我国煤炭工业科技进步贡献率的测算

2016-04-25李百吉张倩倩

中国煤炭 2016年3期

关键词：煤炭工业

李百吉张倩倩

(中国矿业大学(北京)管理学院,北京市海淀区,100083)

我国煤炭工业科技进步贡献率的测算

李百吉张倩倩

(中国矿业大学(北京)管理学院,北京市海淀区,100083)

摘要根据煤炭行业受资源禀赋限制的特点,将资源要素引入生产函数,修正了索罗余值模型,测算了2002－2013年以5年为一个计算周期的我国煤炭工业的科技进步贡献率。得到了“十一五”期间我国煤炭工业科技进步贡献率为38.82％;2002－2013年的8个计算周期中,我国煤炭工业科技进步贡献率呈先降后升而后再小幅下降再回升的“W”型发展结构,虽有波动,但整体呈上升趋势。我国煤炭行业仍为资本拉动型的粗放发展模式,但近年来科技对我国煤炭工业的贡献率整体呈上升趋势,反映了我国煤炭工业正逐步向技术创新驱动型转变。

关键词煤炭工业科技进步贡献率索罗余值模型

Calculation of science and technology progress contribution rate of coal industry

Li Baiji,Zhang Qianqian
(School of Management,China University of Mining& Technology,Beijing,Haidian,Beijing 100083,China)

Abstract We bring the resource factor into the production function and amend the Solow residual model according to the character that coal industry is restricted by resource endowment and calculate the science and technology progress contribution rate of coal industry from 2002 to 2013 in a computation period of five years.We get the conclusion that the science and technology progress contribution rate of coal industry is 38.82％and it appears as the“W”shape in the seven computation periods from 2002 to 2013.Although coal industry in China is still in the extensive development model that pulls by capital,the science and technology progress contribution rate of Chinese coal industry is rising in recent years.

Key words coal industry,the science and technology progress contribution rate,the Solow residual model

“十二五”期初,中国煤炭工业协会发布了《关于推进煤炭工业“十二五”科技发展的指导意见》,明确了推动煤炭行业科技进步的重要性,并提出到2015年末行业科技贡献率力争达到45％.因此,测算我国煤炭工业科技进步贡献率,对于把握当前行业发展状况、对接未来发展目标具有重要的参考价值.

对科技进步贡献率的测算研究,国外起步较早.1975年,索罗首次利用增长速度方程测算了美国的科技进步贡献率.美国经济学家丹尼森在索罗的研究基础上,将劳动投入按数量与质量分开对科技进步贡献率进行了测算.而后,乔根森采用超越对数生产函数并将劳动和资本投入按数量和质量分开对美国的科技进步贡献率进行了测算.我国学者对科技进步贡献率的测算,主要集中在地区和行业两个方面.其中,对地区科技进步贡献率进行测算的文献较多,对行业科技进步贡献率的测算主要集中在农业方面,此外还有文献对医药产业、装备制造业、住宅业、建筑业的科技进步贡献率进行了研究.对于能源工业行业科技进步贡献率进行研究的文献较少,通过知网查到的对石油工业科技进步贡献率进行测算的仅有石油天然气总公司课题组;对煤炭工业科技进步贡献率进行测算的文献仅有2 篇,谢宏等通过测算认为“十一五”期间我国煤炭工业科技进步贡献率为24.49％,杨瑾娣等认为1952－1982年期间我国煤炭工业科技进步贡献率为27.8％.

综上可知,关于我国煤炭行业科技进步贡献率的测算文献较少,煤炭科技进步贡献率的测算还有待学者们的交流与探讨.已有的2篇对我国煤炭行业科技进步贡献率进行测算的文献,均基于柯布—道格拉斯生产函数和索罗余值模型进行测算,将煤炭工业产出增长中扣除资本和劳动增长的贡献率以外的其它所有要素的贡献份额之和作为煤炭行业的科技进步贡献率.然而煤炭属不可再生资源,资源递减状况对产出具有很大影响.因此,本文认为对煤炭行业科技进步贡献率的测算要结合行业实际,要将煤炭资源储量作为投入要素加入到生产函数中,正如诸多学者在计算农业科技进步贡献率时将耕地作为投入要素的想法一致.故本文将煤炭资源储量、资本、劳动三者作为投入要素,将煤炭工业产出增长中扣除资源、资本和劳动增长的贡献率以外的其它所有要素的贡献份额之和作为我国煤炭行业的科技进步贡献率.对索罗增长速度方程进行修正,以使煤炭工业科技进步贡献率的测算更符合行业实际.

1　修正模型介绍

将资源要素引入柯布—道格拉斯生产函数,其表达式为:

式中:Y——产出,亿元;

K——资本投入,亿元;

L——劳动投入,万人;

Z——资源,亿t;

A0——基期的科技水平,常数;

λ——技术进步的速率,％;

t——时间序列.

α、β、γ分别为资本、劳动和资源的产出弹性系数,假定规模报酬不变,即α＋β＋γ＝1.

对公式(1)两边先取对数然后对时间t求导,得:

由于统计数据为离散的,故用差分代替微分,且dt＝1,得:

令y＝ΔY/Y,k＝ΔK/K,l＝ΔL/L,γ＝ΔZ/Z可得:

公式(4)可改写为:

式中:y——产出的年均相对增长速度,％;

λ——科技的年均相对增长速度,％;

k——资本的年均相对增长速度,％;

l——劳动的年均相对增长速度,％;

γ——资源的年均相对增长速度,％.

式中:ER——科技进步对经济增长的贡献率,％;

EK——资本对经济增长的贡献率,％;

EL——劳动对经济增长的贡献率,％;

EZ——资源对经济增长的贡献率,％.

2　数据处理与各指标值的确定

2.1各指标值的确定

2.1.1产出量、劳动投入量、资源量的确定

选取煤炭开采和洗选业工业总产值衡量煤炭产出量,煤炭开采和洗选业年末从业人员数衡量劳动投入量,选取年末煤炭资源储量衡量资源量.由于统计年鉴中的工业总产值数据为按当年价格计算的,故用以2002年为基期的煤炭开采和洗选业工业生产者出厂价格指数对其进行调整,得到以2002年为基期的总产值数据.煤炭开采和洗选业工业总产值、工业生产者出厂价格指数以及资源储量数据来自《中国统计年鉴》,劳动投入量数据来自《中国劳动统计年鉴》.数据时间为2002－2013 年,各指标值见表1.

表1　产出量、劳动投入和资源量数据统计表

2.1.2资本存量的计算

采用永续盘存法计算资本存量,计算公式为:

式中:Kt,Kt－1——第t年和第t－1年的资本存量,亿元;

δ——折旧率,％;

It——第t年的实际投资量,亿元.

由公式可知,当年投资量指标的选择、基年资本存量的确定、投资品价格指数的选择以及折旧率的确定是计算资本存量中的关键细节.

在当年投资量指标的选择上,当年固定资产投资总额和固定资本形成总额均在已有文献中被用来作为当年投资量,而用固定资本形成总额进行替代的较为普遍.但由于煤炭行业没有固定资本形成总额数据,故本文用当年固定资产投资总额作为当年投资量指标;基年资本存量的确定采用单豪杰的方法,由于本文用固定资产投资总额作为当年投资量指标,故基年资本存量为基年固定资产投资额与固定资产投资额年均增长率、折旧率的和之比,折旧率取5％;投资品价格指数采用固定资产投资价格指数.其中,固定资产投资价格指数、煤炭开采和洗选业固定资产投资总额数据均来自各年份的《中国统计年鉴》.计算得到的我国煤炭工业2002－2013年资本存量数据见表2.

表2　2002－2013年我国煤炭工业资本存量

2.2投入要素产出弹性的确定

投入要素产出弹性的常用计算方法有回归法和经验法.其中,回归法是将各投入要素与产出的数值取对数后,代入计量软件进行回归估计,将得到的自变量的系数直接或进行归一化处理后作为各投入要素产出弹性系数的方法.由于以数据为依据,故科学性较强,但由于需要的数据量大,造成估计结果的误差不易控制;经验值法是根据经验或其他学者的测算结果得到的弹性系数值,具有较强的主观经验性.运用经验法确定投入要素的产出弹性系数时,要根据不同部门或地区的实际对弹性系数值进行调整.对资本产出弹性系数的调整可按如下公式进行:

式中:αi——地区或部门的实际资本产出弹性值;

α——资本产出弹性的经验值;

Ki——地区或部门第i年的资本数量,亿元;

Li——地区或部门第i年的劳动数量,万人;

Kti——全国第i年的资本数量,亿元;

Lti——全国第i年的劳动数量,万人.

本文在计算过程中,首先尝试使用回归法对各产出弹性系数进行估计,结果见表3.

将α,β,γ的数值归一化处理后,得到α＝0.1,β＝0.63,γ＝0.27.由表3知,回归估计的R2值很高,说明拟合程度很好;F统计检验通过,说明回归方程显著;但弹性系数α,β,γ的t检验均没有通过,故用经验法对各系数值进行重新审视.由于归一化后γ＝0.27,这与农业科技进步贡献率测算中所采用的耕地产出弹性0.25较为接近,与中国石油天然气总公司测算得到的石油资源弹性0.4相比,也较为合理.故综合考虑回归估计结果以及石油资源弹性和农业耕地弹性系数值,采用煤炭资源弹性系数γ＝0.27.

由于国家计委公布我国独立核算工业企业的资金产出弹性为0.3,用公式(11)进行调整,计算得到了我国煤炭行业的资本产出弹性为0.41.故劳动产出弹性β＝1－α－γ＝0.32.

表3　回归估计结果

3　科技进步贡献率测算

根据计算公式,以5年为一个计算周期,采用几何平均法分别计算煤炭开采与洗选业实际总产值、资本存量、劳动投入量以及资源的年均增长率,并根据索罗余值方程λi＝yi－αki－βli－γzi,求得煤炭工业科技进步的年均增长率,见表4.再根据计算公式(6)～(9)求得煤炭工业的科技进步贡献率以及资本、劳动和资源的贡献率,见表5.

表4　各指标增长率及科技进步速率　％

由表4知,在2002－2013年的8个计算周期中,我国煤炭工业的科技进步速率在2002－2006年增长最快,在2004－2008和2005－2009两个时期中相对较慢,其他时期的科技进步速率均大于5％,说明了我国煤炭工业的科技进步整体增速较快;煤炭工业实际总产值增速处于逐步下滑状态,表明我国煤炭工业的发展速度逐渐放缓,逐步进入“疲劳”期;投入要素中,资本的增速最快,但增速处于不断下降状态;劳动增速较为稳定,基本在2％左右波动;随着开采量的不断增加,煤炭资源剩余储量不断下降,资源量增速一直为负值,且2006－2013年的4个计算周期下降迅猛,表明近年来煤炭资源开采量增长迅速.

表5　我国煤炭工业科技、资本、劳动、资源的贡献率测算结果　％

由表5知,资本对我国煤炭工业的贡献率最大,基本均高于60％,反映了我国煤炭行业的发展主要靠资本拉动,发展方式较为粗放.“十一五”期间我国煤炭工业科技进步贡献率为38.82％.在2002－2013年的8个计算周期中,我国煤炭工业科技进步贡献率呈先降后升而后再小幅下降再回升的“W”型发展状态.虽然其走向呈波动状,但总体而言,2006－2013年的四个计算周期的科技进步贡献率整体高于2002－2006的四个计算周期,且2009－2013年的科技进步贡献率呈上扬趋势,表明了未来煤炭工业的科技进步贡献率将继续走高,但会存在小幅波动.

4　结论与展望

通过加入资源要素对生产函数进行修正,对2002－2013年以5年为一个计算周期测算了我国煤炭工业科技进步贡献率,得到了如下结论:

(1)将回归估计法与经验法相结合,得到我国煤炭工业的资本、劳动、资源的产出弹性系数分别为0.41、0.32、0.27.

(2)“十一五”期间我国煤炭工业科技进步贡献率为38.82％;2002－2013我国煤炭工业科技进步贡献率整体呈上升趋势,但又存在波动.具体而言,在8个计算周期中呈先降后升而后再小幅下降再回升的“W”型发展状态.

(3)当前我国煤炭行业的发展主要靠资本拉动,仍为粗放型的发展方式;但2009－2013年的科技进步贡献率呈上扬趋势,反映了科技对煤炭工业的贡献率呈上升状态,说明我国煤炭工业正逐步向技术创新驱动型转变.

然而,关于我国煤炭工业科技进步贡献率的测算仍是一个需要深入研究与探讨的问题.谢宏等通过测算得到“十一五”期间我国煤炭行业科技进步贡献率为24.49％,与本文有较大差异.这是由于虽然均选择索罗余值模型进行测算,但本文的投入要素有资本、劳动和资源,谢宏测算中的投入要素是资本和劳动;在投入要素的产出弹性系数上,谢宏等通过经验赋值法确定的资本产出弹性为0.4,劳动产出弹性为0.6.而本文确定的资本、劳动和资源的产出弹性分别为0.41、0.32、0.27;谢宏等的测算以2006年为基期,而本文以2002年为基期.故由于测算模型的不统一、指标选择的不一致、投入要素产出弹性的不同、基期年份选择的不同都会导致不同的测算结果,因此科技进步贡献率只是一个参考值.

正如将农业科学院农业经济研究所设计的测算方法确定为计算我国农业科技进步贡献率的统一方法一样,笔者认为,也要对我国煤炭工业科技进步贡献率的测算方法进行规范统一,以使不同学者的测算结果可以进行横向和纵向比较,有助于更加精准了解当前煤炭行业的科技贡献率,合理的制定未来的发展目标.

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