許貴福

（福建船政交通職業(yè)學院 公共教學部，福建 福州 350007）

一、引言

對于全要素生產(chǎn)率 （Total Factor Productivity，TFP）的研究最早開始于丁伯根 （1942）和索洛（1985），F(xiàn)are（1985,1989,1994）以及 Coelli（1996）研究了全要素生產(chǎn)率變動的測量方法,通過經(jīng)驗分析得出了較好的研究結(jié)論。

我國對全要素生產(chǎn)率研究的文獻很多，歸納總結(jié)主要包括三個方面：（1）根據(jù)某些區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)，運用模型對該區(qū)域的全要素生產(chǎn)率進行定量測算，并分析其在此階段時間的變化特征；（2）根據(jù)模型回歸的結(jié)果，定性地分析全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長的影響；（3）闡述一些影響全要素生產(chǎn)率的因素。

改革開放后，中國經(jīng)濟的全要素生產(chǎn)率得到了顯著提高.對全要素生產(chǎn)率的研究一直是我國學者研究的熱點課題.易綱、樊綱、李巖（2003）指出新興經(jīng)濟在估算TFP所面臨的問題[1].張軍、施少華（2003）計算了我國近幾年TFP的波動[2]，結(jié)果表明，在1952年到1978年改革開放以前，我國TFP具有明顯的波動性，改革開放以后，TFP表現(xiàn)較為穩(wěn)定，有明顯的提高。顏鵬飛、王兵（2004）研究Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)和技術進步[3]，技術效率與技術效率的人力資本機制因素和生產(chǎn)率增長之間關系，得出技術效率、人力資本和制度因素均是影響我國全要素增長的主要因素.郭慶旺、賈俊雪（2005）采取我國1979年—2004年各年的經(jīng)濟生產(chǎn)總值（GDP）[4-5]，研究經(jīng)濟增長與TFP之間的因果關系.即在此期間我國經(jīng)濟增長模式為一個典型的輸入式增長模式，TFP增長率低下，技術進步、產(chǎn)能利用率不高和資源的配置不合理影響著經(jīng)濟的增長。章祥蓀、貴斌威（2008）使用DEA Malmquist指數(shù)方法研究了我國1979-2005年TFP變化情況[6]，也得出了相似的結(jié)論。葉德磊、鄧金鵬（2009）利用面板模型研究了我國東、中、西三地區(qū)的TFP[7]，得出三地區(qū)全要素生產(chǎn)率有呈現(xiàn)日益擴大的趨勢.鄧利方、余甫功（2006）利用面板數(shù)據(jù)的Malmquist DEA方法對廣東TFP進行測算與分析[8]。本文選取Malmquist TFP指數(shù)方法測算海西經(jīng)濟區(qū)20個城市1995-2012年的面板數(shù)據(jù)進行實證分析[9]，研究海西經(jīng)濟區(qū)TFP對經(jīng)濟增長的影響。

二、研究方法、模型及投入產(chǎn)出設計

（一）研究方法

在研究全要素生產(chǎn)率（TFP）中，目前常用的方法有三種：增長核算法、生產(chǎn)函數(shù)法、隨機前沿分析法以及數(shù)據(jù)包絡分析法（DEA）。

增長核算法主要是把經(jīng)濟增長簡單的分解為兩部分，一是全要素生產(chǎn)率的增長，二是投入的增長，運用相關數(shù)量模型得出其在經(jīng)濟增長率中的貢獻度分別是多少，得出投入增長和全要素生產(chǎn)率的增長對經(jīng)濟增長的影響情況。隨機前沿分析法對全要素生產(chǎn)率進一步的分解，減少了測算的誤差，但是該方法需要了解生產(chǎn)函數(shù)的具體形式。數(shù)據(jù)包絡分析法又簡稱Malmquist指數(shù)方法，該方法的優(yōu)點就是對價格信息不作具體要求，運用相關的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，就進行測算，因此很好的彌補了其他方法對相關價值和價格數(shù)據(jù)的要求。數(shù)據(jù)包絡分析法和其它幾種方法相比較，最大的優(yōu)點是可以對指數(shù)進行分解，并且不需要通過假設任何具體分布函數(shù)來獲得前沿函數(shù)。1953年Malmquist最早提出Malmquist TFP指數(shù)方法[10]，1982年Cavesetal首次運用該方法測算生產(chǎn)率指數(shù)變化[11]。該方法在測算全要素生產(chǎn)率變化的優(yōu)點主要有：一是彌補了在研究生產(chǎn)率指數(shù)方面對相關價格信息不全的缺陷；二是把生產(chǎn)要素分解為生產(chǎn)效率變動和技術進步變動，進而計算技術和效率的變化情況。

對于一些生產(chǎn)要素來說，相關價格信息無法統(tǒng)計，其數(shù)據(jù)較難獲得，但相關投入和產(chǎn)出的數(shù)據(jù)較易獲得。因此，本文使用基于數(shù)據(jù)包絡分析 （DEA）的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法，測算海西經(jīng)濟區(qū)1995-2012年的全要素生產(chǎn)率（TFP）的變化。

（二）研究模型

從 t時期到 t+1時期，TFP增長率測度的Malmquist指數(shù)可以表示成：

上式中，xti=（Kit,Lit）＇表示第 i個地區(qū)第t時期包括勞動（L）和資本（K）的投入向量；用yti=（Yit）表示產(chǎn)出Y；時期t和時期t+1的距離函數(shù)分別用Dti（xti,yti）和Dti（xt+1i,yt+1i）表示。從t時期到t+1時期的Malmquist數(shù)量指數(shù)定義為（以技術Tt為參照）：

同理，以技術Tt+1為參照的Malmquist數(shù)量指數(shù)為：

以上得到的 Malmquist TFP指數(shù)具有良好的性質(zhì)，可以分解為不變規(guī)模報酬假定下技術進步指數(shù)（TCP）和技術效率變化指數(shù) （TEC），分解過程如下：

其中技術效率變化指數(shù)（TEC）還可進一步分解為規(guī)模效率指數(shù)（SEC）和純技術效率指數(shù)（PTEC），即：

（三）投入產(chǎn)出設計

本研究選擇勞動力（L）和資本存量（K）作為生產(chǎn)投入要素，以地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為產(chǎn)出要素計算出海西20個城市1995-2012年的全要素生產(chǎn)率（TFP）。根據(jù)海西經(jīng)濟區(qū)各個地區(qū)的統(tǒng)計年鑒公布的GDP數(shù)據(jù)、從業(yè)人數(shù)，作為產(chǎn)出Y、勞動力（L）的面板數(shù)據(jù)。

由于無法獲取現(xiàn)成的海西經(jīng)濟區(qū)各個地區(qū)的資本存量數(shù)據(jù)，本文選取戈德·史密斯（Gold Smith）的基本公式：

式（7）中，Kit表示第i個城市第t年的資本存量，Iit表示第i個城市第t年的投資額，Pit為各城市固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，δt指的是第t年的資本折舊率.在資本折舊率的選取方面，假設每年資本折舊率是不變的，即δt取常用值9.6%，固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)Pit可從各地區(qū)統(tǒng)計年鑒得到。據(jù)此，可計算出海西經(jīng)濟區(qū)各地區(qū)1995-2012年的資本存量值[12]。

三、實證結(jié)果及分析

（一）海西經(jīng)濟區(qū)Malmquist TFP指數(shù)綜述

1.1995-2012年海西經(jīng)濟區(qū)Malmquist TFP指數(shù)分析

表1 海西經(jīng)濟區(qū)1995-2012年TFP指數(shù)及分解

1995-2012年海西經(jīng)濟區(qū)18年的平均TFP為1.027（表1），其增長的平均率為2.7%，達到了全要素生產(chǎn)率（TFP）的效率前沿。其中技術效率增長率為1.3%，技術進步平均增長率為9.3%，技術進步一直發(fā)揮正面效應，但是純技術效率在1995-2012年平均增長率為負，即平均增長率為負1.4%。然而經(jīng)濟規(guī)模效率所帶來的TFP的平均增長率也為負0.5%。1995-2002年全要素生產(chǎn)率指數(shù)出現(xiàn)正增長，其中2002年的增幅最大，達到了10.6%，而2003-2007年及2010-2012年全要素生產(chǎn)率指數(shù)呈負增長。

2.1995-2012年海西經(jīng)濟區(qū)各地區(qū)的Malmquist TFP指數(shù)分析

海西經(jīng)濟區(qū)16個城市1995-2012年TFP變化平均值為1.024（表2），平均增長率為2.4%，主要原因是技術的進步，其增長率為4.4%，但技術效率一直呈現(xiàn)下降的趨勢。從表2的分析可知，純技術效率和規(guī)模效率不能達到效率前沿。比較各個城市全要素生產(chǎn)率， 除了撫州 （0.935），南平 （0.892），漳州（0.946），梅州（0.897）的四個城市出現(xiàn)負增長，其他城市都出現(xiàn)了正增長。技術效率下降比純技術效率、規(guī)模效率下降多，技術效率的大幅度下降是引起各城市全要素下降的主要因素之一。同時，雖然技術進步在此期間是呈現(xiàn)上升趨勢，然而技術進步無法彌補技術效率下降所引起的全要素生產(chǎn)率的下降，因此海西經(jīng)濟區(qū)各個城市全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)下降趨勢。

表2 1995-2012年海西經(jīng)濟區(qū)各地區(qū)的TFP指數(shù)及分解

（二）1995-2012年海西經(jīng)濟區(qū)各個城市全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析

由表1可知，1995-2002年全要素生產(chǎn)率指數(shù)出現(xiàn)正增長，其中2002年的增幅最大，而2003-2007年及2010-2012年全要素生產(chǎn)率指數(shù)呈負增長?？梢?002年是一個分界線，因此，在研究海西經(jīng)濟區(qū)各個城市的TFP的變化情況時，分1995-2002年和2003-2012年兩個階段分析海西經(jīng)濟區(qū)各個城市的TFP的變化情況。

1.1995-2002年海西經(jīng)濟區(qū)各個城市全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析

1995-2002年期間，海西經(jīng)濟區(qū)TFP變化平均值為1.143（圖1），即海西經(jīng)濟區(qū)在此期間的平均增長14.3%，呈現(xiàn)出較高增長率的趨勢。引起這一時期TFP平均值較高的是技術效率在此時期提高較大，平均增長達到20%，規(guī)模效率及純技術效率分別提高12.5%、4.7%，但技術進步出現(xiàn)了負增長，增長率為-5.1%。在此時期海西經(jīng)濟區(qū)處于經(jīng)濟快速增長的初始階段，經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模較小，全要素生產(chǎn)率的貢獻較為明顯。除了南平（0.878）和梅州（0.915）全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了負增長，其他城市全要素生產(chǎn)率增長趨勢均為正，但大部分城市的技術進步都呈下降趨勢。

圖1 1995-2000年海西經(jīng)濟區(qū)各個城市TFP變動及分解

2.2003-2012年海西經(jīng)濟區(qū)各個城市全要素生產(chǎn)率指數(shù)分析

2003-2012年期間，海西經(jīng)濟區(qū)TFP變化的平均值為0.971（圖2），低于效率的臨界值，即表明海西經(jīng)濟區(qū)TFP平均增長率為-2.9%。結(jié)果與1995-2002年TFP指數(shù)的平均值14.3%相比，情況恰好相反，分析其主要原因是由于在此期間技術效率、純技術效率和規(guī)模效率的下降，下降率幅度分別達到了9.2%，4.2%和5.2%.實證分析表明，在此期間技術進步是增加，增幅達到5.7%，由于其增長率低于技術效率下降的速度，因此其使該階段的全要素生產(chǎn)率下降.從圖2看，全要素生產(chǎn)率增長最高的是汕頭和潮州，分別為14.5%、9.6%。技術進步和技術效率增長率的提高是引起這兩個地區(qū)全要素增長的主要因素，對比發(fā)現(xiàn)其他城市在此期間卻出現(xiàn)了技術效率下降的情況。與全要素生產(chǎn)率的實現(xiàn)效率前沿城市比較，只是這些城市的技術進步的增長比技術效率下降速度更快，確保全要素生產(chǎn)率的增長是正向的。因此，在資源配置效率方面，海西經(jīng)濟區(qū)大部分城市仍有很大的潛力。

圖2 1995-2000年海西經(jīng)濟區(qū)各個城市TFP變動及分解

四、TFP的影響因素分析

（一）Tobit回歸模型

由于全要素生產(chǎn)率不可能為負值，因此存在數(shù)據(jù)被截斷.如果采用最小二乘法來估計該模型，得到的估計是有偏和不一致的，因此，為了回避該問題，本文選取Tobit回歸模型（也稱截取回歸模型），該模型屬于因變量受到限制的一種回歸分析法。采用該模型有效的回避了因變量值受限制或數(shù)據(jù)被截的問題，最后采用極大似然法估計模型參數(shù)。選擇的被解釋變量為海西經(jīng)濟區(qū)的20個城市的TFP值，影響TFP因素包括人力資本（LAB）、技術進步（H）和勞動力增長率（IND）等變量.回歸模型如下：

其中，μt~N（0,σ2）。用 f（z）表示標準正態(tài)分布概率密度，F(xiàn)（z）表示它的累積密度.則TFPt為正的觀察值的聯(lián)合概率密度為：

（二）影響因素選擇

一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構：產(chǎn)業(yè)結(jié)構就是指第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)這三層產(chǎn)業(yè)在該區(qū)域生產(chǎn)總值占的比重，本文選取的產(chǎn)業(yè)結(jié)構指標是海西經(jīng)濟區(qū)各個城市中第二產(chǎn)業(yè)（IND2）、第三產(chǎn)業(yè)（IND3）占不同城市生產(chǎn)總值（GDP）的比重，所占比例不同表示其產(chǎn)業(yè)結(jié)構不同，產(chǎn)業(yè)結(jié)構是反映一個區(qū)域的資源配置、經(jīng)濟調(diào)整情況，是影響經(jīng)濟發(fā)展的重要因素。二是技術進步：技術進步程度不同表示各區(qū)域之間自主研發(fā)能力、學習模仿能力的大小不同，是影響技術進步的主要因數(shù)。因此，考慮這些因數(shù)，選取該些區(qū)域的出口總額（IMP）和實際利用外資額（FDI）占該區(qū)域GDP的比重和該些區(qū)域在科技上的投入 （KX）占該區(qū)域財政支出的比重等表示技術進步。三是人力資本（LAB）：為了便于數(shù)據(jù)的取得，本文采用該地區(qū)60歲以下的大學畢業(yè)人數(shù)占所有就業(yè)人數(shù)的比重來表示。

（三）回歸結(jié)果及分析

選取海西經(jīng)濟區(qū)20個城市經(jīng)濟數(shù)據(jù)，得到下面方程：

方程下面括號內(nèi)數(shù)字為每個系數(shù)t統(tǒng)計量值。

1.產(chǎn)業(yè)結(jié)構

從（6）式看出，IND3、IND2兩變量系數(shù)檢驗是不顯著的，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整系數(shù)檢驗不顯著，這就說明1995-2012年產(chǎn)業(yè)結(jié)構調(diào)整對海西經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率的提高作用不明顯。其根源是雖然國家提出加速海西經(jīng)濟區(qū)的發(fā)展，并給予一定的政策支持，但海西經(jīng)濟區(qū)的經(jīng)濟方式未得到根本性的改變，還是屬于粗放型的增長方式。從海西區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構來看，勞動密集型、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主，高科技含量、高技術產(chǎn)業(yè)、高附值等高新型產(chǎn)業(yè)還是比較少。

同時由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構的調(diào)整會引起資源的不合理的配置，例如從原本資源利用率較高的部門流動到利用率較低的部門，這樣產(chǎn)業(yè)結(jié)構的調(diào)整反而會影響該區(qū)域的TFP提高，因此影響整體經(jīng)濟增長的質(zhì)量和效益。

2.技術進步

回歸方程中的FDI系數(shù)是不顯著的，表明外商直接投資對于TFP的影響也是作用不顯著。從外商在海西經(jīng)濟區(qū)投資結(jié)構來看，外商在海西經(jīng)濟區(qū)的投資主要是利用這些區(qū)域廉價的勞動力、土地環(huán)境資源及當?shù)卣o予外資企業(yè)一些優(yōu)惠的政策。因此，出于這些投資條件的考慮，外資企業(yè)主要投資在一些勞動密集型和資源高耗型的加工業(yè)。而在一些高技術性、資金密集型的機電、器材制造、電子科技及通信設備制造行業(yè)投入的較少。因此外商投資對于推動海西經(jīng)濟的發(fā)展貢獻是有限的。

科技上的投入KX系數(shù)檢驗顯著，當?shù)卣吭黾涌萍纪度胝嫉胤截斦С龅谋戎厝绻岣?%，TFP將提高4.0231%?？萍嫉耐度氪龠M了當?shù)丶夹g進步，從而有利于TFP的提高。進出口IMP系數(shù)檢驗也是顯著，表明如果當?shù)剡M出口占該區(qū)域GDP的比重每增加1%，該區(qū)域TFP會因此而提高0.113%。相對科技投入對當?shù)豑FP的影響相比，進出口對當?shù)豑FP的影響的微弱的。海西經(jīng)濟區(qū)貿(mào)易方式主要以加工型貿(mào)易為主，由于加工貿(mào)易主要集中在勞動密集型的簡單加工裝配為主，深層次的加工較少，高附值少，技術含量較低，從而對一區(qū)域技術進步和TFP的作用不明顯。

3.人力資本

人力資本LAB的回歸系數(shù)檢驗不顯著，而且其對區(qū)域的TFP影響是反方向的。根據(jù)人力資本閥值理論，一個地區(qū)的人力資本投入如果未達到促使該區(qū)域R&D活動活躍的臨界值，那么就不利于該區(qū)域的技術進步和全要素增長率的提高。因此，從回歸結(jié)果看，海西經(jīng)濟區(qū)的人力資本投入還不夠，未達到促進技術進步的臨界值。建議海西經(jīng)濟區(qū)各地方政府要加大人力資本的投入，例如加大人才的引薦，創(chuàng)造有利的條件去吸引高素質(zhì)人才來海西工作等等，有利于海西各城市TFP的提高。

五、結(jié)論及政策建議

（一）結(jié)論

實證研究表明，在研究的樣本范圍內(nèi)，海西經(jīng)濟區(qū)的平均全要素生產(chǎn)率達到有效值。1995-2002年主要是技術效率的提升促進了全要素生產(chǎn)率的增長；2003-2012年主要是技術進步的提高促進全要素生產(chǎn)率的增長。Tobit模型回歸結(jié)果表明，人力資本對這些區(qū)域的全要素生產(chǎn)率的增長作用是不顯著的，甚至是反向的?？萍纪度雽θ厣a(chǎn)率的增長影響比較顯著，即當?shù)卣萍纪度胝嫉胤截斦С龅谋戎厝绻岣?%，全要素生產(chǎn)率的增長將提高4.02%。但由于海西經(jīng)濟區(qū)整體經(jīng)濟還未從粗放型的發(fā)展模式向集約型發(fā)展模式轉(zhuǎn)變，即主要還是集中在那些勞動密集型、科技附加值較低的行業(yè)。與一些經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)相比，在科技研發(fā)、教育培訓等方面的財政投入較少，使得海西經(jīng)濟區(qū)產(chǎn)業(yè)科技水平較低。

（二）政策建議

海西經(jīng)濟區(qū)各地方政府應該增加教育、科研的投入，加大人才引進力度，以此促進本地區(qū)的技術進步、全要素生產(chǎn)率增長，從而使海西經(jīng)濟真正走上集約型的發(fā)展道路。對此，提出以下幾點建議：首先，海西經(jīng)濟區(qū)仍需進一步提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構高度化、加大產(chǎn)業(yè)結(jié)構中的科技含量。除了通過進口高技術的機器設備外，更重要的是要提高自身的創(chuàng)新能力，提高技術效率，并且在政策方面給予高新技術產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)提供更大的優(yōu)惠。其次，要提高引進外資的質(zhì)量。技術溢出是外商直接投資的一種內(nèi)在功能，其溢出效應的強弱不僅受外資企業(yè)技術先進程度的制約，還與東道國自身技術吸收能力有很強的關聯(lián)。因此，要特別支持那些有可能同時帶來后向關聯(lián)和前向關聯(lián)的、涉及中間產(chǎn)品生產(chǎn)行業(yè)的發(fā)展，充分發(fā)揮外資企業(yè)的產(chǎn)業(yè)帶動效果，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構升級。最后，要重視人力資本的投資。加大文化教育費用和科學研究費用的投入，在財政方面給予更大地支持，提高對外資技術溢出的吸收能力和自主創(chuàng)新能力，促進技術進步、全要素生產(chǎn)率增長，從而使海西經(jīng)濟真正走上集約型的發(fā)展道路。

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