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本文通过建立动态面板模型，采用1998-2013年省级面板数据，运用一步系统广义矩估计方法，实证分析了政府干预政策对全要素生产率、技术进步和技术效率的影响。结果发现，我国财政支出政策、税收政策、人口政策、金融融资政策以及国企垄断等都不利于全要素生产率、技术进步和技术效率的提升。
政府干预 全要素生产率
系统广义矩估计
研究背景与意义
全要素生产率被定义为经济增长中不能被劳动、资本等有形生产要素解释的剩余部分。目前对全要素生产率来源解释最合理的就是技术进步，即随着科技的不断进步，越来越多的先进技术运用到生产中，提高了劳动生产率和节省了资本，从而在劳动、资本投入不变的情况下，经济增长率提高了。
当前中国经济面临着外部国际金融危机的挑战和内部经济结构调整的压力，经济增长已经从高速转向中高速的“新常态”。并且中国正处在经过“刘易斯拐点”、人口红利逐渐消失的背景下，以劳动力无限供给赢得的稳定资本报酬效应也逐渐消失，根据新古典增长理论预期，中国经济增长的动力必须转移到全要素生产率上，尤其是技术创新的生产率上（蔡昉，2013），才能保证经济健康发展。然而中国经济是强政府干预型，政府制定的一些列政策、制度造成的市场垄断、生产要素流动限制、市场分割等市场缺陷，必然影响着全要素生产率对经济增长的贡献。所以有必要研究政府干预政策对全要素生产率的影响机制。由于全要素生产率可以分解为技术进步和技术效率，为了详尽的分析不同的政府干预对全要素生产率的影响过程，本文以全要素增长率为研究对象，从技术进步和技术效率的视角出发，实证研究政府对经济的各项干预政策对全要素生产率、技术进步以及技术效率的影响。
理论分析与模型建立
（1）理论分析
斯蒂格利茨认为政府对经济的干预政策的形式有两种，一是政府对经济的管制，例如对人口流动管制、金融融资管制、税收和财政政策等，二是政府直接通过国有企业来控制或影响经济。为此，从理论和数据可获取性的角度出发，本文选取了财政政策、税收政策、金融融资政策、人口流动政策以及国有垄断势力这几个方面代表政府对经济的干预。
政府财政支出分为生产性支出和消费性支出。在考察政府生产性支出时，将财政支出分为扣除科教文卫的纯生产性支出、教育支出和科研支出三部分。税收政策对全要素生产率影响的可能途径是税收影响资本积累，而资本积累是研究开发的主要投入。研究开发行为来源于企业和个体，所以本文从企业和个体两方面考察税收对全要素生产率的影响。有关金融融资政策对全要素生产率的影响研究较多。金融市场通过价格机制来配置资本资源。
我国人口政策主要有户籍管制和计划生育两部分。由于计划生育政策的数据难以获得，本文仅考虑户籍管制政策。国企垄断势力是通过资源配置效率途径来影响全要素生产率的。虽然国有企业在融资方面具有优势，然而由于其特殊的组织机构造成资源配置效率低于民营企业，创新能力不足，抑制了全要素生产率的提升。
国企垄断势力是通过资源配置效率途径来影响全要素生产率的。虽然国有企业在融资方面具有优势，然而由于其特殊的组织机构造成资源配置效率低于民营企业，创新能力不足，抑制了全要素生产率的提升。
（2）模型建立
基于以上理论分析，并且考虑到内生问题，本文利用27个省份（宁夏、新疆、西藏、陕西除外）的1998-2013年面板数据，建立动态面板模型，考察政府财政政策、税收政策、人口政策、金融政策以及国有企业垄断作为解释变量对于被解释变量全要素生产率、技术进步和技术效率的影响。动态面板模型如下：
TFPit、TPit、TEit、
=β0+β1TFPi，t-1+β2explanationit
+β3controlsit+μi+εit
其中TFP、TP和TE分别是被解释变量全要素生产率、技术进步和技术效率，controls表示一系列控制变量，μi表示不可观测不随时间改变的个体异质性随机变量，εit表示随省份与时间而改变的扰动项。解释变量有财政支出中的纯生产性支出、教育支出和科技支出；税收政策中个体税负和企业税收；表示金融歧视；表示人口流动管制；表示国企垄断势力。
三、数据来源与模型估计
（1）数据来源
全要素生产率、技术进步和技术效率的数据是利用DEA-Malmquist方法运用DEAP软件测算得到的。具体测算方法参考张自然（2013），测算数据来源于《中国统计年鉴》和各省份各期统计年鉴。
（2）模型估计与结果分析
由于动态面板数据具有内生性特征，一般采用广义矩估计法。估计结果见表1.
注：括号内数值为z值，显著性水平为10%、5%和1%.模型（1）、（2）、（3）分别表示全要素生产率、技术进步和技术效率的面板模型。
政府财政政策中纯生产性支出扩大都不利于全要素生产率和技术进步的提升，却能促进技术效率的提升。也就是说明纯生产性支出扩大对私人部门投资具有挤出效应，私人部门具有较强的创新能力，从而阻碍了技术进步，但是由于纯生产性支出主要集中在国企，国有企业生产方式更适合大规模投资，通过规模效应来提升生产率，所以纯生产性支出又会促进技术效率的提升。教育支出的提高也不利于全要素生产率和技术进步的提升。可能原因是因为政府行政干预教育体制，抑制了教育方式的创新，也抑制了学生的创新意识和创新能力，进而不利于全要素生产率和技术进步的提升。
政府对科学技术支出的提高不利于技术进步，却对技术效率有促进作用。可能原因还是因为政府的科学技术支出具有偏向性，更偏向于国有企业，对民营企业的创新支持较少。税收政策中，个人税负的过重对全要素生产率、技术进步和技术效率都具有不利影响，而企业所得税负仅对技术效率有微小正面影响。可能原因是个人税负的过重，降低了个社会的资本积累，不利于整个社会的科技研发投入，所以阻碍了技术进步。
人口政策中，从估计结果中可以看出，流动人口占常住人口比重提高，有利于全要素生产率和技术进步的提升，由此可见，我国现行的人口管制的户籍政策，阻碍了劳动力的自由流动，限制了劳动力资源最优配置，不利于全要素生产率和技术进步的提升。
金融政策中关于融资歧视，对民营企业融资歧视越高，越不利于全要素生产率和技术效率的提升，然而却有利于提高技术进步。可能原因是由于金融融资歧视，提高了融资成本，不利于企业进行规模扩张，无法通过规模效应促进技术效率，然而却倒逼企业进行创新，促进技术进步，降低成本，从而获得相应的竞争优势。
国企垄断势力不利于全要素生产率提升。由于其特殊的组织机构造成资源配置效率低于民营企业，创新能力不足，抑制了全要素生产率的提升。不仅如此，国企垄断势力可能阻止其他企业进入和退出相关行业，提高了企业成本，也会降低全要素生产率。
结论与建议
本文利用1998至2013年27个省份的面板数据分析了我国的财政政策、税收政策、金融政策、人口政策和国企垄断势力等政府干预政策对全要素生产率的影响，结果发现，以上政策均不利于全要素生产率的提升。为此有必要调整政府对经济的干预政策。首先，政府政策应该向民营企业倾斜。民营企业是创新主力，其资源配置效率也明显高于国有企业，应該为民营企业提供有利的公平的市场环境；其次，应该降低整个社会的税负比重，提高社会的资本积累，为企业和个体创新提供资本保障；再次，加快取消户籍政策，促进劳动力的自由流动，使劳动力资源得到优化配置；最后，要打破国企垄断势力，降低进入退出成本，引入竞争机制。
刘紫雄（1989—），男，汉族，湖北黄冈，硕士研究生，无职称，就读于首都经济贸易大学，计量经济学方法与应用。
[1] 蔡昉（2013），中国经济如何转向全要素生产驱动型[J]，中国社会科学，2013（1）：56-71.
[2] 张自然、陆明涛（2013）：全要素生产率对中国地区经济增长与波动的影响[J]，金融评论，2013（1）：7-31.
政府干预 全要素生产率
系统广义矩估计
研究背景与意义
全要素生产率被定义为经济增长中不能被劳动、资本等有形生产要素解释的剩余部分。目前对全要素生产率来源解释最合理的就是技术进步，即随着科技的不断进步，越来越多的先进技术运用到生产中，提高了劳动生产率和节省了资本，从而在劳动、资本投入不变的情况下，经济增长率提高了。
当前中国经济面临着外部国际金融危机的挑战和内部经济结构调整的压力，经济增长已经从高速转向中高速的“新常态”。并且中国正处在经过“刘易斯拐点”、人口红利逐渐消失的背景下，以劳动力无限供给赢得的稳定资本报酬效应也逐渐消失，根据新古典增长理论预期，中国经济增长的动力必须转移到全要素生产率上，尤其是技术创新的生产率上（蔡昉，2013），才能保证经济健康发展。然而中国经济是强政府干预型，政府制定的一些列政策、制度造成的市场垄断、生产要素流动限制、市场分割等市场缺陷，必然影响着全要素生产率对经济增长的贡献。所以有必要研究政府干预政策对全要素生产率的影响机制。由于全要素生产率可以分解为技术进步和技术效率，为了详尽的分析不同的政府干预对全要素生产率的影响过程，本文以全要素增长率为研究对象，从技术进步和技术效率的视角出发，实证研究政府对经济的各项干预政策对全要素生产率、技术进步以及技术效率的影响。
理论分析与模型建立
（1）理论分析
斯蒂格利茨认为政府对经济的干预政策的形式有两种，一是政府对经济的管制，例如对人口流动管制、金融融资管制、税收和财政政策等，二是政府直接通过国有企业来控制或影响经济。为此，从理论和数据可获取性的角度出发，本文选取了财政政策、税收政策、金融融资政策、人口流动政策以及国有垄断势力这几个方面代表政府对经济的干预。
政府财政支出分为生产性支出和消费性支出。在考察政府生产性支出时，将财政支出分为扣除科教文卫的纯生产性支出、教育支出和科研支出三部分。税收政策对全要素生产率影响的可能途径是税收影响资本积累，而资本积累是研究开发的主要投入。研究开发行为来源于企业和个体，所以本文从企业和个体两方面考察税收对全要素生产率的影响。有关金融融资政策对全要素生产率的影响研究较多。金融市场通过价格机制来配置资本资源。
我国人口政策主要有户籍管制和计划生育两部分。由于计划生育政策的数据难以获得，本文仅考虑户籍管制政策。国企垄断势力是通过资源配置效率途径来影响全要素生产率的。虽然国有企业在融资方面具有优势，然而由于其特殊的组织机构造成资源配置效率低于民营企业，创新能力不足，抑制了全要素生产率的提升。
国企垄断势力是通过资源配置效率途径来影响全要素生产率的。虽然国有企业在融资方面具有优势，然而由于其特殊的组织机构造成资源配置效率低于民营企业，创新能力不足，抑制了全要素生产率的提升。
（2）模型建立
基于以上理论分析，并且考虑到内生问题，本文利用27个省份（宁夏、新疆、西藏、陕西除外）的1998-2013年面板数据，建立动态面板模型，考察政府财政政策、税收政策、人口政策、金融政策以及国有企业垄断作为解释变量对于被解释变量全要素生产率、技术进步和技术效率的影响。动态面板模型如下：
TFPit、TPit、TEit、
=β0+β1TFPi，t-1+β2explanationit
+β3controlsit+μi+εit
其中TFP、TP和TE分别是被解释变量全要素生产率、技术进步和技术效率，controls表示一系列控制变量，μi表示不可观测不随时间改变的个体异质性随机变量，εit表示随省份与时间而改变的扰动项。解释变量有财政支出中的纯生产性支出、教育支出和科技支出；税收政策中个体税负和企业税收；表示金融歧视；表示人口流动管制；表示国企垄断势力。
三、数据来源与模型估计
（1）数据来源
全要素生产率、技术进步和技术效率的数据是利用DEA-Malmquist方法运用DEAP软件测算得到的。具体测算方法参考张自然（2013），测算数据来源于《中国统计年鉴》和各省份各期统计年鉴。
（2）模型估计与结果分析
由于动态面板数据具有内生性特征，一般采用广义矩估计法。估计结果见表1.
注：括号内数值为z值，显著性水平为10%、5%和1%.模型（1）、（2）、（3）分别表示全要素生产率、技术进步和技术效率的面板模型。
政府财政政策中纯生产性支出扩大都不利于全要素生产率和技术进步的提升，却能促进技术效率的提升。也就是说明纯生产性支出扩大对私人部门投资具有挤出效应，私人部门具有较强的创新能力，从而阻碍了技术进步，但是由于纯生产性支出主要集中在国企，国有企业生产方式更适合大规模投资，通过规模效应来提升生产率，所以纯生产性支出又会促进技术效率的提升。教育支出的提高也不利于全要素生产率和技术进步的提升。可能原因是因为政府行政干预教育体制，抑制了教育方式的创新，也抑制了学生的创新意识和创新能力，进而不利于全要素生产率和技术进步的提升。
政府对科学技术支出的提高不利于技术进步，却对技术效率有促进作用。可能原因还是因为政府的科学技术支出具有偏向性，更偏向于国有企业，对民营企业的创新支持较少。税收政策中，个人税负的过重对全要素生产率、技术进步和技术效率都具有不利影响，而企业所得税负仅对技术效率有微小正面影响。可能原因是个人税负的过重，降低了个社会的资本积累，不利于整个社会的科技研发投入，所以阻碍了技术进步。
人口政策中，从估计结果中可以看出，流动人口占常住人口比重提高，有利于全要素生产率和技术进步的提升，由此可见，我国现行的人口管制的户籍政策，阻碍了劳动力的自由流动，限制了劳动力资源最优配置，不利于全要素生产率和技术进步的提升。
金融政策中关于融资歧视，对民营企业融资歧视越高，越不利于全要素生产率和技术效率的提升，然而却有利于提高技术进步。可能原因是由于金融融资歧视，提高了融资成本，不利于企业进行规模扩张，无法通过规模效应促进技术效率，然而却倒逼企业进行创新，促进技术进步，降低成本，从而获得相应的竞争优势。
国企垄断势力不利于全要素生产率提升。由于其特殊的组织机构造成资源配置效率低于民营企业，创新能力不足，抑制了全要素生产率的提升。不仅如此，国企垄断势力可能阻止其他企业进入和退出相关行业，提高了企业成本，也会降低全要素生产率。
结论与建议
本文利用1998至2013年27个省份的面板数据分析了我国的财政政策、税收政策、金融政策、人口政策和国企垄断势力等政府干预政策对全要素生产率的影响，结果发现，以上政策均不利于全要素生产率的提升。为此有必要调整政府对经济的干预政策。首先，政府政策应该向民营企业倾斜。民营企业是创新主力，其资源配置效率也明显高于国有企业，应該为民营企业提供有利的公平的市场环境；其次，应该降低整个社会的税负比重，提高社会的资本积累，为企业和个体创新提供资本保障；再次，加快取消户籍政策，促进劳动力的自由流动，使劳动力资源得到优化配置；最后，要打破国企垄断势力，降低进入退出成本，引入竞争机制。
刘紫雄（1989—），男，汉族，湖北黄冈，硕士研究生，无职称，就读于首都经济贸易大学，计量经济学方法与应用。
[1] 蔡昉（2013），中国经济如何转向全要素生产驱动型[J]，中国社会科学，2013（1）：56-71.
[2] 张自然、陆明涛（2013）：全要素生产率对中国地区经济增长与波动的影响[J]，金融评论，2013（1）：7-31.