全要素生產率框架下的城市資本要素生產率分析

王德祥+薛桂芝

摘要 已有的文獻基本上都是關注全要素生產率的研究，很少在全要素生產率的框架下識別每一種投入要素對經濟增長的貢獻和影響。本文在Chang et al 2012年提出的ISP方法的基礎上，突破了其模型規模報酬不變的限制，采用投入導向的SBM模型對Luenberger生產率指數進行改進，在全要素生產率的框架下測算資本、勞動力和土地要素的生產率指數，識別每一種投入要素對全要素生產率的貢獻和影響。經研究發現，城市全要素生產率變化主要是資本要素生產率驅動的，提升城市全要素生產率的關鍵是提升資本要素生產率。本文還從經濟發展水平、城市規模、產業結構、市場化程度、人力資本積累、政府規模、投資率、財政科技支出、FDI、基礎設施建設等多個方面分析了影響城市資本要素生產率的因素。研究結論主要有：①1998—2013年間，中國城市全要素生產率累計下降了23.03%，其中資本要素生產率累計下降了60.71%，不同區域、不同層級、不同類型城市的資本要素生產率存在明顯的差異；②城市規模、市場化程度、人力資本積累、FDI資本存量和投資率是影響城市資本要素生產率的主要因素，其中，規模較大的城市占據各方面的優勢，能夠更好地改進資本要素生產率。市場化的推進和人力資本積累有利于資本生產率的改進，符合經濟發展的一般規律。FDI資本存量通過技術溢出效應和示范效應等能推進東道國技術進步和生產率提高；③投資率與資本要素生產率負相關，印證了Krugman隨著投資率走高會出現資本邊際報酬遞減以及資本要素生產率下降的問題的觀點；④第二產業占比與資本生產率正相關，而第三產業占比與資本生產率負相關，說明當前中國的居民消費結構層次總體上還比較低，強制推進二三產業間的結構升級只能造成供需結構匹配程度更低、愈加損失效率。短期內中國產業結構升級的方向應該為第二產業內部的調整升級。

關鍵詞 全要素生產率；資本要素生產率；LPI；ISP

中圖分類號 F062.1 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2016）11-0053-09 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.11.007

新古典經濟學把經濟增長的直接原因歸結為生產要素投入量的增長和全要素生產率的提高。資源的稀缺性意味著單純依靠要素投入的經濟增長是難以持續的，只有全要素生產率的提高才是經濟持續增長的源泉。改革開放之后中國的投資率從1981年的19.62%飛速上升到2014年的80.56%，同時“人口紅利”爆發，勞動力占比不斷上升，可以說中國改革開放以來的經濟增長主要是靠要素投入驅動的。然而，自2011年逐年下滑的經濟走勢印證了新古典經濟學投入驅動增長模式無法實現經濟持續增長的觀點。一方面投資率和人口紅利終將面臨拐點，不可能持續走高；另一方面要素投入達到一定規模一定會遇到報酬遞減的問題[1]。當經濟增長達到一定的階段，終將面臨經濟增長的“陣痛”調整期。當前中國的供給側改革旨在改變現有的經濟增長模式，減少無效投資，增加有效投資，改善投入產出關系，提高全要素生產率，促進經濟持續健康發展?？梢哉f，供給側改革的核心任務就是提升全要素生產率。2015年中國城鎮化率達到56.1%，學者們預測城鎮化的過程可以延續到2030年，從而進入城鎮化發展的成熟階段，屆時城鎮化水平可以達到70%。所以城市經濟發展的質量直接關系到未來中國經濟發展的質量。因而不同于以往從省級層面來測算全要素生產率，本文從城市層面來測算全要素生產率及各單要素生產率的增長變化情況。全要素生產率是資本、勞動力、土地等投入要素的綜合生產率，提升全要素生產率首先要辨析每一種要素生產率的變化情況。以往的研究方法得出的全要素生產率指數都是加總層面的指數，無法識別每一種投入要素的生產率對全要素生產率的影響，因而不能夠明確地辨析全要素生產率變動背后的關鍵因素測算全要素生產率的方法主要有索洛余值法、擴展索洛余值法、隨機前沿生產函數法和數據包絡分析法。。因此，本文沿襲并突破了Chang et al 2012年的研究[2]，采用SBM模型對Luenberger生產率指數（LPI）進行改進，采用基于投入松弛的全要素生產率指數（Input Slack-based TFP，ISP）來測度和分解223個地級及以上城市1998—2013年的全要素生產率，將每種投入要素的生產率從全要素生產率的框架下分離出來，辨析全要素生產率的變化究竟是由哪種要素生產率驅動的。相對于Chang et al的研究，本文的創新之處在于采用投入導向的SBM模型對傳統的Luenberger生產率指數進行改進，投入導向SBM距離函數能夠在規模報酬可變的假設條件下實現要素生產率改進的測算，突破了于Chang et al模型規模報酬不變的限制條件。另外本文也對主導全要素生產率的資本要素生產率的影響因素進行了分析，可以說從兩方面彌補了Chang et al研究的缺憾。

式（6）表明全要素生產率是各項投入要素生產率的算術平均值。所以，基于ISP指數方法不僅可以測算出各項投入要素的生產率，而且可以進一步測算出全要素生產率。這樣，在考慮資本、勞動力和土地資源三項要素投入的情況下，就可以借助ISP指數分別測度出資本要素生產率、勞動要素生產率以及土地要素生產率，而將各項投入生產率進行算術平均就可以得出全要素生產率。注意，基于ISP指數方法測算的要素生產率是控制了其他投入要素情況下的要素生產率，而不再是單獨測算某一項投入要素的偏要素生產率（Partial Factor Productivity），這種測算方式考慮到了投入要素之間可能存在的替代關系或者互補關系。

1.3 指標設計

生產要素主要包括勞動力、資本和土地，土地往往被看成是不變的，其他兩個則是可變的。傳統索洛模型的生產函數為Y=AF（L，K），其中，Y為總產出，L為勞動力，K為資本存量，A為全要素生產率。后來陸續有學者將其他生產要素引入這一模型，使得索洛模型不斷擴展，其中包括土地。我們認為城市經濟增長在很大程度上受益于城市用地的擴張，城市生產函數中土地不能被視為是不變的?；诖耍覀儤嫿ㄒ粋€擴展的索洛模型，Y=AF（L，K，R），R表示土地資源。所以模型的產出指標為Y，投入指標為L，K和R。總產出Y用市轄區GDP來表示，以1998年為基期，采用GDP平減價格指數進行平減。勞動力L我們用期末市轄區單位從業人員和城鎮私營和個體從業人員來表示。資本存量K采用歷年固定資產投資額，經永續盤存法測算而得，資本存量的測算方法主要借鑒張軍等的做法進行測算而得[5]。土地資源R用各地區的建成區面積表示。

本文最終構建了自1998年起升級為地級市的223個地級市1998—2013年的平衡面板數據來測度中國城市全要素生產率及其各項投入要素的生產率。

2 生產率測算結果及分析

本文采用Max DEA軟件測算城市全要素生產率框架下的單要素生產率。當期SBM距離函數Dt（xt，yt）和Dt+1（xt+1，yt+1）采用基于投入導向的SBM模型逐年測算得出?？缙赟BM距離函數Dt（xt+1，yt+1）和Dt+1（xt，yt）將面板數據轉換為截面數據，通過群組上方鄰群參比和下方鄰群參比方法測算得出。測算結果如表1，其中ISPK表示資本要素生產率，ISPK表示勞動要素生產率，ISPR表示土地要素生產率，LPI表示全要素生產率。

從國家層面來看，在1998—2013年的樣本區間內中國的全要素生產率的累計變化一直處于零值以下，呈明顯的退步狀態，累計退步23.03%。土地要素生產率在樣本區間一直處于退步狀態，累計退步17.01%。勞動要素生產率呈穩步上升趨勢，雖然2010—2013年有微弱的退步，但是在樣本期間累計增長8.63%。而資本要素生產率呈直線下滑態勢，樣本區間年增長率為-4.05%，累計退步60.71%。可以看出，全要素生產率退步的原因主要在于資本要素生產率的不斷下降。過度投資導致的嚴重產能過剩是資本要素生產率快速下降的重要因素。

從區域層面上看，資本要素生產率呈現出明顯的區域層次性，其中，東部地區的退步程度最小，累計退步35.42%，與其他三個地區的差別非常明顯。中部、西部和東北地區分別為71.69%、76.87%和79.89%，東北地區退步最為嚴重①。東部沿海省份與中西部省份之間差距呈不斷擴大的趨勢，主要原因是自改革開放后東部沿海省份的區位優勢和政策優勢引發了要素聚集效應，物力資本、人力資本和先進技術不斷向東部省份聚集。東北三省從地理位置上看屬于東部地區，但資本要素生產率最低，原因在于東北三省資源型城市比重過大，全國資源型城市262個，東北占了37個，全國資源衰退型地級市24個，有10個在東北。資源型城市經濟發展對資源開發依賴程度大，資源利用水平低。另外，2003—2012年振興東北十年，三個省份的固定資產投資年均增幅超過30%，GDP增速也水漲船高，高投入高產出掩蓋了產能過剩、生產率下滑等問題。東北地區的經濟困境是投入驅動增長模式負面效應的極端體現。

從城市層級上來看，副省級及以上城市資本要素生產率累計進步27.05%，地級市累計退步68.88%，大部分年份呈負增長狀態。副省級及以上城市的資本要素生產率遠遠超出了地級市的資本要素生產率，且生產率呈進步狀態。19個副省級及以上的城市基本上都屬于國家中心城市或區域中心城市，國家中心城市和區域中心城市是區域組織經濟活動和配置資源的中樞、區域綜合交通和信息網絡樞紐、科教、文化、創新中心，是城市體系中綜合實力最強的頂尖城市，在政策、資本、勞動力、技術和體制創新方面占盡天時地利人和，有利于生產率改進。

從城市類型來看，非資源型城市資本要素生產率樣本期間累計退步52.89%，資源型城市累計退步72.82%，其中資源衰退型城市累計退步90.95%。原因在于資源型城市的經濟增長對資源開發的依賴性強，采掘業占GDP比重較高，資源開發強度大，產能嚴重過剩，“三高”項目過多，低水平重復投資過高，接續替代產業發展滯后，向高技術產業、現代制造業的產業轉型升級尚處于起步階段，物力資本、人力資本和先進技術等要素集聚能力弱，創新能力差，不利于生產率改進。

盡管很多學者認為中國的要素生產率應該是取得了很大的進步，但是采用多種方法測算，中國的要素生產率的確長期在零值附近徘徊，甚至呈倒退狀態。本文對出現這種情況的原因進行了猜想：

（1）全要素生產率所體現的技術進步沒有蘊含資本投入帶來的技術進步。如果全要素生產率的增長較低，只說明沒有蘊含資本投入的技術進步較低，蘊含在資本投入中的技術進步仍然是存在的[6]。而中國的技術進步可能被蘊含在資本投入的增長中了。技術進步有自行研發和學習模仿兩種實現方式，同發達國家相比，中國在技術上存在著很大的差距，所以主要采用模仿、購買等方式來實現技術進步。這種進步通常是與購買專利技術或者購置機器設備同時進行的，從而蘊含在資本投入的增長中。要素生產率將技術進步和資本隔離開可能低估了中國技術進步的程度和生產率的真實改進情況。

（2）中國的投資率可能存在被高估的情況。國內很多研究都對中國投資率的真實性表達了懷疑[7]，認為中國的投資率可能存在被高估的情況。如果投資率被高估，那么以投資額為基礎測算得出的資本存量也將被高估，資本要素生產率被低估就不足為奇了。

（3）轉型時期的尋租行為抑制了生產率進步。由于轉型時期有效監管制度的缺失，作為一種高成本的“暗稅”，腐敗租金不僅會導致投資偏離社會期望的適度投資率，也會扭曲投資結構，抑制有效投資，加劇無效投資，并降低投資的產出水平，最終對投資效率都產生不同程度的負面效應[8-9]。中國尚處于轉型時期，政府部門的尋租行為對資本要素生產率的改進會產生負面效應。

（4）基礎設施尚未發揮其“生產力”。基礎設施的建設周期特別長，甚至長達幾十年。中國作為新興經濟體，用于基礎設施建設的投資要在若干年后才能發揮其“生產力”。許多基礎設施建設項目尚處于建設期，尚未充分地發揮作用。

3 城市資本要素生產率的影響因素

國內外許多學者對中國全要素生產率測算及相關領域做了大量研究，但是缺乏對生產率影響因素的探討。從前一部分的分析可以看出，中國全要素生產率的變化主要是由資本要素生產率的變化主導的，提升全要素生產率的關鍵是提升資本要素生產率。提升資本要素生產率有兩個途徑，一是推進技術進步，二是改善資本配置效率。這一部分我們對影響技術進步和資本配置效率的一系列影響因素進行探討，最終構建223個城市1998—2013年的平衡面板。

3.1 指標選取與數據說明

我們選取經濟發展水平、城市規模、產業結構、市場化程度、人力資本積累程度5個不可控解釋變量用來描述城市的經濟、社會特征，也加入政府規模、投資率、財政科技支出、FDI以及基礎設施建設5項可控解釋變量，用來代表城市的經濟行為。

經濟發展水平（gdpp）。人均GDP衡量的是一個地區的經濟發展水平和富裕程度。富裕地區往往具有資本優勢、勞動力優勢、技術優勢和體制創新優勢，有利于生產率改進。而Loikkane & Susiluoto認為富裕地區吸引投資和勞動力的能力較強，經濟主體控制成本的主動性會降低[10]。預期符號為正。

城市規模（pop）。Melo et al[11]，Combes[12]的研究發現大城市的企業具有更高的全要素生產率。大城市生產率優勢主要來源于經濟活動高度集聚產生的要素集聚效應，以及因市場激烈競爭而產生的選擇效應。本文用城市年末總人口代表城市規模，預期符號為正。

產業結構（second和third）?！敖Y構紅利假說”認為投入要素從低生產率部門向高生產率部門轉移會使總體生產率上升。有研究認為存在“結構紅利假說”，產業結構調整有利于經濟增長，另一些研究則認為“結構紅利假說”不顯著，或者在不同的國家出現截然不同的情況。Fagerberg認為經濟結構變化并不必然導致生產率的變化[13]。本文分別用第二、三產業占比為指標，進行回歸，預期符號不確定。

市場化程度（market）。經濟自由主義認為“看不見的手”使得市場能夠高效地配置資源。而凱恩斯主義認為市場運行中存在嚴重的市場失靈，政府干預能彌補市場失靈的缺陷，提高資源的配置效率。新凱恩斯主義再次強調政府宏觀調控的微觀基礎，重新確定市場在資源配置中的作用。樊綱等認為市場化進程顯著地推進了全要素生產率的提升[14]。本文采用分省市場化推進指數表示市場化程度，預期符號為正①。

人力資本積累（human）。在理論增長模型中人力資本對生產率的增長具有正的影響。Pritehett[15]和Temple[16]認為大多數在這個領域的實證研究卻不能給予其支持，主要源于人力資本測算方法的欠合理性。人力資本需要進行間接推算，不同學者采用的方法往往有所不同，一些學者把影響人力資本質量和人力資本數量的眾多因素進行匯總，再采用分析方法測算出人力資本綜合存量，這種測算方法涉及到幾十個變量，容易出現誤差[17]。也有的學者認為勞動力的知識和技能是人力資本的核心，而知識和技能主要是通過教育和培訓投資得來的[18]，他們以每年財政的社會文化教育支出作為投資數據，運用永續盤存法來構造人力資本。戴維·韋爾認為把教育開支作為投資額來測算人力資本會大大低估教育投資的真實成本，因為除了顯性的教育成本之外，還有隱性成本，即學生因接受教育而放棄工作所產生的機會成本，而機會成本是難以估量的[19]。所以本文通過原始勞動力數量、最低工資標準、平均工資水平來間接測算人力資本的數量。我們認為最低工資是支付給原始勞動力的報酬，平均工資是支付給效率勞動力的報酬，平均工資和最低工資的差額是支付給人力資本的，即：

人力資本原始勞動力=平均工資-最低工資最低工資

所以可以認為勞均人力資本=（平均工資-最低工資標準）/最低工資標準。本文采用勞均人力資本表示人力資本積累情況。

政府規模（govsize）。政府行為如經濟政策、發展戰略、財政支出均是影響生產率的重要變量，然而政府規模與生產率增長之間的關系比較模糊。Blanchard & Shleifer認為財政支出可以提高當地的公共物品的規模和質量，吸引資源流入，增加物質資本和人力資本的積累[20]。然而國內一些研究認為當前過分強調GDP的干部考核和選拔體系也導致地方政府行為扭曲以及財政支出結構偏向會導致經濟增長的效率損失[21]。政府規模用財政支出占GDP的比重來表示，預期符號不確定。

投資率（invest）。古典經濟學理論認為資本深化往往與資本回報率負相關，許多學者的研究也證實了這一點。Krugman指出，經濟增長如果完全依賴要素投入將不可避免地會出現資本邊際報酬遞減以及資本生產率下降的問題[22]。張軍認為中國經濟增長率持續下降可以用資本形成過快，投資收益持續惡化來解釋[23]。Gordon卻認為長期來看資本深化與資本利潤率之間的關系非常復雜，不一定負相關[24]。本文用全社會固定資產投資占GDP的比重來表示投資率，預期符號為負。

財政科技支出（sci）。財政科技支出通過影響技術創新來影響要素生產率。David P A & Hall B H指出政府R&D補貼激勵效應和擠出效應并存[25]。Hall & Maffioli認為政府R&D補貼對企業的R&D投入存在杠桿效應，但該杠桿效應究竟是激勵效應還是擠出效應在不同經濟體中情況有所不同[26]。本文用科技支出占財政支出的比重來表示此指標，預期影響不確定。

外商直接投資（FDI）。一般認為FDI可以通過技術溢出效應和示范效應等推進東道國技術進步和生產率提高。但也有觀點認為FDI只是為了占領東道國的市場，利用東道國廉價的勞動力，并不重視技術的引進，因而不會對東道國工業整體技術水平的提高起到積極的作用[27-28]。張宇認為FDI的流入會導致我國生產率水平在長期內得到顯著提升，在短期內對生產率的提升表現不明顯[29]。本文采用FDI存量占GDP的比重來衡量外商直接投資水平，預期影響不確定①。

基礎設施建設（infra）?；A設施越完善往往越利于要素流動，進而通過提升資源利用效率來實現生產率的增長。Aschauer測算了美國1945—1985年生產率和基礎設施的關系，結果顯示二者高度相關[30]。王小魯等研究了我國的基礎設施對全要素生產率增長的影響，得出基礎設施改善對TFP增長的作用迅速上升[31]。也有研究認為基礎設施對TFP的作用不顯著，如Aaron[32]、Hulten & Sehwab [33]的研究發現基礎設施資本對美國制造業部分地區的TFP作用不明顯。本研究采用人均道路鋪設面積作為其代理指標②，預期符號為正。

3.2 模型估計結果與說明

很多經濟關系是動態的，當期資本要素生產率會受到上期資本要素生產率的影響。所以我們構建動態面板數據模型來計量資本要素生產率與諸多影響因素之間的關系。根據以上解釋變量構建的動態面板數據回歸方程如下：

從動態面板模型的形式看，被解釋變量的滯后項會與其個體效應相關，造成內生性問題。從模型的經濟意義來看，投資率、市場化水平、產業結構和人力資本等變量均可能存在內生性

問題，這會使得OLS估計結果產生有偏和不一致的問題，本文采用廣義矩估計（GMM）來進行回歸分析，以減弱內生性，得到無偏、一致的估計量。

首先用第三產業GDP占比代表產業結構解釋變量構建模型1，然后用第二產業GDP占比代表產業結構解釋變量構建模型2，最后將模型1和模型2中不顯著的變量剔

除后構建模型3，得到的GMM回歸結果如表2，各個模型的Sargan P值均大于0.1，可以看出，模型設定形式正確。

從三個模型的回歸結果可以看出，無論在哪種模型下，城市規模、市場化程度、人力資本積累、投資率、政府科技支出和FDI資本存量均在1%的水平下顯著且相關關系符合預期，是影響城市資本要素生產率最重要的因素。城市資本生產率與城市規模呈正比，說明規模較大的城市占據天時地利人和，具有明顯的要素優勢、政策優勢以及區位優勢，能夠更好地改進資本要素生產率。市場化的推進有利于資本生產率的改進，這符合經濟發展的規律。人力資本的積累與資本生產率顯著正相關的結果也說明我們測算人力資本的方法是合理的。投資率增長幅度與城市資本要素生產率呈反比，印證了Krugman隨著投資率走高會出現資本邊際報酬遞減以及資本生產率下降的觀點。FDI資本存量顯著地推進了資本要素生產率，說明FDI通過技術溢出效應和示范效應等推進了中國技術進步和生產率提高。財政科技支出雖然也在1%的水平下顯著，但相關關系不符合預期。政府科技支出呈負相關關系，說明財政科技支出的擠出效應超出了其激勵效應。其原因可能在于對技術創新活動的政府干預同樣存在“失靈”的可能性，尤其是在經費投放和使用過程中可能出現“逆向選擇”和“道德危險”問題。

我們分別用第二產業占比和第三產業占比做回歸分析，發現第二產業占比與資本生產率正相關，在5%的水平下顯著，而第三產業占比與資本生產率負相關，在5%的水平下顯著。說明當前中國居民消費結構層次總體偏低，強制推進產業間結構升級只能造成供求結構匹配程度更低、效率損失更加嚴重，不能強制推進第二產業向第三產業的升級。無論從人均GDP來看、從產業結構來看、從就業結構來看、從制造業增加值占比來看，當前中國仍處于工業化中期，第二產業還有很大的上升空間，但這種上升不是建立在低水平重復投資上，而是建立在科技創新的基礎上。所以短期內中國產業結構轉型的方向應該為第二產業內部的調整升級。

政府規模與資本要素生產率之間的關系不顯著。說明政府財政支出的增加對資本生產率的改進并沒有明顯的效果，原因可能在于當前過分強調GDP的干部考核和選拔體系導致地方政府行為扭曲以及財政支出結構偏向?；A設施越完善越應有利于生產率的增長，但我國城市資本要素生產率與城市人均道路面積的關系卻不顯著。原因可能是人均道路面積只能反映道路建設的數量，不能反映道路建設的質量，另外以人均道路面積作為衡量基礎設施建設情況的指標可能不夠全面。

4 結 論

本文突破了Chang et al關于ISP測算規模報酬不變的限制，采用投入導向SBM模型對Luenberger生產率指數進行改進，在全要素生產率的框架下測算資本、勞動力和土地要素的生產率指數，發現中國全要素生產率退步的主要原因在于資本生產率的不斷下降，提升全要素生產率的關鍵在于提升資本生產率。本文還從經濟波動、城市規模、產業結構、市場化程度、人力資本積累、政府規模、投資率、科技支出、FDI、基礎設施建設等多個方面分析了影響城市資本要素生產率變化的因素。我們的研究主要有以下幾點結論：

（1）中國的城市全要素生產率1998—2013年間呈退步態勢，累積下降了23.03%，其中資本要素生產率累積下降了60.71%，資本要素生產率是抑制全要素生產率進步的主要因素。從區域層面上看，東部地區的資本生產率明顯高于其他三個地區；從城市層級看，副省級及以上城市資本生產率遠遠高于地市級城市；從城市類型看，資源型城市明顯低于非資源型城市，資源衰退型城市更低。

（2）規模較大的城市占據天時地利人和，能夠更好的改進資本要素生產率。當前中國正在建設國家中心城市和區域中心城市，要進充分地發揮中心城市的控制管理功能、協調輻射功能、城市服務功能、信息樞紐功能，合理整合地區資源，輻射帶動周邊地區要素生產率改進。市場化的推進和人力資本積累有利于資本生產率的改進，應進一步推進簡政放權，加速市場化改革，尤其是國有企業改革，激發市場活力。應推進人力資本的積累，提高人力資本水平，努力構建人力資本紅利。FDI資本存量占比與城市資本要素生產率呈正比，說明FDI通過技術溢出效應和示范效應等推進了中國技術進步和生產率提高，未來應堅持對外開放和利用外資政策，進一步鼓勵FDI的進入。

（3）投資率與城市資本要素生產率呈反比，印證了Krugman隨著投資率走高會出現資本邊際報酬遞減以及資本生產率下降的問題的觀點。應進一步推進供給側改革，優化投資結構，減少低端制造業和“三高”產業的無效投資，降低產能過剩，增加高端制造業和基礎設施領域的有效投資。

（4）第二產業占比與資本生產率正相關，而第三產業占比與資本生產率負相關。當前中國居民消費結構層次總體較低，強制推進第二產業向第三產業的升級只能造成供求結構匹配程度更低、效率損失更嚴重。短期內中國產業結構升級的方向應該為鼓勵第二產業內部的結構升級，由低端制造業和“三高”產業向高技術產業、高端制造業轉型升級，從勞動、資本密集型產業向技術、知識密集型產業過渡。

（編輯：劉呈慶）

參考文獻（References）

[1]保羅·克魯格曼.蕭條經濟學的回歸[M].朱文暉，王玉清，譯.北京：中國人民大學出版社，1999：38-48. [KRUGMAN P. The return of depression economics [M]. Translated by ZHU Wenhui， WANG Yuqing. Beijing： China Renmin University Press， 1999： 38-48.]

[2]CHANG T， HU J， CHOU R Y， et al. The sources of bank productivity growth in China during 2002-2009： a disaggregation view [J]. Journal of banking& finance， 2012， 36（12）： 1998-2006.

[3]CHAMBERS R G， CHUNG Y， FARE R. Profit， directional distance functions， and Nerlovian efficiency[J]. Journal of optimization theory and applications， 1998（2）： 351-364.

[4]成剛.數據包絡分析方法與Max DEA軟件[M].北京：知識產權出版社，2014： 64[CHENG Gang. Data envelopment analysis： methods and Max DEA Software[M]. Beijing： Intellectual Property Publishing House， 2014： 64.]

[5]張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質資本存量估算：1952-2000[J].經濟研究，2004（10）：35-44.[ZHANG Jun， WU Guiying， ZHANG Jipeng. The Estimation of Chinas provincial capital stock： 1952—2000[J]. Economic research journal， 2004（10）：35-44.]

[6]孔琳琳，任若恩.中國資本投入和全要素生產率的估算[J].世界經濟，2005（12）： 3-13. [KONG Linlin， REN Ruoen. Estimates of Chinas capital input and total factor productivity[J].The journal of world economy， 2005（12）：3-13.]

[7]張軍.中國的投資率到底有多高[J].經濟資料譯叢，2014（4）： 8-22. [ZHANG Jun. How much high is Chinas investment rate[J].Journal of translation from foreign literature of economics， 2014（4）：8-22.]

[8]張雷寶.轉型時期腐敗和地方政府公共投資效率的關聯分析[J].財經論叢，2005（9）： 51-57. [ZHANG Leibao. On the relationship between corruption and local public investment efficiency in transition economy[J]. Collected essays on finance and economics， 2005（9）：51-57.]

[9]萬良勇，陳馥爽，饒靜.地區腐敗與企業投資效率——基于中國上市公司的實證研究[J].財政研究，2015（5）： 57-62. [WAN Liangyong， CHEN Fushuang， RAO Jing. Corruption and corporate investment efficiency： empirical research based on Chinese listed companies[J]. Public finance research， 2015（5）：57-62.]

[10]LOKKAINEN H， SUSILUOTO I. Cost efficiency of Finnish municipalities 1994-2002： an application of DEA and Tobit methods [R]. Porto， Portugal： The 44th Congress of the European Regional Science Association，2004.

[11]MELO P C， GRAHAM D J， NOLAND R B. A Metaanalysis of estimates of urban agglomeration economies [J]. Regional science and urban economics， 2009， 39（3）： 332-342.

[12]COMBES P P. Productivity advantages of large cities： distinguishing agglomeration from firm selection[J]. Econometrica， 2012， 80（6）： 2543-2594.

[13]FAGERBERG J. Technological progress， structural change and productivity growth： a comparative study[J]. Structural change and economic dynamics， 2000（11）： 393-411.

[14]樊綱，王小魯，馬光榮.中國市場化進程對經濟增長的貢獻[J].經濟研究，2011（9）： 4-16. [FAN Gang， WANG Xiaolu， MA Guangrong. Contribution of marketization to Chinas economic growth[J].Economic research journal， 2011（9）： 4-16.]

[15]PRITCHETT L. Where has all the education gong？[J]. World Bank economic review， 2001（15）： 367-391.

[16]TEMPLE J， WOESSMANN L. Dualism and crosscountry growth regressions[J]. Journal of economic growth， 2006， 3（11）： 187-228.

[17]李德煌，夏恩軍.人力資本對中國經濟增長的影響——基于擴展Solow模型的研究[J].中國人口·資源與環境，2013（8）： 100-106. [LI Dehuang， XIA Enjun. Research on the influence of human capital on China economy growth： based on extended Solow Model[J].China population， resources and environment， 2013（8）：100-106.]

[18]范九利，白暴力.基礎設施投資對中國經濟增長的地區差異研究[J].人文地理，2004（4）： 35-38. [FAN Jiuli， BAI Baoli. A study on the different influence of infrastructure on regional economic growth in China[J]. Human geography， 2004（4）： 35-38.]

[19]戴維·N·韋爾.經濟增長[M].金志農，古和今，譯.北京：中國人民大學出版社，2007：147-151.[ WEIL D N. Economic growth[M]. Translated by JIN Zhinong， GU Hejin. Beijing： China Renmin University Press，2007： 147-151.]

[20]BLANCHARD O， SHLEIFER A. Federalism with and without political centralization： China versus Russia[R]. IMF Staff Papers， No.48， 2001： 171-179.

[21]周黎安.晉升博弈中政府官員的激勵與合作——兼論我國地方保護主義和重復建設問題長期存在的原因[J].經濟研究，2004（6）： 3-40. [ZHOU Lian. The incentive and cooperation of government officials in the political tournaments： an interpretation of the prolonged local protectionism and duplicative investments in China[J]. Economic research journal，2004（6）：3-40.]

[22]KRUGMAN P. The myth of Asias miracle[J]. Foreign affairs， 1994， 73（6）： 62-78.

[23]張軍.增長、資本形成與技術選擇：解釋中國經濟增長下降的長期因素[J].經濟學（季刊），2002（1）： 301-336.[ZHANG Jun. Growth， capital formation and technological choice： why has Chinas economic growth rate been declining？ [J]. China economic quarterly， 2002（1）：301-336.]

[24]GORDON， ROBERT J. Economic growth since 1870： what we know and still need to know [J]. American economic review， 1999， 89（2）： 320-352.

[25]DAVID P A， HALL B H， TOOLE A A. Is public R&D a complement or substitute for private R&D？ a review of the econometric evidence[J]. Research policy， 2000， 29 （4）： 497-529.

[26]HALL B H， MAFFIOLI A. Evaluating the impact of technology development funds in emerging economies evidence from Latin America[J]. The European journal of development research， 2008， 20 （2）： 172-198.

[27]張海洋，劉海云.外資溢出效應與競爭效應對中國工業部門的影響[J].國際貿易問題，2004（3）：76-81.[ZHANG Haiyang， LIU Haiyun. Analysis on the impact of foreign investments spillover effect and competition effect on Chinas industrial sector [J]. Journal of international trade， 2004（3）：76-81.]

[28]AITKEN B， HARRISON A. Do domestic firms benefit from foreign direct investment？ evidence from Venezuela [J]. American economic review， 1999， 89（5）： 605-618.

[29]張宇.FDI與中國全要素生產率的變動——基于DEA與協整分析的實證檢驗[J].世界經濟研究，2007（5）： 14-19.[ZHANG Yu. Does FDI promote Chinese TFP？ an evidence based on DEA and cointegration [J]. World economy study， 2007（5）：14-19.]

[30]ASCHAUER D A. Is public expenditure productive？[J]. Journal of monetary economics， 1989，23：177-200.

[31]王小魯，樊綱，劉鵬.中國經濟增長方式轉換和增長可持續性[J].經濟研究，2009（1）：4-16.[WANG Xiaolu， FAN Gang， LIU Peng. Transformation of growth pattern and growth sustainability in China [J]. Economic research journal， 2009（1）：4-16.]

[32]AARON H J， ASCHAUER D A， MUNNELLI A H. Why is infrastructure important： is there a shortfall in public capital investment？ [R]. Boston： Federal Reserve Bank of Boston， 1990： 51-63.

[33]HULTEN C R， SCHWAB R M. Regional productivity growth in US manufacturing [J]. American economic review， 1991， 74（2）： 1152-1163.

[34]曹春方，馬連福，沈小秀.財政壓力、晉升壓力、官員任期與地方國企過度投資[J].經濟學（季刊），2014（7）：1415-1435. [CAO Chunfang， MA Lianfu， SHEN Xiaoxiu. Fiscal pressure， promotion pressure， tenure of office and local stateowned companies overinvestment[J]. China economic quarterly， 2014（7）： 1415-1435.]

[35]蔣德權，姜國華，陳冬華.地方官員晉升與經濟效率：基于政績考核觀和官員異質性視角的實證考察[J].中國工業經濟，2015（10）： 21-36. [JIANG Dequan， JIANG Guohua， CHEN Donghua. Local leaders promotion and economic efficiency： an empirical study from the performance evaluation and heterogeneity perspectives [J]. China industrial economics， 2015（10）：21-36.]

[36]程哲，白云霞.融資沖動、資本配置效率與地方官員更迭頻度[J].改革，2015（8）：113-124.[CHENG Zhe， BAI Yunxia. Financing impulse， capital allocation efficiency and the change of local officials[J]. Reform， 2015（8）：113-124.]