CN110046759A - 基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法 - Google Patents

基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1)明确分析对象：形成多个评估单元；2)建立测量体系：确定输入变量、输出变量及具体测量指标；3)情景构造：设置不包括以及包括农民工的A、B两种生产情景；4)资料收集：根据建立的测量体系；5)测量A生产情景中全要素生产率的变化；得到A生产情景的全要素生产率增长序列{SRA}；6)测量B生产情景中全要素生产率的变化：得到B生产情景的全要素生产率增长序列{SRB}；7)计算农民工对全要素生产率的影响。本发明具有易于测量、因素考虑全面、计算准确、评估结果可验证等优点，能够提高对建筑业全要素生产率评估的准确性。

Description

基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估 方法
技术领域
本发明涉及建筑工业技术领域，具体涉及一种基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法。
背景技术
经济理论，尤其是经济增长理论，无论是古典增长理论，还是新古典增长理论，或者是现代增长理论，均认为行业发展的动力是劳动、资本和全要素生产率的增长。但相比劳动、资本，全要素生产率(英文表达为Total Factor Productivity,缩写是TFP)因无边际递减效应、代表技术进步、反映创新驱动等诸多优点逐渐成为行业或领域谋求竞争优势的决定性因素、经济发展的第一动力。然而，作为一个评估资源使用效率的综合指标，全要素生产率无法直接获得，只能通过生产系统中的输入与输出比较间接测量获得。因此，鉴于全要素生产率的重要性，对全要素生产率的评估吸引了各行业、各领域广泛的关注。
在建筑业，学者们采用了索洛余值法、随机前沿法、DEA(数据包络分析) 等方法对建筑业的全要素生产率进行了测量评估，但评估结果普遍显示中国建筑业全要素生产率一直处于较低水平，增长缓慢甚至退步。尴尬的是，近些年来中国建筑业不断地挑战一系列世界性的建造难题，以港珠澳大桥为代表的众多突破科技壁垒的超级工程先后取得成功，这又勾勒出代表技术进步的全要素生产率持续增长的画面。对于理论分析结果与实际情况的这种巨大出入，申请人发现主要原因是先前的测量没有考虑农民工这个影响因素。
全要素生产率的测量涉及到一个复杂的“输入—输出”过程，牵涉到不同的资源投入。在这些资源中，对劳动密集型的建筑业而言，劳动是最重要的投入资源。因此，劳动投入数据的准确性对全要素生产率测量的精确性与可靠性有显著的影响。尽管当前建筑业全要素生产率的测量实践已经给劳动投入足够的关注，但对于农民工这个因素，经常因其自身流动性大等原因影响而受到忽视。在这种情况下，先前的研究没有关注到农民工这个重要的影响因素，不包含农民工信息的建筑业年鉴从业人员数量的数据常被应用到全要素生产率的测量中。同时，自2013年以来建筑业使用的农民工一直超过5000 万，庞大的基数势必会对建筑业全要素生产率的测量结果产生巨大的影响。因此实际上如果不考虑农民工，建筑业全要素生产率的测量结果不可能精确，故测量出农民工对建筑业全要素生产率(全要素生产率)则显得非常有必要。
如前所述，全要素生产率只能间接测量，因此要测量出农民工对全要素生产率的影响也只能通过间接的方式进行。鉴于此，如何设计出一种能较容易地测量出农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法，为管理实践提供指南已成为建设管理领域亟待解决的技术难题。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种易于测量、因素考虑全面、计算准确、评估结果可验证、可充分利用调查数据的一种基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法，使其能够总结揭示其影响，提高对建筑业全要素生产率评估的准确性。
为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：
一种基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)明确分析对象：确定待分析对象、分析时间范围及分析时间尺度，据此划分形成多个评估单元；
2)建立测量体系：确定输入变量、输出变量及具体测量指标；其中：结合索洛余值法确定测量体系的输入变量为劳动投入及资本投入，具体测量指标分别为劳动者数量及固定资产；输出变量为单变量输出，选定增加值指标具体度量；
3)情景构造：设置A、B两种生产情景，A生产情景中“输入—输出”两端均不包含农民工的信息；B生产情景中包含农民工的信息，是在A生产情景的基础上从“输入—输出”两端同时加入农民工因素而形成的生产情景；
4)资料收集：根据建立的测量体系，采集并汇总A生产情景中各评估单元劳动投入、资本投入及输出的原始数据，具体包括：从业人员数量、固定资产及总增加值数据；此外，为便于后续计算，还需要采集相关辅助数据，包括：固定资产价格指数、增加值价格指数及从业人员劳动报酬；
采集并汇总各评估单元农民工的原始数据，包括：输入端的农民工数量及输出端的农民工劳动报酬原始数据；
再根据B生产情景的设置原理，汇总获得分析时间范围内B生产情景的数据；对每个分析单元而言，B生产情景中的劳动投入数量为A生产情景中的劳动投入数量和农民工数量之和，A生产情景中的劳动投入数量即指其从业人员数量，B生产情景中资本投入与A生产情景中资本投入相等，B生产情景中输出的增加值等于A生产情景中增加值与农民工劳动报酬之和。
5)测量A生产情景中全要素生产率的变化：对前述A生产情景中采集的某评估单元原始数据，基于索洛余值法测量出该评估单元在不考虑农民工因素时全要素生产率的增长量SRA，如(1)式：
式中，Y、Y*分别为A生产情景中某评估单元原始增加值及使用增加值价格指数剔除价格影响后的实际总增加值,单位为亿元；K和L1分别是固定资产、从业人员数量，单位为亿元、万人；R是A生产情景中该评估单元从业人员的劳动报酬总额，单位为亿元；相应地，ΔY*表示剔除价格因素后该评估单元较前一个评估单元实际总增加值的增长，而ΔL1表示该评估单元较前一个评估单元劳动投入的增长，ΔK则表示该评估单元较前一个评估单元资本投入的增长；
重复步骤5)上述过程，测量出A生产情景中各评估单元的全要素生产率的增长量，得到A生产情景的全要素生产率增长序列{SRA}；
6)测量B生产情景中全要素生产率的变化：与A生产情景的测量相似，基于索洛余值法测出某评估单元考虑农民工因素时全要素生产率的增长量 SRB，如(2)式：
式中，Rm和分别是B生产情景中某评估单元农民工原始劳动报酬及使用增加值价格指数剔除价格因素后的实际劳动报酬，单位为亿元；L2是B生产情景中该评估单元农民工数量，单位万人；类似地，表示剔除价格因素后该评估单元较前一个评估单元农民工实际劳动报酬的增长，ΔL2表示该评估单元较前一个评估单元农民工数量的增长；其余符号同(1)式但属于B生产情景中对应含义；
重复步骤6)上述过程，测量出B生产情景中各评估单元的全要素生产率增长量，得到B生产情景的全要素生产率增长序列{SRB}；
7)计算农民工对全要素生产率的影响：根据前述A生产情景和B生产情景中某评估单元全要素生产率的增长量SRA和SRB数据，求出该单元农民工对全要素生产率的影响值ΔSR，如(3)式：
ΔSR＝SRB-SRA (3)
重复步骤7)上述过程，测出各评估单元的ΔSR，得到农民工对全要素生产率影响的序列{ΔSR}，即体现出农民工对全要素生产率的影响趋势，即序列 {ΔSR}值越来越大，则表明影响越来越大，反之则相反。
进一步地，还包括：
步骤8)总结揭示农民工对全要素生产率的整体影响：基于步骤7)中所得时间序列{ΔSR}的数据，通过累加、求均值的方式分别统计分析时间范围内农民工对建筑业全要素生产率的总(累计)影响和年平均影响，总结出分析时间范围内农民工对建筑业全要素生产率的整体影响程度，即总(累计)影响和年平均影响值越大，则表明在整个分析时间范围内农民工对全要素生产率的整体影响程度越显著，反之则相反。
本发明能够实现以下有益效果：1.为分析农民工对建筑业TFP的影响提供了一种精确、简便的定量测量方法；2.该测量方法同时能勾勒出分析时间范围内农民工对建筑业TFP的影响趋势，通过精确计算总影响、平均影响进一步揭示影响规律；3.由于能测量出农民工对建筑业TFP的影响并揭示其影响规律，因此可以从农民工这个因素视角提出有针对性的管理措施，提高建筑业全要素生产率，促进行业和各地区建筑业持续健康发展。同时，当前及今后一段时间，农民工大量的存在于各个行业，尤其是很多劳动密集型的产业，因此，本发明也将为其它相关行业全要素生产率的测量提供参考与借鉴。
附图说明
图1为本发明实施例中的一种基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法流程图。
图2为A生产情景和B生产情景构造示意图。
图3为数据收集示意图。
具体实施方式
下面结合附图，以中国建筑业2008-2011年为分析实施例对本发明作进一步的详细说明。
图1为本发明实施例提供的一种基于索洛余值法的农民工对全要素生产率影响的计算方法流程图。如图1所示，该方法包括：
步骤S101，明确分析对象。以中国建筑业为具体待分析对象，2008-2011 年为分析时间范围，以年为分析尺度，划分形成2008年、2009年、2010年及2011年共4个评估单元。
步骤S102，建立测量体系，确定输入变量、输出变量及具体测量指标。在广泛调查的基础上，结合索洛余值法确定测量体系的输入变量为劳动投入及资本投入，具体测量指标分别为劳动者数量及固定资产；输出变量为单变量输出，选定增加值指标具体度量。
步骤S103，情景构造。如前所述，TFP(即全要素生产率)只能通过“输入—输出”测量体系间接测量获得，因此，农民工对TFP的影响也只能通过间接的方法测量。如图2所示，设置A、B两种生产情景来间接测量农民工对 TFP的影响。其中：A生产情景中“输入—输出”两端均不包含农民工的信息； B生产情景包含农民工的信息，是在A生产情景的基础上从“输入—输出”两端同时加入农民工因素而形成的。
步骤S104，资料收集。数据资料收集如图3所示。首先，采集并汇总A 生产情景中2008-2011年中国建筑业各年劳动投入、资本投入及输出的原始数据，包括：从业人员数量、固定资产及总增加值数据(表1)。此外，为便于后续计算，还需要收集汇总相关辅助计算数据，具体包括固定资产价格指数、增加值价格指数及从业人员劳动报酬(表1)。当然，这些辅助指标同样适用于 B生产情景(图3)。
表1 2008-2011年中国建筑业A生产情景中相关数据
接着，采集并汇总2008-2011年建筑业农民工相关数据。由于农民工仅是劳动供应者，生产工具由建筑(企)业提供，因而农民工不会对A生产情景中已经形成的固定资产产生影响。进一步，增加值由固定资产折旧、劳动报酬、税金及利润组成，农民工也不会对A生产情景中已经形成的折旧、税金及利润产生影响。在这种情况下，农民工对“输入—输出”系统的影响只能分别通过输入端的农民工数量及输出端的劳动报酬两个指标产生，因此，需要采集并汇总各评估单元农民工数量及其劳动报酬的原始数据(表2)。
表2 2008-2011年建筑业农民工相关数据
最后，根据图2中B生产情景的设置原理，图3展示获得B生产情景中数据的方式。具体而言，B生产情景中的劳动投入数量为A生产情景中的劳动投入数量和农民工数量之和，A生产情景中的劳动投入数量即指其从业人员数量，B生产情景中资本投入与A生产情景中资本投入相等，B生产情景中输出的增加值等于A生产情景中增加值与农民工劳动报酬之和。进一步，汇总获得2008-2011年B生产情景的输入输出数据(表3)。
表3 2008-2011年中国建筑业B生产情景中相关数据
步骤S105，测量A生产情景的TFP变化。对前述A生产情景中采集汇总的某评估单元原始数据，首先根据份额法计算出劳动及资本投入的弹性系数 R/Y和1-R/Y(表4)；然后使用增加值价格指数剔除价格因素的影响，得到该评估单元较前一个评估单元输出增长ΔY*/Y*(表4)；接着利用固定资产价格指数剔除价格因素的影响，基于永续盘存法(PerpetualInventory Method,PIM) 的预处理估算出该评估单元资本存量K及资本投入较前一个评估单元资本投入的增长ΔK/K(表4)；最后基于索洛余值法测量出该评估单元在不考虑农民工因素时较前一个评估单元TFP的增长SRA，如(1)式：
式中，Y、Y*分别为A生产情景中某评估单元原始增加值及使用增加值价格指数剔除价格影响后的实际总增加值,单位为亿元；K和L1分别是固定资产、从业人员数量，单位为亿元、万人；R是A生产情景中该评估单元从业人员的劳动报酬总额，单位为亿元；相应地，ΔY*表示剔除价格因素后该评估单元较前一个评估单元实际总增加值的增长，而ΔL1表示该评估单元较前一个评估单元劳动投入的增长；ΔK则表示该评估单元较前一个评估单元资本投入的增长。
重复步骤S105上述过程，测量出A生产情景中各评估单元的TFP增长量，得到分析时间范围内A生产情景的TFP增长序列{SRA}，如表4所示。
表4 2008-2011年中国建筑业A生产情景中计算结果
注：2008年是起始年，缺乏比较基础无法求出该年输入增长(ΔK/K、ΔL1/L1)、输出增长(ΔY*/Y*)，故省略。
步骤S106，测量B生产情景的TFP变化。与A生产情景的测量相似，基于索洛余值法测出某评估单元考虑农民工因素时较前一个评估单元TFP的增长量SRB，如(2)式：
式中，Rm和分别是B生产情景中某评估单元农民工原始劳动报酬及使用增加值价格指数剔除价格因素后的实际劳动报酬，单位为亿元；L2是B生产情景中该评估单元农民工数量，单位万人；类似地，表示剔除价格因素后该评估单元较前一个评估单元农民工实际劳动报酬的增长，ΔL2表示该评估单元较前一个评估单元农民工数量的增长；其余符号同(1)式但属于B生产情景中对应含义。
重复步骤S106上述过程，测量出B生产情景中各评估单元的TFP增长量，得到分析时间范围内B生产情景的TFP增长序列{SRB}，如表5所示。
表5 2008-2011年中国建筑业B生产情景中计算结果
注：同表4，2008年是起始年，缺乏比较基础无法求出该年输入与输出增长，故省略。
步骤S107，计算农民工对TFP的影响。根据前述A生产情景和B生产情景中某评估单元TFP的增长量SRA和SRB数据，求出该单元农民工对TFP的影响值ΔSR，如(3)式：
ΔSR＝SRB-SRA (3)
重复步骤S107上述过程，测出各评估单元的ΔSR，得到分析时间范围内农民工对TFP影响的序列{ΔSR}(表6)，即能够看到农民工对中国建筑业TFP 增长确实存在显著的影响。
表6 2008-2011年农民工对中国建筑业TFP逐年增长的影响
步骤S108，总结揭示农民工对TFP的整体影响。基于步骤S107中所得时间序列{ΔSR}的数据，通过累加、求均值的方式分别统计分析时间范围内农民工对中国建筑业TFP的总(累计)影响、年平均影响(表7)。结果显示在分析时间范围内农民工对中国建筑业TFP增长的总(累计)影响和年平均影响分别达 5.10、1.54，相对其原来(生产情景A)基数13.34和4.26，改善幅度分别高达38.23％、36.15％,即可以看到在分析时间范围内农民工对中国建筑业TFP增长的整体影响程度大，影响显著。
表7 2008-2011年农民工对中国建筑业TFP增长的整体影响

Claims (2)

1.一种基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)明确分析对象：确定待分析对象、分析时间范围及分析时间尺度，据此划分形成多个评估单元；
2)建立测量体系：确定输入变量、输出变量及具体测量指标；其中：结合索洛余值法确定测量体系的输入变量为劳动投入及资本投入，具体测量指标分别为劳动者数量及固定资产；输出变量为单变量输出，选定增加值指标具体度量；
3)情景构造：设置A、B两种生产情景，A生产情景中“输入—输出”两端均不包含农民工的信息；B生产情景包含农民工的信息，是在A生产情景的基础上从“输入—输出”两端同时加入农民工因素而形成的生产情景；
4)资料收集：根据建立的测量体系，采集并汇总A生产情景中各评估单元劳动投入、资本投入及输出的原始数据，具体包括：从业人员数量、固定资产及总增加值数据；此外，为便于后续计算，还需要采集相关辅助数据，包括：固定资产价格指数、增加值价格指数及从业人员劳动报酬；
采集并汇总各评估单元农民工的原始数据，包括：输入端的农民工数量及输出端的农民工劳动报酬原始数据；
再根据B生产情景的设置原理，汇总获得分析时间范围内B生产情景的数据；对每个分析单元而言，B生产情景中的劳动投入数量为A生产情景中的劳动投入数量和农民工数量之和，A生产情景中的劳动投入数量即指其从业人员数量，B生产情景中资本投入与A生产情景中资本投入相等，B生产情景中输出的增加值等于A生产情景中增加值与农民工劳动报酬之和；
5)测量A生产情景中全要素生产率的变化：对前述A生产情景中采集的某评估单元原始数据，基于索洛余值法测量出该评估单元在不考虑农民工因素时全要素生产率的增长量SRA，如(1)式：
式中，Y、Y*分别为A生产情景中某评估单元原始增加值及使用增加值价格指数剔除价格影响后的实际总增加值,单位为亿元；K和L1分别是固定资产、从业人员数量，单位为亿元、万人；R是A生产情景中该评估单元从业人员的劳动报酬总额，单位为亿元；相应地，ΔY*表示剔除价格因素后该评估单元较前一个评估单元实际总增加值的增长，而ΔL1表示该评估单元较前一个评估单元劳动投入的增长；ΔK则表示该评估单元较前一个评估单元资本投入的增长；
重复步骤5)上述过程，测量出A生产情景中各评估单元的全要素生产率的增长量，得到A生产情景的全要素生产率增长序列{SRA}；
6)测量B生产情景中全要素生产率的变化：与A生产情景的测量相似，基于索洛余值法测出某评估单元考虑农民工因素时全要素生产率的增长量SRB，如(2)式：
式中，Rm和分别是B生产情景中某评估单元农民工原始劳动报酬及使用增加值价格指数剔除价格因素后的实际劳动报酬，单位为亿元；L2是B生产情景中该评估单元农民工数量，单位万人；类似地，表示剔除价格因素后该评估单元较前一个评估单元农民工实际劳动报酬的增长，ΔL2表示该评估单元较前一个评估单元农民工数量的增长；其余符号同(1)式但属于B生产情景中对应含义；
重复步骤6)上述过程，测量出B生产情景中各评估单元的全要素生产率增长，得到B生产情景的全要素生产率增长序列{SRB}；
7)计算农民工对全要素生产率的影响：根据前述A生产情景和B生产情景中某评估单元全要素生产率的增长量SRA和SRB数据，求出该单元农民工对全要素生产率的影响值ΔSR，如(3)式：
ΔSR＝SRB-SRA (3)
重复步骤7)上述过程，测出各评估单元的ΔSR，得到农民工对全要素生产率影响的序列{ΔSR}，即体现出农民工对全要素生产率的影响趋势，即序列{ΔSR}值越来越大，则表明影响越来越大，反之则相反。
2.根据权利要求1所述的一种基于索洛余值法的农民工对建筑业全要素生产率影响的评估方法，其特征在于：还包括步骤8)总结揭示农民工对全要素生产率的整体影响：基于步骤7)中所得时间序列{ΔSR}的数据，通过累加、求均值的方式分别统计分析时间范围内农民工对建筑业全要素生产率的总(累计)影响和年平均影响，总结出分析时间范围内农民工对建筑业全要素生产率的整体影响程度，即总(累计)影响和年平均影响值越大，则表明在整个分析时间范围内农民工对全要素生产率的整体影响程度越显著，反之则相反。
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