从发展角度看经济增长质量：概念、计量方法与实证分析：发展经济学的微观视角_发展经济学论文

以发展看经济增长质量：概念、测度方法与实证分析———种发展经济学的微观视角，本文主要内容关键词为：实证论文,经济增长论文,微观论文,视角论文,经济学论文，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。

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       [中图分类号]F061.3 [文献标识码]A [文章编号]1000-596X(2014)12-0017-18

       一、背景、问题与研究路径

       改革开放以来，中国经济实现了长达30多年的高速增长，创造了“中国奇迹”。人均国内生产总值从1978年的381.23元，上涨到2012年的38459.47元①。然而，增长并不必然导致发展。与经济增长成绩斐然伴随的是日益扩大的收入差距和愈发严峻的发展不平衡等问题。根据联合国开发计划署《人类发展报告(2013)》，2012年，中国人类发展指数排名低于人均国民收入排名，两者相差11位[1]P145，说明中国的经济增长并没有切实地转化为人类发展成果。经过不平等因素调整之后，中国的人类发展指数损失了22.4％[1]P153，说明中国当前的不平等状况在很大程度上侵蚀了社会整体的福祉。当下的中国经济在“量”上取得了巨大成就，经济发展开始步入了一种新常态，面临着“中等收入陷阱”的风险和一系列新的挑战。在经济新常态下，我们不仅要思考经济增长的速度与可持续性这种“量的扩张”问题，更应该从发展“质变”的角度，研究经济增长量变过程中所蕴含的“质的提升”，由此反思经济增长模式的发展绩效。[2]

       无论是在哲学意义上，还是在发展经济学意义上，经济增长是一种量变，经济发展则是以经济增长为基础的质变。因此，真正称得上经济增长质量的东西，应该是经济增长这种量变过程中所蕴涵的“质”及其“部分质变”。[[2]近年来，虽然学术界越来越关注经济增长质量，但在现有研究文献中，经济增长质量要么被狭义地理解为增长效率或全要素生产率，要么被看作是增长方式(结构)、增长稳定性(波动)、增长持续性(资源环境代价)，仍然是在“量”的范畴中思考增长问题，所研究的仍然是经济增长本身的量变特征(只不过是与增长率、增长速度稍有不同的量变特征)，而并非经济增长所蕴含的质变。本文从发展理念出发，考察经济增长过程中表现出来的“质量”或“部分质变”，并以此反思、分析和评价经济增长过程。这是本文区别于研究经济增长质量其他文献的一个重要特征。

       接下来，我们必须面对的问题是，如何度量经济增长中所蕴含的发展质变?这里首先涉及如何看待发展的问题。无论采取什么样的发展机制，导致什么样的宏观社会经济结构变迁，归根到底，发展的终极目标是提高生活质量、提高人民构建自己未来的能力。[3][4]这是从目标和结果来观察和分析发展的一种微观视角。在现有的发展研究中，阿马蒂亚·森(Amartya Sen)的可行能力理论为我们提供了关于发展的内涵以及经济增长和发展之间关系的理论基础。[3]

       当然，可行能力是一种抽象概念，不仅不能准确有效地直接衡量，而且与经济变量之间存在多层级的复杂关系。因此，如果采用传统的计量分析方法，则难以满足定量分析的需要。本文采用结构方程模型(structural equation modeling，SEM)，将无法直接测量的变量(即潜变量)纳入分析，以刻画抽象的可行能力，并利用该模型整合了验证式因子分析和路径分析两种方法的优势，揭示各种经济变量与可行能力之间复杂的多层次因果关系，解析经济增长过程中蕴含的发展特质(可行能力之扩展)。

       本文的主要贡献在于，从发展的角度界定经济增长质量，提出了可行的测算经济增长质量的模型及方法，依据全国样本数据测算了经济增长质量指数，并对东部、中部和西部经济增长质量进行了比较分析，为科学地评价经济增长质量提供了一种新的视角和工具。文章的研究内容安排如下：第二部分是文献述评，介绍现有经济增长质量及相关的研究，以说明从可行能力视角考察经济增长质量的优势；第三部分是模型与方法，介绍了阿马蒂亚·森的可行能力模型及在此基础上建立的本文的分析框架；第四部分是实证结果，主要讨论了可行能力与经济增长之间的关系，并对经济增长质量进行了测度及比较分析；最后则是本文的结论。

       二、文献述评

       目前国内对经济增长质量的研究大致可以划分为两类，一类是狭义的经济增长质量，一类是广义的经济增长质量。

       狭义的经济增长质量，是将经济增长质量看作是经济增长的效率，即经济活动过程中投入和产出之比。[5]经济效率越高，经济增长质量就越高。其中，一类研究主要是以全要素生产率(TFP)为理论基础，测度全要素生产率及其对经济增长的贡献率。[3][6][7][8]郑玉歆认为TFP难以反映投资的质量以及资源配置的有效性等，因此简单地根据TFP对经济增长贡献的大小不能判断经济增长质量。[9]另一类则是以增加值率作为度量投入产出效益和经济增长质量的综合指标。[10][11]增加值率即增加值占总投入的比例，主要是基于投入产出表进行分析。[10] [11]

       广义的经济增长质量内涵很丰富，不同的学者有不同的看法。但主要的特点就是从经济增长的不同方面考察经济增长质量，是一种多维度的视角，比如经济增长的稳定性、经济增长的结构、经济增长的可持续性等。随洪光将经济增长质量定义为经济增长的效率、稳定性和持续性。[12]刘海英和张纯洪认为中国经济增长质量的内涵体现了经济系统的投入产出效率、经济增长成本、资源消耗和环境保护等多个方面。[13]魏婕和任保平从经济增长过程和经济增长结果两个层面评价经济增长质量，认为经济增长过程的质量包含经济增长的效率、经济增长的结构以及经济增长的稳定性，而经济增长结果的质量包括居民福利水平的变化和分配状况、生态环境的代价以及国民经济整体素质的基本状况。[14]

       无论是狭义的还是广义的经济增长质量，主要针对的都是在经济增长过程中过分注重经济增长速度而忽视增长代价所产生的负面效应，其实质是研究经济增长速度之外的经济增长问题，因此仍然是在“量变”的范式下研究经济增长本身的特点，而非经济增长基础上的质变。[2]

       经济增长(量变)是发展(质变)的必要准备，而发展则是增长的必然结果，它既体现增长的成果，同时又为新的增长开辟道路。值得注意的是，在广义的经济增长质量研究中，虽然有一部分研究试图将经济发展的成果涵盖在经济增长质量评价体系中，但由于没有明确界定究竟什么是发展，没有真正厘清经济增长和发展之间的关系，因而在评价经济增长质量时，将作为发展结果(质变)的指标与作为增长过程(量变)的指标同时纳入经济增长质量指数中。[15][16][17][18]这样构造的经济增长质量指数在本质上已经偏离了经济增长质量的实质。而且，这些研究者在进一步研究过程中，无论是以经济增长质量指数作为被解释变量还是作为解释变量，都不可避免地出现“以组成要素解释自身”的错误，产生计量经济学意义上的内生性问题。因为，作为结果的现象(变量)与作为原因的现象(变量)已经被混合在一起，包含于他们事先构造的“经济增长质量指数”之中了。

       既然我们强调经济增长质量是增长量变过程中所蕴涵的“质”及其“部分质变”，而这种“质变”即是发展，那么，我们必须对发展的内涵有清晰的界定。只有清晰地界定了发展的内涵，才可能以此为基准去反思、分析和评价经济增长过程，从而甄别或精炼出经济增长过程所蕴含的“质”的成分，即经济增长质量。

       世界银行经济学家托马斯(Thomas)认为，发展就是人民生活质量的改善，就是人民构建自己未来的能力的提高。[4]在阿马蒂亚·森看来，生活质量的提高，是人的终极价值，是经济发展、社会发展和政府政策的根本目标。[3]在现有研究文献中，对生活质量的衡量通常分为主观和客观两种。主观的生活质量主要是指主观幸福，即人们评价自身的生活质量而产生的主观感受。[19]虽然主观幸福感在衡量个体发展(或者说生活质量)方面，具有明显的工具性价值和内在性价值[20][21][22]，但是，其缺陷在于极易受主观心理因素和个人特征的影响，难以在时间上和空间上进行比较。[23]客观方面的生活质量研究主要有两类。一类比较传统，将商品的持有或者富有程度看作是生活质量。这种观点反映在宏观层面，就是追求GDP的增加。阿马蒂亚·森认为，商品或者财富只是影响生活质量的因素，并不是生活质量本身。[3]此外，如果以此作为发展的内涵，那么就混同于经济增长了。另一类是一些社会学家进行的生活质量研究，他们不仅从收入维度，还从教育、健康、工作等多维度对人的生活状态进行描述。[24][25]然而，许多该研究领域的专家已经注意到这一领域的研究缺乏支撑概念的理论基础。[26]

       阿马蒂亚·森在批评功利主义的生活质量评价的基础上，提出了可行能力理论，克服了上述三种研究路径存在的问题。在他的理论体系中，人们实际实现的各种生活状态(being)是由一系列“功能性活动”集合(functionings)刻画的；从贫困状态的illbeing到富裕状态的wellbeing，差异就在于“功能性活动”(functionings)的维度n即自由度之区别；人们实现功能性活动的能力就是“可行能力”(capability)，可行能力决定了人能够实现什么样的功能性活动，可能达到什么样的生活状态。因此，从贫困到富裕的发展，生活质量或生活水准的提高，表现为人们功能性活动的自由度的扩展；实质上是人们实现自己有理由珍视的那种生活的“可行能力”的提高。[3][27][28][29][30]

       阿马蒂亚·森的可行能力理论为我们提供了关于发展的内涵以及经济增长和发展之间关系的理论基础。[3]沿着阿马蒂亚·森的研究路径，我们把经济增长质量视作是蕴含于增长过程中、由增长带来的可行能力的提高。

       三、模型、方法与数据

       (一)模型与方法

       既然经济增长质量是蕴涵于增长过程之中的发展，是由增长带来的可行能力的提高，那么，我们必须厘清经济增长如何提升人们的可行能力、促进发展。拉尼斯(Ranis)等认为，经济增长主要是为促进发展提供了各种丰富的可用资源[31]，经济增长不仅提高个人和家庭的收入水平，从而增加了人们可能掌握的资源内在地提升人的可行能力，还能增加医疗、卫生等公共服务的供给，促进道路、桥梁、通信设施等基础设施的建设，改善人们的物质生活环境，从而扩展人的可行能力。

       当然，经济增长提升可行能力的过程并不会自动实现。经济增长不会自动产生发展效应，更不用说同等水平的经济增长会产生的发展效应相同。经济增长带来的可行能力的提升、所产生的发展效应，不仅取决于经济增长的水平，也取决于经济增长结构、经济增长方式等基本特征，同时也要受到经济增长之外的社会、环境因素的影响。增长特征以及增长的社会环境决定了在既定的经济增长水平下，成果究竟有多少部分被用于提高人们的可行能力、实现发展。

       我们在库克利斯(Kuklys)[32]，库克利斯和罗比恩斯(Kuklys and Robeyns)[33]表述阿马蒂亚·森的可行能力分析框架的基础上，从发展的微观视角给出刻画经济增长质量的分析模型。

      

       在这个模型中，由于无法观测到个人所有可能实现的潜在的功能性活动，也就无法观测到可行能力，因而很难找到有效的变量对可行能力进行直接的衡量。一般常用的计量分析方法在进行实证分析时会面临较大的困难，只能通过可观测到的各种功能性活动来间接地衡量可行能力。在相关研究中，一些研究者通常采用主成分法或因子分析法处理多维度的变量，将各个维度的可观测变量综合成一个指数来表示那些不能直接观测到的变量。[25] [35] [36]主成分法是利用这些观测变量的一个线性组合来衡量这些观测变量所包含的变异信息，是一种有效的数据降维手段，然而它缺少潜在的解释模型。因子分析法是将观测变量看作潜变量(不可观测的变量)的函数，在此基础上估计出潜变量的因子得分作为潜变量的值。相比于主成分法，因子分析法虽然有了模型解释，但不能同时考察那些潜变量的影响因素。[37] [38]

       我们借鉴阿南德(Anand)等人[39]、克里希纳库马尔和巴隆(Krishnakumar and Ballon)[40]的方法，运用结构方程模型，将可行能力表示为潜变量。结构方程模型结合了验证式因子分析和路径分析两种分析方法，不仅便于衡量可行能力，而且便于分析经济增长等因素与可行能力之间的关系，进而为我们从可行能力视角评价经济增长质量提供有效的工具。

      

      

       (二)变量选择与数据

       在具体运用模型之前，还需要确定可行能力的维度。在阿玛蒂亚·森看来，可行能力可以用于从衡量贫困到人类发展等不同的评价目的；在不同目的的评价中，可行能力所包含的维度也应该有所不同。[41]因而，他拒绝给出一个固定的最终的可行能力列表。后续大量的实证研究都是根据研究目的和数据的可得性来确定可行能力的维度。比如，阿南德等人专门设计问卷，采用了健康、政治表达自由、政治参与自由、信仰自由、思想自由、安全感、环境和社会关系、工作中和工作外的歧视等维度；[39]宾德和科德(Binder and Coad)采用的可行能力维度包括幸福、健康、有充足的营养、自由出行、合适的住所、满意的社会关系、物质福利等[36]。与阿马蒂亚·森一起创办“人类发展与可行能力研究会”(HDCA)的努斯鲍姆(Nussbaum)专门讨论了可行能力的维度问题，提出了一个核心的人类可行能力列表。[42]本文参照努斯鲍姆可行能力列表，结合数据的可得性，选定充足营养、知识水平、居住质量(居住的基本服务及房屋质量)、生活环境、闲暇活动、自由出行共6个维度，来考察人们的可行能力。每个维度相应的观测指标如表1所示。笔者将在文章的实证分析部分集中讨论这些观测指标对相应维度的测量质量。

       根据前文的模型分析以及可得数据，关于影响可行能力的外生变量，笔者选择如下观测指标(这些外生变量的描述性统计见表2)：

       (1)微观层面的收入，选取个人和家庭人均收入作为个人拥有资源的代理变量。

       (2)个人特征方面，主要包括受教育年限、性别、年龄、户口、居住地(城乡)。

       (3)经济增长，这是本文的核心变量。本文用人均GDP表示经济增长。正如前文分析，虽然人均GDP仅表示经济增长水平，但是它对可行能力产生的偏效应(即单位经济增长水平带来的可行能力的提升)本身与经济增长自身的特征密切相关，不同的增长特征会对可行能力产生不同的影响。另外，考虑到经济增长对可行能力的提升效应可能是边际递减的，本文在模型中加入人均GDP的平方项。

       (4)社会条件方面，本文选取基尼系数、大专及以上人口比例、城市人口密度，以及反映政府行为的相关变量。在收入不平等比较严重的地区，暴力、缺乏信任等社会问题通常也比较严重。[43]因此笔者预计基尼系数对可行能力的影响为负；较高的公众道德水平将有利于个人发展；过高的城市人口密度，意味着人均资源比较稀缺，可能影响人们的生活质量。在政府行为方面，本文采用人均教育财政支出、人均医疗卫生财政支出、人均社会保障就业财政支出衡量地方政府在促进个人发展方面的财政支出水平。

      

       (5)环境因素方面，选取自然灾害受灾死亡人口来衡量地区面临的来自自然环境的威胁。为了简化模型，笔者引入基础设施水平的潜变量来综合衡量各种基础设施(比如水、气、交通等生产性基础设施以及绿地、医疗、教育等社会性基础设施)对可行能力的影响。

       本文模型的路径分析如图1所示。其中，椭圆形表示潜变量，矩形表示观测变量，箭头所指的为因变量，箭尾所连接的为自变量。简言之，充足营养、知识水平等6个维度所能够实现的功能性活动取决于个人的可行能力集的范围，而可行能力集的边界则受个人收入(拥有的资源)、个人特征、经济增长、社会条件和环境因素的影响。

       本文使用的微观数据来自北京大学中国社会科学调查中心“中国家庭追踪调查(CFPS)”。CFPS重点关注中国居民的经济与非经济福利，以及包括经济活动、教育获得、家庭关系与家庭动态、人口迁移、身心健康等在内的诸多研究主题。2010年的基线调查覆盖了25个省/市/自治区(不含中国香港、中国澳门、中国台湾以及新疆维吾尔自治区、西藏自治区、青海省、内蒙古自治区、宁夏回族自治区、海南省)，14960户家庭，33600名成人和8990名少儿。本文使用的数据为CFPS 2010年的第一次全国基线调查中的成人数据库和家庭数据库，样本只包含16岁及以上的非在校人员，有效样本为27102个。

      

       人均GDP的数据来自CFPS提供的2010年的区县数据库；基尼系数和大专及以上人口比例是根据CFPS 2010年的成人数据库和家庭数据库计算而得。这三个变量都可以匹配到区县一级。为了保护受访者个人信息安全，CFPS屏蔽了省级以下的地址代码，因此其他的宏观变量只能匹配到省一级。本文的省级宏观变量来自《中国区域经济统计年鉴2011》。

       四、实证分析及其结果

       模型估计采用AMOS软件，选用极大似然估计法(ML)。虽然ML估计要求假设观测指标正态分布，但许多研究指出，即使在不满足正态假定的情况下，ML估计的结论仍然是可信的，只不过在大样本的情况下会造成卡方值膨胀，使得模型适配度检验不精确。[44]为此，本文采用博伦—斯泰恩自助法(Bollen-Stine bootstrap)(2000次)对卡方值等模型适配度参数进行了修正③。

       (一)测量模型的实证结果

       观测变量对潜变量的测量质量是结构方程模型分析的基础。尤其是在本文中，所选指标能否较好地反映可行能力，极大地影响了经济增长质量测量结果的质量。因此，本文首先来看测量模型的实证结果。

       表3给出了可行能力测量模型的模型适配度参数。模型适配度是为了评价假设的理论模型与实际数据的一致性程度。其中，模型1为一阶构面全相关模型(可行能力各维度非合成并且完全相关的模型)，模型2为二阶构面模型(将各个维度合成为一个可行能力指标的模型)。结果显示，两个模型的GFI、AGFI、NNFI、RMSEA都符合评价标准，说明可行能力测量模型的整体拟合情况良好。由表3可计算，目标系数(一阶构面全相关模型卡方值比二阶构面模型卡方值)为0.9502，很接近1，说明二阶构面比一阶构面更具有代表性。可见，出于简化模型的目的，将可行能力各维度合成为一个可行能力指标是合适的。

       表4是可行能力测量模型的估计结果，用以检验所选取的功能性活动指标能否反映相关的可行能力。首先，所有观测指标的估计系数都在1％的显著性水平上显著。观测指标中，生活环境维度的三个指标为逆向指标，因此生活环境维度的系数为负；除了这三个指标外，其他的指标都是正向指标，因此这些维度的估计系数都为正。

       标准化估计系数就是因子载荷。因子载荷大于0.5，表示用该指标反映潜变量的质量是比较好的。在可行能力潜变量方面，所有维度的因子载荷都大于0.5，说明这6个维度反映可行能力是比较好的。就这6个具体维度的潜变量而言，大部分观测指标的因子载荷是大于0.5的，只有小部分观测指标的因子载荷低于0.5。虽然这些观测指标的因子载荷比较小，但是系数显著。况且由于数据的限制，还没有更好的指标可以替代。

       组合信度展现每个维度下观测指标共同衡量相应的潜变量质量。组合信度大于0.6，表示观测指标有着较高的内在一致性。从表4可以看出，大部分维度下的组合信度都是大于0.6的。闲暇活动这一维度下的组合信度略低于0.6，自由出行这一维度，组合信度稍显不足。但在可行能力潜变量层面，6个维度的组合信度为0.7937，说明6个维度共同衡量可行能力的质量还是比较好的。

       总之，可行能力测量模型整体适配情况良好，估计系数显著且合理，而且大部分因子载荷和组合信度也符合要求，说明选取的这些具体维度及功能性活动观测指标可以较好地衡量可行能力。

      

       图1 结构方程模型路径分析图

       说明：由于空间所限，图中省略了各变量间的相关关系以及误差项。

      

      

       在模型的外生解释变量中，除了基础设施是由道路、医院等合成的抽象的潜变量之外，其余所有的外生变量都是可以直接观察的。因此，我们有必要单独讨论基础设施这个外生潜变量的测量质量。表5和表6分别给出了基础设施潜变量测量模型的模型适配度参数和相关系数的估计结果。由表5可知，模型适配度参数均符合要求，说明模型整体适配情况良好。由表6可知，所有观测指标的估计系数均在1％的显著性水平上显著，因子载荷均大于0.5，并且组合信度高达0.9以上。因此，无论是单个观测指标对基础设施潜变量的测量，还是所有观测指标的内在一致性，质量都是很高的。

       综上，无论是内生潜变量可行能力，还是外生潜变量基础设施，我们选取的指标都能够较好地衡量这两个潜变量，从而为下文的路径分析奠定了良好的基础。

      

      

       (二)结构模型的实证结果

       经济增长质量即蕴含于经济增长过程之中并且由经济增长带来的可行能力的提升，要测量经济增长质量，首先要明确经济增长对可行能力带来的影响。因此，接下来我们基于全国样本数据分析可行能力的影响因素，并计算经济增长质量。

       表7给出的是全样本模型的适配度参数。各项指标均符合评价标准，说明模型的整体适配情况良好。

       表8给出的是全样本模型中结构模型部分的结果。从微观方面而言，个人收入、家庭人均收入和受教育年限对可行能力有显著的正向影响。收入越高意味着可支配的资源越多，可行能力就越高。④较高的受教育年限，一方面有利于提升个人收入，另一方面则意味着拥有更多的知识，可以更好地将资源转化为各种功能性活动。从表8也可看到，受教育年限每增加1年，可行能力提升0.088928个单位。值得注意的是，受教育年限每提高一个标准差，可行能力就提高0.835835个标准差，远大于其他变量所带来的变化，说明受教育年限对可行能力的影响在这些变量中是相对最重要的。另外，从表8可知，平均而言，男性比女性、城市居民比农村居民、非农户籍人口比农业户籍人口的可行能力分别高出0.070768、0.104398、0.122088个单位。这些群体之间的差异，尤其以户籍身份和城乡常驻最为突出。这两个变量每变动一个标准差，可行能力分别变动0.108381和0.100116个标准差。这说明我国人口的可行能力分布存在着显著的三元结构，可行能力由高到低依次是：城市户籍的城市常住人口、农村户籍城市常住人口、农村户籍的农村常住人口。这一分布与我国经济社会发展的三元结构基本契合。

      

      

       从宏观方面来看，人均GDP对可行能力的影响显著为正。在人均GDP样本均值为4.87万元的情况下，人均GDP每提高1000元，可行能力提高0.001078个单位。这就验证了我们之前的理论分析，即经济增长水平越高，可用于促进发展方面的资源就越丰富，越有利于提升人们的可行能力。人均GDP的平方项显著为负，显示经济增长与可行能力之间呈现倒U型关系。这说明经济增长质量与经济增长水平之间并非简单的线性关系，在其他因素不变的情况下，经济增长并不能总是产生积极的发展效应，过度追求GDP反而会偏离发展的根本目的，并不能提升人们的可行能力。

       社会条件方面，基尼系数对可行能力的影响显著为负。说明收入分配状况恶化会带来较多的社会问题，不利于人们可行能力的提升。基尼系数每上升0.01，就会导致可行能力下降0.001256个单位，这足以抵消人均GDP在均值附近增加1千元所带来的正效应。因此，从提升个人可行能力的角度而言，追求经济增长的同时必须控制收入差距的恶化。大专及以上人口比例每提高1个百分点，就会带来0.003967个单位可行能力的提升，意味着周围环境中较多的高素质人群会产生正的外部效应，有利于人们可行能力的提升。城市人口密度对可行能力显著为负的影响，说明过于拥挤的城市空间不利于提升人们的生活质量。

       环境因素方面，自然灾害受灾死亡人口越高，说明受灾程度越深，来自自然环境的威胁越大，越不利于个人发展。表8中的结果证明了这一点：自然灾害受灾死亡人口每增加100个人，可行能力就会下降0.0016个单位。基础设施潜变量对可行能力的影响显著为正，并且其标准化系数在宏观变量中是最大的，说明在经济增长过程中，基础设施的改善对可行能力的提高是非常重要的。

       (三)经济增长质量的测度及其区域比较

       经济增长质量即经济增长带来的可行能力的提升。我们已经甄别出来经济增长对可行能力的影响，接下来就是在此基础上测算经济增长质量。本文中，可行能力由潜变量表示，因此，笔者首先要根据模型估计出可行能力的潜变量得分(量化可行能力)，然后，再根据经济增长对可行能力得分的贡献程度计算经济增长质量(即本文理论模型式(6)所描述的内容)。表9给出了根据全样本数据计算出的经济增长质量，结果为0.055677。

      

       至此，笔者定义了经济增长质量，从可行能力视角提出了分析经济增长质量的模型，并依据全国样本数据测度了经济增长质量。接下来，我们将此分析框架应用于不同区域(东部、中部和西部)经济增长质量的比较分析。

       由于数据所限，分区域之后宏观变量的变异减小，基础设施相关变量间高度线性相关，导致模型样本矩阵非正定。所以，我们在进行各区域分组分析时，将模型中的基础设施潜变量删除。由于我们的核心变量(人均GDP)采用的是县级数据，变异较丰富，而删除的变量是省级数据，因此，删除这一变量对核心变量的估计影响不大。⑤

       为了使区域之间的经济增长质量具有可比性，我们限定了可行能力测量模型的因子载荷在东中西三大区域之间是相等的。表10给出了按东部、中部和西部划分的群组分析模型适配度参数。由表10可见，各项指标均符合评价标准，说明模型整体适配状况良好。

       表11分别给出了东部、中部和西部的结构模型参数估计结果。从微观方面来看，在这三大区域，个人收入、家庭人均总收入、受教育年限、年龄、性别、居住地和户口对可行能力的作用方向与全国模型基本保持一致。三大区域个人受教育年限的标准化估计系数分别为0.867108、0.860886、0.814283，是所有变量中最大的，说明在三大区域中对可行能力影响作用最大的仍然是受教育年限。

      

       社会条件和环境因素方面的变量在三大区域之间差别比较明显。基尼系数对可行能力的影响在东部和中部地区显著为负，在西部地区的影响虽然为正，但是不显著。这基本上与全国样本得到的结论一致。东部、中部的基尼系数每增加0.01，可行能力分别减少0.002017、0.000775个单位，而西部地区基尼系数的增加并没有显著带来可行能力的下降。由此可知，越是经济发达的地区，收入不平等对个体发展带来的负向影响就越大。这可能是因为，在经济增长水平较低的阶段，人们主要的目标还是解决温饱，提高收入，改善物质生活条件；随着经济增长水平的不断提高，人们对收入、物质生活以外的个体发展的要求越来越强烈。大专及以上的人口比例，东部和中部地区与全国模型保持一致，但是西部地区却是负的。我们特别注意到，在西部样本中，个人受教育年限大多分布在较低的水平上。在这种情况下，提高作为社会环境的县级层面大专及以上人口比例，改善该地区文化教育水平，对受教育年限较少的个体发展所产生的挤出效应，可能大于提高地区教育水平所溢出的正效应。

       表11显示，三大区域，人均GDP在其均值(分别为6.22万元、2.53万元、1.81万元)处每提高1000元，可行能力分别提升0.000703，0.001356和0.004933个单位。三大区域中，人均GDP一次项都显著为正，二次项都显著为负，说明人均GDP与可行能力在三大区域也都同样呈现倒U型的关系，与全国模型保持一致。经济增长和可行能力的这种倒U型关系在不同样本中是比较稳定的，进一步说明了在其他条件不变的情况下，经济增长水平并非总是越高越好。

       根据前文提出的经济增长质量计算方法，我们可计算出东部、中部和西部三大区域经济增长质量指数，结果如表12所示。

       东中西部三大区域的经济增长质量指数分别是0.048863，0.033822，0.079174。西部地区的经济增长质量指数要远高于东部和中部地区，而中部地区的经济增长质量指数最低。根据前文式(6)可知，经济增长质量指数一方面取决于人均GDP对可行能力的偏效应，另一方面也取决于人均GDP水平。东中西三大区域人均GDP在均值附近对可行能力的偏效应依次递增，而人均GDP水平则是依次递减的。西部地区较高的经济增长质量指数主要得益于较高的人均GDP对可行能力的偏效应，而东部地区经济增长质量指数超越中部地区，则是因为东部地区较高的人均GDP水平。

       五、结论

       改革开放以来，中国经济增长成绩斐然，然而，增长并不必然意味着发展。当下的中国经济在“量”上取得了巨大成就，经济发展开始步入了一种新常态，面临着“中等收入陷阱”的风险和一系列新的挑战。在经济新常态下，我们不仅要思考经济增长的速度与可持续性这种“量的扩张”问题，更应该从发展“质变”的角度，研究经济增长量变过程中所蕴含的“质的提升”。然而，现有的关于经济增长质量的研究仍是在“量变”范畴中分析增长问题。

       笔者以可行能力刻画发展，从发展理念出发界定经济增长质量，将经济增长质量定义为经济增长过程中可行能力的提升，并从发展的微观视角提出经济增长质量的分析模型。考虑到可行能力是一种抽象的概念，不仅不能准确有效地直接衡量，而且与经济变量之间存在多层级的复杂关系，笔者用结构方程模型将无法直接测量的潜变量纳入分析，利用该模型整合了验证式因子分析和路径分析两种方法的优势，揭示各种经济变量与可行能力之间复杂的多层次因果关系，解析经济增长过程中蕴含的发展特质(可行能力之扩展)即经济增长质量。

      

      

       本文使用北京大学中国社会科学调查中心“中国家庭追踪调查(CFPS)”微观数据，以及该中心提供的2010年区县数据库和《中国区域经济统计年鉴2011》。模型估计采用AMOS软件，选用极大似然估计法(ML)，并用博伦—斯泰恩自助法(Bollen-Stine bootstrap)对卡方值等模型适配度参数进行了修正。笔者依据全国样本数据测度了经济增长质量，并对东部、中部和西部经济增长质量进行了比较分析。本文的主要发现如下：

       第一，经济增长与可行能力之间呈现倒U型关系。这说明经济增长质量与经济增长水平之间并非简单的线性关系，在其他因素不变的情况下，经济增长并不能总是产生积极的发展效应，过度追求GDP反而会偏离发展的根本目的，并不能提升人们的可行能力和生活质量。

       第二，教育对于提高人们的可行能力、促进发展具有非常重要的意义。在微观层面，个人受教育年限是模型中对个体发展、提高可行能力贡献最大的因素；在宏观层面，一个地区的大专及以上文化程度人口的比例显示了教育对于该地区个体发展呈现出较强的正外部性。

       第三，收入分配状况影响人的发展，过大的收入差距有碍人们可行能力的提升。经济增长水平越高，收入分配恶化对发展产生的副作用也越大。

       第四，我国人口的可行能力分布存在着显著的结构特征，在非农户籍人口比农业户籍人口、城市居民比农村居民、男性比女性这样的组群之间，可行能力存在着较大的差距，尤其以户籍身份和城乡常住之间的差异最为突出。

       第五，就东部、中部和西部三大区域而言，西部地区的经济增长质量指数要远高于东部和中部地区，而中部地区的经济增长质量指数最低。西部地区较高的经济增长质量指数主要得益于人均GDP对可行能力产生了较大的偏效应，而东部地区经济增长质量指数超越中部地区，则是因为东部地区较高的人均GDP水平。

       由于受数据所限，本文实证部分中对可行能力的刻画以及相关变量的选取还有待完善。本文的主要贡献在于，从发展的角度界定经济增长质量，提出了切实可行的测算经济增长质量的模型及方法，并对我国经济增长质量进行了实证分析，为科学地评价经济增长质量提供了一种新的视角和工具。

       注释：

       ①数据来源：中华人民共和国国家统计局＼国家数据＼年度数据http：//data.stats.gov.cn/workspace/index?m=hgnd。

       ②为了简化模型，笔者在可行能力的影响因素z中也引入了潜变量，具体情况会在下文的变量选择中介绍。

       ③由于篇幅所限，文中报告的模型适配度参数都是博伦-斯泰恩自助法(Bollen-Stine bootstrap)修正后的结果。关于Bollen-Stine bootstrap，可参考K.A.博伦和R.A.斯泰恩(K.A.Bollen and R.A.Stine)的文章。[45]

       ④全国27102个样本中，可行能力得分(潜变量的估计值)最大值为4.1752，最小值为-0.3904，均值为1.6932。可行能力得分是没有具体单位的，因此表8和表10中各个解释变量的估计系数(即偏效应)从数值上来看虽然很小，但实际表示的变动程度相对全部样本的可行能力得分而言并不像数值上看起来那么小。

       ⑤我们在全国样本模型中逐步加入其他省级宏观变量的过程中也发现，人均GDP的估计结果一直是比较稳定的。

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