閆文 董睿 蘇安 河北科技師范學(xué)院海洋經(jīng)濟(jì)與沿海經(jīng)濟(jì)帶研究中心
“十四五”規(guī)劃綱要明確提出,要積極拓展海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間;全面提高北部、東部、南部三大海洋經(jīng)濟(jì)圈發(fā)展水平。而在全球經(jīng)濟(jì)增速放緩、海洋資源增加量有限的現(xiàn)實(shí)下,要推動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展,必須重視海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率(TFP)的提高[1]。近年來(lái),學(xué)術(shù)界對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)TFP 的關(guān)注逐步增多?,F(xiàn)有研究一方面是針對(duì)特定海洋產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的評(píng)價(jià),如海洋漁業(yè)[2]、港口物流業(yè)[3]、濱海旅游業(yè)[4][5]等;王澤宇[6]從海洋三次產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率分析入手,探討了技術(shù)、政策、要素、對(duì)外開(kāi)放程度等因素對(duì)三次產(chǎn)業(yè)的不同影響。另一方面是從全局視角對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率及其影響因素進(jìn)行測(cè)度,如韓增林[7]在DEA 模型基礎(chǔ)上通過(guò)引入PVAR 對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了預(yù)測(cè)。本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上,對(duì)沿海省份海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率及其變化特征進(jìn)行測(cè)度,從而為提高海洋經(jīng)濟(jì)效率提供借鑒和參考。
全要素生產(chǎn)率通過(guò)反映資本、勞動(dòng)、土地等要素投入之外的技術(shù)創(chuàng)新、資源配置優(yōu)化等因素所貢獻(xiàn)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),表明了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的投入產(chǎn)出效率,成了經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要指標(biāo)。全要素生產(chǎn)率核算的方法包括參數(shù)方法與非參數(shù)方法。參數(shù)方法中最為經(jīng)典的是以新古典增長(zhǎng)理論的框架下,基于技術(shù)進(jìn)步的外生性和??怂怪行?,結(jié)合索洛余值法進(jìn)行的測(cè)算。而非參數(shù)方法通常是通過(guò)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)確定生產(chǎn)前沿面,進(jìn)而得到距離函數(shù)進(jìn)行測(cè)算。由于非參數(shù)的DEA通過(guò)線性規(guī)劃而避免了過(guò)多具體函數(shù)形式假設(shè)而可能導(dǎo)致的偏差,本文選該方法對(duì)沿海省份海洋經(jīng)濟(jì)TFP 進(jìn)行研究。
關(guān)于海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)度的指標(biāo)選取尚未有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。本文借鑒現(xiàn)有研究[8][9][10][11],將投入指標(biāo)確定為涉海就業(yè)人員、海洋科研機(jī)構(gòu)科技活動(dòng)人員、沿海地區(qū)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、確權(quán)海域面積、沿海地區(qū)海水養(yǎng)殖面積5 項(xiàng);產(chǎn)出指標(biāo)確定為海洋生產(chǎn)總值以及海洋服務(wù)業(yè)增加值。本文選擇2011 年至2018 年11 個(gè)沿海省份的數(shù)據(jù)為樣本,數(shù)據(jù)均來(lái)自《海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》,DEA 評(píng)價(jià)結(jié)果如表1 所示。
由表1 可見(jiàn),2011~2018 年11 個(gè)沿海省份的綜合技術(shù)效率值差異較大。總體而言處于非DEA 有效。具體來(lái)看,2011~2013 年,綜合效益不斷上升,2013 ~2016 年,綜合效率處于較高水平,2016 ~2018 年綜合效率有所波動(dòng)。從區(qū)域看,上海市海洋經(jīng)濟(jì)綜合效率為最高,從2012 年起,始終為DEA 強(qiáng)有效,其次為廣東,絕大多數(shù)年份為DEA 強(qiáng)有效,第三位為海南;而廣西、遼寧、山東的DEA 綜合效率較低。
表1 2011 ~2018 年11 個(gè)沿海省份海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率(BCC 模型)
上述結(jié)果從靜態(tài)角度反映出海洋經(jīng)濟(jì)效率,若需進(jìn)行跨期的動(dòng)態(tài)效率比較,則需引入Malmquist 指數(shù)(簡(jiǎn)稱MI)。MI指數(shù)在DEA 的基礎(chǔ)上,通過(guò)度量決策單元在t+1 期與t 期的距離函數(shù)之比,實(shí)現(xiàn)了對(duì)于效率變化的動(dòng)態(tài)判斷。MI 由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家曼奎斯特于1953 年提出,而后F?re 等進(jìn)一步發(fā)展,并將其分解為技術(shù)效率變化(TEC)和技術(shù)變化(TC)兩個(gè)方面[12]。技術(shù)效率變化(TEC)反映實(shí)際產(chǎn)出水平和最優(yōu)產(chǎn)出水平的距離之比的變化,當(dāng)TEC >1 時(shí),表示實(shí)際產(chǎn)出水平更加接近生產(chǎn)前沿面所代表的最優(yōu)產(chǎn)出水平,即:由于決策單元的組織管理水平或資源配置效率提高,從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)有技術(shù)更加高效的運(yùn)用,從而帶來(lái)生產(chǎn)率的提高。技術(shù)變化(TC)反映生產(chǎn)前沿面的變化,即由于采用了新技術(shù)而使得潛在的最優(yōu)產(chǎn)出水平得以提高。在實(shí)際研究中,技術(shù)效率變化經(jīng)常被一步分解為純技術(shù)效率變化(PEC)和規(guī)模效率變化(SEC)。因而,MI 的公式可以表示為:MI=TEC*TC=PEC*SEC*TC。
從Malmquist 指數(shù)來(lái)看全要素生產(chǎn)率的變化(表2),可知2011~2018 年11 個(gè)沿海省份的綜合技術(shù)效率總體是上升的。但不同省份效率值變化差異較大。具體而言,效率提升速度較快的地區(qū)包括上海(高且快)、浙江和遼寧,其次為江蘇、福建、山東、天津、廣東,而河北、廣西和海南的TFP提升速度較慢。進(jìn)一步對(duì)Malmquist 指數(shù)進(jìn)行分解可以發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)省份的未來(lái)海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有賴于技術(shù)進(jìn)步,部分省份除技術(shù)進(jìn)步外,還有賴于要素配置的優(yōu)化。
第一,我國(guó)沿海省份的海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率不斷提升,但總體而言處于非DEA 有效。第二,沿海省份全要素生產(chǎn)率提升速度加快,體現(xiàn)了海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率加快,這與我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段的宏觀背景是一致的。第三,不同省份的海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率及其增速差異較大,總體上可以分為四類,第一類是全要素生產(chǎn)率及其增速均較優(yōu)的地區(qū),如上海;第二類是則是兩者都較低的省份,如廣西和河北;第三類是全要素生產(chǎn)率較高但提升速度較慢的地區(qū),如海南;第四類是全要素生產(chǎn)率較低但提升較快的地區(qū),如遼寧。總體而言,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)的全要素生產(chǎn)率也較高。不同地區(qū)評(píng)價(jià)結(jié)果既與發(fā)展基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相關(guān),又與技術(shù)水平和產(chǎn)業(yè)政策相關(guān)。綜上所述,在海洋經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)背景下,必須堅(jiān)持從要素和投資驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,著力推動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。