究竟是什么推动了我国经济增长方式转变?①，本文主要内容关键词为：推动了论文,经济增长方式论文,我国论文，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。
改革开放以来，我国经济依靠高投入、高消耗、高污染、低效率(简称三“高”一“低”)的粗放型增长方式实现GDP的高速增长，同时也导致一系列阻碍经济进一步发展的严重问题(比如部分产业产能过剩以及资源和环境压力加大等)。这种增长模式也被很多学者描述为“不可持续的增长模式”(Krugman，1994；Young，2000)。转变经济增长方式是我国经济实现可持续发展的唯一途径。林毅夫(1994)首次探讨了我国经济增长方式的转变问题，他认为转变经济增长方式是一种比较优势战略。吴敬琏(2006)也认为，我国必须抛弃“旧型工业化道路”，转而走新型工业化道路。如何实现经济增长方式的转变或者经济增长方式转变的驱动因素是什么，随即成为我国经济学界热烈探讨的焦点问题之一。关于这个问题的研究文献非常多，限于篇幅本文仅列举几篇具有代表性的著作。林毅夫(2004)、刘伟(2006)均认为技术创新是推动经济增长方式转变的关键因素。金碚(2006)认为理论、技术、制度、管理等方面综合创新才是实现经济增长方式转变的根本途径。王小鲁等(2009)则认为，我国全要素生产率(TFP)自改革开放以来一直呈上升趋势，TFP的来源也一直在发生变化，即技术进步和内源性效率改善因素在上升，而外源性效率提高的因素则在下降。需要指出的是，上述关于我国经济增长方式转变的实证研究大部分都采用了基于对数C-D生产函数的线性研究方法。该方法存在以下几方面的不足之处： 首先，将经济增长方式转变具体化为全要素生产率(在线性模型中体现为一组解释变量的线性组合)的变化难免过度窄化了对经济增长方式转变的理解。我们认为，经济增长方式转变应该包括两方面含义：其一，通过技术和制度创新提高全要素生产率；其二，通过对生产要素配置结构进行优化调整提升各种生产要素的边际产量，从而提高各生产要素的产出弹性。也就是说，经济增长方式的转变不仅可以体现为全要素生产率的时变性，还可以体现为生产要素产出弹性的时变性。 其次，基于上述方法衡量全要素生产率及其解释变量的贡献份额时会面临一种难于克服的不确定性：选取不同的生产要素组合将会意味着不同的全要素生产率贡献份额(因为全要素生产率贡献份额是实际产出增长率扣除要素贡献份额之后的剩余部分)。很显然，关于生产要素究竟应该包括哪些变量，理论界并未达成共识。在很多情况下，生产要素的选取都是基于研究需要而由研究者主观决定的。这就决定了不同研究者基于自己所选取的生产要素计算得到的全要素生产率贡献份额其实并不具备普遍意义上的可比性。 假设全要素生产率的变化情况能够用一组解释变量的线性组合完美刻画也显得过于苛刻。最后需要指出的是，从理论意义上讲推动经济增长方式转变的变量对产出的影响方式应该有别于生产要素对产出的影响方式。然而，在上述研究框架下，两类变量对产出的影响方式完全没有得到应有的区分，而是混同对待。这种做法本身就是自相矛盾的。 为了克服上述线性研究方法的局限性，准确描述我国经济增长方式的时序特征，本文将生产要素划分为5个组成部分，即劳动力投入、资本投入、人力资本投入、资源投入和环境承载力占用，并将经济增长方式转变理解为实际产出同资本投入、劳动力投入、人力资本投入、资源消耗和污染排放之间关系的变化(亦即全要素生产率增长率和各生产要素产出弹性的变化)，继而采用一种改进的平滑转移回归(STR)方法测度和呈现全要素生产率增长率和各生产要素产出弹性的时变性。基于该方法，我国全要素生产率和生产要素产出弹性的时变特征得以详细地呈现，不仅如此，我国经济增长方式转变背后的复杂影响因素也得以完整纳入研究视野(不像在传统STR框架下，只能考虑一个影响因素，即转移变量)。 一、我国经济增长方式转变的实证证据 1.经济增长方式转变的经济计量学模型表述 假设我国实际产出的生产函数服从C-D形式，其对数线性形式如下：
其中，Y、L、K、Rlk、Coal和Carb分别表示实际产出、劳动力投入数量、资本投入数量、自然资源消耗数量(用消耗的标准煤总量作为代理变量)以及环境承载能力的占用数量(用碳排放总量作为代理变量)，ε为随机项。在式(1)中，生产要素包括劳动力、资本、人力资本、自然资源和环境等五项。如果在α、β、γ、κ、λ、η等参数中，有一个或多个参数呈现统计学意义上显著的时变性，则表明我国经济增长方式发生变化。由于lnY、lnK、lnL、 lnRlk、lnCoal和lnCarb经过检验均为一阶单整过程，为了适应STR模型的需要，本文采用这些变量的一阶差分来研究经济增长方式的转变。具体的模型形式表述如下：
在式(2)中，dlnY、dlnK、dlnL、dlnCoal、dlnCarb、dlnRlk分别表示lnY、lnK、lnL、lnCoal、lnCarb、lnRlk等变量的一阶差分。在式(2)中，经济增长方式的转变体现为
中至少一个参数的时变性。 2.数据及相关检验 (1)数据及其来源。本文的实证研究所涉及的变量包括：实际产出，等于名义GDP与定基居民消费价格指数之间的商，名义GDP来源于“中经网统计数据库”，居民消费价格指数取自《新中国60年统计资料汇编》和国家统计局网站。劳动力人数，用年末三次产业从业人数代表，数据来源于“中经网统计数据库”。资本存量，借鉴单豪杰(2008)的方法，利用永续盘存法估算我国资本存量，并使用定基居民消费价格指数作为平减指数。能源消耗，用消耗的标准煤总量代表，该数据来源于《新中国60年统计资料汇编》。环境承载力占用，用碳排放总量代表，数据来源于“世界银行网站”。改革代理变量，行政费用占GDP比重、税收占GDP比重和财政支出占GDP比重，该数据来源于《新中国60年统计资料汇编》和“中经网统计数据库”。对外开放程度代理变量，外资存量和对外贸易依存度，外资存量是根据全社会固定资产投资中利用外资部分以永续盘存法计算所得，外贸依存的是指进出口总额占GDP的比重，该数据来源于《新中国60年统计资料汇编》和“中经网统计数据库”。市场化水平代理变量，本文用非国有经济占工业总产值中的比重作为市场化水平的代理变量，并对其中的统计口径不同或某些年份中存在问题的数据，根据经济普查等数据进行校正；城市化进程代理变量，城市化率即城镇人口占总人口的比例；消费水平代理变量，即最终消费率，根据《新中国60年统计资料汇编》计算而得。科技发展水平代理变量，即科技资本存量，根据逐年的研究与试验发展经费支出以永续盘存法计算得出，这一指标于1990年开始统计。同时由于早期的企业研发投入比较有限，对其忽略不计不会导致较大的误差，是以1990年前的数据用政府财政支出中的科技支出来代替，同时用定基的GDP平减指数来调整，其折旧率按8％计算，反映技术老化的趋势。人力资本存量，根据1949年以来历年从小学到研究生学历的各类学校入学人数、毕业人数和退出劳动年龄的人数计算得出，用这些人数与他们的受教育年限的乘积作为人力资本存量。肄业生的数量用入学人数与滞后一个教育周期的毕业人数之间的差额表示，未完成的教育时间假定为相应教育阶段平均年限的50％，同时包括职业教育、成人教育、海外留学和职业培训等。人力资本的折旧是根据历年人口死亡率和退出劳动年龄人口数计算得出，这其中参考全国历次人口普查数据。基础设施完善程度代理变量，即标准道路里程，根据运输能力把不同等级的公路里程分别折算为相当于二级公路的标准公路里程，并以1417的换算系数将铁路里程与标准公路里程合并为标准道路里程，然后计算这一标准道路里程与人口的比率。教育水平代理变量为人均教育水平，即劳动者平均受教育年限，由人力资本存量除以劳动年龄的人口数(扣除在校学生)计算得到，1952年的初始平均教育年限是根据1953年和1954年的普查数据和教育数据反推得出，估计该年劳动年龄人口的平均教育程度为3年。固定资本存量，根据国家统计局过去50多年的全社会固定资产投资数据，用永续盘存法计算得出，使用固定资产投资价格指数作为平减指数。产业结构的代理变量为第二产业占GDP比重和第三产业占GDP比重，该数据来源于“中经网统计数据库”。制度代理变量为虚拟变量
，代表改革开放的变革，即1978年以前的数值设定为0，1978年以后(含)的数值设定为1；虚拟变量
代表市场化改革，即1992年以前的数值设定为0，1992年以后(含)的数值设定为1；虚拟变量
代表以科学发展观为指导的改革，即2003年以前的数值设定为0，2003年以后(含)的数值设定为1；用所有数值均为1的虚拟变量D代表一直未变的社会主义属性。各变量的描述性统计如表1所示。
(2)数据的平稳性检验。STR需要基于平稳数据，所以我们需要首先分析各时间序列的平稳性。本文采用扩展的Dickey-Fuller方法(ADF)检验各变量的平稳性。检验结果①表明，除了城市化率为二阶单整以外，其余变量序列均为一阶单整。 (3)协整检验。基于Johansen协整检验方法，结果表明lnY、lnK、lnL、lnCoal、 lnCarb、lnRlk之间存在显著协整关系②。 3.改进的STR基本方法及估计结果 根据Granger和Terasvirta(1993)、Terasvirta(1994)等研究，STR在侦测类似于式(2)中的参数时变性方面具有独特的优势。从而本文也采用STR模型研究我国经济增长方式的转变问题。但是，本文对上述STR方法进行了一点改进。本文对STR进行改进的基本思想是：通过将生产要素与产出之间线性关系以外的所有关系集中于一个变量——生产要素以线性方式无法解释的产出部分(本文称作非线性残差)，使得非线性残差成为一个能够完整承载生产要素与产出之间非线性关系的变量；同其他只能代表生产要素与产出之间非线性关系中的部分特征变量相比，能够完整体现生产要素与产出之间非线性关系的非线性残差理应具有更强的适用性。本文的做法为：首先利用残差控制手段从解释变量与被解释变量之间的关系中分离出线性效应，然后将提取线性效应之后的剩余部分归入非线性效应(以非线性残差代表)，最后将非线性残差纳入STR转移变量的筛选范围。实践表明，本文的这种改进能够显著提升STR的解释能力③。本文改进的STR方法分为两步：第一步，分离出非线性效应；第二步，估计和检验以非线性效应作为待选转移变量的STR模型。 (1)非线性效应的分离。如果式(2)的解释变量同被解释变量之间的关系是由线性效应和非线性效应叠加混合而成的，那么，可以先通过经济计量手段从中分离出线性效应(剩下的就是非线性效应)。本文在经济计量学检验手段的辅助下，通过选择合适的随机误差项使得实际产出增长率同要素增长率之间的线性回归方程能够获得统计学意义上显著的参数估计值，如此得到的线性回归方程就代表变量关系中的线性效应。从被解释变量中扣除线性回归方程所解释的部分，就得到了一个代表非线性效应的残差(即非线性残差)。作为非线性效应的代理变量，非线性残差将被纳入STR的候选转移变量集合。由于lnY、lnK、lnL、 lnCoal、lnCarb、lnRlk等变量之间存在协整关系，我们首先考虑引入误差修正项(EC)作为随机误差项的控制变量。 在计算EC前，需要估计lnY、lnK、lnL、lnCoal、lnCarb、lnRlk之间的协整系数。由于lnK、lnL、lnCoal、lnCarb、lnRlk之间存在较强的相关性，我们需要先对这5个变量提取主成分④。主成分分析结果表明，第一主成分的方差贡献率为97.62％，并且第一个特征值几乎是后4个特征值的100倍以上，这便意味着第一主成分已能很好地反映该组变量的总体变动情况。仅提取第一主成分作为该组变量的总体性代表，将第一主成分记作
，有：
在用
,进行线性回归之前，我们检查了两个变量的平稳性，结果表明产出
均为I(1)过程。我们进一步检验两个变量之间的协整关系，结果显示二者之间存在显著的协整关系⑤。
的线性回归方程的估计结果如下：
基于式(4)，我们可以计算EC：
引入误差修正项(
)以后便得到以下误差修正模型：
该误差修正模型的估计结果如下：
在对ECM残差进行分析后，我们发现该模型具有较为明显的序列相关性。我们进一步采用BDS方法对残差序列相关性进行检验⑥。检验结果表明，ECM模型的残差具有多维度的序列相关性。 基于对ECM残差的分析，我们引入AR项对残差进行调整，从而得到以下ECM-AR(2)模型：
为了检验ECM-AR(2)模型残差的非线性相关性是否得到消除，我们同样采用BDS方法，检验结果显示ECM-AR(2)模型的残差已不存在非线性相关性。这就意味着式(7)的估计结果是有效的。基于式(7)，我们得到非线性残差的计算公式：
(2)改进STR模型的估计和检验。在使用STR以前，我们需要对解释变量和被解释变量进行平稳性检验。如果有变量不具备平稳性特征，我们便对该变量进行适当阶数的差分直至使其通过平稳性检验。在待选转移变量中，我们将非线性残差
也包括在内。继而，我们采用三步检验法对解释变量和被解释变量之间的关系进行检验和识别。经过检验，解释变量和被解释变量之间呈现以
为转移变量的逻辑I型(LSTR1)非线性关系。接着，我们基于 LSTR1对模型的参数初值进行搜索，并基于搜索得到的初值对模型参数进行估计和检验。以下是非线性残差平稳性检验和STR模型形式选择及估计过程。 我们对非线性残差
的平稳性进行检验，检验结果显示
是平稳的。这也进一步证实lnY与
之间的协整关系。 下文主要借助改进的STR方法研究式(2)中参数的时变性问题。由于式(2)中不包含变量的滞后值，所以我们在甄别产出增长率同生产要素增长率之间的关系时也没有包括变量的滞后项。也就是我们基于以下条件选择STR类型：以实际产出增长率作为内生变量，以资本投入增长率、劳动投入增长率、环境承载力占用增长率、资源消耗增长率、人力资本增长率等作为外生变量，以资本投入增长率、劳动投入增长率、环境承载力占用增长率、资源消耗增长率、人力资本增长率、固定资本增长率、城市化率增量的增量、外贸依存度增量、外资存量增长率、科技资本增长率、人均教育水平增量、最终消费率增量、行政管理费占比增量、道路里程增长率、非国有经济比重、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重、非线性残差一阶差分以及时间趋势(Trend)等作为待选转移变量。模型形式的选择结果如表2所示。
由表2可以看出，实际产出与生产要素之间呈现显著的LSTR1型非线性关系，而且最合适的转移变量为非线性残差。于是我们得到以下形式的转换函数：
。其中，
为转移变量，在这里被选择为非线性残差
；γ和c分别为转换速度和转换门限，是两个待估计参数。 我们首先采用格点搜索法得到c和γ的初值，继而基于它们的初值采用Newton-Raph-Son迭代方法估计包括c和γ在内的模型的其他参数，最后根据参数显著性水平对模型的线性部分和非线性部分所包含的变量进行选择，从而得到一个最优的模型形式。 表3为对模型线性部分和非线性部分所包含的变量进行选择之后所得到的最优模型的参数估计结果。 根据表3，我们可以得到以下估计式：
模型的
达到0.9999，拟合效果如图1所示。 图1表明，改进的STR几乎能够对dlnY序列进行完美拟合。我们对残差序列的异方差性和线性相关性进行检验，相应的统计量分别为： ARCH-LM=6.8757(p值=0.5501)、
=0.9965(p值=0.4533)，表明残差中已不存在异方差性和线性相关性。 同时，我们还对残差序列的非线性相关性进行检验(BDS检验)，检验的结果见表4。
图1 改进的STR拟合
表4表明，改进的STR残差已经不存在非线性效应。最后，我们还将转换函数同经济增长趋势进行对比，对比的效果如图2所示。
图2 转换函数曲线与产出增长率曲线对比(改进的STR) 图2表明，转换函数的变化趋势同我国产出增长率的变化趋势高度一致。即使在趋势突变处(两条曲线的“V”形和倒“V”形部分)，二者也呈现高度的一致性。需要特别指出的是，产出增长率曲线的“V”形和倒“V”形可能正好是由于经济增长方式转变所引起的。从这个角度来说，一个模型能否对产出增长率曲线中的“V”形和倒“V”形部分进行良好刻画实际上可以作为该模型能否成功刻画我国经济增长方式转换的一个标准。图1表明，改进的STR拟合曲线几乎与我国经济增长率曲线完全重叠，即使在“V”形和倒“V”形部分也是如此。图2实际上为改进的STR对我国经济增长方式的良好刻画能力提供了佐证。 基于式(9)和式(10)，我们计算出全要素生产率增长率和各生产要素产出弹性的时变序列⑦。从计算结果来看，无论是全要素生产率还是各生产要素的产出弹性都表现出明显的时变性，而且都在1970年以前出现大幅波动。改革开放之后，全要素生产率和各生产要素产出弹性的波动幅度虽然有所减小，但其波动性依然不可忽视，具体而言，全要素生产率的波动幅度在15％左右，资本产出弹性的波动幅度在0.12％左右，劳动产出弹性的波动幅度在0.15％左右，环境产出弹性的波动幅度在0.07％左右，能源产出弹性的波动幅度在0.11％左右，人力资本产出弹性的波动幅度在0.09％左右。 二、我国经济增长方式转变的多维评价 1.全要素生产率增长和生产要素投入增加对我国经济增长的贡献份额 在本文的模型中，经济增长来源被划分为三类：全要素生产率增长、要素边际产量提升(由于要素配置优化)和要素投入增长。我们将前者所带来的经济增长称作全要素生产率贡献，将后两者所带来的经济增长称作要素贡献。经济增长率就是全要素生产率贡献和要素贡献两个部分之和。考虑到传统的STR和线性模型对我国经济增长率的刻画效果不够理想，我们仅基于改进的STR分解全要素生产率和生产要素各自对我国经济增长的贡献。全要素生产率和生产要素对我国经济增长的贡献如图3所示。
图3 全要素生产率增长和要素投入增长对我国经济增长的贡献份额变化趋势 从图3可以看出，要素投入增长在绝大部分时间内都是我国经济增长的主要来源；全要素生产率增长对我国经济增长的贡献只在1961～1965年、1991～1993年和1997～2000年期间稍稍超过要素投入增长对我国经济增长的贡献。这说明在绝大部分时期内我国经济增长都表现出粗放型特征。需要特别指出的是，图4还反映一个现象：自2001年之后要素增长再次取代全要素生产率增长成为我国经济增长的主要来源。关于粗放式增长模式在2001年之后又重新主导我国经济增长这一现象，国内其他学者也在研究文献中有所述及(张军等，2009)。 2.生产要素边际产量 作为经济增长的一个来源，要素边际产量是要素配置效率的直接体现。我们基于要素弹性的估计结果计算我国各要素的边际产量⑧。从计算结果来看，除了资本以外，其余生产要素的边际产量都呈现上升趋势，这表明我国要素配置效率得到持续提升。我国要素配置效率的持续提升应该主要归因于我国经济转型过程中持续的结构调整和要素重置。资本边际产量一直呈现下降趋势，则说明我国长期依靠投资拉动经济增长，从而导致投资过度。 3.我国经济增长的可持续性 关于经济增长的可持续性，目前并未形成统一的评价标准。我们主张从经济增长对不可再生资源(包括自然资源和环境)的依赖程度这个视角出发，看待和评价我国经济增长的可持续性及其变化趋势，亦即只要我国经济增长对不可再生资源的依赖程度得到降低，则表明我国经济增长的可持续性得到增强。我们按照以下方法计算经济增长对不可再生资源的依赖程度： 第一，当经济增长率为负且自然资源和环境的贡献之和为正时，经济增长对不可再生资源的依赖程度=1-[经济增长率/(经济增长率-自然资源和环境的贡献之和)]。 第二，当经济增长率为负且自然资源和环境的贡献之和为负时，经济增长对不可再生资源的依赖程度=自然资源和环境的贡献之和/经济增长率。 第三，当经济增长率为正且自然资源和环境的贡献之和为正时，经济增长对不可再生资源的依赖程度=自然资源和环境的贡献之和/经济增长率。 第四，当经济增长率为正且自然资源和环境的贡献之和为负时，经济增长对不可再生资源的依赖程度=[经济增长率/(经济增长率-自然资源和环境的贡献之和)]-1。 基于上述方法，我们计算得到1953～2010年期间我国经济增长对不可再生资源的依赖程度(见图4)。
图4 我国经济增长对不可再生资源依赖程度的时变情况 从图4可以看出，除了在2003年和2004年有一定程度的反复以外，我国经济增长对不可再生资源的依赖程度大致呈现下降的趋势。这表明自新中国成立以来，我国经济增长的可持续性水平在总的趋势上是逐步提升的。 为了更直观地反映我国经济增长对不可再生资源的依赖程度和我国经济增长可持续水平的变化情况，我们进一步将我国经济增长对不可再生资源的依赖程度划分为以下5个等级：过度依赖(依赖程度大于100％)、高度依赖(依赖程度大于50％小于等于100％)、中度依赖(依赖程度大于20％小于等于50％)、轻度依赖(依赖程度大于0小于等于20％)和不依赖(依赖程度小于等于0)。相应地，我们也将我国经济增长可持续性水平划分为5个不同等级：过度不可持续性、高度不可持续性、中度不可持续性、轻度不可持续性和完全可持续性。表5报告的是我国经济增长可持续性水平及其对不可再生资源依赖程度不同等级上的时间分布概况。
从表5可以看出，过度不可持续和高度不可持续基本都出现在1978年以前，1978年以后(除2003年和2004年以外)，我国经济增长的可持续性水平基本都维持在中度不可持续、轻度不可持续和完全可持续3个等级上，表明改革开放显著提高我国经济增长的可持续水平。 三、我国经济增长方式转变的内在动因分析 以上我们基于STR模型探讨了我国经济增长方式的转变情况。在STR分析框架下，经济增长方式转变体现为全要素生产率、生产要素产出弹性等参数的时变性，而这些参数的时变性又都取决于转移变量的变化情况，而转移变量的变化又受驱动于一系列其他变量。我们将导致转移变量发生变化的变量称作我国经济增长方式转变的内在动因。寻找我国经济增长方式转变内在动因的过程其实就是寻找转移变量的原因变量的过程。考虑到转移变量的原因变量对转移变量的影响方式不仅仅局限于线性方式，我们采用Francis等(2010)提出的改进⑨的非线性格兰杰因果检验方法，检验揭示转移变量的原因变量亦即我国经济增长方式转变的内在动因。我们基于现有关于我国经济增长方式转变的研究文献，选取行政费用占 GDP比重(Xz)、财政支出占GDP比重(Cz)、税收占GDP比重(Tax)、外贸依存度(Wm)、外资存量自然对数(lnWz)、非国有经济比重(Sch)、城市化率(City)、最终消费率(Lc)、科技资本存量自然对数(lnTk)、人均教育水平(Edu)、标准道路里程自然对数(lnSr)、固定资本存量自然对数(lnFk)、第二产业占GDP比重(
)、第三产业占GDP比重(
)、改革开放虚拟变量(
)、市场化改革虚拟变量(
)和科学发展改革虚拟变量(
)17个变量作为可能的原因变量，继而采用上述非线性格兰杰因果检验方法检验每一个可能的原因变量是否的确为转移变量的格兰杰原因，检验结果如表6所示。
从表6可以看出，科技资本存量、城市化率、非国有经济占GDP比重、外贸依存度、人均教育水平、固定资本存量、外资存量、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重、改革开放虚拟变量10个变量构成推动我国经济增长方式转变的内在动因。表7采用 Spearman检验和Kendall检验等能够侦测变量之间非线性相关性的检验方法，识别上述动因变量同G函数值之间的相关关系，旨在帮助我们明确这些动因变量对我国经济增长方式转变的作用方向和影响力度，从而为我们形成相关政策建议提供必要的基础。需要特别指出的是，若不是受限于篇幅，我们还可以基于神经网络模拟的国民经济生产过程，以更直接的方式研究这些动因变量对我国经济增长方式转变的影响方向和影响强度。
综合表6和表7可以看出，城市化率、非国有经济占GDP比重、外贸依存度、人均教育水平、固定资本存量、外资存量、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重、改革开放虚拟变量9个动因变量的增加将会导致G函数值在统计学意义上显著增加，也就是会导致我国经济增长方式转变幅度加大。 四、主要结论及政策建议 新中国成立以来，我国经济方式发生显著变化，具体表现为：无论是全要素生产率还是各生产要素的产出弹性都表现出明显的时变性，而且都在1970年以前出现大幅波动；改革开放之后，全要素生产率和各生产要素产出弹性的波动幅度虽然有所减小，但其波动性依然不可忽视。这同王小鲁等(2009)所报告的全要素生产率持续增加的发现略有不同。本文的研究还证实一个现象：粗放式增长模式在2001年之后又重新主导我国经济增长。关于这一现象，国内其他学者也曾有所述及(张军等，2009)。要素投入的增长在绝大部分时间内都是我国经济增长的主要来源，全要素生产率增长对我国经济增长的贡献只在1961～1965年、1991～1993年和1997～2000年期间稍稍超过要素投入增长对我国经济增长的贡献。这说明在绝大部分时期内我国经济增长都表现出粗放型特征。除了资本以外，其余生产要素的边际产量都呈现上升趋势，这表明我国要素配置效率得到持续的提升。我国要素配置效率的持续提升应该主要归因于我国经济转型过程中持续的结构调整和要素重置。资本边际产量一直呈现下降趋势，则说明我国过分依靠投资拉动经济增长，从而导致投资过度。改革开放以后(除2003年和2004年外)，我国经济增长的可持续性水平基本都维持在中度不可持续、轻度不可持续和完全可持续等级上。这表明改革开放显著提升我国经济增长的可持续性水平。我们还通过研究发现，科技资本存量、城市化率、非国有经济占GDP比重、外贸依存度、人均教育水平、固定资本存量、外资存量、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重、改革开放虚拟变量10个变量构成了推动我国经济增长方式转变的内在动因。 通过上述研究，我们发现我国经济增长方式转变过程中暴露出两个突出问题：其一为全要素生产率对经济增长的贡献不够大；其二为资本的使用效率过低。针对这两个突出问题，我们提出以下政策建议： 第一，从技术进步、制度变革、组织创新、专业化分工和协作等方面着手，多管齐下，持续提高我国全要素生产率。其中最为关键的是，推动国有企业真正建立现代企业制度并具备相应的行为特征，同时构建以促进企业创新和使大中小各类企业都能享受普遍的规模经济为导向的、合理有效的市场结构和产业组织结构。 第二，充分发挥市场机制在资源配置过程中的基础性作用，进一步提升各生产要素的配置和利用效率。特别地，结合表6和式(10)，我们认为我国应该继续推进改革开放并采取适当措施切实提高我国的城市化率、非国有经济占GDP比重、外贸依存度、人均教育水平、固定资本存量、外资存量、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重等宏观经济指标，从而带动资本产出弹性的提高(如果资本投入量不再增加，资本产出弹性的提高就意味着资本边际产量和资本使用效率的提高)。需要特别指出的是，改革开放不仅是提高我国资本使用效率的重要途径，也是提升我国经济增长可持续水平的重要途径。 第三，扩大消费需求，增加出口，降低经济增长对财政投资的依赖程度。扩大消费需求，首先要增加居民收入。正如《政府工作报告》所指出的那样，“只有深化收入分配制度改革，多渠道增加低收入者收入，提高中等收入者比重，同时构筑牢固的社会保障安全网，消费增长才有坚实基础。”为了增加出口，我国当前应该将重点放在优化出口结构、提高出口产品附加值以及拓展新产品出口等方面。为了使这些战略有所支撑，我国应该加快产业结构调整升级的步伐。需要特别指出的是，产业结构调整升级不仅事关我国出口增长，更是我国经济增长方式转变的一个重要推动力。 注释： ①由于篇幅有限，具体单位根检验结果请向作者索取。 ②由于篇幅有限，协整检验结果可向作者索取。 ③为了便于对照，笔者也计算了传统STR和线性模型的估计结果。从传统STR和线性模型的估计结果来看，无论是参数显著性还是拟合效果都明显劣于笔者所改进的STR。 ④由于篇幅有限，主成分分析结果可向作者索取。 ⑤由于篇幅有限，协整检验结果可向作者索取。 ⑥由于篇幅有限，相关性检验结果可向作者索取。 ⑦由于篇幅有限，全要素生产率增长率和各生产要素产出弹性的计算结果可向作者索取。 ⑧由于篇幅有限，各生产要素边际产量的计算结果可向作者索取。 ⑨非线性格兰杰因果检验方法最初由Baek和Brock(1992)提出，后来有研究表明他们所提出的检验方法可能会受到GARCH效应(Andersen，1996)和结构突变(Hiemstra和Jones，1994)等因素的影响。
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