xb1403-7 丁 刚 - 电子科技大学·学报

基于省际面板数据的福建省经济发展方式转变进程现状评价研究——源自技术进步视角□丁刚1吴华刚2[1. 福州大学福州 350108；2. 福建省科技发展研究中心福州 350003][摘要] 选取TFP（全要素生产率）这一指标，基于省际面板数据，运用面板数据模型对其加以分析计算，并通过对于“索洛余值”的测算和Malmquist指数的分解，得到TFP的增长情形及其贡献，以此来对福建省经济发展方式的转变现状进行探析。

结果表明，改革开放以来福建省的TFP虽呈快速增长态势，但与地域位置相邻近的华东六省一市其他地区相比却不容乐观。

福建经济发展方式的转变历程从经济增长模式角度而言尚处于准集约型阶段，亟待进一步提升。

[关键词]全要素生产率; 经济发展方式转变; 面板数据[中图分类号]F061.5 [文献标识码]A [文章编号]1008-8105(2014)03-0032-04引言发轫于2008年的国际金融危机，对于福建省的经济发展造成了一定程度的不利影响，如经济增速明显放缓、工业发展显著下滑、投资出现大幅萎缩、外贸出口降幅明显、消费需求有所下降等。

在这一大背景下，促进福建省经济发展方式的转变有着重要的现实意义。

针对经济发展方式转变这一主题，国内外学术界已进行了大量研究，主要形成了以技术进步决定论为代表的几种观点。

其中，资本决定论等观点就其世界范围内的发展实践而言已相对落伍，而技术进步决定论则为发展方式转变提供了可资参考的实践依据和理论指南。

基于技术进步视角的单一指标法因其简洁性和可操作性在经济发展方式转变绩效评价领域被广泛使用。

其核心思想是以TFP（全要素生产率）表征技术进步水平，以理论界较为认可的技术进步贡献率作为评价经济发展方式转变状况的主要依据。

在实际测算时，往往以C-D生产函数为主要模型形式，通过对于“索洛余值”的测算，得到TFP的具体演变情况及其实际贡献率。

其对发展方式转变绩效的划分标准是：当TFP的实际贡献率低于30%时称为粗放型，位于30%至50%区间之内时称为准集约型，达到50%以上时称为集约型，70%以上称为高度集约型。

如，宗兆礼[1]、邱竞[2]、马强文等[3]曾分别从省域和全国层面入手使用该方法进行了实证研究，并取得了较具启示意义的研究成果。

截至目前，已有研究逐渐注重计量分析方法和手段的充分使用，但从技术进步视角出发，应用近年来评价领域较为成熟的计量模型，如面板数据模型等对该问题进行分析探讨的成果尚不多见，针对福建省而进行的专门研究则更为罕见。

本研究旨在从宏观视角出发，基于省际面板数据，通过对福建省TFP的计算及其分解角度诠释其时序轨迹，进而考察和评价福建省改革开放以来经济发展方式转变的总体现状。

一、样本数据的选择及处理本研究的实证数据时间跨度为1979～2008年，由于海南、西藏和重庆的数据难以完整获得，故实际分析的省域范围不包括上述三省区。

这一时间段也基本涵盖了中国改革开放后的各个经济发展时期，在此期间我国的经济在波动中保持了高速增长，[收稿日期] 2013 − 03 −24[基金项目] 教育部人文社会科学研究青年基金项目“我国省域经济发展方式转变的绩效评价、空间关联模式与溢出效应研究”（12YJC790030）. [作者简介] 丁刚（1974 −）男，博士，福州大学经济与管理学院副教授；吴华刚（1979 −）男，福建省科技发展研究中心助理研究员.各地区生产要素投入的产出效率明显提高，但增长质量和速度却出现了显著差异。

所选择的数据涵盖以下几类：（一）各省（市）区GDP 数据。

该类型数据以实际国内生产总值（GDP ）表示，将历年各省区GDP 统一折算为以1978年不变价格表示的实际GDP 。

（二）各省（市）区劳动力数据。

选取历年年末从业人员数表征劳动力要素的实际投入数量。

（三）各省（市）区固定资本存量数据。

固定资本存量包括固定资本初始存量和新增固定资本投资量。

其中，初始存量数据采用邹至庄（Chow ，1993）的测算结果[4]。

在测算分年度新增固定资本投资额时，为平减掉价格变化因素，将其统一折算为以1978年不变价格计算的相应实际投资额 [5~6]。

本文对分年度固定资本存量G K 的定义如式(1)所示, 其中'G K 为上年末未扣除折旧的固定资本总量, I K 为当年新增固定资本投资额，设折旧率为D （取其为5%），可进而计算得出据以考察的固定资本存量：I G G K D K K +−=)1(,（1）二、模型建构及运算过程（一）面板数据模型的建构过程本文运用可有效控制地区或时间序列中恒变量的面板数据模型进行实证分析，以索洛余值的形式计算TFP 的实际贡献率。

依据柯布-道格拉斯生产函数，假设我国各省域的生产函数是：μβαit it it k L ）（A Y it = （2）式（2）中，it Y 为i 省（市）区t 年的实际国内生产总值，)A t （为综合技术水平，it L 为i 省（市）区t 年的劳动力数量，it K 为i 省（市）区t 年的固定资本存量，α、β分别表示劳动力产出和资本产出的弹性系数，μ代表随机误差项，1≤μ。

两边取对数，则有：εβα+++=)log(*)log(*)log(it it it it K L C Y （3）依此，可进行线性回归计算。

全要素生产率的计算公式如下：βαitit itL K Y =it TFP （4） 在对全要素生产率进行测算之前，首先须通过面板单位根检验以考量样本数据的平稳性和回归结果的有效性，以防止伪回归现象的产生。

实际检验结果显示，各种检验方法都难以拒绝所选变量数据之水平序列存在一阶单位根的原假设，可以认为其存在一阶单位根。

混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型是面板数据模型的三种常见形式。

在其选择方法上，常首先采用F 检验对选用混合估计模型还是固定效应模型进行判断，而后通过Hausman 检验对应采用随机效应模型还是固定效应模型作出选择。

检验结果显示建立固定效应模型是合理的选择，且个体时点双固定效应显著优于个体固定效应模型，具体如表1所示。

表1 拟合效果比较指标个体时点双固定效应模型个体固定效应模型指标 个体时点双固定效应模型个体固定效应模型R-squared 0.9941 0.9876Log likelihood801.8233 490.6763Adjusted R-squared 0.9937 0.9872F-statistic 2268.20202228.2790S.E. of regression 0.0966 0.1374AIC-1.7686 -1.0968Sum squared resid7.2894 15.2908SC-1.4362 -0.9278模型的回归结果显示，劳动力的产出弹性0.227594=α，资本的产出弹性0.430907=β。

在此基础上，根据式（3）即可完成对各省域的TFP 计算，进而可计算出其贡献率。

（二）模型运算结果通过TFP 的计算公式，可计算出福建省及其他各省历年的TFP ，进而可计算出全国历年的TFP 均值，以便于同福建省进行对比分析。

结果表明，1979～2008年，全国的TFP 均值从期初的1.86增长至期末的9.52，年均增速达5.78%；同期福建省的TFP 亦从期初的1.46增长至期末的12.36，年均增速达7.65%，高于全国平均水平5.78%约1.87个百分点。

从福建省同全国平均水平的发展差距来看，1979～1988年，福建省的TFP 一直落后于全国平均水平，但其后发展差距便变负为正，持续高于全国平均水平，充分反映出福建省TFP 的快速增长态势。

虽然福建省的TFP 年均增速高于全国均值，持续增长的态势十分明显，但现状水平却不容乐观。

在华东六省一市中，福建省TFP 仅高于安徽和江西两省，位于倒数第三位，就其历年均值而言，落后于最高水平上海达41.3个百分点之多。

从演变情形来看，1992~1999年TFP 增速最快，年均水平达8.88%，1979~1991年次之，年均水平达8.68%，而2000年以后则有显著下降，年均水平约为5.21%。

为从要素贡献率层面切实说明福建省经济发展方式从经济增长模式角度而言目前所处的阶段，基于上述面板数据模型的分析与回归结果，劳动力的产出弹性0.227594=α，资本的产出弹性0.430907=β，将其各自的增长率和产出弹性代入式（5），可以清晰地获得近年来（2000～2008年）各要素对其经济增长的贡献率：100**%=要素增长率要素的产出弹性要素贡献率生产总值增长率（5）计算结果表明，福建省2000～2008年，TFP 对经济增长的贡献率最高，年均贡献率约为47.56%；资本要素年均贡献率约47.32%；劳动力要素对福建省经济增长的贡献相对最小，年均贡献率只有5.12%。

若以TFP 表征技术进步水平，则从要素增长的角度而言，由于福建省TFP 贡献率（47.56%）<50%，可得出目前其经济发展方式的转变尚处于准集约型阶段。

三、基于省际面板数据的全要素生产率Malmquist 指数分解为了弥补索洛余值求解法在对TFP 进行深入分析和分解时存在的不足，基于前述面板数据，可运用非参数前沿技术DEA 方法，通过对于TFP 的Malmquist 指数分解将其细分为反映生产函数变化的前沿技术进步（technical change ，TECH ）和反映技术吸收能力差异变化的技术效率改进（efficiency ,change EFFCH ），以更为准确地反映福建省经济发展方式转变中的动力因素差异。

使用Deap 计量软件，基于前述原始数据，可进一步计算得出对于TFP 的技术效率改进及前沿技术进步的Malmquist 指数分解结果。

具体计算时，选取了投入角度，即以产出不变的情况下投入尽可能缩小来提高技术效率，考虑到前述基于面板数据模型的计算结果表明，劳动力和资本的产出弹性之和并不为1，故在可变规模报酬的假设下进行相关估计。

计算结果如表2所示。

测算结果表明：表2 TFP 的Malmquist 指数分解结果年份EFFCH （技术效率改进）指数 TECHCH （ 前沿技术进步 ）指数 上海江苏浙江安徽福建江西山东 上海 江苏 浙江 安徽福建江西山东 1980 1.000 0.942 1.020 0.933 1.039 0.8980.987 1.070 1.091 1.103 1.103 1.099 1.101 1.0931985 1.000 0.971 1.000 0.964 1.004 0.9770.940 1.102 1.092 1.089 1.079 1.097 1.097 1.0951990 1.000 0.916 0.942 0.937 1.000 0.9580.966 1.008 1.020 1.024 1.029 1.029 1.028 1.0231995 1.000 1.016 1.000 1.054 1.000 0.932 1.008 1.066 1.016 1.0290.982 1.012 1.039 1.0312000 1.000 1.004 0.973 1.027 1.000 0.999 1.007 1.067 1.019 1.0180.987 1.001 1.017 1.0172001 1.000 1.001 0.960 1.027 1.000 0.989 1.004 1.045 1.016 1.0160.987 1.001 1.015 1.0152002 1.000 0.999 0.962 1.003 1.000 0.9610.992 1.028 1.022 1.023 1.005 1.016 1.026 1.0252003 1.000 0.963 0.949 0.978 1.000 0.9490.963 1.055 1.030 1.030 1.006 1.018 1.030 1.0302004 1.000 0.969 0.950 1.002 1.000 0.9410.972 1.062 1.035 1.0310.994 1.006 1.026 1.0272005 1.000 0.981 0.967 0.980 1.000 0.9440.969 1.030 1.006 1.0060.980 0.993 1.006 1.0062006 1.000 0.965 0.966 0.948 1.000 0.9350.964 1.050 1.015 1.0140.991 1.001 1.013 1.0142007 1.000 0.957 0.985 0.956 1.000 0.9380.966 1.092 1.030 1.0220.964 0.980 1.017 1.0192008 1.000 0.966 0.990 0.961 1.000 0.9390.974 1.039 1.0010.9930.954 0.963 0.9910.991均值1.000 0.981 0.981 0.995 1.004 0.9620.9841.0601.0361.0381.021 1.032 1.0421.0391．1980～2008年，福建省的前沿技术进步指数在大多数年份均远高于1，年均技术进步指数达1.031，表明其改革开放以来技术变动的趋势以技术进步为主，年技术进步率达3.1%；2．1980～2008年，福建省的技术效率改进指数除了1980～1989年起伏波动较为明显外（其间总体态势仍为增长），1990年以来呈现出极为稳定的发展态势，既无增长亦无衰退，指数值均维持在1左右的静止水平。