交通基礎(chǔ)設(shè)施與地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升分解效應(yīng)評測

交通基礎(chǔ)設(shè)施與地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升：分解效應(yīng)評

測范躍進(jìn)魯婧頡

（濟(jì)南大學(xué)）一、引言中國自改革開放以來，經(jīng)濟(jì)一直保持快速發(fā)展。從1978年到2010年，國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）年均增長率接近10%。新古典經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，一個經(jīng)濟(jì)體若能在長期中實(shí)現(xiàn)持續(xù)快速的增長，其必定伴隨全要素生產(chǎn)率（TotalFactorProductivity，TFP）的較快提高。而大規(guī)模的物質(zhì)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠?yàn)橹袊?jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和競爭力的提高起到強(qiáng)有力的支撐作用（Chatterjee，2005[1]；Stephaneetal.，2007[2]；劉生龍和胡鞍鋼，2010[3]）。作為基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分——交通基礎(chǔ)設(shè)施，與全要素生產(chǎn)率之間存在怎樣的關(guān)系，其如何促進(jìn)地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提高，這是本文要解決的主要問題。文章結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分就交通基礎(chǔ)設(shè)施對地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升的作用機(jī)制進(jìn)行理論分析；第三部分對我國各地區(qū)TFP的總體變動趨勢及其構(gòu)成進(jìn)行說明；第四部分構(gòu)建實(shí)證模型，并介紹文中主要變量及使用數(shù)據(jù)來源；第五部分對實(shí)證研究的回歸結(jié)果進(jìn)行解釋；第六部分是結(jié)論。二、交通基礎(chǔ)設(shè)施提升地區(qū)全要素生產(chǎn)率的理論機(jī)制交通基礎(chǔ)設(shè)施作為物質(zhì)資本，能夠直接參與生產(chǎn)過程，有利于社會生產(chǎn)力的提高，進(jìn)而加快經(jīng)濟(jì)增長速度。交通基礎(chǔ)設(shè)施對地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升的影響機(jī)制主要表現(xiàn)在以下方面：第一，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠提高地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新能力。這主要表現(xiàn)為兩方面：其一，加快新型顯性知識（技術(shù)）的傳播和擴(kuò)散。顯性知識是指可以用書面文字、圖標(biāo)和數(shù)學(xué)公式表示的明確知識。其二，加快隱性知識（技術(shù)）的傳播和擴(kuò)散。隱性知識則指包括技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)、信仰、價值觀、預(yù)見性在內(nèi)的緘默知識（TacitKnowledge）。交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠在一定程度從空間和時間上縮短地區(qū)之間的距離，加快區(qū)域間人員的交流，從而帶動新知識和新技術(shù)的傳播。第二，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有利于提高資源配置效率和規(guī)模效率。一方面，交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善能夠減少資源要素流動成本，加快資源要素的流動速度，促使地區(qū)原有的資源配置向最優(yōu)配置的均衡點(diǎn)靠近。另一方面，交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展

完善有利于經(jīng)濟(jì)集聚和市場擴(kuò)張，從而為規(guī)模效率的提高提供空間。本文認(rèn)為，交通基礎(chǔ)設(shè)施不僅能夠加快知識和技術(shù)擴(kuò)散，提高區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新水平，還能夠提高資源分配利用效率和規(guī)模效率，從而對地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生影響。三、全要素生產(chǎn)率的測算及其分解分析本文采用基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）的Malmqusit指數(shù)對TFP進(jìn)行測算，主要有以下優(yōu)點(diǎn)：第一，它將TFP進(jìn)一步細(xì)分成技術(shù)創(chuàng)新效率、管理效率和規(guī)模效率；第二，它僅利用線性規(guī)劃，而不需要任何具體函數(shù)形式或分布假設(shè)來得到前沿函數(shù)。將每個省作為一個決策單元，基于DEA的Malmquist指數(shù)可以表示為：M (xt,yM (xt,yt,xt+i,yt+1)=i,t+1 iiiiDt(xt+1,yt+1)ii iDt(xt,yt)iiiDt(xt+1,yt+1)ii iDt(xt,yt)iiiDt(xt,yt) 1/2iiiDt+1(xt,yt)_iii1）Echt+1 Techt+1其中,Ech和Tech分別表示時期t到時期t+1所發(fā)生的效率提高和技術(shù)進(jìn)步。當(dāng)把技術(shù)設(shè)定為不變規(guī)模報酬時，效率的含義為綜合技術(shù)效率（Ech），其又可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率指數(shù)（Pech）和規(guī)模效率指數(shù)（Sech）。所以全要素生產(chǎn)率的變化（TFPch）,最終可以分解為技術(shù)進(jìn)步（Tech）、技術(shù)效率變化（Pech）和規(guī)模效率變化（Sech）3個部分，即：M（xt,yt,xt+1,yt+1）=TFP=TechxEch=TechxPechxSech （2）i,t+1iiii chMalmquist指數(shù)>1意味著TFP有所提升；Tech>1意味著技術(shù)在考察期內(nèi)實(shí)現(xiàn)跨越，即實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新；Pech>1意味著管理改善使效率發(fā)生改進(jìn)；Sech>I意味著改變要素投入，規(guī)模效率提高。若上述指標(biāo)值小于1，表明相應(yīng)效率惡化。本文選用1985到2009年我國30個?。▍^(qū)、市）的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)構(gòu)建生產(chǎn)技術(shù)前沿。其中，產(chǎn)出用各?。▍^(qū)、市）的國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量，并轉(zhuǎn)換為1985年的不變價格。投入包括勞動和資本，勞動用各?。▍^(qū)、市）市歷年的就業(yè)人數(shù)衡量，資本用1985年為基期的固定資產(chǎn)原值替代。（一）TFP總體變動趨勢圖1為利用1985—2009年我國各?。▍^(qū)、市）投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析后得到的1986—2009年TFP的增長變化情況。

圖1我國1986—2009年TFP均值變化趨勢注：本圖數(shù)據(jù)根據(jù)DEAP2.1輸出結(jié)果整理得到。圖1顯示,TFP在1986—2009年主要經(jīng)歷了以下變化時期:第一階段為1989年之前，短暫上升之后的下降階段，TFP年均下降2.46%,1989年達(dá)到該階段最低點(diǎn)；第二階段為1990到1994年的下降階段,在經(jīng)歷1989的最低點(diǎn)之后,1990年TFP增長率超過17%，達(dá)到24年來的最高點(diǎn)，隨后逐漸下降;第三階段為1995到2006年，TFP在平穩(wěn)中上升，平均增幅為0.44%。第四階段為2007到2008年，連續(xù)兩年處于下降趨勢，2008年達(dá)到樣本期內(nèi)的最低點(diǎn)。TFP于2009年開始反彈。從各?。▍^(qū)、市）的角度看，TFP平均增長率較高的依次為：山西、廣東、江蘇、海南、天津和上海；較低的?。▍^(qū)、市）包括：江西、四川、廣西、安徽和吉林。1（二）TFP的分解分析1、技術(shù)創(chuàng)新效率增長分析樣本期內(nèi)，技術(shù)創(chuàng)新效率的波動與TFP的波動趨勢基本一致。技術(shù)創(chuàng)新效率在經(jīng)歷1988年的最低點(diǎn)之后，1989年增長幅度接近120%，之后技術(shù)創(chuàng)新效率不斷改善。1994年技術(shù)創(chuàng)新效率開始出現(xiàn)小幅惡化。從1997年到2006年，該指標(biāo)在平穩(wěn)中有所提高。2007到2008年技術(shù)創(chuàng)新效率略有所下降，2009年開始上升。對于各省份的技術(shù)創(chuàng)新效率，筆者按照增長幅度的大小將其劃分為三個區(qū)域

（見表1）。表1表明，技術(shù)創(chuàng)新效率增長最高的區(qū)域主要集中于東部沿海地區(qū)。技術(shù)創(chuàng)新效率增長相對比較弱的省份有遼寧、青海、黑龍江等，這些省份的技術(shù)創(chuàng)新效率雖然有所改善，但與東部沿海省份還具有較大差距。表1各省（區(qū)、市）按技術(shù)創(chuàng)新效率變化的分組Techvll<Tech<1.014Tech>1.014內(nèi)蒙古、吉林、山西、河北、江西、遼寧、青海、黑龍江、江蘇、省上海、浙江、北京、四川、河南、陜西、甘肅、云南、新疆、福建、西藏、廣東、份天津、海南安徽、廣西、湖南、貴州湖北、山東、寧夏注：本表數(shù)據(jù)根據(jù)DEAP2.1輸出結(jié)果整理得到。2、純技術(shù)效率和規(guī)模效率增長分析總的來看，綜合技術(shù)效率（純技術(shù)效率和規(guī)模效率）經(jīng)歷了類似的變化。除了1988年，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均達(dá)到樣本期最高點(diǎn)為，其他年份效率增長指數(shù)基本保持在1左右，上下波動幅度不大。從各省情況看，純技術(shù)效率增長最高的省份集中于廣東、江蘇、山西、山東、河北和遼寧。規(guī)模效率增長最高的省份包括海南、寧夏等省（區(qū)、市）。四、實(shí)證模型、變量說明及數(shù)據(jù)來源（一）實(shí)證模型構(gòu)建交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善有利于加快先進(jìn)技術(shù)的傳播，能夠使資源得到更有效的配置，促進(jìn)要素產(chǎn)出的規(guī)模效率。本文的主要目的在于檢驗(yàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對TFP的影響，并檢驗(yàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施與TFP各分解值（技術(shù)創(chuàng)新效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率）之間的關(guān)系，從而理解交通基礎(chǔ)設(shè)施對不同經(jīng)濟(jì)效率值貢獻(xiàn)度的差異。實(shí)證模型形式如下：3）4）5）6）InTFP二a+卩工InTFP+丫工InI +3）4）5）6）TOC\o"1-5"\h\zi,t j、 i,t—j i,t—k i,t t i,tInTech二a+卩^LlnTech +賞么1口I +pInX+T+8i,t j i,t—j k i,t—k i,t t i,tInPech二a+p也InPech +丫kiLlnI +pInX+T+8i,t j i,t—j k i,t—k i,t t i,tlnSech二a+卩厶lnSech+y2^lnI +plnX+T+8其中，被解釋變量1分別為TFP、Tebh、Pech和Sech的對數(shù)，解釋變量有:i,t j i,t—其中，被解釋變量1分別為TFP、Tebh、Pech和Sech的對數(shù)，解釋變量有:交通基礎(chǔ)設(shè)施I及其滯后項(xiàng)，以此考察交通基礎(chǔ)設(shè)施當(dāng)期及滯后期對被解釋變量的影響；TFP的滯后項(xiàng)，用來控制初始條件對TFP的影響。X表示其他一些影響經(jīng)濟(jì)效率的變量，包括高等教育發(fā)展水平（HE）以及國內(nèi)各省（區(qū)、市）的研發(fā)資本存量（RD）。T表示時間虛擬變量，用來控制時間變化對被解釋變量的影響。￡為誤差項(xiàng)。（二）主要變量說明及數(shù)據(jù)來源1、 交通基礎(chǔ)設(shè)施（I）本文的交通基礎(chǔ)設(shè)施包含三類：鐵路里程、公路里程和內(nèi)河航道里程。為了讓各?。▍^(qū)、市）在不同年份的交通基礎(chǔ)設(shè)施存量上具有可比性，筆者計算了各省份1986—2009年的交通基礎(chǔ)設(shè)施密度，借鑒Demurger（2001）⑷的做法加總?cè)惤煌ɑA(chǔ)設(shè)施之后再除以各省份的國土面積。2、 高等教育發(fā)展水平（HE）這個指標(biāo)用各地區(qū)高校在校生數(shù)占其總?cè)丝诘谋戎貋泶?，勞動力受教育程度的提高能夠改善?dāng)?shù)氐募夹g(shù)創(chuàng)新和技術(shù)吸收能力，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。3、國內(nèi)研發(fā)資本存量（RD）本文采用永續(xù)盤存法來計算中國各地區(qū)歷年的研發(fā)資本存量：SH=（1-5）SH+RD*，采用Griliches（1980）⑸提出的方法來計算中國1986年it it—1 it的研發(fā)存量，其中，g為1986—2009年每年研發(fā)投資支出對數(shù)形式增長率的平均數(shù)。5為研發(fā)資本折舊率，筆者沿用Coe和Helpman（1995）[6]回歸所得的5%，RD：表示各省（區(qū)、市）每年的研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出額。在所有使用數(shù)據(jù)中，各?。▍^(qū)、市）的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、就業(yè)人數(shù)、全社會固定資產(chǎn)投資額、鐵路里程、公路里程、內(nèi)河航道里程以及高校在校生數(shù)來源于相關(guān)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》和《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》；各省（區(qū)、市）的研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出額來自相關(guān)年份的《全國科技經(jīng)費(fèi)投入統(tǒng)計公報》。五、實(shí)證結(jié)果及分析本文利用1986—2009年我國30個?。▍^(qū)、市）的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行面板估計。首先利用Hausman檢驗(yàn)對固定效應(yīng)方法和隨機(jī)效應(yīng)方法進(jìn)行選擇。由于矩陣V_b-V_B是非正定的，故拒絕隨機(jī)效應(yīng)，采用固定效應(yīng)估計模型，最后回歸時控制時間虛擬變量和個體效應(yīng)的同時使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行修正?；貧w結(jié)果（見表2）表明：第一，交通基礎(chǔ)設(shè)施在不同時期分別對TFP及其分解值產(chǎn)生不同程度的影響。交通基礎(chǔ)設(shè)施對TFP的影響在滯后四期時才表現(xiàn)出顯著的積極效應(yīng)。具體來看，交通基礎(chǔ)設(shè)施對技術(shù)創(chuàng)新效率的影響在滯后一期時統(tǒng)計上顯著，對純技術(shù)效率的影響在滯后四期才顯著為正，對規(guī)模效率的作用在當(dāng)期就表現(xiàn)出積極的溢出效應(yīng)。也就是說，交通基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率的影響首先表現(xiàn)為對規(guī)模效率的積極作用，然后是對技術(shù)創(chuàng)新效率的改善，最后是純技術(shù)效率的提高。原因可能是，交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善為生產(chǎn)要素的區(qū)域性流動提供了有利條件，使得生產(chǎn)要素的流動更為迅速和直接，從而各種生產(chǎn)要素能夠在極短的時間內(nèi)發(fā)揮到最大效用。相比之下，先進(jìn)技術(shù)和管理技能要發(fā)揮積極作用，需要一定的消化和吸收時間。尤其是對于我國來說，由于人才管理和激勵制度尚不完全，很多企業(yè)的短視行為使得純技術(shù)效率（管理效率）的提升受到較大阻礙。第二，高等教育發(fā)展水平對TFP的效應(yīng)為負(fù)，對TFP各分解值的效應(yīng)均在統(tǒng)計上不顯著。原因可能是，其一，目前我國高等教育發(fā)展水平尚處于提高階段，接受高等教育的群體在受教育年限和教育質(zhì)量上還沒有完全實(shí)現(xiàn)均衡發(fā)展；其二，高校在校學(xué)生比例可能并非是最好的高等教育發(fā)展水平和人力資本狀況的替代變量，在今后的研究中擬選擇更多其他的替代變量進(jìn)行檢驗(yàn)。第三，國內(nèi)研發(fā)資本存量能夠?qū)FP、技術(shù)創(chuàng)新效率和純技術(shù)效率產(chǎn)生積極影響，但對規(guī)模效率的影響顯著為負(fù)?？赡艿脑蚴菄鴥?nèi)研發(fā)資本的投入能夠提高技術(shù)創(chuàng)新能力，從而為產(chǎn)品創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新提供保障。對于規(guī)模效率來說，國內(nèi)研發(fā)資本的投入在一定時期內(nèi)可能會打破一般性生產(chǎn)要素的合理性配置，從而使得最佳規(guī)模效率和投入要素之間的比例出現(xiàn)某種程度的失調(diào)。表2交通基礎(chǔ)設(shè)施與TFP及其分解的回歸結(jié)果2變量模型（1）變量模型（2）變量模型（3）變量模型（4）-0.0530.015-0.0840.037Cons(-1.73)*Cons(0.92)Cons(-2.42)**Cons(0.83)L.lnTFP0.309L.lnTech0.000L.lnPech0.097L.lnSech0.065(8.11)***(0.01)(5.14)***(3.12)***L2.lnTFP0.124L2.lnTech-0.086L2.lnPech0.037L2.lnSech-0.009(3.27)***(-1.97)*(1.50)(-0.19)lnI-0.009lnI-0.011lnI0.002lnI0.032(-0.68)(-0.74)(0.28)(1.81)*L.lnI-0.010L.lnI0.006L.lnI-0.010L.lnI-0.004(-0.99)(1.71)*(-2.72)***(-0.85)L2.lnI0.005L2.lnI0.034L2.lnI0.026L2.lnI-0.049(0.50)(1.00)(0.49)(-0.83)L3.lnI-0.024L3.lnI-0.035L3.lnI-0.037L3.lnI0.046(-2.34)**(-1.14)(-0.66)(0.83)L4.lnI0.022L4.lnI-0.000L4.lnI0.017L4.lnI0.006(2.92)***(-0.03)(2.39)**(0.94)lnHE-0.013lnHE-0.003lnHE-0.004lnHE-0.003(-1.83)*(-0.99)(-0.91)(-0.30)0.0060.0060.009-0.013lnRD(1.65)*lnRD(1.67)*lnRD(1.60)*lnRD(-2.04)**個體效應(yīng)0.003個體效應(yīng)0.005個體效應(yīng)0.000個體效應(yīng)0.000檢驗(yàn)檢驗(yàn)檢驗(yàn)檢驗(yàn)R20.390R20.946R20.716R20.306Hausman0.004Hausman0.000Hausman0.005Hausman0.000檢驗(yàn)結(jié)果檢驗(yàn)結(jié)果檢驗(yàn)結(jié)果檢驗(yàn)結(jié)果注：估計軟件為statall.O；括號里的數(shù)值為回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)值；*、**、和***分別表示在10%、5%和1%的顯著水平上拒絕原假設(shè)。六、結(jié)論及不足之處本文利用我國1986—2009年30個省(區(qū)、市)的面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率及其分解值的影響，以考察交通基礎(chǔ)設(shè)施在促進(jìn)全要素生產(chǎn)率過程中發(fā)揮的分解效應(yīng)的大小。研究結(jié)果表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施在不同時期能夠?qū)θ厣a(chǎn)率產(chǎn)生不同方面的積極影響，交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響不僅表現(xiàn)在當(dāng)期，還具有顯著的后續(xù)溢出效應(yīng)。另外，TFP及其分解值的其他影響因素，如高等教育發(fā)展水平、研發(fā)資本存量等也能夠?qū)ζ洚a(chǎn)生不同程度的影響。本文研究的不足之處在于，筆者僅研究了交通基礎(chǔ)設(shè)施對本地區(qū)全要素生產(chǎn)率及其分解值的影響。隨著交通基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展，跨區(qū)域的聯(lián)系愈加緊密，各地區(qū)之間通過交通基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行優(yōu)勢互補(bǔ)的可能性增大，但是本文沒有對交通基礎(chǔ)設(shè)施的跨區(qū)域效應(yīng)進(jìn)行研究，這是本文的遺憾，也是下一步的研究方向。參考文獻(xiàn)Chatterjee,S.PovertyReductionStrategies—LessonsfromtheAsianandPacificRegiononInclusiveDevelopment[J],AsianDevelopmentReview2005.22:12—44.StephaneStraub,C