【S省縣區(qū)全要素生產(chǎn)率測(cè)算及影響因素實(shí)證探析8700字（論文）】

S省縣區(qū)全要素生產(chǎn)率測(cè)算及影響因素實(shí)證分析目錄2485_WPSOffice_Level11引言 111173_WPSOffice_Level12研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源 19482_WPSOffice_Level22.1研究方法 130828_WPSOffice_Level22.2數(shù)據(jù)來(lái)源 126632_WPSOffice_Level13全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與分析 28861_WPSOffice_Level23.1測(cè)算方法 217040_WPSOffice_Level23.2指標(biāo)選取 328627_WPSOffice_Level33.2.1產(chǎn)出要素 33109_WPSOffice_Level33.2.2投入要素 410379_WPSOffice_Level23.3全要素生產(chǎn)率的時(shí)間性分析 522870_WPSOffice_Level23.4全要素生產(chǎn)率的區(qū)域?qū)Ρ确治?727914_WPSOffice_Level14全要素生產(chǎn)率的影響因素設(shè)定 817683_WPSOffice_Level24.1影響因素簡(jiǎn)介 831374_WPSOffice_Level24.2變量模型設(shè)定 83657_WPSOffice_Level15影響因素的檢驗(yàn)與分析 812226_WPSOffice_Level25.1單位根檢驗(yàn) 8789_WPSOffice_Level25.2協(xié)整檢驗(yàn) 918906_WPSOffice_Level25.3GMM檢驗(yàn) 911039_WPSOffice_Level16政策建議 1120344_WPSOffice_Level26.1建設(shè)各具特色的區(qū)域創(chuàng)新體系 111548_WPSOffice_Level26.2優(yōu)化資源配置效率 11481_WPSOffice_Level26.3提高資金使用效率 1120578_WPSOffice_Level1結(jié)論 1321973_WPSOffice_Level1參考文獻(xiàn) 151引言當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展大背景之下，國(guó)外疫情危機(jī)依舊嚴(yán)重、全球經(jīng)濟(jì)化形勢(shì)尚未好轉(zhuǎn)，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)穩(wěn)定，但是各方資源和能源的大量消耗，人口紅利的逐漸損耗。這預(yù)示著我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展壓力依舊嚴(yán)峻，在可持續(xù)發(fā)展轉(zhuǎn)型的檔口，尋求新的經(jīng)濟(jì)動(dòng)力成為了當(dāng)務(wù)之急。廣東省位于中國(guó)大陸的最南邊，緊鄰南海。作為經(jīng)濟(jì)第一大省，其綜合競(jìng)爭(zhēng)力連續(xù)多年穩(wěn)居前列。廣東全省下轄57個(gè)縣，包括了20個(gè)縣級(jí)市、34個(gè)縣和3個(gè)民族自治縣。縱觀整個(gè)廣東省的地域分布，幅員遼闊，地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異極大，兩級(jí)分化非常嚴(yán)重。既有以廣州、深圳為代表的一線城市，也有省級(jí)甚至是全國(guó)扶貧重點(diǎn)地區(qū)。除珠三角以外的地區(qū)，粵東、粵西和粵北這些縣GDP總量普遍相對(duì)較低，自然也無(wú)法跟經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地級(jí)市下轄的縣相比。基于以上，本文選取了廣東省各縣的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以全要素生產(chǎn)率為主題。進(jìn)行了測(cè)算和分析。在全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)之上，又檢驗(yàn)分析了不同影響因素對(duì)其的作用效果，希望可以為廣東省可持續(xù)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型提供全要素生產(chǎn)率的視角。2研究方法和數(shù)據(jù)來(lái)源2.1研究方法（1）文獻(xiàn)分析法：在收集整理所需數(shù)據(jù)和撰寫論文的過(guò)程中，閱讀了多篇以全要素為主題的相關(guān)文獻(xiàn)，并以實(shí)際研究?jī)?nèi)容為框架，進(jìn)行了實(shí)證分析。（2）對(duì)比分析法：從時(shí)間和區(qū)域差異的角度，以全要素生產(chǎn)率及分解變化為基礎(chǔ)，比較分析了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差異。（3）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型法：使用了基于面板數(shù)據(jù)的差分GMM模型，從財(cái)政支出、儲(chǔ)蓄存款、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值和勞動(dòng)力密度檢驗(yàn)的角度分析了對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用效果。2.2數(shù)據(jù)來(lái)源本文用于測(cè)度全要素生產(chǎn)率的相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于廣東省各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)局、《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》等。本文選取的是廣東省各縣1990-2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括全要素生產(chǎn)率測(cè)算和影響因素研究的所需數(shù)據(jù)等。在各個(gè)縣的指標(biāo)選取上，考慮到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的一致性和可獲得性，本文主要選取2019年后，行政區(qū)域劃分仍被保留的57個(gè)縣的數(shù)據(jù)。同時(shí)，河源市東源縣由于1993年才被劃分為縣，缺失了1990-1993年的部分?jǐn)?shù)據(jù)，在樣本內(nèi)占比不足1%，且經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)數(shù)據(jù)較小，預(yù)期對(duì)估算結(jié)果影響不大，最終使用了線性插值法補(bǔ)全。3全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與分析全要素生產(chǎn)率最早是由Tinbergen提出，由索洛發(fā)展，上世紀(jì)六十年代以來(lái)，已有五十多年的歷史。但是關(guān)于它的的學(xué)術(shù)定義卻沒(méi)有人能統(tǒng)一明確的給出。如果依照單要素生產(chǎn)率的一般概念，我們可以將全要素生產(chǎn)率看作總產(chǎn)量與全部要素投入量之比。然而，經(jīng)濟(jì)學(xué)家們?cè)趯?shí)際的經(jīng)濟(jì)研究中發(fā)現(xiàn)，與界定全要素生產(chǎn)率內(nèi)涵相比，測(cè)算和度量全要素生產(chǎn)率更加有意義。3.1測(cè)算方法了解全要素生產(chǎn)率的背景之后，我們首先面臨的問(wèn)題就是確定測(cè)算它的方法。隨著不同學(xué)者對(duì)全要素生產(chǎn)率的深入研究，提出了許多測(cè)算方法。首先按照是否需要設(shè)置生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)區(qū)分，就有參數(shù)法和非參數(shù)法；其次可以按照測(cè)算原理和角度區(qū)分，又可以分為增長(zhǎng)核算法、生產(chǎn)前沿面法和指數(shù)法。而本文針對(duì)面板數(shù)據(jù)測(cè)算，采用了基于非參數(shù)法的DEA-Malmquist指數(shù)法。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DataEnvelopmentAnalysis，簡(jiǎn)稱DEA）是一種評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)生產(chǎn)前沿面有效性的非參數(shù)方法，它是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes和W.W.Cooper提出，適應(yīng)用于多投入多產(chǎn)出的多目標(biāo)決策單元的績(jī)效評(píng)價(jià)。Malmquist指數(shù)一開始并不是和數(shù)據(jù)包絡(luò)法一起使用的，它最初被運(yùn)用于衡量生產(chǎn)效率，在很長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)沒(méi)有得到學(xué)術(shù)界的廣泛應(yīng)用，直到后來(lái)有人將它和數(shù)據(jù)包絡(luò)法成功結(jié)合起來(lái)。Malmquist指數(shù)法在設(shè)定模型時(shí)，可以分解為t期和t+1期的全要素生產(chǎn)率變化，其基礎(chǔ)公式如下：（1）如果為其添加規(guī)模報(bào)酬不變的前提條件，Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)將進(jìn)一步分解為技術(shù)進(jìn)步變化指數(shù)（technicalchange，簡(jiǎn)稱techch），即相同投入在不同時(shí)期的實(shí)現(xiàn)最優(yōu)產(chǎn)出之比和技術(shù)效率指數(shù)（efficiencychange，簡(jiǎn)稱effch），即實(shí)際產(chǎn)出在不同時(shí)期與各自最優(yōu)產(chǎn)出距離之比。其引申公式如下：其中，是表示技術(shù)進(jìn)步指數(shù)（techch），表示效率指數(shù)（effch）。如果為其添加規(guī)模報(bào)酬可變的前提條件，技術(shù)效率變化指數(shù)（Effch）還可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)（Pureefficiencychange，簡(jiǎn)稱Pech）和規(guī)模效率變化指數(shù)（scaleefficiencychange，簡(jiǎn)稱Sech），用公式表示為：其中，即純技術(shù)效率變化指數(shù)（Pech）表示在現(xiàn)有技術(shù)條件且要素可自由流動(dòng)時(shí)生產(chǎn)技術(shù)效率的變動(dòng)，即規(guī)模效率變化指數(shù)（sech）表示規(guī)模效率變動(dòng)，也就是生產(chǎn)規(guī)模變化對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響程度。此時(shí)Malmquist指數(shù)的公式可以進(jìn)一步引申為：3.2指標(biāo)選取本文在測(cè)算廣東省各縣的全要素生產(chǎn)率時(shí)，使用了DEAP2.1軟件包，以Malmquist指數(shù)法為基礎(chǔ)，收集整理了統(tǒng)計(jì)局和統(tǒng)計(jì)年鑒的相關(guān)數(shù)據(jù)，確定了測(cè)算所需的指標(biāo)。其中分為了產(chǎn)出要素的數(shù)據(jù)和投入要素的數(shù)據(jù)。3.2.1產(chǎn)出要素本文的產(chǎn)出要素選取了廣東省57個(gè)縣的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）。名義GDP中包含了通貨膨脹的因素，為了消除影響，需要將名義GDP轉(zhuǎn)換成實(shí)際GDP。具體計(jì)算步驟如下：1990-2018年的GDP指數(shù)（上年=100）和廣東省各縣名義GDP均來(lái)自《廣東統(tǒng)計(jì)年鑒》，但由于各縣的GDP指數(shù)無(wú)法獲得，因此使用對(duì)應(yīng)地級(jí)市的GDP指數(shù)代替。上年=100的GDP指數(shù)通過(guò)累乘，即可換算成1990=100的指數(shù)，最后計(jì)算出各縣的實(shí)際GDP。3.2.2投入要素（1）勞動(dòng)投入由總量生產(chǎn)函數(shù)的理論內(nèi)涵可知，實(shí)質(zhì)上勞動(dòng)投入=勞動(dòng)質(zhì)量乘以工作時(shí)間，其中的勞動(dòng)質(zhì)量一般是指單位時(shí)間內(nèi)勞動(dòng)者的技術(shù)水平。但在統(tǒng)計(jì)局和統(tǒng)計(jì)年鑒公布的真實(shí)數(shù)據(jù)并不可能給出如此詳細(xì)，所以有不少學(xué)者采用了年末從業(yè)人數(shù)作為衡量勞動(dòng)要素?？紤]到廣東省縣域統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的局限性，只能用近似的指標(biāo)進(jìn)行替代。因此，本文只能使用了年末職工人數(shù)，作為衡量勞動(dòng)指標(biāo)。資本投入資本投入變量的計(jì)算是實(shí)證經(jīng)濟(jì)研究的難點(diǎn)。資本變量實(shí)際上是一種流量數(shù)據(jù)，很難界定和測(cè)算。國(guó)內(nèi)不同學(xué)者在估算資本數(shù)據(jù)時(shí)，采用的方法和指標(biāo)并不相同。鑒于此，本文擬用固定資產(chǎn)投資額為基礎(chǔ)，并使用國(guó)際上較為認(rèn)可的永續(xù)盤存法，將固定資產(chǎn)投資額換算成對(duì)應(yīng)的資本存量，具體計(jì)算公式如下：其中，i代表第i個(gè)縣，t代表第t年，K代表資本存量，δ代表經(jīng)濟(jì)折舊率，I代表平減之后的固定資產(chǎn)投資額。1）基期的資本存量確定雖然已有研究方法對(duì)初始存量的確定不同，但是一般都認(rèn)為基期確定的越早，對(duì)后續(xù)存量的測(cè)算影響越小。所以本文采用了單豪杰計(jì)算的1952年基期的1990年廣東省資本存量。在估算各縣的基期存量時(shí)，以各縣的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值占廣東省國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比值，乘以廣東省資本存量得到。2）平減的固定資產(chǎn)投資額考慮到廣東省統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失程度，最后使用了廣東省各縣的固定資產(chǎn)投資額和廣東省的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，進(jìn)行了平減和測(cè)算。3）折舊率對(duì)于折舊率的選取，有些學(xué)者通過(guò)折舊額的相關(guān)指標(biāo)來(lái)推算折舊額，也有學(xué)者使用幾何平均法計(jì)算經(jīng)濟(jì)折舊率。本文參考了其他學(xué)者的研究成果，選取經(jīng)濟(jì)折舊率為9.6%。根據(jù)以上步驟，便可估算出對(duì)應(yīng)年份的資本存量。3.3全要素生產(chǎn)率的時(shí)間性分析本文以廣東省57個(gè)縣為決策單元，整理了1990-2018年共29年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，通過(guò)軟件測(cè)算出了1990-2018年各縣的全要素生產(chǎn)率的情況。表1：1990-2018年間全要素生產(chǎn)率及分解情況年份effchtechchpechsechtfpchGDP增長(zhǎng)率TFP貢獻(xiàn)率/%1990-199111.0881.0060.9941.08814.0562.621991-19921.0361.111.0281.0091.1521.1371.001992-19930.9581.2171.0060.9521.16625.4165.341993-19940.9831.1020.9661.0181.08319.5942.371994-19950.9831.070.9651.0191.05217.6929.401995-19960.9681.0620.9790.9891.02811.7223.891996-19970.9061.140.970.9341.0339.3335.381997-19980.9641.2141.0010.9621.1710.64159.731998-19991.0011.0820.991.0111.08410.3081.551999-20000.9741.1371.0080.9661.1079.30115.002000-20010.9671.1290.9890.9781.0927.84117.392001-20020.931.1680.9570.9721.0869.3492.092002-200311.0841.0040.9961.08411.4173.632003-20040.9871.0990.9890.9981.08512.7366.782004-20050.9851.0980.9531.0331.08114.4156.212005-20060.951.1450.9770.9731.08816.2554.162006-20070.9561.1310.9760.981.08216.3450.182007-20080.9691.1010.9960.9731.06712.0355.692008-20090.9781.0810.9970.9821.05811.8449.012009-201010.9680.981.0210.96815.43-20.742010-20111.0460.9241.0121.0340.96713.29-24.842011-20121.0081.0070.9981.011.01510.7114.002012-20131.0420.9210.9651.0790.95912.05-34.042013-20141.0080.9320.9641.0460.949.42-63.702014-20151.0560.88811.0560.9378.22-76.632015-20161.0030.9270.9871.0170.937.06-99.092016-201710.9580.9961.0040.9586.59-63.702017-20181.2310.771.1381.0820.9485.83-89.15mean0.9951.050.9921.0021.04412.5030.13從時(shí)間的整體性分析來(lái)看，由表1可知，1990-2018年廣東省各縣全要素生產(chǎn)率指數(shù)的平均值是1.044，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率平均增長(zhǎng)了4.4%，通過(guò)觀察分解指數(shù)發(fā)現(xiàn)，期間內(nèi)技術(shù)進(jìn)步平均增長(zhǎng)了5%，而技術(shù)效率增長(zhǎng)率為-0.5%，進(jìn)一步分解，期間內(nèi)平均純技術(shù)進(jìn)步率增長(zhǎng)率為-0.7%，平均規(guī)模效率增長(zhǎng)率為0.2%，以上說(shuō)明1990-2018年期間，技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)起到促進(jìn)作用，技術(shù)效率的走低對(duì)廣東省各縣全要素生產(chǎn)率的提升產(chǎn)生了阻礙作用。廣東省各縣的實(shí)際GDP增長(zhǎng)和全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)出相似的先上升后下降波動(dòng)趨勢(shì)，這意味著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式從全要素生產(chǎn)率的改善逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榱艘乩塾?jì)。1990-2018年，同期實(shí)際GDP年均增長(zhǎng)率為12.5%，全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)對(duì)實(shí)際GDP增長(zhǎng)的年均貢獻(xiàn)率為30.13%，這意味著要素累計(jì)的年均貢獻(xiàn)率年均69.87%。1990-1998年全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)率呈上升趨勢(shì)，在1997-1998年達(dá)到最高點(diǎn)，而在2001-2018年便顯出明顯的下行趨勢(shì)，甚至在2009年開始為負(fù)。這說(shuō)明廣東省2009年之后，要素累計(jì)替代了全要素生產(chǎn)率原本的角色，在實(shí)際的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中起主要作用。圖1：廣東省各縣全要素生產(chǎn)率及分解對(duì)時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析，廣東省各縣的全要素生產(chǎn)率在1990-2009年、2011-2012年大于1，其余均小于1，最大值為1997-1998年的1.17，即全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)了17%，。從圖1中明顯可以看出，全要素生產(chǎn)率雖然呈現(xiàn)出了上下波動(dòng)，但是總體依然處于下降趨勢(shì)。從1990-1991年的1.088上升至1992-1993年的1.166，卻在1993-1997年表現(xiàn)出下降趨勢(shì)，呈現(xiàn)相對(duì)較低水平的增長(zhǎng)，其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1，而技術(shù)效率指數(shù)小于1，因此，該年的全要素生產(chǎn)率指數(shù)受到技術(shù)效率指數(shù)小于1的影響而降低。1998-1999年全要素生產(chǎn)率的相對(duì)小幅下滑，或是受到了1997年亞洲經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響。在1999-2009年全要素生產(chǎn)率雖然穩(wěn)步增長(zhǎng)，但已呈現(xiàn)出遞減趨勢(shì)，這說(shuō)明此時(shí)廣東經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是依靠要素累加實(shí)現(xiàn)的，而不是依靠全要素生產(chǎn)率。2009-2011年的全要生產(chǎn)率突然出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，這兩年可能是收到了2008年世界經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響，盡管中央已經(jīng)采取了政策措施，但政策的生效存在一定滯后性，這便是2011-2012年重新出現(xiàn)正增長(zhǎng)的原因。2012-2018年處于下降恢復(fù)階段，技術(shù)效率大于1而技術(shù)進(jìn)步小于1，這些年份的全要素生產(chǎn)率受到了改善技術(shù)效率的抑制作用。3.4全要素生產(chǎn)率的區(qū)域?qū)Ρ确治霰疚膶V東省57個(gè)縣的數(shù)據(jù)，根據(jù)行政區(qū)劃，劃分成了四大區(qū)域。其中珠三角包括三個(gè)城市，共下轄12個(gè)縣，粵東包括四個(gè)城市，共下轄8個(gè)縣，粵西包括三個(gè)城市，共下轄10個(gè)縣，粵北包括五個(gè)城市，共下轄27個(gè)縣。表2：1990-2018年間地區(qū)全要素生產(chǎn)率及分解情況區(qū)域effchtechchpechsechtfpch珠三角1.0011.0730.9991.0021.075粵東0.9981.0630.9941.0041.060粵西0.9991.0220.9961.0031.020粵北0.9901.0470.9871.0021.036圖2：廣東省地區(qū)全要素生產(chǎn)率及分解均值從表2可知，四大區(qū)域之中，珠三角地區(qū)的全要素生產(chǎn)率最高為1.075，即全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)了7.5%，明顯高于其他三塊區(qū)域，最低的粵西地區(qū)為1.02，僅增長(zhǎng)了2%。四大地區(qū)全要素生產(chǎn)率均值都大于1，說(shuō)明1990-2018年間廣東省各縣的TFP是有所改善的。就分解情況而言，技術(shù)效率僅有珠三角地區(qū)為1.001，其他地區(qū)都是小于1，這表明珠三角地區(qū)的全要素生產(chǎn)率不僅僅依賴于技術(shù)進(jìn)步，改善技術(shù)效率也起到了一定作用。而其他地區(qū)的全要素生產(chǎn)率主要依賴于技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)來(lái)推動(dòng)，技術(shù)效率從一定程度上抑制了全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。將技術(shù)效率變化進(jìn)一步分解來(lái)看，四塊地區(qū)的純技術(shù)效率均值小于1，規(guī)模效率均值大于1，表明期間內(nèi)廣東省實(shí)現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)，但是要素資源配置并沒(méi)有得到有效的配置。廣東省各縣的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式正在轉(zhuǎn)型之中，尚未完全擺脫粗放型的特征。4全要素生產(chǎn)率的影響因素設(shè)定4.1影響因素簡(jiǎn)介結(jié)合對(duì)全要素生產(chǎn)率的測(cè)算與分析，接下來(lái)探討廣東省各縣全要素生產(chǎn)率的影響因素。不同學(xué)者對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響指標(biāo)選取差異較大，但無(wú)外乎人力資本、政府影響、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)和基礎(chǔ)設(shè)施等。因此，考慮到廣東省各縣數(shù)據(jù)獲取的可行性，本文最終在分析廣東省各縣全要素生產(chǎn)率影響因素時(shí)，選擇了如下變量：（1）被解釋變量為全要素生產(chǎn)率（TFP）（2）解釋變量考量了多個(gè)角度，首先地方財(cái)政支出（簡(jiǎn)稱FE）代表了地方政府在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中發(fā)揮的作用；儲(chǔ)蓄存款（簡(jiǎn)稱SAV）為地方貸款的代替變量，代表了當(dāng)?shù)氐慕鹑诎l(fā)展水平；農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值（簡(jiǎn)稱AGR）能夠反映農(nóng)業(yè)發(fā)展情況，為第一產(chǎn)業(yè)增加值的替代變量，農(nóng)業(yè)作為經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)用以衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展的變化；勞動(dòng)力人口密度（簡(jiǎn)稱EMP），即各縣的年末職工人數(shù)和鄉(xiāng)村勞動(dòng)力相加的總和與年末總?cè)丝诳倲?shù)的比值，勞動(dòng)力流動(dòng)的變化將會(huì)為地區(qū)環(huán)境造成影響，由于無(wú)法獲得人力資本和基礎(chǔ)設(shè)施的相關(guān)數(shù)據(jù)，選用了勞動(dòng)力密度替代。實(shí)際經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中存在通貨膨脹的影響，因此本文對(duì)除勞動(dòng)力人口密度以外的解釋變量采取對(duì)數(shù)形式，使得數(shù)據(jù)更加平滑。4.2變量模型設(shè)定基于以上的不同變量，構(gòu)建出模型分析影響因素對(duì)全要素生產(chǎn)率作用效果：i代表第i個(gè)縣，t代表第t年，TFP表示全要素生產(chǎn)率，lnFE為取對(duì)數(shù)的財(cái)政支出，lnSAV為取對(duì)數(shù)的儲(chǔ)蓄存款，lnAGR為取對(duì)數(shù)的農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值，EMP為勞動(dòng)力人口密度，是隨機(jī)誤差項(xiàng)。5影響因素的檢驗(yàn)與分析5.1單位根檢驗(yàn)表3：?jiǎn)挝桓鶛z驗(yàn)變量ADF值P值單位根TFP440.7940.0000不存在lnFE614.7050.0002不存在lnSAV414.4310.0000不存在lnAGR1297.830.0000不存在EMP81.73640.9902存在DEMP1629.160.0000不存在本文在變量進(jìn)行回歸分析之前，使用eviews對(duì)其進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)，目的是排除變量可能存在的偽回歸性。從表3我們發(fā)現(xiàn)，除變量EMP外，其他的變量均沒(méi)有單位根，這代表其他的變量序列平穩(wěn)。單獨(dú)為變量EMP設(shè)置一階差分，消除了單位根。此時(shí)，所有序列達(dá)到了平穩(wěn)狀態(tài)。而變量EMP屬于一階單整序列，其他變量則為零階單整。5.2協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)雖然已經(jīng)通過(guò)了單位根檢驗(yàn)，但是在回歸之前還需要檢測(cè)變量之間的協(xié)整關(guān)系。盡管五個(gè)變量并非同階單整，我們?nèi)耘f可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，判斷是否存在長(zhǎng)期固定的協(xié)整關(guān)系。表4：Johansen協(xié)整檢驗(yàn)（跡檢驗(yàn)結(jié)果）No.ofCE(s)EigenvalueStatisticCriticalValueProb.**None*0.128548399.990669.818890.0001Atmost1*0.100073213.275647.856130.0000Atmost2*0.02919270.1912829.797070.0000Atmost3*0.02018429.9883215.494710.0002Atmost40.0017072.3177583.8414660.1279Tracetestindicates4cointegratingeqn(s)atthe0.05level本文使用了Johansen檢驗(yàn)，從表4的結(jié)果可知，全要素生產(chǎn)率和其他變量之間在5%顯著性水平下有四組長(zhǎng)期固定的協(xié)整關(guān)系，接下來(lái)可以對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。5.3GMM檢驗(yàn)在確定回歸方法的過(guò)程之中，發(fā)現(xiàn)由于面板數(shù)據(jù)的樣本容量過(guò)大，并不適用于LS模型等，于是采用了差分GMM檢驗(yàn)，即廣義差分矩估計(jì)法，結(jié)果如表5所示表5：差分GMM檢驗(yàn)結(jié)果VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.TFP(-1)0.2586560.00969526.680450.0000LNFE-0.0675830.003592-18.816160.0000LNSAV0.0197980.0057163.463750.0005LNAGR0.0265770.0105712.5141810.012EMP-0.0226210.071224-0.3176010.7508由上表可知，財(cái)政支出變量對(duì)廣東省各縣的全要素生產(chǎn)率的提高起到了一定抑制作用，在1%的顯著性水平下，財(cái)政支出每增加一單位，全要素生產(chǎn)率減少0.067583個(gè)單位。部分學(xué)者認(rèn)為財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效應(yīng)為負(fù)，從估算結(jié)果來(lái)看，的確說(shuō)明了財(cái)政支出的負(fù)面效應(yīng)。我認(rèn)為出現(xiàn)這種狀況的可能原因有二，其一是有限的財(cái)政支出成為資金爭(zhēng)奪的焦點(diǎn)，各級(jí)政府圍繞財(cái)政支出而展開的爭(zhēng)奪行為，不僅對(duì)社會(huì)造成了不可避免的福利損失，也對(duì)財(cái)政支出的使用效率產(chǎn)生了負(fù)面影響。其二是一味追求財(cái)政規(guī)模的擴(kuò)張，而不是調(diào)整其支出結(jié)構(gòu)，比如人為提高了行政管理費(fèi)用，或是將醫(yī)療、科技投入的比例份額轉(zhuǎn)為其他費(fèi)用等，這些因素均可能是導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率降低的原因。儲(chǔ)蓄存款對(duì)廣東省各縣的全要素生產(chǎn)率效應(yīng)為正且在1%的水平上顯著，說(shuō)明儲(chǔ)蓄水平的上升會(huì)推動(dòng)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。儲(chǔ)蓄水平上升，意味著商業(yè)銀行可貸資金的增加，而使得信貸利率下降，進(jìn)一步促進(jìn)了企業(yè)融資規(guī)模的擴(kuò)大。儲(chǔ)蓄存款的提高形成了足夠的信貸資源流向，滿足了企業(yè)的技術(shù)需求，最終對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)起到了積極作用。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)廣東省各縣的全要素生產(chǎn)率有顯著的正向作用，在1%的顯著水平下，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值每增加一個(gè)單位，則全要素生產(chǎn)率增加0.06628個(gè)單位。不少學(xué)者認(rèn)為農(nóng)業(yè)發(fā)展可能對(duì)國(guó)家轉(zhuǎn)型產(chǎn)生約束作用，從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長(zhǎng)，反而促進(jìn)了全要素的改善。伴隨社會(huì)科技進(jìn)步的發(fā)展，地區(qū)發(fā)展從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)依賴中逐漸轉(zhuǎn)型，農(nóng)產(chǎn)發(fā)展不再對(duì)地區(qū)起到約束作用，這與國(guó)家科技興農(nóng)的戰(zhàn)略措施大力推行有關(guān)。農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值的增長(zhǎng)中包含了技術(shù)進(jìn)步和優(yōu)秀勞動(dòng)力素質(zhì)的影響，這恰好是全要素生產(chǎn)率改善所需的重要因素，從而農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值最終促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率。勞動(dòng)力人口密度效應(yīng)為負(fù)，對(duì)地區(qū)全要素生產(chǎn)率提升產(chǎn)生抑制作用，且影響并不顯著。廣東省作為經(jīng)濟(jì)大省，吸引著大量勞動(dòng)力的流入與聚集。但是各縣勞動(dòng)力人口密度小于1，說(shuō)明勞動(dòng)力規(guī)模并不是導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率下降的真正原因。經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，導(dǎo)致社會(huì)勞動(dòng)力需求和市場(chǎng)勞動(dòng)力供給不匹配。勞動(dòng)力技能水平不高、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力薄弱，地域資源差距大，本質(zhì)是社會(huì)人力資源和經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度不匹配，稀缺的要素資源難以通過(guò)勞動(dòng)力實(shí)現(xiàn)有效分配，便不利于全要素生產(chǎn)率的提升。即便是其中的珠三角地區(qū)下轄縣域，勞動(dòng)力人口整體素質(zhì)技能相對(duì)較高，但是，資源流向依舊朝著更發(fā)達(dá)城市傾斜，人力資源和經(jīng)濟(jì)發(fā)展不匹配的根本矛盾仍然存在，最后阻礙了TFP的提高。6政策建議6.1建設(shè)各具特色的區(qū)域創(chuàng)新體系在構(gòu)建新發(fā)展格局的背景之下，廣東省各縣相關(guān)部門在出臺(tái)各項(xiàng)科技創(chuàng)新政策時(shí)，需要結(jié)合不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、所擁有的創(chuàng)新資源、創(chuàng)新環(huán)境和功能定位，以及創(chuàng)新資源的配置等方面進(jìn)行充分考慮。在考慮經(jīng)濟(jì)改革和轉(zhuǎn)變重生產(chǎn)、輕創(chuàng)新的傳統(tǒng)投資偏好的過(guò)程中，重點(diǎn)關(guān)注未來(lái)國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)發(fā)展必須競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略性科技產(chǎn)業(yè)，如節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)、新能源產(chǎn)業(yè)、高精尖的新材料制造產(chǎn)業(yè)等。面對(duì)教育、科技等相關(guān)創(chuàng)新要素基礎(chǔ)薄弱、要素儲(chǔ)備相對(duì)不足的部分縣域，在制定和完善創(chuàng)新政策的同時(shí)，也著眼于優(yōu)化創(chuàng)新的環(huán)境，營(yíng)造創(chuàng)新氛圍。更重要的是致力于知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)和完善，投入到科技技術(shù)的升級(jí)改造中。同時(shí)也要做好基礎(chǔ)創(chuàng)新設(shè)施建設(shè)和科技創(chuàng)新基地、平臺(tái)建設(shè)工作，為更加活躍的科技創(chuàng)新活動(dòng)提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。6.2優(yōu)化資源配置效率在現(xiàn)有基礎(chǔ)上，以市場(chǎng)為導(dǎo)向結(jié)合政府相關(guān)政策，用“看不見的手”合理配置要素資源。通過(guò)優(yōu)化資源配置效率，從而提高全要素生產(chǎn)率。首先必須政府出資完善公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，尤其是交通建設(shè)和物流網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，盡可能消除地區(qū)間存在的資源配置障礙，比如縮短資源配送的時(shí)間，或是加快資源循環(huán)等。其次，政府需要引導(dǎo)和調(diào)整勞動(dòng)力規(guī)模和結(jié)構(gòu)。廣東經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，但是區(qū)域差異極大，且勞動(dòng)力占比不高，素質(zhì)技能水平不高。因此要重新調(diào)整勞動(dòng)力供給的結(jié)構(gòu)，建立更加靈活、更加高素質(zhì)的地區(qū)勞動(dòng)力市場(chǎng)，以解決人力資源和經(jīng)濟(jì)發(fā)展不匹配的根本矛盾，引導(dǎo)必要?jiǎng)趧?dòng)力在省內(nèi)轉(zhuǎn)移，大力促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。最后，政府需要合理規(guī)劃土地資源，建設(shè)用地的不斷增加和耕地的不斷減少成為了一組矛盾。這迫使身為經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的農(nóng)業(yè)向高新技術(shù)方向發(fā)展，而建設(shè)用地卻得不到實(shí)質(zhì)有效的競(jìng)爭(zhēng)。政府需要大力扶持農(nóng)業(yè)發(fā)展，引進(jìn)技術(shù)人才，同時(shí)建設(shè)企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，淘汰僵尸企業(yè)，為技術(shù)領(lǐng)先的企業(yè)開辟發(fā)展空間。6.3提高資金使用效率由上文可知，財(cái)政資金不在于量，而在于質(zhì)。財(cái)政資金包含各個(gè)方面，尤其在基本建設(shè)、科研投入和醫(yī)療事業(yè)費(fèi)用方面顯得尤為重要。然而更多的分支，便意味著最后分割獲得的部分越小。在保證資金規(guī)模不縮水的情況之下，合理規(guī)范科教文衛(wèi)的費(fèi)用管理，優(yōu)化財(cái)政資金的使用結(jié)構(gòu)。既要協(xié)調(diào)政府職能和市場(chǎng)機(jī)制，又要堅(jiān)持新發(fā)展格局之下的供給側(cè)深化改革。通過(guò)完善財(cái)政資金使用的相關(guān)法律制度，通過(guò)強(qiáng)化民主監(jiān)督的制度，避免財(cái)政資金的濫用，保障財(cái)政資金的結(jié)構(gòu)調(diào)整。同時(shí)，要關(guān)注稅收優(yōu)惠政策，建設(shè)相關(guān)平臺(tái)和鼓勵(lì)企業(yè)科研等，真正實(shí)現(xiàn)有限資金的有效使用。

結(jié)論本文選取廣東省各縣1990-2018年的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)DEA-Malmquist指數(shù)法進(jìn)行了測(cè)算和分析，測(cè)算結(jié)果顯示：全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)比較受技術(shù)進(jìn)步的變動(dòng)影響，技術(shù)效率的變動(dòng)對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)的正效應(yīng)不明顯，實(shí)際的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅依靠于全要素生產(chǎn)率的改善，要素累計(jì)也扮演了十分重要的角色。本文通過(guò)廣義差分矩估計(jì)法，對(duì)影響因素與全要素生產(chǎn)率的作用關(guān)系進(jìn)行了回歸檢驗(yàn)和分析。實(shí)證研究分析可得出結(jié)論：財(cái)政支出、勞動(dòng)力人口密度均對(duì)全要素生產(chǎn)率具有抑制作用，而儲(chǔ)蓄存款和農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對(duì)全要素生產(chǎn)率起到了促進(jìn)作用。在研究的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)廣東省各縣的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比較容易受到外部因素，比如經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響。因此，本文認(rèn)為調(diào)整財(cái)政資金的結(jié)構(gòu)、大力扶持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)和優(yōu)化資源要素的使用效率，不僅有助于全要素生產(chǎn)率的改善，也為廣東省各縣的可持續(xù)發(fā)