楊文舉，陳永強(qiáng)

（重慶工商大學(xué) 長(zhǎng)江上游經(jīng)濟(jì)研究中心，重慶 400067）

中華人民共和國成立以來，中國制造業(yè)快速發(fā)展，中國大陸各個(gè)省份（包括省、直轄市和自治區(qū)）都已建立起比較完備又競(jìng)相發(fā)展的制造業(yè)體系。根據(jù)中國微觀數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)V2.0，各省份都有30個(gè)左右的制造業(yè)二位數(shù)行業(yè)①二位數(shù)行業(yè)是指國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類中的大類產(chǎn)業(yè)，其行業(yè)代碼由兩位阿拉伯?dāng)?shù)字構(gòu)成。，這說明中國內(nèi)地的制造業(yè)體系已形成明顯的“全國—省份—行業(yè)—企業(yè)”多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)。其中，相鄰層級(jí)之間還有其他細(xì)分層級(jí)，比如東北、東部、中部和西部地區(qū)構(gòu)成的區(qū)域?qū)蛹?jí)，行業(yè)大類、中類和小類等細(xì)分行業(yè)層級(jí)，等等。顯然，在這樣的多層級(jí)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中，生產(chǎn)要素流動(dòng)及其引致的資源再配置效應(yīng)也具有多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)特征。也就是說，要素流動(dòng)不僅存在于省內(nèi)同一行業(yè)內(nèi)部的不同企業(yè)之間（以下簡(jiǎn)稱“企業(yè)間”），而且存在于省內(nèi)的不同行業(yè)之間（以下簡(jiǎn)稱“行業(yè)間”），還存在于不同省份之間。當(dāng)前，中國已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要源泉將由投入要素積累轉(zhuǎn)向全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）增長(zhǎng)。與此同時(shí)，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展是當(dāng)前和今后一段時(shí)期內(nèi)的主要任務(wù)之一。要素流動(dòng)作為資源再配置的重要途經(jīng)，其在不同層級(jí)內(nèi)引致的資源再配置效應(yīng)，既是TFP增長(zhǎng)的重要構(gòu)成部分，也是區(qū)域經(jīng)濟(jì)不平衡發(fā)展的重要來源。因此，深入分析不同層級(jí)要素流動(dòng)在TFP增長(zhǎng)中的作用，對(duì)于推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

然而，在現(xiàn)有的生產(chǎn)率研究中，僅有少數(shù)國外研究區(qū)分了不同層級(jí)的資源再配置效應(yīng)，但是都未能全面涵蓋“全國—區(qū)域（或省份）—行業(yè)—企業(yè)”的多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)。毫無疑問，忽略這種嵌套結(jié)構(gòu)便難以準(zhǔn)確地刻畫中國制造業(yè)生產(chǎn)率變遷的源泉，尤其是不能完整地測(cè)度不同層級(jí)的資源再配置效應(yīng)，從而無助于區(qū)域（或產(chǎn)業(yè)）協(xié)調(diào)發(fā)展政策的制定和實(shí)施。為此，本文以Melitz和Polanec[1]提出并應(yīng)用的動(dòng)態(tài)OP分解（Dynamic Olley-Pakes Decomposition，DOPD）模型為基礎(chǔ)，通過引入?yún)^(qū)域和（或）行業(yè)層級(jí)，針對(duì)“全國—區(qū)域—行業(yè)—企業(yè)”和“全國—區(qū)域（或行業(yè)）—企業(yè)”的嵌套經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，拓展構(gòu)建生產(chǎn)率變遷的多級(jí)分解模型，從而將不同層級(jí)的要素流動(dòng)效應(yīng)（即要素流動(dòng)引致的資源再配置效應(yīng)，亦稱為組間效應(yīng)）進(jìn)行有效分離，并以中國制造業(yè)在1998—2007年的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)分析。同時(shí)，以Holm[2]1019基于演化理論的生產(chǎn)率變遷兩級(jí)分解模型為例，論證這種多級(jí)分解思路在其他生產(chǎn)率分解模型中的普適性①本文根據(jù)組間效應(yīng)分解時(shí)包含的層級(jí)結(jié)構(gòu)數(shù)量，來界定生產(chǎn)率分解模型的“級(jí)數(shù)”。。

一、文獻(xiàn)綜述

始于20世紀(jì)中葉的索洛模型，開啟了生產(chǎn)率測(cè)度與分解研究的新起點(diǎn)。經(jīng)過六十余年的豐富和發(fā)展，該領(lǐng)域仍然是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究的焦點(diǎn)問題之一，具體可參見文獻(xiàn)[3]等綜述性文獻(xiàn)。近年來，為避免基于宏觀數(shù)據(jù)的生產(chǎn)率分析對(duì)異質(zhì)性的忽略，加之微觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的不斷完善，基于微觀數(shù)據(jù)的生產(chǎn)率研究日益受到研究者的青睞。其中，一些研究在考慮企業(yè)進(jìn)入和退出的情況下，將經(jīng)濟(jì)體的生產(chǎn)率變遷歸因于在位企業(yè)（或存活企業(yè)）的學(xué)習(xí)能力提升、在位企業(yè)之間的資源再配置②相關(guān)研究稱之為“資源再配置效應(yīng)”。實(shí)際上，企業(yè)更替的實(shí)質(zhì)也是要素流動(dòng)的一種方式，從而也是資源再配置的一種途徑。因此，為區(qū)分起見，本文將之表述為“在位者（或存活者）之間的資源再配置效應(yīng)”。，以及企業(yè)的進(jìn)入和退出，這些研究主要集中于如下兩大領(lǐng)域。

一是未考慮要素流動(dòng)的多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)特征的生產(chǎn)率分解研究。這方面的相關(guān)研究較多，代表性模型包括BHC（Baily-Hulten-Campbell）模型[4]、GR（Griliches-Regev）模型[5]、FHK（Foster-Haltiwanger-Krizan）模型[6]、DOPD模型[1]，國內(nèi)主要是對(duì)這些模型的應(yīng)用研究，如文獻(xiàn)[7]～文獻(xiàn)[12]。該組研究通過加總微觀層面（如企業(yè)）的生產(chǎn)率來測(cè)度國家（或區(qū)域）生產(chǎn)率，進(jìn)而將總量生產(chǎn)率變遷的源泉分解為在位企業(yè)的組內(nèi)效應(yīng)（亦稱為學(xué)習(xí)效應(yīng)）和組間效應(yīng)（亦稱為在位者之間的資源再配置效應(yīng)，或選擇效應(yīng)），以及企業(yè)進(jìn)入和退出的企業(yè)更替效應(yīng)（亦稱為凈進(jìn)入效應(yīng)）。在測(cè)度在位企業(yè)、進(jìn)入企業(yè)和退出企業(yè)對(duì)生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)時(shí)，前三個(gè)模型對(duì)不同類別的企業(yè)都采用了相同的生產(chǎn)率參照。其中，BHC模型中為企業(yè)在基期的平均生產(chǎn)率；GR模型中為基期和當(dāng)期所有企業(yè)的平均生產(chǎn)率的算術(shù)平均值；FHK模型中為基期所有企業(yè)的平均生產(chǎn)率。Melitz和Polanec[1]367-368指出，對(duì)在位者、進(jìn)入者和退出者采用相同的生產(chǎn)率參照來進(jìn)行生產(chǎn)率分解時(shí)，會(huì)錯(cuò)誤地估計(jì)各因子的相對(duì)貢獻(xiàn)。他們構(gòu)建的DOPD模型對(duì)此缺陷進(jìn)行了彌補(bǔ)，其中在位者以其基期的平均生產(chǎn)率為參照，進(jìn)入者以在位者當(dāng)期的平均生產(chǎn)率為參照，而退出者以在位者基期的平均生產(chǎn)率為參照。另外，F(xiàn)HK模型還從組內(nèi)效應(yīng)中分離出一個(gè)交叉因子，用于測(cè)度企業(yè)市場(chǎng)份額和生產(chǎn)率同時(shí)變化對(duì)TFP變遷的貢獻(xiàn)，余下部分則僅源于企業(yè)自身的生產(chǎn)率變化。孫元元和張建清[10]則在DOPD模型基礎(chǔ)上，結(jié)合GR模型、Banerjee和Moll[13]對(duì)二元邊際下資源誤置的定義，構(gòu)建并應(yīng)用了一個(gè)基于微觀（企業(yè)）數(shù)據(jù)的生產(chǎn)率分解模型，用以探討中國制造業(yè)的省際資源配置情況。

二是考慮要素流動(dòng)的多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)特征的生產(chǎn)率分解研究。這方面的相關(guān)研究很少，國外主要有文獻(xiàn)[14]～文獻(xiàn)[16]，國內(nèi)尚無這方面的相關(guān)研究③孫元元和張建清[10]所構(gòu)建的模型，雖然也考慮到了“全國—省份—企業(yè)”的多層級(jí)結(jié)構(gòu)特征，但是并沒有將資源再配置效應(yīng)在不同層級(jí)之間進(jìn)行分離，因此不屬于本文界定的多級(jí)分解研究。。其中，Andersen[14]133通過論證后指出，基于生物進(jìn)化論的Price等式[17-18]將種群特征的演變分解為選擇效應(yīng)（即種群間的變化）和創(chuàng)新效應(yīng)（即種群內(nèi)的變化）兩個(gè)部分，并針對(duì)經(jīng)濟(jì)中的多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)，如“全國—產(chǎn)業(yè)區(qū)—企業(yè)”層級(jí)結(jié)構(gòu)，探討了Price等式在生產(chǎn)率分析中的應(yīng)用。Holm[2]1017指出，Andersen[14]的生產(chǎn)率分解模型沒有引入企業(yè)進(jìn)入和退出，從而不能直接應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)率分析。他對(duì)此進(jìn)行了彌補(bǔ)，分別構(gòu)建了針對(duì)“全國—企業(yè)”和“全國—行業(yè)—企業(yè)”嵌套結(jié)構(gòu)的生產(chǎn)率單級(jí)和兩級(jí)分解模型。其中，單級(jí)分解模型中生產(chǎn)率變遷的源泉構(gòu)成類似于第一組研究，兩級(jí)分解模型則進(jìn)一步將選擇效應(yīng)（即組間效應(yīng)）分解為企業(yè)選擇效應(yīng)（即行業(yè)內(nèi)企業(yè)間的資源再配置效應(yīng)）和行業(yè)選擇效應(yīng)（即行業(yè)間的資源再配置效應(yīng)）。另外，Krüger[15]在附錄中針對(duì)“全國—兩位數(shù)行業(yè)—四位數(shù)行業(yè)”的嵌套結(jié)構(gòu)，以Baily等[19]的生產(chǎn)率分解模型為基礎(chǔ)構(gòu)建了一個(gè)兩級(jí)分解模型，不過其中也沒有引入企業(yè)更替效應(yīng)。Osotimehin[16]則以不同的總量生產(chǎn)率測(cè)度思路為起點(diǎn)，對(duì)生產(chǎn)率變遷的源泉進(jìn)行了分解。她通過加總企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)來獲得部門和全國的總量生產(chǎn)函數(shù)和總量生產(chǎn)率，從而針對(duì)“全國—部門—企業(yè)”的嵌套結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了一個(gè)生產(chǎn)率變遷的兩級(jí)分解模型，將生產(chǎn)率變化的源泉?dú)w結(jié)為企業(yè)的生產(chǎn)率變化、部門之間的資源配置、部門內(nèi)部的資源配置和企業(yè)的進(jìn)入與退出。

毋庸置疑，前面回顧的這些研究都進(jìn)行了相似但又不盡相同的生產(chǎn)率分解分析，它們對(duì)于剖析生產(chǎn)率變遷的源泉都具有重要的參考價(jià)值。不過，它們至少在下述三個(gè)方面有待完善。（1）第一組研究局限于企業(yè)層面的組間效應(yīng)分解，這無法深入刻畫多層級(jí)嵌套經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中的資源再配置效應(yīng)，還會(huì)影響生產(chǎn)率變遷中其他源泉（如學(xué)習(xí)效應(yīng)）的測(cè)度。（2）第二組研究雖然針對(duì)不同層級(jí)的嵌套結(jié)構(gòu)進(jìn)行了組間效應(yīng)分解，但是都沒有全面涵蓋“全國—區(qū)域—行業(yè)—企業(yè)”的多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)，也沒有針對(duì)中國制造業(yè)或TFP的經(jīng)驗(yàn)分析，而且Andersen[14]和Krüger[15]都沒有考慮企業(yè)更替對(duì)生產(chǎn)率的影響。（3）在測(cè)度在位者、進(jìn)入者和退出者的生產(chǎn)率貢獻(xiàn)時(shí)，如果對(duì)它們采用相同的生產(chǎn)率參照，將會(huì)產(chǎn)生有偏的測(cè)度結(jié)果[1]367-368。除了DOPD單級(jí)分解模型和Holm[2]1019的兩級(jí)分解模型外，前面回顧的這些研究對(duì)不同類別的群體（企業(yè)、行業(yè)或區(qū)域），都采用了同樣的生產(chǎn)率參照。其中，Holm[2]1019的兩級(jí)分解模型在測(cè)度進(jìn)入效應(yīng)、退出效應(yīng)和企業(yè)選擇效應(yīng)時(shí)也采用了相同的生產(chǎn)率參照。有鑒于此，本文擬在綜合上述兩組研究?jī)?yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，主要針對(duì)“全國—區(qū)域（省份）—行業(yè)—企業(yè)”多層級(jí)嵌套經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，拓展構(gòu)建生產(chǎn)率變遷的多級(jí)分解模型，并對(duì)中國制造業(yè)在1998—2007年的TFP變遷進(jìn)行相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)分析，以期在相關(guān)研究中起到拋磚引玉的作用。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）生產(chǎn)率變遷的多級(jí)分解模型① 此部分探討的生產(chǎn)率分解模型既適用于TFP，也適用于勞動(dòng)生產(chǎn)率。本文經(jīng)驗(yàn)分析部分則將它們應(yīng)用于TFP的分解，其中所采用的TFP估計(jì)模型在下文中有專門介紹。

DOPD模型采用不同的生產(chǎn)率參照來測(cè)度在位者、進(jìn)入者和退出者的相對(duì)貢獻(xiàn)，這比其他單級(jí)分解模型的測(cè)度結(jié)果更加準(zhǔn)確[1]368。不過，該模型沒有區(qū)分不同層級(jí)的要素流動(dòng)，這導(dǎo)致它在應(yīng)用中具有局限性。Holm[2]1019的兩級(jí)分解模型則區(qū)分了行業(yè)之間和行業(yè)內(nèi)企業(yè)之間的要素流動(dòng)，比單級(jí)分解模型更深入地刻畫了生產(chǎn)率變遷的源泉，其不足之處在于沒有對(duì)在位者、進(jìn)入者和退出者采用完全不同的生產(chǎn)率參照，也沒有將區(qū)域?qū)蛹?jí)的要素流動(dòng)納入分析。因此，本文借鑒Holm[2]1019-1020的多級(jí)分解思路，針對(duì)“全國—區(qū)域—行業(yè)—企業(yè)”和“全國—區(qū)域（或行業(yè)）—企業(yè)”的嵌套經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，對(duì)DOPD模型進(jìn)行拓展，并探討這種多級(jí)分解思路在其他生產(chǎn)率變遷分解模型中的普適性。

1.DOPD生產(chǎn)率（單級(jí)）分解模型

Melitz和Polanec[1]366-368以O(shè)lley和Pakes[20]提出的生產(chǎn)率靜態(tài)分解模型（Olley-Pakes，OP）為基礎(chǔ)，在引入企業(yè)更替的前提下，構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)的OP分解模型（DOPD）

其中，C、N和X分別代表在位者、進(jìn)入者和退出者；P代表生產(chǎn)率（勞動(dòng)生產(chǎn)率或TFP）；1和2代表基期和當(dāng)期；i代表個(gè)體（如企業(yè)）；S代表市場(chǎng)份額；變量前加 Δ表示變化量；變量上方加橫線表示算術(shù)平均值。G組個(gè)體在t期的加權(quán)平均生產(chǎn)率為，其中G代表C、N或X。SG,t為G組個(gè)體在t期的市場(chǎng)份額總和。因此，組內(nèi)效應(yīng)是在位者的生產(chǎn)率的算術(shù)平均值在分析期間內(nèi)的變化，這衡量了在位者整體的技術(shù)進(jìn)步情況。協(xié)方差項(xiàng)為個(gè)體的生產(chǎn)率與產(chǎn)出份額的協(xié)方差，即。個(gè)體的生產(chǎn)率越高（越低）且產(chǎn)出份額也越大（越?。?，則協(xié)方差項(xiàng)也越大。這意味著生產(chǎn)率越高的個(gè)體占有越多的生產(chǎn)資源，從而在經(jīng)濟(jì)中的資源配置效率也越高。因此，協(xié)方差項(xiàng)實(shí)際上衡量了在位者之間的資源再配置效率情況。

根據(jù)式（1），生產(chǎn)率變遷歸因于四大源泉：一是組內(nèi)效應(yīng)，這源于在位者自身的生產(chǎn)率變化，即技術(shù)進(jìn)步或?qū)W習(xí)效應(yīng)；二是組間效應(yīng)，即在位者之間的要素流動(dòng)所引起的資源再配置效應(yīng)；三是進(jìn)入效應(yīng)，即新企業(yè)進(jìn)入引起的生產(chǎn)率變化；四是退出效應(yīng)，即企業(yè)退出引起的生產(chǎn)率變化。由于該模型沒有區(qū)分要素流動(dòng)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，從而得出的組間效應(yīng)是在位者的生產(chǎn)要素在所有層級(jí)中流動(dòng)而引起的生產(chǎn)率變化的總和，也即它將要素流動(dòng)局限于單一的層級(jí)（企業(yè)層面），因此本文將它歸為單級(jí)分解模型。

2.一個(gè)拓展的生產(chǎn)率變遷三級(jí)分解模型

經(jīng)濟(jì)中的要素流動(dòng)具有多層級(jí)的嵌套結(jié)構(gòu)特征。然而，DOPD單級(jí)分解模型無法分離出不同層級(jí)中的資源再配置效應(yīng)，這顯然有礙于相關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策（如區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展政策和產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展政策等）的制定和實(shí)施。為此，下面以“全國—區(qū)域—行業(yè)—企業(yè)”嵌套結(jié)構(gòu)為例，對(duì)DOPD單級(jí)分解模型進(jìn)行拓展，以彌補(bǔ)該模型的這一缺陷。

在式（2）所示的OP模型中，依次將區(qū)域?qū)蛹?jí)和行業(yè)層級(jí)引入，即可得到一個(gè)針對(duì)“全國—區(qū)域—行業(yè)—企業(yè)”嵌套結(jié)構(gòu)的OP拓展模型，如式（3）所示，其中省略了代表時(shí)期的腳標(biāo)t。

其中，k、j和i分別代表區(qū)域、行業(yè)和企業(yè)；K代表全國的區(qū)域個(gè)數(shù)；jk表示第k個(gè)區(qū)域中的第j個(gè)行業(yè)；Jk表示第k個(gè)區(qū)域中的行業(yè)總數(shù)；Ik,j表示第k個(gè)區(qū)域中第j個(gè)行業(yè)的企業(yè)總數(shù)；Sk,j,i和Pk,j,i分別表示第k個(gè)區(qū)域中第j個(gè)行業(yè)的第i個(gè)企業(yè)的市場(chǎng)份額和生產(chǎn)率。

在式（3）中加入時(shí)間變量并代入式（1），即可得到式（4）所示的生產(chǎn)率變遷的三級(jí)分解模型。

根據(jù)式（4），生產(chǎn)率變遷的源泉被分解為六個(gè)部分，即學(xué)習(xí)效應(yīng)、企業(yè)選擇效應(yīng)、行業(yè)選擇效應(yīng)、區(qū)域選擇效應(yīng)、進(jìn)入效應(yīng)和退出效應(yīng)。其中，進(jìn)入效應(yīng)和退出效應(yīng)衡量的都是企業(yè)更替對(duì)生產(chǎn)率變化的影響，因此本文將兩者的和稱為企業(yè)更替效應(yīng)，相關(guān)研究稱之為凈進(jìn)入效應(yīng)。企業(yè)選擇效應(yīng)、行業(yè)選擇效應(yīng)和區(qū)域選擇效應(yīng)都是組間效應(yīng)的構(gòu)成部分，它們測(cè)度的分別是企業(yè)、行業(yè)和區(qū)域?qū)蛹?jí)中，在位企業(yè)之間的資源再配置效應(yīng)，其實(shí)質(zhì)是要素橫向流動(dòng)引致的生產(chǎn)率變化。考慮到企業(yè)更替也是一種資源再配置手段，為區(qū)別起見，本文將組間效應(yīng)也稱為要素流動(dòng)效應(yīng)或選擇效應(yīng)，同時(shí)將它與企業(yè)更替效應(yīng)一起合稱為資源再配置效應(yīng)。顯然，與單級(jí)分解模型相比，該三級(jí)分解模型將要素流動(dòng)效應(yīng)在區(qū)域、行業(yè)和企業(yè)這三個(gè)層級(jí)中進(jìn)行了分離，這能夠更細(xì)致地刻畫經(jīng)濟(jì)中的要素流動(dòng)效應(yīng)，從而具有更豐富的決策參考價(jià)值。另外，由于引入了多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)的要素流動(dòng)，學(xué)習(xí)效應(yīng)的測(cè)度結(jié)果也略有不同。

3.生產(chǎn)率變遷多級(jí)分解思路的普適性

1）DOPD模型的進(jìn)一步拓展

實(shí)際上，在生產(chǎn)率變遷的多級(jí)分解中，研究者可以根據(jù)研究需要來選定不同的嵌套結(jié)構(gòu)，進(jìn)而對(duì)生產(chǎn)率變遷進(jìn)行相應(yīng)的多級(jí)分解。比如，只針對(duì)“全國—行業(yè)—企業(yè)”嵌套結(jié)構(gòu)時(shí)，可按照前面的思路在OP模型中引入行業(yè)層級(jí)，然后與式（1）結(jié)合并進(jìn)行跨期比較，即可得到式（5）所示的兩級(jí)分解模型。

顯然，如果將式（5）中的j（代表行業(yè)）和J（代表行業(yè)總數(shù)）調(diào)整為k（代表區(qū)域）和K（代表區(qū)域總數(shù)），它就轉(zhuǎn)變?yōu)獒槍?duì)“全國—區(qū)域—企業(yè)”嵌套結(jié)構(gòu)的兩級(jí)分解模型。當(dāng)然，在三級(jí)（或兩級(jí)）分解模型的基礎(chǔ)上，還可以根據(jù)研究需要來添加不同的層級(jí)，進(jìn)而對(duì)要素流動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行更細(xì)致的分解，如針對(duì)“歐盟—國家—區(qū)域—行業(yè)—企業(yè)”“全國—區(qū)域—二位數(shù)行業(yè)—四位數(shù)行業(yè)—企業(yè)”等嵌套結(jié)構(gòu)的多級(jí)分解。

2）其他生產(chǎn)率分解模型的拓展

上述生產(chǎn)率變遷的多級(jí)分解思路在其他生產(chǎn)率變遷分解模型中也具有普適性。也就是說，只要將這些模型中的組間效應(yīng)在不同層級(jí)之間進(jìn)一步分解，就可以得到生產(chǎn)率變遷的多級(jí)分解模型。以Holm[2]提出并應(yīng)用的兩級(jí)分解模型為例（其他模型與此類似），通過加入?yún)^(qū)域?qū)蛹?jí)，即可得到一個(gè)三級(jí)分解模型，如式（6）所示①Holm[2]1019在兩級(jí)分級(jí)模型中沒有將交叉效應(yīng)從組內(nèi)效應(yīng)中分離出來，但是在單級(jí)分解模型中進(jìn)行了分離。限于篇幅，沒有列出該三級(jí)分解模型的推導(dǎo)過程，感興趣的讀者可與筆者聯(lián)系索取。。其中，變量右上方的撇號(hào)“ˊ”表示當(dāng)期，否則為基期。

式（6）所示的三級(jí)分解模型還在借鑒FHK模型的基礎(chǔ)上，將交叉效應(yīng)從組內(nèi)效應(yīng)中進(jìn)行了分離。一般而言，企業(yè)生產(chǎn)率提高，它的市場(chǎng)份額也會(huì)增加，反之則反是。因此，無論是學(xué)習(xí)效應(yīng)還是交叉效應(yīng)，它們都主要源于企業(yè)生產(chǎn)率的變化。而企業(yè)生產(chǎn)率變化又是企業(yè)能力建設(shè)的結(jié)果，如企業(yè)通過學(xué)習(xí)、模仿、創(chuàng)新和增強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)能力等來增強(qiáng)自身能力。因此，本文也將組內(nèi)效應(yīng)稱為能力提升效應(yīng)，從而生產(chǎn)率變遷的源泉可歸結(jié)為企業(yè)更替效應(yīng)、要素流動(dòng)效應(yīng)和能力提升效應(yīng)三個(gè)方面，前面兩者之和構(gòu)成經(jīng)濟(jì)中的資源再配置效應(yīng)。

（二）TFP的估計(jì)模型

上面探討的生產(chǎn)率分解模型既適用于TFP，也適用于勞動(dòng)生產(chǎn)率。其中，勞動(dòng)生產(chǎn)率的測(cè)度相對(duì)簡(jiǎn)單，本文擬以中國制造業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行TFP測(cè)度和分解，下面對(duì)TFP的估計(jì)思路進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。迄今為止，基于微觀數(shù)據(jù)的TFP估計(jì)方法眾多，具體可參見文獻(xiàn)[21]等綜述性文獻(xiàn)。其中，OP模型和LP模型[22]近年來應(yīng)用比較廣泛，它們都以C-D生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，分別用企業(yè)的投資和中間投入作為外生沖擊的代理變量，據(jù)此來處理生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)中的同時(shí)性偏差問題。OP模型還通過引入生存概率函數(shù)有效解決了樣本選擇偏見問題，估計(jì)模型可參見Rovigatti和Mollisi[21]、聶輝華和賈瑞雪[7]等的詳細(xì)介紹，此處不再贅述。在具體的估計(jì)過程中，生產(chǎn)函數(shù)主要包括增加值生產(chǎn)函數(shù)和總產(chǎn)值生產(chǎn)函數(shù)兩種。其中，基于增加值的TFP估計(jì)值有更直接的福利含義[23]。因此，結(jié)合中國制造業(yè)頻繁的企業(yè)更替（如圖1所示），本文主要用基于增加值的OP模型來估計(jì)企業(yè)TFP，其中自由變量為勞動(dòng)力，狀態(tài)變量為資本存量，代理變量為投資。同時(shí)，用基于總產(chǎn)值的LP模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆€(wěn)健性檢驗(yàn)。

圖1 中國制造業(yè)企業(yè)的進(jìn)入和退出情況（1999—2007年）

為盡可能地消除行業(yè)異質(zhì)性對(duì)TFP估計(jì)結(jié)果的不利影響，本文分別估計(jì)各二位數(shù)行業(yè)的資本和勞動(dòng)產(chǎn)出彈性系數(shù)，并據(jù)此估計(jì)企業(yè)TFP。然后，沿襲相關(guān)研究[1][23-24]的做法，以工業(yè)增加值份額為權(quán)重，加總得到行業(yè)、省份和全國層面的TFP平均增長(zhǎng)率；而在LP模型估計(jì)框架下，權(quán)重采用總產(chǎn)出份額。

另外，為消除TFP異常值對(duì)TFP加總結(jié)果的影響，本文參照文獻(xiàn)[24]～文獻(xiàn)[25]等相關(guān)研究的做法，采用截尾法來剔除TFP估計(jì)結(jié)果中的異常值。與這些研究不同的是，本文考慮到中國制造業(yè)可能存在明顯的行業(yè)異質(zhì)性和快速發(fā)展的實(shí)際情況（事實(shí)證明確實(shí)如此），按照分年分行業(yè)對(duì)首尾各1%的TFP估計(jì)值進(jìn)行了截尾。這么做的原因在于：在TFP快速增長(zhǎng)并具有明顯的行業(yè)異質(zhì)性情況下，將所有觀測(cè)值放在一起通過截尾法來剔除異常值，不可避免地會(huì)過多剔除那些行業(yè)內(nèi)企業(yè)TFP增速普遍很高或很低的企業(yè)，這顯然會(huì)影響企業(yè)TFP的加總結(jié)果；而按照分年分行業(yè)進(jìn)行截尾，則較好地彌補(bǔ)了這一缺陷。

（三）變量和數(shù)據(jù)

本文經(jīng)驗(yàn)分析的主旨是對(duì)中國制造業(yè)的TFP變遷進(jìn)行分解分析，以驗(yàn)證多級(jí)分解模型的優(yōu)越性。因此，需要企業(yè)層面的增加值、總產(chǎn)值、勞動(dòng)力、物質(zhì)資本存量、中間投入和價(jià)格指數(shù)等數(shù)據(jù)信息。其中，除物質(zhì)資本存量、價(jià)格指數(shù)和2004年的工業(yè)增加值數(shù)據(jù)需要另行獲取之外（下文將對(duì)此進(jìn)行專門介紹），其他數(shù)據(jù)都來源于《中國微觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)V2.0》中的制造業(yè)數(shù)據(jù)，涉及二位數(shù)行業(yè)代碼為13～37、39～42的29個(gè)行業(yè)①由于1998年沒有廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)（二位數(shù)行業(yè)代碼為43），因此從樣本中剔除該行業(yè)。?？紤]到2007年之后上述部分關(guān)鍵指標(biāo)大量缺失，本文將樣本期間確定為1998—2007年，這也是目前國內(nèi)外相關(guān)研究的普遍做法。由于2002年國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生了變化，本文參照Brandt等[24]的做法，對(duì)29個(gè)二位數(shù)行業(yè)進(jìn)行了統(tǒng)一。

關(guān)于2004年工業(yè)增加值數(shù)據(jù)缺失問題，本文按照劉小玄和李雙杰[26]的做法進(jìn)行了估計(jì)（=銷售收入+期末存貨-期初存貨-中間投入+增值稅）。同時(shí)，采用《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的“分地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)”對(duì)工業(yè)增加值、工業(yè)總產(chǎn)值、中間投入數(shù)據(jù)進(jìn)行了平減，基期為1998年。

關(guān)于物質(zhì)資本存量數(shù)據(jù)，本文按照Brandt等[24]所采用的永續(xù)盤存法，以固定資產(chǎn)原值進(jìn)行估計(jì)，折舊率為9%。不同之處在于，1998年及以后的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，直接采用了《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。

由于樣本數(shù)據(jù)中存在大量缺失值，本文借鑒Brandt等[24]、聶輝華和賈瑞雪[7]、楊汝岱[9]等的做法，對(duì)關(guān)鍵變量缺失的觀測(cè)值進(jìn)行剔除。具體思路為：對(duì)相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充和價(jià)格平減之后，剔除增加值、總產(chǎn)值、資本存量、中間投入為負(fù)、為0或缺失的觀測(cè)值，以及從業(yè)人數(shù)不足八人的企業(yè)。另外，由于部分觀測(cè)值存在明顯的填報(bào)錯(cuò)誤，比如其中的固定資產(chǎn)凈值年均余額大于或等于固定資產(chǎn)原值，對(duì)這些觀測(cè)值也進(jìn)行了剔除。不過，為更完整地體現(xiàn)中國制造業(yè)的發(fā)展情況，沒有剔除規(guī)模以下的企業(yè)，也沒有剔除西藏的相關(guān)數(shù)據(jù)。經(jīng)過上述數(shù)據(jù)清洗后，用于估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)的樣本中有觀測(cè)值1 801 989個(gè)，企業(yè)500 533個(gè)，分別占原始數(shù)據(jù)的87.92%和93.01%，相關(guān)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)信息如表1和圖1所示。

表1 中國制造業(yè)相關(guān)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)描述（1998—2007年）

表1中的數(shù)據(jù)顯示，1998—2007年中國制造業(yè)經(jīng)歷了快速增長(zhǎng)，但是投入要素的增長(zhǎng)速度卻要低得多。其中，工業(yè)增加值的年均增速高達(dá)19.88%，遠(yuǎn)高于物質(zhì)資本存量和勞動(dòng)力的年均增速，它們分別為9.16%和3.74%。據(jù)此可以初步推論得知，分析期間內(nèi)中國制造業(yè)經(jīng)歷了快速的TFP增長(zhǎng)②在索洛余值框架下，忽略行業(yè)異質(zhì)性并假定規(guī)模報(bào)酬不變，如果將勞動(dòng)和資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)設(shè)定為極值組合，全國制造業(yè)的TFP年均增速位于10.72%～16.14%；如果將它們的產(chǎn)出彈性系數(shù)都設(shè)定為0.5，則TFP增速為13.43%。。

另外，分析期間內(nèi)中國制造業(yè)企業(yè)數(shù)量擴(kuò)張很快，而且企業(yè)更替頻繁（如圖1所示）。其中，估計(jì)樣本中企業(yè)數(shù)量由1998年的128 701家增加到了2007年的283 386家，增加了1.20倍。每年的企業(yè)進(jìn)入率普遍在18.91%～33.34%（2004年例外，高達(dá)66.45%），退出率在12.91%～26.20%。2004年的企業(yè)進(jìn)入率奇高，本文認(rèn)為其主要原因可能在于：部分非國有企業(yè)為避稅、享受優(yōu)惠政策等，在前期年度統(tǒng)計(jì)中故意不報(bào)或瞞報(bào)相關(guān)信息，從而在前期樣本中沒有出現(xiàn)；但是它們?cè)?004年經(jīng)濟(jì)普查時(shí)一起出現(xiàn)，這直接推高了該年的企業(yè)進(jìn)入率。

那么，中國制造業(yè)快速增長(zhǎng)背后的源泉何在？其TFP增長(zhǎng)情況究竟如何？如此頻繁的企業(yè)更替，是否遵循了優(yōu)勝劣汰的市場(chǎng)規(guī)律？企業(yè)更替作為資源再配置的重要途徑，是否促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？這些問題都將在下文的經(jīng)驗(yàn)分析部分進(jìn)行專門探討。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）中國制造業(yè)TFP的增長(zhǎng)率估計(jì)

分別運(yùn)用OP模型和LP模型來估計(jì)中國制造業(yè)的分行業(yè)生產(chǎn)函數(shù)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行整體截尾和分年分行業(yè)截尾，得到分行業(yè)、分省和全國的TFP年均增長(zhǎng)率，相關(guān)結(jié)果如圖2和圖3所示，從中至少可以得出如下三點(diǎn)結(jié)論①本文沒有列出分省份、分行業(yè)的TFP年均增長(zhǎng)率估計(jì)結(jié)果，如有需要可向筆者索取。除非特別說明，后文分析以O(shè)P模型的估計(jì)結(jié)果為基礎(chǔ)。。

圖2 中國制造業(yè)TFP的平均增長(zhǎng)率（1998—2007年）

圖3 中國制造業(yè)分省和分行業(yè)TFP增長(zhǎng)率的核密度圖（1998—2007年）

第一，在1998—2007年，中國制造業(yè)經(jīng)歷了快速的TFP增長(zhǎng)，這是制造業(yè)增加值增長(zhǎng)的主要來源。其中，基于OP模型和分年分行業(yè)剔除TFP異常值的估計(jì)結(jié)果中，全國制造業(yè)的TFP年均增長(zhǎng)率高達(dá)11.57%，這對(duì)制造業(yè)增長(zhǎng)的相對(duì)貢獻(xiàn)為58.43%。這與本文第二部分得出的TFP高速增長(zhǎng)的推論基本一致，與Brandt等[24]和王貴東[27]基于參數(shù)法的估計(jì)結(jié)果也很接近，但是與國內(nèi)其他相關(guān)研究的差異很大。國內(nèi)部分研究所估計(jì)的TFP增長(zhǎng)率之所以很低，其原因很可能在于他們沒有將OP模型的估計(jì)結(jié)果（即TFP的自然對(duì)數(shù)）還原為TFP水平值[27]①從國內(nèi)一些研究的相關(guān)結(jié)論也可以做出這一判斷。比如，楊汝岱[9]雖然在第63頁指出，1998—2007年中國制造業(yè)TFP的年均增長(zhǎng)率為3.83%，但是第69頁表2的分解結(jié)果顯示該期間的“總增長(zhǎng)”為1.509。從后者可以得出TFP的年均增長(zhǎng)率為16.77%，其中，總增長(zhǎng)=l nPs?lnPt，年均增長(zhǎng)率=( lnPs?lnPt)/(s?t)。。另外，本文基于LP模型的估計(jì)結(jié)果也間接地表明本文基于OP模型的估計(jì)結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。其中，分年分行業(yè)剔除異常值思路下的TFP年均增長(zhǎng)率為2.22%，比較接近Brandt等[24]基于T?rnqvist指數(shù)的估計(jì)結(jié)果（2.89%），它與OP模型估計(jì)結(jié)果的比值（0.19）也比較接近增加值和總產(chǎn)出之比（0.27）②這里基于OP、LP模型的TFP增長(zhǎng)率差異很大，根本原因在于兩者所估計(jì)的TFP具有本質(zhì)差異。前者為基于增加值的TFP，它等于增加值的增長(zhǎng)率減去物質(zhì)資本和勞動(dòng)力的增長(zhǎng)率的加權(quán)和，而后者為基于總產(chǎn)出的TFP，它等于總產(chǎn)出的增長(zhǎng)率減去物質(zhì)資本、勞動(dòng)力和中間品投入的增長(zhǎng)率的加權(quán)和。Brandt等[24]指出，在滿足中間投入與產(chǎn)出成比例的前提下并忽略加權(quán)相關(guān)問題，基于總產(chǎn)出和增加值的TFP增長(zhǎng)率之比，應(yīng)等于增加值與總產(chǎn)出之比。另外，他們對(duì)中國制造業(yè)1998—2007年的TFP估計(jì)結(jié)果已經(jīng)進(jìn)行了比較詳細(xì)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，而且本文的重點(diǎn)在于探討多級(jí)分解模型的構(gòu)建和應(yīng)用，因此沒有從其他方面對(duì)TFP的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。。

第二，中國制造業(yè)發(fā)展具有明顯的行業(yè)異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性特征。一是各行業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)差異較大。其中，勞動(dòng)力和資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)分別位于[0.21，0.62]和[0.30，0.69]區(qū)間，它們的算術(shù)平均值分別為0.42和0.47；在29個(gè)二位數(shù)行業(yè)中，只有5個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)服從規(guī)模報(bào)酬遞增，其余行業(yè)都是規(guī)模報(bào)酬遞減的。二是分行業(yè)的TFP增長(zhǎng)速度差異大（如圖3所示）。其中，分行業(yè)的TFP年均增長(zhǎng)率位于[3.37%，19.08%]區(qū)間，重工業(yè)的年均增速的算術(shù)平均值比輕工業(yè)高3.50個(gè)百分點(diǎn)，而且年均增速高于全國平均水平的全部是重工業(yè)，它們分別為有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)（19.08%）、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)（15.05%）、專用設(shè)備制造業(yè)（13.89%）、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)（12.85%）、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)（12.58%）、通用設(shè)備制造業(yè)（12.47%）、石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)（11.84%）和非金屬礦物制品業(yè)（11.79%）。三是分省的TFP增長(zhǎng)速度差異也較大。其中，黑龍江的TFP年均增長(zhǎng)率最低（5.11%），海南最高（17.34%），而且總體來說東北地區(qū)（10.89%）和東部地區(qū)（11.14%）的增速低于西部地區(qū)（12.44%）和中部地區(qū)（13.05%）③圓括號(hào)中的數(shù)據(jù)為TFP的年均增長(zhǎng)率。東北地區(qū)包括黑龍江、遼寧和吉林；東部地區(qū)包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部地區(qū)包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。。

第三，在TFP及其增長(zhǎng)率的估計(jì)中考慮行業(yè)異質(zhì)性和TFP快速增長(zhǎng)的實(shí)際情況是必要的。前述結(jié)論表明，分行業(yè)的產(chǎn)出彈性系數(shù)差異很大，因此進(jìn)行分行業(yè)估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)是必要的，這已為大多數(shù)相關(guān)研究所采用。另外，從圖2可以很直觀地看出，如果將TFP的估計(jì)值放在一起來刪除異常值，將會(huì)低估中國制造業(yè)的TFP增速，其中OP模型下的全國平均增長(zhǎng)率低估了1.52個(gè)百分點(diǎn)，LP模型下的情況也與此類似。因此，對(duì)TFP估計(jì)值進(jìn)行分年分行業(yè)截尾十分必要，否則會(huì)導(dǎo)致有偏的TFP增速估計(jì)結(jié)果。

（二）中國制造業(yè)TFP變遷的多級(jí)分解

1.單級(jí)、兩級(jí)和三級(jí)分解結(jié)果比較④Melitz和Polanec[1]對(duì)DOPD模型、GR模型和FHK模型的差異進(jìn)行了詳細(xì)的理論探討，聶輝華和賈瑞雪[7]、楊汝岱[9]比較了DOPD模型、GR模型、FHK模型和BHC模型在經(jīng)驗(yàn)分析中的差異。因此，本文主要是對(duì)DOPD及其拓展模型的分解結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)單的比較分析。

在單級(jí)、兩級(jí)和三級(jí)分解模型中，不僅要素流動(dòng)效應(yīng)的構(gòu)成不一樣，而且要素流動(dòng)效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)的相對(duì)大小也存在一定差異。因此，下面分別利用式（1）、式（4）和式（5），對(duì)1998—2007年中國制造業(yè)TFP的累積變化進(jìn)行多級(jí)分解。為與相關(guān)研究結(jié)論進(jìn)行對(duì)比，本文也利用TFP的自然對(duì)數(shù)值來代替分解模型中的生產(chǎn)率指標(biāo)。這樣，分解結(jié)果中各因子的絕對(duì)貢獻(xiàn)就是它們引致的生產(chǎn)率（累積）增長(zhǎng)，而相對(duì)貢獻(xiàn)就等于它們對(duì)TFP增長(zhǎng)的相對(duì)貢獻(xiàn)，相關(guān)結(jié)果如圖4所示。

圖4 中國制造業(yè)TFP變遷的多級(jí)分解（1998—2007年）

圖4中的數(shù)據(jù)表明，不同層級(jí)分解模型會(huì)得出差異性的結(jié)論，也意味著在剖析中國制造業(yè)TFP變遷的源泉時(shí)，引入要素流動(dòng)的多層級(jí)嵌套結(jié)構(gòu)十分必要。具體來說，不同模型下的差異性結(jié)論主要體現(xiàn)在如下兩個(gè)方面。

第一，在三個(gè)模型中，雖然企業(yè)更替效應(yīng)是相等的，但是要素流動(dòng)效應(yīng)和學(xué)習(xí)效應(yīng)都不相等。其中，在單級(jí)、兩級(jí)和三級(jí)分解模型中，要素流動(dòng)對(duì)TFP變遷的相對(duì)貢獻(xiàn)分別為32.72%、34.18%和36.78%，學(xué)習(xí)效應(yīng)的相對(duì)貢獻(xiàn)分別為66.16%、64.71%和62.10%。顯然，單級(jí)和兩級(jí)分解模型都低估了要素流動(dòng)效應(yīng)，從而高估了學(xué)習(xí)效應(yīng)。

第二，中國制造業(yè)發(fā)展中的省份之間、行業(yè)之間和企業(yè)之間的要素流動(dòng)，都促進(jìn)了資源配置效率提升，進(jìn)而促進(jìn)了TFP增長(zhǎng)，但是它們之間的差異較大。其中，行業(yè)間的要素流動(dòng)效應(yīng)最大，企業(yè)間的要素流動(dòng)效應(yīng)次之，省際要素流動(dòng)效應(yīng)最低。以三級(jí)分解結(jié)果為例，行業(yè)選擇效應(yīng)、企業(yè)選擇效應(yīng)和區(qū)域選擇效應(yīng)分別為21.12%、13.44%和2.22%，它們都為TFP增長(zhǎng)做出了貢獻(xiàn)，但是相對(duì)貢獻(xiàn)大小卻依次大幅降低。

2.TFP變遷的源泉及其演變

關(guān)于中國制造業(yè)的TFP增長(zhǎng)源泉，國內(nèi)相關(guān)研究也進(jìn)行了一些探討，但是都局限于TFP變遷的單級(jí)分解，也沒有探討TFP變遷的源泉的演變情況，而且多數(shù)研究中的TFP增速估計(jì)結(jié)果與本文還存在較大差異。為此，下面以式（4）所示的三級(jí)分解模型為基礎(chǔ)，對(duì)中國制造業(yè)TFP變遷的源泉及其演變情況進(jìn)行分析，結(jié)果如圖5所示。

圖5 中國制造業(yè)TFP變遷的源泉演變圖（1998—2007年）

從圖5中可以看出，在整個(gè)分析期間內(nèi)，企業(yè)學(xué)習(xí)效應(yīng)、要素流動(dòng)效應(yīng)和企業(yè)更替效應(yīng)都促進(jìn)了TFP增長(zhǎng)，它們的相對(duì)貢獻(xiàn)依次降低，而且企業(yè)更替效應(yīng)很小，楊汝岱[9]、吳利學(xué)等[11]運(yùn)用DOPD模型也得出了類似結(jié)論。另外，TFP構(gòu)成因子的演變歷程也具有較大差異，簡(jiǎn)要分析如下：

第一，企業(yè)學(xué)習(xí)效應(yīng)對(duì)TFP增長(zhǎng)的促進(jìn)作用一直在不斷提升，并于2005年超越了要素流動(dòng)效應(yīng)而成為TFP增長(zhǎng)的首要源泉。在整個(gè)分析期間內(nèi)，企業(yè)學(xué)習(xí)效應(yīng)的絕對(duì)貢獻(xiàn)和相對(duì)貢獻(xiàn)都不斷提升，分別提高了64倍和4.23倍；截至2007年，企業(yè)學(xué)習(xí)效應(yīng)對(duì)TFP增長(zhǎng)的相對(duì)貢獻(xiàn)高達(dá)62.10%。這些結(jié)論表明，中國制造業(yè)中的在位企業(yè)通過學(xué)習(xí)、模仿、創(chuàng)新和適應(yīng)環(huán)境等能力建設(shè)，在分析期間內(nèi)獲得了顯著的技術(shù)進(jìn)步，而且這種趨勢(shì)一直在強(qiáng)化。

第二，要素流動(dòng)效應(yīng)對(duì)TFP增長(zhǎng)的促進(jìn)作用也在不斷提升，但是其相對(duì)貢獻(xiàn)卻逐年下降，而且不同層級(jí)的要素流動(dòng)效應(yīng)差異較大。具體而言，要素流動(dòng)效應(yīng)的絕對(duì)貢獻(xiàn)在分析期間內(nèi)提升了3.22倍，而相對(duì)貢獻(xiàn)卻下降了59.11%；整個(gè)分析期間內(nèi)要素流動(dòng)效應(yīng)的相對(duì)貢獻(xiàn)只有36.78%，不到學(xué)習(xí)效應(yīng)的60%。其中，區(qū)域選擇效應(yīng)的絕對(duì)貢獻(xiàn)和相對(duì)貢獻(xiàn)都經(jīng)歷了起伏式的下降過程；行業(yè)選擇效應(yīng)和企業(yè)選擇效應(yīng)的絕對(duì)貢獻(xiàn)都在起伏變化中增加了，但是它們的相對(duì)貢獻(xiàn)也都經(jīng)歷了起伏式下降。這些結(jié)果表明，中國制造業(yè)內(nèi)部的跨企業(yè)、跨行業(yè)和跨區(qū)域的要素流動(dòng)都起到了優(yōu)化資源配置的作用，但是跨區(qū)域要素流動(dòng)對(duì)資源優(yōu)化配置的作用（絕對(duì)貢獻(xiàn)）卻有所下降，其原因可能在于兩個(gè)方面。一方面，隨著要素市場(chǎng)化改革的不斷推進(jìn)，中國制造業(yè)內(nèi)部的資源配置效率總體上都得到了逐步提升。另一方面，由于各個(gè)省份之間很大程度上是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，這抑制了省域?qū)用娴囊厥袌?chǎng)一體化。因此，在這兩大對(duì)立力量的推動(dòng)下，省內(nèi)的要素流動(dòng)效應(yīng)（包括行業(yè)之間和企業(yè)之間）都得到了提升，而省際要素流動(dòng)效應(yīng)變化卻不大。不過，這也意味著中國通過優(yōu)化省際資源配置來提升TFP還具有很大空間。

第三，除1998—1999年度之外，企業(yè)更替效應(yīng)對(duì)TFP增長(zhǎng)都有較小的促進(jìn)作用，但是波動(dòng)幅度較小，而且進(jìn)入效應(yīng)和退出效應(yīng)具有較大差異。整個(gè)分析期間內(nèi)，企業(yè)更替效應(yīng)的絕對(duì)貢獻(xiàn)和相對(duì)貢獻(xiàn)都在起伏變化中有所提升（與1999年相比則明顯下降了），但是對(duì)TFP增長(zhǎng)的促進(jìn)作用十分有限。其中，企業(yè)更替效應(yīng)的絕對(duì)貢獻(xiàn)和相對(duì)貢獻(xiàn)分別為0.011 7和1.12%，峰值分別為0.049 1（2005年）和11.75%（2001年）。另外，進(jìn)入效應(yīng)和退出效應(yīng)具有明顯差異。其中，進(jìn)入效應(yīng)對(duì)TFP增長(zhǎng)一直具有促進(jìn)作用，絕對(duì)貢獻(xiàn)的峰值為0.072 3（2003年）；而退出效應(yīng)直到2006年才轉(zhuǎn)為正向地促進(jìn)TFP增長(zhǎng)，峰值為0.009 2（2006年）。這些結(jié)論表明，與在位企業(yè)相比，新進(jìn)入企業(yè)總體來說都具有更高的生產(chǎn)率，退出企業(yè)則具有相對(duì)較低的生產(chǎn)率，亦即中國制造業(yè)中的企業(yè)更替總體遵循了優(yōu)勝劣汰的市場(chǎng)規(guī)律。不過，前面幾年的退出效應(yīng)為負(fù)但是絕對(duì)值很小，這可能意味著這些退出者對(duì)市場(chǎng)變化比較敏感，從而它們?cè)谏a(chǎn)率降至在位者的平均生產(chǎn)率之前就選擇了退出市場(chǎng)。

四、結(jié)論與啟示

本文在借鑒Holm[2]為代表的生產(chǎn)率變遷兩級(jí)分解思路基礎(chǔ)上，對(duì)Melitz和Polanec[1]提出并應(yīng)用的DOPD模型進(jìn)行了拓展和應(yīng)用，主要有如下四個(gè)方面的貢獻(xiàn)。（1）針對(duì)“全國—區(qū)域（或行業(yè)）—企業(yè)”和“全國—區(qū)域—行業(yè)—企業(yè)”的嵌套經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，將DOPD模型分別拓展為兩個(gè)兩級(jí)分解模型和一個(gè)三級(jí)分解模型，從而將要素流動(dòng)引致的資源再配置效應(yīng)在區(qū)域、行業(yè)和企業(yè)等不同層級(jí)之間進(jìn)行了分離。（2）探討了基于嵌套經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的生產(chǎn)率變遷分解思路的普適性，并以Holm[2]的生產(chǎn)率變遷兩級(jí)分解模型為例，拓展構(gòu)建了一個(gè)三級(jí)分解模型。（3）針對(duì)中國制造業(yè)TFP的快速增長(zhǎng)和行業(yè)異質(zhì)性，提出在剔除TFP異常值時(shí)，應(yīng)按照分年分行業(yè)對(duì)企業(yè)TFP的估計(jì)值進(jìn)行截尾，這比采用現(xiàn)有研究思路（將所有觀測(cè)值放在一起進(jìn)行截尾）得到的TFP增長(zhǎng)率更切合實(shí)際。（4）嘗試性地對(duì)基于微觀（企業(yè)）數(shù)據(jù)的TFP變遷的源泉進(jìn)行了多級(jí)分解分析。

1998—2007年中國制造業(yè)的經(jīng)驗(yàn)分析主要結(jié)論如下。（1）中國制造業(yè)經(jīng)歷了TFP高速增長(zhǎng)，而且行業(yè)異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性都十分明顯，其中基于增加值的TFP年均增速高達(dá)11.57%，是制造業(yè)增長(zhǎng)的首要源泉。（2）在整個(gè)分析期間內(nèi)，企業(yè)學(xué)習(xí)效應(yīng)、要素流動(dòng)效應(yīng)和企業(yè)更替效應(yīng)都促進(jìn)了TFP增長(zhǎng)。其中，企業(yè)學(xué)習(xí)效應(yīng)一直在上升，相對(duì)貢獻(xiàn)最終超過了60%；要素流動(dòng)效應(yīng)的相對(duì)貢獻(xiàn)位居第二，但一直處于下降過程；而企業(yè)更替效應(yīng)的變化幅度不大，相對(duì)貢獻(xiàn)僅略高于1%。（3）不同層級(jí)的要素流動(dòng)對(duì)TFP增長(zhǎng)的促進(jìn)作用具有較大差異，其中行業(yè)選擇效應(yīng)最大，企業(yè)選擇效應(yīng)次之，區(qū)域選擇效應(yīng)最小，而且它們的相對(duì)貢獻(xiàn)都在起伏變化中下降了。（4）進(jìn)入效應(yīng)一直對(duì)TFP增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，而退出效應(yīng)只在最后兩年里促進(jìn)了TFP增長(zhǎng)。（5）在處理中國制造業(yè)企業(yè)層面的TFP異常值時(shí)，忽視TFP的快速增長(zhǎng)和行業(yè)異質(zhì)性，會(huì)低估TFP的平均增速。（6）生產(chǎn)率分解模型中要素流動(dòng)的層級(jí)結(jié)構(gòu)越少，企業(yè)學(xué)習(xí)效應(yīng)被高估得越多，而要素流動(dòng)效應(yīng)則被低估得越多。

顯然，中國制造業(yè)不僅能力建設(shè)成效顯著，要素流動(dòng)的資源再配置效應(yīng)也比較明顯，而且企業(yè)更替也遵循了市場(chǎng)規(guī)律。這既印證了中國深化創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和市場(chǎng)化改革的必要性，也意味著中國制造業(yè)已具備了較強(qiáng)的可持續(xù)發(fā)展能力。不僅如此，中國制造業(yè)還有較大的TFP提升空間，尤其是省際資源配置的優(yōu)化空間較大，而且明顯的行業(yè)差距和區(qū)域差距也為提升TFP提供了潛在空間。不過，中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展仍然任重道遠(yuǎn)。當(dāng)前，國內(nèi)制造業(yè)普遍“大而不強(qiáng)”，尤其是中高端制造業(yè)與發(fā)達(dá)國家的差距還很大，這主要體現(xiàn)在核心技術(shù)、前沿技術(shù)的差距上，而且較大的行業(yè)差距和區(qū)域差距也制約了制造業(yè)綜合實(shí)力的全面提升和區(qū)域經(jīng)濟(jì)平衡發(fā)展。與此同時(shí)，在次債危機(jī)、中美貿(mào)易戰(zhàn)和“新冠”疫情等因素的影響下，國外制造業(yè)“逆全球化”“去中國化”和貿(mào)易保護(hù)主義也有所強(qiáng)化，這制約了中國制造業(yè)的海外拓展空間和在全球價(jià)值鏈上的國際分工地位。因此，新形勢(shì)下中國制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)逐步形成以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局。其中，提升TFP是中國制造業(yè)增強(qiáng)國際競(jìng)爭(zhēng)力、形成“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的根本動(dòng)力源泉。為此，本文的研究結(jié)論至少有如下三個(gè)方面的政策含義：（1）應(yīng)堅(jiān)持實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、生產(chǎn)工藝更新、前沿技術(shù)創(chuàng)新和人力資本積累等多種手段，不斷提升制造業(yè)技術(shù)水平；（2）應(yīng)進(jìn)一步深化市場(chǎng)化改革，尤其要著力推進(jìn)跨區(qū)域要素市場(chǎng)一體化，促進(jìn)區(qū)域之間、行業(yè)之間和企業(yè)之間的生產(chǎn)要素科學(xué)流動(dòng)，充分發(fā)掘制造業(yè)資源優(yōu)化配置空間；（3）應(yīng)深入踐行協(xié)調(diào)發(fā)展理念，尤其要著力提升東北和西部地區(qū)的發(fā)展水平和輕工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，逐步縮小區(qū)域（或省份）之間、行業(yè)之間的制造業(yè)發(fā)展差距。

當(dāng)然，限于研究目的的有限性，本文還存在一些不足之處，它們也是該領(lǐng)域有價(jià)值的后續(xù)研究方向。這主要包括：沒有深入探討中國制造業(yè)的TFP增長(zhǎng)潛力、影響因素和提升路徑；沒有對(duì)中國制造業(yè)按照不同行業(yè)、不同區(qū)域、不同時(shí)段或不同所有制屬性進(jìn)行分解分析；沒有在多級(jí)分解思路下，全面拓展相關(guān)的生產(chǎn)率分解模型并進(jìn)行應(yīng)用研究和比較分析。另外，由于數(shù)據(jù)的獲得性限制，本文采用的制造業(yè)數(shù)據(jù)比較陳舊，這在一定程度上會(huì)影響對(duì)中國制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和演變趨勢(shì)的準(zhǔn)確研判，以及相關(guān)研究結(jié)論在實(shí)踐中的參考價(jià)值。