区域经济差距的全要素生产率分析——基于我国30个城市的实证研究

郑宇梅，刘婷，汪耿

（1.中南林业科技大学商学院，湖南长沙 410004；2.湖南女子学院教育与法学系，湖南长沙 410004）

区域经济差距的全要素生产率分析——基于我国30个城市的实证研究

郑宇梅1，刘婷1，汪耿2

（1.中南林业科技大学商学院，湖南长沙 410004；2.湖南女子学院教育与法学系，湖南长沙 410004）

基于Malmquist生产率指数方法，实证测算2006-2013年间中国30个省会城市全要素生产率的变化趋势的研究结果表明：我国的全要素生产效率水平普遍偏低，尤其在技术进步方面存在较大潜能。各省会城市的全要素生产率存在显著的区域差异，且三类效率因素中的纯技术效率和技术进步是推动区域全要素生产率增长的主要动力，但中西部省会城市的经济增长主要是依靠技术投入而不是产出能力的提高来驱动，需提高中西部省会城市的资源利用水平和创新能力。

Malmquist指数；全要素生产率；区域差距

区域经济差距是学术研究热点之一，探讨影响区域经济差距的因素和力量则是解决问题的关键。从国外学者的研究看，主要可以归为两条思路：一是在新古典模型框架下检验收敛假说，贸易或FDI被视为影响中国区域经济差距的重要因素。如Chen and Fleisher利用扩展的Solow增长模型研究发现中国各省区长期内可能出现条件收敛，但短期内沿海的地理位置和FDI与其他因素一起促使区域差距扩大[1]。二是在Krugman和Puga等①发展的空间集聚模型基础上，从国际贸易、运输成本和产业集聚角度探讨我国区域间的经济差距。从国内分析来看，陈秀山等学者分阶段研究了不同时期区域差距形成过程中起主导作用的影响因素②。刘力对中国区域经济差距进行结构分析，探讨了贸易扩张与中国区域经济差距演化的结构关联机制③。金相郁等学者利用第一次全国经济普查所提供的各区域GDP资料，研究了中国区域经济发展差距的趋势及收敛状况④。国内外文献各自的研究视角虽不尽相同，但多突出区域外部因素对区域经济差距的作用，相对忽视区域内部生产因素的影响。而全要素生产率作为衡量区域内部生产能力大小的重要代表，其分析有助于各地方政府进行经济增长源泉分析，识别区域经济是投入型增长还是效率型增长，确定经济增长的可持续性[2]。通过分析全要素生产率组成部分，还有助于确定地方经济政策是应以增加总需求为主还是应以调整产业结构、促进技术进步为主，帮助政府有针对性的拉动区域经济、缩小区域间的经济差距。

一　研究方法

全要素生产率有多种测量方法，本文主要采用的是Cave，D.W.，L.R.Christensen和W.E.Diewert两篇非常有影响力的论文引入的方法，从时期t到时期t+1过程可观察的产出向量和投入向量的径向距离构建的Malmquist TFP指数来衡量全要素生产率。其中，MalmquistTFP指数主要分解为技术效率变化和技术进步两部分⑤。

假设（xt+1，yt+1）和（xt，yt）为（t+1）时期和t时期的投入和产出向量；D0t和D0(t+1)分别为以t时期的技术为参照，时期t和时期（t+1）的距离函数，其表达式如下：

ML代表着全要素生产率的变化，如果ML＞1，表示全要素生产率增加，反之则表示全要素生产率减少[3]。Techch代表了技术进步，技术进步是指由于新知识、新技能、新发明以及新的组织结构或管理在经济活动中的应用而促进人们经济活动水平的提高的部分，衡量研究对象模仿新技术的程度，如果Techch＞1，表示技术进步，反之则为技术退步[4]。Effch表示技术效率的变化，是指在一定时期，给定研究对象一组不变的投入要素，其实际产出与假设同样投入情况下的最大产出之比，是给定投入的情况下研究对象获得最大产出的能力。如果Effch＞1，表示着技术效率改善，反之则为技术效率降低。Sech表示规模效率的变化，反映研究对象是否在最合适的生产规模下进行经营，如果Sech＞1，表示规模优化，反之则为规模恶化。Pech表示纯技术效率的变化，反映研究对象运用技术的水平变化所产生的效果，若Pech＞1，代表技术运用水平的提高，反之则为下降。当Techch、Effch、Sech或Pech大于1时，表明其对全要素生产率的提高有促进作用，反之，则有阻碍作用[4]。

二　样本与指标选取

根据我国的实际情况，省会城市往往是一个省经济、政治和文化发展的核心，所以本文以2006-2013年中国30个省会城市代表各省作为研究对象，为了便于资料的整理，西藏、台湾、香港和澳门不包括在研究的对象范围之内。从传统的人财物角度，并结合“十八大”五中全会绿色发展的要求，选取劳动力、资本、区域社会固定资产情况及环境污染治理费用为投入变量，GDP为经济产出变量。主要投入变量的界定如下：其一，随着新型城镇化的稳步推进，2011年末，我国城镇人口首次超过农村人口，城镇化率突破50%，2014年进一步提高到54.77%，2011—2014年城镇人口每年增加近2000万人。其就业人员人口也随之上升，故劳动力方面采用城镇单位就业人员工资总额指标来衡量。其二，资本方面使用地方财政支出指标，以衡量地方政府为本区域经济发展提供的资金支持力度的大小。其三，区域固定资产的多少，直接采用了社会固定资产投资指标来衡量[5]，是直接以货币形式表现的、一定时期内全社会建设和购买布置固定资产的工作量及相关费用的总称。该指标为表示固定资产投资的规模、结构与发展速度的综合性指标。其四，工业的污染物排放量在污染行业中位居前列，给环境带来巨大压力。而建立绿色低碳循环发展体系离不开作为国土空间开发保护基础的各区域的支持，需要区域在缩小经济差距的基础上关注环保，不能急功近利，以牺牲环境为代价来发展经济。我们使用工业污染治理完成投资指标衡量各区域的环境治理情况。以上变量数据均根据相应年份《中国统计年鉴》及中国各省份统计年鉴整理得到。

三　研究结果与分析

根据上述的研究方法及所得到的数据，运用lingo9.0软件并四舍五入得到全要素生产率指数及其组成成分的结果见表1、图1和图2：

从总体上看，中国的全要素生产效率水平偏低，尤其在技术进步方面存在较大潜能。全要素生产率大于1的省市只有北京和上海，在纯技术效率和技术进步方面远超其他省市。东部区域的MalmquistTFP指数普遍高于中西部区域，结果符合中国目前各区域经济发展不均衡的状况。技术效率上，黑龙江、江苏、安徽、福建、江西、海南、陕西、甘肃、青海和新疆没有在给定投入的情况下获取最大产出，在提高人力和资金的利用率上不足。技术进步上，除北京和上海外，各区域都需要加强自身经济中的创新驱动力，通过人才引进和制度的革新来实现技术创新和管理创新，最终促进区域的创新发展。纯技术效率上，黑龙江、安徽、福建、江西、重庆、陕西、甘肃、青海和新疆的技术运用水平低，没有很好地促进本区域的经济增长。规模效率上，山西、辽宁、江苏、福建、海南、四川、云南、青海和宁夏的规模恶化，存在区域生产规模过大，使得区域内生产的各个方面难以得到有效的协调，从而降低了全要素生产效率，导致区域经济发展不顺即存在规模报酬递减情况。

图1　2006—2013年中国区域经济差距的全要素生产率变化图

图2　2006—2013年中国区域经济差距的全要素生产率各因素变化图

从图1、图2各区域全要素生产率以及分解出来的因素的变化来看，各省会城市的全要素生产率存在着显著的区域差异，且三类效率因素中的纯技术效率和技术进步是推动区域全要素生产率增长的主要动力。但中西部省会城市的经济增长主要是依靠技术投入而不是产出能力的提高来驱动的，不同于东南部省会城市纯技术效率和技术进步的相对均衡，这种增长模式容易造成社会资源配置的失调，从而导致生产的无效率和资源浪费，最终区域间的经济差距也就越来越大。

为进一步分析主要投入变量与区域全要素生产率的关系，为各区域缩小经济差距提供努力方向，将投入变量进行归一化处理，通过SPSS17.0软件计算其与Malmquist TFP指数的相关性分析结果见表2，可知变量都通过了T检验，所选指标与全要素生产率之间存在一定联系。且变量中资本和劳动力方面与全要素生产率的相关性最强，每投入1个百分点的资本和劳动力成本，全要素生产率将分别上升5个和3个百分点。同时，可以看到环境污染治理方面与全要素生产率产出相关性较弱，但对经济也具有正向的推动作用。

因此，要缩小区域间的经济差距，中西部省会城市必须加快自身创新体系的建设及在环境友好的基础上对资源尤其是资本利用方面的提高。我们注意到，中西部与东部省会城市之间的经济差距十分明显并且存在着进一步扩大的趋势。相关决策部门应该积极采取行之有效的措施如持续加大对革命老区、民族地区、边疆地区、贫困地区发展的财政扶持力度，注重合理缩小区域间劳动力成本的差距，引导人力等生产要素跨区域合理流动等，以扭转当前被动的、不平衡的经济发展局面，防止区域之间经济差距的进一步扩大。

结论

本文运用lingo9.0软件，采用Malmquist生产率指数方法实证测算了2006-2013年之间中国30个城市全要素生产率的变化趋势，得到以下研究结论：第一，中国的全要素生产效率水平偏低，尤其在技术进步方面存在较大潜能。第二，各省会城市的全要素生产率存在着显著的区域差异，且三类效率因素中的纯技术效率和技术进步是推动区域全要素生产率增长的主要动力。其中，中西部省会城市的经济增长主要是依靠技术投入而不是产出能力的提高来驱动。因此，要缩小区域经济发展过程中日益增大的差距，关键之一就是在保持目前东部省会城市经济发展优良态势的同时，以增强中西部省会城市的效率和技术差距为主要切入点，促进区域之间生产要素和技术的流动，推进区域经济互补的同时，增强经济的融合性[6]，均衡各区域间的经济发展。

注释：

①参见Krugman，P.&A.J.Venables.Globalization and the Inequality of Nations.NBER Working Paper,No.5098,1995；Puga, D.The Rise and Fall of Regional Inequality.European Economic Review,43,1999.

②参见陈秀山、徐瑛《中国区域差距影响因素的实证研究》，《中国社会科学》2004年第5期第117-129页，第207页。

③参见刘力《对外贸易、收入分配与区域差距——对中国区域经济差距的贸易成因分析》，《南开经济研究》2005年第4期第58-62页，第75页。

④参见金相郁、武鹏《中国区域经济发展差距的趋势及其特征——基于GDP修正后的数据》，《南开经济研究》2010年第1期第79-96页。

⑤参见Cave，D.W.，L.R.Christensen and W.E.Diewert（1982a），Multilateral Comparisons of Input，Output and Productivity Using Superlative Index Numbers，Economic Journal，92，73-86；Cave，D.W.，L.R.Christensen and W.E.Diewert（1982b），The Economic Theory of Index Numbers andtheMeasurement of Input，Output and Productivity，Econometrica，50，1393-1414.

[1]Chen,Jian,Fleisher,Belton M.Regional Income Inequality and Economic Growth in China[J].Journal of Comparative Economics, 1996,22（2）：141-164.

[2]李国璋，周彩云，江金荣.区域全要素生产率的估算及其对地区差距的贡献[J].数量经济技术经济研究，2010（5）：49-61.

[3]王青，顾晓薇，王军，丁一.本国环境载荷与环境效率研究[J].东北大学学报（自然科学版），2007（4）:589-591.

[4]刘秉镰，李清彬.中国城市全要素生产率的动态实证分析:1990—2006——基于DEA模型的Malmquist指数方法[J].南开经济研究, 2009（3）：139-152.

[5]常建新，姚慧琴,毛颖.基于DEA-Malmquist指数的西部地区全要素生产率实证分析[J].贵州财经学院学报，2011（5）：81-86.

[6]郑宇梅.湖南省区域收入差距测度与分析——基于MLD指数[J].湖南社会科学，2011（3）：141-143.

（责任编辑：刘英玲）

Analysisof Total Factor Productivity of Regional Economic Difference
——BasedontheEmpirical Studyof30CitiesinChina

ZHENG Yumei1，LIU Ting1，WANG Geng2
（1.CollegeofBusiness,Central SouthUniversityofForestry&Technology,Changsha410004,China; 2.FacultyofEducationandLaw,HunanWomen’sUniversity,Changsha410004,China）

Based on the method of Malmquist productivity index,this paper empirically studies the variation trend of total factor productivity of 30 provincial capital cities in China fromthe year of 2006 to2013.The results of the empirical study shows that the total factor productivity level is generally low in our country and there is a great potential in the technological progress.There are significant differences on total factor productivity between those provincial capital cities.Among three kinds of efficiency factors,the pure technical efficiency and technical progress arethemainpowertopromotethegrowthofregional total factorproductivity.However,theeconomic growthof central and western provincial capitals mainly attribute totechnology rather than the increase of the output capacity.Thus, increasing the utilization level of resources and innovation ability is essential to the development of the central and westernprovincial cities.

Malmquistindex;total factorproductivity;regional difference

F061.5

A

1674-9014（2016）02-0059-05

2015-12-14

湖南省哲学社会科学基金项目“贸易扩大区域收入差距及解决机制研究”（2010YBA248）；湖南省情与决策咨询研究课题“贸易自由化对区域收入分配差距影响的研究”（2014ZZ067）。

郑宇梅，女，湖南怀化人，中南林业科技大学商学院副教授，研究方向为生态产业、生态管理。