徐州市全要素生產(chǎn)率測(cè)算研究

□史偉徐燕

本文對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法進(jìn)行了梳理，同時(shí)基于研究需要，選擇索洛余值法對(duì)徐州市2000-2017年全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算，測(cè)算結(jié)果表明：徐州市全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率是處于不斷波動(dòng)狀態(tài)，但總體均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，且上升速度越來(lái)越小。

全要素生產(chǎn)率（TFP）是指在扣除資本和勞動(dòng)投入后所有其他投入要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度，測(cè)算全要素生產(chǎn)率對(duì)于衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中的結(jié)構(gòu)性和可持續(xù)性問(wèn)題有重要意義。2017年10月18日，習(xí)總書(shū)記在黨的“十九大”報(bào)告中提到“以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線(xiàn)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革，提高全要素生產(chǎn)率”。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”背景下，測(cè)算徐州市TFP對(duì)于分析徐州經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力與結(jié)構(gòu)、適應(yīng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革具有借鑒意義。

測(cè)算方法

自從索洛提出全要素生產(chǎn)率概念以來(lái)，經(jīng)過(guò)不斷發(fā)展和擴(kuò)充，全要素生產(chǎn)率已經(jīng)成為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要指標(biāo)。當(dāng)前學(xué)術(shù)界測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法從總體上可以分為參數(shù)分析法和非參數(shù)分析法兩大類(lèi)。其中參數(shù)分析法主要有索洛余值法、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法等；非參數(shù)分析法有DEA-Malmquist指數(shù)法、HMB指數(shù)法、半?yún)?shù)法等。目前學(xué)術(shù)界主要采用索洛余值法和DEA-Malmquist指數(shù)法測(cè)算全要素生產(chǎn)率。

（一）索洛余值法

索洛余值法是傳統(tǒng)的、最常見(jiàn)的測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法。它是索洛于1957年提出的，其基本思路是采用產(chǎn)出增長(zhǎng)率扣除要素的增長(zhǎng)率后的殘差來(lái)測(cè)算全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。它的假設(shè)前提是規(guī)模收益不變和希克斯中性技術(shù)進(jìn)步。

其中，Yt為實(shí)際產(chǎn)出，Lt為勞動(dòng)投入，Kt為資本投入，α、β分別為平均資本產(chǎn)出份額和平均勞動(dòng)力產(chǎn)出份額，α+β=1。

為了估計(jì)出平均資本產(chǎn)出份額和平均勞動(dòng)力產(chǎn)出份額，對(duì)方程（1-1）兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)得出：

由于α+β=1，對(duì)方程（1-2）進(jìn)行整理得到：

全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率為：

關(guān)于全要素生產(chǎn)率測(cè)度的具體步驟如下：①獲得數(shù)據(jù)Yt、Kt、Lt，在此基礎(chǔ)之上估算出平均資本產(chǎn)出份額口；②將估算出的α值代入式1-4，獲得全要素生產(chǎn)率的數(shù)值；③將一系列得到的數(shù)據(jù)代入式1-6，得到全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的數(shù)值。

索洛余值法在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí)，可供模型使用的數(shù)據(jù)類(lèi)型較多，如時(shí)間序列、橫截面、面板數(shù)據(jù)等均可使用，且該方法由增長(zhǎng)模型衍生而來(lái)，較為適合進(jìn)行經(jīng)濟(jì)總量上的長(zhǎng)期預(yù)測(cè)；但該方法也存在一些不足，如模型中的希克斯中性技術(shù)進(jìn)步等假設(shè)過(guò)于強(qiáng)烈，對(duì)于要素投入的度量存在難度，估算出的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率包含的因素過(guò)于寬泛等。

（二）DEA-Malmquist指數(shù)法

DEA-Malmquist指數(shù)方法，首先是由 Eaves、Ehristensen、Niewert于1982年在CCR模型基礎(chǔ)上提出的，該模型將DEA方法和Malmquist指數(shù)構(gòu)造方法結(jié)合在一起，用來(lái)測(cè)度全要素生產(chǎn)率，故該模型也被稱(chēng)為CCD模型。隨后，該方法不斷地涌現(xiàn)出新的研究成果，F(xiàn)are等基于DEA方法將Malmquist指數(shù)從理論指數(shù)發(fā)展為實(shí)證指數(shù)，Ray和Desli提出修正模型(RD模型)。RD模型的正確性在之后的時(shí)間中相繼被其他學(xué)者所證實(shí)和認(rèn)可，Malmquist指數(shù)的分解爭(zhēng)論得以結(jié)束。

基于產(chǎn)出的Maimquist生產(chǎn)率變化指數(shù)可以定義為：

該方法是直接利用線(xiàn)性?xún)?yōu)化的方法給出每個(gè)決策單元的邊界生產(chǎn)函數(shù)的估算，從而對(duì)效率變化（ECH）與技術(shù)進(jìn)步（TCH）進(jìn)行測(cè)度，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變動(dòng)值即為T(mén)FP變動(dòng)值。

該方法具有不需要要素的價(jià)格信息、不需要事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)等優(yōu)勢(shì)，但要求樣本必須是面板數(shù)據(jù)，不能對(duì)一個(gè)孤立的國(guó)家或地區(qū)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行計(jì)算。

通過(guò)以上分析可知，索洛余值法既可用于時(shí)間序列的研究，也可用于面板數(shù)據(jù)的分析，比如對(duì)徐州市2000-2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而得出徐州市各年度的TFP；DEAMalmquist指數(shù)法僅適應(yīng)于面板數(shù)據(jù)研究，比如從江蘇省角度研究江蘇省13個(gè)城市的TFP，從而了解徐州市TFP情況及在全省的排名。鑒于數(shù)據(jù)可獲取難易程度，本文擬采用索羅余值法對(duì)徐州市2000-2017年全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。

變量選擇與數(shù)據(jù)處理

用索洛余值法估算全要素生產(chǎn)率時(shí)所涉及的變量為總產(chǎn)出Yt、勞動(dòng)投入Lt和資本投入Kt三個(gè)變量，下面將對(duì)各個(gè)變量的來(lái)源和處理方法進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明，本文所選擇的時(shí)間區(qū)間為2000-2017年，樣本為徐州。

（一）總產(chǎn)出Yt

借鑒前人研究成果，本研究采用地區(qū)生產(chǎn)總值作為總產(chǎn)出變量，數(shù)據(jù)調(diào)整為以2000年為基期的實(shí)際值。徐州統(tǒng)計(jì)年鑒給出1978年不變價(jià)格指數(shù)，本研究需要以2000年不變價(jià)為基礎(chǔ)對(duì)2000-2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整換算公式如下：

所需數(shù)據(jù)來(lái)源于《徐州統(tǒng)計(jì)年鑒2018》和《2018年徐州市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

（二）勞動(dòng)投入Lt

勞動(dòng)投入是指生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)際投入的勞動(dòng)量。本研究采用社會(huì)從業(yè)人數(shù)作為衡量勞動(dòng)投入的指標(biāo)。數(shù)據(jù)來(lái)源于《徐州統(tǒng)計(jì)年鑒2018》和《2018年徐州市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。

（三）資本投入Kt

對(duì)資本存量的測(cè)算是一個(gè)重點(diǎn)和難點(diǎn)，現(xiàn)被廣泛應(yīng)用的是Goldsmith1951年開(kāi)創(chuàng)的永續(xù)存盤(pán)法，基本公式為：

其中，Kt是t期的資本存量，Kt-1是 t-1 期的資本存量，It是 t期以當(dāng)期價(jià)格計(jì)算的投資額，Pt是t期的價(jià)格指數(shù)，δ是折舊率。由以上公式可以看出，估算資本存量首先要確定基期資本存量、投資流量、價(jià)格指數(shù)和折舊率。

現(xiàn)有關(guān)于永續(xù)存盤(pán)法的研究特別多，各個(gè)學(xué)者對(duì)相關(guān)指標(biāo)的選取和設(shè)定也存在很大差異。通過(guò)對(duì)比前人的研究成果，本研究對(duì)以上指標(biāo)作如下處理。基期資本存量按國(guó)際常用方法計(jì)算，即

圖1 ln(K/L)和ln(Y/L)的時(shí)序圖

表1 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

其中，g是樣本期實(shí)際投資的年均增長(zhǎng)率，δ是綜合折舊率。

本研究選取2000年為基期，綜合折舊率δ為5%，衡量當(dāng)年投資情況的It用固定資本形成總額計(jì)算；由于徐州統(tǒng)計(jì)年鑒沒(méi)有公布徐州市固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，而江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒公布了江蘇省固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，因此，本研究暫用江蘇省固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)來(lái)代表徐州市固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)Pt。

測(cè)算過(guò)程及結(jié)果分析

本文的數(shù)據(jù)是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，為了避免“偽回歸”，在利用最小二乘法估計(jì)模型之前必須對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)過(guò)程及結(jié)果如下。

（一）時(shí)序圖判斷

由圖1中l(wèi)n(K/L)和ln(Y/L)的時(shí)序圖初步判斷兩個(gè)序列均是不平穩(wěn)的，且均可能存在趨勢(shì)項(xiàng)。

（二）單位根檢驗(yàn)

由表1可見(jiàn)，所有變量的水平序列和一階差分在1%顯著性水平下都是非平穩(wěn)的，而其二階差分都是平穩(wěn)的。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果需要對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。根據(jù)協(xié)整理論，當(dāng)檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)（即存在單位根），并且各個(gè)序列是同階單整（協(xié)整檢驗(yàn)的前提），想進(jìn)一步確定變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，協(xié)整檢驗(yàn)主要有EG兩步法和Johanson檢驗(yàn)法兩種，其中EG兩步法適用于兩變量的協(xié)整檢驗(yàn)，Johanson檢驗(yàn)法適用于多變量的協(xié)整檢驗(yàn)，因此我們采用EG兩步法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果如下（表2）：

檢驗(yàn)結(jié)果表明，ln(Y/L)與ln(K/L)之間是（2，2）階協(xié)整關(guān)系，說(shuō)明這兩個(gè)變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

（四）回歸分析

根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果，可以利用eviews軟件采用最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如下：

R2=0.9982，調(diào) 整 后 的R2=0.9981，F(xiàn)=8241.955。

圖2反映的結(jié)果顯示，徐州市2001-2017年的16年時(shí)間，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率處于波動(dòng)狀態(tài)，且分階段地呈現(xiàn)下降和上升的趨勢(shì)，但總體上增長(zhǎng)率是呈上升趨勢(shì)，波動(dòng)越來(lái)越小；增長(zhǎng)率的變化也影響了TFP的走勢(shì)，TFP也是一直處于波動(dòng)狀態(tài)，但總體呈上升趨勢(shì)，上升速度越來(lái)越小。

表2 殘差A(yù)DF檢驗(yàn)結(jié)果

圖2 測(cè)算得出的徐州市TFP及TFP增長(zhǎng)率

小結(jié)

上述測(cè)算結(jié)果顯示徐州市全要素生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率都處于波動(dòng)狀態(tài)，且分階段地呈現(xiàn)上升和下降趨勢(shì)，這充分說(shuō)明徐州市科技水平受外界環(huán)境的影響較大。在“新常態(tài)”背景下，徐州市應(yīng)提高自主研發(fā)水平，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中加強(qiáng)對(duì)技術(shù)等要素的利用，改變單純依靠投資驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)模式，加快創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，依靠科技創(chuàng)新，引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。