供给侧视角下中国工业发展动力转换与调整空间——基于省份23个细分行业的面板数据分析

袁丽静,杜秀平

(东北财经大学 经济与社会发展研究院，辽宁 大连 116025)

一、引 言

国民经济进入新常态以来，中国各省份GDP增速都有所放缓，2015年黑龙江、甘肃两省名义GDP出现负增长，经济总量排名前10位的省份有一半位次发生变化。2016年经调整各省份情况有所好转，辽宁成为全国唯一负增长省份，经济总量排名由2014年的第7位下降到第14位。从近几年的经济指标看，区域经济发展呈现出明显的分化特征。对此一个比较主流的观点是：在全球经济出现萎缩的情况下，由于各省份产业结构的不同，造成区域经济增长的差异。例如，东北三省对重工业的过度依赖直接导致了当地经济的下滑。而中国东部地区和南方地区则通过结构调整和动力转换率先走出低迷。但值得关注的是，2016年重庆GDP增速继续领跑全国，其工业增加值占GDP比重高出辽宁4个百分点，而2008—2011年重庆的工业增加值占比也是一直提升的，最高达到46.65%。可见，工业占据主导地位并不是造成区域经济差异的主要原因，工业内部发展的结构调整和动力转换才是影响经济发展的根本，这直接决定了各省份在“三期叠加”困难时期的自我修复能力。进入新常态后，区域经济发展格局出现的新趋势与各省份的工业调整分不开，对工业发展动力转换的分析是解释区域经济表现差异的重要方面。本文通过对中国28(1)浙江、西藏和海南三个省份，由于数据缺失和异常值问题，所以予以剔除，选取其余28个省份进行研究。个省份23个工业细分行业的对比研究，发现其中的一般规律及固有特征，探索工业体系发展的内部黑箱。

二、中国各省份工业结构变动的理论研究

(一)工业结构变动研究述评

现有关于区域工业结构变动的研究较多，主要分为以下4类：第一，对工业结构变化的定性研究。例如，金碚等[1]从资源利用、工业结构、区域竞争、产业升级等方面给出了“十二五”期间工业发展的基本判断。黄南[2]对中国各地区工业结构调整的差异性做了分析。陈连喜[3]对区域工业结构优化提出了战略构想，主要是侧重地方工业结构的调整。第二，选择从具体角度对区域工业结构变化的研究。例如，郭勇[4]对金融危机、市场分割与工业结构升级关系的研究。吕明元等[5]对区域工业结构生态化述评的测度，刘楷[6]关于工业结构变化和工业增长的分析。王菲等[7]对工业结构和地区能源消费的研究。还有不少专门针对某一地区或者某几个地区工业结构变动的文献。例如，王宏丽和高志刚[8]对新疆工业结构变动和趋同的研究。李鹤和张平宇[9]对20世纪以来东北工业演变和动力因素的研究。第三，对不同区域工业细分行业的深入分析。例如，谢千里等[10]利用1998年和2005年全部国有及规模以上工业企业数据，研究区域生产率的差异和产业结构的不同，通过固定效应模型控制行业和区域变量，认为产业结构是导致东北和中、西部地区资本生产率较低的主要原因。鲁晓东和连玉君[11]通过固定效应、半参数模型和广义矩等对比研究，根据中国工业企业数据的分析发现，相比于传统产业高新技术企业全要素生产率及其增长率都更高，但各省份差距仍然较大，只是部分区域生产率增长较快但有收敛之势。第四，地区针对性的研究。例如，孔宪丽和梁云芳[12]根据帕洛夫的产业转移理论分别对东北三省工业结构及其细分行业进行了对比分析。Brandt等[13]利用1998—2006年中国微观企业数据对制造业生产效率和配置效率的研究。

现有从区域视角剖析工业结构变动内因的文献还相对有限，且对工业结构变化的研究对于当前区域工业发展调整的参考意义不强。中国各省份工业的强者恒强、弱者恒弱的马太效应明显，部分地区工业经济出现“下滑快、复苏慢、转型难”的问题，政府开始重新审视原有经济发展轨道。深入分析区域工业发展的内部结构及演变趋势，对中国区域经济协调发展及工业水平提升具有重要的实践价值。

(二)工业结构变动的供给侧分析

对于产业结构变动的分析由来已久，近几年较为主流的角度是供给侧分析，强调行业生产技术方面的差异，研究产业结构如何随着资本积累和技术进步而变化。另一个角度是需求侧分析，强调恩格尔定律等非单调需求偏好对产业结构的影响，解释消费结构变化对行业间要素分配的作用。中国在2010年成为世界第一制造业大国。但小到螺栓，大到数控机床等很多高端产品仍需依赖进口，在钢铁、水泥、平板玻璃、煤化工、多晶硅、风电设备等领域还存在大量的过剩产能。2016年中国居民人均消费支出为17 111元，比2012年增长33.1%，年均增长率7.4%。即使在GDP增长为负的辽宁，人均消费支出都达到19 853元，高出全国平均水平16.0%，位列全国第8位。因此，目前中国工业化的质量和效率还不尽如人意，日益增长的社会需求并没有惠及和滋养国内工业企业的成长。厂商的供给侧无法较全面地覆盖消费者需求，结构性供给短缺和过剩并存，因而各省份工业结构之间的差异和存在的问题主要来自供给侧。

结合中国经济发展实践，供给侧结构性改革一般具有两层含义：第一，生产要素层面，主流经济学认为资本、劳动和技术是影响经济增长的主要因素，也是生产供给的三大要素。依据工业化进程的基本规律，从初期要素投入推动的经济增长方式逐渐转化到依靠技术创新和效率提升。技术创新不仅能够提高要素的回报率，还能带来行业生产模式的变革。第二，产业层面，即产业协同的结构性发展。早在1986年，钱纳里[14]等学者通过对第二次世界大战后数十个国家发展经验的实证研究，提出“发展就是经济结构成功转变”的著名论断。对于工业内生动力的研究就是要通过要素的使用和配置、行业间的结构特征分析，实现有限资源利用效率的最大化。

基于省份工业结构变动分析角度一般是二维的，即区域和时间的组合或者是细分行业和时间的组合，但针对省际、细分行业和时间的三维分析几乎空白。由于研究视角和数据的选择，时间跨度大都截止到2009年或者2010年，而实际上中国工业的马太效应是与危机应对策略息息相关的。因此，本文通过科学的计量模型分析，将时间序列延伸至2014年，采用工业加权方法，对23个细分行业进行区域化的差异研究，从要素生产效率、技术效率及其阶段性变化和对增长贡献率的差异等方面分析经济发展动力转换问题，进而提出区域工业结构调整的思路。

三、研究设计

(一)变量选取和数据来源

1.变量选取

指标的选择首先是符合模型分析的需要，其次是具有代表性和可获得性。就投入和产出指标来说，国内生产总值、工业增加值、主营业务收入、营业利润等都是常用来表示产出的指标。涉及到绿色发展的测算，产出指标还有可能是考虑到负向产出调整后的指标。国内生产总值是宏观模型分析常用的产出指标，工业增加值有可能是行业的，也有可能是微观企业合成的，所以应用范围也比较广。劳动投入指标常用的是就业人数，有平均就业人数和年末就业人数之分。若是从成本角度展开分析，劳动投入往往用工资来代表。资本投入指标通常使用固定资产净值年平均余额或者固定资产净值、流动资产余额等表示，也有通过永续盘存法推算的资本存量。本文考虑到研究的目的和数据的可获得性，最终确定选择以下相关指标。

产出指标。关于产业和企业层面的效率分析，工业增加值是最常使用的产出指标，但由于《中国工业统计年鉴》从2009年起没有再发布该数据，不少学者通过其他指标来推算工业增加值。例如，平新乔等[15]、董桂才和朱晨[16]采用“工业增加值=应交增值税/税率”来推算得到该指标。不过，全部数据折算后经过对比发现，在已公布的年份里，折算数据和公布数据差异较大，不能选择该指标，所以尝试使用工业销售产值作为产出指标。而2013年后该指标不再公布，但之前年份与工业销售产值接近，所以用后者替代。由于利润总额负值较多，对数方法不适合。为了保证数据的可比性，以1999年为基期不变价格，以工业生产者出厂价格指数为折算系数来调整数据。

资本投入指标。一定时期一个产业内停留的资本存量来代表资本投入更为合理，只是其推算过程要比产出指标复杂，而且初始资本和折旧率的大小对测算结果影响较大。本文参照涂正革与肖耿[17]、庞瑞芝和李鹏[18]以及李斌等[19]的做法，沿用固定资产净值年平均余额作为资本存量的近似估计值。以1999年固定资产净值作为基期，将折旧率设定为10.96%，通过永续盘存法对各省份固定资产净值年均余额进行调整。其中，2009—2014年该指标用上一年固定资产净值和本年固定资产净值平均数替代。

劳动投入指标。劳动投入指标选用全部职工年平均人数，在统计期内2013年的《中国工业统计年鉴》没有公布该数据，而其他统计年鉴又与该统计口径不同，所以采用统计学上常用的均值替代，即用前一年和后一年该指标的平均数表示。

2.数据来源

1984年国家统计局第一次发布《国民经济行业分类标准》，随后由于工业行业的发展和对外开放的深入，先后在1994年、2002年、2011年和2017年进行修订，现在使用的是2017年版本的分类标准。对于时间跨度较大的研究来说，会出现不同年份工业行业分类不一样的问题，但前后仍是可以对应。其中，仪器仪表及文化、办公机械制造业与仪器仪表制造业对应，饮料制造业与酒、饮料和精制茶制造业对应，电力、蒸汽、热水的生产和供应业与电力、热力的生产和供应业对应等，本文经过对行业范围细致的分析，整理得到23个连续的细分行业。

对于23个细分行业，《中国工业统计年鉴》中对应数据的统计口径也存在变化，最开始是乡及乡以上工业企业(1997年)，然后是规模500万元以上和规模500万元以下的划分(1998年)，最新的是2011年对规模以上工业企业界定标准调整到2 000万元及以上，增加了数据统计的复杂性。对此陈勇和李小平[20]的研究是忽略了该统计口径的变化，而陈诗一[21]的研究则是做了一定程度的统一。本文研究范围从1999年到2014年，借鉴陈勇和李小平[20]的分析方法，并未调整统计口径上的差异。

(二)方法说明和模型选择

1.方法说明

供给侧视角下区域工业发展的分析主要采用的是增长模型。增长模型不仅便于行业发展动力分析，还可以通过对比展现结构上的变化和调整方向。参数法、半参数法和非参数法是这几年在该领域都使用过的方法。参数法是最早和最常用的模型，有具体的函数形式，参数代表了要素的生产率，根据函数形式的不同又衍生出不同的分析模式；半参数法就是在参数模型估计的基础上引入了非参数法的概念；而非参数法主要就是指数据的包络分析。三种方法各有优缺点，由于本文的研究对象是工业产业，属于中观层面，重点观察生产效率的水平值和阶段性变化，样本是28个省份23个细分行业，不适合用数据包络分析，所以选择传统的索罗残差法较为适宜。

2.模型选择

以索罗模型(1957)为基础，构建总量生产函数如下：

(1)

其中，Yt、Kt、Lt和A分别代表产出、资本投入、劳动投入和初始技术水平，α、β分别是资本和劳动的产出弹性，在规模报酬不变和希克斯中性技术的假设下，α + β = 1，全要素生产率TFP可以表示为：

(2)

TFP的增长率为：

(3)

式(1)变形可得人均产出：

(4)

其中，k为人均资本投入，对式(4)两边同时取对数可得：

lny=lnA+λt+αlnk

(5)

式(5)变形可以测算出资本产出弹性。参考李国璋等[22]采用的方法，利用各省份工业细分行业的面板数据求出各省份的资本产出弹性，毕竟同一省份要素流动相对容易，营商环境也更为相似。

再根据各省份的资本产出弹性，利用式(2)、式(3)计算各省份工业行业的全要素生产率及其增长率，并根据资本产出弹性计算资本与劳动边际生产率：

MPKi=α×Yi/Ki

(6)

MPLi=(1-α)Yi/Li

(7)

对于n个细分行业，加权后的全要素边际生产率(f)即为:

(8)

经过整理：

(9)

为印证工业行业发展的主要动力因素，本文还借鉴关于要素贡献率的测算方法，比较23个细分行业在研究期内各要素对行业增长的贡献度，即：

(10)

(11)

(12)

四、区域工业结构变动的内在逻辑

表1测算出的是各省份资本产出弹性，依据资本产出弹性计算出相应区域工业细分行业的要素生产率。在回归模型的选择上，为了便于比较，分别考察了混合普通最小二乘法和固定效应模型，通过Hausman检验发现后者更为合适，且估计结果更加显著。经过序列相关性、异方差和截面相关性检验，发现模型具有显著的异方差性和截面相关性，因而对模型进行修正。把主营业务收入和资本存量等指标数据带入得到一系列结果。由于行业加总后可能存在彼此间的相互抵消，使得估计结果掩盖很多事实。因此，在进行区域间的生产率差异比较后，进行各省份和重点行业的阶段性静态分析。

表1 各省份资本产出弹性

(一)行业加权对比分析

区域比较主要从各要素生产率的平均值、增长率以及要素贡献率等方面进行，通过表2可以发现：中国各省份工业发展具有典型的不平衡性，要素生产率的差异明显，且呈现区域分化特征。

表2 1999—2014年各省份要素生产率

分区域来看，东部地区的TFP水平较高，其次依次是中部地区、西部地区、东北地区。就单个省份来说，江苏、天津、北京的TFP水平最高，中部地区的湖北、西部的宁夏、重庆也已跨入前列，东北地区的辽宁和黑龙江则是TFP和增长率双低。中部地区、西部地区由于城市化进程的加快和政府扶持形成了后发优势，呈现出TFP的高增长，但绝对水平与东部地区还有一定的差距。而东部地区由于技术水平相对较高，技术创新再维持高增长不太现实，增速有所放缓，这与世界发达国家TFP的变动规律相一致。

各区域MPK的表现与TFP的情况相似。东部发达地区的MPK具有明显优势，位于国内前三的省份(上海、广东、天津)均为沿海开放地区。中部地区、西部地区部分省份和东北地区的吉林也具有较高的MPK增长率，其中江西最高，重庆和湖南紧随其后。而黑龙江、山西、甘肃等多数省份MPK及其增长率都较低。中部地区、西部地区虽然有追赶的迹象，但是大多数省份表现为追赶乏力，MPK水平值上的差距仍较大。可以说，长久以来东北、中部、西部地区的工业发展很大程度上依赖投资驱动，随着国民经济进入新常态，各级政府对待这种投入越来越谨慎。

通过MPL的比较发现劳动生产率的追赶效应相对资本表现得稍强，吉林、重庆、江西、内蒙古、甘肃的MPL增长率高于东部地区所有省份。除了以上省份和东部地区，其余省份MPL水平普遍较低。例如，黑龙江MPL及其增长率双低，在这样的生产效率下劳动报酬将出现递减，劳动力跨区转移趋势难以改变。与资本配置相比，劳动力区域间的流动更为便利，劳动力的国内分布也就与区域经济效率相匹配。

值得注意的是，除上海外，TFP贡献率排名靠前的省份大都位于东北地区、中部地区和西部地区。例如，辽宁、安徽、湖北、山西、甘肃、广西、贵州、云南。辽宁的TFP贡献率非常高是由于贡献率是TFP增长率与工业产值增长率的比值，处于分母位置的工业产值增长率不高，所以贡献率的比值较大。而安徽、山西等中部省份是由于拥有较高的TFP增长率。相比之下虽然东部省份TFP比较高，但是其增长率却不高，呈现贡献率不高的现象。由于东部地区良好的基础条件、优越的环境和地理位置，吸引众多的生产要素，若要求全要素生产率在经济增长中的贡献率明显突出，必须以快于资本和劳动要素的速度增加，但是发达地区在TFP达到一定程度后创新增量的增长往往趋稳。在资本人才外流的地区，TFP贡献率则会因为其他要素增量的减少而出现占比增加的现象。

(二)TFP和MPK、MPL的相关关系

1999年是东北地区进行国有企业体制改革的时期，而2008年发生了席卷全球的金融风暴。为了应对这场危机国家陆续出台了“四万亿”的刺激经济计划，政策执行一直到2011年才基本完毕。因此，本文分别选取1999年、2003年、2008年、2011年和2014年进行各省份的生产率相关关系阶段性展示。图1是TFP与MPK、TFP与MPL之间关系的非参数拟合，图中黑色曲线是16年来这两对生产率相关关系走势(黑点代表各省份)。

图1 生产率的相关关系(非参数拟合)

由图1所示，TFP与MPL的正相关关系要明显强于TFP与MPK的相关关系。TFP与MPL的拟合线斜率较大，劳动生产率的提高伴随着全要素生产率的大幅提升，且省份间差距逐渐拉大。1999年TFP和MPL还处于比较低的组合水平，而到了2003年TFP大幅度提高，在各省份之间也出现了分化趋势，在2014年TFP领先的省份已经扩充到5个，排在前3位的是江苏、重庆和福建，这三个省份的MPL也排名前列。从整体组合水平看，东部地区普遍较高，东北地区相对较低，特别是黑龙江，而中部地区、西部地区比较相近。

TFP与MPK伴随着彼此的提高呈现出一种倒U型的相关关系，而且U型的曲度越来越平缓，也就是说部分省份的资本生产率的提升伴随着TFP的缓慢下滑。而在1999年各省份组合表现也是相对比较集中，处于水平不高的状态。后期则出现离散了趋势，且离散的程度加大。2008年东部地区的天津还出现过双高，随后越来越多的省份呈现MPK提高、TFP相对下降的情况，暗示着中国部分省份工业发展已经开始转向依靠科技进步。

(三)各省份重工业和轻工业对比分析

通过表3重工业和轻工业生产率的比较发现，除四川、内蒙古外，重工业TFP都高于轻工业TFP，说明重工业领域的技术创新相对较强。而内蒙古和四川两省份的重工业和轻工业TFP其实相差并不悬殊，都在10%以内。从全国范围来看，重工业和轻工业的TFP依然具有比较鲜明的行业差异。从TFP的阶段性增长率看，1999—2002年的重工业TFP增长远远快于轻工业，但是金融危机后不少省份重工业的TFP出现了负增长，相反各省份轻工业的TFP增长率却迅速提高。只有河南在2011—2014年出现小幅下滑，不过轻工业的TFP增长率仍保持了良好的势头，与重工业TFP水平的差距在不断缩小。

表3 1999—2014年各省份重工业和轻工业生产率比较

比较重工业和轻工业的MPK发现，大多数省份轻工业的资本边际生产率要高于重工业，除了广东和江苏，但是只能说这两个省份的重工业和轻工业MPK水平相近，相差在5%—10%之间。这说明中国在重工业领域的投资相对与轻工业来说较多，但是效率相对不高。根据经济增长理论，中国重工业发展已进入边际产出下降阶段，调整重工业和轻工业的资本配置可以提升整体工业经济效率。另外，从MPK增长率的阶段性变化来看，根据笔者分析归纳，2008—2010年重工业MPK出现负增长的省份9个，其中东部地区3个，东北地区1个，中部地区1个，西部地区4个，而同期轻工业只有1个西部地区的宁夏。2011—2014年重工业MPK出现负增长的省份扩大至14个，主要是东部地区3个，东北地区、中部地区各2个，西部地区7个，同期轻工业扩充到5个，分别是东部地区的江苏、东北地区的辽宁、中部地区的河南、西部地区的内蒙古和四川。因此，对于金融危机东部省份的重工业MPK变化反应最快，最先受金融危机影响，但是后期自我修复与调整速度也最快，及早遏制了下滑的趋势。

重工业的MPL普遍高于轻工业，且差距不小。东部地区相差最为悬殊，其次是西部地区，东北和中部地区相差则在20%—30%之间。说明东部地区劳动力技能更专业化，劳动力跨行业流动的成本高。从MPL增长率的阶段性变化来看，21世纪初重工业的增长率高于轻工业，但是从2008年开始出现大范围逆转，轻工业的MPL增长率开始反超重工业，且在2011年后有扩大的趋势，这种扩大的趋势主要体现在东部地区的福建、广东、上海和中部地区的湖北和江西，西部地区和东北地区不明显。所以未来一段时间，轻工业领域的劳动力还会增加，重工业增加相对减少或者降低。

(四)细分行业和重点行业对比分析

1.细分行业生产率分布差异系数

本文进一步分析细分行业生产效率。这里借鉴曲玥[23]对微观层面生产率分析的指标选择。如表4所示，本文测算了23个行业的生产率分布差异系数。由于篇幅的限制，只是列出1999年和2014年的数据。变异系数是28个省份相关指标的标准差与均值的比，代表该行业的地区差异。

表4 工业细分行业生产率差异系数(变异系数和基尼系数)

说明：1石油与天然气开采业、2黑色金属矿采选业、3有色金属矿采选业、4农副食品加工业、5食品制造业、6饮料制造业、7纺织业、8造纸及纸制品业、9石油加工及炼焦业、10化学原料及化学制品制造业、11医药制造业、12化学纤维制造业、13非金属矿物制品业、14黑色金属冶炼及压延加工业、15有色金属冶炼及压延加工业、16金属制品业、17通用设备制造业、18专用设备制造业、19交通运输设备制造业、20电气机械及器材制造业、21电子及通信设备制造业、22仪器仪表制造业、23电力、热力的生产及供应业。

如表4所示，行业MPK差异的变化幅度要大于TFP和MPL的变化幅度，变化幅度在50%以上的行业有近1/4。TFP的变异系数主要在资源开采和装备制造业(2)表4中资源开采业包含：1、2、3，装备制造业包含：17、18、19、20、21、22。领域出现下降，说明这些行业的省份间技术水平差距在不断缩小。MPL也同样在这些领域呈现负增长，且幅度相对较大，说明资源开采和装备制造业领域的人员流动降低了行业间地区发展的差距。除此之外，MPK在很多领域的变异系数出现大幅扩大，特别是金属制品业、石油加工及炼焦业和电气机械及器材制造业、电子及通信设备制造业等行业。说明1999—2014年各省份资本效率差距不断拉大，在这些领域资本配置过于集中在一些省份，所以金融危机发生之时，以这些产业为主导的省份经济出现剧烈波动。通过表4数据计算，黑色金属冶炼及压延加工业2014年与2007年相比，MPL变异系数变动幅度有133.981%之大，MPK也有90.952%的变化，相应的TFP有65.587%，成为区域发展最不平衡的行业，同时资本劳动要素的集中并没有带来区域全要素生产率差异的扩大，资源使用中存在低效或有调整空间。基尼系数是反映省份行业发展差异的又一指标，三类指标的行业差异都不小，黑色金属冶炼及压延加工业MPL在1999—2014年的变化达106.939%，TFP为86.258%，MPK为60.957%，各省份间的劳动效率、资本效率、技术效率差异都进一步扩大，再次说明该行业是供给侧结构调整的重中之重。化学纤维制造业、石油加工及炼焦业存在行业资源技术区域集中倾向。装备制造业和资源开采业MPL的基尼系数有所缩小，在一定程度上降低了区域发展的不平衡；装备制造业TFP的基尼系数也有所缩小，在这些领域省份之间的全要素生产率差异在缩小，这方面与变异系数测量的结果基本一致。纵观23个细分行业生产率的差异系数，中国各省份工业发展不平衡还是普遍存在的，差异系数扩大的行业将是供给侧改革的重要着眼点。

2.产能过剩行业TFP水平和增长贡献率

本文进一步研究产能过剩的典型行业在不同省份之间的变化。炼油、钢铁、造船、钛合金、水泥、平板玻璃是国家公布的产能过剩行业，与本文工业细分行业比对，主要是石油加工及炼焦业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业四个行业。同样限于篇幅和对问题的说明，在比较四种产能过剩行业时主要测算TFP指标。

根据式(2)计算得到各省份四大产能过剩行业的TFP值，福建、广东、江苏、山东等东部地区省份四大产能过剩行业的TFP增长明显，特别是石油加工及炼焦业和黑色金属冶炼及压延加工业，而辽宁、黑龙江、吉林所在的东北地区四大产业的TFP变动幅度不突出，且保持着低位。中部地区的安徽、湖北、湖南稍好，西部地区的广西、宁夏和陕西、重庆上升势头也比较大。河南和山西变动幅度类似于东北三省，四大产能过剩行业的转型在国内不同区域差异较大，东部地区处于领先地位，中部地区、西部地区部分省份已经开始调整，东北地区则属于要加快转型步伐，技术创新还未在产业调整与升级中发挥本质性的作用。

根据式(10)计算得到各要素贡献率并对比发现，MPL出现负值的较多。在前三类行业中，东部地区的北京、广东、江苏、上海、天津等省份的MPL贡献率基本都为负，源于这些地区的劳动变化率为负，即行业劳动力是净流出的。从整个工业结构来看，过剩行业在用工人数上是相对减少的，也是产业转型的主要表现之一。中部地区的安徽、湖南、湖北、山西等省份中只有部分在前三个行业MPL贡献率为负，说明产业结构调整进度要比东部地区慢。东北地区调整明显的是黑色金属冶炼及压延加工业，TFL落后幅度非常大，特别是黑龙江，在四个领域都是负值，揭露了现下东北地区劳动力向其他地区或者其他行业转移的趋势。结合上文的省份轻工业、重工业TFP分析判断，这些领域的劳动力并没有提高当地其他产业的技术水平，而更多的是外流。在交通运输设备制造业，西部地区的青海、宁夏、新疆、云南的MPL都是大幅下降的，说明在这些省份该领域不具有优势。黑龙江、吉林、辽宁三省的TFP位于中等偏上水平，但是由于产能过剩行业的TFP及其增长率并不高，才会出现生产率贡献率较高的情况。这与东部地区TFP的实质性提升还是有区别的。同时，东北地区四大行业中的MPK贡献率偏高，特别是在交通运输设备制造业、黑色金属冶炼及压延加工业遥遥领先，说明东北地区仍然难以摆脱投资拉动的工业发展模式。广西和四川石油加工及炼焦业的MPK比较高，新疆在非金属矿物制品业和黑色金属冶炼及压延加工业MPK比较高，依靠投资拉动也相对明显。

五、结论与政策建议

本文研究发现，在生产要素的配合使用中，劳动投入和TFP正相关关系明显，资本和TFP的关系出现了一个拐点，当资本生产率过高时，全要素生产率不升反降，所以在区域工业发展的过程中，要注重人才和技术的配合使用，同时削弱创新对资本的依赖。

从工业生产率水平以及调整能力看，中国各省份从高到低依次是东部地区、中部地区、西部地区和东北地区。东部地区省份在生产率上相比于其他地区有明显的优势，但是增长率不高，全要素生产率的贡献率也不高，亟待突破发展瓶颈，真正走上以技术创新为驱动力的高质量发展阶段。中、西部地区工业发展水平相当，安徽和重庆等省份TFP增长率较高，但是其他要素生产率则不高，所以还需要尽可能提升资本劳动的使用效率，同时维持TFP较高的增长率。东北地区各要素生产率水平值及增长率都不高，吉林稍好。虽然全要素生产率在资源投入降低的背景下成为经济增长的主要贡献因素，但在人才流失、资本使用效率降低并存时很难有质的突破。

从行业细分来看，重工业全要素生产率和劳动生产率水平高于轻工业，而资本生产率要低于轻工业。特别是在2008年，轻工业、重工业生产率的增长指标发生重大逆转，轻工业的全要素生产率和劳动生产率增长率开始反超重工业，并有扩大之势。同期的重工业资本边际生产率则出现较大幅度的下滑，全要素边际生产率也处于类似走势。因此，重工业与轻工业的比例失衡，不仅仅是在绝对值上，更在于边际的变化上。目前中国重工业领域的投资必须谨慎，并强调针对性和注重高精尖技术。降低轻工业领域的投资壁垒，优化轻工业领域的投资结构。而产能严重过剩行业的调整，东部地区最为迅速，并将生产资源逐渐从该领域撤出。东北地区则相对迟缓，无论是在技术敏感性，还是在资本与劳动的配置上都以维持为主，存在很大的改进空间，急需转移到依靠全要素生产率的道路上来。

从时间上看中国各省份工业区域细分行业发展不平衡是一个普遍现象，资本生产率差异的变化幅度要大于全要素生产率和劳动生产率。资源开采和装备制造业领域的全要素生产率差异在新世纪以来是不断缩小的，但是资本生产率在部分工业行业有扩大之势，特别是在资源加工和电子电器设备制造业。黑色金属冶炼及压延加工业是全要素生产率、资本生产率、劳动生产率区域差异全部扩大的行业，长期以资源生产为主导产业的辽宁则成为金融危机冲击影响最大的省份，也是工业生产能力调整最差的省份。

综上，中国后工业化调整东部地区已经领先，在市场经济日益完善的背景下，应该改变原有的投资拉动的工业增长模式，千方百计吸引和聚集优质生产要素。提高社会创新热情和能力，做好国家重大项目的落实和自主创新的同时，注重企业营商环境的改善和对人才的培育引进。引导资本适当向生产率更高的轻工业流动。在处理资本与全要素生产率的关系时，找到一个平衡点，达到两者互相产生积极作用的阈值。只有将行业生产要素的回报率提高才能实现地区经济的持续振兴，将资源引导到更具发展潜力的行业才能促进区域工业结构的调整与升级，进而改善经济增长。