姜竹 馬天 王軼



摘 要:中國(guó)速度向中國(guó)質(zhì)量轉(zhuǎn)變,高質(zhì)量發(fā)展需要解決束縛我國(guó)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(jì)制度改革、技術(shù)進(jìn)步、對(duì)外開放、基礎(chǔ)設(shè)施四個(gè)一級(jí)指標(biāo)和細(xì)化的24個(gè)二級(jí)指標(biāo),通過建立因子增強(qiáng)型向量自回歸模型(FAVAR),對(duì)作用我國(guó)全要素生產(chǎn)率的因素進(jìn)行了分析,探究影響的核心要素、方向和貢獻(xiàn)度。研究發(fā)現(xiàn):(1)短期來看,經(jīng)濟(jì)制度改革、技術(shù)引進(jìn)和對(duì)外開放因素能有效帶動(dòng)我國(guó)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng);(2)長(zhǎng)期來看,自主創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)因素對(duì)全要素生產(chǎn)率的推動(dòng)效力具有較強(qiáng)持續(xù)性;(3)從對(duì)作用于我國(guó)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)度排序角度來看,依次是經(jīng)濟(jì)制度改革、技術(shù)引進(jìn)、對(duì)外開放、自主創(chuàng)新和基礎(chǔ)設(shè)施。由此,建議政府轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,更加注重自主科技創(chuàng)新,強(qiáng)化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的實(shí)用性,釋放關(guān)鍵性制度改革紅利,增強(qiáng)對(duì)外開放和技術(shù)引進(jìn)。
關(guān)鍵詞:高質(zhì)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(hào):2095-5960(2019)01-0037-10;中圖分類號(hào):F061.1;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
一、問題的提出
2017年年底,中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議明確指出,要圍繞推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展,做好八項(xiàng)重點(diǎn)工作。其中包括:推進(jìn)中國(guó)制造向中國(guó)創(chuàng)造轉(zhuǎn)變,中國(guó)速度向中國(guó)質(zhì)量轉(zhuǎn)變,制造大國(guó)向制造強(qiáng)國(guó)轉(zhuǎn)變;深化要素市場(chǎng)化配置改革;培育新動(dòng)能,強(qiáng)化科技創(chuàng)新,推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí);降低實(shí)體經(jīng)濟(jì)成本,降低制度性交易成本,深化行業(yè)改革。這說明要實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展,需要轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,找出制約我國(guó)全要素生產(chǎn)率的核心要素,推進(jìn)綠色發(fā)展,實(shí)現(xiàn)我國(guó)全要素生產(chǎn)率的提升。
勞動(dòng)、資本、創(chuàng)新和管理等因素都是推動(dòng)一國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的重要?jiǎng)幽躘1],而除去勞動(dòng)和資本以外的因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)被稱作全要素生產(chǎn)率。改革開放以來,中國(guó)的經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)奇跡式增長(zhǎng),被學(xué)術(shù)界稱作“增長(zhǎng)奇跡”。然而,許多學(xué)者認(rèn)為,中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉主要來自資本的積累[2][3],甚至Krugman[4]認(rèn)為東亞經(jīng)濟(jì)的飛速增長(zhǎng)中全要素生產(chǎn)率并無貢獻(xiàn),提出了“東亞無奇跡”的觀點(diǎn)。之后學(xué)者對(duì)中國(guó)的全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增加之間的關(guān)系以及全要素的作用要素進(jìn)行了大量研究。郭慶旺、賈俊雪[5]的研究認(rèn)為在1978—2005年之間,中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要貢獻(xiàn)來自要素投入的增長(zhǎng),全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)存在滯后期。近年學(xué)者又采用不同的方法和數(shù)據(jù)對(duì)我國(guó)的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了估計(jì)。Brandt et al.?[6]研究發(fā)現(xiàn),1998—2007年之間,中國(guó)工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的年均增長(zhǎng)率約為7.96%;但是楊汝岱[7]使用相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)算,發(fā)現(xiàn)同時(shí)期的年均增長(zhǎng)率只有3.83%。以上專家學(xué)者的研究可以說明,提高全要素的生產(chǎn)率的確能推進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。但是,作用我國(guó)全要素生產(chǎn)率的要素眾多,在推進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展背景下,分析作用我國(guó)全要素生產(chǎn)率的核心要素、作用程度、方向和貢獻(xiàn)率就顯得尤為必要。
二、文獻(xiàn)綜述
1957年,著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家索洛所(Solow)[1]以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ),推導(dǎo)出一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型。他認(rèn)為,在規(guī)模報(bào)酬不變的既定假設(shè)下,全要素生產(chǎn)率對(duì)于打破資本邊際報(bào)酬遞減效應(yīng)、釋放既有要素潛能、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)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(jì)增長(zhǎng)模型以后,國(guó)內(nèi)外學(xué)者都基于該理論研究了全要素生產(chǎn)率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。已有文獻(xiàn)主要包括兩個(gè)方面:
一是全要素的分析。如Solow[1]在Harrod-Domar模型的基礎(chǔ)之上加入技術(shù)進(jìn)步因素,結(jié)合Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù),將產(chǎn)出增長(zhǎng)中由技術(shù)進(jìn)步引起的部分與投入要素增長(zhǎng)的部分區(qū)別分析。Romer[8]在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中,將全要素生產(chǎn)率內(nèi)生化,使得現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論可以解釋經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)問題。Fagerberg[9]通過對(duì)發(fā)展中國(guó)家的研究顯示,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變、市場(chǎng)化程度提高等經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)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(yàn)證了FDI對(duì)全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用。趙志耘[11]從技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)制度改革兩方面選取變量,實(shí)證結(jié)果顯示技術(shù)引進(jìn)是我國(guó)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(fèi)投入增長(zhǎng)迅速,但這些投入只增加了我國(guó)技術(shù)知識(shí)的存量,并沒有轉(zhuǎn)化為全要素生產(chǎn)率的提高;且我國(guó)經(jīng)濟(jì)制度改革對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用,從推動(dòng)資本、勞動(dòng)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)移到了推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。當(dāng)然,還有大量學(xué)者從教育[12]、環(huán)境[13]、碳排放[14]、知識(shí)溢出效應(yīng)[15](湯學(xué)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(guó)內(nèi)商業(yè)研發(fā)投入、公共機(jī)構(gòu)研發(fā)投入和國(guó)外商業(yè)研發(fā)投入,研究發(fā)現(xiàn)以上變量均促進(jìn)了生產(chǎn)率的提高。Chen[18]研究指出實(shí)用專利、信息通信技術(shù)、科學(xué)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(guān)關(guān)系為統(tǒng)計(jì)顯著,進(jìn)一步解釋了技術(shù)創(chuàng)新是全要素生產(chǎn)率的重要影響因素。Bronzini & Piselli[19]采用實(shí)證的方法檢驗(yàn)了基礎(chǔ)設(shè)施與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系,得出基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)全要素生產(chǎn)率有積極影響的結(jié)論。張浩然[20]利用空間杜賓模型檢驗(yàn)了基礎(chǔ)設(shè)施及其空間外溢效應(yīng)與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系,研究發(fā)現(xiàn)通訊、醫(yī)療、人力資本和交通的基礎(chǔ)設(shè)施提高了全要素生產(chǎn)率,且通訊和醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施在地區(qū)間存在顯著的溢出效應(yīng)。張宇[21]建立誤差修正模型,分析FDI流入對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率的提升作用具有一定時(shí)滯性,在短期內(nèi)不顯著。Georges[22]基于82個(gè)國(guó)家技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)制度等多類指標(biāo)數(shù)據(jù),實(shí)證分析了全要素生產(chǎn)率的影響因素,發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施因素回歸統(tǒng)計(jì)最顯著,技術(shù)創(chuàng)新因素和制度因素次之。唐未兵[23]采用動(dòng)態(tài)面板模型估計(jì)模型研究技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)引進(jìn)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響,發(fā)現(xiàn)技術(shù)溢出更易于促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高。姚耀軍[24]利用界限檢驗(yàn)、協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)等計(jì)量方法,驗(yàn)證了我國(guó)全要素生產(chǎn)率與金融發(fā)展、外商直接投資、經(jīng)濟(jì)自由度三個(gè)變量存在長(zhǎng)期均衡關(guān)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(zhǎng)。簡(jiǎn)則[25]利用微觀數(shù)據(jù)分析了中國(guó)加入WTO后進(jìn)口自由化帶來的進(jìn)口競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)了我國(guó)企業(yè)平均全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng),而進(jìn)口競(jìng)爭(zhēng)阻礙了低效率企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng),促進(jìn)了高效率企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。羅良文[26]采用指數(shù)法測(cè)算各省全要素生產(chǎn)率及其組成,并借助面板模型從基礎(chǔ)設(shè)施投資視角分析了自主創(chuàng)新和技術(shù)引進(jìn)對(duì)全要素生產(chǎn)率的實(shí)際貢獻(xiàn)度,研究發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)自主研發(fā)存在擠出效應(yīng),對(duì)技術(shù)引進(jìn)存在促進(jìn)作用。柳思維、周洪洋[27]研究發(fā)現(xiàn),區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(guó)內(nèi)外學(xué)者都對(duì)全要素生產(chǎn)率的內(nèi)涵及影響因素進(jìn)行了大力研究,取得普遍的共識(shí),即勞動(dòng)、資本、技術(shù)等都是投入要素,外部環(huán)境、人力資本積累等都對(duì)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(chǔ),但也存在一定的不足。主要表現(xiàn)在:其一,在國(guó)外文獻(xiàn)中[28],常假設(shè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于長(zhǎng)期均衡狀態(tài),將技術(shù)創(chuàng)新和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為全要素生產(chǎn)率的主要影響因素分析。但這種假設(shè)對(duì)于發(fā)展中國(guó)家,尤其是經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中的中國(guó)并不完全適用[29]。由于存在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)制度不完善、信息不對(duì)稱以及源于制度等非價(jià)格因素的生產(chǎn)效率損失,經(jīng)濟(jì)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(xiàn)中僅選取了某個(gè)具體指標(biāo)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(fù)雜,單一指標(biāo)的使用不僅會(huì)使估計(jì)結(jié)果有偏,還會(huì)導(dǎo)致其他影響因素的傳導(dǎo)機(jī)制和影響效果被掩蓋。其三,已有文獻(xiàn)僅考察了單一變量對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響維度和貢獻(xiàn)度,對(duì)多因素的影響維度和貢獻(xiàn)度,已有文獻(xiàn)較少分析。
鑒于此,本文在對(duì)上述文獻(xiàn)進(jìn)行梳理的基礎(chǔ)之上,通過構(gòu)建廣義視角分析框架,利用因子增強(qiáng)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(guó)全要素生產(chǎn)率的提高給出確實(shí)可行的政策建議。
三、數(shù)據(jù)說明、模型構(gòu)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(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、國(guó)家統(tǒng)計(jì)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(jì)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)周期10年。數(shù)據(jù)匯總以后,按照以下原則進(jìn)行了篩選:(1)由于使用數(shù)據(jù)的跨度長(zhǎng),所以非連續(xù)性數(shù)據(jù)沒有計(jì)入統(tǒng)計(jì);(2)對(duì)于統(tǒng)計(jì)值出現(xiàn)奇異值的,進(jìn)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(jì)入統(tǒng)計(jì)范圍。
(二)模型構(gòu)建
在現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中,眾多的因素會(huì)直接或間接影響著全要素生產(chǎn)率,且各類因素對(duì)全要素生產(chǎn)率變化的影響程度很難測(cè)度。因此,需突破現(xiàn)有計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型僅能體現(xiàn)有限變量的局限性,構(gòu)建盡可能包含更多變量的模型來分析各類因素對(duì)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(huì)存在模型變量受限、估計(jì)出現(xiàn)偏差、存在代理誤差和統(tǒng)計(jì)誤差等諸多問題。而將動(dòng)態(tài)因子模型[31]和VAR模型相結(jié)合,建立FAVAR模型能夠很好地解決這個(gè)問題。在已有研究中,如Vargas[32]和Gupta[33]已經(jīng)通過實(shí)證研究證實(shí),F(xiàn)AVAR模型的實(shí)證效果明顯優(yōu)于VAR模型。本文利用FAVAR模型分析我國(guó)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(dòng)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(jì)方法一般有兩步估計(jì)和一步聯(lián)合估計(jì),兩種方法的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果非常接近,不存在明顯的優(yōu)劣之分,已有文獻(xiàn)也證實(shí)了這一結(jié)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(jì)變量,使用主成分分析估計(jì)出不可觀測(cè)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(cè)算
文中將全要素生產(chǎn)率視為“快速變量”,因此需要對(duì)其進(jìn)行測(cè)算。測(cè)算全要素生產(chǎn)率所需的產(chǎn)出和勞動(dòng)投入數(shù)據(jù)分別用指標(biāo)實(shí)際GDP和就業(yè)人數(shù)表示,數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》,因而需要估算資本存量數(shù)據(jù)。本文采取國(guó)際通用的永續(xù)存盤法的改進(jìn)方法[34]進(jìn)行估算,估算公式如下:
式(3)中,It是t期以當(dāng)期價(jià)格計(jì)價(jià)的投資額,采用社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額。Pt是t期的價(jià)格指數(shù),采用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù),δ是折舊率,采用5%的通用值,計(jì)算得到固定資產(chǎn)存量。利用上述得出的產(chǎn)出、勞動(dòng)投入、固定資產(chǎn)存量數(shù)據(jù),采用文獻(xiàn)[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(jì)估算出全要素生產(chǎn)率。由于產(chǎn)出、勞動(dòng)力和資本存量數(shù)據(jù)的趨勢(shì)成分通常是單位根過程且三者之間不存在協(xié)整關(guān)系,所以往往利用產(chǎn)出、勞動(dòng)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(cè)方程(4):
方程(4)中,Δln(TFPt)為全要素生產(chǎn)率對(duì)數(shù)的差分值,假設(shè)其為一個(gè)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(jì)同時(shí)估算觀測(cè)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(dú)立的狀態(tài)變量,并從殘差中分離出來,對(duì)全要素生產(chǎn)率的估算更為精確,測(cè)算結(jié)果如表1所示。
2.影響因素變量的選取
本文基于上述文獻(xiàn)綜述,結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性,選取了由24個(gè)變量構(gòu)成的時(shí)間序列數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟(jì)信息集合Xt,并將其設(shè)置為“慢速變量”。各變量的具體名稱、簡(jiǎn)稱及數(shù)據(jù)來源如表2所示。
第一組變量為技術(shù)進(jìn)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(qǐng)書(PA)、科技期刊文章(STJ)、商標(biāo)申請(qǐng)數(shù)(TA)變量體現(xiàn)我國(guó)自主創(chuàng)新能力水平,高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)口額(IPR)、技術(shù)產(chǎn)品交易額(TPT)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)使用支付費(fèi)(IPR)變量體現(xiàn)我國(guó)對(duì)外引進(jìn)技術(shù)水平。鑒于近20年來我國(guó)技術(shù)進(jìn)步主要通過對(duì)外引進(jìn)和自主創(chuàng)新來實(shí)現(xiàn),因此以上兩部分變量較全面的覆蓋了我國(guó)技術(shù)發(fā)展的指標(biāo)和路徑。
第二組變量為經(jīng)濟(jì)制度改革變量。本組變量中政府財(cái)政支出占GDP比重(GE)、直接稅占總稅收比重(DT)、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)就業(yè)人數(shù)(NSE)、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)投資(NSA)、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)工業(yè)產(chǎn)值(NSI)變量從我國(guó)政府宏觀調(diào)控能力、所有制形式和經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化程度三方面展開,較好的構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中經(jīng)濟(jì)體制改革的指標(biāo)體系。
第三組變量為對(duì)外開放變量。本組變量中實(shí)際利用外資占GDP比重(FI)、進(jìn)出口總額占GDP比重(IET)變量較好衡量了我國(guó)對(duì)外開放的發(fā)展程度。第四組變量為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指標(biāo),本組變量中包括鐵路里程數(shù)(RAILWAY)、航空貨運(yùn)量(AIRLINE)、貨柜碼頭吞吐量(WHARF)、耗電量(POWER)等直接參與生產(chǎn)活動(dòng)、提高生產(chǎn)效率的經(jīng)濟(jì)型基礎(chǔ)設(shè)施變量,也包括互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(IU)、移動(dòng)和固定電話用戶數(shù)(PHONE)、普通高等學(xué)校數(shù)(COLLEGE)等有利于人力資本積累和科技創(chuàng)新、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期發(fā)展的社會(huì)型基礎(chǔ)設(shè)施,綜合以上兩類基礎(chǔ)設(shè)施的變量選取,也能更準(zhǔn)確地反映我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)結(jié)構(gòu)與發(fā)展程度。
四、實(shí)證分析
根據(jù)FAVAR模型的相關(guān)限制條件,我們對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(duì)數(shù)等形式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化以后的數(shù)據(jù),采用ADF和PP檢驗(yàn)方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn),結(jié)果均通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)。
變量信息集解釋的特征值中,各主因素的特征方差、貢獻(xiàn)率、累計(jì)特征值如表3所示。通過表中數(shù)據(jù)推斷可以提取4個(gè)主因素,第1個(gè)主因素解釋度為30.300%,第2個(gè)主因素解釋度為27.860%,第3個(gè)主因素解釋度為17.245%,第4個(gè)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(duì)全要素生產(chǎn)率的影響,只需要分析累積貢獻(xiàn)度達(dá)85.927%的以上4個(gè)主因素即可。
為了說明各主因素的經(jīng)濟(jì)含義,我們將各主因素所對(duì)應(yīng)的載荷因子值最高的前4個(gè)變量指標(biāo)列示如表4,從中可以看出政府財(cái)政支出占GDP比重(GE)、固定投資國(guó)家預(yù)算比重(DT)、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)就業(yè)人數(shù)(NSE)、非國(guó)有經(jīng)濟(jì)工業(yè)產(chǎn)值比重(NSI)4個(gè)指標(biāo)變量在第1個(gè)主因素上因子載荷值較高,因此主因素1概括為“經(jīng)濟(jì)制度改革因素”,具體包括:高技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)口額(HPI)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)使用支付費(fèi)(IPR)、實(shí)際利用外資(FI)和進(jìn)出口總額(IET)4個(gè)指標(biāo)變量。在第2個(gè)主因素上因子載荷值較高,主因素2概括為“技術(shù)引進(jìn)和對(duì)外開放因素”,具體包括:科技期刊文章(STJ)、專利申請(qǐng)數(shù)(PA)、R&D人員(RDR)和R&D投入(RDI)。在第3個(gè)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(dòng)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(gè)主因素上因子載荷值高,因此概括為“基礎(chǔ)設(shè)施因素”,具體包括:互聯(lián)網(wǎng)用戶(IU)、信息和通信技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)口(ICT)、信息技術(shù)服務(wù)收入(ITS)、鐵路里程數(shù)(RAILWAY)、航空運(yùn)貨量(AIRINE)、耗電量(POWER)等指標(biāo)。提出的4個(gè)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(shí)間序列和測(cè)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(yīng)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(duì)各主因素時(shí)間序列進(jìn)行對(duì)數(shù)處理,檢驗(yàn)其平穩(wěn)性,發(fā)現(xiàn)為非平穩(wěn)序列,對(duì)其進(jìn)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(zhǔn)則進(jìn)行檢驗(yàn),選取含2期滯后變量的VAR模型。再次,借助脈沖響應(yīng)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(yīng)圖,利用其來衡量各因素隨機(jī)擾動(dòng)一單位的標(biāo)準(zhǔn)差對(duì)全要素生產(chǎn)率的沖擊響應(yīng)。最后,利用方差分解圖,分析各主因素對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率提升的貢獻(xiàn)度。脈沖響應(yīng)和方差分解見圖1。
如圖1所示,全要素生產(chǎn)率對(duì)主因素1即經(jīng)濟(jì)制度改革因素的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的反應(yīng)在第2期達(dá)到最大,沖擊效應(yīng)為0.43,隨后逐漸降低,在到達(dá)第6期后沖擊效果消失,經(jīng)濟(jì)制度改革因素對(duì)全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)度的初始值為40.53%,之后趨于下降,在第20期達(dá)到36.05%。因此,本文可以推斷,經(jīng)濟(jì)制度改革因素是我國(guó)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(xiàn)度。經(jīng)濟(jì)制度改革要素在因子載荷值較高的4個(gè)指標(biāo)變量中,分別表示政府支出和市場(chǎng)化程度。可見過去20年里,政府財(cái)政支出政策和市場(chǎng)化的推進(jìn)均在不同程度上優(yōu)化了資源配置效率,促進(jìn)了我國(guó)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(guó)市場(chǎng)化逐步加深,與其相適配的經(jīng)濟(jì)制度改革存在相對(duì)滯后性,深層次制度改革的缺失導(dǎo)致要素潛力的釋放遭遇瓶頸,使其對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率的激活效力日趨弱化。
全要素生產(chǎn)率對(duì)主因素2,即“技術(shù)引進(jìn)和對(duì)外開放因素”的一單位標(biāo)準(zhǔn)差擾動(dòng)的反應(yīng)也相當(dāng)顯著。第3期反應(yīng)最大,到達(dá)0.48,而后迅速降低,在第5期消失,其對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)度初始值逐步增加達(dá)到14.55%并趨于穩(wěn)定。這說明技術(shù)引進(jìn)和對(duì)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(xiàn)度較高,僅低于經(jīng)濟(jì)制度改革因素。可見大規(guī)模的技術(shù)引進(jìn)使我國(guó)迅速縮短了與發(fā)達(dá)國(guó)家的技術(shù)差距;外資的吸收使我國(guó)在利用外國(guó)資本的同時(shí)完成了先進(jìn)技術(shù)的學(xué)習(xí);對(duì)國(guó)外市場(chǎng)的開放不僅擴(kuò)大了我國(guó)市場(chǎng)規(guī)模、促進(jìn)了分工深化,同時(shí)也提高了進(jìn)口的投入品和資本品的技術(shù)水平。而隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的提升,傳統(tǒng)行業(yè)的低端技術(shù)引進(jìn)對(duì)技術(shù)邊際改進(jìn)的進(jìn)度會(huì)放緩,高新技術(shù)的引進(jìn)又受限于我國(guó)較低的吸收轉(zhuǎn)化能力,因此,技術(shù)引進(jìn)和對(duì)外開放因素對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)效應(yīng)也進(jìn)入瓶頸期。
全要素生產(chǎn)率對(duì)主因素3,即自主創(chuàng)新因素的一單位標(biāo)準(zhǔn)差擾動(dòng)的反應(yīng),在前4期上升加快,且在第6期反應(yīng)逐步減弱,在第16期逐漸消失,沖擊效應(yīng)最高達(dá)到0.22,其對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)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(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用具有持續(xù)性,與實(shí)現(xiàn)工業(yè)化、體制相對(duì)穩(wěn)定和成熟的經(jīng)濟(jì)體相似,自主創(chuàng)新帶來的技術(shù)進(jìn)步是長(zhǎng)期持續(xù)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的主要影響因素,同樣也是我國(guó)將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由投入驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的核心因素。但自主創(chuàng)新因素對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)度偏低,且促進(jìn)作用不顯著,其原因歸集為以下兩個(gè)方面:一方面,自主創(chuàng)新對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高具有滯后性規(guī)律,科技創(chuàng)新對(duì)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用需要較長(zhǎng)的周期;另一方面,我國(guó)科研機(jī)構(gòu)的科技創(chuàng)新與研發(fā)并沒有很好地適應(yīng)各行業(yè)前沿發(fā)展的需求,存在錯(cuò)配現(xiàn)象,科技創(chuàng)新與研發(fā)僅增加了知識(shí)存量,技術(shù)成果的低轉(zhuǎn)化率制約了其對(duì)全要素生產(chǎn)率的正向作用。
全要素生產(chǎn)率對(duì)主因素4,即基礎(chǔ)設(shè)施因素的一單位標(biāo)準(zhǔn)差擾動(dòng)的反應(yīng)與自主創(chuàng)新因素相似,均具有正向促進(jìn)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(yīng)最高為0.002,隨后逐步減弱并在第12期消失,對(duì)全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)度從初始1.29%增加到第20期的1.94%。實(shí)證結(jié)果表明,我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高也具有持續(xù)性作用,但促進(jìn)作用較為有限。原因存在于以下兩方面:一方面,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也具有時(shí)滯性,是連續(xù)性的動(dòng)態(tài)發(fā)展過程,其對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用需要一定的時(shí)間才能顯現(xiàn);另一方面,由政府主導(dǎo)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資中,經(jīng)濟(jì)型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資占比較大,對(duì)社會(huì)型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在擠出效應(yīng),從而導(dǎo)致我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的結(jié)構(gòu)布局不太合理,對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用不十分明顯。
五、結(jié)論及啟示
(一)研究結(jié)論
2018年是質(zhì)量年,如何滿足我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展需要、推進(jìn)我國(guó)全要素生產(chǎn)率高質(zhì)量增長(zhǎng),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(jì)制度改革、技術(shù)進(jìn)步、對(duì)外開放、基礎(chǔ)設(shè)施四個(gè)一級(jí)指標(biāo),專利、高新技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、通信等細(xì)化的24個(gè)二級(jí)經(jīng)濟(jì)指標(biāo),通過建立因子增強(qiáng)型向量自回歸(FAVAR)模型,對(duì)作用我國(guó)全要素生產(chǎn)率的因素進(jìn)行分析,探究影響的核心要素、影響的方向和作用的貢獻(xiàn)度。研究發(fā)現(xiàn):(1)短期來看,經(jīng)濟(jì)制度改革、技術(shù)引進(jìn)和對(duì)外開放因素仍然是推進(jìn)全要素生產(chǎn)率提高的主要影響因素,但促進(jìn)作用正在逐步減弱。比如:隨著我國(guó)市場(chǎng)化逐步加深,與其相適配的經(jīng)濟(jì)制度改革存在相對(duì)滯后性,深層次制度改革的缺失導(dǎo)致要素潛力的釋放遭遇瓶頸;傳統(tǒng)行業(yè)的低端技術(shù)引進(jìn)對(duì)技術(shù)邊際改進(jìn)的進(jìn)度會(huì)放緩,高新技術(shù)的引進(jìn)又受限于我國(guó)較低的吸收轉(zhuǎn)化能力。(2)長(zhǎng)期來看,自主創(chuàng)新因素對(duì)全要素生產(chǎn)率的提升具有可持續(xù)上升空間,也是我國(guó)將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由投入驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的核心因素。基礎(chǔ)建設(shè)因素對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高也具有持久性的作用,但由于我國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的結(jié)構(gòu)布局不太合理,導(dǎo)致促進(jìn)作用受到一定的限制。(3)通過方差分解圖,分析各主因素對(duì)我國(guó)全要素生產(chǎn)率提升的貢獻(xiàn)度,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)制度改革因素的貢獻(xiàn)度最大,其次是技術(shù)引進(jìn)和對(duì)外開放,再次是自主創(chuàng)新和基礎(chǔ)設(shè)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(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。應(yīng)更加注重技術(shù)創(chuàng)新投入和人才培養(yǎng),加大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面,合理調(diào)節(jié)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資結(jié)構(gòu),注重加強(qiáng)社會(huì)型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),進(jìn)一步提升教育、科研及互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)等基礎(chǔ)設(shè)施投資在總投資中的比重;在自主創(chuàng)新機(jī)制體制層面,應(yīng)完善技術(shù)創(chuàng)新制度,積極引入市場(chǎng)機(jī)制,加快技術(shù)創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化、應(yīng)用,切實(shí)有效的提高技術(shù)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(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展亟須的科技問題,圍繞促進(jìn)轉(zhuǎn)方式、調(diào)結(jié)構(gòu)、建設(shè)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(wù)業(yè)等方面需求,推動(dòng)自主創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)品向價(jià)值鏈中高端躍升,加快經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的步伐,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變。
(2)進(jìn)一步深化經(jīng)濟(jì)體制改革、釋放改革紅利的關(guān)鍵仍然是處理好政府與市場(chǎng)間關(guān)系。充分發(fā)揮市場(chǎng)作用,更加尊重市場(chǎng)規(guī)律,積極轉(zhuǎn)變政府職能,堅(jiān)持通過制度創(chuàng)新釋放市場(chǎng)活力;財(cái)政政策定位也應(yīng)由“錦上添花”向“雪中送炭”轉(zhuǎn)變,即通過制度供給減輕外部因素對(duì)經(jīng)濟(jì)造成的沖擊,促進(jìn)市場(chǎng)逐漸完善,創(chuàng)造讓企業(yè)和市場(chǎng)發(fā)揮作用的制度環(huán)境。
(3)加強(qiáng)對(duì)外開放和技術(shù)引進(jìn)。繼續(xù)堅(jiān)持通過利用外資引進(jìn)技術(shù)的戰(zhàn)略,強(qiáng)化對(duì)引進(jìn)技術(shù)的消化吸收能力;重視引進(jìn)技術(shù)的先進(jìn)性,提升技術(shù)引進(jìn)的層次,縮小與發(fā)達(dá)國(guó)家的技術(shù)差距,為自主創(chuàng)新奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ);積極推進(jìn)“一帶一路”戰(zhàn)略規(guī)劃,為我國(guó)企業(yè)“走出去”創(chuàng)造機(jī)會(huì),構(gòu)建包容性的合作平臺(tái);同時(shí)也與各國(guó)取長(zhǎng)補(bǔ)短,互學(xué)互鑒,進(jìn)一步提高我國(guó)開放型經(jīng)濟(jì)的水平,擴(kuò)大現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的開放領(lǐng)域,為外商提供更多投資機(jī)會(huì),營(yíng)造更加公平、透明、可預(yù)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(shù)創(chuàng)新能夠持久推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的提升。為此,國(guó)家應(yīng)該出臺(tái)相應(yīng)政策文件,全面推進(jìn)科技創(chuàng)新,企業(yè)推進(jìn)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(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化,對(duì)于轉(zhuǎn)化成功的單位和個(gè)人,國(guó)家給予一定的政策扶持,激勵(lì)科研人員進(jìn)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(chǔ)設(shè)施建設(shè)。雖然這幾年國(guó)家投入了大量資金進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),這些設(shè)施的確為推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了重要保障,但是目前基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)要素對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用不明顯。本文認(rèn)為,基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)要與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度和方式匹配,要與區(qū)域經(jīng)濟(jì)和人口規(guī)模相匹配,充分發(fā)揮基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用。
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貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)2019年1期