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

Number1(General Serial No.127)
January,2020
　〔DOI〕10.19653/ki.dbcjdxxb.2020.01.004
〔引用格式〕袁丽静,杜秀平.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[J].东北财经大学学报,2020,(1):36-46.
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)
〔摘　要〕本文借鉴索罗经济增长函数,运用固定效用模型对中国各省份1999 2014年的23个工业行业,进行时间㊁省际和行业的三维交叉研究,从供给侧视角探讨工业发展动力转换与调整空间㊂研究结果表明,中国各省份工业的资本生产率差异系数变化幅度要大于全要素生产率和劳动生产率,各省份劳动生产率与全要素生产率正相关关系明显,资本生产率和全要素生产率呈倒U型关系㊂中国区域工业生产率从高到低排序依次是东部地区㊁中部地区㊁西部地区和东北地区,生产率的增长率则是中部地区㊁西部地区相对较高却收敛,而东北地区的工业调整能力最弱㊂重工业全要素生产率和劳动生产率水平高于轻工业,但资本生产率要低于轻工业㊂2008年后各省份轻工业生产率的增长率开始反超重工业,重工业资本生产率和全要素生产率则出现较大范围的负增长,而产能过剩行业的发展出现地区分化㊂未来中国各省份工业结构走势主要依赖于生产要素的回报率,均衡发展的关键在于对资源的吸引和全要素生产率的提高㊂
〔关键词〕供给侧;省份工业结构;生产率;贡献率;动力转换
中图分类号:F424 文献标识码:A 文章编号:1008⁃4096(2020)01⁃0036⁃11
一㊁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㊁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㊂2016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㊂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㊂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㊂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㊂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㊂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%㊂可见,工
63收稿日期:2019⁃10⁃19
基金项目:辽宁省社会科学规划基金重点项目 供给侧视角下辽宁产业结构转型升级的动力机制研究”(L16AJY004);辽宁省教育厅科学研究项目 辽宁绿色发展战略定位与重点方向研究”(LN2019X12);东北财经大学校级科研项目 环境规制㊁政府补贴对企业技术创新的耦合影响机制研究”(DUFE2017Y07)
作者简介:袁丽静(1979-),女,辽宁沈阳人,助理研究员,主要从事产业经济与资源环境经济研究㊂E⁃mail:christina7971 @
杜秀平(1994-),女,山东聊城人,硕士研究生,主要从事产业经济和财政学研究㊂
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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㊂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㊂本文通过对中国28①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㊂
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㊂例如,金碚等
[1]
从资源利用㊁工业结构㊁
区域竞争㊁产业升级等方面给出了 十二五”期间工业发展的基本判断㊂黄南[2]对中国各地区工业结构调整的差异性做了分析㊂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㊂第二,选择从具体角度对区域工业结构变化的研究㊂例如,郭勇[4]对金融危机㊁市场分割与工业结构升级关系的研究㊂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㊂王菲等[7]对工业结构和地区能源消费的研究㊂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㊂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㊂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㊂第三,对不同区域工业细分行业的深入分析㊂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㊁西部地区资本生产率较低的主要原因㊂鲁晓东和连玉君[11]通过固定效应㊁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㊂第四,地区针对性的研究㊂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㊂Brandt 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㊂
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㊂中国各省份工业的强者恒强㊁弱者恒弱的马太效应明显,部分地区工业经济出现 下滑快㊁复苏慢㊁转型难”的问题,政府开始重新审视原有经济发展轨道㊂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㊂
(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㊂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㊂中国在2010年成为世界第一制造业大国㊂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㊁水泥㊁平板玻璃㊁煤化工㊁多晶硅㊁风电设备等领域还存在大量的过剩产能㊂2016年中国居民人均消费支出为17111元,比2012年增长33.1%,年均增长率7.4%㊂即使在GDP 增长为负的辽宁,人均消费支出都达到19853元,高出全国平均水平16.0%,位列全国第8位㊂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㊂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㊂
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㊁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㊂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㊂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㊂第二,产业层面,即产业
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浙江㊁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㊂
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协同的结构性发展㊂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㊂对于工业内生动力的研究就是要通过要素的使用和配置㊁行业间的结构特征分析,实现有限资源利用效率的最大化㊂
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㊁细分行业和时间的三维分析几乎空白㊂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㊂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㊁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
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㊂就投入和产出指标来说,国内生产总值㊁工业增加值㊁主营业务收入㊁营业利润等都是常用来表示产出的指标㊂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㊂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㊂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㊂若是从成本角度展开分析,劳动投入往往用工资来代表㊂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㊁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㊂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㊂
产出指标㊂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㊂例如,平新乔等[15]㊁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㊂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㊂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㊂由于利润总额负值较多,对数方法不适合㊂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㊂
资本投入指标㊂一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㊂本文参照涂正革与肖耿[17]㊁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㊂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㊂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㊂
劳动投入指标㊂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㊂
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㊁2002年㊁2011年和2017年进行修订,现在使用的是2017年版本的分类标准㊂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㊂其中,仪器仪表及文化㊁办公机械制造业与仪器仪表制造业对应,饮料制造业与酒㊁饮料和精制茶制造业对应,电力㊁蒸汽㊁热水的生产和供应业与电力㊁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㊂
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2000万元及以上,增加了数据统计
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的复杂性㊂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一㊂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㊂
(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㊂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㊂参数法㊁半参数法和非参数法是这几年在该领域都使用过的方法㊂参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㊂
2.模型选择
以索罗模型(1957)为基础,构建总量生
产函数如下:
Y t =A e λt K αt L β
t
(1)
其中,Y t ㊁K t ㊁L t 和A 分别代表产出㊁资本
投入㊁劳动投入和初始技术水平,α㊁β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:
TFP =Ae λt =Y t /K αt L (1-α)t
(2)TFP 的增长率为:
ΔTFP TFP =ΔY Y -αΔK K -(1-α)ΔL
L (3)式(1)变形可得人均产出:
y t =Ae λt k αt
(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㊂参
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㊂
再根据各省份的资本产出弹性,利用式
(2)㊁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:
MPK i =α×Y i /K i
(6)MPL i =(1-α)Y i /L i
(7)
对于n 个细分行业,加权后的全要素边际生
产率(f)即为:
MPF =∑n
i=1(α×Y i )/∑n
i=1
f i
(8)
经过整理:
MPF =∑n i=1
(α×Y i )/f []i ×(f i /∑n
i=1
f i )
(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:
TFP 贡献率=
ΔTFP /TFP
ΔY /Y ×100%
(10)TFK 贡献率=a×
ΔK /K
ΔY /Y
×100%(11)TFL 贡献率()=1-a ×
ΔL /L
ΔY /Y
×100%(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㊂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㊂经过序列相关性㊁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㊂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㊂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㊂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㊂
表1
各省份资本产出弹性
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(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㊁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㊂
表21999—2014年各省份要素生产率省　份
TFP
MPK
MPL
平均值增长率平均值增长率平均值增长率TFP
贡献率东部地区
北　京39.44710.5511.1737.15457.90916.32765.070福　建36.30411.5610.9279.55239.32812.91657.753广　东
23.0658.9581.9348.67827.7728.96257.918河　北30.99515.1031.0214.11729.07115.93952.896江　苏52.56813.7630.7456.75648.40714.06167.064山　东37.07913.6460.8297.12443.31115.53167.504上　海19.80810.4332.1388.53939.30312.22481.135天　津
41.62714.7161.6418.99854.54117.10152.480东北地区
黑龙江11.4584.6700.536-0.040　18.3569.96034.538吉　林23.68514.2300.9129.30236.87817.88967.873辽　宁13.47510.8331.2967.91024.60515.23376.216中部地区
安　徽28.66314.4270.8128.45733.58916.53171.763河　南
13.25710.3971.1526.40519.87614.18152.857湖　北33.17813.8030.5357.72234.47615.27077.796湖　南22.61013.3960.6479.84425.92915.73671.750江　西26.45614.1460.67910.73027.60417.45658.662山　西16.67814.9600.3924.42519.93216.48976.822西部地区
甘　肃28.42413.7800.2614.42527.86817.11773.981广　西19.66013.7840.5636.97422.71614.54181.429贵　州22.24913.9590.2414.10626.43016.68272.070内蒙古
16.56412.7450.6525.76831.40717.42013.034宁　夏33.49113.1650.0964.60531.83714.78661.993青　海18.48010.0730.1854.92428.20713.86362.229陕　西20.53712.5830.4356.22522.97415.13457.644四　川16.88713.1221.0358.57124.46816.91452.921新　疆16.2037.7140.259-0.47520.95810.29926.789云　南19.45812.8940.3783.83827.42515.80472.066重　庆
38.209
16.349
0.383
10.610
39.339
17.703
62.424分区域来看,东部地区的TFP 水平较高,其次依次是中部地区㊁西部地区㊁东北地区㊂就单个省份来说,江苏㊁天津㊁北京的TFP 水平最高,中部地区的湖北㊁西部的宁夏㊁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㊂中部地区㊁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㊂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㊂各区域MPK 的表现与TFP 的情况相似㊂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㊁广东㊁天津)均为沿海开放地区㊂中部地区㊁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㊂而黑龙江㊁山西㊁甘肃等多数省份MPK 及其增长率都较低㊂中部地区㊁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㊂可以说,长久以来东北㊁中部㊁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
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济进入新常态,各级政府对待这种投入越来越谨慎㊂
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㊁重庆㊁江西㊁内蒙古㊁甘肃的MPL 增长率高于东部地区所有省份㊂除了以上省份和东部地区,其余省份MPL 水平普遍较低㊂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㊂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㊂
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㊁中部地区和西部地区㊂例如,辽宁㊁安徽㊁湖北㊁山西㊁甘肃㊁广西㊁贵州㊁云南㊂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㊂而安徽㊁山西等中部省份是由于拥有较高的TFP 增长率㊂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㊂由于东部地区良好的基础条件㊁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㊂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㊂
(二)TFP 和MPK㊁MPL 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㊂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㊂因此,本文分别选取1999年㊁2003年㊁2008年㊁2011年和2014年进行各省份的生产率相关关系阶段性展示
㊂图1是TFP 与MPK㊁TFP 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)㊂
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㊂TFP 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㊂1999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㊁重庆和福建,这三个省份的MPL 也排名前列㊂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㊁西部地区比较相近㊂
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㊂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㊂后期则出现离散了趋势,且离散的程度加大㊂2008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㊁TFP 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
(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,
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除四川㊁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㊂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㊂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㊂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㊂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㊂
表3
1999—2014年各省份重工业和轻工业生产率比较省　份
TFP 均值
MPK 均值
MPL 均值
重工业轻工业重工业轻工业重工业轻工业东部地区
北　京41.6751.5291.1491.52965.39628.932福　建40.0371.1250.8721.12543.16931.629广　东
23.9301.8481.9511.84828.72223.047河　北34.4101.5160.9621.51633.09317.921江　苏56.8820.7370.7490.73752.45836.250山　东41.3670.9170.7990.91749.80232.375上　海20.3982.2712.1262.27142.72021.407天　津
43.6731.6721.6441.67258.94834.111东北地区
黑龙江11.3180.8430.4890.84319.39015.357吉　林24.9681.0840.8711.08439.78129.521辽　宁13.7991.7691.2431.76926.15917.902中部地区
安　徽30.5561.0620.7741.06237.88423.127河　南
13.4241.5441.0591.54421.45216.452湖　北36.0141.0210.4691.02138.74725.157湖　南23.0830.9230.6010.92326.52023.900江　西28.1400.8680.6480.86829.54421.690山　西17.2280.5540.3830.55421.03811.846西部地区
甘　肃30.1040.2900.2590.29030.65813.367广　西21.2400.7040.5300.70424.22318.824贵　州22.5380.5160.2200.51627.10923.623内蒙古
16.2961.6570.5421.65733.01227.461宁　夏34.7450.1280.0920.12833.50725.428青　海18.8590.3750.1790.37529.59916.550陕　西21.2330.8180.4060.81824.82915.857四　川16.5151.9560.8871.95625.35522.376新　疆17.4810.3500.2500.35025.5809.662云　南19.8990.6390.3600.63929.50019.018重　庆
39.420
0.472
0.374
0.472
41.022
30.447
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㊂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㊂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㊂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㊂2011 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㊁中部地区各2个,西部地区7个,同期轻
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