中国工业行业的全要素生产率测算——基于分行业面板数据的研究，本文主要内容关键词为：行业论文,生产率论文,中国论文,要素论文,面板论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
自内生增长理论产生以来，作为经济增长最终源泉的技术进步问题就成为了一个理论热点。技术进步的衡量一直是经济学界比较棘手的难题，但经济学界普遍使用全要素生产率（TFP）来代表技术进步（Solow，1957；Denison，1967；Jorgenson and Griliches，1967）。中国的全要素生产率也得到了国内外经济学者的充分关注。自20世纪80年代以来，国内外经济学者对我国全要素生产率进行了很多的实证研究。
对中国全要素生产率的研究主要集中在两个方面：一是研究中国农业和工业的生产率，对农业的研究主要是把农业作为一个整体分析，也有少数文献研究农业的一些分行业；对我国农业生产率的研究得出了基本一致的结论：1978年改革后到1985年左右，农业全要素生产率增长很快；然后其增长速度减缓（Fan，1997；Wen，1993；Kalirajan et al.，1996等）。对工业的研究主要集中在国有工业和集体工业或乡镇企业方面，但研究更细的分行业的较少，并且对我国国有工业部门全要素生产率研究的结论却很不一致。一些研究（世界银行，1982；1985；Dernburger，1982；胡永泰等，1994）指出1978年以后的中国改革在提高国有工业生产率增长方面是很不成功的；而另一些研究（史清琪等，1986；Chen et al.，1988；郑玉歆，1992；李京文等，1992）认为中国改革后国有工业生产率增速显著为正。然而对我国集体工业或乡镇企业的研究却得到了较为一致的结论（世界银行，1992；胡永泰等，1994；Jefferson et al.，1995）：改革后集体企业的全要素生产率的增长速度是较高的。二是研究中国总的和各省份的全要素生产率。对中国总的研究主要是分析其全要素生产率的波动及其变化原因；对各省份的研究主要集中在比较和解释各省份全要素生产率的差异和原因。这些研究普遍认为中国总的和各省份的全要素生产率的增速在改革后都是显著为正（Fleisher and Chen，1997；李京文等，1998；Wu，2000；张军等，2003）。
国内外研究中国工业生产率的文献偏重于对总的行业的分析，也有一些文献对具体的某个或几个行业的生产率做了分析。郑玉歆（1992）曾对中国制造业分行业和总的生产率做了分析，由于每个行业缺少足够的时间序列数据，郑玉歆采用了收入份额法计算了每个行业资本、中间投入和劳动的收入弹性，对1980～1990年中各行业及制造业的生产率进行了分析，得出80年代中国制造业得到了迅速发展，对制造业增长贡献最大的是中间投入的增加，其次是生产率的提高、资本和劳动投入的增加；曾力生（1993）曾运用投入产出法对中国34个部门1981～1983年间的生产率及其变化做了计算和分析，发现对大部分行业来说，各种投入要素综合起来作用的结果使得这种部门的生产率变化的方向不定；郑京海等（2002）对中国的机械、纺织、轻工业、重工业4个行业的数据采用DEA的分析方法，发现在1980～1994年，上述4个部门的生产率都在增长；王德文等（2004）以辽宁省560家工业企业1999～2001年的调查数据为样本，实证得出劳动密集型行业的中间投入和劳动投入的产出弹性分别大于重工业和资本密集型行业资本的产出弹性；而重工业和资本密集型行业资本的产出弹性分别大于轻工业和劳动密集型行业的资本产出弹性；樊潇彦（2004）曾用截面数据对中国各省工业的全要素生产率进行过分析，发现一轻工业、采掘工业和原料工业的全要素生产率低于重工业的，而二轻工业的全要素生产率却明显高于重工业。
本文运用面板数据对中国工业34个行业的全要素生产率和其经济增长来源进行了分析，试图对现有文献做3点拓展：一是采用面板数据分析方法对中国新分类的34个行业的生产率增长进行研究，以往文献较少运用面板数据的分析方法对新分类的工业行业的生产率进行研究；二是对各行业生产率差异的趋势进行了度量，并发现各行业生产率差异呈扩大的趋势；三是将研究区间延伸到2002年。1985年后，中国对采掘业和制造业各行业进行了重新分类，由于1985年后的旧新分类存在较大的差异，并考虑到数据的统一性，本文将研究区间定在1986～2002年。
一、计算方法
全要素生产率的测度方法可以分为两类：参数估计方法和非参数估计方法。前者主要有收入份额法、计量经济学法和随机边界法，它们都要涉及参数函数的估计，并且都假设研究对象在技术上是有效率的，能够解释随机噪音；后者主要有数据包络分析方法和指数法，它们没有涉及参数函数的估计，也不需要假设研究对象在技术上是有效率的，但不能解释随机噪音。其中，收入份额法和指数法主要用来研究TFP的变动；计量经济学方法主要用来研究TFP变动和规模报酬；数据包络法和随机边界法主要用来研究TFP的变动、技术效率和分配效率等（Coelli et al.，1998）。
为了分析中国制造业34个行业的TFP变动和规模报酬，我们采取传统的计量经济学方法。我们假设各行业的生产函数为三要素投入的C-D生产函数（注：Jefferson等（1992）和胡永泰等（1994）曾经用相同的生产函数研究过中国国有和集体工业企业；郑玉歆（1992）曾经使用相同的生产函数并采用收入份额法研究过中国制造业的TFP变动；李京文等（1998）和张军等（2003）用2要素的C-D函数研究过中国经济总量的TFP变动。）：
Y[，it]=A[，i]（t）K[，it][a[，k]]L[，it][a[，l]]M[，it][a[，m]]（1）
其中，Y[，it]，A[，i]（t），K[，it]，L[，it]，M[，it]分别是第i个行业t年的总产值、技术水平、固定资本、劳动、中间投入；a[，k]，a[，l]，a[，m]分别是资本的产出弹性、劳动的产出弹性和中间投入的产出弹性。我们再设
A[，i]（t）=A[，0i]（t）e[a，t]（2）
我们将（2）式代入（1）式，并对两边求对数，可得：
ln（Y[，it]）=a[，0i]+a[，t]t+a[，k]ln（K[，it]）+a[，l]ln（L[，it]）+a[，m]ln（M[，it]）（3）
其中a[，0i]=ln（A[，0i]），为个体影响，代表每一行业特有的影响技术水平的其他因素。由于每个行业的时间序列数据只有17个（1986～2002年），我们对每个行业单独回归将因为自由度小使得每个行业的个别回归不准确；但是我们假设所有行业都具有相同的资本、劳动和中间投入的产出弹性有可能造成模型的设定误差。因此，我们将所有34个分行业按照类型分为9个类型：煤炭工业、石油工业、冶金工业、机械工业、化学工业、森林工业、食品工业、纺织工业和造纸工业（注：煤炭工业包括煤炭采选业（1）和非金属矿采选业（5）；石油工业包括石油和天然气开采业（2）、石油加工及炼焦业（18）和煤气生产和供应业（33）、电力、蒸气、热气的生产和供应业（34）；冶金工业包括黑色金属矿采选业（3）、有色金属矿采选业（4）、黑色金属冶炼及压延加工业（25）、有色金属冶炼及压延加工业（26）；机械工业包括：金属制品业（27）、机械制造业（28）、交通运输设备制造业（29）、电气机械及器材制造业（30）、电子及通讯设备制造业（31）、仪器仪表及文化、办公用机械制造业（32）；森林工业包括木材及竹材采运业（6）、木材加上及竹、藤、棕、草制品业（13）和家具制造业（14）；食品工业包括：食品加工和食品制造业（7）、饮料制造业（8）和烟草加工业（9）；纺织工业包括：纺织业（10）、服装及其纤维制品制造业（11）、和皮革、毛皮、羽绒及其制品业（12）；造纸业包括造纸及纸制品业（15）、印刷业、记录媒介的复制（16）；文教体育用品制造业（17）；化学工业包括化学原料及化学制品制造业（19）、医药制造业（20）、化学纤维制造业（21）、橡胶制品业（22）、塑料制品业（23）、非金属矿物制品业（24），括号里为行业编号。为了行业数据的统一性，我们将其他矿采选业和非金属矿采选业合并为新的非金属矿采选业；食品加工业和食品制造业合并为新的食品加工业；将普通机械制造业和交通运输设备制造业合并为机械制造业。括号内为行业代号。）。我们利用（3）式各大类的面板数据做回归，可以求得a[，k]，a[，l]，a[，m]，正规化得到：
a[，k][*]=a[，k]/（a[，k]+a[，l]+a[，m]），a[，l][*]=a[，l]/（a[，k]+a[，l]+a[，m]），
a[，m][*]=a[，m]/（a[，k]+a[，l]+a[，m]），（4）
可以求得全要素生产率增长率：
=g[，y]-a[，k][*]g[，k]-a[，m][*]g[，l]-a[，m][*]g[，m]（5）
其中g[，y]，g[，k]，g[，l]，g[，m]分别为总产出、固定资本、劳动和中间投入的增长率。TFP指数的计算公式为：
TFP[，t]=TFP[，t-1]（1+
）（6）
二、数据处理
对全要素生产率测算很重要的一步就是数据处理。在已有的研究文献中，对中国国有工业企业的生产率测算之所以出现不一致的结论，其中一个很重要的原因就是数据处理的不一致，尤其是对资产和中间投入等数据处理的不一致。本文中工业总产值、工业净产值、固定资产净值、中间投入和职工年均人数的数据都来自《中国工业经济统计年鉴》各年、《中华人民共和国1995年第三次全国工业普查资料汇编》，由于缺少1999年的《中国工业经济统计年鉴》，1998年的数据来自1999年的《中国统计年鉴》（注：《中国工业经济统计年鉴》在1998年以前对各行业的统计数据采用独立核算工业企业的；1998年后，各行业的统计数据采用国有及规模以上的非国有工业企业的，两者数据存在较小的差异。）。
（一）工业总产值
我们以工业总产值表示产出，并以各行业的工业品出厂价格指数将当年价的工业总产值折算成以1980年价表示的不变价。
（二）资本
我们参照Chen等（1988）、Jefferson等（1992）和郑玉歆（1992）等的做法，选取固定资产作为资本投入并进行适当地处理。由于统计年鉴上得到的固定资产值只是帐面价值，我们要对其以固定资产投资价格指数进行折算。我们首先要对各行业的固定资产投资价格指数进行估算。按照国家统计局固定资产投资统计司（1987）的规定，固定资产价格指数分为建筑安装工程价格指数、设备价格指数和其他费用价格指数。为了简化计算，我们将固定资产价格指数分为建筑安装工程价格指数和设备价格指数，并采用如下的公式计算：
p[，i]（t）=w[，j]（t）[*]p[，j]（t）+w[，s]（t）[*]p[，s]（t）（7）
其中，p[，i]（t）、p[，j]（t）、p[，s]（t）分别为t年行业i投资品价格指数、建筑安装价格指数和设备价格指数；Chen等（1992）曾讨论过建筑安装价格指数的两种计算方法，一种是利用建筑业各年当年价的总产值与由建筑业当年价总产值指数推算出来的可比价总产值相比，便可得到一个建筑工程安装价格指数系列，这也是国家统计局固定资产投资统计司（1987）所推荐的；另一种是利用每平方米房屋的造价和基年的每平方米房屋的造价相比可得到另一系列价格指数。我们采用了第一种方法（注：由于数据的可得性，我们设各行业之间建筑安装价格指数相同，计算固定资产投资价格指数时用到了《中国固定资产投资统计资料》（1986～1987和1988～1989）和《中国固定资产投资统计数典：1950～2000》、《中国固定资产投资统计年鉴》各年。）。我们以各行业工业品出厂价格指数表示设备价格指数。w[，j]（t）[*]、w[，s]（t）[*]分别为建筑安装工程费用和设备费用占固定资产总值的比例（注：我们将其他费用加到设备安装费用中计算，我们只有1985～1989和1996～2002年的比例数据，其他年份我们以平均值代替。）。然后我们对各行业的年末固定资产净值进行如下的折算：
其中，k[，t[，0]]为1980年的年末固定资产净值（注：由于20世纪80年代以前，我国价格的波动是较小的，所以对1980年作为基期所引起的误差是较小的。）；△k[，t]为t年固定资产净值增加量，我们以相邻两年固定资产净值原值的差表示；由于缺少1981～1984年各年度的年末固定资产净值数据，1985年的△k我们直接以1985年和1980年的固定资产净值原值之差表示。
（三）中间投入
中间投入没有现成的统计。我们采用如下的公式推算出按不变价计算的中间投入（注：Chen等（1992）有过相似的计算。）：
m[，i]（t）=[gv[，i]（t）-nv[，i]（t）-dep[，i]（t）]/p[，m，t]（t）（9）
其中，m[，i]（t）、gv[，i]（t）、nv[，i]（t）、dep[，i]（t）分别为按当年价计算的中间投入、总产值、净产值和折旧；总产值和净产值有现成的统计，但折旧没有现成的统计；我们要对各行业的折旧进行估算：首先，我们用固定资产原价减去固定资产净值得到每年累计的折旧；然后从后向递推可得到当年的折旧（注：2001年和2002年有当年的折旧统计，我们没对其进行计算；由于这样推算，我们不能得到1985年折旧的的数据，因此我们的时间序列数据分析没有1985年的。）。中间投入价格指数是利用投入产出表提供的消耗系数和各行业的出厂价格指数采用如下的公式推算得到的：
其中，w[，j]为生产1个单位产品i所消耗的投入j，即直接消耗系数；p[，j]（t）为投入j的出厂价格指数（注：我们利用最近的1992年和1997年重新集结的包括农业和我们要研究的其他34个行业的投入产出直接消耗系数表，1997年以前的计算采用了1992年的表，1997及其以后的计算采用了1997年的表；农业的价格指数我们采用了以1980年为基期的农业生产资料价格总指数，各行业的出厂价格指数来自《中国统计年鉴》各年。）。
（四）劳动投入
劳动投入严格来说应该不仅要考虑劳动的时间，也要考虑劳动的效率。但考虑到数据的可获得性和准确性，我们以职工年均人数表示。
三、回归结果
由于我们的研究对象只是各行业的个体情况，而不是从这些各行业的个体推断总体的分析，我们采用固定影响模型；并考虑到各行业之间的特有差异，我们采用（3）式的固定影响变截距面板数据模型回归。回归结果如表1（注：为了简洁，我们省略了各分行业的个体影响变量回归结果。）：
表1 计量回归结果
变量
煤炭业石油业 森林业食品业纺织业
造纸业化学业冶金业机械业
T0.024-0.054**
-0.025*0.061*0.004-0.004-0.009*
0.044*0.006
（1.52） （-3.05） （-3.61） （6.60） （0.71） （-1.27） （-4.78） （4.34） （0.85）
LOG 0.381***
0.49* 1.006*0.575*0.979*
0.497*0.794*0.634*0.754*
（M） （1.89） （8.29）
（17.91） （12.20） （20.22）（30.10） （36.70） （10.80） （28.50）
LOG 0.142**0.608*0.117***
0.123*-0.019
0.257*0.175*
-0.013**
0.116*
（K） （3.45） （6.63）
（1.87） （2.93） （-0.64）（8.16） （-4.85） （-2.52） （-3.31）
LOG
0.482*-0.065 -0.0620.227*0.0350.203 0.024**
0.233* 0.06
（L） （5.16） （-0.6）
（-1.27） （3.25） （0.53） （0.21） （2.19） （3.49） （1.47）
R[2] 0.961 0.914 0.9995 0.996 0.9990.9960.99940.999 0.999
0.954 0.908 0.9991 0.995 0.9980.9950.99930.998 0.999
D.W
1.445 1.11.927 1.422 2.2971.213 1.1681.337 1.57
F 229
16718215 10613 1148497591 3791720670 43054
样本 2 4
3 3 33 64 6
规模
1.005 1.033
1.071 0.925 0.9630.957 0.9930.874 0.93
注：（1）括号内为t检验值，*代表1％显著性水平；**代表5％显著性水平；***代表10％显著性水平。（2）每一行业样本数为1986～2002年共计17个。
从参数估计来看，中间产出弹性的估计系数最理想，它们都在1％～10％水平上显著，并且在除煤炭、石油行业外的所有其他行业中，其投入的产出弹性最大；资本的产出弹性在石油行业最大，超过了中间投入，说明资本在该行业的作用很重要；在石油、造纸、森林、化学和机械行业，资本的产出弹性大于劳动的产出弹性，在煤炭、食品、冶金和纺织行业，资本的产出弹性小于劳动的产出弹性。这个结果和王德文等（2004）的结论基本相符，王德文等对辽宁省560家工业企业的实证结果表明，轻工业和劳动密集型行业的中间投入和劳动的产出弹性分别大于重工业和资本密集型行业资本的产出弹性；而重工业和资本密集型行业资本的产出弹性分别大于轻工业和劳动密集型行业的资本产出弹性，他们认为这可能和要素使用的密集程度相关。由于石油、造纸、机械和化工行业的人均资本占有量较高，而资本往往是和相应的技术联系在一起，因此，资本在这样行业的作用较大；而在煤炭、食品和纺织行业的人均资本占用量较少，这些产业更多地依赖于中间投入和劳动，因此资本的产出弹性小于劳动的产出弹性。但是，森林和冶金行业的结果却出乎我们的预期。
由于我们的回归没有对系数设置限制条件，我们对中间投入、资本和劳动的产出弹性相加可以得到行业的规模效应值。从计算结果来看，煤炭、石油和森林行业的投入要素产出弹性之和都大于1，说明这些行业具有一定的规模效应；而其他行业的投入要素产出弹性之和都小于1，说明这些行业不具有规模效应。我们的结果和Chen等（1988）、胡永泰等（1994）、李京文等（1998）、张军等（2003）等不同，他们的实证结果都证实或假定国有工业或中国经济总量的规模报酬不变。但从计算的规模效应值来看，除冶金行业外的其他各行业的规模效应值都接近规模不变值1。我们从回归结果可以得到各行业的年均全要素生产率和各种投入对产出增长的贡献如表2。
表2 各行业的增长来源（1987～2002）
行业 年均产
年均生产各种投入对产出增长的贡献（％）
出增长率增长
中间劳动资本生产率
煤炭采选 7.55 1.08 36.57 -13.04
62.1714.3
石油和天然气开采 10.31 -2.1963.33
1.1256.78
-21.23
黑色金属矿采选9.85 3.43 68.38 -1.51
-1.72 34.84
有色金属矿采选8.85 3.1 71.4
-4.95
-1.51 35.06
非金属矿采选 10.45 3.49 17.19 -14.28
63.7433.35
木材采运 -2.42 -2.11 44.32 -3.54
-27.9787.19
食品加工制造 8.14 2.17 52.98 -2.9223.2726.67
饮料制造 9.67 2.37 55.38 -2.4922.5624.55
烟草加工 7.9
0.57 58.25 -1.2335.747.24
纺织 4.6
0.09104.19 -2.14
-4.03 1.98
服装及其他纤维制造11.6 0.07102.02
0.48
-3.13 0.63
皮革、毛皮、羽绒制品 12.73 0.43 98.43
0.84
-2.62 3.35
木材及竹、藤、棕制品 10.95 1.05 104.1 -1.2718.58
-23.89
家具制造 8.97 -2.54107.07 -9.6 30.91
-28.38
造纸及纸制品 9.56 0.07 50.32 -1.8550.840.69
印刷业7.79 0.2 53.28 -7.9452.142.52
文体体育用品制造 12.5 -0.04 53.65
6.5240.17
-0.34
石油加工及炼焦12.55-6.27 56.46
2.0591.45
-49.96
化学原料及化学品制造 9.2
1.99 46.04 -0.1832.5121.63
医药制造 11.58 5.81 51.98
8.9913.9 25.13
化学纤维制造 9.58 0.77 72.22
8.0311.718.04
橡胶制品 6.22 1.04 56.34
6.6420.3 16.72
塑料制品 11.63 1.98 67.65
3.7211.6117.02
非金属矿物制品8 0.82 74.05
1.7313.9710.25
黑色金属冶炼加工 9.26 1.61 64.57 20.15
-2.11 17.39
有色金属冶炼加工 9.13 1.82 73.05
9.45
-2.43 19.93
金属制品 9.95 0.35 76.24 -12.17
29.763.52
机械制造 8.3 -0.37 78.71 -0.3124.1-4.46
交通运输设备制造业16.36 3.58 67.49 -3.6114.2421.88
电气机械及器材制造11.41 0.45 73.28 -7.9230.7 3.94
电子及通信设备制造19.68 6.76 50.413.511.7434.35
仪器仪表及办公制造12.32 3.59 69.6
-0.581.84 29.14
电力、蒸气的生产供应 12.75-0.78 80.64
1.9123.57
-6.12
煤气生产和供应9.18 -6.16 38.76
9.9759.66
-8.39
所有行业的简单平均9.89 0.83 72.30.7716.3410.59
（一）行业生产率和经济增长
中国工业各行业的技术进步是否是经济增长的最终源泉呢？我们从行业生产率和其经济增长率的联合分布可以看出，大部分行业的技术进步和经济增长也是密切相关的，即行业的生产率增长越快，其产出增长率也越高。1987～2002年期间，生产率提高最快的是电子及通信设备制造业（6.76％），其年均经济增长率（19.68％）也是所有行业中经济增长最快的；生产率增长处在第二到第七位的分别为医药制造业（5.81％）、仪表仪器制造业（3.59％）、交通运输设备制造业（3.58％）、非金属矿采选业（3.49％）、黑色金属矿采选业（3.43％）、有色金属矿采选业（3.1％）、饮料制造业（2.37％），它们的年均经济增长率都在8％以上。但是文教体育用品制造业（-0.04％）、机械制造业（-0.37％）、电力、蒸气的生产供应业（-0.78％）、石油和天然气开采（-2.19％）、家具制造业（-2.54％）、煤气生产和供应业（-6.16％）、石油加工业（-6.27％）7个行业比较特殊，尽管这些行业的年均生产率增长为负，其经济增长率仍然达到8％以上。这些行业所属的特性决定了它们的经济增长更多地依赖于中间投入、资本和劳动，因此生产率增长在经济增长中的作用较差。另外，所有行业中唯一一个年均经济增长率为负的是木材采运业，其生产率年均增长率也为负。
王德文等（2004）发现轻工业和劳动密集型产业的生产率增长高于重工业和资本密集型产业的生产率增长，并且随着轻工业和劳动密集型产业的快速增长，其在整个工业中的比重增加，导致整个工业的配置效率改善。而我们从各个具体的分行业来看，却没有发现这个显著的特征。我们发现生产率增长较快的前6个行业都属于重工业的；并且后者的经济增长率也较快。这些生产率增长较快行业的快速发展推动了整个制造业生产率和经济的增长。在1987～2002年期间，所有行业经济增长率和生产率增长率的简单平均为9.89％和0.83％。
我们的结果和郑玉歆（1992）对20世纪80年代中国制造业生产率实证结果相比，发现电子及通信设备制造业的生产率在我们所研究的时间段都是增长最快的，在20世纪80年代，其生产率增长率年均为6.6％，而在1987～2002年期间为6.76％，说明电子及通信设备制造业一直保持较快的技术增长。郑玉歆所证实的在80年代生产率有所降低的7个行业（黑色金属冶炼、有色金属冶炼、石油加工、炼焦及煤气、电力、饮料和烟草）的年均生产率在1987～2002年间却都为正，说明这些行业的生产率在20世纪90年代增长较快。
（二）增长来源分析
我们将产出增长分解为中间投入、劳动、资本和生产率的增加。从34个行业产出的增长来源来看，除煤炭采选业、非金属矿采选业、造纸及纸制品制造业、石油加工及冶炼业和煤气生产供应业5个行业外，中间投入是经济增长最主要的来源。如把中间投入对产出的贡献除外，资本贡献最大的行业有19个，生产率贡献最大的行业有14个，劳动贡献最大的行业有1个。
在所有行业中，只有中间投入对产出增长的贡献没有出现过负值。劳动投入对产出增长的贡献中出现的负值最多。劳动投入对产出增长的贡献为负有3个原因：一是1987～2002年期间，由于经济结构的调整等原因造成大量的职工下岗失业，一些行业劳动投入的平均增长率出现负值，且其劳动的产出弹性为正，导致有效劳动对产出贡献的技术结果为负。这些行业有：煤炭采选业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业、食品生产和制造业、饮料制造业、烟草加工业、纺织业、造纸及纸制品业、印刷业、化学原料及化学品制造业、金属制品业、交通运输设备制造业、机械制造业、电气机械及器材制造、仪表仪器及办公用品制造业等16个行业。二是行业劳动的产出弹性为负，但其劳动增长率为正，导致该行业有效劳动对产出贡献的技术结果为负，石油加工及炼焦业和煤气生产和供应业属于此类。行业劳动的产出弹性为负的原因可能和行业中机构臃肿、人浮于事及“隐形”失业等有关。三是行业劳动的产出弹性为负，其劳动投入的增长率为负，但产出增长率为负，木材采运业就是此情况。
表3 行业生产率增长和经济增长率的联合分布（行业个数）
年均生产率 年均产出增长率（％）
增长（％） ＜0 0～6 6～8 8～10 10～12 ＞12 合计
＜01 3
1 38
0～11 2 4
2 1
10
1～2 2 3
2 7
2～3 2 2
3～4 2
2 15
＞4 1 12
合计11 4 14
8 6
34
资料来源：表2
资本投入对产出增长的贡献出现负值的有7个，它们都属于纺织和冶金工业，其原因是这些行业的资本产出弹性为负，我们的结果和王德文等的结论不一致。王德文等曾发现劳动密集型行业中的资本产出弹性为负。生产率对产出增长的贡献出现负值的有石油和天然气开采、木材及竹、藤、棕制品加工业、家具制造业、文体体育用品制造业、石油加工及炼焦业、机械制造业、电力、蒸气的生产供应业和煤气生产和供应业，它们是因为其生产率增长率为负而导致都产出增长的贡献为负。从所有行业的简单平均值来看，对产出增长的贡献从大到小依次分别为：中间投入、资本、生产率和劳动。
（三）行业生产率的差异分析
为了分析行业之间全要素生产率之间的差异变化，我们首先要选择一个衡量差异的指标。我们借鉴龚六堂等（2004）的衡量指标。
设34个行业的全要素生产率指数已经给定，分别记为n[，1]，n[，2]，…，n[，34]。首先对这些指数按照从大到小排序，记排序后的生产率指数为
并计算生产率指数的平均值
。然后，定义离差指标为：
D值的绝对值越大，表示差异程度越大；如果每个行业的全要素生产率都一致，D=0。图1为行业全要素生产率差异的变化趋势情况，我们从该图可以看到，行业之间生产率的差异呈扩大的趋势。除1993年外，差异逐年扩大。
图1 各行业生产率差异的变化趋势
影响中国行业生产率差异的因素有许多：与技术知识创造和积累相关的科技投入、与市场机制相关的产业组织以及相关的制度环境等等。王伟光（2003）对1990和1999年中国工业行业的技术创新能力进行了实证分析，发现工业技术创新活动主要集中在少数的几个行业中：排名前10名的10个行业集中了所有工业行业累计新产品销售收入的82.249％；以及集中了所有工业行业R&D人员总量的67.685％和R&D经费总量的74.288％。另外，行业之间的技术差异在某种程度上也是行业“自然演化”的结果，因为技术革新可能是在个别或少数行业首先出现的，它的经济影响在时间过程中从某一生产分支逐步移至另一生产（库兹涅茨，1999）。
四、结论
通过对1987～2002年各行业的生产率分析，我们发现绝大部分行业的生产率增长为正，并且生产率增长和产出增长存在较为显著的相关性，即行业的生产率增长越快，其产出增长率也越高；但从和西方国家比较来看，中国各行业的生产率增长率太低，生产率对产出增长的贡献较小。我们从表4中可以看到西方主要国家的全要素生产率对经济增长的贡献在70年代以前的60年里都在49.73％以上，70年代石油危机后除美国和日本外也在51％以上，而中国所用工业行业的全要素生产率增长对经济增长的贡献在研究期间的简单平均只有10.59％。因此，提高中国各行业的技术进步，使经济增长更多地依赖于技术进步而不是中间投入和资本投入是我国面对的一项很重要的任务。一方面，我们应该继续深化企业改革，发挥企业家的创新精神，使各行各业的企业成为真正的市场竞争主体，从而自主地提升技术进步。另一方面，政府应在借鉴西方成功做法的基础上，构建系统的技术创新政策，为微观主体的技术进步提供良好的外部环境。
表4 6个发达国家的经济增长、全要素生产率年均增长率及其对经济增长的贡献（％）
国别
1913～19501950～1973
1973～1984
GDP
TFP 贡献GDPTFP贡献GDPTFP
贡献
法国 1.06
1.42
133.96
5.13
4.02
78.36
2.18
1.34 61.47
德国 1.30.81
62.315.92
4.32
72.97
1.68
1.55 92.26
日本 2.24
1.149.119.37
5.79
61.79
3.78
1.21 32.01
荷兰 2.43
1.25
51.444.73.35
71.28
1.58
0.81 51.27
英国 1.29
1.15
89.153.02
2.14
70.86
1.06
1.22 115.09
美国 2.78
1.99
71.583.72
1.85
49.73
2.32
0.52 22.41
资料来源：GDP和TFP值来自格罗斯曼和赫尔普曼著，何帆、牛勇平、唐迪译，2003《全球经济中的创新与增长》，第6页。贡献值为TFP和GDP的比值。
在所有行业中，只有中间投入对产出增长的贡献没有出现过负值；劳动和资本对产出增长的贡献为负的原因主要是由于劳动投入的增长为负或劳动（资本）对产出的弹性系数为负。因此，中国应继续优化市场环境和完善劳动市场和资本市场，使劳动和资本得到最佳配置，避免劳动和资本的闲置及其他隐形浪费的情况。另外，由于中国各行业的生产率有发散的趋势，因此，促进各行业的协调发展，更合理地利用产业之间技术进步的内在机制也是中国提升工业行业技术进步的重要内容。
附表1：各行业全要素生产率指数
行业代号1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11
1986 1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1987 0.93
0.78
0.97
1.04
1.01
1.01
1.00
1.04
0.99
0.99
0.98
1988 0.93
0.57
0.98
1.05
1.05
1.06
1.02
1.09
0.99
0.99
0.97
1989 0.94
0.40
0.95
1.08
1.06
1.06
0.99
1.03
0.91
0.98
0.97
1990 0.89
0.37
0.98
1.09
1.09
1.05
0.97
1.04
0.92
0.97
0.96
1991 0.90
0.35
1.04
1.07
1.04
1.02
1.00
1.09
0.87
1.04
0.81
1992 0.97
0.38
1.15
1.15
1.18
1.01
1.00
1.13
0.83
0.83
0.99
1993 1.14
0.32
1.24
1.26
1.43
0.92
1.13
1.20
0.82
0.99
1.11
1994 0.99
0.51
1.27
1.21
1.33
0.97
1.11
1.16
0.88
0.93
0.94
1995 0.97
0.43
1.23
1.24
1.13
0.94
1.03
1.17
0.83
0.90
0.93
1996 0.64
0.55
1.31
1.27
1.23
0.89
1.03
1.07
0.71
0.88
0.96
1997 0.67
0.58
1.27
1.34
1.37
0.61
1.08
1.17
0.89
0.92
0.95
1998 0.65
0.52
1.35
1.32
1.16
0.68
1.10
1.22
0.79
0.91
0.94
1999 0.63
0.58
1.31
1.44
1.36
0.61
1.16
1.22
0.76
0.94
0.95
2000 0.66
0.63
1.44
1.50
1.28
0.61
1.22
1.30
0.82
0.95
0.98
2001 0.79
0.68
1.53
1.55
1.38
0.63
1.29
1.33
0.89
0.96
0.99
2002 1.01
0.47
1.68
1.62
1.58
0.65
1.39
1.43
1.02
0.97
0.97
续附表1
行业代号 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2122 23
19861.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
19870.99
0.96
0.95
1.01
0.98
0.99
0.87
1.03
1.05
1.00
0.98
1.02
19880.96
0.92
0.92
1.03
0.98
0.94
0.83
1.06
1.09
1.02
0.97
1.02
19890.96
0.90
0.89
0.98
0.93
0.87
0.64
1.06
1.07
0.97
0.98
1.03
19900.97
0.86
0.88
0.93
0.92
0.85
0.58
1.07
1.11
1.01
1.00
1.05
19910.97
0.83
0.86
0.89
0.95
0.88
0.59
1.06
1.21
1.07
1.03
1.06
19920.93
0.82
0.80
0.88
0.97
0.88
0.58
1.12
1.25
1.13
1.06
1.08
19931.09
1.01
0.88
0.88
0.99
0.87
0.64
1.22
1.10
1.25
1.09
1.23
19941.02
0.81
0.74
0.82
0.85
0.83
0.60
1.18
1.68
1.12
1.09
1.11
19950.99
0.79
0.74
0.82
0.76
0.77
0.41
1.25
1.72
1.08
1.09
1.12
19961.02
0.73
0.71
0.77
0.75
0.80
0.35
1.19
1.74
1.08
1.08
1.16
19971.03
0.96
0.69
0.79
0.79
0.82
0.33
1.21
1.90
1.14
1.15
1.20
19980.99
0.79
0.65
0.77
0.80
0.84
0.28
1.18
1.81
1.07
1.07
1.17
19991.03
0.99
0.63
0.82
0.87
0.89
0.23
1.22
1.92
1.09
1.09
1.19
20001.03
1.01
0.64
0.86
0.89
0.90
0.29
1.31
2.08
1.09
1.11
1.25
20011.05
1.03
0.66
0.90
0.98
0.95
0.29
1.30
2.11
0.91
1.16
1.29
20021.05
1.03
0.65
0.99
1.00
0.98
0.30
1.36
2.23
1.08
1.17
1.35
续附表1
行业代号 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
19861.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00
19870.97
1.02
1.03
0.99
0.98
1.00
0.97
1.06
1.01
0.94
0.79
19880.97
1.02
1.06
0.97
0.98
1.01
0.97
1.13
1.03
0.88
0.61
19890.95
1.02
1.14
0.95
0.95
0.98
0.97
1.13
1.03
0.75
0.52
19900.95
1.01
1.25
0.93
0.92
0.98
0.93
1.15
0.99
0.74
0.54
19910.98
1.07
1.30
0.92
0.92
1.01
0.92
1.26
1.06
0.73
0.44
19921.05
1.21
1.30
0.92
0.94
1.09
0.93
1.29
1.04
0.82
0.40
19931.25
1.58
1.05
1.07
1.03
1.24
1.03
1.48
1.41
1.20
0.34
19941.14
1.51
1.19
0.98
0.96
1.15
0.94
1.58
1.33
1.04
0.29
19951.20
1.37
1.19
0.88
0.95
1.32
0.89
1.67
1.32
1.18
0.19
19960.98
1.18
1.22
0.88
0.74
1.24
0.85
1.69
1.30
0.42
0.12
19971.03
1.24
1.25
0.88
0.77
1.35
0.88
1.87
1.32
0.48
0.14
19980.94
0.58
1.17
0.86
0.76
1.38
0.87
2.04
1.42
0.39
0.19
19991.00
0.78
1.16
0.94
0.79
1.46
0.94
2.26
1.45
0.52
0.18
20001.04
0.78
1.20
0.95
0.82
1.52
0.99
2.48
1.52
0.45
0.21
20011.05
0.86
1.20
0.98
0.85
1.60
1.02
2.61
1.60
0.44
0.21
20021.08
0.91
1.28
1.03
0.90
1.71
1.05
2.82
1.67
0.48
0.26
附表2：各行业投资价格指数
行业 1
2
3 4 5 6 7 8 91011
19801.00
1.00
1.00
1.00
1.00
1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
19851.23
1.22
1.22
1.22
1.22
1.24 1.16 1.15 1.13 1.13 1.16
19861.30
1.31
1.32
1.35
1.32
1.34 1.23 1.22 1.18 1.18 1.22
19871.37
1.40
1.42
1.44
1.42
1.54 1.33 1.32 1.28 1.28 1.32
19881.54
1.56
1.61
1.63
1.61
1.77 1.52 1.51 1.47 1.51 1.51
19891.67
1.68
1.80
1.84
1.80
1.93 1.68 1.67 1.64 1.75 1.69
19901.78
1.80
1.94
1.91
1.94
2.00 1.75 1.73 1.69 1.88 1.82
19911.95
1.97
2.14
2.05
2.13
2.12 1.85 1.83 1.78 1.98 1.97
19922.25
2.27
2.46
2.33
2.45
2.39 2.06 2.03 1.95 2.09 2.14
19933.10
3.27
3.56
3.24
3.53
3.25 2.62 2.56 2.40 2.46 2.76
19943.65
4.04
3.99
3.66
3.97
3.70 3.11 3.05 2.89 3.12 3.20
19954.10
4.66
4.39
4.04
4.38
4.06 3.63 3.58 3.42 3.59 3.66
19964.54
5.03
4.61
4.35
4.61
4.35 3.89 3.83 3.64 3.66 3.98
19974.76
5.26
4.66
4.45
4.67
4.47 3.97 3.90 3.69 3.68 4.13
19984.70
5.14
4.55
4.39
4.57
4.43 3.94 3.87 3.65 3.57 4.09
19994.63
5.29
4.50
4.37
4.52
4.44 3.90 3.82 3.59 3.50 4.06
20004.66
6.07
4.60
4.42
4.62
4.50 3.88 3.80 3.54 3.62 4.10
20014.50
5.76
4.33
4.17
4.34
4.20 3.69 3.62 3.42 3.45 3.88
20024.73
5.72
4.36
4.20
4.38
4.27 3.74 3.67 3.44 3.39 3.92
续附表2
行业121314151617181920212223
1980
1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
1985
1.19 1.20 1.21 1.19 1.19 1.14 1.19 1.15 1.16 1.12 1.12 1.10
1986
1.26 1.29 1.31 1.28 1.27 1.19 1.27 1.22 1.23 1.18 1.18 1.16
1987
1.32 1.66 1.60 1.40 1.40 1.35 1.35 1.34 1.35 1.30 1.30 1.28
1988
1.50 1.94 1.86 1.64 1.64 1.52 1.50 1.55 1.56 1.52 1.52 1.50
1989
1.68 2.18 2.07 1.90 1.91 1.65 1.61 1.74 1.75 1.74 1.74 1.73
1990
1.79 2.17 2.09 1.98 1.90 1.77 1.72 1.82 1.83 1.80 1.80 1.79
1991
1.94 2.24 2.18 2.08 2.08 1.89 1.92 1.92 1.93 1.88 1.89 1.86
1992
2.22 2.45 2.42 2.25 2.24 2.06 2.21 2.10 2.13 2.04 2.04 1.99
1993
2.78 3.27 3.26 2.74 2.70 2.58 3.29 2.63 2.68 2.47 2.48 2.37
1994
3.29 3.62 3.66 3.05 3.00 2.92 4.26 3.05 3.11 2.86 2.86 2.74
1995
3.83 3.81 3.93 3.89 3.86 3.28 4.98 3.58 3.64 3.41 3.41 3.30
1996
4.23 3.93 4.13 4.39 4.37 3.48 5.32 3.84 3.90 3.63 3.63 3.49
1997
4.27 3.98 4.21 4.33 4.30 3.56 5.61 3.86 3.93 3.61 3.61 3.45
1998
4.24 3.88 4.14 4.19 4.15 3.48 5.41 3.75 3.84 3.48 3.49 3.31
1999
4.18 3.89 4.14 4.11 4.06 3.41 5.66 3.72 3.81 3.43 3.44 3.25
2000
4.23 3.91 4.18 4.15 4.09 3.45 6.95 3.77 3.87 3.48 3.49 3.29
2001
4.05 3.75 3.96 3.98 3.94 3.24 6.68 3.54 3.62 3.29 3.29 3.12
2002
4.09 3.76 4.00 3.98 3.93 3.26 6.55 3.56 3.65 3.29 3.29 3.11
续附表2
行业242526
2728293031323334
1980 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00
1985 1.21 1.21 1.21 1.18 1.19 1.19 1.18 1.17 1.19 1.18 1.21
1986 1.34 1.30 1.30 1.25 1.26 1.26 1.24 1.23 1.27 1.26 1.31
1987 1.43 1.40 1.40 1.32 1.33 1.34 1.32 1.31 1.35 1.34 1.39
1988 1.62 1.59 1.59 1.49 1.50 1.51 1.48 1.46 1.51 1.47 1.55
1989 1.86 1.80 1.80 1.70 1.70 1.71 1.69 1.69 1.71 1.57 1.67
1990 1.92 1.96 1.96 1.78 1.79 1.79 1.77 1.76 1.80 1.68 1.78
1991 2.05 2.17 2.17 1.87 1.88 1.89 1.86 1.85 1.90 1.86 1.96
1992 2.32 2.49 2.49 2.07 2.09 2.10 2.06 2.03 2.11 2.10 2.26
1993 3.24 3.66 3.66 2.66 2.70 2.72 2.64 2.59 2.74 2.87 3.27
1994 3.63 4.07 4.07 3.00 3.05 3.09 2.97 2.91 3.11 3.28 4.08
1995 3.98 4.44 4.44 3.30 3.36 3.40 3.27 3.18 3.44 3.67 4.71
1996 4.26 4.60 4.60 3.50 3.57 3.62 3.45 3.36 3.67 4.05 5.07
1997 4.34 4.63 4.63 3.54 3.62 3.68 3.49 3.38 3.73 4.31 5.31
1998 4.27 4.48 4.48 3.49 3.58 3.64 3.44 3.33 3.68 4.37 5.18
1999 4.23 4.41 4.40 3.45 3.55 3.61 3.41 3.29 3.66 4.39 5.35
2000 4.27 4.51 4.51 3.46 3.56 3.62 3.41 3.28 3.67 4.48 6.21
2001 4.06 4.28 4.28 3.25 3.33 3.39 3.20 3.09 3.44 4.26 5.90
2002 4.07 4.29 4.29 3.24 3.34 3.40 3.20 3.08 3.45 4.34 5.85
标签：全要素生产率论文; 生产率论文; 面板数据论文; 中国工业经济统计年鉴论文; 中国制造业论文; 国内宏观论文; 石油投资论文; 投入资本论文; 劳动生产率论文; 石油论文;