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      高質量發(fā)展背景下中國全要素生產(chǎn)率作用因素研究

      2019-07-10 15:07姜竹馬天王軼
      貴州財經(jīng)大學學報 2019年1期
      關鍵詞:全要素生產(chǎn)率自主創(chuàng)新高質量發(fā)展

      姜竹 馬天 王軼

      摘 要:中國速度向中國質量轉變,高質量發(fā)展需要解決束縛我國全要素生產(chǎn)率提高的核心問題。基于1996—2015的年度數(shù)據(jù),選取經(jīng)濟制度改革、技術進步、對外開放、基礎設施四個一級指標和細化的24個二級指標,通過建立因子增強型向量自回歸模型(FAVAR),對作用我國全要素生產(chǎn)率的因素進行了分析,探究影響的核心要素、方向和貢獻度。研究發(fā)現(xiàn):(1)短期來看,經(jīng)濟制度改革、技術引進和對外開放因素能有效帶動我國全要素生產(chǎn)率的增長;(2)長期來看,自主創(chuàng)新、基礎設施建設因素對全要素生產(chǎn)率的推動效力具有較強持續(xù)性;(3)從對作用于我國全要素生產(chǎn)率的貢獻度排序角度來看,依次是經(jīng)濟制度改革、技術引進、對外開放、自主創(chuàng)新和基礎設施。由此,建議政府轉變經(jīng)濟發(fā)展方式,更加注重自主科技創(chuàng)新,強化基礎設施建設的實用性,釋放關鍵性制度改革紅利,增強對外開放和技術引進。

      關鍵詞:高質量發(fā)展;全要素生產(chǎn)率;作用要素;FAVAR;自主創(chuàng)新

      文章編號:2095-5960(2019)01-0037-10;中圖分類號:F061.1;文獻標識碼:A

      一、問題的提出

      2017年年底,中央經(jīng)濟工作會議明確指出,要圍繞推動高質量發(fā)展,做好八項重點工作。其中包括:推進中國制造向中國創(chuàng)造轉變,中國速度向中國質量轉變,制造大國向制造強國轉變;深化要素市場化配置改革;培育新動能,強化科技創(chuàng)新,推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級;降低實體經(jīng)濟成本,降低制度性交易成本,深化行業(yè)改革。這說明要實現(xiàn)我國經(jīng)濟的高質量發(fā)展,需要轉變經(jīng)濟發(fā)展方式,找出制約我國全要素生產(chǎn)率的核心要素,推進綠色發(fā)展,實現(xiàn)我國全要素生產(chǎn)率的提升。

      勞動、資本、創(chuàng)新和管理等因素都是推動一國經(jīng)濟快速發(fā)展的重要動能[1],而除去勞動和資本以外的因素對經(jīng)濟增長的貢獻被稱作全要素生產(chǎn)率。改革開放以來,中國的經(jīng)濟出現(xiàn)奇跡式增長,被學術界稱作“增長奇跡”。然而,許多學者認為,中國的經(jīng)濟增長的源泉主要來自資本的積累[2][3],甚至Krugman[4]認為東亞經(jīng)濟的飛速增長中全要素生產(chǎn)率并無貢獻,提出了“東亞無奇跡”的觀點。之后學者對中國的全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增加之間的關系以及全要素的作用要素進行了大量研究。郭慶旺、賈俊雪[5]的研究認為在1978—2005年之間,中國的經(jīng)濟增長的主要貢獻來自要素投入的增長,全要素生產(chǎn)率的貢獻存在滯后期。近年學者又采用不同的方法和數(shù)據(jù)對我國的全要素生產(chǎn)率進行了估計。Brandt et al.?[6]研究發(fā)現(xiàn),1998—2007年之間,中國工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的年均增長率約為7.96%;但是楊汝岱[7]使用相同的數(shù)據(jù)進行了測算,發(fā)現(xiàn)同時期的年均增長率只有3.83%。以上專家學者的研究可以說明,提高全要素的生產(chǎn)率的確能推進我國經(jīng)濟的發(fā)展。但是,作用我國全要素生產(chǎn)率的要素眾多,在推進我國經(jīng)濟高質量發(fā)展背景下,分析作用我國全要素生產(chǎn)率的核心要素、作用程度、方向和貢獻率就顯得尤為必要。

      二、文獻綜述

      1957年,著名經(jīng)濟學家索洛所(Solow)[1]以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎,推導出一個新的經(jīng)濟增長模型。他認為,在規(guī)模報酬不變的既定假設下,全要素生產(chǎn)率對于打破資本邊際報酬遞減效應、釋放既有要素潛能、推動經(jīng)濟長期可持續(xù)發(fā)展具有重要作用。在索洛所提出新的經(jīng)濟增長模型以后,國內(nèi)外學者都基于該理論研究了全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟增長的關系。已有文獻主要包括兩個方面:

      一是全要素的分析。如Solow[1]在Harrod-Domar模型的基礎之上加入技術進步因素,結合Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù),將產(chǎn)出增長中由技術進步引起的部分與投入要素增長的部分區(qū)別分析。Romer[8]在現(xiàn)代經(jīng)濟增長理論中,將全要素生產(chǎn)率內(nèi)生化,使得現(xiàn)代經(jīng)濟增長理論可以解釋經(jīng)濟的持續(xù)增長問題。Fagerberg[9]通過對發(fā)展中國家的研究顯示,產(chǎn)業(yè)結構轉變、市場化程度提高等經(jīng)濟結構轉變均可以提高資源配置效率,從而提高全要素生產(chǎn)率。Markusen[10]從人力資本和專業(yè)分工角度驗證了FDI對全要素生產(chǎn)率具有促進作用。趙志耘[11]從技術創(chuàng)新和經(jīng)濟制度改革兩方面選取變量,實證結果顯示技術引進是我國改革開放以來全要素生產(chǎn)率變化的主要原因;R&D經(jīng)費投入增長迅速,但這些投入只增加了我國技術知識的存量,并沒有轉化為全要素生產(chǎn)率的提高;且我國經(jīng)濟制度改革對經(jīng)濟增長的促進作用,從推動資本、勞動增長轉移到了推動全要素生產(chǎn)率的增長。當然,還有大量學者從教育[12]、環(huán)境[13]、碳排放[14]、知識溢出效應[15](湯學良、宗大偉,2017)、投入產(chǎn)出比[16]等方面分析了全要素生產(chǎn)率的問題。

      二是全要素生產(chǎn)率的影響因素分析。如Guellec [17]引入了R&D變量,并將變量區(qū)分為國內(nèi)商業(yè)研發(fā)投入、公共機構研發(fā)投入和國外商業(yè)研發(fā)投入,研究發(fā)現(xiàn)以上變量均促進了生產(chǎn)率的提高。Chen[18]研究指出實用專利、信息通信技術、科學出版物和科技文章發(fā)表數(shù)量與全要素生產(chǎn)率的相關關系為統(tǒng)計顯著,進一步解釋了技術創(chuàng)新是全要素生產(chǎn)率的重要影響因素。Bronzini & Piselli[19]采用實證的方法檢驗了基礎設施與全要素生產(chǎn)率的關系,得出基礎設施對全要素生產(chǎn)率有積極影響的結論。張浩然[20]利用空間杜賓模型檢驗了基礎設施及其空間外溢效應與全要素生產(chǎn)率的關系,研究發(fā)現(xiàn)通訊、醫(yī)療、人力資本和交通的基礎設施提高了全要素生產(chǎn)率,且通訊和醫(yī)療基礎設施在地區(qū)間存在顯著的溢出效應。張宇[21]建立誤差修正模型,分析FDI流入對我國全要素生產(chǎn)率的提升作用具有一定時滯性,在短期內(nèi)不顯著。Georges[22]基于82個國家技術創(chuàng)新、基礎設施和社會制度等多類指標數(shù)據(jù),實證分析了全要素生產(chǎn)率的影響因素,發(fā)現(xiàn)基礎設施因素回歸統(tǒng)計最顯著,技術創(chuàng)新因素和制度因素次之。唐未兵[23]采用動態(tài)面板模型估計模型研究技術創(chuàng)新和技術引進對全要素生產(chǎn)率的影響,發(fā)現(xiàn)技術溢出更易于促進全要素生產(chǎn)率的提高。姚耀軍[24]利用界限檢驗、協(xié)整關系檢驗等計量方法,驗證了我國全要素生產(chǎn)率與金融發(fā)展、外商直接投資、經(jīng)濟自由度三個變量存在長期均衡關系。且短期全要素生產(chǎn)率是金融發(fā)展的格蘭杰原因,表明其發(fā)展滯后于全要素生產(chǎn)率的增長。簡則[25]利用微觀數(shù)據(jù)分析了中國加入WTO后進口自由化帶來的進口競爭促進了我國企業(yè)平均全要素生產(chǎn)率的增長,而進口競爭阻礙了低效率企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長,促進了高效率企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長。羅良文[26]采用指數(shù)法測算各省全要素生產(chǎn)率及其組成,并借助面板模型從基礎設施投資視角分析了自主創(chuàng)新和技術引進對全要素生產(chǎn)率的實際貢獻度,研究發(fā)現(xiàn)基礎設施對自主研發(fā)存在擠出效應,對技術引進存在促進作用。柳思維、周洪洋[27]研究發(fā)現(xiàn),區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構的聚集和人口城鎮(zhèn)化水平的提高都有助于提高本區(qū)域的全要素生產(chǎn)率。

      綜上所述,國內(nèi)外學者都對全要素生產(chǎn)率的內(nèi)涵及影響因素進行了大力研究,取得普遍的共識,即勞動、資本、技術等都是投入要素,外部環(huán)境、人力資本積累等都對要全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生重要影響,這些研究成果的確為本研究提供了很好的理論基礎,但也存在一定的不足。主要表現(xiàn)在:其一,在國外文獻中[28],常假設經(jīng)濟發(fā)展處于長期均衡狀態(tài),將技術創(chuàng)新和基礎設施建設作為全要素生產(chǎn)率的主要影響因素分析。但這種假設對于發(fā)展中國家,尤其是經(jīng)濟轉型中的中國并不完全適用[29]。由于存在市場經(jīng)濟制度不完善、信息不對稱以及源于制度等非價格因素的生產(chǎn)效率損失,經(jīng)濟制度的改革往往未納入在全要素生產(chǎn)率影響因素之列。其二,在影響全要素生產(chǎn)率的要素分析上,已有文獻中僅選取了某個具體指標作為全要素生產(chǎn)率影響因素的代表,但全要素生產(chǎn)率的影響因素十分復雜,單一指標的使用不僅會使估計結果有偏,還會導致其他影響因素的傳導機制和影響效果被掩蓋。其三,已有文獻僅考察了單一變量對全要素生產(chǎn)率的影響維度和貢獻度,對多因素的影響維度和貢獻度,已有文獻較少分析。

      鑒于此,本文在對上述文獻進行梳理的基礎之上,通過構建廣義視角分析框架,利用因子增強型向量自回歸模型FAVAR(Factor-Augmented Vector Autoregressive),通過因子分析將多因素變量加入模型,從中找出影響全要素生產(chǎn)率的核心要素,分析影響的程度和影響的方向,以期為我國全要素生產(chǎn)率的提高給出確實可行的政策建議。

      三、數(shù)據(jù)說明、模型構建及變量定義

      (一)數(shù)據(jù)說明

      本文數(shù)據(jù)主要采用《中國統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站(http://www.stats.gov.cn)和世界銀行數(shù)據(jù)庫(https://data.worldbank.org.cn)發(fā)布的1996—2015年度的統(tǒng)計數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)統(tǒng)計周期10年。數(shù)據(jù)匯總以后,按照以下原則進行了篩選:(1)由于使用數(shù)據(jù)的跨度長,所以非連續(xù)性數(shù)據(jù)沒有計入統(tǒng)計;(2)對于統(tǒng)計值出現(xiàn)奇異值的,進行了刪除;(3)涉及衡量全要素生產(chǎn)率的變量數(shù)據(jù)缺失的,不計入統(tǒng)計范圍。

      (二)模型構建

      在現(xiàn)實的經(jīng)濟運行中,眾多的因素會直接或間接影響著全要素生產(chǎn)率,且各類因素對全要素生產(chǎn)率變化的影響程度很難測度。因此,需突破現(xiàn)有計量經(jīng)濟模型僅能體現(xiàn)有限變量的局限性,構建盡可能包含更多變量的模型來分析各類因素對全要素生產(chǎn)率的影響。與Bernanke[30]研究貨幣政策效果情形類似,使用VAR模型分析全要素生產(chǎn)率的影響因素問題會存在模型變量受限、估計出現(xiàn)偏差、存在代理誤差和統(tǒng)計誤差等諸多問題。而將動態(tài)因子模型[31]和VAR模型相結合,建立FAVAR模型能夠很好地解決這個問題。在已有研究中,如Vargas[32]和Gupta[33]已經(jīng)通過實證研究證實,F(xiàn)AVAR模型的實證效果明顯優(yōu)于VAR模型。本文利用FAVAR模型分析我國全要素生產(chǎn)率的影響因素。

      全要素生產(chǎn)率及其影響因素的動態(tài)變化,可以通過VAR模型來表示,該模型如下:

      FAVAR模型的估計方法一般有兩步估計和一步聯(lián)合估計,兩種方法的脈沖響應分析結果非常接近,不存在明顯的優(yōu)劣之分,已有文獻也證實了這一結論[30]。本文使用Stock & Watson[31]提出的兩步主成分分析法,即第一步將信息集劃分為“快速變化”和“慢速變化”的兩組經(jīng)濟變量,使用主成分分析估計出不可觀測因子;第二步,利用提取出來的主成分和可觀察的變量做普通意義上的VAR模型。本文使用的分析軟件為Matlab。

      (三)變量的選取

      1.全要素生產(chǎn)率的測算

      文中將全要素生產(chǎn)率視為“快速變量”,因此需要對其進行測算。測算全要素生產(chǎn)率所需的產(chǎn)出和勞動投入數(shù)據(jù)分別用指標實際GDP和就業(yè)人數(shù)表示,數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》,因而需要估算資本存量數(shù)據(jù)。本文采取國際通用的永續(xù)存盤法的改進方法[34]進行估算,估算公式如下:

      式(3)中,It是t期以當期價格計價的投資額,采用社會固定資產(chǎn)投資總額。Pt是t期的價格指數(shù),采用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù),δ是折舊率,采用5%的通用值,計算得到固定資產(chǎn)存量。利用上述得出的產(chǎn)出、勞動投入、固定資產(chǎn)存量數(shù)據(jù),采用文獻[35]中使用的隱形變量法,利用狀態(tài)空間模型(state-space model),通過極大似然估計估算出全要素生產(chǎn)率。由于產(chǎn)出、勞動力和資本存量數(shù)據(jù)的趨勢成分通常是單位根過程且三者之間不存在協(xié)整關系,所以往往利用產(chǎn)出、勞動力和資本存量的一階差分序列來建立回歸方程[35]。采用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù),假定規(guī)模收益不變,得到觀測方程(4):

      方程(4)中,Δln(TFPt)為全要素生產(chǎn)率對數(shù)的差分值,假設其為一個隱性變量,且遵循一階自回歸,即AR(1)過程,則有如下狀態(tài)方程:

      方程(5)中,ρ為自回歸系數(shù),滿足ρ<1,μt為白噪聲。這樣,利用狀態(tài)空間模型,通過極大似然估計同時估算觀測方程(4)和狀態(tài)方程(5),即可得到全要素生產(chǎn)率的估算值。隱形變量法將全要素生產(chǎn)率看作獨立的狀態(tài)變量,并從殘差中分離出來,對全要素生產(chǎn)率的估算更為精確,測算結果如表1所示。

      2.影響因素變量的選取

      本文基于上述文獻綜述,結合數(shù)據(jù)的可得性,選取了由24個變量構成的時間序列數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟信息集合Xt,并將其設置為“慢速變量”。各變量的具體名稱、簡稱及數(shù)據(jù)來源如表2所示。

      第一組變量為技術進步變量。本組變量中研究與開發(fā)人員數(shù)(RDR)、研究與開發(fā)投入(RDI)、專利申請書(PA)、科技期刊文章(STJ)、商標申請數(shù)(TA)變量體現(xiàn)我國自主創(chuàng)新能力水平,高技術產(chǎn)品進口額(IPR)、技術產(chǎn)品交易額(TPT)、知識產(chǎn)權使用支付費(IPR)變量體現(xiàn)我國對外引進技術水平。鑒于近20年來我國技術進步主要通過對外引進和自主創(chuàng)新來實現(xiàn),因此以上兩部分變量較全面的覆蓋了我國技術發(fā)展的指標和路徑。

      第二組變量為經(jīng)濟制度改革變量。本組變量中政府財政支出占GDP比重(GE)、直接稅占總稅收比重(DT)、非國有經(jīng)濟就業(yè)人數(shù)(NSE)、非國有經(jīng)濟固定資產(chǎn)投資(NSA)、非國有經(jīng)濟工業(yè)產(chǎn)值(NSI)變量從我國政府宏觀調(diào)控能力、所有制形式和經(jīng)濟市場化程度三方面展開,較好的構建了經(jīng)濟轉型過程中經(jīng)濟體制改革的指標體系。

      第三組變量為對外開放變量。本組變量中實際利用外資占GDP比重(FI)、進出口總額占GDP比重(IET)變量較好衡量了我國對外開放的發(fā)展程度。第四組變量為基礎設施建設指標,本組變量中包括鐵路里程數(shù)(RAILWAY)、航空貨運量(AIRLINE)、貨柜碼頭吞吐量(WHARF)、耗電量(POWER)等直接參與生產(chǎn)活動、提高生產(chǎn)效率的經(jīng)濟型基礎設施變量,也包括互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(IU)、移動和固定電話用戶數(shù)(PHONE)、普通高等學校數(shù)(COLLEGE)等有利于人力資本積累和科技創(chuàng)新、推動經(jīng)濟長期發(fā)展的社會型基礎設施,綜合以上兩類基礎設施的變量選取,也能更準確地反映我國基礎設施的建設結構與發(fā)展程度。

      四、實證分析

      根據(jù)FAVAR模型的相關限制條件,我們對上述數(shù)據(jù)進行預處理。首先,大部分原始數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)序列,我們用取對數(shù)等形式對數(shù)據(jù)進行標準化。標準化以后的數(shù)據(jù),采用ADF和PP檢驗方法進行單位根檢驗,結果均通過平穩(wěn)性檢驗。

      變量信息集解釋的特征值中,各主因素的特征方差、貢獻率、累計特征值如表3所示。通過表中數(shù)據(jù)推斷可以提取4個主因素,第1個主因素解釋度為30.300%,第2個主因素解釋度為27.860%,第3個主因素解釋度為17.245%,第4個主因素解釋度為10.482%。以上數(shù)據(jù)說明,分析變量信息集對全要素生產(chǎn)率的影響,只需要分析累積貢獻度達85.927%的以上4個主因素即可。

      為了說明各主因素的經(jīng)濟含義,我們將各主因素所對應的載荷因子值最高的前4個變量指標列示如表4,從中可以看出政府財政支出占GDP比重(GE)、固定投資國家預算比重(DT)、非國有經(jīng)濟就業(yè)人數(shù)(NSE)、非國有經(jīng)濟工業(yè)產(chǎn)值比重(NSI)4個指標變量在第1個主因素上因子載荷值較高,因此主因素1概括為“經(jīng)濟制度改革因素”,具體包括:高技術產(chǎn)品進口額(HPI)、知識產(chǎn)權使用支付費(IPR)、實際利用外資(FI)和進出口總額(IET)4個指標變量。在第2個主因素上因子載荷值較高,主因素2概括為“技術引進和對外開放因素”,具體包括:科技期刊文章(STJ)、專利申請數(shù)(PA)、R&D人員(RDR)和R&D投入(RDI)。在第3個主因素上因子載荷值高,視其為“自主創(chuàng)新因素”,具體包括:互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(IU)、移動電話用戶數(shù)(PHONE)、貨柜碼頭吞吐量(WHARF)和鐵路里程數(shù)(RAILWAY)。在第4個主因素上因子載荷值高,因此概括為“基礎設施因素”,具體包括:互聯(lián)網(wǎng)用戶(IU)、信息和通信技術產(chǎn)品進口(ICT)、信息技術服務收入(ITS)、鐵路里程數(shù)(RAILWAY)、航空運貨量(AIRINE)、耗電量(POWER)等指標。提出的4個主要因子能解釋全要素生產(chǎn)率影響因素的85.927%,說明上述因素為核心影響因素。

      下面利用提取的主因素時間序列和測算得到的全要素生產(chǎn)率序列建立VAR模型,并按照因素順序給出脈沖響應和方差分解。由于數(shù)據(jù)周期為20年,F(xiàn)AVAR模型中的脈沖滯后期為20期。

      首先,對各主因素時間序列進行對數(shù)處理,檢驗其平穩(wěn)性,發(fā)現(xiàn)為非平穩(wěn)序列,對其進行一階差分后,主因素在5%的置信水平下平穩(wěn)。然后,根據(jù)AIC和SC信息準則進行檢驗,選取含2期滯后變量的VAR模型。再次,借助脈沖響應函數(shù),得到各主因素一單位的沖擊所引起全要素生產(chǎn)率脈沖響應圖,利用其來衡量各因素隨機擾動一單位的標準差對全要素生產(chǎn)率的沖擊響應。最后,利用方差分解圖,分析各主因素對我國全要素生產(chǎn)率提升的貢獻度。脈沖響應和方差分解見圖1。

      如圖1所示,全要素生產(chǎn)率對主因素1即經(jīng)濟制度改革因素的一個標準差沖擊的反應在第2期達到最大,沖擊效應為0.43,隨后逐漸降低,在到達第6期后沖擊效果消失,經(jīng)濟制度改革因素對全要素生產(chǎn)率貢獻度的初始值為40.53%,之后趨于下降,在第20期達到36.05%。因此,本文可以推斷,經(jīng)濟制度改革因素是我國全要素生產(chǎn)率提高的主要影響因素之一,且具有較高的短期正向影響和貢獻度。經(jīng)濟制度改革要素在因子載荷值較高的4個指標變量中,分別表示政府支出和市場化程度??梢娺^去20年里,政府財政支出政策和市場化的推進均在不同程度上優(yōu)化了資源配置效率,促進了我國全要素生產(chǎn)率的提升,釋放了既有要素的潛能。但隨著我國市場化逐步加深,與其相適配的經(jīng)濟制度改革存在相對滯后性,深層次制度改革的缺失導致要素潛力的釋放遭遇瓶頸,使其對我國全要素生產(chǎn)率的激活效力日趨弱化。

      全要素生產(chǎn)率對主因素2,即“技術引進和對外開放因素”的一單位標準差擾動的反應也相當顯著。第3期反應最大,到達0.48,而后迅速降低,在第5期消失,其對全要素生產(chǎn)率的貢獻度初始值逐步增加達到14.55%并趨于穩(wěn)定。這說明技術引進和對外開放因素也同樣是短期內(nèi)提高全要素生產(chǎn)率的影響因素,且貢獻度較高,僅低于經(jīng)濟制度改革因素??梢姶笠?guī)模的技術引進使我國迅速縮短了與發(fā)達國家的技術差距;外資的吸收使我國在利用外國資本的同時完成了先進技術的學習;對國外市場的開放不僅擴大了我國市場規(guī)模、促進了分工深化,同時也提高了進口的投入品和資本品的技術水平。而隨著我國經(jīng)濟發(fā)展階段的提升,傳統(tǒng)行業(yè)的低端技術引進對技術邊際改進的進度會放緩,高新技術的引進又受限于我國較低的吸收轉化能力,因此,技術引進和對外開放因素對全要素生產(chǎn)率的促進效應也進入瓶頸期。

      全要素生產(chǎn)率對主因素3,即自主創(chuàng)新因素的一單位標準差擾動的反應,在前4期上升加快,且在第6期反應逐步減弱,在第16期逐漸消失,沖擊效應最高達到0.22,其對全要素生產(chǎn)率的貢獻度,從初始的5.72%逐步降低到第20期的4.69%。與主因素1和主因素2相比,自主創(chuàng)新因素對我國全要素生產(chǎn)率的促進作用具有持續(xù)性,與實現(xiàn)工業(yè)化、體制相對穩(wěn)定和成熟的經(jīng)濟體相似,自主創(chuàng)新帶來的技術進步是長期持續(xù)促進全要素生產(chǎn)率的主要影響因素,同樣也是我國將經(jīng)濟增長方式由投入驅動轉向創(chuàng)新驅動的核心因素。但自主創(chuàng)新因素對我國全要素生產(chǎn)率的貢獻度偏低,且促進作用不顯著,其原因歸集為以下兩個方面:一方面,自主創(chuàng)新對全要素生產(chǎn)率的提高具有滯后性規(guī)律,科技創(chuàng)新對生產(chǎn)率的促進作用需要較長的周期;另一方面,我國科研機構的科技創(chuàng)新與研發(fā)并沒有很好地適應各行業(yè)前沿發(fā)展的需求,存在錯配現(xiàn)象,科技創(chuàng)新與研發(fā)僅增加了知識存量,技術成果的低轉化率制約了其對全要素生產(chǎn)率的正向作用。

      全要素生產(chǎn)率對主因素4,即基礎設施因素的一單位標準差擾動的反應與自主創(chuàng)新因素相似,均具有正向促進作用,且持續(xù)期相近。圖中在第4期上升逐步加快,沖擊效應最高為0.002,隨后逐步減弱并在第12期消失,對全要素生產(chǎn)率的貢獻度從初始1.29%增加到第20期的1.94%。實證結果表明,我國基礎設施建設對全要素生產(chǎn)率的提高也具有持續(xù)性作用,但促進作用較為有限。原因存在于以下兩方面:一方面,基礎設施建設也具有時滯性,是連續(xù)性的動態(tài)發(fā)展過程,其對全要素生產(chǎn)率的促進作用需要一定的時間才能顯現(xiàn);另一方面,由政府主導的基礎設施建設投資中,經(jīng)濟型基礎設施建設投資占比較大,對社會型基礎設施建設存在擠出效應,從而導致我國基礎設施建設的結構布局不太合理,對全要素生產(chǎn)率的促進作用不十分明顯。

      五、結論及啟示

      (一)研究結論

      2018年是質量年,如何滿足我國經(jīng)濟高質量發(fā)展需要、推進我國全要素生產(chǎn)率高質量增長,解決束縛全要素生產(chǎn)率提升的核心要素,已經(jīng)成為迫在眉睫的問題。本文基于1996—2015年的年度數(shù)據(jù),選取了經(jīng)濟制度改革、技術進步、對外開放、基礎設施四個一級指標,專利、高新技術、互聯(lián)網(wǎng)、通信等細化的24個二級經(jīng)濟指標,通過建立因子增強型向量自回歸(FAVAR)模型,對作用我國全要素生產(chǎn)率的因素進行分析,探究影響的核心要素、影響的方向和作用的貢獻度。研究發(fā)現(xiàn):(1)短期來看,經(jīng)濟制度改革、技術引進和對外開放因素仍然是推進全要素生產(chǎn)率提高的主要影響因素,但促進作用正在逐步減弱。比如:隨著我國市場化逐步加深,與其相適配的經(jīng)濟制度改革存在相對滯后性,深層次制度改革的缺失導致要素潛力的釋放遭遇瓶頸;傳統(tǒng)行業(yè)的低端技術引進對技術邊際改進的進度會放緩,高新技術的引進又受限于我國較低的吸收轉化能力。(2)長期來看,自主創(chuàng)新因素對全要素生產(chǎn)率的提升具有可持續(xù)上升空間,也是我國將經(jīng)濟增長方式由投入驅動轉向創(chuàng)新驅動的核心因素?;A建設因素對全要素生產(chǎn)率的提高也具有持久性的作用,但由于我國基礎設施建設的結構布局不太合理,導致促進作用受到一定的限制。(3)通過方差分解圖,分析各主因素對我國全要素生產(chǎn)率提升的貢獻度,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟制度改革因素的貢獻度最大,其次是技術引進和對外開放,再次是自主創(chuàng)新和基礎設施因素,但是自主創(chuàng)新具有持續(xù)性和滯后性。

      (二)研究啟示

      (1)轉變經(jīng)濟發(fā)展方式。應更加注重技術創(chuàng)新投入和人才培養(yǎng),加大基礎設施建設。在基礎設施建設方面,合理調(diào)節(jié)基礎設施建設投資結構,注重加強社會型基礎設施建設,進一步提升教育、科研及互聯(lián)網(wǎng)平臺等基礎設施投資在總投資中的比重;在自主創(chuàng)新機制體制層面,應完善技術創(chuàng)新制度,積極引入市場機制,加快技術創(chuàng)新成果的轉化、應用,切實有效的提高技術創(chuàng)新形成生產(chǎn)能力的速度;在自主創(chuàng)新戰(zhàn)略層面,要深入研究和解決經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展亟須的科技問題,圍繞促進轉方式、調(diào)結構、建設現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系、培育戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)等方面需求,推動自主創(chuàng)新成果轉移轉化,推動產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品向價值鏈中高端躍升,加快經(jīng)濟增長方式轉變的步伐,促進經(jīng)濟增長方式由粗放型向集約型轉變。

      (2)進一步深化經(jīng)濟體制改革、釋放改革紅利的關鍵仍然是處理好政府與市場間關系。充分發(fā)揮市場作用,更加尊重市場規(guī)律,積極轉變政府職能,堅持通過制度創(chuàng)新釋放市場活力;財政政策定位也應由“錦上添花”向“雪中送炭”轉變,即通過制度供給減輕外部因素對經(jīng)濟造成的沖擊,促進市場逐漸完善,創(chuàng)造讓企業(yè)和市場發(fā)揮作用的制度環(huán)境。

      (3)加強對外開放和技術引進。繼續(xù)堅持通過利用外資引進技術的戰(zhàn)略,強化對引進技術的消化吸收能力;重視引進技術的先進性,提升技術引進的層次,縮小與發(fā)達國家的技術差距,為自主創(chuàng)新奠定堅實的基礎;積極推進“一帶一路”戰(zhàn)略規(guī)劃,為我國企業(yè)“走出去”創(chuàng)造機會,構建包容性的合作平臺;同時也與各國取長補短,互學互鑒,進一步提高我國開放型經(jīng)濟的水平,擴大現(xiàn)代服務業(yè)和制造業(yè)的開放領域,為外商提供更多投資機會,營造更加公平、透明、可預期的投資環(huán)境。

      (4)重視原創(chuàng)性科技創(chuàng)新。上述分析發(fā)現(xiàn),自主技術創(chuàng)新能夠持久推動全要素生產(chǎn)率的提升。為此,國家應該出臺相應政策文件,全面推進科技創(chuàng)新,企業(yè)推進科技創(chuàng)新,全面享有稅收優(yōu)惠政策;科研事業(yè)單位推進科技成果轉化,對于轉化成功的單位和個人,國家給予一定的政策扶持,激勵科研人員進一步創(chuàng)新;培育創(chuàng)新文化和創(chuàng)新環(huán)境,激發(fā)創(chuàng)新人員的創(chuàng)造力。

      (5)完善基礎設施建設。雖然這幾年國家投入了大量資金進行基礎設施建設,這些設施的確為推動國家經(jīng)濟發(fā)展提供了重要保障,但是目前基礎設施建設要素對全要素生產(chǎn)率的作用不明顯。本文認為,基礎設施的建設要與區(qū)域經(jīng)濟增長的速度和方式匹配,要與區(qū)域經(jīng)濟和人口規(guī)模相匹配,充分發(fā)揮基礎設施建設對區(qū)域經(jīng)濟的拉動作用。

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