海洋經濟全要素生產率測算的研究進展

王忠輝,張 元,李瀟怡,張 斌

(山東工商學院 a.統計學院;b.計算機科學與技術學院,山東 煙臺 264005)

黨的十九大報告指出,“我國經濟已經從高速增長階段進入高質量發展階段”,亟需“提高全要素生產率”。自從21世紀以來,人類進入了大規模開發利用海洋的時期,海洋經濟發展十分迅速,并成為我國國民經濟增長的重要組成部分,黨的十八大提出的建設海洋強國目標已經成為實現中華民族偉大復興的重大戰略任務,并且我國在“十三五”規劃編制工作國內外專家座談會上首次提到全要素生產率,強調“中國經濟要通過提升全要素生產率,提高發展質量和效益”,這代表了中國經濟未來努力的方向。根據新發展理念,要大力推進海洋經濟高質量發展,提升海洋經濟全要素生產率是實現海洋經濟高質量發展的關鍵。近年來關于海洋經濟全要素生產率的實證研究層出不窮,但是尚未有文獻對其進行綜述。

一、 關于海洋經濟全要素生產率內涵及投入產出指標的研究

(一)關于全要素生產率內涵的研究

全要素生產率(TFP)是用來研究經濟增長的一個重要的概念,1942年首屆諾貝爾經濟學獎獲得者丁伯根首先提出,他認為全要素生產率是指除了勞動和資本要素之外其他要素帶來的產出增長率,顯然這忽略了很多無形要素的投入。此后,希朗戴維斯一直致力于全要素生產率的研究,在1954年發表的《生產率核算》一書中,認為全要素生產率要包括所有的投入要素,包括勞動力、資本、能源和原材料等,即除了所有的投入要素之外由其他因素造成的經濟增長,稱為全要素生產率,這也是第一次有人明確全要素生產率的內涵,因此被經濟學界推崇為“全要素生產率”的鼻祖。全要素生產率引發學術界廣泛關注最早起源于索洛1957發表的《技術變化與總量生產函數》一文,將總產出中無法由勞動投入和資本投入解釋的部分歸結為技術進步,認為在各種生產要素投入不變的情況下,技術進步使得經濟得到增長,故將技術進步導致的經濟增長稱為全要素生產率,而肯德里克認為全要素生產率中不僅僅只有技術進步因素,還包含許多的復雜因素,如資源配置改善,管理水平提高等。綜上所述,本文認為全要素生產率就是總產出增長率中扣除所有生產要素增長率之后剩余的部分。

對處于高質量發展階段的中國,蔡昉指出全要素生產率是新常態經濟的增長動力。因此,研究全要素生產率有助于對新常態經濟增長的動力源泉進行分析,有助于為新時代國家的經濟增長政策獻力。

(二)關于海洋經濟全要素生產率內涵的研究

海洋經濟全要素生產率也叫海洋經濟效率。目前學術界對海洋經濟全要素生產率的內涵界定有以下觀點,王玲玲從余值角度認為,將海洋經濟增長中的海洋資本投入和海洋勞動投入的增長部分去除之后余下的部分就是海洋經濟全要素生產率[1]。大多數學者從海洋經濟整體出發,構建投入產出指標體系,用海洋經濟效率來評價海洋經濟發展水平,即在現有的生產條件下,從投入產出角度探究海洋經濟的變動情況,反映出海洋經濟進行要素配置和利用能力[2],也有人認為海洋經濟效率是海洋產業運行所得的經濟效益,即海洋資源自身價值的利用率[3]。

近年來,在國家生態文明建設的背景下,亟需對海洋經濟全要素生產率的內涵進行延伸,學者們從不同的視角對其涵義進行界定,主要分為以下幾個方面:

從經濟綠色發展的視角出發,先定義海洋綠色產出,認為將海洋環境污染和海洋勞動、海洋資本等傳統投入要素一起納入海洋經濟的生產過程中,可得到海洋綠色產出,而海洋經濟效率是各種投入經過一定的生產過程轉化為海洋綠色產出的有效程度[4],也可視為眾多有益于環境的投入與獲得的各種收益的比值;從環境系統的視角出發,海洋經濟效率指投入產出不變情況下,海洋經濟產出中的實際污染排放與最小污染排放的差值,衡量單位環境所產生的經濟價值[5];從生態經濟系統視角出發,將海洋經濟、海洋生態和海洋社會三大系統結合,得到海洋生態經濟系統,認為海洋經濟效率是該系統的總產出(總效益)與總投入的比值,即海洋經濟發展的價值量和海洋資源環境消耗的實物量的比值[6],要在盡量減少海洋資源的消耗量和環境污染的前提下,使海洋經濟產量最大,達到污染最小;從碳排放視角出發,將海洋經濟效率定義為沿海地區消耗一定的成本后獲得的海洋經濟效益,反映出海洋經濟活動的投入和產出的內在聯系和比率[7],也稱海洋低碳經濟效率;從生態補償的視角出發,認為海洋經濟效率是在有限的資金、資源和勞動力的投入下,促進海洋生態環境修復和海洋環境保護的經濟措施的效率[8];從資源環境約束的視角出發,海洋經濟增長的投入產出效率,用來表示在各種投入要素后所獲得的有效產出情況即為海洋經濟效率[9]。對于生態文明視角下的海洋經濟全要素生產率,學者們眾說紛紜,但是基本內涵都是要考慮資源和環境污染投入要素。

(三)關于海洋經濟全要素生產率投入產出指標的研究

從投入產出指標角度,傳統的全要素生產率測算只考慮資本和勞動投入,而海洋經濟全要素生產率的指標選取不同于傳統的全要素生產率,不只選擇海洋勞動力和海洋資本要素,還要體現海洋經濟對于資源的依賴及可持續性,在投入指標中納入資源、環境等生產要素;在產出指標中,不局限于國內生產總值這樣的期望產出要素,考慮相應的非期望產出,在環境問題日漸凸顯的情形下,考慮非期望產出將變成一種趨勢,見表1。因此本文認為海洋經濟全要素生產率就是在傳統的海洋資本和海洋勞動投入要素的基礎上,引入海洋經濟特有的資源環境要素和對經濟有很大影響的無形的數據要素,將海洋經濟增長中由于上述生產要素造成的增長去掉之后剩余的部分。

表1 關于海洋經濟全要素生產率投入產出指標的研究

二、關于海洋經濟全要素生產率測算分析的研究

(一)關于海洋經濟全要素生產率測算方法的研究

對于海洋經濟全要素生產率的測算方法,相關研究分為參數法和非參數法,區別就在于是否需要設定具體的生產函數。

1.參數法

參數法認為生產前沿面是隨機的,需借助一定的生產函數測度全要素生產率的變化情況,而隨著生產函數的不斷變化,參數方法也在逐漸的改進。

(1)索洛余值法

羅伯特·索洛是最早對全要素生產率進行實質性研究的,他在1957年發表的《技術進步與總量生產函數》,第一次將技術進步因素納入了經濟增長模型中,使得該模型能夠分析出生產率的增長源泉,采用總產出的增長率減去勞動力和資本投入要素的增長率,得到全要素生產率[15]。但是索洛是在規模收益不變和希克斯中性假設下進行,該方法不能準確測量投入要素。

后來美國經濟學家丹尼森發展了索洛余值法,將投入要素劃分為不同類型并賦予不同的權重,然后進行加權求和得到總投入[16];喬根森提出了超越對數生產函數,利用該函數從部門和總量兩個層面進行TFP度量,該函數提高了對資本投入要素測度的準確性[17]。

(2)隨機前沿生產函數法(SFA)

近些年來,基于參數方法對海洋經濟全要素生產率進行測度最典型的是SFA。1977年Aigner等和Meeusen等各自單獨提出隨機前沿生產函數法。該方法基于允許技術無效率存在的確定性生產函數,將隨機誤差項放入模型中,可以提高TFP測算的準確性[18]。

2.非參數方法

非參數方法出現后,海洋經濟全要素生產率的研究進入了新階段。非參數方法不用確定具體的生產函數,通過決策單元的實際觀測數據直接確定生產前沿面,可以避免SFA方法中確定生產函數的主觀性偏差。在該領域中,研究最廣泛的一個方法就是數據包絡分析法(DEA)。

數據包絡分析最早的模型是1978年由美國的Charnes、Cooperhe和Rhodes三人首次提出的規模報酬不變的CCR模型,為了更加切合實際情況,后來Banker、Charnes和Rhodes于1984提出了規模報酬可變的BBC模型,這是最經典的兩種 DEA模型[19]。該方法分析多投入多產出的情況時具有特殊的優勢,有更顯著的適用性,其應用范圍非常廣泛, 1988年由學者魏權齡[20]介紹給我國學術界以來,我國在應用層面取得了許多成果,近些年在海洋經濟領域展開了應用研究。

傳統的DEA方法將決策單元視為“黑箱”,忽視了決策單元內部的結構,在海洋經濟復雜的運作過程的效率評價上存在一定的局限性[21],很難解釋決策單元非效率的原因,DEA模型可以改進為多階段模型,一定程度上可以解決這一問題。同時DEA模型也可以和自助抽樣等方法進行很好的結合,如DEA-Bootstrap模型、兩階段雙重自助抽樣DEA方法、DEA-Malmquist模型、三階段DEA模型等。考慮到投入產出的松弛性問題和存在非期望產出時的效率問題,學者提出了非期望產出的SBM模型、Malmquist-RAM-Undesirable模型、非期望產出的MEA模型、超效率DEA模型、三階段超效率SBM-Global模型等,此外,曼奎斯特指數(Malmquist指數)可以用來研究海洋經濟全要素生產率的動態變化情況,Global-Malmquist指數、Malmquist-Luenberger 指數(M-L指數)及其拓展模型也被應用于海洋經濟效率測度中,具體評估方法見表2。

表2 海洋經濟效率測算方法匯總

(二)關于海洋產業全要素生產率測算分析的研究

1.海洋三次產業的全要素生產率

為提高海洋經濟的整體效率,針對海洋不同產業部門的生產要素變化和特點,進行橫向和縱向對比,從而對癥下藥。程娜選取了53家涉海企業,將其分為四類,對不同類型企業的海洋三次產業全要素生產率變動進行分析,提出不同的政策支持[28]。而王澤宇等基于中國沿海11省市的面板數據測度中國海洋三次產業的效率變化,從區域差異對比提升海洋三次產業經濟效率[29]。

2.海洋漁業全要素生產率

Squire和Kirkley是最早將全要素生產率在海洋漁業領域中使用,為國內學者在海洋漁業經濟研究提供了借鑒[30]。國外學者更多的是針對特定區域的一個部門進行小范圍的研究,國內學者則從海洋漁業整體經濟效率到細分行業包括海水養殖業和近海捕撈業,研究逐漸深入,從測算方法來看,學者們更加傾向于采用非參數方法,以DEA模型為主;從測算內容上,最初只考慮經濟因素,發現測算結果無法反映真實的生產關系,近兩年來開始關注環境負產出,如曹俐和張晨考慮將二氧化碳排放作為非期望產出,將碳匯作為期望產出,運用超效率SBM模型測算了漁業TFP[31]。也有一些學者從新穎的角度研究,包括對比內陸漁業和沿海漁業、分析微觀漁業企業、分析海洋漁業三次產業等,各種研究對當前我國海洋漁業的轉型發展都有重要意義。

3.濱海旅游業效率

濱海旅游業作為我國海洋經濟的三大支柱產業之一,對其效率進行研究有助于我國海洋經濟三大產業結構升級。劉佳和張俊飛構建了以旅游產業廢水排放量、旅游產業SO2排放量和旅游產業生活垃圾清運量為非期望產出的DEA-Malmquist指數模型,對2005—2014年沿海11省份旅游產業綠色全要素生產率進行測度,總體呈現出下降趨勢[32]。董志文和趙博陽對我國環渤海地區17個城市2013—2019年海洋旅游產業全要素生產率的時空特征分析,并通過目標值優化,對各城市投入冗余情況分析,發現環渤海城市普遍存在投入冗余情況[33]。鐘敬秋等基于“海洋經濟高質量發展”大背景,以我國53個沿海城市為研究對象,對旅游全要素生產率的空間演變特征進行分析,將演變模式劃分為凹槽型、循環型、波動型和平穩型四種類型[34]。

4.海洋交通運輸業的全要素生產率

對于海洋交通運輸業的全要素生產率的研究比較少,Pablo Coto-Millan等采用隨機前沿生產函數模型對1985年至1989年間西班牙27個港口的經濟效率進行計算和分析,得出結論為,港口的規模越大,經濟效率就越低[35]。董夢如等首先估算了中國海洋交通運輸業的碳排放量,然后對2006—2015年沿海11省份的碳排放效率進行測度,結果發現整體處于低效率狀態,且相互之間差異較大[36]。紀建悅等將碳排放量作為非期望產出納入評價指標體系,測算海洋交通運輸業2006—2017年的綠色全要素生產率,結果表明總體保持增長態勢,具有顯著的空間非均衡性[37]。

三、關于海洋經濟綠色全要素生產率測算分析的研究

在國家提倡海洋生態文明的大背景下,海洋經濟綠色全要素生產率的研究近些年來逐漸受到人們的重視,越來越多的學者認為亟需更深入地測度海洋經濟全要素生產率,以便能夠真實地反映我國海洋經濟的增長效率,從現有文獻來看相關研究主要基于以下兩個角度進行研究,其一是將環境污染指標放入投入指標,其二是將環境污染指標放入產出指標。

(一)基于投入角度的海洋經濟綠色全要素生產率測算分析研究

通過分析現有文獻,發現主要基于兩種不同的設計,將環境約束引入模型中:第一種是將單個污染指標作為一種投入;第二種是將多個反映環境污染的指標采用綜合評價的方法整合為一個總指數,作為投入指標放入模型中。

1.單個指標衡量環境因素

最初學者們在環境投入指標的選取上,考慮比較單一,選擇工業廢水排放量、固體廢物排放量、廢氣排放量、污染海水面積、客流攜帶入海污染物、環境治理指標以及赤潮面積等指標中的一個或者幾個作為環境投入指標。顯然,以往學者們的考慮不夠全面。其一是這些指標均是對環境產生負面效應的,放在環境投入指標中的合理性有待考究;其二是這些指標是否具有足夠的代表性,還需要進一步研究。

2.綜合指標衡量環境因素

隨著研究的深入,對海洋這一復雜的經濟系統的了解程度加深,學者們發現僅用單一指標來衡量環境投入因素過于片面,代表性不足,因此采用各種不同的綜合評價方法進行對指標降維,整合得到一個綜合指標來衡量環境因素就應運而生。采用主成分分析、因子分析等方法對多個指標進行降維,得到環境投入指標。胡求光和余璇將沿海地區工業“三廢”作為環境污染指標納入投入指標中,然后利用主成分分析法對其進行降維[38]。而宋暢采用因子分析對污染物相關指標降維,得到海洋污染綜合指標,從而測算海洋經濟效率[3]。

(二)基于非期望產出角度的海洋經濟綠色全要素生產率測算分析研究

基于非期望產出的中國海洋經濟綠色全要素生產率的研究國內相對較晚,很大程度上與我國的海洋經濟發展方式相對單一,海洋產業效率相對滯后有關。研究內容大多在方向性距離函數以及相應的M-L指數和Malmquist生產率指數的基礎上,將環境污染作為非期望產出進行處理。研究思路基于以下兩個方面。

1.單指標衡量環境因素

鑒于廢水直排入海量會對海洋生態環境產生直接影響,大部分學者將其直接作為非期望產出指標納入模型中,而胡曉珍將環境污染指標直排入海廢水量的倒數作為期望產出,測度中國海洋綠色全要素生產率指數[39]。

為了使非期望產出指標更具有代表性,選擇各種污染物排放量中的幾個指標作為非期望產出指標進行測算。最具有代表性的就是“三廢”排放量,有的學者將其直接引入模型中,有的學者將其計算整合后引入。

此外,在海洋生產活動中產生的碳排放,也可視為一種非期望產出,高碳排放量引起了許多不可忽視的環境問題,且以低碳經濟來保持經濟發展,改善生態環境,已經成為一種發展模型。狄乾斌等以碳排放為非期望產出進行研究,發現碳排放會顯著降低海洋經濟全要素生產率,這是由于過去我國是化石能源消耗大國,沿海地區是我國經濟較發達地區,化石能源消耗多,碳排放量大,使得海洋經濟全要素生產率總體偏低[7]。

2.綜合指標衡量環境因素

構建海洋環境綜合指數

王玲玲利用海洋環境污染和海洋環境治理指標構建海洋環境綜合指數,由此可以得到海洋綠色生產總值作為期望產出替代以往的海洋生產總值,對海洋經濟全要素生產率進行測算[1]。向曉梅等選取多個正向指標(海洋固體廢物綜合利用率和海洋工業廢水排放達標率)和逆向指標(海洋工業固體廢物排放量、海洋工業廢水直接入海量與海岸線長度之比),采用熵值法擬合海洋環境綜合指數,與海洋生產總值相乘得到海洋綠色生產總值,納入投入產出指標體系[40]。

構建資源環境損耗指數

為了彌補傳統研究中選擇單一污染物指標作為環境因素指標,以及只有環境或者資源單方面變量而造成的效率評價偏差,許多學者采用熵值法、投影尋蹤法等方法將資源依賴和環境污染整合,構建“資源環境損耗指數”作為非期望產出納入投入產出指標體系中,選擇的指標各不相同。資源依賴主要包括海洋經濟活動直接開發利用的資源,環境污染只考慮生產過程中產生的陸源污染物排放量。測算結果發現加入資源與環境損耗指數后,TFP指數的平均增長率要低于傳統的TFP指數,因此若不考慮資源和環境,不僅測算結果會出現較大偏差,也會給政策建議帶來誤導。

四、文獻評述

(一)關于海洋經濟全要素生產率內涵及投入產出指標的研究

學者們研究海洋經濟全要素生產率主要基于過去全要素生產率的定義,即總產出增長率中扣除所有生產要素增長率之后剩余的部分,而對于海洋經濟全要素生產率的概念并未做明確區分,基本是在全要素生產率概念的基礎上,將研究領域延伸到海洋經濟領域,在投入產出指標上選擇該領域的代表指標,具體包括涉海就業人員、海洋資本存量、海洋生產總值等。由于人類對海洋的探索仍處于初級階段,只探索了海洋5%的內容,還存在著很多未知的探索領域,并且鑒于海洋自身的跨境流動特點,使得海洋的歸屬問題仍然存在很大的爭議,海洋在國際方面競爭激烈。

隨著黨的十八大提出建設海洋強國戰略,以及經濟逐步轉向高質量發展階段,提升海洋經濟全要素生產率的重要性更加凸顯。在數字經濟時代下,數據要素已成為核心生產要素,并推動經濟迅速發展,同時海洋依賴傳統生產要素稟賦的優勢在逐漸減弱,因此需要對現有海洋經濟全要素生產率的指標體系進行完善,測算新時代海洋經濟全要素生產率,為經濟高質量發展助力。

(二)關于海洋經濟全要素生產率測算分析的研究

目前,對海洋經濟全要素生產率測算的研究方法分為參數法和非參數法,以隨機前沿生產函數法和數據包絡法為主要代表,前者允許技術無效率存在且考慮隨機誤差項,但是計算復雜,需要主觀確定生產函數,后者在計算多投入多產出時有特殊優勢,可以通過實際觀測數據直接確定生產前沿面,且計算簡便,因而被廣泛使用。傳統的DEA方法不能解釋決策單元為何非效率,后被改進為多階段模型,一定程度解決了這一問題,并且可以和自主抽樣法等方法實現較好結合,伴隨非期望產出引起關注,非期望產出的SBM、MEA、超效率DEA等模型被提出,為了研究海洋經濟全要素生產率的動態變化,Malmquist指數和各種模型結合使用。測算結果實證分析方面,先對海洋經濟效率,海洋經濟全要生產率等構建投入產出指標體系進行研究,選擇勞動、資本、技術、資源、能源等作為投入指標,將海洋經濟生產總值作為產出指標,系統性地測算海洋經濟全要素生產率,并在得到總體的測算結果之后,進一步分析其時空特征、收斂性以及影響因素等,此外還研究了海洋產業效率,包括從三次產業視角對比分析,從海洋漁業、海洋交通運輸業和海洋旅游業等細分產業展開研究,探究各產業的優勢和不足。總的來看,在現有研究趨勢下,數據包絡分析和曼奎斯特指數法在海洋經濟領域使用更多,可能更加適于海洋經濟全要素生產率的研究;實證分析層面可以對比各五年規劃時期的海洋經濟全要素生產率,進行時空特征分析,為“十四五”時期海洋經濟的發展助力。