我國省域經濟增長方式轉變驅動因素及其路徑選擇

楊 碩 王艾青 教授

（西安郵電大學 西安 710121）

引言

經濟增長方式轉變是當今我國經濟發展的主題，也是近年來學術界關注的焦點。我國經濟發展進入新時代，基本特征是由高速增長階段轉向高質量發展階段。因此，實現經濟增長方式轉變是保持經濟長期穩定增長的必然選擇。鑒于此，本文探討經濟增長方式轉變的驅動因素，厘清人力資本、財政支出規模與經濟增長方式轉變的關系，并在普通面板回歸分析的基礎上，采用分位數回歸方法進一步對人力資本、財政支出規模對經濟增長方式轉變的影響進行實證研究，根據研究結果提出相應政策建議，以期促進經濟增長方式轉變順利進行。

理論分析

（一）經濟增長方式轉變與全要素生產率

全要素生產率（TFP）是除去勞動、資本等要素之后的余值。以往研究發現，全要素生產率對經濟增長具有重要影響，并逐漸成為經濟增長方式轉變的關鍵。一方面，全要素生產率能夠作為衡量當下經濟增長的指標；另一方面，全要素生產率能夠對未來經濟增長進行預測。因此，全要素生產率成為考量經濟增長方式轉變的最合適指標，是經濟增長方式轉變的重要驅動因素。

（二）人力資本與經濟增長方式轉變

人力資本是經濟增長的主要決定因素之一。以往研究發現，人力資本對全要素生產率并沒有顯著的獨立決定作用。人力資本能夠通過提升高等教育規模和質量對全要素生產率發揮巨大作用，大量實證研究也對此進行驗證。本文基于人力資本理論，認為人力資本作為知識和技術的載體，能夠形成教育、創新、專業技能和工作經驗資本，從而促進全要素生產率提升。

（三）財政支出規模與經濟增長方式轉變

政府財政支出規模對經濟增長的促進作用是現代經濟增長理論的一個重要研究內容。相關研究表明，財政支出規模在經濟增長方式轉變中發揮重要支撐作用。一方面，在市場經濟條件下，要素市場發育離不開政府介入，政府利用財政支出為市場提供一種合理的經濟刺激，因此，財政支出規模在經濟增長方式轉變中發揮重要作用，對經濟增長具有正向效應；另一方面，財政支出可以通過改善公共基礎設施和提高勞動力供給質量等有效措施，突破經濟增長的瓶頸制約。鑒于此，本文認為財政支出規模擴大能夠促進全要素生產率提升。

研究設計

（一）指標及其測算

全要素生產率（TFP）測算。采用DEA-Malmquist指數法測量TFP，定義Malmquist指數（TFP）為技術效率變動×技術進步變動×規模報酬變動。運用DEAP2.1軟件，產出指標選用各地區實際GDP，以上一年為基準年，利用各年度GDP指數折算當年GDP值，得到各年實際GDP值。投入指標選取勞動力投入和資本存量。勞動力投入按每年從業人數計算，以按行業分城鎮單位就業人口數合計。資本存量采用Chou的算法，本文的計算針對固定資產，包含建筑資本和設備資本，采用永續盤存法進行估計，即Kt=Kt-1（1-δ）+It/Pt，Kt為第t年年末實際固定資產存量，Kt-1表示上一年年末實際固定資產存量。以1952年為基年，基年的固定資產存量參照張軍等的研究，It為第t年的名義固定資產投資，選用固定資產形成總額表示；Pt是投資品價格指數，選用固定資產投資價格指數表示；δ為折舊率，參照張軍的研究將其確定為9.6%。對于缺失值的處理，即西藏部分年份缺失的固定資產投資價格指數用零售物價指數代替，對于缺失的GDP平減指數用全國平均數據代替，重慶數據并入四川。以上數據均來自《中國統計年鑒》、《新中國五十年統計資料匯編》及各省歷年統計年鑒。由30個省市平均值得到我國2001-2017年實際GDP、資本存量以及勞動力投入量（就業人數）等基礎數據，分析結果表明，我國物質資本存量（固定資產形成總額）增長速度較快，年平均增長率為26.36%，同期勞動力增長速度也較快，達20.52%。

基于受教育水平的人力資本層次測算。本文選用平均教育年限來衡量人力資本總量，分小學h1it、初中h2it、高中h3it（包括中等職業學校）、大學及以上h4it（包括大專）四級，相應教育年限為：6年、9年、12年、16年。在計算總量人力資本時，以不同受教育程度的人口占總受教育人口的比重作為權重系數，來測算初等、中等和高等教育人力資本。其數學表達式為：

其中，Hit表示第i年t省，pri為初等教育人力資本，由小學學歷人口組成；sec為中等教育人力資本，包括具有初中和高中文化程度的人口；hig為高等教育人力資本，由具有大學及以上學歷的人口組成。Pit表示一定受教育程度人口占總教育人口的比重。數據來自《中國統計年鑒》和《中國人口統計年鑒》。由圖1可知，我國總量人力資本在考察期內呈上升趨勢，由7.8年升至9.84年。高等教育人力資本水平較低，最高值僅為2.51年，但處于上升狀態；中等教育人力資本水平明顯高于初等和高等教育人力資本，且相對平穩；考察期內，初等教育人力資本明顯下降。

圖1 2001-2017年我國總量人力資本和不同層次人力資本發展趨勢

基于基尼系數的人力資本結構測算。人力資本結構采用直接方法計算，公式如下：

其中，Gh表示某一年齡及以上人口的人力資本基尼系數，本文考察6歲及以上人口的教育基尼系數，h表示該年齡及以上人口的平均受教育年數。定義xi為第i教育層次的平均受教育年數，ni表示第i教育層次的人口份額，教育層次劃分為四級：文盲（0）、初等教育水平（7.5）、中等教育水平（12）、高等教育水平（16）。結果可知，大部分省市的人力資本基尼系數在0.3左右浮動，總體緩慢上升。西部地區教育基尼系數歷年差異較大，如陜西由0.28下降到0.12再徒增到0.43，青海、西藏等省份也波動較大。西部地區少數省份在考察期內經常出現基尼系數較低的情況，如新疆等地基尼系數維持在0.2左右。當考察整體時，西部基尼系數高于東中部地區。

（二）分位數回歸方法和模型構建

本文采用分位數回歸方法觀察在條件分布不同位置，人力資本層次和人力資本結構對TFP產生的影響。對一個數據群中分布在不同位置的數據點進行研究時，采用分位數回歸是較好選擇。基于此，本文以全要素生產率替代經濟增長方式轉變及其分解的技術進步變動和技術效率變動作為自變量進行面板回歸，模型設定如下：

基于分位數回歸方法將具體實證模型設定為：

其中，i、t表示第i省第t年；CV為本文選取的控制變量；εit為隨機擾動項。

實證分析與結果解釋

在進行實證分析之前，首先對面板數據各截面序列進行單位根檢驗，分別利用LLC檢驗（Levin-lin-chu檢驗）、ADF-Fisher檢驗和PP-Fisher檢驗進行驗證。前者為相同單位根檢驗，后者為不同單位根檢驗，只有三種檢驗均拒絕存在單位根的原假設，才認為此序列是平穩的，反之不平穩。主要變量的單位根檢驗結果如表1所示。檢驗結果均符合要求，因而不存在偽回歸問題。

本文考察30個省市的人力資本層次、人力資本結構以及財政支出規模對經濟增長方式轉變（TFP）的影響，利用Eviews 8運行回歸過程。

（一）基于全國范圍

采用隨機效應模型的面板數據進行檢驗，再利用分位數回歸分析不同分位點上人力資本、財政支出規模對TFP的影響。

在Eviews 8.0中進行隨機效應的Hausman檢驗，結果顯示，F統計量為2.920，P值為0.437（大于0.05），接受原假設，因此本文選用隨機效應模型檢驗。結果表明，人力資本總量當期彈性系數顯著為正，滯后一期系數為負；在人力資本的三個層次中，高等教育人力資本系數在1%的顯著水平上為0.028，對TFP的影響最大；人力資本各層次與EC均為負相關，這也是導致EC一直無法帶動TFP增長的原因之一，與TC正相關；政府效應與TFP顯著正相關，滯后一期仍為顯著正相關。在模型2 中考察人力資本結構對TFP的影響，結果顯示，人力資本基尼系數與TFP正相關，與EC負相關，與TC正相關。如上文所述，實證結果驗證了人力資本結構與TFP正相關的論述，滯后一期的基尼系數與TFP負相關。根據隨機效應模型結果顯示，從全國范圍來看，人力資本對TFP增長存在顯著正向即期效應，高等教育人力資本的促進作用最為顯著，人力資本結構對TFP增長存在較為顯著正向即期效應，財政支出規模對TFP增長存在顯著正向即期和滯后效應。

分位數回歸方法能夠估計TFP在給定HUM下的條件分布，本文選擇5個具有代表性的分位點：0.1、0.25、0.5、0.75以及0.9。通過分位數回歸得到的系數方向與隨機效應模型分析類似，且隨著分位點選取由低到高，人力資本、財政支出規模對TFP增長的影響呈現一定的變化規律。人力資本當期和滯后一期彈性系數基本為正值，且隨著分位點的提高呈現下降趨勢。人力資本滯后一期的系數變化與當期相似，隨條件分布由低向高變化，其正向影響作用逐漸降低，到0.9高分位點處為負值。而從財政支出規模在各分位點的表現來看，其當期和滯后一期彈性系數均下降，在低分位點上對TFP增長的促進作用更顯著。因此從全國范圍來看，人力資本和財政支出規模對TFP增長均具有從低分位到高分位逐漸下降的即期及滯后效應。在不同分位點上出現的變化規律是隨機效應模型無法反映的信息。

表1 主要變量的單位根檢驗結果

（二）基于東中西三大經濟區域

在全國范圍的基礎上，本文按照東中西三大經濟區域進一步進行分析。

東部地區，從隨機效應模型來看，人力資本對TFP的當期影響系數為負，滯后一期系數仍為負。財政支出規模當期為正，滯后一期仍為正。因而由隨機效應回歸結果可知，人力資本對我國東部地區TFP增長不具有即期和滯后效應，財政支出規模對TFP增長有即期和滯后效應。從分位數回歸結果來看，人力資本和財政支出規模變化趨勢不同。人力資本當期系數在所考察的分位點上呈下降趨勢，如在最低分位點0.1時，其彈性系數為0.38，在0.5中位數時為0.309，到最高分位點0.9時，值為負。滯后一期系數變化趨勢與當期基本一致，整體系數相較當期減小，仍為0.1分位點時達峰值（0.266）。財政支出規模當期彈性系數全為正，呈U型變化，如在0.1分位點時系數為0.151，在0.75分位點時為0.013（不顯著），到0.9分位點時為0.153。滯后一期變化趨勢與當期相同，0.9分位點時達峰值。表明財政支出規模在低分位點上存在較強即期效應，高分位點上存在較強滯后效應。即東部地區財政支出規模對TFP增長的影響在當期還是滯后期取決于分位點位置。因而，無論隨機效應模型還是分位數回歸，都說明東部地區與全國整體情況差異較大。

中部地區，從隨機效應模型來看，人力資本對TFP當期系數為正，具有弱顯著性，對EC和TC的系數為負，滯后一期對TFP的系數為負，對EC、TC的系數仍為負。財政支出規模當期系數均為正，滯后一期系數仍為正，且與當期相似。控制變量市場開放程度存在顯著正向影響作用，系數最高為4.322。因此，隨機效應模型說明，人力資本對TFP增長存在即期效應，財政支出規模存在較弱即期效應和滯后效應。從分位數回歸結果來看，人力資本與財政支出規模對TFP影響的作用均小于市場開放程度，且在各分位點上表現不平穩。人力資本當期和滯后一期系數在各分位點表現為N型、倒N型變化趨勢，在較低分位點上達峰值。財政支出規模當期彈性系數均為正值，除在0.25分位點上具有弱顯著性以外，其余均不顯著。滯后一期系數隨分位點的提高逐漸下降，在0.1分位點上有弱顯著性，其余均不顯著，負值較多。市場開放程度具有顯著即期和滯后效應，當期和滯后期均在0.9分位點上達峰值，分別為2.753和4.039。綜上，中部地區人力資本、財政支出規模具有即期效應，但較弱或不顯著，市場開放程度具有較高即期和滯后效應，高分位點上系數更大。

西部地區，從隨機效應模型來看，人力資本當期彈性系數為正，滯后期彈性系數為負。財政支出規模當期和滯后期系數均為正，且都顯著。說明人力資本對西部地區TFP增長存在即期效應，財政支出規模存在即期和滯后效應。從分位數回歸結果來看，人力資本彈性系數逐漸減小，由正值轉為負值。滯后期變化與當期相同，系數均有所下降。變化趨勢與東部地區相似，但整體顯著性高于東部地區。可見人力資本對西部地區TFP增長的促進作用已高于東部地區。人力資本在低分位點存在即期效應，在高分位點不存在即期效應。財政支出規模當期呈N型變化，在高分位點系數為負，滯后一期彈性系數均為正。財政支出規模對TFP增長的促進作用存在于滯后期。同時可見市場開放程度對TFP增長的影響較大。綜上，西部人力資本促進作用主要在當期，財政支出規模主要在滯后期，市場開放程度也起較大促進作用。

結論與建議

本文首先分析全要素生產率與經濟增長方式轉變的關系，以TFP替代經濟增長方式轉變；其次利用DEAMalmquist指數法測算我國30個省份2001-2017年全要素生產率，運用常規面板數據分析方法考察人力資本層次、人力資本結構以及財政支出規模對TFP影響的當期和滯后效應；最后基于全國和三大經濟區域范圍，運用分位數回歸考察人力資本層次、人力資本結構以及財政支出規模在條件分布不同位置上的影響大小、方向以及即期和滯后效應。結果表明，全國范圍內，人力資本層次和財政支出規模與TFP正相關，均具有從低分位到高分位逐漸下降的即期和滯后效應，高等教育人力資本對TFP的促進作用在各層次中最為顯著，人力資本結構與TFP正相關。三者在東中西部地區對TFP的影響不同，各分位點上表現出明顯區域差異。市場開放程度在中西部對TFP增長具有遠超人力資本和財政支出規模的顯著促進作用。

基于以上結論，本文認為人力資本和財政支出規模對我國全要素生產率起到促進作用，從而帶動經濟增長方式轉變，但這種影響表現為一定的長期性和滯后性。因此提出以下建議：首先，政府要逐步實現經濟建設職能，調整財政支出規模，使之與經濟發展水平相匹配，刺激經濟快速穩定增長，有效提高財政支出效率，促進經濟全面穩定發展；其次，大力發展教育事業，繼續擴大教育規模，縮小省域間教育差距，注重人力資本質量積累，在保障人力資本平衡的同時注意人力資本效用，促進人才跨區域流動；最后，針對中西部地區，提高市場開放程度，制定科學合理的外貿政策，鼓勵貿易出口，加大對外貿易力度，引進符合經濟轉型升級方向的投資項目，促進經濟增長方式轉變。