中国葡萄酒行业全要素生产率及其变动研究
2012-03-09霍学喜
何 瑜,霍学喜
(西北农林科技大学 经济管理学院,陕西 杨凌 712100)
1 问题的提出
中国葡萄酒市场竞争已经国际化,而且日趋激烈。提高我国企业的竞争力就成为我国葡萄酒产业的主要问题。事实上,葡萄酒(尤其是进口的国际品牌和国产知名品牌)在我国市场仍属于奢侈品,消费量对葡萄酒价格变化的反应敏感,进口品牌对国产品牌的冲击和替代趋势依然明显。在当前的市场竞争背景下,提高国产葡萄酒的质量与标准、品牌影响力和竞争力的重要途径,是提高行业的全要素生产率,特别是推进技术进步和提高技术效率。
本文利用DEA的Malmquist指数测算我国葡萄酒加工行业的全要素生产率,并分解为技术进步、技术效率和规模效率,通过实证数据客观反映我国主要葡萄酒产区的生产效率和技术进步效应,在研究中也对各区域生产效率进行对比分析,发现各区域生产技术和效率的差异。
2 实证分析
2.1 数据来源
本文有关葡萄酒产业的数据来自国家统计局工业经济数据库,有关年份价格指数数据来源于历年《中国统计年鉴》。
鉴于数据收集的可能性和连续性本文以全国全部规模以上葡萄酒生产企业和全国10个主要葡萄酒生产省份作为研究对象,2009年这10个省的葡萄酒工业总产值占全国总产值的92.53%,对全国水平具有代表性。以葡萄酒行业的工业总产值(千元)作为葡萄酒行业的产出指标,以葡萄酒生产企业的流动资产(千元)与固定资产净值年平均余额(千元)之和作为资本投入指标,以从业人员(人)作为葡萄酒行业劳动的投入。为了消除价格因素的影响使各年度数据具有可比性,我们分别利用固定资产投资价格指数、原材料、燃料、动力价格指数以及工业品出厂价格指数对固定资产、流动资产和工业总产值数列进行平减,平减后的数列消除了价格因素的影响具有可比性。处理以后的数据完全符合Malmquist模型的数据要求。
2.2 参数描述
本文研究对象包括山东、河北、吉林、天津、辽宁、河南、甘肃、新疆、北京和宁夏10个省区,即研究的决策单元DMU,数据期限为1998~2009年,包括工业总产值、资本投入和劳动投入指标11年的面板数据。以我国葡萄酒主产区的10个省的DMU的最大产出作为生产前沿面,每一个DMU与前沿面的相对差距就是实际效率。由于投入数额确定,目标是产出最大化,因此选择产出导向型的不变报酬Malmquist指数计算方法。利用DEAP2.1软件得到结果。
2.3 结果分析
(1)全国情况的分析
表1 1998~2009年我国葡萄酒行业Malmquist指数及分解
表1列出了从1998年到2009年我国葡萄酒行业的全要素生产率极其分解,可以看出,从1998年到2009年我国葡萄酒产业的全要素生产率平均呈现出增长趋势,年均增长率为13.5%。TFP增长率最高的年份是1998~1999年,增长率达到了65.7%,主要是由于技术效率的提高引起的,技术效率增长达到了60%,技术进步增长只有3%。其次是2004~2005年,TFP的增长率为31.3%,技术进步贡献大,增长率为22.4%,而技术效率的增长只有7.2%。TFP增长最慢的年份为2003~2004年,负增长12.1%,主要是由技术效率的下滑引起的,技术效率下降18.8%,技术效率的下降是由于纯技术效率的下降引起的,纯技术效率下降了12.5%,规模效率下降了7.2%。2007~2008年TFP也下降了6.9%,其余年份的TFP都呈现增长趋势。
从Malmquist指数分解来看,我国葡萄酒全要素生产率的提高主要来自于技术效率变化和技术进步,因为:
即1.135=1.07×1.061=1.061×1.071×0.998,也就是说,技术效率变化指数增长了7%,而技术进步指数增长了6.1%。对技术效率指数分解为纯技术效率指数和规模效率指数,纯技术效率指数年均增长7.1%,而规模效率指数年均下降0.2%。因此可以认为我国葡萄酒行业技术效率的变化主要是由纯技术效率变化引起的,规模效率作用很小。技术进步和技术效率的提高是全要素生产率进步的主要因素,两者的贡献基本持平。1998年到1999年、2000年到2003年、2006年到2007年、2008年到2009年技术效率增长大于技术进步增长,其余年份技术进步增长大于技术效率的增长。
图1给出了1998年~2009年间我国葡萄酒生产效率变化的曲线图,包括技术效率变化指数eff、技术进步指数tech和全要素生产率指数tfp,可以看出数据呈现出较大的波动,技术进步增长持续期长,下降期短;技术效率波动剧烈但是呈逐渐收敛之势,说明我国葡萄酒生产技术逐渐趋于成熟。
(2)分地区数据分析
表2 我国葡萄酒主产区Malmquist指数及分解
图1 我国葡萄酒生产效率及其分解
表2是我国10个葡萄酒主要产区全要素生产率变化情况以及分解,可以看出,北京、天津、河北、吉林、山东、河南、甘肃、宁夏、新疆等9省的葡萄酒技术进步高于技术效率的增长,特别是山东省全要素生产率5.7%的增长全部来自于技术进步。北京、天津、宁夏的技术效率是负增长,技术进步弥补了技术效率产生的亏空使全要素生产率保持增长。辽宁的技术效率增长明显高于技术进步的增长,全要素生产率增长了107.1%,技术进步的增长只有6%,技术效率增长95.4%。进一步分解发现,辽宁葡萄酒产业技术效率的增长主要来自于纯技术效率的增长,达到了96%,规模效率下降了0.3%,因此辽宁全要素生产率的快速增长主要来源于葡萄酒行业技术效率的增长,特别是纯技术效率的提高支撑了辽宁省葡萄酒工业的发展。其次TFP增长最显著的是河南省,12年平均增长了16.6%,这个增长主要是由于技术进步所贡献的,技术进步的增长率为11.6%,第三是吉林省,TFP平均增长10%,技术进步增长5.4%。全要素生产率增长最缓慢的是北京,12年平均下滑了1.6%,即使是这样,技术进步仍然增长较快,平均增长率为6.2%,而技术效率年均下降7.3%,技术进步是北京葡萄酒产业的主要特征。值得一提的是山东省,从1998年到2009年葡萄酒全要素生产率平均增长了5.7%,而这个增长完全来源于技术进步,技术效率没有发生任何变化。
图2是我国葡萄酒主产区指标的比较,可以看出辽宁省生产效率增长最大,其余各省区效率大体持平,没有明显差异。辽宁省全要素生产率的提高完全来自于纯技术效率的提升,其他各项包括技术进步、规模效率、技术效率变化水平与各省区基本保持一致,差异很小。
图2 全国葡萄酒分省区效率及其分解
2.4 数据收敛性分析
从图1可以看出,我国葡萄酒行业的技术效率在分析年份呈现比较剧烈的波动趋势,但是波幅逐渐缩小,逐渐向效率为1收敛,说明行业技术进步以后,生产效率也逐渐成熟,从低效率向高效率发展,但是效率增长的幅度逐渐缩小。从理论分析来看,前沿面企业是最有效率的,前沿面以外的企业相对缺乏效率,它们离前沿面的距离就是实际的效率差距。为了提高效率,落后者通过模仿和创新向先进者学习,通过FDI或国际贸易等引进新的技术和人才,落后者的技术水平和效率不断提高,与先进者的差距逐渐缩小,在DEA模型中表现为非效率的DMU向处于前沿面的效率最佳的DMU不断靠近,它们的效率也逐渐向1收敛,这是经济发展的必然规律。收敛的速度决定于企业对生产技术运用的熟练程度和工人生产效率提高的程度。
1992年,Barro和Sala-i-Martin提出了利用指数模型判定人均收入收敛性的模型,赵伟等(2005年)利用这个模型进行了中国各地区技术效率变动的收敛性分析,本文利用这个模型进行技术效率收敛性的实证分析。模型为:
其中eit为第0期到第t期DMU的技术效率增长率,lnEFFi0为第0期的技术效率,εit为随机扰动项。这个模型中β值可以检验技术效率的收敛性,如果回归的结果β值为正值,则表示该模型是发散的,反之如果β值的回归结果为负,则表明该模型具有收敛性。
对葡萄酒生产进行阶段划分,按技术效率上升可以划分为2000~2001、2002~2003、2004~2005、2006~2007、2008~2009五个阶段,利用SPSS软件对前面计算的EFF数值进行回归分析,结果见表3。
表3 中国葡萄酒生产行业技术效率收敛性回归分析
从计算结果中可以发现,在所分析的年份中除刚开始的2000~2001年以外,其他阶段β值都是负数,而且是统计显著的,这说明在分析年份我国葡萄酒生产的技术效率具有显著的收敛性,技术效率低下的地区的效率增长高于效率高的地区,它们长期向着生产前沿面靠近。这种现象的出现主要是由于葡萄酒生产技术逐渐成熟、生产效率逐渐提高、国外技术和管理不断进入所引致的。
从图1也可以看出在2001~2002、2003~2004、2005~2006、2007~2008各个阶段我国葡萄酒生产的技术效率是下降的,从理论分析引起技术效率下降的原因主要是由于新的技术进步引起的非效率出现,当然还存在价格波动等方面的影响,但是总的趋势仍然是向效率为1收敛。
3 结论
研究发现从1998年到2009年中国葡萄酒生产行业全要素生产率呈现出波动增长态势,平均增长率13.5%,同期该行业工业总产值的平均增长率为17.51%,全要素生产率的提高对行业增长起了主要作用。技术进步指数对全要素生产率增长的贡献度最大,技术效率对生产率的提高作用次之,而规模效率对生产率的提高没有明显作用。技术进步和技术效率是我国葡萄酒产业增长的主要动力,规模扩张等外延式的增长作用相对很小,说明我国葡萄酒行业的增长属于技术进步型增长,具有可持续性。
产业全要素生产率在分析年度呈现出明显的波动性,波动是由于技术进步和技术效率的波动引起的,技术进步指数增长的阶段为1998~1999、2001~2007,下降阶段为2000~2001、2006~2008年,增长期显著长于下降期,说明技术进步是研究期行业的主要特征。动态来看,技术进步和技术效率的影响逐渐减弱,说明在技术趋于稳定时效率也逐渐完善。
从不同产区分析,各个葡萄酒主产区的全要素生产率、技术进步和技术效率变化并不均匀。除北京以外各产区全要素生产率都呈增长态势,辽宁省全要素生产率增长显著高于其他产区,原因是技术效率的增长所引致的,特别是纯技术效率增长非常显著。技术进步是各产区的共同特征,而技术效率特别是纯技术效率有增有减,发展不平衡,规模效率总体下降,对各产区全要素生产率的提高没有任何促进作用。
我国葡萄酒行业技术效率的收敛性是本文的重要发现之一,通过分析可以看出技术效率在2002~2009年间具有显著的收敛性,这是行业在现有技术水平生产逐渐走向成熟的标志,说明我国葡萄酒生产行业技术不断成熟、管理效率也不断提升、国外葡萄酒的生产技术逐渐渗透,行业的整体从无效率向有效率转型。政府和农业科技部门应当进一步促进葡萄酒技术的研发和生产管理,不断提高我国葡萄酒行业的技术效率。
总体来看,近年来中国葡萄酒行业的全要素生产率增长较快,技术进步和技术效率共同促进了中国葡萄酒行业的增长。为了进一步提高要产业竞争力,一方面要促进技术创新和技术进步,进一步加大R&D投入,继续引进国外先进的发酵和酿造技术,提高产品质量,另一方面要不断提高和完善资源配置效率,优化产业化生产模式,创新葡萄酒庄生产加旅游的模式,合理规划和引导我国葡萄酒产业的健康发展。
[1]段永瑞.数据包络分析——理论和应用[M].上海:上海科学普及出版社,2006.
[2]陈卫平.中国农业生产率增长、技术进步与效率变化:1990~2003年[J].中国农村观察,2006,(1).
[3]杨兴龙,王凯.中国玉米加工业生产率增长、技术进步与效率变化——以4个玉米主产省为例[J].中国农村观察,2008,(4).
[4]车维汉,杨荣.技术效率、技术进步与中国农业全要素生产率的提高——基于国际比较的实证分析[J].财经研究,2010,(3).
[5]刘井建,梁冰.Malmquist生产率指数评析结果——技术变动的新诠释[J].运筹与管理,2010,(1).
[6]叶迎.中国葡萄酒产业的国际竞争力分析[J].江苏农业科学,2009, (4).
[7]杨和财,房玉林.中国葡萄酒产业发展动力、潜在风险与对策研究[J].经济问题探索,2008,(3).
[8]孙志军.中国葡萄酒年鉴2010[R].北京:中国轻工业出版社,2011.