经济复杂度能够促进中国经济增长方式转型吗，本文主要内容关键词为：复杂度论文,中国经济增长论文,方式论文,经济论文，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。
文章编号：2095-5960(2014)04-0001-11；中图分类号：F224；文献标识码：A 一、引言及文献综述 自1978年以来，中国经济实现了长达35年的高速增长奇迹。但是经济增长面临的是资本、能源、原材料以及劳动力投入推动，经济增长粗放型特征明显，全要素增长对经济增长的贡献仍然比较低[1](王小鲁等，2009)，转变经济增长方式成为“十二五”时期的重大议题。[2]关于经济增长源泉的研究一直以来均为经济学研究最为重要的出发点和归宿，亚当·斯密在《国富论》中开篇指出：经济增长来自于社会分工①，Young(1928)认为经济均衡的分工水平和均衡的市场容量是均衡的市场网络规模的两个侧面。杨小凯(2003)进一步指出，“专家和生手之间的生产力的差别是分工的结果，而不是原因”②。然而在相当长的时间内，古典经济学对分工所带来经济增长的深刻洞见并没有受到应有重视(杨小凯，2003)。随着经济的发展，经济网络化成为重要现象，而经济复杂度正是这一现象中发展起来的新兴概念，J.Carlos Lopes et al.(2008)认为经济复杂度就是经济体各部分的相互依赖程度[3]。从简短的文献回顾可以发现，经济复杂度与经济增长方式转型之间存在某种内在联系，然而理论研究中并没有对两者关系进行深入的研究，更没有定量分析经济复杂度对经济增长方式之间的作用关系。 经济复杂度研究的方向主要集中于出口贸易商品技术复杂度领域。学者对我国出口商品复杂度的研究存在两种截然相悖的结论，Rodrik(2006)、Schott(2008)、Xu(2010)认为我国出口产品复杂度较高，然而Yao(2009)、Wang et al.(2010)通过具体测算认为我国出口商品结构技术含量并不高，经济复杂度较低，杜修立、王维国(2007)研究表明中国出口商品的技术复杂度在总体上并没有显著的提升。不同学者分歧的焦点是出口商品的技术含量变迁过程是否发生在本国，张二震(2008)指出，本土企业能够在进口中获得技术外溢和“干中学”效应，所以学术界更加认同中国出口复杂度显著提升的观点(张二震，2008；戴翔，2011)。Rodrik(2006)认为中国经济高速增长来源于出口导向型经济特征，出口产品结构较高的复杂度是高速增长的核心。[4]Hausmann et al.(2005)、Schott(2008)指出中国出口商品的技术复杂度已经接近于发达国家水平，超过同等收入国家。[5][6]从要素禀赋角度来看，林毅夫的后发优势理论认为区域要素禀赋结构内生决定生产结构和技术结构，通过对区域要素禀赋结构的“优化升级”，发挥比较优势，加快资本积累进程，发挥“后发优势”，所以改善区域间要素投入关系构成区域经济向世界技术前沿演进的重要手段(Zilibotti et al.，2006)。杨汝岱、姚洋(2008)分析提出“有限赶超”概念，指的是“一国的出口商品技术含量高于以比较优势为基础的国际劳动分工所决定的水平”，并通过对112个国家数值的计算，认为有限赶超对一国经济增长速度具有显著的影响效果。[7] Hausmann and Klinger(2006)认为经济复杂度是对国家生产更多更复杂产品能力的一种反映，经济复杂程度与经济体的绩效具有密切关联性。Hausmann et al.(2007)从出口产品结构整体技术含量的角度展开对经济体经济复杂度的研究，认为人均GDP、人力资本和劳动力规模是决定一个经济体复杂度的因素。安苑、王珺(2012)认为财政行为的波动性越大，地区技术复杂度越高的产业份额下降得越多。[8]刘慧、陈晓华(2012)从要素密集度的异质性角度出发认为出口技术复杂度赶超对经济增长具有显著的非线性特征。[9]黄永明、张文洁(2012)运用中国出口美国的131种典型产品的出口技术复杂度为样本，分析了出口技术复杂度演进机理以及影响因素。 西方经济学者发展出较多的经济复杂度测算方法，主要是基于投入产出分析框架。Chenery and Watanable(1958)明确提出经济复杂度是经济社会产品用来满足中间投入的百分比，并最先利用投入产出系统测算经济复杂度。其后，Rasmussen(1956)、Hirschman(1958)利用平均产出乘数衡量经济复杂度，然而计算公式中并没有考虑到产业分工中的网络效应，因而Blinand Murphy(1974)指出这种测算方法大大增加了经济复杂度，并据此修改了经济复杂度的测算方法。Jensenand West(1980)发展一个具有更多应用价值的经济复杂度模型，认为经济复杂度就是全部门生产的平均迂回系数，一个部门所生产的产品，被其他部门所运用，通过产业关联，最终又影响到初始产业所花费的平均链条数。这种测算方法深入到产业内部关联上，是一种利用“自身到自身”影响的平均链条数进行评价的方法。从投入产出表的矩阵表达方式入手，形成显著的研究成果，Lantner(1974)，Yan and Ames(1963)，Dietzenbacher(1992)均从矩阵的阶数与经济复杂度的内在联系角度出发构建经济复杂度表达式。Finn(1976)、Ulanovics(1983)从生态系统的角度设计的经济关联中平均路径长度和周期指数两个指标，Dietzenbacher et al.(2005)，Dietzenbacher and Romero(2007)完善了平均路径长度指标。Amaral et al.(2007)认为经济复杂度可以划分为经济从属程度和网络效应大小两个方面。国内研究中，樊纲等(2006)对出口技术复杂度的测算方法进行了讨论，姚洋和张晔(2008)将投入产出分析运用到出口技术复杂度的测算中，并剔除进口中间品的技术复杂度后测算了中国出口净技术含量。李善同、吴三忙(2013)运用Dietzenbacher et al.(2005)，Dietzenbacher and Romero(2007)模型设定，采用1987—2007年间五次投入产出数据，计算得出我国经济复杂度由1987年的2.69上升到2007年的3.63。 现有文献对经济增长方式的论述得出众多有益结论，关于我国经济增长方式也形成了一批具有重要意义的成果，并对推动我国经济转型提供了充足的论证以及发展思路。然而经济复杂度作为一种经济现象，植根于古典经济学关于分工思想的论述，并没有为理论界所重视。对于经济复杂度与经济增长方式之间的某种内在联系，也没有被深层次揭示。本文论述的核心思想是探讨经济复杂度对经济增长方式转型之间的内在动力机制，并通过中国数据进行实证检验。 二、中国经济增长方式的时空特征分析 (一)经济增长方式的评价方法 运用全要素生产率来体现经济增长方式构成一种常见的评价手段(卢艳等，2008；郑京海等，2008)，全要素生产率指的是经济增长中，除了资本、劳动之外的因素(主要包含技术效率提升和技术进步)引起的经济增长部分。然而这一指标仅构成绝对量的评价指标，不易观察指标的动态发展性，故本文参照赵文军、于津平(2012)的做法，采用全要素生产率对经济增长的贡献率作为衡量经济增长方式指标，从而刻画经济增长方式的变化[10]。 关于全要素生产率的计算方法主要存在索洛残差法、随机前沿生产函数法和非参数估计方法等形式，本文采用基于DEA的Malmquist指数的方法计算全要素生产率。索洛残差法理论核心是经济增长未被解释的部分，等于经济增长率减去资本、劳动增长贡献率，这一方法研究核心是关于资本、劳动的贡献率测算问题，主要存在三种确定资本和劳动产出弹性的方法，分别是经验法(姜均露，1998)、分配法和比例法和回归法(张军，2003)。 本文采用基于非参数DEA估计的Malmquist指数，假设时期为t=1，…，T，我国各地区单元分别为k=1，…，K，经济增长的要素投入分别为n=1，…，N，投入量分别为
。所以基于线性规划的技术效率模型为：
根据Fare et al.(1994)的距离函数概念，距离函数是技术效率函数的倒数，所以t、t+1时期的距离函数：
(4)式中，根号项指的是t+1时期实际产出水平分别同t+1、t时期生产前沿面的距离之比，除以t时期实际产出水平同t+1、t时期的生产前沿面的距离之比，然后开根号，衡量的是技术进步。第一部分指的是在t+1、t时期产出水平与t时期的生产前沿面的距离之比，衡量的是技术效率的提高。Malmquist全要素生产率指数等价于纯技术效率变化、规模效率变化和技术进步变化三者的乘积，即：
ES表示t时期全要素生产率对产出增长的贡献率。评价中国经济增长方式的时空特征，首先需要测算全要素生产率变化的时空特征，然后根据(6)式求出全要素生产率对经济增长的贡献率。 (二)全要素生产率的测算 产出指标拟采用国内生产总值，参照高宇明、齐中英[11](2008)的做法，采用不变价格的国内生产总值作为衡量经济增长的产出指标。按照2003年不变价格换算(单位：亿元)。经济增长的投入主要包含物质资本和劳动投入，其中物质资本投入用存量指标，资本存量的计算采用Goldsmith(1951)开创的永续盘存法。永续盘存法的计算方法为：
其中，
为第t年的资本总量，
为t年的资本折旧率，采用张军等(2004)的做法，统一规定为9.6％，
为t年的投资量，基线年的资本存量采用张军、章元(2003)的研究成果，基期资本存量为1952年不变价格，2001年我国固定资本存量为81413.15亿元，历年我国新增投资来自于《中国统计年鉴》(2004—2012年)，计算各个地区的固定资产存量数据按照各地区历年GDP的比重进行分配，然后再按照GDP平减指数，获得各地区最终资本存量数据。劳动力投入指标为就业人数，所有数据均来自于《中国统计年鉴》(2003—2011年)。运用Deap2.1软件计算获得全要素生产率变动指数(Malmquist指数)，并整理成图1所示。 1.从时间上看，我国全要素变动呈现先下降后上升再下降趋势。2004年我国全要素生产率为0.144，而这一数值在2005年下降为0.022，随着国家支持经济转型，我国全要素生产率一直处于上升趋势，2008年全要素生产率为0.135。随着全球金融危机的蔓延，物质资本要素投入作为振兴经济的重要手段被广泛运用，带来的直接后果是我国全要素生产率一直处于下降通道。 2.从各地区来看，全要素生产率的变动幅度相对较小。2003—2011年全要素生产率变动最低的地区是西藏，数值为1.021，上海市的全要素生产率变动最高，达到1.079，全要素生产率变动的标准差为0.013。
图1 各地区TFP变动情况 (三)经济增长方式 在计算出历年各省(市、自治区)全要素生产率的基础上，利用(6)式测算全要素生产率对经济增长的贡献率。图2给出了2005—2006年、2010—2011年以及2003—2011年平均的各省经济增长方式评价结果。从中可以发现各省经济增长方式呈现如下变化特征：
图2 TFP对各地区经济增长的贡献率 1.从时间来看，全要素生产率对经济增长的贡献率表现为先下降后上升再下降，全要素生产率对经济增长的贡献率由2004年的70.77％下降到2006年的15.12％，随后又快速上升，2008年全要素生产率对经济增长的贡献率达到72.12％。近年来，随着国际金融危机的愈演愈烈，我国政府出台巨额的投资计划，随着投资的增长，导致经济增长中物质、资本要素的贡献度快速上升，全要素生产率的贡献度急剧下降，2011年我国全要素生产率对经济增长的贡献率仅为43.50％。随着投资水平的提高，我国经济增长对资本、能源、原材料以及劳动力投入，特别是对资本要素投入的依赖性出现了强化迹象，这也印证了赵文军、于津平(2012)的研究，我国经济增长的粗放型和外延型特征较为显著[10]。 2.从各地区来看，全要素生产率对经济增长的贡献率差异显著。2003—2011年，上海市全要素生产率对经济增长的贡献率平均为54.00％，同样位于沿海地区的广东，贡献率仅为15.28％，上海市经济发展依靠技术效率改进、技术进步，促进经济的内涵式增长道路。 我国经济增长中全要素生产率的贡献率呈现出波动变化特征，特别是随着我国经济面临更加严重的外部环境挑战，全要素生产率的贡献率下降显著。由此引发出本文论证的核心，经济复杂度的提升能够提升全要素生产率对经济增长的贡献率，推动中国经济增长方式转型吗? 三、中国经济复杂度的时空特征分析 (一)经济复杂度的评价方法 关于经济复杂度形成了较多的测算方法，Chenery and Watanable(1958)最先利用投入产出系统测算经济复杂度，并认为经济复杂度是经济社会产品用来满足中间投入的百分比。此时经济复杂度公式为：
ECI(economic complexity index)为经济复杂度，m为生产转化系数矩阵，X为部门产出向量，I[T]为单位基向量。该方法理论根源在于生产迂回(庞巴维克，1889)概念进行经济复杂度测算，杨小凯(2003)复活了亚当·斯密(1776)关于分工的论述，并从新兴古典经济学视角分析认为生产迂回是伴随交易效率的提升、分工水平的增加而内生出现。Rasmussen(1956)、Hirschman(1958)利用平均产出乘数衡量经济复杂度：
其中，n为部门数目，E为单位矩阵。Blin and Murphy(1974)指出Rasmussen(1956)、Hirschman(1958)的测算方法大大增加经济复杂度，例如经济社会中存在三个部门A、B、C，不应该只存在A-B、A-C、B-C这三种关联，而应该是A→A，A→B，A→C；B→A，B→B，B→C；C→A，C→B，C→C这九种关联，也即存在指向性和部门内部的再生产过程，所以修正后的经济复杂度测算方法为：
Jensen and West(1980)提出具有更多应用价值的经济复杂度模型，即全部门生产的平均迂回系数，即一个部门所生产的产品，被其他部门所运用，通过产业关联，最终又影响到初始产业所花费的链条数。
和(8)式的评价方法比较而言，(11)式的测算思路更加贴近于经济复杂度的涵义。(8)式仅表现出经济社会中所有产品产出又形成生产投入的中间产品的规模大小，并没有反应到经济内部产业关联上。通过测算所有部门“自身到自身”影响的链条平均数，能够深入到部门内部构成对经济复杂度的科学评价。Finn(1976)，Ulanovics(1983)从生态系统的角度设计的经济关联中的平均路径长度和周期指数两个指标具有重要意义。Dietzenbacher et al.(2005)，Dietzenbacher and Romero(2007)完善了平均路径长度指标，首先定义平均传播路径指标APL(average propagation lengths)：
其中，对应的矩阵形式为
，H=L(L-E)，利用平均传播路径来衡量经济复杂度的指标形式为：
李善同、吴三忙(2013)利用Dietzenbacher et al.(2005)，Dietzenbacher and Romero(2007)模型设定，经济复杂度是某一产业部门发生变化，波及整个经济生产，最终影响到另外一个产业变化的平均阶数，具体测算公式为：
(二)经济复杂度的测算 利用投入产出表测算经济复杂度有两个不足方面：一是计算复杂，更为重要的是我国投入产出表每五年编制一次，各地区编制中又存在一定地域差距，导致了不能系统地考察每一年我国经济复杂度变化情况。本文的研究中，拟采用Chenery and Watanable(1958)对经济复杂度的概念，即经济社会产品用来满足中间投入的百分比的概念来测算经济复杂度。图3中给出了2003年、2007年以及2011年各省经济复杂度评价结果。从中可以发现各省经济复杂度呈现如下变化特征：
图3 代表性年份各地区经济复杂度 单位：％ 从时间上看，我国经济复杂度不断提升，这与李善同、吴三忙(2013)的研究结论一致。中国经济复杂度由2004年的52.21％上升到2011年的61.71％，年均增幅为2.42％。这表明中国产业结构分工得到进一步深化，产业关联程度得到加强，同时产业链不断扩展。特别是中国作为发展中的大国，在“出口导向型”增长模式下，大量承接发达国家转移产业，经济复杂度得到稳定上升。 从地区发展上看，西部地区经济复杂度基数低，但是增长较快。甘肃经济复杂度由2003年的46.8％增长到2011年的57.2％，年均增长2.91％，快于全国平均水平。随着西部大开发的稳步实施，大力促进产业的区域调整与转移，促进西部地区产业的升级和发展。东部地区经济复杂度出现分化现象，部分地区经济复杂度出现快速上升趋势，例如天津经济复杂度由2003年的53.9％上升到2011年的76.0％，年均增长幅度为5.03％。 四、理论机制、计量模型与变量说明 (一)理论机制
(22)式中，ES是ECI在定义域[0，1]上单调递减函数，这说明经济复杂度越高，越是降低全要素生产率对经济增长的贡献率。与此同时，现实社会面临的重要现象是经济复杂度的不断提高，特别是广大发达国家，伴随着世界范围内的产业链分工，带来经济复杂度的不断提升。部分国家通过外向型发展战略，推动经济增长方式不断升级，全要素生产率贡献率不断提升，经济复杂度的提升对经济增长方式的转型也具有另一方面的促进作用。 (22)式中显示，当全社会具有相同的生产技术条件，经济复杂度与经济增长方式呈反向变动关系。然而现实的条件中不同厂商存在不同的技术条件，这是由于生产非专业产品具有一个更低的生产技术。杨小凯(2003)从新兴古典经济学入手，采用超边际分析工具，分析认为当分工所带来的好处大于交易损失时，经济社会自发朝向更高分工水平演进，也即是随着分工网络的复杂化和迂回生产链链条数的增加，社会生产的全要素生产链将会由于分工经济而提高。所以经济复杂度的增加对经济增长方式具有两方面影响：一方面，降低全要素生产率对经济增长的贡献率，这是由于经济复杂度的提升带来了物质要素投入的份额上升，降低了全要素的贡献；另一方面，提升全要素生产率对经济增长的贡献率，这是由于经济复杂度的提升来源于分工的更高层次演进。 这两种迥然相异的力量，自然会引发我们的好奇：近年来，中国经济复杂度对经济增长方式究竟产生什么影响?究竟是哪种力量所带来的作用力更为显著?既然定性分析无法对经济复杂度对经济增长方式的影响进行判断，实证分析就显得十分必要。 (二)计量模型 除了经济复杂度对经济增长方式产生影响，资源丰腴程度、教育情况、经济外向型程度、交通基础设施、自主创新也是影响经济增长方式的重要因素，结合理论分析，本文采用计量模型：
其中，下标i、t分别代表中国各地区和时间，ES代表经济增长方式，具体衡量指标是全要素生产率对产出增长的贡献率；ECI代表经济复杂度，PP代表资源丰腴程度，具体衡量指标是人均电力(千瓦时)，PT代表教育情况，具体衡量指标是地区人均教育经费(元)，EX代表经济外向型程度，具体衡量指标是地区出口额(亿美元)，RAIL代表交通基础状况，具体衡量指标是单位面积铁路运营里程(公里/万平方公里)，PA代表自主创新，具体衡量指标是专利授予量。 根据赵文军、于津平(2012)的处理方式，对解释变量均对数化处理，其中因变量ES不进行处理，原因在于部分ES数据为负。在实证过程中，对变量进行面板数据单位根检验，采用最小二乘估计(OLS)。样本为中国大陆31个省(市、自治区)2003年到2011年数据，对于涉及金额衡量的指标均做平减价格指数处理。 (三)变量及数据来源 1.经济增长方式 文中用全要素生产率对产出增长的贡献率衡量中国经济增长方式。 2.经济复杂度 经济复杂度的测算方法研究综述已经给出，本文参照Chenery and Watanable(1958)对经济复杂度的测算思路作为依据。 3.资源丰腴程度 资源丰腴程度指标中，研究学者主要采用的具体指标有人均煤炭拥有量、人均石油拥有量，研究侧重于自然资源的丰腴程度。然而此项指标存在两方面问题，地区经济发展过程中，并不是所有的自然资源均参与生产，资源的丰腴程度反映的是存量概念，然而经济增长方式却是动态变动过程。另一方面，区域存在“资源错配”现象和“资源诅咒”问题。本文设计的资源丰腴程度指标为人均电力拥有量，此项指标能够很好地反映区域资源动态变化特征。地区年末人口数据中2010年采用全国人口普查数据，其余年份采用统计局抽样调查数据，电力总量数据均来自于《中国统计年鉴》(2004—2012年)。 4.教育情况 内生经济增长模型显示，人力资本既构成技术进步的载体，也构成技术内生增长的重要形式，不同学者对于人力资本的测量指标存在很多选择，主要包含公共受教育支出、受教育年限和文盲率等，本文采用教育经费强度作为衡量人力资本指标，计算公式为历年各地区教育经费总支出/地区总人口数。地区教育经费来源于《中国统计年鉴》(2004—2012年)教育与科技专题数据。人口数据中2010年采用全国人口普查数据，其余年份采用统计局抽样调查数据。 5.经济外向型程度 根据王磊、伍业君(2012)研究成果，贸易开放度用地区出口贸易总额占地区GDP比重衡量，表示各地区与国外市场联系程度。[12]本文采用地区出口贸易额作为衡量指标，出口贸易额数据来源于《中国统计年鉴》(2004—2012年)。 6.交通基础状况 王磊、伍业君(2012)采用各地区铁路营业里程数(万公里)作为衡量交通基础状况指标，然而这一设计存在一定问题，例如2011年北京和内蒙古的铁路运营里程分别为1228.4公里和9161.9公里，难道说内蒙古的交通基础设施是倍加的北京市交通基础设施?本文采用单位国土面积的铁路营业里程数作为衡量地区交通基础状况的关键指标，具体衡量指标是单位面积铁路运营里程(公里/万平方公里)，各省国土面积数据来自于Google地图，各省铁路运营里程数据来源于《中国统计年鉴》(2004—2012年)。 7.自主创新 自主创新是内生经济增长的核心来源，本文采用专利授予量作为衡量指标。 五、实证结果与分析 本文运用2003—2011年的面板数据进行回归分析，需要检验各序列的平稳性状，处于同阶单整的变量才能够进入同一回归方程式，从而避免“伪回归”现象。运用Eviews6.0软件进行ADF单位，结果如表1所示。
采用LLC检验和PP-Fisher检验两种ADF检验，结果表明：变量Y、LN(X1)、LN(X4)均在5％的水平下拒绝存在单位根假设，LN(X2)、LN(X5)、LN(X6)均不能在10％的水平下拒绝存在单位根假设。对这三个变量进行一阶差分后再次进行ADF检验，三个变量的一阶差分形式均在1％的水平下拒绝存在单位根假设，所以LN(X2)、LN(X5)、LN(X6)一阶单整。在回归估计中，采用LN(X2)、LN(X5)、LN(X6)的一阶差分变量代替原变量。
从总样本回归方程和固定效应回归方程结果中可以看出(详见表2、表3)，在回归方程中逐步添加控制变量并不改变核心解释变量(经济复杂度)的系数符号，经济复杂度与地区经济增长方式负相关。面板数据回归系列模型中，解释变量中地区经济复杂度、人均电力铁路运营强度和地区专利授予量系数均显著，这也表明回归结果具有较好的稳健性。特别是模型(2)和模型(4)中，核心解释变量经济复杂度均在1％的水平通过显著性检验。从控制变量来看，人均电力拥有量对经济增长方式具有显著的正向影响关系，模型(2)、模型(4)、模型(5)、模型(8)中，该变量的系数值稳定在3.5左右，而且均在1％的水平下显著，这从另一个角度证明该项解释变量的稳定影响。电力消费一方面反映出“化石类”能源转化为现代能源的能力，另一方面也是经济社会重要的风向标，所以电力消耗和社会经济增长方式具有同样的变动关系。交通基础设施对经济增长方式具有较弱的负向影响关系。这是由于两方面影响：一方面，我国交通基础设施的发展以政府推动型为主，特别是作为刺激经济发展的重要手段提出，伴随劳动密集型、资金密集型产业的快速发展，从而降低了全要素生产率对经济增长的贡献；另一方面，交通基础设施的完善带来的最为直接的效果是促进区域资源的优化配置，降低“资源禀赋”的资源错配效应，导致资源类物品得到更多的运用。控制变量中，代表研发创新的专利授予量对经济增长方式在5％的水平下显著负相关，这一结论和李小平、朱钟棣(2006)、李宾(2010)的研究结论一致[13][14]，其中李宾(2010)给出了精彩的解释。 为什么地区经济复杂度对经济增长方式(全要素生产率对经济增长的贡献率)具有显著的反向影响?我们认为这是由于经济复杂度的提升带来对经济增长方式的负效应大于正效应导致的。现阶段中国，主要依靠的是资本、能源、原材料以及劳动力投入为主的外向型经济，经济复杂度的提升主要是促进产业关联度的加强、生产迂回程度的增加和分工的进一步发展。随着经济复杂度的提升，各产业部门的联系日益增强，产业发展需要依赖其他产业提供的产品。从经济发展的本质看，经济增长、市场容量扩张、生产迂回程度加深并没有改变依靠资源要素投入带动的本质特征。同时经济复杂度对经济增长方式的正效应并没有完全发挥。
六、不同约束条件下实证结果与分析 在运用全国31个省(市、自治区)数据来估计地区经济复杂度与经济增长方式之间的作用关系时，暗含的假定条件是各省(市、自治区)具有相同的外部条件，也即是忽视地区之间的差异。然而，不同经济发展区域和不同经济总量、相对量依然会影响到地区经济复杂度与经济增长方式之间关系。所以这一部分我们将按照不同经济发展区域和不同经济总量、相对量对31个省份进行分组处理，进而探讨不同约束条件下地区经济复杂度与经济增长方式之间的作用关系。 (一)不同地理条件地区 按照中国统计局对我国东中西三部分的划分方法，其中东部地区包含北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省(市)；中部地区包含山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省；西部地区包含内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆12个省(市、自治区)。对三组变量分别进行单位根检验，发现检验结果与总体样本类似，为节省篇幅，不再一一列出。表4中给出具体的东中西三组的回归结果，从中我们可以得到结论：
1.不同的地理条件分组条件下，核心解释变量和控制变量的符号均没有发生改变，说明回归结果具有很好的稳健性。 2.中部地区经济复杂度对经济增长方式具有显著的负向影响关系，而且影响系数值很高。中部地区各省份经济复杂度的提高，产业链和生产迂回程度不断扩大，然而并没有改变要素投入密集型发展思路。另一方面中部地区省份之间经济发展具有高度相似性，例如中部地区汽车工业发展就存在极高的竞争性。 (二)不同经济条件地区 我国不同地区经济发展条件存在巨大差异，在这一部分中，主要考察地区经济总量和相对量的差异是否会对经济增长方式产生影响，并据此将我国各省(市、自治区)划分为四组。取平减价格指数的各省份GDP数值的平均值作为经济总量指标，取平减价格指数之后的各省份GDP数值除以各省份土地面积构成经济相对量指标。
区域具体划分标准：按照平均值进行排序，选取指标值最低的15个区域作为较低水平的标准，可以得出表5。从表6中可以看出，我国GDP总量和GDP强度呈现出“低低组—高高组”趋势，出现“高低组—低高组”组合的区域仅有黑龙江、四川、重庆和天津四地区，所以在这一部分中使用“低低组”和“高高组”共27个地区数据进行实证检验对比分析。
1.在不同的经济条件分组下，核心解释变量和控制变量的方向均没有发生改变，印证了模型的稳健性。 2.“高高组”的经济复杂度对经济增长方式影响的显著程度高于“低低组”。从这一结果中可以发现，我国经济快速发展区域，例如沿海地区的快速发展，是在外向型发展战略的推动下，作为承接全球产业链中制造业的重要一环而高速发展。这种发展模式下带动了产业迂回程度的提高，产业链条的加长，然而存在的显著问题仍然是以资金、能源、原材料以及劳动力为代表的要素密集投入。越是经济发达地区，经济复杂度的提升对经济增长方式越是有显著的负向影响，这种关系构成了最为直接的证据。 七、结论 本文采用全要素生产率对经济增长的贡献率作为衡量经济增长方式指标，分别从总体和分不同地理条件、经济条件研究了经济复杂度对经济增长方式的影响，得出以下结论：(1)从总体来看，全要素生产率对经济增长的贡献率表现为先下降后上升再下降趋势，而不同地区经济增长方式差异明显。一方面我国经济发展整体上呈现外延、粗放型特征，而地区发展存在极大差异。(2)中国经济复杂度的提升对我国经济增长方式转型具有明显的抑制作用，在不同的地理条件、经济条件区域均是如此。经济复杂度的提升仍然没有改变资金、能源、原材料以及劳动力等要素驱动本质属性，反而更加依赖于这一推动力量。(3)从东中西分组的结果来看，中部地区经济复杂度对经济增长方式的显著抑制力量强于全国平均水平以及东西部水平。(4)从不同经济条件分组的结果来看，“高高组”经济复杂度对经济增长方式的显著抑制程度高于“低低组”，现阶段我国经济发展状况较好区域仍然是以资金、能源、原材料以及劳动力为代表的要素密集投入，越是发达地区经济复杂度的提升对经济增长方式越是有显著的负向影响。 注释： ①《国富论》开篇指出：“劳动生产力上最大的增进，以及运用劳动时所表现的更大的熟练、技巧和判断力，似乎都是分工的结果”。 ②“内生比较优势的程度为一种产品的买者和卖者之间生产率的差别……(通过新兴古典经济学模型分析指出)该产品买者和卖者的劳动生产力随着交易效率的改进而增加。因此，随着交易效率的改进驱动分工的演进，内生比较优势的程度增加了。从而有：专家和生手之间生产力的差别是分工的结果，而不是原因。”资料来源于《经济学：新兴古典与新古典框架》，杨小凯，北京：社会科学文献出版社，2003.12p：205-216。
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