中国沿海地区的崛起：市场的力量，本文主要内容关键词为：中国论文,沿海地区论文,力量论文,市场论文，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。
一、引言 1978年改革开放以后，中国经济突飞猛进，堪称世界奇迹。在此过程中，一个显著特征是：沿海地区比内陆地区经济发展更快。那么，是什么因素导致了中国沿海地区的崛起呢? 一些学者认为，国家给予沿海地区的优惠和倾斜政策是导致沿海地区崛起的重要原因(Fleisher & Chen，1997；Démurger et al.，2002)。无疑，对于刚刚改革开放的中国而言，优惠政策即意味着获得发展先机，但也不能夸大这些政策的作用，理由如下：一是享受优惠政策的地区和城市(比如经济特区、沿海开放城市等)无论从面积还是人口来讲都只占整个沿海地区的一小部分。二是随着经济的发展，沿海地区的优惠政策也在慢慢跟其他地区看齐，尤其是中国全面改革开放和西部大开发之后，沿海地区的政策优势已荡然无存。三是政策上的优势并不意味着经济上的优势，政策效果还需要其他因素的支撑。例如据我们测算，西部大开发政策实施以来，2000—2010年11年间西部地区GDP指数的增长速度平均每年仍低于沿海地区0.26个百分点，而在改革开放之初的1979—1989年11年期间，沿海地区比内陆地区的GDP指数的增长速度平均每年都高0.76个百分点。可见，政策上的优势并不是沿海地区崛起的决定性因素。 一些学者强调地理因素对经济增长的作用影响。这种传统在经济学中源远流长，比如 Montesquieu(1748)、Diamond(1997)等。他们认为，国家或地区之间经济繁荣程度的差异是由它们在地理、天气或生态环境上的不同而引起的。对于中国沿海地区的崛起，一些学者，比如Démurger et al.(2002)、Bao et al.(2002)等，也基于地理因素给予解释。但是，我们认为，地理因素固然重要，但却是无法改变的因素；与之相比，我们更应该关注地理因素和经济增长之间的一些更积极的中间因素。 有些学者认为，沿海地区的崛起是由于其禀赋较好。但是实际数据也不支持这种观点。首先，沿海地区在改革开放前夕并不具有经济上的优势，据我们测算，扣除直辖市后的沿海地区1978年的人均GDP仅为352元，与计划经济时期具有明显优势的东北地区相差近60％，与西北六省大致相同(东北地区1978年的人均GDP为560元，西北地区为322元)，但是，改革开放后沿海地区却明显获得更高的发展速度，远远超过工业基础设施雄厚的东北地区和西部大开发政策已经实施十多年后的西北地区。更细的省份数据①也支持我们的观点，各省份经济发展速度与期初经济基础成反比的事实也表明沿海地区的崛起并不是来自于它先天的经济优势。其次，沿海地区也不具有自然资源方面的优势，徐康宁、王剑(2006)的实证研究表明，中国同样存在所谓的“资源的诅咒”，沿海地区的崛起根本不可能依靠资源上的优势。最后，计划经济时期，东部沿海地区在基于国家安全和军事战略考虑而构建的中国工业体系布局中并不占据重要地位，这种情况在1972年苏联成为比美国更大威胁之后才有所改善，但直到1979年之前，沿海地区的工业基础在整体上都未表现出相对于其他地区的明显优势，这表明沿海地区的崛起也不是依靠其雄厚的工业基础。 还有一些学者认为，技术(吴延兵，2008)、人力资本(姚先国、张海峰，2008)、交通基础设施(刘勇，2010)、FDI(魏后凯，2002)、金融发展程度(林毅夫、孙希芳，2008)等因素可以解释中国各地区经济增长的差异。但是，根据North & Thomas(1972)的观点，我们认为这些因素不能被看作解释经济增长的原因，因为它们就是经济增长本身。后文动态面板模型的实证结果也表明，在考虑变量内生性问题之后，这些因素变得都不显著。因此，改革开放后中国沿海地区的崛起还应该存在更深层次的原因。那么，这个原因到底是什么呢? 一些学者认为，市场因素对于我国沿海地区的崛起发挥了至关重要的作用。市场对于经济增长的促进作用可以追溯到亚当·斯密，他认为市场容量的大小决定着分工水平，而分工水平是一个国家经济增长的主要动力。自斯密以后，许多学者(Young，1928；Romer，1986，1990；Lucas，1988)对市场和经济增长之间的关系进行了深入的研究。一些学者也据此解释中国沿海地区崛起，认为市场发展水平的不同是造成各省份之间巨大经济差距的主要原因。比如：王小鲁、樊纲(2004)利用2000年各省份市场化指数的数据，发现我国东、中、西部的市场发展水平与经济增长之间存在明显的正相关性；周业安等(2004)运用我国1978—2000年间的面板数据验证了市场化指数对经济增长的作用明显，由于市场化指数只有1997—2001年的数据，所以他们采用随机化法则对缺失数据进行了外推模拟；王小鲁等(2009)以非国有企业在经济中的比重作为市场化的代理变量，构建1952—2007年的时间序列模型，验证了市场化改革是生产率提高的重要原因；樊纲等(2011)使用国民经济研究所公布的分省市场化指数，运用面板数据模型考察1997—2007年期间市场化改革对于各省TFP提高和经济增长的贡献，验证了市场至关重要的作用。这些研究深化了人们对于市场作用的认识，对我国市场化改革起到了重要的推动作用，但是，它们存在着诸如时间序列较短、市场发育程度度量指标不科学、没有考虑内生性问题等缺陷。 与上述文献相同，我们也认为，正是中国的市场化改革才是促进我国沿海地区崛起的根本引擎。但是，本文的贡献主要体现在以下方面：第一，为了使研究结果更加可靠，使用了两个相互补充的指标来衡量各省份的市场发育水平：一个指标以中国经济改革研究基金会国民经济研究所编制的市场化指数为基础并进行了缺失年份的补齐。该市场化指数只有1997—2007年的数据，我们对1985—2010年内其他缺失年份的数据进行了可比性的调整和估计；另一个指标是我们自己构建的各省份的市场一体化指数。与文献中常用的只考虑国内市场一体化的指数不同，我们构造的市场一体化指数亦包含各省份的国际市场一体化程度。在对外开放越来越重要的今天，与只考虑国内市场一体化的度量方法相比，这无疑更能合理地反映各省份的市场一体化程度。第二，在控制了资本、自然资源、基础设施、优惠政策等其他因素的情况下，运用中国28个省份1985—2010年间的面板数据检验市场因素在中国沿海地区的崛起中发挥的重要作用。为了使结果更加可信，除了常用的静态面板方法外，还分别使用了2SLS方法和动态面板系统广义矩方法进行稳健性检验以控制变量的内生性问题，结果表明沿海地区的崛起既不是依靠物质资本，也不是依靠人力资本，更不是依靠自然资源、基础设施等，而是市场发挥的力量。第三，值得一提的是，为了使结论更加可信，还专门进行了多种稳健性检验，这些更精细的模型分析均表明市场因素在中国沿海地区的崛起过程中发挥了至关重要的作用。本文以下部分的结构安排为：第二部分主要介绍度量市场发育水平的指标和方法；第三部分为中国沿海地区的崛起：1985—2010年省际面板数据的实证检验；第四部分为稳健性检验；第五部分为本文总结。 二、市场发育水平的度量：指标与方法 由于市场化涉及一系列经济、社会、法律乃至政治体制等各方面内容，因此，精确度量市场发育水平是一项极其复杂和极具挑战性的工作。为了使研究结果更加可信，本文使用了两种方法度量我国各省份市场发育水平。选择它们的理由及具体度量方法如下： 1.市场化指数 目前，文献中出现了多种衡量市场化发育水平的指标，比如非国有企业在工业总产值中的比重(王小鲁等，2009)、国有单位职工占就业人数比重(张晏、龚六堂，2005)等。但是，使用这类单项指标来衡量内涵丰富的市场化改革的缺陷是非常明显的。目前来看，衡量市场化进程的比较科学的指标是中国经济改革研究基金会国民经济研究所编制的市场化指数。该指数从政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织发育和法律制度环境等五个方面来衡量各省份的市场化水平，并进一步细分为23个分指标②。该指数是一个相对指标，它只比较各省份在朝市场经济过渡的进程中谁更先进一些，而不是表示它们离纯粹的市场经济还有多远。遗憾的是，该指数从1997年才开始构建，目前只公布了1997—2007年的数据(樊纲等，2011)，时间序列较短，且由于含有一些需抽样调查的数据，无法事后进行补充。因此，我们对1985—2010年间其他缺失年份的市场化指数，根据非国有企业在工业总产值中的比重的指标③进行了可比性的调整和估计。具体方法为：首先以1997—2007年间的市场化总指数(market)作为因变量，以非国有企业工业产值比重(non_state)作为解释变量，根据以下方程估计系数α、β与
。从估计结果来④看，非国有企业工业产值比重与总市场化指数间存在显著的正相关关系。以估计的系数
作为1985—2010年间二者关系表达的近似参数，推算调整后的市场化指数
，公式为：
，调整后的市场化指数⑤与樊纲等(2011)的市场化指数保持了较高的拟合性。我们将樊纲等(2011)报告的1997—2007年各省份的市场化指数与我们估计的其余年份的市场化指数相组合，构成了我们在实证分析中采用的市场化指数。 2.市场一体化指数 虽然市场化指数所包含的个别指标与市场一体化(即市场整合)相关，但未对市场一体化直接进行测度。市场一体化是市场发育水平的一个重要特征。近年来，市场一体化问题吸引了国内外学者的大量关注，比如Shiue & Keller(2007)等发现，市场整合是工业革命产生的可能原因；国内一些学者也研究了中国市场整合与经济增长之间的关系，比如陆铭、陈钊(2009)等。因此，有必要构建各省份的市场一体化指数作为市场化指数的补充。目前，文献中度量市场整合程度的方法主要有贸易流量法(Poncet，2003)、生产专业化指数法(白重恩等，2004)和一价法(陆铭、陈钊，2009)。但是，除Poncet(2003)外，他们都只度量国内市场一体化水平，没有考虑各省份的国际市场一体化程度。在日趋全球化的今天，衡量各省份市场整合程度的一体化指数不能只限于国内一体化，对于外贸依存度比较高的沿海地区更是如此。贸易流量法虽然可以对国内外市场一体化进行测度，但是，中国的投入产出表每五年才公布一次，以此为据进行测度显然是不够的。生产专业化指数法和一价法则因为得不到相关数据和无法考察国家制度差异等困难而无法使用。因此，必须采取变通的方法去测度中国各省份的国内外市场一体化指数。 市场整合程度由交易成本决定，而交易成本一般随地理距离的延长而增长，所以，市场整合水平一般随区域范围的扩大而减小。我们认为，即使实行了二十多年的计划经济，但我国一旦实现市场化改革，在公路、铁路等交通设施基本完善的情况下，县、市范围内一般可以迅速实现市场一体化⑥，因此，在本文中，我们只考虑省级层面的市场整合，而各省份的市场整合又分为省际一体化(即国内一体化)以及各省与世界各国的一体化(即国际一体化)两个层面。一般来讲，影响国内贸易与国际贸易的交易成本的种类是不同的，国内贸易的交易成本一般包括公路、铁路、内河以及少量海运的运输成本再加上各省份之间的规章制度所带来的成本；而国际贸易的交易成本一般受关税、海运成本、汇率波动等因素的影响。因此，影响各省份市场的国内一体化水平与国际一体化水平的因素是不同的，从而可以近似认为二者在一定程度是相互独立的。 我们使用“一价法”来测度某省份的国内市场一体化水平(
)，采用外贸依存度测度该省份的国际市场一体化水平(
)。⑦由于二者近似独立，所以二者之和可以反映该省份的国内外市场一体化水平，但由于国际市场一体化与国内市场一体化指数单位不同，不能直接进行加总。为实现国内、国际市场一体化指标之间可比性以及市场一体化指数与市场化指数的可比性，借鉴樊纲等(2003)的方法分别对国内和国际市场一体化水平进行相对性处理得到
，并取二者算术平均值作为市场一体化指数：integ=(
)/2，它可以同时反映各省份的国内和国际市场一体化水平。需要说明的是，市场化指数和市场一体化指数只是从不同角度衡量市场发育水平，并无优劣之分，而是互为补充。 三、中国沿海地区的崛起：1985—2010年省际面板数据的实证检验 本部分将在经济增长研究的传统框架内，运用中国28个省份1985—2010年期间的面板数据检验市场因素在中国沿海地区的崛起中发挥的至关重要的作用。考虑到模型设定的不同会导致不同的结论，因此，我们同时使用静态面板和动态面板模型以检验结果的稳健性。 1.变量选取与数据来源 (1)被解释变量。对于各省份的经济增长，采用两个指标进行衡量，分别是实际GDP增长率(growth)与实际人均GDP的增长率(pgrowth)，为上年=100的地区生产总值指数与人均地区生产总值指数减去100。数据源自《新中国60年统计资料汇编》及《中国统计年鉴》。 (2)核心解释变量。本文的核心解释变量为各省份的市场发育程度，分别采用前文推算的市场化指数(market)与构造的市场一体化指数(integ)进行衡量。 (3)控制变量。根据文献中常用的影响经济增长的因素，选择的控制变量包括： ①物质资本。采用“永续盘存法”进行估算，估算公式为
。其中，δ为折旧率，借鉴张军等(2004)的做法，假定其不变且为9.6％；I为真实资本形成总额，用名义真实资本形成总额和固定资产投资的价格平减指数换算得出，1991年之后的数据采用《中国统计年鉴》中公布的固定资产投资价格指数，1991年之前的数据则采用商品零售价格指数进行替代，该指数同样来自历年《中国统计年鉴》；基期设定为1952年⑧，其中1952年的资本存量参照Young(2000)的方法，用1952年的物质资本形成总额除以10％获得。最后用物质资本总额除以人口数量，获取人均资本存量(k)。 ②人力资本。采用普遍使用的人均受教育年限指标(h)进行测度，小学、初中、高中和大专以上文化程度的受教育年限分别赋予6、9、12、16年。其中，1987—2001年的数据来自陈钊等(2004)估算的各省人力资本数据；2002—2010年的数据则按照同样方法，根据《中国统计年鉴》中人口受教育结构的数据计算补充获得。1985年与1986年的《中国统计年鉴》没有报告人口的受教育结构，这两年的人力资本数据根据各阶段学校毕业人数推算得出。⑨ ③自然资源。各省份自然资源丰裕度以能源产量衡量，主要包括原煤、原油和天然气。能源产量的计算根据中国科学院的折算公式进行折算：能源产量=原煤产量*0.714t/t+原油产量*1.43t/t+天然气产量*1.33t/1000
，具体数据来源于中经网统计数据库。然后用能源产量除以人口数量，得到人均能源数量(res)。 ④交通基础设施。交通基础设施水平的衡量考虑三种最为重要的交通类型：公路、铁路与内河航道。各省份的人均交通基础设施水平(infra)由加总三类交通基础设施后再除以各省份人口数量得到。公路里程、铁路里程、内河航道里程的数据均来自历年的《中国统计年鉴》。 ⑤优惠政策指数。采用刘渝琳、刘明(2011)的做法，同时考虑开放区域层次和数量的差异，政府优惠政策指数的构建方法如下：将经济特区、浦东新区、滨海以及两江新区优惠政策指数定为
；将国家级经济技术开发区和边界经济合作区的优惠政策指数定为
；将沿海开放城市的优惠政策指数定为
。然后，各省份总的优惠政策指数为
。其中，n表示该省同类开放区的数量。各种类型开放区域的数量根据商务部公布的开放区名单计算得出。 2.静态面板数据模型 经济增长实证研究的许多文献都是在静态面板框架内展开的，该方法可以控制个体效应对回归结果产生的偏差影响。在Barro(2000)等经典经济增长实证模型的基础上，我们增加了市场发育程度的指标作为解释变量，构建实证检验的基本模型如下：
其中，下标i与t分别代表省份与年份，
表示不随时间变化的个体特定效应，
表示时间固定效应，
表示与解释变量无关的随机扰动项。
为被解释变量，表示i省在第t年的经济增长速度，交替采用实际GDP增长率(growth)与实际人均GDP的增长率(pgrowth)进行衡量，以增加结论可信性。方程右边是模型的一系列解释变量，其中M为本文重点考察的市场发育程度，X为一组控制变量，见前文所述。为消除异方差性，对控制变量中的物质资本(k)、人力资本(h)、自然资源(res)与交通基础设施(infra)进行了对数化处理。
Hausman检验更加支持固定效应(FE)的面板模型。回归结果见表1，其中，(1)与(4)列估计了市场化指数衡量的市场发育程度对经济增长的影响，从估计结果来看，在控制了物质和人力资本、自然资源、基础设施以及优惠政策等变量后，市场化指数对经济增长依然存在非常显著的正面推动作用。(2)和(5)列估计了市场一体化指数衡量的市场发育程度对经济增长的影响，从回归结果来看，虽然市场一体化指数对经济增长的作用并不显著，似乎不支持我们的观点，但是，仔细分析发现，这可能是由未考虑交通基础设施与市场一体化指数的内生性所致，因为市场一体化程度在很大程度上受交通便利程度的影响，而市场化指数是更为综合的指标，包含了支持市场化的种种制度、意识形态、人力资本以及机构等，因此，道路基础设施对其影响较小，采用市场化指数时估计不会出现内生性问题。为消除交通基础设施对市场一体化的促进作用，采用以市场一体化指数的滞后一期作为工具变量进行扩展的面板两阶段最小二乘估计方法，即2SLS，(3)和(6)列报告了回归结果，表明在消除了内生性问题之后，市场一体化指数在1％的水平下显著促进了经济增长。从表1还可以发现：自然资源与优惠政策也对经济增长存在显著的促进作用，但基础设施的作用是不显著的；而物质资本与人力资本对经济增长的影响甚至为负。实际上，经济增长与物质资本和人力资本积累存在相互促进的作用，物质资本与人力资本在很大程度上是经济增长的结果而不是原因，我们猜测这种内生性可能是导致回归结果为负的原因。因此，下文将采用动态面板方法进行估计。 3.动态面板数据模型 上述静态面板数据模型较好地控制了个体效应，2SLS估计方法也较好地解决了关键变量的内生性问题。但是，经济增长从长期来看是个动态过程，既受当前因素的影响，也与过去因素有关，需要采用动态面板方法进行再次检验。考虑到资本和基础设施与经济增长之间的内生性关系，在回归模型中引入了滞后一期与二期的经济增长率，以控制经济增长的惯性特征。动态的面板数据模型设定为：
。采用系统广义矩(SYS-GMM)的两步估计法对该动态面板模型进行估计，理由是它与差分GMM估计(DIF-GMM)相比，所得估计量更不容易受弱工具变量的影响而产生有限样本偏差，从而既能考察前期经济增长对本期的影响，还能够对物质资本、人力资本及基础设施建设与经济增长间的互动影响进行有效处理。 估计结果如表2所示。用来检验约束条件是否过度限制的稳健标准差下的Hansen检验、 Arellano-Bond test for AR(1)与AR(2)的结果都支持系统广义矩估计法。估计结果显示，无论是(7)—(12)列中的哪种回归，滞后一期与二期的经济增长系数均在1％的水平下通过了显著性检验，这表明各省份经济增长表现出明显的惯性特征。市场发育水平同样表现得非常显著，均通过了1％的水平检验：与表1类似，(7)与(10)列衡量市场化指数对经济增长的影响；(8)和(11)列衡量市场一体化指数对经济增长的影响；在(9)与(12)列中，考虑到交通基础设施建设对市场一体化指数的影响后，将市场一体化指数进行滞后一期处理。从估计结果来看，在控制内生性及经济增长的惯性特征后，物质资本、人力资本以及交通基础设施与经济增长间没能发现显著的正相关关系，正如我们在第一节引言中所提及的，这些因素只是经济增长本身，并非经济增长的动力来源。从(9)和(12)列还可以看出，尽管优惠措施对经济增长的促进作用依旧显著，但相比静态面板估计结果，其作用则大幅降低。可见，市场才是促进我国沿海地区崛起的根本原因。
四、稳健性检验 上文已经使用了对同一变量采用多种衡量指标、使用多种计量模型等方法进行稳健性检验，以使本文结论更加可信。本节将进一步进行稳健性检验，以保证结论的可信性。 1.考虑地理因素的计量检验 由于各省份的地理位置不随时间变化，因此，面板模型无法把地理因素考虑进去。为在分析中纳入地理因素，此处采用OLS方法，这样便可估计剔除地理因素后市场对经济增长的作用。 采用两种方法对地理因素进行度量：一是使用虚拟变量方法，将各省份区分为沿海与内陆地区，内陆地区取0，沿海地区取1；二是借鉴许政等(2010)的做法，使用各省省会城市到上海、香港两大港口之一的最近直线距离(distance)。另外，为了消除交通基础设施和市场一体化指数之间的内生性，在市场一体化指数的检验模型中，又采用了2SLS估计方法(表3中的17和18列)，理由如静态面板模型分析中所述。估计结果⑩如表3所示。可见，即使控制地理因素之后，不论是市场化指数还是市场一体化指数衡量的市场发育程度，对经济增长依旧存在非常显著的正向影响。这显示了市场作用的稳健性。 2.降低逆向因果关系的计量检验 经济增长实证研究面临的一个重要挑战是模型本身不能识别变量间因果关系的方向性。虽然从理论上讲，选择合适的工具变量可以解决这种内生性问题，但是，现实中几乎没有完全合适的工具变量。比如，即使是Hall & Jones(1999)、Acemoglu et al.(2001)精心选择的“各国到赤道的距离”、“欧洲早期殖民者在各殖民地的死亡率”等工具变量依然遭受了许多学者(Glaeser et al.，2004)的批评。因此，我们并不打算花费时间挑选合适的工具变量，而是借鉴Barro(2000)的做法：将1985—2010年间的数据划分为5个数据区间，分别为1985—1989、1990—1994、1995—1999、2000—2004、2005—2010年(11)；被解释变量为每一数据区间内历年GDP增长率的平均值，解释变量中的人均资本水平、人均受教育年限与交通基础设施建设水平采用各数据区间内的初始水平，其它变量(优惠政策、自然资源等)则采用每一区间内的均值，这样共形成28×5=140个观测值。由于用发生在后的变量(经济增长率)去解释先前的经济表现(物质资本、人力资本及基础设施)缺乏逻辑，这样便可以降低变量间的逆向因果关系。具体的估计方程为：
其中，
为区域i在区间t到t+T期的平均经济增长速度，
表示每一数据区间内初始的人均资本、人均受教育年限与交通基础设施建设水平，
则分别是市场发育程度与其它解释变量在区间内的均值。估计结果如表4所示，(19)和(20)列表明，市场化指数对经济增长的作用依旧明显，但是，(21)和(22)列却显示市场一体化指数的作用不太显著。原因可能是各省份的市场一体化水平(特别是国内市场一体化水平)，在20世纪90年代中期之前其变化差异不大(这与我们在第二部分中测度的市场一体化指数的实际情况相符)，之后才出现了显著的提高，也由此对经济增长带来了显著的推动作用。因此，我们又采用相同方法对1997～2007年间(12)市场一体化指数的作用进行再检验(列23—24)(13)，其结果表明市场一体化程度对于经济增长的作用非常显著，显著大于全区间的估计结果。
3.单独采用市场化指数原始数据(1997—2007)进行的计量检验 也许有些读者会对我们构建的度量市场因素的指标本身存在疑惑，因此，有必要在这方面进行稳健性检验。由于樊纲等构建的市场化指数使用比较广泛，因此我们的做法是单独采用樊纲等(2011)的原始数据重新进行上面的计量检验，包括基于静态面板模型的估计(25)、考虑地理因素后的估计(26—27)、采用Barro(2000)的方法进行的估计(28—29)。如果估计结果也能表明市场化指数是显著的，则可以充分表明市场因素的作用。估计结果如表5所示，可见，检验结果进一步支持了我们的观点。 4.基于更长时序的计量检验 下面我们将研究样本的时间序列扩展到1952—2010年，利用我国1956—1978年计划经济时期市场缺失的“天然”机会，构造虚拟变量模型，在控制物质资本、劳动等因素的条件下，通过计划与市场两种截然不同环境的对比，进一步检验市场的作用，以充分表明市场因素发挥的稳健性作用。新中国成立以来，根据资源配置方式的不同，可以把1952—2010年期间明显划分为三个阶段(14)：1952—1956年，市场经济加计划；1957—1978年，单一计划经济；1979—2010年，市场经济加计划。基于以上考虑，我们设定以下两个虚拟变量：一是虚拟变量dum1956——建国初期，中国从不发达的市场经济或准市场经济向计划经济过渡，到1956年以完成三大改造为标志全面建立计划经济体制。因此，该虚拟变量1952—1956年期间取值为1，其它年份取值为0。二是虚拟变量 dum1979——1978年12月召开的中共十一届三中全会，开启了中国改革开放的序幕，时至今日，计划经济在众多经济领域已基本退出历史舞台。因此，该虚拟变量1979—2010年取值为1，其它年份取值为0。在设置虚拟变量的基础上，设定以下模型用以检验市场发育对经济增长的贡献：
。其中，经济增长依旧采用growth与pgrowth两个指标进行衡量；系数β衡量1952—1956年间的市场作用，系数γ衡量1979—2010年间的市场作用；Z为控制变量。当研究被追溯至1952年，可供使用的控制变量很少，只能尝试控制影响经济增长的最关键的变量——物质资本、劳动和地理因素。由于遗漏变量问题，不再考虑变量与经济增长间的内生性问题。采用Pooled OLS方法(15)对模型参数进行估计，估计结果如表6所示，虚拟变量的估计系数β和λ均显著大于0，表明市场的力量是显著的，市场在资源配置方面的效率要明显高于计划经济。
五、总结 改革开放后，中国经济突飞猛进，堪称世界奇迹。其中，一个显著特征是沿海地区比内陆地区经济发展更快。什么因素推动了中国沿海地区的崛起呢?我们认为，答案是市场因素。本文构建了互为补充的两种度量市场发育水平的指标——市场化指数和市场一体化指数，运用中国28个省份1985—2010年间的面板数据检验市场因素在中国沿海地区的崛起中发挥的重要作用。特别地，为了使结果更加可信，除了文献中常用的静态面板方法外，我们还另外分别使用了2SLS方法和动态面板系统广义矩方法来控制变量的内生性问题，更精细的检验结果表明沿海地区的崛起既不是依靠物质资本，也不是依靠人力资本，更不是依靠自然资源、基础设施等，而是市场发挥的力量。值得一提的是，为了使本文结论更加可信，我们还进行了多种稳健性检验，包括考虑地理因素的计量检验、消除逆向因果关系的计量检验、单独采用市场化指数原始数据(1997—2007)进行的计量检验、基于更长时序的计量检验，这些检验依然表明市场因素在各种环境中都对沿海地区的崛起发挥了显著作用，充分表明了本文结论的稳健性。因此，在未来，我国应该继续坚持改革开放的基本国策，坚持市场化的方向不动摇，摒弃各种左倾思潮的侵扰，并大胆探索政治领域的体制改革，以进一步提高我国的市场发育水平，只有如此，才能推动我国经济持续健康稳定发展。
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