［內容摘要］本文在運用非引數dea方法測算中國省際malmquist生產率指數基礎上，構建動態面板模型實證檢驗了中國蓬勃發展的加工**出口是否促進了生產率增長。結果發現，加工**出口對中國生產率增長的促進作用並不顯著，市場化水平、人力資本、研發能力、二元結構狀況、金融發展、基礎設施以及巨集觀經濟穩定等因素制約了這一作用的發揮；而且，在全國尤其是中西部地區，市場化水平、基礎設施等多個變數的平均值尚未達到促進這一作用發揮的臨界值。
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［關鍵詞］加工**出口；生產率增長；malmquist指數；動態面板模型
一、引言
中國近三十年來的改革開放和經濟轉型策略在對外**尤其是加工**方面取得了巨大成功 ，20 07年，中國對外**總額達到21737?3億美元，是繼美國、德國之後的世界第三大對外**國，出口總額12177?8億美元，僅次於德國；?
①這其中，加工**總額9860?4億美元，加工**出口 6175?6億美元，佔中國對外**總額和出口總額比重分別為45?
36％和50?71％。中國在出口**方面展現出的強大競爭力已經引起國際社會的廣泛關注，並為對外**與經濟增長關係的學術研究和相關政策分析提供了新的鮮活案例。
國內外就中國對外**發展對生產率影響的實證研究異常豐富，但大多基於**整體視角，或偏重於強調通過進口獲得發達國家的技術溢位。出口方面，除基於feder(1982)的分析框架，實證
檢驗出口部門是否存在更高的邊際要素生產率以及是否存在向非出口部門的外溢效應的研究?②外，近來，fu(2005)、［ 1］張杰、李勇和劉志彪(2008)［2］對於出口是否促進中國生產率增長命題，分別從行業和企業層面提供了經驗證據。然而，需要指出的是，大量文獻已經注意到中國在加工**的全球生產和分工體系中主要處於勞動密集型環節的事實(關志雄，2002；lall和albal adejo，2004；盧鋒，2004) ，進而質疑中國在發展加工**過程中的獲益程度(劉正良和劉厚俊，2008；閻國慶等，200 9)，卻鮮有文獻嚴謹深入地分析論證中國加工**出口是否促進了生產率增長，以及這種作用發揮的約束條件。
如果中國加工**出口的飛速發展僅獲取微薄的加工費用，不能或較少獲取**的動態利益，這種模式顯然是不可持續的，也不利於中國的增長方式轉變及長期經濟增長。因此，深入分析加工**出口對中國生產率的促進作用及其發揮的影響因素，是乙個具有豐富政策蘊含的重大命題，尤其是受到國際金融危機衝擊，中國出口的外部環境已經發生了變化，同時，國內經濟發展面臨資源環境等約束，增長方式急待轉變，這個問題的研究顯得尤為迫切。
二、研究設計
(一)生產率的測度
早期對全要素生產率的測度主要採用索洛剩餘法，但該方法要求的生產函式已知等假設過於苛刻，實際上難以滿足，而基於dea的malmquist指數法作為一種非引數方法，由於並不需要對生產函式的形式和分布做出具體假設等優點，在近來的研究中被廣泛使用。本文以中國大陸30個省、自治區、直轄市(**由於資料不全未包括)作為決策單元(時間跨度為1999?200 7 年)，以物質資本和勞動力作為投入要素，地區生產總值作為產出，?
③基於非引數malmq uist指數方法，得到2000?2023年中國30個省份的全要素生產率變化指數。測算結果表明， 從整體發展趨勢看，中國的省際全要素生產率呈下滑態勢，其水平值(2023年為1)由2023年的1 ?
007，下降為2023年的0?953，年均下降0?8％。
需要指出的是，雖然由於我國經濟尚處在主要依靠要素投入的發展階段(郭慶旺和賈俊雪，2005)，以及體制改革遇到瓶頸束縛、工業上廣泛蔓延的無效率(鄭京海、胡鞍鋼和bigsten，2008)等因素可能阻滯了全要素生產率的提公升，但我們的測算結果並不意味著中國在這段時期沒有技術進步，因為有多種因素可能影響測算結果。例如，我們的測算只包含了非物化的技術進步，而一部分以先進機器裝置等形式內嵌於資本要素投入的技術進步並沒有在malmquist指數中得到反映。劉舜佳(2008)［3 ］基於同樣方法的測算也表明，中國全要素生產率呈逐年下降趨勢，且改革開放後比改革開放前明顯，我們與何元慶(2007)［4］等的做法一致，並不在dea分析過程中施加技術無退步的約束，也不對malmquist生產率指數的負值進行修正。
(二)模型與方法
在測算了中國省際malmquist生產率指數以後，設定本文的基本模型如下：
tfpch??it?=?
0+? 1pex??it?
+? 2hc??it?
+? 3rd??it?
+? 4rd?? it-1?
+??t?[jy](1)
其中，tfpch代表全要素生產率增長率，pex為加工**出口變數。hc和rd分別表示人力資本和研發能力，新增長理論特別強調人力資本和研發能力對技術進步的作用(lucas，1988；ro mer， 1990)，認為這兩者是生產率增長的重要源泉。考慮到研發轉化為現實的生產率可能存在時滯，我們在模型中設定了研發變數的一期滯後項。
為考察相關因素對加工**出口促進生產率作用發揮的影響和制約，進一步在模型中引入加工**出口與相應變數的交叉項：
tfpch??it?=?
0+? 1pex??it?
+? 2hc??it?
+? 3rd??it?
+? 4rd?? it-1??
ex??it?*x??
it?+??t?
[jy](2)
pex*x為加工**出口與相應變數的交叉項，x代表需要考察的市場化水平(mar)、人力資本( hc)、研發能力(rd)、二元結構狀況(du)、金融發展(fd)、基礎設施(infra)、巨集觀經濟穩定性(ms)等一系列因素。為簡化模型同時避免引數過多導致模型無法識別，參照chang、kalta ni和loayza(2009)［5］的做法，實證檢驗時模型每次只包含乙個交叉項，逐次進行檢驗。
式(1)、式(2)的估計採用動態面板模型gmm方法，以有效控制解釋變數的內生性等問題。引入被解釋變數的滯後項，並設定相應的時間和區域虛擬變數，針對式(1)、式(2)構建的動態面板模型如下：
tfpch??it?=?
0+?fpch??it?
+? 1pex??it?
+? 2hc??it?
+? 3rd?? it?
+? 4rd??it-1?
+? 5yr0507+? 6east+??
t?[jy](3)
tfpch??it?=?
0+?fpch??it-1?
+? 1pex??it?
+? 2hc??it?
+? 3rd? ?
it?+? 4rd??
it-1?+?ex??
it?*x??it?
+? 5yr0507+? 6east+??
t ?[jy](4)
式(3)、式(4)中yr0507、east分別代表時間和區域虛擬變數。因2023年後人民幣匯率進行了一系列改革，在模型中設定時間虛擬變數yr0507加以控制，2005?2023年取值為1，2000 ?
2023年取值為0；區域虛擬變數east的設定則是為了控制東部地區與中西部地區在經濟和**發展方面的明顯異質性。 動態面板gmm估計可以分為一步和兩步gmm估計。由於兩步估計的標準差存在向下偏倚，經過 windmeijer(2005)調整後偏倚會減小，但會導致估計量的近似漸進分布不可靠，所以在經驗應用中通常使用一步gmm估計量(bond，2002)。
另外，在新增工具變數有效的情況下，一步系統gmm比一步差分gmm估計更可靠(arellano和bover，1995；blundell和bond，1998)。我們的模型最終選擇一步系統gmm估計，實際估計模型時，為克服內生性問題，除區域和時間虛擬變數外，其他所有解釋變數均作為前定變數處理。
三)變數與資料
實證分析採用2000?2023年除**外中國大陸30個省份的面板資料。我們已經基於非引數ma l mquist指數法測度了省際全要素生產率增長率，本節界定模型中涉及的其他變數，並介紹資料**。
加工**出口(pex)，以地區加工**出口額佔gdp的比重度量，資料來自各省歷年的統計年鑑及商務部**。人力資本(hc)的測度採用平均受教育年限法。受教育程度的原始資料來自歷年的《中國人口年鑑》和《中國人口和就業統計年鑑》。
研發能力(rd)變數以研發內部經費支出佔gdp的比重度量。市場化水平(mar)，採用樊綱、王小魯和朱恆鵬(2007)測算的市場化指數。二元結構狀況(du)， 採用二元反差係數衡量，計算公式為：
du??it?=(y?
a??it?-l?
a??it?+y?
n ??it?-l?
n??it?)/2。
其中，y?a??it?
和l?a??it?
分別代表各省份的農業產值比重和農業就業比重，y?n ??it?
和l?n??it?
分別代表非農產值和非農就業比重。
金融發展(fd)變數。由於中國銀行部門存在政策性貸款和不良信貸，採用全部信貸佔gdp比重指標會高估金融發展水平，因此採用更準確的非國有部門貸款佔gdp比重指標。?④基礎設施(infra)變數遵循姚樹潔，韋開蕾(2008)的方法，通過交通基礎設施來反映，度量指標為每1萬平方公里所具有的鐵路、水路和公路里程。
巨集觀經濟穩定性(ms)變數，採用居民消費**指數(cpi)作為**指標，由於cpi是乙個逆向指標，進行極值標準化處理：ms??it?
=[sx(]cpi??max?-cpi??
it?cpi??max?
-cpi??min ?[sx)]。
處理後，ms∈［0，1］，ms取值越大，表明巨集觀經濟越穩定。
其它未說明資料**的研發能力、二元結構狀況、基礎設施水平、巨集觀經濟穩定等變數的原始資料來自歷年的《中國統計年鑑》及各省統計年鑑。
三、實證結果與分析
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匈牙利櫻桃生產 加工 貿易概況
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