安徽省工业全要素生产率分行业视角测算

朱雪融

安徽大学经济学院,安徽合肥，230601

自改革开放以来，安徽省工业发展迅速，逐步建成了完善的工业体系。按当年价格计算，工业总产值从1978年的107.11亿元发展到2011年的25 875.87亿元，增长了200多倍，按可比价格计算，增加了72.79倍[1]。2012年，安徽全省规模以上工业实现增加值7 550.5亿元，增长16.2%，增幅比全国的10%高出6.2个百分点，增速位于全国第三位[2]。其中一批国家级的企业，如马鞍山钢铁、海螺水泥、奇瑞汽车、铜陵有色金属集团、丰原集团等，对安徽省工业发展乃至全国的工业发展贡献巨大。

“皖江城市带”承接产业转移示范区提出后，标志着安徽省承接东部地区产业转移有了政策上的保障。值此机遇期，安徽省工业总体及细分的37个工业行业生产技术状况如何，其是否具有持续性?存在哪些问题？本文试图对此进行研究。即分析安徽省工业37个细分行业的全要素生产率及其变换率，在更加细分的行业层面上研究安徽省工业经济增长，找出各个细分行业的发展效率、发展动因及对安徽省工业总增长的贡献，在此基础上为安徽省产业结构调整献计献策。以往的研究主要集中到全国的比较多，此外，也出现了将安徽省同长三角地区及中部地区的对比数据，但是，站在安徽省工业37个细分行业的基础上进行对比分析的很少。本文就是在前人研究的基础上，运用DEA-Malmquist指数方法，研究全要素生产率对安徽省37个细分行业的影响，并提出建议，以促进安徽省经济整体更加高效运行。

1 全要素生产率及研究方法

经济增长不仅是“量”的增加，也包括“质”的提高，投入生产要素数量上的增加只是量的部分，而生产效率的提高则是“质”的增加。随着知识经济的兴起， 经济增长不能再依靠以往的高投入和高能耗，相反，技术进步、专业化、管理创新和生产创新对经济增长做出的贡献日益显著。国内外学者测试这种生产效率提高的方式是全要素生产率(Total Factor Productivity，TFP)，全要素生产率在经济增长的研究中被用作衡量科技进步的指标。

1.1 全要素生产率简介

生产率是指企业(或者产业)投入的生产要素转化成制成品的效率。普遍意义上，生产率又分为两种：一种是部分生产要素的生产率(Partial Factor Productivity，PFP)，或称单要素生产率(Single Factor Productivity，SFP)，用产出对投入的比例来衡量，常用的是劳动和资本的生产率；第二种是本文要研究的全要素生产率(Total Factor Productivity，TFP)，或称多要素生产率(Multifactor Factor Productivity，MFP)，用总产出与综合要素投入的比例，即每单位投入的产出来衡量。

1.2 全要素生产率的测量方法

全要素生产率的测算方法有参数方法和非参数方法两大体系。参数方法包括索洛余值法和前沿生产函数法[3]。估算TFP的非参数方法主要包括Malmquist指数方法和HMB指数方法。考虑到数据的可比性以及研究方法的实用性，本文采用Malmquist方法，对安徽省37个细分行业的全要素生产率进行测算。

Malmquist指数是Fare等构建的[4]，现已被广泛用于全要素生产率研究。该方法最大的优点就是不需要价格信息以及成本最小化和利润最大化等条件，就可以用多种投入与产出变量来分析生产效率。本文中，笔者将安徽省工业37个细分行业分别作为单独的生产决策单元，运用Malmquist指数构建每个时期工业生产的最佳前沿面，然后把当期每个细分行业的生产情况同当期的最佳前沿面比较，分析37个细分行业的全要素生产率变化。下面就Malmquist指数法的基本原理进行简单介绍。

1.2.1 生产前沿面、距离函数的含义

在生产可能集中的情况下，有效生产前沿面由所有生产行为有效点共同构成。在DEA(data envelopment analysis，数据包络分析)分析方法中，通过判断某个决策单元是否处在有效生产前沿面上，来判断该决策单元是否有效。现在假设集合S代表生产前沿面，则该前沿面包含了所有的产出和投入变量，也就是(xt，yt)∈S，且(xt+1，yt+1)∈S。这里，把生产者在t时期的产出距离函数定义为：

=(max[n∶(xt,yt/n)∈ST]-1

1.2.2 Malmquist生产率指数分析的原理

距离函数式是计算全要素生产率的基础，所有的Malmquist指数均是两年距离函数的比值。如果已经知道参照期的技术水平，那么就可以在此基础上，计算前后两个时期的Malmquist生产率指数：

此外，如果规模收益不变，两个时期的Malmquist生产率指数的几何平均值可以用来表示Malmquist生产率指数，即：

M(xt+1,yt+1;xt,yt)

将其进一步变形为：

如果计算出来全要素生产率指数大于1，则表示全要素生产率是提高的。如果技术进步率指数或技术效率指数大于1，表示技术进步是全要素增长率增长的来源；如果这两个指数小于1，意味着技术进步速度或技术效率阻碍了全要素生产率的提高。技术效率指数在以往的研究中，又可以进一步细分为纯技术效率指数和规模效率指数，分别用PECH和SECH来表示。这两个指数的高低，也如前文中解释。

2 数据说明及来源

根据Malmquist指数分析原理，需要选取投入指标和产出指标。选取37个细分行业占有的劳动和资本作为投入量，以各个细分行业工业增加值作为产出量。

2.1 工业细分行业增加值(Y)

本文选用工业细分行业增加值。国家规定的39个工业细分行业中，《安徽统计年鉴》中有37个细分行业的数据，具体行业见表1。从《安徽统计年鉴》中工业细分行业的《工业增加值》统计出以上37个工业细分行业2001～2011年的工业增加值，再运用工业制成品出厂价格指数进行平减，换算成以2001年为基期的工业增加值。

2.2 劳动投入量指标(L)

理论上，劳动投入量是指实际投入的劳动量，它不仅取决于劳动的投入数量，还与劳动的利用效率、劳动者质量有关[5]。但由于目前还缺乏这方面的统计资料，因此，本文选取《安徽统计年鉴》中“工业分行业职工人数”作为37个细分行业的劳动投入量指标。

2.3 资本投入量指标(K)

工业方面的资金投入，包括固定资产投入和流动资产投入两个方面。本文采用涂正革[6]的方法，资本投入指标选取37个工业细分行业固定资产净值年平均余额(亿元)与流动资产年平均余额(亿元)的和来代表，并用2001年为基期的固定资产投资价格指数对资本投入量进行平减。这些数据都可以从《安徽统计年鉴》中的“规模以上工业企业主要经济指标”获得。

表1 《安徽统计年鉴》中工业的37个细分行业

3 安徽省工业细分行业全要素生产率实证分析

本文利用软件DEAP2.1及《安徽统计年鉴》中2001～2011年的样本数据进行实证分析，样本包含37个工业细分行业、横跨11年的数据，包括一个产出指标(37个细分行业的工业增加值)、两个投入指标(资本投入、从业人员数)，模型设定的为产出最大化(1=OUTPUT ORIENTATED)和规模报酬不变(0=CRS)，选择方法为2=MALMQUIST-DEA。计算得出反映安徽省工业及37个细分行业整体效率的全要素生产率指数(TFPCH)、反映技术进步贡献的技术进步指数(TECHCH)、反映技术效率高低的技术效率指数(EFFCH)，以及将技术效率指数进一步细分的纯技术效率变化指数(PECH)和规模效率指数(SECH)。

3.1 2001～2011年安徽工业TFP增长水平及其分析

从安徽省总体情况来看，2001～2011年，安徽省工业全要素增长率是3.4%，技术进步增长率和技术效率增长率分别为1.5%、3.0%，技术进步和技术效率都促进了工业全要素生产率的增长，尤其是技术效率的提高，一直拉动着安徽省工业全要素生产率的提高，但是，技术进步失去了主导性优势，影响最小。纯技术效率和规模效率增长率分别为6.1%、-2.7%，其中规模效率为负，说明安徽省工业的规模阻碍了技术效率的增长，进而会对全要素生产率的增长产生相反作用。

但是，2010和2011年的数据显示，2010年和2011年的全要素增长率均小于1，而且技术进步指数和规模效率指数均小于1，表明技术进步和规模均制约了全要素增长率的增长(表2)。从图1还可以看出，在2010年开始，指数的高低发生逆转。2010年，安徽省全要素生产率出现大幅度下降，技术效率增长5.6%，远远高于2009年的-13.2%，2011年同样有这种趋势。2011年，安徽省工业全要素生产率的增加源于纯技术效率提高，表明安徽省2011年工业生产进一步加强了管理，并注重制度创新。金融危机和债务危机的影响，人民币升值和美元贬值导致贸易条件恶化，能源、各种原材料以及我国工人工资的大幅度上升等因素导致工业生产中技术进步指数负增长。

图1 2005～2011年间安徽省工业全要素增长率

注：由于在《安徽统计年鉴》中，2004年才出现“废弃资源和废旧材料回收工业”这一细分行业，由于DEA-M法技术上的原因，导致该行业计算出来的结果只有2005年及以后的，因此整个工业行业的分析也是从2005年以后开始。而对于上文的表2，是各个行业内平均，除了废弃资源和废旧材料回收工业是按从2005年的数据取平均数以外，其他36个行业均是取得从2001～2011年间的数据。

表2 2005～2011年间安徽省工业全要素增长率及其构成

3.2 37个细分行业全要素生产率分析

具体到37个细分行业，表3显示了2001～2011年安徽省工业各细分行业全要素生产率的Malmquist指数及其分解结果。由表3可知，37个细分行业的各项计算结果存在很大的差距：工业增加值的变化率由最低9.9%(水的生产和供应业)到91.1%(废弃资源和废旧材料回收工业)；全要素生产率指数处于0.936(木材加工及竹藤棕草制品业)到1.281(食品制造业)之间；生产效率指数在0.898(文教体育用品制造业)到1.159(食品制造业)之间；所有细分行业技术进步率均呈现增长态势，从废弃资源和废旧材料回收工业的1.003到食品制造业的1.105不等。

工业增加值慢的细分行业(平均增长率低于20%)有水生产和供应业、纺织业、烟草制造业、饮料制造业、电力热力行业、化纤制造、文教体育用品制造、石油加工和橡胶制造9个细分行业，主要集中在能源、劳动密集型行业和其他一些垄断行业。这些行业中大部分的全要素增长率和技术进步都不快，说明需要进行产业的转型升级。

而工业增加值增长较快(增长率超过30%)的细分行业主要集中在轻工业和高新技术行业，如家具加工、仪器仪表和废旧材料回收等行业。有32个行业全要素生产率非负(不包括烟草加工业、化学原料及制品制造业、交通运输设备制造业、文教体育用品制造业和木材加工及竹藤棕草制品业)，所有行业技术进步为正，说明技术进步在促进全要素生产率提高方面仍然有促进作用。生产效率变化为正的行业主要集中于食品制造业、废弃资源和废旧材料回收工业、煤气生产和供应业、煤炭采选业、自来水的生产和供应业、仪器仪表及文化办公用机械、化学纤维制造业、非金属矿物制品业、医药制造业、有色金属冶炼及压延加工业、黑色金属矿采选业、饮料制造业、电力蒸汽热水生产和供应业等行业，说明了安徽省在高新技术企业以及矿产等行业具有优势，技术推动行业发展的作用显著。

表3 2001～2011年间安徽省工业37个细分行业全要素增长率及其构成

4 结 论

本文运用DEA-Malmquist指数法测算了安徽省工业37个细分行业的全要素生产率，并将其分为效率指数、技术进步指数，以探究安徽省工业发展的潜力以及制约因素，得出如下结论。

首先，安徽省工业行业整体全要素增长率虽然平均值高于1，一直处于增长阶段，但是2010年和2011年均低于1，说明安徽省工业行业整体发展技术支撑渐弱，应引起足够的重视。

其次，就工业细分行业来讲，大部分细分行业的全要素增长率超过了1，说明基本面是好的，主要推动力还是技术效率的提高和技术进步的改善。比如，安徽省的食品制造业无论是全要素生产率还是效率指数和技术进步指数均处于第一位，说明了该行业的发展有后劲，可以继续当前的发展模式。

再次，对于一些高能耗、劳动密集型、增长缓慢的行业全要素增长率低于1，说明这些行业有进行产业升级的必要。

最后，轻工业、能源开发行业和高新技术行业工业增加值增长很快，全要素生产率增长以及技术进步率较快。安徽省这些行业在全国范围内有一批标杆企业，技术推动行业发展的作用显著。

参考文献：

[1]安徽统计局．安徽统计年鉴[M]．北京：中国统计出版社，2012:125

[2]吴量亮.工业经济唱响年度“好声音”[N].安徽日报,2013-3-24(1)

[3]李文明，王秀清.中国东北百年农业增长研究[M].北京：中国农业出版社，2011：215-216

[4]Fare R，Grosskopf S，Norris M，et al．Productivity growth，technical progress，and efficiency change in industrialized countries[J].American Economic Review，1994，84(1):66-83

[5]袁天天，石奇，焦艳.不同要素密集型制造业的生产效率比较分析——以江苏为例[J].天津商业大学学报，2012(3):21-23

[6]涂正革.全要素生产率与区域经济增长的动力：基于对1995-2004年28个省市大中型工业的非参数生产前沿分析[J].南开经济研究，2007(04)：22-23