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基于数据包络方法的中国工业产能过剩新测度
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基于数据包络方法的中国工业产能过剩新测度,张滨沙,张亚斌,本文基于数据包络方法,结合中国工业行业产能过剩特征,创新性的加入能源投入变量,使用行业层面数据测算了中国工业35个行业2000-20
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基于数据包络方法的中国工业产能过剩新
测度
张滨沙,张亚斌
**
(湖南大学经济与贸易学院,湖南长沙 410006)
5
摘要:本文基于数据包络方法,结合中国工业行业产能过剩特征,创新性的加入能源投入变
量,使用行业层面数据测算了中国工业 35 个行业 2000-2014 年产能过剩指数,据此得出中
国工业行业总体产能过剩情况的变动趋势,并 通过分行业大类产能过剩指数对比分析,得出
各行业大类产能过剩情况及其相应特征。本文还对六大产能过剩治理重点行业进行了产能过
剩情况的具体分析,结果显示:中国工业总体产能过剩指数呈现波动下降趋势;分行业大类
10
看,采矿业产能过剩指数普遍偏高,制造业中产能过剩情况则存在着“两级分化”现象;分具
体行业看,我国工业各行业产能过剩情况表现出较为明显的行业特征及周期性特征。
关键词:国际贸易学;产能过剩;数据包络方法;中国工业行业
中图分类号:F426
Measurement of Industrial Overcapacity in China Based
15
on DEA Method
ZHANG Binsha, ZHANG Yabin
(Economics & Trade School, Hunan University, Changsha Hunan 410006)
Abstract: This article is based on data envelopment method, combined with the feature of China's
industry overcapacity, innovativly joining the energy input variables, using industry level data to
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measure the Chinese 35 industries, 2000-2014 annual excess capacity index, thus concluded that China
industry overall change trend of overcapacity situation, and through comparing analysis of divisions
categories of excess capacity index, industry categories of excess capacity and its corresponding
characteristics are obtained. In this paper, we also analyze the overcapacity situation of the six major
industries with overcapacity. The results show that the overall industrial overcapacity index shows a
25
trend of fluctuation. According to the industry category, the mining overcapacity index is generally high,
and there is a "two-stage differentiation" phenomenon in the manufacturing industry. According to the
specific industry, the overcapacity situation of industrial sectors in China shows obvious industry
characteristics and cyclical characteristics.
Key words: Economy & Trade; Over Capacity; DEA Method; Chinese Industry
30
0 引言
产能过剩问题一直以来是困扰中国经济的重要问题之一,也是政府进行宏观调控的重点
对象。2015 年 12 月 18 日至 21 日在北京举行的中央经济工作会议明确指出,2016 年经济五
大任务是“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”,而其中第一点就是要“积极稳妥的
35
化解产能过剩”;2016 年 1 月 20 日,中共中央政治局常委、国务院总理李克强在主持召开
的国务院专题会上提出,要“抓住化解过剩产能、消化不合理库存、促进企业降本增效等方
面的难点问题,综合施策”。为推进化解产能过剩问题,国家有关部门也正在酝酿推出一系
列政策。针对目前钢铁、煤炭行业存在的严重产能过剩问题,国务院 2016 年 1 月 22 日会议
明确化解钢铁煤炭行业过剩产能目标,提出“钢铁行业将再压减粗钢产能 1 亿吨至 1.5 亿吨;
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作者简介:张滨沙(1994-),女,湖南大学经济与贸易学院研究生,主要研究方向为国际贸易与经济增长
通信联系人:张亚斌(1965-),男,教授,研究方向为:经济与可持续发展等. E-mail: [email protected]
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较大幅度压缩煤炭产能,原则上停止审批新建煤矿、新增产能的技改和产能核增项目。”2016
年年初,《关于煤炭行业化解过剩产能实现脱困发展的意见》、《关于钢铁行业化解过剩产
能实现脱困发展的意见》相继对外发布,通过建立产能过剩行业退出通道、帮助企业解决产
能过剩行业退出引发的人员补偿包袱过重等问题,进一步推动市场化的产能过剩退出步伐,
优化产业结构和产能升级。由此可见,产能过剩问题是我国政府重点关注的问题之一,也是
45
当前亟待解决的一项重要经济问题。研究产能过剩问题,第一步就是要对各个行业产能过剩
情况进行判定,了解其当前产能过剩情况及未来的变化趋势,这就要求对于产能利用率进行
合理的测算。然而,就总体情况而言,当前国内对于产能利用率的定量测算工作仍然处于研
究的起步阶段。因此,为了能够更为准确的认识我国工业领域各行业的产能过剩情况,本文
尝试对我国工业 35 个行业的产能过剩指数进行科学合理的测度,进而分析其行业产能过剩
50
情况变化趋势,并通过进一步的数据归纳分析其产能过剩的形成原因,从而为政府部门化解
产能过剩问题提供一些政策建议。
1 文献综述
1.1 产能过剩的定义
有关于产能过剩的定义问题,学术界存在着许多种不同的解释,已有的定义分别从宏观、
55
微观、中观三个层面上对于“什么是产能过剩”这一问题进行了阐释。在宏观层面上,张晓晶
[1]
将产能过剩被定义为由于社会总需求限制所导致的,经济活动未能达到正常限度的潜在产
出水平,从而出现资源未充分利用的情况。在微观层面上,“产能过剩”的概念最早由
Chamberlin E.
[2]
在《垄断竞争理论》一书中提出,他认为产能过剩是由于垄断竞争导致平均
成本线高于边际成本线而产生的;国内也有学者从微观层面阐述了产能过剩的含义,何彬
[3]
60
认为“产能过剩”是指等产量线后弯时的转折点连接而成的脊线以外非经济区域所反应的要
素之间表现为同时增减的一种要素配置状态。在中观层面上,卢峰
[4]
认为产能过剩被定义为
主要发生在工业部门行业的闲置富余产能超过某种合理界限现象,通常伴随价格下降和利润
减少以至持续亏损。
1.2 产能过剩的测度
65
产能过剩的直接体现是产能利用率较低,因此对于产能利用率的定量测算在研究产能过
剩问题上是不可或缺的基础性步骤。学界普遍将产能利用率定义为实际产能与理想产能的比
值。在实际测算工作中,实际产能数据可得性较强,而正是由于对于较难得到的理想产能的
定义不同,才会导致不同的产能利用率测度方法的出现。产能利用率的测算方法主要分为三
种:峰值法、函数法和数据包络分析方法。
70
峰值法最早由 Klein& Summers
[5]
开创,该方法假设理想产能即企业产量达到峰值时的产
能,并据此推算企业在其他时期的产能利用率。这种方法存在着较大缺陷,Phillips
[6]
和
Frank
[7]
指出在现实生产中,产量达到峰值时并不代表生产能力得到了完全充分的利用,即
存在“弱高峰”现象,因此若将“弱高峰”时的产能定义为理想产能,将不可避免的导致理想产
能被低估,从而高估产能利用率。
75
相比于峰值法侧重于对企业实际观察到的最大生产能力进行研究,函数法则侧重于通过
设定不同的生产函数形式,寻找厂商在理论上达到均衡状态时的最优产出水平,并以此作为
企业的理想产能。函数法主要分为两类:利润最大化法和成本最小化法。其中,Segerson&
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Dale
[8]
使用的利润最大化法以厂商达到利润最大化点时的产出水平作为生产能力得到充分
利用时的产出水平。成本最小化法方面,Paine
[9]
使用的成本最小化法以长期平均成本曲线最
80
低点为理想产能水平;Klein
[10]
则将短期成本曲线切点视为产能充分利用时的状 态;
Segerson& Squires
[11]
以长期成本曲线的切点为理想产能。可以看到,函数法在寻找厂商均衡
状态时没有一致的界定标准,其计算结果也因生产函数、成本函数的形式设定不同而不同,
且在其计算过程中需要用到成本、价格等方面的数据,其数据可获得性较低。因此,用函数
法得到的产能利用率,其测算结果的稳定性和可靠性较低。
85
数据包络分析法(DEA)在测算理想产能时不需要进行生产函数、成本函数的设定,而
是使用可观察到的投入、产出数据构建生产前沿面,根据各生产单元的固定资本,通过线性
规划的方法得到理想产能进而测算其产能利用率。目前,越来越多的学者开始使用 DEA 方
法对产能利用率进行估算。Kargiannis
[12]
使用两阶段 DEA 方法估算了公共医院行业的产能利
用率和技术效率;Subhash
[13]
则将原有的产出最大化目标函数改进为成本最小化目标函数,
90
计算了美国 52 个州总体的产能利用率和规模效率。在国内,伊文婧
[14]
等基于综合指标评价
的数据包络分析方法,评估了我国钢铁企业的能源和产出效率。
由此可见,现有国内外文献对于产能利用率的测度方法并不统一,且我国对于产能利用
率的测度研究仍然处于起步阶段。由于数据包络分析方法不需要先验性的函数设定,且数据
可获得性更高,因此本文采用数据包络分析方法对我国 2000-2014 年工业 35 个行业的产能
95
过剩指数进行测算。虽然国内董敏杰等也使用数据包络分析法计算了我国 2001-2011 年工业
各行业的产能利用率,但其数据时间跨度较短,且未包括近年来的最新数据,并且在他们的
研究中未加入能源投入这一对于生产至关重要的投入要素。本文在他们的基础上进行了测算
方法上的改进,使用了最新的 DEA 方法的同时加入了能源这一重要的要素投入,更符合生
产实际情况,提高了测算结果的准确性;本文对我国行业层面的产能过剩情况进行测度,全
100
面分析各行业产能过剩情况;此外,本文将产能过剩指数测算的时间跨度延伸至 2000-2014
年共 15 年间,更有利于对近期国内各工业行业产能过剩情况及其总体发展趋势进行分析。
2 中国工业产能过剩指数测算
2.1 测算方法
本文使用的是数据包络分析法来测算我国工业行业的产能利用率。
105
数据包络分析法简称 DEA(Data Envelopment Analysis),是一种对于多个投入,多个
产出,多个决策单元的效率评价方法。用 DEA 方法测算产能利用率,最先由 Fare
[15]
等使用,
其基本原理是:首先使用多种可观察到的投入、产出数据构建生产前沿面,并假定生产前沿
面上的点即在不同要素投入下的理想产能,根据各生产单元的固定资本通过线性规划的方法
来测算其产能利用率。参考杨振兵
[16]
等,其计算方法如下:
110
max , . . , , 0
j j j j j j
j n n
jj
z
st Y z Y z X X z
(1)
其中,Y 为产出,X 是生产投入向量。
本文使用最新的 DEA 软件 MaxDEA6.5,相较于之前的版本,其测算结果的准确性和可
靠性更强。DEA 有多个种类模型,其中,BCC 模型适用于决策单位规模报酬可变条件下相
对效率的衡量,故本文使用产出层面的 BCC 模型来计算产能利用率。为了使得数据表现更
115
为直观,本文参考 Kirkley
[17]
等的定义,对计算所得的产能利用率取倒数并减去一,通过将
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