中國(guó)省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉研究:要素和全要素生產(chǎn)率
——基于改進(jìn)空間的隨機(jī)前沿模型

(遼寧師范大學(xué) 海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展中心,遼寧 大連 116000)

1　引言

改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了前所未有的成就,但對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力卻存在很大爭(zhēng)議。Krugman[1]指出,我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要依靠生產(chǎn)要素投入驅(qū)動(dòng),全要素生產(chǎn)率(TFP)沒(méi)有貢獻(xiàn),因此經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是不可持續(xù)的;董敏杰等[2]的研究顯示,自改革開(kāi)放到20世紀(jì)初，TFP對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)到30%左右。為了具體研究我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的奇跡,必須回答三個(gè)問(wèn)題:①不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉有何不同？②地區(qū)增長(zhǎng)之間有何種相互作用？③各地區(qū)全要素生產(chǎn)率有何差異？這些問(wèn)題都要求模型既能計(jì)算全要素生產(chǎn)率,又能考慮到各地區(qū)之間的相互作用和各自的生產(chǎn)前沿。

吳詣民、張凌翔[3]、李國(guó)璋[4]等使用隨機(jī)前沿模型對(duì)我國(guó)區(qū)域要素回報(bào)和全要素生產(chǎn)率的分析表明,全要素生產(chǎn)率是造成地區(qū)差異的主要原因,人力資本對(duì)西部地區(qū)發(fā)展有著不可忽視的阻礙作用,但該方法忽視了各地區(qū)生產(chǎn)前沿的差異性,導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率測(cè)度誤差偏大。如對(duì)落后地區(qū),因?yàn)楦吖懒怂鼈兊纳a(chǎn)前沿,低估了TFP[5],分地區(qū)測(cè)度會(huì)忽視地區(qū)間的溢出效應(yīng)。眾多學(xué)者采用非參數(shù)方法研究全要素生產(chǎn)率,如嚴(yán)鵬飛、王兵[5]、楊文舉等[7]對(duì)我國(guó)不同時(shí)期的全要素生產(chǎn)率展開(kāi)了定量研究,做出了卓有成效的貢獻(xiàn)。李蘭冰等[8]在此基礎(chǔ)上將資源和環(huán)境因素納入測(cè)算框架,并將總體績(jī)效向要素績(jī)效延伸,得出勞動(dòng)生產(chǎn)率、資本生產(chǎn)率、生態(tài)要素生產(chǎn)率增速全面放緩的結(jié)論。但由于非參數(shù)方法的局限性,沒(méi)有考慮要素投入和隨機(jī)因素對(duì)增長(zhǎng)的作用,而隨機(jī)因素對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不能忽略[8],因此這些結(jié)論的說(shuō)服力有所下降。

由于當(dāng)前的研究不足,本文對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行了拓展:①將已有的截面數(shù)據(jù)GWR模型拓展到面板數(shù)據(jù)的GWR模型,改進(jìn)后的空間隨機(jī)前沿模型將面板數(shù)據(jù)的地理加權(quán)回歸模型、空間誤差模型、隨機(jī)前沿模型三者結(jié)合起來(lái),并給出新模型的計(jì)算方法;②將生產(chǎn)前沿、地理相關(guān)性和全要素生產(chǎn)率納入同一框架中考慮,在此基礎(chǔ)上計(jì)算出各要素和全要素生產(chǎn)率對(duì)我國(guó)各省域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率,揭示我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的要素源泉、時(shí)空規(guī)律和分布特征。

2　研究方法

2.1　模型設(shè)定

改進(jìn)后的空間隨機(jī)前沿模型描述為:

yi=β0(i)+Xiβ(i)+vi-ui

(1)

vt=ρWvt+ηt

(2)

式中,yi=[yi1,yi2,…,yiT]′表示第i個(gè)生產(chǎn)單位在1到T時(shí)段的T×1維產(chǎn)出(取對(duì)數(shù));Xi表示第i個(gè)生產(chǎn)單位在1到T時(shí)段的T×K維投入(取對(duì)數(shù))矩陣,i=1,2,3,…,N;β0(i)表示第i個(gè)生產(chǎn)單位的截距;β(i)表示待估計(jì)的第i個(gè)生產(chǎn)單位的K×1維參數(shù)向量;ui=[ui1,ui2,…,uiT]′≥0為T×1維技術(shù)無(wú)效率項(xiàng)向量,代表第i個(gè)生產(chǎn)單位1到T時(shí)段的技術(shù)無(wú)效率程度;vi=[vi1,vi2,…,viT]′為T×1維的雙邊誤差項(xiàng)向量,表示不可控的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)外部影響因素和數(shù)據(jù)測(cè)度誤差等;ηt=[ηit,η3t,…,ηNt]′為N×1維的隨機(jī)干擾向量。

(3)

(4)

(5)

其中:

εt=vt-ut

(6)

(7)

(8)

Φ(·)是多元標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù):

(9)

基于此,可得模型的對(duì)數(shù)似然函數(shù):

(10)

如果εit已知,則可通過(guò)最大化似然函數(shù)式(10)來(lái)解得參數(shù)σu,σv,ρ。

(11)

ei=vi-ui+E(ui),易證E(ei)=E(vi)=0。

可見(jiàn)式(11)即為一個(gè)面板數(shù)據(jù)的地理加權(quán)回歸模型(vi有自相關(guān)性,導(dǎo)致ei也有自相關(guān)性,故計(jì)算時(shí)采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差)。地理加權(quán)回歸(GWR)[10]擴(kuò)展了傳統(tǒng)的回歸框架,允許局部而不是全局的參數(shù)估計(jì),該模型應(yīng)對(duì)研究區(qū)域內(nèi)的每一點(diǎn)i,指定相應(yīng)的一組權(quán)wij。傳統(tǒng)的GWR模型只適用于截面數(shù)據(jù),本文將其拓展之后也適用于面板數(shù)據(jù)(計(jì)算過(guò)程可向作者索要)。

給定研究區(qū)域內(nèi)的一點(diǎn)i,其權(quán)重定義為:

(12)

式中,d(i,j)為i,j兩點(diǎn)之間的距離;θ>0為窗寬或光滑參數(shù);θ的大小決定了擬合曲面的光滑性。在給定θ時(shí),i,j兩點(diǎn)之間的距離越大,權(quán)重就越小。光滑參數(shù)θ一般用交叉證實(shí)法[10]確定,即令:

(13)

CV(θ0)=minCV(θ)

(14)

(15)

式中,yit表示i地區(qū)t時(shí)期的產(chǎn)出;Xit表示投入要素向量;A為線性函數(shù)中的常數(shù)項(xiàng),定義全要素生產(chǎn)率為:

TFPit=exp(A-uit)

(16)

基于上式,對(duì)某地區(qū)的產(chǎn)出增長(zhǎng)可分解為要素貢獻(xiàn)和全要素生產(chǎn)率差異兩部分。

2.2　Solow增長(zhǎng)核算法

根據(jù)本文的思路,參考Brock[11]、Xepapadeas[12]的C-D生產(chǎn)函數(shù)設(shè)定形式,將TFP看作投入要素,則有:

Y=F(KG,KF,L,Z,T,P)

(17)

式中,KG為國(guó)內(nèi)資本存量;KF為FDI存量;L為勞動(dòng)力投入;Z為環(huán)境消耗;T為技術(shù)進(jìn)步；P為全要素生產(chǎn)率。對(duì)上式的時(shí)間求導(dǎo),并做相應(yīng)的處理,可得:

(18)

上式右端即為各部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率。

3　指標(biāo)選取

本文涉及2000—2014年的產(chǎn)出、國(guó)內(nèi)資本存量、FDI存量、勞動(dòng)投入、環(huán)境消耗和技術(shù)進(jìn)步6個(gè)指標(biāo)的省際面板數(shù)據(jù)(未包括香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺(tái)灣地區(qū)和西藏自治區(qū),下同)。其來(lái)源為:①產(chǎn)出。以2000年為基期的實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值,數(shù)據(jù)來(lái)源于相關(guān)年份的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。②資本存量、FDI存量。Borensztein等[13]的研究表明,FDI與國(guó)內(nèi)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響彈性存在顯著差異,因此有必要將國(guó)外資本與國(guó)內(nèi)資本分離。國(guó)內(nèi)資本存量采用總的資本存量減去FDI存量得到,總的資本存量采用永續(xù)盤(pán)存法[14]估算。其中,單豪杰并未估算重慶的資本存量,參考孫輝等[15]估算的數(shù)據(jù)計(jì)算出重慶和四川的資本存量之比,并基于此對(duì)采用單豪杰方法估算出重慶與四川資本存量之和進(jìn)行比例分配,總資本存量以2000年為基期。③勞動(dòng)力投入。在勞動(dòng)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)分析中,投入數(shù)據(jù)不僅取決于勞動(dòng)要素的投入量,還與勞動(dòng)要素質(zhì)量、勞動(dòng)使用時(shí)間等因素有關(guān)。我國(guó)市場(chǎng)機(jī)制不夠完善,勞動(dòng)報(bào)酬不能合理地反應(yīng)出勞動(dòng)投入。因此,與多數(shù)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)一樣,采用勞動(dòng)者人數(shù)取代勞動(dòng)投入,數(shù)據(jù)來(lái)源于各地區(qū)相關(guān)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒。④環(huán)境消耗。部分學(xué)者認(rèn)為,環(huán)境消耗對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)不可忽視,如劉瑞翔[16]測(cè)算出環(huán)境消耗對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為9.25%,因此有必要將環(huán)境消耗納入測(cè)算框架。本文將污水(億t)排放量、廢氣(億t)排放量之和作為環(huán)境消耗指標(biāo),數(shù)據(jù)來(lái)源于相關(guān)年份的《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。⑤技術(shù)進(jìn)步。由于我國(guó)的法制系統(tǒng)并不健全,專利能否有效地轉(zhuǎn)化為技術(shù)進(jìn)步、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題一直備受爭(zhēng)議。但自2001年我國(guó)加入世界貿(mào)易組織以來(lái),我國(guó)隨之采用了“與貿(mào)易有關(guān)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)協(xié)定”(TRIPs),并將國(guó)內(nèi)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)系統(tǒng)與國(guó)際進(jìn)行接軌,我國(guó)的專利數(shù)量也在2000年之后大幅增加,因此本文采用專利數(shù)作為指標(biāo)衡量技術(shù)進(jìn)步。

4　計(jì)算結(jié)果與實(shí)證分析

4.1　空間相關(guān)性檢驗(yàn)

為了考察數(shù)據(jù)是否存在空間依賴性,首先以各省GDP數(shù)據(jù)計(jì)算Moran′s I[17],考慮到GDP數(shù)據(jù)未必服從漸近的正態(tài)分布,因此以本文上述變量作為協(xié)變量,對(duì)GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸后,使用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的殘差項(xiàng)和行標(biāo)準(zhǔn)化的權(quán)重矩陣進(jìn)行全局莫蘭指數(shù)檢驗(yàn),計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。

表1　莫蘭指數(shù)I

從表1可見(jiàn)，所有年份的莫蘭指數(shù)均大于0且通過(guò)了5%顯著性水平檢驗(yàn),GDP水平顯示出強(qiáng)烈的空間正相關(guān),說(shuō)明高水平省份傾向于與其他高水平省份臨近,低水平省份同樣在空間上集聚,需要在模型中考慮地理相關(guān)性。從動(dòng)態(tài)演進(jìn)看,莫蘭指數(shù)有輕微的波動(dòng)下降現(xiàn)象,說(shuō)明省域GDP在空間集聚上有弱化趨勢(shì)。

全局莫蘭指數(shù)反映了空間變量的整體空間相關(guān)狀況,但可能忽略局部地區(qū)的非典型性特征[17],因此還需進(jìn)行局域空間相關(guān)性分析。我國(guó)30個(gè)省域2002年、2006年、2010年、2014年在LISA空間集聚(圖1),且均通過(guò)了5%顯著性水平檢驗(yàn)。

圖1　局域空間自相關(guān)LISA集群圖

由圖1可見(jiàn),山東、江蘇、安徽等東部沿海地區(qū)處于高—高(H-H)型集聚區(qū),新疆、青海、云南等西部地區(qū)分布于低—低(L-L)型集聚區(qū);四川經(jīng)濟(jì)發(fā)展優(yōu)于周邊地區(qū),分布于高—低(H-L)型集聚區(qū);海南落后于相鄰的廣東,分布于低—高(L-H)型集聚區(qū)。正負(fù)局域相關(guān)省份數(shù)量和分布穩(wěn)定,但仍有個(gè)別省存在類型遷移:福建由集聚不顯著地區(qū)遷躍為H-H型集聚區(qū),受益于周邊發(fā)達(dá)地區(qū),福建發(fā)展速度提升,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示自2010年之后福建年均GDP增速達(dá)10%以上;云南由集聚不顯著地區(qū)躍遷為L(zhǎng)-L型集聚區(qū),發(fā)展速度放緩。

4.2　模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

模型計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。模型的擬合優(yōu)度為0.987、空間誤差自回歸系數(shù)為-12.42,說(shuō)明擾動(dòng)項(xiàng)之間存在著顯著的空間相關(guān)性。本文將國(guó)內(nèi)資本存量縮寫(xiě)為GK(對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)第一行為模型系數(shù),第二行為貢獻(xiàn)率),FDI存量縮寫(xiě)為FDI,勞動(dòng)力投入縮寫(xiě)為L(zhǎng)abor,環(huán)境消耗縮寫(xiě)為Env,技術(shù)進(jìn)步縮寫(xiě)為Tec,全要素生產(chǎn)率TFP和各要素貢獻(xiàn)率只列出了均值。從計(jì)算結(jié)果看,模型擬合度達(dá)到要求,對(duì)單個(gè)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)也基本通過(guò)。由表2可見(jiàn),除新疆地區(qū)的環(huán)境消耗和技術(shù)進(jìn)步外,其他要素投入對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)都有正向作用,而新疆的這兩個(gè)指標(biāo)并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

表2　要素系數(shù)及貢獻(xiàn)率

注:1.***、**、*分別表示在5%、10%、20%水平上顯著;2.TFP項(xiàng)無(wú)顯著性檢驗(yàn)。

自1979年改革開(kāi)放至今,我國(guó)經(jīng)濟(jì)的年均增長(zhǎng)率高達(dá)9.6%,GDP和國(guó)民收入每七到八年就能翻一番。我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)引發(fā)了經(jīng)濟(jì)學(xué)界的爭(zhēng)論,但幾乎沒(méi)有學(xué)者否認(rèn)資本投入對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。如Chow、Lin[18]的研究顯示,1978—1998年我國(guó)GDP的增長(zhǎng)有62%歸功于資本投資。大部分相關(guān)文獻(xiàn)表明,我國(guó)的全要素生產(chǎn)率增速在20世紀(jì)90年代中期開(kāi)始減緩,如Zheng、Hu[19]估計(jì),1995—2001年我國(guó)全要素生產(chǎn)率每年上升0.6%—2.8%,而在1995年之前僅為3.2%—4.5%,此后我國(guó)資本投入增速開(kāi)始顯著超過(guò)GDP增速,資本對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)不可忽視。就資本貢獻(xiàn)而言,本文結(jié)論與主流觀念無(wú)顯著性差異。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2000—2014年我國(guó)的資本存量增速高達(dá)15%。由表2可知,多數(shù)地區(qū)資本存量的系數(shù)與貢獻(xiàn)率均顯著超過(guò)其他要素,GDP增長(zhǎng)主要?dú)w功于資本存量增加,國(guó)內(nèi)資本存量貢獻(xiàn)比FDI存量貢獻(xiàn)份額更大;FDI存量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率普遍在20%左右,對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已起到了相當(dāng)大的推動(dòng)作用。甘肅、青海、新疆等省份地理位置偏遠(yuǎn),難以吸引外商投資,FDI貢獻(xiàn)率顯著偏低。此外,FDI存量彈性在空間上由東到西呈現(xiàn)下降趨勢(shì),說(shuō)明西部地區(qū)不僅外商投資少,對(duì)外商投資的利用率有待提升;廣東等發(fā)達(dá)沿海地區(qū)FDI存量貢獻(xiàn)率較低,但FDI存量彈性與多數(shù)東南地區(qū)沒(méi)有顯著差異,貢獻(xiàn)被其他要素所掩蓋。有學(xué)者認(rèn)為,外商投資能帶來(lái)以勞動(dòng)者為載體的軟技術(shù)流入,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。如Cheung、Lin[20]的研究表明,外商直接投資較多的省份收到的專利申請(qǐng)數(shù)目也較大,本文也有類似的結(jié)果:FDI存量貢獻(xiàn)率超過(guò)20%的地區(qū),多數(shù)為發(fā)達(dá)或高速發(fā)展中的地區(qū),如北京、浙江、重慶等地。

在20世紀(jì)末,為了緩解國(guó)有企業(yè)效率低下的問(wèn)題,創(chuàng)造了更為市場(chǎng)化的工資薪酬結(jié)構(gòu)。我國(guó)進(jìn)行了三次工資改革,國(guó)有企業(yè)大規(guī)模裁員,勞動(dòng)力市場(chǎng)從集中管制走向市場(chǎng),企業(yè)工資預(yù)算與企業(yè)效益掛鉤。勞動(dòng)力市場(chǎng)的改革和人口紅利為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)做出了巨大貢獻(xiàn)。例如，Wang、Yao[21]的研究發(fā)現(xiàn),1978—1999年勞動(dòng)力可解釋我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的16%;Arayama、Miyoshi[22]也認(rèn)為,人力資本可解釋我國(guó)15%的GDP增長(zhǎng)。但步入21世紀(jì)后,情況有所改變。生產(chǎn)要素的再分配具有局限性,不管是更高效地利用資本還是更高效地利用勞動(dòng)力,都不能維持經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)。從表2可見(jiàn),步入新世紀(jì)后我國(guó)各省勞動(dòng)投入的貢獻(xiàn)率普遍不大,我國(guó)的勞動(dòng)力參與率一直很高,并且長(zhǎng)期的計(jì)劃生育政策拉低了人口增長(zhǎng)速度,所以勞動(dòng)力投入的增加對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)有限。此外,我國(guó)勞動(dòng)力就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾依然突出,人才結(jié)構(gòu)失衡,供求矛盾巨大。廣西、河南、重慶、四川、貴州、陜西等省市的勞動(dòng)力貢獻(xiàn)較低,這些地區(qū)或地理位置偏遠(yuǎn)、交通不便,或發(fā)展落后、勞動(dòng)力流失。其中,貴州、云南兩地由于勞動(dòng)力投入出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率為負(fù);勞動(dòng)力投入系數(shù)由東到西呈現(xiàn)上升的趨勢(shì),表明西部?jī)?nèi)陸地區(qū)勞動(dòng)力投入的邊際收益更高,進(jìn)一步驗(yàn)證了勞動(dòng)力由西向東遷移的觀點(diǎn)。

2003—2013年我國(guó)廢水排放量年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到4.22%,廢氣年排放量大體不變,約為388169億m3,排放量巨大。劉瑞祥[15]認(rèn)為,21世紀(jì)后環(huán)境消耗對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)9.25%,本文的計(jì)算結(jié)果多數(shù)地區(qū)與該數(shù)據(jù)相近,北京、天津、河北、山西等地更是達(dá)到20%左右,表明資源環(huán)境為我國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)付出了巨大代價(jià)。20世紀(jì)末期,重化工業(yè)特征和化石能源占比過(guò)高問(wèn)題再次凸顯,協(xié)調(diào)結(jié)構(gòu)和集約型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式有待推進(jìn)。近幾年日益嚴(yán)重的霧霾問(wèn)題佐證了這一點(diǎn)。新疆、青海、海南等地環(huán)境消耗貢獻(xiàn)率較低,且相關(guān)系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn),說(shuō)明這些地區(qū)在發(fā)展過(guò)程中并未過(guò)度消耗自然資源。

學(xué)界普遍認(rèn)為,創(chuàng)新所帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步是一個(gè)國(guó)家長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)潛力的重要影響因素。作為高校和各種高科技企業(yè)集中地的北京,技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率最高,其余地區(qū)相對(duì)較低,主要原因是這些地區(qū)技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)率需要的時(shí)間過(guò)長(zhǎng),在技術(shù)能創(chuàng)造財(cái)富之前,持續(xù)性的投入使其貢獻(xiàn)率低下[23];另一個(gè)原因是提高普通勞動(dòng)者的知識(shí)和技能水平,才能使新技術(shù)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力[7]。此外,技術(shù)進(jìn)步系數(shù)也普遍較低,且相當(dāng)一部分地區(qū)技術(shù)進(jìn)步系數(shù)不顯著,如河北、山西、內(nèi)蒙、云南、山西、青海等內(nèi)陸或落后省份,不但再次說(shuō)明技術(shù)進(jìn)步對(duì)這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)作用有限,而且能推斷我國(guó)多數(shù)地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步可能并非來(lái)自內(nèi)生的技術(shù)創(chuàng)新,而是來(lái)自對(duì)外來(lái)技術(shù)的模仿。

從圖1可見(jiàn),我國(guó)30個(gè)省份2002年、2006年、2010年、2014年全要素生產(chǎn)率變化的地理空間上的四分位圖,使用自然斷點(diǎn)法將全要素生產(chǎn)率從低到高分為四個(gè)等級(jí),全要素生產(chǎn)率的平均貢獻(xiàn)率見(jiàn)圖2。從圖2可見(jiàn),部分省份的全要素生產(chǎn)率在空間上是集聚的。即高全要素生產(chǎn)率和高全要素生產(chǎn)率地區(qū),低全要素生產(chǎn)率和低全要素生產(chǎn)率的地區(qū)在空間上呈現(xiàn)相鄰或集聚特性,且隨著時(shí)間的推進(jìn),俱樂(lè)部趨從現(xiàn)象越發(fā)顯著,而不同俱樂(lè)部之間差距持續(xù)擴(kuò)大。此外,許多地區(qū)全要素生產(chǎn)率有著由低到高再降低的趨勢(shì),提高的原因在于21世紀(jì)初全球科技進(jìn)步和信息化革命帶來(lái)的整體技術(shù)水平上升,而下降則是因?yàn)殡S著市場(chǎng)化和國(guó)際化程度的提高,要素在不同領(lǐng)域轉(zhuǎn)移產(chǎn)生的邊際報(bào)酬遞減。全要素生產(chǎn)率的提升為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的貢獻(xiàn)各省份相差較大,除黑龍江、吉林、天津、山東、江蘇、廣東等東部地區(qū)較高外,四川等中部地區(qū)也較高。李勝文、李大勝[5]等研究表明,中部效率并不比東部低,而全要素生產(chǎn)率的變化是由技術(shù)效率變化決定的,與本文結(jié)果無(wú)顯著差異。作為發(fā)達(dá)地區(qū)的北京等地全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)率并不高,甚至為負(fù)值,這些地區(qū)有著長(zhǎng)期大量的要素投入,使經(jīng)濟(jì)運(yùn)行時(shí)的效率有所下降,劉亞軍[25]等對(duì)浙江的研究有著近似的結(jié)果。

圖2　全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)率分布

5　結(jié)論與政策含義

本文提出了一個(gè)基于改進(jìn)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的地區(qū)增長(zhǎng)分析框架,創(chuàng)建性地將空間相關(guān)性納入其中,從空間和動(dòng)態(tài)視角測(cè)算了各要素和全要素生產(chǎn)率在我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn):①步入新世紀(jì)后,資本投入仍是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要源泉,尤其是部分落后地區(qū)更依賴資本投入。國(guó)外投資的重要性日益突顯,在東部、東南部等對(duì)外交流頻繁地區(qū),外商投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)已僅次于國(guó)內(nèi)資本的貢獻(xiàn)。②勞動(dòng)力投入對(duì)各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)低于資本存量的貢獻(xiàn),同時(shí)東部勞動(dòng)力投入彈性低于中西部,意味著中部和西部勞動(dòng)力流失現(xiàn)象顯著,而東部勞動(dòng)力投入超過(guò)了帕累托最優(yōu),經(jīng)濟(jì)運(yùn)行處于不均衡狀態(tài)。③多數(shù)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)環(huán)境資源依賴程度較大,環(huán)境消耗已是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要因素之一。海南、青海、廣西等少數(shù)地區(qū)或是以旅游業(yè)為主,或是地處偏僻人煙稀少,環(huán)境消耗對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率較低。④技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率普遍較低,說(shuō)明我國(guó)對(duì)新技術(shù)的開(kāi)發(fā)利用程度仍不夠;相當(dāng)多的地區(qū)技術(shù)進(jìn)步系數(shù)不顯著,這類地區(qū)主要集中在西部、北部地區(qū),如云南、陜西、新疆、內(nèi)蒙、吉林等,反映出這些地區(qū)的技術(shù)較落后。⑤中部地區(qū)全要素生產(chǎn)率與貢獻(xiàn)率并不比東部低,原因是本文考慮了各地區(qū)生產(chǎn)前沿的差異。各省份全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率差異巨大,同一俱樂(lè)部?jī)?nèi)收斂趨勢(shì)顯著,然而不同俱樂(lè)部之間差距持續(xù)擴(kuò)大,表明我國(guó)地區(qū)間存在較強(qiáng)的技術(shù)壁壘,只有少數(shù)發(fā)達(dá)地區(qū)從技術(shù)進(jìn)步和全要素生產(chǎn)率改善中受益較大;近年來(lái)全要素生產(chǎn)率來(lái)整體呈下降趨勢(shì),表明多數(shù)地區(qū)存在著要素投入比例不均衡、部分要素邊際產(chǎn)出下降。

上述研究結(jié)論可引申以下政策含義:①西部地區(qū)加快完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),招商引資,進(jìn)一步增加資本供給,并提高投資效率,是今后縮小與東部地區(qū)差異的有效途徑;東部地區(qū)則需要在保持自身優(yōu)勢(shì)的同時(shí)尋找新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn),改善投資扭曲引起的資本配置結(jié)構(gòu)性障礙。②中西部地區(qū)需要完善人才引進(jìn)策略,增加高端人力資源累積,同時(shí)提升勞動(dòng)者知識(shí)技能水平,提高對(duì)新工藝、新方法的吸收和適應(yīng)能力,加強(qiáng)就業(yè)政策制定、就業(yè)環(huán)境創(chuàng)造;東部地區(qū)則需進(jìn)一步擴(kuò)大人力資本在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用,改善就業(yè)結(jié)構(gòu)配置,增加人力資本收益。③京津冀、長(zhǎng)三角等東部和東南沿海地區(qū)需要限制污染排放,加強(qiáng)環(huán)境治理。山西等煤和礦石產(chǎn)地則需按計(jì)劃、有限度地開(kāi)采,積極尋找經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型方向,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。為了推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),部分地區(qū)可能會(huì)默許環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)降低。此外,環(huán)境污染具有外部性,即使當(dāng)?shù)卣畤?yán)格管制也很難降低環(huán)境污染帶來(lái)的危害。因此,只有我國(guó)各地積極合作,才能從根本上控制污染。④我國(guó)各地區(qū)應(yīng)鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新,提升人力資本水平,加快人力資本在地區(qū)間的流動(dòng),有利于加速技術(shù)模仿、追趕和擴(kuò)散,推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。⑤中部地區(qū)可通過(guò)增加研發(fā)投入、引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)等手段,提高技術(shù)水平;東部可憑借充裕的資金優(yōu)勢(shì),在提高自主創(chuàng)新活躍度的同時(shí),強(qiáng)調(diào)利用新技術(shù)溢出效應(yīng)加快先進(jìn)技術(shù)的擴(kuò)散,以便在提高生產(chǎn)力的同時(shí)能保持全要素生產(chǎn)率具有較高的水平,避免過(guò)多要素投入產(chǎn)生的資源浪費(fèi);西部則需要雙管齊下,提高管理和技術(shù)水平。政府應(yīng)對(duì)地區(qū)發(fā)展進(jìn)行調(diào)節(jié),尤其要促進(jìn)地區(qū)間技術(shù)擴(kuò)散,使各地區(qū)更好地分享技術(shù)創(chuàng)新和體制創(chuàng)新的成果。