張倩肖，李丹丹（西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061）

?

區(qū)域發(fā)展

基于半?yún)?shù)法的中國跨地區(qū)全要素生產(chǎn)率研究

張倩肖，李丹丹
（西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061）

摘要：文章利用2002-2014年中國工業(yè)企業(yè)水平的微觀數(shù)據(jù)，采用Levinsohn and Pertrin法（簡(jiǎn)稱LP半?yún)?shù)法）系統(tǒng)分析和測(cè)算中國31個(gè)省份全要素生產(chǎn)率（TFP）的變動(dòng)情況，同時(shí)比較跨地區(qū)生產(chǎn)率差異并分析其差異原因。結(jié)果表明，中國跨地區(qū)全要素生產(chǎn)率具有較大差異，其中環(huán)渤海和東南地區(qū)及中部地區(qū)的TFP均值相對(duì)較高，其次是東北地區(qū)，西南和西北地區(qū)TFP均值最低。因此，要改善中國不同地區(qū)的全要素生產(chǎn)率差異，政府需要在全面實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略、完善產(chǎn)業(yè)政策、優(yōu)化資源配置和降低地區(qū)邊界效應(yīng)等方面做出努力。

關(guān)鍵詞：全要素生產(chǎn)率；LP半?yún)?shù)法；地區(qū)差異

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.03.008

一、引　言

中國自改革開放以來經(jīng)濟(jì)得到了飛速的發(fā)展，但是不同區(qū)域和地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的非一致性卻日益突出。在20世紀(jì)90年代以前，人們認(rèn)為地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的重要原因是要素投入不同造成的。有關(guān)重要素投入的理論和研究不斷出現(xiàn)，其中Basu，Susanto and John（1997）［1］的文獻(xiàn)是早期最先關(guān)注不同國家經(jīng)濟(jì)差異的經(jīng)典之作。但是，在90年代的中后期，學(xué)者們對(duì)重要素投入的觀點(diǎn)提出質(zhì)疑，尤其是對(duì)新古典理論中的資本報(bào)酬遞減的質(zhì)疑。Easterly（2001）［2］研究認(rèn)為，如果一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較落后，那么該地區(qū)所投入的資本要素必然會(huì)小于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)所投入的資本要素，而資本的報(bào)酬增長速度必然會(huì)高于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的，因此資本就會(huì)從經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)流向經(jīng)濟(jì)落后的地區(qū)，所以一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后的真正原因并不是由于資本的匱乏導(dǎo)致的。在隨后的研究中，一些學(xué)者考察了人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的作用。研究認(rèn)為，雖然人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有著重要的作用，但是它對(duì)不同國家經(jīng)濟(jì)效率的差異解釋不到1/3，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率比較低，因此，人力資本并不是解釋國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異的重要原因（Ra?phael，2015）［3］?；谝陨戏治?，學(xué)者們基本得出一致結(jié)論認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長實(shí)際上是由許多因素共同發(fā)揮作用的，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下，經(jīng)濟(jì)績(jī)效的提高實(shí)際上就表現(xiàn)為全要素生產(chǎn)率（簡(jiǎn)稱TFP）對(duì)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響。因此可以說，國家或地區(qū)貧富的差異是來源于生產(chǎn)率的差異。

大多數(shù)文獻(xiàn)研究全要素生產(chǎn)率時(shí)，主要研究的是農(nóng)業(yè)和制造業(yè)部門，而針對(duì)工業(yè)的研究比較少。工業(yè)在中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和增長過程中起著舉足輕重的作用。伴隨著各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件的差異以及國際產(chǎn)業(yè)的分工，未來中國工業(yè)的增長將會(huì)在世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中扮演著更加重要的角色。對(duì)于總體TFP的研究已有文獻(xiàn)大都主要是從宏觀層面出發(fā)，要么采用傳統(tǒng)的索羅余值法，要么采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）和隨機(jī)邊界法（SFA），從企業(yè)層面基于半?yún)?shù)法研究TFP的文獻(xiàn)屈指可數(shù)。值得注意的是，由于企業(yè)的技術(shù)水平在某種程度上是可以事前認(rèn)知的，企業(yè)根據(jù)已知的技術(shù)水平再選擇合適的要素投入水平，因此用傳統(tǒng)宏觀研究方法測(cè)量企業(yè)生產(chǎn)率會(huì)出現(xiàn)同步偏差問題和選擇偏差問題，使得估計(jì)結(jié)果不準(zhǔn)確，所以傳統(tǒng)方法并不適用于微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究。針對(duì)以上問題，一系列的最新修正方案被提出，并形成了很多前沿的估計(jì)方法，目前國際上流行的是 Olley and Pakes法（簡(jiǎn)稱 OP法）和Levinsohn and Pertrin法（簡(jiǎn)稱LP法）。半?yún)?shù)法主要是一并建立了參數(shù)關(guān)系和非參數(shù)關(guān)系，但并非是參數(shù)和非參數(shù)模型的簡(jiǎn)單疊加，而是兩種方法的有機(jī)結(jié)合，能夠有效解決生產(chǎn)函數(shù)的同步偏差問題和選擇偏差問題。

二、文獻(xiàn)綜述

改革開放后，國內(nèi)外的學(xué)者們對(duì)中國全要素生產(chǎn)率相繼進(jìn)行了研究，但是對(duì)全要素生產(chǎn)率的估算結(jié)果存在非常大的差異，這就引發(fā)了許多爭(zhēng)論。究其原因，主要包括兩點(diǎn)：第一是樣本數(shù)據(jù)的來源與處理方法的不一致，第二是全要素生產(chǎn)率的測(cè)算方法不一致。目前測(cè)算全要素生產(chǎn)率的方法有很多，大致可分為三類：①參數(shù)法，這類方法事先需要假設(shè)具體的生產(chǎn)函數(shù)再進(jìn)行測(cè)算，主要包括索羅余值法和隨機(jī)前言生產(chǎn)函數(shù)法；②非參數(shù)法，這類方法不需要設(shè)定先驗(yàn)的生產(chǎn)函數(shù)，是通過獲得樣本點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)后直接利用線性優(yōu)化給出距離函數(shù)和邊界生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估算，主要包括Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）等；③半?yún)?shù)法，主要包括Olley and Pakes［4］法（簡(jiǎn)稱OP法）和Levinsohn and Pertrin［5］法（簡(jiǎn)稱LP法）。半?yún)?shù)法主要是一并建立了參數(shù)關(guān)系和非參數(shù)關(guān)系，參數(shù)關(guān)系是針對(duì)影響產(chǎn)出的主要因素建立的，而非參數(shù)關(guān)系則是針對(duì)其他影響產(chǎn)出的未知因素建立的，并在生產(chǎn)函數(shù)中一起加以估計(jì)，這樣就能夠有效解決生產(chǎn)函數(shù)的樣本選擇和內(nèi)生性問題。每一種方法都有各自的適用對(duì)象和優(yōu)缺點(diǎn)，那么究竟哪種方法更為恰當(dāng)和更為使用呢？為此，本節(jié)將對(duì)有關(guān)全要素生產(chǎn)率的測(cè)度方法的文獻(xiàn)進(jìn)行梳理和述評(píng)。

索洛余項(xiàng)度量的是經(jīng)濟(jì)增長中要素投入所不能解釋的部分，指企業(yè)實(shí)際觀察產(chǎn)值和由最小二乘法計(jì)算所得的估計(jì)產(chǎn)值之間的差額。由于模型簡(jiǎn)單，合乎經(jīng)濟(jì)原理，因此很多學(xué)者利用這種方法對(duì)中國全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)算，如李平等（2013）［6］測(cè)算了中國總體和省級(jí)生產(chǎn)率變化及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率；楊茜淋（2013）［7］對(duì)中國工業(yè)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估計(jì)；張建升（2011）［8］對(duì)中國省域全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異的動(dòng)態(tài)演進(jìn)進(jìn)行研究等。索洛余值法開創(chuàng)了經(jīng)濟(jì)增長源泉分析的先河，是新古典增長理論的一個(gè)重要貢獻(xiàn)。用索洛余值法計(jì)算全要素生產(chǎn)率的優(yōu)點(diǎn)是思路清晰，算法簡(jiǎn)單，很容易理解。缺點(diǎn)是它的必要條件是需要估算出?和 β的參數(shù)值，這就需要對(duì)技術(shù)水平A做出一定的假設(shè)。假設(shè)1：技術(shù)水平A是一個(gè)固定的常數(shù)A=A0；假設(shè)2：技術(shù)水平A是關(guān)于時(shí)間t的指數(shù)函數(shù)，即A=A0eλt；假設(shè)3：技術(shù)水平A是關(guān)于時(shí)間t的指數(shù)增長A=A0(1+γ)t。但是，以上幾種假設(shè)都很難令人信服。因?yàn)?，技術(shù)水平的提高是由很多已知與未知因素共同導(dǎo)致的結(jié)果，它既不是一個(gè)常數(shù)也不是簡(jiǎn)單的關(guān)于t的指數(shù)函數(shù)，應(yīng)該是一種難以確定的非線性函數(shù)。隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法測(cè)度全要素生產(chǎn)率的步驟主要是首先設(shè)定前沿生產(chǎn)函數(shù)，然后估計(jì)前沿生產(chǎn)函數(shù)中的參數(shù)。如蒲勇健等（2014）［9］基于隨機(jī)前沿超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)對(duì)中國再生資源產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率及影響因素進(jìn)行研究；余泳澤等（2012）［10］利用該方法對(duì)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)地區(qū)效率差異與全要素生產(chǎn)率增長率分解進(jìn)行研究等。但是該方法也存在一些不足，如參數(shù)太多，且該函數(shù)中的一些二次項(xiàng)無法從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度給出合理解釋；假設(shè)各年度的參數(shù)相同，否定了不同時(shí)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的多樣性［11］。隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法在計(jì)算全要素生產(chǎn)率的優(yōu)勢(shì)是：①通過估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)能對(duì)個(gè)體企業(yè)的生產(chǎn)過程進(jìn)行描述，從而有效地控制了對(duì)技術(shù)效率的估計(jì)；②相比于其他方法，該方法的模型可以較好地處理測(cè)度誤差，并考慮到了隨機(jī)誤差對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，因此能較好地模擬現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的狀況。隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法的劣勢(shì)主要是：這種方法在具體的研究過程中假設(shè)條件太多，這樣就使得該研究的應(yīng)用受到了較大的限制。

測(cè)度全要素生產(chǎn)率的非參數(shù)法也越來越多地被應(yīng)用到生產(chǎn)率研究的領(lǐng)域中。如孫慶蘭（2013）［12］利用該方法對(duì)流通業(yè)與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的交叉作用進(jìn)行了實(shí)證研究；石騰超等（2014）［13］基于DEA分解的Malmquist指數(shù)法對(duì)中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異及其原因進(jìn)行研究；孫曉華等（2012）［14］分別采用ATFP法、LP法和DEA-Malmquist指數(shù)法對(duì)中國制造業(yè)15個(gè)子行業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算及比較。用非參數(shù)法計(jì)算全要素生產(chǎn)率的優(yōu)點(diǎn)是，它們不需要事先設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，而是通過獲得樣本點(diǎn)的觀測(cè)數(shù)據(jù)后直接利用線性優(yōu)化給出距離函數(shù)和邊界生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估算，并且可以將全要素生產(chǎn)率具體分解為技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效應(yīng)和配置效率。非參數(shù)法的缺點(diǎn)是，數(shù)據(jù)包絡(luò)法（DEA）和Malmquist指數(shù)法都沒有考慮到樣本的隨機(jī)因素，這就會(huì)造成很大的測(cè)量誤差。

通過對(duì)有關(guān)文獻(xiàn)的梳理和述評(píng)可以看出，隨著微觀企業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可獲得性的逐漸增強(qiáng)，有關(guān)中國全要素生產(chǎn)率的總體研究趨勢(shì)正在由宏觀走向微觀。但是，傳統(tǒng)測(cè)量微觀企業(yè)全要素生產(chǎn)率的估計(jì)方法會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)問題，即聯(lián)立性問題與樣本選擇問題，也就是通常所說的內(nèi)生性問題。聯(lián)立性問題是指在位企業(yè)在做要素投入的決策之前，會(huì)在某一個(gè)時(shí)刻感覺到一部分的生產(chǎn)率，因此這就會(huì)影響企業(yè)做出要素投入的決策；樣本選擇問題是指由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和企業(yè)利益最大化，生產(chǎn)率較低的企業(yè)會(huì)被市場(chǎng)淘汰，而留在市場(chǎng)中的在位企業(yè)都是生產(chǎn)率相對(duì)較高的企業(yè)，因此如果在估計(jì)企業(yè)的生產(chǎn)率水平時(shí)只用在位企業(yè)的樣本來估計(jì)，會(huì)使得企業(yè)的生產(chǎn)率水平得到過高的估算，因此估算結(jié)果會(huì)不客觀和不準(zhǔn)確。為了解決這些問題，目前較為合適的是采用半?yún)?shù)法。然而目前采用半?yún)?shù)法來測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率的文獻(xiàn)比較少。張杰等（2009）［15］以中國1999-2003年之間的全部國有與規(guī)模以上的非國有企業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，采用OP半?yún)?shù)法估計(jì)了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。余淼杰（2010）［16］同樣使用類似的方法和數(shù)據(jù)估計(jì)了全要素生產(chǎn)率。基于此，本文將詳細(xì)介紹和闡述半?yún)?shù)法。半?yún)?shù)法包括Olley and Pakes法（簡(jiǎn)稱OP法）和Levinsohn and Pertrin法（簡(jiǎn)稱LP法）。半?yún)?shù)法主要是一并建立了參數(shù)關(guān)系和非參數(shù)關(guān)系，參數(shù)關(guān)系是針對(duì)影響產(chǎn)出的主要因素建立的，而非參數(shù)關(guān)系則是針對(duì)其他影響產(chǎn)出的未知因素建立的，并在生產(chǎn)函數(shù)中一起加以估計(jì)，這樣就能夠有效解決生產(chǎn)函數(shù)的樣本選擇和內(nèi)生性問題。

（一）Olley and Pakes法（簡(jiǎn)稱OP法）

根據(jù)柯布—道格拉斯生產(chǎn)數(shù)可以得到以下關(guān)系：

其中，yit、kit、和lit分別表示的是企業(yè)增加值、資本投入和勞動(dòng)投入的自然對(duì)數(shù)形式；ωit表示的是企業(yè)不能被觀測(cè)到的且隨著時(shí)間變化的異質(zhì)性生產(chǎn)率，它代表了企業(yè)的技術(shù)、管理水平等因素；εit表示的是真正的誤差項(xiàng)，或者說是生產(chǎn)率偏離預(yù)期的沖擊。ωit和εit都不可能被觀測(cè)到，其區(qū)別就在于，企業(yè)在觀測(cè)到本期的生產(chǎn)率水平ωit后，會(huì)決定資本和勞動(dòng)的投入量，因此，ωit與要素投入有關(guān)，而企業(yè)在做出決策之前不能觀測(cè)到εit，因此εit與要素投入不相關(guān)。

Olley and Pakes假定生產(chǎn)率的變化服從一階馬爾科夫過程，用公式表示為，其中，Jit表示的是第t時(shí)期的全部信息。這就意味著企業(yè)下一時(shí)期的生產(chǎn)率只與當(dāng)期的生產(chǎn)率有關(guān)。Olley and Pakes假設(shè)資本按照永續(xù)盤存法形成，即，其中，δ表示折舊率，it-1表示t-1時(shí)期的投資。由資本積累的方程可以知道，在t時(shí)期的資本投入完全是由上一時(shí)期的全部信息集合決定的，因而投資與當(dāng)期的生產(chǎn)力水平ωit和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)εit都不相關(guān)。因此，在上式的生產(chǎn)函數(shù)中，只有l(wèi)it是內(nèi)生變量。

在多時(shí)期的不確定動(dòng)態(tài)環(huán)境中，由于企業(yè)的目標(biāo)是保證未來預(yù)期利潤貼現(xiàn)加總達(dá)到最大化，因此，企業(yè)的投資決策變量是關(guān)于生產(chǎn)率和資本的函數(shù)，即iit=it(kit,ωit)。Olley and Pakes假設(shè)該過程中僅存在生產(chǎn)率這一個(gè)不可觀測(cè)的變量，因此在資本kit給定的情形下可求出生產(chǎn)率ωit關(guān)于投資iit的函數(shù)即：ωit=ht(kit,iit)，將該生產(chǎn)率的表達(dá)式帶入方程（1）可得：

同時(shí)，定義φt=βtkit+ht(kt,it)，將其帶入方程（2）可得：

運(yùn)用序列估計(jì)（Paquet，2001）［17］方法進(jìn)行估計(jì)可得到φt的估計(jì)值φt勞動(dòng)的系數(shù)估計(jì)值 βl。由于在該過程中已經(jīng)用關(guān)于投資和資本的函數(shù)φt將生產(chǎn)率顯性地表示出來，因此在方程（3）式中不存在內(nèi)生性問題。

接下來估計(jì)資本的系數(shù) βk。對(duì)于任意給定的βk，由和的表達(dá)式以計(jì)算出企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，即ωit=βtkit-φt。又因?yàn)榧僭O(shè)生產(chǎn)率服從一階馬爾科夫過程，因此t時(shí)期的生產(chǎn)率可以寫成t-1時(shí)期生產(chǎn)率和信息值（innovation）的和，用公式表示為：

其中，f(ωit-1)表達(dá)的是關(guān)于 ωit-1的函數(shù)，ξit表達(dá)的是t-1時(shí)期和t時(shí)期之間的信息值，它與t-1時(shí)期的信息集不相關(guān)。又因?yàn)閠時(shí)期的資本完全是由t-1時(shí)期的全部信息集合決定，因此它與ξit也不相關(guān)。將方程（3）可以改寫為：

由于假定kit與εit、ξit都不相關(guān)，因此在方程（5）中通過將內(nèi)生變量lit移動(dòng)到方程的左邊，該方程不包含任何內(nèi)生變量。然后采用非線性最小二乘法就可以估計(jì)出資本的系數(shù)βk的估計(jì)值 β∧k，這樣生產(chǎn)函數(shù)中的所有系數(shù)都估計(jì)出來了，最后通過索羅殘值法就能得到企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

（二）Levinsohn and Pertrin法（簡(jiǎn)稱LP法）

Levinsohn and Pertrin則認(rèn)為，由于調(diào)整成本的存在，投資會(huì)因?yàn)槭艿秸{(diào)整成本的影響而不能靈活地反映企業(yè)生產(chǎn)率的變動(dòng)情況，因此上述OP方法不能完全解決回歸項(xiàng)和殘差項(xiàng)之間的內(nèi)生性問題。LP方法則建議采用中間投入變量作為代理變量。因?yàn)槠髽I(yè)只要進(jìn)行生產(chǎn)，就會(huì)使用中間投入品，而且中間投入品的調(diào)整相對(duì)于投資來說更加靈活，因此更能完全反映企業(yè)生產(chǎn)率的變動(dòng)情況。在對(duì)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)取自然對(duì)數(shù)后可得：

其中，yit和mit分別表示取自然對(duì)數(shù)后的企業(yè)產(chǎn)出值和中間投入品。與OP方法所假設(shè)的投資與生產(chǎn)率存在單調(diào)關(guān)系不同，LP法假定在kit給定的條件下，mit是關(guān)于ωit的單調(diào)增函數(shù)，即mit=mt(kit,ωit)。對(duì)其求反函數(shù)可得：，這意味著生產(chǎn)率是關(guān)于資本和中間投入品的函數(shù)，將其帶入方程（6）中可得：

其中，g(ωit-1)表示的是關(guān)于ωit-1的函數(shù)，ξit表達(dá)的是t-1時(shí)期和t時(shí)期之間的信息值，它與t-1時(shí)期的信息集不相關(guān)的，因此kit和εit、ξit都不相關(guān)，這可以當(dāng)作為識(shí)別的一個(gè)矩條件。由方程（6）、（7）和（8）可得：

由于中間投入品mit作為企業(yè)在t時(shí)期的決策變量雖然與誤差項(xiàng)εit不相關(guān)，但是卻和信息值ξit相關(guān)，因此可以用其滯后一期值mit-1當(dāng)做mit的工具變量。然后用?t-1-βkkit-1-βmmit-1多項(xiàng)式表示g(?t-1-βkkit-1-βmmit-1)，根據(jù)矩條件，使用GMM方法就可以估計(jì)出βk和βm，最后通過索羅殘值法求得全要素生產(chǎn)率：

兩種半?yún)?shù)法都可以很好地消除內(nèi)生性的問題，但是由于OP方法中的一個(gè)假定是要求代理變量（投資）和總產(chǎn)出始終保持單調(diào)遞增關(guān)系，這就表示那些投資額為零的樣本企業(yè)并不能夠被估計(jì)。實(shí)際上，并非每一個(gè)企業(yè)在每一年的投資都為正，如果采用OP法來估計(jì)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率就會(huì)丟棄掉很多企業(yè)樣本。LP法是以中間投入指標(biāo)代替投資額作為代理變量，從數(shù)據(jù)的角度出發(fā)，這樣所損失的樣本量將比OP方法小很多，在數(shù)據(jù)的篩選過程中比較有效，從而估計(jì)結(jié)果更加精確。通過這兩種方法的對(duì)比，本文將采用LP法來測(cè)度我國2002-2014年全部國有和規(guī)模以上非國有的工業(yè)企業(yè)層面的全要素生產(chǎn)率。

三、基于LP半?yún)?shù)法全要素生產(chǎn)率的測(cè)度

（一）模型和變量的界定

本文借鑒Levinsohn and Pertrin（2003）的模型方法，模型設(shè)定為如下形式：

在（11）式中，yit表示企業(yè)實(shí)際產(chǎn)出值（對(duì)數(shù)），lit、mit和kit分別表示勞動(dòng)投入、中間投入和資本投入（對(duì)數(shù)）。勞動(dòng)投入變量用從業(yè)人員平均人數(shù)來表示，資本投入變量按照永續(xù)盤存法即kt=(1-δ)kt-1+it-1，其中，δ表示折舊率，it-1表示t-1時(shí)期的投資，ki為第t年的實(shí)際資本存量，kt-1為第

年的實(shí)際資本存量。以2002年為基期，本文分別用各地區(qū)歷年工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)、原材料價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)企業(yè)產(chǎn)出值、中間投入和資本投入進(jìn)行價(jià)格平減，其中的價(jià)格指數(shù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。地區(qū)總量生產(chǎn)率則定義為所有企業(yè)全要素生產(chǎn)率的加權(quán)平均，具體形式為：

其中，θit表示的是用企業(yè)生產(chǎn)份額來衡量的權(quán)重變量，通過用企業(yè)的產(chǎn)值除以該地區(qū)總產(chǎn)值求出。

（二）中國跨地區(qū)全要素生產(chǎn)率測(cè)算

本文使用的樣本數(shù)據(jù)來源于《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》和銳思金融研究數(shù)據(jù)庫，在處理樣本數(shù)據(jù)的過程中，依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)剔除程序（Levinsohn and Petrin，2003；謝千里，2008；聶輝華，2008）［5，18-19］，剔除了異常的觀測(cè)值。本文對(duì)區(qū)域的劃分按照世界銀行（2006）［20］的標(biāo)準(zhǔn)，將全國31個(gè)省級(jí)行政區(qū)域劃分為六大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，分別為東北、東南、環(huán)渤海、中部、西北和西南。由于環(huán)渤海與東南地區(qū)、西北與西南地區(qū)的變化特征較為一致，本文則將環(huán)渤海和東南地區(qū)作為一個(gè)整體進(jìn)行分析，類似地，將西北和西南地區(qū)也作為一個(gè)整體進(jìn)行分析，其中東北地區(qū)包括吉林、遼寧和黑龍江；中部地區(qū)包括湖南、湖北、安徽、江西和河南；環(huán)渤海和東南地區(qū)包括北京、河北、天津、山東、江蘇、上海、福建、廣東和浙江；西北和西南地區(qū)包括陜西、山西、內(nèi)蒙古、寧夏、新疆、青海、甘肅、重慶、四川、云南、廣西、貴州、海南和西藏。

表1列出了2002-2014年中國31個(gè)省份的TFP水平值與增長率?？偟膩碚f，從TFP水平指標(biāo)來看，中國地區(qū)層面生產(chǎn)率最高的是環(huán)渤海和東南地區(qū)。具體到省份，將生產(chǎn)率按照從高到底的順序排名依次為：上海、福建、廣東、北京、山東、浙江、江蘇、天津和河北。其中，地區(qū)總量生產(chǎn)率最高的是上海，TFP達(dá)到了8.23，位居全國第一，這表明上海的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度是最高的。其余8個(gè)省份的地區(qū)總量生產(chǎn)率在樣本考察期間普遍都處于全國領(lǐng)先的水平。其次，中國地區(qū)總量生產(chǎn)率排名第二是中部地區(qū)。按照TFP的高低排名依次是湖北、安徽、湖南、江西和河南。其中，湖北和安徽的地區(qū)TFP最高，分別達(dá)到為7.44和7.41，可見湖北和安徽的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度在中部地區(qū)最高，而河南的TFP在中部地區(qū)是最低的，只有6.88，可見河南在中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是相對(duì)落后的。再次，中國地區(qū)總量生產(chǎn)率相對(duì)較低的是東北地區(qū)。其中，吉林的TFP相對(duì)較高，達(dá)到了7.11，可見吉林的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在樣本考察期間是東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)比較發(fā)達(dá)的省份，其次較高的是遼寧，地區(qū)TFP為7.03；而黑龍江在東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低，地區(qū)TFP只有6.61。最后，中國西南和西北地區(qū)各省份的總量生產(chǎn)率相對(duì)其他地區(qū)是最低的。生產(chǎn)率在西南和西北地區(qū)排名靠前的是山西、陜西、四川、海南和重慶，其中山西和陜西的TFP分別為7.58和7.56。而新疆和寧夏幾乎排在了全國最末，地區(qū)TFP只有6.57和6.03。可見，西南和西北地區(qū)各省份之間的經(jīng)濟(jì)差距較大而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后于中國其他地區(qū)。

3) 溫度。當(dāng)浸提溫度<40℃時(shí)，隨著溫度升高火龍果果皮甜菜苷類色素提取量呈逐漸上升趨勢(shì)；當(dāng)溫度增至40℃時(shí)提取量最高，為3.85 mg/100g；之后呈快速下降趨勢(shì)，其原因可能是甜菜苷類色素對(duì)溫度較敏感，過高的溫度加速了甜菜苷類色素的分解[14]。因此，浸提溫度以40℃最優(yōu)。

從TFP增長率指標(biāo)來看，可以發(fā)現(xiàn)2002-2014年中國地區(qū)總量TFP均出現(xiàn)上升的趨勢(shì)，都有著較高TFP增長率。其中，經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的區(qū)域如西南和西北地區(qū)及東北地區(qū)生產(chǎn)率增長率相對(duì)較高，而經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的環(huán)渤海和東南地區(qū)生產(chǎn)率增長率放緩。這意味著中國工業(yè)企業(yè)在總體上存在著收斂的趨勢(shì)，這和謝千里等（2008）使用參數(shù)方法測(cè)量TFP獲得結(jié)果一致。

表1　2002-2014年中國31個(gè)省份的TFP水平值與增長率

四、中國跨地區(qū)全要素生產(chǎn)率差異原因分析

對(duì)于中國跨地區(qū)全要素生產(chǎn)率的差異的原因，可以從以下三個(gè)方面進(jìn)行分析，包括知識(shí)進(jìn)步、資源配置和政策因素。

（一）知識(shí)進(jìn)步

新經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，知識(shí)進(jìn)步是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的一個(gè)重要因素。中國長期以來存在著“輕研發(fā)，重引進(jìn)”的思想。在20世紀(jì)80年代，中國工業(yè)技術(shù)發(fā)展水平與發(fā)達(dá)國家的差距很大，因此通過引進(jìn)國外先進(jìn)技術(shù)可以促進(jìn)生產(chǎn)率的增長。但是，隨著這種差距的不斷縮小，發(fā)達(dá)國家不愿意再向中國轉(zhuǎn)讓先進(jìn)技術(shù)，因此，僅僅依靠技術(shù)的引進(jìn)來提高生產(chǎn)力的效果會(huì)不斷變差。而且中國引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)是從發(fā)達(dá)的地區(qū)如環(huán)渤海和東北地區(qū)開始的，由于技術(shù)的流動(dòng)存在著一些制約因素，因而導(dǎo)致了中國四大區(qū)域的技術(shù)水平產(chǎn)生差異。同時(shí)，由于東北、中部及西南和西北地區(qū)的科技成果向市場(chǎng)轉(zhuǎn)化的程度也比較低，因此制約了這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從而表現(xiàn)為這三個(gè)區(qū)域的TFP相較于環(huán)渤海和東南地區(qū)的TFP較低。

（二）資源的配置效果，主要包括市場(chǎng)化、城市化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

市場(chǎng)化進(jìn)程的關(guān)鍵在于：市場(chǎng)位于資源合理配置的主導(dǎo)地位、非國有經(jīng)濟(jì)發(fā)展加快、政府直接干預(yù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)頻率減少等。環(huán)渤海和東南地區(qū)位于中國改革開放的最為前沿的地帶，擁有非常優(yōu)越的地理位置和極為雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力，吸引了大量的人才（人力資本）和資金（物質(zhì)資本）向該區(qū)域進(jìn)行集聚，并且在2003年中國政府加大對(duì)環(huán)渤海和東南地區(qū)的政策優(yōu)惠和提供更多的資源，使得該區(qū)域的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)更加發(fā)達(dá)，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)更加成熟，從而市場(chǎng)機(jī)制得以有效發(fā)揮，促使了該區(qū)域資源配置情況的大幅度改善，因而資源配置效果最好。而中部地區(qū)人口數(shù)量大，市場(chǎng)化程度明顯低于環(huán)渤海和東南地區(qū)，主要表現(xiàn)在：非國有經(jīng)濟(jì)所占的比重小、政府直接干預(yù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和資源的配置范圍比較廣、對(duì)外開放水平低、引入外資程度低等，因而導(dǎo)致了生產(chǎn)要素和勞動(dòng)力的大量流失，市場(chǎng)份額減少，所以資源誤配置程度要高于環(huán)渤海和東南地區(qū)。但是在2003年中國提出“加強(qiáng)中部地區(qū)之崛起”的戰(zhàn)略目標(biāo)后，中部地區(qū)的市場(chǎng)化程度和開放度得到提高，資源誤配置程度得到很大的改善，各地區(qū)TFP水平有所提高。而東北地區(qū)和西南和西北地區(qū)的國有企業(yè)和集體經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)中起著非常重要的作用，所占份額比重很高，導(dǎo)致了生產(chǎn)率較高的民營企業(yè)規(guī)模卻不是較大的，反之生產(chǎn)率較低的國有企業(yè)規(guī)模卻是很大的，因此影響了該地區(qū)的資源配置效果，使得TFP水平較低。在城市化方面，在改革開放初期階段，國有企業(yè)因?yàn)轶w制的制約缺乏競(jìng)爭(zhēng)力，而沿海地區(qū)的民營企業(yè)憑借著市場(chǎng)導(dǎo)向和較低的勞動(dòng)力成本迅速占領(lǐng)市場(chǎng)。同時(shí)，首先快速發(fā)展起來的民營企業(yè)通過引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)、人才和產(chǎn)權(quán)改制等改進(jìn)了經(jīng)營模式，在市場(chǎng)上占領(lǐng)了資源的優(yōu)勢(shì)，從而使得中國跨地區(qū)生產(chǎn)率發(fā)生了差異。而產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)的調(diào)整對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長也起了很大的推動(dòng)作用。但是，不管是在20世紀(jì)80年代初期的中國工業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向了輕型化還是在90年代中國工業(yè)結(jié)構(gòu)的重新轉(zhuǎn)向重型化，都聚集發(fā)生在環(huán)渤海和東南地區(qū)的一些省份，中部、西部地區(qū)的一些省份在轉(zhuǎn)換的程度上遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于環(huán)渤海和東南地區(qū)，因此導(dǎo)致了中國四大區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異。

（三）政策因素

中國改革實(shí)行的是從局部到整體的循序，并且政策向東部沿海地區(qū)傾斜，因此給環(huán)渤海和東南地區(qū)提供了更多政策支持和更多的自主權(quán)。同時(shí)，對(duì)投資、財(cái)政、計(jì)劃、稅收、價(jià)格、信貸、工資等各領(lǐng)域進(jìn)行了全面的改革，逐步提高了市場(chǎng)機(jī)制在資源配置中的發(fā)揮作用。但是這種改革體制在客觀上也造成了中國四大區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)會(huì)的不均等，從而使得跨地區(qū)生產(chǎn)率產(chǎn)生較大的差異。

五、結(jié)論與政策建議

本文利用2002-2014年中國工業(yè)企業(yè)水平的數(shù)據(jù)，采用LP半?yún)?shù)方法估算了中國各個(gè)區(qū)域和31個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率，并在此基礎(chǔ)上從知識(shí)進(jìn)步、資源配置和政策因素等三個(gè)方面分析了跨地區(qū)生產(chǎn)率差異原因，結(jié)果表明中國跨地區(qū)生產(chǎn)率具有較大差異，其中環(huán)渤海和東南地區(qū)及中部的TFP均值最高，其次是東北地區(qū)，西南和西北地區(qū)TFP均值最低。這是因?yàn)榄h(huán)渤海和東南地區(qū)及中部地區(qū)位于改革開放的前言地帶，經(jīng)濟(jì)體制改革最為徹底，市場(chǎng)化程度和城市化程度最高，并且中國引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)是從該區(qū)域開始的，政策也向沿海地區(qū)傾斜，因此給環(huán)渤海和東南地區(qū)提供了更多政策支持和更多的自主權(quán)，所以該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度最快，而東北及西南和西北地區(qū)的TFP均值比較低，這是由于這兩個(gè)區(qū)域技術(shù)引進(jìn)水平不高，國有企業(yè)份額比重大，缺乏市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，并且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和城市化建設(shè)相對(duì)較慢，因此導(dǎo)致了這兩個(gè)區(qū)域TFP均值較小。要改善中國不同地區(qū)的生產(chǎn)率差異程度，中國政府的政策和制度安排需要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行改善。

第一，全面實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，加快各地區(qū)形成以創(chuàng)新為主要引領(lǐng)和支撐的發(fā)展模式，拓展發(fā)展新空間。政府相關(guān)部門要加大鼓勵(lì)企業(yè)科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新和市場(chǎng)創(chuàng)新，增加自主創(chuàng)新能力和自我學(xué)習(xí)意識(shí)，提高技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率，促進(jìn)不同地區(qū)間的技術(shù)溢出效應(yīng)，并鼓勵(lì)發(fā)展產(chǎn)業(yè)集聚來提高企業(yè)和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)效率。這不僅有利于應(yīng)對(duì)新舊經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力銜接，也有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)。政府還要加快改造提升傳統(tǒng)工業(yè)，將傳統(tǒng)以資源和要素驅(qū)動(dòng)的發(fā)展方式轉(zhuǎn)向?yàn)橐詣?chuàng)新驅(qū)動(dòng)和發(fā)展質(zhì)量為中心，依靠科學(xué)技術(shù)和人力資本及管理創(chuàng)新的發(fā)展模式。進(jìn)一步深入推進(jìn)信息化與各產(chǎn)業(yè)的協(xié)同和融合，發(fā)揮城市群的輻射帶動(dòng)作用，引導(dǎo)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟，推動(dòng)跨領(lǐng)域跨行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，促進(jìn)科技與經(jīng)濟(jì)深度融合，促進(jìn)較發(fā)達(dá)地區(qū)形成“追趕效應(yīng)”。

第二，加強(qiáng)對(duì)落后地區(qū)產(chǎn)業(yè)政策的完善和扶持力度，加快科技體制和金融市場(chǎng)化的改革進(jìn)程，積極優(yōu)化資源配置。政府要進(jìn)一步加大對(duì)落后地區(qū)如西部地區(qū)的發(fā)展扶持力度，加大金融支持、人力資本、科學(xué)研究等要素投入和稅收優(yōu)惠力度，促進(jìn)要素積累，提高要素邊際生產(chǎn)率。進(jìn)一步深入實(shí)施西部大開發(fā)，支持西部地區(qū)改善基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)展特色優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，政府相關(guān)部門要減少金融機(jī)構(gòu)對(duì)非國有企業(yè)和中小企業(yè)的信貸歧視，并改變金融機(jī)構(gòu)對(duì)集體企業(yè)和國有企業(yè)的信貸政策傾斜的現(xiàn)狀，降低金融市場(chǎng)進(jìn)入壁壘、放松政策限制，鼓勵(lì)和引導(dǎo)非國有資本進(jìn)入金融業(yè)，加速銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，促進(jìn)要素有序資源流動(dòng)，提高資源配置效率和金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率，從而從根本上縮小地區(qū)生產(chǎn)率差異。

第三，降低地區(qū)邊界效應(yīng)，打破技術(shù)轉(zhuǎn)移壁壘。地區(qū)邊界效應(yīng)不僅包括地方保護(hù)政策和貿(mào)易壁壘，還包括體制障礙和技術(shù)壁壘。因此，政府不僅要不斷完善地方政府的激勵(lì)機(jī)制，進(jìn)一步加強(qiáng)中國各地區(qū)的通信設(shè)施、交通運(yùn)輸和公共設(shè)施的建設(shè)，消除各地區(qū)的市場(chǎng)進(jìn)入壁壘和壟斷勢(shì)力，制定更加合理的貿(mào)易政策，還要拓寬地區(qū)間技術(shù)擴(kuò)散的廣度和深度，打破地區(qū)間技術(shù)轉(zhuǎn)移壁壘，提高對(duì)外開放程度，建立落后地區(qū)引進(jìn)和學(xué)習(xí)先進(jìn)地區(qū)技術(shù)的保障機(jī)制，通過提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力來縮小地區(qū)生產(chǎn)率差異。

參考文獻(xiàn)：

［1］Basu S，John G Fernald.Returns to Scale in US Production：Estimates and Implications［J］.Journal of Political Econo?my，1997，105（2）：249-283.

［2］Easterly W，Levine R.It is not Factor Accumulation：Styl?ized Facts and Growth Models［J］.World Bank Economic Review，2001，15（2）：177-219.

［3］Auer Raphael A.Human capital and the dynamic effects of trade［J］.Journal of Development Economics，2015，117（7）：105-118.

［4］Olley G Steven，Ariel Pakes.The Dynamics of Productivi?tyintheTelecommunicationsEquipmentIndustry［J］. Econometrica，1996，64（6）：63-97.

［5］Levinsohn James，Amil Petrin.Estimating Production Func? tions Using Inputs to Control for Unobservables［J］.Review of Economic Studies，2003，70（4）：317-341.

［6］李平，鐘學(xué)義，王宏偉，等.生產(chǎn)率變化與經(jīng)濟(jì)增長源泉：1978～2010年［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2013（1）：3-21.

［7］楊茜淋.我國工業(yè)分行業(yè)全要素生產(chǎn)率估計(jì)［J］.商業(yè)時(shí)代，2013（16）：115-117.

［8］張建升.省域全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異的動(dòng)態(tài)演進(jìn)［J］.經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2011（6）：37-41.

［9］蒲勇健，余顯蘭，張勇.中國再生資源產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率及影響因素研究——基于隨機(jī)前沿超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的分析［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014（12）：3-10.

［10］余泳澤，張妍.我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)地區(qū)效率差異與全要素生產(chǎn)率增長率分解——基于三投入隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)分析［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2012（1）：44-53.

［11］段文斌，尹向飛.中國全要素生產(chǎn)率研究評(píng)述［J］.南開經(jīng)濟(jì)研究，2009（2）：130-140.

［12］孫慶蘭.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的流通與制造業(yè)TFP交叉作用分析［J］.商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2015（2）：15-16.

［13］石騰超，鄒一南.我國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率區(qū)域差異及其原因研究——基于制造業(yè)2003-2011年面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析［J］.區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2014（1）：130-137.

［14］孫曉華，王昀，鄭輝.R&D溢出對(duì)中國制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響——基于產(chǎn)業(yè)間、國際貿(mào)易和FDI三種溢出渠道的實(shí)證檢驗(yàn)［J］.南開經(jīng)濟(jì)研究，2012（5）：18-35.

［15］張杰，李勇，劉志彪.出口促進(jìn)中國企業(yè)生產(chǎn)率提高嗎?來自中國本土制造業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.管理世界，2009（12）：11-26.

［16］余淼杰.中國的貿(mào)易自由化與制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2010（12）：97-110.

［17］Paquet A，Robidoux B.Issues on the Measurement of the Solow Residual and the Testing of Its Exogeneity Evidence for Canada［J］.Journal of Monetary Economics，2001，47：33-58.

［18］謝千里，羅斯基，張軼凡.中國工業(yè)生產(chǎn)率的增長與收斂［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2008（3）：45-56.

［19］聶輝華，松濤，王宇鋒.創(chuàng)新企業(yè)規(guī)模和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)——基于中國企業(yè)層面面板數(shù)據(jù)的證據(jù)［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2008，7（2）：15-24.

［20］世界銀行.中國政府治理、投資環(huán)境與和諧社會(huì)：中國120個(gè)城市競(jìng)爭(zhēng)力的提高［C］.杭州：第四屆中國投資環(huán)境論壇論文集，2006.

［責(zé)任編輯：余志虎］

中圖分類號(hào)：F061.5；F124

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1007-5097（2016）03-0050-07

收稿日期：2015-07-23

基金項(xiàng)目：國家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（07BJY074）；陜西省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目（2013KRM12）

作者簡(jiǎn)介：張倩肖（1966-），女，陜西西安人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)；李丹丹（1990-），女，河南濟(jì)源人，博士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

A Study on the Transregional Total Factor Productivity in China Based on the Semi-parametric Method

ZHANG Qian-xiao，LI Dan-dan
（School of Economics and Finance，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710061，China）

Abstract：Based on the micro data of the level of China’s industrial enterprises from 2002 to 2014，this paper applies Levinsohn and Pertrin method（hereinafter referred to as LP method）systematically analyzes and measures the changes in the total factor productivity（TFP）of China’s 31 provincial-level administrative areas，and compares the differences in productivity between different areas and analyzes the reasons for the differences.The results show that the transregional total factor productivity in China has great differences，among them the TFP mean value is relatively high in Bohai Sea，the southeast and central regions，followed by the northeast region，and the southwest and northwest regions with the lowest mean TFP.Therefore，the government needs to make more efforts on fully implementing innovation driven development strategy，perfecting industrial policy，optimizing resource allocation，reducing regional boundary effect and so on，in order to improve the TFP differences between different regions in China.

Keywords：TFP；LPsemi-parametric method；regional differences