技术进步方向及其对全要素生产率的作用效应检验

董直庆，徐晓莉

（1华东师范大学经济与管理学部，上海200241；2中央财经大学统计与数学学院，北京100081）



技术进步方向及其对全要素生产率的作用效应检验

董直庆1，徐晓莉2

（1华东师范大学经济与管理学部，上海200241；2中央财经大学统计与数学学院，北京100081）

［摘要］当前我国已进入中等收入阶段，能否借助于技术进步成功跨越中等收入陷阱尤为关键。然而，理论前沿普遍关注技术进步对生产率增长的贡献，而忽视技术进步正非对称影响要素生产率改变要素结构和全要素生产率。现以中等收入阶段工业行业为依托，估计全要素生产率和技术进步方向及偏向性技术进步对全要素生产率的影响。结果表明：技术进步正朝不断偏向于资本方向发展，中等收入阶段技术进步偏向性不断强化，资本密集型要素配置结构与技术进步方向相适配共同提升全要素生产率，其中要素配置结构、技术模仿和行政管制会通过技术进步方向作用影响全要素生产率。为此，一国在引进新技术或进行技术创新时应重视技术与要素结构的匹配性，并为其提供相匹配的要素条件保证技术引进发挥效率。

［关键词］偏向性技术进步；全要素生产率；中等收入陷阱

一、引言

根据世界银行于2010年8月的发布的最新标准，中等收入是指人均国民收入处于996美元到12195美元之间，并可进一步划分为偏下中等收入（人均国民收入处于996-3945美元之间）和偏上中等收入（人均国民收入处于3946—12195美元之间）。按照以上标准，2001年我国人均GDP达到1042美元，进入偏下中等收入国家的行列，2010年我国人均收入达到4400美元，成功跻身偏上中等收入国家，这意味着我国的经济发展水平又上了一个新的台阶。然而在取得如此成就的同时，我们也注意到，自2010年第一季度开始，我国经济增长速度逐渐回落，GDP增速首次跌破8％的水平，连续十八个季度经济增速减缓。2015年3月份公布的中国政府工作报告中显示，2014年的经济增长速度为7.8％，并将2015年的经济增长速度目标定为7.5％。以上数据表明，中国在长达10多年的经济高速增长后，经济增速较以往开始回落，步入经济新常态，这也意味着中国可能会面临“中等收入陷阱”的风险。

“中等收入陷阱”是指一个经济体从中等收入迈向高等收入的过程中，由于难以摆脱以往的经济发展模式，从而导致经济增长停滞、徘徊甚至倒退的一种经济状态。处于中等收入陷阱的国家人均收入如果难以突破1万美元，将长期处于中等收入阶段。因此，中等收入阶段是经济发展过程中非常关键的一段时期，也是新兴发展中国家所普遍面临的问题，为什么这些国家的经济增长率会停滞不前？影响这些国家经济发展的因素有哪些？这些问题受到大量研究机构和学者的关注。Shekhar等通过贝叶斯估计发现国家的政策体系、社会结构、宏观经济环境与政策、产业结构、贸易结构以及其他因素对经济体的经济增长有着显著的作用［1］。自我国进入中等收入阶段，如何针对我国现阶段经济状况避免中等收入陷阱已成为我国学术界研究的热点问题之一。大量研究表明，经济结构能否成功转型对经济体迈入高收入阶段起着决定性作用。马晓河通过对日本、韩国以及巴西三个国家进行对比研究，发现产业结构高级化、需求结构由投资拉动转向需求拉动、社会结构以及政治结构与经济结构相匹配是日本和韩国等国成功跨过“中等收入陷阱”的共同原因［2］。郑秉文根据我国改革开放以来的发展状况，将我国的经济增长划分成四个阶段，从改革开放至2000年的市场驱动阶段，2001年至2009年的要素驱动阶段，2010年至“十四五”规划的效率驱动阶段，以及“十四五”规划之后的创新驱动阶段。作者指出需制定一套与目前经济发展阶段相适宜的由制度、政策和基础设施等构成的动力组合，为推动经济发展方式由要素驱动转型到效率驱动提供保障和支撑。生产效率的提升而并非只通过依靠要素投入的增加对经济结构转型起着越来越重要作用［3］。蔡昉认为由于生产要素具有不可持续性，从而导致人均收入在原来的水平上持续徘徊，也就是说所谓的收入陷阱其实是一种均衡状态［4］，这与郑秉文提到的要素驱动一致，在偏下中等收入阶段，在要素投入量相对较少的情况下，要素的边际产量相对较大，这时通过加大生产要素的投入量，可以带动经济迅速增长。然而在中等偏上收入阶段如果仍然依赖增加要素投入来实现经济水平持续增长则是不可能的，一方面受人均资源尤其是战略性资源短缺和环境等国情因素所限制，另一方面，生产要素存在着边际产出递减的特征，仅仅通过追加要素投入带动的经济增长会逐渐减小甚至趋近于零。在这种以要素驱动不可持续的情况下，新古典增长理论假定生产要素稀缺性提出提升全要素生产率是保持经济持续增长的有效途径。王韵、雷锦程从全要素生产率的资源配置效率和研发创新能力这两个层面对比韩国、以色列和拉美地区经济增长，认为提高全要素生产率对于跨越“中等收入陷阱”发挥着重要作用，持续改善资源配置效率是提高全要素生产率的必然要求，而研发创新和人才投入则为全要素生产率的提高提供了非常重要的渠道［5］。

根据已有文献研究结果，可知摆脱中等收入陷阱最根本的是保持经济的稳健和可持续增长，通常经济增长动力主要有二：一种是增加要素投入，这也是我国传统的经济发展模式；另一种是通过全要素生产率的增长带来新的经济增长动力。如何保证全要素生产率的持续增长，国内大量文献的实证研究结果均表明技术进步对全要素生产率（TFP）增长率有着显著的促进作用。技术进步分为中性技术进步和偏向性技术进步，最初的研究主要集中在技术进步对TFP增长率的作用上，而忽略了选择合适的技术进步和技术进步方向对经济增长的影响。戴天仕、徐现祥通过采用CES（固定替代弹性）生产函数分解法并构建技术进步方向指数，发现中国自改革开放到2005年的技术进步偏向于资本，且技术进步偏向于资本的速度呈上升趋势［6］。宋冬林等采用改革开放到2007年的时间序列数据发现我国技能偏向性特征存在于中性、非中性和资本体现式等不同类型的技术进步中［7］。林毅夫、张鹏飞认为要选择与本国要素禀赋结构相一致的技术结构，而不是照搬发达国家最先进的技术，这样才能缩小与发达国家之间的全要素增长率差距［8］。然而，与发达国家相比我国的市场机制尚未完善和成熟，存在着较为严重的要素错配问题，明显的价格差异致要素在不同行业、不同所有制企业间不能自由流动，在某些行业中技术结构与要素结构并不能相匹配。王林辉、董直庆基于动态前沿生产面的非参数方法分工业行业研究全要素生产率并考察是否存在技术进步合意结构，结果表明在我国制造业中资本体现式技术进步对生产率增长有着重要的影响，但技术进步合意结构受国有化程度和利润率影响，高国有化行业和高利润行业存在合意的技术结构［9］。要素配置效率对全要素生产率也有着重要的影响，要素结构与技术结构不适宜或要素错配都会导致全要素生产率的损失。袁志刚、解栋栋发现劳动力错配对中国农业部门的全要素生产率有着明显的负效应，并呈逐渐扩大趋势；当把总效应进一步分解为工资差异效应和部门份额效应以后，发现部门间的工资差异是导致劳动力错配的主要原因［10］。

就研究所及，大量文献考察“中等收入陷阱”关注全要素生产率，忽视中等收入阶段TFP增长率动态变化以及行业技术进步偏向性的影响，许多文献对我国中等收入阶段的研究更多停留在定性视角而缺乏经验证据。基于此，本文结合国内外学者已有研究成果，立足于中等收入阶段各工业行业观察工业TFP增长率动态变化特征，采用扩展索洛余值法和CES生产函数这两种方法对工业行业TFP增长率进行较为全面的分解，了解不同行业的技术进步及技术进步方向、资源配置效率对TFP增长率的影响机制，进而了解我国中等收入阶段的经济特征、发展优势和发展局限性。

二、偏向性技术进步与TFP增长率分解模型

Farrel将技术进步分为中性技术进步和偏向性技术进步，两种技术进步的作用效应可通过等产量曲线的位移和斜率表现出来。当引入中性技术进步时，会导致等产量曲线向原点平移，当引入偏向性技术进步时，等产量曲线斜率会发生变化，作者认为技术进步的方向反映了要素的相对价格［11］。Rob⁃inson认为当技术进步能使得不同投入要素包括资本、劳动或中间投入等的产出弹性发生不同程度的变化时，则此时技术进步是具有偏向性的，偏向性技术进步可以改变资本劳动密集度，当一项技术进步能在更大程度上增加资本的产出弹性时，厂商会配置更多的资本，此时的技术进步是资本密集型或劳动节约型的，相反，当一项技术进步更偏向于增加劳动的产出弹性时，该技术进步则是劳动密集型或资本节约型的［12］。Acemoglu对技术进步偏向性做出如下定义：当技术进步是可以提高某种要素的相对边际产出，就认为技术进步是偏向于这种要素的［13］。

关于偏向性技术进步和全要素生产率的度量，思路主要有二：扩展索洛余值法和CES生产函数分解法。为此，本文将利用并对比这两种方法估计偏向性技术进步及全要素生产率。索洛余值法主要关注四个变量：产出、资本投入、劳动力投入以及技术进步。传统索洛模型假设技术进步为中性技术进步，允许要素产出弹性随经济个体和时间变化，技术进步只改变等产量曲线的水平位移［14］。对于索洛关于技术进步的定义，Antonelli和Quatraro认为当投入要素都是充裕的或技术进步是中性时，索洛的计算方法是对的［15］。然而，经济体的生产要素并非等同充裕，此时技术进步对等产量曲线的改变不仅体现在位移上，也表现在斜率上。为此，为更准确度量有偏技术进步对于全要素生产率水平，本文采用Antonelli和Quatraro提出的扩展索洛余值法来测算，假设各行业的生产函数服从C-D生产函数形式：

其中，i和t分别表示行业和时间，Yi,t和Ai,t分别表示产出和全要素生产率，Ki,t和Li,t为资本和劳动，αi,t和βi,t表示资本和劳动力产出弹性。

根据式（1），可得全要素生产率Ai,t的计算公式：

需要注意的是，由于产出弹性αi,t和βi,t可动态变化，因此要素产出弹性中已经暗含了有偏技术进步，分离出来的全要素生产率Ai,t代表是中性技术进步。扩展索洛余值法在传统索洛余值法的基础上，通过将要素产出弹性固定在基期并假设其保持不变，从而得到总技术进步效应ATFPi,t，即：

ATFPi,t体现了总的技术进步，即ATFPi,t同时包含中性技术进步和有偏技术进步。本文用BTCi,t表示有偏技术进步，则可得BTCi,t的计算公式如下：

若BTCi,t=0，则只存在中性进步；当BTCi,t≠0时，表明存在偏向性技术进步，且当BTCi,t>0说明偏向性技术进步是合意的，即技术进步方向与要素配置或人力资本的使用等因素相适宜，若BTCi,t<0时表示技术进步方向非合意。我们需注意到，在该方法得的BTCi,t并不能判断出技术进步方向，只能判断偏向性技术是否存在以及是否合意。

二是CES生产函数分解法。CES生产函数分解法最大的优势是能够判断出技术进步的方向，本文将主要使用该方法来测算技术进步方向及偏向性技术进步对TFP增长率的作用效应。首先假设经济体中每个行业的生产遵循不变替代弹性的CES生产技术，即：

其中，AKi,t和ALi,t分别表示资本效率和劳动效率，因此，AKi,tKi,t为有效资本投入，ALi,tLi,t为有效劳动投入；ε表示资本和劳动这两种要素的替代弹性，要素替代弹性是指在保持技术水平和要素投入价格不变的情况下，边际技术替代率的相对变动所引起的要素投入比率的相对变动，ε>1表示两种要素替代关系明显；当0<ε<1时表示两种要素之间的互补关系明显；资本收入份额用α表示，劳动收入份额为1-α，α∈（0，1）。

将式（5）分别对Li,t和Ki,t求导，可得劳动和资本的边际产出fi,t（Li,t）和fi,t（Ki,t）：

用RPi,t表示第i行业在第t时期的资本和劳动的相对边际产出，即：

本文遵循Acemoglu关于技术进步偏向性的定义及计算式［13］，现用BTCi,t表示偏向性技术进步，经化简BTCi,t可表示成如下：

根据Acemoglu［13］，若BTCi,t>0，则技术进步偏向于资本，若BTCi,t<0，则技术进步偏向于劳动，只有当时BTCi,t=0，说明技术进步中性。

戴天仕、徐现祥认为上述关于偏向性技术进步的定义无法从定量上刻画技术进步偏向于某种要素的程度［6］，因此本文借鉴戴天仕和徐现祥所构建的技术进步方向性指数，用该指标来衡量技术进步方向，技术进步方向指数的计算表达式如下：

从（7）可知，技术进步方向指数TDi,t反映了i行业要素相对边际产出的变化率。

在ρ=0处进行二阶泰勒展开，并对时间t进行全微分，可得到产出增长率：

根据全要素生产率的定义，通过对上式变形我们可以得到全要素生产率增长率，用下文GTFPi，t表示全要素生产率增长率，则：

根据式（8），GTFPi,t由四部分组成：劳动效率变化效应，资本效率变化效应，偏向性技术进步效应以及偏向性技术进步与要素结构结合的综合效应，本文分别用ELi,t，EKi,t，EBTCi,t，SEi,t表示，四种效应的计算式如下所示：

（4）偏向性技术进步与要素结构的综合效应：SEi,t体现了技术进步方向与要素结构的共同影响，当技术进步偏向于资本时，若资本投入大于劳动力投入，即Ki,t>Li,t，此时偏向性技术进步与要素结构共同促进全要素增长率，反之相反；当技术进步偏向劳动力时，与上述分析结果相反。SEi,t反映偏向性技术进步与要素结构的适配性，若偏向性技术与要素结构适配，则促进全要素生产率增长，反之对TFP增长产生负效应。

三、实证检验结果及评价

本文的研究分析对象为整体工业及三大工业行业，分别是采矿业，制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，每个行业由隶属细分行业汇总而成。数据来源于《中国统计年鉴》，《中国工业经济统计年鉴》，《中国劳动力统计年鉴》和《中国国内生产总值核算历史资料（1952—2004）》。对于总产值Yi,t，本文选用工业增加值来表示总产值，并用工业增加值缩减指数对各年工业增加值进行平减；用工业行业的全部从业人员年平均数来衡量劳动力投入Li,t；资本投入Ki,t用各行业的资本存量表示；劳动者报酬wi,tLi,t由职工工资总额和社会保险福利基金之和表示，其中社会保险福利基金按照职工工资总额折算所得，并采用工业增加值缩减指数对其进行平减；劳动力价格wi,t用劳动者报酬与劳动力投入之比表示；资本报酬ri,tKi,t由固定资产折旧和营业利润之和表示资本报酬，并用工业增加值缩减指数对其剔除价格因素；资本价格ri,t，本文用资本报酬与资本投入之比表示。利用以上数据，本文分别采用扩展索洛余值法和CES生产函数分解法对整体工业和三大工业行业在中等收入期间的技术进步偏向性进行测算，为与中等收入阶段之前形成对比并考虑到数据的可得性，本文研究期间为1985—2011年，通过运用不同的估计方法，可分别得到两种方法的计算结果。

（1）扩展索洛余值法的技术进步偏向性

本文基于Euler定理对αi,t和βi,t进行计算：

代入相应数据并假设规模报酬不变，得到工业行业自1985—2011年的要素相对产出弹性值和由于本文重点关注我国中等收入阶段，因此只截取

表1　整体工业和三大工业行业相对要素产出弹性

从表1可直观看到，整体工业和三大工业行业的资本产出弹性显著高于劳动力产出弹性，与我国工业行业是资本密集型行业的实际情况相符。在中等收入阶段，资本和劳动力产出弹性在不同时期不同行业间呈现出动态变化，表明工业行业中存在偏向性技术进步。

根据式（2）、（3）和（4），我们可进一步计算得到工业行业在整体研究期间的总技术进步效应ATFPi,t、全要素生产率和有偏技术进步，为了直观地表示工业行业有偏技术进步的变化趋势以及各工业行业之间的差异，具体结果见图1—4。

图1　样本期内工业行业全要素生产率

图2　中等收入阶段工业行业全要素生产率

图3　样本期内工业行业有偏技术进步

图4　中等收入阶段工业行业有偏技术进步

由图1和图2可知，在整体研究期间（1985—2011年），整体工业全要生产率水平呈上升趋势，在中等收入阶段之前，各行业的TFP增长较缓，进入中等收入阶段后，除电气行业，整体工业和其他两大行业的TFP增长幅度变大，说明在中等收入阶段，TFP对于工业的经济增长促进作用越来越显著，技术进步的重要性逐渐突显，经济增长方式逐步发生变化。

图3呈现了有偏技术进步水平在整个研究期间的动态变化，在中等收入阶段之前，工业行业的偏向性技术进步值接近于0，技术进步偏向性并不明显；进入中等收入阶段之后，各行业的偏向性技术进步明显偏离0，存在着明显的偏向性技术进步。图4清楚地展现了中等收入阶段工业行业的偏向性技术变化情况。对于整体工业，偏向性技术进步值大于0，并随着时间逐步增长，根据Antonelli和Qua⁃traro［15］，说明在中等收入阶段整体工业的偏向性技术进步对于TFP的增长具有正向效应。从三大工业行业来看，采矿业和制造业的偏向性技术进步值为正，并呈增长趋势，而电气行业的偏向性技术值小于0，这可能与该行业的垄断性质有关。

（2）CES生产函数分解法下的技术进步偏向性

由于扩展索洛余值法只能判断是否存在偏向性技术进步，无法确定各工业行业的技术进步方向，下文中将运用CES生产函数分解法进一步讨论分析中等收入阶段我国工业行业的技术进步方向DTi,t及其发展趋势。本文假设劳动效率ALi,t和资本效率AKi,t的增长方式满足Box-Cox型，即：和gK分别表示劳动与资本的技术增长系数，λL和λK表示劳动与资本的技术曲率，tˉ为时间均值，通过引入规模因子Π，采用三方程标准系统法以及运用stata软件，估算CES生产函数以及劳动力效率和资本效率中的各个参数。整体工业与三大工业行业的相关系数估计结果如下表2所示。

表2　三方程标准系统法系数估计结果

由表2可知，各个相关系数估计值在10％的显著性水平下均显著，各行业的替代弹性值均小于1，说明在工业行业中资本和劳动力互补，这与戴天仕和徐现祥对我国整体经济的资本和劳动力投入要素的替代弹性估算值小于1相符［6］。整体工业与三大行业的劳动技术增长系数都大于0，劳动效率随时间递增。对于资本增长系数，制造业和电气行业其值均大于0，资本效率逐年增长，而整体工业和采矿业的资本效率却呈下降趋势。基于以上系数估计值，可计算得到整体工业和三大工业行业在中等收入阶段的劳动效率增长率、资本效率增长率、要素配置结构以及技术进步方向指数。具体结果如下图5—图8所示。

图5显示各工业行业的劳动效率在中等收入阶段皆呈增长状态，在中等收入阶段初期，各行业的劳动效率增长速度较为接近，但是随着中等收入阶段的深入，劳动效率增长率在各行业间逐步拉开差距。由图6可知，在中等收入初期，各工业行业的资本效率增长率都接近于0，而随着中等收入时间的递进，不同行业的资本效率增长率从增长方向和增长速度上逐年开始拉开差距。整体工业和采矿业的资本效率增长率为负，而制造业和电气行业的资本效率增长率为正，且增长越来越迅速，其中制造业的资本效率增长率最快，这可能是制造业在学习新技术以及机器设备的引入和使用方面较其他行业多。

图5　工业行业劳动效率增长率

图6　工业行业资本效率增长率

图7　工业行业要素配置结构

图8　工业行业技术进步方向指数

图7展示了整体研究期间整体工业及三大工业行业的要素结构（资本与劳动力比值）情况。结合计算值及图7可知，工业行业的资本与劳动力投入比在整个研究时期内均大于1，无论在是中等收入阶段还是中等收入阶段之前，资本配置都大于劳动力配置，这与我国工业行业为资本密集型行业这一现实情况相符合。从三大工业行业看，电气行业的资本与劳动力配置比远远超过其他两个行业，分析其原因，由于电气行业国有属性较为明显，在行政政策和金融政策方面享有较大优惠，资本价格较低，因此其资本配置水平远远高于其他行业。纵观整个研究时期，中等收入阶段之前，除电气行业以外，整体工业和其他行业的要素配置结构变化缓慢，基本上维持在一个稳定水平，但进入中等收入阶段之后，各行业的要素结构有明显的上升趋势，单位劳动力资本配置增长速度加快。

相较于上节的扩展索洛余值法，CES生产函数分解法和技术进步方向指数对于各工业行业的技术进步方向给出了一个明确的答案。图8展示了整体工业以及三大工业行业在整个研究期间尤其是中等收入阶段的技术进步方向及其动态发展趋势。由图8可知，在工业各行业中，技术进步方向指数均大于0，表明工业行业存在偏向性技术进步，且技术进步偏向资本。戴天仕、徐现祥研究发现我国整体技术进步偏向于资本［6］，黄先海、徐圣实证分析的结果表明制造业的技术进步偏向于资本［16］，本文与这两者的结论相一致，这也与本文在扩展索洛余值法中得到的结论相应证。横观三大工业行业，采矿业的技术进步方向指数值明显高于其他两大工业行业，与扩展索洛余值法中采矿业具有最大有偏技术进步值表现相相符，而电气行业的技术进步方向指数最低。纵观整个研究阶期间，进入中等收入阶段之后，偏向性技术进步明显加强，由之前的趋近于0过渡到之后的明显大于0，技术进步越来越偏向于资本，这同样与上文扩展索洛余值法的研究结果一致，结合图7和图8，可发现电气行业的单位劳动资本配置最高，但其技术进步方向指数水平却比较低。

（3）技术进步偏向性对TFP增长率的影响效应

基于上述两种方法的分析结果，可得知较中等收入阶段前，在中等收入阶段期间，我国工业行业存在更为明显的资本偏向性技术进步，那么这种偏向性技术进步如何且在多大程度上影响全要素生产率？根据CES生产函数分解法，偏向性技术进步对于TFP增长率的影响主要体现在两个方面，一方面是偏向性技术进步效应EBTCi,t，另一方面是偏向性技术进步与要素结构相结合对全要素增长率产生的综合效应SEi,t。本文依据CES生产函数分解法，计算偏向性技术进步效应EBTCi,t和综合效应SEi,t，对比分析中等收入阶段工业行业资本偏向性技术进步的两种效应对TFP增长率的作用差异，结果见图9—10。

图9　工业行业偏向性技术进步效应

图10　偏向性技术进步与要素结构的综合效应

图9反映各工业行业的偏向性技术进步效应。在进入中等收入阶段后，整体工业和各个工业分行业的偏向性技术进步效应EBTCi,t均为负值，表明资本偏向性技术进步对全要素生产率的增长具有抑制作用，且这种负向作用在中等收入阶段初期较小，但之后越来越明显，在采矿工业中更甚。这与整体工业行业的技术进步方向性指数相关，在图9中，中等收入阶段期间工业行业的技术进步方向指数较中等收入阶段之前水平明显上升。

从图10可直观看到偏向性技术进步与要素结构对于全要素增长率的综合效应。在整体研究期间，我国整体工业及三大工业行业的偏向性技术进步与要素结构对于全要素增长率的综合效应SEi,t均为正值，表明综合效应对于全要素增长率具有促进作用。从整体工业行业看，综合效应在整个研究期间变化幅度较小，回顾图7和图8，整体工业的要素结构和技术进步方向指数在中等收入阶段变化甚微，这在一定程度上解释了整体工业行业中综合效应的表现。对于采矿业、制造业和电气行业，综合效应逐年显著递增，尤其是电气行业。偏向性技术进步和要素结构对于全要素增长率的综合效应反映了要素结构与技术进步偏向性的适配情况，若SEi,t>0，说明要素配置结构与技术进步的偏向方向一致，反之不适配。工业行业技术进步偏向于资本，在图7可看到工业各行业的要素结构配置水平大于1，即资本投入大于劳动力投入，表明工业行业要素结构配置和技术进步方向相一致，这也解释了为什么资本偏向性技术进步与要素结构对于TFP增长率的综合效应为正。

综上说明，在中等收入阶段期间，资本偏向性技术进步在不同程度上对各工业行业的TFP增长率表现出抑制效应，由于要素配置结构与技术进步偏向方向一致，因而综合效应为正，合意的要素结构能提升全要素增长率，进而提高全要素生产率。

根据上述分析结果，在中等收入阶段，我国工业行业存在明显的资本偏向性技术进步，接下来本文将基于上文中计算得到的技术进步方向指数，进一步探析影响技术进步方向的因素。Acemoglu 和Zilibott认为发展中国家对于发达国家的技术模仿会影响技术进步偏向性，由于发达国家的技术进步偏向于资本，当发展中国家向发达国家学习新理论，引入新技术或购入新设备时会使得技术进步方向趋向于发达国家［17］。Acemoglu指出要素配置结构的变化会影响技术进步的方向，技术进步会偏向于相对充裕的投入要素［18］。林毅夫、张鹏飞认为要选择与技术结构相匹配的要素禀赋结构，要素配置效率会影响技术进步的偏向性［8］。王林辉等实证发现行政管制与技术进步偏向性之间存在着一定的关系［9］。周兴、张鹏通过省际面板数据分析发现市场化进程对我国的技术进步有着明显的推动作用［19］。根据上述研究结果，基于数据的可得性和代表性，接下来本文将构建要素配置结构、技术模仿水平，行政管制这三个指标，进一步分析技术进步方向的影响机制，探究偏向性技术进步影响全要素增长率的深层原因。

运用Eviews6.0软件对式（9）进行回归分析，可得要素配置结构、技术模仿以及行政管制指标这三个指标对技术进步方向指数的影响方向和影响程度。由于该面板模型个体数小于变量数，因此需在混合数据模型与固定效应模型中选择，通过固定效应检验，最后确定模型形式为固定效应模型。三个指标在各行业中的相应系数估计值如下表3所示。

表3　工业行业三类指标的系数估计值

由表3可知，在中等收入阶段，要素结构、技术模仿水平和行政管制对工业行业技术进步方向的影响不同。对于要素结构，采矿业、制造业以及电气行业这三大行业的系数估计值的符号均为正，说明在工业行业中，资本劳动比值的上升易使技术进步方向偏向资本，这也印证了Acemoglu的观点［18］。其中，要素配置结构对于采矿业的影响较大，对电气行业影响最小。对于技术模仿，其对采矿业和制造业的偏向性技术进步有着正向影响，但对电气行业影响不显著。对于行政管制指标，可看出该指标系数估计值均为负值且在制造业和电气行业中显著，说明在这两大工业行业中，行政管制越严格，则越不倾向于资本偏向性技术进步。

以上实证结果表明，要素结构，技术模仿水平以及行政管制水平在一定程度上会影响工业行业的技术进步方向。其中，要素结构配置对偏向性技术进步呈现正向效应，单位劳动资本配置水平越高，技术进步方向指数越大。通过引入外资，购买先进的机器设备等向发达国家进行技术模仿会诱致技术进步倾向于发达国家的技术进步方向。行政管制对技术进步方向有一定的影响，但与要素结构配置和技术模仿的作用方向不同。行政管制加强时，不利于工业行业选择适宜的偏向性技术进步。

四、结语

当前我国经济已进入中等收入阶段，为了实现经济持续高质量增长，在结构和增长方式处于转型阶段，工业在其中发挥重要作用。本文立足于中等收入阶段背景，对我国工业行业在中等收入阶段前后的技术进步方向进行实证分析，并进一步探析技术进步方向背后的影响因素及其对全要素增长率的作用机制，可知：在工业行业中，资本和劳动的要素替代弹性小于1，资本和劳动力互补。在中等收入阶段中国整体工业和三大工业行业的全要素生产率呈上升趋势，其中，采矿业的全要素生产率最高而电气行业最低。在中等收入阶段初期，三大工业行业的劳动效率增长接近，然而在后期逐渐拉开差距，其中电气行业的劳动效率增速最快，其次是制造业，而采矿业最慢。资本效率增长率在三大工业行业间差异较为明显，在制造业和电气行业中，资本效率增长，而采矿业却呈下降趋势，整体工业的资本效率逐年下降。在整体研究期间，整体工业及三大工业行业均具有偏向性技术进步，且技术进步均偏向于资本。在中等收入阶段之前，资本偏向性技术进步水平较低且增势缓慢，进入中等收入阶段之后，资本偏向性技术进步呈现出明显的上升趋势，表明在中等收入阶段技术进步对于资本边际产出的提升作用越来越明显。偏向性技术进步通过两种渠道影响全要素增长率，一种直接作用于影响全要素增长率的偏向性技术进步效应，另一种间接通过与要素配置结构相结合的综合效应。对于偏向性技术进步效应，整体上对全要素增长率具有抑制作用，在中等收入阶段期间，偏向性技术进步效应呈扩大趋势，以采矿业最为明显。综合效应对于整体工业具有正向效应，并且这种正向效应从中等收入阶段开始越来越显著，说明在中等收入阶段，工业行业的技术进步方向与要素配置结构相适宜。要素配置结构、技术模仿和行政管制对工业行业的技术进步方向具有显著影响。技术进步方向偏向于充裕要素，当资本的相对配置提高时，技术进步方向倾向于偏向资本。较高的技术模仿水平更有助于提高资本的相对边际产出，而较高行政管制水平却对于制造业和电气行业的技术进步方向产生负向效应，当行政管制水平提高时，不利于提升资本的相对边际产出。

为防止经济增长步入“中等收入陷阱”，应该做到：（1）健全完善要素市场，优化要素配置结构，为技术引入和创新提供匹配的要素环境。要素结构会影响技术进步方向，要素禀赋与技术进步方向相适配时才能有效发挥技术效果，因此当引入资本偏向性技术时，可适当提高资本的相对配置，在引入劳动偏向性技术时，需匹配相应的劳动力结构。（2）技术进步引入需与行业要素禀赋相一致，对于资本密集型行业，可引进资本偏向性技术进步，对于劳动密集型行业，可引入劳动偏向性技术进步，发挥各行业的资源优势，提高要素使用和产出效率。（3）通过财政政策和经济政策相机选择深化国有企业改革，提高企业经营自主权，让企业或行业选择相匹配的技术进步，从而提升企业生产效率，保证经济持续稳健增长。

［参考文献］

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［作者简介］董直庆，浙江温州人，华东师范大学经济与管理学部教授，博士生导师，研究方向：生产要素质量和宏观经济计量。

［基金项目］国家社科基金重点项目“新常态下我国经济增长动力转换和新增长点培育研究”（15AZD002）；国家自然科学基金项目“我国技术进步偏向性的形成机理、路径依赖和跨国传递机制”（71573088）；国家社科基金一般项目“中等收入阶段中国技术进步方向和生产率提升研究”（14BJL031）；上海市曙光计划项目“碳排放约束下我国适宜性技术进步方向和环境质量优化对策研究”（14SG24）成果之一。

［收稿日期］2015-10-12

［中图分类号］F224.0

［文献标识码］A

［文章编号］1671－511X（2016）02－0083－11