中国梯度发展模式下的经济效率提升:基于空间的分析_技术效率论文

中国梯度发展模式下经济效率的增进——基于空间视角的分析,本文主要内容关键词为:梯度论文,中国论文,视角论文,效率论文,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。

一、引言

中国近30年的经济高速增长,是不断伴随着各项经济改革进行的。在中国经济改革之初,由于传统计划经济体制的影响,资源配置效率低、缺乏竞争和劳动激励不足,造成资源利用效率低下。从1978年到现在,大量改革的起始动机就是为了促进微观经济主体生产效率和宏观经济运行效率的提高,前者如承包制改革和股份制改革着眼于企业内部治理机制的改革,后者如要素和产品市场化改革着眼于外部治理环境的改革。渐进式改革战略使得目前我国虽然基本确立了社会主义市场经济体制,但是一些领域的资源配置、竞争和劳动激励的问题仍困扰着我们,经济效率的提高仍存在很大的空间。

经济效率提高空间的长期存在和经济改革的不断进行,使得我国经济增长的驱动力除了各种经济增长理论所强调的要素积累和技术进步外,经济效率的提高起到了不亚于前两者的作用。近十年来,有关中国经济增长效率的实证分析是国内外经济学界研究的热点之一。早期的研究大多是利用索洛提出的新古典经济增长模型来计算全要素生产率。①但是由于全要素生产率“噪音太多”,后期研究进一步将全要素生产率拆解为技术进步和效率提高两部分,实证研究发现,在一些历史时期,效率提高对经济增长的作用并不亚于技术进步。②这些研究引起我们关注效率提高对经济增长的重要性,但是更深入分析发现,这些研究有两点值得进一步探讨。

第一,宏观层面的经济效率与微观层面的“技术效率”区别问题。既有文献中,研究者普遍将宏观层面经济效率等同于微观层面即企业的“技术效率”。后者的内涵主要指企业生产的纯技术利用效率和规模效率。这是因为研究者所用的计量工具源自对企业生产率的分解,从而沿袭了相关概念。然而,也正是囿于这种微观视角,这些实证研究偏重于对计量结果进行对比分析,很少从整体经济运行层面上进行分析。实际上,由于很多研究是运用宏观数据进行实证分析的,如果从宏观层面看“技术效率”,它的内涵会更丰富,既包括企业的管理效率、技术利用效率和规模效率等,也包括宏观经济运行方面的要素配置效率和交易效率等。因此,在宏观层面上,与其沿用企业的“技术效率”概念,不如称作是“经济效率”更为合适。

第二,梯度发展模式与效率提高的空间相关性问题。在对中国“技术进步”和“技术效率”拆解的文献中,有相当大的部分是利用区域经济数据进行实证分析。③在采用传统的计量分析方法时,这些研究隐含假设横截面单元是同质的,地区之间没有联系。而实际上,因为存在所谓的“地理学第一定律”,④几乎所有的空间数据都具有一定程度的空间依赖性或空间自相关性的特征,亦即一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的,最近空间计量学的迅速发展正是指向这一点。空间自相关的存在打破了大多数经典统计和计量分析中相互独立的基本假设,在运用计量模型进行空间回归的误差项中,存在着不同形式的类似于时间序列相关的空间自相关。⑤在这种情况下,显然,不考虑空间相关的传统分析,将与不考虑时间相关的传统分析一样,其结论是有偏的。

改革开放以来,中国经济发展呈现明显的梯度发展模式,这种梯度模式往往导致区域间经济发展、技术变革、效率提升等方面存在较强的空间依赖性。在分析中如果不考虑这种潜在的空间相关性,其结果很难准确反映当前中国经济发展的特殊性。因此,需要我们结合中国梯度发展模式,运用空间计量学方法对区域间经济效率进行更深入的分析。

基于以上原因,本文从三个方面对现有文献进行拓展:一是结合中国经济改革和转轨的历程,从宏观层面剖析中国经济效率提高的路径和源泉;二是结合中国特有的梯度发展模式,分析区域间经济效率提高的空间联系;三是运用空间计量经济学方法,对影响区域经济效率提高的因素进行实证分析。

二、经济效率提高的路径、源泉和空间联系

(一)经济效率提高的路径

在微观层面,生产效率的提高主要来自对现有技术的利用效率提高,故又称为技术追赶(Technological Catch-up),但是在宏观层面上,经济效率的提高有三种路径,即微观技术效率提高、宏观经济运行效率提高和资源配置效率提高。

如图1所示,假定在初始的外在经济环境下,一个经济体的生产可能性边界为PPF,横轴为产品X的产量,纵轴为产品Y的产量,两种产品具有不同的要素密集度。假定在经济发展的起点,由于产权不明晰、管理水平低下等企业经营机制的原因,即使这个经济体动员了所有生产要素进行生产,生产组合点也没有位于生产可能性曲线边界上,而是位于边界之内的A点。这时,只要提高企业的管理效率和技术利用效率,毋须增加要素投入就可使生产规模扩大到B点。这样A点以企业为主体的微观技术效率值为OA/OB。

在微观技术效率提高的同时,企业面对的市场环境也有所改善,如经理人市场、银行体系、证券市场等的完善,这些外部治理环境的改善会使企业生产效率提高。⑥同时,政府的生产性支出往往对私人部门具有很强的外部性,政府支出结构的优化会有助于企业部门生产效率提高。⑦在这两种因素作用下,企业的生产可能性边界由PPF变为PPF’,这样B点宏观经济运行效率值为OB/OC。

图1 经济增长中经济效率提高路径

假定根据这个经济体的要素禀赋结构,在与外部经济进行充分交换条件下Y和X产品的市场价格比为P[,Y]/P[,X],即经过E点的切线,那么这个经济最优生产点应为E点。然而,由于这个经济体要素市场和产品市场发育不成熟、价格信号扭曲,从而违背要素禀赋结构的比较优势,即使其在生产可能性曲线上的C点生产,资源配置效率也没有达到最优,此时它的资源配置效率为OC/OD。

这样,经济体在技术不发生变革的情况下,总经济效率(Economic Efficiency,简称为EE)的提高仍会极大促进经济增长,其增长路径为由A点向E点的移动。经济效率提高的源泉就在于微观技术效率、宏观经济运行效率和资源配置效率的提高,显然在A点,它的经济效率为:

EE=(OA/OB)×(OB/OC)×(OC/OD)=OA/OD

(二)中国经济效率提高的源泉

中国的经济增长,是不断伴随着一系列制度变革进行的,这种制度变革在20世纪90年代中后期变得更为频繁和剧烈。从我国实际出发,主要有如下几方面因素推动经济效率提高。

第一,微观技术效率提高主要来源于知识积累和企业内部治理结构改善。学习在经济增长中的作用已是众所周知,内生增长理论更是重点强调知识积累的作用,知识积累主要通过教育和“干中学”(learning-by-doing)的途径完成。企业内部治理结构改革包括多种,典型的如20世纪80年代的“工资跟效益挂钩”制度、“利改税”、“承包制”、“政企分开”等,以及后期大规模实行的股份制改造、剥除国有企业政策性负担等,这些都可以视作为建立现代企业制度所做的一系列努力。教育和企业内部治理结构改善会带动企业管理效率、技术利用效率及规模效率的提升,从而提高经济整体的微观技术效率。

第二,宏观经济运行效率提高主要来源于政府支出的正外部性和外部治理环境的改善。内生增长理论强调政府生产性支出对企业生产具有正的外部性,马斯格雷夫和罗斯托特别指出,⑧在经济发展的“起飞”阶段,交通、通信、水利等基础设施具有极大的外部性,私人部门不愿投资,因此这时应加大政府生产性支出占财政支出的比重。外部治理环境的改善来自非国有经济发展、私人企业身份认定、法制体系完善、行业准入管制解除、经理人市场形成等一系列变革。如1999年和2004年《宪法修正案》分别提出“平等发展和保护私有制”与“保护私有财产权”,这极大改善了私人企业的宏观生存环境,从而有助于提高宏观经济运行效率。

第三,资源配置效率的提高源自打破要素和产品的市场封锁,以及价格市场化改革等。要素和产品的自由流动来自外部市场和内部市场分割的消除,前者主要通过开放经济融入世界市场来实现,后者主要通过流通领域的市场化改革完成。在改革开始时,我国要素市场和产品市场还是一个以国家控制为主的高度集中的所有制结构,地区分割严重,资源配置效率低下。随着改革的深入、经济发展的推动,在要素和产品市场上资源配置的主导方逐渐由政府退位于市场,产品价格市场化改革和产品流通领域改革较早完成,目前要素市场化程度相对较低,但与过去相比,其进步也是很明显的。资源配置效率提高除了来自克服要素和产品的市场壁垒外,还来自两者价格市场化改革,使价格充分发挥供需双方信号搜寻作用。

图2 经济效率提高的源泉

图2显示了我国区域间经济效率提高最有可能的几种源泉。在本文的实证研究部分,将根据对这几种源泉的分析,设定促进经济效率提高的解释变量。

(三)经济效率提高的空间联系

根据图2对经济效率提高源泉的分析,可以看出,制度和政策环境改善对经济效率提高具有重要作用,而这种环境变化又与经济增长和经济改革密切相关。就我国的经济增长和经济改革而言,呈现出明显的梯度发展模式。一方面,在国家政策引导及经济地理的自然分布下,形成“四大经济特区—东部沿海开放城市—东部地区—中西部地区”的梯度发展模式,可称得上是“雁形假说”的一种表现形式;⑨另一方面,在20世纪90年代中后期,为缩小地区发展差距,国家在区域经济发展上相继提出“西部大开发”、“振兴东北老工业基地”、“中部崛起”等人为推动战略。如前所述,由于这种梯度发展模式与空间战略的影响,各地区经济发展和经济改革极可能呈现高度的空间相关性,从而使得各省经济效率提高在空间上也呈现相关性。

区域间经济效率通过两种机制产生空间联系。一种是“极化效应”或称“回流效应”,它是指周边地区各种优质生产要素向中心地区聚集;另一种是“涓滴效应”或称“扩散效应”,它是指中心地区的生产技术、经验和要素等向落后的邻近地区扩散。⑩如果极化效应超过涓滴效应,那么在循环累积因果关系作用之下,将导致落后地区经济效率增长变缓。举例来说,随着大量优质劳动力向少数发达地区集中,极有可能使落后地区企业管理水平相对发达地区有所下降。此外,特别是由于政府的发展战略推动,扩散效应可能大于回流效应,从而使得发达地区的先进管理经验、技术设备、人力资源向欠发达地区渗透,提高其经济效率。在经济运行中,由于两种效应同时发生作用,因此实证研究中很难剥离出两种效应的具体作用效果。

三、经济效率提高测算和空间相关性分析

(一)测算方法

通常测算经济效率有两种方法:一是参数方法,代表是随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,简称SFA);二是非参数方法,代表是数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,简称DEA)。然而,正如我们在引言指出的,由于中国经济发展可能呈现高度空间相关性,用参数方法进行分析的结果很可能是有偏的。数据包络分析方法是通过线性规划求出实际产出与潜在产出的距离来判断效率利用程度,避免了空间相关性带来的测量误差。在生产率研究领域,研究者在数据包络分析的基础上,给出了全要素生产率拆分为效率提高和技术进步的分解方法,(11)我们省略原文推导过程,直接介绍该分解方法。每个经济体的全要素生产率变动为:

运用Malmquist指数测算的前提是确定每个决策单元的输入变量和输出变量,在本文中,输入变量为各省历年资本存量和劳动投入数据,输出变量为各省历年人均GDP。劳动投入数据和人均GDP来自历年《中国统计年鉴》,各省历年从业人员数作为劳动投入量指标。各省资本存量数据来自既有的测算,(12)为使历年数据可比较,本文对GDP数据利用GDP缩减指数换算成1997年可比价格,资本存量数据也根据各地区固定资产投资价格指数换算成1997年可比价格。所用的计量软件为DEAP2.1。

(二)经济效率提高的空间相关性分析

从空间计量经济学的角度来看,无论是极化效应还是涓滴效应,必然在空间上表现出一定的相关性。判断区域经济效率是否存在空间相关性,一般可通过测算Moran's I值进行检验。其表达式为:

表1显示了1998-2005年经济效率提高的空间相关Moran's I测算值,为作比较,我们也给出代表经济发展水平的劳均GDP空间相关检验值。从中可看出,除个别年份外,我国区域间经济效率提高呈现显著的空间正相关性,说明我国梯度发展模式,使邻近省份间经济效率提高彼此相关。劳均GDP的空间相关性更强,且呈随时间递增趋势,说明随着各省经济发展,经济呈现高度的空间相关性,这进一步支持了上述结论。

不过,仅基于空间自相关指数所进行的相关分析不能明确表明经济效率的变动受到哪些因素的支配,即影响经济效率提高的机制问题。计量经济学的实践表明,回归分析可以很好地回答这一问题。下面我们对影响经济效率提高的因素建立空间计量模型进行分析。

四、模型建立

(一)空间计量模型设定

在面板数据分析中,估算中必须控制两类非观测效应——个体(空间单元)效应和时间效应。前者反映了随个体(空间)变化,但不随时间变化的背景变量(如梯度发展战略变化)对稳态水平的影响;后者反映了随时间变化,但不随区位变化的背景变量(如经济周期)对稳态水平的影响;面板数据的分析依据对个体及时间非观测效应的处理,分为个体固定效应、个体随机效应、时间固定效应、时间随机效应、个体时间固定效应以及个体时间随机效应等多种设定。(15)由于我们的面板仅包含1998年至2005年的数据,属于较短的面板(short panel),因此在建模过程中,我们仅考虑个体的非观测效应。另外,在多数区域研究的实证分析中,假设不随时间变化的个体效应属于服从某种分布的随机变量可能比较牵强,(16)而固定效应模型由于采用虚拟变量来规定每一个个体的效应,往往更符合实际情况。在本研究中,我们沿用这一思路,仅考虑个体固定效应的面板模型。下面对该模型进行描述。

假定有N个地区、T个时间、K个解释变量,那么第t期的观测值为:

Y=Xβ+ε

ε=u+v(3)

对上述模型进行估算时可以采用消去法消除模型中的固定效应,然后使用最小二乘法获得模型的参数。在这一估算过程中,正如许多其他计量经济分析方法一样,其中一个很重要的假设是模型的误差项是相互独立的。然而,当采用地理数据进行分析时,这一假设条件往往很难满足。其直接原因源于“地理学的第一定律”,即地理空间上的观测值总是相互相关,区别在于近的观测值之间相关性强于远的观测值。由于地理数据存在这样一种客观规律,采用传统的计量经济分析方法得出的结果往往是有偏或无效的。误差项的这种空间相关性来源于两种可能:其一是作为因变量的观测数据在空间上存在显著的自相关;其二是模型中没有包括的一个或几个自变量存在显著空间自相关,而这些变量往往不是数据不可得,就是在实际中难以测算。(17)在区域一体化和经济全球化的今天,相邻地区间存在较强的经济联系几乎成了区域经济发展的必然规律。在实际应用中,这两种情况一般都同时存在,但后者几乎总是导致回归模型误差项自相关的直接原因。

为了准确地估算各要素对区域经济效率的影响,我们的模型必须将这种必然存在的空间相关性考虑进去。过去二十多年来空间计量经济学的飞速发展为我们的实际操作提供了坚实的理论和实践基础。依据空间相关性的两种可能来源,仿照时间序列的分析,空间计量学家提出了空间延迟(spatial lag)这一概念。(18)空间延迟既可以是因变量的延迟,也可以是误差项的延迟。在此基础上,回归模型被赋予了空间的概念。而根据模型中包含的是因变量的延迟还是误差项的延迟,空间回归模型又可以细分为空间延迟模型和空间误差模型。依据这一理论,空间计量学家将空间回归分析的思想引入到面板数据分析中,提出了空间面板分析的八个模型。(19)其中与本研究最为相关的即空间面板的延迟固定效应模型(spatial lag panel fixed effects model)和空间面板的误差固定效应模型(spatial error panel fixed effects model)。

空间面板的延迟固定效应模型可以表述为:

空间面板的误差固定效应模型可以表述为:

式(4)和式(5)中,δ表示引入的空间延迟的系数,在式(4)中,又被称为空间自回归系数(spatial autoregressive coefficient),而在式(5)中,称为空间自相关系数(spatial autocorrelation coefficient)。W是表示空间单元间相互联系的空间关联矩阵,其定义同式(2)。

(二)解释变量选取

在图2中,企业内部治理结构改善、外部治理环境改善、要素和产品自由流动及其价格市场化均可视为经济市场化改革的效果。由此我们把解释经济效率提高的变量分为三类,共9个变量:与知识积累相关的变量3个;反映政府支出正外部性的变量1个;与经济开放和市场化改革相关的变量5个。

第一类变量包括:投资增长率变量rinv、资本结构变量res和教育变量edu。知识积累来自教育和“干中学”进程,教育可用人均教育年限代表,而“干中学”很难找到一个经济指标与其对应。我们可以这样思考反映“干中学”的变量:“干中学”是指伴随着生产扩张(“干”)带来技术的学习和扩散,而生产扩张与资本积累的规模和结构密切相关,因此,“干中学”又称为“投资中学”(learning by investment),(20)将知识积累视作投资的函数是“干中学”研究文献的普遍做法。(21)资本规模的扩张用投资增长率表示,资本结构的改善用设备资本与建筑资本的比表示,这是因为普遍认为,资本体现式技术进步主要融入设备资本中,它比建筑资本更能促进知识的学习和积累。同时,考虑我国经济发展特点,自20世纪90年代中期以来,一方面工业化进程的加快带来更多的设备资本需求,另一方面“资本深化”过程加速,通过高投入来拉动经济高增长的模式持续进行,一定程度上出现过度投资和过度竞争现象,这两者都会对经济效率产生一定影响。

第二类变量包括:政府生产性支出变量gov。对经济产生正外部性的政府支出主要是生产性支出。对哪种政府支出属于政府生产性支出范围,学术界有较多争议。这里我们采用赵志耘、吕冰洋的做法,(22)将财政基本建设支出看做物质资本投资,教育支出和科研开发支出看做人力资本投资,三者之和作为政府生产性支出。我们用劳均政府生产性支出表示。

第三类变量包括:经济开放度变量open和市场化程度变量markind。经济开放有助于打破内外市场之间的分割,影响企业对先进生产经验的学习及资源配置,因而影响经济效率水平。我们用各省进出口总额占各省GDP的比重表示open。市场化程度变量markind是一个综合变量。为了更详细捕捉市场化变革对经济效率的影响,我们在实证模型中分别引入要素市场发育程度变量factmar、产品市场发育程度变量prodmar、非国有经济发展程度变量nonsoe,分别将它们作为替代市场化程度指标进行回归分析。

本文各省经济效率测算用到各省GDP、资本存量和劳动力投入数据,这些数据与上述解释变量相关度较弱,基本不存在解释变量的内生性问题。为防止模型估计出现多重共线性问题,我们检测各解释变量的相关系数,发现除factmar和nonsoe的相关系数高达0.76外,其他变量间的相关系数都低于0.4。为谨慎起见,实证中我们将体现市场化程度的三个指标分开分析。在分析中,基准变量是投资增长率变量rinv和资本结构变量res,因为这两个变量最能体现中国快速工业化进程特点。

各变量数据来自历年《中国统计年鉴》、《中国财政年鉴》、《中国教育年鉴》,各省市场化指数来自樊纲等的测算,(23)各省设备资本和建筑资本存量数据来自吕冰洋的测算。(24)

五、计量结果分析

(一)经验分析结果

我们的经验分析采用Matlab软件,通过逐步引入变量法进行估计,Elhorst提供面板数据固定效应的空间延迟和误差分析Matlab代码。(25)表2列出的是空间延迟模型的估计结果,表3列出的是空间误差模型估计结果。

根据表2和表3的估计结果,δ值大都通过显著性检验,说明在分析区域经济时,传统的固定影响模型估计是有偏的。(26)对比两个空间模型,我们仍然不能判定模型误差项的空间自相关是源于因变量的空间自相关还是因为没有包括具有空间自相关的自变量,不过两个模型对参数的估计比较一致,但都不同于不考虑空间延迟的传统面板分析结果。经验做法一般是结合这两个模型进行分析,下面我们就空间面板分析得出的结论进行详细的阐述。

(二)计量结果分析

各模型显示投资增长率rinv对经济效率产生负的影响。20世纪90年代后,我国经济增长高度依赖投资注入,尤其是1998-2003年,为打破通货紧缩的局面,我国实行积极财政政策,以大量政府投资来拉动经济增长。张军等指出,这种资本积累方式往往意味着过度投资和过度竞争,使企业的技术选择上出现资本替代劳动的偏差,从而使要素配置效率低下。(27)秦朵和宋海岩研究发现,由于我国资本的使用成本对投资需求几乎无影响,资本价格未成为引导投资市场供求平衡的信号,我国高投入式增长模式下投资效率低下。(28)结合这些判断,资本深化的进程加快,在当时经济背景下,有可能使经济效率降低。

资本结构res改善有助于提高经济效率。这和理论分析一致,设备资本比建筑资本更有利于知识积累和传播。那些具有最高经济增长率的国家通常都是设备投资最高的国家。(29)

经济开放度open提高反而抑制经济效率的提高(模型3—6、12—13、16),这与国内一些相关研究结论类似。在理论上,外商投资对东道国企业技术效率的影响是双重的。一方面,它可以通过示范效应和前后关联效应促进当地企业技术水平提高;另一方面,也可以通过挤占当地企业市场份额,引发负的溢出效应,或称为“市场窃取”效应。(30)由于我国对外贸易以加工贸易为主,而加工贸易本质属性在于不是独立生产某个产品,而是承担某个或若干工序的加工生产活动,它是中国境内企业参与全球产品内分工的产物。在这种背景下,对外开放度的提高未必会促进整体经济效率的提高。国内一些相关研究也指出,跨国公司拥有强大的资金与科研资源的支持,当地企业因为缺乏足够的竞争能力很可能被逐出市场,由经济开放引起的竞争对东道国经济的负面影响更突出。(31)

教育水平edu的提高对经济效率提高没有显著影响。其原因在于,教育特点是投资回报周期长、教育结果容易外溢到其他地区。就我国而言,改革开放后大量中西部地区高等院校毕业生流向东部地区,优质劳动力集聚在北京、上海、广东等少数发达地区,欠发达地区未必能从教育提高中得到应得收益。

政府生产性支出gov对提高经济效率的影响显著。从理论上讲,以财政基本建设投资为主的政府生产性支出通过为私人部门提供公共物品及解决市场拥挤,使私人部门生产率提高。结合我国实际,从20世纪90年代中后期开始,一方面财政投资的领域逐渐从竞争性行业转向基础性行业,另一方面中国工业化的进程开始提速,运输、电力、教育等需要大量的基础先行资本,为经济起飞创造条件,两者结合使得政府投资具有较强的外溢效应。政府科研开发支出和教育支出有助于知识积累,从而有助于提高经济效率。国内一些实证研究也支撑了这一论点。(32)

市场化程度markind对提高经济效率具有显著的正向效应,这与猜测是一致的。在模型6—8和模型14—16中,进一步分析了要素市场的发育、产品市场的发育及非国有经济发展对提高经济效率的影响。

要素市场发育程度factmar系数尽管为正,但对经济效率的提高没有显著影响。其原因在于,我国要素市场的产权及其相关制度安排不利于要素市场发展,要素市场发育程度低。从我国金融业的竞争度来看,全国2005年为5.68,金融市场市场化程度相对较低。其根源在于金融领域还是一个垄断的市场结构,缺乏竞争,并且金融和资本市场上存在较多的管制。金融市场不发达的结果使得企业融资渠道狭小,资金在储蓄盈余部类和储蓄不足部类中流动性受阻。如1980年代,全社会固定资产投资与城乡居民储蓄的比重平均为153.4%,而进入1990年代以来,该比重平均为60.4%,2006年该比重又进一步下降为56.5%。从土地市场的市场化程度看,我国土地还主要是由国家所有和控制的一个要素,目前国有土地资产总量在25万亿元左右,土地的交易、转让的市场调节比重很低,大量农村土地的市场远没有建立起来。(33)就劳动力市场看,繁琐的户籍制度增大了劳动力流动的成本,我国劳动力流动主要是农民进城打工以及大学生分配引起的劳动力流动,劳动力市场上的歧视、人为分割以及人员流动限制使得要素市场市场化程度较低。(34)

在模型7与模型15中,产品市场发育程度prodmar与经济效率提高正相关。与要素市场相比,产品市场随着我国市场化改革目标的确定,以及从卖方市场向买方市场转变,除了少数产品外,大多数产品价格已经放开。就商品市场的地方保护而言,我国在20世纪80年代受财政收入包干体制的影响,这种现象确实比较严重。进入90年代以来,随着分税制改革的实行以及市场化改革进程的加快、全国统一市场的建立,地方政府对商品保护的动力变得很小。(35)

在模型8和模型16中,非国有经济发展程度nonsoe与经济效率提高正相关。国有企业经营效率低下是中国经济发展一直面临的问题,对其原因的分析有两种代表性观点。一种认为国有企业问题根源在于像产权制度安排这样内部治理结构的问题,另一种认为其根源在于像国有企业承担政策性负担这样外部治理环境的问题。(36)20世纪90年代以来,我国逐渐改善对非国有经济发展的各种制度和政策环境,非国有经济得到较大的发展,以工业为例,非国有经济工业总产值占工业总产值的比重由1997年的63.7%上升到2006年的90.3%。(37)非国有经济的迅速发展有效地推动了整体经济效率的提高。

综合分析,对经济效率提高有积极影响的因素包括资本结构改善、政府生产性支出扩大、市场化改革、产品市场发育和非国有经济发展,抑制经济效率提高的因素包括投资率上升和对外开放度提高,而教育水平、要素市场发育对经济效率提高没有显著影响。

六、结论

本文结合中国特有的梯度发展模式,分析了区域间经济效率提高的路径、源泉及影响因素,综合本文研究,主要有如下几点结论。

第一,与中国经济改革和转轨的进程相对应,经济效率提高的路径有三种:一是知识积累和企业内部治理结构改革带来的微观技术效率提高;二是政府支出的正外部性和外部治理环境改善带来的宏观经济运行效率提高;三是打破要素和产品的市场封锁,以及价格市场化改革等带来的资源配置效率提高。

第二,我国经济增长和经济改革展现出一种梯度发展模式,在区域经济发展的“极化效应”和“涓滴效应”影响下,区域经济发展和经济效率提高有明显的空间相关性。

第三,实证研究发现,对经济效率提高有积极影响的因素包括资本结构改善、政府生产性支出扩大、市场化改革、产品市场发育和非国有经济发展,抑制经济效率提高的因素包括投资率上升和对外开放度提高,而教育水平、要素市场发育对经济效率提高没有产生显著影响。

本文研究中蕴含的政策含义也是很明显的:为推动经济效率的提高,我们应在要素市场发育上做出更多的努力,并且提高资本积累的质量,抑制过度投资;在扩大对外开放的同时,应注意到外资企业对内资企业负的外部效应;为缩小地区发展差距,应加快落后地区的市场化改革步伐等。

注释:

①R.Solow,"Technical Change and the Aggregate Production Function," The Review of Economics and Statistics,vol.39,no.3,1957,pp.312-320.

②陈勇、唐朱昌:《中国工业的技术选择与技术进步:1985-2003》,《经济研究》2006年第9期;杨文举:《技术效率、技术进步、资本深化与经济增长》,《世界经济》2006年第5期;于君博:《前沿生产函数在中国区域经济增长技术效率测算中的应用》,《中国软科学》2006年第11期。

③郑京海、胡鞍钢:《中国改革时期省际生产率增长变化的实证分析(1979-2001)》,《经济学(季刊)》第4卷第2期,2005年;王志刚、龚六堂、陈玉宇:《地区间生产效率与全要素生产率增长率分解(1978-2003)》,《中国社会科学》2006年第2期;岳书敬、刘朝阳:《人力资本与区域全要素生产率分析》,《经济研究》2006年第4期;Wu Yanrui,"Is China's Growth Sustainable? A Productivity Analysis," China Economic Review,vol.11,2000,pp.278-296.

④W.R.Tobler,"A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region," Economic Geography,vol.46,1970,pp.234-240.

⑤L.Anselin,Spatial Econometrics:Methods and Models,Dordrecht:Kluwer Academic Publishers,1988; J.P.Elhorst,"Dynamic Models in Space and Time," Geographical Analysis,vol.33,2001,pp.119-140; J.P.Elhorst,"Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models," International Regional Science Review,vol.26,2003,pp.244-268.

⑥举例来说,企业许多外部业绩指标,比如利润率、股票价格等,都是与企业经理的能力和努力水平紧密相连,这些外在指标能够发挥信息揭示作用,成为企业所有者改进企业内部治理结构的信息依据,从而设计出面向企业经理人的最优合同。(参见林毅夫、李志赟:《中国的国有企业与金融体制改革》,《经济学(季刊)》第4卷第4期,2005年)

⑦按照巴罗等的观点,政府生产性支出对私人部门生产率具有很大的影响,它主要是通过政府生产性支出提供公共物品或解决市场拥挤问题等实现的。大量的实证分析也发现,公共资本投资有利于民间部门生产率的提高。参见Robert J.Barro and Xavier Sala-I-Martin,"Public Finance in Models of Economic Growth," Review of Economic Studies,vol.59,no.4,1992,pp.645-661; E.M.Gramlich,"Infrastructure Investment:A Review Essay," Journal of Economic Literature,vol.32,1994,pp.1176-1196.

⑧R.A.Musgrave,Fiscal Systems,New Haven,CT and London:Yale University Press,1969; W.W.Rostow,Politics and the Stages of Growth,Cambridge:Cambridge University Press,1971.

⑨Kevin M.Murphy,Andrei Shleifer and Robert W.Vishny,"Industrialization and the Big Push," Journal of Political Economy,vol.97,no.5,1989,pp.1003-1026; Kevin M.Murphy,Andrei Shleifer and Robert W.Vishny,"Income Distribution,Market Size,and Industrialization," Quarterly Journal of Economics,vol.104,no.3,1989,pp.537-564; Kiminori Matsuyama,"The Market Size,Entrepreneurship,and the Big Push," Journal of the Japanese and International Economics,vol.6,1992,pp.347-364.

⑩安虎森主编:《区域经济学通论》,北京:经济科学出版社,2004年,第262—273页。

(11)J.Maudos,J.M.Pastor and L.Serrano,"Convergence in OECD Countries:Technical Change,Efficiency and Productivity," Applied Economics,vol.32,2000,pp.757-765; S.Kumar and R.Robert Russell,"Technological Change,Technological Catch-up,and Capital Deepening:Relative Contributions to Growth and Convergence," American Economic Review,vol.92,no.3,2002,pp.527-548.

(12)吕冰洋:《中国资本积累:路径、效率和制度供给》,北京:中国人民大学出版社,2007年,第91—107页。

(13)L.Anselin,Spatial Econometrics:Methods and Models; J.P.Elhorst,"Dynamic Models in Space and Time," pp.119-140.

(14)M.Tiefelsdorf,"The Saddlepoint Approximation of Moran's I's and Local Moran's I's Reference Distributions and Their Numerical Evaluation," Geographical Analysis,vol.34,2002,pp.187-206.

(15)B.H.Baltagi,Econometric Analysis of Panel Data,Third Edition,New York:Wiley,2005.

(16)B.H.Baltagi,Econometric Analysis of Panel Data,Third Edition; J.P.Elhorst,"Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models," pp.244-268.

(17)L.Anselin,Spatial Econometrics:Methods and Models; J.P.Elhorst,"Dynamic Models in Space and Time," pp.119-140; J.P.Elhorst,"Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models," pp.244-268.

(18)L.Anselin,Spatial Econometrics:Methods and Models.

(19)J.P.Elhorst,"Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models," pp.244-268.

(20)B.Jovanovic,"Learning and Growth," NBER Working Paper,no.5383,1995.

(21)K.Arrow,"The Economic Implications of Learning by Doing," Review of Economic Studies,vol.29,1962,pp.155-173; Alfred Greiner,"On the Dynamics of an Endogenous Growth Model with Learning by Doing," Economic Theory,vol.21,2003,pp.205-214.

(22)赵志耘、吕冰洋:《政府生产性支出对产出一资本比的影响》,《经济研究》2005年第11期。

(23)樊纲、王小鲁、朱恒鹏:《中国市场化指数——各地区市场化相对进程》,北京:经济科学出版社,2001年、2003年、2004年和2006年。

(24)吕冰洋:《中国资本积累:路径、效率和制度供给》,第91—107页。

(25)J.P.Elhorst,"Specification and Estimation of Spatial Panel Data Models," pp.244-268.

(26)根据空间计量模型与传统固定效应模型的对数似然值Log-L比较,也可以推断运用空间计量模型的合理性与否,如果前者大于后者,理论上认为模型中存在空间效应。我们运用stata软件进行传统固定影响模型分析,结果显示其对数似然值Log-L小于空间计量模型,为节省篇幅,本文不列出传统固定影响模型估计结果。

(27)张军、施少华、陈诗一:《中国工业改革与效率变化》,《经济学(季刊)》第3卷第1期,2003年。

(28)秦朵、宋海岩:《改革中的过度投资需求和效率损失》,《经济学(季刊)》第2卷第7期,2003年。

(29)B.J.DeLong and L.H.Summers,"Equipment Investment and Economic Growth," Quarterly Journal of Economics,vol.106,no.2,1991,pp.445-502.

(30)Brian J.Autken and Ann E.Harrison,"Do Domestic Firms Benefit from Direct Foreign Investment? Evidence from Venezuela," American Economic Review,vol.89,no.3,1999,pp.605-618.

(31)张海洋、刘海云:《外资溢出效应与竞争效应对中国工业部门的影响》,《国际贸易问题》2004年第3期;赵奇伟、张诚:《FDI技术溢出与区域经济增长:以京津冀都市圈为例》,《数量经济技术经济研究》2006年第3期。

(32)廖楚晖:《中国人力资本和物质资本的结构及政府教育投入》,《中国社会科学》2006年第1期;郭庆旺、贾俊雪:《政府公共资本投资的长期经济增长效应》,《经济研究》2006年第7期。

(33)卢现祥、朱巧玲:《转型期我国市场化进程的多视角分析》,《财贸经济》2006年第10期。

(34)樊纲、王小鲁、朱恒鹏:《中国市场化指数——各地区市场化相对进程》。

(35)樊纲、王小鲁、朱恒鹏:《中国市场化指数——各地区市场化相对进程》。

(36)林毅夫:《发展战略、自生能力和经济收敛》,《经济学(季刊)》第1卷第2期,2002年。

(37)根据《中国统计年鉴》相关年份数据计算。

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