中國經濟增長方式轉變進度的實證評價

孫華玲

(中共山東省委黨校 省直分校，山東 濟南 250014)

一、引 言

Krugman將一國經濟增長過程中出現的產能過剩、資源的瓶頸式約束和日益嚴峻的環境惡化定義為“不可持續的增長方式”［1］。資源環境約束下的中國能否順利實現經濟增長方式由粗放型向集約型的轉換成為轉型期關乎經濟能否達到平穩持續健康發展的關鍵問題。與經濟增長方式轉變相關的節能減排、控制經濟增長速度以確保增長方式順利轉變的政策正在實施當中。那么，中國經濟增長方式轉變進度到底如何，由于經濟運行的參數具有高度的復雜性，如何對其建立一個簡易且合理的定量評價體系以及對中國目前經濟增長方式轉變進度實施定量評價是本文著重研究的問題和主要工作。

在經濟增長方式轉變的研究領域，國內學者主要從增長方式轉變的內涵、路徑選擇和如何實施經濟增長方式轉變的產業政策等角度展開了較為全面的分析和探討。在經濟增長方式轉變的內涵界定和影響因素研究領域，呂鐵和徐壽波較早地明確界定了經濟增長方式的內涵，認為對原有經濟發展戰略和經濟體制的根本性變革是實現經濟增長方式轉變的基本思路，評價經濟增長方式由粗放到集約的指標是經濟效率增長率，經濟效率是評價增長方式轉變程度的衡量指標。他們對中國改革開放以來的增長方式轉變效果進行了分析，結果認為經濟的集約化水平很低，加快增長方式轉變需做出長期堅持不懈的努力［2］。劉偉將制度創新 (生產效率的提高)作為技術創新的根本基礎，技術創新是導致經濟增長方式轉變的首要影響因素［3］。薛白認為高級生產要素的流動使得生產函數從低級到高級的一系列動態化的演進是經濟增長方式轉變的微觀內涵，而產業結構的優化和經濟增長方式轉變則具有協同效應，政府的結構變遷政策與市場的自發變遷(內生性)動力的兼容程度是中國經濟增長方式能否順利轉變的重要決定因素［4］。

在經濟增長方式轉變的路徑選擇與政策研究領域，林毅夫等認為比較優勢戰略是中國經濟增長模式轉換的重要指導思想［5］。吳敬璉認為走新型工業化道路是中國經濟增長的必由之路，中國的全要素生產率在改革開放之后出現了由負轉正的提升，而20世紀90年代則表現為高污染、低效率和高消耗，繼續強化增長方式轉換刻不容緩［6］。衛興華和侯為民認為資本驅動的增長不能夠有效解決經濟增長的效率問題，轉變經濟增長方式的難點在于協調投資、分配和消費的結構;產業結構調整與就業的平衡;政府管制與市場機制在資源配置上的有機結合問題;銜接政府職能的轉變和科技體制的創新［7］。張其仔等研究了保增長與經濟增長方式轉變的關系，通過主導產業選擇和產業振興規劃能夠有效化解節能減排壓力，解決經濟增長與增長方式轉變的矛盾和沖突［8］。歐陽峣等認為經濟增長方式轉變的內核是驅動要素的轉變，而影響資源配置效率的關鍵變量是技術差距，中國應當根據與國際上發達的技術差距情況，在生產和研發投資選擇、模仿與創新投資選擇之間形成“分層”推進式的增長方式轉變［9］。

在經濟增長方式轉變的效果評估研究領域，陳詩一認為，中國工業總體在改革開放以來基本實現以技術驅動的集約型增長方式轉變，但一些能耗高和排放高的行業仍為粗放型增長，因此需要進一步提高節能減排技術［10］。王小魯等考察了中國經濟增長方式轉換狀況，發現TFP的來源發生了變化，技術進步和內源性效率改善因素上升，而外源性效率提高的因素在下降，人力資本質量的提高正代替勞動力數量擴張的作用，行政管理成本的膨脹和消費率的繼續下跌是影響經濟增長的內在原因［11］。吳鋒從要素投入、要素貢獻和市場力量等角度對國內經濟增長方式的相關研究成果進行了述評，認為中國經濟增長方式轉變取得了一定進展，經濟增長穩定性得到提高，工農業的需求供給結構呈現出量上的均衡趨勢，資源配置效率得到提升［12］。楊立勛和劉巖構建了全面的增長方式轉變效果的評價指標體系，采用了離散系數法和綜合指數法進行了測算和評估，研究結果認為中國經濟增長方式轉變正處于快速上升的初期階段，提高產品競爭力、經濟效益和環境質量仍然是經濟增長方式轉變長期應堅持執行的任務和關鍵突破口，經濟增長方式轉變的永恒主題是戰略性調整經濟結構［13］。

通過對上述有關經濟增長方式轉變的文獻梳理可以看出，目前多數文獻在研究經濟增長方式轉變時，具有以下局限性:一是對經濟增長方式轉變的研究僅在理論上有模糊的界定和認識，通常研究經濟增長方式轉變與其影響因素之間的關系;二是提出的相關產業政策缺乏實證依據;三是現有文獻針對中國經濟增長方式轉變到底達到什么程度的定量研究相對較少。本文試圖通過建立三個維度的經濟增長方式轉變進度評價指標，利用實證方法定量評價目前中國經濟增長方式轉變的程度，為中國經濟增長方式轉變的動態政策制定提供參考標準。

二、經濟增長方式轉變的評價方法

1.勞動生產率的提高

我們建立如式 (1)所示的勞動生產率的決定方程:

其中，Y、L、K分別表示中國各地區實際國內生產總值、年末從業人員數和資本投入數量。edu表示人力資本 (每萬人在校高中、本專科人數)，marketization表示各地區的市場化指數，ε表示隨機擾動項。下標i表示中國30個省、自治區和直轄市 (西藏由于數據缺失，故排除)，t表示所考察的時間區間 (1998—2010年)。我們采用人均實際產出代表勞動生產率 (解釋變量)，人均資本表示要素投入，人力資本和市場化指數作為控制變量。若β1t呈現出變大的趨勢，則表明以勞動生產率衡量的經濟增長方式轉變取得了較好的進展。

2.治污技術的進步

為保證結果的穩健性，在研究環境污染問題時，我們考察了兩種檢驗方程:二氧化硫排放量的決定方程和環境污染破壞次數的決定方程。

式 (2)和式 (3)分別表示污染物排放量的決定方程和環境污染破壞次數的決定方程，由于我們采用的是省際面板數據，受到數據的限制，此處的污染物排放用各省區的二氧化硫(SO2)排放量表示，industry表示第二產業增加值占GDP的比重，regulation表示環境規制強度，accident表示環境污染破壞事故發生的次數，ν和τ分別表示式 (2)和式 (3)的隨機擾動項。當γ1t和μ1t呈現出下降趨勢時，則表明以單位實際產出環境污染程度為衡量指標的經濟增長方式轉變取得改善的效果。

3.能源利用效率的改善

單位GDP能耗能否降低直接關系著中國節能政策的效果。在研究能源利用效率問題時，我們的模型借鑒王火根和沈利生 (2007)的做法，建立如式 (4)所示的經濟增長決定方程。

他們采用的是各地區電力消費量作為能源消費量的代理指標。原因在于電力消費一方面是能源消耗的主要方式，而且能夠更加準確地反映出能源消費和經濟增長之間的內在聯系，所以，本文也采納了這一做法。當θit呈現出增長趨勢時，表明以單位實際產出電力消費量為衡量指標的經濟增長方式轉變取得新進展。

三、數據來源和描述統計

1.實際國內生產總值

由中經網統計數據庫直接獲得以現價計算的各地區國內生產總值，然后利用《新中國60年統計資料匯編》中的以1950年為基期的居民消費價格指數調整為1952年，能夠得到CPI，再利用CPI數據對各地區各年的國內生產總值進行平減得到各地區實際國內生產總值。

2.年末從業人員數

從中經網統計數據庫能夠直接得到各地區各年年末從業人員數。

3.資本存量

本文使用的1998—2008年資本存量數據直接來源于孫輝等 (2010)的研究成果，并使用一階自回歸方法將2009—2010年的缺失數據補齊。

4.人力資本

本文采用各地區每萬人在校高中、本專科學生的數量作為人力資本的衡量指標。在校高中、本專科學生的數量數據來源于中經網統計數據庫的相關數據加總，然后除以各省區年末人口數，得到最終的各地區人力資本數據。

5.市場化指數

市場化改革對資源配置起到了優化作用，必然引起生產率的提升，因此，將市場化改革納入到勞動生產率決定方程中。樊綱等 (2011)出版的《中國市場化指數:各地區市場化相對進程2011年報告》為學者們衡量市場化改革進度提供了直接的幫助，本文市場化指數使用的便是該報告的結果。

6.二氧化硫排放量

二氧化硫排放量數據來源于1999—2011年《中國統計年鑒》。

7.第二產業增加值占GDP比重

考慮到環境污染主要來自于第二產業的生產過程，因此，我們選取第二產業增加值占GDP比重作為污染物排放決定方程的解釋變量 (實質上也有文獻將其稱作產業結構的代理指標)，第二產業增加值占GDP比重的數據直接來源于中經網統計數據庫。

8.環境規制強度

在環境規制強度指標的衡量上，可供選擇的構造指標包括:環境規制政策法規的頒布數量、治污投資占企業成本或產值的比例、治理污染費用、人均收入和規制機構的監督檢查次數等。由于受到數據可獲得性限制，我們將治理工業污染項目投資額與工業增加值的比值作為環境規制強度的代理指標，中經網統計數據庫直接提供了1998—2010年中國各地區治理工業污染項目投資額和工業增加值的相關數據。

9.環境污染和破壞次數

環境污染和破壞次數直接衡量了環境惡化水平，中經網統計數據庫直接提供了該指標的數據。由于中經網統計數據庫中的數據部分缺失(或環境污染破壞次數為0)，為確保計量過程中取對數需要，我們將缺失數據或未發生環境污染破壞的情況取值為1，這一做法對計量結果的影響不大。

10.能源消費 (電力消費量)

各地區能源消費 (電力消費量)數據來源于1999—2011年《中國統計年鑒》。取390個樣本量，各變量的描述性統計如表1所示。

表1 變量的描述統計

四、經濟增長方式轉變進度的實證研究

1.空間自相關的Moran-I指數計算

由于經濟活動普遍存在著空間的相關性，以至于單獨使用面板模型將不能夠有效解決變量之間存在的相關性問題，因此，本文采用了空間面板模型對各計量模型 (1)— (4)進行估計。而空間面板模型又分為空間滯后模型 (SAR)和空間誤差模型 (SEM)，所以，在估計之前需要對模型進行空間自相關檢驗，最常用的方法是計算Moran-I指數。

Moran-I的計算公式為:

表2 中國經濟增長方式轉變進度的Moran-I指數

從表2的1998—2010年中國經濟增長方式轉變進程的各被解釋變量的Moran-I指數變動情況來看，人均實際產出、二氧化硫排放量、環境污染和破壞次數以及實際產出均呈現出顯著的空間正自相關，其中，人均實際產出和實際產出的空間正自相關最為顯著，Moran-I指數分別在0.2—0.4之間。所以，采用傳統的面板數據模型刻畫中國經濟增長方式轉變進程不是很合理，需要采取空間面板模型進行估計和解釋。

2.空間面板模型估計結果與解釋

(1)勞動生產率的決定方程。為便于選擇合適的空間面板模型估計方法，我們首先針對勞動生產率決定方程進行傳統的面板OLS回歸，回歸結果為 (括號內為相應變量的t統計量):

其中，ˉR2=0.9641，DW=1.5418，因此，從DW值來看，該傳統面板OLS模型的變量存在著自相關，進一步證實了建立空間面板的必要性。而且，經過空間自相關檢驗 (如表3所示)，發現空間滯后模型 (SAR)的統計量4.3584＞空間誤差模型 (SEM)的統計量1.8816，且在5%的顯著性水平上顯著，因此，選擇空間滯后模型對勞動生產率決定方程進行估計 (估計結果如表4所示)。從表4可以看出，應當選擇雙向固定效應來解釋勞動生產率的決定方程，從中國總體來看，人均資本每增長1%，將引起勞動生產率提高0.6099%，表明中國資本深化將帶來要素生產率的增長。表5給出了各地區勞動生產率空間固定效應影響值。

表3 空間自相關檢驗結果

表4 勞動生產率決定方程的三種空間面板估計結果

表5 各地區勞動生產率空間固定效應影響值

從表5可以看出，勞動生產率在各地區間的差異較大，北京、天津、遼寧、上海、福建和山東等地區的勞動生產率較高，中西部地區的勞動生產率較低。中國總體的勞動生產率大致呈現出遞增的趨勢，從2004年下半年開始，勞動生產率對人均資本的彈性系數由負轉為正，是以勞動生產率提高為衡量標準的中國經濟增長方式轉變取得了較為明顯的效果。

(2)治污技術水平的決定方程。由于本文考慮了兩種類型的治污技術水平決定方程，因此，我們需要對其分別進行估計，以保證研究結果的穩健性。

①二氧化硫排放量的決定方程。利用傳統面板OLS估計得到的二氧化硫排放量決定方程結果為 (小括號內為相應變量的t值):

其中，ˉR2=0.5391，DW=1.7661(具有一定的相關性)，因此，重新建立空間面板模型進行估計，經檢驗，空間滯后模型 (SAR)的統計量109.3956＜空間誤差模型 (SEM)的統計量181.8642，所以，我們選擇空間誤差模型(SEM)對二氧化硫排放量的決定方程估計 (估計結果如表6所示)。

表6 二氧化硫排放量決定方程的空間誤差面板估計結果

②環境污染破壞次數的決定方程。

其中，ˉR2=0.0472，DW=1.3452，重新進行空間面板模型估計，經過檢驗，空間滯后模型(SAR)的統計量0.4619＜空間誤差模型 (SEM)的統計量4.3383，因此，需要建立空間誤差模型，估計結果如表7所示。

表7 環境污染與破壞次數決定方程的空間誤差面板估計結果

從表6和表7的估計結果可以看出，在考慮空間相關性時，二氧化硫排放量決定方程應當選擇地區固定效應，二氧化硫對實際產出的彈性為0.3323，亦即，從全國來看，當實際產出增長1%時，二氧化硫排放量增長0.3323%。環境污染與破壞次數決定方程應當選擇時間固定效應，實際產出上漲1%將引起環境污染與破壞次數提高0.7608%。另外，在控制變量方面，第二產業比重的變動與二氧化硫排放量正相關，與環境污染與破壞次數負相關，目前我國的環境規制未能取得降低環境污染水平的效果。表8給出的各地區固定效應影響值。

表8 以環境污染指標衡量的各地區固定效應影響值

從表8可以看出，二氧化硫排放量在各地區間的差異較大，北京、天津、吉林、黑龍江、上海和江西等地區的單位實際產出排放的二氧化硫量下降，山西、內蒙古、遼寧和江蘇等地區的單位實際產出引起的二氧化硫排放量較高。各地區環境污染與破壞次數在各地區間的差異也較大，北京、天津和河北等地區環境污染與破壞次數下降，而湖南、貴州、云南和陜西等地區的環境污染與破壞次數仍然較高。中國總體的二氧化硫排放量大致呈現出先增后減的趨勢，從1998—2005年上半年這段時間，二氧化硫排放量對實際產出的彈性系數由負轉為正，且達到最大值，2005年下半年以后，彈性系數逐年下降，亦即以單位實際產出二氧化硫排放量為衡量標準的中國經濟增長方式轉變取得了較為明顯的效果。中國總體的環境污染與破壞次數呈現出下降趨勢，近年來表現地非常顯著。

(3)能源利用效率的決定方程。

其中，ˉR2=0.9841，DW=1.5997(具有一定的相關性)，經過進一步的檢驗，空間滯后模型 (SAR)的統計量7.8039＞空間誤差模型(SEM)的統計量2.6188，且在1%的顯著性水平上拒絕原假設，因此，需要建立空間滯后模型。從表9的估計結果來看，應當選擇地區固定效應，電力消費量每增長1%，將提高實際產出0.1965%。表10給出了各地區能源利用效率固定效應影響值。

表9 能源利用效率決定方程的空間滯后面板估計結果

從表10可以看出，能源利用效率在各地區間的差異較大，北京、遼寧、上海、江蘇和廣東等地區的能源利用效率較高，中西部地區的勞動生產率較低 (比如貴州、云南、陜西和甘肅等地區)。中國總體的能源利用效率大致呈現出較快的遞增趨勢，從2004年下半年開始，實際產出對電力消費量的彈性系數由負轉為正，亦即以能源利用效率提高為衡量標準的中國經濟增長方式轉變取得了較為明顯的效果。

五、研究結論

本文開發出一種簡易的評價經濟增長方式轉變進度的方法，并將其應用于中國1998—2010年的各省區具體實際，得出各個評價維度的定量測算結果，并符合經濟運行的現實情況，在一定程度上表明該評價方法和結論是可信的。這些研究結論對中國經濟增長方式轉變過程中各地區制定目標規劃具有較大的實證意義，并且各地區應當根據本地區的自然稟賦和技術特征有針對性地實施經濟增長方式轉變政策，本文的價值在于能夠為中國各地區合理把握經濟結構調整和制定加快轉變經濟增長方式進度目標提供重要的實證依據和決策參考。

［1］Krugman，P.The Myth of Asia's Miracle［J］.Foreign Affairs，1994，73(6):62－78.

［2］呂鐵，徐壽波.經濟增長方式轉變的數量評價問題探討［J］.中國社會科學院研究生院學報，1998，(1):46－52.

［3］劉偉.經濟發展和改革的歷史性變化與增長方式的根本改變［J］.經濟研究，2006，(1):4－10.

［4］薛白.基于產業結構優化的經濟增長方式轉變——作用機理及其測度［J］.管理科學，2009，(5):112－120.

［5］林毅夫，蔡昉，李周.中國的奇跡:發展戰略與經濟改革(增訂版)［M］.上海:上海人民出版社，2006.

［6］吳敬璉.十一五規劃與中國經濟增長模式的轉變［J］.上海交通大學學報(哲學社會科學版)，2006，(3):5－10.

［7］衛興華，侯為民.中國經濟增長方式的選擇與轉換途徑［J］.經濟研究，2007，(7):15－21.

［8］張其仔，郭朝先，白玫.協調保增長與轉變經濟增長方式關系的產業政策研究［J］.中國工業經濟，2009，(3):29－39.

［9］歐陽峣，易先忠，生延超.技術差距、資源分配與后發大國經濟增長方式轉換［J］.中國工業經濟，2012，(6):18－30.

［10］陳詩一.能源消耗、二氧化碳排放與中國工業的可持續發展［J］.經濟研究，2009，(4):41－55.

［11］王小魯，樊綱，劉鵬.中國經濟增長方式轉換和增長可持續性［J］.經濟研究，2009，(1):4－16.

［12］吳鋒.經濟增長方式轉變研究述評［J］.河南大學學報(社會科學版)，2010，(1):147－151.

［13］楊立勛，劉巖.中國經濟增長方式轉變效果的測量與分析［J］.統計與決策，2012，(9):114－116.