信息技术对中国TFP增长影响估算:1980～2003

摘 要：本文参照国外相关研究对IT业的细类划分，首次采用双推法(dual method，又称price method)，估算1980到2003期间，计算机硬件、软件业、通信业生产效率提高对中国TFP增长的贡献。估算结果证明，1980年以来，中国TFP增长得益于IT的生产与使用，并且随着近年来中国IT业的快速发展，IT对TFP增长的推动更为显著。但是IT对中国TFP增长的拉动明显不均衡：贡献集中在硬件部门，而软件业的贡献明显低于发达国家。

关键词：全要素生产率；信息产业；双推法；价格指数；水平指数法

中图分类号：F062.5 文献标识码：A 文章编号：1003-5192(2008)03-0001-07

Estimation of Contribution to China’s TFP Growth from Information Technology：1980～2003

SHI Li1，2，HU Pei1

(1. School of Economics and Management，SouthWest Jiaotong University，Chengdu 610031，China；2. Department of Neijiang Teacher’s College，Neijiang 641002，China)

Abstract：According to the detailed definition of IT categories of foreign countries’，the paper decomposes China’s TFP growth based on dual method during the period from 1980 to 2003，focusing on independent contribution of hardware，software and communication equipment. We find that China’s TFP growth has benefited from information technology since 1980. Moreover，accompanied by the dramatic development of China’s IT sector in recent years，contribution to TFP growth from IT has been more and more remarkable. However，driving force from IT is obviously unbalanced in China：the contribution to TFP growth from IT concentrates in hardware sector，the contribution from software sector lags far behind developed countries.

Key words：total factor productivity；information industry；dual method；price indices；harmonized price index

1 引言

全要素生产率(TFP，Total Factor Productivity)指生产活动在一定时间内的效率，即生产活动中资源开发利用的效率。它和资本、劳动力等投入要素一起共同推动经济增长，是技术进步对经济发展作用的综合反映。随着20世纪70年代以来，信息技术在生产过程中的大量投入与使用，IT与生产效率提高之间的关系一直是经济学界关注的热点。众多研究成果证明IT对美国TFP的增长贡献显著[1～3]。作为世界第二大电子信息产品制造国的日本，其TFP增长也同样得益于IT的生产与使用[4]。

上世纪80年代以来中国IT业成长迅速，而近年来这一发展势头更为迅猛：1996年中国电子信息产品制造业产值为278.28亿美元，在全球排名第10位。到1999年产值上升到566亿美元，世界排名上升到第三位。1997到2001年期间，电子信息产业的工业生产总值、销售收入、工业增加值和利税总额年均增长率分别为35.7%、29.7%、28.8%和34.7%，远高于同期国民经济7.45%的平均增长速度[5]。虽然1995年以来中国IT业在加速发展，但同期中国TFP增长速度却呈下降趋势[6]。IT对美日两国TFP增长的强劲推动是否可以从中国现实的经济运行状况中观察到?这一问题的检验，对于我国借鉴发达国家经济增长经验，指导未来投资，从而促进经济健康发展有重要意义。而这一问题的检验，必须估算各IT部门(计算机硬件、软件和通信设备)的TFP增长量及其对中国TFP增长的贡献率。目前还缺少这方面的相关量化研究。

Heshmati[7]推导了IT与中国TFP增长之间的关系，然而研究没有将IT进一步细分为计算机硬件、软件和通信设备。Triplett[8]以双推法(dual method，又称price method)推导了美国IT部门的TFP增长。这一方法被Jorgenson[9]推广用于美国硬件、软件与通信部门的TFP增长核算。本文根据Triplett与Jorgenson的研究，构建基于双推法的IT部门生产效率增长分解模型，估算中国1980～2003期间各IT部门的TFP增长速度。为保证估算结论的可靠性及理解中国各IT部门生产效率变动对总TFP的影响方式，本文将研究结论分别与美日两国的同期研究结论及Heshmati研究做了相应的对比。

2 双推法模型

作为技术进步的综合反映指标，生产效率通常表示为产出和投入的比值。然而Triplett使用的双推法以成本函数为基础，通过产出与投入价格的相对变动近似推导IT部门生产效率变动。Jorgenson则以美国国内总收入价格指数代替各IT部门生产成本将IT贡献细分到各部门。由于我国没有公布这一价格指数，本文参考Triplett与Jorgenson的研究，通过构造IT部门生产成本函数估算其相应的投入价格变动率。

2.1 成本函数

从成本函数的角度看，IT各生产部门的产出成本Ci取决于投入到本部门中的劳动力价格

其中下标i分别代表计算机硬件生产部门(c)、软件生产部门(s)和通信设备生产部门(m)。由于缺少各IT部门从市场上购买劳动力与生产资料价格方面的相关经验数据，且三者同属于IT行业，所投入资本与劳动力价格变动具有相似性，因而本文成本函数中各IT部门投入的劳动力价格及资本价格没有做部门区分。基于柯布――道格拉斯生产成本函数，取对数后，(1)式改写为

在生产者理性的经济假设下，产出品价格应足以补偿生产者的生产成本。由于技术更新快，IT产出品价格变动呈下降趋势，而其生产过程投入的生产资料与人力资本价格变动则呈上升趋势。投入价格增长高于产出价格增长将降低生产者边际利润。为此，理性的IT生产者将提高相应部门的生产效率，以避免利润的降低。基于这一经济假定，各IT部门的生产效率变动，即其TFP增长可近似表达为

IT各部门生产效率对总TFP增长的贡献为各部门TFP增长率与其名义产出份额的积。

其中下标o为除IT生产部门以外的其他部门。为各部门名义产出在总名义产出中所占份额。

2.2 IT投资价格指数计算模型

由于采用价格指数变动率推导各IT部门TFP增长速度，而IT产品进退市场的频率很高，这给其基期价格与报告期价格的比较带来了很大的困难，从而影响了IT价格指数对实际价格变动的反映能力。为控制质量变动因素对各类IT价格指数变动的影响，美国率先在IT价格指数统计中使用了特征回归统计法(hedonic method)。该方法已被证明能较好地控制质量因素对IT物品价格变动的影响。目前，澳大利业、加拿大、日本、芬兰陆续采用该方法控制质量变动对IT价格统计的影响[9]。

由于我国没有公布相关的IT品价格指数，本文参考Schreyer[10]协调指数法(harmonized price index)计算我国IT投资价格指数。根据Schreyer的研究结论，按照该方法推算出的我国IT价格指数，具有与美国IT价格指数相似的特征回归统计基础。

首先计算美国IT投入价格指数pUi与固定资本投入品价格指数(pUnon)之间的差异，采用多项式回归剔除所得价格指数变动差异中的年度波动因子，得到价格变动差异的变动趋势

然后根据变动趋势λi及我国固定资本投资价格(pnon)推导我国IT固定资产投资价格指

根据所选基年，可从(7)式推导出我国各类IT固定资产投资价格指数。

2.3 IT产出价格指数推导

IT投资与产出价格指数通常独立核算，以保持各自统计的独立性，避免加大统计误差对价格指数反映价格变动能力的影响。但由于我国没有公布相关的IT产出价格指数序列，本文通过IT产出价格与其投入价格之间的关系推导IT产出价格指数序列。

IT产出品经由流通环节，被购买再次投入生产过程形成IT投资品，其对应价格也相应地由产出价格变动为投资品价格。从投资品价格形成的过程看，IT投资品价格受到产出价格、流通环节及生产者投资期望三项因素影响，因此，如果从IT投资价格指数中剔除相应的生产者投资期望与消费环节影响，可以近似推导出IT产出品价格指数。

对投资期望而言，理性的生产者投资期望主要受到资本投资机会成本、投资资本折旧率及资本自身价格变动率的影响，而流通环节的影响则表现为同期消费品价格变动趋势对IT购买价格的影响。根据BLS(Bureau of Labor Statistics)计算资本变动率的方法，资本变动率为

其中r为代表生产者投资IT所产生的机会成本，以资本平均收益率表示。δi为IT资本折旧率，ζi为IT资本价格变动率。

3 数据说明

3.1 产出数据

为保证研究结果与国外同类研究的可比性，本文首先根据Henry & Dalton[11]对计算机硬件、软件及通信设备的详细分类，定义了本文IT数据收集范围。计算机硬件数据与通信设备产出数据均取自各年度《电子工业年鉴》[12]。软件数据为《电子工业年鉴》中的软件制造业数据。由于1990年以前的软件制造业数据合并在计算机制造业中，我们根据1990~1995年之间软件制造业在计算机制造业中所占份额的增长率推导1990年以前的软件制造业数据。

总产出数据为各年度《中国统计年鉴》[13]的现价国民生产总产值数据。非IT产出为总产出减去相应的IT产出。

3.2 价格指数

测算中所需的各类美国价格指数取自Jorgenson[14]。由于Jorgenson只提供了2002年前的各类价格指数数据，我们假定2003年的美国各类价格指数变动趋势与2002年相同，以2002年的相关价格指数推导2003年相应的价格指数。

中国固定资本投资价格指数取自《中国统计年鉴2005》。由于我国只公布了1991年之后的固定资产投资价格指数，对于此前缺失的数据，我们采用张军[15]研究方法推导。

(10)式表示固定资产投资价格指数pnon等于当期固定资本形成总额C(当年价格)除以固定资本形成总额指数pFC(1980=1)与1980年固定资本形成总额C1980(当年价格)的积。计算中所需的固定资本形成总额及相应的指数取自《中国国内生产总值核算历史资料：1952~1995》[16]。

消费价格指数取自各年度《中国统计年鉴》。劳动力投入价格指数为各年度《中国统计年鉴》中的职工平均实际工资指数。

3.3 资本平均收益率与折旧率

资本平均收益率等于投资所得利润除以投资总额，代表生产者投资某类资本产生的机会成本。由于收集数据的困难性及资本平均收益率在投资期望函数中的经济涵义，我们以各年度法定贷款利率作为生产者投资IT所产生的机会成本。即如果生产者不将这笔资金投入IT生产，他获得的回报至少等于法定货款利率。贷款利率取自各年度《中国统计年鉴》。

由于我国没有公布相关的IT物品折旧率，基于IT物品的同质性，各类IT资本折旧率取自Fraumeni[17]。

3.4 劳动力与资本投入比例

计算IT部门生产成本变动率，需要确定成本函数中劳动力与资本投入的价格及其相关比例。在规模报酬不变的经济假设下，基于特定基础(ad hoc basis)的资本与劳动力投入份额通常设定为30%与70%。我们根据Heshmati对这一比例的研究，将劳动力投入份额与资本投入份额分别设定为35%与65%，并在总TFP计算中沿用这一投入比例。与Jorgenson研究相同，我们根据这一比例及相关投入价格指数计算的各类IT部门生产成本变动趋势相同，但由于各IT部门产出价格指数变动趋势不同，最终测算的各IT部门TFP增长速度不同。

3.5 全要素生产率数据

对于中国TFP数据的计算，我们根据Scheibe[18]中的资本投资变动率与劳动力投资变动率推导：TFP值等于GDP增长率减去相应的资本贡献与劳动力贡献。

本文推算的中国TFP值与Heshmati相似，但高于国内同类研究。如郑京海、胡鞍钢2004测算的TFP值分别为4.64%(1978~1995)与2.28%(1995~2001)，而本文估算的同期TFP值分别为5.74%及3.29%。由于单一IT部门TFP增长根据投入与产出价格式估算，总TFP值变动不会影响到估算的单一IT部门TFP贡献量。

4 测算结果与对比

为更好地理解中国各IT部门生产效率的变动及其对中国经济增长的贡献，我们将估算得到的各IT生产部门的相对价格变动、产出份额及其生产效率变动结果与同期美日两国研究数据作了相应的对比。此外，为保证测算结果的可靠性，测算结果还与Heshmati相关研究结论作了比较。

4.1 IT部门相对价格变动

如表1所示，由于IT产出价格变动呈下降趋势，中国IT产出价格变动与其投入价格变动之间的差异表现出与日美两国相同的变动趋势：IT部门的投入价格增长快于其产出价格增长，因而两者之间的相对变动趋势，即其差异为负值。

从各类IT的相对价格变动趋势看，由于计算机硬件及通信技术产品近年来更新替代速度加快，中美日三国的这两类IT部门的相对价格变动近年来下降速度都明显加剧。对于软件部门来说，与美日两国不同，中国软件生产部门相对价格变动在观察期内保持着加速下降的趋势。这一价格变动趋势反映了市场需求对中国软件业的影响：由于中国软件业市场需求以内需为主，1995年前中国软件业缺少发展与应用的硬件平台，因而缺乏刺激产业发展的动力，产品更新速度慢。1995年以后，随着我国IT基础设施建设的完善，软件产品更新速度加快，相应时期的软件业相对价格变动加大。

4.2 平均名义份额

从各时段IT产出在国内总产出中所占平均名义份额看，中国IT产出平均名义份额与美日两国的增长趋势相同。伴随IT产出份额的增加，各国非IT产出在总产出中的份额呈现下降趋势(表2)。

从各时段平均名义份额在GDP中所占份额大小看，虽然1995年以后中国IT业产值远小于美国和日本，但中国IT业产出在总产出中的比例大于美国和日本(中国IT产出份额达到了7.58%)，也超过了OECD各国4%左右的IT业产出份额[19]。中国IT业产出份额的增长趋势，反映了80年代以来中国政府对IT业的大力扶持与中国IT业的快速发展。

从IT业产出结构看，中国IT业产出明显倚重计算机硬件部分，软件业产出份额明显偏低：1995~2003年期间，我国软件业产出份额仅为0.74%，远低于同期的美国(1.78%)与日本(1.92%)。我国IT业产出结构表明虽然软件产品发展的硬件环境已逐渐成熟，但与日美两国成熟的软件业相比，目前我国软件行业发展仍处于从导入期向成长期过渡的阶段，因而IT产出仍呈明显的“重硬轻软”的不均衡发展状况。

4.3 IT部门相对生产效率

如表3所示，三个国家IT生产部门生产效率对总体社会经济生产效率的贡献量都表现出总体上升趋势。

从IT贡献的增长趋势看，IT对生产效率提高有明显的推动作用，是一种强有力的经济繁荣工具。即便在各国经济发展缓慢时期，IT部门TFP增长对生产效率的提高仍表现出了持续、强劲推动。1995年美国经济复苏之前，IT部门对美国经济生产效率提高的贡献率保持在70%左右；1995年中国经济整体生产效率下降时，IT对中国TFP增长的贡献率达到了44.37%；在90年代日本经济全面衰退时，IT对日本TFP增长的贡献率则由90年代之前的14.65%跳升到1995年之后的80%，使IT成为日本经济衰退时期，拉动日本生产效率增长最重要的力量。

从IT贡献量的增长幅度看，IT对美国TFP的贡献增长平稳。1995年美国经济复苏之后，由于非IT业对美国TFP增长贡献上升，IT贡献率略有下降(由复苏前的70%下降到46.46%)。这一现象表明，经济复苏后的美国，在经济运行中出现了除IT业以外的若干新经济增长点，使整体经济运行平稳，发展势头强劲。与美国不同，中国与日本的IT贡献量在1995年之后都呈现出一种大幅攀升趋势：1995年后IT在中国TFP中的贡献量比1990年前上升了1.24%，贡献率由此前的4.26%上升到了44.37%；1995年后的IT对日本TFP的贡献量虽然比之前只上升了0.04%，但贡献率则上升了40%。中国IT贡献量的大幅攀升，反映了20多年来，中国快速发展的IT业已经成为推动中国经济生产效率提高的重要工具；另一方面也凸现出近年来中国经济整体生产效率增长减缓，因而IT部门对TFP增长的拉动更为突出。IT对日本TFP增长贡献的大幅提升，则反映了在90年代以后日本经济全面衰退时期，生产效率提高中来自非IT部门的贡献大幅下降：非IT业贡献率从90年代之前的85.99%下降到1995之后的22.22%。

从IT部门TFP贡献结构看，中国IT业的贡献主要集中在硬件部门，来自软件业方面的贡献明显落后于美国和日本。由于20多年来中国IT业的发展重点集中在建设IT基础设施上，电子元器件的大批生产、网络的迅速扩张、计算机硬件设施的大量投放，极大地刺激了硬件部门的生产。硬件生产者所面临的激烈的市场竞争环境，对硬件部门生产效率的提高产生了巨大的推动。中国软件业虽然也历经了20多年的发展，但由于其前期发展不具备相应的硬件环境与公平竞争的市场竞争机制，我国软件业的发展仍远滞后于日美两国。然而，1995年以后，随着我国IT基础设施的扩张与完善，为我国软件产品及其服务的应用提供了必要的硬件运作平台。电子商务、电子政务的发展，政府软件采购中对国产品牌的保护，进一步扶持了我国软件业的成长，使我国软件业近年来发展迅速，因而1995年后软件业在总TFP中的贡献开始凸显。但由于我国软件业还没有形成规模型企业，从很大程度上影响了我国软件行业产业结构的调整、自主创新能力的增加，使我国软件业的发展“大而不强”，生产效率的提升缓慢，对经济发展仍缺乏足够的推动力度。

4.4 与Heshmati结论比较

Heshmati测算了1978~2003年期间中国IT投入与TFP增长之间的关系。由于Heshmati研究没有将IT进一步细分为计算机硬件、软件和通信设备，本文通过加总各类IT部门贡献与Heshmati相关研究结论比较。与Heshmati研究相比，本文所得的IT对TFP的贡献相对较低。

Heshmati通过回归得到的IT影响系数为0.076，即IT资本每增长1%，有0.076%贡献于TFP增长。Heshmati估算的观察周期内中国IT资本平均增长率为26.4%，因此IT对TFP的贡献量为2.01%。如果以本文测算的TFP平均增长率4.88%计算，IT投入对TFP的贡献率为41.18%(Heshmati计算的该时期平均TFP增长率为5.3%，则IT贡献率为37.92%)。本文估算的IT平均贡献量为0.88%，以TFP平均增长率4.88%和5.3%计算，IT部门的贡献率分别为18.03%，16.60%。

导致本文与Heshmati研究结论差异的主要原因是研究角度不同。Heshmati以IT资本影响系数检验IT资本投入变动对TFP增长产生的影响，所测得的IT贡献包括来自IT部门、非IT部门的IT资本深化、技术进步及资源重新配置等方面的影响。而本文通过IT部门投入与产出的相对变动率近似推导单一IT部门效率提高对总TFP的影响，所测得的IT贡献仅包括来自IT部门的资本深化、技术进步、资源重组等方面的贡献，没有包括非IT部门应用IT技术而提高的生产效率。因而，从总体而言，本文所测IT影响范围小于Heshmati的研究。

5 结论

估算各IT部门TFP增长速度，是观察IT对整体社会生产效率提高影响的重要途径。本文以双推法为基础，估算了1980~2003年期间中国各IT部门对中国TFP增长的单独贡献，并将研究结论与Jorgenson & Motohashi、Heshmati研究进行了对比。从本文的研究可以得到如下结论：

如同美日两国IT业对该国TFP增长的贡献一样，中国IT业对中国社会生产效率的提高也产生了积极的影响，并且这种影响伴随中国IT业的发展而不断增强。虽然近年来中国整体经济中TFP增长速度减缓，但来自IT业的贡献仍然增长迅速，并且在总TFP中的贡献份额大幅上扬。IT业生产效率变动在我国TFP增长中的表现一方面反映了IT业对我国经济发展的强劲推动，另一方面也证实了IT的生产与使用对社会生产效率提升具有很大的影响力。

虽然近年来IT对我国生产效率提高的贡献越来越显著，但这种贡献主要集中在计算机硬件部门，软件部门生产效率的提高不显著，因而软件业对我国经济发展推动力度不足。由于硬件基础设施建设的扩张与完善，国家采取若干措施对国内软件市场需求的拉动，以及国家政策对国内软件品牌的扶持，我国软件业具备了广阔的发展空间。未来我国软件业的发展，极可能成为拉动我国生产效率提高的新的经济增长点。

由于首次使用双推法估算中国单一IT部门生产效率，研究中还存在一些问题需要进一步完善：首先，劳动力与资本投入的比例应考虑随着经济的发展及生产成本函数的变动而变动。动态的劳动力与资本投入比例，可以更细致地捕捉中国TFP增长变动、IT部门生产成本变动。其次，现实世界中的各IT生产部门的成本函数存在着一定的差异，进一步推导这种差异，可以更准确地捕捉到各IT部门的相对生产效率变动。此外，生产者期望函数中应加入相关的税率的影响，使计算的价格指数具有对价格变动更准确的反映能力。最后，近年来伴随IT业生产效率提高，中国非IT行业对TFP的贡献呈下降趋势的原因值得进一步研究。

参 考 文 献：

[1]Jorgenson D W. Information technology and the U.S. economy[J]. American Economic Review，2001，(1)：1-32.

[2]Oliner S D，Sichel D E. Information technology and productivity：where are we now and where are we going?[J]. Journal of Policy Modeling，2003，25：477-503.

[3]翁逸群，蔡来兴，唐元虎.“新经济”与美国经济的增长前景[J].预测，2001，20(3)：5-7.

[4]Jorgenson D W，Motohashi K. Information technology and the Japanese economy[J]. Journal of Japanese International Economics，2005，(19)：460-481.

[5]中华人民共和国信息产业部.2002~2003年电子信息产业经济运行状况与发展趋势[M].北京：人民出版社，2002.2-6.

[6]郑京海，胡鞍钢.中国全要素生产率为何明显下降[EB/OL].省略er.pku.省略/cn/ReadNews.asp?NewsID=3232，2007-03-21.

[7]Heshmati A，Yang W. Contribution of ICT to the Chinese economic growth[R]. The RATIO Institute and Techno-Economics and Policy Program，Seoul National University，2006. 1-17.

[8]Triplett J E. High-tech industry productivity and hedonic price indices in industry productivity[A]. International Comparison and Measurement Issues，Proceedings of May，1996[C]. OEDC Workshop，Paris：Organization for Economic Cooperation and Development，1996 .119-142.

[9]Colecchia A，Schreyer P. ICT investment and economic growth in the 1990s：is the United States a unique case? -A comparative study of nine OECD countries[J]. Review of Economic Dynamics，2002，(5)：408-442.

[10]Schreyer P. The contribution of information and communication technology to output growth：a study of the G7 countries[R]. OECD Science，Technology and Industry Working Papers，OECD Publishing，2000. 1-24.

[11]Henry D，Dalton D. Information technology industries in the new economy. chapter 3[A]. Digital Economy 2002[C]. Department of Commerce，Washington，2002. 23-30.

[12]中国电子工业年鉴编辑委员会.中国电子工业年鉴[M].北京：电子工业出版社，1986-2004.

[13]国家统计局.中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，1981-2004.

[14]Jorgenson D W. Accounting for growth in the information age[EB/OL].http：//www.post.economics.harvard.edu/faculty/jorgenson/papers/acounting_for_growth_050121.pdf，2007-05-21.

[15]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952~2000[J].经济研究，2004，39(10)：35-44.

[16]国家统计局国民经济核算司.中国国内生产总值核算历史资料：1952~1995[M].大连：东北财经大学出版社，1997.

[17]Fraumeni B M. The measurement of depreciation in the U.S. national income and product accounts[J]. Survey of Current Business，1997，77(7)：7-23.

[18]Scheibe J. The Chinese output gap during the reform period 1978~2002[R]. University of Oxford，Economics Discussion Paper Series，2003，179：1-56.

[19]Daveri F. The new economy in Europe，1992~2001[J]. Oxford Economic Policy，2002，18：345-362.

“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”