區域經濟差異、生產率的分解及收斂分析

摘要：本文以1990—2006年我國29個省區的數據為基礎，通過數據包絡分析（DEA）方法測算出各省區全要素生產率，進一步將勞動生產率的增長分解為技術效率、技術進步、物質資本積累和人力資本積累4個成分，考察4個成分對勞動生產率增長收斂性的影響。結果表明，隨著時間的推移，全國平均Farrell技術效率呈下降趨勢，落后地區與生產前沿面漸行漸遠；我國區域勞動生產率增長是發散的，盡管物質資本積累對勞動生產率增長及收斂有顯著影響，但技術進步最終促使我國省區勞動生產率增長存在發散效應。

關鍵詞：勞動生產率；全要素生產率；收斂；區域差異

中圖分類號：F061.5文獻標識碼：A文章編號：1000-176X（2009）05-0032-08

一、引 言

經濟的收斂性一直是增長理論乃至經濟學界的研究熱點之一。以Solow為代表的新古典增長理論認為，在一個有效范圍內的不同經濟體，初始人均人力資本和經濟增長率之間存在負相關關系，即落后地區比發達地區有更高的增長率，最終不同經濟體之間的人均收入差異趨于消失。而新增長理論則暗示經濟體之間不存在收斂趨勢，其理由主要是技術進步的內生性、經濟系統的收益遞增以及人力資本的外部性。

理論觀點的分歧催生了大量的實證檢驗。20世紀90年代以來，許多學者利用跨國數據對經濟收斂性進行大量的經驗分析。Mankiw等人(1992)對OECD國家的初始人均收入和增長率之間關系進行檢驗，發現存在明顯的收斂特征［1］（持類似觀點的還有Sala.I.Martin等）。Barro (1997)將發達國家和貧窮國家一起放在同一個計量模型進行檢驗，結果發現不存在收斂現象［2］。Islam(1995)，Caselli、Esquivel和Lefort(1996)采用面板數據模型分析發達國家和發展中國家的經濟收斂或發散特征［3-4］。總的說來，這一時期的收斂文獻更多地集中于對收入收斂問題的研究。隨后一些學者拓展了分析的視野，開始關注生產率（主要指全要素生產率和勞動生產率）收斂問題。Miller和Upadhyay(2002)采用83個國家1960—1989的數據考察收入和全要素生產率（TFP）的收斂性問題，結果表明，TFP存在絕對收斂和條件收斂，收入只表現為條件收斂［5］。Kumar和Russell（2002）基于1965—1990年間57個國家數據，運用DEA方法把TFP分解為技術進步和技術效率（技術擴散），在此基礎上將勞動生產率增長分解為3個組成部分，研究發現，勞動生產率的增長及收斂主要是由物質資本深化引起的［6］。Henderson和Russell（2005）進一步考慮了人力資本因素，研究1965—1990年間52個國家勞動生產率增長與收斂情況發現，平均而言，勞動生產率上升了78.6個百分點，其中物質資本積累、人力資本積累、技術進步和技術效率所貢獻的百分點分別為29.8、26.5、7.1和0.7［7］。這些研究文獻大大豐富了收斂研究的內容，為經濟增長理論發展增添了一道亮麗風景。 我國改革開放30年來，經濟發展取得令世界矚目的成就。然而，伴隨經濟總量的快速增長，我國地區經濟發展的不平衡性越發凸顯，特別是20世紀90年代以來，我國地區經濟發展差異日益成為各界關注的焦點問題之一。由此產生許多關于我國區域經濟收斂問題的研究文獻。一些研究文獻表明，我國區域經濟增長存在俱樂部收斂現象，即東、中、西三大經濟區內部呈現收斂趨勢，而區域之間的差距卻在不斷擴大（如林毅夫，1998；蔡昉、都陽，2000；沈坤榮、馬俊，2002；張煥明，2004；等等）［8-11］。這些研究主要從人均收入收斂入手，對生產率收斂的研究則較少涉及。關于我國生產率收斂研究方面，彭國華（2005）采用傳統的Solow方法測算1982—2002年我國各省區TFP，進而對TFP收斂性進行分析，結果表明，TFP收斂與收入收斂具有很大的相似性，全國范圍沒有絕對收斂，只有條件收斂［12］。李國璋和魏梅（2007）將勞動生產率增長分解為技術進步、技術效率和資本深化的增長，在1993年之前技術效率是我國區域勞動生產率收斂的主要因素，資本深化則擴大地區差距。但在1993年之后則恰好相反，資本深化是我國區域勞動生產率收斂的原因［13］。岳書敬（2008）研究表明，技術進步是推動TFP增長的重要因素，也是地區經濟差距擴大的主要原因［14］。總之，從生產率入手進行研究有助于深入認識我國經濟收斂問題及其背后成因。然而值得注意的是，這些文獻有的是根據Solow方法測算TFP，容易導致估計結果偏誤，有的文獻則在對勞動生產率進行分解時，沒有相應得到人力資本積累這一項，可能造成對生產率分解的不完整，形成對結果的誤判。關于我國生產率收斂問題的研究，存在進一步擴展的空間。基于此，本文對我國生產率增長進行分解和收斂性研究，試圖彌補和豐富已有的文獻發現。

本文借鑒Henderson和Russell（2005）思想，運用DEA方法將我國29個省區1990—2006年間的全要素生產率分解為技術效率和技術進步，并描述生產前沿面的移動情況，在此基礎上進一步將各省區勞動生產率分解為技術進步、技術效率、物質資本積累和人力資本積累4個組成部分，分析討論我國省區勞動生產率的收斂性及各分解成分對收斂性的影響。

文章結構安排如下：第二部分是模型和數據說明；第三部分是我國實證分析；第四部分是結論和簡單政策涵義。

二、模型、變量選擇與數據說明

（一）TFP的測算：DEA方法

在對我國勞動生產率增長進行分解之前，我們首先需要對1990—2006年各省區的TFP進行測算。關于TFP的測算，比較常見的方法是以“Solow余值”為代表的參數估計方法，該方法是通過建立某種具體形式的生產函數，采用擬合回歸的方式估計待定系數，進而估算出TFP。由于生產函數本身的不可知性，而且Solow余值法需要較強的理論假設，不同的模型設定常常導致不同的結果。近年來，以數據包絡分析（DEA）為基礎的Malmquist指數法作為一種非參數估計方法，由于其估計過程不需要設定具體生產函數形式，所以可有效地避免因生產函數設定而導致估計結果的偏誤。有鑒于此，本文首先采用DEA方法計算出1990—2006年各省區的TFP。

在本文中，我們把每一個省區看作一個決策單位，從產出的角度構造在每一個時期我國生產最佳實踐前沿面，并把每一個省區的生產同最佳實踐前沿面進行比較，從而測度出技術效率變化和技術進步。假定在時期t=1，2，…，T有兩種投入xk，t=(X1k，X2k)生產一種產出yk，t=(Yk)。k=1，2，…，29代表我國各個省區。我們用DEA從產出角度構造t時期規模報酬不變的技術前沿：

StCRS=(xt，yt):∑29k=1zkytk≥yt，∑zkxtnk≤xtn，zk≥0，n=1，2，k=1，…，29 （1）

其中，zk表示權重。根據技術前沿St，建立基于產出的距離函數為：

Dto(xti，yti)=min{θ:(xtk，ytk/θ)∈st}

=［max{θ:(xtk，θytk)∈St}］-1

=［Fto(xtk，ytk)］-1（2）

其中，Fto(#8226;)表示基于產出的Farrell技術效率指數。由（2）式可知，距離函數是Farrell技術效率的倒數。

根據Fare et al(1994)，基于產出的Malmquist生產率指數可表示為：

Mto=Dto(xt+1，yt+1)/Dto(xt，yt)（3）

（3）式測度在時期t的技術條件下，從時期t到時期t+1的技術效率的變化。同樣可以定義在時期t+1的技術條件下，測度從時期t到t+1的技術效率變化的Malmquist生產率指數為：

Mt+1o=Dt+1o(xt+1，yt+1)/Dt+1o(xt，yt)（4）

為了避免在選擇生產技術參考系時的隨意性，可用（3）式和（4）式兩個Malmquist生產率指數的幾何平均值來衡量從時期t到t+1生產率變化的Malmquist指數。當該指數大于1時，表明從時期t到時期t+1的TFP是增長的。

Mo(xt+1，yt+1;xt，yt)=Dto(xt+1，yt+1)Dto(xt，yt)#8226;Dt+1o(xt+1，yt+1)Dt+1o(xt，yt)1/2

=Dt+1o(xt+1，yt+1)Dto(xt，yt)Dto(xt+1，yt+1)Dt+1o（xt+1，yt+1）#8226;Dto(xt，yt)Dt+1o(xt，yt)12

=EFF#8226;TECH（5）

（5）式給出的Malmquist生產率指數分解為技術效率EFF和技術進步TECH兩部分。EFF測度從時期t到時期t+1每個決策單位到最佳實踐前沿面的變化情況，它反映了省區生產效率的提升，在收斂文獻中，如Henderson和Russell（2005）稱之為技術擴散或技術轉移。TECH則測度技術前沿從時期t到時期t+1的移動。

（二）勞動生產率的分解

根據上述方法測算出TFP，并相應得到技術效率和技術進步指數，進一步運用Henderson和Russell（2005）框架對勞動生產率進行分解。考慮到一種產出（Y）、兩種投入即物質資本投入（K）和人力資本（H）。這里的H＝h#8226;L，其中h表示人均人力資本，L表示勞動投入，人力資本（H）亦可稱為有效勞動。規模報酬不變的假設條件下，令投入和產出同除以有效勞動，生產集就可以在（，）二維空間表示，其中=K/H，=Y/H，分別表示為有效勞均資本和有效勞均產出。為了分析的方便，我們不妨假定某一省區在時期t和時期t+1的實際有效勞均產出分別為t(t)和t+1(t+1)，而對應時期的潛在勞均產出分別表示為^t和^t+1(y+1)，滿足：

^t(t)=et#8226;^t(t)，

t+1(t+1)=et+1#8226;^t+1(y+1)（6）

其中，et和et+1為前述的Farrell技術效率指數。進一步地，把實際有效勞均產出增長指數表示為：

t+1(t+1)t(t)=et+1et#8226;^t+1(t+1)^t(t)（7）

（7）式右邊的分子和分母同乘以^t(t+1)，可以得到以時期t技術為參考的實際有效勞均產出增長指數：

(t+1)(t)=et+1et#8226;^t+1(t+1)^t(t+1)

#8226;

^t(t+1)^t(t)（8）

同樣地，（7）式右邊的分子和分母同乘以^t+1(t)，得到以時期t+1技術為參考的實際有效勞均產出增長指數為：

t+1(t+1)t(t)=et+1et#8226;^t+1(1)^t(t)

#8226;

^t+1(t+1)^t+1(t)（9）

用（8）式和（9）式右邊項的幾何平均值來衡量從時期t到時期t+1實際有效勞均產出增長率指數，即：

t+1(t+1)t(t)=et+1et

t+1(t+1)^t(t+1)

#8226;

^t+1(t)^t(t)12

^t(t+1)^t(t)

#8226;

^t+1(t+1)^t+1(t)12

=EFF#8226;TECH#8226;KACC

（10）

其中，EFF、TECH和KACC分別是技術效率、技術進步和物質資本積累。由前面有效勞均產出的定義可知，t=Yt/Ht=Yt/(ht#8226;Lt)=yt/ht，這里yt是勞均產出，也就是本文所分析的勞動生產率。由此，勞動生產率增長率可表示為：

yt+1yt=ht+1ht#8226;t+1t（11）

結合（10）和（11），我們可以得到勞動生產率增長的4個分解成分：

yt+1yt=et+1et

^t+1(t+1)^t(t+1)

#8226;

^t+1(t)^t(t)12

^t(t+1)^t(t)

#8226;

^t+1(t+1)^t+1(t)12

ht+1ht

=EFF#8226;TECH#8226;KACC#8226;HACC

（12）

其中，HACC表示人力資本積累。

（三）變量選擇與數據說明

本文使用的樣本為1990—2006年我國29個省區面板數據。由于重慶1997年設立為直轄市，為了保持數據連續性，重慶和四川數據合并計算；同時考慮到西藏部分數據缺省，將其排除在樣本之外。因此，一共選取29個樣本省區。

產出值采用反映地區經濟增長水平的GDP來表示，并按照1990年可比價格換算。原始數據來源于《新中國55年統計資料匯編》和各省區2007年統計年鑒。

關于物質資本投入采用永續盤存法來度量，公式如下：

Kt=(1-δ)Kt-1+It/Pt（13）

其中，Kt表示第t年年末實際資本存量，Kt-1表示上一年年末實際資本存量，It表示第t年名義投資，Pt為固定資本投資價格指數，(注：關于固定資產投資價格指數，大部分省區統計資料只提供了1993年以后的相關數據，考慮到數據的可得性，并借鑒已有的研究方法，在估算過程中我們采取如下處理方法：在1993年以前，用各省區商品零售物價指數表示Pt，1993年后，直接用各省區固定資產投資價格指數表示Pt。)δ表示折舊率。在實際計算過程中，我們將各省區的實際折舊率假定為5％。(注：折舊率是影響資本存量測量精度的一個重要參數。不同學者對折舊率的選取存在差異，比如：黃勇峰、任若恩和劉曉生（2002）對固定資產中的建筑物和設備假定了不同的折舊率，其中建筑物折舊率為8％，設備折舊率為17％。王金營（2001）考慮到不同時期固定資產領域和技術進步的影響，將1978年之前假定為3％，1978—1990年為5％，1990年之后為5.5％。其他一些研究通常假定一個不變的折舊率，如王小魯、樊剛（2000）假定折舊率為5％，龔六堂等（2004）將全國各省都假定10％的折舊率。張軍等（2004）則將各省區的折舊率無差別地設定為9.6％。本文采用經驗的折舊率方法，將實際折舊率假定為5％。)同時，為使永續盤存法中初始值對資本存量估算的誤差影響降低到最小，同時考慮到，如果在長期中資本存量的初始值相對較小，則對初始資本存量的任何合理的估計都不會對分析結果產生顯著影響，我們對各省區物質資本初始值的估計追溯到1980年，并假定該年的資本—產出比為3。(注：從以往文獻看，關于基期資本存量的估算方法也是仁者見仁，因而估算的結果也就各有差異，本文對基期資本—產出比取一個中間數值，假定1980年資本存量總額相當于當年國內生產總值的3倍。關于資本—產出比的具體分析可參考李治國、唐國興（2003）的研究成果。)原始數據來源于《新中國55年統計資料匯編》和各省區2007年統計年鑒。

關于人力資本存量的估算，我們采用Hall和Jones（1999）測算人力資本存量的方法［15］，公式如下：

H=e(E)L（14）

其中，H表示人力資本存量，L表示簡單的勞動投入，E表示平均受教育年限，(E)為平均受教育年限的分段函數。值得注意的是，′(E)所表示的是Mincer工資回歸估計中的教育回報率，指多接受一年學校教育使勞動力生產效率提高的比例為′(E)，如果E=0，那么H=L，即表示沒有接受學校教育的勞動力只能提供1單位的簡單勞動。

為測算出1990—2006年我國29個省區的人力資本存量，需要有勞動投入L和平均受教育年限E以及教育回報率的數據。其中，勞動投入用全社會年底從業人員數來表示。原始數據來自于《新中國55年統計資料匯編》和各省區歷年統計年鑒。平均受教育年限度量方法是：先按照各省區6歲及6歲以上人口中各種受教育程度人口的比重，將勞動力受教育程度分為小學、初中、高中和大專及以上，并分別將其平均受教育年數定為6、9、12和16年，以此計算出各省區1990—2006年平均受教育年限。其中，1990—2001年的數據來源于陳釗、陸銘（2004）的研究成果［16］；2002—2006年是按照前者方法估算得到，原始數據來源于2003—2006年《中國人口統計年鑒》和2007年《中國人口和就業統計年鑒》。

得到勞動力平均受教育年限之后，再結合分階段教育回報率的數據，就可以利用（14）式計算出各省區的人力資本存量。由于目前我國尚未提供公認的教育回報率數據，我們采用國外學者Psacharopoulos（1994，2004）對中國的估計數據。根據Psacharopoulos（1994，2004）研究結果，中國教育回報率與亞洲國家和地區平均水平比較接近，其中，小學階段教育回報率為0.18，中學教育階段為0.134，高等教育階段為0.151［17-18］。我們將此運用于分段函數(E)中，將我國平均受教育年限在0—6年之間的系數確定為0.18，6—12年之間的系數確定為0.134，12年以上的系數確定為0.151。(注：也就是說，當某一個省區勞動力平均受教育年限為13.6年，則該省區的勞均人力資本為：

hk=Hk/Lk=exp(0.18×6+0.134×7+0.151×1.6)

＝9.579。)在此基礎上，結合已有的勞動投入數據，就可以估算出29個省區1990—2006年人力資本存量。

三、實證分析

（一）Farrell技術效率與最佳實踐前沿面

由表1可知，1990—2006年，全國平均Farrell技術效率指數值呈下降趨勢。1990年為0.84，到2000年降為0.812，2006年進一步下降為0.775。具體到各個省區，技術效率變化表現出明顯的差異。東部沿海地區，如上海、廣東、福建、山東、江蘇、浙江和天津等省區的效率指數都超過0.9，而西部地區大部分省區的效率指數在0.6左右，明顯低于全國平均水平。大部分欠發達地區的技術效率整體表現出下降趨勢，與處于生產前沿面的距離逐漸拉大。欠發達地區與生產前沿面漸行漸遠的事實，對于旨在實現區域協調發展政策當局來說，是一個值得關注的問題。

表11990—2006年各省區Farrell技術效率指數

地 區1990年1995年2000年2005年2006年

北 京0.9280.8250.8100.6280.608

天 津0.9090.8050.9190.9640.955

河 北0.8170.8630.7910.7910.753

山 西0.6870.6420.6710.8360.785

內蒙古0.7660.6640.8010.8070.796

遼 寧0.9360.7650.8400.8170.791

吉 林0.8020.7350.8060.7610.686

黑龍江0.8600.6770.7490.8230.809

上 海1.0001.0001.0001.0001.000

江 蘇0.8460.9020.9530.8920.888

浙 江0.9131.0000.9780.8760.849

安 徽0.8440.9991.0000.9540.878

福 建1.0001.0000.9760.9290.902

江 西0.8030.8860.8520.7340.674

山 東0.9090.9961.0000.9050.855

河 南0.7820.8610.7790.8130.754

湖 北0.8310.9010.8140.8850.869

湖 南0.7630.8600.8480.9250.885

廣 東1.0001.0001.0001.0001.000

廣 西0.8901.0000.8790.9410.892

海 南0.7640.6760.6790.7120.722

四 川0.7670.8260.7540.7480.706

貴 州0.8190.8200.7440.6940.665

云 南1.0000.8990.7510.7650.722

陜 西0.7440.7070.6690.7240.674

甘 肅0.6800.7020.6860.7470.731

青 海0.6880.5710.6090.6090.589

寧 夏0.7130.5190.5510.5160.482

新 疆0.9120.6750.6340.5610.547

平 均0.8400.8200.8120.8050.775

注：表中列出個別年份數據，結果由軟件DEAP 2.1計算得到。

進一步觀察1990—2006年我國生產前沿面的變化情況，我們發現，上海和廣東這兩個經濟高度發達地區在17年里一直扮演最佳實踐者的角色，成為推進我國技術進步的急先鋒，福建和山東也在多數年份位于最佳實踐者行列，少數欠發達地區僅在個別年份成為最佳實踐者（比如云南僅出現在1990年）。顯然，只有那些經濟相對發達地區才能持久地成為推動我國技術進步的最佳實踐者。

圖1 1990—2006年我國生產前沿面移動

（二）勞動生產率增長的分解與收斂性分析

1.勞動生產率增長的分解

我們由（12）式將各省區勞動生產率增長分解為技術效率EFF、技術進步TECH、物質資本積累KACC和人力資本積累HACC等4個成分。為更好表達各分解成分增長情況，參照Henderson和Russell（2005）方法，我們將每個成分減去1，再乘以100，結果如表2所示。我們發現，1990—2006年間，全國平均勞動生產率增長了354.3％，增長最快的省份大多集中于東部沿海地區，其中，上海、天津、廣東和福建等省區勞動生產率增長了4倍多，江蘇、浙江的增長幅度更是超出5倍。西部地區勞動生產率增長相對滯緩，大大低于全國平均水平。從勞動生產率增長的4個分解成分看，物質資本、技術進步、人力資本和技術效率分別增長162.1％、56.7％、29.5％和－7.5％。這表明，物質資本積累所貢獻的部分主導著我國勞動生產率增長，技術進步的作用次之，人力資本的貢獻也是不容忽視的，技術效率則表現為負貢獻。

盡管全國平均來看，物質資本積累是勞動生產率增長的第一驅動力，但觀察各個省區勞動生產率增長情況，我們發現，上海、北京、天津和廣東是我國勞均產出水平最高的4個省區，在這4個富裕省區中，技術進步取代物質資本成為影響其勞動生產率增長的第一推動力，尤其是上海，其技術進步貢獻的部分為222.8％，而物質資本積累的貢獻遠遠低于前者，僅為27.6％，甚至低于人力資本積累的35.4％。

此外，我們關注到勞動生產率增長最慢的5個省區，分別是貴州、云南、寧夏、新疆和黑龍江，黑龍江增長較慢則是由技術效率下降和物質資本積累不足引起的，其他省區增長慢的主要原因是由技術效率大幅度下降引起的。可見，技術效率的提高對于加快落后地區勞動生產率的增長具有積極意義，這是從表1中得到的政策涵義之一。

表21990—2006年我國勞動生產率增長的分解（29個省區）

地 區Y/L 1990年Y/L 2006年(Y/L-1)×100(EFF-1)×100(TECH-1)×100(KACC-1)×100(HACC-1)×100

北 京7 986.2930 870.39286.5-34.4161.864.037.2

天 津6 614.9736 222.73447.64.9157.956.829.1

河 北3 032.7516 108.91431.2-7.731.0244.527.5

山 西3 292.1514 964.45354.513.637.3129.527.0

內蒙古3 453.4922 105.18533.93.243.9239.325.8

遼 寧5 601.1223 680.89322.8-14.996.1105.823.1

吉 林3 636.7116 675.89358.5-14.933.0230.222.7

黑龍江4 979.9516 377.84228.9-6.270.769.321.3

上 海9 603.0353 546.32457.60.0222.827.635.4

江 蘇3 968.7524 340.25513.34.981.6151.328.1

浙 江3 541.5724 266.51585.2-7.770.7234.030.2

安 徽2 343.679 469.66304.13.210.0160.636.6

福 建3 873.3920 805.48437.1-9.250.8208.227.3

江 西2 359.659 360.78296.7-16.28.3242.827.5

山 東3 737.6819 283.52415.9-6.239.4205.929.0

河 南2 287.429 551.18317.6-3.28.3214.126.8

湖 北2 711.3511 956.93341.04.913.6188.228.4

湖 南2 357.039 257.17292.715.44.9160.024.8

廣 東4 999.8726 073.91421.50.0115.091.126.9

廣 西2 129.219 378.62340.50.04.9229.927.3

海 南3 364.5215 336.51355.8-4.778.8111.026.8

四 川2 040.929 626.36371.7-7.711.8286.718.2

貴 州1 575.004 858.48208.5-18.91.6178.334.5

云 南2 349.097 775.19231.0-27.611.8198.537.0

陜 西2 565.4210 240.08299.2-9.217.3187.230.5

甘 肅1 878.758 182.13335.58.315.4164.231.9

青 海2 899.0711 571.09299.1-14.981.689.536.3

寧 夏3 070.5110 581.95244.6-32.260.5134.934.8

新 疆4 225.1914 556.21244.5-39.6102.296.443.6

平 均3671.67(1 846.26)

17 138.78(10 326.07)354.3-7.556.7162.129.5

注：括號內數據為標準差；分解結果由軟件DEAP 2.1得到。

2.勞動生產率增長的收斂性分析

進一步地，我們運用Barro回歸方程來考察1990—2006年間我國各省區勞動生產率增長的收斂性。考慮到隨機擾動項存在異方差問題，為使估計結果更為穩健，我們采用廣義最小二乘法（GLS）。

圖1和表3揭示了1990—2006年間我國生產率增長、技術效率、技術進步、物質資本積累、人力資本積累與初始勞均產出之間的相關關系。從中可以發現：（1）勞動生產率增長與初始勞均產出水平呈正相關，趨勢線明顯向右上方傾斜，相關系數為0.0136，且在10％顯著水平下統計顯著，表明在1990—2006年間，我國省區勞動生產率不存在絕對β收斂，而是發散的。（2）

技術進步與初始勞均產出呈正相關，趨勢線為向右上方傾斜，相關系數為0.0281，且在1％顯著水平下統計顯著。這表明，1990—2006年間，技術進步是促使我國省區勞動生產率發散的重要力量。這種正相關關系也表明，技術進步在初始勞均產出水平高的地區要比初始勞均產出水平低的地區增長得快。其原因是我國技術進步更多地發祥于經濟發達地區，發達地區作為技術進步的領頭羊，它們可以較早利用先進技術并持續保持技術上的領先優勢，技術勢能高的發達地區比技術勢能低的落后地區發展更為迅速，表現出了技術發展的“馬太效應”。這與前面分析所得到的欠發達地區逐步退出最佳實踐前沿面，技術進步主要是由發達地區推動的結論是一致的。（3）

物質資本積累與我國初始勞均產出之間呈負相關，趨勢線明顯向右下方傾斜，二者相關系數為－0.0260，且在1％顯著水平下統計顯著。表明物質資本積累使我國省區勞動生產率收斂，具有縮小地區差距的作用。（4）

技術效率與初始勞均產出呈負相關，且不具有統計顯著性。表明技術效率對我國省區勞動生產率收斂并不產生顯著影響，只能在一定程度上弱化省區勞動生產率的發散效應。顯然，區域間緩慢的技術擴散使其難以對勞動生產率增長的收斂產生積極的顯著影響。人力資本與初始勞均產出水平呈正相關，但相關系數不具有統計顯著性，表明人力資本對我國省區勞動生產率發散沒有顯著影響。

圖1 勞動生產率增長及各成分與初始勞均水平散點圖

表31990—2006年我國勞動生產率增長收斂的源泉

勞動生產率變化技術效率技術進步物質資本積累人力資本積累

初始Y/L0.0136（1.77）*-0.0008（-0.52）0.0281(21.83) ***-0.0260(-8.27)***0.0005(0.89)

常數項304.4021-4.3964-46.5786257.582427.8427

R20.07040.012840.89240.50230.0224

注： ***、** 和*分別表示在1％、5％和10％水平上顯著，括號內數據為t值，采用GLS估計方法得到。

總之，在1990—2006年間，物質資本積累使我國省區勞動生產率增長收斂，技術進步則使我國省區勞動生產率增長發散，而且后者的影響效應強于前者，最終促成了我國省區之間勞動生產率增長整體表現為發散特征。

四、結 論

本文參照Henderson和Russell（2005）方法，將我國29個省區1990—2006年勞動生產率分解為技術效率、技術進步、物質資本積累和人力資本積累4個成分，考察了1990—2006年間Farrell技術效率與最佳實踐前沿面、勞動生產率增長以及各個分解成分，并利用Barro回歸方程考察各分解成分對勞動生產率增長收斂的影響。基于以上分析，我們得到以下結論：

第一，1990—2006年間，我國技術效率平均水平呈現下降趨勢，欠發達地區逐漸退出最佳實踐前沿面，技術進步主要是由少數的發達地區推動。

第二，平均而言，物質資本積累是我國勞動生產率增長的主要原因，技術進步貢獻次之，人力資本的貢獻也不容忽視，但技術效率為負貢獻。具體到各個省區，技術進步是富裕省區勞動生產率增長的最重要源泉，而技術效率下降則是落后地區勞動生產率增長緩慢的主要原因。

第三，在整個樣本期內，技術進步是促進我國各省區勞動生產率增長呈現發散特征的最重要力量，而物質資本積累對地區勞動生產率增長的收斂起到促進作用，技術效率對我國省區勞動生產率收斂并不產生顯著影響，人力資本對我國省區勞動生產率發散沒有顯著影響。

基于以上結論，為縮小我國各省區之間的經濟差距，應該重視發達地區與落后地區之間所存在的技術差距問題。在政策選擇上，應強調省區之間技術交流和技術轉移，減少省區之間技術擴散的時滯。此外，加強落后地區的教育投入和研發投入，鼓勵新技術的開發和應用，對于縮小區域經濟差異是至關重要的。

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Regional Economic Difference，

Productivity Decomposition and Convergence

Abstract:Based on the data of 29 Chinese provinces during 1990—2006，this paper calculates the TFP by the method of Data Envelope Analysis，and then decomposes the growth of labor productivity into efficiency change，technology progress，physical capital accumulation and human capital accumulation.The results are as follows: (1) during the period，the Farrell technical index on average shows declining tendency，and the gap between backward region and production frontier increasingly expands; (2) Although physical capital accumulation drives primarily the growth and convergence of the cross-region productivity，the distribution of productivity growth shows dispersion because of the significant influence from technology progress.

Key words:Labor Productivity; Total Factor Productivity; Convergence; Regional Difference

（責任編輯：韓淑麗）