要素禀赋

要素禀赋（精选6篇）

要素禀赋 篇1

一、引言

对外开放以来, 我国在经济全球化中的参与度日益提高。一方面, 贸易开放度从1978年的10%以下跃升至2010年的49.2%, 在世界贸易中的比重从4.3%提高到10.4%, 成为世界第一大出口和第二大进口国。另一方面, 中国成为发展中国家中外商直接投资最多的国家, 仅次于美国位列第二。

与此同时, 我国的收入分配现状却不容乐观, 地区间、城乡间的收入不平等趋势逐年扩大。东部地区的经济总量和收入水平远远超过中西部地区, 城乡收入差距也日益扩大, 截止2008年全国城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比超过3.3。世界银行报告显示, 中国1%的家庭集中了超过40%的财富, 财富集中度高于许多欧美发达国家同期水平。因此, 收入分配问题成为影响中国社会公平和稳定、经济健康持续发展的重要因素。

国内外学术界普遍认同贸易开放是影响一国收入分配的重要因素, 斯托尔帕-萨缪尔森 (S-S) 理认为贸易开放在一国的利益分配非均等, 对外开放将提高一国或地区密集使用要素的报酬而降低一国稀缺要素的收益。许多实证研究发现S-S定理在部分发展中国家会出现悖论, 国际贸易的收入分配效应也是我国学者的关注焦点, 部分学者支持S-S定理, 部分学者对其在中国的适用性有所质疑, 并对贸易开放与收入不平等之间的线性相关关系进行了多种实证研究。本文在相关文献的基础上, 通过中国加入WTO以来的各省相关数据进行实证研究, 在贸易开放条件下分析我国收入分配差距的影响因素, 检验斯托尔帕-萨缪尔森定理的适用性, 并给出缩小我国收入分配差距的对策建议。

二、实证研究方法与变量构造

本文主要借鉴Zhang&Zhang (2003) 和万广华等 (2005) 的研究方法和思路, 使用2002—2012年间的省际面板数据, 对中国整体收入差距的影响因素进行实证分析。根据本文的考察目的, 我们使用中国30个省份的数据, 西藏自治区缺乏完整的数据, 因而未被包含在考察范围内。

1、模型设定

本文运用面板数据模型分析中国收入差距扩大的原因, 着重考察贸易开放、要素禀赋差异的作用。根据需要检验的假设, 构造如下模型:

其中i和t分别代表地区和年份。lninqit表示收入不平等, 以基尼系数 (gini) 为度量指标;open是贸易开放;land代表人均耕地面积;skill以人均人力资本衡量;capital表示人均国内物质资本存量;fdi表示国外资本;μi为各地区特定效应;εit为残差项。我们在估计过程中对所有变量取自然对数, 以减少异方差的影响。

2、变量选取与数据

所有变量的原始数据均来自《新中国六十年统计资料汇编》、《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》以及各省市统计年鉴 (历年) 。本文的被解释变量为各省区的基尼系数。收入不平等的衡量方法多种度多样, 可以分为绝对指标和相对指标两大类。本文针对王祖祥 (2009) 关于基尼系数计算方法的多种设想, 设计了一种简便的城乡统一的计算方法:

其中pi、si、μi与Gi分别是部门i内的人口份额、收入份额、平均收入与基尼系数 (为简化计算用城镇和农村的恩格尔系数代替) , G12是两部门的扩展基尼系数。

人均耕地面积用各省耕地面积/年末总人口表示。劳动投入增加包括劳动力数量的增加和劳动效率的提升, 两者对收入增加有正面作用。由于劳动力数量的增长是比较缓慢而稳定的, 劳动投入的增长主要还是源于劳动效率的增加, 而教育能有效地提高劳动效率, 因此选用就业人员的受教育程度来表示劳动投入的增长。

木文仿照彭国华 (2005) 提及的一般方法衡量就业人员受教育程度构成:文盲半文盲、小学、初中、高中、大学专科、大学本科、研究生, 其平均受教育年数分别定为1.5、6、3、4、3.5、4和3.5年, 劳动力平均接受教育年数=文盲半文盲的就业人口比重×1.5十接受小学教育的就业人口比重×7.5+接受初中教育的就业人口比重×10.5+接受高中教育的就业人口比重×l3.5+接受大专教育的就业人口比重×17+接受本科教育的就业人口比重×17.5+接受研究生教育的就业人口比重×20。

本文对基年资本存量的确定方法沿用珀金斯的假定, 例如已知1979年国民收入为4062.6亿元 (当年价) , 那么年末资本存量应为4062.6亿×3=12187.8亿元。首先计算国内2002年资本存量, 定义为基年的资本存量。本年资本存量=上年资本存量+本年资本形成总额 (现价) /国内生产总值指数-本年固定资产折旧额 (现价) /固定资产投资价格指数, 计算出2002年到2011年的资本存量 (以2002年为基年) 。然后将所得的资本存量除以总就业人数得到人均国内物质资本存量的数据。

2002年以后的折旧数据, 本文是从统计年鉴各地区收入法国内生产总值中固定资产折旧一栏中得到的。这里利用统计年鉴中的同期固定资本形成价格平减指数, 将当年价的固定资产折旧转换成2002年价的固定资产折旧, 即:实际固定资产折旧=现价固定资产折旧额/固定资产投资价格平减指数, 这样我们就得到了2002—2011年的实际折旧序列。

国外资本用外商直接投资占各省GDP的比重衡量。收入不平等除了受要素禀赋、贸易开放度的影响之外, 还受到其他因素的影响。为了更好地完成本文的研究目的, 在计量模型中适当加入一些控制变量是非常必要的。本文仅选择加入了地区虚拟变量, 区分东中西部省区因地理位置、基础设施等的不同, 对收入不平等产生影响。

三、实证结果及分析

面板数据模型根据对截面特定效应的不同假设, 划分为固定效应模型与随机效应模型。我们根据Hausman检验结果判定选择, 拒绝原假设, 采纳固定效应模型。

1、贸易开放对收入分配的作用

首先我们以基尼系数作为被解释变量。第一步, 将基尼系数只对贸易开放度进行回归, 表1第 (1) 列报告了估计结果。将贸易开放细分至进出口, 探讨二者对基尼系数的影响是否相同, 随后在 (1) 估计模型的基础上引入解释收入不平等的要素变量, 估计结果由第 (3) 列给出。第 (4) 将估计模型的控制变量扩展至进出口、要素禀赋及FDI六个, 进行回归分析。接着增加两个虚拟变量, 分析地区差异在收入差距扩大中的共享。

方程1—3的拟合优度都在0.9以上, F统计量均通过了1%水平的统计检验, 多数变量都具备统计意义, 这表明模型的整体状况比较理想。

方程1 (ln gini=-0.516 ln open) 考虑了对外贸易一个影响因素, 回归的结果显示, 对外贸易的发展有利于抑制我国收入差距不断扩大的趋势明, 变量在1%水平下显著成立。

方程2 (ln gini=-0.451ln export-0.23ln import) 分别研究进出口对我国基尼系数的影响, 发现出口与收入不平等负相关, 而进口对基尼系数的影响未负, 却没有通过显著性检验。中国是一个非熟练、低技术劳动力相对充裕的国家, 出口企业多为劳动密集型产业, 出口使劳动力的相对报酬提高, 符合方程1的检验结果。进口没有通过显著性检验, 因此它对基尼系数的影响不确定, 需要根据进口产品类型进行深入分析。全球经济危机后各国都面临国际贸易、经济发展等结构的再调整, 贸易开放对我国未来收入差距扩大趋势的影响还需要更全面的研究。

2、要素变量的影响结果

方程3 (ln gini=-0.352ln open-2.89e-5ln land+0.012ln skill-1.25e-7ln capital+1.07e-5ln fdi) 在方程1的基础上加入land、capital和skill要素变量, 不同的要素禀赋对于收入分配的作用方向存在差异。耕地、各省国内物质资本与收入不平等负相关, 而单位劳动力受教育程度与基尼系数显著正相关。耕地面积在我国的省际层面上倾向于缓解收入不平等状况, 这主要是因为我国农民的主要收入来源是农产品, 土地又是农产品生产过程中最重要的生产要素投入, 因此耕地相对丰裕的省区的农民收入状况相对较好。早耕地面积日益减少的现实下, 让低收入农民的人均耕地保有量维持在一定的水平, 不要让工业用地过多的挤占耕地, 是缓解城乡收入差距的积极选择。

四、结论及政策建议

本文对中国收入差距扩大提供了一个解释, 并特别强调了贸易开放、要素禀赋的影响。运用面板数据模型检验贸易开放与收入分配的关系, 研究发现以基尼系数为收入分配的衡量指标, 贸易开放对收入差距具有细微的抑制作用, 引入其他控制变量进行稳健性检验, 二者的负相关关系依然成立。本文的研究结论认为S-S定理在中国还是适用的。但是国内外投资和教育对基尼系是的正面贡献十分显著, 这证明我国的整体投资和教育政策及分配还存在很强的倾向性。

本文的政策建议在于对外开放进程中政府应该采取合理措施避免收入差距进一步扩大。

第一, 劳动密集型产业出口对缓解我国就业压力、缩小收入差距具有积极作用, 我国在逐渐进行产业结构升级调整中, 仍然需要发展劳动密集型产业, 这对抑制地区间收入不平衡有显著意义。

第二, 随着工业化和城镇化进程的加快, 工业挤占农民耕地的现象频繁, 许多农民无地可耕, 闲散劳动力增加, 客观上导致城乡收入差距扩大。保证一定的人居耕地数量, 有利于社会稳定和我国经济的健康发展。

第三, 关于经济开放问题, 发现在考察期内, 对外贸易和FDI这两个因素对我国基尼系数的影响作用是迥然不同的, FDI在很大程度上加剧了地区间不平等的状况, 贸易开放对收入不平等加剧具有微小的抑制作用。因此, 在要素禀赋没有发生显著变化的前提下, 我国经济发展的资本投入不应过度的倾向技术密集型产业。中国如果要实现真正意义上的产业结构升级, 东部地区的出口企业更多地进行研发活动以及技术含量高的生产活动的同时, 劳动密集型出口企业需要有步骤地向中、西部欠发达地区转移, 将贸易政策、产业政策、地区发展政策有机结合起来, 关注地区发展不平衡、城乡发展不平衡问题, 才能有效地改变我国整体收入差距不断扩大的现状。

摘要：中国在经济开放下, 进出口贸易总量和外商直接投资都有显著的增长, 经济高速发展的同时, 也使得不同群体的收入不平等。本文利用中国30个省区2002—2011年的面板数据, 研究贸易开放度、要素禀赋对个人收入分配的影响。研究表明, 对外贸易并不是造成收入不平等拉大的显著原因。在贸易开放条件下, 不同要素禀赋对基尼系数产生的联合效应存在明显的差异性。

关键词：贸易开放度,要素禀赋,收入差距,面板数据

要素禀赋 篇2

关键词：进出口贸易；对外贸易额；市场影响

一、对于国内小商品市场成交额及构成影响

由下图1-1可看出，小商品市场成交额主要由小商品零售市场成交额与小商品批发成交额组成。

（一）以国内小商品市场成交额变化而论。以时间角度观之，小商品市场成交额由2013年的392.44亿元增至2014年419.01亿元，净值增加26.57亿元，增加6.8%；小商品零售市场成交额由2013年的19.48亿元跃升至2014年26.57亿元，净值增加7.09亿元，增加36.4%；小商品批发市场由2013年的319.5亿元增长至2014年的338.98亿元，净值增加19.48亿元，增加6.1%；以市场成交额增加的角度观之，小商品批发市场成交额增加额净值大于小商品零售市场成交额增加额净值，而小商品零售市场成交额增加比率大于小商品批发市场成交额增加比率。

具体影响要素如下：

1、国家政策层面。引商兴市成效显著。完成18，233个商位续租工作，并引进1，980余户新主体。增加更多商业企业，小商品铺位与新主体的增加同时加速小商品市场竞争和繁荣兴盛。

2、“走出去”战略取得实质性进展与阶段性突破。第一阶段采取单独“品牌”外销，完成佛山、天津等地10家市场合作联盟协议签订。第二阶段运用外销模式“品牌+管理”具体在广东佛山进行了新业务模式的探索。第三阶段实施“品牌+管理+资本”外销模式，海城项目已开工建设。此外，完成多地市场项目的前期调研，并与其签订合作框架协议。完成5000家重点供应商队伍建设。通过项目合作，优势资源调配整合，与国有企业积极合作，一方面，为国有企业提升员工工作效率，另一方面为民营企业注入大量资金，提供发展动力与强大的资金储备。使小商品市场全面发展。

3、线上线下模式相互结合，推行互联网加模式。一是小商品市场“义乌购”平台建设，完成小商品企业股份重组，商品总数突破305万，日均访问量302万PV，跨境平台产品数90万个，访问量10.5万PV。2014年，在线交易额达15亿元，更多采购商通过“义乌购”完成了线下交易。二是积极开拓国内与海外市场，义乌购国外签约22家，国内签约44家。开设国内展厅6家，海外展厅1家，积极拓展国内和海外市场。三是义乌购快递业务，目前已通过认证的物流公司或个人12家，发布路线600余条，已经逐步建立快递服务全球网络，给予消费者以最高效与便捷的物流与快递服务。

（二）以国内小商品市场构成变化而论。由下面图1-2两图的对比，进行变化趋势分析，小商品零售市场市场成交额占整个小商品市场成交额的比重由5.75%增加至6.34%，而小商品批发市场成交额相对缩减，具体由94.25%减少至93.66%。可见居民边际消费倾向于小商品零售市场，而居民对小商品批发市场的采买成交额相对减少，企业间小商品交易以及批发采买成交额相对减少。

具体影响要素如下：

1、小商品市场需求空间巨大。小商品市场与日常百姓生活密切相关，人们大多数经济行为都是在小商品市场进行的。目前中国有将近14亿人口，庞大的市场购买力，家居日用品，日用品的广阔需求潜力，小商品市场发展异军突起。

2、消费者对小商品市场的心理认同感受与接受程度，以及小商品市场成交额逐年递增趋势。依市场调查表明，目前的中国日用品零售市场，年均销售额大约在36000亿元，随着人们消费水平的变化，以及对小型廉价超市的认同与接受。全国现在数量已超过3000多家，小商品市场发展每年均以超过20%的速度迅速发展。

3、小商品市场销售渠道的拓宽与交易模式的更新。随着电子商务的兴起，小商品有了更多的渠道销售，更多的人们倾向线上交易，在网上购买廉价、优质的小商品。

二、对于我国三类产品进出口额及构成的影响

由下图2-3中数据看出，2013-2014年三类产品进出口贸易变动分析，可知我国初级产品进出口贸易额7649亿元减少至7601亿美元，减少48亿美元，减少6.3%，初级产品进口额为6577亿美元，相比于上年度同比增长3.6%，出口额达到1072.8亿美元，同比增长6.7%。

说明我国初级产品在2013年净出口5504.2亿美元，相对于2012年初级产品出口增长率大于进口增长率，说明我国在初级产品进出口贸易总额中，绝对值侧重于进口额，而增长率则依靠于出口额的增长，表明我国初级产品贸易越来越侧重于出口额的同比增长。具体来说，活塞航空发动机、手机、平板电脑取像模块等战略性新兴产业所需的设备、零部件与原材料、与煤炭、原油化肥、铁合金等原料产品降低税率，并与提供这些原料的国家达成关税协定，有利于初级产品的进口。

具体影响因素：

（一）我国进出口额与贸易收支情况。据海关统计数据表明，我国在2014年出口14.39万亿元，增长4.9%，进口12.04万亿元，下降0.6%，贸易顺差达到2.35万亿元，2014年我国进出口总值26.43万亿元，同比增长2.3%。

（二）商品贸易结构不断优化。如上图2-3可看出，工业制成品占出口总额的95.2%，较2013年提高0.1个百分点，占比连续三年提高。具体来说，装备制造业将会成为未来进出口贸易新的经济增长点，以通信设备与高速铁路与机动车出口增速均超过10%的速度观之。中国未来的商品贸易结构将会呈现重大的结构调整。

（三）我国政府在科技全球化的时代背景下，日益重视高科技产业的发展。如下图2-4中，2013-2014年高技术产品占商品进出口贸易总额比重逐渐降低，可见中国从2013到2014年，高技术产品占商品进出口贸易额比重中，高技术产品在中进口贸易总额的比重中下降0.5%，而在出口贸易总额的比重中下降1.7%。这说明一方面政府建立有关于高新技术的战略及发展计划，包括“863计划”和“火炬计划”两个早期高新技术与国家发展计划；[1]另一方面在“科技兴贸”与国家高新科技发展战略的支持下，我国在高新科技领域的人才队伍逐渐壮大，需要更多的人才与人力资本投入、高新技术人员的职业技能培训。这也从侧面说明，在国际技术贸易中，政府的监管与管制的作用逐步强化。政府利用其对市场渠道的控制。为鼓励高技术产品出口，各国均对出口企业提供便捷条件，比如出口信贷与保险、跨国公司的海外投资。

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三、对中国与俄罗斯出口结构及增减趋势异同的影响

中俄两国资源禀赋与经济发展模式的异同，决定中国和俄罗斯资源与地缘等禀赋的差异和各自的优势，进而两个国家经济发展的要素禀赋存在异同，从而形成不同的要素竞争力。从图3-1中可以看到，在第一大类初级产品中，中国在0类食品及活动物的出口额（亿美元）为俄罗斯该项产品出口额的34.4倍。而在3类矿物燃料、润滑油及有关原料中，由绝对出口额观之，中国出口额占俄罗斯出口额的89.6%；由相对出口额观之，俄罗斯在3类产品的增幅达到71.5%。而在第二大类工业制品中，其中5类未列名化学品及其相关产品，由绝对出口额观之，在2013年中国出口贸易额1196.2亿美元为俄罗斯该项出口贸易额30.8亿美元的38.8倍，由相对出口额观之，即两国该类产品出口额相对于2012年的增减幅度的变动，俄罗斯出口额增幅5.8%大于中国出口额增幅5.3%，说明俄罗斯在5类未列名化学品行业具有较强的潜力优势。但是在6类主要在原料分类制成品、7类机械及运输设备、9类未分类其他商品中国相较于俄罗斯具有明显优势。

行业发展方面，俄罗斯在化学行业的速度在逐渐加速，在未另分类其他商品，原先的显性优势逐渐丧失。因此中俄双边贸易很难在此行业出现；竞争力方面，显性比较优势的动态变化，同时反映了由于其他欠发达国家的经济崛起以及中国劳动力成本的上升，导致中国高密度劳动密集型产业的比较优势在逐渐丧失，以及对技术水平较高的制造业的竞争力也在不断增加。而俄罗斯在纯粹资源类产品竞争力提高的同时，制造业竞争力逐渐减弱。

第一，中国对俄出口的劳动密集型产品的比较优势逐渐降低且不稳定。

目前劳动密集型产品虽然在中国对俄出口商品结构中仍占很大比重。但由于这类劳动密集型产业产品需求的收入弹性和价格弹性都比较小，决定了其出口存在刚性，但是不会出现大规模增长。俄罗斯加人世贸组织后，市场准入条件的限制逐渐减少，必然导致大量与更多的海外商品涌人。

第二，中国人民币汇率的持续走高，劳动力成本的不断上升，也必然增加产品的加工成本，并且降低中国对俄出口商品的竞争力。[2]

第三，改变对外出口结构，是今后中俄两国经济与贸易结构的转向重点。俄罗斯当前已经采取多重举措降低对能源的过度依赖，加大对高新技术产业对经济增长的贡献率并且提高加工工业部门的增长速度。“入世”或许是俄罗斯实现进出口贸易结构转型的契机。

第四，传统行业方面，产业竞争力的互补性和资源要素互补性，尤其是中国具有丰富的劳动力资源，俄罗斯劳动力匮乏严重，因此在劳动密集型产品上具有坚实的合作基础。随着俄罗斯入世后关税水平的降低，中俄经济贸易规模迅速扩大，2015 年的目标预计提前完成并超出预期。中俄将在更多的领域开展更深层次的合作，相互协调，两国未来多领域的合作将被推向更多的领域。

第五，高新技术方面，加强中俄在高科技领域的合作是扩大中俄经济贸易合作的重要方面，既可以利用技术互补性，发展两国各自的劣势，也可以通过强强联合，增强研发与技术领域合作使双方的技术达到新的高度。企业资源的异质性是相对优势的凸显，而人力资本则是企业异质是这种优势的内在驱动力，因此中俄合作的途径可以通过加大人力资本投资，不仅增加人力存量，而且对人力资本结构进行优化。[3]

四、总论

2014年全年进出口贸易主要有以下特点：

1、对于国内小商品市场模式的影响。国家政策的导向、走出去战略的阶段性胜利、外销模式的多样化、新兴业务模式互联网+的试行。

2、对于国内小商品市场成交额与构成的影响。市场需求的增加、以及消费者对小商品市场的认同以及贸易成交额的增加。一般贸易占进出口额比重持续上升。2014全年一般贸易进出口贸易额达到2.31万亿美元，增长幅度5.3%，比重连续两年提高。加工贸易进出口1.41万亿美元，增长达到3.8%。

3、对于我国三类产品进出口额及构成的影响。我国进出口额均呈现不同程度的增长，并呈现出巨大的贸易顺差、商品结构持续优化，尤其是工业制成品出口额比重大幅攀升、我国政府对于高新技术产业的倾斜与扶植力度。

4、贸易合作伙伴多元化趋势。由表3-1STIC4分类标准下中国出口AG0类商品的出口贸易的前五大出口国，可知新兴市场的开拓取得新成效，2013年我国对发达国家市场保持稳增长，其中中国对印度、俄罗斯、非洲、中东欧与东盟国家等进出口增速均快于整体增速；而由3-2STIC4分类标准下俄罗斯出口AG0类商品的出口贸易的前五大出口国，可知中国是俄罗斯AG0类商品的第四大贸易进口国，说明中国的AG0类商品的需求量较大，并且俄罗斯成为该类产品的出口大国，由表中的数据计算可得，中国对于AG0商品的进口额占到俄罗斯该类产品世界总出口额的8.6%。

参考文献：

[1]王菲.浅析中国高新技术产品的出口现状及问题[J].中国商贸，2014（32）.

[2]张弛，邹雨霏.基于比较优势的中国对俄罗斯出口商品结构问题分析[J].欧亚经济，2014（2）：105-113.

[3]徐坡岭，贾春梅，徐纪圆.中俄对外贸易结构比较及相互合作机会：基于贸易增加值的分析[J].俄罗斯东欧中亚研究，2014（5）：34-42.

注释：

①小商品城：2014年报净利润4.09亿 同比下降42.19%2015-03-28 来源：同花顺财报。

②尔2013年我国进出口贸易的影响因素及走势预判。

③2014年中国对外贸易情况。

要素禀赋 篇3

根据要素禀赋条件选择农业技术进步类型是学者们初始研究的主要方向。常向阳等[2]通过实证分析发现农业技术主体主要以自身利益最大化为根本出发点决定采用劳动节约技术还是土地节约技术。宋金田等[3]认为种植规模处于规模效益递增,农业技术采用的单位面积成本越小,农户越愿意采用新技术。朱萌等[4]运用Logistic方法实证分析发现为节约劳动力年长户主倾向于采用机械技术,年轻户主偏爱生化技术。但对于农业要素禀赋与技术进步究竟是否匹配以及匹配程度如何,上述学者并没有进行定量分析。近年来学者们将研究重点转移到要素禀赋与技术进步的耦合协调关系分析。魏金义等[5]利用耦合协调模型对农业要素禀赋和技术进步两子系统进行耦合协调度测算,结果发现我国农业技术进步与要素禀赋并不完全耦合。学者们对农业要素禀赋与技术进步之间的关系由定性研究向定量研究逐步推进,对两系统间协调发展程度有了进一步认识。然而学者们仅对农业要素禀赋与狭义农业技术进步(包括生化、机械等硬技术)的耦合协调度进行测度,对其与广义技术进步(硬技术、软技术)之间耦合协调度并没有涉及。硬技术的发展需要与软技术结合起来才能发挥其应有作用,因此分析两系统的协调程度应包含软技术。

泰安市要素禀赋与技术进步两系统有其独特适配性[6,7]。近年来要素禀赋条件发生变化,伴随工业、城市、交通建设用地增多,以及农村城市化和农业结构调整步伐加快,泰安市耕地不仅低于全国和全省平均水平且有进一步减少的趋势。化肥、农药、农膜等农用化学品大量使用带来耕地污染、水污染及农产品质量下降,要素禀赋已制约农业发展。技术进步能够缓解要素禀赋制约,而且是实现农业发展方式转变巨大动力,两者间高度耦合是农业现代化必然要求。因此,本文针对两大子系统耦合协调程度进行实证分析并提出相应政策建议。

1 研究方法和指标体系构建

物理学中的耦合度是指描述系统发展过程中序参量之间协同作用的强弱程度,如果将其运用于农业要素禀赋系统与技术系统相互关系分析中,它是指两系统之间密切关系程度或者相互依赖程度。为避免仅用耦合度计算所得结论对实际问题的指导产生偏差,需要结合耦合协调度概念进行分析。耦合协调度是度量农业要素禀赋系统和技术进步系统之间在发展过程中彼此和谐一致的程度,体现了系统由无序走向有序的趋势,是协调状况好坏程度的指标。本文将借助耦合协调模型进行实证分析。耦合协调模型通常由功效函数、耦合度函数和耦合协调函数三部分构成。

1.1 采用耦合协调模型计算步骤

1)计算子系统中每个指标对本系统的功效贡献。若指标值越大,对系统功效越大,该指标为正效应指标,否则为负效应指标。所用功效函数为:

上式中μij表示指标μij对系统功效贡献大小。αij和βij为各序参量的最大值和最小值作为其上限和下限。

2)采用耦合函数测算耦合度:

上式中μi为子系统对总系统有序度所作出的贡献,λij为各功效系数的权重,本文采用变异系数法确定序参量总相应指标的权重。

3)采用下述公式计算耦合度和耦合协调度:

上式中C为耦合度,耦合值介于0到1之间。当C=0时,说明两系统关联度极小,农业要素禀赋系统和农业技术进步系统之间不存在耦合关系;当C=1时,说明两系统耦合度最大,实现良性耦合。当0<C≤0.3时,两系统处于低水平耦合状态;当0.3<C≤0.5两系统处于中度耦合状态;当0.5<C≤0.8时,两系统处于高度耦合状态;当0.8<C≤1时,两系统极度耦合状态。D为两系统耦合协调度,其类型见表1。T为两者的综合协调指数,体现了两者在何种耦合水平上的协调。α、β为待定系数,二者的取值通常取决于各自在系统中的重要程度,在本项目的分析中两系统居于同等重要地位,取值均为0.5。

注:表中的分类体系和判别标准参照文献[8]。

1.2 构建指标体系

根据已有研究,农业要素禀赋和农业技术进步之间存在相关关系。为了能够确切地评价两者之间协调程度,需要构建合理的评价指标体系(表2)。本文所用数据主要来源于《泰安统计年鉴》。

2 泰安市农业要素禀赋与农业技术进步耦合协调发展分析

通过综合计算得到了泰安市农业要素禀赋系统综合评价指数(μ禀赋)、农业技术进步系统综合评价指数(μ技术)、耦合度、耦合协调度及μ禀赋与μ技术间的对比关系(表3)。

由表3可知,从耦合度角度看,泰安市自2005年到2014年10年间农业要素禀赋系统和技术进步系统的耦合程度总体处于波动性上升,由低度过度到中度耦合状态,两系统耦合关系不密切。从耦合协调度类型来看,泰安市两系统协调发展总体趋势向好。自2005-2014年,协调程度由失调衰退到过度类型再到基本协调,两系统逐渐走向协调。具体而言由2005年中度失调经历轻度失调阶段逐渐过渡到2014年勉强协调发展。虽然步入基本协调程度,却处于这一大类的最低协调程度。从农业要素禀赋系统综合评价指数(μ禀赋)和技术进步综合评价指数(μ技术)对比关系类型来看,10年中有5年为农业要素禀赋滞后,5年为农业技术进步滞后。2005、2006、2007年为农业要素禀赋极度滞后型,2009年为要素禀赋严重滞后型,2010年为要素禀赋比较滞后型。其发展路径体现出与农业技术进步逐渐相适应的趋势。2008、2013、2014为农业技术进步系统极度滞后型,只有2011、2012年状况略好,为严重滞后型。农业要素禀赋系统与农业技术进步系统之间的最优关系为“μ禀赋=μ技术”,即农业要素禀赋与技术进步系统同步型。但泰安市在10中无一年为两系统同步发展。

3 促进泰安市农业要素禀赋与农业技术进步协调发展建议

1)提高“石化农业”污染的意识,大力发展生态循环农业。提高收入的迫切性使农业经营者的生产行为短期化,农户主要依靠化肥、农药、农膜、机械等技术来提高产量的生产方式对农业资源禀赋带来危害。因此应继续大力宣传推广水肥一体化、清洁生产技术,提高化肥、农药利用率,扩大测土配方施肥面积,着力发展生态循环农业。

2)提高农业经营主体的平均受教育年限。一般而言农业经营者的受教育年限与农业技术的接受程度紧密联系,受教育程度越高,越容易接受新技术、自觉将新技术应用到日常的农业生产中去。2005-2014年泰安市农业经营者的平均受教育为9.12年,与实施义务教育的年限相当。因此有必要适当提高义务教育年限,以提高农业经营者接受和消化新技术的能力。

3)鼓励农民参加专业合作社等组织,因地制宜选用新技术。各种专业合作组织是技术信息交流的平台,农民会员相互之间可以交流如何采用新的适宜技术,如何切实地应用到农业生产中去。懂技术的会员农民可以深入田间地头进行实地指导,逐渐将先进技术推广开来,同时通过合作组织方式传播适宜技术可以避免农户单独采用新技术的风险。

4)对新型职业农民进行培训、技术指导和长期技术追踪。随着农村劳动力大量向二、三产业转移以及新生代农民工对土地的“陌生”,新型职业农民成为农业继承人。应根据农民特点,在分类基础上确定培养对象,明确培训目标。对采用新技术的农户实行全程指导,确保技术完全被转化。另外需要加大政策扶持力度,对因地制宜采用新技术的农户给予必要的补贴,从而鼓励其采用与资源禀赋相匹配的技术类型。

摘要：“石化农业”带来粮食的高产,也带来了农业的不可持续发展。通过构建农业要素禀赋和技术进步系统综合评价指标体系,采用耦合协调模型进行实证分析泰安市两系统之间的协调程度,结果发现:自2005-2014年,两大系统耦合度均为中等耦合状态;两系统耦合协调程度逐年趋好,进程缓慢;10年中两大系统无一年同步协调发展,其中6年为要素禀赋系统滞后,4年技术进步系统滞后。在此结论基础上提出两系统协调发展的建议。

关键词：农业要素禀赋系统,农业技术进步系统,耦合协调度,泰安市

参考文献

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要素禀赋 篇4

区域产业结构趋同会对区域经济发展造成消极影响, 给国民经济的发展带来严重的后果。改革开放以来, 由于逐步引进了市场机制, 同时也强化了地方保护主义和地区利益驱动, 从而产生了区域产业“结构趋同”。目前, 关于市场分割危害、成因与损失[1,2,3], 以及产业结构趋同问题[5]的研究, 现有文献己做了非常系统的阐述。Young (2000) 认为, 中国经济转轨时期行政权力下放, 导致了地方保护与市场分割, 进而导致各地产业结构趋同[5]。胡向婷、张璐 (2004) 研究表明, 地方政府设置贸易壁垒而导致的区际市场分割, 增加了地区间贸易成本, 促进了地区间产业结构趋同。钟笑寒 (2005) 研究表明, 由地方分权导致的市场分割促进了地方竞争与地方保护, 后者抵消了分权带来的地区竞争的好处, 因为, 地方保护导致垄断力量加强, 重复建设加剧, 其结果往往抵消了分权带来的竞争收益[6]。白重恩等 (2004) 的实证分析结果, 市场分割导致产业集中度下降[7], 即市场分割加剧了省际间的重复建设。但是, 现有文献关于要素禀赋、市场分割与区域产业结构趋同三者之间作用关系的分析尚不系统, 本文试图对三者间作用关系进行剖析, 弥补这一理论上的缺憾。

1 要素禀赋、市场分割与产业结构趋同基本内涵分析

要素禀赋, 也成为资源禀赋, 是指某一国家或地区所拥有的两种生产要素的相对份额[8]。从本质上看, 市场分割对经济运行机制扭曲, 市场信号失真, 干扰宏观经济平衡, 是社会资源无法实现最优配置, 从而造成产业结构的扭曲与市场配置功能的扭曲。在地区产业调整的进程中, 地方保护主义 (Local Protectionism) 被认为是造成国内市场分割、地区经济封锁, 进而导致地区产业结构趋同的重要因素。

产业结构趋同一般是指经济发展过程中区域间产业结构所呈现出的某种共同发展倾向, 或指不同资源禀赋的各区域形成相同或相似的产业结构布局, 具体指的是各区域产业活动中, 区域内构成产业体系的各子体系 (子部门) 的构成形式、比例以及各子体系间所处地位、相互联系和相互作用等趋于相同或相似。而区域产业结构趋同是指各区域的产业结构在动态的演变过程中所表现出的某种相似或共同倾向。这种现象集中表现为:产业结构差异缩小;各地区工业产品结构趋于接近;主要工业产品生产的区域分布集中度下降;许多产品的生产缺乏应有的规模经济。我国区域产业结构趋同化倾向表现在许多方面。其中, 地区工业产品结构趋同, 具体反映在工业布局集中度下降、分散度提高上。

2 要素禀赋对区域产业结构趋同作用分析

生产要素可以分成基本要素 (初级要素) 和高级要素两大类。前者是指一国或地区先天拥有或不需太大代价便能得到的要素, 如自然资源、气候、地理位置、人口统计特征等;后者则指必须通过长期投资和培育才能创造出来的要素, 如通信基础设施、复杂和熟练劳动力、科研设施以及专门技术知识。

本文所说的要素禀赋主要是指要素禀赋结构, 即某一区域所拥有的初级生产要素与高级生产要素丰裕程度及其构成状况。在经济学上, 一般用一国或地区资本和劳动的比例 (K/L) 来表示要素禀赋结构, 目前, 多用熟练劳动力和非熟练劳动力比例结构, 即从业人口中不同受教育年限劳动者所占比重来表示要素禀赋结构。在知识经济时代, 经济发展很大程度上是由以科学技术为基础的, 技术密集型或知识密集型经济的增长所推动的, 一定的技术结构必须和一定的要素投入结构相匹配, 因此, 反映知识禀赋和技术禀赋程度高低的熟练劳动力与由于一个国家或地区采用何种技术、利用何种方式获得技术都必须要该国或地区的要素禀赋结构相适应或相匹配 (Prescott, 1994;Basu&Weil, 1998;Acemoglu&Zilibotti, 2001;Lin, 2005) [9,10,11,12]

从理论上讲, 某一区域内要素禀赋对产业结构的影响分为两个方面:直接作用和间接作用, 在经济发展的初期直接作用起主导影响, 随着经济的发展, 要素禀赋对产业结构的影响则逐渐转变为以间接作用为主导。依据林毅夫 (2003) “技术选择假说”, 技术是内生于区域的要素禀赋结构的, 要素禀赋结构决定了区域分工与贸易结构, 因而区域自身的要素禀赋结构影响着产业结构的演进。如图1所示, 区域要素禀赋结构决定着区域产业技术水平, 可选择技术水平的区间和方向, 进而决定着区域产业技术变迁的方向、演进速度等, 因此, 区域要素禀赋结构决定了其产业技术结构。依据技术变迁的相关理论, 技术决定着产业结构的转化效率, 技术变迁能够影响到各个产业之间的技术经济联系。所以, 产业技术结构最终影响着产业结构的变动。如图1所示, 在某一区域内, 要素禀赋结构是通过产业技术结构而间接影响到产业结构演进的。

数据来源:江世银.我国区域产业结构形成及其趋同的历史分析[J].中国经济史研究, 2005, (1) :134～142

现阶段, 我国各省区要素禀赋结构基本相同, 因此, 各地产业结构高度化程度基本相当, 如表1所示, 我国各省区产业结构相似性很高。例如, 长三角地区工业部门结构相似系数极高, 2002年, 上海/浙江为0.70, 上海/江苏为0.82, 江苏/浙江则达到了0.91[13]。与其他省区相比, 东部沿海地区要素禀赋结构较高, 因而, 其产业结构高级化程度与合理化成相对较高。

3 市场分割对区域产业结构趋同的影响分析

现有的国际贸易理论几乎都以国家为分析单位, 并假定要素在国内不同地区之间充分自由流动, 事物已达理想状态[14]。但是, 我国统一的国内市场尚未形成, 地方市场分割阻碍了生产要素、产品或服务在不同区域内的自由流动。由于市场分割影响区际间要素与商品的自由流动, 政府设置贸易壁垒增加了要素与商品的交易成本, 造成要素价格扭曲和产业结构扭曲, 会促进地区间产业结构趋同[15]。地方保护主义通常被认为是造成国内市场分割、地区经济封锁, 进而导致地区产业结构趋同的重要因素。胡向婷、张璐 (2004) 等实证研究显示, 地区政府如果以构造贸易壁垒、阻碍地区间商品流通的形式保护本地经济, 将导致地区间产业结构的趋同。

一般说来, 地区产业结构受到了自然因素、历史因素和社会因素的影响。而在社会因素中, 由地方政府主导的地方保护与市场分割, 其对产业结构演进的作用是不容忽视的。从理论上讲, 区域产业结构演进主要表现在两个方面:一是区域产业结构的高级化;二是区域产业结构的合理化。市场分割对区域产业结构趋同化影响主要表现在产业结构演进中的合理化方面, 进而阻碍区域产业结构的升级。

市场分割造成生产要素与商品在区际间无法实现自由的流动。从要素投入结构来看, 由于市场分割造成生产要素只能在本地产业间配置, 无法通过要素流动来改变本地的要素禀赋结构。在各地要素禀赋结构基本相同或相似的条件下, 各地区要素投入结构相似性很高, 因而, 各地区可选择产业或产业区段及其技术水平必然相同或相似, 出现产业结构趋同的现象。例如, 2002年, 长三角地区的江苏与浙江的工业部门相似系数高达0.91。要素比较优势是贸易的基本动力, 而要素禀赋与技术差异是决定国际分工方式与贸易结构的主要因素[16]。市场分割对区域产业结构的影响主要表现在两个方面:一是市场分割阻碍生产要素自由流动, 会增加要素交易成本, 造成要素投入结构扭曲, 不能实现区际间生产要素配置的有效条件就是各个要素的边际生产率相等, 降低了要素配置效率, 必然会延缓各地产业结构升级的步伐;二是要素禀赋结构相同、产业技术结构缺乏多样性必然造成国内区际分工与贸易结构不合理, 区际间产业布局不合理、产业无法产生自然集中与集聚, 造成各地在充分利用自身的比较优势, 形成专业化的地域性生产体系方面严重滞后, 加剧了地区间的产业结构趋同化程度。

从商品流动角度看, 由于各地区选择产业、产业区段相同或相似, 其生产产品结构必然相同, 这时地方政府为了保护本地产业, 增加就业和本地财政收入, 就必然会采取设置贸易壁垒等措施限制外地商品在本地销售, 来达到保护本地经济目的 (见图2) 。市场分割使得落后地区企业只能在地方保护的条件生存, 其不具备自生能力, 限制了区际间企业之间市场竞争, 区际间竞争不足、竞争强度过弱导致的低效率削弱甚至抹杀了具备比较优势产品的竞争优势, 限制了具有竞争优势外地产业的发展。同时, 落后地区保护了不具有自生能力的本地产业, 发达地区具有竞争优势的产业产品不能到落后地区销售, 使得发达地区自身市场需求无法满足相应产业规模化生产要求, 无法实现规模经济与产业集聚, 难以通过发挥规模经济效应进一步增强产业的竞争优势, 也限制了发达地区产业内企业投入R&D力度, 使得技术创新活动不够活跃, 阻碍产业技术变迁的发展速度, 使得发达地区的产业结构升级缓慢。因此, 市场分割延缓了发达地区产业升级步伐, 造成发达地区与落后地区产业结构趋同。

依据路径依赖理论可知, 市场分割是一个具有正反馈机制的体系, 它具有自我强化的功能与机制。因此, 区际间市场分割与产业结构趋同之间关系不是单向的, 而是满足正反馈条件的作用机制, 即二者之间的作用关系是双向的。如图2所示, 如果区际间产业结构趋同, 受其影响各地区生产的产品结构必然会出现趋同化, 这样就进一步激发地方政府推行保护主义动力, 加剧原已存在的市场分割程度, 促进区际间产业结构进一步趋同化。也就是说, 即使地方保护与市场分割不是产业结构趋同的原因, 产业结构趋同也可能导致地方保护与市场分割的结果。

根据要素禀赋理论, 生产要素数量与质量差异决定了分工和生产格局, 进而决定贸易格局。由地方保护和地方竞争形成的市场分割, 限制了生产要素在区际间自由流动, 使得各省区继续维持原要素禀赋结构, 致使产业结构升级缓慢, 加剧了区域产业结构的同构, 使得全国范围内的产业布局不合理, 造成产业要素投入结构与产出结构扭曲, 而扭曲的产业结构必然会阻碍产业集中与集聚, 影响产业规模扩展, 降低了要素的配置效率。因此, 在存在地方保护与地方竞争的形势下, 市场分割促进了区域产业结构方面起到催化器的作用, 既强化了区域传统产业的趋同化趋势, 又延缓了区域产业结构的升级步伐, 造成区际间新兴产业同构。

4 结论及启示

综上所述, 要素禀赋、市场分割都对区域产业结构趋同会产生巨大的影响, 在市场分割形势下, 要素与商品价格失真, 造成要素投人结构与产业产出结构扭曲, 会延缓区域产业结构升级步伐, 加剧了各省区间原已存在的产业结构趋同程度。现阶段, 我国区域产业结构趋同现象反映了各省区产业结构尚不合理, 不合理的产业结构必然会延缓产业结构的升级步伐与发展趋向。同时, 区域产业结构趋同会加剧区域间的市场分割与地方保护程度, 不利于全国统一市场的形成。因此, 通过立法形式, 打破地方性贸易壁垒, 消除地方保护与市场分割现象, 将极大促进跨地区商品和服务的贸易, 从而促进了行业生产的地区专业化。同时, 政府通过直接投资的方式来扶持本地经济, 鼓励充分发挥本地要素比较优势产业的发展, 将在一定条件下会促进地区间分工, 推动地区产业结构向差异化发展, 降低由市场分割带来区域产业结构趋同的危害。

要素禀赋 篇5

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$\overline{\text{Κ}}$、$\overline{\text{L}}$给定的条件下, 资本密集型产业X和劳动密集型产业Y的均衡产出分别体现为Q${}_{\text{X}}^0$、Q${}_{\text{Y}}^0$; (2) 在均衡产出条件下, 产业X和Y生产中的资本劳动比即为均衡产出条件下使用的资本和劳动禀赋量之比, 同时, 两种产业各自生产中资本和劳动的边际技术替代率就是资本和劳动两种生产要素的价格比; (3) 当劳动禀赋增加且产业的要素密集度未发生改变时, 产业X和Y将达到资源配置新均衡, 新均衡条件下产业X和Y的产出将分别由Q${}_{\text{X}}^1$、Q${}_{\text{Y}}^1$给定; (4) 两种均衡下等产量曲线的位置决定了Q1X<Q${}_{\text{X}}^0$, Q${}_{\text{Y}}^1$>Q${}_{\text{Y}}^0$。

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$\text{X}=\text{C}{}_0\text{Κ}{}^{\text{β}{}_0}\text{L}{}^{1-\text{β}{}_0}$及$\text{Y}=\text{C}{}_1\text{Κ}{}^{\text{α}{}_0}\text{L}{}^{1-\text{α}{}_0}$, 其中C0, C1, β0, α0外生给定, 且满足C0>0, C1>0, 1>β0>α0>0。此时, 若该国资源禀赋由EA (KA, LA) 给定, 则在要素同质且充分使用的条件下总能找到一个均衡的部门要素投入量, 使得该国的产出能够实现最优。设这一均衡产出由$\text{X}{}_{\text{A}}=\text{C}{}_0(\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{X}}){}^{\text{β}{}_0}(\text{L}{}_{\text{A}}^{\text{X}}){}^{1-\text{β}{}_0}$和$\text{Y}{}_{\text{A}}=\text{C}{}_1(\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}){}^{\text{α}{}_0}(\text{L}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}){}^{1-\text{α}{}_0}$来表示, 其中K${}_{\text{A}}^{\text{X}}$、K${}_{\text{A}}^{\text{Y}}$、L${}_{\text{A}}^{\text{X}}$、L${}_{\text{A}}^{\text{Y}}$分别表示用于商品生产的资本和劳动量, 且满足K${}_{\text{A}}^{\text{X}}$+KYA=KA;L${}_{\text{A}}^{\text{X}}$+L${}_{\text{A}}^{\text{Y}}$=LA。由于要素同质且充分使用, 则该国两个部门面临同样的要素价格, 设劳动的价格为w, 资本的价格为r, 要素相对价格为$\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})=\frac{\text{w}}{\text{r}}$, 且劳动和资本的相对价格满足如下性质$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\ge 0$, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\le 0$, 即要素相对价格由该国要素禀赋决定, 短期内, 资本或劳动的增加将不会引起要素相对价格的变化;而长期内, 资本增加将导致资本价格下降, 在劳动不变的条件下, 将导致要素相对价格上升;而劳动增加将导致劳动价格下降, 在资本不变的条件下, 将导致要素相对价格下降。

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$\text{Μ}\text{R}\text{Τ}\text{S}{}_{\text{L}\text{Κ}}^{\text{X}}=\text{Μ}\text{R}\text{Τ}\text{S}{}_{\text{L}\text{Κ}}^{\text{Y}}=\frac{\text{w}}{\text{r}}=\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}}){}^{[9]}$; (2) 产品的要素密集度为均衡产出条件下资本投入量与劳动投入量的比值, 即$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}=\frac{\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{X}}}{\text{L}{}_{\text{A}}^{\text{X}}}$和$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}=\frac{\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}}{\text{L}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}}$, 其中$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}$和$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}$分别代表X、Y部门的要素密集度。按照相关设定, 劳动要素和资本要素在X和Y部门中的边际技术替代率将分别为$\text{Μ}\text{R}\text{Τ}\text{S}{}_{\text{L}\text{Κ}}^{\text{X}}=\frac{1-\text{β}{}_0}{\text{β}{}_0}\times \left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}$和$\text{Μ}\text{R}\text{Τ}\text{S}{}_{\text{L}\text{Κ}}^{\text{Y}}=\frac{1-\text{α}{}_0}{\text{α}{}_0}\times \left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}$, 则两部门要素密集度将分别为$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}=\frac{\text{β}{}_0}{1-\text{β}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})$以及$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}=\frac{\text{α}{}_0}{1-\text{α}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})$。此时, X、Y两部门的均衡产出时资本和劳动投入量满足将如下关系:$\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{X}}=\frac{\text{β}{}_0}{1-\text{β}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})\times \text{L}{}_{\text{A}}^{\text{X}}$以及$\text{Κ}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}=\frac{\text{α}{}_0}{1-\text{α}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})\times \text{L}{}_{\text{A}}^{\text{Y}}$, 结合该国的要素禀赋条件, 则并可得以该国既定资源禀赋和资源相对价格表示的均衡产出, 如下式 (1) 所示。

$\begin{array}{l}\text{X}{}_{\text{A}}=\text{C}{}_0\left[\frac{\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}\right]{}^{\text{β}{}_0}\left[\frac{-\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{L}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\right]{}^{1-\text{β}{}_0}\\ \text{Y}{}_{\text{A}}=\text{C}{}_1\left[\frac{-\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}\right]{}^{\text{α}{}_0}\left[\frac{\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)\text{L}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\right]{}^{1-\text{α}{}_0}(1)\end{array}$

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$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}=\frac{\text{β}{}_0}{1-\text{β}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})$以及$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}=\frac{\text{α}{}_0}{1-\text{α}{}_0}\times \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})$来反映。由于1>β0>α0>0, 且在既定要素禀赋条件下P (EA) 将保持一定, 则有$\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{X}}＞\left(\frac{\text{Κ}}{\text{L}}\right){}_{\text{A}}^{\text{Y}}$, 这也验证了X是资本密集型产品而Y是劳动密集型产品的结论。当然, 由于$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\ge 0$, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\le 0$, 则从均衡产出条件下两部门的要素密集度表达式还可以得出如下结论:短期内, 要素增加将不会改变部门生产中的资本劳动比状况;而长期内, 资本增加将引起劳动和资本要素的相对价格上升, 从而使X、Y两个部门生产中资本劳动比均增加, 而劳动增加将引起劳动和资本要素的相对价格下降, 从而使X、Y两个部门生产中资本劳动比均下降。即, 长期内, 资本 (或劳动) 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。

2.2 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$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}=0$, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}=0$, 则短期内要素变化对产出的边际影响将如下式 (2) 所描述:

$\begin{array}{l}\left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}=\frac{\text{C}{}_0\text{β}{}_0\text{C}{}_2^{1-\text{β}{}_0}\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{\text{C}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{C}{}_2^{-\text{β}{}_0}(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\\ \left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}=-\frac{\text{C}{}_0\text{β}{}_0\text{C}{}_2^{1-\text{β}{}_0}\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{C}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{C}{}_2^{-\text{β}{}_0}\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}\\ \left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}=-\frac{\text{C}{}_1\text{α}{}_0\text{C}{}_2^{1-\text{α}{}_0}\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{C}{}_1(1-\text{α}{}_0)\text{C}{}_2^{-\text{α}{}_0}(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\\ \left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}=\frac{\text{C}{}_1\text{α}{}_0\text{C}{}_2^{1-\text{α}{}_0}\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{\text{C}{}_1(1-\text{α}{}_0)\text{C}{}_2^{-\text{α}{}_0}\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}(2)\end{array}$

其中, 下角标s代表短期影响;

$\text{C}{}_2=\frac{\frac{-\text{α}{}_0(1-\text{β}{}_0)\text{L}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}}{\frac{\text{β}{}_0(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)}}＞0$, 其原因在于C2实际上是初始要素禀赋条件下X和Y部门均衡生产时各自使用的劳动量的比值。

根据前文对相关系数性质的描述, 可知$\left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}＞0$, $\left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}＜0$, $\left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}＞0$, $\left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_{\text{s}}＜0$。此时, 要素禀赋变化后的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 (3) :

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:

$\begin{array}{l}\left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_l=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}[\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})]}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\\ \left(\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_l=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}[\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})]}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\\ \left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\right){}_l=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}[\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})]}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\\ \left(\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\right){}_l=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}[\text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})]}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\end{array}$

(4)

其中, l表示长期。

结合前文的相关分析, 有$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}＞0$和$\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}＜0$, 则要素增加对部门产出变化的长期影响将主要取决于要素价格变化对产出变化的影响, 这一影响可以由下式 (5) 反映:

$\begin{array}{l}\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}=-\frac{\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{C}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{C}{}_2^{1-\text{β}{}_0}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}-\frac{\text{C}{}_0(1-\text{β}{}_0)(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}\text{C}{}_2^{-\text{β}{}_0}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}{}^2(\text{E}{}_{\text{A}})}\\ \frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}=\frac{\text{C}{}_1\text{α}{}_0\text{α}{}_0\text{β}{}_0\text{L}{}_{\text{A}}\text{C}{}_2^{\text{α}{}_0-1}}{\text{β}{}_0-\text{α}{}_0}+\frac{\text{C}{}_1(1-\text{α}{}_0)(1-\text{β}{}_0)(1-\text{α}{}_0)\text{Κ}{}_{\text{A}}\text{C}{}_2^{\text{α}{}_0}}{(\text{β}{}_0-\text{α}{}_0)\text{Ρ}{}^2(\text{E}{}_{\text{A}})}(5)\end{array}$

由前文对相关系数的描述, 则有$\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＜0$, $\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＞0$。即长期内, P (EA) 增加, 将导致XA减少, 而YA增加;而P (EA) 降低, 将导致XA增加, 而YA减少。由此可得出结论: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。

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) :

$\begin{array}{l}(\text{Δ}\text{X}{}_{\text{A}}){}_l=\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\times \text{d}{}_{\text{Κ}{}_{\text{A}}}+\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\times \text{d}{}_{\text{L}{}_{\text{A}}}\\ (\text{Δ}\text{Y}{}_{\text{A}}){}_l=\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}\times \text{d}{}_{\text{Κ}{}_{\text{A}}}+\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}\times \frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}\times \text{d}{}_{\text{L}{}_{\text{A}}}(6)\end{array}$

如上式 (6) , 当KA增加而LA不变时, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}＞0$, $\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＜0$, $\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＞0$, 则有Y部门产出增加, 而X部门的产出变化不确定;LA增加而KA不变时, $\frac{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}＜0$, $\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＜0$, $\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Ρ}(\text{E}{}_{\text{A}})}＞0$, 则X部门产出增加, 而Y部门的产出变化不确定。也即是说, 长期内, 资本要素的增加将导致劳动密集型生产部门的产出增加, 而资本密集型生产部门的产出变化不确定;劳动要素的增加将导致资本密集型生产部门的产出增加, 而劳动密集型生产部门的产出变化则不确定。由此可以得出结论: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。

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$\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}$、$\frac{\partial \text{X}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}$、$\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{Κ}{}_{\text{A}}}$和$\frac{\partial \text{Y}{}_{\text{A}}}{\partial \text{L}{}_{\text{A}}}$, 他们分别反映了资本和劳动要素变化下生产部门均衡产出的变化情况, 即单位要素变化条件下对产出的完全影响。经过简单的数学变化, 容易得到如下式 (7) 的结论。

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:

$\text{Δ}\text{Q}{}_{\text{j}\text{t}}(\text{n})=\text{β}{}_0+\text{β}{}_1\text{Δ}\left(\frac{\text{w}{}_{\text{j}}}{\text{r}}\right){}_{\text{t}}+\text{μ}{}_{2\text{t}}$

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。

要素禀赋 篇6

近年来, 随着改革开放的不断深入, 河北旅游服务贸易快速发展。1981年, 河北省接待入境旅游人次只有1.53万人, 旅游外汇收入仅0.009亿美元, 进入九十年代后, 旅游服务贸易迅猛发展, 1998年外汇收入突破1亿美元大关, 2013年入境旅游人数达到133.8万人次创汇5.86亿美元, 旅游服务贸易已成为河北省最具发展潜力的贸易产业之一。

旅游资源禀赋、产业集聚、旅游服务贸易是研究一个国家或地区旅游业发展的重要维度, 不少国内外学者从旅游资源禀赋比较优势、产业集聚规模经济、旅游服务贸易竞争力角度出发研究某个国家、地区旅游产业组织发展的客观规律, 探索资源优势、产业规模与旅游经济增长之间相互关系, 然而这类研究定性描述过多、实证研究较少, 且多都把资源禀赋、产业集聚、旅游服务贸易视为相对独立的研究对象, 将三者进行联合研究并探讨其相互关系的则是少之又少。

资源禀赋、产业集聚与出口贸易之间关系的实证研究在整个产业经济学中已有研究。克鲁格曼提出的本地市场效应假设将三者联系了起来, 新经济地理与新贸易理论的融合为产业组织理论提供了新的发展空间。然而, 对于本地市场效应理论是否适合分析旅游业的资源禀赋、产业集聚与服务贸易之间的关系, 学术界莫衷一是, 尚无定论。基于此, 本研究以河北旅游发展为例, 以新经济地理和新贸易理论为依据, 尝试运用本地市场效应理论、模型验证河北旅游本地市场效应的存在性, 探讨旅游要素禀赋、产业集聚在旅游产业中的客观发展规律, 以其为河北旅游产业的研究提供新的切入点, 使其成为研究我国旅游产业组织发展的新的突破口。

二、文献回顾

传统的旅游产业研究多从需求视角展开, 认为一个国家或地区的旅游产业组织以旅游需求参数为自变量, 旅游者的收入、生活水平、客源地与目的地之间的距离、汇率等影响着旅游需求量的大小。Wober (1982) 认为旅游需求是影响欧洲39个首都城市旅游竞争力的主要因子, 并据此对39个城市进行了比较分析。但从需求视角研究地区旅游产业组织的发展规律有明显的不足之处, 因为需求模型忽视了资源禀赋带来的比较优势, 有研究证明资源禀赋对游客忠诚度和目的地竞争力的提高更为重要。Geyikdagi (1995) 对土耳其的研究证实固定资产投资比人均收入、旅行成本、汇率等需求因素对旅游业产生的作用更加明显。之后, 随着研究技术和方法的不断改进, 从供给视角研究旅游产业的发展文献越来越多, 如Gonzale和Falcon (2003) 、Murphy (2000) 及Zhang和Jensen (2007) 的研究显示, 如目的地资源、环境、基础设施和价值观是影响旅游者流入的重要影响条件。Prideaux (2005) 在对旅游服务贸易影响因素进行系统回顾的基础上, 将其概括为需求 (旅游成本、个人选择等) 、政府责任、基础设施和国内价格水平、无形因素 (形象、文化差异等) 、宏观和外部经济因素、外部政治和健康因素六个方面。这些研究从理论上验证了旅游产业要素禀赋所带来的比较优势是旅游流产生的主要动力, 印证了传统经济理论和新古典贸易理论的理论支撑。国内学者研究起步虽晚, 但已有学者对旅游供需与旅游服务贸易之间的联系进行了研究, 如孙夏 (2009) 从旅游供给、旅游需求、旅游环境等方面出发构建了旅游服务贸易竞争力影响因素模型, 并提出实行保护、开发与创新并重的原则开发旅游资源。刘林青 (2009) 在研究中指出我国丰富的自然与历史文化资源是旅游服务贸易持续增长的主要原因, 证实旅游资源禀赋与旅游贸易存在相互联系。孙根年 (2011) 在研究中提出了旅游与贸易互动的假设, 指出旅游资源丰度 (要素禀赋因子) 、区位指数 (要素禀赋因子) 和贸易联系度是日本游客到我国旅游的重要解释因子, 再一次验证了旅游与贸易之间存在着互动关系, 符合新经济地理和新古典贸易理论对贸易发展的解释。

然而, 上述的研究多是在要素禀赋的供需视角展开对旅游贸易发展演变的探索, 那么除了要素禀赋外, 旅游产业自身组织状况、集聚规模是否也发挥着作用呢?新经济地理学和新国际贸易理论认为产业规模报酬递增和外在的循环累计效应引发产业集聚, 产业集聚通过差异化、创新化的发展形成合作性、互动性的竞争态势, 使其要素禀赋比较优势向更有利于区域发展的方向发展, 并辐射带动周边地区发展。那么旅游产业集聚或集群存在吗?美国学者Porter (2004) 通过对区域乡村竞争力的研究证实旅游产业集群是典型的产业集群形态。旅游业作为以中小型企业为主的产业, 产业集聚能极大地增强旅游企业的竞争力。但是旅游产业集聚到底能够带来多大的旅游流, 目前学术界还没有成熟的分析框架。根据新经济地理学创始者克鲁格曼提出的“本地市场效应”假设, 认为由于存在规模报酬和贸易成本, 拥有相对较大国内市场需求的国家或地区将成为净出口国, 克鲁格曼已运用计量模型验证了本地市场效应的存在, 随后更有不少学者通过对制造业的研究证实了本地市场效应的存在。相比较而言, 虽然旅游业在我国已被确立为支柱产业, 产业基础不断扩大, 但学术界对其研究的先进程度迟滞其发展速度, 鲜少有研究运用本地市场效应理论阐述旅游要素禀赋的比较优势、产业集聚以及有本地市场效应引发的贸易出口之间的相互关系。

综上所述, 要素禀赋比较优势是推动旅游服务贸易发展的重要因素, 在区域发展的初级阶段, 资源比较优势起着重要的推动作用, 随着地区经济社会的全面发展, 资本、劳动力、资源、信息技术等要素成本增加, 地区旅游比较优势逐渐退去。如果本地市场效应存在, 区域旅游业势必会由依赖旅游要素禀赋的比较优势发展到依赖地区旅游产业集聚, 从而由满足本地市场需求到入境旅游阶段, 即旅游产品大量出口, 旅游服务贸易发展阶段。因此, 对旅游要素禀赋、产业集聚与旅游服务贸易相对独立的研究已无法有效地解释这一产业中存在的现象。再结合河北旅游产业发展现状和急需解决的命题, 本文着重验证本地市场效应在河北旅游业是否存在。

三、实证研究

(一) 检验模型

本地市场效应 (也称本地市场放大效应) 的含义是在一个较大规模市场上, 市场需求份额增加将导致一个更大比例的产出份额, 结果是众多产业因某一个地区的需求规模优势而在该地区集聚起来。其内在的逻辑关系是:市场需求份额的变动差异催生规模经济, 在满足本地区的需求后还能捎带出口, 导致一个更大比例的生产产出, 也就是说, 需求在0~1之间的变动会带来大于1的产出。

在综合参照克鲁格曼、Davis和Weinstein以及其他文献对本地市场效应验证模型的解释, 本文验证模型如下.

上式中r表示第r个地区, t表示除r地区以外的其他所有地区。Yrp代表旅游行业p在第r地区的产出, Yr代表r地区旅游全行业的总产出, Ytp/代表旅游行业p在其他所有地区的产出和, Yt代表旅游全行业在其他所有地区的总产出。Erp代表r地区旅游行业P面临的总需求, Er代表r地区旅游全行业面临的总需求, Etp代表其他所有区域旅游行业p面临的总需求, Et代表其他所有地区旅游全行业面临的总需求。Lrp代表旅游行业p在第r地区的劳动资源禀赋, Lr代表r地区旅游全行业的劳动资源禀赋, Ltp代表其他所有地区旅游行业p的劳动资源禀赋, Lt代表其他所有地区的劳动资源禀赋。Krp代表旅游行业p在第r地区的资本禀赋, Kr代表r地区旅游全行业的资本禀赋, Ktp代表其他所有地区旅游行业p的资本禀赋, Kt代表其他所有地区的资源禀赋。b0为常数项, erp为残差项。 (Yrp/yr-Ytp/yt) 超长产出份额, (Erp/Er-Etp/Et) Yr超长需求份额, (Lrp/Lr-Ltp/Lt) 代表相对劳动资源禀赋, (Krp/Er-Ktp/Kt) 代表相对资本禀赋。

注:回归系数括号内为z值;***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。

需要指出的是b1系数的不同取值范围分别代表不同的解释。当b1=0时, 表明处于旅游服务贸易和生产结构与超长需求无关, 旅游产出除受劳动力和资本要素禀赋的影响;当b1在 (0, 1) 时, 表示出现超长需求, 旅游产出受劳动力和资本要素禀赋的影响, 但不存在规模报酬的产业集聚;当b1=1时, 表示处于规模经济的产业集聚状态, 出现本地市场效应, 产出的变动程度大于需求的变动程度, 规模报酬递增影响着旅游产业的组织结构。

(二) 数据来源

本文所使用的样本数据覆盖河北省11个地级市, p主要包括旅游景区、旅行社、旅游星级酒店。其中产出变量用旅游收入表示, 需求变量用旅游人次表示, 劳动要素用从业人员数量表示, 资本要素用固定资产投入表示。使用样本的所有数据源自2013年河北省各地市社会发展公报、河北旅游局提供的数据资料。需要说明的是, 本文所用到旅游需求总量是各地级市接待总量, 没有细化到各旅游行业, 故将每个市的旅游需求加权分摊到三个子行业 (旅游景区、旅行社、旅游星级酒店) , 以三个子行业的收入大小确定权重, 经计算粗略确定旅游景区、旅行社、旅游星级酒店的加权系数为0.2、0.4、0.4, 此研究方法正好可以解决个别地级市数据缺失的问题。

(三) 计量结果

本文采用SPSS16.0统计软件进行回归分析, 对数据进行处理计算后, 如表1。

由上表可以看出, 河北旅游全行业需求系数为0.796, 说明不存在本地市场效应, 尚未形成规模集聚效应;三个旅游子行业除旅行社业的需求系数小于1外, 旅游星级酒店、旅游景区的需求系数均大于1, 且系数都通过1%的z检验。这说明在同时考虑劳动、资本要素和市场需求的条件下, 河北旅游景区、旅游星级酒店业已经普遍存在本地市场效应。尽管旅行社的产出受需求、资本因素的影响较大, 但并没有明显的显示出规模经济优势。另外, 要素禀赋的比较优势和本地市场效应同时存在于河北旅游业中, 这与当前河北旅游业从单一倚重旅游资源优势向产业集聚规模发展的现状相匹配。

参考文献

[1]范建勇, 谢强强.地区产业分布的本地市场效应及其对区域协调发展的趋势[J].经济研究, 2010 (04) .

[2]张帆, 潘佐红.本土市场效应及其对中国省间生产和贸易的影响[J].经济学 (季刊) , 2006 (02) .