實(shí)際工資影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性研究

盛艷燕

（長(zhǎng)江大學(xué) 管理學(xué)院，湖北 荊州 434023）

1 引言與文獻(xiàn)綜述

勞動(dòng)生產(chǎn)率是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要標(biāo)志。在我國(guó)各地勞動(dòng)生產(chǎn)率普遍提高的背景下，地區(qū)間勞動(dòng)生產(chǎn)率差距擴(kuò)大，進(jìn)一步導(dǎo)致各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距擴(kuò)大[1]，直接影響到我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定，如何促進(jìn)地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)成為目前迫切需要解決的問(wèn)題[2]。

研究者對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率差異產(chǎn)生的原因進(jìn)行了廣泛探討，主要涉及到技術(shù)進(jìn)步、FDI、人力資本、資本深化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)聚集、環(huán)境規(guī)制、工資激勵(lì)等，而從工資激勵(lì)角度研究勞動(dòng)生產(chǎn)率的文獻(xiàn)比較少。研究者分析了實(shí)際工資影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的內(nèi)在機(jī)制，采用不同的數(shù)據(jù)、方法和模型對(duì)兩者之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，其研究結(jié)論可以分為三種。

第一種觀點(diǎn)認(rèn)為，工資增長(zhǎng)有利于提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率在長(zhǎng)期內(nèi)呈正相關(guān)關(guān)系。工資上漲對(duì)企業(yè)產(chǎn)生倒逼效應(yīng)，企業(yè)會(huì)采用培訓(xùn)員工、技術(shù)創(chuàng)新、要素替代、改善管理等方式提高勞動(dòng)生產(chǎn)率，低生產(chǎn)率的企業(yè)被排擠出市場(chǎng)，市場(chǎng)配置資源得以重新配置[3]；工資上漲對(duì)勞動(dòng)者產(chǎn)生激勵(lì)效應(yīng)，勞動(dòng)者更愿意努力工作，降低工作轉(zhuǎn)換的成本[4]。例如，Alexander對(duì)英國(guó)1955年至1991年的工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)兩者互為因果，相互促進(jìn)[5]。 Kumar和Don[6]對(duì)澳大利亞1965年至2007年的制造業(yè)研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)際工資增長(zhǎng)1%，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)0.5%至0.8%；Narayana和Smyth對(duì)1960年至2004年G7成員國(guó)制造業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)際工資增長(zhǎng)1%，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)0.6%[7]。

第二種觀點(diǎn)認(rèn)為，工資增長(zhǎng)與勞動(dòng)生產(chǎn)率無(wú)關(guān)或聯(lián)系不緊密。勞動(dòng)力供求、工會(huì)、失業(yè)率等因素影響工資，而勞動(dòng)生產(chǎn)率的高低主要受到資本和技術(shù)等因素的影響，所以工資和勞動(dòng)生產(chǎn)率聯(lián)系不緊密[8]，工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的差距呈擴(kuò)大趨勢(shì)就是一個(gè)有力的證明[9]。兩者聯(lián)系緊密程度差異能夠從制度因素方面得到一部分解釋[10]，例如勞動(dòng)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和工會(huì)談判力量[11]。同樣對(duì)于南非的研究，Wakeford對(duì)1983年至2002年南非的實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果表明實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率存在顯著正相關(guān)關(guān)系[12]，而Tsoku對(duì)南非1990至2011年的實(shí)際工資和勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)兩者沒(méi)有格蘭杰因果關(guān)系，結(jié)果表明實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率不相關(guān)[13]。

第三種觀點(diǎn)認(rèn)為，工資增長(zhǎng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的促進(jìn)作用是有限的。實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率呈非線性關(guān)系，實(shí)際工資增長(zhǎng)不一定能提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。工資增長(zhǎng)不能超過(guò)勞動(dòng)生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，工資過(guò)高會(huì)擠占投資，壓低利潤(rùn)，不利于企業(yè)創(chuàng)新和和擴(kuò)大生產(chǎn)[14]。Gneezy 和 Rustichini采用實(shí)驗(yàn)研究的方法說(shuō)明工資增長(zhǎng)與勞動(dòng)生產(chǎn)率提高之間不一致的現(xiàn)象[15]，而Tang采用1980年至2009年馬來(lái)西亞制造業(yè)實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)兩者之間的關(guān)系，結(jié)果表明兩者呈倒U曲線關(guān)系，并且兩者互為因果[16]。

關(guān)于中國(guó)的地區(qū)實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率，研究結(jié)論也不一致。大多數(shù)實(shí)證研究結(jié)論都認(rèn)為實(shí)際工資增長(zhǎng)有利于提高勞動(dòng)生產(chǎn)率?；谑〖?jí)面板數(shù)據(jù)的分析表明，工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率是線性正相關(guān)，我國(guó)工資水平處于合理激勵(lì)范圍內(nèi)，工資上漲有利于提高勞動(dòng)生產(chǎn)率[17]。部分研究者提出兩者聯(lián)系不緊密或無(wú)關(guān)[18]，而李平等運(yùn)用門限回歸模型、王宏運(yùn)用倒U曲線檢驗(yàn)了省域?qū)嶋H工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)系，結(jié)果表明實(shí)際工資增長(zhǎng)并不一定能提高勞動(dòng)生產(chǎn)率[19-20]。

已有研究為繼續(xù)探討實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)系奠定了良好基礎(chǔ)，但仍有進(jìn)一步討論和拓展的空間。由于勞動(dòng)力可以在不同地區(qū)之間流動(dòng)，所以工資對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響不僅僅局限于勞動(dòng)者所在地（本地）。當(dāng)周邊地區(qū)的工資提高而勞動(dòng)者當(dāng)前所在地（本地）工資不變時(shí)，工資的激勵(lì)作用下降，這會(huì)影響勞動(dòng)者對(duì)本地企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)；本地工資提高會(huì)吸引周邊地區(qū)高素質(zhì)勞動(dòng)者向本地流動(dòng)，改善本地勞動(dòng)力供給的狀況，從而影響周邊地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率，而距離越近，關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，影響越大。因此，工資變動(dòng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響不僅僅局限在本地，對(duì)周邊地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響是不可忽視的。目前的研究?jī)H僅考慮實(shí)際工資增長(zhǎng)對(duì)本地勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響而忽視空間維度的相關(guān)性和異質(zhì)性，所得結(jié)論可能會(huì)產(chǎn)生偏誤。為了得出更準(zhǔn)確的結(jié)論，本文將采用空間計(jì)量模型分析實(shí)際工資與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的關(guān)系。

2 模型構(gòu)建

2.1 計(jì)量模型

假設(shè)一個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)活動(dòng)滿足：Y=AKα Lβ，Y表示產(chǎn)量，A表示技術(shù)進(jìn)步，K表示資本，L表示實(shí)際勞動(dòng)投入量，α表示資本的產(chǎn)出彈性，β表示勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性。根據(jù)勞動(dòng)投入理論，假設(shè)實(shí)際勞動(dòng)投入量是工資的函數(shù)，令Lβ=Sγ×Nβ，S表示工資，γ表示工資彈性，N表示勞動(dòng)者人數(shù)，所以產(chǎn)出可以表示為Y=A×Sγ×Kα×Nβ。

兩邊除以N，取對(duì)數(shù)后得到“工資-勞動(dòng)生產(chǎn)率”模型：

考慮到經(jīng)濟(jì)變量的空間關(guān)聯(lián)性和異質(zhì)性，將式（1）擴(kuò)展為空間滯后模型和空間誤差模型，由此建立“工資—地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率”的空間計(jì)量模型?？臻g滯后模型（SLM）用來(lái)研究相鄰省份勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)本省勞動(dòng)生差率空間溢出的影響，空間誤差模型（SEM）用來(lái)研究相鄰省份勞動(dòng)生產(chǎn)率的誤差沖擊對(duì)本省勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。考慮勞動(dòng)者人數(shù)變動(dòng)已經(jīng)反映在人均產(chǎn)出中，所以暫時(shí)不考慮勞動(dòng)者人數(shù)，（1）式可以轉(zhuǎn)化為式（2）和（3）。

表示人均勞動(dòng)產(chǎn)出，表示人均資本。ρ為空間滯后系數(shù)，用來(lái)表示其它省份勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)某一個(gè)省份勞動(dòng)生產(chǎn)率的加權(quán)影響。W是空間權(quán)重矩陣，是空間滯后因變量，表示空間距離對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。λ是空間誤差系數(shù)，用來(lái)表示各省勞動(dòng)生產(chǎn)率擾動(dòng)誤差項(xiàng)之間空間依賴作用的存在。Zit表示控制變量，δit表示誤差項(xiàng)。

2.2 變量定義和數(shù)據(jù)來(lái)源

變量的定義和取值方法見表1。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，西藏的數(shù)據(jù)被剔除，其它省份的數(shù)據(jù)來(lái)源于2001年至2017年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒和各省、自治區(qū)和直轄市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。

表1 變量定義

2.2.1 因變量

勞動(dòng)生產(chǎn)率是因變量。鑒于全要素勞動(dòng)生產(chǎn)率計(jì)算復(fù)雜、爭(zhēng)議大[21]，勞動(dòng)生產(chǎn)率用全員勞動(dòng)生產(chǎn)率表示。以2000年為基期，先用各個(gè)省份的定基居民物價(jià)指數(shù)將地區(qū)GDP折算為實(shí)際GDP，再除以年末就業(yè)人數(shù)。

2.2.2 自變量

實(shí)際工資是自變量。工資用城鎮(zhèn)就業(yè)人員平均工資來(lái)表示，以2000年為基期，用各個(gè)省份的定基居民物價(jià)指數(shù)進(jìn)行折算為實(shí)際工資。

2.2.3 控制變量

參考已有研究[3，19]，本文將有人均資本、技術(shù)進(jìn)步、FDI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、財(cái)政支出、人力資本、出口設(shè)置為控制變量。人均資本用資本存量除以年末就業(yè)人數(shù)表示，資本存量用永續(xù)盤存法計(jì)算：Kt=It=(1-r)×Kt-1。Kt表示第t年的資本存量，Kt-1表示第t-1年的資本存量，基期的資本存量用2000年固定資本投資額除以10%來(lái)表示[22]。It表示每年固定資本投資形成額，并用各個(gè)省份每年的固定資產(chǎn)投資指數(shù)進(jìn)行折算。r表示折舊率，用各個(gè)省份的實(shí)際GDP增加率加上3.6%[23]。技術(shù)進(jìn)步用折算后的RD投入經(jīng)費(fèi)表示，RD價(jià)格指數(shù)用“0.45*固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)+0.55*消費(fèi)物價(jià)指數(shù)”表示[24]。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重表示，人力資本用就業(yè)者的受教育年限表示。

3 勞動(dòng)生產(chǎn)率的空間相關(guān)性分析

空間計(jì)量分析采用Matlab2016對(duì)式（2）和式（3）進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果可以用來(lái)表示變量的空間溢出效應(yīng)。Moran's I可以用來(lái)表示區(qū)域之間整體上的空間關(guān)聯(lián)與空間差異程度：Moran's I指數(shù)的取值范圍是-1至1之間，如果I＞ 0，表示空間正相關(guān)，說(shuō)明各省勞動(dòng)生產(chǎn)率趨于空間聚集；如果I＜ 0，表示空間負(fù)相關(guān)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)變量趨于分散。如果I=0，表示空間分布是隨機(jī)的，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)變量是隨機(jī)分布。

表2顯示，各省勞動(dòng)生產(chǎn)率之間具有顯著的空間相關(guān)性。地理距離權(quán)重矩陣和鄰接空間權(quán)重矩陣的歷年Moran's I指數(shù)均大于0，并且p＞ 0，拒絕變量隨機(jī)分布的假設(shè)。所以各省勞動(dòng)生產(chǎn)率具有空間相關(guān)性，具有“高-高”“低-低”成塊分布的特點(diǎn)，式（2）和式（3）應(yīng)用空間計(jì)量模型用來(lái)估計(jì)。

表2 勞動(dòng)生產(chǎn)率空間自相關(guān)性（Moran's I指數(shù)）

4 實(shí)際工資影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的空間計(jì)量分析

空間計(jì)量模型主要有空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）。為了更全面地展示實(shí)際工資對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，先使用對(duì)普通面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，在使用空間面板數(shù)據(jù)SLM和SEM模型分別進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表3。

表3 面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果

4.1 計(jì)量模型估計(jì)方法選擇

計(jì)量模型可以分為固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。先對(duì)式（1）進(jìn)行最小二乘法（OSL）估計(jì)，LM檢驗(yàn)顯示，F(xiàn)=30.89（p=0.000），在5%顯著水平下拒絕“不存在個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)”的原假設(shè)，說(shuō)明在隨機(jī)效應(yīng)與混合效應(yīng)之間，應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)；Hausman檢驗(yàn)顯示，F(xiàn)=138.34（p=0.000），在5%顯著水平下拒絕“隨機(jī)影響模型中個(gè)體影響與解釋變量不相關(guān)”的原假設(shè)，說(shuō)明在固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)之間，應(yīng)選擇固定效應(yīng)進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)。綜合LM檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)。

空間SLM和SEM估計(jì)方法的選擇取決于研究的目的。如果研究的目的是發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)變量之間在空間上的相互影響，則使用SLM模型；如果研究的目的是發(fā)現(xiàn)影響因變量的其它未知因素，則使用SEM模型[25]。本文的研究目的是分析實(shí)際工資對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，而不是發(fā)現(xiàn)其它的未知因素，所以應(yīng)使用SLM模型。地理第一定律認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)聯(lián)與地理距離聯(lián)系更緊密，距離越近，關(guān)聯(lián)越緊密，而不是兩者地理鄰接，所以采用地理距離權(quán)重矩陣的SLM模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行匯報(bào)。

4.2 參數(shù)估計(jì)結(jié)果初步分析

空間面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)顯示，實(shí)際工資和其它控制變量對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響存在密切的空間關(guān)聯(lián)。鄰接權(quán)重矩陣被解釋變量空間自回歸系數(shù)ρ分別等于0.3和0.351，在1%顯著水平拒絕為零的假設(shè)，地理距離權(quán)重矩陣被解釋變量空間誤差系數(shù)λ分別等于0.339和0.233，在1%顯著水平不能拒絕為零的假設(shè)，所以空間滯后項(xiàng)和空間誤差項(xiàng)均顯著，說(shuō)明變量同時(shí)存在空間關(guān)聯(lián)和空間誤差。

相比空間面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果，普通面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果更大。普遍面板數(shù)據(jù)假設(shè)樣本單元是均質(zhì)、獨(dú)立分布的，但數(shù)據(jù)存在空間上的關(guān)聯(lián)性使得普遍面板數(shù)據(jù)的參數(shù)估計(jì)過(guò)大。例如，實(shí)際工資的普通面板數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)結(jié)果為0.358，而空間面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果為0.178和0.21，說(shuō)明空間溢出效應(yīng)的存在降低了實(shí)際工資對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。

5 研究結(jié)論及建議

基于2001年至2016年各省的空間面板數(shù)據(jù)，采用鄰接權(quán)重矩陣SLM模型考察實(shí)際工資對(duì)影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，得出如下結(jié)論。

5.1 研究結(jié)論

5.1.1 勞動(dòng)生產(chǎn)率具有顯著的空間相關(guān)性

表3的結(jié)果顯示，勞動(dòng)生產(chǎn)率具有顯著的空間關(guān)聯(lián)。鄰接權(quán)重矩陣被解釋變量空間自回歸系數(shù)等于0.3，說(shuō)明相鄰省份勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)1%，能夠帶動(dòng)本省勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)0.3%。各省勞動(dòng)生產(chǎn)率在空間上并非均勻分布，而是“高-高”“低-低”相連的塊狀分布，說(shuō)明各省勞動(dòng)生產(chǎn)率之間是相互影響的。一個(gè)省份的勞動(dòng)生產(chǎn)率越高，越容易對(duì)相鄰省份起到示范作用，有利于勞動(dòng)生產(chǎn)率低的省份學(xué)習(xí)和模仿，形成追趕效應(yīng)；勞動(dòng)生產(chǎn)率高的省份往往更能充分吸引優(yōu)勢(shì)資源，相鄰省份更有機(jī)會(huì)與之共享一部分資源。兩個(gè)省份的距離越近，示范和共享對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的作用更大，因此本省勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)不僅僅與自身因素有關(guān)，還與其它省份勞動(dòng)生產(chǎn)率有關(guān)。

5.1.2 實(shí)際工資對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響具有顯著的空間溢出性

表3的結(jié)果顯示，實(shí)際工資增長(zhǎng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用，各省之間實(shí)際工資對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響具有空間關(guān)聯(lián)性。地理權(quán)重矩陣中，實(shí)際工資的回歸系數(shù)等于0.21，在1%水平下具有顯著性，說(shuō)明實(shí)際工資增長(zhǎng)能促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高，證明了效率工資理論的適用性。在普通面板數(shù)據(jù)模型中，實(shí)際工資的回歸系數(shù)等于0.358，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于地理空間回歸模型的系數(shù)，說(shuō)明地理空間因素使得實(shí)際工資對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用下降，這是因?yàn)橐粋€(gè)省份實(shí)際工資上漲對(duì)本地勞動(dòng)生產(chǎn)率和周圍省份勞動(dòng)生產(chǎn)率的綜合影響。根據(jù)效率工資理論，一個(gè)省份實(shí)際工資上升會(huì)促進(jìn)本省勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，而周邊省份實(shí)際工資提高就會(huì)吸引本省勞動(dòng)力外流，降低本省實(shí)際工資提高對(duì)本省勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的作用，所以地理權(quán)重矩陣中實(shí)際工資的回歸系數(shù)變小。

5.1.3 人均資本和財(cái)政支出是勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵因素

表3顯示，人均資本和財(cái)政支出的回歸系數(shù)最大，其次是實(shí)際工資的回歸系數(shù)，說(shuō)明實(shí)際工資增長(zhǎng)不是勞動(dòng)生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵因素，人均資本和財(cái)政支出是勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵因素。發(fā)展中國(guó)家的技術(shù)進(jìn)步被包含在技術(shù)設(shè)備的引進(jìn)之中[26]，所以人均資本提高能促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高。勞動(dòng)生產(chǎn)率提高1%，人均資本提高0.458%。政府財(cái)政支出為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供資源，所以財(cái)政支出增加能促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高。財(cái)政支出增長(zhǎng)1%，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)0.744%。

出口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、FDI的回歸系數(shù)為正，在5%水平下均顯著，說(shuō)明這些因素能促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。出口增長(zhǎng)能帶動(dòng)本區(qū)域內(nèi)產(chǎn)出增長(zhǎng)，通過(guò)“干中學(xué)”實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)[27]，出口增長(zhǎng)1%，勞動(dòng)生產(chǎn)率增長(zhǎng)0.129%。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比，由于各部門有不同的生產(chǎn)率及其增長(zhǎng)率，當(dāng)投入要素從低生產(chǎn)率水平或者低生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的部門向高生產(chǎn)率水平或者高生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的部門流動(dòng)時(shí)會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)率增長(zhǎng)[28]，所以第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比提高會(huì)促進(jìn)生產(chǎn)率提高。第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比提高1%，勞動(dòng)生產(chǎn)率提高0.017%，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比提高1%，勞動(dòng)生產(chǎn)率提高0.002%。教育能幫助勞動(dòng)者獲得知識(shí)和技能、提高問(wèn)題處理的能力，教育年限增長(zhǎng)1%，勞動(dòng)生產(chǎn)率增0.046%。外商直接投資增加了地區(qū)資本存量，通過(guò)技術(shù)關(guān)聯(lián)與知識(shí)溢出來(lái)影響勞動(dòng)生產(chǎn)率，外商直接投資增加1%，生產(chǎn)率增長(zhǎng)0.082%。RD的回歸系數(shù)不顯著，所以R ＆ D 投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用不明顯，可能其它因素限制了R ＆ D 投入發(fā)揮作用[29]。

5.2 建議

5.2.1 充分發(fā)揮勞動(dòng)產(chǎn)率的空間聚集優(yōu)勢(shì)

要發(fā)揮勞動(dòng)生產(chǎn)率空間聚集的優(yōu)勢(shì)，就要通過(guò)加強(qiáng)地區(qū)之間的合作和交流，促進(jìn)隱性知識(shí)的傳播。由于勞動(dòng)生產(chǎn)率的空間相關(guān)性，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高不僅僅受到本省勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，還要受到周邊省份勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，勞動(dòng)生產(chǎn)率呈現(xiàn)“高-高”“低-低”相鄰的分布狀態(tài)。知識(shí)可以分為顯性知識(shí)和隱性知識(shí)，顯性知識(shí)可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳播突破地理位置的限制，而隱性知識(shí)則只能通過(guò)觀察、模仿、“干中學(xué)”、交流討論等“默會(huì)”方式進(jìn)行，地理位置對(duì)隱性知識(shí)的傳播有著很大的限制作用[30]。地理位置越近，交流與合作越便利，所以地理相鄰的省份應(yīng)加強(qiáng)合作與交流、充分發(fā)揮空間分布上的優(yōu)勢(shì)，在顯性知識(shí)學(xué)習(xí)過(guò)程中重視隱性知識(shí)的學(xué)習(xí)。對(duì)于空間臨近的各個(gè)省份，勞動(dòng)生產(chǎn)率高的省份要發(fā)揮對(duì)其它臨近省份的輻射作用，勞動(dòng)生產(chǎn)率低的省份要與生產(chǎn)率高的省份開展交流與合作，盡快追趕勞動(dòng)生產(chǎn)率高的省份；對(duì)于空間距離較遠(yuǎn)的省份，要在顯性知識(shí)學(xué)習(xí)的同時(shí)，加強(qiáng)交流與合作，創(chuàng)造條件突破地理位置的限制。

5.2.2 工資增長(zhǎng)要考慮工資的空間分布

要發(fā)揮實(shí)際工資增長(zhǎng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，就要保證實(shí)際工資增長(zhǎng)、根據(jù)工資的空間分布合理制定工資標(biāo)準(zhǔn)。由于工資增長(zhǎng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高具有顯著的空間相關(guān)性，本省工資增長(zhǎng)不僅僅影響本省的勞動(dòng)生產(chǎn)率，還會(huì)通過(guò)“溢出效應(yīng)”影響相鄰省份的勞動(dòng)生產(chǎn)率。第一，繼續(xù)提高實(shí)際工資。實(shí)際工資增長(zhǎng)有利于勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高，應(yīng)采取多種措施保證勞動(dòng)者的實(shí)際工資增長(zhǎng)。例如：最低工資制度、集體協(xié)商工資等[19]。第二，制定工資標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)考慮近鄰省份的工資和勞動(dòng)生產(chǎn)率。為了更好地發(fā)揮實(shí)際工資增長(zhǎng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用，各省在制定工資增長(zhǎng)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，要考慮地理位置臨近省份的工資和勞動(dòng)生產(chǎn)率。這是因?yàn)?，本省工資增長(zhǎng)會(huì)吸引高素質(zhì)勞動(dòng)者流向本省，促進(jìn)本省勞動(dòng)生產(chǎn)率提升，也會(huì)對(duì)臨近省份形成競(jìng)爭(zhēng)壓力，迫使臨近省份提高工資，從而降低本省工資增長(zhǎng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。

5.2.3 采取多種措施提高勞動(dòng)生產(chǎn)率

增加資本投資、調(diào)整資本投資的空間結(jié)構(gòu)、改善投資的結(jié)構(gòu)。人均資本是勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵因素，具有顯著的空間關(guān)聯(lián)性，所以提高資本存量應(yīng)該充分發(fā)揮資本的空間聚集效應(yīng)、避免重復(fù)投資，提高投資的效率。資本存量既包括有形固定資產(chǎn)投入，還包括礦藏勘探、計(jì)算機(jī)軟件等無(wú)形固定資產(chǎn)，而無(wú)形固定資產(chǎn)是生產(chǎn)率提高的重要來(lái)源[31]，所以人均資本的提高應(yīng)該調(diào)整資本投入的結(jié)構(gòu)，適當(dāng)加大對(duì)無(wú)形資產(chǎn)的投資。

擴(kuò)大財(cái)政支出、調(diào)整財(cái)政支出的空間布局、改善財(cái)政支出的效率。財(cái)政是勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的關(guān)鍵因素，具有顯著的空間關(guān)聯(lián)性，所以擴(kuò)大財(cái)政支出應(yīng)該充分發(fā)揮財(cái)政支出的空間聚集效應(yīng)、避免財(cái)政支出用于重復(fù)投資、重復(fù)建設(shè)，提高財(cái)政支出的效率。已有經(jīng)驗(yàn)表明，財(cái)政支出對(duì)不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有不同影響，而不同的財(cái)政支出項(xiàng)目對(duì)同一地區(qū)有著不同影響[32]，所以在財(cái)政支出擴(kuò)大的前提上，因地制宜調(diào)整財(cái)政支出的項(xiàng)目，對(duì)于提高地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率是有利的。

人均資本、財(cái)政支出是影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素，F(xiàn)DI、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、出口能促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高，所以應(yīng)該提高人均資本量、擴(kuò)大FDI、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高勞動(dòng)者受教育水平、擴(kuò)大出口。RD增長(zhǎng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高有負(fù)面影響，但不顯著，可能的原因在于RD投入受到其它因素的影響，應(yīng)該提高RD投入的產(chǎn)出效率、加強(qiáng)RD產(chǎn)出的應(yīng)用，改善RD發(fā)揮作用的限制條件。