一、 引言

珠江三角洲和长江三角洲地区是中国经济发展的两大“增长极”，还是技术创新的主要地区 (舒元和才国伟，2007)。对长三角和珠三角的比较研究虽由来已久，但更多的是对问题的定性描述和诠释，缺乏严格的数据实证定量支撑纵使是定量分析，更多的是停留在区域宏观层面，如对省份、城市样本的研究。采用中国工业企业数据库，通过估算全要素生产率并进行多维度对比，剖析两地区域发展的特点。

全要素生产率 (Total Factor Productivity，TFP) 通常解释为总产出中不能由要素投入所解释的“剩余”，是表征企业创新能力和技术水平的关键指标 (鲁晓东和连玉君，2012)。^①我国对全要素生产率的研究经历了从国家到地区，从经济整体到产业、再到企业层面的不断深化过程。(Ozyurt2009) 中国工业企业数据库的广泛使用，使得学界能从微观企业层面去估计全要素生产率。如谢千里和罗斯基 (2008)基于中国规模以上工业企业微观数据，使用参数方法估算中国企业的TFP值。鲁晓东和连玉君 (2012)廓清了针对中国工业企业数据全要素生产率估计的一些误区，并利用多种方法对中国工业企业TFP进行估计。本文参考鲁晓东和连玉君 (2012)四种估算方法，多方面研究长三角和珠三角企业的全要素生产率情况，以呈现两个三角地区的创新能力。

① 从定义看TFP统称为生产率水平更为恰切。

二、 数据来源与全要素生产率估算 (一) 数据来源

本文试图从微观层面比较长三角与珠三角企业全要素生产率的差异使用中国工业企业数据库，样本跨度为1999-2007年。该数据库由国家统计局每年对销售额在500万元以上的大中型制造型企业进行统计整理而得。截至2007年年底，该数据库共收录了中国31万多家企业，占中国工业总产值的95%左右。在数据筛选方面，参考鲁晓东和连玉君 (2012)方法，作如下处理：剔除严重遗漏变量的样本，同时删除诸如工业总产值、工业增加值、固定资产、从业人员等数值为0的样本。对于企业层面固定资本存量的测算指标，本文选用中国工业企业数据库中的固定资产合计数指标，按照会计核算原理，这一指标包含固定资产原价、在建工程、固定资产清理、待处理固定资产净损失等项目，是会计核算所得数据中最能准确衡量企业资本状况的。为了客观反映资本与劳动对企业发展的贡献，本文数据均以1999年为基期进行了平减。如，工业增加值使用企业所在地区工业品出厂价格指数平减；实际资本 (固定资本存量) 使用固定资产投资价格指数平减，平减指数来自《中国统计年鉴》各期。根据上述处理，本文实证数据的主要变量的统计描述可见下表 1。

(二) 估计方法

为求对长三角与珠三角企业全要素生产率予以全面、严谨的刻画，本文使用最小二乘法 (OLS法)、FE法、OP法以及LP法测算，并作对比分析。

OLS法与FE法所使用基本模型：

$ {\rm{ln}}{Y_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _k}{\rm{ln}}{K_{it}} + {\alpha _l}{\rm{ln}}{L_{it}} + \sum\limits_m {{\delta _m}yea{r_m}} + \sum\limits_n {{\lambda _n}re{g_n}} + \sum\limits_j {{\zeta _j}in{d_j}} + {\varepsilon _{it}} $

(1)

上式中，Y_it为某企业i在t年的工业增加值，K与L分别为企业固定资产和从业人员数，year、reg、ind是年份、地区和行业虚拟变量，ε表示在生产函数中无法体现的测量误差因素和随机干扰。由TFP定义知：lnTFP_it=α₀+ε_it，所以企业TFP的绝对水平值为：TFP_it=lnY_it-α_klnK_it+α_llnL_it。

按照Olley and Pakes (1996)、Levinsohn and Petrin (2003)的基本思路，将企业出口行为决策引入到OP框架的做法，拓展式 (1) 得：

$ \begin{array}{l} {\rm{ln}}{Y_{it}} = {\alpha _0} + {\alpha _k}{\rm{ln}}{K_{it}} + {\alpha _l}{\rm{ln}}{L_{it}} + {\alpha _{\rm{a}}}{\rm{ag}}{{\rm{e}}_{{\rm{it}}}} + {\alpha _{\rm{s}}}{\rm{stat}}{{\rm{e}}_{{\rm{it}}}} + {\alpha _{\rm{e}}}{\rm{E}}{{\rm{X}}_{{\rm{it}}}}\\ + \sum\limits_m {{\delta _m}yea{r_m}} + \sum\limits_n {{\lambda _n}re{g_n}} + \sum\limits_j {{\zeta _j}in{d_j}} + {\varepsilon _{it}} \end{array} $

(2)

上式中，age表示企业年龄，state表示企业是否为国有企业，EX表示企业是否出口。其中，状态变量 (state) 为lnK和age；控制变量 (cvars) 为state和EX；代理变量 (proxy) 为企业投资 (lnI)；其他变量，如year、reg和ind均为自由变量 (free)，而退出变量 (exit) 为exit，该变量根据企业生存经营情况生成。

三、 实证结果 (一) 投入要素贡献率分析

在估计长三角与珠三角全要素生产率之前，此处先对生产函数的估计结果进行初步分析，以确定各种投入要素对地区经济增长的贡献率。为检验估计结果的稳健性，本文基于两类样本 (全国样本和长珠三角样本) 进行考察。另外，由于我们使用工业增加值而非工业总产值作为被解释变量，因此回归项中并未包含中间投入。最后，本文在回归中加入产业、地区、时间等因素，捕捉时间与个体的变化。四种方法的估计结果如表 2所示。

表 2实证结果可归纳为：(1) 无论是全国样本，还是长珠三角样本，四种方法估计的结果均显示劳动投入弹性系数均比资本投入弹性系数高，表明，现阶段中国工业包括发达的长三角和珠三角地区，劳动对产出的贡献更大。(2) 与全国相比，长珠三角企业的资本弹性值较大，而劳动弹性值较小，说明，平均而言，长珠三角较其它地区企业，其资本作用更为重要。(3) 半参数OP法估计的资本投入弹性系数要高于传统最小二乘法与固定效应方法，与Olley and Pakes (1996)的结果是一致的。这也印证了，OP法能更好的解决因同时偏差和样本选择偏差所造成的内生性问题。(4) LP法估计的资本弹性与另外三种方法估计的较近似，但劳动力投入弹性却显著地降低，这可能会造成全要素生产率估计值的高估。因此，在生产率估计上，使用中间投入作为代理变量的LP法可能并未显著优于使用新增投资额的OP法。

(二) 企业全要素生产率分析：长三角与珠三角的对比

上文分析以长三角与珠三角为一整体，重在呈现长珠三角与全国的差异性，显示相比于全国水平，长珠三角企业的资本投入弹性较大，资本所得所占的比重较大，长珠三角对资本的倚重程度更高。本小节则关注长三角与珠三角之间的差异。表 3是四种方法估计的长三角与珠三角企业TFP对比。^①

① 下文的测算的TFP以全国样本计算的劳动和资本的投入系数计算而得。

表 3结果显示：(1) 珠三角企业TFP总体而言高于长三角。这可能源于珠三角较长三角的先发优势。广东凭借敢为天下先的创业精神和邻近港澳的地缘优势而先行一步，在全国率先对外开放，率先引进外资，承接国际产业转移，率先形成出口导向型的经济模式，成为全国最发达的地区之一。虽然，长三角于1992年以浦东开发开放为标志全面对外开放并急起直追，但中国发展模式素有“干中学”的特性，对外开放越早，意味着企业技术积累更多，创新能力与生产率往往更高。(2) 长三角与珠三角TFP的差距随时间呈“倒U型”，拐点为2002年。1999-2002年，珠三角TFP高于长三角的幅度越来越大，构成“倒U型”左支；2002年后，长三角与珠三角TFP差距日渐缩小，构成“倒U型”右支。入世后，长三角吸引外资金额迅速增加，成为全国引资最多的地区，依靠外资技术溢出效应和长三角人力资本优势，呈现出强劲的后发势头，企业TFP与珠三角差距迅速缩小。

(三) 进一步比较

表 4比较了长三角与珠三角25个城市的TFP排名，分析发现，珠三角城市平均排名高于长三角，其中，除LP法外，其余三种方法结果较为一致：珠三角平均排名大概是9.6，而长三角则约为14.9。这与上文珠三角加权TFP高于长三角的实证结果一致。珠三角排名前三名的城市为深圳、佛山、中山，它们同时也是长珠三角25市排名前三的；珠三角排名最后三位的城市分别为广州、惠州与东莞。长三角排名前三的城市为南京、上海与泰州，排名最后三位的则为嘉兴、宁波与台州，它们同时也是25市中排名最后三位的。由此，从区域城市对比看，珠三角城市的TFP总体上占优于长三角。值得强调的是，本文测算的是工业企业的TFP，一些发达城市的TFP排名偏低，如上海、广州等，可能源于其本身的工业比重相对于其他城市较低，而第三产业比重较高。

表 5区分企业所有制，对比1999-2007年长三角与珠三角TFP，实证发现：(1) 长三角集体控股、港澳台商控股与外商控股企业的TFP高于珠三角；而珠三角的国有控股、私人控股企业的TFP高于长三角。该结果可用产业转移的雁行模型解释，珠三角从上世纪80年代率先对外开放，所承接的更多是劳动密集型产业，如“三来一补”等。外资一旦落户，再进行转移或升级，需一定的时滞。长三角则不同，90年代后期，中国引进外资无论是来源国还是产业等方面都趋向多元化，并以高新技术产业为主，此时正是长三角广泛启动招商引资之时，后进的长三角外资控股企业TFP高于珠三角。另外，珠三角私人控股企业TFP高于长三角，与其率先开放并更早地取得外资带来的技术外溢有关。

区分企业规模大小，考察长三角与珠三角TFP差异实证结果见表 6。这里，将工业增加值排前25%的企业列为大型企业，最后25%的企业列为小型企业，中间50%为中型企业。实证显示，在大型企业方面，长三角与珠三角TFP相当，珠三角略高。而长三角中型企业TFP高于珠三角；珠三角小型企业TFP则高于长三角。这与表 5结果相吻合，因为一般地，私人控股企业在中国更多为小型企业，所以珠三角私人控股企业TFP高于长三角的同时，小型企业TFP也较高。另外，长三角集体控股企业TFP高于珠三角，而在中国的中型企业中，集体控股企业又占相当大的部分，所以长三角中型企业TFP也高于珠三角。

表 6从行业层面进行比较。限于篇幅，表 7选择报告OP法估算的长三角与珠三角区分行业的TFP结果。^①30个行业中，珠三角有16个行业的TFP高于长三角，而长三角则有14个行业高于珠三角，可谓平分秋色。

① 我们也做了其余三种方法的结果，有兴趣的读者可向作者备索。

在行业层面看，珠三角轻工业行业TFP高于长三角，如珠三角在农副食品加工业、食品制造业、家具制造业、纺织业、皮革、毛皮、羽毛 (绒) 及其制品业等占优。长三角则在重工业的TFP高于珠三角，如长三角在金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业等行业相对珠三角具有较大优势。该结果再次佐证上文结论：珠三角私人控股企业、小型企业的TFP高于长三角，而私人控股企业、小型企业又多为从事轻工业的企业，故珠三角轻工行业的TFP也较高。相反，长三角集体企业、外资企业、中型企业TFP较高，这些企业又一般从事重工业，因而长三角重工业TFP的表现更优秀。上述结果为珠三角未来的转型发展敲响了警钟，珠三角优势行业多为劳动密集型行业，劳动力要素发挥更为重要的作用，但劳动生产率较低。虽然这些行业吸纳了大量低技术初级劳动力就业，对经济和谐稳定发展具有重要意义，但这些传统产业的技术革新难度更大。在强调“转型升级”的当前，珠三角产业结构升级更具难度。反过来说，长三角未来的经济发展与产业转型升级底气更足。所幸的是，广东已经重视该问题，早在2008年，广东提出实施劳动力和产业“双转移”的发展战略，通过“腾笼换鸟”，引进科技含量更高，更低碳高效的产业。在引资上，则更多地强调招商引技、招财引智。

四、 结论

本文着眼于企业全要素生产率估计方法中存在的同时性偏差和样本选择偏差等问题，运用OLS、固定效应法、OP法、LP法等、参数和半参数方法对1999-2007年长三角与珠三角工业企业的全要素生产率进行评估，得到以下结论：

在资本和劳动投入弹性上，相比全国，长三角与珠三角具有更高的资本投入弹性，较低的劳动投入弹性。换言之，长三角与珠三角企业的资本所得占总产值的比重更大，资本发挥了更重要的作用。

在长三角与珠三角的比较中，本文发现，1999-2007年长三角与珠三角企业TFP差异以2002年为拐点，呈“倒U型”趋势。总体上，珠三角TFP高于长三角，该差异在2002之前日渐拉大，但入世后，由于长三角经济后发动力强劲，创新能力得益提高，差距随之迅速缩小。

进一步实证发现，珠三角城市TFP总体排名高于长三角。若区分企业所有制，长三角在集体控股、港澳台商控股与外商控股企业比珠三角企业有更高的TFP，珠三角国有控股、私人控股以及其他企业有更高的TFP，这主要源于珠三角先于长三角对外开放，而引进的企业又难以在短时间内转移。若区分企业规模，长三角与珠三角大型企业TFP相当，而长三角中型企业有更高的TFP，珠三角小型企业TFP则较高。最后，区分行业考察，长三角重工业企业有较高TFP，而珠三角则在轻工业上获得较高的TFP。以上实证结果在逻辑上是相互印证的。实证结果也意味着，长三角的后发动力更足，创新能力发展得更快，若然珠三角再不高度重视，及时推出可行有效的促进企业创新转型的政策措施，相对于长三角，其转型升级之路将更加艰巨。