论文摘要
工业发展在中国经济发展从粗放型到集约型的过程中始终占有重要地位。在我国传统经济体制下形成的相对落后的资源配置方式和企业制度模式,使得某些产业出现了技术水平低于行业平均水平或者高能耗、高污染的落后产能。淘汰落后产能成为我国工业发展及经济社会亟待解决的问题。自二十世纪八十年代初开始,我国就出台了一系列的淘汰落后产能政策措施并进行了逐项落实。在市场经济和国家政策并行下,我国在调整落后行业结构、实现节能减排、抑制重复建设等方面取得了显著成效。全要素生产率在经济增长研究领域是一个重要概念,是衡量效率的关键指标,也是决策者的重要工具。综合反映了技术进步在一个国家或地区经济发展中的重要作用,同时也彰显了一个国家或地区为发展经济的努力程度。淘汰落后产能政策的实施效应评估是当前我国产业结构转型升级和经济发展中具有重要实践意义的问题。本文从微观企业的角度出发,利用2003-2013年规模以上的中国工业企业数据,与国家公布的落后产能行业与企业进行了匹配,采用OP(Olley and Pakes)和LP(Levinsohn and Petrin)的半参数方法,核算了我国落后产能企业的全要素生产率,并分别计算了不同行业的行业全要素生产率,以考察实施淘汰落后产能政策的成效。首先,本文基本数据来自2003-2013年中国工业企业数据库。从1999年起,国家出台的有关淘汰落后产能的三批目录,涉及包括钢铁、有色、轻工、纺织在内的诸多行业。对于某些行业,目录中也许仅仅是一些很小的模块,而且年代久远,无法保证能把目录中所涉及的所有行业进行计算而无遗漏。因此,本文以2012年工业和信息化部宣布淘汰落后产能的19个工业行业为典型。去掉《国民经济行业分类与代码》中没有具体四位代码对应的电石、柠檬酸、铅蓄电池行业,对于其余16个行业企业数据进行了数据筛选与处理。搜集2003-2013年国家出台的淘汰落后产能企业目录,期间没有企业目录的年份根据各行业统计年鉴、年度大事记等统计该行业是否被列入落后产能行业,然后与数据库中的企业进行了匹配。其次在估算企业全要素生产率时,使用C-D生产函数(Cobb-Douglas,柯布-道格拉斯生产函数)和OLS估计(Ordinary Least Square,普通最小二乘法)会存在两种内生性问题。尽管OLS和FE估计(Fixed Effects,固定效应估计法)的方法考虑到了模型的内生性,但它们没有解决如何处理模型中的选择性偏差问题。用FE估计法进行最小二乘估计得用面板型数据,数据中的大量信息将会被舍弃且只能考虑跨个体变化。OP半参数法可以解决以上问题,该法假定企业依据当前企业的生产率状况做出投资决策,用企业的当期投资作为不可观测生产率冲击的代理变量,从而解决了同时性偏差的问题,也能体现时间变化带来的信息。但并不是每个企业每年都有正的投资,投资额为零的企业将不能被估计。LP针对此问题提出了用中间品投入作为代理变量,且数据更易获得。在对比多种计算全要素生产率的方法后,本文采用OP半参数方法核算了我国落后产能企业的全要素生产率,并分别计算了不同行业的行业全要素生产率。以OP半参数法计算的结果为基准分析,并用LP法计算的结果做适当的稳健性讨论。发现自2003年至2013年中国落后产能企业整体的全要素生产率的年度动态变化呈上升趋势,从2003年的6.12逐渐上升到2013年的8.15。落后产能行业的全要素生产率均值,特别是焦炭、水泥和铁合金行业的全要素生产率均值都大于7,可能的原因是这些落后产能行业中既存在技术设备落后或环境污染严重的落后产能企业,也存在大量的技术先进、生产效率高的优质企业。最后,通过理论分析,模型设计和实证检验,本文有三个主要发现:一是落后产能企业的全要素生产率显著地低于非落后产能企业的全要素生产率;二是落后产能行业的全要素生产率显著地低于非落后产能行业的全要素生产率;三是相对于非国有企业,国有落后产能企业的全要素生产率总体上要高。本文的研究发现为政府淘汰落后产能的政策实施效果提供了经验性的支持证据,说明各级政府通过有重点有计划地淘汰落后产能企业的政策总体上显著提高了行业及企业整体的全要素生产率,促进了地方的产业转型升级,淘汰落后产能政策具有较好的现实可行性。另外,本文发现相对于非国有企业,国有落后产能企业的全要素生产率要显著的高,也为国家在淘汰落后产能企业时要重点关注规模较小的技术落后的非国有企业提供了实证依据。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 李妍
导师: 窦彬
关键词: 全要素生产率,淘汰落后产能政策,落后产能企业,半参数方法
来源: 中南民族大学
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,工业经济
单位: 中南民族大学
分类号: F224;F425
总页数: 59
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标签:全要素生产率论文; 淘汰落后产能政策论文; 落后产能企业论文; 半参数方法论文;