吉林省工業(yè)要素投入貢獻(xiàn)率實(shí)證分析

張晉

摘 要：文章應(yīng)用傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型和改進(jìn)后的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型對(duì)2004—2019年吉林省工業(yè)要素投入貢獻(xiàn)率進(jìn)行研究。結(jié)果表明，應(yīng)用傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型得出的吉林省工業(yè)規(guī)模效益是遞減的;應(yīng)用改進(jìn)后的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型得出的各要素對(duì)吉林省工業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)水平在“十三五”前后變化較為顯著：“十三五”規(guī)劃前后，資本投入貢獻(xiàn)率分別為56.5%和36%，技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率為32.1%和78.7%，表明吉林省工業(yè)正從資本密集型向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)化。

關(guān)鍵詞：吉林省工業(yè);要素貢獻(xiàn)率;C-D生產(chǎn)函數(shù)模型

中圖分類號(hào)：F323 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2022）07-0019-003

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.07.019

1 引言

工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)中一個(gè)十分重要的物質(zhì)生產(chǎn)部門，工業(yè)的發(fā)展可以帶動(dòng)其他產(chǎn)業(yè)共同進(jìn)步。吉林省作為“老工業(yè)基地”，工業(yè)自然是吉林省經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一。“十三五”期間，吉林省瞄準(zhǔn)國(guó)內(nèi)外前沿技術(shù)，堅(jiān)持以重大技術(shù)突破為導(dǎo)向，并且加大對(duì)工業(yè)企業(yè)研究與實(shí)驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)的投入力度。而且吉林省致力于工業(yè)總量的不斷壯大，近二十年來(lái)，吉林省工業(yè)投資額增長(zhǎng)率達(dá)到了18%。因此吉林省工業(yè)方面取得的成績(jī)與資本和技術(shù)的投入有著密切的聯(lián)系，文章通過(guò)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型分析資本、技術(shù)、勞動(dòng)力等要素投入對(duì)吉林省工業(yè)產(chǎn)出的影響程度。

2 研究方法、模型與數(shù)據(jù)

2.1 研究方法與模型

依據(jù)現(xiàn)有的研究成果，可以發(fā)現(xiàn)研究經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率問(wèn)題較為成熟的模型為柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（C-D模型），即：

文章以C-D生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)建立模型：

對(duì)上面的等式兩邊取對(duì)數(shù)得到：

由于資本投入對(duì)產(chǎn)出的影響具有滯后性，因此將解釋變量lnK滯后一期并定義為lnK1，所以模型變化為：lnQ=A+αlnK1+βlnL

式中，Q為工業(yè)生產(chǎn)總值，K為資本投入額，L為勞動(dòng)力投入額。

2.2 數(shù)據(jù)處理

Q（工業(yè)生產(chǎn)總值）：由于無(wú)法通過(guò)統(tǒng)計(jì)年鑒查詢到工業(yè)歷年以來(lái)的生產(chǎn)總值，文章以第二產(chǎn)業(yè)中工業(yè)增加值替代，該數(shù)據(jù)來(lái)源于《2003—2019年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

K（資本投入額）：由于工業(yè)包括制造業(yè)、采礦業(yè)和電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，文章計(jì)算三項(xiàng)產(chǎn)業(yè)的固定資產(chǎn)投資額之和作為吉林省工業(yè)的資本投入額，2003—2017年數(shù)據(jù)來(lái)源于《2003—2017年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他年份的固定資產(chǎn)投資額通過(guò)查詢吉林省統(tǒng)計(jì)局各產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資額增速再經(jīng)過(guò)計(jì)算得到。

L（勞動(dòng)力投入額）：勞動(dòng)力投入本應(yīng)用勞動(dòng)力資源作為數(shù)據(jù)，但是依舊無(wú)法通過(guò)資料查詢得到，文章以2003—2019年的第二產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)代替，該數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2019》。

3 模型分析結(jié)果闡述

3.1 傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型分析

通過(guò)SPSS軟件運(yùn)用最小二乘法進(jìn)行回歸分析，得到的吉林省工業(yè)C-D生產(chǎn)函數(shù)方程總體的F值為307.69、相關(guān)系數(shù)R2=0.979（結(jié)果見表1），說(shuō)明方程整體的顯著性水平通過(guò)了F檢驗(yàn)，模型具有很好的解釋效果。通過(guò)VIF檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，所有解釋變量的VIF值均小于10，說(shuō)明解釋變量間的共線性較弱。

因此文章測(cè)算的吉林省工業(yè)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型如下：

由滯后一期的線性回歸結(jié)果可以看出：①勞動(dòng)力及資本的投入對(duì)工業(yè)產(chǎn)出都存在正向的影響。②通過(guò)計(jì)算回歸系數(shù)的總和α+β=0.90<1，說(shuō)明吉林省工業(yè)規(guī)模性效益是遞減的，也就是說(shuō)2003—2019年間，吉林省工業(yè)企業(yè)規(guī)模較大，導(dǎo)致生產(chǎn)專業(yè)化水平以及資源的集約化水平較低。③資本投入的彈性系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)要大于勞動(dòng)力投入，因此資本投入對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的影響程度大于勞動(dòng)力投入（標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)是去量綱的，可以用于比較相對(duì)影響程度）。

3.2 改進(jìn)后的生產(chǎn)函數(shù)模型分析

技術(shù)進(jìn)步也是工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中重要的生產(chǎn)要素，前面的分析中用到的傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型的假設(shè)條件是關(guān)于K和L的函數(shù)，并且假設(shè)K和L的彈性系數(shù)的取值范圍是[0，1]，這樣會(huì)影響模型對(duì)技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)水平的測(cè)算。文章選擇余宏和錢士茹（1997）改進(jìn)的生產(chǎn)函數(shù)方法，這種方法更加依賴于統(tǒng)計(jì)所得到的數(shù)據(jù)，能夠較真實(shí)的反映各種要素對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的真實(shí)貢獻(xiàn)水平[1]，進(jìn)而減少主觀確定彈性系數(shù)的值對(duì)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率產(chǎn)生的影響。由余宏和錢士茹學(xué)者改進(jìn)后的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型為[2]：

對(duì)模型兩側(cè)取對(duì)數(shù)得到：

對(duì)該模型進(jìn)行VIF檢驗(yàn)得到如下結(jié)果：

根據(jù)表2可知，所有的VIF值均大于10，說(shuō)明模型存在嚴(yán)重的多重共線性，所以對(duì)模型進(jìn)行RR修正（嶺回歸）。通過(guò)SPSS軟件繪制出的嶺跡圖可知，嶺回歸K值取0.11時(shí)模型的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)和趨于穩(wěn)定。

嶺回歸得到如下結(jié)果：

通過(guò)表3可以看出，模型經(jīng)過(guò)嶺回歸后可以通過(guò)F檢驗(yàn)，說(shuō)明模型整體的顯著性水平較高，并且各個(gè)解釋變量均通過(guò)了T檢驗(yàn)，說(shuō)明每個(gè)解釋變量均會(huì)對(duì)工業(yè)產(chǎn)出產(chǎn)生影響。因此，改進(jìn)后的吉林省工業(yè)C-D生產(chǎn)函數(shù)兩側(cè)取對(duì)數(shù)模型為：

貢獻(xiàn)率的計(jì)算過(guò)程如下：

T年的吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為：

其中kt為第t年吉林省工業(yè)固定資產(chǎn)投資額增長(zhǎng)率，lt為第t年吉林省工業(yè)勞動(dòng)力投入增長(zhǎng)率。

僅由資本投入導(dǎo)致的吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為：

僅由勞動(dòng)力投入導(dǎo)致的吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為：

僅由技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致的吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為：

根據(jù)各要素引起的吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率可以計(jì)算出各要素對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率。

資本投入對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率：

勞動(dòng)力投入對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率：

技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率：

將改進(jìn)的C-D生產(chǎn)函數(shù)模型嶺回歸結(jié)果代入公式（1～4）， 得到各要素投入導(dǎo)致吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率;將增長(zhǎng)率代入公式（5～7），得到各要素投入對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率，結(jié)果見表4。

3.3 各要素貢獻(xiàn)率分析

統(tǒng)計(jì)結(jié)果中出現(xiàn)異常值的原因：2011年、2017年及2018年的要素投入貢獻(xiàn)率均出現(xiàn)負(fù)值，這是因?yàn)樵谶@些年份吉林省的工業(yè)固定資產(chǎn)投資均出現(xiàn)下降，導(dǎo)致工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為負(fù)數(shù)，而技術(shù)貢獻(xiàn)率是正值，所以在計(jì)算貢獻(xiàn)率時(shí)會(huì)出現(xiàn)負(fù)數(shù)的情況。2004年及2019年勞動(dòng)投入貢獻(xiàn)率出現(xiàn)負(fù)值的原因是這兩年工業(yè)從業(yè)人數(shù)下降，導(dǎo)致勞動(dòng)力投入引起的工業(yè)產(chǎn)出投入為負(fù)。但是正如前文分析勞動(dòng)投入的影響程度要小于資本及技術(shù)進(jìn)步，所以工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率依舊是正值，而勞動(dòng)力投入貢獻(xiàn)率等于勞動(dòng)力投入引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率比上工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率，所以勞動(dòng)力投入貢獻(xiàn)率為負(fù)。下文的分析是在排除異常值的情況下進(jìn)行的。

從整體分析，增長(zhǎng)率方面，2004—2019年吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率呈下降趨勢(shì)，資本投入引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率從0.010下降到0.043，勞動(dòng)力投入引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率從0.02下降到0.00左右，技術(shù)進(jìn)步引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率較平穩(wěn)，在0.03～0.04間徘徊;貢獻(xiàn)率方面，2004—2019年資本投入貢獻(xiàn)率從81下降到53，勞動(dòng)力投入貢獻(xiàn)率從-12下降到-29，技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率從32升高到76。由此可以看出吉林省的工業(yè)發(fā)展速度減緩，而且產(chǎn)業(yè)類型也發(fā)生了較大的變化，從2004年依賴資本投入的工業(yè)模式轉(zhuǎn)變到2019年技術(shù)進(jìn)步引領(lǐng)發(fā)展的工業(yè)模式，對(duì)于其間技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的大幅度提高的解釋為：吉林省提出的老工業(yè)企業(yè)升級(jí)改造與加大工業(yè)科技創(chuàng)新支持力度的相關(guān)政策有著密切聯(lián)系。以2012年為例，吉林省出臺(tái)十一條促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的政策，其中有四條是關(guān)于技術(shù)創(chuàng)新改造的。但是勞動(dòng)力投入頻繁出現(xiàn)負(fù)貢獻(xiàn)的情況，這是因?yàn)榧质≡谶@一時(shí)期以建立現(xiàn)代化企業(yè)制度為方向加大了對(duì)工業(yè)企業(yè)改革的力度，減員增效，優(yōu)化資源配置，向其他行業(yè)轉(zhuǎn)出富余勞動(dòng)力，所以工業(yè)勞動(dòng)人數(shù)下降，勞動(dòng)力投入的貢獻(xiàn)率也隨之下降[1]。

根據(jù)增長(zhǎng)率和貢獻(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)表可以看出，在2016年不同要素對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)率和貢獻(xiàn)率發(fā)生明顯變化，這應(yīng)該與吉林省“十三五”工業(yè)規(guī)劃有關(guān)。因此，還需要分階段地對(duì)各要素的增長(zhǎng)率和貢獻(xiàn)率進(jìn)行測(cè)算和研究，文章將2016年作為分界點(diǎn)，也就是對(duì)“十三五”規(guī)劃前和“十三五”規(guī)劃期間這兩個(gè)階段進(jìn)行分析。

在“十三五”規(guī)劃前，增長(zhǎng)率方面，吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為0.1193，由資本投入引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為0.071，由勞動(dòng)力投入引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為0.013，由技術(shù)進(jìn)步引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為0.036;貢獻(xiàn)率方面，資本投入貢獻(xiàn)率為56.5，勞動(dòng)力投入貢獻(xiàn)率為14.4，技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率為32.1。由此可見，在“十三五”計(jì)劃前，吉林省的工業(yè)發(fā)展主要依賴資本投入。通過(guò)查詢數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，2015年吉林省工業(yè)固定資產(chǎn)投資是2003年的19.6倍，工業(yè)固定資產(chǎn)投資占固定資產(chǎn)總投資比重超過(guò)了50，所以在“十三五”規(guī)劃前吉林省工業(yè)是資本密集型的。

在“十三五”規(guī)劃期間，增長(zhǎng)率方面吉林省工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為0.042，由資本投入引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為0.015，由勞動(dòng)力投入引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為-0.006，由技術(shù)進(jìn)步引起的工業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率為0.0327;貢獻(xiàn)率方面，資本投入貢獻(xiàn)率為36.0，勞動(dòng)力投入貢獻(xiàn)率為-14.7，技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率為78.7。在“十三五”期間，技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)的發(fā)展做出了主要貢獻(xiàn)，資本和勞動(dòng)力投入對(duì)工業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)水平明顯下降，這是因?yàn)榧质?duì)工業(yè)固定資產(chǎn)做出了調(diào)整，在2016年以后工業(yè)固定資產(chǎn)投資明顯減少，而且加強(qiáng)工業(yè)企業(yè)R&D經(jīng)費(fèi)的支持力度，這也就實(shí)現(xiàn)了吉林省技術(shù)進(jìn)步引起的工業(yè)產(chǎn)出高于資本投入。

吉林省工業(yè)雖然轉(zhuǎn)型的目標(biāo)完成得較為順利，但是發(fā)展速度卻不如2015年前，這說(shuō)明吉林省工業(yè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)的影響具有外顯性，缺乏內(nèi)生性，筆者推測(cè)雖然技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)占主導(dǎo)地位，但是技術(shù)與工業(yè)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)脫節(jié)未能帶動(dòng)工業(yè)發(fā)展，且投資的減少導(dǎo)致工業(yè)的發(fā)展動(dòng)力不足，所以吉林省工業(yè)發(fā)展速度減緩。

4 研究結(jié)論和相關(guān)建議

4.1 加強(qiáng)對(duì)小型私營(yíng)工業(yè)企業(yè)的支持力度

傳統(tǒng)C-D生產(chǎn)函數(shù)模型的分析結(jié)果表明，吉林省工業(yè)的規(guī)模效益是遞減的，這是由于吉林省工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模過(guò)大，使得生產(chǎn)的各個(gè)方面難以得到有效的協(xié)調(diào)，從而降低了生產(chǎn)效率。吉林省的工業(yè)以國(guó)企為主導(dǎo)，2015年，吉林省年產(chǎn)值100億元以上的企業(yè)有12戶，其中半數(shù)為國(guó)企，產(chǎn)值占吉林省工業(yè)比重達(dá)21.4，而國(guó)企的規(guī)模相對(duì)較大，這會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)效率偏低。因此，吉林省應(yīng)當(dāng)加大對(duì)小型企業(yè)的支持力度，加強(qiáng)中小型企業(yè)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、融資等公共服務(wù)體系建設(shè)，調(diào)整工業(yè)的產(chǎn)業(yè)群結(jié)構(gòu)，從而提高整個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)效率。

4.2 逐步調(diào)整工業(yè)的資本投入

通過(guò)查詢數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，近年來(lái)，在每個(gè)五年計(jì)劃制定初期都會(huì)出現(xiàn)工業(yè)固定資產(chǎn)投資額大幅度減少的情況。雖然吉林省正在推行工業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型會(huì)調(diào)整資本的投入結(jié)構(gòu)，但是投入的減少額度需要循序漸進(jìn)，突然的大幅度減少固定資產(chǎn)投資會(huì)減緩工業(yè)的發(fā)展速度。吉林省政府也注意到了這一點(diǎn)，2019年工業(yè)固定資產(chǎn)投資較2018年增長(zhǎng)了9個(gè)百分點(diǎn)。即便一個(gè)地區(qū)的工業(yè)發(fā)展成技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，也同樣需要資本支撐，所以工業(yè)資本的投入需要逐步地調(diào)整。

4.3 尋找技術(shù)與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的切入點(diǎn)

根據(jù)貢獻(xiàn)率的統(tǒng)計(jì)結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，吉林省近幾年的技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率保持在30～40，雖然2016年與2019年有所提高，但是與發(fā)達(dá)城市和地區(qū)仍有一定的差距。而且在技術(shù)貢獻(xiàn)率較高的年份中，工業(yè)產(chǎn)出的增長(zhǎng)率并未得到很大的提升，推測(cè)技術(shù)進(jìn)步對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展沒(méi)有得到充分的發(fā)揮，也就是說(shuō)技術(shù)投入生產(chǎn)過(guò)程的下游環(huán)節(jié)——成果轉(zhuǎn)化存在不足。吉林省的各類研發(fā)機(jī)構(gòu)較多，研究成果也很豐富，但是更應(yīng)該將研究成果更多地投入到實(shí)踐當(dāng)中，尋找技術(shù)與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的切入點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)：

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