焦 勇 楊蕙馨

(1.山東科技大學(xué) 財(cái)經(jīng)系，山東 濟(jì)南 250031； 2.山東大學(xué) 管理學(xué)院，山東 濟(jì)南 250100)

一、引言

改革開放至今，中國經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了長達(dá)40年的高速增長，國內(nèi)生產(chǎn)總值逐步躍升至世界第二的位置，創(chuàng)造了世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展史上的偉大奇跡(張卓元,2018)。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換持續(xù)推進(jìn)，從外延式增長向內(nèi)涵式發(fā)展轉(zhuǎn)變成為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的方向。而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力由生產(chǎn)要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變根本在于提升全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity,簡稱TFP)，而這也是橫亙在世界各國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的永恒命題。目前，國內(nèi)外已有大量考察TFP以及尋求TFP的提升路徑的研究文獻(xiàn)，其中對TFP的測算文獻(xiàn)較多(魯曉東 等，2012；孫早 等，2016；余泳澤，2017)。提升TFP是研究中國經(jīng)濟(jì)增長的核心問題，而增加研發(fā)投入，進(jìn)而提升科技水平，則是一條有效提升TFP的路徑(王芃 等，2014)。

作為“看得見的手”，政府干預(yù)構(gòu)成TFP研究不可忽視的重要因素。不論是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)還是經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程，政府干預(yù)都會(huì)對要素配置、產(chǎn)業(yè)調(diào)整形成實(shí)質(zhì)性影響。那么，在以TFP為標(biāo)志的經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵發(fā)展過程中，政府干預(yù)到底是促進(jìn)還是抑制了TFP的提升呢？這種影響是通過何種路徑得以實(shí)現(xiàn)的呢？政府的力量是如何影響到TFP的變化呢？這些問題引發(fā)了本文的研究中心主題，即：從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的路徑出發(fā)，考察政府干預(yù)對全要素生產(chǎn)率的影響。

二、文獻(xiàn)評述

如何提升TFP是當(dāng)今經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的前沿問題，TFP研究最早來自于經(jīng)濟(jì)增長模型，指的是不能被生產(chǎn)要素所解釋部分的產(chǎn)值增量，即索洛剩余部分，在這之后的較長時(shí)間內(nèi)，這個(gè)產(chǎn)值增量被看作為復(fù)雜因素共同影響的結(jié)果。直至Krugman(1994)研究亞洲經(jīng)濟(jì)增長奇跡時(shí)發(fā)現(xiàn)，亞洲經(jīng)濟(jì)增長主要依靠要素投入而非TFP的提升。尤其是1998年亞洲金融危機(jī)的爆發(fā)，導(dǎo)致對TFP的研究呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢。此后學(xué)界認(rèn)為，研發(fā)構(gòu)成TFP提升的核心來源，創(chuàng)新成為驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵發(fā)展的核心動(dòng)力，而科技創(chuàng)新若不是核心技術(shù)、關(guān)鍵技術(shù)，那么這種創(chuàng)新反而容易陷入“技術(shù)依賴效應(yīng)”，阻礙TFP的提升。尤其在制造業(yè)領(lǐng)域中，TFP的提升不僅受制于企業(yè)的技術(shù)選擇，同時(shí)還受到勞動(dòng)力配置低效導(dǎo)致的資源結(jié)構(gòu)與技術(shù)選擇不匹配的影響(鐘世川 等,2017)。此外，另有文獻(xiàn)從技術(shù)進(jìn)步偏向性視角考察對TFP的影響。Acemoglu(2010)指出，要素相對價(jià)格影響了技術(shù)進(jìn)步方向(Acemoglu et al.,2001)，技能偏向性的技術(shù)變化和要素稟賦結(jié)構(gòu)的適配性是TFP提升的關(guān)鍵，“本地化的干中學(xué)”效應(yīng)成為TFP提升的關(guān)鍵。沿此路徑的相關(guān)研究中，“因勢利導(dǎo)”成為技術(shù)選擇以及經(jīng)濟(jì)趕超的實(shí)踐探索(林毅夫 等,2006)。當(dāng)然，遵循比較優(yōu)勢的創(chuàng)新行為以及技術(shù)選擇可能進(jìn)入技術(shù)趕超的模仿陷阱，而適度偏離和高于比較優(yōu)勢的“有限趕超”戰(zhàn)略則成為全要素生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵(楊汝岱 等,2008)。技術(shù)創(chuàng)新、研發(fā)是TFP增長的核心因素，這已成為研究者的共識。

近年來，有學(xué)者嘗試從政府行為、制度環(huán)境等方面對中國TFP的變遷進(jìn)行解釋。相關(guān)學(xué)者考察了中國的對外開放政策對TFP的積極貢獻(xiàn)，其主要的作用機(jī)理就是：在技術(shù)差距條件下，對外開放政策增加了中國企業(yè)的技術(shù)模仿空間。與此一致，良好的制度環(huán)境被認(rèn)為是推動(dòng)TFP逐步提升的基礎(chǔ)(魏婧恬 等,2017)，市場化改革(余淼杰,2010;樊綱 等,2011)、環(huán)境規(guī)制(徐彥坤 等,2017)、產(chǎn)權(quán)保護(hù)(Lin et al.,2010)、產(chǎn)業(yè)政策(Aghion et al.,2015;韓永輝 等,2017;錢雪松 等,2018)等因素均會(huì)對TFP產(chǎn)生重要影響。當(dāng)然，經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中普遍存在的扭曲現(xiàn)象構(gòu)成解釋TFP變動(dòng)的重要原因(陳永偉 等,2011)。例如，Brandt et al.(2013)指出，中國全要素生產(chǎn)率因?yàn)橐厥袌雠で斐傻膿p失達(dá)30%；Hsieh et al.(2009)認(rèn)為，中國的資源配置若是達(dá)到美國資源配置水平，TFP將會(huì)提升30%～50%；朱喜等(2011)研究發(fā)現(xiàn)，如果有效消除資本和勞動(dòng)配置的扭曲，中國農(nóng)業(yè)TFP將會(huì)提升20%以上。由于體制扭曲和市場制度不完善，企業(yè)創(chuàng)新能力以及生產(chǎn)要素的配置效率并不高，制度障礙影響了要素的自由流動(dòng)并形成資源錯(cuò)配的格局(蓋慶恩 等,2015;Restuccia et al.,2017)，從而對全要素生產(chǎn)率存在負(fù)向影響(楊汝岱,2015)。

綜上，本文采用2000—2015年中國31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行PLS檢驗(yàn)、PGMM檢驗(yàn)、反事實(shí)檢驗(yàn)來降低內(nèi)生性的干擾，并且在實(shí)證層面驗(yàn)證政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對TFP的影響機(jī)理，進(jìn)而測算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲所造成的TFP損失。

三、理論模型與影響機(jī)制

在Acemoglu et al.(2008)、潘珊等(2017)構(gòu)建的非平衡增長模型基礎(chǔ)上，充分考慮到發(fā)展中國家的技術(shù)水平同發(fā)達(dá)國家存在顯著差距的基本事實(shí)，因此，發(fā)展中國家可以通過引進(jìn)技術(shù)方式加速技術(shù)變遷，以充分發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。假設(shè)要素市場中消費(fèi)者供給企業(yè)生產(chǎn)所需要的勞動(dòng)，并消費(fèi)企業(yè)生產(chǎn)的最終產(chǎn)品。消費(fèi)者獲得的勞動(dòng)報(bào)酬將在消費(fèi)與儲(chǔ)蓄之間優(yōu)化配置，并獲得最大化的終身效用，由此可以構(gòu)建如下代表性消費(fèi)者的效用函數(shù)公式：

(1)

式(1)中，ct是t時(shí)刻代表性消費(fèi)者對企業(yè)產(chǎn)品的消費(fèi)量；ρ是消費(fèi)者的主觀時(shí)間偏好率；n是人口增長速度，屬于外生變量；u(·)是消費(fèi)者的瞬時(shí)效用函數(shù)，常采用相對風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避(CRRA)效用函數(shù)。因此，消費(fèi)者的瞬時(shí)效用函數(shù)形式為：

(2)

將代表消費(fèi)者的瞬時(shí)效用函數(shù)式(2)代入式(1)中，由此代表性消費(fèi)者效用函數(shù)如式(3)所示：

(3)

在經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之中，產(chǎn)出由兩個(gè)代表性的部門1和部門2組成。依據(jù)Acemoglu et al.(2008)的設(shè)定，采用替代彈性不變(CES)生產(chǎn)函數(shù)，由此可得：

(4)

式(4)中，Y代表了整個(gè)社會(huì)的總產(chǎn)出水平；Y(1)、Y(2)分別代表部門1、部門2的產(chǎn)出水平；α為部門1的產(chǎn)出彈性系數(shù)；而ε為替代彈性系數(shù)。考察具體的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，同時(shí)投入資本K、勞動(dòng)力L參與生產(chǎn)，則兩個(gè)部門所面臨的生產(chǎn)函數(shù)形式為：

Y1(t)=A1(t)L1(t)δK1(t)1-δ

(5)

Y2(t)=A2(t)L2(t)γK2(t)1-γ

(6)

式(5)和式(6)中，Yt是最終產(chǎn)品的產(chǎn)量；At是企業(yè)的技術(shù)水平。在模型中，假定為外生的技術(shù)進(jìn)步。因此，技術(shù)進(jìn)步的動(dòng)態(tài)變化可以表示為：

(7)

式(7)中，g1和g2分別代表了部門1和部門2的外生技術(shù)進(jìn)步速度。假設(shè)要素市場中勞動(dòng)力的供給處于無彈性狀態(tài)，那么勞動(dòng)力的增長率等于總?cè)丝诘脑鲩L率(潘珊 等,2017)，即：

L=entL(0)

(8)

要素市場出清時(shí)，兩部門對勞動(dòng)和資本的需求加和等于要素市場總的供給水平，從而滿足式(9)和式(10)：

L1+L2=L

(9)

K1+K2=K

(10)

其中，L、K分別表示經(jīng)濟(jì)體中人口總量、資本總量。至此，本文描繪出了經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的一般結(jié)構(gòu)與影響關(guān)系，接下來著重考察社會(huì)資源的最優(yōu)動(dòng)態(tài)配置條件和水平。在資源最優(yōu)配置條件下，需要滿足的關(guān)系式為：

(11)

式(11)構(gòu)成目標(biāo)函數(shù)，即代表性消費(fèi)者效用最大化，在市場出清條件下，經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)應(yīng)該滿足的資源約束條件是企業(yè)產(chǎn)出在個(gè)人消費(fèi)與繼續(xù)投資之間的最優(yōu)分配，則考慮資本折舊之后的資本積累方程為：

(12)

式(12)中，資本折舊率δ>0。Ct=c(t)L(t)，在市場出清條件中，不同部門均通過優(yōu)化配置資源實(shí)現(xiàn)利潤最大化，要素配置滿足以下兩式：

(13)

(14)

式(13)和式(14)中，部門之間勞動(dòng)和資本的配置水平與部門的產(chǎn)量成正比。繼續(xù)將式(13)和式(14)表示成為部門之間產(chǎn)出的比例關(guān)系：

(15)

(16)

由此，可以解得建立在效用最大化條件下的不同部門產(chǎn)出之比函數(shù)形式。在平衡增長路徑中，產(chǎn)出、消費(fèi)和資本均保持不變的增長速度，定義不同部門增長率的函數(shù)符號為：

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

式(19)—(23)刻畫了BGP中兩個(gè)部門之間的非平衡增長態(tài)勢，因此部門1和部門2產(chǎn)值增長率關(guān)系的函數(shù)表達(dá)式為：

(24)

在索洛剩余的思想中，TFP是指不能被勞動(dòng)、資本所解釋的其他因素對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，即總結(jié)成為技術(shù)進(jìn)步因素所產(chǎn)生的影響，因此經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中全要素生產(chǎn)率可以表達(dá)為：tfpch=1+g2。結(jié)合穩(wěn)態(tài)條件中兩個(gè)部門的產(chǎn)出增長率表達(dá)式，可以獲得經(jīng)濟(jì)體TFP關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的表達(dá)式：

(25)

研究推論1：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲會(huì)負(fù)向影響全要素生產(chǎn)率增長率。

考慮政府干預(yù)的效果，政府干預(yù)會(huì)通過財(cái)政稅收、獎(jiǎng)勵(lì)補(bǔ)助等方式對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)控。那么，政府干預(yù)是否會(huì)對TFP產(chǎn)生影響呢？為了繼續(xù)考察政府干預(yù)的效果，接下來對基本模型進(jìn)行了擴(kuò)展。假設(shè)政府的財(cái)政支出水平為G，那么G=gover×Y，其中，gover代表政府干預(yù)水平，故而政府干預(yù)的影響相當(dāng)于降低了總產(chǎn)出規(guī)模。從最終的社會(huì)均衡看，政府干預(yù)的主要表現(xiàn)為政府購買、轉(zhuǎn)移支付、稅收、補(bǔ)貼等形式，這種作用結(jié)果必然會(huì)帶來不同于自由市場中的結(jié)果。政府通過稅收的形式分享經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果，從而降低了部門獲得的直接收入，由此Y=(1-gover)Y*。因此，可以考察政府干預(yù)背景下的情況：

(26)

(27)

所以，式(26)和式(27)反映了有政府干預(yù)條件下的部門1和部門2的產(chǎn)出水平(Y1m、Y2m)，從產(chǎn)出視角得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲為：

(28)

若gover1=gover2，那么政府對兩個(gè)部門的干預(yù)水平相同，此時(shí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲并不受政府干預(yù)的影響。當(dāng)政府干預(yù)水平存在差異性時(shí)，將會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲。若是對發(fā)展較快部門實(shí)施更高水平的干預(yù)，征收更多的稅收，那么將會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲水平的降低。

政府干預(yù)的目的是為了克服市場失靈，彌補(bǔ)市場機(jī)制的缺陷，限制并阻止壟斷和不正當(dāng)競爭行為出現(xiàn)，提供具有外部性的公共服務(wù)，從而維護(hù)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展。在兩部門條件下，政府干預(yù)主要通過稅收和補(bǔ)貼手段對(1-gover1)/(1-gover2)進(jìn)行調(diào)整，但是調(diào)整的方向和目標(biāo)仍然是促進(jìn)Y1m/Y2m的平穩(wěn)發(fā)展，同時(shí)兼顧效率與公平，以推動(dòng)各產(chǎn)業(yè)面向合意的結(jié)構(gòu)發(fā)展。若是某一產(chǎn)業(yè)發(fā)展快于(慢于)應(yīng)該的發(fā)展目標(biāo)，那么政府總是傾向于采取各種手段使該產(chǎn)業(yè)發(fā)展達(dá)到合意的發(fā)展水平。因此，政府干預(yù)程度越高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度越低。

研究推論2：政府干預(yù)會(huì)負(fù)向影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲。

根據(jù)研究推論1和研究推論2可知，政府干預(yù)會(huì)降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲負(fù)向影響于TFP增長率，因而政府干預(yù)促進(jìn)了TFP的提升。

研究推論3：政府干預(yù)正向促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長率。

決定部門之間產(chǎn)出增長率差異的因素主要是部門之間的替代彈性、部門之間的技術(shù)進(jìn)步速率、部門內(nèi)部的要素密集度。部門之間替代彈性越大，越是會(huì)加劇部門之間的產(chǎn)出增長率競爭，帶來發(fā)散趨勢。從技術(shù)進(jìn)步的角度看，各部門的技術(shù)進(jìn)步速度才是推動(dòng)產(chǎn)出增長的源泉，而落后部門能夠通過提高技術(shù)進(jìn)步速度提升產(chǎn)出增長水平。從要素密集度來看，勞動(dòng)的密集投入并不利于產(chǎn)出增長率的提升。

根據(jù)理論模型的推導(dǎo)結(jié)果可知，政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對TFP增長率的影響見圖1所示。

圖1 政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制及方向

注：“+”“-”分別代表該變量增長、下降；實(shí)線表示主要的作用過程，虛線代表主要作用過程的具體影響渠道。

首先，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲會(huì)對全要素生產(chǎn)率增長率起到負(fù)向影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的反面是合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，而合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)包含兩層含義：一是所有生產(chǎn)要素均能得到“市場體現(xiàn)”與充分利用，獲得最大化的要素利用效率；二是要素之間的合理配置，獲得最大的配置效率。因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對全要素生產(chǎn)率增長率的負(fù)向影響主要通過降低要素利用效率和配置效率而得以實(shí)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的本質(zhì)是參與生產(chǎn)過程中的要素扭曲問題，表現(xiàn)為要素市場的扭曲。原本能夠配置到最優(yōu)的生產(chǎn)領(lǐng)域參與生產(chǎn)的要素，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲，部分生產(chǎn)要素只能參與到低效的領(lǐng)域中，從而降低了要素的利用效率和生產(chǎn)效率，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲負(fù)向影響全要素生產(chǎn)率增長率。

其次，政府干預(yù)有利于全要素生產(chǎn)率的提升。一是政府干預(yù)水平的提升將會(huì)降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需要的生產(chǎn)要素并不能得到合意的配置，主要原因是市場中可能存在的壟斷、信息不對稱等導(dǎo)致市場失靈的問題。具體而言，較低生產(chǎn)效率的產(chǎn)業(yè)獲得更多的資源配置，從而擠占了新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展空間和發(fā)展動(dòng)能。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲也存在于第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)之中，例如，房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)發(fā)展占據(jù)較多的資源，一定程度上造成了實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展不振的問題。由于政府干預(yù)這一“看得見的手”的促進(jìn)作用，通過培育新動(dòng)能和抑制舊動(dòng)能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)達(dá)到合意水平。政府通過鼓勵(lì)性的財(cái)政獎(jiǎng)補(bǔ)、稅收減免、政策激勵(lì)等方式扶持新興產(chǎn)業(yè)在發(fā)展初期實(shí)現(xiàn)原始的要素保障。政府通過限制性、禁止性條款以控制資源向競爭過剩、產(chǎn)能過剩行業(yè)的配置，例如，鋼鐵產(chǎn)業(yè)之中，通過關(guān)停落后產(chǎn)能、限產(chǎn)等一系列措施，有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)面向更加合意的方向演進(jìn)。二是政府干預(yù)會(huì)通過降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲方式提升全要素生產(chǎn)率增長率。政府干預(yù)有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能萌生，促進(jìn)舊動(dòng)能的轉(zhuǎn)型升級，進(jìn)而有利于降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲，從而帶來生產(chǎn)效率、利用效率和配置效率提升，進(jìn)而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。

四、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的測度

較多有關(guān)扭曲的研究均聚焦于企業(yè)之間的市場扭曲(Restuccia et al.,2013;孔東民 等,2013)，并且有些研究進(jìn)一步將市場扭曲細(xì)分為要素市場扭曲和產(chǎn)品市場扭曲(蓋慶恩 等,2013;王芃 等,2014)。但是，很少有研究涉及到產(chǎn)業(yè)層面，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的研究更是鳳毛麟角，主要原因是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是否存在扭曲以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲如何測算較為困難。本文在趙秋運(yùn)等(2015)研究基礎(chǔ)之上，嘗試從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的庫茲涅茨曲線入手，即由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長水平之間呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，接下來用已有的經(jīng)濟(jì)增長水平推測合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀態(tài)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲采用實(shí)際的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之差進(jìn)行衡量。

由于地區(qū)之間工業(yè)化處于不同發(fā)展階段，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也將處于不同的水平和位置。省份之間若是直接比較產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平，可能由于處于不同的發(fā)展階段而存在較大的差異性(1)北京和新疆的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)就不能橫向?qū)Ρ?，主要原因是它們所處的發(fā)展階段、發(fā)展目標(biāo)、發(fā)展任務(wù)不同，若是以北京的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形態(tài)為基準(zhǔn)，對比新疆產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的扭曲水平將會(huì)存在較大的誤差。。根據(jù)趙秋運(yùn)等(2015)的研究成果，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)(工業(yè)/服務(wù)業(yè))與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(人均GDP對數(shù)值)呈現(xiàn)倒“U”型曲線關(guān)系。據(jù)此，本文繪制2000—2015年中國各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的曲線關(guān)系，如圖2所示，這也驗(yàn)證了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在顯著的倒“U”型關(guān)系。

圖2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系

圖2顯示，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展到不同的階段，存在與之對應(yīng)適宜的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形態(tài)。那么，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離于正常值時(shí)，則產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在一定程度扭曲。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整究竟帶來“結(jié)構(gòu)紅利”還是“結(jié)構(gòu)負(fù)利”成為理論研究的焦點(diǎn)(張軍 等,2009;干春暉 等,2009)。歸根結(jié)底，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的持續(xù)演進(jìn)促進(jìn)了資源在產(chǎn)業(yè)之間的高效配置，進(jìn)而有利于經(jīng)濟(jì)增長，產(chǎn)生“結(jié)構(gòu)紅利”；若是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整滯后于合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀態(tài)，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在扭曲，那么將會(huì)導(dǎo)致“結(jié)構(gòu)負(fù)利”。根據(jù)趙秋運(yùn)等(2015)的研究，構(gòu)造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正常值的測算公式：

Structure=α1ln(PGDP)+α1ln2(PGDP)+ν+ε

(29)

式(29)中，Structure代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，根據(jù)中國產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征，采用第二產(chǎn)業(yè)增加值比第三產(chǎn)業(yè)增加值衡量；PGDP衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用地區(qū)人均GDP予以衡量；ν代表了地區(qū)固定效應(yīng)；ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。由此可以獲得圖2中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的擬合曲線的表達(dá)式：

Structure=2.5271×ln(PGDP)-0.1253×ln2(PGDP)+ν+ε

(30)

式(30)中，解釋變量ln(PGDP)、ln2(PGDP)的t值分別為11.2753、-10.9631，均在1%的置信水平上通過顯著性檢驗(yàn)。

通過式(30)可以計(jì)算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的正常數(shù)值Structure*，則地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲就是真實(shí)數(shù)值與計(jì)算的正常數(shù)值之間的差額(趙秋運(yùn) 等,2015)，即：

Distortion*=Structure-Structure*

(31)

式(31)中，Distortion*衡量了包含扭曲方向特征的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲。其中，若Distortion*>0，則說明實(shí)際的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)大于正常的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加偏向于第二產(chǎn)業(yè)；反之，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲Distortion*<0，則實(shí)際的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)小于正常的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，第三產(chǎn)業(yè)獲得比正常水平更快的發(fā)展，地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更加偏向于第三產(chǎn)業(yè)。

由此，包含扭曲方向特征的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度公式為：

(32)

式(32)中，Degree*代表包含扭曲方向特征的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度。式(31)和式(32)中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲和扭曲程度的表達(dá)式均具有方向性，考察的是具有向工業(yè)扭曲、服務(wù)業(yè)扭曲的概念內(nèi)涵。在本文的研究中，仍然需要考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲以及扭曲程度絕對值，即直接考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的程度(趙秋運(yùn) 等,2015)。

據(jù)此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度的表達(dá)式分別為：

distortion=|Structure-Structure*|

(33)

(34)

本文將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的distortion、degree引入到回歸模型中，以考察政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對tfpch的影響。

表1給出了2000—2015年中國各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲和扭曲程度的平均值。總的看來，各地區(qū)均存在一定程度的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲，2000—2015年中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度的平均值達(dá)到10.60%。從不同地區(qū)看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較低的地區(qū)有寧夏、廣東、河北、湖南等，而扭曲程度較高的地區(qū)有貴州、黑龍江和內(nèi)蒙古等。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度處于中等水平，例如：北京、天津、上海、廣東等地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度均低于10%。

表1 2000—2015年中國各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲和扭曲程度

資料來源：作者計(jì)算整理。

五、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)定

接下來設(shè)定基本模型用于檢驗(yàn)政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對tfpch以及tfpch分解項(xiàng)(pech、sech、tech)的影響，具體構(gòu)建如下計(jì)量模型：

tfpchit=α0+α1goverit+α2distortionit/deg ree+α3patentit+α4railit+

α5consumeit+α6urbanit+μi+νt+εit

(35)

pechit/sechit/tfpchit=α0+α1goverit+α2distortionit/deg reeit+α3patentit+α4railit+α5consumeit+α6urbanit+μi+νt+εit

(36)

式(35)和式(36)中，下標(biāo)i和t分別表示地區(qū)和年份；因變量tfpch代表TFP變動(dòng)；pech、sech和tech分別代表TFP變動(dòng)的分解項(xiàng)，即分別為純技術(shù)效率變動(dòng)、規(guī)模效率變動(dòng)和技術(shù)進(jìn)步；核心解釋變量為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度。為了保證獲得穩(wěn)健可靠的結(jié)論，回歸模型中加入了控制變量，主要包括：發(fā)明專利申請水平(patent)，即地區(qū)每萬人發(fā)明專利申請量，以考察發(fā)明專利的原因是發(fā)明專利更加偏向于原始創(chuàng)新，不采用授予量而是采用申請量主要是由于沒有時(shí)間延遲效應(yīng)，申請量能夠真實(shí)反映社會(huì)創(chuàng)新活力；人均鐵路里程(rail)，采用地區(qū)鐵路里程數(shù)與地區(qū)常住人口數(shù)之比衡量，以考察地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平；居民消費(fèi)需求(consume)，采用居民消費(fèi)占地區(qū)GDP的比重予以衡量，從需求端考察對tfpch的影響；城鎮(zhèn)化(urban)，采用常住人口城鎮(zhèn)化率衡量，該指標(biāo)作為地區(qū)社會(huì)發(fā)展指標(biāo)，考察各地區(qū)社會(huì)發(fā)展的差異性。同時(shí)模型中還考慮了地區(qū)和時(shí)間固定效應(yīng)，εit則是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為了進(jìn)一步驗(yàn)政府作用的機(jī)理，即政府干預(yù)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲，進(jìn)而影響tfpch的作用過程，構(gòu)建回歸模型如式(37)所示：

distortionit/deg ree=α0+α1goverit+α3patentit+α4railit+α5consumeit+α6urbanit+μi+νt+εit

(37)

根據(jù)研究推論可知，預(yù)期gover的符號為負(fù)，政府干預(yù)會(huì)降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲，進(jìn)而有利于tfpch的提升。本文主要采用面板數(shù)據(jù)最小二乘估計(jì)(PSL)和面板數(shù)據(jù)廣義矩估計(jì)(PGMM)等方法。其中，PSL能夠有效補(bǔ)充樣本量的數(shù)量，從而獲得更加穩(wěn)健的回歸結(jié)果；PGMM估計(jì)能夠有效消除模型的內(nèi)生性影響，進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的可靠性。

(二)數(shù)據(jù)來源

由于港澳臺相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失，因此，不將其作為研究樣本，本文選擇了2000—2015年中國31個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體的樣本處理方法主要有以下幾個(gè)方面：

一是測算tfpch、純技術(shù)效率變動(dòng)(pech)、規(guī)模效率變動(dòng)(sech)和技術(shù)進(jìn)步(tech)時(shí)，需要?dú)v年各地區(qū)資本(K)、勞動(dòng)(L)和產(chǎn)出(GDP)的平衡面板數(shù)據(jù)。本文參照高宇明等(2008)的做法，產(chǎn)出變量以2000年不變價(jià)格計(jì)算出GDP數(shù)值。勞動(dòng)(L)則以各省份就業(yè)人員數(shù)為基準(zhǔn)。物質(zhì)資本存量的基本計(jì)算方式用了永續(xù)盤存法(Goldsmith,1951)，Kt=(1-δt)Kt-1+It，Kt為第t年的資本總量，δt為t年的資本折舊率，參照張軍等(2004)的做法，折舊率設(shè)定為9.6%，It為t年的投資量。以張軍等(2004)的研究成果為基準(zhǔn)，用2000年價(jià)格水平計(jì)算中國省際物質(zhì)資本存量?？紤]到重慶和四川兩個(gè)省份在分開前后均面臨相同的地理位置、發(fā)展基礎(chǔ)和增長模式，故依據(jù)2000年重慶和四川的GDP比重劃分物質(zhì)資本存量(2)張軍等(2004)對中國各地區(qū)資本存量的測算中，四川和重慶的計(jì)算結(jié)果并未拆分，兩省份物質(zhì)資本存量總和為10254億元(2000年的價(jià)格水平)，同期重慶和四川的GDP分別為1791億元、3928.2億元，本文按照GDP的比重重新劃分資本存量數(shù)據(jù)，因此，2000年重慶和四川的物質(zhì)資本存量分別為3211億元、7043億元。。物質(zhì)資本存量和新增固定資產(chǎn)投資均按照歷年GDP平減指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化到2000年的水平值。歷年新增固定資產(chǎn)投資來自于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。采用DEAP 2.1軟件計(jì)算獲得的是變動(dòng)數(shù)值，所以需要1999—2015年的基礎(chǔ)數(shù)值。

二是核心解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度的指標(biāo)，這些指標(biāo)根據(jù)第三部分產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的測算獲得，所需要的第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、GDP等基礎(chǔ)數(shù)值來自于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。政府干預(yù)采用政府財(cái)政支出占地區(qū)GDP的比重衡量，以考察政府“看得見的手”的影響。

三是控制變量。發(fā)明專利申請水平(patent)、人均鐵路里程(rail)、居民消費(fèi)需求(consume)和城鎮(zhèn)化(urban)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來自于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，少量缺失數(shù)據(jù)采用插值法予以補(bǔ)充，從而構(gòu)成平衡面板數(shù)據(jù)。

六、實(shí)證分析

(一)基本回歸結(jié)果

表2給出了政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對tfpch影響的回歸結(jié)果，主要采用的方法是面板數(shù)據(jù)最小二乘估計(jì)(PSL)和面板數(shù)據(jù)廣義矩估計(jì)(PGMM)。PLS估計(jì)結(jié)果顯示，政府干預(yù)對tfpch產(chǎn)生顯著的正向影響，模型(1)、(3)、(5)、(7)中，政府干預(yù)的系數(shù)值均在5%以內(nèi)的顯著性水平上為正，這也驗(yàn)證了“有為政府”會(huì)對全要素生產(chǎn)率增長率產(chǎn)生積極影響。政府通過“看得見的手”影響經(jīng)濟(jì)建設(shè)領(lǐng)域中的重大工程、重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)具有外部性項(xiàng)目、較長建設(shè)期限的項(xiàng)目、重大民生項(xiàng)目建設(shè)，并且聚集國力推動(dòng)重大創(chuàng)新項(xiàng)目、技術(shù)創(chuàng)新和研發(fā)項(xiàng)目的開展，從而有效解決市場失靈問題；同時(shí)，政府干預(yù)對產(chǎn)業(yè)層面的影響體現(xiàn)在促進(jìn)新動(dòng)能不斷涌現(xiàn)，這可以引導(dǎo)舊動(dòng)能轉(zhuǎn)型升級，從而形成TFP提升的局面。

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的影響看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度對全要素生產(chǎn)率增長率均具有穩(wěn)定而又顯著的負(fù)向影響，并且影響系數(shù)的波動(dòng)較小，這印證了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的影響具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性。扭曲的本質(zhì)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)背離合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，即存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)超前或者滯后于合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形態(tài)的情況。若是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)超前，可能導(dǎo)致地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空心化，如希臘旅游業(yè)、金融業(yè)占據(jù)過高比重，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向服務(wù)業(yè)扭曲，面對國際金融危機(jī)時(shí)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)崩潰；若產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)滯后，則產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)制約現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?？傊?，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的微觀表現(xiàn)是已有資源配置和合意的資源配置之間存在不協(xié)調(diào)局面，生產(chǎn)要素和資源并沒有得到合理高效利用，這是形成負(fù)向影響全要素生產(chǎn)率增長率的根本原因。

表2 政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲與全要素生產(chǎn)率增長率

注：括號中數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)誤差;***、**和*分別表示變量在1%、5%和10%的水平通過t檢驗(yàn)。下同。

根據(jù)Malmquist指數(shù)測算的TFP變化情況，可以將TFP分解為純技術(shù)效率變動(dòng)(pech)、規(guī)模效率變量(sech)和技術(shù)進(jìn)步(tech)三個(gè)部分。表3中給出了政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對TFP分解項(xiàng)的回歸結(jié)果。從模型的回歸結(jié)果來看，政府干預(yù)對純技術(shù)效率變動(dòng)、規(guī)模效率變動(dòng)的影響較為顯著，模型中的回歸系數(shù)均在1%、5%的水平上顯著為正。表3模型(13)和(14)中，政府干預(yù)對技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生負(fù)向影響。這表明政府干預(yù)對全要素生產(chǎn)率增長率的正向影響存在一定的結(jié)構(gòu)性差異，并且這種正向影響更多表現(xiàn)為純技術(shù)效率變動(dòng)和規(guī)模效率變動(dòng)。

表3 政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲與全要素生產(chǎn)率增長率的分解

通過上述分析可知，政府干預(yù)促進(jìn)資源流動(dòng)，進(jìn)而帶來生產(chǎn)要素、資源利用效率和配置效率的提升，這也是TFP提升的根源。政府干預(yù)通過負(fù)向影響技術(shù)進(jìn)步方式對tfpch產(chǎn)生一定程度的負(fù)向影響，結(jié)合模型(13)、模型(14)的回歸系數(shù)，政府干預(yù)負(fù)向影響技術(shù)進(jìn)步的系數(shù)值較低，所以加總的結(jié)果依然表現(xiàn)為政府干預(yù)促進(jìn)TFP的提升。政府雖然能夠運(yùn)用國家的財(cái)力去迅速完成規(guī)模較大的項(xiàng)目，促進(jìn)資源要素的合理利用和高效配置，但政府干預(yù)并不能帶來生產(chǎn)技術(shù)水平的提升。

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的回歸系數(shù)看，所有模型中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度對全要素生產(chǎn)率增長率的各個(gè)分解項(xiàng)的系數(shù)均為負(fù)，但是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對純技術(shù)效率變動(dòng)、規(guī)模效率變動(dòng)的影響并沒有通過顯著性檢驗(yàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對技術(shù)進(jìn)步的負(fù)向影響較為顯著，這也表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲之所以能夠降低全要素生產(chǎn)率增長率，是因?yàn)橥ㄟ^對技術(shù)進(jìn)步產(chǎn)生負(fù)向影響而實(shí)現(xiàn)的。當(dāng)實(shí)際的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不符合時(shí)，便產(chǎn)生了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲問題，此時(shí)不論是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)超前還是滯后于發(fā)展要求，都將會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)層面的技術(shù)研發(fā)潛力并不能完全發(fā)揮，從而抑制了技術(shù)進(jìn)步。

政府干預(yù)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長率的提升，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對全要素生產(chǎn)率增長率起到阻礙作用，那么很自然推測就是，政府干預(yù)是否會(huì)通過降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲而得以實(shí)現(xiàn)？表4對這種影響機(jī)理進(jìn)行檢驗(yàn)，在面板數(shù)據(jù)最小二乘估計(jì)基礎(chǔ)上，綜合采用水平模型(Level)和變化模型(Change)進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，政府干預(yù)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲存在顯著的負(fù)向影響，模型(15)和(16)的水平模型中，因變量為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度(degree)，政府干預(yù)的影響均在1%的顯著性水平上為負(fù)；變化模型(17)和(18)中政府干預(yù)的系數(shù)值分別為-0.3779、-0.3787，并且在1%的顯著性水平上通過檢驗(yàn)，這也表明了政府干預(yù)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度影響這一結(jié)論具有穩(wěn)健性。模型(19)—(22)中，不論是水平模型還是變化模型，政府干預(yù)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲(distortion)的負(fù)向影響均通過顯著性檢驗(yàn)。總之，政府干預(yù)確實(shí)有利于緩解產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲。

表4 政府干預(yù)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的影響

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向性的影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向工業(yè)、服務(wù)業(yè)是否會(huì)影響到基本回歸結(jié)果呢？表5報(bào)告了加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向性、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向性和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度的交互效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果。實(shí)證模型中構(gòu)建工業(yè)偏向的指標(biāo)industry，若實(shí)際取值為1時(shí)，則產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向工業(yè)；取值為0時(shí)，則產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向服務(wù)業(yè)。

表5中的檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向性、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向性和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度的交互項(xiàng)影響均不顯著，表明地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不論是偏向于工業(yè)還是服務(wù)業(yè)，對tfpch的影響并不顯著。這也再次驗(yàn)證產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對全要素生產(chǎn)率增長率的負(fù)向影響具有普遍性，并不隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向工業(yè)或是偏向服務(wù)業(yè)而改變。

表5 考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏向性的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度的高低。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度呈現(xiàn)時(shí)間的U型曲線關(guān)系，當(dāng)處于2004—2011年時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲水平較低；而處于2000—2003年和2012—2015年兩個(gè)時(shí)間區(qū)間中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲水平較高。以此為依據(jù)將其劃分為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較低和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較高兩組，分別檢驗(yàn)政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對全要素生產(chǎn)率增長率的影響，具體結(jié)果見表6。

表6 考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度高低的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩組核心解釋變量的回歸系數(shù)的方向并沒有發(fā)生改變，但是在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較低的組中，政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的回歸系數(shù)均不顯著；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較高的組中，核心解釋變量的系數(shù)值均顯著。并且從系數(shù)值大小來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較高組別中的系數(shù)值均高于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較低的組別。這再次印證了兩條重要結(jié)論：第一，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較高時(shí)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲較為顯著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對全要素生產(chǎn)率增長率的阻礙作用愈發(fā)顯著，這也證明了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲是全要素生產(chǎn)率增長率下降的重要因素；第二，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較低時(shí)，政府干預(yù)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整能力并不顯著，此時(shí)對全要素生產(chǎn)率增長率的影響較小，只有當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度較高時(shí)，政府作用力才越發(fā)強(qiáng)烈，有利于降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度，進(jìn)而推動(dòng)全要素生產(chǎn)率增長率不斷提升。

(3)東中西部地區(qū)的異質(zhì)性影響。為了具體分析東中西部地區(qū)影響的異同，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的東中西部地區(qū)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，東部地區(qū)共計(jì)11個(gè)省份，分別為北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部地區(qū)共計(jì)8個(gè)省份，分別為山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地區(qū)包含12個(gè)省份，分別為內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。表7給出了劃分東中西部地區(qū)的檢驗(yàn)結(jié)果。

表7結(jié)果表明，政府干預(yù)對全要素生產(chǎn)率增長率的正向影響在東部地區(qū)和西部地區(qū)得到驗(yàn)證，但是中部地區(qū)的檢驗(yàn)結(jié)果并不顯著。東部地區(qū)和西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對全要素生產(chǎn)率增長率均存在顯著的負(fù)向影響，對東部地區(qū)的影響較大，中部地區(qū)的影響并不顯著。背后的經(jīng)濟(jì)邏輯可能是：東部地區(qū)的政府干預(yù)有利于技術(shù)先進(jìn)產(chǎn)能的萌發(fā)，會(huì)加速落后產(chǎn)能的淘汰，進(jìn)而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合意發(fā)展與全要素生產(chǎn)率的提升；西部地區(qū)的政府干預(yù)更多是為了提高要素利用效率，這帶來產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率的整體性躍升，進(jìn)而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升；中部地區(qū)則處于快速工業(yè)化的過程中，政府干預(yù)的影響存在雙重效應(yīng)，一是政府干預(yù)行為降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升，二是政府行為可能導(dǎo)致更加嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲問題，對全要素生產(chǎn)率增長率起到負(fù)向影響，例如，中部地區(qū)各省份在發(fā)展光伏產(chǎn)業(yè)、新能源產(chǎn)業(yè)、汽車產(chǎn)業(yè)時(shí)大上快上，導(dǎo)致產(chǎn)能過剩與嚴(yán)重的資源配置扭曲，這不利于全要素生產(chǎn)率的提升。

表7 東中西部地區(qū)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(三)反事實(shí)檢驗(yàn)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲導(dǎo)致TFP的損失，那么這一損失的程度到底有多大？參考白俊紅等(2016)的研究，本文采用反事實(shí)檢驗(yàn)的方式考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲所造成TFP損失的程度。在前文考察各項(xiàng)控制變量的回歸模型基礎(chǔ)上，定量測算各個(gè)地區(qū)、時(shí)期的固定效應(yīng)，構(gòu)建包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的回歸方程，并且測算各地區(qū)包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的TFP(包含隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響)。在此基礎(chǔ)上，刪除產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度的因子進(jìn)行再次估計(jì)，從而能夠獲得不包含產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的TFP(同時(shí)包含隨機(jī)誤差項(xiàng))。兩種方式所測算的TFP之差構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲所帶來的TFP損失。

表8 中國各省份產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲引致的TFP損失缺口(%)

表8中給出了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲所引致的TFP損失缺口。其中，DIST_distortion和DIST_degree分別指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度所帶來的TFP損失。僅從DIST_degree的測算結(jié)果看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲所引致的TFP損失的平均水平達(dá)到0.53%，進(jìn)一步測算得出TFP變動(dòng)的平均值為0.9721，這說明TFP增長率處于不斷下降的趨勢中，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲已經(jīng)成為影響中國經(jīng)濟(jì)TFP提升以及經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵式增長的重要制約因素。

圖3 2000—2015年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲引致的TFP損失缺口

圖3中給出了2000—2015年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲引致的TFP損失缺口。其中最為重要的一個(gè)發(fā)現(xiàn)是，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲引致的TFP缺口呈現(xiàn)時(shí)間的U型關(guān)系。2000年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲引致的TFP損失缺口達(dá)到0.53%，隨后逐步下降到2009年的0.27%，其后又處于不斷上升的趨勢中，2015年的損失缺口更是達(dá)到0.91%。這也反映出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的動(dòng)態(tài)調(diào)整以及這一調(diào)整過程對TFP缺口的長期影響。由此可以發(fā)現(xiàn)，近年來，隨著中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度不斷上升，由此導(dǎo)致TFP損失也愈來愈大。

七、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

本文通過構(gòu)建了政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對全要素生產(chǎn)率增長率影響的理論模型和計(jì)量檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停芯堪l(fā)現(xiàn)：政府干預(yù)通過技術(shù)效率和規(guī)模效率提升影響全要素生產(chǎn)率提升；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲通過阻礙技術(shù)進(jìn)步方式抑制全要素生產(chǎn)率提升。進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，政府干預(yù)對全要素生產(chǎn)率增長率的促進(jìn)作用是通過降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲程度而得以實(shí)現(xiàn)的。

第一，政府通過“看得見的手”的調(diào)控作用推動(dòng)經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵式增長、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長水平得以提升。這一研究結(jié)果為政府實(shí)施宏觀調(diào)控提供有力支撐。政府對經(jīng)濟(jì)的作用并不能簡單地用“無效、無恥”來解釋，這是因?yàn)槭袌鼋?jīng)濟(jì)的運(yùn)行過程中，依然存在信息不對稱、外部性等市場失靈的現(xiàn)象，這時(shí)就需要政府“集中力量辦大事”，通過政府迅速組織在市場經(jīng)濟(jì)中較難組織或者低效組織的資源。這些年較多研究反思國有企業(yè)的效率問題，認(rèn)為國有企業(yè)存在效率損失(吳延兵，2012)，但是隨著國有企業(yè)不斷改革，國有企業(yè)的經(jīng)營績效已經(jīng)得到迅速提升，甚至國有企業(yè)的效率可能會(huì)高于民營企業(yè)。從政府干預(yù)對全要素生產(chǎn)率提升的作用路徑來看，政府干預(yù)主要通過提升技術(shù)效率和規(guī)模效率得以實(shí)現(xiàn)，說明政府干預(yù)雖然對技術(shù)進(jìn)步的影響并不大，但是可以通過提升已有生產(chǎn)要素的技術(shù)效率對生產(chǎn)要素進(jìn)行優(yōu)化配置，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。

第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲阻礙了全要素生產(chǎn)率的提升。當(dāng)實(shí)際產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離合意產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)時(shí)，具有較高利用效率的生產(chǎn)要素并不能獲得較高的利用效率；同時(shí)還會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)要素配置的錯(cuò)位，從而降低了生產(chǎn)要素之間的配置效率。通過上述兩種影響路徑可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲不利于全要素生產(chǎn)率的提升。同時(shí)，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的層面看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲反映的是已有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)跟不上經(jīng)濟(jì)發(fā)展合意的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，此時(shí)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)形態(tài)過多、新興產(chǎn)業(yè)形態(tài)過少，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換受阻，即產(chǎn)業(yè)層面創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展水平不夠，阻礙了全要素生產(chǎn)率的提升。

第三，政府干預(yù)對全要素生產(chǎn)率提升作用可以通過降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲實(shí)現(xiàn)。這種作用路徑能夠更加清楚地表現(xiàn)出政府干預(yù)的影響機(jī)制。首先，政府的力量并不能夠帶來發(fā)展性的提升，也就是更高的生產(chǎn)效率、配置效率(3)這里所指的更高生產(chǎn)效率、配置效率，是高于市場有效競爭條件下的生產(chǎn)效率、配置效率。，這是因?yàn)檎深A(yù)仍然會(huì)受制于政府部門的信息不對稱、決策失誤等方面影響，很難超過有效競爭市場中生產(chǎn)要素的生產(chǎn)效率和配置效率。其次，政府干預(yù)雖然不會(huì)出現(xiàn)發(fā)展性的“高效率”情況，但是會(huì)避免保障性的“低效率”出現(xiàn)，從而間接地提高了生產(chǎn)要素的利用效率和配置效率。在市場機(jī)制中，由于市場失靈的情況時(shí)常發(fā)生，所以原本可以高效利用、高效配置的生產(chǎn)要素并不能得到高效利用，而政府干預(yù)能夠?qū)@種市場失靈進(jìn)行糾正，以提高生產(chǎn)效率、利用效率和配置效率，從而糾正產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲的情況，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。

(二)政策建議

第一，厘清政府與市場的邊界。政府與市場并不是絕對相斥的關(guān)系，而是功能互補(bǔ)、目標(biāo)一致的。一方面，需要充分發(fā)揮市場機(jī)制在資源配置、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中的主導(dǎo)地位，以市場化的手段推動(dòng)各個(gè)層面的資源的漸進(jìn)式優(yōu)化調(diào)整。另一方面，政府的作用雖然不能過度夸大，但是也要積極發(fā)揮政府對要素利用、要素配置、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的引導(dǎo)作用。政府在面對市場失靈時(shí)要充分發(fā)揮宏觀調(diào)控作用，積極引導(dǎo)國有資本、國有企業(yè)以及財(cái)政力量進(jìn)入企業(yè)所不愿意進(jìn)入的領(lǐng)域，發(fā)揮政府集中力量辦大事的效率優(yōu)勢和規(guī)模優(yōu)勢。因此，政府需要在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、促進(jìn)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換過程中有所作為，大力支持新興業(yè)態(tài)、新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以政府的力量緩解扭曲的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

第二，高度重視從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整、降低產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲角度所獲得的全要素生產(chǎn)率提升效應(yīng)?，F(xiàn)階段，中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方向是從要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)發(fā)展新的內(nèi)生動(dòng)力。較多研究關(guān)注于創(chuàng)新要素的供給、制度創(chuàng)新供給等微觀或者宏觀因素，但是卻忽視了從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層面獲得全要素生產(chǎn)率提升。

第三，要加快構(gòu)建創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展新模式步伐，提升全要素生產(chǎn)率。充分推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，以此挖掘新經(jīng)濟(jì)潛力，大力推動(dòng)市場化經(jīng)濟(jì)改革，形成創(chuàng)新人才蓬勃發(fā)展、創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)蔚然成風(fēng)的局面，實(shí)現(xiàn)集約發(fā)展、綠色發(fā)展和創(chuàng)新發(fā)展。