導(dǎo)言：作為寫作愛好者，不可錯(cuò)過為您精心挑選的10篇經(jīng)濟(jì)增長的特征，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

二、區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)性特征

除了差異性之外，區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的相關(guān)性也需要關(guān)注。而Moran''''sI統(tǒng)計(jì)量則是檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象全局空間自相關(guān)特征的一種常用指標(biāo)（P.A.PMoran，1950），其計(jì)算公式為：GRP），N為地區(qū)總數(shù)，Wij為空間權(quán)重矩陣。Moran''''sI取值范圍為[-1，1]，其大于0表明變量之間存在空間正相關(guān)，小于0表明變量之間存在空間負(fù)相關(guān)，而等于（或近似為）0，則說明變量為空間零自相關(guān)（即在空間上隨機(jī)分布）。同時(shí)，如果Moran''''sI的絕對值越大，表明變量在空間分布的（正/負(fù)）相關(guān)性越強(qiáng)。同時(shí)，對于Moran''''sI顯著性，可以通過Z值及其對應(yīng)的P值進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)（4）式，筆者以各省份省會(huì)之間距離的平方為權(quán)重，構(gòu)建了空間權(quán)重矩陣W，進(jìn)而計(jì)算了1978年~2012年我國人均名義GRP與人均實(shí)際GRP的Moran''''sI值。具體見圖3。其中，兩種人均GRP的Moran''''sI值均至少在3%的水平上顯著，且顯著水平也同Moran''''sI值一樣不斷提高。從圖3可以看出，不論是人均名義GRP還是人均實(shí)際GRP，兩者的Moran''''sI值在改革開放之后均呈現(xiàn)出不斷提高的趨勢。其中，人均名義GRP的Moran''''sI雖然在20世紀(jì)90年代初期有略微下降，但整體而言其上升的幅度更大，由最初時(shí)的0.09（1978年）逐漸上升至最高時(shí)的0.45（2010年）；而人均實(shí)際GRP的上升過程則相對平穩(wěn)一些，其最高值為2010年的0.32。綜上所述，我國各省份之間的人均GRP（包括名義與實(shí)際）具有比較顯著的全局正相關(guān)性（或空間集聚性）。在分析全局空間自相關(guān)之后，可以再考察我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的局部自相關(guān)特性，這主要通過Moran散點(diǎn)圖進(jìn)行分析，具體如圖4所示?？梢钥闯?，擬合曲線的斜率逐漸變大，表明省份人均實(shí)際GRP的全局自相關(guān)特征日趨明顯。同時(shí)，第一象限與第三象限（表示存在局域空間相關(guān)）的點(diǎn)逐步增多，而第二象限與第四象限（表示部存在局域空間相關(guān)）的點(diǎn)則有減少的趨勢。同時(shí)，1978年~2012年間我國各省份的名義GRP與實(shí)際GRP的Moran''''sI均為正，且都至少在10%水平下顯著。綜上所述，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有空間自相關(guān)特征。

篇2

中圖分類號 J211.22 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104(2008)06-0182-05

區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，和當(dāng)?shù)氐娜肆Y本積累狀況息息相關(guān)，而教育是增強(qiáng)人力資積累本的重要途徑之一。隨著中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人民收入的大幅提升，反映在人力資本投資上，在教育上的投入也不斷加大。教育投入的增加一方面加快了當(dāng)?shù)厝肆Y本的積累速度；另一方面，教育發(fā)展的地區(qū)不均衡性也加劇了地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展的差距。那么，教育到底是如何影響地區(qū)之間人力資本的配置？各地人力資本積累在地理空間上存在哪些特征？這些特征又是如何影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展？這些都是本文想探究與追尋的問題。

1 研究背景和基本假設(shè)

經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)增長的同時(shí)兼顧長期發(fā)展?jié)摿?。自?nèi)生增長理論崛起后，人力資本成為解釋經(jīng)濟(jì)增長的重要因素之一，再加上21世紀(jì)所強(qiáng)調(diào)創(chuàng)新活動(dòng)的知識經(jīng)濟(jì)體系，所以人力資本又扮演著關(guān)鍵性的角色，而教育是積累人力資本最主要的途徑之一。因此，通過加強(qiáng)教育投入成為各國可持續(xù)發(fā)展的重要舉措之一，中國也不例外。根據(jù)表1，中 國在過去10年中，平均教育年數(shù)不斷上升。這從一個(gè)層面體現(xiàn)了中國人力資本存量在不斷增加 。

從系統(tǒng)論的角度來看，教育為經(jīng)濟(jì)、社會(huì)長期可持續(xù)發(fā)展積累了所需的人力資本，推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長并確保未來發(fā)展?jié)摿?。與之對應(yīng)的是，經(jīng)濟(jì)增長又為教育發(fā)展提供了資源上的支持和人才上的需求。但是，人力資本存量對經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長的影響會(huì)不會(huì)受到其它因素的影響，比如性別、地區(qū)聚集效益、教育發(fā)展的不均衡程度？這些都是值得探討的問題。

1.1 人力資本在可持續(xù)發(fā)展中的作用

在可持續(xù)發(fā)展的探討中，人力資本始終是個(gè)不可忽視的要素。麥科魏等人在1992年提出擴(kuò)展的索羅模型，將人力資本視為生產(chǎn)函數(shù)的投入之一，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長是由人力資本累積所推動(dòng)，各國經(jīng)濟(jì)增長差異，主要是源自于人力資本累積的差異。［1］羅默將經(jīng)濟(jì)增長歸因于整體人力資本存量，此存量增加，創(chuàng)新能力提高，產(chǎn)生技術(shù)進(jìn)步，造成經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長。［2］但是，實(shí)證研究存在較大分歧。例如：普里切斯特指出人力資本對經(jīng)濟(jì)增長有負(fù)向但不顯著影響。［3］ 克拉達(dá)茲等人研究發(fā)現(xiàn)兩者關(guān)系是正向但不顯著，［4］而史卡佩塔等人發(fā)現(xiàn)兩者關(guān)系是正向且顯著。［5］

1.2 可持續(xù)發(fā)展中的性別與教育因素

人力資本對經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的影響，還會(huì)因?yàn)樾詣e或教育程度的不同而有所差異。諾斯等人認(rèn)為女性人力資本累積會(huì)提升勞動(dòng)生產(chǎn)力而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，而男性人力資本累積對經(jīng)濟(jì)增長有正向但不顯著影響。［6］ 保羅發(fā)現(xiàn)男性中等以上教育程度的人力資本存量對經(jīng)濟(jì)增長有正向且顯著影響，而女性中等以上教育程度人力資本存量對經(jīng)濟(jì)增長有負(fù)向但不顯著影響。［7］ 克拉達(dá)茲等人研究發(fā)現(xiàn)男性中等以上教育程度的人力資本累積對經(jīng)濟(jì)增長有負(fù)向但不顯著影響，而女性中等以上教育程度的人力資本累積對經(jīng)濟(jì)增長有正向但不顯著影響。［4］

地區(qū)的教育發(fā)展程度以及不同性別成員接受教育的機(jī)會(huì)，會(huì)對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)可 持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生長期深遠(yuǎn)影響。這也意味著，不同地區(qū)之間的教育非均衡化發(fā)展或不同性別之間的教育機(jī)會(huì)的不公平性，會(huì)對地區(qū)之間的長期可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生重要影響。所以，教育均衡化政策和教育公平性課題，在深層次上和長期可持續(xù)發(fā)展課題是息息相關(guān)的。

1.3 基本假設(shè)

為了進(jìn)一步探討教育發(fā)展和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展之間的關(guān)系，本文根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長理論和人力資本理論，得到如下三個(gè)假設(shè)：

假設(shè)一：男性平均接受教育年限越多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快；

假設(shè)二：女性平均接受教育年限越多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快；

假設(shè)三：勞動(dòng)力人口越多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快。

筆者研究發(fā)現(xiàn)從縣級層面來分析中國地方行為，往往存在空間自相關(guān)性，即鄰近的縣之間會(huì)互相影響，趨于一致性的行動(dòng)，從而出現(xiàn)地區(qū)性聚集現(xiàn)象。［8，9］

因此。本文進(jìn)一步假設(shè)：

假設(shè)四：教育發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長都會(huì)呈現(xiàn)空間自相關(guān)性。

2 模型構(gòu)建

本文采用一般最小二乘法（OLS）和空間計(jì)量模型方法，通過比較來選出更適宜的模型和估計(jì)，減少估計(jì)誤差。

2.1 基本模型

為計(jì)算不同性別教育發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響，對相關(guān)變量都采用對數(shù)值，具體模型如下：

lnyi=α+βlnXi+εi（1）

其中被解釋變量yi，是指2000年中國各縣GDP，單位是萬元。解釋變量向量X中有三個(gè)變量，分別是：各縣男性平均受教育年限、各縣女性平均受教育年限以及各縣15歲及以上人口總數(shù)。εi服從均值為0、方差為σ2的獨(dú)立正態(tài)分布。

2.2 空間計(jì)量模型介紹

所謂空間回歸模型，是在檢測出一般OLS回歸模型具有空間相關(guān)關(guān)系時(shí)，進(jìn)一步以空 間回歸模型估計(jì)來了解空間相關(guān)的影響?？臻g回歸模型，可以用空間滯后模型與空間誤差回歸模型兩種模型來分析，分別將其定義敘述如下：

2.2.1 空間滯后回歸模型

lnyi=α+ρWlnyi+lnβxi+εi（2）

其中l(wèi)nyi是因變量。Wlnyi是被解釋變量乘上空間上的鄰近矩陣。ρ是被解釋變量的空間滯后系數(shù)，xi是解釋變量。εi服從均值為0、方差為σ2的獨(dú)立正態(tài)分布。

2.2.2 空間誤差回歸模型

lnyi=α+βlnxi+εi且 εi=λWεi+μi（3）

模型變量定義與空間滯后回歸模型相同，兩者差異是空間誤差模型是在回歸模型中的殘差項(xiàng)里，多加上一個(gè)殘差項(xiàng)自己本身乘上空間上的鄰近矩陣。若其中空間誤差系數(shù)λ顯著異于零，即表示確實(shí)具有空間相關(guān)的關(guān)系。μi服從均值為0、方差為σ2的獨(dú)立正態(tài)分布。

3 空間計(jì)量模型的實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

本研究用到的變量數(shù)據(jù)，都來自中國地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)中的中國自然資源數(shù)據(jù)庫。對于全國2 873個(gè)縣，刪去數(shù)據(jù)缺失的縣，得到1 967個(gè)縣作為研究對象，并用Geoda軟件分析。

3.2 地理空間相關(guān)性檢驗(yàn)

3.2.1 整體空間自我相關(guān)性檢驗(yàn)

在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域中，用Moran's I來檢測研究范圍內(nèi)空間相關(guān)程度。［10，11］ Moran's I值一定介于-1到1 之間，大于0為正相關(guān)，小于0為負(fù)相關(guān)，值越大表示空間分布的相關(guān)性越大，即空間上有聚集分布的現(xiàn)象。本研究中各變量的Moran's I系數(shù)整理如表1，研究結(jié)果可得2000年中國各縣變量具有空間的正向相關(guān)性。各縣變量的 Moran's I都大于0代表與該縣相鄰地區(qū)有相似的屬性，且有聚集現(xiàn)象。

表2 中國各縣Moran's I檢驗(yàn)

Tab.2 County Moran's test in China變 量Moran's IP值顯著程度GDP的對數(shù)值0.728 1（0.001）***男性平均受教育年限的對數(shù)值0.755 0（0.001）***女性平均受教育年限的對數(shù)值0.757 6（0.001）***15歲及以上人口總數(shù)的對數(shù)值0.652 8（0.001）***

下面，采用局部空間自我相關(guān)分析（LISA）來檢測局部空間自我相關(guān)模式的顯著程度。［12］根據(jù)局部空間自我相關(guān)分析結(jié)果有H-H、L-L、L-H、H-L四種定義，其中H-H代表高人力資本存量的縣被同樣高人力資本存量的縣所圍繞；L-L代表低人力資本存量的縣被同樣低人力資本存量的縣所圍繞；L-H代表低人力資本存量的縣被高人力資本存量的縣所圍繞；H-L代表高人力資本存量的縣被人力資本存量的縣所圍繞。根據(jù)局部空間自我相關(guān)分析，并考量縣數(shù)據(jù)的可獲得性，得到1967個(gè)縣的分布圖及四種類型的分布情況，匯總在表3。

根據(jù)表3，中國各縣男性教育發(fā)展程度的分布存在很明顯區(qū)域聚集效應(yīng)，H-H地區(qū)有401縣，L-L地區(qū)有169個(gè)縣，L-H地區(qū)有2個(gè)縣，H-L有13個(gè)縣，其它1 382個(gè)縣沒有空間自相關(guān)性。從空間聚集情況來看，屬于H-H類型的人力資本存量聚集主要存在在東部沿海地區(qū)和中部，而L-L類型的人力資本存量聚集主要存在在中西部地區(qū)。

根據(jù)表3，中國各縣女性教育發(fā)展程度的分布存在很明顯區(qū)域聚集效應(yīng)，H-H地區(qū)有474縣，L-L地區(qū)有174個(gè)縣，L-H地區(qū)有2個(gè)縣，H-L有15個(gè)縣，其它1 302個(gè)縣沒有空間自相關(guān)性。從空間聚集情況來看，H-H類型的人力資本存量聚集主要存在在東部沿海地區(qū)和中部，而L-L類型的人力資本存量聚集主要存在在中西部地區(qū)。

比較表3中的男性和女性教育發(fā)展程度的情況，不難發(fā)現(xiàn)盡管都存在明顯的空間聚集效應(yīng)，但是在具體的空間分布上，男性人力資源存量和女性人力資本存量還是有差異的，比如男性人力資本存量在四川、廣東和廣西存在較大規(guī)模的聚集現(xiàn)象，而在這三個(gè)省上女性人力資本存量的聚集的規(guī)模就小很多了。但是,在東北三省,女性人力資本聚集規(guī)模要比男性人力資本聚集規(guī)模要大得多。這種差異，一方面體現(xiàn)了教育資源配置的空間、地域不均衡，另一方面體現(xiàn)了在性別上的教育資源配置依然還有不均衡的現(xiàn)象存在。

3.3 回歸估計(jì)及其比較分析

為了比較OLS和空間計(jì)量分析之間的差異，把縣GDP對數(shù)值和與相關(guān)變量的對數(shù)值分別進(jìn)行OLS回歸和空間分析回歸，回歸得到的結(jié)果匯總?cè)绫?。

根據(jù)OLS回歸發(fā)現(xiàn)，三個(gè)自變量都會(huì)顯著正向影響GDP，即男性人力資本存量越多、女性人力資本存量越多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快；人口越多，經(jīng)濟(jì)發(fā)展越快。不過，Moran's I值是0.527 3，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的地區(qū)空間效應(yīng)，因此，用OLS回歸得到的結(jié)果具有一定偏差。此外，根據(jù)LM lag、Robust LM lag和LM error、Robust LM lag來看，都是顯著，因此，適用于空間計(jì)量模型。

從空間滯后模型和空間誤差模型回歸的結(jié)果來看，各種檢驗(yàn)都通過。根據(jù)表4三個(gè)模型相比，都表明空間誤差模型最適合，因?yàn)榭臻g誤差模型的決定系數(shù)最大，赤池信息準(zhǔn)則都最小。因此，在本文的分析中，就采用空間誤差模型。

4 結(jié) 論

隨著科技不斷的進(jìn)步與創(chuàng)新，人力資本的投入對經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的影響一直是學(xué)者重視的課題。盧卡斯指出“人力資本累積是（東亞高增長地區(qū)）最主要的增長動(dòng)力，……人力資本之累積可能發(fā)生于學(xué)校、研究單位、生產(chǎn)過程以及貿(mào)易過程”。教育是百年樹人的事業(yè)，對于人力培訓(xùn)的角色是舉足輕重的。［14］

人力資本是促成經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。中國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展過程，會(huì)因人力資本存量、人口增長以及由于人力資本積累所帶來的知識技術(shù)創(chuàng)新與增長的交互作用，而產(chǎn)生各種不同的發(fā)展過程與現(xiàn)象，這些情況在早期的經(jīng)濟(jì)學(xué)家并未觀察到，其中最主要的原因就是當(dāng)時(shí)人力資本存量及其性質(zhì)的重要性并沒有被注意到，而本文研究的目的就是在解釋、說明人力資本存量及其性質(zhì)在中國經(jīng)濟(jì)增長過程中所扮演的重要角色。

通過空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析，得到如下三個(gè)結(jié)論：

（1）教育發(fā)展對經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展作用顯著。根據(jù)表4空間誤差模型，無論男性接受教育程度還是女性接受教育程度的增加，對經(jīng)濟(jì)增長的影響都是正向而且顯著的。因此，研究表明，假設(shè)一和假設(shè)二是成立的，即中國通過教育來積累人力資本進(jìn)而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的策略，是行之有效的。此外，勞動(dòng)力人數(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的影響也是正向而顯著的，這表明假設(shè)三成立。

根據(jù)表3空間誤差模型，GDP對勞動(dòng)力人數(shù)的彈性是0.879，而GDP對男性平均接受教育年限的彈性是0.662，GDP對女性平均接受教育年限的彈性是0.354。因此，不難看出，在三個(gè)彈性中，GDP對勞動(dòng)力人數(shù)的彈性最大，因此在中國勞動(dòng)力密集型特征還是很明顯，勞動(dòng)力人數(shù)的增長能夠?yàn)榻?jīng)濟(jì)提供所需要的相對廉價(jià)勞動(dòng)力，進(jìn)而吸引各國前來直接投資，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和增長。不過，人力資本存量的作用也不容忽視。

（2）教育發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長影響會(huì)因性別的不同而不同。根據(jù)表3的空間誤差模型，男性和女性的教育發(fā)展程度都是正向顯著影響經(jīng)濟(jì)增長，但是影響的力度不同。相對而言，男性人力資本存量對經(jīng)濟(jì)增長的作用要強(qiáng)于女性人力資本存量的作用。造成這種情況有幾方面原因：

其一、勞動(dòng)力市場的篩選機(jī)制。在工薪相同的情況下，用人單位更愿意招收男性，使得女性被迫選擇就業(yè)層次偏低的工作，而這些工作對國民經(jīng)濟(jì)的重要性要相對弱一些。

其二、女性有生育及其相關(guān)成本。女性工作不久便會(huì)面臨結(jié)婚、生育和哺乳等系列問題，生育問題使女性員工在一定時(shí)期內(nèi)退出勞動(dòng)力市場，產(chǎn)生工作生涯的中斷，而工作生涯的中斷，特別是較長時(shí)間的中斷，會(huì)降低雇員的實(shí)際掙得能力。當(dāng)女性雇員重新進(jìn)入勞動(dòng)力市場時(shí)，需要一段時(shí)期的恢復(fù)和調(diào)整，這些都會(huì)削弱女性對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。

（3）教育發(fā)展存量存在顯著的空間聚集效應(yīng)。整體空間自相關(guān)檢驗(yàn)和局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)都表明教育發(fā)展在空間分布上存在顯著空間自相關(guān)性，表明假設(shè)四是成立的，即互相鄰近的縣之間存在互相影響的關(guān)系，這種關(guān)系導(dǎo)致了聚集。本文分析了四種不同的聚集類型，表明中國教育發(fā)展存在不同的聚集族群特征，這種聚集會(huì)進(jìn)一步影響經(jīng)濟(jì)的不均衡。

造成這種空間聚集效應(yīng)的一個(gè)重要原因是存在溢出效應(yīng)。筆者的研究表明，中國公共教育財(cái)政存在顯著的溢出效應(yīng)。［15］當(dāng)教育財(cái)政資源存在顯著溢出效應(yīng)時(shí)，勢必出現(xiàn)相鄰地區(qū)教育資源配置的聚集效應(yīng)。教育是積累和開發(fā)人力資源的重要途徑，因此，教育財(cái)政資源的溢出效應(yīng)也導(dǎo)致地區(qū)人力資源分布的不均衡性。在中國可持續(xù)發(fā)展過程中，由于人力資源的作用越來越明顯，因此，人力資源在地區(qū)分布上的不均衡性，往往會(huì)加劇各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展上的不均衡性，出現(xiàn)發(fā)達(dá)地區(qū)越發(fā)達(dá)，落后地區(qū)越落后的局面。從整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展而言，這種不均衡的發(fā)展模式，在一定條件下存在合理性。［16］因?yàn)?，非均衡資源配置方式，也是一種約束條件下最優(yōu)的配置方式。但是，在經(jīng)濟(jì)長期可持續(xù)發(fā)展過程中，政府還需要從宏觀以及轉(zhuǎn)移支付等方面，積極引導(dǎo)教育等資源向薄弱地區(qū)進(jìn)行配置，實(shí)現(xiàn)長期均衡可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。由于存在溢出效應(yīng)和聚集效應(yīng)，政府在引導(dǎo)地區(qū)可持續(xù)發(fā)展上，可以通過設(shè)計(jì)示范效應(yīng)等長效機(jī)制，合理利用溢出效應(yīng)的積極結(jié)果，實(shí)現(xiàn)通過聚集進(jìn)而擴(kuò)散周邊而帶動(dòng)周邊地區(qū)發(fā)展的良性循環(huán)長期可持續(xù)發(fā)展模式。同時(shí)，要積極避免資源配置的過于集中現(xiàn)象，合理限制地區(qū)發(fā)展過程中可能出現(xiàn)的過于貧富不均的局面的出現(xiàn)。

（4）空間誤差模型要比OLS模型更適用于具有空間聚集效應(yīng)回歸估計(jì)及其問題研究。根據(jù)表3和表4，三種模型相比，空間誤差模型要優(yōu)于空間滯后模型，而空間滯后模型要優(yōu)于OLS模型。因此，在探討此類問題時(shí)，有必要先檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否具有空間相依性，即人力資本存量分布是否具有空間聚集效應(yīng)。當(dāng)存在空間聚集效應(yīng)時(shí)，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型要優(yōu)于OLS模型。

在研究具有空間聚集效應(yīng)的問題時(shí)，若采用不恰當(dāng)?shù)哪Ｐ蜁?huì)導(dǎo)致結(jié)論的誤差。例如根據(jù)表3，若采用OLS模型，發(fā)現(xiàn)女性教育發(fā)展程度對經(jīng)濟(jì)增長的影響是正向但不是很顯著的（僅在10％下顯著而在5％下不顯著）；若采用空間滯后模型，發(fā)現(xiàn)女性教育發(fā)展程度對經(jīng)濟(jì)增長的影響是正向且顯著（在5％下顯著）。另外，若采用OLS模型，那么GDP對勞動(dòng)力人數(shù)的彈性接近單位彈性其值是1012；若采用空間誤差模型，則為弱彈性，其值是0.879。因此，不同的估計(jì)方法會(huì)得到不同的結(jié)論，在進(jìn)行具有空間聚集效應(yīng)的實(shí)證問題研究上，要檢驗(yàn)其空間相依性，以免得到的結(jié)論存在較大誤差。

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Spatial Analysis of Education Development and Economy Development

GU Jiafeng

（Institute of Social Science Survey, Peking University, Beijing 100871,China）

Abstract Education system is one of the major ways to accumulate human resource stock in a country of regin and also is an important base of economy development. The paper used the data in the year 2000 at the national level to study the

篇3

中圖分類號：F061.2；F061.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-8131（2014）06-0096-04

經(jīng)濟(jì)增長是各國（地區(qū)）普遍追求的目標(biāo)，也是經(jīng)濟(jì)學(xué)著力解決的問題。縱觀主流經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，從重農(nóng)主義強(qiáng)調(diào)土地的作用到重商主義強(qiáng)調(diào)市場的作用，到古曲主義和新古典主義綜合強(qiáng)調(diào)各類生產(chǎn)要素（當(dāng)然包括土地）和發(fā)揮市場效率等的作用，都展示出這樣一幅圖景：人們在分析經(jīng)濟(jì)增長時(shí)，越來越多地把各類相關(guān)要素納入分析框架，從而越來越客觀、準(zhǔn)確地描述現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)增長過程以及各因素所起的作用和其存在的原因，推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展，進(jìn)而提高了人們調(diào)控經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能力。但是，一個(gè)比較明顯的問題卻還沒有引起人們的足夠重視：人之所成為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主體并在一定程度上掌控經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的均衡發(fā)展的根本原因，在于人區(qū)別于其他物種而具有智能生命的特質(zhì)，換句話說，就是人類可以通過知識積累提高其“掌控經(jīng)濟(jì)活動(dòng)”的能力，而這正是我們推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的根本，但是這點(diǎn)卻在很大程度上被主流經(jīng)濟(jì)學(xué)所忽視。本文擬通過對經(jīng)典經(jīng)濟(jì)增長理論的反思，探討人類知識，尤其是制度知識在經(jīng)濟(jì)增長中的作用。

一、經(jīng)濟(jì)增長理論的反思及問題的提出

人類的知識不論怎樣區(qū)分，基本上可以概括為關(guān)于自然的知識和關(guān)于人類自身的知識兩類，前者是人類探知和改造自然的技術(shù)性知識，而后者是關(guān)于人類自我組織的知識，可分別稱之為“技術(shù)知識”和“制度知識”。如果說各種經(jīng)濟(jì)增長理論中涉及知識的作用，大體都是指技術(shù)知識對經(jīng)濟(jì)增長的作用。不論是李嘉圖強(qiáng)調(diào)資本有機(jī)構(gòu)成提高的傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)增長，還是馬歇爾的新古典主義增長，最終都只是把知識對經(jīng)濟(jì)增長的作用局限于技術(shù)知識的作用。直至當(dāng)前，人們在研究知識對經(jīng)濟(jì)增長的作用時(shí)，大都是指技術(shù)知識在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長中的作用，如往往將信息技術(shù)作為知識的典型代表。這種認(rèn)識的主要原因，不僅在于經(jīng)濟(jì)增長分析中的新古典主義傾向，而且在于人們注重于從定量上確定知識在經(jīng)濟(jì)增長中的作用，而技術(shù)知識更容易量化。

但是，從現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)增長來看，人類的制度知識直接影響到社會(huì)經(jīng)濟(jì)制度的形成和有效性（張尚毅，1998a），進(jìn)而影響甚至決定經(jīng)濟(jì)增長的方式和成果。新古典主義的一個(gè)最基本特征是在經(jīng)濟(jì)分析中不考慮制度對經(jīng)濟(jì)的影響，將經(jīng)濟(jì)制度視為經(jīng)濟(jì)分析的外生因素；而李嘉圖的傳統(tǒng)增長理論雖然涉及制度因素，但是并沒從知識的角度進(jìn)行這方面的分析。事實(shí)上，我們從經(jīng)濟(jì)增長理論的基本發(fā)展脈絡(luò)可以看到這點(diǎn)。

張尚毅：制度知識對經(jīng)濟(jì)增長的作用及人力資本第二特征隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及人們對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求，經(jīng)濟(jì)增長理論也不斷發(fā)展演變，從重農(nóng)主義到重商主義等無不如此。現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長理論源于哈羅德和多馬的經(jīng)濟(jì)增長模型，他們假定技術(shù)等經(jīng)濟(jì)變量不發(fā)生改變，從資本和儲(chǔ)蓄的相互關(guān)系引出經(jīng)濟(jì)增長模型，從而推出一個(gè)最優(yōu)經(jīng)濟(jì)增長路徑，并以此提出經(jīng)濟(jì)增長的制約因素。作為新古典主義的繼承者，哈羅德等人在其模型中沿襲了新古典主義傳統(tǒng)，將經(jīng)濟(jì)增長直接與儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為資本聯(lián)系起來，指出經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要取決于資本的投入量，但這只是從一個(gè)方面論證了經(jīng)濟(jì)增長的因素。隨著新古典主義增長模型的發(fā)展，產(chǎn)生了以索洛模型為代表的新的經(jīng)濟(jì)增長模型。索洛模型以定量分析的方法，引入勞動(dòng)、技術(shù)等變量，從而使經(jīng)濟(jì)增長不僅和資本，而且和勞動(dòng)、技術(shù)的變化聯(lián)系起來（索洛，1988）。經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展使人們可以用定量方法分析出技術(shù)對經(jīng)濟(jì)的具體貢獻(xiàn)和大多數(shù)經(jīng)濟(jì)理論一樣，通過將實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)引入經(jīng)濟(jì)增長模型，進(jìn)而推導(dǎo)出各個(gè)變量的具體效應(yīng)，是在數(shù)理上有說服力的方法，正如馬克思所指出的那樣：“一門科學(xué)只有在它成功運(yùn)用數(shù)學(xué)時(shí)，才算達(dá)到了真正完美的地步”（拉法格，1957）。經(jīng)濟(jì)學(xué)也正因?yàn)槌浞诌\(yùn)用了數(shù)學(xué)成果，從而使其成為真正的科學(xué)，經(jīng)濟(jì)增長才得以在一定程度上為人類所掌控。 ，索洛在這方面作出了杰出貢獻(xiàn)，他通過設(shè)立和技術(shù)有關(guān)的規(guī)模變量，分析出技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度索洛采用美國1909―1940年經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有關(guān)數(shù)據(jù)，估算出美國平均經(jīng)濟(jì)增長率中技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)約占51%左右；而對1909―1949年美國非農(nóng)部門的估算，這個(gè)比例提高至87.5%，并且在這40年中后半部分技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)約為前半部分的5.83倍（索洛 等，1991）11。這些實(shí)證數(shù)據(jù)不僅驗(yàn)證了技術(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，而且也說明了隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，技術(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的作用越來越大。 。新古典主義經(jīng)濟(jì)增長模型強(qiáng)調(diào)資本、勞動(dòng)、技術(shù)等經(jīng)濟(jì)變量對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，但制度等經(jīng)濟(jì)變量依然被排除在經(jīng)濟(jì)增長分析之外。

引入技術(shù)變量，實(shí)質(zhì)上是在一定程度上將知識引入經(jīng)濟(jì)分析中，新古典主義經(jīng)濟(jì)增長理論可以從定量的角度論述知識、技術(shù)等經(jīng)濟(jì)變量對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度。如丹尼森曾估算出美國在1948―1973年的經(jīng)濟(jì)增長有28%左右歸因于知識的進(jìn)展（索洛 等，1991）256。這些關(guān)于知識對經(jīng)濟(jì)增長作用的論述，引起了人們對知識對經(jīng)濟(jì)增長作用的重視，一些學(xué)者也逐漸將知識納入經(jīng)濟(jì)增長分析之中，從而使知識在經(jīng)濟(jì)增長分析中由外生變量內(nèi)生化。然而，真正將知識明確引入經(jīng)濟(jì)增長分析的是保羅?羅默。羅默所提出的新經(jīng)濟(jì)增長理論，進(jìn)一步從技術(shù)分解出知識對經(jīng)濟(jì)增長的重要性。與索洛不同的是，羅默的經(jīng)濟(jì)增長理論不僅使經(jīng)濟(jì)分析能預(yù)測經(jīng)濟(jì)的長期趨勢，而且可以將經(jīng)濟(jì)的短期變化預(yù)測出來，從而能更準(zhǔn)確地測量知識對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)。新經(jīng)濟(jì)增長理論明確指出經(jīng)濟(jì)增長并不依賴于勞動(dòng)力的增長，進(jìn)而提高了人們對知識在經(jīng)濟(jì)增長中作用的認(rèn)識（Romer，1986）。

知識在經(jīng)濟(jì)增長中的重要性被人們發(fā)現(xiàn)并重視，得益于現(xiàn)實(shí)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也得益于于經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展。經(jīng)濟(jì)學(xué)中經(jīng)濟(jì)增長理論的發(fā)展，向我們展示了這樣一幅圖景：經(jīng)濟(jì)實(shí)踐和經(jīng)濟(jì)理論相一致，而經(jīng)濟(jì)理論又往往超越經(jīng)濟(jì)實(shí)踐，給經(jīng)濟(jì)實(shí)踐以指導(dǎo)，而這在很大程度上要?dú)w功于人類關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長的知識的進(jìn)展。目前，主流經(jīng)濟(jì)增長理論雖然將各種生產(chǎn)要素納入經(jīng)濟(jì)增長分析中，但是對于知識在經(jīng)濟(jì)增長中的作用，主要強(qiáng)調(diào)了技術(shù)知識的作用，忽略了制度知識的作用，也沒有較為普遍地指明各類知識（特別是制度知識）分別在經(jīng)濟(jì)增長中所起的作用。因此，其無法說明為什么知識（實(shí)際上是技術(shù)知識）在一些經(jīng)濟(jì)態(tài)中的作用較強(qiáng)，而在另一些經(jīng)濟(jì)態(tài)中的作用相對較弱；更無法回答為什么技術(shù)主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)增長發(fā)生在一些國家或地區(qū)，而不發(fā)生在其他國家或地區(qū)。因此，要將知識真正引入經(jīng)濟(jì)增長分析中，不能僅從技術(shù)知識方面著手，還要將人類關(guān)于自身的知識納入其中。由于新古典義傳統(tǒng)理論在技術(shù)知識方面作了比較系統(tǒng)的論述，下文著重分析制度知識對經(jīng)濟(jì)增長的作用。

二、經(jīng)濟(jì)增長的知識基礎(chǔ)

當(dāng)我們依賴于自然資源推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長時(shí)，自然會(huì)得出增長存在極限的結(jié)論（米都斯，1997）；而新經(jīng)濟(jì)增長理論對增長極限進(jìn)行了否定，提出由知識所決定的增長遞增效益。今天，在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中出現(xiàn)的更多地依靠技術(shù)知識而相對較少地依靠其他資源推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的現(xiàn)象，正如羅默所說的那樣，從本質(zhì)上來說只不過是人類對于自然界認(rèn)識的深化以及運(yùn)用這些技術(shù)性知識推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。但是，由于主流的經(jīng)濟(jì)增長理論繼承了新古典主義傳統(tǒng)，雖然指出了知識對經(jīng)濟(jì)增長起著十分巨大的作用，卻不能用人類全部知識的進(jìn)展來解釋經(jīng)濟(jì)增長，也正因?yàn)槿绱?，無法解答我們前述的一些基本問題。

奧地利學(xué)派學(xué)者哈耶克在他的有關(guān)論著中將人類知識作為經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)，指出“均衡僅僅以人們在試圖執(zhí)行可能達(dá)到均衡的初始計(jì)劃的過程中確實(shí)獲得的知識為基礎(chǔ)”（哈耶克，1989），從而將知識完全融入整個(gè)經(jīng)濟(jì)分析中，這種無區(qū)別地將人類關(guān)于自然的知識和人類自身的知識融入經(jīng)濟(jì)分析，與國際經(jīng)合組織關(guān)于知識經(jīng)濟(jì)中知識的基本認(rèn)識是一致的。用人類全部知識解釋經(jīng)濟(jì)增長所要說明的問題是，社會(huì)經(jīng)濟(jì)均衡并非如新古典主義經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)的是具有同質(zhì)性經(jīng)濟(jì)主體的均衡，而是具有異質(zhì)性經(jīng)濟(jì)主體（擁有不同量和質(zhì)的關(guān)于自然和自身的知識）的均衡，這就必須解決異質(zhì)性經(jīng)濟(jì)主體相互耦合的問題，必須明確具有不同知識的經(jīng)濟(jì)主體之間為什么存在相互沖突，怎樣才能相互耦合，進(jìn)而達(dá)到均衡，保持一個(gè)經(jīng)濟(jì)態(tài)的穩(wěn)定與發(fā)展（張尚毅，1998b）。從制度知識的角度，我們可以比較容易解決這個(gè)問題，因?yàn)椴煌慕?jīng)濟(jì)主體不但具有不同的個(gè)性知識，而且具有作為耦合基礎(chǔ)的共性知識，這些知識就是我們所稱的知識傳統(tǒng)；知識傳統(tǒng)決定了一個(gè)經(jīng)濟(jì)態(tài)可能具有的經(jīng)濟(jì)制度優(yōu)化水平，從而也就決定了該經(jīng)濟(jì)態(tài)可能接受或者擁有的技術(shù)知識水平，進(jìn)而呈現(xiàn)出與之相適應(yīng)的經(jīng)濟(jì)增長水平這點(diǎn)我們可以從中國以及許多國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的歷史事實(shí)看到。中國近代的落后并非在于不知道當(dāng)時(shí)西方世界技術(shù)知識的發(fā)達(dá)程度，也引進(jìn)過在當(dāng)時(shí)較為先進(jìn)的技術(shù)，但是，仍然無法改變中國落后的經(jīng)濟(jì)社會(huì)狀況；反之，一些國家（如日本）在近代的崛起也不是因?yàn)楸任覀兏嗟亓私猱?dāng)時(shí)先進(jìn)的技術(shù)知識。決定經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的關(guān)鍵在于我們關(guān)于制度知識的缺乏，或者說擁有先進(jìn)制度知識的人很少，不足以自我產(chǎn)生或接受新的經(jīng)濟(jì)制度。 。正如諾思所指出的那樣，“制度框架為經(jīng)濟(jì)增長提供了一個(gè)適宜的環(huán)境”（諾思，1989）?？傊哂胁煌R水平（包括制度知識和技術(shù)知識）的經(jīng)濟(jì)主體決定了經(jīng)濟(jì)均衡狀態(tài)的不同，從而使經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出不同的階段性特征。

我們認(rèn)為當(dāng)一個(gè)經(jīng)濟(jì)態(tài)的人群中關(guān)于制度知識的分布程度相對較低時(shí)，是不可能產(chǎn)生出更有效率的經(jīng)濟(jì)制度的。因此，具有足夠多的不斷優(yōu)化的制度知識的人群就成為一個(gè)經(jīng)濟(jì)態(tài)不斷進(jìn)化的基礎(chǔ)。這僅僅是從經(jīng)濟(jì)態(tài)自組織內(nèi)部看問題，如果考慮到經(jīng)濟(jì)增長不僅是自組織內(nèi)部進(jìn)化的結(jié)果，而且還可以通過獲得外部性知識來實(shí)現(xiàn)，那么，具有先進(jìn)的制度知識，或者更通俗地講具有前沿性制度知識的人群分布狀況，將決定一個(gè)經(jīng)濟(jì)態(tài)進(jìn)化的可能性，從而決定經(jīng)濟(jì)增長狀況。因此，人類經(jīng)濟(jì)發(fā)展與進(jìn)步的歷史，從實(shí)質(zhì)上看就是人類各種經(jīng)濟(jì)制度進(jìn)步的歷史，各類不同的經(jīng)濟(jì)制度決定了經(jīng)濟(jì)可能達(dá)到的增長程度。因此，經(jīng)濟(jì)增長（包括我們今天所說的知識經(jīng)濟(jì)）事實(shí)上都是人類技術(shù)知識和制度知識共同進(jìn)步的結(jié)果。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展是人類知識普遍發(fā)展的結(jié)果，人類關(guān)于自然和自身的知識逐步深化過程也就是經(jīng)濟(jì)增長隨之加快的過程。不同階段的知識構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相應(yīng)階段的基礎(chǔ)，也就是說，人類對自然和自身不同的認(rèn)知階段實(shí)現(xiàn)了不同程度的經(jīng)濟(jì)增長。每一個(gè)時(shí)代都有著自身前沿的知識，這是一個(gè)經(jīng)濟(jì)態(tài)乃至一個(gè)社會(huì)發(fā)展與進(jìn)步的充要條件。社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展雖然在傳統(tǒng)知識的基礎(chǔ)上進(jìn)行，但是，如果沒有社會(huì)前沿性知識的普遍發(fā)展，那么，這個(gè)經(jīng)濟(jì)態(tài)將停留在原有的基礎(chǔ)上。這就是為什么有些國家和地區(qū)在經(jīng)歷了一定發(fā)展以后，停留在不發(fā)達(dá)陷阱的原因。然而，這仍然無法回答這些國家和地區(qū)為什么沒有將他們的前沿性知識運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的這個(gè)問題。關(guān)于這點(diǎn)羅默也沒有給出答案，他雖然指出了技術(shù)知識的增長遞增效益，但是沒有指出一個(gè)經(jīng)濟(jì)態(tài)為什么要運(yùn)用前沿性技術(shù)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。諾思對此作出了解答，他認(rèn)為一些國家和地區(qū)之所以停留在不發(fā)達(dá)陷阱的關(guān)鍵原因，在于沒有制訂或?qū)嵤┱T致這些前沿性知識運(yùn)用于經(jīng)濟(jì)的經(jīng)濟(jì)制度，“正是人類組織的成功或失敗決定著社會(huì)是進(jìn)步還是倒退”（諾思，19992）。對此，汪丁丁（2001）作出了更進(jìn)一步的分析，他認(rèn)為人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)制度不斷完善的原因在于人類關(guān)于制度的知識不斷豐富，在探索過程中，人類代代相傳、不斷積累的關(guān)于制度的知識構(gòu)成知識傳統(tǒng)，而在知識傳統(tǒng)基礎(chǔ)上的制度創(chuàng)新引發(fā)了技術(shù)知識的不斷進(jìn)步。因此，人類在推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長過程中必須全面地運(yùn)用關(guān)于自然的知識和關(guān)于自身的知識，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長以技術(shù)進(jìn)步為主導(dǎo)，進(jìn)而使知識成為經(jīng)濟(jì)增長的基礎(chǔ)。這個(gè)基礎(chǔ)既得益于人類關(guān)于自身知識的進(jìn)展――實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)制度的演進(jìn)，同時(shí)也得益于人類關(guān)于自然知識的進(jìn)展――實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)技術(shù)的進(jìn)步，進(jìn)而在兩方面的共同作用下實(shí)現(xiàn)以知識為基礎(chǔ)的經(jīng)濟(jì)增長。

三、制度知識：人力資本第二特征

知識對經(jīng)濟(jì)增長的遞增作用，我們可以視為知識的經(jīng)濟(jì)化。知識依托于人類自身，知識所表明的經(jīng)濟(jì)特征和人力資本有著十分密切的關(guān)系。經(jīng)濟(jì)學(xué)家在研究知識對經(jīng)濟(jì)的作用時(shí)，幾乎無一例外地要論及人力資本。從相互關(guān)系上來說，人力資本和知識是相互依存的，這點(diǎn)我們可以從經(jīng)濟(jì)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)展史中看到。費(fèi)雪在1906年發(fā)表的《資本的性質(zhì)與收入》一文中首次提出人力資本的概念，并將其納入經(jīng)濟(jì)分析的理論框架中；1935年美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家沃爾什發(fā)表了《人力資本觀》，明確地指出了人力資本和個(gè)人知識的相互性，也進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了受教育的經(jīng)濟(jì)意義；其后，舒爾茨系統(tǒng)闡述了人力資本在經(jīng)濟(jì)中的作用，指出通過對成人和兒童進(jìn)行教育、提高他們健康狀況等本身就是資本積累。從舒爾茨等人的基本觀點(diǎn)中我們可以發(fā)現(xiàn)，和物質(zhì)資本相對應(yīng)的人力資本應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的過程從本質(zhì)上來說就是知識的經(jīng)濟(jì)化。知識在經(jīng)濟(jì)增長中的運(yùn)用實(shí)際上就是人力資本優(yōu)化的結(jié)果，這和我們在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所看到的現(xiàn)象是一致的。

人力資本的積累和經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一致的，人力資本在全部資本中比例越高，知識經(jīng)濟(jì)化程度也越高。有關(guān)研究表明，一國人力資源占世界的比重與其國民生產(chǎn)總值占世界的比重基本是一致的，如美國人力資源占世界比重居前，其國民生產(chǎn)總值比重也居世界前列（李仲生，2006）。值得注意的是，教育是決定與現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長相適應(yīng)的人力資本的主要因素，也是現(xiàn)代人類獲得知識的主要途徑。從一定意義上來說，教育發(fā)達(dá)程度決定了一個(gè)國家或地區(qū)的知識分布狀況，從而也就決定了其經(jīng)濟(jì)增長狀態(tài)中國改革開放以來的發(fā)展證明了這點(diǎn)：經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較快的地區(qū)，往往也也是教育水平相對較高的地區(qū)。相關(guān)研究表明，1982年，東部地區(qū)人均受教育年限是中西部地區(qū)的1.32倍，而到2004年擴(kuò)大到1.53倍（張邦輝 等，2007）。 。

技術(shù)知識可以通過實(shí)驗(yàn)的方法獲得，我們可以視其為人力資本的第一特征；制度知識是不能通過實(shí)驗(yàn)的方法獲得的經(jīng)驗(yàn)性知識，我們可以視其為人力資本的第二特征。可以說，人類經(jīng)過長期積累的制度知識是制度創(chuàng)新的基礎(chǔ)，具有相應(yīng)制度知識的人群數(shù)量和分布狀況與制度創(chuàng)新之間服從概率分布。而從概率的角度看，人群制度知識的分布將依大數(shù)定律收斂于某一期望值，這個(gè)期望值代表制度的優(yōu)化程度。比如，中國改革開放以來，之所以受教育程度相對較高的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長較快，是由于這些地區(qū)有較多具有相應(yīng)制度知識的人群。另外，從技術(shù)水平相對較低的不同地區(qū)利用后發(fā)優(yōu)勢發(fā)展的不同成效來看，一個(gè)地區(qū)能夠吸收和消化的技術(shù)水平取決于其制度優(yōu)化程度，也就是說其現(xiàn)實(shí)技術(shù)知識的先進(jìn)程度決定于制度知識。正如諾思所指出的那樣：“盡管可以利用其他社會(huì)的成就，發(fā)達(dá)國家和欠發(fā)達(dá)國家之間的差距卻在繼續(xù)擴(kuò)大”（諾思，2013），分析其中的原因就在于欠發(fā)達(dá)國家人群的制度知識分布狀況不能支持先進(jìn)技術(shù)的高效應(yīng)用，更不能促成新的技術(shù)創(chuàng)新。因此，不論是從內(nèi)部產(chǎn)生技術(shù)知識，還是從外部引入技術(shù)知識，技術(shù)知識對經(jīng)濟(jì)增長作用的發(fā)揮都將取決于制度知識的分布狀況，具有較先進(jìn)制度知識的地區(qū)最終將成為發(fā)達(dá)地區(qū)。這給我們的啟示是：著力培養(yǎng)人力資本，特別是提高制度知識水平是一個(gè)國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本途徑。

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篇4

近幾年來，內(nèi)蒙古的經(jīng)濟(jì)增長快的驚人，然而就業(yè)卻呈現(xiàn)了與經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào)的現(xiàn)狀和階段性的特征，經(jīng)濟(jì)增長拉動(dòng)的就業(yè)人數(shù)很低。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，第一產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重占很大份額但產(chǎn)值很??；第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值很高而吸納的就業(yè)人數(shù)卻很小，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)失衡；第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后，吸納就業(yè)能力很弱。

實(shí)證研究

（一）變量和數(shù)據(jù)的選取

本文選取1980-2009年30年間的數(shù)據(jù)，來源于《2010年內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》。主要采用指標(biāo)為：一是衡量經(jīng)濟(jì)增長的量：內(nèi)蒙古國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP和各產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值GDPi（i=1，2，3）；二是內(nèi)蒙古的就業(yè)人數(shù)，包括總的就業(yè)人數(shù)L和各個(gè)產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)Li（i=1，2，3）。

（二）平穩(wěn)性、協(xié)整、格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

本文采用ADF檢驗(yàn)法對LNGDP和LNL進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)檢變量二階差分后是平穩(wěn)的。接著采用Johansen檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)至少存在一個(gè)協(xié)整向量，表明變量之間存在長期均衡關(guān)系。最后進(jìn)行Granger檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)GDP是L的Granger原因（0.0210.05），它們之間呈單向Granger因果關(guān)系。

（三）經(jīng)濟(jì)增長與總就業(yè)之間的關(guān)系

LNGDP與LNL的散點(diǎn)圖。從圖1可以看到LNGDP與LNL大致呈指數(shù)分布，設(shè)模型為L=aGDPα（α為就業(yè)彈性），變換為LNL=c+α*LNGDP（其中Lna=c），上述模型估計(jì)如下：

LNL=6.34+0.08LNGDP R2=0.81 D.W=0.17 （1）

（131.33）（11.19）

從方程（1）看出，模型在總體程度上擬合不錯(cuò)，R2=0.81，各變量都通過了檢驗(yàn)。

各產(chǎn)值與各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)階段性特征

為了能夠深入研究經(jīng)濟(jì)增長與就業(yè)的關(guān)系，從各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)與各產(chǎn)值之間入手。首先做了各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)時(shí)序圖，如圖2、圖3、圖4所示（數(shù)據(jù)經(jīng)過sas標(biāo)準(zhǔn)化）。

由圖2、圖3、圖4看出，各產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)不是持續(xù)增長的，都有一定的間斷性，而各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值卻是持續(xù)增長的，它們之間呈現(xiàn)不協(xié)調(diào)關(guān)系，其中圖3表現(xiàn)最為明顯，從1980開始就業(yè)人數(shù)持續(xù)增長，到1996年突然下降，直到2004年才開始緩慢上升。為了進(jìn)一步分析問題，綜合了圖2、圖3、圖4，分三段進(jìn)行研究。第一段從1980-1995年；第二段從1996-2004年，第三段從2005-2009年。

（一）第一階段各產(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)的特征

LNL1=6.05+0.04LNGDP1 （2）

（120.60）（3.84） R2=0.51 D.W=0.72

LNL2=4.11+0.25LNGDP2 （3）

（36.83）（9.88） R2=0.87 D.W=0.29

LNL3=3.76+0.34LNGDP3 （4）

（55.39）（21.79） R2=0.97 D.W=1.21

方程（2）、（3）、（4）各變量都通過了檢驗(yàn)，各方程在整體上擬合還不錯(cuò)。在第一時(shí)間段中，無論是第一、二產(chǎn)業(yè)還是第三產(chǎn)業(yè)，它們都對就業(yè)起到了拉動(dòng)作用。第一產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)就業(yè)的彈性為0.04；第二產(chǎn)業(yè)為0.25；第三產(chǎn)業(yè)為0.34。第三產(chǎn)業(yè)吸納的就業(yè)空間最大。

第一階段從1980年到1995年，這時(shí)恰值“六五”“七五”和“八五”是改革開放初中期，內(nèi)蒙古的經(jīng)濟(jì)在粗放型的增長方式下運(yùn)行，非農(nóng)經(jīng)濟(jì)有了很大的發(fā)展，所吸納的就業(yè)人數(shù)空間很大，呈現(xiàn)出每個(gè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增加都能帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的增加的特點(diǎn)。

（二） 第二階段各產(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)的特征

LNL1=6.08+0.04LNGDP1 （5）

（57.62）（2.23） R2=0.41 D.W=2.02

LNL2=7.31-0.33LNGDP2 （6）

（35.98）（-10.34）R2=0.94 D.W=1.88

LNL3=5.03+0.11LNGDP3 （7）

（12.59）（1.79） R2=0.31 D.W=1.18

在方程（5）、（6）、（7）中，只有方程（6）通過了檢驗(yàn)且擬合良好，其余方程都沒有通過檢驗(yàn)，擬合效果較差。情況不如第一階段，第一產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)就業(yè)彈性0.04；第二產(chǎn)業(yè)為-0.33；第三產(chǎn)業(yè)為0.11。經(jīng)濟(jì)增長只對第一、三產(chǎn)業(yè)起到了拉動(dòng)作用且很小，而對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的拉動(dòng)反而是負(fù)的，這說明經(jīng)濟(jì)的增長并不一定能帶來就業(yè)人數(shù)的同步增加，這與經(jīng)濟(jì)理論相背離。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)呈現(xiàn)不協(xié)調(diào)現(xiàn)狀。

第二階段從1996年到2004年，這時(shí)恰值“九五”和“十五”。內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，也是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級、經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變的重要時(shí)期。這時(shí)期經(jīng)濟(jì)的增長對就業(yè)的拉動(dòng)作用變得緩慢，第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)彈性還是負(fù)數(shù)，出現(xiàn)了“排斥”現(xiàn)象。

（三）第三階段各產(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)的特征

LNL1=6.05+0.03LNGDP1 （8）

（33.24）（1.36） R2=0.38 D.W=2.54

LNL2=3.87+0.16LNGDP2 （9）

（22.64）（7.72） R2=0.95 D.W=3.37

LNL3=4.00+0.23LNGDP3 （10）

（9.10）（4.17） R2=0.85 D.W=1.39

在方程（8）、（9）、（10）中，只有方程（8）沒有通過檢驗(yàn)且擬合效果較差。第三階段情況還是不如第一階段，第一產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)就業(yè)的彈性為0.03；第二產(chǎn)業(yè)為0.16；第三產(chǎn)業(yè)為0.23，雖然對就業(yè)的拉動(dòng)都是正作用，但全都是小于第一階段。

第三階段從2005年到2009年，這時(shí)恰值“十一五”，內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)增長方式，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理化，較第二階段情況有所好轉(zhuǎn)，每個(gè)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值增加都能帶動(dòng)各產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)的增加，但還是弱于第一段。

各產(chǎn)值與各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)協(xié)調(diào)性分析

（一）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)不符

從表1看出1980年內(nèi)蒙古第一、二、三產(chǎn)業(yè)的比例為26.4∶47.2∶26.4，同期第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)比例為65.97∶18.57∶15.46；2009年內(nèi)蒙古第一、二、三產(chǎn)業(yè)比例為9.5∶52.5∶38，同期第一、二、三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)比例為48.84∶16.92∶34.24。由此看出，在這三十年中第一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比重下降了16.9%，就業(yè)比重下降17.13%；第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比重上升5.3%，就業(yè)比重下降1.65%；第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重上升11.6%，就業(yè)比重上升18.78% 。第一產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)“產(chǎn)值低，就業(yè)高”的特點(diǎn)，這顯然是不合理的。這說明農(nóng)村牧區(qū)存在著大量的富裕勞動(dòng)力，大量的勞動(dòng)力積壓在第一產(chǎn)業(yè)上，導(dǎo)致了農(nóng)牧民的低收入，低消費(fèi)，成為第二、三產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的障礙。

第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重很大，但就業(yè)人數(shù)比重急劇的減少，呈現(xiàn)“產(chǎn)值高，就業(yè)低”的特點(diǎn)。從1980年的產(chǎn)業(yè)比重上升了5.3%，同期就業(yè)比重卻下降了1.65%。這說明第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展排斥勞動(dòng)力。內(nèi)蒙古的工業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，主要發(fā)展重工業(yè)，輕工業(yè)發(fā)展較慢。大量的資金都集中于重化工業(yè)行業(yè)，工業(yè)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)不斷地萎縮。資本密集型產(chǎn)業(yè)會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力資源的大量閑置和浪費(fèi)，造成過高的失業(yè)率。投資的高增長率主要帶來的只是就業(yè)者的人均資本準(zhǔn)備水平的提高，拉動(dòng)就業(yè)的作用較差，這是內(nèi)蒙古投資主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展而就業(yè)彈性卻下降的原因所在（劉仙梅，2007）。第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度緩慢，從這三十年中，第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比重上升11.6%，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重上升18.78%

（二）外部環(huán)境和政策的影響

“九五”和“十五”期間內(nèi)蒙古受市場經(jīng)濟(jì)體制改革、亞洲金融危機(jī)和區(qū)內(nèi)外企業(yè)競爭的影響，大批虧損國有企業(yè)，集體企業(yè)不得不破產(chǎn)，兼并或調(diào)整結(jié)構(gòu)，從而導(dǎo)致了大量的富余職工失去原有的工作崗位淪為失業(yè)人員，成為了第二產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力凈流出的原因。自1999年實(shí)施西部大開發(fā)以來，內(nèi)蒙古實(shí)施了更加傾斜的財(cái)政支付政策，而這些財(cái)政支出大多數(shù)都投放在能源和基礎(chǔ)原材料等開發(fā)項(xiàng)目上。這些項(xiàng)目雖然耗資很大，帶來經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，但吸納的就業(yè)空間很有限。

政策建議

由上述分析可知，今后內(nèi)蒙古仍面臨很大的就業(yè)壓力。經(jīng)濟(jì)增長雖然是就業(yè)增長的前提條件，也是解決失業(yè)問題的根本出路，但經(jīng)濟(jì)增長并不一定能拉動(dòng)就業(yè)增長，如果不實(shí)施一些輔助措施，經(jīng)濟(jì)增長不一定直接轉(zhuǎn)化為就業(yè)機(jī)會(huì)（李湘合等，2006）。因此提出以下幾方面的建議：

一是無論是哪個(gè)階段，第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加對就業(yè)人數(shù)的拉動(dòng)作用是最大的，所以要充分挖掘第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)空間，內(nèi)蒙古有豐富的自然資源和獨(dú)特的自然、人文景觀。應(yīng)該大力發(fā)展旅游業(yè)、房地產(chǎn)、奶制品等為主導(dǎo)的第三產(chǎn)業(yè)。二是實(shí)行有利于擴(kuò)大就業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略合理化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。三是鼓勵(lì)和支持非國有經(jīng)濟(jì)和中小企業(yè)的發(fā)展，發(fā)展那些能吸納就業(yè)人數(shù)多的個(gè)體和私營經(jīng)濟(jì)，廣辟就業(yè)門路，多渠道地?cái)U(kuò)大就業(yè)。

參考文獻(xiàn)：

1.劉仙梅.內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)增長與擴(kuò)大就業(yè)的關(guān)系研究[J].經(jīng)濟(jì)論壇，2007（11）

2.齊建國.中國經(jīng)濟(jì)的最大威脅是就業(yè)彈性急劇下降[J].世界經(jīng)濟(jì)，2000（3）

篇5

改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，取得了舉世矚目的成就，但近年來消費(fèi)與投資比例失衡問題日益突出，消費(fèi)在GDP中的占比逐年下降，至2010年僅為46.98%， 2003年~2010年投資占比連續(xù)八年超過40%。

根據(jù)國內(nèi)一些學(xué)者的研究，我國消費(fèi)率的合理區(qū)間是61%~65% ，投資率的合理區(qū)間相應(yīng)為35%~38%（吳忠群，2002），按照這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)判斷我國投資率已經(jīng)長時(shí)間超出了合理范圍。其次，從我國建國后經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷史上看，共有三個(gè)歷史時(shí)期投資率超過40%，分別是1959年，1993年~1995年，2003年~2010年，在前兩個(gè)歷史時(shí)期，當(dāng)投資率超過40%后，均導(dǎo)致了隨后經(jīng)濟(jì)收縮，因而最近連續(xù)八年投資率超過40%也顯示我國經(jīng)濟(jì)失衡問題嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)存在運(yùn)行不穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)。再次，從當(dāng)前經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)際情況來看，全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)后，我國外貿(mào)需求大幅波動(dòng)，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)大幅波動(dòng)，進(jìn)一步凸現(xiàn)了投資消費(fèi)失衡的問題。

一、 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)有眾多學(xué)者研究投資消費(fèi)失衡問題，主要的觀點(diǎn)有：一是我國國民經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)失衡的直接原因是國民儲(chǔ)蓄率過高（程選等，2008）；二是農(nóng)村人口巨大、城市化水平低、人口撫養(yǎng)比低的人口結(jié)構(gòu)，決定了中國經(jīng)濟(jì)增長模式“出口導(dǎo)向”和“高投資、低消費(fèi)”的特點(diǎn)（姚洋，2009）；三是“投資驅(qū)動(dòng)和出口拉動(dòng)”的粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式是導(dǎo)致“兩高一低”的直接的、根本的原因（龔敏等，2009）；四是當(dāng)前由固定資產(chǎn)投資和凈出口拉動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長模式，其根源是現(xiàn)行收入分配機(jī)制中存在扭曲（汪同三，2007）。

1. 國民儲(chǔ)蓄率過高。程選（2008）分析認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)恒等式（GDP=C+I+CA）背后隱含的國民消費(fèi)-投資決策決定了高儲(chǔ)蓄，根據(jù)儲(chǔ)蓄與投資、出口的關(guān)系（S=I+CA），高儲(chǔ)蓄又必然決定了高投資、高順差。并指出資源品價(jià)格長期被壓低、環(huán)境污染負(fù)外部性、社保制度不完善、金融資本市場發(fā)育不足、收入分配格局以及政府轉(zhuǎn)型緩慢、居民擁有資產(chǎn)占比小、“低匯率安排”等六個(gè)因素導(dǎo)致了國民消費(fèi)―投資決策的高儲(chǔ)蓄。上述觀點(diǎn)有以下幾個(gè)方面值得商榷：一是S=I+CA反映的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行結(jié)果，并不是宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制，儲(chǔ)蓄并非單方面決定投資、順差，相反投資、順差的實(shí)現(xiàn)制約著儲(chǔ)蓄的形成；二是程選列舉的六個(gè)因素并非并列關(guān)系，因素5（我國財(cái)產(chǎn)制度安排）是因素1（資源品價(jià)格長期壓低）的原因，并導(dǎo)致因素四（收入分配格局）這一結(jié)果，因而這三個(gè)因素可歸并為一個(gè)因素；三是程選認(rèn)為金融市場發(fā)育不足主要通過流動(dòng)性約束、財(cái)富效應(yīng)等因素影響消費(fèi)者的儲(chǔ)蓄，而筆者認(rèn)為金融市場發(fā)育不足導(dǎo)致資金要素價(jià)格扭曲，進(jìn)而影響了投資、消費(fèi)格局。

2. 我國的人口結(jié)構(gòu)。姚洋（2009）認(rèn)為中國的經(jīng)濟(jì)增長模式的特點(diǎn)與中國人口結(jié)構(gòu)是緊密相關(guān)的。一是人口結(jié)構(gòu)決定了中國的勞動(dòng)力供給非常充裕，二是中國的計(jì)劃生育使人口撫養(yǎng)比下降得很快。這兩個(gè)人口特征導(dǎo)致我國經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)高儲(chǔ)蓄、高投資的特征。筆者認(rèn)為人口因素只是影響國民經(jīng)濟(jì)增長模式的一個(gè)因素。除人口因素外，資源品價(jià)格長期壓低、環(huán)境污染負(fù)外部成本沒有內(nèi)部化、金融市場資金要素價(jià)格扭曲等因素都影響我國經(jīng)濟(jì)增長模式的基本因素。

3. 粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式。龔敏等（2009）認(rèn)為我國利用低要素成本優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)的粗放型經(jīng)濟(jì)增長是導(dǎo)致“兩高一低”的直接的、根本的原因，由于粗放型經(jīng)濟(jì)增長方式是基于低要素成本，因而在收入分配方面向資本收益和政府傾斜。而政府特別是地方政府主導(dǎo)地方經(jīng)濟(jì)建設(shè)是導(dǎo)致要素價(jià)格扭曲的根源。筆者認(rèn)為，我國利用低要素成本優(yōu)勢吸引投資的粗放型經(jīng)濟(jì)增長始于改革開放初期，但是“高投資、低消費(fèi)”的經(jīng)濟(jì)增長特征在2001年~2010年期間形成并日益顯著。因此龔敏等只正確分析了粗放型經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)因，缺乏對外因影響的分析。而恰恰是2001年起我國加入WTO以及人民幣相對貶值的外因變化， 為粗放型經(jīng)濟(jì)增長提供了市場空間，并造成了“高投資、低消費(fèi)”的經(jīng)濟(jì)特征。

4. 收入分配機(jī)制存在扭曲。汪同三（2007）認(rèn)為我國現(xiàn)階段分配機(jī)制不完善造成企業(yè)高利潤，高利潤高回報(bào)是企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的原始驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)的高利潤又為下一輪投資提供了資金來源，從而形成了“高利潤――高投資――高利潤”的循環(huán)。并認(rèn)為分配機(jī)制不完善主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：一是工人成本被人為壓低；二是行政行業(yè)壟斷導(dǎo)致利潤的相對集中；三是地方政府招商引資對“三資企業(yè)”提供優(yōu)惠條件。筆者認(rèn)同汪同三關(guān)于“高利潤-高投資-高利潤”的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制，但不認(rèn)同其關(guān)于要素價(jià)格扭曲的論證：一是從2004年開始在“珠三角”出現(xiàn)的“民工荒”表明我國勞動(dòng)力價(jià)格形成機(jī)制是市場供求決定的，勞動(dòng)力要素報(bào)酬低是人口結(jié)構(gòu)因素決定，而不是人為壓低的結(jié)果；二是與上游及壟斷行業(yè)獲取了高利潤相反，經(jīng)過筆者分析發(fā)現(xiàn)水、電、天然氣、石油化工四個(gè)部門利潤占工業(yè)部門利潤比重，1990年~1999年的平均值為17.52%，2000年~2008年平均值為8.07%，甚至在2008年四部門共虧損342.01億元，由于政府在水、電、石油、天然氣、土地價(jià)格等領(lǐng)域進(jìn)行價(jià)格干預(yù)，降低了下游產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)成本，造成了下游產(chǎn)業(yè)的粗放式發(fā)展。

二、 投資、消費(fèi)失衡的影響因素和作用機(jī)制

上述學(xué)者在“高投資、低消費(fèi)”的因素分析、作用機(jī)制等方面可以互為補(bǔ)充，從中不難得出造成我國投資消費(fèi)失衡的“七個(gè)因素、三種機(jī)制”，從而可以得出我國“高投資、低消費(fèi)”為特征的經(jīng)濟(jì)增長方式是多種要素通過多種機(jī)制發(fā)揮作用共同造成的。

1. 七個(gè)影響因素。

（1）我國人口結(jié)構(gòu)特征。我國人口結(jié)構(gòu)有兩個(gè)顯著特征：一是我國農(nóng)村人口巨大，農(nóng)村勞動(dòng)力持續(xù)向大中城市轉(zhuǎn)移，1978年~2009年我國農(nóng)村人口占比從89.36%下降到了53.41%。勞動(dòng)力市場長期處于無限供給階段（邵曉，2009），這導(dǎo)致勞動(dòng)要素在市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境下難以取得較高的報(bào)酬分額。二是撫養(yǎng)比持續(xù)逐年下降，從1982年的62.60%下降到2009年的36.89%。人口負(fù)擔(dān)比較輕，有較多的經(jīng)濟(jì)剩余可以轉(zhuǎn)化為儲(chǔ)蓄。

（2）資源能源價(jià)格機(jī)制不合理。我國一些主要的資源能源產(chǎn)品（如：水、天然氣、石油、電力等）屬于政府干預(yù)定價(jià)，導(dǎo)致這些資源能源產(chǎn)品價(jià)格不能反映資源能源產(chǎn)品的稀缺水平。通過對工業(yè)行業(yè)利潤構(gòu)成進(jìn)行分析可以看出，中游企業(yè)（包括水、天然氣、石油、煉焦、核燃料、電力供應(yīng)企業(yè)）在工業(yè)行業(yè)利潤中的占比逐年降低，1990年~1999年的利潤率的平均值為17.52%，2000年~2008年利潤率的平均值為8.07%，在2008年虧損達(dá)342.01億元。此外，在土地要素方面，政府部門為了招商引資，以低價(jià)格投入到工業(yè)用途，降低了企業(yè)生產(chǎn)成本，擴(kuò)大了企業(yè)的盈利空間。

（3）金融市場的資金要素價(jià)格扭曲。我國金融市場發(fā)育不足，主要表現(xiàn)在：一是間接融資占主體；二是資本市場層次不豐富。這導(dǎo)致居民部門金融投資的主要形式為居民儲(chǔ)蓄，同時(shí)由于我國信貸利率沒有市場化，資金要素價(jià)格扭曲嚴(yán)重，資金要素的收益分配上利于企業(yè)部門。通過對1992年~2007年現(xiàn)金流量表（實(shí)物）計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)，居民部門金融投資占企業(yè)部門資本形成額平均占比為45.36%，而居民部門獲得利息、紅利收入占企業(yè)部門初次分配收入比率逐年下降，從1992年的26.5%下降到了2008年的9.09%。

（4）環(huán)境污染外部成本沒有內(nèi)部化。由于我國環(huán)境保護(hù)的相關(guān)法律及管理所是不健全，環(huán)境污染的外部性成本沒有內(nèi)部化，企業(yè)粗放式擴(kuò)張給環(huán)境造成了相當(dāng)嚴(yán)重的破壞，但沒有全部承擔(dān)相應(yīng)的成本。2010年環(huán)境狀況公報(bào)指出：全國開展酸雨監(jiān)測的494個(gè)城市(縣)中，出現(xiàn)酸雨的城市占50.4%，酸雨程度嚴(yán)重或較重的城市占21.6%；近岸海域水質(zhì)總體為輕度污染，四類和劣四類海水比例為23.2%；地表水污染較重， 七大水系中的五大水系受到不同程度污染。

（5）社會(huì)保障制度不完善。我國正逐步建立覆蓋城鄉(xiāng)的居民的社會(huì)保障體系，到2010年末，全國基本養(yǎng)老保險(xiǎn)、基本醫(yī)療保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)、工傷保險(xiǎn)和生育保險(xiǎn)參保人數(shù)分別達(dá)到25 707萬人、43 263萬人、13 376萬人、16 161萬人和12 336萬人，但從目前的覆蓋范圍來說還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。由于原有的社會(huì)保障體制已經(jīng)打破，個(gè)人的社會(huì)福利以及生老病死等不再由企業(yè)全部承擔(dān)，但是新的社會(huì)保障制度尚不完善，居民在養(yǎng)老、醫(yī)療、失業(yè)、工傷、生育等方面的負(fù)擔(dān)加重，這大大降低了社會(huì)居民的消費(fèi)意愿，加強(qiáng)了儲(chǔ)蓄傾向。

（6）外貿(mào)環(huán)境更加開放。2001年我國加入了世界貿(mào)易組織WTO，根據(jù)WTO的基本原則，關(guān)稅、貿(mào)易限額等壁壘大幅消除，我國企業(yè)更加深入的參與到國際分工，而我國企業(yè)的比較優(yōu)勢主要體現(xiàn)在勞動(dòng)力、資源、環(huán)境、資金要素成本低等方面，貿(mào)易環(huán)境的改變使得勞動(dòng)密集型、資源消耗型、環(huán)境污染型等粗放式發(fā)展的產(chǎn)業(yè)向我國大量轉(zhuǎn)移。

（7）匯率制度導(dǎo)致人民幣匯率相對貶值。1994年我國建立起以市場供求關(guān)系為基礎(chǔ)的、單一的有管理的浮動(dòng)匯率制，人民幣兌美元匯率由5.76:1一次性貶值到8.67:1的水平。1997年亞洲金融危機(jī)爆發(fā)后，人民幣兌美元匯率長期保持在8.3:1左右的水平而未做調(diào)整，匯率制度日漸僵化。2004年以后，隨著我國外貿(mào)順差迅速擴(kuò)大和外匯儲(chǔ)備的大幅增加，人民幣面臨越來越大的升值壓力。2005年7月，我國按照“主動(dòng)性、可控性和漸進(jìn)性”原則，實(shí)行參考一籃子貨幣的人民幣匯率形成機(jī)制，此后，人民幣匯率的靈活性大幅增加對美元匯率整體呈現(xiàn)升值狀態(tài)。到2011年6月，人民幣兌美元匯率升至6.54:1，相對于匯改前人民幣對美元匯率升值了32.57%。但由于美元在2001年至今基本處于貶值通道，美元指數(shù)2001年7月最高位為121點(diǎn)，2008年3月美元指數(shù)低點(diǎn)為70.68點(diǎn)，貶值幅度為41.59%。至2011年6月美元指數(shù)為72.67，貶值幅度為39.94%。所以人民幣對于非美元貨幣處于貶值中，這促使我國出口產(chǎn)品在國際市場上價(jià)格低廉，增強(qiáng)了出口產(chǎn)品的價(jià)格競爭優(yōu)勢。

2. 三個(gè)作用機(jī)制。

（1）國民經(jīng)濟(jì)初次分配機(jī)制。我國人口結(jié)構(gòu)特征（農(nóng)村人口占比高）、資源能源價(jià)格機(jī)制不合理、金融市場發(fā)育不足、環(huán)境污染外部成本沒有內(nèi)部化四個(gè)因素，形成了國民經(jīng)濟(jì)初次分配向企業(yè)傾斜的內(nèi)在機(jī)制。這一內(nèi)在分配機(jī)制導(dǎo)致以下結(jié)果：一是企業(yè)部門“高利潤、高投資”，一方面較大的盈利空間激勵(lì)企業(yè)進(jìn)行投資，另一方面高盈利為企業(yè)的高投資提供了資金來源，從而形成了企業(yè)部門“高投資――高利潤――高投資”的循環(huán)；二是企業(yè)部門高利潤帶動(dòng)政府收入較快增長，由于政府部門的平均消費(fèi)傾向要低于居民部門，2001年~2008年政府部門平均消費(fèi)傾性為0.63，而居民部門平均消費(fèi)傾向?yàn)?.67，這進(jìn)一步加劇了我國經(jīng)濟(jì)增長“高投資、高儲(chǔ)蓄”的特征。

（2）居民部門消費(fèi)―儲(chǔ)蓄選擇機(jī)制。我國撫養(yǎng)比下降的人口特征、社會(huì)保障制度不完善兩個(gè)因素導(dǎo)致社會(huì)居民消費(fèi)-儲(chǔ)蓄選擇時(shí)傾向于儲(chǔ)蓄。（1）撫養(yǎng)比下降意味著人口負(fù)擔(dān)較輕，有較多的經(jīng)濟(jì)剩余可以消費(fèi)和儲(chǔ)蓄。（2）社會(huì)保障制度不完善，導(dǎo)致社會(huì)居民在養(yǎng)老、醫(yī)療等方面負(fù)擔(dān)過重，使社會(huì)居民進(jìn)一步強(qiáng)化儲(chǔ)蓄意愿。兩個(gè)因素通過影響社會(huì)居民消費(fèi)-儲(chǔ)蓄的行為選擇，形成了居民部門“高儲(chǔ)蓄、低消費(fèi)”的行為特征。

（3）外貿(mào)發(fā)展的阻斷機(jī)制。消費(fèi)是投資及生產(chǎn)的目的，投資形成的產(chǎn)出能否在市場實(shí)現(xiàn)或出清，受制于由消費(fèi)決定的市場需求的大小。在相對封閉的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境中，當(dāng)投資增長過度超越消費(fèi)增長導(dǎo)致投資與消費(fèi)失衡時(shí)，就會(huì)引發(fā)產(chǎn)品積壓和價(jià)格調(diào)整，導(dǎo)致投資增長率下降，從而恢復(fù)消費(fèi)、投資的平衡關(guān)系。而在開放的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，投資不再僅僅受制于國內(nèi)的消費(fèi)需求，而是很大程度上取決于世界市場的需求。劉瑞翔等（2011）研究表明，1987年~2007年我國經(jīng)濟(jì)增長對最終需求的依存結(jié)構(gòu)發(fā)生了本質(zhì)變化， 對國內(nèi)消費(fèi)的依存度從1987年57%下降到2007年的35.5%，對出口的依存度從1987年的11%上升到2007年的32%。加入了世界貿(mào)易組織（WTO）以及近年來人民幣相對于非美元貨幣貶值導(dǎo)致我國外貿(mào)快速發(fā)展，這阻斷了封閉環(huán)境下消費(fèi)投資平衡恢復(fù)機(jī)制，造成2003年~2010年連續(xù)八年投資占GDP比更是超過40%。

綜上所述，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展“高投資、低消費(fèi)”的特征，是人口結(jié)構(gòu)、資源能源價(jià)格機(jī)制、金融市場、環(huán)境污染外部成本沒有內(nèi)部化、社會(huì)保障制度、外貿(mào)環(huán)境、匯率制度七個(gè)因素，通過國民經(jīng)濟(jì)初次分配、居民部門消費(fèi)―儲(chǔ)蓄選擇、外貿(mào)發(fā)展阻斷機(jī)制三個(gè)路徑共同發(fā)揮作用造成的。

三、 轉(zhuǎn)變“高投資、低消費(fèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式”的政策建議

1. 深化四個(gè)方面的經(jīng)濟(jì)體制改革。一是深化資源能源價(jià)格改革。推進(jìn)水、電、成品油、天然氣、土地等資源能源產(chǎn)品的價(jià)格體制改革，使資源能源品價(jià)格能體現(xiàn)其稀缺價(jià)值。二是建立環(huán)境污染外部性內(nèi)部化機(jī)制。建立健全環(huán)境的產(chǎn)權(quán)制度，發(fā)展排放權(quán)交易市場，通過市場競價(jià)提高企業(yè)污染環(huán)境的代價(jià)。三是深化金融市場改革。發(fā)展直接融資，形成信息透明、融資渠道暢通的多層次的資本市場。推進(jìn)利率市場化改革，促進(jìn)金融市場競爭，發(fā)揮利率的資金價(jià)格信號作用。四是改革匯率制度。逐步實(shí)現(xiàn)人民幣資本項(xiàng)目可兌換，擴(kuò)大人民幣跨境結(jié)算，完善有管理的浮動(dòng)匯率制度，逐步實(shí)現(xiàn)人民幣匯率的市場定價(jià)。

2. 完善社會(huì)保障制度。增加財(cái)政對社會(huì)保障投入，將資源能源價(jià)格改革中取得經(jīng)濟(jì)租金收入、稅收收入主要用于社會(huì)保障方面，擴(kuò)大社會(huì)保障范圍，提高社會(huì)保障福利水平，建立健全與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相適應(yīng)的廣覆蓋、保基本、分層次、可持續(xù)的社會(huì)保障體系。

3. 積極研究和應(yīng)對人口結(jié)構(gòu)特征的變化。我國的人口特征正發(fā)生轉(zhuǎn)變，農(nóng)村向城市轉(zhuǎn)移的適齡勞動(dòng)人口數(shù)量正逐步減少，同時(shí)我國正向老齡化社會(huì)邁進(jìn)。因此應(yīng)積極研究人口變動(dòng)趨勢，降低新生兒缺陷發(fā)生率，積極利用老年人力資源，促進(jìn)婦女全面發(fā)展，進(jìn)一步完善計(jì)劃生育政策，促進(jìn)人口長期均衡發(fā)展。

4. 爭取寬松的外貿(mào)環(huán)境。2008年金融危機(jī)爆發(fā)后，我國外貿(mào)環(huán)境發(fā)生了顯著的變化，外貿(mào)需求大幅波動(dòng)，貿(mào)易摩擦不斷增多，人民幣持續(xù)升值，這些都在不斷惡化企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境。我國應(yīng)該積極爭取寬松的外貿(mào)環(huán)境，擴(kuò)大和深化開放，促進(jìn)對外投資，發(fā)展區(qū)域貿(mào)易自由區(qū)，為經(jīng)濟(jì)體制改革在時(shí)間和空間上爭取有利的條件，促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)升級在平穩(wěn)的環(huán)境中進(jìn)行。

5. 保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行，把握經(jīng)濟(jì)體制改革的時(shí)機(jī)。目前我國外貿(mào)形勢不樂觀，而經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型要求繼續(xù)深化資源能源、環(huán)境、金融市場、外匯制度、社會(huì)保障等領(lǐng)域的改革，這勢必對企業(yè)進(jìn)一步造成經(jīng)營壓力。因此需要把握好經(jīng)濟(jì)體制改革的時(shí)機(jī)，要避免外部貿(mào)易環(huán)境惡化和經(jīng)濟(jì)體制深化改革共同疊加造成宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，同時(shí)應(yīng)出臺(tái)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型配套的稅收政策、產(chǎn)業(yè)政策，形成產(chǎn)業(yè)升級、新興產(chǎn)業(yè)等新的投資增長點(diǎn)，盡可能爭取經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行。

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篇6

一、引言

截至2013年3月末，我國M2余額首次突破100萬億元大關(guān)，高達(dá)103.61萬億元。M2突破百萬億元關(guān)口，再次引起對央行存在貨幣超發(fā)問題的討論。而截至去年底，我國M2余額為97.42萬億元，居世界第一，約占全球貨幣供應(yīng)總量的1/4，是美國的1.5倍，英國的4.9倍，日本的1.7倍，比整個(gè)歐元區(qū)的貨幣供應(yīng)量還多出20多萬億元，就此許多學(xué)者和民眾開始將巨額M2與物價(jià)、房價(jià)對應(yīng)起來，認(rèn)為貨幣超發(fā)是物價(jià)上揚(yáng)和房價(jià)高企的根源，并以M2/GDP指標(biāo)過大來佐證中國存在嚴(yán)重的貨幣超發(fā)。針對這一問題我們進(jìn)行探討和分析。

二、概念分析

貨幣供應(yīng)量，是指一國在某一時(shí)期內(nèi)為社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)轉(zhuǎn)服務(wù)的貨幣存量，它由包括中央銀行在內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)供應(yīng)的存款貨幣和現(xiàn)金貨幣兩部分構(gòu)成，一般用M2表示。根據(jù)國際貨幣基金組織要求，現(xiàn)階段我國貨幣供應(yīng)量分為三個(gè)層次：M0=流通中的現(xiàn)金；M1（狹義貨幣量）=M0+活期存款；M2（廣義貨幣量）=M1+定期存款+儲(chǔ)蓄存款+其他存款+證券公司客戶保證金。從M2涵蓋的范圍來看，廣義貨幣基本上指的是全社會(huì)的貨幣購買力，貨幣供應(yīng)的變化很大程度上反映的是貨幣需求的變化。在M2的構(gòu)成中，M0的規(guī)模近年來基本穩(wěn)定在5-6萬億元左右，占M2的比例在6%左右且呈現(xiàn)下降趨勢，M2中規(guī)模最大也是影響其快速增長的根本因素是銀行存款。

M2/GDP，是常用的衡量金融深化的指標(biāo)，實(shí)際衡量的是在全部經(jīng)濟(jì)交易中，以貨幣為媒介進(jìn)行交易所占的比重，也常被用來衡量貨幣超經(jīng)濟(jì)發(fā)行。從學(xué)術(shù)角度講，這一指標(biāo)反映一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的金融深度。隨著市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、分工的細(xì)化，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)必然越來越依賴于貨幣和金融工具的使用，該過程既是市場化經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展的過程中，也是金融業(yè)不斷市場化的過程，金融總資產(chǎn)占經(jīng)濟(jì)總量的比重也必然不斷上升。事實(shí)上，不同經(jīng)濟(jì)體間因M2和GDP的統(tǒng)計(jì)口徑差異，影響因素因時(shí)因地的變化，所處發(fā)展階段的不同等均會(huì)導(dǎo)致M2/GDP存在較大的差異，往往并不具有可比性。

三、M2/GDP不適宜作為衡量中國存在貨幣超發(fā)的指標(biāo)

M2/GDP比率的變化，在很大程度上說明一國貨幣性財(cái)富對當(dāng)年GDP的貢獻(xiàn)度，可以在一定程度上反映出各國經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的活躍度或生產(chǎn)效率。實(shí)際上，沒有任何經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，M2必須與GDP存在一個(gè)固定的比例關(guān)系。M2作為一個(gè)存量指標(biāo)，反映的是一個(gè)國家累積下來的貨幣供應(yīng)量，GDP則是一個(gè)增量指標(biāo)，反映一定時(shí)期內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中生產(chǎn)、投資、消費(fèi)創(chuàng)造的附加價(jià)值部分，而這些經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所需的中間交易并不納入統(tǒng)計(jì)。以一個(gè)存量指標(biāo)去與一個(gè)增量指標(biāo)比較，意義并不大。貨幣存量本身所反映的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)包含的范圍更廣，特別是在土地、房產(chǎn)等交易領(lǐng)域，會(huì)產(chǎn)生大量的貨幣存量，卻并不一定創(chuàng)造出較多的附加價(jià)值。

中國改革開放三十多年來，隨著經(jīng)濟(jì)總量的增長，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對貨幣和相關(guān)交易工具的依賴越來越重，貨幣化進(jìn)程加速，導(dǎo)致金融資產(chǎn)規(guī)模在經(jīng)濟(jì)總資產(chǎn)中的比重上升。2012年底，我國M2余額高出GDP45.49萬億元，M2與GDP之比達(dá)到188%。據(jù)世界銀行統(tǒng)計(jì)，2011年全球M2/GDP平均值超過125%，其中歐元區(qū)接近180%，日本達(dá)到240%，我國香港超過300%，而盧森堡高達(dá)489%。日本和盧森堡這一比率盡管非常高，但卻并沒有出現(xiàn)嚴(yán)重通貨膨脹，相反，日本還一直努力在擺脫通貨緊縮。M2與GDP比值的高低與通貨膨脹并不存在必然聯(lián)系。目前，國際貨幣基金組織常使用金融總資產(chǎn)/GDP這一指標(biāo)來衡量一國金融資源稟賦。其中金融總資產(chǎn)為銀行總資產(chǎn)加上公開發(fā)行的債券總市值和股票總市值。根據(jù)IMF計(jì)算，2011年世界平均水平為366%，其中美國、歐元區(qū)、英國、日本分別為424%、449%、784%和540%，平均水平為476%；亞洲四小龍平均水平為544%多；我國僅為303%，低于世界平均水平。說明當(dāng)前我國的金融資產(chǎn)或金融稟賦與GDP增長相比相對不足。

通過上述分析，簡單以M2/GDP指標(biāo)較高來衡量中國存在貨幣超發(fā)是不夠科學(xué)合理，難以令人信服。與此同時(shí)，我國M2存量大并未引起通貨膨脹，近幾年我國物價(jià)指數(shù)始終保持在合理范圍之內(nèi)，說明我國貨幣供應(yīng)量增長是適應(yīng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的，進(jìn)一步否定了貨幣超發(fā)的觀點(diǎn)，否定了貨幣超發(fā)引起通貨膨脹的觀點(diǎn)。與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況相似度較高的金磚國家相比，2013年1月，中國、俄羅斯、巴西、印度四國的M2與GDP之比分別是188%、45%、37%和18%，但1月份CPI的漲幅卻分別是2%、7.1%、6.15%和6.62%?？梢?，若無其他條件配合，M2存量高并不一定會(huì)直接導(dǎo)致通脹。

目前，我國M2/GDP較高雖不致引起很大問題，但如果不高度重視，并采取相應(yīng)調(diào)控措施，可能會(huì)繼續(xù)明顯走高，隨著總需求持續(xù)擴(kuò)張、要素成本持續(xù)推升，長期內(nèi)也可能會(huì)形成通脹壓力。

四、基于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求的貨幣供應(yīng)量增長分析

近年來，我國M2增長呈現(xiàn)出逐漸加速的態(tài)勢。2000年底M2余額約13萬億元，到2008年底M2余額為47.52萬億元，而至2013年3月底達(dá)到103.61萬億元。這主要源于我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展現(xiàn)實(shí)性貨幣需求。

（一）市場化改革深入推進(jìn)引致貨幣供應(yīng)量快速增長

在漸進(jìn)改革的市場化過程中，我國政府通過宏觀調(diào)控政策措施，采取漸進(jìn)方式不斷將自然資源、勞動(dòng)力、資金、技術(shù)、管理等資源和要素推向市場，使得各類資源持續(xù)貨幣化。同時(shí)，在我國持續(xù)深入推進(jìn)工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)中，各級地方政府和各類企業(yè)，均存在較強(qiáng)的融資動(dòng)機(jī)和較大的融資需求。融資需求的增加為銀行貸款投放提供了廣闊的市場，引致更大幅度的信貸資源投入。因此，隨著改革開放的深入和市場化程度的提高，引起我國貨幣需求水平不斷上升。

（二）貨幣增長內(nèi)生性特征催生貨幣供應(yīng)量快速增長

我國貨幣增長存在一定的內(nèi)生性特征，即貨幣需求推動(dòng)貨幣供給。1978年至上世紀(jì)90年代初期，因?yàn)楫a(chǎn)品的商品化，通過市場交易發(fā)現(xiàn)了商品價(jià)格，才導(dǎo)致貨幣需求增加，最終推動(dòng)貨幣供給增長。另在我國市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展前期，由于央行不具備完全獨(dú)立性，在貨幣供給方面略顯“被動(dòng)”，呈現(xiàn)部分內(nèi)生性的特征。如在上世紀(jì)八十年代，為了滿足政治主導(dǎo)模式下的經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，不得不通過發(fā)放再貸款和對中央財(cái)政透支來“被動(dòng)”投放基礎(chǔ)貨幣。同時(shí)，在現(xiàn)行外匯管理體制下，外匯占款規(guī)模不斷攀升，央行又承擔(dān)了穩(wěn)定匯率的重要任務(wù)，在購匯過程中不得不“被動(dòng)”投放人民幣。這均體現(xiàn)了貨幣供給的內(nèi)生性特征。

（三）貨幣信貸需求高速增長引發(fā)貨幣供應(yīng)量快速增長

M2快速增長的直接源頭是信貸高速增長，因我國直接融資渠道不發(fā)達(dá)，信貸需求始終非常旺盛，銀行只要有錢就可以迅速貸出去，從而使這個(gè)多倍創(chuàng)造貨幣的功能不斷發(fā)揮作用，令M2存量幾何式擴(kuò)張。特別是為應(yīng)對世界金融危機(jī)，在一攬子經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃的作用下，為配合國家4萬億經(jīng)濟(jì)刺激措施，2009年以來，我國信貸規(guī)模出現(xiàn)了大幅增長，帶動(dòng)了M2存量的持續(xù)走高和快速積累。

（四）金融資源配置效率較低推動(dòng)貨幣供應(yīng)量快速增長

金融配置效率的不足必然表現(xiàn)為同等的GDP增長需要更多的貨幣供給來推動(dòng)，導(dǎo)致貨幣化比率的偏高。在我國，銀行主導(dǎo)型的融資結(jié)構(gòu)決定了金融資源的配置主要是通過銀行進(jìn)行的，而我國多數(shù)銀行融資服務(wù)對象仍主要面向大型企業(yè)，以致國有經(jīng)濟(jì)一直是信貸資源的主要占有者。在直接融資領(lǐng)域，大型企業(yè)也是股票市場和企業(yè)債券市場的融資主體，中小微企業(yè)整體上仍然較難通過直接融資方式獲取大量金融資源。在我國經(jīng)濟(jì)的高速增長以及倒閉機(jī)制的影響下，為保證經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長，銀行體系只能被動(dòng)增加貨幣供給、提供新的信貸以滿足社會(huì)對資金的需求。導(dǎo)致M2快速增長。另外，改革開放以來，我國居民的收入普遍大幅增加，但居民缺乏多樣性的投資渠道，加之國人的高儲(chǔ)蓄偏好和銀行存款的高安全性，使得居民儲(chǔ)蓄余額長期增長，導(dǎo)致廣義貨幣的沉淀和貨幣的體外循環(huán)。

（五）外匯占款是貨幣供應(yīng)量快速增長的重要推動(dòng)因素

外匯占款是指央行買入外匯形成儲(chǔ)備時(shí)投放的等值人民幣，多年國際收支雙順差條件下的央行購匯行為使央行每年被迫向銀行體系中注入大量貨幣。入世以來，中國出口高增長以及累計(jì)的外匯儲(chǔ)備已經(jīng)嚴(yán)重改變了我國貨幣創(chuàng)造的機(jī)制和供給結(jié)構(gòu)。截至2012年底，我國外匯儲(chǔ)備已高達(dá)3.31萬億美元，這意味著100多萬億元M2中有20萬億元左右是由國際收支不平衡所帶來的。外匯占款雖不具備直接多倍創(chuàng)造貨幣的功能，卻會(huì)導(dǎo)（下轉(zhuǎn)第167頁）（上接第164頁）致銀行存貸比下降，從而進(jìn)一步增強(qiáng)銀行信貸投放的能力。

（六）積極財(cái)政政策實(shí)施對貨幣供應(yīng)量快速增長產(chǎn)生重要影響

新一輪積極財(cái)政政策自2008年12月實(shí)施以來，我國貨幣供應(yīng)量由2008年底的47.52萬億增加到2013年3月的103.61萬億，積極財(cái)政政策發(fā)揮了重要作用。擴(kuò)張性財(cái)政政策是國家通過財(cái)政分配活動(dòng)刺激和增加社會(huì)總需求的一種政策行為。這一政策的實(shí)施必然帶來政府支出和社會(huì)居民支出的持續(xù)增加，刺激貨幣需求快速增長，貨幣需求增加必然引致貨幣供應(yīng)量增長。

五、政策建議

我國貨幣供應(yīng)量快速增長是基于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)性需求，事實(shí)上，我們也應(yīng)清醒的認(rèn)識到我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍存在著結(jié)構(gòu)性失衡問題，政府一定程度上主導(dǎo)著要素貨幣化分配，金融體系發(fā)展相對滯后，金融資源配置效率偏低。經(jīng)濟(jì)發(fā)展過度依賴投資，而投資又過度依賴于直接融資。貨幣供應(yīng)存在國際資本循環(huán)下的“被動(dòng)創(chuàng)造”問題等。為保持合理的貨幣供應(yīng)量規(guī)模以滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，將物價(jià)指數(shù)控制在合理區(qū)間內(nèi)，以此促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，建議：一是優(yōu)化融資模式，減少間接融資比例，擴(kuò)大債券市場和資本市場的規(guī)模。未來一個(gè)時(shí)期應(yīng)堅(jiān)定不移地發(fā)展信貸以外的融資方式，擴(kuò)大非信貸社會(huì)融資規(guī)模，持續(xù)改善社會(huì)融資結(jié)構(gòu)，從而實(shí)質(zhì)性地降低M2的增長動(dòng)力。二是轉(zhuǎn)變政府主導(dǎo)的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，提高稀缺金融資源的配置效率，警惕地方政府高漲的投資熱情帶來的總需求迅速擴(kuò)張的壓力，避免融資需求的快速增長。三是對于銀行業(yè)機(jī)構(gòu)來說，應(yīng)當(dāng)努力推進(jìn)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，改變過度依賴規(guī)模擴(kuò)張和存貸款利差的經(jīng)營現(xiàn)狀，全方位拓展各項(xiàng)業(yè)務(wù)。同時(shí)，要進(jìn)一步加強(qiáng)信貸結(jié)構(gòu)調(diào)整，以國家重點(diǎn)項(xiàng)目、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、中小企業(yè)和“三農(nóng)”等領(lǐng)域作為投放的重點(diǎn)，進(jìn)一步提高信貸資金的使用效率，最大程度地發(fā)揮信貸對經(jīng)濟(jì)的支持作用。四是在匯率政策方面，我國應(yīng)進(jìn)一步增加匯率改革的靈活性和針對性，增強(qiáng)匯率彈性，努力促進(jìn)國際收支平衡，減輕外匯占款增長對M2總量帶來的壓力。

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篇7

(一)國外有關(guān)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長的理論研究通過將“技術(shù)創(chuàng)新”和“干中學(xué)”等內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長因素納入真實(shí)經(jīng)濟(jì)周期理論及其拓展模型，可從理論上解釋經(jīng)濟(jì)增長與宏觀波動(dòng)的關(guān)系，但既有研究并無定論。主要包括:(1)標(biāo)準(zhǔn)封閉式經(jīng)濟(jì)增長模型認(rèn)為，資本積累推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，但宏觀波動(dòng)對投資和經(jīng)濟(jì)增長的影響具有兩面性:波動(dòng)及不確定性一方面會(huì)加大家庭預(yù)防性儲(chǔ)蓄和投資，且更高的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避度和跨期替代彈性予以強(qiáng)化(Jones等，2005a、2005b;Wang和Wen，2011);另一方面，不確定性也會(huì)導(dǎo)致經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的預(yù)期回報(bào)率下降并減少投資(Kebs，2003)［10］。(2)考慮“創(chuàng)造性破壞”機(jī)制的模型認(rèn)為，企業(yè)在衰退期會(huì)因機(jī)會(huì)成本更低而加大研發(fā)投資，且優(yōu)勝劣汰提升生產(chǎn)率，宏觀波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長正相關(guān)。該結(jié)論要求金融市場完備，但融資約束使企業(yè)在衰退期面臨更大流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)削減投資，經(jīng)濟(jì)增長與波動(dòng)可能負(fù)相關(guān)(Aghion等，2010)［11］。該理論認(rèn)為創(chuàng)新投資有逆周期性也受到質(zhì)疑(Barlevy，2007)［12］。(3)考慮“干中學(xué)”機(jī)制的模型強(qiáng)調(diào)人力資本和知識積累在生產(chǎn)率提升和經(jīng)濟(jì)增長中的作用，在衰退期，雇傭率下降，宏觀波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長負(fù)相關(guān)(Martin和Rogers，1997)［13］。但考慮知識積累函數(shù)呈邊際收益遞增時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長與波動(dòng)可能正相關(guān)(Canton，2002)［14］。(4)其他更復(fù)雜的研究認(rèn)為，理論模型選擇、參數(shù)設(shè)定、沖擊的不同類型等均影響經(jīng)濟(jì)增長與波動(dòng)的相關(guān)性(如，Annicchiarico等，2011;Annicchiarico和Pelloni，2014)。

(二)國外有關(guān)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究少數(shù)宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究利用行業(yè)或地區(qū)面板數(shù)據(jù)(如，Imbs，2007)，大量研究則基于跨國宏觀面板數(shù)據(jù)和國別宏觀時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行，但同樣沒有一致性結(jié)論:(1)基于跨國面板數(shù)據(jù)的多數(shù)研究認(rèn)為，宏觀波動(dòng)對應(yīng)的不確定性導(dǎo)致資源錯(cuò)配，并阻礙經(jīng)濟(jì)增長(Ramey和Ramey，1995;Norrbin和PinarYigit，2005)。也有研究認(rèn)為，宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)為與“風(fēng)險(xiǎn)－收益”類似的正相關(guān)(Grier和Tullock，1989)［20］。(2)基于國別時(shí)間序列數(shù)據(jù)的實(shí)證研究一般采用各種GARCH-M模型進(jìn)行，有研究認(rèn)為，在美國、英國、日本等G7國家，宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長具有正效應(yīng)(Fountas和Karanasos，2007)［21］;但Bredin等(2009)、Bredin和Founta(2009)卻發(fā)現(xiàn)，在部分亞洲和歐盟國家，宏觀波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長負(fù)相關(guān);還有研究認(rèn)為，在美國、日本及其他OECD國家，產(chǎn)出波動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長無顯著相關(guān)性(Grier和Perry，2000;Wil-son，2006)［。(3)部分研究認(rèn)為，宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響具有階段性，非對稱性和非線性特征:少數(shù)研究關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段對“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長”關(guān)系的影響，如Kose等(2006)認(rèn)為貿(mào)易和金融一體化顯著弱化了波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)效應(yīng)［26］;Koren和Tenreyro(2007，2013)認(rèn)為［27］－［28］，隨著一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)將轉(zhuǎn)向波動(dòng)更小產(chǎn)業(yè)，且投入趨于多元化，運(yùn)用熟練技能和技術(shù)的廣度趨于深化，沖擊引致的波動(dòng)更低，經(jīng)濟(jì)增長與波動(dòng)因此負(fù)相關(guān)。宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響還有非對稱性，如:Neanidis等(2013)發(fā)現(xiàn)G7國家的宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的正效應(yīng)主要存在于低增長狀態(tài)，但Henry和Olekalns(2002)、Kim和Kim(2010)卻發(fā)現(xiàn)美國宏觀波動(dòng)在繁榮和衰退期分別對經(jīng)濟(jì)增長有正、負(fù)效應(yīng)［30］－［31］。研究宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響還需考慮二者的非線性特征，如:Fang和Miller(2008、2009)采用帶結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的GARCH-M模型［32］－［33］，證實(shí)了在日本和美國，經(jīng)濟(jì)增長與其波動(dòng)無顯著相關(guān)性。但這一結(jié)論并不穩(wěn)健，如:采用類似方法，F(xiàn)ang和Miller(2014)發(fā)現(xiàn)宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的正效應(yīng)在美國、日本等國家顯著［34］728;Fang等(2008)選取美國、日本等6國為研究對象，卻發(fā)現(xiàn)宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的顯著影響僅在日本存在，且為負(fù)相關(guān)。

(三)中國宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)研究利用各種GARCH-M模型和宏觀數(shù)據(jù)的研究:基于月度數(shù)據(jù)，劉金全、張鶴(2003)證實(shí)了產(chǎn)出波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長正相關(guān)［36］32，Laurenceson和Rodgers(2010)也認(rèn)為二者正相關(guān)或不相關(guān)，但不存在負(fù)相關(guān)?；谀甓葦?shù)據(jù)，劉金全等(2005)認(rèn)為產(chǎn)出波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長正相關(guān)［38］5，徐偉(2013)、李永友(2006)則分別認(rèn)為二者有顯著或不顯著的負(fù)相關(guān)性［39］54，［40］8;盧二坡、呂介民(2012)還證實(shí)了產(chǎn)出波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的作用在衰退期為負(fù)、繁榮期為正?；谑‰H面板數(shù)據(jù)的研究:杜兩省等(2011)認(rèn)為產(chǎn)出波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長顯著負(fù)相關(guān)［42］;盧二坡、王澤填(2007)證實(shí)了二者在改革開放前負(fù)相關(guān)，而后在多數(shù)省份表現(xiàn)為正相關(guān)。盧二坡、曾五一(2008)，陳昆亭等(2012)則分別將改革開放前后產(chǎn)出波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)性的差異歸因于市場化進(jìn)程加快，以及教育投入和人力資本積累增加。此外，邵軍、徐康寧(2011)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)向下波動(dòng)反而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，支持“創(chuàng)造性破壞”的觀點(diǎn)。

(四)國內(nèi)外宏觀波動(dòng)“大緩和”的相關(guān)研究美國及其他工業(yè)化國家的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)于20世紀(jì)80年代后相繼進(jìn)入“大緩和”時(shí)期，究其成因，大致包括外部沖擊減弱、信息技術(shù)與庫存管理改善、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)向波動(dòng)更小的產(chǎn)業(yè)、貨幣政策的成功運(yùn)用、金融創(chuàng)新與金融市場完善、技術(shù)進(jìn)步與全要素生產(chǎn)率波動(dòng)下降等多個(gè)方面(曹永福，2007)。此外，次貸危機(jī)盡管導(dǎo)致工業(yè)化國家宏觀波動(dòng)快速而短暫攀升，但仍于2010年初回落，“大緩和”仍將持續(xù)(Clark，2009;Charles等，2014)［47］－［48］。就中國而言，劉樹成(2000)較早認(rèn)為經(jīng)濟(jì)波動(dòng)將從大起大落轉(zhuǎn)向微波化［49］，并認(rèn)為從21世紀(jì)開始，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)將表現(xiàn)為適度高位平滑化特征(劉樹成等，2005)［50］。劉金全、劉志剛(2005)發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)出波動(dòng)于1997年前后表現(xiàn)為“凸型”特征，并伴隨投資、政府支出和凈出口波動(dòng)降低［51］。張成思(2010)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長、通脹、貨幣供給、有效匯率等宏觀經(jīng)濟(jì)變量波動(dòng)在20世紀(jì)90年代中期均發(fā)生顯著結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變［52］。林建浩、王美今(2013)證實(shí)了“大緩和”在次貸危機(jī)前中斷，且于2010年初重返“低波動(dòng)、高增長”狀態(tài)。大量研究還認(rèn)為，結(jié)構(gòu)性沖擊減弱、貨幣政策更為完善、國際貿(mào)易發(fā)展，以及市場化進(jìn)程等因素均有助于解釋中國宏觀波動(dòng)“大緩和”(如:雎國余、藍(lán)一，2005;殷劍鋒，2010;萬曉莉，2011;洪占卿、郭峰，2012;He等，2013;He，2014)。

(五)文獻(xiàn)簡評綜上所述，融合真實(shí)經(jīng)濟(jì)周期理論、內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論的研究盡管認(rèn)同宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響，但其相互關(guān)系受到諸多因素制約，理論研究并無定論。由此，從客觀數(shù)據(jù)出發(fā)，探究宏觀波動(dòng)影響經(jīng)濟(jì)增長的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)尤為重要。然而，實(shí)證研究同樣無法給出一致性答案，特別的，與本文研究對應(yīng)，既有基于國別宏觀數(shù)據(jù)的研究在以下方面有待完善:(1)國內(nèi)研究在經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)和數(shù)據(jù)頻率的選取方面并不恰當(dāng)。Statsny和Zagler(2007)指出［59］2，利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)考察宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長影響時(shí)，廣為采用的GARCH-M模型需注意:其一，與其在金融市場運(yùn)用一致，應(yīng)采用高頻數(shù)據(jù)“捕捉”波動(dòng)集聚性;其二，樣本區(qū)間應(yīng)足夠長，以避免待估參數(shù)較多導(dǎo)致的結(jié)論不穩(wěn)健。從國內(nèi)研究來看，少數(shù)學(xué)者采用年度和季度GDP數(shù)據(jù)度量經(jīng)濟(jì)增長，數(shù)據(jù)頻率相對較低，樣本區(qū)間也相對較短;還有研究將季度GDP增長率分解為月度數(shù)據(jù)，盡管滿足“高頻”需求，但并沒有增加有效信息量。(2)Statsny和Zagler(2007)認(rèn)為［59］3，宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響應(yīng)考慮序列結(jié)構(gòu)突變，但國內(nèi)研究并未加以關(guān)注，由此導(dǎo)致波動(dòng)平穩(wěn)性和持續(xù)性的誤判。如:劉金全、張鶴(2003)選取GARCH(1，1)模型描述經(jīng)濟(jì)增長條件方差［36］34，α1和α2分別為0．8150和0．4489，波動(dòng)持續(xù)性參數(shù)(α1+α2)＞1;劉金全等(2005)采用ARMA(1，2)-ARCH(1)-M模型描述經(jīng)濟(jì)增長與宏觀波動(dòng)關(guān)系［38］7，α1=1．6380＞1，條件波動(dòng)均不平穩(wěn)。又如:李永友(2006)用GARCH(1，1)模型刻畫經(jīng)濟(jì)增長波動(dòng)［40］12，(α1+α2)高達(dá)0．99和0．97(分別以GDP和人均GDP度量經(jīng)濟(jì)增長)，選用TGARCH(1，1)模型時(shí)(α1+α2)則為0．92和0．95;徐偉(2013)選取ARMA(1，2)-GARCH(1，1)和ARMA(1，2)-GARCH(1，1)-M模型刻畫宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系［39］56，(α1+α2)的估計(jì)值也分別高達(dá)0．99和0．95，即宏觀波動(dòng)均表現(xiàn)為高持續(xù)性。(3)既有國內(nèi)外研究均未關(guān)注到“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長”關(guān)系的階段性特征，以及次貸危機(jī)對此的影響，因而無助于后危機(jī)時(shí)代重新審視宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制。少數(shù)國內(nèi)外研究關(guān)注到經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、高低增長狀態(tài)，以及改革開放、全球化、市場化進(jìn)程等對“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長”關(guān)系的影響，但均未界定經(jīng)濟(jì)周期并分階段予以考察。Fang和Miller等學(xué)者在結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)分析基礎(chǔ)上考察了宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響，但結(jié)論并不穩(wěn)健甚至前后矛盾，可能的原因是:盡管區(qū)分了經(jīng)濟(jì)增長與宏觀波動(dòng)各自的階段性特征，但并未考慮到二者關(guān)系也會(huì)呈現(xiàn)出階段性差異，即二者不存在全樣本區(qū)間內(nèi)、一致性的正相關(guān)或負(fù)相關(guān)。(4)如何結(jié)合高頻數(shù)據(jù)判定經(jīng)濟(jì)增長及其波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變與階段性特征，國內(nèi)學(xué)者也未予以關(guān)注。既有國內(nèi)外研究均認(rèn)同宏觀波動(dòng)“大緩和”的存在，且次貸危機(jī)僅造成短暫沖擊而未改變波動(dòng)平穩(wěn)化趨勢。就檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來看，相關(guān)研究多基于季度GDP增長率進(jìn)行，但國內(nèi)數(shù)據(jù)樣本量相對偏少，選取月度增長率指標(biāo)不但能極大拓展樣本容量，且能對比檢驗(yàn)既有研究結(jié)論的穩(wěn)健性，也能為考察“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長”階段性關(guān)系提供有力支撐。針對既有研究的不足，本文選取1993年以來規(guī)模以上工業(yè)增加值的月度同比增長率高頻數(shù)據(jù)，結(jié)合結(jié)構(gòu)突變分析考察經(jīng)濟(jì)增長、宏觀波動(dòng)，以及二者關(guān)系的階段性特征。論文創(chuàng)新性如下:(1)內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)判別發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長及其波動(dòng)分別有2個(gè)和3個(gè)突變點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)“降－升－降”的分段趨勢，宏觀波動(dòng)可分為“高－低－高－低”4個(gè)時(shí)段，這一結(jié)論和既有基于季度數(shù)據(jù)的研究有別，且與直觀圖示和經(jīng)濟(jì)趨勢更為相符。(2)在AR(p)-GARCH(1，1)模型中納入上述均值和條件波動(dòng)突變啞變量，可“捕捉”經(jīng)濟(jì)增長序列的高自相關(guān)、非正態(tài)性，與國內(nèi)研究不同，宏觀波動(dòng)的高持續(xù)性不復(fù)存在。(3)與國內(nèi)外研究不同，含均值、條件波動(dòng)雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型檢驗(yàn)表明，宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長存在階段性影響，在經(jīng)濟(jì)增長趨緩時(shí)二者正相關(guān)、經(jīng)濟(jì)增長向好時(shí)負(fù)相關(guān)，具體為:宏觀波動(dòng)整體上對經(jīng)濟(jì)增長有不顯著的負(fù)效應(yīng);結(jié)合經(jīng)濟(jì)增長的分段趨勢，宏觀波動(dòng)在經(jīng)濟(jì)增長的第一、二階段分別對其具有顯著的正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)，在第三階段有不顯著的正效應(yīng);考慮次貸危機(jī)影響后，宏觀波動(dòng)在經(jīng)濟(jì)增長的第三階段對其有較顯著的正效應(yīng)。

二、數(shù)據(jù)來源與研究設(shè)計(jì)

本文將基于中國經(jīng)濟(jì)增長的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，采用含結(jié)構(gòu)突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型研究宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的階段性影響，數(shù)據(jù)來源與研究設(shè)計(jì)如下:

(一)數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理既有研究認(rèn)為，改革開放和市場化進(jìn)程是影響中國宏觀波動(dòng)“大緩和”及其與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的重要因素，鑒于1992年底黨的十四大明確提出了“經(jīng)濟(jì)體制改革的目標(biāo)是建立社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)體制”，由此選取1993年1月至2014年12月為實(shí)證樣本區(qū)間。同時(shí)考慮到滯后項(xiàng)影響，在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)還納入了1992年7月－12月數(shù)據(jù)，所用數(shù)據(jù)源于Wind咨詢。選取規(guī)模以上工業(yè)增加值的月度同比增長率(IPt)作為經(jīng)濟(jì)增長變量，原因如下:有部分研究采用了這一做法;滿足高頻數(shù)據(jù)要求;有相對較長的樣本區(qū)間;符合樣本區(qū)間內(nèi)我國處于工業(yè)化階段的事實(shí);通過圖示發(fā)現(xiàn)樣本區(qū)間內(nèi)該指標(biāo)與GDP增長率表現(xiàn)為相同趨勢。數(shù)據(jù)預(yù)處理:(1)因春節(jié)影響，工業(yè)增加值增長率序列{IPt}的部分1、2月數(shù)據(jù)值缺失，在此采用三次樣條函數(shù)插值予以補(bǔ)全。(2)由于異常點(diǎn)會(huì)影響研究結(jié)論穩(wěn)健性，借鑒Fang和Miller(2014)的方法［34］733，對{IPt}序列，利用|IPt－mean|＞k．SD來識別異常值(其中mean和SD分別為均值和標(biāo)準(zhǔn)差)，一般取k=3，這也符合一般的3σ原則，能基本保證識別出的異常值數(shù)量適度。(3)異常點(diǎn)的修正:估計(jì)AR(p)-GARCH(1，1)模型，其滯后項(xiàng)階數(shù)p由“t-sig”準(zhǔn)則確定(選擇最大滯后期為6，顯著性水平為5%，從最大滯后階數(shù)開始檢驗(yàn)，直到滿足顯著性水平終止，以確定對應(yīng)滯后項(xiàng)階數(shù))，再用模型所得預(yù)測值替代異常值。后繼研究均基于經(jīng)異常值修正后的{IPt}序列進(jìn)行，且主要采用SAS9．1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

(二)研究設(shè)計(jì)1．經(jīng)濟(jì)增長及其波動(dòng)序列的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)判別選取Bai和Perron(1998，2003，2000)等提出的方法［60］49－52，［62］，并借鑒其提供的GAUSS程序檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)增長變量及其波動(dòng)的內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)。該方法由Bai和Perron(1998)提出［60］49－52，通過全局最小化殘差平方和得到可能的多個(gè)突變點(diǎn)，然后據(jù)以下統(tǒng)計(jì)量加以檢驗(yàn):F統(tǒng)計(jì)量的上確界檢驗(yàn)(SupF)、雙極大值檢驗(yàn)(UDmax和WDmax)、序貫檢驗(yàn)(SupF(l+1|l))等。Bai和Perron(1998，2003)還考察了這一方法的實(shí)際運(yùn)用問題［60］56－65，［61］，并認(rèn)為:當(dāng)樣本容量不大時(shí)，截?cái)鄥?shù)(trimmingparameter)選取較小會(huì)導(dǎo)致規(guī)模扭曲(sizedistortion);序貫統(tǒng)計(jì)量SupF(l+1|l)的檢驗(yàn)勢最高，但存在多個(gè)突變點(diǎn)時(shí)，對SupF(1|0)的檢驗(yàn)往往難以拒絕原假設(shè)。因此，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，可考慮如下策略:先用UDmax或WDmax檢驗(yàn)是否至少存在1個(gè)突變點(diǎn)，若是，再用SupF(l+1|l)依次檢驗(yàn)是否存在2個(gè)以上突變點(diǎn)。

三、實(shí)證檢驗(yàn)

(一)經(jīng)濟(jì)增長變量的描述性統(tǒng)計(jì)與平穩(wěn)性分析數(shù)據(jù)預(yù)處理:首先對{IPt}序列進(jìn)行插值，1992年7月至2014年12月共涉及27個(gè)樣本;然后結(jié)合3σ原則和AR(p)-GARCH(1，1)模型，判別并修正了5個(gè)異常值點(diǎn)。表1列示了經(jīng)上述修正后的{IPt}序列的初步考察結(jié)果(1993年1月～2014年12月)。據(jù)表1數(shù)據(jù)，對{IPt}序列而言:JB統(tǒng)計(jì)量表明，1%顯著性水平下拒絕正態(tài)性假設(shè);無論是檢驗(yàn)自相關(guān)的廣義DW統(tǒng)計(jì)量，還是檢驗(yàn)異方差的LM和LBQ2統(tǒng)計(jì)量，均表明序列具有非常強(qiáng)而顯著的自相關(guān)和ARCH效應(yīng);采用ADF檢驗(yàn)平穩(wěn)性，基于AIC準(zhǔn)則判別滯后階數(shù)(最大滯后階數(shù)設(shè)定為6)，發(fā)現(xiàn)序列基本滿足平穩(wěn)性條件。以上分析表明，{IPt}序列存在明顯的自相關(guān)、異方差和非正態(tài)特征，且滿足平穩(wěn)性要求。可考慮納入序列的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，運(yùn)用AR-GARCH類模型進(jìn)行后繼研究。

(二)經(jīng)濟(jì)增長變量及其波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)檢驗(yàn)主要依據(jù)序貫檢驗(yàn)判別{IPt}序列突變點(diǎn)個(gè)數(shù)與位置:鑒于樣本觀測數(shù)為264，且檢驗(yàn)式中含有自回歸項(xiàng)，選取截?cái)鄥?shù)為0．15并設(shè)置最大突變點(diǎn)數(shù)為5。判別{IPt}波動(dòng)序列的突變點(diǎn)時(shí)，鑒于檢驗(yàn)式中無自回歸項(xiàng)，選取截?cái)鄥?shù)為0．2，最大突變點(diǎn)數(shù)為3。按照t-sig準(zhǔn)則，可判別{IPt}序列的最大自相關(guān)滯后階數(shù)為3(見表1);據(jù)此結(jié)合前述Step2方法檢驗(yàn)序列的內(nèi)生結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，結(jié)果如表2所示。由表2可見:5%的顯著性水平下，純結(jié)構(gòu)突變模型、部分結(jié)構(gòu)突變模型均可檢測出{IPt}序列存在2個(gè)突變點(diǎn)。這兩種模型檢測到的第一個(gè)突變點(diǎn)較為一致，但第二個(gè)突變點(diǎn)存在較大差異。由于純結(jié)構(gòu)突變模型的設(shè)置更為靈活，以其所得突變點(diǎn)為準(zhǔn)，進(jìn)行后繼研究。對純結(jié)構(gòu)突變模型而言，所得2個(gè)突變點(diǎn)將樣本區(qū)間劃分為3個(gè)時(shí)期，即:1993年初至1998年中，經(jīng)濟(jì)在過熱之后趨于下行(軟著陸);1998年7月至2009年中，經(jīng)濟(jì)增長在筑底反彈之后趨于上升，且因次貸危機(jī)沖擊而出現(xiàn)短暫的深度下調(diào)與快速的回升;2009年7月至2014年底，經(jīng)濟(jì)增長在后危機(jī)時(shí)代回落并進(jìn)入“新常態(tài)”。據(jù)前述Step3的方法得到{IPt}序列的條件波動(dòng)，并依據(jù)Step4的方法對其進(jìn)行結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)判別，5%的顯著性水平下，得到3個(gè)突變點(diǎn)，如表3所示。據(jù)表3，盡管SupF(3|2)未通過檢驗(yàn)，但按照信息準(zhǔn)則，BIC和LWZ檢驗(yàn)均判別為3個(gè)突變點(diǎn)，對應(yīng)統(tǒng)計(jì)量值分別為1．10和1．25，均通過5%顯著性檢驗(yàn)，且序貫檢驗(yàn)總體上判斷{IPt}序列的條件波動(dòng)有3個(gè)突變點(diǎn)，分別為1997年底4月、2006年4月和2010年8月。這3個(gè)突變點(diǎn)將條件波動(dòng)分為4個(gè)時(shí)段，期間條件方差均值分別為4．87、1．12、2．90和0．81。結(jié)合突變點(diǎn)位置，由圖1可知:伴隨市場化改革進(jìn)程，經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)三階段特征。此外，宏觀波動(dòng)也呈現(xiàn)階段性“大緩和”特征:從1993年初到1997年中期，伴隨經(jīng)濟(jì)過熱及其治理，宏觀波動(dòng)處于高位;隨后經(jīng)濟(jì)軟著陸，宏觀波動(dòng)處于較低水平;受經(jīng)濟(jì)過熱及次貸危機(jī)影響，宏觀波動(dòng)于2006年中之后再次攀升至高位，并于2010下半年開始重新回歸平穩(wěn)化。由此可見，經(jīng)濟(jì)過熱、外在沖擊等因素增加不確定性，宏觀波動(dòng)趨高，反之則趨于緩和。從宏觀波動(dòng)“高”或“低”的4個(gè)時(shí)段來看:第一、三階段，即波動(dòng)維持高位的時(shí)間不到4．5年;對波動(dòng)平穩(wěn)化時(shí)期，第二階段為9年，第四階段截止2014年底將近4．5年且預(yù)期仍可持續(xù)。

(三)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的階段性影響檢驗(yàn)首先檢驗(yàn)考慮{IPt}序列及其條件波動(dòng)結(jié)構(gòu)突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型，并結(jié)合殘差分析表明其有效性;在此基礎(chǔ)上估計(jì)均值、波動(dòng)雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，驗(yàn)證宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系具有階段性特征;最后基于次貸危機(jī)視角，再次考察宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，以證明次貸危機(jī)前后“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長”關(guān)系發(fā)生了改變。1．宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長的階段性特征:含結(jié)構(gòu)突點(diǎn)的AR(p)-GARCH(1，1)模型估計(jì)結(jié)合前述檢驗(yàn)所得{IPt}序列及其條件波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，估計(jì)含均值、條件波動(dòng)雙突變啞變量的AR(p)-GARCH(1，1)模型。同時(shí)選取2組AR(p)-GARCH(1，1)模型進(jìn)行對照:未考慮均值或條件波動(dòng)結(jié)構(gòu)突變的一般形式的AR(p)-GARCH(1，1)模型，以及僅考慮均值結(jié)構(gòu)突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型。所得結(jié)果如表4所示，其中Model3為主要的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，Model1和Model2為對照模型，Model4在Model3基礎(chǔ)上剔除了部分不顯著變量。由表4中的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，可得如下結(jié)論:(1)由Model2～Model4可知，與{IPt}序列結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)對應(yīng)的趨勢參數(shù)b、b1和b2均很顯著，且分別為“負(fù)－正－負(fù)”，很好刻畫了經(jīng)濟(jì)增長“降－升－降”的三階段特征。(2)由Model3～Model4可知，刻畫條件波動(dòng)結(jié)構(gòu)突變的參數(shù)λ1、λ2和λ3較顯著，特別是在Model4中，λ2和λ3在10%水平下顯著。λ1～λ3的符號分別為“負(fù)－正－負(fù)”，也與{IPt}序列條件波動(dòng)的四階段特征對應(yīng)，即:條件波動(dòng)分別在第一個(gè)突變點(diǎn)之后下降;在第二個(gè)突變點(diǎn)之后上升;在第三個(gè)突變點(diǎn)之后重新趨于下降。此外，b2和λ3的符號表明，后危機(jī)時(shí)代經(jīng)濟(jì)增長與宏觀波動(dòng)“雙降”，二者可能因此正相關(guān)。(3)JB統(tǒng)計(jì)量表明，Model1即一般AR(p)-GARCH(1，1)模型不能保證殘差的正態(tài)性，Model2～Model4表明，在均值方程或同時(shí)在波動(dòng)方程中納入結(jié)構(gòu)突變啞變量，可保證殘差正態(tài)性。(4)對比Model1～Model4，考察納入條件波動(dòng)突變啞變量的必要性:對GARCH(1，1)的波動(dòng)方程σ2t=α0+α1ε2t－1+α2σ2t－1而言，參數(shù)(α1+α2)1表明波動(dòng)持續(xù)性高，一般選用IGARCH模型。但也有研究表明，持續(xù)性參數(shù)(α1+α2)很多時(shí)候被高估。特別的，忽略時(shí)間序列及其波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變，也將導(dǎo)致其波動(dòng)的高持續(xù)性，由此誤用IGARCH模型是不可取的(Mikosch和Stric，2004;Hillebrand，2005;Krmer和Azamo，2007)。由表4數(shù)據(jù)可知，Model1和Model2的持續(xù)性參數(shù)分別為0．99和0．98，說明在一般的AR(p)-GARCH(1，1)模型中，即便在均值方程中考慮結(jié)構(gòu)突變，也無法改變波動(dòng)高持續(xù)性現(xiàn)象(IGARCH效應(yīng))。一旦在波動(dòng)方程中納入結(jié)構(gòu)突變參數(shù)，Model3和Model4的持續(xù)性參數(shù)下降為0．65和0．68，說明條件波動(dòng)的結(jié)構(gòu)突變是導(dǎo)致其高持續(xù)性的主因。2．宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的階段性影響:含結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型估計(jì)接下來考慮{IPt}序列及其條件波動(dòng)雙突變，估計(jì)以下AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，以檢驗(yàn)宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。表5的部分結(jié)果與表4類似:經(jīng)濟(jì)增長及其條件波動(dòng)的階段性特征明顯，考慮均值與波動(dòng)雙突變可消除波動(dòng)高持續(xù)性。此外，λ1～λ3的系數(shù)之絕對值有所提升，顯著性均有所加強(qiáng)。令人遺憾的是，對于我們所關(guān)注的系數(shù)δ而言，盡管在4個(gè)模型中均為負(fù)值(在Model5中絕對值很小)，但在10%的水平下無一顯著。說明即便考慮均值和條件波動(dòng)雙突變(Model7和Model8)，也無法檢測到宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的顯著影響。結(jié)合圖1中{IPt}序列及其條件波動(dòng)的階段性趨勢，導(dǎo)致表5中系數(shù)δ不顯著的一個(gè)可能原因是:宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響可能具有階段性特征。相對于表5中的Model8，表6中的參數(shù)估計(jì)效果有明顯改進(jìn):一方面，δ、δ1和δ2的符號分別為“正－負(fù)－正”，且δ和δ1非常顯著，說明宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長在第一、二階段有顯著的正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng);在第三階段即2009年7月以后，宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長正相關(guān)但不顯著。另一方面，其他均值方程的變量系數(shù)仍在5%水平下顯著，b、b1和b2的符號同樣符合預(yù)期;值得注意的是，與Model4、Model8相比，波動(dòng)方程參數(shù)的系數(shù)也全部顯著;此外，持續(xù)性參數(shù)λ1～λ3的估計(jì)效果良好且符合預(yù)期，表征擬合效果的R2也略有改善。3．宏觀波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的再檢驗(yàn):考慮次貸危機(jī)的影響結(jié)合圖1可知，源于次貸危機(jī)的影響，從2008年6月開始，我國經(jīng)濟(jì)增長急轉(zhuǎn)直下，與此同時(shí)，財(cái)政與貨幣政策也迅速轉(zhuǎn)向，并于2008年底相繼推出四萬億計(jì)劃等宏觀舉措，經(jīng)濟(jì)增長也從2009年底開始逐步回歸正常軌道。為考慮上述次貸危機(jī)對宏觀波動(dòng)及經(jīng)濟(jì)增長的影響，當(dāng)t在2008年6月至2009年12月之間時(shí)，定義啞變量Crisis=1(否則為0)。由表7中數(shù)據(jù)可見:在考慮均值、條件波動(dòng)雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型(Model9)中加入Crisis啞變量后，發(fā)現(xiàn)次貸危機(jī)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長顯著下降(φ)，均值方程中的其他參數(shù)仍顯著，且b、b1和b2的符號符合預(yù)期;就波動(dòng)方程而言，次貸危機(jī)對宏觀波動(dòng)有微弱且很不顯著的正效應(yīng)(φ)，但除GARCH參數(shù)外，其他變量系數(shù)(包括λ1～λ3)均不顯著，這一結(jié)果與表4中的Model4存在很大差別。Crisis啞變量對含雙突變點(diǎn)的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型(Model11)的影響:波動(dòng)方程、均值方程的檢驗(yàn)結(jié)果與Model9基本一致，但參數(shù)φ的顯著性趨于下降，條件波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的影響(δ)仍表現(xiàn)為不顯著的負(fù)相關(guān)(與表5中的Model8)一致。Model9和Model11中，Crisis啞變量的加入導(dǎo)致波動(dòng)方程參數(shù)估計(jì)效果顯著變差，可能的原因是Crisis啞變量與VDk(k=1～3)不相容，為此在波動(dòng)方程中僅保留Crisis啞變量，并重新估計(jì)Model9與Model11，所得結(jié)果見表7的Model10和Model12。結(jié)果發(fā)現(xiàn):相對Model9而言，Model10中對應(yīng)參數(shù)估計(jì)的顯著性有明顯上升，特別的，α0～α2的顯著性大為上升，參數(shù)的估計(jì)值也由0．08上升到0．51，但仍不顯著(P值由0．90下降到0．26)。Model12相對Model11的比較也存在類似規(guī)律，且δ仍為不顯著的負(fù)值。進(jìn)一步結(jié)合表6的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，基于Model12，考察宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長的階段性影響是否會(huì)因Crisis啞變量的加入而有所不同，由此估計(jì)如下AR(p)-GARCH(1，1)-M模型。由表8中數(shù)據(jù)可知:與表6類似，在考慮“宏觀波動(dòng)－經(jīng)濟(jì)增長”階段性關(guān)系之后，主要參數(shù)的估計(jì)效果大為改善。φ和的估計(jì)值及顯著性表明，次貸危機(jī)直接導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)下滑(期間工業(yè)增加值月度同比增長率平均約降低1．58%)，也在一定程度上助漲了宏觀波動(dòng)上升。與表6相比:δ、δ1和δ2符號并未改變，δ和δ1仍顯著;特別的，δ2的數(shù)值與顯著性大幅改善(估計(jì)值由0．15升至7．93，P值由0．76降為0．12)，表明后危機(jī)時(shí)代宏觀波動(dòng)對經(jīng)濟(jì)增長有一定的正效應(yīng)。此外，其他波動(dòng)方程變量、絕大部分均值方程變量的系數(shù)仍顯著。

篇8

經(jīng)濟(jì)增長是衡量社會(huì)財(cái)富不斷增加的指標(biāo)，是社會(huì)再生產(chǎn)動(dòng)態(tài)過程的具體體現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵在于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。黑龍江省作為我國重要的老工業(yè)基地，目前正處在由前一周期的衰退階段向新發(fā)展的創(chuàng)新階段轉(zhuǎn)移的時(shí)期，經(jīng)濟(jì)增長中存在的體制性和結(jié)構(gòu)性的矛盾已嚴(yán)重影響經(jīng)濟(jì)增長的速度和質(zhì)量。通過經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整優(yōu)化來提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平已成為最為迫切的問題。

一、黑龍江省經(jīng)濟(jì)增長的總體態(tài)勢與特征分析

黑龍江省經(jīng)濟(jì)一直保持較高的增長速度，1995年黑龍江省GDP達(dá)到35.0%的最高增幅，2007年和2009年GDP增幅分別為12.1%和11.1%（見表1）。近五年來全國平均GDP增幅為17.3%，黑龍江的平均增幅約為15%，經(jīng)濟(jì)增長相對滯后于全國平均水平。

表12000-2009年中國和黑龍江省GDP

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

中 國

99215

109655

120333

135823

159878

183085

209407

246619

300670

335353

黑龍江

3253

3561

3902

4433

5303

5510

6217

篇9

對外貿(mào)易是否促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)界爭論的焦點(diǎn)。關(guān)于對外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長相互關(guān)系的研究大體上存在三種觀點(diǎn):促進(jìn)論、阻礙論、折衷論。國內(nèi)外許多經(jīng)濟(jì)學(xué)者對此做了大量的實(shí)證研究,由于采用的研究方法和研究范圍及采用的數(shù)據(jù)不同,實(shí)證研究得出的結(jié)論也各不相同。國外學(xué)者的實(shí)證研究中,Kaldor指出,經(jīng)濟(jì)增長使生產(chǎn)成本降低,有利于對外貿(mào)易;Ghartey指出,經(jīng)濟(jì)增長就能帶來出口的增加;Balassa采用橫截面數(shù)據(jù)分析10個(gè)國家的出口貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,得出出口引致經(jīng)濟(jì)增長的結(jié)論。Michaely的研究發(fā)現(xiàn)出口對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)有一個(gè)臨界發(fā)達(dá)水平,在臨界發(fā)達(dá)水平的兩側(cè),出口對經(jīng)濟(jì)增長的作用大不相同,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國家的出口對經(jīng)濟(jì)增長的作用較為明顯。同時(shí),在對外貿(mào)易是否能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的問題上,國內(nèi)學(xué)者也做了大量的實(shí)證研究?？偟膩碚f,對外貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長之間存在著高度相關(guān)關(guān)系,但對外貿(mào)易在不同國家的不同地區(qū)不同時(shí)期有著不同的重要性,它既不是增長的充分條件也不是必要條件。鑒于此,本文在分析前人研究成果的基礎(chǔ)上,利用協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型、Granger因果檢驗(yàn)等方法,從不同的角度分析對外貿(mào)易對經(jīng)濟(jì)增長的影響。

二、實(shí)證分析

1.變量與樣本數(shù)據(jù)的選取。本文選取三個(gè)變量作為研究對象,即國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、出口額(EX)、進(jìn)口額(IM)。分析所采用的樣本取自于1988~2006年的年度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于有關(guān)各年的《寧波統(tǒng)計(jì)年鑒》,為了確保數(shù)據(jù)的可比性,用城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(1988年=100)對各個(gè)年度的GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行平減,平減后得到RGDP。進(jìn)出口額分別用當(dāng)年平均匯率換算為以人民幣為單位的進(jìn)出口額,然后再用城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減,得到REX和RIM。為了消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差,對平減過的各變量取自然對數(shù),得到三個(gè)變量LNGDP、LNEX、LNIM。

2.單位根檢驗(yàn)。根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,在利用OLS對計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行估計(jì)時(shí),如果時(shí)間序列為非平穩(wěn)序列,則容易產(chǎn)生偽回歸,從而使模型不能真實(shí)地反映解釋變量和被解釋變量的關(guān)系。因此,為了防止出現(xiàn)偽回歸,首先應(yīng)對變量的時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。首先觀察LnG、LnEX、LnIM的時(shí)間序列圖(圖1),發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)出非平穩(wěn)的特征,而且其變化特征比較相似,即有同趨勢性。再觀察LnG、LnEX、LnIM的一階差分序列LnG、L-nEX、LnIM(圖2),發(fā)現(xiàn)其表現(xiàn)出平穩(wěn)的特征。下面用ADF(AugmentDikey-Fuller)方法對各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)(本文所有的檢驗(yàn)都用Eviews5.1軟件完成)。由表1可見,所有變量時(shí)間序列都是非平穩(wěn)的,而所有的變量時(shí)間序列的一階差分都是平穩(wěn)的,故它們均為一階單整序列,變量之間符合存在協(xié)整關(guān)系的條件。

3.協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)是用來檢驗(yàn)非平穩(wěn)變量之間是否存在長期均衡的關(guān)系。本文采用JJ方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),JJ方法適用于多個(gè)協(xié)整關(guān)系的估計(jì)和檢驗(yàn)。在進(jìn)行JOHANSEN協(xié)整檢驗(yàn)時(shí),首先應(yīng)確定一個(gè)合理的滯后階數(shù),以防出現(xiàn)偽協(xié)整。JO-HANSEN檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后階數(shù)根據(jù)VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)p來確定。在選擇滯后階數(shù)p時(shí),一方面要使滯后階數(shù)足夠大,以完整地反映模型的動(dòng)態(tài)特征;另一方面,滯后階數(shù)又不能太大,以免降低模型的自由度。根據(jù)AIC原則和SC原則并結(jié)合LR檢驗(yàn),得到VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2,因此協(xié)整檢驗(yàn)的最優(yōu)滯后階數(shù)為1。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。的檢驗(yàn)結(jié)果表明,在5%的顯著水平下,三個(gè)變量之間存在唯一的協(xié)整關(guān)系,說明在樣本區(qū)間內(nèi),寧波市的經(jīng)濟(jì)增長與進(jìn)出口之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。取標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)整向量,得到以下協(xié)整關(guān)系表達(dá)式:（公式略）調(diào)整系數(shù)值較高表明模型擬合優(yōu)度較好,F統(tǒng)計(jì)值表明方程總體通過顯著性檢驗(yàn)。從(1)式可以看出,出口對經(jīng)濟(jì)增長的彈性約為0.414,即出口每增加1%可以帶來41.3%GDP增長,進(jìn)口對經(jīng)濟(jì)增長的彈性約為0.015,即進(jìn)口每增加1%可以帶來1.5%的GDP增長,說明進(jìn)出口對寧波市經(jīng)濟(jì)增長具有正向的拉動(dòng)作用,并且出口對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用遠(yuǎn)大于進(jìn)口對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用,從而支持了出口促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的假說,但也不能忽視進(jìn)口對經(jīng)濟(jì)的增長作用。

4.向量誤差修正模型。根據(jù)格蘭杰定理,一組具有協(xié)整關(guān)系的變量一定有誤差修正型的表達(dá)式存在。而如果變量存在協(xié)整關(guān)系,則我們可以建立包括誤差修正項(xiàng)在內(nèi)的誤差修正模型,以此來研究模型的短期動(dòng)態(tài)情況,誤差修正項(xiàng)的大小表明了從非均衡狀態(tài)向長期均衡狀態(tài)調(diào)整的速度。由協(xié)整關(guān)系式可得誤差修正項(xiàng):EC=LnGDP-0.413794LnEX-0.015375LnIM-3.834458(2)以ΔLnGDP為被解釋變量,以誤差修正項(xiàng)ECt-1(作為非均衡誤差)、ΔLnEX、ΔLnIM及其各階滯后為解釋變量,用OLS嘗試剔除不顯著變量的影響,得到如下誤差修正模型:（公式略）(3)式中,第一組括號中的數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)差,第二組括號中的數(shù)字為t統(tǒng)計(jì)量的值。t統(tǒng)計(jì)值表明,回歸系數(shù)都通過了顯著性檢驗(yàn),且似然值較大,AIC、SC值較小,說明模型擬合效果較好。結(jié)果表明,滯后一期的進(jìn)口短期變動(dòng)對LNGDP存在反向影響,滯后一期的出口對LNGDP存在正向影響,兩者系數(shù)的絕對值相比較,出口比進(jìn)口大,表明出口對經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用大于對進(jìn)口的擠出作用。誤差修正系數(shù)約為-0.152,符合反向修正機(jī)制,即進(jìn)出口以15.2%的調(diào)整比例幅度從反向向長期均衡狀態(tài)調(diào)整,對下年GDP增長產(chǎn)生影響。

5.Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。由協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果可知,寧波市進(jìn)口、出口與經(jīng)濟(jì)增長之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,但是這種均衡關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系,即是由于進(jìn)口、出口的增加帶來了經(jīng)濟(jì)的增長,還是由于經(jīng)濟(jì)的增長帶來了進(jìn)口、出口的增長,是由于進(jìn)口的增長帶來了出口的增長,還是由于出口的增長帶來了進(jìn)口的增長,則需要進(jìn)一步驗(yàn)證。本文采用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)法對進(jìn)口、出口及經(jīng)濟(jì)增長之間是否存在因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。P概率值的含義是,拒絕原假設(shè)而出現(xiàn)第一類錯(cuò)誤的概率。P概率值越小,拒絕原假設(shè)而出現(xiàn)第一類錯(cuò)誤越小,故拒絕原假設(shè)概率越大。對外貿(mào)易進(jìn)口不是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因,但經(jīng)濟(jì)增長卻是進(jìn)口的Granger原因,說明隨著寧波市經(jīng)濟(jì)的增長,加大了對外貿(mào)易進(jìn)口。對外貿(mào)易出口與經(jīng)濟(jì)增長之間互為因果關(guān)系,表明寧波市經(jīng)濟(jì)具有典型的“出口驅(qū)動(dòng)型經(jīng)濟(jì)增長特征”,出口的增加導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的增長,經(jīng)濟(jì)增長反過來又促進(jìn)更多的企業(yè)加大出口,產(chǎn)生了明顯的反饋?zhàn)饔?經(jīng)濟(jì)增長是出口增加的原因。對外貿(mào)易出口是進(jìn)口的Granger原因,而進(jìn)口不是出口的Granger原因,即寧波市對外貿(mào)易出口的擴(kuò)張加大了進(jìn)口的力度,由于經(jīng)濟(jì)增長與出口的雙向拉動(dòng)作用,因此寧波市進(jìn)口也顯示出強(qiáng)勁的增長趨勢。#p#分頁標(biāo)題#e#

三、研究結(jié)論

篇10

技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的重要決定因素，但技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長作用并非完全獨(dú)立，往往以不同方式與資本或勞動(dòng)要素相結(jié)合，通過提高要素配置效率和要素生產(chǎn)率方式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)要素組合形式不同，對要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長效率影響差異顯著。其中無偏性即中性技術(shù)進(jìn)步能夠同比例提高所有生產(chǎn)要素投入效率，以全要素生產(chǎn)率方法就可以有效測算技術(shù)進(jìn)步。但若有偏性技術(shù)進(jìn)步并非單獨(dú)發(fā)揮作用而是依附于資本或勞動(dòng)投入，并非均等提高資本或勞動(dòng)質(zhì)量，僅以全要素生產(chǎn)率方法測算技術(shù)進(jìn)步就存在許多局限，結(jié)果可能有悖于現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中整體技術(shù)進(jìn)步的作用貢獻(xiàn)，也無法刻畫經(jīng)濟(jì)增長過程中整體技術(shù)進(jìn)步及資本和勞動(dòng)質(zhì)量變化的全部。［1］

當(dāng)前，世界各國普遍出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高增長和全要素生產(chǎn)率下降共存的現(xiàn)象，事實(shí)表明中性技術(shù)進(jìn)步并非反映經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的全部。Gordon（1990、 2000、2002），Greenwood and Yorukoglu（1997），Greenwood、Hercowitz、Krusell（1997）和Greenwood、Jovanovic（2001）發(fā)現(xiàn)，20世紀(jì)90年代后技術(shù)進(jìn)步主要與有形物化的資本品結(jié)合，一國經(jīng)濟(jì)正是利用內(nèi)含最新技術(shù)的設(shè)備投資特別是信息軟件業(yè)設(shè)備，通過資本和技術(shù)進(jìn)步相耦合方式（即資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步）實(shí)現(xiàn)快速增長。Gordon［2］和Hulten［3］等測算出機(jī)器設(shè)備投資中有形的技術(shù)進(jìn)步對美國經(jīng)濟(jì)增長的作用貢獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)1954年到1990年間美國資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步每年以3%的速率增長，占技術(shù)進(jìn)步總貢獻(xiàn)率的2/3以上，其中美國戰(zhàn)后60%的生產(chǎn)率增長來自資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步。［4］

同樣，黃先海等［5］利用中國工業(yè)數(shù)據(jù)分析表明，中國的技術(shù)進(jìn)步也完全可能融合于物化型設(shè)備投資中，通過設(shè)備更新?lián)Q代提升技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)率。趙志耘等［6］構(gòu)建了一個(gè)區(qū)分設(shè)備投資和建筑資本投資的內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長模型，通過界定設(shè)備投資和建設(shè)投資相對價(jià)格與邊際收益與技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系，依據(jù)中國經(jīng)濟(jì)改革和發(fā)展過程中高投資收益率和設(shè)備相對價(jià)格下降的經(jīng)驗(yàn)事實(shí)，發(fā)現(xiàn)我國以設(shè)備進(jìn)口為主的技術(shù)引進(jìn)方式實(shí)現(xiàn)的設(shè)備積累速度遠(yuǎn)高于建筑資本積累速度，判定了中國資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的存在性。同時(shí)，應(yīng)該強(qiáng)調(diào)，生產(chǎn)要素對經(jīng)濟(jì)增長作用并非固定不變，在不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、不同資源要素稟賦和政治經(jīng)濟(jì)制度環(huán)境約束下，要素貢獻(xiàn)都將呈現(xiàn)出時(shí)間性和階段性的變化趨勢，而技術(shù)進(jìn)步作用方式因發(fā)展階段和資源稟賦結(jié)構(gòu)不同而表現(xiàn)迥異，即技術(shù)進(jìn)步作用存在動(dòng)態(tài)階段性規(guī)律。［7］由于國內(nèi)普遍缺乏對資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的關(guān)注，相關(guān)的定量研究也幾乎無人涉及，特別是20世紀(jì)80年代以來我國中性技術(shù)進(jìn)步貢獻(xiàn)與經(jīng)濟(jì)增長趨勢并不保持一致，真實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的技術(shù)進(jìn)步更多表現(xiàn)出與機(jī)器設(shè)備投資相融合的趨勢。為考察資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的作用特征，本文利用設(shè)備工業(yè)品與建筑工業(yè)品的相對價(jià)格指數(shù)，構(gòu)建資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)分析蘊(yùn)涵在設(shè)備中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步變化特征，及其與經(jīng)濟(jì)增長率的周期波動(dòng)關(guān)聯(lián)性。

一、資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步動(dòng)態(tài)變化規(guī)律

在資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的分析中，通常利用設(shè)備品的相對價(jià)格來反映。國內(nèi)外相關(guān)研究也多數(shù)采用此種方法，如陳師、趙磊（2009）就以消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與設(shè)備價(jià)格指數(shù)之比來衡量投資專有技術(shù)進(jìn)步。在此我們以設(shè)備資本與建筑資本的相對價(jià)格指數(shù)的倒數(shù)來表征資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步增長及變化趨勢。在此首先利用1980—2007年建筑資本和設(shè)備資本的年度相對價(jià)格指數(shù)來構(gòu)建資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，如圖1所示。

數(shù)據(jù)顯示：資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步在改革開放初期變化幅度不大，但自20世紀(jì)80年代中期開始到90年代中期出現(xiàn)快速增長，特別是在1987年資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的增長率超過了20%，這表明在此期間我國以設(shè)備資本品投資方式實(shí)現(xiàn)的技術(shù)進(jìn)步增長迅速，也是類似于我國這樣的發(fā)展中國家實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級、縮小和發(fā)達(dá)國家技術(shù)差距的主要途徑。而在90年代中期后資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的增長速度放緩，基本都在4%均值上下小幅波動(dòng)。考察資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步在80年代、90年代和21世紀(jì)初三個(gè)時(shí)段的平均增長率，分別為6.7%、4.7%和3.5%，呈現(xiàn)明顯遞減特征。觀察資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的趨勢分量，可以看出資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出拋物線型的增長趨勢，在20世紀(jì)80年代中期出現(xiàn)了一個(gè)峰，表明該時(shí)段是我國資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的快速增長期，90年代中期后增速逐漸轉(zhuǎn)緩。主要原因可能是，改革開放初期我國與其他發(fā)達(dá)國家的技術(shù)差距形成了模仿和復(fù)制的成本優(yōu)勢，因此以先進(jìn)技術(shù)設(shè)備引進(jìn)與投入為載體的物化型技術(shù)進(jìn)步成為我國技術(shù)快速升級的主要形式，但隨著與發(fā)達(dá)國家技術(shù)差距的縮小和邊際收益下降，資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的增長速度會(huì)逐漸減緩。進(jìn)入21世紀(jì)后，資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步增長趨勢分量近似于一條水平線。

為深入分析近年來資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的變化特征，我們選擇月度數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化分析。首先采用分類資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)構(gòu)建資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，在機(jī)械工業(yè)品中選擇具有較高投資價(jià)值且質(zhì)量發(fā)生明顯變化的四類工業(yè)品，分別為通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備，通用設(shè)備，電氣機(jī)械及器材，儀器儀表及文化辦公機(jī)械，進(jìn)行加權(quán)平均構(gòu)建設(shè)備品價(jià)格指數(shù)PPIE，以反映機(jī)械設(shè)備質(zhì)量變化的綜合趨勢。其權(quán)重為該行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的比重， 即:

之所以選擇通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備等四類制造業(yè)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)，原因在于通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及電子等設(shè)備技術(shù)含量和其他設(shè)備相比投資價(jià)值更高，技術(shù)水平高且技術(shù)更新也快于其他設(shè)備品，對資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的表征更直接、更敏感。將設(shè)備品價(jià)格指數(shù)與建筑材料工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)的比值的倒數(shù)作為綜合設(shè)備中的資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)ETC，同時(shí)還將通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備指數(shù)與建筑材料工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)的比值的倒數(shù)ETCCE，以分析蘊(yùn)涵在前沿設(shè)備中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步，如圖2所示，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局，樣本區(qū)間為1999年1月到2010年3月。 #p#分頁標(biāo)題#e#

圖2顯示，綜合設(shè)備中的資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)ETC與前沿設(shè)備投資品中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)ETCCE具有相似的變化特征，在2003年和2008年都出現(xiàn)快速增長，這與依據(jù)年度數(shù)據(jù)構(gòu)建資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的結(jié)論相一致。其中綜合設(shè)備中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)ETC在2003年12月階段最大值為7.5%，2008年8月的階段最大值為9.02%，而前沿設(shè)備中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)ETCCE比綜合設(shè)備中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步增長更快，在各個(gè)階段都高于綜合設(shè)備中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步增長率，2004年3月的階段最大值為11.6%，2008年8月的階段最大值為12.8%。在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)綜合設(shè)備中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步年均增長率為3.22%，而前沿設(shè)備中的體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步年均增長率為5.86%。

二、資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長周期波動(dòng)關(guān)聯(lián)效應(yīng)

利用月度數(shù)據(jù)考察資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長率的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。綜合設(shè)備中的資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步ETC和經(jīng)濟(jì)增長率GDPR的月度變化路徑如圖3所示，經(jīng)濟(jì)增長率GDPR的月度數(shù)據(jù)是將季度數(shù)據(jù)采用頻率轉(zhuǎn)換獲得。

圖3顯示的是自20世紀(jì)90年代中期以來，我國資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長率的變化特征有所不同，經(jīng)濟(jì)增長率在90年代末期出現(xiàn)下落特征，但在21世紀(jì)初期開始平穩(wěn)上升，在2007年達(dá)到的最大值為13%。受世界經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響在2008年初開始快速下降，但2009年初又出現(xiàn)明顯回升。資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步ETC沒有出現(xiàn)明顯的增速平穩(wěn)上升特征，與經(jīng)濟(jì)增長率相比其波動(dòng)幅度較小，只是在2003年和2008年出現(xiàn)大幅增長，其變化特征顯示其增長并沒有受世界金融危機(jī)和經(jīng)濟(jì)危機(jī)的影響。下面，進(jìn)一步采用小波變換方法分析資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步ETC和經(jīng)濟(jì)增長率GDPR各層分量的變化特征。

從小波變換系數(shù)WTf(m,n)中可以得到f(t)在時(shí)間窗[mt+n-mΔt,mt+n+mΔt]的部分信息，同時(shí)可以得到f(t)在頻率窗[θ/m-Δθ/m,θ/m+Δθ/m]的部分信息。因此，當(dāng)m值小時(shí)，mt+n-mΔt和mt+n+mΔt很小，時(shí)間窗很小。而在頻域上θ/m-Δθ/m和θ/m+Δθ/m很大，頻率窗很大，相當(dāng)于在短周期內(nèi)用高頻小波作高分辨率分析。當(dāng)m值大時(shí)，時(shí)間窗很大，而頻率窗小，相當(dāng)于在長周期內(nèi)用低頻小波作低分辨分析。［9］

本文采用DB4小波變換將資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步ETC和經(jīng)濟(jì)增長率GDPR進(jìn)行分層，根據(jù)我國經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的特點(diǎn)和周期的劃分，將小波變換的最大尺度α取為27=128個(gè)月。通過小波變換，將時(shí)間序列分解就可以得到不同尺度下的分量譜圖。小波分解后的前三層尺度為21～23，是周期1～8個(gè)月的分量，即頻率為0.125～1的分量，包含了序列中的隨機(jī)因素和不規(guī)則因素。第四層尺度為24，是周期9～16個(gè)月的分量，即頻率為0.063～0.125的分量，稱為短周期分量，記為ETCS和GDPRS，如圖4所示。第五層尺度為25，是周期17～32個(gè)月的分量，即頻率為0.031～0.063的分量，第六層尺度為26，是周期33～64個(gè)月的分量，即頻率為0.016～0.031分量，我們將小波分解后的第五層和第六層分量合并，將其稱為中周期分量，記為ETCM和GDPRM，如圖5所示。第七層尺度為27，是周期65～128個(gè)月的分量，即頻率為0.008～0.016的分量，我們將其稱為長周期分量，記為ETCL和GDPRL，如圖6所示。

圖4顯示，在短周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長率波動(dòng)不同，部分時(shí)期呈現(xiàn)出相反的變化特征，如在2000年初資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步ETCS呈現(xiàn)下降趨勢，而經(jīng)濟(jì)增長率呈現(xiàn)上升趨勢，在2005年中期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步達(dá)到波峰，而此時(shí)經(jīng)濟(jì)增長率卻處于波谷。對比資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長率的波動(dòng)幅度，發(fā)現(xiàn)在短周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步比經(jīng)濟(jì)增長率的波動(dòng)強(qiáng)烈，波動(dòng)幅度大。分析短周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長率Granger的因果關(guān)系，我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)滯后的時(shí)期取2個(gè)月時(shí)，原假設(shè)為“ETCS不是GDPRS的Granger原因”的F-統(tǒng)計(jì)量小于10%的臨界值，在1%的顯著性水平上接受原假設(shè)，表明在短周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步不是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因。同時(shí)，原假設(shè)“GDPRS不是ETCS的Granger原因”的檢驗(yàn)接受原假設(shè)，表明短周期經(jīng)濟(jì)增長也不是資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步的Granger原因，因此短周期二者不具Granger因果關(guān)系，即資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步不是經(jīng)濟(jì)增長的原因，而經(jīng)濟(jì)增長也不是資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步變化的原因。

圖5顯示中周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步ETCM與經(jīng)濟(jì)增長率GDPRM的變化在2008年之前呈現(xiàn)較強(qiáng)的共變特征，即當(dāng)資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步達(dá)到波峰時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長率也到達(dá)波峰；資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步達(dá)到波谷時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長率也到達(dá)波谷。但在2000年后，二者變化呈現(xiàn)相反的特征。考察中周期二者的Granger因果關(guān)系，和短周期二者關(guān)系不同，在9%的顯著性水平上拒絕“ETCM不是GDPRM的Granger原因”的原假設(shè)，表明在中周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因，但不能拒絕“GDPRM不是ETCM的Granger原因”的假設(shè)，即資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長在中周期存在單向Granger因果關(guān)系。中周期分量時(shí)差關(guān)系發(fā)現(xiàn)資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長的最大相關(guān)系數(shù)為0.9665，但不是在當(dāng)期，而是在資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步先行1個(gè)月時(shí)，這再次印證資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步對我國經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用。圖6顯示的是資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長的長周期分量的變化趨勢，二者呈現(xiàn)完全的共變特征，在經(jīng)濟(jì)增長到達(dá)波峰時(shí)，資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步也到達(dá)波峰，在經(jīng)濟(jì)增長到達(dá)波谷時(shí)，資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步也到達(dá)波谷。

表1的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示，資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長率的長周期分量的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)在3%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，二者具有雙向Granger因果關(guān)系。利用資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長率原序列進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)“ETC不是GDPR的Granger原因”的原假設(shè)，但不能拒絕“GDPR不是ETC的Granger原因”的原假設(shè)，表明資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長率具有單向Granger因果關(guān)系，這表明當(dāng)前資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步是我國經(jīng)濟(jì)增長重要因素。

三、基本結(jié)論

本文利用設(shè)備工業(yè)品與建筑工業(yè)品的相對價(jià)格指數(shù)，構(gòu)建出資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，分析蘊(yùn)涵在現(xiàn)代設(shè)備投資過程中的資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步，并利用小波變換方法分析體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長率的周期波動(dòng)關(guān)聯(lián)性。結(jié)果顯示，我國資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步自20世紀(jì)80年代中期到90年代中期出現(xiàn)快速增長，之后增速放緩。體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步呈現(xiàn)出拋物線型變化趨勢，80年代、90年代和21世紀(jì)初年均增長率分別為6.7%、4.7%和3.5%。小波變換分層分析資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)短周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長率變化特征不同，Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)顯示資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長率不具有Granger因果關(guān)系。中周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長率變化呈現(xiàn)較強(qiáng)的共變特征，并且存在“資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的Granger原因”的單向因果關(guān)系。長周期資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長率變化呈現(xiàn)完全的共變特征且存在雙向的Granger因果 #p#分頁標(biāo)題#e#

關(guān)系。長中短周期關(guān)系顯示資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步對我國經(jīng)濟(jì)增長的作用，不是體現(xiàn)在短期而是中長期，中長期經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力在于技術(shù)進(jìn)步。這表明在工業(yè)化的發(fā)展進(jìn)程中資本體現(xiàn)式技術(shù)進(jìn)步在較長時(shí)間內(nèi)還將是我國技術(shù)進(jìn)步的主要方式。

參考文獻(xiàn)

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