時間：2023-08-28 16:57:52
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
【關(guān)鍵詞】DEA，Malmquist指數(shù)，能源利用效率，全要素生產(chǎn)率
中圖分類號：F062.1
一、問題背景
無可非議，能源已經(jīng)成為資本、勞動、制度等因素外另一個影響經(jīng)濟(jì)增長的重要因子。能源利用效率不僅會影響一個國家和地區(qū)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)增長速度，而且會對中長期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到至關(guān)重要的作用。如何有效的提高能源的消耗效率，正在逐漸成為國家制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃時要這種思考的問題。
二、效率的定義
根據(jù)世界能源委員會的定義，能源效率的提高是指能源轉(zhuǎn)換設(shè)備由于技術(shù)革新，在使用較少的能源下而能提供同樣的能源服務(wù)。
能源的消費(fèi)效率一般通過能源消耗強(qiáng)度進(jìn)行衡量。所謂能源消耗強(qiáng)度，就是指單位產(chǎn)出的能源消耗量，即能源消耗總量同產(chǎn)出總量之間的比值。通常情況下，都會選擇GDP來作為衡量總產(chǎn)出的標(biāo)準(zhǔn)。能源強(qiáng)度為單位產(chǎn)出的能耗量，能源強(qiáng)度越高就意味著單位產(chǎn)出的能耗量越大，也就說明能源的利用效率較低，反之亦然。
另外衡量能源效率還可以使用能源系統(tǒng)總效率這個指標(biāo)，該指標(biāo)由三部分構(gòu)成：開采效率、中間環(huán)節(jié)效率和終端利用效率。能源效率為中間環(huán)節(jié)效率同終端利用效率之積，而能源系統(tǒng)總效率為開采效率同能源效率的乘積。王慶一（2005）在《中國的能源效率及國際比較》中詳細(xì)分析了中國1980年至2002年的能源系統(tǒng)總效率。蔣金荷（2004）分別分析了中國的能源強(qiáng)度和能源系統(tǒng)總效率兩個指標(biāo)。
但上述方法計(jì)算出的能源利用效率，僅考慮了產(chǎn)出的因素，并沒有充分考慮相關(guān)投入因素，因此本文采用DEA方法來評價能源利用效率，以彌補(bǔ)上述問題。
三、模型方法及數(shù)據(jù)處理
（一） 模型方法
運(yùn)用DEA方法來衡量效率可以從兩個方面來進(jìn)行：投入導(dǎo)向（intput-orientated）和產(chǎn)出導(dǎo)向（output-orientated）。投入導(dǎo)向的DEA測度主要回答的是在不改變產(chǎn)出水平的條件下，投入可以減少的比例是多少，而產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA測度主要回答的是在不該便投入數(shù)量的條件下，產(chǎn)出可以增長的比例是多少。Fare和Lovell（1978）的研究表明只有在廠商的規(guī)模收益不變的條件下，投入導(dǎo)向的DEA測度和產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA測度才是相等的。鑒于當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目標(biāo)是保持經(jīng)濟(jì)增長達(dá)到一定水平的條件下，盡可能的降低能源的消耗水平，所以本文選擇投入導(dǎo)向的DEA方法來測度中的各省市自治區(qū)的能源利用效率。
（二） 數(shù)據(jù)處理
本文在測算能源利用效率時采用勞動，資本和能源消耗作為投入變量，采用GDP作為產(chǎn)出變量，數(shù)據(jù)選擇了29個省市自治區(qū)（數(shù)據(jù)中不包括，并且把四川和重慶作為一個大省來進(jìn)行計(jì)算。）
勞動力：本文將就業(yè)人數(shù)的數(shù)量作為帶入到規(guī)劃問題中進(jìn)行計(jì)算，即本文在計(jì)算時選擇了勞動力數(shù)量而沒有選擇勞動力質(zhì)量，這主要是因?yàn)槿狈τ趧趧恿|(zhì)量這方面的研究數(shù)據(jù)。
資本存量：本文中2005-2006年的資本存量數(shù)據(jù)采用的是單豪杰（2008）所發(fā)表的論文中所提供資本存量數(shù)據(jù)，而2006年之后年的資本存量數(shù)據(jù)是筆者運(yùn)用單豪杰（2008）所提到的方法進(jìn)行推算的。
從全要素生產(chǎn)率的角度來看，除個別省份（吉林、安徽、廣西和云南）外，其他省份的全要素生產(chǎn)力都有所上升。其中上海，北京，天津，寧夏和江蘇的全要素生產(chǎn)率增長較快，增長率分別為7.1%，5.7%，5.5%，5.5%和5.1%，其中技術(shù)進(jìn)步是全要素生產(chǎn)率增長的主要原因。從技術(shù)進(jìn)步的角度來看，上海，江西，北京和天津的技術(shù)進(jìn)步程度最高，分別為7.1%，5.8%，5.7%和5.5%。從規(guī)模效率的方面看，河南，寧夏和貴州規(guī)模效率增長較快，分別達(dá)到2.7%，2.0%和1.2%，但它們的純技術(shù)效率變化程度均小于1。
八、結(jié)論
從上述分析可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，能源的利用效率也較高，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較為落后的地區(qū)，能源的利用效率也相對較低。平均的說，中國的能源利用效率仍舊有提升空間，即使能源的利用效率在未來的幾年沒有提高，僅依靠當(dāng)前的技術(shù)水平，所能節(jié)省下來的能源數(shù)量也是相當(dāng)可觀的。通過考察Malmquist指數(shù)和對其的分解可知，近些年，中國個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率還是有所提高的（除個別省份外），且全要素生產(chǎn)率提高的主要原因是由于技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)革新。
參考文獻(xiàn)
R. Fare and K. Lovell，Measuring the technical efficiency of production， Journal of Economic Theory， Vol 19， 1， 150-162
R. Fare， S. Grosskopf， M. Norris， Z. Zhang， Productivity growth， technical progress and efficiency change in industrialized countries， American Economic Review， 84， 66-83.
蔣金荷，提高能源效率與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整的策略分析[J]，數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2004，10，16-23.
唐玲，楊正林，能源效率與工業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型[J]，數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009，10，34-48.
王慶一，中國的能源效率及國際比較[J]，能源環(huán)保討論研究，2005，6，10-13.
魏楚，沈滿洪，能源效率及其影響因素：基于DEA的實(shí)證研究[J]，管理世界，2007，8，66-76.
怎樣測評產(chǎn)品（服務(wù)）顧客滿意度（指數(shù)）呢？我們認(rèn)為，關(guān)鍵要解決兩個問題。一是如何測評產(chǎn)品（服務(wù)）的顧客滿意度；二是如何確定權(quán)數(shù)。具體地講，有顧客滿意度調(diào)查表的設(shè)計(jì)、調(diào)查顧客的選取、調(diào)查表的回收率和有效率，以及權(quán)數(shù)的確定等。這里我們只討論調(diào)查顧客的選取問題，毫無疑問，按隨機(jī)原則調(diào)查顧客。但我們認(rèn)為，在實(shí)際中為了保證調(diào)查顧客的廣泛代表性、降低抽樣誤差，以期盡可能地反映真實(shí)的顧客滿意度，應(yīng)將顧客分類，分別按隨機(jī)原則從每一類顧客中抽取一部分進(jìn)行調(diào)查。根據(jù)不同的產(chǎn)品（服務(wù)），有不同的顧客的分類。如顧客可按性別、年齡、文化程度、職業(yè)、收入、居住地區(qū)等分類，也可按專業(yè)與非專業(yè)、消費(fèi)時間長短、目標(biāo)與非目標(biāo)顧客等分類。在此基礎(chǔ)上，調(diào)查的結(jié)果還應(yīng)通過統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)，測評出來的顧客滿意度（指數(shù)）才有意義。
二、顧客滿意度測評基礎(chǔ)技術(shù)
一般地講，從調(diào)查項(xiàng)目及其調(diào)查內(nèi)容兩個層次來測評某一產(chǎn)品（服務(wù)）的顧客滿意度。由各調(diào)查內(nèi)容的滿意度加權(quán)就得到某一調(diào)查項(xiàng)目的滿意度，再由各調(diào)查項(xiàng)目的滿意度加權(quán)就得到該產(chǎn)品（服務(wù)）的滿意度。這里，我們不再討論這個問題（注：參見劉宇：《顧客滿意度測評方法》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2001年第2期。）。但從中我們發(fā)現(xiàn)，顧客滿意度的測評基礎(chǔ)技術(shù)集中地體現(xiàn)在一種產(chǎn)品（服務(wù)）就某一項(xiàng)調(diào)查內(nèi)容的測評技術(shù)上。它包括兩個方面：一是區(qū)分不同的類別顧客的評價，二是不同類別顧客評價的綜合（注：這里，不考慮調(diào)查表的設(shè)計(jì)等其他問題，并假定調(diào)查表有足夠大的回收率。）。這是我們要討論的問題。不失一般性，我們將顧客分為兩類：顧客Ⅰ和顧客Ⅱ。對每一項(xiàng)調(diào)查內(nèi)容，我們將顧客的評價分為六個等級：很滿意、滿意、較滿意、較不滿意、不滿意、很不滿意，并且規(guī)定它們的滿意度評分分別為90～100分、80～90分、70～80分、60～70分、50～60分、40～50分。顯然，不同類別顧客的評價受自身的狀況影響，如不同職業(yè)、不同收入、不同地區(qū)、不同性別的顧客對同一調(diào)查內(nèi)容的評價會因自己的偏好而存在主觀上的差異。因此，在調(diào)查中要區(qū)分不同類別的顧客，并且這種區(qū)分要符合實(shí)際，要有區(qū)分度，這就是技術(shù)（注：這種技術(shù)相對比較簡單，這里不予討論，而主要討論測評的綜合技術(shù)。）。同時，還要保證每個類別顧客都有足夠多的顧客被調(diào)查。這樣做，不僅有利于測評的滿意度結(jié)果符合實(shí)際，也有利于產(chǎn)品（服務(wù)）生產(chǎn)（提供）者實(shí)施有針對性的持續(xù)改進(jìn)。
假設(shè)就某一調(diào)查內(nèi)容，調(diào)查N個顧客的結(jié)果，見列聯(lián)表1，6個評價等級對應(yīng)的評價（平均）分?jǐn)?shù)，見表2。
表1N個顧客調(diào)查的關(guān)聯(lián)表
附圖
表2評價等級對應(yīng)的評價（平均）分?jǐn)?shù)
評價等級很滿意滿意較滿意較不滿意不滿意很不滿意
分?jǐn)?shù)958575655545
顯然，對不同類別顧客的滿意度評價分?jǐn)?shù)為：
附圖
問題是怎樣綜合呢？我們認(rèn)為要么是簡單綜合，要么加權(quán)綜合。進(jìn)一步，我們認(rèn)為，使用列聯(lián)表分析中的x[2]檢驗(yàn)進(jìn)行判斷。
H[,0]：滿意度等級與不同類別顧客獨(dú)立
H[,1]：滿意度等級與不同類別顧客不獨(dú)立
檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：
附圖
三、顧客滿意度指數(shù)測評基礎(chǔ)技術(shù)
顧客滿意度指數(shù)測評基礎(chǔ)技術(shù)體現(xiàn)在以下三個方面。
（一）產(chǎn)品（服務(wù)）
對同一產(chǎn)品（服務(wù)），把若干年、季、月的顧客滿意度按時間順序排列起來，就得到產(chǎn)品（服務(wù)）滿意度時間序列。在兩維平面上，對應(yīng)一條顧客滿意度折線。它能直觀形象地反映出產(chǎn)品（服務(wù)）滿意度的變化及趨勢。
根據(jù)顧客滿意度時間序列，由報告期的滿意度與基期滿意度相比，我們就得到產(chǎn)品（服務(wù)）滿意度個體指數(shù)，從而可以編制產(chǎn)品（服務(wù)）顧客滿意度個體指數(shù)時間序列。
對于兩種產(chǎn)品（服務(wù)），根據(jù)它們的滿意度時間序列，同樣我們能夠得到產(chǎn)品（服務(wù)）滿意度綜合指數(shù)，從而可以編制產(chǎn)品（服務(wù)）顧客滿意度綜合指數(shù)時間序列（注：顧客滿意度綜合指數(shù)計(jì)算方法，參見劉宇、葛新權(quán)：《顧客滿意度指數(shù)及其構(gòu)造》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2001年第10期。下同。）。
（二）調(diào)查項(xiàng)目
對同一調(diào)查項(xiàng)目，把若干年、季、月的顧客滿意度按時間順序排列起來，就得到調(diào)查項(xiàng)目滿意度時間序列。在兩維平面上，對應(yīng)一條顧客滿意度折線。它能直觀形象地反映出產(chǎn)品（服務(wù)）關(guān)于該調(diào)查項(xiàng)目的滿意度的變化及趨勢。
根據(jù)調(diào)查項(xiàng)目顧客滿意度時間序列，由報告期的滿意度與基期滿意度相比，我們就得到調(diào)查項(xiàng)目滿意度個體指數(shù)，從而可以編制調(diào)查項(xiàng)目顧客滿意度個體指數(shù)時間序列。
對于全部調(diào)查項(xiàng)目，根據(jù)它們的滿意度時間序列，同樣我們能夠調(diào)查項(xiàng)目滿意度綜合指數(shù)，從而可以編制調(diào)查項(xiàng)目顧客滿意度綜合指數(shù)時間序列。
（三）調(diào)查內(nèi)容
對同一調(diào)查項(xiàng)目的同一調(diào)查內(nèi)容，把若干年、季、月的顧客滿意度按時間順序排列起來，就得到調(diào)查內(nèi)容滿意度時間序列。在兩維平面上，對應(yīng)一條顧客滿意度折線。它能直觀形象地反映出產(chǎn)品（服務(wù)）關(guān)于該調(diào)查內(nèi)容的滿意度的變化及趨勢。
根據(jù)調(diào)查內(nèi)容顧客滿意度時間序列，由報告期的滿意度與基期滿意度相比，我們就得到調(diào)查內(nèi)容滿意度個體指數(shù)，從而可以編制調(diào)查內(nèi)容顧客滿意度個體指數(shù)時間序列。
對于同一調(diào)查項(xiàng)目的全部調(diào)查內(nèi)容，根據(jù)它們的滿意度時間序列，同樣我們能夠調(diào)查內(nèi)容滿意度綜合指數(shù)，從而可以編制調(diào)查內(nèi)容顧客滿意度綜合指數(shù)時間序列。
可見，這三個層次的滿意度指數(shù)組成指數(shù)體系。它的基本作用表現(xiàn)在：一是預(yù)測滿意度；二是通過建立經(jīng)濟(jì)變量與顧客滿意度指數(shù)的關(guān)系，預(yù)測經(jīng)濟(jì)變量。特別地，利用股價與滿意度指數(shù)的關(guān)系，預(yù)測股價。
【參考文獻(xiàn)】
【關(guān)鍵詞】盈利指標(biāo)；有用性；灰色關(guān)聯(lián)
一、引言
針對股價波動的研究也成為理論界、投資界、決策層探討的熱點(diǎn)問題。目前對股價波動的研究體現(xiàn)在一些證券投資分析的基本理論中，其中作為主流的基本面學(xué)派認(rèn)為，股票價格圍繞公司內(nèi)在價值上下波動，即公司內(nèi)在價值是公司股價波動的決定因素。對公司內(nèi)在價值的評估，主要應(yīng)用的是收益法，而收益法是基于企業(yè)盈利能力的分析。因此，理論上股票當(dāng)前的價格與其盈利存在相關(guān)性。因此本文對盈利能力指標(biāo)投資有用性問題的研究實(shí)證也是對股價波動理論的探討。
自Ball等[1]在1968年的開創(chuàng)性工作以來，研究者們就一直致力于揭示盈利能力與股價間的相關(guān)性以及二者間的作用機(jī)理。Beaver[2]認(rèn)為，由于公司當(dāng)前的收益是未來收益的合理預(yù)期，而股票當(dāng)前的價格是未來收益的折現(xiàn)。Soliman[3]在Nissin等[4]的工作基礎(chǔ)上，探討了杜邦分析指標(biāo)對當(dāng)期和未來一期證券價格的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，若以年為時間單位，利潤率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，在解釋股票收益時，在凈資產(chǎn)收益率的基礎(chǔ)上有信息增量提供能力，能顯著地提高模型的擬合效果。在國內(nèi)蔣賢品[5]，魯愛民等[6]從定性的角度加以介紹和分析，直接利用杜邦分析體系和指標(biāo)來評價和預(yù)測公司的價值。朱宏泉，舒蘭等[7]僅用回歸的方法分析了盈利指標(biāo)與企業(yè)價值的相關(guān)性，并且沒有分行業(yè)進(jìn)行研究。因此分行并且對財(cái)務(wù)指標(biāo)投資有用性進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析是本文的創(chuàng)新與研究內(nèi)容所在。
二、研究設(shè)計(jì)
（一）樣本選取
本文樣本為具備2008-2012年五年完整年報數(shù)據(jù)的滬深兩市14家主營業(yè)務(wù)為化纖的上市公司。2008-2012年我國證券市場經(jīng)歷過牛市熊市，將5年的股價漲跌幅和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)平均值作為分析對象可以較大程度避免經(jīng)濟(jì)周期和經(jīng)濟(jì)政策對分析的干擾。同時就某一行業(yè)做分析可以避免行業(yè)特征對分析的干擾。上市公司主要財(cái)務(wù)指標(biāo)以及股價數(shù)據(jù)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。
（二）變量定義
四、結(jié)論
綜合上述對14家上市化纖公司股價漲跌幅與權(quán)益乘數(shù)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和銷售凈利率的灰色關(guān)聯(lián)分析，可以得出以下結(jié)論：
（一）股價波動與公司的權(quán)益乘數(shù)，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和銷售凈利率存在相關(guān)關(guān)系，這符合內(nèi)在價值評估理論。
（二）權(quán)益乘數(shù)和銷售凈利率的相關(guān)性比較強(qiáng)，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率相關(guān)性較弱。這說明股價能較好的反映公司的風(fēng)險程度，以及盈利能力，但對企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營能力反映較弱。這符合證券投資分析的基本理論，證券投資主要考慮企業(yè)的風(fēng)險和收益，而企業(yè)的資產(chǎn)運(yùn)營能力不是關(guān)注重點(diǎn)。
（三）在一個行業(yè)內(nèi)，五年的公司股價波動與其公司財(cái)務(wù)指標(biāo)呈較為顯著的相關(guān)關(guān)系，一定程度說明我國證券市場正趨向成熟并起到價值發(fā)現(xiàn)的職能。作為投資者應(yīng)當(dāng)踐行價值投資的理念，深入分析企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)后再進(jìn)行投資配置。
參考文獻(xiàn)
[1]Ball.R.& P.Brown.An Empirical Evaluation of Accounting Numbers[J].Journal of Accounting Research（Autumn），1968，6（2）：159-177.
[2]Beaver.Financial Reporting：An Accounting Revolution.3rd Edition[M].Upper Saddle River，NJ：Prentice Hall，1998.
[3]Soliman，M.The Use of Dupont Analysis by Market Participants[J].The Accounting Review，2008，83（3）：823-853.
[4]Nissim，D.，S.Penman.Ratio Analysis and Equity Valuation：From Research to Practice[J].Review of Accounting Studies，2001，6（1）：109-154.
[5]蔣賢品，祝錫萍.杜邦財(cái)務(wù)分析體系的擴(kuò)展形式及其應(yīng)用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1999，16（5）：65-66.
[6]魯愛民，陳錦輝.實(shí)踐中對杜邦財(cái)務(wù)分析指標(biāo)體系的修改和運(yùn)用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2000，17（7）：73-75.
[7]朱宏泉，舒蘭，王鴻，范露萍.杜邦分析與價值判斷——基于A股上市公司的實(shí)證研究[J].管理評論，2011，23（10）：152-160.
[8]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)的基本方法[M].武漢：華中理工大學(xué)出版社，1987：85-100.
[9]嚴(yán)若森.公司治理評價及其灰色關(guān)聯(lián)分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009，28（7）：114-120.
[10]沈永躍.河南省經(jīng)濟(jì)增長和教育發(fā)展的灰色關(guān)聯(lián)度分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009，28（7）：105-108.
Abstract: The rate of the contribution of science and technology progress is an important index of reflecting scientific and technological progress.Basing on the theory of equal efficiency, this paper calculates the elastic coefficients of capital and labour productivity in the C-D production function of DaQiong oil field by using Lingo software. Furthermore, we measures the rate of the contribution of science and technology progress from 2005-2008. The results show that there being a rising trend for the rate of the contribution of science and technology progress of DaQiong oil field. The average value has reached 60% or more which exceeds 40% level of the whole country. So, the technology plays an important role of making up for the natural decline rate,and ensuring the stability of Oil production.
關(guān)鍵詞：等效益面；科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率；自然遞減率；DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）
Key words: equal efficiency；rate of the contribution of science and technology progress；natural decline rate；DEA（Data Envelopment Analysis）
中圖分類號：F272 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1006-4311（2011）25-0011-03
0 引言
人力資源、自然資源、資本形成以及技術(shù)變革和創(chuàng)新被喻為經(jīng)濟(jì)增長的“四個輪子”（Samuelson，1998）[1]?？萍际堑谝簧a(chǎn)力，科技對經(jīng)濟(jì)增長的作用已深入到經(jīng)濟(jì)增長和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方方面面。它不但包括自然科學(xué)技術(shù)，還包括社會科學(xué)技術(shù)；不但包括生產(chǎn)技術(shù)．還包括管理技術(shù)和決策技術(shù)。這里所講的科技進(jìn)步指的是在影響經(jīng)濟(jì)增長的諸因素中，剔除了由于增加資金和增加勞動力數(shù)量以后的所有其余成分的共同作用?？萍歼M(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的作用，是一種內(nèi)涵型擴(kuò)大再生產(chǎn)。
科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率是指科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的影響?？蓪⑵涓爬橐韵滤膫€方面：提高裝備技術(shù)水平；改革工藝；提高勞動者索質(zhì)；提高管理決策水平等。即在影響經(jīng)濟(jì)增長的諸因素中，剔除了由于增加資金和增加勞動力數(shù)量因素以后的部分即為科技進(jìn)步的困素。科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率是反映科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長作用大小的一項(xiàng)綜合指標(biāo)，是綜合要素。
除了直接運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)（C-D）計(jì)算外，目前測算技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的方法還主要有：①索洛余值法，該方法主要是根據(jù)柯布-道格拉斯（C-D）生產(chǎn)函數(shù)，它將總產(chǎn)出看作是資本、勞動、技術(shù)三個要素的函數(shù)，從總產(chǎn)出中扣除資本、勞動的增長帶來總產(chǎn)出的增長部分，用余值作為科技進(jìn)步作用的度量。例如，阿布拉莫維茨（1998）[2]認(rèn)為美國經(jīng)濟(jì)增長來源從19世紀(jì)初期到20世紀(jì)中期的工業(yè)化可以分為三個階段，其中1800-1890年間的增長主要依靠勞動投入增加；1855-1890年間的經(jīng)濟(jì)增長主要依靠資本深化；1890-1966年間的經(jīng)濟(jì)增長則以科技進(jìn)步為基礎(chǔ)。欒文英（2001）[3]、張海明（2002）[4]用同樣方法分別測算了我國不同時期的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，認(rèn)為我國的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率增長率呈現(xiàn)正值的增長。②利用計(jì)量分析方法，通過線性回歸模型計(jì)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，王天營（2003）[5]、章剛勇和阮陸寧（2006）[6]、王啟現(xiàn)等人（2006）[7]、王生榮，張營周（2007）[8]分別用該方法計(jì)算了我國相關(guān)地區(qū)及產(chǎn)業(yè)的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。該方法實(shí)質(zhì)也屬于索洛余值法的變形，通過回歸計(jì)算出資本和勞動力的彈性系數(shù)，并從總量中扣除這兩部分的增長，進(jìn)而獲得由于科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。第三種方法則以馮英浚為代表，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析及其等效益面方法計(jì)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。馮英浚、吳江琴（1991）[9]，馮英浚、李成紅（1993）[10]，葛虹、馮英浚（2004，2005）[11、12]定義了等效益面生產(chǎn)函數(shù)，在假設(shè)規(guī)模效益不變的情況下，將經(jīng)濟(jì)增長量分解為三個要素的代數(shù)和，進(jìn)而計(jì)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。
利用索羅余值法和回歸分析法在測算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率過程中有一些局限性：第一，該方法是建立在宏觀的基礎(chǔ)上進(jìn)行科技進(jìn)步增長速度的測算，對于微觀企業(yè)技術(shù)進(jìn)步速度的測算具有一定難度；第二，索洛余值法可以提供的管理信息太少。對于一些重要的信息，例如，微觀企業(yè)的產(chǎn)出是否處于有效生產(chǎn)前沿面上？基層單位是否技術(shù)有效？等問題很難通過索洛余值法獲得；第三，衡量企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的真實(shí)效益應(yīng)該是多指標(biāo)的，從多指標(biāo)輸出的角度測算企業(yè)技術(shù)進(jìn)步增長速度，才能從不同側(cè)面綜合反映有技術(shù)進(jìn)步帶來的企業(yè)素質(zhì)變化及其對企業(yè)產(chǎn)生的影響。第四，回歸分析需要有一系列的時間序列數(shù)據(jù)作為模型的支撐，而且數(shù)據(jù)之間要求具有較好的平穩(wěn)定和非自相關(guān)性，這在實(shí)際測算中對數(shù)據(jù)的要求極高，很難做到。針對存在的一些問題，本文采用基于“等效益面法”測算大慶油田科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。測算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率主要是運(yùn)用數(shù)學(xué)模型，把科技進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長中所起到的作用分離出來，對每個評價單元技術(shù)進(jìn)步的增長速度、技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長中的含量作出定量的估計(jì)。
利用“等效益面法”測算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的出發(fā)點(diǎn)是建立每個評價單元科技進(jìn)步與效益之間的內(nèi)在聯(lián)系。認(rèn)為每個評價單元相對效益取等值的軌跡是該單元科技進(jìn)步零增長的軌跡。也就是說，如果每個評價單元科技進(jìn)步保持不變的水平，自身的素質(zhì)沒有變化，那么當(dāng)投入發(fā)生變化時其相對效益是不變的，即對應(yīng)的產(chǎn)出在它的基期等效益面上。經(jīng)過一段時間后，如果該評價單元的產(chǎn)出超過了基期等效益面上對應(yīng)的值，那么超出的部分就是科技進(jìn)步作用的結(jié)果；反之，如果該評價單元的產(chǎn)出未達(dá)到等效益面上對應(yīng)的值，那么相差的部分就是科技進(jìn)步負(fù)增長的結(jié)果。
1 等效益面及其計(jì)算科技進(jìn)步率
1.1 基本思想 建立等效益面是利用“等效益面法”度量科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的出發(fā)點(diǎn)。具體思想可以由圖1描述。
設(shè)A（x0，y0）和B（x1，y1）分別為評價單元在一個周期間隔上t=0和t=1時刻的生產(chǎn)活動，其中x代表投入，y代表產(chǎn)出。若一段時間投入沒有變化，則如果評價單位自身素質(zhì)沒有變化，各種外界條件也沒發(fā)生變化，則產(chǎn)出也與基期一樣沒有變化，即x0=x1，y0=y1。表明此時評價單元的生產(chǎn)活動具有不變的相對效益，不存在科技進(jìn)步的作用。但如果產(chǎn)出增加了，即x0=x1，y0＜y1，表明這段時期內(nèi)評價單元產(chǎn)出的變化y1-y0與投入要素?zé)o關(guān)，是由于科技進(jìn)步的作用產(chǎn)生的。但在實(shí)際中，一段時期內(nèi)的投入往往會發(fā)生變化，這樣產(chǎn)出的變化既有投入要素的影響，又有科技進(jìn)步作用的影響，需要采用一定的方法將科技進(jìn)步的作用從產(chǎn)出的變化中分離出來。
圖1中弧AC是評價單元在基期t=0的等效益面，即評價單元相對效益取等值的軌跡是科技進(jìn)步作用為零的軌跡。如果評價單元保持不變的科技水平，自身的素質(zhì)沒有變化，所處的外部條件沒有變化，那當(dāng)投入變化時其生產(chǎn)的相對效益是不變的，對應(yīng)的產(chǎn)出將在它的基期等效益面上。如果在現(xiàn)期，評價單元的實(shí)際產(chǎn)出超過了基期等效益面上對應(yīng)的數(shù)值，那么超出的部分就是科技進(jìn)步作用的結(jié)果，反之如果現(xiàn)期的產(chǎn)出未達(dá)到等效益面上對應(yīng)的產(chǎn)出，那么相差的部分就是科技進(jìn)步負(fù)增長的結(jié)果。圖1中C點(diǎn)上的產(chǎn)出■1就代表了對應(yīng)于現(xiàn)期投入x1的等效益面的產(chǎn)出，A點(diǎn)和B點(diǎn)分別為基期和現(xiàn)期實(shí)際的生產(chǎn)活動，則BD=y1-y0是整個的經(jīng)濟(jì)增長部分，BC=y1-■1是科技進(jìn)步所起的作用，CD=■1-y0是投入增加的結(jié)果，則科技進(jìn)步的作用即科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為e=■=■。
這里將科技進(jìn)步作用在經(jīng)濟(jì)增長中所占的比重作為科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的概念，比“索洛余值法”將相對的科技進(jìn)步增長速度與經(jīng)濟(jì)增長速度之比作為科技進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)率更為合理。
1.2 科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測算方法
1.2.1 確定各評價單元在有效生產(chǎn)前沿面的投影
設(shè)Xj是評價單位投入向量，Yj是評價單元的輸出，其中j=1，2，…n。
對于線性規(guī)劃問題：
maxZj
s.t.■λjXj?燮Xj
■λjYj?叟zj0Yj
■λj=1，λj?叟0
j=1，2，…，n
設(shè)z0是其最優(yōu)值，令xj=xj，y*j=z0yj，稱（xj，y*j）為評價單位在有效生產(chǎn)前沿面上的投影，原來的樣本點(diǎn)（xj，yj）被投影到基于DEA的前沿生產(chǎn)函數(shù)曲線上的點(diǎn)（xj，y*j）。下面則用投影后的樣本點(diǎn)來估計(jì)前沿生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)。
1.2.2 理想生產(chǎn)函數(shù)的確立 生產(chǎn)函數(shù)是測算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的基礎(chǔ)。生產(chǎn)函數(shù)表明一個生產(chǎn)單位按照一定方式組合起來的各種生產(chǎn)要素投入量與它所能提供的最大產(chǎn)出量之間的依存關(guān)系。油田企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)應(yīng)為：
y=A0K?琢L?茁（1）
其中A0為廣義技術(shù)水平，本文將其作為以隨即變量，并服從正態(tài)分布。?琢、?茁分別為資金和勞動力要素的產(chǎn)出彈性。
確定理想產(chǎn)出，首先需要對生產(chǎn)函數(shù)中的彈性系數(shù)進(jìn)行估算。對于評價單元來說，將生產(chǎn)函數(shù)變形為：
y*j=Aj■x■■（0?燮?琢i?燮1）（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n）（2）
將（2）式變形為Aj=y*j ■x■■（3）
由于假定Aj為服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，則可以通過如下方式估算參數(shù)：min■（Aj-■）2（3）
s.t.0?燮?琢i?燮1（i=1，2，…m；j=1，2，…，n）
其中：■=■■Aj=■■yj*■x■■
利用Lingo軟件進(jìn)行規(guī)劃求解，求解?琢值，即求得生產(chǎn)函數(shù)的產(chǎn)出彈性。
1.2.3 等效益產(chǎn)出的確定 理想生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)的確定為估計(jì)等效益產(chǎn)出提供了基礎(chǔ)。令?茲=y/Y為基期的實(shí)際產(chǎn)出y與對應(yīng)的理想生產(chǎn)函數(shù)產(chǎn)出Y的比值。這樣，油田在不同輸入條件下生產(chǎn)的相對效益?茲取等值的軌跡就是基期的理想等效益面。理想等效益面反映了企業(yè)在基期的實(shí)際生產(chǎn)情況，也是評價單元科技進(jìn)步作用零增長的軌跡，公式為：■t=?茲?■Kt?琢Lt?茁（t=1，2，…，n）。
1.2.4 科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率 根據(jù)前述對科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率原理的介紹可知，在評價單元某時期的實(shí)際產(chǎn)出、等效益產(chǎn)出，自身狀況無任何變化的產(chǎn)出已知的情況下，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為：
e=■=■（t=1，2，…，n）
2 2004年-2008年大慶油田有限責(zé)任公司科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的實(shí)證分析
石油屬于不可再生資源。由于地下儲量的逐漸減少，石油產(chǎn)量必然存在逐漸遞減的規(guī)律，與此同時，為了彌補(bǔ)這種自然遞減的產(chǎn)量所采取的科技措施的難度也越來越大，成本越來越高。大慶油田有限責(zé)任公司計(jì)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率需要針對石油企業(yè)生產(chǎn)的特點(diǎn)，因此，本文采用上述介紹的基于等效益面的方法計(jì)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。
數(shù)據(jù)的處理：根據(jù)測算需要，本文選取大慶油田生產(chǎn)總值、資金投入和勞動力三個計(jì)算指標(biāo)，由于通貨膨脹、原油價格變動及原油遞減等因素的影響，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)步處理。此外，中國石油集團(tuán)包括上市和非上市兩部分，上市部分產(chǎn)值的計(jì)算需要考慮原油產(chǎn)量、價格變動、原油自然遞減等因素的影響，因此，本文對大慶油田上市和非上市兩部分?jǐn)?shù)據(jù)分別進(jìn)行處理再匯總。
2.1 對資產(chǎn)原值的調(diào)整 通貨膨脹能引起物價普遍上升及單位貨幣購買力的降低，因此在每年增加的固定資產(chǎn)投資中會加大投資費(fèi)用貨幣的名義值。由于通貨膨脹，投入資金的名義值要大于其實(shí)際價值。為了真正反映每年投入資產(chǎn)的實(shí)際價值，可用通貨膨脹率對每年的新增固定資產(chǎn)的名義值（現(xiàn)價）加以調(diào)整，以克服物價上升對固定資金的影響。
另外，由于對地下資源的不斷勘探與開發(fā)，使得地下能源不斷消耗，自然能量下降，綜合含水上升，造成石油企業(yè)生產(chǎn)難度逐步加大。為保證穩(wěn)產(chǎn)和增產(chǎn)，必須加大投入（特別是資金的投入），這樣就造成原油生產(chǎn)成本的不斷上升（當(dāng)然也受價格因素影響）。這表明，作為反映石油行業(yè)生產(chǎn)難度的成本上升這一因素，對資本增量影響很大，因此，為了真正反映投入的資金對經(jīng)濟(jì)增長的影響，可用成本上升率隊(duì)投入的資金加以調(diào)整，以克服生產(chǎn)難度對資金的影響。
①克服通貨膨脹的影響。令K0為基年資產(chǎn)原值，?駐Kt為t年新增資產(chǎn)，Kt為第t年克服通貨膨脹后的資產(chǎn)原值，ft為第t年的通貨膨脹率，則第一年末克服通貨膨脹后的資產(chǎn)原值為
則可遞推計(jì)算第t年末克服了通貨膨脹后的固定資產(chǎn)原值為
②克服開發(fā)難度對資金的影響。由于體現(xiàn)生產(chǎn)開發(fā)難度的原油成本中也含有價格因素影響，為了消除價格因素（即通貨膨脹）造成的原油成本上升的影響，對原油成本也進(jìn)行了處理。
令?啄t為t年內(nèi)每年的原油生產(chǎn)成本上升率，則計(jì)算期內(nèi)各年在克服了通貨膨脹和原油生產(chǎn)開發(fā)難度這兩個因素影其中 t=1，2，…，n
2.2 原油產(chǎn)量自然遞減率的彌補(bǔ) 石油資源不斷減少是不可避免的。為了維持原有產(chǎn)量的穩(wěn)產(chǎn)和增產(chǎn)，石油企業(yè)就要采取各種措施彌補(bǔ)原油生產(chǎn)的自然遞減。彌補(bǔ)的原油自然遞減量在一定程度上反映了石油企業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長。
課題組對原油產(chǎn)量做出如下調(diào)整：
令ηj為自然遞減率，第t年調(diào)整后的實(shí)際原油產(chǎn)量為
在對原油產(chǎn)量按照自然遞減率修正后，按照基期即2004年的原油價格計(jì)算油田公司的年產(chǎn)值，得以計(jì)算出大慶油田各年總產(chǎn)值。
2.3 科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測算 按照前述計(jì)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的方法和步驟，運(yùn)用Lingo軟件求解相應(yīng)的參數(shù)，其中?琢=0.211，?茁=0.789，理想生產(chǎn)函數(shù)中資金的產(chǎn)出彈性為0.211，表明對于石油企業(yè)增加一個單位的資金投入對產(chǎn)出增長的作用非常小，如果單純依靠追求資金的投入來維持油田的生產(chǎn)是不合理的，經(jīng)濟(jì)效益只能越來越低。因此，需要依靠高水平的科學(xué)技術(shù)，勞動者素質(zhì)和管理決策水平的不斷提高等科技進(jìn)步因素，才能保證油田生產(chǎn)持續(xù)健康和穩(wěn)定的發(fā)展。其他的參數(shù)見表1。
根據(jù)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的計(jì)算公式，可以測算出大慶油田有限責(zé)任公司的歷年科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，見表2。
3 結(jié)論
本文利用等效益面方法計(jì)算了大慶油田有限責(zé)任公司2005~2008年的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，2005~2008年科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的均值為0.629，可以看到，科技在彌補(bǔ)自然遞減率、保證原油產(chǎn)量的穩(wěn)定方面發(fā)揮著越來越重要的作用，油田生產(chǎn)的增長很大程度來自于科技進(jìn)步所起的作用，表明油田的生產(chǎn)模式從原來的外延式擴(kuò)大再生產(chǎn)正向內(nèi)涵式、效益式的集約型生產(chǎn)轉(zhuǎn)變，企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的增加越來越依賴于科技的進(jìn)步和創(chuàng)新。所以，只有依靠科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步、企業(yè)員工素質(zhì)的不斷提高和管理決策水平的提升，才能使油田持續(xù)、穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
[1]P．samuelson．經(jīng)濟(jì)學(xué)（中譯本）（第十六版）[M]．蕭琛（主譯）．北京：華夏出版社，2002：419-421．
[2]Abramowitz M. The search of the sources of growth:area of ignorance, old and new[J].Journal of Economic History，1998，53，（2）：217-243.
[3]欒文英.經(jīng)濟(jì)增長要素貢獻(xiàn)率實(shí)證分析[J].山東經(jīng)濟(jì)，2001,(3)：16-18.
[4]張海明.中國的經(jīng)濟(jì)增長和要素配置的市場化：1978-1999[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯，2002，（3）：20-29.
[5]王天營.我國經(jīng)濟(jì)增長中科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的計(jì)量分析[J].生產(chǎn)力研究，2003，（5）：49-51.
[6]章剛勇，阮陸寧.科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算方法的比較研究―來自江西生的經(jīng)驗(yàn)[J].江西社會科學(xué)，2006，（11）：244-247.
[7]王啟現(xiàn)等.“十五”全國農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算與2020年預(yù)測[J].農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究，2006，27，（6）：416-419.
[8]王生榮，張營周.甘肅經(jīng)濟(jì)增長中科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的計(jì)量分析[J].邊疆經(jīng)濟(jì)與文化，2007，（2）：3-6.
[9]馮英浚，吳江琴.測算科技進(jìn)步增長速度的一種新方法[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1991，（11）：45-50.
[10]馮英浚，李成紅.等效益面的建立及其在測算技術(shù)進(jìn)步在經(jīng)濟(jì)增長中含量的作用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1993，（7）：65-70.
【關(guān)鍵詞】時間序列模型 金融專業(yè)教學(xué) 實(shí)踐與運(yùn)用
一、引言
時間序列模型是實(shí)證金融模型中的重要組成部分，是時間序列分析在金融各個領(lǐng)域的應(yīng)用，如股票市場、債券市場、金融衍生工具市場和外匯市場。適用于低頻和高頻數(shù)據(jù);分為時域分析、譜域分析和回歸分析集中分析方法;主要研究內(nèi)容為價格或收益序列的建模，以及相應(yīng)的波動性或風(fēng)險的建模。在金融學(xué)的教學(xué)過程中，采用格林編寫的《計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》，在該教材中，著重介紹了時間序列模型中的ARCH族類模型。ARCH模型是1982年由恩格爾（Engle， R.）提出，并由博勒斯萊文（Bollerslev，T.1986）發(fā)展成為GARCH （Generalized ARCH）――廣義自回歸條件異方差。這些模型被廣泛運(yùn)用在金融時間序列分析中。
二、模型介紹
（一）ARCH模型
自回歸條件異方差（Autoregressive Conditional Heterosce- dasticity Model，ARCH）模型是特別用來建立條件方差模型并對其進(jìn)行預(yù)測的。模型公式為：
■ （1）
（二）GARCH（1，1）模型
在標(biāo)準(zhǔn)化的GARCH（1，1）模型中：
■ （2）
■ （3）
其中：xt是1*（k+1）維外生變量向量，γ是（k+1）*1維系數(shù)向量。（2）中給出的均值方程是一個帶有擾動項(xiàng)的外生變量函數(shù)。由于σ2t是以前面信息為基礎(chǔ)的一期向前預(yù)測方差，所以它被稱作條件方差，式（3）也被稱作條件方差方程。
（三）高階GARCH（p，q）模型
高階GARCH模型可以通過選擇大于1的p或q得到估計(jì)，記作GARCH（p，q）。其方差表示為：
■ （4）
這里，p是GARCH項(xiàng)的階數(shù)，q是ARCH項(xiàng)的階數(shù)。
三、在金融學(xué)專業(yè)教學(xué)中實(shí)踐與運(yùn)用
筆者在本科教學(xué)實(shí)踐過程中，向?qū)W生們講解了時間序列GARCH模型的相關(guān)內(nèi)容，并演示了在計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件eviews6.0下的操作流程。為了讓該模型能夠得到具體的實(shí)踐運(yùn)用和操作，要求學(xué)生們完成相關(guān)性的論文，有幾篇關(guān)于時間序列GARCH模型的論文，利用GARCH模型對金融市場上的各類時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行具體的檢驗(yàn)和參數(shù)估計(jì)，得出了相應(yīng)的結(jié)果并進(jìn)行了合理的預(yù)測。
（1）在基于時間序列GARCH模型的股票價格波動分析中，利用eviews6.0對采用的2012年4月至2014年2月的上證指數(shù)日收盤價取對數(shù)進(jìn)行GARCH模型的參數(shù)估計(jì)，得出的估計(jì)方程如下：
均值方程：■-0.047
（15639.40）
方差方程：■
（4.21） （3.06） （1.33）
R2=0.96 D.W.=2.10
對未來股票市場趨勢預(yù)測如下，結(jié)論為其股票在未來一段時間會出現(xiàn)下降的趨勢。
圖1 預(yù)測趨勢圖
圖2 解釋變量預(yù)測
（2）在GARCH模型的預(yù)測能力分析―基于國際原油期貨價格的研究中，選取UKWTI原油連續(xù)合約ET0Y近三個多月（2013.4.12― 2014.4.14）的每日收盤價格，利用時間序列GARCH模型對期貨價格進(jìn)行分析和預(yù)測。結(jié)果如下圖
圖3 樣本內(nèi)收盤價預(yù)測值與真實(shí)值對比圖
圖4 樣本內(nèi)方差預(yù)測值與真實(shí)值對比圖
該文得出的結(jié)論為，GARCH模型對期貨價格的預(yù)測分析能力較好，對其未來的預(yù)測是具有重要作用的。
（3）在實(shí)際波動率與GARCH模型的比較分析-基于上交所案例研究中，基于GARCH模型的理論基礎(chǔ)及eviews6.0軟件進(jìn)行的對樣本數(shù)據(jù)的分析，建立GARCH（1，1）模型如下：
方差方程：■
條件方差方程：■
（1.50） （0.31） （12.97）
R2=0.935 D.W.=1.762
對數(shù)似然值=742.384 AIC=-6.179 SC=-6.121
從定性上分析，實(shí)際波動率選擇的樣本數(shù)據(jù)為高頻日內(nèi)收盤價，而GARCH模型選擇的樣本數(shù)據(jù)為日內(nèi)收益的平方，數(shù)據(jù)采集的頻率越高，則理論上與真實(shí)值越接近，所以可初步判斷實(shí)際波動率比GARCH模型具有更高的預(yù)測能力。
四、結(jié)論
通過在金融學(xué)專業(yè)教學(xué)中的時間與運(yùn)用研究，學(xué)生們能夠了解并消化關(guān)于教材中時間序列模型的有關(guān)內(nèi)容;能夠較為清楚地有條理地對時間序列模型進(jìn)行分析，得出有意義的結(jié)論和預(yù)測結(jié)果;能夠熟練地操作計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件eviews，利用軟件對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)際有效地處理。
參考文獻(xiàn)
[1]龔銳.陳伯常.楊棟銳.GARCH族模型計(jì)算中國股市在險價值（Var）風(fēng)險的比較研究與評述[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2005，（7）：67-83.
[2]鄭振龍，黃薏舟.波動率預(yù)測：GARCH模型與隱含波動率[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究.2010，（01）：140-150.
關(guān)鍵詞：匯率變動 進(jìn)出口 動態(tài)遞歸
一、引言
2015年6月以來，人民幣匯率變動極其頻繁及劇烈，8月11日央行對人民幣匯率中間價報價機(jī)制進(jìn)行了改革，加大了市場決定匯率的力度，進(jìn)一步推動了人民幣匯率市場化改革，引起各界對人民幣匯率的高度關(guān)注。同時我們也發(fā)現(xiàn)2005年匯改后人民幣匯率持續(xù)升值，但是我國的貿(mào)易順差也屢創(chuàng)新高，匯率升值并沒有達(dá)到降低貿(mào)易順差的效應(yīng)，陷入了國際收支中“匯率調(diào)整之謎”（Exchange Rate Adjustment Puzzle，即匯率并沒有達(dá)到調(diào)整國際收支的目的），為了研究匯率升值如何影響進(jìn)出口和貿(mào)易收支，本文試圖借助相關(guān)模型實(shí)證分析人民幣匯率升值對我國進(jìn)出口和貿(mào)易差額的傳遞效應(yīng)。
二、文獻(xiàn)回顧
國內(nèi)很早就有學(xué)者研究人民幣匯率調(diào)整是否會影響貿(mào)易收支，如厲以寧（1991）發(fā)現(xiàn)1970―1983年間我國進(jìn)口需求彈性為0.687，出口需求彈性為0.05，不滿足馬歇爾-勒納條件，因此認(rèn)為匯率調(diào)整對貿(mào)易收支沒有影響，而戴祖祥等（1997）認(rèn)為我國進(jìn)出口需求價格彈性之和大于1，滿足馬歇爾-勒納條件，人民幣匯率貶值有利于改善貿(mào)易收支。2005年后隨著匯改的深入推進(jìn)，出現(xiàn)了大量關(guān)于人民幣匯率調(diào)整對貿(mào)易收支的影響效應(yīng)的文獻(xiàn)，如盧向前等（2005）、馬丹等（2005）發(fā)現(xiàn)人民幣實(shí)際匯率波動對貿(mào)易收支的影響顯著。趙大平等（2006）發(fā)現(xiàn)人民幣匯率貶值在長期中能改善貿(mào)易收支。封思賢（2007）認(rèn)為人民幣匯率變化會顯著影響我國的進(jìn)出口。劉堯成等（2010）研究認(rèn)為人民幣實(shí)際有效匯率變化對貿(mào)易差額存在J曲線效應(yīng)，人民幣升值會降低貿(mào)易順差。張定勝等（2011）發(fā)現(xiàn)人民幣升值導(dǎo)致美國消費(fèi)減少，中國消費(fèi)增加，從而降低貿(mào)易順差。
四、結(jié)論
本文借鑒相應(yīng)的模型研究人民幣升值對我國進(jìn)出口及貿(mào)易差額的傳遞效應(yīng)，2000―2015年6月的實(shí)證結(jié)果顯示人民幣升值將導(dǎo)致進(jìn)出口額和貿(mào)易差額的下降，遞歸回歸發(fā)現(xiàn)匯率變動對進(jìn)出口的傳遞效應(yīng)在匯改后2年內(nèi)影響比較大，之后慢慢趨于穩(wěn)定；2011年前，人民幣升值反而加大貿(mào)易差額，2011年后，匯率變動對貿(mào)易差額的傳遞系數(shù)為正，即人民幣升值引起貿(mào)易差額下降且影響效應(yīng)小幅持續(xù)上升。
參考文獻(xiàn)：
[1]厲以寧等著.中國對外經(jīng)濟(jì)與國際收支研究[M].國際文化出版公司，1991
[2]戴祖祥.我國貿(mào)易收支的彈性分析：1981―1995[J].經(jīng)濟(jì)研究，1997（7）：55―62
[3]馬丹，許少強(qiáng).中國貿(mào)易收支、貿(mào)易結(jié)構(gòu)與人民幣實(shí)際有效匯率[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究2005（6）：23―32
[4]盧向前，戴國強(qiáng).人民幣實(shí)際匯率波動對我國進(jìn)出口的影響：1994―2003[J].經(jīng)濟(jì)研究，2005（5）：31―39
[5]范方志，趙大平.人民幣匯率變化及其傳遞對中國外貿(mào)平衡影響的實(shí)證分析[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2006（2）：25―31
[6]封思賢.人民幣實(shí)際有效匯率的變化對我國進(jìn)出口的影響[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2007（4）：3―13
[7]劉堯成，周繼忠，徐曉萍.人民幣匯率變動對我國貿(mào)易差額的動態(tài)影響[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（5）：32―40
[8]張定勝，成文利.人民幣升值和中美貿(mào)易關(guān)系[J].世界經(jīng)濟(jì)，2011（2）：3―13
關(guān)鍵詞：資源投入；經(jīng)濟(jì)增長方式；節(jié)能減排
中圖分類號：F061.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001-828X（2014）09-00-02
改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的成就，但由此帶來了的資源環(huán)境問題日趨嚴(yán)峻，單位能耗居高不下，溫室氣體排放量節(jié)節(jié)攀升。根據(jù)CDIAC的數(shù)據(jù)顯示，我國2006年CO2的排放量達(dá)到60.99億噸，超越美國成為世界最大碳排放國。為此我國提出2020年單位GDP碳排放比2005年減少40-45%，并作為約束性指標(biāo)納入國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展中長期規(guī)劃。2012年7月，國務(wù)院通過的《節(jié)能減排“十二五”規(guī)劃》中提出了在2015年實(shí)現(xiàn)國內(nèi)生產(chǎn)總值能耗比比2010年下降16%階段性節(jié)能減排目標(biāo)。因此可以說節(jié)能減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)已經(jīng)成為制約我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。
陜西省近十幾年來GPD年平均增長率為11%以上，高于全國平均水平，貫徹中央節(jié)能減排的政策，2006年到2012年GDP單位能耗平均每年降低3.5%，到2012年達(dá)到0.816噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元。但陜西省環(huán)境問題仍日益凸顯，工業(yè)三廢排放量逐年遞增，空氣質(zhì)量特別是霧霾天氣頻現(xiàn)也成為越來越多人關(guān)注的焦點(diǎn)，資源環(huán)境約束已經(jīng)成為陜西省轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式的驅(qū)動力。
目前的研究主要集中于宏觀經(jīng)濟(jì)總體層面，較少涉及區(qū)域、行業(yè)或產(chǎn)業(yè)等微觀經(jīng)濟(jì)單元的研究，已有文獻(xiàn)采用的主要方法為因素分解法、構(gòu)建計(jì)量模型、運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)DEA方法等。本文以陜西省8個行業(yè)為研究對象，實(shí)證研究資源、環(huán)境約束與制造業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，探索陜西省增長模式轉(zhuǎn)變的根本途徑。
一、研究方法
Koenker和Bassett（1978）最早提出了分位數(shù)回歸的思想并將其付諸實(shí)踐。分位數(shù)方法是對傳統(tǒng)的普通最小二乘法的拓展，傳統(tǒng)的OLS方法是一種均值回歸方法，其回歸結(jié)果的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)是建立在正態(tài)分布的假設(shè)之上的，而分位數(shù)方法可以根據(jù)被解釋變量y的條件分布的不同來估計(jì)解釋變量x的回歸系數(shù)。由分位數(shù)回歸方法得到的估計(jì)系數(shù)表示為解釋變量對被解釋變量在特定分位點(diǎn)的標(biāo)記效應(yīng)。由于分位數(shù)回歸能夠給出條件分布在各分位點(diǎn)的函數(shù)，因此隨著分位點(diǎn)的取值在0至1之間變動，可以得到一簇曲線，代表所有y在x上的條件分布軌跡。當(dāng)被解釋變量的條件分布不滿足傳統(tǒng)的OLS回歸的條件，如非對稱分布、厚尾分布等，采用分位數(shù)回歸的方法可以對被解釋變量的條件分布在不同的分位點(diǎn)的特征進(jìn)行分析。
二、實(shí)證結(jié)果及分析
根據(jù)上述分析，本文將利用擴(kuò)展的總量生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行分析，建立面板數(shù)據(jù)回歸模型：
本文模型利用2002-2011年陜西省支柱產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，對資本、勞動和能源投入對陜西省支柱產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的影響進(jìn)行了回歸分析。其中產(chǎn)出指標(biāo)由GDP來表示，數(shù)據(jù)為陜西省支柱產(chǎn)業(yè)（分別為電子及通信設(shè)備制造業(yè)、能源化工工業(yè)、裝備制造工業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、食品工業(yè)、紡織服裝工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)和有色冶金工業(yè)）工業(yè)總產(chǎn)值，投入分別為資本投入、勞動投入及能源投入，資本投入用K來表示，選取數(shù)據(jù)為支柱行業(yè)固定資產(chǎn)凈值年平均余額（2008年數(shù)據(jù)缺失，利用插值法進(jìn)行估算）；勞動投入用L來表示，選取數(shù)據(jù)為支柱行業(yè)全部從業(yè)人員年平均人數(shù)；能源投入用R來表示，選取數(shù)據(jù)為支柱行業(yè)能源消費(fèi)量，數(shù)據(jù)來源自2002-2011年歷年陜西統(tǒng)計(jì)年鑒。
分位數(shù)回歸方法能夠估計(jì)y在給定x下整個的條件分布，在這里我們選擇5個具有代表性的分位點(diǎn)0.1、0.25、0.5、0.75和0.9。從中發(fā)現(xiàn)，通過分位數(shù)回歸方法得到的系數(shù)符號與固定效應(yīng)模型分析大體相似，從固定效應(yīng)模型的分析結(jié)果來看，對產(chǎn)出貢獻(xiàn)最大的是勞動投入，勞動增長1%可以帶動產(chǎn)出增長0.503%，其次是資源投入，資源投入每增加1%可以帶來產(chǎn)出增加0.415%，貢獻(xiàn)最低的是資本投入，資本投入每增加1%帶動產(chǎn)出增長0.034%。
但隨著產(chǎn)出在條件分布的不同位置變動，資本投入、勞動投入、資源投入的回歸系數(shù)均表現(xiàn)出一定的變化規(guī)律。從結(jié)果看，在0.1低分位點(diǎn)處，勞動投入和資源投入基本貢獻(xiàn)了全部的產(chǎn)出增長，勞動投入增加1%帶動產(chǎn)出增加0.52%，資源投入增加1%帶動產(chǎn)出增長0.43%，也就是說在產(chǎn)值較低的行業(yè)主要以勞動密集型和資源密集型行業(yè)為主，行業(yè)發(fā)展的主要動力還是不斷的增加數(shù)量投入，而非依靠科技進(jìn)步提高能源利用率和人力資本水平。隨著分位點(diǎn)上升到0.25，各要素投入對產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)度也發(fā)生了一定程度的變化，勞動的貢獻(xiàn)度下降明顯，其彈性有0.52降至0.185，在0.25分位點(diǎn)處，產(chǎn)出的貢獻(xiàn)主要依靠資本和資源投入驅(qū)動，資本投入的產(chǎn)出彈性為0.452，而資源投入對產(chǎn)出的貢獻(xiàn)最大，資源投入每增加1個百分點(diǎn)帶來產(chǎn)出增長0.63個百分點(diǎn)。在中分位點(diǎn)處，資本對產(chǎn)出增長起到了決定性的作用，而勞動和資源投入貢獻(xiàn)較小，資本投入增加1%會引起產(chǎn)出增長0.708%。當(dāng)分位點(diǎn)處于0.75和0.9的高位時，可以看出資本和資源投入的重要性相對降低，而勞動投入對產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)逐步增大。
如果只考察資源投入在各個分位點(diǎn)處的影響，可以明顯看出隨著產(chǎn)出水平的不斷提高，資源投入的貢獻(xiàn)度逐步下降，在0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位點(diǎn)處，資源投入對產(chǎn)出的彈性分別為0.431、0.233、0.121、0.044和0.358，但在0.9高分位點(diǎn)處資源投入對產(chǎn)出增長的作用在統(tǒng)計(jì)上不再顯著，說明隨著分位點(diǎn)的逐步提高，陜西省支柱產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的增長越來越依靠人力資本和科技進(jìn)步來實(shí)現(xiàn)，資源的持續(xù)投入并非產(chǎn)出增長的必要條件。
三、結(jié)論及政策建議
本文通過對2002-2011年陜西省支柱性產(chǎn)業(yè)的分析，利用擴(kuò)展的總量生產(chǎn)函數(shù)，采用分位數(shù)回歸方法，分析了資本、勞動及資源投入對產(chǎn)出的影響程度，得到了如下結(jié)論：1、在低分位點(diǎn)處，對應(yīng)的產(chǎn)業(yè)大部分為非金屬礦物制品業(yè)、紡織服裝業(yè)和電子及通信設(shè)備制造業(yè)主要依靠資本和資源投入來實(shí)現(xiàn)本產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的增長；2、在高分位點(diǎn)處，支柱產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加和可持續(xù)發(fā)展越來越依賴于科技進(jìn)步和人力資本投入實(shí)現(xiàn)，資本和資源對產(chǎn)出增長的作用有限；3、隨著產(chǎn)出的不斷增長，資源投入對于產(chǎn)出的貢獻(xiàn)逐漸較小，當(dāng)達(dá)到最高分位點(diǎn)0.9時，資源投入對于產(chǎn)出的作用統(tǒng)計(jì)上不顯著，表明陜西省從資源消耗型的粗放經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式向以技術(shù)進(jìn)步為主要特征的集約型經(jīng)濟(jì)增長模式的轉(zhuǎn)變具有理論上的可能性和實(shí)際操作的可行性。
基于上述結(jié)論，本文認(rèn)為陜西省要實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變，要從以下三個方面改善，首先應(yīng)盡快優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，對于高耗能、高污染的支柱產(chǎn)業(yè)要加大科技投入力度，建立完善的污染物處理機(jī)制和設(shè)施，降低污染物排放量；其次應(yīng)擴(kuò)大支柱產(chǎn)業(yè)規(guī)模和產(chǎn)值，形成上中下游一體的產(chǎn)業(yè)鏈，實(shí)現(xiàn)支柱產(chǎn)業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)，形成代表產(chǎn)業(yè)先進(jìn)水平的產(chǎn)業(yè)集團(tuán)和產(chǎn)業(yè)集群；最后，加強(qiáng)環(huán)境監(jiān)管，政府應(yīng)對污染排放不達(dá)標(biāo)的企業(yè)進(jìn)行限制，直至關(guān)停，同時對環(huán)境稅、碳排放權(quán)交易等環(huán)境管制措施進(jìn)行試點(diǎn)，引導(dǎo)企業(yè)發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)、低碳經(jīng)濟(jì)。
參考文獻(xiàn)：
[1]胡曉珍，楊龍.中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率增長差異及收斂分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2011（4）.
[2]潘家華，張麗峰.我國碳生產(chǎn)率區(qū)域差異性研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（5）.
[3]岳書敬.基于低碳經(jīng)濟(jì)視角的資本配置效率研究――來自中國工業(yè)的分析與檢驗(yàn)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2011（4）.
[4]王永龍.我國高碳發(fā)展模式下的碳生產(chǎn)率增長分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2011（9）.
[5]張永軍.技術(shù)進(jìn)步，結(jié)構(gòu)變動與碳生產(chǎn)率增長[J].中國科技論壇，2011（5）.
[6]劉國平，曹莉萍.基于福利績效的碳生產(chǎn)率研究[J].軟科學(xué)，2011（1）.
[7]孫傳旺，劉希穎，林靜.碳強(qiáng)度約束下中國全要素生產(chǎn)率測算與收斂性研究[J].金融研究，2010（6）.
[8]趙欣，龍如銀.考慮全要素生產(chǎn)率的中國碳排放影響因素分析[J].資源科學(xué)，2010（10）.
[9]任力，黃崇杰.中國區(qū)域碳排放的環(huán)境績效研究[J].社會科學(xué)家，2011（7）.
[10]陳詩一.中國碳排放強(qiáng)度的波動下降模式及經(jīng)濟(jì)解釋[J].世界經(jīng)濟(jì)，2011（4）.
[11]陳詩一，嚴(yán)法善，吳若沉.資本深化、生產(chǎn)率提高與中國二氧化碳排放變化[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2010（12）.
[12]劉華軍，閆慶悅.貿(mào)易開放、FDI與中國CO2排放[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2011（3）.
[13]魏梅，曹明福，江金榮.生產(chǎn)中碳排放效率長期決定及其收斂性分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2010（9）.
[14]陶長琪，宋興達(dá).我國CO2排放、能源消耗、經(jīng)濟(jì)增長和外貿(mào)依存度之間的關(guān)系――基于ARDL模型的實(shí)證研究[J].南方經(jīng)濟(jì)，2010（9）.
【關(guān)鍵詞】FDI;技術(shù)創(chuàng)新能力;影響;協(xié)整
引言
技術(shù)創(chuàng)新活動是社會生存和發(fā)展的永恒主題,加入WTO以來,外商直接投資(FDI)在促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著非常重要的角色,國內(nèi)外的許多專家學(xué)者從不同角度研究FDI的技術(shù)外溢效應(yīng)及對東道主國經(jīng)濟(jì)增長的影響,普遍的觀點(diǎn)認(rèn)為:對資金流入的國家和地區(qū)而言,FDI不僅能夠提供資本促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的增長,而且還可以產(chǎn)生技術(shù)外溢效應(yīng)、產(chǎn)生升級效應(yīng)、貿(mào)易效應(yīng)、環(huán)境效應(yīng)和就業(yè)效應(yīng)等。大多數(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)家強(qiáng)調(diào),外商直接投資是解釋30余年來我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速增長奇跡和技術(shù)進(jìn)步的重要指標(biāo)之一。整體而言,關(guān)于FDI與技術(shù)創(chuàng)新能力關(guān)系的研究,國內(nèi)外學(xué)者是近十年才開始探討的,之前的文獻(xiàn)雖有涉及,但主要是基于全國范圍的,缺少針對地區(qū)性的研究。
武漢市自20世紀(jì)80年代以來開始利用外商直接投資,截至2007年,武漢實(shí)際利用外資總額為225005萬美元①,規(guī)模以上工業(yè)增加值中外商投資企業(yè)所占比重達(dá)15.63%,規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)中外商投資總資產(chǎn)貢獻(xiàn)率高達(dá)29.78%。武漢作為中部地區(qū)最大的省會城市,擁有良好的自然條件,相對較好的資源優(yōu)勢,優(yōu)越的交通通訊區(qū)位,比較雄厚的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),智力密集的科教和人才資源等優(yōu)勢,經(jīng)濟(jì)上取得長足的發(fā)展。隨著中部崛起戰(zhàn)略、“兩型社會”和武漢“1+8”城市經(jīng)濟(jì)圈的提出,武漢經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展將越來越依靠科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與創(chuàng)新。因此,以武漢市為例研究FDI對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響具有一定的理論價值和實(shí)踐意義。
1.FDI對技術(shù)創(chuàng)新能力的影響效應(yīng)
一般看來,跨國公司是FDI影響東道國技術(shù)創(chuàng)新能力的載體,FDI通過跨國公司在東道國經(jīng)營對其技術(shù)創(chuàng)新能力產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。跨國公司以中外合資、中外合作和外商獨(dú)資的形式在東道國投資設(shè)廠,可以為東道國子公司提供技術(shù),促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。同時東道國通過學(xué)習(xí)跨國企業(yè)先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行自主創(chuàng)新,促進(jìn)東道國技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。
1.1 示范-模仿效應(yīng)
由于跨國公司(Multi-national Enterprise,簡寫為“MNE”)與東道國企業(yè)之間存在著技術(shù)差距,東道國企業(yè)可能通過學(xué)習(xí)、模仿其行為來提高自身技術(shù)和生產(chǎn)力水平,這也叫傳染效應(yīng)(contagion effect)。外資企業(yè)不僅將新設(shè)備和新產(chǎn)品或者新的加工方法引入到國內(nèi)市場,還帶來了產(chǎn)品選擇、銷售策略及管理理念等非物化技術(shù)。在某些情況下,國內(nèi)公司僅僅通過觀察和學(xué)習(xí)鄰近的外資公司就可以提高自己的勞動生產(chǎn)率。
1.2 競爭效應(yīng)
這一效應(yīng)多發(fā)生于產(chǎn)業(yè)內(nèi)各廠商之間。競爭效應(yīng)一方面指跨國企業(yè)子公司與東道國企業(yè)之間爭奪有限的市場資源,加大了市場的競爭,刺激當(dāng)?shù)貜S商有效地使用現(xiàn)有的資源,推動本土技術(shù)效率的提高;另一方面指在本來具有強(qiáng)大行業(yè)壁壘的產(chǎn)業(yè),由于跨國企業(yè)的進(jìn)入,在一定程度上消除壟斷,社會福利水平得以提高。
1.3 培訓(xùn)效應(yīng)
從發(fā)達(dá)國家的經(jīng)驗(yàn)可以證實(shí),國外資本所具有的競爭優(yōu)勢是無法脫離其人力資源而完全物化在設(shè)備和技術(shù)上的。因此,跨國企業(yè)海外投資項(xiàng)目的有效運(yùn)轉(zhuǎn),往往和當(dāng)?shù)氐娜肆Y源開發(fā)結(jié)合在一起。如當(dāng)?shù)丶夹g(shù)及管理人員和跨國公司總部派遣的專家一起工作;對當(dāng)?shù)厝藛T進(jìn)行培訓(xùn);當(dāng)?shù)丶夹g(shù)人員參與對技術(shù)、產(chǎn)品和工藝的改進(jìn)工作甚至研發(fā)活動;高級管理人員了解、參與跨國公司全球網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作過程。需要指出的是,大多數(shù)學(xué)者主要針對FDI在東道國創(chuàng)新能力的某一渠道展開研究,沒有考慮各渠道之間的相互關(guān)系,缺少系統(tǒng)性的考慮。另外,關(guān)于FDI技術(shù)溢出效應(yīng)的影響因素理論研究還很少。
2.武漢市1990-2007年數(shù)據(jù)的協(xié)整分析
2.1 指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)來源
測度技術(shù)創(chuàng)新能力時,首先涉及到一個對技術(shù)創(chuàng)新能力衡量指標(biāo)的問題。國際上常用的衡量科技產(chǎn)出效率的指標(biāo)有:專利、科技論文、高科技產(chǎn)品或技術(shù)密集型產(chǎn)品、技術(shù)貿(mào)易等。我國專利法第22條規(guī)定“授予專利權(quán)的發(fā)明和實(shí)用新型,應(yīng)當(dāng)具備新穎性、創(chuàng)造性和實(shí)用性”。本文結(jié)合研究實(shí)際,在諸多的評價科技產(chǎn)出指標(biāo)中,選取專利授權(quán)數(shù)量作為地區(qū)評價技術(shù)創(chuàng)新能力的指標(biāo)。
在FDI指標(biāo)選取時,本文選取武漢市統(tǒng)計(jì)局公布的實(shí)際利用的FDI作為FDI變量的指標(biāo)。由于實(shí)際利用FDI都是以萬美元標(biāo)價,為方便起見,本文把每年的FDI原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為以人民幣標(biāo)價的外國直接投資額(RFDI),再對RFDI值取對數(shù)(LNRFDI)。最終本文以FDI流量和專利授權(quán)數(shù)作為替代指標(biāo),以此來研究FDI對地區(qū)創(chuàng)新能力的影響?？梢钥闯?LNRFDI與LNPTN隨著時間變化,因而是非平穩(wěn)時間序列,存在“偽回歸”現(xiàn)象,因而本文采用Granger,Johansen的協(xié)整檢驗(yàn)。
2.2 模型設(shè)定
本文用LNPTN做被解釋變量,PNRFDI作為解釋變量,設(shè)置FDI與技術(shù)創(chuàng)新能力模型如下:
LNPTN=α+βLNRFDI+ξ (1)
2.3 模型檢驗(yàn)與分析
2.3.1 ADF檢驗(yàn)
分別對LNPTN、LNRFDI和一階差分后的DLNPTN、DLNFDI進(jìn)行ADF檢驗(yàn),并繪制其一階差分時間序列圖,結(jié)果如表1。
雖然LNPTN和LNRFDI的時間序列是非平穩(wěn)的,但是其一階差分卻是平穩(wěn)的,即時間序列LNPTN和LNTFDI都是一階單整的(即為I(1)序列)。因而該兩個時間序列可能存在協(xié)整關(guān)系,即LNPTN和LNRFDI之間存在著長期、穩(wěn)定的關(guān)系。
2.3.2 協(xié)整分析
本文運(yùn)用E-G兩步法,對LNPTN和LNRFDI之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),具體步驟如下:
注:檢驗(yàn)類型(I,T,L)分別表示ADF檢驗(yàn)中是否會有常數(shù)項(xiàng)(Intercept)、時間趨勢項(xiàng)(Trend)以及最大滯后期數(shù)為(Maximum lags)。-2.717511***表示該值是1%的顯著水平下的臨界值;-1.96627**表示該值是5%的顯著水平下的臨界值;-2.666593*表示該值是10%的顯著水平下的臨界值。
第一步:模型估計(jì)――最小二乘法
運(yùn)用EVIEWS6.0對模型(1)進(jìn)行回歸,結(jié)果如下:
LNPTN=-0.316421+0.522958***LNRFDI(2)
t=(-0.169743)(3.761860)
R2=0.469348F=14.15159
根據(jù)以上分析,LNPTN對LNRFDI進(jìn)行的普通最小二乘法,得到彈性系數(shù)顯著,所建模型整體上對樣本數(shù)據(jù)擬和較好,表明FDI每增加1個單位,專業(yè)授權(quán)量增加52.3%。
第二步:殘差的單位根檢驗(yàn)
根據(jù)估計(jì)的方程(2)可得殘差估計(jì)
U=LNPTN-0.522958LNRFDI+0.316421(3)
運(yùn)用EVIEWS6.0軟件,可得殘差圖及殘差序列ADF檢驗(yàn)。
表2顯示,ADF值為-3.335266,小于1%顯著水平臨界值-2.717511,因而殘差序列ξ在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè),不存在單位根,即殘差序列ξ是零階單整。根據(jù)以上結(jié)果可知,LNPTN和LNRFDI存在協(xié)整關(guān)系,協(xié)整向量為(1,-0.522958,0.316421)。該檢驗(yàn)反映在FDI流量與技術(shù)進(jìn)步上可以看出,從長期看來,RFDI的對技術(shù)創(chuàng)新能力的彈性為0.522958,即RFDI每增加1%,專利授權(quán)數(shù)增加0.522958%。這表明FDI對技術(shù)創(chuàng)新能力的拉動作用不明顯。
2.3.3 誤差修正模型
根據(jù)上文分析,描述技術(shù)創(chuàng)新能力隨著FDI流入的變化的長期均衡調(diào)整的誤差修正模型為:
ΔLNPTNt=α+β*ΔLNRFDIt+aecmt-1+ut (4)
本文首先選定4階的滯后變量,再逐步排除一些不顯著的變量,最終得到估計(jì)后的誤差修正模型如下:
DLNPTN=0.457621***-0.480393**DLNPTN(-2)-0.544131***DLNPTN(-3)-0.315339*DLNRFDI(-3)-0.235761*ecmt-1 (5)
R2=0.885520
從以上分析可得出以下結(jié)論:(1)武漢外商直接投資流量與專利授權(quán)數(shù)之間存在著長期動態(tài)的均衡關(guān)系。(2)在一定時期內(nèi),專利授權(quán)數(shù)受到本身和外商直接投資流量變動的影響。從方程(5)可知,滯后2年和3年武漢專利授權(quán)數(shù)增長變動和滯后3年的FDI流量的變動對專利授權(quán)數(shù)變動的影響分別在5%、1%、10%的水平下顯著。(3)誤差修正項(xiàng)ecm的系數(shù)為負(fù)數(shù),這符合經(jīng)濟(jì)意義,若上期大于本期,則本期經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)會產(chǎn)生一個負(fù)向的作用,這個作用使得PTN和GDP兩個變量能夠在長期中達(dá)到均衡;相反,若小于則進(jìn)行正向修正,修正力度均為0.235761,該修正系數(shù)也說明專利授權(quán)數(shù)和FDI流量短期變動偏離長期均衡關(guān)系的程度不大,即FDI流量和專利授權(quán)數(shù)兩者之間的均衡關(guān)系對當(dāng)期的非均衡誤差調(diào)整自身修正能力不強(qiáng)。
2.3.4 Granger因果檢驗(yàn)
根據(jù)協(xié)整分析,可知外商直接投資流量與武漢的專利授權(quán)數(shù)之間存在一個長期的均衡關(guān)系。進(jìn)一步進(jìn)行Engle-Grange因果檢驗(yàn),由于Engle-Grange因果檢驗(yàn)只適應(yīng)于平穩(wěn)序列,因而本文采用一階差分后的數(shù)據(jù),結(jié)果如表3所示。
通過上表可知,滯后期為2年和3年時,在1%的顯著水平下,外商直接投資流量是構(gòu)成專利授權(quán)數(shù)的Grange原因。同樣在5%顯著水平下,滯后2期專利授權(quán)數(shù)是構(gòu)成FDI流量變動的Grange原因;在10%顯著水平下,滯后3期專利授權(quán)數(shù)是構(gòu)成FDI流量變動的Grange原因。
3.基本結(jié)論及建議
3.1 基本結(jié)論
通過利用1990-2007年武漢的專利授權(quán)數(shù)和FDI流入量的時間序列數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的協(xié)整分析,可以看到:外商直接投資流量與專利授權(quán)數(shù)之間存在著一定的相關(guān)關(guān)系,雖然各自的增長是非平穩(wěn)的時間序列,但它們之間是一種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。短期內(nèi),在5%顯著水平下,滯后2年的專利授權(quán)數(shù)與FDI流量之間互為Grange原因;在1%水平下,滯后3年的FDI流量是專利授權(quán)數(shù)變動的Grange原因;在10%水平下,滯后3年的專利授權(quán)數(shù)變動是FDI流量變動的Grange原因。其他情形下,專利授權(quán)數(shù)與外商直接投資流量之間不存在顯著的因果關(guān)系,這表明在短期內(nèi),FDI流量對專利授權(quán)數(shù)的貢獻(xiàn)不明顯。
3.2 對策建議
武漢經(jīng)濟(jì)的發(fā)展主要走的是一條以中小企業(yè)、民營企業(yè)為主的內(nèi)生型發(fā)展道路,引進(jìn)外資能力較低,抑制了本地技術(shù)創(chuàng)新能力的提高。一個國家或地區(qū)要真正擁有核心競爭力,最終占據(jù)技術(shù)競爭的領(lǐng)先地位,就要擺脫對外部技術(shù)的依賴,要依靠自身力量、通過獨(dú)立的研發(fā)活動獲得技術(shù)創(chuàng)新能力的提高,即進(jìn)行自主創(chuàng)新。
3.2.1 注重利用外資質(zhì)量
應(yīng)進(jìn)一步改善外商投資環(huán)境,擴(kuò)大吸收外資規(guī)模,提高利用外資的水平與質(zhì)量。隨著中部崛起、“兩型社會”和武漢“1+8”城市圈的提出,武漢經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式迫切需要從內(nèi)生型轉(zhuǎn)向內(nèi)生成長與外向發(fā)展協(xié)調(diào)發(fā)展。借鑒沿海各省的經(jīng)驗(yàn),積極引進(jìn)外資,充分利用國外的先進(jìn)科技資源,把握國際產(chǎn)業(yè)分工和轉(zhuǎn)移的機(jī)遇,承接和吸納國外先進(jìn)制造業(yè)和研發(fā)中心的轉(zhuǎn)移。因此,武漢應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),在繼續(xù)改善投資的硬環(huán)境基礎(chǔ)上,著力改善投資的軟環(huán)境。建立統(tǒng)一、規(guī)范和公開的外資準(zhǔn)入制度,簡化外商投資的審批程序,提高審批工作的效率,改善對外商投資企業(yè)的服務(wù),進(jìn)一步完善行政管理環(huán)境,以此提高外資進(jìn)入的積極性。同時,還應(yīng)建立公平、有效的市場環(huán)境,以促進(jìn)跨國公司對武漢轉(zhuǎn)移技術(shù),加大對武漢技術(shù)創(chuàng)新水平的影響。將利用外資方式從數(shù)量型向質(zhì)量型轉(zhuǎn)變,建立合理的招商引資質(zhì)量考評體系,注重引進(jìn)科技創(chuàng)新型、環(huán)境友好型、資源節(jié)約型投資項(xiàng)目,促進(jìn)先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)的引進(jìn)。
3.2.2 鼓勵企業(yè)自主創(chuàng)新
武漢本地企業(yè)在引進(jìn)、消化和吸收的基礎(chǔ)上,通過模仿創(chuàng)新提高自己的技術(shù)水平,已取得了很大的成功。然而技術(shù)的提高,不僅需要外部力量的推動,更需要有自生的技術(shù)來源,能夠依靠自身力量、通過獨(dú)立的研究開發(fā)活動進(jìn)行自主創(chuàng)新,獲得核心關(guān)鍵技術(shù),取得競爭優(yōu)勢。通過集成創(chuàng)新、引進(jìn)消化吸收再創(chuàng)新兩種方式,提高企業(yè)和區(qū)域自主創(chuàng)新能力。加強(qiáng)企業(yè)自主創(chuàng)新能力,最主要的是要增強(qiáng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新動力,使企業(yè)能夠積極地成為創(chuàng)新主體。然而,自主創(chuàng)新畢竟是“厚積薄發(fā)”的過程,具有投入高、周期長、風(fēng)險高的性質(zhì),很難短期見效。任何企業(yè)對既有發(fā)展模式都有很強(qiáng)的依賴,沒有強(qiáng)大的外力或內(nèi)部變革,不會輕易地改變傳統(tǒng)路徑。由技術(shù)引進(jìn)走向自主創(chuàng)新,是企業(yè)技術(shù)路線的轉(zhuǎn)軌。促使企業(yè)下決心轉(zhuǎn)軌,必須有強(qiáng)烈的外因和內(nèi)因。一般來說,外因主要來自于企業(yè)外部的壓力和吸引力。例如政府的政策激勵、企業(yè)生存環(huán)境的壓力、市場競爭的壓力,會鞭策企業(yè)走創(chuàng)新之路。內(nèi)因則主要來自內(nèi)生的追求和激情,表現(xiàn)在公司長遠(yuǎn)戰(zhàn)略和企業(yè)家精神。因此,為促使企業(yè)成為自主創(chuàng)新的主體,政府需要并正在制定一系列鼓勵政策,例如對實(shí)行自主創(chuàng)新的企業(yè)給予優(yōu)惠政策,這充分表明國家促進(jìn)企業(yè)自主創(chuàng)新的決心。但這些只是外因,如果不能調(diào)動起企業(yè)和企業(yè)家內(nèi)在動力,政府的號召、干部考核的壓力也可能只使企業(yè)“奉命創(chuàng)新”。這種為完成“交辦任務(wù)”而進(jìn)行的創(chuàng)新,很難想象有好的效果。因此,這就需要公司能夠制定長期戰(zhàn)略,加強(qiáng)企業(yè)文化和價值觀,有較強(qiáng)的企業(yè)家精神,內(nèi)生出進(jìn)行自主創(chuàng)新的欲望和激情,從而從本質(zhì)上提高企業(yè)自主創(chuàng)新的動力。
3.2.3 鼓勵外商研發(fā)本地化
要促進(jìn)FDI對技術(shù)創(chuàng)新能力的提高,就需要加強(qiáng)外資企業(yè)的在東道國的根植性,鼓勵外商研發(fā)本地化?？鐕咀鳛榧夹g(shù)創(chuàng)新的主體,可以跟內(nèi)資企業(yè)相互作用,促進(jìn)其技術(shù)創(chuàng)新的提高。但要達(dá)到這樣的目的,是在跨國公司研發(fā)本地化的基礎(chǔ)上才能實(shí)現(xiàn)。而當(dāng)今有一部分外商投資企業(yè)都是看重一些地方政府的優(yōu)惠政策,紛紛在內(nèi)地設(shè)廠,而當(dāng)享受優(yōu)惠之后,又會到另外地方重復(fù)同樣的投資,很少對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)有技術(shù)溢出,更不用說對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生促進(jìn)作用。因此,要提高FDI對技術(shù)創(chuàng)新的正向促進(jìn)作用,需要讓外商企業(yè)在東道國根植,外企只有在具有較強(qiáng)的根植性之后,才會把先進(jìn)的技術(shù)投入其生產(chǎn)當(dāng)中,并將其轉(zhuǎn)移到當(dāng)?shù)?。因?武漢應(yīng)進(jìn)一步完善鼓勵外商投資高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和設(shè)立研發(fā)中心的政策措施,努力營造適合于高科技創(chuàng)業(yè)型企業(yè)發(fā)展的外商投資的政策、市場空間,促進(jìn)跨國公司研發(fā)機(jī)構(gòu)的本地化,促使跨國公司在當(dāng)?shù)亟⒓夹g(shù)研究與開發(fā)中心,積極開發(fā)專利。并加強(qiáng)外企與本地工業(yè)企業(yè)的融合,使本地企業(yè)能在更大程度上通過引進(jìn)、消化、吸收最終達(dá)到模仿創(chuàng)新,提高本地企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新水平。
注釋:
①包括外商及港、澳、臺投資(下同)。
參考文獻(xiàn)
[1]小規(guī)模技術(shù)理論[EB/OL].training.mofcom.省略/jsp/sites/site?action=show& id=1305.
[2]Caves,R.E.,Multinational Firms,Competition and Productivity in Host Country Market[J].Economica,1974,41:176-193.
[3]Wang J.Y.and Blomstrm M..Foreign Investmentand Technology Transfer:A Simple Model[J].European Economic Review,1992,36:137-155.
[4]肖德云,王恕立,朱金生.武漢市FDI的技術(shù)溢出績效實(shí)證研究[J].科研管理,2007,(3):173-179.
[5]陳國宏.經(jīng)濟(jì)全球化與我國的技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略[M].北京,經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2002:37-40.
[6]王艷麗,劉傳哲.FDI對東道國技術(shù)溢出效應(yīng)的研究回顧與展望[J].科技進(jìn)步與對策,2006,(12):193-196.
[7]李杏,M.W.Luke Chan.外商直接投資與對外貿(mào)易技術(shù)溢出效應(yīng)比較――基于面板因果關(guān)系的研究[J].國際貿(mào)易問題,2009,(2):70-76.
[8]劉中文,姜小冉,張序萍.我國區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力評價指標(biāo)體系及模型構(gòu)建[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2009,(1):32-35.
[9]李曉鐘,張小蒂.江浙基于FDI提高區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新能力的比較[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2007,(12):102-109.
[10]葉仁蓀,王光棟,王雷.技術(shù)進(jìn)步的就業(yè)效應(yīng)與技術(shù)進(jìn)步路線的選擇――基于1990-2005年中國省際面板數(shù)據(jù)的分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2008,(3):137-147.
[11]郭國峰,溫軍偉,孫保營.技術(shù)創(chuàng)新能力的影響因素分析――基于中部六省面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007,(9):134-143.
[關(guān)鍵詞] 影子價格 最優(yōu)規(guī)劃 資源配置
一、引言
經(jīng)濟(jì)學(xué)的出現(xiàn)基于資源的稀缺性。因此,資源的有效配置是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一個基本的問題,即利用有限的資源去解決生產(chǎn)什么、如何生產(chǎn)以及為誰生產(chǎn)的問題。線性規(guī)劃理論及方法的產(chǎn)生,為研究人員探討這些問題提供了一種行之有效的數(shù)量分析方法。我們在學(xué)習(xí)規(guī)劃理論的過程中,經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)所建立的輔助函數(shù)的相關(guān)因子被解釋為目標(biāo)函數(shù)的影子價格(Shadow Price),如Hamiltonian乘子,Lagrange乘子等。這些所謂的影子價格到底表示的是什么經(jīng)濟(jì)意義以及它與資源配置之間有何種關(guān)系,這些是本文研究的重點(diǎn)所在。最后,我們根據(jù)兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系,對如何實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置有著重要的指導(dǎo)意義。
二、影子價格的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義
影子價格通常是利用問題線性規(guī)劃對偶模型對資源決策變量做出一定的經(jīng)濟(jì)解釋,表示在資源最優(yōu)利用的條件下各種資源的“價值”。由線性規(guī)劃的對偶原理可知,在用單純形法求線性規(guī)劃最優(yōu)解的同時,聯(lián)立對偶規(guī)劃的最優(yōu)解即可計(jì)算出各種資源的影子價格。如果線性規(guī)劃模型屬于在一定資源約束的條件下,按一定的生產(chǎn)消耗關(guān)系生產(chǎn)一組產(chǎn)品并尋求總體效益(如產(chǎn)值)目標(biāo)函數(shù)最大化問題,那么,其對偶模型對偶變量的最優(yōu)解則分別表現(xiàn)為相應(yīng)資源的影子價格。下面,筆者以線性規(guī)劃的角度來解釋影子價格的含義,下列一對線性規(guī)劃稱為互為對偶的規(guī)劃:
在經(jīng)濟(jì)學(xué)中,x,y互稱為影子價格。
例如,某廠生產(chǎn)甲、乙兩種產(chǎn)品,需要先后經(jīng)過兩種機(jī)床加工。甲產(chǎn)品在機(jī)床1上所需加工工時為3,在機(jī)床2上為3;乙產(chǎn)品在機(jī)床1上所需加工工時為1,在機(jī)床2上為4;機(jī)床1、2的可用工時分別為48、120;甲、乙產(chǎn)品的利潤分別為5、6。問題1:甲、乙產(chǎn)品各生產(chǎn)多少,能使利潤最大?問題2:若將機(jī)床出租,問租金至少是多少?
解:設(shè)產(chǎn)品產(chǎn)量為x1,x2;機(jī)床租金y1,y2。則上述兩問題的數(shù)學(xué)模型分別為下列兩個線性規(guī)劃:
容易看出,模型(A)和模型(B)互為對偶。因此,某種資源的影子價格就是一單位該資源的贏利能力,這是一種底價,因此它具有價格特性。然而,這種價格不會出現(xiàn)在交易中,故稱為影子價格。為了對影子價格有更加清晰的理解,我們以拉格朗日系數(shù)為例,來說明其含義。
稱為原問題的Lagrange函數(shù)。在求解最優(yōu)化的過程中得到拉格朗日系數(shù):
上面的例題我們可以分析出,從數(shù)學(xué)的角度出發(fā),影子價格反映的是資源一單位的變化對效用改變量的變化的程度,或者說是目標(biāo)函數(shù)對約束條件(即資源)的一階偏導(dǎo)數(shù)。假設(shè)目標(biāo)函數(shù)是利潤函數(shù),影子價格表示的則是在最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃處,再增加一單位的資源所帶來的利潤。其經(jīng)濟(jì)學(xué)涵義是經(jīng)濟(jì)學(xué)家或者企業(yè)的決策者在做出決策時,使用影子價格將比市場上的價格更加能夠反映出單位資源真實(shí)的價格。
三、影子價格與資源的配置
前文的分析,影子價格在引導(dǎo)資源配置中的作用和意義不容低估,其意義甚至高于資源的市場價格。在現(xiàn)實(shí)生活中,一些企業(yè)或者廠商考慮到是否追加資源(使用要素),該資源或者要素影子價格具有及其重要的理論參考價值。具體來說,在資源的優(yōu)化配置過程中,影子價格對其的引導(dǎo)表現(xiàn)在以下三個方面:
1.當(dāng)某種資源的影子價格高于市場價格時,說明增加一單位的資源會給企業(yè)的目標(biāo)函數(shù)帶來正的增長效應(yīng)。此時如果決策者適當(dāng)增加這種資源的投入,擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模,可以增加利潤。但問題是,隨著該資源投入量的增加,其影子價格會逐漸變小。對于既定的規(guī)模來說,增加資源實(shí)現(xiàn)了其優(yōu)化配置。
2.當(dāng)資源的影子價格等于其市場價格時,處于資源的最佳均衡點(diǎn)。不再增加該種資源的投入,任意增加或者減少該資源的使用,都會導(dǎo)致非帕累托最優(yōu),所以此時企業(yè)的決策者或者廠商不用做任何調(diào)整,類似于完全競爭廠商中的邊際成本定價,即邊際收益=邊際成本。
3.當(dāng)某種資源的影子價格低于市場價格時,企業(yè)的決策者應(yīng)把這種資源轉(zhuǎn)讓適當(dāng)?shù)囊徊糠洲D(zhuǎn)讓出去直至該資源對于企業(yè)的影子價格與市場價格處于均衡。但隨著該種資源投入的減少,資源或要素的影子價格逐漸增加。
上述的分析我們得知,影子價格需要在完善的市場條件下算出。眾所周知,完善的市場條件在現(xiàn)實(shí)社會中是不存在的,市場的失靈導(dǎo)致完善的市場只是“烏托邦”,如壟斷、外部性、信息不對稱等。這些導(dǎo)致現(xiàn)成的影子價格也是不存在的,必須通過對現(xiàn)行價格的調(diào)整,才能求得它的近似。就這一點(diǎn)而言,影子價格這個概念的確有其局限性:首先,影子價格的計(jì)算所需經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)比較復(fù)雜,計(jì)算繁冗,實(shí)際的計(jì)算中存在很大困難。最重要的一點(diǎn),影子價格反映的只是一種靜態(tài)配置價格,不能表現(xiàn)資源在不同時期動態(tài)配置時的最優(yōu)價格。所以對于動態(tài)條件下,資源的影子價格的研究有待完善。最后,影子價格與生產(chǎn)價格、市場價格差別很大,它只反映某種資源的稀缺程度和資源與總體經(jīng)濟(jì)效益之間的關(guān)系,并不能代替資源本身的價值。即其存在必須要在一定的經(jīng)濟(jì)關(guān)系中。
四、結(jié)束語
影子價格雖被定名為一種價格,但是它的內(nèi)涵與意義完全超過了價格的意義。引言提出來的問題,我們現(xiàn)在可以明白了。在對于影子價格的推導(dǎo)以及含義的理解的基礎(chǔ)上,我們知道現(xiàn)實(shí)社會中影子價格對資源的配置作用和意義:影子價格是資源配置問題的重要參數(shù),是社會對資源真實(shí)價值的度量,它也能夠比較客觀地反應(yīng)資源要素的稀缺程度;它是我們在研究經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域問題時的重要工具和方法;它有助于我們更清晰地把握所研究的對象,做出更為理性的決策,實(shí)現(xiàn)社會資源的優(yōu)化配置。影子價格正被用于各種學(xué)科,各類分析問題上。同時,克服影子價格在資源配置中的局限性也是研究過程中所要關(guān)注的。
參考文獻(xiàn):
[1]高鴻業(yè).西方經(jīng)濟(jì)學(xué)(第三版微觀部分)[M].北京:中國人民出版社,2005.
[2]吳海華.關(guān)于影子價格作為企業(yè)資源配置依據(jù)的探討[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2005,(3).
[3]楊桂元.再論影子價格的經(jīng)濟(jì)含義[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,1993,(11).
關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)投資 GDP 平行數(shù)據(jù)模型
本文研究方法與模型設(shè)定
（一）研究方法
對河北省各地區(qū)的房地產(chǎn)投資與國民經(jīng)濟(jì)的研究不能單獨(dú)進(jìn)行，必須將各地區(qū)放在同一個可比較的平面上，而且同時要利用各地區(qū)的時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)。在經(jīng)典線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，所利用的數(shù)據(jù)有一個特征，即在一個模型中，或者只有時間序列數(shù)據(jù)，或者只利用截面數(shù)據(jù)。實(shí)際上僅利用時間序列數(shù)據(jù)或者只利用截面數(shù)據(jù)不能滿足本文經(jīng)濟(jì)分析的需要，因此本文選擇平行數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。
（二）模型設(shè)定
根據(jù)本文的研究目的，選擇房地產(chǎn)投資和地區(qū)生產(chǎn)總值兩個變量，其中地區(qū)生產(chǎn)總值為被解釋變量，房地產(chǎn)投資為解釋變量。在模型選擇方面，有線性模型、對數(shù)模型和半對數(shù)模型三種可供選擇。分別將三種模型形式進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)與其它兩種模型相比，對數(shù)模型要較好些。因此本文選定的模型為對數(shù)模型。
設(shè)定基本模型為lnGit=αi+βilnIit+uit，Git代表第i個地區(qū)第t年的該地區(qū)的生產(chǎn)總值，Iit代表第i個地區(qū)第t年的房地產(chǎn)投資額，αi代表個體影響，uit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。
之所以在模型當(dāng)中沒有滯后期的出現(xiàn)，是因?yàn)檫x擇的數(shù)據(jù)是平行數(shù)據(jù)而非時間序列數(shù)據(jù)，所以加入變量的滯后期對模型的擬合效果未必會有很好的改善，同時分別對加入滯后期和滯后兩期的情形進(jìn)行分析，所得的結(jié)果均不如本文設(shè)定模型的效果，所以在本文設(shè)定的模型中沒有滯后期的出現(xiàn)。
本文選擇河北省11個地級市2000-2006年的平行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來自2001-2007年的《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》。對數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：首先對各地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行地區(qū)收入總值指數(shù)調(diào)整，折算為2000年不變價，將各地區(qū)各年房地產(chǎn)投資額進(jìn)行固定資產(chǎn)投資指數(shù)調(diào)整，同樣折算為2000年不變價；然后分別對各地區(qū)各年的國內(nèi)生產(chǎn)總值、房地產(chǎn)投資額取自然對數(shù)。
研究平行數(shù)據(jù)的第一步是檢驗(yàn)被解釋變量Git的參數(shù)是否在所有橫截面樣本點(diǎn)和時間上都是常數(shù)，按照平行數(shù)據(jù)模型的確定過程，本文用EVIEWS3.1對基本模型進(jìn)行檢驗(yàn)，得到：S1=0.04088484，S2=
0.166917188025，S3=0.413960986404
下面計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量：把N=11，K=2，T=7代入F統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式：
F1=1.78，F(xiàn)2= 8.0566
在顯著性水平為1%的情況下，對其進(jìn)行H2檢驗(yàn)。查得F(30，44)=1.43F1，因此接受H1。即結(jié)構(gòu)參數(shù)在不同截面單位上是相同的，在截面單位上個體影響不同，個體影響表現(xiàn)為模型中被忽略的反映個體差異的變量影響，即模型為變截距模型。
具體形式為：lnGit=αi+βilnIit+uit，(i=1，2…11，t=2000，…2006) (1)
其中為個體影響，即模型中被忽略的反映個體差異變量的影響。
在確定采用變截距模型之后，進(jìn)一步確定采用固定影響模型還是隨機(jī)影響模型。利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件Eviews3.1對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分別得到采用固定影響模型和隨機(jī)影響模型進(jìn)行模型估計(jì)的結(jié)果。采用固定影響模型時，分為加權(quán)條件（cross section weights）和不加權(quán)條件（no weighting）。采用隨機(jī)影響模型時分為GLS Transformed Regression和Unweighted Statistics including Random effects下的兩種檢驗(yàn)結(jié)果。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。 由表1可知，采用固定影響變截距模型的R2統(tǒng)計(jì)量（0.986032，0.937679）和D-W值（1.253215，1.027544）均優(yōu)于采用隨機(jī)影響變截距模型的R2統(tǒng)計(jì)量（0.749271，0.776937）和D-W值（0.383119，0.430637），也就是說固定影響變截距模型的擬合優(yōu)度優(yōu)于隨機(jī)影響變截距模型的擬合優(yōu)度，因此選用固定影響變截距模型。在固定影響變截距模型檢驗(yàn)結(jié)果中可以看出加權(quán)情況下的R2統(tǒng)計(jì)量為0.986032，D-W值為1.253215，不加權(quán)情況下的R2統(tǒng)計(jì)量為0.937679，D-W值為1.027544，加權(quán)情況下的擬合優(yōu)度優(yōu)于不加權(quán)情況。
綜上，本文采用加權(quán)條件的固定影響變截距模型，即下面的模型：
lnGit=αi+βlnIiit+uit，(i=1，2…11，t=2000，…2006) (2)
其中，假定橫截面的個體影響可以用常數(shù)項(xiàng)αi的差別來說明，這樣，αi表示各地區(qū)對于房地產(chǎn)業(yè)的自發(fā)投資。參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2。將以上系數(shù)分別代入（2），將方程變形后可以得到河北省11個地級市相應(yīng)的回歸方程，如表2所示。
房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響
從表2可以看出，房地產(chǎn)投資對各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有顯著的積極影響。各地區(qū)房地產(chǎn)自發(fā)投資對GDP的影響有一定差別：唐山的影響最大，廊坊的影響最小。由此可見各地區(qū)房地產(chǎn)投資對國民經(jīng)濟(jì)的推動力存在較大差別。下面對各地區(qū)房地產(chǎn)投資對國民經(jīng)濟(jì)的推動力及推動效率具體進(jìn)行計(jì)算：
（一）推動力分析
推動力分析即彈性分析。彈性系數(shù)是指在任意函數(shù)中，解釋變量的相對變動所引起的被解釋變量的相對變動，即被解釋變量的變化率與解釋變量的變化率之比。彈性有點(diǎn)彈性與弧彈性之分。本文選用弧彈性，原因是考慮到上文得出的回歸方程為指數(shù)形式，用弧彈性計(jì)算效果會好些。根據(jù)弧彈性的定義，分別取各地區(qū)兩年的房地產(chǎn)投資額與GDP，求它們之間的弧彈性。根據(jù)弧彈性的定義，計(jì)算公式為：，其中E為彈性系數(shù)，即各地區(qū)房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的推動力，x1、y1分別為前一年份的房地產(chǎn)投資額與GDP，x2、y2分別為后一年份的房地產(chǎn)投資額與GDP。取2000年與2002年的數(shù)據(jù)，可以得到各地區(qū)的彈性，并按照彈性大小進(jìn)行分組，其結(jié)果如表3所示。
從表3可以看出，河北省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長在一定程度上是由房地產(chǎn)業(yè)推動的，各地區(qū)房地產(chǎn)完成投資對地區(qū)經(jīng)濟(jì)推動力差別較大，推動力較大的為秦皇島，達(dá)到0.5792，最小的為石家莊，推動力為0.1050。
（二）推動效率分析
為了進(jìn)一步分析各地區(qū)房地產(chǎn)投資對各地區(qū)國民經(jīng)濟(jì)的推動作用大小，引入一個新的系數(shù)，稱為“推動效率”，它是房地產(chǎn)投資的推動力系數(shù)與該房地產(chǎn)投資在GDP中所占份額的比值，用q表示，q=D/S，D表示在考察期內(nèi)對房地產(chǎn)投資的推動力系數(shù)（彈性），S表示房地產(chǎn)投資在考察期內(nèi)占GDP的平均百分比。這樣可以排除推動力系數(shù)受到不同的房地產(chǎn)投資所占份額因素的影響。如果q>1，表明房地產(chǎn)投資在這期間內(nèi)對國民經(jīng)濟(jì)的推動作用是積極的，超過了自身所占的份額，是高效率的。相反，如果q
由表4可以看出，廊坊的q值小于1，說明房地產(chǎn)投資對該地區(qū)的推動效率較?。皇仪f、邢臺、滄州、保定、張家口、承德的q值在1至5之間，說明這些地區(qū)的房地產(chǎn)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)有積極的促進(jìn)作用；邯鄲、衡水、秦皇島、唐山的q值均大于5，其中唐山的q值最大，達(dá)到14.9，這些城市的房地產(chǎn)投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)有較大的促進(jìn)作用。
（三）固定效應(yīng)模型分析
由表1可以看出，河北省整體房地產(chǎn)投資額每增加1%，將帶來河北省國民經(jīng)濟(jì)0.81%的增長。房地產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的推動作用明顯。
參考文獻(xiàn)
1.姜詩章.多維平穩(wěn)性檢驗(yàn)的計(jì)算方法[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，1998
2.趙衛(wèi)亞.中國城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)的變系數(shù)Panel Data模型[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2003(11)
3.高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2006
4.李子奈，葉阿中.高等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].清華大學(xué)出版社，2000
5.劉倫武.基礎(chǔ)設(shè)施投資對經(jīng)濟(jì)增長推動作用的動態(tài)計(jì)量模型與分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2005(03)
6.鄭思齊，劉洪玉.中國建設(shè)投資與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的計(jì)量模型分析[J].清華大學(xué)學(xué)報，社會科學(xué)版，2001(04)
7.郭英形，張屹山.預(yù)防動機(jī)對居民儲蓄的影響一應(yīng)用平行數(shù)據(jù)模型的實(shí)證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2004(06)
作者簡介：
【關(guān)鍵字】工程造價分階段控制
中圖分類號： TU723.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號：
一、建設(shè)項(xiàng)目決策階段如何控制工程造價
建設(shè)項(xiàng)目決策是選擇和決定投資方案的過程，這一過程非常重要。它是建筑的龍頭，要及時對不同的方案進(jìn)行技術(shù)經(jīng)濟(jì)比較，做出正確的判斷和決策。在判斷與決策的過程中，要抓住方案的兩個因素，成本與規(guī)模。作為建設(shè)方，這一過程直接會影響到以后階段的建設(shè)項(xiàng)目的投資控制。建設(shè)單位要對與擬建項(xiàng)目有關(guān)的社會、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)等各方面進(jìn)行深入調(diào)查研究，對各種可能采用的技術(shù)方案和建設(shè)方案進(jìn)行認(rèn)真的技術(shù)分析和論證，對項(xiàng)目建成后的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行科學(xué)的預(yù)測和評價。
二、 建設(shè)項(xiàng)目招標(biāo)和簽約階段如何控制工程造價
在項(xiàng)目實(shí)施過程中，認(rèn)真編制招標(biāo)文件及簽訂工程合同尤為重要，如何把握好招標(biāo)過程和合同的策劃是一項(xiàng)重要的工作，根據(jù)調(diào)研的結(jié)果和多年的工作經(jīng)驗(yàn)，需要注意以下事項(xiàng):一是，實(shí)行無標(biāo)底招標(biāo)；二是，招標(biāo)方式的確定；三是，保函或保證金的應(yīng)用；四是，報價形式的選擇；五是，擬簽約的承包商數(shù)量和發(fā)包方式的確定；六是，重要合同條款的確定；七是，合同價格形式的確定。
三、 建設(shè)項(xiàng)目施工階段如何控制工程造價
施工階段是落實(shí)合同、實(shí)施投資控制的操作過程，是工程設(shè)計(jì)意圖最終實(shí)現(xiàn)并形成工程實(shí)物的階段，由于施工過程周期長，影響因素多，應(yīng)采取有效的措施加強(qiáng)這一階段的投資控制，對管好用好資金，提高投資效益具有重要的意義。
1. 施工階段存在的問題：首先，施工單位建筑工程造價的控制目標(biāo)制定不合理，缺乏科學(xué)性和先進(jìn)性；其次，材料價格管理方法落后，材料采購、儲存量計(jì)算不科學(xué)，不能很好地掌握采購時機(jī)，由于建筑市場目前還比較混亂，材料采購價格失真，不法分子從中漁利，也使得占建安工程成本 60%——70%的材料費(fèi)用失去控制；再次，施工組織方面，多數(shù)施工企業(yè)還一直沿用老辦法，現(xiàn)有的人、財(cái)、物沒能得到合理配置與利用，造成大量浪費(fèi)，從而導(dǎo)致工程造價提高。
2. 施工階段的工程造價控制
（1）工程項(xiàng)目實(shí)施階段項(xiàng)目管理方式的策劃。項(xiàng)目管理方式的合理選擇是控制工程質(zhì)量、進(jìn)度、投資三大目標(biāo)的主要保證。熟悉設(shè)計(jì)圖紙和設(shè)計(jì)要求，對可能出現(xiàn)的工程費(fèi)用變化大的部分和環(huán)節(jié)，作為重點(diǎn)造價控制對象。
（2）造價工程師對項(xiàng)目實(shí)施過程進(jìn)行全面跟蹤，對經(jīng)濟(jì)技術(shù)變更及時進(jìn)行經(jīng)濟(jì)技術(shù)比較，并進(jìn)行預(yù)測和分析，嚴(yán)格控制工程變更。施工前，要組織施工人員到現(xiàn)場踏勘，并對圖紙進(jìn)行會審、技術(shù)交底，避免施工中出現(xiàn)不應(yīng)有的返工，特別是那種涉及費(fèi)用較高的設(shè)計(jì)變更，必須經(jīng)設(shè)計(jì)單位、建設(shè)單位現(xiàn)場代表、監(jiān)理公司、施工單位等幾方在現(xiàn)場核實(shí)并進(jìn)行技術(shù)及經(jīng)濟(jì)比較，盡量減少合同外費(fèi)用。
（3）把好施工組織設(shè)計(jì)和施工方案的審核關(guān)，合理開支施工措施費(fèi)，以及按合理工期組織施工，避免不必要的趕工費(fèi)，因設(shè)計(jì)變更或漏項(xiàng)而造成人力、物資、資金的損失和停工待圖、工期延誤、構(gòu)件物資積壓、改換代用以及連帶發(fā)生的其它損失:按圖施工后發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)錯誤或有缺陷，經(jīng)業(yè)主同意采取補(bǔ)救措施進(jìn)行技術(shù)處理所增加的額外工程費(fèi)用:新型特種材料和新型特種結(jié)構(gòu)的試制、試驗(yàn)所增加的費(fèi)用。加強(qiáng)設(shè)計(jì)審查，控制設(shè)計(jì)變更。通過對設(shè)計(jì)方案(含材料)和施工方案的技術(shù)經(jīng)濟(jì)比較，選擇最佳方案，工程變更、設(shè)計(jì)修改要慎重，事前應(yīng)進(jìn)行技術(shù)、經(jīng)濟(jì)合理性分析，防止返工等索賠事件發(fā)生。
四、建設(shè)項(xiàng)目竣工結(jié)算工程造價控制
在結(jié)算審查過程中，正確處理審查方與被審查方的關(guān)系，保證工程結(jié)算工作順利開展。首先應(yīng)認(rèn)真熟悉圖紙，分析竣工資料，核實(shí)工程數(shù)量，對于未做的工作內(nèi)容在結(jié)算時應(yīng)予扣除。審查現(xiàn)場簽證的真實(shí)、合理性。審查簽證單的內(nèi)容與設(shè)計(jì)圖紙、定額中所包含的內(nèi)容是否重復(fù)，對于重復(fù)的項(xiàng)目及內(nèi)容必須予以剔除。做好施工材料的審查工作，為整體控制奠定基礎(chǔ)。
進(jìn)一步來看，應(yīng)嚴(yán)格審查施工合同，正確處理結(jié)算糾紛。審查施工合同及有關(guān)文件的工作為:核準(zhǔn)工程結(jié)算范圍，確定施工期，正確進(jìn)行索賠。確定施工承包方式以及審查合同其它條款的落實(shí)情況，尤其注意審查定額使用、政策調(diào)整的合理性、準(zhǔn)確性，是否按規(guī)定的工程量計(jì)算規(guī)則計(jì)算工程量等幾方面工作。同時，認(rèn)真做好工程材料價款的結(jié)算審查，糾正單純靠材料購貨發(fā)票作為工程結(jié)算材料調(diào)價依據(jù)的作法，審查是否按規(guī)定計(jì)算材料差價，以及是否存在施工單位將建設(shè)單位委托購買的材料列入工程結(jié)算。最后，關(guān)注各項(xiàng)取費(fèi)是否符合規(guī)定，是否合理準(zhǔn)確。查看取費(fèi)基數(shù)、是否存在提高取費(fèi)等級現(xiàn)象，以及是否存在普通裝飾工程按專業(yè)裝飾工程取費(fèi)的情況。
結(jié)束時做好工程竣工后的評價，這是對整個建設(shè)項(xiàng)目的一次性綜合性評價，也是對項(xiàng)目工程造價控制的總結(jié)。主要有以下三個方面的工作: 一是對數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整理、分析和歸類，分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是否符合使用者的需求，找出系統(tǒng)建設(shè)過程中對造價影響較大的部分，分析影響工程造價的各項(xiàng)因素并建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，為下次項(xiàng)目的控制提供參考； 二是總結(jié)造價控制如何在各環(huán)節(jié)得到有效銜接、如何有效防范價格風(fēng)險，由被動向主動控制轉(zhuǎn)化的經(jīng)驗(yàn)； 三是分析自身在全過程造價控制方面的不足，找出其因素并加以克服。后評價工作從表面上來看，對己經(jīng)形成定局的項(xiàng)目造價沒有什么幫助，但是，從長遠(yuǎn)來看，正是對以前建筑工程建設(shè)過程的及時總結(jié)，才能在后續(xù)項(xiàng)目的系統(tǒng)建設(shè)中更有針對性地解決問題，才能更好地實(shí)現(xiàn)造價控制的目的。
綜上所述，工程造價的控制是一項(xiàng)集管理、技術(shù)、質(zhì)量、施工于一體的綜合性的系統(tǒng)工程。因此要求各專業(yè)人員從各自的范圍著手，有效控制資金投入，才能解決建設(shè)資金的需求與有限供給之間的矛盾。加強(qiáng)工程造價控制的重大意義就是在于合理使用人力、物力、財(cái)力等，從而取得最佳的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
參考文獻(xiàn)
關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）；技術(shù)進(jìn)步；全要素生產(chǎn)率；汽車工業(yè)
中圖分類號：407.471文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-4161(2008)03-0010-06
1.引言
汽車工業(yè)能反映一個國家的工業(yè)水平，它凝結(jié)著現(xiàn)代化生產(chǎn)技術(shù)的精粹，產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度高、規(guī)模效益明顯，屬資本和技術(shù)密集型的產(chǎn)業(yè)。隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速增長和人均收入的提高，汽車工業(yè)正處于一個黃金時期，產(chǎn)銷量增長迅速。不同經(jīng)濟(jì)類型的汽車工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)率往往有差別，但內(nèi)資、港澳臺投資和外商投資這三大類不同經(jīng)濟(jì)類型的汽車工業(yè)企業(yè)的差別如何我們并不清楚，因此有必要對這些汽車企業(yè)進(jìn)行比較，找出優(yōu)劣，從而獲得一些優(yōu)化所有制結(jié)構(gòu)的建議。目前對于特定范圍進(jìn)行測算的模型中，非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型采用運(yùn)籌學(xué)中的線性規(guī)劃所測算出的技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)能很好地反映出最優(yōu)決策單元（Decision Making Unit，DMU，在本文中是不同經(jīng)濟(jì)類型的汽車工業(yè)企業(yè)集合）與其他非有效的決策單元之間的差異，因此本文試圖通過使用DEA模型來測算不同經(jīng)濟(jì)類型汽車工業(yè)企業(yè)的這4項(xiàng)指標(biāo)。其中，技術(shù)效率反映在生產(chǎn)技術(shù)不變、市場價格不變的條件下，按照既定的要素投入比例，生產(chǎn)一定量產(chǎn)品所需的最小成本占實(shí)際生產(chǎn)成本的百分比（此為投入角度，產(chǎn)出角度可類推）；規(guī)模效率則能反映出企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模是處于規(guī)模收益遞增、遞減還是不變階段；技術(shù)進(jìn)步反映除效率變化外的技術(shù)變化對生產(chǎn)率的影響；TFP則最終體現(xiàn)除資本、勞動等普通要素以外的因素所能促成的生產(chǎn)率的增長。
2.理論綜述
2.1 近幾年現(xiàn)有研究成果綜述
目前研究效率、技術(shù)進(jìn)步和TFP的文獻(xiàn)不少，但對汽車工業(yè)企業(yè)進(jìn)行比較的文獻(xiàn)非常少。國內(nèi)的文獻(xiàn)有：陳勇等（2006）對1985～2003年我國工業(yè)行業(yè)的技術(shù)選擇與技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系進(jìn)行理論梳理和實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)國企比例或壟斷程度高的行業(yè)在技術(shù)變化方面表現(xiàn)突出。王兵等（2007）發(fā)現(xiàn)20世紀(jì)80年代東亞地區(qū)全要素生產(chǎn)率的平均增長超過了APEC其他地區(qū)，而資本積累是整個樣本期存在顯著趨同的最重要的源泉。常亞青等（2006）對各行業(yè)全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)的技術(shù)效率、規(guī)模效率及TFP進(jìn)行了計(jì)算，發(fā)現(xiàn)1998～2002年相對效率最佳的行業(yè)是煙草加工業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)。陶洪等（2007）分析了1999～2005年間影響我國省際工業(yè)勞動生產(chǎn)率變動的因素，發(fā)現(xiàn)對工業(yè)勞動生產(chǎn)率的改善主要來源于技術(shù)進(jìn)步，但各省份普遍處于人均資本規(guī)模報酬遞減的狀態(tài)。李小平（2007）發(fā)現(xiàn)盡管高R&D投資行業(yè)具有更高的生產(chǎn)率增長，但R&D投資并不是造成增長的原因，國外技術(shù)引進(jìn)只對技術(shù)進(jìn)步有促進(jìn)作用，自主R&D和國內(nèi)技術(shù)購買的生產(chǎn)率回報率較差。鄭玉歆（2007）對TFP度量經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量存在的局限性進(jìn)行了探討，認(rèn)為粗放增長階段是無法避免的，而經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵是在于資本積累的質(zhì)量和有效性。趙玻等（2004）通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)我國汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率處于較低水平，而資本勞動比率、工程技術(shù)人員比重的提高能促進(jìn)技術(shù)效率的提高。
2.2 運(yùn)用DEA模型計(jì)算相對效率
DEA是著名運(yùn)籌學(xué)家A. Charnes和W.W. Cooper等人以相對效率概念為基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種效率評價方法。DEA將所有DMU的投入與產(chǎn)出投影到幾何空間中，并以這些DMU所能達(dá)到的最低投入或最高產(chǎn)出作為邊界（生產(chǎn)前沿面）。當(dāng)某個DMU落在邊界上，則視該DMU有效，其效率值為1,表示在其他條件不變的情況下，該DMU無法減少投入或增加產(chǎn)出；若某DMU落在邊界內(nèi)，則該DMU無效率，而給予一個介于0到1之間的效率指標(biāo)，表示在產(chǎn)出不變的情況下，可降低投入，或是在投入不變的情況下可增加產(chǎn)出。確定DMU的主導(dǎo)原則是：就其“耗費(fèi)的資源”和“生產(chǎn)的產(chǎn)品”來說，每個DMU都可以看做是相同的實(shí)體，亦即在某一視角下，各DMU有相同的輸入輸出指標(biāo)。通過對輸入輸出數(shù)據(jù)的綜合分析，DEA可以得出每個DMU的效率值，據(jù)此可將各DMU定級排隊(duì)，確定有效的DMU，為研究者提供信息。DEA還能判斷各DMU的投入規(guī)模是否恰當(dāng)，并給出各DMU調(diào)整投入規(guī)模的正確方向和程度。DEA方法的應(yīng)用往往按如下圖1步驟進(jìn)行：
圖1 DEA方法的應(yīng)用步驟
設(shè)有n個決策單元DMUi（i＝1，2，…，n），每個決策單元都是以m種投入獲得s種產(chǎn)出，投入為Xi，i＝1，2，…，m；產(chǎn)出為Yi，i＝1，2，…，s。投入、產(chǎn)出指標(biāo)要符合以下標(biāo)準(zhǔn)：①指標(biāo)為非比率型指標(biāo)；②不同時使用相關(guān)性高的指標(biāo)；③指標(biāo)值為非負(fù)；④n要比m＋s大得多，一般是其兩倍以上。技術(shù)效率和規(guī)模效率的計(jì)算就由以下兩個模型來實(shí)現(xiàn)①：
上面兩個模型的最優(yōu)解為V*，λ*，S*－，S*+（S－為剩余變量， S+為松弛變量）。基本結(jié)論為：①V*＝1，DMU0為弱DEA有效；②V*＝1，且S*－＝S*+＝0，則DMU0為DEA有效；③非有效的DMU0在生產(chǎn)前沿面上的投影為X0，＝V*X0－S*－，Y0，＝Y(jié)0＋S*+。用不變規(guī)模報酬的C2R模型測算所得到的效率值，包含了規(guī)模效率和技術(shù)效率兩方面的內(nèi)容，而可變規(guī)模報酬的C2GS2模型所考察的則是決策單元的純技術(shù)效率水平。將在不同規(guī)模報酬假設(shè)下測得的結(jié)果θ*除以V*就是規(guī)模效率值。
2.3 技術(shù)進(jìn)步、TFP及其運(yùn)用DEA模型的計(jì)算
任何一個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)都是這樣發(fā)展的：從簡單到復(fù)雜，從低級到高級，從經(jīng)濟(jì)的少量產(chǎn)出到經(jīng)濟(jì)成果顯著。在這種隨時間推移所產(chǎn)生的變化中，任何一個經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)都努力實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的快速增長。在經(jīng)濟(jì)增長分析中，技術(shù)進(jìn)步被定義為實(shí)際產(chǎn)出增長率與實(shí)際要素投入增長率之差，即總產(chǎn)出增長中未被解釋的那一部分。反映到生產(chǎn)函數(shù)上，實(shí)際要素的變化使得產(chǎn)出沿生產(chǎn)函數(shù)曲線滑動，而技術(shù)進(jìn)步將使得生產(chǎn)函數(shù)曲線整個向上移動。在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長過程中，技術(shù)進(jìn)步發(fā)揮了巨大的能動作用，而且隨著時代的發(fā)展，技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)呈日益增長的趨勢，生產(chǎn)越發(fā)展，增長對技術(shù)進(jìn)步的依賴性就越大。當(dāng)技術(shù)水平高度發(fā)展時，生產(chǎn)的高效率使得直接從事生產(chǎn)活動的人越來越少，勞動力向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移又推動了第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。技術(shù)進(jìn)步使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷向合理化、高級化發(fā)展的這一過程中，帶動了整個經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，從而使得宏觀結(jié)構(gòu)效益和資源配置效率得到提高。
TFP的概念最早由Stigler于1947年提出,后來經(jīng)Kendrick(1956)、Solow(1957)和Denison(1962)等人進(jìn)一步深化。TFP在本質(zhì)上是一種差額指標(biāo),即總產(chǎn)出的變化率扣除各種有形要素投入量的變化率,而剩余的其他要素如無形要素以及有形要素質(zhì)的提高都將從TFP的變化情況中表現(xiàn)出來,因此TFP提供了一個度量各種無形要素合成效果的指標(biāo),它把技術(shù)進(jìn)步、資源的使用效率等各種無法直接度量的因素納入了實(shí)證分析中,與偏要素生產(chǎn)率指標(biāo)（如勞動力增長率、資本存量增長率等）相比,具有本質(zhì)區(qū)別。如果在一個經(jīng)濟(jì)組織的經(jīng)濟(jì)增長中TFP的貢獻(xiàn)較大，說明經(jīng)濟(jì)增長主要是依靠技術(shù)進(jìn)步、資源配置的改善、制度、管理、組織等方面的改進(jìn)而取得的，從而是典型的集約型經(jīng)濟(jì)增長。Caves、Christensen和Diewert在1982年首次提出了Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)（Malmquist Productivity Index）。雖然這一研究在當(dāng)時就產(chǎn)生了很大的影響，但直到1994年費(fèi)爾（R. Fare）等人給出這種理論的一種非參數(shù)的線性規(guī)劃方法（DEA模型），才使Malmquist指數(shù)被廣泛用于投入產(chǎn)出方面的分析,尤其在評價行業(yè)以及地區(qū)的生產(chǎn)有效性的動態(tài)變化的研究領(lǐng)域里得到大量運(yùn)用。Malmquist指數(shù)在投入產(chǎn)出分析中之所以被廣泛運(yùn)用是因?yàn)槠溆幸恍┹^好的性質(zhì):在構(gòu)造Malmquist指數(shù)時并不需要投入與產(chǎn)出的價格變量、不必事先對研究主體的行為模式進(jìn)行假設(shè)，更重要的是,該指數(shù)能被分解為幾個有意義的指數(shù)的乘積,從而能得到更為細(xì)致的動態(tài)分析結(jié)果。
Malmquist指數(shù)構(gòu)造的基礎(chǔ)是“距離函數(shù)”②，它可以從投入和產(chǎn)出兩個不同的角度給出。投入距離函數(shù)（TEF）是在給定產(chǎn)出的條件下，考察投入向量的最大可縮減程度，以衡量生產(chǎn)技術(shù)的有效性；產(chǎn)出距離函數(shù)則是在給定投入的條件下，考察產(chǎn)出向量的最大擴(kuò)張幅度。用（XS，YS）和（Xt，Yt）分別表示相鄰兩個時期s、t的投入產(chǎn)出向量，針對DMU0，用D0s（Xs，Ys）表示以s時期技術(shù)為參照的時期S的投入產(chǎn)出向量的產(chǎn)出距離函數(shù)，用D0s（Xt，Yt）表示以s時期技術(shù)為參照的時期t的投入產(chǎn)出向量的產(chǎn)出距離函數(shù)。Ss時期技術(shù)、產(chǎn)出角度的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)為：
3.實(shí)證分析
面板數(shù)據(jù)選取2000～2006年汽車工業(yè)企業(yè)的對比資料③。輸入數(shù)據(jù)為年末資產(chǎn)總計(jì)、年末負(fù)債合計(jì)和年末從業(yè)人員合計(jì)，輸出數(shù)據(jù)為汽車工業(yè)增加值和應(yīng)交所得稅。DMU選取內(nèi)資企業(yè)中的國有、集體、股份合作、聯(lián)營企業(yè)、有限責(zé)任公司、股份有限公司和私營企業(yè)，港澳臺商投資企業(yè)中的合資和獨(dú)資企業(yè)，外商投資企業(yè)中的中外合資和外商獨(dú)資企業(yè)共11個。指標(biāo)的選取已符合標(biāo)準(zhǔn)：①諸輸入輸出指標(biāo)皆為非比率型指標(biāo)；②諸輸入輸出指標(biāo)相關(guān)性不夠高；③諸指標(biāo)值為非負(fù)；④DMU的個數(shù)（11）大于輸入、輸出指標(biāo)個數(shù)之和（3+2＝5）的2倍。
3.1 不同經(jīng)濟(jì)類型汽車工業(yè)企業(yè)2000～2006年相對效率分析
由上表1可知，只有外商投資的中外合資企業(yè)能在2000～2006這7年中全部達(dá)到相對效率最優(yōu)狀態(tài)。內(nèi)資企業(yè)中，股份合作企業(yè)的效率最好，港澳臺商投資企業(yè)中則是港澳資企業(yè)效率較好。內(nèi)資的國有企業(yè)一直處于規(guī)模收益遞減狀態(tài)，表明它們有過渡投資和資源浪費(fèi)的跡象；聯(lián)營企業(yè)則一直處于規(guī)模收益遞增狀態(tài)，適當(dāng)增加要素投入可改善其效率。港澳臺商和外商的獨(dú)資企業(yè)這7年全能達(dá)到技術(shù)效率最優(yōu)，我國的汽車工業(yè)發(fā)展較晚，相比之下，內(nèi)資和合資企業(yè)的技術(shù)水平還不夠高，技術(shù)效率確實(shí)不如這些獨(dú)資企業(yè)。
3.2 不同經(jīng)濟(jì)類型汽車工業(yè)企業(yè)2000～2006年技術(shù)進(jìn)步和TFP變化值分析
在技術(shù)效率和規(guī)模效率的計(jì)算結(jié)果基礎(chǔ)上，我們結(jié)合DEA的另兩個距離函數(shù)再對技術(shù)進(jìn)步和TFP變化值的進(jìn)行計(jì)算，得到如下結(jié)果：
根據(jù)表2，綜合Ech、Tch、Tech、SEch和TFPch五項(xiàng)指標(biāo)來看，49％的汽車工業(yè)企業(yè)獲得了增長，16％維持不變，35％有退步現(xiàn)象，整體上是進(jìn)步的，這說明我國的汽車工業(yè)還處于成長階段。
為更清楚地了解不同經(jīng)濟(jì)類型的汽車工業(yè)企業(yè)的效率變化、技術(shù)進(jìn)步和TFP增長情況，我們將這三項(xiàng)的時間段均值算出后繪制了圖3：
圖3 效率變化、技術(shù)進(jìn)步、TFP變化時間段均值圖
由時間段均值圖可以看出，外商獨(dú)資企業(yè)的效率和TFP發(fā)展強(qiáng)勁，大部分類型的企業(yè)取得了一定程度的技術(shù)進(jìn)步，但不迅速，只有內(nèi)資的股份合作企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步均值稍高一些，達(dá)到了1.15。除內(nèi)資的股份有限公司外，其他經(jīng)濟(jì)類型的汽車工業(yè)企業(yè)都獲得了TFP的增長。
圖4 不同經(jīng)濟(jì)類型汽車工業(yè)企業(yè)的TFP增長均值發(fā)展趨勢
從上圖4可以看出，2001年后三大類汽車工業(yè)企業(yè)的TFP的增長是趨同的，內(nèi)資企業(yè)在2002～2003年段和2003～2004年段的TFP增長稍低于1，估計(jì)與2001年到2004年的入世過渡前期有關(guān)。但到了2005年的入世過渡后期，汽車進(jìn)口關(guān)稅降幅已不大⑥，從而開始回升。我們由下圖5看到我國汽車總產(chǎn)量近7年一直在穩(wěn)定增長，2001～2003年和2005～2006年增長尤其迅速。2005年的汽車總產(chǎn)量由570.8萬輛猛增到2006年的728.0萬輛，增幅達(dá)27.5%，比前兩年增幅強(qiáng)，這間接證明了我國三大類汽車工業(yè)企業(yè)的TFP的增長在2006年段開始回升的實(shí)證結(jié)果。
圖5 我國汽車總產(chǎn)量走勢⑥
4.簡短的結(jié)論與建議
從本文的結(jié)果看，2000～2006年間不同經(jīng)濟(jì)類型的汽車工業(yè)企業(yè)按TFPch均值從高到低依次為：外商獨(dú)資、內(nèi)資集體、內(nèi)資有限責(zé)任公司、港澳臺商合資、內(nèi)資國有、內(nèi)資股份合作、內(nèi)資聯(lián)營企業(yè)、內(nèi)資私營企業(yè)、外商中外合資、港澳臺商獨(dú)資、內(nèi)資股份有限公司，內(nèi)資企業(yè)的表現(xiàn)總體上說還是不錯的。我國現(xiàn)已全面入世，這標(biāo)志著汽車工業(yè)不能再依賴貿(mào)易保護(hù)獲得利潤，2006年7月1日小轎車、越野車、小客車整車進(jìn)口稅率由28%降至25%，車身、底盤、中低排量汽油發(fā)動機(jī)等汽車零部件進(jìn)口稅率由13.8%～16.4%降至10%。不過從本文的實(shí)證結(jié)果看，全面入世并未對內(nèi)資的汽車工業(yè)企業(yè)造成嚴(yán)重傷害，它們在全面入世的環(huán)境下依然能穩(wěn)定發(fā)展，有效地抓住了入世的機(jī)遇，但仍需向外商學(xué)習(xí)。
對汽車工業(yè)企業(yè)來說，效率的提高可通過優(yōu)化生產(chǎn)要素的投入結(jié)構(gòu)、有效發(fā)揮勞動力的能動積極性、促進(jìn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)的形成和發(fā)展等來實(shí)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步則需要有效、系統(tǒng)地引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)，加大對相關(guān)研究項(xiàng)目的投資力度，最終提高全要素生產(chǎn)率。汽車產(chǎn)業(yè)是一種支柱型產(chǎn)業(yè)，需要具有一定高的集中度來獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)，大部分國家鼓勵汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我國也需要從根本上抓住這一經(jīng)濟(jì)命脈。由于引進(jìn)國外技術(shù)、與外商合資、自主創(chuàng)新等，我國已擁有了一批自主開發(fā)的轎車品牌，如奇瑞、哈飛、中華、吉利、榮御等，它們在最近幾年獲得了飛速發(fā)展，已向國外出口?？偲饋碚f，協(xié)調(diào)各相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展、促成汽車產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)、開拓國際國內(nèi)市場、科學(xué)地采取較積極財(cái)政政策、完善現(xiàn)代公司制度、多借鑒發(fā)達(dá)國家的優(yōu)良措施等，能在一定程度上促進(jìn)我國汽車工業(yè)的發(fā)展。
注 釋：
①此2個DEA模型是相應(yīng)距離函數(shù)DEA模型的對偶規(guī)劃。
②Malmquist在1953年用相對于無差異曲線的徑向移動幅度，首次給出了距離函數(shù)的定義。1970年Shephard依據(jù)生產(chǎn)函數(shù)再次定義了距離函數(shù)，并廣泛使用。
③數(shù)據(jù)來源：《中國汽車工業(yè)年鑒》2001～2007年。
④本文DEA模型的計(jì)算使用DEAP2.1實(shí)現(xiàn)，結(jié)果均保留3位小數(shù)。
⑤據(jù)《當(dāng)代汽車》2006年第8期《誰是最大的受益者――進(jìn)口車關(guān)稅下調(diào)帶來的影響》一文，我們得知汽車進(jìn)口稅由2001年的70％～80％降至2002年的43.8％～50.7％，再降至2003年的38％～43％，2004年34.2％～37.6％，2005年30％，然后是2006年1月的28％。
⑥2001～2006年的數(shù)據(jù)來源是《中國汽車工業(yè)年鑒2007》的“中國歷年CKD汽車產(chǎn)量及占汽車總產(chǎn)量的比例統(tǒng)計(jì)（2001～2006）”表，2000年的數(shù)據(jù)來源是《中國橡膠工業(yè)年鑒2004》的“中國歷年汽車產(chǎn)量統(tǒng)計(jì)（1999～2003）”表。
參考文獻(xiàn)：
［1］ 陳勇，唐朱昌.中國工業(yè)的技術(shù)選擇與技術(shù)進(jìn)步：1985-2003［J］.經(jīng)濟(jì)研究,2006,(9).
［2］ 王兵，顏鵬飛.技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與東亞經(jīng)濟(jì)增長――基于APEC視角的實(shí)證分析［J］.經(jīng)濟(jì)研究,2007,(5).
［3］ 常亞青，宋來.中國企業(yè)相對效率和全要素生產(chǎn)率研究――基于37個行業(yè)5年數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2006,(11).
［4］ 陶洪，戴昌鈞.中國工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長率的省域比較――基于DEA的經(jīng)驗(yàn)分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007,(10).
［5］ 李小平.自主R＆D、技術(shù)引進(jìn)和生產(chǎn)率增長――對中國分行業(yè)大中型工業(yè)企業(yè)的實(shí)證研究［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007,(7).
［6］ 鄭玉歆.全要素生產(chǎn)率的再認(rèn)識――用TFP分析經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量存在的若干局限［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2007,(9).
［7］ 趙玻，王連.我國汽車產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率及其影響因素實(shí)證分析［J］.生產(chǎn)力研究,2004,(12).
［8］ 吳秀波.論WTO過渡期后促進(jìn)汽車產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新的稅收政策［J］.稅務(wù)研究,2007,(4).
［9］ 史自力.日本汽車產(chǎn)業(yè)成長特點(diǎn)及其對中國汽車工業(yè)發(fā)展的借鑒意［J］.經(jīng)濟(jì)與管理研究,2006,(1).
［10］ 劉靜，李保剛.關(guān)于加快吉林省汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的幾點(diǎn)思考［J］.東北亞論壇,2007,(3).
［11］ Malmquist S. (1953). Index Numbers and Indifference Surfaces［J］，Trabajos de Estatistica, (4) ：209～242.
［12］ Charnes A., W. W. Cooper & E. Rhodes (1978). Measuring the efficiency of decision making units［J］，European Journal of Operational Research，2：429～444.
［13］ Caves, D. W. , Christensen, L. R, and W. E. Diewert (1982). Multilateral Comparisons of Output, Input, and Productivity Using Superlative Index Numbers［J］，The Economic Journal, Vol. 92：73～86.
［14］ Fare, R., Grosskopf, S., and Norris, M., and Zhang, Z.(1994). Productivity Growth, Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries［J］，American Economic Review, 84:66～83.
［15］ Mustafa Dinc and Kingsley E. Haynes (1999). Regional Efficiency in the Manufacturing Sector: Integrated Shift-Share and Data Envelopment Analysis［J］，Economic Development Quarterly, 5，vol. 13：183～199.
［16］ Sathya Swaroop Debasish (2006). Efficiency Performance in Indian Banking-Use of Data Envelopment Analysis ［J］，Global Business Review，Vol. 7， No. 2，325～333.
［17］ Baomin Hu，Lili Wang & Xinkai Yu (2007). R&D and economic growth in China on the basis of data envelopment analysis: Evidence from Hebei Province, PRC ［J］，Journal of Technology Management in China，vol 2：225～236.
［18］ Desheng Dash Wu & Chien-Ta Bruce Ho(2007). Productivity and efficiency analysis of Taiwan's integrated circuit industry ［J］，International Journal of Productivity and Performance Management，vol 56：715～730.
［19］ Shephard Ronald W. (1970). Theory of Cost and Production Functions［M］, Princeton University Press.
［20］ 盛昭瀚，朱喬，吳廣謀.DEA理論、方法與應(yīng)用［M］.科學(xué)出版社，1996.
［21］ 吳方衛(wèi)，孟令杰，熊詩平.中國農(nóng)業(yè)的增長與效率［M］.上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2000.
［22］ 魏權(quán)齡，胡顯佑.運(yùn)籌學(xué)討論［M］.中國人民大學(xué)出版社，2001.
［23］ 吳文江.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析及其應(yīng)用［M］.中國統(tǒng)計(jì)出版社，2002.
［24］ 魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析［M］.科學(xué)出版社，2004.
［25］ 錢世超.中國轎車市場結(jié)構(gòu)與企業(yè)行為研究［M］.華東理工大學(xué)出版社，2006.
［作者簡介］常亞青（1981-），上海社會科學(xué)院西方經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)博士研究生，華東理工大學(xué)講師。宋來（1976-），華東理工大學(xué)講師，碩士。研究方向：國民經(jīng)濟(jì)學(xué)。
