一、要素投入估算

本章采用自上而下的方式，先估算宏观资本要素投入总量，然后以合理方式将其拆分到第一、二、三产业。考虑到生产能力变化、役龄及退役模式方面的差异，将存量资本细分为“建筑物”“机器设备”“其他”三大类。具体核算按照以下5个步骤分别估算：（1）收集整理江苏三次产业的年度“新增固定资产”数据序列；（2）选定固定资产投资的价格指数将“新增固定资本”数据转换为可比价；（3）根据不同类型存量资本的生产能力衰减特点，设定三大类存量资本的年限—效率模式；（4）设定三大类资产相应的退役模式；（5）利用永续盘存法估算各类存量资本每年的总生产性资本存量，即资本服务数量。综合《中国固定资产投资年鉴》（1950—1995、1998—2016）、《江苏统计年鉴》（1988—2017）等资料，由于以上两种统计年鉴有关年度新增固定资产存在年度长度及数据差异，以数据最长且更为权威的《江苏统计年鉴》为例，它给出了1980—2003年度的三大产业新增固定资产，统计的范围是城镇集体以上单位的新增固定资产，不含农村集体及城乡个体投资新增的固定资产。2003年以后《江苏统计年鉴》不再提供三次产业的年度新增固定资产的统计数据。为了保证本研究有较长的时间长度，本研究将《江苏统计年鉴》1990—2016年间有连续记载的“建筑安装工程”“设备工器具购置”“其他费用”三大类资产及一二三次产业投资额结合起来，按照前者之间比例将后者的投资总额分解为“建筑物”“机器设备”“其他”三大类资产，按照实际固定资产形成周期，滞后一年作为三次产业年度新增固定资产。这一方法虽然不够完美，但已经是在条件约束下的次优选择了。由于《江苏统计年鉴》只有1998—2016年度的三类固定资产投资价格指数，为了保证时间长度，本文选用1990—2016年的固定资产投资价格指数作为统一的指数。设定三类存量资本的参数b分别为0. 75、0. 5和0. 6；设定相应的折旧年限分别为38年、16年和20年；并将退役模式公式（16）中的参数m取值为资本服务年限的一半，s取为m/2（OECD，2009；蔡跃洲和张钧南，2015）。至此，可以测算出1990—2016年间各年三类生产性资本存量。将经过固定资产投资价格指数平减后的年度各类存量资本乘以对应存量资本的年限—效率模式及退役模式后即可求出各类生产性资本的存量，由于数据可得性限制，本章无法得到各类存量资本的服务的价值，直接将各类生产性资本存量作为投入生产的服务价值，具体结果见下表5-1。

表5-1 1990—2016年江苏各类资本服务价值测算结果 单位：1990年值亿元

在劳动要素投入总量估算中，本章以劳动小时作为衡量劳动要素投入的数量单位，劳动者教育程度作为衡量劳动者技能素质质量必须予以充分考虑，与具体测算全体劳动者接受教育分布情况的思路及具体估算方法不同（如蔡跃洲和张钧南（2015）的思路），本研究认为不同行业的职工工资水平就是其受教育程度的最好替代指标，尤其是在充分竞争的市场经济情况下，将会更为准确。本文将农林牧渔业与制造业年度平均报酬，以及第三产业统计年鉴中所列示子行业的年度平均报酬的中位值分别作为一二三产业的平均报酬水平。经过全社会工资指数平减以后将它们的年度工资水平与对应就业人数相乘，就得到了三次产业及全社会劳动总投入的价值的估算数据，后者及全社会劳动数量具体结果见下表5-2。

表5-2 1990—2016年江苏劳动总投入估算结果

为了与现行统计核算体系尽可能保持一致，并考虑数据可获得性，我们将宏观经济划分为第一二三次产业。各产业资本要素同样分成“建筑物”“机器设备”和“其他”三类。考虑各产业特点并参考OECD（2009）设定其效率衰减模式、使用年限、退役模式，估算各行业各类生产性资本存量，即三次产业资本要素投入。与之对应，劳动要素估算也细分为三次产业，根据教育程度分布等情况估算各行业以劳动小时为基本单位的劳动要素投入数据。

二、TFP增长率、贡献测算及结果分析

利用估算的要素投入，对1990—2016年间江苏宏观经济增长及三次产业的增长进行分解，TFP及资本、劳动投入因素对宏观总体经济及三次产业增长贡献度的部分测算结果见表5-3和表5-4。

表5-3 1991—2016年间各阶段不同因素对江苏宏观经济增长的贡献单位：%

表5-4 1991—2016年间不同阶段三大产业的TFP对本产业增长贡献率单位：%

根据表5-3、表5-4列示的1991—2016年间不同阶段宏观及三次TFP对增长贡献度，可作如下判断。

TFP增长贡献率对江苏1991—2000年整体宏观经济高速增长总体发挥了重要的支撑作用，但呈现递减的态势，2000年以后被资本投入高强度挤压，演变为平衡作用的负数，且负向发展态势加深。1991—2016年间宏观TFP增长贡献率对GDP增长平均贡献度为-6. 22%。这个结论与统计部门发布的全社会科技进步率年年进步有较大的反差，这是不同统计测算方法造成的。但有一点必须承认，江苏资本投入太强与相应贡献过大，与此相比较TFP增长贡献率相对过小，这也反映出当前全社会经济发展总体质量型发展程度的不足。在劳动投入数量基本平稳的情况下，劳动投入贡献率增长及稳定说明劳动者的质量总体有提升。

第一产业（主要是农业）TFP增长贡献率在支撑产业增加值增长中发挥了早期绝对正向主导作用到近10年不断加深的负向作用，总体平均贡献度为-33. 55%。1995—2005年间，TFP增长贡献率存在较大波动，2000年以前暴降，以后暴升。这和TFP属于“残值”本质有关，是由产出、资本、劳动投入剧烈变化引致造成的。

1991—2016年间，第二产业TFP增长贡献率对产业增加值增长的平均贡献度为12. 13%，存在较为明显的由强到弱到负再回正的“U”形发展趋势。而同期资本要素投入增长贡献率对应表5-4的六个时间段分别为42. 71%、58. 33%、111. 88%、93. 22%、75. 91%、77. 59%。上述测算结果较为客观地反映出这段时期第二产业资本要素驱动和投资规模驱动有所强化的发展特征。

第三产业TFP增长贡献率对产业增加值增长始终处于负向拉低作用，平均贡献度为-24. 09%，且全部六个时段均处于负数水平，起伏变化不大。而同时期资本要素投入增长贡献率对应表5-4的六个时间段分别为104. 97%、92. 48%、78. 42%、90. 71%、116. 08%、98. 68%，比第二产业的资本要素规模驱动强化特征还有强烈。

三、宏观TFP增长的技术效应与结构效应及结果分析

根据公式（6）—（13）和宏观、分行业TFP增长率测算结果及各行业要素投入估算结果，对1991—2016年间的江苏宏观TFP增长率按照技术效应、结构效应进行分解，并细分三大产业的技术效应与结构效应。

表5-5 1991—2016年各阶段宏观TFP增长率的技术效应与结构效应分解单位：%

表5-5的数据结果来看，可以得出以下结论：（1）1991—2016年间，6个时段当中，2000—2005、2005—2010时段为负数，其他3个时段为正数，总体TFP增长率测算值经历了从高到低再回升的态势，总体TFP增长率为1. 03%。（2）1991—1995、1995—2000时段TFP增长率测算值为正且快速下降，可以理解为这2个时段内技术与结构变革对经济增长贡献空间由大到小。2000—2005、2005—2010时段，与资本、劳动对经济增长贡献相比较，技术与结构变革对经济增长贡献是负向的。2010—2016时段内技术与结构变革对经济增长贡献上升为正，可以理解为产业结构升级与供给侧改革发生了作用。（3）在6个时段当中，技术效应居于决定性主导地位，发展变化与TFP增长率测算值几乎完全重合，也就是说TFP增长率几乎等同于技术效应，结构效应对TFP增长率影响微乎其微。（4）从技术效应的三次产业分解情况来看，第二产业的技术效应又占据了决定性的主导地位，第一产业影响不大，第三产业的影响可以忽略不计。以上情况反映出江苏工业强省特征。（5）6个时段结构效应影响几乎可以忽略不计，且资本与劳动的结构效应的影响均趋于0。总的结构效应2个时段为负、4个时段为正，且总体为0；其中，第二产业资本的结构效应全为-0. 2%，其他产业的资本与劳动的结构效应的影响绝大多数值为正且趋于或等于0。

在宏观TFP分解基础上可进一步测算技术效应、结构效应对TFP增长贡献度，并分解到三次产业，部分结果见表5-6。其中，技术效应增长贡献与结构效应增长贡献之和等于100，也就是表示它们在表5-5中TFP增长率中所占的百分比份额。表5-5表示绝对规模的技术效应与结构效应占比结构构成，表5-6表示相对规模中后两者的百分比占比情况。

表5-6 1991—2016年各阶段三次产业层面的宏观TFP增长贡献度分解单位：%(www.daowen.com)

针对表5-6数据，可以做出以下判断：

第一，1991—2016年间，三次产业的技术效应是宏观TFP增长压倒性的主导源泉，占比贡献均在99%以上，三次产业的结构效应占比贡献过小，在6个时间段中有5个时间内的贡献绝对值小于1%。这个结论与蔡跃洲和付一夫（2017）研究1978—2014年全国情况结论趋势相同，后者的结论是：技术效应占83. 7%，结构效应占16. 3%。但江苏的三次产业的结构效应占比只有-0. 12%，远低于全国的水平。也就是说，三次产业总的结构效应不仅没有对TFP增长有正向贡献，反而是趋于零的负向贡献。江苏出现以上情况，反映出江苏三次产业的技术效应贡献超强，结构效应超弱，也就是说江苏在结构效应改善方面相对的空间会更大，在江苏推行供给侧结构性改革的提升空间会相对更大。

第二，从技术效应的具体产业构成分解来看，第二产业是压倒性主导源泉，1991—2016年间对总技术效应贡献率达到112. 97%，除了2005—2010时段的96. 94%，其他的4个时段的贡献率均超过了100%。第一产业对总技术效应贡献率的绝对值居第二位，1991—2016年间对总技术效应贡献率达到-12. 43%，其他的5个时段的贡献率是4负1正。第三产业对总技术效应贡献率很小，1991—2016年间对总技术效应贡献率达到-0. 43%，其他的5个时段的贡献率是3负2正，且绝对值均小于1%。产生上述现象的主要原因可能在于，随着对外开放的推进，江苏大量引进国外先进技术、设备和管理经验，有力地推动第二产业的发展，极大地促进了TFP增长率的贡献程度。第一产业对总技术效应贡献率为负的原因可能在于以家庭生产为单位的小农业特征，阻碍了农业生产技术效率提升的空间。第三产业技术效应贡献为负可能与江苏现代服务业占比不高及技术水平提高相对不快有关。

第三，从结构效应的具体构成来看，1991—2016年间资本和劳动的结构效应分别为-0. 52%、0. 4%。从结构效应的具体产业构成分解来看，第二产业与第三产业共同构成主导源泉，1991—2016年间两者的资本结构效应分别为-1. 89%、1. 29%，劳动结构效应分别为- 0. 35%、0. 83%。同期，第一产业的资本结构效应绝对值小于0. 3%、劳动结构效应绝对值小于0. 1%。总体上看，第一产业的资本结构效应总体为微量正值，劳动结构效应总体为微量负值，且前者绝对值普遍高于后者；第二产业的资本与劳动结构效应总体为负值，且前者绝对值普遍高于后者；第三产业的资本与劳动结构效应总体为微量正值，同样是前者绝对值普遍高于后者。导致1991—2016年间总体劳动的结构效应为0. 4%的主要原因可能在于：一是由于工业化和城市化的持续推进，江苏将更多劳动资源配置到效率更高的三产、二产部门，这符合江苏二、三产业快速发展的事实；二是1998年以后江苏高中教育与高等教育大发展，导致人才增量大幅增加，这应该是其中一个重要原因。1991—2016年间加总的资本结构效应为-0. 52%，与经济发展事实不符，无法做出有效的解释，这也是本研究的一个不足。

四、第二产业TFP增长的技术效应与结构效应及结果分析

由于江苏第二产业细分行业的固定资产投资（建筑安装工程、设备工器具、其他）数据只有存在于2005—2016年间的《江苏统计年鉴》之中，所以选取2005—2016年间作为研究的时间段，将第二产业的细分行业归为采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业、建筑业等四个行业。在本节第三部分的研究中，得出了1990—2004年间第二产业资本存量数量，为了反映它对细分行业固定资产存量的影响，本研究将2004年第二产业资本存量数量以采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业、建筑业在第二产业GDP占比的比例分解给以上四个细分产业。有关细分行业的资本存量、劳动投入价值的核算方法与本节第一部分相同。基于式（11）—（13），分别核算细分行业TFP增长率的技术效应、资本与劳动资源配置的结构效应。

表5-8 2005—2016年各阶段第二产业细分行业TFP增长率的分解情况 单位：%

从表5-8的分析结果来看，可以得出以下三点结论：

第一，2005—2010、2010—2016、2005—2016时间段内，资本是细分行业增加值贡献（无论是正增长还是负增长）的绝对主力，劳动对增加值的贡献始终是负向的且居于次要的地位，TFP对增加值的贡献与资本贡献同向，其对增加值的贡献的影响力超过了劳动贡献。

第二，三个时间段内，细分行业总体的TFP增长率呈现出了先正后负的发展态势，尤其是2010—2016年间是-4. 53%，其中的原因值得进一步挖掘。

第三，细分行业总体TFP增长率中技术效应占据了绝对主导地位，三个时间段分别为7. 03%、-4. 33%、1. 07%，对TFP增长率的贡献分别为99. 41%、118. 67%、111. 42%。从细分行业的技术效应来看，电力、燃气、自来水业三个时段的TFP增长率均为负值。细分行业总体结构效应是微小且对TFP增长率的贡献大多是负向贡献，这其中资本结构效应远大于劳动结构效应且后者均为负值，这说明前者再配置的影响要远大于后者，具体数据详见表5-7。从细分行业的结构效应来看，采矿业、建筑业三个时段的资本结构效应均为负值，说明对以上两行业的资本结构调整效应是负向的；制造业和电力、燃气、自来水业三个时段的劳动结构效应均为负值，而采矿业、建筑业的劳动结构效应均为正值，说明对后者的劳动结构调整会更有效。

五、第三产业TFP增长的技术效应与结构效应及结果分析

根据国民经济分类及数据可得性，本研究将第三产业细分为交通仓储邮政业、信息计算机软件业、批发和零售业、住宿与餐饮业、金融业、房地产业、其他第三产业等7个行业。其中，其他第三产业是将租赁和商务服务业、科学研究、技术服务和地质勘查业、水利、环境和公共设施管理业、居民服务和其他服务业、教育、卫生、社会保障和社会福利业、文化、体育和娱乐业、公共管理和社会组织等9个行业加总。在细分行业的存量资本、劳动价值投入、技术效应与资本劳动结构效应核算方法等同于第二产业细分行业相关指标核算方法，具体核算数据情况详见表5-9。2008—2010、2010—2016、2008—2016三个时段内，第三产业细分行业的TFP增长率、技术效应、资本和劳动结构效应具体值情况见表5-10。

表5-10 2005—2016年各阶段第三产业细分行业的TFP增长率的分解情况 单位：%

从表5-10的分析结果来看，可以得出以下三点结论：

第一，2005—2010、2010—2016、2005—2016时间段内，劳动是决定对第三产业细分行业增加值贡献（无论是正增长还是负增长）的主力，资本对增加值的贡献始居于次要的地位，但两者之间的差距要远小于第二产业之间的差距，TFP对增加值的贡献是负向的，其对增加值贡献的影响力绝对值超过了资本贡献。

第二，细分行业总体的TFP增长率三个时间段的平均值分别为-3. 03%、-13. 11%、-8. 55%，始终是负值且呈现出快速下降的发展趋势，其中的原因值得进一步挖掘。

第三，细分行业总体TFP增长率中技术效应占据了绝对主导地位，三个时段分别为-4. 81%、-14. 12%、-9. 92%，对TFP增长率的贡献分别为116. 41%、113. 26%、114. 38%。从细分行业的技术效应来看，7个行业的三个时段的技术效应均为负值。

第四，由于三个时段细分行业总体TFP增长率均为负值，也就是说结构效应对TFP增长率的贡献起到反向拉动作用，三个阶段值分别表现为-16. 41%、-13. 26%、-14. 38%。资本结构效应在总结构效应占据了主导地位，远大于劳动结构效应作用。无论是从总体还是从第三产业细分行业具体情况来看，几乎所有时间段内的资本结构效应和劳动结构效应均为正值，只有2010—2016年间金融业的资本结构效应与房地产业的劳动结构效应为负，且数值极其微小。