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摘要:1998年开始,我国推行了大规模国有企业改革,能源体制改革也开始稳步推进,能源产出水平大幅提升。本文利用1998-2010年的能源行业五大部门的面板数据,应用生产函数和计量模型,估计了能源工业全要素生产率(TFP),并进一步对其与改革相关的影响因素进行了分析。结果显示,我国能源工业整体的TFP呈缓慢上升趋势,二次能源生产部门比一次能源生产部门具有更高的TFP。市场竞争程度的提高、民营化程度的提高和资本配置效率的改善都促进了TFP的增长,其中,资本配置效率的改善对TFP增长的影响最为显著,民营化的影响最弱。
关键词: 能源;全要素生产率;增长;影响因素
中图分类号:F224;F426
一、引言
改革开放以来,中国逐步建立起了社会主义市场经济体制,国民经济一直保持了高速增长。与此同时,伴随着经济的快速增长,我国能源生产和消费也都保持了较高水平。能源生产总量由1978年的62770万吨标准煤,增长到2010年的296916万吨标准煤,年均增长4.98%。但是,能源生产的增长水平并不均衡,2000年之前保持了一个比较平稳而缓慢的增长,年均增长仅有3.54%,大大低于同期GDP的增速。进入新世纪以来,我国能源工业快速发展,能源生产总量年均增长8.20%,短短十年时间增长了1.2倍。这一时期中国能源工业的生产率水平如何?哪些因素影响了能源工业的生产率水平?这些问题值得研究。
近年来,国内外诸多学者对生产率的研究已经从对劳动生产率、资本生产率等的单纯测算发展到了对全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)的综合考量(刘建国等,2011)。全要素生产率是总产量与全部要素投入量的比值,是用来衡量单位总投入的总产量的生产率指标。对全要素生产率的研究始于Solow(1957),在这之后,Denison(1962)和Jorgenson(1967)对全要素生产率理论做了更进一步的研究。此后,国内外诸多学者在不同的层面、从不同的角度对全要素生产率进行了实证研究。关于全要素生产率变动的影响因素,国内外诸多学者也都或直接或间接地做了相关的研究。
关于市场竞争和产权结构,郑世林和张昕竹研究了中国1994-2007年间经济体制改革与电信行业增长的关系,发现去垄断改革(企业数量增加)所形成的市场竞争对电信行业全要素生产率具有显著正向影响,同时海外上市产权改革(部分民营化国有产权,国有股权比例下降)显著地提高了电信行业全要素生产率。另外,刘伟和李绍荣(2001)虽没有直接分析全要素生产率,但他们的研究也表明了非国有制比重的提高提升了全社会生产要素的生产效率。
关于要素配置效率,张军(2002)研究认为,中国经济转轨过程中,在以“增量改革”或者以新兴工业化来推动产出增长的初始阶段,增长将会更多地表现为资本生产力的显著提高,并认为这是配置效率或经济结构改善的结果。同时,他还研究发现,1978-1994年间,中国经济的资本-产出比率平均增长率为-0.89%,这意味着全要素生产率显著的增长,这个增长可以用转轨初期的配置效率的改善过程来解释。这表明,改革促进了资源配置效率的改善,并进而促进了全要素生产率的增长。袁堂军(2009)认为,如果市场机能是完善的,那么生产要素会自然地选择流向边际生产率高的企业,而这样的资源重新配置可以提高行业整体的TFP水平。朱喜等人(2011)运用2003-2007年全国农村固定跟踪观察农户数据,实证分析了中国东、中、西部以及东北地区农户家庭生产的要素配置扭曲程度及其与总量TFP的关系后认为,要素市场扭曲会导致农户个体对资本、劳动等生产要素配置扭曲,最终降低农业的总量全要素生产率。
关于资本形成,朱钟棣和李小平(2005)研究了1986-2002年间中国工业行业全要素生产率的变动,发现工业行业的全要素生产率变动经历了缓慢增长、下降、快速增长三个阶段;工业行业资本形成的变动和全要素生产率变动呈显著的负相关关系,资本形成特征可以作为全要素生产率变动的一种解释。
关于人力资本,Benhabib和Spiegel(1994)从理论和实证角度验证了人力资本对全要素生产率增长具有积极的促进作用。岳书敬和刘朝明(2006)研究发现,在引入人力资本要素后,1996-2003年我国区域全要素生产率的增长得益于技术进步,如果不考虑人力资本存量,则低估了同期的效率提高程度,而高估了期间的技术进步指数。除了上面几个影响因素外,还有其他一些影响因素。可见,影响全要素生产率的因素是多样的。
1998年之后,改革成为了能源工业的一个比较显著的特征。1998年开始,中国推行大规模国有企业改革,通过改革、改组、改造等在企业中逐步建立现代企业制度。与此同时,我国能源体制改革也开始稳步推进。1998年,实现了石油企业的战略性重组,建立了上下游一体化的新型石油工业管理体制;2002年,按照电力体制改革方案,电力工业实现了政企分开、厂网分开;煤炭工业市场化改革后,2005年又按照国务院《关于促进煤炭工业健康发展的若干意见》深化改革和发展(国务院新闻办公室,2007)。这一时期的改革,对于能源工业整体而言,促进了市场竞争,加速了民营化进程,改善了资本配置效率。
鉴于此,本文主要关注与改革相关的市场竞争、民营化进程和资本配置效率这三大影响因素,利用1998-2010年的能源行业五大部门的面板数据,应用生产函数和计量模型,估计能源工业全要素生产率,并进一步分析三大影响因素对能源工业全要素生产率的影响效应。
二、数据来源与处理
根据国家统计局的统计口径,能源工业包括煤炭开采和洗选业,石油和天然气开采业,石油加工及炼焦业(有的年份是石油加工、炼焦及核燃料加工业),电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业。其中,煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业属于一次能源生产部门,石油加工及炼焦业,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业属于二次能源生产部门。能源工业整体的数据是这五个部门数据的合计。本文研究的时间跨度为1998-2010年,每个行业的时间序列数据仅有13个,因此能源工业合计的时间序列数据也仅有13个,对此时间序列数据做回归会因自由度小而不准确。而面板数据是时间序列数据和截面数据的混合,同时含有时间和空间两个维度,增大了样本容量,从而可以有效解决时间序列数据样本容量不足的问题,增进模型估计的有效性,因此采用这五个能源部门的面板数据资料来考察中国能源工业全要素生产率的变动及其影响因素。 用 “工业总产值”表示总产出,“年末固定资产净值”表示资本投入,“全部从业人员年平均人数”表示劳动投入,企业数量表征市场竞争程度,用所有者权益中实收资本的国家资本比重表示产权结构,用不变价固定资产年末净值与不变价总产出的比值表示资本产出比(近似表征资本配置效率)。本文的所有数据均来自于历年《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》中规模以上工业企业的相关数据。由于缺少2004年的工业总产值数据、年末固定资产净值数据、所有者权益中的实收资本和国家资本数据,本文采用2003年和2005年这两个年份相应数据的平均值来表示;缺少1998年的年末固定资产净值数据和所有者权益中的国家资本数据,用固定资产净值年平均余额近似代替年末固定资产净值数据,用计算出的1999年的国有股权比例近似表示1998年的国有股权比例。
另外,需要剔除价格因素的影响。对于各分行业“工业总产值”,2002年及其以后的,利用历年《中国统计年鉴》中2002-2010年的“按工业行业分工业品出厂价格指数”进行平减,得到2001年不变价“工业总产值”;由于缺少1998-2001年的“按工业行业分工业品出厂价格指数”,所以用1998-2001年的煤炭工业、石油工业、电力工业出厂价格指数对相应年份的煤炭开采和洗选业,石油和天然气开采业,电力、热力的生产和供应业“工业总产值”进行平减,得到2001年不变价“工业总产值”;用2002-2010年石油加工及炼焦业,燃气生产和供应业的“按工业行业分工业品出厂价格指数”的平均值对这两个部门1998-2001年的“工业总产值”进行平减,得到2001年不变价“工业总产值”。对于“年末固定资产净值”,用《中国统计年鉴(2010)》给出的历年固定资产投资价格指数进行折算,得到2001年不变价“年末固定资产净值”。
三、中国能源工业全要素生产率的估计
本文将首先利用1998-2010年中国能源行业五大部门的面板数据,应用生产函数估计中国能源工业全要素生产率。为了简单起见,本文使用最为普遍的科布-道格拉斯生产函数。
(一)模型设定
由于全要素生产率增长率是产出增长率扣除要素投入增长率后剩余的部分,因此可得全要素生产率增长率 ,
其中,gyt、gkt、glt分别为总产出、资本投入和劳动投入的增长率。
(二)实证分析
在进行回归分析之前,首先需要对面板数据进行单位根检验,以保证回归结果的可靠性。本文采用Eviews6.0中的LLC检验、Fisher ADF 检验、Fisher PP检验对各变量的水平值和一阶差分值进行单位根检验。检验结果见表1。
表1检验结果显示,变量lnY、lnK、lnL在LLC检验、Fisher ADF 检验和Fisher PP检验中的P值均大于0.1,无法拒绝存在单位根的原假设,因此三个变量均存在单位根;而lnY、lnK、lnL的一阶差分变量DlnY、DlnK、DlnL在LLC检验、Fisher ADF 检验和Fisher PP检验中均在1%的水平上拒绝了原假设,没有单位根。因此,变量lnY、lnK、lnL均为一阶单整变量。为此,本文选择对三个变量的一阶差分变量进行回归,建立一阶差分回归模型如下:
在用Eviews6.0进行回归分析时,选择固定效应模型,回归分析结果见表2。
由表2可知,常数项和 的系数均通过了1%水平的显著性检验,因此可得:资本产出弹性α=0.697755,劳动产出弹性β=1-α=0.302245。
根据(一)中的计算公式计算TFP和tfp,结果如表3所示:
(三)结果分析
图1 是我国能源工业全要素生产率的变化对比图,从图中可以清晰地看到,1998-2010年间,我国能源工业整体的全要素生产率呈缓慢上升趋势,而各分行业的全要素生产率变化具有一定的差异性,具体表现在:煤炭开采和洗选业,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业这三个行业的全要素生产率也均呈现缓慢上升趋势,其中,燃气生产和供应业的全要素生产率在2006年之后增长势头有所提高,并迅速蹿到了五个行业的第二位(而1998年时排在最后一位);石油和天然气开采业的全要素生产率呈波动下降趋势,由1998年的3.6842下降到了2010年的2.0068,并且在五个行业中的水平由第二位降到了最后一位;石油加工及炼焦业的全要素生产率经历了先快速波动上升,后缓慢波动下降的一个过程,其全要素生产率在所有五个行业中始终是最高的。
此外,还可以发现,作为二次能源生产部门的石油加工及炼焦业,电力、热力的生产和供应业,以及燃气生产和供应业的全要素生产率,总体上是要高于作为一次能源生产部门的煤炭开采和洗选业以及石油和天然气开采业的,特别是2006年之后,前者已经全面超越了后者。可见,二次能源生产部门比一次能源生产部门具有更高的全要素生产率。
四、中国能源工业全要素生产率变动的影响因素分析
根据前面的分析可知,改革带来的市场竞争、民营化进程和资本配置效率的变动,对全要素生产率都会产生一定的影响。因此,本文在前面对全要素生产率估计的基础上,试图通过建立模型来对中国能源工业全要素生产率变动的影响因素进行定量分析。
(一)模型设定
用企业数量(规模以上)表征市场竞争,企业数量越多,则市场竞争程度越高;用所有者权益中实收资本的国家资本比重 (表示产权结构)表征民营化进程,国家资本比重越高,则民营化程度越低;鉴于资本配置效率影响资本产出比的变化,且资本配置效率幅度将决定资本产出比的变化幅度(李祖刚,1996),本文用资本产出比近似表征资本配置效率,资本产出比越高,说明资本配置效率越低。
基于此,建立如下计量模型:
其中, TFPit为全要素生产率; QYSLit为企业数量,表征市场竞争程度;CQJGit为产权结构,用所有者权益中实收资本的国家资本比重表示,表征 民营化进程; ZBCCBit为资本产出比,用不变价固定资产年末净值与不变价总产出的比值表示,近似表征资本配置效率; μi为不随时间变化的其他未观察因素; εit为随机干扰项; C、 β1、β2 、 β3为待估参数。式中,对TFPit和QYSLit取了对数,目的是为了尽量消除异方差的影响。 (二)实证分析
在进行回归分析之前,首先需要对面板数据进行单位根检验,以保证回归结果的可靠性。本文采用Eviews6.0中的LLC检验、Fisher ADF 检验、Fisher PP检验对各变量的水平值和一阶差分值进行单位根检验。检验结果见表4。
经单位根检验表明,变量lnTFP、lnQYSL、CQJG、ZBCCB均为一阶单整变量。
接下来,进一步对这四个变量进行协整检验,以检验它们之间是否存在长期稳定的均衡关系。本文采用Eviews6.0中的Kao检验、Pedroni检验和Johansen-Fisher检验对其进行检验,检验结果如表5所示。
表5结果显示,Kao检验和Johansen-Fisher检验的各统计量均通过了14%水平的显著性检验,而Pedroni检验中有4个统计量通过了显著性检验,特别是Panel ADF和Group ADF均通过了检验。这表明,变量lnTFP、lnQYSL、CQJG、ZBCCB之间存在协整关系,即存在长期稳定的均衡关系,因此可以直接对其进行回归分析。采用固定效应模型进行回归分析的结果见表6。
结果显示,变量CQJG的系数未通过显著性检验。经检验,模型存在自相关。因此,应用广义差分法,在模型中引入AR(1),然后再进行回归,回归结果如表7所示。
表7结果显示,在引入AR(1)后,所有变量的系数均通过了5%水平的显著性检验,同时消除了模型的自相关,此回归结果即为最终结果。
(三)结果分析
根据上面的回归结果,本文计算并分析了各影响因素对我国能源工业全要素生产率的影响效应,发现市场竞争程度的提高、民营化程度的提高和资本配置效率的改善都促进了TFP的增长,其中,资本配置效率的改善对TFP增长的影响最为显著,民营化的影响最弱。具体分析如下:
(1)企业数量表征了市场竞争程度,企业数量越多,市场竞争程度越高。回归分析表明,企业数量与能源工业TFP呈现显著的正相关关系,企业数量每增长1%,能源工业TFP增长0.14%。1998-2010年,我国能源企业数量大幅增加,促进了市场竞争程度的提升,相应地带动了行业TFP的增长。在此期间,能源工业TFP由1998年的1.9148增长到2010年的3.5024,增长幅度达1.5876,合计增长率为0.8291,市场竞争程度的提升贡献了其中的0.14247,贡献率达17.18%。
(2)本文用所有者权益中实收资本的国家资本比重(也即国有权权比例)表示产权结构,表征了民营化进程,该比例越低,民营化程度越高。回归分析显示,国有股权比例与能源工业TFP成负相关关系,国有股权比例每降低1%(绝对降低),TFP增长0.23%(相对增长)。1998-2010年,我国能源工业的国有股权比例整体上呈不断下降趋势,由1998年的65.75%降到2010年的40.41%,民营化程度不断提高,带动了行业TFP的增长。在此期间, 国有股权比例降低、民营化程度提高使得TFP增长了5.87%,贡献率为7.08%,在三者之中是最低的。
(3)资本产出比近似表征了资本配置效率,资本产出比降低,表明资本配置效率的改善,单位资本能够支撑更多的产出。对于能源工业整体,1998-2010年间,资本产出比处于波动升降状态,在1.0水平上下波动,总体比较平稳。1998年,资本产出比为1.22357,后波动上升,到2001年时一度达到了1.426258,然后又波动下降,到2010年时降到了0.969457。此外,各细分行业的资本产出比表现了不同的变化趋势,具体来看,煤炭开采和洗选业,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业这三者的资本产出比总体上呈下降趋势;石油加工及炼焦业的资本产出比在0.4左右上下浮动;石油和天然气开采业的资本产出比总体上呈现出不断增长趋势。回归分析结果表明,资本产出比与能源工业TFP呈现出显著的负相关关系,资本产出比每增加1个单位,TFP降低74.5%。在此期间,资本产出比的变动,进而资本配置效率的改善,使得能源工业TFP增长了18.95%,贡献率达22.86%,在三者之中是最高的。
1998-2010年间,上述三大影响因素的变动,对能源工业TFP增长的合计贡献率达47.12%,其他未观测因素的贡献率为52.88%。可见,国有企业改革和能源体制改革,有效地促进了我国能源工业生产率的增长,推动了行业总产出的增加,为21世纪初我国能源工业的稳定健康发展提供了必要的动力和保障。
此外,相较于其他四个行业,石油和天然气开采业可以称得上是一个“另类”,其资本产出比总体上呈现出不断增长趋势,由1998年0.630985增长到了2010年的1.794356,全要素生产率总体上呈现出不断下降的趋势,由1998年的3.6842下降到了2010年的2.0068,均与其它四个行业呈现出相反的变化轨迹。因此,有必要对其进行单独分析,以找出其中的变化规律。经分析,1998-2010年间,企业数量的增多使得TFP增长了44.11%,国有股权比例的下降使得TFP增长了8.12%,而资本产出比的上升却使TFP下降了86.76%,超过了前二者作用之和。在三者的共同作用下,石油和天然气开采业的全要素生产率下降了34.53%。
石油和天然气开采业的资本形成速度大大超过了产出增长速度,表明石油和天然气开采业的资本配置效率较低,资本没有得到有效利用,资本配置无效率的作用如此之大,以致抵消了市场竞争和产权改革对TFP的正影响,这与近年来石油行业改革步伐停滞、资源过度集中有关。
五、结语
1998年开始,我国推行了大规模国有企业改革,能源体制改革也开始稳步推进,能源产出水平大幅提升。
本文首先利用1998-2010年的能源行业五大部门的面板数据,应用生产函数和计量模型,估计了能源工业全要素生产率。结果显示,1998-2010年间,我国能源工业整体的全要素生产率呈缓慢上升趋势,而各分行业的全要素生产率变化具有一定的差异性,具体表现在:煤炭开采和洗选业,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业这三个行业的全要素生产率也均呈现缓慢上升趋势,石油和天然气开采业的全要素生产率呈波动下降趋势,而石油加工及炼焦业的全要素生产率经历了先快速波动上升,后缓慢波动下降的一个过程。此外,发现现阶段,二次能源生产部门比一次能源生产部门具有更高的全要素生产率。 估计出全要素生产率之后,本文进一步分析了市场竞争、民营化进程和资本配置效率的变动对全要素生产率的影响效应。结果显示:(1)企业数量与能源工业TFP呈现显著的正相关关系,企业数量每增长1%,能源工业TFP增长0.14%。1998-2010年,市场竞争程度的提升促使TFP增长了14.25%,贡献率达17.18%。(2)国有股权比例与能源工业TFP成负相关关系,国有股权比例每降低1%(绝对降低),TFP增长0.23%(相对增长)。1998-2010年,国有股权比例降低、民营化程度提高使得TFP增长了5.87%,贡献率为7.08%。(3)资本产出比与能源工业TFP呈现出显著的负相关关系,资本产出比每增加1个单位,TFP降低74.5%。在此期间,资本产出比的变动,进而资本配置效率的改善,使得能源工业TFP增长了18.95%,贡献率达22.86%,在三者之中是最高的。
参考文献:
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[16]Benhabib J, Spiegel M. The role of Human Capital in Economic Development: Evidence from Aggregate Cross-country Data[J].Journal of Monetary Economics,1994,34(2):143-173.
(编辑:张小玲)
关键词: 能源;全要素生产率;增长;影响因素
中图分类号:F224;F426
一、引言
改革开放以来,中国逐步建立起了社会主义市场经济体制,国民经济一直保持了高速增长。与此同时,伴随着经济的快速增长,我国能源生产和消费也都保持了较高水平。能源生产总量由1978年的62770万吨标准煤,增长到2010年的296916万吨标准煤,年均增长4.98%。但是,能源生产的增长水平并不均衡,2000年之前保持了一个比较平稳而缓慢的增长,年均增长仅有3.54%,大大低于同期GDP的增速。进入新世纪以来,我国能源工业快速发展,能源生产总量年均增长8.20%,短短十年时间增长了1.2倍。这一时期中国能源工业的生产率水平如何?哪些因素影响了能源工业的生产率水平?这些问题值得研究。
近年来,国内外诸多学者对生产率的研究已经从对劳动生产率、资本生产率等的单纯测算发展到了对全要素生产率(Total Factor Productivity,TFP)的综合考量(刘建国等,2011)。全要素生产率是总产量与全部要素投入量的比值,是用来衡量单位总投入的总产量的生产率指标。对全要素生产率的研究始于Solow(1957),在这之后,Denison(1962)和Jorgenson(1967)对全要素生产率理论做了更进一步的研究。此后,国内外诸多学者在不同的层面、从不同的角度对全要素生产率进行了实证研究。关于全要素生产率变动的影响因素,国内外诸多学者也都或直接或间接地做了相关的研究。
关于市场竞争和产权结构,郑世林和张昕竹研究了中国1994-2007年间经济体制改革与电信行业增长的关系,发现去垄断改革(企业数量增加)所形成的市场竞争对电信行业全要素生产率具有显著正向影响,同时海外上市产权改革(部分民营化国有产权,国有股权比例下降)显著地提高了电信行业全要素生产率。另外,刘伟和李绍荣(2001)虽没有直接分析全要素生产率,但他们的研究也表明了非国有制比重的提高提升了全社会生产要素的生产效率。
关于要素配置效率,张军(2002)研究认为,中国经济转轨过程中,在以“增量改革”或者以新兴工业化来推动产出增长的初始阶段,增长将会更多地表现为资本生产力的显著提高,并认为这是配置效率或经济结构改善的结果。同时,他还研究发现,1978-1994年间,中国经济的资本-产出比率平均增长率为-0.89%,这意味着全要素生产率显著的增长,这个增长可以用转轨初期的配置效率的改善过程来解释。这表明,改革促进了资源配置效率的改善,并进而促进了全要素生产率的增长。袁堂军(2009)认为,如果市场机能是完善的,那么生产要素会自然地选择流向边际生产率高的企业,而这样的资源重新配置可以提高行业整体的TFP水平。朱喜等人(2011)运用2003-2007年全国农村固定跟踪观察农户数据,实证分析了中国东、中、西部以及东北地区农户家庭生产的要素配置扭曲程度及其与总量TFP的关系后认为,要素市场扭曲会导致农户个体对资本、劳动等生产要素配置扭曲,最终降低农业的总量全要素生产率。
关于资本形成,朱钟棣和李小平(2005)研究了1986-2002年间中国工业行业全要素生产率的变动,发现工业行业的全要素生产率变动经历了缓慢增长、下降、快速增长三个阶段;工业行业资本形成的变动和全要素生产率变动呈显著的负相关关系,资本形成特征可以作为全要素生产率变动的一种解释。
关于人力资本,Benhabib和Spiegel(1994)从理论和实证角度验证了人力资本对全要素生产率增长具有积极的促进作用。岳书敬和刘朝明(2006)研究发现,在引入人力资本要素后,1996-2003年我国区域全要素生产率的增长得益于技术进步,如果不考虑人力资本存量,则低估了同期的效率提高程度,而高估了期间的技术进步指数。除了上面几个影响因素外,还有其他一些影响因素。可见,影响全要素生产率的因素是多样的。
1998年之后,改革成为了能源工业的一个比较显著的特征。1998年开始,中国推行大规模国有企业改革,通过改革、改组、改造等在企业中逐步建立现代企业制度。与此同时,我国能源体制改革也开始稳步推进。1998年,实现了石油企业的战略性重组,建立了上下游一体化的新型石油工业管理体制;2002年,按照电力体制改革方案,电力工业实现了政企分开、厂网分开;煤炭工业市场化改革后,2005年又按照国务院《关于促进煤炭工业健康发展的若干意见》深化改革和发展(国务院新闻办公室,2007)。这一时期的改革,对于能源工业整体而言,促进了市场竞争,加速了民营化进程,改善了资本配置效率。
鉴于此,本文主要关注与改革相关的市场竞争、民营化进程和资本配置效率这三大影响因素,利用1998-2010年的能源行业五大部门的面板数据,应用生产函数和计量模型,估计能源工业全要素生产率,并进一步分析三大影响因素对能源工业全要素生产率的影响效应。
二、数据来源与处理
根据国家统计局的统计口径,能源工业包括煤炭开采和洗选业,石油和天然气开采业,石油加工及炼焦业(有的年份是石油加工、炼焦及核燃料加工业),电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业。其中,煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业属于一次能源生产部门,石油加工及炼焦业,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业属于二次能源生产部门。能源工业整体的数据是这五个部门数据的合计。本文研究的时间跨度为1998-2010年,每个行业的时间序列数据仅有13个,因此能源工业合计的时间序列数据也仅有13个,对此时间序列数据做回归会因自由度小而不准确。而面板数据是时间序列数据和截面数据的混合,同时含有时间和空间两个维度,增大了样本容量,从而可以有效解决时间序列数据样本容量不足的问题,增进模型估计的有效性,因此采用这五个能源部门的面板数据资料来考察中国能源工业全要素生产率的变动及其影响因素。 用 “工业总产值”表示总产出,“年末固定资产净值”表示资本投入,“全部从业人员年平均人数”表示劳动投入,企业数量表征市场竞争程度,用所有者权益中实收资本的国家资本比重表示产权结构,用不变价固定资产年末净值与不变价总产出的比值表示资本产出比(近似表征资本配置效率)。本文的所有数据均来自于历年《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》中规模以上工业企业的相关数据。由于缺少2004年的工业总产值数据、年末固定资产净值数据、所有者权益中的实收资本和国家资本数据,本文采用2003年和2005年这两个年份相应数据的平均值来表示;缺少1998年的年末固定资产净值数据和所有者权益中的国家资本数据,用固定资产净值年平均余额近似代替年末固定资产净值数据,用计算出的1999年的国有股权比例近似表示1998年的国有股权比例。
另外,需要剔除价格因素的影响。对于各分行业“工业总产值”,2002年及其以后的,利用历年《中国统计年鉴》中2002-2010年的“按工业行业分工业品出厂价格指数”进行平减,得到2001年不变价“工业总产值”;由于缺少1998-2001年的“按工业行业分工业品出厂价格指数”,所以用1998-2001年的煤炭工业、石油工业、电力工业出厂价格指数对相应年份的煤炭开采和洗选业,石油和天然气开采业,电力、热力的生产和供应业“工业总产值”进行平减,得到2001年不变价“工业总产值”;用2002-2010年石油加工及炼焦业,燃气生产和供应业的“按工业行业分工业品出厂价格指数”的平均值对这两个部门1998-2001年的“工业总产值”进行平减,得到2001年不变价“工业总产值”。对于“年末固定资产净值”,用《中国统计年鉴(2010)》给出的历年固定资产投资价格指数进行折算,得到2001年不变价“年末固定资产净值”。
三、中国能源工业全要素生产率的估计
本文将首先利用1998-2010年中国能源行业五大部门的面板数据,应用生产函数估计中国能源工业全要素生产率。为了简单起见,本文使用最为普遍的科布-道格拉斯生产函数。
(一)模型设定
由于全要素生产率增长率是产出增长率扣除要素投入增长率后剩余的部分,因此可得全要素生产率增长率 ,
其中,gyt、gkt、glt分别为总产出、资本投入和劳动投入的增长率。
(二)实证分析
在进行回归分析之前,首先需要对面板数据进行单位根检验,以保证回归结果的可靠性。本文采用Eviews6.0中的LLC检验、Fisher ADF 检验、Fisher PP检验对各变量的水平值和一阶差分值进行单位根检验。检验结果见表1。
表1检验结果显示,变量lnY、lnK、lnL在LLC检验、Fisher ADF 检验和Fisher PP检验中的P值均大于0.1,无法拒绝存在单位根的原假设,因此三个变量均存在单位根;而lnY、lnK、lnL的一阶差分变量DlnY、DlnK、DlnL在LLC检验、Fisher ADF 检验和Fisher PP检验中均在1%的水平上拒绝了原假设,没有单位根。因此,变量lnY、lnK、lnL均为一阶单整变量。为此,本文选择对三个变量的一阶差分变量进行回归,建立一阶差分回归模型如下:
在用Eviews6.0进行回归分析时,选择固定效应模型,回归分析结果见表2。
由表2可知,常数项和 的系数均通过了1%水平的显著性检验,因此可得:资本产出弹性α=0.697755,劳动产出弹性β=1-α=0.302245。
根据(一)中的计算公式计算TFP和tfp,结果如表3所示:
(三)结果分析
图1 是我国能源工业全要素生产率的变化对比图,从图中可以清晰地看到,1998-2010年间,我国能源工业整体的全要素生产率呈缓慢上升趋势,而各分行业的全要素生产率变化具有一定的差异性,具体表现在:煤炭开采和洗选业,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业这三个行业的全要素生产率也均呈现缓慢上升趋势,其中,燃气生产和供应业的全要素生产率在2006年之后增长势头有所提高,并迅速蹿到了五个行业的第二位(而1998年时排在最后一位);石油和天然气开采业的全要素生产率呈波动下降趋势,由1998年的3.6842下降到了2010年的2.0068,并且在五个行业中的水平由第二位降到了最后一位;石油加工及炼焦业的全要素生产率经历了先快速波动上升,后缓慢波动下降的一个过程,其全要素生产率在所有五个行业中始终是最高的。
此外,还可以发现,作为二次能源生产部门的石油加工及炼焦业,电力、热力的生产和供应业,以及燃气生产和供应业的全要素生产率,总体上是要高于作为一次能源生产部门的煤炭开采和洗选业以及石油和天然气开采业的,特别是2006年之后,前者已经全面超越了后者。可见,二次能源生产部门比一次能源生产部门具有更高的全要素生产率。
四、中国能源工业全要素生产率变动的影响因素分析
根据前面的分析可知,改革带来的市场竞争、民营化进程和资本配置效率的变动,对全要素生产率都会产生一定的影响。因此,本文在前面对全要素生产率估计的基础上,试图通过建立模型来对中国能源工业全要素生产率变动的影响因素进行定量分析。
(一)模型设定
用企业数量(规模以上)表征市场竞争,企业数量越多,则市场竞争程度越高;用所有者权益中实收资本的国家资本比重 (表示产权结构)表征民营化进程,国家资本比重越高,则民营化程度越低;鉴于资本配置效率影响资本产出比的变化,且资本配置效率幅度将决定资本产出比的变化幅度(李祖刚,1996),本文用资本产出比近似表征资本配置效率,资本产出比越高,说明资本配置效率越低。
基于此,建立如下计量模型:
其中, TFPit为全要素生产率; QYSLit为企业数量,表征市场竞争程度;CQJGit为产权结构,用所有者权益中实收资本的国家资本比重表示,表征 民营化进程; ZBCCBit为资本产出比,用不变价固定资产年末净值与不变价总产出的比值表示,近似表征资本配置效率; μi为不随时间变化的其他未观察因素; εit为随机干扰项; C、 β1、β2 、 β3为待估参数。式中,对TFPit和QYSLit取了对数,目的是为了尽量消除异方差的影响。 (二)实证分析
在进行回归分析之前,首先需要对面板数据进行单位根检验,以保证回归结果的可靠性。本文采用Eviews6.0中的LLC检验、Fisher ADF 检验、Fisher PP检验对各变量的水平值和一阶差分值进行单位根检验。检验结果见表4。
经单位根检验表明,变量lnTFP、lnQYSL、CQJG、ZBCCB均为一阶单整变量。
接下来,进一步对这四个变量进行协整检验,以检验它们之间是否存在长期稳定的均衡关系。本文采用Eviews6.0中的Kao检验、Pedroni检验和Johansen-Fisher检验对其进行检验,检验结果如表5所示。
表5结果显示,Kao检验和Johansen-Fisher检验的各统计量均通过了14%水平的显著性检验,而Pedroni检验中有4个统计量通过了显著性检验,特别是Panel ADF和Group ADF均通过了检验。这表明,变量lnTFP、lnQYSL、CQJG、ZBCCB之间存在协整关系,即存在长期稳定的均衡关系,因此可以直接对其进行回归分析。采用固定效应模型进行回归分析的结果见表6。
结果显示,变量CQJG的系数未通过显著性检验。经检验,模型存在自相关。因此,应用广义差分法,在模型中引入AR(1),然后再进行回归,回归结果如表7所示。
表7结果显示,在引入AR(1)后,所有变量的系数均通过了5%水平的显著性检验,同时消除了模型的自相关,此回归结果即为最终结果。
(三)结果分析
根据上面的回归结果,本文计算并分析了各影响因素对我国能源工业全要素生产率的影响效应,发现市场竞争程度的提高、民营化程度的提高和资本配置效率的改善都促进了TFP的增长,其中,资本配置效率的改善对TFP增长的影响最为显著,民营化的影响最弱。具体分析如下:
(1)企业数量表征了市场竞争程度,企业数量越多,市场竞争程度越高。回归分析表明,企业数量与能源工业TFP呈现显著的正相关关系,企业数量每增长1%,能源工业TFP增长0.14%。1998-2010年,我国能源企业数量大幅增加,促进了市场竞争程度的提升,相应地带动了行业TFP的增长。在此期间,能源工业TFP由1998年的1.9148增长到2010年的3.5024,增长幅度达1.5876,合计增长率为0.8291,市场竞争程度的提升贡献了其中的0.14247,贡献率达17.18%。
(2)本文用所有者权益中实收资本的国家资本比重(也即国有权权比例)表示产权结构,表征了民营化进程,该比例越低,民营化程度越高。回归分析显示,国有股权比例与能源工业TFP成负相关关系,国有股权比例每降低1%(绝对降低),TFP增长0.23%(相对增长)。1998-2010年,我国能源工业的国有股权比例整体上呈不断下降趋势,由1998年的65.75%降到2010年的40.41%,民营化程度不断提高,带动了行业TFP的增长。在此期间, 国有股权比例降低、民营化程度提高使得TFP增长了5.87%,贡献率为7.08%,在三者之中是最低的。
(3)资本产出比近似表征了资本配置效率,资本产出比降低,表明资本配置效率的改善,单位资本能够支撑更多的产出。对于能源工业整体,1998-2010年间,资本产出比处于波动升降状态,在1.0水平上下波动,总体比较平稳。1998年,资本产出比为1.22357,后波动上升,到2001年时一度达到了1.426258,然后又波动下降,到2010年时降到了0.969457。此外,各细分行业的资本产出比表现了不同的变化趋势,具体来看,煤炭开采和洗选业,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业这三者的资本产出比总体上呈下降趋势;石油加工及炼焦业的资本产出比在0.4左右上下浮动;石油和天然气开采业的资本产出比总体上呈现出不断增长趋势。回归分析结果表明,资本产出比与能源工业TFP呈现出显著的负相关关系,资本产出比每增加1个单位,TFP降低74.5%。在此期间,资本产出比的变动,进而资本配置效率的改善,使得能源工业TFP增长了18.95%,贡献率达22.86%,在三者之中是最高的。
1998-2010年间,上述三大影响因素的变动,对能源工业TFP增长的合计贡献率达47.12%,其他未观测因素的贡献率为52.88%。可见,国有企业改革和能源体制改革,有效地促进了我国能源工业生产率的增长,推动了行业总产出的增加,为21世纪初我国能源工业的稳定健康发展提供了必要的动力和保障。
此外,相较于其他四个行业,石油和天然气开采业可以称得上是一个“另类”,其资本产出比总体上呈现出不断增长趋势,由1998年0.630985增长到了2010年的1.794356,全要素生产率总体上呈现出不断下降的趋势,由1998年的3.6842下降到了2010年的2.0068,均与其它四个行业呈现出相反的变化轨迹。因此,有必要对其进行单独分析,以找出其中的变化规律。经分析,1998-2010年间,企业数量的增多使得TFP增长了44.11%,国有股权比例的下降使得TFP增长了8.12%,而资本产出比的上升却使TFP下降了86.76%,超过了前二者作用之和。在三者的共同作用下,石油和天然气开采业的全要素生产率下降了34.53%。
石油和天然气开采业的资本形成速度大大超过了产出增长速度,表明石油和天然气开采业的资本配置效率较低,资本没有得到有效利用,资本配置无效率的作用如此之大,以致抵消了市场竞争和产权改革对TFP的正影响,这与近年来石油行业改革步伐停滞、资源过度集中有关。
五、结语
1998年开始,我国推行了大规模国有企业改革,能源体制改革也开始稳步推进,能源产出水平大幅提升。
本文首先利用1998-2010年的能源行业五大部门的面板数据,应用生产函数和计量模型,估计了能源工业全要素生产率。结果显示,1998-2010年间,我国能源工业整体的全要素生产率呈缓慢上升趋势,而各分行业的全要素生产率变化具有一定的差异性,具体表现在:煤炭开采和洗选业,电力、热力的生产和供应业,燃气生产和供应业这三个行业的全要素生产率也均呈现缓慢上升趋势,石油和天然气开采业的全要素生产率呈波动下降趋势,而石油加工及炼焦业的全要素生产率经历了先快速波动上升,后缓慢波动下降的一个过程。此外,发现现阶段,二次能源生产部门比一次能源生产部门具有更高的全要素生产率。 估计出全要素生产率之后,本文进一步分析了市场竞争、民营化进程和资本配置效率的变动对全要素生产率的影响效应。结果显示:(1)企业数量与能源工业TFP呈现显著的正相关关系,企业数量每增长1%,能源工业TFP增长0.14%。1998-2010年,市场竞争程度的提升促使TFP增长了14.25%,贡献率达17.18%。(2)国有股权比例与能源工业TFP成负相关关系,国有股权比例每降低1%(绝对降低),TFP增长0.23%(相对增长)。1998-2010年,国有股权比例降低、民营化程度提高使得TFP增长了5.87%,贡献率为7.08%。(3)资本产出比与能源工业TFP呈现出显著的负相关关系,资本产出比每增加1个单位,TFP降低74.5%。在此期间,资本产出比的变动,进而资本配置效率的改善,使得能源工业TFP增长了18.95%,贡献率达22.86%,在三者之中是最高的。
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(编辑:张小玲)