中国工业的技术选择与技术进步:1985—2003

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内容摘要:本文对1985—2003年来中国工业行业的技术选择做了评估,用DEA法计算期间工业行业的技术进步(TFP)及其分解项技术变化与技术效率,对技术选择与技术进步的关系进行理论梳理和实证检验。我们发现和论证了:(1 )中国工业部门在1991—1995和1999—2003年间两度有重化工业化趋势,在1993—1998年间发生了加速资本深化,1999年后,资本深化逐年趋缓。不同产权类型的资本产出比、劳动生产率和资本生产率存在很大差异;(2)工业行业在1990—1993年和1999—2003年有明显的技术进步,两个期间的技术进步主要分别归因于技术效率和技术变化;(3)国企比例或垄断程度高的行业在技术变化方面表现突出,但技术效率的退化程度令人堪忧,而竞争性强的行业技术效率改善明显,但技术变化方面表现不佳;(4)中国工业行业的技术选择(资本深化)对技术变化具有Granger 促进作用(反之不成立),但技术变化不是期间技术进步的主要方面,以至于资本深化与技术进步间并不存在统计上的稳定关系。

关键词:技术选择,技术进步,资本深化,面板数据

GB/T 7714-2015 格式引文:[1].中国工业的技术选择与技术进步:1985—2003.[J]或者报纸[N].经济研究,(9):50-61

正文内容

  一、引言

  中国经济增长模式和工业化道路引起了越来越多的争论。批评的观点主要来自于两方面:一是认为现有的经济增长模式主要依靠大量的投资和资源消耗来维持经济增长(如吴敬琏,2005),中国过早出现了工业的重化化趋势(蔡昉,2005),这种模式难以为继,因为经济增长已经为环境恶化和能源紧张付出代价;另一方面,中国“过早的资本深化”会由于资本的边际报酬递减使要素驱动型的经济增长趋缓(张军,2005a),并且使得经济增长对就业的带动作用在逐渐弱化(如挑战琪等,2005),这种模式不符合我国的要素禀赋。赞同的观点主要体现在对现有经济中困难或问题的辩护性解释上,认为环境恶化是经济起飞阶段的暂时性现象,资本深化是世界各国工业化进程中的必然规律,是技术进步和产业结构升级的结果,重化工业化是工业化进程中不可逾越的阶段,而就业形势的紧张也主要源于中国庞大的人口基数。这种观点的影响潜移默化,并在中国近年的经济政策与实践中起着主导性作用。

  上述争论的焦点与工业化进程中的技术选择与技术进步① 有关, 虽然作为一种技术选择,资本深化在理论上能促进技术进步与产业升级,但资本深化造成了GDP的就业弹性下降,而且这也是工业重化化从而环境恶化和能源紧张的直接原因。实际上,在发展经济学领域,中国今天发生的故事并不新鲜。在印度、拉美和亚非的一些发展中国家,经济决策者为实现经济赶超,全面介入经济,大量引进西方先进技术并鼓励发展资本或技术密集型产业,如此引致的资本深化偏离了要素禀赋,未能有效吸收剩余劳动力而最终使经济丧失发展后劲。

  从要素禀赋的变化,即要素相对价格的变动来理解和评估中国的资本深化不是本文的内容。本文的主要目的是分析和论证:中国近年的技术进步和技术选择如何,给定中国发生了资本深化,这种技术选择是否促进了技术进步?或者是技术进步推动了资本深化?

  对中国的技术选择研究只是在探讨技术进步率趋缓的原因时分析到资本深化,然而其中存在三个问题:第一,研究对中国资本深化的趋势有不完全一致的结论,李治国和唐国兴(2003)、张军(2005a)认为中国1994年后资本深化有加速趋势,而李小平等(2005)的研究表明“中国工业行业的资本形成经历了1994—1997年间的迅速增长阶段和1998—2002年的下降阶段”;第二,资本深化意味着有偏的技术进步,而大多数研究中用增长核算法计算全要素生产率采用了“中性技术进步”的假设,因此有必要在非中性技术选择的条件下准确衡量技术进步;第三,在分析资本深化和技术进步的关系时出现逻辑上的缺陷,即中性假设下的技术进步率趋缓是有偏的技术选择——资本深化所致,联系到当前的工业化模式之争,需要理顺两者的关系,并对两者的关系进行更进一步的检验。

  通过对上述三个问题的解答,本文试图对现有研究进行拓展。鉴于数据的可得性和准确性,我们着眼于分析工业行业的技术选择与技术进步。本文第二部分回顾关于技术进步和技术选择的相关研究;第三部分分析我国39个② 二位数工业行业的技术选择情况,判断工业部门的资本深化趋势,并分析其阶段性和结构性特点;第四部分用DEA法对工业部门分行业的技术进步进行度量并就结果进行分析; 第五部分对工业行业的技术进步和技术选择进行因果关系检验;最后是总结及相关政策建议。

  二、文献回顾

  出于对经济转型绩效的关注,早期关于中国工业部门的技术选择和技术进步的研究主要在于证实增量改革成功与否。所谓的增量即非国有经济的成长,所以需要比较国有企业和非国有企业的效率,并探讨导致效率差距和效率变化的原因。

  效率的对比验证了增量改革的成就。研究发现集体企业生产率增长的水平和速度一直优于国有企业③(谢千里等,1995;Jefferson et al.,2000; 大琢启二郎等,2000;Dong and Putterman,1997;张军,2005a)。股份制企业的效率虽然比其他类型企业低,但仍然高于国有企业(Jefferson et al.,2003);外资企业的生产率最高(Zhang et al,2001),如果以全要素生产率水平来衡量,合资企业的效率是国有企业和集体企业的2倍(大琢启二郎等,2000)。

  虽然关于国有企业的生产率变化是否为正并没有取得定论,④ 但不同产权类型企业的效率差距表明,在转型的意义上,中国的工业改革是成功的。分析中提出了一个值得警惕的问题:最晚从上世纪90年代中期开始,无论是中国的总体经济(郭庆旺、贾俊雪,2005),还是工业部门(Jefferson等,2000),全要素生产率的增长趋缓,这影响到中国经济高速增长的效率和可持续性。其中的一个主要原因就是资本深化(谢千里等,1995;大琢启二郎等,2000;张军,2005a;李小平、朱仲棣,2005)。资本深化的一个直接后果就是重化工业化,因为重化工业化是以资本密集为特征的。蔡昉(2005)计算了1999—2003年重工业相对于轻工业的领先系数(两者产值增长比例的比值),说明中国确实出现了重化工业化趋势,作者还分析指出,中国目前重化工业化的条件仍不成熟。资本深化和重化工业化也造成了就业困难、能源紧张和环境恶化(如吴敬琏,2005;姚战琪等,2005)。这使我们有理由担忧:中国工业化模式某种程度的失当是否会侵蚀经济转型带来的成果,抑或,经济转型尚未彻底增加了中国采用适当的工业化模式的难度?

  国际学术界关于工业化模式的讨论中早已论证,类似中国这样劳动力剩余的发展中国家,应进行适宜的技术选择,避免在要素禀赋发生变化前出现过早的资本深化。因为发展中国家发展劳动力密集型工业不仅吸收了大量剩余劳动力,抑制收入分配差距的扩大(Ranils,1981),还将在总体上提高工业部门的产出及工资和利润水平(Pack,1981),优化经济增长潜力。然而,这种基于比较优势理论的劳动密集产业优先的发展模式却在现实中一直受到基于经济增长理论的平衡增长模式的挑战(Chenery,1961)。在经济决策者大脑中根深蒂固的观点是,资本深化和重化工业化是工业化升级的必然阶段(Hoffmann,1958),为平衡经济增长、提高经济的发展后劲,必须大力发展吸收新技术的资本密集或技术密集型产业,这些产业自身可产生更多的可用于再投资的利润,而扩大了的资本存量最终将吸收更多的劳动力(Galenson and Leibenstein,1955)。由此看来,即便不考虑我国的要素禀赋,验证作为一种技术选择的资本深化与技术进步的关系,对于正确认识我国的资本深化现象也十分必要。

  对中国资本深化的研究上,仍有深入的余地。谢千里等(1995)、大琢启二郎等(2000)、张军(2005a)只分析了国有和集体企业的技术选择状况,涵盖的时间也只到上世纪90年代末。李小平等(2005)估算1987—2002年工业行业的技术进步时分析了工业行业的技术选择,作者以资本产出比的波动说明了中国自1998年以后资本形成趋势发生了变化,他们的研究与张军(2005a)和李治国等(2003 )的结论并不完全一致,后者认为中国在1994年后出现了(总量经济)资本深化的加速。⑤

  但是,下文将要指出的,仅仅以资本产出比的变化来判断资本深化趋势缺乏说服力。进一步地,即使资本深化是导致全要素生产率增长趋缓的原因,这一事实也否定了全要素生产率核算中“中性技术”的假设,从而引起对其技术进步核算准确性的怀疑。因此,需要对数据进行甄别,分析中国的资本深化状况,选择适当的方法衡量技术进步,并在此基础上检验两者的因果关系。

  三、工业部门的技术选择

  (一)投入产出数据序列的构造

  首先构造1985—2003年中国39个工业行业的投入产出数据序列。⑥ 现有的关于工业行业研究在具体指标的选取上并不一致,谢千里等(1995)和李小平等(2005)计算工业部门的TFP时采用的是工业总产值、劳动、资本和中间投入, 但刘小玄、郑京海(1998)和涂正革、肖耿(2005)采用工业净产值作为产出数据,投入数据采用了劳动和资本。其中的区别在于前者计算投入数据时包括了中间投入,后者则只考虑资本(固定资产净值)和劳动力,原因在于“工业总产值”和“工业净产值”的具体含义不同。⑦ 在进行指标选择的时候应按照图1的组合。

  

  图1

  考虑到中间投入没有权威的数据,本文拟根据组合B进行数据构造。 由于统计核算体系的变更,我们的产出数据以1985—1991年的工业净产值和1992—2003年的工业增加值为基础,⑧ 然后按统计年鉴提供的“分行业工业品出厂价格指数”按照1990年不变价进行平减。行业的资本存量数据以行业固定资产相关指标为依据,估算步骤:(1)将1980年固定资产净值按照1990 年不变价折算作为初始资本存量;(2)根据1980年、1985—1992年(年末)固定资产净值和1993—2003 年固定资产净值平均余额构造1985—2003年固定资产净值年平均余额,相邻两年的净值之差即每年新增固定资产;(3)按固定资产投资价格指数对新增固定资产进行平减, 然后按累加得到年末资本存量。作为要素投入,我们采取年平均资本存量,即将相邻两年的年末资本存量的算术平均。参照通常的做法,我们以全部从业人员年平均人数表示劳动投入。

  (二)资本深化评估中的指标选择

  很多学者以资本产出比指标来判断中国资本深化趋势,我们将本文的计算结果与其进行对比(如图2),经济增长理论的一个典型事实是资本产出比随时间大体保持不变(戴维·罗默,1999),这个比例的经验统计结果大致为3。 我们计算1985—2003年工业的资本—产出比围绕3波动,正好与这一事实相吻合, 这也印证了我们数据估算结果的可靠性。我们的结果也验证了上述作者的结论,即如李治国等(2003)和张军(2005a)所指出的,中国在1994—1999 年确实资本产出比有上升,但这个趋势在2000年后并没有延续(李小平等,2005)。实际上,一直到2003年,资本产出比的下降趋势并未表现出停止的迹象。

  但是,我们并不认为资本—产出比是判断资本深化的合适指标。因为总体上讲,资本深化是指“资本—劳动比的上升”(Burmeister and Turnovshy,1972),资本深化意味着生产过程中更多地使用资本而不是劳动。资本—产出比实际上是资本生产率的倒数,在要素自由流动和不存在外生技术冲击的情况下,资本生产率从而资本产出比是大致不变的,其波动应更多地是一种周期现象,即经济高涨时投资收益较高,资本生产率较高,则资本产出比较低,反之亦然。参照袁志刚、宋铮(2001)用一阶差分法获得中国经济的周期数据(如图3),⑨ 我们发现了工业部门的资本生产率有明显的顺周期性特征。

  Jefferson et al.(2000)用资本劳动比来衡量资本深化的做法更可取。我们结合资本生产率(资本产出比的倒数)、劳动生产率和资本劳动比(资本装备率)三个指标来分析中国工业部门的资本深化趋势。需要明确的是,如果简化地认为生产是资本和劳动要素的某种组合过程,那么在长期,现代经济增长必然是一个资本深化过程,因为资本积累率远高于劳动力的增长率。

  (三)工业部门资本深化的总体评估

  

  图2 各种资本产出比计算结果对比

  

  图3 资本生产率的顺周期特征

  资料来源:《中国统计年鉴2004》提供的1985—2003年不变价的GDP周期数据。不变价的资本产出比和资本生产率来自上文介绍的数据序列并经过作者的计算,下同。

  为了在同一坐标比较工业部门资本生产率、劳动生产率和资本劳动比的增长变化情况,我们以上年为基期(上年=100)将三个指标指数化,得到的结果如图4。

  1985—2003年的整个期间,资本劳动比都呈现增长状态。但以1998年为界,存在着1993—1998年明显的加速增长时期和1998—2003年的减速增长时期。观察其他两个指标,在第一个时段,资本生产率持续下降,劳动生产率在1994年和1995年也出现了下降;而在第二个时段,资本产出比增长减速伴随着劳动生产率的持续提高和资本生产率的加速提高,以此我们可以判断第二阶段比第一阶段更有效率。实际上,上述指标的变化也说明了资本深化的加速只是一种短期现象,没有成为“导致中国经济增长趋缓的长期因素”。

  

  图4 工业部门相关指标的增长变动情况

  

  图5 重工业各项指标占工业行业的比例

  (四)工业部门资本深化的结构性分析

  1.关于产权类型的结构性分析

  按照产权类型,我们将所有工业企业分为国有及国有控股企业(国有)、集体企业(集体)和其他类型⑩ 的工业企业(其他)。我们列出了各种类型企业的资本生产率、劳动生产率和资本劳动比主要年份的对比情况(见表1)。

  我们的观察和Jefferson et al.(2000)和大琢启二郎等(2000)的结果一致,国有企业和集体企业确实有持续的资本深化趋势,从1985—2003年,国有企业的资本劳动比上升了5.4倍,最高人均资本装备水平达到15万元;集体企业上升了12.7倍,而其他类型企业的资本深化速度非常缓慢,19年只上升了1.4倍,2003年其他类型企业的人均资本装备水平为3.43万元,不及国有企业的1/3。1998年后,其他类型的资本劳动比逐年下降,从最高的4.43下降到2003年的3.43。资本劳动比反映了人均资本装备水平,理论上,人均资本装备水平越高,劳动生产率越高。给定不同类型企业资本装备水平如此悬殊,而并没有发现劳动生产率的相应差距。国有和集体企业的劳动生产率和资本劳动比有某种程度的同步变化趋势,但其他类型企业的表现令人惊喜,2003年,其他类型企业的资本劳动比不到集体企业的一半,而其劳动生产率是集体企业的1.25倍。

  集体企业的资本生产率总体呈下降趋势,并逐渐与国有企业趋同。但是,1998年后,其他类型工业企业的资本生产率逐年上升,与前两者相比具有明显的发散趋势,2003年,其他类型的资本生产率是国有企业的3.3倍,是集体企业的2.6倍。

  表1 主要年份不同产权类型的相关指标对比

  

  数据来源:原始数据来自《工业交通能源50年统计资料汇编1949—1999》和《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》的相关年份,并按照前文说到的方法按1990年不变价折算后计算而来。

  相对于国有和集体企业,其他类型企业的经营更多地反映了市场性资源配置的结果。1985—2003年其他类型的资本生产率持续高于国有和集体企业,1998年后三者进一步发散,但资本并没有显著地向其他类型企业集中,国有企业更是出现了加速资本深化。2003年,相对于整个工业部门,其他类型的企业以23%的资本吸收了54%的就业,创造了49%的工业增加值。要素配置的产权类型差异表明,市场性的资源配置仍存在诸多障碍,中国的市场经济体制完善之路任重道远。

  2.轻工业和重工业的对比分析

  我们将1985—2003年间重工业不变价的增加值、职工人数和资本存量占整个工业部门的比例绘成图5。我们的观察结果印证了蔡昉(2005)的结论, 即中国确实有重化工业化的趋势,而且这个趋势到2003年没有停止。从增加值来看,重化化趋势有两个时段:第一个时段是1991—1995年,这期间重工业增加值占整个工业的份额从57.6%增加到63.8%,同时资本存量份额逐渐减少、就业份额逐渐增加;第二个时段是1999—2003年,这个阶段重工业增加值份额从60.8%增加到65.8%,同时资本存量份额逐渐增加、就业份额逐渐减少。

  四、工业行业的技术进步

  增长经济学里以全要素生产率(TFP)来衡量技术进步。测算TFP的方法有两大类:参数法和非参数法。参数法包括收入份额法和随机边界分析法,需要设定明确的函数形式、估计不同参数并进行相关的行为假设。非参数法包括指数法和数据包络法(DEA),它们都无需设定函数形式,但指数法要求严格的行为假设, 如中性技术进步、不变规模报酬和完全市场竞争,而DEA法则无需行为假设。 第三部分的分析表明,1985—2003年,中国的工业部门资本生产率存在较大差异,而两度发生的加速资本深化意味着技术进步非中性,这些事实否定了除DEA 法外其他方法的大部分假设。因此本文采用DEA法核算工业行业的技术进步。

  (一)全要素生产率测算的DEA方法

  数据包络法(DEA,Data Envelopment Analysis)最先被Farrel(1957)提出,Charnes等(1978)进行了里程碑式的开发应用。其基本思想是在投入产出空间,从一群决策点(DMU,Decision Making Unite)中找出最优生产前沿。 处于生产前沿上的决策点即是100%有效率的, 其他点的效率以其与前沿的距离大小(经常被称之为相对有效性)来衡量。以)表示第n个DMU在t期相对有效性,则DEA模型就是求解下面的线性规划问题:

  

  在DEA法下衡量效率的时间序列变化,将其分解为技术效率(Technical Efficiency)和技术变化(Technical Change)(Fare et al.,1992),前者表示既定时点的DMU向其最优生产前沿的移动, 后者表示不同时期最优生产前沿的移动。在以单输入输出、不变规模报酬(CRS)情况下,设DMU从,则其效率变化:

  

  等式的前一部分反映了DMU有效性的变化即技术效率,后一部分反映了最优生产前沿的移动,即技术变化。(11)

  运用上面的原理,本文采用Tim Coelli(1996)的方法和程序DEAP(2.1),以基于产出的面板数据的DEA法衡量工业行业的技术进步。

  (二)工业行业的技术进步

  本文计算了行业的技术进步(TFP)、技术变化(TECH)和技术效率(EFF)的Malmquist指数。将三个指数的行业均值以1985年为基期(1985=1)进行换算,得到图6。总体上看,中国工业在1985—2003年间取得了技术进步,年均技术进步率为2.3%。期间的技术进步主要集中于两个时段:一是1990—1993年,年均技术进步率为9.7%,二是1999—2003年,年均技术进步率为13.7%。将TFP的均值与标准差对时间t进行回归发现,工业行业的TFP的Malmquist指数总体呈缓慢增长的状态,而标准差也缓慢扩大,表明了行业间TFP增长有缓慢发散的趋势(李小平等,2005)。

  工业行业技术效率的提高明显优于技术变化改善。1985—2003年间,技术效率和技术变化年均改善分别为4.5%和—1.9%,工业行业的技术进步更多地由于技术效率的提升(投入产出向量向最优生产前沿的移动),而技术变化(最优生产前沿的移动)在整个期间总体上是退化的。具体在TFP增长的两个期间,1990—1993年的技术进步主要由于技术效率的提升,而1999—2003年的技术进步主要由于技术变化的改善,在此期间,技术变化的年平均改善16.4%,在这一点上,我们的结论与涂正革等(2005)对大中型企业的观察相一致。

  我们的观察也验证了李小平等(2005)和涂正革等(2005)的部分结论, TFP增长名列前五的行业是:电子通讯设备制造业、交通运输设备制造业、电力蒸汽热水生产和供应业、仪表仪器制造业和化学纤维工业,名列后五的行业是橡胶制品业、非金属采选业、石油加工业、自来水的生产和供应业和燃气的生产和供应业,可以发现,排名后三位的都是国有比例和垄断程度高的行业。

  

  图6 行业平均的技术进步、技术变化与技术效率

  继续探寻技术进步的分解因素得出了更有意义的结果。技术变化排名前五位的行业包括电力蒸汽热水生产和供应业、石油和天然气开采业、石油加工业、化学纤维工业、自来水的生产和供应业,全部为国有比重高或垄断程度高的行业,然而其最终技术进步却大有反差,石油加工业、自来水的生产和供应业的全要素生产率排名竟然到了后三。排名技术变化后五位的行业是仪表仪器制造业、饮料制造业、印刷业、造纸及纸制品业和燃气的生产和供应业,除了燃气的生产和供应业,这些行业全部属于轻工业,行业进入门槛较低,市场竞争比较激烈,这似乎印证了,新古典式的价格竞争使企业无力推进技术进步。

  技术效率排名完全是另一幅图景。技术效率排名前五的行业是电子通讯设备制造业、交通运输设备制造业、仪表仪器制造业、机械工业和食品加工制造业,这些行业大都属于轻工业,有行业技术门槛,市场竞争较为激烈。比较TFP 的行业排名可以发现,名列前茅的电子通讯设备制造业、交通运输设备制造业和仪表仪器制造业几乎完全是技术效率改善的结果。而技术效率排名后五位的行业是:电力蒸汽热水生产和供应业、石油和天然气开采业、自来水的生产和供应业、石油加工业和燃气的生产和供应业,全部是国有比重或垄断程度高的行业,这些行业占有大量的资金和技术资源,但由于行政属性和垄断势力的存在,缺乏改善资源效率的激励,导致技术效率的退化。

  五、工业行业技术进步与技术选择关系的实证检验

  (一)技术选择与技术进步的关系

  作为技术选择的一种类型,资本深化可以为技术进步所推动(Foley et al,2001),因为技术创新和模仿总是以资本投入为前提的,新技术的采用和扩散过程中不可避免地要进行固定资产投资,更直接地,大多数技术总是以资本品为载体,这表明资本深化与技术进步具有很强的正相关性。然而,如前面所提到的,谢千里等(1995)、Jefferson等(2000)、大琢启二郎等(2000)、张军(2005a)、李小平等(2005)都在分析中提到技术进步率趋缓的原因是资本深化,他们的观察与理论上的直觉并不一致。理论上来说,假如是一种市场性的技术选择,资本深化的必要条件是要素相对价格的变化,而如果市场不完善,如要素价格扭曲和投资饥渴症等现象存在,即使要素相对价格没有变化,资本深化也可以外生于市场机制和技术进步。

  进一步地,技术进步是否一定为资本深化所推动?虽然理论分析说明了资本深化相对于技术进步的重要性,但在一定时期,采用劳动密集型的技术进步将不会导致资本深化。“持续的资本深化是现代增长时代的一个众所周知的长期特点,尽管在一个二元经济发展中已商业化的部门里,可以观察到短暂资本浅化的阶段”,在一个劳动力剩余的工业化时期,日本在1890—1930年间发生了成功的资本浅化(费景汉、拉尼斯,2004)。从这一点看来,任何一种充裕要素密集型的技术进步不仅在理论上是可能的,在实践中也是可行的。

  上述分析表明,关于资本深化与技术进步关系的统计检验结果每一种情况都有可能发生,并都具有实际意义。Funk和Straus(2000)通过对1958—1994年美国制造业数据的实证分析表明,技术进步与资本积累具有协整关系,且技术进步是资本积累的Granger因,即在长期,技术进步导致了资本深化。反之则不显著。

  我国现阶段的工业化是在劳动力剩余、经济转型尚未彻底的条件下进行的,资本深化的发生意味着技术选择与我国现阶段的资源禀赋有偏差,评估这种偏差的程度超出了本文的研究范围,本文想要验证的是:我国工业部门的技术选择(资本深化)和技术进步相关性多大,是否具有协整关系;两者的因果关系如何,即技术进步推动了资本深化,还是资本深化推动了技术进步。

  (二)实证检验

  我们以行业的资本产出比表示技术选择,以技术进步(TFP)、 技术变化和技术效率的Malmquist指数衡量技术进步,分别检验三组关系,即资本产出比—TFP指数、资本产出比—技术变化指数和资本产出比—技术效率指数。由于三个指数是环比指数,我们把它转化为以1985年为基期的定比指数。我们采用Eviews(5.0)软件,检验过程分三步:首先对四个面板数据序列进行单位根检验,然后分别对三组关系中数据序列进行协整,最后对存在协整的序列组合进行因果检验。

  表2 四个面板数据序列的单位根检验(IPS)

  

  注:面板数据序列kpw、tfp、eff、tech 分别表示人均资本装备水平(资本劳动比)、tfp指数、技术效率指数和技术变化指数。下同。

  面板数据序列与普通单序列的单位根检验不完全相同,主要在于面板数据序列存在相同根和不同根情形的单位根检验。工业行业的技术属性不同,产权分布不均匀也导致了不同行业具有不同的政策环境,因此对资本和技术的可得性也不同,因此我们有理由认为行业面板数据序列是不同根的单位根过程(Individual Unit Root Processes),我们采用Im-Pesaran-Skin检验方法(如表2),检验结果在1%的显著水平上不能拒绝四个数据序列一阶单整的原假设。

  面板数据的协整检验的原理同普通数据序列一样,都是先将待协整的序列进行回归,然后对误差项进行单位根检验,如果误差项检验为平稳序列,则存在协整。我们采取固定效应(FE)模型进行回归。(12) 检验结果如表3。

  我们发现,只有技术变化指数和人均资本装备水平间存在协整关系。虽然每个回归方程自变量的系数都异常显著,但数据序列kpw与tfp和eff 不能通过任何一种协整检验,这表明从工业行业总体上来说,人均资本装备水平(kpw )与全要素,生产率(tfp)和技术效率(eff)并不存在统计上的稳定关系。序列tech和kpw通过了残差的稳定性检验,回归方程中的t值也异常显著,因此可以认为两者协整。 这意味着只有技术变化与资本深化具有稳定的正相关关系。

  表3 数据序列的协整检验(N=35,T=19)

  

  *两个检验的原假设都是:数据序列为非平稳的单位根过程, 本文报告了检验的统计量,括号里是统计量的相伴概率(即接受原假设的概率)。

  按照Mark Funk et al.(2000)的方法,我们采用面板数据的误差修正(ECM)模型检验序列tech和kpw是否存在因果关系。其原理与Granger因果检验相同,即x是否引起y,主要看y能在多大程度上被过去的x所解释,加入x的滞后值是否显著并提高对y的解释程度。检验结果如表4。可以看到,方程(1 )以人均资本装备水平为自变量,其差分在误差修正模型中具有显著性,而以技术变化为自变量的方程(2)中,技术变化指数差分项并不具有显著性。因此可以认为, 如果存在协整的资本深化与技术变化间具有因果关系,这种关系只存在于资本深化对技术变化的促进作用上。这表明,1985—2003年,中国工业行业的资本深化是技术变化的Granger因,资本深化推动了技术进步,但反过来不成立。

  表4 数据序列的因果关系检验

  

  我们的结论与Funk et al.(2000)不同,他们的面板数据因果检验结果与我们相反:美国制造业的技术进步(Granger)导致了资本深化,反之则不显著。 这种不一致可能与中国和美国资源配置的市场化程度有关。同时,我们的结论也与谢千里等(1995)、Jefferson等(2000)、大琢启二郎等(2000)、张军(2005a)、李小平等(2005)不一致,他们认为资本深化(形成)导致了技术进步(全要素生产率)减缓,而本文却得出,资本深化对技术进步的促进作用是正(而不是负)的,它推动了工业行业生产最佳前沿的外移(正向的技术变化),然而,由于这种促进作用不大,且技术变化并不是期间工业技术进步的主要方面,以至于工业行业的资本深化与技术进步(TFP)并没有表现出统计意义上的稳定关系。

  检验结果的另外一个启示是:至少在工业行业,资本深化并不是由技术进步所推动,这个问题的重要性在于,我国资本深化是在劳动力严重剩余的条件下发生的。一个可能的解释是,在中国一种实际的财政联邦主义体制下(Qian et al.,1996),地方政府为增长而竞争(张军,2005b),在居高不下的投资率中扮演了重要角色,从而(至少部分地)导致了资本深化。但在这种体制下,无论是地区间竞争(张维迎、栗树和,1998),还是地区的财政压力(朱恒鹏,2004),都促使了地方政府大力推动公有制企业的民营化,即使不考虑公有企业民营化进程中“靓女先嫁”现象,工业资本深化还是难以理解。因为本文第三部分揭示了,国有和集体企业资本深化程度远远超过了其他类型(非公)企业,既然有力扩大投资的地方政府无论出于何种考虑都青睐非公企业,为什么投资依然向国有企业集中,而没有向生产效率更高的非公企业倾斜?进一步地,为什么高投资没有相应地吸收大量的剩余劳动力?除了要素价格和投资体制之外,笔者相信,更深的原因有待挖掘。

  六、总结

  本文对中国工业行业1985—2003年来的技术选择和技术进步状况作了总体评估,并对两者的关系进行了实证检验。分析发现,由于具有周期性特征,资本产出比并非衡量资本深化的合适指标。以资本劳动比为主要指标,参考劳动生产率和资本生产率,我们发现中国工业部门在1993—1998年发生了加速资本深化,同时伴随资本生产率的下降和劳动生产率的停滞。从1999年开始,三个指标的积极“联动”一直到2003年仍未停止。我们还发现了三个指标在国有企业、集体企业和其他类型企业间存在巨大差异,这个差距足以表明中国市场化改革之路任重道远。从增加值份额看,期间中国有两次明显的重化工业化趋势,一是1991—1995年,二是1999—2003年。

  本文用DEA法衡量了中国工业行业的技术进步, 并将其分解为技术变化与技术效率。分析表明中国工业行业的技术进步总体上为正,在1990—1993年和1999—2003年间技术进步比较迅速。而1990—1993年的技术进步主要归因与技术效率的改善,1999—2003年主要因为技术变化的积极影响(最佳生产前沿的外移)。总体上,国有或垄断程度高的行业在技术变化方面表现突出,但其技术效率的退化程度令人吃惊,竞争性强的行业技术效率改善明显,但技术变化方面表现不佳,进入门槛越低,竞争越激烈的行业,技术变化方面越差。

  理论分析表明技术进步与资本深化正相关,但双方并不必然存在双向因果关系,这在本文的实证分析中得到印证。中国工业行业的技术选择(资本深化)对技术进步存在促进作用,它表现在资本深化促进了技术变化(最佳生产前沿的外移),但由于技术变化不是期间技术进步的主要方面,资本深化与技术进步并没有表现出统计上的稳定关系。

  本文的一个重要启示是,中国劳动力剩余条件下的资本深化不是技术进步所致,而且资本深化对技术进步的促进效应也不明显,其政策含义是,要素市场的市场化改革必须向纵深完善,使要素的配置更能反映现阶段的资源禀赋,而继续推动国企改革、消除行政性垄断也将从根本上提高资本深化对技术进步的促进效应。同时本文也留下了一个进一步研究的课题:既然中国的劳动力如此充裕,如果资本深化不是为技术进步所推动,那它是如何发生的?

  注释:

  ① 在一个投入产出空间R[n],某个投入产出向量zn的移动可以分解成两部分:一部分是生产等可能性曲线的移动,其向外移动即技术进步;而代表具有替代性的生产要素投入变化的另一部分,则表示沿着生产等可能性曲线的滑动,即经济学意义上的技术选择。通常在分析中将资本和劳动作为最主要的投入要素,当生产中出现资本对劳动的持续替代,意味着发生了资本深化,而相反的替代则可以称为资本浅化。在经济增长分析中,技术进步的含义非常广泛,它一般是用全要素生产率(TFP)来衡量的,即在导致产出增长的因素中, “在应用技术管理效率和工业结构方面‘无成本’效应的提高”的部分(索洛等,1991)。

  ② 根据最新的分类标准,中国工业有39个两位数的行业。工业行业的分类标准在1994年和2003年有两次变更,以及1998年工业统计范围变为“国有及规模以上非国有”工业企业,出于数据连续性的考虑,本文进行了取舍和归并。调整后,本文的分析包括了37个工业行业,归入到35个行业数据。由于全面数据的可得性,作者不得不放弃将数据拓展到2004年的努力。关于行业调整的详细说明,由于篇幅限制,本文没有提供,需要的读者可与作者联系。

  ③ 在全要素生产率的测算中,“国有工业的结果表现出统计上的稳定性,而集体工业的结果对数据的误差要敏感得多”(郑玉歆,1998),以地方统计为基础的全国集体工业的统计无法避免对总产出的高估以及导致了对集体工业TFP 增长的夸大。

  ④ 虽然谢千里等(1995)连续的研究表明国有企业的生产率在改革开放后取得了增长,但也有学者认为国有企业的生产率在1984—1994年间增长停滞或负增长(胡永泰等,1994;刘小玄、郑京海,1998;孔翔等,1999)。

  ⑤ 由于权威数据的缺乏,存在中国资本存量的各种估计不一致的问题,这增加了我们判断总量经济资本深化的困难。关于中国的总资本存量,现有的估计分歧很大[参见孙琳琳、任若恩(2005)的综述]。

  ⑥ 关于数据的详细分析说明可参见陈勇、李小平(2006)的工作论文。

  ⑦ 《统计年鉴》是这样定义的:“工业总产值是指工业企业在一定时期内以货币表现的工业企业生产的产品总量,也就是全部工业产品价值的总和。它既包括在生产过程中物质消耗转移的价值,也包括新创造的价值;工业增加值是指工业企业在一定时期内工业生产活动创造的价值,是国内生产总值的组成部分,工业增加值就是工业总产出中扣除中间消耗以后的价值。”

  ⑧ 《中国统计年鉴1993》指出,“工业净产值与工业增加值计算口径基本上是一致的,但也有差别”。我们分析发现,1992年,整个工业行业的工业增加值相对工业净产值的偏差只有2.91%,通过绘制1992年39个行业工业增加值一工业净产值散点图,我们发现两者呈现几乎完全正相关的线性关系,两者不存在较大的、系统性的偏差。

  ⑨ 我们也尝试了用时间去势法和HP滤波法得到周期数据,得到的周期性特征与一阶差分法下的结果相近。

  ⑩ 其他类型企业的相关指标是将整个工业部门的相关指标减去国有和集体的部分计算得到,主要包括外商投资经济、港澳台投资企业、私营企业和联营企业。《中国统计年鉴》在1993年才开始提供这些细分类型企业的相关数据,考虑到数据长度和连续性,本文没有单列其他各类型企业的相关指标。

  (11) 面板数据的TFP Malmquist指数也可以分解为技术变化(正的技术进步和负的技术进步)和技术效率变化,如文中所分析到的。这里刻意采用“技术变化”是为了将它与通常以全要素生产率衡量的“技术进步”区分开来。在Tim Coelli(1996)提供的面板数据DEA方法中,无需不变规模报酬(CRS)假设。在可变规模报酬(VRS)的DEA方法下,可以得到规模效率(SE,Scale Efficiency)和“纯技术效率”(Pure Technical Efficiency),两者的乘积即不变规模报酬假设下的技术效率,出于篇幅考虑,本文没有报告这两个指数。本文提到的技术效率即不变规模报酬假设下的技术效率,而不是“纯技术效率”。

  (12) 考虑到eff和tech为tfp的分解项,由于表3中方程(2)和(3)回归中hausman检验的x[2]值分别为86.72和33.37,应该采用固定效应模型,因此虽然方程(1)回归中hausman检验的x[2]值为1.67,相伴概率为0.20,也采用固定效应模型进行回归。

参考文献

[1] 蔡昉,2005:《发展阶段判断与发展战略选择》,《经济学动态》第9期。

[2] 陈勇、李小平,2006:《中国工业行业的面板数据构造及资本深化评估》,工作论文。

[3] 大琢启二郎、刘德强、村上直树,2000:《中国的工业改革》,上海人民出版社和上海三联书店。

[4] 戴维.罗默,1999:《高级宏观经济学》,中译本,商务印书馆。

[5] 费景汉、拉尼斯,2004:《增长和发展:演进观点》,中译本,商务印书馆。

[6] 郭庆旺、贾俊雪,2005:《中国全要素生产率的估算:1979—2004》,《经济研究》第6期。

[7] 胡永泰、海闻、金毅彪,1994:《中国企业改革究竟获得了多大成功》,《经济研究》第6期。

[8] 孔翔、Rorbert E.Marks、万广华,1999:《国有企业全要素生产率变化及其决定因素:1990—1994》,《经济研究》第7期。

[9] 李小平、朱仲棣,2005:《中国工业全要素生产率的测算——基于各行业面板数据的分析》,《管理世界》第3期。

[10] 李治国,唐国兴,2003:《资本形成路径与资本存量调整模型——基于中国转型时期的分析》,《经济研究》第2期。

[11] 刘小玄、郑京海,1998:《国有企业效率的决定因素:1985—1994》,《经济研究》第1期。

[12] 罗伯特.M.索洛等,1991:《经济增长因素分析》,中译本,商务印书馆。

[13] 孙琳琳、任若恩,2005:《资本投入测量综述》,《中国经济学(季刊)》第4期。

[14] 涂正革、肖耿,2005:《中国的工业生产力革命——用随机前沿生产模型对中国大中型工业企业全要素生产率增长的分解及分析》,《经济研究》第3期。

[15] 吴敬琏,2005:《增长模式与技术进步》,《科技潮》第10期。

[16] 谢千里、罗斯基、郑玉歆,1995:《改革以来中国工业生产率变动趋势的估计及其可靠性分析》,《经济研究》第12期。

[17] 姚战琪、夏杰长,2005:《资本深化、技术进步对中国就业效应的经验分析》,《世界经济》第1期。

[18] 袁志刚、宋铮,2001:《高级宏观经济学》,复旦大学出版社。

[19] 张军,2005a:《资本形成、投资效率与中国的经济增长——实证研究》,清华大学出版社。

[20] 张军,2005b:《为增长而竞争:中国之谜的一个解读》,《东岳论丛》第4期。

[21] 张维迎、栗树和,1998:《地区间竞争与中国国有企业的民营化》, 《经济研究》第12期。

[22] 郑玉歆,1998:《生产率与中国工业经济增长》,载于《中国生产率分析前沿》,李京文、钟学义主编,社会科学文献出版社。

[23] 朱恒鹏,2004:《分权化改革、财政激励和公有制企业改制》, 《世界经济》第12期。

[24] Anming Zhang,Yimin Zhang and Ronald Zhao,2001,“Impact of Ownership and Competition on the Productivity of Chinese Enterprises”.Journal of Comparative Economics 29,327—346.

[25] Charles R.Hulten,2000,“Total Factor Productivity:A Short Biography”,NBER Working Paper No.7471.

[26] Charnes,A.,W.W.Cooper,and E.Rhodes,1978,“Measuring the Efficiency of Decision Making Units”, European Journal of Operations Research 2 (6),pp429—444.

[27] Duncan K.Foley,Thomas R.Michel,2001,“The Production Function and Productivity”,Journal of Economic Perspeetive,Vol.15.No.3(Summer),pp.257—258.

[28] Edwin Burmeister,Stephen J.Turnovshy,1972,“Capital Deepening Response in an Economy with Heterogeneous Capital Goods”,American Economic Review,Vol.62 No.5,pp.842—853.

[29] Fare R.,Grosskopf,S.and Lovell,C.A.K.,1992,“Productivity Change in Swedish Pharmacies 1980—1989:A Nonparametrie Malmquist Approach”,Journal of Productivity Analysis,3,pp.85—101.

[30] Farrel,M.J.,1957,“The Measurement of Productivity Efficiency”,Journal of the Royal Statistical Society,Series A.,120.

[31] Gary H.Jefferson,Thomas G.Rawski,Wang Li and Zheng Yuxin,2000,“Ownership,Productivity Change,and Financial Performance in Chinese Industry”,Journal of Comparative Economics 28,786—813.

[32] Gary Jefferson,Albert G.Z.Hu,Xiaojing Guan,Xiaoyun Yu,2003,“Ownership,Performance,and Innovation in China's Large-and Medium-size Industrial Enterprise Sector”,China Economic Review 14,89—113.

[33] Gustav Ranis,1981,“Technology Choice and the Distribution of Income”,Annals of American Political and Social Science,Vol.458.Technology Transfer:New Issues,New Analysis,pp.41—53.

[34] Hoffman,W.,1958,Growth of Industrial Economics,Manchester University Press.

[35] Hollis B.Chenery,1961,“Comparative Advantage and Development Policy”.American Economic Review,Vol,51,No.1,pp.18—51.

[36] Howard Pack,1981,“Appropriate Industrial Technology:Benefits and Obstacles”,Annals of American Political and Social Science,Vol.458,Technology Transfer:New Issues,New Analysis.pp.27—40.

[37] Mark Funk,Jack Straus,2000,“The Long-run relationship Between Productivity and Capital”,Economic Letters 69.213—217.

[38] Tim Coelli,1996,A Guide to DEAP Version 2.1:A Data Envelopment Analysis (computer) Program,http://www.uq.edu.au/economics/cepa/deap.htm.

[39] W.Galenson and H.Leibenstein,1955,“Investment Criteria,Productiyity,and Growth”,Quarterly Journal of Economics,69(3):343—370.

[40] Xiao-Yuan Dong,Louis Puttterman,1997,“Productivity and Organization in China's Rural Industries:A Stochastic Frontier Analysis”.Journal of Comparative Economics 24.

[41] Yingyi Qian and Barry R.Weingast,1996.“China's Transition to Markets:Market-Preserving Federalism,Chinese Style”,Journal of Policy Reform,1,149—185.

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