中國區域經濟增長要素貢獻及路徑判定
——基于省際面板數據的實證

劉 偉

中國區域經濟增長要素貢獻及路徑判定
——基于省際面板數據的實證

劉 偉

（西安交通大學經濟與金融學院，陜西西安710061）

在經典增長理論框架下，將1952-2011年以改革開放及西部大開發為節點劃分為三個時期，利用面板數據模型分別估算了中國東、中、西部區域經濟增長中各要素的貢獻率，并對增長方式進行了判定。結果發現：整個時期各區域發展中資本的貢獻率均最高；隨著經濟環境及政策等的改變，不同階段各區域發展中要素貢獻率有所變化；整個時期各區域經濟增長方式均屬高度粗放型。各區域需要充分發揮比較優勢，繼續維持資本拉動型的增長模式，并不斷加大教育及科技投入，逐步由粗放型向集約型轉變，實現均衡可持續發展。

經濟增長；區域發展；要素貢獻；政府政策

一、引言與文獻述評

經濟增長理論一直是學術界研究的熱點，相應派生出眾多的分支。其中，通過研究投入要素對經濟增長的貢獻，可以探明一國或地區的經濟增長路徑。如果經濟增長過程中，以資本和勞動力為代表的生產要素貢獻較大，說明屬于要素投入型增長，即外延粗放式發展。如果被稱為全要素生產率的廣義技術水平（以下簡稱TFP）對經濟的貢獻較大，說明屬于技術效益型增長，即內涵集約式發展。對經濟增長路徑的研究，可以為國家和地區制定長期可持續發展戰略提供理論支撐，同時也能夠為解決收入分配差距等尖銳問題提供現實依據。

20世紀后半葉，亞洲國家和地區尤其以日本、新加坡、韓國、中國臺灣及中國香港等為代表，經濟增長速度異常迅猛，被世界譽為“東亞的奇跡”。這些國家和地區經濟的飛速發展是否遵循傳統經濟增長理論，其增長過程是伴隨著生產要素投入增加的同時相應技術水平快速上升所引致的質量效益型增長，還是單純依靠大規模的生產要素積聚的粗放式發展？克魯格曼（Krugman，1994）［1］和楊（Young，1995）［2］分別對此進行深入研究，他們指出東亞國家經濟快速增長的原因在于生產要素的大規模投入，相比之下，技術效率并未顯著增長，TFP普遍較低甚至為零或者負值，從而說明東亞國家的經濟發展“奇跡”并不真實存在，這些國家所走的是一條簡單地提高生產要素投入的外延粗放式發展路徑，且這種資源密集型的發展方式不可持續；改革開放30多年，中國經濟年均增長近10%，支撐中國高速發展的動力是什么？中國經濟發展路徑是否同上述研究結論相類似？對此，國內學者也進行了相應研究。郭慶旺和賈俊雪（2005）從技術進步率、能力實現率及要素投入增長三個方面分析了中國改革開放至2004年的飛速經濟增長，發現TFP對經濟增長的貢獻僅不到10%，而資本和勞動的貢獻高達90.54%，說明中國經濟增長源于大規模的要素投入，這同克魯格曼等人的觀點相一致［3］；然易綱等（2003）并不認同上述關于東亞尤其中國TFP增長率低下的結論，他們從制度變遷等四個方面詳細闡述中國經濟增長中效率在逐步提升，并指出新興國家同發達國家無論在內部經濟體制還是外部投資環境均具有很大差異，致使各自的技術進步機理不同，因而對TFP的測算結果以及由此所獲的中國經濟增長中各要素的貢獻程度等研究結論理應差異較大［4］；李賓和曾志雄（2009）在研究中國改革開放至2009年間各要素對經濟增長的貢獻率時，將要素收入份額固定的假設放松，采取可變彈性增長核算方法，實證計算得到資本和勞動的貢獻率為80%，TFP的貢獻率為20%。將該結論同已有關于中國經濟增長中要素貢獻率的研究進行比較，可以發現其生產要素的貢獻率較低，而TFP的貢獻率較高［5］，這對易綱等人的論斷進行了經驗支持。

改革開放至今，因特殊的國情、政策導向以及發展戰略的需要，中國的區域經濟發展極不均衡，鮮明地表現為東部沿海地區經濟增長迅速，總體步入初等發達國家行列；中部內陸地區發展平穩，整體經濟水平處于發展中國家的中間水平；而西部及偏遠地區盡管近年因政策的刺激使得增長速度有所提升，但總體發展水平依然落后①。中國扭曲的區域經濟發展過程中，生產要素及技術水平貢獻率如何？早期的相關研究較少，葉裕民（2002）實證測算了1979-1998年中國各省份的全要素生產率及勞動和資本的效率，結果發現后10年與前10年相比，全國范圍內勞動貢獻率皆下降明顯，東部、中部的資本貢獻率幾乎不變，而西部資本貢獻率上升幅度較大，東部、中部的TFP上升明顯，西部的TFP幾乎不變。該文較早同時也較全面地分析了中國區域經濟增長過程中各要素的增長同經濟增長之間的關系，但在實證過程中，只計算了勞動和資本的貢獻率，對于技術水平僅僅計算了TFP的增長率，并沒有進行貢獻率的測度，且該文結果有一定的相悖之處，指出20年間經濟增長較快省份的TFP反而比經濟增長較慢的低不少，甚至作者也認為“這與伴隨高增長同時科技進步也快的現實情況存在著矛盾”。對此，作者并沒有進行解釋［6］。可能的部分原因在于該文實證計算資本和勞動的彈性時所選取的表征量并非恰當，且對于資本和勞動的貢獻率的計算，盡管該文沒有給出明確的公式，但是經過筆者根據該文信息進行推導發現其同主流的計算方法不相符，這些因素可能導致該文的結果出現偏頗；王志剛等（2006）選取超越對數生產函數的隨機前沿模型，實證研究了中國改革開放以來地區間的生產效率。結果發現，東、中、西部地區的生產效率依次降低，同時各地區生產效率具有一定的波動性，但差異基本不變。此外，與以往研究不同，該文將TFP細分為技術進步、規模效率變化等因素，研究發現各地區TFP增長率主要由技術進步率決定，且從20世紀90年代中后期開始，有所下降［7］；章祥蓀和貴斌威（2008）基于Malmquist指數的分解，對中國1979-2005年的TFP進行分析，結果表明，改革開放以來中國TFP進步較大，而1997年以后有所下降。由于地區之間技術差距的拉大，TFP并沒有出現趨同效應［8］。這兩個研究細致深入地對中國區域生產效率及TFP進行了估測，但側重點沒有涉及勞動與資本的貢獻率。

縱觀國內外學者現有關于中國經濟增長過程中要素貢獻率的代表性研究，發現結果差異較大。究其原因，首先，選取的時間跨度不一致并且具有較大的主觀隨意性；其次，研究所用實證方法及其先決條件各異；再次，在選擇生產要素尤其資本的表征量時，也各有不同。而且，已有研究更多基于國家層面視角，但鮮見從區域角度出發，尤其是從新中國成立后深入、系統地研究中國東、中、西部區域經濟增長路徑的文獻更是空白。

本文的研究意義在于：①長期以來，中國區域經濟發展極不均衡，且扭曲的發展態勢在收入差距、要素使用效率及經濟增長潛力等方面繼續擴大，進一步加劇了地區間的兩極分化，嚴重制約了國家長期穩定發展。因現有對我國區域經濟發展的不均衡程度的度量往往是通過經濟指標進行定性判斷，結果明晰但機理缺乏，而通過對東、中、西部經濟增長中各要素的貢獻進行分析，可以對中國區域經濟發展的脈絡從定量上有一個清晰的把握，從而在后續的研究中可以就不同地區經濟發展進行細致深入比較，提煉出縮小區域發展不均衡的些許啟示。②不同地區在經濟發展的各個時期具有較大差異，其中，政策的影響尤為重要。作為中國現代經濟發展歷程中的兩大關鍵節點，改革開放及西部大開發究竟如何對中國區域經濟的發展產生影響，本文試圖對此做出解讀。③近年來，國家在經濟發展過程中將“轉方式、調結構、促轉型”定為經濟工作目標與主線，那么對現有經濟結構進行準確的度量就成為關鍵。本文通過建立模型，對中國區域經濟發展方式分別進行實證判定，為國家針對性地出臺相關政策措施提供理論依據。

二、增長理論及模型構建

假定社會生產函數形式為：

其中，Y表示產出；A（t）表示技術水平；K表示所投入的資本量；L表示所投入的勞動量。

給（1）式兩邊取全微分：

給（2）式兩邊同時除以Y并整理：

根據（4）式可以計算出經濟增長中資本、勞動及技術水平的貢獻率，分別表示為EK、EL及EA：

一般由總量生產函數估測（4）式中的α、β。宏觀經濟學中，常采用C-D生產函數②（Cobb&Dauglas，1928）：

初始C-D生產函數假定要素規模報酬不變，即α+β=1，于是給（5）式兩邊取自然對數并整理：

從而可以由（6）式先估算出α，進而得到β，并進一步計算出資本、勞動力及技術水平對經濟增長的貢獻率。

判別一國經濟增長路徑可以通過資本貢獻率及勞動貢獻率之和的大小來進行［9］：當兩者之和在0～0.5之間，屬于集約型；當兩者之和大于0.5，則屬于粗放型。粗放型路徑又進行細分，在0.5～0.7之間，為低度粗放型；在0.7～0.8之間，為中度粗放型；在0.8～1.0之間，為高度粗放型；而大于1.0，即為超高度粗放型。

三、數據選取與處理

為了全面分析新中國成立以來中國區域經濟的增長路徑，同時考慮到數據的可獲得性，本文選擇新中國成立后的1952-2011年為研究區間。目前中國大陸共31個省、市、自治區，在進行區域劃分時，往往根據地理位置、資源稟賦、發展水平等的差異有不同的分法，為契合本文主題，這里基于我國經濟政策劃分如下：東部區域包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東及海南11省市；中部區域包括黑龍江、吉林、山西、江西、安徽、湖南、湖北及河南8省市；西部區域包括陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、西藏、內蒙古、四川、重慶、貴州、云南及廣西12省市。計算所需數據源自《新中國六十年統計資料匯編（1949-2008）》及各省市2012年的《統計年鑒》。需要說明的幾點：①因海南建省時間較晚，經濟統計數據缺失較多，故本文舍去；②重慶直轄較晚，經濟統計數據缺失較多，本文并入四川處理；③西藏1978年以后的經濟數據齊全，但之前僅有1959年及1965年的統計數據，為使數據連續并保證有效性，本文采取線性插值法進行補全，對于其他省份個別年份的缺失數據采用同樣辦法處理。

（一）產出（Y）

選取各省市國內生產總值GDP來表征產出水平。為了具有可比性，將各年名義GDP水平換算為以1952年為基期的實際GDP水平以剔除價格因素的影響。換算公式為：各年實際GDP=GDP1952×各年基于1952年不變價格的GDP指數。

（二）資本投入量（K）

準確地講，資本投入量是指年實際投入生產的資本服務量，是一個流量概念，但因資本的使用者往往是資本的所有者，因此，不存在一個市場化的資本租賃價格對資本的實際使用進行準確的度量，因而不得不以資本的存量數據來代替資本的流量數據［4］。在實際計算中，通常選擇年固定資本存量。目前國際上測算固定資本存量的方法中應用最成熟的是永續盤存法（Goldsmith，1952）：

其中，Kt、δ、It及Pt分別表示第t年的實際資本存量、固定資產年折舊率、第t年的固定資產投資以及第t年的固定資產投資價格指數。Pt的作用是將名義固定資產投資換算為以某年為定基的實際投資，以剔除價格因素的影響。

觀察（7）式，欲求各年固定資本存量，需要明確4個變量值：初始年份的資本存量、固定資產折舊率、年固定資產投資以及投資價格指數。因此，這4個經濟量選擇的準確與否，直接決定著各生產要素對經濟增長貢獻率的準確程度，需要重點估算。

（1）初始資本存量（K1952）。各種統計資料中沒有國家及各省市早前年度的固定資本存量，因該指標涉及經濟增長、投資效率及TFP等諸多經濟量的實證，因此不少學者采用不同的辦法對早期的中國資本存量進行測算，但是所得結果差異較大［10-12］。經過對文獻比較分析，我們認為張軍和章元（2003）［11］的測算論據較為充分、方法合理，所以本文擬將他們測算的800億元作為以1952年為基年的全國固定資本存量，并在此基礎上測算各省市固定資本存量。具體思路是，結合GDP的構成及核算方法，假定1952年各省市的固定資本存量占全國固定資本存量的比例與其GDP占全國GDP的比例相等，以此來估算各省市1952年的固定資本存量。

（2）固定資產年折舊率（δ）。由（7）式，折舊率對各年資本存量的影響一直存在，因此精確的折舊率對計算資本存量至關重要。理論上，（7）式中的δ應為重置率而非折舊率③，但大部分研究中并未對兩者進行區分，且往往賦予折舊率一個“合理”的值④。張軍等（2004）［17］嚴格依據永續盤存法的內在含義，假定資本品的相對效率呈幾何方式遞減，采用代表幾何效率遞減的余額折舊法，并參照黃勇峰等（2002）［14］的研究，測算出1952-2000年全國各省份固定資本形成總額的經濟折舊率為9.6%。考慮到折舊率的經濟慣性，本文選取該數據作為各省市1952-2011年的固定資產折舊率。

（3）固定資產投資（It）。通過查詢《六十年統計資料匯編》及各省市2012年的《統計年鑒》可以直接得到。

（4）固定資產投資價格指數（Pt）。1990年起，統計局才開始公布該指數，且是國家層面指數。對于該指數的省際層面數據的缺失，文獻中常通過消費品價格、工業品出廠價格等指數來替代，結果的準確性往往值得商榷。對此，本文的解決思路是，分別對1990年后的國家固定資產投資價格指數Pt、消費價格指數CPI、零售商品價格指數RPI、GDP指數及工業品出廠價格指數PPI等進行相關分析，發現Pt同其他4種指數的相關系數分別為0.99523、0.95134、0.89287及0.98718，說明Pt指數同CPI指數相關性最高，因此，本文選擇各省市以1952年為基期的CPI指數來替代缺失的各年固定資產投資價格指數。

（三）勞動投入量（L）

國外文獻在對勞動投入量進行度量時常采用勞動時間，諸如周工作小時數，但該類指標在中國不夠現實，同時也并未進行精確統計，因此本文與國內文獻保持一致，以各省市就業人員數量來表征所投入的勞動量。

四、實證分析

對于（6）式的估計，由于既有橫截面數據，又有時間序列數據，因此本文選擇面板數據模型。1978年的改革開放拉開了中國經濟飛速發展的序幕，2000年西部大開發，進一步加快了中國尤其是西部地區的發展步伐。為了準確衡量經濟政策對區域經濟增長的影響，本文將1952-2011年以改革開放及西部大開發為時間點劃分為如下三個時間段，以分析不同時期我國區域經濟增長過程中各要素的貢獻率，并對經濟增長方式進行判別。

首先，需要對面板數據進行平穩性檢驗，以避免偽回歸。經LLC、Breitung、IPS等數種面板單位根檢驗方法發現，（6）式中各變量均為1階單整，即非平穩。Pedroni面板協整檢驗方法發現各變量之間存在協整關系⑤。從而可以對（6）式進行面板數據建模分析。

面板數據模型包含無個體影響的不變系數模型、含個體影響的變截距模型及變系數模型。分別如（8）、（9）、（10）式所示。模型設定是否合理直接影響到估計結果的準確性。所以，判別面板模型設定形式極為重要。經常使用的檢驗是協方差分析檢驗，主要檢驗如下兩個假設：若接受假設H2，則說明樣本數據符合模型（8），為不變系數模型，無需下一步檢驗。若拒絕假設H2，則需檢驗假設H1。若接受H1，則認為數據樣本符合模型（9），為變截距模型，反之，樣本數據符合模型（10），為變系數模型。

具體到本文，通過分別計算三種模型的殘差平方和構造相應的F統計量來檢驗面板模型形式，結果如表1⑥。

表1 不同時期各區域面板數據模型形式

由于對于模型（6），更多的是關心α的數值，即面板模型的系數，因而表2給出的實證結果只含有α及由此計算出的β，對于截距項，這里省去。同時，為了更好地進行對比分析，以保證結果的穩健性，本文通過OLS法對全國各時期的α、β進行測算，結果一并顯示在表2（下文同）。

表2 不同時期各區域面板數據模型系數

觀察表2，由面板數據模型估計的各時期不同區域資本產出彈性α均統計顯著，且同OLS對全國的估計結果進行比較，發現兩者符合統計學邏輯關系，說明估計結果具有穩健性。結合前述有關資本、勞動及技術水平對經濟增長的貢獻率的公式，根據表2分別測算出不同時期各區域產出、各要素平均增長率及其對經濟增長貢獻率的平均值，見表3⑧。

表3 不同時期產出、各要素平均增長率及其對經濟增長的平均貢獻率%

由表3可知，新中國成立到2011年的60年間，中國經濟產出年增長率的平均值為8.5%，要素中資本量、勞動量及技術水平年增長率的平均值分別為12.52%、2.27%、0.83%，三者的平均貢獻率分別為87.01%、2.96%、10.03%，資本貢獻率遠高于勞動及技術的貢獻率，說明總體來講，中國遵循典型的投資拉動型的增長路徑。具體到不同發展階段的東、中、西部區域：①1952-1977年。建國后新中國一窮二白，且歷經大躍進、三年自然災害及十年文革對經濟發展的極大負面影響，各區域經濟年增長率平均值均在6%及以下，相對較低，要素中資本的貢獻率最高。②1978-1999年。改革開放是中國現代發展歷史上的一大轉折點，這一時期各區域經濟增長率年平均值均大幅提高。要素貢獻率方面，除西部資本貢獻率稍有下降外，東中部皆上升幅度較大尤其東部漲幅明顯，各區域勞動貢獻率有所下降，東中部TFP貢獻率有大幅度下降，而西部稍有上升⑨；值得注意的是，盡管主要區域TFP的平均貢獻率下降明顯，但其增長率均有所上升。這一看似矛盾的原因在于，20世紀前半葉長期的戰亂對中國的物質資料包括人力資本造成嚴重摧殘，致使新中國成立后的第一階段經濟基礎極為薄弱，發展所需的各種要素極其匱乏，在這樣的特殊國情下，勞動力以及TFP相對資本來說并未表現出數量上的明顯差距，從而使得兩者對經濟的貢獻率雖較資本貢獻率為低，但并非遙不可及。而改革開放后，中國對經濟發展布局進行重構，東部沿海經濟特區優先發展的政策紅利快速吸引生產要素的富集，尤以資本為甚，從而使得這一時期資本貢獻率顯著增加，而勞動及TFP貢獻率相對表現為下降趨勢。另一方面，“科學技術水平是第一生產力”的基本國策全面展開，促使科技水平有了質的飛躍，表現在20年間全國科學事業費、科研基建費及其他科研事業費等科技三項費用由22.35億元上升到278.80億元，同時規模以上企業科研人員及項目均有了巨大增長，因而TFP有所進步。科技的快速進步同樣對經濟發展做出了很大貢獻，只是經濟發展過程中產業資本的特殊屬性以及中國正處于快速發展階段的特點，決定了資本投資創造財富優先保證國家“家底厚起來”的發展特征，使得資本貢獻率遠高于勞動及技術水平的貢獻率。③2000-2011年。為了保證國家均衡發展，縮小區域差距，中國推出了西部大開發的偉大戰略。這一時期，各區域經濟增長率年平均值超過10%，尤以西部最高。東部及中部資本貢獻率有所下降，TFP貢獻率穩步上升，表明先期資本積累已達到一定程度，邊際效應稍顯遞減，科技的進一步發展提升了TFP貢獻率。與此相對應，西部資本貢獻率繼續大幅度增加，反映出國家政策推動資本投入西部發展的巨大熱情，但TFP貢獻率大幅下降，而且，與東中部勞動貢獻率較為平穩所不同的是，西部勞動貢獻率增加明顯，這同西部城鎮化率步伐加快、人均教育水平提高、勞動者技能培訓力度加大等有關，人力資本水平的提高以及西部的人口紅利直接增加了勞動貢獻率。

與前述研究中國經濟增長中要素貢獻的代表性文獻相比［6］，本文研究結果顯示不同時期各區域經濟發展過程中，產出增加較快的區域，TFP增長同樣較快。

此外，表3列示了不同時期各區域資本及勞動貢獻率之和，這一數值除了改革開放前東部區域稍低于0.8以外，其余皆高于0.8，而發達國家則普遍低于0.5，說明中國各區域經濟增長過程屬于資源密集型的高度粗放型發展模式，同發達國家技術密集型的集約化發展路徑有巨大差距。

五、結束語

本文在經典生產函數框架下，利用面板數據模型分別估算了新中國成立以來不同時期中國東、中、西部區域經濟增長中各要素的貢獻率，并對經濟增長方式進行了判定。結果顯示：①不同階段各區域經濟發展過程中資本的貢獻率最高。②隨著經濟環境及政策的改變，要素貢獻率有所變化。相比較改革開放前，開放后東中部資本貢獻率上升幅度較大尤其東部漲幅明顯，各區域勞動貢獻率有所下降，東中部TFP貢獻率大幅下降；西部大開發后，東中部資本貢獻率有所下降，且TFP貢獻率穩步上升，而西部資本貢獻率繼續上升的同時，勞動貢獻率也明顯增加。③不同時期各區域經濟增長方式均屬于高度粗放型。

中國經濟快速增長過程中，資本貢獻率長期居于高位，屬于典型的資本拉動型增長路徑。這同我國的發展現狀相符，發展中國家在現代化初期及快速工業化過程中，往往以提高經濟總量為基本目標，而囿于人力資本質量較低及技術水平不夠先進，資源的大規模投入就成為達成這一目標的最佳選擇；同時，這也與我國物質資源充裕的特點密切相關，中國尤其西部豐富的自然資源稟賦為社會生產提供了充足的要素，顯著的比較優勢在很大程度上引致了對經濟增長貢獻率相對更高的資源密集型的發展路徑。相比較，各區域盡管勞動及TFP貢獻率有所不同，但總體來講，人口紅利以及科技進步并沒有對經濟擴張產生質的影響，兩者經濟效應較弱。對于中國長期的資本拉動型增長路徑，盡管克魯格曼等人已有“粗放式發展、不可持續”的定性，但我們應該對此進行理性而深入的思考。一方面，外延粗放式增長是任何國家工業化初期及中期的必經階段，需認識到高投資率是資本快速積累的一個前提，高投入是資本快速積累的一個必然結果［18］，而中國目前正處于轉型過渡期，社會財富的積累并非充足，因而尋求資本積聚并增值自然成為內生的發展路徑。當資本積聚到一定程度，且經濟結構發生根本性轉變，這種粗放式增長必定會隨之改變。由此我們預期，現階段及未來不短的時期，中國各區域尤其中西部的經濟增長仍將以資本拉動為主。但須重點關注投資的結構、效率及質量，避免重復建設、盲目投資。另一方面，也要意識到中國經濟的迅猛增長是以高耗能、高污染為代價的，因而高投資率驅動的快速經濟增長將不可持續。發達國家的經驗及教訓告訴我們，當經濟發展由資本的原始積累即數量型增長階段跨入成熟平穩的質量型增長階段后，以科學技術為代表的全要素生產率就成為經濟長期發展的強大動力。因此，中國需要繼續加大公共教育及科技投入，以科技創新理念引領產業發展，逐步由外延粗放型向內涵集約型的路徑轉變，確保區域均衡可持續發展。具體表現在，要因地制宜地選擇合適的發展方向，充分發揮各區域的比較優勢，促進區域間協調穩定發展，比如在東部較成熟的科技創新環境下，加大研發力度，提高技術水平對經濟發展的正面作用；中部地區適當減少勞動力輸出，改善用工環境，針對性地培養勞動密集型產業，切實利用好區域人口紅利；西部地區依托自然資源大量投入換取經濟快速發展的同時，要挖掘人口紅利并著力提升科技軟實力，逐步向東部發展看齊。

注釋：

①見中國現代化戰略研究課題組、中國科學院中國現代化研究中心：《中國現代化報告2012》。

②生產函數模型包括線性生產函數、投入產出生產函數、C-D生產函數、不變替代彈性生產函數等多種模型。相比其他假定要素之間無限替代或完全不可替代的模型，C-D模型假設要素替代彈性為1，更加符合實際生產活動，且該模型的參數具有明確的經濟意義，因此，該函數一經提出，即得到廣泛應用。時至今日，其仍然是應用最為普遍的一種生產函數模型。

③任若恩和劉曉生（1997）［13］及黃勇峰等（2002）［14］研究認為重置是指生產能力的維持或恢復，因此在永續盤存法中計算資本存量所用到的δ是重置的概念；只有資產效率呈幾何方式遞減時，折舊率和重置率才相等。

④顏鵬飛等（2004）［15］采用固定的5%，宋海巖等（2003）［16］在官方公布的名義折舊率3.6%的基礎上加上GDP增長率作為實際折舊率。

⑤限于篇幅，實證過程中包括變量平穩性檢驗、協整檢驗及其他檢驗略去，有要求的讀者可以向作者索要。

⑥嚴格講，對面板數據模型還存在關于截距項的個體固定效應的F檢驗及個體隨機效應的Hausman檢驗，但本文的側重點在于模型的系數，因此這里沒有進一步檢驗。

⑦為了形式的統一，這里給出的是東部地區各省份的平均值。

⑧限于篇幅，本文沒有給出具體省份的測算結果，這里經濟產出及要素的平均增長率是指各區域內所有省份各年的產出增長率的算術平均值，并非復合增長率。相應的，要素貢獻率也是算術平均值。這樣做的目的是為了更好地對各區域不同時期經濟增長過程中要素增長及其貢獻率進行詳細對比分析。

⑨這一時期各區域因經濟基礎、政策支持及內外部環境等因素各異，致使同一區域內不同省市的TFP貢獻率有所差異（結果未列示），甚至東中部個別省份在特殊年份出現負值的情況，但這里對其取平均值后對本文所分析的整體區域影響不大。西部TFP貢獻稍有上升，同筆者另一篇專門以陜西省為樣本研究西部增長中要素貢獻的文章所獲的陜西TFP貢獻率較上一期有較大增幅的結論一致。

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［責任編輯：余志虎］

An Empirical Research on China’s Regional Economic Growth Factor Contribution and Path Determination——Based on the Inter-provincial Panel Data

LIU Wei
(School of Economics and Finance，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710061，China)

Under the framework of classical growth theory，this paper divided the years of 1952 to 2011 into three stages by re?forming and western development，calculated factor contribution to economic growth in the eastern，central and western re?gions，and estimated their economic growth modes by using the panel data model.The results showed as follows:in the whole period，capital contribution was the highest in all regions；along with changes of economic environment and policies，factor contribution was also changing；all regions were extensive economic growth modes in different periods.The regions should take full of their comparative advantages，maintain the capital driven growth and continue to increase investment in education，sci?ence and technology，transform extensive into intensive gradually to achieve sustainable and balanced development.

economic growth；regional development；factor contribution；government policy

F061.5

A

1007-5097（2014）01-0036-06

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.01.008

2013-05-28

國家社會科學基金項目（08BJL023；10XJY0014）

劉偉（1985-），男，陜西富平人，博士研究生，研究方向：國際經濟與投資，財政與貨幣政策。