经济发展战略与中国的工业化，本文主要内容关键词为：中国论文,经济发展战略论文，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。
JEL Classification：F100，R120，P200
一、关于中国农村工业化的理论争论与实证证据
在关于中国工业化过程的讨论中，一个公认的事实是自改革开放以来国有企业地位相对萎缩，而乡镇企业的发展却取得了巨大的成功，即中国的工业化过程在很大程度上表现为农村的工业化。许多学者认为，中国的改革由于采取了渐进主义的策略，所以模糊产权在乡镇企业发展中起到了积极作用，即乡村政府对企业的扶持和保护成为乡镇企业高速成长的源泉，特别是在发展的早期。这主要是由于在不完全竞争和政策扭曲的情况下，公有产权是一个次优的选择。（注：其他看法也是存在的。Oi（1992）提出了地方政府与地方企业联合的“地方政府公司主义”，她认为这是由始于20世纪80年代中期的财政分权改革所引起的，它刺激了地方政府参与本地经济的热情。Chang和Wang（1994）将地方政府所有权视为一种机制设计。Weitzman和Xu（1994）强调乡镇企业是一种产权模糊的劳动合作企业，它是建立在经由多阶段博弈所形成的合作文化的基础之上。）D.Li（1994）通过理论模型来表明在灰色市场的环境中，模糊产权是一个最优的制度安排。Che和Qian（1998）从另外的角度上说明，地方政府有效地防止了中央政府对乡镇企业的不利影响。此外，S.Li（1997）的模型认为，公有产权通过质押关系和竞争为不完备的合约提供了自我实施的机制。
在实证研究方面，赵耀辉（1997）总结了在中国的政策环境下地方政府潜在的积极作用：（1）税收优惠；（2）低利息的优惠贷款；（3）获取土地使用的许可权；（4）获取原材料；（5）赢得消费者的信任。这些潜在收益在很大程度上为乡镇企业采取公有产权提供了理性基础。但这种事后的推理往往会使人们忽略历史的本来面目。正如Putterman（1997）所指出的，在改革之初，有能力发展乡镇企业的地区，往往是那些在过去社队企业已较为成功且地方政府也较有影响力的地区。Jin和Qian（1998）的实证分析证实了此点。给定公有产权在发展初期的存在性，许多理论模型成功地解释了为什么其在后期依然得以维持。但它们未能证明公有产权就是乡镇企业良好绩效的原因。
就公有产权是否比私有产权更有效，文献中有两类实证结果。一类认为在生产效率方面二者没有太大区别。Svejnar（1990）利用1975—1986年122个厂商的面板数据，表明产权对产出并没有显著的影响。Pitt和Putterman（即将出版）则利用1984—1989年200个厂商的面板数据，比较了在工资和就业决定方面集体和私营企业的效率，得出了同样的结论。Dong和Putterman（1997）对上述数据集中的部分数据进行了随机前沿生产函数分析，也证实在两类企业的技术效率缺口方面没有明显区别。村属企业的平均技术效率要高于私营企业，但同时所有制类型与地区虚变量相关，即在沿海发达地区村属企业的比例较其他地区高。因此，在引入地区虚变量之后，所有制的影响就消失了。Jin和Qian（1998）研究了公有乡镇企业对政府收入、农村非农就业和农村收入的贡献。他们发现贡献是显著的，但当保持非农就业和地方公共品供给不变时，公有乡镇企业并不能提高农村收入。他们的结论是，公有乡镇企业的作用是创造就业和供给地方公共品，尽管存在一定形式的低效率。第二类实证分析则提供了与前者截然相反的结论。Zhang（1997）基于对四川和浙江两省630个乡镇企业普查的结果发现，在预算约束方面集体和非集体企业存在很大差别。集体企业的行为与国有企业十分近似，尽管地方政府掩盖了这些问题。
Yao（2001）研究了浙江省宁县农村工业化和劳动力市场整合之间的关系。Yao在就业选择是内部解而不是角点解的情况下，发展了一个计量模型来检验市场分割问题。检验表明，对于集体经济占主导的宁县，工业就业中存在着配给，配给的程度随着地方政府干预的程度提高而提高。Pitt和Putterman（即将出版）及Xu（1991）发现乡镇企业的实际工资高于劳动的边际生产率，他们同时也发现了工作配给的存在。不过，他们未能发现集体和私营企业之间存在系统性的差异。姚洋（1998）利用1995年第三次工业普查对14670个企业进行的随机抽样数据，比较了不同所有制类型、不同规模、不同行业及地理位置的企业在技术效率上的差异。他估计了12个行业的随机前沿生产函数，并得到了相应的企业技术效率。将企业的技术效率和包含所有制在内的一系列解释变量进行回归，回归的结果表明私有厂商的效率比国有和集体企业分别高57％和35％。
总之，模糊产权理论不能解释中国农村工业化的成功，微观和宏观的实证分析也均未能提供有力的证据。
二、经济发展战略与工业化
中国农村工业化成功的关键究竟何在呢？回答这个问题，需要我们从经济增长、技术进步和产业结构变迁的基本逻辑关系入手展开分析。从新古典增长理论的角度看，无论是发达国家为了实现持续增长的目标，还是发展中国家要摆脱二元经济的格局，均要依赖快速的技术进步。因为在没有技术进步的情况下，资本的边际报酬会趋于递减，所以如何引致技术进步是经济增长和工业化的关键。那么怎样才能实现这一目的呢？林毅夫及其合作者（1996，1998，1999）从比较优势理论的角度对此问题进行了详细的论述。他们认为，在一国的经济发展过程中存在两个重要的外生变量：发展战略和禀赋结构，（注：当然，就政治领导人来说，发展战略也是内生变量，但就我们所要分析的经济政策和制度来说.发展战略可以视为外生变量。要素禀赋则就任意时点的决策来说是外生给定的。更进一步的讨论参见章奇和刘明兴（2004）。）其他变量如技术水平、积累率、增长速度、产业结构等均内生于这两个变量。
第一，一国最具竞争能力的技术结构（或者说产业区段（注：注意，同一个产业中，不同的厂商在技术结构和资金密度上可能存在较大差异。））是由其禀赋结构所决定的（对于一个成本极小化的厂商），因为不同的技术结构必然与相应的投入结构相一致，而投入要素的相对价格则主要受制于本国的禀赋结构。遵循比较优势，特别是按照本国的禀赋结构来选择相应的技术结构，会使该国的产业最具市场竞争力，经济剩余最大，资本积累最多，要素禀赋提升最快，技术水平也就相应得以迅速提升。因此，如何更好地利用本国的比较优势是经济持续增长和工业化的关键，任何人为的扭曲性干预均会造成效率和福利的损失。
第二，发展战略这个概念是对政府的经济政策行为进行的高度抽象，从技术结构和禀赋结构的吻合程度上，我们可将之区分为遵循比较优势的战略和违背比较优势的战略，后者主要是指赶超战略。发展中国家的政府往往只看到了先进技术的重要性，而忽视了技术进步的禀赋约束，进而在工业部门中实施技术赶超。
第三，一个企业的自生能力（即不需要政府保护和补贴而能赚取市场可接受的利润水平的能力）决定于其选择的产品和技术所在的产业区段是否符合其要素禀赋所决定的比较优势。为了建立不具自生能力的企业以推行赶超战略政府必须进行一系列扭曲的干预，最终也带来相应的弊病：增长速度放慢，工业化进程被抑制（资金集中在少数几个行业，且效率低下），企业生产效率低下（无论是国有企业还是私营企业），收入分配不均（尤其是城乡差距加大），金融压制及结构扭曲，经济的开放度低下，以及外部账户失衡等等。
第四，在赶超战略的左右下，企业往往承担了沉重的政策性负担，从而造成了企业治理中信息传递的扭曲。与此同时，企业经理人与政府谈判的能力却增强了。这就产生了预算软约束，其存在与否不一定与企业的所有制类型有必然联系。
总之，中国之所以在工业化方面取得了举世瞩目的成绩，并实现了持续的经济增长，其根本原因在于政府逐步放弃了传统的赶超战略，而按照自身的比较优势来选择技术结构和产业区段。中国农村工业化的成功是源于，自20世纪70年代末期以来以市场为导向的乡镇企业在发展的过程中充分遵循了中国农村劳动力丰富的比较优势。而城市（国有）工业由于承担了政府赶超战略的政策性目标，其生产成本过高而产品又不符合市场的需求，从根本上被抑制了发展的空间。
我们在下文的实证分析中，（注：林毅夫和姚洋（1999a，1999b）对中国的农村工业化过程进行了多方面的探讨，本文在此基础上进行了必要的拓展。）利用中国1978—1997年28个省的面板数据和几种不同的计量方法检验了这一假说。（注：更准确地讲，本文的实证分析涵盖了所有的农村非农产业，工业企业仅仅是乡镇企业的一部分。）
三、计量模型
本文模型的核心问题是发展战略（工业部门对本省比较优势的吻合程度）与工业发展绩效之间的关系。为了简化分析，我们假定投入只有劳动和资本，人均资本即要素密集度或禀赋结构。设k[，it][R]和I[，it][*]分别是人均资本存量和最优的工业资本密集度，下标i和t分别代表省份和时间。设
值以构造c[，it]。我们利用人均工业总产出Y[，it]来测量一省农村工业部门的规模，设
（注：③显然，C[，it]是不可观测的。因此，我们在下文的计量中将k[E][，it]和k[R][，it]间的比值称为技术选择指数。）
显然α与α[，1]同号，我们的一个重要工作就是检验α[，1]是否为负数。
上式中，我们没有考虑厂商在一省内部的分布状况，特别是当一省内部存在许多大型的资本密集型企业时。例如，两个省的人口和资本存量大致相同，即比较优势大致相同，但其中之一将资本均集中到少数大型企业中，而另外一省则较均匀地分配给所有的企业。显然，前者的做法违背了比较优势原则，而对该省的长期增长有害。为了包含这种可能性，我们需要测度厂商的分布。在下文对农村工业的计量分析中，我们使用了按农村人口平均的厂商数。这个数值越大，表明资本在厂商间分布得越平均，政府人为地赶超干预就越少。当然，如果大企业的生产具有很强的上下游关联性，那么建立一些大企业未见得就会减少小企业的数目，这里我们排除了这种可能性，因为乡镇企业大多生产中等消费水平的消费品，产业关联性并不强。我们将厂商数量N[，it]和C[，it][2]、C[，it]相乘以反映其影响，
（注：①这里一个暗含的假定是，理想的技术选择指数是唯一的，并不随省份的不同而变化。）
我们将检验该参数约束式。此外，α[，3]可以解释为包含了厂商分布的修正参数，按照以往的分析，它应当是正的。设X[，it]是其他解释变量的向量，α[，5]是待估计的参数向量，最终的计量方程式为
四、对于中国农村工业化的实证分析（注：因篇幅所限，本部分的讨论省略了对于乡镇企业发展特征的详尽数据分析，以及这些特征和东亚其它国家的比较研究。更为全面的研讨可参见林毅夫和姚洋（1999a）。）
我们收集了1978—1997年28个省的数据，但在回归中没有使用1996年的数据，因为在该年只有增加值的统计，没有总产值的数据。由于缺乏几个关键变量的滞后值，回归中所使用的实际数据是从1981年开始的。我们使用双向固定效应方法（即固定省级效应和固定时间效应）来估计（11）式，同时我们也用其他面板数据估计方法来进行参数敏感性分析。
（一）变量的选择与测量
被解释变量是按各省1978年不变价计算的按农业人口平均的乡镇企业总产出（1000元/人）。（注：回归中所使用的价值变量，均按照其相应的分省的价格平减指数折算为1978年不变价。数据的详细说明可参见林毅夫和姚洋（1999a）一文的附录。）解释变量主要包括乡镇企业的技术选择指数和乡镇企业的数量密度。当然，如何选择其他解释变量X[，it]也是个重要的问题，原则上宜选择外生于企业产出且又对之存在较大影响的变量。这里，我们选择了代表市场条件、基础设施状况、开放度、农村工业部门特征、与国有部门的相互影响、经济体制改革、所有制类型、土地禀赋等因素的变量。以下是具体的变量选取。
技术选择指数：乡镇企业的技术选择指数是乡镇企业的资本密度比各省农村人均资本存量。农村资本存量是乡镇企业净固定资本、农村集体净生产性固定资本与农民的储蓄存款之和，所有的数值均按年末值计算。由于农民的储蓄作为一个存量有相当一部分已经贷给了乡镇企业，并形成了资本存量，因此上述资本存量的估计显然偏高。实际上，如果假定乡镇企业难以通过银行从城市储蓄中获得资金，那么该估计值就应当是农村生产性资本存量的上限（或者说是乡镇企业可获得的生产资本总额）。（注：我们关于乡镇企业可得资金的测量存在一些误差，例如，乡镇企业的利润（作为个人手持现金或者银行存款）或者农民手持现金等没有计算在内。）相反，我们也可以把乡镇企业的可得资本定义为从银行获取的贷款，并将之看作可得资本的下限。我们在计量中同时考虑了这两种测度方式，但在估计结果方面并没有太大区别，上限估计和下限估计是正相关的。因此，我们仅报告利用上限估计值的计量结果。（注：严格地讲，我们难以准确测量一个经济系统中生产性资本存量的大小（实际上本文在讨论城市工业和乡村工业时，对生产性资本存量的测量方法采取了不同的方式），也无法准确估算劳动力流动的规模（例如沿海省份吸纳了大量的外来劳动力，这在很大程度上影响了沿海地区的禀赋结构）。这些均会对估计结果产生较大影响，所以技术选择指数仅仅具有理论上的意义，并不存在实际的指导作用。）
企业数量密度：用乡镇企业数目比农村人口来表示乡镇企业的相对规模（个/10000人）。
市场条件：我们用城市化比率（城市人口占总人口的比重）、人口密度（人/平方公里）代表一个省对乡镇企业产品的需求规模。由于乡镇企业的产品主要在同一省内销售，因此该省的需求规模可能是决定乡镇企业发展的主要变量。
基础设施：我们使用公路网密度、有路面里程的公路网密度、铁路网密度（公里/平方公里）表示交通便利程度。
开放度：我们使用人均出口（元/人）和人均FDI（元/人）来表示各省的开放程度。出口和FDI均使用过去3年的平均值，因为乡镇企业的出口在总出口中占到了相当的份额，而FDI则容易受到当年总产出波动的影响。FDI不仅是一省开放度的衡量，而且也是资本可得性的衡量。由于没有FDI在城市和乡村之间分布的数据，因此未能将其加入到农村地区的可得资本之中。
人力资本：我们用技术工人占总雇员人数的比率作为乡镇企业的人力资本存量。
国有企业的影响：关于乡镇企业与国有企业的相互影响，我们使用了分省的人均国有工业企业产出（1000元/人）和国有工业企业的资本劳动比（1000元/人）。
农业体制改革：1978—1983年进行的家庭联产承包责任制改革，是采取了渐进和不平衡的策略，因此我们在回归中引入了采取家庭联产承包责任制村庄所占比重这一变量。
产权结构：以乡村所有的企业在乡镇企业总产出中的份额为了表示乡镇企业的产权结构。
土地禀赋：由人均耕地（亩/人）代表。耕地丰富一方面意味着该省有更多的比较优势来发展农业；另一方面，农产品供给的上升也促进了食品加工业的发展。为了比较这两种不同的效应，我们加入了土地面积作为一个辅助变量。
（二）计量结果
按照表1中所给出的估计结果，发展战略对农村工业的影响与前文的理论判断相一致。α[，1]的估计值，即c[，it][2]的系数，在5％的水平上负向显著，从而为比较优势理论提供了实证支持。α[，3]的估计值显著为正，这也和我们的预期相一致。由于该估计值和N[，it]的平均值都很小，偏离比较优势的影响就近似等于α[，1]的估计值。根据点估计的结果，c[，N][*]、技术选择指数的样本均值、及人均乡镇企业产值，偏离理想技术选择指数的负效应的弹性是1.78，即c[，it]-c[，N][*]的绝对值上升1个百分点，人均乡镇企业产出将下降1.78个百分点。我们检验了（9）式中的约束，发现其在1％的显著水平上接受，因此厂商的数量实际上并不影响理想的资本密集度。
在表示市场规模的两个变量中，人口密度对乡镇企业存在正的显著作用，而城市化比率则不显著。这表明，农村市场的大小是影响乡镇企业发展的主要因素，而乡镇企业的产品也主要是供应其所在地区。关于基础设施的3个变量都不显著，这意味着乡镇企业可能主要是围绕着城市分布，道路的密度，特别是通向边远地区的道路没有太大的影响。另外一种解释是，道路密度与某些不可观测的省级特征（反应在省级虚拟变量中）相关。模型Ⅲ和Ⅳ中的结论支持了这一猜测。
对于代表经济开放度的变量，出口不显著，而FDI则有正的显著作用。前者可能是由于其在乡镇企业产值中所占比例过小的缘故（大约在8％的水平上）。FDI的作用可能来源于几个方面。第一，FDI代表着资本的可得性；第二，外商投资企业是本地企业与国际接轨的重要桥梁；第三，FDI为乡镇企业带来了新的技术和管理经验（Yao，1998）；最后，通过创造向上和向下的产业关联，FDI促进了乡镇企业的发展。
在关于乡镇企业自身的两个解释变量中，厂商相对于农村人口的数量是十分显著的，而具认证资格的技术工人所占比重则不显著。后者的原因大致上是由于所选指标不能够很好代表乡镇企业的人力资本存量。在发展的初期，大量的乡镇企业由于所使用的技术较为简单，因而也不太需要技术工人。何况，政府政策也阻碍了乡镇企业的技术工人获取正式的认证资格。国有工业企业的规模对乡镇企业的发展具有显著的正向影响，而其资本密集度的影响则不明显。国有工业企业规模的影响可能来源于两方面，（注：另外的一个原因是国有工业和农村工业的规模在更遵循比较优势的省份中都会超过那些进行赶超的省份，此点在对国有工业的计量分析中得到了证实。）一是国有工业技术和人力资本的外溢，二是国有工业企业可以与乡镇企业签订分包合同，从而直接刺激乡镇企业的增长（Wang和Yao，1998）。而这两种效应中，至少有一个独立于国有工业的资本密集度。（注：当我们去掉技术选择指数项后，计量的结果发生了较大的变化，这为我们提供了另外一种解释。国有工业企业资本密集度的系数显著为负，这就是说国有工业的结构越偏向轻工业，就越对乡镇企业有利。但控制住发展战略的影响以后，该效应消失了。即该变量所包含的信息量，在一定程度上被技术选择指数体现出来。）
家庭联产承包责任制的实行对乡镇企业没有显著影响。在家庭联产承包责任制推行期间，农业生产迅速上升，而非农部门则相对下滑。公有企业的产出比重对乡镇企业规模的负面影响在10％的水平上显著。我们的结论要强于Jin和Qian（1998）的发现，因为即使不控制住非农就业和公共品供给，公有制厂商仍然呈现出负面的影响。（注：Jin和Qian（1998）研究的一个缺陷是样本期（1987—1992年）太短，无法刻划产权结构的演变，而我们的结论要强健得多。）关于土地禀赋，我们的结论与Leamer（1987）相一致，曲线效应明显存在。
为了检验系数的敏感性，我们对上述计量模型的设定做了一些修正。模型Ⅱ中，我们去掉了c[，it]和N[，it]的交叉项，结果技术选择指数的影响依旧显著。其他的参数估计值也没有发生太大的变化，不过土地的曲线效应减弱，而公有产权的负面影响增强，看来这两项对交叉项较为敏感。
模型Ⅲ是对（10）式的OLS估计，其目的在于检验我们的结论是否受到时间和省级特定效应的影响。其中，技术选择指数的影响变化不大，仅仅是c[，N][*]的估计值略有下降（与模型Ⅰ相比）。不过，模型Ⅲ的许多参数估计结果均与模型Ⅰ存在较大的差异。公路网密度、滞后的出口、技术工人比重、国有企业的资本密度和公有企业的产出份额均显著为正，城市化比率则显著为负。这说明这些变量与时间和地区特定效应高度相关。
模型Ⅳ是在模型Ⅲ的基础上引入了三个反映一省初始条件（1978年）的变量。这三个变量是人均乡镇企业产出、人均国有工业企业产出和国有工业企业的资本密集度。人均乡镇企业产出的系数是正的，而国有工业企业的规模则没有显著影响，国有工业的资本密度对于乡镇企业的发展起到了显著的负作用。（注：当我们去掉技术选择指数项时，初始条件的影响没有发生太大变化。再在模型Ⅳ中加入6个地区虚拟变量时，乡镇企业的初始产出就变得不显著了，即乡镇企业的初始产出呈现出较强的地域特征。）之所以出现这样的情况，一种可能是由于国有工业和乡镇企业之间的关系一直在发生着系统性的变化。在发展的初期乡镇企业更依赖于国有工业的技术外溢，国有部门的结构偏向轻工业对乡镇企业的发展有利。但当乡镇企业进入高速增长期以后，产品和市场的相互关联则成为了国有工业对乡镇企业的最主要的影响渠道，直接的技术和人力资本外溢则变得较为次要了。此外，乡镇企业的技术进步也主要是通过市场和产品交易的方式来获取。另外一种解释是，改革之初国有工业越发达，工业结构越偏向重工业的地区，就越受到政府赶超战略的左右，乡镇企业的发展障碍就越高。当然，究竟哪种可能性占据主导，尚需要进一步的研究。
与模型Ⅰ相比，模型Ⅳ的结论说明c[，it]的曲率是很弱的，即我们的结论对一些特定的初始条件很敏感。但其对省级的虚拟变量并不敏感，就是说，初始条件与更为持久的省级特定效应相关，而这些不能被观测到的省级特征抵消掉了初始条件对我们结论的影响。实际上，当我们重新在模型Ⅳ中加入5个区域虚拟变量时，（注：即将中国的28个省分为6个区域。其中包括：大城市（北京、天津、上海）、北方（河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、河南）、沿海（辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东）、南方（湖北、湖南、江西、广西）、西南（四川、贵州、云南）、西北（陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆）。）c[，it]的曲率再次变得十分明显。
模型Ⅲ与模型Ⅰ在变量估计值上的差异大多在模型Ⅳ中又重新取得一致。这些变量包括城市化比率、滞后的出口、具有认证资格的技术工人所占比重、国有企业的资本密度、公有企业的产出份额。唯一的例外是公路网密度，它仍旧显著为正，尽管显著性下降了。也就是说，所有这些变量均与省级特定效应存在较强的相关关系，而与时间特定效应弱相关。另外，有路面里程公路网密度的影响第一次显著为正，即它也与特定的初始条件高度相关。
表1 农村工业的回归结果（448个观察值）
变量名 模型Ⅰ 模型Ⅱ模型Ⅲ 模型Ⅳ
常数项-11.035** -11.695** -1.865** -0.493
（2.978） （2.988） （0.495）
（0.664）
城市化比率 -3.393-2.356-3.025**
0.404
（％） （2.860） （2.895） （0.696）
（0.916）
人口密度
0.010** 9.922E-03** 5.330E-04* 4.020E-04
（人/km[2]） （0.002）（1.966E-03）
（2.850E-04） （4.000E-04）
公路网密度 1.073 0.867
0.143 -1.267
（km/km[2]） （2.718） （2.776）（0.734） （0.898）
有路面里程的公路网密度 -0.173 0.310
0.710 1.853**
（km/km[2]） （0.948） （0.963）
（0.563）
（0.791）
铁路网密度 -3.815-4.109 4.369** 1.797*
（km/km[2]） （2.593） （2.652）
（0.741）
（0.974）
滞后（人均）出口 -5.400E-05 -8.000E-05
5.770E-04** 2.100E-05
（元/人） （3.110E-04） （3.180E-04）（2.430E-04） （2.320E-04）
滞后（人均）FI
7.469E-03**7.446E-03** 9.327E—03**9.876E-03**
（元/人）（1.234E-03） （1.262E-03）（1.151E-03） （1.093E-03）
续表1
变量名 模型Ⅰ
模型Ⅱ模型Ⅲ 模型Ⅳ
人力资本 3.6261.743 5.367*
0.218
（％）（4.221）（4.296） （2.816）
（3.634）
人均厂商数量
0.010** 2.577E-03** 0.011**
8.538E-03**
（N[，it]） （0.002）
（8.220E-04）
（0.002） （1.966E-03）
人均国有工业产出
0.623**
0.655**
0.455** 0.842**
（1000元/人）
（0.141） （0.144） （0.108）（0.133）
国有工业资本密集度 0.010
1.270E-02 0.029** 9.860E-03
（1000元/职工） （0.008）（8.260E-03） （0.007） （7.687E-03）
家庭联产承包责任制的-0.494-0.237-0.031
-0.358
推广幅度（％） （0.351） （0.351） （0.218）（0.363）
公有厂商的产出比重 -0.717*-0.5750.717** -0.042
（％） （0.432） （0.441） （0.301）（0.396）
人均耕地 3.496**3.793**-0.090 -0.027
（亩/人） （1.091） （1.098） （0.128）（0.131）
人均耕地平方值
-0.300**-0.307**
0.024 5.166E-03
（0.117）
（0.119）（0.017） （1.691E-02）
技术选择指数平方值 -1.466E-02**-5.659E-03*
-8.685E-03** -5.430E-03
（c[，it][2]）（3.710E-03）（3.195E-03）
（3.513E-03）（3.680E-03）
技术选择指数 4.003E-01** 1.694E-01**
2.112E-01** 1.562E-01*
（c[，it]） （9.188E-02）
（7.731E-02） （7.979E-02）
（9.079E-02）
N[，it]×技术选择8.500E-05**
9.700E-05** 9.800E-05**
指数平方值4.300E-05） （4.500E-05）
（4.400E-05）
N[，it]×技术选择指数
-2.138E-03** -2.136E-03** -2.106E-03**
（6.240E-04） （6.050E-04）（6.170E-04）
1978年人均乡镇企业产出
10.331**
（1000元/人）
（2.386）
1978年人均国有工业企业产出-0.380
（1000元/人）
（0.647）
1978年国有工业企业资本密集度 -2.729**
（1000元/职工） （1.180）
R[2]
0.900.89 0.84 0.87
注：1.括号内的数字是参数估计值的标准差。
2.*表示在10％的水平上显著；**表示在5％的水平上显著。
五、对于中国国有工业发展的实证分析
本节中，我们同样使用1978—1997年28个省的面板数据，并采取与上文基本类似的计量方法对国有工业的发展进行简要的分析。通过与农村工业的对比，我们试图证明比较优势理论对国有工业部门具有同样的解释力。回归中，被解释变量是按各省1978年不变价计算的按总人口平均的国有工业企业总产出（1000元/人）。当然，解释变量的选取与前文有一定区别。
为了得到国有工业企业的技术选择指数，我们首先计算了各省的实际资本存量（使用了资本形成总额中的固定资本形成总额这一指标），具体方法是：先按照分省的固定资产投资平减指数将固定资产投资统一折算到1978年不变价的数据。然后，按照折旧率10％累计计算资本存量，所以资本存量均按照1978年不变价计算。将资本存量除以相应省份的劳动力总数，该比值即代表一省的禀赋结构。国有工业企业的资本密集度主要是用其固定资产原值（按固定资产投资平减指数折算到1978年不变价）除以职工人数得来的。我们把国有工业资本密集度比上滞后一期的禀赋结构值，然后再将该比值滞后一期就得到了国有工业的技术选择指数。至于其它的解释变量，如表示市场规模、交通条件和开放度的变量选取和测算与前文相同。所不同的是，我们引入人均乡镇企业产出和滞后一期的（全省）轻重工业产值比，来反应国有工业受到整体工业结构和非国有工业部门的影响。同理，在反应初始条件的变量中，我们也相应地采用了1978年轻重工业产值比这一指标。
表2中给出了计量结果。（注：注意，具体回归中为了扩大样本数量，我们只将人均出口和人均FDI滞后了一期。不过这里，滞后一期和滞后三期在计量结果上并没有显著差别。）其中，各组计量结果所采取的计量方法与表1完全相同。模型Ⅴ和模型Ⅵ均采用了双向固定效应方法，后者去掉了国有工业的厂商密度和技术选择指数的交叉值。模型Ⅶ是OLS的结果，其目的同于模型Ⅲ，模型Ⅷ在模型Ⅶ的基础上加入了3个初始条件变量。
表2 国有工业的回归结果（532个观察值）
变量名模型V 模型Ⅵ 模型Ⅶ 模型Ⅷ
常数项
-1.4795** -1.1480**-1.4170** -1.0183**
（0.28504）
（0.31021） （0.12705）（0.12289）
城市化比率 1.4219*
0.20722 2.0352** 0.65843**
（％） （0.78135）
（0.85015） （0.19631）（0.21028）
人口密度0.12601E-02**0.26915E-02** 0.14321E-02** 0.28367E-03**
（人/km[2]） （0.56006E-03） 0.57890E-03（0.66475E-04）（0.13435E-03）
公路网密度 2.2884** 2.3005** -0.44999** -0.61723**
（km/km[2]）
（0.73548）
（0.81672）
（0.19681）（0.18802）
有路面里程的公路网密度 0.12209 0.42392E-010.34760** 0.93792**
（km/km[2]） （0.25885）
（0.28558）
（0.15908）（0.15286）
铁路网密度-0.57653E-01
-0.35376 -0.93749** -0.98802**
（km/km[2]） （0.70393）
（0.78082）
（0.26078）（0.25453）
滞后（人均）出口
0.14401E-03** 0.26961E-03**0.56568E-03** 0.46947E-03**
（元/人）（0.72450E-04）（0.79141E-04） （0.54651E-04） （0.48656E-04）
滞后（人均）FDI -0.15169E-02** -0.16899E-02** -0.22754E-02** -0.20609E-02**
（元/人）（0.20507E-03） （0.22705E-03） （0.20897E-03） （0.18265E-03）
人均乡镇企业产出0.11987**
0.10901**
0.12219**
0.14321**
（1000元/人） （0.14810E-01） （0.16175E-01） （0.14853E-01） （0.13529E-01）
滞后的轻重工业产值比
-0.17459 -0.77195E-01 -0.26077** -0.26978**
（％） （0.10653）（0.11788）
（0.38989E-01） （0.71596E-01）
人均国有工业厂商数量
1.1491**
0.57566**1.5152**1.2118**
（N[，it]）（0.87304E-01）（0.60890E-01） （0.95507E-01） （0.87953E-01）
国有工业技术选择指数
0.25607** 0.10829E-01 0.27338**
0.23554**
（c[，it]）（0.31929E-01）（0.76372E-02） （0.31126E-01） （0.28287E-01）
国有工业技术选择 -0.90625E-02**
-0.15654E-03 -0.11266E-01**
-0.94225E-02**
指数平方值（c[，it][2]）（0.17212E-02）（0.11957E-03） （0.17991E-02） （0.15856E-02）
N[，it]×国有工业技术-0.25277** -0.27939**
-0.24713**
选择指数（c[，it]） （0.28516E-01） （0.27405E-01） （0.24942E-01）
Nit（国有工业技术选择 0.84485E-02** 0.10580E-01**0.89639E-02**
指数平方值（c[，it][2]）（0.15337E-02） （0.15948E-02） （0.14058E-02）
1978年人均国有工业企业 0.83100**
产出（1000元/人）
（0.68244E-01）
1978年的轻重工业产值比 0.27232**
（％） （0.93363E-01）
1978年人均乡镇企业产出-0.84079E-01
（1000元/人） （0.65293）
R[2]
0.981750.977390.96537 0.97397
注：1.括号内的数字是参数估计值的标准差。
2.*表示在10％的水平上显著；**表示在5％的水平上显著。
国有工业的技术选择指数、厂商密度及其交叉项的作用与我们的理论预期相一致，但是技术选择指数在模型Ⅵ中不显著。看来，政府对国有工业的整体资金密度和资金在不同企业间的分布同时施加了的干预。因此，技术选择指数对交叉项比较敏感。
与农村工业一样，市场规模对国有工业同样存在显著正向影响，且城市化比重对国有工业的作用要明显强于对农村工业的作用。公路网密度的影响发生了相反的变化。在4组模型中，铁路网密度的影响始终为负（无论考虑了时间和区域特定效应与否），有路面里程的公路网密度的影响始终为正，但在模型Ⅴ、Ⅵ中显著性均消失了，这说明交通条件对时间和地区效应较为敏感。
测量开放度的变量对国有工业企业的影响与乡镇企业存在较大区别，国际贸易对国有工业企业有明显的正向促进作用，而FDI则对之有显著的负面影响。即外资更多的是作为乡镇企业而不是国有工业的资金来源，这与前面的结论相一致。
乡镇企业对国有工业的影响始终显著为正，这说明乡镇企业在产业结构上与国有工业存在正向关联作用。更重要的是，对于那些更遵循比较优势的省份，农村工业和国有工业的发展均会超过其他省份。我们没有考虑乡镇企业的结构外溢效应，而使用了滞后一期的轻重工业产值比重这一指标。模型Ⅶ、Ⅷ中，该指标对国有工业规模存在负面影响，这意味着国有工业在产业结构上更偏向于重工业（相对非国有工业而言）。不过控制时间和地区效应后，这种影响的显著性消失了。
模型Ⅷ中，国有工业对其自身规模的初始条件十分敏感，而初始的工业结构则存在显著的正向影响。这说明初始年份中，国有工业越偏向轻工业，整体发展规模越大，以后的发展绩效也就越好。增加五个区域虚拟变量后，上述两个变量的影响没有明显变化。在两种情况下，乡镇企业的初始规模对国有工业的发展均影响不大。
六、结语
通过前文的分析，我们有如下几个结论：（1）中国的市场化改革，特别是放弃了重工业优先发展战略，对农村工业和国有工业的发展均起到了至关重要的作用；（2）偏离理想的资本密集度将损害工业的发展，无论是对于农村工业还是国有工业；（3）公有产权对乡镇企业的发展起到了负面的作用，因此乡镇企业目前正在逐步改革自身的产权结构，以硬化预算约束；（4）虽然公有制比重的提高可能意味着政府干预的增强，但国有企业与技术选择指数的实证关系说明，发展战略的选择在更基本的层面上决定着经济绩效的高低，而产权并非是最关键的因素，即如果不放弃赶超战略，私有化未见得一定会带来工业增长；（5）农村工业和国有工业的发展均受制于市场规模的大小；（6）在同一个省的范围内，国有工业部门的规模越大，结构越偏向轻工业，农村工业与国有工业的发展就越快；（7）在对外开放度方面，FDI在农村工业的发展中是一个强有力的解释因素，而对国有工业则起到了相反的作用；（8）假定其他条件不变，在具有中等水平耕地面积的省份，乡镇企业的发展要优于耕地面积过少或过多的省份。