中国全要素生产率增长的区域差异及其收敛性，本文主要内容关键词为：生产率论文,中国论文,要素论文,差异论文,区域论文，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。
中图分类号：F061.2 文献标识码：A 文章编号：2095-5766(2013)03-0059-08
一、引言
改革开放30多年，我国经济增长迅速，业已成为世界第二大经济体。然而，由于我国长期实行非均衡发展战略，区域发展失衡问题也随之日趋严重。统计数据显示①，1978年广东省的地区生产总值与西藏、宁夏、贵州和青海四个省份的地区生产总值总和之比为2.27，而2011年该比值已经上升为5.28，区域差距扩大趋势明显。长此以往，区域发展失衡问题势必会阻碍中国经济的持久、协调、高效发展，并引起一系列严重的社会问题。
近年来，国家先后启动了西部大开发、振兴东北老工业基地、中部崛起等区域经济均衡发展战略，但基本思路是通过对欠发达地区增加资本等要素的投入来推动区域经济的均衡发展的，而很少涉及技术、制度、市场化资源配置机制等全要素生产率(TFP)的范畴。而实质上，区域经济增长不仅取决于资本、劳动等要素投入的增加，更为重要的是取决于全要素生产率(TFP)的增长。TFP增长作为衡量一个国家或地区经济增长质量和技术进步、管理效率提高的重要标志，更能体现经济增长的可持续性与稳定性。那么，中国在通过投资战略实现欠发达地区经济追赶的同时，是否提高了欠发达地区的全要素生产率，而最终实现区域经济增长的均衡收敛呢?这便是本文要研究解决的一个重要问题。
关于TFP增长区域差异研究的文献颇多，从研究方法来看，主要有三类。1.索洛余值法，如叶裕民(2002)，傅晓霞、吴利学(2006)，李胜文、李大胜(2006)等。该方法要求的约束条件较强，往往难以满足，而且无法剔除测算误差的影响(郭庆旺(2005))；2.数据包络分析法(DEA)，如Mao and Koo(1997)，徐盈之、赵豫(2007)，颜鹏飞、王兵(2004)，赵伟(2005)等。这种方法稳定性较差，而且没有考虑随机误差的影响(林毅夫、刘培林(2003)，郝睿(2006))；3.随机前沿分析法(SFA)，如 Aigner、Lovell、Schmidt(1977)，Meeusen、van den Broeck(1977)等。该方法在生产函数的基础上，实现了无效率项和随机误差项的分离，因此估算的 TFP增长更加准确。除此之外，SFA方法还可以对 TFP增长进行详细的结构分解，从而找出TFP增长的来源。郑玉歆、张晓、张思奇(1995)，王志刚、龚六堂、陈玉宇(2006)，周晓艳、韩朝华(2009)，余利丰、邓柏盛、王菲(2011)，余泳泽、张妍(2012)等人分别将TFP增长分解为技术效率变化率、技术进步效率和经济规模效率三部分进行研究；涂正革、肖耿(2005)将我国工业行业TFP增长分成技术效率变化率、技术进步效率、经济规模效率和资源配置效率四部分；李谷成、冯中朝、范丽霞(2007)将农户家庭经营的TFP增长分成四部分进行研究；蒋萍、谷彬(2008)研究了我国服务业TFP增长的四部分效率的区域差异。
与现有文献相比，本文的特色之处在于：1.采用形式灵活的超越对数SFA模型和Kumbhakar分解公式，检验了我国TFP增长、技术效率(TE)、技术进步效率(FTP)、技术效率变化率(DTE)、资源配置效率(AE)以及经济规模效率(SE)的区域差异；2.采用“后发优势理论”对TFP增长的区域差异的形成机制进行深入分析；3.利用σ-检验、绝对β检验、条件β检验对各区域的TFP增长进行了收敛性分析。
二、SFA模型与Kumbhakar分解公式
SFA生产函数模型的一般形式如下：
随机前沿生产模型(1)和时变技术非效率指数模型(2)中的参数用最大似然法联合估计得到。似然函数中构造了方差参数：
接下来，我们需要对γ进行检验。如果γ=0，则采用普通的最小二乘法估计；如果γ＞0，则采用随机前沿模型，并且与1越接近说明用随机前沿模型的效果越好。
根据Kumbhakar(2000)的分析，TFP增长可以分解成四部分：技术进步效率(FTP)、技术效率的变化率(DTE)、资源配置效率(AE)以及经济规模效率(SE)。将等式(1)两边取对数，然后对时间进行全微分可得：
在利润最大条件下，要素的产出弹性值应该等于要素的费用份额，这就是使用增长核算方法计算全要素生产率增长的理论依据。实际中，产出弹性和要素的费用份额可能不相等，这就是资源配置效率问题。
将等式(5)带入等式(6)，经适当变换可得：
三、全国与各区域的TFP增长及其构成的实证分析
(一)模型设定
SFA生产模型不仅要考虑技术进步，还必须考虑技术进步与投入要素对技术效率的交互效应，以及投入要素之间的替代效应。因此，我们选用超越对数形式的SFA生产模型：
(二)变量和数据说明
本文所选取变量如下：
(1)
表示i省份第t年的实际GDP，代表产出变量。本文将各省份历年的GDP全部按GDP平减指数折算成1952年价格水平，原始数据来自历年《中国统计年鉴》。
(2)
表示i省份第t年的从业人员总数，代表劳动力投入变量。原始数据来源于万得数据库和历年《中国统计年鉴》。
(3)
表示i省份第t年的资本存量，代表资本投入变量。我们利用资本形成总额，采用永续盘存法②对资本存量进行估算，各省份历年的资本存量按照1952年价格进行折算。资本形成总额的原始数据来源于历年《中国统计年鉴》。样本为2000-2011间31个省份的年度数据。
(三)模型的估计结果和解读
我们利用Frontier4.1软件对方程(2)和(8)进行估计，估计结果见表1。从表1可以看出，r=0.8862且LR检验在1％水平下是显著的，并且模型及各参数都较好地通过检验。这表明方程(1)的随机误差项具有明显的复合结构，使用随机前沿模型是必须的。此外，利用Frontier4.1软件，我们还得到了各省份历年技术效率。之后，利用Matlab7.0软件，我们可以通过编程计算出TFP增长及技术进步效率(FTP)、技术效率变化率(DTE)、资源配置效率(AE)、经济规模效率(SE)。接下来，我们将从全国和四大区域两个角度对实证结果进行详细的解读。
1.全国技术效率、TFP增长及其构成的变动趋势。从图1可以看出，我国的技术效率表现出稳步上升的趋势，由2000年的48.38％上升到2011年的57.41％，平均值为57.41％，这与张唯实(2010)的结果大致相等。技术效率的提高与我国改革开放进程的加快和加入WTO有着密切的关系。但从具体数字来看，我国的技术效率水平仍处于较低水平。这反过来也说明，技术效率水平仍有潜力可挖。
图1 全国技术效率变动图
图2 全国TFP增长及其构成变动图
图2显示：2000-2011年间，TFP增长由2000年的8.30％逐步上升到2011年的12.09％，TFP增长的平均值为9.344％，这与涂正革等(2005)的研究结果十分接近；资源配置效率由2000年的1.96％逐步上升到2011年的6.56％，并且对TFP增长的贡献率最高。资源配置效率的提高一方面与经济全球化和加入WTO有密切的关系③。加入WTO之后，各地区的贸易堡垒被逐渐打破，生产要素在各区域之间的流动性加强，中国经济的市场化程度得到了较大的提高。另一方面，我国相继实行了西部大开发、振兴东北老工业基地、中部崛起等区域协调发展战略，加大了对这三个地区的投资力度，市场配置资源的功能逐步加强。经济规模效率与TFP增长变化趋势一致，但上升趋势缓慢且一直处于负值水平。这表明我国企业未能在最优规模基础上组织生产，企业的发展仍受到行政性垄断等诸多约束。另外，一些学者认为中国的工业部门在改革以来逐步显现出了区际间的趋同结构，地区间生产能力的重复和区际竞争严重威胁了中国工业部门的盈利能力，导致地区间的生产模式越来越偏离其比较优势，从而使得经济规模恶化，阻碍了经济规模效率的提高(张军，2002)。全国技术效率变化率(DTE)和技术进步效率(FTP)呈逐年下降趋势。全国技术效率变化率由2000年的3.54％逐步下降到2011年的2.16％；技术进步效率由2000年的2.56％逐步下降到2011年的2.19％。这可能与近年来西方发达国家如美国、日本、欧共体等主要资本主义国家纷纷采用透明度较低、隐蔽性较强、不易监督和预测的保护措施—技术壁垒有关。比如，2003年初，美国通信设备制造商思科公司起诉中国华为公司在美国销售的路由器抄袭了思科公司的软件；加拿大 TRI-VISION电子公司要求中国出口到美国、加拿大的彩电企业支付彩电V-chip(童锁)功能技术的专利费等等。这极大地阻碍了我国技术进步效率和技术效率变化率的提高。
2.四大区域技术效率、TFP增长及其构成的比较分析。为了更好地分析TFP增长的区域差异，根据国家统计局2011年6月13号的划分办法，我们将各省份分成四个区域。其中，东部包括：北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆；东北包括：辽宁、吉林和黑龙江。
图3 四大区域技术效率变动图
从图3可以看出，2000—2011年间，四大区域的技术效率均呈逐年上升趋势，这与全国的技术效率变动趋势一致。其中，东部最高、东北和中部其次、西部最低。东部、东北高于全国平均水平；中部、西部低于全国水平。东部由于占据沿海有利地势经济先发优势，通过引进国外先进的技术和管理经验，技术效率仍处于领先地位。值得注意的是，其他几个地区的技术效率与东部虽然有一定的差距，但差值在逐渐缩小。
图4 四大区域TFP增长变动图
图4显示，2000—2011年间，四大区域TFP增长与全国的变动趋势基本一致，中部，西部和东北相差不大，而东部较低。而且2005年以后，东部的 TFP增长与其他三大区域之间的差距进一步加大。这一现象可以由“后发优势”理论来进行诠释：后起国家或地区由于直接吸收先进国家或地区的技术，其技术成本要比最初开发的国家或地区低得多。同时，在同样的条件下，还具有低劳动力成本的优势。只要在国家的保护和扶植下达到规模经济阶段，就可能发展起新的优势产业，从而在其传统资本或技术密集的分工领域内，追赶或超越先进的国家或地区。因此，中部、西部和东北地区在国家政策的帮助下，投资环境大大改善，再加上丰富的自然资源和较低的劳动力成本，使得TFP增长接近甚至超越了东部地区。
图5 四大区域技术进步效率变动图
如图5所示，东部技术进步效率呈逐年下降趋势，与全国的变化一致。西部技术进步效率呈波动上升趋势，但数值较小(大部分在0左右)，东北和中部地区的技术进步效率呈“先降后升”的趋势。这表明振兴东北老工业基地和中部崛起战略的实施初见成效，推动了技术进步效率的快速的提高。值得注意的是，东部技术进步效率虽然处于下降水平，但整体上仍明显高于其他三个区域。这应该得益于早期的经济先发优势和沿海有利地势，可以最先接受和消化先进的技术。这使得东部的技术进步效率虽然出现下滑趋势，但仍明显高于其他区域。值得注意的是，各个区域的技术进步效率之间的差距正在逐渐缩小，具有一定的收敛趋势。
图6 四大区域经济规模效率变动图
由图6可得，2000—2011年间，四大区域经济规模效率变化与全国趋势一致。其中，西部最高，东北、中部和东部相差不大。整体来看，经济规模效率较低，未起到甚至阻碍了TFP增长的提高。这与中央企业的行政性垄断和区域间的产业结构雷同有密切的关系。在我国，中央企业虽然规模较大，但由于行政干预，未能实现市场化的资源配置机，从而难以获得最佳的规模经济效率。另外，东部虽然发展最早，并且带动了中部和东北地区的发展，但在发展初期，国家未相应地制定区域产业差别政策和引导政策，使这些个地区的产业布局出现了趋同趋势，产业结构雷同现象严重。张平(2008)曾指出上海与江苏的产业雷同度为0.82，上海与浙江的产业雷同度为0.76，江苏与浙江的产业雷同度达到0.97。如此高的产业雷同度不可避免的导致了不正当的投资和竞争，降低了经济规模效率。而西部属于我国落后地区，发展也最晚。鉴于之前的经验教训，国家在西部大开发中特别提出“不要搞重复建设”的新要求。这使得西部的经济规模效率要略高于其他地区。图6还表明经济规模恶化的状况已经十分严重，严重阻碍了各区域，乃至全国经济的健康、持续发展。
图7显示，2000—2011年间，四大区域技术效率变化率的变化均呈逐年下降趋势。其中，西部最高，中部和东北其次，东部最低，且保持一定的差距。这表明中部、西部和东北技术效率改进步伐加快，与东部的差距正在逐步缩小。
图7 四大区域技术效率变化率变动图
从图8可以看出，2000—2011年间，四大区域资源配置效率均呈波动上升趋势。其中，2005年之前，西部的资源配置效率要高于其他三个区域，这表明2000年初实施的西部大开发战略初见成效，使得资源得到了有效、合理的配置。2005年之后，西部、中部和东北这三个地区的资源配置效率相差不大，但均高于东部地区。这表明在国家振兴东北和中部崛起战略指导下，这两个地区通过调整产业布局，合理规划投资项目，资源配置效率大大提升。
图8 四大区域资源配置效率变动图
为了弄清各区域TFP增长的来源，本文还计算了四大区域各部分效率对TFP增长的贡献率(见表2)。从表2可以看到，东部技术进步效率对TFP增长的作用最大(贡献率达到了50.94％)；中部、西部、东北和全国的资源配置效率分别对各区域的TFP增长的作用最大(中部：46％；西部：50.64％；东北：52.80％；全国：46.5％)；各地区经济规模效率(SE)都处于较低水平。除西部外，其他几个地区的经济规模效率都阻碍了TFP增长的提高。
四、TFP增长的收敛性分析
上述分析表明，四大区域的TFP增长及其构成具有明显的差异，但是否具有动态的收敛趋势，最后使各大区域的TFP增长趋势一致而实现区域经济的均衡发展呢?为了弄清这一问题、本文对全国及四大区域的TFP增长进行了σ-收敛、绝对β收敛、条件β收敛三种常用的收敛性分析。
σ-收敛是通过分析各省份间TFP增长的标准差的变化趋势来进行收敛性的判断。标准差随时间减小意味着区域间TFP增长的差异越来越小，区域间存在σ收敛。如图9所示，2000-2001年间σ值短暂上升；2001—2004年间σ值迅速下降，呈收敛趋势；2004—2006年σ值上升，呈发散趋势，2006～2009年σ值下降，呈收敛趋势，2010年出现反弹，2011年又大幅度下降。总体上看，全国的TFP增长的σ收敛性并不显著，具有一定的波动性。东北和东部虽然与全国趋势比较接近，但中部显示出较弱的σ收敛性；西部发散趋势明显。
图9 σ收敛性检验结果
绝对β收敛是通过分析地区间TFP增长是否可以最终达到相同的稳定状态，研究落后地区是否存在追赶发达地区的趋势。本文研究绝对β收敛的方程用如下：
若β值为负，则表明存在绝对β收敛，即存在落后地区追赶发达地区的趋势。若β值为负，则表明存在绝对β收敛，即存在落后地区追赶发达地区的趋势。表3显示，全国存在绝对β收敛，但不显著。东部具有发散趋势，但不显著。中部、西部与东北存在绝对β收敛。结合σ收敛性的检验结果，可以认定中部存在俱乐部收敛特征。
条件β收敛是研究每个地区的TFP增长能否收敛于各自的稳定水平。与绝对β收敛不同，条件β收敛承认了落后地区与发达地区的差距可能持续存在。本文采用Panel Data固定效应模型来检验条件β收敛。回归方程如下：
其中，α为Panel Data的固定效应项，对应不同地区的各自稳定条件。β为其回归系数。若β值为负，则表明存在条件β收敛，即：第i个地区的TE收敛于自身的稳定条件。由表4结果所示。全国及四大地区的估计系数β均为负值，并达到了1％的显著性水平，说明在全国以及四大地区范围内的全要素生产率都存在着条件β收敛，表明各个地区都有各自的稳定水平，并且都将收敛于各自的稳定水平。
五、结论和政策建议
本文采用超越对数形式的SFA模型，利用2000年至2011年间的年度数据，考察TFP增长及其构成的区域差异，并对全国及四大区域的TFP增长进行了收敛性分析。得出以下重要结论：
1.我国近年来的西部大开发、振兴东北老工业基地、中部崛起等政策，促进了区域资本配置效率的提高，有利于中西部全要素生产率的提高，并推进东西部区域差距的缩小。
2.东部具有技术进步效率优势，但是这种效率的贡献率正在不断下降，且规模经济效率极低，行政性垄断和区域重复建设等非市场化制度正在阻碍东部全要素生产率的持续提高。
3.σ-收敛和绝对β收敛不显著，但条件β收敛显著说明，全国和四大区域的全要素生产率不会收敛于一个统一的稳定水平，而是各区域收敛于各自的稳定水平，从而意味着我国区域经济发展的非均衡现象将长期存在。
4.从区域经济均衡发展的政策选择来看，政府在增加对经济欠发达地区资本投入、促进劳动力市场发展的同时，更应该注重市场化推进与法律制度的建设，破除行政性垄断与区域壁垒，通过有序的市场化机制来提高资源配置效率和技术进步效率。
注释：
①1978年广东省地区生产总值为185.85亿元，西藏、宁夏、贵州和青海的GDP之和为81.81亿元。2011年广东省GDP为53210.28亿元，西藏、宁夏、贵州和青海的地区生产总值之和为10080.32亿元。以上数据来源于历年《中国统计年鉴》。
③2001年12月11日，中国正式加入世界贸易组织，成为其第143个成员。