中国的经济增长与基础设施建设，本文主要内容关键词为：经济增长论文,基础设施建设论文,中国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
导言
大量的理论研究和实践经验表明，一国的基础设施服务对其经济的长期稳定增长起到非常重要的作用，尤其是像我国这样基础设施已经成为经济发展“瓶颈”的发展中国家。基础设施服务既会影响到经济中的供给，也会影响到经济中的需求。从宏观的角度来讲，基础设施供给的普及性和质量直接决定了私人资本投资的边际生产力；从微观的角度来讲，良好的基础设施服务能够降低生产的成本，并对经济中供给和需求的结构产生影响；从居民生活质量的角度讲，良好的基础设施服务能够为人们提供舒适的生活环境（如清洁的饮用水，土地和空气等），改善人们的健康状况，保证个人得到更好的发展。不论从上述哪个角度来看，基础设施服务总是能够促进经济的长期增长。
对于基础设施与经济长期增长之间的确定关系，目前经济学界尚无定论。但是可以肯定的是，基础设施是经济增长的必要前提，但其对经济增长的影响还受到新增生产能力的分布与时效以及目前供求失衡状况等影响，因此从实证的角度考察基础设施对经济增长的贡献，能够给出更令人信服的结论。遗憾的是，不同的实证研究者得出的结论并不一致，即使研究对象相同时也是这样。不管是利用宏观层面的时间序列分析，还是利用部门层面的平行数据（panel data）分析，都没有能够充分确定究竟是基础设施促进了经济增长，还是经济增长引发了基础设施投资。
本文将把研究重点放在经济基础设施。按照世界银行《1994年世界发展报告》的定义，经济基础设施主要指：永久性工程构筑、设备、设施和它们所提供的为居民所用和用于经济生产的服务。这些基础设施包括三类关系：（1）公用事业：电力、管道煤气、电信、供水、环境卫生设施和排污系统、固体废弃物的收集和处理系统；（2）公共工程：大坝、灌渠和道路；（3）其他交通部门：铁路、城市交通、海港、水运和机场。社会基础设施通常包括文教、医疗保健等，所反映的是另一类问题，它们同样很重要，但是本文将专注于基础设施与经济增长的联系，因此这里对此不作讨论。
文献综述
对于基础设施与经济增长关系的实证研究始于Aschauer（1989）的开创性贡献。他第一个仔细考察了政府支出与经济增长之间的关系。运用一般的希克斯中性生产函数，他的实证结果表明，非军事公共资本存量对经济增长的作用远远超过军事或者非军事支出流量；军事支出对于经济增长的作用十分微弱；“核心”基础设施，例如街道、高速公路、机场、公共交通、下水道、自来水系统等等对经济增长具有更强的解释力。同时，Aschauer在文中首次提出了公共资本支出与美国1971-1985年之间经济衰退之间的联系。他认为，公共资本存量增长率从1950-1970年之间的4.1％降低到1971-1985年间的1.6％，是美国经济衰退的重要原因，这为这方面的研究提供了一个新的视角。
自Aschauer（1989a，1989b，1989e）发表一系列的文章之后，经济学家开始对基础设施重视起来，形成了一个新的研究热点。美国这段期间的基础设施是否处于短缺状态？各种估计方法（如工程估计、投票推断、收益率比较、计量估计等）表明，短缺的确存在。那么基础设施对经济增长的作用到底有多大？计量分析的结果不能完全令人满意。根据Aschauer（1989）的结果，公共资本的产出弹性在0.38到0.56之间，由此估计某年公共资本的边际产量有可能达到甚至超过100％，高得令人难以置信。
基础设施对经济增长有促进作用这个结果是否经得起推敲？Aschauer（1989）和Rubin（1991）将研究对象集中到占美国总公共资本存量约60％的“核心”基础设施（即高速公路、自来水和下水道系统），结果发现了正效应，但是核心基础设施的边际产量还是高得出奇。另一种尝试是由生产函数研究转为成本函数研究，Friedlaender（1990）首先提出了这一方法。各种成本函数研究采用的数据各不一样，Aschauer（1993）的总结表明，这方面有相当数量的研究支持基础设施资本对经济增长的正效应。
但是直至最近，经济学家对这个问题仍没有达成一致的结论。Holt-Eakin & Schwartz（1995）发展了一个关于基础设施的新古典增长模型，通过实证检验，他们认为没有证据能够有力地支持基础设施投资促进了经济增长。Morrison& Schawart（1996）基于成本函数发展一个分析模型，并将其应用于美国州一级的截面数据，发现基础建设投资对美国的制造企业具有正效应，并提高了生产率。但其净效应仍然可能为负，这将视基础建设投资的社会成本以及产出和基础设施的相对增长速度而定。如果基础设施跟不上产出的增长，出现短缺状态，将会阻碍生产率的提高，从而抑制经济增长。Duggal,Saltzman &Klein（1999）将基础设施处理为技术增长限制的一部分进入模型，使得基础设施与技术进步呈现互动的关系，构造了一个“S”型的生产函数，估计结果表明基础设施对经济增长具有重要作用。
基础设施的边际产量达到甚至超过100％，在逻辑上也存在疑问。因为如果公共部门的收益要高过私人部门，那为什么人们还是不愿意让政府通过大量税收或者公债进行基础设施投资呢？显然，理论推导与现实情况之间存在一定的差距。
综合前人的研究成果，结合我国的实际情况，我们认为根据柯布-道格拉斯函数对我国建立增长模型，最终估计基础设施对经济增长的贡献是合适的选择。原因在于，一方面，柯布-道格拉斯是最常用的生产函数之一，它可以较好地描述包括基础设施在内的各生产要素对经济增长的贡献；另一方面，中国的统计数据比较匮乏，只能尽量利用有限的资料得到更多的有用信息。
对我国经济基础设施存量的估计
就我们所知，到目前为止，在我国公开的统计资料中，从来没有公布过基础设施存量或者基础设施投资的数据，或者说，从来没有这方面的统计口径。因此，要想得到我国的基础设施数据，必须采用合适的方法将它估计出来。
我们采用永续盘存法测算我国的经济基础设施存量，这是由Goldsmith于1951年开创的，现在被OECD国家所广泛使用。它的基本公式为
G[，t]=I[，Gt]+（1-α[，t]）G[，t-1]
其中G[，t]表示第t年的基础设施存量，G[，t-1]表示第t-1年的基础设施存量，I[，Gt]表示第t年的基础设施投资，α[，t]表示第t年的折旧率。只要有基年的基础设施存量，以及历年的基础设施投资，就可以估计每年的基础设施存量。
一些学者直接采用统计年鉴上的基本建设投资作为基础设施投资，但事实上，基本建设和基础设施是两个不同的概念，这种做法是不太合适的。首先，基本建设投资包括了对各个行业（其中包括基础设施部门）的投资。按照统计年鉴对“基本建设投资”指标的解释：“指企业、事业、行政单位以扩大生产能力或工程效益为主要目的的新建、扩建工程及有关活动。其综合范围为总投资50万元以上（含50万元，下同）的基本建设项目”；其次，全社会固定资产投资中的其他重要组成部分——更新改造投资和其他投资中，也包括了对基础设施部门的投资。因此，采用基本建设投资替代基础设施投资，从覆盖的行业范围角度看夸大了基础设施投资的规模，而从在基础设施部门的投资来看又缩小了它的规模，是不能作为依据的。
我们采用每年全社会在交通运输仓储和邮电通信业以及电力、煤气及水的生产和供应业的投资（这是两个最重要的基础设施部门）作为基础设施投资。这样，基础设施投资可以分为三个部分：投入基础设施部门的基本建设投资、投入基础设施部门的更新改造投资，以及投入基础设施部门的其他投资。前两部分的数据可以从统计年鉴直接得到；对于第三部分、一方面统计资料中没有详细的数据，另一方面，其他投资涵盖的主要是全社会固定资产投资中未列入基本建设、更新改造和房地产开发投资的建造和购置固定资产的活动，一般规模较小，而基础设施建设一般需要大规模的投资，因此忽略不计。
按此统计口径可以得到我国历年基础设施投资，见表1。可以看到，1985到2002年间，我国的基础设施投资占公共投资的比重，一般为20-60％，1993年以后该比重稳定在40％以上，表明政府加大了对基础设施投资的力度；基础设施投资占总投资的比重一般为15-20％，1998年以后稳定在20％以上；公共基础设施投资一般占GDP的4-8％，1998年以后稳定在8.5％以上，明显高于1998年之前。这些数据与世界银行对发展中国家的调查结果比较吻合，表明估计具有一定的合理性。而各指标的动态变化也为积极财政政策促进我国基础设施建设发展提供了证据。
表1 中国历年基础设施存量与基础设施投资（1985-2002年）
┌────┬────────────┬────────┬─────────┬────────┬─────────┬────────┐
││基础设施存量│ 基础设施投资 │ 基础设施存量占 │ 基础设施投资 │ 基础设施投资占 │ 基础设施投资占│
│ 年份 │││ ││ ││
││ （1985年不变价，亿元）│（当年价，亿元）│ 总资本存量的比重│ 占公共投资比重│ 全社会投资比重 │GDP比重 │
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1985 │1613.85 │358.44 │10.0％│17.9％ │14.1％│4.0％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1986 │1834.893│448.16 │10.3％│22.4％ │14.4％│4.4％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1987 │1922.841│520.48 │9.9％ │23.0％ │13.7％│4.4％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1988 │1952.213│605.40 │9.2％ │24.3％ │12.7％│4.1％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1989 │1990.848│561.14 │8.6％ │19.9％ │12.7％│3.3％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1990 │2209.819│702.05 │8.9％ │22.8％ │15.5％│3.8％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1991 │2460.461│923.77 │9.2％ │27.3％ │16.5％│4.3％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1992 │2745.645│1272.09 │9.6％ │34.0％ │15.7％│4.8％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1993 │2898.722│2130.63 │9.3％ │45.9％ │16.3％│6.2％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1994 │3509.41 │3251.67 │10.3％│56.1％ │19.1％│7.0％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1995 │4245.349│3744.39 │11.4％│54.9％ │18.7％│6.4％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1996 │5189.27 │4524.71 │12.7％│57.0％ │19.7％│6.7％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1997 │6583.585│5461.90 │14.8％│59.2％ │21.9％│7.3％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1998 │8558.173│7283.51 │17.4％│67.5％ │25.6％│9.3％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 1999 │10561.41│7506.99 │19.5％│56.9％ │25.1％│9.1％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 2000 │12171.96│8157.01 │20.5％│51.3％ │24.8％│9.1％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 2001 │14041.34│8621.20 │21.5％│45.6％ │23.2％│8.9％
│
├────┼────────────┼────────┼─────────┼────────┼─────────┼────────┤
│ 2002 │15967.82│8965.32 │22.2％│40.7％ │20.6％│8.6％
│
└────┴────────────┴────────┴─────────┴────────┴─────────┴────────┘
我们将1985年定为基年，以当年基础设施部门（交通运输仓储和邮电通信业，电力、煤气和水的生产和供应业）的国有企业年底固定资产净值作为基年的基础设施存量。因此，1985年中国基础设施存量为1613.85亿元。假设基础设施的折旧率为5％，这样我国历年基础设施存量数据估计结果如下。
利用张军2003估计的我国资本存量，可以推算出基础设施存量占总资本存量的比重。这个比重基本呈现上升的趋势，其中1998年的比重比1997年增长了2.6个百分点，是1985-1998年间增长最快的，再次证明了积极财政政策的作用。
基础设施增长模型
在建立基础设施增长模型之前，我们对基础设施建设与经济长期增长之间的关系进行单位根和协整检验，以确定它们之间是否具有长期均衡关系。
对基础设施增长率的PP检验表明，它是一阶单整的时间序列。（差分项在1％的水平上显著拒绝单位根假设）
对GDP增长率的PP检验表明，它是一阶单整的时间序列。（差分项在1％的水平上显著拒绝单位根假设）
由于两者是同阶的，我们对其进行Johansen协整检验。检验的结果表明，基础设施增长率与GDP增长率在1％的水平上存在协整关系。（似然比为21.27）
由此可见，基础设施增长与经济增长之间存在着长期均衡关系。
在上述检验的基础上，我们建立将基础设施从固定资产中分离出来而成为独立要素的生产函数及相应的增长模型。
将基础设施从资本存量中分离出来，构造如下生产函数：
Y[，t]=A[，t]f（K[，t]，L[，t]，G[，t]）
在这里，K，L，G分别为生产性资本存量、劳动者人数和基础设施资本存量；f（K[，t]，L[，t]，G[，t]）为不考虑技术进步但引入基础设施时的生产函数，A[，t]代表技术进步，我们假设它是希克斯中性的。根据大多数文献，以及利用生产函数对我国进行的检验研究，表明柯布-道格拉斯生产函数是一种较为实用的形式。于是假设总量生产函数具有如下形式：
Y[，t]=A[，t]K[α][，t]L[β][，t]G[γ][，t]
其中，A[，t]=A[，0]e[rt]
表明技术进步因素随时间而变化。式中，Y[，t]表示以不变价格计算的第t年的总产出GDP；L[，t]表示第t年的就业人口总量；K[，t]表示以不变价格计算的第t年的生产性资本存量；G[，t]表示以不变价格计算的第t年的基础设施资本存量；r表示技术进步速度；α，β，γ分别表示生产性固定资本、劳动力和基础设施资本对国内生产总值的产出弹性。
将生产函数改写成对数线性形式（令a[，t]=lnA[，t]）：
y[，t]=a[，t]+e[，K][*]k[，t]+e[，L][*]l[，t]+e[，G][*]g[，t]
式中小写的变量代表大写变量的对数形式，e[，i]分别为变量i的产出弹性，i=K，L，G。
假定由于基础设施的供给，私人部门节约了一部分投入或者降低了交易成本，这样我们假设生产函数f（ ）对私人部门要素投入劳动和资本服从规模报酬不变，即e[，K]+e[，L]=1；但对包括基础设施在内的投入服从规模报酬递增，即e[，K]+e[，L]+e[，G]＞1。在这种情况下，私人部门的要素投入将会按照其边际产量得到补偿，私人部门的总产出将会被全部分配。假定产品市场和要素市场都是完全竞争的，则
y[，t]-l[，t]=a[，t]+e[，K][*]（k[，t]-l[，t]）+e[，G][*]g[，t]（1）
方程（1）表明，人均产出的增长决定于资本劳动比和基础设施的增长速度。
另一方面，如果现实情况是基础设施供给不足，由拥挤造成的成本使得规模报酬递增的假设不再合适，那么我们也可以假设生产函数f（ ）对所有投入服从规模报酬不变，即e[，N]+e[，K]+e[，G]=1。这样，如果私人部门按照要素投入的边际产量分配，其总产出不会被全部分配。则
y[，t]-l[，t]=a[，t]+e[*][，K]（k[，t]-l[，t]）+e[*][，G]（g[，t]-l[，t]）（2）
方程（1）实际上是（2）的特殊形式，因此我们在实证检验的时候直接利用方程（2）的形式。将历史数据作为样本数据，就可以估计该生产函数模型，进而得到基础设施对经济增长的贡献。
从经济意义上讲，模型（2）私人资本的产出弹性e[，K]和基础设施的产出弹性e[，G]一般都为0～1之间的正值，且两者之和小于1。
检验基础设施对经济增长的贡献
表2是我们估计增长模型所采用的数据。其中实际GDP，从业人员（劳动力）来自《中国统计年鉴》，实际资本存量利用张军（2003）的估计数据，实际基础设施存量是我们的估计结果，私人资本存量即为扣除基础设施存量后的资本存量。表2列出了估计所使用的数据，除从业人员外，所有指标都采用1985年不变价。
表2 增长模型数据
┌─────┬───────────┬────────┬───────────┬───────────┬───────────┐
│ │实际GDP
│从业人员│ 实际基础设施存量│ 实际私人资本存量│实际资本存量 │
│ 年份│ ││ │ │ │
│ │（1985年不变价，亿元）│（按行业分）│（1985年不变价，亿元）│（1985年不变价，亿元）│（1985年不变价，亿元）│
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1985│8989.1│50112
│1613.85
│14576.9
│16190.75 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1986│9785.956 │51546
│1834.893 │15938.56 │17773.45 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1987│10918.33 │53060
│1922.841 │17568.8
│19491.64 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1988│12148.57 │54630
│1952.213 │19378.08 │21330.29 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1989│12642.52 │55707
│1990.848 │21199.12 │23189.97 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1990│13127.16 │65323
│2209.819 │22641.45 │24851.27 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1991│14334.1
│66091
│2460.461 │24144.72 │26605.18 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1992│16375.17 │66782
│2745.645 │25984.03 │28729.68 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1993│18584 │67468
│2898.722 │28314.09 │31212.81 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1994│20937.29 │68135
│3509.41
│30683.61 │34193.02 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1995│23136.8
│68855
│4245.349 │33091.44 │37336.79 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1996│25354.95 │69765
│5189.27
│35556.58 │40745.85 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1997│27596.4
│70800
│6583.585 │38048.08 │44631.66 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1998│29753.97 │72087
│8558.173 │40757.84 │49316.02 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 1999│31878.92 │72791
│10561.41 │43654.18 │54215.59 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 2000│34427.93 │73992
│12171.96 │47244.66 │59416.62 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 2001│37009.56 │74432
│14041.34 │51155.69 │65197.03 │
├─────┼───────────┼────────┼───────────┼───────────┼───────────┤
│ 2002│39954.66 │75360
│15967.82 │55973.8
│71941.63 │
└─────┴───────────┴────────┴───────────┴───────────┴───────────┘
由于k-l与g-l高度相关（两者的相关系数达到0.97），直接用OLS方法回归会产生多重共线性问题，影响方程的估计结果。为此我们不得不采用折中的办法，参考张军（2002）对总量资本的产出弹性的估计结果，将此弹性控制为0.5[1]。在实际的估计中，我们采用的方式是对方程施加如下约束条件：e[，K]+e[，G]=0.5。该约束的经济涵义即为私人资本和公共资本（基础设施）的产出弹性。
如果资本弹性是正确的，那么基础设施的弹性就可以利用1985-2002年的数据准确的估计出来。方程估计结果为
（y[，t]-l[，t]）=0.82+0.03[*]t+0.13[*]（g[，t]-l[，t]）+0.37[*]（k[，t]-l[，t]）
（-5.30） （6.90）（2.18）
R[2]=0.98，ad R[2]=0.98 log Likelihood=30.66
模型的R[2]较高，表明拟合程度较高。各解释变量都能够通过显著性检验。于是得到私人资本、劳动和基础设施的产出弹性分别为0.37，0.50和0.13。这说明，在其他投入保持不变的条件下，基础设施投入增加1％，那么总产出水平将增加0.13个百分点。显然，基础设施对于经济增长具有积极的作用。
为保证模型的稳健性，我们允许总量资本的产出弹性在一定的范围内发生变化，由此考察基础设施的产出弹性的变化情况。结果表明，当总量资本的产出弹性在0.4-0.6之间取值时，基础设施的产出弹性大致在0.12-0.14之间变化，各估计方程依然显著。从这一点来看，将我国基础设施的产出弹性大致在0.13左右是比较稳健的判断。
结语
我们首先回顾了对基础设施与经济增长关系的已有研究。在此基础上，确定了本专题研究的思路和方法。由于我国没有公开的基础设施存量数据，我们首先采用永续盘存法估计了我国1985-2002年的基础设施存量，我们有理由相信估计的数据是比较合理的。对基础设施增长率与GDP增长率的协整检验表明，基础设施增长与经济增长之间存在着长期均衡关系。根据Cobb-Douglas生产函数，基础设施投资的产出弹性为0.13。
总而言之，由积极财政政策推动的基础设施存量增长，对我国当前的经济增长做出了积极的贡献；更为重要的是，它将在未来很长一段时间内对我国的经济增长产生积极的作用。
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