新時代江蘇縣域經濟增長動力的結構性特征

馬衛東， 宋麗萍， 史修松

(1.宿遷學院 商學院， 江蘇 宿遷 223800； 2.淮陰師范學院 經濟與管理學院， 江蘇 淮安 223300；3.淮陰工學院 蘇北發展研究院， 江蘇 淮安 223003)

黨的十九大報告作出了中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段的重大判斷，首次提出了“現代經濟體系”“高質量發展”等重要概念，并提出要“提高全要素生產率”。因為在沒有提高全要素生產率對經濟增長貢獻的情形下，即使政府能夠通過一系列政策和制度的安排，通過強化資本投入而獲得一定時期內經濟的較快增長，但是經濟增長的動力最終也會由于要素邊際產出遞減的約束而衰減。因此，優化要素投入在經濟增長動力中的結構作用，尋求以創新和效率驅動為特征的新增長方式，已成為經濟增長動力轉換的主要方向。2000年以來，江蘇經濟保持著年均11.44%的增長速度，創造了經濟發展的“江蘇速度”。但江蘇省委主要領導認為，“江蘇若繼續保持速度為先，必將掉隊”。因此，在把高質量發展作為新時代主旋律的同時，江蘇必須率先從高速增長邁向高質量發展的軌道，不斷突出全要素生產率的引領、加快優化高質量發展的動力結構，才能鞏固江蘇在全國經濟社會發展中的領先地位。鑒于此，本文探索江蘇縣域經濟在2000—2018年間全要素生產率增長率分解構成和增長動力的真實特征，以期為江蘇縣域經濟高質量發展貢獻綿薄之力。

一、現有研究綜述

吳先滿(2008)等人測算出1991—2006年資本投入對經濟增長的貢獻率在40%—60%，勞動要素貢獻率在0%—4%，全要素生產率貢獻的貢獻份額在30%—50%，并呈現出一種持續穩定狀態[1]。張永軍(2011)測算出2000—2008年江蘇TFP年增長率為2.3%，對經濟增長年均貢獻為22.6%[2]。歐向軍(2016)等測算出1991—2013年全要素生產率拉動經濟增長4.15%，對經濟增長的年均貢獻為27.8%[3]。盡管研究文獻比較豐富，但不同學者采用不同研究方法得到的結論差異性較大。此外，現有研究的時限主要集中在1990年至2010年前后，少有研究經濟進入新常態以來江蘇經濟增長的動力結構特征，特別是江蘇縣域經濟增長的動力結構特征。為此，筆者嘗試在以下兩方面進行進一步研究：一是對江蘇54個縣(市、區)的面板數據，采用隨機前沿超越對數分析方法，重點研究江蘇縣域經濟TFP增長率分解構成。二是探索不同地區經濟增長的動力結構特征，以期為江蘇提高縣域TFP增長率、牢筑高質量發展新動能，提供新的思路。

二、分析框架與方法

(一)研究方法的設計

測算TFP增長率運用最為廣泛的方法是隨機前沿分析法。這種方法所設定的超越對數生產函數模型，不但放松了索洛殘值方法中關于充分競爭、規模效益不變、希克斯中性三大假設，而且考慮了隨機因素對產出的干擾因素，以及隨機前沿生產函數的具體形式可檢驗性，計算得出的TFP比較客觀，提高了擬合效果，具有明顯的現實意義。

(二)生產函數估計與TFP分解

適用于面板數據的隨機前沿模型主要有Battese和Coelli在1992年提出的時變隨機前沿生產函數模型以及他們于1995年加入環境變量后的時變隨機前沿生產函數模型[4-5]。1992年模型的具體形式為：

Yit=f(Xit,t；β)exp(υit-μit)=1,2,…,T

μit=μiexp(-η(t-T)～iddN+(μμσ2)

(1)

其中,Yit表示i地區t年份經濟產出，X分別表示資本K和勞動力L的投入量，β為待估參數，η為技術效率時變參數；υit-μit為合成誤差項(εit)，υit為隨機干擾項，衡量系統非效率程度，服從標準正態分布；μit為技術損失誤差項，反映了技術無效率程度，服從于零點截斷半正態分布。

在估計隨機前沿生產函數模型的基礎上，本文參考Kumbhakar(2000)[6]關于TFP增長率計算和分解方法，其中，生產函數對時間t求導數。為簡單起見，省略下標it,則有：

(2)

(3)

上述分解公式計算得到：

(4)

TEit=E[exp(-μi)|(vi-μi)]

(5)

(6)

Ej=βj+∑k≥jβjkk+βtjtj=1,2

(7)

上式中,Ej為要素產出彈性，E=∑Ej表示規模彈性。

(三)要素對經濟增長貢獻率的分解

以往不少學者采用TFP變化率與經濟增長率的比值作為衡量TFP對經濟增長的貢獻率，但余泳澤(2015)等學者指出，對于中國這樣經濟增長率較高的國家，采用此種方法會造成較大的度量誤差[7]。為此，本文采用如下生產函數的近似分解：F(Xi,t)表示t期投入要素為Xi時的產出水平，Xi,t為第i種要素在第t期的投入，i=1,2,3，…；t=1,2，…。

(8)

當時間從t變化到t+1期時，則經濟增長率可以近似分解為：

(9)

設定PXi,t+1和PTFPt+1分別為要素Xi和TFP在t+1期對經濟增長的貢獻度，則它們的百分比形式分別如式(10)和(11)所示

(10)

(11)

(四)變量選擇與處理

以2000—2018年江蘇54個縣(市、區)的產出、投入和要素成本為研究樣本。為保持數據前后統一，以現有縣域為單位，兼顧地區名稱變換。2018年總產出數據、資本總額和勞動力數量等最新數據來源于2019年度各縣(市、區)政府工作報告、統計局公開數據或經本人計算得到。

1.總產出數據(GDP)。數據源于萬得金融數據庫，部分缺失數據源自2019年江蘇省統計年鑒或各縣(市、區)統計局公開數據。用地區生產總值(GDP)來衡量總產出，對各縣域的GDP按2000年不變價進行了平減處理，以得到真實產出。

2.資本總額數據(K)。采用固定資產形成總額進行衡量。以2000年為計量基期，以當年價格計算的固定資本形成總額以及固定資產投資價格指數，采用單豪杰(2008)提供的計算方法，年折舊率為10.6%[8]，采用永續盤存法測算各年度江蘇各縣(市、區)的固定資本存量。

3.勞動力數據。選用t-1年末和t年末“就業人員數”的算術平均值作為t年勞動投入量[9]。

4.環境變量。借鑒歐向軍[3]和牛品一[10]等研究，選取出口總額占GDP比重(簡稱“出口比率”，下同)、第二產業占GDP比重(二產占比)、城市化水平、政府財政投入占GDP比重(財政投入占比)等因素作為影響生產效率的環境變量，采用兩步法探索環境變量對生產效率影響進行測度。

三、實證結果及分析

(一)SFA模型的估算

本文適于采用超越對數隨機生產函數(1)本文適用的生產函數具體模型的檢驗過程已經在另外一篇文章中完成，本文直接使用其檢驗結果。，但模型中是否存在環境變量對生產效率的影響？為此，本文采用一步法和兩步法對模型具體形式進行進一步估計，見表1。

表1 隨機前沿生產函數估計結果

在表1中，模型一的γ值為0.909，說明主要是技術非效率造成了生產函數偏離了前沿面。增加多項環境變量后，模型二的γ值降為0.428，說明了模型二所選取的環境變量已經解釋了技術非效率項的53%的內容，表明這些環境變量具有較強的解釋能力。此外，模型一σ2值為0.324，模型二的σ2值為0.209。σ2明顯降低說明了加入環境變量之后生產過程的不確定性也明顯降低，模型二比模型一擬合得更好。從測算結果來看，出口比率和城市化水平與生產效率正相關，而二產比重和財政支出比率與生產效率負相關。出口比率不斷提高有利于促進本地區生產效率提升，說明了企業通過不斷提高生產率參與國際競爭，市場份額和競爭優勢向高效率的出口企業重新配置又激勵本地區企業生產效率的整體提升[11]。城市化水平與生產效率呈高度正相關，說明城市化率較高的地區有著明顯的產業技術集聚、要素重置優勢和政策優勢，通過有效的資源重置提升生產效率。二產占比與生產效率負相關。一個可能的解釋是，第二產業結構占比過高對其他產業的資源配置具有明顯的擠壓效應。中低端技術的固化以及對中低端技術的依賴，阻礙了產業結構的高端化。政府財政支出的增加反而降低了生產效率，其原因可能在于地方政府財政支出結構性偏向行為以及稅收優惠和補貼的競爭性行為的存在，制約了市場優勝劣汰競爭機制作用的充分發揮，從而降低了生產效率。

(二)縣域生產效率空間格局聚類結果

為了進一步分析江蘇各縣(市、區)經濟發展的效率，本文結合層次聚類分析對各縣域經濟發展情況進行分類。以各縣域經濟技術效率均值為研究對象，將54個縣(市、區)的相應數據標準化，利用state 12.0軟件對標準化后的數據采用最短聯結層次聚類分析法，得出聚類分析樹狀圖，如圖1所示。

圖1 聚類分析樹狀圖

圖1顯示，54個縣(市、區)生產效率大致分成3類，見表2。

表2 江蘇54個縣(市、區)的生產效率聚類情況一覽表

表2顯示，第一類地區集中在蘇南，其縣域經濟發展效率最好，TE>0.7，經濟發展水平在全省處于領先地位；第二類地區主要涵蓋蘇中和蘇北部分縣(市、區)，0.5

四、江蘇縣域經濟增長動力的結構性特征

(一)時間特征

江蘇各類地區縣域經濟增長動力在時間上的變化情況如圖2所示：

圖2 江蘇各類地區2000—2018年縣域經濟增長動力變化圖

由2圖可以看出，江蘇縣域經濟增長動力在時間上呈現出如下特征：

1.資本投入對經濟增長貢獻一直處于支配地位。2000年以來，資本對經濟增長的平均貢獻率達到67.05%—83.73%。在2000—2007年之間，資本投入對經濟增長的貢獻呈現出明顯的波動趨勢。2008年亞洲金融危機爆發后，資本引致經濟增長率逐步增強，這一趨勢在2011年達到頂峰，說明政府投資刺激經濟增長的效果顯著。2013年以來，隨著經濟增長逐步進入新常態，經濟增長進入中高速發展階段，資本引致經濟增長率呈明顯下降趨勢。

2.勞動要素引致經濟增長率比重小。勞動貢獻率只占4.54%—5.62%，且呈低速增長態勢，這主要源于勞動者素質和技能的提升。

3.TFP引致經濟增長率總體上高于勞動要素引致的經濟增長率。在2000—2007年之間，TFP引致經濟增長率基本呈穩步上升趨勢。但在2008年金融危機后，各類地區TFP對經濟增長貢獻顯著降低，甚至是負數，這主要源自資本對經濟增長的貢獻擠壓了TFP的作用。2013年以后，各類地區TFP貢獻率逐步提高。

(二)空間特征

江蘇各類地區縣域經濟增長動力在空間上的變化情況如表3所示。

由表3可以看出，江蘇各類地區2000—2018年縣域經濟增長動力在空間呈現出如下特征：

1.整體特征

就TFP貢獻率而言，一類地區TFP對經濟增長的貢獻明顯高于全省平均水平，其原因主要在于一類地區集聚著更多要素、技術、人才、創新等方面優勢。但是，2008—2012年，一類地區的TFP顯著下降，二類地區次之，三類地區下降幅度最大。其原因主要在于，一方面，政府投資刺激經濟的政策帶來了縣域經濟快速平穩增長；另一方面，粗放式投資擠壓了TFP對經濟增長的貢獻。2013—2018年，一類地區TFP對經濟增長貢獻率為36.77%，分別高出二、三類地區TFP貢獻率7.04和12.77個百分點。就要素貢獻率而言，一、二類地區工業技術基礎和創新要素的集聚水平明顯高于三類地區，呈現出不平衡態勢。就資本貢獻率而言，三類地區的資本貢獻率明顯高于一、二類地區。

表3 江蘇各類地區2000—2018年縣域經濟增長動力結構特征(單位：%)

2.分區域特征

一類地區縣域經濟增長動力特征。第一，資本投入是經濟增長最重要的動力，但是這一比重(63.06%)低于全省的平均水平(67.04%)；第二，勞動投入的貢獻率較低，且呈現較為平穩的狀態，但在第二階段后呈現緩慢小幅下降態勢；第三，TFP對經濟增長的貢獻雖然低于資本要素的貢獻，但是明顯高于勞動力的要素貢獻。與全省平均水平相比，一類地區TFP對經濟增長的貢獻(31.27%)明顯高于全省平均水平(26.04%)，但2008年以后的第二階段比第一階段累計下降了12.95%。不過，這一下降趨勢在2013年率先反彈。

二類地區縣域經濟增長動力特征。第一，資本要素仍是經濟增長的主要動力。其對經濟增長的貢獻(65.91%)接近于全省資本貢獻平均水平(67.04%)，成為拉動該地區縣域經濟增長最大的動力；第二，勞動要素對經濟增長的貢獻仍較低(6.89%)，拉動經濟增長的能力較弱；第三，TFP對經濟增長貢獻(27.20%)略高于同期全省平均水平(26.04%)，但在2008年以后呈現斷崖式下降，累計下降了9.32%。2014年以后得到一定的緩解。三類地區縣域經濟增長動力特征。第一，資本要素對經濟增長的貢獻(73.38%)明顯高于全省平均水平(67.04%)，成為經濟增長的主要動力；第二，勞動要素對經濟增長的貢獻仍較低(8.60%)，但整體上在第二、三階段高于全省平均水平；第三，TFP對經濟增長貢獻(19.03%)明顯低于全省平均水平，在2008年金融危機后呈現斷崖式下降并出現負增長，第二階段比第一階段累計下降14.42%，這種下降趨勢直到2013年才得到明顯緩解。

五、研究結論與政策建議

(一)研究結論

1.用兩步法探索隨機前沿的模型參數，發現增加出口比率、二產占比、城市化水平、財政投入占比、出口比重等生產效率的影響變量后，模型整體解釋力有明顯提升。適度擴大出口比重和城市化比率對生產效率提升具有明顯促進作用，而二產占比和財政支出占比與生產效率提升呈負相關關系。

2.采用聚類分析法避免了基于傳統區位劃分而導致的生產效率個性化特征測算上的偏差。江蘇省縣域經濟生產效率被分為三種類型：一類地區涵蓋蘇南12個縣(市、區)，生產效率最高，變化趨勢比較平穩；二類地區包括了蘇中蘇北21個縣(市、區)，生產效率接近全省平均水平；三類地區由蘇北大部分21個縣(市、區)組成，生產效率較低，總體呈下降趨勢，2012年前效率下降明顯，后期呈小幅增長趨勢。

3.江蘇縣域經濟增長動力結構中資本要素貢獻最大，其次為TFP的貢獻，勞動要素貢獻最低。這種經濟增長動力的結構性特征表明江蘇縣域經濟增長仍是一種資本投入型增長方式，資本投入對經濟增長的驅動作用處于主導地位，短時間內難以根本性地改變。特別是2008年金融危機以后，政府利用不斷增長的財政能力直接參與了大量的縣域基礎設施建設和實施了重點產業資金扶持等項目，使得投資在推動縣域經濟增長中的貢獻更加顯著。資本貢獻的顯著地位進一步擠壓了創新要素在經濟增長中的拉動作用。如果沒能塑造出江蘇在體制改革引領性優勢、在建設與高質量發展相適應的創新生態體系，那么推動江蘇縣域高質量發展走在全國前列就會失去強有力的體制支撐和高質量發展新動能，也就難以實現增長動力由“要素投入驅動型增長”向“全要素生產率引領經濟增長”的切換。

(二)政策建議

在江蘇縣域經濟增長方式沒有根本轉變的當下，要素投入不斷增加迫使規模效率在較低水平上緩慢變化，規模效率的低水平、技術效率的動蕩變化又阻礙了全要素生產率的平穩提升，原先希望大力提高全要素生產率實現創新驅動經濟轉型發展又遭遇新的阻力。因此，未來江蘇縣域經濟全要素生產率要實現良性平穩增長，那么強化江蘇科技資源豐富的基礎優勢，推進更具引領性的原始創新和重大科技創新的產業化，把握全省三類地區創新要素地理空間非均質分布適度向優能縣域集群集聚，強化全省產業體系布局的協同效率，控制中低端替代性產業要素投入量，建設與高質量發展相適應的創新生態體系，就成為未來提高江蘇全要素生產率、轉換經濟增長動能的主要方向。