結構轉變、資本深化與生產率增長

李文兵

（華中科技大學經濟學院，湖北 武漢 430074）

結構轉變、資本深化與生產率增長

李文兵

（華中科技大學經濟學院，湖北 武漢 430074）

通過構建勞動生產率和TFP增長的分解方程，強調了結構轉變通過勞動在不同部門間的重新配置以及不同部門間資本深化的效率差別對生產率的影響，重新考察了我國改革開放以來結構轉變與生產率增長之間的關系。結果表明無論以勞動生產率還是TFP作為生產率的度量指標，我國的三次產業(yè)結構轉變并沒有導致顯著的“結構紅利假說”現象，生產率的增長主要來自產業(yè)內部的資本深化；要素再配置效率的下降，尤其是差別資本深化效應為負是造成結構轉變效應逐期下降的主要原因。

生產率；結構轉變；結構紅利；資本深化

1 引言

發(fā)展經濟學認為結構轉變是經濟長期增長的重要源泉，沒有各種要素在不同經濟部門間的充分轉移，獲得人均產出的高增長率是不可能的。

本文在已有研究的基礎上，采用了一種新的勞動生產率分解方法，強調了結構轉變對資本深化和全要素生產率增長的影響，就中國三次產業(yè)的結構變動對勞動生產率增長的作用進行了分析。利用這一分解方法估計并分解了中國全要素生產率的增長率（TFPG），使之包含了要素再配置效應項，來捕捉結構變動的增長效應（即結構紅利）。

2 分解方程

在這一部分，我們將構建勞動生產率以及TFP增長的分解方程。這一分解方程基于 Massel、Ohkawa、Denison和Chung、Jorgenson等以及Pilat等人的研究［1-5］。

其中，sYi和sLi分別表示部門i的產出和勞動在總產出和總的勞動投入中的份額。用G（Yi）=G（yi）+ G（Li）代入式（1），可得：

這里，ΔsLi=sLi［G（Li）－G（L）］，表示每單位時間部門勞動份額的變化。式（2）右邊第一項表示各部門勞動生產率增長率的加權平均。第二項表示勞動在不同部門間的再配置對勞動生產率的影響，如果勞動從低生產率（yi﹤y）向高生產率部門（yi﹥y）轉移，此時高生產率部門吸收勞動（ΔsLi﹥0），而低生產率部門則釋放勞動（ΔsLi﹤0），那么第二項為正，就會促進勞動生產率的提高。

傳統(tǒng)的增長核算可表示為要素的貢獻加上一個“索洛余量”（TFP），用公式表示為：G（y）=αG（k）+ TFPG，其中α表示資本的份額，TFPG表示TFP的增長率。G（k）表示人均資本的增長率，我們可以用得到式（2）的相同方法得到其分解方程：

式（3）表明人均資本的增長率不僅受到各部門內部資本深化的影響，而且取決于部門間要素再配置效應的影響。也就是說，如果部門的人均資本保持不變，即G（ki）=0，勞動從低人均資本向較高人均資本的部門轉移（（ki－k）ΔsLi﹥0），也會提高整個經濟的人均資本，從而使得經濟在資本深化的過程中并不必然的導致資本回報率的下降。我們可把該式右邊的第一項和第二項分別叫作部門內部的資本深化效應和部門間資源再配置的資本深化效應。

下面對TFP的增長率進行分解。把式（3）代入到傳統(tǒng)的增長核算方程，可得：

結合式（2）和式（4），我們便可以得到關于TFPG的分解方程：

式 （5）右邊第一項括號里的表達式與傳統(tǒng)的TFP增長率方程比較相似。如果要素在部門間是自由流動的，那么所有部門都將面臨相同的要素價格，因而式（5）右邊第一項括號里的表達式的值為零。如果要素的流動是有限制的，部門間的邊際產品價值就存在差別，對于部門i來說，這個表達式的值就不為零。尤其當部門的工資率、資金的租賃價格或兩者都高于整體經濟的平均水平時，這個表達式的值就為正，即對TFP增長的貢獻為正。因此，當資源從低生產率部門向高生產率部門轉移，資源的配置效率就會提高，從而促進TFP的增長。我們可以把這一項稱為資源再配置的效率效應。

為了進一步說明式（5）第二項所表達的涵義，我們利用傳統(tǒng)的部門增長核算方程，即G（yi）=αiG（ki）+TFPGi，對其進行進一步的分解，可得：

其中，ri表示部門i的資本回報率。如果相對資本回報率較高的部門（ri﹥r）有相對較快的資本深化（G（ki）﹥G（k）），則式（6）右邊第三項的值就為正，對TFP增長的貢獻為正；反之如果相對資本回報率較低的部門（ri﹤r）有相對較快的資本深化（G（ki）﹥G（k）），則其值為負，對TFP增長的貢獻為負。這一項可稱之為部門間差別資本深化的效率效應。因此，式（6）右邊第一項和第三項之和就表示結構變動對TFP增長的效應。

結合式（4）和式（6），我們便可得到勞動生產率增長的分解方程：

這一分解方程把勞動生產率增長分為了5部分：①第一項表示部門內部的資本深化效應；②第二項表示部門間資源再配置的資本深化效應；③第三項表示部門內部的TFP增長；④第四項表示部門間差別資本深化的效率效應；⑤第五項表示資源再配置的效率效應。在這個分解方程里，第一項和第二項之和表示資本深化效應，后面三項之和則表示TFP增長效應，而第二、四、五三項之和則表示結構轉變效應。

3 數據處理及說明

根據上述分解方程，要對我國的勞動生產率增長率進行分解我們需要以下5類數據：產出、資本投入、勞動投入、資本收入份額以及資本回報率。下面對這些數據的來源和處理作一個簡單的說明。

3.1 產出

目前，國內學者對產出數據的處理主要有兩種方法，一是用增加值作為產出的指標，二是選擇總產值作為產出的指標。本文采用用增加值作為產出的指標，并換算成1978年的不變價。

3.2 勞動投入

勞動投入應當是一定時期內要素提供的 “服務流量”，包含勞動數量、勞動質量、勞動強度、勞動效率等因素。在市場經濟條件下，勞動報酬能較為合理地反映勞動投入，國外也一般用工作小時數和勞動工資來衡量勞動對產出的貢獻。由于中國處于經濟體制轉型期，收入分配體制不盡合理并且市場經濟體制不夠完善，勞動報酬并不能合理反映勞動投入的差別，并且我國也沒有工作小時數的統(tǒng)計數據，因此考慮到數據的可獲得性、準確性和一致性，本文采用從業(yè)人數作為勞動投入的數據，這也是國內學者普遍采用的一種處理方法。

3.3 資本投入

資本投入用資本存量來衡量，目前國際上測量資本存量的通用方法是永續(xù)盤存法（PIM）。目前大多數OECD國家都有官方的資本存量數據，但中國還沒有可用的官方資本存量數據。在學術界目前有很多關于資本存量測量的研究，大多都采用永續(xù)盤存法。大部分研究主要集中于測算全國的資本存量，對各個產業(yè)資本存量進行估計的文獻較少，徐現祥、周吉梅、舒元用永續(xù)盤存法系統(tǒng)估計了我國1978—2002年各省區(qū)三次產業(yè)的物質資本存量［6］。因此，本文也根據國內外學者常用的永續(xù)盤存法將徐現祥等的估算序列從2002年更新到2005年，把各產業(yè)資本存量的加總作為全社會資本存量。定義本期的資本存量等于上期的資本存量加上當年的投資，再減去折舊，用公式表示為：

Kit表示第i產業(yè)第t年的資本存量，Iit表示第i產業(yè)第t年的投資，Ki，t－1表示第i產業(yè)t－1年的資本存量，Dit表示當年的折舊。因此，對2003—2005年各產業(yè)資本存量的估算需要以下數據：當年投資、固定資產投資價格指數以及資本折舊。本文對這些數據作如下的處理。

與Young和張軍等的選擇一樣，徐現祥等也將各個產業(yè)的固定資本形成總額作為度量當年投資的指標。由于 《中國國內生產總值核算歷史資料1952—2004》只提供了1978—2002年三次產業(yè)的固定資本形成總額，并且《中國統(tǒng)計年鑒》也只提供了2003—2005年分省的固定資本形成總額，而沒有提供分產業(yè)的固定資本形成總額。但《中國統(tǒng)計年鑒》卻提供了按行業(yè)分的全社會固定資產投資的數據，因此本文用固定資產投資作為當年的投資來估算2003—2005年的資本存量。從全社會固定資產投資與固定資本形成總額的對比來看，兩者的差別不大，因此用固定資產投資來代替固定資本形成總額不會造成前后估算上的巨大差異。

我國的固定資產投資價格指數從1991年才開始統(tǒng)計，因此一些學者對于之前的固定資產投資價格指數進行了估算，如何楓等、Wang和Yao、龔六堂和謝丹陽、張軍等利用《中國國內生產總值核算歷史資料1952—1995》提供的數據計算了1952—1995年的固定資產投資價格指數。因此1991年之前的固定資產價格指數本文將直接采用張軍等的估計，而1991年之后的則直接采用《中國統(tǒng)計年鑒》公布的固定資產投資價格指數。

對于折舊Dit，為了和徐現祥等保持一致，這里仍然按照《中國國內生產總值核算歷史資料1952—2004》在按照收入法核算國內生產總值時提供的折舊數據來確定各個產業(yè)的折舊，但其只有2003—2004年的折舊數據，對于2005年各產業(yè)的折舊我們假定其以2003—2004年的折舊速度遞增。

3.4 資本收入份額

最后，我們還需要資本收入在國民收入中所占的份額，即資本份額的數據。由于國民收入被分成了勞動收入和資本收入兩個部分，因此，資本收入就是指國民收入剔除勞動報酬后的部分?！吨袊y(tǒng)計年鑒》提供了各省勞動者報酬的數據，但沒有提供全國的勞動者報酬數據。因此，本文采用白崇恩（2006）的方法用各省勞動者報酬占GDP的份額按其GDP進行加權平均后得到的值作為全國勞動收入份額的數據［7］。其中，1978—1995年的分省勞動者報酬數據來自Hsueh和Li［8］，1996—2005年的數據來自各年的《中國統(tǒng)計年鑒》。其中缺失了2004年的數據，我們用2003年和2005年的平均值來代替。

3.5 資本回報率

目前國內已有少部分研究我國資本回報率的文獻，如白崇恩、謝長泰和錢穎一，單豪杰、師博，辛清泉、林斌和楊德明以及CCER“中國經濟觀察”研究組等。由于計算資本回報率比較復雜，本文不再重新測算，而是直接采用白崇恩等的研究結果。

4 實證結果分析

根據式（7）的分解方程以及產出，資本投入、勞動投入、資本收入份額以及資本回報率的相關數據，我們對中國1979—2005年的勞動生產率以及TFP增長進行了分解，其結果見表1。

從表1中可以看出，1979—2005年我國勞動生產率的平均增長率為 7.61%，1979—1989年為6.58%，1990—1999為 8.03%，2000—2005年 為8.66%，呈現出逐期提高的趨勢。其中資本深化對勞動生產率增長的貢獻非常高，在整個分析期達到了58.5%，同樣也表現出逐期提高的趨勢，從20世紀80年代的51%、90年代的59.5%增長到了2000—2005年的68%。換句話說，TFP增長對勞動生產率增長的貢獻出現逐期遞減的趨勢，也就是說80年代的TFP增長對勞動生產率增長的貢獻最高，達到了49%，幾乎與資本深化效應對勞動生產率增長的貢獻相一致。其可能原因如表2所示，在這一時期三次產業(yè)部門的TFP都實現了正增長，并且勞動份額最大（64.93%）且占GDP相對較大份額（23.78%）的農業(yè)部門保持著相對較高的TFP增長率（1.12%）。而之后農業(yè)部門的TFP增長率出現逐期下降，與此相對應的，農業(yè)部門的就業(yè)份額和實際產出份額分別從1978年的70.52%和28.18%下降到了2005年的40.84%和6.14%。而與此同時，第二產業(yè)的勞動生產率與TFP增長率卻出現明顯的加速增長，并且第二產業(yè)的就業(yè)份額和實際產出份額分別從17.29%和47.87%上升到了2005年的26.79%和65.96%。這表明從農業(yè)向第二產業(yè)的結構轉變加速了整個經濟的資本深化和生產率增長。

表1 我國三部門勞動生產率及TFP增長分解（%）

表1的第一部分給出了勞動生產率增長的各個分解部分。在整個分析期，中國的勞動生產率增長率為7.61%，其中內部增長效應對勞動生產率增長的貢獻為84.3%，結構轉變效應為15.7%，這說明中國勞動生產率增長主要來自于各個產業(yè)自身勞動生產率的提高，而資源再配置的結構轉變效應相對較小。從不同的時期來看，結構轉變效應對勞動生產率增長的貢獻呈現出逐期下降的趨勢，這表明隨著產業(yè)結構的不斷演進，我國的“結構紅利”越來越小。在結構變動對勞動生產率增長的影響當中，資源再配置的資本深化效應雖然在逐期遞減，但在三個時期差別不大，并且都為正，其增長率穩(wěn)定在0.79%～0.98%之間，對勞動生產率增長的貢獻在9%～15%。這表明資源再配置的資本深化效應的逐期緩慢遞減并不是造成結構轉變效應大幅下降的主要原因。從各部門人均資本的變動趨勢可以看出，在20世紀80年代，農業(yè)和工業(yè)服務業(yè)的人均資本相差不大，隨著經濟的發(fā)展和結構轉變，農業(yè)部門的就業(yè)人數不斷下降，其他部門的就業(yè)人數則不斷上升，而與此同時，農業(yè)部門的人均資本卻沒有出現大幅上升，其他部門的則呈現不斷加速上升的趨勢。因此，現代部門（高生產率）的資本深化使得資源再配置的資本深化效應為正，從而促進了勞動生產率的提高。

資源再配置的效率效應的增長率為0.45%，對勞動生產率和 TFP增長的貢獻分別為 5.9%和14.24%。從趨勢來看，其對勞動生產率和TFP增長的貢獻也在逐期遞減。造成這一效應為正的一個主要原因就是勞動從低生產率的農業(yè)部門轉移到高生產率的部門。

差別資本深化的效率效應在整個分析期以及20世紀90年代和2000—2005年這兩個時期的增長率分別為-0.14%、-0.19%和-0.54%，對勞動生產率的貢獻分別為-1.8%、-2.3%和-6.2%，這說明差別資本深化的效率效應為負并且持續(xù)惡化是造成中國結構轉變效應逐期下降的主要原因。造成這一效應為負的一個重要原因可能是從90年代以來，我國開始出現了加速資本深化的趨向，工業(yè)和服務業(yè)人均資本的增長速度非?？欤ㄒ姳?），尤其在這一時期我國基礎設施建設的投資力度前所未有，比如公路、鐵路、電力等行業(yè)得到了快速發(fā)展，而這些行業(yè)的一個顯著特征就是具有較高的人均資本以及較低的資本回報率（ri﹤r），因而這些行業(yè)的快速資本深化（G（ki）﹥G（k））使得差別資本深化的效率效應為負。

差別資本深化的效率效應為負，表明在這兩個時期資本并沒有從低生產率的部門向高生產率的部門轉移。在結構轉變和經濟加速資本深化的過程中，金融部門和金融市場在其中扮演著非常重要的作用。大部份文獻的研究都表明金融發(fā)展能夠促進生產率增長，Greenword和Jovanovic在分析金融和增長之間的關系時，強調了金融體系可以通過選擇和資助經濟中有效率的項目來提高整個經濟的生產率［9］。但我們的研究并不支持上述觀點，差別資本深化的效率效應為負表明我國的金融部門和金融市場把資本引導和配置到了低效率的部門，這一方面可能與我國所處的發(fā)展階段有關，在經濟發(fā)展的早期基礎設施建設對快速工業(yè)化和經濟增長至關重要，因此，相當一部分資本被配置到了諸如公路、鐵路、電力等具有低資本回報率的基礎設施行業(yè)；另一方面可能與我國的金融體制有關，高度壟斷的國有金融體系將大部分資本都投入到了低效率的國有經濟部門。這可從服務業(yè)的TFP增長率為負得到佐證，由于大部分基礎設施和國有壟斷行業(yè)屬于第三產業(yè)，因而差別資本深化的效率效應為負導致了服務業(yè)的TFP出現了負增長。而基礎設施建設卻有利于第二產業(yè)的增長，因而第二產業(yè)的勞動生產率和TFP在各個分期內都實現了快速的正增長（見表2）。

下面我們把TFP作為度量生產率的指標來考察結構轉變對生產率的影響。從表1的第2部分可知，我國的生產率增長主要還是來自各產業(yè)內部的TFP增長，結構轉變的貢獻甚微，只有不到10%，并且也呈現出逐期下降的趨勢。在2000—2005年，結構轉變對生產率增長的貢獻為負，造成這一結果的主要原因是差別資本深化的效率效應為負。這說明在這一時期，我國出現了“結構負利假說”現象。

表2 勞動生產率、人均資本及TFP的年均增長率（%）

從上述分析可知，無論以勞動生產率還是以TFP作為度量生產率的指標，在整個分析期內我國均存在“結構紅利”，但結構轉變效應很小并呈現出逐期下降的趨勢。在1978—2005年，資源從農業(yè)部門逐漸向其他部門轉移的過程中，相當一部分資源被配置到了低生產率行業(yè)和基礎設施行業(yè)，由于這些部門的資本回報率要低于整個經濟的平均水平，因此差別資本深化的效率效應很低甚至為負。但同時我們也發(fā)現，資源從農業(yè)部門向工業(yè)和服務業(yè)部門的轉移對生產率的提高具有一定的作用，資源再配置的資本深化效應和資源再配置的效率效應都為正，從而使得結構轉變效應為正。所不同的是，以TFP為度量生產率的指標時，我國的“結構紅利”要比以勞動生產率為度量指標時更小，并且在2000—2005年出現了“結構負利”現象。因此，改革開放以來，我國的結構轉變并沒有導致顯著的“結構紅利假說”現象。

5 結論

（1）改革開放以來，伴隨著經濟結構的變動，我國的勞動生產率呈現出逐步提高的趨勢，但TFP增長對勞動生產率增長的貢獻始終沒有超過要素投入增長的貢獻，并且其貢獻度逐期下降，其主要原因在于要素再配置效率的惡化，勞動生產率的提高主要來自部門內部的資本深化。

（2）資源從低效率向高效率部門的轉移，尤其是從傳統(tǒng)部門向現代部門的結構轉變對生產率的提高有著一定的作用。但這種結構轉變效應隨時間而下降，并且結構轉變對生產率的影響在經濟發(fā)展的不同時期以及不同部門之間存在顯著差別。在改革開放的初期結構轉變效應較為明顯，之后則不斷下降。生產率的增長主要來自產業(yè)內部生產率的提高，其中第二產業(yè)的貢獻最大，并且結構轉變對第二產業(yè)生產率提高的作用最大，對服務業(yè)生產率的提高卻起到了一定的阻礙作用。

（3）我國三次產業(yè)間的結構轉變并沒有導致顯著的“結構紅利假說”現象，尤其當以TFP作為生產率的衡量指標時，在2000—2005年甚至出現了“結構負利”現象。其主要原因是在三次產業(yè)間的資源再配置中，相當一部分資本要素被配置到了低效率的行業(yè)，從而造成了差別資本深化效應出現了負增長。導致這種現象的原因可能與我國經濟的發(fā)展階段和高度壟斷的國有金融制度有關。

［1］Massel B.F..A disaggregated view of technical Chang［J］.Journal of Political Economy，1961，（69）：547-557.

［2］Denison E.F.,Chung W.K..Economic growth and its sources［J］.The Brookings Institutions，Washington，DC，1976，53-151.

［3］Ohkawa K..Effects of changes in allocation of production factors on macroeconomics productivity gains［J］.Economic Review，1967，（18）：346-349.

［4］Jorgenson D.W.，Gollop F.M.,Fraumeni B.M..Productivity and US Economic Growth［M］.Harvard University Press，Cambridge，MA，1987.

［5］Pilat D..The sectoral productivity performance of Japan and the US，1885-1990［J］.Review of Income and Wealth，1993，（39）：357-375.

［6］徐現祥，周吉梅，舒元.中國省區(qū)三次產業(yè)資本存量估計［J］.統(tǒng)計研究，2007，（5）.

［7］Chong-en Bai，Chang-tai Hsieh，Yingyi Qian.The return to capital in China［J］.Brookings Papers on Economic Activity，2006,（2）:61-88.

［8］Hsueh，Tien-Tung,Li.China's National Income：1952-1995［M］.Boulder：Westview Press，1999.

［9］Greenwood J.,Jovanovic B..Financial development，growth，and the distribution of income［J］.Journal of Political Economy，1990，（98）：1076-1107.

Structural Change，Capital Deepening and Productivity Growth

Li Wenbing
（School of Economics,Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China）

Based on the debate about the existence and significance of“structural bonus hypothesis”，this article re-examines the relationship between structural change and productivity growth since 1978 by constructing a decomposition formula of productivity and TFP growth，which highlights the effects of labor reallocation and differential capital deepening due to structural transformation on productivity.The results show that either labor productivity or TFP being the productivity indicator，structural change did not cause the significant “structural bonus hypothesis”phenomenon;productivity growth mostly came from capital deepening within the industries;further decline in factor reallocation efficiency，particularly the negative effect of differential capital deepening is the main reason for the decline in effect of structural change.

productivity；structural change；structural bonus；capital deepen

國家社科基金重大項目《推進我國工業(yè)化與信息化融合研究》（08&ZD037）資助。

2010-10-19

李文兵(1979-)，男，浙江溫嶺人，華中科技大學經濟學院博士研究生；研究方向：宏觀經濟。

F064

A

（責任編輯 胡瓊靜）