孟令杰,李 婧,史雨萱,楊世盼
(南京理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江蘇 南京210094)
經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重心已經(jīng)由過(guò)去關(guān)注總量的增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)展質(zhì)量的提升,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素方面,正在逐漸發(fā)生變化,從高度依靠資本、勞動(dòng)等要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐蕾嚾厣a(chǎn)率的提高。 在2008到2016 年間,江蘇省的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率從13.7%降到6.9%,增長(zhǎng)速度不斷減緩,提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量成為全省主要目標(biāo)。根據(jù)江蘇省GDP 分布狀況可知長(zhǎng)期以來(lái)占比最高的為工業(yè)生產(chǎn)總值, 超過(guò)50%,所以深度剖析驅(qū)動(dòng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵因素,能夠幫助江蘇改善經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、 提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率。對(duì)比近十年蘇南、蘇中和蘇北的工業(yè)生產(chǎn)總值的變化狀況, 可以看出地區(qū)間經(jīng)濟(jì)差異逐年擴(kuò)大。 從2018 年發(fā)布的全國(guó)百?gòu)?qiáng)縣名錄可知,江蘇省市縣綜合實(shí)力在全國(guó)范圍內(nèi)領(lǐng)先,但這些市縣在省內(nèi)分布不均,多數(shù)集中于蘇南區(qū)域,表明地區(qū)之間發(fā)展不平衡。
基于以上江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特征,又考慮到現(xiàn)有研究大多集中于全國(guó)或省際層面,得出的結(jié)論并不能夠很好地滿足地方的需要,因此本文將聚焦于工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),著眼于市縣層面,探求江蘇省市縣工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的來(lái)源。
我國(guó)自20 世紀(jì)80 年代開(kāi)始探究效率問(wèn)題,對(duì)TFP 的研究起步較晚, 已有的絕大多數(shù)研究成果均是參考海外學(xué)者提出的相關(guān)理論以及方法,多視角探索TFP 增長(zhǎng)率及相關(guān)問(wèn)題,并逐步細(xì)分到不同地區(qū)、行業(yè)中。
總體上看,國(guó)內(nèi)研究呈現(xiàn)以下特點(diǎn):在研究方法上,大部分學(xué)者采用非參數(shù)的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法研究工業(yè)TFP 及其分解指標(biāo)。21 世紀(jì)初國(guó)內(nèi)有部分學(xué)者運(yùn)用DEA(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法)方法測(cè)算我國(guó)各省份近三十年來(lái)的全要素生產(chǎn)率,發(fā)現(xiàn)中國(guó)TFP 增長(zhǎng)的主要源泉是技術(shù)效率的提高 (顏鵬飛和王兵,2004;章祥蓀和貴斌威,2008)。 對(duì)于分行業(yè)的研究,陳正其和吳彤琳(2018)測(cè)算了我國(guó)工業(yè)39 個(gè)行業(yè)的全要素生產(chǎn)率,研究發(fā)現(xiàn),國(guó)內(nèi)工業(yè)TFP 得以增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素是技術(shù)進(jìn)步,而技術(shù)效率則為限制其增長(zhǎng)的關(guān)鍵。
另有學(xué)者探究了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受TFP 增長(zhǎng)率及要素影響的狀況,雖然我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平自改革開(kāi)放以來(lái)逐步提升,然而在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)方面,TFP 的貢獻(xiàn)程度較低,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)要素投入的依賴性更強(qiáng)(郭慶旺和賈俊雪,2005)。 在測(cè)度要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)狀況時(shí),索洛余值法被普遍采用(孫啟明等,2013)。也有學(xué)者細(xì)化研究范圍,利用中國(guó)264 個(gè)地級(jí)及以上城市的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)測(cè)算發(fā)現(xiàn)全國(guó)GDP 增長(zhǎng)率主要與勞動(dòng)增長(zhǎng)率成正相關(guān),其中東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要與TFP 增長(zhǎng)率有關(guān),中西部地區(qū)則與固定資本存量有關(guān)(張自然,2014)。
目前,有關(guān)江蘇省工業(yè)行業(yè)TFP 增長(zhǎng)的實(shí)證研究仍有所欠缺,其中針對(duì)要素或效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率的研究更為缺乏。 根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)可知,江蘇工業(yè)各細(xì)分行業(yè)在2010 年之前, 技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)了TFP 的增長(zhǎng),而純技術(shù)效率則起抑制作用(萬(wàn)興和范金2007;王郁晶和李剛,2009)。
在研究視角上,多數(shù)學(xué)者基于全國(guó)和省際層面的宏觀視角進(jìn)行研究, 從市縣層面的研究較少,市縣作為工業(yè)更直接的載體, 更加貼近工業(yè)生產(chǎn)實(shí)際,宏觀層面的研究無(wú)法準(zhǔn)確地反映市縣間的具體差異。 因此,文章基于DEA-Malmquist 模型,首先收集整理了2008—2016 年江蘇省54 個(gè)市縣工業(yè)投入與產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù),測(cè)算江蘇省、三大區(qū)域以及各市縣的全要素生產(chǎn)率, 同時(shí)對(duì)TFP 進(jìn)行分解,劃分為技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率兩類指標(biāo),探求江蘇省市縣實(shí)現(xiàn)工業(yè)TFP 增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)因素。 其次通過(guò)索洛余值法來(lái)計(jì)算貢獻(xiàn)率,判斷各市縣的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是更多地依賴于要素投入還是效率水平,以此來(lái)評(píng)價(jià)各市縣的可持續(xù)發(fā)展能力。
本研究選用參數(shù)法和非參數(shù)法作為分析工具。參數(shù)法進(jìn)一步細(xì)分為隨機(jī)前沿分析法、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)法等方法,而非參數(shù)法則主要涵蓋數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)以及指數(shù)法。 兩大類方法對(duì)比而言,后者摒棄了對(duì)具體的某種函數(shù)形式的事先假定、參數(shù)的有效性與合理性檢驗(yàn)等問(wèn)題,被普遍接受與運(yùn)用。 本文以江蘇省54 個(gè)市縣(包括市轄區(qū)、縣級(jí)市與縣)為決策單元(DMU),由于地區(qū)數(shù)量眾多同時(shí)各有差異,不宜設(shè)定統(tǒng)一的函數(shù)形式,因此文章運(yùn)用的是非參數(shù)分析法(Malmquist 指數(shù)法)。
首先測(cè)算全要素生產(chǎn)率,此后結(jié)合數(shù)據(jù)包絡(luò)分析理論(Charneset al.,1978)在生產(chǎn)率的測(cè)算中廣泛應(yīng)用進(jìn)行分析。Malmquist 指數(shù)可劃分為兩類指標(biāo)的變化:一是技術(shù)效率的變化(EC);二是生產(chǎn)技術(shù)的改變(TC)(Fare et al.,1992)。 本文將參照這種分解方式。
由于跨期參比會(huì)出現(xiàn)VRS-Malmquist (規(guī)模報(bào)酬可變)模型無(wú)可行解的問(wèn)題,所以文章選擇基于產(chǎn)出導(dǎo)向的CCR 模型(規(guī)模報(bào)酬不變模型)計(jì)算得到相鄰聯(lián)合前沿參比(單一Malmquist 指數(shù)),可以用相鄰兩個(gè)時(shí)期的“DMU”聯(lián)合構(gòu)建共同的前沿,即無(wú)論被評(píng)價(jià)“DMU”為Kt=()還是Kt=(),其參考集均為Saj=Sk∪Sk+1={()}∪{()}。
由于采用了兩個(gè)時(shí)期的聯(lián)合共同前沿, 因此獲得的Malmquist 指數(shù)僅有一個(gè), 無(wú)須再通過(guò)計(jì)算兩個(gè)生產(chǎn)率指數(shù)。然后取其幾何平均值的計(jì)算方式,即
Etu(t+1)(xt,yt)和Etu(t+1)(xt+1,yt+1)分別為K 在聯(lián)合共同前沿下的兩個(gè)時(shí)期的技術(shù)效率值。 雖然相鄰的兩期在計(jì)算Malmquist 指數(shù)時(shí)參考的是同一前沿, 但是兩期仍然有各自的前沿,效率變化(EC)的計(jì)算仍然采用各自的前沿:
Et(xt,yt)和Et+1(xt+1,yt+1)分別是K 在兩個(gè)時(shí)期采用各自前沿的技術(shù)效率值。 前沿t 與聯(lián)合前沿接近的程度可由來(lái)表示,前沿t+1 與聯(lián)合前沿接近的程度可由來(lái)表示, 比值越接近1,說(shuō)明前沿t、前沿t+1 與聯(lián)合前沿越接近。 那么前沿t+1 與前沿t 相比,其變動(dòng)情況則可以由兩個(gè)比值來(lái)表示:
對(duì)于Malmquist 指數(shù), 可以將其細(xì)分成技術(shù)效率和技術(shù)變化兩方面:
在研究貢獻(xiàn)率方面,索洛借助余值法完成了對(duì)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的運(yùn)算(Solow,1957)。 他將總產(chǎn)出中的資本、勞動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)剝離出來(lái),把余值部分視作技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn),從而定量分析出技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)程度。 本文將采用索洛余值法對(duì)江蘇省工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中效率的驅(qū)動(dòng)作用進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。
設(shè)產(chǎn)出增長(zhǎng)型生產(chǎn)函數(shù)為:
(1)式中A 表示全要素生產(chǎn)率,K、L 分別為資本投入量和勞動(dòng)力投入量。
將公式轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)函數(shù)形式,即:
其中,資本和勞動(dòng)要素的產(chǎn)出彈性分別表示為α 和β,對(duì)(2)式兩邊取對(duì)數(shù)可得:
對(duì)(3)式求導(dǎo)得:
(4)式就是索洛增長(zhǎng)速度方程。 式中,Y 代表工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率,K 代表資本投入增長(zhǎng)率,L 代表勞動(dòng)力投入增長(zhǎng)率。 如果用μ 代表TFP 增長(zhǎng)率,則上式可以表示為:Y=μ+αK+βL。
本文以 《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及江蘇省各市的統(tǒng)計(jì)年鑒作為數(shù)據(jù)來(lái)源。 為了保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的一致性,詳細(xì)的市縣名錄選擇以2016 年的最新劃分為標(biāo)準(zhǔn), 全部樣本為2007年至2016 年間江蘇省的13 個(gè)市轄區(qū)及41 個(gè)縣級(jí)市或縣的數(shù)據(jù)。 把市轄區(qū)當(dāng)作行政區(qū)劃,行政級(jí)別等同于縣與縣級(jí)市,本文用地級(jí)市數(shù)據(jù)扣除縣與縣級(jí)市數(shù)據(jù)得到各個(gè)市轄區(qū)樣本數(shù)據(jù),其中由于2016年南京市不再劃分縣或縣級(jí)市,故將南京市的數(shù)據(jù)作為南京市轄區(qū)的樣本數(shù)據(jù)一同處理。
在選取和處理方面確定兩個(gè)指標(biāo):一是產(chǎn)出指標(biāo)。 把不同市縣的工業(yè)生產(chǎn)總值當(dāng)作產(chǎn)出指標(biāo),并經(jīng)過(guò)生產(chǎn)總值指數(shù)將其轉(zhuǎn)化成以2005 年為基期的不變價(jià)格的工業(yè)生產(chǎn)總值。 二是投入指標(biāo)。 在勞動(dòng)力投入指標(biāo)上選用的是工業(yè)企業(yè)年平均從業(yè)人數(shù),將上一年年末工業(yè)資產(chǎn)合計(jì)作為下一年資本投入指標(biāo)。 運(yùn)用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)工業(yè)資產(chǎn)合計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平減運(yùn)算,調(diào)整為2005 年不變價(jià)格。
本文通過(guò)測(cè)算江蘇省各市縣、地區(qū)以及全省的全要素生產(chǎn)率, 得到效率對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率,用這一指標(biāo)來(lái)度量是要素抑或效率驅(qū)動(dòng)江蘇省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。
1.江蘇省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的投入產(chǎn)出分析。 在研究要素與效率對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)程度之前,首先分析省及三大區(qū)域的要素增長(zhǎng)率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的特點(diǎn),各要素及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率如圖1、圖2 和圖3 所示。
圖1 工業(yè)資產(chǎn)投入增長(zhǎng)率
圖2 工業(yè)企業(yè)勞動(dòng)力投入增長(zhǎng)率
從圖1 和圖2 所示的各地區(qū)資產(chǎn)和勞動(dòng)力投入增長(zhǎng)率的變化情況來(lái)看,2008—2011 年均呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)。 因受到金融危機(jī)的影響,資產(chǎn)投入增長(zhǎng)率在2009 年后趨于下降, 勞動(dòng)力增長(zhǎng)率在2010 年后大幅降低。 2011 年以后, 兩者又開(kāi)始回升,2012 年之后又處于波動(dòng)下降的趨勢(shì)。
圖3 江蘇省及三大區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率
從圖3 所示的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的角度出發(fā),在2008 到2011 年間,該省表現(xiàn)出先減后增的趨勢(shì),這一趨勢(shì)恰好同要素增長(zhǎng)率的變化相反。2011 年以后又開(kāi)始波動(dòng)下降,在2014—2016 年期間有所放緩,趨于穩(wěn)定,維持在4%~7%間,這與江蘇省工業(yè)經(jīng)濟(jì)正由高速度增長(zhǎng)向高質(zhì)量增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變有關(guān)。 縱觀蘇北和蘇中地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率, 均高于平均水平,而蘇南卻低于平均水平,說(shuō)明江蘇省工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)鍵依靠蘇北和蘇中。 在2008—2009 年和2013—2014 年間,工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度均明顯下降,前者是因?yàn)榻鹑谖C(jī)引起的國(guó)際資本流動(dòng)影響了工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,后者還需要通過(guò)分析工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)因素得出。
對(duì)比2008—2011 年的投入與產(chǎn)出的增長(zhǎng)率變化情況可以發(fā)現(xiàn),在2010 年之前,要素增長(zhǎng)率的提高不能帶來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的上升。 表明江蘇省過(guò)多依賴要素投入來(lái)推進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),而表現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率低下。 可以認(rèn)為,金融危機(jī)引起了大量國(guó)際資本的撤出,即使江蘇省自身逐年增加要素投入量,但相比于國(guó)際水平,仍然效率偏低。2011 年的數(shù)據(jù)變化表明要素增長(zhǎng)率下降明顯,而江蘇省整體工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率走勢(shì)平穩(wěn),這可能與危機(jī)的影響消失有關(guān), 同時(shí)表明江蘇省的應(yīng)對(duì)發(fā)展策略富有成效,各區(qū)域的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)逐漸從依靠要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向效率提升。
2.TFP 變化結(jié)構(gòu)分析
(1)江蘇省工業(yè)TFP 變動(dòng)分析。 表1 展示了通過(guò)運(yùn)算54 個(gè)DMU 的幾何平均數(shù)獲得的江蘇工業(yè)經(jīng)濟(jì)TFP 以及相關(guān)分解指標(biāo),9 年TFP 的平均增長(zhǎng)率是-0.5%,有下跌的跡象。 技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率平均數(shù)值分別是-1.1%、0.6%。
表1 江蘇省工業(yè)不同年份全要素生產(chǎn)率及其分解(2008—2016 年)
可以發(fā)現(xiàn)江蘇省工業(yè)的技術(shù)進(jìn)步幾乎與技術(shù)效率呈反向變動(dòng),說(shuō)明江蘇省在技術(shù)改造、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和改善生產(chǎn)狀況、提升管理水平的兩方面不能做到有效協(xié)調(diào)。 尤其是在2011—2013 年間,技術(shù)進(jìn)步由1.255 瞬間下跌到0.828,而技術(shù)效率由0.816 瞬間上升到1.242, 巨大的反差可能是由于江蘇省工業(yè)企業(yè)開(kāi)始注重管理水平的提高,但在有效整合資源時(shí)忽略了技術(shù)進(jìn)步的提高。
(2)三大區(qū)域工業(yè)TFP 變動(dòng)分析。 參照表2 中Malmquist 指數(shù)及其分解指標(biāo),能夠發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)的TFP 的增長(zhǎng)狀況差異較大。 由于技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)水平低(平均增長(zhǎng)率僅為-4%),蘇北地區(qū)的TFP 平均增長(zhǎng)率僅為-3.8%。 這表明在此期間,蘇北地區(qū)開(kāi)始注重資源的有效整合和技術(shù)的充分利用,然而卻忽視了自身的技術(shù)改造和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。 而蘇南地區(qū)由于技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率的增長(zhǎng),其平均TFP 增長(zhǎng)率約為3.9%,其中技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)更顯著,技術(shù)效率有待進(jìn)一步提升。 蘇中地區(qū)的平均TFP 增長(zhǎng)率約為0.8%,得益于技術(shù)效率的提高,說(shuō)明蘇中地區(qū)在科技進(jìn)步等方面還有待加強(qiáng)。
這些與李剛(2010)的研究結(jié)論相吻合,在工業(yè)經(jīng)濟(jì)全要素增長(zhǎng)方面,不同地區(qū)保持不同特色。 蘇北地區(qū)處于工業(yè)化初期, 盡管早在2006 年江蘇便提出了南北掛鉤以及產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移,但蘇北地區(qū)仍未呈現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的增長(zhǎng)。 蘇南地區(qū)已經(jīng)進(jìn)入后工業(yè)化階段,具有技術(shù)水平先進(jìn)、穩(wěn)定性強(qiáng)等特征。蘇中地區(qū)當(dāng)前正處在工業(yè)化上升時(shí)期,該地區(qū)的技術(shù)效率正穩(wěn)步提升。
(3)各市縣工業(yè)TFP 變動(dòng)分析。 在江蘇省各市縣工業(yè)全要素生產(chǎn)率平均值及其分解指標(biāo)的基礎(chǔ)上,我們可以發(fā)現(xiàn):其一,蘇北地區(qū)各市縣工業(yè)TFP平均增長(zhǎng)率為負(fù)值的比例高達(dá)72%, 蘇中地區(qū)約為28.6%,而蘇南地區(qū)僅為13.3%,其中TFP 平均增長(zhǎng)率最高的是蘇州張家港市(7.76%)。 蘇北的多數(shù)市縣較落后的主要原因可能是蘇北工業(yè)起步較晚,技術(shù)進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)集中度等方面還落后于蘇南地區(qū)。 其二, 從TFP 增長(zhǎng)的推動(dòng)力方面來(lái)看, 蘇北地區(qū)有76%的市縣主要依靠技術(shù)效率推動(dòng)TFP 增長(zhǎng),主要是由于有52%的市縣技術(shù)效率為負(fù)增長(zhǎng),但其下降幅度仍然小于技術(shù)進(jìn)步的年均下降率。 蘇南地區(qū)為33.3%,雖然注重改善技術(shù)效率,但效果不顯著,主要依靠技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)TFP 增長(zhǎng)。 蘇中地區(qū)為57.1%,有42.9%的市縣技術(shù)進(jìn)步為負(fù)增長(zhǎng),這需要在改善管理水平的同時(shí)注意技術(shù)的改進(jìn)。
3.效率貢獻(xiàn)率分析。 本部分是對(duì)效率貢獻(xiàn)率的計(jì)算分析,圖4 即為江蘇省及三大區(qū)域的TFP 貢獻(xiàn)率。 整體來(lái)看,在2008—2016 年期間江蘇省的TFP貢獻(xiàn)率波動(dòng)較大。TFP 貢獻(xiàn)率從2008 年的24.6%下降到2010 年的-72.3%后,在2011 年又快速增加到44.9%。 此后呈波動(dòng)下降趨勢(shì),在2014 年又開(kāi)始變?yōu)樨?fù)值,可見(jiàn)從全省角度來(lái)看,全要素生產(chǎn)率作為生產(chǎn)效率,對(duì)于全省部分地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用表現(xiàn)并不顯著,主要以要素驅(qū)動(dòng)為主,原因可能是各地區(qū)內(nèi)部差異較大,導(dǎo)致總體效率水平無(wú)明顯提升。
根據(jù)圖4 還可以看出各區(qū)域TFP 貢獻(xiàn)率存在差距。 蘇南和蘇中的TFP 貢獻(xiàn)率普遍高于平均水平, 其中蘇南地區(qū)在2011 年以后TFP 貢獻(xiàn)率幾乎都超過(guò)50%,并且未來(lái)有超過(guò)100%的趨勢(shì),即蘇南地區(qū)主要是依靠效率驅(qū)動(dòng)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。 蘇中地區(qū)的TFP 貢獻(xiàn)率在2013 年達(dá)到最高值60.9%后開(kāi)始下降,直到2015 年以后才逐步回升。 而蘇北地區(qū)的TFP 貢獻(xiàn)率一直低于平均水平且?guī)缀醵紴樨?fù)值,未來(lái)仍有下降趨勢(shì),這說(shuō)明蘇北的TFP 長(zhǎng)期保持在負(fù)增長(zhǎng)的狀態(tài),生產(chǎn)效率不能顯著提高??梢钥偨Y(jié)得出蘇中、 蘇北的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要來(lái)源于要素的投入的結(jié)論。
表2 江蘇省三大區(qū)域工業(yè)不同年份全要素生產(chǎn)率及其分解指標(biāo)(2008—2016 年)
圖4 江蘇省及三大區(qū)域TFP 貢獻(xiàn)率
在江蘇各市縣TFP 增長(zhǎng)率對(duì)工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率基礎(chǔ)上,我們對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)大部分市轄區(qū)效率驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)的能力高于多數(shù)縣或縣級(jí)市,多年處于高效率驅(qū)動(dòng)水平。 而縣與縣級(jí)市的數(shù)據(jù)普遍為負(fù)值,這表明在多數(shù)縣與縣級(jí)市,效率不僅沒(méi)有起到驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用,在一定程度上還限制了經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 圖5 和圖6 分別描繪了2 類典型市縣的貢獻(xiàn)率水平,即要素驅(qū)動(dòng)型與效率驅(qū)動(dòng)型,表明了各市縣效率貢獻(xiàn)率差異明顯。
據(jù)統(tǒng)計(jì),在2008 到2016 年間,蘇北地區(qū)各市縣各年份的TFP 貢獻(xiàn)率為負(fù)值的比例高達(dá)60%,蘇中地區(qū)將近40%,而蘇南地區(qū)只有不到20%。 由此可見(jiàn), 蘇北和蘇中地區(qū)呈現(xiàn)大面積效率低下的現(xiàn)象,而蘇南地區(qū)普遍表現(xiàn)出較高的效率水平。 從變化趨勢(shì)可以看出,在2008 年到2010 年,全省的TFP貢獻(xiàn)率大幅降低,2011 年才開(kāi)始回升。顯然,受金融危機(jī)引發(fā)的國(guó)際資本流動(dòng)的影響,江蘇省的實(shí)體經(jīng)濟(jì)也遭遇了發(fā)展危機(jī)。
圖5 蘇南地區(qū)縣級(jí)市的效率貢獻(xiàn)率
圖6 蘇北地區(qū)縣的效率貢獻(xiàn)率
參照2018 年《中國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2018)》暨全國(guó)百?gòu)?qiáng)縣案例報(bào)告,可以看出縣域經(jīng)濟(jì)增速表現(xiàn)出總體回升的態(tài)勢(shì),但也存在分化的現(xiàn)象。蘇州、無(wú)錫和常州市縣的平均TFP 貢獻(xiàn)率均大于50%, 其中有5個(gè)市縣包攬了全國(guó)縣域經(jīng)濟(jì)綜合競(jìng)爭(zhēng)力百?gòu)?qiáng)縣12018 年全國(guó)綜合實(shí)力百?gòu)?qiáng)縣江蘇省市縣排名:1 昆山市、2 江陰市、3 張家港市、4 常熟市、5 太倉(cāng)市、9 宜興市、17 海門(mén)市、21啟東市、25 如皋市、26 丹陽(yáng)市、29 海安市、31 溧陽(yáng)市、32 泰興市、33 靖江市。的前五名, 在一定程度上可以印證蘇南的市縣實(shí)力較強(qiáng), 這與其高效率的驅(qū)動(dòng)水平密不可分。 蘇中的南通市主要是以要素驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為主, 效率正向驅(qū)動(dòng)作用較弱,而揚(yáng)州和泰州市縣的TFP 貢獻(xiàn)率波動(dòng)較大, 而且大多數(shù)年份處于反向驅(qū)動(dòng)狀態(tài)。 蘇北市縣的平均工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率高于蘇南和蘇中地區(qū), 然而從2008—2016 年的TFP貢獻(xiàn)率來(lái)看,呈現(xiàn)大面積負(fù)值,高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率伴隨著低效率貢獻(xiàn)率, 表明蘇北市縣工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈要素驅(qū)動(dòng)模式, 而且資源投入量增加的同時(shí)效率水平卻降低,基本都起到反向驅(qū)動(dòng)作用,即資源的有效利用程度不高。
根據(jù)以上分析,總結(jié)認(rèn)為21 世紀(jì)以來(lái),江蘇省統(tǒng)籌實(shí)施區(qū)域共同發(fā)展戰(zhàn)略,強(qiáng)化分類指導(dǎo),改善生產(chǎn)力布局,為了振興蘇北和蘇中投入了大量的勞動(dòng)力、物資、資本等要素。 而蘇南地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好, 又抓住了國(guó)際資本向長(zhǎng)三角集聚的機(jī)遇,加強(qiáng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,確保經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量得到提升, 使得經(jīng)濟(jì)高效增長(zhǎng)。 將工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率與TFP貢獻(xiàn)率的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),蘇南雖然經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率居于低位,但其效率驅(qū)動(dòng)能力高,能夠有效利用固有的資源,而蘇中、蘇北的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受益于各類要素的投入,但卻無(wú)法充分高效地利用這些要素產(chǎn)生更高的經(jīng)濟(jì)效益。
本文利用2008—2016 年江蘇各市縣的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用基于DEA 的Malmquist 指數(shù)法完成了對(duì)各地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的計(jì)算,并將TFP 分解為技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步兩類指標(biāo)來(lái)分析TFP 變化的驅(qū)動(dòng)因素。 又借助索洛余值法計(jì)算出效率的貢獻(xiàn)率,來(lái)判斷各地區(qū)是要素驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)還是效率驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì),得出以下相關(guān)結(jié)論:
總體而言,2008—2016 年間江蘇省TFP 貢獻(xiàn)率波動(dòng)較大,平均TFP 增長(zhǎng)率為0.5%,效率貢獻(xiàn)率僅為-6.3%, 為要素驅(qū)動(dòng)型。 但省內(nèi)地區(qū)分化比較嚴(yán)重: 雖然蘇南的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率處于最低水平,但其效率貢獻(xiàn)率最高, 近些年平均水平均超過(guò)50%,屬于效率驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì),經(jīng)過(guò)TFP 指標(biāo)分解可知高效率歸因于技術(shù)進(jìn)步水平的提高。 而蘇北、蘇中地區(qū)相反,效率貢獻(xiàn)率均在40%以下甚至為負(fù)數(shù),表明這兩大區(qū)域?qū)儆谝仳?qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì),這些地區(qū)的工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均依靠大量要素的投入。 從市縣層面來(lái)看,在TFP 貢獻(xiàn)率方面,各市縣差異很大,屬于全國(guó)綜合經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力百?gòu)?qiáng)縣的市縣,其效率驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用更加顯著,然而還有很多較落后的地區(qū)效率貢獻(xiàn)率為負(fù)。 此外,大部分地級(jí)市市轄區(qū)的效率較高,基本屬于效率驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)。
綜合上述研究可知, 省內(nèi)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)因素差異明顯。 為了改善各地區(qū)發(fā)展不均衡的現(xiàn)狀,需要推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的提升和可持續(xù)發(fā)展水平的提高,省及各地區(qū)政府應(yīng)該加大科技投入來(lái)提高技術(shù)進(jìn)步水平。 尤其是針對(duì)以要素驅(qū)動(dòng)為主的蘇北、蘇中地區(qū),以提高技術(shù)效率為工作重點(diǎn),著眼于技術(shù)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用的推廣,逐步改善江蘇省驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力,實(shí)現(xiàn)從要素驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)樾黍?qū)動(dòng)的發(fā)展模式。