東北三省社會綜合能力對全要素生產率的影響

朱天星， 王小月， 類紅利

(沈陽工業大學 經濟學院， 沈陽 110870)

古典和新古典經濟學家認為，不同國家的經濟增長差異主要來源于勞均資本的差異，即在其他條件相同的情況下，勞均資本多的國家創造的國民財富數量大于勞均資本少的國家。但新增長理論認為，地區經濟增長主要取決于一個地區的技術進步和人力資本水平，如果其他條件相當，那么擁有較多人力資本和較高技術進步水平的地區經濟增長會處于領先水平。探究經濟增長差異及其影響因素，受到國內外經濟學者們的廣泛關注。這些研究大致可以分為兩類：

一類是研究經濟增長差異的影響因素。學者們基于古典和新古典經濟增長框架進行研究，發現影響地區經濟增長差異的因素大致可以分為制度因素、物質資本積累、人力資本投資、技術水平差距等。周俁勛利用多元回歸模型研究發現，教育經費增長率、固定投資增長率以及就業人數增長率是影響我國經濟增長的重要因素[1]。段鑫等研究發現，在不同的產業結構狀態下，物資資本和人力資本對經濟增長的影響存在較大差異。在產業結構合理化視角下，人力資本對經濟增長的影響大于物資資本[2]。朱慧吉研究了江蘇省人力資本、物資資本對經濟增長的影響，發現在不同時間維度上人力資本和物資資本對經濟增長的影響效率存在差異[3]。此外，有些學者深入研究單一因素對經濟增長的影響機制。馬蘭研究了人口結構轉型對經濟增長的影響[4]。曹艷探究了產業結構轉型對經濟增長的影響[5]。

另一類是研究全要素生產率的影響因素。測算全要素生產率時除采用資本存量指標外，學者們也分析了其他因素的影響，如金融發展、對外開放、環境和能源約束、產業結構等。張小盟等基于VECM模型分析西北地區經濟集約度、政府支出和技術創新對全要素生產率的影響[6]。梁微等研究了財政支出波動對全要素生產率的影響[7]。譚志雄等分析了西部地區企業組織形式、能源結構及環境規制對全要素能源效率的影響[8]。郭衛香等基于SBM-DDF模型測算并分析了環境規制、技術創新對全要素碳能源效率的影響，發現中國省際TCF存在東高西低的區域集聚特征[9]。張建華等分析了勞動力轉移對全要素生產率增長的影響[10]。

縱觀現有關于全要素生產率影響因素的研究，無論是基于經典的生產函數，還是近現代嵌入能源的生產函數，其影響因素除物質資本、勞動力之外，還包括金融發展、對外開放、能源結構以及環境和制度因素等。但是一個地區的經濟增長效率不單是一個或幾個指標作用的結果，而是若干個甚至整個經濟社會系統共同作用的結果[11]。最近20年來關于社會資本對經濟增長(發展)影響的研究，就是在內生經濟增長理論的框架下探究社會信任、信念、規范和網絡結構等無形資本對經濟增長(發展)的影響。鑒于此，本文旨在深入探究更加廣泛、有形的社會綜合能力對全要素生產率的影響。

研究東北三省的經濟增長差異及其內在影響因素，對于協調區域經濟發展和促進東北全面振興全方位振興具有很好的理論和現實意義。本文在構建社會綜合能力指標的基礎上，對東北三省的全要素生產率進行測定，并基于實證分析提出對策建議。

一、社會綜合能力指標的構建

1. 指標海選和數據處理

參考Fagerberg等關于社會能力和經濟韌性的研究，構建社會綜合能力指標體系，包括社會創新能力、人力資本能力、社會資本能力和社會治理能力[12]四個一級指標。在社會綜合能力中，這四大因素分別在一定程度上作用于經濟增長的條件、過程和結果，從而影響著經濟增長的數量和質量。在這四個一級指標下，又可以分別海選若干二級指標，見表1。

表1 社會綜合能力指標海選

2. 基于主成分分析的社會綜合能力指標篩選

根據表1，利用我國東北三省2001—2019年數據進行計算，數據來源于相關年份統計年鑒。首先對指標進行標準化處理，剔除不同量綱的影響，方法為

正向指標

(1)

負向指標

(2)

其次，利用基于主成分的因子分析法對二級指標進行降維處理。在進行因子分析前需要進行因子分析適度性檢驗，四個一級指標的KMO檢驗值分別為0.86、0.82、0.83和0.73，均大于0.5，表明這四個一級指標項下的二級指標非常適合進行因子分析。因子分析結果見表2。

表2 東北三省社會綜合能力指標的因子分析結果

由表2可見：東北三省的社會創新能力提取為兩個主因子，解釋的累積總方差占比90.46%；人力資本能力提取為兩個主因子，解釋的累積總方差占比85.14%；社會資本能力提取為兩個主因子，解釋的累積總方差占比89.42%；社會治理能力提取為三個主因子，解釋的累積總方差占比84.26%。

以每個二級指標項下主因子的方差貢獻率作為權重，將每個二級指標項下的因子加權生成一個因子。例如：社會創新能力項下兩個因子解釋的總方差分別為60.58%和29.88%，則F1的權重為0.67，F2的權重為0.33。其余二級指標的因子加權方法類似，不再贅述。將經過加權合并的四個能力因子分別定義為社會創新能力(SIA)、人力資本能力(HCC)、社會資本能力(SCC)以及社會治理能力(SGA)。

二、東北三省全要素生產率的測度

參照現有研究，選取東北三省2001—2019年國內生產總值(GDP)作為產出變量，固定資產投資總額作為測算各省投入資本存量的變量，年末勞動從業人員數作為勞動投入量，并分別利用GDP增長指數和固定資產投資價格指數對GDP和固定資產投資以2000年為基期進行平減。

1. 資本存量的測算

利用通用的永續盤存法測算東北三省2001—2019年資本存量，公式為

Kt=It/pt+(1-δ)Kt-1

(3)

式中：Kt為第t期的實際資本存量；It為第t期的投資流量；pt為定基固定資產投資價格指數；δ為折舊率。用永續盤存法測算資本存量的關鍵問題是折舊率的確定和基期資本存量的測算。本文借鑒張軍等的研究，將折舊率確定為9.6%[13]。在穩態經濟增長條件下，資本存量增長率與投資增長率相等[14]。初期資本存量的測算公式為

K0=I0/(g+δ)

(4)

式中：K0、I0分別為初期資本存量和初期投資量；g為GDP年均增長率；δ為折舊率。

遼寧、吉林和黑龍江三省2001—2010年GDP年均增長率分別為11.59%、11.76%和6.22%，據此測算出三省2001年初始資本存量分別為6 678.09億元、3 249.37億元和6 092.40億元。

2. 基于C-D生產函數的全要素生產率測算

假定總量的生產函數為Y=Akαlβ，式中Y、k、l分別為經濟總產出、投入資本存量和勞動力。假定規模報酬不變，則可測算出全要素生產率TFP=ln GDP/(lnkαlnlβ)，并取α=0.6，β=0.4[15]。

三、東北三省社會綜合能力對全要素生產率影響的實證分析

利用上文定義的東北三省SIA、HCC、SCC以及SGA四個指標，以及測算出的全要素生產率TFP構建回歸模型，即

TFPit=β1+β1iSIAit+β2iHCCit+

β3iSCCit+β4iSGAit+εit

(5)

式中：TFPit為第i個省市第t年的全要素生產率，i=1，2，3，分別代表遼寧、吉林和黑龍江；SIAit，HCCit，SCCit，SGAit分別表示第i個省市第t年(t=2001，2002，…，2019)的社會創新能力、人力資本能力、社會資本能力和社會治理能力。

1. 面板單位檢驗

為了避免偽回歸現象，需要對回歸變量進行單位根和協整檢驗。面板單位根的檢驗方法主要有L.L&C檢驗、IPS檢驗、Fisher-ADF檢驗和Fisher-PP檢驗。其中L.L&C檢驗是相同單位根情況下的檢驗，后三種方法是不同單位根情況下的檢驗[16]。本文利用Eviews 9.0對數據進行面板單位根檢驗，結果見表3。

表3 東北三省全要素生產率及社會綜合能力指標的面板單位根檢驗結果

由表3可見，除全要素生產率和人力資本能力在相同單位根檢驗中顯著外，其余面板數據都是不平穩的，而其一階差分都是平穩的，符合面板協整的前提。

2. 面板協整檢驗

表3的面板單位根檢驗結果表明，東北三省的全要素生產率與社會綜合能力各指標間均為I(1)過程。接下來將利用面板協整檢驗，確認5個變量間是否存在長期均衡關系。本文利用Kao檢驗，結果見表4。

表4 東北三省全要素生產率及社會綜合能力指標的面板協整檢驗結果

表4的檢驗結果表明，東北三省全要素生產率及社會綜合能力指標之間存在穩定協整關系。

3. 模型建立和回歸結果

首先利用F檢驗確定面板數據模型的具體形式是混合回歸模型、不變系數模型，還是變截距、變系數模型。利用Eviews計算出三種模型的殘差平方和分別為0.052、0.005 1、0.000 718。計算得到F統計量[17]分別為

(6)

因此，最后確定的面板數據模型為變截距、變系數模型?；貧w結果見表5。

表5 東北三省全要素生產率及社會綜合能力指標的面板回歸結果

表5(續)

由表5可見：在社會創新方面，遼寧省社會創新能力對全要素生產率影響顯著，但為負向，系數為-0.033 3，在1%統計水平下顯著；吉林省和黑龍江省該影響也為負向，但并不顯著。在人力資本方面，吉林省人力資本能力對全要素生產率的影響為正向，系數為0.045 8，在1%統計水平下顯著；遼寧省和黑龍江省該影響也為正向，但均不顯著。在社會資本方面，遼寧省社會資本能力對全要素生產率的影響為正向，系數為0.047 4，在1%統計水平下顯著；吉林省和黑龍江省該影響也為正向，但均不顯著。在社會治理方面，黑龍江省社會治理能力對全要素生產率的影響為正向，系數為0.012 1，在1%統計水平下顯著；遼寧省和黑龍江省該影響也為正向，但均不顯著。

四、主要結論和對策建議

本文利用全方位的東北三省經濟和社會發展指標，構建了體現社會綜合能力的四個維度指標，即社會創新能力、人力資本能力、社會資本能力和社會治理能力，并分析這四個指標對全要素生產率的影響。結果表明：吉林省的人力資本能力顯著正向影響全要素生產率；遼寧省的社會資本能力對全要素生產率具有顯著的正向支撐作用，但社會創新能力對全要素生產率的影響為負向；黑龍江省的社會治理能力對全要素生產率具有顯著的正向影響。

根據上述結論，提出如下對策建議：一是東北三省需要大力提高社會創新能力。從實證分析結果看，東北三省社會創新能力對全要素生產率的影響為負向，或者不顯著。這說明社會創新能力未對經濟增長起到很好的引領作用[18]。二是東北三省應發揮各自優勢，取長補短。黨的十八大要求地區經濟發展應該補足短板，從東北全面振興全方位振興和可持續發展角度看，補短板仍然是當前和今后的重要抓手。從實證分析結果來看，遼寧和黑龍江省應該大力提高人力資本能力，吉林和黑龍江省應該努力提高社會資本能力，遼寧和吉林省還要在社會治理能力尤其是環境污染治理方面下功夫。