李 展

(北京大学 国家发展研究院,北京 100871)

一、引言

根据国家统计局数据可知,1978—2018年工业年均增长率为10.73%,对中国GDP增长的贡献度接近50%,其长期稳定增长对中国经济增长起到至关重要的作用。然而,工业的高增长长期以来是以劳动力低成本比较优势取得的。随着中国人口红利消失,劳动力成本不断上升,加之能源等其他生产要素价格的不断上涨,迫使工业需要从以往依赖低成本要素投入推动的增长模式转向依赖效率驱动的增长模式,最终实现高质量增长。全要素生产率(TFP)被认为是行业乃至国民经济高质量增长的标志。工业高质量增长的核心内容就是通过不断的技术创新促进TFP上升。因此,回顾工业在过去40年TFP的增长表现不仅可以为下一阶段实现工业高质量增长提供参考,也可以评估以往产业政策带来的效果,为政府制定促进工业TFP增长的产业政策提供指导。

大量现有文献从细分工业部门角度分析中国工业的TFP,且大多采用数据包络分析方法(DEA)和随机前沿分析方法(SFA)[1-4]。DEA方法稳定性较差且易受异常值影响,这是由于生产前沿是根据实际观测数据来确定且因数据来源或考察时期不同而造成估计结果不同。SFA方法虽然克服了随机误差影响从而避免了异常值带来的测量误差,但是需要事先设定生产函数形式以及假定随机误差项和技术效率服从一定的概率分布,难免引入主观因素。再者,这两种方法无法反映出中间投入对经济增长和TFP的作用,也不能考察细分部门对行业总体的增长贡献和资源再配置效应。……