中国的地区差异

中国的地区差异：体制改革、技术进步与全要素生产率的相关性分析

樊纲 陈瑜

内容提要：文章利用“中国各地区市场化指数” ，首次引进一个较全面的“制度变量”来解释中国各地区全要素生产率的变动，并通过全要素生产率的差异，来解释中国各地区经济表现的差异。

关键词：体制改革 技术进步 全要素生产率 地区差异 中国

一、导言

在有关全要素生产率（TFP）的研究中，最困难的问题在于如何对全要素生产率本身加以分析和解释。理论上，我们都知道：第一，全要素生产率作为一个变量，是扣除了资本、劳动（以及人力资本）的投入对经济增长的贡献之后的一个“剩余”，是衡量产生效率（转化率）的一个指标。第二，我们知道解释这个“剩余” 的因素主要是两个:一个是技术进步，另一个就是体制改进（包括经济结构改变）。但在实证环节上，困难就在于如何区分技术进步和体制改进这两个因素各自的贡献，如何给这两个因素的贡献率以定量的分析。过去人们曾试图用“再次剩余”的办法来加以分析（WHO？），比如如果我们能够以某种方式定义一个“技术变量”，也就是衡量技术进步的变量，那么我们就可以在确定这一技术进步变量与全要素生产率变动的相互关系的基础上，将全要素生产率中的还是“未被解释”的(再次的)剩余部分，视为体制改革的贡献。但显然这也是一个近似的推断方法，仍然没有一个“体制变量”也就是衡量体制改变进程的变量，来进行更确切的分析。

有关中国的TFP，以往也有了一些研究，如Hu & Khan（1997），世界银行（1997），胡永泰（1998），Démurger（2000）。但同样，这些研究也没有对技术进步与体制变革这两个因素的贡献率实证性的加以分析。

本文的主要贡献就是试图利用一些最新的研究成果改变以上的状况，引入一个新近形成的 “体制变革变量”，即由中国改革基金会国民经济研究所近两年开始编制的“中国各省区市场化指数”（见樊纲，王小鲁，2001），同时用可利用的统计数字（各地区专利发明的数量）定义了一个“技术进步变量”，对TFP进行新的解释。我们所分析的对象是中国的不包括港澳台和西藏自治区在内的30个省区的TFP，解释各地区TFP差异的原因。但这一方法显然对TFP的研究，具有普遍的意义，也应该适用于国别之间的研究。

二、技术进步变量：技术发明专利

在相当长的时间里，经济理论假定在增长模型中技术进步是一个“外生变量”，而将注意力集中于资本投入和劳动投入这些“内生变量”。而近些年的研究则逐步找到了一些将技

术进步内生化的方法，如Romer（1990）和Grossman与Helpman（1991）都指出，我们可以将出于盈利动机（内生变量）的商业性技术发明（数量）视为技术进步与生产率提高的主要源泉并因此可以将其视为内生的变量来解释TFP。

一个国家的技术进步一方面来自国内的研发努力（可以用国内取得专利的技术发明的数量来反映），一方面来自国外的技术转移。技术转移又通过两条途径实现：一是进口技术设备，二是外国直接投资（FDI）。因此，可供选择的用来衡量技术进步的变量包括：国内的技术发明专利的数量，进口的技术设备的数量以及FDI的数量（Coe与Helpman，1995）。由于获取数据方面的困难，在我们的研究中，我们不考虑设备进口和FDI的因素(？)（也就是技术转移的因素），虽然它们对于中国各地区的技术进步都有重要贡献。我们仅用各地区取得专利的技术发明的数量来作为衡量各地区的技术进步水平的指标，这些数据可以从各期的《中国统计年报》上获得。

三、体制变革变量：市场化指数

体制变革是解释TFP的又一重要因素，理解到这一点，是新制度经济学派的贡献。如North（1991）所言，“经济史和发展理论的中心问题是要研究和解释政治与经济制度如何演化，才能创造出一个能提高生产率的经济环境”。新制度经济理论已经指出了制度与一个经济的表现之间的关系，认为经济增长的一个主要因素是制度创新，而经济差异可以用制度安排的差异来解释。体制改革通过提高经济激励和降低交易费用改进了经济活动的效率，从而影响了TFP的表现。

以往的研究通常只考虑制度变革的某一方面或少数几个方面，不能全面地理解制度变革对TFP的影响。在我们的研究中，我们利用了中国改革研究基金会国民经济研究所(NERI-China)最新的研究成果，即“中国各省区市场化指数” ，一个衡量体制改革的综合指数，来全面地反映中国各地区的制度变革状况。市场化指数（MI）是通过对市场化改革的五个方面共23个指标和分指标构成的一个指标体系，运用目前公认较为科学的“主因素分析法”(Main Component Analysis)测算各因素的权重加以分析计算而成的。这五大方面包括：政府与市场的关系；非国有经济的发展；产品市场的发育程度；要素市场的发育程度；市场中介组织发育和法律制度环境。国民经济研究所已经计算出了1997-1999年三年的MI，可以供我们作为一个制度变量在计量分析中使用。这里需要指出的是，MI是一个相对的而不是绝对的表示各地区市场化水平的指标，它并不是表明各地区本身“离纯粹的市场经济还有多远”，而只是比较各地区在朝市场经济过渡的进程中谁的市场化改革程度相对更高一些，谁相对更低一些。这种相对差异被用来解释TFP表现的差异，是适合的，但是不能用来说明与体制变化绝对状况的有关问题。

四、中国各地区TFP表现的测度

计量经济学通常使用估计“索洛剩余”的方法来计算和比较TFP表现。这种估计基于一个Cobb-Douglas生产函数：

Y=AKαLβ （1）

这里Y表示产出，K表示资本投入，L表示劳动投入，α、β分别表示资本和劳动的产出系数，A表示全要素生产率。同时对方程（1）两边的变量取自然对数并调整次序，我们有：

㏑A=㏑Y-α㏑K-β㏑L （2）

在利用统计资料进行的计量分析中，我们用实际GDP对应Y，用资本存量对应K，用劳动力

总数对应L。由于无法获得资本存量的数据，我们用恒定存货法(perpetual inventories)来估计K的值（附录3）。我们的数据涵盖了中国29个省从1982年到1999年各年的情况。表1是生产函数的估计结果。

表 1 中国各省的生产函数估计, 1982-1999

随机效应模型 固定效应模型

LnK 0.48 (29.30) 0.44 (26.14)

LnL 0.44 (12.60) 0.20 (3.54)

年度时间趋势 0.038 (20.01) 0.048 (20.14)

BM-LP卡方检验值 2870.89

豪斯曼卡方检验值 29.03

规模报酬 Non constant Non constant

R20.94 0.98

观测值 522 522

注：括号中的数字为t检验值。

因为固定效应模型要更好一些，我们计算了如下的TFP1：

TFP1=㏑Y-0.44㏑K-0.2㏑L （3）

这里我们获得的资本系数与过去的研究（Hu&Khan，1997；世界银行，1997；胡永泰，1998；Démurger，2000）是一致的。但所获得的劳动系数似乎相对低了些，特别是在固定效应模型中，更是这样。为了便于比较，我们也根据其他一些计算的结果，将资本系数定为0.4，劳动系数定为0.6，得到如下的TFP2

TFP2=㏑Y-0.4㏑K-0.6㏑L （4）

表2列出了分别以方程（3）和（4）的系数计算出来的资本、劳动和TFP对GDP增长的各自贡献。如表所示，从1982年到1999年，中国大约46-49%的GDP增长来自TFP的增长，这和以往的研究成果是相符的。

表2 中国GDP增长的源泉，1982-1999 单位：%

GDP 资本 劳动 TFP1 TFP2

增长率 10.7 11.31 1.93 5.2 4.9

贡献率

（1） 46.5 3.6 48.9

（2） 42.3 10.8 45.9

注：（1）TFP1=㏑Y－0.44㏑K－0.2㏑L；

（2）TFP2=㏑Y－0.4㏑K－0.6㏑L

五、决定TFP变动各因素的计量分析

作为一种初步观察，我们可以发现图1到图4（附录4）提供了在1997年至1999年期间MI与TFP、技术发明专利与TFP之间正相关的证据。比较各省在MI、技术发明专利、TFP 序列中的排名，我们发现那些在MI和技术进步序列中有着相对较高排名的省同样有着相对较高的TFP表现。例如，1999年，广东省的MI最高，技术发明专利处于第7位，TFP1则处