王德祥+薛桂芝

摘要 已有的文獻(xiàn)基本上都是關(guān)注全要素生產(chǎn)率的研究，很少在全要素生產(chǎn)率的框架下識(shí)別每一種投入要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)和影響。本文在Chang et al 2012年提出的ISP方法的基礎(chǔ)上，突破了其模型規(guī)模報(bào)酬不變的限制，采用投入導(dǎo)向的SBM模型對(duì)Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，在全要素生產(chǎn)率的框架下測(cè)算資本、勞動(dòng)力和土地要素的生產(chǎn)率指數(shù)，識(shí)別每一種投入要素對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)和影響。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，城市全要素生產(chǎn)率變化主要是資本要素生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)的，提升城市全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵是提升資本要素生產(chǎn)率。本文還從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、人力資本積累、政府規(guī)模、投資率、財(cái)政科技支出、FDI、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多個(gè)方面分析了影響城市資本要素生產(chǎn)率的因素。研究結(jié)論主要有：①1998—2013年間，中國(guó)城市全要素生產(chǎn)率累計(jì)下降了23.03%，其中資本要素生產(chǎn)率累計(jì)下降了60.71%，不同區(qū)域、不同層級(jí)、不同類型城市的資本要素生產(chǎn)率存在明顯的差異；②城市規(guī)模、市場(chǎng)化程度、人力資本積累、FDI資本存量和投資率是影響城市資本要素生產(chǎn)率的主要因素，其中，規(guī)模較大的城市占據(jù)各方面的優(yōu)勢(shì)，能夠更好地改進(jìn)資本要素生產(chǎn)率。市場(chǎng)化的推進(jìn)和人力資本積累有利于資本生產(chǎn)率的改進(jìn)，符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一般規(guī)律。FDI資本存量通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)和示范效應(yīng)等能推進(jìn)東道國(guó)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提高；③投資率與資本要素生產(chǎn)率負(fù)相關(guān)，印證了Krugman隨著投資率走高會(huì)出現(xiàn)資本邊際報(bào)酬遞減以及資本要素生產(chǎn)率下降的問(wèn)題的觀點(diǎn)；④第二產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率正相關(guān)，而第三產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率負(fù)相關(guān)，說(shuō)明當(dāng)前中國(guó)的居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)層次總體上還比較低，強(qiáng)制推進(jìn)二三產(chǎn)業(yè)間的結(jié)構(gòu)升級(jí)只能造成供需結(jié)構(gòu)匹配程度更低、愈加損失效率。短期內(nèi)中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的方向應(yīng)該為第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的調(diào)整升級(jí)。

關(guān)鍵詞 全要素生產(chǎn)率；資本要素生產(chǎn)率；LPI；ISP

中圖分類號(hào) F062.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1002-2104（2016）11-0053-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.11.007

新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)把經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接原因歸結(jié)為生產(chǎn)要素投入量的增長(zhǎng)和全要素生產(chǎn)率的提高。資源的稀缺性意味著單純依靠要素投入的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是難以持續(xù)的，只有全要素生產(chǎn)率的提高才是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的源泉。改革開(kāi)放之后中國(guó)的投資率從1981年的19.62%飛速上升到2014年的80.56%，同時(shí)“人口紅利”爆發(fā)，勞動(dòng)力占比不斷上升，可以說(shuō)中國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要是靠要素投入驅(qū)動(dòng)的。然而，自2011年逐年下滑的經(jīng)濟(jì)走勢(shì)印證了新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)投入驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)模式無(wú)法實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的觀點(diǎn)。一方面投資率和人口紅利終將面臨拐點(diǎn)，不可能持續(xù)走高；另一方面要素投入達(dá)到一定規(guī)模一定會(huì)遇到報(bào)酬遞減的問(wèn)題[1]。當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)達(dá)到一定的階段，終將面臨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“陣痛”調(diào)整期。當(dāng)前中國(guó)的供給側(cè)改革旨在改變現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式，減少無(wú)效投資，增加有效投資，改善投入產(chǎn)出關(guān)系，提高全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展。可以說(shuō)，供給側(cè)改革的核心任務(wù)就是提升全要素生產(chǎn)率。2015年中國(guó)城鎮(zhèn)化率達(dá)到56.1%，學(xué)者們預(yù)測(cè)城鎮(zhèn)化的過(guò)程可以延續(xù)到2030年，從而進(jìn)入城鎮(zhèn)化發(fā)展的成熟階段，屆時(shí)城鎮(zhèn)化水平可以達(dá)到70%。所以城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量直接關(guān)系到未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量。因而不同于以往從省級(jí)層面來(lái)測(cè)算全要素生產(chǎn)率，本文從城市層面來(lái)測(cè)算全要素生產(chǎn)率及各單要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)變化情況。全要素生產(chǎn)率是資本、勞動(dòng)力、土地等投入要素的綜合生產(chǎn)率，提升全要素生產(chǎn)率首先要辨析每一種要素生產(chǎn)率的變化情況。以往的研究方法得出的全要素生產(chǎn)率指數(shù)都是加總層面的指數(shù)，無(wú)法識(shí)別每一種投入要素的生產(chǎn)率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，因而不能夠明確地辨析全要素生產(chǎn)率變動(dòng)背后的關(guān)鍵因素測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法主要有索洛余值法、擴(kuò)展索洛余值法、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。。因此，本文沿襲并突破了Chang et al 2012年的研究[2]，采用SBM模型對(duì)Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)（LPI）進(jìn)行改進(jìn)，采用基于投入松弛的全要素生產(chǎn)率指數(shù)（Input Slack-based TFP，ISP）來(lái)測(cè)度和分解223個(gè)地級(jí)及以上城市1998—2013年的全要素生產(chǎn)率，將每種投入要素的生產(chǎn)率從全要素生產(chǎn)率的框架下分離出來(lái)，辨析全要素生產(chǎn)率的變化究竟是由哪種要素生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)的。相對(duì)于Chang et al的研究，本文的創(chuàng)新之處在于采用投入導(dǎo)向的SBM模型對(duì)傳統(tǒng)的Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，投入導(dǎo)向SBM距離函數(shù)能夠在規(guī)模報(bào)酬可變的假設(shè)條件下實(shí)現(xiàn)要素生產(chǎn)率改進(jìn)的測(cè)算，突破了于Chang et al模型規(guī)模報(bào)酬不變的限制條件。另外本文也對(duì)主導(dǎo)全要素生產(chǎn)率的資本要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行了分析，可以說(shuō)從兩方面彌補(bǔ)了Chang et al研究的缺憾。

式（6）表明全要素生產(chǎn)率是各項(xiàng)投入要素生產(chǎn)率的算術(shù)平均值。所以，基于ISP指數(shù)方法不僅可以測(cè)算出各項(xiàng)投入要素的生產(chǎn)率，而且可以進(jìn)一步測(cè)算出全要素生產(chǎn)率。這樣，在考慮資本、勞動(dòng)力和土地資源三項(xiàng)要素投入的情況下，就可以借助ISP指數(shù)分別測(cè)度出資本要素生產(chǎn)率、勞動(dòng)要素生產(chǎn)率以及土地要素生產(chǎn)率，而將各項(xiàng)投入生產(chǎn)率進(jìn)行算術(shù)平均就可以得出全要素生產(chǎn)率。注意，基于ISP指數(shù)方法測(cè)算的要素生產(chǎn)率是控制了其他投入要素情況下的要素生產(chǎn)率，而不再是單獨(dú)測(cè)算某一項(xiàng)投入要素的偏要素生產(chǎn)率（Partial Factor Productivity），這種測(cè)算方式考慮到了投入要素之間可能存在的替代關(guān)系或者互補(bǔ)關(guān)系。

1.3 指標(biāo)設(shè)計(jì)

生產(chǎn)要素主要包括勞動(dòng)力、資本和土地，土地往往被看成是不變的，其他兩個(gè)則是可變的。傳統(tǒng)索洛模型的生產(chǎn)函數(shù)為Y=AF（L，K），其中，Y為總產(chǎn)出，L為勞動(dòng)力，K為資本存量，A為全要素生產(chǎn)率。后來(lái)陸續(xù)有學(xué)者將其他生產(chǎn)要素引入這一模型，使得索洛模型不斷擴(kuò)展，其中包括土地。我們認(rèn)為城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在很大程度上受益于城市用地的擴(kuò)張，城市生產(chǎn)函數(shù)中土地不能被視為是不變的?；诖耍覀儤?gòu)建一個(gè)擴(kuò)展的索洛模型，Y=AF（L，K，R），R表示土地資源。所以模型的產(chǎn)出指標(biāo)為Y，投入指標(biāo)為L(zhǎng)，K和R?？偖a(chǎn)出Y用市轄區(qū)GDP來(lái)表示，以1998年為基期，采用GDP平減價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減。勞動(dòng)力L我們用期末市轄區(qū)單位從業(yè)人員和城鎮(zhèn)私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員來(lái)表示。資本存量K采用歷年固定資產(chǎn)投資額，經(jīng)永續(xù)盤存法測(cè)算而得，資本存量的測(cè)算方法主要借鑒張軍等的做法進(jìn)行測(cè)算而得[5]。土地資源R用各地區(qū)的建成區(qū)面積表示。

本文最終構(gòu)建了自1998年起升級(jí)為地級(jí)市的223個(gè)地級(jí)市1998—2013年的平衡面板數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)度中國(guó)城市全要素生產(chǎn)率及其各項(xiàng)投入要素的生產(chǎn)率。

2 生產(chǎn)率測(cè)算結(jié)果及分析

本文采用Max DEA軟件測(cè)算城市全要素生產(chǎn)率框架下的單要素生產(chǎn)率。當(dāng)期SBM距離函數(shù)Dt（xt，yt）和Dt+1（xt+1，yt+1）采用基于投入導(dǎo)向的SBM模型逐年測(cè)算得出?？缙赟BM距離函數(shù)Dt（xt+1，yt+1）和Dt+1（xt，yt）將面板數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為截面數(shù)據(jù)，通過(guò)群組上方鄰群參比和下方鄰群參比方法測(cè)算得出。測(cè)算結(jié)果如表1，其中ISPK表示資本要素生產(chǎn)率，ISPK表示勞動(dòng)要素生產(chǎn)率，ISPR表示土地要素生產(chǎn)率，LPI表示全要素生產(chǎn)率。

從國(guó)家層面來(lái)看，在1998—2013年的樣本區(qū)間內(nèi)中國(guó)的全要素生產(chǎn)率的累計(jì)變化一直處于零值以下，呈明顯的退步狀態(tài)，累計(jì)退步23.03%。土地要素生產(chǎn)率在樣本區(qū)間一直處于退步狀態(tài)，累計(jì)退步17.01%。勞動(dòng)要素生產(chǎn)率呈穩(wěn)步上升趨勢(shì)，雖然2010—2013年有微弱的退步，但是在樣本期間累計(jì)增長(zhǎng)8.63%。而資本要素生產(chǎn)率呈直線下滑態(tài)勢(shì)，樣本區(qū)間年增長(zhǎng)率為-4.05%，累計(jì)退步60.71%?？梢钥闯觯厣a(chǎn)率退步的原因主要在于資本要素生產(chǎn)率的不斷下降。過(guò)度投資導(dǎo)致的嚴(yán)重產(chǎn)能過(guò)剩是資本要素生產(chǎn)率快速下降的重要因素。

從區(qū)域?qū)用嫔峡?，資本要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域?qū)哟涡?，其中，東部地區(qū)的退步程度最小，累計(jì)退步35.42%，與其他三個(gè)地區(qū)的差別非常明顯。中部、西部和東北地區(qū)分別為71.69%、76.87%和79.89%，東北地區(qū)退步最為嚴(yán)重①。東部沿海省份與中西部省份之間差距呈不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)，主要原因是自改革開(kāi)放后東部沿海省份的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和政策優(yōu)勢(shì)引發(fā)了要素聚集效應(yīng)，物力資本、人力資本和先進(jìn)技術(shù)不斷向東部省份聚集。東北三省從地理位置上看屬于東部地區(qū)，但資本要素生產(chǎn)率最低，原因在于東北三省資源型城市比重過(guò)大，全國(guó)資源型城市262個(gè)，東北占了37個(gè)，全國(guó)資源衰退型地級(jí)市24個(gè)，有10個(gè)在東北。資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源開(kāi)發(fā)依賴程度大，資源利用水平低。另外，2003—2012年振興東北十年，三個(gè)省份的固定資產(chǎn)投資年均增幅超過(guò)30%，GDP增速也水漲船高，高投入高產(chǎn)出掩蓋了產(chǎn)能過(guò)剩、生產(chǎn)率下滑等問(wèn)題。東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)困境是投入驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)模式負(fù)面效應(yīng)的極端體現(xiàn)。

從城市層級(jí)上來(lái)看，副省級(jí)及以上城市資本要素生產(chǎn)率累計(jì)進(jìn)步27.05%，地級(jí)市累計(jì)退步68.88%，大部分年份呈負(fù)增長(zhǎng)狀態(tài)。副省級(jí)及以上城市的資本要素生產(chǎn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了地級(jí)市的資本要素生產(chǎn)率，且生產(chǎn)率呈進(jìn)步狀態(tài)。19個(gè)副省級(jí)及以上的城市基本上都屬于國(guó)家中心城市或區(qū)域中心城市，國(guó)家中心城市和區(qū)域中心城市是區(qū)域組織經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和配置資源的中樞、區(qū)域綜合交通和信息網(wǎng)絡(luò)樞紐、科教、文化、創(chuàng)新中心，是城市體系中綜合實(shí)力最強(qiáng)的頂尖城市，在政策、資本、勞動(dòng)力、技術(shù)和體制創(chuàng)新方面占盡天時(shí)地利人和，有利于生產(chǎn)率改進(jìn)。

從城市類型來(lái)看，非資源型城市資本要素生產(chǎn)率樣本期間累計(jì)退步52.89%，資源型城市累計(jì)退步72.82%，其中資源衰退型城市累計(jì)退步90.95%。原因在于資源型城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源開(kāi)發(fā)的依賴性強(qiáng)，采掘業(yè)占GDP比重較高，資源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度大，產(chǎn)能嚴(yán)重過(guò)剩，“三高”項(xiàng)目過(guò)多，低水平重復(fù)投資過(guò)高，接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后，向高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)尚處于起步階段，物力資本、人力資本和先進(jìn)技術(shù)等要素集聚能力弱，創(chuàng)新能力差，不利于生產(chǎn)率改進(jìn)。

盡管很多學(xué)者認(rèn)為中國(guó)的要素生產(chǎn)率應(yīng)該是取得了很大的進(jìn)步，但是采用多種方法測(cè)算，中國(guó)的要素生產(chǎn)率的確長(zhǎng)期在零值附近徘徊，甚至呈倒退狀態(tài)。本文對(duì)出現(xiàn)這種情況的原因進(jìn)行了猜想：

（1）全要素生產(chǎn)率所體現(xiàn)的技術(shù)進(jìn)步?jīng)]有蘊(yùn)含資本投入帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步。如果全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)較低，只說(shuō)明沒(méi)有蘊(yùn)含資本投入的技術(shù)進(jìn)步較低，蘊(yùn)含在資本投入中的技術(shù)進(jìn)步仍然是存在的[6]。而中國(guó)的技術(shù)進(jìn)步可能被蘊(yùn)含在資本投入的增長(zhǎng)中了。技術(shù)進(jìn)步有自行研發(fā)和學(xué)習(xí)模仿兩種實(shí)現(xiàn)方式，同發(fā)達(dá)國(guó)家相比，中國(guó)在技術(shù)上存在著很大的差距，所以主要采用模仿、購(gòu)買等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步。這種進(jìn)步通常是與購(gòu)買專利技術(shù)或者購(gòu)置機(jī)器設(shè)備同時(shí)進(jìn)行的，從而蘊(yùn)含在資本投入的增長(zhǎng)中。要素生產(chǎn)率將技術(shù)進(jìn)步和資本隔離開(kāi)可能低估了中國(guó)技術(shù)進(jìn)步的程度和生產(chǎn)率的真實(shí)改進(jìn)情況。

（2）中國(guó)的投資率可能存在被高估的情況。國(guó)內(nèi)很多研究都對(duì)中國(guó)投資率的真實(shí)性表達(dá)了懷疑[7]，認(rèn)為中國(guó)的投資率可能存在被高估的情況。如果投資率被高估，那么以投資額為基礎(chǔ)測(cè)算得出的資本存量也將被高估，資本要素生產(chǎn)率被低估就不足為奇了。

（3）轉(zhuǎn)型時(shí)期的尋租行為抑制了生產(chǎn)率進(jìn)步。由于轉(zhuǎn)型時(shí)期有效監(jiān)管制度的缺失，作為一種高成本的“暗稅”，腐敗租金不僅會(huì)導(dǎo)致投資偏離社會(huì)期望的適度投資率，也會(huì)扭曲投資結(jié)構(gòu)，抑制有效投資，加劇無(wú)效投資，并降低投資的產(chǎn)出水平，最終對(duì)投資效率都產(chǎn)生不同程度的負(fù)面效應(yīng)[8-9]。中國(guó)尚處于轉(zhuǎn)型時(shí)期，政府部門的尋租行為對(duì)資本要素生產(chǎn)率的改進(jìn)會(huì)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。

（4）基礎(chǔ)設(shè)施尚未發(fā)揮其“生產(chǎn)力”。基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)周期特別長(zhǎng)，甚至長(zhǎng)達(dá)幾十年。中國(guó)作為新興經(jīng)濟(jì)體，用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資要在若干年后才能發(fā)揮其“生產(chǎn)力”。許多基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項(xiàng)目尚處于建設(shè)期，尚未充分地發(fā)揮作用。

3 城市資本要素生產(chǎn)率的影響因素

國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率測(cè)算及相關(guān)領(lǐng)域做了大量研究，但是缺乏對(duì)生產(chǎn)率影響因素的探討。從前一部分的分析可以看出，中國(guó)全要素生產(chǎn)率的變化主要是由資本要素生產(chǎn)率的變化主導(dǎo)的，提升全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵是提升資本要素生產(chǎn)率。提升資本要素生產(chǎn)率有兩個(gè)途徑，一是推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，二是改善資本配置效率。這一部分我們對(duì)影響技術(shù)進(jìn)步和資本配置效率的一系列影響因素進(jìn)行探討，最終構(gòu)建223個(gè)城市1998—2013年的平衡面板。

3.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

我們選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城市規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、人力資本積累程度5個(gè)不可控解釋變量用來(lái)描述城市的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)特征，也加入政府規(guī)模、投資率、財(cái)政科技支出、FDI以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)5項(xiàng)可控解釋變量，用來(lái)代表城市的經(jīng)濟(jì)行為。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdpp）。人均GDP衡量的是一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和富裕程度。富裕地區(qū)往往具有資本優(yōu)勢(shì)、勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)、技術(shù)優(yōu)勢(shì)和體制創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)，有利于生產(chǎn)率改進(jìn)。而Loikkane & Susiluoto認(rèn)為富裕地區(qū)吸引投資和勞動(dòng)力的能力較強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)主體控制成本的主動(dòng)性會(huì)降低[10]。預(yù)期符號(hào)為正。

城市規(guī)模（pop）。Melo et al[11]，Combes[12]的研究發(fā)現(xiàn)大城市的企業(yè)具有更高的全要素生產(chǎn)率。大城市生產(chǎn)率優(yōu)勢(shì)主要來(lái)源于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)高度集聚產(chǎn)生的要素集聚效應(yīng)，以及因市場(chǎng)激烈競(jìng)爭(zhēng)而產(chǎn)生的選擇效應(yīng)。本文用城市年末總?cè)丝诖沓鞘幸?guī)模，預(yù)期符號(hào)為正。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（second和third）?！敖Y(jié)構(gòu)紅利假說(shuō)”認(rèn)為投入要素從低生產(chǎn)率部門向高生產(chǎn)率部門轉(zhuǎn)移會(huì)使總體生產(chǎn)率上升。有研究認(rèn)為存在“結(jié)構(gòu)紅利假說(shuō)”，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，另一些研究則認(rèn)為“結(jié)構(gòu)紅利假說(shuō)”不顯著，或者在不同的國(guó)家出現(xiàn)截然不同的情況。Fagerberg認(rèn)為經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化并不必然導(dǎo)致生產(chǎn)率的變化[13]。本文分別用第二、三產(chǎn)業(yè)占比為指標(biāo)，進(jìn)行回歸，預(yù)期符號(hào)不確定。

市場(chǎng)化程度（market）。經(jīng)濟(jì)自由主義認(rèn)為“看不見(jiàn)的手”使得市場(chǎng)能夠高效地配置資源。而凱恩斯主義認(rèn)為市場(chǎng)運(yùn)行中存在嚴(yán)重的市場(chǎng)失靈，政府干預(yù)能彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈的缺陷，提高資源的配置效率。新凱恩斯主義再次強(qiáng)調(diào)政府宏觀調(diào)控的微觀基礎(chǔ)，重新確定市場(chǎng)在資源配置中的作用。樊綱等認(rèn)為市場(chǎng)化進(jìn)程顯著地推進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提升[14]。本文采用分省市場(chǎng)化推進(jìn)指數(shù)表示市場(chǎng)化程度，預(yù)期符號(hào)為正①。

人力資本積累（human）。在理論增長(zhǎng)模型中人力資本對(duì)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)具有正的影響。Pritehett[15]和Temple[16]認(rèn)為大多數(shù)在這個(gè)領(lǐng)域的實(shí)證研究卻不能給予其支持，主要源于人力資本測(cè)算方法的欠合理性。人力資本需要進(jìn)行間接推算，不同學(xué)者采用的方法往往有所不同，一些學(xué)者把影響人力資本質(zhì)量和人力資本數(shù)量的眾多因素進(jìn)行匯總，再采用分析方法測(cè)算出人力資本綜合存量，這種測(cè)算方法涉及到幾十個(gè)變量，容易出現(xiàn)誤差[17]。也有的學(xué)者認(rèn)為勞動(dòng)力的知識(shí)和技能是人力資本的核心，而知識(shí)和技能主要是通過(guò)教育和培訓(xùn)投資得來(lái)的[18]，他們以每年財(cái)政的社會(huì)文化教育支出作為投資數(shù)據(jù)，運(yùn)用永續(xù)盤存法來(lái)構(gòu)造人力資本。戴維·韋爾認(rèn)為把教育開(kāi)支作為投資額來(lái)測(cè)算人力資本會(huì)大大低估教育投資的真實(shí)成本，因?yàn)槌孙@性的教育成本之外，還有隱性成本，即學(xué)生因接受教育而放棄工作所產(chǎn)生的機(jī)會(huì)成本，而機(jī)會(huì)成本是難以估量的[19]。所以本文通過(guò)原始勞動(dòng)力數(shù)量、最低工資標(biāo)準(zhǔn)、平均工資水平來(lái)間接測(cè)算人力資本的數(shù)量。我們認(rèn)為最低工資是支付給原始勞動(dòng)力的報(bào)酬，平均工資是支付給效率勞動(dòng)力的報(bào)酬，平均工資和最低工資的差額是支付給人力資本的，即：

人力資本原始勞動(dòng)力=平均工資-最低工資最低工資

所以可以認(rèn)為勞均人力資本=（平均工資-最低工資標(biāo)準(zhǔn)）/最低工資標(biāo)準(zhǔn)。本文采用勞均人力資本表示人力資本積累情況。

政府規(guī)模（govsize）。政府行為如經(jīng)濟(jì)政策、發(fā)展戰(zhàn)略、財(cái)政支出均是影響生產(chǎn)率的重要變量，然而政府規(guī)模與生產(chǎn)率增長(zhǎng)之間的關(guān)系比較模糊。Blanchard & Shleifer認(rèn)為財(cái)政支出可以提高當(dāng)?shù)氐墓参锲返囊?guī)模和質(zhì)量，吸引資源流入，增加物質(zhì)資本和人力資本的積累[20]。然而國(guó)內(nèi)一些研究認(rèn)為當(dāng)前過(guò)分強(qiáng)調(diào)GDP的干部考核和選拔體系也導(dǎo)致地方政府行為扭曲以及財(cái)政支出結(jié)構(gòu)偏向會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效率損失[21]。政府規(guī)模用財(cái)政支出占GDP的比重來(lái)表示，預(yù)期符號(hào)不確定。

投資率（invest）。古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為資本深化往往與資本回報(bào)率負(fù)相關(guān)，許多學(xué)者的研究也證實(shí)了這一點(diǎn)。Krugman指出，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)如果完全依賴要素投入將不可避免地會(huì)出現(xiàn)資本邊際報(bào)酬遞減以及資本生產(chǎn)率下降的問(wèn)題[22]。張軍認(rèn)為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率持續(xù)下降可以用資本形成過(guò)快，投資收益持續(xù)惡化來(lái)解釋[23]。Gordon卻認(rèn)為長(zhǎng)期來(lái)看資本深化與資本利潤(rùn)率之間的關(guān)系非常復(fù)雜，不一定負(fù)相關(guān)[24]。本文用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資占GDP的比重來(lái)表示投資率，預(yù)期符號(hào)為負(fù)。

財(cái)政科技支出（sci）。財(cái)政科技支出通過(guò)影響技術(shù)創(chuàng)新來(lái)影響要素生產(chǎn)率。David P A & Hall B H指出政府R&D補(bǔ)貼激勵(lì)效應(yīng)和擠出效應(yīng)并存[25]。Hall & Maffioli認(rèn)為政府R&D補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)的R&D投入存在杠桿效應(yīng)，但該杠桿效應(yīng)究竟是激勵(lì)效應(yīng)還是擠出效應(yīng)在不同經(jīng)濟(jì)體中情況有所不同[26]。本文用科技支出占財(cái)政支出的比重來(lái)表示此指標(biāo)，預(yù)期影響不確定。

外商直接投資（FDI）。一般認(rèn)為FDI可以通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)和示范效應(yīng)等推進(jìn)東道國(guó)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提高。但也有觀點(diǎn)認(rèn)為FDI只是為了占領(lǐng)東道國(guó)的市場(chǎng)，利用東道國(guó)廉價(jià)的勞動(dòng)力，并不重視技術(shù)的引進(jìn)，因而不會(huì)對(duì)東道國(guó)工業(yè)整體技術(shù)水平的提高起到積極的作用[27-28]。張宇認(rèn)為FDI的流入會(huì)導(dǎo)致我國(guó)生產(chǎn)率水平在長(zhǎng)期內(nèi)得到顯著提升，在短期內(nèi)對(duì)生產(chǎn)率的提升表現(xiàn)不明顯[29]。本文采用FDI存量占GDP的比重來(lái)衡量外商直接投資水平，預(yù)期影響不確定①。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（infra）?；A(chǔ)設(shè)施越完善往往越利于要素流動(dòng)，進(jìn)而通過(guò)提升資源利用效率來(lái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。Aschauer測(cè)算了美國(guó)1945—1985年生產(chǎn)率和基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)系，結(jié)果顯示二者高度相關(guān)[30]。王小魯?shù)妊芯苛宋覈?guó)的基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響，得出基礎(chǔ)設(shè)施改善對(duì)TFP增長(zhǎng)的作用迅速上升[31]。也有研究認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)TFP的作用不顯著，如Aaron[32]、Hulten & Sehwab [33]的研究發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施資本對(duì)美國(guó)制造業(yè)部分地區(qū)的TFP作用不明顯。本研究采用人均道路鋪設(shè)面積作為其代理指標(biāo)②，預(yù)期符號(hào)為正。

3.2 模型估計(jì)結(jié)果與說(shuō)明

很多經(jīng)濟(jì)關(guān)系是動(dòng)態(tài)的，當(dāng)期資本要素生產(chǎn)率會(huì)受到上期資本要素生產(chǎn)率的影響。所以我們構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來(lái)計(jì)量資本要素生產(chǎn)率與諸多影響因素之間的關(guān)系。根據(jù)以上解釋變量構(gòu)建的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸方程如下：

從動(dòng)態(tài)面板模型的形式看，被解釋變量的滯后項(xiàng)會(huì)與其個(gè)體效應(yīng)相關(guān)，造成內(nèi)生性問(wèn)題。從模型的經(jīng)濟(jì)意義來(lái)看，投資率、市場(chǎng)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人力資本等變量均可能存在內(nèi)生性

問(wèn)題，這會(huì)使得OLS估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生有偏和不一致的問(wèn)題，本文采用廣義矩估計(jì)（GMM）來(lái)進(jìn)行回歸分析，以減弱內(nèi)生性，得到無(wú)偏、一致的估計(jì)量。

首先用第三產(chǎn)業(yè)GDP占比代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋變量構(gòu)建模型1，然后用第二產(chǎn)業(yè)GDP占比代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋變量構(gòu)建模型2，最后將模型1和模型2中不顯著的變量剔

除后構(gòu)建模型3，得到的GMM回歸結(jié)果如表2，各個(gè)模型的Sargan P值均大于0.1，可以看出，模型設(shè)定形式正確。

從三個(gè)模型的回歸結(jié)果可以看出，無(wú)論在哪種模型下，城市規(guī)模、市場(chǎng)化程度、人力資本積累、投資率、政府科技支出和FDI資本存量均在1%的水平下顯著且相關(guān)關(guān)系符合預(yù)期，是影響城市資本要素生產(chǎn)率最重要的因素。城市資本生產(chǎn)率與城市規(guī)模呈正比，說(shuō)明規(guī)模較大的城市占據(jù)天時(shí)地利人和，具有明顯的要素優(yōu)勢(shì)、政策優(yōu)勢(shì)以及區(qū)位優(yōu)勢(shì)，能夠更好地改進(jìn)資本要素生產(chǎn)率。市場(chǎng)化的推進(jìn)有利于資本生產(chǎn)率的改進(jìn)，這符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律。人力資本的積累與資本生產(chǎn)率顯著正相關(guān)的結(jié)果也說(shuō)明我們測(cè)算人力資本的方法是合理的。投資率增長(zhǎng)幅度與城市資本要素生產(chǎn)率呈反比，印證了Krugman隨著投資率走高會(huì)出現(xiàn)資本邊際報(bào)酬遞減以及資本生產(chǎn)率下降的觀點(diǎn)。FDI資本存量顯著地推進(jìn)了資本要素生產(chǎn)率，說(shuō)明FDI通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)和示范效應(yīng)等推進(jìn)了中國(guó)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提高。財(cái)政科技支出雖然也在1%的水平下顯著，但相關(guān)關(guān)系不符合預(yù)期。政府科技支出呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明財(cái)政科技支出的擠出效應(yīng)超出了其激勵(lì)效應(yīng)。其原因可能在于對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的政府干預(yù)同樣存在“失靈”的可能性，尤其是在經(jīng)費(fèi)投放和使用過(guò)程中可能出現(xiàn)“逆向選擇”和“道德危險(xiǎn)”問(wèn)題。

我們分別用第二產(chǎn)業(yè)占比和第三產(chǎn)業(yè)占比做回歸分析，發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率正相關(guān)，在5%的水平下顯著，而第三產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率負(fù)相關(guān)，在5%的水平下顯著。說(shuō)明當(dāng)前中國(guó)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)層次總體偏低，強(qiáng)制推進(jìn)產(chǎn)業(yè)間結(jié)構(gòu)升級(jí)只能造成供求結(jié)構(gòu)匹配程度更低、效率損失更加嚴(yán)重，不能強(qiáng)制推進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的升級(jí)。無(wú)論從人均GDP來(lái)看、從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看、從就業(yè)結(jié)構(gòu)來(lái)看、從制造業(yè)增加值占比來(lái)看，當(dāng)前中國(guó)仍處于工業(yè)化中期，第二產(chǎn)業(yè)還有很大的上升空間，但這種上升不是建立在低水平重復(fù)投資上，而是建立在科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)上。所以短期內(nèi)中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的方向應(yīng)該為第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的調(diào)整升級(jí)。

政府規(guī)模與資本要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系不顯著。說(shuō)明政府財(cái)政支出的增加對(duì)資本生產(chǎn)率的改進(jìn)并沒(méi)有明顯的效果，原因可能在于當(dāng)前過(guò)分強(qiáng)調(diào)GDP的干部考核和選拔體系導(dǎo)致地方政府行為扭曲以及財(cái)政支出結(jié)構(gòu)偏向。基礎(chǔ)設(shè)施越完善越應(yīng)有利于生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，但我國(guó)城市資本要素生產(chǎn)率與城市人均道路面積的關(guān)系卻不顯著。原因可能是人均道路面積只能反映道路建設(shè)的數(shù)量，不能反映道路建設(shè)的質(zhì)量，另外以人均道路面積作為衡量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況的指標(biāo)可能不夠全面。

4 結(jié) 論

本文突破了Chang et al關(guān)于ISP測(cè)算規(guī)模報(bào)酬不變的限制，采用投入導(dǎo)向SBM模型對(duì)Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，在全要素生產(chǎn)率的框架下測(cè)算資本、勞動(dòng)力和土地要素的生產(chǎn)率指數(shù)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)全要素生產(chǎn)率退步的主要原因在于資本生產(chǎn)率的不斷下降，提升全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵在于提升資本生產(chǎn)率。本文還從經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、城市規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)化程度、人力資本積累、政府規(guī)模、投資率、科技支出、FDI、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多個(gè)方面分析了影響城市資本要素生產(chǎn)率變化的因素。我們的研究主要有以下幾點(diǎn)結(jié)論：

（1）中國(guó)的城市全要素生產(chǎn)率1998—2013年間呈退步態(tài)勢(shì)，累積下降了23.03%，其中資本要素生產(chǎn)率累積下降了60.71%，資本要素生產(chǎn)率是抑制全要素生產(chǎn)率進(jìn)步的主要因素。從區(qū)域?qū)用嫔峡?，東部地區(qū)的資本生產(chǎn)率明顯高于其他三個(gè)地區(qū)；從城市層級(jí)看，副省級(jí)及以上城市資本生產(chǎn)率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于地市級(jí)城市；從城市類型看，資源型城市明顯低于非資源型城市，資源衰退型城市更低。

（2）規(guī)模較大的城市占據(jù)天時(shí)地利人和，能夠更好的改進(jìn)資本要素生產(chǎn)率。當(dāng)前中國(guó)正在建設(shè)國(guó)家中心城市和區(qū)域中心城市，要進(jìn)充分地發(fā)揮中心城市的控制管理功能、協(xié)調(diào)輻射功能、城市服務(wù)功能、信息樞紐功能，合理整合地區(qū)資源，輻射帶動(dòng)周邊地區(qū)要素生產(chǎn)率改進(jìn)。市場(chǎng)化的推進(jìn)和人力資本積累有利于資本生產(chǎn)率的改進(jìn)，應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)簡(jiǎn)政放權(quán)，加速市場(chǎng)化改革，尤其是國(guó)有企業(yè)改革，激發(fā)市場(chǎng)活力。應(yīng)推進(jìn)人力資本的積累，提高人力資本水平，努力構(gòu)建人力資本紅利。FDI資本存量占比與城市資本要素生產(chǎn)率呈正比，說(shuō)明FDI通過(guò)技術(shù)溢出效應(yīng)和示范效應(yīng)等推進(jìn)了中國(guó)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率提高，未來(lái)應(yīng)堅(jiān)持對(duì)外開(kāi)放和利用外資政策，進(jìn)一步鼓勵(lì)FDI的進(jìn)入。

（3）投資率與城市資本要素生產(chǎn)率呈反比，印證了Krugman隨著投資率走高會(huì)出現(xiàn)資本邊際報(bào)酬遞減以及資本生產(chǎn)率下降的問(wèn)題的觀點(diǎn)。應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)供給側(cè)改革，優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，減少低端制造業(yè)和“三高”產(chǎn)業(yè)的無(wú)效投資，降低產(chǎn)能過(guò)剩，增加高端制造業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的有效投資。

（4）第二產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率正相關(guān)，而第三產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率負(fù)相關(guān)。當(dāng)前中國(guó)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)層次總體較低，強(qiáng)制推進(jìn)第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的升級(jí)只能造成供求結(jié)構(gòu)匹配程度更低、效率損失更嚴(yán)重。短期內(nèi)中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的方向應(yīng)該為鼓勵(lì)第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)升級(jí)，由低端制造業(yè)和“三高”產(chǎn)業(yè)向高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高端制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，從勞動(dòng)、資本密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)、知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)過(guò)渡。

（編輯：劉呈慶）

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