新時(shí)期我國省際全要素生產(chǎn)率空間收斂特征及影響因素

陳長江，高 波

(1.南通大學(xué)江蘇長江經(jīng)濟(jì)帶研究院，江蘇南通 226019；2.南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇南京 210093)

1 研究背景

進(jìn)入新時(shí)代以來，由于出口增速回落、勞動(dòng)力成本上漲、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換等原因，我國東南沿海地區(qū)出現(xiàn)了一定程度的經(jīng)濟(jì)減速現(xiàn)象，而中西部則表現(xiàn)出工業(yè)化提速以及增長追趕的態(tài)勢。新時(shí)代下增長格局的轉(zhuǎn)換能否導(dǎo)致區(qū)域收斂？影響區(qū)域收斂的因素和機(jī)制是什么？對這一問題的回答有助于當(dāng)前更好地推進(jìn)以區(qū)域協(xié)調(diào)為重要方略的高質(zhì)量發(fā)展。

自20 世紀(jì)90 年代內(nèi)生增長理論誕生以來，經(jīng)濟(jì)學(xué)者們越來越強(qiáng)調(diào)全要素生產(chǎn)率（TFP）趨勢在解釋區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異和收斂的重要性［1］。Bernard等［2］分析了經(jīng)合組織（OECD）成員國產(chǎn)業(yè)的TFP收斂情況，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)業(yè)的TFP 收斂趨勢并不相同。Miller 等［3］對國家間居民收入和TFP 收斂進(jìn)行了對比研究，發(fā)現(xiàn)人均收入存在著絕對收斂，而TFP 只存在條件β收斂。趙偉等［4］從微觀機(jī)制角度探討了1978—2002 年期間我國區(qū)域技術(shù)效率收斂性，發(fā)現(xiàn)落后地區(qū)主要通過區(qū)際間貿(mào)易、投資以及技術(shù)交流學(xué)習(xí)先進(jìn)地區(qū)的組織形式以及管理方式，縮小了與先進(jìn)地區(qū)的技術(shù)效率差異。彭國華［5］通過水平分解和方差分解分析了TFP 與我國省份間收入差距的關(guān)系，指出地區(qū)收入差距變化主要不是由于要素積累而是由于TFP 變化，我國TFP 呈現(xiàn)出先收斂再發(fā)散的趨勢。郭慶旺等［6］研究表明，我國省份TFP 增長尤其是技術(shù)進(jìn)步率差異較大且逐步增大，從而導(dǎo)致省際經(jīng)濟(jì)增長差異呈現(xiàn)逐步增大的趨勢。傅曉霞等［7］采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型將地區(qū)勞均產(chǎn)出增長分解為物質(zhì)資本深化、人力資本積累、前沿技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率提高，指出1990 年以來TFP 分化是我國地區(qū)間發(fā)展差距擴(kuò)大的主要原因。吳軍［8］通過將環(huán)境因素納入TFP 分析框架，研究表明我國東、西部工業(yè)TFP 存在俱樂部收斂現(xiàn)象，中部僅僅存在條件收斂。余泳澤［9］研究指出如果考慮TFP 空間外溢情況，我國省際TFP收斂速度加快，收斂周期縮短。

相對于以往單一影響因素的收斂性研究，本文全面探討了人力資本、研發(fā)投入、對外開放、市場化因素對于區(qū)域收斂的影響，有助于更好地識(shí)別我國區(qū)域TFP增長差距的來源以及機(jī)制；此外，以往的研究時(shí)限大多截至2012 年，很少有文獻(xiàn)對“十二五”以后我國中、西部增速持續(xù)趕超東部的發(fā)展階段進(jìn)行研究和評價(jià)。本文通過超越對數(shù)隨機(jī)前沿分析法（SPA）測算我國各省份TFP 增長、分析及其內(nèi)在結(jié)構(gòu)組成，在此基礎(chǔ)上通過空間面板動(dòng)態(tài)回歸模型探討1994—2017 年期間的區(qū)域TFP 收斂性及其影響因素和機(jī)制。

2 TFP 核算模型設(shè)定

對TFP 的準(zhǔn)確測算是深入探討TFP 收斂性的前提條件。超越對數(shù)隨機(jī)前沿分析法放棄了“完全競爭”“規(guī)模彈性不變”等嚴(yán)格假設(shè)條件，因此更加適合市場不完善、不完備的發(fā)展中國家［10-11］。本文采用機(jī)前沿分析法來測算和分解1997—2017 年我國各省份TFP 變化情況。參照Kumbhakar［12］的模型，超越對數(shù)函數(shù)形式方程設(shè)定為：

式（1）中：Y、L、K分別為產(chǎn)出、勞動(dòng)力、資本存量；i和t分別表示為地區(qū)和時(shí)間；≥0 為生產(chǎn)無效率項(xiàng)，服從半正態(tài)分布，衡量相對于前沿生產(chǎn)曲線的技術(shù)無效率水平；η是技術(shù)效率的時(shí)變參數(shù)；是隨機(jī)干擾項(xiàng)，與相互獨(dú)立。

對式（1）取時(shí)間t的一階導(dǎo)數(shù)，有：

式（2）中：j=1、2，分別對應(yīng)資本存量和勞動(dòng)力；為要素產(chǎn)出彈性，記為右側(cè)第1、3 項(xiàng)分別為技術(shù)進(jìn)步（TP）和技術(shù)效率(TE)增長率，分別記為（以下均用“g”表示增長率），即：

則式（2）可寫為：

TFP 增長率為產(chǎn)出增長率減去加權(quán)平均的要素增長率，即：

式（8）中，等式右邊第2 項(xiàng)描述了規(guī)模報(bào)酬變化導(dǎo)致的生產(chǎn)率變化，第3 項(xiàng)描述了要素配置變化導(dǎo)致的生產(chǎn)率變化，即分別刻畫了規(guī)模效率（SE）和配置效率(FAE)的變化。對應(yīng)的規(guī)模效率和技術(shù)效率計(jì)算式為：

3 我國區(qū)域TFP 增長內(nèi)在結(jié)構(gòu)實(shí)證分析

3.1 基本數(shù)據(jù)選擇和處理

受到要素收入份額數(shù)據(jù)可得性限制，本文將研究期限定為1997—2017 年。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料1952—1995》《國內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料1952—2004》。由于樣本缺失問題，剔除了西藏和港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)，合并重慶和四川的數(shù)據(jù)，這樣研究樣本為我國29 個(gè)省份，并按照傳統(tǒng)對我國經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分方法分為東部、中部和西部三大區(qū)域。根據(jù)平減指數(shù)換算到以2000 年為基礎(chǔ)的實(shí)際水平。

（1）勞動(dòng)力數(shù)量，采用統(tǒng)計(jì)年鑒中各省份歷年就業(yè)數(shù)量。由于統(tǒng)計(jì)年鑒中各省份就業(yè)數(shù)據(jù)2010 年后不再提供，本文通過查閱各省份統(tǒng)計(jì)年鑒和《勞動(dòng)和社會(huì)保障統(tǒng)計(jì)公報(bào)》得到2010 年之后的就業(yè)數(shù)據(jù)。

（3）要素收入分配份額，計(jì)算方法有兩種，一種是要素成本增加值法，將間接稅不視作企業(yè)的收入，得到要素收入份額，即SL=勞動(dòng)者報(bào)酬/(GNI-生產(chǎn)稅凈額)，SK=1-SL；另一種是毛增加值法，將間接稅視作資本收入，即SL=勞動(dòng)者報(bào)酬/GNI，SK=1-SL［16-17］。本文使用要素成本增加值法，這種方法更能反映我國勞動(dòng)力和資本的收入分配份額現(xiàn)實(shí)情況。

3.2 TFP 分解計(jì)算

使用Stata15 軟件對樣本各變量數(shù)據(jù)進(jìn)行估算，如表1 所示，變量的二次項(xiàng)以及交互效應(yīng)都比較顯著，γ值為0.991，表明擬合結(jié)果較好。

表1 1997—2017 年樣本變量數(shù)據(jù)的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)結(jié)果

將表1 結(jié)果分別代入式（3）（4）（11）（12），得到樣本各省份技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率、規(guī)模效率和配置效率的增長率，進(jìn)而得各省份TFP 增長率。因篇幅所限，本文在此不逐一列出，表2 給出了全樣本的TFP 及其組分的變化1），包括相關(guān)的經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率。

表2 1994—2017 年全樣本TFP 增長分解及其對TFP 的增長貢獻(xiàn)

1994—2017 年間，從TFP 總體來看，1994—1997 年和2001—2009 年兩個(gè)階段的TFP 增速較高。1994—1997 年對應(yīng)于我國市場化改革攻堅(jiān)突破階段，隨著國有企業(yè)市場化改革取得突破，民營經(jīng)濟(jì)大快速壯大，TFP 進(jìn)入了高速增長階段；2001—2009 年對應(yīng)于我國加入世貿(mào)組織（WTO）至全球金融危機(jī)之間的階段，加入WTO 使得我國企業(yè)技術(shù)學(xué)習(xí)模仿以及溢出渠道更加通暢和快速，從而推動(dòng)了TFP 增長。2009 年之后，TFP 增長率進(jìn)入持續(xù)下滑的趨勢中。總體來看，1994—2017 年期間TFP 年均增長率為2.13%，對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)為21.12%。

從TFP 的各組分來看，對TFP 增長貢獻(xiàn)最大的是技術(shù)進(jìn)步，技術(shù)進(jìn)步年均增長1.68%，對TFP 增長貢獻(xiàn)為64.5%，對經(jīng)濟(jì)增長年均貢獻(xiàn)16.8%。技術(shù)進(jìn)步在2008 年之后出現(xiàn)快速減緩趨勢，對TFP 增長的支撐作用越來越弱，成為TFP 增速下降的主要原因。隨著我國經(jīng)濟(jì)增長從追趕階段進(jìn)入趕超階段，低成本模仿學(xué)習(xí)的空間已經(jīng)逐漸縮小，而自主創(chuàng)新的技術(shù)進(jìn)步模式尚未建立起來，從而導(dǎo)致技術(shù)進(jìn)步率呈現(xiàn)持續(xù)放緩態(tài)勢。對TFP 增長貢獻(xiàn)其次大的是規(guī)模效率，規(guī)模效率年均增長0.89%，對TFP 增長的貢獻(xiàn)達(dá)42%，對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)年均9.4%。

配置效率對TFP 增長也發(fā)揮了一定作用，年均增長0.33%，對TFP 增長的貢獻(xiàn)達(dá)到9%。20 世紀(jì)90 年代中后期是我國配置效率的高增長期，這一期間國企改革、分稅制改革、金融改革等重大市場化改革取得突破，從而推動(dòng)了配置效率的高增長；2000—2004 年間配置效率增速基本在零值附近波動(dòng)；2007—2009 年間配置效率增速逐漸升高，原因可能是由于這一時(shí)期勞動(dòng)力要素成本的提升使得原來的要素配置扭曲狀況有所改善；2011 年之后由于出口下滑、經(jīng)濟(jì)失速等情況，我國開始采用貨幣政策和財(cái)政政策等進(jìn)行干預(yù)，配置效率呈現(xiàn)增速下降趨勢。

從對經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動(dòng)因素來看，資本積累無疑是1994—2017 年間的主要?jiǎng)恿?，對?jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)達(dá)到71.8%；其次是TFP，貢獻(xiàn)為16.8%；最后是勞動(dòng)力增長，貢獻(xiàn)為4.5%。但是，2009 年以后TFP 增長呈現(xiàn)顯著遞減趨勢，主要原因是技術(shù)進(jìn)步率的顯著下降，這也導(dǎo)致了2009 年之后TFP 的經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)顯著下降，而資本貢獻(xiàn)顯著上升。

4 我國TFP 的區(qū)域空間收斂及其影響因素探討

4.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在應(yīng)用空間計(jì)量檢驗(yàn)空間收斂性之前，需要先考察變量是否存在空間相關(guān)性。變量的空間相關(guān)性反映了空間相互影響（包括空間溢出效應(yīng)和空間極化效應(yīng)），如果不存在空間相關(guān)性，則可以不考慮空間檢驗(yàn)。本文采用地理距離空間權(quán)重矩陣，使用莫蘭指數(shù)（Moran'I）來檢驗(yàn)跨區(qū)域TFP 空間相關(guān)性。為了消除經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)造成的影響，本文取3 年時(shí)間均值做檢驗(yàn)。如表3 所示，從TFP 的莫蘭指數(shù)來看，似乎高增長階段的空間相關(guān)性比較強(qiáng)，而增速較低階段的空間相關(guān)性也較弱；2012 之后，盡管經(jīng)濟(jì)增長持續(xù)減速，但是TFP 的空間相關(guān)性卻較強(qiáng)，原因是大多數(shù)省份的TFP 表現(xiàn)出同步向下的變動(dòng)趨勢。

表3 1994—2004 年全樣本TFP 及其組分空間相關(guān)莫蘭指數(shù)值

4.2 絕對收斂檢驗(yàn)

式（13）中：AiT為i省T期的TFP 水平；(lnAiTlnAi0)為i省T期相對于0 期的TFP 總增長率；W為空間權(quán)重矩陣；λ為空間滯后項(xiàng)影響系數(shù)；β為收斂判定系數(shù)，若β<0，表明TFP 增長率與初始水平負(fù)相關(guān)。

表4 樣本TFP 的空間絕對收斂檢驗(yàn)結(jié)果

4.3 條件β 收斂分析

考慮空間影響的條件β收斂分析通常采用如下方程：

為了與上文增長率數(shù)據(jù)對應(yīng)，本文將其轉(zhuǎn)換為增長率形式，即：

（1）人力資本。Benhabi 等［18］通過跨國數(shù)據(jù)研究表明，落后國家建立在模仿學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上的技術(shù)進(jìn)步依賴于人力資本水平。本文采用平均受教育程度作為人力資本近似指標(biāo)，按照《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中6 歲及以上人口中小學(xué)教育、初中、高中、大專及以上教育的數(shù)量，分別乘以6、9、12、16 后加總，然后除以6 歲以及6 歲以上的抽樣人口，得到平均接受教育年數(shù)。

（2）研 發(fā) 投 入。Grossman 等［19］、Aghion等［20］認(rèn)為技術(shù)知識(shí)的增長源于 R&D 投入，建立了以R&D 投入為基礎(chǔ)的內(nèi)生增長模型。Johns［21］利用OECD 成員國數(shù)據(jù)，指出R&D 投入是全要素生產(chǎn)率增長的重要來源。《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中研發(fā)投入的分省份數(shù)據(jù)最早為1998 年，1998 年之前給出的是各省份研究與開發(fā)機(jī)構(gòu)及情報(bào)文獻(xiàn)機(jī)構(gòu)經(jīng)費(fèi)支出總額（以下簡稱“研究機(jī)構(gòu)支出”）。我們將1998—2017 年研究經(jīng)費(fèi)支出指數(shù)模擬方程向前延伸，并用1990—1997 年研究機(jī)構(gòu)支出對比，得到1990—1997 年各省份研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出的估計(jì)值。

（3）進(jìn)出口貿(mào)易。相關(guān)研究表明，對于追趕型經(jīng)濟(jì)來說，通過進(jìn)出口貿(mào)易來對外部技術(shù)知識(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)、吸收與模仿是提升生產(chǎn)率的重要途徑［22-23］。Coe 等［24］利用24 個(gè)發(fā)展中國家1971—2004 年的面板數(shù)據(jù)，證明進(jìn)出口貿(mào)易對TFP 有顯著影響。近年國內(nèi)的相關(guān)研究分別從技術(shù)溢出效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)、全球產(chǎn)業(yè)鏈效應(yīng)等證明進(jìn)出口貿(mào)易對我國全要素生產(chǎn)率具有重要影響。

（4）制度。North 等［25］一些新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)家認(rèn)為，制度是決定技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而決定經(jīng)濟(jì)增長的根本因素。Romer［26］研究表明規(guī)則對于發(fā)展中國家成功追趕具有重要作用，制度門檻是使技術(shù)被吸收和利用的先決條件。Manca［27］通過1970—2000 年50 個(gè)國家的面板數(shù)據(jù)，證明制度更好的發(fā)展中國家能更快地吸納利用技術(shù)、獲得更迅速的TFP 增長。但是對制度質(zhì)量的衡量一直是實(shí)證研究的難點(diǎn)所在。國內(nèi)對于制度質(zhì)量的衡量通常采用市場化指數(shù)，最常用的是王小魯?shù)龋?8］計(jì)算的各省份市場化指數(shù)，但是這一數(shù)據(jù)最早至1997 年，與本文的研究期限不符；另外一個(gè)常用替代指標(biāo)是民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)［29］，即用每萬名從業(yè)人員中私營企業(yè)戶數(shù)衡量，計(jì)算相對比較簡單，使用也比較普遍，因此本文采用民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)衡量市場化改革質(zhì)量。

對于空間面板動(dòng)態(tài)自回歸模型的檢驗(yàn)，常用方法包括二階段最小二乘法、極大似然法和廣義矩法。Elhorst［30］研究表明，廣義矩法（GMM）對空間系數(shù)的估計(jì)存在嚴(yán)重偏誤，極大似然法（ML）相對于更為有效。但是Kelejian 等［31］指出，首先，極大似然法空間計(jì)量的大樣本理論尚不健全；其次，如果擾動(dòng)項(xiàng)不服從獨(dú)立同分布，則極大似然法是不一致的。也有研究指出，極大似然法對于較高維度的空間權(quán)重矩陣計(jì)算不太方便［32］。Kelejian 等［31］提出了基于工具變量的GMM 改進(jìn)模型，即廣義空間二段最小二乘法（GS2SLS）。Arraiz 等［33］指出GS2SLS在異方差情況下也能得到一致估計(jì)。因此，本文采用廣義空間二段最小二乘法（GS2SLS）。

對于空間面板模型，現(xiàn)有研究一般都采用固定效應(yīng)分析，因?yàn)殡S機(jī)效應(yīng)嚴(yán)格要求未觀測效應(yīng)與其他解釋變量不相關(guān)，而固定效應(yīng)則不需要這種嚴(yán)格假定，收斂性檢驗(yàn)采用固定效應(yīng)分析更適宜［5］。本文采用固定效應(yīng)GS2SLS 法，通過地理距離權(quán)重矩陣，平抑經(jīng)濟(jì)周期處理，回歸得到結(jié)果如表5 所示，其中：γH、γRD、γTR、γINS分別是人力資本、研發(fā)投入、進(jìn)出口貿(mào)易以及市場化制度變量的系數(shù)；T/2 為半程收斂時(shí)間；“（1）”是沒有制度變量的回歸結(jié)果；“（2）”是加入制度變量后的回歸結(jié)果。

表5 樣本的TFP 空間條件收斂性檢驗(yàn)結(jié)果

從反映空間溢出效應(yīng)的λ 系數(shù)來看，全樣本及東、中、西部的空間溢出效應(yīng)都比較顯著，表明在以人力資本、開放度、制度等為條件的情況下，區(qū)域之間的TFP 增長確實(shí)存在顯著的空間溢出影響；從收斂系數(shù)β來看，全樣本以及3 大區(qū)域的β值都顯著為負(fù)，顯著性水平均在99%以上，表明全樣本以及3 大區(qū)域存在顯著的條件收斂情況。

從人力資本系數(shù)來看，除了西部外，全樣本以及東、中、西部的人力資本作用系數(shù)都比較顯著，西部的顯著性略弱，表明人力資本增值能顯著加快收斂的速度；而加入制度變量之后人力資本系數(shù)的顯著性和數(shù)值都有所減少，表明人力資本作用可能包含有制度的貢獻(xiàn)；另外從區(qū)域?qū)Ρ葋砜矗胁亢臀鞑咳肆Y本系數(shù)值大于東部和全樣本平均水平，因此中、西部的人力資本提升更有利于區(qū)域收斂。從研發(fā)投入系數(shù)來看，R&D 投入增長對區(qū)域TFP 收斂影響并不顯著，甚至表現(xiàn)為負(fù)面影響（盡管不顯著），原因可能是由于我國追趕期的技術(shù)進(jìn)步主要還是來自于模仿學(xué)習(xí)收，而當(dāng)前我國的R&D 經(jīng)費(fèi)支出對TFP 影響并不明顯；另外一個(gè)原因可能是受數(shù)據(jù)限制，因?yàn)橛绊慣FP 的應(yīng)該是研發(fā)資本存量而非流量，所以使用研發(fā)資本存量數(shù)據(jù)會(huì)更加適合，但限于研發(fā)資本存量計(jì)算涉及多種不確定指數(shù)且過程復(fù)雜，本研究為不干擾主題則沒有給出。從進(jìn)出口貿(mào)易系數(shù)來看，全樣本、東部、中部比較顯著，顯著性水平大多在90%以上，西部的顯著性水平較低。西部地區(qū)近年的進(jìn)出口貿(mào)易增長較為迅速，但是貿(mào)易增量在很大程度上來自于中亞地區(qū)，而中亞地區(qū)的國家普遍發(fā)展水平比較低，因此通過進(jìn)出口貿(mào)易增長并沒有促進(jìn)西部的TFP 追趕。從市場化制度來看，無論是全樣本意義上還是分區(qū)域的意義上，制度的改善顯著有助于加速TFP 的收斂，而且中部和西部的制度改善意義均遠(yuǎn)大于東部地區(qū)，因此中、西部地區(qū)更應(yīng)該注重通過改革來提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的制度環(huán)境。

如表5 所示，不論是從全樣本還是東、中、西部來看，加入制度變量后的回歸方程（2）所得到的收斂時(shí)間相對于方程（1）均有所縮短，表明市場化制度的推進(jìn)有助于縮短樣本各區(qū)域TFP 向穩(wěn)態(tài)收斂的時(shí)間，其中西部的條件收斂時(shí)間最短、東部略長，而中部的條件收斂時(shí)間最長。主要原因是，東部地區(qū)既有高TFP 水平的上海、廣東等省份，也有較低TFP 水平的遼寧、河北等省份，同樣中部地區(qū)有黑龍江、吉林、山西等省份與其他省份有較大差距。盡管近年中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速追趕，出現(xiàn)一定的區(qū)域收斂態(tài)勢，但基于計(jì)算結(jié)果表明，我國區(qū)域間TFP 增長不存在絕對收斂趨勢，存在顯著的條件收斂，落后地區(qū)是否能夠?qū)崿F(xiàn)TFP 的追趕和收斂關(guān)鍵取決于人力資本、開放和制度改革的推進(jìn)程度，這是決定一個(gè)地區(qū)收斂穩(wěn)態(tài)和不同地區(qū)是否能夠收斂于同一狀態(tài)的關(guān)鍵因素。

5 結(jié)論

本文運(yùn)用超越對數(shù)的隨機(jī)前沿分析法探討了我國29 個(gè)省份1994—2017 年期間TFP 增長的結(jié)構(gòu)特征和區(qū)域差異，并通過空間動(dòng)態(tài)模型檢驗(yàn)了區(qū)域TFP 的收斂特征，以及人力資本、研發(fā)投入、對外開放以及市場化對區(qū)域TFP收斂性的影響以及機(jī)制，得到結(jié)論包括：

第一，1994—2017 年期間我國29 個(gè)省份TFP的年均增長率為2.13%，其中對TFP 增長貢獻(xiàn)最大的是技術(shù)進(jìn)步（貢獻(xiàn)達(dá)69.7%），其次是規(guī)模效率增長（貢獻(xiàn)為達(dá)39%），配置效率對TFP 增長也有一定的貢獻(xiàn)，而技術(shù)效率則呈現(xiàn)負(fù)增長態(tài)勢并且對TFP貢獻(xiàn)為負(fù)；而導(dǎo)致2008 年之后29 個(gè)省份TFP增長持續(xù)減速的主要原因是技術(shù)進(jìn)步率的快速下降。提升TFP 增速長期看主要依賴建立在自主創(chuàng)新基礎(chǔ)上的技術(shù)進(jìn)步，但當(dāng)務(wù)之急則是要通過技術(shù)改造和設(shè)備升級來縮小區(qū)域間、行業(yè)間的技術(shù)差距，提升技術(shù)效率水平。

第二，從TFP 增長的空間相互影響來看，在絕對收斂檢驗(yàn)中，29 個(gè)省份之間的TFP 空間相互影響并不顯著，而在條件收斂檢驗(yàn)中則呈現(xiàn)顯著的空間溢出效應(yīng)，表明是否存在空間溢出效應(yīng)取決于各省份的內(nèi)在條件，包括人力資本、貿(mào)易、市場化等因素。

第三，從TFP 的收斂性來看，29 個(gè)省份以及東、中部不存在絕對收斂趨勢，西部甚至表現(xiàn)出顯著的發(fā)散特征。而在以人力資本、研發(fā)投入、進(jìn)出口貿(mào)易、市場化制度為條件的情況下，29 個(gè)省份以及3 大區(qū)域的TFP 都表現(xiàn)出顯著的條件收斂現(xiàn)象。這表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平落后并不必然導(dǎo)致后發(fā)優(yōu)勢以及TFP追趕效應(yīng)，落后地區(qū)只有提升人力資本、進(jìn)出口貿(mào)易、市場化制度等方面的水平，推動(dòng)和加快知識(shí)技術(shù)擴(kuò)散和吸收，才能享受TFP 空間溢出效應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)TFP 追趕。

第四，從收斂影響因素和機(jī)制來看，市場化制度對29 個(gè)省份的收斂影響均非常顯著，人力資本和進(jìn)出口貿(mào)易也對TFP 收斂速度有顯著影響，開放度提升對區(qū)域TFP 收斂有一定正向作用，而研發(fā)投入增長對區(qū)域TFP 空間收斂沒有影響，可能是由于研發(fā)投入還不是我國技術(shù)進(jìn)步和TFP增長的主要來源。

注釋：

1）這里的樣本總體生產(chǎn)率是以29 個(gè)省份生產(chǎn)總值（GDP）為權(quán)重，采用幾何平均法對各省份生產(chǎn)率綜合的結(jié)果。這一計(jì)算思路與Malmquist 指數(shù)是一致的，較之于算術(shù)平均法以及拉氏指數(shù)法更好地避免了偏倚。

2）連續(xù)計(jì)算3 年的TFP 水平值，然后取平均。此外，由于函數(shù)設(shè)定關(guān)系，這里的計(jì)算沒有納入耦合部分的影響。