基于重慶市裝備制造業的全要素生產率研究

[摘要]本文采用重慶市裝備制造2000-2010年的面板數據，運用Malmquist指數法測算了近10年的全要素生產率。結果表明，重慶市裝備制造業的全要素生產率呈現出波動性增長的趨勢。

[關鍵詞]裝備制造業；全要素生產率

一、引言

國家十二五規劃[1]指出，裝備制造行業要提高基礎工藝、基礎材料、基礎元器件研發和系統集成水平，加強重大技術成套裝備研發和產業化，推動裝備產品智能化。制定支持企業技術改造的政策，加快應用新技術、新材料、新工藝、新裝備改造提升傳統產業，提高市場競爭能力。

國內針對裝備制造業的研究，如宮俊濤[2]等人基于非參數的Malmquist指數方法分析了中國制造業省際全要素生產率變動。李春頂[3]運用DEA技術分析了中國制造業行業生產率的變動，顏鵬飛、王兵[4]基于DEA實證分析了技術效率、技術進步和生產率增長。白俊紅[5]通過使用Malmquist指數研究人力資本、RD與生產率增長。劉冬穎[6]等人運用DEA方法對陜西省裝備制造業的集中度和技術創新績效進行了測度，得出行業集中度與全要素生產率有相關性。張赟[7]實證測評了我國裝備制造業各行業的研發創新效率的動態變化，研究結果表明，我國裝備制造業研發創新效率的增長動力主要來源于技術進步，但技術效率變化的作用并不明顯。

目前國內對于西部地區裝備制造業的研究較少，因此，本文以重慶市裝備制造業為例進行全要素生產率研究。

二、全要素生產率測度

（一）數據來源與變量選取

1.數據來源與處理

本文選取的數據來源于《重慶市統計年鑒》，由于2011年后統計口徑有變化，為了保證統計口徑一致，因此選取2000年至2010年數據來進行估算，同時以1999年數據為基期，采用GDP指數進行平減。

2.投入變量與產出變量

裝備制造業作為勞動密集型產業和資本密集型產業，主要的生產要素投入就是勞動和資本。衡量勞動投入的指標選擇從業人員數，資本投入指標選擇資本金總額。衡量產出指標，本文選擇選擇工業總產值。

（二）基于Malmquist指數的全要素生產率測算

DEA（即數據包絡分析）作為一種統計分析的新方法，它是根據一組關于產出-投入的觀察值來估計有效生產前沿面的。本文以年末從業人數、資本金總額和裝備制造業工業總產值數據為基礎，并運用軟件DEAP-xp1進行Malmquist指數的測度，從而得到了重慶市裝備制造業的全要素生產率、技術進步率和技術效率的整體變化情況以及細分行業的全要素生產率變化情況。

重慶市裝備制造業的全要素生產率平均水平為0.887，技術效率平均水平為1.030，技術進步平均水平為0.861，純技術效率平均水平為1.005，規模效率平均水平為1.025。技術效率的大趨勢是波動性提高，技術進步水平則大部分處于降低，整個重慶市的裝備制造業發展，技術效率的改善帶來的作用相對較大。

對于重慶市裝備制造業子行業而言，整體的TFP平均水平都小于1.000，其中專用設備制造業相對最低為0.811，而交通運輸設備制造業相對最高為0.958，各個行業的全要素生產率水平的變化也具有很大波動性。

綜上，無論是從重慶市裝備制造業的整體來看，還是從7大細分行業來看，整體的全要素生產率水平都還比較低，個別行業有波動性的增長，還有很大的提升空間。重慶市裝備制造業全要素生產率水平的提高更多來源于規模效率和技術效率的改善。

三.結論及政策建議

本文運用Malquist指數法對重慶市裝備制造業的全要素生產率進行了測，重慶市裝備制造業的技術效率改善比較明顯，而技術進步相對滯后。

因此，重慶市裝備制造業應當促進技術效率和技術水平的共同提高。促進產業結構升級，制定正確的技術創新政策和激勵政策，加大技術開發力度，加強技術引進和技術改造強度，提高自主創新能力。鼓勵對外貿易，鼓勵引進國外成熟、優秀的技術成果，提高企業技術水平。

參考文獻

[1]十二五規劃綱要[M.]，2010

[2]宮俊濤，孫林巖，李剛.中國制造業省際全要素生產率變動分析—基于非參數Malquist指數方法[J].數量經濟技術經濟研究，2008

[3]李春頂.中國制造業行業生產率的變動及影響因素——基于DEA技術的1998～2007年行業面板數據.數量經濟技術經濟研究.2009年12期

[4]顏鵬飛，王兵.技術效率、技術進步與生產率增長：基于DEA的實證分析[J].經濟研究，2004

[5]白俊紅.人力資本、RD與生產率增長[J].山西財經大學學報，2011（12）

[6]劉冬穎，王書山，張明親.陜西裝備制造業集中度對技術創新績效影響研究[J].科技管理研究，2013（2）

[7]張赟.我國裝備制造業研發創新效率的動態分析研究[J].科技進步與對策，2012（11）

作者簡介

胡彬，重慶師范大學經濟與管理學院碩士研究生，主要研究方向為技術進步。