考慮技術(shù)進(jìn)步偏向性的全要素生產(chǎn)率分解及其演變

2014-04-03 05:38汪克亮楊力楊寶臣程云鶴

軟科學(xué) 2014年3期

關(guān)鍵詞：技術(shù)效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析技術(shù)進(jìn)步

汪克亮+楊力+楊寶臣+程云鶴

收稿日期：2013-04-06

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（71071003）；國(guó)家軟科學(xué)重大項(xiàng)目（2012GXS1D003）；安徽省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目（AHSK11-12D107）；安徽省高校省級(jí)人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目（SK2012B146）

作者簡(jiǎn)介：汪克亮（1980-），男，安徽樅陽人，博士、副教授，研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展；楊力（1972-），男，安徽淮南人，教授，研究方向?yàn)楣芾砜茖W(xué)與工程；楊寶臣（1966-），男，河北唐山人，教授，研究方向?yàn)榧夹g(shù)經(jīng)濟(jì)；程云鶴（1972-），男，安徽肥東人，講師，研究方向?yàn)榈吞冀?jīng)濟(jì)。

摘要：基于1992～2009年中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)，采用非參數(shù)DEA方法測(cè)算了28個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率指數(shù)并考察其地區(qū)差異與變化根源。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步將技術(shù)進(jìn)步分解為投入偏向型技術(shù)進(jìn)步與中性技術(shù)進(jìn)步，重點(diǎn)分析了偏向型技術(shù)進(jìn)步對(duì)我國(guó)各省份全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)制。結(jié)果表明：樣本期內(nèi)，我國(guó)全要素生產(chǎn)率實(shí)現(xiàn)了年均2.37%與累計(jì)41.25%的增長(zhǎng)，并主要依靠技術(shù)進(jìn)步來推動(dòng)；中性技術(shù)進(jìn)步是我國(guó)技術(shù)進(jìn)步的主要表現(xiàn)形式，偏向型技術(shù)進(jìn)步總體上對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率提升起到促進(jìn)作用，但是力度在逐漸減弱。為了推動(dòng)全要素生產(chǎn)率持續(xù)增長(zhǎng)，各省份一方面必須要同時(shí)重視技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的提高，另一方面應(yīng)根據(jù)自身的資源稟賦與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行適宜的技術(shù)選擇。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率；偏向型技術(shù)進(jìn)步；技術(shù)效率；技術(shù)進(jìn)步；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

中圖分類號(hào)：F062.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-8409（2014）03-0012-04

Study on the Decomposition and Change of Total Factor

Productivity Consider Biased Technological Change

——Evidence from Chinese Provincial Panel Data Over 1992～2009

WANG Ke-liang1， YANG Li1， YANG Bao-chen2， CHENG Yun-he1

（1. School of Economics and Management， Anhui University of Science and Technology， Huainan 232001；

2. School of Management and Economics， Tianjin University， Tianjin 300072）

Abstract： This paper uses data envelopment analysis to measure the total factor productivity indexes of Chinese 28 provinces based on the provincial data over 1992～2009， and investigates the regional differences and changing reason. Subsequently， it further divides technological change into input-based technology and neutral technology， and analyzes the influencing mechanism of input-biased technological change on the total factor productivity of Chinese provinces. The results show that Chinese total factor productivity has reached 2.37% average growth rate and 41.25% cumulative growth promoted by technological change from 1992 to 2009. Neutral technological change is the main form of Chinese technological change. Input-biased technological change has a positive effect on improving Chinese overall total factor productivity， but the strength is gradually weakened. In order to promote sustained growth of total factor productivity， on the one hand， Chiness provinces must place the same emphasis on the technological progress and the improvement of technical efficiency， on the other hand， each province should choose appropriate technology based on the characteristic of its resource endowment and industrial structure.

Key words： total factor productivity； biased technological change； technological efficiency； technological change； data envelopment analysisendprint

1 引言

全要素生產(chǎn)率（Total factor productivity，簡(jiǎn)稱TFP）不僅是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來源分析的重要工具，也是政府制定長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展政策的重要依據(jù)[1]。國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者運(yùn)用TFP研究了一些國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式，認(rèn)為只有TFP不斷改善的集約型發(fā)展方式才是可持續(xù)的[2，3]。在早期，學(xué)術(shù)界主要是應(yīng)用索洛提出的增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法度量全要素生產(chǎn)率，該方法將TFP視為剔除要素投入貢獻(xiàn)后的剩余并將其等同于技術(shù)進(jìn)步。近年來，由于基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，簡(jiǎn)稱DEA）的Malmquist指數(shù)方法無需對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的具體形式及分布做出假設(shè)，避免了較強(qiáng)的理論約束[1]，成為當(dāng)前測(cè)算TFP的主流方法，被廣泛應(yīng)用到國(guó)內(nèi)外有關(guān)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)績(jī)效問題的研究之中。該方法的一大突出優(yōu)點(diǎn)是可以將TFP分解為技術(shù)效率改進(jìn)與技術(shù)進(jìn)步，可以判斷其變動(dòng)的根源。然而，多數(shù)文獻(xiàn)在研究時(shí)均假定技術(shù)進(jìn)步是中性的?？怂辜夹g(shù)進(jìn)步，而沒有關(guān)注到技術(shù)進(jìn)步的偏向性特征。事實(shí)上，技術(shù)進(jìn)步并非完全中性，通常是偏向某種要素[4，5]。一種可能的解釋是，如果經(jīng)濟(jì)單元的某種要素相對(duì)充足，那么偏向該要素的技術(shù)將更有價(jià)值，這會(huì)激勵(lì)經(jīng)濟(jì)單元研發(fā)偏向該要素的技術(shù)[6]。因此技術(shù)進(jìn)步與資本、勞動(dòng)要素的作用不是單向的，而是內(nèi)在共生的，相互影響和制約。只有當(dāng)技術(shù)是適宜的，與經(jīng)濟(jì)單元的要素稟賦相匹配時(shí)，才能有效促進(jìn)其效率與生產(chǎn)率的提高。雖然國(guó)內(nèi)外已有很多文獻(xiàn)研究了中國(guó)技術(shù)進(jìn)步的偏向性，但是基本上都是在參數(shù)方法框架下進(jìn)行，將TFP變化等同于技術(shù)進(jìn)步，忽視了生產(chǎn)中的技術(shù)無效率因素，具有一定的理論局限性[7]。為此，本文運(yùn)用基于DEA的非參數(shù)Malmquist指數(shù)對(duì)1992～2009年中國(guó)各省份的TFP進(jìn)行了重新估算、分解并分析其時(shí)空差異，將技術(shù)進(jìn)步分解為投入偏向型技術(shù)進(jìn)步與中性技術(shù)進(jìn)步，并考察偏向型技術(shù)進(jìn)步對(duì)我國(guó)各省份TFP的影響機(jī)制及變動(dòng)趨勢(shì)，為相關(guān)政策分析提供更為詳實(shí)的數(shù)據(jù)參考。

2 Malmquist指數(shù)及其分解

本文將每個(gè)省份（包括自治區(qū)、直轄市，統(tǒng)稱省份）視為決策單元。假定每個(gè)省份的投入產(chǎn)出向量分別為：x=（x1，…，xn）∈RN+、y=（y1，…，ym）∈RM+，其中N、M分別為投入產(chǎn)出變量的個(gè)數(shù)，則生產(chǎn)技術(shù)集可以表征為：Tt={（xt，yt）：xt can produce yt}。本文把度量TFP變化的Malmquist指數(shù)分解為技術(shù)效率變化與技術(shù)進(jìn)步，分解模式[8]如下：

Mo=EC×TC=Dt+1o（xt+1，yt+1）Dto（xt，yt）×

Dto（xt+1，yt+1）Dt+1o（xt+1，yt+1）×Dto（xt，yt）Dt+1o（xt，yt）1/2 （1）

其中，Dto（·）為基于產(chǎn)出導(dǎo)向的距離函數(shù)，EC、 TC為技術(shù)效率變化與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。EC、TC大于（小于）1分別表示技術(shù)效率改善（惡化）及技術(shù)進(jìn)步（退步）。

正如前文所述，通過考察技術(shù)進(jìn)步方向可以反映技術(shù)進(jìn)步與要素稟賦耦合的程度。為此，本文在不變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)（CRS）下，進(jìn)一步將TC指數(shù)分解為偏向型技術(shù)進(jìn)步與中性技術(shù)進(jìn)步[9]，即：

TC=MTC×BTC=MTC×OBTC×IBTC

=Dto（xt，yt）Dt+1o（xt，yt）×Dto（xt+1，yt+1）Dt+1o（xt+1，yt+1）×Dt+1o（xt+1，yt）Dto（xt+1，yt）1/2

×Dt+1o（xt，yt）Dto（xt，yt）×Dto（xt+1，yt）Dt+1o（xt+1，yt）1/2 （2）

其中，MTC為?？怂怪行约夹g(shù)進(jìn)步，BTC為偏向型技術(shù)進(jìn)步，OBTC與IBTC分別為產(chǎn)出、投入偏向型技術(shù)進(jìn)步。如果OBTC=IBTC=1，則表示技術(shù)進(jìn)步是完全中性的；若OBTC（IBTC）>1，表示技術(shù)進(jìn)步偏向有利于改善TFP；若OBTC（IBTC）<1，則表示偏向型技術(shù)進(jìn)步阻礙了TFP的提高。由于本文中決策單元只有一個(gè)產(chǎn)出變量，OBTC=1，因而TC=MTC×IBTC。

在Malmquist指數(shù)求解及分解過程中，會(huì)涉及到6個(gè)距離函數(shù)，本文采用DEA方法對(duì)其進(jìn)行測(cè)算，即：

Dt1o（xt2k0，yt3k0-1=maxθ

s.t.Kk=1λt1kxt1k，n≤xt2k0，n； Kk=1λt1kyt1k，m≥θyt3k0，m；

λt1k≥0；n=1，…，N；m=1，…，M；k=1，…，K （3）

其中，k0為待研究的決策單元（本文即為每個(gè)省份），λt1k表示每個(gè)橫截面觀測(cè)值的權(quán)重，K為決策單元個(gè)數(shù)，當(dāng)且僅當(dāng)t1=t2=t3=t或t+1時(shí)，該距離函數(shù)為同期距離函數(shù)，否則為混合期距離函數(shù)。

3 數(shù)據(jù)處理與實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)處理

本文以全國(guó)28個(gè)省份為了便于資料整理，重慶歸入四川，海南、西藏、臺(tái)灣、香港和澳門不在分析范圍內(nèi)。為研究對(duì)象，時(shí)間跨度為1992～2009年，每個(gè)省份有3種投入、一種產(chǎn)出，投入產(chǎn)出變量選擇及數(shù)據(jù)來源如下：（1）產(chǎn)出（Y）。本文以各省份GDP為產(chǎn)出指標(biāo)，為了保持統(tǒng)計(jì)口徑一致，以1952年不變價(jià)格對(duì)各省份GDP進(jìn)行了換算（下同）。（2）資本投入（K）。本文采用“永續(xù)盤存法”估算各省份資本存量，并將其作為資本投入的代理指標(biāo)。（3）勞動(dòng)投入（L）。勞動(dòng)時(shí)間投入與勞動(dòng)報(bào)酬應(yīng)該是勞動(dòng)投入最為準(zhǔn)確的衡量指標(biāo)，但是由于諸多條件限制，無法獲得這方面的數(shù)據(jù)，因此本文以各省份年末就業(yè)人數(shù)來代替。（4）能源投入（E）。本文以各省份能源消費(fèi)總量來度量能源投入，并對(duì)不同類型的能源進(jìn)行了折標(biāo)煤計(jì)算。上述變量數(shù)據(jù)均來自于《新中國(guó)五十周年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、相關(guān)年份《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份統(tǒng)計(jì)年鑒，并經(jīng)過整理得到。endprint

3.2 實(shí)證分析結(jié)果

本文在時(shí)間上將研究樣本分為三個(gè)時(shí)段，分別是1992～1997年、1998～2003年、2004～2009年，其中第一時(shí)段是改革開放以來我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最快的時(shí)期之一，第二時(shí)段是重化工業(yè)化時(shí)期，第三時(shí)段是我國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)時(shí)期，以此來考察我國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制正式確立后TFP的變化情況；在空間上，按照傳統(tǒng)的劃分方法，將各省份歸入東部、中部與西部三大區(qū)域東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河北、湖北、湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川（含重慶）、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。，以考察不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式特點(diǎn)。

（1）全要素生產(chǎn)率及其分解

如表1、表2所示，從全國(guó)整體來看，1992～2009年，TFP的平均增長(zhǎng)率為2.37%，實(shí)現(xiàn)了累計(jì)41.25%的增長(zhǎng)，技術(shù)效率指數(shù)年均降幅為0.59%，累計(jì)降幅達(dá)到9.04%，而技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的年均增長(zhǎng)率為2.98%，實(shí)現(xiàn)了55.29%的累計(jì)增長(zhǎng)。從動(dòng)態(tài)角度來看，我國(guó)TFP大致經(jīng)歷了“先升—后降—再升”的演變過程。第一時(shí)段是我國(guó)TFP增長(zhǎng)最快的時(shí)期，年均增長(zhǎng)率達(dá)到4.12%。鄧小平南巡與社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的建立給我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)注入了巨大活力，使得TFP取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。第二時(shí)段TFP下降比較明顯，平均增長(zhǎng)率僅0.73%。主要原因有兩點(diǎn)：一是1997年東南亞金融危機(jī)對(duì)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成了一定沖擊；二是本世紀(jì)初的重化工業(yè)化浪潮導(dǎo)致我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境之間的矛盾趨于惡化，并引起了政府高層重視。在第三時(shí)段，為了轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，黨的“十六大”明確指出要走新型工業(yè)化道路，“十一五”規(guī)劃中又提出了節(jié)能減排約束指標(biāo)，我國(guó)TFP開始穩(wěn)步回升。無論是從全國(guó)還是從三大區(qū)域角度來看，TFP增長(zhǎng)均是由技術(shù)進(jìn)步來驅(qū)動(dòng)的，而技術(shù)效率則起到阻礙作用。作為推動(dòng)TFP增長(zhǎng)的兩大引擎，體現(xiàn)“硬”技術(shù)條件的“技術(shù)進(jìn)步”與體現(xiàn)“軟”技術(shù)條件的“技術(shù)效率”沒有產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)，無法共同驅(qū)動(dòng)我國(guó)TFP增長(zhǎng)，這一方面說明落后省份沒有充分挖掘已有的資源與技術(shù)潛力，另一方面也表明我國(guó)在資源配置、管理模式、政策體制以及市場(chǎng)環(huán)境等方面還存在諸多薄弱環(huán)節(jié)。表1 1992～2009年全國(guó)平均全要素生產(chǎn)率年指數(shù)及其分解

從區(qū)域?qū)哟蝸砜?，我?guó)三大區(qū)域TFP增長(zhǎng)存在很強(qiáng)的異質(zhì)性，樣本期內(nèi)三大區(qū)域的TFP均值分別為1.0308、1.0279與1.0134，技術(shù)效率指數(shù)分別為0.9983、0.9973與0.9875，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分別為1.0132、1.0004與1.0025。樣本期內(nèi)，三大區(qū)域的技術(shù)效率指數(shù)均是下降的，表明區(qū)域內(nèi)部各省份的技術(shù)效率差距在擴(kuò)大，而東部地區(qū)的TFP與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均是高于中西部地區(qū)。從動(dòng)態(tài)視角來看，三大區(qū)域的TFP增長(zhǎng)速度均是第一時(shí)段最快，其次為第三時(shí)段，第二時(shí)段最

表2 1992～2009年全國(guó)及三大區(qū)域全要素生產(chǎn)率（TFP）

及其分解指數(shù)的累計(jì)變動(dòng)

表3 不同時(shí)間段的全國(guó)及三大區(qū)域

平均全要素生產(chǎn)率（TFP）指數(shù)及其分解慢，西部地區(qū)第二時(shí)段的TFP甚至是負(fù)增長(zhǎng)。由TFP分解可知，技術(shù)進(jìn)步均是三大區(qū)域TFP提升的主要原因，而技術(shù)效率則都是起到抑制作用。此外，本研究還發(fā)現(xiàn)三大區(qū)域之間的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)差距在不斷減小，第三時(shí)段中西部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)已接近或超過東部地區(qū)，這表明中西部地區(qū)充分利用了“后發(fā)優(yōu)勢(shì)”的技術(shù)進(jìn)步，與東部地區(qū)的技術(shù)差距在縮小。

（2）技術(shù)進(jìn)步的分解及其方向

如表1所示，1992～2009年間全國(guó)投入偏向型技術(shù)進(jìn)步IBTC的平均值為1.0057，數(shù)值大于1，說明投入偏向型技術(shù)進(jìn)步總體上促進(jìn)了我國(guó)TFP增長(zhǎng)；偏離度較小，僅為0.0057，表明我國(guó)技術(shù)進(jìn)步的特點(diǎn)是接近于中性技術(shù)進(jìn)步?；趨^(qū)域角度而言，樣本期內(nèi)三大區(qū)域IBTC均值也都是大于1的。其中，東部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步偏向性最為明顯，IBTC均值達(dá)到了1.0132，而中西部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步偏向性均較弱，IBTC均值僅為1.0004與1.0025，中部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步幾乎已完全趨于中性。從時(shí)間趨勢(shì)來看，全國(guó)IBTC均值從第一時(shí)段的1.0075下降到第二時(shí)段的1.0051，再進(jìn)一步下降至第三時(shí)段的1.0044。而IBTC在三大區(qū)域的動(dòng)態(tài)表現(xiàn)與全國(guó)有一定差異，其中東部地區(qū)IBTC均值呈現(xiàn)“先降—后升”的變化模式，第一時(shí)段IBTC均值為1.0169，在第二時(shí)段減弱至1.0107，而到第三時(shí)段又上升至1.0117；相比于東部地區(qū)，偏向型技術(shù)進(jìn)步對(duì)中西部地區(qū)TFP的驅(qū)動(dòng)作用不僅較小且力度在進(jìn)一步減弱，與全國(guó)保持了一致的變化趨勢(shì)。

中國(guó)地域廣闊，不同區(qū)域要素稟賦、生產(chǎn)方式以及技術(shù)條件等方面差異顯著，從而表現(xiàn)出不同類型的要素偏向型技術(shù)進(jìn)步。如圖1所示，平均而言，1992～2009年全國(guó)28個(gè)省份的技術(shù)進(jìn)步都不是完全中性的，有16個(gè)省份的IBTC均值大于1，IBTC均值最大的2個(gè)省份是上海和遼寧，分別達(dá)到1.0513與1.0512，說明這兩個(gè)省份的技術(shù)進(jìn)步較好地耦合了當(dāng)?shù)匾嘏渲媒Y(jié)構(gòu)，對(duì)TFP推動(dòng)作用較大；有12個(gè)省份的IBTC均值小于1，這些省份大多來自經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)，如山西、安徽、江西、貴州、甘肅等，表明這些省份的要素配置結(jié)構(gòu)與技術(shù)進(jìn)步之間沒有實(shí)現(xiàn)較好的匹配，對(duì)其TFP增長(zhǎng)已經(jīng)起到抑制作用。由圖2可知，除天津、遼寧等少數(shù)省份外，我國(guó)大多數(shù)省份IBTC值隨時(shí)間推移有不斷減小的趨勢(shì)，這說明我國(guó)技術(shù)進(jìn)步有可能正在偏離合意的要素配置結(jié)構(gòu)。經(jīng)驗(yàn)表明，一國(guó)或地區(qū)的適宜性技術(shù)并非一定是先進(jìn)技術(shù)，而應(yīng)該是與當(dāng)?shù)氐囊胤A賦相匹配的技術(shù)，不切實(shí)際的技術(shù)不僅無法促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，甚至?xí)种平?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[10]。當(dāng)前，我國(guó)資源稟賦特點(diǎn)是人力資源豐富，而資本與自然資源相對(duì)緊缺。鑒于這種條件，我國(guó)應(yīng)發(fā)展低資源投入，能夠發(fā)揮人力資源優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)，從而以最少的資源消耗產(chǎn)生最大的價(jià)值[11]。然而，現(xiàn)實(shí)情況是，我國(guó)一直處在資本不斷深化的進(jìn)程之中，各級(jí)政府與企業(yè)普遍重視新技術(shù)、新工藝與新設(shè)備的引進(jìn)與研發(fā)，注重發(fā)展資本與技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，與此同時(shí)卻忽視了與之相適應(yīng)的人力資源培育開發(fā)與積累，結(jié)果可能是導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步不能與資本及勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)有效匹配而無法共同作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，最終將經(jīng)濟(jì)推入發(fā)展后勁喪失的危險(xiǎn)境地。文獻(xiàn)[6]已經(jīng)發(fā)現(xiàn)我國(guó)1978～2005年的技術(shù)進(jìn)步總體偏向資本，且偏向資本的速度越來越快。本文根據(jù)文獻(xiàn)[12]提出的判斷法則也證實(shí)了這一結(jié)論（具體過程略，將另文闡釋）。雖然這種趨向目前總體上還沒有對(duì)我國(guó)生產(chǎn)率增長(zhǎng)產(chǎn)生消極影響，但是如果不及時(shí)采取有效措施加以應(yīng)對(duì)，終會(huì)威脅到我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展。endprint

4 結(jié)論

本文主要結(jié)論包括：1992～2009年間，我國(guó)TFP實(shí)現(xiàn)了平均2.37%與累計(jì)41.25%的增長(zhǎng)，主要由技術(shù)進(jìn)步來驅(qū)動(dòng)，技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步?jīng)]有實(shí)現(xiàn)很好的配合，從而抑制了我國(guó)TFP進(jìn)一步提升。為此，在不斷推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，必須要適時(shí)進(jìn)行管理創(chuàng)新、制度創(chuàng)新，提升市場(chǎng)化水平及提高勞動(dòng)者素質(zhì)。通過分解技術(shù)進(jìn)步發(fā)現(xiàn)，中性技術(shù)進(jìn)步是我國(guó)技術(shù)進(jìn)步的主要表現(xiàn)形式，投入偏向型技術(shù)進(jìn)步在樣本期內(nèi)總體上對(duì)我國(guó)TFP增長(zhǎng)起到促進(jìn)作用，但是隨著時(shí)間推移作用力度在逐漸減弱，這表明我國(guó)技術(shù)進(jìn)步有可能正在偏離合理的要素配置結(jié)構(gòu)，或者說要素結(jié)構(gòu)已逐漸不適應(yīng)技術(shù)進(jìn)步的需要。由此可知，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中，我國(guó)各省份應(yīng)根據(jù)自身資源稟賦與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)來進(jìn)行適宜的技術(shù)選擇，在進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整的同時(shí)，進(jìn)行必要的人力資本培育與積累，讓技術(shù)與資本、勞動(dòng)實(shí)現(xiàn)更好的匹配與耦合，從而進(jìn)一步加強(qiáng)技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]郭慶旺，賈俊雪. 中國(guó)全要素生產(chǎn)率的估算：1979～2004[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2005，（6）：51-60.

[2]Irmen A. Extensive and Intensive Growth in a Neoclassical Framework[J]. Journal of Economic Dynamics and Control， 2005， 29（8）： 1427-1448.

[3]Zheng J H， Bigstem A， Hu A G. Can Chinas Growth be Sustained？ A Productivity Perspective[J]. World Development， 2009， 37（4）： 874-888.

[4]Sato R， Morita T. Quantity or Quality： The Impact of Labor Saving Innovation on US and Japanese Growth Rates， 1960～2004[J]. Japanese Economic Review， 2009（60）： 407-434.

[5]黃先海，徐圣. 中國(guó)勞動(dòng)收入比重下降成因分析——基于勞動(dòng)節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的視角[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2009（7）：34-44.

[6]戴天仕，徐現(xiàn)祥. 中國(guó)的技術(shù)進(jìn)步方向[J]. 世界經(jīng)濟(jì)，2010，（11）：54-70.

[7]Kumar S， Russell R R. Technological Change， Technological Catch-up， and Capital Deepening： Relative Contributions to Growth and Convergence[J]. American Economic Review， 2002， 92（3）：527-548.

[8]Fare R， Grosskopf S. Productivity Growth， Technical Progress， and Efficiency Change in Industrialized Countries[J]. American Economic Review， 1994， 84（1）： 66-83.

[9]Fare R， Grifell T， Grosskopf S. Based Technical Change and the Malmquist Productivity Index[J]. Scandinavian Journal of Economics， 1997（99）： 119-127.

[10]陳勇，唐朱昌. 中國(guó)工業(yè)的技術(shù)選擇與技術(shù)進(jìn)步：1985～2003[J].經(jīng)濟(jì)研究，2006，（9）：50-61.

[11]吳敬璉. 中國(guó)增長(zhǎng)模式抉擇[M].遠(yuǎn)東出版社，2006.

[12]Fare R， Grosskopf S， Lee W F. Productivity and Technical Change： The Case of Taiwan[J]. Applied Economics， 2001（33）：1911-1925.

（責(zé)任編輯：辜萍）endprint