我國煤炭工業科技進步貢獻率的測算

李百吉 張倩倩

(中國礦業大學(北京)管理學院,北京市海淀區,100083)

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我國煤炭工業科技進步貢獻率的測算

李百吉 張倩倩

(中國礦業大學(北京)管理學院,北京市海淀區,100083)

摘 要根據煤炭行業受資源稟賦限制的特點,將資源要素引入生產函數,修正了索羅余值模型,測算了2002－2013年以5年為一個計算周期的我國煤炭工業的科技進步貢獻率。得到了“十一五”期間我國煤炭工業科技進步貢獻率為38.82％;2002－2013年的8個計算周期中,我國煤炭工業科技進步貢獻率呈先降后升而后再小幅下降再回升的“W”型發展結構,雖有波動,但整體呈上升趨勢。我國煤炭行業仍為資本拉動型的粗放發展模式,但近年來科技對我國煤炭工業的貢獻率整體呈上升趨勢,反映了我國煤炭工業正逐步向技術創新驅動型轉變。

關鍵詞煤炭工業 科技進步貢獻率 索羅余值模型

Calculation of science and technology progress contribution rate of coal industry

Li Baiji,Zhang Qianqian
(School of Management,China University of Mining& Technology,Beijing,Haidian,Beijing 100083,China)

Abstract We bring the resource factor into the production function and amend the Solow residual model according to the character that coal industry is restricted by resource endowment and calculate the science and technology progress contribution rate of coal industry from 2002 to 2013 in a computation period of five years.We get the conclusion that the science and technology progress contribution rate of coal industry is 38.82％and it appears as the“W”shape in the seven computation periods from 2002 to 2013.Although coal industry in China is still in the extensive development model that pulls by capital,the science and technology progress contribution rate of Chinese coal industry is rising in recent years.

Key words coal industry,the science and technology progress contribution rate,the Solow residual model

“十二五”期初,中國煤炭工業協會發布了《關于推進煤炭工業“十二五”科技發展的指導意見》,明確了推動煤炭行業科技進步的重要性,并提出到2015年末行業科技貢獻率力爭達到45％.因此,測算我國煤炭工業科技進步貢獻率,對于把握當前行業發展狀況、對接未來發展目標具有重要的參考價值.

對科技進步貢獻率的測算研究,國外起步較早.1975年,索羅首次利用增長速度方程測算了美國的科技進步貢獻率.美國經濟學家丹尼森在索羅的研究基礎上,將勞動投入按數量與質量分開對科技進步貢獻率進行了測算.而后,喬根森采用超越對數生產函數并將勞動和資本投入按數量和質量分開對美國的科技進步貢獻率進行了測算.我國學者對科技進步貢獻率的測算,主要集中在地區和行業兩個方面.其中,對地區科技進步貢獻率進行測算的文獻較多,對行業科技進步貢獻率的測算主要集中在農業方面,此外還有文獻對醫藥產業、裝備制造業、住宅業、建筑業的科技進步貢獻率進行了研究.對于能源工業行業科技進步貢獻率進行研究的文獻較少,通過知網查到的對石油工業科技進步貢獻率進行測算的僅有石油天然氣總公司課題組;對煤炭工業科技進步貢獻率進行測算的文獻僅有2 篇,謝宏等通過測算認為“十一五”期間我國煤炭工業科技進步貢獻率為24.49％,楊瑾娣等認為1952－1982年期間我國煤炭工業科技進步貢獻率為27.8％.

綜上可知,關于我國煤炭行業科技進步貢獻率的測算文獻較少,煤炭科技進步貢獻率的測算還有待學者們的交流與探討.已有的2篇對我國煤炭行業科技進步貢獻率進行測算的文獻,均基于柯布—道格拉斯生產函數和索羅余值模型進行測算,將煤炭工業產出增長中扣除資本和勞動增長的貢獻率以外的其它所有要素的貢獻份額之和作為煤炭行業的科技進步貢獻率.然而煤炭屬不可再生資源,資源遞減狀況對產出具有很大影響.因此,本文認為對煤炭行業科技進步貢獻率的測算要結合行業實際,要將煤炭資源儲量作為投入要素加入到生產函數中,正如諸多學者在計算農業科技進步貢獻率時將耕地作為投入要素的想法一致.故本文將煤炭資源儲量、資本、勞動三者作為投入要素,將煤炭工業產出增長中扣除資源、資本和勞動增長的貢獻率以外的其它所有要素的貢獻份額之和作為我國煤炭行業的科技進步貢獻率.對索羅增長速度方程進行修正,以使煤炭工業科技進步貢獻率的測算更符合行業實際.

1　修正模型介紹

將資源要素引入柯布—道格拉斯生產函數,其表達式為:

式中:Y——產出,億元;

K——資本投入,億元;

L——勞動投入,萬人;

Z——資源,億t;

A0——基期的科技水平,常數;

λ——技術進步的速率,％;

t——時間序列.

α、β、γ分別為資本、勞動和資源的產出彈性系數,假定規模報酬不變,即α＋β＋γ＝1.

對公式(1)兩邊先取對數然后對時間t求導,得:

由于統計數據為離散的,故用差分代替微分,且dt＝1,得:

令y＝ΔY/Y,k＝ΔK/K,l＝ΔL/L,γ＝ΔZ/Z可得:

公式(4)可改寫為:

式中:y——產出的年均相對增長速度,％;

λ——科技的年均相對增長速度,％;

k——資本的年均相對增長速度,％;

l——勞動的年均相對增長速度,％;

γ——資源的年均相對增長速度,％.

式中:ER——科技進步對經濟增長的貢獻率,％;

EK——資本對經濟增長的貢獻率,％;

EL——勞動對經濟增長的貢獻率,％;

EZ——資源對經濟增長的貢獻率,％.

2　數據處理與各指標值的確定

2.1各指標值的確定

2.1.1產出量、勞動投入量、資源量的確定

選取煤炭開采和洗選業工業總產值衡量煤炭產出量,煤炭開采和洗選業年末從業人員數衡量勞動投入量,選取年末煤炭資源儲量衡量資源量.由于統計年鑒中的工業總產值數據為按當年價格計算的,故用以2002年為基期的煤炭開采和洗選業工業生產者出廠價格指數對其進行調整,得到以2002年為基期的總產值數據.煤炭開采和洗選業工業總產值、工業生產者出廠價格指數以及資源儲量數據來自《中國統計年鑒》,勞動投入量數據來自《中國勞動統計年鑒》.數據時間為2002－2013 年,各指標值見表1.

表1　產出量、勞動投入和資源量數據統計表

2.1.2資本存量的計算

采用永續盤存法計算資本存量,計算公式為:

式中:Kt,Kt－1——第t年和第t－1年的資本存量,億元;

δ——折舊率,％;

It——第t年的實際投資量,億元.

由公式可知,當年投資量指標的選擇、基年資本存量的確定、投資品價格指數的選擇以及折舊率的確定是計算資本存量中的關鍵細節.

在當年投資量指標的選擇上,當年固定資產投資總額和固定資本形成總額均在已有文獻中被用來作為當年投資量,而用固定資本形成總額進行替代的較為普遍.但由于煤炭行業沒有固定資本形成總額數據,故本文用當年固定資產投資總額作為當年投資量指標;基年資本存量的確定采用單豪杰的方法,由于本文用固定資產投資總額作為當年投資量指標,故基年資本存量為基年固定資產投資額與固定資產投資額年均增長率、折舊率的和之比,折舊率取5％;投資品價格指數采用固定資產投資價格指數.其中,固定資產投資價格指數、煤炭開采和洗選業固定資產投資總額數據均來自各年份的《中國統計年鑒》.計算得到的我國煤炭工業2002－2013年資本存量數據見表2.

表2　2002－2013年我國煤炭工業資本存量

2.2投入要素產出彈性的確定

投入要素產出彈性的常用計算方法有回歸法和經驗法.其中,回歸法是將各投入要素與產出的數值取對數后,代入計量軟件進行回歸估計,將得到的自變量的系數直接或進行歸一化處理后作為各投入要素產出彈性系數的方法.由于以數據為依據,故科學性較強,但由于需要的數據量大,造成估計結果的誤差不易控制;經驗值法是根據經驗或其他學者的測算結果得到的彈性系數值,具有較強的主觀經驗性.運用經驗法確定投入要素的產出彈性系數時,要根據不同部門或地區的實際對彈性系數值進行調整.對資本產出彈性系數的調整可按如下公式進行:

式中:αi——地區或部門的實際資本產出彈性值;

α——資本產出彈性的經驗值;

Ki——地區或部門第i年的資本數量,億元;

Li——地區或部門第i年的勞動數量,萬人;

Kti——全國第i年的資本數量,億元;

Lti——全國第i年的勞動數量,萬人.

本文在計算過程中,首先嘗試使用回歸法對各產出彈性系數進行估計,結果見表3.

將α,β,γ的數值歸一化處理后,得到α＝0.1,β＝0.63,γ＝0.27.由表3知,回歸估計的R2值很高,說明擬合程度很好;F統計檢驗通過,說明回歸方程顯著;但彈性系數α,β,γ的t檢驗均沒有通過,故用經驗法對各系數值進行重新審視.由于歸一化后γ＝0.27,這與農業科技進步貢獻率測算中所采用的耕地產出彈性0.25較為接近,與中國石油天然氣總公司測算得到的石油資源彈性0.4相比,也較為合理.故綜合考慮回歸估計結果以及石油資源彈性和農業耕地彈性系數值,采用煤炭資源彈性系數γ＝0.27.

由于國家計委公布我國獨立核算工業企業的資金產出彈性為0.3,用公式(11)進行調整,計算得到了我國煤炭行業的資本產出彈性為0.41.故勞動產出彈性β＝1－α－γ＝0.32.

表3　回歸估計結果

3　科技進步貢獻率測算

根據計算公式,以5年為一個計算周期,采用幾何平均法分別計算煤炭開采與洗選業實際總產值、資本存量、勞動投入量以及資源的年均增長率,并根據索羅余值方程λi＝yi－αki－βli－γzi,求得煤炭工業科技進步的年均增長率,見表4.再根據計算公式(6)～(9)求得煤炭工業的科技進步貢獻率以及資本、勞動和資源的貢獻率,見表5.

表4　各指標增長率及科技進步速率　％

由表4知,在2002－2013年的8個計算周期中,我國煤炭工業的科技進步速率在2002－2006年增長最快,在2004－2008和2005－2009兩個時期中相對較慢,其他時期的科技進步速率均大于5％,說明了我國煤炭工業的科技進步整體增速較快;煤炭工業實際總產值增速處于逐步下滑狀態,表明我國煤炭工業的發展速度逐漸放緩,逐步進入“疲勞”期;投入要素中,資本的增速最快,但增速處于不斷下降狀態;勞動增速較為穩定,基本在2％左右波動;隨著開采量的不斷增加,煤炭資源剩余儲量不斷下降,資源量增速一直為負值,且2006－2013年的4個計算周期下降迅猛,表明近年來煤炭資源開采量增長迅速.

表5　我國煤炭工業科技、資本、勞動、資源的貢獻率測算結果　％

由表5知,資本對我國煤炭工業的貢獻率最大,基本均高于60％,反映了我國煤炭行業的發展主要靠資本拉動,發展方式較為粗放.“十一五”期間我國煤炭工業科技進步貢獻率為38.82％.在2002－2013年的8個計算周期中,我國煤炭工業科技進步貢獻率呈先降后升而后再小幅下降再回升的“W”型發展狀態.雖然其走向呈波動狀,但總體而言,2006－2013年的四個計算周期的科技進步貢獻率整體高于2002－2006的四個計算周期,且2009－2013年的科技進步貢獻率呈上揚趨勢,表明了未來煤炭工業的科技進步貢獻率將繼續走高,但會存在小幅波動.

4　結論與展望

通過加入資源要素對生產函數進行修正,對2002－2013年以5年為一個計算周期測算了我國煤炭工業科技進步貢獻率,得到了如下結論:

(1)將回歸估計法與經驗法相結合,得到我國煤炭工業的資本、勞動、資源的產出彈性系數分別為0.41、0.32、0.27.

(2)“十一五”期間我國煤炭工業科技進步貢獻率為38.82％;2002－2013我國煤炭工業科技進步貢獻率整體呈上升趨勢,但又存在波動.具體而言,在8個計算周期中呈先降后升而后再小幅下降再回升的“W”型發展狀態.

(3)當前我國煤炭行業的發展主要靠資本拉動,仍為粗放型的發展方式;但2009－2013年的科技進步貢獻率呈上揚趨勢,反映了科技對煤炭工業的貢獻率呈上升狀態,說明我國煤炭工業正逐步向技術創新驅動型轉變.

然而,關于我國煤炭工業科技進步貢獻率的測算仍是一個需要深入研究與探討的問題.謝宏等通過測算得到“十一五”期間我國煤炭行業科技進步貢獻率為24.49％,與本文有較大差異.這是由于雖然均選擇索羅余值模型進行測算,但本文的投入要素有資本、勞動和資源,謝宏測算中的投入要素是資本和勞動;在投入要素的產出彈性系數上,謝宏等通過經驗賦值法確定的資本產出彈性為0.4,勞動產出彈性為0.6.而本文確定的資本、勞動和資源的產出彈性分別為0.41、0.32、0.27;謝宏等的測算以2006年為基期,而本文以2002年為基期.故由于測算模型的不統一、指標選擇的不一致、投入要素產出彈性的不同、基期年份選擇的不同都會導致不同的測算結果,因此科技進步貢獻率只是一個參考值.

正如將農業科學院農業經濟研究所設計的測算方法確定為計算我國農業科技進步貢獻率的統一方法一樣,筆者認為,也要對我國煤炭工業科技進步貢獻率的測算方法進行規范統一,以使不同學者的測算結果可以進行橫向和縱向比較,有助于更加精準了解當前煤炭行業的科技貢獻率,合理的制定未來的發展目標.

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(責任編輯 張大鵬)

★煤炭科技·地質與勘探★

作者簡介:李百吉(1962－),男,黑龍江大慶人,中國礦業大學(北京)管理學院市場營銷系主任,博士,教授,博導,從事能源經濟管理、宏觀經濟研究。

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