要素流動(dòng)對(duì)效率提升的溢出紅利研究

郭兆穎

（1.哈爾濱商業(yè)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，哈爾濱 150028；2.哈爾濱金融學(xué)院 資產(chǎn)處，哈爾濱 150030）

0 引言

黨的十九大報(bào)告中明確提到，我國(guó)正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期。在這一關(guān)鍵時(shí)期，要以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、效率和動(dòng)力三大變革，提高全要素生產(chǎn)率，加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)，加速高質(zhì)量發(fā)展的步伐。站在新的歷史時(shí)期，如何提升發(fā)展效率，是必須面對(duì)的重要任務(wù)。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率方面的研究也是經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的一個(gè)重點(diǎn)分支，其中有大量的學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率進(jìn)行測(cè)算。Fare等（1994）[1]提出了一種Malmquist模型，為測(cè)算全要素生產(chǎn)率提供了一種有效模型方法，從而為經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的研究提供了一種新的工具。RestuccIA和Rogerson（2008）[2]采用一個(gè)增長(zhǎng)模型版本，通過(guò)測(cè)算全要素生產(chǎn)率（TFP），研究了美國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率。陳偉等（2017）[3]在借鑒Malmquist模型方法的基礎(chǔ)上，通過(guò)DEA與Malmquist的結(jié)合，選取高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)這一視角，研究了我國(guó)省際產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。

一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提升，是由眾多因素的變化共同決定的。其中，要素的流動(dòng)改變了區(qū)域間、行業(yè)間的資源配置，對(duì)一個(gè)地區(qū)或產(chǎn)業(yè)效率的提升帶來(lái)重要輻射力[4]。Brandt等（2013）[5]通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)力和資本要素的配置扭曲，將明顯削弱區(qū)域的全要素生產(chǎn)率。王曉芳和胡冰（2016）[6]采用一種變異系數(shù)方法研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)域間要素的差異化會(huì)對(duì)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差異化帶來(lái)重要影響。孫英杰和林春（2018）[7]通過(guò)系統(tǒng)矩估計(jì)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，科技進(jìn)步對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率具有關(guān)鍵性作用，進(jìn)一步論證了技術(shù)要素在效率提升上的重要性。可以說(shuō)，要素流動(dòng)對(duì)效率提升而言是一種溢出的紅利。但遺憾的是，目前國(guó)內(nèi)仍鮮有學(xué)者能較為全面地研究要素流動(dòng)對(duì)效率提升的影響效應(yīng)?；诖耍疚脑诮梃b已有全要素生產(chǎn)率方法的基礎(chǔ)上，測(cè)算我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率，然后充分考慮勞動(dòng)力、資本、技術(shù)等多重要素，研究要素流動(dòng)對(duì)效率提升的溢出紅利。特別地，在實(shí)證過(guò)程中，考慮到了效率提升可能存在的時(shí)滯溢出效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，這樣可以在一定程度上解決普通計(jì)量模型在技術(shù)上的局限性。

1 理論模型及測(cè)算結(jié)果

1.1 測(cè)算模型

全要素生產(chǎn)率，是研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的重要指標(biāo)。本文選擇全要素生產(chǎn)率分析方法，借鑒Fare等（1994）[1]的模型方法，測(cè)算我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效率。Malmquist指數(shù)表示如下：

其中，M（0xt+1，yt+1，xt，y）t表示一個(gè)經(jīng)濟(jì)主體從t期到t+1期過(guò)程中的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率變化。x和y分別為投入要素和產(chǎn)出。D0表示產(chǎn)出距離函數(shù)，可由DEA模型求解得到。

可以將Malmquist指數(shù)模型作幾層分解：

其中，分解式的左半部分為技術(shù)效率指數(shù)，右半部分技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，分別記為TE和TM。還可將技術(shù)效率指數(shù)分解：

其中，TEP0是純技術(shù)效率指數(shù)，TES0是規(guī)模效率指數(shù)，D0（txt，yt|V）代表可變規(guī)模距離函數(shù)。

1.2 數(shù)據(jù)樣本

本文選取2005—2017年中國(guó)大陸30個(gè)省級(jí)單位（不包括西藏自治區(qū)）的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算。

1.3 結(jié)果分析

根據(jù)Malmquist指數(shù)方法，首先測(cè)算2005—2017年30個(gè)省級(jí)單位各自的純技術(shù)效率、規(guī)模效率和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，然后對(duì)這三個(gè)指數(shù)分別按照地區(qū)取平均值，得到歷年三個(gè)指數(shù)的平均值。最后，根據(jù)式（2）和式（3），得到歷年全要素生產(chǎn)率的地區(qū)均值。結(jié)果如表1所示。

表1 2005—2017年我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率總體測(cè)算結(jié)果

由表1可以發(fā)現(xiàn)，2005年以來(lái)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率基本上都略大于1（除2007年以外），但是總體上增長(zhǎng)較慢，十幾年以來(lái)平均僅增長(zhǎng)了0.2%。從變化趨勢(shì)來(lái)看，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率呈現(xiàn)了“三降三漲”，其中2005—2015年波動(dòng)態(tài)勢(shì)較為明顯，2015—2017年雖有所提升，但明顯趨穩(wěn)。從三個(gè)分項(xiàng)指數(shù)的貢獻(xiàn)來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)與全要素生產(chǎn)率指數(shù)的變化趨勢(shì)最為接近，由此可以初步認(rèn)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提高對(duì)技術(shù)進(jìn)步起到了重要的貢獻(xiàn)。

2 實(shí)證分析

2.1 理論模型

本文采用一種因變量自回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，這樣可以反映效率的提升是否存在動(dòng)態(tài)內(nèi)生作用性。與此同時(shí)，加入空間因素，這樣也能考察地理空間溢出性帶來(lái)的影響。動(dòng)態(tài)空間模型的理論框架如下：

其中，TFPit表示i地區(qū)t期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率效率水平；X表示反映要素流動(dòng)的變量體系，包括勞動(dòng)力、資本和技術(shù)三類要素，Y表示控制變量體系；α0為常數(shù)項(xiàng)，α1為因變量滯后項(xiàng)的系數(shù)值，β和γ為系數(shù)組；W為空間相關(guān)性矩陣，λ表示空間依賴性系數(shù)；ε為帶有空間關(guān)聯(lián)性的隨機(jī)誤差項(xiàng)，μ為服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

效率提升變量（TFP）。即采用全要素生產(chǎn)率來(lái)衡量效率提升，全要素生產(chǎn)率在上文測(cè)算得到。

2.2.2 要素流動(dòng)變量

要素流動(dòng)，可以在一定程度上提高要素配置的效率，產(chǎn)生溢出紅利，從而推動(dòng)生產(chǎn)效率提升。為了檢驗(yàn)這一論斷在我國(guó)是否成立，對(duì)要素流動(dòng)的變量進(jìn)行細(xì)化：

（1）勞動(dòng)力要素流動(dòng)（LM）。從我國(guó)勞動(dòng)力流動(dòng)的基本現(xiàn)狀來(lái)看，主要傾向于第一產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力向第二三產(chǎn)業(yè)流動(dòng)。本文采用行業(yè)間勞動(dòng)力流動(dòng)的一種模型來(lái)測(cè)算勞動(dòng)力要素流動(dòng)情況，公式如下：

其中，LM表示勞動(dòng)力要素流動(dòng)，L表示二三產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)力就業(yè)總?cè)藬?shù)，r表示當(dāng)期的就業(yè)增長(zhǎng)率，i和t分別表示地區(qū)和時(shí)期。就業(yè)增長(zhǎng)率r采用本地當(dāng)期就業(yè)人數(shù)凈增量與上一期期末就業(yè)人數(shù)的比值表示。由該模型可以看出，若LM值大于零，那么就表明勞動(dòng)力要素存在流動(dòng)，而若LM值等于零，即二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)增長(zhǎng)率與該地區(qū)就業(yè)的總體增長(zhǎng)率相同時(shí)，就不存在勞動(dòng)力流動(dòng)，若LM值小于零，則為勞動(dòng)力流出。

（2）資本要素流動(dòng)（CM）。借鑒張遼（2013）[8]等學(xué)者的研究經(jīng)驗(yàn)，本文采用以下模型衡量：

其中，Kit表示i地區(qū)t時(shí)期資本存量，Kt表示全國(guó)該時(shí)期的資本存量。若CM大于零，則表明資本要素流入，小于零則為資本流出。

（3）技術(shù)流動(dòng)（TM）。對(duì)于技術(shù)流動(dòng)，目前學(xué)術(shù)界研究相對(duì)較少，同時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上也沒(méi)有非常確切的數(shù)據(jù)支撐。對(duì)此，本文基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性，采用本地當(dāng)期發(fā)明專利申請(qǐng)量增長(zhǎng)率和發(fā)明專利授權(quán)量增長(zhǎng)率的平均值，衡量本地的技術(shù)流動(dòng)。

2.2.3 其他變量

（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（ECONOMY）。一般而言，一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，則越能吸引要素流動(dòng)和集聚資源，為生產(chǎn)效率的提升帶來(lái)動(dòng)力。因此，有必要引入經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變量。按照慣用的方法，采用地區(qū)人均GDP來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（2）城鎮(zhèn)化水平（URBAN）。一個(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)化水平越高，則功能配套設(shè)施越完善，一般也就越能吸引高端資源、人才入駐，于是對(duì)該地區(qū)的生產(chǎn)效率提升具有重要的促進(jìn)作用。因此，有必要引入城鎮(zhèn)化水平變量。本文選擇一個(gè)地區(qū)的城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎睾饬砍擎?zhèn)化水平。

（3）人力資本（HCAPITAL）。人力資本體現(xiàn)了勞動(dòng)者受教育、實(shí)踐、培訓(xùn)等途徑獲得的知識(shí)和技能的積累，對(duì)生產(chǎn)效率的提升具有重要作用，因此也應(yīng)作為一個(gè)重要的影響因素變量。本文采用地區(qū)教育經(jīng)費(fèi)支出額表示。

（4）政府支持力度（GOV）。受傳統(tǒng)體制影響，我國(guó)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展帶有一定的政府主導(dǎo)性，一些地方政府為扶持科技型企業(yè)或項(xiàng)目落地發(fā)展，往往會(huì)給予一定的財(cái)政補(bǔ)貼?？梢哉f(shuō)，政府補(bǔ)助在一定程度上會(huì)刺激研發(fā)。但另一方面，過(guò)度的政府支持，會(huì)給創(chuàng)新披上“保暖衣”，事實(shí)上會(huì)削弱競(jìng)爭(zhēng)力。究竟政府支持對(duì)生產(chǎn)效率提升帶來(lái)促進(jìn)還是阻礙作用，有待考證。本文選取地方政府財(cái)政支出額占GDP比重衡量政府支持力度。

（5）外資水平（FOREIGN）。外資很可能伴隨先進(jìn)的技術(shù)和管理理念，對(duì)本地的技術(shù)進(jìn)步起到一定的促進(jìn)作用。但外資的過(guò)度引入，也會(huì)導(dǎo)致過(guò)度地占領(lǐng)本地市場(chǎng)，反而不利于本地技術(shù)創(chuàng)新。因此究竟外資對(duì)生產(chǎn)效率提升帶來(lái)何種影響，也有待考證。本文選取外商直接投資額衡量外資水平。

除此之外，產(chǎn)業(yè)集聚水平、市場(chǎng)化水平、信息化水平等因素也會(huì)影響效率提升，但考慮到變量的增多會(huì)產(chǎn)生更大的自相關(guān)性，影響模型回歸效果，同時(shí)也考慮到這些變量的指標(biāo)衡量存在數(shù)據(jù)獲取制約，因而本文不再引入。

2.3 數(shù)據(jù)樣本

對(duì)于以上變量指標(biāo)，本文仍選取2005—2017年30個(gè)省級(jí)單位的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證。2005—2016年的指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、各地方統(tǒng)計(jì)年鑒和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。2017年的數(shù)據(jù)則通過(guò)各地方統(tǒng)計(jì)年鑒、中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)和國(guó)研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)搜尋得到。為確保數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本、外商直接投資額三個(gè)量值較大的變量進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。

對(duì)于空間權(quán)重矩陣W，采用“0-1”法進(jìn)行賦值。具體地，如果兩個(gè)地區(qū)i和j之間相鄰，那么wij賦值為1，如果i和j不相鄰，那么wij賦值為0。特別地，為消除海南省的孤島性，假設(shè)它與廣東省相鄰。

2.4 結(jié)果分析

2.4.1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

2.4.2 空間自相關(guān)性分析

根據(jù)莫蘭指數(shù)方法，測(cè)算空間自相關(guān)性指數(shù)，觀察空間自相關(guān)性。莫蘭指數(shù)公式如下：

其中，Moran’s I為空間自相關(guān)指數(shù)值，n表示地區(qū)數(shù)量，Yi表示第i地區(qū)的相關(guān)指標(biāo)值，Yj表示第j地區(qū)同一指標(biāo)數(shù)值，Y*表示該指標(biāo)的區(qū)域平均值，wij表示標(biāo)準(zhǔn)化空間權(quán)重矩陣W的元素值。

經(jīng)測(cè)算，繪制2005—2017年經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的空間自相關(guān)性變化趨勢(shì)，如圖1所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，近十幾年來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的空間自相關(guān)指數(shù)變化總體穩(wěn)定，基本維持在0.3上下，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率在區(qū)域間可能存在空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。

圖1 空間莫蘭指數(shù)變化趨勢(shì)

2.4.3 實(shí)證結(jié)果分析

采用Matlab的空間計(jì)量模型庫(kù)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果如表3所示。

表3 回歸結(jié)果

從空間回歸結(jié)果來(lái)看，空間權(quán)重矩陣所在變量的系數(shù)值λ均為正，且均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，即強(qiáng)烈拒絕了影響不顯著的零假設(shè)。因此，地區(qū)之間效率提升的空間溢出效應(yīng)是比較明顯的，即一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提升，會(huì)通過(guò)空間溢出效應(yīng)，帶動(dòng)周邊地區(qū)效率提升。也就是說(shuō)，我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率正向的空間溢出效應(yīng)。

從自回歸結(jié)果來(lái)看，因變量滯后項(xiàng)的系數(shù)值均為正，且均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)。由此可見(jiàn)，一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提升，是帶有路徑依賴性特征的，即前一年經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提升，會(huì)通過(guò)順延作用，促進(jìn)當(dāng)年經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提升。

由三個(gè)要素流動(dòng)的結(jié)果可知：

（1）勞動(dòng)力要素流動(dòng)（LM）的系數(shù)為正，且通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明了勞動(dòng)力要素的流動(dòng)存在著較強(qiáng)的溢出紅利現(xiàn)象，即通過(guò)區(qū)域間、行業(yè)間勞動(dòng)力要素流動(dòng)，可以發(fā)揮勞動(dòng)力要素溢出效應(yīng)，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提升帶來(lái)紅利。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展角度看，目前經(jīng)濟(jì)效率提升的重心仍在于二三產(chǎn)業(yè)，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向二三產(chǎn)業(yè)流動(dòng)，有利于優(yōu)化當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，加速全社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率提高。

（2）資本要素流動(dòng)（CM）的系數(shù)值也為正，且通過(guò)10%的顯著性檢驗(yàn)。由此可以得出，資本要素的流動(dòng)也能對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提升帶來(lái)溢出紅利。從理論上講，資本要素的流動(dòng)，可以有效優(yōu)化配置資本，降低資本要素配置的扭曲性，溢出結(jié)構(gòu)性紅利，從而推動(dòng)生產(chǎn)效率提升。實(shí)證結(jié)果雖然證實(shí)了這一點(diǎn)，但系數(shù)值并不高，原因可能是：近年來(lái)我國(guó)投資規(guī)模增長(zhǎng)迅速，有大量資本投入到產(chǎn)能過(guò)剩的工業(yè)行業(yè)和房地產(chǎn)等行業(yè)，而實(shí)際向邊際產(chǎn)出效益高的高科技行業(yè)的流入相對(duì)不多，影響了整體投資效率的提升。

（3）技術(shù)流動(dòng)（TM）的系數(shù)值雖然也為正，但并沒(méi)有顯著性檢驗(yàn)，這就說(shuō)明技術(shù)的流動(dòng)并沒(méi)有給效率提升帶來(lái)明顯的溢出紅利。理論上，生產(chǎn)效率增長(zhǎng)點(diǎn)的獲得，就是需要技術(shù)來(lái)供給，而實(shí)證結(jié)果顯示技術(shù)流動(dòng)沒(méi)有明顯的正向溢出紅利，這似乎為我國(guó)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的發(fā)展環(huán)境有關(guān)。從前面全要素生產(chǎn)率的測(cè)算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)進(jìn)步是影響全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的重要貢獻(xiàn)因素。但在現(xiàn)階段，我國(guó)的創(chuàng)新環(huán)境仍然不完善，特別是對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)相關(guān)的立法、制度和政策體系不夠健全，從而誘使很多技術(shù)流動(dòng)變成技術(shù)模仿，無(wú)法真正地帶動(dòng)全社會(huì)的生產(chǎn)效率提升[8]。

3 結(jié)論

基于上述實(shí)證研究，結(jié)論如下：

（1）近十多年來(lái)，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率總體上處于平穩(wěn)小幅增長(zhǎng)。從動(dòng)態(tài)趨勢(shì)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率呈現(xiàn)了“三降三漲”。從分項(xiàng)貢獻(xiàn)來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提升起到了重要的貢獻(xiàn)。

（2）勞動(dòng)力和資本兩類要素的流動(dòng)，都存在著溢出紅利，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率提升。相比之下，勞動(dòng)力要素對(duì)效率提升的溢出紅利更為明顯，而資本要素主要由于更多地流向產(chǎn)能過(guò)剩的工業(yè)行業(yè)和房地產(chǎn)等行業(yè)而較少流向高技術(shù)行業(yè)，因而在資本配套效率上難以發(fā)揮應(yīng)有作用，進(jìn)而對(duì)效率提升的溢出紅利相對(duì)較低。

（3）受我國(guó)創(chuàng)新環(huán)境不夠理想、技術(shù)流動(dòng)更多地誘使技術(shù)模仿的影響，技術(shù)流動(dòng)并沒(méi)有為效率提升帶來(lái)明顯的溢出紅利。