馬偉偉

（江西科技師范大學(xué) 商學(xué)院，南昌 330013）

0 引言

持續(xù)提高技術(shù)的供給能力，是新的歷史時(shí)期我國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)久穩(wěn)定發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。從歷史發(fā)展進(jìn)程來(lái)看，我國(guó)經(jīng)歷了高速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)期，目前已逐步跨入中高速增長(zhǎng)階段，在這一變化歷程中，技術(shù)進(jìn)步到底處于怎樣的地位，這個(gè)問(wèn)題值得研究。因此，本文從實(shí)證角度，對(duì)長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度進(jìn)行測(cè)算。

從學(xué)術(shù)界關(guān)于技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率的研究方法來(lái)看，索洛余值法是一種最為基本的方法，自索洛提出之后，被學(xué)術(shù)界廣泛用于貢獻(xiàn)率測(cè)度，而模型回歸法存在著因變量自相關(guān)引起估計(jì)偏差的弊端，DEA方法則由于未考慮隨機(jī)因素而導(dǎo)致結(jié)果有偏?；诖?，本文嘗試通過(guò)一種新的途徑，重新測(cè)度技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。

1 理論設(shè)計(jì)及變量選取

1.1 基本函數(shù)模型

由于技術(shù)進(jìn)步往往會(huì)促進(jìn)勞動(dòng)力的節(jié)約集約利用，因此在生產(chǎn)函數(shù)上將技術(shù)進(jìn)步與勞動(dòng)力要素“捆綁”，得到新的生產(chǎn)函數(shù)表示：

兩邊同時(shí)消去勞動(dòng)力L，并對(duì)時(shí)間求導(dǎo)，得到：

其中，y、k分別是人均產(chǎn)出和人均資本，A為技術(shù)進(jìn)步，gy表示人均產(chǎn)出增長(zhǎng)率，gk表示人均資本的增長(zhǎng)率，gA表示技術(shù)進(jìn)步率，系數(shù)a表示勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性。

1.2 技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的測(cè)算模型

根據(jù)式（2），a×gA其實(shí)就是全要素生產(chǎn)率（TFP）的變化率。技術(shù)進(jìn)步，其直觀體現(xiàn)就是帶來(lái)全要素生產(chǎn)率的提高，因此可以用全要素生產(chǎn)率提高對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率來(lái)測(cè)算技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。仍根據(jù)式（2），推出全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率：

1.3 關(guān)于技術(shù)進(jìn)步的結(jié)構(gòu)方程模型及變量設(shè)定

本文考慮用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行分析，因此需要對(duì)技術(shù)進(jìn)步的前置變量和效果變量進(jìn)行設(shè)定。通過(guò)查閱文獻(xiàn)和相關(guān)資料，最終確定技術(shù)進(jìn)步的前置變量和效果變量如下：

（1）技術(shù)進(jìn)步率的前置變量：研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出的增長(zhǎng)率、R&D活動(dòng)人員的增長(zhǎng)率、財(cái)政對(duì)科技支出的增長(zhǎng)率。企業(yè)研發(fā)經(jīng)費(fèi)的投入，是企業(yè)進(jìn)行各種技術(shù)研發(fā)活動(dòng)的基礎(chǔ)，人才投入則是基本保障，而政府對(duì)科技的支持，又是企業(yè)研發(fā)活動(dòng)的重要助推力，因此，本文選取這三方面的指標(biāo)作為技術(shù)進(jìn)步率的前置變量。

（2）技術(shù)進(jìn)步率的效果變量：勞動(dòng)力生產(chǎn)率的變化率、工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入的增長(zhǎng)率、工業(yè)企業(yè)能源消費(fèi)的增長(zhǎng)率。通過(guò)技術(shù)進(jìn)步，會(huì)帶來(lái)勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提高、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力和盈利水平的提高，也會(huì)促進(jìn)能源利用效率的提高，因此，選取這三方面指標(biāo)作為技術(shù)進(jìn)步的效果變量。

1.4 關(guān)于資本增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)方程模型及變量設(shè)定

同樣的，需要對(duì)資本增長(zhǎng)的前置變量和效果變量進(jìn)行設(shè)定。通過(guò)查閱文獻(xiàn)和相關(guān)資料，最終確定資本增長(zhǎng)的前置變量和效果變量如下：

（1）人均資本增長(zhǎng)率的前置變量：人均固定資產(chǎn)投資的增長(zhǎng)率。這方面指標(biāo)比較單一，這里僅選取人均固定資產(chǎn)投資的增長(zhǎng)率進(jìn)行衡量。

（2）人均資本增長(zhǎng)率的效果變量：勞動(dòng)力生產(chǎn)率的變化率、工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入的增長(zhǎng)率。通過(guò)資本投入，會(huì)通過(guò)替代效應(yīng)減少人力投入，提高人力資本效率，并提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力和盈利水平，因此選取勞動(dòng)力生產(chǎn)率的變化率、工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入的增長(zhǎng)率兩個(gè)指標(biāo)作為效果變量。

1.5 綜合的結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

根據(jù)式（3），還需要確定技術(shù)進(jìn)步率。綜合上文的理論解釋?zhuān)凑战Y(jié)構(gòu)方程模型的框架，本文提出一個(gè)新的模型來(lái)綜合測(cè)算技術(shù)進(jìn)步率。模型的框架形式如圖1所示。

圖1 綜合的結(jié)構(gòu)方程模型

2 實(shí)證分析

2.1 穩(wěn)健性檢驗(yàn)及參數(shù)估計(jì)

根據(jù)上文綜合得到的結(jié)構(gòu)方程模型，采用AMOS方法進(jìn)行估計(jì)，得到模型的整體估計(jì)效果和參數(shù)。其中，結(jié)構(gòu)方程模型的整體估計(jì)效果如表1所示，模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表1 結(jié)構(gòu)方程模型的估計(jì)效果

由表1可以看出，結(jié)構(gòu)方程模型估計(jì)得到的x2/df值為2.39，低于結(jié)構(gòu)方程模型擬合效果的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，RMSEA、NFI、CFI等評(píng)估指標(biāo)也都滿足評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間。因此，可以認(rèn)為本次模型估計(jì)的效果是良好的，即模型估計(jì)結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。

從表2的參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知：

（1）技術(shù)進(jìn)步的前置變量都表現(xiàn)出顯著的估計(jì)結(jié)果。研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出的增長(zhǎng)率對(duì)技術(shù)進(jìn)步率的作用系數(shù)為7.229，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)；R&D活動(dòng)人員的增長(zhǎng)率對(duì)技術(shù)進(jìn)步率的作用系數(shù)為5.082，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)；財(cái)政對(duì)科技支出的增長(zhǎng)率對(duì)技術(shù)進(jìn)步率的作用系數(shù)為0.595，且通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)。由此表明，科技研發(fā)的投入、人才的支撐和國(guó)家財(cái)政的扶持，都能較大程度地推動(dòng)我國(guó)技術(shù)進(jìn)步率提升。

（2）資本增長(zhǎng)的前置變量表現(xiàn)出顯著的估計(jì)結(jié)果。人均固定資產(chǎn)投資的增長(zhǎng)率對(duì)人均資本增長(zhǎng)率的作用系數(shù)為0.407，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)。由此表明，固定資產(chǎn)投資的投入能直接提高資本存量，擴(kuò)大“資金池”，從而能提高人均資本的增長(zhǎng)速度。

（3）技術(shù)進(jìn)步的效果變量都表現(xiàn)出顯著的估計(jì)結(jié)果。技術(shù)進(jìn)步率對(duì)勞動(dòng)力生產(chǎn)率變化率的作用系數(shù)為1.226，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)；技術(shù)進(jìn)步率對(duì)工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率的作用系數(shù)為2.009，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明通過(guò)技術(shù)水平的提高能促進(jìn)全社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升，使工業(yè)企業(yè)效益不斷提高。技術(shù)進(jìn)步率對(duì)工業(yè)企業(yè)能源消費(fèi)增長(zhǎng)率的作用系數(shù)為-1.097，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明技術(shù)水平的提高能有效促進(jìn)工業(yè)企業(yè)提高能源利用效率，降低能源消耗。

（4）資本增長(zhǎng)的效果變量表現(xiàn)出顯著的估計(jì)結(jié)果。人均資本增長(zhǎng)率對(duì)勞動(dòng)力生產(chǎn)率變化率的作用系數(shù)為0.938，且通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)；人均資本增長(zhǎng)率對(duì)工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率的作用系數(shù)為0.881，且通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)。由此表明，通過(guò)人均資本的增長(zhǎng)，也有利于促進(jìn)全社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升和工業(yè)企業(yè)效益提高。

表2 結(jié)構(gòu)方程模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

2.2 技術(shù)進(jìn)步與資本增長(zhǎng)的測(cè)算結(jié)果

在得到了結(jié)構(gòu)方程模型中各條作用路徑的估計(jì)參數(shù)后，再利用AMOS方法，可以測(cè)算技術(shù)進(jìn)步和資本增長(zhǎng)這兩個(gè)變量的變化值。這里采用Bayes Bootstrap方法進(jìn)行測(cè)算，最終結(jié)果如下頁(yè)表3所示。

從1996—2016年，我國(guó)的技術(shù)進(jìn)步和資本增長(zhǎng)總體上取得明顯進(jìn)展，技術(shù)進(jìn)步率從1996年的1.42%增長(zhǎng)到2016年的5.13%，人均資本增長(zhǎng)率從1996年的2.63%提高到2016年的4.46%。而從變化特征來(lái)看，無(wú)論是技術(shù)進(jìn)步率還是人均資本增長(zhǎng)率，都存在著較為明顯的波動(dòng)態(tài)勢(shì)。技術(shù)進(jìn)步率和人均資本增長(zhǎng)率都呈現(xiàn)了“倒W型”波動(dòng)，兩者的波動(dòng)形狀也頗為相似。

2.3 勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性系數(shù)估算結(jié)果

根據(jù)測(cè)算得到的技術(shù)進(jìn)步率和人均資本增長(zhǎng)率的時(shí)間序列數(shù)值，再結(jié)合統(tǒng)計(jì)局公布的人均GDP增長(zhǎng)率的數(shù)值，根據(jù)式（2）進(jìn)行最小二乘線性回歸，結(jié)果如下：

表3 技術(shù)進(jìn)步率與人均資本增長(zhǎng)率的測(cè)算結(jié)果 （單位：%）

從回歸結(jié)果可以看出，總體的擬合效果系數(shù)為0.822，說(shuō)明模型的擬合效果良好。技術(shù)進(jìn)步率的系數(shù)為0.403，且通過(guò)5%的顯著性水平，這表明技術(shù)進(jìn)步率對(duì)人均GDP增長(zhǎng)率具有較為顯著的貢獻(xiàn)。由上文的理論模型可知，勞動(dòng)力與技術(shù)兩種要素在模型處理時(shí)被“捆綁”在一起，因此兩者“共用”一個(gè)彈性系數(shù)。由此，可以得到勞動(dòng)力產(chǎn)出彈性系數(shù)為0.403。

2.4 技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的測(cè)算結(jié)果

根據(jù)上文的理論模型可知，技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)效果，與TFP變化率和人均產(chǎn)出增長(zhǎng)率這兩個(gè)變量有關(guān)，而人均產(chǎn)出增長(zhǎng)率可以利用人均GDP的年度增長(zhǎng)率來(lái)近似替代，因此需要測(cè)算TFP變化率。根據(jù)式（4），得到TFP變化率的結(jié)果如表4所示。

表4 TFP變化率測(cè)算結(jié)果 （單位：%）

最后，根據(jù)式（3）和本文的指標(biāo)選取，可定義：技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率=TFP變化率/人均GDP增長(zhǎng)率，從而得到我國(guó)歷年的技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表5和圖3所示。

1996—2016年期間，我國(guó)技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率總體上呈現(xiàn)了波動(dòng)式的上揚(yáng)趨勢(shì)。從局部來(lái)看，貢獻(xiàn)程度提升最快的是1996—2000年期間，而2000—2007年技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率又開(kāi)始下降，到2007年降至低谷，之后又開(kāi)始回升。從2002—2016年的數(shù)值來(lái)看，技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率圍繞著30%這一程度上下浮動(dòng)。從近期來(lái)看，2013年起技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率又呈現(xiàn)出小幅的逐年上升趨勢(shì)，2016年技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率相比2013年回升了約4.3個(gè)百分點(diǎn)，這也表明了近期技術(shù)力量對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)作用保持著平緩的提升。

表5 技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率 （單位：%）

3 結(jié)論

本文基于結(jié)構(gòu)方程模型，從一種新的視野重新測(cè)算了我國(guó)技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。研究結(jié)果表明，近20年以來(lái)我國(guó)技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率總體上呈現(xiàn)了波動(dòng)式的上揚(yáng)趨勢(shì)，而且在2002年以后貢獻(xiàn)率基本圍繞著30%這一水平做上下浮動(dòng)；同時(shí)，雖然2013年以來(lái)貢獻(xiàn)率又開(kāi)始回升，但回升空間有限，貢獻(xiàn)率的提升態(tài)勢(shì)也不會(huì)像1996—2000年階段這么顯著。這也給我國(guó)下一步經(jīng)濟(jì)發(fā)展一個(gè)警示：在新的歷史時(shí)期，要進(jìn)一步發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)作用，爭(zhēng)取在重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域突破一批新技術(shù)，形成一批新的增長(zhǎng)點(diǎn)，從而使技術(shù)的貢獻(xiàn)獲得新的上揚(yáng)。