供给侧改革背景下山东省全要素生产率测算及影响因素研究

刘浩旻， 张在旭， 杨 敏

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东青岛 266580）

国内外众多学者对全要素生产率的研究主要体现在两个方面：一方面是全要素生产率的测算方法. 这种方法又分为两大类：一类是参数方法，主要包括索洛余值法、拓展的索洛余值法、随机前沿生产函数法等；另一类是非参数方法，主要包括指数法、数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）等. 二者的主要区别在于是否需要具体的生产函数形式. Moghaddasi和Pour［1］、高睿璇等［2］等在研究中采用了索罗余值法；张金灿等［3］采用了随机前沿生产函数法；钟世川等［4］采用了多要素的CES（Constant Elasticity of Substitution）生产函数. 孙早［5］和胡立等［6］采用了DEA-Malmquist 方法对相关行业和领域的全要素生产率进行了测算.另一方面是全要素生产率的影响因素研究. Jorgenson和Grilliches［7］认为人力资本对全要素生产率具有积极的影响；李明智［8］和张先锋［9］研究了资本投入对全要素生产率的影响；赵志耘和杨朝峰［10］认为，产业结构升级对全要素生产率的影响会更大；李争争［11］的研究认为，技术引进对全要素生产率的提升有影响；李敏杰等［12］认为，外商直接投资可以促进全要素生产率的提高；刘建国［13］的研究表明对外开放度对全要素生产率的影响为正；孙英杰等［14］认为财政支出规模与全要素生产率增长有长期关系，并且是负向影响；将全要素生产率与供给侧结构性改革联系起来的文献相对较少，杨勇和李忠民［15］认为，供给侧结构性改革的重点就是要通过要素市场化来提高全要素生产率，发现要素市场化会显著的影响工业企业的全要素生产率. 詹淼华［16］从供给侧结构性改革的角度分析服务贸易进口结构和全要素生产率之间的关系.

国内外学者对全要素生产率的测算以及影响因素都进行了研究，由于供给侧结构性改革是近年才提出的，在此背景下对全要素生产率的研究不多，尤其是针对山东省具体情况进行研究的文献比较少. 因此，以供给侧结构性改革为背景研究山东省全要素生产率有助于实现资源的优化配置、促进新旧动能转换进程，加快山东经济高质量发展. 本文采用DEA-Malmquist 指数法对山东省全要素生产率进行测算，运用面板数据模型对全要素生产率的影响因素进行分析，针对性地提出提高全要素生产率的对策.

1 供给侧结构性改革和全要素生产率的作用机理

供给侧结构性改革主要分为内生变量和外生变量两部分. 内生变量指的是推动解放和发展生产力的变量，有利于促使4种生产要素（劳动力、资本、技术、土地）呈现新的供给，通过促进全要素生产率的优化来提高资源的配置效率，实现要素资源效率最优化，所以对内生变量进行改革的重点是促进全要素生产率的提升，全要素生产率的提升作为推动供给侧结构性改革的动力源和根本出发点，它能够推动产业从中低端迈向中高端. 供给侧结构性改革的外生变量是指保障和促进解放和发展生产力的制度安排、结构安排和政策安排等一系列规划，通过加强制度新供给、结构新供给和政策新供给，保障资源要素有效供给和市场配置优化，实现经济运行效率最大化（图1）.

图1 供给侧结构性改革和全要素生产率的作用机理Fig.1 Mechanism of supply-side structural reform and total factor productivity

2 山东省全要素生产率测算与分析

2.1 测算方法的选取

本文采用DEA-Malmquist指数法对山东省全要素生产率进行测算. DEA-Malmquist指数法适用于评价不同时期的动态效率，在测算技术效率和规模效率的同时，加入技术进步要素来综合测算全要素生产率. 其中全要素生产率（TFPCH）可以分解为综合技术效率（EFFCH）和技术进步（TECHCH），综合技术效率变化用于衡量生产效率的变动，技术进步反映技术的进步和创新的变化. 在规模报酬可变的前提下，综合技术效率又可以分解为纯技术效率值（PECH）和规模效率值（SECH）. 全要素生产率（TFPCH）的计算公式：

式中：d0表示投入与输出的矩阵；xt,xt+1表示第t期和t+1期的投入向量；yt,yt+1表示第t期和t+1期的输出向量. m0＞1，说明从第t 期到t+1 期被评估的决策单元DMU 实现了全要素生产率指数的提高和改善；m0＜1，表示从第t期到t+1期被评估的决策单元DMU的全要素生产率指数有下降和衰退趋势.

2.2 指标体系构建与数据处理

根据系统性、可获得性和真实性的原则，参照国内外学者的相关研究和山东省实际情况，构建指标体系如表1.

表1中评价指标的原始数据来源于国家统计局（http：//www.stats.gov.cn/）、山东统计信息网（http：//tjj.shandong.gov.cn/）. 为了评价指标更加合理，并具有可比性，对国内生产总值和资本存量做以下调整：

1）国内生产总值. 官方公布的数据是按当年价格计算的，因此，为了使不同年份的数据有统一的标准进行对比，本文采用以2007年的国内生产总值为基期，并剔除价格因素后的数据进行计算.

2）资本存量. 采用常用的永续盘存法对资本存量进行计算，计算公式为：

式中：Kt是第t年的资本存量；Kt-1是第t-1年的资本存量；It是第t年的固定资产投资额；Pt是第t年的固定资产投资价格指数；δ 为折旧率.

根据单豪杰的计算方法，本文选取的折旧率为10.96%，关于基期2007年资本存量的计算，用2008年的固定资产投额比上平均折旧率10.96%与2008—2017年投资增长率的平均值之和.

2.3 山东省全要素生产率的具体测算

Malmquist模型将全要素生产率指标进行分解，若各指标数值大于1，说明该指标相对于上一个时间段是改进的；若小于1，则说明该指标有所衰退. 本文以2007—2017年山东省及其17个市的相关数据为基础，运用DEA2.1软件，对山东省整体和分区域进行纵向分析.

2.3.1 山东省整体全要素生产率情况 从山东省整体来看（表2），2007—2017年，山东省全要素生产率年均下降1%，其中综合效率、纯技术效率和规模效率都为1，说明综合技术效率达到最优水平，也说明山东省全要素生产率的下降是由技术进步引起的，即技术进步对全要素生产率影响巨大.

分时间段来看，2007—2017年，山东省全要素生产率呈现先增后减最后趋平的态势. 其中，2009、2010、2011年的技术进步指数大于1，相对应的全要素生产率也大于1，说明山东省资源配置合理，技术进步有所改善. 2009年受金融危机的影响，从理论上来讲，全要素生产率和技术进步率应该表现为衰退，但2009年初政府采取的4万亿救市措施或许起到了一定的作用［17］，这也反映了各种要素的投入与产出之间存在时滞性，所以2009年全要素生产率大于1. 从2011年开始受经济新常态的影响，全要素生产率表现出下降的趋势，但是通过国家和山东省出台的一系列政策，尤其是山东省实施新旧动能转换重大工程战略，2017 年相对于2016年下降幅度减少，呈现向好的态势.

表1 山东省全要素生产率测算指标构建Tab.1 Construction of Shandong Province TFP rate evaluation system

表2 2007—2017年山东省整体全要素生产率及其分解Tab.2 The total factor productivity and its decomposition in Shandong Province from 2007 to 2017

2.3.2 山东省各市全要素生产率及其分解 表3显示的是2007—2017年山东省17个市全要素生产率及其分解的年平均水平. 从全要素生产率的角度看，只有济南和青岛大于1，年平均增长分别为0.6%和0.7%，其他市都表现为衰退，德州年均降幅达12.7%，聊城年均降幅也达9.2%. 从综合技术效率的角度分析，有9个市的综合技术效率大于等于1，未达到1的其他8个市也都达到了0.9以上；纯技术效率小于1的只有5个市，最低的是临沂的0.974. 规模效率有8个市未达到最优，最低的是日照的0.967. 总之，从综合技术效率来看，不论是纯技术效率还是规模效率，山东省17市都达到了一定的高度，虽然并不是所有的市都达到了最优，但是即使下降，幅度也很小；从技术进步的角度看，各市的状况不容乐观，每个市都处于衰退的状态，菏泽的年均降幅达到11.1%，烟台和青岛表现得相对较好，降幅也有1%.

将综合技术效率和技术进步综合来看，对山东省各市全要素生产率产生明显影响的是技术进步，其数值高度直接关系到全要素生产率的高低，因此，需要继续加大对技术的重视程度，对资源进行合理配置，提高其全要素生产率.

表3 2007—2017年山东省各市Malmquist指数分解Tab.3 The total factor productivity and its decomposition in Shandong Province from 2007 to 2017

综合历年的分类情况，可以大体将山东省17个市分为3类：

2）平稳型. 主要有淄博、潍坊、济宁、泰安、莱芜、临沂、德州、聊城、滨州. 其中，淄博、潍坊、济宁、滨州、泰安在全省平均水平及以上，有很大的上升潜力，而临沂、德州、莱芜、聊城大多数年份在平均水平以下，各方面指标也与其他市相差较大.

3）波动型. 主要有枣庄、菏泽、日照. 它们的全要素生产率波动较大，非常不稳定. 例如菏泽，2011—2014年全要素生产率全大于1，发展良好，但2008年和2009年全要素生产率指数全省最低，其他年份处于平均水平.

综合以上分析发现：无论是从山东省整体的角度还是各区域的角度，技术效率值比较高，说明山东省对于技术的利用达到了一定的高度，但是在技术进步方面，山东省远远没有达到理想状态，还具有很大的发展潜力. 山东省各市的发展水平不一，既有各项指标都发展比较好的城市，也有常年发展水平远远不够的城市. 即使发展较好的城市，也具有相对性，发展也比较缓慢，需要进一步的提高其发展速度.

3 山东省全要素生产率的影响因素分析

3.1 指标选取

由于影响全要素生产率的影响有很多，通过对前人文献的研究以及结合山东省的实际情况，从劳动、资本、技术这3个要素投入（内生变量）以及经济开放度、产业结构以及政府财政政策（外生变量）这几个角度对山东省全要素生产率的影响因素进行分析. 劳动、资本和技术投入体现了创新管理，经济开放度和产业结构体现了结构因素，财政政策则体现了体制因素.

3.1.1 要素投入 要素投入主要包括人力资本、物质资本和技术投入3个方面. 人力资本的投入主要包括劳动力的数量和质量，教育是提高劳动力质量的主要源泉，因此，本文以教育支出占财政支出的比重来反映山东省人力资本的投入，用x1来表示.

物质资本是全社会进行经济活动的基础，能够体现物质资本投入的主要就是固定资产投资，本文用固定资产投资占GDP的比重来代表物质资本的投入，用x2来表示.

科学技术是第一生产力. 加强技术研发投入是促进技术进步最直接的方式，本文用研发投入强度和研发人员数量占比来代表技术的投入，分别用x3、x4来表示.

比如虚拟现实（VR）技术，它的当红，不只是因为透过它，游戏刺激感被大大提升；除了刺激外，更因为它能满足其他人类需求。比如VR可以被运用在医疗、照护、教育，甚至通信、军事上，它提供一个可以想象的、更便利的未来世界蓝图。

3.1.2 经济开放度 进出口是与国外进行贸易沟通的最主要的渠道. 吸收外商直接投资是注入资金的一种方式. 因此，本文用进出口总额占GDP的比重以及外商直接投资占GDP的比重来代表经济开放度，分别用x5、x6来表示.

3.1.3 产业结构 产业结构反映了一个地区的层次结构和层次. 高技术含量、高附加值的产品更能够提高一个地区的发展水平，本文以第二产业增加值占比和第三产业增加值占比来代表产业结构，分别用x7、x8来表示.

3.1.4 财政政策 财政支出和财政收入则是财政政策最直观的体现，本文以财政支出占GDP比重代表政府财政政策，用x9来表示.

采用Eviews 软件，运用面板数据模型，对2007—2017 年山东省各市全要素生产率的影响因素进行计量分析，所采用的被解释变量为前面测算的历年山东省各市全要素生产率，用y 来表示，解释变量见表4.

表4 中的二级指标计算所采用的原始数据来源于国家统计局（http：//www.stats.gov.cn/）、山东统计信息网（http：//tjj.shandong.gov.cn/），部分数据经作者计算所得.

表4 影响全要素生产率的指标选取Tab.4 Selection of indexes affecting total factor productivity

3.2 数据处理

3.2.1 平稳性检验 本文对所有的变量取对数后进行平稳性检验（表5）. 由表5可以看出，对取对数后的数据进行平稳性检验后，在5%的显著性水平下，变量都显示为平稳.

表5 数据平稳性检验Tab.5 Test of data stationarity

3.2.2 协整检验 对序列进行协整检验的目的是观察变量之间在长期是否保持均衡，只有是长期均衡的，回归分析才有意义. 由于涉及到多变量，本文采用Kao协整检验的方法，通过检验发现P值为0. 因此，可以认为在5%的显著性水平下，应该拒绝原假设，即变量之间存在协整关系，可以对变量进行回归分析.

3.2.3 F检验与豪斯曼检验 采用F检验，对面板数据模型该建立个体固定效应模型还是混合估计模型进行选择. 经计算F=2.59，在5%的显著性水平下，F（9，151）的临界值为1.942. 所以应该拒绝原假设，即建立个体固定效应模型比较合适.

采用Hausman检验，认为在5%的显著性水平下，应该拒绝原假设，即应建立个体固定效应模型而非随机面板效应模型.

3.3 模型回归结果及分析

通过上述检验，本文最终采用个体固定效应模型来对山东省全要素生产率的影响因素进行分析，模型回归的结果见表6和表7所示.

表6 个体固定效应模型回归结果Tab.6 The results of individual fixed effects model regression

表7 山东17市固定效应回归中常数项的偏离值（C*）Tab.7 Deviation value of constant term in fixed effect regression in Shandong cities

由表6和表7的结果可知，x2、x3、x4、x6未通过5%的显著性检验，但通过了10%的显著性检验. 对于模型整体而言，F统计量的P值为0，说明该模型整体上是显著的. 因此，本文以10%为显著性水平，构建的回归模型为：

其中，C*指的是山东省各市常数项的偏离值，如青岛市的常数项（C）的偏离值（C*）为-0.062 262，所以，青岛市的回归模型为：

表6反映了在个体固定效应模型下山东省全要素生产率各影响因素. 具体分析如下：

1）要素投入. ①教育投资占比的提升能够显著的提高山东省全要素生产率. 教育投资占比每增加一个百分点，山东省全要素生产率就增加0.134 151个百分点. 加大教育投资有利于增大义务教育的普及率以及受过高等教育的人才的比例，让更多的人有机会接触更多的知识；加大教育投资有利于进行教育基础设施的建设，比如在农村建立图书馆、对高校购买设备进行补贴等. ②固定资产投资对全要素生产率的影响为负，并且影响也不是很显著. 回归结果表明固定资产占GDP的比重每增加百分之一，山东省全要素生产率下降0.218 879个百分点. 这与微观经济学中的边际报酬递减规律是类似的，各要素的投入和比例都有一个临界值，当小于这个临界值时，增加投入会提高全要素生产率；反之，则降低. 现在这个结果有两层含义：一是从绝对量来看，固定资产投资过多，已经远远超过了经济社会最合适的量，使得其影响适得其反；二是从相对量来看，其他要素投入不足，无法与固定资产投资形成最合适的比例，导致全要素生产率降低. 从山东省的实际情况来看，应该后者的解释更为合理. ③反映技术投入的两个指标对山东省全要素生产率都是正影响，但是效果又没有那么显著. 研发投入强度每增加一个百分点，山东省全要素生产率增加0.024 856个百分点. 研发投入对全要素生产率起着重要的影响，对于在显著性水平要求较高的情况下，研发投入强度这个指标影响不够的原因可能：一是山东省的研发投入较少，这个数字相对于全国排名第三的GDP来讲还远远不够，研发投入强度小，无法对山东省全要素生产率产生显著的影响；二是研发具有时滞性，虽然近几年山东省对科研高度重视，但效果不可能立竿见影，需要在长期才能够体现出来. 研发人员数量占比增长率每增加一个百分点，山东省全要素生产率就增加0.059 810个百分点. 这个指标影响不显著的原因可能为：一是山东省目前研发人员数量相对较少，在绝对量上没有达到最适合，在相对量上也无法与其他投入相匹配；二是由于数据的可获得性，无法对研发人员的质量进行评估，可能会存在一定的误差.

2）经济开放度. 经济开放度的增大能够提高山东省全要素生产率. 进出口总额占GDP的比重每增加一个百分点，山东省全要素生产率就增加0.038 443个百分点，两者呈现正相关关系，并且影响显著. 进出口总额占比增加，说明山东省与国外的交往更加密切，积极走出去，才能够学到国外更先进的办法，提高工作效率，同时也将自己所擅长的传播出去，促进世界范围内全要素生产率的提高.

外商直接投资占比每增加一个百分点，山东省全要素生产率增加0.194 252个百分点. 虽然回归结果显示该指标没有其他指标那么显著，但是从回归系数来看，数值较大，说明其影响还是比较大的. 外商直接投资多，说明该地区的经济发展趋势较好，能够吸引外资的投入，而外资的投入又能够促进该地区经济的发展，从而形成一个良性循环系统.

3）产业结构. 第二产业与第三产业对山东省全要素生产率的影响都十分显著，并且第二产业增加值占比与全要素生产率成反比，而第三产业增加值占比与全要素生产率成正比，说明现代服务业的发展对全要素生产率的提升有显著影响.

4）政府财政政策. 政府的财政政策对山东省全要素生产率的提升同样具有深远的影响. 政府支出占GDP的比重每增加一个百分点，山东省全要素生产率就增加0.122 556个百分点. 政府的财政政策对于调节经济风向、促进经济发展方面起着至关重要的作用.

4 结论和建议

研究结果发现，教育支出占比、研发投入强度、研发人员数量占比、进出口总额占GDP比重、外商直接投资占比、第三产业增加值占比、政府支出占比对山东省全要素生产率提升具有正相关关系；而固定资产投资占比、第二产业占GDP的比重对山东省全要素生产率的提升具有负相关关系. 因此，在供给侧改革背景下提出提升山东省全要素生产率的建议如下：

第一，完善要素投入机制，促进资源合理配置. 加强劳动要素投入的质量，促进资本要素投入的使用效率，合理搭配各要素的数量，尽可能达到资源最优配置. 第二，健全科技创新体制，加快推动技术进步. 建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，促进科技成果转化率. 第三，提升地区经济开放度，给企业创造良好的生存空间. 第四，加快新旧动能转换，推动产业结构升级. 加快山东“十强”产业培育力度，促进现代服务业良性发展. 第五，充分发挥政府职能，促进经济高质量发展. 政府要加强财政体制引导、税费政策激励、财政金融配合等精准的调控政策，通过完善财政体制、创新财政政策和集聚财政资源，推动经济高质量发展.