吳昊 李征
摘要:本文采用非參數(shù)DEA方法測(cè)算和分析我國(guó)區(qū)域TFP差異及其構(gòu)成,進(jìn)而分析了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)向TFP驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的困境。研究表明,我國(guó)區(qū)域TFP增長(zhǎng)以東部沿海地區(qū)最高,東北地區(qū)最低;技術(shù)進(jìn)步是推動(dòng)TFP增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?,技術(shù)效率差異是TFP增長(zhǎng)區(qū)域差異的主要成因;體制機(jī)制建設(shè)滯后和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性失衡是制約我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)向TFP驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的主要障礙。因此,加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型增長(zhǎng)的重點(diǎn)應(yīng)為體制機(jī)制創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和區(qū)域均衡發(fā)展。
關(guān)鍵詞:全要素生產(chǎn)率;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);Malmquist指數(shù);分解模型
中圖分類號(hào):F0615文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
一、引言
改革開放以來(lái),隨著東南沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng),我國(guó)地區(qū)差距不斷擴(kuò)大。為實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,國(guó)家先后出臺(tái)了西部大開發(fā)、東北老工業(yè)基地振興以及中部崛起等重大區(qū)域戰(zhàn)略,對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展給予多方面政策支持。有關(guān)政策措施在推動(dòng)西部、東北以及中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面取得了明顯成效,近年來(lái)我國(guó)地區(qū)差距也呈現(xiàn)出了逐步縮小趨勢(shì)。然而,通過(guò)加大對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)投入的方式來(lái)縮小地區(qū)差距是否具有可持續(xù)性?這種區(qū)域政策對(duì)我國(guó)整體全要素生產(chǎn)率提升產(chǎn)生了何種影響?本文以全要素生產(chǎn)率為視角,基于非參數(shù)DEA方法對(duì)上述命題進(jìn)行分析和論證,以期在更深層次上揭示區(qū)域體制機(jī)制創(chuàng)新對(duì)技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的影響,從而探求實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的有效途徑。
要素投入效率是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)力量,同時(shí)也是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異的主要原因。新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為,投入驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)伴隨邊際生產(chǎn)力的遞減而難以持續(xù),只有效率驅(qū)動(dòng)才是經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期可持續(xù)增長(zhǎng)的核心力量。全要素生產(chǎn)率是衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的重要工具,是指經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)扣除投入要素以后的技術(shù)因素和非技術(shù)因素,包含了技術(shù)進(jìn)步、管理改善和制度創(chuàng)新對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。 “索洛余值法”[1]、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法[2]和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[3]是全要素生產(chǎn)率的常用測(cè)算方法,現(xiàn)有實(shí)證研究大都采用上述方法或在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的改進(jìn)。彭國(guó)華(2005)研究了我國(guó)1982-2002年期間的區(qū)域TFP變化,認(rèn)為TFP差距是我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距的決定性因素[4]。傅曉霞和吳利學(xué)(2006)的研究認(rèn)為,改革開放以來(lái)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距主要來(lái)源于要素積累,但是TFP的作用越來(lái)越大[5]。李靜等(2006)的研究認(rèn)為,TFP差距同樣也是解釋我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的最主要根源,TFP提高是縮小區(qū)域差距的最終途徑[6]。劉興凱和張誠(chéng)(2010)測(cè)算了我國(guó)28個(gè)省區(qū)1978-2007年的服務(wù)業(yè)TFP,研究表明我國(guó)服務(wù)業(yè)TFP增長(zhǎng)幅度具有明顯的階段性下降態(tài)勢(shì),區(qū)域差異呈現(xiàn)出長(zhǎng)期的收斂趨勢(shì)[7]。石風(fēng)光和李宗植(2009)研究了我國(guó)28個(gè)省區(qū)的TFP與經(jīng)濟(jì)差距,結(jié)果表明TFP是造成我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距更為主要的原因,二者在1985-2007年期間的變動(dòng)趨勢(shì)非常接近[8]。劉建國(guó)等(2012)的研究認(rèn)為,1990-2009年期間的我國(guó)區(qū)域TFP差異顯著,東部地區(qū)改善明顯,中部、西部和東北地區(qū)均出現(xiàn)不同程度的惡化[9]。李國(guó)璋等(2010)的研究表明,我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距在1978-2007年期間的主要決定因素是要素投入,但是TFP差異的作用在90年代以來(lái)不斷提高[10]。
綜上所述,現(xiàn)有研究大都揭示了我國(guó)TFP的區(qū)域“異質(zhì)性”特征,但是對(duì)經(jīng)濟(jì)差距貢獻(xiàn)的結(jié)論還有分歧。深入考察發(fā)現(xiàn),樣本空間維度、時(shí)間跨度、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及研究方法的不同是導(dǎo)致測(cè)算結(jié)果和研究結(jié)論差異的主要原因。其中,參數(shù)生產(chǎn)函數(shù)法和非參數(shù)前沿生產(chǎn)函數(shù)法在測(cè)算結(jié)果上的差異較大,后者在時(shí)空維度和測(cè)量尺度上的統(tǒng)一性比前者要好,測(cè)算結(jié)果的客觀程度更高,也更加接近經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)。本文重點(diǎn)從以下幾個(gè)方面衡量TFP的真實(shí)內(nèi)涵:一是采用非參數(shù)DEA的Malmquist指數(shù)模型測(cè)算TFP,二是嚴(yán)格依據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論確定投入產(chǎn)出變量,三是基于現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)資料延長(zhǎng)樣本維度和提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
二、研究設(shè)計(jì)
(一)研究方法
1.非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法。非參數(shù)DEA模型以截面生產(chǎn)單元為樣本,本質(zhì)上是一種靜態(tài)效率分析,而全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)則需要借助動(dòng)態(tài)效率分析方法來(lái)考察。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法是對(duì)DEA模型的有效延伸,在給定參考技術(shù)前沿條件下,通過(guò)計(jì)算兩期生產(chǎn)單元的Shephard距離函數(shù)[11]比值來(lái)測(cè)量TFP變動(dòng)。根據(jù)Shephard投入距離函數(shù)的定義可知,其實(shí)際上等于CCR模型中綜合技術(shù)效率的倒數(shù),由此便可通過(guò)面板數(shù)據(jù)的DEA模型求解來(lái)測(cè)算Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的變化。
根據(jù)Caves et al(1982)的定義[12],在以t+1時(shí)期技術(shù)前沿為參照條件下,從基期t到t+1時(shí)期的投入導(dǎo)向Malmquist指數(shù)可用下式表達(dá):
Mt+1ixt,yt,xt+1,yt+1=dt+1ixt+1,yt+1dt+1ixt,yt(1)
同樣,可以定義以t時(shí)期技術(shù)前沿為參照的Mti,為了避免參照技術(shù)前沿的隨意性,F(xiàn)re et al(1998)進(jìn)一步將Malmquist指數(shù)定義為兩期技術(shù)前沿參照的幾何平均值[13],即為:
Mixt,yt,xt+1,yt+1=dtixt+1,yt+1dtixt,yt×dt+1ixt+1,yt+1dt+1ixt,yt12(2)
值得注意的是,基于兩期的技術(shù)前沿參考和生產(chǎn)單元投入產(chǎn)出變化,需要計(jì)算四個(gè)Shephard距離函數(shù)來(lái)構(gòu)造Malmquist指數(shù),這可以通過(guò)求解四個(gè)基于投入導(dǎo)向的CCR模型來(lái)完成。根據(jù)Shephard距離函數(shù)與CCR模型技術(shù)效率的等價(jià)性,可以將上述Malmquist指數(shù)進(jìn)一步分解為技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù),分別代表了全要素生產(chǎn)力變動(dòng)中的技術(shù)效率變化和技術(shù)水平變化,即有:
Mixt,yt,xt+1,yt+1=dt+1ixt+1,yt+1dtixt,ytdtixt,ytdt+1ixt,yt×dtixt+1,yt+1dt+1ixt+1,yt+112(3)
式中右邊第一項(xiàng)表示技術(shù)效率指數(shù),第二項(xiàng)幾何平均值表示技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。假定tfpch為用Mi指數(shù)表示的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)指數(shù),tech為技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)指數(shù),pech為純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù),sech為規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù),那么Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的最終分解形式可表示為:
tfpch=tech×pech×sech(4)
2.因素分解模型。非參數(shù)DEA-Malmquist模型雖然給出了TFP的測(cè)算結(jié)果,但是無(wú)法看出TFP對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度,因此還需要做進(jìn)一步的產(chǎn)出增長(zhǎng)來(lái)源因素分解。定義集約形式的生產(chǎn)函數(shù)為t=ft,其中有效勞均產(chǎn)出為t=Yt/Ht,有效物質(zhì)資本存量為t=Kt/Ht,由此可以得到勞均產(chǎn)出和勞均資本的表達(dá)式分別為yt=htt和kt=htt。那么,t時(shí)期到t+1時(shí)期的勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)指數(shù)可表示為:
cyt+1=yt+1yt=cht+1×t+1t(5)
其中,ch為人力資本指數(shù)。參考Kumar and Russell(2002)的做法,在非參數(shù)DEA框架下,可以將有效勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)指數(shù)分解為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)、效率改善指數(shù)和資本深化指數(shù)[14]。設(shè)φ為技術(shù)效率,那么時(shí)期t和t+1的生產(chǎn)前沿可表示為tt=tt/φt和t+1t+1=t+1t+1/φt+1,定義另外兩個(gè)交叉前沿產(chǎn)出為tt+1和t+1t,由此可仿照Malmquist指數(shù)將有效勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)指數(shù)分解為如下結(jié)果:
t+1t=φt+1φt×t+1t+1tt+1×t+1ttt12×tt+1tt×t+1t+1t+1t12(6)
上式中右邊第一項(xiàng)為效率改善指數(shù)ce;第二項(xiàng)為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)ct;第三項(xiàng)則為資本深化指數(shù)ck。那么,將式(6)帶入式(5)便得到了勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)的四重分解結(jié)果:
cy=ct×ce×ch×ck(7)
(二)變量選取
采用非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法測(cè)算我國(guó)全要素生產(chǎn)率,需要選擇合適的生產(chǎn)單元、合理的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)。本文選擇我國(guó)31個(gè)省區(qū)(包括自治區(qū)和直轄市)作為基本生產(chǎn)單元,根據(jù)新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論確定物質(zhì)資本和人力資本為投入變量,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)為有效產(chǎn)出變量,樣本時(shí)序長(zhǎng)度為1990-2013年。
選取31個(gè)省區(qū)的GDP作為有效產(chǎn)出指標(biāo),并利用GDP平減指數(shù)縮減為以1990年不變價(jià)格計(jì)算的實(shí)際GDP。由于資本存量數(shù)據(jù)在實(shí)際經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過(guò)程中難以準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì),本文采用“永續(xù)盤存法”進(jìn)行估算,具體估算方法及指標(biāo)的選取參照張軍等(2004)[15]的做法,估算結(jié)果統(tǒng)一調(diào)整為1990年可比價(jià)格。根據(jù)新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論[16],人力資本能夠改善勞動(dòng)要素的質(zhì)量,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要的促進(jìn)作用,因此選取人力資本存量作為勞動(dòng)要素的代理變量,將勞動(dòng)力數(shù)量L與人力資本水平h的乘積所代表的有效勞動(dòng)作為人力資本存量H=hL。其中,勞動(dòng)力數(shù)量采用當(dāng)期從業(yè)人員的存量數(shù)據(jù),即期初與期末的均值。人力資本水平數(shù)據(jù)采用6歲及以上年齡人口的平均受教育年限,不同等級(jí)教育年限設(shè)定為小學(xué)6年、初中9年、高中12年、大專及以上16年,具體計(jì)算為總教育年限與總?cè)丝谥龋?/p>
h=∑eduiPi∑Pi(8)
式中,h為代表人力資本水平的人均受教育年限,edui為不同等級(jí)教育的年限,Pi為不同等級(jí)教育的人口數(shù)量。
上述變量的全部原始數(shù)據(jù)均取自《新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)人口和就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,其中受教育人口數(shù)據(jù)缺失的年份采用拉格朗日線性插值法補(bǔ)全,重慶市1997年以前的缺失數(shù)據(jù)采用趨勢(shì)預(yù)測(cè)補(bǔ)全。最終選取的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)特征如表1所示。
三、TFP區(qū)域差異演變分析
(一)整體演變
基于面板數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)DEA-Malmquist指數(shù)模型,可以進(jìn)一步測(cè)算出我國(guó)歷年全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成的動(dòng)態(tài)變化情況,圖1繪制了1990-2013年期間我國(guó)整體TFP及構(gòu)成的累積增長(zhǎng)狀況。
整體來(lái)看,1990-2013年期間我國(guó)TFP年均增長(zhǎng)率達(dá)087%,其中技術(shù)進(jìn)步高達(dá)174%,純技術(shù)效率和規(guī)模效率的年均增長(zhǎng)率分別為-045%和-041%,TFP增長(zhǎng)主要來(lái)自技術(shù)進(jìn)步,效率改善的作用則表現(xiàn)為抑制增長(zhǎng)效應(yīng)。從時(shí)序內(nèi)的演變特征來(lái)看,我國(guó)TFP累積增長(zhǎng)指數(shù)在1990-2007年期間大體上維持了震蕩型的正增長(zhǎng)態(tài)勢(shì);90年代初,TFP的增長(zhǎng)勢(shì)頭最為明顯,歷年增長(zhǎng)率均超過(guò)了1%,峰值年均增長(zhǎng)率則高達(dá)593%;但是2008年以后,我國(guó)TFP增長(zhǎng)步入了一個(gè)持續(xù)下降的通道,2010年降到谷底,增長(zhǎng)率為-088%,負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)一直到2013年尚未好轉(zhuǎn)。
從TFP分解指數(shù)的演變特征來(lái)看,20世紀(jì)90年代初的技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)速度非???,連續(xù)三年保持6%以上的增長(zhǎng)速度,盡管期間受改革效益遞減的影響導(dǎo)致了純技術(shù)效率和規(guī)模效率下降,但是依然促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的顯著增長(zhǎng)。20世紀(jì)90年代末,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)受亞洲金融風(fēng)暴的影響持續(xù)倒退,但是期間大刀闊斧的改革提升了純技術(shù)效率和規(guī)模效率,因此TFP依然保持了正增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。2000-2008年,伴隨經(jīng)濟(jì)體制改革的持續(xù)推進(jìn),我國(guó)技術(shù)進(jìn)步保持了長(zhǎng)期的正增長(zhǎng)勢(shì)頭,純技術(shù)效率也在大多數(shù)年份均表現(xiàn)為正增長(zhǎng),但是規(guī)模效率持續(xù)了連年負(fù)增長(zhǎng),但是技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的提高使我國(guó)TFP在該期間依然保持了正增長(zhǎng)。2008年之后,受全球金融危機(jī)的持續(xù)影響,純技術(shù)效率和規(guī)模效率均表現(xiàn)為連年負(fù)增長(zhǎng),技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)緩慢,TFP變化也因此逆轉(zhuǎn)為持續(xù)的下降態(tài)勢(shì)。
截止到2013年,我國(guó)TFP累積增長(zhǎng)了213%,其中技術(shù)進(jìn)步累積增長(zhǎng)率為479%,而純技術(shù)效率和規(guī)模效率則分別累積下降了99%和90%,技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的累積貢獻(xiàn)顯著大于技術(shù)效率??梢?,對(duì)于一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展來(lái)說(shuō),技術(shù)的不斷創(chuàng)新至關(guān)重要[17]。20世紀(jì)90年代初期和進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái),我國(guó)技術(shù)進(jìn)步的累積變動(dòng)趨勢(shì)增速明顯,累積TFP與技術(shù)進(jìn)步基本保持了相同的變動(dòng)趨勢(shì)。現(xiàn)階段,我國(guó)經(jīng)濟(jì)純技術(shù)效率和規(guī)模效率的持續(xù)惡化抵消了技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng),從而導(dǎo)致近年來(lái)的TFP增長(zhǎng)進(jìn)入下行通道,區(qū)域壁壘和行業(yè)壁壘導(dǎo)致的效率損失是引起TFP增長(zhǎng)持續(xù)惡化的重要原因。長(zhǎng)期來(lái)看,體制機(jī)制的痼疾若持續(xù)累積,不但會(huì)繼續(xù)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率損失,同時(shí)也勢(shì)必會(huì)對(duì)不斷的技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生負(fù)面影響。因此,在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的特定階段,重點(diǎn)依然在于完善市場(chǎng)機(jī)制建設(shè),通過(guò)體制機(jī)制創(chuàng)新釋放制度改革紅利;積極調(diào)整區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略,在注重縮小地區(qū)差距的同時(shí),促進(jìn)高效率地區(qū)的要素集聚;加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整步伐,促進(jìn)傳統(tǒng)行業(yè)技術(shù)改造升級(jí),通過(guò)優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)和完善融資體制推動(dòng)高效率的新興產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展。
(二)區(qū)域差異
整體來(lái)看,全國(guó)乃至四大區(qū)域的動(dòng)態(tài)效率改善大都來(lái)自于技術(shù)進(jìn)步的持續(xù)增長(zhǎng),由體制機(jī)制因素決定的技術(shù)效率沒有增長(zhǎng)或負(fù)增長(zhǎng)。TFP年均增速的區(qū)域分布大體呈自東向西梯次遞減的特征,東部地區(qū)年均增速最高(174%),東北地區(qū)最低(044%)。其中,四大區(qū)域的純技術(shù)效率和規(guī)模效率的年均增速均為負(fù)值,TFP增長(zhǎng)主要來(lái)自技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng),東部、中部、西部和東北地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步年均增速分別為237%、144%、146%和124%,東部地區(qū)的技術(shù)溢出效應(yīng)自東向西逐步衰減。盡管我國(guó)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施改善了部分省區(qū)的動(dòng)態(tài)效率,但是中部、西部和東北地區(qū)的TFP增速依然顯著落后于東部地區(qū)。
從表2報(bào)告的數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出TFP年均增速大于1的省區(qū)共有23個(gè),以東部地區(qū)最為集中,其他省區(qū)的TFP增速則為負(fù)值。所有省區(qū)的技術(shù)進(jìn)步均為正增長(zhǎng),純技術(shù)效率和規(guī)模效率為非負(fù)增長(zhǎng)的省區(qū)有上海、安徽、重慶、陜西和黑龍江,而其他省區(qū)大都存在體制機(jī)制桎梏導(dǎo)致的技術(shù)效率損失,從而拉低了整體的TFP增速。其中,天津的年均TFP增速排在首位,平均增長(zhǎng)率高達(dá)435%,由于天津近年來(lái)加快濱海新區(qū)假設(shè)而擴(kuò)大了改革開放水平,體制機(jī)制建設(shè)積累的制度優(yōu)勢(shì)吸引了大量資本和技術(shù)流入,不但推動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步的持續(xù)快速增長(zhǎng)(396%),而且也提升了技術(shù)效率的持續(xù)改善(040%)。廣西的動(dòng)態(tài)效率在全國(guó)排在末位,TFP年均增速為-195%,技術(shù)進(jìn)步為081%,純技術(shù)效率和規(guī)模效率年均增速均為負(fù)值。廣西的技術(shù)進(jìn)步緩慢,對(duì)周圍發(fā)達(dá)省區(qū)的學(xué)習(xí)吸收相對(duì)滯后,再加上體制機(jī)制落后導(dǎo)致的純技術(shù)效率和規(guī)模效率損失,從而加劇了地區(qū)TFP的持續(xù)惡化,制約了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
上述分析已經(jīng)表明我國(guó)動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)效率的區(qū)域差異,還需分析區(qū)域差異的演變趨勢(shì)。圖2描繪了我國(guó)TFP增長(zhǎng)指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)指數(shù)和技術(shù)效率增長(zhǎng)指數(shù)的區(qū)域差異演變。從整體曲線變化特征來(lái)看,TFP增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)和技術(shù)效率增長(zhǎng)的區(qū)域差異呈近似“U”型演變特征。在20世紀(jì)90年代初期的區(qū)域差異相對(duì)較大,主要來(lái)自改革開放先后導(dǎo)致的起點(diǎn)差異,隨后的經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)效率區(qū)域差異在波動(dòng)中趨于縮小,大致在2003年前后已經(jīng)降為拐點(diǎn)處的最低水平,之后的動(dòng)態(tài)效率差異則伴隨區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施進(jìn)一步擴(kuò)大,但是要略低于90年代初的區(qū)域差異水平。時(shí)序內(nèi)的TFP增長(zhǎng)差異主要來(lái)自技術(shù)效率的區(qū)域差異,說(shuō)明區(qū)域體制機(jī)制差異對(duì)動(dòng)態(tài)效率的影響較為顯著。技術(shù)進(jìn)步增長(zhǎng)的區(qū)域差異相對(duì)較小說(shuō)明我國(guó)存在明顯的區(qū)域技術(shù)溢出效應(yīng),從而促進(jìn)了落后地區(qū)向發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)追趕,在一定程度上降低了區(qū)域差異水平。但是,區(qū)域市場(chǎng)壁壘等體制機(jī)制障礙造成的技術(shù)效率增長(zhǎng)區(qū)域差異,進(jìn)一步加劇了TFP增長(zhǎng)的區(qū)域差距。因此,縮小區(qū)域差距應(yīng)該注重兩個(gè)方面的宏觀調(diào)整:一是落后地區(qū)積極引進(jìn)、消化和吸收發(fā)達(dá)地區(qū)的先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù),發(fā)揮技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用;二是加強(qiáng)區(qū)域體制機(jī)制創(chuàng)新,尤其是落后地區(qū)的體制機(jī)制改革力度應(yīng)該進(jìn)一步加大,從而發(fā)揮經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)的推動(dòng)作用。
四、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中的TFP貢獻(xiàn)
在非參數(shù)DEA測(cè)算的區(qū)域TFP基礎(chǔ)上,采用增長(zhǎng)來(lái)源分解模型可以將勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)分解為技術(shù)進(jìn)步、效率改善和要素積累的貢獻(xiàn),從而進(jìn)一步考察我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型增長(zhǎng)中的TFP貢獻(xiàn)變動(dòng),表3給出了1991-2013年期間各省區(qū)的平均勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)率及其來(lái)源分解結(jié)果。
全部省區(qū)中,只有上海的勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)主要來(lái)自全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng),其他大多數(shù)省區(qū)技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)出貢獻(xiàn)雖然也比較突出,但是由于體制機(jī)制建設(shè)遲滯導(dǎo)致了明顯的效率損失,從而拉低了TFP增長(zhǎng)的產(chǎn)出貢獻(xiàn)度,因此勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)主要依靠物質(zhì)資本積累的推動(dòng)。其中,物質(zhì)資本積累貢獻(xiàn)度最高的是廣西,高達(dá)10549%,最低的上海僅為2781%;人力資本積累的產(chǎn)出貢獻(xiàn)在省區(qū)間的差距相對(duì)較小,僅西藏的貢獻(xiàn)度達(dá)到了4237%,貢獻(xiàn)度最低的上海也達(dá)到了1197%;技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)度最高的上海高達(dá)6022%,最低的河北僅為297%;技術(shù)效率改善貢獻(xiàn)最高的陜西達(dá)到817%,體制機(jī)制改革嚴(yán)重滯后的西藏由于效率惡化導(dǎo)致了2823%的勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)速度損失。
從四大區(qū)域的整體比較來(lái)看,物質(zhì)資本積累依然是推動(dòng)我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?,但是東部地區(qū)的TFP增長(zhǎng)貢獻(xiàn)顯著高于其他區(qū)域和全國(guó)平均水平。考察期內(nèi),東部地區(qū)的勞均產(chǎn)出年均增速為1026%,其中6698%來(lái)自物質(zhì)資本積累的推動(dòng),1764%來(lái)自TFP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn),1571%來(lái)自人力資本積累。東部地區(qū)TFP增長(zhǎng)對(duì)勞均產(chǎn)出的突出貢獻(xiàn)全部來(lái)自技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng),技術(shù)進(jìn)步的產(chǎn)出貢獻(xiàn)率高達(dá)2396%,顯著高于中部、西部和東北地區(qū)。這與郝睿(2006)的研究基本一致,說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步主要發(fā)生在勞均資本較高的區(qū)域,由此靠近生產(chǎn)前沿面的東部富裕省區(qū)在技術(shù)進(jìn)步中自然受益最大[18]。中部、西部和東北地區(qū)勞均產(chǎn)出增長(zhǎng)來(lái)源中除了物質(zhì)資本積累以外,人力資本積累是第二大推動(dòng)力量。其中,三大區(qū)域由于效率惡化導(dǎo)致的產(chǎn)出增長(zhǎng)損失均顯著高于東部地區(qū),東北地區(qū)技術(shù)進(jìn)步和人力資本積累的產(chǎn)出貢獻(xiàn)度要顯著低于中西部地區(qū),結(jié)構(gòu)性失衡和人才外流問(wèn)題嚴(yán)重制約了經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)動(dòng)力。產(chǎn)出增長(zhǎng)來(lái)源的區(qū)域差異主要來(lái)自兩個(gè)方面的原因:一是東部地區(qū)率先改革開放建立了相對(duì)良好的體制機(jī)制和經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境,擁有利于技術(shù)引進(jìn)、消化、吸收、創(chuàng)新的區(qū)域優(yōu)勢(shì)和高質(zhì)量人力資本優(yōu)勢(shì);二是由于中部、西部和東北地區(qū)的體制機(jī)制建設(shè)嚴(yán)重滯后,生產(chǎn)效率伴隨前沿面的外移呈惡化趨勢(shì),產(chǎn)出的持續(xù)增長(zhǎng)主要依賴于低效率的擴(kuò)大投入規(guī)模來(lái)推動(dòng)。
此外,從變異系數(shù)的橫向比較來(lái)看,我國(guó)省區(qū)間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異的主要原因是物質(zhì)資本積累(0018),其次是技術(shù)進(jìn)步(0011)和效率改善(0010)。需要指出的是,盡管我國(guó)省區(qū)間的人力資本差異(0005)相對(duì)較小,但是區(qū)域間的人力資本結(jié)構(gòu)差異卻十分顯著,這直接影響了不同區(qū)域人力資本與物質(zhì)資本匹配的結(jié)構(gòu)性失衡問(wèn)題,從而導(dǎo)致了要素使用效率的損失。
五、結(jié)論與啟示
本文采用非參數(shù)DEA方法測(cè)算了我國(guó)區(qū)域TFP及其構(gòu)成,并對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)來(lái)源進(jìn)行了分解和對(duì)比研究?;窘Y(jié)論是:區(qū)域體制機(jī)制建設(shè)滯后和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性失衡是制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)向TFP驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的重要障礙。
第一,20世紀(jì)90年代以來(lái)我國(guó)TFP演變呈正增長(zhǎng)態(tài)勢(shì),但是2008年以來(lái)持續(xù)惡化并表現(xiàn)出連年負(fù)增長(zhǎng),時(shí)序內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)是促進(jìn)TFP增長(zhǎng)的主要力量,而技術(shù)效率的惡化則是導(dǎo)致TFP陷入持續(xù)下滑通道的主要原因。
第二,我國(guó)區(qū)域TFP增長(zhǎng)差異顯著且近年來(lái)呈擴(kuò)大趨勢(shì)。TFP年均增速大體呈自東向西梯次遞減的區(qū)域特征,東部最高,東北最低;區(qū)域體制機(jī)制因素決定的技術(shù)效率差異大于技術(shù)進(jìn)步,從而成為區(qū)域TFP增長(zhǎng)的主要差異來(lái)源。
第四,物質(zhì)資本積累依然是推動(dòng)我國(guó)區(qū)域產(chǎn)出增長(zhǎng)的第一動(dòng)力來(lái)源,TFP增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的區(qū)域差異相對(duì)較大,東部地區(qū)的貢獻(xiàn)已經(jīng)超過(guò)人力資本積累,其他地區(qū)的貢獻(xiàn)則尚處于趕超人力資本階段。體制機(jī)制建設(shè)的滯后是造成我國(guó)產(chǎn)出增長(zhǎng)來(lái)源區(qū)域差異的主要原因,一方面直接導(dǎo)致了技術(shù)效率的累積損失,另一方面則間接抑制了技術(shù)創(chuàng)新的活力。
綜上所述,加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型增長(zhǎng)的政策應(yīng)該重點(diǎn)在體制機(jī)制創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和區(qū)域均衡發(fā)展三個(gè)方面加大推進(jìn)力度。體制機(jī)制創(chuàng)新要有重大突破,尤其應(yīng)注重引導(dǎo)落后地區(qū)的體制機(jī)制改革,市場(chǎng)機(jī)制建設(shè)應(yīng)進(jìn)一步消除行業(yè)壁壘和區(qū)域壁壘的桎梏,從而在整體上提高市場(chǎng)配置效率。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整應(yīng)加快轉(zhuǎn)型升級(jí)步伐,淘汰落后產(chǎn)能,鼓勵(lì)高效率的新興產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展,建立公平順暢的投融資渠道。區(qū)域均衡發(fā)展應(yīng)注重經(jīng)濟(jì)效率的提升和技術(shù)創(chuàng)新的推進(jìn),避免區(qū)域間要素不足和要素?fù)頂D共存的結(jié)構(gòu)性失衡所引致的效率損失。
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Abstract:This paper analyzes regional differences of TFP and the components by applying the non-parametric model of DEA, and further studies the plight of regional economic growth to TFP driving transformation. The research shows eastern coastal areas occupy the highest growth of regional TFP, and the northeast is the lowest; technological progress is the main driver of TFP growth, and technical efficiency differences are the main causes of TFP growth which lead to the regional differences; the lag of institutional mechanisms construction and the structural imbalance of economy are the major obstacles which cause the difficulty of regional economic growth to TFP driving transformation. Therefore, the emphases of accelerating economic growth transformation should be focused on institutional innovation, industrial structure adjustment, and balanced regional development.
Key words:total factor productivity; economic growth; Malmquist index; decomposition model
(責(zé)任編輯:嚴(yán)元)