工業增長質量與區域特性

宋潞平

(中共紹興市委黨校，浙江紹興312000)

工業增長質量與區域特性

宋潞平

(中共紹興市委黨校，浙江紹興312000)

現代工業社會不僅需要高速增長的工業，也需要高質量的工業發展。在傳統的生產函數中納入污染排放產出和能源投入這兩個要素，通過數據包絡分析和MALMQUIST指數模型測算2003年至2012年間12個沿海省市的全要素生產率，并用此指標來衡量樣本的工業增長質量，研究區域特性和工業增長質量的關系，結果表明:(1)區域的開放程度和專業化程度在長短期內都對工業的增長質量有顯著的促進作用，其中開放程度對于短期的影響更大，原因可能是短期的外資投入能起到立竿見影的效果，但是區域內企業的消化速度緩慢導致長期影響減弱;(2)第三產業比例過高可能在長短期內都會拖累工業增長質量的提高;(3)區域的創新能力提高能長期促進工業增長質量，但在短期內對工業增長質量無明顯幫助，可能創新需要長時間的積累才能促進工業質量的提高。

工業增長質量;區域特性;創新;專業化程度

一、引言

黨的十八大提出，要加快傳統行業的轉型，推進新興產業的培育，進一步推動新型工業化的發展。十八大的報告為中國未來經濟發展指明了方向，也成為今后經濟發展的指導綱領。目前，發達經濟體仍舊面臨二次衰退的威脅，我國面臨外需不振的難題。此外，部分西方國家通過發行大量貨幣來提振經濟，造成人民幣升值，這也造成了輸入性通脹壓力和成本上升的局面。在這樣的情況下，我國只有通過產業的轉型，提高工業質量來提升競爭力。

改革開放以來，我國經濟大幅增長，工業水平也飛速提高。不過很多問題也隨之暴露出來。黨的十八大報告中指出我國工業的不可持續和發展不均衡的問題突出。簡單而言，我國工業增長質量低并且區域發展質量的差距大。提高工業增長質量和縮小地區間的工業水平是擺在政府面前的一道難題，這也是我國經濟轉型的核心問題。學術界內，學者主要以工業增長總量為目標，通過多種研究方法已經形成了較為完善的理論體系和實證研究結果，但是對于工業增長質量的研究較為稀少，且缺少基本的理論框架和實證結果。那么，衡量工業增長的質量和探究影響工業增長質量的因素具有非常強的現實意義。

根據(涂正革，2008)［1］的研究，高質量的工業增長應該具有以下幾個特征，即增長過程是不斷持續的、不消耗過多的能源、產生盡可能低的污染和具有較高的生產率。馮華、宋振湖(2008)［2］認為工業增長質量應該從產業結構、工業效率和產業利潤三方面考慮。國外學者方面，EREK (2005)［3］的研究表明，后工業時代國家應該擁有高附加值的產業鏈，并且具有資源節約型的特征。基于此，工業增長質量是個多元的概念，基本可以概括為工業生產的污染排放、工業生產的效率、工業生產的技術創新率和工業生產的可持續性。

本文的研究基于沿海12個省市2003—2012年的工業數據，以下結構安排為:第二部分是文獻回顧和研究方法的闡述，第三部分是數據的來源和變量描述，第四部分是工業質量和影響因素的實證研究，最后是本文的結論和建議。

二、文獻回顧和研究方法

(一)工業增長質量的衡量方法

長久以來，工業增加總量是大家關注的焦點，很少有研究關注工業增長質量，所以如何來度量工業增長質量是一個難題。國內最早關注工業增長質量的應該是鄧小平同志，因為他提出科學技術是第一生產力的觀點，但是后人并未給出如何數量化定義工業增長質量的方法。從國外文獻來看，DENSION(1967)［4］提出工業增長質量主要體現在工業增長效率上，即Total Factor Productivity (全要素生產率)。全要素生產率主要體現了技術進步對于工業產值增加的貢獻。本質上來說，這個指標包含三個要點，即生產規模、生產效率和技術效率。國內部分學者利用全要素生產率這個方法對中國工業做過一些研究，其中舒元(1993)［5］的研究表明，中國1952到1990年間的TFP增長率僅為0．02%，對工業增長的貢獻非常低。王小魯利用同樣的方法測算了1950年到2000年的全要素生產率，測算結果表明1978年前的TFP增長率為負，1978年后的TFP增長率為1．5%左右。此外，KRUGMAN(1994)［6］曾經研究過東亞國家的全要素生產率，最終結果表明東亞國家的工業增長是不可持續的，因為技術創新的貢獻太小，最終會因為規模邊際效應的減少而崩潰。但是，這些研究只考慮了人力資源和資本的投入。根據前文的描述，現代的工業增長不僅僅是靠高效率和技術創新引導的，還應該包括低污染和低能耗。傳統的全要素生產率并未考慮到污染排放和能源投入這兩個非期望產出和正常投入，所以在一定程度上并不能很好的反映工業增長質量。本文利用數據包絡分析的方法和MALMQUIST指數來分析工業增長質量，并納入污染排放和能源投入這兩個要素。很多學者采用這種方法來分析工業增長質量，如王俊能(2010)［7］和顏偉(2007)［8］運用這種方法測算了中國各省的工業環境效率。

這個方法可以比較完美地分析投入產出數據并構建一個最優化的技術前沿，同時可以較好地定義工業增長的速度和質量，其基本原理如下:

把每個省的工業行業看成一個決策單元，而每個決策單元擁有投入、期望產出和非期望產出這三個變量。假設每個省擁有K種投入，L種期望產出，M種非期望產出，令投入為X，產出為Y，則x∈RK，yg∈RL，yb∈RM，其中Yg代表期望產出，Yb代表非期望產出。令λ為權重值，且大于等于0，那么環境技術模型就可以表達成如下的數學模式:

其中λX、λYg、λYb分別代表了前沿投入、前沿期望產出和前沿非期望產出。

其次，MALMQUIST指數(FARE，1994)可以表達為:

如果用圖來表示，可以更加直觀地理解MALMQUIST指數。

圖1 MALMQUIST指數直觀圖

那么，MALMQUIST指數可以簡化為:

這個公式衡量的是M指數從t到t+1時間段內的變化，如果Mt+1的值大于1，說明技術發生了進步。

最后，按照FARE(1994)［9］的分析思路，MALMQUIST指數可以分解為技術變化率和技術效率變化率。此外，技術效率變化率又可以進一步分解為規模效率變化率和純技術效率變化率。其中，技術變化率代表了技術進步帶來的工業增長率，其它變量固定不變的情況下。技術效率變化率折射了技術效率問題。規模效率變化率說明工業行業的規模效應，純技術效率變化率指剔除規模效應情況下技術帶來的工業增長變動值。

(二)工業增長質量影響因素

通過前文的模型闡述，基本可以數量化定義工業增長質量，但是哪些因素會影響工業增長質量?是不是區域差異會導致工業增長質量的差異性?根據對文獻的研究，基本可以把影響要素歸納為兩個維度:區域宏觀特性和區域產業特性。

區域的宏觀特性包括區域的創新性、區域的開放性、區域的資源依賴性和區域的經濟水平。首先，有些學者利用中國區域的工業數據進行實證研究，分析得出研究發展投入對工業增長率的貢獻率為55%左右，創新研究投入對工業增長質量呈現很強的正相關性。徐康寧(2006)［10］的研究表明對外開放程度和工業增長質量有著較強的聯系，對外開放可以在一定程度上利用專業分工來提高市場的活力和效率。同時，他的研究表明，如果區域擁有豐富的自然資源，反而不利于工業增長質量的提高，阻礙經濟水平的提高。最后，有些學者的研究表明，經濟水平和知識水平在一定程度上會影響全要素生產率。鄭玉歆(1998)［11］認為經濟水平越高，工業增長質量越高，反之亦然。

區域的產業特性包括產業結構和專業化程度。很多學者都對產業結構和工業質量增長率之間的關系做過研究，他們認為產業結構的不同會導致區域之間工業增長質量的不同。郭克沙(2004)［12］提出第三產業比例越高，工業增長質量越高。此外，經濟體制、企業制度和產業結構對生產率的影響非常重要。

基于此，本文提出以下幾個假設:

H0:區域的創新能力越強，工業增長質量越高;H1:區域的開放性越強，工業增長質量越高; H2:區域的資源依賴性越低，工業增長質量越高; H3:區域的經濟水平越高，工業增長質量越高; H4:區域的第三產業比例越高，工業增長質量越高;H5:區域的專業化程度越高，工業增長質量越高。

為了使本文的研究更加充實和嚴謹，本文將采用兩種模型分別從短期和長期兩個方面來考察影響工業增長質量的區域特性。第一種是利用OLS(最小二乘法)來研究長期靜態的影響因素，另外一種是采用GMM模型來分析短期動態的影響因素。

首先，長期靜態的模型可以表達為:其中Yi代表工業增長質量，即納入污染排放和能源投入的TFP指標，Xi，t0為各省在2003年(初始年份)的區域特性變量值，α和εi，t0分別為常數項和干擾項。

其次，短期動態的GMM模型如下所示:

Xi，t的含義與公式(4)一樣，αt和αp分別代表時間效應和區域效應，εi，t0為干擾項。本文運用動態面板數據的GMM(廣義矩估計法)估算法是為了消除變量之間的內生性問題，根據BLUNDELL (1998)［13］的研究顯示，系統GMM模型可以很好的解決變量的內生性問題和小樣本偏誤的影響。同時，本文的模型很好的消除了區域效應和時間效應。

三、數據

(一)數據來源和變量解釋

本文的所有數據來自于各省市的統計年鑒等相關資料，時間跨度為2003至2012年。因為很多省份的統計年鑒數據和資料的不完整性和指標差異性的原因，觀測省份只包括了浙江、江蘇、天津、遼寧、廣東、福建、山東、海南、廣西、河北、北京和上海這12個沿海區域。本文的第二部分已經就工業增長質量的測算模型和面板數據的回歸模型做了詳細的解釋，至于其中的因變量和自變量的選擇和含義如下:

(1)期望產出(Yg)采用各省的工業產值，根據中國統計年鑒中的通貨膨脹率，相應的折算出每年的實際工業總產值;

(2)非期望產出(Yb)為每年的工業廢氣排放量和工業廢水排放量，因為這個是當前工業生產中最為突出的兩個污染指標;

(3)投入(X)包括人力資源投入、資本投入和能源投入。其中，人力資源投入(L)為工業從業人數(萬人)，資本投入(K)因為無法直接從統計年鑒中獲取，所以采用單豪杰所估算的資本存量數據。總的工業能源投入(以標準煤計量)作為能源投入變量(ENG);

(4)區域的創新能力(INO):專利授權量/工業產值。因為此數據較易獲取和計算，WONG (2005)等采用專利數量除以工業產值作為創新衡量指標;

(5)區域的開放程度(OPEN):外商當年投資額與同期的固定資產投資比例;

(6)區域資源依賴程度(REL):采礦業人數占總就業人數的比例反映該區域的資源依賴程度;

(7)區域經濟水平(ECO):各省人均GDP的對數值;

(8)區域第三產業比例(STR):統計年鑒中第三產業的產值與總工業產值比例;

(9)區域專業化程度(PRO):利用赫芬達爾指數來衡量區域的產業專業化程度。其計算公式如下:

其中，Xi代表區域內行業i的產值，X代表區域的總產值，N代表區域內的行業總數。該指標能較好的衡量區域的專業化程度和產業集中度。

(二)工業質量要素生產率的估值及分解值

本文的數據包括12個省市數據，通過DEAP2．1的軟件運算，各區域的工業質量要素生產率及其分解結果如表1所示。

表1 工業質量全要素生產率及其分解

通過表1可以發現，12個沿海省份的工業增長質量的平均增速為8．1%，其中大部分是由技術進步帶動的，貢獻率為94．5%，可以說技術的變革是工業增長質量的決定因素。通過數據的對比，山東、江蘇的工業增長質量較高，TFP的平均值在15%以上，而廣西和福建的工業增長質量較低。同時，筆者發現浙江的工業增長質量處于中下水平，這個結果有點出乎意料，因為浙江和江蘇同屬于沿海工業發達地區，但是工業增長質量卻相差甚遠，這讓我們有必要進一步的探索。在公司效率一欄中，筆者發現江蘇和浙江的企業管理效率較高，分別為工業增長質量貢獻了14．37%和24．1%，而福建的企業管理效率較低，這也可能是福建總的工業質量不高的原因之一。

四、工業增長質量與區域特性

本部分的實證分析主要通過OLS回歸和面板數據的GMM估算這兩種方法。簡單而言，OLS回歸主要是測量工業增長質量與區域特性之間的長期靜態關系，而GMM估算主要是考察工業增長質量與區域特性的短期動態關系。

(一)長期靜態關系

表2 OLS回歸結果

從表2看出:

(1)從區域宏觀特性這一維度來看，區域的創新能力系數在1%的顯著水平下為正，說明長期創新能力的提高有助于工業增長質量的改善。區域的開放程度和工業增長質量的長期關系也是正相關，表明區域越開放，工業增長質量越好。此外，區域的資源依賴程度在長期時間段內，對工業增長質量有著負影響力，一個可能的解釋是依賴資源的區域內的企業多為粗放型企業，有礙于企業的生產力提高，所以工業增長質量也較低。最后，經濟水平和工業增長質量的系數不夠顯著，不具備統計意義，說明經濟水平和工業增長質量在長期時間內關系不顯著。

(2)從區域的產業特性來看，區域的第三產業比例的系數為正，表明長期的工業增長質量和第三產業結構呈正相關。同時，區域的專業化程度和工業增長質量在長期關系上具有明顯的正相關性，一個可能的解釋是區域的產業化集中度提高有利于產業的技術創新和改革。

(二)短期動態關系

從表3中可以發現，工業增長質量的滯后一期的系數在1%的顯著水平下為正，說明模型分析中動態分析的必要性。具體而言，沿海12個省市的工業增長質量和前一期的工業增長質量有著強烈的聯系，上一期的增長質量越高，當期的質量也會提高。

表3 GMM估算結果

另外，根據表3的結果可以歸納出以下結論:

(1)短期內，區域的創新能力系數不具備統計意義，說明對工業增長質量并無直接關聯。這個結果和長期靜態分析的結果有所不同，唯一可能的解釋是區域的創新能力在短期內并不能快速反映到工業增長質量上，而需要一定的時間積累去消化。區域的開放程度和工業增長質量存在正相關性，且顯著水平比OLS中的結果有所提高，表明短期內區域利用外資越多，區域的工業增長質量就越高。顯著水平和系數的提高可能是外商的投資效果能在短時間內立竿見影。短期內的效果要比長期效果更好，一個可能的解釋是長期時間內，企業利用外資技術的邊際效應逐漸降低，也從側面說明企業并沒有很好消化外資的技術。此外，資源依賴程度系數不具備統計意義，這個結果和長期靜態分析的結果有所不同，一個可能的解釋是資源依賴這一特性或許在短期并不能影響工業增長質量，而需要更長的時間。最后，經濟水平在短期內的顯著性不夠，說明經濟水平并不能在短期內直接影響工業增長質量。

(2)從區域產業特性這一維度看，第三產業比例系數不具有統計意義。專業化程度越高，短期內對工業增長質量有促進作用。值得分析的是，第三產業比例的提高在短期內對工業增長質量無相關性，唯一可能的解釋是第三產業的比例提高僅僅是量的提高，而非質的提高，所以在短期內無法刺激和推動工業生產質量，這需要一個長期的過程。

(三)穩健性檢驗

表4給出了面板數據的OLS回歸和固定效應模型的估算值，通過表4可以發現，OLS的值和固定效應模型下的估算值都和GMM估算下的值無很大的區別，并且被解釋變量工業增長質量的滯后一期的值在OLS和固定效應回歸系數中間，這說明本文的回歸數據是穩健可靠的。

表4 OLS和固定效應回歸結果

五、結論與建議

(一)結論

首先，本文在傳統的全要素生產率中納入非期望產出和能源投入，通過數據包絡分析估算和分解樣本的TFP值。通過分析，筆者認為樣本中的江蘇和山東兩省工業增長質量較高，而福建和廣西的工業增長質量較低。此外，通過對浙江和江蘇兩省的數據分析，筆者認為浙江的工業在廢水排放和能源節耗上還有進一步提高的空間。總的來說，樣本的廢水的排放量和能源的使用對區域的工業增長質量起了決定性作用。

其次，本文使用OLS和GMM模型測算了區域因素對工業增長質量的長短期影響。區域的開放程度和專業化程度在長短期內都對工業的增長質量有顯著的促進作用，其中開放程度對于短期的影響更大，原因可能是短期的外資投入能起到立竿見影的效果，但是區域內企業的消化速度緩慢導致長期影響減弱。此外，第三產業比例過高可能在長短期內都會拖累工業增長質量的提高，可能是因為本文研究范圍僅僅是工業增長質量而非整個經濟的增長質量導致研究結果的局限性。第三產業的結構對工業增長質量是否有負影響還需以后進一步的研究。同時，經濟水平和資源依賴程度在短期內都對工業增長質量無顯著性，但資源依賴程度在長期對工業增長質量有拖累可能。

最后值得一提的是區域的創新能力在長期能促進工業增長質量，但短期對工業增長質量無顯著性。

(二)建議

通過本文的分析，筆者提出以下幾點建議:

第一，增強區域的創新能力。本文的研究發現創新能力對工業增長質量在長期有著顯著影響，因此政府應該不斷鼓勵企業創新和創造適合創新的企業生存環境。科技是第一生產力，只有創新才能長久的帶動工業的發展，才能長期的提升企業的生產效率和生產質量。雖然創新能力在短期內的效應并不強，但是政府應該拋棄對短期效益的關注，注重長期可持續發展。

第二，增強區域的專業化程度。本文的研究表明專業化程度的加深能帶動工業增長質量的增加。政府應該重點培育各地區的產業集群，發揮區域優勢和產業優勢，集中發展自身有比較優勢的產業，避免一窩蜂的發展相同產業，導致不必要的資源浪費和重復建設。

第三，進一步開放外商投資。本文的研究表明外商的投資可以在短期內刺激工業增長質量的提高，如果企業能進一步消化吸收國外企業的先進技術和管理理念，外商投資對長期的工業增長質量也會有不錯的表現。因此，政府應該進一步開放外商對本地區域的投資，做好招商引資的工作。

最后，減少對資源性行業的依賴。本文的研究數據表明，如果區域對資源性行業越依賴，長期的工業增長質量越低。一個可能的原因是我國目前的資源性行業管理模式粗放和效率低下，缺乏科技含量。政府應該減少對資源開采類行業的依賴，努力發展其它適合本土的科技產業或者服務性產業，這個也和可持續性發展保持一致性。

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責任編輯:高文河

F242．7

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1671-3842(2015)03-0081-06

10．3969/j．issn．1671-3842．2015．03．13

2014-10-28

宋潞平(1987—)，男，浙江紹興人，澳洲昆士蘭大學經濟學碩士，研究方向為宏觀經濟和計量經濟。