中国海洋经济全要素生产率的测算及动态变化分析——基于DEA-Malmquist指数模型

王耀宗

(中国海洋大学经济学院 青岛 266100)

0 引言

随着近年来地球陆地资源开发约束的日益趋紧,海洋在经济发展、资源开采和国家安全等方面发挥越来越重要的作用,沿海发达国家纷纷布局海洋发展战略。美国和英国等国家在2018年就发布未来海洋发展计划,包括海洋科技发展和海洋资源利用等方面;日本由于土地面积较小,也非常重视海洋资源的利用。我国是海洋大国,但在海洋发展方面与沿海发达国家还有一定的差距,我国也将战略目光聚焦于海洋经济发展。

目前我国经济增速放缓,人力和能源等因素的使用成本上升,在海洋生产要素投入量增加有限的现实情况下,要进一步推进海洋经济发展,就要关注海洋经济发展效率的提高。海洋经济发展效率体现海洋经济发展在资源配置过程中的有效程度,将全要素生产率的概念应用于海洋经济发展中,能够客观评价投入资源与产出结果之间的关系,且全要素生产率的持续提高就意味着经济发展能力的持续提高。因此,研究我国海洋经济发展的全要素生产率对于促进海洋经济可持续发展具有重要意义。

1 文献综述

国内外关于海洋经济发展的研究包含海洋科技创新、海洋产业发展和海洋生态环境等多个领域。诸多学者将海洋经济发展与效率测度相联系,通过分析海洋发展的投入产出效率和寻找效率变化的原因,提高发展效率。

目前关于海洋经济效率的研究内容主要分为3个方面。①侧重于单一产业的研究,即以海洋产业中具体的细分产业为研究对象。张懿等[1]和许瑶等[2]研究海水养殖业的全要素生产率,钟敬秋等[3]研究滨海旅游业的发展效率,还有学者从海洋船舶和装备制造等方面研究海洋产业的发展效率。②在研究中增加海洋科技创新、海洋绿色经济、海洋环境约束和海洋金融等海洋相关要素。丁黎黎等[4]、冯剑等[5]和任文菡[6]研究海洋经济绿色全要素生产率,陈艳丽等[7]研究环境约束下的海洋经济发展全要素生产率,王朝晖[8]和庄婷婷[9]测算海洋经济科技金融效率,宁凌等[10]和杜军等[11]将海洋科技创新和海洋经济发展相联系进行研究。③研究范围聚焦于具体地区,分析其海洋经济发展特点。高田义等[12]评价青岛海洋产业结构及其科技创新效率,包特力根白乙等[13]研究辽宁海洋渔业供给侧结构性改革的动力机制,徐敬俊等[14]研究广东海水养殖生产效率。

效率测算方法总体可分为2个大类。①参数方法,利用随机前沿方法等进行研究,设置特定的生产函数估计参数。纪建悦等[15]运用上述方法结合超越对数生产函数进行计算,刘大海等[16]基于柯布-道格拉斯生产函数计算全要素生产率。②非参数方法,如数据包络分析(DEA)方法在海洋经济发展效率测算中被经常使用。

2 研究方法与模型

数据包络分析(DEA)模型属于运筹学和经济生产边界研究的交叉方法,可被用来测算决策的生产效率,其通过线性规划的方法比较投入和产出以及表示效率高低。DEA模型已由基本模型拓展至多种演化模型,如两阶段DEA模型、超效率DEA模型和DEA-Malmquist指数模型。通过DEA模型测算结果能够判断相对有效单位和相对无效单位。

通过对比不同的效率测算方法,本研究选择构建DEA-Malmquist指数模型,主要考虑3个原因。①弥补参数方法的不足,无须设定具体的函数形式就可测算效率,避免模型设定错误导致的误差。②不受指标量纲和多重共线性的影响。③其他DEA模型属于静态分析方法,当加入时间因素时会造成各期前沿面不同,从而无法纵向比较各期效率;DEA-Malmquist指数模型能避免此类缺陷,通过测算2个相邻时期全要素生产率的变化进行动态分析。

DEA-Malmquist指数模型将全要素生产率变化指数(tfpch)分解为技术水平变化指数(techch)和技术效率变化指数(effch);在规模报酬可变的情况下,技术效率变化指数(effch)可进一步分解为纯技术效率变化指数(pech)和规模效率变化指数(sech)。techch表示技术水平对决策单元的影响,techch大于1表明技术进步,反之表明技术退步;effch表示决策单元对已存在技术的综合利用程度,effch大于1表明技术效率提升,反之表明技术效率下降;pech表示决策单元的纯技术应用水平,pech大于1表明纯技术效率提升,反之表明纯技术效率下降;sech表示决策单元的现有规模效率,sech大于1表明规模效率提升,反之表明规模效率下降。上述指数能够体现我国海洋经济发展全要素生产率的动态变化趋势。

分析决策单元K在2个时期生产率的变化,须参考生产前沿得出其2个时期的生产率变化指数。

参考前沿1,K的Malmquist生产率变化指数为:

参考前沿2,K的Malmquist生产率变化指数为:

式中:OKi、OKi'和OKi″分别表示决策单元在第i时期的实际产出、前沿1的有效产出和前沿2的有效产出;E1(Ki)和E2(K i)分别表示在前沿1和前沿2的状态下决策单元在第i时期的效率值。

采用上述指数的几何平均值作为被评价决策单元的Malmquist生产率变化指数:

从t时期到t+1时期的Malmquist生产率变化指数为:

2个时期的技术水平变化指数和技术效率变化指数分别为:

最终可以得到全要素生产率变化指数:

3 数据和指标选取

本研究以我国11个沿海地区为研究对象,即DEA模型中的决策单元。基于数据可得性,研究期设定为2006—2018年。

在DEA模型中选择合适的投入和产出指标对于提高模型准确性具有重要作用。在选择投入指标时,本研究主要依据经济增长理论中的生产函数,即投入要素可分为资本和劳动2个部分。最终选取指标如表1所示。

表1 指标选取

本研究采用的数据均来自历年《中国海洋经济统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》和各地区统计年鉴,个别数据缺失采用插值法补齐。

4 实证分析

4.1 全要素生产率变化的总体特征

2006—2018年我国11个沿海地区的海洋经济发展指数如表2所示。

表2 2006—2018年我国11个沿海地区的海洋经济发展指数

2006—2018年我国海洋经济全要素生产率变化指数的平均值为1.048 11,表明海洋经济全要素生产率平均每年同比提高4.811%;技术水平平均每年同比提高4.809%,技术效率平均每年同比提高0.220%,其中规模效率略有提高(0.420%),而纯技术效率有所下降(0.150%)。因此,我国海洋经济全要素生产率总体处于改善状态,主要原因是技术进步,而技术效率的贡献较小。

我国海洋经济全要素生产率改善的主要原因是技术进步,表明科技水平的提高促进海洋经济发展动态效率的提高。技术效率的贡献较小,主要原因是纯技术效率下降,表明我国海洋经济还存在粗放式发展现象,现有技术和规模尚有潜力可挖。技术进步是海洋经济发展的不竭动力,同时要提高当下投入要素的利用水平,才能保证海洋经济高质量发展。

4.2 指标改善程度的分布特征

2006—2018年我国11个沿海地区海洋经济发展指数的基本统计特征如表3所示。

表3 2006—2018年我国11个沿海地区海洋经济发展指数的基本统计特征

2006—2018年每个沿海地区共有12次动态变化对比,因此综合11个沿海地区共有132次动态变化对比。各沿海地区历年的全要素生产率共改善89次,占比为67%,表明大部分沿海地区的海洋经济全要素生产率有所提高。根据全要素生产率变化指数的最大值和最小值,改善程度最大为提高82.6%,而最小为下降45.2%,二者差异较大,表明海洋经济全要素生产率改善区域不均衡。技术水平变化与全要素生产率变化相似,而技术效率改善次数较少,其中纯技术效率改善次数占比仅有4%,表明我国对现有技术的利用不充分,存在继续挖掘的潜力。

海洋经济全要素生产率改善和未改善的来源分布如表4和表5所示。

表4 全要素生产率改善的来源分布

表5 全要素生产率未改善的来源分布

由表4可以看出:全要素生产率改善的76%源于技术水平改善,而仅有7%源于技术效率改善;技术效率改善的77%源于规模效率改善,14%源于纯技术效率改善,纯技术效率和规模效率同时发挥作用的占比为9%。

由表5可以看出:全要素生产率未改善的原因为技术效率未改善的占比有26%,大部分原因为技术水平未改善;技术效率未改善的大部分原因为规模效率未改善,次要原因为纯技术效率和规模效率均未改善,而纯技术效率未改善的占比为15%。

4.3 年度变化特征

全要素生产率、技术水平和技术效率的Malmquist指数如图1所示。

图1 全要素生产率、技术水平和技术效率的Malmquist指数

总体来看,2006—2018年我国海洋经济全要素生产率共出现2次较为明显的波峰和1次严重的波谷,其中2次波峰分别出现在2009—2010年和2013—2014年,波谷出现在2008—2009年且达到最小值;2008—2009年发生全球性金融危机,我国许多地区受到影响,可能导致海洋经济发展效率下降。技术水平的波动趋势与全要素生产率相似,从侧面说明技术进步提高全要素生产率。技术效率的波动趋势较为平稳且在1附近变化,整体呈现波动下降趋势,且对提高全要素生产率的贡献较小。

各指标平均值的年度变化如表6所示。

表6 各指标平均值的年度变化

由表6可以看出:2008—2009年全要素生产率首次出现低谷,2009—2010年全要素生产率出现较大反弹,主要原因分别为技术退步和技术进步;规模效率提升促进技术效率的轻微提升,纯技术效率阻碍技术效率改善。2013—2014年全要素生产率出现第二次显著波峰,主要原因在于技术进步;2015—2016年全要素生产率再次提升,与以往不同的是,这次改善的原因为技术水平和技术效率的共同改善。随后全要素生产率有所改善,但技术效率却有所降低。

综上所述,2006—2018年我国海洋经济全要素生产率在大部分年份有所提升,且技术进步发挥决定性的作用,而在技术效率方面还有很大的改善空间,纯技术效率和规模效率均未达到最优水平,尚有潜力可挖。虽然海洋经济的长足发展须依靠技术不断进步,但如何将现有资源利用效率最大化是海洋经济高质量发展的重要课题。

4.4 区域分布特征

我国11个沿海地区从北向南可划分为3个海洋经济圈,其中北部海洋经济圈包括河北、辽宁、山东和天津,东部海洋经济圈包括江苏、上海和浙江,南部海洋经济圈包括福建、广东、广西和海南。2006—2018年我国海洋经济圈全要素生产率的变化情况如表7所示。

表7 2006—2018年我国海洋经济圈的全要素生产率

从总体看,3个海洋经济圈的全要素生产率均有所改善,其中南部海洋经济圈的改善程度最高(5.82%),东部海洋经济圈次之(5.28%),均高于全国平均水平,而北部海洋经济圈的改善程度最低(3.45%),低于全国平均水平。3个海洋经济圈的技术水平均有明显改善。在技术效率方面,东部和南部海洋经济圈有所改善,表明其对已有投入要素的利用效率较高;北部海洋经济圈的技术效率没有改善,原因为纯技术效率降低,最终体现为全要素生产率的改善程度降低。

北部海洋经济圈全要素生产率的时序变化如图2所示。

图2 北部海洋经济圈全要素生产率的时序变化

河北的全要素生产率有2次较为明显的波动,其中2008—2009年大幅下降,2013—2014年明显提升。辽宁的全要素生产率波动最大,其中2008—2009年大幅下降,2014—2015年也有明显下降;该时期辽宁在海洋科技创新方面投入大量要素,但在当年无法立即增加产出,导致当年的全要素生产率下降。山东的全要素生产率波动较小且大部分处于改善状态,表明其海洋经济的投入和产出效率较为稳定。天津的全要素生产率波动明显,2014年后持续下降,2015—2016年达到最低之后反弹;2014年天津获批建设海洋经济创新发展示范区,在海洋装备制造以及海水淡化和利用方面投资47个项目,投入要素快速增加,但产出效果不能快速显现,导致当年的全要素生产率下降,2016-2017年全要素生产率快速提升也表明前期投入要素发挥作用;天津全要素生产率的改善程度在北部海洋经济圈乃至全国是最高的。

东部海洋经济圈全要素生产率的时序变化如图3所示。

图3 东部海洋经济圈全要素生产率的时序变化

上海的全要素生产率2008—2009年下降程度较大,原因是2009年上海的海洋生产总值相比2008年小幅下降,同时上海加大对海洋科研机构的投入;2009年后波动提升并于2015—2016年达到最大值,表明前期对海洋科研机构的投入有助于后续的发展。江苏的全要素生产率在2013年后向好,2015—2016年达到最大值。浙江的全要素生产率整体处于改善状态,但改善幅度降低;与广东和福建等相比,浙江在海洋经济发展的资源储备和科技支撑等方面还有差距。

南部海洋经济圈全要素生产率的时序变化如图4所示。

图4 南部海洋经济圈全要素生产率的时序变化

福建的全要素生产率变化较为平缓,大部分处于改善状态;福建重视海洋经济发展,不仅传统海洋产业发展良好,而且在海洋生物医药和海洋金融等方面产生许多创新成果。广东的全要素生产率变化也较为平缓,原因在于广东作为海洋大省,每年新增加的投入要素比较均衡。广西的全要素生产率波动较大,2008—2009年达到最小值后趋于平稳。海南的全要素生产率波动剧烈,2013—2014年大幅提升,随后大幅下降至最小值;海南开发建设比较滞后,但2012年加快海洋强省建设,促进全要素生产率提升。

2006—2018年全国11个沿海地区的全要素生产率如图5所示。

图5 2006—2018年全国11个沿海地区的全要素生产率

大部分地区的全要素生产率有所提升,只有辽宁出现下降的情况。全要素生产率改善程度最高的为天津和海南,福建、山东、江苏、浙江和广东的改善程度也比较明显,上海、广西和河北有轻微改善。大部分地区的技术进步支撑全要素生产率的提升,山东和广西的技术效率改善优于技术水平。此外,南部沿海地区的整体表现优于北部沿海地区。

5 结语

本研究对2006—2018年我国11个沿海地区的海洋经济全要素生产率进行实证分析,主要得到4点结论。①海洋经济全要素生产率提升4.811%,主要原因是技术进步,而技术效率的贡献较小,原因是规模效率没有达到最优水平。②全要素生产率改善的占比为67%,表明大部分地区的全要素生产率有所提升;其中改善程度最高的是天津,最低的是辽宁,表明不同地区全要素生产率改善程度的差异较大。③Malmquist指数出现2次明显的波峰和1次严重的波谷,其中波峰分别出现在2009—2010年和2013—2014年,波谷出现在2008—2009年,与我国经济发展的波动情况类似。④不同区域全要素生产率的差异较大,其中南部海洋经济圈的改善程度最高,东部海洋经济圈次之,北部海洋经济圈最低;南部的全要素生产率优于北部,且大部分地区以技术进步支撑全要素生产率的提升,技术效率的改善程度较低。

针对研究结果,本研究提出3项发展建议。①技术进步支撑我国海洋经济全要素生产率的提升,应继续提升科技创新水平,加大科技创新力度,促进我国海洋科技不断进步。②目前我国在技术效率方面尚未达到最优规模水平,技术的利用效率较低,应提高已有海洋投入要素的利用效率,调整投入规模达到最优水平,深入挖掘海洋开发潜力,提高规模效率和纯技术效率,促进全要素生产率不断改善。③全要素生产率水平较低的地区应积极借鉴发展经验,寻找自身发展优势,提高海洋经济发展的投入产出比。