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基于VAR模型的中国工业生产效率影响因素研究
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肖枝洪徐洪成
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摘?要:以2000年至2016年中国工业生产效率为样本,在超效率SBM模型测度基础上采用VAR模型分析影响中国工业生产效率的因素,研究表明:內生变量技术创新与外生变量经济规模和国际煤炭价格对工业生产效率具有一定促进作用,当内生变量受到扰动时,技术创新、能源消费结构以及工业生产效率自身对工业生产效率产生不同程度的正向影响。
关键词:工业生产效率;超效率SBM模型;影响因素;VAR模型
:F205??:A?:1009-8135(2020)01-0019-12
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一、引?言
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工业水平是衡量一个国家综合实力的重要标志。中国自20世纪80年代以来经过近40年的发展,于21世纪初期已经步入现代工业时代。目前中国工业总产值占比国内GDP约40.1%,奠定了现代工业在国内经济的主导地位。虽然中国现代工业在体量上位居世界前列,但是中国现代工业效能和创新水平在国际上仍处于比较落后的状态[1]。工业生产效率能在很大程度上反映工业高质量发展水平的高低,是社会经济学界关注的焦点[2]。为此,科学测度中国工业生产效率,探究影响现代工业生产效率的因素,促使我国工业生产水平不仅在体量上位居世界前列,而且在质量及效能上位于国际前列具有重要的现实意义。
目前在测度工业生产效率的研究中,如刘永春等[3]选取从事工业生产的劳动力人数、新增固定资产、流动资产产值、产品销售成本和工业产品销售利润、工业增加值、新产品收入分别作为投入和产出变量,运用DEA優势效率模型和劣势效率模型对工业生产效率进行了测评;郭亚军[4]选取工业固定资产投资、工业劳动力就业人数、工业科研投入和工业生产总值分别作为投入与产出变量,运用三阶段DEA模型对我国工业生产效率进行测度;杜江等[5]选取固定资产净值年平均余额、全部从业人员年平均人数、市场化指数和工业增加值作为投入与产出变量,运用面板随机前沿模型测度了我国工业生产效率;徐冬冬等[6]选取劳动力与资本作为投入要素,以工业生产总值作为产出要素,运用随机前沿生产函数模型对江苏省工业生产效率进行测度;肖枝洪等[7]选取固定资产净值年平均余额、从业人员年均人数以及市场化指数作为投入变量,碳排放和工业增值作为产出变量,运用SBM模型测算碳排放约束下中国省际工业生产效率值;刘勇等[8]比较了6种DEA模型,认为只有基于松弛测度的SBM模型效果较好。
上述文献中,刘永春、郭亚军、杜江、徐冬冬等虽然运用了不同方法对工业生产效率进行测算,但是这些方法并未考虑到投入产出的松弛性问题、能源投入问题与碳排放约束问题。肖枝洪等虽然考虑了投入产出的松弛性问题以及碳排放约束问题,但在测算工业生产效率时出现了生产效率值几乎都为1的现象,这导致了很难比较不同年限不同区域工业生产效率谁更加有效。由于超效率SBM模型[9-10]具有非角度与非径向性,能充分考虑投入产出的松弛性问题和非期望产出问题,并能处理工业生产效率测度值“最多为1”的问题,所以本文首先运用超效率SBM模型来测度中国现代工业生产效率,改进已有文献的测度方法。???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
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