(中国社会科学院 新闻与传播研究所,北京 100021)
印刷业是一个历史悠久的巨大行业体系,内部细分行业众多,其中,出版物印刷业担负着传播国内外优秀文化和弘扬中国传统文化的重任,对提升国家软实力发挥着不可替代的作用。尽管在“十二五”期间中国出版物印刷业保持了稳定发展,但是该行业仍存在产业结构不协调、生产资源配置不合理、企业运行效率低等问题。[1]党的十九大报告作出中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段的重大判断,提出了提高全要素生产率的紧迫要求。[2]出版物印刷业作为印刷业的重要经营类别,其生产技术更新和生产效率提升,对推动中国印刷业提质增效、转型升级,进而从印刷大国向印刷强国迈进有着重要现实意义。
然而,近年来中国出版物印刷品占整个印刷市场的份额在逐渐降低,出版物印刷业的经营形势也被普遍看衰,通过提高全要素生产率改善中国出版物印刷业的经营效益迫在眉睫。本文构建了中国出版物印刷业的全要素生产率指标,比较不同区域之间的差异,并在此基础上提出了提高中国出版物印刷业全要素生产率的可行性建议。本文的主要贡献是:基于整体方向性距离函数和Luenberger生产率指标,将中国整体作为统一的方向,衡量各个省份及区域对整个中国出版物印刷业全要素生产率的贡献。该方法确保各个省份及区域出版物印刷业的效率值具备了可比性,在此前提下提出的改进建议更加合理,具有较强的针对性和可行性。
以“出版物印刷业”为主题展开的专门研究数量很少,主要集中在三个方面:一是从史学的视角出发探讨出版物印刷技术的发展情况,如李赛(2019)梳理了建国初期(1949—1965年)中国的出版物印刷技术,为该时期平、凸、凹、孔四类出版物的鉴定提供了依据。[3]二是从宏观层面上探讨如何提高出版物印刷业竞争力并对其发展前景进行展望,如杨生(2006)[4]、李小兵(2006)[5]、任玉成(2011)[6]等均对中国出版物印刷的现状进行了分析,其中,任玉成结合数字出版对印刷业的冲击,以北京出版物印刷市场为例,探讨了如何开辟印刷企业新的服务领域。三是从监督的视角考察出版物印刷业存在的问题,如王德明(2011)探讨了出版物印刷业的质量要求、当前出版物印刷存在的质量问题及如何对出版物印刷的质量进行检验[7];又如曹建平(2009)探讨了中国出版物印刷工价的合理性问题,在梳理出版物印刷工价现状的基础上,分析了印刷工价提高给出版社及印刷厂带来的负面影响,并在此基础上提出了解决出版社与印刷厂印刷工价的设想和办法。[8]围绕“出版物印刷业”展开的这三方面研究为本文提供了通识性的基础参考资料,有助于作者对中国出版物印刷业的现状及其存在的问题形成较为全面的了解。
已有关于出版行业生产效率、要素配置效率、全要素生产率等问题的研究,基本上都是以出版业上市公司作为样本,这主要得益于上市公司年报数据的易得性。鉴于以出版业上市公司为样本所作的考察对本文的研究方法和研究思路具有较强的参考价值,此处对这些文献加以梳理。相关文献的研究样本和时期虽然有所不同,但是基本上都得出了大致相似的结论,即技术进步迟缓阻碍了出版业全要素生产率增长。例如,朱乃平、孟姝婧、韩文娟(2014)测算了2008—2012年中国9家出版上市公司的全要素生产率,指出我国出版业整体效率较高但规模不佳,全要素生产率在经济增长过程中处于下降趋势,表明我国出版业经济增长仍存在一定风险,其主要由技术进步的下降导致,[9]建议我国加大对出版业的科技扶持力度。张立伟、衣保中(2014)对我国西部地区2005—2012数字出版产业的生产效率进行了评价,指出技术效率的长期恶化是导致西部地区数字出版产业生产效率低下的主要原因。[10]常晓红、王海云(2016)分析了2014年15家新闻出版业上市公司的经营效率,指出我国新闻出版业上市公司的经营效率整体处于有效状态,但是仍有部分公司的经营效率有待改进,其中,提高企业的技术效率应成为未来发展的重要趋势。[11]张叶青(2017)测算了2011—2015年度9家出版企业教材教辅业务板块的经营效率,指出考察期间内样本企业的全要素生产率整体水平不高,技术进步指标大多呈下降趋势,而且多数样本企业没有实现规模效益,资源配置仍有提升潜力,建议用好国家科技扶持政策,提升出版业技术水平和技术效率。[12]
除上述文献之外,尚未有从区域角度对不同省份出版行业生产效率、要素配置效率、全要素生产率等问题所作的研究,更未有相关研究专门针对不同省份的出版物印刷业展开。由于出版上市公司之间是竞争关系,考察不同公司经营效率所得的结论及建议往往是从提升单个公司的利益角度出发,较少关切中国出版业的整体全面增长。以不同省份出版业相关数据为样本,考察中国出版业全要素生产率及其区域差异,并在此基础上得出推动我国出版业全要素生产率增长的建议实为必要。限于数据可得性,本为选取出版物印刷业数据为样本,借鉴围绕文化产业展开的相关研究加以分析,具有一定新意,弥补了这方面研究的空缺。
鉴于印刷业在文化产业中居于主力军的地位,有关文化产业全要素生产率研究的相关文献仍可为本文提供样本选择与实证分析上的参考。吴慧香(2015)测算了1999—2009年间中国各省市文化产业的全要素生产率,结果显示中国文化产业全要素生产率增长波动较大,增长主要由技术进步和技术效率同时带动,省际之间存在的差异主要是由文化投资差异所致。[13]韩东林、夏传伟(2018)测算了2012—2016年中国24个省份的文化制造业全要素生产率,指出中国文化制造业全要素生产率提高缓慢,且省际全要素生产率存在差异,各个区域发展不协调。[14]郭兰平(2018)使用2000—2015年江西省11个设区市文化产业相关数据对江西文化产业全要素生产率的动态演化进行了实证研究,结果显示江西文化产业全要素生产率变化具有波动性,但整体呈增长态势,其中技术进步是增长的主要源泉,而技术效率在整个考察期间的增长总体维持在较低水平。[15]除学术论文之外,近年来中国产出的硕士学位论文中考察文化产业全要素生产率的文献也明显增多。
通过梳理已有文献,发现尚未有出版物印刷业全要素生产率方面的研究成果。关于出版业及文化产业等相关领域全要素生产率的研究成果对本文具有较强的借鉴价值,但是已有文献基本上都是使用Malmquist指数,存在的关键问题是该指数基于乘积形式测算,无法与距离函数搭配使用。因此,使用Malmquist指数测算的全要素生产率,均是各个被评估省份将自身作为参照,所得结果为各个被评估省份相对于自身而言的全要素生产率变动情况,这种设定导致结果在严格意义上不具备可比性。为了克服该问题,本文使用Luenberger指标和产出导向型的整体方向性距离函数,被评估省份与前沿面的距离按照全国整体的统一方向来衡量,计算所得的每个被评估省份出版物印刷业的各项效率值之间具有可比性,且全要素生产率的估计更加稳健。
衡量中国出版物印刷业的全要素生产率及其差异,需要利用全国31个省份(1)鉴于数据可得性,本文选取中国大陆31个省份的数据作为样本,不包含香港、澳门和台湾地区。的相关投入与产出数据构建生产可行性前沿面。一般情况下,生产集用来表示生产技术(T),假设有N个投入(x)用于生产M个产出(y),31个被评估省份的所有投入和产出数据构建成生产集。同时,根据Hackman(2008),[16]生产集要满足生产集具有封闭性(Closed Set)、生产可能性前沿面为凸性(Convexity)、投入和产出具有自由支配性(Free Disposability)等基本的经济学假设。本文的生产技术T表示为式(1):
(1)
设定生产技术之后,投入与产出数据构建了生产集,其中投入少产出多的“标杆”省份就构成了生产可行性前沿面。此时,需要借助一些工具来衡量各个省份与“标杆”省份之间的发展差距。距离函数(Distance Functions)经常用来衡量被评估单元和生产可行性前沿面上“标杆”(最佳表现者)的差距。根据距离函数的数学形式,主要包括乘积形式的Shephard距离函数和加减形式的方向性距离函数(Directional Distance Function,DDF)。其中方向性距离函数(D)可以表示为式(2):
D(xk,yk;gx,gy)=max{β∈R+:(x,y+βgy)∈T}
(2)
方向性距离函数(Chambers et al., 1996)[17]407-419的值可表示为被评估单元与前沿面的差距。参考Boussemart等(2015)[18]、Shen等(2018)[19]的分析,本文使用产出导向型的整体方向性距离函数,每个被评估单元与所有被评估单元构成的整体来比较。用公式表示,即假设在既定投入下(gx=0),每个被评估单元都以整体产出之和(0,∑y)为参照向量,被评估的省份与前沿面的距离按照全国所有省份之和的统一方向来衡量,如式(3)所示:
(3)
全要素生产率指数(指标)包括基于乘积形式的Index指数和加减形式的Indicator指标,通常情况下,前者与Shephard距离函数搭配,而后者则适用于方向性距离函数。本文采用基于加减形式的整体方向性距离函数,搭配Luenberger生产率指标(Chambers et al., 1996)[17]407-419,产出导向型的t与t+1期TFP指标可被定义为:
(4)
参考Grosskopf(2003)[20],王兵、朱宁(2011)[21],姜永宏、蒋伟杰(2014)[22],李平(2017)[23]等研究,本文将TFP指标分解为效率变化(Efficiency Change,简称“EC”)、技术进步(Technological Progress,简称“TP”)、规模效率变化(Scale Efficiency Change, 简称“SEC”)和技术规模变化(Technological Progress Scale Change, 简称“TPSC”),详见式(5)-(6),各项效率值的含义如表1所示。
(5)
(6)
表1 TFP指标分解指标的含义
本文采用非参数的数据包络分析(Data Envelopment Analysis, 简称“DEA”)(Charnes and Cooper,1978)[24]估计TFP指标中的距离函数。该方法可以用线性规划来表示,以产出导向型的距离函数为例,假设投入不变,最大化产出的目标函数为β。计算全要素生产率指标与分解公式(6)需要分别计算VRS和CRS假设下的各4种不同跨期组合的距离函数,例如,t期江西省出版物印刷业的投入产出为被评估单元,计算江西省出版物印刷业与t期生产可行性前沿面的距离,在VRS假设下和CRS假设下,可用公式(7)中的线性规划表示:
(7)
本文选取中国31个省份2013—2017年的相关数据,按照常规分类方式将其划分为华北、东北、华东、中南、西南、西北六个地域。数据来源于2014—2018年《中国文化及相关产业统计年鉴》和《中国统计年鉴》,所有产值以2013年不变价为基期调整为可比价。
DEA主要用于衡量具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是否技术有效和规模有效,目前已在包含出版业在内的多个行业广泛应用,是较为主流的效率评价方法。使用DEA衡量出版物印刷业的全要素生产率,具有较强的适用性。该方法要求选取的数据为非负值,且样本数量需要是投入和产出变量之和的2倍以上,本文以31个省份作为样本,选取3个投入变量、2个产出变量,数据均为正值,符合DEA的上述要求。根据DEA的主导原则,决策单元应具有相同的投入和产出变量,本文结合出版物印刷业的实际情况和数据可得性选择投入、产出变量,以下为变量的相关说明。
鉴于测算全要素生产率的投入变量一般包括资本投入和劳动投入,结合出版物印刷业的实际情况,本文将资产合计、用纸量和职工人数作为投入变量,数据选择具有合理性。其中,资产合计是指企业拥有或控制的,能以货币计量且能够带来经济利益的资产,是企业实力的重要体现;纸张是出版物印制最重要的原材料,用纸量是出版物印刷业最主要的成本构成;职工人数在衡量劳动投入的作用方面,虽不及平均工作时间、劳动强度或职工薪酬等变量,但是考虑变量数据的可获得性,本文采用出版物印刷业职工人数作为劳动投入变量。
本文选取主营业务收入和印刷产量作为产出变量。其中,主营业务收入反映企业经常性的由主营业务带来的基本收入,该变量主要体现企业的盈利能力;印刷产量指的是企业印刷生产的符合产品质量要求的图书、期刊、报纸等实物的数量,根据是否由彩色印刷机印刷,该变量分为黑白印刷量和彩色印刷量两项。
表2 投入产出指标年均增长率变化(2013—2017年)
注:年均增长率为随机性趋势,Ordinary Least Squares (OLS)计算获得。
表2呈现了2013—2017年中国各个区域出版物印刷业投入、产出变量的年均增长率变化。从投入来看,中国各区域出版物印刷业的资产合计年均增长率为4.75%,其中,东北(6.06%)、华东(5.57%)和西南(5.13%)的资产合计增长率名列前茅,而华北(3.63%)和西北(2.94%)处于末尾。用纸量的年均增长率为-6.54%,仍是东北(19.79%)、华东(1.23%)和西南(3.75%)排在前列,而中南(-9.14%)和华北(-20.96%)却呈现了负增长。中国出版物印刷业职工人数的年均增长率也为负值(-2.92%),其中只有华东地区(1.74%)呈现了正增长。表现较为明显的是,尽管东北地区的资产合计与用纸量年均增速在全国均为最高,但是其职工人数的年均增长率(-7.98%)为全国最低。
从产出来看,中国出版物印刷业的主营业务收入年均增长率为0.37%,其中仅华东(3.09%)和华北(0.25%)呈现了正增长,中南(-1.52%)、西北(-1.74%)、西南(-4.73%)和东北(-3.65%)则均表现为负增长。与之不同的是,在生产性产出方面,黑白与彩色印刷产量均呈负增长趋势,年均增长率分别为-1.55%和-17.13%。其中,黑白印刷产量中仅西南(3.66%)、西北(2.52%)和华东(1.46%)呈现了正增长趋势,其他地区均表现为负增长。在彩色印刷产量中,除西北(0.30%)之外,其他区域都出现了负增长,其中以华北(-41.32%)的负增长最为显著。整体来看,东北地区和中南地区的经营性产出和生产性产出的年均增长率全部为负值,华北地区则呈现出生产性产出减少而经营性产出增加的趋势,西北地区却表现为生产性产出增加而经营性产出减少的趋势。
将中国出版物印刷业视为一个整体(表3),2013—2017年中国出版物印刷业全要素生产率逐年递减,年均增长率为-5.76%。该结果说明近年来中国出版物印刷业的经营形势着实不容乐观,该产业被普遍看衰的论调确有依据。由于印刷业排放的VOC物质是PM2.5二次生成的主要来源,在被称为“史上最严”的《环境保护法》于2015年1月1日起正式实施后,印刷企业经受了环保要求的严峻考验,不仅在设备改造、技术更新等方面投入更多精力与财力,而且一些地区还出台了清退印刷企业的措施。这些举措对出版物印刷业的影响于2016年之后开始显现,2016年中国出版物印刷业全要素生产率从2015年的0.048 6大幅降至-0.139 7,且该趋势在2017年未见缓解,持续负增长。
表3 中国出版物印刷业全要素生产率指标累计值与分解(2013—2017年)
注:该指标为累计变化值,初始值2013年设为0。年均增长率为随机性趋势,OLS计算获得。
进一步考察出版物印刷业全要素生产率变化的驱动因素,样本期内纯效率变化和规模效率变化的年均增长率分别为0.40%和0.79%,对提升中国出版物印刷业全要素生产率的贡献率为-6.91%和-13.78%。这说明,虽然纯效率变化和规模效率变化在样本期内呈现的是增长趋势,但是与纯技术进步和技术规模变化相比,两者对于全要素生产率的贡献率却非常低,尚不构成中国出版物全要素生产率的主要驱动因素。
纯技术进步和技术规模变化的年均增长率分别为-3.67%和-3.29%,对中国出版物印刷业全要素生产率变化的贡献率分别为63.69%和57.00%。由此可见,纯技术进步和技术规模变化是驱动全要素生产率发生变化的主要因素。但是从本文来看,由于中国出版物印刷业的纯技术进步偏低,不仅未能帮助提升中国出版物印刷业的全要素生产率,还拉低了全要素生产率水平,2016年和2017年纯技术进步下降在很大程度上导致了全要素生产率水平的大幅下降。技术规模变化的值在样本期内均为负值,且绝对值出现较大幅度增长,表明中国出版物印刷业的技术边界向不变规模报酬(CRS)技术加速移动。
从各区域及省份出版物印刷业TFP变化趋势来看(表4),以各省TFP年均增长率中位数-0.08%为参照,超过一半省份(20个)位于其上。全国出版物印刷业TFP年均增长率为-5.76%,华北、东北、华东、中南、西南、西北地区分别为-2.60%、-1.08%、-1.25%、-0.47%、-0.38%、0.01%。其中,只有西北地区出版物印刷业TFP呈现缓慢的正向增长趋势,较其他地区发展略快。虽然其他地区出版物印刷业TFP都呈减少趋势,但是TFP及其分解指标的减少程度均不相同,不同区域之间全要素生产率增长的主要驱动因素存在较大的差异。较为显著的是,东北地区和西南地区不仅整个区域的TFP呈现减弱趋势,而且区域内部单个省份的TFP也都表现为负增长。
表4 区域及省际出版物印刷业全要素生产率及其分解指标变动趋势(2013—2017)
从图1来看,华北地区的出版物印刷业TFP变化趋势较为显著,在2014—2016年间呈下降趋势,其中尤以2015—2016年跌幅最大,在2016年初触及最低点之后开始实现缓慢增长。这一趋势充分说明2015年开始实施的《环境保护法》对华北地区出版物印刷业造成了显著影响。除了北京之外,其他省份出版物印刷业TFP增长率均为负值,北京地区的增长或许主要得益于其需要承担一些常规性的印刷任务。虽然北京地区面临的环保治理政策、疏解非首都核心功能和企业外迁等压力较其他省份更大,但是作为全国的政治文化中心,北京市的出版物印刷企业无疑是一些政策文件印制工作的主力军。例如,北京有近20家企业参与了2017年“十九大”文件及其辅助读物的印刷工作,虽然2017年下半年正值北京空气污染严重、环保部门频发预警、多家印刷企业停产限产,但是为了保障“十九大”读物正常出版,相关政府部门为承担“十九大”印制任务的企业开绿灯,保障了出版物印刷企业的正常运转[25]。相对于华北地区而言,其他省份出版物印刷业的TFP变动趋势更为平稳,未出现明显的增长与下跌趋势。
图1 中国区域出版物印刷业全要素生产率增长趋势(2013—2017)
结合TFP指标分解看中国出版物印刷业的区域差异,华北、华东和西北三个地区的TFP分解指标变动趋势较为相似,这些地区的TFP增长均由纯技术效率和规模效率的缓慢增长拉动,而纯技术进步和技术规模变化则均呈下降趋势。这说明这三个地区的出版物印刷业在企业的管理和创新上要优于其他地区,并且已经初步形成规模经济,但是出版印刷的技术水平对TFP增长不仅没发挥促进作用,反而抵消了纯技术效率和规模效率的带动效应。
从这三个区域内部各个省份的TFP来看,华北和华东地区都是只有一个省份出版物印刷业TFP呈增长趋势,分别是北京和江苏。与区域整体TFP分解指标的变动趋势有所不同的是,北京和江苏两省的纯技术进步和规模效率变化指标均呈增长趋势,说明通过采取先进科技和更新技术水平等促进技术进步的措施在提升单个省份的TFP中发挥了重要作用。西北地区有陕西和甘肃两个省份的TFP呈增长趋势,然而纯技术进步指标呈减少趋势,说明尽管这两个省份TFP有所增长,但是现有技术条件仍存在较大改善空间,技术水平的提高或能在更大程度上拉动两省出版物印刷业的TFP增长。
东北地区除规模效率呈增长趋势外,其他TFP分解指标均呈现减少趋势,但是规模效率不足以抵消该地区技术效率和技术进步水平的拉低效应。而且,该地区三个省份的TFP变动均为负值,三省出版物印刷业之间没有显著的发展差异,提升该地区出版物印刷业TFP需要着力提升管理水平、技术改造与创新水平等。
中南地区的TFP增长由技术进步和规模效率拉动,但是技术效率变化和技术规模变化的表现较差,尤其是技术规模变化距离最佳生产前沿面的距离较远,显示了较强的向最佳生产前沿面靠近的趋势,由此拉低了该地区出版物印刷业的TFP增长。从单个省份来看,湖南的TFP出现了缓慢增长,海南在样本期内TFP没有发生变化,两个省份表现较为相似的是样本期内纯技术效率都维持不变,若进一步提升TFP水平,两省有必要将改善出版物印刷业的企业管理与创新能力作为着力点。
西南地区的纯技术效率指标达到了全国领先水平,与其他地区相比,技术效率变化对该地区出版物印刷业TFP增长的支撑作用最为明显。而且,该地区各省份(西藏除外)的纯技术效率指标均呈增长趋势,但是其他省份(西藏除外)纯技术进步都表现为减少趋势,导致西南地区所有省份的TFP均表现为减少趋势。由此可见,尽管该地区出版物印刷业的企业管理和创新水平保持了良好的发展态势,但是由于现有技术条件下创新产出水平较低,直接对该地区TFP产生负向影响作用。
本文使用Luenberger指标和整体方向性距离函数测算和分解了中国2013—2017年出版物印刷业全要素生产率(TFP),考察了区域及省际出版物印刷业TFP差异,主要结论为:(1)中国出版物印刷业TFP呈负增长趋势(-5.76%),出版物印刷业受新媒体技术冲击的影响在经营数据中已经显现。(2)纯技术进步(-3.67%)和技术规模变化(-3.29%)是中国出版物印刷业TFP变化的主要驱动因素,但是两者对中国出版物印刷业TFP的负面拉低效应尤为明显。(3)中国不同区域及省份出版物印刷业之间存在较大差异,仅西北地区维持了TFP的平稳增长(0.01%),华北地区的TFP变动最为显著(-2.60%)。
为提高中国出版物印刷业全要素生产率水平,本文提出如下政策建议:
第一,优化出版物印刷业资源要素投入比例,提高生产要素的利用效率。资源要素投入不合理和生产要素利用效率低是中国出版物印刷业面临的重要挑战之一,而且不同区域及省份之间表现出了明显差异。其中,西南地区出版物印刷业的资源要素投入比例尤为不合理,东北和中南地区的出版物印刷业生产要素利用率亟待提高。由此可见,各区域及省份要结合自身的具体情况,合理调整资金、用纸量、人员等资源要素的投入比例,通过更新生产技术,提高出版物印刷业从业人员的新兴技术应用经验和企业创新管理能力,强化新技术吸收转化和综合协调管理,促进出版物印刷业朝着更加科学、高效的方向发展,从而最大程度上确保技术进步和技术效率对中国出版物印刷业全要素生产率的拉动作用。
第二,推进以科技创新为驱动的发展战略,促进出版物印刷业技术进步。2015年发布的《关于推动传统出版和新兴出版融合发展的指导意见》中明确指出,“要坚持以先进技术为支撑、内容建设为根本,充分运用新技术,创新出版方式、提高出版效能”。加强出版物印刷业的科技扶持和技术改造力度对于提高中国出版物印刷业的TFP水平至关重要。当前网络等新媒体技术对出版物印刷业的冲击日益严峻,在此形势下,政府应充分发挥统摄全局的作用,通过顶层设计推动出版物印刷业的技术创新发展,提高出版产品质量,为传播先进印刷技术、推动出版物印刷业朝着智能化方向创新发展保驾护航。此外,出版印刷类高校在人才培养方面也要顺应出版行业转型升级的发展趋势,重新布局原有专业并及时调整人才培养模式,满足数字出版产业对应用现代信息技术和多媒体技术的专业技术人才的需求,推动传统的出版印刷向智能化、数字化出版印刷转变。
第三,加强出版物印刷业区域交流合作,促进不同区域及省份的协调发展。中国出版物印刷业TFP及其分解指标在各个区域及省份之间存在较大差异,不同地区出版物印刷业TFP改进的方向不同,如北京和江苏两省出版物印刷业由技术进步拉动效应明显,这些省份应发挥已有优势进一步创新生产技术,并将之扩散到西南地区等其他技术进步较慢的区域或省份,为提升出版物印刷业的技术进步发挥示范作用。基于此,建议由政府主导设立并强化区域及省份之间出版物印刷业的定期探讨机制,通过举办出版物印刷业区域合作论坛等,做到交流经验、互通有无、增进合作、缩小差异,推动技术扩散,进而促进区域协调发展,实现中国出版物印刷业全要素生产率的持续稳定增长。