我国高技术产业全要素生产率测算及影响因素分析

徐一鸣 王 宏/文

一、引言

我国已经进入经济发展新常态，提升我国产业行业全要素生产率确定为我国经济发展战略中的重要任务。我国高技术产业2016年的主营业务收入为15.4万亿元；2017年约16万亿，该行业占制造业的比重约15%，是我国经济发展的重要组成部分、未来国际竞争中的战略制高点。研究我国地区全要素生产率的现状和影响因素，可以为推动高技术产业协同发展，提供有价值的参考。

蔡跃洲、付一夫（2017）认为我国经济要取得长足发展需依靠宏观和产业的全要素生产率的增长，而短期内通过优化产业结构提高全要素生产率。陈元志、朱瑞博（2018）认为我国高新技术企业的综合技术创新效率总体上处于增长的状态。国有高新技术企业的综合技术效率在所有期间均处于追赶地位，与其他所有制企业的差距仍然非常明显。胡亚茹、陈丹丹（2019）研究表明全要素生产率的内在动力是剥离出R&D资本这一部分的技术进步的剩余部分。自2000年以来，由于整体产业要素资源配置的效率处于下降的状态，技术效率带来的经济增长已不再显著。

二、我国高技术产业全要素生产率的测算及分解

（一）模型构建

Caves等（1982）的研究定义了 Malmquist TFP 指数，Fare等（1994）在非参数线性规划法与DEA数据包络分析法结合的基础之上，将Malmquist TFP指数进一步分解。基于此，高技术产业全要素生产率的具体表现形式为：

其中，Dtechch表示技术进步效率的变化情况，Dpech表示纯技术效率的变化情况，Dsech表示规模效率的变化情况。

（二）变量选取

本章选取我国2005—2016年31个省区市的高技术产业相关数据。并将我国31个省区市按2018年的统计口径，划分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区，探索我国地区高技术产业效率的时空差异。数据包络分析方法分析中的三个主要变量分别为：实际产出、资本投入以及劳动投入。本文分析以高技术产业的主营业务收入和利润总额考察我国高技术产业发展中的产出效益。资本投入采用各省市R&D经费内部支出、各年年末的投资额。劳动力投入采用各省各年年末高技术产业的R&D全时人员当量。

（三）测算结果及分析

东部地区的高技术产业发展较早、较完善，产业结构相对完善，其发展速度放缓，这也是其全要素生产率得到很大提升的原因所在。其他地区全要素生产率都高于全国水平，其中，中部地区为0.984，技术进步效率为0.950，同期技术效率为1.035，其中纯技术效率为1.051，规模效率为0.985。中部地区在地理位置上临近东部地区，近些年高技术产业得到了很大发展。西部地区全要素生产率为0.963，技术进步效率为0.935，同期技术效率为1.029，其中纯技术效率为1.037，规模效率为0.994。东北地区全要素生产率为1.005，技术进步效率为0.943，同期技术效率为1.065，其中纯技术效率为1.077，规模效率为0.989。进一步分析地区高技术产业全要素生产率的影响因素有利于研究全要素生产率提高的路径。

表1 2005—2016年我国高技术产业全要素生产率测算结果

三、高技术产业全要素生产率的影响因素分析

（一）变量选取

本文在实证分析研究中的被解释变量是各省高技术产业全要素生产率指数。影响因素变量有：企业规模，高技术产业的规模大小和发展水平可由企业数量体现出来，具体用的是各省市在一年中高技术产业的规模以上工业企业单位数。R&D经费支出，经费投入是衡量高技术产业创新能力的最重要的指标，具体用各省市在一年中高技术产业规模以上企业的R&D内部经费支出。政府研发投入，政府的研发投入也是高技术产业的资金来源之一，具体用各省市政府资金投入占地方财政支出的比重。市场规模，具体用其主营业务收入替代工业总产值代表高技术产业的发展水平，具体是各省区市高技术产业主营业务收入占全国主营业务收入的比重。市场化程度，它衡量的是非国有高技术企业在高技术产业中的比重，计算公式为：（高技术产业规模以上工业企业单位数-高技术产业规模以上国有及国有控股企业单位数）/高技术产业规模以上工业企业单位数。GDP增长率，一个国家(地区)的GDP增长率对其各产业的发展都会产生至关重要的影响；具体用的GDP增长率衡量指标选用各省市各年GDP增长率。

（二）模型构建

为进一步实证分析地区高技术产业全要素生产率的主要影响因素及其影响程度的差异性。将对全要素生产率的测算以及所选取的6个影响因素指标结合，构建全要素生产率增长率，为如下形式：

其中，x为解释变量的集合，BS为企业规模，RD为R&D内部经费支出，GRI为政府研发投入，MS为市场规模，NSE为市场化程度，GDP为GDP增长率；Y作为被解释变量用Tfpch表示；Ai0代表第i个地区的无法观测的因素，i代表地区，t代表年份，α1、α1…、α6分别表示各变量对全要素生产率的影响参数。公式两侧取对数后构建计量回归模型，具体如下：

（三）实证结果及分析

具体结果是：对于东部地区来说，有3个影响因素都在10%水平上不显著，政府财政投入、市场化程度和GDP增长率与全要素生产率不相关；提升其水平大多依靠企业自身，R&D内部经费投入在1%水平上正向显著，说明企业R&D内部经费的投入，能够提高产业的创新能力，推动全要素生产率的提高；市场规模在5%水平上正向显著，市场规模的扩大对全要素生产率的提升有显著的推动作用。中部地区，有2个因素在10%水平上不显著，企业规模、政府财政支出与全要素生产率无显著性联系；R&D内部经费投入、市场规模和GDP增长率都可以积极的推动全要素生产率的提升；市场化程度在中部地区对全要素生产率有抑制作用。西部地区的GDP增长率和R&D内部经费投入这2个影响因素与全要素生产率并不显著相关；企业规模和政府财政投入这2个影响因素在1%的水平下显著，说明西部地区的企业规模和政府财政投入是全要素生产率提高的主导性因素；除此之外，市场化程度也在5%的水平下与全要素生产率正相关，市场化程度的加强有利于全要素生产率的提升；而GDP增长率在5%的水平下与其负相关。东北地区从实证分析的结果看，企业规模、政府财政投入、市场规模3个影响因素都在10%的水平下显著，说明这些因素有利于全要素生产率的提升，但对于全要素生产率的推动作用并不十分明显；市场化程度和GDP增长率未对全要素生产率的提升产生积极的推动作用；R&D内部经费投入对其提升无明显的促进作用。

表2 四个地区高技术产业全要素生产率的回归结果（P值）

四、对策建议

（一）合理规划企业规模

实证表明，扩大企业规模对于西部及东北地区的高技术产业来说有积极的推动作用，而对于东部地区来说则会抑制其发展，对中部地区无显著性的影响。对于微观企业来说，合理的规划企业规模，对企业的全要素生产率的提高有着重要作用，不同地域应采取不同措施。

（二）优化R&D经费的使用

R&D经费投入对企业全要素生产率的提升至关重要，增加投入对东、中部地区的发展都有显著的推动作用，但是对于东北地区则有抑制作用，对西部地区无显著性的作用。经费投入是为更好地为企业提供相应的资金支持，对于企业来说未能充分利用经费带来的利处，所以说，如何优化企业对经费的利用，成为微观必须研究的课题。

（三）提高创新能力与水平

需对高技术产业技术进步的改善给予高度重视，推动企业创新能力与水平。实证结果表明，我国高技术产业的技术进步效率在研究年份基本保持不变，大部分全要素生产率是由技术效率中纯技术效率改善促进的，这说明技术进步的空间较大，目前还没达到很高的水平。因此，高技术产业企业应该促进企业技术进步，提高创新水平。

（四）优化政府投入

政府财政投入对西部、东北地区高技术产业的全要素生产率影响显著，当前这两个地区高技术产业的发展情况并没有东、中部地区好。因此，为推动地区间高技术产业的协调发展，政府在经费投入等政策性支持方面，应侧重于西部和东北地区，有针对性地提供外部支持，同时注重产业间的联动。