中国可持续经济增长方式研究

李晓嘉　刘　鹏

摘要:在Lucas(1988)模型基础上,以1990-2007年各省、市、自治区的面板数据计算中国的全要素生产率,通过对中国经济的全要素生产率的分解,考察各主要因素对经济增长的作用以及它们的变化情况,可以发现:中国的经济增长严重依赖投资拉动,技术进步与人力资本在中国经济增长中的作用不断提高,而较高的行政支出对经济增长起了比较明显的负作用。

关键词:经济增长;全要素生产率;面板数据

中图分类号:F120.3 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2009)09-0005-05

一、引言

改革开放近30年以来,中国经济成就举世瞩目,经济总量已经居世界第4位,是世界上增长最快的国家。为了探索中国经济成长的源泉,对中国经济增长方式的考察成为当前经济学界研究的热点问题。那么,中国的经济增长方式是如何变化的?研究这个问题,一种合理的方法是测算中国经济增长中全要素生产率的变动,以及考察哪些因素对中国的经济增长起了关键作用,它们的作用大小是如何变动的。

全要素生产率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。全要素生产率 (Total Factor Productivity),是指除了劳动力和资本这两大物质要素之外,其他所有生产要素所带来的产出增长率。一般来说,全要素生产率将一个经济系统中的全部投入要素综合起来考虑,能够全面地反映这个系统的投入、产出的总体转换效率和宏观综合经济效益。全要素生产率抛弃了生产率分析中的劳动力和资金两大要素,而主要考虑除此之外的其他要素资源,包括教育、创新、制度变迁、规模效益、科学进步等。因此,研究全要素生产率能够发现经济增长的源泉,从而可以采取措施改变增长方式来有效地促进经济持续增长。

在中国,近年来有些学者已开始研究全要素生产率问题,尤其在克鲁格曼(1999)提出“东亚无奇迹”的论点后,这一问题更引起国内学者的普遍关注。学者们估算了中国不同时期的全要素生产率增长率,如舒元(1993)曾利用生产函数法估算中国1952-1990年间全要素生产率增长率,得到的结论是,全要素生产率增长率为0.02%,对产出增长的贡献率为0.3%。王小鲁(2000)同样利用生产函数法估算中国1953-1999年间全要素生产率增长率,得到的结论是,1953-1978年间全要素生产率增长率为-0.17%,1979-1999年间全要素生产率增长率为1.46%。郭庆旺、贾俊雪(2005)估算了中国1979-2004年间的全要素生产率增长率,指出中国全要素生产率增长率较低的原因在于技术进步率偏低、生产能力没有得到充分利用、技术效率低下和资源配置不尽合理。但上述研究没有将人力资本与技术进步的相关数据纳入模型中,王小鲁(2006)则考虑了更多的因素,是采用生产函数法分析中国经济增长中TFP变动的最新的代表性研究。

综上所述,采用生产函数方法计算全要素生产率是测度经济增长方式的经典方法,而且非常有利于考察各种因素对于全要素生产率的贡献情况,因此,本文基于Lucas(1988)模型,以1990-2007年各省、市、自治区的面板数据计算中国的全要素生产率,并且通过对中国经济的全要素生产率的分解,考察了各主要因素对经济增长的作用以及它们的变化情况,试图为今后中国经济的可持续增长提供政策借鉴。

二、模型的构建

本文在Lucas(1988)基础上,将卢卡斯经济增长模型进行扩展和改进。以1990-2007年全国30个省份的面板数据,对中国全要素生产率进行计算,并对其影响因素进行实证分析。面板数据比横截面数据有相对更丰富的信息,从而可以估计出较为一致的结果。

(一)样本选择与数据介绍

本文对全国30个省份(省、市、自治区)1990-2007年的数据进行分析。所有数据全部根据各年《中国统计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》进行了整理和计算。分省的国内生产总值代表产出,采用分省的GDP平减指数进行折现,得到实际值,基年为1990年。

根据卢卡斯(1988)的方法,本文把人力资本定义为经过教育程度调整的有效劳动力,也就是总的劳动力数量乘上他们的受教育年限,计算过程中参考了1990年和2000年全国人口普查的数据。由于计算范围包含了所有人口而并非只是劳动力,这可能导致整个人力资本存量的高估,因为退休人员和其他非劳动力人口没有被剔除。

各省实际资本存量主要由各省份每年的固定资产投资额计算而得。在这里采用永续盘存法计算各省份的资本存量,其关键有三点:一是基年资本存量的确定;二是固定资产投资的平减指数;三是折旧率的问题。

1. 基年资本存量的确定。虽然研究时间段是1990-2007,但由于永续盘存法对资本存量的初始数值的选择十分敏感,所以在基年数据之前应有较长的历史投资序列,为此将投资数据追溯到1952年。我们根据王小鲁(2006)的估算,采用了1952年全国的固定资本存量(690亿元,1952年价格)。由此,我们可以估计1952年各省份的资本存量初值,采用的方法是根据1952年和1953年各个省份的国民生产总值,计算各省份在690亿元初期资本存量中的份额,由此得出各省份在1952年左右的资本存量数值。另外,在1978年以前中国大部分省份未公布固定资产投资数据,这里我们按照大多数学者的做法,以基本建设投资和更新改造投资之和来代替。

2. 固定投资序列的平减指数。对各省份资本存量的名义值应该采用固定投资序列的平减指数进行调整。1990年之前,由于中国官方并没有公布投资序列的平减指数,因此采用全国物价指数平减。而1990-2007年,则可以在相应的《中国统计年鉴》中得到各省的固定资本投资平减指数,我们以此对各省份名义固定资产投资数据进行平减,均换算为1990年价。

3. 折旧率的选取。由于我们需要计算1952年以来的各省份资本存量,我们在改革开放以前统一采用5%的折旧率。一些研究表明改革开放以后资本的折旧加快,因此我们对1978年以后的各省份固定资产投资计算采用了6%的折旧率。

另外,除了基本模型中的资本和人力资本之外,我们选定了对全要素生产率有重要影响的其他因素,它们是劳动力受教育年限、研发(R&D)投入、城市化、工业化、经济开放程度、基础设施和政府行政支出。

我们将各地人口的受教育程度视为劳动力受教育程度,以此再将不同受教育年限的人口数量作为权数,计算出各地区的加权平均受教育年限(个别年份的数据缺乏,我们以插值法加以补充)。以各地财政支出中科技三项费用的比重作为研发(R&D)投入的指标,以各省份城市人口占总人口中的比率代表城市化率,以各省份第二产业同第一产业总产值的比重作为工业化指标,以各地区进出口总额占GDP的比重,即贸易依存度来作为对外贸易指标,考察其对全要素生产率的影响,以总的固定资本投资中外国资本的份额为变量来考察FDI对全要素生产率的影响。

基础设施投资是总的资本存量的一部分,也通过增加资本存量来推动经济增长,这个作用已经在估计资本对经济增长的贡献时包括在内。然而,基础设施的改善应该会产生正的外部性从而促进了全要素生产率的增长,良好的基础设施可以使生产过程中其他因素的利用更有效率。我们按照王小鲁(2006)的方法,根据运力的大小把不同等级的公路统一转化为二级公路,本文中称为标准公路里程。标准公路里程是将各级公路按通行量折合成二级公路的里程,折算系数分别为:高速公路系数为5.95,一级公路系数为2.62,二级公路系数为1.00,三级公路系数为0.38,四级公路系数为0.10,等外公路系数为0.05。在模型中采用了各省份标准公路里程来代表当地的基础设施状况,考察其对全要素生产率的影响。

由于制度安排上的不完善和相应监督的缺乏,中国政府的行政支出持续增加,达到了相当高的水平,这可以看作是公共资源无效配置和腐败的结果。对行政资源的无效率和不合理利用可能不但无助于促进经济增长,而且会对经济增长和全要素生产率的增加起到负面的作用。在本文中,我们采用政府行政支出占当地财政总支出的比重作为指标,考察其对全要素生产率的影响情况。行政支出的增加可以代表更大范围内的政府资源利用的无效率,包括政府投资和由政府分配的其他资金。

(二)生产函数模型的估计

我们要估计的基本的计量模型如下:

lnY_it=C+α₁lnK_it+α₁lnH_it+R_it(1)

其中Yit是各省份t年以不变价格计算的GDP;Kit是各省份t年以不变价格计算的固定资本存量;Hit是各省份人力资本存量;C是常数项;Rt是残差项,包括未能解释的全要素生产率变动和随机误差。

为了考察各个因素对全要素生产率增长的可能影响,我们将模型(1)扩展为以下形式:

lnY_it=C+α₁lnK_it+α₂lnH_it+α₃E_it+α₄R&D_it+α₅U_it+α₆lnd_it+α₇Trd_it+α₈FDI_it+α₉lnInfra_it+α₁₀Gov_it+ε_it(2)

其中,E_it是各省份t年的平均受教育年限;R&D_it代表各省份财政支出中研发(R&D)投入的比重;U_it是城市化率;lnd_it是工业指标;Trd_it是外贸依存度;FDI_it是各省份每年总的固定资本投资中外国资本的份额;Infra_it是以高速公路总里程代表的基础设施状况;Gov_it是各省份政府行政支出占财政总支出的比重。

考虑到在对宏观经济时间序列数据做线性回归时常常存在的残差序列一阶自相关,我们采用Prais-Winsten方法进行矫正,表1列出了我们采用STATA8.0软件对以上模型的估计结果。

结果显示,模型(1)中资本和人力资本对经济增长有显著的贡献,其中,资本存量的估计系数为0.8977,人力资本的估计系数为0.2598。本文的估计结果同王小鲁(2006)的估计结果相比,资本存量的估计系数明显偏大,而人力资本的估计系数则较小,原因是我们采用的是各省份的面板数据而不是全国的时间序列数据,其他的一些采用省际面板数据的研究如刘望辉(2007)等,得出的结果同本文相似,即同时间序列的估计结果相比,资本贡献的估计值偏高,而人力资本的贡献值偏低。考虑到我们采用的面板数据特征,我们将基本方程加入分地区的虚拟变量,估计的模型(1)显示,所有的虚拟变量都不显著,而且资本存量和人力资本的估计系数只有微小的变化,这说明估计方程的地区特征并不明显,原来的基本模型(1)的估计系数值还是比较稳定。

我们添加了一些相关解释变量之后,对模型(2)的估计结果显示,不仅资本和人力资本的系数估计值显著,而且教育年限、研发(R&D)投入、工业化、外国直接投资、基础设施和政府行政支出等因素的估计系数也都在5%以上的水平上显著,其中政府行政支出变量的估计系数显著为负值,这也验证了王小鲁(2006)的研究结果,即中国经济增长过程中政府行政支出对经济增长起了比较明显的负作用。

但我们同时也看到,模型(2)的估计结果并没有显示出城市化变量和对外贸易变量对各省份产出的明显作用,它们的估计系数都不显著。我们分析原因主要有两点:(1)这里采用的是省份的面板数据,劳动力在各省之间的转移相对跨国流动要容易得多,这使得衡量城市化水平的城市人口同农村人口比重的指标并没有显示出对各地区经济增长明显的促进作用。(2)相对于对外贸易指标,外国直接投资更能直接贡献于产出,使经济开放程度对增长的贡献情况反映出来,而由于各个省份地理位置不同,对外贸易在各地区产出中的地位也不同,因此从全国各省对外贸易的面板数据中并没有明显反映出各地经济开放的贡献情况。

我们在模型(2)中加入地区虚拟变量估计模型(2′)。结果显示,除了西部地区虚拟变量Dum2显著为负值之外,其他各地区的虚拟变量均不显著。这说明,西部地区的经济增长水平显著落后于全国其他地区。

模型(3)舍弃了模型(2′)中不显著的城市化、对外贸易及中部和东北地区的虚拟变量,它的估计结果表明,模型中所有变量的估计系数均显著不为0,同模型(2′)相比,R2仅有轻微下降,且同样不存在自相关问题。这说明模型(3)较好地拟合了中国过去的经济增长数据,因此我们在下一部分全要素生产率的核算中采用模型(3)的估计系数。

(三)全要素生产率的计算和分解

根据上述模型的估计结果和已有的统计数据,我们采用模型(3),计算中国大陆30个省份各年的全要素生产率结果如表2所示。

我们的计算结果表明,1991-2007年全国平均TFP增长率为3个百分点~5个百分点,从20世纪90年代后期以来呈上升趋势。

进一步,我们按照不同时期经济增长的不同来源对中国经济增长进行分解。各投入要素及生产率变化对经济增长的贡献如表3所示。

估计结果表明,1990-2007年,资本和人力资本的增长(或者说是投入推动型增长)在过去的经济增长过程中起到了主要作用,它在过去大部分时期的贡献率超过65%。TFP增长对经济增长的贡献率在30%左右。未解释的TFP增长也就是实际的增长率和估计的增长率之间的差额,可能是一种制度变动和效率变化所导致的未能解释的分配效应。

1991-2007年,TFP的增长主要归功于劳动力受教育的水平的提升、经济开放程度和基础设施改善。劳动力受教育水平的提高带来了人力资本溢出效应;开放经济使外国投资通过技术和管理技巧的溢出效应对TFP的增长起作用;基础设施的改善是通过各地公路里程的增加来反映的,成为TFP增长的重要来源,但对TFP的贡献率波动较大。分阶段来看,20世纪90年代中前期,劳动受教育水平、研发(R&D)支出和外资效应解释了66.3%的TFP增长;90年代中期至1998年国有企业改革的这段时间里,主要是劳动受教育水平和基础设施改善推动了TFP的增长;而在1999年之后的几年里,对TFP增长影响最大的是基础设施改善和劳动受教育水平。

我们的估计结果显示,研发(R&D)支出对TFP影响的下降趋势非常明显,由1990年代初25%的贡献率下降到2003-2007年的不到10%的贡献率。原因可能是由于中国几年来研发(R&D)支出靠政府投入的局面有较大改观,企业层面的科研投入不断加大(王小鲁,2006),而我们因为数据获得的局限仅仅采用了政府的科研投入作为指标,如果我们把未识别的那一部分TFP增长看作是没有在研发(R&D)支出中反映出来的正常的技术进步,那么近年来它们对TFP的贡献率将超过40%,这表明中国经济未来很可能朝更加可持续的方向转变增长方式。

工业化水平代表了通过要素再分配使资源从低生产率的农业部门向高生产率的工业部门转移的体制变动过程,结果显示,工业化对经济增长的贡献率尽管相对其他因素来说比较小,但对TFP增长的贡献率一直保持在10%左右。经济理论表明,经济资源的再分配是一种短期效应,并不能带来长期可持续的经济增长。基础设施改进的贡献也是类似的情况,它能给经济带来正的外部性,从而在大约几十年的时间里推动经济增长,但效应可能也不是“长期的”。

较高的行政支出对经济增长起了比较明显的负作用。除了1996-1998年国有企业改革时期,行政支出在我们大部分的研究时段里对经济增长和TFP的贡献率是负值,而且这种负面作用在近些年里有加大的趋势,开始严重减缓TFP的增长。这表明政府的无效率和腐败对可持续的经济增长是一个较大的威胁。

三、小结

本文实证研究表明,1990-2007年,资本和人力资本的增长(或者说是投入推动型增长)在经济增长过程中起到了主要作用,它在过去大部分时期的贡献率超过65%。TFP增长对经济增长的贡献率在30%左右。其中,TFP的增长主要归功于劳动力受教育的水平的提升、经济开放程度和基础设施改善。研发(R&D)支出的增加和工业化水平的提升也促进了TFP增长,而较高的行政支出对经济增长起了比较明显的负作用。这说明,1990年以来,由于国内需求不足和产业结构的变化,中国的经济增长严重依赖投资拉动,资本投入在产出中的贡献最大。全要素生产率的不断提高是经济高速增长的另一重要因素。其中,技术进步与人力资本在中国经济增长中的作用不断提高。技术进步与人力资本是经济可持续增长的根本保证。因此,必须重视技术进步与人力资本在经济增长中的作用,不仅应当加大知识产权的保护力度,完善技术专利交易市场,提高中国的技术创新能力,而且需要加大对教育的投入,特别是对不发达地区和贫困地区的教育投入,提高中国的人力资本水平,同时进行教育体制的改革,解决人才培养结构与市场人才需求结构之间的矛盾。

参考文献:

[1]王小鲁.中国经济增长的可持续性与制度变革[J].经济研究,2000,(7).

[2]王小鲁,樊纲.中国地区差距的变动趋势和影响因素[J].经济研究,2004,(7).

[3]郭庆旺,贾俊雪.中国全要素生产率的估算[J].经济研究,2004,(7).

[4]杨欢进.论转变经济发展方式[J].河北经贸大学学报,2008,(1).

责任编辑:王岩云

责任校对:关 华