中國技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)路徑及其時空分異規(guī)律

楊冕+楊福霞

摘要 作為促進(jìn)全要素生產(chǎn)率變動的重要動力來源，技術(shù)進(jìn)步的速率及其要素偏向類型均在較大程度上影響著經(jīng)濟(jì)增長的潛力乃至其發(fā)展方式。本文基于生產(chǎn)前沿分析框架，構(gòu)建技術(shù)進(jìn)步的綜合評估模型，對1996—2014年期間中國技術(shù)進(jìn)步速率、實現(xiàn)路徑及要素偏向類型的時空分異規(guī)律進(jìn)行系統(tǒng)研究。結(jié)果顯示：①在整個樣本期內(nèi)，中國技術(shù)進(jìn)步的平均速率高達(dá)3.05%，不僅抵消了由技術(shù)效率降低所導(dǎo)致的TFP損失部分，還促進(jìn)整體的生產(chǎn)率實現(xiàn)了年均近2%的增長。縱觀其階段性變化特征：中國技術(shù)進(jìn)步速率在2003年之前逐年下降，其數(shù)值由1996年的1.080降低到2003年的1.025；隨后，該指數(shù)呈現(xiàn)波動狀態(tài)，取值范圍在1.006—1.030之間。②近20年來中國所實現(xiàn)的持續(xù)技術(shù)進(jìn)步主要源自于中性技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)（約為86%）；盡管要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)份額總體上呈現(xiàn)持續(xù)上升態(tài)勢，但作用相對較小（僅為14%）。由此可見，隨著要素市場化改革的持續(xù)推進(jìn)以及資源配置效率的不斷提升，要素偏向型技術(shù)進(jìn)步對我國總體技術(shù)水平的提升作用尚存在較大的改進(jìn)空間。③中國要素偏向型技術(shù)進(jìn)步在整個樣本期內(nèi)總體表現(xiàn)為資本密集-勞動節(jié)約型、能源密集-勞動節(jié)約型特征；而對于資本、能源兩種要素而言，技術(shù)進(jìn)步的要素偏向呈現(xiàn)明顯的階段性演化特征：1996—2001年期間，主要體現(xiàn)為資本密集-能源節(jié)約型；2002—2005年期間，能源密集-資本節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步逐漸盛行并占據(jù)主導(dǎo)地位；2006—2014年期間，要素偏向型技術(shù)進(jìn)步又重回資本密集-能源節(jié)約型。此外，受要素稟賦分布不均所影響，中國技術(shù)進(jìn)步的要素偏向類型還表現(xiàn)出較為顯著的空間分異規(guī)律。

關(guān)鍵詞 技術(shù)進(jìn)步；要素投入結(jié)構(gòu)；全要素生產(chǎn)率；時空分異

中圖分類號 F061.3

文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104（2017）11-0021-10 DOI：10.12062/cpre.20170501

20世紀(jì)50年代，Solow開創(chuàng)性地建立了經(jīng)濟(jì)增長核算模型，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步是國民經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉[1]。基于這一分析框架，眾多學(xué)者研究表明：近幾十年來中國所取得的巨大經(jīng)濟(jì)成就主要依靠于資本、勞動力等要素積累的貢獻(xiàn)，而技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)份額則相對較小。長期粗放型的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式不可避免地給我國帶來了社會總需求結(jié)構(gòu)失衡、資源環(huán)境問題日趨嚴(yán)重、收入差距不斷拉大等一系列結(jié)構(gòu)性和系統(tǒng)性問題[2]。因此，對正處于“人口紅利”逐漸消失、資本邊際報酬遞減的中國經(jīng)濟(jì)而言，提升技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，并積極推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，是保障其持續(xù)、健康發(fā)展的必然選擇[3-5]。

1 文獻(xiàn)綜述

近年來，圍繞技術(shù)進(jìn)步核算及其對中國經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)程度的研究引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。早期研究大多將全要素生產(chǎn)率（total factor productivity， TFP）作為技術(shù)進(jìn)步的代理指標(biāo)[6-8]，用以反映除要素積累之外導(dǎo)致產(chǎn)出增加的諸多因素。然而，對于像中國這樣一個經(jīng)歷了劇烈變革的社會而言，用TFP表征技術(shù)進(jìn)步的科學(xué)性值得商榷[9]。因此，隨后的研究更多傾向于通過對TFP的變動進(jìn)行分解來測度技術(shù)進(jìn)步及其對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)[10-14]。此外，為進(jìn)一步刻畫技術(shù)進(jìn)步對TFP乃至經(jīng)濟(jì)增長的具體作用路徑，顏鵬飛、王兵借用前人分析框架，將技術(shù)進(jìn)步分解為中性、投入偏向、產(chǎn)出偏向三種類型[15]。章上峰發(fā)現(xiàn)“索洛余值”在數(shù)值上等于中性技術(shù)進(jìn)步和偏向型技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)度之和[16]。

與此同時，關(guān)于技術(shù)進(jìn)步方向的研究也逐步成為熱點問題之一。技術(shù)進(jìn)步是嵌套在各種生產(chǎn)要素（如勞動力或資本裝備）之中的知識改進(jìn)，由于生產(chǎn)過程中每種要素技術(shù)變革的速率存在差異，因此，技術(shù)進(jìn)步通常表現(xiàn)出要素偏向型特征[17-20]。要素偏向型技術(shù)進(jìn)步是指在要素投入比（xj/xk）不變的條件下，使某一生產(chǎn)要素的相對邊際產(chǎn)出（MPj/MPk）增加的技術(shù)變革。為了對技術(shù)進(jìn)步的要素偏向類型進(jìn)行定量分析，Acemoglu提出了要素增強型（Factoraugmenting）技術(shù)進(jìn)步的概念[18]，以此構(gòu)建技術(shù)進(jìn)步偏向測度的理論模型。沿襲這一分析框架，國內(nèi)學(xué)者對中國技術(shù)進(jìn)步的方向進(jìn)行了深入考察。盡管具體估算方法和樣本選擇有所差異，但其研究結(jié)論相對一致，認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步總體上是偏向資本的[19， 21-22]。同時，部分學(xué)者還對要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的收入分配效應(yīng)，如我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中出現(xiàn)的“技能溢價之謎”[23-24]、逆“Kaldor事實”[25-26]等問題進(jìn)行了探索。此外，技術(shù)進(jìn)步偏向?qū)ιa(chǎn)率的影響也逐漸引起學(xué)者們的關(guān)注。黃先海、徐圣認(rèn)為資本偏向型的技術(shù)進(jìn)步導(dǎo)致勞動生產(chǎn)率長期較低[25]；雷欽禮發(fā)現(xiàn)資本效率的逐年下降是全要素生產(chǎn)率增長緩慢的原因[27]。

通過對現(xiàn)有關(guān)于我國技術(shù)進(jìn)步方面的文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理發(fā)現(xiàn)：首先，相關(guān)研究僅側(cè)重于分析技術(shù)進(jìn)步大小或方向中的一個方面，而將兩者置于同一分析框架下進(jìn)行綜合考察卻鮮有涉及。其次，絕大多數(shù)文獻(xiàn)采用常替代彈性生產(chǎn)函數(shù)測算技術(shù)進(jìn)步的要素偏向類型；受函數(shù)形式所限，其大多局限于分析兩種生產(chǎn)要素（如資本與勞動力，技能工人與非技能工人，清潔產(chǎn)品與污染產(chǎn)品），而對包含三種以上投入要素的情形則鞭長莫及。此外，受資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素制約，不同地區(qū)在技術(shù)變革路徑上存在顯著差異；而大多關(guān)于要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的研究將中國作為一個整體進(jìn)行考察，對區(qū)域差異的關(guān)注嚴(yán)重不足。

鑒于此，本文基于生產(chǎn)前沿分析框架構(gòu)建技術(shù)進(jìn)步的綜合評估模型，考察1996—2014年期間我國省際層面技術(shù)進(jìn)步速率及其實現(xiàn)路徑，并深入探索要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的時空分異規(guī)律。

2 理論模型與數(shù)據(jù)說明

2.1 技術(shù)進(jìn)步速率及實現(xiàn)路徑分析

本文采用對全要素生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行分解的方法來測度技術(shù)進(jìn)步速率及其對TFP的影響。根據(jù)Fre等[28]，基于投入徑向距離函數(shù)DI（x，y）構(gòu)造Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)MPIt，t+1I：endprint

MPIt，t+1I（xt，yt，xt+1，yt+1）=DtI（xt，yt）DtI（xt+1，yt+1）·

Dt+1I（xt，yt）Dt+1I（xt+1，yt+1）1/2（1）

其中，DI（x，y）=max{θ：θ>0，（x/θ，y）∈T}，表示生產(chǎn)者在保持產(chǎn)出不變條件下，為達(dá)到技術(shù)前沿其投入要素所能夠縮減的最大比例，取值范圍為（1，+∞）。xt、xt+1和yt、yt+1分別表示兩個相鄰時期（t和t+1）的投入和產(chǎn)出向量；MPIt，t+1I測度了該相鄰時期內(nèi)某生產(chǎn)者TFP的變動。通常，該指數(shù)可以分解為純技術(shù)進(jìn)步（MTCt，t+1）和技術(shù)效率改進(jìn)（MECt，t+1）兩個部分；其中，MTC表示生產(chǎn)技術(shù)前沿水平的移動，MEC考察了生產(chǎn)者相對技術(shù)效率的改變。由于本文主要目的是分析技術(shù)進(jìn)步的大小和方向，此處重點關(guān)注MTC及其分解：

MTCt，t+1（xt，yt，xt+1，yt+1）=Dt+1I（xt+1，yt+1）DtI（xt+1，yt+1）·

Dt+1I（xt，yt）DtI（xt，yt）1/2（2）

（2）式中，DtI（xt，yt）和Dt+1I（xt+1，yt+1）均為同期投入距離函數(shù)，測度的是當(dāng)期投入產(chǎn)出觀測值離當(dāng)前技術(shù)前沿的距離。Dt+1I（xt，yt）和DtI（xt+1，yt+1）為混合期投入距離函數(shù)，測度了第t（t+1）期觀測值與第t+1（t）期前沿的距離。因此，MTC反映了從第t期到t+1期技術(shù)前沿的變動。MTC>1說明為生產(chǎn)相同的產(chǎn)出用t+1期前沿技術(shù)比用t期前沿技術(shù)可節(jié)約更多的投入，表現(xiàn)為跨期內(nèi)技術(shù)邊界向外擴(kuò)展，即前沿技術(shù)進(jìn)步。相應(yīng)地，（MTC-1）測度了跨期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步的速率。相反，MTC<1說明t+1期前沿技術(shù)較t期有所退步，而MTC=1表示技術(shù)前沿相對停滯。

為深入考察技術(shù)邊界變動的原因，即前沿技術(shù)進(jìn)步的具體實現(xiàn)路徑，進(jìn)一步對MTC作如下分解[29-30]：

其中，MATC度量了技術(shù)前沿的平行移動程度，通常稱作中性技術(shù)進(jìn)步。IBTC度量的是在保持產(chǎn)出水平y(tǒng)t不變的情況下，使用不同的要素投入組合（xt，xt+1）所導(dǎo)致的技術(shù)前沿的變動，反映了要素投入結(jié)構(gòu)變化所引發(fā)的技術(shù)前沿移動，稱為要素偏向型技術(shù)進(jìn)步。IBTC>1表示由于投入結(jié)構(gòu)變動導(dǎo)致t+1技術(shù)邊界相對t期向外擴(kuò)張，IBTC<1則反映了投入結(jié)構(gòu)變動所導(dǎo)致的技術(shù)前沿下陷，IBTC=1表示投入結(jié)構(gòu)變化未對技術(shù)前沿產(chǎn)生影響。OBTC度量的是投入要素（xt+1）給定條件下，生產(chǎn)不同產(chǎn)出（yt，yt+1）所引起的技術(shù)前沿的變動情況，其考察產(chǎn)出結(jié)構(gòu)變化對前沿技術(shù)的影響，一般稱作產(chǎn)出偏向型技術(shù)進(jìn)步。

（3）式表明技術(shù)前沿的移動是中性技術(shù)進(jìn)步、要素偏向型技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)出偏向型技術(shù)進(jìn)步三者綜合作用的結(jié)果。由于本文僅考慮一種產(chǎn)出，則產(chǎn)出方向上不存在技術(shù)偏向，即OBTC=1[29]。在此情景下，生產(chǎn)者技術(shù)前沿的移動源自于中性技術(shù)進(jìn)步和要素偏向型技術(shù)進(jìn)步兩種途徑。

2.2 技術(shù)進(jìn)步的要素偏向類型

為進(jìn)一步探析技術(shù)進(jìn)步的要素偏向類型，此處重點關(guān)注（3）式中的IBTC項，即：

IBTC=DtI（xt，yt）Dt+1I（xt，yt）·Dt+1I（xt+1，yt）DtI（xt+1，yt）1/2（4）

（4）式中，若IBTC=1，即DtI（xt，yt）/Dt+1I（xt，yt）=DtI（xt+1，yt）/Dt+1I（xt+1，yt），表明投入結(jié)構(gòu)的變動對t期和t+1期技術(shù)前沿線的相對距離不產(chǎn)生影響，表現(xiàn)為跨期內(nèi)技術(shù)前沿線平行移動。在此情景下，給定任一水平的投入結(jié)構(gòu)（（x2/x1）t+1），其在t期和t+1期技術(shù)前沿線上的投影的要素間邊際技術(shù)替代率（MRTS）相等。在完全競爭市場條件下，跨期內(nèi)要素間的邊際產(chǎn)出之比不變，此時的技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)為希克斯中性特征。需特別說明的是，此處強調(diào)的是技術(shù)進(jìn)步在兩種要素之間不存在偏向，與（3）式中的中性技術(shù)進(jìn)步項（MATC）在內(nèi)涵上存在著本質(zhì)區(qū)別。反之，IBTC≠1則表明技術(shù)進(jìn)步存在要素偏向特征，其具體偏向何種生產(chǎn)要素取決于投入結(jié)構(gòu)的變動情況以及IBTC值的大小。

考慮兩種要素x=（x1，x2）情形，根據(jù)投入距離函數(shù)關(guān)于要素投入量的一階齊次性性質(zhì)，（4）式可轉(zhuǎn)換為：

IBTC=DtI（1，xt2/xt1，yt）Dt+1I（1，xt2/xt1，yt）·Dt+1I（1，xt+12/xt+11，yt）DtI（1，xt+12/xt+11，yt）1/2（5）

（5）式中（x2/x1）t、（x2/x1）t+1分別表示t期和t+1期的要素投入結(jié)構(gòu)。（x2/x1）t+1>（x2/x1）t表明由于要素市場環(huán)境變化所導(dǎo)致的生產(chǎn)要素2的相對稀缺度下降，致使生產(chǎn)者在t+1期比在t期投入了相對多的要素2。在此情形下，若與該生產(chǎn)者相對應(yīng)的前沿技術(shù)也更傾向于要素2的使用，則對于任一給定的投入結(jié)構(gòu)，其在t期和t+1期技術(shù)前沿線上投影的要素間邊際技術(shù)替代率（MRTS12）下降。此時，以距離函數(shù)所測度的兩前沿線間的相對距離DtI（1，xt2/xt1，yt）Dt+1I（1，xt2/xt1，yt）>DtI（1，xt+12/xt+11，yt）Dt+1I（1，xt+12/xt+11，yt）

，即IBTC>1。該情形所對應(yīng)的技術(shù)進(jìn)步類型為要素2密集—要素1節(jié)約。相反，當(dāng)要素2的相對稀缺性下降時，若生產(chǎn)者選用了傾向于要素1使用的新技術(shù)，此時IBTC<1，該類技術(shù)進(jìn)步為要素1密集—要素2節(jié)約型[28]。

另一種情景：（x2/x1）t+1<（x2/x1）t表明由于市場環(huán)境的變化導(dǎo)致要素2變得更為稀缺，致使生產(chǎn)者在t+1期比t期相對投入了更多的要素1。在此條件下，若與生產(chǎn)者相對應(yīng)的前沿技術(shù)偏向于使用更多的要素1，則該類技術(shù)進(jìn)步為要素1密集—要素2節(jié)約型；反之，則為要素2密集—要素1節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步。endprint

2.3 距離函數(shù)的計算

本文選擇非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis， DEA）方法，對（1）—（3）式中所涉及的距離函數(shù)值進(jìn)行求解。考慮到前期使用的技術(shù)在下一時期仍然可行這一事實，此處選用序列DEA（sequential DEA）方法構(gòu)造技術(shù)前沿，以消除DEA方法自身所可能帶來的偽技術(shù)退步問題[31]。據(jù)此，第t期的技術(shù)前沿Tt=T1∪T2∪…∪T t，其中T t由N個決策單元第t期的觀察值所構(gòu)建，具體表示為：

T t（xt，yt）={（xt，yt）：xt能夠生產(chǎn)yt}

={（xt，yt）：∑Ni=1λtixtki≤xtki，∑Ni=1λtiyti≥ytmi，λti≥0，i=1，…，N}

λti為構(gòu)造技術(shù)前沿時對應(yīng)觀察值的權(quán)重，不等式約束反映了投入要素和產(chǎn)出的強處置性。由此，第i個決策單元在第t期的同期距離函數(shù)Dti（xt，yt）可通過求解以下的線性規(guī)劃得到：

Dti（xt，yt）=min1θt，ti

s.t.∑ts=1∑Ni=1λsixski≤1θt，ti·xtki，k=L，K，E

∑ts=1∑Ni=1λsiysi≥yti，

λsi，θt，ti≥0，for all i， k； i=1，… N（6）

該生產(chǎn)者混合期距離函數(shù)Dti（xt+1，yt+1）可通過求解如下的線性規(guī)劃而得到：

Dti（xt+1，yt+1）=min1θt，t+1i

s.t.∑ts=1∑Ni=1λsixski≤1θt，t+1i·xt+1ki，k=L，K，E

∑ts=1∑Ni=1λsiysi≥yt+1i，

λsi，θt，t+1i≥0，for all i，k；i=1，…N（7）

同理，其他的混合期距離函數(shù)Dt+1i（xt，yt）也可以通過求解類似的線性規(guī)劃而得。

2.4 數(shù)據(jù)說明

本研究的時間跨度為1995—2014年；受數(shù)據(jù)可獲得性影響，研究對象為中國大陸除西藏自治區(qū)以外的30個省份（包括22個省、4個直轄市、4個自治區(qū)）。根據(jù)公式（6）和（7），本文所需數(shù)據(jù)為樣本期內(nèi)各省份的資本（K）、勞動力（L）、能源（E）三種要素投入和以GDP衡量的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。其中，資本投入用資本存量來表示，其經(jīng)永續(xù)盤存法計算而得。需特別指出的是，為體現(xiàn)資本設(shè)備使用壽命的省際差異，對各地區(qū)折舊率的取值也不盡相同，詳見張健華、王鵬[32]。勞動力、能源投入分別采用從業(yè)人員數(shù)和能源消耗總量來表示。上述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)取自于對應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》等。此外，為消除價格變動對結(jié)果所造成的影響，本文將所有涉及價格信息的指標(biāo)（如GDP、資本存量）統(tǒng)一調(diào)整為以1995年為基期。

3 技術(shù)進(jìn)步速率與實現(xiàn)路徑結(jié)果分析

3.1 技術(shù)進(jìn)步速率及其對TFP的影響

為考察樣本期內(nèi)各省份技術(shù)進(jìn)步速率及其對TFP貢獻(xiàn)的動態(tài)特征，本文基于公式（1）和（2），估算出1996—2014年各省份Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)（MPI）、技術(shù)進(jìn)步（MTC）及技術(shù)效率變動（MEC）。全國層面的技術(shù)進(jìn)步狀況采用各省份的算術(shù)平均值來衡量，其結(jié)果如圖1所示。

整個樣本期內(nèi)全國層面的MPI總體上呈現(xiàn)下降趨勢，其在“九五”時期（1996—2000）、“十五”時期（2001—2005）、“十一五”時期（2006—2010）和“十二五”前四年（2011—2014）的均值分別為1.046、1.016、1.010、1.002。由此說明，自20世紀(jì)90年代中期以來，我國TFP一直處于上升通道，但其增速持續(xù)放緩。MPI的上述變動是由技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率改變共同作用的結(jié)果。其中，技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)一直居于主導(dǎo)地位。從時序特征來看，其在整個樣本期內(nèi)均大于1且呈現(xiàn)波動下降的趨勢。縱觀其階段性變化特征發(fā)現(xiàn)，MTC在2003年之前逐年下降，其數(shù)值由1996年的1.080降低到2003年的1.025；隨后，該指數(shù)呈現(xiàn)波動狀態(tài)，取值范圍在1.006—1.030之間。MTC在整個樣本期內(nèi)的均值高達(dá)1.031。與之相比，研究期內(nèi)技術(shù)效率得分穩(wěn)定于0.978—0.998之間；由此可見，1996年以來我國技術(shù)效率呈現(xiàn)持續(xù)降低的趨勢，一定程度上導(dǎo)致了TFP的損失。綜上所述，1996—2014年期間我國技術(shù)進(jìn)步速率一直維持在較高水平（均值為3.05%），不僅抵消了由技術(shù)效率降低所導(dǎo)致的TFP損失部分，還促使整體的生產(chǎn)率實現(xiàn)了年均近2%的增長。

從技術(shù)進(jìn)步的空間分布來看（表1），所有省份MTC取值均大于1，表明樣本期內(nèi)所有省份的前沿技術(shù)均得以不同程度的改進(jìn)。其中，上海（1.068）、天津（1.058）、北京（1.058）、浙江（1.051）等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的MTC取值均大于1.05，成為我國過去20年中科技創(chuàng)新與技術(shù)進(jìn)步的高地。相反，甘肅（1.011）、貴州（1.011）、湖南（1.017）、重慶（1.019）等中西部省份的MTC取值相對較低，表明其在科技創(chuàng)新、技術(shù)引進(jìn)等方面尚有較大的提升空間。從MTC對MPI貢獻(xiàn)的區(qū)域分布狀況來看：①上海、浙江、江蘇、北京、天津等發(fā)達(dá)省份的貢獻(xiàn)程度接近100%，說明技術(shù)進(jìn)步已成為推動上述地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的主要動力來源。②對于青海、寧夏、甘肅、貴州、山西等欠發(fā)達(dá)省份而言，盡管其在一定程度上實現(xiàn)了技術(shù)進(jìn)步，但仍然無法彌補較為明顯的技術(shù)效率下降所導(dǎo)致的TFP損失。③對于河北、遼寧、吉林等其他省份而言，技術(shù)進(jìn)步在完全抵消其技術(shù)效

率降低所帶來的TFP損失的基礎(chǔ)上，還在一定程度上促進(jìn)了當(dāng)?shù)厣a(chǎn)率的提升。

3.2 技術(shù)進(jìn)步的實現(xiàn)路徑考察

鑒于技術(shù)進(jìn)步對我國TFP提升乃至宏觀經(jīng)濟(jì)增長的巨大促進(jìn)作用，對其具體實現(xiàn)路徑及時空分異特征進(jìn)行考察具有重要的現(xiàn)實意義。根據(jù)公式（3），將1996—2014年我國省際層面MTC進(jìn)一步分解為中性技術(shù)進(jìn)步（MATC）和要素偏向型技術(shù)進(jìn)步（IBTC）兩個組成部分（由于本文僅考慮一種產(chǎn)出，則OBTC=1），并計算歷年的省際算術(shù)均值和各省份的年度均值，分別用以分析MATC和IBTC對前沿技術(shù)影響的時序特征和空間分布狀況。endprint

從我國技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)路徑的時序特征來看（圖2），在整個樣本期內(nèi)MATC的變動趨勢與MTC高度一致，其數(shù)值由1996年的1.077持續(xù)下降到2003年的1.021；隨

后，呈現(xiàn)階段性波動特征，取值范圍穩(wěn)定于1.003—1.029之間。與之相比，盡管IBTC在整個研究期內(nèi)均大于1，但其取值范圍具有非常強的穩(wěn)定性；除2007年（1.011）之外，長期位于1—1.01之間。由此可見，過去20年間我國所實現(xiàn)的持續(xù)的技術(shù)進(jìn)步主要源自于中性技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)（約為86%），而要素偏向型技術(shù)進(jìn)步對此的作用相對較小（僅為14%）。縱觀上述兩種途徑對我國MTC促進(jìn)作用的演變趨勢不難發(fā)現(xiàn)，隨著技術(shù)進(jìn)步總體水平持續(xù)降低以及中性技術(shù)進(jìn)步速率逐漸放緩，要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)份額總體呈現(xiàn)上升趨勢。IBTC的貢獻(xiàn)率在“九五”時期（1996—2000）、“十五”時期（2001—2005）、“十一五”時期（2006—2010）和“十二五”前四年（2011—2014）的均值分別為7.53%、15.85%、24.67%和33.85%；并于2011年一度升高至50%以上，成為推動我國技術(shù)進(jìn)步的主導(dǎo)力量。因此，隨著要素市場化改革的持續(xù)推進(jìn)以及資源配置效率的不斷提升，要素偏向型技術(shù)進(jìn)步對我國總體技術(shù)水平的提升作用尚存在較大的改進(jìn)空間。

從技術(shù)進(jìn)步實現(xiàn)路徑的空間分布狀況來看（表2），對絕大部分省份而言，MATC與MTC在數(shù)值上也存在高度一致性，而IBTC取值則穩(wěn)定于1—1.01之間（上海、福建

除外）。該結(jié)果印證了MATC是我國技術(shù)進(jìn)步持續(xù)推進(jìn)的主要動力來源。盡管如此，各地區(qū)技術(shù)進(jìn)步的實現(xiàn)路徑存在著一定的空間差異：對于福建、上海、湖南等省份而言，其IBTC對當(dāng)?shù)丶夹g(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)份額高達(dá)50%左右。

4 要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的時空分異規(guī)律

鑒于要素偏向型技術(shù)進(jìn)步在促進(jìn)我國TFP提升乃至國民經(jīng)濟(jì)增長方面的作用日益凸顯，對技術(shù)進(jìn)步要素偏向類型及其時空分異規(guī)律進(jìn)行深入探索具有重要的現(xiàn)實意義。由于本研究考慮資本、勞動力、能源三種要素，因此，技術(shù)進(jìn)步偏向類型包括如下六種情況：分別為資本密集-勞動節(jié)約型（K-IN， L-S）和勞動密集-資本節(jié)約型（L-IN， K-S）、資本密集-能源節(jié)約型（K-IN， E-S）和能源密集-資本節(jié)約型（E-IN， K-S）、能源密集-勞動節(jié)約型（E-IN， L-S）和勞動密集-能源節(jié)約型（L-IN， E-S）。

4.1 要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的年度演化特征

根據(jù)要素投入結(jié)構(gòu)變化過程，并結(jié)合IBTC值的大小，對我國各省份歷年的技術(shù)進(jìn)步具體要素偏向類型進(jìn)行依次判別，其時序演化特征詳如表3所示。

表3（2—4列）顯示，除2008年之外，所有年份中技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)資本密集-勞動節(jié)約型（K-IN， L-S）的省份數(shù)量均大于呈現(xiàn)勞動密集-資本節(jié)約型（L-IN， K-S）的省份數(shù)量，表明樣本期內(nèi)我國要素偏向型技術(shù)進(jìn)步整體表現(xiàn)為資本密集-勞動節(jié)約型特征。該結(jié)果與陳曉玲等[22]、黃先海和徐圣[25]的研究結(jié)論相一致。縱觀其時序特征，2007年以前，呈現(xiàn)K-IN， L-S的省份數(shù)量一直占據(jù)主導(dǎo)地位且總體上持續(xù)增加。此結(jié)論與戴天仕和徐現(xiàn)祥[19]所提出的觀點不謀而合。究其原因不難發(fā)現(xiàn)，20世紀(jì)90年代中期以來，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益向重型化方向發(fā)展；特別是加入世貿(mào)組織之后，這一傾向表現(xiàn)得尤為明顯。而重化工業(yè)又屬于較為典型的資本密集型行業(yè)，從而導(dǎo)致我國技術(shù)進(jìn)步偏向資本的程度逐漸加深。2008年之后，金融危機(jī)所帶來的資本短缺與“人口紅利”逐漸消失所引起的勞動力價格持續(xù)上漲引起要素投入結(jié)構(gòu)持續(xù)變動。企業(yè)在技術(shù)選擇時對提高兩種要素的邊際產(chǎn)出予以同等關(guān)注，最終導(dǎo)致呈現(xiàn)資本—勞動中性技術(shù)進(jìn)步（NTCK-L）的省份數(shù)量陡然增加。為刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，國家在2009—2012年期間啟動了“四萬億投資計劃”，其對要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的影響在2012年以后逐漸顯現(xiàn)。

表3（5—7列）顯示，我國在資本、能源間的偏向型技術(shù)進(jìn)步在過去20年中呈現(xiàn)較為顯著的階段性特征。第一階段（1996—2001年）：技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)資本密集-能源節(jié)約型（K-IN， E-S）的省份數(shù)量大于呈現(xiàn)能源密集-資本節(jié)約型（E-IN， K-S）的省份數(shù)量，表明K-IN， E-S技術(shù)進(jìn)步在這一時期內(nèi)較為盛行。第二階段（2002—2005年）：技術(shù)進(jìn)步表現(xiàn)為E-IN， K-S特征的省份數(shù)量陡然增加，并遠(yuǎn)超過K-IN， E-S類型的省份數(shù)量。究其原因發(fā)現(xiàn)，我國高耗能行業(yè)在這一時期內(nèi)實現(xiàn)了迅猛擴(kuò)張；隨著能源對經(jīng)濟(jì)增長的支撐作用日益凸顯，生產(chǎn)者對提升能源邊際產(chǎn)出類型的前沿技術(shù)更加青睞。第三階段（2006—2014年）：K-IN， E-S技術(shù)進(jìn)步在該時段內(nèi)又占據(jù)主導(dǎo)地位；與此同時，資本—能源中性技術(shù)進(jìn)步（NTCK-E）的比重也呈現(xiàn)增加的態(tài)勢。表3（8—10列）顯示，1996—2005年期間，對應(yīng)于能源密集-勞動節(jié)約型（E-IN， L-S）的省份數(shù)量在波動中持續(xù)增加且逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位，表明這一時期內(nèi)我國要素偏向型技術(shù)進(jìn)步總體上表現(xiàn)為E-IN， L-S特征。2006年之后，對應(yīng)于勞動密集-能源節(jié)約型（L-IN，E-S）或能源—勞動中性技術(shù)進(jìn)步（NTCL-E）特征的省份數(shù)量在部分年度顯著增加。

4.2 要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的空間差異狀況

根據(jù)要素投入結(jié)構(gòu)變化過程以及IBTC數(shù)值計算結(jié)果，中國要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的空間差異狀況詳如表4所示。

表4（2—4列）顯示，除甘肅、貴州以外，其他所有省份技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)K-IN， L-S的年度均大于呈現(xiàn)L-IN， K-S的年度。這一特征在福建、廣東、江蘇等經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)省份表現(xiàn)得尤為顯著。與之相比，湖北、江西等省份呈現(xiàn)L-IN， K-S技術(shù)進(jìn)步特征的年份也占有相當(dāng)?shù)谋戎亍?/p>

導(dǎo)致上述區(qū)域差異的可能原因為：一個經(jīng)濟(jì)體的技術(shù)變革模式內(nèi)生于其初始的要素投入結(jié)構(gòu)[33]；要素投入結(jié)構(gòu)的不同彰顯經(jīng)濟(jì)體間初始技術(shù)模式存在一定差別。受路徑依賴影響，各區(qū)域在不同要素邊際產(chǎn)出的提升幅度方面將不可避免地存在差異，以至區(qū)域間在技術(shù)變革方向上出現(xiàn)分化。其次，從資本—能源技術(shù)進(jìn)步偏向類型的空間分布來看（表4，5—7列），在整個研究期內(nèi)，有22個省份的技術(shù)進(jìn)步偏向類型主要呈現(xiàn)K-IN， E-S特征，其中以江蘇、黑龍江、安徽、青海等省份最為顯著。相反，其他8個省份（包括河北、上海、山東、河南、湖北、海南、重慶、陜西）技術(shù)進(jìn)步偏向類型主要呈現(xiàn)E-IN， K-S特征。最后，從能源—勞動技術(shù)進(jìn)步偏向類型的區(qū)域分布來看（表4，8—10列），除遼寧以外，所有省份表現(xiàn)為L-IN， E-S特征的年度數(shù)量均未能超過樣本期一半，說明該時期內(nèi)技術(shù)進(jìn)步偏向類型以E-IN， L-S為主導(dǎo)。其中，以北京、天津、上海、江蘇、福建、山東、海南等東部沿海省份最為典型。相反，甘肅、貴州、云南等西部欠發(fā)達(dá)省份的E-IN， L-S技術(shù)進(jìn)步特征并不突出。endprint

5 主要研究結(jié)論

隨著中國經(jīng)濟(jì)逐漸步入“新常態(tài)”，黨的十八大適時提出創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，突出科技創(chuàng)新在提高社會生產(chǎn)力乃至綜合國力過程中的戰(zhàn)略性支撐地位。本文基于生產(chǎn)前沿分析框架構(gòu)建技術(shù)進(jìn)步的綜合評估模型；與現(xiàn)有研究技術(shù)進(jìn)步（特別是要素偏向性技術(shù)進(jìn)步）的方法相比，該理論模型能夠?qū)⒓夹g(shù)進(jìn)步速率、實現(xiàn)路徑及要素偏向類型納入同一分析框架進(jìn)行系統(tǒng)研究。同時，由于不受具體生產(chǎn)函數(shù)形式的局限，此方法便于將技術(shù)進(jìn)步方向的分析推廣到包含三種以上投入要素的情形。基于上述理論模型，本文測算了1996—2014年期間我國技術(shù)進(jìn)步速率及其對TFP的促進(jìn)作用，并對技術(shù)進(jìn)步具體實現(xiàn)路徑及其要素偏向類型的時空分異規(guī)律進(jìn)行了深入探索。其主要研究結(jié)論可歸納如下：

（1）技術(shù)進(jìn)步速率及其對TFP的影響：在整個樣本期內(nèi)，中國技術(shù)進(jìn)步的平均速率高達(dá)3.05%，不僅抵消了由技術(shù)效率降低所導(dǎo)致的TFP損失部分，還促使整體的生產(chǎn)率實現(xiàn)了年均近2%的增長。從時序維度來看，技術(shù)進(jìn)步速率在2003年之前逐年下降，之后呈現(xiàn)波動狀態(tài)。

（2）技術(shù)進(jìn)步的實現(xiàn)路徑：中國近20年來所實現(xiàn)的持續(xù)技術(shù)進(jìn)步主要源自于中性技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)（約為86%），而要素偏向型技術(shù)進(jìn)步的作用相對較小（僅為14%），盡管其貢獻(xiàn)份額總體上呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢。因此，深入挖掘要素偏向型技術(shù)進(jìn)步對我國前沿技術(shù)進(jìn)步的提升潛力是貫徹落實創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的重要內(nèi)容。

（3）技術(shù)進(jìn)步的要素偏向類型及其時空分異規(guī)律：①就資本-勞動兩種要素而言，我國要素偏向型技術(shù)進(jìn)步在整個樣本期內(nèi)總體表現(xiàn)為資本密集-勞動節(jié)約型特征；且受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化趨勢所影響，該特征在2007年之前得以逐步強化。隨后，呈現(xiàn)資本-勞動中性技術(shù)進(jìn)步（NTCK-L）的省份數(shù)量陡然增加。②就資本-能源兩種要素而言，我國技術(shù)進(jìn)步的要素偏向類型具有階段性演化特征：1996—2001年期間體現(xiàn)為資本密集-能源節(jié)約型；2002—2005年，受高耗能行業(yè)迅速擴(kuò)張所影響，能源密集-資本節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步逐漸盛行并占據(jù)主導(dǎo)地位；2006—2014年期間要素偏向型技術(shù)進(jìn)步又重回資本密集-能源節(jié)約型特征。③就能源-勞動兩要素而言，我國要素偏向型技術(shù)進(jìn)步總體表現(xiàn)為能源密集-勞動節(jié)約型，且該特征在北京、天津、上海、江蘇等東部沿海省份表現(xiàn)得尤為明顯。相反，受能源-勞動中性技術(shù)進(jìn)步逐漸盛行所影響，這一特征在甘肅、貴州、云南等西部欠發(fā)達(dá)省份并不突出。

（編輯：李 琪）

參考文獻(xiàn)（References）

[1]SOLOW R M. Technical change and the aggregate production function [J]. Review of economics and statistics， 1957， 39 （3）： 312-320.

[2]沈坤榮， 滕永樂. “結(jié)構(gòu)性”減速下的中國經(jīng)濟(jì)增長[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家， 2013 （8）： 29-38. [SHEN Kunrong， TENG Yongle. Chinas economic growth in the context of structural slowdown [J]. Economist， 2013 （8）： 29-38.]

[3]劉偉， 張輝. 中國經(jīng)濟(jì)增長中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷和技術(shù)進(jìn)步[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2008（11）： 4-15. [LIU Wei， ZHANG Hui. Structural change and technical advance in Chinas economic growth [J]. Economic research journal， 2008（11）： 4-15.]

[4]蔡昉. 中國經(jīng)濟(jì)增長如何轉(zhuǎn)向全要素生產(chǎn)率驅(qū)動型[J]. 中國社會科學(xué)， 2013（1）： 56-71. [CAI Fang. How can Chinese economy achieve the transition toward total factor productivity growth [J]. Social sciences in China， 2013（1）： 56-71.]

[5]楊汝岱. 中國制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2015（2）： 61-74. [YANG Rudai. Study on the total factor productivity of Chinese manufacturing enterprises [J]. Economic research journal， 2015（2）： 61-74.]

[6]CHOW G， LIN A. Accounting for economic growth in Taiwan and mainland China： a comparative analysis [J]. Journal of comparative economics， 2002， 30（3）：507-530.

[7]郭慶旺， 賈俊雪. 中國全要素生產(chǎn)率的估算： 1979—2004[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2005（6）： 51-60. [GUO Qingwang， JIA Junxue. Estimating total factor productivity in China [J]. Economic research journal， 2005（6）： 51-60.]

[8]蘇治， 徐淑丹. 中國技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長收斂性測度——技術(shù)創(chuàng)新與效率的視角[J]. 中國社會科學(xué)， 2015（7）： 4-25. [SU Zhi， XU Shudan. An evaluation of Chinese technological progress and the convergence of economic growth： from the perspective of innovation and efficiency [J]. Social sciences in China， 2015（7）： 4-25.]endprint

[9]徐瑛， 陳秀山， 劉鳳良. 中國技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)率的度量與分解[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2006（8）： 93-103. [XU Ying， CHEN Xiushan， LIU Fengliang. Estimating and decomposing the contribution of technical change in China [J]. Economic research journal， 2006（8）： 93-103.]

[10]涂正革， 肖耿. 中國的工業(yè)生產(chǎn)力革命——用隨機(jī)前沿生產(chǎn)模型對中國大中型工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長的分解及分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2005（3）： 4-15. [TU Zhengge， XIAO Geng. Chinas industrial productivity revolution： a stochastic frontier production function analysis of TFP growth in Chinas large and medium industrial enterprises [J]. Economic research journal， 2005（3）： 4-15.]

[11]岳書敬， 劉朝明. 人力資本與區(qū)域全要素生產(chǎn)率分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2006（4）： 90-96. [YUE Shujing， LIU Chaoming. Human capital accumulation and regional total factor productivity [J]. Economic research journal， 2006（4）： 90-96.]

[12]舒元， 才國偉. 我國省際技術(shù)進(jìn)步及其空間擴(kuò)散分析： 1980—2004 [J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2007（6）： 106-118. [SHU Yuan， CAI Guowei. An analysis on technology progress and spatial diffusion among Chinas provinces： 1980-2004 [J]. Economic research journal， 2007（6）： 106-118.]

[13]張軍， 陳詩一， JEFFERSON G H. 結(jié)構(gòu)改革與中國工業(yè)增長[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2009（7）： 4-20. [ZHANG Jun， CHEN Shiyi， JEFFERSON G H. Structural reform and industrial growth in China [J]. Economic research journal， 2009（7）： 4-20.]

[14]張少華， 蔣偉杰. 中國全要素生產(chǎn)率的再測度與分解[J]. 統(tǒng)計研究， 2014， 31（3）： 54-60. [ZHANG Shaohua， JIANG Weijie. A reestimate and decomposing of the total factor productivity of China [J]. Statistical research， 2014， 31（3）： 54-60.]

[15]顏鵬飛， 王兵. 技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)率增長：基于DEA的實證分析[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2004（12）： 55-65. [YAN Pengfei， WANG Bing. Technical efficiency， technical progress & productivity growth： an empirical analysis based on DEA [J]. Economic research journal， 2004（12）： 55-65.]

[16]章上峰. 時變彈性生產(chǎn)函數(shù)生產(chǎn)率分解公式及其政策含義[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2011（7）： 106-121. [ZHANG Shangfeng. Timevarying elasticity production function： productivity decomposition formula and policy implications [J]. Journal of quantitative & technical economics， 2011（7）： 106-121.]

[17]ACEMOGLU D. Why do new technologies complement skills？ Directed technical change and wage inequality [J]. Quarterly journal of economics， 1998， 113（4）： 1055-1089.

[18]ACEMOGLU D. Directed technical change [J]. Review of economic studies， 2002， 69（4）： 781-809.

[19]戴天仕， 徐現(xiàn)祥. 中國的技術(shù)進(jìn)步方向[J]. 世界經(jīng)濟(jì)， 2010（11）： 54-70. [DAI Tianshi， XU Xianxiang. The direction of Chinas technical progress [J]. Journal of world economy， 2010（11）： 54-70.]

[20]鄧明. 人口年齡結(jié)構(gòu)與中國省際技術(shù)進(jìn)步方向[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2014（3）： 130-143. [DENG Ming. Age structure of population and Chinas provincial technical progress direction [J]. Economic research journal， 2014（3）： 130-143.]endprint

[21]陸雪琴， 章上峰. 技術(shù)進(jìn)步偏向定義及其測度[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2013（8）： 20-34. [LU Xueqin， ZHANG Shangfeng. The identification of factorbiased technical change [J]. Journal of quantitative & technical economics， 2013（8）： 20-34.]

[22]陳曉玲， 徐舒， 連玉君. 要素替代彈性、有偏技術(shù)進(jìn)步對我國工業(yè)能源強度的影響[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究， 2015（3）： 58-76. [CHEN Xiaoling， XU Shu， LIAN Yujun. Factor substitution elasticity and biased technologys effects on industrial energy intensity [J]. Journal of quantitative & technical economics， 2015（3）： 58-76.]

[23]宋冬林， 王林輝， 董直慶. 技能偏向型技術(shù)進(jìn)步存在嗎？——來自中國的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究， 2010（5）： 68-81. [SONG Donglin， WANG Linhui， DONG Zhiqing. Is there skill biased technological change？ Evidence from China [J]. Economic research journal， 2010（5）： 68-81.]

[24]董直慶， 蔡嘯， 王林輝. 技能溢價：基于技術(shù)進(jìn)步方向的解釋[J]. 中國社會科學(xué)， 2014（10）： 22-40. [DONG Zhiqing， CAI Xiao， WANG Linhui. The skill premium： an interpretation based on the direction of technological progress [J]. Social sciences in China， 2014（10）： 22-40.]

[25]黃先海， 徐圣. 中國勞動收入比重下降成因分析——基于勞動節(jié)約型技術(shù)進(jìn)步的視角[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2009（7）： 34-44. [HUANG Xianhai， XU Sheng. Reasons for the decline of labor share： from the angle of labor： saving technical progress [J]. Economic research journal， 2009（7）： 34-44.]

[26]姚毓春， 袁禮， 王林輝. 中國工業(yè)部門要素收入分配格局——基于技術(shù)進(jìn)步偏向型視角的分析[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2014（8）： 44-56. [YAO Yuchun， YUAN Li， WANG Linhui. Factor shares in Chinas industrial sector： analysis from the view of directed technical change [J]. China industrial economics， 2014（8）： 44-56.]

[27]雷欽禮. 偏向性技術(shù)進(jìn)步的測算與分析[J]. 統(tǒng)計研究， 2013， 30（4）： 83-91. [LEI Qinli. The measurement and analysis of biased technical progress [J]. Statistical research， 2013， 30（4）： 83-91.]

[28]FRE R， GROSSKOPF S， NORRIS M， et al. Productivity growth， technical progress， and efficiency change in industrialized countries [J]. American economic review， 1994， 84（1）： 66-83.

[29]FRE R， GRIFELLTATJé E， GROSSKOPF S， et al. Biased technical change and the malmquist productivity index [J]. Scandinavian journal of economics， 1997， 99（1）： 119-127.

[30]CHEN P C， YU M M. Total factor productivity growth and directions of technical change bias： evidence from 99 OECD and nonOECD countries [J]. Annals operations research， 2014， 214：143-165.

[31]SHESTALOVA V. Sequential malmquist indices of productivity growth： an application to OECD industrial activities [J]. Journal of productivity analysis， 2003， 19（2）： 211-226.

[32]張健華， 王鵬. 中國全要素生產(chǎn)率：基于分省份資本折舊率的再估計[J]. 管理世界， 2012（10）： 18-30. [ZHANG Jianhua， WANG Peng. Chinas growth in total factor productivity： a reestimation based on provincial capital depreciation rate [J]. Management world， 2012（10）： 18-30.]

[33]LIN J Y. Public research resource allocation in Chinese agriculture： a test of induced technological innovation hypotheses [J]. Economic development and cultural change， 1991， 40 （1）： 55-73.endprint