全要素生產(chǎn)率框架下的城市資本要素生產(chǎn)率分析

王德祥+薛桂芝

摘要 已有的文獻基本上都是關(guān)注全要素生產(chǎn)率的研究，很少在全要素生產(chǎn)率的框架下識別每一種投入要素對經(jīng)濟增長的貢獻和影響。本文在Chang et al 2012年提出的ISP方法的基礎(chǔ)上，突破了其模型規(guī)模報酬不變的限制，采用投入導(dǎo)向的SBM模型對Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進行改進，在全要素生產(chǎn)率的框架下測算資本、勞動力和土地要素的生產(chǎn)率指數(shù)，識別每一種投入要素對全要素生產(chǎn)率的貢獻和影響。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，城市全要素生產(chǎn)率變化主要是資本要素生產(chǎn)率驅(qū)動的，提升城市全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵是提升資本要素生產(chǎn)率。本文還從經(jīng)濟發(fā)展水平、城市規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度、人力資本積累、政府規(guī)模、投資率、財政科技支出、FDI、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多個方面分析了影響城市資本要素生產(chǎn)率的因素。研究結(jié)論主要有：①1998—2013年間，中國城市全要素生產(chǎn)率累計下降了23.03%，其中資本要素生產(chǎn)率累計下降了60.71%，不同區(qū)域、不同層級、不同類型城市的資本要素生產(chǎn)率存在明顯的差異；②城市規(guī)模、市場化程度、人力資本積累、FDI資本存量和投資率是影響城市資本要素生產(chǎn)率的主要因素，其中，規(guī)模較大的城市占據(jù)各方面的優(yōu)勢，能夠更好地改進資本要素生產(chǎn)率。市場化的推進和人力資本積累有利于資本生產(chǎn)率的改進，符合經(jīng)濟發(fā)展的一般規(guī)律。FDI資本存量通過技術(shù)溢出效應(yīng)和示范效應(yīng)等能推進東道國技術(shù)進步和生產(chǎn)率提高；③投資率與資本要素生產(chǎn)率負相關(guān)，印證了Krugman隨著投資率走高會出現(xiàn)資本邊際報酬遞減以及資本要素生產(chǎn)率下降的問題的觀點；④第二產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率正相關(guān)，而第三產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率負相關(guān)，說明當(dāng)前中國的居民消費結(jié)構(gòu)層次總體上還比較低，強制推進二三產(chǎn)業(yè)間的結(jié)構(gòu)升級只能造成供需結(jié)構(gòu)匹配程度更低、愈加損失效率。短期內(nèi)中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的方向應(yīng)該為第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的調(diào)整升級。

關(guān)鍵詞 全要素生產(chǎn)率；資本要素生產(chǎn)率；LPI；ISP

中圖分類號 F062.1 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2016）11-0053-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.11.007

新古典經(jīng)濟學(xué)把經(jīng)濟增長的直接原因歸結(jié)為生產(chǎn)要素投入量的增長和全要素生產(chǎn)率的提高。資源的稀缺性意味著單純依靠要素投入的經(jīng)濟增長是難以持續(xù)的，只有全要素生產(chǎn)率的提高才是經(jīng)濟持續(xù)增長的源泉。改革開放之后中國的投資率從1981年的19.62%飛速上升到2014年的80.56%，同時“人口紅利”爆發(fā)，勞動力占比不斷上升，可以說中國改革開放以來的經(jīng)濟增長主要是靠要素投入驅(qū)動的。然而，自2011年逐年下滑的經(jīng)濟走勢印證了新古典經(jīng)濟學(xué)投入驅(qū)動增長模式無法實現(xiàn)經(jīng)濟持續(xù)增長的觀點。一方面投資率和人口紅利終將面臨拐點，不可能持續(xù)走高；另一方面要素投入達到一定規(guī)模一定會遇到報酬遞減的問題[1]。當(dāng)經(jīng)濟增長達到一定的階段，終將面臨經(jīng)濟增長的“陣痛”調(diào)整期。當(dāng)前中國的供給側(cè)改革旨在改變現(xiàn)有的經(jīng)濟增長模式，減少無效投資，增加有效投資，改善投入產(chǎn)出關(guān)系，提高全要素生產(chǎn)率，促進經(jīng)濟持續(xù)健康發(fā)展?？梢哉f，供給側(cè)改革的核心任務(wù)就是提升全要素生產(chǎn)率。2015年中國城鎮(zhèn)化率達到56.1%，學(xué)者們預(yù)測城鎮(zhèn)化的過程可以延續(xù)到2030年，從而進入城鎮(zhèn)化發(fā)展的成熟階段，屆時城鎮(zhèn)化水平可以達到70%。所以城市經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量直接關(guān)系到未來中國經(jīng)濟發(fā)展的質(zhì)量。因而不同于以往從省級層面來測算全要素生產(chǎn)率，本文從城市層面來測算全要素生產(chǎn)率及各單要素生產(chǎn)率的增長變化情況。全要素生產(chǎn)率是資本、勞動力、土地等投入要素的綜合生產(chǎn)率，提升全要素生產(chǎn)率首先要辨析每一種要素生產(chǎn)率的變化情況。以往的研究方法得出的全要素生產(chǎn)率指數(shù)都是加總層面的指數(shù)，無法識別每一種投入要素的生產(chǎn)率對全要素生產(chǎn)率的影響，因而不能夠明確地辨析全要素生產(chǎn)率變動背后的關(guān)鍵因素測算全要素生產(chǎn)率的方法主要有索洛余值法、擴展索洛余值法、隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法。。因此，本文沿襲并突破了Chang et al 2012年的研究[2]，采用SBM模型對Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)（LPI）進行改進，采用基于投入松弛的全要素生產(chǎn)率指數(shù)（Input Slack-based TFP，ISP）來測度和分解223個地級及以上城市1998—2013年的全要素生產(chǎn)率，將每種投入要素的生產(chǎn)率從全要素生產(chǎn)率的框架下分離出來，辨析全要素生產(chǎn)率的變化究竟是由哪種要素生產(chǎn)率驅(qū)動的。相對于Chang et al的研究，本文的創(chuàng)新之處在于采用投入導(dǎo)向的SBM模型對傳統(tǒng)的Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進行改進，投入導(dǎo)向SBM距離函數(shù)能夠在規(guī)模報酬可變的假設(shè)條件下實現(xiàn)要素生產(chǎn)率改進的測算，突破了于Chang et al模型規(guī)模報酬不變的限制條件。另外本文也對主導(dǎo)全要素生產(chǎn)率的資本要素生產(chǎn)率的影響因素進行了分析，可以說從兩方面彌補了Chang et al研究的缺憾。

式（6）表明全要素生產(chǎn)率是各項投入要素生產(chǎn)率的算術(shù)平均值。所以，基于ISP指數(shù)方法不僅可以測算出各項投入要素的生產(chǎn)率，而且可以進一步測算出全要素生產(chǎn)率。這樣，在考慮資本、勞動力和土地資源三項要素投入的情況下，就可以借助ISP指數(shù)分別測度出資本要素生產(chǎn)率、勞動要素生產(chǎn)率以及土地要素生產(chǎn)率，而將各項投入生產(chǎn)率進行算術(shù)平均就可以得出全要素生產(chǎn)率。注意，基于ISP指數(shù)方法測算的要素生產(chǎn)率是控制了其他投入要素情況下的要素生產(chǎn)率，而不再是單獨測算某一項投入要素的偏要素生產(chǎn)率（Partial Factor Productivity），這種測算方式考慮到了投入要素之間可能存在的替代關(guān)系或者互補關(guān)系。

1.3 指標設(shè)計

生產(chǎn)要素主要包括勞動力、資本和土地，土地往往被看成是不變的，其他兩個則是可變的。傳統(tǒng)索洛模型的生產(chǎn)函數(shù)為Y=AF（L，K），其中，Y為總產(chǎn)出，L為勞動力，K為資本存量，A為全要素生產(chǎn)率。后來陸續(xù)有學(xué)者將其他生產(chǎn)要素引入這一模型，使得索洛模型不斷擴展，其中包括土地。我們認為城市經(jīng)濟增長在很大程度上受益于城市用地的擴張，城市生產(chǎn)函數(shù)中土地不能被視為是不變的?；诖?，我們構(gòu)建一個擴展的索洛模型，Y=AF（L，K，R），R表示土地資源。所以模型的產(chǎn)出指標為Y，投入指標為L，K和R?？偖a(chǎn)出Y用市轄區(qū)GDP來表示，以1998年為基期，采用GDP平減價格指數(shù)進行平減。勞動力L我們用期末市轄區(qū)單位從業(yè)人員和城鎮(zhèn)私營和個體從業(yè)人員來表示。資本存量K采用歷年固定資產(chǎn)投資額，經(jīng)永續(xù)盤存法測算而得，資本存量的測算方法主要借鑒張軍等的做法進行測算而得[5]。土地資源R用各地區(qū)的建成區(qū)面積表示。

本文最終構(gòu)建了自1998年起升級為地級市的223個地級市1998—2013年的平衡面板數(shù)據(jù)來測度中國城市全要素生產(chǎn)率及其各項投入要素的生產(chǎn)率。

2 生產(chǎn)率測算結(jié)果及分析

本文采用Max DEA軟件測算城市全要素生產(chǎn)率框架下的單要素生產(chǎn)率。當(dāng)期SBM距離函數(shù)Dt（xt，yt）和Dt+1（xt+1，yt+1）采用基于投入導(dǎo)向的SBM模型逐年測算得出?？缙赟BM距離函數(shù)Dt（xt+1，yt+1）和Dt+1（xt，yt）將面板數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為截面數(shù)據(jù)，通過群組上方鄰群參比和下方鄰群參比方法測算得出。測算結(jié)果如表1，其中ISPK表示資本要素生產(chǎn)率，ISPK表示勞動要素生產(chǎn)率，ISPR表示土地要素生產(chǎn)率，LPI表示全要素生產(chǎn)率。

從國家層面來看，在1998—2013年的樣本區(qū)間內(nèi)中國的全要素生產(chǎn)率的累計變化一直處于零值以下，呈明顯的退步狀態(tài)，累計退步23.03%。土地要素生產(chǎn)率在樣本區(qū)間一直處于退步狀態(tài)，累計退步17.01%。勞動要素生產(chǎn)率呈穩(wěn)步上升趨勢，雖然2010—2013年有微弱的退步，但是在樣本期間累計增長8.63%。而資本要素生產(chǎn)率呈直線下滑態(tài)勢，樣本區(qū)間年增長率為-4.05%，累計退步60.71%?？梢钥闯?，全要素生產(chǎn)率退步的原因主要在于資本要素生產(chǎn)率的不斷下降。過度投資導(dǎo)致的嚴重產(chǎn)能過剩是資本要素生產(chǎn)率快速下降的重要因素。

從區(qū)域?qū)用嫔峡矗Y本要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域?qū)哟涡?，其中，東部地區(qū)的退步程度最小，累計退步35.42%，與其他三個地區(qū)的差別非常明顯。中部、西部和東北地區(qū)分別為71.69%、76.87%和79.89%，東北地區(qū)退步最為嚴重①。東部沿海省份與中西部省份之間差距呈不斷擴大的趨勢，主要原因是自改革開放后東部沿海省份的區(qū)位優(yōu)勢和政策優(yōu)勢引發(fā)了要素聚集效應(yīng)，物力資本、人力資本和先進技術(shù)不斷向東部省份聚集。東北三省從地理位置上看屬于東部地區(qū)，但資本要素生產(chǎn)率最低，原因在于東北三省資源型城市比重過大，全國資源型城市262個，東北占了37個，全國資源衰退型地級市24個，有10個在東北。資源型城市經(jīng)濟發(fā)展對資源開發(fā)依賴程度大，資源利用水平低。另外，2003—2012年振興東北十年，三個省份的固定資產(chǎn)投資年均增幅超過30%，GDP增速也水漲船高，高投入高產(chǎn)出掩蓋了產(chǎn)能過剩、生產(chǎn)率下滑等問題。東北地區(qū)的經(jīng)濟困境是投入驅(qū)動增長模式負面效應(yīng)的極端體現(xiàn)。

從城市層級上來看，副省級及以上城市資本要素生產(chǎn)率累計進步27.05%，地級市累計退步68.88%，大部分年份呈負增長狀態(tài)。副省級及以上城市的資本要素生產(chǎn)率遠遠超出了地級市的資本要素生產(chǎn)率，且生產(chǎn)率呈進步狀態(tài)。19個副省級及以上的城市基本上都屬于國家中心城市或區(qū)域中心城市，國家中心城市和區(qū)域中心城市是區(qū)域組織經(jīng)濟活動和配置資源的中樞、區(qū)域綜合交通和信息網(wǎng)絡(luò)樞紐、科教、文化、創(chuàng)新中心，是城市體系中綜合實力最強的頂尖城市，在政策、資本、勞動力、技術(shù)和體制創(chuàng)新方面占盡天時地利人和，有利于生產(chǎn)率改進。

從城市類型來看，非資源型城市資本要素生產(chǎn)率樣本期間累計退步52.89%，資源型城市累計退步72.82%，其中資源衰退型城市累計退步90.95%。原因在于資源型城市的經(jīng)濟增長對資源開發(fā)的依賴性強，采掘業(yè)占GDP比重較高，資源開發(fā)強度大，產(chǎn)能嚴重過剩，“三高”項目過多，低水平重復(fù)投資過高，接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后，向高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、現(xiàn)代制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級尚處于起步階段，物力資本、人力資本和先進技術(shù)等要素集聚能力弱，創(chuàng)新能力差，不利于生產(chǎn)率改進。

盡管很多學(xué)者認為中國的要素生產(chǎn)率應(yīng)該是取得了很大的進步，但是采用多種方法測算，中國的要素生產(chǎn)率的確長期在零值附近徘徊，甚至呈倒退狀態(tài)。本文對出現(xiàn)這種情況的原因進行了猜想：

（1）全要素生產(chǎn)率所體現(xiàn)的技術(shù)進步?jīng)]有蘊含資本投入帶來的技術(shù)進步。如果全要素生產(chǎn)率的增長較低，只說明沒有蘊含資本投入的技術(shù)進步較低，蘊含在資本投入中的技術(shù)進步仍然是存在的[6]。而中國的技術(shù)進步可能被蘊含在資本投入的增長中了。技術(shù)進步有自行研發(fā)和學(xué)習(xí)模仿兩種實現(xiàn)方式，同發(fā)達國家相比，中國在技術(shù)上存在著很大的差距，所以主要采用模仿、購買等方式來實現(xiàn)技術(shù)進步。這種進步通常是與購買專利技術(shù)或者購置機器設(shè)備同時進行的，從而蘊含在資本投入的增長中。要素生產(chǎn)率將技術(shù)進步和資本隔離開可能低估了中國技術(shù)進步的程度和生產(chǎn)率的真實改進情況。

（2）中國的投資率可能存在被高估的情況。國內(nèi)很多研究都對中國投資率的真實性表達了懷疑[7]，認為中國的投資率可能存在被高估的情況。如果投資率被高估，那么以投資額為基礎(chǔ)測算得出的資本存量也將被高估，資本要素生產(chǎn)率被低估就不足為奇了。

（3）轉(zhuǎn)型時期的尋租行為抑制了生產(chǎn)率進步。由于轉(zhuǎn)型時期有效監(jiān)管制度的缺失，作為一種高成本的“暗稅”，腐敗租金不僅會導(dǎo)致投資偏離社會期望的適度投資率，也會扭曲投資結(jié)構(gòu)，抑制有效投資，加劇無效投資，并降低投資的產(chǎn)出水平，最終對投資效率都產(chǎn)生不同程度的負面效應(yīng)[8-9]。中國尚處于轉(zhuǎn)型時期，政府部門的尋租行為對資本要素生產(chǎn)率的改進會產(chǎn)生負面效應(yīng)。

（4）基礎(chǔ)設(shè)施尚未發(fā)揮其“生產(chǎn)力”。基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)周期特別長，甚至長達幾十年。中國作為新興經(jīng)濟體，用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資要在若干年后才能發(fā)揮其“生產(chǎn)力”。許多基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目尚處于建設(shè)期，尚未充分地發(fā)揮作用。

3 城市資本要素生產(chǎn)率的影響因素

國內(nèi)外許多學(xué)者對中國全要素生產(chǎn)率測算及相關(guān)領(lǐng)域做了大量研究，但是缺乏對生產(chǎn)率影響因素的探討。從前一部分的分析可以看出，中國全要素生產(chǎn)率的變化主要是由資本要素生產(chǎn)率的變化主導(dǎo)的，提升全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵是提升資本要素生產(chǎn)率。提升資本要素生產(chǎn)率有兩個途徑，一是推進技術(shù)進步，二是改善資本配置效率。這一部分我們對影響技術(shù)進步和資本配置效率的一系列影響因素進行探討，最終構(gòu)建223個城市1998—2013年的平衡面板。

3.1 指標選取與數(shù)據(jù)說明

我們選取經(jīng)濟發(fā)展水平、城市規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度、人力資本積累程度5個不可控解釋變量用來描述城市的經(jīng)濟、社會特征，也加入政府規(guī)模、投資率、財政科技支出、FDI以及基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)5項可控解釋變量，用來代表城市的經(jīng)濟行為。

經(jīng)濟發(fā)展水平（gdpp）。人均GDP衡量的是一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和富裕程度。富裕地區(qū)往往具有資本優(yōu)勢、勞動力優(yōu)勢、技術(shù)優(yōu)勢和體制創(chuàng)新優(yōu)勢，有利于生產(chǎn)率改進。而Loikkane & Susiluoto認為富裕地區(qū)吸引投資和勞動力的能力較強，經(jīng)濟主體控制成本的主動性會降低[10]。預(yù)期符號為正。

城市規(guī)模（pop）。Melo et al[11]，Combes[12]的研究發(fā)現(xiàn)大城市的企業(yè)具有更高的全要素生產(chǎn)率。大城市生產(chǎn)率優(yōu)勢主要來源于經(jīng)濟活動高度集聚產(chǎn)生的要素集聚效應(yīng)，以及因市場激烈競爭而產(chǎn)生的選擇效應(yīng)。本文用城市年末總?cè)丝诖沓鞘幸?guī)模，預(yù)期符號為正。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（second和third）?！敖Y(jié)構(gòu)紅利假說”認為投入要素從低生產(chǎn)率部門向高生產(chǎn)率部門轉(zhuǎn)移會使總體生產(chǎn)率上升。有研究認為存在“結(jié)構(gòu)紅利假說”，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有利于經(jīng)濟增長，另一些研究則認為“結(jié)構(gòu)紅利假說”不顯著，或者在不同的國家出現(xiàn)截然不同的情況。Fagerberg認為經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化并不必然導(dǎo)致生產(chǎn)率的變化[13]。本文分別用第二、三產(chǎn)業(yè)占比為指標，進行回歸，預(yù)期符號不確定。

市場化程度（market）。經(jīng)濟自由主義認為“看不見的手”使得市場能夠高效地配置資源。而凱恩斯主義認為市場運行中存在嚴重的市場失靈，政府干預(yù)能彌補市場失靈的缺陷，提高資源的配置效率。新凱恩斯主義再次強調(diào)政府宏觀調(diào)控的微觀基礎(chǔ)，重新確定市場在資源配置中的作用。樊綱等認為市場化進程顯著地推進了全要素生產(chǎn)率的提升[14]。本文采用分省市場化推進指數(shù)表示市場化程度，預(yù)期符號為正①。

人力資本積累（human）。在理論增長模型中人力資本對生產(chǎn)率的增長具有正的影響。Pritehett[15]和Temple[16]認為大多數(shù)在這個領(lǐng)域的實證研究卻不能給予其支持，主要源于人力資本測算方法的欠合理性。人力資本需要進行間接推算，不同學(xué)者采用的方法往往有所不同，一些學(xué)者把影響人力資本質(zhì)量和人力資本數(shù)量的眾多因素進行匯總，再采用分析方法測算出人力資本綜合存量，這種測算方法涉及到幾十個變量，容易出現(xiàn)誤差[17]。也有的學(xué)者認為勞動力的知識和技能是人力資本的核心，而知識和技能主要是通過教育和培訓(xùn)投資得來的[18]，他們以每年財政的社會文化教育支出作為投資數(shù)據(jù)，運用永續(xù)盤存法來構(gòu)造人力資本。戴維·韋爾認為把教育開支作為投資額來測算人力資本會大大低估教育投資的真實成本，因為除了顯性的教育成本之外，還有隱性成本，即學(xué)生因接受教育而放棄工作所產(chǎn)生的機會成本，而機會成本是難以估量的[19]。所以本文通過原始勞動力數(shù)量、最低工資標準、平均工資水平來間接測算人力資本的數(shù)量。我們認為最低工資是支付給原始勞動力的報酬，平均工資是支付給效率勞動力的報酬，平均工資和最低工資的差額是支付給人力資本的，即：

人力資本原始勞動力=平均工資-最低工資最低工資

所以可以認為勞均人力資本=（平均工資-最低工資標準）/最低工資標準。本文采用勞均人力資本表示人力資本積累情況。

政府規(guī)模（govsize）。政府行為如經(jīng)濟政策、發(fā)展戰(zhàn)略、財政支出均是影響生產(chǎn)率的重要變量，然而政府規(guī)模與生產(chǎn)率增長之間的關(guān)系比較模糊。Blanchard & Shleifer認為財政支出可以提高當(dāng)?shù)氐墓参锲返囊?guī)模和質(zhì)量，吸引資源流入，增加物質(zhì)資本和人力資本的積累[20]。然而國內(nèi)一些研究認為當(dāng)前過分強調(diào)GDP的干部考核和選拔體系也導(dǎo)致地方政府行為扭曲以及財政支出結(jié)構(gòu)偏向會導(dǎo)致經(jīng)濟增長的效率損失[21]。政府規(guī)模用財政支出占GDP的比重來表示，預(yù)期符號不確定。

投資率（invest）。古典經(jīng)濟學(xué)理論認為資本深化往往與資本回報率負相關(guān)，許多學(xué)者的研究也證實了這一點。Krugman指出，經(jīng)濟增長如果完全依賴要素投入將不可避免地會出現(xiàn)資本邊際報酬遞減以及資本生產(chǎn)率下降的問題[22]。張軍認為中國經(jīng)濟增長率持續(xù)下降可以用資本形成過快，投資收益持續(xù)惡化來解釋[23]。Gordon卻認為長期來看資本深化與資本利潤率之間的關(guān)系非常復(fù)雜，不一定負相關(guān)[24]。本文用全社會固定資產(chǎn)投資占GDP的比重來表示投資率，預(yù)期符號為負。

財政科技支出（sci）。財政科技支出通過影響技術(shù)創(chuàng)新來影響要素生產(chǎn)率。David P A & Hall B H指出政府R&D補貼激勵效應(yīng)和擠出效應(yīng)并存[25]。Hall & Maffioli認為政府R&D補貼對企業(yè)的R&D投入存在杠桿效應(yīng)，但該杠桿效應(yīng)究竟是激勵效應(yīng)還是擠出效應(yīng)在不同經(jīng)濟體中情況有所不同[26]。本文用科技支出占財政支出的比重來表示此指標，預(yù)期影響不確定。

外商直接投資（FDI）。一般認為FDI可以通過技術(shù)溢出效應(yīng)和示范效應(yīng)等推進東道國技術(shù)進步和生產(chǎn)率提高。但也有觀點認為FDI只是為了占領(lǐng)東道國的市場，利用東道國廉價的勞動力，并不重視技術(shù)的引進，因而不會對東道國工業(yè)整體技術(shù)水平的提高起到積極的作用[27-28]。張宇認為FDI的流入會導(dǎo)致我國生產(chǎn)率水平在長期內(nèi)得到顯著提升，在短期內(nèi)對生產(chǎn)率的提升表現(xiàn)不明顯[29]。本文采用FDI存量占GDP的比重來衡量外商直接投資水平，預(yù)期影響不確定①。

基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（infra）。基礎(chǔ)設(shè)施越完善往往越利于要素流動，進而通過提升資源利用效率來實現(xiàn)生產(chǎn)率的增長。Aschauer測算了美國1945—1985年生產(chǎn)率和基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)系，結(jié)果顯示二者高度相關(guān)[30]。王小魯?shù)妊芯苛宋覈幕A(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率增長的影響，得出基礎(chǔ)設(shè)施改善對TFP增長的作用迅速上升[31]。也有研究認為基礎(chǔ)設(shè)施對TFP的作用不顯著，如Aaron[32]、Hulten & Sehwab [33]的研究發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施資本對美國制造業(yè)部分地區(qū)的TFP作用不明顯。本研究采用人均道路鋪設(shè)面積作為其代理指標②，預(yù)期符號為正。

3.2 模型估計結(jié)果與說明

很多經(jīng)濟關(guān)系是動態(tài)的，當(dāng)期資本要素生產(chǎn)率會受到上期資本要素生產(chǎn)率的影響。所以我們構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型來計量資本要素生產(chǎn)率與諸多影響因素之間的關(guān)系。根據(jù)以上解釋變量構(gòu)建的動態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸方程如下：

從動態(tài)面板模型的形式看，被解釋變量的滯后項會與其個體效應(yīng)相關(guān)，造成內(nèi)生性問題。從模型的經(jīng)濟意義來看，投資率、市場化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人力資本等變量均可能存在內(nèi)生性

問題，這會使得OLS估計結(jié)果產(chǎn)生有偏和不一致的問題，本文采用廣義矩估計（GMM）來進行回歸分析，以減弱內(nèi)生性，得到無偏、一致的估計量。

首先用第三產(chǎn)業(yè)GDP占比代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋變量構(gòu)建模型1，然后用第二產(chǎn)業(yè)GDP占比代表產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)解釋變量構(gòu)建模型2，最后將模型1和模型2中不顯著的變量剔

除后構(gòu)建模型3，得到的GMM回歸結(jié)果如表2，各個模型的Sargan P值均大于0.1，可以看出，模型設(shè)定形式正確。

從三個模型的回歸結(jié)果可以看出，無論在哪種模型下，城市規(guī)模、市場化程度、人力資本積累、投資率、政府科技支出和FDI資本存量均在1%的水平下顯著且相關(guān)關(guān)系符合預(yù)期，是影響城市資本要素生產(chǎn)率最重要的因素。城市資本生產(chǎn)率與城市規(guī)模呈正比，說明規(guī)模較大的城市占據(jù)天時地利人和，具有明顯的要素優(yōu)勢、政策優(yōu)勢以及區(qū)位優(yōu)勢，能夠更好地改進資本要素生產(chǎn)率。市場化的推進有利于資本生產(chǎn)率的改進，這符合經(jīng)濟發(fā)展的規(guī)律。人力資本的積累與資本生產(chǎn)率顯著正相關(guān)的結(jié)果也說明我們測算人力資本的方法是合理的。投資率增長幅度與城市資本要素生產(chǎn)率呈反比，印證了Krugman隨著投資率走高會出現(xiàn)資本邊際報酬遞減以及資本生產(chǎn)率下降的觀點。FDI資本存量顯著地推進了資本要素生產(chǎn)率，說明FDI通過技術(shù)溢出效應(yīng)和示范效應(yīng)等推進了中國技術(shù)進步和生產(chǎn)率提高。財政科技支出雖然也在1%的水平下顯著，但相關(guān)關(guān)系不符合預(yù)期。政府科技支出呈負相關(guān)關(guān)系，說明財政科技支出的擠出效應(yīng)超出了其激勵效應(yīng)。其原因可能在于對技術(shù)創(chuàng)新活動的政府干預(yù)同樣存在“失靈”的可能性，尤其是在經(jīng)費投放和使用過程中可能出現(xiàn)“逆向選擇”和“道德危險”問題。

我們分別用第二產(chǎn)業(yè)占比和第三產(chǎn)業(yè)占比做回歸分析，發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率正相關(guān)，在5%的水平下顯著，而第三產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率負相關(guān)，在5%的水平下顯著。說明當(dāng)前中國居民消費結(jié)構(gòu)層次總體偏低，強制推進產(chǎn)業(yè)間結(jié)構(gòu)升級只能造成供求結(jié)構(gòu)匹配程度更低、效率損失更加嚴重，不能強制推進第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的升級。無論從人均GDP來看、從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看、從就業(yè)結(jié)構(gòu)來看、從制造業(yè)增加值占比來看，當(dāng)前中國仍處于工業(yè)化中期，第二產(chǎn)業(yè)還有很大的上升空間，但這種上升不是建立在低水平重復(fù)投資上，而是建立在科技創(chuàng)新的基礎(chǔ)上。所以短期內(nèi)中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的方向應(yīng)該為第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的調(diào)整升級。

政府規(guī)模與資本要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系不顯著。說明政府財政支出的增加對資本生產(chǎn)率的改進并沒有明顯的效果，原因可能在于當(dāng)前過分強調(diào)GDP的干部考核和選拔體系導(dǎo)致地方政府行為扭曲以及財政支出結(jié)構(gòu)偏向?；A(chǔ)設(shè)施越完善越應(yīng)有利于生產(chǎn)率的增長，但我國城市資本要素生產(chǎn)率與城市人均道路面積的關(guān)系卻不顯著。原因可能是人均道路面積只能反映道路建設(shè)的數(shù)量，不能反映道路建設(shè)的質(zhì)量，另外以人均道路面積作為衡量基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況的指標可能不夠全面。

4 結(jié) 論

本文突破了Chang et al關(guān)于ISP測算規(guī)模報酬不變的限制，采用投入導(dǎo)向SBM模型對Luenberger生產(chǎn)率指數(shù)進行改進，在全要素生產(chǎn)率的框架下測算資本、勞動力和土地要素的生產(chǎn)率指數(shù)，發(fā)現(xiàn)中國全要素生產(chǎn)率退步的主要原因在于資本生產(chǎn)率的不斷下降，提升全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵在于提升資本生產(chǎn)率。本文還從經(jīng)濟波動、城市規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場化程度、人力資本積累、政府規(guī)模、投資率、科技支出、FDI、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等多個方面分析了影響城市資本要素生產(chǎn)率變化的因素。我們的研究主要有以下幾點結(jié)論：

（1）中國的城市全要素生產(chǎn)率1998—2013年間呈退步態(tài)勢，累積下降了23.03%，其中資本要素生產(chǎn)率累積下降了60.71%，資本要素生產(chǎn)率是抑制全要素生產(chǎn)率進步的主要因素。從區(qū)域?qū)用嫔峡矗瑬|部地區(qū)的資本生產(chǎn)率明顯高于其他三個地區(qū)；從城市層級看，副省級及以上城市資本生產(chǎn)率遠遠高于地市級城市；從城市類型看，資源型城市明顯低于非資源型城市，資源衰退型城市更低。

（2）規(guī)模較大的城市占據(jù)天時地利人和，能夠更好的改進資本要素生產(chǎn)率。當(dāng)前中國正在建設(shè)國家中心城市和區(qū)域中心城市，要進充分地發(fā)揮中心城市的控制管理功能、協(xié)調(diào)輻射功能、城市服務(wù)功能、信息樞紐功能，合理整合地區(qū)資源，輻射帶動周邊地區(qū)要素生產(chǎn)率改進。市場化的推進和人力資本積累有利于資本生產(chǎn)率的改進，應(yīng)進一步推進簡政放權(quán)，加速市場化改革，尤其是國有企業(yè)改革，激發(fā)市場活力。應(yīng)推進人力資本的積累，提高人力資本水平，努力構(gòu)建人力資本紅利。FDI資本存量占比與城市資本要素生產(chǎn)率呈正比，說明FDI通過技術(shù)溢出效應(yīng)和示范效應(yīng)等推進了中國技術(shù)進步和生產(chǎn)率提高，未來應(yīng)堅持對外開放和利用外資政策，進一步鼓勵FDI的進入。

（3）投資率與城市資本要素生產(chǎn)率呈反比，印證了Krugman隨著投資率走高會出現(xiàn)資本邊際報酬遞減以及資本生產(chǎn)率下降的問題的觀點。應(yīng)進一步推進供給側(cè)改革，優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，減少低端制造業(yè)和“三高”產(chǎn)業(yè)的無效投資，降低產(chǎn)能過剩，增加高端制造業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的有效投資。

（4）第二產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率正相關(guān)，而第三產(chǎn)業(yè)占比與資本生產(chǎn)率負相關(guān)。當(dāng)前中國居民消費結(jié)構(gòu)層次總體較低，強制推進第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)的升級只能造成供求結(jié)構(gòu)匹配程度更低、效率損失更嚴重。短期內(nèi)中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的方向應(yīng)該為鼓勵第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)升級，由低端制造業(yè)和“三高”產(chǎn)業(yè)向高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高端制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，從勞動、資本密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)、知識密集型產(chǎn)業(yè)過渡。

（編輯：劉呈慶）

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