江苏省制造业增长方式转变的实证研究

王 健 李致平

(安徽工业大学商学院，安徽马鞍山 243000)

2008年金融危机以来，世界范围内掀起了一场对于保持虚拟经济与实体经济之间平衡的反思。以美国为代表的欧美国家再一次将注意力放到了以制造业为代表的实体经济上来，并且制定了一系列重振本国制造业的法规与计划。这也促使我们进一步反思我国制造业在国际分工中所处地位以及转型升级之路。外部全球化带来的产业冲击、内部的资源环境压力和经济健康可持续发展的要求，促使我们必须实现制造业的产业升级和结构优化，完成由制造业大国向制造业强国的转变。因此在这个时候对于制造业增长方式的检视和反思就显得尤为重要。

江苏省作为全国排名非常靠前的制造业大省，又是长三角地区的重要组成部分，对于江苏省制造业的考察不仅对于江苏省，而且对于其他区域的制造业发展和东部向中西部的产业转移都具有重要的现实意义。那么江苏省这个制造业大省在制造业的数量上取得巨大成就的同时，其增长质量究竟如何?在增长方式上有没有实现由粗放化向集约化发展的转变?为何江苏在各种生产指标排名靠前的同时资源环境保护能力却远远落后①在《中国制造业发展研究报告2011》中，制造业经济创造能力排名第1的江苏省，资源环境保护能力却在全国31个省市自治区中排名第26。?本文将尝试去解答这些问题。

一、相关研究文献综述

自从中国加入世贸组织、逐渐成为“世界工厂”以后，关于制造业的研究一直是热点。江苏省作为制造业大省，相关的研究也自然很多。然而关于江苏省制造业的研究多停留在对制造业“量”的考察上，对于其“质”，即制造业增长方式转变的研究却很少。万兴等(2007)通过随机前沿分析(SFA)和基于数据包络分析(DEA)的Malmquist指数法测算了1998—2004年江苏省制造业的全要素生产率，发现两种方法测算的全要素生产率增长率都呈现下降趋势［1］;吴崇等(2011)运用DEA—Malmquist指数法研究了江苏省28个制造业行业的全要素生产率变化，发现2000—2007年江苏省制造业全要素生产率增长率为－0.6%，即技术进步表现为负增长，说明全要素生产率对江苏省制造业发展作用有限，生产率的增长仍是以要素拉动为主［2］;封思贤等(2011)运用shift-share法对江苏省制造业生产率的研究发现外部要素投入不利于制造业效率的提高，内部性创新才是制造业效率的主要推动力［3］。还有一些研究则是通过研究FDI的溢出效应等手段间接地考察了制造业全要素生产率的变化。张杰等(2008)利用江苏省制造业的微观数据考察了企业出口与生产率的关系，研究发现本土企业生产率的提高多是依靠引进和购买外国先进设备的固定资产投入获得，而并非自身创新能力的提高，出口并不是促进本土企业全要素生产率增长的因素［4］;田泽永等(2009)研究了江苏省FDI的技术溢出效应，结果表明资本和劳动仍是制造业增长的重要因素，且资本对产出增长的作用更多体现在引致的投资需求上［5］;田泽永、江可申(2010)通过考察 FDI对于民营制造业全要素生产率的影响，发现技术变动是全要素生产率增长的根本原因，而技术效率在一定程度上影响了全要素生产率的增长［6］;段会娟、吴俊(2011)在研究江苏省制造业FDI溢出效应时发现:制造业资产总值显示出较高的产出弹性，而劳动的产出弹性为负。这说明江苏省制造业仍以劳动密集型为主，且依赖资本推动的特征较为明显［7］;牛泽东等(2012)在研究装备制造业的全要素生产率时发现，江苏省装备制造业的全要素生产率的增长率仅排在倒数第三位，这说明作为制造业重要组成部分的装备制造业依靠高投入推动的增长模式较为明显［8］。

由以上文献梳理可以看到，关于江苏省制造业经济增长方式的直接研究并不多，深入到具体行业的研究就更少了。相关的研究多使用全要素生产率作为增长方式转变的衡量指标，这也是值得商榷的。本文将采用全要素生产率的贡献率衡量增长方式转变，深入到具体行业层面研究江苏省制造业的增长方式，并进一步将江苏省与全国平均水平进行比较，以期得到更为科学和全面的结论。

二、研究方法与数据

1.研究方法

其一，制造业经济增长方式的评价方法。

在以往的相关研究中，大都采取全要素生产率作为经济增长方式的衡量指标(宋红军，2011;吴振球、王建军，2013)［9］［10］。然而全要素增长率增长并不等同于经济增长方式向集约化转变。大规模的投资扩张和以资源环境的大量损耗为代价的粗放式增长也完全有可能实现全要素生产率的增长(赵文军、于津平，2012)［11］。理论上，资源、劳动和资本的投入对经济增长的作用属于外延式推动，全要素生产率的提高对于经济增长的贡献属于内涵式推动。因此转变经济增长方式的本质就是提高全要素生产率对经济增长的贡献率(于津平、许小雨，2011)［12］。本文借鉴赵文军、于津平的方法，采用全要素生产率对经济增长的贡献率作为经济增长方式的衡量指标。从下面的理论推导中可以看到相比用全要素生产率来衡量增长方式，全要素生产率的贡献率更有其合理性。

对于制造业i行业，将其在t时期的生产函数表示为:

其中，Qit、Ait、Kit、Lit、分别为 i行业在 t时期的产出、全要素生产率、资本投入和劳动投入。根据经典的C－D生产函数的性质，对(1)式求全微分则有:

即产出的增长率取决于全要素生产率的增长率、资本投入的增长率、劳动投入的增长率以及资本和劳动的产出弹性系数。设 RQit、RAit、RKit、RLit分别为i行业t时期产出、全要素生产率、资本和劳动投入的增长率，则有:

由(6)式可以得知，全要素生产率的贡献率，即经济增长方式由该行业的资本增长率、劳动增长率以及全要素生产率共同决定。如果RAit＞αRKit+βRLit，(即全要素生产率的增长率超过劳动和资本增长率的加权平均值)，则RCAit会增大，此时增长方式趋于集约化;反之，如果RAit＜αRKit+βRLit，则RCAit减小，增长方式趋于粗放化。由公式(6)也可以看出，在大量依靠资本、劳动和资源等要素投入的情况下，全要素生产率即使实现增长，但是只要其增长率小于资本和劳动增长率的加权平均值，其贡献率也可能减小。这是全要素生产率作为衡量经济增长方式指标的一个缺陷。因此本文采用全要素生产率的贡献率作为衡量增长方式转变的指标。为了求出全要素生产率的贡献率，首先要对制造业各行业的全要素生产率进行科学的测算。

其二、制造业分行业全要素生产率的测算

对于全要素生产率的测算，以往的研究中多用索洛剩余法。本文采用DEA—Malmquist指数法来测算制造业各行业的全要素生产率。相较于索洛剩余法，DEA—Malmquist指数法作为一种非参数估计方法对于生产函数的形式没有具体要求，允许无效率行为的存在以及规模报酬的变化，并且可以进一步将全要素生产率的变化进一步分解为技术效率的变化和技术进步(李树、陈刚，2013)［13］。这种方法在近年来的研究中已经成为测算全要素生产率的一种重要方法。

数据包络分析(DEA)的基本思想是首先确定每一时期各决策单元的最佳生产性前沿，然后通过与实际生产进行比较去测算每个决策单元的技术效率，在此基础上进一步测算全要素生产率的变化及其构成(吴延兵2008)［14］。在具体的测算过程中，将制造业具体行业作为一个独立的决策单元，以资本和劳动等要素投入作为投入变量，总产出作为产出变量。通过与最佳生产前沿的距离函数之比构建Malmquist指数，进而测算出各决策单元投入产出的相对效率。在测算出各行业的全要素生产率之后，利用公式(5)即可得到全要素生产率的贡献率。本文采用规模以上制造业各行业的工业总产值作为产出变量，以总资产规模和各行业平均就业人数作为投入变量测算其Malmquist生产率指数。测算过程采用数据包络分析软件DEAP2.1 完成。

2.数据来源与处理

由于我国对制造业企业的统计在1998年开始由按所有制进行分类改为以企业规模进行分类，而且在2003年又重新调整了制造业的行业分类①详见《国民经济行业分类》(GB/T4754—2002)。。2012年又将纳入统计的规模以上企业标准②2012年开始，纳入统计的规模以上企业标准由主营业务收入500万元以上变更为2000万元以上。2011年统计年鉴中数据皆采用此新标准。进行了变更。因此为了保证数据的一致性和连续性，本文的研究区间取1998—2010年，并根据2003年以后的新标准对制造业行业进行调整，剔除新出现且所占份额较小的工艺品及其他制造业和废弃资源和废旧材料回收加工业，重点研究其余的28个制造业两位数代码行业③这28个行业及所对应的的两位数行业代码分别为:C13(农副食品加工业)、C14(食品制造业)、C15(饮料制造业)、C16(烟草制造业)、C17(纺织业)、C18(纺织服装、鞋、帽制造业)、C19(皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业)、C20(木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业)、C21(家具制造业)、C22(造纸及纸制品业)、C23(印刷业和记录媒介的复制)、C24(文教体育用品制造业)、C25(石油加工、炼焦及核燃料加工业)、C26(化学原料及化学制品制造业)、C27(医药制造业)、C28(化学纤维制造业)、C29(橡胶制品业)、C30(塑料制品业)、C31(非金属矿物制品业)、C32(黑色金属冶炼及压延加工业)、C33(有色金属冶炼及压延加工业)、C34(金属制品业)、C35(通用设备制造业)、C36(专用设备制造业)、C37(交通运输设备制造业)、C39(电气机械及器材制造业)、C40(通信设备、计算机及其他电子设备制造业)、C41(仪器仪表及文化、办公用机械制造业)，在国家行业分类标准中无代码C38。

本文所采用数据均来自历年《中国统计年鉴》以及《江苏省统计年鉴》。文中所涉及制造业各行业工业总产值以及资产总值，由于缺少具体行业的相应价格指数，分别以所属工业部门的工业生产者出厂价格指数和固定资产投资价格指数进行平减。所有数据均处理为以1999年为基期的数值。

三、实证研究

1.制造业总体增长方式的转变

本文采用DEA—Malmquist指数法测算了江苏省以及全国制造业1999—2010年间的全要素生产率，并利用公式(5)计算了全要素生产率在经济增长中的贡献率。结果见表1，RCA(JS)、RCA(CH)分别代表江苏省和全国同时期制造业的全要素生产率的贡献率。

表1 1999—2010年江苏省制造业全要素生产率贡献率对比

具体变化趋势如图1所示:

图1 江苏省制造业全要素生产率贡献率与全国平均水平的对比

由以上结果可以看出，江苏省制造业全要素生产率的贡献率和全国平均水平走势较为相像。虽然部分年份出现了上升，但是总体呈缓慢下降的趋势。这说明不管就全国来看还是江苏省单独来看，制造业的发展在考察期内粗放型的发展特征不仅没有弱化，反而进一步加强，更加依赖于资本、劳动以及资源的投入实现经济增长。这与赵文军、于津平(2012)对于全国工业经济增长方式转型的研究结果是一致的。

值得关注的是，江苏省制造业全要素生产率的贡献率水平除2003年、2005年、2009年外均低于全国平均水平。在考察期内，江苏省制造业全要素生产率的平均贡献率仅为28.97%，低于全国平均水平36.49%，相差7.52%。这说明江苏省制造业的粗放式发展特征与全国平均水平相比更为严重，亟待转变发展方式。另由图1可以看出，2009年开始江苏省制造业全要素生产率的贡献率出现了大幅下滑，这很有可能是受金融危机的影响，在发展方式上更加依赖资本投入的拉动造成的。

2.制造业分行业增长方式的转变

第一，分行业全要素生产率平均贡献率研究。

本文进一步计算了制造业分行业的全要素生产率在考察期内的平均贡献率，借以考察江苏省制造业具体行业的增长特征，计算结果同样与全国同时期相应行业的平均水平比较。具体计算结果见表2，表中第一列为所研究的28个制造业行业的行业代码，第二列、第三列分别是江苏省与全国相应的制造业行业在考察期内全要素生产率的平均贡献率，第四列计算了江苏省制造业各行业全要素生产率与全国平均水平的差值。若差值为正，则说明此行业全要素生产率的贡献率在考察期内大于全国平均水平;反之，则小于全国平均水平。

由以上计算结果可以看出，在所考察的28个制造业行业中，江苏省在全要素生产率的平均贡献率高于全国平均水平的只有行业C14(饮料制造业)、C19［皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业］以及C25(石油加工、炼焦及核燃料加工业)，其余25个行业全都低于全国平均水平。这说明江苏省制造业的粗放式发展特征在具体行业上的体现也极其明显，绝大部分行业都呈现出较全国平均水平更为粗放式的发展特征。另经计算，在江苏省全要素生产率的贡献率占优的三个行业C14、C19、C25在考察期内总产值在全部行业中所占份额分别为0.6%、0.8%、1.81%，三个行业总共也只占到所考察行业产值的3.21%。因此总体来说，相对于全国平均水平，江苏省制造业各行业的在发展方式上的粗放化趋势相当明显，即江苏省制造业各行业在考察期内的发展仍是以大量的资本、劳动以及资源的消耗作为增长动力，全要素生产率的贡献率较低。这也从一个侧面解释了为什么江苏省制造业在经济创造能力遥遥领先的情况下，环境保护能力却非常薄弱，制造业的粗放式增长无疑是一个重要原因。

表2 制造业分行业全要素生产率贡献率对比

①此处出现全要素生产率的贡献率大于100%的现象可能是因为在考察期内要素投入(资本、劳动)的大幅减少导致要素贡献率为负。

第二，各行业全要素生产率贡献率的变动趋势。

本文进一步考察了所研究的28个制造业行业在考察期内全要素生产率贡献率的变动趋势，结果发现①考虑到28个行业的全部计算结果数据较为庞杂，为节省篇幅，本文未给出具体计算结果，只将计算结果进行总结。:在全部的28个行业分类中，只有行业C16(烟草制品业)、C19［皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业］、C37(交通运输设备制造业)3个行业在考察期内全要素生产率的贡献率的总体变动趋势为上升状态。这3个行业在考察期内工业总产值在全部行业中占比为7.16%;行业 C14(食品制造业)、C17(纺织业)、C21(家具制造业)、C23(印刷业和记录媒介的复制)、C25(石油加工、炼焦及核燃料加工业)、C30(塑料制品业)等6个行业无明显上升和下降的趋势，其全要素生产率的贡献率在考察期内呈震荡变化状态。这6个行业的工业总产值占比为13.80%;而其余19个行业分类全要素生产率的贡献率总体变化趋势均呈下降状态，其工业总产值在全部行业中的占比高达79.04%。这说明，在江苏省制造业行业中，保持全要素生产率贡献率上升或震荡变化的产业占比较小。占据大量份额的制造业行业全要素生产率的贡献率在考察期内仍呈下降趋势，增长方式粗放化的特征在具体行业层面上也在进一步加强。

另外在2008年以后，28个行业中有12个行业(分别为 C13、C15、C18、C22、C26、C28、C32、C33、C34、C35、C39、C41)全要素生产率的贡献率由正值转为负值。这可能是由于危机中靠资本的大量投入维持经济增长而造成的。这一点由公式(4)可以看出，当资本与劳动投入增长率的加权平均值大于产出的增长率时，此时全要素生产率的贡献率为负。这也解释了江苏省制造业总体全要素生产率的贡献率在2009年的大幅下滑。

四、结论

本文用全要素生产率的贡献率作为衡量经济增长方式的指标，采用基于非参数估计的DEA—Malmquist指数法测算了江苏省28个制造业行业在1998—2010年间经济增长方式的变化趋势。通过与全国平均水平的对比研究，从制造业总体和行业两个层面进行了具体分析，结论如下:其一，考察期内，江苏省制造业全要素生产率的贡献率与全国平均水平都呈现缓慢下降的趋势，即增长方式的粗放型特征进一步强化，且较全国平均水平而言江苏省制造业增长粗放式特征更加严重;其二，从行业层面来看，在所考察的28个行业中，只有C14(饮料制造业)、C19［皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业］以及C25(石油加工、炼焦及核燃料加工业)3个行业考察期内全要素生产率的贡献率高于全国平均水平，其余则都低于全国平均水平。这说明，深入到行业层面，江苏省制造业的粗放式发展特征也非常明显;其三，在考察期内，占据制造业工业总产值份额高达79.04%的19个行业的全要素生产率的贡献率呈进一步下降的趋势，这表明江苏省制造业具体行业粗放式的发展特征仍在继续。

［1］万兴，等.江苏制造业TFP增长、技术进步及效率变动分析——基于SFA和DEA方法的比较［J］.系统管理学报，2007(10).

［2］吴崇，等.制造业技术进步中的贸易开放和竞争——基于江苏制造业面板数据的经验研究［J］.中国科技论坛，2010(3).

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［13］李树，陈刚.环境规制与生产率增长——以 APPCL2000修订为例［J］.经济研究，2013(1).

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