全要素生產率研究前沿綜述
——基于外文文獻的研究

莊芹芹

(中國社會科學院 數(shù)量經濟與技術經濟研究所， 北京 100732)

感謝中國社會科學院中國經濟社會綜合集成與預測中心支持。

中國已轉向高質量發(fā)展階段，提高全要素生產率是實現(xiàn)經濟高質量發(fā)展的關鍵。全要素生產率問題也成為學者近年來的研究熱點。從國外關于生產率問題的研究進展來看，學者對于生產率問題的研究在研究方法、研究視角、研究內容等均做了新嘗試。一方面，研究內容不僅關注宏觀領域的生產率評估，而且更為關注特定行業(yè)領域、部門以及微觀企業(yè)的生產率問題研究，尤其是關于數(shù)字經濟、物流行業(yè)等新興領域的生產率問題探討逐漸增多。另一方面，綠色全要素生產率已經成為生產率研究的重要問題，相關文獻占據(jù)了半壁江山，尤其是中國學者結合國家制度環(huán)境、政策實踐廣泛探討了綠色全要素生產率的影響因素，對于指導綠色發(fā)展和經濟高質量發(fā)展具有重要政策含義。

1 全要素生產率測算研究

在生產率測算理論方法與實踐探討方面，學者對全要素生產率的測度方法進行了拓展研究，并對發(fā)展中國家的全要素生產率積累與經濟增長，農業(yè)、數(shù)字經濟等領域進行了具體測算分析。Balk提出了一種全要素生產率變化的新分解方法，相對于先前論文中基于總附加值的全要素生產率變化的分解，根據(jù)級別而不是指標進行分解，并討論了這種新分解的各個技術細節(jié)[1]。結合國際金融危機情境，Levenko等研究了1996—2016年全球金融危機之前、之中和之后，中歐和東歐11個歐盟國家的全要素生產率增長[2]。發(fā)現(xiàn)在全球金融危機期間，各國的全要素生產率和資本增長的貢獻顯著不同，反映了危機的多種多樣。危機過后，在所有樣本國家中，全要素生產率增長貢獻微不足道，產出增長總體上較弱。由于在小型和微型企業(yè)中，資本和勞動力投入隨時間頻繁變化，很難直接觀察到。因此，衡量全要素生產率是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。Abou Hamia探討了發(fā)展中國家的全要素生產率積累是否足以維持經濟增長和創(chuàng)造就業(yè)機會[3]。通過來自中東和北非地區(qū)的經驗證據(jù)，發(fā)現(xiàn)該地區(qū)在1990年遭受了嚴重的全要素生產率(TFP)赤字，并在2000年顯著改善，然后在2010—2017年顯著惡化。長期全要素生產率的嚴重赤字和對實物資本的嚴重依賴削弱了該地區(qū)長期維持經濟增長和創(chuàng)造體面工作的能力。該研究的政策含義是建議政府在知識積累方面采取更多干預措施，這是發(fā)展中國家創(chuàng)造就業(yè)機會的關鍵前提，這對中國現(xiàn)階段發(fā)展也具有重要啟示。

學者們還對特定部門的全要素生產率進行測算研究，關注了新興產業(yè)發(fā)展與生產率增長之間的關系。自2000年信息技術革命以來，全球企業(yè)開始逐漸采用信息通信技術(ICT)和大數(shù)據(jù)，已有研究將歐洲和美國生產率增長的起源歸因于ICT利用的深化。Konishi和Saito在日本同樣檢驗了數(shù)字經濟與生產率之間的關系，研究了1982—2016年日本中小企業(yè)的全要素生產率變化，是否為IT革命的暗示征兆，測度了日本5個制造業(yè)和11個服務行業(yè)的生產率，并觀察了2000年前后的變化，研究發(fā)現(xiàn)ICT產品提供商的生產率提高了，而ICT服務提供商的生產率卻沒有提高[4]。在2000年之后，使用ICT的7個服務行業(yè)的生產率提高了。此外，Sheng等對農業(yè)部門全要素生產率進行了研究，使用指數(shù)方法，根據(jù)1978年以來的總產值模型來衡量中國農作物和畜牧業(yè)的農業(yè)總要素生產率(TFP)，結果表明2009年之前，中國的農業(yè)全要素生產率以每年約2.4%的速度增長，與經合組織主要國家相當，是世界平均水平的兩倍[5]。全要素生產率的增長約占產出增長的40%，這表明投入增長是過去產出增長的主要驅動力。Njuki等利用了天氣和長期氣候變化趨勢，使用威斯康星州乳制品生產商的樣本數(shù)據(jù)，研究了氣候變化對農場全要素生產率水平的影響[6]。

2 綠色全要素生產率研究

隨著生態(tài)環(huán)境日益嚴格的約束，環(huán)境保護與經濟增長之間的關系已成為至關重要的問題。綠色全要素生產率已經成為生產率研究的重要問題，學者們就此進行了廣泛研究，并結合環(huán)境規(guī)制、“一帶一路”等特定因素進行了深入分析。相關文獻以實證分析居多，尤其是中國學者結合中國的具體制度環(huán)境對綠色全要素生產率進行了測度和分析，這與當前中國經濟走向高質量發(fā)展階段的實際相符合。

2.1 經濟發(fā)展與綠色全要素生產率

學者從經濟增長質量角度對省級綠色全要素生產率進行了測算，從扶貧攻堅角度對欠發(fā)達地區(qū)的綠色經濟追趕問題進行了探討。Xia和Xu從綠色全要素生產率視角對1997—2015年中國各省經濟增長質量進行了重新檢驗，研究納入省級環(huán)境績效變量計算了一組綠色全要素生產率(或GTFP)指標，采用非參數(shù)方法，研究發(fā)現(xiàn)GTFP指數(shù)顯示出與GDP增長率和標準TFP指數(shù)完全不同的趨勢[7]。當年GDP增長率很高時，TFP和GTFP沒有穩(wěn)定增長，這也于以往一些研究結果相悖，表明當前中國經濟增長質量應該更加關注綠色發(fā)展。Zhu等從環(huán)境全要素生產率的角度進行收斂性分析，研究了中國的欠發(fā)達地區(qū)能否趕上綠色經濟[8]。實證結果表明，ETFP的俱樂部收斂在這4個區(qū)域都沒有出現(xiàn)，因此支持了條件收斂的存在。總體而言，人力資本、綠色標準和國際開放是影響中國欠發(fā)達地區(qū)追趕綠色經濟的重要因素。從長期的角度為建立面向綠色經濟追趕的協(xié)調經濟環(huán)境發(fā)展模式，做出了貢獻環(huán)境全要素生產率(ETFP)的收斂。

2.2 產業(yè)層面綠色全要素生產率測度

隨著研究的不斷深入，學者們深入到不同部門行業(yè)進行研究，不僅對工業(yè)部門整體的綠色全要素和環(huán)境治理效率進行了研究，還對物流業(yè)、旅游業(yè)等服務業(yè)部門的綠色全要素生產率的時空特征進行了分析。Wang和Feng基于網絡的兩階段超DEA方法對中國工業(yè)部門的區(qū)域全要素生產率和環(huán)境治理效率進行了研究，研究發(fā)現(xiàn)盡管中國最初在改善其工業(yè)系統(tǒng)的整體效率方面取得了積極的成果，但在工業(yè)系統(tǒng)的子階段中，廢氣處理階段的效率最高，其次是固體廢物處理階段，而生產和廢水處理階段的效率相對較低[9]。

中國物流業(yè)的快速發(fā)展伴隨著生態(tài)環(huán)境的惡化和能源的過度消耗，如何有效地衡量和提高物流業(yè)的綠色全要素生產率(GTFP)是在高質量發(fā)展階段實現(xiàn)物流業(yè)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護協(xié)調發(fā)展的重要保證。Li和Wang分析了中國物流業(yè)綠色全要素生產率的時空分布特征及驅動機制，對2004—2017年中國30個省份的物流業(yè)的GTFP進行了評估，發(fā)現(xiàn)物流業(yè)的GTFP具有明顯的時空差異[10]。從時間上看，GTFP經歷了上升和下降交替變化的過程。從空間的角度來看，GTFP具有明顯的“東中西”梯度下降趨勢。GTWR的回歸結果表明，不同時間和區(qū)域因素對物流業(yè)GTFP的影響方向和強度不同，表現(xiàn)出明顯的時空非平穩(wěn)性特征，在此基礎上，針對中國物流業(yè)的發(fā)展，提出了一些實用的建議。

隨著人均收入提高和消費升級步伐加快，旅游業(yè)成為國民經濟中的重要產業(yè)，如何利用可持續(xù)發(fā)展的實踐來促進旅游業(yè)已經成為一個非常重要的問題。Li等探討了中國旅游業(yè)綠色全要素生產率(GTFP)的時間特征和空間規(guī)律[11]，采用數(shù)據(jù)包絡分析(DEA)模型和Malmquist-Luenberger(ML)指數(shù)衡量計算了2007—2018年中國旅游業(yè)GTFP。Li等的研究發(fā)現(xiàn)，旅游業(yè)碳排放量和能源消耗在增加，尚未達到峰值；與旅游相關的交通在旅游部門中所占比例最大；碳排放的空間分布和能源消耗不平衡。在技術效率的驅動下，研究期間中國旅游業(yè)的綠色發(fā)展取得了良好的績效。自2014年以來，純技術效率(PE)一直大于1，這表明中國旅游業(yè)已進入變革和促進階段。同時，中國旅游GTFP存在明顯的空間差異，東部最強西部最弱的總體格局沒有改變。

3 全要素生產率影響因素的研究

學者們研究了移民、污染等對勞動生產率，以及貨幣因素、能源消耗、技術因素對全要素生產率的影響。Bryan和Morten估計了減少印度尼西亞內部勞動力移民壁壘，獲得的總生產率收益[12]。估計發(fā)現(xiàn)消除障礙可以使勞動生產率提高22%。受益最大的原籍人口會發(fā)現(xiàn)，完全消除障礙后，平均收入將增加104%，而轉向美國基準則將獲得25%的收益。Chang等通過關注中國的兩個呼叫中心，調查了污染對服務業(yè)工人生產率的影響[13]。通過將每個工人的日常產出的精確度量與污染和氣象的日常度量相聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)較高的空氣污染水平會降低工人的生產率。Tombe和Zhu研究了商品和勞動力市場的摩擦如何影響中國的總勞動生產率。將獨特的數(shù)據(jù)與內部和國際貿易以及跨地區(qū)和跨部門遷移的一般均衡模型相結合，量化分析貿易和遷移成本的規(guī)模和后果[14]。結果發(fā)現(xiàn)，減少內部貿易和移民成本比降低外部貿易成本更為重要。當前中國移民成本仍然很高，而進一步改革的潛在收益卻很大。

一些研究還將貨幣因素納入對全要素生產率的研究。傳統(tǒng)的全要素生產率度量沒有考慮貨幣資產的持有量。Diewert和Fox將貨幣因素引入全要素生產率的度量。在美國公司和非公司業(yè)務部門評估了這種影響[15]。Rath等研究分析了能源消耗的類型是否會影響全要素生產率(TFP)的增長，結果表明化石燃料的消費降低了全要素生產率的增長，而可再生能源的消費卻促進了全要素生產率的增長[16]。此外，Granger因果關系在長期內支持了反饋假設，而在短期內則發(fā)現(xiàn)了微弱的證據(jù)。因此，政策應集中在減少化石燃料和使用更多可再生能源上，以實現(xiàn)長期可持續(xù)的更高生產率增長和保護性環(huán)境質量的“雙贏”地位。

學者在微觀企業(yè)層面重新檢驗了波特假說，填補了命令與控制政策以及環(huán)境法制法規(guī)對發(fā)展中國家企業(yè)全要素生產率微觀影響研究的文獻空白。命令與控制環(huán)境法規(guī)是一種傳統(tǒng)的環(huán)境政策，在發(fā)展中國家仍然廣泛使用，Tang等考察了命令與控制環(huán)境法規(guī)對企業(yè)全要素生產率增長的影響，利用中國“兩個控制區(qū)”政策的準自然實驗，使用1998—2007年的中國工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)集，研究發(fā)現(xiàn)命令與控制環(huán)境法規(guī)嚴重阻礙了企業(yè)全要素生產率的增長，而這種負面影響是滯后且持續(xù)的[17]。這種負面影響主要來自企業(yè)成本的增加以及對企業(yè)資源分配效率的負面影響。異質性分析發(fā)現(xiàn)，對污染程度更高的企業(yè)，規(guī)模較小的企業(yè)和外國公司的負面影響更加嚴重。該研究的政策含義是，在命令與控制的環(huán)境法規(guī)下，要實現(xiàn)具有可持續(xù)環(huán)境發(fā)展和企業(yè)全要素生產率增長的雙贏方案是很難的。因此，環(huán)境法規(guī)應當有明確的目標，要采取靈活的方法，根據(jù)市場手段采取多種環(huán)境法規(guī)政策。類似地，Cai和Ye基于中國新環(huán)境保護法的準自然實驗評估了環(huán)境法規(guī)對企業(yè)全要素生產率的影響，發(fā)現(xiàn)NEPL嚴重阻礙了企業(yè)的全要素生產率，制約TFP的因素主要來自緊縮的財政約束以及對技術創(chuàng)新和資源分配效率的負面影響[18]。結果表明在統(tǒng)一標準和嚴格制裁下，環(huán)境保護與經濟增長之間沒有“雙贏”的目標。因此，加速中國環(huán)境法規(guī)的市場化改革至關重要。

3.1 產業(yè)政策對全要素生產率的影響

產業(yè)政策特別是通過以“免稅期”和對企業(yè)的補貼形式，向工業(yè)提供大規(guī)模援助政策是影響全要素生產率的重要因素。隨著世界各國產業(yè)競爭加劇，政府補貼被廣泛應用于提高各國生產率。因此，學者廣泛探討了補貼對全要素生產率的影響，并在不同國家和行業(yè)中的得出了截然不同的研究結論。英國退出歐盟為制定更具選擇性的產業(yè)戰(zhàn)略提供了機會，Harris和Moffat研究了1997—2014年英國產品補貼對工廠級全要素生產率的影響，以提供擴大其使用范圍的必要性證據(jù)[19]。研究發(fā)現(xiàn)低補貼率對某些行業(yè)的全要素生產率產生積極影響或無積極影響，但較高補貼率則對總要素生產率產生不利影響。這意味著增加補貼并不能顯著改善英國生產率。而Barath等則研究了補貼對農場經營績效的影響，分析了斯洛文尼亞2006—2013年期間不同類型的補貼對農業(yè)全要素生產率(TFP)不同組成部分的影響，研究發(fā)現(xiàn)這些補貼對TFP或其組成部分并沒有顯著影響[20]。Harris和Li利用中國的企業(yè)級證據(jù)，研究了政府援助對企業(yè)層面全要素生產率的影響[21]，發(fā)現(xiàn)援助獲得的收益呈倒U形，通過分解TFP增長并將其與企業(yè)和政府之間的援助和正式的政治聯(lián)系起來，發(fā)現(xiàn)獲得援助的一般公司對TFP增長的貢獻要比非援助公司更大。這主要是通過“鼓勵”新公司成立，而不是通過對現(xiàn)存企業(yè)的改善開展。

3.2 綠色全要素生產率的影響因素研究

學者還探討了外直接投資、政治競爭、環(huán)境規(guī)制等因素對綠色全要素生產率的影響，并從國家、城市、產業(yè)、企業(yè)等多個維度對該影響進行了實證分析。

在“一帶一路”倡議下，中國大大增加了對外直接投資。盡管這些投資有助于提高這些國家的生產率，但它們對環(huán)境的影響仍存在爭議，值得仔細研究。Wu等首次研究了中國對外直接投資是否會改善“一帶一路”國家的綠色全要素生產率，使用由ICRG、世界銀行WDI、Heritage Foundation和Wind數(shù)據(jù)庫組成的新數(shù)據(jù)集，匹配2003—2016年46個“一帶一路”國家的面板數(shù)據(jù)[22]。研究發(fā)現(xiàn)隨著中國對外直接投資的增加，“一帶一路”沿線國家的GTFP得到了顯著改善。中國對外直接投資對“一帶一路”沿線國家GTFP的積極影響取決于各國的制度素質，而當國家擁有更好的制度時，增強效應就會更大。

在城市層面，Jin等探討了管轄區(qū)間政治競爭與綠色全要素生產率之間的倒U型關系，研究發(fā)現(xiàn)過度的管轄區(qū)間競爭對綠色全要素生產率(GTFP)有不利影響，實證研究發(fā)現(xiàn)縣級政府競爭與縣級GTFP之間呈倒U形關系，影響機制包括傳統(tǒng)的投入產出比，污染排放和環(huán)境技術進步等[23]。類似地，Song等探討了財政雙重分權對綠色全要素生產率的影響。基于中國的財政分權的收入分權和支出分權的雙重特征，通過計算Malmquist-Luenburger指數(shù)并使用空間杜賓模型，結果發(fā)現(xiàn)收入分權嚴重阻礙了本地GTFP的改善，財政收入競爭對本地GTFP的影響也顯著負面[24]。該研究對優(yōu)化中國的財政分權和促進高質量的經濟發(fā)展具有啟發(fā)性。

促進工業(yè)化與環(huán)境的協(xié)調發(fā)展是世界所有國家追求的目標。加強環(huán)境法規(guī)(ER)和提高綠色全要素生產率(GTFP)是實現(xiàn)這一目標的重要手段。但是，ER和GTFP之間的關系已經在學術界爭論不休，這反映了這一問題的復雜性。Zhao等基于177個城市面板數(shù)據(jù)實證研究了中國環(huán)境規(guī)制與綠色全要素生產率的關系[25]。研究表明ER與GTFP之間的關系很復雜，ER與GTFP之間的關系在不同的城市群中是線性和非線性的。經濟發(fā)展水平較高的城市群呈正線性關系，而其他城市群呈U形非線性關系。不同城市群的拐點值和ER的均值存在差異，對GTFP的促進作用不同。在重點監(jiān)測城市和經濟發(fā)展水平較低的城市，ER的平均值未超過拐點，ER與GTFP呈負相關。整個樣本，非重點監(jiān)測城市和中等經濟發(fā)展水平城市的ER變量平均值均已超過拐點，促進了GTFP的改善。

面對經濟增長和節(jié)能減排的雙重制約，統(tǒng)一的環(huán)境監(jiān)管政策給中國帶來了困境。Shen等結合中國產業(yè)數(shù)據(jù)分析了不同類型的環(huán)境法規(guī)及其對環(huán)境全要素生產率的異質影響，采用MML方法分析2000—2016年技術差距和污染排放對中國工業(yè)全要素生產率(TFP)的影響[26]。在此基礎上，從異質性的角度出發(fā)，使用閾值模型研究了不同類型的環(huán)境法規(guī)對工業(yè)部門的環(huán)境全要素生產率(ETFP)的非線性動態(tài)影響，試圖確定環(huán)境法規(guī)的最佳強度和工具組合。作為一種基于市場的環(huán)境調節(jié)工具，SO2排放交易計劃(SO2ETS)已在中國實施了數(shù)十年。進一步，Hou等在城市層面評估了SO2排放交易計劃對綠色全要素生產率的影響[27],基于2007年中國的SO2ETS，檢驗和驗證該方案對環(huán)境和經濟的影響，尤其是對綠色全要素生產率(TFP)的影響。應用雙重差分方法，檢驗SO2ETS是否實現(xiàn)了“減少排放”和“提高效率”的雙贏方案，研究發(fā)現(xiàn)該方案可以顯著降低ETS地區(qū)的SO2排放量和SO2強度，分別降低了12.3%和11.0%，而對GDP的影響不明顯。在綠色TFP方面，SO2ETS抑制了綠色TFP的增長，而負面影響主要是由效率損失引起的。因此，SO2ETS可以有效改善環(huán)境，但同時在提升綠色TFP方面面臨一定困難。