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摘 要:采用基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)的非参数指数法测算了各省市区的全要素生产率(Total factor productivity,),技术进步率TECHCH以及技术效率变化EFFCH。除了江西省的平均增长率小于1外,其他省市的均为正增长,东部地区较中西部提升较快;我国各省全要素生产率的增长主要来源于技术进步,而技术效率的恶化阻碍了生产率的增长。
关键词:FDI;技术溢出;TFP;技术进步率;技术效率
中图分类号:F22 文献标识码:A 文章编号:1672-3198(2010)06-0311-02
1957年美国经济学家罗伯特•索洛(R.Solow)在《经济学与统计学评论》上发表了《技术进步与总量生产函数》一文,论文统一了生产的经济理论、拟合生产函数的计量经济方法,第一次将技术进步因素纳入经济增长模型。在定量研究中,索洛将人均产出增长扣除资本集约程度增长后的未被解释部分归为技术进步的结果,称其为技术进步率,这些未被解释的部分后来被称为“增长余值”(或“索洛余值”),也即为全要素生产率的增长率。
基于DEA方法的Malmquist全要素生产率指数法测算全要素生产率(Total factor productivity,TFP),可以避免计算索洛剩余时遇到的强假设条件,既不要求生产处于有效率的路径之上,也无需得知要素投入对经济增长贡献的实际份额,还可以分解为几个有意义的指数的乘积,从而能得到更为细致的动态分析结果。
具体说来,Malmquist全要素生产率指数能被分解为两个部分,一部分是技术进步,另外一部分是技术效率的改善,以便更好地了解全要素生产率的构成。
MI=dt0(xt+1,yt+1)dt0(xt,yt)×dt+10(xt+1,yt+1)dt+10(xt,yt)12
=dt+10(xt+1,yt+1)dt0(xt,yt)×
dt0(xt+1,yt+1)dt+10(xt+1,yt+1)×dt0(xt,yt)dt+10(xt,yt)12
=EFFCH×TECHCH
=TFPCH
即:全要素生产率变化(TFPCH)可分解为技术效率变化(EFFCH)和技术进步变化(TECHCH),EFFCH是基于可变规模收益的效率变化指数,TECHCH表明了技术的进步和创新。
将要素生产力增长分为技术进步和规模效率提高两部分具有重要的意义,特别是在发展中国家,把全要素生产力增长看做完全是技术进步的结果会掩盖全要素生产力增长还依靠自身效率提高这一事实。因此,当我们引进新的技术时,应充分注意挖掘现有的全部潜力和努力改善自身效率这一事实,而不是仅把目光放在引进新的技术上。
1 样本数据说明
假定每个省(直辖市、自治区)作为一个决策单位,鉴于数据的可获性和完整性,本文选取除西藏自治区和海南省外的28个省市为样本(将重庆归入四川),1992～2007年为样本区间。
以各省市历年的实际地区生产总值作为产出变量,实际资本存量、年末从业人员作为投入变量。由各省市地区生产总值现价、地区生产总值指数可计算得到基于1992年价格的各省市实际地区生产总值。
对于我国省际资本存量没有直接的统计数据,本文借鉴张军等(2004)的方案,采用永续盘存法进行估算,即:Kit=Ki(t-1)(1-δit)+Iit/Pit。复旦大学中国社会主义市场经济研究中心的数据库公布了该论文的全部成果——中国各省资本存量数据,上海财经大学的张学良博士把数据库的数据按照张军等(2004)的方法更新到了2005年,本文按其方法将数据更新到2007年,并根据固定资本形成价格指数(1952年=1)将按1952年价格的实际资本存量转换为按1992年价格的实际资本存量。
本文所需数据均来源于中经网统计数据库。
2 计算结果分析
由28个决策单位,一个产出变量,两个投入变量的数据,利用DEAP2.1可以得到各省市各年相对于上一年的全要素生产率增长率TFPCH,以及EFFCH、TECHCH、PECH、SECH,1992年的各指标设定为1。并且,还给出了各省市各指标的年平均值,以及样本区间内各指标的各省市平均值。
2.1 生产率变化率及其组分变化趋势
图1 TFPCH、TECHCH、EFFCH趋势图1992-2007年省际平均全要素生产率年平均增长4.2%,其中技术进步年平均增长4.4%,技术效率年平均降低0.2%。由此可见,省际全要素生产率的增长来源于技术进步,技术效率的恶化阻碍了生产率的增长。图1为全要素生产率变化、技术进步率变化和技术效率变化的趋势图。
全要素生产率增长率在1994年达到峰值1.147,而后较平稳地下降,2002年和2006年出现波谷1.000和0.995。2006年相对2005年TEP出现负增长,这主要是由于2006年技术进步下降;2007年又大于1,呈正增长。总体来看,TFP除2006年较2005年下降外,其他年份均大于1,保持着正增长。
技术进步率1993年最高,而后平稳地下降,直到2005年技术进步率仍大于1,但2006、2007年急剧下降到低于1;技术效率变化1993年相对于1992年的下降率最高,而后徘徊于1附近,其中1995、1997年和2006、2007年高于1,其余年份均低于1。
因此,总体来说我国省际1992-2007年存在着持续的技术进步,但技术效率并未提高,持续的技术进步带来了全要素生产率的增长。
2.2 区域生产率增长的变化趋势
根据测算结果,除了江西省的TFP平均增长率小于1外,其他省市的TFP均正增长;天津、北京、上海、辽宁、安徽和福建的TFP增长率高于平均水平,天津的TFP平均增长率达到18.6%,青海、四川、新疆、湖北和江西位于最后五位;生产率提升的省市都主要是来源于技术进步,技术效率改善并不明显,甚至有近一半的省市技术效率降低。
我们将全国分为东、中、西、东北四个区域,其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东10个省(市);中部地区有8个省级行政区,分别是山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;四川(包括重庆)、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古属于西部地区。将这四个区域的数据汇总,看为四个决策单位,利用DEAP2.1再次计算Malmquist指数,结果见表1。
表1 分区域生产率变化及其分解
区域TFP变化率技术进步技术效率
变化纯技术效
率变化规模效率
变化东部1.0691.0691.0001.0001.000中部0.9780.9810.9961.0000.996西部0.9840.9841.0001.0030.998东北1.1221.1410.9841.0000.984由表1可知,东部和东北的TFP有提升,东北地区提升较多,而中部和西部为负增长;东部和东北地区TFP提升来源于技术进步,技术效率并未改善;中部和西部地区的技术进步率倒退,技术效率也未改善,则总体TFP下降。
关键词:FDI;技术溢出;TFP;技术进步率;技术效率
中图分类号:F22 文献标识码:A 文章编号:1672-3198(2010)06-0311-02
1957年美国经济学家罗伯特•索洛(R.Solow)在《经济学与统计学评论》上发表了《技术进步与总量生产函数》一文,论文统一了生产的经济理论、拟合生产函数的计量经济方法,第一次将技术进步因素纳入经济增长模型。在定量研究中,索洛将人均产出增长扣除资本集约程度增长后的未被解释部分归为技术进步的结果,称其为技术进步率,这些未被解释的部分后来被称为“增长余值”(或“索洛余值”),也即为全要素生产率的增长率。
基于DEA方法的Malmquist全要素生产率指数法测算全要素生产率(Total factor productivity,TFP),可以避免计算索洛剩余时遇到的强假设条件,既不要求生产处于有效率的路径之上,也无需得知要素投入对经济增长贡献的实际份额,还可以分解为几个有意义的指数的乘积,从而能得到更为细致的动态分析结果。
具体说来,Malmquist全要素生产率指数能被分解为两个部分,一部分是技术进步,另外一部分是技术效率的改善,以便更好地了解全要素生产率的构成。
MI=dt0(xt+1,yt+1)dt0(xt,yt)×dt+10(xt+1,yt+1)dt+10(xt,yt)12
=dt+10(xt+1,yt+1)dt0(xt,yt)×
dt0(xt+1,yt+1)dt+10(xt+1,yt+1)×dt0(xt,yt)dt+10(xt,yt)12
=EFFCH×TECHCH
=TFPCH
即:全要素生产率变化(TFPCH)可分解为技术效率变化(EFFCH)和技术进步变化(TECHCH),EFFCH是基于可变规模收益的效率变化指数,TECHCH表明了技术的进步和创新。
将要素生产力增长分为技术进步和规模效率提高两部分具有重要的意义,特别是在发展中国家,把全要素生产力增长看做完全是技术进步的结果会掩盖全要素生产力增长还依靠自身效率提高这一事实。因此,当我们引进新的技术时,应充分注意挖掘现有的全部潜力和努力改善自身效率这一事实,而不是仅把目光放在引进新的技术上。
1 样本数据说明
假定每个省(直辖市、自治区)作为一个决策单位,鉴于数据的可获性和完整性,本文选取除西藏自治区和海南省外的28个省市为样本(将重庆归入四川),1992～2007年为样本区间。
以各省市历年的实际地区生产总值作为产出变量,实际资本存量、年末从业人员作为投入变量。由各省市地区生产总值现价、地区生产总值指数可计算得到基于1992年价格的各省市实际地区生产总值。
对于我国省际资本存量没有直接的统计数据,本文借鉴张军等(2004)的方案,采用永续盘存法进行估算,即:Kit=Ki(t-1)(1-δit)+Iit/Pit。复旦大学中国社会主义市场经济研究中心的数据库公布了该论文的全部成果——中国各省资本存量数据,上海财经大学的张学良博士把数据库的数据按照张军等(2004)的方法更新到了2005年,本文按其方法将数据更新到2007年,并根据固定资本形成价格指数(1952年=1)将按1952年价格的实际资本存量转换为按1992年价格的实际资本存量。
本文所需数据均来源于中经网统计数据库。
2 计算结果分析
由28个决策单位,一个产出变量,两个投入变量的数据,利用DEAP2.1可以得到各省市各年相对于上一年的全要素生产率增长率TFPCH,以及EFFCH、TECHCH、PECH、SECH,1992年的各指标设定为1。并且,还给出了各省市各指标的年平均值,以及样本区间内各指标的各省市平均值。
2.1 生产率变化率及其组分变化趋势
图1 TFPCH、TECHCH、EFFCH趋势图1992-2007年省际平均全要素生产率年平均增长4.2%,其中技术进步年平均增长4.4%,技术效率年平均降低0.2%。由此可见,省际全要素生产率的增长来源于技术进步,技术效率的恶化阻碍了生产率的增长。图1为全要素生产率变化、技术进步率变化和技术效率变化的趋势图。
全要素生产率增长率在1994年达到峰值1.147,而后较平稳地下降,2002年和2006年出现波谷1.000和0.995。2006年相对2005年TEP出现负增长,这主要是由于2006年技术进步下降;2007年又大于1,呈正增长。总体来看,TFP除2006年较2005年下降外,其他年份均大于1,保持着正增长。
技术进步率1993年最高,而后平稳地下降,直到2005年技术进步率仍大于1,但2006、2007年急剧下降到低于1;技术效率变化1993年相对于1992年的下降率最高,而后徘徊于1附近,其中1995、1997年和2006、2007年高于1,其余年份均低于1。
因此,总体来说我国省际1992-2007年存在着持续的技术进步,但技术效率并未提高,持续的技术进步带来了全要素生产率的增长。
2.2 区域生产率增长的变化趋势
根据测算结果,除了江西省的TFP平均增长率小于1外,其他省市的TFP均正增长;天津、北京、上海、辽宁、安徽和福建的TFP增长率高于平均水平,天津的TFP平均增长率达到18.6%,青海、四川、新疆、湖北和江西位于最后五位;生产率提升的省市都主要是来源于技术进步,技术效率改善并不明显,甚至有近一半的省市技术效率降低。
我们将全国分为东、中、西、东北四个区域,其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东10个省(市);中部地区有8个省级行政区,分别是山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;四川(包括重庆)、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古属于西部地区。将这四个区域的数据汇总,看为四个决策单位,利用DEAP2.1再次计算Malmquist指数,结果见表1。
表1 分区域生产率变化及其分解
区域TFP变化率技术进步技术效率
变化纯技术效
率变化规模效率
变化东部1.0691.0691.0001.0001.000中部0.9780.9810.9961.0000.996西部0.9840.9841.0001.0030.998东北1.1221.1410.9841.0000.984由表1可知,东部和东北的TFP有提升,东北地区提升较多,而中部和西部为负增长;东部和东北地区TFP提升来源于技术进步,技术效率并未改善;中部和西部地区的技术进步率倒退,技术效率也未改善,则总体TFP下降。