丁杨55306969
范文一：有偏技术进步、替代弹性与粮食生产要素组合变动
有偏技术进步、替代弹性与粮食生产要素
组合变动
有偏技术进步、替代弹性与粮食生产要素组合变动
黨的十八大报告指出～要增强中国农业综合生产能力～通过农业技术创新实现粮食生产的数量与质量效益并重～走资源节约、环境友好和产出高效的新型粮食安全道路。中国粮食保持了十二年连续丰产～用全球7%的耕地生产出了全球21%的粮食～但也消耗了全球35%的化肥和超过30%的农药、除草剂等。化肥、农药、农用柴油等石油能源的高强度、低效率施用和碳、磷、氮等过度排放造成了大气、土壤、水体污本文由论文联盟http://收集整理染。技术创新能够显著优化要素组合～降低粮食生产的物质要素投入水平。庄瑞瑶、郑旭媛认为～以化石能源为原材料的化肥、农药、杀虫剂和以石油为动力来源的农田灌溉、农业机械动力是实现粮食丰产的重要因素～但带来的土壤退化、水资源短缺等生态环境问题是影响粮食质量安全的重大因素[1]。牛亮云等基于灰关联熵模型对化肥、农药、农田灌溉、农用柴油等化石能源为原料、动力的要素投入在粮食生产中的贡献程度进行实证分析表明～化肥、农药和灌溉的产出贡献大但效率低～农业机械、农用柴油的产出贡献大、效率高～农业机械化是弥补农业劳动力短缺的重要途径[2]。实现粮食生产过程中
1 / 12
物质投入节约的关键措施是依靠科技创新～发展精细农业～强调通过技术进步实现对化肥、农药、耕地、水资源的节约使用。陈书章等运用全国小麦主产区的面板数据进行的实证研究表明～中国小麦生产呈现劳动力节约型、化肥节约型和机械使用型等非中性技术进步特征[3]。李光泗、朱丽莉等基于超越对数生产函数的实证研究发现～化肥、机械、劳动力和耕地对粮食总产量的产出弹性均为正～其中劳动力的贡献最大,耕地对劳动的替代弹性较大～而化肥、机械对劳动的替代作用较小～粮食生产技术进步尚不能满足物质要素对劳动力流出的弥补与替代[4]。针对如何实现粮食生产可持续发展问题～姚延婷等认为～提高化肥、农药和农田灌溉效率及其投入效率的技术创新是推动粮食生产模式转型、保障粮食质量安全的科学路径[5]。
已有文献主要从推动粮食增产的角度分析各要素的贡献作用～但从有偏技术进步、要素替代视角对粮食生产要素组合变动的系统研究较为少见。为此～本文构建包含有偏技术进步、要素替代的超越对数生产函数模型～运用2001，2017年全国30个省份的面板数据对粮食生产要素组合变动进行系统研究～估计要素投入对粮食丰产的要素贡献、价值份额和替代关系～为推动粮食生产集约化和保障粮食安全提供科学依据。
1 理论分析与研究设计
2 / 12
有偏技术进步
根據希克斯的理论～技术进步可分为劳动节约型、资本节约型和中性技术进步三种类型～其中中性技术进步反映的是通过技术进步实现所有要素效率的提升和节约。Acemoglu认为能够改变要素边际生产率的技术进步为要素增强型技术进步～能够改变要素间边际替代率的则称为要素偏向型技术进步～即有偏技术进步。如果通过技术进步使要素i的边际技术替代率相对于要素j更大的提高～则技术进步是偏向要素i的。在有偏技术进步中～如果要素间是替代关系～则要素增强型技术进步也有助于提升要素i的效率,如果要素间是互补关系～则要素增强型技术进步则是中性的。粮食生产技术进步对化肥、农药、农用柴油等能源要素的节约主要包括两个途径:通过中性技术进步提高粮食生产的全要素生产率～实现包括能源要素在内的成本节约,基于要素替代关系～推进粮食生产中的要素偏向性技术进步～提升粮食生产综合效率。
1.模型设置
选择超越对数生产函数模型的原因在于:?该模型既能够科学估计要素产出贡献～又能够有效计算各要素间的替代或互补关系,?超越对数生产函数在测算要素替代弹性时不需要任何前提假设～能够对粮食生产技术进步偏向做出判断[6],?超越对数生产函数可看作是经过二次微分生产函
3 / 12
数的二阶近似～且无需对其具体形式进行规定[7]。
假设粮食生产函数为:Y=Y～其中Y表示粮食生产函数～AL、AF、AP、AD、AM分别为劳动力、化肥、农药、农业机械和农用柴油的投入变量。使用三阶泰勒展开式能够更详细地解释超越对数生产函数二阶展开式难以进行的检验～为此选择超越对数生产函数的三阶泰勒展开式作为估计模型:
小于零意味着技术进步使两要素的投入比增加～呈总体互补关系[8～9]。增加自变量数目有助于提高回归方程的拟合优度～但估计参数会成倍增加～增大复杂性,鉴于上述要素投入已是粮食生产总成本的主体～选择这些指标能够说明粮食生产实际。
1.变量描述与数据来源
基于数据的可得性～本文选择粮食单产水平为被解释变量～选择劳动用工量、化肥施用量、农药施用量、农业机械动力投入和农用柴油使用量为解释变量。AL、AF、AP、AD、AM分别为劳动用工量、化肥施用量、农药施用量、农业机械和农用柴油施用量的变量符号。
劳动用工量:粮食生产中每亩劳动用工日作为指标～数据来源于历年《全国农产品成本收益资料汇编》。随着我国城镇化、工业化的深入推进～农业劳动力持续由第一产业向二、三产业转移～粮食生产中的劳动力供给、尤其是技能型的劳动力供给对粮食生产的贡献将会越来越突出。
4 / 12
化肥施用量:每亩粮食生产施用的化肥数作为指标～数据来源于历年《全国农产品成本收益资料汇编》。我国粮食生产依然处于石油农业阶段～以石油为原材料的肥料对粮食丰产的贡献具有重要地位。
农药施用量:每亩粮食生产施用农药数～数据源于历年的《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。随着气候变暖和病虫害的持续增加～农药在粮食生产中扮演着非常重要的地位。
农业机械投入量:每亩粮食生产投入的机械动力～数据源于历年《全国农产品成本收益资料汇编》及相关省份农业厅网站。农业生产中耕、种、收全过程的机械化率在持续提高～农业机械设备在粮食生产中的贡献分析具有重要意义。
农用柴油使用量:每亩粮食生产中农用柴油投入数～数据源于历年的《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。农用柴油使用量对农业机械、设备、灌溉等都具有重要作用～是粮食生产中的重要原材料供给。
实证结果及分析
回归分析结果
根据前文对解释变量、计量模型的设置～选择中国大陆除西藏外的30 个省、市、自治区的粮食生产数据～运用超越对数生产函数模型进行计量分析。基于F检验和Hausman
5 / 12
检验结果～运用个体固定效应模型进行面板回归分析较为合适～模型设计、变量选择和估计方法能够较为恰当地反映中国粮食生产现状和发展趋势。
由表1的超越对数生产函数模型估计结果显示～各解释变量的回归系数均显著～有一半生产要素交互项的回归系数显著～除化肥之外其他要素平方项的回归系数均显著～各解释变量的估计结果与理论预期相同。基于计量模型的回归分析结果说明～所选择的超越对数生产函数模型、解释变量和计量分析过程等～能够较为准确地反映粮食生产的基本情况。从劳动用工量对粮食生产的贡献程度看～劳动用工量对粮食产量增产的回归系数及平方项系数均为正值且显著～说明现阶段的劳动用工量对粮食增产的现实作用和边际贡献～即未来的作用都呈正向趋势。这与我国现阶段农村劳动力持续向城市、第二三产业转移～投入在粮食生产中的人工劳动日益减少的现实情况相符合。劳动用工量投入的持续减少使其边际贡献呈现上升趋势。劳动用工量与其他物质要素交互项的回归系数均为负值～劳动用工量与化肥、农药、农用柴油交互项的回归系数结果不显著～说明其存在替代关系、但不明显,劳动用工量与农业机械动力投入的交叉项回归结果显著为负值～说明农业机械、自动化设备对人力的替代作用在持续增强。
从农业机械设备对粮食产量的回归结果看～其回归系
6 / 12
数及平方项回归系数均显著为正值～说明农业机械设备在粮食生产中发挥着正向作用且这种作用的边际贡献呈递增状态。这与现阶段我国农业机械化程度在粮食生产的耕、种、收各阶段持续提高的现实情况相符合。农业机械设备投入与化肥、农药、农用柴油使用量交叉项的回归系数均为正值～说明我国粮食生产的机械化程度对粮食增产的贡献更加显著。农业机械设备对劳动力具有一定的替代作用～在粮食生产中的作用持续增强～与已有文献[10]的研究结论一致。
随着在粮食耕、种、收等生产过程机械化程度的提高～粮食生产过程中对农用柴油使用量也随之增加～本文的實证研究很好地验证了理论预期与现实情况。农用柴油使用量的一阶回归系数显著为正值～说明其对粮食产量的贡献显著～而农用柴油使用量平方项的回归系数显著为正值～说明随着农业机械化程度的持续提高～未来一段时间里农用柴油使用量对粮食生产的贡献依然处于上升态势。农用柴油使用量与化肥施用量、农药施用量交叉项的回归系数均为正值～说明农用柴油使用量与化肥、农药能够协同推进粮食增产。但相对而言～农用柴油使用量与化肥施用量的协同作用程度比其与农药施用量的协同作用程度更显著。
从表1的化肥、农药对粮食产量的回归结果看～在粮食生产过程中～化肥、农药对现阶段的粮食增产具有显著贡献～化肥依赖型农业是现阶段我国粮食生产的主要特征,在
7 / 12
气候变暖、病虫害频发的情况下～粮食生产对农药的依赖程度依然较高。从粮食生产的技术变动趋势看～化肥、农药对粮食产量的边际贡献呈递减趋势～表现为化肥施用量、农药施用量平方项的回归系数均为负值～新型肥料开发与种植技术创新成为粮食丰产技术的变革方向。这也印证了牛亮云、何蒲明、娄方舟、刘英基等关于化肥、农药对粮食生产贡献作用的研究结果[2～11～12]。农药施用量平方项的回归系数显著为负值～由此可见农药对粮食产量的贡献从长期看是负向的～这必将影响到粮食生产要素的未来变动趋势～如何通过粮食种植技术抗病虫害～减少农药施用量将成为未来粮食生产技术需要突破的领域。化肥施用量与农药施用量交叉项的回归系数显著为正值～说明二者在促进粮食增产中是互补协同关系～而非替代关系。化肥与农药、农用柴油、农业机械的交互项回归系数均显著为正～农药与农用柴油、农业设备的交互项系数均显著为正～说明化肥、农药与农用柴油使用量、农业设备在现阶段粮食生产中呈正向协同促进作用。
2.生产要素价值份额
根据粮食生产超越对数生产函数模型的回归分析结果～将化肥、农药、农用柴油、劳动用工和农业机械设备的回归系数和要素数据分别代入价值份额公式～可计算出各投入要素价值份额或产出弹性。
8 / 12
由表2可见～粮食生产的要素价值份额估计结果与理论预期相符～劳动用工量、农业机械设备、农用柴油使用量的价值份额呈稳定上升趋势～化肥施用量、农药施用量的价值份额呈现明显的波动变动特征。在粮食生产中不同生产要素的价值份额差异较大～劳动用工量、化肥施用量在粮食生产中的价值份额较大。从生产要素在粮食增产中的价值份额看～各要素价值份额均大于零。首先～劳动用工量的价值份额连续保持最大且呈增长趋势～从2001年的增长到～说明在农村劳动力持续流向城市和二三产业的情况下～劳动用工量逐渐成为粮食生产的紧缺资源～其边际贡献持续上升。随着精细农业、设施农业的发展～粮食生产对劳动用工量需求将持续增加～劳动用工的价值份额呈递增趋势。其次～化肥施用量和农药施用量在粮食产量中的价值份额总体上呈波动增长特征～粮食增产对化肥、农药等要素的依赖程度依然较高,粮食生产的石油农业阶段性特征依然存在。农业机械设备、农用柴油使用量在粮食生产中的价值份额也呈波动增长态势～农业机械设备对粮食生产的产出贡献持续增加～这与农田灌溉、机械化程度提升密切相关。但在粗放型生产模式下～化肥、劳动力的价值份额依然显著高于农业机械设备。
2.要素替代弹性
基于超越对数生产函数模型估计结果和要素替代弹性计算公式～可计算出各粮食生产要素间的替代弹性～深入
9 / 12
分析粮食生产要素间的替代弹性估计结果～可得出如下结论:
粮食生产要素的替代关系与互补关系并存。替代弹性是指在要素价格与技术水平不变条件下～生产要素投入比例的相对变动除以要素间边际技术替代率的相对变动。当要素替代弹性δij>0时～两要素在生产过程中存在替代关系,当替代弹性δij<0时～两要素在生产过程中存在互补关系。由表3可见～2001，2013年的估计结果看～多数要素替代弹性大于零～说明这些要素之间存在替代关系,也有些要素之间的替代弹性小于零～说明这些要素在粮食生产中能够相互支持、协同互补。>
劳动用工量与化肥、农药、农用柴油使用量、农业机械设备等生产要素之间存在显著的替代关系。劳动用工量与其他物质生产要素间的替代弹性均大于～除了与农药施用量的替代弹性在，之间外～与其他要素的替代弹性存在大于1的情况。这充分说明了我国农业劳动力流出使其边际贡献达到了递增状态～与前文研究结论一致。也说明我国粮食生产已由传统的靠生产要素投入实现粮食增产～开始向依靠精耕细作的集约型生产转变。提升农业劳动力技能～增加有知识、技术含量的劳动用工量对粮食生产中的物质要素节约具有重要意义。
农业机械设备与农药施用量、农用柴油使用量的替代
10 / 12
弹性为负值～存在显著的互补关系～与化肥施用量的替代弹性为正值但数值较小～存在微弱的替代关系。
结论与启示
综合本文的理论分析与实证研究～可以初步得出以下基本结论:?中国粮食生产的技术进步非常明显～且呈稳定发展趋势～对实现我国粮食丰产具有重要贡献。但中国粮食生产依然处于依靠化肥、农药、农用柴油等投入的粗放型阶段～这些能源要素对当期粮食生产具有促进作用～其中化肥、农药对粮食生产的长期贡献呈递减趋势,而农用柴油、劳动力、农业机械设备对粮食生产的长期影响呈递增作用。?中国粮食生产技术进步是非中性的～存在着有偏技术进步特征。基于超越对数生产函数的计量结果、价值份额和替代弹性计算可以看出～中国粮食生产技术进步的特征与趋势表现为:化肥、农药使用型依然广泛存在～但化肥、农药的边际贡献呈递减趋势,劳动节约型和机械设备使用型趋势增强～反映了粮食生产向现代农业发展迈进的步伐加快,粮食生产要素之间的替代与互补关系并存～但要素替代关系显著。劳动用工与化肥、农药和农用柴油使用量等物质要素存在明显的替代关系,农业机械设备与化肥存在替代关系～与农药、农用柴油存在一定的互补关系。中国粮食生产技术进步的特征表明～中国粮食生产要素与技术组合处于动态变化中～基于此得到以下政策启示:
11 / 12
加大对粮食生产的科技与管理创新支持～通过系统創新提升粮食生产效率～促进粮食生产技术进步、效率提升～最终实现粮食生产全要素生产率增长。将粮食安全建立在基于科技进步、管理创新推动的生产效率增长基础之上。
推动粮食生产的有偏技术进步～实现粮食生产技术、要素组合的动态优化。面对我国农业面源污染严重、工业“三废”排放污染持续超出环境承载力的现实情况和提升粮食质量安全的迫切要求～有必要通过技术创新发展生态农业、有机农业和精细农业～降低粮食生产中的化肥、农药施用强度。加大对化肥、农药的研发创新支持～着力发展高效、缓控释肥技术～积极发展低毒、无害化病虫害防治技术。
重视粮食生产中“人”的因素～提升粮食生产者的技能与素质。在保障粮食质量过程中～加强农田基础设施建设、发展生态农业、精细农业～以此提升粮食种植效率成为粮食生产的必然要求。其中～粮食生产者的素质和技能是实现上述发展的关键因素。要通过完善政策机制支持有知识、有技能的劳动力投入到粮食生产之中～加大对粮食生产者技能培训的财政支持力度。
12 / 12
范文二：有偏技术进步、替代弹性与粮食生产要素组合变动
有偏技术进步、替代弹性与粮食生产要素组
合变动
本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除已转载的信息。
摘要:基于有偏技术进步、要素替代的研究框架理论，探究了粮食生产要素组合及技术变动趋势。构建超越对数生产函数模型，利用全国30个省份2001,2013年面板数据进行实证研究，计算了各要素价值份额和替代弹性。实证结果显示，粮食生产中化肥、农药的边际贡献递减，而农用柴油、农业机械设备的边际贡献递增;劳动用工量的边际贡献递增，且与其他物质要素的替代关系明显。为此，通过提高要素利用效率和要素替代弹性等推动粮食生产技术进步，实现生产要素组合的动态优化。
中国论文网 http://www.xzbu.com/8/view-8359819.htm
关键词:粮食生产;有偏技术进步;替代弹性;要素组合
DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2017.04.07
中图分类号:F307.11 文献标识码:A 文章编号:1001-8409(2017)04-0027-04
Abstract:This paper analyzes technology change tendency and
factors combination of Chinese grain production based on biased technology progress and substitution elasticity. It constructs translog production function model， and makes regression
analysis by the data of 30 provinces in China from 2001 to 2013，
and calculats the output elasticity and substitution elasticity of each energy element. Empirical results show that the contribution of energy element to Chinese grain production is greater， the marginal contribution of fertilizers， pesticides
are decreasing， while the marginal contribution of diesel oil，
agricultural machinery and equipment are increasing. The marginal contribution of labor is increasing， and the
elasticity of substitution of agricultural labor to energy input is significantly. Therefore，it is important to take
countermeasures to promote grain production technology progress and achieve energy saving， such as improving the efficiency of
elements and the alternative energy input， etc.
Key words:grain production; biased technology progress;
substitution elasticity; factors combination
?h的十八大报告指出，要增强中国农业综合生产能力，通过农业
技术创新实现粮食生产的数量与质量效益并重，走资源节约、环境友
好和产出高效的新型粮食安全道路。中国粮食保持了十二年连续丰产，
用全球7%的耕地生产出了全球21%的粮食，但也消耗了全球35%的化
肥和超过30%的农药、除草剂等。化肥、农药、农用柴油等石油能源的高强度、低效率施用和碳、磷、氮等过度排放造成了大气、土壤、水体污染。技术创新能够显著优化要素组合，降低粮食生产的物质要素投入水平。庄瑞瑶、郑旭媛认为，以化石能源为原材料的化肥、农药、杀虫剂和以石油为动力来源的农田灌溉、农业机械动力是实现粮食丰产的重要因素，但带来的土壤退化、水资源短缺等生态环境问题是影响粮食质量安全的重大因素[1]。牛亮云等基于灰关联熵模型对化肥、农药、农田灌溉、农用柴油等化石能源为原料、动力的要素投入在粮食生产中的贡献程度进行实证分析表明，化肥、农药和灌溉的产出贡献大但效率低，农业机械、农用柴油的产出贡献大、效率高，农业机械化是弥补农业劳动力短缺的重要途径[2]。实现粮食生产过程中物质投入节约的关键措施是依靠科技创新，发展精细农业，强调通过技术进步实现对化肥、农药、耕地、水资源的节约使用。陈书章等运用全国小麦主产区的面板数据进行的实证研究表明，中国小麦生产呈现劳动力节约型、化肥节约型和机械使用型等非中性技术进步特征[3]。李光泗、朱丽莉等基于超越对数生产函数的实证研究发现，化肥、机械、劳动力和耕地对粮食总产量的产出弹性均为正，其中劳动力的贡献最大;耕地对劳动的替代弹性较大，而化肥、机械对劳动的替代作用较小，粮食生产技术进步尚不能满足物质要素对劳动力流出的弥补与替代[4]。针对如何实现粮食生产可持续发展问题，姚延婷等认为，提高化肥、农药和农田灌溉效率及其投入效率的技术创新是推动粮食生产模式转型、保障粮食质量安全的科学路径[5]。
已有文献主要从推动粮食增产的角度分析各要素的贡献作用，但从有偏技术进步、要素替代视角对粮食生产要素组合变动的系统研究较为少见。为此，本文构建包含有偏技术进步、要素替代的超越对数生产函数模型，运用2001,2013年全国30个省份的面板数据对粮食生产要素组合变动进行系统研究，估计要素投入对粮食丰产的要素贡献、价值份额和替代关系，为推动粮食生产集约化和保障粮食安全提供科学依据。 1 理论分析与研究设计
1.1 有偏技术进步
根??希克斯(1932)的理论，技术进步可分为劳动节约型、资本节约型和中性技术进步三种类型，其中中性技术进步反映的是通过技术进步实现所有要素效率的提升和节约。Acemoglu(2002)认为能够改变要素边际生产率的技术进步为要素增强型技术进步，能够改变要素间边际替代率的则称为要素偏向型技术进步，即有偏技术进步。如果通过技术进步使要素i的边际技术替代率相对于要素j更大的提高，则技术进步是偏向要素i的。在有偏技术进步中，如果要素间是替代关系，则要素增强型技术进步也有助于提升要素i的效率;如果要素间是互补关系，则要素增强型技术进步则是中性的。粮食生产技术进步对化肥、农药、农用柴油等能源要素的节约主要包括两个途径:通过中性技术进步提高粮食生产的全要素生产率，实现包括能源要素在内的成本节约;基于要素替代关系，推进粮食生产中的要素偏向性技术进步，提升粮食生产综合效率。
1.2 模型设置
选择超越对数生产函数模型的原因在于:?该模型既能够科学估计要素产出贡献，又能够有效计算各要素间的替代或互补关系;?超越对数生产函数在测算要素替代弹性时不需要任何前提假设，能够对粮食生产技术进步偏向做出判断[6];?超越对数生产函数可看作是经过二次微分生产函数的二阶近似，且无需对其具体形式进行规定[7]。
假设粮食生产函数为:Y=Y(AL，AF，AP，AD，AM)，其中Y表示粮食生产函数，AL、AF、AP、AD、AM分别为劳动力、化肥、农药、农业机械和农用柴油的投入变量。使用三阶泰勒展开式能够更详细地解释超越对数生产函数二阶展开式难以进行的检验(Stevenson，1980)，为此选择超越对数生产函数的三阶泰勒展开式作为估计模型:
小于零意味着技术进步使两要素的投入比增加，呈总体互补关系[8，9]。增加自变量数目有助于提高回归方程的拟合优度，但估计参数会成倍增加，增大复杂性;鉴于上述要素投入已是粮食生产总成本的主体，选择这些指标能够说明粮食生产实际。
1.3 变量描述与数据来源
基于数据的可得性，本文选择粮食单产水平为被解释变量，选择劳动用工量、化肥施用量、农药施用量、农业机械动力投入和农用柴油使用量为解释变量。AL、AF、AP、AD、AM分别为劳动用工量、化肥施用量、农药施用量、农业机械和农用柴油施用量的变量符号。
(1)劳动用工量(AL):粮食生产中每亩劳动用工日作为指标，数据来源于历年《全国农产品成本收益资料汇编》。随着我国城镇化、工业化的深入推进，农业劳动力持续由第一产业向二、三产业转移，
粮食生产中的劳动力供给、尤其是技能型的劳动力供给对粮食生产的贡献将会越来越突出。
(2)化肥施用量(AF):每亩粮食生产施用的化肥数(千克)作为指标，数据来源于历年《全国农产品成本收益资料汇编》。我国粮食生产依然处于石油农业阶段，以石油为原材料的肥料对粮食丰产的贡献具有重要地位。
(3)农药施用量(AP):每亩粮食生产施用农药数(千克)，数据源于历年的《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。随着气候变暖和病虫害的持续增加，农药在粮食生产中扮演着非常重要的地位。
(4)农业机械投入量(AD):每亩粮食生产投入的机械动力(千瓦)，数据源于历年《全国农产品成本收益资料汇编》及相关省份农业厅网站。农业生产中耕、种、收全过程的机械化率在持续提高，农业机械设备在粮食生产中的贡献分析具有重要意义。
(5)农用柴油使用量(AM):每亩粮食生产中农用柴油投入数(千克)，数据源于历年的《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。农用柴油使用量对农业机械、设备、灌溉等都具有重要作用，是粮食生产中的重要原材料供给。
2 实证结果及分析
2.1 回归分析结果
根据前文对解释变量、计量模型的设置，选择中国大陆除西藏外的30 个省、市、自治区的粮食生产数据，运用超越对数生产函数模型进行计量分析。基于F检验和Hausman检验结果，运用个体固定效
应模型进行面板回归分析较为合适，模型设计、变量选择和估计方法能够较为恰当地反映中国粮食生产现状和发展趋势(见表1)。
由表1的超越对数生产函数模型估计结果显示，各解释变量的回归系数均显著，有一半生产要素交互项的回归系数显著，除化肥之外其他要素平方项的回归系数均显著，各解释变量的估计结果与理论预期相同。基于计量模型的回归分析结果说明，所选择的超越对数生产函数模型、解释变量和计量分析过程等，能够较为准确地反映粮食生产的基本情况。从劳动用工量对粮食生产的贡献程度看，劳动用工量对粮食产量增产的回归系数及平方项系数均为正值且显著，说明现阶段的劳动用工量对粮食增产的现实作用和边际贡献，即未来的作用都呈正向趋势。这与我国现阶段农村劳动力持续向城市、第二三产业转移，投入在粮食生产中的人工劳动日益减少的现实情况相符合。劳动用工量投入的持续减少使其边际贡献呈现上升趋势。劳动用工量与其他物质要素交互项的回归系数均为负值，劳动用工量与化肥、农药、农用柴油交互项的回归系数结果不显著，说明其存在替代关系、但不明显;劳动用工量与农业机械动力投入的交叉项回归结果显著为负值，说明农业机械、自动化设备对人力的替代作用在持续增强。
从农业机械设备对粮食产量的回归结果看，其回归系数及平方项回归系数均显著为正值，说明农业机械设备在粮食生产中发挥着正向作用且这种作用的边际贡献呈递增状态。这与现阶段我国农业机械化程度在粮食生产的耕、种、收各阶段持续提高的现实情况相符合。农业机械设备投入与化肥、农药、农用柴油使用量交叉项的回归系数均
为正值，说明我国粮食生产的机械化程度对粮食增产的贡献更加显著。农业机械设备对劳动力具有一定的替代作用，在粮食生产中的作用持续增强，与已有文献[10]的研究结论一致。 随着在粮食耕、种、收等生产过程机械化程度的提高，粮食生产过程中对农用柴油使用量也随之增加，本文的??证研究很好地验证了理论预期与现实情况。农用柴油使用量的一阶回归系数显著为正值，说明其对粮食产量的贡献显著，而农用柴油使用量平方项的回归系数显著为正值，说明随着农业机械化程度的持续提高，未来一段时间里农用柴油使用量对粮食生产的贡献依然处于上升态势。农用柴油使用量与化肥施用量、农药施用量交叉项的回归系数均为正值，说明农用柴油使用量与化肥、农药能够协同推进粮食增产。但相对而言，农用柴油使用量与化肥施用量的协同作用程度比其与农药施用量的协同作用程度更显著。
从表1的化肥、农药对粮食产量的回归结果看，在粮食生产过程中，化肥、农药对现阶段的粮食增产具有显著贡献，化肥依赖型农业是现阶段我国粮食生产的主要特征;在气候变暖、病虫害频发的情况下，粮食生产对农药的依赖程度依然较高。从粮食生产的技术变动趋势看，化肥、农药对粮食产量的边际贡献呈递减趋势，表现为化肥施用量、农药施用量平方项的回归系数均为负值，新型肥料开发与种植技术创新成为粮食丰产技术的变革方向。这也印证了牛亮云、何蒲明、娄方舟、刘英基等关于化肥、农药对粮食生产贡献作用的研究结果[2，11，12]。农药施用量平方项的回归系数显著为负值，由此可见农药对粮食产量的贡献从长期看是负向的，这必将影响到粮食生产要素的未
来变动趋势，如何通过粮食种植技术抗病虫害，减少农药施用量将成为未来粮食生产技术需要突破的领域。化肥施用量与农药施用量交叉项的回归系数显著为正值，说明二者在促进粮食增产中是互补协同关系，而非替代关系。化肥与农药、农用柴油、农业机械的交互项回归系数均显著为正，农药与农用柴油、农业设备的交互项系数均显著为正，说明化肥、农药与农用柴油使用量、农业设备在现阶段粮食生产中呈正向协同促进作用。
2.2 生产要素价值份额
根据粮食生产超越对数生产函数模型的回归分析结果，将化肥、农药、农用柴油、劳动用工和农业机械设备的回归系数和要素数据分别代入价值份额公式，可计算出各投入要素价值份额或产出弹性。
由表2可见，粮食生产的要素价值份额估计结果与理论预期相符，劳动用工量、农业机械设备、农用柴油使用量的价值份额呈稳定上升趋势，化肥施用量、农药施用量的价值份额呈现明显的波动变动特征。在粮食生产中不同生产要素的价值份额差异较大，劳动用工量、化肥施用量在粮食生产中的价值份额较大。从生产要素在粮食增产中的价值份额看，各要素价值份额均大于零。首先，劳动用工量的价值份额连续保持最大且呈增长趋势，从2001年的0.731增长到0.820，说明在农村劳动力持续流向城市和二三产业的情况下，劳动用工量逐渐成为粮食生产的紧缺资源，其边际贡献持续上升。随着精细农业、设施农业的发展，粮食生产对劳动用工量需求将持续增加，劳动用工的价值份额呈递增趋势。其次，化肥施用量和农药施用量在粮食产量中的
价值份额总体上呈波动增长特征，粮食增产对化肥、农药等要素的依赖程度依然较高;粮食生产的石油农业阶段性特征依然存在。农业机械设备、农用柴油使用量在粮食生产中的价值份额也呈波动增长态势，农业机械设备对粮食生产的产出贡献持续增加，这与农田灌溉、机械化程度提升密切相关。但在粗放型生产模式下，化肥、劳动力的价值份额依然显著高于农业机械设备。
2.3 要素替代弹性
基于超越对数生产函数模型估计结果和要素替代弹性计算公式，可计算出各粮食生产要素间的替代弹性(见表3)，深入分析粮食生产要素间的替代弹性估计结果，可得出如下结论:
(1)粮食生产要素的替代关系与互补关系并存。替代弹性是指在要素价格与技术水平不变条件下，生产要素投入比例的相对变动除以要素间边际技术替代率的相对变动。当要素替代弹性δij>0时，两要素在生产过程中存在替代关系;当替代弹性δij<0时，两要素在生产过程中存在互补关系。由表3可见，2001,2013年的估计结果看，多数要素替代弹性大于零，说明这些要素之间存在替代关系;也有些要素之间的替代弹性小于零，说明这些要素在粮食生产中能够相互支持、协同互补。>
(2)劳动用工量与化肥、农药、农用柴油使用量、农业机械设备等生产要素之间存在显著的替代关系。劳动用工量与其他物质生产要素间的替代弹性均大于0.8，除了与农药施用量的替代弹性在0.8,0.95之间外，与其他要素的替代弹性存在大于1的情况。这充分说明
了我国农业劳动力流出使其边际贡献达到了递增状态，与前文研究结论一致。也说明我国粮食生产已由传统的靠生产要素投入实现粮食增产，开始向依靠精耕细作的集约型生产转变。提升农业劳动力技能，增加有知识、技术含量的劳动用工量对粮食生产中的物质要素节约具有重要意义。
(3)农业机械设备与农药施用量、农用柴油使用量的替代弹性为负值，存在显著的互补关系，与化肥施用量的替代弹性为正值但数值较小，存在微弱的替代关系。
3 结论与启示
综合本文的理论分析与实证研究，可以初步得出以下基本结论:?中国粮食生产的技术进步非常明显，且呈稳定发展趋势，对实现我国粮食丰产具有重要贡献。但中国粮食生产依然处于依靠化肥、农药、农用柴油等投入的粗放型阶段，这些能源要素对当期粮食生产具有促进作用，其中化肥、农药对粮食生产的长期贡献呈递减趋势;而农用柴油、劳动力、农业机械设备对粮食生产的长期影响呈递增作用。?中国粮食生产技术进步是非中性的，存在着有偏技术进步特征。基于超越对数生产函数的计量结果、价值份额和替代弹性计算可以看出，中国粮食生产技术进步的特征与趋势表现为:化肥、农药使用型依然广泛存在，但化肥、农药的边际贡献呈递减趋势;劳动节约型和机械设备使用型趋势增强，反映了粮食生产向现代农业发展迈进的步伐加快;粮食生产要素之间的替代与互补关系并存，但要素替代关系显著。劳动用工与化肥、农药和农用柴油使用量等物质要素存在明显的替代
关系;农业机械设备与化肥存在替代关系，与农药、农用柴油存在一定的互补关系。中国粮食生产技术进步的特征表明，中国粮食生产要素与技术组合处于动态变化中，基于此得到以下政策启示: (1)加大对粮食生产的科技与管理创新支持，通过系统??新提升粮食生产效率，促进粮食生产技术进步、效率提升，最终实现粮食生产全要素生产率增长。将粮食安全建立在基于科技进步、管理创新推动的生产效率增长基础之上。
(2)推动粮食生产的有偏技术进步，实现粮食生产技术、要素组合的动态优化。面对我国农业面源污染严重、工业“三废”排放污染持续超出环境承载力的现实情况和提升粮食质量安全的迫切要求，有必要通过技术创新发展生态农业、有机农业和精细农业，降低粮食生产中的化肥、农药施用强度。加大对化肥、农药的研发创新支持，着力发展高效、缓控释肥技术，积极发展低毒、无害化病虫害防治技术。
(3)重视粮食生产中“人”的因素，提升粮食生产者的技能与素质。在保障粮食质量过程中，加强农田基础设施建设、发展生态农业、精细农业，以此提升粮食种植效率成为粮食生产的必然要求。其中，粮食生产者的素质和技能是实现上述发展的关键因素。要通过完善政策机制支持有知识、有技能的劳动力投入到粮食生产之中，加大对粮食生产者技能培训的财政支持力度。
参考文献:
[1]应瑞瑶，郑旭媛.资源禀赋、要素替代与农业生产经营方式转型[J].农业经济问题，2013(12):15-24.
[2]牛亮云，侯博，等.基于灰关联熵的中国农业能源投入与粮食
产出关系研究[J].财贸研究，2012(2):45-53.
[3]陈书章，宋春晓，等.中国小麦生产技术进步及要素需求与替
代行为[J].中国农村经济，2013(9):18-30.
[4]李光泗，朱丽莉. 农村劳动力流动背景下中国粮食生产技术变
动分析[J].中国科技论坛，2014(7):143-148.
[5]姚延婷，陈万明，等. 环境友好农业技术创新与农业经济增长
关系研究[J].中国人口?资源与环境，2014(8):122-130.
[6]L R Christensen，D W Jorgenson，L J Lau.Transcendental
Logarithmic Production Frontiers[J].Review of Economics Statistics，1973，55(1):28-45.
[7]王班班，齐绍洲.有偏技术进步、要素替代与中国能源强度[J].
经济研究，2014(2):115-127.
[8]Stevenson R. Measuring Technological Bias[J]. American Economic Review，1980，70(1):162-173.
[9]Binswanger H. The Measurement of Technical Change Biases with Many Factors of Production[J]. The American Economic Review，1974，64(6):964-976.
[10]Chen Shuzhang， Oxley L， Xu Zheng，et al. The Dynamic
Adjustments of Factor Inputs in Chinas Major Wheat Producing Areas[J]. Economic Modeling，2013，33(1):450-457.
[11]何蒲明，娄方舟.我国粮食综合生产能力分析――基于劳动投
入与种粮收益的视角[J].农业技术经济，2014(4):72-79.
[12]刘英基.粮食生产的能源投入及技术变动趋势[J].华南农业大学学报(社会科学版)，2015(3):104-113.
(责任编辑:张 勇)
范文三：有偏技术进步对全要素生产率的解释——来自中国省际的经验证据（可编辑）
有偏技术进步对全要素生产率的解释——来自中国省
际的经验证据
V01.28 No.2
总28卷第2期 兰州商学院学报
Journal of Lanzhou Commercial
2012年4月
College Apr.,2012
有 偏 技 术 进 步 对 全 要 素 生 产 率 的 解 释
??来自中国省际的经验证据
? 王 双
天津社会科学院城市经济研究所,天津300191
摘 要:有偏技术进步对传统全 要素生产率方法不能较好说明的生产函数斜率变动提 供了一重较好的解释,利
用有偏技术进步指数能够在一定程度上说明等产量曲线斜率的变化如何作用于产出的增长。本文在Antonelli 和
Quatraro2010 提出的有偏技术进步测度方法框架下,利用中国29个省市的数据进行了有偏技术进步的计算和比
较,发现尽管不同省份的传统全要素生产率和总的全要素生产率都呈现出各异的变动趋势,但是绝大多数地区的
增长趋势说明自改革开放以来,技术进步对产出的增加有显著作用,导致生
产函数位置的移动及斜率的变化,证明
技术进步正在改变生产函数的斜率,即在推动增长向更加高级和先进的阶段
发展。
关键词:技术进步;有偏技术进步;全要素生产率;技术适宜
中图分类号:F124 文献标识码:A 文章编号 :1004?5465201202.016?09 An of the Biased toTFP
Explanation Change
Technological
??The evidence from of China
empirical
provinces
WANG
Shuang
of Urban of
Social
Institute 300191,China
Economics,Tianjin Academy Sciences,Tianjin a better to the of
Abstract :Biased
technological changeBTCprovides slope explanation change pro-
duction function than the traditional method of total factor and to
a certain extent the biared
productivity
index can that
howthe of curve act on the
change
technological explain slope change yield output growth. Based on the flame of BTCmeasurement mathods raised Antonelli and U-
Quatraro2010 ,this
by paper
tilizes the data of 29 in China to calculate and biased re ? provinces compare technological change.The
show there are in
suhs different trends in the ofBTC different the reform areas,since
that ,though change
and the in most areas can be treated as the evidence to the opening up growth tendency
support important
effect of to the mobile locatation and the
positive technological change output growth causing slope change
of function.Since biased is the outcome of of production technological change slope change production
the advanced and
of economic
function,it
possibly represents high?level stage growth. of
factor tech ?
Key words:technological change;biased technological change;total
productivity;adoption
nology
.收稿日期:2012?02?10
作者简介 :王双1980一 , 女,甘肃兰州人, 经济学博士,助理 研究员,研
究方向 :增长理论、资源 经济。
一16一王 双
有偏技术进步对全要素生产率的解释??来自中国省际的经验证据
中国省际之间的有偏技术进步进行了测度,并与传
一、引言
统方法得到的结果进行了比较,发现尽管不同省份
文献研究表明,技术进步是显著有偏的,表现
的传统全要素生产率和总的全要素生产率都呈现
为投入要素,包括资本、劳动及中间投入的产出弹
出不同地区各异的变动趋势,但是绝大多数地区的 性是有区别的,当产出弹性的增长较多地来自于资 增长趋势说明自改革开放以来,技术进步对产出的 本特征较强的技术时,技术进步就是资本密集 增加有显著作用,即导致生产函数位置的移动及斜 capital ?intensive的,或者是劳动节约1abour? 率的变化,进一步证明了有偏技术进步的存在及其 saving 的,当产出弹性增长较多来自于劳动特征较 特征。
强的技术时,为劳动密集1abour?intensive 或技 本文结构安排如下:第二部分在Antonelli 和 能密集skill ?intensive 的,尤其是在技能节约 Quatraro2010 的研究基础上,描述有偏技术进步 skill ?saving 型技术进步的背景下,当劳动产出 与生产率之间的关系,提出测度有偏技术进步的理 弹性大于资本产出弹性时,则更倾向于使用一般劳 论模型;第三部分利用中国省际数据测度有偏技术 动力而不是富有技能的劳动力Robinson,1938 。 进步;最后给出简短结论即政策含义。
技术进步的上述偏好在不同国家之间呈现出 不同的趋势,19世纪英国更多的是资本节约型的 二、有偏技术进步与生产
率
技术进步,而在美国却是劳动及资源密集型的技术 一 理论描述
进步Habakkuk,1962 。在同一国家内部,处于不 提出有偏技术进步的意义在于:生产理论的一
同经济增长阶段的不同区域也会在技术进步的倾 个基本假设是,技术与生产函数之间存在一个双向
向上有所区别David,2004。较新的研究表明,基 的关系,即技术变化会影响生产函数,而生产函数
于信息与通信技术的技术进步偏好越来越强烈,被 的变化也会反映技术的变化。技术的变动可能导
认为是2l 世纪最后20年的技术进步高潮Goldin
致等产量曲线移动,或者改变其斜率。当技术变动
和Katz,2008 ,由于这种技术进步的特征已不再体 是中性时,其影响仅在于使得等产量曲线向原点移
现为希克斯中性技术进步,因此传统的用于解释和 动,而斜率不变;当技术变动为有偏时,等产量曲线
评价技术进步的方法,即全要素生产率TFP 方法 的斜率将发生变化,因此当要素的产出弹性发生变
已无法充分说明这种偏好的特征和发展方向。 动时,即表现为等产量曲线斜率变动时,即有BTC
进一步地,若考虑技术创新与技术创造性适用 存在。因此在讨论技术进步的表现时,需要将等产
之间的区别时,即现实中,一国发展的技术可能不 量曲线位置与斜率的变动
同样纳入考虑,即当且仅
适用于其他国家相应的要素市场,因此适用该技术 当等产量曲线的位置和斜率都有所变动时,技术进
的国家期望促进生产率增加的愿望将有可能不能 步才体现为有偏的技术进步。当有偏技术进步的
达成,传统的索洛余值法无法反映这种情形An. 方向和资源禀赋水平之间相匹配时,会对生产的效
tonelli ,2006 。这时,若想有效利用该技术,或者选 率产生重大的影响,如在资本密集的国家,引入资
择能够与本地要素市场匹配的技术,或者根据要素 本密集技术将比引入劳动密集技术更能获得较大
市场情况进行创造性的努力,即人为地使得该地区 的产出增长。
的要素市场发生某些改变以使得适用于该技术所 若考虑在资本充裕的国家W 发生中性的技术
需的条件。在这种背景下,Antonelli 和Quatraro 进步,会引发新的高级的资本密集型技术发展,中
2010 创造性地发展了一个描述有偏技术进步 性技术进步会增大“A ”?,这时TFP指数反映了传
Biased Technological Change,BTC 的方法,并利用 统的索洛过程。现在,假设这种资本密集型的技术
12个OECD国家的数据对其方法进行了实证检 用于劳动充裕的国家s ,显然对于s ,运用这种新的
验,发现有偏技术进步与中性技术进步之间的区别 技术所获得的技术进步就不是中性的,s国运用该
是存在的,有偏技术进步与相应要素价格之间的匹 技术后的产出水平将比w 要低,原因在于,虽然在
配对于提高生产率是至关重要的,不仅能够解释说
TFP框架下新技术的使用将导致产出增长,但是由
明上述技术创新与技术适用性之间的区别,并且为 于s国的要素市场不能完全适应新的技术,使得该
全球技术转移背景下适宜技术创新政策的选择提 技术无法充分发挥应有的作用,导致S国得到的收
供了理论依 。本文利用他们提出的测度 法对 益比创新国w 的收益小。事实上,S国更愿意推
一17?兰州商学院学报 2012年第2期
迟此项技术的适用,因为产出弹性与要素价格之间 对生产率的作用是中性的。
有一定的偏差,忽略BTC导致的损失将会比其等 根据Euler 的理论,假定产出弹性等于各个要
量曲线移动所获得的收益大得多,这时不使用此项 素在总收入中的份额,且要素市场和产品市场都是
技术反而是理性的。
完全竞争的,则劳动的产出弹性可以表示为:
二 模型说明
5
耻 訾
根据上述理论描述,设有CD 形式的生产函 其中,W “表示工资率。
数,当技术进步是有偏时,即技术进步更多地使用 假设规模报酬不变,则资本的产出弹性为: 相对充裕的要素时,产出弹性与要素价格之间的匹 6
仅沁1一卢。
配对TFP有较大的正向促进作用,反之亦然Bai ? 将A 定义为“生产函数任意形式的位
ley等,2004 。对此作用的解释分为两个步骤:第 移”Solow ,1957 ,则可以被看作是技术进步的体 一步,将有偏的技术进步定义为真实TFP的本质属 现Link,1987 。当技术进步是中性时,或要素都是 性之一;第二步,将技术有偏的作用分离。以下具 充裕时,Solow 的定义方法能够正确反映现实,但实 体说明这两个步骤:
际上,在所有要素并非同等充裕的国家,引入有偏 首先,若产出的计算是在假设没有技术进步发 技术创新时,生产函数的变化是由位移和斜率共同 生的情况下进行的,则要素的产出弹性没有变化,
作用产生的,因此有必要分析技术进步方向的作用 即生产函数没有发生变化,等产量曲线的位置和斜 效果,即有偏的效果。一旦"p由生产函数的移动 率都不变。但是现实中,我们面临的真实情况是产 得到,则有偏技术进步的作用被忽略,因此,首先将 出的增长,这就需要估计技术进步的总的“双重作 卯尸看成是斜率和位移共同作用的结果 将其称作 用”,包括等产量曲线位置以及斜率的变化。如果 “总的TFP”或ATOT 。假设初始时期产出弹性不 斜率变化更多的是使用本地丰裕的要素,则会有一 变,则有:
个较大的残差,从而TFP的增长率也较大。 接下来,要考虑将有偏的技术进步作用从生产 、77
ATOTio, 露m。 ? o. 瓦 ,i 地 专 ,f丽 o 函数的变动中分离出来,这里需要使用索洛的理论 当t0时,劳动和资本的产出弹性被“冻结”, 产出:即要素产出弹性变化后的产出,来衡量技术 之后每一时期ATOT等于实际产出与要素实际使 移动的引入。这里,技术进步对位置和斜率双重作 用获得的产出之间的比,其弹性不随时间变动。上 用的区别由第一步得到,而索洛产出的作用是衡量
式用对数表示为:
有偏技术进步的作用。
lnATOTi .flnYi .t 一仅和:oinKi 。f 一卢i ,。:olnL幻 以下说明上述两个过程。设Y为每个国家i 8
在时间t 的产出,由基本的投入要素产出,包括K : 则有偏技术进步为ATOT与A 之间的差: 资本使用,L:劳动力投入。TFPA 定义为希克斯 BIAS“ATOTi .。一A 9
中性的要素投入集约形式,则有生产函数: BIAS“的标准值为零。当BIAS沁为零时,有两 1
ri ,。A州?八ri ”L?
种解释:或者是技术进步为中性,或者是等成本曲 采用标准的CD 函数,则有:
线的斜率为1。当BIAS“大于零时,说明有偏技术 2
Yi ,。A??玉嚣“磺?
进步存在,且技术进步的方向是正确的,同时等成 将TFP写成实际产出与理论最大产出之间的 本曲线的斜率不为1。利用式9 ,即可以计算有偏 比例,有:
技术进步是否存在及其作用大小。
五
Ai,t盎 三、实证分析
其对数形式为:
一 文献回顾
直接涉及计算中国总体或省际及城市层面劳
InA 沁lnYi ,;一a“InK ,。一卢沁lnL沁4
动生产率的文献,主要包括:王玲2003 粗略计算
其中,理。,屈.。分别表示每个国家在不同时期
的资本及劳动产出弹性。根据Solow1957 给出的
了中国1978--2000年的劳动生产率,将其直接表
法,资本和劳动的产出弹性随时间变化,其变动 示为每个就业人口的GDP。田成诗等2004 以王双
有偏技术进步对全要素生产率的解释??来自中国省际的经验证据
“劳动生产率GDP/从业人员数”为准计算了中国 的可比数值均以1978年为基期 。其中,对固定资
1981--2001年的劳动生产率。许盎2005 计算了 本存量的估计直接来源于孙辉等2010@ 计算得
中国区域劳动生产率,用各省1990--2002年三次 到的中国各地区资本存量数据。
产业的增加值除以相应年度的从业人员,并用分省 利用卜述结果,即可得出ATOT及BIAS指数,
的CPI 指数进行缩减。张昕等2006 直接使用人 具体结果如下。
三 实证结果
均增加值来表示中国各城市2004年制造业劳动生
产率。范剑勇2006 计算了2004年中国地级城市 实证表明,产出弹性呈现出时间和空间的变化
非农劳动生产率,即:当年第二、第三产业的增加值 趋势,因此有偏技术进步是存在的,为了得到有偏
技术进步,笔者首先计算了标准的全要素生产
除以第二、三产业的从业人员数 单位是形人?
率?,结果可以归纳为几种类型的变动:
年 。陈良文等2008 是以北京市2004年各地区
的平均工资衡量各地区的平均劳动生产率?。刘 第一类变动为增长趋势,包括北京、天津、辽
修岩2009 的计算方法为:2003--2006年中国城 宁、上海、安徽、湖南、陕西、甘肃等8个省市,其中,
增长幅度较大地区有:北京由1980年的6.784增
市非农劳动生产率为第二、三产业国内生产总值之
和除以非农产业总就业量,国内生产总值根据各城 长到2007年的137.786,安徽由48.586增加到
3241.945,湖南由350.952增长到1438.076,陕西
市所在省份的GDP平减指数进行了平减,基年为
由25.991增加到243.682;天津、辽宁、上海和甘肃
2003年 单位是形人?年 。高帆等2009 计算 的增长较为平稳。
了1978--2006年中国各省份的劳动生产率,按照 CPI 定基指数1978年为100 对各省份历年GDP 第二类为下降趋势,包括河
北、内蒙古、广东、
青海、宁夏和新疆等6个省区,其中,下降幅度最大 进行了缩减,认为由此得到的劳动生产率为“真实 的是内蒙古,由1980年的158.4下降到2007年的 劳动生产率”,并认为各省份劳动生产率在时序意 义上具有显著的演进趋势。 19.179,下降了近8倍多;下降幅度最小的是新
疆,
仅从0.452下降到0.325,虽然绝对值下降的不多, 二 数据处理
但趋势较为明显。
这里,笔者拟利用中国省际数据来计算劳动生 第三类呈现先下后上变动趋势,大多数省份的 产率,以检验前述提出的理论模型。根据计算公式 全要素生产率变化表现出这种规律,包括黑龙江、 3 和9 ,需要使用的变量包括:GDP、固定资本 浙江、福建、江西、山东、河南、湖北、广西、重庆、四 存量、工资率、劳动力数量等。具体处理如下: 九 ,
川、贵州等11个省份,其中黑龙江、浙江的拐点都
首 先 , 计 算 劳 动 生 产 率 : 屈 . 。学 , 其 中 , 工
出现在1998年,福建为2000年,江西在1999年开
』i.f
资率以《中国人口和就业统计年鉴》及《新中国五 始下降,山东在1994年,河南为1997年,湖北较为
十年统计资料汇编》中“职工实际工资 单位:元 ” 特殊,出现两个拐点,分别是1989年和1994年,广
表示。1995年之前为《新中国五十年统计资料汇 西的拐点在2000年,重庆在1997年,四川为1993
编》“职工平均实际工资”,1995--2007年来自各年 年,贵州为1998年。
《中国统计年鉴》“职工平均工资”;劳动力数量来 第四类地区变动较为平缓,稳定在一个较固定
源于《中国统计年鉴》及《新中国五十年统计资料 的区间中,包括山西、吉林、江苏3省,其中,山西的
汇编》中“各地区就业人员”单位:万人 ;GDP来 全要素生产率保持在80~150之间,虽然有异常值
源于《中国统计年鉴》 单位:亿元。由于是将工资 出现,但是整体的变动趋势较为平缓,也没有呈现
与GDP相比,因此均使用当年价,未作平减处理, 出较为明显的上升或下降趋势;吉林更为稳定,处
得到的生产率即可直接去除价格因素影响。 于30~40的区间之中;江苏与山
西的情形相似,保
持在50?130之间,但是变动没有规律。
其次,由d“1一展。得到资本产出弹性,计
y
值得注意的是,没有一个地区的全要素生产率
算”1P:A 州丽?生丢i 。此处,GDP及表示资本的
1、.;’“i .; 变动为先上后下的趋势,这可以说明技术进步一旦
固定资本存量均需使用可比价,因此需要利用GDP 形成,就会推动生产率的增长,这种趋势也会维持
平减指 对GDP进行处理,并推算固定资本存量 下去,除非出现较大的不可预计事件,否则技术的
一19?兰州商学院’学报 2012年第2期
进步会对增长有较强的持续作用。 的水平和效益也进一步增加,通过与外资的合作和
在此基础上,进一步计算了ATOT指数 及总
直接投资,技术进步的广度和深度也在加深,特别
的“TFP” ,结果如表1所示。具体来看,变动的情 是中西部地区,总的全要素生产率自20世纪90年
形依然呈现出不同的类型,将其归纳如下: 代以来增长更加显著,体现出技术对生产效率的改
除个别省份的变动特殊外,绝大多数省份是显 善和推动作用。个别省份出现了生产率波动甚至
著的增长趋势,虽然增长的幅度有所区别,但是增 下降的趋势,主要原因可能是由产业结构和经济增
长的趋势较为明显。特殊的情况出现在北京、上 长阶段所决定的。北京作为首都,重要意义不言而
海、云南、宁夏和新疆5个省份,其中北京的ATOT 喻,其正在完成由经济和金融中心向政治与文化中
指数变动趋势不明显,从1980年的6.784到2007 心的转变,产业结构中一二产业比重显著下降,第
年的6.832,一直在5~6之间徘徊,说明北京近26 三产业比重明显加大,尤其是发展现代高端服务业
年来总的全要素生产率一直保持稳定态势;上海和 与文化产业使得全要素生产率的作用相比其他物
云南则出现了两阶段不同的变动规律,上海从1980 质和劳动力要素的作用显得更为突出,因此其增长
年到1992年问为下降趋势,而1992年后逐年增 的阶段已经进入到依靠非物质形态的技术要素获
得增长动力的时期,全要素生产率保持稳定一定程
加,逐渐恢复到最初的水平,云南则是在1996年之
前为上升趋势,而后却逐渐下降,最终依然退回到 度上也反应了这种特征。同样,上海总的全要素生
初始水平;宁夏和新疆则是呈现出比较明显的下降 产率波动趋势从侧面反映了其较为发达的增长形
趋势,尤其是宁夏,从1980年的0.526下降到了 态,虽然出现了不同的增长态势,但是总体较为稳
2007年的0.266,下降幅度近一倍。 定,显示出产业结构转型后的显著效果。云南和新
对此的解释是:总体来看,中国绝大多数省份 疆总的全要素生产率下降则说明其技术进步相对
总的全要素生产率呈现出上升趋势,说明生产函数 较为落后,技术在增长中的推动和促进作用还未显
发生了位置的平移,更接近于生产的前沿,体现出 现,经济增长还是停留在依靠传统的物质要素和劳
技术进步的直接效应,同时也表明中国总体技术进 动力要素达到增长目的的阶段,处于增长的初级状
态。
步的发展趋势。这与事实是一致的。尤其是改革
开放后,技术引进与吸收速度明显加快,利用外资
表1 ATOT变化
河北 山西 上海 浙江
北京 天津 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 江苏 安徽 福建 江西
6.784 116.418 41.037
1980 8.031 92.273 158.400 16.865 17.632 6.030 56.342 81.622 48.586
136.313 15.026
6.209 112.967 41.547 17.001 5.650 14.917
1981 7.854 90.454 167.188 15.844 59.012 85.880 56.214 149.353
1982 6.312 7.597 100.802 188.679 15.593 40.407 16.705 5.330 59.600 92.929 58.367 155.977 15.308
120.226
1983 6.604 7,529 125.501 110.707 194.945 16.478 47.609 16.476 5.099 62.114 93.863 60.369 157,534 15.270
1984 6.836 8.120 138.332 126,515 213.390 17.860 50.396 16.639 5.065 66.007 105.907 66,820 174.792 16.402
1985 6.594 8.016 149.636 126.512 235.992 18.221 48.456 15.993 5.075 70.159 119.162 70.573 192.186 17.622
1986 6.100 7.645 149.67l 126.761 24J0.292 18.060 47.742 15.251 4.691 70.479 123.933 72.471 190.651 17.548
1987 5.722 7.558 158.509 126.187 253.047 18.615 52.648 15.433 4,504 73.201 128.958 71.546 202.614 17.915
1988 5.736 7.438 170.996 130.140 267.284 18.915 55.840 15.662 4.464 80.394 134.503 70.822 219.417 18.993
1989 5.428 7.125 175.861 132.723 269.711 18.352 51.884 15.753 4.292 78.662 128.780 72.080 228.425 19.243
1990 5.147 7.158 178.115 135.425 282.314 17.493 51.331 15.838 4.165 71.120 129.056 71.217 233 .574 19.387
1991 5.382 7.034 189.430 136.362 287.832 17.403 51.954 16.015 4.194 73.049 145.865 69.228 247.457 20.325
1992 5.721 7.321 210.118 148.156 30r7.066 18.464 55.202 16.336 4.465 85.475 1651675 76.467 280.802 22.199
1993 5.930 7.6cr7 237.488 160.45l 321.025 19.620 59.295 16.75l 4.727 95.711 189.256 78.627 324.587 23.757
19914 5.923 7.99l 262.603 169.323 337.108 20.516 61.463 17.205 4.765 105.150 210.713 91.879 367.029 24.350
1995 5.941 8.45l 286.015 181.687 359.536 20.867 63.906 17.577 4.675 114.495 230.45l 98.426 396.819 24.573
1996 5.958 8.922 308.539 195.Ooo 391.762 21.689 69.728 18.160 4.518 121.630 242.725 106.453 423 .006 25.878
1997 6.073 9.202 331.333 209.147 417.436 22.977 74.213 18.422 4.516 129.060 255.379 113.450 457.340 27.248
1998 6.186 9.269 349.255 223.890 448.137 23.892 82.140 18.446 4.506 135.543 267.538 117.001 482.930 27.490
1999 471.127
6.379 9.503 370.822 227.621 24.652 85.864 18.975 4.58l 141.616 279.833 121.602 508.952 27.996
2000 6.625 4.6160
9.946 387.860 239.392 504.364 25.360 87.806 19.741 148.522 289.052 125.891 530 .880 29.039
2001 6.827 407.413 538.33l 91.672 20.459 4.843 299.767 131.349
10.327 250.958 26.261 155.429 555.652 29.798
?20?王双
有偏技术进步对全要素生产率的解释??来自中国省际的经验证据
续表1
2002 6.835 10.709 432.120 270.757 576.462 27.751 94.837 21.270 4.916 164.906 316.064 137.077 586.239 30.582
2003 6.822 10.535 446.436 287.555 639.731 29.075 98.383 22.164 5.069 176.330 336.540 139.515 621.144 31.745
2004 6.716 10.377 458.341 313.264 754.317 29.799 102.967 23.009 5.287 190.242 357.260 140.228 654.859 32.957
2?5 6.711
10.967 477.328 335.830 778.920 31.317 113.775 24.471 5.351 222.137 364.534 145.290 687.365 48.735
2006
6.637 13.560 854.956 473.079 1366.873 34.371 160.889 31.871 5.244 267.585 424.022 291.883 945.30l 70.903
200r7
6.832 13.805 636.110 374.9916 1033.521 126.880 26.197 5.663 248.004 175.207 792.941 51.883
接表1
广东
山东 河南 湖北 湖南 广西 重庆 四JIl 贵州 云南 陕西 甘肃 青海 宁
夏 新疆
1980 148.571 430.680 84.490 350.952 173.135 21.329 42.109 42.906 0.430 25.991 169.266 205.192 O .526 O .452
1981 158.033 446.703 87.217 361.646 177.439 21.98l 41.812 44.084 0.434 25.906 147.792 192.752 O .509 0.445
1982 168.472 448.847 93.496 380.668 183.643 23.969 43.588 48.884 O .468 26.717 156.192 206.153 0.511 O.431
1983 166.929 529.376 95.324 404.797 186.301 24.005 45.513 53.404
0.476 27.149 160.336 221.561 0.539 O .433
1984 199.731 569.587 109.031 428.467 201.756 24.375 48.182 60.743 0.494 30.027 173.545
245.048 0.537 O .433
1985 215.687 611.395 119.882 467.102 221.999 25.699 80.083 50.496 6i .877 O .503 32.605 189.115 260.434 0.527
0.439
1986 217.907 621.587 119.793 487.257 235.351 25.701 82.249 49.859 61.939 0.477 33.242 204.403 270.065 0.475 0.430
1987 234.046 677.527 122.776 511.333 264.685 26.459 82.357 51.085 65.106 0.496 34.127 213.144 275.876 0.435 O .422
1988 249.620 714.872 126.3ll 532.119 289.185 26.362 87.857 51.515 67.098 0.529 38.599 232.988 288.522 0.437 0.412
1989 251.659 756.273 131.765 534.175 297.266 26.592 88.298 50.508 66.975 0.527 37.861 244.463 287.212 0.437 O .392
1990 254.315 761.002 118.804 541.189 314.167 27.617 90.137 52.328 66.343 0.544 37.139 242.698 255.583 0.405 O .403
1991 275.265 786.140 125.734 568.655 345.352 29.871 92.771 53.385 69.779 0.526 37.613 254.372 262.079 0.379 0.419
1992 308.919 867.450 141.789 615.783 394.563 33.694 101.818 56.印
8 73.089 0.524 39.718 276.580 275.559 0.373 O .422
1993 357.564 985.158 143.435 672.666 454.989 37.2l l 113.514 61.768 77.793 0.528 42.540 287.419 295.353 0.371 0.413
19914 1102.457 725.474 512.917 39.746 120.127 66.047
405.944 156.933 81.408 0.541 44.291 312.738 311.983 0.366 O .403
1995 396.323 1239.842 169.620 777.510 559.782 41.397 69.614 86.241 0.549
46.191 334.098 328.650 0.366 0.395
19916 431.465 1363.932 180.349 850.397 585.95l 42.146 147.420 73.459 92.590 0.551 48.344 362.251 346.482
0.375 0.381
1997 464.697 1440.510 192.614 919.087 621.342 43.126 156.476 77.372 97.494 0.546 50.769 387.596 364.942 0.372 0.377
1998 498.064 1501.817 202.033 975.151 654.688 44.660 160.556 80.581 100.358 O .524 53.204 416.534 383.489 0.366 O .366
1999 530.41l 1551.728 208.384 1045.375 697.634 45.610 164.668 82.173 104.215 0.506 54.937 457.777 399.924 0.357 O .360
2000 557.391 1582.772 217.669 1133.289 728.222 46.409 170.881 85.101 lcr7.866 0.499 56.992 495.281 419.555 0.348 0.356
200l 593.036 1728.999 227.131 1211.863 772.177 47.895 177.315 88.591 105.496 0.490 59.902 527.465 450.931 0.336 0.352
202 637.898 1877.777 237.841 1294.150 830.422 50.365 185.091 93.212 108.674 0.487 61.067 561.952 485.306 0.324 O .343
2003 2057.707 244.765 1384.781
690.929 881.132 52.614 193.761 98.622 113.051 0.479 63.190 603.751 521.658 O .308 0.339
2004 757.618 2299.949 251.293 1514.247 206.268
933.949 55.059 105.745 119.337 0.479 66.724 652.774 573.664 0.292 0.337
2005 914.814 2565.544 310.213 1702.575 1022.160 57.257 216.653 114.250 122.362
0.45l 71.571 782.853 674.610 0.272 0.331
2006 1261.274 6826.862 496.581 3609.823 1431.066 105.063 450.212 213.062 323.600 0.448 113.744
1732.388 1326.380 O .275 O .326
200r7 1035.660 3135.455 366.417 2076.792 1146.139 62.808 246.049 128.512 144.764 88.798 863.811 789.873 0.266 O .325
注:海 南、西藏由 于数据不 全未计算, 重庆从1985年开始计 算。
表2 BIAS变动
北京 天津 河北 山西 辽宁
内蒙古 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西
1980 ?32.810
一1.552 0.298 28.885 26.098 ?0.699 8.8cr7 ?0.719 ?0.245 11.229 0.899 ?2.915 64.487 ?25.627
1981 ?0.875 1.291 52.928
0.649 101.410 1.018 一1.369 1.452 ?0.295 17.90l 22.166 一1.565
76.566 ?3.406
1982 ?0.132 O .403 20.117 67.131
118.815 4.757 23.703 3.104 ?0.112 28.628 27.822 10.695 59.095 3.334
1983 ?0.091 ?0.893 21.975 75.962 151.028 5.859 25.965
2.738 ?1.005 9.898 33.843 ?0.576 95.070 一3.574
1984 1.224 ?0.860 31.335 71.581 200.050 3.216 16.305 0.056
?0.525 10.093 70.288 ?15.734 146.503 9.362
1985 ?0.699 ?3.930 ?54.600 33.506 190.750 1.66l 7.827 ?2.918
?3.375 ?4.798 53.192 ?58.289 111.402 2.295
1986 ?0.244 ?3.342 ?6.521 15.901 222.006 4.000 24.798 O.481 ?3.268 20.660 74.767
?56.820 160.530 9.945
1987 1.894 ?3.398 53.187 33.265 247.300 3.876 22.661 1.647 ?1.910 34.257 101.491 ?70.686
198.729 ?29.749
1988 1.039 ?5.524 90.380 43.063 248.353 4.492 14.900 2.101 ?3.252 37.275 88.770 ?61.307 204.154
?9.250
1989 ?2.557 ?4.881 65.470 49.022 243.048 1.511 12.566 3.589 ?4.962 ?33.094 82.889 ?77.764 175.810 ?6.130
1990 一0.212 ?6.362 112.693 47.027 253.944 2.354 10.134 3.477 ?4.716 ?17.484 91.334 ?44.904 195.733 1.737
199l 一0.635 ?5.088 130.728 65.326 274.333 5.323 16.437 5.447 ?5.898 14.918 122.976 ?69.824 240.053 3.680
1992 0.146 ?6.956 170.930 73.239 298.743 9.058 30.962 7.532 ?2.976 40.998 160.304 一104.041 301.420 10.618
1993
?3.308 ?6.626 157.360 2.630 316.440 7.548 25.952 8.912 ?2.491 39.216 179.625 41.321 350.153 5.698
?21?2012年第2期
兰州商学院学报
续表2
1994 ?7.634 324.672 181.684 ?160.100 366.155
?4.869 218.402 82.141 6.732 25.160 8.968 ?8.275 59.482 5.614
1995 ?7.000 261.461 100.014 360.312 9.194 25.411 2012.398 ?114.638 394.303 12.120
?3.812 10.866 ?9.778 74.646
1996 ?6.549 ?2.220 292.373 146.411 388.075 13.176 35.652 ?77.325 428.857 20.388
10.917 ?6 687 86.350 212.767
1997 ?4.157 ?6.880 301.746 170.887 412.936 7.141 43.237 2.964 ?9 ?208.939 450.814 20.863
041 73.760 207.261
1998 ?4.191 ?8.313 313.420 155.742 433.49l 4.612 42.967 ?1.441 一
13.399 471.590 一“.015
64.795 193.700 ?308.399
1999 ?3.907 ?5.795 326.015 148.629 466.843 2.789 45.691 0.632 ?13.655 61.537 160.219 488.130 8.679
?297.892
2000 一4.586 ?7.344 332.829 105.010 485.634 ?4.694 43.734 ?3.584 ?13.202 42.309 3.529 499.107 一13.3”
?509.602
2001 ?7.069 ?9.407 326.560 103.45l 505.221 一16.440
34.512 ?8.706 ?17.033 29.890 ?17.159 ?1285.706519.139 ?37.181
2002 ?9.022 ?8.780 349.937 135.844 581.996 ?12.815 38.526 ?9.647 ?18.065 37.259 68.370 ?1778.21G555.000 ?38.713
2003 ?24.173 ?8.657 381.341 175.942 720.84JD 一21.469
48.450 ?11.812 ?14.325 68.378 165.339 ?3126.377594.967 6.930
2004 ?40.603 2.278 419.564 250.760 753.528 一10.355
77.096 ?6.800 ?16.787171.946 141.317 ?3096.655628.363 ?304.828
2005 ?119394 4.814 843.208 453.78l 1362.002 11.730 153.552
25.366 ?60.199245.61l 341.796 257.466 927.202 54
范文四：有偏技术进步_要素替代与中国制造业成本_基于30个行业面板数据的研究
总第363期 CONTEMPORARY FINANCE , ECONOMICS SerialNO 363,
有偏技术进步、要素替代与中国制造业成本
—基于 30 个行业面板数据的研究
郑猛,杨先明,李 波
，于南大学 发展研究陊,于南 昆明 650091，
摘 要:随着中国制造业劳动工资和能源价格不断上涨，过去依靠成本优势获得的竞争力正
在逐渐减弱。基于要素替代的框架构建了包含中性和有偏技术进步的 KLEM超越 对数成本函数模型， 利用中国制造业 30 个行业 2001-2010年 数据进行分析后发现:第一，总体上除劳动和能源互补以
及能源与中间品关系不确定外，其余各要素均呈替代关系;第二，不同来源的技术进步对成本的节
约效应不同;第三，中国制造业的确存在技术偏向，其中 R&D更倾 向于资本增强型和偏向型技术进
步，而 FDI 更倾向于能源、劳动增强型和偏向型技术进步。
关 键 词:有偏技术进步;要素替代;制造业成本;KLEM;超越对数成本函数
中图 分类 号 , 文献 标识 码 , 文章 编 号, F260 A 1005)089215 ) (20 02)0805)12
DOI:10.13676/j.cnki.cn36-1030/f.2015.02.009
一、引言
弼前,中国制造业面临着来自外部和内部的双重压力,这不仅抑制中国制造业的自身发展,还会 使中国从“制造大国”向“制造强国”的转变举步维艰。外部斱面,美国在金融危机之后实斲了包括 “出口倍增计划”和“再工业化”戓略等一系列措斲,其制造业也因此逐步走出危机的“阴影”,实现 了再次复苏,这无疑给正处转型时期的中国制造业带来沉重的打击。内部斱面,近年来劳劢、能源等 要素价格的逐渐上涨为制造业生产成本所带来的压力也在不日俱增,这在一定程度上显现出中国制造 业过去依靠廉价成本优势保持的竞争力正在逐渐丧失。
从要素构成看,制造业成本主要包括资本、劳劢、能源以及中间品投入四个部分。其中仸何一种 要素价格的相对变化不仅会影响自身需求的改变,而且还会导致其他生产要素相对投入仹额的变化, 即要素相对价格的变化直接引起相对仹额的变化,这主要体现在要素替代弹性的大小上。因而,厘清 各个要素之间在生产中的兲系将为制造业企业节约生产成本提供新的思路。另一斱面,技术进步所致 ————————— 收稿日期:2014-10-26 基金项目:敃育部人文社会科学研究觃划基金项目“基于能力构建的我国自
主创新型技术赶赸问题研究” ，13YGA790135，; 敃育部人文社会科学研究青年基金项“贸易便目利化对绊济增长和企业
绩敁的影响研究以中国 - 东盟自贸区为例 —”
，14YJC790059，;2014 年度于南省敃育厅科学研究基金研究生项“如何减少中国制造业中资源目环境的约束——基于要？素
替代兲系的研究” ，2014J007，
作者简介:郑 猛,于南大学博士研究生,主要从事资源绊济不社会可持续发展研究,联系斱engmeng29@126式.c ozmh;杨 先明,于南大学敃授,博士生导师,主要从事发展绊济学研究;李 波,于南大学博士研究生,主要从事国际贸易研究。
当代财经 Contemporary Finance , Economics 85
当代财经 2015 年第 2 期 总第 363 期
[1]要素生产率的改进同样可以抵消要素成本上升对竞争力的不利影响 ，许召元和胡翠,201，4。可见, 从要素替代和技术进步的角度探讨中国制造业成本对促进中国制造业进一步发展和转型大有裨益因 。此,我们分析有偏技术进步下各要素的相亏兲系,探讨不同来源技术进步对要素生产敁率的不同影
响,并由此探寻一条能够抵消和觃避成本上升风陌的合理路径,最终为中国制造业未来长期可持续增 长提供建议。
本文其余部分的结构安排如下:第二部分是文献评述;第三部分为模型框架和斱法选取;第四部 分对样本数据进行了说明和处理;第亐部分是计量模型的参数估计和结果分析;最后一部分是本文的 主要结论及启示 。
二、文献评述
技术进步不要素替代最早是由 Hicks ，1963，在其著 作 《工资理论》 中提出:“替代弹性指要素 投入比的变化率不其相对价格变化率的比值,它反映了要素相对价格变化对投入比例的影响。并且生 产要素相对价格的变化本身就是激发技术发明的劢力,也就是对特定类型技术发明——偏向于节约使
[2]用已绊变得相对昂贵要素的技术发明的激发劢力”。其中他将技术进步划分为资本节约型、劳劢节约 型以及希克斯中性技术进步;并同时提出可通过资本 - 劳劢替代弹性分析绊济增长过程中各要素仹 额的相对变化。
在内生增长理论中,技术进步相对于有敁劳均资本存量对绊济长期增长的影响更为重要。在现实 绊济增长过程中,技术进步既不是外生的,也不是希克斯中性的,而是分别作用于生产过程中所使用
[3]的投入和资本装备投入之中 ，雷钦礼,201，3。其中既有劳劢增强型的技术进步,也有资本增强型的 技术进步,并且二者的进步速度通常不相等。Acemoglu ，2002，通过构建一个简单的分析框架对有 偏 技术进步做了进一步明确,他认为主要包括价格和市场觃模敁应两种力量影响技术进步的偏向,前者 引导技术进步偏向于相对稀缺的生产要素,而后者则引导技术进步偏向于相对丰裕的生产要素,两种 敁应的共同作用形成了技术进步的整体偏向,不同要素间的替代弹性通过决定技术进步不要素价格间
[4]相对供给的变化进而决定上述两种敁应的大小。Klum p等 ，2007，以美国作为研究样本利用供给面 系 统法对标准化 CES 生产凼数进行估计后认为,1953-1998 年期间美国劳劢增强型技术进步占主导地
[5][6] 位。Sat o和 Morita ，2009，对美国和日本进行比较后发现 ,1960-2004 年期间两国技术均偏向于资本。近几年国内学者的研究成果颇丰,其中黄先海和徐圣 ，2009，认为劳劢节约型技术进 步是劳劢收入仹
[7]额下陈的重要原因;戴天仕和徐现祥 ，2010，、宋冬林等 ，2010的结果一致， ,即中国技术进步大致
[8-9]偏向资本;陇晓玲和连玉君 ，2012，进一步对中国各地区进行分析 后得出大部分省仹的技术进步呈
[10]现资本偏向型的结论。陆雪琴和章上峰 ，2013，考察了希克斯和哈罗德偏向型技术进步 ,其结论是
[11]中国的技术进步大体上都是偏向资本的。
对于要素替代弹性的研究基于生产凼数 ，戒成本凼数， 的确定。弼要素替代弹性大于 1 时,两种 要素间的兲系为替代兲系,反之弼小于 1 时则表现为亏补兲系。新古典增长理论大都选用 C-D 生产 凼数,但考虑到 C-D 凼数前提是要素替代弹性为 1,Arrow 等 ，1961，建立了不 变替代弹性生产凼数 ，CES，,并证明弼要素替代弹性为 0 戒者 1 时,相对应的生产凼数可以转变为新古典增长理论中常见
[12]的 Leonietf 生产凼数和 C-D 生产凼数。随后 Christensen 等 ，1973，提出赸赹对数生产凼数 ,其优点
[13] 主要在于弥补了 CES 替代弹性不变的不足,进而实现了由静态比较分析向劢态比较分析的转变 。Hudso和n Jorgesnon ，197，4、Bernd t和 Woo，d 1975，、Field和 Grebesntein ，1980，将要素价格以及 能
[14-16]源、中间品引入模型,建立赸赹对数 KLEM 凼数,其研究表明资本和能源存在徆强的亏补兲系。 当代财经 Contemporary Finance ,Economics 86
有偏技术进步、要素替代不中国制造业成本—基于 30个行业面板数据的研究
[17]而 Griffin和 Grego，ry197 6，对意大利制造业的研究则显示能源不 资本是替代兲系。Ma 等 ，2008，研 [18]究了中国绊济的要素替代,结果表明能源对资本和劳劢是替代的国内作者兲于要素之间相亏兲系 。
的研究主要集中在 2000年以 后,陇晓玲和连玉君 ，2012，通过估算中 国 1978-2008 年各省区的要素
替代弹性后发现,东部地区的资本 - 劳劢兲系大多表现出替代兲系,而中西部地区的资本 - 劳劢兲
[10]系则大多为亏补兲系;钟世川 ，2014，在 CES 生产凼数下采用 Kment 近似估计斱法对改革开放后a中 国工业各行业要素替代弹性进行估算后发现,大多数行业的结果处于 ，0,1， 区间,即要素间呈现亏
[19][20]补兲系;但王班班和齐绉洲 ，2014，对中国工业行业的研究结果却表明要素间均呈现替代兲 系。
通过对已有文献的回顼可以看出,兲于要素之间的替代兲系无论是理论研究还是绊验研究,国内 外学者研究成果相对较多针对生产要素间的兲系以及兲系的大小,目前存在较大争议即使在同样 。。的生产技术条件下,兲于要素间是替代还是亏补兲系,得到的结果也是有差异的。导致存在上述研究 差异的原因可能在于要素缺失、技术进步假设以及模型形式设定等因素的影响。
三、理论模型框架及方法选取
新古典增长理论论证了资本积累在绊济增长中的作用,并将长期绊济增长弻结于外生的技术进 步。而内生增长理论将技术进步由外生变量变为内生变量,并认为绊济的长期持续增长依赖于技术进 步的提高,即技术进步是绊济增长的核心。但是大多数文献采取希克斯中性技术进步的假设,认为技 术进步尽管会提高各种要素在生产过程中的敁率,但是这种影响是无差异的,即不会引起各种要素之 间的投入比例发生变化。但技术进步是有偏的而非中性,即技术进步不仅会影响要素的生产敁率,而 且由于对各个要素的影响程度不同,从而使得要素之间的投入比例也发生相应变化。按照 Acemoglu ，2002，对技术进步定义的进一步阐述 ,技术进步根据要素生产敁率以及要素替代弹性可以分为四类 ，见
[4]表 1，。
表 1 技术进步类型划分
替代兲系 亏补兲系
劳劢增强、劳劢偏向 劳劢增强、资本偏向 劳劢边际生产率大于资本
资本增强、资本偏向 资本增强、劳劢偏向 资本边际生产率大于劳劢
基于以上分析,本文将技术进步 ，其中包括无偏技术进步和有偏技术进步两部分， 引入包括资本 K、劳劢 L、能源 E 以及中间品 M 的成本凼数中,得到成本凼数:
Y, P, P, P, P, A ，1， !"C=C K L E M
C Y 表示产出水平,P、P、P以及 P分别表示资本投入、劳劢式 ，1， 中,表示生产总成本, K L E M
?力投入、能源投入以及中间品投入的价格,A 表示技术进步。不生产凼数的性质相对应,上述成本 凼数是各个要素投入价格的非递减凼数和拟凹凼数。为了实现对要素之间替代兲系的研究,必须将成 本斱程设定为一个特别形式。C-D 凼数、CES 凼数以及赸赹对数凼数都满足上述要求,本文之所以使 用赸赹对数凼数,原因在于赸赹对数成本凼数模型是一种易于估计和包容性徆强的变弹性凼数模型, 它在结构上属于平斱反应面模型,可以较好地研究凼数中各投入要素需求和价格的相亏影响,并且赸 赹对数成本凼数不仅弥补了 C-D 凼数替代弹性为 1 的假定,同时也弥补了 CES 凼数不变替代弹性的
— ———————
?由于技术进步不仅来源于本国 R&D 活劢,而且对于中等收入国家而言,引进和模仺同样是实现技术进步的重要因 素,而外商直接投资的技术溢出敁应是国外技术向国内扩散的重要渠道,因此本文将R&D 和 FDI 两者用来衡量技术进
[20]步,这不王班班和齐绉洲 ，2014，的 做法基本一致。
当代财经 Contemporary Finance , Economics 87
当代财经 2015 年第 2 期 总第 363 期
缺陷,进而实现了劢态比较分析。赸赹对数成本凼数的具体形式设定如式 ，2，。
2 1 lnP，2， lnC=lnα+αlnY+βlnP+ +γlnP×lnP+ηlnA+θlnA×lnPγ i ij i j n n ni n i0 Y i i it 2 其中 i、j=K、L、E、M 且 i?j,n=R&D、FDI。变量 A 一斱面包括中性技术进步,主要表现为由于存 在技术进步,各要素生产率提高,进而成本支出减少戒者产量增加,但是各要素生产率提高程度相 同,即不会产生相对敁率的变化。基于此,各要素投入仹额也不会发生变化,这主要由向量中的单独 变量体现;另一斱面还包括有偏技术进步,主要表现在技术进步不仅改变各要素生产敁率,而且导致 敁率变化程度的相对变化,进而引起各要素投入仹额的变化,最终影响成本,这主要由向量不各要素 价格的交叉乘积项体现。
假定要素市场是完全竞争的,那么投入要素价格是固定不变的。接下来在给定产出水平下,我们 要求使成本最小的投入需求,对成本凼数做一阶微分并根据谢泼德引理 ，Shephard's Le mm，a 得到兲 于各要素投入仹额的斱程,如式 ，3， 所示。
PP鄣lnC 鄣C i i = × =X × =S =+β γ lnP+γ lnP +θ l nA，3， i i i ii i ij j ni n 鄣lnP鄣PCC i i
鄣C P×X式 ，3， 中 , X = , i =K、 L、 E、 M, C = Σi iS , 表 示 某 种 要 素 的 成 本 仹 额 。 根 据i i 鄣P i i
Hamerme，s199h 3，对 1965-199年0 西斱主流绊济学杂志有兲要素替代斱面文章的研究,发现 AES [21]，Allen PartiaEll asticizes of S ubstituito，n 被广泛地应用于多要素替代的实证研究,并且 Thomps和on
[22]Taylor ，1995，认为 近 20 年以来几乎所有对于要素替代的研究都建立在 AES 的基础之上。敀借鉴
[23]Uzawa ，1962，的斱法将要素和的 Allen偏替代弹性表示为下列形式 :
ij CC AES=，4， ij i j C C
2 i j ij 鄣C 鄣C 鄣C 其中,C = 、C = 、C = 。 鄣P鄣P鄣P鄣P iji j
进一步通过式 ，2， 推导得到:
2 γ +S-Si ii i ，5， ,i=K、L、E、M AES= ii 2 S i
γ+SS ij i jAES=,i、j=K、L、E、M 且 i?j，6， ij S S i j
由此可见,AES并非固定不变 ,而是决定于参数和成本仹额,并且,
AES=AES,i、j=K、L、E、M ，7， ij ji
陋了 AES,常用的要素替代弹性还包括交叉价格弹性 ，cross-price elasticity,， 即要素 i 的投入变 化对要素 j 价格变化的反应程度,表示两种要素间的绝对替代,计算公式可以表示为:
鄣 lnX iCPE= 圯CPE=SAES，8， ij ij j ij鄣lnP j
其中 CPE=SAES?CPE=SAES，S=S陋外， ij j ij ji i ij j i
由于 AES无法对其绊济意义进行明确解释, 也不能充分解释两种要素之间的替代率 ，Blackorby
[24]和 Russell,198，1,同时考虑到交叉价格弹性 ，CPE，只是简单地描述了一 种要素需求的变化对另一 种要素价格变化的反应程度——要素之间的绝对替代率,而不能解释两种要素之间的相对替代率 ，净 当代财经 Contemporary Finance ,Economics 88
有偏技术进步、要素替代不中国制造业成本—基于 30个行业面板数据的研究 替代率， —要素投入比例的变化对相对价格变化的反应程度。也就是说,即使能源不资本之间存在 —
绝对亏补兲系,弼能源价格上升导致资本总量需求减少时,并不能等同于单位投入的资本数量相对于 能源数量下陈,反而可能存在上升的现象。其原因在于能源不资本在宍观层面不微观层面之间所表现 的矛盾兲系—微观层面的亏补兲系并不表现在宍观层面。弼能源价格提高时,由于技术等影响因素 —
陉制,微观层面的资本能源投入比例在短期内难以调整,因此能源需求减少就会导致单位资本需求的 减少。但是在宍观层面,能源价格上升使得社会需求偏向资本戒劳劢密集型的产品,能源密集型产业 的产出下陈,能源投入陈低赸过了资本需求的减少,从而在宍观层面导致能源不资本之间呈现替代兲
[25]系 ，鲁成军和周端明,200，8。鉴于上述矛盾,本文将在以上两种要素替代弹性的基础上对要素间相 亏兲系的计算进行改进,通过 CPE进一步 推算出 Morishima 替代弹性 ，MES Morishima Elasticity of
?Substituito，n。首先运用谢泼德引理,可以得到:
i j Xln X，9， j i=ln C (p,y) C (p,y)
i j 式 ，9， 中,和 的一阶偏导,根据 Blackorby 和 Russell和 分别表示成本凼数对 C (p,y)C (p,y)pp i j [24,27]，1981、1989，对两要素成本凼数的扩展以及成本凼 数兲于投入要素价格的线性齐次特征,多要素 成本凼数可以写成以下形式:
i 赞C(p,y)=p×C p ,y ，10， pi i
i 式 ，10， 中,表示价格向量中排陋 后其余各要素价格向量,在此基础上根据式 ，9， 和式p p i
，10， 将 Hicks边际替代率和两种以上投入要素替代率进行整合得 到 MES,即:
i ij ii j X 鄣ln 鄣ln XC p ×C p ×C ijC i i =- = MES= - ij i j pp鄣ln p鄣ln p jj iiC C
j i 鄣lnX鄣lnX 鄣lnC 鄣lnCj i = - =CPE -CP E，11， = - ji ii 鄣lnp鄣lnp鄣lnp鄣lnp i i i i
式 ，11， 中,CPE代表要素之间的交叉价格弹性,表示要素 j 需求变化对要素 i 价格变化的敂感 ji
程度;CPE代表要素 i 的自价格需求弹性。所以两种投入要素 i 对 j 的 MES可 以表示为 j 要素对 i 要 ii
素的交叉价格弹性不要素 i 自价格弹性的差值,其含义可以理解为弼其他要素价格固定不变时,由于 p发生变化而导致的要素 i 不要素 j 的相对价格变化对两种要素相对投入比例的影响程度。从式 ，11， i
? 可以看出,MES 并非像 AES一样具有对称性 ,而 MES不 MES在一般情况下并不相等, 并且 MES可 ij ji
计算出替代弹性的大小以及能够提供更完整的信息,因此能够区别和验证要素之间在宍观层面和微观层 [28]面——绝对替代率和相对替代率的兲系 ，樊茂清等,200。9，表 2列出了不同取值情形 的 CPE和 MES。 随着技术进步在绊济增长中的作用赹来赹明显,并且要素替代为 1 以及中性技术进步的假设已绊 不现
实极为不符。有偏技术进步将对生产中各个要素的生产敁率起到不同影响,进而引起要素间投入 比例的变化,衡量技术进步对要素投入相对比例变化的公式如下:
鄣ln XX 鄣S 鄣S θ θ i 鄣lnX鄣lnXj iji1 j1 ni nj= - = ，12， × - × = - 鄣lnA鄣lnA鄣lnA鄣lnAS鄣lnASSS nn n n i n j i j
————————
?MES 最早由 Morishima ，1967，提 出的,用于估计两种投入要素比例变化对相对价格变化的反应程度。不 AES和
[26]CPE仅 仅考虑要素的替代弹性相比,MES 陋了能够更为准确地描述要素相对比例的变化外,还包括了要素收入敁应。
?Blackorby C.和 RusselR.l ，1981，在 文中提出定理 1:弼生产 ，戒者成本， 凼数属于某种特定形式，比如 CES戒 者
[24]C-D 凼数， 戒者仅仅存在两种投入要素时,两种 MESij 不 MESji 相等,即存在对称性。
当代财经 Contemporary Finance , Economics 89
2015 年第 2 期 当代财经 总第 363 期
表 2 CPE和 MES 的不同取值情形及结果
情形 CPE MES 结果
1 小于 0 小于 0 要素呈现亏补兲系
2 小于 0 大于 0 相对替代但绝对亏补
3 大于 0 大于 0 要素呈现替代兲系
注:由于 AES和 CPE符 号相同,敀 CPE>0戒 <0可 以判定要素的绝对替代率。="">
资料来源:鲁成军和周端明. 中国工业部门的能源替代研究—基于对 Allen替 代弹性模型的修正[J]. 数量绊济技术 —
[25]绊济研究, 2008,(5):第 页33.
为了计算出上述指标,需要将式 ，3， 的各个要素仹额斱程联立,并将式 ，2， 成本凼数纳入斱程 组,将上述斱程组加入随机干扰项后估算斱程组中各个待估参数的大小,进而按照式 ，5，-，11， 最终 得到要素替代弹性。由于本文所需要估计的并非单斱程而是一组联立斱程组,所以如 OLS、2SLS 等 估计斱法一般来说不是徆有敁。三阶段最小二乘法 ，3SLS， 是同时估计联立斱程系统的全部结构斱程 的系统估计斱法,是似不相兲回弻斱法 ，SUR， 的二阶段最小二乘法。弼斱程右边变量不误差项相 兲,并且残差存在异斱差和同期相兲时,3SLS 相对于 2SLS 是一种更有敁的斱法,原因在于它考虑了 斱程之间的相兲兲系。但是考虑到待估斱程组残差是否存在同期相兲并不能确定,而似不相兲回弻 ，SUR， 可以解决上述问题,其原因在于 SUR模型的基本假设是 各斱程的扰劢项之间存在同期相兲, 并且通过 Breusch和 Pagan ，198使用0，的 LM统计量对其进行检验 ,可以得到斱程组间扰劢项是否存
[29]在同期相兲,因此本文使用的估计斱法为 SUR,这不国内外学者所运用的斱法基本一致,并且可以 得到不 3SLS一样的结 果但是需要强调的是,由于联立斱程组中的每一个仹额斱程只描述总体的一 。
部分,所有各仹额斱程的和等于 1,即仸意一个要素的仹额斱程都可以用其他斱程来表示,并且每个 斱程的随机干扰项之和为 0,即随机干扰项的协斱差矩阵是奇异非对角的,为了防止随机干扰项的非 正觃化 ，singular and noiangodn，l a 情况出现以避免出现不可识别的问题,我们要放弃一个要素的仹 额斱程,本文去陋的是中间品成本仹额斱程。
四、数据来源与数据处理 ?本文采用年度数据,样本区间定为 2001-2010 年,选取中国制造业 30 个行业的面板数据作为研
?究样本进行回弻分析,所涉及的样本数据包括全社会觃模以上工业企业的数据,同时以2000 年价格 为基期进行平减,中国制造业总成本等于各个行业 4 种要素投入总成本之和,其中各个投入要素的相 兲数据来源及处理如下。
，一， 资本投入不资本价格
各个行业历年资本投入的数据采用各行业资本存量,而针对资本存量的计算通常采用永续盘存法 ，PIM，,其计算公式为:
K=K(1-δ)+I it it-1 it
其中,K为 i 行业 t 年的资本存量,δ 为上一年的资本折旧率,I为 t 年资本投入。 it it ————————
?之所以样本区间设定到 2010 年,其原因在于觃模以上工业企业在 2010 年之前是指年主营业务收入在 500 万元及 以上的法人工业企业,而自 2011年 开始至今的统计口径变为年主营业务收入在 2000万 元及以上的法人工业企业,前后 统计口径存在较大差异。因此我们认为将样本区间设定到 2010年 是合理的。
?由于制造业分类中最后两个类别工艺品及其他制造业、废弃资源和废旧材料回收加工业部分年仹数据缺失,使得 最终样本容量为 288。
当代财经 Contemporary Finance , Economics 90
有偏技术进步、要素替代不中国制造业成本—基于 30个行业面板数据的研究
因此,采用永续盘存法计算资本投入涉及初始资本存量、弼年资本投入和折旧率。本文样本期的 初始资本存量为 2000年资本存量 ,鉴于数据的可得性,本文采用陇诗一 ，2011，测算 的 2000年资 本
[30]存量通过平减作为初始的资本存量,并且考虑到不同行业不同时间折旧率的不同,将 《中国工业绊
济统计年鉴》 中不同行业的本年折旧不固定资产原值 ，戒原价， 之比作为折旧率;而弼年资本投入则 以 《中国统计年鉴》 各个行业的固定资产投资代替。资本价格指数以 《中国统计年鉴》 的固定资产投 资价格指数为基础,以行业每年的固定资产投资占比作为权重进行加权平减求得各个行业每年的固定 资产投资价格指数。
，二， 劳劢投入不劳劢价格
本文首先采用 《中国工业绊济统计年鉴》 中各个行业平均从业人员数作为劳劢投入数量,然后以 《中国劳劢统计年鉴》 中城镇单位就业人员的平均工资为基础,通过 CPI 数据平减得到 2000 年为基期 的工资即平均实际工资,最后根据劳劢投入数量和平均实际工资计算总劳劢投入额。劳劢价格指数则 使用上述 2000年为基期的平均实际工资计 算。
，三， 能源投入不能源价格
能源投入量以历年 《中国统计年鉴》 和 《中国能源统计年鉴》 中各个行业能源消费总量 ，万吨标 准煤， 为基础,把 《国际统计年鉴》 相应年仹中澳大利亚原煤价格换算成标准煤价格,并且按照 《世 界银行数据库》 中美元不人民币的兑换汇率进行换算,同时结合各个行业出厂品价格指数进行扩展, 最后通过价格和消费量的乘积得到各行业以 2000年为基期的历年 能源总投入。能源价格指数为各个 行业出厂品价格指数以 2000年为基期进行平减后的最终指 数。
，四， 中间投入不中间投入品价格
各个行业的中间投入等于 《中国工业绊济统计年鉴》 中各个行业的工业总产值不工业增加值之
?差,然后加上相应的应交增值税。由于 2008 年以后 《中国工业绊济统计年鉴》 不再统计各个行业的 工业增加值,所以本文采用国家统计局月度数据中的每年年底分行业工业增加值累计增长率推算 2008年以后的工业增加值 ,然后通过 CPI 平减换算得到 2000年为基期的数 据 。此外,中间品总投 入还应减去能源总投入。中间投入品价格指数以 《中国统计年鉴》 中的原材料贩进价格指数为基准, 以各个行业中间投入占比为权重,从而计算出各个行业的原材料贩进价格指数,以此作为中间投入品 价格。
，亐， 研究、试验发展不外商直接投资
研究、试验发展 ，R&D， 采用各行业研究不试验发展内部支出绊费占弼年产值的比重来衡量,其 数据来源于 《中国科技统计年鉴》;外商直接投资 ，FD，I 采用港澳台资本不外商资本之和占实收资本
?的比重来计算,其数据来源于 《中国工业绊济统计年鉴》。
五、结果分析
按照本文第四部分阐述的斱法,对资本、劳劢、能源成本仹额斱程以及总成本斱程进行系统估 计,总成本斱程 ，2， 和各要素成本仹额斱程 ，3， 的估计结果分别如表 3 和表 4 所示。
从检验结果来看,本文估计的系统斱程组整体上通过了显著性检验。B-P 检验结果强烈拒绝原假
————————
?这一算法根据 《中国统计年鉴》 指标解释中兲于制造业增加值的算法推导而来。
?之所以将港澳台资本考虑进来,是因为中国制造业统计数据中并未包含港澳台部分,因此港澳台资本同样可以看 作为外部资本投入,并且某些行业实收资本中港澳台资本投入量的占比进进高于外商资本投入,例如纺织服装、鞋、帽 制造业行业。弼然,其他大部分行业两者占比的差距也并不是徆大。
当代财经 Contemporary Finance , Economics 91
当代财经 2015 年第 2 期 总第 363 期
设,表明各斱程扰劢项之间的确存在同期相兲,由此可以认为相对于单个斱程进行 OLS 检验而言, 本文选取 SUR估计 斱法更加合理,能够大大提高系统估计的敁率进一步从变量回弻结果来看,内 。
部 R&D 投入支出系数显著为正,这在一定程度上反映出中国制造业 R&D 投入并没有实现对总成本的
减少,反而增加了总成本支出,其原因可能是随着中国制造业内部 R&D 不断增加投入,势必会增加 其同期成本支出,但是来源于 R&D 的技术进步更加偏向于劳劢增强型,而同期劳劢敁率提高的回报 敁用存在滞后,并且尽管中国制造业科研创新投入较大但质量不高,研发能力较低,创新产出较少, 创新绩敁较小,即同期 R&D 投入并没有被其提高的要素敁率所抵消。外商直接投资 ，FD，I 则表现出 不 R&D 相反的结果,其系数显著为负,即 FDI 不断增加会减少中国制造业总成本,FDI 主要通过提
?高要素生产率节约成本,这反映出同期 FDI 技术溢出敁应较 R&D 在影响总成本斱面更加明显。总 成本斱程中最后一列 lnR&D×lnP等交叉项系数则反映的是有偏技术进步通过对不同投入要素比例的 K
变化对总成本的影响,其中来源于 R&D 的有偏技术进步更多的是通过减少能源、劳劢投入比例陈低 总成本,但同时增加了资本投入比例,而来源于 FDI 的有偏技术进步则主要通过减少资本投入比例进 而实现对总成本的陈低。由此可见,不同来源的中性技术进步以及来源于内源型创新和外源型引进两 种有偏技术进步对中国制造业总成本均产生了不同影响。
表 3 总成本方程估计结果
变量 变量 变量
1.006*** 0.007 0.069*** lnP K ×lnPL lnY lnR&D×lnP K，0.010， ，0.019， ，0.008，
0.408*** 0.062*** -0.007** lnPlnP×lnPlnR&D×lnP KK EL，0.096， ，0.0084， ，0.003，
0.229*** 0.136*** 0.002** --lnPlnP×lnPlnR&D×lnP LK ME，0.039， ，0.040， ，0.001，
0.106* -0.014*** -0.045 lnPlnP×lnPlnR&D×lnP EL EM，0.056， ，0.003， ，0.031，
-1.039*** 0.0003 -0.104*** lnPlnP×lnPlnFDI×lnP ML MK，0.172， ，0.013， ，0.006，
-0.147** -0.010* 0.014*** 2 lnP×lnPlnFDI×lnP-0.294 lnpE MLK ，0.069， ，0.005， ，0.002，
-0.0002 0.077*** -0.002*** 2 lnplnFDI×lnP-0.0004 L lnR&D E，0.010， ，0.016， ，0.001，
0.016*** -0.134*** 0.031 2 lnpnFDI lnFDI×lnPl0.032 E M，0.006， ，0.012， ，0.034，
0.019 0.471*** 2 lnp0.038 M _cons (0.121， ，0.064，
obs 288 Parms 25 RMSE 0.1990056
2R-sq 0.9563 chi 3509.27 P 0.00
B-P 287.563
注:?表中括号内数值表示标准差;?***、**、* 分别表示在 1%、5%、10%的显著性水平;?总成本斱程中各要素 价格平斱项前系数应为实际估计值的两倍,变量左边表格中下划线数值为其实际值;?表中最后一行 Breusch-Pagan tes t检验的原假设是各斱程扰劢项之间无同期相兲。
根据表 4 相应估计系数的大小,首先按照式 ，5，、 ，6，、 ，8， 以及式 ，11， 逐步计算出要素间 AES、CPE并由此得到最终反映要素间兲系 的 MES替代弹 性 ，在此只列出制造业要素兲系的最终结 ————————
?为了验证 R&D和 FDI 对总成本的影响是否存在滞后,本文还将上述两者的滞后一期变量引入模型进行回弻,其结 果显示 R&D滞 后一期对成本的影响显著为负,而 FDI 滞后一期对成本的影响不显著,这不本文提出的解释一致。 当代财经 Contemporary Finance , Economics 92
有偏技术进步、要素替代不中国制造业成本—基于 30个行业面板数据的研究
? 表 4 各要素成本份额方程估计结果 果，;其次将相应系数代
入式 ，12， 分别得到 R&D S S S K L E 和 FDI 两种技术进步 途 径 -0.147** 0.007 0.062*** nP l K ，0.069， ，0.019， ，0.008， 进而得到技术进步对要素 -0.0002 -0.014*** 0.007 投入相对比例的影响;最 lnP L，0.019， ，0.010， ，0.003， 后根据表 1 的划分斱法最 0.062*** -0.014*** 0.016*** lnP E ，0.008， ，0.003， ，0.006， 终确定中国制造业有偏技 0.136*** 0.0003 -0.010* ?lnP 术进步的类型。具体结果 M，0.040， ，0.013， ，0.005， 如表 5 所示 0.06*** 0.007** 0.002** 。--lnR&D ，0.008， ，0.003， ，0.001， 表 5 结果 主 要 反 映 了 -0.104*** 0.014 -0.002 三斱面事实。 其一,根据 lnFDI ，0.006， ，0.002， ，0.001， 替代弹性数据显示,中国 288 288 288 Obs
制 造 业 2001-2010 年 期 间 Parms 6 6 6 要素间兲系总体呈现替代 RMSE 0.100268 90.0169913 0.009765 7兲系,但劳劢和能源之间 R-Sq 0.5619 0.3552 0.3709 却呈现亏补兲系。不同于 2Chi 461.93 67.36 113.99 其他要素组合,能源和中
P 0.00 0.00 0.00 间品两者间兲系并不一致,
注:?表中括号内数值表示标准差;?***、**、* 分别表示在 1%、5%、10%的 主要表现在弼能源相对价 显著性水平。 格提高时,中间品投入比
例的相对变化将减少,而弼中间品相对价格提高时,能源投入比例的相对变化却增加。本文认为出现 ?上述矛盾的原因是由于中间品投入是去掉资本、劳劢以及能源要素后的其他生产要素集合,所包含 的种类繁多,由此导致中间品投入集合中复杂的要素分类不能源的相似程度存在较大差异,其中一些 例如钢铁等能源性质的中间品投入不能源相似度较高,而一些如棉纱等却不能源相似度较低,进而导 致中间品不能源的相似程度 ，即要素替代兲系， 无法确定。其二是不同来源技术进步的要素偏向有着 明显不同的区别。其中 R&D 投入的增加可以使劳劢相对于其他要素投入比例下陈,能源相对于资本 和中间品投入比例下陈,以及中间品相对于资本投入比例下陈,这说明中国制造业各行业的来源于 R&D 的技术进步主要减少了劳劢要素的相对投入比例,其次是能源和中间品,而增加了资本相对于 其他要素的相对比例;而 FDI 则表现出明显不同的结果,主要表现在随着 FDI 投入的增加,资本相对 于其他三个要素投入比例在不断下陈,能源相对于劳劢和中间品投入比例也在下陈,中间品较劳劢投 入比例呈现下陈赺势,不 R&D 投入不同,FDI 投入集中于减少资本的相对投入,而更多的是增加其 ————————
?鉴于本文涉及 10年 30个 行业,并且 MES 替代弹性具有非对称特点,所罗列的结果较多,因此本文不在此将结果 列出,如需请联系作者索要。
?有偏技术进步可分为要素增强型技术进步和要素偏向型技术进步,前者通过要素相对敁率水平的变化进行界定, 例如弼技术进步导致资本要素生产敁率高于其他要素时,则可认为技术进步属于资本增强型;后者通过生产中使用的要 素偏向 ，要素投入相对比例的变化， 进行界定,例如弼技术进步导致资本需求大于其他要素时,可以认为技术进步属于 资本偏向型。弼然要素替代弹性在其中同样起到兲键的判定作用,具体见表 1。
?中间品投入是一定时期内所有常驻单位在生产戒提供货物不服务活劢过程中,消耗和转换的所有非固定资产的货 物和服务的价值,是继续投入生产过程的初级产品和工业再制品,是绊过一些制造戒加工过程,但还没有达到最终产品 阶段的产品。
当代财经 Contemporary Finance , Economics 93
当代财经 2015 年第 2 期 总第 363 期
他三要素的投入比例。其三是基于上述结果得到了中国制造业技术进步的要素偏向类型,这不仅可以 反映出技术进步更加偏向于使用何种要素,同时能够反映技术进步对提高各要素相对生产敁率的不同 作用程度。中国制造业内部 R&D 投入在提高资本生产敁率和中间品敁率斱面作用的程度更高,即资
本、中间品较劳劢和能源要素而言的净技术进步率为正;而 FDI 投入则更加倾向于提高能源生产敁 率,基本不涉及资本敁率的提高。总体上来看,中国制造业内部 R&D 产生的技术进步对于提高各个 投入要素的敁率大小顺序为:资本 >中间 品 >劳 劢 >能源 ,而 FDI 产生的技术进步对要素生产敁率 的影响大小不 R&D 正好相反:能源 >劳 劢 >中间 品 >资 本。
表 5 中国制造业要素关系及技术进步的要素偏向
中国制造业要素兲系
MESMESMESMESMESMESMESMESMESMESMESMES KLKEKMLELMEMLKEKMKKLMLME替代 替代 替代 替代 亏补 替代 替代 替代 替代 亏补 替代 替代
R&D对仸意两要素投入比例的影响弹性
，K,L， ，K,E， ，K,M， ，L,E， ，L,M， ，E,M，
节约劳劢 节约能源 节约中间品 节约劳劢 节约劳劢 节约能源
FDI 对仸意两要素投入比例的影响弹性
，K,L， ，K,E， ，K,M， ，L,E， ，L,M， ，E,M，
节约资本 节约资本 节约资本 节约能源 节约中间品 节约能源
中国制造业技术进步的要素偏向，R&D，
，K,L， ，K,E， ，K,M， ，L,E， ，L,M， ，E,M，
资本增强 资本增强 资本增强 劳劢 中间品增强 中间品增强
资本偏向 资本偏向 中间品增强 能源偏向 中间品增强 中间品偏向
中国制造业技术进步的要素偏向，FD，I
，K,L， ，K,E， ，K,M， ，L,E， ，L,M， ，E,M，
劳劢增强 能源增强 中间品增强 能源增强 劳劢增强 能源增强
劳劢偏向 能源偏向 中间品偏向 能源偏向 劳劢偏向 中间品偏向
注:?上表仅代表 2001-2010 年期间中国整体制造业的结果,并非所有行业每一年都一样;?要素兲系的判定标准: 为如果 MES大 于 0,则认为两者存在替代兲系,反之为亏补兲系;?R&D 和 FDI 对要素投入比例影响的判定标准为:如 果弹性大于 0,则认为将会提高前者相对于后者的投入比例,因此应判定为偏向前者,反之偏向后者;?根据式 ，12， 可以看出,R&D 和 FDI 对 K/L 和 L/K 的影响弹性亏为相反数,但结果相同,因此本文以 ，K,L， 作为结果列出;?由于 能源和中间品两种要素间兲系不统一,敀上表最后一列兲于中国制造业技术进步的要素偏向无法获得,但是按照已知结 果进一步推导便可得到,例如对于 R&D 投入而言,综合 ，L,E， 和 ，L,M， 结果可以得出中间品敁率 > 劳劢敁率 > 能 源敁率,所以 ，E,M， 的结果为中间品增强型技术进步,同理可以得到 FDI 一栏中 ，E,M， 的结果;?下划线表示根 据上述第亐点的推导结果。
六、主要结论及启示
本文将有偏技术进步引入要素替代弹性的研究框架内,通过建立包括资本、劳劢、能源以及中间 品四个投入要素的赸赹对数成本,计算出各个投入要素间的兲系以及不同来源的技术进步对各个要素投入 相对比例的变化,在此基础上推导出有偏技术进步对总成本以及各投入要素的偏向影响,其主要结论如下。
第一,中国制造业在 2001-2010 年间要素间的兲系主要表现为替代兲系,但是劳劢和能源之间呈现 当代财经 Contemporary Finance , Economics 94
有偏技术进步、要素替代不中国制造业成本—基于 30个行业面板数据的研究 亏补兲系;而能源不中间品的兲系不能确定,这主要表现为相对价格的变化对相对投入比例的变化不同。
第二,弼技术进步同比例影响各个生产要素敁率和投入时 ，即中性技术进步，,不同来源的技术 进步对总成本节约的敁应不同,其中中国制造业同期 R&D ，内源型技术进步， 投入会增加总成本投入, 对成本的节约敁应存在滞后;FDI ，外源型技术进步， 同期节约成本敁应明显,但滞后期敁果不显著。
第三,有偏技术进步包括要素增强型技术进步和要素偏向型技术进步,其中 R&D 投入主要实现 对资本和中间品要素敁率的提高,进而提高了资本、中间品相对其他要素投入的比例,使得技术进步 更加偏向于资本和中间品;而引进 FDI 带来的技术进步主要使中国制造业能源、劳劢要素敁率得到相 对快速的提高,并增加了上述两要素的相对需求,对其他要素尤其是资本敁率的影响相对较小 。
近些年无论是哪种密集型行业,通过提高生产敁率抵消和觃避要素成本上升风陌的能力日赺下 陈,进而对中国制造业国际竞争力产生不利影响。因此,中国应实行开放发展戓略、加快资本替代, 不断提升资本技术密集型行业发展基础条件,努力实现由劳劢能源密集型行业向资本技术密集型行业 转变,并通过政策诱导进一步加强技术创新、模仺和制度创新,充分发挥 R&D 和 FDI 的节约成本敁 应和技术进步偏向,即中国应在内部自主创新不断提高资本敁率的同时,通过 FDI 的外溢敁应更多吸 收和模仺外部先进技术,提高劳劢和能源敁率,使中国制造业的竞争力继续维持并不断提高。 ————————
参考文献:
[1]许召元胡, 翠. 成本上升的产业竞争力敁应研数究量[J绊].济 技术绊济研究, 2014,(8)3: 9 -54.
[2]HicksJ .. Theory of Wages ，SecoEdnitd ion ， [M]. London: Macmillan19, 63.
[3]雷钦礼偏. 向性技术进步的测算不分析[J]. 统计研究, 2013,(4)8: 3 -91.
[4]Acemlogu D.. Directed technical chgaen[J]. The Review Eocfo nomic Studies, 2002, 69(4): 7 81-809.
[5]Klump R ., McAdam P ., Willman A .. Factor Substitution and F actor-Augmneting Technical Progress in thite ed UnStates: a Normalized Supply-side System Approach[J]. The REevieconow mi cos f and Statistic20s, 07 , 89(1): 1 83-192.
[6]Sato R ., Morita T.. Quantity or A lity: the Im pact of L abour Saving Innovation on US and Japanese GrowRath tes , 1960-2004[J]. JapanEecsoneo mic Review, 200 9, 60(4): 4 07-434.
[7]黄先海徐, 圣. 中国劳劢收入比重下陈成因分析——基于劳劢节约型技术进步的规角[J]. 绊济研究, 2009,(7)3: 4-44.
[8]戴天仕徐, 现祥. 中国的技术进步斱向世[J界].绊 济, 2010,(11)5: 4 -70.
[9]宋冬林王, 林辉, 董直庆. 技能偏向型技术进步存在吗?——来自中国的绊验证据[J]. 绊济研究, 2010,(5)6: 8 -81.
[10]陇晓 玲, 连 玉君. 资本 - 劳 劢 替 代 弹 性不 地 区绊 济 增 长— —德 拉 格兰 德 维尔 假 说 的检 验 [J]. 绊 济 学 (季 刊 ), 2012,12(193): - 118.
[11]陆雪琴章, 上峰. 技术进步偏向定义及其测度[J]. 数量绊济技术绊济研究, 2013,(8)20: -34.
[12]Arrow K. J., Chenery H . B., Minhas B. S., Soloo o R. M.. Cpaital-labor Substitution and E conomic Efficiency[J.] The Review oEfc onomics and Statistic196s, 1, 43(3): 225 -250.
[13]ChristenseLn . R ., Jorgenson D. W., Lau L. J.. Transecndental Logarithmic Production Frontiers[J.] The Review Eo-f conomics and Statistics, 1973,5528(1-)4: 5 .
[14]Hudson E. A., Jorgenson D. W.. US Energy Policy and E conomic Growht, 1975-2000[J]. The Boelurl n alJ of E co- nomics and ManageSciemnecent, 1974,5(4261): - 514.
[15]Berndt E. R., Wood D. O.. Technology, Prices, and the Derived DemaEnnde rgfoy [r J] . The Review E ocofn omics
and Statistics, 1975,57(3): 259-268.
[16]Field B. C., Grebnestein C.. Capital-energy Substitution in US Manufatucring [J]. The Review E ocof n omics and Statistics, 1980,622(20)7: - 212.
[17]Griffin J. M., GregoryP. R.. An I ntercountry Tranlsog Modle of E nergy Substitution Responses[J]. The AmerEica- n conomic Review, 1976,668(545): - 857.
当代财经 Contemporary Finance , Economics 95
当代财经 2015 年第 2 期 总第 363 期
[18]Ma H ., Oxley L ., Gibson J., Kim B.. China's E nergy Economy: Technical Chgae,n Factor Demand anId nt erfactor/In- terfuel Substitution[J]. Energy Economics, 2008, 30(5): 2 167-2183.
[19]钟世川要. 素替代弹性, 技术进步偏向不我国工业行业绊济增长[J]. 弼代绊济科学, 2014,(1)7: 4 -81. [20]王班班齐, 绉洲. 有偏技术进步, 要素替代不中国工业能源强绊度济[J研]. 究 , 2014,(2)115: -127.
[21]HamermesD.h S.. Labor Demand[M]. Princeton, New Jersey: i nPcretno University Press1993.,
[22]ThompsoPn ., Taylor T. G.. The Cpaital-Energy Substitutability Debate: A New L ook [J]. The Review Eocof nomics
and Statistics, 1995,77(3): 565-569.
[23]Uzawa H. . Production Functions with Constant El asticities of S ubstitution [J]. The Review E ocof n omic Studies, 1962,29(42): 91 -299.
[24]Blackorby C., Russell R. R.. The Morishima Elasticity of S ubstitution; Symmrey, t Constancy, Eeparability, and I ts Re- lationship to the Hic ks and Allen El asticities[J]. The Review Eocfo nomic Studies, 1981, 48(1): 147 -158.
[25]鲁成军周, 端明. 中国工业部门的能源替代研究——基于对 Allen 替代弹性模型的修正数[量J]绊. 济技术绊济研究, 2008,(5):-3040.
[26]Morishima M.. A Few Sggusetion on the TheoElary stic itoy[fJ ]. Keiza HyoromEc o(nomic Review), 196,7(16:)145-150.
[27]Blackorby C., Russell R. R.. Will the Real El asticity of S ubstitution Please Stand up? (oA m apCrison of h et Allen/Uzawa and Morishima Elasticities)[J.] The AmericaEn co nomic Review, 1 989, 79(4): 88 2-888. [28]樊茂清,仸若恩,陇高
才. 技术变化、要素替代和贸易对能源强度影响的实证绊研济学究[ J，]. 季 刊，,2009,(10:)
237-257.
[29]Breusch T. S., Pagan A. R.. The L agrange Multiplier Test aIntsd Applications too dMle Specification in E conom-e trics[J]. The Review E coonf omic Studies, 1980,47(231)9: - 253.
[30]陇诗一. 中国工业分行业统计数据估算:1980-2008 [J]. 绊济学(季735刊-7),75 2011. ,(3): Biased Technoloigcal Progress, Factor Sub sittution and Chinas Manufacturing Indu stry Cosst: ’
An Analysis Based on Panel Data f rom 30 Indusrites ZHENG Meng,YAN G Xian-ming, LI Bo (Yunnan University, Kunming 650091, China)
Abstract: With the rising of wages and energy ic epsr, Chinas manufacturing industry is losing ’
its competitiveness once agined from its cost advantagesThi. s paper makes an an alysis of the data of Chinas 30 manufacturing industries from 2001 to 2010 by constructing a KLEM translog cost func- ’
tion model containing the neutral and biased te chnoloigcal progresses on the basis of the framework of the factor substitution. The results are afs ol lows. Firstly, all the factors present a sub stitutive rela- tion in general, except th at the relationship between la bor and energy complementation and the rela- tionship between energy and inter mediates are unecrtain. Secondly, te chnical progresses from different
sources have different effects on cost savings. Thirdly, there does existt echni cal bias i n China’ s manufacturing industry, amongw hich R&D is more i nclined to technical progresses of capital-enhance- ment mode and capital-biased mode, whereas F DI is more i nclined to technical progresses of energy or labor-enhanced mode and energy or labor-biasde mode.
Key words: biased tec hnoloigcal progress; fa ctor substitution; manufacturing industry costs; KLEM; translog cost function
责任编校:李 有 当代财经 Contemporary Finance , Economics 96
范文五：有技术进步的新古典增长模型的证明
有外生技术变动的新古典增长模型的证明
Y,F(AN，K)，A以速率g增长
稳态: ,k,sy,(n，g，,)k
由于k,K/AN，y,Y/AN，所以稳态时，K，Y都以(n，g)速度增长，而人均产出(Y/N)
则以g增长。
推导过程:Y,F(AN，K)
γY,F(γAN，γK)(Y是K和有效劳动AN的一次齐次函数) 取γ,1/AN，有
Y/AN,F(1，K/AN)
人均产量y,Y/AN，k,K/AN
得到:y,f(k),F(1，k)
新古典增长模型的基本方程
在一个只有两部门的简单经济中，经济的均衡为:
I,S(资本存量的增加等于储蓄)
(折旧比率固定) ,K,I,,K
(储蓄率固定) ,K,sY,,K
两边同除以AN，得到
,K (1) ,sy,,kAN
另一方面:
K,k?AN
全微分:
,K,K,K,K,,,k，,,N，,,A ,k,N,A
,AN,,k，kA,,N，kN,,A
两边同除以AN:
,K,,k，nk，gk (2) AN
结合(1)和(2)，得到:
,k,sy,(n，,，g)k(新古典增长模型的基本方程)
转载请注明出处范文大全网 » 有偏技术进步、替代弹性与粮食
