全要素生产率视角下京津冀地区汽车制造业高质量发展研究

曲 立，孟肖丽

(北京信息科技大学 经济管理学院，北京 100192)

一、引言

随着中国经济发展进入新时代，增速放缓、结构优化、动能转换、效益提升成为当前经济运行的基本特征，高质量发展成为中国经济发展的时代主题。2017年，习近平总书记提出，推动经济高质量发展，要着力推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，增强经济竞争力、创新力、抗风险能力，要将实体经济特别是制造业做实做优做强，把提升全产业链水平作为主攻方向，加强新型基础设施建设，加快建设产学研一体化创新平台。2018年底中央经济工作会议则将“推动制造业高质量发展”作为 2019 年七大重点工作任务之首[1]。2021年3月，“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确指出，保持制造业比重基本稳定，增强制造业竞争优势，推动制造业高质量发展。为此，制造业的高质量发展转型升级已势在必行，剖析制造业高质量发展理论内涵、构建制造业高质量发展评价指标体系成为亟待解决的重大问题。

中国制造业行业中，汽车制造业占有重要地位，并逐渐发展成为中国经济的支柱产业，成为中国不少地区最具活力的区域产业经济增长点。不同于其他制造业，汽车制造业具有自身的独特之处：汽车制造业的产业链关联效应强，其发展能带动上下游产业共同发展；汽车制造业发展需要相当高的核心技术及设备，且投资大、见效慢，因此也被划分为资本和技术密集型产业。由于汽车制造业技术含量高，其发达程度一定程度上代表着一个国家的制造业发达程度。我国的汽车制造业作为高端工业也为国家经济的蓬勃发展作出了重要贡献。据统计，对于汽车产业产生的每单位产值，相关产业的产值将放大增加267个单位，其影响将覆盖冶金、机械、电子、橡胶、玻璃、化工、机械加工、钢铁、金融等众多行业[2]。高质量发展背景下，汽车制造业发展质量的效率评估势将成为对制造业高质量转型升级研究的重要抓手。

作为我国汽车产业发展的重要集群地，京津冀地区的汽车制造业在其区域产业经济发展中起着支柱作用，也是区域协同发展战略中要求率先突破的三大领域关系最密切的产业。一方面，以北京为中心的京津冀地区拥有着北京汽车集团有限公司、北京现代、北京奔驰、天津一汽、长城汽车、中兴汽车等众多汽车品牌，在发展实力上竞争力显著；另一方面，由于其在资源和交通上的优势，京津冀地区汽车制造业的发展潜力不可小觑。因此，本文以京津冀地区作为汽车制造业高质量发展评估对象将具有重要现实意义。

二、文献评述

随着《中国制造2025》“制造强国”战略的提出，中央将制造业高质量发展放在突出位置，给予了大量的政策倾斜，并积极推动制造业的高质量发展。但是现阶段国内制造业的发展仍面临着大而不强的局面，与发达国家相比在核心竞争力方面依然有所欠缺。为此，将复杂的制造业转型发展、质量提升问题进行分解，探索影响制造业高效发展的主要因素就显得十分重要。只有明晰影响制造业高效发展的主导因素，才能为制造业高质量发展背景下行业效率变革、动力变革、技术变革的推进工作寻找到着力点，进而面向行业进行系统性的转型升级。

目前学术界对汽车制造业的生产绩效研究主要集中在技术进步、自主创新及发展战略等方面。首先，针对汽车制造业的技术进步及发展战略研究，赵玻和王连(2004)发现我国汽车产业技术效率处于较低水平，影响技术进步的主要因素有员工劳动比、工程技术人员比重、研发支出比重和产业量增长率等[3]。运用DEA模型对中国主要轿车企业的生产进行分析，白雪洁和戴小辉(2006)发现中国主要轿车企业的生产经营效率总体上呈现逐年提高之势，但生产企业之间技术效率、纯技术效率与规模效率方面存在明显差异[4]。万伦来和刘子农(2010)对2003—2006年国内汽车制造业上市企业运用传统 DEA法进行分析，研究得出仅有超过1/3左右的汽车公司纯技术效率较高，且差异化较为明显[5]。吴献金和陈晓乐(2011)采用我国24个主要汽车生产省份2000—2008年的面板数据，使用传统DEA方法进行研究，发现在我国汽车工业全要素生产率增长的年份中技术效率的增长贡献较大，而技术进步的增长贡献较小[6]。其次，针对汽车制造业的创新及发展战略研究，张铁山和肖皓文(2015)运用因子分析法从技术创新投入产出能力和消化吸收研发能力两个方面构建我国制造业行业技术创新能力评价体系，再使用DEA评价我国制造业行业技术创新效率，最后通过技术创新能力和技术创新效率将制造业三十个行业分为高能力高效率、高能力低效率、低能力高效率和低能力低效率四个类别[7]。王继东和杨蕙馨(2016)研究发现，中国汽车制造业技术和管理水平的提高对利润影响显著，为保证研发资金的充裕，应继续发挥X效率并利用规模效率，提高企业经济绩效。中国汽车制造业需进一步深化国有企业改革，发挥大型国有汽车企业在研发、国际化等方面的引导和示范作用[8]。

目前学术界以汽车制造业为对象的研究仍不充分，对京津冀汽车制造业生产效率、技术效率、全要素生产率、效率变化率和技术变化率的分析仍需深入。从汽车制造业的投入产出看，高质量发展应该不断提高劳动效率、资本效率、资源效率，不断提升科技进步贡献率，不断提高全要素生产率。全要素生产率是在同样数量规模的劳动、资本、土地等要素投入下，由科技进步等引致的额外经济增长率。全要素生产率的观点是由Hiam Davis(1954)在ProductivityAccounting一书提出的，他本人被后来的学者推崇为全要素生产率的“鼻祖”[9]。Solow(1957)将总产出看作资本和劳动的函数，将总产出增长中扣除两种投入要素增长后得到的“余值”看作技术进步对总产出所做的贡献，并定义为全要素增长率。之后的学者将这种计算全要素生产率的方法称为“索洛余值法”。常用的全要素生产率增长率的测算和分解方法主要包括参数法和非参数法[10]。参数法分为两大类：索洛余值法及其扩展方法和随机前沿分析法。随机前沿分析方法最早由Aigner、Lovell和Schmidt(1977)提出，后来得到了广泛的应用[11]。作为一种全要素生产率变动的测算方法，随机前沿分析方法正在逐渐地被越来越多的文献所使用。

参数全要素生产率计算方法被越来越多的国内学者用来解释经济发展特征，如，龚关、胡关亮和陈磊(2015)运用Levinsohn-Petrin半参估计法，分别估计国有和非国有企业每年的全要素生产率，并且分析造成国有企业和非国有企业全要素生产率差异的原因[12]。针对投入的索洛悖论，余泳泽和张先轸(2015)发现，适宜性创新模式选择应该与要素禀赋、制度环境与经济发展阶段相匹配，只有当一个地区经济发展水平、要素禀赋水平以及制度环境达到一定程度后，采取以自主研发为主的内源式创新模式，才有利于提升该区域技术进步水平，否则采取技术引进基础上的模仿性创新是相对有效的[13]。沿用Romer(1990)框架中融入Laffont与Tirole(1993)的规制思想，李静、楠玉和刘霞辉(2017)发现，在经济转型过程中，人力资本市场化配置可能失灵，易引发错配，导致创新动力不足[14]。基于研发资源配置视角，易明和吴婷(2021)根据2000—2016年中国30个省市(除西藏、港澳台地区)的面板数据，将资源配置扭曲研究方法引入知识生产函数，测算创新生产系统研发资金和人员的配置扭曲状况，探究研发资源配置扭曲对全要素生产率的影响，以及人力资本在研发资源配置扭曲中发挥纠偏作用的门槛效应[15]。值得说明的是，参数全要素生产率计算方法需要对生产函数的具体形式或对无效项的分布进行事先设定，不能很好真实地反映生产情况。非参数全要素生产率计算方法是建立在DEA的基础上，具有可分解的特点，且不需要对生产函数的具体形式进行事先设定，也不需要对无效项的分布进行事先假设。同其他方法相比，该方法具有无法比拟的优势，近年来该方法发展的比较快，应用的也比较广泛。

本文通过评价京津冀地区汽车制造业由高速增长向高质量发展的特征，以求从汽车产业集群角度认识中国汽车制造业的发展状况。借鉴非参数全要素生产率计算方法，以标杆企业作为参考集，利用规模收益可变的广义DEA模型，测算京津冀地区汽车制造业2007—2019年的生产效率、技术效率、规模效率、全要素生产率、效率变化率和技术变化率，探讨金融危机以来汽车制造业在经济发展速度与经济发展质量的抉择，为中国经济高质量发展提供事实依据。

三、制造业高速增长向高质量发展的生产绩效情况研究

1.生产绩效模型

DEA是数学、运筹学、数理经济学、管理科学和计算科学的一个交叉领域，用来评价具有多个投入、多个产出企业的相对有效性(Charnes，1978)。传统DEA中，被评估企业比较的对象是参与评估的所有生产企业。但在实际生产中，评价制造业企业生产状况水平时，被评估企业比较的对象往往是标杆企业。通过与标杆企业进行对比，被评估企业可以找出自身发展差距，并结合企业自身业务特点、发展战略等，对标管理理论与方法为基础和指导，充分借鉴标杆企业成功经验，为制定生产目标提供依据。

(1)

如果某个汽车制造企业的最优目标值大于1，说明该汽车制造企业的生产效率指数大于等于约束条件中汽车制造企业的生产效率指数，那么该汽车制造企业是超有效的；如果某个汽车制造企业的最优目标值等于1，说明该汽车制造企业的生产效率指数不小于约束条件中汽车制造企业的生产效率指数，那么该汽车制造企业是有效的；如果某个汽车制造企业的最优目标值小于1，说明该汽车制造企业的生产效率指数小于约束条件中部分汽车制造企业的生产效率指数，那么该汽车制造企业是无效的。该模型的生产可能集是由多个标杆企业的生产数据生成的，且满足凸性公理、平凡性公理、无效性公理与最小性公理，可以表示为：

T=

(2)

京津冀地区分别以自己地区的标杆企业为参考集，计算各年份的效率值，区域行业生产效率的变化为：

(3)

(4)

2.京津冀地区汽车制造业高质量发展生产绩效研究

本文研究数据来源于《中国汽车工业年鉴》《中国统计年鉴》《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》《河北经济年鉴》、Wind数据库及中国经济与社会发展统计数据库等。样本选取2007—2019年规模以上汽车行业的数据。考虑到获得生产数据的时滞性，本文分析京津冀地区汽车制造业的时滞约为1～2年。

根据柯布-道格拉斯经典函数对企业生产规律的阐释，本文选取平均用工人数(万人)作为劳动力投入，选取前一年的资本总计(亿元)作为当年的资本要素投入，选取利润总额(亿元)作为当年的产出值(亿元)。利用模型(1)—(4)分析京津冀地区汽车行业的生产效率、技术效率、规模效率、全要素生产率、效率变化率和技术变化率等，进而研究京津冀地区汽车行业的高质量发展情况。

北京是中国重要的汽车管理、研发中心和制造基地，并以顺义、大兴为核心，形成了由昌平到怀柔、密云、平谷、顺义，再到通州、亦庄、大兴、房山的弧形汽车产业带，因此在京津冀地区的汽车产业中占据着绝对主导地位。伴随着近年来大项目的落地开展，天津汽车制造业的投资势头良好，集聚效应也正逐渐形成。河北省的大多数行业居末尾，在北京及天津汽车制造业长产业链、高关联度的对比衬托下，居于不利地位。

以京津冀地区的标杆汽车行业为参考集，分别计算北京、天津和河北三个地区汽车行业的生产效率，计算结果如上页图1所示。以本地区的标杆汽车行业为参考集，分别计算北京、天津和河北三个地区汽车制造业的生产效率，如图2所示。图1中同一个地区各个年份的生产效率值小于等于图2中该地区对应年份的生产效率值，整体呈波动趋势，北京地区汽车制造业的波动幅度最小，天津地区汽车制造业的波动幅度居中，河北省汽车制造业的波动幅度最大。北京地区的生产效率均值为0.99，高于天津(0.97)和河北(0.84)的生产效率值。

2007年8月，由美国次贷危机引发的全球经济危机致使全球经济放缓，严重波及中国汽车制造业出口，京津冀地区的汽车制造业也遭遇了相当冲击。宏观层面一系列紧缩财政政策的实施，加上原材料价格的普遍上涨，致使汽车制造业的造车成本增加。此外，受经济危机连锁反应影响，汽车市场的消费需求也遭遇滑铁卢。2008年，经济危机余威未消，北京、天津和河北汽车制造业的生产效率均低于2007年的生产效率(如图2)；北京地区的全要素生产率小于河北和天津的全要素生产率(如下页图3)；北京和天津地区的效率变化率较接近，高于河北省的效率变化率(如下页图4)；北京地区的技术进步率低于天津和河北省的技术进步率(如隔页图5)。

近几年，受益于汽车下乡、节能补贴以及购置税减免等国家政策的出台，我国汽车产业经历了一段较长时间的高速发展期，国内汽车产销量高涨，我国也一跃成为世界第一大汽车生产和消费国。2008—2012年，我国经济发展的基本态势稳中有升，经济增长模式从主要依赖政策刺激逐渐转变为自主增长，国家对汽车工业的政策引导由鼓励消费向鼓励车企进行技术创新转移。

2011年11月，《党政机关公务用车选用车型目录管理细则》发布，细则规定一般公务用车和执法执勤用车发动机排气量应低于1.8升，价格应低于18万元。此次公务用车采购的新规定，几乎使得进口及合资品牌的B级车全部超标，进一步扩大了国内品牌车型发展的利好面。

2015年5月，《中国制造2025》计划正式出台，计划提出了中国制造业强国建设的“三步走”战略，节能和新能源汽车成为计划中提到的十大关键领域之一。由此，在综合利好面不断扩大的情况下，京津冀地区汽车产量于2016年达到顶峰。2020年，北京地区汽车产量位居全国第六名，河北省汽车制造量超过了天津，分别位居第八、第九名。2008—2011年为经济调整期，京津冀地区汽车行业的全要素生产率和技术进步率波动幅度较大。2012年至今为追求经济高质量发展阶段，全要素生产率和技术进步率变化比较稳定。

但京津冀地区汽车制造业零部件配套能力弱、新旧动能转换活力不足，且京津冀三地发展各自为政等，使得京津冀地区汽车制造业产业规模缩小，在中国汽车产业发展中的地位不断下滑。北京地区汽车制造业的全要素生产率均值为1.03，天津地区汽车制造业的全要素生产率均值为1.01，河北省汽车制造业的全要素生产率均值为0.97，且全要素生产率变化呈波动趋势，波动幅度由大到小依次为：河北、天津和北京。北京和天津地区汽车制造业的生产效率整体呈上升趋势，而河北省汽车制造业的生产效率整体呈不上升变化。并且，北京地区汽车制造业的效率变化率稳定，天津地区汽车制造业的效率变化率逐渐变得稳定，河北省汽车制造业的效率变化率不太稳定。京津冀地区汽车制造业的生产技术一直呈现波动趋势进步，且北京地区汽车制造业的技术进步率大于天津地区汽车制造业的技术进步率，天津地区汽车制造业的技术进步率大于河北省汽车制造业的技术进步率。

受美国次贷危机影响，2008—2011年为经济调整期，为应对金融危机而稳增长的代价是损失了京津冀地区汽车制造业的经济增长质量。2012—2019年为追求经济高质量发展阶段，京津冀地区汽车制造业的增长速度放缓，增长质量有所提高。

四、结论与政策建议

习近平总书记在十九届中央政治局第三次集体学习时强调，国家强，经济体系必须强；要大力发展实体经济，筑牢现代化经济体系的坚实基础；深化供给侧结构性改革，加快发展先进制造业。以制造业为核心的实体经济是一国经济的立身之本，是财富创造的根本源泉，是国家强盛的重要支柱，始终在国民经济发展中占据着举足轻重的地位。而21世纪以来，制造业也面临着全球产业结构调整带来的机遇和挑战。以数字化、智能化、网络化、绿色化为特征的“工业4.0”新技术正加速向各个产业领域渗透，催生新的生产方式、商业模式和产业生态，大大改变了以往的资源配置方式、生产组织方式和价值创造方式，正在引发影响深远的制造业产业变革。制造业的转型升级也已经成为各国国际竞争的主要焦点。因此，制造业发展质量提升是推动中国经济迈向高质量发展的重要任务，是实施质量强国战略的应有之义，更是未来中国参与国际市场竞争的重要战略攻克点。

评价美国次贷危机以来京津冀地区汽车制造业由高速增长向高质量发展的特征，可以从汽车产业集群角度认识中国汽车制造业的发展状况。本文以标杆企业作为参考集，提出规模收益可变的广义DEA模型，并采用此模型测算了京津冀地区汽车制造业2007—2019年的全要素生产率，探讨了京津冀地区汽车制造业的高速发展和高质量发展过程。研究发现，自美国次贷危机以来，京津冀地区汽车制造业全要素生产率增长速度呈波动趋势，北京地区汽车制造业全要素生产率的整体增长趋势最稳定，河北省汽车制造业全要素生产率的整体增长趋势波动性最大；京津冀地区汽车产业中，北京地区的汽车制造业占据绝对的主导地位。北京是中国重要的汽车管理、研发中心和制造基地。在大项目带动下，天津汽车制造业投资势头良好，正形成集聚效应。河北省大多数的行业居末尾，不利于其汽车制造业的发展。2008—2011年为经济调整期，京津冀地区汽车制造业损失了其经济增长质量。2012—2019年为追求经济高质量发展阶段，京津冀地区汽车制造业的增长速度放缓，增长质量有所提高。

为加强京津冀地区汽车制造业的高质量发展，本文提出以下建议：(1)充分利用地区要素禀赋，以高质量发展为核心，发挥其扩散效应和引领作用，培育制造业产业集群，形成优良产业生态；(2)大力推动汽车制造业技术改造和科技创新，努力实现传统产业转型升级，促进制造业行业发展为高新技术产业、战略性新兴产业和高端成长型产业；(3)以质量和品牌为抓手，着力提升京津冀汽车制造业的质量，培育自主品牌，尽早实现由汽车制造向汽车创造转变；(4)加强知识产权的保护和管理，制造业协同服务平台，为制造业集聚发展营造良好业态；(5)大力推进汽车制造业的数字化、网络化和智能化发展，加快传统产业改造升级，推动大数据向生产、物流和供应链等生产环节延伸；(6)以能源绿色低碳发展为引领，加快形成节约资源、保护环境的产业结构，坚定不移地走绿色低碳高质量发展道路。相应政策的实施将会促进京津冀地区制造业的良性互动，形成先进制造业集群，推动中国经济高质量发展，并带领中西部地区经济的高质量发展。