遼寧省全要素生產(chǎn)效率測算及影響因素研究

類紅利 王小月 朱天星

摘?要：研究地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長效率，有利于優(yōu)化要素資源配置，提高要素使用效率以及減少環(huán)境污染，制定差別化的區(qū)域發(fā)展政策具有重要意義。本文利用非參數(shù)的DEA方法測算遼寧省14個(gè)地市的全要素生產(chǎn)效率及其影響因素。結(jié)果表明：全要素生產(chǎn)效率處于較高水平的兩個(gè)城市為大連和遼陽，處于較低水平的兩個(gè)城市為盤錦和鐵嶺，上升趨勢比較明顯的城市為本溪，下降趨勢非常明顯的是鞍山。第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占比、FDI占比、金融深化水平以及科技投入占比對各地市的影響各異，并提出了對策建議。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)效率;DEA;金融深化

中圖分類號：F2?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.31.007

0?引言

黨的十八大以來，黨中央把經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)，在經(jīng)濟(jì)增長同時(shí)更加關(guān)心環(huán)境保護(hù)，而經(jīng)濟(jì)增長效率是度量經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的重要標(biāo)志。遼寧省作為東北經(jīng)濟(jì)振興的龍頭，由于要素稟賦和資本技術(shù)的差異，省內(nèi)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長效率有較大差異，因此深入分析遼寧省內(nèi)各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長效率對于制定區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長對策具有重要意義。

自從丁伯根提出全要素生產(chǎn)效率的概念以及索洛利用余值法測算了全要素生產(chǎn)效率以來，國內(nèi)學(xué)者從不同角度和方法測算全要素生產(chǎn)效率問題。從研究視角看，國內(nèi)早期的關(guān)于全要素生產(chǎn)效率研究是測算國家和省域?qū)用娴娜厣a(chǎn)效率問題（張軍（2004），單豪杰（2008），劉晶晶（2013）等）。研究省域內(nèi)部的全要素生產(chǎn)效率問題，例如夏巖磊，韓建雨（2013）測算了安徽省的全要素生產(chǎn)效率并進(jìn)行評析;潘明清，付婷婷，卓瑪（2011）測算和分析了西藏自治區(qū)的全要素生產(chǎn)效率等。最近一些年來的研究主要集中不同產(chǎn)業(yè)、不同部門的全要素生產(chǎn)效率問題。王嘉琪（2016）測算了汽車產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)效率問題。張自強(qiáng)，李怡（2016）測算了營林業(yè)的全要素生產(chǎn)效率，宋瑞（2107）測算了旅游行業(yè)的全要素生產(chǎn)效率問題等。從研究方法看，全要素生產(chǎn)效率的測算方法分為參數(shù)方法（索洛余值法、SFA）和非參數(shù)方法（DEA和指數(shù)法等）。非參數(shù)方法與參數(shù)方法相比的優(yōu)點(diǎn)是不需要設(shè)定具體的函數(shù)形式，從而避免因錯(cuò)誤的生產(chǎn)函數(shù)而帶來的問題，因此本文選擇非參數(shù)DEA方法測算遼寧省14個(gè)地市的全要數(shù)生產(chǎn)率，并且利用面板數(shù)據(jù)模型分析全要素生產(chǎn)效率的影響因素。

1?數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)變量說明

本文利用遼寧省14個(gè)地市2001-2018的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)測算遼寧省地市級別的全要素生產(chǎn)效率并且分析影響因素。數(shù)據(jù)來源：《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒2001-2019》《中國城市年鑒2001-2018》。

產(chǎn)出變量：國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP），地區(qū)國民生產(chǎn)總值是衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)，因此以各地市的GDP作為生產(chǎn)活動中的產(chǎn)出，并將其以2000年為基期的可比價(jià)格折算成實(shí)際GDP。

投入變量：（1）資本投入。目前廣泛采用的永續(xù)盤存法測算資本存量需要測算初始的資本存量和各期的資本流量。本文參考馬曉君，魏曉雪（2017）等的做法，利用遼寧省各地市2001-2018年的固定資產(chǎn)投資總額測算資本存量，利用遼寧省歷年固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)以2000為基期進(jìn)行平減，將平減后遼寧省各地市固定資產(chǎn)投資額度作為資本投入指標(biāo)（單位：億元）。（2）勞動投入。本文利用各地市2001-2018年的從業(yè)人員數(shù)量作為勞動力的投入指標(biāo)。

2?基于DEA的全要素生產(chǎn)效率的測算

利用DEAP2.1軟件對遼寧省14個(gè)地市取對數(shù)后的投入和產(chǎn)出變量測算全要素生產(chǎn)效率，結(jié)算見圖1。

分析圖1，我們發(fā)現(xiàn)2001-2018年遼寧省14個(gè)城市的全要素生產(chǎn)效率基本上沒有達(dá)到資源的最佳利用狀態(tài)，在2005和2017年分別出現(xiàn)兩個(gè)快速下降的低谷。全要素生產(chǎn)效率處于較高水平的兩個(gè)城市為大連和遼陽，其中大連的全要素生產(chǎn)效率在2004和2017年達(dá)到了最佳利用狀態(tài)。處于較低水平的兩個(gè)城市為盤錦和鐵嶺，其中盤錦的全要素生產(chǎn)效率一直處于低位徘徊。上升趨勢比較明顯的城市為本溪，下降趨勢非常明顯的是鞍山，這兩個(gè)礦產(chǎn)資源型城市表現(xiàn)各異。

3?基于paneldata模型遼寧省全要素生產(chǎn)效率影響因素研究

結(jié)合現(xiàn)有研究，本文選擇如下的四個(gè)變量：第二產(chǎn)產(chǎn)值占比、外商直接投資占比、金融深化水平以及財(cái)政科技投入占比對資源利用效率進(jìn)行回歸，探究遼寧省不同地市全要素生產(chǎn)效率的影響因素。其回歸模型如下。

首先，利用F檢驗(yàn)判定面板數(shù)據(jù)模型的具體形式，變系數(shù)模型、變截距不變系數(shù)、不變截距不變系數(shù)的殘差平方和169.97、231.39和235.91，最后，判定模型形式為變系數(shù)模型。

從第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比看，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比對我省的全要素生產(chǎn)效率有顯著正向影響的城市分別為：鞍山、本溪、丹東、錦州、營口、遼陽、朝陽和葫蘆島。撫順和盤錦的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比對全要素生產(chǎn)效率有為正，但是不顯著。有顯著負(fù)向影響的城市分別為：大連、阜新和鐵嶺。沈陽的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比對全要素生產(chǎn)效率有為負(fù)，但是不顯著。

從外商直接投資占比看，外商直接投資占比對我省全要素生產(chǎn)效率有顯著正向影響的城市分別為：沈陽、本溪、阜新、遼陽、盤錦。顯著負(fù)向影響的城市分別為：鞍山、撫順、丹東、錦州、營口、鐵嶺、朝陽和葫蘆島。

從金融深化看，金融深化水平對我省全要素生產(chǎn)效率有顯著正向影響的城市分別為：沈陽、撫順、本溪、營口、遼陽、盤錦和葫蘆島。朝陽市的金融深化水平對其全要素生產(chǎn)效率的影響為正，但是不顯著。有顯著負(fù)向影響的城市分別為：鞍山、錦州、阜新和鐵嶺。大連、丹東的金融深化水平對其全要素生產(chǎn)效率的影響為負(fù)，但是不顯著。

從科技投入占比看，科技投入占比對我省的全要素生產(chǎn)效率有顯著正向影響的城市為鞍山。沈陽、大連的科技投入占比對其全要素生產(chǎn)效率為正，但是不顯著。有顯著負(fù)向影響的城市分別為：本溪、營口、阜新、葫蘆島。撫順、丹東、錦州、遼陽、盤錦、鐵嶺、朝陽科技投入占比對其全要素生產(chǎn)效率為負(fù)，但是不顯著。

4?結(jié)論和對策建議

通過非參數(shù)方法測算我省14個(gè)地市2001-2018年的全要素生產(chǎn)效率，并且選擇四個(gè)指標(biāo)分析兩個(gè)效率的影響因素。從長遠(yuǎn)角度我省應(yīng)該針對不同城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)因城施策，提高政策的時(shí)效性和針對性。一是改變資源枯竭型城市的工業(yè)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和提高欠發(fā)達(dá)地區(qū)的工業(yè)化水平，發(fā)展前后向聯(lián)系的輕資產(chǎn)型工業(yè)。二是外商直接投資的引入應(yīng)該結(jié)合技術(shù)水平和地區(qū)發(fā)展實(shí)際，對生產(chǎn)效率具有正向影響的地區(qū)（如沈陽、大連、遼陽和盤錦），引導(dǎo)外商直接投資投向高科技型的、出口導(dǎo)向型的行業(yè)（部門）。三是大力提高科技投入水平，以財(cái)政的科技投入刺激和帶動企業(yè)的科技投入。對于我省的工業(yè)基礎(chǔ)相對雄厚的城市，如沈陽、撫順、本溪等。

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