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时间:2018-07-31
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1、中国水务行业效率分析及影响因素研究 摘要:基于2004-2010年18个省市的面板数据,使用DEA测算了水务行业每年各省市的技术效率及其分解指标,利用Malmquist指数测算了水务行业7年间的全要素生产率及其分解指标的变化情况,进一步利用动态面板模型分析了各种影响因素对水务行业全要素生产率变化的影响。研究发现,多个省市的水务行业处在规模报酬递减区域;水务行业7年间的全要素生产率存在下降的情况,平均每年降低2.5%;在影响因素中城市化率提高了全要素生产率,工业用水增长与全要素生产率没有显著关系,非国有企业的进入降低了全要
2、素生产率。 关键词:水务行业;效率;Malmquist指数 中图分类号:F407文献标识码:A文章编号:1005-0892(2013)01-0093-09 一、引言 水务行业按环节可分为水的生产和供应以及污水处理和再利用两大部分。由于我国污水处理环节尚处于起步阶段又缺少必备的数据,因此本文的研究集中于水的生产和供应环节,文中出现的水务行业皆指水的生产和供应业。在水务行业中,即便考虑到技术进步等因素,水务行业依然具有成本次可加性,因此水务行业一直作为垄断行业存在。为了避免垄断下的高价格和低效率,世界各国采取的最初手段
3、是成立公有制水务公司。随着规制理论的不断发展,各国开始采用更加灵活的规制方法和激励政策。例如,英国实现了水务行业全面的私有化,建立了独立的规制机构;法国和美国允许非国有资产投资水务行业,允许多种公私合营模式;意大利对水务行业进行了合并并设立了更具有激励作用的水价定价机制。 与国外相比,目前我国水务行业的主体仍然以公有制水务公司为主,为了促进水务行业的竞争,从2004年开始水务行业实行特许经营模式,非国有资产在水务行业中逐渐增多。另一方面,我国城市化进程和工业的不断发展也促进了我国水务行业的生产能力和生产规模,我国水务行业
4、在总量上有了明显进步。然而从效率角度分析,近年来我国水务行业的进步究竟又有多大呢?特许经营模式是否带来了竞争进而促进了行业效率提高呢?城市化与工业增长刺激下的总量进步是带来了效率上的进步还是只带来了“大而不强”的变化呢?从现有的研究中我们难以看出端倪。这种研究上的匮乏使我们很难对水务行业的发展做出精确判断,也不利于水务行业进一步的规制政策设计。本文试图对上述问题进行回答,探索水务行业有效发展的路径。 本文利用数据包络分析(下文简称DEA)对2004-2010年我国各省水务行业的效率及效率变化情况进行了定量分析,测算出水务
5、行业的技术效率与分解的纯技术效率和规模技术效率,通过Malmquist指数计算出2004-2010年期间各省水务行业的全要素生产率变化情况。进一步,本文利用计量模型分析城市化、工业增长和非国有资产进入等影响因素对水务行业全要素生产率变化的作用,以找到提高我国水务行业效率的途径。 目前对水务行业效率的研究主要是运用DEA和随机前沿分析两种方法。利用DEA对水务行业进行效率测算主要是利用每年的截面数据计算不同个体的纯技术效率、规模效率和技术效率,然后利用Tobit模型分析各影响因素对效率指标的作用。利用随机前沿分析则将水务行
6、业生产函数设定为C-D函数或超越对数函数等形式,利用随机前沿方程估计水务行业效率值。 随着DEA和Malmquist指数的广泛应用,学者们开始关注全要素生产率以及各种影响因素对全要素生产率及其分解指标变化的作用。虽然针对水务行业尚没有类似研究,但在其他行业已经得到广泛应用。解强和李秀芳(2009)利用基于DEA的Malmquist指数计算了2005-2007年间不同组织形式的保险集团的全要素生产率。徐盈之和赵豫(2007)使用基于DEA的Malmquist指数研究了我国信息制造业全要素生产率1996-2005年间的变化情
7、况,并使用广义最小二乘法分析了区域差异等因素对全要素生产率的影响。胡小娟和刘姣(2010)利用基于DEA的Malmquist指数测算了我国制造业的全要素生产率,并利用同定效应模型分析了影响因素对于全要素生产率及其分解指标的影响。王文普(2011)基于DEA的Malmquist指数测算了各省的全要素生产率变化情况,利用同定效应模型和随机效应模型分析了环境规制对于各省生产率增长的影响。 在效率研究方法上,DEA和Malmquist指数已经得到广泛应用,学者们对多个行业的全要素生产率变化情况进行了研究。相比之下,目前针对我国水
8、务行业效率的研究十分匮乏,尚没有关于全要素生产率变化的研究。针对上述不足,本文使用DEA和Malmquist指数对水务行业效率及全要素生产率变化进行分析,探讨了城市化率、工业用水增长和非国有资产进入对全要素生产率的影响作用。 二、水务行业效率研究方法 (一)研究思路 由于随机前沿分析需要对水务行业
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