基于DEA-Malmquist指数的我国煤炭城市的全要素生产率动态测算

基于DEA-Malmquist指数的我国煤炭城市的全要素生产率动态测算

姚平

【摘 要】运用1995～2005年中国地级煤炭城市面板数据,采用非参数Malmquist指数方法,实证分析了全要素生产率的变动状况,并将其进一步分解为技术效率和技术进步.研究结果表明:第一,1995～2005年24座地级煤炭城市平均技术效率水平较低,2001年煤炭城市规模效率的下降导致平均技术效率较大幅度下降;第二,1995～2005年间技术效率和技术进步对煤炭城市全要素生产率的影响都有较明显的波动,在这十年间技术效率是全要素生产率增长的动力源泉;第三,东部、中部和西部地区之间和地区内部煤炭城市全要素生产率的变动也存在较显著差异.人力资本和制度因素对全要素生产率、效率提高以及技术进步均有重要的影响.

【期刊名称】《运筹与管理》

【年(卷),期】2010(019)002

【总页数】6页(P170-175)

【关键词】煤炭城市;全要素生产率;Malmquist指数;技术效率;技术进步

【作 者】姚平

【作者单位】吉林大学,商学院,吉林,长春,130012;黑龙江科技学院,经济管理学院,黑龙江,哈尔滨,150027

【正文语种】中 文

【中图分类】F224.3 Abstrac t:Th rough a nonparam etric M alm quist index app roach;this

paper has analyzed to tal factor p roductivity change in China’s coal

cities’paneldata from 1995 to 2005,which is decomposed into

technicalefficiency and technicalp rogress.The results show:(1)the average

technicalefficiency of coal cities in China decseases from 1995 to

2005;(2)technicalefficiency and technicalp rogress are fluctuation,and

technicalp rogress is them ain reason fo r to tal factorp roductivity

increase,and(3)the ro le of technicalefficiency and technicalp rogress is

differentw ith tim e varying.M eanw hile,w e also find that there are

obvious differences in and betw een east,m idd le and west regions of the

coal cities in China.Hum an cap ital and institution factors are important

influence on TFP,technical efficiency and technicalp rogress.

Keyw o rds:coal city;total factor p roductivity;M alm quist

index;technicalefficiency;technicalp rogress

煤炭城市是指因当地煤炭资源开发而形成和发展起来的,并且煤炭产业在城市工业结构中占有重要地位的城市[1]。煤炭城市在我国城市总量中的份额并不太大,如果按照以煤炭采选业在市域工业总产值中的比重大于或等于 10%作为煤炭城市划分的简单标准[2],目前我国有煤炭城市 64座,占到全国城市总数的 9.7%,但这些煤炭城市作为我国的基本能源基地之一,其战略地位十分重要。另一方面,煤炭城市经济社会发展的每一个环节都渗透着对煤炭资源的依赖性,国家宏观层面的产业政策调整,常常会对煤炭城市产生深刻的影响。因此,研究煤炭城市全要素生产率的组成结构和变动趋势,以此发现促进煤炭城市生产力发展的动力源泉以及煤炭产业政策调整对煤炭城市经济发展的影响效果,具有十分重要的现实意义。

目前已经有很多学者对煤炭行业进行了研究,但是国内的文献主要停留在定性分析状态,研究主题集中在煤炭行业的行业集中度、行业竞争力、行业发展战略等方面,而对煤炭城市生产效率方面的研究确较少。目前能够查阅到的与煤炭行业生产效率有关的实证研究有:张青、穆忻普建立了适合煤炭生产特点的生产函数,对煤炭生产进行横截面分析,定量分离了体现型与非体现型技术对煤炭生产的促进作用,构造了煤炭企业全要素生产率模型[3]。龙如银、汪鸥将 T-C-D生产函数基本原理引入到矿业城市之中,提出了矿业城市生产函数的概念、模型,并据此建立了我国不同类型矿业城市的生产函数模型,测算了技术进步对城市 GDP的贡献率、矿业城市 GDP的增长速度、技术进步增长速度[4]。姚平、梁静国分别应用非参数DEA方法与参数 SFA方法对我国主要煤炭企业的技术效率进行了测算,并得出两种方法测算结果具有一致性的结论[5]。在本文的分析中,我们把 1995—2005年的 24座地级煤炭城市作为决策单元,运用Fare及其合作者 (1994)提出的基于 DEA的M alm quist指数方法来估计中国煤炭行业全要素生产率的变动状况。

M alm quist指数最初由M alm quist(1953)提出,Caves等人 (1982)首先将该指数应用于生产率变化的测算,此后与 Charnes等人 (1978)建立的 DEA理论相结合,在生产率测算中的应用日益广泛[6,7]。在实证分析中,研究者普遍采用 Fare等人

(1994)构建的基于 DEA的M alm quist指数[8]。

M alm quist生产率指数主要具有三个方面的优点:(1)不需要相关的价格信息,这对实证分析特别重要。因为,一般情况下,相关投入和产出的数量数据比较容易得到,而要素价格等信息的获取通常比较困难,有时甚至不可能;(2)适用于多个国家或地区跨时期的样本分析;(3)可以进一步分解为技术效率变化指数和技术进步指数。

2.1 数据和变量的说明

基础数据主要来源于 1995-2005年的《中国城市统计年鉴》。

(1)总产出。一般而言,衡量国民经济整体产出的指标应该是按可比价格计算的国内生产总值或国民生产总值(看是否计算国外资本和劳务)。这两项指标都可以直接从有关统计资料中获得。本文采用国内生产总值作为衡量各地区总产出的基本指标,并且按 1994年不变价格进行换算。

(2)资本投入。估算按可比价格计算的资本存量最常用的方法是“永续盘存法”。在使用永续盘存法时主要涉及基期资本数量的计算,折旧率的选择和投资平减三个问题。我们假设各煤炭城市的 GDP平减指数与固定资产投资价格指数相似,以

1994年为基期用 GDP平减指数替代固定资产投资价格指数对各煤炭城市每年的固定资产投资进行平减。假设第一期的资本存量是过去投资的加总,选择一个固定的折旧率 5%。则投资时间序列可近似用式 (6)表示[9]

2.2 实证分析

2.2.1 煤炭城市平均技术效率评价

首先,采用投入导向的 BCC模型,应用 DEAP2.1软件对 24座地级煤炭城市技术效率进行测算 (结果见表 1)。可以看出,1995-2005年,这 24座煤炭城市技术效率平均值较小,且技术效率平均水平在 2001年出现的较大程度的下滑,从而表现出较明显的效率水平波动。从影响技术效率的纯技术效率与规模效率两个方面来分析。通过表 1可以看出,1995-2005年,24座煤炭城市的纯技术效率平均值呈逐年上升趋势,纯技术效率衡量的是以既定投入资源提供相应产出的能力,平均纯技术效率上升说明我国煤炭企业在既定资源投入下提供产出的能力是不断增强的,纯技术效率的改善说明了煤炭城市转变原有的粗放式生产方式已经取得了一定的效果。另一方面,就规模效率来看,1995-2005年 24座煤炭城市的规模效率平均水平变化不大,但也表现出与技术效率平均水平同步的波动形态。通过规模效率平均值可以看出,我国煤炭城市仍处在规模无效率状态。

2.2.2 煤炭城市全要素生产率的变动

这里对我国 24座地级煤炭城市在五个时间段的效率变动进行考察,由前面的分析可知,表示生产率变动的M alm quist生产率指数可以进一步分解为技术进步指数和技术效率变化指数。其中,技术效率变化表示产业管理方法的优劣与管理层决策的正确与否,而技术进步表示的是行业的技术进步,技术效率变化指数又可以进一步分解为纯技术效率变化指数和规模效率的变化 (计算结果见表 2)。

由表 2可见,1997-1999,1999-2001年 24座地级煤炭城市M alm quist指数均大于 1,这表明煤炭城市的生产率从总体上呈现改善的趋势。但是 2001～2003,2003～2005年M alm quist指数小于 1,说明 2001-2005年的年我国煤炭城市全要素生产率一直下滑。进一步分析可以发现,1995-2005年间技术效率和技术进步对煤炭城市全要素生产率的影响都有较明显的波动,同时技术进步水平在

2001-2003年又较大程度的下降,应该引起重视。技术效率变动在 1995-1999年间均保持增长的情况下,在 1999年出现较大下滑,说明煤炭城市的管理方法和管理效率有待进一步改善。1995-2005年间的纯技术效率与规模效率同样有较明显的波动。总体来看,1995-2005年,24座地级煤炭城市的全要素生产率平均下降了

3.0%,其中技术进步水平下降了 7.9%,技术效率增长了 5.3%,表明我国煤炭城市全要素生产率改善主要是由于技术效率增长来实现的,而技术进步还有很大的改善空间。

2.2.3 各区域煤炭城市全要素生产率的变动

为了比较不同地区煤炭城市 TFP变动的差异,我们在已有分析结果的基础上,将本文考察的 24座煤炭城市所在的地理位置划分为东中西部地区① 东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、山东、福建、广东和海南;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南;西部地区包括内蒙古、广西、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。,按三个地区进行全要素生产率变动分析,结果如表 3所示。表 3的结果显示:中国东部、中部和西部 24座煤炭城市的全要素生产率变动存在显著差异。

(1)东部地区。从 1995-2005年东部地区平均时间序列来看,4座煤炭城市全要素生产率平均增长了 1.1%,主要原因是技术效率水平的增长,其平均增长了 3.9%。技术进步水平平均下降了 2.6%。在东部地区内部,阜新和枣庄全要素生产率的平均增长率分别为 -9.6%和 -1.3%,主要原因是技术进步水平的下降,唐山和济宁的全要素生产率增长分别为 1.0%和 3.0%。

(2)中部地区。从 1995-2005年中部地区平均时间序列来看,16座煤炭城市全要素生产率平均下降了 4.1%,虽然技术效率水平增长了 6.4%,而技术进步水平的平均值却下降了 9.5%。在中部地区内部, 16座煤炭城市只有 4座城市全要素生产率保持了正增长,这主要得益于技术效率的提高。技术进步水平增长为正的只有晋城与宿州。

(3)西部地区。从 1995-2005年西部地区平均时间序列来看,4座煤炭城市全要素生产率的平均下降了 1.4%,主要原因是这 4座煤炭城市虽然在 1995-2005年间的技术效率均有所提高,但是技术进步水平却有较大水平的下降。