类红利 王小月 朱天星

摘 要：研究地区经济增长效率，有利于优化要素资源配置，提高要素使用效率以及减少环境污染，制定差别化的区域发展政策具有重要意义。本文利用非参数的DEA方法测算辽宁省14个地市的全要素生产效率及其影响因素。结果表明：全要素生产效率处于较高水平的两个城市为大连和辽阳，处于较低水平的两个城市为盘锦和铁岭，上升趋势比较明显的城市为本溪，下降趋势非常明显的是鞍山。第二产业的产值占比、FDI占比、金融深化水平以及科技投入占比对各地市的影响各异，并提出了对策建议。

关键词：全要素生产效率;DEA;金融深化

中图分类号：F2 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.31.007

0 引言

党的十八大以来，党中央把经济增长质量作为经济发展的重要指标，在经济增长同时更加关心环境保护，而经济增长效率是度量经济增长质量的重要标志。辽宁省作为东北经济振兴的龙头，由于要素禀赋和资本技术的差异，省内各地区的经济增长效率有较大差异，因此深入分析辽宁省内各地区的经济增长效率对于制定区域经济增长对策具有重要意义。

自从丁伯根提出全要素生产效率的概念以及索洛利用余值法测算了全要素生产效率以来，国内学者从不同角度和方法测算全要素生产效率问题。从研究视角看，国内早期的关于全要素生产效率研究是测算国家和省域层面的全要素生产效率问题（张军（2004），单豪杰（2008），刘晶晶（2013）等）。研究省域内部的全要素生产效率问题，例如夏岩磊，韩建雨（2013）测算了安徽省的全要素生产效率并进行评析;潘明清，付婷婷，卓玛（2011）测算和分析了西藏自治区的全要素生产效率等。最近一些年来的研究主要集中不同产业、不同部门的全要素生产效率问题。王嘉琪（2016）测算了汽车产业的全要素生产效率问题。张自强，李怡（2016）测算了营林业的全要素生产效率，宋瑞（2107）测算了旅游行业的全要素生产效率问题等。从研究方法看，全要素生产效率的测算方法分为参数方法（索洛余值法、SFA）和非参数方法（DEA和指数法等）。非参数方法与参数方法相比的优点是不需要设定具体的函数形式，从而避免因错误的生产函数而带来的问题，因此本文选择非参数DEA方法测算辽宁省14个地市的全要数生产率，并且利用面板数据模型分析全要素生产效率的影响因素。

1 数据来源及指标变量说明

本文利用辽宁省14个地市2001-2018的相关指标数据测算辽宁省地市级别的全要素生产效率并且分析影响因素。数据来源：《辽宁统计年鉴2001-2019》《中国城市年鉴2001-2018》。

产出变量：国内生产总值（GDP），地区国民生产总值是衡量地区经济发展的重要指标，因此以各地市的GDP作为生产活动中的产出，并将其以2000年为基期的可比价格折算成实际GDP。

投入变量：（1）资本投入。目前广泛采用的永续盘存法测算资本存量需要测算初始的资本存量和各期的资本流量。本文参考马晓君，魏晓雪（2017）等的做法，利用辽宁省各地市2001-2018年的固定资产投资总额测算资本存量，利用辽宁省历年固定资产投资价格指数以2000为基期进行平减，将平减后辽宁省各地市固定资产投资额度作为资本投入指标（单位：亿元）。（2）劳动投入。本文利用各地市2001-2018年的从业人员数量作为劳动力的投入指标。

2 基于DEA的全要素生产效率的测算

利用DEAP2.1软件对辽宁省14个地市取对数后的投入和产出变量测算全要素生产效率，结算见图1。

分析图1，我们发现2001-2018年辽宁省14个城市的全要素生产效率基本上没有达到资源的最佳利用状态，在2005和2017年分别出现两个快速下降的低谷。全要素生产效率处于较高水平的两个城市为大连和辽阳，其中大连的全要素生产效率在2004和2017年达到了最佳利用状态。处于较低水平的两个城市为盘锦和铁岭，其中盘锦的全要素生产效率一直处于低位徘徊。上升趋势比较明显的城市为本溪，下降趋势非常明显的是鞍山，这两个矿产资源型城市表现各异。

3 基于paneldata模型辽宁省全要素生产效率影响因素研究

结合现有研究，本文选择如下的四个变量：第二产产值占比、外商直接投资占比、金融深化水平以及财政科技投入占比对资源利用效率进行回归，探究辽宁省不同地市全要素生产效率的影响因素。其回归模型如下。

首先，利用F检验判定面板数据模型的具体形式，变系数模型、变截距不变系数、不变截距不变系数的残差平方和169.97、231.39和235.91，最后，判定模型形式为变系数模型。

从第二产业产值占比看，第二产业产值占比对我省的全要素生产效率有显著正向影响的城市分别为：鞍山、本溪、丹东、锦州、营口、辽阳、朝阳和葫芦岛。抚顺和盘锦的第二产业产值占比对全要素生产效率有为正，但是不显著。有显著负向影响的城市分别为：大连、阜新和铁岭。沈阳的第二产业产值占比对全要素生产效率有为负，但是不显著。

从外商直接投资占比看，外商直接投资占比对我省全要素生产效率有显著正向影响的城市分别为：沈阳、本溪、阜新、辽阳、盘锦。显著负向影响的城市分别为：鞍山、抚顺、丹东、锦州、营口、铁岭、朝阳和葫芦岛。

从金融深化看，金融深化水平对我省全要素生产效率有显著正向影响的城市分别为：沈阳、抚顺、本溪、营口、辽阳、盘锦和葫芦岛。朝阳市的金融深化水平对其全要素生产效率的影响为正，但是不显著。有显著负向影响的城市分别为：鞍山、锦州、阜新和铁岭。大连、丹东的金融深化水平对其全要素生产效率的影响为负，但是不显著。

从科技投入占比看，科技投入占比对我省的全要素生产效率有显著正向影响的城市为鞍山。沈阳、大连的科技投入占比对其全要素生产效率为正，但是不显著。有显著负向影响的城市分别为：本溪、营口、阜新、葫芦岛。抚顺、丹东、锦州、辽阳、盘锦、铁岭、朝阳科技投入占比对其全要素生产效率为负，但是不显著。

4 结论和对策建议

通过非参数方法测算我省14个地市2001-2018年的全要素生产效率，并且选择四个指标分析两个效率的影响因素。从长远角度我省应该针对不同城市经济发展特点因城施策，提高政策的时效性和针对性。一是改变资源枯竭型城市的工业基础结构和提高欠发达地区的工业化水平，发展前后向联系的轻资产型工业。二是外商直接投资的引入应该结合技术水平和地区发展实际，对生产效率具有正向影响的地区（如沈阳、大连、辽阳和盘锦），引导外商直接投资投向高科技型的、出口导向型的行业（部门）。三是大力提高科技投入水平，以财政的科技投入刺激和带动企业的科技投入。对于我省的工业基础相对雄厚的城市，如沈阳、抚顺、本溪等。

参考文献

[1]张军，吴桂英，张吉鹏，等.中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J].经济研究，2004，（10）：45-63.

[2]單豪杰.中国资本存量K的在估算：1952-2006[J].数量经济与技术经济研究，2008，（10）：12-28.

[3]马晓君，魏晓雪，刘超，等.东北三省全要素能源效率测算及影响因素分析[J].中国环境科学，2017，37（2）：777-785.

[4]藏传琴，刘岩.山东省全要素能源效率及其影响因素分析[J].中国人口、资源与环境，2012，22（4）：107-113.

[5]宋瑞.我国旅游业全要素生产效率研究[J].中国社会科学院研究生院学报，2017，（6）：72-80.

[6]潘明清，付婷婷，卓玛，等.西藏全要素生产率的测算与分析[J].西藏大学学报，2011，26（2）：74-80.

[7]张自强，李怡.营林业全要素生产率增长的测算及其分解[J].干旱区资源与环境，2016，30（12）：89-95.