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我国装备制造业全要素生产率测度

作　者: 王欣
导　师: 何永芳
学　校: 西南财经大学
专　业: 产业经济学
关键词: 装备制造业全要素生产率三阶段DEA方法区域差异收敛性
分类号: F224
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

装备制造业是我国工业领域中最大的产业,也是决定工业乃至整个国民经济技术水平的第一大产业。高度发达的装备制造业是产业升级的重要标志,是决定国家在经济全球化进程中国际分工地位的关键因素,振兴装备制造业将是我国当前和今后相当长时期内的一项重大任务。目前,装备制造业的发展已受到党中央、国务院的高度重视,中共中央关于国民经济和社会发展“十一五”规划中明确提出要“大力振兴装备制造业”。国务院于2006年2月颁发了《国务院关于加快振兴装备制造业的若干意见》,指出装备制造业是为国民经济发展提供技术装备的基础性产业。2009年为了应对全球金融危机,出台的十大产业振兴规划中也包括了装备制造业。中国装备制造业持续快速的增长受到国内广大经济学者的关注,但是大部分研究主要集中在发展战略和振兴措施等定性分析上,对装备制造业经济增长的定量研究较少,而对于装备制造业全要素生产率等的定量研究就更少。在我国装备制造业取得快速发展和进步的背后,是巨大的资本和人力投入,我国装备制造业实际的生产率水平如何,目前的研究尚缺乏说服力。要保持装备制造业持续的经济增长,需要从粗放型经济增长转变为集约型经济增长,需要经济增长质量的提高,需要促进科学发展观的实现。经济增长质量的一个重要衡量指标就是全要素生产率,为了找出提高装备制造业全要素生产率提高的有效途径,有必要用较为科学的概念、理论和测度方法论反映出中国全要素生产率的实际水平以及全要素生产率分解指标的关系。装备制造业是国民经济发展的支柱产业,其全要素生产率科学测度的重要性正如前面所述。所以,本文从省级区域层面出发,利用1999-2007年全国装备制造业省级面板数据,在装备制造业全要素生产率研究领域首次运用Fried等(2002)提出的更为科学的三阶段DEA法,从时间演变发展和分子行业发展两个角度测度我国装备制造业全要素生产率,并在此基础上对其空间差异进行分析,最终得出相应结论,为提高我国装备制造业全要素生产率和改善其空间差异带来一些政策上的启示。三阶段DEA方法的最大优势在于能够去除外部环境和随机干扰对全要素生产率计算的影响,得出更加真实的纯技术效率、规模效率以及规模报酬的发展现状,而这一优势正好针对我国复杂的发展情况。我国的幅员辽阔,各省之间的发展差距巨大,面临的外部环境、历史沿革多种多样,所以在评价各省装备制造业全要素生产率时,如果不去除外部环境和随机干扰的影响,得到的结论很难反映真正的现实情况。本文一共分为七章,具体的章节内容和基本思路如下：第一章是绪论,首先介绍了本文研究的现实背景,包括我国装备制造业发展现状以及在国民经济中的重要地位,以便对本研究有一个初步的了解。其次是对研究意义的阐述,包括从理论层面、方法层面以及现实层面的意义。第三是对本文核心概念“装备制造业”和“全要素生产率”的界定。最后还有本文采用的研究方法的介绍,以及本文可能的创新之处与不足之处。第二章是文献综述,主要分两个方向进行相关文献的汇总和整理：一是关于全要素生产率测度方法的研究,包括索洛余值法、扩展索洛余值法、数据包络分析、随机前沿分析以及本文采用的三阶段DEA方法；二是国内关于装备制造业的研究,包括我国装备制造业发展战略对策,装备制造业竞争力评价,以及装备制造业全要素生产率研究等内容。第三章的主要内容就是较为详细的介绍本文将要运用的全要素生产率测度方法——三阶段DEA方法,由于该方法是数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)两大方法的融合,所以介绍三阶段DEA方法之前还简要的介绍这两种方法。另外,还介绍了计算动态全要素生产率变动情况Malmquist指数方法。第四章进入了本文的核心实证部分,对于2007年全国装备制造业全要素生产率的测度。由于DEA三阶段模型提出的时间不长,因此在全要素生产率研究中使用该方法的文献尚不多见。为了能够更加全面的展现三阶段DEA方法的计算过程,该章的主要目的就是采用由DEA三阶段法,从省级区域层面出发,详细呈现我国装备制造业2007年全要素生产率的测度过程。而在后面的章节中,由于篇幅所限,只能省略过于复杂的计算过程,直接呈现相关计算结果。计算结果发现我国装备制造业平均全要素生产率比较低下,在排除外部环境和随机干扰的影响后,全国平均全要素生产率有较大的下降,由0.724下降为0.477。并且本文选择的4个外部环境因素对于投入松弛变量均有非常显著的影响,反映外部环境因素对于提升各省全要素生产率有很大的作用。第五章是对全国装备制造业全要素生产率变化趋势的研究。为了更加准确地测度我国装备制造业全要素生产率的变化规律,该章首先继续采用DEA三阶段法,从省级区域层面出发,测度我国装备制造业1999-2007年静态全要素生产率,结果发现全要素生产率在1999-2007年平均得分只有0.423,不到生产前沿面的一半,并且在样本期内提升的速度缓慢,拥有很大的上升空间。同时考虑到全要素生产率是经济收敛的重要途径,对历年全要素生产率进行了一系列收敛性分析,研究发现各省装备制造业全要素生产率不存在。收敛和β收敛中的绝对收敛,但是存在东中西三大区域内部的条件收敛或条件发散。最后,由于静态DEA模型并不能测度动态生产率的变动,所以本文进一步采用Malmquist指数方法计算动态变化,Malmquist指数方法不但可以计算出全要素生产率的变动情况,还能反映出技术进步的情况,也就是每一期技术前沿面的移动情况,这是静态的DEA模型无法得到的结果。结果发现装备制造业全要素生产率年均增长11.8%,进行分解后发现技术进步年均增长11.7%,技术效率年均增长0.1%,所以装备制造业全要素生产率的增长主要源于技术前沿的进步,技术效率的增长贡献很小。第六章是对2007年装备制造业7大子行业全要素生产率进行测度。在前面的各章我们都是将装备制造业作为一个总体行业进行研究,但是装备制造业只是一类行业的总称,其中还有若干个技术特点不同的子行业。根据2007年装备制造业7大子行业的部分经营指标,从中进行对比可以清楚看出各个子行业之间的差异,所以该章的研究内容就是分行业进行全要素生产率的测度,以此来更为深刻的剖析我国装备制造业的全要素生产率发展情况。研究表明装备制造业各子行业的全要素生产率主要分布在0.3-0.6之间,总体来说全要素生产率比较低下,并且不同子行业之间的全要素生产率还是有较大差异的。并且各个省区在不同子行业中的全要素生产率的有着较大的差异,因此在制定产业政策时必须因地制宜。最后一章是本文实证研究的总结以及根据相关研究结论提出的有针对性的政策建议。通过以上章节研究可以发现,目前中国装备制造业取得了巨大成就,但其发展现状仍然不能适应国民经济发展的要求,全要素生产率比较低下,产业规模仍有较大发展空间,空间差异巨大。针对装备制造业全要素生产率的种种问题,该章从提高规模效率、提高技术进步能力、促进人力资本增加以及缩小区域差异等4个方面提出提高装备制造业全要素生产率的对策建议。

全文目录

摘要  4-8
ABSTRACT  8-16
1. 绪论  16-40
  1.1 现实背景  16-22
    1.1.1 装备制造业在国民经济中的地位  17-18
    1.1.2 我国装备制造业发展现状  18-20
    1.1.3 我国装备制造业发展差距  20-22
  1.2 研究意义  22-24
    1.2.1 理论意义  23
    1.2.2 研究方法意义  23
    1.2.3 现实意义  23-24
  1.3 概念界定  24-31
    1.3.1 装备制造业概念界定  24-27
    1.3.2 全要素生产率相关概念界定  27-31
  1.4 研究思路和基本内容  31-33
  1.5 主要研究方法  33-36
    1.5.1 定性分析与定量分析相结合的方法  33-35
    1.5.2 实证分析与规范分析相结合的方法  35
    1.5.3 比较分析的方法  35-36
  1.6 可能的创新和存在的不足  36-40
    1.6.1 可能的创新  36-38
    1.6.2 存在的不足  38-40
2. 文献综述  40-56
  2.1 全要素生产率相关研究动态  40-50
    2.1.1 索洛余值法研究综述  41-43
    2.1.2 扩展索洛模型研究综述  43-45
    2.1.3 随机前沿生产函数方法研究综述  45-46
    2.1.4 数据包络分析方法研究综述  46-49
    2.1.5 三阶段DEA方法研究综述  49-50
  2.2 装备制造业及其全要素生产率研究动态  50-56
    2.2.1 关于装备制造业发展战略的不同观点  50-53
    2.2.2 关于装备制造业竞争力的争论  53-54
    2.2.3 装备制造业全要素生产率研究近况  54-56
3. 研究方法  56-78
  3.1 数据包络分析(DEA)  56-62
    3.1.1 DEA的基本原理  57-58
    3.1.2 DEA的两种基本模型  58-62
  3.2 随机前沿分析(SFA)  62-65
    3.2.1 SFA的基本原理  62-63
    3.2.2 SFA的两种基本模型  63-65
  3.3 三阶段DEA方法  65-70
    3.3.1 第一阶段:传统的DEA模型计算  66-67
    3.3.2 第二阶段:运用SFA模型分解第一阶段的松弛变量  67-70
    3.3.3 第三阶段:调整的DEA模式  70
  3.4 MALMQUIST指数分析  70-76
    3.4.1 DEA-Malmquist生产率指数原理  70-73
    3.4.2 Malmquist指数及其分解的几何意义  73-76
  3.5 几种分析方法比较  76-78
4. 2007年全国装备制造业全要素生产率测度  78-98
  4.1 指标选取与数据说明  78-83
    4.1.1 指标选取  78-80
    4.1.2 数据来源  80-83
  4.2 DEA三阶段分析  83-91
    4.2.1 第一阶段初始DEA计算  83-85
    4.2.2 第二阶段SFA回归分析  85-88
    4.2.3 第三阶段投入调整后的实证分析  88-91
  4.3 装备制造业全要素生产率的区域差异分析  91-98
    4.3.1 东中西部平均值分析  91-92
    4.3.2 聚类分析  92-93
    4.3.3 区域差异的原因分析  93-98
5. 1999-2007年各地区装备制造业全要素生产率测度  98-122
  5.1 数据说明  98-101
  5.2 DEA三阶段计算结果分析  101-108
    5.2.1 第一阶段初始DEA计算  101-104
    5.2.2 第二阶段SFA回归分析  104-106
    5.2.3 第三阶段投入调整后的实证分析  106-108
  5.3 全要素生产率收敛性分析  108-115
    5.3.1 生产率收敛的研究动态  108-112
    5.3.2 各省份装备制造业全要素生产率收敛性分析  112-115
  5.4 全国及三大区域全要素生产率变动指数:MALMQUIST方法  115-122
    5.4.1 全国装备制造业全要素生产率变动指数  116-119
    5.4.2 三大区域装备制造业全要素生产率变动指数  119-122
6. 2007年装备制造业分子行业全要素生产率测度  122-175
  6.1 综合分析  123-133
    6.1.1 第二阶段SFA回归结果检验  124-125
    6.1.2 各子行业全要素生产率对比分析  125-126
    6.1.3 各省在7个子行业的全要素生产率得分及排名  126-129
    6.1.4 三大区域各子行业全要素生产率及其变异系数对比  129-131
    6.1.5 各子行业全要素生产率聚类分析  131-133
  6.2 分子行业分析  133-175
    6.2.1 2007年金属制品业全要素生产率测度  133-139
    6.2.2 2007年通用设备制造业全要素生产率测度  139-145
    6.2.3 2007年专用设备制造业全要素生产率测度  145-150
    6.2.4 2007年交通运输设备制造业全要素生产率测度  150-156
    6.2.5 2007年电气机械及器材制造业全要素生产率测度  156-162
    6.2.6 2007年通信设备和计算机及其他电子设备制造业全要素生产率测度  162-168
    6.2.7 2007年仪器仪表及文化办公用机械制造业全要素生产率测度  168-175
7. 研究结论与政策建议  175-194
  7.1 研究结论  175-180
    7.1.1 模型设定的均能通过统计检验,三阶段DEA方法使用有效  176
    7.1.2 外部环境因素对全要素生产率影响显著  176-177
    7.1.3 平均全要素生产率比较低下,规模效率是瓶颈因素  177
    7.1.4 全要素生产率不存在σ收敛和绝对收敛,但存在条件收敛  177
    7.1.5 全要素生产率年均增长较快,主要源于技术进步  177-178
    7.1.6 子行业全要素生产率普遍比较低下且相互差异较大  178
    7.1.7 每个省份的不同子行业之间的全要素生产率差异较大  178-179
    7.1.8 全要素生产率呈现明显的东中西区域依次递减规律  179
    7.1.9 通过聚类分析也验证了东中西区域梯度发展格局  179-180
  7.2 政策建议  180-194
    7.2.1 提高规模效率建议  180-185
    7.2.2 提高人力资本建议  185-187
    7.2.3 提高技术进步建议  187-191
    7.2.4 缩小区域差异建议  191-194
参考文献  194-204
致谢  204-205
在读期间科研成果目录  205-206

我国装备制造业全要素生产率测度

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