葉宗裕

(浙江師范大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，浙江 金華321004)

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區(qū)域全要素生產(chǎn)率的影響因素研究
——基于1998-2014年中國各省份面板數(shù)據(jù)的分析

葉宗裕

(浙江師范大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，浙江 金華321004)

文章首先從理論上分析了區(qū)域全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，簡寫為TFP，下同)的可能影響因素，對各因素選取了相應(yīng)的相對指標作為代表，將其直接納入C-D生產(chǎn)函數(shù)模型,并利用1998-2014年中國各省份的面板數(shù)據(jù)進行回歸分析。結(jié)果表明：非國有經(jīng)濟部門比重的提高，是TFP提高和經(jīng)濟增長的最重要因素，科技投入、勞動力結(jié)構(gòu)、教育水平、外商直接投資和交通基礎(chǔ)設(shè)施對TFP提高和經(jīng)濟增長都有顯著的正向影響，但影響較??；中西部地區(qū)科技投入、交通基礎(chǔ)設(shè)施和外商直接投資的增長幅度遠低于東部地區(qū)，中西部地區(qū)TFP增長率低于東部地區(qū)，是導(dǎo)致中西部地區(qū)GDP增長率低于東部地區(qū)的重要原因。

全要素生產(chǎn)率；C-D生產(chǎn)函數(shù)；影響因素；區(qū)域差異

改革開放以來，中國經(jīng)濟實現(xiàn)了年均近10%的增長發(fā)展，各地的經(jīng)濟發(fā)展水平得到顯著提高，但是地區(qū)差距不斷擴大，已成為不爭的事實。21世紀以來，許多學(xué)者利用分省數(shù)據(jù)對中國地區(qū)經(jīng)濟增長差異的原因進行了大量的實證研究，雖然結(jié)論不盡相同，但幾乎各個研究都表明，全要素生產(chǎn)率對地區(qū)經(jīng)濟增長差異有重要影響。如彭國華的研究表明，TFP的差異是造成我國省區(qū)收入差距的主要原因。[1]李國璋等的研究認為，要素投入差異是我國地區(qū)經(jīng)濟增長差異的主要決定因素，但是其貢獻程度自20世紀90年代以來逐漸下降，而TFP的作用則不斷提高，將成為未來地區(qū)經(jīng)濟增長差異的主要決定因素。[2]因此，通過對區(qū)域TFP影響因素的研究，有利于區(qū)域全要素生產(chǎn)率的提高，有利于有效測度各種因素對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響，有利于縮小省區(qū)之間的收入差距，從而為地方經(jīng)濟決策提供可資借鑒的理論參考。

一、文獻回顧與評論

在關(guān)于生產(chǎn)率的實證文獻中，C-D生產(chǎn)函數(shù)是使用最普遍的生產(chǎn)函數(shù)形式。分地區(qū)的C-D生產(chǎn)函數(shù)可表示如下：

(1)

Yit、Kit、Lit分別表示第i個地區(qū)第t年的GDP、物質(zhì)資本存量和從業(yè)人數(shù)。α、β分別為Y關(guān)于K、L的彈性，Ait代表TFP，包括物質(zhì)資本和勞動投入以外的所有其他影響產(chǎn)出的因素。

對區(qū)域TFP影響因素的研究，主要有兩種方法：第一種方法分兩步，先通過式(1)估算TFP(即Ait)，然后構(gòu)建TFP的分析模型，根據(jù)TFP模型的回歸結(jié)果討論TFP的影響因素；第二種方法先構(gòu)建TFP函數(shù)，再將其代入生產(chǎn)函數(shù)模型，通過生產(chǎn)函數(shù)模型的回歸結(jié)果討論TFP的影響因素。學(xué)界大多數(shù)研究采用第一種方法。第一種方法存在兩方面的問題：一是需先假設(shè)式(1)中的A為常數(shù)，才能估計出彈性系數(shù)，再計算Ait，這實際上是矛盾的；二是根據(jù)李子奈的研究，計量經(jīng)濟學(xué)模型總體設(shè)定，必須遵循“唯一性”和“一般性”原則。[3]“一般性”是指作為建模起點的總體模型，應(yīng)該包含所有對被解釋變量產(chǎn)生影響的變量。顯然，TFP的影響因素也是產(chǎn)出Y的影響因素，由于第一種方法在估算TFP的生產(chǎn)函數(shù)模型中沒有包括這些因素，模型不具備“一般性”，因而根據(jù)該模型估算的TFP是不準確的，而且這種分兩步的方法將產(chǎn)生更大的估計誤差，對TFP影響因素的分析是不可靠的。相比較而言，第二種方法將TFP的影響因素作為產(chǎn)出Y的解釋變量，直接引入生產(chǎn)函數(shù)模型進行估計，方法較為合理，產(chǎn)生的誤差較小。如樊綱、王小魯?shù)萚4]、吳延兵[5]的相關(guān)研究。但吳延兵選取R&D存量、國外技術(shù)引進存量、國內(nèi)技術(shù)引進存量以及R&D存量與技術(shù)引進的交互項，作為TFP的影響因素，指標不夠全面，可能存在遺漏變量。而樊綱等選取市場化指數(shù)、科技資本存量和基礎(chǔ)設(shè)施作為TFP的解釋變量，由于市場化指數(shù)由多方面的眾多指標構(gòu)成，可以認為他們的生產(chǎn)函數(shù)模型包含了所有對GDP有影響的因素集，設(shè)定的總體模型具備“一般性”，研究結(jié)論較為可靠。但是，市場化指數(shù)是一個高度綜合性的指標，根據(jù)該研究我們不能區(qū)分各具體因素對TFP的影響程度，有必要對TFP的各個影響因素進行具體的分析。

區(qū)域TFP的影響因素十分復(fù)雜，因素選擇、指標構(gòu)建、模型設(shè)定、數(shù)據(jù)來源都對實證結(jié)果產(chǎn)生重要影響。本文與已有文獻不同，在理論上分析區(qū)域TFP的可能影響因素的基礎(chǔ)上，對各因素所用指標進行了仔細的分析和試運算，選取相對指標作為代表，并將其直接納入C-D生產(chǎn)函數(shù)模型進行回歸分析。

二、TFP的影響因素、指標選取和數(shù)據(jù)來源

已有的文獻認為，TFP的提高主要來源于兩個方面：一是企業(yè)由研發(fā)投入或技術(shù)引進帶來的微觀生產(chǎn)技術(shù)的進步，二是改善資源配置帶來的效率提高。[4]企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)應(yīng)包括勞動力的技術(shù)水平，所以企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)可由勞動力質(zhì)量、科技投入水平來衡量；資源配置包括勞動力資源和物質(zhì)資本的配置，應(yīng)由勞動力結(jié)構(gòu)、非國有經(jīng)濟比重組成。在生產(chǎn)函數(shù)模型中，產(chǎn)出Y和兩個投入要素K和L采用總量指標，但TFP作為衡量物質(zhì)資本和勞動投入效率的指標，其構(gòu)成因素采用反映投入比例關(guān)系的相對指標更為合適，研究結(jié)果也更具實際意義，因此，本文全部采用相對指標作為TFP的影響因素。

1.勞動力質(zhì)量。Redding的研究表明，公司的人力資本投資與研發(fā)投入是互相依存的，它們共同決定產(chǎn)出的增長。[6]一方面，R&D活動依靠高質(zhì)量的人力資本來實現(xiàn)；另一方面，R&D活動能提高相關(guān)人員的人力資本水平。筆者認為，人力資本存量應(yīng)等于受過一定教育的勞動力總量與他們的知識能力水平的乘積，知識能力水平可用人均教育年限來反映。其中的勞動力數(shù)量作為要素投入，但人均教育年限的提高體現(xiàn)為勞動力質(zhì)量的提高，使得勞動者能夠更有效地使用物質(zhì)資本，能更好地提高企業(yè)的生產(chǎn)技術(shù)水平，提高勞動生產(chǎn)效率，與科技投入對TFP的影響是類似的，應(yīng)作為TFP的組成部分。就業(yè)人員人均受教育年限的計算，使用歷年《中國勞動統(tǒng)計年鑒》中的分地區(qū)就業(yè)人員受教育程度構(gòu)成數(shù)據(jù)。參考有關(guān)文獻，研究生、本科、?？?、高中、初中、小學(xué)和未上過學(xué)的分別以19年、16年、15年、12年、9年、6年和1.5年計，將每一種受教育程度的年限乘以對應(yīng)的比例再求和，即得人均受教育年限。

2.科技投入水平?？萍籍a(chǎn)出不僅取決于當期的科技經(jīng)費支出，也取決于過去時期的科技經(jīng)費支出，因此，我們用各省的科技資本存量衡量科技水平。但是，科技資本存量中的很大部分屬于物質(zhì)資本投入和人員經(jīng)費投入，已分別包含在物質(zhì)資本存量K和勞動投入L中。因此，如果將科技資本存量以總量指標形式引入生產(chǎn)函數(shù)，其中的兩個組成部分就會分別被重復(fù)計算。本文采用科技資本存量與物質(zhì)資本存量的比值，反映各省區(qū)的科技投入水平，引入生產(chǎn)函數(shù)模型。該指標一定程度上反映了資本投入的結(jié)構(gòu)，能夠較好地解決重復(fù)計算問題。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，估算科技資本存量的三項數(shù)據(jù)，分別采用《中國科技統(tǒng)計年鑒》提供的各地區(qū)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出、大中型工業(yè)企業(yè)引進國外技術(shù)經(jīng)費支出和購買國內(nèi)技術(shù)經(jīng)費支出的相關(guān)數(shù)據(jù)。由于《中國科技統(tǒng)計年鑒》從1998年開始才提供各省R&D經(jīng)費內(nèi)部支出數(shù)據(jù)，所以本文以1998年為基期，用永續(xù)盤存法估算各省的科技資本存量。參照朱平芳和徐偉民的做法，[7]設(shè)定：

科技投入的平減指數(shù)=0.55×消費者物價指數(shù)+0.45×固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)

3.勞動力投入結(jié)構(gòu)。勞動力從低生產(chǎn)率的農(nóng)業(yè)向較高生產(chǎn)率的城市非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，改善了勞動力資源的配置效率，成為中國生產(chǎn)率提高的重要來源。[8]在我國，由于第一產(chǎn)業(yè)與第二三產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率存在巨大差距，所以第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全部從業(yè)人數(shù)的比重是影響生產(chǎn)率的一個重要指標。相比其他一些文獻使用的非農(nóng)業(yè)人口占總?cè)丝诘谋戎鼗虺擎?zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤?，第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)占全部從業(yè)人數(shù)的比重，更直接地反映了勞動力資源的配置情況，作為TFP的影響指標更為合適。歷年《中國統(tǒng)計年鑒》給出各地區(qū)按三次產(chǎn)業(yè)分的就業(yè)人數(shù)，該指標經(jīng)簡單計算即得。

4.非國有經(jīng)濟部門比重。改革期間發(fā)生的一個最顯著變化，就是市場導(dǎo)向的非國有企業(yè)取得了重大發(fā)展，使得市場調(diào)節(jié)在整個經(jīng)濟中的比重迅速提高。因此非國有經(jīng)濟部門比重的提高，是改革以來生產(chǎn)率提高的重要原因。非國有經(jīng)濟部門大多是勞動密集型企業(yè)，其勞動生產(chǎn)率不一定高于國有經(jīng)濟部門，但一般來說非國有經(jīng)濟部門的資本產(chǎn)出率高于國有經(jīng)濟部門，所以采用反映資本配置情況的指標——非國有經(jīng)濟部門資本存量占全部資本存量的比重作為TFP的影響因素，與其它指標相比更為顯著，更具理論和實際意義。非國有經(jīng)濟部門資本存量需要進行估算。根據(jù)歷年《中國統(tǒng)計年鑒》提供的各地區(qū)全社會固定資產(chǎn)投資和國有經(jīng)濟部門的固定資產(chǎn)投資額，計算非國有經(jīng)濟部門在全社會固定資產(chǎn)投資中的比重。假設(shè)非國有經(jīng)濟部門的固定資本形成總額在全部固定資本形成總額中的比重與固定資產(chǎn)投資的比重相等，據(jù)此可估算出各地區(qū)歷年的非國有經(jīng)濟部門固定資本形成總額，再用估算各地區(qū)資本存量的方法估算各地區(qū)非國有經(jīng)濟部門的物質(zhì)資本存量。

5.交通基礎(chǔ)設(shè)施水平。良好的基礎(chǔ)設(shè)施可以改善生產(chǎn)要素的使用效率，從而提高生產(chǎn)率。[8]基礎(chǔ)設(shè)施的種類很多，但有的種類缺乏數(shù)據(jù)或不便于衡量。其中鐵路和公路的營運里程便于衡量且具有較強的代表性。參照樊綱等的方法，把不同等級的公路和鐵路里程分別折算為相當于二級公路的標準公路里程。[4]關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，已有的文獻通常采用各省“每平方公里的鐵路和公路營運里程”或“每萬人的鐵路和公路營運里程”指標。就后一指標來說，雖然幾乎所有省區(qū)的指標值隨時間呈較快的上升趨勢，但從橫向比較來看，大多數(shù)生產(chǎn)率高的東部省份的指標值明顯低于生產(chǎn)率低的西部省份。所以，總體來說，TFP與“每萬人的鐵路和公路營運里程”不存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，實際檢驗結(jié)果也證實了這一點。對于“每平方公里的鐵路和公路營運里程”，不僅各省的指標值隨時間呈較快的上升趨勢，而且指標值與各省的經(jīng)濟發(fā)達程度呈很強的正相關(guān)關(guān)系。如2014年該指標值最大的5個省為上海、天津、北京、江蘇、山東，最小的5個省為西藏、青海、新疆、甘肅、內(nèi)蒙古。所以選取“每平方公里的鐵路和公路營運里程”指標作為TFP的影響因素。

6.外商直接投資(FDI)水平。FDI特別是大型跨國公司的進入，通過技術(shù)轉(zhuǎn)讓和技術(shù)溢出，可以把先進的技術(shù)、管理和營銷經(jīng)驗轉(zhuǎn)移到東道國，從而改善東道國的生產(chǎn)效率和要素生產(chǎn)率。但實證研究的結(jié)論并不一致，Li and Liu發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI不僅直接促進了經(jīng)濟增長，而且通過與人力資本的相互作用對發(fā)展中國家的經(jīng)濟增長產(chǎn)生顯著的正向影響；[9]劉舜佳和王耀中發(fā)現(xiàn)FDI溢出在區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間的表現(xiàn)截然相反，并沒有在整體上帶動中國全要素生產(chǎn)率提升。[10]關(guān)于FDI指標選取，多數(shù)學(xué)者選用每年的投入量。對生產(chǎn)效率有影響的不僅是當年的投入，以往的投入有更大的影響，且各省FDI存量較其流量在數(shù)據(jù)上更加穩(wěn)定，所以采用FDI存量而非每年的投入量。FDI存量可用估算物質(zhì)資本存量相同的方法估算得到。FDI存量中大部分屬于物質(zhì)資本存量，各省FDI存量與物質(zhì)資本存量的比值可以反映資本投入結(jié)構(gòu)。通過計算表明，大多數(shù)省的該指標值隨時間呈下降趨勢，該指標與GDP及TFP呈負相關(guān)關(guān)系。因此用FDI存量與物質(zhì)資本存量的比值作為反映FDI水平的指標并不合適，故本文采用FDI存量與從業(yè)人數(shù)的比值，引入C-D生產(chǎn)函數(shù)模型。

上述6個指標涵蓋了TFP的主要影響因素，且能得到較為準確的指標值。另外，C-D生產(chǎn)函數(shù)模型中的物質(zhì)資本存量的來源，對分析結(jié)果有重要影響。對于各省的物質(zhì)資本存量，已有很多研究進行了估算，其中葉宗裕的《中國省際資本存量估算》一文，對各類統(tǒng)計資料中與估算各省資本存量相關(guān)的大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)作了細致的分析、篩選和處理，估算的資本存量較為準確、可靠，[11]所以本文原則上采用該文的估算方法和相關(guān)數(shù)據(jù)。

三、計量模型設(shè)定與估計結(jié)果

根據(jù)上述對TFP影響因素的分析，考慮到各因素采用的是相對指標，在生產(chǎn)函數(shù)中的形式應(yīng)與K、L兩個總量指標不同，設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)模型的形式為：

(2)

式(2)兩邊取對數(shù)，得到如下總體回歸模型：

(3)

其中E表示從業(yè)人員人均受教育年限，Rk表示科技資本存量與物質(zhì)資本存量之比，Nsek表示非國有經(jīng)濟部門資本存量與資本存量之比，Nal表示第二三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占全部從業(yè)人員的比重，Tran表示標準道路里程與土地面積之比(公里/平方公里)，F(xiàn)di表示FDI存量與從業(yè)人數(shù)之比(萬元/每人)。

為了分析各因素對經(jīng)濟增長的貢獻水平和貢獻率，將由式(3)估計的樣本回歸方程求一階差分得：

(4)

其中ΔInYit、ΔInKit、ΔInLit分別是第i個省Y、K、L的連續(xù)復(fù)合增長率或稱對數(shù)增長率，其余的差分項是各相應(yīng)指標的增長幅度。使用差分式進行分析的優(yōu)點是，當各差分項用相應(yīng)的省際平均值代替時，式(4)保持成立，可以減少分析時的誤差。

運用全國31個省份1998-2014年數(shù)據(jù)進行回歸，Hausman檢驗拒絕了原假設(shè)(隨機效應(yīng))，采用固定效應(yīng)的回歸結(jié)果(見表1)。模型的擬合優(yōu)度R2=0.998 7，除教育年限E的系數(shù)的t統(tǒng)計量值較小，僅在0.058的顯著性水平外，其余變量均非常顯著。

表1　各變量的系數(shù)估計結(jié)果

四、實證結(jié)果分析

表2中(見下頁)列出了用省際平均法計算的全國及東、中、西部1998-2014年各因素增長對經(jīng)濟增長的貢獻水平。就全國而言，物質(zhì)資本增長對經(jīng)濟增長的貢獻達8.11個百分點，而TFP對經(jīng)濟增長的貢獻為2.35個百分點。從中可知，資本增長對經(jīng)濟增長起著決定性的作用，貢獻份額為74.0%，而勞動力數(shù)量和TFP增長對經(jīng)濟增長的貢獻份額分別為4.5%和21.5%。在決定TFP的因素當中，非國有經(jīng)濟、交通基礎(chǔ)設(shè)施、科技投入、勞動力結(jié)構(gòu)、外商直接投資和教育水平對經(jīng)濟增長的貢獻分別為0.91、0.36、0.30、0.29、0.25和0.17個百分點，另有不可觀測因素是由誤差項帶來的，對經(jīng)濟增長的貢獻為0.07個百分點。這說明，非國有經(jīng)濟比重增加是TFP增長的最重要因素，它貢獻了TFP增長的38.7%，也表明非國有經(jīng)濟部門的資本產(chǎn)出率高于國有經(jīng)濟部門。由表1中變量Nsek的系數(shù)可知，非國有經(jīng)濟部門資本的比重增長率提高1個百分點，GDP增長率將提高0.505個百分點。交通基礎(chǔ)設(shè)施、科技投入、勞動力結(jié)構(gòu)、外商直接投資和教育水平5個因素對TFP增長的貢獻分別為15.3%、12.8%、12.3%、10.6%和7.23%，都相對較小。

表2　1998-2014年各因素對省際經(jīng)濟增長的貢獻水平(%)

按理說，科技和教育應(yīng)是TFP增長的主要因素，但研究結(jié)果顯示，相對于我國經(jīng)濟的高速增長來說，科技和教育沒有起到應(yīng)有的作用。1998-2014年間，我國的科技經(jīng)費投入有較快的增長。科技投入三方面經(jīng)費總和年均增長18.9%，遠高于GDP增長率，科技資本存量年均增長率為17.3%，也高于物質(zhì)資本存量的增長率12.8%，科技資本存量與物質(zhì)資本存量之比由1998年的0.021增加到2014年的0.035?？萍冀?jīng)費投入和科技資本存量增長較快，而科技對TFP增長和經(jīng)濟增長的貢獻率較低，說明科技資本的使用效率較低，科技成果沒能很好地轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力。教育方面，我國2010年實現(xiàn)了普及九年義務(wù)教育的目標，高中階段、高等教育的毛入學(xué)率分別達到82.5%和26.5%，也達到了相對較高的水平。伴隨入學(xué)率的提高，勞動力平均教育年限由1998年的7.69年提高到2014年的9.97年。教育水平對TFP和經(jīng)濟增長的影響較小，可能有兩種原因：一是我國的教育雖然在數(shù)量上增長較快，但教育質(zhì)量的提高相對較慢，教育沒有為企業(yè)提供高質(zhì)量的創(chuàng)新型人才；二是盡管教育是重要的人力資本積累方式，但在我國的經(jīng)濟環(huán)境下，人們對市場的認識和把握能力以及在實際勞動中獲得的技能可能更重要，這種能力不能為教育變量所反映。

從表2的后面3列可以發(fā)現(xiàn)：(1)東部地區(qū)物質(zhì)資本增長對經(jīng)濟增長的貢獻低于中西部地區(qū)，但TFP增長對經(jīng)濟增長的貢獻高于中西部地區(qū)；(2)東部地區(qū)科技投入、交通基礎(chǔ)設(shè)施和外商直接投資3個因素對經(jīng)濟增長的貢獻明顯大于中西部地區(qū)。為了更進一步分析造成東、中、西部經(jīng)濟增長差異的原因，在表3中給出1998年和2014年按省際平均計算的東、中、西部地區(qū)的6個TFP影響因素變量值及1998-2014歷年差分的平均值。從中可見，中西部地區(qū)的6個指標值都明顯低于東部地區(qū)，其中Rk、Tran和Fdi的差距很大。以2014年為例，東、中、西部地區(qū)科技資本存量與全部資本存量的比值分別為5.32%、2.77%和1.86%，中西部地區(qū)分別只有東部地區(qū)的近1/2和1/3；每平方公里土地面積擁有的標準道路里程，東、中、西部地區(qū)分別為1.380、0.705和0.340公里，中西部地區(qū)分別只有東部地區(qū)的約1/2和1/4；每個勞動力擁有的外商直接投資存量，東、中、西部地區(qū)分別為2.891、0.506和0.293萬元，中西部地區(qū)分別只有東部地區(qū)的1/6和1/10。這些差距是造成中西部地區(qū)TFP發(fā)展水平和經(jīng)濟發(fā)展水平低于東部地區(qū)的重要原因。從表中的平均差分來看，中西部地區(qū)Rk、Tran和Fdi指標的增長幅度遠低于東部地區(qū)。例如，東部地區(qū)的Rk平均每年增加0.19個百分點，而中西部地區(qū)分別只增加0.081和0.028個百分點；東部地區(qū)的FDI存量人均每年增加0.113萬元，而中西部地區(qū)分別增加0.025和0.015萬元，不到東部地區(qū)的1/4和1/7。這些增長幅度的差距是造成中西部地區(qū)TFP增長率和GDP增長率低于東部地區(qū)的重要原因。

表3　東、中、西部地區(qū)1998年和2014年TFP影響因素指標值及其平均差分

五、結(jié)　論

區(qū)域TFP的影響因素十分復(fù)雜，因素選擇、指標構(gòu)建、模型設(shè)定、數(shù)據(jù)來源都對實證結(jié)果有重要影響。本文運用1998-2014年中國各省份的面板數(shù)據(jù)，通過定量分析得出，非國有經(jīng)濟、科技投入、勞動力結(jié)構(gòu)、教育水平、外商直接投資和交通基礎(chǔ)設(shè)施6個因素對TFP提高和經(jīng)濟增長都有顯著的正向影響。從省際平均來看，非國有經(jīng)濟部門比重的提高，對經(jīng)濟增長的貢獻達到年均0.91個百分點，它貢獻了TFP增長的38.7%，是TFP增長的最重要因素。因此，提高非國有經(jīng)濟部門比重對提高TFP增長率和經(jīng)濟增長率有重要意義。2014年該比重各省平均為66.3%，還有較大的提升空間。國家應(yīng)改變以往由政府與國有經(jīng)濟為主的投資方式，轉(zhuǎn)為以民間企業(yè)作為投資主體，引導(dǎo)和促進非國有經(jīng)濟加快發(fā)展，促成經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的真正轉(zhuǎn)型。

科技投入、勞動力結(jié)構(gòu)、教育水平、外商直接投資和交通基礎(chǔ)設(shè)施5個因素對TFP的提高雖有顯著作用，但影響較小。應(yīng)采取措施提高科技和教育在提高TFP中的作用。中西部地區(qū)的科技資本存量及其增長幅度遠低于東部地區(qū)，應(yīng)增加對中西部地區(qū)的科技投入。同時，要提高科技資源的使用效率，促進科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力。我國各教育階段的入學(xué)率和勞動力平均教育年限有較大的提高，但是我國高等教育毛入學(xué)率與國際水平相比，依然有較大差距，我國的教育投入在世界上仍處于較低水平，教育質(zhì)量的提高相對較慢。因此，國家在增大教育投入的同時，重點應(yīng)放在提高辦學(xué)質(zhì)量上。

中西部地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施和FDI存量都遠低于東部地區(qū)，加強中西部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，吸引外商對中西部地區(qū)的投資，對提高我國的TFP增長率和經(jīng)濟增長率、縮小省際間的經(jīng)濟增長差距有重要意義。

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(責任編輯吳月芽)

Research on the Influencing Factors of Regional Total Factor Productivity:Based on an Analysis of the Panel Data of Chinese Provinces from 1998 to 2014

YE Zongyu

(CollegeofEconomicsandManagement,ZhejiangNormalUniversity,Jinhua321004,China)

This paper first analyzed the possible influencing factors of the regional Total Factor Productivity (hereinafter TFP) theoretically, and selected corresponding relative indexes for various factors as representatives that were directly included into the C-D production function model. On that basis, regression analysis was carried out by using the panel data of Chinese provinces from 1998 to 2014. The results show that the increasing proportion of non-state-owned economic sectors is the most important factor for the growth of TFP and economy, while other factors like science and technology investment, labor force structure, education level, foreign direct investment and transportation infrastructure also have positive impact on TFP, but the impact is small. The investment in science and technology, the transportation infrastructure and the foreign direct investment in the central and western regions grow much more slowly than those in the eastern regions, and the TFP growth rate is lower than that in the eastern regions, which has resulted in that the GDP growth rate in the central and western regions is lower than that in the eastern regions.

Total Factor Productivity; C-D production function; influencing factor; regional difference

2015-12-20

葉宗裕(1962-)，男，浙江江山人，浙江師范大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院教授。

F064.1

A

1001-5035(2016)05-0083-07