劉 霞，蔡風景,?，胡玉琴

(1.溫州大學數(shù)學與信息科學學院，浙江溫州 325035；2.浙江財經(jīng)學院數(shù)學與統(tǒng)計學院，浙江杭州 310000)

中國區(qū)域全要素生產(chǎn)率的影響因素分析

劉 霞1，蔡風景1,?，胡玉琴2

(1.溫州大學數(shù)學與信息科學學院，浙江溫州 325035；2.浙江財經(jīng)學院數(shù)學與統(tǒng)計學院，浙江杭州 310000)

基于狀態(tài)空間模型的卡爾曼濾波算法，運用Eviews 6.0軟件測算出1979 – 2004年我國各省域的全要素生產(chǎn)率（TFP）的增長率，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型來實證研究國際進出口、外商直接投資（FDI）、人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素對我國全要素生產(chǎn)率的動態(tài)影響狀況.面板協(xié)整檢驗和誤差修正結(jié)果表明：從長期來看，人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、進口以及FDI對全要素生產(chǎn)率的增長都具有不同程度的正向作用，出口的影響并不顯著；而從短期看，人力資本水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則是促進TFP增長的主要因素.

全要素生產(chǎn)率；狀態(tài)空間模型；面板協(xié)整檢驗；誤差修正模型

保持經(jīng)濟的快速可持續(xù)增長是各國的主要經(jīng)濟目標之一，如何實現(xiàn)這一目標也是經(jīng)濟研究的一個重要領(lǐng)域.近年來對于經(jīng)濟增長的研究，有很大一部分采用的是全要素生產(chǎn)率分析法.全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity）又稱為“索洛余值”，最早是由美國經(jīng)濟學家羅伯特?索洛（Robert Merton Solow）提出，是衡量單位總投入的總產(chǎn)量的生產(chǎn)率指標，即總產(chǎn)量與全部要素投入量之比.全要素生產(chǎn)率的來源主要包括技術(shù)進步、組織創(chuàng)新、專業(yè)化和生產(chǎn)創(chuàng)新等.產(chǎn)出增長率超出要素投入增長率的部分為全要素生產(chǎn)率（TFP）增長率.近年來以 Romer[1]、Lucas[2]等為代表的新增長理論認為一國經(jīng)濟的長期持續(xù)增長主要依賴于其全要素生產(chǎn)率的提高，也即技術(shù)進步.而在開放經(jīng)濟系統(tǒng)中，由于國家之間存在水平或垂直的中間產(chǎn)品貿(mào)易，一國的技術(shù)進步不僅取決于國內(nèi)基于研發(fā)（R & D）的資本投入，而且其他國家的R & D活動也通過各類傳播渠道直接或間接地影響本國的技術(shù)進步水平，即國際技術(shù)溢出效應.研究表明，貿(mào)易開放可以使一國獲得含有外國先進技術(shù)的產(chǎn)品和服務，本國廠商通過學習和模仿可以提高生產(chǎn)效率和技術(shù)能力.而人力資本同樣可以促進經(jīng)濟發(fā)展和技術(shù)進步，著名的諾貝爾獎獲得者舒爾茨[3]提出，在影響經(jīng)濟發(fā)展諸因素中，人的因素是最關(guān)鍵的，經(jīng)濟發(fā)展主要取決于人的質(zhì)量提高，而不是自然資源的豐瘠或資本的多寡.實際上，人力資本還是成功的國際技術(shù)擴散的一個重要因素，企業(yè)或國家為了能成功吸收國外的技術(shù)知識需要具備一定類型的技術(shù)，它首先以科學技術(shù)類人力資本的形式存在，也是成功技術(shù)吸收的重要條件.Barro等[4]認為開放國家有更強的吸收先進國家技術(shù)進步的能力.Miller等[5]利用83個國家的1960 – 1989年平均數(shù)據(jù)考察了貿(mào)易開放度（以貿(mào)易依存度表示）和人力資本對全要素生產(chǎn)率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)貿(mào)易開放度對全要素生產(chǎn)率有顯著和積極的影響，而當貿(mào)易開放度達到一定程度的時候，人力資本也會對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正向影響.

國內(nèi)，李勝文等[6]利用統(tǒng)計指數(shù)方法測算了各地區(qū)的全要素生產(chǎn)率，然后通過聚類分析的方法研究了各個地區(qū)間TFP的差異，并對產(chǎn)生這種差異的原因從人力資本、R & D和外貿(mào)的角度進行了分析；劉舜佳[7]利用DEA方法測算了1952 – 2006年我國27個省份的全要素生產(chǎn)率，并運用面板數(shù)據(jù)協(xié)整和誤差修正模型分別檢驗了國際貿(mào)易和外商直接投資（FDI）對全要素生產(chǎn)率的長期和短期因果關(guān)系；許和連等[8]利用1981 – 2004年的省際面板數(shù)據(jù)分析了貿(mào)易開放度及人力資本對全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長的影響，并進一步考察了地區(qū)的差異性.

上述文獻在構(gòu)建包含各省域的面板數(shù)據(jù)時所使用的 TFP序列往往并不是通過時變參數(shù)的方法計算得到的，而如果用狀態(tài)空間模型來刻畫全要素生產(chǎn)率的增長變化情況，就可以將全要素生產(chǎn)率從殘差中分離出來，從而剔除掉一些測算誤差對其估算的影響，使研究結(jié)果更加準確.另一方面，從經(jīng)濟意義角度出發(fā)，考慮到先進高效產(chǎn)業(yè)部門的生產(chǎn)效率明顯高于落后低效產(chǎn)業(yè)部門，而我國目前也不斷提出各種優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的策略.因此，本文在使用狀態(tài)空間模型估計全要素生產(chǎn)率基礎(chǔ)上，補充加入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)這一變量進行面板分析，找出影響全要素生產(chǎn)率的決定因素，為政府決策部門資源配置和戰(zhàn)略扶持提供科學支撐，從而更好地促進我國經(jīng)濟增長模式的轉(zhuǎn)變.

1 TFP增長率的測算

1.1 變量與數(shù)據(jù)的選取

（1）本文以不變價格的地區(qū)生產(chǎn)總值GDP作為衡量經(jīng)濟增長的基本指標，由1978年的GDP以及1978年為基期的GDP指數(shù)換算可得（單位：億元）.

（2）資本投入.資本投入主要是指基礎(chǔ)設(shè)施、更新改造和房地產(chǎn)投資等物質(zhì)資本的投入.由于國內(nèi)資本存量的計算目前以張軍為代表的永續(xù)盤存法來計算資本存量最為普遍，并且為多數(shù)學者所引用.因此，本文也采用張軍等[9]測算的中國省際資本存量數(shù)據(jù)進行研究（單位：億元）.

（3）勞動投入.本文采用歷年的就業(yè)人員數(shù)作為勞動投入數(shù)據(jù)（單位：萬人）.

以上原始數(shù)據(jù)均來自《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》[10]，樣本區(qū)間均取1978 – 2004年的年度數(shù)據(jù).

1.2 TFP增長率的測算方法

1.2.1 傳統(tǒng)計算全要素生產(chǎn)率方法傳統(tǒng)的應用索洛增長速度方程計算全要素生產(chǎn)率一般采用如下方法：

其中A表示全要素生產(chǎn)率增長率，y、k和l分別表示產(chǎn)出、資本和勞動的年平均增長速度；α和β分別表示資本和勞動的產(chǎn)出彈性系數(shù).產(chǎn)出和投入的增長均按水平法計算，若確定了α和β，通過式（1）就可計算出TFP增長率.

1.2.2 應用時變彈性的狀態(tài)空間模型計算TFP

由于索洛剩余計算方法把隨機誤差項也全部歸入全要素生產(chǎn)率，因此計算結(jié)果比較粗糙.而應用時變參數(shù)方法計算全要素生產(chǎn)率，可以把方程的誤差和全要素生產(chǎn)率分離開來，同時可計算出時變的資本和勞動的產(chǎn)出彈性，這樣就能使估計結(jié)果更為精確和符合實際.

如果去掉中性技術(shù)進步的假設(shè)條件，認為技術(shù)進步可能是中性的也可能是非中性的，即TFP變化率隨著時間、各種投入以及投入要素彈性的變化而改變，反過來投入要素產(chǎn)出彈性也隨TFP變化而變化，而在函數(shù)形式上繼續(xù)采用傳統(tǒng)索洛增長方程的形式，那么就可得到一個具有三個時變參數(shù)的模型：

式中，yt、At、kt、lt、tα和tβ與方程的經(jīng)濟意義與（1）中所示有所不同，各自帶有下標t，表明它們都是隨時間的變化而變化.隨機擾動項tη、tμ、tψ假設(shè)獨立且服從正態(tài)分布.

本文考慮到參數(shù)估計結(jié)果的實際意義，加入了規(guī)模報酬不變的假設(shè)條件.加入了規(guī)模報酬不變的假設(shè)條件后，實際估算的時變參數(shù)只有兩個，即TFP增長率和資本產(chǎn)出彈性，勞動的產(chǎn)出彈性通過βt=1?αt得到.

建立了（2）–（5）式所示的狀態(tài)空間模型后，代入投入產(chǎn)出增長的歷年數(shù)據(jù)，基于卡爾曼濾波算法，運用Eviews 6.0軟件可以把兩個時變參數(shù)（模型中的狀態(tài)變量），即TFP增長率和資本的產(chǎn)出彈性一并估計出來，同時可得到勞動的產(chǎn)出彈性.

2 面板數(shù)據(jù)模型

由于我國較晚才開始引進 FDI，部分省市早期數(shù)據(jù)缺失，因而在綜合考慮后選取全國26省市1987 – 2004年的數(shù)據(jù)作為實證檢驗的樣本，其中西藏、青海、海南、寧夏、重慶由于數(shù)據(jù)缺失較多，不計入樣本.

2.1 數(shù)據(jù)的選取與說明

（1）進口（Import）：以各省的進口貿(mào)易總額占GDP的比重表示.（2）出口（Export）：以各省的出口貿(mào)易總額占GDP的比重表示.

（3）外商直接投資（FDI）：以各省的外商投資總額占GDP的比重表示.進口、出口與外商直接投資總額美元按當年平均匯率折算為人民幣，除以當年價格GDP后，即已消除價格變動影響.

（4）人力資本（Human）：考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用各省中等及以上學校在校學生人數(shù)與社會勞動力人數(shù)的比值來近似代替人力資本存量.

（5）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Industrial）：以各省的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表示.

（6）全要素生產(chǎn)率（TFP）：參照Fare等[11]的做法，將上文測算出來的TFP增長率統(tǒng)一換算成以1987年為基期的累積變化率形式.

以上原始數(shù)據(jù)來自《新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編》[10]，樣本區(qū)間均取1987 – 2004年的年度數(shù)據(jù).

2.2 實證分析

2.2.1 面板回歸模型

由于協(xié)整分析只涉及所研究的變量是否在長期構(gòu)成均衡穩(wěn)定的關(guān)系，只有當所研究的對象構(gòu)成一個協(xié)整系統(tǒng)時，才能得到各變量間的長期影響，因此，只需將所研究的對象——國際進出口、FDI、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和全要素生產(chǎn)率這幾個變量納入到面板回歸分析系統(tǒng)中，而無須考慮其他冗余變量.在建立協(xié)整方程之前，首先將這些變量與TFP一同進行面板回歸，以初步確定他們與TFP的相關(guān)性.為避免可能的自相關(guān)性，各變量均取它們的自然對數(shù)形式.由表1可知，只有出口對TFP的影響不顯著，因此下文在建立面板回歸模型時考慮將出口這一變量剔除.

表1 面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果

下面，我們建立如下面板回歸模型：

其中，iα和ei,t分別代表截面固定效應和殘差.實證檢驗前，需要對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行檢驗，以確?；貧w結(jié)果可靠.

2.2.2 面板單位根檢驗

采用面板協(xié)整方法，檢驗上述變量是否存在長期協(xié)整關(guān)系，需要對面板數(shù)據(jù)進行單位根檢驗.為求結(jié)果的統(tǒng)一性、精確性，本文選擇Eviews 6.0軟件中的LLC檢驗、IPS檢驗、Fisher PP檢驗和Fisher ADF檢驗這4種檢驗方法對協(xié)整方程的幾個變量進行單位根檢驗[12].

表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗結(jié)果

由表2可知，LN (FDI)的水平值在LLC面板數(shù)據(jù)單位根檢驗中雖然通過了5%的顯著性水平檢驗，但是在其他三種單位根檢驗中都沒有通過10%的顯著性水平的檢驗，無法拒絕存在單位根的原假設(shè).但是，這五個變量的一階差分值在單位根檢驗中均通過了 1%的顯著性水平檢驗，表明他們均為一階單整變量，同時也表明他們可能存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，因此有必要進行進一步驗證.

2.2.3 長期因果關(guān)系檢驗

面板協(xié)整檢驗方法實際上是將傳統(tǒng)的協(xié)整檢驗方法推廣到面板數(shù)據(jù)上.基本思想是對于不平穩(wěn)的時間序列，若它們之間的線性組合可構(gòu)成平穩(wěn)序列，則這些時間序列之間存在著協(xié)整關(guān)系.目前面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗的方法主要有兩類：一類以回歸殘差為基礎(chǔ)，代表方法有Pedroni[13]、Kao[14]以E-G兩步法；另一類以最大似然比為基礎(chǔ)，主要是Johansen Fisher檢驗.

Pedroni是針對異質(zhì)面板的協(xié)整檢驗，在E-G兩步法回歸殘差的基礎(chǔ)上，提出了7種協(xié)整統(tǒng)計量，其中 4個是組內(nèi)統(tǒng)計量（Within-dimension），另外 3個是組間統(tǒng)計量（betweendimension）.Pedroni指出[13]，每一個標準化的統(tǒng)計量都趨于正態(tài)分布，并且通過蒙特卡洛模擬發(fā)現(xiàn)，在小樣本（T＜20）條件下，組間統(tǒng)計量比組內(nèi)統(tǒng)計量有更好的檢驗力度，且Panel ADF和Group ADF統(tǒng)計量較其他統(tǒng)計量有更好的小樣本性質(zhì).考慮到本文的小樣本性質(zhì)，我們主要參考Panel ADF和Group ADF統(tǒng)計量并結(jié)合Johansen-Fisher檢驗和Kao檢驗進行協(xié)整檢驗.

表3 面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗結(jié)果

表4 面板回歸結(jié)果

由表3可看出，在Pedroni檢驗中的Panel ADF和Group ADF統(tǒng)計量均通過了1%的顯著性水平檢驗，而Johansen-Fisher 檢驗和Kao檢驗也都通過了1%的顯著性水平檢驗.由此可以判斷出，進口貿(mào)易、FDI、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與全要素生產(chǎn)率之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系.

下面利用 Hausman統(tǒng)計量檢驗應該建立個體隨機效應回歸模型還是個體固定效應回歸模型.Hausman統(tǒng)計量的值是142.528，相對應的p值為0，說明檢驗結(jié)果顯著拒絕了隨機效應模型假設(shè)，我們應該建立個體固定效應模型.

由表 4，我國進口貿(mào)易、FDI、人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)都在不同程度上促進了全要素生產(chǎn)率的增長.其中，人力資本和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對全要素生產(chǎn)率增長的影響尤為顯著，而進口貿(mào)易也能在一定程度上促進全要素生產(chǎn)率，但其影響效應僅為人力資本的八分之一.

2.2.4 誤差修正模型及短期因果關(guān)系檢驗

協(xié)整關(guān)系檢驗表明該階段的進口貿(mào)易、FDI、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對我國的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了長期促進作用.為了檢驗短期內(nèi)進口貿(mào)易、FDI、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對全要素生產(chǎn)率的影響，需要建立誤差修正模型（ECM）來進行分析.根據(jù)AIC信息準則選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)為2，本文建立誤差修正模型：

其中系數(shù)λ代表了從非均衡向長期均衡調(diào)整的速度，而各滯后項的系數(shù)則分別代表了變量對全要素生產(chǎn)率的短期影響，估計結(jié)果見表5.

△LN (Import) (-1) 0.002 9 1.695 1 0.090 9 p值△LN (Import) (-2) 0.002 0 1.232 5 0.218 5△LN (FDI) (-1) 0.000 8 1.009 5 0.313 3△LN (FDI) (-2) 0.000 3 0.429 8 0.363 8△LN (Human) (-1) 0.034 4 2.443 5 0.015 0△LN (Human) (-2) -0.009 4 -0.766 4 0.939 0△LN(Industrial) (-1) 0.037 0 3.567 1 0.000 4△LN(Industrial) (-2) -0.000 7 -0.076 6 0.939 0△LN (TFP) (-1) 1.173 7 23.519 0 0.000 0△LN (TFP) (-2) -0.216 3 -4.583 4 0.000 0 ECM -0.017 2 -2.985 2 0.003 0

從協(xié)整關(guān)系調(diào)節(jié)系數(shù)λ的估計值來看，系統(tǒng)中協(xié)整關(guān)系對短期波動為負向調(diào)節(jié)且顯著，說明長期均衡的存在對TFP增長的短期影響顯著.進一步分析，滯后一期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占GDP的比重上升1%，將使全要素生產(chǎn)率增長0.037%，且該結(jié)果在1%的置信度水平上顯著；而滯后一期的人力資本增長1%，也將使全要素生產(chǎn)率增長0.034%，該結(jié)果在5%的置信度水平上顯著.另外，滯后一期的進口貿(mào)易對全要素生產(chǎn)率的影響比較微弱，僅能通過10%的置信度水平，而FDI對全要素生產(chǎn)率的滯后影響則并不顯著.

綜合來看，人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在長短期內(nèi)均能以較大程度促進全要素生產(chǎn)率的增長，進口貿(mào)易與FDI在長期也能在一定程度上促進全要素生產(chǎn)率的增長，但是短期影響并不明顯.這說明進口與FDI不會馬上對TFP增長產(chǎn)生直接的影響，因為國內(nèi)企業(yè)對國際先進技術(shù)的學習與吸收需要一段時間過程，而且人力資本水平的高低也在很大程度上影響了吸收掌握國外先進技術(shù)速度的快慢.顯然，人才的素質(zhì)越高，學習和創(chuàng)新的能力自然也就越強.而先進技術(shù)的大量引進與高素質(zhì)人才的大量培養(yǎng)，也需要有更多低效率、低產(chǎn)能產(chǎn)業(yè)向高效率、高產(chǎn)能產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)化與之相適應.與外貿(mào)對TFP增長的作用相比，人力資本的作用更為基礎(chǔ)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的作用更為直接.

3 結(jié)論分析以及政策建議

以上研究結(jié)果表明：貿(mào)易開放、人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均能在一定程度上促進全要素生產(chǎn)率的增長，只是產(chǎn)生的效果各不相同.

第一，人力資本的作用顯得較為突出，也較為基礎(chǔ).其原因可能來自三個方面：首先，人力資本較豐富的國家或地區(qū)，往往具有更大的創(chuàng)新和吸收新技術(shù)、新思想的能力，從而直接影響生產(chǎn)率水平.其次，作為技術(shù)進步的載體，人力資本在新經(jīng)濟增長理論中成為了內(nèi)生技術(shù)進步的主要表述形式之一，本國人力資本存量將直接影響本國對外國研發(fā)成果的學習和模仿能力.另外，人力資本的提升將促進我國貿(mào)易商品結(jié)構(gòu)的改善，有助于改變長期以來以勞動密集為主的商品結(jié)構(gòu)，而代之以技術(shù)含量和附加值較高的商品結(jié)構(gòu).

第二，貿(mào)易開放是決定TFP增長的重要長期因素.這主要是因為國際貿(mào)易在國際技術(shù)擴散中通過外溢促進國內(nèi)技術(shù)進步、提高生產(chǎn)率，從而促進國內(nèi)經(jīng)濟增長.而進口貿(mào)易是體現(xiàn)國際技術(shù)擴散的一種主要傳導途徑.在開放經(jīng)濟中，一個國家或地區(qū)通過進口貿(mào)易不僅可以購買高質(zhì)量的外國最終制成品，而且還可以通過引入國外的先進中間產(chǎn)品來提高本國生產(chǎn)活動的技術(shù)含量.因此，與出口貿(mào)易相比，進口貿(mào)易是一種更為直接的國際技術(shù)擴散渠道，本國通過進口貿(mào)易往往能直接分享到貿(mào)易伙伴國研發(fā)投入的成果.我國的出口由于總體技術(shù)含量較低，多以價格低廉取勝，因此對技術(shù)進步的影響并不顯著.

第三，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對TFP增長具有更為直接的影響.早在16世紀，威廉配第就注意到了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對生產(chǎn)率的影響，他明確指出[15]：“工業(yè)的收益比農(nóng)業(yè)多得多，而商業(yè)的收益又比工業(yè)多得多”.而世界銀行的分析也表明[16]，中國全要素生產(chǎn)率的變化與勞動力轉(zhuǎn)移有關(guān)，并且1998年以前中國全要素生產(chǎn)率的提升主要是通過勞動力由低效率部門向高效率部門轉(zhuǎn)移來實現(xiàn)的.這就意味著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級是我國全要素生產(chǎn)率增長的直接要素.

事實上可以發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易開放、人力資本與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三者之間存在一定的多重共線性，而人力資本增長的本身也能夠?qū)μ嵘龑ν赓Q(mào)易質(zhì)量與優(yōu)化產(chǎn)業(yè)機構(gòu)產(chǎn)生影響.因此，從本質(zhì)上提高人力資本水平也就成了全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長的基礎(chǔ)和關(guān)鍵.當然，從最后的實效性而言，加快推進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級仍然是促進TFP與經(jīng)濟增長最有效的著力點.

[1]Romer P M. Increasing Returns and Long Run Growth [J]. Journal of Political Economy, 1986, 94(5): 1002-1037.

[2]Lucas R E. On the Mechanics of Economic Development [J]. Journal of Monetary Economics, 1988, 22(1): 3-42.

[3]陳應鶴. 人力投資與經(jīng)濟增長: 舒爾茨的“人力資本”理論述評[J]. 社會科學, 1991, (6): 73-76.

[4]Barro R J, Sala-I-Martin X. Economic Growth [M]. New York: Mcgraw-Hill, 1995: 30-35.

[5]Miller S M, Upadhyay M P. The Effects of Trade Orientation and Human Capital on Total Factor productivity [R]. Connecticut: University of Connecticut, 1997: 21-25.

[6]李勝文, 李大勝. 我國全要素生產(chǎn)率增長的區(qū)域差異[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究, 2006, (9): 12-21.

[7]劉舜佳. 國際貿(mào)易、FDI和中國全要素生產(chǎn)率下降: 基于1952-2006年面板數(shù)據(jù)的DEA和協(xié)整檢驗[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究, 2008, (11): 28-39.

[8]許和連, 元朋, 祝樹金. 貿(mào)易開放度、人力資本與全要素生產(chǎn)率: 基于中國省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J]. 世界經(jīng)濟, 2006, (12): 3-10.

[9]張軍, 吳桂英, 張吉鵬. 中國省際物質(zhì)資本存量估算: 1952-2000 [J]. 經(jīng)濟研究, 2004, (10): 34-44.

[10]國家統(tǒng)計局綜合司. 新中國五十五年統(tǒng)計資料匯編[M]. 北京: 中國統(tǒng)計出版社, 2005: 101-1110.

[11]Fare R, Shawna G., Mary N, et al. Productivity Growth, Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries [J]. The American Economic Review, 1994, 84(1): 66-83.

[12]高鐵梅. 計量經(jīng)濟分析方法與建模[M]. 北京: 清華大學出版社, 2006: 302-352.

[13]Pedroni P. Critical Values for Cointegration Tests in Heterogeneous Panels with Multiple Regresses [J]. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 1999, (61): 653-670.

[14]Kao C. Spurious Regression and Residual-Based Tests for Cointegration in Panel Data [J]. Journal of Econometrics, 1999, 90(1): 1-44.

[15]胡景巖. 對服務貿(mào)易發(fā)展有關(guān)問題的思考[J]. 國際經(jīng)濟合作, 2007, (4): 1-8.

[16]馮子標. 中部塌陷原因及崛起途徑探析[J]. 管理世界, 2005, (12): 150-151.

Study on Influence Factors of Chinese Regional Total Factor Productivity

LIU Xia1, CAI Fengjing1, HU Yuqin2
(1. School of Mathematics and Information Science, Wenzhou University, Wenzhou, China 325035; 2. School of Mathematics and Statistics, Zhejiang University of Finance and Economics, Hangzhou, China 310000)

In this paper, total factor productivity (TFP) growth rates of 26 provinces from 1979 to 2004 were obtained by taking advantages of software Eviews 6.0 and using Kalman filter algorithm of state space model. Based on this achievement, a panel data model was constructed to conduct empirical study on the dynamic influence imposed on China’s TFP by international import and export, foreign direct investment (FDI), human capital, industrial structure and other factors. Results (achieved after panel cointergration test and error correction) showed that: in the long run, while human capital, industrial structure, import and FDI have their different positive effects on improvement of the TFP, they have little impact on export; however, in the short run, human capital and industrial structure are the main factors accelerating the improvement of the TFP.

Total Factor Productivity; State Space Model; Panel Cointegration Test; Error Correct Model

(編輯：封毅)

F127

A

1674-3563(2012)02-0028-08

10.3875/j.issn.1674-3563.2012.02.005 本文的PDF文件可以從xuebao.wzu.edu.cn獲得

2011-10-24

浙江省教育廳科研計劃一般課題(Y201016062)

劉霞(1989- )，女，浙江諸暨人，研究方向：應用統(tǒng)計.? 通訊作者，cyclie@163.com