李婉紅 李 娜 王 帆
自2013年以來,受我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以及“三期疊加”的沖擊,東北地區(qū)①經(jīng)濟增長持續(xù)低速徘徊,尤其過去十余年以投資驅(qū)動為主的“輸血式”增長方式,進(jìn)一步擴大了制造業(yè)結(jié)構(gòu)性缺陷對經(jīng)濟增長的抑制效應(yīng),導(dǎo)致東北經(jīng)濟陷入新一輪增長困局[1]。因此,如何提升東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率,推動制造業(yè)從要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向技術(shù)驅(qū)動,實現(xiàn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,已成為破解東北經(jīng)濟增長困局的重中之重。
作為分析經(jīng)濟增長源泉的重要工具,全要素生產(chǎn)率一直以來備受國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注,且形成了大量豐富而實用的學(xué)術(shù)成果[2]。鑒于本文聚焦東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究,因此將重點梳理區(qū)域及產(chǎn)業(yè)層面全要素生產(chǎn)率領(lǐng)域的相關(guān)研究成果。
20 世紀(jì)80 年代以來測度全要素生產(chǎn)率、解釋中國經(jīng)濟增長奇跡一度是學(xué)者們的研究重點。其中,考慮到中國經(jīng)濟增長的主要特征之一在于區(qū)域及產(chǎn)業(yè)的非均衡發(fā)展,因此學(xué)者們對不同地區(qū)和不同產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測度與分解,并從技術(shù)效率、生產(chǎn)效率變化率、技術(shù)進(jìn)步、要素積累等方面探討了產(chǎn)生不均衡發(fā)展的原因(鄭京海等,2008;蓋慶恩等,2017)[3,4]。在地區(qū)層面,學(xué)者們普遍認(rèn)為,東部地區(qū)在技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率提升方面均具有明顯優(yōu)勢,西部地區(qū)總體技術(shù)進(jìn)步趨勢波動頻繁,中部地區(qū)全要素生產(chǎn)率發(fā)展嚴(yán)重滯后,形成“中部塌陷”現(xiàn)象(王志平,2010;陳向武,2019)[5,6]。在產(chǎn)業(yè)層面,盡管研究多主要集中于工業(yè)全要素生產(chǎn)率變化動因領(lǐng)域,學(xué)者們對此卻持有不同觀點。部分學(xué)者認(rèn)為,技術(shù)效率對不同行業(yè)全要素生產(chǎn)率變化起主要推動作用(范劍勇等,2014;蔡躍洲和付一夫,2017;Tombe 和Zhu,2019)[7-9]。其他學(xué)者卻提出,規(guī)模效應(yīng)的作用要比技術(shù)效率更為明顯,全要素生產(chǎn)率增長率提升的70%來源于行業(yè)內(nèi)全要素生產(chǎn)率增長,行業(yè)間資源配置效率改善的貢獻(xiàn)率為30%(許憲春等,2020)[10]。
在全要素生產(chǎn)率測算方面,學(xué)者們使用的方法大致可分為兩大類:參數(shù)方法和非參數(shù)方法,其中參數(shù)方法包括索羅殘差法、隱性變量法和前沿生產(chǎn)函數(shù)法,非參數(shù)方法則包括基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的Malmquist 指數(shù)法和HMB 指數(shù)法(楊汝岱,2015)[11]。在實際測算過程中,不同方法的使用條件和邊界均具有差異性,因此應(yīng)根據(jù)研究目的進(jìn)行全要素生產(chǎn)率測度方法的選擇。由于隨機前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA)的前沿生產(chǎn)函數(shù)(Frontier Productivity Analysis,F(xiàn)PA)既考慮了樣本的隨機因素,又能夠?qū)⑷厣a(chǎn)率分為技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模報酬收益、要素配置改進(jìn)收益和技術(shù)效率四個部分,比傳統(tǒng)做減法的測算方法更加深入與詳盡(胡亞茹和陳丹丹,2019)[12]。因此,在進(jìn)行行業(yè)全要素生產(chǎn)率測算時,隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法成為主流方法之一。
綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者圍繞全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了深入的研究,并取得了豐富的學(xué)術(shù)成果。在國家推動區(qū)域均衡發(fā)展戰(zhàn)略的背景下,為提升制造業(yè)全要素生產(chǎn)率,促進(jìn)東北地區(qū)制造業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,推動?xùn)|北經(jīng)濟擺脫困境,還需繼續(xù)在以下方面進(jìn)行探討:第一,東北地區(qū)制造業(yè)增長是否過于倚重勞動和投資驅(qū)動而非技術(shù)驅(qū)動?第二,2003 年“東北振興”政策前后制造業(yè)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)何種特點?第三,制造業(yè)細(xì)分行業(yè)生產(chǎn)率及其增長又具有何種特征?對于這些問題的回答,不僅有助于識別東北制造業(yè)增長類型,而且對于客觀厘清中央政府及地方政府在推動?xùn)|北振興中的作用,完善新一輪東北振興政策,推動國家區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的實施具有重要意義。
有鑒于此,本文采用超越對數(shù)隨機前沿生產(chǎn)函數(shù),通過對東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估算,并將其分解為技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步以及規(guī)模效率,探討東北制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的演變特征和行業(yè)差異,以期從要素投入角度探尋東北制造業(yè)衰退的根源,為推進(jìn)東北地區(qū)制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提供理論支撐。
雖然不同文獻(xiàn)測算全要素生產(chǎn)率時使用的投入產(chǎn)出指標(biāo)有所不同,但學(xué)術(shù)界已基本形成共識:當(dāng)測算經(jīng)濟體或省際(地區(qū))總量全要素生產(chǎn)率時,由于各行業(yè)的中間投入可相互抵消,因此產(chǎn)出指標(biāo)可選用工業(yè)增加值,投入指標(biāo)可僅考慮資本和勞動(涂正革和肖耿,2005;尹向飛和歐陽峣,2019)[13,14];當(dāng)測算行業(yè)生產(chǎn)率時,則產(chǎn)出指標(biāo)選取工業(yè)總產(chǎn)值,投入指標(biāo)選取資本、勞動(陳詩一,2011;劉宗明等,2019)[15,16]。由于本文主要測算黑龍江省、吉林省和遼寧省制造業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率,將25 個制造業(yè)行業(yè)作為研究樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)選取②,因此,本文選取工業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出指標(biāo),資本和勞動作為投入指標(biāo)進(jìn)行測算。
本文應(yīng)用面板數(shù)據(jù)的隨機前沿函數(shù),構(gòu)造東北地區(qū)制造業(yè)實際產(chǎn)出、最佳前沿產(chǎn)出和相對前沿技術(shù)效率的基本模型進(jìn)行TFP 的估算,模型如下:
其對數(shù)形式為:
式中:Yit是東北三省分別統(tǒng)計的第i 個制造業(yè)行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值, Xit包含投入要素向量(資本、勞動)、時間以及所有二次項(包括交叉項), f()?為隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)中的確定性前沿產(chǎn)出部分; vit和uit均為誤差項,其中vit表示隨機誤差項,且服從正態(tài)分布,即uit表示技術(shù)無效率項,為獨立于vit的非負(fù)隨機變量, 且服從非負(fù)的截斷正態(tài)分布, 即,其中μit=δzit, zit為影響各制造業(yè)行業(yè)技術(shù)無效率的外生解釋變量,此處選取市場化程度、地區(qū)開放程度、工業(yè)結(jié)構(gòu)、初始人力資本和初始物質(zhì)資本。
由于樣本是否處于最優(yōu)生產(chǎn)函數(shù)前沿決定于隨機擾動vit及技術(shù)無效率uit兩個因素[17],因此,每個制造業(yè)行業(yè)的技術(shù)效率TEit可用該制造業(yè)行業(yè)產(chǎn)出期望與隨機前沿期望的比值進(jìn)行確定,即
其中,TEit∈[0 ,1] ,當(dāng)TEit越接近于1,表明技術(shù)效率越高,越趨近于0,則技術(shù)效率損失越大。
考慮到超越對數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)可以放松中性技術(shù)進(jìn)步以及產(chǎn)出彈性固定的假設(shè),函數(shù)形式更加靈活,且易于對TFP 進(jìn)行分解。因此,本文基于模型(2),構(gòu)建含有資本、勞動兩類生產(chǎn)要素的超越對數(shù)形式的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型,并考慮技術(shù)進(jìn)步隨時間變化的情況,在模型中引入時間趨勢變量t=T-T0。構(gòu)建的模型如下:
式中,Yit是東北三省分別統(tǒng)計的第i 個制造業(yè)行業(yè)( i=1,2,……,25) 在第t 年( t=1,2,……,Ti)的工業(yè)產(chǎn)出(以1990 年不變價測算的工業(yè)總產(chǎn)值表示),Kit、Lit分別表示第i 個制造業(yè)行業(yè)在第t年的資本投入、勞動投入, t 是時間趨勢,表示技術(shù)變化, β 為待估系數(shù),ε 為誤差項。
為進(jìn)一步考查全要素生產(chǎn)率的增長來源,根據(jù)技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)產(chǎn)出的途徑,Kumbhakar、Lovell(2000)等將全要素生產(chǎn)率的增長分解為技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率和資源配置效率四個部分[18],考慮到價格信息的可得性較低,導(dǎo)致資源配置效率的影響不易計算,因此本文主要考查全要素生產(chǎn)率增長的三種組成,即
式中, TFP.it表示第i 個制造業(yè)行業(yè)第t 年全要素生產(chǎn)率的增長; TPit表示技術(shù)進(jìn)步,;表示技術(shù)效率變化,; SEit表 示 規(guī) 模 效 率 ,。其中,表示所有要素產(chǎn)出彈性之和,稱為規(guī)模報酬指數(shù),εijt為第i 個制造業(yè)行業(yè)投入要素j 在第t 年的產(chǎn)出彈性,即
1.變量說明
(1)工業(yè)總產(chǎn)值(Y)
本文主要采用以1990 年為基期的不變價工業(yè)總產(chǎn)值進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。部分年份的工業(yè)總產(chǎn)值為當(dāng)年價數(shù)據(jù)時,則依據(jù)各省統(tǒng)計年鑒公布的主要工業(yè)行業(yè)產(chǎn)品出廠價格指數(shù)(PPI)進(jìn)行不變價處理。值得說明的是,由于主要工業(yè)行業(yè)產(chǎn)品出廠價格指數(shù)與國民經(jīng)濟行業(yè)分類并未一一對應(yīng),因此本文借鑒宮俊濤等(2008)學(xué)者的做法,即依據(jù)行業(yè)的生產(chǎn)和產(chǎn)品相似性,對未提供價格指數(shù)的行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行填補[19]。
(2)資本投入(X)
對于資本投入指標(biāo),通常采用“永續(xù)盤存法”估計的歷年資本存量進(jìn)行衡量。在資本服務(wù)效率呈幾何遞減的假設(shè)下,資本存量計算公式可簡化為:
式中, Kit表示第i 個制造業(yè)行業(yè)第t年的資本存量,Iit表示第i 個制造業(yè)行業(yè)第t 年的當(dāng)期投資額, Pit表示第i 個制造業(yè)行業(yè)第t 年的投資品價格指數(shù), δ 為折舊率,因此,為獲得資本存量,需確定當(dāng)期投資額、投資品價格指數(shù)、基期資本存量以及折舊率。
第一,當(dāng)期投資額( Iit)。根據(jù)李賓等(2009)的研究,新增固定資產(chǎn)與公式(6)中Iit更為契合[20],因此,本文采用此觀點,將制造業(yè)各行業(yè)新增固定資產(chǎn)作為當(dāng)期投資額的代理指標(biāo),并使用基本建設(shè)新增固定資產(chǎn)與更新改造新增固定資產(chǎn)兩部分的加總對這一指標(biāo)進(jìn)行測度。
第二,投資品價格指數(shù)(Pit)。目前學(xué)術(shù)界有關(guān)投資品價格指數(shù)的選取也未達(dá)成一致,主要包括積累隱含平減指數(shù)、建筑安裝平減指數(shù)和設(shè)備安裝平減指數(shù)的加權(quán)平均、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)(王小魯和樊綱,2000;李小平和朱鐘棣,2005) 等[21,22]??紤]到工業(yè)品出廠價格指數(shù)在1991 年之后的區(qū)段上比其他指數(shù)更接近固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)(李賓等,2009)[20],因此本文選擇主要工業(yè)行業(yè)產(chǎn)品出廠價格指數(shù)對東北三省制造業(yè)行業(yè)的資本存量進(jìn)行估算,并利用環(huán)比指數(shù)相乘等于同比指數(shù)的方法進(jìn)行統(tǒng)一處理,將其換算為以1990 年為100 的主要工業(yè)行業(yè)產(chǎn)品出廠價格指數(shù)。
第三,基期資本存量(K0)。雖然已有研究多選擇1952年、1978年、1980年作為基期進(jìn)行資本存量的測算,年份選擇越早,基期資本存量估計的誤差對后續(xù)年份的影響就會越小。但考慮到東北地區(qū)制造業(yè)行業(yè)的經(jīng)濟數(shù)據(jù)統(tǒng)計始于1982 年,且三個省份有關(guān)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的新增固定資產(chǎn)1990 年才進(jìn)行統(tǒng)計,因此考慮數(shù)據(jù)的可得性,本文選擇1990 年為基期進(jìn)行研究。同時,對于基期資本存量的估計,參考Hall 和Jones(1998)的方法,對東北地區(qū)制造業(yè)行業(yè)1990 年資本存量進(jìn)行估算[23],其公式為:
其中, Ki1990為基期資本存量,即第i 個制造業(yè)行業(yè)1990 年的資本存量, Ii1990表示第i 個制造業(yè)行業(yè)1990 年的固定資產(chǎn)投資額, gi表示第i 個制造業(yè)行業(yè)固定資產(chǎn)投資額年均幾何增長率,本文使用1990-2018 年固定資產(chǎn)投資額增長的算術(shù)平均值進(jìn)行測算, δi表示折舊率。
第四,折舊率(δ)。當(dāng)采用永續(xù)盤存法進(jìn)行資本存量估算時,折舊率對估算結(jié)果具有強烈的敏感度,即其變動將會引起資本存量估算結(jié)果較大的偏差,因此,對于折舊率的準(zhǔn)確估計也尤為重要。目前學(xué)界對于折舊率的選取也較為多樣化,分布在4%~17%的區(qū)間內(nèi)[24]。但田友春(2016)認(rèn)為,不同行業(yè)固定資產(chǎn)折舊率應(yīng)有所不同,因此他通過引入投資轉(zhuǎn)換率參數(shù),結(jié)合投入產(chǎn)出表的折舊額數(shù)據(jù)以折舊率及全社會固定資產(chǎn)投資序列,估算出包括第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)中的采掘業(yè)、制造業(yè)、建筑業(yè)以及第三產(chǎn)業(yè)等16 個細(xì)分行業(yè)的平均折舊率。相較于其他方法而言,該方法較為準(zhǔn)確地測算出了制造業(yè)的折舊率,研究相對細(xì)致??紤]受到數(shù)據(jù)與技術(shù)限制,制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的折舊率尚不能夠測出[25]。因此本文依據(jù)田友春(2016)的研究結(jié)果,選取假定資本轉(zhuǎn)換率為100%時,所有制造業(yè)細(xì)分行業(yè)的折舊率均為8%進(jìn)行資本存量的核算。
(3)勞動投入(L)
嚴(yán)格意義而言,勞動投入包括數(shù)量投入與質(zhì)量投入,但受限于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文僅考慮勞動數(shù)量投入作為該變量的代理指標(biāo)。根據(jù)各省統(tǒng)計年鑒報告數(shù)據(jù),1998 年之前該指標(biāo)報告“年末職工人數(shù)”,之后更改為“從業(yè)人員年平均人數(shù)”,不過對比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)差別較小,對效率測算結(jié)果的影響可不做考慮。
(4)其他變量
為了探討東北地區(qū)制造業(yè)行業(yè)的技術(shù)無效率問題,選取五個影響因素,其中市場化程度(Market_based )采用國有及國有控股工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計占規(guī)模以上企業(yè)資產(chǎn)總計比值進(jìn)行衡量;地區(qū)開放程度(O penness) 采用規(guī)模以上外商投資工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計占規(guī)模以上企業(yè)資產(chǎn)總計比值;工業(yè)結(jié)構(gòu)( Indust_s tr ucture )為虛擬變量,采用重工業(yè)和輕工業(yè)的劃分,重工業(yè)取1,否則取0。同時,考慮到《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》國家標(biāo)準(zhǔn)在1984 年首次頒布,因此初期人力資本存量和初始物質(zhì)資本存量采用1985 年數(shù)據(jù)進(jìn)行核算。
2.樣本及數(shù)據(jù)選取說明
第一,考慮到我國1992年正式確立了市場經(jīng)濟體制的改革目標(biāo),因此本文以1992—2018年為研究期,測算東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率,并將其分解為技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率。
第二,本文分省份對東北地區(qū)制造業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估算,因此需要確定制造業(yè)所包含的具體行業(yè)。由于研究期涉及《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》 國家標(biāo)準(zhǔn)(1984 年) 的三次修訂工作(1994 年、2002 年和2011 年),通過對照三次行業(yè)分類的新舊類目,并結(jié)合三位和四位數(shù)行業(yè)代碼,剔除工業(yè)總產(chǎn)出、資本存量、勞動力投入變量缺失、為負(fù)值以及為零值的行業(yè),對考察的制造業(yè)行業(yè)進(jìn)行整合與選取,最終確定25 個制造業(yè)行業(yè)③。
第三,本文所涉及數(shù)據(jù)主要來源于1993—2019 年《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》《吉林省統(tǒng)計年鑒》《遼寧省統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國價格統(tǒng)計年鑒》《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計》等,選取全部獨立核算工業(yè)企業(yè)或全部工業(yè)企業(yè)作為統(tǒng)計口徑統(tǒng)一并進(jìn)行數(shù)據(jù)收集與整理。
經(jīng)過上述處理,本文最終確定以東北地區(qū)1992—2018 年25 個制造業(yè)行業(yè)為研究樣本,共獲得2025 個觀測值,在此基礎(chǔ)上對東北地區(qū)制造業(yè)進(jìn)行全要素生產(chǎn)率測算及分解,樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計分析如表1 所示。
結(jié)合前文所構(gòu)建的模型(4),運用Frontier4.1 軟件并通過一步極大似然估計方法進(jìn)行聯(lián)合估計,結(jié)果如表2 所示。
表2 回歸結(jié)果顯示,γ 值均在0.8 以上,并在統(tǒng)計上高度顯著,表明技術(shù)無效率在很大程度上引起了實際產(chǎn)出的偏離,因此有必要采用隨機前沿方法進(jìn)行回歸。
第一,從表2 中隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)估計結(jié)果可知,東北地區(qū)資本、勞動、時間的系數(shù)均通過顯著性檢驗,二次項系數(shù)中除黑龍江省的資本平方項、吉林省資本和時間平方項以及遼寧省的資本勞動交互系數(shù)不顯著之外,其余二次項系數(shù)也均顯著,因此模型具有一定的解釋力。通過計算各要素投入的產(chǎn)出彈性,得到黑龍江省制造業(yè)平均資本產(chǎn)出彈性為-1.559、平均勞動產(chǎn)出彈性為0.250,吉林省制造業(yè)平均資本產(chǎn)出彈性為-1.961、平均勞動產(chǎn)出彈性為1.523,遼寧省制造業(yè)平均資本產(chǎn)出彈性為-1.392、平均勞動產(chǎn)出彈性為1.914。因此,東北地區(qū)制造業(yè)存在資本投入冗余問題,其中黑龍江省和吉林省資本投入冗余相對嚴(yán)重,這也反映長期以來東北地區(qū)實施的資本密集型產(chǎn)業(yè)優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略已出現(xiàn)弊端,資本投入未能轉(zhuǎn)化為有效產(chǎn)能。與此對應(yīng),東北三省制造業(yè)勞動力產(chǎn)出彈性均為正,表明制造業(yè)勞動力投入相對不足,因此增加勞動力投入能夠提高工業(yè)總產(chǎn)值,這也從側(cè)面說明東北地區(qū)存在勞動力供求失衡矛盾,人口老齡化、“用工荒”“人才荒”等因素制約了制造業(yè)發(fā)展。
表1 樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析
表2 隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)模型估計結(jié)果
第二,從表2 中技術(shù)無效率函數(shù)估計結(jié)果可知,市場化程度、地區(qū)開放程度與生產(chǎn)效率呈正相關(guān),市場化程度每增加1 個百分點,黑龍江省、吉林省、遼寧省的生產(chǎn)效率將提高0.156、0.269 和1.007 個百分點。如果地區(qū)開放程度增加1 個百分點,三個省份的生產(chǎn)效率將會分別提高0.265、0.038 和0.668 個百分點。工業(yè)結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)效率呈負(fù)相關(guān),即重工業(yè)每增加1 個百分點,黑龍江省、吉林省、遼寧省的生產(chǎn)效率會降低0.125、0.316 和0.239 個百分點。此外,初始勞動力和初始資本與生產(chǎn)效率呈正相關(guān)。因此,東北地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步加快重工業(yè)轉(zhuǎn)型、加強市場化改革、加大開放力度,尤其國有企業(yè)混合所有制改革力度,化解國有企業(yè)歷史包袱沉重、負(fù)債率高、設(shè)備普遍老化等問題,提高生產(chǎn)效率。
基于上述分析,本文結(jié)合模型(5)對東北地區(qū)制造業(yè)1992—2018 年全要素生產(chǎn)率增長進(jìn)行估算,并將其分解為技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率,且將黑龍江省、吉林省、遼寧省計算結(jié)果進(jìn)行匯總平均后得到總體增長狀況,結(jié)果如圖1 所示。
從圖1 可以看出,1992—2018 年東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增速保持在0.626%~2.864%之間,年平均增速為2.080%,總體增長相對較為平穩(wěn),其中技術(shù)效率平均增長率為0.192%,技術(shù)進(jìn)步為1.452%,規(guī)模效率為0.436%。因此,從分解結(jié)果來看,東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的原因主要在于技術(shù)進(jìn)步的提升,技術(shù)效率與規(guī)模效率的帶動作用則相對較小。
從時間維度分析,全要素生產(chǎn)率增速在1994—1995 年達(dá)到2.272%,其中技術(shù)進(jìn)步達(dá)到1.861%,源于技術(shù)進(jìn)步,其原因可能在于,在1992 年改革深化初期紅利的帶動下,東北地區(qū)尚能夠依賴資本密集型重工業(yè)和國有企業(yè)帶動制造業(yè)發(fā)展,因此1992—1996 年全要素生產(chǎn)率增速均在2%以上。但受金融危機的沖擊,東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增速開始有所下降,尤其是1998—1999 年降至0.626%,此后一直徘徊在2%以下。2003 年“東北振興”戰(zhàn)略的實施對制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長起到短暫的刺激作用,使得2003—2004 年全要素生產(chǎn)率增至2.864%,但之后開始呈現(xiàn)下降趨勢,這在一定程度上反映了以資本驅(qū)動為主的東北振興方案實際上是新一輪的“再重工業(yè)化”,加之既有體制的路徑依賴使大量資源集聚于國有企業(yè)和重工業(yè),致使資本投入冗余進(jìn)一步加重,并造成產(chǎn)能過剩,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整出現(xiàn)滯后[26],直至2013 年進(jìn)入第二輪“東北振興”后,全要素生產(chǎn)率增速才開始有所提升。
圖1 東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長及其分解
此外,從圖1 可知,技術(shù)效率變化和技術(shù)進(jìn)步相對較為平穩(wěn),尤其技術(shù)進(jìn)步一直維持在大于零的水平,而規(guī)模效率則波動較大,且與全要素生產(chǎn)率增長的變動趨勢較為一致,說明東北地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提高更多源于技術(shù)進(jìn)步的推動,但規(guī)模報酬對全要素生產(chǎn)率的影響則相對較大,這與國內(nèi)絕大多數(shù)文獻(xiàn)的結(jié)論相同。然而結(jié)合制造業(yè)研發(fā)經(jīng)費支出的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)④,東北地區(qū)制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)費支出仍較低,且主要用于技術(shù)引進(jìn)與購買,消化吸收再創(chuàng)新及自主創(chuàng)新能力仍較弱,加之技術(shù)效率和規(guī)模效率相對較低,導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率增長緩慢,也致使東北地區(qū)陷入經(jīng)濟增長困局。因此,為破解“新東北現(xiàn)象”、促進(jìn)東北地區(qū)經(jīng)濟突破增長困局,還需高效發(fā)揮現(xiàn)有資本、勞動等要素潛力,實現(xiàn)技術(shù)效率最優(yōu),并通過產(chǎn)業(yè)集群擴大規(guī)模效應(yīng),延長產(chǎn)業(yè)鏈,從而帶動?xùn)|北地區(qū)制造業(yè)發(fā)展,實現(xiàn)東北經(jīng)濟的真正振興[27]。
本文進(jìn)一步對東北地區(qū)制造業(yè)25 個行業(yè)1992—2018 年全要素生產(chǎn)率增長及其技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率進(jìn)行估算,并將27 年的匯總結(jié)果平均后得到各行業(yè)四個指標(biāo)的相關(guān)值,具體結(jié)果如表3 所示。
從表3 可知,東北地區(qū)25 個制造業(yè)行業(yè)中全要素生產(chǎn)率增長均為正,其中相對增速較高的五個行業(yè)分別為:醫(yī)藥制造業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)、計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)和通用設(shè)備制造業(yè)。然而,黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、金屬制品業(yè)的全要素生產(chǎn)率增速則在1.6%以下。因此,東北地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長較高的制造業(yè)仍以技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)為主,而依賴自然資源的石油化工、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)等行業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長則相對緩慢。
從技術(shù)效率變化估算結(jié)果可知,電氣機械及器材制造業(yè)、計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)四個行業(yè)的技術(shù)效率變化高于其他行業(yè),分別為0.673%、0.655%、0.652%和0.576%,而酒、飲料和精制茶制造業(yè)、煙草制品業(yè)、紡織品與服裝業(yè)等輕工業(yè)的技術(shù)效率提升緩慢,可推斷一些技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的要素配置效率相對較高,而東北地區(qū)長期以來“重重輕輕”的產(chǎn)業(yè)政策使得輕工業(yè)受政策惠及的范圍及力度較小,因此要素投入尚未轉(zhuǎn)化為有效產(chǎn)出,導(dǎo)致技術(shù)效率變化出現(xiàn)負(fù)值。
從技術(shù)進(jìn)步估算結(jié)果可知,25 個行業(yè)中技術(shù)進(jìn)步相對緩慢的行業(yè),如金屬制品業(yè)、石油加工煉焦及核燃料加工業(yè)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)等均屬于國有壟斷程度相對較高、競爭性偏低的行業(yè),在技術(shù)創(chuàng)新方面具有一定惰性,進(jìn)而制約了技術(shù)進(jìn)步。與之相對應(yīng),計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、儀器儀表制造業(yè)、電氣機械及器材制造業(yè)等行業(yè)開放度及市場化程度則相對較高、競爭更為激烈,企業(yè)更愿意通過加大創(chuàng)新投入以保持在市場中的競爭優(yōu)勢。因此,加快東北地區(qū)制造業(yè)的市場化改革進(jìn)程、加大制造業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入,可有效促進(jìn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步,并帶動全要素生產(chǎn)率的提升[29]。
從規(guī)模效率估算結(jié)果可知,儀器儀表制造業(yè)、計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、食品加工業(yè)等技術(shù)密集型行業(yè)和部分輕工業(yè)的規(guī)模效率為負(fù),表明這些行業(yè)尚未完全處于最佳規(guī)模狀態(tài),還需通過擴大產(chǎn)業(yè)規(guī)模以實現(xiàn)最優(yōu)產(chǎn)出。與此同時,金屬制品業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)等行業(yè)則存在規(guī)模報酬遞減現(xiàn)象,即產(chǎn)出增長速度低于投入要素增長速度,因此這些行業(yè)應(yīng)適當(dāng)降低投入要素增長速度,并改變經(jīng)濟增長方式,提高要素回報和增長質(zhì)量。
本文運用隨機前沿超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)對1992—2018 年東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算,分析東北地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長、技術(shù)效率變化、技術(shù)進(jìn)步及規(guī)模效率,并探討造成技術(shù)效率損失的主要因素。通過研究得出如下結(jié)論:第一,東北地區(qū)制造業(yè)存在資本投入冗余問題,資本投入未能轉(zhuǎn)化為有效產(chǎn)能。同時,勞動力投入相對不足,存在一定的勞動力供求失衡矛盾。因此,東北地區(qū)制造業(yè)增長并非勞動與投資驅(qū)動,其全要素生產(chǎn)率的增長更多來自于技術(shù)進(jìn)步。第二,2003 年“東北振興”政策主要以資本驅(qū)動為主,實際上屬于新一輪的“再重工業(yè)化”,加之既有體制的路徑依賴,使得大量資源集聚于國有企業(yè)和重化工業(yè),在一定程度上加重了資本冗余問題,從而未能有效帶動制造業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級。第三,東北地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長較高的制造業(yè)仍以技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)為主,傳統(tǒng)的輕工業(yè)技術(shù)效率變化出現(xiàn)負(fù)值。同時,一些國有壟斷程度高、競爭性偏低的行業(yè)技術(shù)進(jìn)步相對緩慢,而部分技術(shù)密集型行業(yè)和輕工業(yè)的規(guī)模效率尚未達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。
因此,本文提出以下對策建議。第一,轉(zhuǎn)變生產(chǎn)方式,調(diào)整要素投入結(jié)構(gòu)。東北地區(qū)制造業(yè)的特點是重化工業(yè)、資源類產(chǎn)業(yè)比重高,新老動力并存,因此還需改變單純依靠要素投入的粗放式發(fā)展模式,降低要素依賴型產(chǎn)業(yè)的投資比重,提高技術(shù)、信息等要素投入,并推動生產(chǎn)要素由生產(chǎn)率較低的行業(yè)向高效率、高附加值的行業(yè)配置,實現(xiàn)制造業(yè)高質(zhì)量增長。第二,發(fā)展產(chǎn)業(yè)集群,延伸產(chǎn)業(yè)鏈。東北地區(qū)在先進(jìn)裝備制造業(yè)、生物制藥、新能源新材料等領(lǐng)域已形成一定的產(chǎn)業(yè)規(guī)模,但尚未實現(xiàn)最優(yōu)規(guī)模經(jīng)濟效益,因此還需依托龍頭企業(yè),打造以龍頭骨干企業(yè)為核心、以中小企業(yè)為配套的產(chǎn)業(yè)聚集,加快高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè),充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集群的帶動效應(yīng)。第三,加快市場化改革力度,推動民營經(jīng)濟發(fā)展。加大東北各級政府的“放管服”改革力度,簡政放權(quán)、放管結(jié)合、優(yōu)化服務(wù),規(guī)范政府對企業(yè)的干預(yù),尤其通過產(chǎn)業(yè)政策的引導(dǎo)作用激發(fā)和培育產(chǎn)業(yè)增長的內(nèi)生動力。同時,加快推進(jìn)國有企業(yè)混合所有制改革,優(yōu)化國有資本結(jié)構(gòu),以制度創(chuàng)新釋放出巨大紅利,擴大供給升級的倍增效應(yīng),為搞活民營經(jīng)濟創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境。
表3 東北地區(qū)制造業(yè)行業(yè)全要素生產(chǎn)率增長及其分解(1992—2018)單位:%
注釋
①2007 年由國家發(fā)改委、國務(wù)院振興東北辦組織編制的《東北地區(qū)振興規(guī)劃》中,東北地區(qū)包括遼寧省、吉林省、黑龍江省和內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市、興安盟、通遼市、赤峰市和北部的錫林郭勒盟。但考慮到研究內(nèi)容的可對比性,本文所提及的東北地區(qū)僅包括黑龍江省、吉林省和遼寧省。
②依據(jù)國民經(jīng)濟行業(yè)分類,制造業(yè)共30個細(xì)分行業(yè),但由于本文研究期內(nèi)國民經(jīng)濟行業(yè)代碼進(jìn)行了三次調(diào)整,部分行業(yè)發(fā)生變化,因此最終合并為25個行業(yè)。
③食品加工制造業(yè)分別由GB/T 4754-1994的食品加工業(yè)與食品制造業(yè)合并、由GB/T 4754-2002、GB/T 4754-2011的農(nóng)副食品加工業(yè)和食品制造業(yè)合并;酒、飲料和精制茶制造業(yè)對應(yīng)GB/T 4754-1994、GB/T 4754-2002 中的飲料制造業(yè);紡織服裝和服飾業(yè)由GB/T 4754-1994、GB/T 4754-2002的紡織業(yè)、服裝及其他纖維制品合并,由GB/T 4754-2011的紡織業(yè)、紡織服裝和服飾業(yè)合并;石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)對應(yīng)GB/T 4754-1994的石油加工及煤焦業(yè);橡膠和塑料制品業(yè)分別對應(yīng)GB/T 4754-1994、GB/T 4754-2002的橡膠制品業(yè)與塑料制品業(yè);交通運輸設(shè)備制造業(yè)對應(yīng)GB/T 4754-2011的汽車制造業(yè)、鐵路、船舶、航空航天等制造業(yè)。此外,本文未統(tǒng)計GB/T 4754-1994、GB/T 4754-2011中的其他制造業(yè)以及GB/T 4754-2002中的工藝品及其他制造業(yè)。
④通過對近三年東北地區(qū)規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)研發(fā)活動數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)制造業(yè)研發(fā)經(jīng)費投入強度均低于全國平均水平,引進(jìn)技術(shù)經(jīng)費支出與消化吸收經(jīng)費支出之比接近三比一。