结构性减速视角下中国全要素生产率的实证研究
发布时间：2021-03-30 00:21
在中国经济增长速度下降的背景下,运用共同边界-两期权重修正罗素模型,对中国第二、三产业2004-2016年30个省份一位码分行业、典型省份广东省二位码细分行业全要素生产率进行实证分析。考虑到地区和行业的异质性,从多个层次、多个维度对中国第二、三产业全要素生产率进行对比分析,并检验"结构性减速"是否适用于当前中国经济。研究显示:第三产业全要素生产率增长均高于第二产业,这表明"结构性减速"是此轮中国经济增速下降的原因的看法并不成立。但在研究期间中国第二、三产业的全要素生产率均呈负增长,这说明中国经济增速下降的真正原因在于中国两大支柱性产业的全要素生产率对经济增长的贡献率下降。同时发现近年来各行业全要素生产率的增长率有上升趋势,这意味着中国经济正在从"中高速增长"向"高质量发展"转变。
【文章来源】：南方经济. 2020,(03)北大核心CSSCI
【文章页数】：23 页
【部分图文】：
共同边界和组群边界结构
对各行业间差异进行考察发现，批发与零售业和金融业的GGLPI呈上升趋势，与共同边界下测算结果不同的是，内蒙古的批发与零售业、海南省的金融业的GGLPI为全国最高，这说明行业异质性对于生产率的测算有较大的影响。从而，根据行业特征，建立行业组群边界分别对其生产率进行测算是非常有必要的。其他细分行业的GGLPI呈下降趋势。图3是各生产边界下第二、三产业分行业生产率趋势图。基于各行业生产率的走势可以发现:第一，不管是基于共同边界下还是组群边界下，自2012年以后各行业生产率的增长率均有上升的趋势，这意味着中国经济正在从“中高速增长”向“高质量发展”转变。第二，共同边界下各行业生产率走势与地区组群边界下各行业生产率走势趋同，第二产业中，采矿业和建筑业生产率变动幅度较大。第三产业中，交通运输、仓储和邮政业，房地产业，其他行业生产率变动幅度较大。2012年，受欧债危机和国内通胀的影响，中国大部分行业生产率下降到历史新低，其中以交通运输、仓储和邮政业和房地产业的生产率变动最为显著。第三，在行业组群边界下第二、三产业分行业生产率变动趋势与共同边界和地区组群边界略有不同。在行业组群边界下，第二产业中，只有采矿业生产率变动幅度较大。第三产业中，各行业的生产率变动幅度均较大，其中，金融业生产率在2007年和2010年处于波谷，而在2008年和2012年处于波峰。造成这些差异的可能原因是:中国各省的经济基础、地理位置、交通和人文等环境的不同，必然导致各省经济发展存在差异性，并且各行业之间也存在发展的异质性，因此造成在不同生产边界下，测算出来的各行业的生产率也各不相同。但这并不影响我们最终结果的判定，第三产业全要素生产率增长均高于第二产业。虽然不同生产边界下各行业生产率波动幅度有异，但第二、三产业全要生产率总体呈负增长。
对于本轮经济增长速度的下滑，学术界有很多解释:劳动力成本提高、国企效率偏低、工业生产率的下降等(陈彦斌、姚一旻，2012;刘瑞明，2013;张月友等，2018)。其中以“结构性减速”(袁富华，2012;中国经济增长前沿课题组，2012;张平，2012,2013;裴长洪，2013;沈坤荣、滕永乐，2013;李扬，2013;张斌，2014;于斌斌，2015;陆明涛等，2016)的观点最为流行。“结构性减速”尝试将我国经济增速放缓与服务业发展相结合，由于服务业存在成本病，即服务业生产率与工业相比较低，因此，伴随着工业化的深入和城市化的推进，产业结构服务化必然会使得全社会生产率降低，从而导致国民经济增长速度放慢。然而近年来，中国服务业发展迅速，特别是2013年以来，中国第三产业增加值已经超过第二产业，成为占中国经济比重最高的产业部门(如图1)。党的十九大报告和《中国现在化报告2018:产业结构现代化研究》专家座谈会也相继提出加快转变经济发展方式，促进产业结构优化升级，加快实现向服务经济和知识经济的结构转变。“结构性减速”的观点建立在服务业成本病的理论基础上，正是因为服务业具有成本病，产业结构服务化才会使得整体生产率增长下降，进而导致经济增速下滑。国内外对服务业生产率高低的研究中，一直没有统一结论。因此本文研究的主要目的是:通过比较第二、三产业生产率的高低，进一步实证研究“结构性减速”的观点在中国是否成立，这有助于决策部门采取正确的宏观经济调控政策。关于服务业生产率增长是否缓慢，服务业的发展是否会导致总体经济全要素生产率下降，学术界一直存在争议。Baumol and Bowen(1965)最早提出了服务业成本病的概念。随后，Fuchs(1968)研究也得出了服务业劳动生产率相对较低的结论。这一观点被广大学者视为经济增长过程中的典型化事实，得到了国内外许多经济学家的支持(程大中，2004;顾乃华，2008;王恕立、胡宗彪，2012;张平，2013;李扬等，2015;宋健等，2017;Inklaar et al.,2008;Ark et al.,2008;Hartwig,2010;Last and Wetzel,2011;Bates and Santerre,2013;Young,2014)。但事实上，针对服务业成本病的质疑一直存在。不少学者从服务业劳动生产率的行业异质性和区域差异性进行研究。由于服务业各行业之间差异性很大，部分行业的劳动生产率并不低，如Triplett and Bosworth(2003)、Fernandes(2009)。一些学者通过实证检验不同经济体服务业劳动生产率的差异，从而验证了“鲍莫尔成本病”并非适用于所有国家和地区，如Leal(2015)、Amirapu and Subramanian(2015)和江小涓(2017)。随着经济的不断发展，采用劳动生产率指标来判断服务业效率偏低的做法过于片面。之后学术界对服务业生产率的测量指标从劳动生产率扩展到全要素生产率。Verma(2012)运用传统数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)模型测算了1980-2005年印度三大部门的全要素生产率，研究发现服务业部门的全要素生产率增长最快。庞瑞芝、邓忠奇(2014)采用DDF-DEA模型对1998-2012年中国省际服务业和工业的面板数据进行测试。结果表明，在不同环境约束下，服务业效率均高于工业，认为“鲍莫尔-福克斯假说”不适用于中国当时代背景下的经济。Rath(2017)采用MalmquistDEA指数法比较了2008-2014年印度制造业企业和服务业企业的全要素生产率，结果表明，服务业的生产率要高于制造业，文章还分别从两个部门中抽取了两个子行业进行对比发现，IT行业与其他行业相比全要素生产率最高，由于上述方法既没有考虑到投入产出的松弛性问题也没有解决测算过程中出现的不可行解问题，因此宋雪、匡贤明(2018)运用SBM-DEA模型，对中国2003-2015年30个省级经济体工业与服务业的效率进行测算和比较，研究发现服务业的平均效率要高于工业。但是，该方法在测算全要素生产率时仍没有解决不可行解问题。王兵、刘光天(2015)在Chen et al.(2015)和Pastor et al.(2011)基础上，发展了两期方向性距离函数，首次采用两期权重修正罗素模型研究中国30个省份1998-2012年绿色全要素生产率。虽然该方法解决了不可行解问题，并同时考虑了投入、期望产出和非期望产出的松弛效应，但是没有考虑到中国30个省份之间发展的差异性，以及各行业之间的异质性。为了克服上述方法的不足，本文将使用共同边界(Metafrontier)模型来解决地区和行业之间发展的异质性。
本文编号：3108479
【文章来源】：南方经济. 2020,(03)北大核心CSSCI
【文章页数】：23 页
【部分图文】：
共同边界和组群边界结构
对各行业间差异进行考察发现，批发与零售业和金融业的GGLPI呈上升趋势，与共同边界下测算结果不同的是，内蒙古的批发与零售业、海南省的金融业的GGLPI为全国最高，这说明行业异质性对于生产率的测算有较大的影响。从而，根据行业特征，建立行业组群边界分别对其生产率进行测算是非常有必要的。其他细分行业的GGLPI呈下降趋势。图3是各生产边界下第二、三产业分行业生产率趋势图。基于各行业生产率的走势可以发现:第一，不管是基于共同边界下还是组群边界下，自2012年以后各行业生产率的增长率均有上升的趋势，这意味着中国经济正在从“中高速增长”向“高质量发展”转变。第二，共同边界下各行业生产率走势与地区组群边界下各行业生产率走势趋同，第二产业中，采矿业和建筑业生产率变动幅度较大。第三产业中，交通运输、仓储和邮政业，房地产业，其他行业生产率变动幅度较大。2012年，受欧债危机和国内通胀的影响，中国大部分行业生产率下降到历史新低，其中以交通运输、仓储和邮政业和房地产业的生产率变动最为显著。第三，在行业组群边界下第二、三产业分行业生产率变动趋势与共同边界和地区组群边界略有不同。在行业组群边界下，第二产业中，只有采矿业生产率变动幅度较大。第三产业中，各行业的生产率变动幅度均较大，其中，金融业生产率在2007年和2010年处于波谷，而在2008年和2012年处于波峰。造成这些差异的可能原因是:中国各省的经济基础、地理位置、交通和人文等环境的不同，必然导致各省经济发展存在差异性，并且各行业之间也存在发展的异质性，因此造成在不同生产边界下，测算出来的各行业的生产率也各不相同。但这并不影响我们最终结果的判定，第三产业全要素生产率增长均高于第二产业。虽然不同生产边界下各行业生产率波动幅度有异，但第二、三产业全要生产率总体呈负增长。
对于本轮经济增长速度的下滑，学术界有很多解释:劳动力成本提高、国企效率偏低、工业生产率的下降等(陈彦斌、姚一旻，2012;刘瑞明，2013;张月友等，2018)。其中以“结构性减速”(袁富华，2012;中国经济增长前沿课题组，2012;张平，2012,2013;裴长洪，2013;沈坤荣、滕永乐，2013;李扬，2013;张斌，2014;于斌斌，2015;陆明涛等，2016)的观点最为流行。“结构性减速”尝试将我国经济增速放缓与服务业发展相结合，由于服务业存在成本病，即服务业生产率与工业相比较低，因此，伴随着工业化的深入和城市化的推进，产业结构服务化必然会使得全社会生产率降低，从而导致国民经济增长速度放慢。然而近年来，中国服务业发展迅速，特别是2013年以来，中国第三产业增加值已经超过第二产业，成为占中国经济比重最高的产业部门(如图1)。党的十九大报告和《中国现在化报告2018:产业结构现代化研究》专家座谈会也相继提出加快转变经济发展方式，促进产业结构优化升级，加快实现向服务经济和知识经济的结构转变。“结构性减速”的观点建立在服务业成本病的理论基础上，正是因为服务业具有成本病，产业结构服务化才会使得整体生产率增长下降，进而导致经济增速下滑。国内外对服务业生产率高低的研究中，一直没有统一结论。因此本文研究的主要目的是:通过比较第二、三产业生产率的高低，进一步实证研究“结构性减速”的观点在中国是否成立，这有助于决策部门采取正确的宏观经济调控政策。关于服务业生产率增长是否缓慢，服务业的发展是否会导致总体经济全要素生产率下降，学术界一直存在争议。Baumol and Bowen(1965)最早提出了服务业成本病的概念。随后，Fuchs(1968)研究也得出了服务业劳动生产率相对较低的结论。这一观点被广大学者视为经济增长过程中的典型化事实，得到了国内外许多经济学家的支持(程大中，2004;顾乃华，2008;王恕立、胡宗彪，2012;张平，2013;李扬等，2015;宋健等，2017;Inklaar et al.,2008;Ark et al.,2008;Hartwig,2010;Last and Wetzel,2011;Bates and Santerre,2013;Young,2014)。但事实上，针对服务业成本病的质疑一直存在。不少学者从服务业劳动生产率的行业异质性和区域差异性进行研究。由于服务业各行业之间差异性很大，部分行业的劳动生产率并不低，如Triplett and Bosworth(2003)、Fernandes(2009)。一些学者通过实证检验不同经济体服务业劳动生产率的差异，从而验证了“鲍莫尔成本病”并非适用于所有国家和地区，如Leal(2015)、Amirapu and Subramanian(2015)和江小涓(2017)。随着经济的不断发展，采用劳动生产率指标来判断服务业效率偏低的做法过于片面。之后学术界对服务业生产率的测量指标从劳动生产率扩展到全要素生产率。Verma(2012)运用传统数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA)模型测算了1980-2005年印度三大部门的全要素生产率，研究发现服务业部门的全要素生产率增长最快。庞瑞芝、邓忠奇(2014)采用DDF-DEA模型对1998-2012年中国省际服务业和工业的面板数据进行测试。结果表明，在不同环境约束下，服务业效率均高于工业，认为“鲍莫尔-福克斯假说”不适用于中国当时代背景下的经济。Rath(2017)采用MalmquistDEA指数法比较了2008-2014年印度制造业企业和服务业企业的全要素生产率，结果表明，服务业的生产率要高于制造业，文章还分别从两个部门中抽取了两个子行业进行对比发现，IT行业与其他行业相比全要素生产率最高，由于上述方法既没有考虑到投入产出的松弛性问题也没有解决测算过程中出现的不可行解问题，因此宋雪、匡贤明(2018)运用SBM-DEA模型，对中国2003-2015年30个省级经济体工业与服务业的效率进行测算和比较，研究发现服务业的平均效率要高于工业。但是，该方法在测算全要素生产率时仍没有解决不可行解问题。王兵、刘光天(2015)在Chen et al.(2015)和Pastor et al.(2011)基础上，发展了两期方向性距离函数，首次采用两期权重修正罗素模型研究中国30个省份1998-2012年绿色全要素生产率。虽然该方法解决了不可行解问题，并同时考虑了投入、期望产出和非期望产出的松弛效应，但是没有考虑到中国30个省份之间发展的差异性，以及各行业之间的异质性。为了克服上述方法的不足，本文将使用共同边界(Metafrontier)模型来解决地区和行业之间发展的异质性。
本文编号：3108479
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