□史偉徐燕
本文對全要素生產(chǎn)率的測算方法進行了梳理,同時基于研究需要,選擇索洛余值法對徐州市2000-2017年全要素生產(chǎn)率進行了測算,測算結(jié)果表明:徐州市全要素生產(chǎn)率及其增長率是處于不斷波動狀態(tài),但總體均呈現(xiàn)上升趨勢,且上升速度越來越小。
全要素生產(chǎn)率(TFP)是指在扣除資本和勞動投入后所有其他投入要素對經(jīng)濟增長的貢獻程度,測算全要素生產(chǎn)率對于衡量經(jīng)濟增長過程中的結(jié)構(gòu)性和可持續(xù)性問題有重要意義。2017年10月18日,習(xí)總書記在黨的“十九大”報告中提到“以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線,推動經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動力變革,提高全要素生產(chǎn)率”。在中國經(jīng)濟進入“新常態(tài)”背景下,測算徐州市TFP對于分析徐州經(jīng)濟增長動力與結(jié)構(gòu)、適應(yīng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革具有借鑒意義。
自從索洛提出全要素生產(chǎn)率概念以來,經(jīng)過不斷發(fā)展和擴充,全要素生產(chǎn)率已經(jīng)成為衡量經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的重要指標(biāo)。當(dāng)前學(xué)術(shù)界測算全要素生產(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。其中參數(shù)分析法主要有索洛余值法、隨機前沿生產(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)法測算全要素生產(chǎn)率。
索洛余值法是傳統(tǒng)的、最常見的測算全要素生產(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)出增長率扣除要素的增長率后的殘差來測算全要素生產(chǎn)率的增長。它的假設(shè)前提是規(guī)模收益不變和希克斯中性技術(shù)進步。
其中,Yt為實際產(chǎn)出,Lt為勞動投入,Kt為資本投入,α、β分別為平均資本產(chǎn)出份額和平均勞動力產(chǎn)出份額,α+β=1。
為了估計出平均資本產(chǎn)出份額和平均勞動力產(chǎn)出份額,對方程(1-1)兩邊同時取對數(shù)得出:
由于α+β=1,對方程(1-2)進行整理得到:
全要素生產(chǎn)率的增長率為:
關(guān)于全要素生產(chǎn)率測度的具體步驟如下: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)率增長率的數(shù)值。
索洛余值法在測算全要素生產(chǎn)率時,可供模型使用的數(shù)據(jù)類型較多,如時間序列、橫截面、面板數(shù)據(jù)等均可使用,且該方法由增長模型衍生而來,較為適合進行經(jīng)濟總量上的長期預(yù)測;但該方法也存在一些不足,如模型中的希克斯中性技術(shù)進步等假設(shè)過于強烈,對于要素投入的度量存在難度,估算出的全要素生產(chǎn)率增長率包含的因素過于寬泛等。
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,用來測度全要素生產(chǎn)率,故該模型也被稱為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間中相繼被其他學(xué)者所證實和認可,Malmquist指數(shù)的分解爭論得以結(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性優(yōu)化的方法給出每個決策單元的邊界生產(chǎn)函數(shù)的估算,從而對效率變化(ECH)與技術(shù)進步(TCH)進行測度,Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)變動值即為TFP變動值。
該方法具有不需要要素的價格信息、不需要事先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)等優(yōu)勢,但要求樣本必須是面板數(shù)據(jù),不能對一個孤立的國家或地區(qū)的全要素生產(chǎn)率進行計算。
通過以上分析可知,索洛余值法既可用于時間序列的研究,也可用于面板數(shù)據(jù)的分析,比如對徐州市2000-2017年數(shù)據(jù)進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徐州市2000-2017年全要素生產(chǎn)率進行測算。
用索洛余值法估算全要素生產(chǎn)率時所涉及的變量為總產(chǎn)出Yt、勞動投入Lt和資本投入Kt三個變量,下面將對各個變量的來源和處理方法進行詳細的說明,本文所選擇的時間區(qū)間為2000-2017年,樣本為徐州。
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年為基期的實際值。徐州統(tǒng)計年鑒給出1978年不變價格指數(shù),本研究需要以2000年不變價為基礎(chǔ)對2000-2017年數(shù)據(jù)進行調(diào)整,調(diào)整換算公式如下:
所需數(shù)據(jù)來源于《徐州統(tǒng)計年鑒2018》和《2018年徐州市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。
勞動投入是指生產(chǎn)過程中實際投入的勞動量。本研究采用社會從業(yè)人數(shù)作為衡量勞動投入的指標(biāo)。數(shù)據(jù)來源于《徐州統(tǒng)計年鑒2018》和《2018年徐州市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。
對資本存量的測算是一個重點和難點,現(xiàn)被廣泛應(yīng)用的是Goldsmith1951年開創(chuàng)的永續(xù)存盤法,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)期價格計算的投資額,Pt是t期的價格指數(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、價格指數(shù)和折舊率。
現(xiàn)有關(guān)于永續(xù)存盤法的研究特別多,各個學(xué)者對相關(guān)指標(biāo)的選取和設(shè)定也存在很大差異。通過對比前人的研究成果,本研究對以上指標(biāo)作如下處理。基期資本存量按國際常用方法計算,即
圖1 ln(K/L)和ln(Y/L)的時序圖
表1 變量的單位根檢驗結(jié)果
其中,g是樣本期實際投資的年均增長率,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算;由于徐州統(tǒng)計年鑒沒有公布徐州市固定資產(chǎn)投資價格指數(shù),而江蘇省統(tǒng)計年鑒公布了江蘇省固定資產(chǎn)投資價格指數(shù),因此,本研究暫用江蘇省固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)來代表徐州市固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)Pt。
本文的數(shù)據(jù)是時間序列數(shù)據(jù),為了避免“偽回歸”,在利用最小二乘法估計模型之前必須對變量的平穩(wěn)性進行檢驗,具體檢驗過程及結(jié)果如下。
由圖1中l(wèi)n(K/L)和ln(Y/L)的時序圖初步判斷兩個序列均是不平穩(wěn)的,且均可能存在趨勢項。
由表1可見,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。
根據(jù)上述檢驗結(jié)果需要對變量進行協(xié)整檢驗。根據(jù)協(xié)整理論,當(dāng)檢驗的數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)(即存在單位根),并且各個序列是同階單整(協(xié)整檢驗的前提),想進一步確定變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系,可以進行協(xié)整檢驗,協(xié)整檢驗主要有EG兩步法和Johanson檢驗法兩種,其中EG兩步法適用于兩變量的協(xié)整檢驗,Johanson檢驗法適用于多變量的協(xié)整檢驗,因此我們采用EG兩步法進行協(xié)整檢驗,具體檢驗結(jié)果如下(表2):
檢驗結(jié)果表明,ln(Y/L)與ln(K/L)之間是(2,2)階協(xié)整關(guān)系,說明這兩個變量之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。
根據(jù)上述檢驗結(jié)果,可以利用eviews軟件采用最小二乘法對模型進行回歸,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年時間,全要素生產(chǎn)率增長率處于波動狀態(tài),且分階段地呈現(xiàn)下降和上升的趨勢,但總體上增長率是呈上升趨勢,波動越來越小;增長率的變化也影響了TFP的走勢,TFP也是一直處于波動狀態(tài),但總體呈上升趨勢,上升速度越來越小。
表2 殘差A(yù)DF檢驗結(jié)果
圖2 測算得出的徐州市TFP及TFP增長率
上述測算結(jié)果顯示徐州市全要素生產(chǎn)率及其增長率都處于波動狀態(tài),且分階段地呈現(xiàn)上升和下降趨勢,這充分說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)濟發(fā)展中加強對技術(shù)等要素的利用,改變單純依靠投資驅(qū)動的增長模式,加快創(chuàng)新驅(qū)動,依靠科技創(chuàng)新,引領(lǐng)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。