中国经济增长要素分析论文（共12篇）
中国经济增长要素分析论文 篇1
探寻经济增长的因素、动力及源泉一直是经济学家关注的热门话题。20世纪40年代, 哈罗德·多马认为资本积累是经济增长的决定因素。20世纪50年代, 索洛超越了这一理论, 创立了新古典经济增长理论。他把技术进步加入柯布-道格拉斯生产函数中, 把资本和劳动对经济增长的贡献剥离以后, 剩余部分归因于广义的技术进步, 从而定量分离出了技术进步对经济增长中的贡献, 这便是有名的“索洛余值” (也称全要素生产率TFP, Total Factors Productivity) 。基于此方法, 他研究出1909~1949年间技术进步在美国制造业总产出中的贡献率约为88%。索洛余值法直到今天仍然在经济增长理论中占有十分重要的地位。本文正是基于索洛余值法估算出各要素对经济增长的贡献率, 分析中国经济增长的推动因素, 并根据研究出的结果提出政策建议。
1 理论模型的依据
本文根据索洛增长模型, 设生产函数为柯布-道格拉斯生产函数:
对 (1) 式两边取对数得:
在 (2) 式两边求关于t的全微分, 可得:
2 数据的来源及处理
根据柯布-道格拉斯生产函数, , 需要第t期的产出、资本和劳动的样本数据。这里, 选取1978~2011年GDP作为产出, 并根据GDP指数换算成以1978年为基期的不变价格数据。历年GDP和GDP指数均来源于中国统计年鉴。
对于资本存量K的估计, 本文将1978年作为中国资本存量基期, 并将1978年的价格设定为不变价格。由于无法直接获取1978年中国资本存量的实际数据, 只有在一些假定之下进行推断。张军、章元使用永续盘存法对中国1952~2000年资本存量进行了测算[1]。本文也采用永续盘存发对其进行计算:
对于劳动投入量L的数据, 本文利用1978~2011年末的就业者人数作为各年劳动投入量, 数据来源于中国统计年鉴。
3 中国经济增长因素的实证分析
构建实证分析模型, 并对参数进行估计, 最后估算各要素对经济增长率的贡献率。
3.1 实证模型的建立
根据, 其中α+β=1的假定, 把方程改写为:
移项并合并得:
重新定义, , 于是, 方程改写为:
运用较为简单的方程 (6) 进行研究。
3.2 参数估计
时间序列数据在进行相关的计量分析之前, 要进行平稳性检验。下面对进行单位根检验。检验结果见表1。
注:D (lny) 、D (Dlny) 分别表示lny的一阶、二阶差分;D (lnx) 、D (Dlnx) 分别表示lnx的一阶、二阶差分; (t, c, n) 分别表示单位根检验方程中的趋势项、截据项和滞后阶数;当t、c取0时表示不含有趋势项和截据项, 取1时表示含有;滞后阶数是以SIC信息量最小为准则。
由表1分析可知lny和lnx都是不平稳的, 但它们的二阶差分序列在5%的显著性水平下均为平稳的时间序列, 它们均为二阶单整I (2) 序列, 故可以使用最小二乘法 (OLS) 估计而不会出现“伪回归”。本文采用Eviews6.0来对方程 (6) 进行估计, 得到:
其中R2=0.9975, 调整的R2=0.9974, F统计量=12919.6200, D-W值=0.3430。
由D-W值可知方程存在较强的自相关性。根据残差的自相关和偏自相关图可以看出, 残差序列是一个一阶自回归一阶移动平均过程, 即ARMA (1, 1) 过程。
因此, 把残差设定为ARMA (1, 1) , 重新估算方程 (7) , 结果如下:
其中R2=0.9994, 调整的R2=0.9993, F统计量=17001.1100, D-W值=1.8048, 可见t统计量显著, F值和R2较大, 并且不存在序列相关性, 回归结果较好。
3.3 协整关系检验
下面检验序列lny和lnx之间是否存在协整关系。根据E-G法的基本思想是检验回归的残差, 如果残差是平稳的, 则存在协整关系, 否则, 不存在协整关系。首先要确定变量的单整阶数, 只有相同单整阶数的变量间才可能存在直接的协整关系, 而不同单整阶数的变量可能存在多重协整。根据上面的平稳性检验, lny和lnx均二阶单整I (2) 序列, 符合要求。接着对残差进行ADF检验, ADFresid=-5.0415<ADF (0, 0, 0) (0.05) =-1.9517, 因此, 残差序列是平稳的, 即序列lny和lnx之间存在协整关系。
综合以上论述, 方程的最后形式如式 (8) 所示。从式 (8) 中可以看出, 资本的产出弹性α=0.76, 根据假定条件规模报酬不变, 即α+β=1, 可以得出劳动的产出弹性β=0.24。
4 各要素投入的增长率及对经济增长贡献率的估算
通过上述的理论分析及整理的数据, 经计算得出了各要素的增长率和各要素对经济增长的贡献率。其中, 资本的贡献率为E (K) =αG (K) /G (Y) , 劳动的贡献率E (L) =βG (L) /G (Y) , 全要素生产率的贡献率记为E (A) =1-E (K) -E (L) , 估计结果可以得出, 1979年到2011年间, 产出、资本、劳动的平均增长率分别为9.93%、12.49%、1.54%;资本、劳动、全要素生产率对经济增长的贡献率平均为95.63%、3.71%、0.66%。分析经济增长和资本增长、劳动增长之间的关系, 结果如图1。并且把各要素对经济增长的贡献率进行对比, 如图2。
5 结论与建议
通过以上分析得出结论:第一, 资本投入是中国经济增长的主要动力和源泉。结果表明, 资本的产出弹性为0.76, 表明资本每增加1%就能导致产出增加0.76%。第二, 劳动对经济增长的贡献作用不明显。劳动的贡献率年均仅为3.71%。第三, 全要素生产率对中国经济增长的贡献率较低。其年均贡献率仅为0.66%, 远远低于发达国家全要素生产率在经济增长率中60%~80%的份额。另外从图2可以发现, 在有些年份, 技术进步对经济增长的贡献率为负值。这并不一定说明在中国这些年份技术本身是倒退的, 是制约经济增长的, 而可能说明了中国在某些制度方面如:宏观调控制度、市场经济环境、企业管理水平等方面存在不足, 阻碍了技术的进步转化为产出的增长。
基于以上结论, 本文提出以下三点建议:第一, 建立高效的资本形成和利用机制, 不断提高我国的资本生产率。第二, 重视人力资本积累, 不断提高教育水平, 充分发挥人力资本的作用。第三, 要大力推动技术进步, 加强企业自主创新能力。
参考文献
[1]张军, 章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究, 2003 (7) .
[2]孙辉, 支大林, 李宏瑾.对中国各省资本存量的估计及典型性事实:1978-2008[J].广东金融学院学报, 2010 (3) .
中国经济增长要素分析论文 篇2
主题活动的工作意见
当前，经济增速换挡步入新常态，“培育新的增长点 主动适应新常态”是今后很长一段时间内经济金融转型发展的主旋律，也是浙江银行业“提升信用品质 服务实体经济”的内在要求。各银行业金融机构要一以贯之地抓好落实，积极巩固和深化上年主题活动成果。
一、充分认识新常态下培育新增长点的战略意义
（一）培育新的增长点是浙江经济持续发展的新引擎。经济发展步入新常态后，经济发展方式正从规模速度型增长向质量效率型集约增长转变，经济结构正从增量扩能转向调整存量、做优增量并举的深度调整，经济发展动力也随之从传统增长点向新的增长点转变。浙江经济如何再造发展新优势关键在于培育新的经济增长点。
（二）培育新的增长点是浙江银行业转型升级的新要求。随着利率市场化、金融网络化进程加快，新兴金融业态不断涌现，金融脱媒、技术脱媒、跨业跨界竞争快速演进，银行业“藩篱”已被打破，既有市场受到侵蚀日益严重，传统盈利模式和发展方式面临严峻挑战。浙江银行业如何在大调整、大变革中把握机遇，赢得新一轮发展先机，重新擦亮“浙银品牌”，迫切需要新的增长点。
（三）培育新的增长点是应对“两链”风险影响的重要突破口。经受了本轮“两链”风险冲击，银行业传统的粗放低质企业客户较大范围破产倒闭或重组，落后产业淘汰后新的产业补位尚需时日；与此同时，银行业自身也背负了较为沉重的不良包袱，亟待化解。如何以时间换空间，实现平稳过渡，亟需培育新的增长点。
（四）培育新的经济增长点与银行业自身增长点的培育具有高度统一性。培育新的增长点不仅要求银行业自身转变发展方式，寻找新的发展动力源泉，也要求银行业提升服务实体经济质效，促进经济新增长点的培育，两者相互依存、互相促进。培育新的增长点是打好浙江经济金融转型升级“组合拳”的重要支撑和基础手段。
二、立足浙江，突出重点，提升服务实体经济质效
（一）积极支持国家战略实施。一是及时对接与浙江密切相关的“一带一路”和长江经济带构建，搭建金融服务平台，研究制定针对性金融服务方案和措施。二是深化推进支持浙江海洋经济示范区建设、温州市金融综合改革试验区、义乌国际贸易综合改革试点以及舟山群岛新区“四大国家战略”实施。三是积极探索服务模式和产品创新，主动对接支持舟山江海联运服务中心、民营绿色石化基地、中国（杭州）跨境电子商务综合试验区、杭州国家自主创新示范区、义乌国际
邮件互换局和国际邮件交换站建设。
（二）全面促进产业结构调整。深入推进省委省政府“五水共治”、“四换三名”、“三改一拆”等一系列倒逼经济转型升级战略举措，积极支持新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化，重点：一是强化金融要素保障。继续落实有扶有控的差别化信贷政策，积极发展绿色信贷，做深做透“生态金融”。二是助推传统产业转型升级。突出加强对制造业综合金融服务，发挥金融杠杆作用，加大对企业技改、传统制造业升级的有效投入，有力促进浙江经济结构调整优化。三是着力培育新的经济增长点。紧紧抓住打造浙江信息经济升级版机遇，充分运用网络金融、银团贷款、并购贷款、直融工具等多种手段，积极研发适合新兴产业、新型业态、新兴组织的金融产品服务，有力支持全省信息、环保、健康、旅游、时尚、金融、高端装备制造等七大万亿级产业发展。
（三）大力推进普惠金融发展。一是全面打造浙江“支农支小”升级版。进一步落实差异化监管政策，努力实现小微企业贷款增速高于全部贷款平均水平，力争实现小微企业贷款客户新增高于上年；推进服务模式、还款方式和贷款方式创新，在产品创新数量、贷款金额上有更大提高，适用客户范围上更多突破；进一步完善小微金融服务独立核算、考核评价和激励机制，提高小微金融服务积极性。持续深化“三农”金融服务，努力实现涉农贷款增速高于全部贷款平均增速；全面推广农业产业链金融服务试点，大力支持现代农业产业
发展；扩大微贷技术运用，拓宽抵质押物范围，探索担保新方式；持续推进“村村通”工程，进一步完善“基础金融不出村、综合金融不出镇”服务体系。二是有效激发消费金融需求。稳步发展住房、汽车、旅游等消费金融，大力推进消费信贷，改进特殊群体金融服务，为居民提供更多便利，促进扩大内需和消费升级。继承和弘扬“枫桥经验”，完善金融消费者权益保护机制，加强消费者金融知识宣传普及。三是不断降低企业融资成本。通过管理创新、技术投入、缩短融资链条等手段降低企业融资成本；严格执行“七不准、四公开”规定，杜绝违规收费、不合理收费；鼓励减利让费，与企业共渡难关，积极履行社会责任。
三、自我革新，强身健体，激发银行业发展新动力
当前，银行业面临的经济金融生态环境已经发生深刻的变化，传统银行业经营模式和发展方式已不可持续，不转型没出路，谁先转谁主动。各银行业金融机构要认清形势，把握机遇，向“战略转型、机制转换、管理转精、创新转质、结构转优、文化归源”（即“五转一归”）要增长、要效益，积极培育符合自身发展新的增长点，不断提升综合服务能力和市场竞争力，争做最有价值的银行。
（一）加快战略转型，形成发展新格局。一是要有系统观念和全局思维，放眼全球全国，跳出金融看经济，把握金融业发展分化与融合大趋势，注重前瞻性战略研究和顶层设计，加快战略转型步伐。二是要有正确的发展观和业绩观，从“讲增速”向“讲转速”转变，从“讲数量”向“讲质量”转变，从“讲占比”向“讲战略”转变，做到规模、质量、效益、品牌有机统一，做强做精。三是要有法治意识和底线思维，对法律底线、合规底线有敬畏感，对市场秩序维护有责任心和担当力。四是要加强调查研究，精准定位、错位竞争，走特色化、差异化发展道路，积极探索符合自身实际和区域特点的经营模式和发展方式。五是要以问题为导向，在发展中解决问题，在解决问题中谋求发展，完善自我纠偏机制，增强发展内生动力。
（二）转换经营机制，激发发展新活力。一是突出考核科学性和合理性建设，彻底摒弃“旧常态”下业绩指标“只增不减、只上不下”的惯性思维，完善绩效考评与薪酬挂钩机制，实现绩效薪酬支付与风险暴露期相匹配，防止激励过度和约束不足。二是继续推广企业授信总额联合管理机制试点，争取各方理解和支持，稳步扩大实施企业范围，严格规范异地授信行为，大力推进银团贷款模式，从根子上解决过度授信、多头授信问题。三是充分发挥协同效应，加强集团协作和战略合作，强化部门、条线协同，优化业务流程，促进“部门银行”向“流程银行”转变，积极适应金融综合化发展趋势。四是完善中小法人机构同业业务专营部门经营管理，探索建立符合自身业务特点的专营部门，实现业务合理集成，条件成熟银行探索信用卡、理财、私人银行等业务板块子公司改革试点，实现法人独立经营，控制经营风险。五是完善中小法人
机构公司治理，加快形成更具市场化的管理和决策机制，强化董监事及高管履职，努力向现代公司治理转型升级。
（三）强化精细管理，提升发展新效能。一是把握金融信息化发展的契机，充分利用互联网、大数据和云计算等技术手段，加大信息科技投入，积极打造数字化金融平台和渠道建设，延伸虚拟经营空间，加快物理网点转型，提高管理智能化水平。二是加强客户分层、分群、分级管理，注重基础客户开发和维护，积极培育目标客户群，提供“一站式、一条龙、一整套”综合金融服务方案，从做业务向做客户转变，提高客户粘性，与客户共成长。三是创新资产负债管理模式，完善定价机制，构建精细化净利差管理体系，探索资产负债多元化和组合配置，发挥资产负债管理作为盈利性风险管理工具的作用，增强主动负债管理能力。四是以资本管理为核心，强化资本约束和经济资本管理，积极推进新资本协议落地实施，提升风险资产扩张与资本协调发展的跟踪、评估和自我调整能力。五是以完善管理架构、健全制度体系、优化业务流程、强化科学激励、顺畅传导机制等为抓手，建立一套与自身规模、业务特色、风险特点相适应的内控管理体系，夯实管理基础。
（四）提高创新质效，谋求发展新驱动。一是强化创新基础建设，设立创新委员会或创新管理组织，完善创新工作机制和配套制度，建立全周期管理流程，加强创新需求、计划、授权管理及合规、风险控制，统筹协调和组织推进创新
工作。二是转变创新方式，从客户需求、市场需求出发，抓住客户痛点、痒点，实现创新“以自我为中心”向“以客户为中心”转变，“指标完成型”向“市场导向型”转变，“监管套利型”向“合规稳健型”转变。三是注重个性化、多元化金融服务方案设计，提升服务便捷性，提高客户体验，打造系列“拳头”产品，注重产品组合运用管理，形成“爱产品、用好产品”良好氛围。四是积极探索创新领域，在加强风险管理和风险隔离前提下，稳妥发展财富管理、资产托管等高附加值业务，拓宽收入来源；通过金融债、大额存单、要约交易等多种手段筹集资金，提升主动负债管理能力。五是前移端口，将金融消费者权益保护内嵌到业务产品创新之中，充分利用好金融消费者投诉和意见反馈宝贵资源，不断改进服务方式，提升服务品质。
（五）优化业务结构，拓展发展新空间。一是积极运用核销、市场化转让等方式加大不良资产处置力度，积极探索借助资产证券化、资产流转等新手段化解不良贷款，盘活存量，用好增量。二是积极借助互联网思维和金融技术，更多依托平台、渠道和系统支撑，吸收“终端、零售、碎片化”储蓄存款和结算资金，降低筹资成本，优化负债结构。三是积极发展抗经济周期性相对较强的零售业务，优化资源配置，合理设定考核指标，促进对公、对私业务协调发展。四是积极优化和调整信贷行业结构、客户结构、期限结构、担保结构，合理匹配表内表外资产，合理把控信贷投放，有效防范
系统性和集中度风险。五是积极发展“资本消耗低、客户需求大”的金融资产服务业务，从重资产、重资本向轻资产、轻资本经营模式转变，提高资源配置效率；根据自身发展战略和业务特点，创新直接融资模式，提升金融服务能力。
（六）回归本源文化，实现发展新平衡。一是制订信用文化建设计划方案和措施，结合日常经营管理组织开展形式多样、贴近生活的各类宣传教育活动；联合地方政府及相关部门，持续开展企业家风险教育，引导企业理性投资，回归实业。二是强化“风控出产能、合规出效益”理念，完善风险管理架构、授权管理和系统建设，制定合规、风险“底线清单”，强化刚性约束。三是提升合规、风险部门地位和作用，探索合规条线垂直管理，完善人员交流机制，加大合规、风险条线与业务条线人员交流力度。四是结合“两加强、两遏制”专项行动，严格执行法律法规和监管规定，举一反三，避免同质同类违规经营和违法犯罪行为重复发生；突出加强员工行为管理，强化制度约束，常态化、全方位地推进监管政策落地行动。五是持续落实好安全性、流动性、效益性，铁账本、铁算盘、铁规章，贷前调查、贷时审查、贷后检查的“三性、三铁、三查”以及前中后台“三分离”要求。
四、监管推进
各级银监部门、各银行业金融机构要高度重视，结合本地区、本单位实际，抓好落实，确保成效。
一要细化活动方案措施。各银行业金融机构要逐条细化
活动方案，制定行动计划和推进措施，明确时间表和任务表。并将主题活动纳入本单位工作重点，与日常经营管理有机结合，全员发动，全力推进。
二要加大督促指导力度。各级银监部门要将主题活动要求纳入日常监管，全程跟踪督导，并将督查情况作为监管评价的重要内容和各类考评重要依据。开展专题调研，及时掌握新情况新问题，采取针对性指导意见和监管措施。
三要搭建交流互动平台。加强与地方政府及相关部门的联动对接，创造良好外部条件。积极搭建交流平台，适时召开现场会、推进会，树典型、立标杆，及时总结推广好的经验做法。各级银行业协会要充分发挥作用，积极有为。
中国经济增长要素分析论文 篇3
关键词：Malmqusit指数；全要数生产率；农业资源
中图分类号： F327文献标志码： A文章编号：1002-1302（2014）09-0406-03
收稿日期：2013-11-26
基金项目：国家自然科学基金青年项目（编号71203088）。
作者简介：郭亮（1980—）
，男，宁夏银川人，硕士，讲师，主要从事农村经济学研究。E-mail：guoguo910@126.com。
通信作者：邓晓霞，博士，教授，主要从事农村金融学研究。E-mail：101743115@qq.com。发展现代农业，一是依靠农业生产要素的投入，二是依靠全要素生产率带来的增长，而提高全要素生产率是更为可持续的农业经济增长模式[1]。中国农业生产的全要素生产率问题一直受到学者的广泛关注[2]。国内外学者对我国全要素生产率做了较为深入的研究[3-5]。由于我国幅员辽阔，各地农业经济发展水平各异，农业全要素生产率呈现出显著的区域间和区域内省际间的不平衡[6]。重庆市自1997年直辖以来，农村面貌明显改善，农民生活日益提高，农业经济快速发展，但高消耗、非持续的农业生产和生活方式依然广泛存在，人口、资源与环境的矛盾日益尖锐。2006年重庆市委市政府确定了“一圈两翼”的区域发展格局，2007年6月重庆市被国务院批准为统筹城乡综合配套改革试验区，如何抓住中央和地方政策的有利契机，促进重庆市农业经济健康发展，提高重庆市农业资源综合利用效率，是当前急需解决的问题。根据传统的经济增长理论，农业经济的增长可以依靠增加农业生产要素投入和提高农业生产效率2种途径实现，通过提高农业技术效率对于农业的可持续发展具有更重大的意义。本研究通过使用数据包络分析法（DEA）中的Malmquist指数测算重庆市农业经济全要素生产率及其动态变化趋势，分析重庆市自1997年直辖以来农业资源的利用效率，为重庆市农业产业结构升级和农业经济科学发展提供理论支持和决策依据。
1研究方法与模型构建
1.1DEA效率评价模型
作为一种非参数规划方法，数据包络分析法（DEA）不需要具体的分布假设和函数形式，无需确定各变量的权重数，也不需要对不同物理量纲的指标转换，通过对一个特定单位的效率和1组提供相同服务的类似单位绩效的比较，力图使服务单位的效率最大化。DEA分析法是当前国内外广泛使用的效率测度研究的新方法[7]。
采用的DEA方法是对包含多个指标和对象的样本测算，可以用于对多个评价单元的横向比较。假设K个评价对象DMUk，每个评价对象含有M种投入要素和N种形式的产出，则每个输入输出变量可以表示如下：
2指标选取与数据来源
2.1投入指标与产出指标
在农业经济的全要素生产率分析中，投入指标主要包括土地投入、资本投入和劳动投入。鉴于统计数据的可获得性，土地投入用实际耕种播种面积来表示；资本投入主要包括化肥、农药使用量、农业机械动力、农用薄膜使用量；劳动力投入用实际从事农林牧渔业的人数来表示。产出指标用农业生产总值来替代，农业生产总值为农林牧渔各行业的产值总和。以上各投入产出数据来源于历年《重庆市统计年鉴》。
2.2评价单元
考虑到经济文化水平的地区差异，根据重庆市“一圈两翼”的发展战略，将重庆市的“一小时经济圈”区域、“渝东北翼”区域、“渝东南翼”区域作为评价单元，对各评价单元1997—2011年的相关数据进行分析。其中“一小时经濟圈”区域主要是指重庆主城及周边地区，包括江北区、渝北区、沙坪坝区、九龙坡区、大渡口区、巴南区、南岸区、北碚区、涪陵区、万盛区、双桥区、江津区、合川区、永川区、长寿区、南川区、綦江县、潼南县、铜梁县、大足区、荣昌县、璧山县共22区县。“渝东北翼”区域主要指万州区、梁平县、城口县、丰都县、垫江县、忠县、开县、云阳县、奉节县、巫山县、巫溪县共11区县。“渝东南翼”区域主要指黔江区、武隆县、石柱县、秀山县、酉阳县、彭水县共6区县。
3实证分析结果
3.1重庆市农业经济增长全要素生产率变化趋势
将1997—2011年的投入产出数量输入到Dea Excel Slover软件中得到Malmquist指数，根据模型（6）将Malmquist指数分解，得到重庆市1997—2011年的农业经济增长的技术进步、纯技术效率、规模效率、技术效率和全要素生产率。计量结果见表1、表2。
从表1可以看出，在1997—2011年间，重庆市农业经济增长全要素生产率年平均增长5.7%，实现增长的原因是由于技术进步和规模效率共同作用的结果。自重庆直辖以来的15年间，技术进步年平均增长率为6.5%，规模效率年均增长率为0.4%，而纯技术效率下降了0.9%。从表1结果来看，全要素生产率增长最快的是2007—2008年，增长率高达147%，其后的几个年度里，重庆市农业生产率增长率均超过或接近14%，这个增长率远超过2007年以前的数值，说明重庆市2007年被国务院确认为统筹城乡综合配套改革试验区以来，制度因素促使重庆市的农业有了快速发展。农业生产率增长最缓慢的是2004—2005年，全要素生产率出现了负增长，增长率为-2.8%，这正是重庆市农村综合配套改革的前夕，改革前后农业生产力率的巨大变化，说明良好的制度有利于农业经济的快速发展。从全要素增长率的规律来看，大致可以分为3个阶段：
nlc202309021928
3.1.1第1阶段（1997—2000年）
该阶段的全要素生产率快速增长，TFP增长率从1997年的-2.9%上升到2000年的9.2%，年平均增加4.03%，该阶段全要素生产率上升的主要原因是技术进步和纯技术效率。技术进步从1997年的1037上升至2000年的1.158，年均增长4.03%。纯技术效率从1997年的0.919上升至2000年的1.003，年均增长28%。规模效率有较大幅度的下降，从1997年的1.019下降至2000年的0.941，年均下降2.6%。期间规模效率下降的幅度远远小于技术进步和纯技术效率上升的幅度，最终表现结果是全要素增长率呈现较大幅度的上涨。这段时间技术效率的平均值为0.968，说明在此期间，重庆市资源配置存在资源废置现象。从纯效率的角度来看，1997—2000年的平均值为0.985，说明该时段内重庆市农业资源利用技术水平偏低，一定程度上抑制了农业资源的利用效率。从规模效率的角度来看，该段时间的平均值为1.056，规模报酬递减，说明在1997—2000年期间重庆市农业资源规模投入偏大，应当适当压缩农业资源的投入规模。
3.1.2第2阶段（2001—2005年）
该阶段的全要素增长率为负增长，虽然这段时间TFP增长率为负，但是农业经济增长的全要素生产率并没有出现稳定的下降趋势，而是呈现“W”形状波动。2001年期间，TFP出现了负增长，增长率为-1.9%，2002年继续下降为-2.1%，但在2003年期间TFP增长率翻转为正值，为1.7%，2004年TFP增长率再次为负并达到最低值-2.8%，2005年TFP增长率达到该阶段的最大值2.5%。全要素生产率在前2期急速下降，主要原因是纯技术效率的大幅度下滑，纯技术效率从2001年的1.031下降至2002年的0.952，全要素生产率的增长率在2003年迅速反弹为1.7%后又降为2004年的 -0.028%，2005年全要素生产率涨幅达到最大值，为2.5%，主要原因是对应期间的纯技术效率呈现“V”形状波动。而规模效率呈现倒“V”形状波动。
3.1.3第3阶段（2006—2011年）
自2007年6月重庆市作为国家统筹城乡综合配套改革试验区以来，重庆市农业经济的全要素生产率稳定增长。TFP增长率从2006年的45%增加至2011年的14.6%，年均增长2.02%，主要归功于规模效率和技术进步。规模效率从2006年的1.011上升到2011年的1.026，年均上升0.3%，技术进步从2006年的0945上升至2011年的1.198，年均增长5.06%，规模效率和技术进步的快速增长说明重庆成为城乡综合配套改革试验区的政策效应明显。此阶段的纯技术效率从2006年的1.094下降至2011年的0.929，年均下降3.3%，纯技术效率有较大幅度的下降，对农业经济全要素生产率增长起了抑制作用，总体而言，规模效率和技术进步上涨的幅度大于纯技术效率的下降幅度，最终表现为全要素生产率的稳定增长。
3.2重庆市各区域农业经济增长全要素生产率变化趋势
从表2可以看出，重庆市自1997年直辖以来，农业经济增长全要素生产率有了较大的进步，重庆市的TFP年均增长率为5.7%，但区域差异明显，“一小时经济圈”区域的TFP年均增长率高达6.7%，明显高于渝东北区域的4.8%和渝东南区域的4.3%。原因可能是“一小时经济圈”的经济社会发展水平强于“两翼”地区，技术投入上多于“两翼”地区。重庆直辖以来，“一小时经济圈”区域离重庆主城较近，受重庆主城经济迅猛发展的辐射，农业经济增长速度明显快于“两翼”地区，“两翼”地区离重庆主城较远且较多区县为国家贫困地区，如“渝东北”地区是经济落后的三峡库区，而“渝东南”是连片的少数民族聚集地，经济发展的落后使得“两翼”地区全要素生产率的增长率明显低于“一小时经济圈”。
从技术效率的角度来看，各区域农业经济全要素生产率主要依靠技术进步推动，技术效率对全要素生产率的贡献较小，“一小时经济圈”的技术进步对全要素生产率的增长贡献最大，技术进步的年均增长率高达9.1%，而“两翼”地区也分別为4.5%和3.8%；从纯技术效率来看，只有“渝东北翼”低于1，为0.948，说明该区域农业资源利用效率偏低，而其余2个区域均高于1，表明“一小时经济圈”和“渝东南翼”区域的农业资源利用效率较高；从农业经济的规模效率来看，“渝东北翼”地区较高，数值超过1达到了1.061，呈现规模报酬递减的情形，表明该地区应当适当缩减农业生产资源的投入规模，而“一小时经济圈”和“渝东南翼”的规模效率分别为0976和0.971，表明这2个地区扩大农业资源的投入规模能进一步有效增加农业产出。由于经济社会发展水平、自然资源条件的差异，尤其是农业科技进步的水平，重庆市三大区域的全要素生产率差异较大，经济水平、自然条件、交通设施具有优势的“一小时经济圈”区域在提高农业技术投入、技术交流和推广方面强于“两翼地区”，全要素生产率也高于“两翼”地区。
4结论
基于1997—2011年的面板数据，利用数据包络分析法中的Malmquist指数法实证分析了重庆市农业经济增长的全要素生产率及其变化趋势，得出如下结论：（1）重庆市自1997年直辖以来，农业经济增长的全要素生产率年均增长速度较快且与重庆近10年农业发展阶段相吻合，特别是2007年重庆市作为统筹城乡综合配套改革试验区地位的确立，在一定程度上带动了重庆全要素生产率的快速增长；（2）将全要素生产率分解，技术进步是全要素生产率增长最主要因素，技术效率低增长抑制了全要素生产率的增长，技术效率的低增长是受纯技术效率和规模效率共同影响的结果；（3）“一圈两翼”区域农业资源利用效率高于“渝东北翼”和“渝东南翼”区域。各区域农业经济全要素生产率主要依靠技术进步推动，技术效率对全要素生产率的贡献较小。
基于研究结果，应采取以下对策促进重庆市农业经济增长：（1）加大宣传力度，重视农业科技，增加科研资金投入，不断创新农业新技术，同时注重农业管理制度创新；加大农业科技成果推广示范力度，合理规划生产规模，注重农业生产的规模效益，优化资源配置，提高农业资源利用效率；（2）以“一圈两翼”区域发展格局和统筹城乡综合配套改革试验区为契机，提高“两翼”区域发展速度，缩小区域差距，统筹城乡发
展，在促进区域农业稳定发展的同时不断提高农业生产效率，加大高效节能技术的应用和推广，加速传统农区向现代农区的转变。
参考文献：
[1]章祥荪，贵斌威. 中国全要素生产率分析：Malmquist指数法评述与应用[J]. 数量经济技术经济研究，2008，25（6）：111-122.
[2]全炯振. 中国农业全要素生产率增长的实证分析：1978～2007年——基于随机前沿分析（SFA）方法[J]. 中国农村经济，2009（9）：36-47.
[3]周端明. 技术进步、技术效率与中国农业生产率增长——基于DEA的实证分析[J]. 数量经济技术经济研究，2009（12）：70-82.
[4]朱喜，史清华，盖庆恩 .要素配置扭曲与农业全要素生产率[J]. 经济研究，2011（5）：86-98.
[5]赵文，程杰. 中国农业全要素生产率的重新考察——对基础数据的修正和两种方法的比较[J]. 中国农村经济，2011（10）：4-15，35.
[6]夏岩磊. 全要素生产率对安徽农业产出的贡献分析[J]. 安徽农业科学，2011，39（26）：16256-16257，16259.
[7]王炯，邓宗兵. 中国农业全要素生产率的变动趋势及区域差异——基于1978—2008年曼奎斯特指数分析[J]. 生态经济，2012（7）：129-133，144.鄢姣，赵军. 中国农业风险评估——基于H-P滤波分析与非平衡面板数据的实证研究[J]. 江苏农业科学，2014，42（9）：409-412.
中国经济增长要素分析论文 篇4
1 国内外相关问题研究综述
人类历史的发展证明, 科学技术进步对当代工业化国家的经济增长发挥了巨大的作用。美国经济学家索洛 (Solow, 1957) 综合了道格拉斯和丁伯根的研究, 提出了总量生产函数的概念, 明确地将技术进步纳入生产函数中, 在数量上建立了产出增长率、全要素生产率和投入要素 (劳动、资本) 增长率的关系, 首次定量分离出了技术进步在经济增长中的作用。他对美国经济增长的因素进行了实证分析, 认为技术进步对美国经济增长的贡献高达87.5%。在此基础上, 许多经济学家又作了大量工作, 推动了这一理论的发展[4]。其中, 美国经济学家Jorgenson在对Denison研究方法的详细考察的基础上估算了1948至1979年美国的经济增长, 其结论是全要素生产率对美国经济增长的贡献仅为23.6%, 位居资本与劳动之后。
自1978年改革开放以来, 中国经历了长达20多年的快速增长, 可以说再一次创造了世界经济增长的奇迹。如此快速的增长就使得国内外的学者从未停止过对中国经济增长的源泉和绩效的研究。
较早研究全要素生产率与中国经济增长关系问题的国外学者是邹至庄 (Chow) 。他从上世纪80年代 就开始关注中国的经济发展, 并于1993年对中国1952至1980年农业、工业、建设业、交通运输业和商业五个行业的生产函数进行估计。他认为这个时期, 中国没有技术进步, 经济的增长绝大部分是靠资本投入推动的。邹至庄和Li等人 (2002) 再次通过估计C-D生产函数, 来解释1952年以来中国的经济增长。结果表明, 中国在1952至1978年间的全要素生产率保持不变, 1978至1998年间的全要素生产率年均增长率为2.7%, 1978至1998年资本、劳动、全要素生产率对经济增长的贡献分别为62%, 10%以及28%。
国内学者对全要素生产率的研究始于上世纪80年代初。史清琪 (1985) 较早地开展了度量我国技术进步的研究。郑玉歆 (1998, 1999) 认为不同的计算方法会导致不同的全要素生产率结果, 此外, 全要素生产率的增长规律与经济发展阶段是紧密相联的, 他认为只有进入经济增长减速的成熟期全要素生产率才会对经济增长作出高贡献。舒元 (1993) 利用生产函数法估算我国1952—1990年间全要素生产率增长率, 他的结论是中国的全要素生产率约为0.02%, 对产出增长的贡献约为0.03%。王小鲁 (2000) 对我国1953至1999年间的全要素生产率增长率进行了估算, 得到的结果是:1953至1978年间我国全要素生产率增长率为-0.17%;1979至1999年间中国全要素生产率增长率1.46%, 对经济增长贡献率为14.9%。张军和施少华 (2003) 运用C-D生产函数通过对1952至1998年中国全要素生产率和经济增长率的估计, 发现中国经济的全要素生产率在改革开放以后有了明显的提高。
总的来看, 多数学者认为目前中国的高速经济增长主要是依靠资本、劳动以及能源等要素投入的不断增加来实现的 (克鲁格曼, 1999) 。增长方式明显以粗放型为主。但是, 也不能表明科技发展对经济增长没有影响或者说不起作用。因此, 有必要深入研究改革开放以来技术进步对中国经济增长的贡献程度。
2 研究方法与数据处理
近半个世纪以来, 继索洛开创测算技术进步贡献率的方法之后, 众多学者提出了一系列测算方法和相应的具有一定严格假设前提的分析模型。总的来看, 技术进步的测定方法大体上可分为两大类:一是技术进步指标综合指数法, 即利用反映技术进步指标体系中的个体指数加权算术平均或加权几何平均得到综合指数作为技术进步水平;二是技术进步数学模型法, 如C-D生产函数、CES生产函数、VES生产函数等。前者因指标体系和权数的不确定性应用较少, 而后者也都是在一定严格的前提假设下对现实经济系统的某种简化, 测算出的技术进步贡献率精度有限。虽然测定技术进步贡献率的方法具有局限性, 但是只要选取的数据适当、并且统计口径一致, 那么还是能从中得到重要的政策指导, 使其在实际经济活动中发挥现实意义。
2.1 理论模型
本文主要使用建立在增长速度方程GY=GA+αGK+βGL和C-D生产函数模型上的索洛余值法来对我国的技术进步对经济增长的贡献率进行测算。索洛余值法严格来说必须满足以下条件:仅有资本和劳动两种生产要素, 它们能够相互替代, 并且能够以可变的比例组合;经济系统处于完全竞争条件, 生产要素资本和劳动的边际产出递减;在任何时候, 资本和劳动都得到充分利用 ;技术进步是希克斯中性的。
设生产函数为C-D形式且技术进步是希克斯中性的:
Y=AtK (t) αL (t) β (1)
其中Y代表产出, K和L分别是资本和劳动投入, At为技术水平, t表示时间。
对 (1) 式两端求全微分并整理得:
undefined
式 (2) 中的undefined分别表示资本和劳动的产出弹性;设undefined是产出增长率;undefined是资本投入增长率;undefined是劳动投入和技术进步要素增长率;undefined是由全要素生产率表征的技术进步增长率。则 (2) 式可写为:
GY=αGK+βGL+GA (3)
对 (3) 式移项得:
GA=GY-αGK+βGL (4)
需要注意的是, 利用 (4) 式测算的全要素增长率可以看作是广义的技术进步增长率, 它是指扣除了资本投入和劳动投入的贡献以外其他所有能实现经济增长的因素总和, 包括像创造新技术、采用新的管理办法、制度的变迁、宏观政策的变化以及市场环境的改变等等。
由增长速度方程GY=GA+αGK+βGL可以求出各要素对经济增长的贡献率, 将方程两边同除GY得:
undefined
记:undefined, 则EK、EL和EA分别表示资本、劳动和广义技术进步对经济增长的贡献率。由 (5) 式可得, EA+EK+EL=1, 移向得:EA=1-EK-EL。据此我们可以测算以全要素生产率表示的技术进步对经济增长的贡献程度。
2.2 数据处理
本文旨在研究改革开放以来我国的技术进步对经济增长的贡献程度, 所以选择的样本为1978—2006年, 并以1978年为基期。由 (4) 式可知, 测算经济增长中技术进步的贡献率首先应先估计出生产函数中的资本和劳动的产出弹性, α和β。
2.2.1 产出.衡量国民经济整体产出增长率的指标应该是按可比价格计算的国内生产总值或国民生产总值。本文采用国内生产总值GDP作为衡量经济增长的基本指标, 原始数据取自2007年的《中国统计年鉴》和《中国国内生产总值核算——历史资料 1952-2004》, 并按1978年为基期的居民消费价格指数CPI进行平减。
2.2.2 资本存量.虽然资本本身是一个宽泛的概念, 广义的资本可以包括物质资本、人国资本和土地等。但是大部分在估计资本存量时都仅指严格意义上的物质资本。本文也同样使用这一概念, 并且在估计资本存量时也遵循大多数学者所采用的方法, 即Goldsmith (1951) 开创的永续盘存法。基本公式:
Kt=Kt-1 (1-δt) +It (6)
其中:Kt-1表示基年资本存量, Kt表示当年资本存量, δt表示经济折旧率, It是当年投资。
这里使用折旧——贴现法估计基准年份 (1978年) 资本存量。Hall和Jones (1999) 在估计各国1960年的资本存量时, 采用1960年的投资与1960—1970年各国投资几何平均增长率 (g) 与资本折旧率δ之和的比值。本文也采用这种方法, 以1978年为基期, 以1978年投资除以1978—1988年投资几何平均增长率与折旧率之和得到1978年为基期的资本存量, 即:
undefined
对于当年投资本文选择了固定资本形成总额为原始数据, 并以1978年为基期利用固定资产投资价格指数进行平减。固定资本形成总额以及固定资产投资价格指数都可以通过2007年的《中国统计年鉴》和《中国国内生产总值核算——历史资料 1952-2004》直接获得。我们采用Hallt Jones (1999) 、Young (2000) 假设的6%的经济折旧率。
2.2.3 劳动.本文采用各年度全社会就业人员总数作为劳动投入量指标, 具体数据来自各年《中国统计年鉴》。
3 技术进步对经济增长贡献度的测算
3.1 生产函数的估计
由C-D函数:Y=AtKαLβ, 可以推导出如下公式:
lnY=lnAt+αlnK+βlnL (8)
3.1.1 数据的平稳性检验。
因为只有稳定序列变量建立的模型才能使用OLS进行估计, 否则会出现伪回归的情况。然而多数的宏观经济数据通常表现为不平稳, 所以我们首先对原始数据进行单位根 (ADF) 检验。
从上面的分析结果可知, 模型中所用的数据全都是在5%显著性水平下的1阶差分后平稳的时间序列。因此, 使用OLS估计不会出现伪回归现象。
3.1.2 用OLS估计C-D函数。
根据计算出的产出、资本存量和劳动投入量, 利用Eviews5软件估计C-D生产函数, 得:
LnY=2.198163+0.89LnK-0.1715LnL (9)
undefined
模型明显存在一阶正序列相关, 为了进一步判断是否存在二阶序列相关, 可设模型为:
LnY=C+αLnK+βLnL+μt (10)
μt=ρ1μt-1+ρ2μt-2+εt (11)
对 (10) 式进行估计得:
μt=1.1137μt-1-0.6424μt-2+εt (12)
undefined
可见, 序列存在二阶自相关, 但不存在三阶序列相关。下面使用Cochrane-Orcutt法消除序列相关, 估计结果如下:
LnY=-1.6924+0.8011LnK+0.2640LnL+[AR (1) =1.2697, AR (2) =-0.6845] (13)
undefined
模型经过怀特异方差检验不存在异方差。由此可知, 模型中的全部参数在5%的显著性水平下全部通过T-检验、F-检验, 而且不存在序列相关和异方差, 模型拟合度也很好。
另外, 很多学者在其研究中都假设生产函数的规模报酬不变, 即α+β=1。因此, 这里也有必要考察在C-D生产函数模型中是否是规模报酬不变的。采用Wald系数约束检验法:H0:α+β=1。利用Eviews5检验结果如下:
从上面的结果可知, 不能拒绝规模报酬不变的原假设。将资本、劳动的产出弹性正规化得:
undefined;
undefined
由此可知我国资本每增加1%, 导致产出大约增长0.75%;劳动每增加1%, 会使产出约增长0.25%, 且满足规模报酬不变。
3.2 各要素投入对经济增长贡献率的估计
通过前文的分析并根据得到的原始数据就可以利用索洛余值法求得资本、劳动和广义技术进步对中国经济增长的贡献率, 见表3。
资料来源:1996—2007年《中国统计年鉴》和《中国国内生产总值核算——历史资料1952—2004》
注:各阶段的平均值均为阶段期间各年值的几何平均值。
4 结语
4.1 中国经济增长的动力主要是资本投入
由表4可见, 资本投入对中国经济增长的贡献一直位居首位。在“九五”期间甚至超过了百分之百, 达到了102.54%。在经济发展的各阶段中, 资本对经济增长的贡献率最低也在74.28%。资本对经济增长的贡献如此之后, 主要是因为:第一, 在改革开放初期, 中国大力提倡发展乡镇企业。乡镇企业的发展一方面利用了农村剩余劳动力发展了中国劳动密集型产业, 另一方面也为中国以后的经济发展积累了大量资本。第二, 进入90年代以后, 中国加快改革开放步伐。其中最突出的一个特点就是有大量外资涌入中国。伴随着外资的进入, 中国的加工贸易空前发展, 因此90年代以后, 中国城乡居民储蓄余额急剧增加, 资本市场及其它融资方式也迅速发展起来, 使得资金不再是稀缺资源。第三, 改革开放伊始中国在大力发展经济的同时, 也注意教育的投入和发展。越来越多的人可以接受高等教育, 这不仅提高了我国劳动力的整体素质, 也使得人力资本在资本投入中占有相当比例。所有这些使得中国的经济增长从数据上看较大地倚重于资本的投入。
4.2 中国的经济增长明显表现出粗放型特点
表3中的数据表明了中国的高经济增长是依靠高投入来实现的。也就是说, 我国经济增长的粗放型特征仍然明显。这一方面是由于实施改革开放政策以后, 中国的经济得到了很大的发展, 市场需求日益旺盛。为了适应不断增大的市场需求就难免会重复铺一些新摊子, 建一些技术含量不高的制造业工厂。另外, 随着中国吸引对外直接投资的增加, 流入国内的外资多数是看好中国廉价的劳动力市场, 这就难免增建劳动密集型企业。另一方面, 由于经济发展的路径依赖效应, 使得中国的经济增长在较长时期内表现出了粗放的特点。正如诺思 (North, 1997) 所阐述的:经济体改善经济绩效的能力依赖于其信念和心智模式, 而后者又受到社会文化背景的影响。因为沿着原有制度变迁的路径和既定的方向前进总比另辟蹊径要简单方便。所以要改变中国粗放的经济增长模式也不会是一朝一夕就能够完成的。
4.3 技术进步对中国经济增长的贡献率偏低
不管是从年度数据 (表3) 还是从阶段数据 (表4) 来看, 技术进步对中国经济增长的贡献率都是偏低的。有些年份甚至出现呈反作用的态势。这主要是因为:第一, 全要素生产率是从广义的层面上表征技术进步的。也就是说, 它不仅指某一产业的生产技术的改进、进步, 还包含了管理水平、制度机制以及市场环境等因素。前述数据中经济进步对经济增长呈负作用, 并不是说在那几年中国的技术是退步的、是阻碍经济增长的。而是说明当时中国各行业的管理水平偏低、宏观制度不完善以及市场经济环境不健全。所有这些弱化了技术进步对经济增长的作用。而且自2000年以后, 技术进步对经济增长的贡献率明显增强, 在2004年技术进步对经济增长的贡献率达到了24.23%。也正是在2000年中国正式提出要使中国的经济增长模式由粗放型向集约型转变, 可见, 我国相应的政策实施是有效的。转变经济增长方式, 不仅使技术进步在经济增长中的作用日益增强, 也使得我国各行业提高了管理水平、各方面的制度政策不断得到完善以及中国的市场经济环境不断得到改善。
摘要：利用索洛提出的新古典经济增长模型对经济增长率进行分解, 在C-D生产函数的基础上估计中国广义技术进步率 (全要素生产率) , 从而测算出资本、劳动和技术进步对中国经济增长的贡献率。通过实证的方法, 发现我国的经济增长满足规模报酬不变的假设, 并且主要是依靠资本、劳动的投入增长实现的。技术进步在改革开放初期对经济增长的贡献甚至表现出了反向作用。因此在以后的发展中, 中国应该更加注重对引进技术的吸收和改良、加大研发投入以及大力培养高科技人才。
中国经济增长要素分析论文 篇5
中国财政收入增长分析
一、案例：中国财政收入增长分析
改革开放以来，中国经济的各项指标节节攀升，其中财政收入更是以持续两位数的高增长让人刮目相看，为了分析财政收入的持续增长原因，我从国家统计局网站收集了包括GDP、居民储蓄存款余额以及房地产投资等可能影响财政收入的主要因素近十五年的数据建立模型进行分析。
二、回归模型建立
Y=+1X1+2X2+3X3 其中：Y=财政收入X1=GDP
X2=居民储蓄存款余额X3=房地产投资
三、统计数据：（单位：亿元）
年份 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
财政收入 ***611444***89042***649387605***518
GDP 6079471***0289677992***333***8******0507
居民储蓄存款余额 ******73762869111036***05116******
房地产投资 3149 3216 3178 3614 4103 4984 6344 7791 10154 13158 15909 19423 25289 31203 36242
数据来源：国家统计局网站：
四、使用EXCEL回归结果检验结果如下：
第1页
回归统计
Multiple R R Square
0.998878772 0.997758802
SS 5.71E+09 12821362 5.72E+09
Adjusted R Square 0.997147566 标准误差 观测值方差分析
回归分析 残差 总计
df 3 11 14 1079.619537
Coefficients 标准误差
MS F Significance F
1.9E+09 1632.363 7.5474E-1
51165578
t Stat P-value Lower 95% Upper 95%
-5798.111236 2045.92279 0.020105687
0.1530528
Intercept GDP
居民储蓄存款余额 房地产投资
-1876.09422 1781.937-1.05284 0.314993 0.086579244 0.030202 2.866698 0.015332 0.01352142 0.025319 0.534034 0.603943 1.060447108 0.290672 3.648262 0.003832
-0.042206241 0.06924908 0.420682626 1.70021159
五、模型的回归分析解释 根据上述结果，可把模型描写为：
Y=-1876+0.0866X1+0.0135 X2+1.0604 X3 统计中：
相关系数，-1R1，正为正相关，负为负相关，越接近1相关性越高。式中R=0.9989，表示模型的表现出非常高的正相关。
判定系数（决定系数），为相关系数的平方，在判定相关性时通常用判定系数R2，越接近1相关性越高，本模型R2=0.9977，同样表示相关性很高。
R2,是对R2进行修正后的统计量，结合了样本量和模型中解释变量的个数。在与另一个加入其他解释变量的模型比较时常用。
标准误差：样本统计量的标准差，指任何一个统计值的误差有约68.3%的可能性在一个标准误差内。这里误差值为1079.62亿。
观测值：即样本量。这里我选取了近15年的数据，故观测值为15。
: degree of freedom自由度,自变量的个数。这里回归分析的自由度为3，残差自由度为15-3-1=11，总自由度为15-1=14
样本数据平方和。
第2页
样本数据平均平方和。
: 方差分析统计量，H0:0（回归模型中所有自变量不是因变量的主因）；H1:0（回归模型中有自变量是因变量的主因）。建立方差分析统计量F=
SSR/1，回归模型所有变
SSE/(n2)
量联合显著性检验，在数值足够大时可拒绝原假设，本题中F=1632，足够大，拒绝原假设H0，H1成立。
F检验的显著性检验，其值为F检验的p值，比如取95%的置信水平，则Significance F<0.05时可拒绝原假设，总体样本回归模型的有效性显著。本题中Significance F=7.5474107,足够小，所以F检验的显著性极高，本回归模型有效。
截距，当所有自变量为0时自变量的值。这里指当GDP、居民储蓄存款余额和房地产投资为0时，财政收入为-1876.09亿（理论值）
系数，这里指、
1、
2、3各值，可直接代入假设模型。标准误差 : 这里是指以上、
1、
2、3各值的标准差。
t Stat : 样本（系数）检验，建立假设：H0:0（该自变量Xi为因变量Y的主因）；，然后建立t检验统计量：H1:0（该自变量Xi不是因变量Y变化的主因）
t=
sYX/(XiX)2
i1n
=
sYX/(XiX)2
i1n
,根据自变量的t 检验可以确定自变量对于因变量的影
响程度。本题中对于X1、X2、X3的t Stat分别为2.87、0.53、3.65，根据t分布，X1、X3对Y
影响足够大，而X2的影响很小。
上述t检验的p值，指自变量t检验的置信水平。如果取95%置信水平，则当p0.05时拒
绝原假设，t检验的有效性超过95%，此自变量对因变量有显著影响。此题中GDP和房地产投资的p值分别是0.015和0.004，对因变量财政收入的影响较大，而居民储蓄存款余额的p值为0.604，显然对因变量财政收入没有大的影响。
：下限95%，上限95%。自变量95%可信区间的上下限。
六，案例分析结果
根据上述分析，国家财政收入受GDP和房地产投资的影响比较大，呈现出明显的正相关性。即随着GDP的增长和房地产投资的增长，国家的财政收入大幅增长，其中房地产投资对财政收入的带动效应尤为明显。而作为居民财富标志的居民储蓄存款余额对国家财政收入影响较小，说明财政收入并不是随着人们的财富水平的增长而相关增长的，说明国家的财税政策可能存在某种层面的不合理性。而近期房地产投资热的部分原因可能来自于对财政收入的追求。
中国经济增长要素分析论文 篇6
摘要：本文通过测算1990年～2011年江苏全要素生产率变动情况，找出江苏经济发展的主要动力及发展趋势，即2008年以来全要素生产率对江苏经济增长贡献呈下降趋势，针对当前形势，提出提高TFP对经济增长贡献的对策建议。
关键词：江苏经济；全要素生产率；对策建议
一、引言
全要素生产率（TFP）是宏观经济学的重要概念，也是分析经济增长源泉的重要工具，尤其是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。本文的全要素生产率是指各要素投入之外的技术进步和能力体现等导致的产出增加。目前，全要素生产率的估算方法可归结为两大类：一类是增长会计法，另一类是经济计量法。不过起点都是从设定生产函数开始。经济计量法是用产出增长率对资本增长率、劳动增长率做回归，或者用劳均产出的增长率对劳均资本的增长率做回归，估计得出系数项的值，隐含了系数项为常数的假设，应较为适用于成熟的市场经济体；对于像江苏这样的转型经济允许系数项随时间可变，将更易于接受。另外，Barro和Sala认为经计量法的缺点太多，包括要素增长率非外生、要素数量测量误差使得回归结果不满足一致以及系数项随时间变化的可能性。基于以上考虑，我们采用要素收入份额可变的增长核算来测算TFP的变动。
二、模型设定和数据准备
一般形式的生产函数为：Yt=AtF（Kt，Lt），其中，Yt、Kt、Lt分别是第t期的产出、资本存量、劳动投入数量，At代表了希克斯中性的技术水平，也是测算TFP（全要素生产率）的切入点。本文借助超越对数型生产函数来捕捉系数项的可变性，在规模报酬不变假定下，设定形式为：TFP=经济增长率-（1-β）*资本存量增长率-β*劳动投入增长率。
河南省农业经济增长的要素分析 篇7
河南省是传统的农业大省, 也是我国重要的产粮基地, 素有“中原粮仓”的美誉。本文选取农业劳动力投入, 物质费用投入, 农作物总播种面积, 科技进步等四个影响农业经济发展的投入要素, 建立扩展的C-D生产函数模型, 运用计量方法分析1992~2011年这20年的时间内以上四个生产要素对于河南省农业经济发展的影响和贡献率。根据分析结果, 可以直观的观察到各个生产要素对于河南省农业经济发展所起的作用, 了解农业经济发展过程中存在的问题, 为河南省今后农业的健康发展指明方向。
2 建立模型
本文选用扩展的C-D生产函数估计农业各生产要素生产弹性系数, 然后用索洛增长速度方程式测算农业各投入要素的贡献率。
其中是农业总产值, A为系统规模参数, L为农业劳动力投入量, K为农业物质费用投入量, W为农作物总播种面积量, e为自然对数的底, t为时间变量, δ为农业科技进步率, α, β, γ分别为相应项的弹性系数, 表示农业劳动力、农业物质费用投入量、农作物总播种面积每增加1%, 产出量分别会增长α%, β%, γ%。对模型两边取对数可转化为:
上式两边求导得, 令dt=1, 进行离散化处理, 则有:
其中, ΔY/Y表示农业总产值的增长率, ΔL/L表示农业劳动力的增长率, ΔK/K表示农业物质费用的增长率, ΔW/W表示农作物总播种面积的增长率。
3 模型参数估计及投入要素贡献率的计算
3.1 变量指标的选取及取值
3.1.1农业总产值指数 (Y) , 农业总产值能直观地反映出一个地区一定时期的农业经济发展水平。在本文中我们采用了《2012河南省统计年鉴》中农业总产值相对指数 (换算成以1992年为基数=100) 来消除价格因素带来的影响。
资料来源:根据《2012河南省统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》1993~2012整理计算。
3.1.2农业劳动力指数 (L) , 由于缺乏足够的数据支持, 要准确计算出农业劳动力投入量有很大难度。为方便比较和计算, 本文采用《2012河南省统计年鉴中》第一产业从业人员的数量来表示农业劳动力投入, 并换算成以1992年为基数=100的指数形式。
3.1.3农业物质费用指数 (K) , 具体通过以下步骤调整得出:第一步:当年价格水平的农业物资费用=农业中间消耗/ (1~0.025) ;第二步:可比价格=当年价格水平的农业物质费用/农业生产资料物价指数 (1992年为基数=100) 。
3.1.4农作物总播种面积 () , 本文从历年《中国农村统计年鉴》得到河南省1992~2011年每年的农作物播种总面积, 并换算成以1992年为基数=100的指数形式。根据上述办法所得主要数据见表1。
3.2 参数估计和检验
为检验各指标对农业产值是否有影响, 对各项数据进行对数处理, 令Q=Ln Y, X1=t, X2=Ln L, X3=Ln K, X4=Ln W, X5=Ln A, t是时间 (单位:年) 这里按1992年为1, 2011年为20。则方程变为:
根据经过对数处理的数据和上述方程式, 用SPSS18.0对河南省农业投入的各要素进行线性回归分析, 得出各农业生产要素投入变量的生产弹性系数, 结果见表2。
根据以上回归分析结果可以看出, 该模型调整后的拟合优度为0.995, 估计的样本回归方程很好地拟合了样本观测值。统计量的值较大为945.994, 显著性概率为0.000, 明显小于0.05, 由此可知回归方程的效果显著, 即模型存在明显显著性。对于回归系数的检验, 劳动力和农作物总播种面积的T统计量对应的相伴概率P值分别为0.619、0.281, 均大于给定的显著水平0.05, 因此, 这两要素没有通过显著性检验, 即第一产业从业人员和农作物的总播种面积对农业总产值没有显著影响, 可以剔除。为了更符合实际情况, 现对模型做出以下修正:
Y=AeδtKβ按照上文推到方程改为:Q=δX1+βX3+C
剔除第一产业从业人员和农作物总播种面积后, 用SPSS18.0对表2的相关数据再次进行线性回归分析, 得出各农业生产要素投入变量的生产弹性系数 (见表3) 。
根据以上回归分析结果可以看出, 剔除劳动力和农作物总播种面积两项农业投入要素后, 该模型调整后的拟合优度为0.995, 估计的样本回归方程很好地拟合了样本观测值。F统计量的值较大为1968.205, 显著性概率为0.000, 明显小于0.05, 由此可知回归方程的效果显著, 即模型存在明显显著性。对于回归系数的T检验, δ赞和β赞的T统计量对应的相伴概率P值都是0.000, 明显小于给定的显著水平0.05, 因此, 这两个要素投入通过了显著性检验, 即农业科技进步和农业物质费用对农业生产总值有显著影响。最后还要进行残差的独立性检验, 根据样本容量n=20和参数个数k=2, 查“DW检验临界值表 (α=0.05) ”可得, 上限du=1.54, du=1.54<DW=1.622<4-du, 由此, 认为模型不存在自相关。经过以上统计检验表明该模型整体的拟合优度较好。生产函数确定为:
3.3 农业各投入要素贡献率的测算
本文农业总产值及各个投入要素的增长率的计算采用几何增长率法:
其中:Gt为农业总产值及各个投入要素计算期的期末值, G0为期初值。用表1数据求得的农业总产值及各个投入要素的年均增长率。
各个投入要素贡献率测算公式:, (g为1992~2011年间河南省农业总产值年均增长率, gk为1992~2011年间河南省农业物资费用年均增长率, δ为农业科技进步率, β分别为农业物资费用的弹性系数) 求得1992~2011年农业投入要素对农业总产值增长的贡献率。
4 结论分析
4.1 农业科技进步、物质费用的投入对河南农业经济的发展有显著影响
根据河南省1992~2011年20年间各项农业投入要素数据的计量模型分析, 农业科技进步和物质费用对农业总产值的影响通过了显著性检验, 即农业科技进步、物质费用的投入对河南农业总产值有显著影响。其中物质费用的弹性系数为0.421, 表明农业物质费用每增加1%时, 农业总产值就增加0.421%。另外, 这20年间河南省农业科技的进步率为2.8%, 农业科技进步对农业总产值的贡献率达到45.9%, 农业物质费用投入对农业总产值的贡献率为53.1%。由此可见, 影响河南省农业总产值增加的主要因素是农业物质费用的投入, 同时农业科技进步在农业经济的发展中也起着重要的作用。
4.2 劳动力数量和农作物总播种面积对河南省农业经济发展的影响不明显
根据河南省1992~2011年20年间各项农业投入要素数据的计量模型分析, 劳动力数量和农作物总播种面积对农业总产值的影响没有通过显著性检验, 即劳动力数量和农作物总播种面积对河南省农业总产值没有显著影响。
5 政策建议
计量模型分析的结果表明, 在农村劳动力过剩、耕地有限并且减少的条件下, 河南省农业的增长主要依靠物质费用的增加和农业科技进步。因此, 为了促进河南省农业的稳定增长, 必须充分重视物质费用和科技进步对农业发展的重要作用。
5.1 加大对农业的资金投入, 提高农业的生产效益
根据分析, 河南省农业物质费用投入对农业总产值的贡献率为53.1%, 是促进农业经济增长的主要因素。因此, 要通过多种渠道筹集资金, 确保农业投入持续增长, 提高农业的生产效益。要在加大对农业基础设施建设投入力度的同时增强对农业生产的补贴力度, 以形成河南省农业实现长久发展的基础保障和农业可持续增长的能力。
5.2 提高农业科技创新能力, 增加科技对农业发展的贡献率
科技对农业的贡献率仅次于物质投入, 随着农业现代化的不断深入发展, 科技对农业的影响会进一步上升, 成为影响农业发展的主要因素, “科技兴农”是今后农业发展的基本方向。因此, 必须进一步提高农业的科技创新能力, 加大对农业科研的资金投入、完善农业生产技术推广体系, 增加科技对农业发展的贡献率, 为现代农业提供有力的科技支撑。
参考文献
[1]张浩, 陈昭.中国农业经济增长的要素贡献度研究—基于分省非稳定面板的实证分析[J].南方经济, 2008 (10) :61-75.
[2]龙江, 洪明勇, 杨启林, 等.贵州农业经济增长的因素分析[J].贵州农业科学, 2007, 35 (3) :88-90.
[3]盛海燕, 张士云.安徽省科技进步对农业经济增长影响的实证分析[J].科技与管理, 2007 (2) :72-77.
[4]李敬, 王定祥.西部农业经济增长的要素分析及对策研究[J].统计观察, 2004 (4) :55-56.
[5]吴晨.全要素生产率与广东农业经济增长波动性研究[J].广东农业科学, 2009 (12) :223-227
[6]胡建萍, 赵苹苹.农业经济增长要素实证分析及对策—以新疆生产建设兵团农一师为例[J].新疆农垦经济, 2010 (9) :12-14.
中国经济增长要素分析论文 篇8
国内学者对于经济增长问题的研究也不断深入。张军认为中国经济增长“不具备持续的动态改进的力量”, 以全要素生产率衡量的持续改进在1992年后就不显著了, 中国存在着通过投入推动的“过度工业化”[3]。张雄辉、范爱军通过测算资本、劳动和技术进步对中国经济增长的贡献率, 发现中国的经济增长满足规模报酬不变的假设, 并且主要是依靠资本、劳动的投入实现的;而技术进步在改革开放初期对经济增长的贡献甚至表现出了反向作用[4]。李声明运用索洛余值法、生产函数的改进、三大要素对经济增长的贡献三种方法, 分别测算各要素对广西经济增长贡献程度, 结果显示广西经济持续增长的主要动力来自要素驱动, 技术进步在推动经济增长中的作用较弱, 现阶段广西经济增长是粗放投入型增长[5]。近年来, 甘肃省经济增长水平相对落后, 区域竞争力减弱, 本文则是通过运用索洛余值法对甘肃的经济增长因素进行分析, 指出甘肃现阶段的经济增长类型, 对甘肃经济现状更深入了解, 具有现实性意义。
一、研究方法与数据处理
㈠理论模型本文主要使用建立在增长速度方程GY=GA+αGk+βGL和C—D生产函数模型上的索洛余值法来对甘肃的技术进步对经济增长的贡献率进行测算。设生产函数是C—D形式的, 且技术进步是中性的:
其中Y表示产出, K表示资本投入, L表示劳动投入, A为技术水平, t表示时间。
对 (1) 式两边求全微分并整理得:
式 (2) 中, 分别表示资本和劳动的产出弹性;令为产出增长率, 为资本投入增长率, 为劳动投入增长率, 为由全要素生产率表征的技术进步增长率。则 (2) 式可写为:
利用 (4) 式测算的全要素增长率可以看作是广义的技术进步增长率, 它是指扣除了资本投入和劳动投入的贡献以外其他所有能实现经济增长的因素总和, 包括创造新技术、采用新的管理办法、制度的变迁、宏观政策的变化以及市场环境的改变等[4]。
由 (3) 式可以求出各个要素对经济增长的贡献率, 方程两边同除以GY,
令则EA、EK、EL为技术进步、资本和劳动对经济增长的贡献率。则EA=1-EK-EL, 据此可测算出以全要素生产率表示的技术进步对经济增长的贡献程度。
㈡数据处理产出:采用GDP作为衡量经济增长的基本指标, 并计算为可比价GDP;资本存量:测算资本存量的基本方法是由Gold Smith在1951年开创的永续盘存法, 本文即采用该方法, 其公式表示为:
其中Kt表示第t年的资本存量, Kt-1表示第t-1年的资本存量, δt表示第t年的折旧率, It表示第t年的投资。
对于基年的资本存量运用折旧—贴现法估计, 采用Hall和Jones的做法[7], 其公式为:
即1978年的资本存量为1978年的投资除以1978年至1988年投资的几何平均增长率与折旧率之和。假设经济折旧率为5%。
劳动:采用各年度全社会就业人员总数作为劳动投入量指标。
二、甘肃省经济增长因素分析
㈠生产函数的估计
根据C—D生产函数Y=AtKαLβ, 两边取对数得到:
将数据带入, 用OLS估计生产函数, 得到:
T值 (3.772) (34.458) (-2.696)
R2=0.993794, 修正后R2=0.993351, DW=0.409942, F=2242.004模型明显存在一阶的正自相关性, 运用广义差分法进行一阶差分自相关的处理, 采用科克伦-奥科特迭代法的估计结果为:
ln Y=-0.750426+0.795089ln K+0.217798ln L+[AR (l) =0.705378]
T值 (-0.41956) (28.07196) (2.846042) 0.815563
R2=0.998591, 修正后R2=0.998428, DW=1.907181, F=6141.188
模型经过怀特检验不存在异方差性, 在5%的显著性水平下, 全部通过T检验、F检验, 且不存在序列相关性, 模型拟合程度较好。同时, 模型满足C-D生产函数规模报酬不变的性质, 即α+β=l。将资本、劳动的产出弹性正规化:
由此可知, 甘肃省资本每增加1%, 导致产出大约增长0.785%;劳动每增加1%, 使产出约增长0.215%, 满足规模报酬不变。
㈡各个要素投入对经济增长贡献率的估计
通过以上的计量测算, 并运用索洛余值法, 求得各要素 (资本、劳动、技术) 对甘肃经济增长的贡献率, 如表1所示。
注:资料来源:甘肃年鉴2009;各阶段的平均值均为阶段期间各年值的几何平均值。
㈢对估算结果的分析
第一, 改革开放以来, 甘肃省经济增长的主要动力来自资本的投入。由表1可见, 资本投入对于甘肃省经济增长的贡献一直居于首位, “七五”期间超过百分之百, 达到了109.812%, 并在“九五”、“十五”期间分别增长到124.224%与124.698%。同时, 资本的贡献还呈现出一定的波动, 在改革开放初期, 资本的投入只有51.699%, 在“六五”初期 (1981年) , 资本的投入还出现了负值, 在“八五”、“十一五”期间也有一定的下降趋势。改革开放以来, 甘肃省努力发展生产, 积极引进技术, 在各个产业中引入激励机制, 发展乡镇企业, 积累了大量的资本;同时, 积极引进国外技术和资金, 大力发展工业、农业, 使甘肃省经济增长迅猛, 资本贡献率较高。但由于甘肃省内产业结构升级、消费结构调整、技术进步等因素, 使得其资本贡献呈波动趋势。
第二, 甘肃省经济增长明显表现出粗放型的增长态势。由估算结果可以看出, 甘肃省经济增长是依靠高投入实现的, 即呈现出明显的经济增长的粗放性:高投入、低效益。改革开放以来, 甘肃省资本投入较大, 而劳动投入对经济增长的贡献均较低, 从表1看出, 只有在“七五”期间, 超过5%, 达到6.321%, 而“九五”和“十五”期间, 还出现负值, 总体上呈现下降趋势。这是由于, 甘肃省存在结构性的劳动力供给过剩, 廉价的劳动力是甘肃的比较优势, 由于政策导向以及市场需求加大, 一些技术含量不高的劳动密集型的企业得到发展, 低素质的劳动力仍会对经济增长做出一定的贡献, 随着劳动密集型产业向技术密集型产业的发展, 其贡献率会有所下降。另外, 由于经济发展的路径依赖效应, 会使甘肃经济增长在较长的时期内表现出粗放的特点。
第三, 技术进步对甘肃经济增长的贡献率较低。从表1看出, 技术进步对甘肃省经济增长的贡献率相对较低, 有较多的年份还呈现出反作用的态势, “七五”时期为-16.196%, 而在“九五”和“十五”时期达到了-20%以上。但技术进步对经济增长的贡献率仍呈波动态势, 到“十一五”时期, 有较大提升。这里要注意的是全要素生产率是在广义上表征技术进步的, 它不仅指生产技术的改进, 还包含了管理水平、制度环境等因素。技术进步呈现负值, 不代表技术的退步和对经济增长的阻碍, 说明甘肃省制度不完善、管理水平低下, 市场环境不够健全等等。但从2006年开始, 技术进步对经济增长的贡献率明显提高, 表明甘肃省产业结构、消费结构不断的调整, 经济增长方式有所转变, 使技术进步在经济增长中的作用增强, 同时, 管理水平和制度环境等都有了显著的改善
四、结论
㈠继续加大投资力度, 引导社会资本流向技术含量较高的产业甘肃省积累了较大的资本, 应进一步加大资本投入的力度, 但应向技术含量高, 附加值高的产业流入, 适度的发展劳动密集型产业, 保持和促进甘肃经济的增长。同时, 将具有比较优势的资源集中到优势企业中去, 注重质量, 并随着产业结构不断调整和升级, 提高资本产出弹性。
㈡提高劳动力素质, 加大人力资本的投入甘肃省具有劳动力比较优势, 积极对劳动力进行职业教育和技术培训, 提高劳动力的整体素质;同时, 一定要重视人力资源的开发, 加大人力资本投入, 建立合理的人才结构机制, 积极地引进人才, 合理有效地配置人才, 进一步促进经济增长。另外, 政府应加强对农村剩余劳动力的转移力度, 对劳动力进行引导、扶持和发展, 建立和完善劳动力流动机制, 积极进行对口流动, 推进劳动力流向城镇和省外。
㈢进一步加大技术引进力度, 加大研发水平, 提高自主创新能力在知识经济社会, 技术进步在经济增长中起着关键作用, 因此, 甘肃应不断加强对外开放程度, 提高自身的信息化水平, 加大技术引进力度, 并能够较好的吸收和改良。同时, 通过人才的培养和引进, 加大自身的自主研发水平和自主创新水平;进一步改善宏观制度环境, 提高企业的管理水平, 积极地调整消费结构和产业结构, 优化市场环境, 增强技术进步对甘肃省经济增长的贡献程度, 使得经济从粗放型向集约型转变。
摘要：本文利用全要素生产率表征技术进步对经济增长的贡献程度, 并运用索洛余值法对甘肃的经济增长因素进行分析。结果表明:一是改革开放以来, 甘肃省经济增长的主要动力来自资本的投入;二是甘肃省经济增长明显表现出粗放型的增长态势;三是技术进步对甘肃经济增长的贡献率较低。因此, 甘肃省应加大技术引进力度, 加大研发水平, 积极培养和引进高科技人才, 促进经济增长。
关键词：技术进步,经济增长,全要素生产率,甘肃
参考文献
[1]成小平.内蒙古经济增长因素实证分析[J].内蒙古师范大学学报 (自然科学汉文版) , 2009, (7) .
[2]王少国, 贺福珍, 张连城.北京市经济增长因素的实证分析[J].首都经济贸易大学学报, 2009, ⑹.
[3]张军.资本形成、工业化与经济增长:中国转轨的特征[J].经济研究, 2002, (6) .
[4]张雄辉, 范爱军.基于全要素生产率的中国经济增长因素分析[J].科技管理研究, 2009, ⑽.
[5]李声明.广西经济增长因素的测算分析[J].广西社会科学, 2008, ⑿.
中国经济增长要素分析论文 篇9
“经济增长方式”一词, 是前苏联及东欧国家依据马克思关于经济增长方式的分类, 在20世纪60~80年代分析计划经济中的经济发展问题及其改进时所采用的一个概念[1]。现代西方经济学对“经济增长方式”的表述有“Pattern of Growth” (Hewett, 1988) 、“Model of Development Strategy”或“Approach to Growth” (Compell, 1974) 等。目前经济学界普遍认为, 经济增长方式是指生产要素的分配、投入、组合和使用的方式, 通常分为主要依靠生产要素数量扩张的粗放型和主要依靠提高生产要素有机构成、技术进步、生产效率的集约型两种方式[2]。而经济增长方式转变是指由高级生产要素的生产和流动所引致的国民经济中一系列生产函数配置方式由低级向高级的动态演变过程[3]。发展的实践经验表明, 当今世界技术进步和科技创新已逐渐成为推动经济增长的决定性力量。在集约型增长方式条件下, 生产效率的提高可以不断缓解和克服经济增长的瓶颈。据萨缪尔森 (1992) 的分析:美国产量增长的大约三分之一可以归之于劳动和资本的增长, 其余三分之二则归之于教育、创新、规模效益、科学进步以及其他要素所导致的剩余[4]。
2006年以来, 湖南提出并实施“一化三基”、“四化两型”战略, 将新型工业化作为富民强省的第一推动力, 经济保持平稳较快增长, 经济总量从位居中部的“中游”, 逐步走向“上游”, 创造了一个中部崛起中省级经济体快速崛起的样板。有关快速崛起背后的原因, 专家众说纷纭。因此, 有必要在一个系统的经济增长分析框架内, 对湖南近十年经济快速增长背后的动力和原因做深入分析。
鉴于此, 本文在云鹤等 (2009) [5]研究的基础上, 采用要素分解的方法, 通过构建含有物质资本投入、劳动力投入、人力资本存量、纯技术进步和产业结构优化等要素的经济增长模型, 构造衡量经济增长方式转变和增长质量的指标, 并利用1996~2012年中部六省的统计数据, 通过比较实证, 对湖南省“九五”、“十五”以及“十一五”三个阶段经济增长及增长质量不同表现的原因进行的深入剖析。以期为中部地区省份加快转方式、调结构, 促进经济总量和经济发展质量的同步提供借鉴。
2 模型方法和数据
2.1 模型构建
本文主要借鉴云鹤等 (2009) 的模型, 把索洛余值进一步分解为产业结构变动、人力资本积累以及纯技术进步三部分, 并计算分解后的各个部分的增长率及贡献率。主要是基于如下考虑, 或者也可以说是本文模型构建的三个前提假设条件[5]:
(1) 将产业结构变动对于经济产出的影响分解出来。非均衡的增长理论由于考虑了结构的因素更符合中国体制转型的实际情况。经济体制变革导致资源配置方式发生了巨大变化, 市场力量开始在资本的产业选择上扮演越来越重要的角色:市场引导资源在不同产业间进行更有效地配置, 拉动经济增长[6]。
(2) 将人力资本从劳动中分离出来。人力资本的外部效应模型是卢卡斯模型的简化。如果在劳动投入中忽视了人力资本投入, 则会夸大TFP的作用。基于劳动者所受到的培训教育差异, 不同的劳动者的生产率也存在或大或小的差异。因此, 有必要把人力资本从劳动单独分离出来。
(3) 体现出希克斯中性技术的特点。生产函数满足规模报酬不变法则, 技术进步提高要素的生产率, 但不改变要素之间的边际替代率。
在以上三个假设条件下, 包含劳动力、资本投入、产业结构变动、人力资本积累和技术进步的生产函数可以表示为:
其中, Yt, At, Kt, Lt, Ht, St分别表示总产出、纯技术进步、物质资本投入、劳动力投入、人力资本存量以及产业结构优化系数。
对式 (1) 两边取对数得:
对 (2) 两边求微分得:
GY, GA, GK, GL, GH, GS分别代表经济增长率、纯技术进步增长率、物质资本投入增长率、劳动投入增长率、人力资本投入增长率和产业结构优化系数变动率。对式 (4) 两边同除以GY得到
经济增长方式的转变, 本质就是促进经济增长主要由物质资本、劳动力投入为主转向物质资本、劳动力、人力资本投入和技术进步并重, 促进经济结构由失衡走向优化合理。按照这个逻辑, 对经济增长方式可进行以下判别: (1) 当R2/R1>1时, 为集约型增长方式; (2) 当R2/R1<1时, 为粗放型增长方式; (3) 当R2/R1=1时, 为过渡型增长方式。
2.2 方法和数据
(1) 物质资本的测算
关于资本存量的估算, 已有的国内外研究文献大都采用1951年Goldsmith开创性地运用的永续盘存法 (PIM) 。该方法假设相对效率几何下降, 重置率为常数, 并且折旧率和重置率是相同的, 在此条件下, 生产性资本存量的基本估算公式可以表达为Kt=Kt-1 (1-δ) +It.该公式中主要涉及四个变量: (1) 基期资本存量K, 按照永续盘存估算法, 基年选择越早, 基年资本存量估计的误差对后续年份的影响就会越小, 统计年鉴一般有1952年和1978年两个统计基年口径, 本文选择的基年为1952年。 (2) 投资额I, 进入总量生产函数的资本投入应为直接或间接构成生产能力的资本存量, 它既包括直接生产和提供各种物质产品和劳务的各种有形资产和无形资产, 也包括为生活过程服务的各种服务及福利设施的资产, 那么在这种情况下, 就可以不考虑扣除住房投资或非生产性投资。本文按照张军 (2004) [7]以及单豪杰 (2008) [8]的思路和观点, 选择固定资本形成额作为每年的投资额。 (3) 投资品价格指数, 以便折算到不变价格。采用张军 (2004) [7]提出的用投资隐含平减指数代替投资价格指数的思路, 对于那些缺失的投资价格指数采用孙辉等 (2010) [9]的方法进行必要的补充。 (4) 经济折旧率或折旧额。统计年鉴没有统计固定资产折旧额, 1978年以后各年份的固定资产折旧额虽然公布了, 但分散在不同的统计资料中, 数据的准确性和可衔接性还有待于甄别和筛选。鉴于此, 本文按照靖学青 (2013) [10]年的方法进行处理。
(2) 人力资本的测算
对人力资本存量的衡量至今仍是个难题。目前在已有研究文献中, 常见的估算方法主要有以下几种:指标法、Barro和Lee测算法、收入法、成本法、特征法、余额法及其他。本文采用云鹤等 (2009) 的方法[5], 以受教育年限法来估算引入累计效应后的人力资本存量, 具体公式为.式中i=1, …, 6, 分别表示文盲半文盲、小学、初中、高中、大学专科和大学本科以上等各类受教育水平;Ht为第t年的人力资本总量;HEit为t年第i学历的劳动力人数;hi为第i学历水平的平均受教育年限。
(3) 产业结构优化系数的测算
根据徐瑛等 (2006) 的思路[11], 为了得到产业结构变动对增长的影响, 可以把产出Q按资本 (劳动力) 的行业结构分解为:
令, 则总产出Qt=KtKstKet, 同理Qt=LtLstLet.其中, ki是第i个行业的资本总量, qi是第i个行业的产出值。K是全部行业资本总量之和。Ks是以资本衡量的产业结构, Ke是资本使用效率, 即单位资本产出。同理, Ls是劳动力结构, Le是劳动力效率, 即单位劳动力产出。
利用产业结构变动引起的虚拟产出作为中间变量进行推导[12], 可以推导出
因为按上述方法计算的资本存量分三次产业, 所以该指标测算的难点在于如何计算三次产业的资本存量。由于无法获得这个产业内部结构数据, 本文通过计算三次产业各自在全社会新增固定资产累计总额中的比重, 并用上述比重乘以全社会资本存量, 大致推算出三次产业各自的按1952年价格计算的资本存量。
其他指标如总产出Y, 是用1952年的GDP乘以相应年份以1952年为基年的GDP增长指数得到真实GDP;劳动力L数据为相应省份历年的年底从业人员数量。所有数据均来源于湖南省、江西省、湖北省、安徽省、山西省以及河南省1996~2013年的统计年鉴。参数估计方面, 利用各省的生产函数 (1) 估算α, γ按照卢卡斯 (2003) 的估计[12], 取值0.4。
3 测算结果和实证分析
3.1 增长方式转变和质量的定量比较
把经济增长的投入分成要素投入增加和全要素生产率的提高两部分, 两者的比值 (R2/R1) 可以量化经济增长方式的好坏和增长质量的高低。从图1可以看出, 1996~2012年中部六省的经济增长方式转变系数并没有呈现明显的变化趋势, 而是围绕1的上下波动。但是, 小于1的年份占多数, 按照前面定义的经济增长方式转变标准, 可以初步判断, 目前中部各省增长方式伊然处于粗放增长阶段。这种增长方式的选择是多重因素作用的结果: (1) 所处发展阶段的约束, 当前中部省份均处于工业化和城镇化加速推进阶段, 大规模的产业投资、基础设施建设投资以及与之相伴的高能耗, 投资驱动型的经济增长惯性依然很大; (2) 发展观念的束缚, 以GDP为核心的绩效考核体系依然没有本质的改变。
为了对中部六省各个阶段的经济增长方式转变进程进行横向比较, 我们也分五年一个时间区间, 把区间内五年的增长方式转变系数进行算术平均, 得到这一期间的经济增长方式转变进程系数。从横向比较, “九五”期间, 湖南增长方式转变系数平均值为0.78, 同期只有安徽省的转变系数平均值超过了1, 达到1.03, 属于集约式发展;其他如湖北省0.36、河南省0.25、山西省0.45, 发展处于非常粗放式的发展阶段。“十五”期间, 湖南的增长方式转变系数平均值达到了0.74, 相比“九五”期间有稍微下降, 同期除江西省外, 其他四省均高于湖南省;“十一五”期间, 湖南的增长方式系数上升至0.83, 同期除湖北省超过1外, 其他四省均低于湖南省的水平。比照3.1节对中部六省GDP增速的比较分析结果, 正是源于湖南2006年开始实施的新型工业化战略, 湖南省经济增长的方式逐步向集约式方向转变, 经济增长的动力非常强劲, “十一五”期间GDP平均增速高达14%, 位居中部六省的首位。
3.3 基于理论模型的进一步剖析
(1) 基于要素投入的分解
由表2可知, 相对于“九五”“十五”期间, 湖南省“十一五”期间, 物质资本投入增长较快, 平均增速达17.86%, 分别高于“九五” (12.83%) 、“十五” (13.19%) 约5个和4个百分点, 对“十一五”期间经济的快速增长起到了很大的推动作用。而劳动力投入的增长这三个时期并没有出现明显的变化。为了进一步分析物质资本投入的利用效率对经济增速和增长方式转变的作用, 我们计算了物质资本产出 (Y/K) 增长率, 并与物质资本投入的增长率进行比较 (如图2) 。结果发现, 与云鹤等 (2009) 的研究结论一致[2], 物质资本投入的增加并没有带来物质资本投入产出率的相应增加, 即物质资本的深化并没有带来相应产出效率的提高。而相反, 从图3不然发现二者还呈现明显的反向变动关系。
虽然劳动力投入的增长这三个时期并没有出现明显的变化, 均保持1.0%左右的增速, 但这一段时期湖南省劳动生产效率得到了快速提升。其原因可能源于两个方面, 一是劳动者技能素质的提升。如果把劳动产出 (Y/L) 的增长率和人力资本的增长率作比较 (如图3) , 不然发现1996~2012年, 二者基本保持相同的变化趋势, 这说明湖南省人力资本水平的提高, 相应地提高了劳动者技能进而提高了劳动生产率。
二是生产的机械化程度和装备水平的提高。如果把劳动产出 (Y/L) 的增长率和劳均资本 (K/L) 的增长率作比较 (如图4) , 发现1996~2012年, 二者也基本保持相同的变化趋势, 这说明湖南省物质资本投入水平的提升, 相应地提高了生产的机械自动化水平, 进而提升了劳动生产效率。
(2) 基于全要素生产率的分解
湖南省“十一五”期间, 人力资本存量的增长较快, 平均增速达到了3.26%, 分别高于“九五” (2.29%) 、“十五” (1.77%) 约1个和2个百分点;结构优化系数的增长最快, 平均增速达到了7.10%, 分别高于“九五” (5.14%) 、“十五” (4.12%) 约2个和3个百分点;而纯技术进步增长率在本测算框架内多数年份为负数, 这并不是说技术进步对经济增长的贡献和作用越来越小, 而主要是因为改革开放以来中国的技术进步有很大一部分是通过从国外直接引进先进的技术设备来获得的, 而引进的技术设备都归类进入了物质资本的投入[6]。
从图5看, 1996~2012年, 结构优化系数的增长率一直保持在2.0%以上的增长率, 特别是“十一五”期间平均增速达到了7.10%, 这说明产业结构的优化调整对经济增长方式转型和提升经济增长质量起着非常关键的作用, 在转方式、调结构的经济活动实践中, 应紧紧抓住这一重点和突破口。同样在这一时期, 人力资本水平的提升也对经济增长方式转型和提升经济增长质量起着重要的推动作用。虽然在本文的分析框架内, 这一时期的纯技术进步基本为负数在增长, 但是无论是理论研究还是实践, 均表明技术进步对经济增长方式转型和提升经济增长质量均有着极为关键的作用。
3结论与相关建议
本文在云鹤等 (2009) 研究的基础上, 利用1996~2012年中部六省的统计数据, 采用要素分解的方法, 对湖南省“九五”“十五”“十一五”三个增长阶段经济增长及增长质量不同表现的原因进行的深入剖析, 一定程度上找到了本文开始提到的湖南经济快速背后的动力和原因, 得出的结论如下:
(1) 自1996年来, 中部六省虽然在转方式、调结构的道路上不断努力, 但是目前均尚处于经济粗放增长阶段, 转方式、调结构仍是任重道远。
(2) 自1996年来, 湖南物质资本投入的增加对经济的快速增长起到非常大的助推作用, 但是规模上的扩张并没有带来物质资本投入产出率的相应增加, 即物质资本的深化并没有带来相应产出效率的提高。劳动投入虽然增速不高, 但是劳动产出却保持了高速的增长态势, 这源于物质资本投入的外部效应和人力资本水平的不断提高。
(3) 在全要素生产率的三要素中, 人力资本、技术进步对经济增长方式和增长质量的提升均有非常重要的作用。而从研究期间的表现看, 产业结构的优化调整对湖南经济增长和增长质量的提升起着非常关键的作用, 是“十一五”湖南经济取得良好表现最重要的因素之一。
本文研究结论显示, 人力资本、技术进步对经济增长方式和增长质量的提升均有非常重要的作用。但是, 正如洪银兴 (2003) 指出的那样, 在设计经济增长方式转型的目标和途径时, 首先必须考虑中国经济转型的特殊背景。在转型背景下的中国经济增长方式转变是一种全方位、综合性的转变[12]。因此, 在具体的增长方式转变目标和途径选择上, 不能一刀切的强调集约型增长。对于中部省份的很多地区, 相对技术研发和资本等要素, 劳动力资源更为丰富和易得, 根据比较优势理论, 这些地区选择劳动力相对密集的要素累积性增长方式, 而不是以TFP增进为特征的集约型增长方式, 也许更符合经济发展的内在规律。但同时也要看到, 这种策略性的选择只是一定发展阶段的产物。从长期看, 必须要认识到提高全要素生产率对推动经济长期持续增长的重要性。因此, 必须大力推进创新驱动战略, 加大教育和科技投入, 优化创新资源配置, 提升技术效率, 推动产业结构调整, 进而促进的增长方式的最终转变。
参考文献
[1]Kuznets S.Modern economic growth:Findings and reflections[J].American Economic Review, 1973, (3) .
[2]黄志钢.产业结构调整、经济结构优化与经济增长方式转变[J].经济界, 2008, (6) :51~59.
[3]薛白.基于产业结构优化的经济增长方式转变——作用机理及其测度[J].管理科学, 2009, (10) :112~120.
[4]萨缪尔森.经济学 (中文版) [M].北京:中国发展出版社, 1992:381.
[5]云鹤, 吴江平, 王平.中国经济增长方式的转变:判别标准与动力源泉[J].上海经济研究, 2009, (2) :11~18.
[6]Lucas R J.On the mechanics of economic deve-lopment[J].Journal of Monetary Economics, 1988, (22) :3~42.
[7]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, (10) :35~44.
[8]单豪杰.中国资本存量K的再估算:1952~2006[J].数量经济技术经济研究, 2008, (10) :17~31.
[9]孙辉, 支大林, 李宏瑾.对中国各省资本存量的估计及典型性事实:1978~2008[J].广东金融学院学报, 2010, (5) :103~116.
[10]靖学青.中国省际物质资本存量估计:1952~2010[J].广东社会科学, 2013, (2) :46~55.
[11]徐瑛, 陈秀山, 刘凤良.中国技术进步贡献率的度量与分解[J].经济研究, 2006, (8) :93~103.
中国经济增长要素分析论文 篇10
目前, 有关中国要素发展战略, 尤其是人口、资本等发展战略的选择问题引起了来自学界和政界的极大关注。对要素发展战略的选择离不开对要素积累和要素禀赋变化对经济增长影响效应的分析。然而, 研究要素禀赋变化与经济增长之间关系的经典文献 (如Rybczynski, 1955等[1]) 主要从静态或短期的角度分析要素禀赋变化对经济增长的影响效应, 缺乏从长期和全面的视角入手的相关分析。本文从理论分析和经验论证的视角分析了要素禀赋变化对经济增长的长期和完全影响效应。其理论分析部分主要从既定要素禀赋下的均衡产出、要素禀赋变化的短期、长期和完全效应等方面展开, 而经验论证部分则结合中国工业部门36个子行业的历史数据验证理论部分的结论。
1 近期文献回顾
对要素禀赋变化与经济增长关系做出研究的文献始于雷布钦斯基 (Rybczynski) 的分析, 他指出, 在商品的相对价格以及商品生产的要素密集性质未发生变化的条件下, 某种要素的禀赋增加将引起密集使用该要素的行业产出增加, 而其他行业产出则降低, 这也被称为“雷布钦斯基定理”。
图1显示了雷布钦斯基定理核心逻辑, 其主要结论包括: (1) 在资源禀赋分别由
雷布钦斯基的分析主要建立在2×2×2 (两个国家、两种商品和两种要素) 、设定齐次线性函数形式以及仅有一种要素禀赋发生变化的基础上, 其追随者主要从放宽其基本假设条件以及利用国别或地区数据验证这一结论等视角展开相关分析。
对其假设条件的放宽和拓展主要从多种要素禀赋同时变化、改变生产函数形式以及改变2×2×2分析模式等方面展开。其中, Ashok Guha (1963) 指出, 即便在所有要素禀赋同时发生变化时, 雷布钦斯基定理的主要结论也同样具有适用性。他认为, 在商品相对价格不变的条件下, 密集使用禀赋增加幅度相对较大要素的行业产出将增加, 而其他行业产出将降低[2]。而Wolfgang Mayer (1976) 则在构建小国贸易一般均衡模型的基础上指出, 要素禀赋变化对经济增长的影响将取决于生产函数的性质和所有行业的要素密集性质[3]。他认为, 在其他行业生产函数呈现规模报酬递减特征时, 某要素禀赋的增加将引起相对密集使用该要素的行业产出增加;而在其他行业生产函数呈现出规模报酬递增特征时, 某种要素禀赋的增加将引起相对稀缺使用该要素的行业产出增加。同时, 当其他行业面临不变替代弹性生产函数时, 要素禀赋的改变不会引起行业产出的变化。而吴俊、张家峰 (2008) 则通过构建包含收益递增的2×2×2国际贸易理论模型, 对雷布津斯基定理进行了修订[4], 指出要素禀赋变化与产出增长之间存在如下关系:在封闭状态下, 资本存量的增加将导致资本密集的元件产量增加, 劳动密集的农产品产量下降;并会导致元件种类数增加, 且元件种类数增长比例小于资本存量的增长比例。而在自由贸易状态下, 资本存量的增加将导致资本密集的元件产量增加, 劳动密集的农产品产量下降, 且元件种类数增加;但元件种类数增加幅度与资本存量的水平有关。
与此同时, 部分学者则从国别或地区数据等出发, 对雷布钦斯基的相关结论做出了验证, 其中, Gordon H.Hanson和Matthew J.Slaughter (1999) 等在该领域做出了较为突出的贡献[5]。他们曾以美国为例, 分析了要素禀赋的改变与区域经济增长之间的内在关系, 并分析了移民以及其他要素禀赋改变对美国区域经济增长的影响方式。他们认为, 要素禀赋的改变主要是通过改变不同行业的总产出, 而并不通过改变区域要素之间的相对价格来影响区域经济增长。
对要素禀赋改变和经济增长之间关系的近期研究主要围绕拓展雷布钦斯基定理的适用领域和使用范围而展开。从作者搜集的文献来看, 目前比较流行的趋势是将雷布钦斯基的分析结论拓展到区域经济发展和产业经济发展层次。其中, 郝大江 (2009) 在将要素分为非区域性要素 (资本要素及其他要素等) 和区域性要素 (直接进入生产过程的以及黏附于资本要素转化进入生产过程等) 的基础上, 通过建立基于区域性要素和非区域性要素相互作用的区域经济增长模型, 指出在经济增长的稳态条件下, 区域性要素禀赋对区域经济增长起着决定性的作用[6]。由此, 非均质的区域性要素禀赋决定了区域经济非平衡增长的常态性。王国新 (2010) 基于对集群要素禀赋、集群间关系和集群成长间的内在关系考察, 并结合对中国54个国家级高新技术开发区发展实践的分析, 指出高新技术开发区的R&D投入增加、工业基础以及交通信息条件等对产业集群的成长具有促进作用;而高新技术开发区的密度、地理接近程度以及产业重叠程度等在短期内对产业集群成长具有促进作用, 而长期则不利于产业集群的成长[7]。刘忠涛 (2010) 曾结合约束的利润函数以及超越对数函数, 以及1993～2004年宏观经济发展相关数据, 考察了制度因素、要素禀赋与产业结构变化的内在关系。他指出城乡劳动力和资本等要素禀赋变化将对三次产业产出及其增加值占GDP的份额产生不同的影响效应[8]。其中, 乡村劳动力的城乡流动将对三次产业产出产生正向效应;资本存量增加将对第一、二产业产出及其增加值份额产生正向效应, 而对第三产业产出及其增加值份额则产生负向效应。
总的来说, 对要素禀赋变化与经济增长之间的关系研究主要集中于要素禀赋改变对经济增长影响的静态和短期效应。而对其长期效应和完全效应的分析, 则少有涉猎。同时, 尽管近期研究已经将相关结论拓展到了区域领域和产业领域, 但相对而言, 以三次产业发展作为分析蓝本, 仍然较为粗糙。由此, 本文拟从要素禀赋改变的短期、长期和完全效应等方面展开理论分析, 并结合中国工业部门36个主要子行业的发展实践验证上述结论。
2 理论模型
2.1 既定禀赋条件下均衡产出的数学描述
设某国 (A国) 国内仅生产两种类型商品X (资本密集型产品) 和Y (劳动密集型产品) , 且生产函数分别为
一般地说, 在均衡产出条件下将有如下结论: (1) 要素的边际技术替代率等于要素的相对价格比, 即
如前文所述, 均衡产出条件下两部门的要素密集度将分别由
2.2 要素禀赋变化对产出的影响
一国要素禀赋是可能发生改变的, 一旦要素禀赋改变后, 将会对部门产出产生什么影响呢?本文分3步来分析该问题: (1) 短期影响分析, 即分析要素增加并不改变部门生产的要素密集条件下对产出的影响情况; (2) 长期影响分析, 即分析要素增加后改变部门生产的要素密集条件下对产出的影响情况; (3) 完全影响分析, 即分析要素增加后对部门产出的所有影响。
2.2.1 要素禀赋增加的短期影响
按照前文的相关分析, 资本或劳动的增加在短期内并不改变要素的相对价格, 即
其中, 下角标s代表短期影响;
根据前文对相关系数性质的描述, 可知
如上式 (3) , 短期内, 当KA增加, LA不变时, 则XA增加, 而YA减少;而当LA增加, KA不变时, 则YA增加, 而XA减少。由此可得出结论:短期内, 资本 (或劳动) 要素的增加, 将导致资本密集型 (或劳动密集型) 部门生产增加, 而其他部门的生产则降低[10]。
2.2.2 要素禀赋增加的长期影响
一般地说, 要素的一定增量在足够长的时间内将引起商品生产的要素密集情况改变。那么, 长期内, 要素增加引起要素密集度情况改变后将对产出情况产生什么影响呢?
实际上, 某一要素增加对两个部门产出的长期影响将由两部分来反映: (1) 要素的增加将会引起要素相对价格的变动; (2) 要素相对价格的变动将会引起要素密集度情况的变动, 从而会引起两部门新的均衡产出的形成。即长期内要素变化对产出变化的影响将由下式 (4) 反映:
(4)
其中, l表示长期。
结合前文的相关分析, 有
由前文对相关系数的描述, 则有
行文至此, 我们就可以展开要素变化对部门产出变化的长期影响的具体分析了。此时, 要素禀赋变化后的长期均衡产出情况将分别由初始均衡产出XA和YA的全微分来表示, 如下式 (6) :
如上式 (6) , 当KA增加而LA不变时,
2.2.3 要素禀赋增加的完全影响
前文的相关分析中, 我们分别考察了要素变化在改变和不改变要素相对价格时, 对产出的影响, 这是否能得出要素增长对生产部门产出的短期影响和长期影响就是其完全影响的结论呢?求均衡产出XA和YA关于资源禀赋KA和LA的一阶偏导数, 记为
由式 (7) 容易得知, ΔXA= (ΔXA) s+ (ΔXA) l;ΔYA= (ΔYA) s+ (ΔYA) l, 即要素变化对产出变化的完全影响将是要素变化对产出影响的短期效应和长期效应的加总。由前文的结论可知, 短期内, 资本 (或劳动) 要素的增加, 将导致资本密集型 (或劳动密集型) 部门生产增加, 而其他部门的生产则降低;而从长期来看, 资本 (或劳动) 要素的增加也会导致劳动密集型行业 (或资本密集型行业) 产出增加。也即是说, 资本 (或劳动) 要素的增加将使该国资本密集型和劳动密集型行业产出均增加。
综上所述, 可以得到如下结论:
结论1:长期内, 劳动和资本要素的相对价格变化将引起劳动密集型生产部门产出同方向变化, 而资本密集型生产部门产出则反方向变化;
结论2:在生产函数为柯布—道格拉斯生产函数形式、要素同质且充分使用、不存在规模经济的条件下, 资本 (或劳动) 要素的增加将在短期内引起资本密集型行业 (或劳动密集型行业) 产出增加, 而在长期内也会引起劳动密集型行业 (或资本密集型行业) 的产出增加。由此, 资本或劳动要素的增加将引起全社会资本密集型行业和劳动密集型行业产出均增加。
3 经验验证
为了验证上述理论分析结论的现实适用性, 本文拟结合1990～2010年中国工业部门36个子行业的历史数据和面板数据计量经济学模型, 验证要素的相对价格变化以及要素禀赋的变化与工业各产业总产出变化之间的内在关系。需要指出的是, 之所以选择工业经济发展现实作为分析的工具, 主要考虑了工业部门的行业分类较为详细、工业部门各子行业可能涵盖资本密集型和劳动密集型等类型以及数据的可得性等;而之所以选择1990～2010年的历史数据作为分析的基础数据, 主要原因在于后文对中国资本存量核算准确性的需要;而选择工业部门的36个子行业的原因则在于行业数据的可得性以及连续性等。
3.1 方法及数据来源
对上述结论的验证将可以从3个层次展开: (1) 界定工业部门各子行业的要素密集性质; (2) 验证资本和劳动要素的相对价格变化与工业部门各子行业总产出之间的关系; (3) 验证资本和劳动要素禀赋的变化与工业部门各子行业总产出变化之间的内在关系。当然, 这些分析必须契合对工业部门各子行业的界定以及对工业部门各子行业总产出数据、资本的价格、劳动力的价格、劳动力要素禀赋和资本要素禀赋等数据的收集和处理才能完成。事实上, 这些数据可以从相应的统计资料中获取。
3.1.1 工业部门子行业选择
按照《中国统计年鉴2011》的统计口径, 中国工业部门主要包括采矿业、制造业以及电力燃气及水的生产和供应业等3个大类和煤炭开采及洗选业等39个子行业, 其中采矿业又包含煤炭开采及洗选业, 以及石油和天然气开采业等6个子行业;制造业包括农副食品加工业、食品制造业等30个子行业;而电力、燃气及水的生产和供应业则主要包括电力、热力的生产和供应业, 燃气生产和供应业, 以及水的生产和供应业等3个子行业。考虑到数据的可得性和连续性等问题, 本文在分析中舍弃了其他采矿业、工艺品及其他制造业以及废弃资源和废旧材料回收加工业等3个子行业, 而保留了余下的36个行业。
3.1.2 行业总产出数据
从1990～2011年的《中国统计年鉴》中可以搜集到上述36个子行业的工业总产值数据, 并以此作为行业总产出的替代指标。当然, 1990～1993年的相应子行业数据来源于各自年份《中国统计年鉴》的“按各种分组的独立核算工业企业主要指标”;1994～1997年的相应子行业工业总产值数据来源于对应年份《中国统计年鉴》的“独立核算工业企业主要指标”;1998～2003年的相应数据来源于对应年份《中国统计年鉴》“全部国有及规模以上非国有工业企业主要指标”;2005～2006年的相应数据来源于相应年份统计年鉴的“按行业分全部国有及规模以上非国有工业企业主要指标”;而2007～2010年工业各子行业总产值数据来源于对应年份统计年鉴的“按行业分规模以上工业企业主要指标”。需要指出的是, 2004年的相应数据需要从《中国统计年鉴2006》“全部工业企业主要经济指标”中获取。
3.1.3 资本禀赋的价格数据
对资本价格的数据处理主要是依据中国人民银行颁布施行的中长期贷款利率加权处理得知。从《中国金融年鉴1991年》、《新中国六十年统计资料汇编》以及中国建设银行网站中可以分别获取1989年、1990～2008年以及2008年以后中国人民银行颁行的贷款利率 (包括1年以内、1～3年期、3～5年期、5年以上等4类利率) 。对贷款利率的处理主要采取加权平均方法, 其具体做法是:若当年未颁布新的利率水平, 则以上年最后一次颁布执行的贷款利率作为本年的资本价格;若当年颁布了新的利率水平, 则以当年1月1日为基础, 计算利率存续月份 (四舍五入) , 并除以12个月作为加权权重进行加权平均, 得到当年的资本价格。值得注意的是, 加权平均过程必须注意利率当年的新利率颁布是否在当年的1月1日, 如果不是, 则在计算当年资本价格时需要包含上一年度的最后颁布的利率及其存续月份加权。
3.1.4 劳动禀赋工资数据
对劳动力工资的数据处理, 主要来源于《中国统计年鉴》。不过, 遗憾的是, 从相应的统计资料中仅能获取采矿业、制造业以及电力燃气及水的生产和供应业等3个大类的在岗职工平均工资。其中, 1990～2000年的数据来源于《中国统计年鉴2001》;2001～2002年的数据来源于《中国统计年鉴2003》;其余数据均来自《中国统计年鉴2011》, 其原因在于2005年以后的相应数据经过第二次经济普查修订。
3.1.5 劳动和资本要素禀赋数据
劳动要素禀赋的资料直接以“年末总人口数”指标替代, 这一指标在1990～2010年的序列值可以直接从《中国统计年鉴2011》年中获得。资本要素禀赋的资料主要以“中国资本存量”序列替代。当然, 对中国资本存量序列的估算, 限于篇幅, 作者将另文分析。其核心思想是结合永续盘存法公式“当期实际总资本存量=上期实际资本存量× (1-资产折旧率) +本期新增实际资本存量”[11], 通过详细考察基年资本存量设定、新增资本存量序列、投资品价格指数选择、资本品折旧率选择等估算中国资本存量。当然, 基于消除基年资本存量设定对资本存量序列估算结果影响的需要, 作者仅考虑使用1990～2010年的资本存量序列估算值。
在完成对数据的相关处理过程后, 接下来, 本文将基于中国工业部门36子行业的历史数据验证本文的结论。
3.2 对中国部门36个子行业要素密集性质的判断
按照前文的分析逻辑, 对中国工业部门36个子行业的要素密集性质界定是最根本的。要素密集度根源于对商品的分析, 一般而言, 若某商品生产所使用的资本和劳动要素比例大于另外一种商品, 则该商品为资本密集型, 而另一种商品为劳动密集型。将对商品生产的要素密集性质延伸至行业的分析, 则产生了行业的要素密集性质。对行业的要素密集性质的分析, 一般在设定所有行业所吸纳的平均资本劳动比作为标准值的基础上, 通过分析某行业的资本劳动比大于 (或小于) 来判断的行业的资本 (或劳动) 密集性质。然而, 对各个行业所吸纳的资本和劳动要素的资料获得将十分困难, 而设定平均值作为判断标准的做法也值得商榷。由此, 对行业的要素密集性质的判定不得不另辟蹊径。结合已经搜集的相关数据, 本文认为雷布钦斯基定理为分析行业的要素密集性质提供了一个可以操作的具体路径。
雷布钦斯基定理指出, 在商品生产的要素替代率尚未发生改变的前提下, 某一要素禀赋的增加会导致密集使用该要素的部门生产增加, 而其他部门的生产则下降[12]。从这一定理出发, 可以得到如下结论:短期内, 资本 (或劳动) 要素禀赋的增加引起总产出增加的行业即为资本 (或劳动密集型) 行业。当然, 这里的短期是指行业生产中资本劳动比例未发生变化的时期。
基于这一结论和相应的数据, 设定1年为短期, 构建计量经济学模型如下:
ΔQit=α0i+α1iΔKt+α2iΔLt+μ1t
其中, i=1, 2, L, 36, 分别代表工业部门的36个子行业;Q为工业总产值;K、L分别为中国的资本存量和年末总人口数序列;t=1990, 1991, L, 2010, 分别为样本时间;α0、α1、α2分别为待估计参数。
依据上述公式和相关结论, 可知:对于某一行业, 如果资本要素禀赋和劳动要素禀赋的系数α1、α2中仅有一个为正值, 而另一个为负值, 则该行业为该要素密集型行业;若两个系数均为正, 则该行业为两种要素密集型行业, 且偏向于系数较大的那种要素密集型行业;如果两个系数均为负, 则该行业要素密集性质无法判断。结合1990～2010年中国工业部门的相应数据, 利用变系数面板数据计量经济学模型方法, 分别得到相关待估参数的估计值及其统计性质如下表1所示。
注:*表示通过显著性水平为5%的假设检验, #表示通过显著性水平为10%的假设检验。
从表1可以看出, 如果不考虑系数的统计显著性质, 则工业部门的所有行业均呈现出资本密集型性质和特征。而考虑到系数的统计显著性质 (显著性水平给定为95%) , 则工业部门中有14个行业呈现出资本密集型特征, 这些行业分别是:煤炭开采和洗选业, 农副食品加工业, 纺织业, 石油加工, 炼焦及核燃料加工业, 化学原料及化学制品制造业, 非金属矿物制品业, 黑色金属冶炼及压延加工业, 有色金属冶炼及压延加工业, 金属制品业, 通用设备制造业, 专用设备制造业, 交通运输设备制造业, 电气机械及器材制造业。其他行业的要素密集性质则无法判断。而将显著性水平降低到90%, 也仅有14个行业呈现出资本密集型特征。对于出现这种情况的原因, 本文认为, 决定产出的要素有很多, 如果加入其他要素禀赋, 则这些行业的要素密集性质可能会得到较好的判断。事实上, 依据近期相关学者 (范巧, 2012) 的研究, 如果加入技术、知识、资源等要素禀赋, 工业部门各行业的性质将可以得到更好的判断, 但各行业总体上呈现出资本密集型的性质并未发生改变[13]。
3.3 对理论分析结论的经验论证
在对工业部门36个子行业的要素密集性质做出判断之后, 接下来, 本文将围绕结论1和结论2在中国工业部门发展实践中的适用性做出经验分析。
3.3.1 结论1在工业部门的适用性验证
为了验证结论1在中国工业部门的适用性, 本文建立了如下模型:
其中, j为上文已判定为资本密集型的14个行业, ΔQj指14个行业的工业总产值增量, t=1990, 1991, L, 2010为样本年份, n=1, 2, L指滞后的期数, wj为14个行业的劳动力工资, r为资本的价格, β0和β1为待估计参数。结合前文劳动力工资、工业总产值、利率等数据以及固定效应面板数据计量经济学模型, 估计资本和劳动要素的相对价格变化与产业产出变化的长期关系, 结果如下表2所示。
注:*表示通过显著性水平为5%的假设检验, #表示通过显著性水平为15%的假设检验。
如上表2, 本文分别用1年以内、1～3年、3～5年和5年以上的贷款利率作为资本的租金计算出了相应的工资利率比, 以此作为对应的劳动力和资本要素相对价格的替代值。从表2的结论来看, 在选择1年以内、1～3年、3～5年的贷款利率作为资本价格时, 从第14期开始 (除第18期外) , 劳动——资本要素的相对价格比将与资本密集型行业的产出成反比关系。与此同时, 在选择5年以上的贷款利率作为资本价格时, 从第14期开始, 劳动——资本要素的相对价格比也与资本密集型行业的产出成反比关系。由此, 我们基本可以得出如下经验分析结论, 即长期内劳动和资本要素的相对价格变化将会引起资本密集型部门产出的反方向变化。
3.3.2 结论2在工业部门的适用性论证
为了验证结论2的适用性, 本文构建了如下模型:
ΔQjt (n) =γ0+γ1ΔKt+γ2ΔLt+μ3t
其中, j仍为14个资本密集型行业, ΔQj指14个资本密集型产业的工业总产值增量, t=1990, 1991, L, 2010为样本年份, n=1, 2, L指滞后的期数, ΔKt和ΔLt分别指资本要素和劳动要素禀赋的增加, γ0、γ1和γ2为待估计参数。结合资本存量、年末总人口数以及14个资本密集型行业的总产出情况等数据, 并采用固定效应面板数据计量经济学模型, 得到如下表3的结果。
注:*表示通过显著性水平为5%的假设检验, #表示通过显著性水平为15%的假设检验。
从上表3的分析结果可以看出:如果不考虑参数估计的统计性质, 对于资本密集型行业而言, 在资本禀赋变化的作用期间内, 资本禀赋变化引起产出增加的期数大致有14期, 占到了总期数的82.35%, 且均集中在前12期内;同时, 劳动禀赋变化则从第16期开始引起行业总产出的增加。由此, 结论2的部分结论将可以在中国工业部门得到验证, 主要包括短期内资本增加将引起资本密集型行业的产出增加, 长期内劳动增加也将引起资本密集型行业的产出增加。当然, 如果考虑到参数估计的统计有效性, 这两个结论也将可以得到验证。毕竟资本禀赋变化显著性地引起行业产出增加的期数包括第1～4期、第6期、第7期、第10期以及16～17期, 而劳动禀赋变化显著地引起资本密集型行业产出增加的期数则包括17期。
4 结论及讨论
本文结合柯布—道格拉斯生产函数及相关设定, 考察了一国要素禀赋变化对资本密集型部门和劳动密集型部门总产出变化的可能影响, 得到了如下结论:
(1) 长期内, 某种要素的增加将引起该要素价格的下降, 则所有生产部门都将更多地使用该要素。
(2) 从短期来看, 某一要素的增加会导致密集使用该要素部门的生产增加, 而其它部门的生产则降低。
(3) 从长期来看, 某一要素的增加会导致密集使用其他要素部门的产出增加。
(4) 从长期来看, 要素增加将使该国所有生产部门产出增加。
(5) 长期内, 劳动和资本要素的相对价格变化将引起劳动密集型生产部门产出同方向变化, 而资本密集型生产部门产出则反方向变化。
与此同时, 本文还结合1990～2010年中国工业部门36个子行业的历史发展现实, 对相关结论进行验证, 结论证明, 上述部分结论可以从中国工业部门发展实践中得以验证。当然, 作者基于雷布钦斯基定理所设计的判断行业要素密集性质的方法, 对后续的相关研究也具有一定的借鉴意义。
当然, 本文在分析过程中仍然存在着一些缺憾, 主要体现在:在理论分析过程中尚未对摒弃生产函数形式、2部门 (资本密集型部门和劳动密集型部门) 、2要素 (资本和劳动) 、不存在规模经济以及要素的同质等基本假设后的结果做出分析。而在经验分析过程中对数据的搜集和处理不够精细, 比如在对工业部门36个子行业的工业总产值数据的处理时, 仅包含了国有及规模以上的非国有工业企业总产值状况, 尚未涵盖规模以下的非国有工业企业工业总产值;在以雷布钦斯基定理为基础分析行业的要素密集性质过程中, 将短期直接设定为1年, 这可能与雷布钦斯基定理的“商品价格以及商品生产的资本劳动比不变”假设冲突。同时, 限于篇幅, 未将劳动密集型行业相关部门纳入分析, 这使得本文的结论仅能得到部分验证。对这些问题的探讨和处理, 将在本人的后续研究中加以完成。
产业集聚与全要素生产率增长 篇11
关键词：产业集聚；全要素生产率；研发投入；外商直接投资；产业性质
中图分类号：F263文献标志码：A文章编号：
10085831（2016）01003307
一、引言与文献回顾
产业集聚与全要素生产率的关系一直是国内外学者关注的热点问题。传统的基于集聚经济理论的文献认为，产业集聚所产生的规模经济、外部性、知识溢出效应等能够促进全要素生产率的增长[1-3]，但实证研究却产生了不一致的结论。多数学者认为，产业集聚将提高全要素生产率。例如，Mitra和Sato[4]利用日本县级层面的两位数行业数据，揭示产业集聚与技术效率之间显著正相关；Lee等[5]对台湾制造业企业的实证研究发现，产业集聚对企业生产率有积极的影响；赵伟和张萃[6]指出，制造业空间集聚主要通过推动技术进步促进了全要素生产率的增长；范剑勇等[7]基于县域层面的数据发现，产业集聚（专业化经济）通过技术效率改进促进了制造业企业全要素生产率的提高。然而，一些学者则认为，产业集聚对全要生产率无显著影响甚至存在负向影响关系。例如，Beeson[8]、Feldman和Audretsch[9]、Gopinath等[10]对美国的经验研究发现，产业集聚与生产率增长之间没有明显或直接的相关性；Broersma和Oosterhaven[11]揭示，产业集聚对全要素生产率存在消极影响。此外，还有一些学者指出，产业集聚对全要素生产率的影响存在门槛效应或情境依赖性特征。例如，王丽丽和范爱军[12]发现，产业集聚与全要素生产率增长之间存在显著的门限效应，集聚水平介于0.015 5～0.049 2之间最有利于促进全要素生产率的增长；张公嵬和梁琦[13]指出，产业集聚和出口的相互作用削弱了各自对全要素生产率增长的促进作用；王燕和徐妍[14]揭示，产业空间集聚对全要素生产率的影响随着集聚水平的提高而逐步弱化，资源性和中低技术行业的集聚水平较低但集聚效应较高；刘修岩等[15]指出，在经济活动的初期，集聚对全要要素生产率有积极的促进作用，但当经济发展水平突破特定的门槛后，集聚的负面效应将逐步显现；崔宇明等[16]发现，不同城镇化水平下产业集聚对全要素生产率的影响存在明显的差异。
文献梳理发现，产业集聚对全要素生产率增长的影响效应具有不确定性。一个原因是，产业集聚对全要素生产率增长的影响可能存在多种作用机制或具体作用情境。比如，研发投入将通过创新与技术溢出效应[17]，影响产业集聚与全要素生产率增长；由于外商直接投资对产业集聚具有明显的溢出效应[18]，这种溢出效应的大小影响到产业集聚对全要素生产率的作用[19]；此外，行业的要素密集程度不同，技术溢出效应和吸收能力不同，从而产业集聚对全要素生产率增长的影响也可能不同[19]，一般而言，资本和技术密集程度越高的行业，产业集聚的技术溢出效应和吸收能力较高，从而对全要素生产率增长的影响也越大。因此，研究产业集聚与全要素生产率增长关系，有必要考虑研发投入、外商直接投资及产业性质（要素密集程度）的影响或调节。
改革开放以来尤其是直辖以来，重庆市制造产业集聚程度不断提高。重庆制造产业集聚对全要素生产率增长是否产生明显的影响？二者间的关系是否受到研发投入、外商直接投资和产业性质等因素的制约？虽然有不少学者的研究涉及了制造产业集聚与全要素生产率增长关系，但专门针对重庆制造产业集聚与全要素生产率增长关系及具体作用情境的研究成果却非常少见。
本文的主要贡献是：（1）利用重庆市2000-2011年27个制造行业的面板数据，采用数据包络分析（DEA）的Malmquist生产率指数方法，测算重庆制造业分行业的全要素生产率；（2）研究重庆制造产业集聚对全要素生产率增长的影响，研究结果表明重庆制造产业集聚对全要素生产率增长有显著的正向影响；（3）从研发投入、外商直接投资、产业性质的角度考察重庆制造产业集聚与全要素生产率增长关系，实证了研发投入正向调节产业集聚与全要素生产率增长关系，外商直接投资负向调节产业集聚与全要素生产率增长关系，产业要素密集程度的差异性也影响产业集聚与全要素生产率增长关系。本文的研究成果有助于深入揭示产业集聚影响全要素生产率增长的情境机制，并弥补目前国内学术界专门针对重庆制造产业集聚与全要素生产率增长关系研究严重不足甚至空白的缺陷；成果对于重庆转变经济增长方式、工业园区建设、技术创新与引资政策制定也具有一定的启发意义。
二、数据来源与变量选取
（一）因变量
全要素生产率（TFP）。采用基于数据包络分析的Malmquist生产率指数方法，测算重庆市制造业分行业的全要素生产率。数据涵盖了2000-2011年重庆市制造业中全部国有及规模以上非国有工业企业。由于2000-2011年重庆市“工艺品及其他制造业”和“废弃资源和废旧材料回收加工业”2个行业的缺失数据较多，故本文选取了27个制造产业作为研究样本，其中：产出以制造业的各行业总产值（单位：万元）来衡量，并采用工业品出厂价格指数将当年价产出平减为1999年不变价产出；劳动力投入以制造业各行业全部从业人员年平均人数（单位：万人）来衡量；资本存量的计算参照张海洋[20]的方法，选取制造业各行业固定资产净值年平均余额（单位：万元）来衡量，并采用固定资产投资价格指数将当年价资本存量平减为1999年不变价资本存量。数据来源于历年的《重庆统计年鉴》。
表1第1列报告了2000-2011年间重庆市27个制造业全要素生产率增长情况。总体上看，该时期重庆市制造业全要素生产率增长比较明显，年均增长率达16.7%。其中，资本和技术密集型制造业的全要素生产率年均增长率高于制造业平均水平；增速最快的是专用设备制造业，全要素生产率年均增长率达50%；增速最慢的是交通运输设备制造业，全要素生产率年均增长率为-10.7%。
（二）自变量
产业集聚（AGGL）。产业集聚的测量指标包括区位熵指数、Gini系数、E-G指数、Hoover指数等，区位熵指数可以消除区域规模的差异因素，能较真实地反映地理要素的空间分布情况。计算公式如下：
其中：Xij表示i产业在j地区的产出指标，iXij表示j地区所有产业的产出指标，jXij表示产业i在全国所有地区的产出指标，ijXij表示全国所有地区所有产业的产出指标。一般认为，区位熵指数越大，表明该地区该产业的集聚水平越高；区位熵指数大于1，表明该产业在该地区具有比较优势。本文选取2000-2011年间重庆市制造业各行业的总产值区位熵指数来衡量制造业各行业的产业集聚水平。
表1显示了2000-2011年间重庆市制造业各行业的平均集聚程度。总体上看，重庆市制造业的集聚水平不高，区位熵指数平均值为0.839；但极少数制造行业具有一定的集聚优势，主要表现在交通运输设备制造业，仪器仪表及文化、办公用机械制造业，医药制造业，有色金属冶炼及压延加工业等资本和技术密集型制造业，其区位商指数值分别为4.815、1.474、1.442、1.357；此外，烟草制品业、非金属矿物制品业等资源和劳动密集型制造业也具有一定的集聚优势，其区位商指数值分别为1.470和1.146。以上制造业也是在全国具有比较优势的行业。
（三）调节变量
1.研发投入（RD）
考虑到制造业研发投入的滞后效应，本文选取1999-2010年重庆市制造业研发经费支出占工业总产值比重来衡量研发投入水平。数据来源于历年的《重庆统计年鉴》。表2揭示，1999-2010年间，重庆市制造业研发经费支出占工业总产值的比重总体呈现出上升的态势，这在一定程度上反映出近年来重庆市制造业对科技和创新的重视。
2.外商直接投资（FDI）
本文选取2000-2011年重庆市工业企业实际利用外资额占工业总产值比重来衡量外商直接投资水平，并采用各年度的平均货币汇率将工业企业实际利用外资额（美元）转换为人民币。数据来源于历年的《重庆统计年鉴》。表2显示，重庆市工业领域的外资利用额占工业总产值的比重在2000-2005年间呈现出下降态势，2005年之后呈现上升趋势，尤其是2008年之后外资直接投资增长较快。
3.产业性质
按照产业的要素密集程度，借鉴张公嵬等[19]的研究成果，本文将重庆市全部国有及规模以上非国有制造企业划分为四种不同类型：资源密集型制造业、劳动密集型制造业、资本密集型制造业和技术密集型制造业，具体分类情况参见表1。
（四）控制变量
基于以往的相关研究，本文控制了可能影响全要素生产率的其他2个重要变量：（1）人力资本（HC）。人力资本增加将提高行业的物质资本的利用效率，从而提高全要素生产率[21]。本文选取2000-2011年重庆市劳动力平均受教育年数来衡量人力资本。借鉴毛其淋和盛斌[21]的做法，把小学、初中、高中、大专及以上程度的受教育年限分别赋值为6年、9年、12年和16年，则人力资本HC=6h1+9h2+12h3+16h4，其中hi（i=1，2，3，4）分别表示小学、初中、高中、大专及以上程度的受教育人数占劳动力人口的比重。数据来源于历年《中国人口和就业统计年鉴》；（2）制度环境（INTU）。一般而言，制度环境越完善的地区，对产权和专利的保护力度也越强，政府分配经济资源的程度较低，企业获取资源的成本相对较小，这会激励企业进行更多的研发创新活动，提高全要素生产率。如毛其淋和盛斌[21]揭示，制度质量对省际全要素生产率有显著的正向影响。因此，有必要将制度环境作为控制变量纳入模型。本文选取2000-2011年重庆市国有企业的工业总产值占整个工业总产值比重来衡量，比重越高表明政府干预市场的程度越高或制度环境相对更差。数据来源于历年《重庆统计年鉴》。
三、实证分析结果
（一）变量的描述性统计与相关性分析
为了消除异方差，本文对所有变量进行了自然对数处理。表3报告了主要变量的统计特征和相关系数。从表3可以看出，2000-2011年间，重庆市制造业各行业的全要素生产率增长与产业集聚、外商直接投资、人力资本之间存在显著的正相关关系（p<0.10），全要素生产率增长与研发投入之间存在显著的负相关关系（p<0.05）。这表明重庆市制造业各行业的全要素生产率增长与产业集聚、研发投入、外商直接投资之间确实存在紧密的关系。
（二）模型设定
本文构建了如下模型用以检验重庆制造产业集聚对全要素生产率增长的影响，通过Hausman检验，本文选定了固定效应模型；使用产业集聚与研发投入的交互项测量项用以检验研发投入在重庆制造产业集聚与全要素生产率增长之间的调节效应；使用产业集聚与外商直接投资的交互项测量项用以检验外商直接投资在重庆制造产业集聚与全要素生产率增长之间的调节效应。为了确保不存在多重共线性问题，对交互项测量项进行了中心化处理；同时，按照要素密集程度将全部国有及规模以上非国有制造企业进一步划分为资源密集、劳动密集、资本密集和技术密集4个子样本，用以检验产业性质在重庆制造产业集聚与全要素生产率增长之间的调节效应。模型设计如下：
其中，i表示行业，t表示时间，εit表示随机误差项。
（三）回归结果及分析
1.重庆制造产业集聚对全要素生产率增长的影响
由表4模型1可知，重庆制造产业集聚对全要素生产率增长有显著的正向影响（β=0.131，p<0.01），这种正向影响关系在后续模型2和模型3加入研发投入、外商直接投资的调节效应之后仍然非常显著（β=0.142，p<0.01； β=0.088，p<0.05）。这表明重庆市制造产业集聚有助于促进全要素生产率的增长。
2.研发投入在产业集聚与全要素生产率增长之间的调节效应
由表4模型2可知，当产业集聚与研发投入的交互项测量项（ln（AGGL）×ln（RD））进入模型时，产业集聚与研发投入的交互项测量项对全要素生产率增长产生了显著的正向影响（β=0.080，p<010）。这说明随着制造业研发投入水平的增加，重庆制造产业集聚对全要素生产率增长的正向影响逐步增大，即研发投入正向调节重庆制造产业集聚与全要素生产率增长关系。
3.外商直接投资在产业集聚与全要素生产率增长之间的调节效应
由表4模型3可知，当产业集聚与外商直接投资的交互项测量项（ln（AGGL）×ln（FDI））进入模型时，产业集聚与外商直接投资的交互项测量项对全要素生产率增长产生了显著的负向影响（β=-0.087，p<0.05）。这说明随着外商直接投资水平的增大，重庆制造产业集聚对全要素生产率增长的正向影响逐步减小，即外商直接投资负向调节重庆制造产业集聚与全要素生产率增长关系。原因可能是，大量的外资企业集聚可能产生拥挤和同质企业过度竞争的现象，导致产业集聚的技术溢出效应及其对全要素生产率增长的作用降低。
4.产业性质在产业集聚与全要素生产率增长之间的调节效应
由表5模型1-4可知，制造业的要素密集程度不同，产业集聚对全要素生产率增长的影响不同。具体而言，在资源密集型制造业中，产业集聚对全要素生产率增长虽有正向影响但并不具有显著性（β=0.088，p>0.10）；在劳动密集型制造业中，产业集聚对全要素生产率增长虽有正向影响但模型并不具有显著性（p>0.10），这说明产业集聚对全要素生产率增长无显著的影响；在资本密集型制造业中，产业集聚对全要素生产率增长产生了显著的正向影响（β=0.148，p<0.01）；在技术密集型制造业中，产业集聚对全要要素生产率增长也产生了显著的正向影响（β=0.513，p<0.01）。这与不同要素密集程度行业的知识和技术溢出效应不同可能存在紧密关系，相比较而言，资本和技术密集型行业的知识和技术溢出效应更高，从而有助于促进全要素生产率的增长。
表4模型1还揭示，研发投入对全要素生产率增长有显著负向影响（β=-0.153，p<0.05），这种负向影响关系在后续模型2和模型3加入研发投入、外商直接投资的调节效应之后仍然非常显著（β=-0.180，p<0.01； β=-0.154，p<0.05）。这与张海洋[20]、李宾[22]等的研究结论相一致，表明在其他条件不变的情况下，研发支出比例越高的制造业，全要素生产率增长反而降低。这与近年来重庆市制造业尤其是资本密集型制造业的行业竞争加剧、吸收能力与创新能力较低等可能存在紧密关系；外商直接投资对全要素生产率增长虽有正向影响但并不具有显著性（β=0.018，p>0.10）。这表明目前重庆市在工业领域的外商直接投资的技术溢出与产业关联溢出效应不明显，从而无法促进制造业全要素生产率的增长。
此外，一些控制变量对重庆市制造业全要素生产率增长也具有重要影响（参见表5）。例如：在资源密集型制造业中，人力资本对全要素生产率增长有显著的正向影响（β=0.578，p<0.01），但在资本和技术密集型制造业中，人力资本对全要素生产率增长无显著的影响。原因可能是，相对于资源密集型行业，那些资本和技术密集型行业往往需要较高的专业知识，较低素质的劳动力对全要素生产率增长的促进作用较小；在资本密集型制造业中，较差的制度环境不利于全要素生产率的提高（β=-0.427，p<0.05）。
四、结论与启示
运用2000-2011年重庆市27个制造业的面板数据，实证检验了重庆市制造产业集聚对全要素生产率增长的影响，并进一步探讨了研发投入、外商直接投资和产业性质在二者间关系中的调节效应。研究结果表明：（1）总体上看，2000-2011年间，重庆市制造业全要素生产率年均增长16.7%，全要素生产率增长比较明显。（2）重庆市制造产业集聚促进了全要素生产率的增长。（3）研发投入正向调节重庆市制造产业集聚与全要素生产率增长关系，即随着制造业研发投入水平的提高，重庆市制造产业集聚对全要素生产率增长的正向影响逐步增大。（4）外商直接投资负向调节重庆市制造产业集聚与全要素生产率增长关系，即随着制造业外商直接投资水平的增大，重庆市制造产业集聚对全要素生产率增长的正向影响逐步减小。（5）重庆市制造业的要素密集程度不同，产业集聚对全要素生产率增长的影响不同。在资本和技术密集型制造业中，产业集聚对全要素生产率增长有显著的正向影响；在资源和劳动密集型制造业中，产业集聚对全要素生产率增长无显著的影响。
本文的研究结论为制定政策促进重庆市又好又快地转变经济增长方式具有重要启示：（1）各级政府部门在规划工业园区建设时应充分考虑行业差异性，尽量减少资源和劳动密集型的产业集群建设，努力培育资本和技术密集型的产业集群，引导资本和技术密集型制造业向工业园区集聚，充分发挥资本和技术密集型产业集聚对全要素生产率增长的积极作用。（2）技术创新、外资利用政策应与工业园区建设应相匹配。如上所述，近年来单纯地扩大制造业研发投入规模反而不利于全要素生产率的增长，工业领域的外资利用也并没有促进全要素生产率的提高。因此，要激励重庆市制造产业集聚对全要素生产率增长的积极效应，研发投入和外资利用规模必须相应地作出动态调整，工业园区建设必须要配套合理有效的技术创新政策和引资政策，才能达到促进重庆市制造业全要素生产率提高的目的。（3）除了资源密集型制造业外，其他行业的人力资本对全要素生产率增长的作用不明显，因此应进一步加大教育投入力度，增强制造企业对员工职业技能培训的积极性。（4）考虑到制度环境对制造业尤其是资本密集型制造业全要素生产率增长的不利影响，政府应进一步完善地区的制度环境，扫清民营资本在市场准入、融资、税费担保等方面的各种障碍。
本文研究仍然存在改进的地方：（1）测量问题。源于数据获取的困难性，本文对产业集聚的刻画仅仅采用了区位熵指数这一指标，没有考虑不同的产业集聚测量方法（如Gini系数、E-G指数）对研究结论的影响，对研发投入的刻画仅仅使用了“研发经费支出”这一指标，没有考虑研发的重要载体即研发人员的影响。（2）模型问题。源于数据获取的困难性，本文无法采用空间计量的模型以降低空间性的干扰和空间自相关性。这些问题有待今后的研究进行完善。参考文献：
[1]MARSHALL A.Principles of economics[M].London： MacMillan，1890.
[2]ACOBS J.The economy of cities[M].New York：andom House，1969.
[3]PORTER M E.The competitive advantage of nations[M].New York：Free Press，1990.
[4]MITRA A，SATO H.Agglomeration economies in Japan：Technical efficiency，growth and unemployment[J].Review of Urban and Regional Development Studies，2007，19（3）：197-209.
[5]LEE Y，CHYI Y L，LIN E S.Do local industrial agglomeration and foreign direct investment to China enhance the productivity of Taiwanese firms？[J].The Journal of International Trade & Economic Development，2013，22（6）：839-865.
[6]赵伟，张萃.中国制造业区域集聚与全要素生产率增长[J].上海交通大学学报（哲学社会科学版），2008（5）：52-56，64.
[7]范剑勇，冯猛，李方文.产业集聚与企业全要素生产率[J].世界经济，2014（5）：51-73.
[8]BEESON P.Total factor productivity growth and agglomeration economics in manufacturing[J].Journal of Regional Science，1987，27（2）：183-199.
[9]FELDMAN M，AUDRETSCH D.Innovation in cities：Sciencebased diversity，specialization and localized competition[J]. European Economic Review，1999，43（2）：409-429.
[10]GOPINATH M， PIEK P， LI Y.An empirical analysis of productivity growth and industrial concentration in US manufacturing[J].Applied Economies，2004，36（1）：1-17.
[11]BROERSMA L，OOSTERHAVEN J.Regional labor productivity in the Netherlands：Evidence of agglomeration and congestion effect[J].Journal of Regional Science，2009，49（3）：483-511.
[12]王丽丽，范爱军.空间集聚与全要素生产率增长——基于门限模型的非线性关联研究[J].财贸经济，2009（12）：105-111.
[13]张公嵬，梁琦.出口、集聚与全要素生产率——基于制造业行业面板数据的实证研究[J].国际贸易问题，2010（12）：12-19.
[14]王燕，徐妍.中国制造业空间集聚对全要素生产率的影响机理研究——基于双门限回归模型的实证分析[J].财经研究，2012（3）：135-144.
[15]刘修岩，邵军，薛玉立.集聚与地区经济增长：基于中国地级城市数据的再检验[J].南开经济研究，2012（3）：52-64.
[16]崔宇明，代斌，王萍萍.城镇化、产业集聚与全要素生产率[J].中国人口科学，2013（4）：54-63.
[17]吴延兵.R&D与生产率——基于中国制造业的实证研究[J].经济研究，2006（11）：60-71.
[18]BIRKINSHAW J.Regional clusters and multinational enterprises，independence，dependence，or interdependence[J]. International Studies of Management and Organization，2000，30（2）：25-144.
[19]张公嵬，陈翔，李赞.FDI、产业集聚与全要素生产率增长——基于制造业行业的实证分析[J].科研管理，2013（9）：114-122.
[20]张海洋.R&D两面性、外资活动与中国工业生产率增长[J].经济研究，2005（5）：107-117.
[21]毛其淋，盛斌.对外经济开放、区域市场整合与全要素生产率[J].经济学（季刊），2011，11（1）：181-210.
[22]李宾.国内研发阻碍了我国全要素生产率的提高吗？[J].科学学研究，2010（7）：1035-1041，1059.
中国经济增长要素分析论文 篇12
目前,学者们对全要素生产率理论的内涵尚未取得一致的看法,但是对其基本含义的看法是比较一致的。笔者根据实证分析的需要采用了刘建国、李国平和张军涛(2011)对全要素生产率的定义:“全要素生产率是总产量与全部要素投入量之比,是用来衡量单位总投入的总产量的生产率指标”[1]。
衡量经济增长方式是否发生集约化转型,学者们一般采用全要素生产率贡献率来表示,即全要素生产率增长率除以经济体经济增长率。孙辉、支大林和李宏瑾(2010)使用生产函数法对中国各省全要素生产率进行了估算,得出中国各省资本产出弹性与国外相比是非常高的,证明了中国各省目前经济增长主要是依靠资本投入而不是劳动和技术[2]。卢万青(2013)使用索罗残差法来估算多个国家全要素生产率对经济增长的贡献率,通过国别对比研究发现,经济增长方式转型的必要条件之一是完善的市场经济体制,而发展中国家经济增长方式转型失败的一个重要原因就是缺乏一个完善的市场经济体制[3]。
通过对上文的理论分析,可以看到使用生产函数法,使用索罗残差法从全要素生产率角度来研究经济增长方式的范式是比较成熟的。因此,本文决定采取这种方法。
2 模型建立和数据择取
2.1 实证模型建立
索罗(1957)是最早对全要素生产率进行理论分析和定量化研究的,提出了基于技术进步中性、规模报酬不变等假设条件下的总量生产函数,并对其进行一系列的数学推导和经济学意义上的论证,总结出可以用于测算技术进步对总产量增长的贡献大小,其方法思路是在总产量增长中减去劳动和资本对总量增长的贡献,剩下的余值就是技术进步对总产量增长的贡献,即所谓的索罗余值法[4]。本文采用这种方法和公式来建立的实证模型如下:
基于希克斯(Hicks)中性技术进步等假设条件,设立C-D生产函数:
其中,Yt表示实际产出,At表示全要素生产率,Lt表示劳动要素投入量,Kt表示资本要素投入量,α表示资本要素产出弹性,β表示劳动要素产出弹性。
2.2 数据择取
2.2.1 实际产出Yt
本文采用河北省地区支出法生产总值和河北省地区生产总值指数(1978年=100)的数据,根据每年实际支出法生产总值(以1991年不变价格折算)=1991年名义支出法生产总值×对应年份生产总值指数(1978年=100)/1991年地区总值指数(1978年=100)这一公式,折算出实际产出Yt。
2.2.2 劳动要素投入量Lt
劳动要素投入量是指就业人员在经济活动中投入的劳动量。我国要素市场尚未建立起完善的价格调节机制,劳动要素缺乏市场化的价格定价。因此,国内学者们一般使用就业人数来表示劳动要素投入量,本文也将采取该方法,利用河北经济年鉴中的就业人数数据。
2.2.3 资本要素投入量Kt
大多数学者经常使用永续盘存法计算资本要素投入量,这一方法能够简单、比较准确地估算出资本要素投入量,因此本文也将采取该方法,其计算公式:
本文使用Ulrich R.Kohli方法来估算基年资本存量(1991年),方法是:K1991=I1991/(δ+r)。其中:K1991为1991年河北省的资本存量;I1991为1991年河北省的固定资产投资完成额;δ为资本折旧率,比较常见的是将δ直接取值为5%;r为1991—2014年河北实际固定资产完成额的平均增长率。
根据上述方法整理出数据,如下表所示。
数据来源:中经网统计数据库和河北经济年鉴。
2.3 模型检验
根据Ln Yt(即图中LNY)和ln Kt(即图中LNK)、Ln Lt(即图中LNL)两个序列数据通过Eviews6.0软件做散点图,如图1所示。
从图1中可以看到,LNPY与LNPK之间的关系可以拟合为一条直线,证明本文所构建的线性模型Ln(Yt/Lt)=ln(At)+αln(Kt/Lt)是合理的。
3 实证结果和分析
分别计算全要素生产率增长率、全要素生产率贡献率,结果如图2、图3所示。
从图2中可以看出,河北省1992—2013年间全要素生产率增长率波动幅度比较大,其均值仅为0.01%,这反映了河北省经济集约型成分增长缓慢。在1996—2000年间和2008—2013年间呈现出负增长的情况,期间分别有1997年东亚金融危机和2008年金融危机,后者对河北省全要素生产率增长率的影响,不论是在持续时间还是波动幅度来说,都是远超过前者,这既反映了河北省经济对外开放程度的不断加深,也说明了其应付外部性金融危机或经济危机的脆弱性。一般地,经济增长方式的集约型特征越多,该经济体应付外部性经济危机的能力就越强,从这一点来看,河北省经济增长方式的集约型特征是比较少的。
从图3中可以看出,河北省1992—2013年间全要素生产率贡献率波动幅度比较大,其均值为-2.17%,这反映出在这段时间内技术进步对经济增长的贡献度在下降,结合图2的结论来说,就是技术进步对经济增长提升的作用虽然在缓慢增长,但其相对作用在不断下降,特别是从2008年开始,这表明了河北省经济增长方式的粗放型成分不断增多。
4 研究结论
从实证研究的结果来看:目前河北省经济增长方式是一种粗放型特征为主导的以及其不断增多的情况;该经济体应付外部金融危机或是经济危机的能力比较差,这进一步证明了其经济增长方式粗放型特征过多的现状;全要素生产率增长率与经济增长率是互相促进彼此增长的关系,很有可能是一种互为因果的关系。
从全要素生产率角度来看,河北省经济增长方式转型具有其特殊的地方,这表现在其产业结构与发达经济体相比,其失衡状况比较严重,特别是产业之间劳动力转移问题,仅凭河北省地方政府是无法彻底解决的,这涉及全国层面的一系列制度安排。
河北省本身经济发展落后于大多数东部省份,这些比较发达省份大多也没有实现经济增长方式的集约化,这说明了河北省地区经济增长方式的集约化转型还需要一段比较长的时间。河北省地区面临着严重的资源瓶颈、产能过剩、环境污染和居民消费需求不足等问题,而这些问题的解决直接或间接与经济增长方式集约化相联系。面对这种困境,河北省经济增长方式的转型应走上同时发展技术密集型产业和劳动密集型产业,以及同时提高劳动生产率和全要素生产率的二元策略[5]。
摘要：采用C-D生产函数法,利用索罗残差公式,测算了河北省1991—2014年间全要素生产率的相关指标,并进行了分析,发现目前河北省经济增长方式是以粗放型为主导,并且此种趋势仍在不断增强;该经济体应付外部金融危机或是经济危机的能力比较差,这一进步证明了其经济增长方式的上述特征;全要素生产率增长率与经济增长率是互相促进彼此增长的关系,并且很有可能是一种互为因果的关系。
关键词：经济增长方式,全要素生产率,生产函数,索罗残差法
参考文献
[1]刘建国,李国平,张军涛.经济效率与全要生产率研究进展[J].地理科学进展,2011,30(10):1263-1275.
[2]孙辉,支大林,李宏瑾.基于生产函数法的省际全要素生产率估算:1990—2008[J].南方金融,2010(5):10-13.
[3]卢万青.经济增长方式的国际比较及其关联定位[J].宏观经济,2013(6):34-42.
[4]Robert M.Solow.Technical Change And The Aggregate Production Function[J].The Review of Economics and Statistic,1957(39):312-320.
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