中国地区收入差距_全要素生产率及其收敛分析_彭国华

2005年第9期

中国地区收入差距、全要素生产率

*及其收敛分析

彭国华

(中山大学岭南学院 510275)

内容提要:本文在测算和分析1982)2002年省区全要素生产率(TFP)的基础上进行

TFP的收敛检验,并与收入(劳均GDP)的收敛模式做了对比分析。分析表明TFP解释了我国省区收入差距的主要部分;我们应用OLS、PanelData固定效应估计方法和DynamicPanelData(一阶差分GMM)方法进行收敛检验,得出的结论是:TFP与收入的收敛模式具有很大的相似性,全国范围内没有绝对收敛,只有条件收敛,但是TFP的收敛速度明显高于收入的收敛速度。三大地区中只有东部地区存在俱乐部收敛现象。而且,我国TFP与收入的收敛模式与世界范围的TFP和收入的收敛模式具有很大的相似性。

关键词:全要素生产率 收入差距 收敛

一、引 言

最近几年,有很多学者对我国地区经济收入差距和收敛问题做出了各种各样的研究,这些理论和实证研究对理解我国地区经济增长提供了有益的参考价值。但是,这些收敛文献主要集中在收入上面,对全要素生产率(TFP)的分析大部分局限于测度它的增长率及其对经济增长的贡献份额,如ChowandLin(2002)、张军、施少华(2003)等,几乎没有人对我国省区TFP是否收敛进行过深入研究。TFP通常被称为索罗残差,代表要素投入以外的因素。TFP在解释增长和收入差距方面的重要性一直受到经济学家的强调。如Young(1995)通过测算TFP质疑了东亚新兴国家和地区的增长前景。EasterlyandLevine(2001)认为,不同国家收入和增长的差异大部分来源于TFP而不是要素积累。Prescott(1998)也指出物质资本和人力资本不能解释国家间的收入差距,认为需要有一个TFP理论。

TFP的收敛分析在国外受到了一些学者的关注。如BernardandJones(1996)分析了OECD国家不同产业的收入和TFP的收敛情况;MillerandUpadhyay(2002)进行了国家间收入和TFP收敛的对比研究,研究结果表明,收入的收敛和TFP的收敛既有相似的地方,也有不同之处。这些文献丰富了收敛研究的内容,增加了新的分析视角,也是对深入理解TFP的一种拓展。

本文TFP的收敛分析试图弥补我国现有文献的不足。在测算1982)2002年28个省区TFP的基础上,我们首先通过水平分解和方差分解分析了TFP与省区收入差距的关系,这种分析清楚地揭示了地区收入差距不是由于要素积累而是由于TFP在起主要作用。然后我们运用OLS、PanelData固定效应估计方法和DynamicPanelData(一阶差分GMM)方法进行了TFP的收敛分析,并与省区收入(劳均GDP)的收敛进行比较。收敛分析得出的基本结论是:总体来看,我国省区TFP的收敛与收* 作者感谢北京大学中国经济研究中心刘明兴博士慷慨地分享51970)2002中国经济增长数据6,感谢JonathanTemple教授和SteveDowrick教授为作者在计量方面所作的简要说明,感谢匿名审稿人的宝贵意见。作者文责自负。

彭国华:中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析

入的收敛具有相似的模式,都不存在绝对收敛,只存在条件收敛;TFP的收敛速度明显高于收入的收敛速度,全国TFP的收敛速度在13%)1619%之间,而收入的收敛速度在418%)713%之间。三大地区表现不同,¹东部地区的收入和TFP同时存在(或接近存在)绝对收敛,表现出俱乐部收敛现象;中部地区和西部地区不存在俱乐部收敛现象。我们似乎可以说,省区TFP的收敛导致了省区收入的收敛。

本文结构安排如下:第二部分是数据的说明、对TFP的测算和对收入差距的分解,第三部分是TFP和收入收敛的实证检验分析,第四部分是结论。

二、测算TFP及收入差距分解

(一)测算方法和数据说明

我们采用传统的索罗分解方法来测算TFP,与HallandJones(1999)和BilsandKlenow(2000)一样,假定总量生产函数为Cobb-Douglas形式,

Yi=Ki(AiHi)A1-A(1)

省区i的总产出Yi,用物质资本存量Ki、人力资本增强型劳动力Hi和体现生产效率的Ai来进行生产。Ai即是我们所要计算的TFP。假定一个省区内部的劳动力是同质的,每个劳动力平均受到Ei年的教育,人力资本增强型劳动力Hi表示如下:

Hi=e

<c(Ei)。f(0)=0,如果E=0,则H=e

劳动。

定义y=YPL,h=HPL,根据HallandJones(1999),我们可以把生产函数写为劳均产出形式:

yi=AiY

的影响程度。

我们测算TFP需要用到劳均GDP、资本产出比、人力资本等数据,这些数据的来源和估算说明如下:

本文样本包括28个省、自治区和直辖市,重庆与四川合并计算,由于数据缺失没有纳入西藏、海南,香港、澳门和台湾未包括在内。受到人力资本数据的限制,

2002年。ºAi<(0)<(E)iLi(2)<c(Ei)是明塞工资回归估计的教育回报率,指多接受一年教育使劳动者生产效率提高的比例是L=L,即没有受到学校教育的劳动力只能提供一单位简单hi(3)用这种形式的一个方便之处是可以直接比较省区收入差距中资本产出比、人力资本和TFP这三者样本分析的时间是1982年至

省区GDP数据中1982)1998年来源于5新中国五十年统计资料汇编6,1999)2002年数据来源于5中国国内生产总值核算历史资料:1996)20026,名义值用各省区GDP平减指数折算,采用1978年不变价格。

省区实际资本存量根据永续盘存法计算,为1978年不变价格,基本上采用张军等(2004)的方法。1982)1998年固定资本形成总额来源于5新中国五十年统计资料汇编6,1999)2002年的数据来源于5中国国内生产总值核算历史资料:1996)20026。1995年以前各省区固定资产投资平减指数主要用5中国国内生产总值核算历史资料:1952)19956中的固定资本形成指数计算得来,1996)¹东部地区包括京、津、沪、冀、辽、鲁、苏、浙、闽、粤十个省(市、区),中部地区包括晋、吉、黑、皖、赣、豫、湘、鄂八个省(市、区),西部地区包括蒙、桂、云、贵、川、陕、甘、宁、青、新十个省(市、区)。

º1982年的人口普查首次提供了分地区的劳动力受教育程度数据。

2005年第9期

2002年按照5中国统计年鉴6中的各省固定资产投资价格指数计算。根据张军等(2004)文中表2提供的数据设定1970年的初始资本存量。资本收入份额a设定为014,这是国内外研究者得出的比较一致的估计数字。

劳动力为各省区全社会从业人员,1982)1998年来源于5新中国五十年统计资料汇编6,1999)2002年来源于5中国统计年鉴6相应年份。劳动力平均受教育程度数据来源于各年5中国人口统计年鉴6和5中国劳动统计年鉴6中1982年、1990年、2000年三次人口普查,和其他年份的千分之一人口抽样调查。1987年、1993年、1995年用总人口中15岁及以上平均受教育程度计算。1983)1986年、1988年、1989年、1991年、1992年等年份数据缺失,用移动平均法弥补,权重根据提前两期(即两年前)中小学在校学生总数的变化来确定。其他年份直接用上述年鉴中的/从业人员接受教育程度0计算。劳动力平均受教育程度分为文盲半文盲、小学、初中、高中、大专及以上,我们把平均受教育年数分别定为115、6、3、3、315年,计算出各省区劳动力平均接受教育年数。

用前面(2)式把教育年数转换成人力资本存量时,需要知道教育回报率,由于目前在我国并没有一个公认的分教育阶段的教育回报率数据,我们采用国外学者对中国的估计数据。GeorgePsacharopoulos对世界上大部分国家有关教育回报率的研究进行了长时期的跟踪,提供了迄今最全面和权威的教育回报率数据。被广泛引用的Psacharopoulos(1994)及最新的Psacharopoulosetal(2004)提供的数据表明,中国教育回报率在小学教育阶段为0118,中学教育阶段为01134,高等教育阶段为01151,它与亚洲国家和地区的平均水平比较接近。我们采用该数据,设<(E)为分段线性函数,¹教育年数在0)6年之间的系数确定为0118,6)12年之间为01134,12年以上为01151。当然,我们这样计算人力资本存量与其他方法一样不是没有缺点,例如忽视了工作经验和在职培训对人力资本积累的作用,这方面的数据目前还无法得到。除了本文采用的教育回报率方法以外,另外一种计算人力资本的方法是把教育年数直接作为人力资本。我们也用这种教育年数方法进行了分析,与本文的方法相比,二者的结果非常接近。教育回报率方法的一个优点是它考虑了不同教育阶段对生产效率可以起不同的作用。

(二)省区TFP的测算结果及其分析

我们用上述(3)式测算了28个样本省区1982)2002年每一年的TFP,样本期间TFP平均增长率为519%。增长率最高的年份是1984年,达到1213%;其次是1992)1994年,这三年的速度也超

º过了10%。1989年和1990年的TFP增长速度最低,为负数。这种增长变化情形与收入的增长非

常同步,1982)2002年收入的平均增长率为812%,1984年和1992)1994年收入的增长速度超过了11%,而在1989年和1990年收入增长速度也降至215%的最低点。

在省区比较中,广东、福建、江苏、浙江等沿海省区属于TFP增长最快之列,西部省区的TFP增长较慢。从TFP绝对数值的大小来看,上海一直处于领先水平,远远高于其他省区。上海的收入也有很大的领先优势,2002年上海比排在第二位的北京高出了整整一倍,贵州、云南、广西的收入还不到上海的10%。图1直观地显示了2002年TFP的相对差异与收入的相关性。横轴是2002年各省区收入的对数值,纵轴是2002年各省区与上海的TFP对数值之比,从图中可以看出,TFP与上海越接近收入就越高,二者之间有很强的正相关性。

为了探寻要素和TFP在决定省区收入差距中的相对重要性,我们依次进行了水平分解和方差分解。首先我们按照HallandJones(1999)的方法进行水平分解,根据(3)式把2002年的收入差距分¹例如,假定一个地区的劳动力平均接受了1215年学校教育,这个地区劳动力的人均人力资本就是lnh=0118@(6)+01134@(6)+01151@(015)=1196。

º张军、施少华(2003)对全国总体数据的测算也显示了同样的TFP变化模式。

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彭国华:中国地区收入差距、全要素生产率及其收敛分析

解为资本产出比、人力资本和TFP这三个因素。上海的指标定为1,其他省区的值都是与上海的相对值,分解结果列在表1中,限于篇幅仅列出部分省区。

从表1中可以看出,收入差距的三个因素中,TFP差距非常明显,人力资本水平差距不大,大部分省区资本产出比因素也超过了上海。比如贵州是样本中收入最低的省区,资本产出比因素高出上海18%,人力资本水平占上海65%,但TFP水平只有上海的7%,如果消除了TFP差距,它的收入将大为提高,接近上海收入的76%。从全国平均来看,2002年平均收入只有上海的23%,虽然平均资本产出比因素是上海的1122倍,人力资本也接近上海的80%,但平均TFP相差很大,只有上海的24%。由此可见,要素投入只解释了收入

图1 2002年省区收入与TFP差距

差距的一小部分,主要差距并不是来源于资本产出比或人力资本因素,而是来源于TFP。我们可以作如下反事实(Counterfactual)计算:保持物质资本和人力资本的比例不变,假定其他省区的TFP水平都与上海一样,那么全国平均收入就会达到上海的95%;另一种假定是保持TFP和人力资本的比例不变,要使平均收入达到上海的水平,资本产出比因素需要达到上海的8倍,也就是说平均KPY要达到上海的22倍(贵州的KPY需要接近100倍),这显然是不现实的。计算表明仅依靠物质资本积累是不可能消除收入差距的,缩小收入差距只能从TFP着手。表1

2002年(部分)省区收入差距的分解

YPL

北京上海江苏湖北广东贵州平均值标准差与YPL的相关系数

01501100013601210130010601230119111000

P1-(KPY)A

A

从表1的相关系数来

A01211100013701290136010701240118601885

HPL11101100017501700183016501780111101743

看,收入与TFP的相关系

数最大,为01885,收入与人力资本的相关系数是01743,与资本产出比的相关系数只有01107,这也说明TFP对收入水平的影响程度最大。

水平分解揭示了TFP对省区收入差距起着决定作用,我们还可以通过方差分解来描述TFP的变动占收入变动的比例。我们采用类似于KlenowandRodriguez-Clare(1997)的分

21121100112911011101111811220133601107

注:1、表中第三四五列的值是与上海的相对值,它们的乘积等于第二列的值;2、表下面的三行是全部样本值。

解方法,把要素投入部分定义为X:

Xi=

代入生产函数(3)式中,然后取对数,

lnyi=lnAi+lnXi

由于lny与lnA有相关关系,我们可以作如下方差分解,(5)

Y

Ai

hi(4)

2005年第9期

var(lny)cov(lny,lnA)cov(lny,lnX)=+=1var(lny)var(lny)var(lny)

入X和TFP在收入变化中各自所占的比重。

表2

1982

cov(lny,lnA)Pvar(lny)

cov(lny,lnX)Pvar(lny)01880112(6)这种分解相当于分别用lnX和lnA对lny回归所得的系数,它们的和等于1,从而可以了解要素投部分年份的方差分解198601770123199001680132199401700130199801730127200201800120平均01750125 注:X由(4)式定义,代表要素投入部分。平均指1982)2002年的平均值。

表2提供了部分年份的方差分解结果,从中我们看到TFP的变化因素一直占主导地位,在1990年的最低值68%到1982年的最高值88%之间波动,平均比重占75%。投入要素的变化居于次要地位,平均值为25%。

上述水平分解和方差分解从截面和时间维度都说明:是TFP而不是要素积累对省区收入差距起关键决定作用,而且TFP与收入的变动模式具有同步性,这是否也意味着它们收敛模式的相似性呢?或者说省区TFP的收敛是否导致了省区收入的收敛呢?答案是肯定的,在下面的部分我们将证实这一点。

三、TFP和收入收敛的实证分析

(一)计量检验方法说明

收敛文献中一般分析三种收敛类型:绝对B-收敛、条件B-收敛(简称为条件收敛)和R-收敛。R-收敛分析经济体收入水平的标准差的分布状况,标准差随时间逐渐减小就是R-收敛。存在R-收敛表明经济体的收入水平越来越接近,收入差距逐渐减小。R-收敛和绝对B-收敛都属于绝对收敛

¹概念。

绝对B-收敛指每一个经济体的收入都会达到完全相同的稳态增长速度和增长水平。绝对收敛的回归等式很简单,增长率g对常数项c和初始收入水平lny0进行回归g=c+Blny0+E,初始收入水平lny0的回归系数B显著为负就表明存在绝对B-收敛。我们检验绝对B-收敛也采用该回归等式。条件收敛是在考虑了经济体各自不同的特征和条件后,回归系数B显著为负。它表示每个经济体都在朝各自的稳态水平趋近,这个稳态水平依赖于经济体自身的特征,因此即使存在条件收敛也并不意味着经济体之间的绝对收入水平会趋同。简而言之,绝对B-收敛和条件收敛都是向稳态水平的趋近,只不过绝对B-收敛中所有经济体的稳态水平都是相同的,而条件收敛中经济体具有不同的稳态水平,因而绝对B-收敛表明所有经济体的人均收入最终都会相同,条件收敛表明经济体之间的收入差距会持久存在。

绝对B-收敛速度是指穷国(穷经济体)的人均收入水平追赶富国(富经济体)的速度,条件收敛速度是指经济体的人均收入趋近自身稳态水平的速度。收敛速度通常用百分比来表示,比如2%,它是指经济体每年能够缩小实际水平与稳态水平之间差距的百分之二,也就是说实际人均收入水平每年向稳态收入水平靠近的幅度是百分之二。一个直观的方法是转换为半程收敛时间,即减少实际水平与稳态水平之间差距的一半所需要的年数,比如2%的收敛速度对应的半程收敛时间是35年,如果收敛速度保持2%不变,35年后(未来的)实际与稳态之间的差距是目前实际与稳态之¹参见Quah(1996)的讨论。