杜官印,蔡運(yùn)龍,廖 蓉
(1.北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,北京100871;2.中國(guó)土地勘測(cè)規(guī)劃院,北京100035)
中國(guó)1997—2007年包含建設(shè)用地投入的全要素生產(chǎn)率分析
杜官印1,蔡運(yùn)龍1,廖 蓉2
(1.北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,北京100871;2.中國(guó)土地勘測(cè)規(guī)劃院,北京100035)
研究目的:研究土地要素納入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)全要素生產(chǎn)率分析的途徑,并對(duì)中國(guó)近年來經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分析。研究方法:數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法。研究結(jié)果:測(cè)算的1997—2007年中國(guó)分省的全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)表明將建設(shè)用地納入全要素生產(chǎn)率分析是可行的。研究結(jié)論:1997—2007年中國(guó)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要靠技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng);技術(shù)效率處于無效狀態(tài),表明建設(shè)用地等生產(chǎn)要素投入在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中沒有發(fā)揮最大效益。
土地經(jīng)濟(jì);經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);數(shù)據(jù)包絡(luò)分析;全要素生產(chǎn)率;建設(shè)用地
在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分析中,全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)是探求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的重要工具,是衡量要素投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的有效手段,也是體現(xiàn)一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的增長(zhǎng)方式及其能否實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)展的重要指標(biāo)。
土地是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中公認(rèn)的生產(chǎn)要素。自Solow[1-2]建立經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核算方法以來,對(duì)全要素生產(chǎn)率的研究主要著眼于分析技術(shù)和制度等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用,而對(duì)生產(chǎn)要素投入主要考慮資本和勞動(dòng),土地投入一般不作為一種單獨(dú)的生產(chǎn)要素納入全要素生產(chǎn)率分析。Hansen等[3]把土地增進(jìn)型技術(shù)進(jìn)步稱為“馬爾薩斯技術(shù)進(jìn)步”(Malthus Technology),土地、資本、勞動(dòng)都是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要生產(chǎn)要素。現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中技術(shù)進(jìn)步速度非???,稱為“索洛技術(shù)進(jìn)步”(Solow Technology),而且資本對(duì)土地有很強(qiáng)的替代性,使土地的重要性不斷下降。由此可知,土地對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性與經(jīng)濟(jì)發(fā)展所處的階段密切相關(guān),對(duì)處于快速工業(yè)化和城市化進(jìn)程中的國(guó)家,如果不考慮其經(jīng)濟(jì)發(fā)展所處階段而照搬發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的分析方法,顯然不能很好地解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)規(guī)律。
在研究中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率時(shí),將建設(shè)用地納入全要素生產(chǎn)率分析的研究已取得一定進(jìn)展。如李明月等[4]研究表明技術(shù)進(jìn)步對(duì)上海的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)最大,土地、資本、勞動(dòng)次之。李奇旆[5]認(rèn)為開發(fā)區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有近84%可以由勞動(dòng)、資本和土地3種要素投入來解釋。張琦[6]研究表明2002—2004年全國(guó)百?gòu)?qiáng)縣建設(shè)用地面積每增加1%,地區(qū)GDP增加2.597%左右?,F(xiàn)有研究多采用參數(shù)法計(jì)算土地要素的貢獻(xiàn)率,在分析土地在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)時(shí),采用的數(shù)據(jù)口徑不盡相同,研究中建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)有的采用的是增量數(shù)據(jù),有的用歷年的固定資產(chǎn)投資總額直接代替資本存量,其數(shù)據(jù)與方法與一般的測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法存在較大差異。
1997—2007年是中國(guó)經(jīng)濟(jì)一個(gè)新的增長(zhǎng)周期,建設(shè)用地也處于快速擴(kuò)張狀態(tài),分析這一時(shí)期中國(guó)經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率,將建設(shè)用地納入其中具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。由于數(shù)據(jù)序列較短,采用參數(shù)法分析全要素生產(chǎn)率有一定困難,難以運(yùn)用回歸分析得到滿意結(jié)果。本文擬應(yīng)用非參數(shù)分析法——數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis,DEA)方法,將資本、勞動(dòng)和建設(shè)用地投入作為主要投入作為主要投入要素,分析歷年全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù),并依據(jù)全要素生產(chǎn)率的分解方法,得到技術(shù)效率變化和技術(shù)變化情況,分析中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Α?/p>
Charnes等[7]提出的評(píng)價(jià)生產(chǎn)效率的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法,以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ),以凸分析和線性規(guī)劃為工具,應(yīng)用數(shù)學(xué)規(guī)劃模型計(jì)算比較決策單元之間投入產(chǎn)出的相對(duì)效率,對(duì)各決策單元做出評(píng)價(jià),它能充分考慮對(duì)于決策單元本身最優(yōu)的投入產(chǎn)出方案,因而能夠理想地反映評(píng)價(jià)對(duì)象自身的信息和特點(diǎn),同時(shí)對(duì)于評(píng)價(jià)多投入多產(chǎn)出的復(fù)雜系統(tǒng)具有獨(dú)到之處[8]。
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法以決策單元的輸入輸出權(quán)重作為變量,模型采用最優(yōu)化方法來內(nèi)定權(quán)重,從而避免了確定各指標(biāo)的權(quán)重所帶來的主觀性;它通過使用線性規(guī)劃的方法,回避了在選擇邊界生產(chǎn)函數(shù)的具體形式和變量時(shí)所遇到函數(shù)模型選擇的問題及對(duì)隨機(jī)變量分布假設(shè)選擇的問題,并且在技術(shù)描述形式為多投入和多產(chǎn)出時(shí)能以實(shí)物量的形式表示,避開價(jià)格體系不合理等非技術(shù)因素對(duì)距離函數(shù)的影響,是分析投入產(chǎn)出效率的重要方法。
Sten Malmquist[9]提出了用于消費(fèi)分析的定量指數(shù),后來被命名為Malmquist指數(shù)。Cave等[10]將Malmquist的思想用于分析生產(chǎn)率增長(zhǎng),極大地豐富了生產(chǎn)率增長(zhǎng)的測(cè)算方法。
利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法可以計(jì)算全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù),進(jìn)而測(cè)度生產(chǎn)率的改變,并且可以將生產(chǎn)率的改變分解成技術(shù)效率變化和技術(shù)變化,該指數(shù)運(yùn)用Shephard[11]提出的距離函數(shù)(distance functions)來定義。圖1是在固定規(guī)模收益的假設(shè)下,面向產(chǎn)出的單投入、單產(chǎn)出的Malmquist指數(shù)測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法示例。
在s期與t期之間面向產(chǎn)出的全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)可以表示為[12]:
圖1 Malmquist指數(shù)和距離函數(shù)的關(guān)系Fig.1 Relationship between Malmquist index and distance function
式2中,方括號(hào)外的項(xiàng)測(cè)算面向產(chǎn)出的技術(shù)效率指標(biāo)在s期和t期的變化,而方括號(hào)內(nèi)的項(xiàng)作為技術(shù)變化指標(biāo),它是生產(chǎn)前沿面在s期和t期變化的幾何平均值。因此,全要素生產(chǎn)率變化不僅受技術(shù)水平變化的影響,同時(shí)也受技術(shù)效率變化的影響。由式2計(jì)算出的各個(gè)指數(shù),經(jīng)濟(jì)學(xué)含義如下:
(1)技術(shù)效率是生產(chǎn)前沿面和實(shí)際產(chǎn)出量之間的距離,表示生產(chǎn)要素間的匹配程度和利用效率。技術(shù)效率變化表示一個(gè)決策單元的技術(shù)效率改進(jìn)或衰退的程度。如果技術(shù)效率變動(dòng)值>1,表示從s期到t期的技術(shù)效率呈現(xiàn)進(jìn)步趨勢(shì);技術(shù)效率變動(dòng)值=1,代表技術(shù)效率維持固定不變;當(dāng)技術(shù)效率變動(dòng)值<1,表示技術(shù)效率呈衰退趨勢(shì)。
(2)技術(shù)變化就是生產(chǎn)前沿面的移動(dòng),它反映出兩個(gè)時(shí)期之間效率邊界的變動(dòng)情形,代表不同階段技術(shù)水平的變化。若技術(shù)變化值>1,表示從s期到t期的技術(shù)變化呈現(xiàn)進(jìn)步趨勢(shì);技術(shù)變化值=1,表示技術(shù)維持固定不變;技術(shù)變化值<1,表示技術(shù)呈現(xiàn)衰退趨勢(shì)。
(3)全要生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)由技術(shù)效率變化與技術(shù)變化相乘得出。當(dāng)Malmquist指數(shù)>1時(shí),表示決策單元從第s期到t期,全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)進(jìn)步趨勢(shì);當(dāng)Malmquist指數(shù)=1時(shí),表示全要素生產(chǎn)率維持固定不變;當(dāng)Malmquist指數(shù)<1時(shí),表示全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)衰退趨勢(shì)。
本文以中國(guó)省級(jí)行政區(qū)為分析的基本單元(未包括港、澳、臺(tái)地區(qū)),研究時(shí)段為1997—2007年。使用數(shù)據(jù)包括1997—2007年分省份的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、資本存量、就業(yè)人口、建設(shè)用地量。本文數(shù)據(jù)主要從相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒獲得,關(guān)于分省的資本存量數(shù)據(jù)使用復(fù)旦大學(xué)張軍[13]的研究成果,并依據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)補(bǔ)充完善。
2.3.1 國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 本文使用的各省份的GDP數(shù)據(jù)來自1998—2008年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。為剔除物價(jià)變動(dòng)影響,做到數(shù)據(jù)可比,按照1952年的不變價(jià)進(jìn)行了折算,單位為108元。
2.3.2 資本存量 資本存量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究是不可或缺的。在估計(jì)固定資本存量時(shí),一般采用戈德斯密斯開創(chuàng)的永續(xù)盤存法。已有相關(guān)研究[14-23]對(duì)中國(guó)或部分行業(yè)的資本存量進(jìn)行了計(jì)算和深入分析。張軍[15]根據(jù)永續(xù)盤存法估計(jì)了中國(guó)30個(gè)省區(qū)市(重慶和四川合并為一個(gè)省份)1952—2000年各年末的物質(zhì)資本存量,是迄今為止關(guān)于分省資本存量較為完整的計(jì)算數(shù)據(jù)。本文在張軍工作的基礎(chǔ)上,以1952年為基年對(duì)中國(guó)大陸各省份1997—2007年的固定資本存量進(jìn)行估算。海南省成立較晚,歷年經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不夠系統(tǒng);西藏自治區(qū)缺乏固定資產(chǎn)投資指數(shù),測(cè)算數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性難以保證。因此,海南、西藏沒有納入后續(xù)計(jì)算中。重慶、四川的資本存量估算在重慶市成立以前是以四川省為單位計(jì)算的,因此,將重慶、四川的數(shù)據(jù)仍合并為一個(gè)單元考慮。資本存量單位為108元。
2.3.3 勞動(dòng)投入 在計(jì)算全要素生產(chǎn)率時(shí),一般采用折算為標(biāo)準(zhǔn)勞動(dòng)時(shí)間數(shù)的勞動(dòng)總投入代表勞動(dòng)投入,工作小時(shí)數(shù)比勞動(dòng)人數(shù)更能直接度量勞動(dòng)力投入,但前者數(shù)據(jù)較難獲得。由于年齡、性別及受教育程度的差異,要把不同質(zhì)量的勞動(dòng)力投入調(diào)整為同質(zhì)的勞動(dòng)力更加困難。為此,本文采用各地區(qū)就業(yè)人數(shù)代表勞動(dòng)投入,從各省份1998—2008年統(tǒng)計(jì)年鑒中提取各地區(qū)的就業(yè)人數(shù),單位為104人。
2.3.4 建設(shè)用地 建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)來自歷年全國(guó)土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù),由于2002年起執(zhí)行《全國(guó)土地利用分類(過渡期間適用)》標(biāo)準(zhǔn),致使2002年前后建設(shè)用地統(tǒng)計(jì)存在較大差異。本文運(yùn)用全國(guó)土地利用變更調(diào)查結(jié)果,用居民點(diǎn)工礦用地和交通運(yùn)輸用地等地類中口徑一致的3級(jí)地類的總量代表建設(shè)用地總量,單位為hm2。
為了考察建設(shè)用地投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)全要素生產(chǎn)率的影響,本文在考慮資本存量和勞動(dòng)投入的基礎(chǔ)上,將建設(shè)用地也作為一種投入要素納入分析,運(yùn)用DEA方法計(jì)算全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)。由于海南、西藏不納入計(jì)算范圍,重慶、四川合并為一個(gè)省份,故參與計(jì)算的單元總計(jì)28個(gè)。
運(yùn)用Malmquist指數(shù)可測(cè)算當(dāng)年對(duì)上年的生產(chǎn)率變化,本文計(jì)算出各省份1997—2007年的生產(chǎn)率變化。
(1)1997—2007年,全國(guó)的全要素產(chǎn)率總體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。通過對(duì)各省10個(gè)年份的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行幾何平均計(jì)算,得到全國(guó)的全要素生產(chǎn)率,總體表現(xiàn)為全要素生產(chǎn)率的提高,但各年份變動(dòng)較大(圖2)。其結(jié)果與Zheng等[24]計(jì)算的1995年后中國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)處于較低水平的分析是一致的。
圖3分別提取了1998年、2003年和2006年對(duì)上一年的分省全要生產(chǎn)率,可以看出,除北京、上海、浙江、寧夏外,2006年多數(shù)省份的全要素生產(chǎn)率與2003年相比出現(xiàn)下降。
(2)從分省情況看,各省份Malmquist指數(shù)表示的全要素生產(chǎn)率多年平均值在0.96—1.089之間變動(dòng)(圖4)。多數(shù)省份的值大于1,即生產(chǎn)率處于增進(jìn)狀態(tài),除浙江、安徽、江西、湖北、云南5個(gè)省份的全要生產(chǎn)率平均值小于1外,其余省份的全要素生產(chǎn)率總體上處于小幅增長(zhǎng)狀態(tài)。
(3)以2003年為界,分別計(jì)算1997—2002年和2003—2007年兩個(gè)時(shí)段的全要素生產(chǎn)率平均值,可以分析兩個(gè)階段變化情況。從圖4可以看到,北京、天津、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、浙江、安徽、云南9個(gè)省份后一階段的全要素生產(chǎn)率平均值低于前一階段,其余省份均有不同程度的提高。
將1998—2007年全國(guó)全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步分解為技術(shù)效率變化和技術(shù)變化(圖5),其中技術(shù)變化代表了生產(chǎn)前沿的推進(jìn)和技術(shù)進(jìn)步情況。
(1)從1998—2007年各年份對(duì)上一年的全要素生產(chǎn)率構(gòu)成分解情況看,技術(shù)進(jìn)步在推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的提高方面發(fā)揮了主導(dǎo)作用。僅有2005年、2007年的技術(shù)效率值高于1,處于增進(jìn)狀態(tài)。技術(shù)變化值除2007年低于1外,其他年份均高于1,處于增進(jìn)狀態(tài)。因此,中國(guó)近10年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效率,主要是依靠技術(shù)進(jìn)步取得,而要素投入的技術(shù)效率則一直比較低,表明要素之間并未實(shí)現(xiàn)優(yōu)化配置,也進(jìn)一步表明建設(shè)用地與其他生產(chǎn)要素之間的配置效率沒有達(dá)到最優(yōu)。
(2)從分省情況看,除安徽、湖北、云南和重慶四川外,其余省份在2006年前的技術(shù)變化指標(biāo)均大于1,表明技術(shù)處于持續(xù)進(jìn)步的狀態(tài)。但2007年,除北京、天津、上海外,其余省份的技術(shù)變化值均小于1,表明技術(shù)進(jìn)步處于衰退狀態(tài)。此外,除北京、上海高居全國(guó)技術(shù)進(jìn)步的前兩位外,同為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份的江蘇、浙江、山東、廣東等則處于全國(guó)的中游,表明這些發(fā)達(dá)省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率雖然都依賴技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng),但區(qū)域之間差異較大。
(3)從歷年技術(shù)進(jìn)步指標(biāo)序列來看,呈現(xiàn)出先升后降的趨勢(shì)。從全國(guó)歷年技術(shù)變化指標(biāo)來看,從1997年的1.023逐步增長(zhǎng)到2003年的1.048,而后逐年下降。如果分成兩個(gè)時(shí)間段,從分省的前6年和后5年的對(duì)比情況看,2003—2007年的技術(shù)變化值明顯低于1997—2002年的技術(shù)變化值,特別是2007年,有25個(gè)省份的技術(shù)變化值小于1,表明中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的技術(shù)進(jìn)步速度呈現(xiàn)出明顯的衰退趨勢(shì)。
圖2 歷年全要素生產(chǎn)率變化Fig.2 Annual TFP variation
圖3 3個(gè)年份的分省全要素生產(chǎn)率Fig.3 TFP at provincial level during 3 years
(1)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中建設(shè)用地投入具有十分重要的作用。中國(guó)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)在正處于快速工業(yè)化和城市化的發(fā)展階段,也就是從“馬爾薩斯增長(zhǎng)”向“索洛增長(zhǎng)”的轉(zhuǎn)變當(dāng)中[25],因此土地要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)也體現(xiàn)出其特殊性。主要表現(xiàn)在,雖然土地要素總量固定,但土地用途可以改變,主要是大量農(nóng)用地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地。建設(shè)用地除為生產(chǎn)提供空間外,其規(guī)模的擴(kuò)張刺激投資增幅,進(jìn)而影響社會(huì)物質(zhì)資本存量,最終影響了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度[25]。
(2)利用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法計(jì)算全要素產(chǎn)率,在分析時(shí)間序列較短的數(shù)據(jù)時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)。利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法計(jì)算全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù),實(shí)質(zhì)上是計(jì)算年度間生產(chǎn)效率的相對(duì)變動(dòng),得到的是兩個(gè)時(shí)段生產(chǎn)要素組合的技術(shù)效率和技術(shù)水平變化。相對(duì)于參數(shù)法,如用柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)計(jì)算,雖然可得到各要素的直接貢獻(xiàn)率,但無法解釋要素組合對(duì)生產(chǎn)的作用。此外,參數(shù)法需要事先指定模型,本身包含了較大的人為因素。本文研究表明,利用Malmquist指數(shù)計(jì)算包含建設(shè)用地的全要素生產(chǎn)率在方法上可行。
圖4 各省份全要素產(chǎn)率平均值及分段平均值變化Fig.4 Variations of average value of TFP of each province and its sectional average values
圖5 1998—2007年全要素生產(chǎn)率、技術(shù)效率變化和技術(shù)變化Fig.5 TFP,technical efficiency and technology variations from 1998 to 2007
(3)1997—2007年,中國(guó)經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率處于小幅增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),但年際變動(dòng)較大,并于2005年后開始下降。對(duì)分省份1998—2007年10個(gè)年份相對(duì)上一年的全要素生產(chǎn)率分析表明,中國(guó)經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率總體處于增進(jìn)狀態(tài),但浙江、安徽、江西、湖北、云南的全要素生產(chǎn)率Malmquist指數(shù)小于1,表明這些省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒有走上依靠提高生產(chǎn)要素配置效率和技術(shù)進(jìn)步水平的道路。
(4)1997—2007年,中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉主要為技術(shù)進(jìn)步,而生產(chǎn)要素的利用效率不高。從全要素生產(chǎn)率構(gòu)成上研究其兩個(gè)分項(xiàng)——技術(shù)變化和技術(shù)效率的變化情況,表明技術(shù)變化是帶動(dòng)中國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要源泉。絕大多數(shù)省份在1997—2007年的技術(shù)效率值較低,表明投入經(jīng)濟(jì)發(fā)展的生產(chǎn)要素沒有發(fā)揮最大效益。
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Analysis on Total Factor Productivity Including Construction Land Input in China from 1997 to 2007
DU Guan-yin1,CAI Yun-long1,LIAO Rong2
(1.College of Urban and Environmental Sciences,Peking University,Beijing 100871,China;2.China Land Surveying and Planning Institute,Beijing 100035,China)
The purposes of this paper are to explore an approach for analyzing the Total Factor Productivity(TFP)of economic growth that includes land input factor and analyze the TFP of economic growth during recent years in China.Method employed is the Data Envelopment Analysis(DEA).The results are:(1)the Malmquist index of TFP at provincial levelofChina from 1997 to 2007 has been calculated;(2)it further indicates that it is feasible to include the construction land factor into the TFP analysis.It is concluded:(1)the main driving force of TFP increase in China from 1997 to 2007 is technical progress;(2)there was technical inefficiency during the case study period,which indicates that the input of production factors such as the construction land has not yet resulted in maximum revenue for economic growth.
land economy;economic growth;Data Envelopment Analysis(DEA);Total Factor Productivity(TFP);construction land
F301
A
:1001-8158(2010)07-0059-07
2010-04-20
2010-06-26
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“中國(guó)耕地轉(zhuǎn)換價(jià)值的感知與分配研究”(40971051)。
杜官印(1972-),男,山西懷仁人,博士研究生。主要研究方向?yàn)橥恋毓芾?。E-mail:duguanyin@163.com