中国区域工业增强型技术进步与要素效率贡献——基于面板一致性的实证比较

朱　轶

(华侨大学 经济与金融学院，福建 泉州 362021)



中国区域工业增强型技术进步与要素效率贡献
——基于面板一致性的实证比较

朱轶

(华侨大学 经济与金融学院，福建 泉州 362021)

摘要：本文基于区域面板结论的截面一致性要求进行区域划分，使用1980～2011年省级面板数据对我国各区域工业技术进步增强特征、技术进步贡献和要素效率贡献进行了实证比较。结果显示近三十多年来，除西部地区之外，我国东部沿海、南部沿海和东北地区均呈现资本与劳动同时增强的技术特征，大部分区域劳动效率增长快于资本效率增长，表现为相对劳动增强的技术进步；我国区域工业增长中技术进步贡献率相对偏低，东部沿海的劳动效率、南部沿海的资本效率成为支撑当地技术进步贡献的主要力量，而偏低的资本效率则是制约西部与东北地区工业技术进步贡献率提高的主要因素。

关键词：面板一致性；技术进步；要素效率贡献；工业化模式；适宜技术

一、引言

中国的工业化一直伴随着各种争议，关于我国工业化技术特征与路径选择的讨论也在持续。负面的观点主要来自两个方面：一种观点认为中国现有的工业化路径可持续性正在降低，经济增长主要依靠大量的投资和资源消耗维持[1]；另一种则认为，中国的过度工业化会由于资本边际收益递减导致要素驱动型的经济增长放缓[2]。总体来看，学界对于中国工业化路径的负面意见主要集中于效率下降、资本投入依赖以及增长可持续性等方面，若将我国近三十多年来的工业化进程置于一个生产函数中进行考察，则这些问题均与生产过程中的技术选择、要素配置比例及其变动速度有关。发展经济学领域中一个流行的观点认为：劳动力剩余的发展中国家在工业化还没有达到最大产出点之前，应进行“适宜的技术选择”[3]，最大限度地运用劳动偏向型技术[4]。对于中国这样一个劳动力禀赋丰富而资本相对缺乏的大国而言，其工业化路径是否“适宜”，在很大程度上取决于技术进步特征以及增长动力，相关领域由此成为研究热点，本文力图基于统一模型框架对上述两方面问题提供实证参考。

袁鹏等基于1985～2012年省级面板数据研究发现我国劳动要素存在正向的要素增强型技术变化，而资本要素存在负向的要素增强型技术变化[5]。刘志恒等的研究则表明，相对增强型技术进步在我国产业层面要素收入分配中发挥了主导作用[6]。戴天仕、徐现祥研究发现，1979～1982年我国技术进步偏向于劳动，1983～2005年偏向于资本[7]。黄先海和徐圣同样得到20世纪90年代以来中国技术进步总体上偏向于资本的结论[8]。值得一提的是，苗文龙、万杰研究发现我国经济增长的主要动力仍是投资扩张，而投资效率持续下降，其原因主要是技术选择偏向于资本密集型[9]，但遗憾的是，其对技术进步的测度仅限于科研与教育投入，无法准确反映技术进步的真实特征。

已有文献普遍支持中国采用了资本偏向型技术进步的结论，但这些研究大多针对整体经济或行业层面，而在宏观领域(国民经济)与微观领域(企业)之间，还存在中观层面的区域视角[10]。就目前来看，针对区域层面技术进步特征的文献相对较少，可能的原因在于：相比区域层面的广泛异质性，行业内部的同质性更容易被接受，在此前提下，区域研究结论的稳健性和解释力往往面临更大的考验。在已有文献中，学者们惯于用“东、中、西部”这类“中观区域①”作为实证对象，并试图提出针对区域整体的统一性结论。然而，中观区域一般由若干个区域截面构成，如果各截面的性质完全不同，则统一结论显然不能反映多个截面的状况，此时得出区域整体性的结论便会缺乏稳健性；在计量层面，这一点则体现为中观区域结论对截面系数的一致性要求。当然，研究者所能强调的区域一致性并非目标区域内部的绝对同质，这显然并不现实，但至少可以要求区域内各截面具有计量上的一致性，如此才能保证中观区域结论具有最基本的稳健性和解释力。

在涉及中观区域的研究中，实证对象的范围大小、区域一致性和结论解释力三者之间存在权衡关系。一般而言，针对较小区域(省市)的结论更易具有稳健性，但其解释力会因区域范围过小而有所不足；相反，若选择较大区域进行研究，则尽管结论解释力有所保障，但对于区域一致性的要求更为严格。在区域面板分析中，截面一致性的判断会直接影响模型设定、估计方法乃至结论解释力，研究者必须在区域截面异质性和中观结论一致性之间寻求平衡，因而不得不保持谨慎。例如孙焱林和温湖炜对我国1978～2012年省际技术进步偏向的研究[11]，其结论便仅针对省区，而并未拓展至中观区域，可见针对省区的结论远比针对中观区域来的稳健，这也是相关研究难以延伸至中观区域的重要原因。

若将上述问题置于中国地区层面进行考察，则区域一致性的讨论不仅具有理论必要，同时也极具现实价值。中国是一个“不均质”大国[12]，大国的工业化过程必然是由若干局部区域向外部空间扩散[13]，在此背景下，区域层面的技术进步往往呈现空间相关特征，一个地区的工业化成功经验会通过技术模仿与产业转移机制向周边扩散，使得特定的工业化模式在区域空间逐步铺开，最终在局部形成类似“俱乐部”性质的工业化区域。在以地方政府为主导的区域工业化模式下，邻近区域往往会由于技术模仿和产业转移机制的作用形成相近的工业化路径与技术特征，这使得区域层面技术进步参数可能具有一致性。在已有文献基础上，本文的研究重点并不在于技术进步特征的时变细节，而在于其横向格局——即不同区域间的差异比较，本文试图在以下方面有所拓展：

第一，就目前来看，相关领域为数不多的区域层面研究大多直接引用主流的“三大区域”(东部、中部、西部)或“四大区域”(东部、中部、西部、东北)划分标准[14][15]，这些文献结论均针对中观区域，但并未进行截面一致性检验，这相当于默认目标区域具有内部一致性，使得整体结论欠缺稳健。针对这一问题，本文并不直接引用主流区域划分，而是通过截面系数的一致性检验事先确认目标区域的内部一致性，并根据检验结论对主流区域划分进行重组检验，最终获得满足一致性要求的六大实证区域，以保证中观区域结论的稳健性和解释力。

第二，单一针对我国技术进步增强特征或增长驱动因素的研究已有很多[5][6][16][17]，但少有文献将两者结合起来进行讨论；现有文献大多集中于讨论技术进步的偏向性及影响[11][14][18]，针对技术进步增强性的研究相对少见。因此，本文尝试将技术进步增强性特征和增长驱动问题纳入同一模型框架，在测度工业技术增强特征的同时，对我国区域工业增长中的技术进步贡献和要素效率贡献进行分解比较。

第三，在模型设置方面，相关文献大多使用基于超越对数生产函数或CES生产函数的模型[15][16][19][20]。但超越对数生产函数设置有大量的交叉项与平方项，解释变量个数往往高达10个以上，可能存在共线性，此问题在面板数据条件下可能更为突出；而基于CES生产函数的测算模型设置较为复杂，其关键参数需要通过联立方程组进行估计，使得该模型在面板数据条件下难以进行截面一致性检验。基于这一点，本文尝试构造一个简化的增强型技术进步模型，在测定技术进步特征的同时兼顾截面的一致性检验。

二、模型设置与分析方法

曾先锋等的研究表明1985～2007年中国工业大体上表现出规模报酬不变特征[16]，基于这一结论，本文将生产函数写作以下形式，并假定其为一阶齐次：

Y=G(K,L,t)=F[A(t)K,B(t)L]

(1)

人均产出(产值)函数为：

y=g(k,t)=f[A(t)k,B(t)](y=Y/L,k=K/L)

(2)

A(t)和B(t)是时间的函数，分别代表资本效率与劳动效率。资本效率和劳动效率越高，则一定量要素投入在产出中发挥的作用越大，故A(t)K和B(t)L为产出中发挥作用的有效资本和有效劳动。假定A(t)和B(t)在实证期间内以固定速率变化，即A(t)=A0eμt，B(t)=B0eλt，A0、B0为初始值，μ、λ分别为A(t)和B(t)的平均变化率。于是，可将总生产函数写成式(3)形式：

Y(t)=F(A0Keμt,B0Leλt)

(3)

根据张俊等的定义：如果A(t)的变化率为正，则技术进步具有资本增强属性(反之则为资本弱化属性)，若B(t)的变化率为正，则技术进步具有劳动增强属性(反之则为劳动弱化属性)；如果A(t)的变化率大于B(t)的变化率②，则为相对资本增强型的技术进步；若A(t)的变化率小于B(t)的变化率，则为相对劳动增强型的技术进步，若A(t)的变化率等于B(t)的变化率，则技术进步为中性[18]。

对式(3)求导得：

(4)

若将生产函数F(A0Keut,B0Leλt)写成F(U，V)的形式，则F1与F2分别是生产函数F(U，V)对U和V的一阶偏导，此时资本的边际产出FK=A0F1eμt，劳动的边际产出FL=B0F2eλt，在均衡状态下总产出中的资本份额为：

(5)

(6)

为进一步揭示技术进步贡献的构成要素，我们将其再次分解，根据模型定义，μ为资本效率的平均变化率，故可定义C=θμ为资本效率的平均贡献；λ为劳动效率的平均变化率，故可定义W=(1-θ)λ为劳动效率的平均贡献③，显然T= C+W，即技术进步贡献=资本效率贡献+劳动效率贡献。

分析至此，我们将技术进步增强特征与增长驱动问题纳入统一模型框架，需要说明的是，μ和λ是通过模型拟合得到的A(t)和B(t)的平均变化率，并非当年的实际变化率，故以上计算的C和W并非实际贡献，而是均摊至年度的平均贡献。

(7)

则根据式(6)有：

πt=λ+θ(μ-λ)

(8)

由式(7)可知，πt为产出增长中要素投入增长之外的部分。以πt为因变量，θ为自变量，λ和μ-λ为待估参数，在Y、K、L与θ已知时，可基于式(8)进行实证数据拟合，具体步骤如下：

1.使用各地区工业就业人数L、资本存量K、人均工资ω以及单位资本成本r数据，依据式(5)计算产出中的资本份额θ。

3.以πt为因变量，θ为自变量，基于各区域分面板进行拟合以得到λ以及μ-λ，并计算出λ和μ。

4.基于以上步骤所得到的λ、μ、θ值，分别计算出T④、 C、W。

三、数据来源与处理

改革开放是中国工业化重新启动的重要时点⑤，本文实证采用工业增加值衡量产出，由于2012年之后统计口径调整，各级统计年鉴不再编制工业增加值而只报告总产值数据，基于数据一致性考量，我们将实证时期定为改革开放后的1980～2011年。实证分析需使用各省区工业就业人数L、资本存量K、人均工资ω以及单位资本成本r数据。考虑到重庆市在1998年后才被列为直辖市，为保持数据一致性，我们将1998年之后重庆市与四川省数据合并；西藏与海南的统计数据缺失严重，故被排除在实证样本之外，最终使用我国大陆28个省、市、自治区的面板数据，具体数据来源和计算过程如下。

(一)各省区工业资本存量的估算

徐现祥等基于《中国国内生产总值核算历史资料：1952—1995》和《中国国内生产总值核算历史资料：1996—2002》估算了1978～2002年我国分省三次产业的资本存量[21](基期为1978年)，本文实证部分引用他们的资本存量数据，并在其计算的2002年省际第二产业资本存量的基础上，使用2003～2012年《中国统计年鉴》提供的“各地区按主要行业分全社会固定资本投资”将资本存量序列拓展至2011年，使用永续盘存法计算，公式为：Kt=Kt-1(1-δt)+It,其中，t=2003,2004…,2011。

根据2003年我国颁布的行业分类标准，我们将相关年度《中国统计年鉴》提供的固定资产投资数据分类加总为工业固定资产投资，由于统计口径调整，《中国统计年鉴2004》并未提供“各地区按主要行业分全社会固定资本投资”，而只公布了“各地区按行业分基本建设投资”和“各地区按行业分更新改造投资” 数据，我们将上述两项加总近似作为2003年各地区第二产业的固定资产投资额。薛俊波等利用投入产出表的数据估算了我国各行业的折旧率[22]，本文借鉴他们的研究，将各地区工业折旧率设定为7.17%，以计算1980～2011年我国各省工业资本存量数据。

(二)工业产出、就业等相关数据来源与处理

各省区工业就业数据来源于相关年份《中国统计年鉴》以及CCER中国宏观经济数据库提供的“第二产业年末从业人数”。由于统计口径调整，2006和2011年的统计资料并未报告“各地区按三次产业分就业人数”数据，而只提供了“各地区分行业城镇单位就业统计数据”。考虑到工业就业人口主要集中于城镇，我们假定各地区城镇单位从业人员数与工业从业人员数按同比例变化，并使用各地区分行业城镇单位就业人员数(年底数)的变动趋势来估算2011年地区工业从业人员总数，计算公式为：各地区工业就业人员数 (本年度)=[各地区分行业城镇单位就业人员数(本年度年底数)/各地区分行业城镇单位就业人员数(上年度年底数)]×各地区工业就业人员数 (上年度年底数)。

本文各地区工业产出指标Y使用CCER金融研究数据地区经济分库提供的“各地区工业增加值”，并基于GDP平减指数调整为1978年的不变价格；单位资本成本r使用各年度一年期贷款平均利率进行测度，数据来自相关年度《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》；工业行业劳动者报酬依据历年《中国劳动统计年鉴》公布的“各地区分行业就业人员和工资总额(劳动报酬)”计算，将工资总额除以就业人员数得到平均工资，并用以1978年为基期的居民消费价格指数进行调整。

四、实证检验

(一)区域面板一致性——模型设定检验与实证区域划分

本文的实证检验基于式(8)进行，并通过截距项λ和斜率项μ-λ的拟合获得关键参数μ和λ，以此测度各区域工业技术进步特征，在此设置下，只有各截面的λ和μ-λ拟合系数同时满足一致性要求，才能确保得到中观区域技术进步参数μ和λ的一致结论。换而言之，各截面的截距项与斜率项不应存在显著差异，显然此要求符合面板混合估计模型设定。因此，我们以主流的东部、中部、西部、东北四大区域作为分析起点，通过模型设定检验(面板数据可混合性检验)逐步检查各区域截面的一致性，若检验符合混合模型设定，则认为该区域参数符合区域一致性要求；若不符合，则认为该区域参数存在截面异质性，对该区域截面拆分重组后再次进行检验，直至获得若干一致性区域为止。

为避免伪回归问题，本文对相关变量进行面板单位根检验，考虑面板单位根检验分为同质面板和异质面板单位根检验两类，本文分别采用 LLC和 Fisher-ADF检验量对前文计算的各省πt和θ面板数据进行检验，结果显示πt和θ变量均为一阶单整，可做进一步面板分析。

为确定各区域截面的系数一致性，本文使用F统计量进行面板模型设定检验⑥，对上述四大区域进行的检验结果如表1所示。

表1　　　四大区域面板设定检验结果

注：表格中H0为检验原假设，括号内为相应自由度下F检验临界值，表2同。

就表1来看，中部、西部以及东北地区均适用混合模型，符合截面一致性要求；东部地区则相对特殊，检验符合变系数模型。从理论上看，模型变系数特征源于区域内部的截面异质性，由于全国直辖市中有三个(北京、天津、上海)分布于东部，直辖市的工业化特征与一般省区存在显著差异，故东部的变系数特征可能源于直辖市的特殊影响，为此我们尝试在东部面板中剔除三个直辖市，结果仍发现适用变系数模型(见表1)。可见东部地区的变系数特征并非完全源于直辖市的影响，而是存在其他异质性因素。

基于以上判断，我们对东部地区进行拆分重组，对其中的子区域进行重新检验，若子区域通过一致性检验，则选其作为实证区域；若不通过，则再次重组后继续进行检验。由于东部省市子区域组合众多，考虑空间邻近与经济相关性，我们以国务院发展研究中心2005年6月发布的《地区协调发展的战略和政策》中划分的东部三个经济区域为初步检验单元⑦，剔除直辖市这类可能的异质性截面，将东部拆分为南部沿海(广东、福建)、东部沿海(江苏、浙江)和北部沿海(河北、山东)三个子区域进行检验，结果如表2所示。

表2显示，重组后的东部沿海、南部沿海和北部沿海区域均符合混合模型设定，满足区域截面一致性要求。至此，我们确认了东部沿海(苏、浙)、南部沿海(粤、闽)、北部沿海(冀、鲁)、中部(鄂、湘、赣、皖、晋、豫)、西部(云、贵、川、桂、甘、青、宁、藏、新、蒙)、东北(黑、吉、辽)这六个区域的面板截面一致性，并以之作为实证区域。

表2　　　东部细分区域面板设定检验结果

(二)模型拟合结果分析与比较

基于式(8)分别对上述六个区域分面板进行混合模型估计，本文实证区域的截面数量N(截面数最多的西部地区N=10)小于时期数t(t=32)，符合不相关回归方法(seemingly unrelated regression，SUR)的运用条件，使用该方法对模型横截面的异方差与序列自相关进行修正，回归结果如表3所示。由表3可知，东部沿海、南部沿海、西部、东北地区的λ和μ-λ拟合系数至少在10%的水平上显著，而中部地区与北部沿海无论是拟合系数还是模型整体显著性水平均未达到10%。基于稳健性考量，本文结论仅围绕模型系数显著的四个区域展开，中部地区与北部沿海仅作为比较参照。

表3　　六大区域的实证结果

注：括号内为t统计值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

基于区域间的比较，我们发现东部沿海与南部沿海的λ和μ总体较高(λ和μ总和在0.07以上)，说明这两个地区要素效率总体增长较快；相比之下，东北和西部地区的要素效率增长速度相对偏低，这表明我国沿海与内陆之间不仅存在经济落差，而且存在技术效率落差。就各区域λ和μ符号来看，我们发现六个实证区域劳动增强系数λ均为正值，而资本增强系数μ除在西部地区为负值外，其他地区均为正值。通过比较各区域λ和μ值发现，除南部沿海地区之外，其他5个区域λ拟合值均大于μ，这表明我国大部分地区工业劳动效率的增长要快于资本效率增长，技术进步呈现相对劳动增强型特征。Acemoglu认为稳态增长路径中技术进步主要表现为劳动增强型，资本增强型技术进步只可能存在于平衡到非平衡的转轨路径中[23]，结合我国转轨经济背景与本文结论，可以认为我国大部分区域工业层面均符合这一描述，技术进步特征以劳动增强型为主。

在六个实证区域中，西部地区的劳动效率增长率在所有考察区域中最高(0.06342)，而资本效率增长率为各区域中唯一的负值(-0.01177)，表明该地区工业技术具有显著劳动增强和资本弱化特征。在国内外研究中，劳动效率增长快于资本效率增长的结论普遍存在[24][25]，相当部分文献研究中资本效率的增长率为负值，戴天仕和徐现祥、雷钦礼和徐家春针对中国整体经济的考察均发现改革开放以来我国劳动效率的增长率为正，资本效率的增长率为负[7][26]。值得一提的是，陈晓玲、连玉君采用标准化供给面系统方法测算我国1978～2008年各省份的有偏技术进步，结果发现四川、新疆、辽宁、青海等15个省区劳动效率增长率高于资本效率增长率，广西、青海、内蒙古等8个省区资本效率增长率小于0[27]，这在一定程度上印证了本文西部地区的实证结论。

考虑到各省区工业要素密集度与技术进步的要素偏向密切相关[27]，本文试图从要素构成视角对西部地区工业资本效率的下降提供一种解释，为此我们计算了六个实证区域的平均工业资本—劳动比(元/人)，并以之作为资本深化的测度指标(见图1)。

根据图1可以发现，相对落后的西部地区反而具有各区域中最高的工业资本—劳动比，南部沿海地区工业资本—劳动比反而最低，可见就生产中实际吸纳要素来看，西部地区并非一般经验认知中的那样劳动充裕且资本稀缺，尽管西部劳动力储量丰富，但工业生产实际吸纳的劳动力相较资本而言份额偏低。从理论上看，资本—劳动比的上升源于资本增速的相对提升或劳动增速的相对下降，在近年来各地区工业就业总体保持增长的前提下，西部工业的高资本—劳动比只能源于资本的超速积累。文献研究也表明：西部地区具有我国各区域中最高的投资率，2009年西部地区固定资产投资总额占GDP的比重(投资率)高达70%[30]，可见资本投入在西部地区经济增长中扮演了重要角色。那么，大量的资本投入与积累是否会因规模效应带来效率的提升？张军的研究给出了否定的答案，他认为在中国的工业组织中，“规模效应”并不十分显著，在一些情况下，投资规模大的企业还会出现规模不经济的结果；在技术的选择出现资本替代劳动的路径偏差情况下，投资的增长会导致资本—劳动比率的上升，使得资本的边际回报出现递减趋势[2]。

图1　1980-2011年六大实证区域资本—劳动比变动比较

从资本积累的动态效率⑧视角来看，在我国二元经济结构下，现代部门和传统部门并存，在资本积累过程中存在两种模式：一是将现代部门中的剩余投资全部用于吸纳传统部门的剩余劳动力，在此模式下现代部门的人均资本会保持不变；二是将现代部门中的剩余投资全部用于装备现代部门已有的劳动力，在此模式下现代部门的人均资本会迅速上升，资本的边际产出会迅速下降[29]。20世纪80年代末期以来，中国整体经济以及工业层面均出现了资本—劳动比的持续上升[2]，由此可以判断中国经济模式大体偏向于第二种，这种模式会引起资本边际报酬迅速下降，造成经济过快步入动态无效状态[30]。蒲艳萍、王维群基于AMSZ准则对我国1998～2006年各区域资本积累的动态效率进行考察，结果发现西部地区资本积累效率为各区域中最低，处于动态无效率状态[31]，其工业资本效率的下滑也是这种动态无效率的具体表现。根据雷钦礼的分析，资本效率下滑的原因主要有企业价值链攀升和产业升级滞后、政府经济政策偏差形成的银行业高利差导致的扭曲性收入转移、城市房地产价格的持续上升导致的实体经济企业房地租成本上升，以及政府税收持续快速增长对实体经济企业收益造成的挤压[32]。

关于西部地区较高的工业劳动效率增长率，可能的解释是西部地区集中了我国大量资源密集型产业[33]，形成了相对较高的工业资本—劳动比(图1)，且该地区国有部门的投资偏向程度⑨远高于东部与中部[28]。遵循上述资本形成的第二种模式，西部地区大量投资流向现代工业部门尤其是国有部门中去装备已有劳动力，这虽然会造成资本边际效益的下降，但同时也会因技术装备率的迅速提高而带来劳动效率的配置性改进，使该地区工业技术呈现显著劳动增强的特征。相比之下，东部沿海与南部沿海省区劳动密集型工业蓬勃发展，劳动力大量流入传统劳动密集部门，低技能劳动力的大量投入导致边际报酬递减，使得沿海地区劳动效率增长反而不如西部地区那样显著。

(三)技术进步贡献与要素效率贡献分析

基于实证得到的λ和μ值以及前文计算的θ份额，计算各省区工业增长中的技术进步贡献T，并以各地区当年工业增加值增长率为权重，计算东部沿海、南部沿海、西部、东北地区工业增长中的加权平均技术进步贡献，如图2所示。

由图2可知，在各地区1980～2011年工业增长中，东部沿海地区技术进步贡献最高，一直保持在0.03～0.04左右，该地区在考察期间平均工业增长率约为10.1%，可以估算东部沿海工业增长中技术进步的平均贡献份额约在30%～40%左右。南部沿海地区工业技术进步贡献在20世纪80年代一直维持在0.03左右，进入90年代后提升至0.04左右，2000年后又降至0.03的水平，考察期间该区域平均工业增长率约为13.5%，因此南部沿海地区工业增长中技术进步的平均贡献份额约在25%左右。西部地区工业技术进步贡献大幅波动，由改革开放初期的0.03左右一直降至1995年的0.02以下，1995年后开始迅速回升，2010年后升至0.35左右的水平；考察期间西部地区平均工业增长率约为10.9%，工业技术进步的平均贡献率在高峰年份接近35%，低谷年份则在20%以下。东北地区技术进步的平均贡献最低，一直保持在0.02左右，该地区工业增长技术贡献率较低(20%左右)，主要依赖于要素投入的贡献。

图2　工业产出增长中技术进步贡献的区域比较

学者对我国经济增长中技术进步贡献率的估算结果大多在20%～40%区间。尽管本文研究针对区域工业，但所测算的各区域工业技术进步贡献率与上述结论相差不大。根据Dougherty和 Jorgenson的研究，全要素生产率分别解释了1960～1989年间日本和德国产出增长的49.8%和57.6%[34]，相比之下，我国区域工业增长中的技术进步贡献率仍有很大提升空间。

为进一步揭示地区工业增长中技术进步贡献的细节，我们分别计算了各区域C、W的平均值(各省区C、W值的算术平均)，基于C、W值绘制面积图，图3、图4、图5为堆积面积图；西部地区劳动效率贡献为负值，故图6为一般面积图。

如图3所示，东部沿海工业增长中技术进步的平均贡献为0.03～0.04，其中劳动增强型技术进步发挥了主要作用，相比之下，该地区工业资本效率贡献相对较低，其原因可能在于对劳动力的过度依赖造成技术改造动力不足，长期积累导致资本技术效率低下。张月玲等研究发现东部地区因“资源诅咒”型技术选择惰性，造成产业结构的低端锁定[15]。尽管本文区域划分和研究方法与其并不一致，但也在一定程度上印证了她们的观点：我国东部沿海工业增长中的技术进步贡献是以对劳动增强型技术的过度依赖为基础的，这种依赖会导致产业升级与转移的滞后。图3显示在1996年后，东部沿海工业资本效率贡献开始进入单调递减区间，加快产业升级和产业转移迫在眉睫。

南部沿海地区情况较为特殊，在1990～2000年间，该地区资本效率贡献高于劳动效率贡献，在其余年份中资本效率贡献与劳动效率贡献基本持平；相比其他区域，南部沿海工业技术进步贡献中资本效率的贡献更为显著。根据宋冬林的观点，技术进步是被蕴含在资本投入之中的，蕴含体现式技术进步的资本投入对经济增长的促进作用更为突出[35]。我国南部沿海工业化具有典型的外向型特征，改革开放之后，由于国外先进技术和设备的大量引进，资本形成过程蕴含大量资本体现式技术进步，这使得该地区工业的资本效率获得显著提升。相比之下，东部沿海(江浙地区)的工业化是由民间主导的“自下而上”的内生型工业化，对外资依赖程度相对较低，体现式技术进步所带来的资本效率改进相对较少。值得注意的是，1996年后南部沿海工业资本效率贡献与劳动效率贡献同时剧烈下滑，在经历2008年金融危机影响后一直回升乏力，可见该地区依赖外资的工业模式已经难以持续，如何通过产业转型摆脱外向型经济的路径依赖成为南部沿海工业发展的当务之急。

图3　东部沿海工业技术进步贡献中要素效率贡献构成

图4　南部沿海工业技术进步贡献中要素效率贡献构成

图5　东北地区工业技术进步贡献中要素效率贡献构成

图6　西部地区工业技术进步贡献中要素效率贡献构成

东北地区的情况令人担忧，改革开放以来，该地区工业增长中的技术进步贡献一直未能超过0.025，尽管劳动效率提供了大部分贡献，但资本效率的低下成为技术进步贡献的巨大制约。东北是我国的老工业基地，改革开放前，该地区经济一直以国有工业企业为主要支撑。而从20世纪 80年代开始，我国逐步引入市场经济体制，微观经济组织的效率越来越取决于其制度结构与市场经济体制的适应性[36]，随着改革的深入，国企效率相对低下的问题越发突出，东北地区国有工业企业开始陷入困境，致使以国企为支撑的东北地区工业遭受巨大冲击。由图5也可看出，从1980年以来，东北地区的要素效率贡献一直停留在偏低的水平，直到近期仍未有明显改观，可见东北的振兴不仅需要政策倾斜和资源投入，还应重视人力资本培养、技术改造以及资本效率的提升。

就本文实证结论来看，西部地区工业劳动效率贡献绝对值在绝大部分年份均高于资本效率贡献绝对值(见图6)，尽管该地区工业资本效率贡献为负值，但劳动效率的提升抵消了资本效率的下滑，使得技术进步贡献总体为正。尤其在1994年之后，可以看到一个显著的劳动效率贡献提升过程，而资本效率却成为西部工业实现技术效率增长的巨大拖累。在资本效率贡献为负的情况下，西部工业增长只能依赖劳动效率改进以及资本投入数量的增长，但劳动效率不可能无限制地提升，而资本的过度投入又会因边际报酬递减进一步压低资本效率，从而陷入资本效率越低越依赖资本投入的负面循环。在经历近三十年的高速资本深化过程之后(见图1)，西部地区工业应针对性地调整产业技术进步方向和速度，加快建立符合要素稀缺性和市场理性的内生技术机制，通过优化资源配置、研发创新和技术改造降低资本报酬递减的负面影响，提升资本效率贡献。

五、结论与展望

本文使用一个简化的增强型技术进步模型，基于区域面板结论的一致性要求，结合1980～2011年省级面板数据，对我国六大区域工业的技术进步特征以及要素效率贡献进行了实证比较，结论表明：近三十多年来，除西部地区之外，我国东部沿海、南部沿海和东北区域均呈现资本与劳动同时增强的技术属性，东部沿海地区工业技术资本与劳动增强属性相对均衡，南部沿海地区工业技术以资本增强型为主，西部地区工业技术进步以劳动增强属性为主，东北地区工业技术要素增强属性相对偏低，即大部分区域工业技术劳动增强属性强于资本增强属性，总体技术进步呈现相对劳动增强特征。我国大部分区域工业增长仍以要素投入为主要推动力，缺乏要素效率的有效支撑；东部沿海的劳动效率、南部沿海的资本效率分别是支撑当地技术进步贡献的主要力量；而偏低的资本效率贡献则是制约西部与东北地区工业技术进步贡献的主要因素。如何针对性地调整各区域工业技术进步方向和速度，进而提升技术进步贡献率成为当务之急。

本文为中观区域技术进步特征的实证研究提供了一种视角，但存在以下不足：(1)本文使用了一个相比CES生产函数更为简化的模型，尽管模型结论更为细化且契合区域面板研究的需要，但可能忽略一些信息，这实际上是在模型完备性与操作适应性之间的一种权衡。(2)本文所强调的区域一致性主要体现在对面板系数截面一致性的检验上，实证模型的设置对检验结果影响巨大，若采用其他模型设置则结论可能不同，针对不同模型设置的稳健性检验仍有必要，有待未来研究的进一步深入。

注释：

①20世纪60年代城市经济学出现以后，人们逐渐发现经济学的视角除了宏观、微观之外，还应该有中观经济学，相比“宏观”的国家视角和“微观”的企业视角，“中观”主要体现在区域层面。在区域层面问题中，行政区划(如省、市、区)是最基本的区域概念，然而在行政区划之上，存在由相邻或不相邻的若干区域组成的区域集合体(如泛珠三角、长株潭等等)，这种集合体显然超出基本行政区域范畴，故我们使用“中观区域”反映这类区域， 即在“国家层面以下，行政区域以上”的区域范畴，如经济区划(如环渤海经济区)、自然区域(青藏地区、华南地区)等。

②此处A(t)和B(t)的变化率为当期变化率，反映当期技术进步特征；而前文定义的μ和λ是时期平均变化率，反映一段时期的总体平均技术进步速度。

③基于行文便利考虑，后文论述中将C和W简称为资本效率贡献和劳动效率贡献，其意为资本效率的平均贡献和劳动效率的平均贡献。

④尽管根据本文模型设置式(6)，理论上T与πt应该相等，但在实证分析中，πt所代表的索罗余值是众多产出增长影响因素的综合，其内涵不仅仅包括技术进步，而T是基于μ和λ计量拟合系数计算得到的，因此基于计量过程估算的T值与基于经验数据计算的索罗余值πt之间可能存在差异。实际上，对式(8)的计量拟合可视为对索罗余值中劳动效率贡献与资本效率贡献的分解与提取，此过程会将一些技术之外的不可观测效应整理归入误差项，从而得到要素效率参数更为准确的估计。

⑤考虑到改革开放之前中国工业发展的非正常状态，可将三中全会后的改革视为中国工业化再次启动的标志。

⑦国务院发展研究中心2005年6月发布的《地区协调发展的战略和政策》将我国划分为八大经济区域，包括黄河中游经济区(陕、晋、豫、蒙)、长江中游经济区(鄂、湘、赣、皖)、北部沿海经济区(京、津、冀、鲁)、东部沿海经济区(沪、苏、浙)、南部沿海经济区(闽、粤、琼)、西南经济区(云、贵、川、渝、桂)、西北经济区(甘、青、宁、藏、新)。

⑧资本积累的动态效率指的是在长期的增长动态中，一个经济体的储蓄与经济最优增长所要求的储蓄水平相一致。

⑨国有部门投资偏向=国有部门固定资产投资/全社会固定资产投资总额。

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(责任编辑：易会文)

中图分类号：F061.5

文献标识码：A

文章编号：1003-5230(2016)03-0013-11

作者简介：朱轶(1980— )，男，湖北武汉人，华侨大学经济与金融学院讲师。

基金项目：国家社会科学基金青年项目“就业优先战略下我国劳动密集型制造业升级路径研究”(13CJL057)

收稿日期：2016-03-05