鐘明春 ，陳新芳

（1.福建江夏學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，福建 福州350108；2.福建江夏學(xué)院 現(xiàn)代商貿(mào)經(jīng)濟(jì)研究中心，福建 福州350108）

自2008年美國(guó)金融危機(jī)爆發(fā)以來，全球經(jīng)濟(jì)遭受重創(chuàng)，歐美發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力，使得各國(guó)開始重新審視制造業(yè)對(duì)于一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性。事實(shí)上，以美國(guó)、德國(guó)為代表的許多發(fā)達(dá)國(guó)家紛紛提出“再工業(yè)化戰(zhàn)略”，試圖實(shí)現(xiàn)從“產(chǎn)業(yè)空心化”到“再工業(yè)化”的回歸。2012年世界經(jīng)濟(jì)論壇認(rèn)為，幾乎所有的國(guó)家都在因制造業(yè)而進(jìn)步，這表明制造業(yè)不僅是重要的，而且許多國(guó)家正在成為制成品和提升制造知識(shí)能力的競(jìng)爭(zhēng)者，大多數(shù)國(guó)家之間，包括新興經(jīng)濟(jì)體和發(fā)達(dá)國(guó)家之間，正在為從制造業(yè)獲得利益而進(jìn)行激烈的競(jìng)爭(zhēng)[1]。在此背景下，如果我國(guó)制造業(yè)不能有所作為的話，必將面臨價(jià)值鏈低端鎖定甚至淘汰出局的可能。尤其是近幾年來，我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)增速出現(xiàn)小幅回落，由高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)為中高速增長(zhǎng)，除了外部宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的影響，我國(guó)制造業(yè)還面臨著勞動(dòng)力成本上漲、節(jié)能減排、資源消耗與環(huán)境污染以及產(chǎn)能過剩等諸多壓力。事實(shí)上，我國(guó)制造業(yè)尚未實(shí)現(xiàn)向集約型增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變，過度依賴資源消耗和生產(chǎn)要素的投入已經(jīng)成為限制我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)的隱患[2]。為了應(yīng)對(duì)國(guó)內(nèi)外的諸多挑戰(zhàn)，促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，我國(guó)政府提出了《中國(guó)制造2025》的發(fā)展戰(zhàn)略，這標(biāo)志著我國(guó)制造業(yè)開始步入新的歷史發(fā)展階段。那么當(dāng)前我國(guó)制造業(yè)處于何種水平？制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)及其變化趨勢(shì)如何？資本或勞動(dòng)對(duì)于生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)發(fā)生了什么樣的變化？技術(shù)進(jìn)步是否帶來生產(chǎn)率的變化呢？對(duì)于這些問題的研究將有助于為相關(guān)部門制定相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策提供有力的支撐。全要素生產(chǎn)率作為集約型增長(zhǎng)方式的基本內(nèi)涵和衡量技術(shù)進(jìn)步的重要指標(biāo)，最早由美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索洛提出[3]，隨后，許多學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了更為深入的研究，關(guān)于TFP的測(cè)算方法也越來越多樣化，并且更為完善。其中比較典型的有Jorgenson提出的超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)法[4]，Aigner、Schmidt和 Meeusen、VandenBroe 等分別獨(dú)立提出的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法[5-6]，A.Charnes、W.W.Cooper和 E.Rhodes提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，簡(jiǎn)稱DEA）方法[7]。隨著理論及方法研究的不斷完善，國(guó)內(nèi)外采用不同方法測(cè)算TFP的研究成果紛至沓來，數(shù)不勝數(shù)。其中在制造業(yè)方面，Kyoji Fukao、Keiko Ito等通過對(duì)日本內(nèi)資制造業(yè)企業(yè)和外資制造業(yè)企業(yè)的比較研究，發(fā)現(xiàn)外資企業(yè)和跨國(guó)并購(gòu)企業(yè)擁有相對(duì)較高的全要素生產(chǎn)率水平以及較高的資本回報(bào)率[8]。Dolores Anon Higon通過對(duì)英國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的技術(shù)外溢影響研究，得出英國(guó)自身產(chǎn)業(yè)技術(shù)外溢和國(guó)外關(guān)于該產(chǎn)業(yè)技術(shù)外溢都會(huì)有助于該國(guó)制造業(yè)生產(chǎn)率的提高[9]。Amity和Wei采用工具變量估計(jì)法研究了1992—2000年期間,外包行為對(duì)美國(guó)整個(gè)制造業(yè)的 TFP和勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，研究發(fā)現(xiàn)服務(wù)外包行為對(duì)生產(chǎn)率影響顯著，貨物外包的影響則次之[10]。Kruger通過美國(guó)制造業(yè)1958—1996年數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，比較優(yōu)勢(shì)結(jié)構(gòu)變化對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的作用明顯[11]。

國(guó)內(nèi)學(xué)者亦采用不同方法從各自的角度對(duì)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行廣泛的研究。楊桂元、王莉莉利用Malmqulst生產(chǎn)率指數(shù)方法，就我國(guó)1999—2005年省際全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算研究，結(jié)果表明，我國(guó)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)主要是由技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)的[12]。司傳寧、付宏華則運(yùn)用半?yún)?shù)估計(jì)方法，對(duì)我國(guó)2002—2011年26個(gè)制造業(yè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算，得出對(duì)外開放以及合理的技術(shù)差距會(huì)顯著促進(jìn)我國(guó)行業(yè)技術(shù)水平的提高[13]。除了宏觀層面的研究之外，許多學(xué)者還在省級(jí)區(qū)域?qū)用鎸?duì)各省制造業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算[14-16]。

綜上所述，關(guān)于制造業(yè)TFP的測(cè)算研究成果頗豐，研究方法與視角迥異，但從現(xiàn)有研究來看，針對(duì)特定區(qū)域相對(duì)微觀的比較研究還不多見。本文擬以福建省為例，采用生產(chǎn)函數(shù)法就該省不同地區(qū)制造業(yè)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行比較研究，以期為特定區(qū)域制定差別化的產(chǎn)業(yè)政策提供決策參考。

一、研究設(shè)計(jì)與指標(biāo)的選取

（一）全要素生產(chǎn)率相關(guān)理論及影響因素分析

1.全要素生產(chǎn)率的相關(guān)理論

全要素生產(chǎn)率是指“生產(chǎn)活動(dòng)在一定時(shí)間內(nèi)的效率”,是衡量投入產(chǎn)出的生產(chǎn)率指標(biāo)，常常被視為科技進(jìn)步的指標(biāo)。關(guān)于全要素生產(chǎn)率的研究理論可以從三個(gè)方面來表述：一是全要素生產(chǎn)率是所有投入要素對(duì)產(chǎn)出增長(zhǎng)率的影響，全要素生產(chǎn)率的鼻祖Davis認(rèn)為資本、勞動(dòng)力、原材料、能源等全部投入均應(yīng)作為投入要素。但這種研究方法難以計(jì)算生產(chǎn)過程中所投入的全部生產(chǎn)要素，并且若將資本、勞動(dòng)力、原材料、能源、技術(shù)等全部投入要素都考慮進(jìn)來便會(huì)造成不同研究主體之間不再存在生產(chǎn)率的差異，也無法衡量和對(duì)比不同投入要素對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的影響。二是全要素生產(chǎn)率是除資本和勞動(dòng)以外的要素投入所帶來的生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。最先提出這一觀點(diǎn)的是美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索洛，他認(rèn)為全要素生產(chǎn)率是無法被資本和勞動(dòng)的增長(zhǎng)率所解釋部分的生產(chǎn)率的增長(zhǎng)值，即“索洛余值”。索洛將這個(gè)“余值”當(dāng)作是技術(shù)進(jìn)步所帶來的貢獻(xiàn)，但實(shí)際上這個(gè)“余值”并不僅僅包含技術(shù)進(jìn)步，還包含諸如人力資本的提高、市場(chǎng)環(huán)境的改善、計(jì)算誤差等其他因素的影響，因此就可能高估技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)率。三是以Jorgenson和Griliches為代表的，在認(rèn)同前者觀點(diǎn)的前提下，認(rèn)為全要素生產(chǎn)率應(yīng)當(dāng)是扣除資本、勞動(dòng)、技術(shù)進(jìn)步以及教育、管理等多種可測(cè)量的要素投入之后所剩余的和無法解釋的生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，據(jù)此還提出了超對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)法，使生產(chǎn)率的測(cè)算更為準(zhǔn)確。

2.全要素生產(chǎn)率的影響因素分析

全要素生產(chǎn)率的來源包括技術(shù)進(jìn)步、組織創(chuàng)新、專業(yè)化和生產(chǎn)創(chuàng)新等，因此全要素生產(chǎn)率的影響因素主要有技術(shù)進(jìn)步、對(duì)外開放、R&D活動(dòng)、制度變遷及其他因素。

a.技術(shù)進(jìn)步。全要素生產(chǎn)率是衡量一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要指標(biāo)，而全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)很大一部分就來源于技術(shù)進(jìn)步，因此技術(shù)進(jìn)步對(duì)提高全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用。技術(shù)進(jìn)步是知識(shí)形態(tài)的生產(chǎn)力，它一旦加入生產(chǎn)過程，就轉(zhuǎn)化為物質(zhì)生產(chǎn)力，在當(dāng)代生產(chǎn)力發(fā)展中起著決定性作用，是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的首要因素。在現(xiàn)階段，移動(dòng)電子商務(wù)的迅速發(fā)展就是技術(shù)進(jìn)步所帶來的最好例子，移動(dòng)電子商務(wù)的發(fā)展為各行各業(yè)的發(fā)展提供了可能，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。事實(shí)證明，長(zhǎng)期持續(xù)穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在很大程度上歸功于科學(xué)技術(shù)水平的不斷提高。

b.對(duì)外開放。自1978年改革開放以來我國(guó)取得了巨大的成就，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值得到較快增長(zhǎng)。一方面，對(duì)外開放吸收外資可以發(fā)揮我國(guó)市場(chǎng)、資源和勞動(dòng)力的比較優(yōu)勢(shì)，提高我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量和效益，而積極引進(jìn)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和設(shè)備，經(jīng)過吸收和消化，加快技術(shù)進(jìn)步，則可促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的升級(jí)換代，能夠增強(qiáng)我國(guó)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。另一方面，對(duì)外開放可促進(jìn)貿(mào)易自由化、國(guó)際化，企業(yè)會(huì)相應(yīng)地?cái)U(kuò)大生產(chǎn)，呈現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，從而導(dǎo)致生產(chǎn)率的提高。

c.R&D活動(dòng)。R&D(research and development)是指在科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，為增加知識(shí)總量(包括人類文化和社會(huì)知識(shí)的總量)，以及運(yùn)用這些知識(shí)去創(chuàng)造新的應(yīng)用而進(jìn)行的系統(tǒng)的創(chuàng)造性活動(dòng)，包括基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、試驗(yàn)發(fā)展三類活動(dòng)。R&D活動(dòng)的規(guī)模和強(qiáng)度指標(biāo)可以反映一國(guó)的科技實(shí)力和核心競(jìng)爭(zhēng)力，一國(guó)的R&D水平體現(xiàn)著一國(guó)的政治經(jīng)濟(jì)實(shí)力，而一個(gè)企業(yè)的R&D水平，則在某種程度上體現(xiàn)著一個(gè)企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。一般來說，企業(yè)的R&D投入越多，創(chuàng)新的成果也就越豐富，對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升也就越顯著。國(guó)內(nèi)多數(shù)學(xué)者通過對(duì)企業(yè)R&D進(jìn)行研究后都曾得出相同的結(jié)論：R&D溢出對(duì)全要素生產(chǎn)率具有正效應(yīng)。

d.制度變遷。美國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家Douglass C.North在《西方世界的興起》一書中，認(rèn)為制度因素是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵，一種能夠?qū)€(gè)人提供有效激勵(lì)的制度是保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定性因素，“一個(gè)有效率的經(jīng)濟(jì)組織在西歐的發(fā)展正是西方興起的原因所在”。良好的制度環(huán)境、社會(huì)環(huán)境以及文化氛圍對(duì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。通過降低交易成本、提供服務(wù)、創(chuàng)造合作條件、創(chuàng)建激勵(lì)機(jī)制等手段來促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，從而提高全要素生產(chǎn)率。制度會(huì)影響高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，當(dāng)物質(zhì)生產(chǎn)要素不變，尤其是技術(shù)不變時(shí)，生產(chǎn)率便可以通過制度的變化得到提高。

（二）生產(chǎn)函數(shù)模型的構(gòu)建

許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了深入分析，提出了不同的測(cè)算方法，主要可分為增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法與經(jīng)濟(jì)計(jì)量法這兩大類。其中增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法包括代數(shù)指數(shù)法與索洛殘差法，經(jīng)濟(jì)計(jì)量法包括隱性變量法與潛在產(chǎn)出法，潛在產(chǎn)出法又可分為參數(shù)隨機(jī)邊界分析和非參數(shù)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析。這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)又相互聯(lián)系，本文采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)法，即：

其中，Yt表示第t期的實(shí)際產(chǎn)出，At表示第t期的技術(shù)進(jìn)步率，Kt和Lt分別表示第t期的固定資本投入和勞動(dòng)力投入，α、β分別是固定資本投入和勞動(dòng)力投入的產(chǎn)出彈性，u表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。（1）式中的被解釋變量Yt與解釋變量Kt、Lt之間的關(guān)系是非線性的，通過對(duì)數(shù)變換后可轉(zhuǎn)化為如下形式：

在規(guī)模保持不變的條件下，即α+β=1，利用E Views軟件，采用普通最小二乘估計(jì)法（OLS）對(duì)（2）式中的多元線性回歸模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。再利用索洛余值法對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測(cè)量，計(jì)算公式如下：

（三）面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建

面板數(shù)據(jù)也稱作時(shí)間序列與截面混合數(shù)據(jù)，是截面上個(gè)體在不同時(shí)點(diǎn)的重復(fù)觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用面板數(shù)據(jù)建立模型可以增加估計(jì)量的抽樣精度，比單截面數(shù)據(jù)建?？梢垣@得更多的動(dòng)態(tài)信息。

面板數(shù)據(jù)的模型主要有混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型這3種。一般的單方程線性面板數(shù)據(jù)模型可以表示為：

其中，Yit為被回歸變量（標(biāo)量），α表示截距項(xiàng)，Xit為k×1階回歸變量列向量（包括k個(gè)回歸量），β為k×1階回歸系數(shù)列向量，εit為誤差項(xiàng)（標(biāo)量）相互獨(dú)立，且滿足零均值、等方差，n是截面樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)，T是時(shí)序期數(shù)。

二、數(shù)據(jù)處理與分析

（一）指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理

本文使用的樣本為2001—2015年福建省8個(gè)地級(jí)市（福州市、廈門市、漳州市、泉州市、南平市、龍巖市、寧德市、莆田市，其中三明市因缺乏2001—2012的數(shù)據(jù)故不計(jì)算在內(nèi)）工業(yè)的面板數(shù)據(jù)（因制造業(yè)數(shù)據(jù)不完整故用工業(yè)數(shù)據(jù)來代替），所用的數(shù)據(jù)根據(jù)各市2016年統(tǒng)計(jì)年鑒的資料整理得來。

為準(zhǔn)確評(píng)估福建省這8個(gè)地級(jí)市的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)情況，數(shù)據(jù)的獲取與處理至關(guān)重要。本文綜合比較國(guó)內(nèi)研究普遍使用的處理方法，構(gòu)建8個(gè)地級(jí)市工業(yè)的產(chǎn)出、資本投入和勞動(dòng)力投入的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

1.制造業(yè)產(chǎn)出增加值

為減少價(jià)格波動(dòng)的影響，本文采用制造業(yè)產(chǎn)出增加值來表示工業(yè)的產(chǎn)出，數(shù)據(jù)來源于福建省各市2016年統(tǒng)計(jì)年鑒。

2.固定資本投入

固定資本投入采用永續(xù)盤存法來估算物質(zhì)資本存量，計(jì)算公式為：

其中，Kt為t期末的資本存量，It為t期內(nèi)的資本形成總額，δ為固定資本經(jīng)濟(jì)折舊率。本文參照張軍等的處理方法[17]，取固定資本經(jīng)濟(jì)折舊率為9.6%。這里需要說明的是，由于各地級(jí)市并沒有公布固定資本形成總額，并且國(guó)家的統(tǒng)計(jì)局也是以全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額為基礎(chǔ)進(jìn)行一定的調(diào)整來計(jì)算固定資本形成總額的，可見，全社會(huì)固定資本投資額與固定資本形成總額具有較強(qiáng)的相關(guān)性。因此，本文采用全社會(huì)固定資本投資額來代替固定資本形成總額。

3.勞動(dòng)力投入

本文選取各市2001—2015年社會(huì)從業(yè)人員的平均數(shù)作為勞動(dòng)力投入。利用E Views 7.0軟件計(jì)算2001—2015年各地級(jí)市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)情況。

（二）福建省各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與比較分析

1.面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)方法主要有LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、Hadri檢驗(yàn)、ISP檢驗(yàn)、Fisher-PP檢驗(yàn)與Fisher-ADF檢驗(yàn)。為了避免單一檢驗(yàn)方法可能存在的缺陷，本文選擇LLC檢驗(yàn)、Fisher-PP檢驗(yàn)與Fisher-ADF檢驗(yàn)三種方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，LLC、Fisher-PP和Fisher-ADF的伴隨概率P值均小于0.051，因此，在5%的顯著性水平下，變量ln（Y/L）和ln（K/L）的面板數(shù)據(jù)水平值是平穩(wěn)的，如表1所示。

表1 2001—2015年福建省各地區(qū)序列的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.面板模型估計(jì)

根據(jù)（2）式對(duì)2001—2015年福建省8個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)建立回歸模型，自變量ln（K/L）系數(shù)為截面不同的系數(shù)，無截面和時(shí)期效應(yīng)，因此該模型是變系數(shù)面板模型，采用最小二乘法為估計(jì)方法。根據(jù)估計(jì)情況可知，面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果較好，在顯著性水平為5%的情況下，除廈門市外其余均通過了顯著性檢驗(yàn)。通過分析可以得到，福建省寧德、莆田、龍巖及漳州的資本貢獻(xiàn)率相對(duì)較高，均超過0.50，而廈門、福州、泉州、南平的資本貢獻(xiàn)率均低于0.50，相對(duì)低一些，而勞動(dòng)的貢獻(xiàn)率則相反，廈門、福州、泉州及南平均超過0.60。結(jié)果如表2所示。

表2 2001—2015年福建省各地級(jí)市面板模型估計(jì)結(jié)果

3.福建省各地區(qū)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算

在計(jì)算出福建省各地區(qū)資本彈性系數(shù)與勞動(dòng)彈性系數(shù)的基礎(chǔ)上，便可以得出2001—2015年各地區(qū)的制造業(yè)全要素生產(chǎn)率年均率及產(chǎn)出貢獻(xiàn)率。

①?gòu)?001—2015年的全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)度與貢獻(xiàn)率來看，福建省各地區(qū)之間的差距較大。全省全要素生產(chǎn)率平均貢獻(xiàn)率為17.47%，其中，寧德市全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)率最低，為5.3%，其次為南平6.8%；而廈門市全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)率則最大，為29.3%，其次為泉州25.9%，漳州為24.9%?？梢姼＝ㄊ「鞯貐^(qū)之間的全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)率地區(qū)差異比較大，廈漳泉地區(qū)全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)較大，這可能與該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著較為密切的關(guān)系，而寧德地區(qū)由于早期交通條件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等原因的制約，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后一些。

②從勞動(dòng)投入貢獻(xiàn)率來看，全省勞動(dòng)投入的平均貢獻(xiàn)率為40.67%，其中南平市勞動(dòng)投入的貢獻(xiàn)率最高，為69.9%，其次為廈門的49.5%，順推依次為福州48.9%、泉州46.7%，寧德勞動(dòng)投入的貢獻(xiàn)率最低，為4.7%。從全省勞動(dòng)投入貢獻(xiàn)率的總體情況來看，福建省的勞動(dòng)投入仍然是制造業(yè)增長(zhǎng)的主要推動(dòng)力，這說明福建制造業(yè)的技術(shù)含量和附加值仍然偏低，勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)仍然占了較大比重，有待于進(jìn)一步進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)，以提升福建制造業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

③從資本投入的貢獻(xiàn)率來看，全省資本投入的平均貢獻(xiàn)率為36.9%，其中，寧德的資本投入貢獻(xiàn)率為90%，其次為龍巖，占54.1%，漳州則占45.1%，而廈門和漳州相對(duì)較低，分別為21.2%和23.3%，福州為32.6%，泉州為27.4%。這其中差異較大的原因可能與這些地區(qū)的資本要素稟賦有關(guān)，廈漳泉與福州有著豐富的資本要素資源，因此可能資本的貢獻(xiàn)率會(huì)低些，而技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)相對(duì)較大。對(duì)于龍巖和寧德地區(qū)而言，可能資本相對(duì)匱乏，因此資本的貢獻(xiàn)率可能會(huì)相對(duì)大一些，結(jié)果如表3所示。

表3 2001—2015年間福建省各地區(qū)資本、勞動(dòng)、全要素生產(chǎn)率的平均貢獻(xiàn)

三、結(jié)論與建議

根據(jù)前述研究結(jié)論可知，廈漳泉地區(qū)、福州及莆田地區(qū)全要素生產(chǎn)率較高，技術(shù)進(jìn)步對(duì)于該地區(qū)制造業(yè)的貢獻(xiàn)較大，而龍巖、三明、南平及寧德的全要素生產(chǎn)率相對(duì)較低些，可能因?yàn)檫@些地區(qū)技術(shù)水平相對(duì)較低，科學(xué)技術(shù)對(duì)于制造業(yè)的作用或貢獻(xiàn)尚沒有充分發(fā)揮出來；其次從資本和勞動(dòng)的貢獻(xiàn)率來看，龍巖、寧德等地區(qū)資本貢獻(xiàn)較大些，而廈漳泉地區(qū)、福州及莆田地區(qū)則勞動(dòng)的貢獻(xiàn)率更大些，表明沿海大部分經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的地區(qū)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)仍然占了較大比重；再次，從勞動(dòng)、資本及全要素生產(chǎn)率的平均貢獻(xiàn)率來看，勞動(dòng)占40.67%，技術(shù)占36.9%，而全要素生產(chǎn)率則占17.47%?？梢姼＝ㄊ≈圃鞓I(yè)主要還是依靠資本和勞動(dòng)等要素投入來拉動(dòng)，全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)仍然偏低，福建省制造業(yè)的集約化程度還不夠高，有待于進(jìn)一步進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級(jí)。