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        東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率測算與分析

        2022-10-18 14:12:38朱夏婷
        合作經(jīng)濟(jì)與科技 2022年21期
        關(guān)鍵詞:水平

        □文/朱夏婷

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

        [提要] 基于2000~2019 年東部11 個?。ㄊ校┟姘鍞?shù)據(jù),運(yùn)用隨機(jī)前沿分析模型對東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長進(jìn)行測算和分析,并采用固定效應(yīng)面板回歸模型對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行影響因素研究。研究結(jié)果表明:技術(shù)進(jìn)步是東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長的主要動力,且東部各個經(jīng)濟(jì)圈之間的全要素生產(chǎn)率具有空間差異性。提高基礎(chǔ)設(shè)施水平和市場化水平有利于促進(jìn)東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長,城鎮(zhèn)化水平和科研投入的提高會對全要素生產(chǎn)率起阻礙作用。

        改革開放以來,中國經(jīng)濟(jì)憑借“要素投入”和“人口紅利”實(shí)現(xiàn)了持續(xù)高速發(fā)展,但隨著人口老齡化,自然資源短缺和勞動力成本上漲等問題的出現(xiàn),依靠要素投入的粗放式經(jīng)濟(jì)增長模式已不可持續(xù)。中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變增長方式刻不容緩。十九大報(bào)告指出,必須堅(jiān)持質(zhì)量第一、效率優(yōu)先,以供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革為主線,推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、效率和動力變革,提高全要素生產(chǎn)率(TFP)。

        1957 年美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索洛第一次將技術(shù)進(jìn)步引入經(jīng)濟(jì)增長模型,將人均產(chǎn)出增長扣除資本集約程度增長后的部分歸因于技術(shù)進(jìn)步,并稱其為技術(shù)進(jìn)步率,也就是全要素生產(chǎn)率的增長率。自索洛開拓性研究以來,對全要素生產(chǎn)率的研究層出不窮,成為國家、地區(qū)、行業(yè)等經(jīng)濟(jì)單位經(jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量的定量評估指標(biāo)。20 世紀(jì)80 年代,中國引入全要素生產(chǎn)率的概念和測算方法,開始結(jié)合實(shí)際研究全要素生產(chǎn)率增長率。

        在當(dāng)前開放性經(jīng)濟(jì)大背景下,東部沿海地區(qū)憑借優(yōu)越的地理位置成為我國改革開放的試點(diǎn),區(qū)域經(jīng)濟(jì)獲得優(yōu)先快速發(fā)展。對東部地區(qū)各省市全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算,研究影響因素,對推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和實(shí)現(xiàn)國家戰(zhàn)略目標(biāo)有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        一、東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率測算與分析

        (一)模型方法。本文采用Battese & Coelli(1992)版的隨機(jī)前沿分析模型(SFA)對東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算。SFA方法具有以下幾個優(yōu)點(diǎn):(1)屬于統(tǒng)計(jì)方法,具備統(tǒng)計(jì)特征,可以對模型本身進(jìn)行檢驗(yàn);(2)既考慮了技術(shù)非效率的影響,又考慮到了隨機(jī)因素的影響;(3)既可以直接計(jì)算出每個生產(chǎn)單元的技術(shù)效率,又可以就個體之間技術(shù)效率的差異進(jìn)行深入分析。隨機(jī)前沿模型描述如下:

        其中,i 表示決策單元,在本文中代表東部各個?。ㄊ校?,t 表示時間趨勢項(xiàng),Yit代表地區(qū)i 在時期t 的實(shí)際產(chǎn)出,f(·)為前沿生產(chǎn)函數(shù),表示當(dāng)前要素投入比例下,能夠產(chǎn)出的最高水平。Xit表示i ?。ㄊ校┰跁r期t 的一組要素投入,α 為待估計(jì)的參數(shù)向量,νit-uit為復(fù)合誤差項(xiàng),其中νit為隨機(jī)誤差,服從正態(tài)分布,uit為生產(chǎn)無效率項(xiàng),服從截?cái)嗾龖B(tài)分布。將公式(1)兩邊取對數(shù),可以得出以下對數(shù)隨機(jī)前沿模型:

        本文采用C-D 生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型進(jìn)行全要素生產(chǎn)率的測算,式(2)轉(zhuǎn)化為:

        (二)研究變量與數(shù)據(jù)來源。從投入和產(chǎn)出兩個維度討論變量:

        1、選取各個?。ㄊ校v年的實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出變量。將歷年的名義GDP 通過GDP 指數(shù)折算成以2000 年為基期的實(shí)際GDP。

        2、選取各?。ㄊ校v年的物質(zhì)資本存量和勞動力投入作為投入變量。其中,物質(zhì)資本存量參考張軍(2004)的做法,將固定資本形成額作為當(dāng)年投資并利用固定資本投資價格指數(shù)折算成實(shí)際投資,把9.6%作為折舊率,采用永續(xù)盤存法計(jì)算出歷年的固定資本存量。另外,勞動力投入用各省(市)歷年年末就業(yè)人員數(shù)來表示。

        本文的研究樣本為東部地區(qū)的11 個?。ㄊ校?,包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南,時間跨度為2000~2019 年。數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和各?。ㄊ校┑牡胤浇y(tǒng)計(jì)年鑒。

        (三)東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長具體測算。通過對東部地區(qū) 11 個?。ㄊ校?000~2019 年投入產(chǎn)出數(shù)據(jù),利用 stata 軟件估計(jì)回歸系數(shù),參數(shù)估計(jì)結(jié)果見表1。(表1)

        表1 SFA 模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果一覽表

        將全要素生產(chǎn)率增長率分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步,并結(jié)合公式計(jì)算出歷年東部地區(qū)TFP 增長率,結(jié)果見表2。從表2中可以看出,技術(shù)進(jìn)步指數(shù)在2000~2019 年期間一直大于1,對于全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用,而技術(shù)效率指數(shù)在這一期間一直小于1,說明對于全要素生產(chǎn)率的增長具有削弱的作用。(表 2)

        表2 2000~2019 年東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率年增長指數(shù)分解一覽表

        為分析全要素生產(chǎn)率在空間區(qū)域上的差異,本文將東部11 省(市)分成環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈、長三角經(jīng)濟(jì)圈和泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈。環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈包括北京、天津、河北、遼寧、山東;長三角經(jīng)濟(jì)圈包括上海、江蘇、浙江;泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈包括福建、廣東、海南。將2000~2019 年平均分成10 個時間段,2 年為一組計(jì)算每個經(jīng)濟(jì)圈的全要素生產(chǎn)率年平均指數(shù),結(jié)果如表3 所示。為了更加直觀地對比三個經(jīng)濟(jì)圈的全要素生產(chǎn)率指數(shù)情況,本文用表3 的數(shù)據(jù)繪制了折線圖,如圖1 所示。從圖1 可以看出,長三角經(jīng)濟(jì)圈在三個經(jīng)濟(jì)圈中處于上峰,其次是泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈,最后是環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈。另外,從圖1 可以看出,長三角經(jīng)濟(jì)圈全要素生產(chǎn)率呈上升發(fā)展趨勢,泛珠三角和環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈自2006/2007 年后呈下降趨勢,其中環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈在2018/2019年開始逆轉(zhuǎn)趨勢,出現(xiàn)上升勢頭。(表3、圖1)

        圖1 2000~2019 年各經(jīng)濟(jì)圈平均全要素生產(chǎn)率指數(shù)走勢圖

        表3 2000~2019 年按經(jīng)濟(jì)圈全要素生產(chǎn)率平均年增長指數(shù)一覽表

        二、東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率影響因素分析

        (一)模型設(shè)定。本文采用面板回歸對全要素生產(chǎn)率的影響因素進(jìn)行分析研究,模型設(shè)定如下:

        其中,i 表示決策單位,這里表示各個?。ㄊ校?,t 表示時間趨勢項(xiàng),tfpit代表地區(qū)i 在t 時期全要素生產(chǎn)率增長率,β0是截距項(xiàng),βi是各個解釋變量的回歸系數(shù),X 代表解釋變量,Xit表示i?。ㄊ校┰跁r間t 的一組解釋變量值,μit代表隨機(jī)誤差。

        (二)變量說明和數(shù)據(jù)來源。根據(jù)已有的研究,選擇以下6個變量作為全要素生產(chǎn)率增長率的解釋變量:(1)開放程度(進(jìn)出口貿(mào)易總額占GDP 比重);(2)基礎(chǔ)設(shè)施水平(每平方面積公路里程數(shù));(3)人力資本(每萬人高等教育在校人數(shù));(4)城鎮(zhèn)化水平(城鎮(zhèn)人口占比);(5)市場化水平(參考樊綱(2011));(6)科研投入(R&D 內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出),如表4 所示。在計(jì)算時,對上述6 個變量都取對數(shù),解釋變量就是全要素生產(chǎn)率增長率tfp。以上變量的原始數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省(市)地方統(tǒng)計(jì)年鑒的2000~2019 年的11 個省份年度數(shù)據(jù),其中市場化水平指標(biāo)取值來源于中國市場化指數(shù)數(shù)據(jù)庫。(表4)

        表4 解釋變量說明一覽表

        (三)數(shù)據(jù)處理。在正式進(jìn)行模型計(jì)算之前,對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性、協(xié)整性檢驗(yàn)。首先,本文對7 個變量數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性分析,檢驗(yàn)結(jié)果為:開放程度通過了時間趨勢檢驗(yàn),其他變量都通過滯后兩期的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。其次,對變量做協(xié)整性檢驗(yàn),ADF 檢驗(yàn)的P 值為0.0520,說明在顯著度10%的程度上,變量具有協(xié)整性。

        固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)選擇。首先,對變量數(shù)據(jù)進(jìn)行F 檢驗(yàn),得到p 值為0,表示拒絕混合回歸,選擇固定效應(yīng)。其次,對變量數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn),結(jié)果顯示p 值為0.0130,在5%的顯著度上拒絕隨機(jī)效應(yīng),應(yīng)當(dāng)選擇固定效應(yīng)。因此,本文選擇帶固定效應(yīng)的面板回歸模型。

        (四)模型回歸結(jié)果及分析。本文采用stata 軟件利用固定效應(yīng)模型對變量數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,回歸結(jié)果見表5。(表5)

        表5 固定效應(yīng)面板回歸結(jié)果一覽表

        1、開放程度。從表5 中可以看出,開放程度提高對全要素生產(chǎn)率增長存在負(fù)作用,開放程度每提高一個百分點(diǎn),全要素生產(chǎn)率增長將會下降0.0128 個百分點(diǎn),但是開放度系數(shù)并未通過10%顯著度的檢驗(yàn),說明開放程度對全要素生產(chǎn)率的影響并不明顯。開放程度這一指標(biāo)系數(shù)為負(fù),可能是因?yàn)殡m然貿(mào)易的總量在擴(kuò)張,但是貿(mào)易的結(jié)構(gòu)并不合理,導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不合理,要素扭曲配置。

        2、基礎(chǔ)設(shè)施水平?;A(chǔ)設(shè)施水平的指標(biāo)系數(shù)為0.0827,意味著基礎(chǔ)設(shè)施水平每提高一個百分點(diǎn),東部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長提高0.0827,說明基礎(chǔ)設(shè)施水平對全要素生產(chǎn)率起正向促進(jìn)作用,且系數(shù)通過了1%顯著度的檢驗(yàn)。完善的基礎(chǔ)設(shè)施可以降低運(yùn)輸成本,有利于生產(chǎn)要素的流動,有助于一體化市場的形成,從而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

        3、人力資本。人力資本指標(biāo)的系數(shù)為正,意味著人力資本水平每提高1 個百分點(diǎn),全要素生產(chǎn)率增長提高0.0148 個百分點(diǎn),人力資本對全要素生產(chǎn)率具有正向促進(jìn)作用。但是,人力資本指標(biāo)的系數(shù)并未通過10%顯著度的檢驗(yàn),說明人力資本對全要素生產(chǎn)率的影響并不明顯。人力資本的正向作用可以通過推動科技創(chuàng)新從而提高全要素生產(chǎn)率增長。

        4、城鎮(zhèn)化水平。城鎮(zhèn)化水平指標(biāo)系數(shù)為負(fù),意味著每提高一個百分點(diǎn)城鎮(zhèn)化水平,就會使全要素生產(chǎn)率增長下降0.248個百分點(diǎn),并且其系數(shù)通過了1%顯著度的檢驗(yàn)。城鎮(zhèn)化對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)作用,可能是由于東部地區(qū)城鎮(zhèn)化的推進(jìn)速度過快,造成了技能水平較低的勞動力的過度供給,與當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)不匹配,政府為了解決就業(yè)問題,被迫選擇能提供更多就業(yè)崗位的企業(yè),對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化產(chǎn)生負(fù)作用,造成全要素生產(chǎn)率增長下降。

        5、市場化水平。市場化水平的指標(biāo)系數(shù)為正,意味著市場化水平每提高一個百分點(diǎn),全要素生產(chǎn)率增長提高0.253 個百分點(diǎn),且其系數(shù)通過了1%顯著度的檢驗(yàn)。市場化水平越高,說明市場對資源的配置作用更強(qiáng),有效解決要素配置扭曲的問題,促進(jìn)生產(chǎn)要素流向效益高的行業(yè)企業(yè),有利于技術(shù)效率的提高,從而提高全要素生產(chǎn)率增長。

        6、科研投入。從表5 可以看出,科研投入指標(biāo)系數(shù)為負(fù),意味著科研投入水平每提高一個百分點(diǎn),全要素生產(chǎn)率增長下降0.203 個百分比,且其系數(shù)通過了1%顯著度的檢驗(yàn)。科研投入對全要素生產(chǎn)率增長具有負(fù)作用,可能是跟R&D 經(jīng)費(fèi)的投資結(jié)構(gòu)有關(guān),即公共研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)科研經(jīng)費(fèi)的比例。公共研究機(jī)構(gòu)的R&D 投入可能會對企業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)影響。在一定時間內(nèi),可用于科技研究的經(jīng)費(fèi)是有限的,用于公共研究機(jī)構(gòu)多了,則能夠提供給企業(yè)的,特別是中小企業(yè)的經(jīng)費(fèi)就會減少。并且,R&D 經(jīng)費(fèi)投入的研究方向如果過多地集中在風(fēng)險高且資金密集的技術(shù)項(xiàng)目上,對企業(yè)的技術(shù)效率可能會造成負(fù)面影響。

        三、結(jié)論及建議

        (一)結(jié)論。(1)2000~2019 年全要素生產(chǎn)率呈先上升再下降的趨勢,其中技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率增長起阻礙作用,技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率增長起促進(jìn)作用;(2)東部地區(qū)各經(jīng)濟(jì)圈空間差異明顯,長三角全要素生產(chǎn)率增長率高于環(huán)渤海和泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈,且呈良好的發(fā)展態(tài)勢,環(huán)渤海和泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈近幾年全要素生產(chǎn)率增長呈下降趨勢;(3)面板回歸結(jié)果顯示,基礎(chǔ)設(shè)施、市場化水平對全要素生產(chǎn)率增長起促進(jìn)作用,城鎮(zhèn)化、科研投入對全要素生產(chǎn)率增長起阻礙作用,開放水平、人力資本并未通過顯著度檢驗(yàn),作用效果不明顯。

        (二)建議。(1)科技效率一直阻礙全要素生產(chǎn)率增長,說明生產(chǎn)要素的配置存在扭曲,政府需要通過協(xié)調(diào)各種要素的配比來提高技術(shù)效率,充分釋放技術(shù)水平潛能,比如大力發(fā)展中介機(jī)構(gòu),促進(jìn)市場各參與者之間的信息交流和溝通;(2)為促進(jìn)區(qū)域全要素生產(chǎn)率均衡發(fā)展,環(huán)渤海、泛珠三角經(jīng)濟(jì)圈可以借鑒長三角的發(fā)展經(jīng)驗(yàn),推廣復(fù)制,取長補(bǔ)短;(3)為推進(jìn)東部地區(qū)整體全要素生產(chǎn)率的提高,政府要加大基礎(chǔ)設(shè)施投入,完善交通設(shè)施,加快市場化改革進(jìn)程,促進(jìn)要素的自由流動;(4)政府應(yīng)當(dāng)科學(xué)地推進(jìn)城市化進(jìn)程,如果某些城市城鎮(zhèn)化率過高,接踵而至的城市病可能會阻礙全要素生產(chǎn)率的發(fā)展,不合理的勞動資本配合也會阻礙產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,從而遏制全要素生產(chǎn)率增長;(5)政府應(yīng)當(dāng)合理規(guī)劃R&D 經(jīng)費(fèi)投入,科學(xué)合理地選擇分配的對象和研究領(lǐng)域,實(shí)現(xiàn)1+1>2。

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