中国区域生产率的动态演进及其启示
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摘要
文章基于中国工业企业数据库数据,对中国各地区生产率进行测算,并利用Dynamic OP方法进一步探讨各地区生产率增长的内生动力。研究发现:第一,企业技术进步和省级要素流动均推动了中国各地区生产率的增长,但企业技术进步是主要力量。第二,东部地区与中部地区的生产率差距呈收敛趋势,中部地区在位企业的"后发技术追赶"是促进差距收敛的首要原因。第三,西部地区与东部、中部地区的生产率同样呈收敛趋势,但收敛的主要原因在于西部地区新进入企业生产率的提升。同时,西部地区在位企业的技术水平有落入"低技术陷阱"的风险。研究表明,要素配置效率的改善对中国生产率增长的贡献有提升空间,完善市场化机制并降低要素流动壁垒对于释放经济增长潜力和缩小地区发展差距具有重要意义。
This study based on the Chinese industrial enterprise database from 1998 to 2007,estimates the TFP of all the provinces,and identifies the sources of productivity growth by Dynamic OP method. Based on the analysis this paper has the following findings:( 1) Both the enterprise's technological progress and the factor flow have promoted the growth of TFP in the provinces,with the former as the major force.( 2) The TFP gap between the eastern and the central provinces is narrowing,with the catching-up technology of the enterprises in the central provinces as the primary promoting reason.( 3) The TFP gap between the western and the eastern provinces is also narrowing,but the main reason in the western provinces lies in the promotion of new enterprises. However,this study also finds that the technological level of the enterprises in the western provinces is further away from the eastern and central provinces,with a risk of falling into the bottom. Based on the findings this study concludes that the contribution of resource allocation efficiency improvement to China's TFP is still insufficient,and reducing the factor flow barriers is important for releasing economic potential and narrowing regional differences.
This study based on the Chinese industrial enterprise database from 1998 to 2007,estimates the TFP of all the provinces,and identifies the sources of productivity growth by Dynamic OP method. Based on the analysis this paper has the following findings:( 1) Both the enterprise's technological progress and the factor flow have promoted the growth of TFP in the provinces,with the former as the major force.( 2) The TFP gap between the eastern and the central provinces is narrowing,with the catching-up technology of the enterprises in the central provinces as the primary promoting reason.( 3) The TFP gap between the western and the eastern provinces is also narrowing,but the main reason in the western provinces lies in the promotion of new enterprises. However,this study also finds that the technological level of the enterprises in the western provinces is further away from the eastern and central provinces,with a risk of falling into the bottom. Based on the findings this study concludes that the contribution of resource allocation efficiency improvement to China's TFP is still insufficient,and reducing the factor flow barriers is important for releasing economic potential and narrowing regional differences.
引文
(1)Robert M. Solow,“Technical Change and the Aggregate Production Function,” The Review of Economics and Statistics,Vol. 39,No. 5,1957,pp. 312-320; Paul M. Romer,“Endogenous Technological Change,” Journal of Political Economy, Vol. 98, No. 3, 1990,pp. 71-102.
(2)蔡昉:《中国经济增长如何转向全要素生产率驱动型》,《中国社会科学》2013年第1期;李兰冰,刘秉镰:《中国区域经济增长绩效、源泉与演化:基于要素分解视角》,《经济研究》2015年第8期。
(1)傅晓霞、吴利学:《中国地区差异的动态演进及其决定机制:基于随机前沿模型和反事实收入分布方法的分析》,《世界经济》2009年第5期。
(2)周晓艳、韩朝华:《中国各地区生产效率与全要素生产率增长率分解(1990—2006)》,《南开经济研究》2009年第10期。
(3)白俊红、江可申、李婧:《中国地区研发创新的相对效率与全要素生产率增长分解》,《数量经济技术经济研究》2009年第3期;李科瑾:《全要素生产率、创新及金融发展的关系研究》,《哈尔滨商业大学学报》(社会科学版)2016年第3期;毛其淋、许家云:《市场化转型、就业动态与中国地区生产率增长》,《管理世界》2015年第10期;孙元元、张建清:《中国制造业省际间资源配置效率演化》,《经济研究》2015年第10期;任保平:《中国地方经济增长效率及潜力研究》,《社会科学战线》2017年第7期。
(4)Brandt Loren,J. V. Biesebroeck,Y. Zhang,“Creative Accounting or Creative Destruction? Firm-level Productivity Growth in Chinese Manufacturing,” Journal of Development Economics,Vol. 97,No. 2,2012,pp. 339-351.
(5)鲁晓东、连玉君:《中国工业企业全要素生产率估计:1999—2007》,《经济学(季刊)》2012年第2期。
(6)吴利学、叶素云、傅晓霞:《中国制造业生产率提升的来源:企业成长还是市场更替?》,《管理世界》2016年第6期;卜洪运等:《高技术产业集聚竞争力与全要素生产率关系研究——以京津冀为例》,《商业研究》2016年第11期; C. T. Hsieh,P. J. Klenow,“Misallocation and Manufacturing TFP in China and India,”The Quarterly Journal of Economics,Vol. 124,No. 4,2009,pp. 1403-1448;龚关、胡关亮:《中国制造业资源配置效率与全要素生产率》,《经济研究》2013年第4期。
(1)目前,国家统计局公布了1998—2013年数据,但是2008年后的关键指标缺失,所以能够使用的年份跨度为1998—2007年。
(2)产出平减指数按照历年《中国城市(镇)生活与价格年鉴》整理得来;投入平减指数的计算过程为,分别利用1997年、2002年和2007年的投入产出表计算1998—2000年、2001—2003年、2004—2005年、2007年的各行业投入产出权重,获得历年各二位码行业层面上的投入平减指数。固定资产存量按照永续盘存法进行调整。
(3)A. Daniel Ackerberg,K. Caves,Garth Frazer,“Identification Properties of Recent Production Function Estimators,” Econometrica,Vol. 83,No. 6,2015,pp. 2411-2451.
(1)东部地区包括河北省、北京市、天津市、山东省、江苏省、浙江省、上海市、广东省、福建省、海南省;中部地区包括黑龙江省、吉林省、湖北省、湖南省、安徽省、江西省、河南省、陕西省;西部地区包括内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。如前所述,本文剔除了西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区、海南省的样本企业。
(1)测得的生产率已经过对数处理。东部地区相对中部地区加总生产率水平溢价为52. 26%,即东部地区加总生产率比中部地区高52. 26%,下同。
(2)Marc J. Melitz,S. Polance,“Dynamic Olley-Pakes Productivity Decomposition with Entry and Exit,” The Rand Journal of Economics,Vol. 46,No. 2,pp. 362-375.
(1)贡献程度计算方式为分解项与总增长的比值。企业技术进步对加总生产率的贡献计算过程为:0. 674/0. 804=83. 8%,下同。
(1)黄先海、金泽成、余林徽:《要素流动与生产率增长:来自国有部门改革的经验证据》,《经济研究》2017年第12期。
(2)蔡昉:《中国经济增长如何转向全要素生产率驱动型》,《中国社会科学》2013年第1期;李兰冰,刘秉镰:《中国区域经济增长绩效、源泉与演化:基于要素分解视角》,《经济研究》2015年第8期。
(1)傅晓霞、吴利学:《中国地区差异的动态演进及其决定机制:基于随机前沿模型和反事实收入分布方法的分析》,《世界经济》2009年第5期。
(2)周晓艳、韩朝华:《中国各地区生产效率与全要素生产率增长率分解(1990—2006)》,《南开经济研究》2009年第10期。
(3)白俊红、江可申、李婧:《中国地区研发创新的相对效率与全要素生产率增长分解》,《数量经济技术经济研究》2009年第3期;李科瑾:《全要素生产率、创新及金融发展的关系研究》,《哈尔滨商业大学学报》(社会科学版)2016年第3期;毛其淋、许家云:《市场化转型、就业动态与中国地区生产率增长》,《管理世界》2015年第10期;孙元元、张建清:《中国制造业省际间资源配置效率演化》,《经济研究》2015年第10期;任保平:《中国地方经济增长效率及潜力研究》,《社会科学战线》2017年第7期。
(4)Brandt Loren,J. V. Biesebroeck,Y. Zhang,“Creative Accounting or Creative Destruction? Firm-level Productivity Growth in Chinese Manufacturing,” Journal of Development Economics,Vol. 97,No. 2,2012,pp. 339-351.
(5)鲁晓东、连玉君:《中国工业企业全要素生产率估计:1999—2007》,《经济学(季刊)》2012年第2期。
(6)吴利学、叶素云、傅晓霞:《中国制造业生产率提升的来源:企业成长还是市场更替?》,《管理世界》2016年第6期;卜洪运等:《高技术产业集聚竞争力与全要素生产率关系研究——以京津冀为例》,《商业研究》2016年第11期; C. T. Hsieh,P. J. Klenow,“Misallocation and Manufacturing TFP in China and India,”The Quarterly Journal of Economics,Vol. 124,No. 4,2009,pp. 1403-1448;龚关、胡关亮:《中国制造业资源配置效率与全要素生产率》,《经济研究》2013年第4期。
(1)目前,国家统计局公布了1998—2013年数据,但是2008年后的关键指标缺失,所以能够使用的年份跨度为1998—2007年。
(2)产出平减指数按照历年《中国城市(镇)生活与价格年鉴》整理得来;投入平减指数的计算过程为,分别利用1997年、2002年和2007年的投入产出表计算1998—2000年、2001—2003年、2004—2005年、2007年的各行业投入产出权重,获得历年各二位码行业层面上的投入平减指数。固定资产存量按照永续盘存法进行调整。
(3)A. Daniel Ackerberg,K. Caves,Garth Frazer,“Identification Properties of Recent Production Function Estimators,” Econometrica,Vol. 83,No. 6,2015,pp. 2411-2451.
(1)东部地区包括河北省、北京市、天津市、山东省、江苏省、浙江省、上海市、广东省、福建省、海南省;中部地区包括黑龙江省、吉林省、湖北省、湖南省、安徽省、江西省、河南省、陕西省;西部地区包括内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。如前所述,本文剔除了西藏自治区、青海省、宁夏回族自治区、海南省的样本企业。
(1)测得的生产率已经过对数处理。东部地区相对中部地区加总生产率水平溢价为52. 26%,即东部地区加总生产率比中部地区高52. 26%,下同。
(2)Marc J. Melitz,S. Polance,“Dynamic Olley-Pakes Productivity Decomposition with Entry and Exit,” The Rand Journal of Economics,Vol. 46,No. 2,pp. 362-375.
(1)贡献程度计算方式为分解项与总增长的比值。企业技术进步对加总生产率的贡献计算过程为:0. 674/0. 804=83. 8%,下同。
(1)黄先海、金泽成、余林徽:《要素流动与生产率增长:来自国有部门改革的经验证据》,《经济研究》2017年第12期。