技术进步_技术效率与制造业全要素能源效率_基于Malmquist指数的实证研究_图文

1、 效率为 1.1482， 平均增长率为 14.82% ， 远远大于轻 工业行业 （图 1 ） ， 主要原因得益于技术进步、 纯技术 效率和规模效率共同作用， 其增长率分别为 7.26%、 4.25%、 2.69%。 总体来看，劳动密集型的轻工业行业或重化工 业行业全要素能源效率较低。劳动密集型行业主要 以传统加工业为主， 产业附加值低， 知识和技术的扩 散又十分有限，其粗放的增长方式已经成为不争的 事实； 其次， 制造业行业整体全要素能源效率增幅平 ） ， 说明提高制造业全要素能源效率， 实现行 稳 （图 1 业增长方式转变确实存在不小的难度。 图 1 轻、 重工业和制造业 TFP 趋势图 四

2、、 全要素能源效率变动的计量分析 由以上分析可知，制造业行业能源效率差异显 著， 影响行业能源效率变动的因素是什么？ 根据转型 期中国工业经济的特点，本文主要选取四个变量进 行分析。 1.技术进步 （1 ） 。技术进步按照来源分为自主 研发和引进外来技术。根据改革开放以来中国利用 外资的现实， 选取企业 R&D 经费支出和外资企业产 值占行业生产总值比重表示技术进步。 2.产权结构 （2 ） 。根据目前我国国有企业产权 改革的实际，用行业总产值中国有及国有控股企业 所占比重表示产权结构。 3.企业规模 （3 ） 。因为能源作为投入要素， 和资 本、 劳动力投入一样， 也发挥规模效益的作

3、用， 故以 制造业各行业工业总产值与企业单位数之比衡量企 业规模对能源效率的影响。 4.行业集中度 （4 ） 。行业集中度一般用 Herfindal 指数表示， 但由于缺乏计算该指数的数据， 这里借 鉴相关研究， 作为次优选择， 以企业增加值所占比 重表示。 各指标均换算为以 1995 年为基期的数据。 回归估计时以制造业各行业全要素能源效率为 被解释变量， 以上述四个因素为解释变量。 因为全要 素能源效率最小值为 0， 数据被截断， 若采用普通计 量模型回归， 就会产生有偏和不一致， 故使用限值回 归模型Tobit 模型进行回归。 建立 Tobit 模型如下： Yi =Xi +i i=1，

4、2， ， n ） 可写为： 会有截断数据存在， 则式 （5 Yi= 力资源优势， 这些行业大多以劳动密集型为主， 通过 FDI 的技术传播与溢出效应，在一定程度上提高了 行业技术水平， 也直接或间接提高了能源利用水平。 产权结构 （2 ） 和提高轻 、 重工业能源效率水平 均存在正相关关系，国有及国有控股企业产值所占 比重提高一个百分点， 分别使轻、 重工业能源利用效 率水平提高 0.026、 0.045 个百分点。相对而言， 产权 结构对提高重工业能源利用效率的影响力度大于轻 工业。 其作用机制在于， 产权制度改革明确了企业的 责、 权、 利关系， 在宏观层面上多渠道的改变了国有 经济的产业

5、结构，在微观层面上则激励企业从自身 利益角度出发采取成本节约措施并进行创新，有利 于企业更加合理有效的提高能源利用效率水平。事 资金 实上， 很多规模较小的非国有企业， 由于资本 、 匮乏，技术设备以及技术改造的步伐明显落后于大 中型国有企业，其能源利用效率也明显低于国有企 ）26的分析结果基本一致。 业， 这一点和董利 （2008 企业规模扩大 （3 ） 对提高轻 、 重工业能源效率 水平影响方向相同，对轻工业影响系数统计检验不 显著，表明轻工业行业在一定程度上存在能源使用 的规模不经济问题；对重工业行业的影响系数为 0.015， 系数检验显著。和资本、 劳动投入一样， 能源 投入也同样存在

6、规模效益， 随着企业规模扩大， 能源 消耗会同向增加， 更有助于发挥设备潜能， 促使能源 更加集约化的使用， 能源效率也会相应提高。 行业集中度 （4 ） 对轻 、 重工业能源效率存在负 向影响， 回归系数分别为0.048、 0.072， 但系数检验 都不显著。 行业集中度的提高， 一方面增强了企业的 竞争力度， 有可能会削弱企业的利润基础， 不利于企 业进行技术改进；另一方面，伴随行业集中度的提 高， 垄断程度也会增强， 一些垄断企业凭借垄断地位 占有廉价资源和高额利润，减少了企业技术改造的 动力， 进而导致能源使用的无效。 五、 结论与启示 本 文 运 用 非 参 数 数 据 包 络 分

7、析 的 DEA Malmquist 指 数 方 法 ， 对 中 国 制 造 业 28 个 行 业 20032007 年全要素能源效率进行了测算，并进一 步考察了影响全要素能源效率的因素，得到的结论 可以概括为三条。 第一， 总体来看， 中国制造业全要素能源效率呈 从行业细分 现稳步增长趋势， 平均增长率为 10.97%。 看， 全要素能源效率最高的五个行业的全要素能源效 率增长率在 15%25%之间，全要素能源效率最低的 五个行业的全要素能源效率增长率在 2%6%之间， 行业之间差异显著。从轻、 重工业全要素能源效率变 动看， 在考察年份， 轻工业行业全要素能源效率平均 ·59

8、83; * （5 ） 当给出解释变量一个数量指标界限值 C 时， 就 当 Y i C Yi ， 当 Yi C C， * * * （6 ） 假设模型误差项服从 N （0， 2 ） 分布， Tobit 模型 可表示为： Yi=Xi +i， 当 Xi +i0 ） （7 其它 =0， iN （0， 2 ） 对式 （7 ） 采用极大似然法估计参数 、 2， 估计 结果如表 2 所示。 表2 参数 Tobit 模型回归结果 轻工业 Wald 方程系 卡方 2 数 2 1.364 0 22.017 （0.002 ） 0.483 R&D 23.073 （0.002 ） 1 0.038 FDI 17.6

9、19 （0.014 ） 0.026 2 18.002 （0.004 ） 0.074 3 7.835 （0.125 ） -0.048 4 8.305 （0.116 ） 对数似然函数 L= 87.242 对数似然函数 L = 正态分布参数 = 59.810 0.038 重工业 方程系 Wald 数 2 卡方 2 2.057 34.706 （0.000 ） 0.663 25.345 （0.002 ） -0.007 29.280 （0.015 ） 0.045 31.370 （0.002 ） 0.015 18.046 （0.001 ） -0.072 7.005 （0.208 ） 110.137 94.325 0.013 回归结果表明， 企业 R&D 投资增加对轻 、 重工 业全要素能源效率提高都起积极作用， R&D 投资增 加一个百分点， 将分别使轻、 重工业全要素能源效率 提高 0.483、 0.663 个百分点。这表明， 增加企业科技 投入，以技术进步提高能源效率、降低能源消耗强 度， 是制造业行业能源效率提高的必然选择， 这一点 和全要素能源效率的分解结果 （表 1 ） 基本一致。以 外商投资作为技术进步的代理变量， 轻、 重工业回归 系数分别为 0.038、 0.007， 并且系数检验显著。外商 资本进入对轻工业行业提高能源效率有一定