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中部地區(qū)制造業(yè)地理集聚水平影響(2)

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  三、行政壟斷、市場(chǎng)效率對(duì)中部制造業(yè)產(chǎn)業(yè)地理集聚的影響

  (一)行政壟斷因素的測(cè)量

  不少學(xué)者通過選取替代變量的方法間接測(cè)量區(qū)域內(nèi)行業(yè)存在的行政壟斷程度。比如白重恩等人(白重恩,杜穎娟,陶志剛等,2004)通過行業(yè)利稅率與國有化成份比指標(biāo)去衡量我國地方保護(hù)主義的程度。余東華(余東華,2008)選擇了行業(yè)增加值占制造業(yè)比重,從業(yè)人員占制造業(yè)比重,國有經(jīng)濟(jì)比重,行業(yè)利稅貢獻(xiàn)率,大中型企業(yè)增加值比重等六個(gè)方面的指標(biāo)作為影響行業(yè)受保護(hù)程度的因素,并根據(jù)相關(guān)研究確定了上述指標(biāo)的權(quán)數(shù),最后通過對(duì)所有指標(biāo)賦權(quán)得出了中國制造業(yè)行業(yè)受保護(hù)指數(shù)。本文選擇了4個(gè)指標(biāo)作為衡量中部地區(qū)制造業(yè)行政壟斷程度的變量,它們分別是:各個(gè)行業(yè)部門總資產(chǎn)占整個(gè)制造業(yè)總資產(chǎn)比重、各個(gè)行業(yè)部門獲得利潤和上繳稅收總額占整個(gè)制造業(yè)比重、各個(gè)行業(yè)就業(yè)人數(shù)比重占制造業(yè)比重以及中部地區(qū)地方政府財(cái)政收入占當(dāng)年GDP比重。以上四個(gè)指標(biāo)都是正向指標(biāo),指標(biāo)水平越高表明行業(yè)存在的行政壟斷程度越大。除了地方財(cái)政收入占GDP比重的指標(biāo)是時(shí)間序列外(8個(gè)樣本點(diǎn)),其余三項(xiàng)指標(biāo)都是面板數(shù)據(jù),我們對(duì)于中部地區(qū)19個(gè)二位數(shù)制造業(yè)行業(yè)在2003-2010期間的各期數(shù)據(jù)都進(jìn)行了計(jì)算。在獲得上述四項(xiàng)指標(biāo)之后,我們采取了主成分分析法對(duì)上述四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分提取,進(jìn)而根據(jù)各個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率對(duì)主成分賦權(quán),從而得到衡量中部制造業(yè)行政壟斷因素的綜合指數(shù)。

  (二) 市場(chǎng)效率水平的測(cè)量

  市場(chǎng)效率水平用于反映行業(yè)市場(chǎng)對(duì)于生產(chǎn)要素綜合使用效率的情況,我們這里選擇用全要素生產(chǎn)率這一指標(biāo)去測(cè)量中部地區(qū)制造業(yè)的市場(chǎng)效率水平。目前在計(jì)算全要素生產(chǎn)率方面應(yīng)用最廣泛的非參數(shù)法是數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA),與參數(shù)法計(jì)算全要素生產(chǎn)率相比,非參數(shù)法具有不需預(yù)先設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)形式,允許企業(yè)規(guī)模報(bào)酬可變,能夠?qū)θ厣a(chǎn)率進(jìn)行分解等多種優(yōu)點(diǎn),是一種應(yīng)用比較廣泛的全要素生產(chǎn)率估計(jì)方法。本文選擇數(shù)據(jù)包絡(luò)法去計(jì)算中部地區(qū)19個(gè)二位數(shù)制造業(yè)子行業(yè)在2003-2010期間的全要素生產(chǎn)率,由于這里的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)都是對(duì)面板投入產(chǎn)出序列,所以我們進(jìn)一步選擇Malmqusit指數(shù)去計(jì)算中部地區(qū)制造業(yè)部門的全要素生產(chǎn)率。Malmquist指數(shù)是Fare等人基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)框架提出的一項(xiàng)針對(duì)面板投入產(chǎn)出序列的技術(shù)進(jìn)步水平核算方法(Fre, R, Grosskopf, S and Norris, M,1994)。與其他數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法一樣,Malmquist指數(shù)是基于一系列投入產(chǎn)出距離函數(shù)而構(gòu)建起來的,用公式可以表示為:

  Mi(xit,yit,xit+1,yit+1=Dit(xit+1,yit+1)Dit(xit,yit)*Dit+1(xit+1,yit+1)Dit+1(xit,yit)1/2

  =Dit+1(xit+1,yit+1)Dit(xit,yit)*Dit(xit+1,yit+1)Dit+1(xit+1,yit+1)*Dit(xit,yit)Dit+1(xit,yit)1/2 (3)

  式(3)中的Dit和Dit+1都是基于不同投入產(chǎn)出序列的距離函數(shù),其中i表示觀察樣本(DEU),t表示時(shí)期。xit表示樣本i在t期的投入序列,yit表示樣本i在t期的產(chǎn)出序列,其他符號(hào)同理可推。Malmquist指數(shù)可以分解為技術(shù)前沿變動(dòng)(TECH)和配置效率變動(dòng)(EFFCH)兩部分,它們分別對(duì)應(yīng)于上式中的A和B兩部分。技術(shù)前沿變動(dòng)衡量的是在不同的技術(shù)條件下,樣本在本期的投入要素使用效率與上一期要素使用效率的比值,反映了由于技術(shù)前沿變動(dòng)帶來的要素使用效率的變化,可以將其理解為生產(chǎn)理論中由于生產(chǎn)可能性邊界本身的移動(dòng)對(duì)樣本點(diǎn)造成的效率變化。配置效率變動(dòng)則反應(yīng)的是在相同的技術(shù)條件下,樣本在本期的投入要素使用效率與上一期要素使用效率的比重。它說明了樣本對(duì)于投入要素配置效率的改變情況,可以將其理解為樣本點(diǎn)在生產(chǎn)可能性線上的移動(dòng)造成的效率水平變動(dòng)。兩者相乘即為全要素生產(chǎn)率水平,代表了樣本對(duì)于生產(chǎn)要素的綜合考慮效率,我們這里選擇中部地區(qū)19個(gè)二位數(shù)制造業(yè)子行業(yè)在2003-2010年期間的每年總資產(chǎn)存量最為資本投入量,選擇行業(yè)的年末就業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)投入量,同時(shí)選擇各個(gè)行業(yè)的年末總產(chǎn)值作為產(chǎn)出量。通過DEAP 2.0軟件計(jì)算得出最后的全要素生產(chǎn)率數(shù)據(jù)。

  (三) 計(jì)量模型分析

  本文建立計(jì)量模型對(duì)市場(chǎng)效率、行政壟斷對(duì)中部地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平進(jìn)行實(shí)證分析,采用面板數(shù)據(jù)回歸分析法。在模型設(shè)定中,被解釋變量是中部地區(qū)制造業(yè)的EG指數(shù),它反映出中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚水平,記為GINI;解釋變量是中部地區(qū)制造業(yè)地方保護(hù)綜合指數(shù)和全要素生產(chǎn)率指數(shù),其中地方保護(hù)綜合指數(shù)代表中部地區(qū)制造業(yè)的行政壟斷水平,全要素生產(chǎn)率指數(shù)代表中部地區(qū)制造業(yè)的市場(chǎng)效率水平,這里分別記為localprotect(LP)和TFTindex(TFT)。由于上述面板數(shù)據(jù)都有時(shí)間序列,因此在對(duì)面板數(shù)據(jù)回歸之前,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。選取軟件Eviews 6.0。

  變量名Levin, Lin&Chu tBreitung tstatIm, Pesaran and

  Shin WstatADF Fisher

  ChisquarePP Fisher

  ChisquareGini29.47593.418832.9571679.0851108.543P-Value00.99970.00160.00010local protect11.97380.146511.2372271.5452121.837P-Value00.44180.1080.00080tft index12.06231.841461.3569270.4193153.062P-Value00.03280.08740.00110

  從平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果中可以看到,中部地區(qū)制造產(chǎn)業(yè)的EG指數(shù),地方保護(hù)綜合指數(shù)以及全要素生產(chǎn)率指數(shù)通過了大部分的單位根檢驗(yàn),在5%的顯著水平內(nèi)拒絕了數(shù)據(jù)序列有一個(gè)單位的原假設(shè),因此可以認(rèn)為上述三個(gè)指標(biāo)都是平穩(wěn)的序列,可以直接加入估計(jì)模型中。

  通過對(duì)上述三個(gè)變量建立含有固定效應(yīng)的變系數(shù)面板模型來估計(jì)解釋變量對(duì)于被解釋變量的影響參數(shù)。模型方程的具體形式如下:

  Ginii=c+ai+β1ilocalprotecti+β2itftindexi+ui (4)

  其中:c代表固定截距,ai代表行業(yè)i對(duì)應(yīng)的固定效應(yīng),β1i代表i行業(yè)的地方保護(hù)綜合指數(shù)變化對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)變化的影響參數(shù),β2i代表i行業(yè)的要素綜合使用效率指數(shù)變動(dòng)對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)變化的影響參數(shù),ui是隨機(jī)誤差項(xiàng)。由于本文的面板數(shù)據(jù)橫截面長(zhǎng)度超過了時(shí)間序列長(zhǎng)度,因此為了消除橫截?cái)?shù)據(jù)的異方差等問題,本文采用截面加權(quán)估計(jì)法(cross section weights,CSW)估計(jì)上述方程。估計(jì)結(jié)果見表2,軟件選擇eviews6.0,其中表中第一行是各參數(shù)的估計(jì)值,第二行是參數(shù)顯著性檢驗(yàn)的檢驗(yàn)值,*表示參數(shù)顯著性檢驗(yàn)的顯著性水平,***代表參數(shù)在1%水平上顯著,**代表參數(shù)在5%水平上顯著,*代表參數(shù)在10%水平上顯著,沒有星號(hào)表示參數(shù)不顯著。

  行業(yè)名稱LP 估計(jì)參數(shù)TFT估計(jì)參數(shù)固定效應(yīng)農(nóng)副食品加工業(yè)0.0114960.1037370.174691(1.815551*)(1.670623*)食品制造業(yè)0.0011770.0259030.093501(0.402309)(1.198112)飲料制造業(yè)0.0006530.0019730.076979(0.131681)(0.058511)紡織業(yè)0.0010660.0544660.000493(0.727655)(1.680135*)紡織服裝、鞋、帽制造業(yè)0.0730940.2549160.285862(3.072623***)(1.893133*)木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)0.0133940.0103920.052989(3.740357***)(0.513465)造紙及紙制品業(yè)0.0124980.0141590.066343(4.069595***)(0.642201)石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)0.022390.015890.440626(0.740727)0.11344化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)0.0000850.0074790.062297(0.018613)0.298429醫(yī)藥制造業(yè)0.0126650.0161530.052353(8.560161***)(1.287491)非金屬礦物制品業(yè)0.0026010.0302850.109393(2.083714**)(2.949548***)黑色金融冶煉延壓加工業(yè)0.0109880.0010380.014921(4.896528***)(0.097222)有色金屬冶煉及延壓加工業(yè)0.0006490.0004580.057007(0.191005)(0.045969)金屬制品業(yè)0.011880.0004580.040342(2.091373**)(0.045969)通用設(shè)備制造業(yè)0.0056730.0326380.116831(1.680175*)1.188844專業(yè)設(shè)備制造業(yè)0.0031850.0645880.1297930.4155291.108211交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)0.0015060.1802380.20865(0.149425)(2.219451**)電氣機(jī)械及器材制造業(yè)0.0163270.0117230.089306(3.947028***)0.43802通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)0.0129680.2114720.2021010.824748(1.352243)

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