王建華

摘 要：本文利用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)方法，測度2004—2012年小麥主產(chǎn)區(qū)的全要素生產(chǎn)率。研究表明，小麥主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率總體上呈下降趨勢，技術效率基本維持不變，技術進步呈下降態(tài)勢，是影響其下降的主要因素。在區(qū)域層面，除陜西省外，各區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率均呈下降趨勢，并表現(xiàn)出不同的穩(wěn)定性特征。技術效率和技術進步對各區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生不同影響，其中，技術進步是各區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率下降的主要因素。另外，依據(jù)σ收斂性檢驗，總體上，小麥主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率趨于發(fā)散，但2006—2007年后中國各區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出微弱的收斂趨勢。

關鍵詞：全要素生產(chǎn)率;變異系數(shù);σ收斂

中圖分類號：[S-9] ? ? ? 文獻標識碼：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20200430002

引言

2004年以來，中國小麥生產(chǎn)經(jīng)歷3個方面的重要變化。小麥生產(chǎn)成本增加較快，特別是人工成本和土地成本迅速上升（見表4），生產(chǎn)成本結構變化顯著;在小麥生產(chǎn)要素投入結構方面，勞動投入逐漸減少（見表4），投入要素結構變化明顯;政府的惠農政策（農業(yè)稅減免、農業(yè)補貼等）重構農戶激勵機制，為小麥生產(chǎn)提供嶄新的制度環(huán)境。這些變化可能影響要素結構比較優(yōu)勢的發(fā)揮，對小麥生產(chǎn)的增長帶來負向效應。根據(jù)古典經(jīng)濟增長理論，小麥生產(chǎn)的增長路徑包括增加生產(chǎn)要素投入和提高全要素生產(chǎn)率。如果增加要素投入，由于人工成本和土地成本上升較快，可能提高小麥的生產(chǎn)成本，削弱其生產(chǎn)的比較優(yōu)勢。由此可見，提高全要素生產(chǎn)率是促進小麥生產(chǎn)增長的應有之義。

全要素生產(chǎn)率是一個企業(yè)、行業(yè)或地區(qū)，在一定時期內的總投入和總產(chǎn)出之比，其是要素投入以外無法解釋的部分，來源于組織創(chuàng)新、技術進步等帶來的效應。在同等要素投入條件下，提高全要素生產(chǎn)率可以推動產(chǎn)量線向外移動，在既定成本下獲取更大的產(chǎn)出。許多學者應用不同方法從不同視角對中國小麥全要素生產(chǎn)率進行了有價值的研究。孟令杰、張紅梅利用DEA方法研究各小麥產(chǎn)區(qū)技術效率差異的主要原因，發(fā)現(xiàn)投入是技術效率產(chǎn)生差異的主要因素。黃映暉、戎承法等以阜南縣為例，測算了小麥生產(chǎn)要素配置的技術效率、規(guī)模效率和總效率，并分析效率損失的影響因素。田維明利用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)估計小麥的前沿生產(chǎn)函數(shù)和技術效率，表明我國小麥生產(chǎn)的技術效率穩(wěn)定并達到較高的水平，但地區(qū)差距顯著。

本文在借鑒已有研究基礎上，主要從3個方面探討小麥全要素生產(chǎn)率。時間階段選擇，主要考察2004—2012年小麥生產(chǎn)的全要素生產(chǎn)率，注重農業(yè)稅減免后的生產(chǎn)率變動;運用DEA的Malmquist指數(shù)方法，測度中國小麥主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化;比較分析不同地區(qū)小麥全要素生產(chǎn)率的變化狀況，并檢驗各區(qū)域變化的收斂性。

1 理論方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 理論方法

1.1.1 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)作為一種生產(chǎn)前沿方法，是指在假定技術非效率存在的條件下，把全要素生產(chǎn)率的變化分解為2個部分，即技術變化和技術效率。其具有一些較好的性質：構造指數(shù)不需要投入與產(chǎn)出的價格數(shù)據(jù)，在實證分析中，價格數(shù)據(jù)通常難以完全得到;不必事先對研究主體的行為模式進行假設;可以分解為技術變化和技術效率變化2個部分，從而可以測度技術效率和技術進步的變動情況。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

1.2.1 考察時段與樣本

本文考察2004—2012年中國小麥主產(chǎn)區(qū)9個省份的全要素生產(chǎn)率，包括安徽省、河北省、河南省、湖北省、江蘇省、山東省、山西省、陜西省和四川省。2004—2012年，全國小麥產(chǎn)量分別為9195萬t、9745萬t、10847萬t、10930萬t、11246萬t、11512萬t、11518萬t、11740萬t和12102萬t，這9個省份的小麥產(chǎn)量之和分別占全國產(chǎn)量的85.22%、85.22%、82.95%、88.19%、87.80%、88.81%、86.76%、86.66%、87.09%，可見樣本具有較好的代表性。

1.2.2 指標選擇與處理方法

全要素生產(chǎn)率代表著要素投入與產(chǎn)出的關系。小麥投入要素主要包括物質與服務費用、勞動和土地3個部分，基于投入角度，在指標選擇上，物質與服務費用選取每667m2肥料費、租賃作業(yè)費、種子費、農藥費作為投入指標。其中，肥料費包括化肥費和農家肥費，租賃作業(yè)費由機械費和畜力費組成。勞動投入可以用勞動數(shù)量表示，但其無法反映小麥人工成本與產(chǎn)出的關系變化，即雖然勞動投入數(shù)量減少，但由于勞動力價格上升，可能導致人工成本增加，間接地增加“勞動投入”，為反映人工成本與產(chǎn)出的關系，選取人工成本作為指標變量。同理，土地投入以土地成本替代，反映土地價值。輸出指標選取每667m2主產(chǎn)品產(chǎn)量表示。

1.2.3 數(shù)據(jù)來源及計算方法

本文需要的數(shù)據(jù)主要來源于《全國農產(chǎn)品成本收益資料匯編》 （2005—2013）和《中國農村統(tǒng)計年鑒》（2005—2013）。為消除價格因素的影響，投入要素指標利用相應的價格指數(shù)進行平減。在計算方式上，采用Deap2.1軟件進行數(shù)據(jù)處理。

2 小麥全要素生產(chǎn)率的測度及分析

2.1 小麥全要素生產(chǎn)率的測算結果

根據(jù)上述分析框架，運用Deap2.1軟件對中國小麥主產(chǎn)區(qū)小麥全要素生產(chǎn)率的變化進行分解和測度，結果見表3。

本文從升降態(tài)勢、時序演變狀況及構成部分對全要素生產(chǎn)率的影響3個指標考察小麥全要素生產(chǎn)率的變化特征。升降態(tài)勢用來測度全要素生產(chǎn)率的變化幅度，時序演變狀況反映全要素生產(chǎn)率的波動特征，而構成部分關注影響全要素生產(chǎn)率的主要和次要因素。表3顯示，在升降態(tài)勢方面，2004—2012年中國小麥主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率呈下降態(tài)勢，平均每年下降5.3%，降幅較大，意味著全要素生產(chǎn)率并非是小麥生產(chǎn)增長的主要力量。

在時間序列的演變狀態(tài)方面，2004—2012年小麥全要素生產(chǎn)率年際間變化顯著（見圖1）。2004—2005年小麥全要素生產(chǎn)率下降12.5%，2005—2006年上升7.2%，2006—2007又下降8.1%，2007—2008則上升6.1%，2008—2009年又降低18.8%，2009—2010年后趨于下降。其中，2005—2006年和2008—2009年，小麥全要素生產(chǎn)率變動非常明顯，具有明顯的“轉折點”性質。2005—2006年小麥全要素生產(chǎn)率的迅速上升可能是制度變革的結果。2004年，政府宣布3a之內免除農業(yè)稅。2005年，除山東省和河北省外，其它小麥主產(chǎn)區(qū)正式減免農業(yè)稅，一項舊的正式制度的廢除相當于一項制度創(chuàng)新，可能具有較強的激勵效應。農業(yè)稅減免后，農戶獲取所有的小麥種植收益，其可能通過采用新品種、精耕細作及提高努力程度等提升耕作水平，從而提高小麥生產(chǎn)效率。2008—2009年小麥全要素生產(chǎn)率迅速下降，可能是勞動力價格上漲較快帶來的結果。2008年，雖然勞動投入下降，但勞動力價格上漲較快，人工成本迅速增加（見表4），意味著在同等產(chǎn)量下要素組合的最優(yōu)配置點發(fā)生變化，生產(chǎn)效率自然而然地隨之變化。根據(jù)生產(chǎn)要素配置原則，生產(chǎn)者應根據(jù)生產(chǎn)要素的價格變化調整生產(chǎn)要素組合，在勞動力價格上升的情況下應使用相對便宜的生產(chǎn)要素進行替代，重構要素組合的比較優(yōu)勢。然而，要素替代在短期內可能無法完成，這種滯后效應可能對生產(chǎn)效率帶來負向效應。

在小麥全要素生產(chǎn)率的構成上，可以清晰地發(fā)現(xiàn)，技術效率維持不變的狀態(tài)，而技術進步使小麥全要素生產(chǎn)率年均降低5.4%，對小麥全要素生產(chǎn)率的增長起負向效應，表明技術進步是影響全要素生產(chǎn)率提高的主要力量。從時序變化狀況來看，技術效率變化不顯著，技術進步變化較顯著。另外，技術效率和技術進步很少出現(xiàn)同時增長的情況，即使當技術效率促進小麥全要素生產(chǎn)率上升時，技術進步總對全要素生產(chǎn)率增長帶來不利影響。這些現(xiàn)象進一步表明，中國小麥生產(chǎn)應進一步加大技術創(chuàng)新力度，但同時也應促進技術擴散和推廣，提高現(xiàn)有技術的應用水平，促進小麥生產(chǎn)效率的提高。

表3和圖1顯示了技術效率和技術進步的變動狀況。可以明顯地看出，技術效率變化幅度較小，到2012年，技術效率比2004年累積增長僅0.001倍，變化微弱。從技術效率的構成部分來看，2004—2012年純技術效率基本維持不變，規(guī)模效率平均每年提高0.1%，比2004年累積增長0.004倍，反映出技術效率的微弱變化主要依賴于規(guī)模效率的變動。在變動幅度方面，規(guī)模效率波動范圍在0.02%～5.3%，純技術效率則維持在0.01%～2.5%，規(guī)模效率的變動相對不穩(wěn)定。技術進步的變化表現(xiàn)為3個特征：技術進步降幅較大，平均每年下降5.4%;技術進步年際間的波動顯著，變動幅度較大（見圖1），2004—2012年小麥技術進步年際間的波動范圍在1.7%～25.6%。其中，2005—2006年小麥生產(chǎn)的技術進步上升6.8%，2008—2009年降低18.8%，差距較明顯;2009—2010年后，技術進步表現(xiàn)為持續(xù)下降的趨勢，這是需要值得注意的問題。

2.2 小麥全要素生產(chǎn)率變化的省際特征分析

表5顯示，除陜西省以外，2004—2012年各省區(qū)小麥全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)下降態(tài)勢。其中，河南省和江蘇省下降幅度較大，分別平均每年降低7.2%和7.1%，湖北省降幅最小，平均每年降低5.1%，其它省區(qū)的小麥全要素生產(chǎn)率也表現(xiàn)為不同程度的下降。由此可見，各產(chǎn)區(qū)小麥生產(chǎn)增長的主要力量并非來源于全要素生產(chǎn)率的提高。

在小麥全要素生產(chǎn)率的穩(wěn)定性上，各產(chǎn)區(qū)之間存在較大差別。從表6可以清晰地看到，山西省的變異系數(shù)為0.2438，穩(wěn)定性程度最差，其次是四川省，其變異系數(shù)為0.1529，穩(wěn)定性程度最好的是山東省，其變異系數(shù)為0.0706。根據(jù)變異系數(shù)穩(wěn)定性的劃分標準，得到如表7所示的各省區(qū)穩(wěn)定型類型。其中，河北省、江蘇省和山東省處于中穩(wěn)定型狀態(tài)，其它省份均屬于低穩(wěn)定型或悲慘穩(wěn)定型。讓人意外的是，作為糧食大省，河南省的小麥全要素生產(chǎn)率屬于悲慘穩(wěn)定型，這是需要關注的問題。

根據(jù)Malmquist指數(shù)升降和穩(wěn)定性的劃分，得到表8的產(chǎn)區(qū)特征狀況。從適宜性技術的角度分析，如果全要素生產(chǎn)率處于顯著的上升態(tài)勢，并且相對穩(wěn)定，可能意味著技術創(chuàng)新和擴散與本地資源稟賦相適應，技術發(fā)展具有較強的比較優(yōu)勢。由此可見，各區(qū)域小麥生產(chǎn)技術并未表現(xiàn)出較強的比較優(yōu)勢。因此，探索區(qū)域適宜性技術的發(fā)展是促進小麥生產(chǎn)增長模式轉變的關鍵因素。

從各區(qū)域時序演變狀況來看，各省區(qū)小麥全要素生產(chǎn)率均波動明顯，但各區(qū)域之間表現(xiàn)出不同的演化狀態(tài)。如，安徽省和河北省，兩者很少出現(xiàn)同時增長或下降的情況，更多的表現(xiàn)為相反狀態(tài)，在2006—2007年，安徽省小麥全要素生產(chǎn)率下降2.7%，河北上升省4%，其它省份間的波動也表現(xiàn)為類似特征。各省區(qū)Malmquist指數(shù)在特定年份均變化顯著。表1顯示，2005—2006年各省區(qū)（除河北外）小麥全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)為明顯的上升態(tài)勢。其中，山西省增長率最高為18%，陜西省最低達到2.8%，如前文所述，這種變化可能是制度變革的結果，農業(yè)稅減免帶來了較強的擴散效應和報酬遞增效應。2008—2009年，各省區(qū)小麥全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)明顯的下降態(tài)勢。其中，湖北省下降了35.6%，山西省下降了30.3%，最低的河北省也下降了9.3%，其它區(qū)域均下降10%以上，除前文所述生產(chǎn)要素配置方面的原因外，政策變化可能是另一重要誘因。2007年全國農產(chǎn)品價格迅速上漲，政府采取宏觀調控措施消除農產(chǎn)品價格上漲帶來的不利影響，這可能誘導農戶形成新的農產(chǎn)品預期，如小麥價格下降，對農戶的生產(chǎn)預期產(chǎn)生負向影響，導致小麥全要素生產(chǎn)率的下降。另外，2008年的經(jīng)濟危機也可能是其下降的原因。上述分析表明，中國小麥生產(chǎn)的增長應注重制度創(chuàng)新，通過制度供給的比較優(yōu)勢為技術創(chuàng)新和擴散提供平臺，技術與制度的有效結合更有利于提高小麥全要素生產(chǎn)率。

從各省區(qū)小麥全要素生產(chǎn)率的構成部分來看，表9清晰地顯示，除陜西省外，雖然技術效率降低對小麥全要素生產(chǎn)率變化產(chǎn)生負向效應，但影響非常微弱，各省區(qū)小麥全要素生產(chǎn)率變化的主要影響因素是技術進步。在技術進步升降方面，除陜西省外，其它省份的技術進步均呈下降態(tài)勢（見表8），意味著各區(qū)域小麥生產(chǎn)缺乏“前沿面移動效應”，技術創(chuàng)新推動小麥生產(chǎn)增長的作用有限。另外，各省區(qū)小麥技術進步下降幅度不同，但差距并不明顯。其中，河南省降幅最大，平均每年下降6.9%，湖北省降幅最小，平均每年下降5.5%，兩者相差為1.4%。在穩(wěn)定性方面，各省區(qū)技術進步呈不同的穩(wěn)定性特征（見表8）。總體上，各省區(qū)技術進步的穩(wěn)定性狀態(tài)并不好，除山東省、江蘇省和河北省屬于中穩(wěn)定型以外，其它省份均屬于低穩(wěn)定型或悲慘穩(wěn)定型。技術進步穩(wěn)定性差，意味著技術創(chuàng)新可能與該區(qū)域的資源稟賦不相適應，無法推動生產(chǎn)前沿面向上移動，獲取技術創(chuàng)新的后發(fā)優(yōu)勢。技術效率呈現(xiàn)與技術進步不同的變化狀況，各區(qū)域技術效率維持不變或有微弱變化，河北省、河南省和江蘇省略有下降，陜西省則略有上升，其它省份維持不變;各區(qū)域均表現(xiàn)為較好的穩(wěn)定性狀態(tài)，河北省、山西省、陜西省、四川省屬于中穩(wěn)定型，其它省份則處于高穩(wěn)定型狀態(tài)。這些情況表明，技術效率不是小麥全要素生產(chǎn)率增長的主要依靠力量，也反映中國農業(yè)發(fā)展不僅應重視技術創(chuàng)新，也應關注現(xiàn)有技術的推廣和擴散，提高農業(yè)的生產(chǎn)效率。

2.3 收斂性分析

如前文所述，中國小麥各產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)不同的發(fā)展特征，對于，初始全要素生產(chǎn)率較低的地區(qū)是否比較高地區(qū)實現(xiàn)更快地增長，最終表現(xiàn)為趨同特征，需要進行收斂性檢驗。收斂性原指窮國是否比富國傾向于更快地增長，本文的收斂性是指生產(chǎn)率較低的地區(qū)比較高地區(qū)擁有更快的增長率。收斂性檢驗主要包括3種方法：σ收斂、絕對β收斂和條件β收斂。本文利用σ收斂檢驗各省區(qū)全要素生產(chǎn)率變化的收斂性。σ收斂衡量同一時間內不同區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率的離散程度，可以通過離差或變異系數(shù)等指標描述。本文采用變異系數(shù)刻畫小麥全要素生產(chǎn)率的收斂性。隨著時間推移，如果變異系數(shù)隨時間序列變化持續(xù)下降，那么收斂出現(xiàn)，表明各區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率越來越接近，差距逐漸減小，最終表現(xiàn)為趨同特征。

表10和圖2顯示，技術效率的變異系數(shù)呈微弱變化，并未出現(xiàn)明顯的下降趨勢，表明各省區(qū)間的技術效率趨于發(fā)散，各省區(qū)沒有縮小現(xiàn)有技術應用方面的差距。技術進步的變異系數(shù)呈現(xiàn)與技術效率不同的時序特征（見圖2），分為2個階段：第1階段，2004—2005年至2006—2007年，變異系數(shù)先下降后上升;第2階段，2006—2007年至2011—2012年，變異系數(shù)呈逐漸下降的趨勢，表明各省區(qū)間的技術進步差距逐漸減小，可以判斷這一階段技術進步表現(xiàn)出顯著的收斂趨勢。

技術效率和技術進步共同決定小麥主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率的收斂性?？傮w上，各產(chǎn)區(qū)小麥全要素生產(chǎn)率趨于發(fā)散（見圖2），但從不同階段來看，表現(xiàn)為不同特征：第1個階段為2004—2005年至2006—2007年，Malmquist指數(shù)的變異系數(shù)先下降后上升，從0.1210增加到0.1465，變化幅度較大;第2個階段為2007—2008年以后，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)的變異系數(shù)雖略有波動，但總體表現(xiàn)為下降態(tài)勢，2007—2008年為0.1417，2008—2009年下降為0.1083，2009—2010年則上升為0.1168，2010—2011年下降至0.0829，2011—2012年又上升至0.0879。結合前文分析，在這一階段，技術進步使小麥全要素生產(chǎn)率趨于收斂，技術效率的微弱變化使全要素生產(chǎn)率趨于發(fā)散，收斂與發(fā)散力量的綜合作用使小麥全要素生產(chǎn)率的變化表現(xiàn)出微弱的收斂趨勢，但并不顯著。

3 結論及建議

本文基于Malmquist指數(shù)，估算并分析了2004—2012年中國小麥主產(chǎn)區(qū)小麥全要素生產(chǎn)的變動及其區(qū)域特征，并在此基礎上對小麥全要素生產(chǎn)率進行了收斂性檢驗。通過分析得出以下基本結論。

2004—2012年中國小麥主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率整體上呈下降趨勢，平均每年下降5.3%，技術效率基本維持不變，技術進步平均每年下降5.4%，技術進步是小麥全要素生產(chǎn)率下降的主要因素。

小麥主產(chǎn)區(qū)各省區(qū)全要素生產(chǎn)率在升降態(tài)勢、時序演變狀況和穩(wěn)定性方面表現(xiàn)出不同的發(fā)展特征。其中，陜西省小麥全要素生產(chǎn)率呈上升態(tài)勢，其它省區(qū)的全要素生產(chǎn)率均呈下降趨勢。在穩(wěn)定性方面，河北省、江蘇省、山東省屬于中穩(wěn)定型，安徽省、陜西省則處于低穩(wěn)定型狀態(tài)，而河南省、湖北省、山西省、四川省屬于悲慘穩(wěn)定型，這些反映出提高全要素生產(chǎn)率的穩(wěn)定性可能有利于增強小麥生產(chǎn)的比較優(yōu)勢。另外，各省區(qū)技術進步的穩(wěn)定性存在差別，山東省、江蘇省和河北省屬于中穩(wěn)定型，安徽省、河南省、陜西省、四川省處于低穩(wěn)定型狀態(tài)，湖北省、山西省則屬于悲慘穩(wěn)定性。技術效率的穩(wěn)定性也存在不同，河北省、山西省、陜西省、四川省屬于中穩(wěn)定型，其它省區(qū)則處于高穩(wěn)定型狀態(tài)?？傮w上，根據(jù)對各省區(qū)的技術效率和技術進步的變動分析，得出技術進步是各區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率下降的主要影響因素。

通過σ收斂性檢驗可知，2004—2012年，小麥生產(chǎn)的技術效率趨于發(fā)散，技術進步的階段性特征較明顯，2006—2007年至2011—2012年技術進步表現(xiàn)出顯著的收斂趨勢?？傮w上，2004—2012年小麥主產(chǎn)區(qū)全要素生產(chǎn)率趨于發(fā)散，但2006—2007年后中國各區(qū)域小麥全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出微弱的收斂趨勢，在這一階段，技術進步使小麥全要素生產(chǎn)率趨于收斂，技術效率的微弱變化使全要素生產(chǎn)率趨于發(fā)散，兩者的共同作用使小麥全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)出不顯著的收斂特征。

在政策層面上，政府應重視小麥生產(chǎn)技術創(chuàng)新，使小麥生產(chǎn)轉變到技術創(chuàng)新驅動的增長模式中來，但考慮到不同產(chǎn)區(qū)的自身特征，小麥技術創(chuàng)新應根據(jù)區(qū)域的資源稟賦特征開發(fā)符合區(qū)域特點的適宜性技術（如測土施肥、良種培育），提高技術的適用性，發(fā)展具有比較優(yōu)勢的技術創(chuàng)新路徑。政府應建立與技術創(chuàng)新相適應的科技推廣體系。研究表明，技術效率總體上保持不變，說明中國小麥生產(chǎn)的技術擴散和推廣并不成功，變異系數(shù)的變動表明技術效率同樣存在變動較大的風險。因此，應在關注技術進步的同時提高技術效率，使技術進步與技術擴散真正結合起來，提高現(xiàn)有技術的應用水平，推動創(chuàng)新成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力轉化。政府應實施因勢利導政策，適時、適地調整相關農業(yè)政策，為小麥生產(chǎn)提供良好的制度環(huán)境。應加強小麥生產(chǎn)成本上升對全要素生產(chǎn)率影響的研究，特別是勞動力成本上升對小麥全要素生產(chǎn)率的影響，為小麥生產(chǎn)的要素替代和技術研發(fā)提供依據(jù)，構建要素配置的動態(tài)比較優(yōu)勢，向依靠全要素生產(chǎn)率提高的增長路徑轉變。

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（責任編輯 常陽陽）