河北省西瓜甜瓜全要素生产率分析-
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河北省西瓜甜瓜全要素生产率分析
第545期　作者：□文/杨　念1，2 王蔚宇3 胡秀花2 潘　涛4 刘会静2　时间： 10:57:27　浏览：210次
［提要］　河北省是我国西瓜甜瓜的主产区，西瓜甜瓜产业是农民增收、农业增效的重要途径之一。本文采用投入导向型规模报酬可变的BBC模型和基于DEA（数据包络分析法）的Malquist指数对河北省西瓜甜瓜的全要素生产率进行研究。
关键词：西瓜甜瓜；全要素生产率；河北
基金项目：国家西甜瓜产业技术体系（CARS-26-23）；中国博士后科学基金面上资助项目（）；河北省社会科学基金项目（HB15YJ088）
中图分类号：F32 文献标识码：A
收录日期：2016年7月7日
一、理论模型
（一）经典DEA模型。DEA作为一种非参数估计方法，在处理多投入多产出的有效性方面有着绝对优势：不需要一个预先已知的生产函数，不必人为事先确定各指标权重，不受测量单位变化影响，具有更强的客观性。采用DEA的基本前提是每个决策单元DMU都代表一定的经济意义，技术关系的假定是正确的，而且必须有足够多的决策单元。其基本思想是通过线性规划来确定生产可能集的最优生产点，最优生产点构成的包络面即为有效生产前沿面，在有效前沿面上的决策单元，其输入输出组合有效率，则将其效率指标定位为1；不在有效前沿面上的决策单元被认为无效率，通过与有效前沿面比较，判断投入冗余或产出不足。DEA最基本的模型包括CCR模型、BCC模型、CCGSS模型。本文采用投入导向型规模报酬可变的BBC模型，假设i个DMU（DMUi；i=1，2，…，n），利用j种投入要素xij（j=1，2，…，m），得到r种产出yir（r=1，2，…，s），可以得到初始技术效率值■和非射线投入松弛量s-：
■■＝■［?兹-?着（e's-+e's+）］
s.t.■?姿■y■-s+=y■，■?姿■x■+s-=?兹x■
■?姿■=1，?姿■，s+，s-≥0
（二）基于DEA的Malquist模型。Fare et al（1994）构建的基于DEA的产出导向的Malquist指数的计算公式为：
M■（X■，Y■，X■，Y■）＝［■×■］■＝■×［■×■］■=Effch×Tch
式中，（X■，Y■）表示s时期的投入向量，（X■,Y■）表示t时期的产出向量，d■■和d■■分别表示以t时期的技术T■为参照、时期s和时期t的距离函数。Malquist指数可以捕获全要素生产率变化（TFP）的两个重要来源：技术效率变化（Effch）和技术变化（Tch）。在不变规模报酬条件下（CRS），效率变化与技术进步是生产率变化仅有的两个来源。在可变规模报酬（VRS）条件下，技术效率变化（Tech）可分解为纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech），且有Effch=Tech×Sech。全要素生产率的变化可分解为技术效率变化（Tech）、技术进步（Tch）和规模效率的变化（Sech）的乘积，即TFPmal=Tech×Tch×Sech。技术效率通常和生产前沿面联系在一起，其值为生产单元实际生产活动与前沿面的相对距离。纯技术效率测量的是规模报酬可变条件下生产单元当前的生产点与生产前沿面之间的距离；而规模效率测量的是规模报酬不变的生产前沿与规模报酬可变的生产前沿之间的距离，反映投入增长对总要素生产率变化的影响。
二、变量选取和数据来源
（一）变量选取。选取西瓜甜瓜的亩产值作为产出指标；投入要素包括土地、资本和劳动力，细化为每亩的土地成本（流转地租金和自营地折租之和），包括种子费、化肥费、农家肥费、农药费、农膜费、租赁作业费、机械作业费、排灌费等在内的直接费用（采用总量数据），包括固定资产折旧、保险费、管理费、财务费、销售费在内的间接费用（采用总量数据），每亩人工成本（家庭用工折价和雇工费用之和）。
（二）数据来源。本章采用“国家西甜瓜产业技术体系”石家庄综合试验站2010～2015年40户的定点观测数据，有效问卷共计240份，调研区域范围分布于石家庄、保定、邯郸、邢台、唐山、廊坊6个地级市，覆盖阜城、新乐、清苑、乐亭、安次等20多个县区，调研内容包括关于农户本人及家庭情况、西瓜甜瓜生产的基本情况、西瓜甜瓜生产的投入产出情况、技术需求与技术供给情况以及参加农民专业合作组织情况。
三、实证结果
（一）生产效率总体分析。将调研数据整理后，采用deap2.1软件测算2010～2015年河北省西瓜甜瓜生产的综合效率、纯技术效率、规模效率和规模报酬，如表1所示。（表1）
2010～2015年40户调研农户综合效率、纯技术效率和规模效率的均值分别为0.638、0.702和0.901，即在保持投入比例和产出水平不变的情况下，如果达到有效运作的水平，则可以减少29.8%的投入；如果农户能达到最优的生产规模，则平均可以减少9.9%的投入。
具体来看，有23个样本综合效率小于平均效率，17个样本技术效率大于平均效率，样本12的综合效率最低，为0.031，样本1和样本4最高达到1。其中，样本1和样本4的三项效率值均为1，处于技术效率前沿面；其他样本纯技术效率或规模效率方面存在不同程度的可改进空间，其中30个样本综合技术的无效率来源于纯技术无效率，7个样本综合技术的无效率来源于规模无效率，1个样本纯技术和规模均无效。有14个样本规模报酬递增，说明其规模无效率是投入不足造成的，24个样本规模报酬递减，其规模无效率的原因是投入过度。
（二）全要素生产率变动及其构成。运用DEAP2.1软件，对2010～2015年河北省西瓜甜瓜种植户投入产出的平衡面板数据进行Malmquist生产率指数分析，求得河北省西瓜生产全要素生产率及构成部分的变化情况入表2所示。（表2，全要素生产率变化=综合效率变化×技术进步变化；综合效率变化=纯技术效率变化×规模效率变化）
2011～2015年河北省西瓜种植全要素生产率指数在年际间出现较大波动，年均全要素生产率指数TFP为0.984&1，年均下降1.6%，但这并不说明河北省西瓜生产率一直在下降。从每年的TFP值可以发现，2012年的降幅最大为24.46%；其次是2015年降幅是18.4%。而其他年份全要素生产率TFP均大于1，2013和2014年增幅分别为34.84%和12.78%。2011年河北省西瓜甜瓜全要素生产率的提高主要归因于纯技术效率的提高，2013年和2014年主要是依靠技术进步。2012年和2015年全要素生产率的下降主要是由技术进步的下降导致的，而造成技术进步大幅度波动主要是一些不可预测的因素：2012年部分地区爆发种传性果斑病；2015年3～5月发生倒春寒，5～6月出现强降雨，导致出现死苗和幼苗生长缓慢的情况。
综上，尽管河北省西瓜甜瓜生产2010～2015年期间的综合效率实现了年均29.05%的增长，但较大幅度的技术退步（23.78%）抵消了综合效率的促进作用，使得西瓜甜瓜的全要素生产率年均增长率为-1.6%，整体呈现负增长态势。
（作者单位：1.中国农业科学院；2.河北金融学院；3.河北农业大学；4.河北大学）
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山西省城市全要素生产率变动的实证分析_基于非参数Malmquist指数方法
现代商贸工业
前沿面下的决策单元向前沿面的趋近,效率改善,而小于1则表明远离前沿面,效率退步;第二项表示技术变动,它是前沿面在区间t和(t+1)变化的几何平均值,值大于1表示生产可能性边界的向外移动,即技术进步,反之,则技术退步。
式(2)中,Malmquist指数中技术效率变化部分可进一步分解为变动规模报酬假定下纯技术效率变化和规模效率变化的乘积:
t0+1t+1t+1t0+1t+1t+1=?
D0t(xt,yt|C)Dt0(xt,yt|V)t+1t+1t+1t+1ttt?(3)
Dt0(xt,yt|C)Dt0(xt+1,yt+1|V)
上式中,第一项表示纯技术效率变化,第二项表示规模效率变化。纯技术效率变化值大于1表明变动规模报酬下效率改善,反之则效率退步;规模效率变化值大于1表示相对于第t期,第(t+1)期更接近固定规模报酬,反之,则远离固定规模报酬。
从以上式子中可以知道,Malmquist生产率指数的构造
tttt+1t+1tt+1t+1
要求计算距离函数D0(x,y)、D0(x、D+0(x、D0(xt,yt),这些距离函数的计算可借助线性规划的方法来实现。
4.1?山西省城市全要素生产率变化的总体特征
从表1可以看出,山西省10个地级以上城市在年期间的全要素生产率动态变化的平均值达到1.052,表明2007年的全要素生产率较之2000年上升了5.2%。而5.2%的改善主要贡献来源于技术进步,它在年期间的动态变化的均值达到1.079,改善了7.9%,即技术进步是山西省城市全要素生产率增长的主要动力。技术效率的变化均值却为0.975,下降了0.025,阻碍了山西省城市全要素生产率的增长,其中,纯技术效率变化动态的均值为0.986,下降了1.4%,规模效率变化动态的均值为0.989,下降了1.1%。
整体上的全要素生产率变化的情况,表明在期间,山西省城市全要素生产率增长主要靠技术进步,但是技术效率却?拖累?了全要素生产率的增长,且纯技术效率和规模效率均处于?拖累?状态,这与山西省的经济发展方式有着密不可分的关系。作为资源大省,山西省的发展增长方式还处于粗放阶段,技术效率低下,规模经济没有充分体现出来。全要素生产率的提高,不仅要靠技术的进步,也要靠技术效率的提高。
表1?山西省城市全要素生产率均值
Tfpch均值1.052
Effch均值echch均值Pech均值0.975
Sech均值0.989
3?样本、变量指标和数据选取
DEA模型的应用对样本和变量的选取有严格的要求,若选择的不适当,将对结果产生很大的影响,因此,DEA模型的样本选取至关重要。3.1?样本的选取
依照DEA模型对样本选取的要求,本文选取了山西省10个地级以上城市(吕梁市除外):太原、大同、阳泉、长治、晋城、朔州、晋中、运城、忻州和临汾作为决策单元(DMU)。没有选取吕梁市,主要是考虑数据的完整性问题。选取的时间期间从2000年到2007年,主要考察进入21世纪以来山西省城市的发展质量,而2008年和2009年因受到国际金融危机的影响,经济数据有一定的不稳定性,且2009年的数据尚未可得,故尚不选取。3.2?变量指标的选取
变量指标的选取,用DEA模型方法进行效率分析,可以利用多种投入和产出指标。
首先是投入指标的的选取:(1)资本变量的选取,本文遵循刘祥(2004)和李清彬(2009)采用固定资产投资额作为资本存量的替代指标,以各城市各年度固定资产的投资额作为资本存量的替代;(2)劳动变量的选取。本文采用多数的研究方法,劳动力变量的具体指标采用年底的从业人员数,为单位从业人员、私营和个体从业人员之和。
然后是产出指标的选取。本文选取了地区生产总值和职工平均的货币工资,地区生产总值反映了一定时期内城市各种要素投入所形成的产出,而职工平均的货币工资作为一种劳动报酬,直接与人民的生活水平挂钩。3.3?数据的来源
本文选取的投入产出数据都均为各个城市当年的年度数据,没做任何调整,且选取的为市辖区的统计数据数据,并非全市的统计数据。以上数据均来源于?中国城市统计年鉴?()。
4.2?年度数据的分析
接下来,对山西省10个地级以上城市全要素生产率年的年度均值的变化做个具体的分析。
如表2和图1所示,由于技术变化和技术效率变化的波动性,致使全要生产率发生了波动,全要素生产率的增长并不稳定。期间,malmquist指数可以分为两个阶段,以2003年作为时间分界点:年为第一阶段,这一阶段的全要素变化的均值为0.991,下降了0.9%,技术变化的均值为0.98,?拖累?了城市全要素生产率的增长,具体表现为:
年,全要素生产率的malmquist指数下降0.3%,分解出来的两个指数,即技术变化指数和技术效率指数都对malmquist指数下降起了作用;
年,虽然全要素生产率增长0.6%,技术效率也改善了3.8%,但是这一时期,技术变化却起来?拖累?的作用。而技术效率的改善主要来源于规模效率的改善,改善值为4.1%,纯技术效率下降了0.3%;
年,全要素生产率的malmquist指数下降2.9%,达到了8年以来的最低值。技术变化和技术效率变化都对其起到了作用,技术变化的下降是主要的原因,下降幅度达到惊人的2.8%。
表2?年各年度山西省城市全要素
生产率均值及分解
0.90.30.922
0.21.71.166
1.80.40.926
0.20.80.996
0.11.31.075
4?计算结果以及分析
本文利用deap2.1软件包计算得到年山西省10个地级以上城市的Malmquist生产率及分解指数。
??第二阶段为年,这个阶段,技术变化均值
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中国工业全要素生产率研究
【摘要】：作为我国国民经济的主导产业，工业取得了显著地发展，对我国经济的起到了很强的促进作用，工业的GDP贡献率在各个产业中一直保持很高水平。但是近年来，依靠高投入的粗放模式已经显现出发展瓶颈，边际增长效率递减，工业整体对于环境的破坏作用显现并持续发酵。“转变经济发展方式”已被提上议程。因此本文通过对全要素生产率的研究，对我国工业发展的内在进行探究。
具体说来，本文以工业细分行业36个行业作为决策单元，将工业增加值作为产出指标，固定资产净值年平均余额、年末从业人数作为投入指标，基于1993年至2011年工业总体及细分行业的统计数据，使用数据包络法的Malmquist指数对工业总体及细分行业的全要素生产率进行研究。并将全要素生产率进一步拆分为技术进步、技术效率、纯技术效率和规模效率。
本研究得出的具体结论是可以总结为：第一，在不同时间点受到不同因素的影响会有波动，但是工业总体全要素生产率呈现上升趋势。第二，技术进步增长较快，已经成为全要素生产率增长的主导力量。第三，技术效率基本处在下降的过程中，对全要素生产率有降低作用，对于细分行业可以看到，技术进步程度较低的行业比技术进步高的行业具有更高的技术效率。第四，纯技术效率整体增幅微弱，开放程度较高、竞争激列的行业更倾向于有更高的纯技术效率。规模效率波动较大，增长有小幅下降。传统的重工业规模效率表现出下降的趋势。最后，针对上述实证结果提出了建议。
【关键词】：
【学位授予单位】：重庆大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2014【分类号】：F424【目录】：
摘要3-4ABSTRACT4-71 引言7-14 1.1 研究背景及意义7-8 1.2 文献综述8-12
1.2.1 国外研究8-9
1.2.2 国内研究9-12 1.3 研究的内容和分析框架12-14
1.3.1 研究的内容12
1.3.2 分析框架12-142 理论基础14-21 2.1 全要素生产率概念的定义14-15 2.2 全要素生产率相关的理论研究15-17 2.3 全要素生产率的测算17-21
2.3.1 增长核算法17-18
2.3.2 随机前沿生产函数法18-19
2.3.3 数据包络分析法19-20
2.3.4 方法的比较20-213 中国工业的发展现状21-33 3.1 工业发展现状分析-总体视角21-25
3.1.1 工业总产值21-22
3.1.2 工业企业所有制22
3.1.3 工业外商直接投资22-23
3.1.4 工业科技研发23-25 3.2 工业发展现状分析-结构性视角25-33
3.2.1 工业结构分析25-29
3.2.2 细分行业企业所有制29-30
3.2.3 细分行业外商直接投资30-31
3.2.4 细分行业科技研发31-334 研究方法及数据处理33-40 4.1 研究方法33-35
4.1.1 DEA 模型33-34
4.1.2 Malmquist 指数模型34-35 4.2 数据处理35-40
4.2.1 数据选取35-36
4.2.2 指标选取36
4.2.3 主要指标的统计描述36-405 实证分析40-53 5.1 工业全要素生产率分析-基于总体视角40-48
5.1.1 全要素生产率分析41-42
5.1.2 技术进步分析42-43
5.1.3 技术效率分析43-46
5.1.4 纯技术效率分析46
5.1.5 规模效率分析46-48 5.2 工业全要素生产率分析-基于结构性视角48-53
5.2.1 全要素生产率分析48-49
5.2.2 技术进步分析49-50
5.2.3 技术效率分析50-51
5.2.4 纯技术效率分析51
5.2.5 规模效率分析51-536 研究结论与对策建议53-55 6.1 研究结论53 6.2 对策建议53-55致谢55-56参考文献56-59附录59 A 作者在攻读学位期间发表的论文目录59 B 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录59
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