供給側(cè)改革背景下山東省全要素生產(chǎn)率測(cè)算及影響因素研究

劉浩旻， 張?jiān)谛瘢?楊 敏

（中國(guó)石油大學(xué)（華東）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東青島 266580）

國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者對(duì)全要素生產(chǎn)率的研究主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面是全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法. 這種方法又分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是參數(shù)方法，主要包括索洛余值法、拓展的索洛余值法、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法等；另一類(lèi)是非參數(shù)方法，主要包括指數(shù)法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）等. 二者的主要區(qū)別在于是否需要具體的生產(chǎn)函數(shù)形式. Moghaddasi和Pour［1］、高睿璇等［2］等在研究中采用了索羅余值法；張金燦等［3］采用了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法；鐘世川等［4］采用了多要素的CES（Constant Elasticity of Substitution）生產(chǎn)函數(shù). 孫早［5］和胡立等［6］采用了DEA-Malmquist 方法對(duì)相關(guān)行業(yè)和領(lǐng)域的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算.另一方面是全要素生產(chǎn)率的影響因素研究. Jorgenson和Grilliches［7］認(rèn)為人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率具有積極的影響；李明智［8］和張先鋒［9］研究了資本投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響；趙志耘和楊朝峰［10］認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響會(huì)更大；李爭(zhēng)爭(zhēng)［11］的研究認(rèn)為，技術(shù)引進(jìn)對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升有影響；李敏杰等［12］認(rèn)為，外商直接投資可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高；劉建國(guó)［13］的研究表明對(duì)外開(kāi)放度對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響為正；孫英杰等［14］認(rèn)為財(cái)政支出規(guī)模與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)有長(zhǎng)期關(guān)系，并且是負(fù)向影響；將全要素生產(chǎn)率與供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革聯(lián)系起來(lái)的文獻(xiàn)相對(duì)較少，楊勇和李忠民［15］認(rèn)為，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重點(diǎn)就是要通過(guò)要素市場(chǎng)化來(lái)提高全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)要素市場(chǎng)化會(huì)顯著的影響工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率. 詹淼華［16］從供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的角度分析服務(wù)貿(mào)易進(jìn)口結(jié)構(gòu)和全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系.

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算以及影響因素都進(jìn)行了研究，由于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革是近年才提出的，在此背景下對(duì)全要素生產(chǎn)率的研究不多，尤其是針對(duì)山東省具體情況進(jìn)行研究的文獻(xiàn)比較少. 因此，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為背景研究山東省全要素生產(chǎn)率有助于實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置、促進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換進(jìn)程，加快山東經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展. 本文采用DEA-Malmquist 指數(shù)法對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行分析，針對(duì)性地提出提高全要素生產(chǎn)率的對(duì)策.

1 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理

供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革主要分為內(nèi)生變量和外生變量?jī)刹糠? 內(nèi)生變量指的是推動(dòng)解放和發(fā)展生產(chǎn)力的變量，有利于促使4種生產(chǎn)要素（勞動(dòng)力、資本、技術(shù)、土地）呈現(xiàn)新的供給，通過(guò)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的優(yōu)化來(lái)提高資源的配置效率，實(shí)現(xiàn)要素資源效率最優(yōu)化，所以對(duì)內(nèi)生變量進(jìn)行改革的重點(diǎn)是促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升，全要素生產(chǎn)率的提升作為推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的動(dòng)力源和根本出發(fā)點(diǎn)，它能夠推動(dòng)產(chǎn)業(yè)從中低端邁向中高端. 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的外生變量是指保障和促進(jìn)解放和發(fā)展生產(chǎn)力的制度安排、結(jié)構(gòu)安排和政策安排等一系列規(guī)劃，通過(guò)加強(qiáng)制度新供給、結(jié)構(gòu)新供給和政策新供給，保障資源要素有效供給和市場(chǎng)配置優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率最大化（圖1）.

圖1 供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和全要素生產(chǎn)率的作用機(jī)理Fig.1 Mechanism of supply-side structural reform and total factor productivity

2 山東省全要素生產(chǎn)率測(cè)算與分析

2.1 測(cè)算方法的選取

本文采用DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算. DEA-Malmquist指數(shù)法適用于評(píng)價(jià)不同時(shí)期的動(dòng)態(tài)效率，在測(cè)算技術(shù)效率和規(guī)模效率的同時(shí)，加入技術(shù)進(jìn)步要素來(lái)綜合測(cè)算全要素生產(chǎn)率. 其中全要素生產(chǎn)率（TFPCH）可以分解為綜合技術(shù)效率（EFFCH）和技術(shù)進(jìn)步（TECHCH），綜合技術(shù)效率變化用于衡量生產(chǎn)效率的變動(dòng)，技術(shù)進(jìn)步反映技術(shù)的進(jìn)步和創(chuàng)新的變化. 在規(guī)模報(bào)酬可變的前提下，綜合技術(shù)效率又可以分解為純技術(shù)效率值（PECH）和規(guī)模效率值（SECH）. 全要素生產(chǎn)率（TFPCH）的計(jì)算公式：

式中：d0表示投入與輸出的矩陣；xt,xt+1表示第t期和t+1期的投入向量；yt,yt+1表示第t期和t+1期的輸出向量. m0＞1，說(shuō)明從第t 期到t+1 期被評(píng)估的決策單元DMU 實(shí)現(xiàn)了全要素生產(chǎn)率指數(shù)的提高和改善；m0＜1，表示從第t期到t+1期被評(píng)估的決策單元DMU的全要素生產(chǎn)率指數(shù)有下降和衰退趨勢(shì).

2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)處理

根據(jù)系統(tǒng)性、可獲得性和真實(shí)性的原則，參照國(guó)內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究和山東省實(shí)際情況，構(gòu)建指標(biāo)體系如表1.

表1中評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局（http：//www.stats.gov.cn/）、山東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)（http：//tjj.shandong.gov.cn/）. 為了評(píng)價(jià)指標(biāo)更加合理，并具有可比性，對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和資本存量做以下調(diào)整：

1）國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值. 官方公布的數(shù)據(jù)是按當(dāng)年價(jià)格計(jì)算的，因此，為了使不同年份的數(shù)據(jù)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比，本文采用以2007年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為基期，并剔除價(jià)格因素后的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算.

2）資本存量. 采用常用的永續(xù)盤(pán)存法對(duì)資本存量進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算公式為：

式中：Kt是第t年的資本存量；Kt-1是第t-1年的資本存量；It是第t年的固定資產(chǎn)投資額；Pt是第t年的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)；δ 為折舊率.

根據(jù)單豪杰的計(jì)算方法，本文選取的折舊率為10.96%，關(guān)于基期2007年資本存量的計(jì)算，用2008年的固定資產(chǎn)投額比上平均折舊率10.96%與2008—2017年投資增長(zhǎng)率的平均值之和.

2.3 山東省全要素生產(chǎn)率的具體測(cè)算

Malmquist模型將全要素生產(chǎn)率指標(biāo)進(jìn)行分解，若各指標(biāo)數(shù)值大于1，說(shuō)明該指標(biāo)相對(duì)于上一個(gè)時(shí)間段是改進(jìn)的；若小于1，則說(shuō)明該指標(biāo)有所衰退. 本文以2007—2017年山東省及其17個(gè)市的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用DEA2.1軟件，對(duì)山東省整體和分區(qū)域進(jìn)行縱向分析.

2.3.1 山東省整體全要素生產(chǎn)率情況 從山東省整體來(lái)看（表2），2007—2017年，山東省全要素生產(chǎn)率年均下降1%，其中綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率都為1，說(shuō)明綜合技術(shù)效率達(dá)到最優(yōu)水平，也說(shuō)明山東省全要素生產(chǎn)率的下降是由技術(shù)進(jìn)步引起的，即技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率影響巨大.

分時(shí)間段來(lái)看，2007—2017年，山東省全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)先增后減最后趨平的態(tài)勢(shì). 其中，2009、2010、2011年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1，相對(duì)應(yīng)的全要素生產(chǎn)率也大于1，說(shuō)明山東省資源配置合理，技術(shù)進(jìn)步有所改善. 2009年受金融危機(jī)的影響，從理論上來(lái)講，全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進(jìn)步率應(yīng)該表現(xiàn)為衰退，但2009年初政府采取的4萬(wàn)億救市措施或許起到了一定的作用［17］，這也反映了各種要素的投入與產(chǎn)出之間存在時(shí)滯性，所以2009年全要素生產(chǎn)率大于1. 從2011年開(kāi)始受經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的影響，全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，但是通過(guò)國(guó)家和山東省出臺(tái)的一系列政策，尤其是山東省實(shí)施新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換重大工程戰(zhàn)略，2017 年相對(duì)于2016年下降幅度減少，呈現(xiàn)向好的態(tài)勢(shì).

表1 山東省全要素生產(chǎn)率測(cè)算指標(biāo)構(gòu)建Tab.1 Construction of Shandong Province TFP rate evaluation system

表2 2007—2017年山東省整體全要素生產(chǎn)率及其分解Tab.2 The total factor productivity and its decomposition in Shandong Province from 2007 to 2017

2.3.2 山東省各市全要素生產(chǎn)率及其分解 表3顯示的是2007—2017年山東省17個(gè)市全要素生產(chǎn)率及其分解的年平均水平. 從全要素生產(chǎn)率的角度看，只有濟(jì)南和青島大于1，年平均增長(zhǎng)分別為0.6%和0.7%，其他市都表現(xiàn)為衰退，德州年均降幅達(dá)12.7%，聊城年均降幅也達(dá)9.2%. 從綜合技術(shù)效率的角度分析，有9個(gè)市的綜合技術(shù)效率大于等于1，未達(dá)到1的其他8個(gè)市也都達(dá)到了0.9以上；純技術(shù)效率小于1的只有5個(gè)市，最低的是臨沂的0.974. 規(guī)模效率有8個(gè)市未達(dá)到最優(yōu)，最低的是日照的0.967. 總之，從綜合技術(shù)效率來(lái)看，不論是純技術(shù)效率還是規(guī)模效率，山東省17市都達(dá)到了一定的高度，雖然并不是所有的市都達(dá)到了最優(yōu)，但是即使下降，幅度也很??；從技術(shù)進(jìn)步的角度看，各市的狀況不容樂(lè)觀，每個(gè)市都處于衰退的狀態(tài)，菏澤的年均降幅達(dá)到11.1%，煙臺(tái)和青島表現(xiàn)得相對(duì)較好，降幅也有1%.

將綜合技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步綜合來(lái)看，對(duì)山東省各市全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生明顯影響的是技術(shù)進(jìn)步，其數(shù)值高度直接關(guān)系到全要素生產(chǎn)率的高低，因此，需要繼續(xù)加大對(duì)技術(shù)的重視程度，對(duì)資源進(jìn)行合理配置，提高其全要素生產(chǎn)率.

表3 2007—2017年山東省各市Malmquist指數(shù)分解Tab.3 The total factor productivity and its decomposition in Shandong Province from 2007 to 2017

綜合歷年的分類(lèi)情況，可以大體將山東省17個(gè)市分為3類(lèi)：

2）平穩(wěn)型. 主要有淄博、濰坊、濟(jì)寧、泰安、萊蕪、臨沂、德州、聊城、濱州. 其中，淄博、濰坊、濟(jì)寧、濱州、泰安在全省平均水平及以上，有很大的上升潛力，而臨沂、德州、萊蕪、聊城大多數(shù)年份在平均水平以下，各方面指標(biāo)也與其他市相差較大.

3）波動(dòng)型. 主要有棗莊、菏澤、日照. 它們的全要素生產(chǎn)率波動(dòng)較大，非常不穩(wěn)定. 例如菏澤，2011—2014年全要素生產(chǎn)率全大于1，發(fā)展良好，但2008年和2009年全要素生產(chǎn)率指數(shù)全省最低，其他年份處于平均水平.

綜合以上分析發(fā)現(xiàn)：無(wú)論是從山東省整體的角度還是各區(qū)域的角度，技術(shù)效率值比較高，說(shuō)明山東省對(duì)于技術(shù)的利用達(dá)到了一定的高度，但是在技術(shù)進(jìn)步方面，山東省遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到理想狀態(tài)，還具有很大的發(fā)展?jié)摿? 山東省各市的發(fā)展水平不一，既有各項(xiàng)指標(biāo)都發(fā)展比較好的城市，也有常年發(fā)展水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的城市. 即使發(fā)展較好的城市，也具有相對(duì)性，發(fā)展也比較緩慢，需要進(jìn)一步的提高其發(fā)展速度.

3 山東省全要素生產(chǎn)率的影響因素分析

3.1 指標(biāo)選取

由于影響全要素生產(chǎn)率的影響有很多，通過(guò)對(duì)前人文獻(xiàn)的研究以及結(jié)合山東省的實(shí)際情況，從勞動(dòng)、資本、技術(shù)這3個(gè)要素投入（內(nèi)生變量）以及經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及政府財(cái)政政策（外生變量）這幾個(gè)角度對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行分析. 勞動(dòng)、資本和技術(shù)投入體現(xiàn)了創(chuàng)新管理，經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)因素，財(cái)政政策則體現(xiàn)了體制因素.

3.1.1 要素投入 要素投入主要包括人力資本、物質(zhì)資本和技術(shù)投入3個(gè)方面. 人力資本的投入主要包括勞動(dòng)力的數(shù)量和質(zhì)量，教育是提高勞動(dòng)力質(zhì)量的主要源泉，因此，本文以教育支出占財(cái)政支出的比重來(lái)反映山東省人力資本的投入，用x1來(lái)表示.

物質(zhì)資本是全社會(huì)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基礎(chǔ)，能夠體現(xiàn)物質(zhì)資本投入的主要就是固定資產(chǎn)投資，本文用固定資產(chǎn)投資占GDP的比重來(lái)代表物質(zhì)資本的投入，用x2來(lái)表示.

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力. 加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)投入是促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步最直接的方式，本文用研發(fā)投入強(qiáng)度和研發(fā)人員數(shù)量占比來(lái)代表技術(shù)的投入，分別用x3、x4來(lái)表示.

比如虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)，它的當(dāng)紅，不只是因?yàn)橥高^(guò)它，游戲刺激感被大大提升；除了刺激外，更因?yàn)樗軡M(mǎn)足其他人類(lèi)需求。比如VR可以被運(yùn)用在醫(yī)療、照護(hù)、教育，甚至通信、軍事上，它提供一個(gè)可以想象的、更便利的未來(lái)世界藍(lán)圖。

3.1.2 經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度 進(jìn)出口是與國(guó)外進(jìn)行貿(mào)易溝通的最主要的渠道. 吸收外商直接投資是注入資金的一種方式. 因此，本文用進(jìn)出口總額占GDP的比重以及外商直接投資占GDP的比重來(lái)代表經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度，分別用x5、x6來(lái)表示.

3.1.3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)反映了一個(gè)地區(qū)的層次結(jié)構(gòu)和層次. 高技術(shù)含量、高附加值的產(chǎn)品更能夠提高一個(gè)地區(qū)的發(fā)展水平，本文以第二產(chǎn)業(yè)增加值占比和第三產(chǎn)業(yè)增加值占比來(lái)代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，分別用x7、x8來(lái)表示.

3.1.4 財(cái)政政策 財(cái)政支出和財(cái)政收入則是財(cái)政政策最直觀的體現(xiàn)，本文以財(cái)政支出占GDP比重代表政府財(cái)政政策，用x9來(lái)表示.

采用Eviews 軟件，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)2007—2017 年山東省各市全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行計(jì)量分析，所采用的被解釋變量為前面測(cè)算的歷年山東省各市全要素生產(chǎn)率，用y 來(lái)表示，解釋變量見(jiàn)表4.

表4 中的二級(jí)指標(biāo)計(jì)算所采用的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局（http：//www.stats.gov.cn/）、山東統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)（http：//tjj.shandong.gov.cn/），部分?jǐn)?shù)據(jù)經(jīng)作者計(jì)算所得.

表4 影響全要素生產(chǎn)率的指標(biāo)選取Tab.4 Selection of indexes affecting total factor productivity

3.2 數(shù)據(jù)處理

3.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn) 本文對(duì)所有的變量取對(duì)數(shù)后進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)（表5）. 由表5可以看出，對(duì)取對(duì)數(shù)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)后，在5%的顯著性水平下，變量都顯示為平穩(wěn).

表5 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)Tab.5 Test of data stationarity

3.2.2 協(xié)整檢驗(yàn) 對(duì)序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)的目的是觀察變量之間在長(zhǎng)期是否保持均衡，只有是長(zhǎng)期均衡的，回歸分析才有意義. 由于涉及到多變量，本文采用Kao協(xié)整檢驗(yàn)的方法，通過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)P值為0. 因此，可以認(rèn)為在5%的顯著性水平下，應(yīng)該拒絕原假設(shè)，即變量之間存在協(xié)整關(guān)系，可以對(duì)變量進(jìn)行回歸分析.

3.2.3 F檢驗(yàn)與豪斯曼檢驗(yàn) 采用F檢驗(yàn)，對(duì)面板數(shù)據(jù)模型該建立個(gè)體固定效應(yīng)模型還是混合估計(jì)模型進(jìn)行選擇. 經(jīng)計(jì)算F=2.59，在5%的顯著性水平下，F(xiàn)（9，151）的臨界值為1.942. 所以應(yīng)該拒絕原假設(shè)，即建立個(gè)體固定效應(yīng)模型比較合適.

采用Hausman檢驗(yàn)，認(rèn)為在5%的顯著性水平下，應(yīng)該拒絕原假設(shè)，即應(yīng)建立個(gè)體固定效應(yīng)模型而非隨機(jī)面板效應(yīng)模型.

3.3 模型回歸結(jié)果及分析

通過(guò)上述檢驗(yàn)，本文最終采用個(gè)體固定效應(yīng)模型來(lái)對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行分析，模型回歸的結(jié)果見(jiàn)表6和表7所示.

表6 個(gè)體固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果Tab.6 The results of individual fixed effects model regression

表7 山東17市固定效應(yīng)回歸中常數(shù)項(xiàng)的偏離值（C*）Tab.7 Deviation value of constant term in fixed effect regression in Shandong cities

由表6和表7的結(jié)果可知，x2、x3、x4、x6未通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，但通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn). 對(duì)于模型整體而言，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的P值為0，說(shuō)明該模型整體上是顯著的. 因此，本文以10%為顯著性水平，構(gòu)建的回歸模型為：

其中，C*指的是山東省各市常數(shù)項(xiàng)的偏離值，如青島市的常數(shù)項(xiàng)（C）的偏離值（C*）為-0.062 262，所以，青島市的回歸模型為：

表6反映了在個(gè)體固定效應(yīng)模型下山東省全要素生產(chǎn)率各影響因素. 具體分析如下：

1）要素投入. ①教育投資占比的提升能夠顯著的提高山東省全要素生產(chǎn)率. 教育投資占比每增加一個(gè)百分點(diǎn)，山東省全要素生產(chǎn)率就增加0.134 151個(gè)百分點(diǎn). 加大教育投資有利于增大義務(wù)教育的普及率以及受過(guò)高等教育的人才的比例，讓更多的人有機(jī)會(huì)接觸更多的知識(shí)；加大教育投資有利于進(jìn)行教育基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，比如在農(nóng)村建立圖書(shū)館、對(duì)高校購(gòu)買(mǎi)設(shè)備進(jìn)行補(bǔ)貼等. ②固定資產(chǎn)投資對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響為負(fù)，并且影響也不是很顯著. 回歸結(jié)果表明固定資產(chǎn)占GDP的比重每增加百分之一，山東省全要素生產(chǎn)率下降0.218 879個(gè)百分點(diǎn). 這與微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的邊際報(bào)酬遞減規(guī)律是類(lèi)似的，各要素的投入和比例都有一個(gè)臨界值，當(dāng)小于這個(gè)臨界值時(shí)，增加投入會(huì)提高全要素生產(chǎn)率；反之，則降低. 現(xiàn)在這個(gè)結(jié)果有兩層含義：一是從絕對(duì)量來(lái)看，固定資產(chǎn)投資過(guò)多，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)最合適的量，使得其影響適得其反；二是從相對(duì)量來(lái)看，其他要素投入不足，無(wú)法與固定資產(chǎn)投資形成最合適的比例，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率降低. 從山東省的實(shí)際情況來(lái)看，應(yīng)該后者的解釋更為合理. ③反映技術(shù)投入的兩個(gè)指標(biāo)對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率都是正影響，但是效果又沒(méi)有那么顯著. 研發(fā)投入強(qiáng)度每增加一個(gè)百分點(diǎn)，山東省全要素生產(chǎn)率增加0.024 856個(gè)百分點(diǎn). 研發(fā)投入對(duì)全要素生產(chǎn)率起著重要的影響，對(duì)于在顯著性水平要求較高的情況下，研發(fā)投入強(qiáng)度這個(gè)指標(biāo)影響不夠的原因可能：一是山東省的研發(fā)投入較少，這個(gè)數(shù)字相對(duì)于全國(guó)排名第三的GDP來(lái)講還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，研發(fā)投入強(qiáng)度小，無(wú)法對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著的影響；二是研發(fā)具有時(shí)滯性，雖然近幾年山東省對(duì)科研高度重視，但效果不可能立竿見(jiàn)影，需要在長(zhǎng)期才能夠體現(xiàn)出來(lái). 研發(fā)人員數(shù)量占比增長(zhǎng)率每增加一個(gè)百分點(diǎn)，山東省全要素生產(chǎn)率就增加0.059 810個(gè)百分點(diǎn). 這個(gè)指標(biāo)影響不顯著的原因可能為：一是山東省目前研發(fā)人員數(shù)量相對(duì)較少，在絕對(duì)量上沒(méi)有達(dá)到最適合，在相對(duì)量上也無(wú)法與其他投入相匹配；二是由于數(shù)據(jù)的可獲得性，無(wú)法對(duì)研發(fā)人員的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估，可能會(huì)存在一定的誤差.

2）經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度. 經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度的增大能夠提高山東省全要素生產(chǎn)率. 進(jìn)出口總額占GDP的比重每增加一個(gè)百分點(diǎn)，山東省全要素生產(chǎn)率就增加0.038 443個(gè)百分點(diǎn)，兩者呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，并且影響顯著. 進(jìn)出口總額占比增加，說(shuō)明山東省與國(guó)外的交往更加密切，積極走出去，才能夠?qū)W到國(guó)外更先進(jìn)的辦法，提高工作效率，同時(shí)也將自己所擅長(zhǎng)的傳播出去，促進(jìn)世界范圍內(nèi)全要素生產(chǎn)率的提高.

外商直接投資占比每增加一個(gè)百分點(diǎn)，山東省全要素生產(chǎn)率增加0.194 252個(gè)百分點(diǎn). 雖然回歸結(jié)果顯示該指標(biāo)沒(méi)有其他指標(biāo)那么顯著，但是從回歸系數(shù)來(lái)看，數(shù)值較大，說(shuō)明其影響還是比較大的. 外商直接投資多，說(shuō)明該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)較好，能夠吸引外資的投入，而外資的投入又能夠促進(jìn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從而形成一個(gè)良性循環(huán)系統(tǒng).

3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu). 第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率的影響都十分顯著，并且第二產(chǎn)業(yè)增加值占比與全要素生產(chǎn)率成反比，而第三產(chǎn)業(yè)增加值占比與全要素生產(chǎn)率成正比，說(shuō)明現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升有顯著影響.

4）政府財(cái)政政策. 政府的財(cái)政政策對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率的提升同樣具有深遠(yuǎn)的影響. 政府支出占GDP的比重每增加一個(gè)百分點(diǎn)，山東省全要素生產(chǎn)率就增加0.122 556個(gè)百分點(diǎn). 政府的財(cái)政政策對(duì)于調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)風(fēng)向、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面起著至關(guān)重要的作用.

4 結(jié)論和建議

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，教育支出占比、研發(fā)投入強(qiáng)度、研發(fā)人員數(shù)量占比、進(jìn)出口總額占GDP比重、外商直接投資占比、第三產(chǎn)業(yè)增加值占比、政府支出占比對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率提升具有正相關(guān)關(guān)系；而固定資產(chǎn)投資占比、第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重對(duì)山東省全要素生產(chǎn)率的提升具有負(fù)相關(guān)關(guān)系. 因此，在供給側(cè)改革背景下提出提升山東省全要素生產(chǎn)率的建議如下：

第一，完善要素投入機(jī)制，促進(jìn)資源合理配置. 加強(qiáng)勞動(dòng)要素投入的質(zhì)量，促進(jìn)資本要素投入的使用效率，合理搭配各要素的數(shù)量，盡可能達(dá)到資源最優(yōu)配置. 第二，健全科技創(chuàng)新體制，加快推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步. 建立以企業(yè)為主體、市場(chǎng)為導(dǎo)向、產(chǎn)學(xué)研深度融合的技術(shù)創(chuàng)新體系，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化率. 第三，提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度，給企業(yè)創(chuàng)造良好的生存空間. 第四，加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí). 加快山東“十強(qiáng)”產(chǎn)業(yè)培育力度，促進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)良性發(fā)展. 第五，充分發(fā)揮政府職能，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展. 政府要加強(qiáng)財(cái)政體制引導(dǎo)、稅費(fèi)政策激勵(lì)、財(cái)政金融配合等精準(zhǔn)的調(diào)控政策，通過(guò)完善財(cái)政體制、創(chuàng)新財(cái)政政策和集聚財(cái)政資源，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展.