人力资本与区域全要素生产率分析

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1、岳书敬、刘朝明:人力资本与区域全要素生产率分析3人力资本与区域全要素生产率分析岳书敬刘朝明内容提要:本文采用Malmquist指数分析了我国30个省级行政区1996—2003年的全要素生产率(TFP)增长,并将其分解为技术进步指数和效率变化指数。为了减少计算偏差,我们在使用承认无效率项存在的生产前沿技术的同时,引入了人力资本要素。本文的分析结果表明:我国的人力资本水平增长迅速,30个省区的经济增长效率差距逐年扩大。同时我们发现:在引入人力资本要素后,1996—2003年区域全要素生产率的增长得益于技术进步;如果不考虑人力资本存量,则低估了同期的效率提高程度,而高估了期间的技术进步指数。关

2、键词:人力资本区域经济增长全要素生产率Malmquist指数一、引言我国改革开放以后经济增长的动力,是来源于要素投入还是来源于生产率提高,理论界的学者,例如Chow(1993),Borensztein和Ostry(1996),Hu和Khan(1997),Krugman(1994),Young(2003)等都是各执一端。通过对近十多年的经济增长分析,Zheng和Hu(2004)、颜鹏飞和王兵(2004)、张军(2002)都认为20世纪90年代以后我国的全要素生产率(TotalFactorProductivity)开始下降,其增长方式可能与20世纪80年代有所不同。为了更为准确地辨识我国这一

3、时期经济增长的动力,本文考察了1996年以后我国30个省、自治区、直辖市(为分析方便,本文将四川和重庆归为同一区域)的全要素生产率增长情况。在对我国TFP增长的研究中,许多文献都采用了增长核算法和时间序列生产函数法。前者如Hu和Khan(1997),Wang和Yao(2003),Young(2003);后者如Chow(1993),Chow和Lin(2002),Wang和Meng(2001)等。但是这两种方法在应用中存在一些局限:增长核算法在计算TFP时,需要提出行为和制度的假设,如完全竞争和利润最大化,这一点对于发展中国家尤其是处于转型期的中国是不适合的;时间序列生产函数法则很难在分析中

4、包含较多的解释变量(Zheng和Hu,2004);上述两种方法都不能区分生产率增长的源泉究竟是技术进步还是效率提高,而将TFP分解为技术进步和效率变化对政策的制定是很有意义的,尤其是对发展中国家(Felipe,1999);另外,这两种方法所隐含的研究个体是完全有效的假设,也会使对TFP增长的估计有偏(Grosskopf,1993)。为避免上述偏差,本文使用了承认无效率存在的生产前沿函数模型(FrontierProductionFunction)中的Malmquist指数方法(Fare等,1994b),来分析30个省级行政区的经济增长。这种指数法去除了增长核算法中的严格假设,同时可以将TF

5、P增长分解为技术进步和效率变化,而将生产率增长的源泉区分为技术进步和效率提高是当前经验研究的重点。前者指的是最佳实践者组成的生产前沿面的移动,后者指由于干中学和管理实践的提高,以及在给定技术下的效率提高等。而且,Malmquist指数法中面板数据的使用也增加了生产率分析中的自由度。3岳书敬,西南交通大学经济管理学院博士生,邮政编码:610031,电子信箱:yue-shujing@126.com。刘朝阳,西南交通大学经济管理学院。作者感谢匿名审稿人提出的修改意见,同时感谢张扬博士、曾召友和王德忠给本文的帮助和意见,文责自负。902006年第4期目前,使用生产前沿函数模型对我国TFP增长进行

6、研究的文献并不多,其中孔翔等(1999)、Wu(2000)、涂正革和肖耿(2005)使用生产前沿函数方法中的随机前沿函数法(StochasticFrontierProductionFunction),而Zheng和Hu(2004)、颜鹏飞和王兵(2004)使用Malmqusit指数法对我国省、市、自治区的生产率进行研究。但是,上述文献都假设产出是由物质资本和劳动力两种要素得到的,没有考虑人力资本的作用。然而,Schultz(1962)指出,人力资本投资是经济增长的一个重要解释变量,可以在很大程度上解释相近的要素投入却带来差别较大的产出。Mankiw、Romer和Weil(1992),En

7、gelbrecht(1997)等从理论和实证方面得出了人力资本对经济增长的重要性。Islam(1995)、Benhabib和Spiegel(1994)、Aiyar和Feyrer(2002)等认为,人力资本对TFP的增长有着显著的影响。虽然Young(2003)对我国人力资本的增长进行了估计,但其研究有以下缺点:基于不同年份的人口调查将劳动力进行了分类,并用工资作为每一种劳动力的权重,但工资的估计时间段(1986—1992年)和其研究

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