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李小平、卢现祥(2007)运用中国制造业分行业的数据发现,中国制造业的结构红利假说并不显著。
但是上述国内外文献存在两点不足:
第一,分析劳动力和资本要素流动对生产率增长的影响文献中都假定生产函数是规模报酬不变的,这就会忽略生产要素从不同规模报酬部门之间流动所导致的生产率增长的影响,从而对估算的结果产生偏差;
第二,绝大部分文献都没有考虑Verdoorn效应对生产率增长的影响,根据Verdoorn效应,产出增长和生产率增长之间存在双向的因果关系,产出增长更快的行业将具有额外的生产率增长;
因此不考虑Verdoorn效应也可能会对假说估计产生偏差。
分析中国省际工业间的要素流动对生产率增长的影响文献很少。
本文企图对现有文献做出三点贡献:
第一,我们采用国际上常用的shift-share方法及其扩展的方法就中国各地区工业间的劳动力流动和资本转移对劳动生产率增长、全要素生产率增长的影响进行了实证分析,最后还分析了考虑Verdoorn效应时的要素流动对全要素生产率增长的影响,从而使得实证结果更加可靠;
第二,考虑Verdoorn效应后,劳动力和资本流动对中国工业全要素生产率增长的总作用由原来的负贡献变为正贡献,但是其值仍然较小,即结构红利假说并不显著;
中国工业生产率增长的绝大部分原因还是内部增长效应。
第三,各省工业间的劳动力和资本流动对生产率增长的影响各不相同:
劳动力流动对工业生产率增长的促进作用不显著;
而资本流动有利于工业生产率的增长。
本文以下内容的结构如下:
第二节是理论框架;
在第三节,我们介绍了所需的数据来源及其处理;
在第四节,我们分析了中国各地区工业之间的要素流动情况;
在第五节的实证分析中,我们采用常用的及扩展的shift-share方法分析了要素流动对生产率增长的影响;
最后是总结。
二、理论框架
实证研究要素流动对生产率增长的影响一般使用shift-share方法。
shift-share方法最早由Fabricant(1942)提出,这种方法最先认为总的劳动生产率增长是由两部分原因引起的:
各行业的劳动生产率增长和劳动力流动。
设LP代表总工业劳动生产率水平,下标i表示31个省市工业(i=1,…31),
是i省市工业的劳动力占总劳动的份额,上标0和T表示开始和最后时期。
T和0时期的总工业劳动生产率分别为:
;
……
(1)
则T和0时期的劳动生产率之差为:
…
(2)
上式两边同除以
,则总工业劳动生产率增长可以分解为三部分:
(3)
式(3)右边的第一项为各省市工业的内部增长效应(within-growtheffect,WGE),它衡量了在不存在结构变动即每个省市工业维持原来劳动份额的情况下,各省市劳动生产率增长的加权和的大小。
式(3)右边的第二项为劳动流动的静态流动效应(staticshifteffect,SSE),它衡量了在劳动生产率水平不变的情况下,劳动向最初时期具有较高生产率水平的省市工业流动时导致总的生产率增长的影响。
如果最初时期具有较高生产率水平的行业吸收了更多的劳动,并提高了自己的劳动份额,则该项的符号为正,并被称之为结构红利假说(thestructuralbonushypothesis)。
式(3)右边的第三项为劳动转移的动态流动效应(dynamicshifteffect,DSE),它衡量了劳动向更高劳动生产率增长率的省市工业流动时对总生产率增长所造成的影响。
如果省市工业的劳动生产率和劳动份额同时增长(或者同时减少),该项为正;
如果具有较高生产率增长的省市工业的劳动份额减少,或者具有较低生产率增长的省市工业的劳动份额增加,则该项为负。
Peneder称该项为负的情况为结构负利假说(thestructuralburdenhypothesis)。
由于式(3)只能分析各省市工业间的劳动力流动对总工业劳动生产率增长的影响。
在Timmer和Szirmai模型的基础上,我们构建一个考虑劳动力和资本要素同时在地区工业间流动对全要素生产率增长的影响模型。
假设i省市工业在时期t的产出为
,投入要素劳动和资本分别为
和
,按照Solow(1957)的全要素生产率的概念,则i省市工业在时期t的全要素生产率为:
…(4)
其中,
、
分别是时期t的全要素生产率的增长率、产出增长率、劳动力增长率、资本增长率。
分别是劳动力和资本的产出弹性。
我们假定中国工业的总量生产函数与各省市工业的形式相同,则中国工业在时期t的产出增长率为:
…(5)
各符合的含义与上式相同。
总量生产函数变量与各行业生产函数变量之间具有以下关系:
…(6)
其中,
为i省市工业产出在总工业产出中所占的比重,然后对式(4)两边乘以
,并对所有地区求和得到:
…(7)
上式与式(5)相减并整理,可以得到下式:
…(8)
我们将上式右边的第一项为称为内部增长效应(within-growth-effect,WGE),衡量各省市工业全要素生产率增长的加权和的大小;
第二项称为产出结构效应(outputstructuraleffect,OSE),衡量由于各省市工业产出结构变动对生产率增长的影响;
第三项称为劳动力流动效应(laborshifteffect,LSE),衡量劳动力在各省市工业间流动对生产率增长的影响;
第四项为资本转移效应(capitalshifteffect,CSE),衡量资本在各省市工业间转移对生产率增长的影响。
第二、三、四项之和称为总效应(TE)。
根据Verdoorn效应,产出增长和生产率增长之间存在双向的因果关系,产出增长更快的行业将具有额外的生产率增长,要素从低Verdoorn弹性不同的行业向高Verdoorn弹性的行业转移将会促进总生产率的增长,反之则反。
Timmer和Szirmai首次考虑了这个效应并对常用的shift-share方法进行了改进。
借鉴他们的思路,首先,我们按照各省工业的产出增长率的高低,将所有省市工业分为6类,并假定每个大类具有不同的Verdoorn弹性,采用如下的方程来估算各省工业的Verdoorn弹性:
…(9)
其中,
,
为产出增长率;
为虚拟变量,当省市工业为
时取1,否则为0;
为误差项。
回归结果见表5。
我们发现第2类省市工业的Verdoorn弹性最大,其次是第6、第3、第4、第5、第1,并且各类省市工业的Verdoorn弹性存在一定的差异。
接着,我们采用式(13)计算考虑Verdoorn效应的要素转移效应(Timmer和Szirmai)。
…(10)
为考虑Verdoorn效应的要素流动效应;
为i省工业的Verdoorn弹性,其它符号同上。
三、数据来源及其处理
由于在1998年前后,国家对工业行业的统计口径发生了变化,因此,我们采用中国31个省市1998-2004年工业部门的数据。
原始数据都来自于《中国统计年鉴》各年。
我们以工业增加值表示产出
并以各地区的工业品出厂价格指数折算成1998年不变价。
我们以从业劳动人员年均数表示劳动。
本文取固定资产表示资本投入。
根据永续盘存法,我们对各省市工业的年末固定资产净值进行如下的折算:
…(11)
为1998年的固定资产净值年均余额;
为
年固定资产净值增加量,我们以相邻两年固定资产净值的差表示,并且以各地区固定资产投资价格指数
折算成1998年的不变价。
估算劳动和资本的产出弹性时一般采用C-D型生产函数和超越对数生产函数。
我们分别对这两种形式进行了回归分析,回归方程如式(12);
…(12)
其中,Y、K和L分别为产出、资本和劳动;
是误差项,它由三项组成:
是不可观测的反映省市工业之间差异的省市工业效应;
是随时间而变化的时间效应;
代表其他干扰项。
省市工业效应可以分为两类,一类是固定效应(FE),即对每个省市工业来说都是一个固定的有待估计的参数;
另一类是随机效应(RE),即对每个省市工业来说是一个随机残余项;
应该采用固定效应还是随机效应模型,可以根据Hausman检验来判定。
如果是C-D型生产函数,则资本和劳动的产出弹性分别为
如果是超越对数生产函数,则资本和劳动力的产出弹性随时间而变动,计算公式为:
…(13)
我们分别对超越对数生产函数和C-D生产函数进行了估算,回归结果见表1。
我们发现采用超越对数生产函数的估计值更可靠,因此,我们以式(11)估算各省市工业每年的资本和劳动力的产出弹性值。
表1:
资本和劳动的产出弹性估计值
a
lnk
lnl
(lnk)^2
Lnk*lnl
(lnl)^2
R^2
F(wald)
Rausman
模型
-1.2893
1.5821*
-1.0948*
-0.1875**
0.4848*
-0.2391*
0.96
1536.96
-23.47
RE
(-1.56)
-3.24
(-2.78)
(-2.56)
-3.89
(-4.20)
(-)
-4.0615*
1.4516*
0.0045
-
246.99
34.25
FE
(-5.28)
-21.4
-0.04
注:
R^2指R^2between值;
各变量系数的括号里的值为t值;
F(wald)和Rausman括号里的值为prob>
F、prob>
chi2的值;
*、**分别表示在1%和5%水平上显著;
每个模型的样本为217;
回归软件为stata8.0。
四、省际工业间的劳动力流动和资本转移
按照结构红利假说,生产要素流动促进生产率增长需要一些前提条件。
第一,各省市工业间必须存在要素流动,并导致要素份额的相对变动;
第二,各省市工业间的生产率水平或者增长率存在差异。
因此,我们首先来考察省际工业间的要素流动及其生产率差异情况。
从表2中可以看去,在1998-2004年期间,各省工业间发生了较大的生产要素流动。
首先,从各省工业的资本在工业总资本所占的份额变动来看,资本要素向西藏、湖北、福建、浙江、内蒙古、山东、江苏、贵州、山西、安徽、四川、河北、宁夏、上海、青海、湖南等16个省工业相对转移,有偏向于中、西部地区的倾向。
其次,从各省工业的劳动在工业总劳动所占的份额变动来看,劳动力从其它省工业流向了浙江、福建、广东、山东、江苏和上海等6个省工业,这6个省工业的劳动份额增长很快,而其它省工业的劳动份额都降低了。
另外,从各省工业的增加值在工业总增加值所占的份额变动来看,增加值份额有所增长的有浙江、江苏、福建、天津、内蒙古、山东、广东、重庆和陕西等9个省工业,而其它省工业的增加值份额都有所降低。
可见,在研究期间各省工业间发生了较为显著的要素流动。
从劳动生产率增长来看,各省市存在较大的差异。
2004年相对于1998年来说,吉林工业的劳动生产率在全国增长最大,其次是内蒙古、天津、重庆工业等。
图1中列出了根据全国每年各省市工业中最大和最小劳动生产率之比值而得到的极差比率,我们发现各省市工业中每年最大和最小劳动生产率也相差1倍以上。
可见,各省市工业的生产率也存在较大的差异。
因此,中国各省工业之间已经存在结构红利假说的前提条件。
表21998-2004年各省工业的资本、劳动、GDP份额增长率和劳动生产率增长率(%)
地区
K
L
GDP
LP
西藏
50.08
-31.01
-26.67
186.20
新疆
-1.49
-42.53
-40.88
176.99
湖北
29.11
-27.08
-33.92
144.04
河南
-5.17
-12.73
-20.32
145.88
福建
26.17
58.79
21.05
105.28
云南
-7.64
-28.14
-40.28
123.80
浙江
24.89
82.03
45.61
115.40
甘肃
-10.22
-17.03
-28.10
133.36
内蒙古
19.71
-17.82
18.36
287.83
江西
-10.63
-23.87
-6.39
231.12
山东
17.36
20.15
17.04
162.31
辽宁
-11.10
-29.15
-16.45
217.58
江苏
13.76
9.38
23.95
205.18
黑龙江
-11.40
-46.76
-49.83
153.77
贵州
12.84
-6.97
-19.54
132.89
广东
-11.74
50.78
101.51
山西
10.11
-9.02
-9.85
166.85
天津
-12.03
-14.84
20.13
279.86
安徽
4.67
-15.33
-9.34
188.33
重庆
-12.66
-22.46
8.87
278.07
四川
3.99
-16.43
-0.44
220.79
广西
-14.62
-19.13
-29.77
133.87
河北
3.38
-5.37
-12.92
147.80
吉林
-17.97
-40.12
-5.75
323.87
宁夏
2.32
-7.14
-17.40
139.55
北京
-21.55
-19.38
-10.12
200.24
上海
1.91
1.10
-1.07
163.52
海南
-34.05
-26.92
-18.11
201.75
青海
1.56
-26.52
-17.90
200.87
陕西
-35.60
-17.94
0.77
230.68
湖南
0.55
-13.60
-6.85
190.30
平均
0.15
-10.16
-8.17
183.53
K、L、GDP、LP分别表示资本、劳动、GDP份额的变量率和劳动生产率的增长率。
图1全国各省工业LP每年的极差比例
五、结构红利假说的实证分析
1、劳动力流动对劳动生产率增长的影响
我们采用常用的shift-share方法来分析劳动力流动对劳动生产率增长的影响。
按照式(3),我们将工业劳动生产率的增长分解为各省工业的劳动生产率增长加权和(内部效应)和劳动力流动带来的劳动生产率增长(静态效应和动态效应)。
表3报告了分解的结果。
2004年相对1998年来说,工业劳动生产率增长了169.29%,其中,98.63%是由于各省市工业自身的劳动生产率增长造成的,劳动力流动所做出的贡献只有1.37%。
由于静态效应值为正,因此总体来说,劳动力从最初劳动生产率低的省市工业行业流动到了最初劳动生产率高的省市工业行业中;
但是由于动态效应值为负,说明劳动力并没有从劳动生产率增长较低的省市工业行业流动到劳动生产率增长较快的省市工业行业,即劳动力更多地投入到低劳动生产率增长率的省市工业中,出现“结构负利假说”现象。
另外,每年的劳动力流动对劳动生产率增长的影响都一致:
静态效应为正,动态效应为负,出现“结构负利假说
”现象,总的劳动力流动效应为正值但比较小。
表3:
劳动生产率增长率的分解(%)
年度
LP的分解
贡献率
WGE
SSE
DSE
TE
2004-1998
169.29
166.97
4.60
-2.29
98.63
2.72
-1.35
1.37
1999-1998
21.33
20.83
0.51
-0.02
0.49
97.69
2.41
-0.10
2.31
2000-1999
18.20
17.82
0.47
0.38
97.93
2.60
-0.54
2.07
2001-2000
15.56
14.94
0.71
-0.09
0.62
96.01
4.59
-0.60
2002-2001
17.61
16.95
0.68
0.66
96.26
3.85
-0.12
3.74
2003-2002
19.13
18.82
0.63
-0.31
0.31
98.37
3.28
-1.65
1.63
2004-2003
15.97
15.75
0.29
-0.07
0.22
98.62
1.84
-0.45
1.38
TE指静态转移效应和动态效应之和。
我们的结果和吕铁(2002)对中国各地区制造业间的劳动力转移对劳动生产率的影响的结论有所不同,吕铁发现1980-1997年期间,内部增长效应的贡献值为89.13%,静态效应和动态效应分别为3.27%和7.60%,而我们的结果显示动态效应为负,并且总劳动流动效应的贡献值远远小于后者。
两者差异的原因可能有三个:
一个就是样本的不同,我们的样本为各省市的所有工业行业;
而后者分析了各省市的26个制造业行业;
另一个就是分析的企业类型也不同。
我们的样本企业是国有及规模以上非国有工业企业,而后者的样本是独立核算工业企业;
这两类工业企业本身存在不同的劳动转移特征。
第三个原因可能就是在1998年后,各地区工业企业的劳动流动效应确实发生了转变。
但我们的结果都显示中国工业劳动生产率增长的主要原因还是各省的“内部增长效应”,即各省工业自身的劳动生产率增长。
2、劳动力流动和资本转移对全要素生产率增长的影响
根据式(8),我们将工业TFP增