中國船舶工業全要素生產率空間格局及其影響因素研究

沈體雁，李帥帥，施曉銘

（北京大學 政府管理學院、海洋戰略研究中心，北京 100871）

引 言

船舶工業是國家裝備制造業不可或缺的重要組成部分之一。船舶工業一般也可稱之為“造船業”或“造船工業”，是承擔各種軍用、民用艦船及其他浮動工具設計、建造、維修和試驗及其配套設備生產的行業。2013年7月31日《國務院關于印發船舶工業加快結構調整促進轉型升級實施方案（2013-2015年）的通知》（國發〔2013〕29號）則將船舶工業明確定義為航運業、海洋開發及國防建設提供技術裝備的綜合性產業。總體上看，船舶工業屬于海洋傳統產業，被譽為“面向海洋的裝備業”。而同時，船舶工業又是面向海洋的裝備制造業，直接為海洋資源和空間的開發利用以及海洋權益的維護提供裝備支撐和物質保障，是推動國家產業裝備制造科技創新與區域經濟協調發展的重要載體。此外，船舶工業更是維護保障國防安全的戰略型產業，它是一個國家或地區國防科技綜合實力的重要標志之一。

我國船舶工業的發展經歷了一個由小到大、由弱到強的過程。目前，我國已經成為世界最主要的造船大國，一些主流船型、高技術船舶、海洋工程裝備領域技術創新取得突破，船舶產業集聚態勢與優勢較為突出，一批船舶龍頭企業的集聚促進了環渤海灣、長江口、珠江口三大造船基地的發展。從總量規模上看，我國船舶占有國際船舶市場的份額已達到較高水平，船舶工業的國際競爭力也在不斷提高。然而，我國船舶工業的發展主要還是依靠生產要素的大量投入和規模擴張來實現的，核心技術對外依存度高、船舶配套能力弱、需求乏力、利潤低等問題始終困擾著中國船舶工業的進一步發展，在全球船舶市場持續低迷的影響下，接單難、交船難、融資難導致相當部分船舶企業產能利用率迅速下降、生產萎縮、盈利下降、經營困難。如何在困境中獲得持續的增長動力、由“大”到“強”是中國船舶工業未來發展的關鍵目標。提高船舶工業全要素生產率是提升我國船舶工業核心競爭力的關鍵所在，對于促進船舶工業發展方式轉變、加快海洋開發與技術創新、持續提升我國海洋綜合實力具有重要意義。

1 研究背景

1.1 全要素生產率

全要素生產率是經濟學研究中的熱點問題，國內對于全要素生產率的實證研究非常豐富，不同尺度、不同行業、不同內容都有涉及。宏觀層面，李京文等測算出1978-1995年中國整體的全要素生產率對經濟增長的貢獻為36.23%[1]，郭慶旺等采用索洛殘差法、隱性變量法和潛在產出法估算出我國1979-2004年間的全要素生產率平均增長率為0.891%，對經濟增長平均貢獻率為9.46%[2]，姚戰琪等人也對中國整體TFP的增長進行了研究[3]。區域層面，劉建國采用DEA中非參數的Malmquist指數方法測算了中國全要素生產率的空間分異情況，發現中國省域的全要素生產率具有顯著的空間關聯性[4]。微觀層面，楊汝岱用OP法和LP法測算了我國制造業企業的全要素生產率，認為1998-2007年我國TFP平均增長速度為3.83%，并將全要素生產率進一步分解為企業自身成長的貢獻和企業間配置的貢獻兩部分[5]；魯曉東在對比了企業全要素生產率4種估計方法的基礎上，估計了1999-2007年中國工業企業全要素生產率，發現這一時期我國TFP年平均增長率為2%~5%[6]；袁堂軍利用上市公司的財務報告數據測算了多個行業的平均全要素生產率水平[7]；任曙明等以中國裝備制造業企業為例，用ACF法測算了全要素生產率水平，并進一步研究了在融資約束背景下，政府補貼對于企業TFP的影響[8]。

目前對于我國海洋領域全要素生產率的研究仍相對有限，且受數據可得性的限制，主要集中在省域層面，多采用無需設定生產函數形式的數據包絡分析法（DEA）進行全要素生產率測算。屈玉閣基于2005-2012年15個省份的面板數據，用非參數的Malmquist指數法，測算出2005-2012年中國船舶工業全要素生產率的平均增長率為8.9%，其中技術變動對TFP增長的貢獻最大[9]。戴彬等采用隨機前沿分析法對中國沿海11個省份海洋科技的全要素生產率進行了測算，并在此基礎上進行了空間集聚特征分析和影響因素分析[10]。

1.2 全要素生產率的影響因素

區域經濟效率的差異是多方面因素綜合作用的結果，學者們從不同的視角提出了影響全要素生產率增長的原因。

首先，一些學者基于內生增長視角研究全要素生產率。邵帥構建了一個以資源開發為導向的四部門內生增長模型，通過靜態面板估計和動態面板估計結果的比較發現，創新和技術進步主要依賴于技術知識存量和人力資本的積累，市場化能夠緩解由資源開發對區域創新活動產生的擠出效應，同時市場化本身也會對創新的投入與產出產生顯著的積極影響[11]。戴彬通過分析2006-2011年中國沿海11個省份海洋科技全要素生產率的影響因素，發現技術進步是海洋科技全要素生產率增長的主要驅動因素，而海洋產業從業人員的科技素養的提高和產學研相結合能夠有效提高海洋研發創新水平[10]。

其次，集聚經濟也是一個重要的研究視角。集聚經濟效應的討論始于馬歇爾，經濟活動在空間上的集聚能夠降低企業的生產成本，產生信息共享與知識外溢效應，從而提高企業生產效率。近年來的實證研究也從不同角度驗證了經濟密度是影響生產率的重要變量。Ciccone等人首先提出生產率與經濟密度關系的理論模型，并通過對美國各縣的實證研究發現經濟密度與勞動生產率之間呈正相關關系[12]。對法國、英國、荷蘭等國的實證研究也證實了這一結論[13-15]。陳良文等選取我國1996年、2000年和2004年各地級市的數據進行分析，結果顯示城市經濟密度對勞動生產率的影響顯著為正，集聚經濟確實存在，但其強度隨時間的推移而趨于減弱[16]。范劍勇以通信設備、計算機與其他電子設備業為例，選取了產業集聚的絕對指標和相對指標來探討產業集聚對企業全要素生產率及其構成的影響，發現以廠商平均規模衡量的專業化經濟對TFP增長和技術效率改善具有促進作用，但對前沿技術進步沒有顯著作用，而多樣化經濟對于TFP增長沒有顯著的正面作用[17]。劉建國運用空間方法對1990-2009年中國不同省份全要素生產率的影響因素進行分析，發現經濟集聚水平對全要素生產率的改善具有顯著的正向影響，但局部經濟集聚過度又會遏制經濟效率的提高[18]。

再次，許多學者從地理溢出的視角研究全要素生產率。地理溢出視角在內生增長理論的基礎上強調各因素的地理溢出效應，認為人力資本、基礎設施建設、科技創新、對外貿易、制度創新等因素不僅會對本地區的全要素生產率增長產生直接影響，還會通過溢出效應和網絡效應進而對全要素生產率增長產生間接影響。隨著區域間經濟活動的相互依賴日益增強，不少實證研究也關注到了地理溢出效應對區域全要素生產率的影響。張先鋒利用中國1998-2008年25省（市、自治區）的數據，通過研究發現研發資本、人力資本和公共基礎設施投資對區域全要素生產率有正向影響，研發資本的地理溢出效應高于對本地區全要素生產率的影響[19]。張浩然則基于中國266個城市的數據，采用空間杜賓模型檢驗了基礎設施和空間溢出對區域全要素生產率的影響，發現通訊基礎設施和醫療條件對全要素生產率的影響在城市間存在顯著的外溢效應，而人力資本和交通基礎設施僅對本地區全要素生產率存在正向影響[20]。

2 研究設計

2.1 研究方法

測算全要素生產率的第一步是估計企業的生產函數，基于對生產函數形式的不同設定，對全要素生產率的估計也存在多種方法從不同的維度對TFP估計方法進行了劃分[6]。根據前文對全要素生產率測算方法的梳理，根據本文的研究需求和數據特點，選擇LP法來具體估算我國船舶工業企業2004-2013年的全要素生產率水平，同時作為穩健性參照，也為探究TFP增長的內部結構性因素，本文還將采用SFA法進行估計并對TFP增長率進行分解。

2.1.1 LP法

LP法采用OP估計法的框架，狀態變量為lnK和age（企業年齡），退出變量根據企業的營業狀態生成，代理變量為企業的當期投資Iit，計算公式如下：

由于本文所使用的企業數據是非平衡面板數據，在一些年份存在樣本遺漏的情況，企業投資額的推算較為困難，會造成大量樣本的丟棄，數據質量不足以支撐完成OP法的估計。因此，本文采用LP法的思路，用中間投入這一可觀測的代理變量來代替當期投資放入模型使用。

2.1.2 SFA法

由于隨著時間的推移，技術是否為中性、要素產出彈性是否會產生變化等無法確定[10]，因此在SFA法中選用包容性較強的超越對數生產函數的形式，并通過似然比（LR）檢驗來檢驗模型的有效性和適用性。模型的具體形式為：

其中，i表示企業，t表示時間，Yit表示企業i在t時期的產出，Xit表示企業i在t時期的要素投入，j表示不同的投入要素，β為待估計參數，vit為隨機誤差，服從正態分布N（0，），與uit獨立同分布（i.i.d.），uit服從截斷正態分布，代表企業i在t時期的技術無效率程度。

2.2 數據來源與指標選取

本文在企業層面對全要素生產率進行測度，數據來源為中國工業企業數據庫。該數據庫由國家統計局建立，全稱為“全部國有及規模以上非國有工業企業數據庫”，其樣本范圍為全部國有工業企業以及規模以上非國有工業企業，這里的“規模以上”要求企業年主營業務收入在500萬元及其以上，2011年標準變為2 000萬元及其以上。本文選取2004-2013年數據庫中“船舶及浮動裝置制造行業”的全部工業企業樣本作為原始數據，共包括12 188個觀測值，共3084家企業。由于該數據庫存在樣本匹配混亂、指標缺失、樣本遺漏等問題，因此本文對原始數據做了面板構建、指標插補、異常值清理、名義變量消脹等方面的整理和處理。

在指標選取方面，其中產出變量選擇工業增加值和工業總產值，資本投入選擇固定資產合計，勞動投入選擇全部就業人數，中間投入選擇工業中間投入。在通過空間計量法對全要素生產率進行分析時，選取勞動力區位商和企業數量區位商來測度各地區船舶工業的集聚程度，選取“普通高等學校數量（所）”來反映當地吸引人才的能力和人才儲備情況，選取“每萬人擁有專利數（項）”來衡量各市的創新能力，選取“外商直接投資（FDI）（億美元）”指標來衡量地區的經濟外向性程度，選取地方財政支出占地區生產總值的比重來代表地方政府對經濟的干預程度，選取“全市金融機構貸款年末余額（億元）”這一指標來衡量各地區船舶工業所面臨的金融環境是否寬松。

3 研究結果

3.1 描述性統計分析

經過以上數據處理，最終得到11 337個觀測值，共2 947家企業的非平衡面板數據。本文所利用的最終數據情況如表1所示：

表1 主要變量的統計描述Tab.1 Statistical description of main variables

3.2 全要素生產率整體變動

全要素生產率上，2004-2013年我國船舶工業的平均全要素生產率為5.195，從變化趨勢來看，整體呈波動趨勢，2004-2007年TFP逐年增長，由4.264提高至5.106，增長了近20%，年均增長率達4.6%，而隨后2008-2009年TFP有略微下降，這可能是受2008年開始的國際金融危機所影響，但在經歷了兩個年度的下滑之后，2010年全要素生產率便開始回升，并于2011年和2012年達到十年間的高峰，這可能與政府所采取的一系列應對國際金融危機和國際經濟形勢的重大舉措有關，如2008年11月中央政府推出的旨在擴大內需、刺激經濟的“四萬億計劃”。而2013年全要素生產率再一次出現了較大幅度的下降，說明政府的干預對于提高船舶工業全要素生產率的作用是有限的。

表2 2004-2013年中國船舶工業TFP及其增長率情況Tab.2 China′s Shipbuilding Industry TFP and its growth rate in 2004-2013

除了TFP的整體表現，通過比較兩種方法得出的TFP增長率，可以看出，采用LP法得出的TFP增長率略低于用SFA得出的TFP增長率，LP法得出的TFP增長率為2.15%，SFA法為3.64%。但從走勢上看，兩種方法得出的TFP增長率趨勢基本一致，SFA法得出的結果波動更為平緩，除2013年外其他年份TFP增長率均為正，但整體呈現出波動中下行的趨勢。

圖1 2004-2013年中國船舶工業TFP增長率比較Fig.1 Comparison of China′s Shipbuilding Industry TFP growth rate in 2004-2013

3.3 全要素生產率增長率及其分解

2004-2013年，我國船舶工業TFP增長主要由前沿技術進步的增長驅動，前沿技術進步率的變化與TFP的變化趨勢基本一致。前沿技術進步率始終為正但穩步下降，由2004年的14.3%下降至2013年的6.5%，前沿技術進步率的持續下跌也是TFP下行的主要原因。配置效率的變化在2009年后對TFP變化有較為明顯的正向作用，尤其在2010年抵消了部分由前沿技術進步率下降帶來的TFP下降。規模效率除2008年外均為負數，說明在絕大多數年份，我國船舶工業一直存在要素投入規模過大的問題。技術效率變化率始終為負，且逐年下降。

圖2 2004-2013年中國船舶工業TFP增長率分解Fig.2 China′s Shipbuilding Industry TFP growth rate decomposition in 2004-2013

3.4 全要素生產率增長率的空間分異

整體來看，從2004年至2013年，我國市域船舶工業TFP的增長率成下降趨勢。2004年，我國市域船舶工業TFP增長率全部為正，除安徽省的池州市、六安市以及湖北省的荊州市外，其他各市的船舶工業TFP增長率均高于5%，不同區域TFP表現差異不大。2008年，山東省萊蕪市和江西省景德鎮市的船舶工業TFP出現了負增長，其余地區TFP增長率整體有所下跌，但仍呈現出較強的空間關聯性，沿江、沿海地區內部各市船舶工業TFP表現差異較小，區域間表現來看，沿江地區TFP增長率整體表現略優于沿海地區。之后隨著時間的推移，到2011年，我國船舶工業TFP增長率的地區分布差異越來越大，區域間和區域內部的TFP表現都出現了較大的分異，沿海地區除個別地級市外基本保持TFP的正向增長，而沿江地區內部的TFP增長則出現了較大的差異，在一定程度上弱化了TFP的空間集聚特征。2013年，區域內部和區域間的TFP差異有所縮小，沿江地區內部有連片的TFP負增長率區域，其中零散分布著幾個TFP增速較高的市，而沿海地區根據TFP的增長差異可進一步劃分為環渤海、長江三角洲和珠江三角洲三片集聚區，長江三角洲集聚區內基本實現了區域內船舶工業TFP增長率的中高速協同提高，環渤海地區各市TFP增長情況不一，除大連等少數幾個市實現了TFP加速增長外，其余地區的TFP略有下降，而珠江三角洲地區則整體呈現TFP下降的情況，少數幾個市下降幅度較大。2011年以來的情況一方面與市場環境和宏觀經濟形勢有關，一些規模不大、抵御風險能力不強的船舶企業受市場沖擊的影響很大，因而在宏觀層面上表現為加總到市域的TFP增長率波動劇烈；而另一方面可能與工業企業數據質量下降導致結果不穩定有關，因此在下一章節我們也將進一步對我國船舶工業TFP空間格局的影響因素進行分析。

3.5 空間計量檢驗

首先，需要對模型選擇進行檢驗。根據Anselin[21]所提出的準則，采用拉格朗日乘數檢驗（LM Test）來測算空間滯后模型LMlag值和空間誤差模型LMerr值的顯著性，若二者都顯著，則再進行Robust LMlag和Robust LMerr檢驗。最終發現LMlag、LMerr、Robust LMlag和Robust LMerr均有較高的顯著性水平。

由表3可以看出，空間滯后項的回歸系數在1%的水平下顯著，說明全要素生產率的空間上表現出了較強的溢出效應。7個解釋變量中，全市金融機構貸款年末余額在1%的顯著水平下顯著，系數為正，說明加大金融支持力度能夠顯著地加速提高船舶工業全要素生產率。勞動力區位商在5%的顯著水平下顯著，系數為正，說明提高船舶工業勞動力的聚集水平對全要素生產率增長有顯著的積極影響，與多數研究的結論是一致的，企業在地理空間上的集聚會逐漸產生出專業化的勞動力市場，有助于提高地區人力資本、降低勞動力成本等，這對于具有勞動密集特征的船舶工業來說，無疑是有助于提高其生產效率的，在宏觀層面即表現為全要素生產率增長率的提高。企業數量區位商、每萬人擁有專利數和地方財政支出占地區生產總值的比重這三個變量也通過了顯著水平為10%的檢驗，其中lnAgg_n和lngov的系數為負，說明特定空間上企業數量的增加未必能夠促進生產效率的提高，相反可能因為由同質企業數量激增帶來的不當競爭導致效率下降。

表3 模型估計結果Tab.3 Model estimation results

4 結論與討論

本文使用LP法和SFA方法對2004-2013年我國船舶工業企業全要素生產率及其分解項進行測算，得出以下結論：

（1）從整體來看，2004-2013年我國船舶工業的平均全要素生產率水平為5.195，全要素生產率年平均增長率為2.15%（SFA法結果為3.64%），TFP增長率隨時間的走勢整體上呈現出波動中下行的趨勢。

（2）從增長貢獻來看，2004-2013年全要素生產率對我國船舶工業總產值的貢獻率僅為18.7%，要素投入貢獻率為81.3%，說明目前我國船舶工業依然處于靠加大要素投入力度來拉動產出增長的發展階段，TFP尚未成為船舶工業產出增長的核心動力。

圖3 2004、2008、2011、2013年中國市域船舶工業TFP空間分布情況Fig.3 Spatial distribution of China′s urban shipbuilding industry TFP in 2004，2008，2011and 2013

（3）從TFP分解項來看，2004-2013年我國船舶工業TFP增長主要由前沿技術進步的增長驅動。前沿技術進步率始終為正但穩步下降，說明前沿技術水平雖然不斷提高，但增速在降低；技術效率變化率始終為負，且逐年下降，說明我國船舶工業技術效率在以遞增的速度遞減；規模效率在大部分年份均為負，說明我國船舶工業一直存在要素投入結構不合理的問題。

（4）從TFP的行業差異來看，金屬船舶制造業是小類行業中全要素生產率水平最高的，而船用配套設備制造業的TFP增長率是六個行業中最低，長遠發展的核心動力不足。

（5）從TFP的空間差異來看，2004-2013年沿海地區船舶工業全要素生產率水平是3個集聚區域中最高的，TFP增長率的波動也最為平緩。沿江地區的TFP增長率波動比較劇烈，說明該地區船舶工業的體量和核心競爭力仍有待加強。從加總到地級市及以上的TFP增長率來看，2004年至2013年全要素生產率的增長率成整體下降態勢，且各市TFP的表現差異逐漸變大。

（6）為探究我國船舶工業全要素生產率空間分異的原因，選用空間面板計量模型來對其影響因素進行分析。結果顯示，寬松的金融環境、勞動力的聚集、科技創新能力的提高能夠顯著地加速提升船舶工業全要素生產率，而提高企業數量集聚程度和加大地方政府的經濟干預力度會使本地區船舶工業TFP的增速下降。

5 政策建議

根據以上研究結論，未來應從以下幾方面著手提升我國船舶工業的全要素生產率，推動行業健康可持續發展：

首先，明確發展主攻方面，集中突破重點領域。應舉全國之力，把落實《中國制造2025》明確提出的“發展海洋工程裝備及高技術船舶”作為船舶產業未來發展的戰略任務，研發和掌握重要配套設備制造的核心技術，推動和提升船舶行業專用設備和高技術船舶的發展，增強我國船舶行業國際競爭力。

其次，著力提升創新能力，推動產業轉型升級。應更加重視技術進步和自主創新對于提高船舶工業競爭力的作用。一方面，應完善由國家級技術研發機構為核心、行業部門研究機構為主體、船舶企業研發機構為支撐的技術創新體系，開展船舶和海洋工程裝備關鍵、共性技術攻關，提高國產核心系統、關鍵設備及主要部件的配套率及競爭力；支持數字化智能設計系統等重點技術研究和應用，全面提升船舶工業創新能力。另一方面，支持國內外企業通過合資、聯合設計、共同研發、戰略聯盟等形式與世界一流的船舶研發機構合作建設研發中心和服務網絡，鼓勵世界知名船舶企業和科研機構在我國設立研發機構，積極引進船舶工業設計研發方面的世界級領軍人才。

第三，調整優化產業布局，拓展產業發展空間。一是按照區域上合理布局、產業方向細分差異、產業鏈條延伸拓展的要求，對全國船舶產業各集聚區、各產業集群發展方向、主攻產品進行差異化定位，形成每個區域每個集群的發展特色。二是嚴格行業準入與行業治理。建立船舶行業“白名單”制度，以政府引導與市場倒逼互相結合的方式，推進船舶行業淘汰落后產能，嚴格控制新增造船、修船、海洋工程裝備產能；優化產業組織結構，整合優勢產能，壓縮落后企業生存空間，引導生產要素資源向優質企業集中。三是引導企業開展全球布局。重點支持我國有實力的船舶行業龍頭企業通過多種方式購并國際知名船舶設計、制造、總包企業，全面提升總承包能力和專業化分包能力，利用國際渠道爭取國際性標志項目，提高企業國際化經營水平；引導國家有實力的船舶修造企業到“一帶一路”沿線國家開展產能國際合作，拓展對外發展新空間。

第四，壯大龍頭企業，提升集聚發展水平。各世界造船強國的發展經驗表明，集聚發展是未來船舶工業發展的重要趨勢，也是提升產業競爭力的重要途徑。提升集聚水平，主要路徑包括：（1）推進船舶企業兼并重組。支持船舶行業龍頭骨干企業以產品、技術、品牌、資本為紐帶，通過收購、股權置換、參股、引進戰略投資者等方式開展跨地區、跨行業及跨所有制的企業兼并重組，實施強強聯合，打造一批具備總承包能力和較強國際競爭力的船舶制造企業（集團）。（2）支持船舶行業龍頭企業以參股、合資合作等方式，同鋼鐵、石油、航運及相關配套企業建立產業聯盟，實現產業鏈延伸拓展，充分發揮船舶產業的綜合優勢。同時，以船舶制造龍頭企業為核心，培育一批與船舶產業發展相關的技術、信息、投資、保險擔保和法律等服務企業。（3）加強船舶產業園區管理。國家原則上不再設立新的船舶工業園區，引導符合國家產業政策的船舶項目、企業向現有船舶產業集聚區、產業園區集中。加快現有船舶工業園區改造提升，完善園區基礎設施，引導城市市區內的船舶制造企業搬遷進入船舶工業園區，實現集聚發展。