技术进步增长率

技术进步增长率（精选10篇）

技术进步增长率 篇1

改革开放以来, 中国东北地区经济发展一直呈现出较强的增长活力。尽管由于传统计划经济体制影响较深、国有企业比重较高、改革包袱比较沉重等发展障碍, 但是其经济仍然保持较快增长。特别是“十五大”深化国有企业改革以及近期东北老工业基地振兴计划实施以来, 其经济增长更表现出惊人的活力, 并且成为拉动中国经济增长的一个重要组成部分。因此, 我们需要对东北地区这种经济增长趋势给予充分的认识与分析, 解读快速增长背后的现象与问题, 并对该地区经济增长持续性给予判断。

一、经济增长的表现

为了对东北地区经济增长有一个清晰的认识, 我们分别采用名义GDP和实际GDP (1978=100) 两种标准对中国东北地区的经济增长情况进行测算, 并且为了更好的反应其经济增长的情况, 我们又进而给出了人均GDP的变化情况, 计算结果如表1所示。

资料来源:根据各省历年《统计年鉴》计算得出。

从经济增长的整体情况来看, 按照当前价格计算, 东北地区改革开放以来平均增长速度为14.1%, 其中吉林省经济增长速度最快, 名义平均GDP增长速度为15.1%, 辽宁省的平均增长速度与地区平均增长速度持平, 而最慢的黑龙江省, 名义平均GDP增长率也达到了13.6%。而按照以1978年价格为基期计算, 大体情况与按照当前价格计算的结果相似, 其中东北地区平均增长速度为8.9%, 最快的吉林省增长速度为9.7%, 高于东北地区平均增长速度0.8个百分点, 辽宁省平均增长率为9.2%, 尽管慢于吉林省, 但其速度也高于地区平均水平;黑龙江省的平均增长速度为8%, 尽管低于地区平均速度, 但仅差0.9个百分点, 同最快的吉林省也仅差1.7个百分点。从“十五大”以来的经济增长表现来看, 我们发现尽管名义经济增长率低于改革以来的平均经济增长速度, 但是从实际经济增长速度来看, 在1998年到2005年的8年时间里, 实际平均增长速度快于改革以来的平均经济增长水平。从衡量发展水平的人均GDP指标来看, 东北地区实际人均GDP从1978年的563.7元增加到2005年的4481.9元, 在28年间以每年8%的增长速度, 增长了近8倍。从各省情况来看, 各省改革以来实际人均GDP增长率均在7%以上, 其中最快的为吉林省, 达到了8.8%, 最慢的为黑龙江省, 也达到了7.2%。并且我们发现自1998年以来各地区的经济发展又呈现出加速增长得现象。各个地区的实际人均GDP平均增长率均超过了9%, 而东北地区实际人均GDP增长率则实现了双位数增长, 达到了10.2%。从以上东北地区经济增长的表现我们可以看到, 东北地区自改革以来持续保持了快速的经济增长, 人民生活水平也有了显著的提高。

二、经济增长源泉的分析

(一) 经济增长源泉的变化

我们采用经济增长随机边界生产函数的方法结合东北地区各省的宏观经济数据构造面板数据 (Panel Data) , 然后应用随机效应估计方法对东北地区以及各省的要素产出弹性系数进行了估计。并结合东北地区改革开放以来各个时期的产出及要素投入的基本变化情况, 计算出东北地区及各省的生产要素对经济增长的贡献情况, 计算结果如表2所示。从表2我们可以看到东北地区的资本投入对经济增长仍然起到主要作用, 其贡献率约占60%左右, 但是资本贡献率呈现下降趋势。作为另一主要投入的劳动投入对经济增长的贡献率也呈现出下降趋势, 从改革之初到“十五大”深化国有企业改革之前, 劳动投入对经济增长的贡献率为18.4%, 而1998年以来其贡献率仅为5%。与要素投入贡献率下降趋势形成反差的是全要素生产率对经济增长率的贡献率变化, 其中全要素生产率对经济增长的贡献率从1998年之前的平均20%上升到1998年以后的34.4%。 (这一估算结果与中央财经大学、中国社会科学院工业研究所傅晓霞、吴利学[2006]的计算结果基本相同, 在他们的研究中发现全要素生产率在经济增长中的贡献份额超过30%, 但资本等要素投入仍然是经济增长的主要源泉, 贡献份额大约为60%。)

资料来源:根据作者计算得出。

从各省的情况来看, 大致情况与地区总体情况一致, 但是各省又存在一定的差异。从资本要素的贡献来看, 资本要素投入仍是各省经济增长的主要源泉, 但均呈现出下降趋势。其中资本贡献最高的辽宁省资本贡献率从1998年之前的73.5%下降到1998年以后的61.5%, 吉林省也从68.4%下降到63.7%, 而资本贡献率最低的黑龙江省则从68%下降到58.2%。从劳动要素投入的贡献率来看, 劳动要素不仅不是各省的经济增长源泉, 而且对经济增长的贡献呈现出逐渐降低的趋势, 其中自“十五大”深化国有企业改革以及实施东北地区老工业基地振兴战略以来, 劳动投入对经济增长贡献程度均低于10%, 其中辽宁省为6%, 吉林省为7.4%, 而黑龙江省最低为2.4%。从全要素生产率变化来看, 各省的全要素生产率自改革开放以来均有显著提升, 其中黑龙江省最高接近40%, 而辽宁省与吉林省均低于东北地区平均水平, 其中辽宁省为32.5%, 而吉林省仅为28.9%。

(二) 全要素生产力的分解

从上一部分分析我们可以看到, 全要素生产率对东北地区经济增长的作用逐渐增强。因此, 对全要素生产率本身的理解也成为理解和认识东北地区经济增长现状及可持续性的关键内容。按照索洛等经济增长理论学者对经济增长的核算分解研究, 全要素生产率被理解为由技术进步和制度因素对经济增长的贡献, 但同时也有学者将全要素生产率分解成技术进步和技术效率两个部分。其实这两者划分方法并不矛盾, 因为技术效率高低与否主要就是实际采用的技术与生产可能性边界是否吻合, 如果吻合则被视为技术效率较高, 如果不能吻合则视为技术效率较低。而现有技术效率与潜在技术效率之间的改进过程正是生产要素能否按照市场价格信号进行资源配置的过程。因此, 技术效率也是制度因素的一个反映, 所以两种分解方法并不矛盾。

在此我们采用后者, 即采用将全要素生产率分解为技术进步与技术效率。同理根据随机边界生产函数以及东北地区的相关宏观经济数据, 我们对东北地区及各省的全要素生产率分解 (如图1至图4所示) 。从图1我们可以看到, 东北地区全要素生产率增长率变化与技术进步增长率变化趋势相同, 在1993年之前, 均存在波动上升的趋势, 全要素生产率增长率从1979年的-4.1%上升到1993年的7.59%, 同期技术进步增长率则由改革之初的-0.1%上升到1993年的5.51%。而在1993年至1999年, 全要素生产率与技术进步的增长率变化出现了短暂下降趋势, 其中全要素生产率增长率从7.59%下降到1.6%, 而技术进步的增长率则由5.51%下降到1.21%。但是在1999年以后全要素生产率与技术进步增长率又均出现缓慢上升的趋势, 其中全要素生产率1999年至2005年平均增长率为3.43%, 而同期技术进步增长率为3.2%。从图1我们注意到全要素生产率增长率变化主要同技术进步增长率有较强的相关关系, 但是两者差异的大小又受到技术效率增长率的制约。我们看到东北地区技术效率变化在1994年之前东北地区技术效率增长率逐渐呈上升趋势, 其由改革之初的-4.05%上升到1994年的3.07%, 但是1994年之后技术效率增长率则呈现出逐年下降的趋势, 其中自1994年至2005年技术效率增长率从3.07%下降至-1.24%。可见也正是这种技术效率增长率持续走低, 使得全要素生产率增长率在技术进步增长率逐渐加速的情况下保持缓慢增长。

我们从省际层面来对全要素生产率、技术进步以及技术效率三者的增长率进行分析。首先从全要素生产率增长率来看, 从图2我们发现东北地区三省基本变化趋势相同, 即改革初期至1994年呈现波动上升的趋势, 其中吉林省波动最为强烈, 而黑龙江省和辽宁省则表现出变化相同的趋势。自1994年以后三省全要素生产率增长率呈现差异, 其中黑龙江省全要素生产率增长率从1994年到1998年持续下降, 从1994年的8.71%到1998年的-3.16%, 但是自1998年之后持续上升, 并且成为东北地区全要素生产率增长速度最快的省份, 而辽宁与吉林则呈现出平稳变化。其次从技术进步增长率来看, 如图3所示, 东北三省技术进步的增长率变化趋势与全要素生产率的变化趋势基本相同, 但是幅度略有差异, 这主要是因为全要素生产率由技术进步增长率和技术效率增长率两部分组成的结果。但是这里需要注意的是辽宁和吉林两省技术进步增长率从1999年以来呈现上升趋势, 而黑龙江省技术进步增长率虽然为正, 但是增长率却从2000年的4.45%下降到1.5%。接下来, 我们来考察一下东北地区各省的技术效率增长率变化情况。如图4所示, 在1994年之前, 东北地区各省技术效率增长呈现出逐渐上升的变化趋势, 但是自1994年之后, 东北地区各省的技术效率增长率出现了全面下降的趋势, 只有黑龙江省在2002年以后技术效率有所提升。最后, 基于以上分析我们对东北地区各省全要素生产率、技术进步增长率以及技术效率增长率的变化给予一个总结。从以上分析可以看出, 在1994年之前东北地区各省技术进步以及技术效率的增长率变化均呈现趋同的趋势, 而且我们发现之所以这一阶段全要素生产率增长率呈现出波动上升主要是因为技术进步增长率波动以及技术效率的持续上升起到了关键的作用。但是自1994年以后, 辽宁和吉林两省表现出较为相似的技术进步与技术效率增长趋势, 两省的全要素生产率的增长主要依托的是技术进步增长率的提高, 而技术效率增长率对全要素生产率整体变化起到了滞后作用。而黑龙江省与辽宁省、吉林省两省全要素生产率变化存在差异, 主要表现在技术效率与技术进步对全要素生产率贡献率的差异。以上分析表明黑龙江省的全要素生产率近期上涨主要依托于技术效率的提高, 而不是技术进步增长率的上升。

资料来源:引自Li, Nan (2008) .“Technological Progress, Technical Efficiency Change and Economic Growth in Northeast of China: An Empirical Study Based on Frontier Production Function Approach".

资料来源:引自Li, Nan (2008) .“Technological Progress, Technical Efficiency Change and Economic Growth in Northeast of China: An Empirical Study Based on Frontier Production Function Approach".

三、经济增长中存在的问题及原因

(一) 资本效率逐渐降低, 从而对经济增长质量造成一定影响

尽管资本在东北地区的经济增长过程中总的贡献率占有绝对优势, 接近60%左右, 但是我们发现资本效率却逐渐降低。在经济学中对于资本效率的测量方法一般采用两种度量方法, 第一种是关于产出资本比率的度量, 如果产出资本比例越高, 则意味着资本效率越高, 而产出资本比例越低则表明资本效率越低。第二种度量资本效率的方法是从资本的边际效率角度来对资本效率进行考察, 主要是采用“边际资本———产出比” (ICOR) 来度量, 其中ICOR越大表明资本效率越低, 而ICOR越小则表明资本效率越高。在这里为了度量准确我们分别采用第二种方法, 即“边际资本———产出比率” (ICOR) 来度量资本效率变化。从图5我们可以看到, 自改革开放以来, 东北地区及其各省的ICOR指数均呈现逐渐上升趋势, 这表明其资本的效率逐渐降低。但是我们同时也发现, 各个省的程度有所不同, 其中吉林省与辽宁两省表现趋同, 特别在1997年以后其资本投资明显加快, 这也导致了其资本效率的低下, 并且这也是中国东北整个地区资本效率下降的一个主要原因。而黑龙江省尽管ICOR也呈现上升趋势, 但是我们发现其基本变化比较平稳, 从而从另一个角度反映出黑龙江省的资本效率优于其它两省。导致以上资本效率逐渐降低的主要原因则是东北地区辽宁与吉林两省近期特别是1997年以来过快的资本投入, 两省实际固定资产投资均接近20%, 而实际GDP增长率仅为11%左右, 两者之间形成巨大缺口。而黑龙江省实际固定资产投资增长率为10.9%, 同期实际GDP增长率为10.3%, 两者仅差0.6个百分点, 两者实现了协调增长, 从而导致了黑龙江资本效率与其它两省相比有显著的提高.

(二) 技术效率增长率下降成为影响东北地区经济持续增长的主要潜在因素

在前面的分析中, 我们发现东北地区技术效率增长率变化呈现出“倒V字”型变化。从1979年改革之初, 其呈现出逐渐上升的趋势从-4%上升到1994年的3.1%。但是自1994年以来却呈现出了逐年下降的趋势, 即从1994年的3.1%下降到2005年的-1.2%。

在现有经济理论中, 认为资本深化与外商直接投资的外溢效应对技术效率的变化起着重要的作用。因此, 为了对东北地区技术效率下降进行深入的了解, 我们以技术效率为被解释变量, 以资本深化以及外商直接投资作为被解释变量, 以时间趋势作为控制变量利用现有东北地区的宏观经济数据进行分析。我们初步发现技术效率受到外商直接投资和资本深化的影响, 并且统计关系显著。其中资本深化对技术效率变化具有负相关影响, 人均资本存量每增加一个单位技术效率的绝对数值将下降0.334;而外商直接投资对技术效率的变化具有正向影响, 当外商直接投资 (FDI) 在GDP比重每增加1个单位, 技术效率的绝对值则增加0.967。由于同期实际外商直接投资与资本产出比之增长率仅为11.5%, 而同期人均资本存量的增长速度为13.5%, 快于外商直接投资与总产出比率的增长幅度, 从而导致了自1994年以来的技术效率持续下降。

资料来源:所有数据由作者根据东北地区各省统计年鉴计算得出。

四、结论及对策建议

以上我们对中国东北地区自改革开放以来经济增长源泉以及技术效率和技术进步进行了分析。通过分析我们发现, 东北地区经济增长之所以取得较快的增长, 其主要动力仍然是要素投入拉动, 但是其内在趋势却在发生变化。其中资本要素投入对经济增长的贡献率虽然仍然保持60%左右, 但是其趋势逐渐下降, 而依托技术进步的全要素生产率对经济增长的贡献率却逐渐上升, 接近30%左右的水平。这种变化说明东北地区经济增长将会在未来一段时间保持一个较为快速的持续的经济增长过程。但是也存在一些问题, 特别是该地区同全国一样存在资本效率较低的问题。同时我们对全要素生产率分解成技术进步与技术效率后发现东北地区技术效率增长率自1994年以来持续下降。究其原因则是由于资本深化过快以及经济增长结构不合理所致。因此必须改变这一情况, 否则将会影响到该地区经济持续增长。为此提出如下建议:第一, 继续深化国有企业改革以及确保东北老工业基地振兴方略的实施, 完善市场秩序, 建立完善的要素市场和产品市场体系;第二, 调整和控制好固定资产投资速度, 避免资本深化增长过快, 实现资本要素投入适度增长;第三, 优化投资结构, 在吸引内资的同时, 大力吸引外商直接投资, 并使之充分发挥外商直接投资的外溢效应;最后, 实现以技术进步为经济增长主要动力经济增长方式的转变。

摘要：本文通过对我国东北三省自改革开放以来经济增长源泉分析, 特别将经济增长分解为要素投入、技术效率和技术进步三个部分, 发现推动东北地区经济增长的主要动力仍是要素投入, 但是其贡献率趋势却逐渐下降, 而依托技术进步的全要素生产率对经济增长的贡献率逐渐上升。同时发现目前资本效率下降以及技术效率增长率下降将会对我国东北地区经济增长质量带来一定影响。因此, 本文在指出和分析这些问题的同时也针对这些问题提出相应的对策建议。

关键词：经济增长,全要素生产率,技术效率,技术进步,东北地区

参考文献

[1]傅晓霞, 吴利学.技术效率、资本深化与地区差异[J].经济研究, 2006 (10) :52-61.

[2]李楠, 牛爽, 王丹.黑龙江省固定资产投资效益及滞后效应的实证研究[J].哈尔滨商业大学学报, 2005 (4) :28-31.

[3]Li Nan.Technological Progress, Technical EfficiencyChange and Economic Growthin Northeast of China:An Empiri-cal Study Based on Frontier Production Function Approach.Jour-nal of International Economic Studies, 2008.

技术进步增长率 篇2

一、引言

全面小康社会后，我国国际地位有很大的提高，经济总量仅次于美国，位居世界第二。达到全面小康水平的根本性标志是人均国内生产总值超过3000美元，接近中等收入国家的平均水平。具体有以下几项表现：第一，城镇居民人均可支配收入达到18000元人民币;第二：农村居民家庭人均纯收入达到8000元人民币;第三：恩格尔系数降到35%;第四：城镇人均住房建筑面积达到30平方米;第五：城镇化率达到56%;第六：居民家庭计算机普及率达到20%;第七：大学入学率达到25%;第八：城镇居民最低生活保障率达到95%。我国全面建成小康社会以后，仍将始终遵循社会主义国家全心全意为人民服务的宗旨，大力发展生产力，促进经济增长，向高等收入国家的水平迈进。那么未来实现经济增长的路径

二、技术进步与经济增长的关系

关于经济增长的源泉和决定因素的理论很多，以下主要通过其中三个理论加以说明：1.以哈德罗-多马经济增长模型为代表的资本决定论，该理论认为，经济增长的关键是资本积累，主要内容是指在资本-产出比率不变的条件下，经济增长取决于储蓄率。2.以索罗经济增长模型为代表的技术决定论，该理论认为经济增长主要取决于技术进步的程度。

这两个理论均存在一定的缺陷，其中单强调资本积累的哈德罗-多马模型已经不起实践的考验。索罗模型虽强调科技进步的巨大作用，但它把科技进步当作外生的，对经济的作用只是暂时的增长，并非持续的增长。3.内生增长理论，该理论作为20世纪80年代的新增长理论对传统经济增长理论进行重新思考，把经济增长的源泉科技进步即技术进步内生化，弥补了索罗经济增长模型把技术进步当做外生因素的缺陷，并指出技术进步中知识的积累和人力资本的积累对经济的持续增长起着至关重要的作用。该理论对传统经济增长理论的收益递减和规模收益不变的假设也做了完善，知识积累和人力资本作为经济增长的源泉通过积极的外部效应机制遏制了要素收益递减和规模收益递减，不仅使自身能够形成递增的收益，而且能使物资资本和劳动的要素投入也产生递增收益，从而使整个经济的规模收益递增，保证了经济的持续增长。

通过以上的分析可发现，在经济发展过程中，资本、劳动等生产要素投入的增加虽然会导致产量的增长即经济增长，但经济要实现长期、持续和高速的增长不能只依靠简单的生产要素投入，要摒弃粗放的生产方式，采取集约的扩大再生产方式，也就是说技术进步对经济发展起着至关重要的作用，因为技术进步不仅带来产出的增长，而且可以通过外部效应，提高劳动力、自然要素和物质资本等生产要素的生产率，消除这些要素同收益递减的联系，且带来递增的规模收益。各国之间经济增长率和收入水平的差异主要就是源于各国知识和人力资本积累水平的不同，所以未来发展经济最重要及最关键的一点就是增加知识积累和人力资本积累。

三、科技进步对经济增长的贡献率

近几年，国家统计局同有关部门开展了科技进步定量测算办法的研究工作，推出了一套测算办法，即以增长速度方程和柯布道格拉斯生产函数相结合的方法，具体计算公式为：EA=Y-αK-βLY×100%%其中EA为科技进步对经济增长的贡献Y为产出的.平均增长速度K为资本的平均增长速度，L为劳动力的平均增长速度α为资本的产出弹性，即其他条件不变的情况下，资本增加1%，产出增加α%β为劳动的产出弹性，即其他条件不变的情况下，劳动增加1%，产出增加β%Y、K、L均可由国家统计局相关数据查找并计算而得(本文按下一年数据减上一年数据，再除以上一年数据而得，其中资本主要指固定资本，劳动主要指从业人员。)α、β可由Y的变化率除以各自变化率计算而得。从至劳动力的增长速度总体来说是下降的，劳动力产出弹性也是下降的，而资本呈现先递增后递减的走势。以为例，科技进步贡献率为负，此时主要贡献的应为资本，该年资本增长速度高达21.8。我国在失去人口红利的优势后，对经济做出主要贡献的是资本，其次是技术进步，且科技进步对经济增长所做的贡献是稳定的，但由于资源能源的稀缺以及环境的日益恶化，随着经济与环境两手抓的意识越来越强，那么在未来对经济增长起到关键作用的定是技术进步。

四、小结

通过本文以上对两者之间的分析，并结合本国实际国情，得出以下几点认识。首先，随着全面小康，经济全球化，网络现代化，各国之间的竞争越来越倾向于科技的竞争，德国关于“工业4.0智能工厂”的战略和美国的“依托硅谷模式抢占软件技术优势，发展先进生产方式”的工业4.0的挑战，都证实了科技进步的重要性。我国在制造业方面也面临巨大的挑战，以东北三省为例，作为老工业基地，传统制造业失去了对中国经济的支撑作用，经济萎靡不振，面临转型压力，这个过程需要科技进步，完成转型。完成转型之后，我个人认为技术进步随之只会更加重要，只有技术进步提高要素利用率，才能有力的刺激经济增长。其次，要想迈进发达国家之列，要注意产业结构的调整，合理安排各产业占比，要注意产业结构的优化升级，大力发展第三产业即服务业，将会出现更多的智能机器人进入该产业，降低生产成本，同时我们人类将从事更加高智能的工作，提高生产率，那么这就需要较多地依托智能互联网，软件的开发，站在科技进步制高点才能实现经济快速、稳定的发展。

技术进步增长率 篇3

[关键词] 广西 经济增长 科技进步 产业结构升级 Cobb—Douglas函数

一、问题的提出

改革开放后，广西经济在过去20多年中保持快速增长，全区GDP由1978年的76亿元增加到2004年的651亿元（以1978年价格计算），平均年增长速度为8.6%。那么，维持广西高速增长的动力是什么?未来，广西需要在哪方面加以改进来促进经济的可持续增长？目前，对广西经济增长因素进行实证研究的较少。顾剑华（2005）运用Cobb—Douglas生产函数模型（C-D函数）的基本形式，利用1986年～2001年数据，估算出广西经济增长中科技进步贡献率偏低，广西经济增长波动程度与科技进步贡献率具有负相关性，并简略提出了加大科技投入、加快产业结构调整、优化配置资源的建议；范小俊（2005）同样用C-D函数对广西1978年～2003年科技进步对经济增长的贡献率进行了测算，结果类似，同时采用两种预测模型预测了广西未来经济发展的科技进步贡献率，结果是如果广西的科技仍沿用原有的发展路径，未来15年科技进步贡献率不会超过资金和劳动力贡献率总和。不过，以上研究并未考虑技术进步的具体因素如人力资本、产业结构、制度创新对经济增长的作用，也没有具体测算，另外所提的政策建议比较简略。

以下通过修正C—D生产函数，建立广西经济增长的综合因素模型，测算劳动、资本以及人力资本、产业结构和制度创新各要素对广西经济增长的贡献率，找出1978年～2004年广西经济高速增长的主要因素，对广西保持经济较快增长、提高经济增长质量提出建议。

二、广西经济增长动力分析

总量生产函数是分析经济增长因素的有力工具，用它可识别影响经济增长率的因素及其影响程度。其中，C—D 函数应用较广泛，且随着经济条件的变化，已有大量文献对C—D函数进行修正来分析实际经济问题。C—D函数的基本形式为:Y=F(K,L)=AKαLβ。其中，产出为Y，物质资本投入为K，劳动投入为L，A为技术进步。模型中L是表示同质无差别的劳动量，然而，随着科学技术在生产力中发挥的作用不断加强，受教育程度不同的劳动者的劳动投入并非是无差别的。此外，制度变迁也是影响经济增长的重要因素，产业结构对经济增长的影响也十分明显，这些已有不少实证研究证实。以下在C—D函数中添加人力资本变量 H、产业结构变量F、制度创新变量S来反映技术进步，分别代表受教育程度不同的劳动者提供的劳动差别、产业结构的变化、制度的变化。此外，我们还考虑使要素生产效率持续提高的其他因素，因此用ec表示导致生产技术进步的其他因素。则修正后的C—D函数为:

Y=F(K,L,H,F,S)=ecKαLβHrFδSθ(1)

其中，α、β、γ、δ、θ、分别为资本、劳动、人力资本、产业结构变动和制度创新弹性。

对（1）两边取对数并添加随机变量ut，得到以下双对数模型:

InYt=c+αInKt+βInLt+γInHt+δInFt+θInSt+ut （2）

这里，用1978年的不变价格计算的广西GDP和投资表示总产出与资本投入，用全社会从业人员反映劳动投入，用中等专科学校和普通高校毕业生人数占从业人员的比重表示人力资本，用第一产业增加值占GDP的比重表示产业结构变量，用非国有化率、全区财政收入占GDP的比重以及对外开放程度的平均表示制度变量。

利用1978年～2004年广西有关数据，在Eviews软件中对方程（2)进行参数估计，结果如下:

InYt=0.630+0.420InKt+0.582InLt+0.093InHt－0.020InFt+0.395InSt+ut

（0.30）（4.52） （1.98） （2.13） （－0.09） （3.30）

R2=0.995

从估计方程的结果来看，模型拟合程度较好，除截距项和产业结构变量外，其他变量对经济增长的贡献在5%的显著性水平下均显著。根据估计的结果，计算了1978年～2004年各要素对经济增长的贡献作用，如下表1所示:

由表1的结果可以看出：首先，自1978年改革开放以来，广西经济持续高增长的主要动力来自于资本和劳动要素投入的增加，两者合计高达71.2%。可见，广西经济增长模式还是比较粗放的投入拉动模式，主要依靠资本和要素的投入，其中最主要依靠资本投入的增加。

其次，技术进步在推动经济增长过程中的作用较弱。1978年～2004年技术进步对经济增长的贡献率为28.8%，这一数值低于全国1980年～2004年35.7%的平均贡献率，离集约化增长与粗放型增长的分界线40%也还有一定的差距。我国技术水平位居前茅的上海，2002年技术进步对经济增长的贡献率已达到53.08%，广东科技进步对经济增长的贡献率2004年也达到了48%。与这些发达省市相比，广西技术进步对经济发展尚处于低支撑和弱引领阶段。

第三，在技术进步各因素对经济增长的贡献中，主要得益于制度创新(贡献14.5%)，如“国退民进”(非国有工业总产值比重由1978年的21.2%上升为2004年的83.4%）、扩大对外开放等，以及由高等教育大众化所带来的技术管理专业人才的剧增(贡献11.2%);而产业结构调整升级对广西经济增长的贡献却十分微弱，仅为0.5%，甚至还低于其他一些难以量化的因素如社会政治稳定、宏观经济调控等。这也从一个侧面说明改革开放以来广西产业结构调整的成效不明显，显著落后于发达地区。农业比重大是广西经济发展的一个突出特点。2004年广西第一产业从业人员的比重为57.8%，比全国高10.9%，2004年广西三次产业占GDP的比重为24.4%∶38.8%∶36.8%，第一产业占GDP的比重远高于全国的13.1%。但农业产业化程度还不高，缺少龙头企业带动。就广西工业而言，普遍存在着技术水平低，规模小，生产效率低，经营粗放等问题，有特色、有品牌、高科技含量的产品和企业少。据统计，广西共有规模以上国有控股企业1600余家，而在2002年全国大型工业企业排名中，广西只有23家企业进入1588家大企业行列，2003年也只有7家企业进入了全国500强，而且大多排在300名以后。一些传统行业如钢铁、有色金属、制糖造纸的工业发展较快，但在广西具有比较优势、资源非常丰富的一些高新技术产业领域如医药（特别是中药）、生物海洋工业却发展滞后，同时用信息化促进工业化的有效机制尚未形成，高新技术产业显著落后（见表2）。现代服务业发展缓慢，主要依靠贸易、旅游等传统服务业，金融、信息技术等服务业的主导作用尚未显现。

数据来源:国家统计局、国家发改委、科技部.中国高技术产业统计年鉴2006[M].北京:中国统计出版社，2006，其中的全国平均数为作者计算。

此外，产业和企业融资渠道单一，发展资金缺乏。2006年广西银行新增贷款546.6亿元，而从资本市场筹资只有6.47亿元，间接融资比重达98%以上，过分依赖银行融资促使风险向银行集中，上市公司数量偏少，目前只有23家，远远落后于全国平均水平，其中高科技产业上市公司更少，无法充分利用中国资本市场正在高速成长的有利条件，也间接影响了广西企业品牌的树立。可见，广西经济增长的主要问题是提高增长质量与结构升级的问题。现代产业经济理论及其实践告诉我们，没有产业结构的合理化和高度化，没有产业技术的进步，一国或一个地区的经济就难以均衡和持续发展。因此，加快科技进步、调整产业结构成为广西经济增长的重要课题。

三、对策建议

自20世纪50年代以来，西方工业化先行国家经济增长的主要源泉已发生了显著变化，转移到了依靠科技进步、现代服务业的发展和信息技术的广泛应用上来。我国正在实施新型工业化战略，在科学发展观的指导下，积极转变经济增长方式，构建创新型国家。在这样的大背景下，广西也应积极促进科技进步，加快产业结构的调整和升级，转变经济增长方式。

1.加快科技进步步伐，扶持高科技企业发展

一是坚持以真正的技术进步为主体，提高自主创新能力，加快建立以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的自主创新体系，全面提高广西科技整体实力和产业技术水平，尤其要极大提高广西有资源优势和特色产业的技术水平，如生物医药、海洋资源、制糖食品、有色金属、林产林化、机械及汽车零配件等。如广西中草药资源十分丰富，居全国第二，也拥有三金、金嗓子、源安堂等一批优质企业，完全可以在相关细分行业整合资源、找准突破口，通过自主创新，形成一批在国内乃至国际领先的医药高新技术，并带动产业链向上游延伸，促进农业向“特、优、新”发展。努力办好各级教育特别是高等教育，重点形成相关学科优势和特色，培养更多优秀科技人才，支持广西优势产业的科技进步。二是结合当前广西积极融入泛珠三角经济圈和北部湾经济区域，承接国际、国内尤其是东部产业转移的机遇，通过实施重大科技专项，提高高新技术开发区建设水平等措施，重点将引进消化的技术真正转变为有自主知识产权的先进技术。三是拓宽融资渠道，促进高新技术企业发展。充分利用当前我国资本市场迅速发展的有利机遇，大力扶持区内产品具有特色和竞争力、基本符合上市条件的高科技中小企业在国内上市，着力改变广西上市公司尤其是科技类上市公司数量少的局面；政府主要解决企业改制过程中税费负担过重的问题，切实降低企业改制上市成本；对于短期内无法上市的企业，可积极通过开发性金融解决其融资问题，扶持企业发展。

2.努力促进三次产业结构升级，提高经济增长质量

首先，应突出产业优势，优化工业内部结构，加快发展现代制造业，努力打造制糖、汽车、工程机械、中药等工业基地，把广西建设成中国—东盟区域性加工制造中心，树立品牌和特色，力争优势产业向东盟辐射，打开市场；有规划地通过资本运作，整合优势产业资源，组建若干大企业、大集团，显著提升广西产业竞争力。其次，调整优化农业结构，积极发展特色种养业，扶持和引进一批规模大、效益好、组织化程度高、辐射带动能力强的农业龙头企业，提高广西农业综合生产能力与市场竞争力。第三，充分发挥后发优势，积极发展现代服务业，以中国—东盟博览会为平台，在继续搞好传统的旅游业、商贸业的同时，大力发展现代物流业、金融、信息技术服务、会展等新型服务业，提高现代服务业在第三产业中的比重。

参考文献:

[1]顾剑华:广西科技进步因素分析[J].桂林电子工业学院学报，2005(2):60-62

[2]范小俊:广西经济增长中科技进步贡献率的测算与分析[J].生产力研究，2005(9):105-106，136

[3]邱晓华等:中国经济增长动力及前景分析[J].经济研究，2006(5):4-12

[4]国家统计局、国家发改委、科技部.中国高技术产业统计年鉴2006[M].北京:中国统计出版社，2006

[5]吴敬琏.思考与回应:中国工业化道路的抉择(上) [J].学术月刊，2005(12):38-45

[6]寿思华:实现广西经济更好更快发展的新思路—选择好加快推进工业化的新模式新途径[J].改革与战略，2007(4):84-87

[7]徐远征等:广西承接产业转移的科技对策[J].学术论坛，2007(4):81-84

技术进步增长率 篇4

在当今新技术革命的时代背景下, 作为经济增长的发动机, 技术进步对经济社会的诸多方面产生了广泛和深远的影响, 而就业问题则是一国经济发展过程中必须要解决的头等民生问题, 因此, 技术进步与就业的关系问题也就成为人们关注的一个重要话题。近年来, 学术界对技术进步的就业效应, 以及促进就业发展的技术政策选择等相关问题的研究取得了丰硕的成果, 王晓和崔友平 (2013) , Marco Vivarelli (2014) 等人对此进行了相应的评述。由于技术进步影响就业增长的作用机理非常复杂, 加之研究方法和数据来源的差异, 迄今为止, 学术界对技术进步的就业效应的研究并未达成一致意见。但不管是正效应还是负效应, 抑或是技术进步对就业不存在显著的影响, 这些结论背后的原因分别是什么?目前对此问题的深入探讨显然比较薄弱, 而且它几乎只停留在理论分析的层面, 甚至无法对此提供实证研究的依据。比较普遍的看法是, 技术进步对就业的影响既具有基于过程创新的“就业破坏”作用, 又具有基于产品创新的“就业创造”, 或者叫“就业补偿”作用, 如果“就业创造”的作用力度大于“就业破坏”, 那么技术进步对就业的影响则体现为正效应, 反之亦然。但却无法从实证研究的角度来分析说明技术进步的“就业创造”和“就业破坏”的具体情况, 比如说技术进步的“就业破坏”作用摧毁了多少旧的工作岗位, “就业创造”作用又增加了多少新的工作岗位。这是这一领域研究中的令人遗憾的地方。在国外, 通过利用微观数据分析说明过程创新和产品创新对就业的影响, 从而得到技术创新影响就业的净效应, 这种做法在一定程度上间接地解决了上述对“就业创造”和“就业破坏”的实证分析问题, 但在国内, 由于微观数据的不可得, 这仍然还是一片空白。

有别于以往研究, 本文利用最近的宏观经济统计数据, 在重新检视我国技术进步的就业增长效应的基础上, 结合有偏技术进步概念, 尝试从一个新的角度来解释其原因, 说明为什么技术进步对我国就业增长的影响为负效应, 并在此基础上进一步分析不同技术进步路径与就业增长的关系, 来说明技术进步和就业增长之间和谐发展的可行性, 从而为制定有助于我国就业持续增长的技术政策提供依据。有偏技术进步, 即技术进步的要素偏向性问题最早可以追溯到希克斯在1932年的论述, 他把技术进步分为资本节约型、劳动节约型和中性技术进步。上世纪九十年代以后, 在Acemoglu, D (2002, 2003, 2007) 等人的推动下, 技术进步的偏向性概念再次受到重视, 被广泛应用于经济问题分析。有偏技术进步概念有助于我们更好地理解技术进步的宏观经济意义, 帮助我们理解技术创新的决定因素, 从而对相关技术政策做出合理的分析和评估。从就业的角度讲, 有偏技术进步由于对某些生产要素有利, 但同时又直接或间接地降低其他另外的要素报酬, 因此, 有偏技术进步的方向决定生产要素中谁是技术进步的受益者, 谁是受损者, 以及决定不同群体接受新技术的意愿, 从而影响经济发展对劳动力的需求。

1 有偏技术进步与技术进步的就业效应

1.1 对技术进步就业效应的重新估计

技术进步对过去我国就业增长究竟是起了推动作用还是抑制作用?多数实证研究结论是倾向于负效应的。本文利用我国目前最近的宏观统计数据, 即1990~2012年的省际面板数据, 结合回归分析的稳健性检验对此重新进行估计, 估计模型采用最普通的就业需求方程, 它可以从生产函数很容易推导出来。

其中, L、Y、AW和Tech分别表示就业人数、实际GDP (1990年价) 、用CPI缩减的实际平均工资 (1990年价) 和技术进步因素。至于技术进步指标的度量, 目前常用的有两种方法: (1) 基于索罗余值的全要素生产率; (2) 基于数据包络分析 (DEA) 方法的Malmquist生产率指数。为了方便对模型估计结果的稳健性检验, 本文分别测算了这两种结果 (表1的回归结果中用DEA表示Malmquist生产率指数, TFP表示全要素生产率) 。其中, 各地区Malmquist生产率指数的计算, 使用的投入变量包括就业人数、实际资本存量和人均受教育年限表示的人力资本, 产出变量为实际国内生产总值。而基于索罗余值的全要素生产率指标, 一般情况下是指全要素生产率的增长率。本文采用全要素生产率水平而非增长率指标, 全要素生产率水平的计算, 借鉴了Cristiano Antonelli&Francesco Quatraro (2008) 的方法, 即

假定产品市场和要素市场完全竞争, 则要素的产出弹性等于总收入中该要素所占份额。例如劳动的产出弹性为:

W为工资率, 在规模报酬不变条件下,

不管用那种方法测算技术进步指标, 均要用到就业人数、实际GDP、实际资本存量, 其中全国及各省资本存量的估计采用张军 (2004) 的方法。模型估计中使用的我国1990~2012年省际面板数据, 包含的地区数为29个 (重庆和四川合并, 西藏因数据不全略去) 。所有初始数据除就业人数外均来源于1991年以来的中国统计年鉴, 就业人数取自地方年鉴。

注:***代表显著性水平为1%, **为5%, 括号内为标准差。

对面板数据模型 (1) 的估计, 豪斯曼检验 (Hausman Test) 结果表明宜采用固定效应模型估计方法。从估计结果看, 1990~2012年间, 技术进步对我国就业增长的影响表现为负效应, 换句话说, 技术进步水平的提高会产生就业的挤出作用。为了检验估计结果的稳健性, 本文分别用上述两种不同方法测算的技术进步指标来对模型 (1) 进行估计, 比较表1中模型1-1和模型1-2的估计结果, 可以发现变量Y和AW的系数估计值和显著性水平几乎没有什么变化, 而技术进步对就业的弹性值虽然大小有差别, 但均为负数, 并且都是显著的。这说明模型 (1) 得到的估计结果是稳健的、可信的, 技术进步对就业的影响表现为负效应。这一结果不仅和近年来对此问题研究的大多数结论相符合, 也和作者所在课题组在2008年得出的结果一致 (参见叶仁荪、王光栋、王雷 (2008) ) 。

进一步要探讨的问题是, 技术进步影响我国就业增长的净效应为负, 其背后的原因是什么?或者说技术进步在推动经济增长的同时, 为什么却对就业增长产生负作用?诚然, 技术进步影响就业的净效应和“就业破坏”与“就业创造”的关系有关, 但我们认为, 更深刻的原因在于技术进步本身的要素偏向性, 在于过去我国技术进步的方向偏向了不利于就业增长的一边, 从而导致“就业破坏”的方面大于“就业创造”。

1.2 有偏技术进步与技术进步就业效应的关系

本文认为, 过去20多年间, 技术进步对我国就业增长之所以产生负面效应, 一个重要的原因在于过去我国的技术进步是有偏的, 技术进步的方向偏向于资本使用, 也就是说偏向于劳动节约的。为了验证这个观点, 本节首先对1990~2012年间我国技术进步的要素偏向性进行测算。

近年来, 国内有不少学者采用不同的方法对我国技术进步的偏向性进行了测算, 比如戴天仕和徐现祥 (2010) , 雷钦礼 (2013) , 王班班和齐绍洲 (2014) 等。本文采用雷钦礼 (2013) 的方法来测算全国及各省份1990~2012年技术进步的偏向性。按照雷钦礼 (2013) 的方法, 技术进步偏向于何种投入要素, 取决于技术进步偏向指数D。技术进步偏向指数D大于零则意味着技术进步偏向于资本, 或者说偏向于劳动节约的, 反之, 若D小于零, 技术进步则偏向于劳动, 也可以说是偏向于资本节约的。技术进步偏向指数由下式给出:

式中σ、γK和γL分别代表投入要素资本和劳动的替代弹性、资本增强型技术进步增长率以及劳动增强型技术进步的增长率。

通过对下面 (6) 和 (7) 式的联合估计, 可以得到上面3个参数, 从而计算出D值。

其中Q、K、L分别表示总产出、资本和劳动, r和w表示资本报酬和劳动报酬, τ为税率, t为时间项, σ为替代弹性, δ是常数项, ε为随机误差。这些变量的数据来源及处理, 除了资本存量, 其他均采用和雷钦礼 (2013) 相同的做法, 本文使用的资本存量指标采用的是张军 (2004) 的计算方法。然后分别利用各地1990~2012年的时间序列数据, 使用带约束的似不相关回归的估计方法对对 (6) 和 (7) 式进行系统估计, 得到替代弹性σ和时间变量t的系数, 再计算出γK和γL的值, 最后利用 (5) 式计算技术进步偏向指数D的值。表2为测算结果。

注:对 (6) (7) 式的联合估计结果, 除江西省之外, 其他省份拟合效果均很理想。

从表2的测算结果看, 本文得到的我国技术进步偏向性结论和雷钦礼 (2013) 一致, 都是资本偏向的技术进步, 且要素替代弹性也几乎没有差别, 都在0.38左右, 替代弹性小于1, 说明要素之间是互补关系。此外, 本文还测算了我国29个省市自治区 (重庆和四川合并, 西藏因数据不全略去) 各自的技术进步偏向, 虽然各地估计值大小有所差异, 但他们代表的含义本质上一致, 1990~2012年间各地区技术进步的要素偏向性均为偏向资本使用的, 也就是说是偏向劳动节约的技术进步。

上述结论验证了本文先前的看法, 即有偏技术进步是我国过去技术进步就业效应的重要原因。换句话说, 技术进步产生的“就业破坏”效应大于“就业创造”效应, 导致技术进步影响就业的总效应为负, 是和过去我国技术进步偏向资本使用, 或者说偏向劳动节约的技术进步方向相联系的。

2 技术进步路径与就业增长

过去20多年间, 我国技术进步总体偏向于资本使用, 不利于劳动力就业规模的扩大, 技术进步对就业的影响也体现为负的净效应, 但这并不意味着说政府鼓励科技创新, 促进技术进步就必须以牺牲就业为代价。实际上, 一个国家或地区技术水平的提升是多方因素的一个合力作用的结果, 在导致技术进步的多方因素中, 有的因素不利于就业增长, 但有的因素又有助于促进就业, 因此, 选择和发展那些既可以提升技术进步水平, 又有利于就业增长的方面, 无疑是当前就业形势下技术政策的合理选择。技术进步路径的选择就是这样一个问题。从技术进步路径的角度来讲, 促进技术进步可以选择自主创新的发展道路, 也可以选择技术引进, 通过技术模仿来实现。不同的技术进步路径和就业增长的关系存在差异。为了说明这个问题, 本文在模型 (1) 的基础上构建以下面板数据模型:

其中变量IN、F和B分别表示自主创新、外商直接投资和技术购买, 后两个变量用来作为技术引进这一路径的代理变量。比较模型 (1) 和 (5) , 实际上是假定技术进步可以表示成不同技术进步路径的一个函数, 即

并设定f (IN, F, B) =φln ZL+γln F+ln B

这一设定借鉴了吴延兵 (2008) 的做法。在模型 (8) 相关变量的数据来源中, 就业人数 (L) 、实际GDP (Y) 、实际平均工资 (AW) 和上文相同, 自主创新 (IN) 的衡量一般采用产出指标专利申请 (或授权) 数, 或者采用投入指标R&D存量, 由于1990年以来各省专利数的统计数据比较完整, 故采用专利申请数来衡量。外商直接投资 (F) 采用人民币汇率 (年平均价) 转化成本币计量, 技术购买 (B) 采用技术市场成交额来衡量, 两者最后均简单使用GDP缩减指数进行平减。所有数据均来源于1991年以来的中国统计年鉴和地方年鉴。

对于面板数据模型 (8) 的估计, 豪斯曼检验的结果表明宜采用固定效应模型的估计方法, 估计结果如表3的第二列模型 (8) 所示。从估计结果看, 不同技术进步路径对就业增长的影响差别很大, 自主创新的技术进步路径对就业有显著的促进作用, 而以外商直接投资和技术购买代表的技术引进这一技术进步路径对就业增长的影响均呈现出负效应。这表明, 基于就业发展的角度, 走自主创新的技术进步道路对促进我国就业增长无疑具有重要意义, 而选择技术引进, 通过技术模仿来提升我国技术水平的路径, 必须要注意克服其对就业的不利影响。

注:***代表显著性水平为1%, **为5%, 括号内为标准差。

进一步, 我们继续探讨促进自主创新的相关政策和就业的关系。自主创新不能停留在喊口号的阶段, 必须要有各级政府的政策措施来加以推动。自主创新的基础离不开教育发展, 而最终推动自主创新不断发展还必需要有资金的支持, 包括政府投资和企业投资。从这一意义上讲, 相关的政策对推动自主创新的发展肩负重要使命, 这些政策包括促进和加快教育培训事业的发展, 加大财政科技投入的力度, 以及采取措施鼓励企业进行研究和发展活动方面的投入等。为了说明这些方面的政策和就业增长的关系, 本文构建下面 (10) 式用来分析上述政府促进自主创新的三方面相关政策对就业的影响。

和前面模型 (8) 式的构建相类似, 我们假定自主创新产出是关于教育投入、科技投入和企业R&D经费支出的函数, 则可以由 (8) 式推导出上面 (10) 式。式中变量ST代表地方财政支出中科学技术方面的支出, E代表地方财政支出中教育支出, QY代表各地区大中型工业企业科技经费内部支出, 因为统计口径的变化, 2009年以后这一统计指标改为分地区规模以上工业企业研究与试验发展活动经费支出, 本文做了适当的调整。最后使用GDP缩减指数对这3个变量进行平减。其他变量的数据处理和上文一样, 所有数据均来源于历年《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》以及部分年份的地方统计年鉴。

基于豪斯曼检验, 面板数据模型 (10) 的估计同样采用固定效应模型方法, 估计结果见表3的最后一列。结果表明地方财政用于科技和教育的支出对就业增长的影响为正效应, 且显著性水平高, 同时, 企业用于研发的经费支出也有利于就业的增加, 但在统计意义上不显著。从3个变量对就业的影响程度看, 地方财政科技支出的影响最大, 其估计的弹性系数为0.046, 意味着科技支出提高1%, 则能够增加就业人数0.046%。值得一提的是, 在不同的技术进步路径中, 自主创新路径对就业的促进作用得到了不少研究的印证, Pluvia Zuniga&Gustavo Crespi (2013) 还认为自主创新对就业的影响在不同的创新方式中是第一位的。

所以, 促进自主创新, 扩大就业, 政府增加教育方面支出, 特别是加大科技支出极为重要。同时, 政府对研究与试验发展活动突出的企业减免税收和给予其他奖励, 并大力宣传, 在全社会营造一个鼓励和支持自主创新的氛围, 激励企业提高研发活动的积极性、增加研发经费支出也是必要的。

3 结论和政策建议

对我国技术进步的就业效应以及技术进步偏向性的测算结果表明, 1990~2012年间技术进步对我国就业增长的影响表现为负效应, 同时, 这一时期我国技术进步是有偏的, 偏向于资本使用, 或者说是偏向劳动节约的技术进步。这种资本偏向的技术进步有利于资本使用却不利于全社会均衡就业量的增长, 使得技术进步对就业增长产生抑制作用。

资本偏向的技术进步在一定时期虽然会加剧“就业破坏”效应, 但促进技术进步并不意味着必须以牺牲就业为代价。选择合理的技术进步路径, 可以实现技术进步和就业的和谐发展。本文的实证分析说明, 基于就业发展的角度, 走自主创新的技术进步道路对促进我国就业增长无疑具有重要意义。

技术进步增长率 篇5

委员会的最终报告于2009年9月4日在萨科齐总统主持的一场研讨会上公布，并在报告的基础上整理出一部名为《对我们生活的误测》的著作，公开出版。

在这本书的前言中，斯蒂格利茨说：在一个日益以表现为导向的社会中，衡量标准关系重大。我们衡量什么影响我们做什么。如果我们的衡量标准有误，那么我们奋力争取的东西也将是错误的。为追求GDP增长，我们可能最终造成一个国民生活状况更糟的社会。

太多时候，我们混淆了目的和手段。在这次金融危机发生前的岁月里，我们的经济遭到的批评之一就是混淆了目的和手段——金融部门是让经济更加富有成效的手段，而它本身并非目的。更糟糕的是，混淆幸福衡量标准的改善与幸福本身的改善。我们的经济应该让我们更幸福，而经济本身同样不是目的。

他还指出，人均GDP是一个普遍使用的衡量标准。如果政府能报告说人均GDP增长了，比如5%，那它们就感到高兴。可是，其他的数字可能呈现一种非常不同的情形。在俄罗斯，虽然人均GDP逐渐增长，但是预期寿命逐渐下降这一情况表明，存在一些潜在的问题。美国也一样。从1999年到2008年，虽然人均GDP不断增长，但是大多数人发现，在将通货膨胀计算在内后，他们的收入减少了。这呈现了一个迥然不同的经济表现状况。如果在收入增加的同时，收入不平等也加剧，那么就可能出现这种不一致。

而且，那些看起来与个人感觉不同步的衡量标准引起人们的怀疑。如果GDP在增长，但多数人却感觉他们的境况在变糟，那么他们就可能担心政府在统计数字上造假。在这些情况下，对政府的信任下降，随着信任的下降，政府处理对公众至关重要事务的能力将被削弱。

如果把全球化以及环境和资源可持续性的问题合在一起，那么GDP的衡量标准可能尤其具有误导性。如果某个发展中国家出售一个造成污染的采矿公司，这家公司开采权使用费低廉但没有充分的环保规定，那么这个国家的GDP可能增长，但人们的幸福可能降低。

人们还担心，在世界面对全球变暖的危机时，专注于GDP的物质方面可能尤其不合适。在我们衡量表现时，如果一个国家决定以休闲而非只是消费越来越多商品的方式来享受知识进步带来的生产力提高的成果，那么我们要“惩罚”这个国家吗？

因此，要想描述像我们的社会这样复杂的事务，只有一个指标是不够的。试图利用一系列非常小的数字来描述现状非常具有误导性。

我们关心，“总体上”我们干得怎么样，但是我们也关心收入分配的状况。此外，我们不仅关心我们眼下过得怎样，还关心我们在未来将过得怎样。如果我们想寅吃卯粮，那我们起码要知道，我们当前的幸福水平是不可持续的。虽然可持续性包括很多方面，但是环境的可持续性变得越来越重要，特别是当人们认识到，随着全球变暖，世界正走在一条不可持续的道路上时。

斯蒂格利茨认为，建立新的衡量系统的时机已经成熟。新的衡量系统该把重点从衡量经济生产转向衡量人们的幸福，而且应该在可持续性的背景下衡量幸福。改变重点并不意味着不考虑GDP和生产衡量标准。

GDP和生产衡量标准源自对市场生产和就业的考虑；它们仍然为许多重要的问题，比如监控经济活动，提供答案。但是，强调幸福是重要的，因为总的GDP数据中包含的信息与为普通人带来幸福的因素之间有越来越大的差距。这意味着，要致力于建立一种用着眼于幸福的衡量标准和记录可持续性的衡量标准来补充市场活动衡量标准的统计系统。这样一个系统必须、必然地，由多个衡量标准组成，包含一系列不同的衡量标准。

技术进步增长率 篇6

长期以来,技术进步对就业的影响问题就一直是学术界关注的一个焦点问题,但国内对该问题的研究有两个局限: ( 1) 局限于中性技术进步的假定下,忽略了技术进步的要素偏向性的影响; ( 2) 多数研究还是停留在技术进步对就业的总体影响上,对技术进步就业效应的研究缺乏更深入的进一步探讨,比如说不同来源的技术进步对就业增长分别会产生什么样的影响? 不同类型的技术进步的就业效应又会有什么样的差别等问题。 实际上,我国技术进步并不是中性的,诸多研究表明我国的技术进步具有资本偏向性 ( 雷钦礼, 2013; 孙焱林等,2014) ,忽略技术进步的要素偏向性,就不可能很好地解释技术进步对就业增长的影响。同时,在当前我国实施创新驱动发展战略,以及 “稳增长、调结构、保就业”的宏观经济背景下,只有对技术进步就业效应进行更深入的分析,解释清楚诸如 “什么样的技术进步促进了就业,什么样的技术进步对就业产生了不利影响?”之类的问题,才能更好地制定适当的技术促进政策,实现技术进步、经济发展与就业增长三者之间协调发展。本文以技术进步的要素偏向性为视角来分析说明不同的技术进步来源对就业增长的影响,目的就是要根据当前我国技术进步的方向和性质,通过对不同来源的技术进步与就业增长关系的分析,最终为我国选择适当的技术促进政策和制定促进就业增长的相关政策提供理论依据,在充分发挥技术进步促进生产力发展作用的同时,克服和避免短期内技术进步对就业增长的不利影响。

后文内容安排如下: 第二部分采用面板数据模型方法分析技术进步的来源及其对就业增长的影响; 第三部分分别测算不同技术进步来源的要素偏向性,并分析其与就业增长的关系; 最后是结论与政策建议。

1技术进步的来源及其对就业增长的影响

我国技术进步的主要来源包括自主创新与技术引进两种途径。在当前国际背景下,作为一个发展中国家,我国引进和学习外国先进技术又主要有两个渠道: ( 1) 通过外商直接投资、国际贸易等途径间接引进先进技术; ( 2) 直接引进和购买发达国家的先进技术 ( 以下简称技术购买) 。 分析技术进步来源对就业增长的影响,也就是要说明自主创新、外商直接投资、国际贸易以及技术购买与就业增长的关系。

1.1模型、数据与方法

我们首先基于柯布———道格拉斯生产函数以及厂商利润最大化原则推导出就业需求的基本方程,即:

其中,L、K、W、Tech分别表示就业人数、 资本存量、实际平均工资、技术进步。参照吴延兵等 ( 2008) 的做法,技术进步可以表示成不同技术进步来源的函数,即

假定f( IN,FDI,JCK,JSS) = αln ZL + βln FDI + γln JCK + φln JSS

结合上式 ( 1) 和 ( 2) ,最终构建如下面板数据模型:

变量ZL、FDI、JCK、JSS分别表示自主创新、外商直接投资、进出口、技术市场成交额。 其中,ZL是用来衡量自主创新水平的指标,FDI、 JCK与JSS是用来衡量技术引进水平的3个指标, FDI与JCK表示技术引进的第一种方式即外商直接投资与国际贸易,JSS表示技术引进的第二种方式即技术购买,a0表示截距项,ε 代表随机误差,i表示第i个省份,t表示第t年。

被解释变量为就业,使用各省市地区历年年底就业人数来衡量; 解释变量K ( 资本存量) 的处理方法参照张军 ( 2004) ; 平均工资 ( W) 采用CPI缩减的实际平均工资 ( 1990年价) 。对技术进步来源的度量,参考以往文献,自主创新 ( ZL) 我们选择使用专利授权数来衡量; 外商直接投资 ( FDI) 与进出口贸易总额 ( JCK) 分别用人民币汇率 ( 年均价) 转化成本币计量,两者最后均使用GDP平减指数进行平减; 技术市场成交额 ( JSS) 直接使用GDP平减指数缩减后取对数。本文所选样本包括我国29个省市地区 ( 西藏因数据缺失过多略去,重庆数据并入四川) , 时间跨度在1990 ~ 2013年,所有变量所使用的原始数据均来源于历年的中国统计年鉴与地方年鉴。

对上述面板数据模型 ( 3) 的估计,首先利用豪斯曼检验确定采用固定效应模型还是随机效应模型,然后针对回归分析中可能存在的自相关和异方差的干扰,采用可行的广义最小二乘法 ( FGLS) 进行校正。同时,为了避免伪回归,对模型 ( 3) 进行回归分析之前,首先有必要进行面板数据单位根检验和面板协整检验。

1.2回归分析与结果

1.2.1单位根检验

为避免伪回归,首先对各面板序列进行平稳性检验。考虑到检验方法的多样性及有效性,本文同时列出相同根单位根检验 ( Levin - Lin - Chu检验) 与不同根单位根检验 ( IPS检验与ADF Fisher检验) 的检验结果。如表1所示。结果表明所有的变量均是在一阶差分后平稳,故所有变量均为一阶单整的序列。

注: 括号内为伴随概率。D 表示相应变量的一阶差分。

1.2.2协整检验

基于单位根检验的结果,所有的变量均为同阶单整,接下来对变量进行协整检验以考察变量间是否存在长期均衡关系。面板数据的协整检验分为两类,一类是基于EG两步法基础上的协整检验,包括Pedroni检验与Kao检验; 另一类是基于Johansen协整检验的面板协整检验 ( 高铁梅, 2009) 。本文使用以上3种方法进行面板数据的协整检验,结果如表2 ~ 4。由表可知,3种协整检验的结果均显示变量间存在协整关系 ( 长期均衡关系) 。

1.2.3回归分析与结果

基于以上面板协整检验结果,接下来可以直接对模型 ( 3) 进行回归分析。通过Hausman检验,我们发现模型 ( 3) 宜采用固定 效应模型 ( FE) 进行估计,估计结果对应表5的第二列 ( 模型Ⅰ) 。估计结果中多个解释变量不显著,且实际平均工资 ( W) 与就业之间的关系为正也与经验不符,这可能是受到自相关、异方差等的影响,为排除类似这些面板误差结构的影响,我们运用可行的广义最小二乘法 ( FGLS) 方法来重新估计模型 ( 3) ,结果如表5第三列 ( 模型Ⅱ) 。对比可发现,模型Ⅱ估计结果较优,故我们选择以此结果作为本文分析的依据。

由模型Ⅱ ( FGLS) 估计结果可知: 样本区间内,自主创新 ( ZL) 可以显著促进我国的就业增长,而衡量技术引进水平的三个指标对就业增长的影响则不尽相同。其中,外商直接投资的就业增长效应为正,但统计意义上不显著,进出口与就业增长之间的关系显著为正,技术市场成交额对就业的影响为负。模型还显示实际物质资本存量与就业增长之间正相关而实际平均工资与就业增长之间则是负向关系,这与经验结论相符合。

自主创新的就业促进作用已在不少文献中得到印证 ( 王光栋,2014) ,在这里,我们主要讨论技术引进与就业之间的关系。针对衡量技术引进水平的3个指标对就业增长影响的差异性,我们主要从以下几个方面来分析: ( 1) FDI的就业增长效应的不确定性,这主要是因为外商直接投资对就业的双重效应,既可以通过投资拉动就业, 也会因与国内投资之间存在竞争关系以及提高劳动效率而对就业产生破坏效应,因此,外商直接投资与就业增长之间的关系主要取决于以上两种效应的强弱,若是前者大于后者,便利于就业, 反之亦然。( 2) 进出口与就业增长之间的关系显著为正。通常,学术界较为一致的观点是出口利于就业而进口与就业之间倾向于负相关或者是不相关,由此,我们认为在我国样本区间内,出口的就业创造效应大于进口对就业的破坏效应。而衡量技术引进水平的另一个指标———技术市场成交额的就业增长效应显著为负,这主要是由于我国作为一个发展中国家,技术购买的对象大都是欧美发达国家,而发达国家的技术进步偏向使用资本 ( 节约劳动) ,受其影响,我国通过购买获得的技术也会倾向于劳动节约型。

注: 括号内为标准差,***、**、* 分别表示 1% 、5% 、10% 的显著水平。

2技术进步来源的要素偏向性与就业增长的关系

究竟是什么原因导致了不同来源技术进步的就业增长效应的差异性呢? 我们认为这与自主创新、技术引进的要素偏向性有关。为此,我们首先对技术进步的不同来源,即自主创新与技术引进的要素偏向性进行测度,测度方法参考王班班、 齐绍洲 ( 2014) 的做法。

按照王班班等 ( 2014) 的方法,自主创新、 技术引进 ( 包括外商直接投资、国际贸易、技术购买) 的要素偏向性由下面 ( 4) 式 ( α) 与利用生产函数推导出的要素替代弹性 ( e) 共同决定。若 α 小于0且e大于1,可判定自主创新或者是技术引进偏向要素劳动,若 α 小于0且e处于0 ~ 1之间,则偏向资本; 反之亦然。

其中,i表示技术进步的来源,α 的经济意义是i每增加1% 将引起两要素相对投入和绝对投入变动的百分比,xl、xk分别代表要素劳动与资本的投入量,这里分别用各省份历年年底就业人数与实际资本存量来衡量; 自主创新与技术引进衡量指标的选取与上一小节一致。另外,要判断不同来源的技术进步的要素偏向性还需估计出资本与劳动要素的替代弹性,要素替代弹性 ( e) 的估计参考戴天仕等 ( 2010) 的方法,构建如下标准化系统:

其中分别代表 历年总产 出( Yt) 、劳动 ( Lt) 、资本 ( Kt) 、年份 ( t) 的样本均值,本文将样本区间重新设定为1990 ~ 2013年、包含29个样本 ( 西藏数据缺失较多故略去, 重庆、四川数据合并) ,此处数据来源与处理方法按照戴天仕 ( 2010) 的做法,但GDP与资本存量等数据采用1990年价。由以上3个等式,借助统计分析软件stata12的nlsur命令可估计出各省资本与劳动的替代弹性 ( e) ,结果如表6。

注: ***、**、* 表示估计值在 1% 、5% 、10% 水平上显著。

从替代弹性的估计结果看,样本期间内除了个别地区资本与劳动的替代弹性大于1,其余省份的要素替代弹性均小于1,即整体上资本与劳动之间是互补关系 ( 0 < e < 1) 。此时,若是某种来源的技术进步使劳动相对于资本的投入量有所增加 ( α > 0) ,可断定该来源的技术进步偏向要素劳动,α < 0则偏向资本。对于个别省份,替代弹性大于1 ( 资本劳动呈现替代关系) ,自主创新或技术引进使劳动相对于资本投入量的增加则意味着自主创新或技术引进偏向资本,反之,偏向劳动。

由各地区资本劳动替代弹性的估计值,结合 ( 4) 式的计算结果,可得出自主创新 ( ZL) 与技术引进 ( FDI、JCK、JSS) 的要素偏向性,如表7所示。

从我国29个省份技术进步来源的要素偏向性的估计结果来看,各省份技术进步来源的要素偏向性存在显著差异性。通过表7我们发现样本区间内自主创新与技术引进的要素偏向性的区别主要表现在相对于更多省份技术引进的资本偏向性, 自主创新较多省份偏向要素劳动。

总体而言,我们认为技术进步来源的要素偏向性与其就业增长效应有着重要的联系。以自主创新 ( ZL) 为例,我国29个省份仅有7个省份的自主创新具有资本偏向性,其余22个省份均偏向劳动使用,这也与自主创新的就业增长效应为正的结论相匹配,不难理解,劳动偏向型技术进步使企业在生产过程中增加劳动的投入量而相对减少使用资本,从而有利于就业增长。又譬如进出口贸易对就业的正效应,主要原因是出口促进就业增长,而我国过去出口产品以劳动密集型为主。与此相反,技术购买的就业增长效应为负, 而对技术购买的要素偏向性测算结果表明,29个省份的技术购买 ( JSS) 仅有6个省份偏向要素劳动,其余23个省份均偏向劳动节约 ( 资本使用) ,资本偏向型技术进步使企业在生产过程中提高资本的投入量相对减少使用劳动,必然不利于就业增长。此外,外商直接投资的要素偏向性也主要表现为资本偏向,这同样会对各地就业增长产生不利影响。所以,技术进步来源的要素偏向性与其就业增长效应密切相关,这对各地制定相关政策具有重要的启示意义。

3结论与政策建议

通过对我国技术进步不同来源的就业增长效应、要素偏向性的分析,可得出如下结论:( 1) 样本期间内,自主创新可以显著促进我国的就业增长而技术引进的就业增长效应则比较复杂; 技术引进与就业增长之间关系的复杂性主要表现在衡量技术引进水平的3个指标它们的就业增长效应各不相同: 外商直接投资的就业增长效应表现出明显的不确定性,进出口与就业之间显著正相关,而技术市场成交额的增加则会导致我国就业总量的减少。( 2) 我国省际技术进步来源的要素偏向性存在显著差异,区别主要体现在相对于更多省份技术引进的资本偏向性,自主创新则更多省份偏向于劳动。技术进步的要素偏向性会改变生产过程中资本和劳动的相对投入比例进而影响就业,因此,不同来源的技术进步对就业增长的影响不尽相同。

基于上述结 论,本文提出 以下政策 建议。 ( 1) 坚持以自主创新为主导的技术进步策略,这也是当前创新驱动发展战略的内在要求。充分发挥自主创新劳动偏向型的特征,通过提高我国自主创新水平的途径来促进就业。由于推进自主创新的驱动因素主要包括创新的资金投入和人力资源投入,因此,在创新资金投入方面,政府可以通过增加财政科技投入、采取税收减免等手段鼓励企业加大研发经费投入; 在创新的人力资源投入方面,教育是人力资本投资的主要方面,政府增加教育支出,不仅对创新人才的培养有重要意义, 而且也是推进科技创新的基础。 ( 2) 我国是一个发展中国家,技术进步不可能完全依赖自主创新, 技术引进仍然是一个非常重要的来源。基于不同渠道的技术引进的要素偏向性及其对就业增长的影响,从就业增长的角度而言,尤其是要对外商直接投资的流向进行必要的引导,重视外资引进的产业关联和互补作用,做大做强全产业链,形成产业集群效应,发挥外商直接投资对就业的积极作用,这对于促进我国就业增长具有重要意义。

摘要：基于我国省际间自主创新、技术引进的要素偏向性的估算,本文以技术进步的要素偏向性为视角来解释不同来源的技术进步对就业增长产生的影响。研究结果表明,不同来源的技术进步对就业增长的影响不尽相同,而不同的技术进步来源,其要素偏向性表现也不相同。自主创新在多数地区表现为偏向于劳动,对就业增长起到显著的促进作用,技术引进则在更多地区偏向于资本,对就业增长的影响也比较复杂。本文最后提出技术进步与就业增长协调发展的若干政策建议。

技术进步增长率 篇7

1 研究方法的选择

技术进步贡献率是反映技术进步作用的一项重要的综合指标,也是反映经济增长方式转变效果的一项重要标志,国内外学者通常用它来衡量科技进步对国民经济增长的贡献程度。现有的技术进步贡献率是指科技进步的贡献在各种生产要素贡献的代数和中所占的比重。

技术进步的基本概念源自于经济学家对生产函数的研究。在生产函数中,资本、劳力和科技进步是影响经济产出的主要因素。设Y=A(K,L)为生产函数,其中Y为产出,K为资本投入,L为劳动投入,t为时间,则

undefined(1-1)

式1-1称为技术进步增长率。[1]

由1-1式的定义表达式及偏导数的含义可以看到,技术进步增长率被描述为在其他要素投入不变的情况下,由时间变化而引起的产出增长率。由于在1-1式的定义中产出y的变动包含了所有要素投入变动的综合结果,因此1-1式在经济学中称为全要素生产率增长率。

西方经济学家测算技术进步的理论和方法可以归入一门新兴的经济学学科——增长经济学。这门学科虽然总共才有三十多年的发展历史,但是由于经济学家们视经济增长问题为第一等优先的经济论题,因而它发展非常迅速。关于对科技进步贡献率的测算,目前较流行的测算方法有两种:生产函数法和指数法。各国学者对这两种方法有着不同的认识,但是目前大多数学看倾向于用生产函数法来测算全要素生产率。

自20世纪20年代柯布-道格拉斯生产函数(简称C-D生产函数)提出以后,国际上逐步发展形成了关于定量测算技术进步在经济增长中作用的理论模型和方法。特别是自索洛测算技术进步的“余值”法问世以来,各国学者纷纷用该方法(或将其与C-D生产函数相结合)去分析各国的经济发展状况。他们的研究结果不但经常为经济学家所引用,也受到了有关决策部门的高度重视。我国专家学者自80年代后也开始了这方面的研究探索。在对如何定量测算产出增长中未被投入要素的增长所解释的那部分增长——索洛余值,如何确定C-D生产函数中资本产出弹性系数和劳动产出弹性系数等方面做了大量卓有成效的工作,并取得了一定的研究成果,但就文献资料看,目前对上述问题的研究仍未形成共识。

基于此,目前分析技术进步与经济增长关系时常用的方法有生产函数法和增长速度方程法两大类。当目标是分析要素投入量与产出量之间的关系或者计算技术进步水平时,通常采用生产函数法;若还需分离出各种投入要素对产值增长速度的贡献大小时,通常采用增长速度方程法。由于其它模型中的各项经济数据无法获得,本文将从生产函数的一般定义和全要素生产率的一般定义出发,借鉴索洛模型的基本思想构建包含技术进步因素的经济增长模型,同时采用生产函数法和增长速度方程法来分析技术进步和内蒙古自治区经济增长的关系情况。

2 模型的构建

2.1 模型的基本假设

任何经济增长模型都是建立在一定的假设条件之上的,本文也不例外,本文的假设条件为:

(1)资本与劳动这两种生产要素可以任何比例的组合进行相互替代;

(2)技术进步是希克斯中性的,也就是说把生产要素的质量变化全部归于技术进步的范围内;

(3)技术进步是随时间变化的,并按固定的指数增长率增长;

(4)生产函数的形式采用柯布一道路格拉斯生产函数形式;

(5)生产函数的规模报酬不变,即α+β=1,这就可以避免多重共线性对参数估计的影响。[2]

2.2 基本经济增长模型

在上述假设条件下,参照C-D生产函数得到包含技术进步的经济计量模型:

Y=AoertKaLβeμ (2-1)

其中,Y表示t时期的产出,K是t时期的资本投入,L为t时期的劳动投入,A0是基期的技术水平,γ是技术进步率,t是时间变量,μ为误差项,α是资本的产出弹性,β是劳动的产出弹性。

为方便数据处理,将等式两边取对数,可得线性化的对数回归模型:

InY=InAo+γt+aInK+βInL+μ (2-2)

由于假设生产函数的规模报酬不变,将α+β=1代入上式,得到本文所需的研究内蒙古技术进步与经济增长关系的基本回归模型:

In(Y/L)=InAo+γt+aIn(K/L)+μ (2-3)

2.3 各要素贡献率分析指标

对C-D生产函数Y=AoertKaLβ两边取对数得:lnY=lnA0+γt+αlnK+βlnL,再对两边微分得到:

Y/Y=γ△t+a△K/K+β△L/L (2-4)

取时间增量Δt=1年,则2-4式两边的ΔY/Y、ΔK/K、ΔL/L就表示Y、K、L的相对增长速度,若分别记为y、k、l,则上式可进一步写作:

y=γ+ak+βι (2-5)

这就是著名的增长速度方程。对等式两边同除以y,则有:

l=γ/y+ak/y+βι/y (2-6)

记EA=γ/y×100%,EK=αk/y×100%,EL=βl/y×100%,则EA、EK、EL分别表示技术进步、资本投入和劳动投入对经济增长的贡献份额。

3 经济指标的选取及基础数据处理

根据公式2-3,在实际问题分析时需要确定具体的经济产出量(Y),资金投入量(K)和劳动投入量(L)。经济量的确定是分析准确性的关键之一,因此在选择确定这些指标时,应注意以下几点:(1)结合测算对象的具体特点和实际情况;(2)统计数据口径一致;(3)数据的收集与现行的统计、财务制度相符合;(4)所选指标取值的可比性等。

下面结合实际情况来讨论三个经济指标的最佳选择。

3.1 经济产出量Y

一般而言,衡量国民经济整体产出的指标应该是按可比价值计算的国内生产总值或国民生产总值。国内生产总值(GDP)是指一个国家和地区一年内在本国(地区)领土上所生产的最终产品和劳务的市场价值总和,是国际通用的核算产出和经济实力的指标,也是大多数国内外专家、学者在使用索洛“余值”法时最常用的衡量产出量的指标。本文采用国内生产总值作为衡量经济增长的基本指标。

3.2 资本投入量K

在进行经济增长因素分析时,资本投入量应为直接或间接构成生产能力的资本总量,它既包括直接生产和提供各种服务产品和劳务的各种固定资产和流动资产,也包括为生活过程服务的各种服务及福利设施的资产,如住房等。针对我国的实际情况,目前关于资本量的确定分歧最大。

首先是资本量除固定资本外是否要加流动资本。笔者认为在中国以固定资产投资反映资本量最合适。正如“资本优先增长规律”所描述的,多年来固定资产投资是拉动中国经济增长最重要的因素。故以固定资产投资作为资本投入量的指标比较合适。

还有就是用固定资产投资原值还是固定资产投资净值来表示资本量。笔者认为,由于我国的折旧制度不够健全,不同地区、不同企业和不同部门即使是同样的设备,其折旧率也很不一样,用净值计算会使企业之间的可比性受到影响。同时,实际资产处理中,固定资产账面净值量与其参加生产过程的实际能力不相符。一方面,目前我国固定资产更新周期比较长,有些企业的固定资产值早已折旧完了,但在生产中仍旧在使用,把这部分已折旧的价值再加进去比较接近实际投入的资金量[3]。另一方面,中国现有的国有资产管理体制存在问题,许多早己该报废的设备仍在国有资产管理部门的“帐本”上存在,其重估价值很可能仍比原值有所升值。因此,用固定资产原值比固定资产净值能更好地反映资本存量的现状。

综上所述,本文选用“ 全社会固定资产投资额”作为资本投入指标。

3.3 劳动投入量L

在经济增长因素分析中,如果严格按照理论的要求,应当是这一时期内要素提供的“服务流量”,它不仅仅取决于要素投入量,而且还与要素的利用效率、要素的质量等因素有关。就劳动投入指标而言,是指生产过程中实际投入的劳动量,用标准劳动程度的劳动时间来衡量。从国内外的研究情况来看,劳动量的确定有劳动人数、劳动工资和劳动时间三种方法。

在市场经济国家,劳动的质量、时间、强度一般是与收入水平相联系的,在市场机制的调节下,劳动报酬能够比较合理地反映劳动投入量的变化。在我国,由于正处于计划经济体制向市场经济体制的过渡时期,收入分配体制不尽合理,市场调节机制不够完善,有的单位存在滥发奖金、补贴等现象,劳动者报酬不能如实地反映劳动者在生产过程中所做的贡献;另外,在个体经济和私营经济中,劳动者的收入并不以工资形式统计。鉴于此,笔者认为工资不能完全反映劳动者的劳动付出和劳动力的价格。因此,在中国不能以“全社会工资总额”来反映劳动量。而我国对于“劳动时间消耗”这方面的统计资料不够完善,也难以操作。

劳动人数方面,虽然多年来公有制单位(尤其是公有制企业)人浮于事现象一直比较严重,但经过近几年的“减员增效、下岗分流”,相关问题已经得到了较为有效的解决。中国各级政府统计部门公布的“全社会从业人数”虽不能全面而准确地反映全社会劳动力配置的实际状态,无法完全客观地反映劳动量投入,但用其反映劳动量在理论上是成立的,较其他统计量(劳动工资和劳动时间)要更合理,目前大多数学者用这一指标来反映中国的劳动量。本文也选取这一统计量来作为劳动投入指标。

最后,就数据采集和处理方面进行说明。本文的基础数据均来自于各年《内蒙古统计年鉴》。由于统计资料中“全社会固定资产额”自1985年开始统计,所以各指标都选取1985-2007年数据,并且为保持可比性,需要按照1985年不变价格进行换算。而用于固定资产投资标准化的“固定资产投资价格指数”指标,我国统计自1990年才开始,因此为维持样本数据的数量,统一选用“居民消费价格指数”对GDP和固定资产投资额进行标准化。处理后的具体数据见表1。

资料来源:数据均来自历年《内蒙古统计年鉴》,并按1990年不变价格核算。 注:产出为“国内生产总值”指标,资本投入为“全社会固定资产投资总额”指标,劳动投入为历年年末“就业人员”指标数据。

4 模型的回归结果及其分析

4.1 产出弹性系数α和β的确定

以表1中的时间序列数据为基础, t取1—23,利用Eviews5.0对我们依据柯布一道格拉斯生产函数构建的回归模型2-3进行回归,可以得到以下结果:

Ln(Y/L)=0.435344Ln(K/L)+0.031707t-0.462242 (4-1)

(14.12444) (7.395691) (-3.974701)

R2=0.984996,AdjustR2=0.983495,F=656.481

我们可以从模型中看出:

(1)拟合优度检验。该回归方程的判定系数R2=0.984996,调整后的判定系数R2=0.983495,充分说明该回归方程对样本数据拟合得很好,各自变量与应变量之间是高度线性相关的。

(2)t检验。T1=14.12444,显著性水平为0.01,自由度为23-2-1=20的t分布临界值为:t0.005(20)=2.528。因为|T1|>2.528,所以认为该参数显著。说明时间资本因素对经济增长的贡献份额作用显著,也说明了内蒙古自治区这二十几年来的经济增长中资本投入起了非常重要的作用;

T2=7.395691,显著性水平为0.01,自由度为23-2-1=20的t分布临界值为:t0.005(20)=2.528。因为|T2|>2.528,所以认为该参数显著。说明随着时间的进展,技术进步对我国经济增长的贡献份额作用较显著,也说明了内蒙古自治区这二十几年来的经济增长中技术进步的作用是明显的;

T3=-3.974701,显著性水平为0.01,自由度为23-2-1=20的t分布临界值为:t0.005(20)=2.528。因为|T3|>2.528,所以认为该参数显著。注意到模型中LnA0为负值,表示A0是一个很小的数,即相对于总的资本投入、劳动投入及以后的技术进步而言,内蒙古基期(1985年)的技术水平是一个很小的量。

(3)F检验。F=656.481,取显著性水平为0.01,两个自由度分别为2和23-2-1=20的F分布临界值为:F0.01(2,20)=5.85。因此F统计量的值大于临界值,表明模型的变量关系总体上是显著的,该回归方程显著成立。

(4)产出弹性系数。由回归模型所得α=0.435,则β=1-0.435=0.565。其中α=0.435为资本的产出弹性系数,该数据说明内蒙古固定资产投入有1%的增长,则其国内生产总值将增加0.435%;β=0.565为劳动的产出弹性系数,该数据说明内蒙古劳动力投入增加l%时,可以使其国内生产总值增加0.565%。

据国内外专家、学者采取各种方式对发达国家发展初期和发展中国家经济数据进行α、β的测算,其结果α大体都在0.2～0.4之间,β大体在0.6～0.8之间,有少数情况超出这一范围[4]。世界银行在测算一部分发达国家、发展中国家和地区及中央计划经济国家技术进步对经济增长的贡献时,对部分发展中国家和地区及计划经济国家根据经验取α=0.4、β=0.6[5]。笔者认为本文的计算结果有些超出前人的经验范围是正常的。一方面,改革开放以来我国经济增长方式虽在逐步走向集约化,但仍没有摆脱粗放型发展的道路,表现为主要靠扩大投资、增加工人、上新项目、铺摊子来驱动经济增长。地处我国北部内陆边远地区的内蒙古更是如此。特别是近年来国际经济不景气,为促进经济持续增长,我国采取了一系列积极的财政政策,使得经济主要依靠投资来拉动。另一方面,内蒙古自治区拥有大量农牧业剩余人口,各企业由于长期“大锅饭”的影响,在职不在岗的人员仍然大量存在,劳动力素质参差不齐,使实际就业不足。因此总体上来说,劳动力的增长对经济增长的贡献份额相对较小。这一情况在下面的贡献率分析中也体现得比较明显。

4.2 各投入要素对经济增长的贡献率分析

根据公式2-4、2-5、2-6以及前文中计算出的内蒙古资本和劳动的产出弹性系数α和β,利用表2中各要素增长率数据,依次按年计算出了内蒙古1986～2007年间技术进步贡献率(见表2)。并进一步对1986～2007年间技术进步贡献率按照不同年份时间段进行平均得表3。

从总体上看,1985-2007年间,内蒙古经济增长率平均为11.12%,经济增长主要依靠生产要素投入的增加来实现。生产要素投入对经济增长的平均贡献高达63.58%,其中以资本为主,达到了56.02%。技术进步对经济增长的平均贡献为36.42%。

阶段性地来看,上世纪八十年代的平均技术进步贡献率最高,达到67.83%;九十年代有所降低,为41.40%;进入本世纪后,平均技术进步贡献率仅为14.48%。这一结果主要是由固定资产的大幅变化造成的。将表2数据进一步作图得到图1,结合表2我们可以发现,在1985-2007年期间,内蒙古就业人员的统计数据波动并不大,增幅基本在0-3%之间,个别年份(如1991年、1993年和2003年)有突出变化,但也没超过8%;但是固定资产投资的增幅确有很大变化,最低幅度为2.13%(1990年),最高幅度达到了65.48%(2003年),平均变化率达到21.57%。这主要是由于内蒙古固定资产投资的行业分布特别明显,煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造一直是我区固定资产投资的主要领域,所占份额一直居高不下。而受到国家煤炭以及煤化工行业政策的影响,这些行业投资和生产方面都波动剧烈。

从各年的具体数据来看,固定资产投资的大幅波动最终导致了计算出的技术进步贡献率的波动较大。除去2002和2003年的负值不考虑,本世纪内蒙古技术进步贡献率的平均值为35.04%,与1986-2007年的平均水平基本相同。这一结果表明与固定资产投资对我区经济的强力拉动作用相比,科技进步对国民经济的贡献率变化并不明显。

资料来源:通过对历年《内蒙古统计年鉴》数据按1985年不变价格核算并进行计算得到。 注:由于固定资产投资的统计自1985年才开始,因此1985年的增速指标无法计算,所有指标都选择从1986年开始;所有增长率指标都按照环比增长率算法计算;各指标单位均为%。

注:各指标均为表2中对应指标时间序列数据的算术平均值;各指标单位均为%。

5 结论

综合来看,二十多年来内蒙古经济增长中劳动投入的作用相对较稳定,资本的产出弹性水平较一般发展中国家高;由于我区固定资产投资具有明显的行业分布趋向,受我国能源化工行业政策的影响,固定资产投资的增长波动幅度较大,使资本投入对经济的贡献率波动较大,进而影响到技术进步贡献率的波动。但与固定资产投资对内蒙古自治区经济的强力拉动作用相比,科技进步对国民经济的贡献率在35%-36%间,总体变化并不明显。

摘要：在内蒙古经济快速发展中,技术进步起了多大的作用?针对这一问题,论文从生产函数的一般定义和全要素生产率的一般定义出发,借鉴索洛模型的基本思想构建包含技术进步因素在内的内蒙古经济增长模型,同时采用生产函数法和增长速度方程法,测量技术进步、固定资产投资、劳动力投入对内蒙古自治区经济增长的贡献率,并对测算结果进行分析与评价。

关键词：技术进步,经济增长,贡献率,全要素生产率

参考文献

[1]SOLOW R M.Technical change and the Aggregate Production Func-tion[J].The Review of Economics and statistics,1957(39):312-320

[2]沈坤荣.1978一1997年中国经济增长因素的实证分析[J].经济科学,1999(4):14-24

[3]肖辉赞杨艳国王葵红.资源型城市科技进步贡献率定量测算[J].辽宁工程技术大学学报,2003,1:34-36

[4]史清琪等著.技术进步与经济增长[M].中国科学技术文献出版社,1985:55-56

[5]世界银行:中国工业生产力的增长与技术进步,1984.12

技术进步增长率 篇8

随着社会经济的快速发展,技术进步和金融发展在经济增长中扮演着重要的角色。一方面,世界各国经济发展的经验表明,一国的经济发展离不开该国特定的金融结构和经济结构; 另一方面,Lucas认为技术进步是长期经济增长的真正动因,同时科技投入是知识增长的核心因素［1］。可以说,金融发展、技术进步与经济增长之间必然存在着某种关系, 到底是何种关系,不同的经济学家给出了不同的观点。

1. 1技术进步与经济增长

韩莹采用索洛余值法,对技术进步对经济增长的贡献率进行测算,认为技术进步对经济增长的作用突出［2］。冯强等测算出技术进步对宁波经济增长的贡献率高达50% ,从而认为技术进步是宁波经济增长的第一推动力［3］。但是,麻文奇采用VEC模型对科布- 道格拉斯生产函数进行回归分析,得出技术进步对东莞经济增长的贡献率较低, 约为12%［4］。李建平等则认为技术进步对经济增长的作用很小,甚至负作用于经济增长,他们测算出的平均技术进步率仅为- 0. 39%［5］。

1. 2金融发展与经济增长

对金融发展与经济增长进行深入研究的文献很多,大致可以分为3种:

( 1) 金融发展有助于经济发展——— “供给主导”。姜春用某一区域经济金融20年的发展数据, 实证证明了区域金融发展对经济增长具有积极作用的观点,并认为二者之间存在明显的 “门槛效应” 和 “时滞效应”［6］。

( 2) 金融发展附属于经济增长——— “需求遵从”。Ang等利用时间序列数据检验了马来西亚金融发展与经济增长之间的关系,实证的结果支持 “需求遵从”观点［7］。石盛林认为经济作用于金融的效果非常明显,其传导变量除地区经济总量外,还有经济结构、金融生态环境、城镇化水平以及地区的金融聚集程度等,在此基础上,微观主体还受自身经营规模、效率和管理水平的影响［8］。

( 3) 金融发展与经济增长之间存在双向关系。 武志采用格兰杰因果关系检验及经济计量分析等方法,提出了一个新的理论假设: 虽然金融增长能够促进经济增长,但金融发展的内在质却只能由经济增长所引致［9］。Abubader发现埃及的金融发展与经济增长之间存在很强的双向格兰杰因果关系［10］。康继军; 张宗益; 傅蕴英认为中国的检验结果与日本和韩国都有所不同,在长期,GDP增长与金融中介的发展带动了股市的发展,同时,金融中介的发展和股市发展也能促进GDP增长［11］。

既有研究对金融发展与经济增长的之间关系的论述比较多,对技术进步与经济增长的关系也进行了深入的研究。但在信息化高速发展的知识经济时代,金融发展与经济增长在很大程度上与技术水平相关。因此,有必要将技术进步、金融发展与经济增长三者之间的关系进一步量化研究。基于此目的, 本文采用实证分析的方法,对1995 - 2012年间我国技术进步、金融发展与经济增长之间的关系进行静态分析和动态模拟,据以得出相关结论。

2实证模型、研究变量及数据的收集

2. 1实证模型的确立和变量的选取

基于Byren建立的能源、环境、经济评价模型, 本文建立了如下技术进步、金融发展与经济增长的关联实证模型:

其中,FIR表示金融资产总额,R&D表示R&D经费支出,POP全国人口总数。

取R&D经费支出占GDP的比重作为反映技术进步的指标; 在金融指标的选取上,主要是借鉴Goldsmith的做法,以金融机构存款余额和贷款余额之和作为金融资产总额,再将其除以名义GDP,作为金融发展指标FIR; 经济增长指标的确立在理论界比较认同,主要是国民生产总值GDP,以国民生产总值GDP除以人口总数,得到人均GDP,作为经济增长的指标。

将上述关联模型对数化得:

式3中,G表示人均GDP,即经济增长变量; R表示单位GDP中R&D研发经费内部支出,为技术进步变量; F为单位GDP所占的金融资产总额,表示金融发展。

2. 2数据的收集

本文实证数据来源于中国统计年鉴1995 - 2012年间,技术、金融及经济增长相关的统计数据。为了消除异方差对所选取数据的影响,对相关数据进行对数化计算处理得ln F、lnR、ln G,见表1。

3研究变量的协整检验分析———静态分析

3. 1平稳性检验

单位根检验是对时间序列平稳性的检验,如果将非平稳的时间序列用于因果关系检验,则会产生 “伪回归”的现象。常见的单位根检验的方法很多, 包括: ADF检验、PP检验等。其中,ADF检验是应用较为广泛的一种单位根检验方法,本文将采用ADF检验法对技术进步、金融发展及经济增长相关变量进行单位根检验,检验结果如下表所示。

根据表1的检验结果表明,lnR在临界值为1% 、5% 、10% 时, 均通过了单位根检验; ln F、 ln G在10% 的显著性水平上均未通过检验,表明它们是非平稳的时间序列,需要对其进一步的检验。 Ln F一阶差分的ADF检验值为- 3. 8639, 均小于1% 、5% 、10% 上的显著性水平,通过了平稳性检验; 由表2可知,D ( ln G) 在10% 的显著性水平上未通过显著性检验,在对其二阶差分进行单位根检验后结果表明,ln G时间序列二阶差分在10% 显著性水平通过平稳性检验。

3. 2协整性检验

协整检验是对单个时间序列非平稳,但线性组合关系平稳的时间序列,进行检验的方法。通常情况下,协整性检验的方法有2种: EG两步法和Jo- hanson检验法。EG检验法适用于检验两个变量之间是否存在协整关系,而Johanson检验法适用于检验多个变量之间的协整关系。因此,本研究采用Jo- hansen检验法对变量间的协整关系进行检验,检验结果见表3。

注: “* ”表示在 5% 的显著性水平下拒绝零假

趋势及最大特征值检验的结果均表明存在1个协整方程的显著性水平为5% 。根据研究变量的标准化向量,可得如下协整方程式:

由方程式 ( 4) 可知,各变量之间存在着长期稳定的均衡关系,即经济增长 ( Ln G) 、金融发展 ( Ln F) 和技术进步 ( LnR) 之间存在长期协整关系。从协整关系的方向来看,Ln GDP与LnR呈正向关系,Ln G与Ln F呈负向关系。因此,可以进行格兰杰因果关系检验。

3. 3格兰杰因果关系检验

格兰杰因果关系检验是用来检验,具有协整关系的各个变量之间是否存在着时间序列上的因果关系,以及该因果关系的方向。本文对技术进步、金融发展、经济增长进行格兰杰因果关系检验,选取的检验滞后阶数分别为2,4,检验结果见表4。

从格兰杰因果关系检验的结果来看,当滞后期为2时,LNR不是LNG的格兰杰原因,LNG也不是LNR的格兰杰原因,表明短期内,技术进步并不能显著的促进经济增长,而经济增长也不能带来技术进步; 同时,LNF与LNR也互不形成格兰杰因果关系,技术进步与金融发展的短期效益并不明显。当滞后期为4时,LNR是LNG的格兰杰原因,LNG也是LNR的格兰杰原因,表明随着时间的推移,技术进步与经济增长相互促进,这可能是因为科技投入和技术促进生产具有一定的时滞效应; 但是LNF与LNR仍互不形成格兰杰因果关系,表明技术进步与金融发展之间并不存在直接的因果关系。

由表4可以看出,无论滞后期为2,还是为4, LNF都是LNG的格兰杰原因,而LNG不是LNF的格兰杰成因,表明金融发展促进经济增长,而经济增长并不是金融发展的必要条件,这一结论证实了 “供给主导”理论。

4研究变量的脉冲响应函数和方差分解———动态模拟

4. 1脉冲响应函数

脉冲响应函数用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响［12］。 图中横轴表示冲击作用的滞后期长度,纵轴表示内生变量对冲击的响应程度。

由图1可以看出,给经济增长一个来自自身的冲击后,在第一期便到达了0. 3,随后缓慢下降,之后冲击力度再度回升,并于第五期达到最大值0. 4, 整个过程所有下降,但整体保持在0. 1以上,说明经济增长对自身冲击的有明显的促进作用,“溢出效应”明显。技术进步给经济增长一个标准差冲击后, 技术进步对经济增长的影响为负,从第4期开始逐渐减弱,第7期往后为正向促进作用。这说明R&D经费投入存在 “滞后效应”,短期来看,技术进步需要科研经费投入减缓了经济增长,但长期来看, 尤其是第8期之后,技术进步长期持续的促进经济增长,这与格兰杰因果关系检验的结果一致。金融发展对及经济增长的作用呈现先负后正,围绕0. 0线上下波动的态势,说明金融发展需要资金支持, 但之后相对独立于经济发展。

由图2可知,经济增长对技术进步的冲击有正向促进作用,第4期为正向影响最高值0. 3,随后影响相对平稳,这表明经济增长对技术进步有一定的促进作用,因为经济增长能够为技术进步提供长期的经费支持。在本期给技术进步一个标准差扰动冲击之后,第一期最高达到了0. 7,随后迅速下降,于第6年由正向冲击变为反向冲击,并于第7期达到反向冲击最大值,之后冲击力度再次回升。这说明技术进步对自身冲击的反应比较敏感,因为持续的技术进步需要源源不断的R&D经费投入。金融发展对技术进步的影响与其对经济增长的影响类似,在第1期便达到0. 1,之后围绕0. 0线上下波动,表明金融发展对技术进步影响较小,这可能是因为近年来我国金融资金用于科技研发的份额相对于房地产行业较小。

由图3可得,经济增长给金融发展一个标准差冲击后,第3期达到了最高值0. 2,随后缓慢下降但仍为正向影响,表明经济增长对金融发展的促进作用明显,支持了 “需求遵从”理论。技术进步对金融发展的影响是先正后负,于第2期达到负向最大- 0. 1后,负向影响缓慢减小,并于第6期突破零点,随后影响为正。这与技术进步对经济增长的影响类似,表明R&D经费的增长速度要大于金融发展速度,短期内,R&D经费支出的增加减缓了金融发展,但长期来看,尤其是第6期之后,技术进步促进金融发展,R&D经费投入的 “滞后效应”非常明显。金融发展对来自自身的冲击,第一期最高达到了0. 2,随后迅速下降,于第3年达到了反向冲击的最大值,之后冲击力度再次回升。这说明金融增长对自身冲击的反应强烈,从整体上来看,对其自身的冲击影响仍可以促进金融发展。

4. 2方差分解

方差分解的目的在于分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度,以评价不同结构冲击的重要程度［13］。通过分析经济增长、技术进步及金融发展的方差分解,以研究VAR模型的动态特征。

根据图4经济增长的方差分解可以看出,对经济增长贡献度最大的是其自身,随后急剧下降,在滞后期为10时,方差解释率仍为47. 33% 。技术进步对经济增长的贡献率起初较小,随后逐渐增加, 在滞后期为10时,方差解释率已达到47. 33% 。金融发展对经济增长的影响在前3期相对较高,随后稍有下降,但总体上较为平稳且不超过10% 。这表明,在其他因素不变的情况下,我国经济将沿其自身规律发展,经济增长的 “溢出效应”明显; R&D经费投入在短期内对经济增长的促进作用较弱,长期内能够持续促进经济增长,技术进步对经济增长具有明显的 “滞后效应”; 金融发展对经济增长的贡献度较小,长期来看影响较为稳定。

由图5技术进步的方差分解可知,对技术进步贡献最大的是技术进步自身,其次是经济发展,最后为金融发展。经济增长对技术进步的影响为在前5期急剧上升,后平稳波动, 第10期时贡献率为42. 68% ,这是因为经济发展后加大科研投入,带来技术进步。而技术进步对其自身的影响刚好相反, 先急剧下降,后平稳波动,这是因为R&D经费投入短期内促进技术进步,技术进步对其自身具有 “惯性推动效应”,使其在短期内贡献率最大,但持续的技术进步需要持续的R&D经费投入。金融发展对技术进步的影响很小,几乎为零,表明我国金融结构单一,金融资金投资渠道较窄,应加大对科技研发的投入。这与格兰杰因果关系检验的结果一致。

由图6可得,三个因素对金融发展的贡献率跨度较大,经济增长对金融发展的平均贡献率高达78. 18% ,说明经济增长在不同程度上促进了金融发展,这与 “需求遵从”理论高度一致。其次是金融发展自身,平均贡献率达14. 28% ,表明金融发展自身存在着明显的 “溢出效应”。技术进步对金融发展的影响较小,表明我国科学技术与金融发展之间关系较为疏远,科技成果应广泛运用于各行各业。

5结论

本文通过对1995 - 2012年间,技术进步、金融发展及经济增长的相关统计数据进行实证分析, 发现:

第一,根据脉冲响应图及方差分解可得: 经济增长带动金融发展,服从 “需求遵从”理论; 由格兰杰因果关系检验知金融发展促进经济增长,证实了 “供给主导”理论。因此,综上所述,本文得出的结论为: 我国经济增长与金融发展相互促进,存在双向关系。

第二,技术进步与我国经济增长之间关系明显: 短期内无法快速的促进经济增长,科研投入的 “滞后效应”明显,但长期内持续不断的促进经济增长; 同时,经济增长也为技术进步提供了必要的资金支持,促进了技术的进步。

技术进步增长率 篇9

东亚新兴工业化经济体 (Newly Industrialized Countries, 以下简称为东亚NICs) 在1960—1995年期间经历了年均增长率约为6%的高速增长。这一时期的经济增长理论也发生了深刻的变化。20世纪80年代以来, 新古典增长理论自Solow (1956) 之后, 开始尝试用内生化的技术进步来解释经济增长, 逐渐形成新增长理论 (也称内生增长理论) 。如Romer (1986, 1990) 、Grossman and Helpman (1991) 、Aghion and Howitt (1992) 和Lucas (1988) 将技术进步看作是由人力资本积累、R&D活动、“干中学”、劳动分工和专业化加深等内生因素决定的。这些模型的共同观点是:经济增长不是外生因素作用的结果, 而是由经济系统的内生变量决定的;此外, 政府实施的某些经济政策对经济增长具有重要的影响。

这一时期在经验性分析中主要使用TFP计算方法来测算不同投入因素对经济增长的贡献。单要素生产率如劳动生产率和资本生产率只考虑了一种要素的投入, 而TFP考虑的是所有的投入要素 (包括劳动、资本等) , 因此在分析上要优于单要素生产率。在经济增长核算理论中, TFP是一个“余值”, 等于产出增长率与各个被计算在内的投入要素增长率加权和之差。Solow (1957) 最先将生产函数与指数方法的理论联系表达出来, 提出了一个计算TFP的方法。而关于TFP的实证分析, 则通常以Kendrick (1961) 和Denison (1962) 的结论为代表。采用TFP分析方法的一些经验性分析使得世界范围内的一些典型的经济增长现象得到了理论和经验的解释, 然而, 经济学家对东亚NICs经济增长的因素研究却长期持有争议。

一些学者依据Solow (1956) 和Swan (1956) 的新古典增长理论, 以及Lucas (1988, 1993) 和Young (1991) 等用具有代表性的内生增长理论模型来解释东亚NICs的经济增长现象。但是, 关于增长因素的核算却发现, 东亚NICs的经济增长并不能用技术进步来解释 (Krugman, 1994) 。其具体表现为, 在这些国家中, 导致经济高速增长的主要因素是资本与劳动的快速增长, 而不是生产率的提高。此外, 它们的非农部门的TFP的提高既不是经济增长的主要因素, 也不能比同时期世界其他国家更出色 (Young, 1994a, 1994b, 2000) 。此后, 有学者将这一现象与理论的背离称为“东亚悖论”。

二、TFP计算方法对东亚NICs经济增长的解释

Krugman (1994) 依据Young等人对东亚NICs经济增长的经验分析, 指出东亚的经济增长完全可以用要素投入的增加来解释, 而TFP对其经济增长没有贡献。从而, 他推断在东亚经济的增长中没有技术进步的成分, 也不存在所谓的“东亚奇迹”, 并认为包括中国在内的东亚经济的增长不可持续。东亚NICs在1960—1990时期的经济增长似乎真的属于所谓的“消耗型经济”, 不可能持久了 (Krugman, 1994) 。1997年东亚金融危机爆发之后, 东亚NICs国家受到明显的冲击, 增长速度放慢。许多人认为Krugman对东亚经济增长模式的批评预见了此后的危机, 因而他的观点一时成为国际舆论界的主流观点。此后, 经济学界的许多研究者纷纷试图沿用Krugman的立论所依据的TFP计算方法分析东亚NICs经济增长的动力来源, 以此判断东亚现有的经济增长模式是否具有可持续性。

通用的估计TFP的方法有两种:一种是增长核算法, 其理论模型简洁, 来自于新古典增长理论, 是一种非参数的实证估计方法, 计算方法主要依靠统计性质与经济学性质很好的一些指数公式。另一种是经济计量学方法, 一般将总产出或增加值作为因变量, 将不同的投入变量作为自变量, 通过参数估计的方法来研究。经济计量学方法测算TFP虽然可以放松增长核算方法中完全竞争市场和规模收益不变等假设, 但必须对估计的参数给出先验假设, 并且受样本观察值数量的限制, 容易出现参数估计不稳定等统计上的问题。而非参数方法将指数方法与生产函数相联系, 更适合于定期的生产率统计研究。

Kim and Lau (1994) 的研究表明, 东亚NICs的规模收益均显著地大于1, 其中, 香港为1.288, 新加坡为1.34, 韩国为1.381, 台湾为1.37。如果把规模收益归于TFP增长, 那么, 由Kim and Lau计算得到的NICs的TFP增长对产出增长的贡献可以提高到20多个百分点。如果连同人力资本的贡献一起加起来, 对产出增长的贡献可以达到40%以上 (郑玉歆, 1999) 。

Young (1994) 估算了亚洲各国 (地区) 的年均TFP, 认为要素积累是东亚NICs增长的主要动力。其估算的1966—1991年期间NICs的TFP增长率分别为:新加坡-0.7%、台湾2.1%、韩国1.7%、香港2.7%。而Chang-Tai Hsieh (2002) 认为Young低估了东亚NICs的TFP增长, 并重新进行了估算, 所得的结论为:新加坡2.2%、台湾3.7%、韩国1.5%、香港2.3%。

1978年中国大陆在改革开放之后, 也经历了迅速的经济增长过程, 并逐渐替代东亚NICs成为东亚最受瞩目的新兴发展中国家。许多经济学家习惯将东亚NICs的发展经历拿来与中国作比较, 并将中国的快速增长与它们归为同一种类型。中国经济增长源泉开创性研究者之一是Chow (1993) , 他认为在1952—1980年间中国经济增长的主要原因是资本积累。Chow (2002) 发现1952—1978年TFP保持不变, 1978年以后TFP大约以每年2.7%的速度增长;1978—1998年资本、劳动、TFP对经济增长的贡献分别为62%、10%、28%;1952—1998年资本对经济增长的贡献为70%。

易纲等 (2003) 提出了以往的一些研究所估算的东亚NICs的TFP增长率的不足之处。张小蒂、李晓钟 (2005) 针对Krugman提出的香港TFP生产率较低的事实认为, 一个国家 (或地区) 在经济兴旺的起始阶段, 其TFP增长率往往较低。林毅夫、任若恩 (2007) 则从TFP的测算历史角度出发, 指出Krugman (1994) 的依据为Young (1992, 1994) 的研究结论, 而Young的研究在方法论上存在问题。王兵等 (2008) 运用Malmquist-Luenberger指数方法测度了包括东亚NICs在内的17个APEC国家和地区1980—2004年包含CO2排放的TFP增长及其成分。考虑到当前全世界都在关注全球变暖的现实, 他们强调了对CO2排放的限制。其研究结果发现, 估算的17个APEC成员国家和地区中TFP增长最快的3个国家和地区是新加坡 (2.49%) 、台湾 (1.56%) 和香港 (1.48%) 。

由上述文献综述可知, 对于NICs的经济增长现象到底是不是由技术进步引起的问题, 通过TFP计算方法的分析还不足以给出完整的答案。因此, 还需要通过其他的途径来判断NICs的增长动力因素。

三、东亚NICs增长源泉的新解释

随着内生增长理论的继续发展, 一些文献从微观基础的角度研究技术进步, 其中包括技术进步与人力资本积累的关系、技术变化的方向、R&D的周期性、一般通用技术 (General Purpose Technology, GPT) 与专门技术对经济增长的不同作用等。

在技术进步与人力资本积累相互作用的理论分支中, Lloyd-Ellis and Roberts (2002) 建立了一个人力资本积累和技术进步相互作用的“双引擎”增长模型。他们认为, 人力资本积累和技术进步分别由最大化收益的家庭和企业作出决策, 工资分布变化是它们作用的一个桥梁;并且技术的应用需要一定的人力资本, 模型强调了技术与人力资本的动态互补性, 认为它们是经济持续增长的两个动力, 缺一不可。

Kosempel (2004) 提出了类似的技术进步与人力资本积累相结合的模型, 认为人力资本积累都是内生决定的。但与Lloyd-Ellis and Roberts (2002) 不同的是, 他假定对R&D投入为GDP的固定比例, 具有一定的外生性质, 且侧重于分析技术适应过程 (technology adotpion) 。

基于这一类微观模型的实证研究常常需要对技术进步作出直接的测算, 而TFP计算方法只能间接反映技术进步, 由其作为技术进步的替代变量存在明显的弊端。从Solow余值的定义可知, TFP中除了技术进步以外, 还包括如生产能力的利用系数、劳动力储备、经济的无效率等因素 (Comin and Hobijn, 2004) 。而对技术进步进行直接的测算的最大障碍是可获得的有关技术的微观数据比较有限, 因而直接测算技术进步的经验性研究一般局限于研究个别国家的个别技术进步的情况。其中, 典型的代表是Caselli and Coleman (2001) , 他们以发展中国家从OECD国家进口计算机设备的数量的变化来反映计算机技术在这些国家中的扩散情况 (引进速度、使用的强度等) 。

为解决直接测算技术的微观数据的获得问题, Comin and Hobijn (2004, 2009) 和Comin, Hobijn and Rovito (2006) 根据现有的不同技术统计指标的特征, 规范了技术的统计口径, 整理获得了CHAT (Cross-country Historical Adoption of Technology) 数据集。该数据集统计了104种技术在106个国家的扩散情况。

此后, Comin and Hobijn (2006, 2008, 2010) 等建立了基于新古典增长理论的总量模型, 并使得该模型能够适用CHAT数据集中的微观统计数据。Comin and Hobijn (2010) 提出的模型, 可以用于估算一个经济体在采用新技术时的时滞。采用技术的时滞为一个经济体初次采用某一种技术的时间与该技术的发明时间之间的延迟时间, 可以用来评价该经济体采用这种新技术的速度。采用时滞越长, 说明其采用这一技术的速度越慢。

在这样的新视角下, Comin and Hobijn (2010) 对东亚NICs国家 (地区) 经济快速增长中技术进步的作用重新做了评价。他们使用了15种一般通用技术 (General Purpose Technology, 简称GPT) 在166个国家 (地区) 的统计数据, 测算出不同经济体所采用的技术的差异可以解释这些国家 (地区) 之间人均收入差异的1/4。此外, 他们还分别对8种GPT在东亚NICs的采用速度进行了估算, 结果如表1所示。

从表1可以看出, NICs采用同一种技术的时滞都比较接近, 已有的文献对于这一现象给出了若干解释。Comin, Dmitriev and Rossi-Hansberg (2013) 分析了Comin and Hobijn (2010) 所揭示的现象后指出, 与世界技术研发中心国家的空间距离是影响技术扩散的重要因素。因此, 相临的地理位置使得NICs国家 (地区) 的技术采用时滞大致相近。Spolaore and Wacziarg (2011) 也做出了解释, 他们认为由于拥有共同祖先的民族、相似的文化渊源和生活习惯, 因而对于技术采用的选择往往也是相似的。显然, NICs同受儒文化影响渊远流长, 因而从文化起源角度来解释似乎也是可行的。

(注:资料来源:根据Comin and Hobijn (2010) 的数据和估算方法整理得来。由于不同经济体的产业结构特征存在差异, Comin and Hobijn (2010) 仅对NICs测算了8种GPT的扩散速度。表格中“—”表示数据不足。)

表1第8列显示的是NICs采用新技术的时滞与世界平均采用新技术的时滞之差 (NICs时滞-世界平均时滞) , 可以看出NICs国家 (地区) 采用新技术的速度在明显加快, 尤其是对于1973以后出现的技术的采用速度甚至超过了世界平均水平。而巧合的是, 这一时期恰好是NICs国家 (地区) 经济快速增长的时期。NICs采用的新技术的速度越来越快, 可以通过图1来表现。

(注:根据Comin and Hobijn (2010) 的数据和估算方法整理得来。)

除了NICs以外, Comin and Hobijn (2010) 也分析了日本从1867年“明治维新”时代至1920年技术采用的速度与经济增长之间的关系, 发现二者之间具有显著的正向关系。而日本自1945年至1980年的经济增长时期, 其采用新技术的时滞也远低于世界平均水平。

Comin and Hobijn通过直接测算技术的扩散水平的方法来研究技术进步对NICs增长奇迹作用, 发现二者具有显著的正向关系。由于其采用的微观数据能够直接反映技术进步的状态, 因此用这种方法解释技术进步对NICs增长奇迹的作用就更加具有说服力。然而, 当前用直接测算方法来研究技术进步的文献还不多见, 不过可以预见, 未来相关的研究会更加丰富和完善。

四、结语

本文依据新古典增长理论到新增长理论的发展脉络, 梳理了研究NICs增长奇迹的源泉的系列文献, 以考察技术进步在NICs增长过程中所起的作用。

Solow 模型提出经济的长期增长由外生的技术进步决定, 此后新增长理论尝试将技术进步视为受内生因素影响。许多经验性文献采用OECD国家的数据验证了新增长理论的解释力, 然而在一些发展中国家, 这些研究方法却不能获得一致的解释。NICs的经济增长是否是由技术进步来支持, 以及东亚奇迹能否可以持续下去, 在经济学界一直存在争议。长期以来许多经济学家使用TFP计算方法来解释NICs增长奇迹, 却没能获得一致的结论。

技术进步增长率 篇10

西方学者通过对本国经济增长因素的研究发现:技术进步是经济增长的主要动力。如索洛[1]运用C- D函数建立经济增长率模型, 将经济增长因素分解为资本投入、劳动投入以及技术进步, 结果表明, 资本和劳动对总增长率的贡献大约为12. 5% , 技术进步对总增长率的贡献约为87. 5% , 因此他认为技术进步决定经济增长。丹尼森1983 年的研究证实了索洛的观点, 但这一结论并不适合所有国家。Chow[2]通过估计了1952 - 1985 年间中国的生产函数, 发现中国总产出年均增长6% , 其中的4. 5% 源于资本 ( 包括土地) 的增长。这体现了两国经济增长方式差异性, 即集约型与粗放型经济增长方式, 也说明了技术进步是影响经济增长质量的决定性因素。

因为技术进步的对经济增长重要性, 很多学者对技术进步的范畴进行扩展, 研究了技术进步范畴中影响经济增长的主要因素, 这里的技术进步是广义的含义, 即涵盖技术范围内各种形式知识的积累和进展。丹尼森将技术进步对经济增长的贡献进一步分解为资源配置的改善、规模经济、知识进展的作用, 结果表明知识进步对经济增长的作用最明显, 其次是教育, 肯定了教育对经济增长的重要影响力。罗默[3]和Benhabib等证明了一个国家全要素生产率的增长主要取决于人力资本存量。

对于国内学者的研究, 其中关于资本和劳动力的研究结果一致: 资本是驱动我国经济增长的主要因素, 劳动力的作用并不显著。杨飞虎[4]通过对中国1952 - 2008 年经济数据研究, 发现在这期间资本对经济的贡献率为89. 58% , 劳动的贡献率为3. 23% 。

国内学者对于技术进步的贡献率的研究, 由于方法不同, 研究结果差异很大。郭庆旺 ( 2005) [5]运用3 种不同方法测算中国全要素生产率, 其波动趋势一致, 但是索洛残差法估算的全要素生产率增长率波动更为剧烈。李宾等[6]、杨飞虎[4]和杨实君测算我国全要素生产率的结果分别为19. 8% 、7. 19% 和3. 3% 。其中, 杨实君[7]也强调3. 3% 的全要素生产率并不能完全体现技术进步的作用, 因为其中很大一部分来自于先进设备的引进和制造, 被包含在了资本存量中并无法精确地分离出来。

也有学者分析了内蒙古经济增长情况, 成小平[8]和刘媛媛[9]的研究都表明内蒙古经济增长主要由资本拉动, 经济增长中1 /3 有技术进步拉动。二者的研究方法相似, 都将技术进步设定为资本与劳动之外影响经济增长的单一因素。

总体来看, 无论是对我国还是内蒙古的经济增长实证研究中, 大多数学者将技术进步设定为单一因素。技术进步相比其他两种因素是促进经济可持续增长更要的因素, 随着经济的发展, 技术进步的范畴越来越广, 有必要对其范围内的因素分解、进行发散性的研究。故借鉴丹尼森的技术进步分解理论, 将技术进步细分为人力资本、科技进步和规模经济, 引入C - D生产函数和索洛增长模型, 研究内蒙古技术进步以及技术进步内部因素对经济增长的贡献份额, 这样能为该地区经济持续发展提供更有效、更具体的思路。

1 模型的选用及构建

1. 1 道格拉斯生产函数的选用

柯布- 道格拉斯生产函数是由美国数学家柯布 ( C. W. Cobb ) 和经济学家保罗 · 道格拉斯 ( Paul H. Douglas) 共同创造的生产函数, 其基本形式为:

其中, 0 < αi< 1, i = 1, 2, … n. Y为产出, A为常数, Xi为第i种生产要素的投入量, αi为第i种要素的产出弹性。

在进行经济增长核算时, 比较常用的是传统的柯布- 道格拉斯生产函数, 该函数主要选取资本和劳动2 个变量, 其形式为:

其中A表示技术进步率, K表示资本存量, L表示劳动力数量, α、β 是大于零的常数, 分别表示资本和劳动投入的产出弹性。

此函数将技术进步设定为常数, 即将技术进步这一因素归为经济增长的外生因素, 而经济增长之所以能够突破要素投入 ( 资本和劳动) 带来的边际报酬递减规律, 是由于技术进步中一些因素对经济增长的内生性, 所以技术进步是影响长期经济增长的重要因素。虽然技术进步内生性理论已被接受, 但是在实证研究上, 很多研究仍将该因素确定为常数, 笔者认为这样的设定也无法满足本文的研究目的与经济发展现实的需求, 故将A进行分解来实现技术进步的内生化。

在进行技术进步分解的时, 首先参考丹尼森、罗默以及我国学者孟凡的研究, 将人力资本作为技术进步的主要分解因素纳入该模型; 其次, 确定科技进步, 即技术和科学上的革新、改进, 为第2 影响因素, 这也是狭义的技术进步, 该因素影响生产效率, 对经济增长的作用不言而喻; 最后, 将这两个因素之外的能影响经济增长因素确定为规模经济, 同时综合C - D函数的基本形式和传统形式将模型形式设定为:

( 1) 式中Yt、Kt、Lt、Ht、Rt、δt分别表示t时间点上的生产总量、资本投入量、劳动投入量、人力资本、科技进步和规模经济, t = O, 1, …, n;α、β、φ、v分别表示资本、劳动、人力资本、科技进步的产出弹性。

对 ( l) 式两端取对数, 将函数的线性化, 可得回归模型:

( 2) 为本文内蒙古经济增长的线性计量模型, 其中St = Ln ( δt)

1. 2 索洛增长模型的选用

索洛将技术进步纳入经济增长模型中, 将人均产出增长中除去资本作用的增长后未被解释部分归于技术进步的作用, 称为技术进步率, 后来也被称为 “索洛余值”, 即为全要素生产率的增长率。本文不仅测算出了资本、劳动以及技术进步对经济增长的贡献, 并进一步计算技术进步中人力资本、科技进步和规模经济对经济增长的贡献率。

对 ( 2) 式方程两边同时对时间t求全微分, 然后两边同时除以y, 整理可得内蒙经济增长速度方程:

即:

( 4) 式中, y表示产出增长率, 即y = △Y/Y;k表示资本投入的增长率, k = △K / K; l表示劳动力投入的增长率, l = △L/L; h为人力资本投入的增长率, h = △H/H ; r为科技进步的增长率, r =△R/R; ( 3) 或 ( 4) 式为本文所用的索洛增长模型的形式。

将 ( 3) 移向整理, 采用 “余值法” 可求得规模经济贡献率, 将规模经济增长率记作 “s”, 即:

则有ES=1-EK-EL-EH-ER, EK、EL、EH、ER、ES分别表示资本、劳动、人力资本、科技进步和规模经济对经济增长的贡献份额。全要素生产率 (TFP) 也就是技术进步的贡献份额为:

2 指标选取及数据处理

本文选取1990 - 2011 年内蒙古地区相关的经济统计数据, 数据来源于 《内蒙古统计年鉴》, 具体的经济数据选取以及调整说明如下。

2. 1 产出指标选取

国内生产总值 ( GDP) 是指一个国家或地区一年内在一国 ( 地区) 领土上所生产的最终产品和劳务的市场价值总和, 是核算产出和经济实力的通用指标, 也是大多数专家学者计算生产函数或是索洛余值所使用的产出的指标。本文采用内蒙古地区GDP数据作为产出量。

2. 2 资本存量指标选取

对于表示资本存量数据的选取, 国内外通常使用的方法是永续盘存法, 即Kt= It+ ( 1 - δ ) ·Kt - 1, 其中Kt表示第t年年末资本存量, Kt - 1表示第t - 1 年年末资本存量, It表示t年固定资本形成总额 δ 表示折旧率。但是考虑到我国的折旧制度不健全, 且不同的地区、不同设备折旧率都有所不同, 所以此方法不适合分析内蒙古地区资本存量状况, 处于这一原因学者刘媛媛[9]和成小平[8]在研究内蒙古经济增长时使用都使用全社会固定资产投资的数据表征资本投入, 文本亦采取此法。

2. 3 劳动力指标的选取

对于劳动量的度量有劳动人数、劳动时间和劳动工资3 种方法。一般, 在市场经济发达的国家, 劳动的质量、时间与强度一般可以与收人水平相联系, 因为在市场机制的作用下, 劳动报酬能够比较合理地反映劳动投入量的变化。但是, 目前我国市场经济体制不够成熟, 收入分配存在不合理现象, 所以收入水平不能够客观的反应劳动量。除此之外, 对于劳动时间方面的统计也不太完善。年末就业人员数量比起劳动工资和劳动时间相对合理, 所以目前大多数学者用这一指标来反映中国的劳动量, 张静[10]、池仁勇[11]、张军均[12]采用该种方法。本文选取该统计量表征内蒙古劳动力投入指标。

2. 4 人力资本和科技进步指标的选取

教育是形成人力资本的重要途径, 故人力资本选取财政支出中用于教育的支出。笔者原打算用R&D支出费用表示科技进步指标, 但是由于内蒙古统计年鉴中该数据缺失以及和中国统计年鉴相关数据出入较大, 所以选取内蒙古 “三种专利的批准量”进行表示。贺福珍[13]曾运用该指标衡量技术进步率。本文将这一变量命名为科技进步。

为了使以上数据具有纵向可比性, 对受价格影响的因素以1990 年不变价格进行折算。其中, 使用“居民消费价格指数”对内蒙古GDP数据进行平减;使用 “固定资产投资价格指数”对社会固定资产投资进行标准化; 人力资本投入, 即教育支出, 使用“居民消费价格指数”进行核算; 劳动投入量数据、科技进步指标, 即 “三种专利的批准量”的批准数量不作处理。

将调整后的产出 ( Y) 、资本存量 ( K) 、人力资本投入 ( H) 和未调整的劳动投入 ( L) 、科技进步 ( R) 数据汇总见表1。

注: 数据来源于 《内蒙古统计年鉴》, 部分指标按1990 年不变价格核算。

3 模型的实证结果及讨论

3. 1 模型的结果及检验

对 ( 2) 式用Eviews6. 0 进行回归, 结果如下:

根据回归结果进行如下检验:

( 1) 拟合优度检验: 此回归方程的可决系数R2= 0. 996474, 表明Ln Y变化的96. 6% 可由其他4 个变量解释, 调整后的可决系数为0. 996587, 说明该方程拟合的较好。

( 2) 变量的显著性检验: 在5% 的显著性水平下, 查表可知t统计量的临界值t0. 025 ( 17 ) =2. 1098, 4 个因变量的t统计值分别为tk=5. 310944, t1= 15. 69824, te= 5. 950887, tr=2. 149193, 都大于临界值, 这4 个变量通过显著性检验, 说明随着时间推移, 劳动、资本、人力资本、科技进步对于内蒙古地区经济增长具有显著的作用。

( 3) 自相关性与异方差检验: 由回归结果可知D. W. = 0. 0. 799536, 在1% 的显著性水平下, 查表可知du = 1. 54 dl = 0. 75, dl < D. W. < 4 - du, 则模型不存在自相关性。对模型异方差的检验方法采取怀特 ( White) 检验, 检验结果见表2, 可知收尾概率大于显著性水平1% 、5% 或10% , 所以该模型的残差不存在异方差。

( 4) 产出弹性系数的估计: 由回归模型所得资本、劳动、人力资本、科技进步的产出弹性系数分别为 α = 0. 298124, β = 0. 447407, φ = 0. 328407, v= 0. 099428, 说明内蒙古固定资产投入有1% 的增长, 则其国内生产总值将增加0. 298% ; 劳动量投入增加1% 时, 产出增加0. 447% ; 人力资本投入增加1% 时, 产出增加0. 328% , 科技投入增加1% 时, 产出增加0. 099% 。

( 5) 柯布- 道格拉斯函数的确定:

根据模型回归结果可知内蒙古经济增长模型为:

3. 2 模型实证研究结果的讨论

内蒙古资本投入的产出弹性为0. 298, 对于这一系数国际上以及我国适用范围都是0. 6 ~ 0. 8[14], 刘媛媛[9]和成小平[8]的实证结果分别是: 0. 435 和0. 368, 内蒙古的资本产出弹性并未达到我国或世界的范围, 可能是以下原因造成: 首先, 虽然内蒙古自治区自改革开放以来虽然逐步走向内含式的增长方式, 但还没有摆脱粗放的经济发展道路, 资本的利用效率不高, 使得资本投入对经济拉动作用不明显; 再者, 内蒙古属于典型的资源拉动经济增长方式, 而资源的消耗并未计入资本投入中, 所以很可能因为资源较高产出弹性减少了经济增长过程中资本的产出弹性, 这就导致该区资本产出弹性比国际以及我国的资本产出弹性小。

相比而言, 劳动力的产出弹性最大, 国际取值范围0. 2 ~ 0. 4, 我国为0. 2 ~ 0. 3[14], 两位学者的结果分别为0. 565 和0. 632, 高于本文的结果, 这与本文将技术进步分解的研究方法有关。对比内蒙古的其他研究说明, 内蒙古经济增长对劳动力的投入相比于国际以及我国其他地区都相对敏感, 进一步体现内蒙古地区劳动资源并不丰富, 该地区对劳动力的需求仍然有待满足。

此外, 人力资本的产出弹性系数远大于固定资产和科技进步的产出弹性系数, 说明劳动力的质量和数量, 即人力资本是促进经济快速增长的一个重要因素。科技进步的产出弹性较低, 说明该地区科技进步对产出的影响并不显著, 表明内蒙古地区科技水平有待提高。

3. 3 各生产要素贡献份额的计量和分析

经济增长通常被定义为总产量的增加, 经济增长的程度可以用经济增长率来描述。文本计算有关指标的增长率, 然后运用索洛增长速度模型, 可以得出内蒙古各生产要素贡献率。将资本、劳动力以及技术进步对经济增长贡献体现在折线图上 ( 见图1) 。由图1 可直观地体现出劳动力的贡献份额对内蒙古经济增长的作用相对较稳定, 资本以及技术进步的产出弹性水平较波动较大, 且二者存在着此消彼长的关系。

从技术进步具体分解结果 ( 见图2 ) 可知, 1990 - 2011 年, 科技进步波动浮动较大, 后期趋于平稳, 人力资本和规模经济的波动较大。

由表4 表5 数据可知, 1990 - 2011 年间, 总体上, 内蒙古生产总值, 以平均经济增长率14. 405%的速度增长。要素 ( 资本和劳动) 投入对经济增长的平均贡献份额占53. 870% , 其中资本投入对经济增长贡献份额为48. 324% , 劳动投入为5. 546% , 技术进步对经济增长的平均贡献份额为46. 13% 。技术进步结果高于刘媛媛[9]和成小平[8]关于内蒙古技术进步对经济增长36. 42% 的研究结果。一是由于本文数据的更新, 二是因为研究方法的不同, 使得本文技术进步分解的各个份额加总后对经济经济增长作用更加明显。

对技术进步具体分析, 人力资本投资为经济增长贡献了39. 796% , 其份额仅次于资本对经济的贡献率, 进一步说明人力资本对经济增长的作用不可忽视, 科技进步增长率15. 750% , 对经济的贡献率达到12. 657% , 小于人力资本的贡献。笔者分析, 这主要与内蒙古地区科技研发投入力度小有关, 2011 年内蒙古R&D经费投入占生产总值的0. 6% , 小于全国水平1. 84% , 更不及发达国家3% ~ 5% , 规模经济对经济增长的作用率- 6. 322% , 这一结果充分说明内蒙古地区产业集群较低、产业经济规模效应低下, 故应加快政策扶持发展产业集群。

注: 计算时各时期的均值为算术平均值

注: 计算时各时期的均值为算术平均值

分阶段, 从1991 - 1995 年经济增长达到8. 241% , 人力资本的增长率为1. 489% , 均为4 个时期最低水平, 资本的贡献率最高为66. 183% , 超过劳动以及技术进步对经济的作用力, 人力资本对经济贡献率仅为0. 565% 。资本对经济增长的贡献率达到37. 09% , 小于技术进步对经济的推动。这一时期是内蒙古经济进入高速发展的初期, 科技、教育投入较少, 主要是靠资本驱动经济发展的时期。

1996 - 2000 年经济增长趋势较前一阶略有增加, 产出的平均增长率为9. 736% 。资本的平均增长率达到7. 494% , 为4 个时段最低水平, 资本对经济贡献为25. 072% , 少于上期, 技术进步的贡献率达到71. 951% , 其中人力资本的贡献率最大, 达到41. 730% , 这一时期技术进步的贡献率为4 个时期的峰值, 这与国家扩大教育投资、普及义务教育和扩大招生规模等政策有关。这一时期是我国 “九五”计划实施期间, 1998 年底我国计划进行高校扩招, 2000 年招生人数比前一年47% 。此外, 2000年, 全国普及九年义务教育的人口覆盖率达到85% , 比1995 年的36. 2% 明显提高。

2001 - 2005 年产出比上一期高出近两倍, 资本也大规模增速, 达到4 个时期资本增速最高。可知, 这是内蒙古经济高速发展的时期, 但是产出增长的71. 523% 是由固定资产的投资带来的, 技术进步对经济增长的贡献率仅为28. 522% , 其中人力资本的贡献份额最大。

2005 - 2011 年, 产出规模继续扩大, 但是资本的增幅减少, 人力资本、科技进步的增幅大幅度提速、超过资本的贡献份额, 规模经济的贡献处于上升阶段, 说明政府及时调整政策, 放缓投资规模, 加大对教育、科技方面的支持, 从而促进经济可持续增长。

4 结论

本文通过C - D模型和索洛增长模型的拓展, 体现了技术进步的内生性, 更突出了技术进步在经济增长中的作用, 这一点与现阶段经济发展现实相符。实证分析结果表明, 内蒙古经济增长中48. 324% 是由资本投入带来, 46. 13% 是技术进步带来, 资本投入对内蒙古经济增长的作用最大, 与其他学者的研究结果一致, 验证了内蒙古经济增长主要由资本投资推动, 但同时证实了技术进步起着不容小觑的作用, 而且随着教育和科技发展技术进步的作用会更加明显。具体来看, 技术进步中人力资本贡献份额最大; 科技进步对该地区经济的促进作用并不显著, 但是该因素对经济持续增长具有举足轻重的作用, 所以需要加大对科学技术的投入和科技队伍的培养; 规模经济的作用不大, 表明内蒙古应加快推进产业的集群化发展, 提高生产效率。

摘要：资本、劳动力和技术进步是促进经济增长重要因素, 其中技术进步的作用越来越重要, 若仅将其作为单一因素进行分析, 会忽略技术进步范畴内其他重要因素的影响。因此对技术进步进一步分解为人力资本、科技进步和规模经济, 通过C-D模型和索洛增长模型分析其对内蒙古经济增长的贡献。结果表明技术进步对经济的贡献率为46.13%, 其中人力资本的贡献为39.796%, 科技进步的贡献为12.657%, 规模经济的作用不大, 表明内蒙古应加快推进产业集群化发展。