对外贸易、劳动力转移与全要素生产率增长

徐艳飞，刘再起

(1．江汉大学武汉研究院，武汉430056;2．武汉大学经济与管理学院，武汉430072)

对外贸易、劳动力转移与全要素生产率增长

徐艳飞1，刘再起2

(1．江汉大学武汉研究院，武汉430056;2．武汉大学经济与管理学院，武汉430072)

全要素生产率是经济可持续增长的源泉。文章运用经验数据和实证检验分析了对外贸易、劳动力转移对全要素生产率的总体影响并对其进行了结构分解。研究结果表明:对外贸易对全要素生产率增长具有倒U型影响，主要源自于进出口贸易对技术进步呈显著的倒U型关系。与此影响相反，进出口贸易对综合技术效率呈正U型影响。劳动力转移可以显著提高综合技术效率而对技术进步具有直接负面效应，但通过推动对外贸易进而提高技术进步的间接促进效应不应被忽视。随着技术势差的缩小，通过对外贸易等渠道获得技术溢出的效应日趋减弱，中国全要素生产率增长应转变为主要依靠自身技术研发和制度创新，同时应注重进一步挖掘农村剩余劳动力转移的潜力。

全要素生产率;对外贸易;劳动力转移;结构分解

一、引言及文献综述

改革开放以来，中国凭借资源优势尤其是劳动力富足积极承接国外劳动密集型产业转移，外商投资也利用我国劳动力成本低的优势大力发展“两头在外”的加工型贸易。劳动力在部门间的转移所获得的资源配置效应支撑了中国经济的高速增长，蔡昉认为劳动力供给的无限弹性避免了资本报酬递减，通过不断提高资本劳动比提升劳动生产率是我国经济保持长期增长的奥秘所在，随着“刘易斯拐点”的到来和“人口红利”消失，只有提高全要素生产率的途径来提升劳动生产率的经济增长方式才是可持续的。［1］

国外学者普遍认为，对外贸易能够通过溢出效应、学习效应、规模效应、竞争效应等促进全要素生产率的增长。Grossman和Helpman用带有知识溢出模型研究贸易国家的内生增长，结果表明对外贸易能够产生创新的正外部性，加速经济增长和提高国家福利。［2］Alcala和Ciccone的经验研究表明，国际贸易能够通过全要素生产率显著促进劳动生产率。［3］Amiti和Konings认为减少最终产品和中间产品产业的关税壁垒可以促进竞争效应和学习效应，并用印度尼西亚1991～2001年企业层面数据检验表明，进口关税下降10%，进口企业的生产率提高12%，出口关税下降所获得的生产率提高是关税下降的两倍。［4］Melitz和Ottaviano建立的异质性垄断竞争模型分析了市场规模、贸易对生产率的影响，认为市场规模和贸易影响竞争效应，市场规模扩大和开放程度提高大幅压缩商品价格中成本加成率，促进生产率的提高。［5］Dovis和Milgram－Baleix以欧洲国家为例检验了全要素生产率对国外产品竞争的敏感性，发现全要素生产率对欧洲关税具有负向影响，国内市场上国外产品的增加和企业进口导致的竞争能显著促进全要素生产率。［6］国内多数学者的研究也支持上述结论。毛其淋和盛斌、［7］张庆昌、［8］韩振国等［9］分别就进出口贸易、出口贸易和进口贸易对全要素生产率的影响研究表明均存在显著促进效应。叶明确、方莹采用空间杜宾模型和分位数回归分析了我国出口贸易对全要素生产率的影响，得出本地区的出口会对其他地区全要素生产率产生促进作用，只有全要素生产率与出口贸易方式匹配时出口贸易才会显著促进全要素生产率增长。［10］另外，有部分学者的经验实证得出相反结论。徐建军和汪浩瀚基于状态空间模型的时变参数分析得出，我国进口贸易可以促进全要素生产率增长，而出口贸易起着阻碍作用，［11］关兵的研究也认同我国出口贸易对全要素生产率增长没有产生积极影响。［12］

劳动力转移的资源配置优化提升了全要素生产率中的技术效率，而对技术进步的影响多数文献主要关注农业技术进步与农村剩余劳动力的相互关系。Rozelle和 Taylor等基于1995年787份中国农户的调查数据研究了劳动力转移、汇款和农业生产率的关系，得出劳动力移民的汇款放松了农业生产的约束，刺激农业生产率的提高。［13］郭剑雄和李志俊将技术进步分成技能偏态型和非技能偏态型两种，认为属于非技能偏态型的农业技术进步是农村劳动力移出农业仍然能保持持续增长的主要原因。［14］赵德昭和许和连的研究认为，农业技术进步对农村劳动力转移具有显著“推力”，并且东部地区效应弱于中西部地区。［15］虽然直接研究劳动力对全要素生产率的文献缺乏，但从相关的研究中也可窥见一二。李平和张庆昌考察了1952～2008年工资变化对与全要素生产率的影响，暗含着改革开放以来劳动力流动使得企业低技术扩张阻碍了技术进步的推断。［16］张广婷和江静等采用劳动力配置效应模型分析了1997～2008年我国劳动力转移对经济发展的作用机制得出，农业剩余劳动力转移对劳动生产率提高的贡献率达到16.33%。［17］从已有文献可以看出:学者达成基本共识，即劳动力转移可以促进农业劳动生产率和资源配置效率的提高，但对全要素生产率尤其是技术进步效应的实证研究成果还比较欠缺。

众所周知，改革开放以后尤其是20世纪90年代末以来，中国对外贸易的崛起得益于低成本的劳动力源源不断的转移，奠定了我国外贸产品的比较优势，成为推动我国经济增长的重要马车。随着“刘易斯拐点”的到来，工资成本不断上涨，这种竞争的比较优势逐渐丧失，亟需将竞争优势建立在全要素生产率不断提高的可持续发展模式上。回顾我国的开放历程，对外贸易、劳动力转移对全要素生产率增长究竟起到何种影响，以及劳动力转移在对外贸易与全要素生产率中传导效应如何，迄今为止相关的研究还非常少。厘清这些对于今后我国对外贸易升级、推动新型城镇化、引导劳动力转移以及促进经济增长方式转型等具有重要的理论意义和实践价值。

二、基础模型构建及数据说明

(一)基础模型构建

根据内生增长理论，借鉴Coe和Helpman、［18］Levin和Raut、［19］Moller和Upadhyay、［20］毛其淋和盛斌［7］的理论模型并进行拓展。全要素生产率受多种因素的影响，如对外开放、人力资本等，结合我国实际，即劳动力转移对于全要素生产率具有显著影响，基于柯布－道格拉斯生产函数建立本文的生产函数形式:

其中，K和L分别为影响经济增长的资本存量和劳动力数量。A(·)表示希克期中性技术进步，trade为对外贸易水平，本文中还包括进口贸易水平impor和出口贸易水平expor，labtr为城乡劳动力转移比重，contr表示影响全要素生产率的其他变量向量。令，即为全要素生产率，建立模型为:

其中，下标i为省份，t为年份，λ为控制变量的系数向量，μit为随机误差项。

(二)指标及数据

1.核心变量

(1)全要素生产率(tfp)。目前全要素生产率的测算主要有索洛余值法、随机前沿生产函数法和非参数估计方法三种，各有优缺点。本文采用Fare等［21］改进后的非参数方法;以数据包络分析(DEA)为基础Malmquist指数产出导向法进行全要素生产率的测算，以资本存量和劳动力作为投入指标，以地区生产总值GDP为产出指标(资本存量和地区生产总值均以1985年为基期进行价格调整)，测量各省份的Malmquist指数(tfp)，并分解成技术进步(tech)和综合技术效率(effi)两部分，综合技术效率包括纯技术效率和规模效率。估算所需的各省GDP和劳动力数据直接来源于《中国统计年鉴》，GDP用平减指数以1985为基期进行消胀处理。各省资本存量统计年鉴上没有直接数据需进行估算，本文沿用单豪杰的方法采用永续盘存法测算1985～2011年各省份的资本存量:［22］Kt=(1－σ)Kt－1+It/Pk，其中，K为资本存量，σ为折旧率，本文取10.96%，Pk为固定资产价格指数。

全要素生产率变动的基准为1，大于1即为本年相对于上一年全要素生产率提升，小于1说明本年全要素生产率相对下降。根据图1，全要素生产率的波动大体可以分为两个阶段:1995年以前，全要素生产率增幅较大，其中1985～1990年全要素生产率增长主要来源于综合技术效率大幅度的提升，1990～1995年主要来源于技术进步的贡献;1995年以后全要素生产率波动大幅收窄，技术进步的演变与全要素生产率走势基本一致。总体来看，技术进步是推动我国全要素生产率增长的主要力量。

(2)对外贸易水平(trade)。一个省区总体对外贸易水平为进出口贸易额与GDP的比值，本文进一步将其分解为出口贸易额占GDP的比重(expor)和进口贸易额占GDP的比重(inpor)衡量各省对外贸易状况。在计算时，需将以美元标价的贸易额按当年年均汇率折算成人元币，数据主要来自《新中国六十年统计资料汇编》及历年《中国统计年鉴》。我国总体对外贸易水平呈波动上升态势，2001年我国加入WTO以后对外贸易急剧上涨，由于遭遇全球金融危机，2009年贸易水平下降，近两年企稳回升。图2显示(鉴于图形简洁，只绘出对外贸易和出口贸易水平走势)，各省对外贸易的简单算术平均值(tradeave)与中位值(trade－med)差异很大，表明我国省区对外贸易水平差异悬殊，不仅沿海省区对外贸易水平远远高于内陆省区，而且北京、上海、广东的对外贸易水平也大大高于其他东部省区，从而拉高了省区对外贸易的平均值。出口贸易水平的态势及省际差异也呈相同走势。

(3)劳动力转移(labtr)。劳动力转移的定义是农村富余劳动力从第一产业转向其他产业，居住场所由农村向城镇的迁移。由于户籍的限制，我国劳动力转移主要体现在农村剩余劳动力就业从传统农业部门转向现代非农业部门，但农民身份并未市民化。劳动力转移的衡量多数文献采取间接测度、推断，如胡兵等以农业劳动力占总劳动力的比重来衡量劳动力转移，［23］张勇选定1983年城市和农村就业数据并假定人口增长为常数来推导每年劳动力转移的规模，［24］张广婷、江静等采用劳动力转移对经济增长的贡献间接衡量劳动力转移的资源配置效应。［17］对劳动力转移定量测度的误差必然导致错误的结论，基于数据的可得性，结合劳动力转移的典型特征，即农村劳动力中剩余劳动力从农业部门转向非农业部门，假定第一产业就业人员全为农村劳动力，因此劳动力转移的公式为:劳动力转移比重=(乡村就业人数－第一产业就业人数)÷总就业人数。数据主要来自《新中国六十年统计资料汇编》及历年《中国统计年鉴》。

图3显示，我国农村劳动力转移人口不断增加，从 1985年平均 8．53%增长至 2011年的27.98%。从省际劳动力转移的平均值(labtr－ave)与中位值(labtr－med)高度重合可以看出，我国各省区农村劳动力转移具有普遍特征，差异不大。

2．重要控制变量

(1)人力资本水平(human)。人力资本是影响全要素生产率的重要因素之一，是技术研发的实施主体，可以促进当地技术进步。参照多数文献的做法，以人均受教育年限衡量人力资本，分别将小学、初中、高中和大专以上受教育年赋值为6年、9年、12年和16年，用各类受教育人数所占比重加权求和得出各地区人力资本水平。数据主要来自历年《中国人口和就业统计年鉴》。

(2)政府干预(intve)。地方政府对经济的干预也是影响全要素生产率的影响因素，用政府财政支出扣除文体广播事业费、教育支出、医疗卫生支出、抚恤和社会救济、社会保障补助支出、国防支出、武装警察部队支出和公检法司支出等公共性支出后占地区生产总值的比重来衡量。数据主要来自历年《中国财政年鉴》。

(3)市场化进程(markt)。市场化促进了生产要素的流通，优化了资源配置效率。采用非国有和集体就业人数所占比重衡量，数据主要来自《中国人口和就业统计年鉴》。

(4)外商直接投资(FDI)。外商直接投资是技术溢出的重要渠道之一，很多文献研究了二者间的因果关系，采用外商直接投资额占地区生产总值的比重衡量。数据主要来源于《新中国六十年统计资料汇编》和历年《中国统计年鉴》。

(5)人均研发资本存量(prd)。研发资本存量采用永续盘存法，借鉴白俊红等的做法:［25］Rit=(1－δ)×Ri(t－1)+Fi(t－1)，Ri0=Fi0/(g+δ)。式中Ri0、Rit分别为i地区基期和第t期实际研发资本存量，g为考察期内R＆D支出增长率，δ为折旧率取值15%。R＆D调整的价格指数分别按照消费价格指数和固定资产投资价格指数0.55和0.45的权重值加权求和得出。原始数据主要来自《中国科技统计年鉴》。

(6)金融发展(finan)。徐建军、汪浩瀚，［11］林季红、郭志芳［26］证实了金融市场对全要素生产率的重要影响，地区金融发展涉及银行、股票和保险多个市场，单一指标衡量极易导致严重偏差，有别于现有文献取采用单一指标衡量，本文采用人均存款、人均贷款、保险费收入占GDP比重、保险费赔付占GDP比重和境内上市公司数5个指标综合衡量地区金融发展程度。首先采用均值化方法对各指标进行无量纲化处理保留指标的离散特征，再借鉴毛其淋的做法以协方差矩阵作为主成分分析的输入，特征值大于1且主成分累计贡献率大于85%的标准提取主成分个数，［27］本文提取的第一主成分占全部信息量的85．66%，基本可以反映全部指标的信息量。数据主要来自《中国金融年鉴》。

3．数据说明

样本数据来自1985～2011年中国内地29个省、区、市，剔除数据不全的西藏和重庆。除对外贸易、劳动力转移和金融发展水平解释变量外，其他各变量均取自然对数①Alcala和Ciccone(2004)指出，当从理论上难以确定变量间是呈线性关系还是非线性关系时，可通过计量回归模型检验确定变量是否取自然对数，经检验，进、出口贸易变量(lninpor，lnexpor)不取对数能更好拟合模型。此外，劳动力转移labtr和金融发展finan变量样本中存在负值不能取对数，因此采用原值。。解释变量的相关系数检验显示lnprd与finan和lnhuman的相关系数分别为0．71，0．74，为避免多重共线性本文将其剔除。采用LLC、IPS和ADF面板单位根检验表明，各变量均为平稳、去截距平稳或去截距、去趋势平稳。各变量的描述性统计见表1。

表1 主要变量描述性统计

三、整体分析

基于模型(2)，为了刻画变量trade对全要素生产率的非线性影响，引入trade的二次方项。Hausman检验在1%的显著性水平下拒绝原假设，表明采用固定效应估计比随机效应更合适，经检验省际面板模型存在异方差，需要对估计参数的标准误进行White异方差修正。估计结果见表2。此外，全要素生产率的增长具有较强的历史依赖，当前tfp的增长有赖于过去tfp的积累，本文采用式(3)的动态面板模型进行估计。

式中，l代表lntfp的滞后阶数，为控制变量向量。已有研究文献均证实对外贸易、外商直接投资与全要素生产率存在互为因果的内生性。严重的内生性将导致面板的固定效应估计结果是有偏或非一致，控制内生性降低偏误的最好办法是引入工具变量(IV)。Wheeler等研究发现，外商直接投资具有自我强化特征，现有外商直接投资存量显著影响当前外资决策，借鉴多数学者做法采用外商直接投资变量的滞后一期控制内生性。［28］对外贸易的工具变量借鉴黄玖立和李坤望的做法，取各省到海岸线距离的倒数作为对外贸易的外部工具变量。具体做法为:沿海省份到海岸线的内部距离取所在省地理半径的2/3，内陆省份到海岸线距离为其到最近的沿海省份距离加上该沿海省份的内部距离。距离测度采用两点间的直接距离，［29］来源于google map，并采用官方名义汇率进行调整反映时变动态特征。运用两步系统GMM对方程进行估计时，将内生变量的两期至五期的滞后项作为差分方程的工具变量，采用矩阵压缩的方式控制工具变量的个数。为控制小样本条件下标准误存在的向下偏倚，采用Windmeijer的两步协方差矩阵有限样本修正法校正回归系数的标准误。［30］回归结果见表2。为检验动态面板回归方程设计的合理性，需要进行残差序列相关和工具变量过度识别检验。经检验，SYS－GMM估计是有效的①SYS－GMM检验结果如下:模型Arellano－Bond检验AR(1)的z统计量=－3．24，p=0．001;AR(2)的z统计量=－0．71，p=0．478，显示残差序列存在一阶自相关但不存在二阶自相关，表明模型的误差项不存在序列相关性。工具变量过度约束的Hansen J统计量为19．44，p=0．422，其原假设为过度识别检验是有效的，说明工具变量不存在过度识别的问题。。

表2中固定效应估计结果显示，劳动力转移对全要素生产率增长的影响为负，原因是二元经济下无限供给的劳动力转移强化了我国经济增长对低技术含量劳动密集型商品出口的依赖，对全要素生产增长起着阻碍作用。对外贸易变量trade系数显著为正，其二次项的系数显著为负，对外贸易促进全要素生产率增长呈倒U型曲线。在对外贸易水平不高时，扩大对外贸易有利于全要素生产率增长，当对外贸易水平超过某一临界值之后，其作用就由正转为负。改革开放前期，通过对外贸易获得国外技术溢出显著促进我国技术进步，提升我国的全要素生产率。随着与国外技术势差的缩小，溢出效应逐渐减弱。系统GMM估计显示，其滞后一期和三期的系数在1%的显著性水平上通过检验，并且系数的绝对值远远大于其他回归变量，从中可以看出，全要素生产率增长很大程度上取决于以往全要素生产率积累。系统GMM对变量trade和labtr估计的结果，进一步证实了上述二者与全要素生产率lntfp的关系完全成立。

表2 整体回归结果

四、结构分解

为了区分进口贸易、出口贸易对不同类型全要素生产率增长(包括技术进步、综合技术效率)的影响差异，基于基础模型(2)建立如下模型:

式中，lntfp分别指代技术进步变量lntech和综合技术效率变量lneffi，trade分别为进口贸易变量impor和出口贸易变量expor，trade与labtr的交互项(进、出口贸易的交互项分别为lab_in，lab_ex)的系数β3显著，则表明劳动力转移与对外贸易存在调节效应，同时引入trade(分别指变量inpor、expor)的二次方项考察对外贸易与全要素生产率是否存在非线性关系。

进口贸易、出口贸易分别对技术进步、技术效率做固定效应回归得到四个回归方程，结果见表3的第1、第3、第5和第7列。由于对外贸易与其交互项、二次方项、外商直接投资和全要素生产率之间可能存在内生性问题，根据Wooldridge提供的内生性检验法［31］并参照杜兴强、雷宇等的经验，［32］用全部外生变量(包括工具变量)分别估计内生变量、二次项及其交互项分别得到四个残差，然后将残差加入模型(3)进行回归，并计算每个内生变量与对应的四个残差系数的联合F统计量的显著性，拒绝原假设则认为该变量存在内生性。经检验，贸易变量、贸易变量的二次方项、交互项与 lnFDI均为内生变量。Wooldrige指出，大样本条件下增加工具变量通常可以得到更有效的估计结果，本文同时将外部工具变量海外市场接近度和内生变量的滞后二期作为内部工具变量引入回归方程。在扰动项存在异方差或自相关的情况上，GMM估计比2SLS更加有效率，估计结果见表3第2、第4、第6和第8列。与之对应各列Hansen J统计量检验了工具变量的合理性，相应的P值均无法拒绝“工具变量过度识别约束有效”的原假设，表明本文工具变量设定是合理的。

技术进步模型的回归结果见表3第1～4列。进口贸易和出口贸易对技术进步的回归系数均在1%的水平下显著为正，说明进口贸易和出口贸易均能显著促进我国技术进步，出口贸易对技术进步的影响大于进口贸易。进、出口贸易变量二次项的系数均显著为负，表明随着我国与外国技术势差的缩小，进、出口贸易对我国技术进步的溢出效应与学习效应边际递减，呈显著的倒U型关系。劳动力转移的回归系数在1%的水平下显著为负，显示劳动力转移对我国的技术进步起着阻碍作用。由此看出，劳动密集型产品出口的路径依赖制约了我国向高附加值的产业结构升级。劳动力转移与进口贸易和出口贸易交互项的系数均不显著，说明劳动力转移在对外贸易与全要素生产率之间不存在明显的调节效应。在进口贸易方程的控制变量中，人力资本可以推进技术进步，金融发展、政府干预和市场化进展显著制约了技术进步，而多数控制变量在出口贸易方程中影响并不显著。

表3 结构分解回归结果

注:“＊＊＊”、“＊＊”、“*”分别表示在1%，5%和10%的水平下显著，［］内数值为Hansen J统计量的显著性水平。

综合技术效率模型的回归结果见表3第5～8列。进口贸易和出口贸易的回归系数显著为负，分别为－0．036、－0．200，进、出口贸易变量二次项的系数显著为正，均显示进、出口贸易对综合技术效率均呈显著的正U型关系。当进、出口贸易水平较低时，劳动及资源密集型以及加工贸易为主的外贸方式不仅没有提高我国的资源配置效率反而起着阻碍作用，出口贸易变量系数的绝对值更大，表明这段时期劳动密集型和加工贸易型企业管理落后，难以形成规模效应，生产效率低。当进、出口贸易水平超过一个临界值之后，其对综合技术效率的作用由负转为正。随着我国进、出口贸易产生的规模效应、竞争效应的显现，生产效率不断提升。在回归方程中，劳动力转移变量的回归系数为正，均在5%的显著性水平下通过检验，表明改革开放以来劳动力流动有利于资源配置优化，显著提高了我国综合技术效率。其与进、出口贸易的交互项的系数不显著，说明劳动力转移分别在进、出贸易与综合技术效率的关系中也不存在显著的调节效应。控制变量的回归结果与第1～4列的回归结果正好相反，除了人力资本对综合技术效率产生负向影响外，金融发展、政府干预、市场化进程和外商直接投资均能显著促进综合技术效率的提升。

五、稳健性检验

为保证估计结果的可靠性，主要从以下几个方面进行稳健性检验。

第一，剔除异常样本点的稳健性检验。由于对外贸易的省区差异性大，为消除异常样本点的影响，采用两种方法进行检验:第一种方法将对外贸易水平最高和最低的6个省区剔除，回归结果非常稳健。第二种方法将29个省区划分为沿海与内陆地区分别进行检验，比较二者回归结果差异，结论仍然稳健。

第二，增加时间固定效应。非时变异质因素对模型的影响可以通过固定效应估计予以剔除，但忽视不可观测的同质时变因素可能导致模型估计偏误和内生性问题，故加入时间固定效应以检验基准方程的稳健性，重新估计的系数绝对值有所变化，但系数符号方向保持不变，回归结果非常稳健。

第三，采用不同的估计方法。如FE估计、GMM估计和动态面板SYS－GMM估计相互印证，最大程度保证了估计结果的可靠性。

六、结论及政策启示

利用经验数据和实证检验重点分析了对外贸易、劳动力转移对全要素生产率的影响，得出如下重要结论。

第一，总体来看，对外贸易促进全要素生产率增长呈倒U型关系，将对外贸易与全要素生产率结构分解的进一步实证分析表明，进、出口贸易对技术进步均具有促进作用，但其正面效应达到一定程度会发生逆转呈倒U型关系。与此相反，进、出口贸易虽然对综合技术效率具有阻碍效应，但呈现了先制约后促进的正U型关系。当存在较大技术势差时，国外技术溢出通过对外贸易显著促进国内技术进步。随着技术势差的逐渐缩小，溢出效应和学习效应减弱。在这一过程中，进出口贸易产生的规模经济降低了企业生产成本，同时影响纯技术效率的诸因子如先进的企业经营理念、高效的管理模式通过贸易渠道得到推广和运用，综合技术效率的规模效应和竞争效应逐渐显现。

第二，劳动力转移对全要素生产率增长具有阻碍作用，主要是制约了技术进步，但有助于综合技术效率的提升。劳动力转移促进综合技术效率的提升，主要源于资源重新配置提高了农村闲置劳动力的利用率。特别需要指出的是，劳动力转移阻碍技术进步，现有认识并不全面，一些学者认为低成本的劳动力资源削弱了企业技术创新的动力无助于全要素生产率的提升，从企业微观角度来看确实存在一定道理，但这只看到了劳动力转移对技术进步的直接阻碍效应而忽视了宏观间接促进作用。虽然劳动力转移无助于我国全要素生产率增长的主要来源——技术进步的提升，在对外贸易促进全要素生产率增长中的调节效应也不显著，但劳动力转移在我国发展对外贸易促进全要素生产率的中介效应明显。改革开放以来，人口红利是我国能够积极承接国外产业转移大力发展加工贸易的基础，也是依托比较优势大力推行劳动密集型产品出口长期成为我国一般贸易出口的主要形式。虽然劳动力转移对技术进步具有直接制约作用，但通过促进对外贸易的发展间接促进了技术进步。由此可见，劳动力转移对我国全要素生产率增长的总体效应不容低估。

提高全要素生产率是支撑经济可持续增长的源泉，本文得出的研究结论对我国经济转型具有如下政策启示:一是我国与发达国家技术势差的缩小，通过对外贸易、FDI等渠道获取存量技术外溢的效应已经大大减弱。未来全要素生产率增长主要取决于我国自身的技术研发与制度创新，提高人力资本投入与利用效率，建立有效的“创造性毁灭”机制让企业充分竞争推动新技术的研发与运用。二是劳动力转移潜力的深度开发可以进一步提升综合技术效率。刘易斯拐点和人口红利的消失并不代表劳动力供给潜力已经充分挖掘。蔡昉认为，引导沿海地区丧失比较优势的劳动密集型、加工贸易型出口企业转移到内陆省区，将对当地构成农业劳动力主体40岁以上跨区转移有困难的人群产生极大吸引力，可以进一步拓展资源重新配置效率的空间。［33］

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责任编辑、校对:李品秀

Foreign Trade，Labor Transfer and the Growth of Total Factor Productivity

XU Yan－fei1，LIU Zai－qi2
(1．Wuhan Research Institute，Jianghan University，Wuhan430056，China; 2．School of Economics and Management，Wuhan University，Wuhan430072，China)

Total factor productivity(TFP)is the source of the sustainable development of economy．The paper applies experience data and empirical model to analyze the total influence of foreign trade and labor transfer on TFP，and the structure is decomposed．The results show that foreign trade has reverse U－shape effect on TFP growth，due to the significant reverse U－shape relationship of import and export trade on technical progress．However，import and export trade have U－shape influence on comprehensive technical efficiency．Labor transfer can significantly improve the comprehensive technical efficiency but has direct negative impact on technical progress．However，the indirect stimulating effect of promoting foreign trade to improve technical progress cannot be neglected．With the narrowing of technology gap，the effect of getting technology spillover by foreign trade is becoming weaker．Therefore，the growth of China’s TFP should be changed to rely more on self R＆D and institutional innovation while paying more attention to the potential of rural surplus labor transfer．

Total Factor Productivity;Foreign Trade;Labor Transfer;Structural Decomposition

F710

A

1674－4543(2015)01－0074－09

2014－08－19

国家社会科学基金重大项目“后金融危机时代中国参与全球经济再平衡的战略与路径研究”(11＆ZD008)

徐艳飞(1980－)，男，湖北武汉人，江汉大学武汉研究院助理研究员，博士，研究方向为区域经济;刘再起(1967－)，男，湖南衡阳人，武汉大学经济与管理学院教授，博士生导师，研究方向为世界经济。