政府公共投資促進經濟增長方式轉變的實證分析：基于省際面板數據的動態研究

李曉嘉

（對外經濟貿易大學 公共管理學院，北京100029）

一、引 言

作為政府調控經濟的基本手段和資源配置機制，公共投資對促進經濟發展方式轉變具有至關重要的作用。厘清政府公共投資與經濟發展方式之間的關系，考察公共投資這一宏觀調控工具對提高經濟增長質量的作用，對于政府制定長期經濟政策具有重要參考價值。

全要素生產率（TFP）是衡量經濟增長質量和方式的重要指標，是指除勞動力和資本投入要素之外，包含技術進步和公共服務效率提高等因素所帶來的產出增長率。為了探究政府公共投資對經濟增長方式的影響，學者們就政府公共投資和TFP之間的關系開展了大量研究。一些研究認為政府公共投資對推動經濟增長方式的轉變具有積極意義［1］［2］［3］，而另外一些實證研究則得出不同結論［4］［5］。

近年來，隨著積極財政政策的實施和公共投資規模的擴大，我國學者對公共投資對經濟增長方式的影響效應也作了相關研究。張海星依據中國1980～2002年的實際數據研究發現，公共人力資本投資及研發投資可以通過提高全要素生產率及外部性效應促進經濟增長［6］；郭慶旺對中國1978～2004年公共資本投資的實證分析表明，政府公共物質資本投資比公共人力資本投資對長期經濟增長的正影響更為顯著［7］；武普照在內生增長理論框架下分析了公共投資對經濟增長的促進作用，認為公共投資通過提高私人投資回報率，可促進經濟持續穩定增長［8］。

可見，現有的研究已經得出諸多重要成果，但仍存在可改進的方面。一是研究視角有待拓寬，關于對我國公共投資如何影響全要素生產率增長進而推進經濟增長方式轉變的研究還比較少，相關問題有待于進一步深入研究。此外，已有的相關文獻局限于分析基礎設施等經濟性公共投資對TFP的影響，而分析教育、醫療、科研等社會性公共投資對TFP影響的文獻卻并不多見，但現代經濟理論表明，社會性公共投資對TFP的影響日漸重要。二是研究方法有待改進，內生經濟增長理論表明，技術進步的過程是連續的，即當期技術水平受前期水平的制約，而現有的文獻鮮有引入滯后因變量來控制技術進步的累積效應。本文的研究將試圖彌補上述不足，選取1978～2009年數據并采用超越隨機前沿生產函數估計我國28個省份TFP變動情況（重慶并入四川，不包括海南、西藏），然后采用動態面板數據模型分別估算經濟性公共投資和社會性公共投資與TFP之間的動態關系，從而為我國公共投資政策調整方向提供合理意見。

二、相關指標和數據來源

本文以1978～2009年我國28個省級地區的數據對TFP進行測算。文中表示產出的變量以各地區GDP來代表，并按1978年可比價格換算。投入變量包括物質資本和勞動投入兩項，其中物質資本采用張軍提供的方法計算獲得［9］，勞動投入即年中從業人員數，由全社會年初和年底從業人數的平均值來代表。

本文參照財政預算表并考慮數據的可得性，以我國財政支出中五項支出之和來反映政府的公共投資情況，并把公共投資分為兩大類即經濟性公共投資和社會性公共投資。其中，經濟性公共投資包括基本建設支出（FE1）、企業挖潛改造支出（FE2）及支援農村生產和事業支出（FE3）；社會性公共投資包括文教衛生事業支出（FE4）、公共研發支出（FE5）［10］。

文中數據均來自于《新中國五十五年統計資料匯編》和歷年的《中國統計年鑒》、《中國財政年鑒》和《中國固定產投資統計年鑒》，根據我國相關省級面板數據進行整理。其中，1978～2006年的公共投資額由上述五項公共支出加總而得。2007年以后地方財政支出劃分方法有所變化，因此本文采用韓仁月的計算方法［11］，根據當年各地區交通運輸倉儲、郵電和通信衛生體育和社會福利事業、教育文化藝術事業、科研和綜合服務事業、黨政機關和社團等公共行業的固定資產投資數據，計算得到2007～2009年的公共投資額。

三、分析方法及計量模型

1.以隨機前沿生產函數的方法度量經濟增長方式

本文采用的隨機前沿生產函數（frontier production function）是基于DEA的Malmquist指數法，不考慮隨機誤差對經濟增長的影響。由于這種方法的隨機誤差項對結果的影響較小，因而更適合針對我國各省區域特征明顯、數據時間跨度較大的特點進行區域性分析。

本文以Battese and Coelli模型為基礎建立分析框架［12］：

式（1）中，Qit表示1978年不變價的GDP，下標i表示第i個省份，N等于28；t表示年份編號，T=32。Kit和Lit是物質資本和勞動力數量，α和β都是待估計的參數。誤差項由經典隨機誤差vit和生產非效率隨機變量uit兩個獨立部分組成，其中，vit服從正態分布N（0，），uit服從非負斷尾正態分布，即uit=uiexp［-η（t - T ） ］，其中，ui～N+（μ） ，η 是待估參數。

技術進步指數通過（1）式估計的參數計算。當技術進步是非中性時，技術進步指數的變化即為TFP，即TFP可表示為技術進步指數相鄰年份變化的幾何平均值［13］：

其中，E （Q）表示產出的期望值。

這種方法計算的TFP表明，相鄰期TFPt和TFPt-1均包含E （Qt-1） 因子，有密不可分的關聯。可以說，前期TFPt-1對當期TFPt會產生重要影響，TFP的增長是一個連續的過程，因此引入滯后因變量將在考察公共投資對全要素生產率的影響時更加符合理論與現實。同時，為平滑數據以減輕異方差的影響，并賦予變量系數“彈性”的經濟學意義，本文對模型中相關變量取對數。假定以固定效應的面板數據模型來表示，則：

2.估計的相關結果

（1）全要素生產率

首先，本文使用計算工具Frontier 4.1的最大似然法估計各省生產效率變動即TFP，如表1所示。

表1 隨機前沿函數模型的估計結果

從表1的估計結果可知，模型中的大部分系數在5%以上的置信水平上是顯著的。其中，lnK的估計系數顯著為正值，lnL二次項的系數同樣拒絕了零假設。這說明模型中考慮了效率變動之后，物質資本投入顯示出對產出的明顯作用，勞動投入的作用則顯示在二次項估計系數中。另外，估計出的方差參數γ=σ2u／σ2s是顯著的，可以推斷出技術無效率項u對產出具有顯著的影響。

本文用估計出的隨機前沿生產函數對時間求偏導，得到各省的技術進步指數，再利用式（2）計算TFP，計算結果表明：1978～2009年全國28個省份的TFP平均為6.53個百分點，由1978年的7.95%到2009年的5.66%，整體上呈波動下降趨勢，但越到后期則變動越小，近年來基本保持在6%左右。分地區來看，這段時期東部地區平均TFP達7.45%，中部地區為6.21%，西部地區最低為5.73%。同時隨著時間的推移，東部地區省份TFP整體緩慢下降，西部地區快速提升，各省份TFP的地區差異在縮小，說明我國區域TFP有一定的收斂性。限于篇幅，各個省份具體的全要素生產率計算結果此處不再詳列。

（2）估計公共投資對全要素生產率的影響

為在技術上實現對我國公共投資促進經濟增長方式轉換的實證度量，本文通過計算得到的1978～2009年全國28個省份的TFP及各類公共投資數據來考察式（3）。式（3）因變量滯后項同樣作為自變量出現，因此是一個動態面板數據模型。本文采用系統廣義矩法（SYS GMM）估計，以尋找因變量滯后項的工具變量的估計方法（IV），克服有偏的問題，即先對模型進行一階差分，再采用（t-2）期前因變量的滯后項和其一階差分的滯后項作為工具變量，得到一致且更為有效的估計結果［14］［15］。本文采用 Stata 11.0，估計結果如表2所示。

第一，TFP滯后項（lnTFPit-1）具有顯著的正向影響（彈性系數幾乎都在0.57以上），如果忽略技術水平滯后因素的影響會使估計結果有偏，這表明我國技術水平存在比較明顯的累積效應；第二，經濟性投資項目的系數都具有顯著的特征，表明經濟性投資項目對TFP有明顯的影響，但各項投資對TFP的作用卻并不相同，具體分析如下：

①基本建設支出（lnFE1it）對三大區域的TFP均存在顯著正向影響，其效應呈東、中、西部地區依次遞增（東、中、西部地區影響系數分別為0.0402、0.0302和0.0289）。這主要是因為基本建設支出大多用于基礎設施的建設和完善，而良好的基礎設施能有效地改善市場環境，既有利于擴大區域內人員和商品的交流，帶動知識和技術的傳播；也有利于吸引區域外資本、技術、勞動力等生產要素的流入，從而有效地提升本區域TFP的增長。東部地區的經濟較為發達，地方政府的財政實力較強，提供的基礎設施較為完善，能夠有效地促進區域內全要素生產率的增長。而中西部地區的地方政府的公共投資能力較弱，區域基礎設施相對不足，不利于經濟的集聚和市場的擴張，區域內全要素生產率增速相對緩慢。我國政府從1997年開始實施積極財政政策，并配合國家的西部大開發的區域發展戰略，大規模增加了對西部交通、水利、電網、通訊等基礎設施建設的投資，有效地改善了西部地區落后的市場環境，推動了西部地區的全要素生產率的增長，使得三大區域TFP呈現一定的收斂性。

表2 動態面板數據模型的估計結果

第三，公共投資中的社會性投資項目對TFP的影響并不一致，但影響明顯小于經濟性投資項目。

②公共研發支出（lnFE5it）對東部和中部的TFP都具有負向影響，且統計顯著；對西部地區的影響為正，但統計不顯著。可能的原因有兩個：一是由于政府研發支出主要用于基礎研究、前沿技術研究和重大共性關鍵技術研究等公共科技活動，轉化過程中的周期一般較長，使得公共研發支出對經濟增長的作用存在一定的滯后性。二是政府研發支出更多的會投入到諸如環境保護、健康醫療等公共項目，這些公共項目并不直接作用于生產力，上述原因導致了政府的研發投入不僅不能提高全要素生產率，在短期內還起到了相反的效果。

四、結論及建議

研究結果表明，改革開放以來我國政府公共投資有效地促進了全要素生產率的增長，從而對經濟增長方式的轉變也起到了積極的推動作用，經濟性比社會性公共投資對TFP的提升作用更加顯著。不同類型的公共投資項目對TFP的拉動作用存在著較大的區域差異。綜上，本文提出的政策建議如下：

一是調整政府職能，改革投資體制。政府公共投資要一方面逐步退出具有盈利性質的經營活動，另一方面將公共投資主要投向社會進步和經濟發展所必需的公共領域，不斷加強我國公共投資的社會效益，為推進我國經濟增長方式的轉化創造必要的條件，實現政府通過財政政策拉動經濟可持續增長的目標。

二是調整公共投資的區域結構，更有效率地利用公共資本。對于經濟發展不成熟的中西部地區，政府應大力增加對企業技術改造和基礎設施建設等經濟性公共項目的投資，完善投資環境并促進企業的技術進步。而對于經濟發展比較發達的東部地區，政府應增加文教科衛等社會性公共項目的投資，促進知識和人力資本的積累，不斷提高生產中的技術含量。

［1］ASCHAUER D.Does public capital crowed out private capita［J］.Journal of Monetary Economics，1989，24（2）：171-188.

［2］JIMéNEZ S，MAR M D.Public infrastructure and private productivity in the spanish regions［J］.Journal of Policy Modeling，2004，26（1）：47-64.

［3］MAMATZAKIS E C.An analysis of the impact of public infrastructure on productivity performance of Mexican industry［EB／OL］.http：／／www.econstor.eu／bitstream／10419／26144／1／555966836.PDF，2012-09-20.

［4］CLARIDA R H.International capital mobility，public investment and economic growth［EB／OL］.http：／／www.nber.org／papers／w4506，2012-09-10.

［5］EVANS P，KARRAS G.Are government activities productive？evidence from a panel of U.S.states［J］.Review of E-conomics and Statistics，1994，76（1）：1-11.

［6］張海星.公共投資與經濟增長的相關分析——中國數據的計量檢驗［J］.財貿經濟，2004，（11）：43-49.

［7］郭慶旺，賈俊雪.政府公共資本投資的長期經濟增長效應［J］.經濟研究，2006，（7）：29-40.

［8］武普照，王耀輝.公共投資的經濟增長作用分析［J］.山東社會科學，2007，（4）：69-72.

［9］張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質資本存量估算：1952～2000［J］.經濟研究，2004，（10）：35-44.

［10］王威.公共投資的區域經濟增長效應［J］.當代經濟管理，2008，30（2）：14-17.

［11］韓仁月，常世旺.中國省級公共投資的區域效應：互利共贏還是以鄰為壑［J］.財經研究，2010，36（4）：36-45.

［12］BATTESE G E，COELLI T J.A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data［J］.Empirical Economics，1995，20（2）：325-332.

［13］COELLI T J，BATTESE G E.An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis［M］.Boston：Kluwer Academic Publishers，1998.125-130.

［14］ARELLANO M，BOVER O.Anther look at the instrumental variable estimation of error-components models［J］.Journal of Econometrics，1995，68（1）：29-52.

［15］BLUNDERLL R，BOND S.GMM estimation with persistent panel data：an application to production functions［J］.Econometric Reviews，2000，19（3）：321-340.