第三节
全要素生产率的影响因素研究

在索洛的增长核算基础上，发展经济学认为经济发展得益于要素积累和要素生产效率的提高。前期的大量研究认为中国的经济发展是源于要素积累，但进入 20 世纪 90 年代以后，很多研究发现要素积累无法解释各国之间不断扩大的收入差距，全要素生产率的差异是地区间经济发展非均衡的根本原因。全要素生产率可以用来分析经济发展的源动力，除了可以分析各种要素投入效率以外，还可以分析技术进步和管理能力等对经济发展的贡献，深究经济发展的主要动力是来源于要素积累还是效率提高。全要素生产率还是政府制定长期的可持续的经济政策的基础，通过比较全要素生产率与要素积累对经济发展的贡献，可以作为出台经济政策的判断依据，因此越来越多的学者开始深入研究全要素生产率的影响因素。

一、产业结构演变影响全要素生产率

产业结构演变影响全要素生产率主要是通过两个途径实现的。一是通过产业结构优化，重新配置要素投入，降低产业运行成本，提高产业发展水平，利用有限生产要素投入获取更高的产出，提高全要素生产率。二是通过提高产业集聚水平来提升全要素生产率，产业集聚可以增加区域内经济的专业化和多样化，提高劳动生产率，在不增加要素投入的情况下，提升全要素生产率。目前对于产业结构影响全要素生产率的理论研究不多，多数学者是从实证出发进行相关研究的。

李优树等（2018）利用经验数据进行实证检验，证明了产业结构与全要素生产率存在正相关关系。刘伟和张立元（2018）认为国民经济中的三个产业部门间的人力资本转移和全要素生产率差异会形成结构效益，为了解释中国全要素生产率持续增长而三个产业部门全要素生产率水平相对较低甚至出现负增长的矛盾现状，运用数理逻辑和跨国数据分析并验证了产业结构演变的结构效益和产出增长率效应对全要素生产率的影响。刘伟和李绍荣（2002）认为产业结构可以影响经济增长方式，第三产业的结构扩张会降低第一产业和第二产业对经济规模的正效应，因此只有通过提高第一产业和第二产业的效率才能获得长期稳定的经济增长。中国仍处于产业结构的升级和转换时期，这种转换可能使得中国经济增长中的主导产业由第二产业转变为第三产业。在工业化持续推进和经济发展水平稳定提高的条件下，中国经济进入后工业化阶段，第三产业仍会保持较快增长而第二产业增幅下降。全要素生产率概念下所涵盖的技术进步是广义的技术进步，全要素生产率并不全是由技术进步推动的。刘伟和张辉（2008）把技术进步和产业结构演变从全要素生产率中分解出来，认为产业结构演变和技术进步都是全要素生产率的重要组成部分，技术进步对全要素生产率的促进作用是被普遍认可的，而产业结构演变可以通过影响要素配置效率来对全要素生产率产生影响。

学者们对产业集聚影响全要素生产率也进行了实证分析，但是影响作用的结论存在差异。李金滟和宋德勇（2008）利用城际数据验证了与多行业的产业集聚相比较，单行业集聚对全要素生产率的影响更大。范剑勇等（2014）利用县级数据验证了单行业集群可以通过改善技术效率来促进全要素生产率提高，而多行业集聚对全要素生产率提高的促进作用不显著，因为多行业集聚仅提升了整体技术效率，但是前沿技术进步对全要素生产率提高的促进作用不强。

二、要素配置效率影响全要素生产率

Wu （2000）将全要素生产率提高分解为要素配置效应和技术进步效应，认为要素配置效率会对全要素生产力产生促进作用，但是这一促进作用会随着经济发展的程度加深而递减。经济发展起步阶段，全要素生产率提高的主要动力是要素配置，经济发展到一定阶段以后，技术进步对全要素生产率提高的贡献占主导。中国产业结构演变引导生产要素从生产率低的部门流入生产率高的部门，要素配置效率提高促进全要素生产率提高。当要素配置出现扭曲时，将对全要素生产率产生抑制作用，资本与劳动投入比率和要素配置过程中的摩擦因子限制了要素的自由流动，会降低要素配置效率。市场机能完善可以引导生产要素流向边际生产率更高的部门，当资本和劳动配置扭曲现象缓解，将有助于提高全要素生产率。

Hiseh和Klenow （2009）最先关注了要素配置对全要素生产率的影响，在Melitz （2003）研究的基础上利用中国和印度的制造业微观数据对比检验了生产要素市场配置扭曲对全要素生产率的影响，认为发展中国家与美国全要素生产率差异的产生原因是劳动和资本配置效率低。 Hayashi和Prescot （2002）分析了 20 世纪 90 年代日本的经济发展数据，认为政府干预资本市场运行，给予“僵尸企业”的补贴是无效率投资，会使资本带动作用下降，资本错配抑制全要素生产率，经济发展陷入低迷状态。王林辉和袁礼（2014）构建了不完全市场的多部门模型，利用 1978—2010 年中国代表性产业面板数据分析并检验了资本配置效率下降造成的全要素生产率损失，认为金融系统垄断，市场发育不良不利于资本自由流动，引致各产业间资本错配。安强身和姜占英（2015）利用宏观动态视角进行分析，认为中国资本配置效率损失不利于全要素生产率，资本配置方式由动员式转为市场化配置、降低所有制歧视、提升金融机构的运营效率可以提高资本配置效率。

劳动力错配也会引发全要素生产率损失。 Brandt （2012）认为，20 世纪 90 年代以来，中国要素配置偏误不断恶化，其中劳动力市场要素配置扭曲是问题的关键。袁志刚和解栋栋（2011）利用中国宏观经济数据验证了劳动要素的配置效率低对全要素生产率产生不利影响。盖庆恩等（2013）认为中国的户籍等制度约束阻碍了农业剩余劳动力的自由转移，劳动力市场没有起到应有的配置作用，降低了全要素生产率。邓明等（2020）建立了农业部门与非农业部门的两部门模型，分析了劳动配置效率与全要素生产率的关系及作用机制，认为劳动力在两部门间的配置扭曲不利于农村劳动力的自由流动，并且还阻碍了中国向非农业经济转型的进程，抑制了全要素生产率。

林毅夫和苏剑（2007）认为中国经济增长方式转变需要改革要素价格体系。蔡昉（2013）认为中国经济增长方式向全要素生产率驱动型转换需在中国经济内部使用“雁阵”模型并利用政策对经济进行“创造性毁灭”调整，提高要素配置效率。樊纲等（2011）阐述了市场化对要素配置效率的改善作用，认为市场化改革有助于提高全要素生产率。

梳理了国内外关于自然资源对经济发展影响及其传导机制的相关研究后，我们发现实证研究中最常用的被解释变量是经济量增类的指标，多数是用GDP相关数据来度量的，在物质欠发达时期，经济发展的首要任务是经济总量的提高，所以学者们将GDP增长是作为代理变量来重点研究自然资源与经济发展的关系。进入高质量经济发展阶段，保持经济健康可持续发展成为必然要求。新常态下，中国经济发展的条件、任务、环境和要求都已经变化，经济增速放缓，经济发展方式从规模速度型转为质量效率型，经济发展的主要动力由要素积累转为效率提高。现实的经济形势要求自然资源禀赋对经济发展影响的实证研究中，应选取能够反映高质量经济发展的产出变量。从全要素生产率视角研究二者关系的文献是进入 21 世纪以后才开始的，目前已经成为学者们研究的新方向，仍然有很大的研究空间。

自然资源与经济发展关系的研究重点应该是分析二者关系产生的原因。破解“资源诅咒”的关键是发现自然资源对经济发展产生抑制作用的根本原因，只有将原因分析得更加细致透彻才能更有效地对自然资源进行利用，使其更好地促进经济发展，实现高质量经济发展目标。但是自然资源丰裕地区陷入“资源诅咒”的原因是多方面的，现有的关于自然资源影响经济发展的研究，还不能完全解释“资源诅咒”的成因，基于国际视角研究得出的传导机制，也不适合用来解释中国具体资源产业发展的传导路径。

大量的实证研究证明了产业结构演变会影响全要素生产率，而现有的产业结构演变传导机制的相关文献也证明了产业结构在自然资源与经济发展关系中产生重要作用。因而有必要将产业结构演变纳入煤炭产业发展对全要素生产率影响的传导机制分析范畴中。产业结构演变的传导机制研究大部分是以“荷兰病”模型为理论基础的，但是“荷兰病”模型假设所有经济部门的产出仅来自劳动力这一种生产要素的投入，通过研究劳动力在资源、制造业和服务业三部门间的流动，来分析资源部门对第二产业内部结构以及与第三产业之间的产业结构演变。理论分析中，生产要素变动即为劳动力变动，这与煤炭产业的运行实际不相符合，同时也不利于继续分析要素在各部门之间的配置效率在煤炭产业发展对全要素生产率影响中的传导作用。后期的学者如冯宗宪等（2010）对“荷兰病”模型进行了修正，将资本也纳入生产要素中，分析自然资源繁荣对于资本市场的影响，得到了和劳动力市场一致的结论。但是他的研究重点仍然是能源产业对制造业的影响，和大多数相关研究一样忽视了服务业即第三产业在产业结构演变中的影响作用。而在“荷兰病”模型分析中资源产业发展的转移效应抑制了服务业的发展，支出效应又促进了服务业的发展，所以服务业的综合效应是不确定的，无法通过理论分析明确资源产业发展对服务业的影响效果，需要利用实证去检验服务业的综合效应。有些学者还认为，如果繁荣的资源部门资本和技术具有较强的专业性（如石油），产业繁荣也不需要从其他产业大量转移生产要素，那么资源部门的转移效应不强，对经济发展影响更大的是对服务业部门需求增加所引发的支出效应。所以有必要将资本也作为生产要素引入模型中，结合煤炭产业的特殊性对“荷兰病”模型进行修正，分析产业结构演变在煤炭产业发展对全要素生产率影响中的传导作用，并利用样本数据验证煤炭产业发展对制造业和服务业的影响而引发的产业结构演变。

要素配置效率是影响全要素生产率的关键因素，这一观点也得到了普遍认可。目前研究要素配置效率的传导机制的相关文献多是从实证出发，通过对自然资源抑制经济发展的“资源诅咒”假说进行再检验来研究对影响要素配置效率的经济变量的挤出效应，一部分学者得出结论认为“资源诅咒”的根源在于资源经济的路径依赖。邵帅（2003）等运用非线性门槛模型从GDP增长和全要素生产率两个维度研究了资源产业发展对经济发展的影响，是验证“有条件资源诅咒”假说存在性的经典文献，但是此研究的结论源自经验分析，控制变量的选取缺乏理论支撑。胡援成和肖德勇（2007）首次从理论上分析了人力资本在自然资源与经济发展关系中的门槛效应。刘耀彬等（2015）在胡援成等人的研究基础上，在分析中增加了金融部门，利用模型验证了金融发展在自然资源对经济发展影响中具有门槛效应。但是这些研究都没从理论上解释人力资本和金融发展为何会成为门槛变量，门槛效应的现实背景和理论基础是什么。宋冬林和汤吉军（2004）从沉淀成本角度分析了资源型城市转型的障碍，认为沉淀成本与信息不完全的结合会在很大程度上扭曲要素配置，导致产业结构刚性，降低经济效率和福利水平。汤吉军（2019）从行为金融学的视角研究，认为沉淀成本会扭曲金融资源配置。他们的分析为自然资源影响经济发展的理论研究产生重要的启示作用，但是相关研究并没有利用样本数据进行实证检验。

因此本书以具有“干中学”效应的内生增长模型为基础，结合煤炭产业特征，建立数理模型，将煤炭产业发展抑制或促进全要素生产率这两种可能纳入同一个研究框架中，建立煤炭产业发展对全要素生产率影响模型来进一步分析二者之间的关系。借鉴Sachs和Warner、 Matsuyama及冯宗宪等学者的“荷兰病”模型的修正方法，将劳动力和资本作为生产要素引入模型对“荷兰病”模型进行进一步的修正，分析产业结构演变的传导机制。从劳动力市场和金融市场发育不良产生的沉淀成本的视角来分析要素配置效率的传导机制。在理论分析的基础上，利用 2003—2017 年，44 个煤炭城市面板数据对中国煤炭城市煤炭产业发展对其全要素生产率影响及其传导机制进行实证检验。 ECwCULWBG4273swaj1R3i7KsJtAo89XRQAkF5JhYNx8QpyTcECufDPl+Eexv24py