第 28 卷第 2 期
2017 年 4 月
中原工学院学报 Vo l. 28
Apr. , 2017 JOURNAL OF ZHONGYUAN UNIVERSITY OF TECH :-..rOLOGY
文章编号: 1671- 6906 (2017) 02-0078-07
包含健康人力资本的区域全要素生产率及其影响因素研究
黄莉la ， 2 李向前lb 张紫叶la
(1.安徽工业大学 a. 管理科学与工程学院; b. 商学院，安徽马鞍山 243000;
2. 合肥工业大学管理学院.合肥 230009)
摘 要: 基于 2005-2014 年中国 31 个省份的面板数据，运用随机前沿分析方法(SFA)分析了包含健康人力资本因素
在内的区域全要素生产率及其影响因素。结果发现:我国全要素生产率值较低，并在持续不断提高之中;省城间存在较
大差异，不考虑其影响因素会低估我国区域经济系统全要素生产率;贸易依存度、政府规制、产业结构对全要素生产率产
生正效应，产权结构、城乡收入差距则相反，技术创新能力因时滞效应并没有明显作用。研究表明，发展对外贸易、产业
结构优化、非国有经济成分上升有利于国家建设过程中区域全要素生产率改善。
关 键 词: 全要素生产率;健康人力资本;随机前沿模型
中图分类号 F224 文献标志码 A DOI: 10. 3969/j. issn. 1671- 6906. . 017
我国经济增长模式是近年来国内外研究热点之
有学者认为，我国的全要素生产效率较低，不足以
支持经济持续增长。保罗·克鲁格曼 (Paul Krug-
man)认为，我国的生产率增长是资源投入的结果而非
效率因素[1 J 。衡量一国经济增长质量和可持续性的重
要指标就是全要素生产效率(TFP) 0 Chow G 等测算
了我国全要素生产率在不同时期的变化，分析了其对
经济增长的贡献:2J ; Young A 测算了新兴东亚国家和
地区的全要素生产率，发现其与经济增长的不协同
性问。王兵等从环境视角研究了区域环境和环境全要
素生产率及其影响因素[4]; 张小蒂等测算我国长三角
地区的全要素生产率变化对经济增长的贡献[5]; 彭国
华测算了省区全要素生产率并进行了收敛检验问。以
上学者的研究虽然从不同视角和范围为全要素生产率
的研究积累了丰富的文献，但全面整体的研究缺乏，引
人健康人力资本要素的分析很少，真正将健康人力资
本、全要素生产率及其影响因素综合起来的分析尚有
待加强。
本文以面板数据为基础，增加健康这一技入要素，
运用随机前沿分析法 (Stochastic Frontier Analysis ,
收稿日期 :2016 一 09-15
SFA) ，选取超越对数函数测度我国经济系统全要素生
产率，并做进一步分析。
1 研究方法
随机前沿分析方法(SFA)考虑生产行为的影响因
素，可在一定限度上克服技术非效率。 Kumbhakar S
等川认为，SFA 生产函数模型的一般形式为:
Y it = f(品 ， t)exp(Vi， - Uit). i = 1. … . = 1. … .T
(1)
式中 :Yit 是产出;且是投入川是时间趋势 ;f(Xit ，t)是
前沿生产函数的表达式 ;Vit 是随机统计误差项 ;U ，t 是技
术非效率。
E[fCXit , t)exp(Vit - UiJ )J TE 一
E[fCx" ,t) expC Vit) I Uit = OJ
= expC - U iJ ) C 2)
当 Ui， >O 时 • TEit<l ， 技术无效;当 Uit = 0 时，
TEi1 =1 ，技术有效。常用的生产函数有柯布一道格拉
斯CC-D 函数)和超越对数CTranslog) 函数:
基金项目:国家自然科学基金项目 (71173106);安徽省哲学社会科学规划项目 (AHSKY2014Dl 5) ;安徽省哲学社会科学规划项
自 (AHSKQ2015D49) ;安徽省大学生创新创业训练项目 (201510360263)
作者简介:黄莉0980一九女，安徽马鞍山人，讲师，博士生，主要研究方向为宏观经济。
第 2 期 黄莉，等:包含健康人力资本的区域全要素生产率及其影响因素研究 • 79 •
lnY;，品+卢/ + ~ß)n..rη ， + V ;, - U ;, (3) 虑效率影响因素和未考虑效率影响因素两种情况的我
比=品 +βt+ 平jl叫+÷平jt 1肌+
士2平川jit 1川 +Vi1 -U i1 (4)
式中:卢是待估计变量的系数。式 (3)是式 (4) 的简化。
Battese G E 等[盯在模型中引人技术非效率影响
因素函数:
Ui! δ。十 Z;，δ + W ;, (5)
式中 :Zit 为影响因素 ;δ 是回归系数 ;U'it 是随机误差项。
2 数据与变量
本文所使用的原始数据都来自于有关统计年鉴和
文献，研究对象是我国 31 个省域地区 2005-2014 年
度 310 个样本数据。
关于区域经济全要素生产率问题的研究，由于不
能获取足够的变量数据，而且已有研究中变量的选择
和处理方式不一致，本文从狭义视角出发，结合现实数
据，对区域经济生产系统的投入变量和产出变量进行
选择和处理。
2. 1 产出变量
本文采用国内生产总值(GDP.单位为亿元)作为产
出变量，并基于 2005 年数据换算了各年度实际 GDP。
投入变量
资本投入 CK) 选取年均资本存量(单位为亿元)
作为投入变量，依据单豪杰的测算方法[9J 推算得到。
单豪杰研究的基期是 1952 年，为了方便比较研究，本
文根据 2005 年的可比价格折算了各省市区历年的资
本存量。采用永续盘存法进行核算，并估算基期资本
投入，折旧率取为 % ;价格指数采用各地区固定
资产投资价格指数，实际物质资本投入由物质资本投
资通过价格指数平减得到。
健康人力资本 (L) 选用各地区总生存人年来衡
量，是指该地区截至当期所有人生存年限的总和，由各
地区人均年龄乘以各地区年末人口数量得到。原始数
据来源于中国统计年鉴、中国卫生统计年鉴等。
2. 3 影晌因素
圄于目前确定效率影响因素仍没有正式的理论依
据，本文主要从产业结构、产权结构、技术创新能力、城
乡收入差距、政府规制以及贸易依存度等来系统地考
察我国全要素生产率状况。因为这些因素影响生产的
总产出和总投入，从而影响全要素生产率。本文对考
国全要素生产率状况进行了对比分析。
. 1 产业结构
我国工业化水平在推动当地经济发展的同时，也导
致当地出现高资源消耗和高环境污染问题。高资源消
耗、高环境污染的粗放工业增长模式尽管正在不断转
变川，却不能避免对中国经济持续发展产生不利影响。
产业结构特征用工业总产值/国民生产总值来表征。
产权结构
"国退民进"高度概括了我国产权结构现状，有学
者认为其原因是国有企业的效率总体明显低于非国有
企业效率川。本文用国有单位职工人数/年均从业人
员来表征产权结构。
2. 3. 3 贸易依存度
我国对外贸易的快速增长，在拉动我国经济增长的
同时，也带来能源消耗和环境污染问题。有学者将对外
贸易和污染排放相联系，研究两者的关系，认为对外贸
易的增长带来不容忽视的环境代价[叫。本文用出口贸
易总额与国民生产总值比值来表示贸易依存度。
2. 3. 4 政府规制
我国政府对经济发展具有主导性影响。政府规制
可以表示为财政收入/国民生产总值。
技术创新能力
技术创新能力用各地区每百万人口获得的国家三
项专利数来表示。数据来自 2005-2014 年各期《中国
统计年鉴》。
城乡收入差距
城乡收入差距用城乡人均可支配收入之比来表
示。城乡发展不平衡是拉动内需、促进经济持续发展
的重要影响因素。
3 结果分析
3. 1 包含健康的区域全要素生产率的结果分析
基于上文分析，可建立如下两个 SFA 模型:
lnY ;, =卢。 +βlnCi1 +品 lnHi1 +βt+Vi1 -Ui1 (6)
lnY ;, =卢。+ß: lnCi1 +向 1nHi1十 βt 十1/2品 (lnCi1 )2 +
1/ 2品ClnHi1 )2 十 1/2卢'"t 2 + 品 lnCi1 1nHa 十 β， tlnCi1 +
卢'"tlnCi1 + ß,,, lnH i1 + V i1 - U ;, (7)
U i1 = ()，。十 δ1 Property 十 ()2 Trade 十 ()3GOV 十 ()4 Tech 十
()s Industry + ()6 Income + V i1 (8)
• 80 • 中原工学院学报 2017 年第 28 卷
式 (6) 和 (7) 中 :Y" 、 Cit 和 H it 分别表示第 t 地区第 t 期
的实际 GDP、物质资本存量和总生存人年4为回归系
数。对于式 (7) ，如果建立原假设 Ho ， 即假设二次项
系数 ι 、品、品、卢d， 、ι 、卢'ht 为零，则 (7) 变成了式 (6) 。
式 (8) 中 :Pro户erty 、 Trade 、 GOV、 Tech 、 Industry 、 In
come 分别表示产权结构、贸易依存度、政府规制、技术
结构、产业结构和城乡收入差距。
通过广义似然率统计量验证式 (6) 和 (7) 的适用
性。广义似然率为 :λ = -21n[L(Ho )jL(H1)J 。假若
广义似然率 A 大于临界值，则接受超越对数模型。由
表 1 可知，式 (6)模型中品和 β 的估计结果均不显著，
式 (7)模型中 2 个参数品和ι 的估计结果不显著。但
是，根据检验结果，核算广义似然统计量，可以得出大
于 5%显著水平下的卡方分布。因此，选取超越对数
生产函数模型。
表 l 前沿函数估计
考虑效率影响因素前沿函数估计 未考虑效率影响因素前沿函数估计
常数项 一 2. 89 僻静钟 () ' 秘气 )
!nC .樨铃 ()
lnH 1. 211 模俱镇 ()
一 铸椅锅 ()
ClnC) 2 一 ()
(!nH)2 6 都静秘(一 1)
2 t 3 骨普普 (4. 538)
(!nC) ()
ClnH) 96()
(!nC)t 58( 一 )
(!nH)t 一 69( 一 1)
。
σ
y
1. 438 愣份份 ()
势告快 ()
一 O. 501 份公费 ()
提提椅 ()
快餐警 (3. 201)
()
铃锐 '()
一 费精 '()
一 ()
O. 043 都依 ( 1)
O. 058 骨笋骨 )
O. 982 饵'‘ ()
部部机 ()可
Log 函数值
注:括号内为 t 检验值川、赞讲、赞势头分别表示显著性水平为 、 、 双侧)。
表 2 效率影响因素估计
效率影响因素估计
Pruperty 1. 58(0. 35 1)
Trade 一 O. 452 …()
GOV ()
Tech1101οgy 18()
( 7)
5…()
1. 78 静如静 ()
86( 7)
5()
Iηdustry
Income gaρ
常数项 δ。
σ2
Y
Log 函数值
注:括号内为 t 检验值;养、养祷、於长长分别表示显著性水平
为 O. 1 、 O. 05 、 ( 双侧)。
289. 527
根据表 1 中未考虑效率影响因素时前沿函数估计
结果，d和 γ 均通过了检验。这表明，各地区存在技术
非效率，可明显异于零且为正，技术效率在不断提高。
由未考虑效率影响因素的效率估计描述性统计可
知，区域经济生产系统的效率均值较低，为 O. 452 1，尚
有超过 50%的改善空间;效率最低值仅为 O. 140 5 ，最
高值达到 O. 954 1 ，差距很大。其原因是多方面的。姚
先国等[13J 研究发现，资本积累仍然是 20 年中经济增
长的主要源泉。近年来，中国政府与国民都非常重视
健康素质发展问题。数据显示，政府与国民在健康方
面的投资得到显著提升。这可以有效解释为什么部分
发达地区经济系统全要素生产率大幅提升。同时，长
期以来，中国省城区域间的健康状况差异性极大，经济
薄弱地区健康投资的不足仍然是导致全国整体经济系
第 2 期 黄莉，等:包含健康人力资本的区域全要素生产率及其影响因素研究
• 81 •
统全要素生产率低下的重要原因。另外，若干卫生资
源相对丰富的地区的人口健康水平反而低于卫生资源
不丰富的地区。
由表 1 可知，在考虑效率影响因素时，估计结果中
矿和 y 均显著。这表明技术非效率影响着经济生产
水平。由影响因素的回归系数可知.政府规制和技术
创新项的回归系数不显著，产权结构、贸易依存度、产
业结构和城乡收入差距回归系数均在 1%的显著水平
下显著。
进一步分析可知，产权结构变量回归估计系数显
著为负，说明其对全要素生产率有正面影响。 10 年
间，国有企业职工占比人数下降了1. 4% 。而且，在这
期间，在我国经济持续增长的同时，产权结构比例逐年
降低，这说明发展非国有企业有利于增加经济活性。
这和刘小玄的研究结论[11] 一致。
贸易依存度变量回归估计系数显著为负值，说明
其对全要素生产率有正面影响。即在考虑环境因素情
况时对外贸易仍对全要素生产效率提高起促进作用。
一方面，发达国家向我国产业转移结构不断优化，有高
污染产业，也有低污染的"干净产业"[14]; 另一方面，对
外贸易结构也有优化，我国出口结构已经是以中等技
术附加值出口为主。然而，我国出口结构虽有优化，但
与世界平均水平仍有差距。同时，进口结构却是以中
高技术附加值为主，对外贸易的促进作用并不明显。
政府规制变量的回归系数虽较小但为正值，表明
政府控制对全要素生产率的影响虽不显著但有抑制作
用。而政府的过度干预不利于发挥市场经济的作用，
抑制了全要素生产率提高。因此，政府应该进一步转
变职能，尤其是优化政府在公共支出方面的结构，利用
市场经济体制的优势，加大治理环境污染的投入，支持
研发环保技术。
让人意外的是，技术创新能力变量的回归系数不
显著，没有通过 10% 的检验，且回归系数接近于 0 。
可能的原因是，创新是从 R&D 投入开始到创新成果
产出的系列过程，存在着时间滞后性。滞后时间设定
不尽相同，刘顺忠等将其设定为 1 年【 l巧，弗曼等则设
定为 2 年问。本文在考虑技术创新能力变量时未考
虑时滞问题，即只考虑了当年的创新投入对当年的区
域经济生产系统效率的影响。本文选用国家三项专
利项数来表征技术创新能力变量时仅以各地区每百
万人口获得数这一数据表示，不能全面反映技术创新
能力对我国经济增长的影响，所以超越对数函数回归
结果不能全面反映技术创新能力变量对经济系统全
要素生产率的影响。但这并没有否认技术创新与经
济增长之间的正向联系。
自 20 世纪 90 年代至今，我国技术创新增长态势
显著，且增长幅度较大，表明我国技术创新在纵向上取
得相当成就的同时，也存在问题:我国技术创新效率比
较低，对经济影响小，明显落后于世界发达国家。自俊
红等研究认为:区域创新系统内部各主体之间的联结
不畅导致创新效率较低[17J 多创新直接主体间的不
畅联结关系很大程度上抑制了创新活力。
产业结构变量的回归系数显著为负值，说明其对
全要素生产率具有明显促进作用。在我国发展初期，
工业化水平提升推动着全要素生产率提升，但由于存
在工业化对环境因素的负面影响，一定程度限制了其
对全要素生产率的推动作用。工业化水平提高的代价
是资源消耗和环境污染。目前这种粗放模式正在逐步
转向精细化[IOJ 这也使得产业结构变量的作用为正
向。在工业化的关键时期，在环境约束下，工业化水
平的提高对我国全要素生产率的影响是两面的:一方
面，工业化促进了经济发展;另一方面，三高发展模式
给经济发展带来不利影响。因此，在转型期，我国面临
的主要任务之一是产业结构优化。
城乡收入差距变量的回归系数为负值，说明城乡
收入差距的降低与全要素生产率存在正向联系。具体
来说，城乡收入差距的比重下降 1%.全要素生产率上
升1. 6% 。谭宏业等利用收入分配差距理论分析了我
国城乡收入差距变化对经济效率的影响:经济效率与
收入差距有密切联系，适度收入差距会提高经济效率，
反之则会导致经济效率的下降[悦。杨天宇等则研究
了城乡收入差距的最优化路径，认为缩小居民收入差
距有利于拉动居民消费【19] 。
3. 2 效率值比较分析
从表 3 可看出，在考虑效率影响因素的情况下，
全国经济系统效率值与前沿面水平有较大差距，均值
仅为 . 明显高于未考虑效率因素情况下的值。
也就是说，不考虑效率影响因素，经济系统效率值会
被低估。除此之外，控制各地区差异的各项因素也会
对结果产生显著影响。这说明，导致区域间效率差异
的重要原因是各地区产权结构、政府规制、贸易依存
度、城乡收入差距、产业结构和技术创新能力等因素
的异同。
经济系统全要素生产率纵向时序比较
由图 1 可知，在考察期内，不考虑影响因素时区
域全要素生产率均值持续上升;考虑影响因素后，
2005-2009 年经济系统全要素生产率呈上升趋势，
2009-2012年全要素生产率呈下降趋势。在不考虑
• 82 • 中原工学院学报 2017 年第 28 卷
表 3 效率值描述性统计
代号
考虑
不考虑
个数
310
310
平均值
6
1
影响因素情况下，效率的提升可以看作是经济生产系
统的自身调节与优化。对比期初与期末各项影响因素
数据发现，产权比例、产业结构和城乡收入差距等变量
明显下降，技术创新能力明显上升;同时，政府规制变
量取值逐年上升，贸易依存度变量取值在 2009 年后达
到顶端井开始下降， 2011 年叉开始呈现上升趋势。因
此，一方面，近年来非国有经济的壮大与产业结构的优
化以及城市化进程的加快提升了全要素生产率;另一
方面，由于政府干预等影响，对外贸易迅猛增长，在拉
动经济增长的同时也带来一系列问题，因为巨大的环
境代价，经济系统全要素生产率的提高被抑制。因此，
在减少政府规制，拉动对外贸易的同时，要优化对外贸
易结构，加强对环境污染的治理。
- 一 一…一…… 川…一一 -一一一一一一一一一一一一一】 川~
口回00 φ
惕。 5000
鸟。咽。 o
f憾。皿00 。
事。 2000
"伊考虑影响因素 --不考虑影响因素
Z四)5 2006 2由)7 2囚)8 2四)9 2010 2011 2012 2013 2014
年份
国 l 全要素生产率趋势图
经济系统全要素生产率的横向比较
进一步比较考虑影响因素和不考虑影响因素两种
情况下的各省域全要素生产率均值、标准差和均值排
序情况可以发现:无论是否考虑影响因素，利用 SFA
方法测算的区域经济系统全要素生产率最高的都是上
海，其次是北京和广东;而在不考虑影响因素的情况
下，全要素生产率最低的 3 个省分别是广西、甘肃和四
川 1;在考虑影响因素的情况下，处于后三位的省份分别
是云南、贵州和西藏。这说明，上海、北京和广东作为
经济发达的沿海城市，不论是外部环境还是内部条件
的建设都处于领先地位。全要素生产率处于后三位的
省份都属于中西部欠发达地区。由此可看出，东部的
经济系统全要素生产率要高于中西部。对于各省域经
济系统全要素生产率均值而言，不考虑影响因素时，最
高值和最低值分别是上海的 o. 948 9 和贵州的
标准差 最大值 最小值
8 O. 351 3
8 O. 954 1 O. 140 5
，考虑影响因素时，最高值和最低值分别是上
海的O. 993 9和西藏的 O. 382 1，区域差异很大。在考
虑影响因素的情况下，各省域经济系统全要素生产率
均值均高于不考虑影响因素时的数值，最高差距达到
，说明外部环境对经济系统全要素生产率的影响较
大。其中，黑龙江、山西、安徽、吉林等中部地区差异最
大。由标准差可知，除了北京、天津、广东、上海等省市
外，其余各个省市效率标准差在不考虑影响因素时均
较高，说明考虑影响因素时的结果更趋于稳定。
综上所述，忽略效率影响因素，会低估我国区域经
济系统全要素生产率，并且东部地区的经济系统生产
效率显著高于中西部地区。
4 结语
应用超越对数随机前沿模型，利用中国 31 个省市
2005-2014 年的面板数据，实证测算了包含健康人力
资本的区域全要素生产率，并考察了产权结构、政府规
制、贸易依存度、城乡收入差距、产业结构和技术创新
能力等因素对经济系统全要素生产率的影响，研究结
果表明(见表的:
(1)从纵向时序上看，在不考虑影响因素的情况
下，我国区域经济系统全要素生产率整体上呈缓慢上
升趋势。在考虑影响因素的情况下，区域经济系统全
要素生产率呈波动上升趋势，整体上表明我国经济系
统全要素生产率正在不断提高，效率值尽管较小，但提
升空间很大。
(2)从横向比较上看，我国各省市经济系统全要素
生产率差异很大，并且东部地区经济系统全要素明显
高于中西部地区，不考虑影响因素和考虑影响因素两
种情况下均表明了这一差异;另外，两种情况下得到的
效率值之间存在显著差异，考虑效率影响因素时的测
算结果均高于不考虑时的情况。
(3)从总体上看，忽略效率影响因素会低估我国区
域经济系统全要素生产率。在纵向时序上比较，我国
区域经济系统全要素生产率较大程度被低估;在横向
上比较，我国区域经济系统全要素生产率较高的城市
一般受影响较小，反之则受较大影响。
第 2 期 黄莉，等:包含健康人力资本的区域全要素生产率及其影响因素研究 • 83 •
表 4 中国各省域经济系统全要素生产率均值与标准差
不考虑影响因素 考虑影响因素
均值 标准差 均值排位 均值 标准差 均值排位
~t 尽 o. 883 6 7 2 o. 979 6 2
天 津 5 6 4 9 5 4
河北 1 5 10 O. 546 7 8 12
山 西 O. 370 1 1 20 6 4 16
内蒙古 8 2 21 7 O. 013 2 19
辽 { 丁 2 5 9 O. 632 6 O. 025 7 8
吉林 O. 380 3 3 16 1 1 11
黑龙江 1 5 11 8 6 9
上海 O. 948 9 5 1 O. 993 9 4
江苏 O. 657 3 6 6 2 5 5
浙 江 2 8 5 O. 713 1 1 6
安徽 8 1 27 8 6 20
福 建 O. 542 7 9 8 O. 641 3 1 7
江西 1 7 25 O. 506 1 O. 182 5 17
山 东 O. 568 3 O. 045 9 7 O. 587 2 8 10
河南 4 O. 054 5 19 3 8 18
湖 北 O. 370 6 O. 056 3 17 O. 509 9 6 15
湖 南 O. 342 7 6 22 1 3 21
广 东 O. 769 0 7 3 O. 923 8 8 3
广 西 O. 280 1 3 29 8 4 27
海南 5 5 12 1 O. 018 8 14
重 庆 O. 329 7 1 23 O. 438 9 O. 103 6 24
四 JIj 5 5 26 O. 469 1 5 23
贵州 9 O. 045 4 31 O. 388 1 6 30
z;; 南 1 O. 052 1 28 O. 401 2 4 29
西藏 O. 405 6 6 13 O. 382 1 6 31
陕西 O. 320 3 3 24 2 5 26
甘肃 O. 263 8 2 30 1 1 28
青海 2 1 18 9 3 25
宁 夏 O. 382 5 O. 052 9 15 O. 468 9 5 22
新疆 O. 395 8 O. 053 6 14 O. 028 7 13
(4)除了政府规制，各影响因素在超越回归模型中 次测算中结果不显著，其原因可能是受时滞效应的影
的回归估计系数均显著为负值，对区域经济系统产生 响。缩小地区健康生产效率差异、发展对外贸易、产业
正向作用;产权结构调整有利于提升区域经济系统全 结构优化、非国有经济成份的上升对国家建设过程中
要素生产率;贸易依存度变量的正向作用表现较为明 经济系统全要素生产率改善和外部环境建设有积极的
显;产业结构比例的提高表明工业化水平的提高，将对 作用。因此，政府可在社会福利和养老机制上增加投
经济增长起到显著推动作用;城乡收入差距对经济增 人，运用宏观调控引导市场经济科学发展。
长效率的反向作用非常显著。技术创新能力变量在此
• 84 • 中原工学院学报 2017 年第 28 卷
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(责任编辑:陆俊杰)
Research on Contains Healthy Human Regional TFP and
Its Influencing Factors
HU ANG Ij1. 2 , LI Xiang可ian1 ， ZHANG Zi-ye1
(1. Anhui University of Technology , Ma' anshan 243000;
2. Hefei University of Technology , Hefei 230009 , China)
Abstract: Based on the 2005-2014 years of China's panel data for 31 provinces , using stochastic frontier , con-
tains healthy human regional TFP and its influencing factors are analyzed. The results show that: China' s total factor
productivity is low , and in the co日tinuous improvement , there is a big difference between provinces. Without
consideration of its influencing factors , it will underestimate the total factor productivity of China' s regional e
conomic system. Trade dependence , government regulation and industrial structure have positive effects on total
factor productivity. Property right structure and the income gap between urban and rural areas are the oppo-
site , but the technological innovation ability has no significant effect on the time lag effect. This shows that the
development of foreign trade , industrial structure optimization , the rise of non state owned 巳conomy is condu
cive to the process of national construction in the process of regional total factor productivity improvement.
Key words: total factor productivity; health human capital; stochastic frontier model
