長江經濟帶高技術制造業全要素生產率的時空差異分析

吳傳清 宋子逸

(1.武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430072；2.武漢大學 區域經濟研究中心，湖北 武漢 430072)

長江經濟帶高技術制造業全要素生產率的時空差異分析

吳傳清1,2宋子逸1

(1.武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430072；2.武漢大學 區域經濟研究中心，湖北 武漢 430072)

為了探索長江經濟帶高技術制造業發展規律，為長江經濟帶可持續發展提供參考，運用DEA—Malmquist指數法測算2001～2015年長江經濟帶高技術制造業的全要素生產率變化率及其分解指數并進行時空差異分析。研究發現：長江經濟帶高技術制造業全要素生產率有所發展，其變化率整體呈上升趨勢，而且全要素生產率增長在很大程度上來源于技術效率的貢獻；長江經濟帶高技術制造業全要素生產率變化率在省際、上中下游地區間呈不平衡狀態，但區域差異在整體上呈減小趨勢。促進長江經濟帶高技術制造業可持續發展的重點是建立跨省區合作的產業技術創新戰略聯盟，長江經濟帶下游地區應著重提高原始創新能力，而上中游地區應加強技術消化、吸收與再創新能力。

全要素生產率;數據包絡分析法;時空差異

長江經濟帶覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南11個省市。2016年3月國家發改委頒布的《長江經濟帶創新驅動產業轉型升級方案》提出深入推進實施創新驅動發展戰略，將長江經濟帶建設成為創新驅動的引領帶。2016年9月正式印發的《長江經濟帶發展規劃綱要》明確提出創新驅動產業轉型升級，推動長江經濟帶發展。高技術制造業是長江經濟帶創新驅動發展的重要產業支撐內容，全要素生產率是衡量創新水平和質量的重要指標，長江經濟帶高技術制造業全要素生產率的測算結果如何，有何發展趨勢，長江經濟帶省際、上中下游地區高技術制造業全要素生產率有何差異，近年來是如何演化的？研究論證以上問題，對加快構建長江經濟帶現代產業走廊，促進長江經濟帶上中下游協調發展，提升長江經濟帶綜合實力，具有重要的實踐指導意義。

從目前已有的關于高技術制造業全要素生產率的研究文獻來看，大致上可以根據研究的行業維度、空間尺度和測算方法進行歸類。在行業維度上，絕大部分學者是對高技術制造業整體的全要素生產率進行研究分析，也有部分學者對高技術制造業細分行業的全要素生產率進行研究分析(劉志迎等，2007；李雪冬等，2012)[1～2]。在空間尺度上，大致分為四個層面：一是對全國31個省、市、自治區高技術制造業全要素生產率的研究(武鵬等，2010；張同斌等，2014)[3～4]，二是對“四大板塊”高技術制造業全要素生產率的研究(余永澤等，2012；曾國平等，2013)[5～6]，三是對省級行政區高技術制造業全要素生產率的研究(呂海萍等，2015)[7]，四是對城市群、經濟帶高技術制造業全要素生產率的研究(許正中等，2010；謝洪軍等，2015)[8～9]。在測算方法上，國內學者對高技術制造業全要素生產率的測算主要用索洛殘差法(李明智等，2005)[10]、隨機前沿生產函數法(SFA)(余永澤等，2010)[11]、數據包絡分析法(DEA)(王大鵬等，2009；張同斌，2014)[4,12]。目前對長江經濟帶高技術制造業全要素生產率的研究成果相對較少，筆者選擇使用最為廣泛的DEA—Malmquist指數法，測算分析長江經濟帶高技術制造業全要素生產率。

一、測算方法和數據來源

(一)DEA—Malmquist指數法

在t期的產出距離函數可定義為：

式(2)中，θ表示產出技術效率。同理，第k個省在t+1期的產出距離函數為：

那么，基于t期和t+1期的參照技術的Malmquist指數分別為：

為規避參照技術選擇的隨意性，多采用公式(4)和(5)的幾何平均值作為最終考察的Malmquist指數。因此，從t到t+1期，測算全要素生產率的Malmquist指數為：

將公式(6)兩邊分別記為TFPCH、EFFCH和TECH，則第k個省從t到t+1期全要素生產率可表示為：

式(7)中，TFPCH、EFFCH和TECH分別代表t到t+1期的全要素生產率變化率指數、技術效率變化指數和技術進步指數。若這3個指標大于1，則分別說明全要素生產率、技術效率和技術進步在t到t+1期得到改善，若小于1，則表明三者出現惡化。

(二)指標選取

筆者測算全要素生產率所需指標包括產出指標、勞動投入指標和資本投入指標，具體解釋如下：其一，產出指標。產出一般用總產值或增加值等指標來衡量，但由于統計年鑒的變動，這些指標的數據不完整，因此筆者選取高技術制造業主營業務收入作為衡量指標，并根據2000年為基期的工業生產者出廠價格指數進行調整。其二，勞動投入指標。勞動投入一般用勞動時間來衡量，但由于數據難以得到，因此選取高技術制造業企業從業人員平均人數作為衡量勞動投入的指標。其三，資本投入指標。資本投入一般用資本存量來衡量，但我國統計年鑒上并沒有資本存量的數據。目前測算資本存量最為普遍的方法是Goldsmith開創的永續盤存法，這里參照張軍(2004)[14]的表述，把這一方法寫作：

式(8)中，Ki，t表示樣本中第i個省在t期的固定資本存量；Ki，t-1表示樣本中第i個省在t-1期的固定資本存量；Ii，t表示樣本中第i個省在t期的固定資產投資，δi，t表示樣本中第i個省在t期的資本折舊率。

根據Hall和Jones(1999)[15]，基期資本存量的計算方法如下：

式(9)中，Ki,0、Ii，0、r和δ分別表示樣本中第i個省的基期固定資本存量、基期固定資產投資、考察期固定資產投資年均增長率和資本折舊率。

筆者選取新增固定資產作為對應省份相應年份的固定資產投資。由于《中國高技術產業統計年鑒2009》缺失2001～2003年新增固定資產數據，根據2000～2004年新增固定資產年均增長率來推算，并基于此計算考察期固定資產投資年均增長率。

對于δ的選取，考慮到高技術制造業知識技術密集、產品更新換代快的特點，這里引用吳延兵[16]確定R & D資本存量折舊率δ的方法，將折舊率δ直接設定為15%。所得資本存量數據都根據2000年為基期的固定投資價格指數進行調整。

(三)數據來源

考慮到數據的可獲得性和完整性，筆者將研究時段界定為2001～2014年，選取我國31個省(不包含港澳臺地區)高技術制造業的相關數據。所用數據均來源于中國統計出版社出版的《中國高技術產業統計年鑒》。

二、測算結果與分析

(一)長江經濟帶沿線11省市高技術制造業全要素生產率變化趨勢

利用軟件DEAP2.1將2001～2015年長江經濟帶高技術制造業全要素生產率變化率分解為技術效率變化率和技術進步變化率，見表1。由表1可見，2001～2015年長江經濟帶高技術制造業全要素生產率年均增長率為4.5%，其中，技術效率年均增長率為2.4%，技術進步年均增長率2%。長江經濟帶高技術制造業全要素生產率、技術效率和技術進步均有所提高，高技術制造業發展狀況良好，其中，技術效率對全要素生產率變化具有正向貢獻，但技術效率年均增長率大于技術進步年均增長率。由此可見長江經濟帶高技術制造業全要素生產率增長來源于技術效率的改進。

從其變化趨勢來看，長江經濟帶2001～2015年高技術制造業全要素生產率變化率基本呈波動上升趨勢。其水平表現出鮮明的兩階段特征：2001～2004年全要素生產率變化率基本都小于1，全要素生產率惡化；2004～2015年全要素生產率變化率基本都大于1，全要素生產率增長，但2008年由于國際金融危機的影響，全要素生產率出現惡化。其變動趨勢可以分為2個階段：一是2001～2009年為持續上升階段，2001～2007年全要素生產率變化率穩步上升，2008年急劇下降至一個谷底，在2009年又快速上升至一個高峰；二是2009～2015年為波動下降階段，2010年、2012年和2014年全要素生產率變化率有所下跌，2011年、2013年和2015年全要素生產率變化率有所回升。

表1 長江經濟帶高技術制造業全要素生產率變化率及其分解指數

注：文中均值均為幾何平均值，下同。

(二)長江經濟帶高技術制造業全要素生產率的區域差異

2001～2015年長江經濟帶沿線11省市高技術制造業全要素生產率測算結果，見表2。

表2 長江經濟帶沿線11省市高技術制造業全要素生產率變化率

為定量探究長江經濟帶高技術制造業全要素生產率變化率的區域差異，筆者基于表2中的測算結果，參照吳傳清和董旭(2014)[17～18]的方法，通過計算變異系數來構建區域差異指數(Regional difference index)。用TFPi,t表示長江經濟帶第i個省(市)t—1期到t期的高技術制造業全要素生產率變化率，TFPt和St分別表示同期所有省市高技術制造業全要素生產率變化率的均值和標準差，則t—1期到t期的區域差異指數定義為：

根據公式(10)～(12)，分別計算2001～2015年長江經濟帶高技術制造業全要素生產率變化率省際RDI和上中下游RDI，其動態變化如圖1所示。

注：根據《中國統計年鑒》、《中國高技術產業統計年鑒》相關數據計算整理繪制；長江經濟帶上游地區包括滇黔川渝四省市，中游地區包括皖鄂湘贛四省，下游地區包括蘇浙滬三省市。圖1 2001～2015年長江經濟帶高技術制造業全要素生產率變化率區域差異指數

1.長江經濟帶省際高技術制造業全要素生產率變化率比較

由表2可見，上海、江蘇、安徽、湖北、湖南、四川、貴州、云南年均全要素生產率變化率大于1，全要素生產率增長；浙江、江西、重慶年均全要素生產率變化率小于1，全要素生產率惡化。其中，湖南、四川、貴州三省年均全要素生產率變化率最高，高技術制造業發展狀況良好；江西、重慶、浙江三省年均全要素生產率變化率最低，高技術制造業發展狀況較差。

由圖1可見，長江經濟帶高技術制造業全要素生產率變化率的省際差異波動較大，整體上呈下降趨勢。其動態變化過程大致可以分為四個階段：2001～2003年，這一階段全要素生產率變化率省際差異指數在波動中快速上升，在2003年達到一個高峰；2003～2010年，這一階段全要素生產率變化率省際差異指數在波動中下降，在2010年跌至谷底；2010～2011年，這一階段全要素生產率變化率省際差異指數快速上升，在2011年再次達到一個高峰；2011～2015年，這一階段全要素生產率變化率省際差異指數在波動中快速下降，但下降幅度小于2003～2010年。

2.長江經濟帶上中下游地區高技術制造業全要素生產率比較

筆者將長江經濟帶上中下游地區所包含省份高技術制造業全要素的均值作為該地區高技術制造業全要素生產率，計算得到上中下游地區年均全要素生產率變化率分別為1.051、1.062、1.015。由此可見，地處下游地區的長三角地區高技術制造業年均全要素生產率變化率最低，中游地區較高，上游地區最高，且中上游差異比中下游差異小。長江經濟帶下游地區經濟發達，高技術制造業起步早，隨著與國外技術差距的不斷縮小，所能利用的后發優勢越來越少，自主創新能力不足，因此下游地區高技術制造業全要素生產率年均變化率相對較低。而上中游地區擁有較大的后發優勢，可以依托西部大開發和中部崛起等國家戰略，通過技術設備引進、產品模仿學習下游地區先進技術，實現高技術制造業高速發展。

從圖1可見，2001～2015年長江經濟帶上中下游地區高技術制造業全要素生產率變化率差異相對較小，除2008年外，其他年份上中下游差異都小于省際差異。此外，其波動具有明顯的周期性，每個下跌后都跟隨著一個上升，隨后又開始下跌。從波動的幅度來看，2001～2004年波動較大，2004年后波動相對較小。整體而言，長江經濟帶上中下游地區高技術制造業全要素生產率變化率區域差異指數在波動中下降。

三、結論與政策啟示

綜上分析，可得出以下結論。第一，2001～2015年長江經濟帶高技術制造業全要素生產率年均增長率為4.5%，高技術制造業有所發展。技術效率和技術進步對全要素生產率增長都具有正向貢獻，其中技術效率改善是全要素生產率增長的主要來源。全要素生產率變化也呈現出明顯的階段性，在2009年之前大致上在波動中快速上升，在2009年之后在波動中緩慢下降。第二，2001～2015年長江經濟帶高技術制造業全要素生產率變化率的省際差異波動較大，整體上呈下降趨勢。其中，湖南、四川、貴州三省年均全要素生產率變化率最高，江西、重慶、浙江三省年均全要素生產率變化率最低。第三，2001～2015年長江經濟帶下游地區高技術制造業年均全要素生產率變化率最低，中游地區最高，上游地區次之，且中上游差異比中下游差異小。此外，相對省際差異而言，長江經濟帶上中下游高技術制造業全要素生產率變化率的差異較小。

研究蘊含以下政策啟示。第一，建立跨省區的產業技術創新戰略聯盟，加強產業合作。政府一方面要嚴格規范聯盟構建條件，完善相關法律法規，另一方面要充分發揮優化資源配置的作用，根據國家重點產業發展需求，結合長江經濟帶優勢產業基礎，鼓勵和引導在生物藥品、航空設備、光電子器件、醫學診療設備等高技術制造業領域創建產業技術創新戰略聯盟，并推動各省企業、高等院校和科研機構在聯盟的組織形式下進行深度合作。第二，長江經濟帶下游地區應重視增強原始創新能力。以上海市為代表的長江經濟帶下游地區，政府應加大科技支出，優化科技支出結構，引導各方面資金投入到科技創新中來，同時完善創新獎勵機制，鼓勵大眾創新和萬眾創新；企業是創新的主體，應以市場需求為導向，與高等院校和科研機構建立長期合作關系，集中攻克核心技術難題，實現管理方式轉型升級，提升產業的綜合實力；高等院校應加強創新型人才的培養，為企業不斷輸送技術應用型人才，此外可以根據企業的需求訂單式研發，加快研究成果轉化為市場產品。

第三，長江經濟帶中上游地區應重視加強技術消化、吸收與再創新能力。以湖北省、重慶市為代表的長江經濟帶中上游地區，應充分發揮后發優勢，在對先進技術和管理經驗引進的同時，要注重消化、吸收，加強創新型人才隊伍的建設，以“干中學”的方式提高自主創新能力，避免僅引進先進技術而沒有引進技術能力，從而陷入“引進—落后—再引進—再落后”的被動局面。

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責任編輯 吳愛軍 E-mail:Wajun800@126.com

Spatio-temporal Analysis of Total Factor Productivity in High-tech Manufacturing Industry of Yangtze River Economic Belt

WuChuanqing1,2SongZiyi1

(1.SchoolofEconomicsandManagement,WuHanUniversity,WuHan430072;2.RegionalEconomicResearchCenter,WuHanUniversity,430072)

This paper uses DEA-Malmquist index method to calculate the total factor productivity (TFP) of high-tech manufacturing industry in the Yangtze River economic belt from 2001 to 2015.It is found that the TFP of the high-tech manufacturing industry in the Yangtze River economic belt has been developed somewhat,the whole rate of change is increasing,and technical efficiency contributes more to the growth of TFP.The TFP of high-tech manufacturing industry in the Yangtze River economic belt is imbalanced among provinces and different reaches,but the regional differences show a decreasing trend.The focus of promoting the sustainable development of high-tech manufacturing industry in the Yangtze River economic belt is the establishment of inter provincial cooperation in the industrial technology innovation alliance,the lower reaches of the Yangtze River economic belt should concentrate on improving the ability of original innovation,while the middle and upper reaches should strengthen the ability of technology digestion,absorption and re-innovation.

total factor productivity;data envelopment analysis;spatio-temporal differences

2017-01-06

國家社會科學基金重大項目(15ZDA020)；國家發改委地區經濟司2016年度社會公開征集課題入選課題(2016-17)；湖北省人民政府智力成果采購重大招標項目(HBZC-2016-03)

吳傳清(1967-)，男，湖北石首人，教授，博士生導師，主要從事區域經濟學研究。

F224;F124.3

A

1673-1395 (2017)02-0030-06