東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率測(cè)算與分析

□文/朱夏婷

（福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 福建·福州）

［提要］ 基于2000～2019 年東部11 個(gè)省（市）面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用隨機(jī)前沿分析模型對(duì)東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)進(jìn)行測(cè)算和分析，并采用固定效應(yīng)面板回歸模型對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行影響因素研究。研究結(jié)果表明：技術(shù)進(jìn)步是東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，且東部各個(gè)經(jīng)濟(jì)圈之間的全要素生產(chǎn)率具有空間差異性。提高基礎(chǔ)設(shè)施水平和市場(chǎng)化水平有利于促進(jìn)東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，城鎮(zhèn)化水平和科研投入的提高會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率起阻礙作用。

改革開放以來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)憑借“要素投入”和“人口紅利”實(shí)現(xiàn)了持續(xù)高速發(fā)展，但隨著人口老齡化，自然資源短缺和勞動(dòng)力成本上漲等問題的出現(xiàn)，依靠要素投入的粗放式經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式已不可持續(xù)。中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變?cè)鲩L(zhǎng)方式刻不容緩。十九大報(bào)告指出，必須堅(jiān)持質(zhì)量第一、效率優(yōu)先，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革為主線，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、效率和動(dòng)力變革，提高全要素生產(chǎn)率（TFP）。

1957 年美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索洛第一次將技術(shù)進(jìn)步引入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，將人均產(chǎn)出增長(zhǎng)扣除資本集約程度增長(zhǎng)后的部分歸因于技術(shù)進(jìn)步，并稱其為技術(shù)進(jìn)步率，也就是全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率。自索洛開拓性研究以來，對(duì)全要素生產(chǎn)率的研究層出不窮，成為國(guó)家、地區(qū)、行業(yè)等經(jīng)濟(jì)單位經(jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量的定量評(píng)估指標(biāo)。20 世紀(jì)80 年代，中國(guó)引入全要素生產(chǎn)率的概念和測(cè)算方法，開始結(jié)合實(shí)際研究全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率。

在當(dāng)前開放性經(jīng)濟(jì)大背景下，東部沿海地區(qū)憑借優(yōu)越的地理位置成為我國(guó)改革開放的試點(diǎn)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)獲得優(yōu)先快速發(fā)展。對(duì)東部地區(qū)各省市全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，研究影響因素，對(duì)推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和實(shí)現(xiàn)國(guó)家戰(zhàn)略目標(biāo)有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率測(cè)算與分析

（一）模型方法。本文采用Battese & Coelli（1992）版的隨機(jī)前沿分析模型（SFA）對(duì)東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算。SFA方法具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：（1）屬于統(tǒng)計(jì)方法，具備統(tǒng)計(jì)特征，可以對(duì)模型本身進(jìn)行檢驗(yàn)；（2）既考慮了技術(shù)非效率的影響，又考慮到了隨機(jī)因素的影響；（3）既可以直接計(jì)算出每個(gè)生產(chǎn)單元的技術(shù)效率，又可以就個(gè)體之間技術(shù)效率的差異進(jìn)行深入分析。隨機(jī)前沿模型描述如下：

其中，i 表示決策單元，在本文中代表東部各個(gè)?。ㄊ校?，t 表示時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)，Yit代表地區(qū)i 在時(shí)期t 的實(shí)際產(chǎn)出，f（·）為前沿生產(chǎn)函數(shù)，表示當(dāng)前要素投入比例下，能夠產(chǎn)出的最高水平。Xit表示i ?。ㄊ校┰跁r(shí)期t 的一組要素投入，α 為待估計(jì)的參數(shù)向量，νit-uit為復(fù)合誤差項(xiàng)，其中νit為隨機(jī)誤差，服從正態(tài)分布，uit為生產(chǎn)無效率項(xiàng)，服從截?cái)嗾龖B(tài)分布。將公式（1）兩邊取對(duì)數(shù)，可以得出以下對(duì)數(shù)隨機(jī)前沿模型：

本文采用C-D 生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型進(jìn)行全要素生產(chǎn)率的測(cè)算，式（2）轉(zhuǎn)化為：

（二）研究變量與數(shù)據(jù)來源。從投入和產(chǎn)出兩個(gè)維度討論變量：

1、選取各個(gè)?。ㄊ校v年的實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出變量。將歷年的名義GDP 通過GDP 指數(shù)折算成以2000 年為基期的實(shí)際GDP。

2、選取各?。ㄊ校v年的物質(zhì)資本存量和勞動(dòng)力投入作為投入變量。其中，物質(zhì)資本存量參考張軍（2004）的做法，將固定資本形成額作為當(dāng)年投資并利用固定資本投資價(jià)格指數(shù)折算成實(shí)際投資，把9.6%作為折舊率，采用永續(xù)盤存法計(jì)算出歷年的固定資本存量。另外，勞動(dòng)力投入用各?。ㄊ校v年年末就業(yè)人員數(shù)來表示。

本文的研究樣本為東部地區(qū)的11 個(gè)?。ㄊ校?，包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南，時(shí)間跨度為2000～2019 年。數(shù)據(jù)主要來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各?。ㄊ校┑牡胤浇y(tǒng)計(jì)年鑒。

（三）東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)具體測(cè)算。通過對(duì)東部地區(qū) 11 個(gè)?。ㄊ校?000～2019 年投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用 stata 軟件估計(jì)回歸系數(shù)，參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表1。（表1）

表1 SFA 模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果一覽表

將全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步，并結(jié)合公式計(jì)算出歷年東部地區(qū)TFP 增長(zhǎng)率，結(jié)果見表2。從表2中可以看出，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在2000～2019 年期間一直大于1，對(duì)于全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用，而技術(shù)效率指數(shù)在這一期間一直小于1，說明對(duì)于全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)具有削弱的作用。（表 2）

表2 2000～2019 年東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率年增長(zhǎng)指數(shù)分解一覽表

為分析全要素生產(chǎn)率在空間區(qū)域上的差異，本文將東部11 ?。ㄊ校┓殖森h(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈、長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈和泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈。環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈包括北京、天津、河北、遼寧、山東；長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈包括上海、江蘇、浙江；泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈包括福建、廣東、海南。將2000～2019 年平均分成10 個(gè)時(shí)間段，2 年為一組計(jì)算每個(gè)經(jīng)濟(jì)圈的全要素生產(chǎn)率年平均指數(shù)，結(jié)果如表3 所示。為了更加直觀地對(duì)比三個(gè)經(jīng)濟(jì)圈的全要素生產(chǎn)率指數(shù)情況，本文用表3 的數(shù)據(jù)繪制了折線圖，如圖1 所示。從圖1 可以看出，長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈在三個(gè)經(jīng)濟(jì)圈中處于上峰，其次是泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈，最后是環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈。另外，從圖1 可以看出，長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)圈全要素生產(chǎn)率呈上升發(fā)展趨勢(shì)，泛珠三角和環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈自2006/2007 年后呈下降趨勢(shì)，其中環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈在2018/2019年開始逆轉(zhuǎn)趨勢(shì)，出現(xiàn)上升勢(shì)頭。（表3、圖1）

圖1 2000～2019 年各經(jīng)濟(jì)圈平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)走勢(shì)圖

表3 2000～2019 年按經(jīng)濟(jì)圈全要素生產(chǎn)率平均年增長(zhǎng)指數(shù)一覽表

二、東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率影響因素分析

（一）模型設(shè)定。本文采用面板回歸對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行分析研究，模型設(shè)定如下：

其中，i 表示決策單位，這里表示各個(gè)省（市），t 表示時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)，tfpit代表地區(qū)i 在t 時(shí)期全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率，β0是截距項(xiàng)，βi是各個(gè)解釋變量的回歸系數(shù)，X 代表解釋變量，Xit表示i?。ㄊ校┰跁r(shí)間t 的一組解釋變量值，μit代表隨機(jī)誤差。

（二）變量說明和數(shù)據(jù)來源。根據(jù)已有的研究，選擇以下6個(gè)變量作為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的解釋變量：（1）開放程度（進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP 比重）；（2）基礎(chǔ)設(shè)施水平（每平方面積公路里程數(shù)）；（3）人力資本（每萬人高等教育在校人數(shù)）；（4）城鎮(zhèn)化水平（城鎮(zhèn)人口占比）；（5）市場(chǎng)化水平（參考樊綱（2011））；（6）科研投入（R&D 內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出），如表4 所示。在計(jì)算時(shí)，對(duì)上述6 個(gè)變量都取對(duì)數(shù)，解釋變量就是全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率tfp。以上變量的原始數(shù)據(jù)來自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和各?。ㄊ校┑胤浇y(tǒng)計(jì)年鑒的2000～2019 年的11 個(gè)省份年度數(shù)據(jù)，其中市場(chǎng)化水平指標(biāo)取值來源于中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)庫。（表4）

表4 解釋變量說明一覽表

（三）數(shù)據(jù)處理。在正式進(jìn)行模型計(jì)算之前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性、協(xié)整性檢驗(yàn)。首先，本文對(duì)7 個(gè)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性分析，檢驗(yàn)結(jié)果為：開放程度通過了時(shí)間趨勢(shì)檢驗(yàn)，其他變量都通過滯后兩期的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。其次，對(duì)變量做協(xié)整性檢驗(yàn)，ADF 檢驗(yàn)的P 值為0.0520，說明在顯著度10%的程度上，變量具有協(xié)整性。

固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)選擇。首先，對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行F 檢驗(yàn)，得到p 值為0，表示拒絕混合回歸，選擇固定效應(yīng)。其次，對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)，結(jié)果顯示p 值為0.0130，在5%的顯著度上拒絕隨機(jī)效應(yīng)，應(yīng)當(dāng)選擇固定效應(yīng)。因此，本文選擇帶固定效應(yīng)的面板回歸模型。

（四）模型回歸結(jié)果及分析。本文采用stata 軟件利用固定效應(yīng)模型對(duì)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果見表5。（表5）

表5 固定效應(yīng)面板回歸結(jié)果一覽表

1、開放程度。從表5 中可以看出，開放程度提高對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)存在負(fù)作用，開放程度每提高一個(gè)百分點(diǎn)，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)將會(huì)下降0.0128 個(gè)百分點(diǎn)，但是開放度系數(shù)并未通過10%顯著度的檢驗(yàn)，說明開放程度對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響并不明顯。開放程度這一指標(biāo)系數(shù)為負(fù)，可能是因?yàn)殡m然貿(mào)易的總量在擴(kuò)張，但是貿(mào)易的結(jié)構(gòu)并不合理，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不合理，要素扭曲配置。

2、基礎(chǔ)設(shè)施水平?；A(chǔ)設(shè)施水平的指標(biāo)系數(shù)為0.0827，意味著基礎(chǔ)設(shè)施水平每提高一個(gè)百分點(diǎn)，東部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)提高0.0827，說明基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)全要素生產(chǎn)率起正向促進(jìn)作用，且系數(shù)通過了1%顯著度的檢驗(yàn)。完善的基礎(chǔ)設(shè)施可以降低運(yùn)輸成本，有利于生產(chǎn)要素的流動(dòng)，有助于一體化市場(chǎng)的形成，從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

3、人力資本。人力資本指標(biāo)的系數(shù)為正，意味著人力資本水平每提高1 個(gè)百分點(diǎn)，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)提高0.0148 個(gè)百分點(diǎn)，人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率具有正向促進(jìn)作用。但是，人力資本指標(biāo)的系數(shù)并未通過10%顯著度的檢驗(yàn)，說明人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響并不明顯。人力資本的正向作用可以通過推動(dòng)科技創(chuàng)新從而提高全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。

4、城鎮(zhèn)化水平。城鎮(zhèn)化水平指標(biāo)系數(shù)為負(fù)，意味著每提高一個(gè)百分點(diǎn)城鎮(zhèn)化水平，就會(huì)使全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)下降0.248個(gè)百分點(diǎn)，并且其系數(shù)通過了1%顯著度的檢驗(yàn)。城鎮(zhèn)化對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)作用，可能是由于東部地區(qū)城鎮(zhèn)化的推進(jìn)速度過快，造成了技能水平較低的勞動(dòng)力的過度供給，與當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)不匹配，政府為了解決就業(yè)問題，被迫選擇能提供更多就業(yè)崗位的企業(yè)，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)生負(fù)作用，造成全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)下降。

5、市場(chǎng)化水平。市場(chǎng)化水平的指標(biāo)系數(shù)為正，意味著市場(chǎng)化水平每提高一個(gè)百分點(diǎn)，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)提高0.253 個(gè)百分點(diǎn)，且其系數(shù)通過了1%顯著度的檢驗(yàn)。市場(chǎng)化水平越高，說明市場(chǎng)對(duì)資源的配置作用更強(qiáng)，有效解決要素配置扭曲的問題，促進(jìn)生產(chǎn)要素流向效益高的行業(yè)企業(yè)，有利于技術(shù)效率的提高，從而提高全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。

6、科研投入。從表5 可以看出，科研投入指標(biāo)系數(shù)為負(fù)，意味著科研投入水平每提高一個(gè)百分點(diǎn)，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)下降0.203 個(gè)百分比，且其系數(shù)通過了1%顯著度的檢驗(yàn)。科研投入對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有負(fù)作用，可能是跟R&D 經(jīng)費(fèi)的投資結(jié)構(gòu)有關(guān)，即公共研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)科研經(jīng)費(fèi)的比例。公共研究機(jī)構(gòu)的R&D 投入可能會(huì)對(duì)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)影響。在一定時(shí)間內(nèi)，可用于科技研究的經(jīng)費(fèi)是有限的，用于公共研究機(jī)構(gòu)多了，則能夠提供給企業(yè)的，特別是中小企業(yè)的經(jīng)費(fèi)就會(huì)減少。并且，R&D 經(jīng)費(fèi)投入的研究方向如果過多地集中在風(fēng)險(xiǎn)高且資金密集的技術(shù)項(xiàng)目上，對(duì)企業(yè)的技術(shù)效率可能會(huì)造成負(fù)面影響。

三、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論。（1）2000～2019 年全要素生產(chǎn)率呈先上升再下降的趨勢(shì)，其中技術(shù)效率對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)起阻礙作用，技術(shù)進(jìn)步對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)起促進(jìn)作用；（2）東部地區(qū)各經(jīng)濟(jì)圈空間差異明顯，長(zhǎng)三角全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率高于環(huán)渤海和泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈，且呈良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)，環(huán)渤海和泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈近幾年全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)呈下降趨勢(shì)；（3）面板回歸結(jié)果顯示，基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)化水平對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)起促進(jìn)作用，城鎮(zhèn)化、科研投入對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)起阻礙作用，開放水平、人力資本并未通過顯著度檢驗(yàn)，作用效果不明顯。

（二）建議。（1）科技效率一直阻礙全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，說明生產(chǎn)要素的配置存在扭曲，政府需要通過協(xié)調(diào)各種要素的配比來提高技術(shù)效率，充分釋放技術(shù)水平潛能，比如大力發(fā)展中介機(jī)構(gòu)，促進(jìn)市場(chǎng)各參與者之間的信息交流和溝通；（2）為促進(jìn)區(qū)域全要素生產(chǎn)率均衡發(fā)展，環(huán)渤海、泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈可以借鑒長(zhǎng)三角的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，推廣復(fù)制，取長(zhǎng)補(bǔ)短；（3）為推進(jìn)東部地區(qū)整體全要素生產(chǎn)率的提高，政府要加大基礎(chǔ)設(shè)施投入，完善交通設(shè)施，加快市場(chǎng)化改革進(jìn)程，促進(jìn)要素的自由流動(dòng)；（4）政府應(yīng)當(dāng)科學(xué)地推進(jìn)城市化進(jìn)程，如果某些城市城鎮(zhèn)化率過高，接踵而至的城市病可能會(huì)阻礙全要素生產(chǎn)率的發(fā)展，不合理的勞動(dòng)資本配合也會(huì)阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，從而遏制全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)；（5）政府應(yīng)當(dāng)合理規(guī)劃R&D 經(jīng)費(fèi)投入，科學(xué)合理地選擇分配的對(duì)象和研究領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)1+1＞2。