考虑技术进步偏向性的全要素生产率分解及其演变

汪克亮+杨力+杨宝臣+程云鹤

收稿日期：2013-04-06

基金项目：国家自然科学基金项目（71071003）；国家软科学重大项目（2012GXS1D003）；安徽省哲学社会科学规划项目（AHSK11-12D107）；安徽省高校省级人文社会科学研究项目（SK2012B146）

作者简介：汪克亮（1980-），男，安徽枞阳人，博士、副教授，研究方向为区域经济可持续发展；杨 力（1972-），男，安徽淮南人，教授，研究方向为管理科学与工程；杨宝臣（1966-），男，河北唐山人，教授，研究方向为技术经济；程云鹤（1972-），男，安徽肥东人，讲师，研究方向为低碳经济。

摘要：基于1992～2009年中国省际面板数据，采用非参数DEA方法测算了28个省份的全要素生产率指数并考察其地区差异与变化根源。在此基础上，进一步将技术进步分解为投入偏向型技术进步与中性技术进步，重点分析了偏向型技术进步对我国各省份全要素生产率的作用机制。结果表明：样本期内，我国全要素生产率实现了年均2.37%与累计41.25%的增长，并主要依靠技术进步来推动；中性技术进步是我国技术进步的主要表现形式，偏向型技术进步总体上对我国全要素生产率提升起到促进作用，但是力度在逐渐减弱。为了推动全要素生产率持续增长，各省份一方面必须要同时重视技术进步与技术效率的提高，另一方面应根据自身的资源禀赋与产业结构特点进行适宜的技术选择。

关键词：全要素生产率；偏向型技术进步；技术效率；技术进步；数据包络分析

中图分类号：F062.4 文献标识码：A 文章编号：1001-8409（2014）03-0012-04

Study on the Decomposition and Change of Total Factor

Productivity Consider Biased Technological Change

——Evidence from Chinese Provincial Panel Data Over 1992～2009

WANG Ke-liang1， YANG Li1， YANG Bao-chen2， CHENG Yun-he1

（1. School of Economics and Management， Anhui University of Science and Technology， Huainan 232001；

2. School of Management and Economics， Tianjin University， Tianjin 300072）

Abstract： This paper uses data envelopment analysis to measure the total factor productivity indexes of Chinese 28 provinces based on the provincial data over 1992～2009， and investigates the regional differences and changing reason. Subsequently， it further divides technological change into input-based technology and neutral technology， and analyzes the influencing mechanism of input-biased technological change on the total factor productivity of Chinese provinces. The results show that Chinese total factor productivity has reached 2.37% average growth rate and 41.25% cumulative growth promoted by technological change from 1992 to 2009. Neutral technological change is the main form of Chinese technological change. Input-biased technological change has a positive effect on improving Chinese overall total factor productivity， but the strength is gradually weakened. In order to promote sustained growth of total factor productivity， on the one hand， Chiness provinces must place the same emphasis on the technological progress and the improvement of technical efficiency， on the other hand， each province should choose appropriate technology based on the characteristic of its resource endowment and industrial structure.

Key words： total factor productivity； biased technological change； technological efficiency； technological change； data envelopment analysisendprint

1 引言

全要素生产率（Total factor productivity， 简称TFP）不仅是经济增长来源分析的重要工具，也是政府制定长期可持续发展政策的重要依据[1]。国内外众多学者运用TFP研究了一些国家或地区的经济增长模式，认为只有TFP不断改善的集约型发展方式才是可持续的[2，3]。在早期，学术界主要是应用索洛提出的增长会计法度量全要素生产率，该方法将TFP视为剔除要素投入贡献后的剩余并将其等同于技术进步。近年来，由于基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis， 简称DEA）的Malmquist指数方法无需对生产函数的具体形式及分布做出假设，避免了较强的理论约束[1]，成为当前测算TFP的主流方法，被广泛应用到国内外有关经济增长绩效问题的研究之中。该方法的一大突出优点是可以将TFP分解为技术效率改进与技术进步，可以判断其变动的根源。然而，多数文献在研究时均假定技术进步是中性的希克斯技术进步，而没有关注到技术进步的偏向性特征。事实上，技术进步并非完全中性，通常是偏向某种要素[4，5]。一种可能的解释是，如果经济单元的某种要素相对充足，那么偏向该要素的技术将更有价值，这会激励经济单元研发偏向该要素的技术[6]。因此技术进步与资本、劳动要素的作用不是单向的，而是内在共生的，相互影响和制约。只有当技术是适宜的，与经济单元的要素禀赋相匹配时，才能有效促进其效率与生产率的提高。虽然国内外已有很多文献研究了中国技术进步的偏向性，但是基本上都是在参数方法框架下进行，将TFP变化等同于技术进步，忽视了生产中的技术无效率因素，具有一定的理论局限性[7]。为此，本文运用基于DEA的非参数Malmquist指数对1992～2009年中国各省份的TFP进行了重新估算、分解并分析其时空差异，将技术进步分解为投入偏向型技术进步与中性技术进步，并考察偏向型技术进步对我国各省份TFP的影响机制及变动趋势，为相关政策分析提供更为详实的数据参考。

2 Malmquist指数及其分解

本文将每个省份（包括自治区、直辖市，统称省份）视为决策单元。假定每个省份的投入产出向量分别为：x=（x1，…，xn）∈RN+、y=（y1，…，ym）∈RM+，其中N、M分别为投入产出变量的个数，则生产技术集可以表征为：Tt={（xt，yt）：xt can produce yt}。本文把度量TFP变化的Malmquist指数分解为技术效率变化与技术进步，分解模式[8]如下：

Mo=EC×TC=Dt+1o（xt+1，yt+1）Dto（xt，yt）×

Dto（xt+1，yt+1）Dt+1o（xt+1，yt+1）×Dto（xt，yt）Dt+1o（xt，yt）1/2 （1）

其中，Dto（·）为基于产出导向的距离函数，EC、 TC为技术效率变化与技术进步指数。EC、TC大于（小于）1分别表示技术效率改善（恶化）及技术进步（退步）。

正如前文所述，通过考察技术进步方向可以反映技术进步与要素禀赋耦合的程度。为此，本文在不变规模报酬假设（CRS）下，进一步将TC指数分解为偏向型技术进步与中性技术进步[9]，即：

TC=MTC×BTC=MTC×OBTC×IBTC

=Dto（xt，yt）Dt+1o（xt，yt）×Dto（xt+1，yt+1）Dt+1o（xt+1，yt+1）×Dt+1o（xt+1，yt）Dto（xt+1，yt）1/2

×Dt+1o（xt，yt）Dto（xt，yt）×Dto（xt+1，yt）Dt+1o（xt+1，yt）1/2 （2）

其中，MTC为希克斯中性技术进步，BTC为偏向型技术进步，OBTC与IBTC分别为产出、投入偏向型技术进步。如果OBTC=IBTC=1，则表示技术进步是完全中性的；若OBTC（IBTC）>1，表示技术进步偏向有利于改善TFP；若OBTC（IBTC）<1，则表示偏向型技术进步阻碍了TFP的提高。由于本文中决策单元只有一个产出变量，OBTC=1，因而TC=MTC×IBTC。

在Malmquist指数求解及分解过程中，会涉及到6个距离函数，本文采用DEA方法对其进行测算，即：

Dt1o（xt2k0，yt3k0-1=maxθ

s.t.Kk=1λt1kxt1k，n≤xt2k0，n； Kk=1λt1kyt1k，m≥θyt3k0，m；

λt1k≥0；n=1，…，N；m=1，…，M；k=1，…，K （3）

其中，k0为待研究的决策单元（本文即为每个省份），λt1k表示每个横截面观测值的权重，K为决策单元个数，当且仅当t1=t2=t3=t或t+1时，该距离函数为同期距离函数，否则为混合期距离函数。

3 数据处理与实证分析

3.1 数据处理

本文以全国28个省份为了便于资料整理，重庆归入四川，海南、西藏、台湾、香港和澳门不在分析范围内。 为研究对象，时间跨度为1992～2009年，每个省份有3种投入、一种产出，投入产出变量选择及数据来源如下：（1）产出（Y）。本文以各省份GDP为产出指标，为了保持统计口径一致，以1952年不变价格对各省份GDP进行了换算（下同）。（2）资本投入（K）。本文采用“永续盘存法”估算各省份资本存量，并将其作为资本投入的代理指标。（3）劳动投入（L）。劳动时间投入与劳动报酬应该是劳动投入最为准确的衡量指标，但是由于诸多条件限制，无法获得这方面的数据，因此本文以各省份年末就业人数来代替。（4）能源投入（E）。本文以各省份能源消费总量来度量能源投入，并对不同类型的能源进行了折标煤计算。上述变量数据均来自于《新中国五十周年统计资料汇编》、相关年份《中国统计年鉴》以及各省份统计年鉴，并经过整理得到。endprint

3.2 实证分析结果

本文在时间上将研究样本分为三个时段，分别是1992～1997年、1998～2003年、2004～2009年，其中第一时段是改革开放以来我国经济增长最快的时期之一，第二时段是重化工业化时期，第三时段是我国经济平稳增长时期，以此来考察我国社会主义市场经济体制正式确立后TFP的变化情况；在空间上，按照传统的划分方法，将各省份归入东部、中部与西部三大区域东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河北、湖北、湖南；西部地区包括内蒙古、广西、四川（含重庆）、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 ，以考察不同区域的经济增长模式特点。

（1）全要素生产率及其分解

如表1、表2所示，从全国整体来看，1992～2009年，TFP的平均增长率为2.37%，实现了累计41.25%的增长，技术效率指数年均降幅为0.59%，累计降幅达到9.04%，而技术进步指数的年均增长率为2.98%，实现了55.29%的累计增长。从动态角度来看，我国TFP大致经历了“先升—后降—再升”的演变过程。第一时段是我国TFP增长最快的时期，年均增长率达到4.12%。邓小平南巡与社会主义市场经济体制的建立给我国经济增长注入了巨大活力，使得TFP取得了长足的进步。第二时段TFP下降比较明显，平均增长率仅0.73%。主要原因有两点：一是1997年东南亚金融危机对我国实体经济造成了一定冲击；二是本世纪初的重化工业化浪潮导致我国经济发展与资源环境之间的矛盾趋于恶化，并引起了政府高层重视。在第三时段，为了转变经济增长方式，党的“十六大”明确指出要走新型工业化道路，“十一五”规划中又提出了节能减排约束指标，我国TFP开始稳步回升。无论是从全国还是从三大区域角度来看，TFP增长均是由技术进步来驱动的，而技术效率则起到阻碍作用。作为推动TFP增长的两大引擎，体现“硬”技术条件的“技术进步”与体现“软”技术条件的“技术效率”没有产生协同效应，无法共同驱动我国TFP增长，这一方面说明落后省份没有充分挖掘已有的资源与技术潜力，另一方面也表明我国在资源配置、管理模式、政策体制以及市场环境等方面还存在诸多薄弱环节。表1 1992～2009年全国平均全要素生产率年指数及其分解

从区域层次来看，我国三大区域TFP增长存在很强的异质性，样本期内三大区域的TFP均值分别为1.0308、1.0279与1.0134，技术效率指数分别为0.9983、0.9973与0.9875，技术进步指数分别为1.0132、1.0004与1.0025。样本期内，三大区域的技术效率指数均是下降的，表明区域内部各省份的技术效率差距在扩大，而东部地区的TFP与技术进步指数均是高于中西部地区。从动态视角来看，三大区域的TFP增长速度均是第一时段最快，其次为第三时段，第二时段最

表2 1992～2009年全国及三大区域全要素生产率（TFP）

及其分解指数的累计变动

表3 不同时间段的全国及三大区域

平均全要素生产率（TFP）指数及其分解慢，西部地区第二时段的TFP甚至是负增长。由TFP分解可知，技术进步均是三大区域TFP提升的主要原因，而技术效率则都是起到抑制作用。此外，本研究还发现三大区域之间的技术进步指数差距在不断减小，第三时段中西部地区的技术进步指数已接近或超过东部地区，这表明中西部地区充分利用了“后发优势”的技术进步，与东部地区的技术差距在缩小。

（2）技术进步的分解及其方向

如表1所示，1992～2009年间全国投入偏向型技术进步IBTC的平均值为1.0057，数值大于1，说明投入偏向型技术进步总体上促进了我国TFP增长；偏离度较小，仅为0.0057，表明我国技术进步的特点是接近于中性技术进步。基于区域角度而言，样本期内三大区域IBTC均值也都是大于1的。其中，东部地区的技术进步偏向性最为明显，IBTC均值达到了1.0132，而中西部地区的技术进步偏向性均较弱，IBTC均值仅为1.0004与1.0025，中部地区的技术进步几乎已完全趋于中性。从时间趋势来看，全国IBTC均值从第一时段的1.0075下降到第二时段的1.0051，再进一步下降至第三时段的1.0044。而IBTC在三大区域的动态表现与全国有一定差异，其中东部地区IBTC均值呈现“先降—后升”的变化模式，第一时段IBTC均值为1.0169，在第二时段减弱至1.0107，而到第三时段又上升至1.0117；相比于东部地区，偏向型技术进步对中西部地区TFP的驱动作用不仅较小且力度在进一步减弱，与全国保持了一致的变化趋势。

中国地域广阔，不同区域要素禀赋、生产方式以及技术条件等方面差异显著，从而表现出不同类型的要素偏向型技术进步。如图1所示，平均而言，1992～2009年全国28个省份的技术进步都不是完全中性的，有16个省份的IBTC均值大于1，IBTC均值最大的2个省份是上海和辽宁，分别达到1.0513与1.0512，说明这两个省份的技术进步较好地耦合了当地要素配置结构，对TFP推动作用较大；有12个省份的IBTC均值小于1，这些省份大多来自经济欠发达的中西部地区，如山西、安徽、江西、贵州、甘肃等，表明这些省份的要素配置结构与技术进步之间没有实现较好的匹配，对其TFP增长已经起到抑制作用。由图2可知，除天津、辽宁等少数省份外，我国大多数省份IBTC值随时间推移有不断减小的趋势，这说明我国技术进步有可能正在偏离合意的要素配置结构。经验表明，一国或地区的适宜性技术并非一定是先进技术，而应该是与当地的要素禀赋相匹配的技术，不切实际的技术不仅无法促进经济发展，甚至会抑制经济增长[10]。当前，我国资源禀赋特点是人力资源丰富，而资本与自然资源相对紧缺。鉴于这种条件，我国应发展低资源投入，能够发挥人力资源优势的产业，从而以最少的资源消耗产生最大的价值[11]。然而，现实情况是，我国一直处在资本不断深化的进程之中，各级政府与企业普遍重视新技术、新工艺与新设备的引进与研发，注重发展资本与技术密集型产业，与此同时却忽视了与之相适应的人力资源培育开发与积累，结果可能是导致技术进步不能与资本及劳动实现有效匹配而无法共同作用于经济增长，最终将经济推入发展后劲丧失的危险境地。文献[6]已经发现我国1978～2005年的技术进步总体偏向资本，且偏向资本的速度越来越快。本文根据文献[12]提出的判断法则也证实了这一结论（具体过程略，将另文阐释）。虽然这种趋向目前总体上还没有对我国生产率增长产生消极影响，但是如果不及时采取有效措施加以应对，终会威胁到我国经济的持续发展。endprint

4 结论

本文主要结论包括：1992～2009年间，我国TFP实现了平均2.37%与累计41.25%的增长，主要由技术进步来驱动，技术效率与技术进步没有实现很好的配合，从而抑制了我国TFP进一步提升。为此，在不断推动技术创新的同时，必须要适时进行管理创新、制度创新，提升市场化水平及提高劳动者素质。通过分解技术进步发现，中性技术进步是我国技术进步的主要表现形式，投入偏向型技术进步在样本期内总体上对我国TFP增长起到促进作用，但是随着时间推移作用力度在逐渐减弱，这表明我国技术进步有可能正在偏离合理的要素配置结构，或者说要素结构已逐渐不适应技术进步的需要。由此可知，在经济发展进程中，我国各省份应根据自身资源禀赋与产业结构特点来进行适宜的技术选择，在进行结构调整的同时，进行必要的人力资本培育与积累，让技术与资本、劳动实现更好的匹配与耦合，从而进一步加强技术进步对全要素生产率与经济增长的推动作用。

参考文献：

[1]郭庆旺，贾俊雪. 中国全要素生产率的估算：1979～2004[J]. 经济研究，2005，（6）：51-60.

[2]Irmen A. Extensive and Intensive Growth in a Neoclassical Framework[J]. Journal of Economic Dynamics and Control， 2005， 29（8）： 1427-1448.

[3]Zheng J H， Bigstem A， Hu A G. Can Chinas Growth be Sustained？ A Productivity Perspective[J]. World Development， 2009， 37（4）： 874-888.

[4]Sato R， Morita T. Quantity or Quality： The Impact of Labor Saving Innovation on US and Japanese Growth Rates， 1960～2004[J]. Japanese Economic Review， 2009（60）： 407-434.

[5]黄先海，徐圣. 中国劳动收入比重下降成因分析——基于劳动节约型技术进步的视角[J]. 经济研究，2009（7）：34-44.

[6]戴天仕，徐现祥. 中国的技术进步方向[J]. 世界经济，2010，（11）：54-70.

[7]Kumar S， Russell R R. Technological Change， Technological Catch-up， and Capital Deepening： Relative Contributions to Growth and Convergence[J]. American Economic Review， 2002， 92（3）：527-548.

[8]Fare R， Grosskopf S. Productivity Growth， Technical Progress， and Efficiency Change in Industrialized Countries[J]. American Economic Review， 1994， 84（1）： 66-83.

[9]Fare R， Grifell T， Grosskopf S. Based Technical Change and the Malmquist Productivity Index[J]. Scandinavian Journal of Economics， 1997（99）： 119-127.

[10]陈勇，唐朱昌. 中国工业的技术选择与技术进步：1985～2003[J].经济研究，2006，（9）：50-61.

[11]吴敬琏. 中国增长模式抉择[M].远东出版社，2006.

[12]Fare R， Grosskopf S， Lee W F. Productivity and Technical Change： The Case of Taiwan[J]. Applied Economics， 2001（33）：1911-1925.

（责任编辑：辜 萍）endprint

4 结论

本文主要结论包括：1992～2009年间，我国TFP实现了平均2.37%与累计41.25%的增长，主要由技术进步来驱动，技术效率与技术进步没有实现很好的配合，从而抑制了我国TFP进一步提升。为此，在不断推动技术创新的同时，必须要适时进行管理创新、制度创新，提升市场化水平及提高劳动者素质。通过分解技术进步发现，中性技术进步是我国技术进步的主要表现形式，投入偏向型技术进步在样本期内总体上对我国TFP增长起到促进作用，但是随着时间推移作用力度在逐渐减弱，这表明我国技术进步有可能正在偏离合理的要素配置结构，或者说要素结构已逐渐不适应技术进步的需要。由此可知，在经济发展进程中，我国各省份应根据自身资源禀赋与产业结构特点来进行适宜的技术选择，在进行结构调整的同时，进行必要的人力资本培育与积累，让技术与资本、劳动实现更好的匹配与耦合，从而进一步加强技术进步对全要素生产率与经济增长的推动作用。

参考文献：

[1]郭庆旺，贾俊雪. 中国全要素生产率的估算：1979～2004[J]. 经济研究，2005，（6）：51-60.

[2]Irmen A. Extensive and Intensive Growth in a Neoclassical Framework[J]. Journal of Economic Dynamics and Control， 2005， 29（8）： 1427-1448.

[3]Zheng J H， Bigstem A， Hu A G. Can Chinas Growth be Sustained？ A Productivity Perspective[J]. World Development， 2009， 37（4）： 874-888.

[4]Sato R， Morita T. Quantity or Quality： The Impact of Labor Saving Innovation on US and Japanese Growth Rates， 1960～2004[J]. Japanese Economic Review， 2009（60）： 407-434.

[5]黄先海，徐圣. 中国劳动收入比重下降成因分析——基于劳动节约型技术进步的视角[J]. 经济研究，2009（7）：34-44.

[6]戴天仕，徐现祥. 中国的技术进步方向[J]. 世界经济，2010，（11）：54-70.

[7]Kumar S， Russell R R. Technological Change， Technological Catch-up， and Capital Deepening： Relative Contributions to Growth and Convergence[J]. American Economic Review， 2002， 92（3）：527-548.

[8]Fare R， Grosskopf S. Productivity Growth， Technical Progress， and Efficiency Change in Industrialized Countries[J]. American Economic Review， 1994， 84（1）： 66-83.

[9]Fare R， Grifell T， Grosskopf S. Based Technical Change and the Malmquist Productivity Index[J]. Scandinavian Journal of Economics， 1997（99）： 119-127.

[10]陈勇，唐朱昌. 中国工业的技术选择与技术进步：1985～2003[J].经济研究，2006，（9）：50-61.

[11]吴敬琏. 中国增长模式抉择[M].远东出版社，2006.

[12]Fare R， Grosskopf S， Lee W F. Productivity and Technical Change： The Case of Taiwan[J]. Applied Economics， 2001（33）：1911-1925.

（责任编辑：辜 萍）endprint

4 结论

本文主要结论包括：1992～2009年间，我国TFP实现了平均2.37%与累计41.25%的增长，主要由技术进步来驱动，技术效率与技术进步没有实现很好的配合，从而抑制了我国TFP进一步提升。为此，在不断推动技术创新的同时，必须要适时进行管理创新、制度创新，提升市场化水平及提高劳动者素质。通过分解技术进步发现，中性技术进步是我国技术进步的主要表现形式，投入偏向型技术进步在样本期内总体上对我国TFP增长起到促进作用，但是随着时间推移作用力度在逐渐减弱，这表明我国技术进步有可能正在偏离合理的要素配置结构，或者说要素结构已逐渐不适应技术进步的需要。由此可知，在经济发展进程中，我国各省份应根据自身资源禀赋与产业结构特点来进行适宜的技术选择，在进行结构调整的同时，进行必要的人力资本培育与积累，让技术与资本、劳动实现更好的匹配与耦合，从而进一步加强技术进步对全要素生产率与经济增长的推动作用。

参考文献：

[1]郭庆旺，贾俊雪. 中国全要素生产率的估算：1979～2004[J]. 经济研究，2005，（6）：51-60.

[2]Irmen A. Extensive and Intensive Growth in a Neoclassical Framework[J]. Journal of Economic Dynamics and Control， 2005， 29（8）： 1427-1448.

[3]Zheng J H， Bigstem A， Hu A G. Can Chinas Growth be Sustained？ A Productivity Perspective[J]. World Development， 2009， 37（4）： 874-888.

[4]Sato R， Morita T. Quantity or Quality： The Impact of Labor Saving Innovation on US and Japanese Growth Rates， 1960～2004[J]. Japanese Economic Review， 2009（60）： 407-434.

[5]黄先海，徐圣. 中国劳动收入比重下降成因分析——基于劳动节约型技术进步的视角[J]. 经济研究，2009（7）：34-44.

[6]戴天仕，徐现祥. 中国的技术进步方向[J]. 世界经济，2010，（11）：54-70.

[7]Kumar S， Russell R R. Technological Change， Technological Catch-up， and Capital Deepening： Relative Contributions to Growth and Convergence[J]. American Economic Review， 2002， 92（3）：527-548.

[8]Fare R， Grosskopf S. Productivity Growth， Technical Progress， and Efficiency Change in Industrialized Countries[J]. American Economic Review， 1994， 84（1）： 66-83.

[9]Fare R， Grifell T， Grosskopf S. Based Technical Change and the Malmquist Productivity Index[J]. Scandinavian Journal of Economics， 1997（99）： 119-127.

[10]陈勇，唐朱昌. 中国工业的技术选择与技术进步：1985～2003[J].经济研究，2006，（9）：50-61.

[11]吴敬琏. 中国增长模式抉择[M].远东出版社，2006.

[12]Fare R， Grosskopf S， Lee W F. Productivity and Technical Change： The Case of Taiwan[J]. Applied Economics， 2001（33）：1911-1925.

（责任编辑：辜 萍）endprint