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    京津冀和長三角地區(qū)制造業(yè)生產(chǎn)效率的比較研究
    ——基于Malmquist-DEA模型的全要素生產(chǎn)率分析

    2019-07-27 01:35:30
    統(tǒng)計(jì)與信息論壇 2019年7期
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率增長率長三角

    劉 瀟

    (1.浙江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,浙江 杭州 310007;2.浙江省經(jīng)濟(jì)信息中心,浙江 杭州 310006)

    一、引言

    長期以來,制造業(yè)作為工業(yè)門類中技術(shù)含量最高、份額占比最大的一類產(chǎn)業(yè),一直被視為國民經(jīng)濟(jì)的物質(zhì)基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)主體,歷來受到學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。經(jīng)過多年的快速發(fā)展,中國制造業(yè)建立了門類齊全、獨(dú)立完整的產(chǎn)業(yè)體系,規(guī)模也躍居世界第一位,但是與世界先進(jìn)水平相比,中國制造業(yè)仍然大而不強(qiáng),在自主創(chuàng)新、資源利用效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、信息化程度、質(zhì)量效益等方面差距明顯。近年來,隨著中國服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展,不少區(qū)域和省份制造業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重較以往有不同程度的下滑,全國制造業(yè)增加值占GDP的比重也由2013年的34.6%下降至2016年的28.8%。眾多國內(nèi)外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),發(fā)展中國家自身的去工業(yè)化會(huì)給本國經(jīng)濟(jì)帶來嚴(yán)重的負(fù)面影響,認(rèn)為工業(yè)化在發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中仍然扮演著至關(guān)重要的角色。在中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化進(jìn)程不可逆轉(zhuǎn)地向前推進(jìn)而工業(yè)化進(jìn)程卻尚未結(jié)束的大背景下,推動(dòng)制造業(yè)尤其是先進(jìn)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展不僅是構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系的必由之路,而且是提高全員勞動(dòng)生產(chǎn)率、避免產(chǎn)業(yè)空心化進(jìn)而跨越“中等收入陷阱”的破題之舉,為此對(duì)制造業(yè)生產(chǎn)效率開展研究以評(píng)判其增長績效和發(fā)展質(zhì)量顯得頗具現(xiàn)實(shí)意義。

    國際上,全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,TFP)通常被視為衡量經(jīng)濟(jì)體或產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率最有效的經(jīng)濟(jì)指標(biāo),盡管國內(nèi)一些學(xué)者基于國情對(duì)用全要素生產(chǎn)率衡量中國經(jīng)濟(jì)或產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率有不同看法,但這并不影響全要素生產(chǎn)率在國內(nèi)眾多生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)場(chǎng)景的廣泛使用。然而,目前國內(nèi)關(guān)于制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算研究多以全國或省級(jí)區(qū)域?yàn)檠芯繕颖?,跨省際區(qū)域的研究偏少,而僅有的文獻(xiàn)大多選取的數(shù)據(jù)較為陳舊,不能及時(shí)反映近年來產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展?fàn)顩r,或者僅對(duì)制造業(yè)整體進(jìn)行生產(chǎn)效率評(píng)價(jià)而未就具體行業(yè)類別展開深入分析。此外,由于中國制造業(yè)在不同區(qū)域的發(fā)展并不均衡,對(duì)發(fā)展差異較大的區(qū)域進(jìn)行比較研究的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義有限。為此,本文選擇中國工業(yè)化進(jìn)程相對(duì)領(lǐng)先、制造業(yè)較為發(fā)達(dá)且發(fā)展階段較為相近的京津冀地區(qū)和長三角地區(qū)作為研究對(duì)象,比較分析兩大發(fā)展區(qū)域近十年來制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化,為中國制造業(yè)生產(chǎn)效率領(lǐng)域提供一個(gè)有益的區(qū)域研究視角。

    二、文獻(xiàn)綜述

    全要素生產(chǎn)率可以理解為各要素(如資本和勞動(dòng)等)投入之外的技術(shù)進(jìn)步和能力實(shí)現(xiàn)導(dǎo)致的產(chǎn)出增加,是剔除要素投入貢獻(xiàn)后所得到的部分。對(duì)全要素生產(chǎn)率開展研究不僅可以識(shí)別經(jīng)濟(jì)是投入型增長還是效率型增長,從而確定經(jīng)濟(jì)增長的可持續(xù)性,而且能夠?yàn)檎贫ê驮u(píng)價(jià)長期可持續(xù)增長政策提供科學(xué)合理的參考依據(jù)。具體來說,通過全要素生產(chǎn)率增長對(duì)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)與要素投入貢獻(xiàn)的比較,就可以確定經(jīng)濟(jì)政策是應(yīng)以增加總需求為主還是應(yīng)以調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步為主[1]。全要素生產(chǎn)率主要有參數(shù)法和非參數(shù)法兩種計(jì)算思路,早期普遍使用的參數(shù)法有索洛余值法、隱回歸法等,近年來使用最為廣泛的參數(shù)法是隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法(Stochastic Frontier Approach,SFA)及其拓展改進(jìn)方法,而非參數(shù)法則是綜合運(yùn)用Malmquist指數(shù)和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析理論(Data Envelopment Analysis,DEA)的Malmquist-DEA法(有時(shí)亦簡稱為Malmquist指數(shù)法)。

    早期采用較多的全要素生產(chǎn)率計(jì)算方法,諸如Cobb-Douglas等生產(chǎn)函數(shù)只反映各投入因素與平均產(chǎn)出之間的關(guān)系,其一重要假設(shè)是所有生產(chǎn)者都能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的生產(chǎn)效率。Farrell在研究生產(chǎn)有效性問題時(shí)開創(chuàng)性地提出了前沿生產(chǎn)函數(shù)(Frontier Production Function),允許實(shí)際生產(chǎn)效率低于最優(yōu)生產(chǎn)效率從而放松了前述假設(shè)[2]。隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)即是在確定性的前沿生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上提出了具有復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)的隨機(jī)邊界模型,目前被國內(nèi)外學(xué)者廣泛使用的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法大多基于Battese和Coelli的研究模型[3]。該模型對(duì)技術(shù)無效率項(xiàng)的數(shù)學(xué)形式和技術(shù)無效率項(xiàng)與隨機(jī)項(xiàng)的概率分布作出了假設(shè),如張樂等學(xué)者即采取此模型計(jì)算了中國農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率[4]。Malmquist-DEA法中的Malmquist指數(shù)最早是由瑞典經(jīng)濟(jì)學(xué)家Malmquist在分析不同時(shí)期消費(fèi)變化時(shí)提出來的一種統(tǒng)計(jì)綜合方法,后來Fare等對(duì)該指數(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了擴(kuò)展性研究以考察全要素生產(chǎn)率增長,并把全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)分解為技術(shù)進(jìn)步的變動(dòng)和技術(shù)效率的變動(dòng)[5],從而被廣泛應(yīng)用于各部門、企業(yè)甚至整個(gè)經(jīng)濟(jì)體生產(chǎn)效率的度量。Malmquist指數(shù)是一種基于距離函數(shù)定義的指數(shù),距離函數(shù)的求解大多有賴于DEA線性規(guī)劃模型,如趙偉等學(xué)者即采取此方法計(jì)算中國各省份的全要素生產(chǎn)率[6]??傮w而言,相較于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法,盡管Malmquist-DEA法存在不具備統(tǒng)計(jì)特征、固定的前沿面忽略了樣本之間的差異性等缺點(diǎn),但其不需要對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的形式做先行假設(shè)條件,不涉及投入產(chǎn)出的數(shù)量和價(jià)格信息,且通過一階差分消除了樣本同方向的變化從而有效地弱化了數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)結(jié)果的影響[7],加之其計(jì)算過程簡潔、同樣適用于面板數(shù)據(jù)分析,故本文采用Malmquist-DEA法計(jì)算制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

    三、Malmquist-DEA法的全要素生產(chǎn)率計(jì)算模型

    根據(jù)Malmquist指數(shù)原理,在t時(shí)期的技術(shù)條件下,從t時(shí)期到t+1時(shí)期的全要素生產(chǎn)率的變化設(shè)定為:

    (1)

    式(1)中Dc為距離函數(shù),下標(biāo)c表示基于不變規(guī)模報(bào)酬的距離函數(shù),與基于可變規(guī)模報(bào)酬的距離函數(shù)Dv相對(duì)應(yīng)。距離函數(shù)可以理解為全要素生產(chǎn)率在t時(shí)期的實(shí)際值與前沿生產(chǎn)面(即可能的最大值)之間的比值,值越大表示實(shí)際生產(chǎn)越接近前沿生產(chǎn)面。x表示投入變量,y表示產(chǎn)出變量。

    同理,在t+1時(shí)期的技術(shù)條件下,從t時(shí)期到t+1時(shí)期的全要素生產(chǎn)率的變化可表示為:

    (2)

    由于基于t時(shí)期和t+1時(shí)期的技術(shù)條件定義的指數(shù)在經(jīng)濟(jì)含義上是對(duì)稱的,故從t時(shí)期到t+1時(shí)期的全要素生產(chǎn)率的變化,即全要素生產(chǎn)率指數(shù)(TFP),用兩者的幾何平均數(shù)來表示:

    ΔTFP=

    (3)

    由于Ray與Fare等學(xué)者就技術(shù)進(jìn)步指數(shù)應(yīng)采取基于不變規(guī)模報(bào)酬距離函數(shù)還是基于可變規(guī)模報(bào)酬距離函數(shù)尚有分歧[8-9],故全要素生產(chǎn)率指數(shù)有兩種略有差異的分解形式[注]兩種分解方式中,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)(ΔTP)、規(guī)模效率指數(shù)(ΔSC)和技術(shù)效率指數(shù)(ΔTE)的表達(dá)形式不同,但全要素生產(chǎn)率指數(shù)(ΔTFP)和純技術(shù)效率指數(shù)(ΔPE)的表達(dá)形式仍然一致。。Lovell、章祥蓀等國內(nèi)外學(xué)者認(rèn)為Ray等的指數(shù)分解模型更具解釋力[10-11],因?yàn)镕are等的模型中技術(shù)進(jìn)步不是現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)步而是參照技術(shù)的進(jìn)步;但江春等認(rèn)為雖然Ray等的指數(shù)分解模型在微觀研究層面更具說服力,但是針對(duì)宏觀層面的研究,F(xiàn)are等的分解模型更加貼近實(shí)際[12]。由于本文的研究對(duì)象為偏宏觀的具體產(chǎn)業(yè),故仍采取Fare等的指數(shù)分解模型,分解過程如式(4)~(8)所示。

    ΔTFP=ΔTE×ΔTP=ΔPE×ΔSC×ΔTP

    (4)

    (5)

    ΔTP=

    (6)

    (7)

    (8)

    根據(jù)距離函數(shù)的定義,Dc和Dv恰好是DEA理論中CCR模型和BCC模型最優(yōu)值的倒數(shù),故結(jié)合DEA線性規(guī)劃方法,即可計(jì)算出前述全要素生產(chǎn)率指數(shù)以及技術(shù)效率指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)、純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)等各項(xiàng)分解指數(shù)。

    四、數(shù)據(jù)來源、處理和計(jì)算結(jié)果

    (一)制造業(yè)分類

    根據(jù)最新《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T 4754—2017),中國制造業(yè)包括大類代碼從“13”(農(nóng)副食品加工業(yè))到“43”(金屬制品/機(jī)械/設(shè)備修理業(yè))的31個(gè)具體行業(yè)類別,但鑒于近十年來制造業(yè)的分類標(biāo)準(zhǔn)有所變化且部分行業(yè)類別生產(chǎn)規(guī)模較小,為保證不同年份的數(shù)據(jù)可比性以及結(jié)果實(shí)用性,本文參照聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織《2016工業(yè)發(fā)展報(bào)告》做法,基于相對(duì)于增加值和生產(chǎn)總值統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的研發(fā)強(qiáng)度將制造業(yè)分為低技術(shù)制造業(yè)、中技術(shù)制造業(yè)和高技術(shù)制造業(yè)三類,其中大類代碼為13~24的行業(yè)被歸類為低技術(shù)制造業(yè),大類代碼為25、30~33和41~43的行業(yè)被歸類為中技術(shù)制造業(yè),大類代碼為26~29、34~40的行業(yè)被歸類為高技術(shù)制造業(yè)[注]2006—2011年期間中國制造業(yè)行業(yè)統(tǒng)計(jì)分類僅有22個(gè),2012—2016年期間制造業(yè)行業(yè)統(tǒng)計(jì)分類擴(kuò)增到31個(gè);橡膠和塑料制品業(yè)在聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織《2016工業(yè)發(fā)展報(bào)告》中被歸類為中技術(shù)制造業(yè),但鑒于2006—2011年期間該行業(yè)被納入化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)統(tǒng)計(jì)范圍,為保持前后數(shù)據(jù)可比性,本文將其與化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)皆歸類為高技術(shù)制造業(yè)。。

    (二)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)來源及處理

    本文選取2006—2016年北京、天津、河北三省市制造業(yè)各行業(yè)數(shù)據(jù)作為京津冀地區(qū)的面板分析數(shù)據(jù),上海、江蘇、浙江三省市制造業(yè)各行業(yè)數(shù)據(jù)作為長三角地區(qū)的面板分析數(shù)據(jù)。鑒于各省市綜合統(tǒng)計(jì)年鑒和《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中均僅有制造業(yè)整體而無制造業(yè)各行業(yè)的增加值數(shù)據(jù),故選取各行業(yè)的工業(yè)銷售產(chǎn)值作為產(chǎn)出變量的測(cè)度指標(biāo);同時(shí),選取制造業(yè)各行業(yè)的資本和勞動(dòng)兩種要素作為投入變量。資本投入通常用資本存量來衡量,由于《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》已給出將歷年固定資產(chǎn)投資和折舊因素考慮在內(nèi)的“固定資產(chǎn)合計(jì)”指標(biāo),參照前人研究方法,省去永續(xù)盤存法等換算過程,直接采用行業(yè)的固定資產(chǎn)合計(jì)作為資本存量的測(cè)度指標(biāo)[13-14]。勞動(dòng)投入量通常包括就業(yè)人數(shù)、勞動(dòng)時(shí)間、勞動(dòng)強(qiáng)度和勞動(dòng)質(zhì)量等,在自由市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)條件下,一般可用勞動(dòng)者的工資報(bào)酬反映勞動(dòng)投入的變化,但由于中國分配體制不合理和缺乏市場(chǎng)機(jī)制調(diào)節(jié)使得勞動(dòng)收入難以準(zhǔn)確反映勞動(dòng)投入的變化,加之當(dāng)前中國統(tǒng)計(jì)資料中尚無各制造業(yè)行業(yè)勞動(dòng)收入的完整數(shù)據(jù),故參考多數(shù)國內(nèi)學(xué)者的研究經(jīng)驗(yàn),選擇行業(yè)就業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)力投入的測(cè)度指標(biāo)[15]。

    根據(jù)2007—2017年的《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》,可直接獲取京津冀滬蘇浙六省市2006—2016年制造業(yè)各行業(yè)的工業(yè)銷售產(chǎn)值、固定資產(chǎn)合計(jì)和平均就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù)。按照前述低技術(shù)、中技術(shù)、高技術(shù)制造業(yè)三類劃分方法進(jìn)行求和匯總,然后以2006年的工業(yè)銷售產(chǎn)值和固定資產(chǎn)合計(jì)為基準(zhǔn),根據(jù)六省市歷年的工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)分別對(duì)相應(yīng)年份制造業(yè)各類別的工業(yè)銷售產(chǎn)值和固定資產(chǎn)合計(jì)進(jìn)行折算。

    (三)計(jì)算結(jié)果

    根據(jù)前述數(shù)據(jù)來源和處理方法,采用DEAP 2.1軟件進(jìn)行計(jì)算,整理后,2006—2016年期間制造業(yè)及三大類別行業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)年均增長率如表1所示,各地區(qū)和省市歷年制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)如表2所示,其中京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)及其區(qū)域內(nèi)的六省市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)取當(dāng)?shù)氐图夹g(shù)、中技術(shù)和高技術(shù)制造業(yè)三大類別行業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)的幾何平均值。

    表1 2006—2016年期間制造業(yè)及三大類別行業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)年均增長率 單位:%

    指數(shù) 類別京津冀地區(qū)北京天津河北長三角地區(qū)上海江蘇浙江制造業(yè)全要素生產(chǎn)率6.25.78.54.44.16.13.23.0 技術(shù)進(jìn)步4.34.94.83.33.35.32.62.0 技術(shù)效率1.80.83.51.00.80.80.51.1 實(shí)際銷售產(chǎn)值13.47.715.315.112.46.915.110.4 實(shí)際資本存量11.73.012.014.69.10.413.37.7 勞動(dòng)力3.0-0.54.13.83.2-0.45.12.0 TFP增長貢獻(xiàn)率46.374.055.629.133.188.421.228.8低技術(shù)全要素生產(chǎn)率6.93.513.44.25.87.35.24.8 制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步1.51.31.51.71.71.62.11.4 技術(shù)效率5.42.21.72.54.05.73.03.4 實(shí)際銷售產(chǎn)值18.29.625.817.412.69.414.710.5 實(shí)際資本存量11.35.610.913.27.32.09.75.3 勞動(dòng)力3.1-1.44.24.11.6-3.62.81.5 TFP增長貢獻(xiàn)率37.936.551.924.146.077.735.445.7中技術(shù)全要素生產(chǎn)率7.28.38.45.02.55.40.31.9 制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步8.18.38.47.54.68.62.62.6 技術(shù)效率-0.80.00.0-2.3-2.0-3.0-2.3-0.7 實(shí)際銷售產(chǎn)值12.10.916.712.09.51.712.28.6 實(shí)際資本存量12.1-4.713.413.98.0-5.617.38.6 勞動(dòng)力1.7-5.34.92.12.4-2.64.41.3 TFP增長貢獻(xiàn)率59.5922.250.341.726.3317.62.522.1高技術(shù)全要素生產(chǎn)率4.45.43.94.04.15.54.32.4 制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步3.55.24.60.93.65.73.21.9 技術(shù)效率0.80.1-0.73.00.4-0.21.00.5 實(shí)際銷售產(chǎn)值13.09.012.318.713.27.916.311.0 實(shí)際資本存量11.45.011.216.810.13.013.48.8 勞動(dòng)力3.81.23.75.44.41.16.62.5 TFP增長貢獻(xiàn)率33.860.031.721.431.169.626.421.8

    表2 2006—2016年期間歷年制造業(yè)全要素生產(chǎn)率指數(shù)

    五、京津冀和長三角地區(qū)全要素生產(chǎn)率的比較

    (一)整體比較

    2006—2016年期間,京津冀地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長率及全要素生產(chǎn)率的增長貢獻(xiàn)率皆高于長三角地區(qū),京津冀地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長6.2%,增長貢獻(xiàn)率達(dá)46.3%;而長三角地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長為4.1%,增長貢獻(xiàn)率為33.1%。從六省市情況來看,天津制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長最快,上海、北京、河北、江蘇依次隨后,浙江最慢。僅有天津和上海的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增速高于所在地區(qū)的整體水平,表明天津和上海分別是京津冀地區(qū)和長三角地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的主動(dòng)力。但是,就增長貢獻(xiàn)率而言,上海、北京和天津位居前三位,江蘇、浙江和河北位居后三位。上海和北京的增長貢獻(xiàn)率皆高于70%,表明其制造業(yè)的增長主要靠要素投入之外的技術(shù)進(jìn)步和能力實(shí)現(xiàn),屬于效率型增長;江蘇、浙江和河北的增長貢獻(xiàn)率皆不足30%,表明其制造業(yè)的增長主要依賴資本、勞動(dòng)力等要素投入,屬于投入型增長;天津的增長貢獻(xiàn)率為55.6%,介于兩者之間,表明其制造業(yè)的增長由要素投入及其以外的因素共同驅(qū)動(dòng)。就技術(shù)進(jìn)步變化情況而言,京津冀地區(qū)制造業(yè)的前沿生產(chǎn)面“向外”擴(kuò)張的程度較長三角地區(qū)更為明顯,在六省市中,上海技術(shù)進(jìn)步年均增長率最高,達(dá)5.3%;浙江技術(shù)進(jìn)步年均增長率最低,為2.0%。兩大區(qū)域及六省市制造業(yè)的技術(shù)效率年均增長率皆為正值,表明其利用技術(shù)的能力皆有所提升。

    (二)分行業(yè)比較

    在低技術(shù)、中技術(shù)和高技術(shù)制造業(yè)三大領(lǐng)域,京津冀地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長表現(xiàn)皆優(yōu)于長三角地區(qū),且在中技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)最為明顯,較后者年均增速高出4.7個(gè)百分點(diǎn)。低技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,天津的全要素生產(chǎn)率年均增速最高,北京最低;中技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,天津的全要素生產(chǎn)率年均增速最高,江蘇最低;高技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,上海的全要素生產(chǎn)率年均增速最高,浙江最低。值得注意的是,盡管北京和上海在中技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域的全要素生產(chǎn)率并非最高,但其全要素生產(chǎn)率增長貢獻(xiàn)率分別高達(dá)922.2%和317.6%,這是由于北京、上海兩地中技術(shù)制造業(yè)的資本和人力兩大要素投入均呈負(fù)增長,但產(chǎn)出呈小幅增長態(tài)勢(shì),表明全要素生產(chǎn)率已是該行業(yè)增長絕對(duì)主導(dǎo)性的驅(qū)動(dòng)力量。

    根據(jù)六省市在制造業(yè)三大類別中的表現(xiàn),可以發(fā)現(xiàn)制約北京制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板主要是低技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,該領(lǐng)域全要素增長率年均增速不僅在六省市中位居末位,而且比自身中技術(shù)制造業(yè)和高技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域分別低1.9和4.8個(gè)百分點(diǎn);制約天津制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板主要是高技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,該領(lǐng)域全要素增長率年均增速不僅在六省市中位列第五,而且比自身低技術(shù)制造業(yè)和中技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域分別低9.5和4.5個(gè)百分點(diǎn);制約江蘇制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板主要是中技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,該領(lǐng)域全要素增長率年均增速不僅在六省市中位居末位,而且比自身低技術(shù)制造業(yè)和高技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域分別低4.9和4.0個(gè)百分點(diǎn);制約浙江制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板主要是中技術(shù)和高技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,該領(lǐng)域全要素增長率年均增速不僅在六省市中分別位居第五和第六,而且比自身低技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域分別低2.9和2.4個(gè)百分點(diǎn);上海和河北在低技術(shù)制造業(yè)、中技術(shù)制造業(yè)和高技術(shù)制造業(yè)三大類別中的全要素生產(chǎn)率增長表現(xiàn)相對(duì)均衡,上海表現(xiàn)更佳,不僅增長表現(xiàn)相對(duì)均衡,而且在三大類別領(lǐng)域皆保持較高的年均增長速度。

    (三)分時(shí)期比較

    京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)及六省市在2006—2016年間僅在少數(shù)年度的全要素生產(chǎn)率增長率為負(fù),計(jì)算后發(fā)現(xiàn),雖然京津冀地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均增長率高于長三角地區(qū),但是波動(dòng)程度同樣高于后者。

    京津冀地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率在2011—2012年期間出現(xiàn)明顯下滑,當(dāng)年增長率為-14.3%。分析原因,從地域因素看,北京、天津、河北三省市同期制造業(yè)全要素生產(chǎn)率分別下滑16.8%、11.8%和14.2%;從領(lǐng)域類別看,主要是低技術(shù)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率同期大幅下滑37.5%。根據(jù)當(dāng)期投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),2011—2012年期間,京津冀地區(qū)制造業(yè)實(shí)際銷售產(chǎn)值增長率雖然高達(dá)54.0%,勞動(dòng)力投入增長率為20.0%,但實(shí)際資本存量增長率高達(dá)148.2%,表明產(chǎn)出的增長過于依賴資本的投入,這可能是當(dāng)期全要素生產(chǎn)率下滑的直接原因。

    長三角地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率僅在2008—2009年和2014—2015年期間分別小幅下滑0.7%和1.6%。分析發(fā)現(xiàn),2008—2009年負(fù)增長主要原因是浙江制造業(yè)尤其是中技術(shù)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的下滑(增長率分別為-1.4%和-5.2%),而2014—2015年負(fù)增長主要是因?yàn)樯虾?、浙江制造業(yè)尤其是中技術(shù)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的下滑(上海制造業(yè)和中技術(shù)制造業(yè)增長率分別為-4.0%和-9.7%;浙江制造業(yè)和中技術(shù)制造業(yè)增長率分別為-2.8%和-6.4%)。根據(jù)當(dāng)期投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),2008—2009年期間,浙江中技術(shù)制造業(yè)實(shí)際銷售產(chǎn)值下降-1.3%,雖然勞動(dòng)力投入也下降5.7%,但實(shí)際資本存量增長率高達(dá)21.7%,表明其產(chǎn)出的增長過于依賴資本的投入;2014—2015年期間,上海和浙江中技術(shù)制造業(yè)實(shí)際資本存量增長率皆為正值,但實(shí)際銷售產(chǎn)值下降的速度明顯超過勞動(dòng)力投入下降的速度,表明上海和浙江全要素生產(chǎn)率的下滑對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出下降的影響較要素投入的減少尤其是勞動(dòng)力投入的減少更為明顯。

    六、結(jié)論與啟示

    (一)研究結(jié)論

    通過前述分析,可以得出以下幾點(diǎn)結(jié)論。第一,京津冀地區(qū)在低技術(shù)制造業(yè)、中技術(shù)制造業(yè)和高技術(shù)制造業(yè)三個(gè)類別領(lǐng)域的全要素生產(chǎn)率年均增長率皆高于長三角地區(qū),但其制造業(yè)全要素生產(chǎn)率整體波動(dòng)變化情況也較長三角地區(qū)更為明顯。第二,京津冀地區(qū)制造業(yè)技術(shù)進(jìn)步增長率、技術(shù)效率增長率以及全要素生產(chǎn)率對(duì)制造業(yè)產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)率皆高于長三角地區(qū)。第三,六省市中天津制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率最高,浙江最低,且京津冀地區(qū)和長三角地區(qū)中分別僅有天津和上海制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長率高于所在地區(qū)整體水平,但就增長貢獻(xiàn)率來看只有上海和北京的制造業(yè)屬于效率型增長,江蘇、浙江和河北仍然屬于投入型增長,天津則介于兩者之間。第四,上海在不同制造業(yè)類別中的全要素生產(chǎn)率的增長呈較高水平的均衡,河北則保持較低水平的均衡,而制約北京制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板主要是低技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,制約天津制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板主要是高技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,制約江蘇制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板主要是中技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域,浙江則在中技術(shù)制造業(yè)和高技術(shù)制造業(yè)領(lǐng)域皆存在較為明顯的短板。

    (二)政策啟示

    盡管上海和北京制造業(yè)全要素生產(chǎn)率整體具有較高的增長貢獻(xiàn)率,屬于效率型增長,但包括其在內(nèi)的京津冀地區(qū)和長三角地區(qū)各省市,在2006—2016年期間皆有全要素生產(chǎn)率下滑的年份,而且此時(shí)通常是制造業(yè)實(shí)際資本增長率大幅高于實(shí)際產(chǎn)出增長率,反映全要素生產(chǎn)率下滑的時(shí)期制造業(yè)產(chǎn)出增長對(duì)資本的依賴度較高而利用率較低,因此六省市皆應(yīng)在持續(xù)優(yōu)化全要素生產(chǎn)率提升體制環(huán)境的同時(shí),著力優(yōu)化投資結(jié)構(gòu),改善制造業(yè)對(duì)資本投入的整體利用效率,從而改變產(chǎn)出增長過于依賴資本投入的弊端,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素向效率更高的產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和企業(yè)集中[16]。

    對(duì)于京津冀三省市而言,低技術(shù)制造業(yè)是制約北京制造業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)一步增長的短板所在,盡管北京低技術(shù)制造業(yè)的勞動(dòng)力投入已逐步下降,但資本投入仍呈擴(kuò)張態(tài)勢(shì),因此北京應(yīng)重點(diǎn)改善低技術(shù)制造業(yè)的資本使用效率。高技術(shù)制造業(yè)是制約天津制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板所在,鑒于天津高技術(shù)制造業(yè)要素投入呈擴(kuò)張態(tài)勢(shì)且資本要素投入擴(kuò)張更為明顯,天津應(yīng)調(diào)整優(yōu)化高技術(shù)制造業(yè)資本、勞動(dòng)力等要素投入的比例關(guān)系,重點(diǎn)改善高技術(shù)制造業(yè)的要素使用效率尤其是資本利用效率。河北三大類別制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長速度在六省市中皆處中游位置,針對(duì)其各類別制造業(yè)的資本、勞動(dòng)力等要素投入規(guī)模皆呈明顯擴(kuò)張的態(tài)勢(shì),河北應(yīng)在改善制造業(yè)的資本使用效率的同時(shí),加強(qiáng)人力資本積累,著力提升勞動(dòng)者素質(zhì)。

    對(duì)于長三角三省市而言,上海低技術(shù)制造業(yè)和中技術(shù)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率還有進(jìn)一步提升的空間,針對(duì)其中技術(shù)制造業(yè)要素投入規(guī)模呈收縮而低技術(shù)制造業(yè)資本要素投入仍呈擴(kuò)張的態(tài)勢(shì),上海應(yīng)優(yōu)先改善低技術(shù)制造業(yè)的資本利用效率。中技術(shù)制造業(yè)是制約江蘇制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板所在,鑒于其中技術(shù)制造業(yè)要素投入呈擴(kuò)張且資本要素投入擴(kuò)張更為明顯,江蘇需盡快改善中技術(shù)制造業(yè)的要素使用效率尤其是資本利用效率。浙江不僅技術(shù)進(jìn)步年均增速在六省市中最低,而且低技術(shù)和中技術(shù)制造業(yè)皆是制約其制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的短板,鑒于其低技術(shù)和中技術(shù)制造業(yè)要素投入皆呈擴(kuò)張且資本要素投入擴(kuò)張更為明顯,浙江應(yīng)在大力改善低技術(shù)和中技術(shù)制造業(yè)的要素使用效率尤其是資本利用效率的同時(shí),不斷加大創(chuàng)新投入力度,夯實(shí)全要素生產(chǎn)率提升的科技基礎(chǔ)。

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