新時期我國工業增長的動力探討

李蕾

內容摘要：伴隨著我國經濟在金融危機后從高速增長向中高速增長的轉型，我國工業經濟也步入了減速發展的新階段，發展潛力巨大和前景廣闊的先進產業成為我國經濟、尤其是工業經濟持續快速增長的關鍵引擎，其發展的動力要素對構建新經濟增長點至關重要。本文通過搜集1990-2011年先進產業各行業投入要素與產出的面板數據，運用個體固定效應變系數模型（SUR）對先進產業各行業發展的動力要素進行實證分析，為我國先進產業的戰略性發展，以及打造新時期工業發展的新動力提供借鑒。

關鍵詞：先進產業 動力要素 勞動 資本 R&D

引言

2015年2月，美國布魯金斯研究所針對美國乏力的就業增長和停滯不前的工人收入等經濟不振的現狀，提出了一批高度重要的具有較大競爭性和增長性的先進產業部門，認為它們是復蘇美國經濟的重要組成部分，并將其作為繁榮美國經濟的關鍵引擎。這為新常態下的我國經濟提供了一個發展的戰略啟示—將先進產業作為未來重要發展的產業部門。

那么，我國先進產業有哪些，如何發展先進產業，以及先進產業發展的動力要素是什么，這對新形勢下構建新經濟增長點至關重要。鑒于此，本文借鑒美國布魯金斯研究所對先進產業的界定方法并結合我國產業發展的實際情況，以R&D經費支出比例和R&D人員比例兩個指標均高于全國平均水平為標準，借助2011年數據從37個工業行業中界定出9個先進產業（選擇2011年數據是為了與后文實證分析保持時間上的一致），分別為化學原料及化學制品制造業、醫藥制造業、化學纖維制造業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、通用和專用設備制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、通信設備、計算機及其它電子設備制造業以及儀器儀表及文化、辦公用機械制造業。在此基礎上，基于先進產業1990-2011年的面板數據進行變系數模型的實證分析（由于工業行業總產值在2012年之后沒有再公布，為保持數據統計的一致性，將研究時間段定為1990-2011年），以此來探究先進產業發展的動力要素，為先進產業的戰略性發展提供政策依據。

模型構建與數據說明

（一）基礎模型

Romer（2000）認為長期經濟增長是由技術進步貢獻的，而短期經濟增長是由資本和勞動等要素投入的增加貢獻的。因此，為了考查各生產要素對先進產業發展的影響，本文在古典和新古典經濟增長理論的基礎上，將人力資本歸入勞動投入，并引入科研投入要素，構造如式（1）所示的生產函數：

Y=AL∝KβR1γR2δ （1）

為了消除數據劇烈波動可能導致的異方差，對式（1）兩邊取對數，得到式（2）：

LnY=lnA+∝lnL+βlnK+γlnR1+δlnR2 （2）

因此，本文的基礎回歸模型為：

lnY=β0+β1lnL+β2lnK+β3lnR1+β4lnR2+ε （3）

其中，Y為行業發展水平，L為勞動投入，K為資本投入，R1為R&D經費投入，R2為R&D人員投入，ε為滿足零均值同方差的隨機誤差項。

（二）數據說明

行業發展水平是基于1980年為100的工業生產者出廠價格指數計算的先進產業各行業的實際總產值，勞動投入為考慮勞動力素質改善的就業人數，即用先進產業各行業的平均受教育年限對就業人數進行加權，資本投入為采用基于永續盤存法計算的先進產業各行業的資本存量數據，這是借鑒宮俊濤等（2008）對制造業行業資本存量的計算方法，以1987年為基期、以相鄰年份固定資產凈值（1980年不變價）的差額為固定資產增量計算的資本存量，R&D經費投入是R&D經費占工業總產值的比例，R&D人員投入是R&D就業人員占總就業人員的比例，在計算過程中對大中型和規模以上等不同口徑進行了同一口徑的變換。

各行業當年總產值數據、勞動就業人數以及固定資產凈值數據來自1988-2012年中國工業經濟統計年鑒，R&D投入數據來自1991-2012年中國科技統計年鑒，1980年為100的工業生產者出廠價格指數是根據萬德數據庫中以上年為100的價格指數轉換得到，受教育年限以我國第四次和第六次人口普查數據中各產業受教育程度構成為基礎，根據梁詠梅等（2011）對不同受教育程度確定的受教育年限計算得到。其中，第四次人口普查數據來自1993年中國人口統計年鑒。樣本數據的描述性統計如表1所示。

相關檢驗與模型選擇

（一）面板數據單位根檢驗

面板數據包含時間序列，涉及到的一個重要問題就是要保證數據的平穩性以避免出現偽回歸問題。因此，首先對面板數據進行序列平穩性檢驗。在大多數研究中，通常采用兩種面板數據單位根檢驗方法，即相同根LLC檢驗和不同根Fisher-ADF檢驗，如果在兩種檢驗中均拒絕存在單位根的原假設，此序列就是平穩的，反之則不平穩。面板單位根檢驗的結果表明（見表2），lnY、lnL、lnK、R1和R2五個變量在5%的顯著性水平下均通過了LLC檢驗和Fisher-ADF檢驗，所以認為它們都是平穩變量，模型回歸不會出現偽回歸現象。

（二）面板模型選擇

先進產業由不同的行業組成，每個行業的發展程度與要素投入程度不同，因而就不同的先進產業來看，生產要素對產業發展的影響和貢獻，既具有個體效應，也具有結構變化效應。同時，分析對象是特定的9個先進產業，而且隨機效應模型需要假定個體效應與隨機誤差項不相關，而固定效應則不需要（甘春暉等，2011）。鑒于此，本文選擇個體固定效應變系數模型。另外，考慮到R&D投入比例處于0-1之間，取對數會出現負值，因此對基礎模型式（3）作簡單修改，R&D經費投入比例和R&D人員投入比例不再取對數，而是直接引入計量模型，如式（4）所示：

lnYit=ui+β1ilnLit+β2ilnKit+β3iR1it+β4iR2it+εit （4）

其中，Yit為先進產業各行業的總產值，Lit為先進產業各行業考慮勞動力素質改善的勞動投入，Kit為先進產業各行業的資本存量，R1it為先進產業各行業的R&D經費投入比例，R2it為先進產業各行業的R&D人員投入比例，ui為行業不可觀測效應，代表個體異質性。

模型回歸及結果分析

由于先進產業各行業同屬于先進產業的范疇，一些共性的沒有被包含在模型中的影響因素可能會使得不同個體的擾動項相關，因此為了提高回歸效率，對于本文的個體固定效應變系數模型，采用似不相關回歸法（SUR）對整個方程系統進行系統估計，回歸結果如表3所示，最后一行Breusch-Pagan LM的檢驗結果強烈拒絕不同行業擾動項無同期相關的原假設，證明使用SUR進行估計比單一方程OLS估計更有效率。

整體來看，似不相關回歸得到的9個回歸方程的擬合優度都很高，大多都在0.95以上。最高的通信設備、計算機及其它電子設備制造業擬合優度達到0.996，而最低的黑色金屬冶煉及壓延加工業也超過了0.94，說明各回歸方程擬合得較好。同時各回歸方程均在1%的水平下通過了聯合顯著性檢驗，說明對各個先進產業而言，勞動、資本、R&D經費投入比例和R&D人員投入比例等投入要素對產業增長具有很強的解釋能力。然而，同一要素對不同先進產業的影響程度存在較大差異，不同要素對同一先進產業的貢獻大小也很不相同，因此下文從兩個角度進行具體分析：一是基于未標準化系數分析同一要素對不同先進產業的影響大小；二是基于標準化系數分析不同要素對同一先進產業的貢獻大小。

（一）基于未標準化系數的要素影響分析

首先，就勞動投入對產業總產值影響的顯著性來看，化學纖維制造業、交通運輸設備制造業、醫藥制造業和儀器儀表及文化、辦公用機械制造業四個先進產業的勞動投入并沒有表現出對行業產值的顯著影響。這是因為，上述四個先進產業屬于更偏向于資本、技術或高素質勞動力密集型行業，因此隨著行業發展程度的提高，資本、技術和高素質勞動力成為越來越重要的影響因素，雖然這里的勞動是考慮了勞動力素質改善的勞動投入，但由于我國勞動力素質整體偏低，使得勞動投入的產出效率處于較低水平。在其余五個勞動投入具有顯著影響的行業中，通信設備、計算機及其它電子設備制造業，黑色金屬冶煉及壓延加工業和化學原料及化學制品制造業三個行業在1%的顯著性水平下顯著，電器機械及器材制造業及通用和專用設備制造業在5%的顯著性水平下顯著。然而出乎意料的是，通信設備、計算機及其它電子設備制造業并沒有表現出預期的勞動投入對產業發展的正向促進作用，而是表現出顯著的負向抑制作用。這可能是由于該行業在生產過程中程序化水平較高，已經率先實現機器代人的大規模生產線運作模式，低素質勞動力的增加反而降低了生產線的生產效率。在勞動投入對行業發展具有顯著正向影響的四個行業中，由影響系數表征的作用程度也存在較大差異。其中，黑色金屬冶煉及壓延加工業的勞動投入對產出的影響最大，彈性系數為1.237，說明該產業勞動投入每增加一個百分點，將帶動產業產值增加1.237個百分點。其次為化學原料及化學制品制造業，勞動投入的彈性系數為0.574。電器機械及器材制造業與通用和專用設備制造業兩個行業勞動的彈性系數較小，分別為0.191、0.214，勞動投入對產業的拉動作用十分有限。總體來看，勞動投入對不同的先進產業影響差異較大，從不顯著到顯著，從抑制到促進，促進程度從0.191的彈性系數到1.237的彈性系數，各個層面跨度都很大。

其次，就資本投入對行業總產值影響的顯著性來看，所有行業的資本投入都對產業增長有顯著的正向促進作用。其中，除醫藥制造業的資本投入對產業總產值的影響是在10%的水平下顯著外，其余行業的資本投入都是在1%的水平下顯著。同時，所有行業總產值的資本彈性系數均為正值，而且大多數行業總產值的資本彈性系數較大，說明資本在先進產業各行業的發展中扮演著十分重要的角色。具體而言，同樣除了醫藥制造業稍低外（0.224），其余行業的資本彈性系數都較高。其中，電器機械及器材制造業，通信設備、計算機及其它電子設備制造業，通用和專用設備制造業與儀器儀表及文化、辦公用機械制造業四個行業的彈性系數大于1，分別為1.036、1.390、1.249、1.617，這意味著資本投入每增加一個百分點，將會分別引起四個行業總產值增長1.036、1.390、1.249、1.617百分點；黑色金屬冶煉及壓延加工業，化學原料及化學制品制造業及交通運輸設備制造業的資本投入彈性系數接近1，分別為0.893、0.856、0.892；化學纖維制造業的資本彈性系數相對來說稍低，但仍然在0.5以上（0.717）。總的來看，資本投入對先進產業各行業具有較大的促進作用，是行業發展的主導動力要素，這同時也從先進產業層面解釋了為什么我國在經濟下行壓力下通常采取擴大投資的政策來拉動經濟增長，因為投資能更有效地促進行業產值增加，從而對經濟增長具有更大的帶動作用。

最后，就R&D投入對先進產業的影響來看，R&D經費投入與R&D人員投入表現十分不同。具體來看，在系數顯著性及影響方向層面，R&D經費投入對除化學纖維制造業、交通運輸設備制造業和儀器儀表及文化、辦公用機械制造業三個行業外的其余六個行業均表現出1%顯著水平下的正向影響，而R&D人員投入對不同行業的影響差異很大，對化學纖維制造業和醫藥制造業兩個行業表現出1%水平下的顯著影響，對通信設備、計算機及其它電子設備制造業，化學原料及化學制品制造業和交通運輸設備制造業表現出10%水平下的顯著影響，而且在影響方向上并沒有表現出一致的正向影響，如R&D人員投入比例對通信設備、計算機及其它電子設備制造業具有負向抑制作用，而對其它有顯著影響的行業表現為正向促進作用。從影響顯著行業的系數大小來看，R&D經費投入對先進產業的影響程度普遍較大，其中黑色金屬冶煉及壓延加工業、化學原料及化學制品制造業兩個行業R&D經費投入比例的系數分別高達1.741、1.491。電器機械及器材制造業，通信設備、計算機及其它電子設備制造業，通用和專用設備制造業及醫藥制造業的R&D經費投入的回歸系數也都較高，分別為0.572、0.770、0.502、0.932，對先進產業的影響相對較大。R&D人員投入對先進產業的影響程度普遍偏小，除通信設備、計算機及其它電子設備制造業中R&D人員投入比例的系數為負外，化學原料及化學制品制造業，交通運輸設備制造業，化學纖維制造業和醫藥制造業中R&D人員投入比例的系數都較小，分別為0.175、0.279、0.198、0.301，對先進產業的影響相對較小，這意味著R&D經費投入對先進產業的促進作用整體要強于R&D人員對先進產業的促進作用，但總體來看，R&D投入對先進產業總產值的促進作用遠遠弱于資本，而且呈現出較大的不穩定性，尤其是R&D人員投入表現得更為突出。原因在于：一方面在我國科技創新體制機制不健全的背景下，R&D投入在科技成果形成以及后續的科技成果產業化上相比于其它投入要素具有較大的風險，而風險往往意味著不確定性，這也是目前我國研發效率及創新成果產業化效率處于較低水平而無法有效帶動經濟增長的瓶頸制約；另一方面由于我國研發人員水平相對發達國家普遍偏低，而且由于信息不對稱導致R&D人員在行業間存在錯配現象，因此相比于R&D經費投入，R&D人員投入對先進產業的影響表現出更大的不確定性和更弱的促進作用。

（二）基于標準化系數的要素貢獻分析

為了比較同一行業各投入要素的貢獻大小，表2同時列出了各要素的標準化回歸系數。以四種投入要素對不同先進產業的標準化回歸系數為判斷標準，對所有先進產業來說，勞動都是顯著性影響因素中對先進產業貢獻最小的投入要素。在勞動投入顯著的五個先進產業中，資本和R&D經費投入也都是顯著的，但是前者對行業增長的貢獻要遠遠低于后兩者，如勞動投入貢獻最大的黑色金屬冶煉及壓延加工業，其勞動的標準化系數僅為0.163，與資本要素的0.587和R&D經費投入比例的0.386差距較大。而且在R&D人員投入也同時顯著的通信設備、計算機及其它電子設備制造業和化學原料及化學制品制造業兩個行業中，勞動仍然是貢獻最小的要素。這說明雖然勞動投入對有些行業的影響系數較大，但是在所有投入要素中其對行業產值的貢獻卻很小，意味著勞動投入對更依賴資本、技術和高素質勞動力的先進產業各行業的重要程度微弱，這在很大程度上應該歸因于我國勞動力素質偏低。相反，除化學纖維制造業和醫藥制造業外，資本在其它所有行業中都是貢獻最大的要素，而且貢獻程度大多情況下也遠遠大于其它三種要素，尤其是資本對通信設備、計算機及其它電子設備制造業和儀器儀表及文化、辦公用機械制造業兩行業的貢獻度分別高達1.021、0.942，成為先進產業發展最重要的推動因素。R&D經費投入整體來看是僅次于資本的第二重要因素。R&D人員投入對先進產業的貢獻整體來看較弱，但對其顯著水平較高的化學纖維制造業和醫藥制造業兩個行業的貢獻程度較大，甚至超過資本成為兩個行業最重要的推動因素，原因是這兩個行業的發展相對于對資本的需求而言，對高科技人才的依賴性更強，因而R&D人員表現出較高的重要性。

上述分析表明，勞動對先進產業的貢獻處于最低水平，大部分先進產業的發展還處在資本擴張階段，資本仍然發揮著促進先進產業增長的主導作用，不斷增加的R&D投入雖然也表現出對先進產業相當程度的產出貢獻，但整體效率仍然較低，科技創新還沒有發揮應有的對先進產業發展的帶動作用，科研投入的產出效率還有很大的提升空間。

結論及政策啟示

對先進產業各行業個體固定效應變系數模型的估計結果表明，勞動投入對不同的先進產業影響差異大，僅對9個先進產業中不到一半的行業具有顯著的正向促進作用，雖然對某些行業的彈性系數較大，但對行業產出的貢獻在所有投入要素中始終最小，對先進產業的重要程度最弱。資本對所有的先進產業都具有顯著的正向促進作用，而且其對行業產值的貢獻除化學纖維制造業和醫藥制造業這兩個行業外均處于第一的位置，是大多數先進產業最重要的推動要素。R&D投入表現較為復雜，R&D經費投入對多數先進產業具有顯著的正向促進作用，對行業產出的貢獻始終處于四要素中第二的位置。R&D人員投入對影響顯著的不同行業影響差異大，影響系數小，貢獻程度除化學纖維制造業和醫藥制造業兩個行業排在第一外，其余都很微弱。因此，要根據不同先進產業的特點及各投入要素對不同行業的影響程度及貢獻大小，結合國外經濟發展形勢和我國經濟發展階段，遵循產業發展規律，從要素投入角度制定不同的產業發展政策，具體分析如下：

雖然勞動投入考慮了勞動力素質的改善，但由于我國勞動力素質整體偏低，不能很好地匹配先進產業對高素質勞動力的需求，同時由先進產業的界定方法及我國經濟發展階段可知，先進產業各行業大多已經進入更多地依賴資本、技術以及高素質勞動力的發展階段，因此在實證分析結果中，勞動投入僅表現出對少數先進產業的顯著正向促進作用，而且對行業產值的貢獻在所用要素投入中始終處于最低的水平。

因此，新時期先進產業的發展，一方面要努力提高勞動人員的素質，以勞動力素質的提高促進先進產業各行業勞動產出效率的提高，發揮高素質勞動力對先進產業的高效促進作用；另一方面要將低素質勞動力盡快轉移出不適宜的先進產業，使低效勞動力流向需求程度更高的非先進產業中的勞動密集型行業，形成不同勞動力在不同類型產業之間的良好匹配格局。

資本是唯一一個對所有先進產業表現出顯著正向影響的投入要素，而且其對大多數行業的貢獻程度遠遠大于其它要素，如電器機械及器材制造業，通信設備、計算機及其它電子設備制造業，黑色金屬冶煉及壓延加工業，化學原料及化學制品制造業，通用和專用設備制造業，交通運輸設備制造業和儀器儀表及文化、辦公用機械制造業等行業，資本對行業產值的貢獻均超過了0.5，具有巨大的產業推動作用。因此，在我國目前經濟下行壓力不斷加大的新形勢下，通過挖掘投資新增長點、創造資本投入條件，以資本投入的高效率帶動先進產業跨越發展，成為穩定經濟增長的有效途徑。

在基于信息技術快速發展的“互聯網+”新時期，新一輪科技革命和產業革命孕育興起，以R&D投入為基礎的全球科技創新呈現出新發展態勢和特征，成為未來各國制造業向高端、智能、綠色、服務轉型升級的重要支撐。目前我國R&D投入雖然對某些先進產業表現出了顯著的正向促進作用，但其與資本對先進產業的促進作用差距較大，對大多數行業的貢獻程度更是遠遠落后于資本（R&D人員投入僅在化學纖維制造業和醫藥制造業兩個行業中貢獻程度大于資本），R&D投入遠沒有發揮其對先進產業應有的帶動作用，這不僅是因為我國R&D投入不足，更源于R&D投入產出效率及產業化效率偏低這一事實。在科技創新主宰世界未來發展方向的大趨勢下，加大R&D投入、提高R&D投入的產業化創新效率必然成為未來先進產業提高競爭力的重要戰略舉措，而健全的創新體制機制和良好的創新環境則是實現這一目標的關鍵所在。

參考文獻：

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