陳 君，張 璽

(福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 福建 福州 350108)

人力資本與金融發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率的效用分析

陳 君，張 璽

(福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 福建 福州 350108)

人力資本、金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系近年來(lái)已成為熱點(diǎn)話題。通過(guò)DEA-Malmquist指數(shù)法核算全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，并將金融發(fā)展分解為金融規(guī)模與金融效率，基于省際面板數(shù)據(jù)模型以探究人力資本、金融發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率的效用。實(shí)證結(jié)果表明，人力資本對(duì)生產(chǎn)率的提高有促進(jìn)作用，但利用效率不高；金融規(guī)模迅速擴(kuò)張而不注重金融效率的提高將不利于生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

人力資本；金融發(fā)展；全要素生產(chǎn)率

一、文獻(xiàn)回顧

目前，已有大量的研究都試圖解釋經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題，對(duì)于正在進(jìn)行金融自由化與政策改革的中國(guó)來(lái)說(shuō)，人力資本的利用效率與金融發(fā)展中質(zhì)與量的平衡深化，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用顯得尤為重要。

金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用，已得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的一致認(rèn)同。King(1993)[1]和Levine(1999)[2]通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)金融規(guī)模和功能可以有效地刺激長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及全要素生產(chǎn)力的增長(zhǎng)。Patrick(1966)主要強(qiáng)調(diào)金融發(fā)展對(duì)供給產(chǎn)生的一種引導(dǎo)效應(yīng)，即隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速以及經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化，社會(huì)對(duì)金融方面的需求會(huì)進(jìn)一步刺激經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)互為因果關(guān)系，此后學(xué)者們將二者之間的因果關(guān)系稱之為“帕特里克之謎”[3]。除此之外，國(guó)外學(xué)者還就金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)之間的關(guān)系展開(kāi)了一系列實(shí)證分析，如Jeanneney(2006)[4]的研究結(jié)果表明金融發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)有顯著的正向作用。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)也涌現(xiàn)出了大量關(guān)于金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的研究。張軍等(2005)測(cè)算了全要素生產(chǎn)率，通過(guò)實(shí)證分析證明我國(guó)金融發(fā)展水平與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系[5]。姚耀軍(2010)[6]，許欣欣、鄭長(zhǎng)德(2010)[7]，羅旻娜(2011)[8]運(yùn)用向量誤差修正模型分別驗(yàn)證了金融發(fā)展與全要素生產(chǎn)率間存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。

關(guān)于人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效用，國(guó)內(nèi)外的研究文獻(xiàn)眾多?；谌肆Y本的內(nèi)生增長(zhǎng)模型，認(rèn)為人力資本作為知識(shí)產(chǎn)品的主要載體，是知識(shí)與創(chuàng)新的一種替代。人力資本的存在克服了要素邊際報(bào)酬遞減的約束，使經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)成為可能，代表人物有Lucas(1988)[9]、Rebelo(1991)[10]及Hall和Jones(1999)[11]等。國(guó)內(nèi)對(duì)人力資本與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系問(wèn)題的研究有：楊立巖(2003)的研究指出，經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)增長(zhǎng)率和基礎(chǔ)知識(shí)的長(zhǎng)遠(yuǎn)增長(zhǎng)率成正比，決定基礎(chǔ)科學(xué)知識(shí)長(zhǎng)遠(yuǎn)增長(zhǎng)率的最終變量為經(jīng)濟(jì)體中的人力資本存量，人力資本是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的真正源泉[12]。胡永遠(yuǎn)和劉智勇(2004)認(rèn)為東部、中部、西部地區(qū)高等教育對(duì)GDP增長(zhǎng)率均有顯著的貢獻(xiàn)，但貢獻(xiàn)率由高到低呈梯次分布[13]。武向榮(2007)[14]、鄭鳴和朱懷鎮(zhèn)(2007)[15]等認(rèn)為自高校擴(kuò)招以來(lái)，超過(guò)一半地區(qū)的高校在一定程度上阻礙了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，說(shuō)明我國(guó)存在著教育過(guò)度情況。

對(duì)于全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的測(cè)度問(wèn)題，大體可歸結(jié)為兩大類:一類是增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法，而另一類是經(jīng)濟(jì)計(jì)量法。增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法以新古典增長(zhǎng)理論為基礎(chǔ)，估算過(guò)程相對(duì)簡(jiǎn)便，考慮因素較少，主要缺點(diǎn)是假設(shè)約束較強(qiáng)，也較為粗糙；經(jīng)濟(jì)計(jì)量法利用各種經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型估算全要素生產(chǎn)率，較為全面地考慮各種因素的影響，但估算過(guò)程較為復(fù)雜[16]。經(jīng)濟(jì)計(jì)量法中有一類方法為潛在產(chǎn)出法也稱邊界生產(chǎn)函數(shù)法，在目前的研究中得到了廣泛應(yīng)用。這類方法利用投入和產(chǎn)出變化以及邊界生產(chǎn)函數(shù)的位移來(lái)度量全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，其關(guān)鍵在于邊界生產(chǎn)函數(shù)的估算以及觀測(cè)值到生產(chǎn)邊界距離的度量。依據(jù)邊界生產(chǎn)函數(shù)和距離函數(shù)估算方法的不同，邊界生產(chǎn)函數(shù)法可劃分為兩類：一是隨機(jī)前沿分析法(SFA)，其中較為流行的方法有Hildreth和Houck的隨機(jī)系數(shù)面板模型，這類方法可以很好地處理度量誤差，但需要給出生產(chǎn)函數(shù)形式和分布的明確假設(shè)，對(duì)于樣本量較少的經(jīng)驗(yàn)研究而言，存在著較大問(wèn)題。二是非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)。這種方法直接利用線性優(yōu)化給出邊界生產(chǎn)函數(shù)與距離函數(shù)的估算，無(wú)需對(duì)生產(chǎn)函數(shù)形式和分布做出假設(shè)，從而避免較強(qiáng)的理論約束。因此，本文選取DEA-Malmquist指數(shù)法來(lái)估算全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

二、全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的估算

(一)估算方法

本文借鑒郭慶旺、趙志蕓[16]等《中國(guó)省份經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率分析》中的非參數(shù)DEA-Malmquist指數(shù)法來(lái)估算中國(guó)省域全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。該指數(shù)最早由Malmquist(1953)作為一種消費(fèi)指數(shù)提出，后來(lái)，Caves等(1982)將其應(yīng)用到生產(chǎn)率變化的度量。

(1)

與傳統(tǒng)的增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法相比，利用Malmquist指數(shù)度量全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有兩方面的優(yōu)勢(shì)：一是無(wú)需要素價(jià)格信息和經(jīng)濟(jì)均衡假設(shè)；二是可以將全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)分解為效率變化與技術(shù)進(jìn)步率兩部分，從而提供更全面的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)信息。且這種方法僅適用于面板數(shù)據(jù)。

(二)樣本選擇與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文主要度量中國(guó)29個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)?？紤]到西藏的數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，因此未將其納入分析框架之內(nèi)；重慶1997年才被列為直轄市，在此之前屬于四川的轄制范圍，因此將重慶市納入四川省。另一方面，中國(guó)在2001年加入世界貿(mào)易組織WTO，經(jīng)濟(jì)發(fā)展有了質(zhì)的飛躍，因此為估算2001年至2012年間的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，本文選取2000年至2012年的29個(gè)省份面板數(shù)據(jù)來(lái)估算全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。綜上，本節(jié)的主要研究對(duì)象為2000-2012年中國(guó)大陸地區(qū)29個(gè)省(或直轄市)的面板數(shù)據(jù)。全部數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)與各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

對(duì)于實(shí)際資本存量，本文借鑒張軍、吳桂英[17]等的《中國(guó)省際物質(zhì)資本存量的估算：1952-2000》的方法，采用永續(xù)盤(pán)存法來(lái)估算。具體公式如下：

Kit=Kit-1(1-δt)+Iit/Pit

(2)

本文以2000年為基年估算第i個(gè)省份第t個(gè)時(shí)期的物質(zhì)資本存量Kit，2000年的資本存量直接引用張軍、吳桂英文章中的估算結(jié)果。參考多數(shù)文獻(xiàn)，本文中的折舊率δt取10.96。Iit為第i個(gè)省份第t個(gè)時(shí)期的名義投資，本文采用固定資本形成總額表示。由于數(shù)據(jù)缺失，各省份的固定資本價(jià)格指數(shù)Pit不可直接獲得，參考郭慶旺、趙志耘[16]《中國(guó)省份經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率分析》中的方法，采用如下公式來(lái)獲得：Pit=全國(guó)固定資本投資價(jià)格指數(shù)×各省商品零售價(jià)格指數(shù)全國(guó)商品零售價(jià)格指數(shù)

(3)

(三)估算結(jié)果

圖1為29個(gè)省份2001年至2012年的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的均值趨勢(shì)，其中，橫軸代表年份，縱軸為省均全要素生長(zhǎng)率增長(zhǎng)。從圖1可以看出從2001年至2007年，中國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)幾乎沒(méi)有大的波動(dòng)，而在2007年之后，波動(dòng)幅度較大，且呈現(xiàn)出在0附近上下波動(dòng)的趨勢(shì)。

圖1 2001-2012年中國(guó)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的均值趨勢(shì)圖

圖2為29個(gè)省份全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的歷年均值趨勢(shì)圖①，其中，橫軸為29個(gè)省份(不包括西藏且將重慶納入四川省)，縱軸為2001-2012年的年均全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。從圖2可以看出，中國(guó)各省份的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)存在明顯的差異，因此可以得出這樣的結(jié)論，即中國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所存在的差異性主要來(lái)源于全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的明顯差異。

圖2 各省份年均全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)趨勢(shì)圖

三、實(shí)證分析

(一)模型設(shè)定

Benhabib and Spiegel(1994)基于人力資本水平能夠促進(jìn)獲取技術(shù)的能力這一說(shuō)法，提出了如下全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的方程[18]：

△ait=c+ghit+mhit(ymaxt-yit)yit+θi

(4)

其中，ymaxt代表技術(shù)領(lǐng)先地區(qū)的人均產(chǎn)出值，yit為第i個(gè)地區(qū)第t期的人均產(chǎn)出值。第hit代表第i個(gè)地區(qū)第t期的人力資本，ait代表全要素生產(chǎn)率，i代表省域個(gè)體固定效應(yīng)，加入個(gè)體固定效應(yīng)是為了控制省份之間可能存在的差異性。該模型中，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)不僅取決于當(dāng)期的人力資本水平，也取決于人力資本與技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)地區(qū)的技術(shù)水平差異的交互項(xiàng)?；谠撃Ｐ?，本文建立如下模型來(lái)分析人力資本與金融發(fā)展對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的效用：

△ait=c+ghit+mhit(ymaxt-yit)yit+αfinit+∑βjctrljit+θi+εit

(5)

其中，finit為金融發(fā)展水平，根據(jù)周寧東等(2007)的研究，金融發(fā)展水平中金融規(guī)模和金融效率對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用效果是不同的[19]，金融規(guī)模與金融效率通過(guò)對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)以對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用效果也應(yīng)該是有所差異的，因此本文將金融發(fā)展水平分為金融規(guī)模fscit與金融效率fefit，來(lái)探究其對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的作用。ctrljit為控制變量，為政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)活躍程度和對(duì)外開(kāi)放程度。εij為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。根據(jù)模型(4)進(jìn)行實(shí)證分析。

(二)指標(biāo)構(gòu)建、數(shù)據(jù)說(shuō)明

被解釋變量為全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，其構(gòu)建以及數(shù)據(jù)說(shuō)明已在本文的第二部分詳盡講述。這部分主要闡述解釋變量的構(gòu)建方式。

1. 人力資本指標(biāo)

內(nèi)生增長(zhǎng)理論認(rèn)為人力資本是解釋全要素生產(chǎn)率的重要原因，它通過(guò)影響技術(shù)創(chuàng)新能力、技術(shù)外溢吸收能力等渠道對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生顯著影響。借鑒陳釗等(2004)的估算方法，本文中人力資本的發(fā)展?fàn)顩r采用各省份人均受教育年限來(lái)表示[20]，將教育程度劃分為未受教育、小學(xué)、初中、高中和大專及以上4個(gè)水平，將教育年數(shù)劃分為0、6、9、12、16以計(jì)算出該指標(biāo)。

2. 金融發(fā)展指標(biāo)

金融發(fā)展指標(biāo)分為金融規(guī)模和金融效率[19]。其中，金融規(guī)模fscit用各省份存貸款總額占GDP的比重來(lái)衡量；金融效率fefit用各省份單位貸款創(chuàng)造的GDP來(lái)衡量，即GDP/貸款總額。

3. 其他指標(biāo)

控制變量中用政府支出占GDP的比重來(lái)衡量政府干預(yù)；用固定資產(chǎn)投資占GDP的比重來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)活躍程度；用進(jìn)出口總額占GDP的比重和外商直接投資額占GDP的比重來(lái)衡量對(duì)外開(kāi)發(fā)程度。

(三)單位根檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

1. 面板單位根檢驗(yàn)

由于宏觀數(shù)據(jù)常常會(huì)呈現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)特征，若直接進(jìn)行回歸常常會(huì)出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，從而得出不正確的結(jié)論。因此，有必要對(duì)序列先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文采用LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)和Hadri檢驗(yàn)來(lái)對(duì)模型中所包含的序列進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)的原假設(shè)是面板數(shù)據(jù)存在單位根，而Hadri檢驗(yàn)的原假設(shè)則是面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。若五種檢驗(yàn)結(jié)果都表明序列存在單位根的，則認(rèn)為該序列是非平穩(wěn)的，若有三種以上的檢驗(yàn)表明序列是平穩(wěn)的，則認(rèn)為該序列是平穩(wěn)序列。

表1 面板單位根檢驗(yàn)

注：1、LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)的原假設(shè)都為面板數(shù)據(jù)存在單位根；Hadri檢驗(yàn)的原假設(shè)為面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。2、*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)。

根據(jù)表1，可以看出除變量tfpit、hmaxit外，其余變量均為I(1)。由于全部的變量不是同階單整，因此，在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)時(shí)，根據(jù)趙文軍等(2012)的方法，本文對(duì)所有變量取一階差分代替原變量[21]。

2. 面板協(xié)整檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)變量間是否存在穩(wěn)定的長(zhǎng)期關(guān)系，本文將金融發(fā)展的兩個(gè)指標(biāo)即金融規(guī)模(dfscit)與金融效率(dfefit)與其余變量之間進(jìn)行了協(xié)整檢驗(yàn)。本文主要應(yīng)用Kao檢驗(yàn)方法來(lái)判定各變量之間是否存在穩(wěn)定的長(zhǎng)期關(guān)系。表2為協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果。

從表2可知，Kao檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量在1%水平下統(tǒng)計(jì)顯著，即在1%水平上不能接受不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，因此認(rèn)為兩個(gè)變量系統(tǒng)均存在協(xié)整關(guān)系，可以進(jìn)行回歸分析。

表2 變量的面板協(xié)整檢驗(yàn)

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平上拒絕不存在協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。

(四)實(shí)證結(jié)果

本文采用固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型。表3為模型估計(jì)結(jié)果，其中第(1)列和第(2)列為人力資本、金融規(guī)模對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的效用分析，第(3)列和第(4)列為人力資本、金融效率對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的效用分析。hausman檢驗(yàn)的P值分別為0.9641和0.8420，均大于0.10，因此，在10%水平下不能拒絕個(gè)體效應(yīng)與解釋變量相關(guān)的原假設(shè)，因此判定應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)模型，而非固定效應(yīng)模型。從而，本文將根據(jù)(2)列和(4)列的模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析。

分析中主要關(guān)注本文要探索的核心變量人力資本lnhit，人力資本與技術(shù)水平差異的交互項(xiàng)lnhmaxit以及金融發(fā)展指標(biāo)lnfscit與lnfefit對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響。

第(2)列為人力資本與金融規(guī)模對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的回歸估計(jì)結(jié)果。從估計(jì)結(jié)果看，人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的估計(jì)系數(shù)為0.0427，在5%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，即當(dāng)人力資本水平增加1時(shí)，將促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率提高0.0427，因此加強(qiáng)教育力度、提高人力資本水平，有利于促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的增加，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。人力資本與技術(shù)水平差異的交互項(xiàng)為負(fù)值(-0.0000984)，在5%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，即技術(shù)水平差異在人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的效應(yīng)中呈現(xiàn)出負(fù)作用，技術(shù)水平差異越大，人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的效用為負(fù)效應(yīng)，但該負(fù)值效應(yīng)相對(duì)較小，可見(jiàn)，我國(guó)人力資本的利用相對(duì)來(lái)說(shuō)效率不高，學(xué)習(xí)新技術(shù)能力較弱。金融規(guī)模對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響估計(jì)系數(shù)為-0.177，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，表明金融規(guī)模每擴(kuò)大1，將促使全要素生產(chǎn)率降低0.177，可能的原因是，國(guó)有企業(yè)由于政府的隱性擔(dān)保獲得大部分的增量金融資源，但并未有效使用甚至出現(xiàn)資金閑置，而經(jīng)營(yíng)效率更高的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)卻長(zhǎng)期面臨資金短缺的困境，此外，信貸規(guī)模的擴(kuò)張也容易造成通貨膨脹，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)衰退。

第(4)列為人力資本與金融效率對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的回歸估計(jì)結(jié)果。從估計(jì)結(jié)果上看，人力資本對(duì)于全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的效用與第(2)列基本一致，估計(jì)系數(shù)為0.0564，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。而金融效率對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的彈性為0.289，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，可見(jiàn)金融效率的提高可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的增加，且金融效率增加1，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)將增加0.289。此外，中國(guó)金融效率的促進(jìn)作用(0.289)大于金融規(guī)模的抑制作用(0.177)，因此中國(guó)應(yīng)繼續(xù)進(jìn)行體制改革，促進(jìn)金融效率的提升，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

對(duì)于控制變量，第(2)列與第(4)列的結(jié)果基本一致。政府支出對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)的估計(jì)系數(shù)為正，可見(jiàn)政府支出增加有利于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，適當(dāng)?shù)恼深A(yù)對(duì)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展有促進(jìn)作用。投資的估計(jì)系數(shù)為負(fù)值，在1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著，可見(jiàn)持續(xù)提高投資并不利于中國(guó)經(jīng)濟(jì)效率的提升，從而呈現(xiàn)出邊際資本回報(bào)率下降的趨勢(shì)。而對(duì)外開(kāi)發(fā)的兩個(gè)變量-進(jìn)出口總額與FDI，其在第(2)列回歸結(jié)果中均為負(fù)值，而在第(4)列結(jié)果中，進(jìn)出口總額的估計(jì)系數(shù)為正，F(xiàn)DI的估計(jì)系數(shù)仍為負(fù)，且均不統(tǒng)計(jì)顯著，這與事實(shí)有些不相符，但根據(jù)鄭文和張建華(2012)的研究[22]，進(jìn)出口可能通過(guò)以下渠道抑制企業(yè)進(jìn)行全要素生產(chǎn)率提升型的投資行為：首先，國(guó)內(nèi)出口企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)面臨著研發(fā)創(chuàng)新的后發(fā)劣勢(shì)，國(guó)際已有技術(shù)對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新造成較強(qiáng)的專利障礙和壁壘，除非國(guó)內(nèi)企業(yè)有實(shí)際性的創(chuàng)新，否則將無(wú)法應(yīng)用。其次，國(guó)際主導(dǎo)企業(yè)對(duì)我國(guó)出口企業(yè)的研發(fā)行為進(jìn)行打壓和控制，造成嚴(yán)重的“俘獲效應(yīng)”和“鎖定效應(yīng)”，最終將導(dǎo)致出口企業(yè)技術(shù)進(jìn)步出現(xiàn)“天花板效應(yīng)”。因此，國(guó)際貿(mào)易對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響取決于正負(fù)雙方力量之間的博弈結(jié)果，只有當(dāng)技術(shù)外溢效應(yīng)大于“壁壘效應(yīng)”時(shí)，才能顯著促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。對(duì)于FDI，有部分學(xué)者指出，在資源較為匱乏的地方，F(xiàn)DI 企業(yè)作為優(yōu)勢(shì)企業(yè)可能會(huì)搶占國(guó)內(nèi)企業(yè)的生產(chǎn)和市場(chǎng)資源，從而造成國(guó)內(nèi)企業(yè)的衰退。因此，F(xiàn)DI 可能會(huì)對(duì)全要素生產(chǎn)率造成抑制效應(yīng)。

表3 面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果

注：t statistics in parentheses；* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01

四、結(jié)論

本文使用2001-2012年省際面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了人力資本與金融發(fā)展對(duì)中國(guó)全要素生產(chǎn)率的效用。結(jié)果顯示人力資本對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高有促進(jìn)作用，但中國(guó)仍存在人力資本使用效率不高的問(wèn)題；金融發(fā)展中金融規(guī)模抑制了全要素生產(chǎn)率的提高，而金融效率則能促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，金融發(fā)展的兩個(gè)方面發(fā)揮了完全相反的效用。只注重金融發(fā)展中金融規(guī)模即量上的擴(kuò)張，而忽視金融效率即質(zhì)上的提升，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉——全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)是不利的，中國(guó)應(yīng)在促進(jìn)金融擴(kuò)張的同時(shí)高度重視金融效率的提升。

注釋：

① 圖2中橫軸1，2，……，29分別代表北京市，天津市，河北省，山西省，內(nèi)蒙古自治區(qū)，遼寧省，吉林省，黑龍江省，上海市，江蘇省，浙江省，安徽省，福建省，江西省，山東省，河南省，湖北省，湖南省，廣東省，廣西省，海南省，四川省，貴州省，云南省，陜西省，甘肅省，青海省，寧夏回族自治區(qū)，新疆維吾爾自治區(qū)。其中將重慶納入四川省計(jì)算。

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(責(zé)任編輯：梁小紅)

The Impact of Human Capital and Financial Development on Total Factor Productivity

CHEN Jun ZHANG Xi

(School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China)

The relationship of human capital, financial development and economic growth has become a hot topic in recent years. This paper uses DEA-Malmquist index method to calculate TFP, and investigates the effect of human capital, financial development on total factor productivity (TFP) in a provincial panel data model. The result shows that human capital has a positive impact on TFP but not efficiently, and it is not beneficial for TFP growth to only focus on the expansion of financial scale.

human capital; financial development; total factor productivity growth (TFP growth)

2015-03-31

陳君(1990- )，女，福建三明人，研究生。研究方向：數(shù)量經(jīng)濟(jì)。 張璽(1990- )，男，江蘇常州人，研究生。研究方向：數(shù)量經(jīng)濟(jì)。

F061.2

A

1008-4940(2015)03-0007-08