中国经济增长(1978—2015)_灵感还是汗水__程名望.pdf

《中国经济增长(1978—2015)_灵感还是汗水__程名望.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国经济增长(1978—2015)_灵感还是汗水__程名望.pdf（17页珍藏版）》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、中国经济增长( 19782015) :灵感还是汗水?*程名望贾晓佳仇焕广内容提要: 本文采用中国 31 个省区市 19782015 年面板数据， 基于空间计量模型和增长核算法， 测算了市场潜能、 资本、 劳动力和全要素生产率对经济增长的贡献率。结果表明: 19782015 年间， 资本对经济增长的贡献率最高 ( 34. 86%) ， 市场潜能次之( 34. 55%) ， 再次是 TFP( 22. 03%) ， 最低是劳动力( 8. 56%) 。根据“克鲁格曼质疑” 的界定， 对中国 “增长奇迹” 贡献率最大的是 “灵感” 因素， 贡献率为 61. 93%， “汗水” 因素的贡献率为 38. 0

2、7%。改革开放之初的 19781989 年， 中国经济增长确实主要依赖于“汗水” ， 其贡献率达 62. 03%。但“汗水” 的贡献率随着时间推移不断下降， 19902000 年为52. 41%， 20012015 年快速下降到 21. 93%， 而“灵感” 的贡献率开始占主导地位， 达78. 07%。就区域差异看， 经济发达地区的经济增长更依赖于 “灵感” ， 欠发达地区更依赖于“汗水” 。本文的核心结论是: 1978 年以来中国创造 “增长奇迹” 是高投入增长和高效率增长共同作用的结果， 依赖于 “汗水” 与 “灵感” 的双轮驱动， 且越来越依赖于 “灵感” 。该结论并不支持 “克鲁格曼质

3、疑” ， 且认为由于技术进步、 人力资本提升、 制度改革和市场化推进导致的资源和商品在区域间的优化配置等 “灵感” 因素的增强， 中国经济增长是可持续的。关键词: 经济增长空间相关性克鲁格曼质疑要素贡献率*程名望， 同济大学经济与管理学院， 邮政编码: 200092， 电子信箱: walkercheng163 com; 贾晓佳( 通讯作者) ， 同济大学经济与管理学院博士研究生， 邮政编码: 200092， 电子信箱: 992090982 qq com; 仇焕广， 中国人民大学农业与农村发展学院， 邮政编码: 100872， 电子信箱: hgqiu ruc edu cn。本研究受教育部哲学社会

4、科学研究重大课题攻关项目( 15JZD026) 、 国家自然科学基金项目( 71873095， 71673200， 71773076) 资助。本文为 “第二届中国农业经济理论前沿论坛( 2018) ” 入选论文， 感谢论坛点评专家的意见， 感谢匿名评审专家的意见， 当然文责自负。数据来源于 2016 年 中国统计年鉴 ， 以 1978 年为基期的不变价格计算， 下同。二战后东亚国家经历了长达三十多年的高速经济增长， 世界银行于 1993 年出版了 东亚的奇迹: 经济增长与公共政策 ，旨在总结该地区经济增长的经验。克鲁格曼却对此提出 “质疑” ， 他于 1994 年在 外交事务 杂志发表的 东亚

5、奇迹的神话 ( TheMyth of Asia s Miracle) 中提出， 东亚的经济增长主要是依靠大规模的资本积累和密集的劳动力投入， 没有真正的知识进步和技术创新， 缺乏有效的制度支持。这种增长模式和苏联相似， 不能带来经济的持续增长。国内外学术界将其称为 “克鲁格曼质疑” 。一、引言19782015 年， 中国经济年均增速 9. 69%，创造了举世瞩目的“增长奇迹” 。随着中国经济进入 “新常态” ， 近年来经济增速放缓到 7%以下， 国内外对中国经济能否持续保持快速增长充满质疑和争论。争论的关键点在于: 中国经济实现快速增长的动力和源泉是什么?是依靠单纯的要素投入还是生产效率提高?

6、实际上， 早在 1994 年， 美国经济学家保罗克鲁格曼就对中国等东亚国家的经济腾飞提出质疑( Krugman， 1994) ， 认为中国等东亚国家的经济增长主要是通过大规模的资本积累和密集的劳动力投入的 “流汗方式” ( Perspiration) 获得的， 不是通过技术进步和效率提升的“灵感方式” ( Inspiration) 获得的。从长期看， 东亚经济体的经济增长难以保持可持续性， 终究会出现崩溃， 这就是著名的 “克鲁格曼质疑” 。03程名望等: 中国经济增长( 19782015) : 灵感还是汗水?学者们对“克鲁格曼质疑” 的回答， 主要有两种思路: 一是测算全要素生产率( TFP

7、) ， 以 TFP的增长判断中国经济增长依赖于“灵感” 或是“汗水” 。Young( 2003) 通过测算 TFP， 对中国经济增长的效率和真实性均提出质疑， 支持“克鲁格曼质疑” 。Ozyurt( 2009) 采用中国 20 世纪 90 年代工业部门的数据， 研究发现 TFP 对中国工业增长的贡献为负值。与此相反， Chow Lin( 2002) 、 Wu( 2011) 的研究均表明， 改革开放以来中国 TFP 稳步增长， 是中国经济增长的重要源泉。特别是 Bosworth Collins( 2008) 的研究结果表明， TFP 对中国经济增长的贡献介于 20% 30% 之间。同时， 国内学

8、者对这一问题的探讨亦展现出多样化的结论。王小鲁( 2000) 在测算TFP 的基础上， 认为生产率提高是改革开放以来中国经济快速增长的重要原因， 而生产率提高主要来自改革导致的资源优化配置。张军和施少华( 2003) 研究表明， 改革开放后的 19791998年间 TFP 增长对中国产出增长的贡献约 28. 9% ， 经济改革显著提高了中国经济的生产率水平。蔡跃洲和付一夫( 2017) 在增长核算的基础上将 TFP 增长分解为技术效应和结构效应， 研究表明19782014 年间中国经济增长整体质量较高， 增长动力约 1 /3 来自于技术水平提升， 结构效应的作用为技术效应的 1 /5。余丹林和

9、吕冰洋( 2009) 、 李言等( 2018) 研究了改革开放以来中国地区要素生产率的变迁， 研究发现东部地区的要素生产率高于中部和西部地区， 且全要素生产率保持着稳定的上升态势。李宾和曾志雄( 2009) 关注了 TFP 的测算方法， 研究认为 20 世纪与 21世纪之交的 TFP 增长率并不像其他文献所报告的那样接近于零甚至为负值， 其原因在于前期的文献采用了不合适的投资流量指标， 高估了资本存量的增长率， 进而低估了 TFP 增长率。二是通过分解经济增长的影响因素， 测算诸要素对中国经济增长的贡献率， 从而对“克鲁格曼质疑”做出回答。易纲等( 2003) 通过分析改革开放以来中国经济微观

10、主体的转变、 技术进步状况、 人力资本结构提升等， 指出“中国经济的效率几乎没有提高” 的判断是错误的。郭庆旺和贾俊雪( 2005) 的研究表明， 全要素生产率对 19782004 年间中国经济增长的平均贡献率较低， 仅为9. 46% ， 而要素投入增长贡献率高达 90. 54% 。邱晓华等( 2006) 研究表明， 19802004 年资本投入对经济增长的贡献率最高为 59. 2% ， 技术进步的贡献率为 35. 7% 。吴延瑞( 2008) 研究发现， 中国经济增长大部分由要素投入来推动， 全要素生产率的增长平均解释了 19932004 年间经济增长的约 27% 。董敏杰和梁泳梅( 201

11、3) 测算了 TFP、 劳动和资本对中国经济增长的贡献率依次为 10. 9% 、 3. 7% 和 85. 4% ， 表明中国经济增长是依赖投资拉动的“流汗” 方式。姚战琪( 2009) 、 李小平和李小克( 2018) 的研究考虑了资本深化与技术进步的融合， 认为资本深化与技术进步融合推动了 TFP 增长率增长， 即部分资本是技术投资， 测算时应纳入技术进步而不是资本投入; 若不考虑资本深化， 将高估资本投入对中国经济增长的贡献。蔡昉( 2013) 的研究进一步指出， 中国亟须通过政策调整， 形成国内版的“雁阵” 模型和“创造性毁灭” 的政策环境， 获得资源重新配置效率， 并且从技术进步和体制

12、改善中获得更高效率， 以实现中国经济增长向全要素生产率支撑型模式的转变。就传统的经济增长理论看， 古典增长理论认为经济增长主要来源于资本、 劳动等要素的投入，而新增长理论则认为经济增长主要来自于技术进步( omer， 1986) 或人力资本积累提升( Lucas，1988) 。上述文献均是基于传统经济增长理论， 在完全竞争和规模收益不变等假设条件下， 将研究对象视为均质和独立的， 忽视了空间因素对经济增长的影响。而实际上， 根据新经济地理学的基本理论， 地区之间存在空间相关性， 且由相关性引致的溢出效应和外部性对经济增长具有重要的促进作用。特别是近年来， 新经济地理学取得较快发展， 学者们从供

13、给与需求相互促进形成的累积132019 年第 7 期本文不详细回顾新经济地理学的经典理论或模型， 具体可参见 Harris( 1954) 、Krugman( 1991) 、 edding Venables( 2004) 、Head Mayer( 2006) 等。循环角度描述了不同地区经济增长发生极化的机制， 并称之为“大地理范围集聚的空间外部性”( Fujita Thisse， 2002) 。基于此， 国内外学者考虑区域间的空间相关性， 采用空间计量方法对中国经济增长问题进行了系列有价值的研究。但学者们关注的重点是区域经济( 特别是省域经济)的聚集效应与增长收敛问题( Brun et al，

14、2002; 林光平等， 2005; 张晓旭和冯宗宪， 2008; 余丹林和吕冰洋， 2009; 潘文卿， 2010) ， 以及区域间的溢出效应 ( 何洁， 2000; 陈涛涛和陈娇， 2006;Groenewold et al， 2008; 刘已洋等， 2008; 傅元海等， 2010; 潘文卿， 2012) ， 从空间相关性视角研究中国整体经济增长的文献十分缺乏。改革开放以来， 中国创造“增长奇迹” 的原因是多方面的， 但市场化改革与对外开放是不可忽视的两大原因( 潘文卿， 2012) 。特别是市场化改革消除了地区间的市场分割与流动壁垒， 一方面， 加速了生产要素、 商品、 先进技术与管理经

15、验在不同地区间的流动， 提高了资源配置效率; 另一方面， 也加强了中国经济的空间相关性， 使得经济正的外部性和溢出效应得以显现， 促进了中国经济增长。基于此， 尊重改革开放以来实现“增长奇迹” 的中国事实， 在大国经济和区域经济发展不平衡的基本国情下， 充分考虑区域间的空间相关性， 通过实证分析中国经济增长的动力和源泉， 对“克鲁格曼质疑” 做出进一步的研究具有重要的理论价值与现实意义。本研究的贡献和创新主要有三个方面: 第一， 在经济增长放缓和进入新常态的背景下， 通过剖析改革开放以来中国经济增长的源泉， 对“克鲁格曼质疑” 做出回答， 既有利于进一步认清中国经济增长模式的本质和源动力， 也

16、有利于对中国经济能否继续保持快速增长， 乃至对中国经济的未来是乐观还是悲观做出解读， 具有重要的现实意义。第二， 基于新经济地理学， 充分考虑空间相关性对经济增长的影响， 在建立的空间计量模型中引入“市场潜能” ( market potential) 这一能够考察区域间经济增长溢出效应的指标， 从而使得我们能够 “估计” 中国区域经济增长中空间溢出效应的大小及其对中国整体经济增长的贡献。同时， 也更适合分析大国经济和区域发展不平衡的中国事实，能更全面的剖析中国不同区域经济增长的特征和源泉差异。第三， 空间相关性的实质是基于“看不见的手” 的资源和商品在不同区域间的优化配置与流动。考虑空间相关性

17、， 是对改革开放以来制度改革和市场化推进促使区域间壁垒消除乃至建立统一市场对中国经济增长重要性的论证， 为认识市场化改革对中国经济增长的作用提供重要的实证论据。文章其他部分安排如下: 第二部分统计性描述中国经济格局及其空间相关性的事实; 第三、 四部分构建计量模型进行实证分析; 第五部分是要素贡献率的分解与测算; 第六部分进行内生性讨论与稳健性检验; 最后是总结全文并评述。二、中国经济格局及空间相关性分析( 一) 中国经济格局及其分布特征运用 ArcGIS10 软件， 采用 2016 年 中国城市统计年鉴 数据， 以地级市人均 GDP( 万元) 为指标， 考察 2015 年中国经济格局。首先，

18、 中国经济发展水平存在显著的地区差距， 由东向西依次递减， 东部地区为发达省份集聚区， 西部为欠发达省份集聚区。其次， 地区局部集聚特征明显。经济发展程度较高的地区， 其周围地区经济发展水平亦较高， 表现出显著的“中心 外围” 特征， 如长三角经济带和珠三角经济带。由此可见， 在大国经济的基本国情下， 加之改革开放以来梯度空间发展战略的实施， 从而使中国形成了区域发展不平衡的经济格局， 突出表现在东部沿海经济带的“隆起” 和中西部内陆地区的 “塌陷” 。进一步看( 图 1) ， 随着中国改革开放的深化， 特别是全国统一市场的建立和推进， 资源和商品在全国范围内优化配置和流动， 使得东部地区的经

19、济增长在区域内部产生溢出效应的同时也对中西部地区的经济产生影响， 从而使区域之间的经济增长具有相关性和协整性。图 1 中， 将全国划分23程名望等: 中国经济增长( 19782015) : 灵感还是汗水?为东部、 东北、 中部和西部四大经济带， 测算其 19782015 年的实际 GDP 增长率。分析可见，19782015 年间， 四大经济带的经济增长率存在明显的相关性， 增长率波动趋势高度协同且表现出明显的收敛性特征。上述结论既符合“地理学第一定律” ( Tobler，1970) ，也和潘文卿( 2012)的研究结论相一致。图 1四大经济带的经济增长率( 19782015)( 二) 中国经济

20、空间相关性分析上文的统计性描述分析表明， 中国经济存在空间相关性。空间相关性的大小可以通过空间相关性系数测量。空间相关性系数是测度临近事物关联强度的指标， 反映了处理变量在邻近观测单元之间的协变关系。该协变关系可表现为可视的要素投入、 产品跨区际流动， 亦可表现为不可视的知识、 信息等在经济及地理空间的传播。这些协变引致的结果均可包含在地区 GDP 之中， 故可选取 GDP 指标测度空间相关性系数( 潘文卿， 2012) 。1 全域关联效应分析基于 Moran s I 指数， 采用临近关系生成的空间权重矩阵( 相邻取值 1， 反之取 0) ， 从整体上描述区域关联程度。以 1978 年为基期的

21、 31 省区市人均 GDP 为指标， 运用 OpenGeoDa 软件进行测算。结果表明: 中国 31 省区市关联度呈波动上升趋势， 由 1978 年的 0. 12 增至 2015 年的0. 37， 增幅达 3. 14 倍。根据波动趋势可划分为三个阶段: ( 1) 19781989 年。改革开放之初，中国实施了设立经济特区、 “有计划的商品经济” 等一系列重大改革举措， 促进了经济快速增长，区域经济关联度呈快速上升趋势。但 1988 年的恶性通货膨胀成为经济低迷的“多米诺骨牌” ，经济关联度在 1990 年降至局部低点。( 2) 19902000 年。1992 年“南方谈话” 和市场经济的提出，

22、 促进了中国经济快速增长， 区域经济关联度随之快速上升。期间受 1997 年东南亚金融风暴影响， 区域经济关联度增长率有所减缓。( 3) 20012015 年。中国开始倡导平衡发展政策，兼顾公平与效率。期间 2001 年加入 WTO， 促使中国经济迎来又一波快速增长， 区域经济关联度增长率有所加快。2008 年受美国次贷危机的影响， 区域经济关联度有所下降， 但总体依旧保持在较高水平。2 局域关联效应分析全域 Moran s I 指数从整体上测度了中国经济的空间相关性， 不能反映各个省区之间的关联度。进一步地， 采用局部 Moran s I 指数， 测算省区之间的关联度。选取1978 年和20

23、15 年作对比，测算结果表明，1978 年， 省域集聚在 0 值附近， 且密集分布在低低( LL) 集聚区， 表明各省域发展332019 年第 7 期Tobler ( 1970) 提出地理学第一定律 : “所有事物都与其他事物相关联， 较近事物比较远事物关联度更强” 。全域关联及局域关联的计算方法和结果可向作者索取。水平差距不大， 关联度也比较低。至 2015 年， 省域集聚呈现明显的离散趋势， 低低( LL) 集聚地区减少， 高高( HH) 、 高低( HL) 、 低高( LH) 集聚地区增多， 表明地区发展水平呈现多样化趋势， 关联度也随之显著增强。无论是 1978 年还是 2015 年，

24、 高高( HH) 集聚主要发生在东部地区， 低低( LL)集聚主要发生在西部地区。三、模型建立与数据来源( 一) 模型建立由上文分析可知， 区域空间相关性是影响经济增长的重要因素之一。基于新古典经济增长理论， 在经典 C- D 生产函数的基础上， 引入 “市场潜能” 这一衡量空间溢出效应的指标 。“市场潜能”是新经济地理学经典理论或模型中的核心概念， Harris( 1954) 首先以空间距离为权重将所有周边地区国内生产总值加总起来以衡量一个地区所生产的产品和服务的潜在需求规模， 并将之称为市场潜能。Krugman( 1991) 提出较完整的市场潜能理论， 进一步揭示了空间溢出效应对经济发展的

25、作用及其内在机制。在实证研究中， 较早的研究主要是把市场潜能引入工资方程， 研究其对工资水平乃至要素收入的影响( Mion， 2004; Hanson， 2005;Head Mayer， 2006) 。近年来， 学者们开始把市场潜能引入空间计量模型中， 研究区域发展或经济增长问题( Head Mayer， 2011; 潘文卿，2012) 。在学者们所建立的计量模型中， 均按照扩展 C- D 生产函数的框架， 直接把市场潜能作为解释变量纳入方程( 范剑勇和张雁， 2009; 刘修岩等， 2007; 潘文卿， 2012) 。借鉴上述文献， 本文也采用该方法建立计量模型。为了说明引入空间因素的必要性

26、， 首先建立普通 OLS 模型， 见( 1) 式。然后建立空间计量模型， 见( 2) 式。lnYit= 0+ 1lnMPit+ 2lnKit+ 3lnLit+ it( 1)lnYit= WlnYit+ 1lnMPit+ 2lnKit+ 3lnLit+ it( 2)it= Wit+ it N( 0， 2In)上式中， Yit、 MPit、 Kit、 Lit分别表示 i 省 t 年的 GDP、 市场潜能、 资本投入和劳动力。其中， 劳动力同时考虑数量和质量， 具体处理方法见下文。it为残差项。在( 2) 式中， WlnYit和 Wuit分别是被解释变量和误差项空间滞后算子( space lag o

27、perator) 的权重解释项， 权重( W) 的生成方式与计算Moran s I 指数时的空间权重相一致。 和 为空间效应影响系数， 衡量空间依赖性。 和 分别表示普通和空间模型待估弹性系数。( 二) 数据来源及说明考虑数据可得性， 研究对象设定为除中国香港、 中国澳门、 中国台湾之外的 31 个大陆省区市。数据主要来源于 19792016 年 中国统计年鉴 ， 个别缺失数据通过相关省区统计年鉴或线性插值法( linear interpolation) 获得。采用以 1978 年为基期的历年实际 GDP 为被解释变量， 对于核心解释变量的取值和计算方法， 说明如下:1 市场潜能及其测算市场潜

28、能是本文的核心变量， 根据上文的解释和界定， 它表示其他地区经济发展对一个地区可能带来的潜在发展效应， 即溢出效应和正的经济外部性。市场潜能的主要测度方法有两种: 一种是Harris( 1954) 提出的 “市场潜能函数” ; 另一种是 edding Venables( 2004) 以双边贸易流数据为基础提出的 Ma Sa 指标。考虑到数据可得性， 采用 Harris 的衡量方法， 以 1978 年为基期， 采用平减后的 19782015 年省域 GDP 数据测算市场潜能， 计算公式为:43程名望等: 中国经济增长( 19782015) : 灵感还是汗水?也有学者( edding Venabl

29、es， 2004; 范剑勇和张雁， 2009) 用市场准入( market access) ， 但所阐释的含义是相同的，都是用来衡量一个地区接近市场的程度。MPit=ijGDPjtdij( 3)( 3) 式中， i 和 j 表示不同的地区， dij表示不同省区市之间的距离， 用公路里程表示， 数据来源于中国分省地图册 ( 2016) 。该方法描述的是 i 地区市场潜能是其他地区 GDP 的加权和， 权重为距离的倒数， 其含义为受 “冰山运输成本” ( iceberg transport cost)影响， 其他省区市经济发展程度对本省( 区) 的溢出效应随距离的拉大而变小。2 资本投入及其测算投

30、资是拉动经济增长的 “三驾马车” 之一， 经济增长不仅依赖于本期的投资， 也依赖于往年的投资。为了精确衡量投资对经济增长的作用， 采用永续盘存法( perpetual inventory system) 测算， 计算公式为:Kt= Kt1( 1 t)+ It( 4)( 4) 式中， Kt与 Kt 1表示 t 期与 t 1 期固定资本存量， t表示 t 期的折旧率， It表示以不变价格衡量的 t 期新增投资额。首先， 每年新增投资额采用全社会固定资产投资额， 并使用固定资产投资价格指数进行平减， 具体步骤借鉴了樊纲和王小鲁( 2011) 的做法。其次， 基期资本存量的确定， 借鉴 Hall Jo

31、nes( 1999) 、 张军等( 2004) 和单豪杰( 2008) 的方法， 测算 1978 年基期存量的公式为 K1978=I1978g19781987+。这种方法的思想为: 在稳定的状态下， 资本存量的增速与投资的增速是一致的。最后，折旧率的确定， 众多文献的选择存在较大差异和争议。例如， Wu( 2003) 、 张军等( 2004) 将折旧率设定为9. 6%， 单豪杰( 2008) 将各省区市的折旧率设定为10. 96%。本文研究的是省区市经济增长问题， 采用单豪杰( 2008) 的测算， 将折旧率设定为 10. 96%。3 劳动力及其测算古典经济增长理论重视资本和劳动力对经济增长的

32、贡献， 对于劳动力， 主要考虑劳动力的数量问题。新经济增长理论认识到人力资本和技术进步对经济增长的作用， 开始重视以教育和“干中学” 为核心的人力资本积累问题， 即劳动力质量问题( Becker， 1966; omer， 1986;Lucas， 1988) 。本文同时考虑劳动力 “量” 的变化和 “质” 的提升， 采用樊纲等( 2011) 的做法， 用就业人员数量与人均受教育年限乘积衡量。同样地， 受教育年限的测算， 也采用樊纲等( 2011) 的做法， 以人口分布数据进行测算， 用 0、 6、 9、 12、 16 表示各学历阶段受教育年限， 具体公式为:人均受教育年限 =文盲 * 0 + 小

33、学 * 6 + 初中 * 9 + 高中 * 12 + 大专及以上 * 166 岁以上总人口( 5)四、回归结果及分析( 一) 全域性估计及分析基于( 1) 式和( 2) 式的计量回归结果见表 1。模型 1 和模型 2 是普通 OLS 模型， 模型 3 和模型4 是空间计量模型。首先， 对于普通 OLS 模型， 由于数据为面板数据， 需要判断模型应采用固定效应还是随机效应。Hausman 检验的结果表明， 应采用固定效应模型( 模型 1) 。其次， 对于空间模型， 采用 Baltagi et al ( 2003) 提出的经典 LMH 检验， 结果表明应采用随机效应和空间相关性模型( 模型 4)

34、。最后， 模型均通过了方差膨胀因子法( VIF) 进行的多重共线性检验和画图法进行的异532019 年第 7 期冰山运输成本首先由萨缪尔森提出， 指的是产品从产地运到消费地， 其中有一部分在途中 “融化” 掉了。Krugman( 1980)采用这一概念， 进一步引入运输成本因素进行扩展分析， 提出了空间经济学中重要的 “本地市场效应 ” ( home market effect) 理论，揭示了空间集聚的动力来源问题。方差检验。对比表 1 中普通模型和空间模型的回归结果可知， 普通模型低估了市场潜能( MP) 对经济增长的作用， 同时高估了资本和劳动力对经济增长的影响。因此， 虽然在普通 OLS

35、 回归中( 模型 1 和模型 2) ， 引入了市场潜能这一变量来反映地区间经济发展的溢出效应， 但如果市场潜能这一变量不能包含全部的空间溢出性的影响因素， 则那些未引入的存在着空间相关性的因素将进入到模型的随机误差项中( 潘文卿， 2012) 。此时， 普通的面板数据模型以及 OLS 回归将不再适用， 需要引入空间通用面板数据模型( 模型 3 和模型 4) ， 并通过空间计量技术进行估计。采用广义矩估计( GMM) 进行拟合，得到最优模型( 模型4) 。后文的分析均基于模型4 的回归结果展开。首先，市场潜能在 1显著性水平上显著， 市场潜能每增长 1%， 地区 GDP 增长率提高 0. 692

36、6%， 高于潘文卿( 2012) 估算的 0. 47%。其次， 资本投入在 1显著性水平上显著， 资本投入每增长 1%， 地区GDP 增长率提高 0. 2753%。最后， 劳动力在 1显著性水平上显著， 劳动力每增长 1%， 地区 GDP增长率提高 0. 1726%。表 1全域性计量回归结果指标普通固定( 1)普通随机( 2)空间固定( 3)空间随机( 4)C0. 0577 ( 0. 0427)0. 1295 ( 0. 1561)MP0. 6509 ( 0. 0173)0. 5597 ( 0. 0177)0. 7933 ( 0. 0556)0. 6926 ( 0. 0436)K0. 2465

37、( 0. 0143)0. 2654 ( 0. 0155)0. 2501 ( 0. 0142)0. 2753 ( 0. 0139)L0. 0280( 0. 0230)0. 1776 ( 0. 0223)0. 0245( 0. 0239)0. 1726 ( 0. 0215)1507( 0. 0609)0. 1484( 0. 0387)0. 0845( 0. 0159)0. 0845( 0. 0159)调整的 20. 98780. 9851F 统计量30914.3( p 2.22e 16) 25905( p 2.22e 16)Hausman 检验chi2 =1244. 70( p chi2 =0.

38、0000)LMH 检验LM H =8101. 6( p 2. 2e 16)注: ( 1) 、 、*分别表示 1、 1%、 5%的显著性水平， 系数下面的圆括号中是 “标准误” ， 下表同; ( 2) 汇报结果只有正负无显著性项， 其括号中为 sigma2_v 值， 下表同; ( 3) 1、 2、 3、 4 分别表示模型 1、 模型 2、 模型 3、 模型 4。由此可见， 1978 年改革开放以来中国 “增长奇迹” 的实现， 既来源于要素投入的外生因素， 也有人力资本提升的内在因素， 更有制度改革背景下市场一体化的空间溢出效应。首先， 古典增长理论依旧对中国经济增长具有较强的解释力， 即资本和劳

39、动力投入的增加， 促进了中国经济增长， 此为外生性经济增长。其次， 新经济增长理论也对中国经济增长具有一定的解释力。本文的计量模型中， 涵盖了人力资本提升这一内生性经济增长因素。最后， 新经济地理学对中国经济增长具有较强的解释力。在大国经济和区域发展不平衡的基本国情下， 随着市场经济不断推进和统一市场的逐步建立， 基于供给与需求的相互促进， 资源和商品在不同区域之间有效流动或配置， 空间关联效应63程名望等: 中国经济增长( 19782015) : 灵感还是汗水?限于篇幅， 检验结果不做汇报， 读者可通过邮件索要原始检验结果。GMM 是弱化内生性较好的估计方法， 考虑到本模型可能存在的内生性问

40、题， 采用该方法进行拟合。所产生的外部性导致相邻地区获得较高的增长水平。同时我们发现， 揭示回归残差之间空间相关强度的空间系数 为正， 表明影响一个地区经济增长的其他因素还会对相邻地区的经济增长具有扩散效应， 即间接的空间溢出效应。( 二) 基于时间趋势和区域差异的估计及分析从时间趋势看， 19782015 年间， 由于国际市场、 政治事件、 重大政策等外在冲击， 中国经济经历了一定的波动， 呈现出某些阶段性特征( 图 1) 。从区域视角看， 中国是典型的大国经济， 区域发展不平衡一直存在， 可划分为东部、 东北、 中部和西部四个经济带( 图 1) 。基于此， 考虑时间趋势和区域差异， 选用模

41、型 4 的空间计量模型， 回归结果见表 2。分析可见: ( 1) 从时间趋势看， 首先， 市场潜能的系数( 边际贡献率) 逐步增大， 19781989 年为 0. 2263， 19902000 年增加到 0. 5321，20012015 年再增加到 0. 7878。由此可见， 随着中国经济持续增长， 区域之间的空间相关性和溢出效应逐步增强。其次， 资本对经济增长的作用随着时间推移呈现先升后降的“倒 U 型” 走势。19781989 年的边际贡献率为 0. 1711， 19902000 年增加到 0. 4749， 20012015 年降低至0. 1450。最后， 从劳动力投入看， 改革开放之初的

42、 19781989 年， 劳动力对经济增长的边际贡献率非常大， 达 0. 6045， 之后两个阶段逐步下降为 0. 2024 和 0. 1955。由此可见， 正如 “克鲁格曼质疑” 所提出的， 资本和劳动力投入均出现了边际贡献递减的规律性走势。改革开放之初( 19781989 年) ， 中国经济增长更依赖劳动力， 即充分利用丰富的劳动力资源和人口红利， 表现为劳动密集型经济形态。之后( 19902000 年) 则由于资本积累的形成以及外来投资( FDI) 的涌入， 更依赖于投资驱动， 表现为资本密集型经济形态。而经济发展到第三阶段( 20012015 年) ， 资本和劳动力的边际贡献率均显著下

43、降， 市场潜能的边际贡献率则显著上升。( 2) 从区域特征看， 19782015 年间， 市场潜能的边际贡献率最大的是东部( 0. 6100) ， 其次是东北( 0. 5394) ， 再次是中部( 0. 3712) ， 最低是西部( 0. 3026) 。就资本投入看， 资本在西部地区的边际贡献率最大( 0. 3732) ， 其次是东北( 0. 2766) 和中部( 0. 2771) ， 最低是东部( 0. 1617) 。而劳动力边际贡献率最大是东部( 0. 4655) ， 其次是中部( 0. 4447) ， 再次是西部( 0. 3537) ， 最低是东北( 0. 2635) 。由此可见， 经济

44、发达区域更受益于空间溢出效应， 经济欠发达地区更依赖于资本和劳动力的投入。该结论和 “先发优势” 和 “后发优势” 理论相一致。表 2分地区和时间段计量结果年份指标全国东部地区东北地区中部地区西部地区19782015MP0. 6926 ( 0. 0436)0. 6100 ( 0. 0652)0. 5394 ( 0. 0669)0. 3712 ( 0. 0495)0. 3026 ( 0. 0168)K0. 2753 ( 0. 0139)0. 1617 ( 0. 0196)0. 2766 ( 0. 0589)0. 2771 ( 0. 0465)0. 3732 ( 0. 0147)LE0. 1726

45、 ( 0. 0215)0. 4655 ( 0. 0316)0. 2635( 0. 0359)0. 4447 ( 0. 0695)0. 3537 ( 0. 0184)19781989MP0. 2263 ( 0. 0609)0. 3078 ( 0. 0980)0. 1759( 0. 0938)0. 3925 ( 0. 0247)0. 2200 ( 0. 0571)K0. 1711 ( 0. 0435)0. 1391 ( 0. 0351)0. 2951 ( 0. 0757)0. 0990( 0. 0588)0. 1386 ( 0. 0293)LE0. 6045 ( 0. 0460)0. 6141 (

46、 0. 0514)0. 4366 ( 0. 1173)0. 4596 ( 0. 0980)0. 4241 ( 0. 0313)732019 年第 7 期续表 2年份指标全国东部地区东北地区中部地区西部地区19902000MP0. 5321 ( 0. 0244)0. 7483 ( 0. 0227)0. 4083 ( 0. 0844)0. 2447 ( 0. 0313)0. 4401 ( 0. 0363)K0. 4749 ( 0. 0218)0. 2546 ( 0. 0504)0. 5639 ( 0. 1234)0. 2954 ( 0. 0139)0. 3249 ( 0. 0304)LE0. 20

47、24 ( 0. 0261)0. 4413 ( 0. 0545)0. 1409( 0. 0940)0. 8113 ( 0. 0203)0. 2539 ( 0. 0232)20012015MP0. 7878 ( 0. 0542)0. 3285 ( 0. 0616)0. 8137 ( 0. 0248)0. 5348 ( 0. 0783)0. 3682 ( 0. 0717)K0. 1450 ( 0. 0112)0. 0664 ( 0. 0114)0. 3013 ( 0. 0063)0. 2098 ( 0. 0604)0. 4553 ( 0. 0215)LE0. 1955 ( 0. 0257)0. 44

48、55 ( 0. 0411)0. 0971 ( 0. 0212)0. 3241 ( 0. 0943)0. 0571*( 0. 0570)五、要素贡献率的分解与测算上文的计量模型和实证， 存在如下不足之处: 一是仅估计了市场潜能、 资本、 劳动力等因素对经济增长的影响或边际作用， 并不能测算其对经济增长的贡献率。二是全要素生产率( TFP) 是以索罗残差( Solow s residual) 的方式体现的， 计量回归不能给出残差的系数和显著性， 且残差项也包含了资本与劳动等变量无法准确测量的因素， 可能导致测算的 TFP 值偏大。基于此， 采用增长核算法( growth accounting) ，

49、 测算各因素对经济增长的贡献率， 以对上文的计量结果进行完善和补充。自 Solow( 1957) 、 Denison( 1967) 和 Jorgensom Griliches( 1967) 以来， 增长核算法逐步成熟并被国内外学者广泛采用， 用以测量中国经济增长的动力或源泉( Chow， 1993; 张军， 2002; Ying， 2003; 徐瑛等， 2006) 。本文采用 Solow( 1957) 分解的方法， 具体的数理推导不再赘述。( 一) 要素贡献率的分解与测算把 GDP 增长率标准化为 1， 分解和测算结果见表 3。分析可知， 19782015 年， 在测定的四类要素中， 资本对经

50、济增长的贡献率最高， 市场潜能次之， 再次是 TFP， 最低是劳动力， 其贡献率分别为 34. 86%、 34. 55%、 22. 03%和 8. 56%。由此可见， 改革开放以来， 中国“增长奇迹” 的实现， 贡献率最高的是资本和市场潜能。劳动力所代表的人口红利的贡献并不突出， 且在仅有的 8. 56% 贡献率中， 劳动力质量( E) 的贡献更大， 贡献率比为 62. 53%， 劳动力数量( L) 的贡献比仅为 37. 47%。就产业结构看， 劳动力对第一产业的贡献率( 51. 50%) 大于对非农产业的贡献率( 48. 50%) 。就时间趋势看: ( 1)19782015 年间， TFP