国际贸易生产要素分析

国际贸易生产要素分析（共7篇）

国际贸易生产要素分析 篇1

一、引言

在国际技术外溢的情形下, 贸易自由化是否促进全要素生产率的增长是经验研究的重要课题。现有的多数文献都通过经验研究表明, 无论是对于发达国家还是发展中国家, 贸易自由化背景下, 多方因素均能通过包括技术外溢效应在内的多种渠道对全要素生产率产生积极作用。Coe、Helpman和Hoffmaister (1997) 从弹性的角度分析发现R&D技术溢出对发展中国家TFP的作用更为明显;Keller (1998) 发现贸易伙伴国的加权平均R&D支出与本国全要素生产率呈正相关;Yeaple (2003) 研究美国的生产率增长时发现, FDI在1987~1996 年间拉动其经济增长14 个百分点, 也就是说FDI在这一时期对美国全要素生产率的提高作用远强于包括进口在内的其他因素。Melitz (2003) 论证了贸易能够通过优化产业内资源要素重新配置促进产业技术进步;Shepotylo和Vakhitov (2012) 把服务贸易自由化作为外生变量研究其对乌克兰TFP的影响, 结果显示服务贸易自由化程度每提高1%, 企业全要素生产率就提高9%, 并且这种促进关系显著而稳健。

国内学者对全要素生产率的影响因素也有诸多理论和实证分析。李平、姜丽 (2015) 将贸易自由化纳入国际R&D溢出模型, 结果表明贸易自由化可以通过进口中间品来促进产业技术进步和技术创新。王琰、蒋先玲 (2011) 对我国1985~2009 年的面板数据做动态检验, 实证分析表明FDI确实能够通过技术外溢效应推动我国经济增长, 但问题在于金融发展水平将制约这一途径的有效性。陈景华 (2014) 基于新贸易理论视角采用非参数数据包络分析法测算我国服务业分行业的TFP, 结果表明服务贸易与服务业TFP有长期稳定且显著正相关关系。

上述研究的角度各有侧重, 所研究的方法和参考资料也各有不同, 这些都对本文的研究有重要的参考价值。本文以E-views7.2 为研究工具, 以《厦门经济特区年鉴》、国家统计局以及联合国数据库网站提供的2000~2012 年的数据为基础, 建立相应的计量模型, 研究国际技术外溢对厦门产业技术进步的影响关系。

二、模型设定以及变量处理

(一) 计量模型。在贸易自由化过程中, 现有大量的内生增长理论分析和经验研究表明, 影响TFP的主要因素包括国内的研发 (R&D) 、人力资本、制度、规模经济效应以及贸易伙伴国的知识外溢、外国投资、货物贸易开放度、服务贸易开放度等重要因素。根据厦门贸易自由化的实际情况, 本文选取厦门自身的研发、发达国家贸易伙伴的知识外溢、FDI、货物贸易开放度和服务贸易开放度五个主要因素建立与厦门市全要素生产率的计量模型, 通过分析这些因素之间可能存在的相关关系, 进一步对模型解释变量进行优选, 分析各因素对厦门全要素生产率的影响。首先建立 (1) 式所表示的基本计量经济模型。

模型中的各解释变量定义:RD (研发经费支出R&D/GDP) 代表单位总产出的研发强度;SP (国外的技术外溢量SPILL/GDP) 表示单位总产出接受的外国知识量;GT (货物进出口总额/GDP) 是货物贸易依存度;ST (服务进出口总额/GDP) 是服务贸易依存度;FD (实际利用外资额FDI/GDP) 表示厦门资本市场的开放度。根据各解释变量的定义可知, 模型的各解释变量都是单位GDP的数量, 这样定义是因为不具有量纲的解释变量可使各解释变量同被解释变量TFP具有相同的量纲属性, 同时提高各变量的平稳性并降低模型的异方差特征。

(二) 两个重要变量的计算及各变量的数据处理。根据建立的计量模型 (1) , 可见作为模型被解释变量的厦门全要素生产率和发达国家贸易伙伴的技术外溢变量需要计算得出。

1、根据索洛残差法测算厦门市全要素生产率。假设厦门整体经济的生产函数为柯布-道格拉斯生产函数Y=AKαLβ。Y为总产出, A为全要素生产率, K为资本存量, L为劳动力总量, α和 β 分别为资本和劳动对产出的贡献份额, 且规模报酬不变 (α+β=1) , 则单位劳动产出为y=Y/L=Akα, 单位劳动资本存量为k=K/L, 对生产函数取对数整理得式 (2) :

采用这一方法测算TFP的关键是计算资本存量K。近些年诸多国内学者给出各自的测量方法, 一般都是在永续盘存法的基础上加以改良。如式 (3) :

式中, Kt表示第t年年末实际资本存量;It表示第t年名义投资;Pt为资本投资的价格指数, 由于缺乏完整的固定资产投资价格指数序列, 本文采用与固定资产价格指数具有较强的相关性和趋同性的居民消费价计算;δ 为折旧率。由于厦门市的固定资产折旧和初始资本存量数据缺失等一些特殊情况, 资本存量K的具体计算方法是借鉴黄巧敏 (2011) 的计算方法并加以修正。同样选取1990 年为基期, 则有:

基期厦门资本存量= (基期厦门固定资产投资/ 基期全国固定资产投资) ×基期全国资本存量

基期厦门资本存量= (基期厦门GDP/ 基期全国GDP) ×基期全国资本存量

根据2015 年版《厦门经济特区年鉴》选取1990 年厦门固定资产投资17.5567 亿元, 基期厦门GDP为57.0860 亿元, 根据国家统计局官方网站公布的数据, 1990 年全国固定资产投资和GDP分别为4, 517 亿元和18, 774.3 亿元。基期我国的资本存量数据 (84, 451.97 亿元) 取自何枫、陈荣、何林 (2003) 的计算结果。结合厦门的实际情况设折旧率为9.6%。1990 年厦门资本存量的计算结果292.518 亿元。再根据2015 年《厦门经济特区年鉴》提供的支出法地区生产总值 (GDP) 即总产出Y以及劳动力总量L (年末从业人员数) 的数据折算成1990 年为基期的数据建立4 个AR模型以消除模型的自相关, 模型估计结果见表1。 (表1) 比较发现模型C整体拟合效果更好且比较符合厦门的实际情况, 因此采用模型C。相应的计算结果为:α=0.6629, β=0.3371。

2、技术外溢变量SPILL以及解释变量SP的计算。根据Falvey、Foster和Greenway (2002) 在综合前人研究成果的基础上, 提出了6 种度量知识外溢变量的方法, 详见表2。其中, 下标d表示商品的出口国, r表示商品的进口国, t表示时间。Kdt为知识外溢国的R&D资本存量。Mdrt为知识接受国从溢出国进口的商品量, Mrt为知识接受国的商品进口总额;Qrt为知识接受国的总产出, Qdt为知识外溢国的总产出。上标***、** 和* 分别表示估计系数在1%、5%和10%的显著性水平通过了t检验。研究结果表明:方法1、5 存在缺陷, 因为知识外溢效应为负值, 这可能同现实不相符;无论知识在溢出国属于公共品还是私人品, 在接受国属于公共品的知识比属于私人品的知识具有更大的知识外溢效应。FFG方法同时表明, 不同类型国家的经济发展阶段是不同的, 不同方法测度的结果未必一定相同。因此, 测算厦门技术外溢变量要结合厦门经济实际情况, 下面具体说明厦门技术外溢变量的测算方法选择。 (表2)

第一, 选择技术外溢国。技术外溢国一般是指发达国家贸易伙伴, 因为只有发达国家才具有较高的研发投入和研发资本存量。本文综合考虑2000~2012 年厦门同贸易伙伴国的贸易量以及数据完整性, 本文选择了排在厦门进出口总额前列的11大发达国家作为技术外溢国, 分别是美国、日本、德国、澳大利亚、英国、加拿大、荷兰、法国、意大利、西班牙和新西兰。

第二, 计算技术外溢国和全世界的实际GDP。本文以1990年为基期, 根据技术外溢国和全世界1990 年的名义GDP以及各年的增长率, 计算技术外溢国和全世界的实际GDP。

第三, 计算技术外溢国各年的实际R&D经费支出。即用上一步所得各国实际GDP乘以1990 年之后各国R&D经费占国民收入的比重。

第四, 计算技术外溢国的实际R&D资本存量即Kdt。方法与计算厦门基期资本存量的方法类似, 只是这里按照国际上的通行做法, 令 δ=5%, 再带入1990 年各国的R&D资本存量和后面各年的R&D经费投入量的数据至式 (3) 。

第五, 根据以当年美元价格计算的进口额, 使用当年人民币兑换美元的平均价格GDP价格指数, 计算出以1990 年为基期和以人民币衡量的进口额。

第六, 根据表2 中的公式计算技术外溢变量SPILL的值。即分别带入为厦门从各国的进口量Mdrt, 厦门的进口总额Mrt, 各国研发的实际资本存量Kdt, 厦门的实际GDP Qrt以及为世界实际GDP Qdt。可以计算出6 种方法下的技术外溢变量SPILL的值, 如表3 所示。 (表3)

第七, 计算解释变量SP的值。SPILL的数据与厦门实际GDP的数据可以计算出解释变量SP的值。为保持单位统一, 使用1990 年美元兑换人民币的年平均价格4.7832 元人民币/美元将上述各变量换算为以人民币为计价单位的数值。

3、其他解释变量的数据来源和数据处理。解释变量RD、GT、ST和FD的定义可参见前文具体阐述, 这里只说明相应数据的来源和处理。本文在进行研发经费支出R&D的可比价格调整时, 使用当前国内外大多数学者计算实际R&D经费支出的假设“名义R&D支出/名义GDP=实际R&D支出/实际GDP=θRD”来计算解释变量RD、GT、ST和FD的数据, 即利用GDP价格指数对各名义变量进行价格调整。原始数据来自历年《厦门经济特区年鉴》。将全部计算结果汇总于表4。 (表4)

三、模型回归分析

(一) 各变量的简单相关系数分析。如前所述, FFG模型的6 种方法并非全部适用于厦门经济, 为确定各计算方法对厦门经济的适用性以及消除各解释变量间可能存在的多重共线性问题, 现对各变量取自然对数, 得到表5 所示的相关系数矩阵。 (表5)

该相关系数矩阵表明: (1) ln TFP分别同ln SP1、ln SP2、ln SP5和ln SP6的相关系数为负值, 但技术外溢效应不可能是负值, 说明上述衡量技术外溢效应的方法1、2、5 和6 不适合厦门市的情况, 但ln TFP同ln SP4的相关系数小于0.1, 因此舍弃方法4, 使用方法3 分析厦门接受发达国家贸易伙伴的技术外溢效应; (2) 在包括ln SP3的全部解释变量中, ln RD分别同ln ST和ln FD之间具有较高的相关系数, ln GT分别同ln ST、ln FD和ln SP3之间具有较高的相关系数。因此, 如果将ln RD、ln GT、ln ST、ln FD和ln SP3全部放入模型估计很可能会出现严重的多重共线性问题, 需要对进入模型的变量做筛选。

(二) 时间序列平稳性的单位根检验。对被解释变量ln TFP以及解释变量ln RD、ln GT、ln ST、ln FD和ln SP3进行时间序列平稳性的ADF单位根检验, 结果表明: (1) 解释变量ln RD、ln SP3和ln GT在5%的显著性水平下是一阶单整序列, ln ST在1%的显著性水平下是一阶单整序列。而被解释变量ln TFP一阶差分的ADF值为-1.512857, 其p值为0.1171, 在比较接近10%的显著性水平下能通过t检验, 如果适当放宽显著性水平, 可以认为被解释变量ln TFP也是一阶单整序列。因此, 被解释变量ln TFP与解释变量ln RD、ln SP3、ln GT和ln ST等变量之间可进行协整分析; (2) 解释变量ln FD在5%的显著性水平下是零阶单整序列, 不能同模型中的其他变量之间进行协整分析。分析厦门利用外资的规模同主要经济增长指标之间的不协调性, 可能是因为厦门利用外商直接投资在2001 年之后较之前年度具有较大幅度的下降, 并没有同厦门经济维持同步增长, 而是具有更大的随机性。此外, 2003 年开始厦门采用新口径统计实际利用外资金额, 这种统计口径的调整可能也会有一定影响。同时, 结合相关分析结果可见, 厦门利用外资的因素ln FD同全要素生产率ln TFP这个因素之间具有负相关的特征, 表明厦门利用外资对于其产业技术进步具有逆向的消极影响, 即厦门利用外资对产业技术进步具有“挤出”效应, 这一点同当前有关地区的部分研究结论是一致的。

(三) 协整分析和Granger因果检验。将被解释变量ln TFP分别同解释变量ln RD、ln SP3、ln GT和ln ST进行协整分析, 结果如表6。可见, ln TFP与ln RD之间存在长期稳定的均衡关系, ln RD的系数达到了0.1688 的较大值, 而且通过了1%显著性水平的t检验, 这表明厦门自身单位总产出的研发 (即厦门自身的研发强度) 是促进其产业技术进步的一个重要因素, 这同内生增长理论的结论完全一致。ln TFP与ln SP3之间也存在长期稳定的均衡关系, ln SP3的系数值相对较大, 达到了0.4253, 它通过了5%显著性水平的t检验, 这表明在厦门的贸易自由化过程中, 厦门经济通过接受发达国家贸易伙伴国的技术外溢对于促进其产业技术进步具有重要的影响, 这同国际技术外溢理论的结论完全一致。同时, ln TFP与ln GT之间同样存在长期稳定的均衡关系, ln GT的系数值相对较大, 达到了0.5202, 它也是通过了5%显著性水平的t检验, 这表明在厦门的贸易自由化过程中, 厦门货物贸易自由化程度和产品市场开放程度的提高能够促进其产业技术进步, 说明贸易自由化通过提高贸易国产品市场的竞争程度来促进产业技术进步的机制是一致的。

而ln TFP与ln ST之间并不存在长期稳定的均衡关系, 这表明厦门在贸易自由化过程中, 虽然服务贸易的发展不会直接影响产业技术进步, 但由于厦门自身的研发是其产业技术进步的重要促进因素, 而服务贸易的发展会对其自身的研发带来负面效应, 因此间接给产业技术进步带来负面影响。 (表6)

由表6 模型残差检验结果可知, 模型4 不协整, 在此基础上做滞后期为2 的Granger因果关系检验, 结果表明, 这些变量之间不存在Granger因果关系。综合上述分析, 经过变量优选后的模型 (1) 的解释变量可以有3 个:ln RD、ln SP3和ln GT, 但因ln SP3和ln GT之间高度相关, 如果这两个变量同时进入模型, 则必然会产生严重的多重共线性问题。因此, ln SP3和ln GT之间只能选择一个作为解释变量。模型 (1) 的估计结果如表7。 (表7)

通过比较3 个模型可见在模型 (1C) 中, 由于该模型存在严重的多重共线性问题, 解释变量ln SP3的系数没有通过10%显著性水平的t检验, 解释变量ln GT的系数显著性较模型 (1A) 相对下降, 因此舍去模型 (1C) 。比较模型 (1A) 和模型 (1B) 可见, 从R2、调整R2、F值和模型残差的ADF单位根检验结果来看, 模型 (1A) 比模型 (1B) 更好, 因此选择模型 (1A) 作为模型 (1) 的最终估计结果。回归方程如下:

四、结论及政策建议

本文利用2000~2012 年厦门对外贸易的时间序列数据, 研究国际技术外溢对厦门全要素生产率的影响, 结果表明: (1) 厦门单位产出的研发经费支出即研发强度RD对全要素生产率TFP具有积极的影响, 研发强度的增长率每提高1%, 全要素生产率的增长率会平均提高大约0.17%; (2) 代表厦门产品市场开放程度的货物贸易依存度GT对全要素生产率TFP也具有积极的影响, 货物贸易依存度每增长1%, 全要素生产率的增长率会平均提高大约0.54%, 它的影响比研发强度的影响要大得多。而厦门服务贸易的发展会对其自身的研发带来负面效应, 其中的原因可能是厦门发展服务贸易过程中由于服务业向低技术水平方向扩张降低了经济资源的有效利用程度, 挤占了开展研发活动的经济资源, 从而给研发活动带来较大负面影响。

基于对回归结果的分析提出以下三点建议:第一, 提高自身研发强度。研发投入对促进厦门全要素生产率提高有至关重要的作用, 为此厦门应该加强自身研发强度, 全方位提高自身的科研能力和技术水平, 从而更好地同发达国家贸易伙伴的技术进行对接;第二, 优化贸易开放结构。在高技术领域努力加强同发达国家之间的经贸关系, 继续通过扩大产品市场的开放度来促进产业技术进步, 具体措施包括通过厦门自贸区建设来加强同技术先进贸易伙伴之间的高新技术 (中间) 产品贸易;第三, 形成有利于促进产业技术进步的服务贸易格局。厦门服务贸易之所以对提高全要素生产率有很大的随机性, 是由于其此前一直处在成长的初级阶段, 本身技术水平较低, 无法直接分享国际技术外溢效应的积极影响。制定相关政策促使服务贸易机构高端化, 形成有利于促进产业技术进步的服务贸易格局具有实际价值, 打造品牌效应。

摘要：根据厦门贸易自由化实际情况, 运用索洛残差法测算厦门全要素生产率, 以之为被解释变量, 根据FFG方法基本原理建立计量经济模型, 以厦门研发经费、国外的技术外溢量、货物贸易依存度、服务贸易依存度, 以及实际利用外资等指标为解释变量进行回归分析, 揭示在贸易自由化条件下厦门产业技术进步的主要影响因素, 并基于计量分析结果提出促进厦门全要素生产率增长的政策建议。

关键词：贸易自由化,技术外溢,全要素生产率

参考文献

[1]Melitz.The Impact of Trade on Intra‐Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity[J].Econometrica, 2003.71.6.

[2]王琰, 蒋先玲.金融发展对FDI溢出效应的影响——基于人力资本流动视角的分析[J].财贸经济, 2011.5.

[3]陈景华.服务业全要素生产率与服务贸易出口——基于新新贸易理论的视角[J].山东财经大学学报, 2014.1.

国际贸易生产要素分析 篇2

对外贸易在一国经济发展中占有非常重要的地位, 出口导向也成为一些国家为促进经济发展而实施的战略政策。我国自改革开放初期就根据外汇资金短缺的实际国情开始实施出口导向型战略, 使我国对外贸易迅速发展, 至今已成为全球第二大出口国, 出口扩大的同时也有效的促进了我国经济的腾飞发展。但是近几年来, 受全球性金融危机、人民币升值压力等诸多因素影响, 我国在出口总量上虽然仍保持着增长的趋势, 但增长率却在逐年下降。

据海关总署统计数据显示, 我国自2001年加入WTO后出口贸易总额从2002年的26947.9亿元持续上升到2008年的100394.9亿元, 增长了近5倍, 2009年略有下降;但增长率仅持续上升了两年, 从2003年开始连续下降, 由34.66%下降到2008年的7.43%, 且下降幅度持续增大, 并在2009年出现了首次负增长。可以看出, 我国出口贸易正面临着新的挑战, 因此研究出口贸易的影响因素从而有效的促进我国出口是十分重要的。

近几年来, 在涉及到全要素生产率与出口关系的文章中, 大部分都集中在研究出口贸易是如何促进全要素生产率提高的, 一些文章否定了两者之间的促进作用, 如关兵 (2009) 通过各省际数据以出口增长与生产率关系为基础, 沿着新贸易理论和内生增长理论的发展脉络, 采用完全修正最小二乘估计法综合分析出口—生产率的动态效应, 结果表明我国出口增长对我国全要素生产率的增长没有产生积极的影响。同时, 一些文章也肯定了两者间的促进作用, 如倪海清等 (2005) 通过协整分析及Granger因果分析发现中国的出口贸易实际上通过促进技术进步和制度变迁两方面带动了全要素生产率的提高。

上述所有文章都是基于出口学习 (Learning by exports) 效应角度的研究, 但从出口选择 (exports-selection) 效用角度研究全要素生产率对出口贸易影响的文章较少, 且大部分都是对技术进步这个单一因素的分析。但是只从技术进步这个单一因素研究其对一国出口贸易的影响似乎显得不够全面, 因此本文引入全要素生产率作为解释变量, 它既包含了技术进步的因素, 同时也包括了组织创新、生产创新、专业化等一些不易量化的因素, 研究其对出口贸易的影响将更具有说服力。同时, 前文提到的所有文章中的出口贸易都是基于全国角度的数据, 考虑到全要素生产率可能会对不同行业部门产生不同的影响, 本文拟选取食品加工业及机械设备制造业的出口贸易数据为研究对象, 使实证分析更为准确。

2全要素生产率的测算

本文采用“索罗余值法”对全要素生产率进行测算, 首先我们建立一个具有规模报酬约束的两要素投入的C-D生产函数:

Yt=AtLαtKundefined (3.1)

式中, Yt表示全国在第t期时的总产量, Lt和Kt分别表示劳动力和资本的投入量, 对该生产函数两边同时取对数得到如下方程:

lnGDPt=lnAt+αlnLt+βlnKt+εt (3.2)

式中, εt表示随机误差项, 一般的, 考虑该生产函数为规模报酬不变的, 既α+β=1。由全要素生产率的定义可知, InTFPt=lnAt+εt。因此, 全要素生产率的计算式为:

TFPt=exp (lnGDPt-αlnLt-βlnKt) (3.3)

以全国为决策单位建立时间序列数据, 样本区间设定为1985～2009年。为消除价格因素的影响, 方程中全国经济增长总量GDPt都以1985的平减指数为基期进行平减;Lt取全国年末从业人员人数;Kt的计算采用复旦大学教授张军 (2004) 的永续盘存法, 公式为:

Kt=It+ (1-σ) Kt-1 (3.4)

式中, σ表示固定资本折旧率, 这里使用张军计算出的9.6%来代替;It表示全国各年全社会固定资产投资总额经固定资产投资价格指数平减到以1985年为基期的数额, 由于该指数1990年前的数据缺失, 故1990年前的数据以商品零售物价总指数代替, Kt-1为上一年的资本存量, 1985年的初始资本采用K (1) =I (1) / (g+σ) 计算, I (1) 为1985年的固定资产投资总额, g为1985～1900年5年间的固定资产投资平均增长率。

以上所使用数据均来自各年《中国统计年鉴》及中宏网数据库。本文采用OLS方法对各参数进行估计, 回归结果如下:

lnGDPt=0.5992lnLt+0.2973nKt+εt

s.e.= (0.03234) (0.03318)

R2= 0.8728

对参数α和β的估计结果分别为0.5992和0.2973, 括号内表示各自的标准误, R2值为0.8728, 可以看出模型的拟合优度较高, 估计整体效果不错。

我们将估计出的参数带入上文全要素生产率的推导公式对其进行计算, 得出全国各年数据分布如下:

可以看出, 我国全要素生产率走势大致可分为两个阶段, 1985-1995年为上升阶段, 这主要得利于我国正确的实行了改革开放的政策, 积极引入外资, 学习国外先进技术, 使得此阶段经济飞速发展, 但全要素生产率在到达最高峰后, 从1995年开始逐年下降, 2009年已下降到同1985年相近的水平, 同时结合现阶段我国经济快速增长、投资活跃的现象来看, 可以得出我国此轮的经济增长并不是依靠技术进步和改善技术与投资效率来实现的, 而是由高人力、高资本投入来驱动的, 这与我国目前粗放型的经济增长方式相符。下面将使用测算出的结果对食品加工业及机械设备制造业的出口贸易数据进行实证分析。

3TFP对我国出口贸易影响的实证分析

3.1 跨期函数的建立及数据说明

为了研究出口贸易是由哪些因素决定的, 本文假设一国的进口品与该国本土产品具有不完全替代性, 既进出口贸易并存, 同时考虑到一国的出口实际上就是它的出口对象从该国的进口量, 所以可以从其他国家需求的角度考虑一国的出口贸易, 因此这里我们使用国外居民对我国出口产品的消费作为我国的出口。下面本文根据拉姆齐模型建立跨期函数。

中国出口对象国家的每个家庭单位的跨期效用函数为:

Us=∫∞t=se-p (t-s) u[g (t) C (t) , C* (t) ]dt (4.1)

其约束条件为:

E (PC+P*C*) ≤Y*

下面对式 (4.1) 建立拉格朗日函数:

undefined

令s=0, 的

undefined

对C (t) 求导并使结果等于0, 然后化简可得到影响C (t) 函数的几个因素, 即:

C (t) =F[g (t) , λ, P, P*, Y*, E]

由于C (t) 为中国出口对像的消费, 也即等价于中国的出口, 所以中国的出口函数可表示为:

X (t) =F[g (t) , P, P*, Y*, E]

这里不考虑价格指数的影响, 所以把P和P*去掉;出口数据使用食品加工业及机械设备制造业的出口贸易总额来代替, 分别用lnX1、lnX2表示, 数据来自中宏网;关于函数中的Y*, 根据中国海关总署网站显示, 我国出口对象主要集中在美国、日本、德国、韩国、荷兰、印度、英国、意大利、台湾和俄罗斯这10个国家或地区, 但考虑到1991年苏联解体使刚成立的俄罗斯联邦经济发展不稳定, 所以本文去除俄罗斯, 使用前9个国家或地区来确定函数中国外GDP的总量;汇率使用IFS (International Financial Statistics) 中公布的人民币实际有效汇率年平均值来代替, 该数值上升表示本币升值, 下降则表示本币贬值, 用RE表示;g (t) 使用前文测算出的全国全要素生产率来代替, 用TFP表示。为了消除异方差的影响, 这里取每项变量的对数形势, lnX、lnY*、lnRE、lnTFP。

3.2 实证分析

(1) 单位根检验。

为了排除伪回归, 首先必须对时间序列数据进行单位根检验, 其检验的方法很多, 本文采用扩展的 Dickey - Fuller 检验, 即ADF检验。检验结果如下:

表中 (C, Y, K) 分别表示检验方程中是否具有常数项, 时间趋势项及滞后期数, 通过检验结果可以得出上述四个变量在5%的显著水平上都是非平稳的, 其一阶差分都是平稳的, 所以都是I (1) 阶序列。

(2) 协整检验。

本文采用基于向量自回归模型 (VAR) 的Johansen协整检验。我们选择样本数据具有明显趋势项及截距项, 检验结果如下:

结果表明无论是食品加工业还是机械设备制造业, 其出口贸易、全要素生产率、有效汇率、出口对象国民收入在5%的显著性水平下都存在协整关系, 协整方程为, 食品加工业:

lnX1=-2.393lnTEP-0.91lnRE+1.515lnGDP+0.0158

机械设备制造业:

lnX2=0.388lnTFP-0.117lnRE+1.316lnGDP+0.248

(3) 计量模型解释。

从协整方程系数可以看出, 在食品加工行业中, 有效汇率每升值1%, 其出口贸易会降低0.91%, 主要出口对象国家国民收入每提高1%, 其出口贸易会增长1.51%, 同时全要素生产率的提高对其出口贸易并没有产生正向促进作用, 这说明以出口劳动密集型产品为主的食品加工行业, 全要素生产率的提高并不能带动其出口的增长;机械设备制造行业中, 有效汇率每升值1%, 其出口贸易会降低0.11%, 主要出口对象国家国民收入每提高1%, 其出口贸易会增长1.31%, 全要素生产率的提高对其出口贸易产生了正向促进作用。通过两个行业的对比我们发现, 有效汇率和主要出口对象国家国民收入对这两个行业的出口贸易影响效果是相同的, 而全要素生产率对两个行业的出口贸易影响效果相反。本文认为这主要是由行业性质决定的, 食品加工业是典型的劳动密集型行业, 该行业在生产过程中会投入大量劳动力, 而代表技术进步的全要素生产率的变化对该行业的出口影响不会十分显著, 该种生产方式也是我国现阶段经济发展中的主要方式;而机械设备制造业是一种技术密集型行业, 技术投入比的变化对产量影响较大, 但从方程系数我们也注意到, 在我国, 全要素生产率对该行业的出口促进率仅为0.38%, 这一点也反映出我国技术密集型行业的生产方式仍然是以传统的中间加工环节为主, 而拥有自主知识产权的产品较少, 这就导致该产业链的研发与海外销售环节被国外厂商所垄断, 生产的产品附加值较低。

以上就很好的解释了为什么我国出口贸易总量在逐年增加, 而增速却在逐年下降。一方面我国仍然沿袭着高人力, 高资本投入的传统粗放型生产方式, 该方式在短期内虽然可以使产量大幅上升并解决部分就业问题, 但随着劳动力成本的提高以及来自其他新兴国家的竞争, 其优势将逐渐丧失;另一方面, 技术密集型行业中技术进步的贡献率不高, 生产过多的受国外技术垄断限制。

4政策建议

我们通过前文的分析发现影响出口的几个主要因素有全要素生产率, 实际有效汇率和国外居民收入, 因此可以就这几个方面提出建设性意见。

4.1 积极转变经济发展方式, 告别“工厂思维”

我国自“九五”计划起就提出了转变经济发展方式的若干建议, 经过这十五年的发展, 效果显著, 第三产业占GDP的比重从1995年的32.9%持续上升到2010年的43%, 但也应该注意到, 这与发达国家70%左右的比重还差很远。目前我国出口仍以低附加值的加工产品为主, 而在承接国际产业转移方面也多以产业链中的组装环节为主, 因此中国也被冠以“世界工厂”的称号。如何告别这种固有思维, 是企业需要考虑的问题, 要把今后几年的发展重点放在如何通过加大科研投入, 大力发展人力资本等方面提升产品的技术含量, 尤其在出口方面, 其产品的附加值高了, 出口量也会相应的扩大。

4.2 政府制定合理有效的汇率政策

一国汇率对出口贸易的影响应从马歇尔-勒纳条件考虑, 但就前面的实证分析发现, 我国实际有效汇率的提升确实会抑制出口贸易。目前, 人民币正处在一个逐步升值的过程中, 这也成为我国出口贸易增速下降的一个原因, 所以政府应积极制定合理有效的汇率政策, 防止人民币汇率出现大幅波动, 而是使其处在一个可控范围内平稳波动。通过有效调节汇率的手段来减小由于产品相对价格变化对出口量的损失。同时, 相关部门在发布有关汇率信息时也应做到合理谨慎, 从而给各企业尤其是以出口贸易为主营的企业一个对未来变化的准确预期。

4.3 寻找有潜力的出口对象, 实行出口目的地多元化

出口对象国家的购买力直接影响出口国的出口量, 这一点实证分析已经证实。尤其在当前世界经济形势下, 受前期金融危机及一些地区的债务危机影响, 我国主要出口对象美国及欧洲地区国家的国民收入大幅下降, 从而导致需求持续低迷, 所以仅仅依靠这些国家来支撑我国的出口已经很难维持。我国应该积极考虑寻找更具潜力的出口对象, 如巴西, 南非等新兴经济体国家, 这些国家同中国一样, 都处在一个高速发展的阶段, 对产品的需求相对旺盛, 我国应利用自身的资源优势与区位优势, 扩大对这些国家的出口。

参考文献

[1]高铁梅.计量经济分析方法与建模-Eviews应用及实例[M].北京:清华大学出版社.

[2]关兵.出口贸易与全要素生产率——基于中国各省面板数据的实证分析[J].经济管理, 2009, (11) .

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[4]张军, 吴桂英.中国省际物质资本存量估算[J].经济研究, 2004, (10) .

国际贸易生产要素分析 篇3

根据《服务贸易总协定》对保险服务贸易的定义,指包括跨国进行的传统保险服务交易活动、保险业对外直接投资及对外金融投资的全部所得总和。如中国加入WTO后,允许国外各类保险机构在境内设立分支机构,提供各类保险服务。目前中国的保险市场已经实现全面对外开放,是中国金融产业中最先实施全面对外开放的领域。与开放市场相伴随的是具有雄厚资金实力、先进管理技术水平、拥有绝对竞争力保险产品的外资保险公司的进入,而中国目前的保险行业却存在着资金运用不合理,人力资源建设缺失等诸多问题,这就造成中国保险企业在国内外保险市场的激烈竞争压力、生存压力越来越大。

本文从波特“钻石模型”理论出发,通过生产要素视角研究影响保险服务贸易竞争力的因素,对我国保险服务业参与国际贸易,提升国际竞争力水平以及促进中国保险业及整个金融业的迅速发展均具有重要意义。

2 波特“钻石模型”简介

著名战略管理学家波特提出了“钻石模型”,用于分析一个国家某种产业拥有较强国际竞争力的原因。波特认为决定一个国家某种产业的竞争力有六个因素,即生产要素,需求条件,相关产业,企业战略、结构与同业竞争,政府与机会。这六个因素画在图上像一颗钻石,所以称之为钻石模型,如图1所示。

3 影响中国保险服务贸易竞争力的因素分析

下面将从波特的“钻石模型”的生产要素角度出发,对中国保险服务贸易竞争力进行分析。波特将生产要素按其层次性分为初级生产要素和高级生产要素,初级生产要素主要指自然资源,高级生产要素则包括人力、资本、信息等。保险服务由于产品的无形性以及市场的特殊性,影响其竞争力的高级生产要素主要集中在资本要素和人力要素上。

3.1 资本要素

中国保险业的总资产规模在1992年仅为510亿元,2004年4月末首次突破1万亿元,截止到2012年年底,达到7.3万亿元,是1992年的144倍,见图2。保险服务业的充足资本一方面可以应付保险当事人的赔偿责任,支付保险金。另一方面可以完善保险服务的基础设施,建立保险服务的竞争优势,从而在参与保险服务贸易的过程中具有国际竞争力。随着保险业资产总额的扩大,保险资金的运用就成为保险企业生存、发展、提高竞争力的重要支柱。

目前中国保险企业在资金的运用方面还存在缺陷性。如投资品种结构不合理,投资收益率偏低。图3的数据显示,保险公司资金的投资80% 以上用于银行存款和债券这类风险低、流动性高、收益低的金融工具,其中30% 以上为银行存款,但是这类资产的平均收益率仅为2.7%,而同期外资保险公司的资金运用收益率超过10%。高额的投资收益能够使保险公司降低保费率卖出保单,同时高额的投资收益可以扩充企业的资本,从产品和资本两个角度共同提高公司的市场竞争力,增强参与国际竞争的优势。

与中国保险业资金运用的情况相比,美国等发达国家由于资本市场运作规范,保险资金的运作效率具有明显优势。美国的寿险资金主要投向政府和企业债券、股票、抵押贷款、保单贷款等,非寿险资金主要投向政府和企业债券、股票、应收贸易账款、现金及其等价物。2009年,美国寿险资产配置在债券(政府债券、企业债券)、股票、抵押贷款、不动产、保单贷款的比例分别为52.1%、27.9%、6.8%、0.6% 和2.5%,其中股票的收益为15.1%,债券的投资收益更是高达67%,远远高于中国保险公司寿险资金债券投资收益率。2000年至2010年美国寿险公司投资收益率平均为5.4%,远高于中国寿险公司2.7% 的平均投资收益率。

数据来源 :中国统计年鉴

数据来源 :中国统计年鉴

从中国和美国的实例我们可以看出,中国的保险资金投资收益远不及美国等发达国家,而保险资金的投资收益是保险业扩充资本的主要途径,因而中国保险业的资本实力与发达国家是存在差距的。

3.2 人才要素

人才要素是生产要素中最活跃、最具能动性的因素。随着保险业的开放和外资保险公司的进入,中国保险公司面临的着资本实力、业务、客户、技术和人才等方面的强大竞争,而人才是保险业竞争的根本。随着中国保险市场的迅猛发展,保险行业的从业人员数量也呈爆炸式增长。预计至2020年,中国保险从业人员将从2010年的400万人递增至1200万人,缺口达800万。截止到2011年6月,中国仅拥有准保险精算师1281人,保险精算师198人,非寿险精算师50人左右,这与目前中国5000名保险精算师的人才需求相差甚远,保险从业人员素质参差不齐,专业人才缺口大,在很大程度上制约了保险业的发展,从而使中国的保险业在进入国际保险领域后缺乏竞争力。

4 提高中国保险服务贸易竞争力的对策建议

参考波特“钻石模型”理论对影响中国保险服务贸易竞争力的因素分析,发现保险服务业在资本、人力方面有待提升和改善。以下是本文对提高中国保险服务贸易竞争力提出的对策建议。

4.1 优化保险资金运作模式实现保险资本的扩充

随着中国保险业的发展,保费收入不断增加,保险公司可运用的资金规模迅速扩大,对保险公司提供服务及偿付能力的要求也不断提高。保险公司首先应优化企业的组织结构,设立专业化的保险资金管理部门,根据资金运用的实际需求,从市场分析、投资决策、风险防范等角度对保险资金的运用进行科学、系统的规划与管理。其次,扩展融资的渠道。保险公司可以通过发行股票并上市的方式来扩充资本实力。中国保险公司资金运作还要靠政府政策的支持。政府应进一步完善资本市场的监管体系,降低资本市场的风险,同时扩大险企保险资金的投资领域与投资比例。

4.2 加大以培育高水平保险专业人才为主导的人力资源建设力度

首先,建立校企合作机制及内部培训机制。保险公司与高校建立校企合作机制,企业接受高校保险专业教师顶岗实习,接触保险公司实际工作的理念、技能,再通过教师传授给保险专业的学生。高校保险专业的学生毕业后直接留在订单企业工作,保证了保险公司人才的供给,同时保证了供给从业人才的基本素质。

其次,引进海外高端人才。目前中国保险业已经实现全面对外开放,在外资保险公司进入中国的同时,大量具有高素质、高学历的海外高端保险人才也流入中国保险市场。最后,完善企业人才选拔与激励机制。通过竞争上岗和岗位交流为主要内容的人才选拔机制,实现人员与岗位的有效匹配。激励机制的众多实现形式中薪酬是最为重要的,要使薪酬具有最好的激励效果,又有利于员工队伍的稳定,就必须进行高明的薪酬设计,在设计时尽可能多地考虑一些激励性因素。

摘要：本文参考波特“钻石模型”理论,从生产要素角度出发对中国保险服务贸易竞争力的影响因素进行了分析。结果发现:中国保险存在资金运用结构不合理,人力资源建设的缺陷。因此,为使我国保险服务贸易又好又快发展,应采取的措施有优化保险资金运作模式,加大人力资源建设力度。

国际贸易生产要素分析 篇4

贸易开放带来的技术溢出是包括中国在内的发展中国家技术进步和生产率增长的重要源泉,因为发展中国家的R&D投入非常有限,人力资本也不丰裕,而且世界的前沿技术基本上都掌握在发达国家手上。新贸易理论认为,贸易通过其内生的技术溢出对全要素生产率产生重要的影响,技术溢出效应的大小与贸易结构直接相关,不同的进口品——资本品、中间品或消费品——产生技术溢出的情况不同[1,2]。Coe and Helpman 的研究表明,对于发展中国家而言,进口资本品与国内资本品的生产率是存在差异的,因此,资本品进口的作用在于提高本国的全要素生产率[2];Worz则从技术溢出的角度对贸易结构作了另外一种区分,强调高、中、低技术品贸易对全要素生产率的影响是不同的,相对于中低技术品,高技术品贸易的技术溢出效果更明显,对TFP的影响也更持久,因此高技术品的净进口所带来的技术溢出效应可以在更大程度上促进本国TFP增长[3]。虽然在贸易结构的区分上有所不同,但Worz的观点与新贸易理论的结论却基本相同,都强调内生在贸易品中的动态的技术溢出效应对全要素生产率的影响是贸易推动经济增长的关键[4]。

然而,发展中国家通过国际贸易提高全要素生产率要受到一定限制。第一,发展中国家一般拥有很多非熟练工人,其比较优势大都集中在技术进步不快的传统产品部门,很可能因为自由贸易而专门从事传统产品生产。第二,国际技术扩散存在“门槛效应(threshold effect)”,只有当发展中国家的人力资本达到一定水平时,技术溢出才能成为现实[5]。因为人力资本是技术进步的载体,人力资本水平直接影响一国对知识、技术和信息的接受能力,影响其对贸易的技术溢出的吸收效果,影响TFP [6,7]。

如果贸易开放的全要素生产率效应取决于资本品是否是进口品以及进口品是否是高技术品这一假设成立,那么,分析中国的贸易结构特征对于以出口导向作为发展结构的中国经济具有重要的指导意义,因为中国的贸易结构基本符合Helpman以及Worz等人的假设:进口资本品而出口消费品,进口高技术品而出口中低技术品。另一方面,中国的人力资本水平不容乐观,有可能限制其对贸易的技术溢出的吸收[8]。

1.2 贸易结构与人力资本指标

1.2.1 贸易结构指标

1)COMPO指标。

该指标以资本品和消费品进出口的相对数量来衡量贸易结构。由于BEC商品分类规则将商品分为资本品、消费品和中间品三类,刚好符合Helpman的贸易结构的实质,因此,我们按照联合国确定的SITC商品分类与BEC商品分类对照表,将SITC分类下的贸易统计数据转换为相应的BEC规则下的贸易统计数据[9],采用贸易结构和人力资本联合指标分析我国的贸易结构变动、人力资本水平提高与全要素生产率增长的动态关系。

2 模型和方法

一般而言,经济增长过程同时伴随着贸易结构升级、人力资本水平提高和全要素生产率增长,贸易结构和全要素生产率之间的关系是双向互动的,全要素生产率增长通常伴随着贸易结构升级,因此,我们采用对外生变量和内生变量不必加与区别的VAR模型分析我国的对外贸易与全要素生产率的关系。VAR模型的优点在于,对外生变量和内生变量不必加与区别而同等对待,从而避免了由于“无法具体区分限制性条件”而导致的无效估计。根据Granger(1969)的方法,建立变量为TFPG、C*H的VAR模型,C*H代表贸易结构与人力资本联合指标,可以是COMPO*EDU、COMPO*AVUNI、TECH*EDU、TECH*AVUNI,具体如下:

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利用OLS估计模型系数,对模型参数进行联合检验,零假设H0:undefined,若方程(1)的检验结果显著拒绝零假设,则表示贸易结构与人力资本联合指标显著影响全要素生产率,若方程(2)的检验结果显著拒绝零假设,则表示全要素生产率显著影响贸易结构与人力资本联合指标。

然而,在计量上,解释VAR单个参数估计值的经济含义是很困难的,因此,我们又通过既能考察长期关系又能考察短期关系的基于ECM的Granger因果关系检验模型判断我国的贸易结构变化和人力资本水平提高与全要素生产率增长之间的因果关系。模型表示为:

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TFPG代表全要素生产率变化,C*H代表贸易结构与人力资本联合指标,Δ表示一阶差分,EC是对两个具有协整关系变量的水平量进行线性回归得到的残差项。νt表示误差扰动项,t表示期数。估计这一模型,如果β显著,则认为贸易结构和人力资本联合指标在长期对TFPG具有格兰杰因果关系。如果至少某一个λi的估计系数显著,则认为贸易结构和人力资本联合指标在短期对TFPG具有格兰杰因果关系。如果β、λi估计系数都显著,则表示贸易结构和人力资本联合指标与TFPG之间存在长期和短期的双向格兰杰因果关系。

3 计量检验及结果分析

在计量检验中,由于几乎所有的宏观经济变量都是非平稳的,具有时间趋势,如果直接采用OLS进行变量之间的回归分析,就可能产生伪回归现象,使得不存在任何关系的变量呈现显著的回归结果[10]。因此,在对时间序列数据回归分析之前首先要进行单位根检验,判断变量的平稳性和趋势性,然后,根据单位根检验变量整合的阶次,进行协整检验,考察非平稳变量之间是否存在长期均衡关系;最后,在此基础上,才能进行VAR分析、Granger检验,判断贸易结构和人力资本与我国TFP增长之间的关系。

3.1 单位根检验

采用两种常用的检验统计量ADF和PP,分别对中国全要素生产率的增长(TFPG)与贸易结构和人力资本联合指标(C*H)的时间序列数据进行单位根检验,结果见表1。

注:1.样本区间为1980-2006年,以下均与此相同;2.单位根检验的方程中包括常数项,且滞后项数根据AIC准则确定;3.ADFd和PPd分别表示变量的一阶差分的ADF和PP统计检验值;4.*、**、***分别表示检验值小于1%、5%、10%置信水平下的临界值。

表1第2、3列的结果显示,这些变量都是非平稳的时间序列,具有时间趋势;第4、5列的结果显示,除了变量COMPO*UNI和TECH*UNI外,各变量一阶差分得到的时序数据都通过了显著性检验,因此,可以认为除了COMPO*UNI和TECH*UNI这两个变量外,所有变量均为整合阶次为1的I(1)资料。

3.2 协整检验

根据协整理论,不具有平稳特征的变量之间的组合却有可能是平稳的,即非平稳变量之间可能存在某种长期均衡关系,具有“协整”性。下面我们对这一可能性进行检验。

etce、etca 、ette、etta分别表示TFPG与COMPO*EDU、COMPO*AVUNI、TECH*EDU、TECH*AVUNI 回归后的残差项,结果见表2。

由表2可以看出,各组变量的残差序列接受零假设,TFPG分别和COMPO*EDU、COMPO*AVUNI、TECH*EDU、TECH*AVUNI之间存在协整关系,这表明全要素生产率增长与贸易结构和人力资本联合指标之间至少存在某种因果关系。

3.3 VAR检验

根据已经建立的变量为TFPG、C*H的VAR模型(方程(1)和(2)),检验中国的贸易结构和人力资本联合指标与全要素生产率增长之间的关系。结果如下⑥:

表3的回归结果显示:Z1>0,Z2>0,Z3>0,Z4>0,这说明贸易结构和人力资本共同对全要素生产率增长产生积极影响。这与理论的预期——中国出口最终消费品和中低技术产品、进口资本品和高技术产品,贸易结构(COMPO

3.4 贸易结构、人力资本与全要素生产率相互关系的Granger检验

根据已经建立的基于ECM的格兰杰因果关系模型(方程(3)),检验并判断中国的贸易结构和人力资本指标与全要素生产率增长之间的关系,结果见表4。

注:1、滞后期根据AIC准则确定; 2、括号( )内为t值。

比较表4第1、3列的结果,可以发现:人力资本指标AVUNI不影响TFP增长,而以EDU衡量的人力资本指标对TFP增长的影响比较显著。这表明相对于人力资本的结构和分布,人力资本水平在提高我国全要素生产率方面的作用更为明显。教育支出通过人力资本体现出来的外溢效应更明显的原因在于,长期以来我国的人力资本投资以财政投资为主,教育支出增加可以显著提高人力资本水平,而人力资本水平的上升将提高人们获取、运用和积累知识的速度和效率,提高人们对贸易产生的技术溢出的吸收能力,提高全要素生产率。

比较表4第2、4列的结果,可以发现:以TECH衡量的贸易结构指标对TFP增长有短期影响,而以COMPO衡量的贸易结构指标对TFP增长没有影响;比较表4第3、5列的结果,可以发现长期中也有类似的情况。因此,我们的结论是:以TECH衡量的贸易结构指标对TFP增长有显著影响,而以COMPO指标的贸易结构指标对TFP增长没有影响。产生这一现象的原因在于:一般认为,我国劳动力资源丰富,出口多为劳动密集型产品,但改革开放以来,我国经济结构逐渐转型,大型机器、设备的出口比重逐渐加大,实际贸易结构正在发生变化,而以资本品、消费品进出口来衡量的COMPO指标无法反应这种变化,相比之下,TECH指标以产品的技术密集度衡量贸易结构,贸易结构的变动可以较准确地反映不同技术含量的商品贸易量的相对变动,也可以较准确地反映贸易产生的技术溢出,因而其变动与TFP增长直接相关。如果我们的判断正确,贸易产生的技术溢出效应确实存在,并且技术密集度越高的产品的进口越有利于TFP提高。

4 结论

新贸易理论认为,贸易通过其内生的技术溢出提高全要素生产率,技术溢出的效果与贸易结构、进口品的技术密度相关,并且需要一定的人力资本存量相结合。基于中国数据的经验研究发现:

1)贸易产生的技术溢出效应确实存在,并且与贸易品的技术密集度直接相关,相对于中低技术品,高技术品进口的技术溢出效果更明显,在更大程度上提高我国的全要素生产率。因此,调整贸易结构,增加技术密集度更高的产品的进口,能够最大限度地发挥贸易的技术溢出效应,提高TFP,促进经济增长。

2)相对于人力资本的结构和分布,人力资本水平在提高我国全要素生产率方面的作用更为明显。人力资本水平的高低直接决定了贸易技术溢出的效果,随着人力资本水平的上升,溢出效应发生的可能性增加,此时,贸易开放的全要素生产率效应更大。因此,增加教育投资,提高财政预算内支出用于教育支出的比重,能够改善我国对贸易的技术溢出的吸收效果,有利于全要素生产率增长。

3)基于贸易的技术溢出,调整贸易结构和增加教育投资是强化贸易开放的全要素生产率效应的两个必然的政策选择。

参考文献

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国际贸易生产要素分析 篇5

据携程网相关数据显示, 在最近三年内, 国内精品酒店的数量至少增加了200%。虽然不可能像经济型连锁酒店那样迅速席卷全国, 但是精品酒店在中国酒店业中必将占有重要的一席之地。理由有三, 其一, 精品酒店的硬件基础已经具备。其二, 精品酒店的意识已经具备。精品酒店以其独特的优势已经赢得了许多追求个性、时尚的消费者的青睐, 这对大众选择酒店产品提供了更多的选择。其三, 精品酒店的消费群体已经具备。随着旅行者消费意识和旅游心理的改变, 大家更趋向于选择更个性化的酒店。而精品酒店不同的主题特色更是可以满足不同消费者的需求, 这是酒店能够长久发展的前提。

关于精品酒店概念的界定, 目前国际上还没有一个统一的概念。在此参考维基百科中“精品酒店”这一词条的解释:精品酒店这一概念起源于北美和英国, 用来描述那种具有很强的私密性、通常非常奢华、为顾客提供个性化服务的小型酒店, 酒店房间数不超过100间。这类酒店在装饰环境上以小而精致著称, 在服务方面, 精品酒店采用的是管家式服务, 服务人员与客房的比例是3∶1, 甚至是4∶1。

1 国内外精品酒店的发展现状

1.1 国外精品酒店的发展状况

精品酒店创始于20世纪80年代初期, 它的创始人兰·施拉德和合伙人史蒂夫·鲁贝尔在1984年创办了摩根斯酒店。然而, 精品酒店的发展直至90年代才开始起步, 发展并不十分成熟和完善, 而且在全球的分布状况也不平衡。目前, 绝大多数精品酒店都集中在美国和欧洲等发达国家, 在巴黎、纽约、洛杉矶、迈阿密有许多精品酒店。而在其他地区的分布明显低于欧美, 加拿大、墨西哥和澳大利亚等国家是第二批发展精品酒店的国家;在亚洲数量极少, 集中在日本、新加坡等国;而非洲则几乎没有。

1.2 国内精品酒店的发展现状

20世纪末到21世纪初, 精品酒店开始登陆我国的北京和上海。2005年9月, 中国第一家仁安悦榕庄开业, 之后, 悦榕集团在丽江、三亚、杭州、澳门等国内知名的旅游度假城市与景区迅速拓展, 到2011年悦榕酒店和悦椿酒店在中国已达到7家。2007年6月, 法国雅高酒店集团管理的上海璞邸精品酒店开业。2008年10月, 喜达屋旗下的香港W酒店开业, 成为W酒店品牌进驻中国的里程碑。2008年11月, 北京颐和安缦正式开业, 成为安缦酒店集团在中国的第一家精品酒店。2010年5月, 安缦麾下的法云安缦在杭州法云寺附近开业。经历了将近十年的发展, 精品酒店这个新型的酒店形式虽然不能说是家喻户晓, 但也得到了许多不同消费群的青睐。从整体市场环境来看, 我国一些经济比较发达的城市以及一些旅游热点地区已经具备了发展精品酒店的条件和基础。并且从我国已有精品酒店的入住率和受欢迎程度来看, 精品酒店在我国的发展前景非常乐观。

2 以安缦集团为例进行分析

2.1 安缦集团的空间扩张之路

安缦集团的创始人艾德里安·泽查在1988年1月开设了第一家精品酒店——安缦普里, 位于度假天堂普吉岛, 有40间客房和30间套房。最初的几家安缦精品酒店主要集中在亚洲, 在过去的20年中, 陆续在印度尼西亚、菲律宾、印度等15个国家开设了24间精品酒店。

2.2 安缦集团精品酒店空间扩张的地理要素分析

从表1中我们可以发现安缦集团开设酒店在选址上的极端性。具体来说就是酒店所在地体现了两种不同的特性:一个是精品酒店设立在交通便利、商业发达、人口密度大的都市外围地区, 或是非常热门的旅游目的地, 酒店和周边的微环境具有同一主题。例如安缦集团在我国开设的第一家精品酒店——安缦颐和, 坐落于颐和园内, 前来入住的客人不仅可以感受精品酒店带来的感官上的享受, 也可以领略到颐和园内独特的中国文化。同样的, 著名旅游景区、恋人天堂——印度尼西亚巴厘岛, 安缦集团在此地先后开设了三家精品酒店:安缦奇拉、安缦努沙和安缦达利。

另一个特点就是选择在一些名不见经传, 或是知名度不高的国家、地区建造精品酒店。这些地方交通系统也许还不太成熟, 也根本谈不上是经济中心, 很多客人是去入住了酒店才了解到这个地区。而这样的地方通常具有独特的氛围, 环境优美、宁静, 给人以世外桃源的感觉, 同时入住此地的精品酒店可以享受到专属的私人空间和高品质的贴心服务。还是以中国为例, 安缦于2010年在杭州开设了中国第二家分店——安缦法云 (Amanfayun) , 与杭州灵隐寺仅有一墙之隔。酒店地处杭州西湖西边的一处山谷中, 这里的知名度仅仅来源于旁边的灵隐寺和永福寺, 而这两所寺庙连很多杭州本地人都不知道。

因此, 便利的交通和浓郁的商业氛围虽然可以作为地理要素而被投资者考虑, 但并不是精品酒店选址的必要条件。只要有独特的主题, 能给住客耳目一新的感觉, 就一定会受到消费者的青睐。安缦最忠实的支持者被称为“Amanjunkies”, 这个特殊的群体成员会询问安缦集团下一家精品酒店开在何处, 然后就会把自己下一个假期安排在下一家安缦酒店。能如此受消费者的追捧, 这不得不说是安缦集团取得的巨大成功, 同时也说明安缦集团的空间扩张策略是具有科学性和实用性的, 值得我们认真去研究。

3 精品酒店空间扩张的地理要素

通过分析安缦酒店集团的案例, 可以清楚的发现, 精品酒店空间扩张的地理要素与其他类型的酒店空间扩张的地理要素差别很大, 无法套用其他类型酒店的空间扩张模式。在此总结出精品酒店空间扩张的地理要素主要有两点, 分别是:所选地的主题性和独具特色的功能。

3.1 所选地的主题性

精品酒店作为一个新兴的酒店形式, 有着相对高昂的房价, 也意味着其客户群体有着特殊性。在中国经济迅速发展和投资贸易环境日益开放的背景下, 精品酒店的客源不再是一个难题。主要分为三个大的群体: (1) 初具规模的上流社会和富人阶层等高端消费群体; (2) 外资来华投资的高端商务客人; (3) 大量涌入的境外游客。同时, 精品酒店客源的消费水平相对较高, 一般高星级酒店的豪华可能已经司空见惯, 不觉得有新意。而有着鲜明、另类主题的精品酒店更能吸引他们的注意。例如北京的安缦颐和, 度假村的主楼依照原址保留了百年四合院的建造风格, 门窗配上木制的卷帘, 窗外的风景变得隐隐约约, 如水墨画中的渲染, 把古代中国文人推崇的含蓄美表达的淋漓尽致。浓郁的中国文化吸引了不少外国游客前来一睹安缦颐和的风采, 选择体验它来近距离了解中国文化。

所以, 精品酒店所选择落户的地区应具有鲜明的主题性, 能给客人留下深刻的印象, 让客人愿意再次选择入住该精品酒店。而酒店的主题作为一个吸引客人的非常重要的因素, 与酒店所选择的地区有着直接的关系。如何最大化的依托周围环境, 与周围主题一致, 使酒店完美的融入周围的环境中, 是酒店投资人应该经过深思熟虑再作出决策的。酒店所选地区所营造出的氛围、烘托出的主题, 应该与决策者事前的构想相符合, 或是根据所选地的主题来定位即将打造的精品酒店的主题。

3.2 独具特色的功能

传统意义上的酒店仅仅满足了客人对住所和食物的需求, 使客人有了遮蔽之所, 裹腹之物, 而许多成功的精品酒店正是在深度挖掘独家客户的需求之后, 推出了许多独具特色的服务, 从而留住了许多忠实的客户。例如许多精品酒店的Spa会所拥有许多忠实的客户, 不定期的去享受精品酒店专门为客户打造的顶级Spa按摩, 水疗;也有一些傍海的精品酒店仰仗独特的地理位置及私人海滩, 推出客人专属海域的潜水、冲浪等水上运动, 为一些身份尊贵的客人提供了私密的活动环境;加拿大的一间精品酒店, 凭借着其纯正的“英式下午茶”, 吸引了不少贵族名流前往;又例如开设在空旷地区的精品酒店为客人提供空中飞行、滑翔伞等极限运动, 为刚刚接触这些运动的客人提供教练, 最大程度保证了客人的安全和隐私, 使客人在精品酒店度假时多些户外活动选择……

所以精品酒店应该致力于挖掘客户的需求, 并将满足这种需求的服务功能进行强化、继而打造酒店的高知名度与影响力, 成为可以满足度假客户需求的首选目的地。

中国在发展精品酒店特色功能上来说, 同样是具有非常大的潜力。我国幅员辽阔, 有着丰富的地形地貌, 不乏雪山和温泉, 而且由于纬度跨度比较大, 季节方面也体现出了多样性, 当北国已经被大雪覆盖了的时候, 南国还是一幅盛夏的景象。在饮食文化上更是体现出中国人民杰出的智慧, 不同地区的不同菜系, 南北口味的差异, 让饮食成为吸引诸多中外客户眼球的独特功能。精品酒店也可以依据我国不同的民风来创造出只能在我国才能欣赏到的文化节目, 帮助住客体验中国风情。所以, 地区的差异为主题酒店的建造提供了诸多环境上的优势, 也为我国精品酒店的潜在功能的发展提供了更多的可能性。

参考文献

[1]传钧, 刘建一, 甘国辉.现代经济地理学[M].南京:江苏教育出版社, 1997.

国际会计要素设置的比较分析 篇6

(一) 国际会计准则理事会的分类

早在1989年的国际会计准则委员会颁布的《财务报表编报说明》中, 已将会计要素分为五大类:资产、负债、所有者权益、收益、费用。IASC创立初期, 也已将“提高国家会计要求与国际会计准则之间的兼容性”确定为它的目标之一。因此, 作为《国际财务报告准则》的制定者, IASB在会计要素的设置上, 必然更多考虑到各国之间的共性和均衡, 使得各国经济利益可以在一个标准上得到保护。

(二) 美国财务会计准则委员会的分类

美国财务会计准则委员会 (FASB) 的设立目标是要建立并改善财务会计及其报告准则, 并以此来引导和教育公众。FASB提出的美国财会会计概念框架 (SFAC No6) 所涉及到会计要素包括10个:资产、负债、所有者权益、收入、费用、利得、损失、业主提款、业主投资、全面收益。同时, 财务会计概念框架 (SFAC No1) 还明确了编制财务报告的核心目标:“为现在和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供有用信息, 以便作出合理的投资、信贷和类似的决策。”这一目标下, 美国资本市场的国际主导地位也决定了会计要素的设置较为复杂, 也最为完备。

(三) 中国《企业会计准则》的分类

中国《企业会计准则-基本准则》第十条规定:“企业应当按照交易或事项的经济特征确定会计要素, 会计要素包括资产、负债、所有者权益、收入、费用和利润六类。”我国会计要素的分类, 与美国SFAC的分类 (10个会计要素) 相比, 略为粗略, 但与国际会计准则委员会的分类 (5个会计要素) 相当。不同的是国际会计准则委员会的会计要素分类中的“收益”包括收入和利得, “费用”包括费用和损失;而中国的会计要素中“收入”仅指营业收入, 费用也不包括损失。

二、国际会计要素设置差异的原因分析

(一) 会计要素设置的决定因素

会计要素的设置主要受到以下三个方面的影响:会计对象、会计基本假设和会计目标。其中会计目标是世界各国财务会计会计要素设置差异的最主要原因。第一, 会计要素是会计对象的具体化这一基本概念, 决定了会计对象是会计要素设置的客观条件。会计对象是指会计所核算和监督的内容, 即会计工作的客体。凡是特定主体能够以货币表现的经济活动, 都是会计核算和监督的内容, 也就是会计的对象。会计要素就是根据交易或者事项的经济特征所确定的财务会计对象所进行的基本分类。第二, 会计基本假设对会计要素的设置也有重大影响。会计基本假设包括会计主体、持续经营、会计分期和货币计量, 是会计确认、计量、记录和报告的前提, 是对会计核算所处时间、空间环境等所作的合理设定。会计各要素的定义对会计主体起了制约和界定的作用。在持续经营前提下, 会计各要素的确认、计量和报告都应当以企业持续、正常生产经营活动为前提。会计分期, 即对会计核算对象所处的时间作出的合理设定。而货币计量的假设, 决定了会计对象必须是特定主体能够以货币表现的经济活动。第三, 会计目标是理解会计要素设置的关键所在。目前国际上对于会计目标的设定主要有两种观点, 即“决策有用观”和“受托责任观”。决策有用观认为财务报告的目的是提供有助于广大财务报表使用者进行经济决策的有关企业财务状况、业绩和现金流量的信息。受托责任观认为财务报表应当反映企业管理层对受托资源保管责任的成果。因此“谁来使用财务报表”、“财务报表需要给使用者提供怎样的信息”以及“哪些信息能够反映企业管理层对受托资源保管责任的成果”都是会计要素设置必须考虑的重要因素。

(二) IASB、FASB和中国会计要素设置差异的主要原因

会计要素的设置尽管受到会计对象、会计基本假设和会计目标等因素的影响, 会计目标仍然是世界各国财务会计会计要素设置差异的最主要原因。IASB、FASB以及中国在会计目标方面的差异是他们三者会计要素设置差异的主要原因。FASB财务报表的目标是以决策有用观为导向, 而IASB和中国的财务报表目标则是以决策有用观和受托责任观的结合为导向。由于各国的经济发展水平差异很大, 资本市场的成熟度也大相径庭, 所以会计信息的使用者对财务报表所提供的会计信息的质量和要求都大不相同。这些因素都导致各国财务会计中, 具体的会计目标存在着不少差异, 因此会计要素的设置也存在差异。国际会计准则理事会旨在制订高质量、易于理解和具可行性的国际会计准则, 准则要求向公众披露的财务报告应具明晰性和可比性。国际会计准则理事会的这一宗旨使得IASB在制定国际会计准则的时候, 必须考虑到各国间的共性和可比性, 所以会计要素的设置相对笼统。美国的资本市场上是国际上最发达的, 美国的财务会计目标更侧重于满足投资者决策方面的需求, 它的会计要素的设置也是最为复杂和最为完善的。为了适应我国企业和资本市场发展的实际需要, 实现我国企业会计准则与国际财务报告准则的持续趋同, 我国推行了新财务制度改革, 并体现在财政部2006年新《企业会计准则》的修订上。由此看来, 中国的会计要素设置和IASB的设置类似是在情理之中。

(三) 对我国会计要素设置的思考

与美国相比, 我国会计要素少了“业主提款”和“业主投资”, 这两个要素可以不必增加。鉴于国际会计准则趋同的时代背景和我国经济和资本市场的发展水平, 目前我国的会计要素设置是基本与会计目标相匹配的。尽管如此, 与国际会计准则理事会的会计要素设置相比, 我国《企业会计准则》仅仅设置了反映企业日常经营活动的“收入”和“费用”要素, 而没有设置反映企业非日常经营活动的“利得”和“损失”两个要素。虽然《企业会计准则—基本准则》提到了“利得”和“损失”两个概念, 但是并没有明确地将“利得”和“损失”作为会计要素列出。我国《企业会计准则》将“收入”定义为“企业在销售商品、提供劳务及让渡资产使用权等日常活动中所形成的经济利益的总流人, 包括主营业务收人与其他业务收入”, 这里的“收人”即为“营业收入”。我国的“费用”定义为“企业在日常活动中发生的、会导致所有者权益减少的、与向所有者分配利润无关的经济利益的流出”。我国的“利润”定义为“企业在一定会计期间的经营成果”, 在利润表中体现为:“收人一费用=利润”。这里的“利润”既涵盖了营业的利润, 还包括了非正常损益, 而这部分“损益”并未包含在“收入”和“费用”定义的内涵范围内。因此, 我国在有关收入和费用的会计要素设置上还存在着内在的矛盾, 有必要在现有的“收入”和“费用”要素基础上, 增设“利得”和“损失”两个要素。

综上所述, 国际会计准则理事会、美国财务会计准则委员会和中国财务部颁布的《企业会计准则》在会计要素的设置上均存在着差异, 三者的差异主要是源于具体会计目标的不同, 而会计目标的不同又源于经济发展水平和资本市场发达程度不同。我国在会计要素的设置上与国际是接轨的, 基本符合我国的会计目标, 但还需在现有要素基础上增设“利得”、“损失”两个要素。

摘要：本文通过比较国际会计准则理事会、美国财务会计准则委员会以及中国财务部颁布的《企业会计准则》的会计要素设置, 分析会计要素设置的决定因素和三者会计要素设置差异的原因, 提出对我国会计要素设置的思考。

关键词：会计要素,国际会计,财务会计,概念框架

参考文献

[1]徐露萍.关于我国会计要素改进的探讨[J].会计之友, 2011 (6) :48-49.

[2]杜兴强, 章永奎.财务会计理论[M].厦门:厦门大学出版社, 2008.

国际贸易生产要素分析 篇7

关键词：特殊生产要素,区域煤矿,安全度,数据包络分析

安全度是安全状况的综合反映, 虽然, 安全度目前尚无统一的概念及度量, 但一般认为它是安全系统中各因素相互作用的结果, 是系统安全状态的度量免于危险的客观的程度, 为一无量纲的量, 值域为[0, 1][1,2,3]。已有对煤矿综合安全状况进行评价的思路是根据影响煤矿安全状况的因素来构建相应的评价指标, 并请专家确定相应的指标权重进行评价。 这种方法缺点是指标构建比较复杂, 某些指标数据获取存在困难或不够客观, 对评价结果存在着较大的影响, 这在对区域煤矿的安全度进行分析时表现得尤为明显。结合当前及今后较长时期内中国煤矿事故很难完全避免的现实特征, 在对区域煤矿的安全度分析时, 提出了煤矿事故可以认为是在特定时期特定环境下为获取一定的原煤产出而迫不得已投入特殊的生产要素的观点。即在对区域煤矿不同阶段的安全度进行分析时, 原煤的产出越大, 且事故越少, 则该阶段区域煤矿的安全度就越高。然后, 在此观点的基础上构建以数据包络分析 ( Data Envelop- ment Analysis, DEA) 为工具的分析模型, 合理确定输入输出指标来探讨不同阶段某区域煤矿的相对安全度, 不仅指标体系简单, 而且数据易于收集, 并能保证评价结果的客观性。

1煤矿安全生产特殊生产要素的涵义

1. 1我国煤矿的安全生产特征

基于中国煤矿安全生产状况, 为了便于对煤矿安全生产的特殊要素进行分析, 首先必须明确我国煤矿的安全生产特征。为此给出以下命题并论证。

( 1) 命题1: 当前和今后较长的时期内中国煤矿的事故是很难完全避免的。

1中国煤矿企业的开采条件恶劣, 且以井工开采为主, 并且随着开采的逐步转入深部, 安全形势更不容乐观; 2采掘工人素质较低, 大多为农民工且流动较为频繁; 3安全生产技术与管理水平匹配程度不高; 4煤矿的安全是可接受事故水平的安全, 当然这个可接受事故水平是随着时间、经济、技术和管理的水平发展变化的, 总体上是趋于严格的。

( 2) 命题2: 煤矿的生产是物质生产和安全生产的结合体。

煤矿是一个复杂的生产系统, 包括实体的物质生产和无形的安全生产2个主线, 二者是相互融合、 相伴相生的。物质生产是原煤的产出, 而无形的安全生产是事故减少、保持良好生产环境的保障。安全的实质是安全再生产与产品再生产之间协调统一关系。二者协调统一程度高, 则安全状态好, 即生产系统的安全性好。否则, 安全状态差, 生产系统的安全性就差[4]。

( 3) 命题3: 煤矿事故是煤矿安全生产中的不期望产出。

煤矿的生产伴随着安全的再生产, 而事故便是安全再生产中的不期望产出。

( 4) 命题4: 以事故及原煤产出数据来反映一定阶段煤矿的综合安全水平。

煤矿事故与安全度呈现的是反向关系, 即事故越多、事故后果越严重则某一阶段煤矿安全度越低, 反之事故越少, 事故后果越轻则煤矿安全度越高。 同时由于煤矿事故是生产过程中的非期望产出, 所以还要把原煤的产出结合起来才能综合反映某一阶段煤矿的安全度。

( 5) 命题5: 事故反映了煤矿安全工作的不足。

一定阶段的事故综合反映了该阶段的安全状况, 与煤矿企业采取了何种管理手段, 安全投入是否充足、安全技术措施是否到位等具有直接或间接的关系。因此, 对于煤矿企业来说, 必须重视事故所反映的安全工作的不足, 关注各项关键因素和薄弱环节, 并努力改善。

1. 2我国煤矿安全生产的特殊生产要素

从经济学的观点来看, 物质产品的产出必须要投入一定的生产要素, 这些要素既包括有形的原材料、设备和设施, 也包括无形的管理和服务等要素。 针对我国煤矿安全生产的事故不可完全避免的现实特征, 在特定时期和特定环境下, 可以认为事故是煤矿生产过程中的一种迫不得已的生产要素的投入。 即在对区域煤矿的安全度进行分析时可以认为, 煤矿事故是为了获得原煤产出而进行的“特殊”生产要素的投入。显然, 投入的要素越少获得的产出越大, 则生产的效率就越高。与此相对应的是对某一区域煤矿某一阶段的事故越少, 原煤产出越大则表明该阶段的安全度就越高。因此可以建立起煤矿事故、原煤产出与煤矿安全度之间的对应关系。基于投入产出的关系, 可以采用数据包络分析的理论模型来进行区域煤矿安全度的分析。

由于DEA方法对各评价参数不需事先设定权重并能分析出安全效率低下的原因等诸多优点, 在煤矿安全效率评价方面已引起重视。梁美健、童磊等分别采用DEA方法研究了煤炭企业不同年度的安全投资效率[5,6]; 田涛、杨广俊、程晓娟等均采用DEA方法研究了不同煤炭企业的安全效率问题[7,8,9]; 戚安邦、汪涛分别采用DEA方法研究了煤矿企业的安全管理效率和事故管理的绩效[10,11]。已有运用DEA进行煤矿安全效率评价的投入指标除了汪涛在评估事故管理绩效采用的指标不同外, 其余的均是传统意义上的要素投入, 输出指标则为事故的损失或安全效益。而本文则是将事故数据作为DEA分析中的输入要素即特殊的生产要素, 而将原煤的产出指标作为生产的成果。

2区域煤矿安全度分析的模型构建

2. 1模型的理论基础

数据包络分析是由A. Charnes和W. W. Cooper等人1978年创建的用于效率评价的方法, 首次给出了刻画生产规模与技术的有效性[12]。1984年Banker和Charnes等又提出了评价生产技术有效性的B2C模型[13]。下面给出了包含C2B和B2C模型的综合DEA模型[14]。

设有n个决策单元, 每个决策单元都有m种输入和r种输出。

第j个决策单元的输入向量, xj= ( x1j, x2j, …, xmj) T, j = 1, 2, …, n。

第j个决策单元的输出向量, yj= ( y1j, y2j, …, ymj) T, j = 1, 2, …, n。

输入权重, ω = ( ω1, ω2, …, ωm) T。

输出权重, μ= (μ1, μ2, …, μr) T。

综合C2B和B2C的面向输入的DEA模型如下:

( 1) 当 γ = 0时, 为C2B模型。若线性规划式 ( 1) 的最优解 ω0、μ0满足VP= μ0Tyj0= 1, 则称决策单元j0为弱DEA有效; 进一步, 若线性规划式 ( 1) 的最优解中存在 ω0> 0, μ0> 0满足VP= μ0Tyj0= 1, 则称决策单元j0为DEA有效。

( 2) 当 γ = 1时, 为B2C模型。若线性规划式 ( 1) 的最优解 ω0, μ0, μ00满足VP= μ0Tyj0+ μ00= 1, 则称决策单元j0为弱DEA有效; 进一步, 若线性规划 ( 1) 的最优解中存在 ω0> 0, μ0> 0满足VP= μ0Tyj0+ μ00= 1, 则称决策单元j0为DEA有效。

C2B为生产规模不变的模型, 求出的决策单元的效率为技术效率; B2C为生产规模可变的模型, 由其可得出纯技术效率和规模效率。各个效率之间的关系为:

其中, TE为技术效率; PTE为纯技术效率; SE为规模效率。

基于DEA模型的特性及对我国煤矿安全生产特征的分析, 提出根据各决策单元事故和原煤产出数据, 以事故作为输入变量, 以原煤的产出作为输出, 评价决策单元之间的相对安全状况 ( 安全度) , 并且可以根据DEA模型分析在DEA的意义下各决策单元应改进的安全工作方向。C2B模型中的技术效率就反映了这里各决策单元的相对安全度, 而B2C模型中的纯技术效率和规模效率能够进一步地揭示出影响技术效率 ( 安全度) 的原因, 这对指导煤矿的安全工作具有十分重要的意义。

2. 2指标体系的构建

已有的反映煤矿综合安全状况的指标体系多是按照影响煤矿安全的因素分为几个大类, 再细化为若干个具体的指标。这些指标体系较为复杂, 某些指标值的获取比较困难或不够客观。而根据目前煤矿的安全生产特征和事故作为特殊生产要素的观点, 可以构建包含以事故数据和原煤产出为主要内容的指标体系 ( 图1) 来反映区域煤矿的安全度。

结合DEA理论, 这里构建的指标分为输入指标和输出指标, 其中输入指标又可以称为要素类指标, 而输出指标又称为成果类指标。综合反映区域煤矿安全状况的指标应包括年度事故发生的频率、事故的绝对严重度、事故的相对严重度和原煤产出指标。 事故发生的频率可以包括事故发生的起数; 事故的绝对严重度可以包括事故的死亡人数、重伤人数、直接损失以及间接损失等; 事故的相对严重度包括百万吨死亡率等; 原煤产出的结果包括原煤产量、原煤产值、销售利润等。而实际利用时并不需要这些详细的指标, 只选择代表性的指标即可。

2. 3分析过程

2. 3. 1确定评价对象

确定区域煤矿安全度评价的评价对象, 明确决策单元, 即针对某一区域煤矿历年的安全度分析时, 评价对象是各个年度, 而对同一年度不同区域煤矿的安全度进行分析时, 评价对象则为各个不同的区域煤矿。

2. 3. 2选定具体指标

明确了评价对象, 接下来就是具体选定能够反映评价要求的输入输出指标。图1所示的区域煤矿安全度的评价指标为大类的指标, 具体分析时根据实际情况考虑数据的可得性、准确性和客观性选择代表性的指标, 这里输入指标选择事故发生的起数、 事故的死亡人数、百万吨死亡率等, 输出指标选择原煤产量 ( 图2) 。这些指标均为目前煤矿统计中常用的指标, 较为客观、可靠且易于收集, 不仅反映了煤矿生产的成果, 还全面反映了煤矿事故发生的频率、 事故发生的绝对严重度和相对严重度。

2. 3. 3模型的仿真及分析

由C2B模型所得到的技术效率即为所要获得的综合的安全度; 而由B2C模型可获得规模可变的纯技术效率和规模效率。从经济意义上看, 纯技术效率反映的是给定的生产要素所获得的收益, 而规模效率则反映了生产规模的状况是过大还是过小。 结合分析的对象, 这里采用基于投入的DEA模型, 即假定产出固定不变的情况下, 投入可以减少或可以改进的方面。由模型运算的结果可以分析各决策单元 ( 各年度) 的区域煤矿的安全度。同时还可以分析出各个指标投影值的状况以及可以减少的目标值等一系列需要改进的地方。值得注意的是, DEA分析时对各个输入指标给出的权重值是等同的, 即认为事故起数、死亡人数以及百万吨死亡率对安全水平的贡献是同等重要的。

3实例分析

3. 1数据来源及指标选取

笔者收集了河南省2008—2012年的事故和原煤产量数据, 包括发生的事故起数 ( X1) 、死亡人数 ( X2) 、百万吨死亡率 ( X3) 和原煤产量 ( X4) 等 ( 表1, 数据源于河南煤矿安全监察局年度公布的事故统计报告) 。

3. 2计算结果

使用DEAP2. 1软件, 采用面向投入的DEA模型, 运用表1数据进行基于C2B和B2C模型的运算, 输入指标为事故起数、死亡人数和百万吨死亡率而输出指标为原煤产量。经计算后则可以得到表2所示的结果。其中技术效率就反映了各个决策单元的综合安全度。

3. 3分析讨论

从表2可以看出, 2008—2012年的5个年度中, 2012年的技术效率为1, 其纯技术效率和规模效率也同时达到了1。这说明通过比较, 2012年度的相对安全度是最好的。2011年、2010年、2009和2008年的相对安全度分别是0. 792、0. 175、0. 126和0. 108。而2008年度和2011年度的纯技术效率均达到了1, 不足的是规模效率比较低下, 说明生产规模过大, 处于规模递减状态。

表3反映的是在DEA的意义下输入和输出指标应达到的目标值, 即在输出 ( 原煤产量) 不变的情况下, 各投入指标所需要投入的数量。经过转换后, 可以得到表4所示的事故量要达到DEA有效应该减少的目标值。如2009年事故的起数至少要减少45起, 死亡人数要减少115人, 同时百万吨死亡率要减少0. 621才能达到与原煤产量所匹配的最佳安全度; 同理2010年事故起数要减少28起, 死亡人数要减少234人, 百万吨死亡率要下降1. 29才能达到与原煤产量所匹配的最佳安全度。值得注意的是, 2008年度和2011年度的输入指标均不能减少, 原因在于2008年的事故起数和死亡人数虽然较多但是原煤的产量较其他年度大得多; 2011年度煤炭产量处于5年内的第2位, 且事故量较少, 因此在DEA的意义下, 这两个年度所付出的“事故投入”要素与获得的原煤产出是匹配的, 只是由于规模过大, 导致规模效率较低才影响了总体的安全度。

河南省煤矿2008—2012年度各年的安全度与原煤产量的变化趋势如图3所示。从图3可以发现, 随着原煤产量的逐渐下降, 河南煤矿的安全度呈逐年提高的趋势, 说明适当的限产对安全是有利的。 而这与河南煤矿安全的总体趋势是相符的, 与河南省近年来加大整顿、关闭不符合安全要求的小煤矿的工作是分不开的。

4结语