中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動與影響因素

胡長玉，伯 娜

(淮北師范大學 經(jīng)濟與管理學院，安徽 淮北 235000)

近些年,中國政府逐漸認識到可持續(xù)、綠色、創(chuàng)新發(fā)展的重要性,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長模式變得愈發(fā)迫切?！笆糯蟆眻蟾婷鞔_提出,加快建設創(chuàng)新型國家并提高全要素生產(chǎn)率。顯然,在資源稟賦有限的情況下,推動我國經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、效率和動力變革顯得十分必要。同時,制造業(yè)在國民經(jīng)濟中發(fā)揮舉足輕重的作用,探究制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的現(xiàn)狀和提升動力成為學界關注的重要課題。

相關的文獻主要分為兩類:第一類是關于中國制造業(yè)行業(yè)TFP增長差異的研究,如用Malmquist指數(shù)法[1-2]和隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)[3-4]測度我國制造業(yè)行業(yè)TFP增長率及其分解。但是這些文獻主要集中于比較行業(yè)生產(chǎn)率的差異,探究導致TFP增長差異的原因比較少。第二類文獻雖然探討了制造業(yè)行業(yè)TFP增長差異的原因,但是這些研究往往只關注某一方面因素對TFP增長的影響,如知識資本[5]、R&D投入[6]、所有制結構[7]和國際貿(mào)易[8-9]。

綜上所述,已有研究忽視了制造業(yè)企業(yè)存在異質(zhì)性的屬性,本文在探究制造業(yè)整體全要素生產(chǎn)率的基礎上進一步考察異質(zhì)性制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率變動的差異。與此同時,相關文獻缺乏對全要素生產(chǎn)率影響因素的綜合探究。因此,本文在對1999～2011年中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解進行測度基礎上,構建空間計量面板模型,分析制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的動力因素。

1 制造業(yè)全要素生產(chǎn)率測度

采用以數(shù)據(jù)包絡分析為基礎的 Malmquist 指數(shù)法測算1999～2011年中國省際制造業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)及其分解技術進步指數(shù)(TECH)和技術效率變化指數(shù)(EFF)。對于全要素生產(chǎn)率的測算方法,全部從業(yè)人員年平均人數(shù)(萬人)和資本存量(億元)作為投入指標,制造業(yè)總產(chǎn)值(億元)作為產(chǎn)出指標[10]。同時,沿用要素密集型分類慣例,根據(jù)張躍等[11]的方法將制造業(yè)大致分為勞動密集型、資本密集型和技術密集型3種類型。表1數(shù)據(jù)顯示,考察期間內(nèi)全樣本、勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業(yè)全要素增長均值分別為11.5%、10.3%、13.1%和10.8%,而且,中國省際制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長全部為正,其中,技術效率惡化省份全要素生產(chǎn)率增速明顯低于技術進步和技術效率“雙重驅(qū)動效應”的省份。長期來看,我國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增速呈現(xiàn)放緩趨勢。因此,在探究制造業(yè)全要素生產(chǎn)率變動趨勢的基礎上,研究制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的影響因素就顯得尤為重要。

續(xù)表1

2 模型設定、指標選取與數(shù)據(jù)說明

2.1 模型設定

由于地區(qū)間競爭效應、學習效應以及知識溢出效應的存在,使得地區(qū)制造業(yè)的TFP水平并非一個完全獨立的變量。本文構建基于省際面板數(shù)據(jù)的空間滯后模型(SAR)與空間誤差模型(SEM)[12]。

空間滯后(SAR)模型：

Y=ρWY+Xβ+μ

(1)

空間誤差(SEM)模型：

Y=Xβ+μ;μ=λWμ+σ

(2)

2.2 指標選取

選取地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)作為被解釋變量。解釋變量設置如下:

企業(yè)規(guī)模(Aver):企業(yè)規(guī)模是影響地區(qū)制造業(yè)生產(chǎn)率水平一項重要因素,只有規(guī)模大的企業(yè)有能力承擔起巨額的研發(fā)費用,技術創(chuàng)新對企業(yè)生產(chǎn)率增長有顯著的促進作用[6]。本文用制造業(yè)總產(chǎn)值與制造業(yè)企業(yè)數(shù)比值來衡量企業(yè)規(guī)模水平。

資本強度(K):資本強度方面的優(yōu)勢有利于省際全要素生產(chǎn)率的提高[14],本文用制造業(yè)固定資產(chǎn)凈值與制造業(yè)全部從業(yè)人員年平均人數(shù)的比值來衡量企業(yè)的資本強度。

外商直接投資(Fdi):外資進入給中國內(nèi)資企業(yè)帶來了顯著為正的技術溢出效應[15-16],本文用外商直接投資與地區(qū)GDP比值來衡量外資依存度。

國有經(jīng)濟比重(Own):國有企業(yè)對于效率具有明顯的負作用[17],本文用國有企業(yè)就業(yè)人數(shù)占該地區(qū)總就業(yè)人數(shù)的比重來衡量。

貿(mào)易開放程度(Open):外溢、學習和競爭等效應是對外貿(mào)易推動全要素生產(chǎn)率增長的途徑。然而,國內(nèi)學者的實證研究卻發(fā)現(xiàn),我國出口貿(mào)易對全要素生產(chǎn)率提升沒有積極作用[18]。本文采用貿(mào)易進出口總額與地區(qū)GDP比值來表示地區(qū)的貿(mào)易開放度。

專利(ZL):發(fā)明專利以其創(chuàng)新性強和技術含量高的特性,成為我國技術創(chuàng)新能力和經(jīng)濟競爭實力的重要體現(xiàn),本文用各地區(qū)國內(nèi)發(fā)明專利申請授權量與地區(qū)就業(yè)人數(shù)的比值來衡量地區(qū)的研發(fā)創(chuàng)新能力[19]。

人力資本(Edu):人力資本積累是技術進步的重要源泉,技術進步對推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級和生產(chǎn)效率提升尤為關鍵。本文借鑒汪輝平等[20]的方法,用地區(qū)每萬人高校在校人數(shù)來表示人力資本變量。

2.3 數(shù)據(jù)來源與說明

數(shù)據(jù)來自《中國工業(yè)經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》和各省統(tǒng)計年鑒。選取1999～2011年為研究時段,確定30個省份為研究單位。同時,對樣本數(shù)據(jù)做如下取舍和處理:

1.資本存量。以1999年制造業(yè)初始資本存量為當年固定資產(chǎn)凈值的永續(xù)盤存法估算。

2.計算Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法[5],假定基年1999年TFP=1,則2000年TFP為1999年的TFP乘以2000年的Malmquist指數(shù),并以此類推得到各地區(qū)歷年的TFP。

3 模型估計結果與分析

3.1 模型檢驗

3.1.1 空間模型參數(shù)檢驗 在對全國制造業(yè)樣本估計之前,需要對被解釋變量的空間相關性,以及空間計量模型的具體形式加以說明。首先,計算變量的全局“莫蘭指數(shù)I”,其計算公式為:

(3)

其中,I是全局莫蘭指數(shù),其值介于-1到1之間,I>0為正相關,I<0為負相關。TFP是全要素生產(chǎn)率,S2是TFP的方差,W是空間權重矩陣。表2展示了1999～2011年期間不同空間權重矩陣下的I值,通過空間正效應檢驗,可以運用空間計量模型。

表2 制造業(yè)全要素生產(chǎn)率全局莫蘭指數(shù)I

在此,根據(jù)空間計量模型設置步驟,采用兩個拉格朗日乘數(shù)及其穩(wěn)健形式來判斷。其原則是:如果LMLAG比LMEER顯著且R-LMLAG顯著而R-LMEER不顯著,應該選用SAR模型;反之如果LMEER比LMLAG顯著且R-LMEER顯著而R-LMLAG不顯著,應該選用SEM模型。表3結果及Hausman檢驗,最終確定采用固定效應空間誤差(SEM)模型。

表3 LM檢驗

3.2 實證結果分析

從制造業(yè)整體以及分行業(yè)不同角度分析影響制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的因素,在實證檢驗中基本都得到符合理論預期的檢驗結果,為了檢驗模型估計結果穩(wěn)健性和敏感度,本文分別用不同空間權重矩陣進行回歸,結果穩(wěn)健。

3.2.1 全樣本估計結果

表4 全樣本實證結果(SEM)

表4顯示了地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素的實證結果,通過表中的分析結果以及相應的檢驗,得到相應的實證結果是可靠的。

3.2.2 分行業(yè)估計結果

表5 勞動密集型實證結果(SEM)

表6 資本密集型實證結果(SEM)

表7 技術密集型實證結果(SEM)

進一步對異質(zhì)性制造業(yè)企業(yè)回歸分析。結果表明(表5～7),勞動密集型、資本密集型和技術密集型企業(yè)生產(chǎn)率影響因素是存在差異的(數(shù)據(jù)分析用經(jīng)濟矩陣W3回歸結果)。(1)通過數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn),企業(yè)規(guī)模每增加1%,勞動型、資本型和技術型企業(yè)生產(chǎn)率增長分別為0.527%、2.794%和0.481%。三類異質(zhì)企業(yè)人力資本的邊際系數(shù)分別為0.002、0.004和0.001。結果表明,企業(yè)規(guī)模對資本密集型制造業(yè)行業(yè)生產(chǎn)率增長效果最顯著,人力資本對三種性質(zhì)行業(yè)影響效果差別不大。(2)國有經(jīng)濟比重、貿(mào)易開放度對異質(zhì)性制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長為負且顯著。同時,國有經(jīng)濟對勞動和資本密集型企業(yè)反向作用更為顯著,貿(mào)易開放度對資本密集型企業(yè)反向作用顯著。(3)資本強度對勞動和資本密集型企業(yè)正向作用顯著卻對資本密集型效果不明顯,原因分析可能是資本型企業(yè)部門資本投入多,在邊際效應遞減規(guī)律作用下,其生產(chǎn)率提升相對較慢。(4)外商直接投資和專利顯著作用于勞動和資本密集型企業(yè)卻對技術密集型企業(yè)效果不明顯。究其原因,可能是國外投資更多的是投向符合人口紅利的勞動密集型和資本密集型企業(yè),其外,跨國公司對國內(nèi)企業(yè)市場份額的激烈爭奪和較大的技術差距對技術型內(nèi)資企業(yè)產(chǎn)生較高的技術門檻,從而阻礙國內(nèi)企業(yè)的技術進步。

4 結論與建議

在用DEA方法測算出中國30個省份全樣本、勞動型、資本型和技術型制造業(yè)1999～2011年間全要素生產(chǎn)率的基礎上,實證檢驗各種因素對制造業(yè)生產(chǎn)率的影響。結果表明:首先,中國制造業(yè)整體和各異質(zhì)性制造業(yè)全要素生產(chǎn)率呈增長趨勢,但從長期來看,EFF的衰減使得全要素生產(chǎn)率的增速出現(xiàn)放緩。其次,企業(yè)規(guī)模、人力資本對制造業(yè)整體和異質(zhì)性企業(yè)正向作用顯著,國有經(jīng)濟比重和貿(mào)易開放度起到反向抑制作用;資本強度對全樣本、勞動型和技術型行業(yè)生產(chǎn)率增長作用明顯,卻對資本型行業(yè)不顯著;外商直接投資和專利只對技術型行業(yè)作用不顯著。根據(jù)本文研究,采取如下提升制造業(yè)全要素生產(chǎn)率措施。

(1)優(yōu)化資本布局結構,加大對勞動密集型和技術密集型制造業(yè)的資本供給,同時,加大對制造業(yè)特別是技術密集型制造業(yè)的財稅扶持力度。引導銀行機構優(yōu)先支持勞動密集型和技術密集型制造業(yè),適當調(diào)低該類型制造業(yè)的融資條件。拓寬非金融機構融資渠道,激活民間資本,提供多元化、全方位的金融支持。

(2)優(yōu)化外商投資結構,圍繞“中國制造2025計劃”戰(zhàn)略,拓寬歐美、日韓等制造業(yè)發(fā)達國家引資,優(yōu)化制造業(yè)外商投資領域,加大新興技術制造業(yè)引資力度。與此同時,為外資提供良好的投資環(huán)境,降低投資門檻,外資和中國企業(yè)享受同等待遇,并為合作搭建平臺。

(3)深化國有企業(yè)市場化改革,堅持以市場為導向開展生產(chǎn)經(jīng)營,特別是,要健全市場化選人和用人機制,制造業(yè)行業(yè)發(fā)展離不開自我約束、風險防控、市場激勵與約束機制。

(4)重視科技創(chuàng)新,加大政府的研發(fā)資助,特別是對符合我國制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級的企業(yè)給與相應的政策支持,提高制造業(yè)行業(yè)研發(fā)福利待遇,加大專利保護力度,依法打擊侵犯知識產(chǎn)權行為,激勵企業(yè)進行研發(fā)創(chuàng)新;加強人力資本積累,加大對制造業(yè)企業(yè)員工的正規(guī)教育和職業(yè)技術培訓,保障員工的健康,推出優(yōu)惠政策吸引人才。