率的影响，也没有很细化地比较不同维度人力资本对不同区域全要素生产率的具体影响。本文运用我国-20的省级面板数据，将人力资本分为四个维度，更为深入地研究其对技术进步、全要素生产率的影响，并依据实证分析结论，从人力资本投资视角提出相应的政策建议。
变量选择与模型设定
本文的核心议题是“人力资本结构、技术外溢与全要素生产率”，围绕着这一主题，将人力资本投资分为四个维度，从多层次、多维度考察人力资本结构、技术外溢对全要素生产率的影响。
(一)计量模型设定在上述研究框架下，本文通过构建合适的计量模型，从人力资本四个维度上实证检验其对技术外溢以及全要素生产率的影响，计量模型构建如下：Zit=0+1hucit+2Xktit+εit(1)其中，i表示地区，t表示年份，Zit为被解释变量，为了更好地刻画人力资本结构对技术进步的影响，被解释变量主要包括全要素生产率(tfpit)、技术效率(teit)、技术进步(tpit)三个部分，hucit核心解释变量人力资本结构变量，Xktit为控制变量组，εit为随机扰动误差项，参数1的经济含义是人力资本对我国技术进步以及全要素生产率的影响，2的经济含义为控制变量组对全要素生产率与技术进步的影响。同时，依据前述逻辑分析框架，本文将hucit设定为核心解释变量。为了避免重要变量缺失引起的估计偏误，考虑到全要素生产率肯定受到其它重要变量的影响。在计量模型(1)中，本文引入被解释变量的滞后一期变量作为模型解释变量，考察其它重要变量对被解释变量的影响，将模型(1)扩展为动态面板数据模型。综合上述分析，计量模型扩展为：Zit=0Zit-1+1hucit+2Xktit+εit (2)为了分别考察人力资本结构对技术进步、技术效率、全要素生产率的影响，以及人力资本结构、技术外溢两组解释变量对全要素生产率的影响，本文设定如下计量模型：模型(3)、(4)考察人力资本结构对技术进步、技术效率的影响;模型(5)考察人力资本结构、技术外溢对全要素生产率的影响。
全要素 篇6
【关键词】农业经济 增长效率 全要素
自二十世纪七十年代以来，我国经济进入全面发展状态，家庭联产承包责任制的实施也让农业经济迅速发展起来。然而随着社会的进步，我国经济发展的重点逐渐转移到工业方面，农业经济的发展脚步变缓，甚至出现过农业经济负增长现象。作为我国首要产业，农业经济发展是我国国民经济发展的重点，其增长效率对我国整体国民经济增长效率有很大影响。因此，需要对农业生产各要素和农业经济增长效率之间的关系进行研究，对农业发展给予应有的重视。
一、农业经济全要素增长效率分析
农业生产的要素中土地灌溉、水资源、化肥量对农业经济增长呈正面影响，脑动力、农机、人均耕地面积和农用地面积对农业经济增长效率呈负面影响。要促进农业生产，提高农业经济全要素增长效率，并进需要加大农业的经济投入，还需要提高农业生产效率，让农业内涵式得到增长，进而促进国家农业的发展。以下对农业经济全要素增长效率进行分析。
（一）选择指标、建立效率测度模型
在农业经济全要素增长效率的分析过程中，不仅需要对个体要素进行测度，还需要能够分析相关因素对个体效率的影响。因此，在选择农业经济增长效率指标时，需要对我国目前农业生产的情况进行全面了解和分析。制定使用价值较高的农业生产投入、水资源投入以及产出指标，让农业经济全要素增长效率的分析更加全面合理、规范有效。
构建效率测度模型的目的主要是为了让农业经济全要素的分析具有更高的准确度和有效性。效率测度模型是以函数的随机前沿模型为基础构建而成，农业生产效率测度模型是以农业生产各要素的了解和分析，利用函数的前沿模型进行构建。前沿模型为：
LnYit=β0+βitLnOit+β2LnLit+β3LnWit+Vit+uit
模型公式中，Yit是i年t省的农行生产总值，Oit是i年t省灌溉土地的有效面积，Lit是i年t省脑动力数量，Wit是i年t省的农业用水总量，β0、β1、β2、β3是农业的经济投入要素的弹性系数，vit是i年t省的误差随机因素，属于不可控影响因素，uit是技术损失误差值，属于可控因素。
一般农业经济增长效率所受的影响有多个方面，为了分析影响农业经济的多方面因素，需采取函数的水机前沿技术进行技术无效率函数的构建。其函数表达式为：
Uit=δ0+δ1Tit+δ2Fit+δ3LMit+δ4LFit+δ5Kit
模型公式中，Tit为i年t省的各类农业总机动力，Fit、LMit、和LFit分别为i年t省的化肥用量、人均耕地面积以及农业用地面积，Kit为i年t省的固定资产值，δ0为常数，δ1是估量系数向量，计算后的到的结果若为正数则该要素对增长效率呈负影响，若为负数则该要素对增长效率呈正影响。
在这种情况下，能够准确、有效地对农业经济全要素增长效率进行分析。
（二）对测度进行描述性统计
根据制定的指标和相关的模型针对能够对农业经济造成影响的各要素进行测度，并对要素的测度进行描述性统计处理。对各要素的最大值、最小值、平均值和标准值进行调查和统计，让农业经济全要素增长效率能够得到实用、有效的分析。对农业经济全要素进行描述性测度统计，是保证统计数据的真实可靠、合理有效的重要依据，同时也可以为农业经济全要素增长效率提供分析依据。
（三）关于农业经济全要素增长效率的探究
国家农业的发展需要依靠农业经济的提升来提供动力，利用随机前沿技术构建模型，对农业经济全要素增长效率进行分析和研究，能够明确测度出对农业经济造成影响的要素。我国目前的农业发展水平脚步逐渐减缓，主要原因在于农业生产效率低，各省份之间的农业经济增长效率差异比较大，致使国家农业经济水平无法得到有效的提升。在我国，农业生产相关的现代化机械和技术推广度不高，使用效果不佳，兼之农业化肥的使用效率低，农业人均耕地面积变小等因素始终未得到有效解决，也在一定程度上影响了农业经济发展。我国的地区农业经济发展差异比较大主要体现在，某些地区使用的农业技术比较先进，在很大程度上提高了农业生产效率和水平；农业耕地总面积比较大，提高了农业生产量；地区的整体经济水平比较高，能够在一定程度上带动农业经济的发展，从而提高了地区整体的农业经济。然而，我国还是有很多地区，因各种原因存在农业整体水平低下的情况，需要在这一方面进行不断地研究和创新，以农业经济促进当地的整体经济发展。
二、提高农业经济增长效率的建议
目前，我国整体农业经济增长效率的情况不甚理想，在很大程度上影响了我国国民生产总值的提升，需要对农业经济全要素增长效率进行分析和探究，完善相关制度，对农业经济要素进行有效的控制，以这种途径来提高农业经济增长效率，推动农业发展进程，从而促进我国国民生产总值的提升。下面是针对农业经济全要素增长效率的分析结果，提出的两个提高农业经济增长效率的措施：
（一）对农业节水灌溉技术进行大规模推广
现代社会，各种高科技技术不断更新和进步，合理的利用现代高科技技术对农业生产进行优化，能够在很大程度上提高国家农业生产效率，增加农业经济效益。农田灌溉是一项能够有效提高农业生产效率的措施，以大规模推广节水性农田灌溉技术，在给农作物提供充足水资源的同时，避免出现水资源的浪费，加大水资源的利用率，能够有效的提高农业经济增长效率。
（二）对农业使用土地结构进行优化
农业使用土地结构的优化对加速我国农业发展来说也是非常必要的一个环节。对农业实用土地的结构进行改善，能够在此过程中降低我国旱地的占比，并改变一部分牧草地性质的土地，能够很大程度上改善我国农业生产的土地资源条件，有利于农业生产以及经济的可持续发展。
三、结束语
农业一直是我国主要的经济发展行业，农业经济在我国国名经济总值中占有很重要的地位，农业经济水平的上升能够推动农业发展的进程。目前，我国农业经济全要素中存在一些对农业经济发展起到阻碍作用的因素，导致我国农业经济增长效率不能顺利的得到提高，故而在此分析了农业经济全要素对我国农业经济增长效率的影响。
参考文献
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我国全要素生产率的测算及分析 篇7
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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中部地区全要素生产率估算及分解 篇8
关键词：中部地区,全要素生产率,Malmquist指数方法
引言
中部地区 (1) 是中国的资源富地、人口大区、经济腹地和重要市场。要实现“中部崛起”的宏伟目标, 既要保持中部经济的增长的速度, 又要重视经济增长质量, 也就是说经济增长不能仅靠要素投入来拉动, 而要大力提高全要素生产率 (TFP) , 提高经济增长质量, 增强经济增长可持续性。
TFP是指生产要素 (如资本和劳动等) 投入之外的技术进步、技术效率变动、规模报酬变动、纯效率变动带来的产出的增加, 最早由索洛 (1957) 提出, 因此也称为索洛残差。TFP是分析经济增长原因的重要源泉, 也是政府制定可持续经济发展政策的重要依据。目前国内TFP的计算方法主要有索洛残差法, 生产函数法, 基于DEA的Malmquist指数法。彭国华 (2005) 利用索洛残差法估算出中国1982—2002年间中国的TFP平均增长率为5.9%。此种方法的假设条件 (2) 很强, 现实往往难以满足。张军、施少华 (2003) 年利用生产函数法估算出中国1979—1998年TFP增长率为1.1%。王小鲁 (2000) 同样运用生产函数法估算出中国1979—1999年间全要素生产率平均增长率为1.46%。此方法需要对生产函数进行设定和必要的变化。颜鹏飞、王兵 (2004) 利用基于DEA的Malmquist指数法估计出中国全要素生产率的平均增长率为0.25%。郭庆旺、赵志耘、贾俊雪 (2005) , 章祥荪、贵斌威 (2008) 利用非参数Malmquist指数法估算中国1979—2005年间的TFP, 得到的结论为, TFP平均增长率为1.6%。相比上述其他方法而言, Malmquist指数方法不需要对生产函数结构做先验假定、不需要对参数进行估计、允许无效率行为存在、能对TFP变动进行分解, 进而能提供较全面TFP增长信息, 也就能更全面地分析经济增长质量。故本文也选用此方法来估算中部六省的TFP并对其进行分解。
一、Malmquist指数法简介
Malmquist指数最早由Malmquist (1953) 作为一种消费指数提出, 后来Caves等 (1982) 将其应用到生产率变化的度量。 (3) 在本文中, 我们把每一个省看做一个生产决策单位, 运用由Fare等人 (1994a) 改造的DEA方法来构造在每一个时期生产前沿面, 再把每一个省的生产同最佳实践前沿面进行比较, 从而对效率变化和技术进步进行测度。我们主要从要素投入的角度来研究全要素生产率变化, 假设有N个决策单元, 其中第n个决策单元t期的投入为xnt= (Knt, Lnt) , Knt为资本存量投入, Lnt为劳动力投入, t期的产出为ynt, Dnt (xnt, ynt) (4) 和Dnt (xnt+1, ynt+1) 分别表示以t时期的技术前沿面为参照的时期t和时期t+1生产点的距离函数, 距离函数可看做在给定要素投入的情况下, 能够获得可以使产量最大的扩展比例。那么, 第n个决策单元t+1期全要素生产率增长的Malmquist指数为:
当 (1) 式的值大于1时, 说明从t时期到t+1时期发生了全要素生产率的增长, 反之则下降。我们可以将 (1) 式变化成如下形式:
其中, 表示从t时期到t+1时期生产效率的变化, 此式大于1表示生产效率的提高, 小于1则表示生产效率的下降。表示从t时期到t+1时期生产技术的变化, 此式大于1表示技术进步, 小于1则表示技术没有进步。
二、中部六省TFP估算及分解
(一) 数据来源及处理
本文以各省的实际GDP作为产出, 就业量和资本存量作为投入。1978—1999年各省的数据来自《新中国50年统计资料汇编》, 2000—2007年各省的数据来自《中国统计年鉴》。其中各省各年的实际GDP以1978年不变价格为基础进行折算, 就业量通过统计资料直接得到, 而实际的资本存量需要进行估算, 在这里我们使用最常用的“永续盘存法”, 估算公式为:
其中, Kt为t年的实际资本存量, It为t年的名义投资, Pt为t年的固定资产投资价格指数, δt为t年的固定资产折旧率, Kt-1为t-1年的实际资本存量。本文中的投资仅指固定资本投资, 而由于1991年以前各年固定资产投资价格指数的缺失, 为了尽量避免价格因素的影响, 本文使用以1978年为基期的各年的GDP平减指数近似代替固定资产投资价格指数, 同时选取9.6% (1) 的固定资产折旧率。1978年的实际资本存量选用张军、章元 (2003) 对中国各省资本存量的估计数据。
(二) 中部六省全要素生产率及分解结果
我们选用非参数的Malmquist指数方法, 运用DEAP2.0软件估算中部地区1979—2007年TFP并进行分解, 可以算出中部地区各省历年的TFP值及其分解结果。
1. 中部地区TFP年均值及其分解结果分析
1979—2007年中部六省
通过上表我们可以看出, 1979—2007年, 中部六省中山西湖北两省TFP增长率最高 (5%) , 安徽省TFP增长率最低 (-1.4%) 。中部地区TFP年均增长1.4%, 其中技术进步指数 (TECHCH) 增长1.3%, 技术效率指数 (EFFCH) , 规模效应指数 (SECH) 的增长不显著, 纯效率指数 (PECH) 变动为-0.2%, 这说明改革开放后中部六省TFP增长主要靠技术进步来拉动, 经济增长中呈现出规模效应不明显、效率恶化的特征。这主要是因为总体来说中部地区产业基础薄弱, 产业结构不合理, 产业集聚难以形成, 因而产业集聚效应得不到发挥, 同时中部地区政府行政对经济的过度干预, 政府办事效率的低下阻碍了效率的提高。中部六省中, 山西、湖北两省平均TFP增长率最高, 都为5%, 这源于两省TECHCH的增长 (5%) , 而平均TFP呈负增长的安徽省, EFFCH, TECHCH, PECH, TFPCH都呈负增长, 这说明平均来说, 在整个时间区间内, 安徽省经济增长过程中存在技术退步和效率恶化现象, 而湖南省全要素生产率负增长 (-1.3%) 源于技术退步。
2. 中部地区TFP时间序列分析
上文给出了中部六省1979—2007年TFP变动的年均值, 限于篇幅, 本文省略中部各省历年变动值及其分解结果。
从本文实证计算结果来看, 1979—2007年中部地区TFP增长具有非常大的波动性, 1979年和1984年是两个波峰, 1986年TFP和2006年是两个波谷。另一方面, 从TFP变动的组成部分来看, TFP的增长与TECHCH的增长具有高度的相关性, 1979年TFP增长率为8.6%, TECHCH增长率为9.1%, 而1986年TFP增长率为-2.9%, TECHCH增长率为-3.3%, 这也说明中部地区TFP的变动主要受TECHCH变动影响。
根据中部地区经济的现实情况, 我们将整个时间区间划分为四段:1979—1984年, 1985—1991年, 1992—1998年, 1999—2007年。1979—1984年中部地区TFP平均增长率最高, 这主要源于对农业部门的改革, 家庭联产承包责任制大大提高了农民的生产积极性, 提升了农业生产效率, 这对作为农业大区的中部地区的生产率的提高意义重大。另一方面市场化改革的推进也在一定程度上激发了企业活力, 企业引进先进技术和自主创新的积极性增强, 有效地促进了中部地区的技术进步。1985—1991年TFP增长率骤降, 这主要是由于改革初期带来的效率提升潜力已基本释放, 进一步改革未能及时跟进, 导致TECHCH增长明显放缓。1992—1998年TFP逐步回升, 这一时期TFP增长主要源于邓小平同志南巡讲话, 开放进程的加快, 对外贸易及FDI水平有了一定程度的提高, 这有利于进一步的技术引进, 1992年TECHCH增长率为6.3%, TFP增长率为5.4%。1999—2007年TFP增长率明显放缓并在低位徘徊, 2006年达到最低值-2.9%。这主要源于1997年东南亚金融危机后中部地区对外贸易受到严重影响, 阻碍了技术进步, 此时政府为了保持经济增长速度, 加大了投资力度, 导致大量的重复建设和低效率的投资, 此外中部地区金融改革的速度明显落后于经济改革的速度, 金融效率得不到有效提高, 因而TFP及PECH都较低。 (下转155页)
三、结论
通过对中部六省TFP计算分解, 本文得出以下结论:
(1) 1978—2007, 中部六省TFP平均增长1.45%, TFP的增长主要靠技术进步来拉动, 而规模效应及效率值长期长期得不到提升, 这成为制约TFP增长和整个经济增长质量改善的主要原因。 (2) 通过对中部地区及六省TFP变化的时间序列分析可知, 1979—1984年中部地区TFP因改革开放效率的释放而呈现较高的增长态势, 1985—1991年中部地区TFP因进一步改革未及时跟进而回落, 1992—1998年中部地区TFP因对外开放进程的加快而反弹, 1999—2007年中部地区TFP因低效率的经济建设而走低。 (3) 要实现中部崛起的宏伟目标, 必须提高经济增长质量, 加快产业升级, 增强经济增长的可持续性和效率。
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四川省农业全要素生产率分析 篇9
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.
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[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.
兵团农业全要素生产率的测算分析 篇10
一、全要素生产率的概念与测算方法
(一)全要素生产率的相关概念
全要素生产增长率简称全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP),是一个余值,最早是由诺贝尔经济学奖得主罗伯特·索洛提出的,所以又叫索洛余值。
经济增长的途径主要通过两种方式:要素投入的增加和提高生产率。一般认为,经济增长由劳动力、资本及广义技术进步推动。全要素生产率(TFP)是分析经济增长源泉的重要工具,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。
(二)全要素生产率的测算方法
本文采用柯布―道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型。C—D生产函数在农业经济中基本形式表示为: Y=AKαLβMmNnμ (1)
式中:Y表示农业总产出,K表示资本投入,L表示劳动投入,M表示耕地面积,N表示农业机械总动力,α、β、m和n分别代表资本、劳动、耕地面积的产出弹性系数,A为效率系数,是广义科技进步水平的反映,μ为随机误差,代表了估计的误差水平。
将(1)式两边取自然对数,得到: lnY=lnA+αlnK+βlnL+mlnM+NlnN+μ (2)
对(2) 式进行回归分析可以得到α、β、m和n的估计值,然后用索洛的增长速度方程计算TFP。
全要素生产率增长率计算公式:
全要素生产率对产出的贡献率:
二、各要素数据来源及处理
(一)数据来源
本文选取的数据为1956—2008年,各项数据资料主要来自各年度的《新疆生产建设兵团统计年鉴》和《新中国五十年:新疆生产建设兵团卷》。为分析农业全要素生产率阶段性变动的规律,把研究时间大致分为1956—1970年、1971—1990年、1991—2000年及2001—2008年四个时期。
(二)相关数据的处理
1.产出值(Y)的确定。
本文测算的是农业全要素生产率,因此产出值(Y)选用的是农业总产出(万元)。
2.劳动投入量(L)。
是指农业生产过程中实际投入的劳动要素总量,可以用劳动者收入和劳动力人数两种方式来衡量。但在目前条件下,用收入来衡量劳动投入显然受到多种因素的干扰,数据真实性较差,而用人数来衡量,数据较完整、规范,不存在价格的调整。因此,选择农业(第一产业)从业人员数(万人)作为劳动投入指标。
3.资本投入量(K)。
应该由农业投入生产的固定资产存量+流动资产来表示,但由于我国的统计年鉴中没有反映固定资产存量和流动资产的统计数据,因此有些学者和统计工作者就用当年的固定资产投资额来代替资本投入量,这是不合理的,不能完全反映农业生产过程中投入的资本量。因此,我们用固定资产存量来代替资本投入量,采用永续盘存法测算兵团从1956—2008年以来的固定资本存量(万元)的数值,来进行全要素生产率的测算。 其计算公式为:Kt=(1-δ)Kt-1+It,其中Kt和It分别为t期的资本存量和固定资产投资,δ是几何折旧率。在使用永续盘存法时,几何折旧率和基年资本存量的估计和选用尤为重要。根据我国的情况,一般采用综合折旧率δ=5%,基期年的资本存量按照以下国际常用方法计算:K0=I0/(g+δ),其中g是样本期真实投资的年平均增长率,K0是基期年资本存量。
4.耕地规模(M)。
指农业生产过程中农作物的有效种植面积。考虑到兵团属于干旱区,耕地的质量每年变化较大,因此采用农作物播种面积(千公顷)作为衡量指标。
5.农业机械投入量(N)。
指农业生产过程中投入的农业机械总动力之和。本文采用兵团农业生产每年投入的机械总动力(万千万时)作为衡量指标。
三、兵团农业全要素生产率的测算结果与分析
(一)生产函数中参数的确定
通过对上述指标数据的分析整理,用最小二乘法可得(3)式的回归结果:
lnY=5.5017+0.1689lnK+0.0901lnL+0.5141lnM+0.2073lnN+0.0195t+0.7519AR(-1) (5)
(9.86)***(7.42)***(2.87)***(2.89)***(2.41)**(8.08)***(7.37)***
注:“***”表示1%的显著水平;“**”表示5%的显著水平;“*”表示10%的显著水平。
(二)统计结果的检验
1.R检验。
因为R=0.9915,接近1,通过检验,同时表明回归方程(5)式的拟合优度较好。
2.F检验。
因F值在1%的显著水平下显著,表明回归方程(5)式显著成立,说明可以通过线性方程来描述变量t、LnK、LnL、LnM、LnN与LnY之间的数量关系。
3.t检验。
通过相关参数的T检验值,可见,基本所有参数在1%的显著水平下都是显著的,因此回归方程(5)也通过了变量的显著性检验。
4.其他检验。
因DW=2.008,很接近2,所以回归方程(5)不存在一阶序列相关。另外,通过怀特检验发现回归方程(5)也不存在异方差问题。
因此,回归方程(5)通过了统计检验和计量经济学检验,方程成立。
(三)农业全要素生产率的测算结果
由式(5)得兵团农业生产函数模型为:Y=245.1K0.1689L0.0901M0.5141N0.2073e0.0195t (6)
1.根据各要素生产率的计算公式,计算出不同时期各生产要素的增长率,见表1。
从表1可以看出,1956—2008年兵团的农业全要素生产率有较大的增长,其中1956—1970年年均增长率为1.41%,2001—2008年年均增长率达到5.76%,增长了4倍。在此期间内,产出、劳动、耕地面积以及农业机械总动力都呈现不同程度的先下降后上升的趋势。与此同时,资本的增长率在1956—2000年间增长较大,但2000年以后呈下降趋势。
2.根据各要素贡献率的计算公式,计算出不同时期各生产要素的贡献率,见表2。
整体来看,1956—2008年兵团农业资本、劳动、耕地、农业机械以及TFP对农业产出的贡献率,都有不同程度的变化。
1.兵团农业TFP贡献率表现出明显的递增趋势。1956—1970年兵团农业TFP年均贡献率为10.49%,1971—1990年上升到32.49%,1991—2000年进一步上升到41.33%,到了2001—2008年已达到56.71%。整体上看,1956—2008年兵团农业TFP贡献率为35.02%。
2.兵团农业资本贡献率呈现先升后降的趋势。1956—1970年兵团农业资本年均贡献率仅有8.02%,1971—1990年资本年均贡献率上升到15.84%,1991—2000年资本年均贡献率进一步上升到41.88%。进入“十五” 时期以后,资本贡献率表现出下降趋势,2001—2008年资本年均贡献率下降到17.07%,达到56.71%。整体上看,1956—2008年兵团农业科技进步年均贡献率为35.02%。
3.兵团农业劳动贡献率一直偏低,且在1991—2000年间出现劳动年均贡献率为负的现象。如1956—1970年是农业劳动年均贡献率最高的时期,为8.91%,1971—1990年劳动贡献率下降到0.15%,1991—2000年进一步下降到-2.45%。进入“十五” 时期以后,劳动贡献率有所回升,2001—2008年劳动年均贡献率为1.03%。整体上看,1956—2008年兵团农业劳动年均贡献率仅有3.26%。
4.兵团农业耕地贡献率表现出先降后升的趋势。1956—1970年兵团农业耕地年均贡献率高达48.19%,1971—1990年下降为26.89%,1991—2000年耕地年均贡献率进一步下降到9.49%。进入“十五” 时期以后,耕地贡献率有所回升,2001—2008年资本年均贡献率上升到10.21%。整体上看,1956—2008年兵团农业耕地年均贡献率为23.89%。
5.兵团农业机械动力贡献率基本也呈现为先降后升的趋势。如1956—1970年兵团农业机械总动力年均贡献率为24.39%,1971—1990年农业机械动力年均贡献率为24.63%,基本没发生变化;1991—2000年农业机械总动力年均贡献率下降到9.75%。进入“十五” 时期以后,有所回升,2001—2008年上升到14.98%。整体上看,1956—2008年兵团农业机械总动力年均贡献率为20.38%。
四、结论及建议
从上述5个要素对农业经济增长贡献的变化趋势来看,1956—1970年兵团农业经济增长主要靠耕地面积的扩大来拉动,农业机械水平的提升也起到了较大的拉动作用;1971—1990年兵团农业经济增长主要靠耕地面积扩大、农业机械化水平和全要素三股力量共同拉动,其中全要素的拉动力最大;1991—2000年兵团农业经济增长主要靠资本投资和全要素两股力量共同拉动,其中资本投资的拉动力略强一些;2001—2008年兵团农业经济增长主要靠全要素拉动,农业经济增长一半以上是全要素带来的。
由以上的结论可以看出,兵团近几年的经济增长很大程度上是由全要素的增长带来的。全要素可以理解为技术进步,如果进一步提高技术进步与技术效率,兵团经济会有更大的发展。因此,本文提出一些政策建议来进一步促进兵团农业的发展。
1.努力提高科技创新和制度创新,进一步提升科技进步对经济增长的贡献份额。技术进步不仅体现在新技术的应用,更在于新技术的创造。新增长理论揭示了导致技术进步的源泉是知识的创造和利用,因此兵团要加大科技创新力度,同时提高兵团科技资源的利用效率,防止机器设备等大量闲置的现象发生。
全要素 篇11
关键词：全要素生产率；效率變化；技术进步
一、引言
鄂尔多斯盆地、横跨陕、甘、宁、蒙、晋五省，其天然气、煤层气、煤炭三种资源探明储量均居全国首位，石油资源居全国第四位，煤炭资源的探明储量占全国的67%以上，是我国重要的能源接替区[1]。自2000年西部大开发政策的实施，陕甘宁晋蒙这五个省市都相继制定了以自然资源开发为主导的经济发展战略。1995年-2012年，陕甘宁晋蒙省区的产业结构也逐渐也了明确的变化趋势，其中能源产业的总产值占其各省的总产值的比重有着明显的上升趋势，内蒙古地区2012年能源行业产值的比率是1995年的2.8倍，陕西地区甚至达到了4.9倍，增长速度显著。所以研究环鄂尔多斯区域的能源行业效率问题就显得尤为的重要。可以为该区的经济发展可以提供理论和现实的双重意义的参考。
本文试图对环鄂尔多斯地区能源行业的全要素生产率进行分析。第一是通过非参数DEA-Malquist指数方法估计算出陕甘宁晋蒙区域能源行业1995-2012年的全要素生产率增长、效率变化和技术进步率，判断该区域经济是投入型增长还是效率型增长，了解各省级全要素生产率的状况与差异。为该区域的经济政策提供参考。
二、环鄂尔多斯能源行业全要素生产率的测度
1.模型的选择与方法介绍
关于TFP变动的研究，目前主要有四种方法：增长核算法，生产函数法，随机前沿分析法，以及数据包络分析法（Malmquist指数法）。与传统的增长会计法相比，利用M almqu ist指数度量全要素生产率增长具有两方面的优势：一是无需要素价格信息和经济均衡假设，从而避免了较强的理论假设约束；二是可以将全要素生产率增长分解为效率变化与技术进步率两部分，从而提供更全面的全要素生产率增长信息。
2.指标的选取与数据来源
本文收集和整理了陕西、甘肃、宁夏、山西和内蒙古五个省区煤炭开采和洗选业、石油加工、炼焦及核燃料加工业以及石油天然气开采业这三大能源行业由1995年到2012年的相关数据。本文的数据均来自《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》和各省历年统计年鉴。采用相应各省相应行业的能源行业的从业人员量来表示劳动投入量；采用永续盘存法计算资本指标；以工业总产值表示产出，并以各行业的工业品出厂价格指数将当年价的工业总产值折算成以1980年价表示的不变价。
3.实证测度与分析
（1）Malmquist生产率指数测算结果
作者利用DEAP Version 2.1为分析工具，采用产出导向的方法，对95-12年环鄂尔多斯五省份的全要素生产率进行分析。
实证结果可以看出，环鄂尔多斯五省能源行业的全要素生产率平均水平达到112%，累计增速191.5%；技术效率虽然同样有所增长的增速不明显，平均增长率为102%，累计增速38.1%，技术进步增速较为显著，平均增长率为111%，累计增速%，185.3%。除个别年份全要素生产率有所下降外，普遍表现出上涨的趋势。并且现阶段趋势较为平稳，增长幅度放缓。其中1999-2000期间的增长率尤为显著，达到了140%，这是由于西北大开发政策的导向，致使这五个省份都集中加大能源的开发，在技术进步和效率方面都取得了了一定的进步，进一步分析可知，这种提高主要来源于技术进步的贡献，其技术效率均值水平仅在1.02%，对TFP的增长无明显贡献，而技术进步变化的增长率水平为11%。这确实可以表明该区域技术进步与技术效率贡献并存，技术进步确实可以取得一定的成效。
（2）环鄂尔多斯地区技术效率变化的分解分析
1995年以来环鄂尔多斯地区的纯技术效率年均增长率为1.42%，规模效率的年均增长率为0.9%，1998-2002年间，技术效率呈明显上升的态势，而2002-2007年间则出现持续下降，在2007年之后震荡下行并与2011年开始出现反转，这一现象表明在1998-2002年之间，环鄂尔多斯地区对新技术的学习和应用效率较高，在2002年之后随着入世和西部大开发战略的实施，先进技术的流入速率明显加快，使得对新技术的吸收出现一定程度的困难，技术效率持续下降，虽然在2007年之后该情况有所好转，但依然呈现技术效率退步的趋势。纯技术效率变化较为平稳，整体保持小幅度的上行趋势，技术效率的变化趋势同步于规模效率变化趋势，但由于受到纯技术效率与规模效率的双重作用，其变动幅度相较于规模效率有一定程度的放大。
三、结论与政策建议
1.总体来看，近20年来，环鄂尔多斯地区经济增长主要依赖于能源TFP的增长，而能源TFP增长率的高低又取决于技术进步增速与技术效率增速的快慢，从之前的分析中可知，环鄂尔多斯地区能源TFP增长的动力主要来源于技术进步，由此可见，技术进步的增速决定了环鄂尔多斯地区经济增长的速度。
2.技术效率作为衡量经济发展合理性的重要指标，主要包括了纯技术效率和规模效率两个方面，如果偏重于技术进步的发展而忽略了纯技术效率的提高，对于先进技术的应用将大打折扣；如果只依靠技术进步，而忽视生产效率的提高，则无法实现社会资源的最优配置，势必会造成产能过剩和资源浪费。
3.环鄂尔多斯地区技术进步的增速相对稳定，但技术效率增速则容易出现较大幅度的波动。该地区经济增长主要依赖于丰富的矿物质资源，缺乏稳定的商贸环境与相对成熟的资本市场，区域经济增速与全球宏观经济景气度有较高联系，同时对国家基建投资、环境保护等方面政策有较高敏感性，较容易受到经济波动的影响与自然灾害的冲击。
（作者单位：西安财经学院）
参考文献：
[1] 胡健，焦兵.自然资源开发与区域经济增长的收敛效应——对环鄂尔多斯区域增长模式的考察.资源科学.2013（5）
[2] 王小鲁.中国经济增长的可持续性与制度变革.经济研究，2000（7）
全要素 篇12
数据处理与说明
本文选择了东部11个省市的数据, 主要研究2000~2010年沿海地区绿色全要素生产率及其收敛性, 所选择的变量和数据说明如下:
1.投入变量
(1) 资本投入 (K) 。使用物质资本存量作为资本投入指标。根据张军等 (2004) [3]的方法, 利用永续盘存法, 以1952年为基期, 估计沿海地区11个省市2000~2010年的资本存量。 (数据来源于历年《中国统计年鉴》) 。
(2) 劳动力投入 (L) 。直接采用三产的从业人员总数作为劳动力投入指标 (单位万人) 。 (2000~2008年数据来源于《新中国60年统计资料汇编》, 2009~2010年数据来源于各省市的《2012年中国统计年鉴》) 。
(3) 能源投入 (E) 。由于统计年鉴上已将其他能源统一折算成以万吨标准煤为单位的能源消耗量, 所以, 直接以各省2000~2010年的能源消耗总量数据作为能源投入指标, 单位是万吨标准煤。 (数据来源于《新中国60年统计资料汇编》和《中国能源统计年鉴》) 。
(4) 碳排放量 (C) 。由于现有的年鉴中没有碳排放量的统计数据, 因此, 选用沿海各省市能源消费总量乘以各省市平均能源消耗碳排放系数, 所得数据作为碳排放量指标, 单位是万吨。 (各省市平均能源消耗碳排放系数来自于王铮、朱永彬 (2008) [4]所计算的各省平均碳排放系数表, 原始数据来源于《新中国60年统计资料汇编》) 。
2.产出数据
各地区总产值 (Y) , 选用以1952年为不变价格计算的2000~2010年各省市生产总值指数。 (2000~2008年的数据来源于《新中国60年统计资料汇编》, 2009~2010年数据根据以1978年为不变价计算的各省市生产总值指数, 换算成以1952年为不变价的各省市生产总值指数) 。
绿色全要素生产率测算与分析
笔者利用DEAP2.1软件进行全要素生产率测算及其分解, 由于数据指标具有不同的量纲, 若直接带入DEA模型则不利于编程求解线性规划, 所以将原始数据进行无量纲化处理, 取值范围限制在1~10。[5]
1.沿海地区绿色全要素生产率的总体分析
采取DEA-Malmquist指数分析法, 测算2000~2010年沿海地区绿色全要素生产率 (GTFP) 及传统全要素生产率 (TFP) , 结果如表1所示。其中, GEF、GTE分别表示绿色技术效率指数和绿色进步指数。
从表1可知, 沿海地区历年的绿色全要素生产率都大于或等于1, 即相对于上一年, 在全要素生产率方面都有所改进或不变。其平均值为1.031, 年均增长约为3.1%。对绿色技术效率指数而言, 2001~2004年、2007年都小于1。说明在该阶段生产期间, 投入要素的节约水平和资源配置效率水平都较低, 技术效率水平有所下降;在2004~2006年、2007~2010年期间, 技术效率水平大于1。说明该阶段技术效率水平有所提高。10年间, 技术效率水平的平均值为0.997, 表明沿海地区的技术效率水平下降了0.3%。
相比较看, 绿色技术进步指数除2005年小于1外, 其他年份都大于1。说明沿海地区的最佳生产能力在逐年提高, 生产技术水平得到了较大的发展。可见, GTFP的增长源泉主要是GTE, 即由创新、高新技术引入等一系列措施所产生的生产力水平提高, 而GEF对GTFP的改进并没有明显的作用。与传统的全要素生产率相比, 在2005年之前, 传统全要素生产率大于绿色全要素生产率, 这与2003~2005年CO2排放量的剧增紧密相连。而2005年之后, 绿色全要素生产率反超了传统全要素生产率。说明2005年我国将能源强度作为衡量指标纳入“十一五”规划中, 沿海地区经济发展受能源和碳排放的约束愈加明显。
2.沿海各省市分区域绿色全要素生产率分析
为了比较沿海地区南部、中部、北部3个区域绿色全要素生产率的差异, 本文将11个省市的数据分别汇总到以上3个区域, 并将这3个区域作为3个决策单元, 运用DEAP2.1软件测算其绿色全要素及其分解成分。表2为2000~2010年沿海各省市Malmquist指数的估算结果。
从表2可知, 沿海各省市的平均GTFP都大于1, 处于上升趋势。说明在考虑环境因素下, 沿海地区的生产率水平仍然稳步上升。从GTFP指数分解来看, 除上海之外, 所有省份的技术进步指数都大于技术效率指数, 其中山东省最高 (提高了4.9%) 。但除福建、北京、上海、天津市外, 其他沿海省市的技术效率水平却都有所下降, 其中山东省下降最多, 为3.2%。相比传统TFP, 福建、广东、广西、江苏的绿色全要素生产率都较低, 而除北京外, 其他省份的GTFP与TFP相差无几。
分区域看, GTFP由高到低分别是中部、北部、南部, 其中, 南部地区1.023, 中部地区1.04, 北部地区1.031;中部和北部地区都高于或等于东部沿海的平均水平 (1.031) , 而南部地区则小于东部沿海的平均水平;GEF由高到低分别是南部和中部相同、北部最低, 而且技术效率水平处于下降趋势, 降低了0.8%;GTE由高到低分别是中部、北部、南部, 其中, 中部的技术进步水平增长了4%, 为最高。表明中部地区的高GTP主要增长源泉是技术进步而不是技术效率, 且南部的GTFP小于传统TFP, 中部的GTFP大于传统TFP, 北部持平。
结论与建议
1.结论
(1) 我国沿海地区绿色全要素生产率在样本期内都大于1, 处于稳步上升中, 绿色全要素生产率在2005年之后高于传统的全要素生产率。可见, 节能减排政策对于环境保护起到了一定的效用。
(2) 影响绿色全要素生产率的因素主要是技术进步, 技术效率没有起到明显的作用。创新和高新技术的引进, 对沿海地区的经济发展有很大的作用。
(3) 绿色全要素生产率和技术进步指数的大小, 由高到低都是中部沿海地区、北部沿海地区、南部沿海地区。可见, 中部三省在低碳经济发展上有较大的进步, 南部沿海地区则在处理环境问题和节能减排技术上要进一步加强。
2.建议
(1) 我国沿海地区在经济飞速发展同时, 环境污染也日益严重, 将环境因素纳入新的综合经济评价体系势在必行, 这样才能兼顾环境保护和经济增长, 实现节能减排和经济可持续发展。
(2) 加强我国沿海地区与海外国家的技术交流, 引入先进的技术设备和人才, 提高人才的创新能力。在技术进步的同时, 要提高技术效率, 提高资源配置效率和要素的利用率, 发展循环经济和节能经济。
(3) 沿海南部区域应加强绿色经济的发展, 鼓励节能减排政策的实施, 减少环境污染;中部区域应在落实节能减排政策、发展经济的同时, 注意与各省份之间的交流, 以减少地区间生产率的差异, 均衡发展;北部区域绿色经济发展相对稳定, 但仍需注意节能减排技术效率的提升。
参考文献
[1]中国人民大学区域与城市经济研究所.中国沿海地区经济转型重大问题研究[M].北京:经济管理出版社, 2012, 1.
[2]郑宝华, 演克武, 朱佳翔.中国低碳经济下区域全要素生产率研究[J].经济问题探索, 2012 (1) :163-168.
[3]张军, 吴桂英, 张吉鹏.中国省际物质资本存量估算:1952-2000[J].经济研究, 2004 (10) :35-44.
[4]王铮, 朱永彬.我国各省区碳排放量状况及减排对策研究[J].战略与决策研究, 2008 (2) :109-115.