區(qū)域工業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長及其結(jié)構(gòu)變動研究

摘要：運用空間計量分析技術(shù)，本文考察了1988～2012年中國大陸28個省級就業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和區(qū)域工業(yè)全要素生產(chǎn)率增長之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，我國區(qū)域工業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)存在顯著的正向相關(guān)性，相對全要素生產(chǎn)率的增長和資本產(chǎn)出比的提高會降低產(chǎn)業(yè)的就業(yè)份額。人均收入的提高對產(chǎn)業(yè)就業(yè)份額的影響可正可負。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的變動未必同步。提高制造業(yè)的就業(yè)份額關(guān)鍵在于空間效應(yīng)的提高。

關(guān)鍵詞：就業(yè)結(jié)構(gòu)；全要素生產(chǎn)率；空間面板

一、引言

改革開放以來，我國第一產(chǎn)業(yè)的就業(yè)比重相比第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)持續(xù)降低，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重增長速度最快，但是目前我國第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重與其他發(fā)達國家相比是較低的，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度過大。有學(xué)者認為應(yīng)該采取一定的措施來糾偏，但就業(yè)結(jié)構(gòu)一定與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)同步嗎？是什么讓勞動力在不同的產(chǎn)業(yè)之間進行流動？這種流動是否會受到空間溢出效應(yīng)的影響？迄今為止，我們對區(qū)域之間的這種空間溢出作用的強度和作用范圍的實證研究依然有限。

二、研究方法及數(shù)據(jù)處理

（一）全要素生產(chǎn)率的測算

對生產(chǎn)率進行測量是為了辨別產(chǎn)出差異當中那些不能被投入差異解釋的部分。相同的企業(yè)生產(chǎn)相同的產(chǎn)品，如果投入越少，我們就說其生產(chǎn)率越高。為了使生產(chǎn)率得以提高，我們需要觀測并控制應(yīng)用于投入和產(chǎn)出的技術(shù)水平。如果企業(yè)之間的技術(shù)水平發(fā)生變化、規(guī)模經(jīng)濟不變，首選的方法是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）。運用DEA模型時，我們不需要設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，還允許企業(yè)間技術(shù)異質(zhì)的存在。

Malmquist指數(shù)被應(yīng)用于生產(chǎn)效率的測算并依據(jù)效率測算的結(jié)果進行比較研究。我們將每個省區(qū)作為一個決策單元，在一定時期內(nèi)，投入函數(shù)為xk，t=（Xk），產(chǎn)出函數(shù)為yk，t=（Yk），k代表我國各省區(qū)。我們從產(chǎn)出角度來運用非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法構(gòu)造t時期的不變規(guī)模報酬，即

Ltc={（xt，yt）：∑28k=1zkytk≥yt；∑28k=1zk

xtk≤xt；zk≥0；k=1，......，28}（1）

其中，Z表示不同橫截面觀察值的權(quán)重。相應(yīng)的k省區(qū)的產(chǎn)出距離函數(shù)為

Dtc=（xk，t，yk，t）={max[θ：（xk，t，θyk，t）∈Ltc]}-1（2）

此產(chǎn)出距離函數(shù)是使θ最大來求解線性規(guī)劃的，其目的是在投入給定的情況下求出產(chǎn)出最大。當Dtc=1時，生產(chǎn)在技術(shù)上有效率；當Dtc>1，生產(chǎn)在技術(shù)上無效率。

根據(jù)經(jīng)濟學(xué)家F？覿re等（1989）的研究，Malmquist生產(chǎn)率變化指數(shù)可設(shè)為

Mt（k，t，t+1）=[ ] （3）

若Mt（k，t，t+1）大于1，表明全要素生產(chǎn)率在改進，小于1則意味著生產(chǎn)率在退化。

（二）計量模型

1.Moran I指數(shù)

空間計量通常使用空間自相關(guān)指數(shù)Moran I，即

Moran I =

（4）

式中，S （Y - ）2，Y= Y ，Y 表示第i個地區(qū)的觀測值，n代表觀測的地區(qū)總數(shù)，W 代表空間權(quán)重矩陣，如果兩個地區(qū)相鄰則取“1”，反之則為“0”。Moran I的范圍在-1到1之間，當Moran I>0，意味著地區(qū)之間空間呈現(xiàn)正相關(guān)，Moran I<0，表示兩個地區(qū)之間空間不相關(guān)。

2.空間誤差模型（SEM）與空間滯后模型（SLM）

根據(jù)設(shè)定模型時對“空間”體現(xiàn)方法的不同，我們將空間計量模型分為兩種：空間滯后模型和空間誤差模型，表示形式為

SLM：Y=ρWY+Xβ+ε（5）

SEM：Y=Xβ+ε（6）

其中，Y是被解釋變量，X代表外生解釋變量矩陣，X的參數(shù)向量是β，ρ代表的是空間滯后回歸的系數(shù)，λ是空間誤差回歸系數(shù)，ε=λWε+μ，和都代表示隨機誤差項，空間權(quán)重矩陣為W。

本文采用的是0到1的空間權(quán)重矩陣，相鄰的區(qū)域空間權(quán)重為“1”，不相鄰區(qū)域為“0”，即

Wij=0 當區(qū)域i=j0 當區(qū)域i與j不相鄰1 當區(qū)域i與j相鄰。

確定空間權(quán)重的方法有很多種，關(guān)于空間權(quán)重的選擇外生并且任意。由于鄰接方法簡便，它被廣泛使用，本文使用這一方法。

3.模型設(shè)定及變量選取

本文的被解釋變量為就業(yè)結(jié)構(gòu)對數(shù)值（ln /n），其中n為某行業(yè)的就業(yè)人數(shù)占工業(yè)總就業(yè)人數(shù)的比重。本文主要研究工業(yè)各行業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化。我們將待估計的計量模型設(shè)定為

lnYit=αi+γt+βXit+ρWY-it+εit

εit=λWε-it+μit，|ρ|≤1（7）

其中，下標i表示各省區(qū)，t表示年份，αi表示地區(qū)效應(yīng)，γt是時間效應(yīng)，其他變量涵義同上。

為了考察地區(qū)就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的關(guān)系，本文選取的主要變量是已經(jīng)被證實影響著就業(yè)結(jié)構(gòu)。本文將工業(yè)分為采礦業(yè)、制造業(yè)和電力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)。回歸方程的被解釋變量是第二產(chǎn)業(yè)中各行業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)指標的對數(shù)值，解釋變量包括資本勞動比、各產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，相對全要素生產(chǎn)率的增長和人均收入水平的對數(shù)值。

（三）指標選擇及數(shù)據(jù)處理

本文所采用的樣本包括我國28個省區(qū)，同時我們將重慶的數(shù)據(jù)并入四川，考察期為1987～2012年，共700個觀測值。工業(yè)全要素生產(chǎn)率的產(chǎn)出變量為工業(yè)增加值，投入變量包括資本存量和勞動投入，選取固定資產(chǎn)凈值作為資本投入并以各行業(yè)固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進行平減。勞動投入指標以職工年均人數(shù)代表勞動投入。

本文用工業(yè)各行業(yè)職工人數(shù)占工業(yè)職工人數(shù)的比重來衡量就業(yè)結(jié)構(gòu)。將國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為我國經(jīng)濟總量的唯一統(tǒng)計指標。我們從各省相應(yīng)年份《統(tǒng)計年鑒》獲得28個省區(qū)的生產(chǎn)總值（1987年=100），將生產(chǎn)總值的指數(shù)全部換算為以1987年我基數(shù)的不變價格。各年份各省區(qū)人口采用年末人口數(shù)指標，這一數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒》及各地區(qū)《統(tǒng)計年鑒》相應(yīng)年份。

三、實證分析

（一）工業(yè)各產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的變動分析

運用DEAP2.0軟件，我們得到我國工業(yè)各行業(yè)的全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)增長趨勢，其中采礦業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長最快，平均增長率為17%，制造業(yè)和電力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的平均增長率分別為6.9%和7.8%。采礦業(yè)的全要素生產(chǎn)率從1988年的0.89上升到2012年的1.41。制造業(yè)和電力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率則分別從1.17和0.94到0.94和0.85。

（二）空間計量結(jié)果

由于允許共同沖擊的存在，所以模型中擾動項目中有空間滯后變量的存在，即（εit=λWε-it+μit～iid（0，σ2μ），|ρ|≤）。對于公式（7）來說，其做法是先進行固定效應(yīng)的預(yù)估計，從而得到一致估計的系數(shù)β和ρ。然后，利用得到的殘差結(jié)合矩方法估計λ、σ2μ和σ2t。最后，根據(jù)估計結(jié)果使用FGLS法，再次估計式（7）中的固定效應(yīng)，得到β和ρ的一致有效估計。

以上采用的是固定效應(yīng)模型，從回歸結(jié)果來看，資本勞動比對工業(yè)各產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生負向的影響。采礦業(yè)的資本勞動比每增加1個百分點，其就業(yè)份額增加約0.5個百分點。對于制造業(yè)來說，資本勞動比前的系數(shù)較小。這表明提高制造業(yè)的資本勞動比對制造業(yè)就業(yè)份額的減少影響不大。

全要素生產(chǎn)率都對工業(yè)各產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生負面的影響，并且估計結(jié)果相當顯著。人均GDP的增長對制造業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響不顯著，人均GDP的增長對采礦業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響為負，對電力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)影響為正。這說明經(jīng)濟的發(fā)展會加大對電力等行業(yè)的需求，減少對采礦業(yè)等初級加工的需求。從空間相關(guān)系數(shù)來看，這些指標都為正值并且都通過了1%的顯著性概率檢驗。這說明，本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)的就業(yè)結(jié)構(gòu)容易受到周邊地區(qū)的就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響。

四、結(jié)論

通過研究，本文得出以下幾點結(jié)論。

第一，樣本期內(nèi)，我國采礦業(yè)的全要素生產(chǎn)率的增長率最高，其次是電力、燃氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)，最后是制造業(yè)。這表明要提高工業(yè)總體的全要素生產(chǎn)率，關(guān)鍵是制造業(yè)。

第二，就業(yè)結(jié)構(gòu)不一定要與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展變化同步，這取決于資本產(chǎn)出比、相對全要素生產(chǎn)率和人均收入水平的變化。

第三，一個地區(qū)的就業(yè)結(jié)構(gòu)分布是有規(guī)律的，它取決于其相鄰地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況。提高制造業(yè)的就業(yè)份額關(guān)鍵在于空間相關(guān)效應(yīng)。

參考文獻：

[1]Franco Malerba.Innovation and the evolution of industries[J].Journal of Evolutionary Economics，2006（16）.

[2]牛仁亮，陳永奇.加速技術(shù)進步：結(jié)構(gòu)調(diào)整的必由之路[J].管理世界，2004（12）.

[3]黃茂興，李軍軍.技術(shù)選擇、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟增長[J].經(jīng)濟研究，2009（07）.

[4]周叔蓮，王偉光.科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級[J].管理世界，2001（05）.

（作者單位：云南大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院）