经济增长效率

经济增长效率（精选十篇）

经济增长效率 篇1

农业生产要素包括劳动力、土地、水资源、农机、化肥、人均耕地和家庭国定资产等等。其中, 所存在的劳动力、人均耕地面积等对农业经济增长效率游负向影响。在现代化的今天, 要想促进农业经济全要素增长效率提高, 不仅仅是依靠增加经济投入, 还要注重农业生产效率的提高, 使得农业内涵式增长, 以此来促进农业发展。以下笔者利用随机前沿技术对农业经济全要素增长效率进行分析和研究。

1. 指标的选择与效率测度模型的构建

就农业经济全要素增长效率进行分析和研究的过程中应用随机前沿技术能够测度个体要素的同时, 还能够分析作用于个体效率的相关因素。对于农业经济增长效率指标的选择, 应当就当前我国农业整体情况进行分析, 了解农业生产方式、农田灌溉、农业产出的情况、存在的不足等, 进而制定具有较高的使用价值的农业生产投入指标、水资源投入指标、产出指标, 为全面的、合理的、有效的、规范的进行农业经济全要素增长效率分析创造条件。

效率测度模型的构建主要是为了更加准确的、有效的进行农业经济全要素分析。效率测度模型的构建是基于函数的随机前沿模型来进行具体的构建。对于农业生产效率测度模型的构建是对农业生产方面的生产要素进行了解和分析, 进而利用函数的随机前言模型来构建, 即为:

由于农业经济增长效率受到多种因素的影响, 为了能够了解影响农业经济的各种因素, 需要利用函数的随机前沿技术来构建技术无效率函数, 即为:

在此种情况下, 农业经济全要素增长效率的分析可以有效的展开。

2. 描述性统计

利用上文中所确定的指标、农业经济相关的模型就可能影响农业经济的各个要素进行测度。再对所得的各个要素测度进行描述性统计处理, 了解各个要素的极小值、极大值、均值以及标准值, 进而有效的进行农业经济全要素增长效率分析和研究。利用描述统计法所进行的农业经济全要素测度统计, 能够保证所统计的数据是真实的、合理的、有效的, 可以为农业经济全要素增长效率提供重要依据。

3. 农业经济全要素增长效率的分析和研究

要想实现农业发展, 需要不断的推动农业经济的提升, 利用随机前沿技术所进行的农业经济全要素增长效率分析和研究, 能够确定影响农业经济的要素。就当前我国农业发展的整体情况来看, 农业生产和不同地区差异是导致我国农业经济水平不高的原因。农业生产方面中的农业机械推广和使用效果不佳、化肥未能有效使用、人均耕地面积下降等问题的存在使得农业经济的提高受到影响。地区之间的存在差异主要是我国一些地区农业技术水平较高、耕地面积较多、地区整体经济水平较高等, 大大促进了农业经济的提高。但我国还有很多地区的在农业方面较为了落后, 这使得我国农业整体水平不高, 还需要不断的发展和创新。

二、促进农业经济增长效率提升的有效措施

对于我国农业经济增长效率不佳的情况, 应当结合农业经济全要素增长效率的分析和研究, 制定有效的措施予以控制, 以此来提高农业经济增长效率, 为推动我国农业发展创造条件。

1. 加强节水灌溉技术的推广

在现代化的今天, 科学技术飞速发展。合理、有效的应用科学技术来优化和创新农业生产, 能够大大提高农业生产水平, 促进农业经济效益不断提高。农田灌溉是促进农业生产水平提高的有效措施。为此, 注重加强节约灌溉技术的推广是非常必要的, 其不仅能够给农田予以足够的水分, 还能够降低水资源的浪费, 促使水资源充分发挥作用。

2. 优化农用地结构

为了促进我国农业不断的发展, 注重优化农用地结构也是非常必要的。对我国农用地结构进行改良, 可以降低我国旱地比例, 改变部分牧草地性质的土地。这对于我国农业生产是非常有利的。

三、结束语

我国作为农业大国, 注重农业经济水平的提高, 对于促进农业发展有很大帮助。但现阶段我国农业经济全要素中存在一些对农业经济负向影响的因素, 使得农业经济增长效率下降。为此, 笔者在文中利用随机前沿技术对农业经济全要素增长效率进行详细的分析和研究, 确定农业生产效果不佳和不同地区之间的差异影响了我国农业经济水平。要想提高农业经济增长效率, 注重节水灌溉技术的推广、农用地结构的优化等等, 这能够大大促进农业经济增长效率的提高。

参考文献

[1]陈关聚.我国农业经济全要素增长效率研究[J].经济纵横, 2013, (10) :22-26.

[2]赵晓波.中国全要素土地利用效率计量分析[D].辽宁大学, 2013.

能源利用效率与经济增长关系的关系 篇2

摘要：改革开放以来，我国的经济得到了飞速的发展，各种能源都得到了非常大的消耗，任何的经济活动都是以能源的消费为基础的，经济要想快速的发展必须有着非常牢靠的能源供应源头。我国只有采用节约能源的措施才能实现正真意义上的节约型社会，其关键就是提高整个能源的利用效率，这样才能从根本上保证我国经济的可持续增长。本文中笔者结合自己多年研究经验，简要的探讨了我国能源利用效率和国家经济增长之间的关系。供各位经济人士参考，以更好的处理我国能源的利用和经济增长之间的关系。

关键词：能源利用效率 经济增长 分析

随着经济的飞速发展，整个国家的能源消费也成指数关系增长，根据我国的经济能源研究所的相关研究表明，我国在能源的消费量达到100250万吨，占整个世界的百分之是以左右，在整个世界上仅仅的在美国之后，成为全世界第二大能源消费国。但是，相关的数据也表明我国的人均能源的消费只有0.84吨左右，这个数据占不到世界人均能源消费量1.9吨的一般。从我国整个经济的规模来讲，19我国的国内平均生产总值也就是GDP占整个世界GDP的百分之四点一左右，换算到每个人的GDP还不及日本的六十分之一，不到整个世界人均GDP的八分之一。此外，我国正处于社会主义的初级阶段，整个经济的形式依然处于发展的阶段，这就可以肯定的预测将来我国的经济规模肯定会不断的增大。相关的专家指出，依照我国当前的总体消费能力，如果我国的经济技术水平到达美国的标准，那就意味着全世界的煤炭资源、全世界的铁矿石、全世界的钢材、全世界的水泥等等一系列的资源都不够中国使用，也许这些数据不是那么的精确，但是这在很大的程度上表明如果我国不改变现在的经济增长的模式，中国将变为整个世界的能源的黑洞，这不仅仅会影响到我国自身的发展，而且给整个世界的发展都带来非常大的影响。从当前的我国的计划经济我们可以得到在二十一世纪的钱二十年我国预定的GDP总额要相对先前的水平翻两翻，但是我们从能源的角度来看整体的能源消费只能翻一翻。这就给我们说明如果我们不能够及时的采取一系列的有效的措施，依然按照现在的形式发展下去，将会给我国的能源供应造成很大的威胁，这在很大的程度上也会给整个世界的能源供应造成很大的影响。

通过各个研究都表明要想解决当前的能源性问题，我们必须采取一定的举措，总结为四个字就是“开源节流”。所谓的“开源”就是增加加大能源的开发，加大对于能源的开发主要集中表现在加大对于现有能源的开发、新型能源的开发以及起补充作用的国外进口能源的引进等等。所谓的“节流”主要就是提高各个能源的使用效率。从我国经济可持续发展的角度来看，“节流”的措施是既有利于现在也是对未来能源消耗的重要保证。我国只有全面的落实相关的“节流”措施，才能正真的实现节约型社会的建立，才能从根本上保证我国的可持续发展。

为了更好的把握未来的能源消耗以及相应的经济增长，我们必须对我国现代的经济发展和能源消耗的关系进行准确的把握，然后针对现状研究一些针对性的措施来不断的提高能源的利用效率和实现经济的快速增长。

一、我国的能源利用效率现状

世界上的能源利用的效率是根据能源消费原单位作为标准的，能源消费的原单位就是单位的GDP增长带来的能源消费量，简单的说就是一个单位的GDP增长所带来的能源消费量，通常情况下一个国家的这个数值越小，说明这个国家的整体能源利用效率越高，因此，这个指标在国际上被广泛的应用。

我们通过分析现有的一些资料发展，我国的整体的能源利用的效率是比较低的。从一些相关的`资料中我们可以明显的看出我国的能源消费的原单位值要远远的大于世界上的一些发达的国家，这在很大的程度上能够表明我国目前的经济增长是以消耗非常珍贵的资源为代价的，是一种能源消费性经济增长模式。但是这种情况的经济增长的方式是可以改变的，如果我们采取一些有效的措施，我们可以降低能源消费原单位的数值，能够出现在保证经济增长的同时实现能源消费的不增长。如果整个国家的能源消费量降低这在很大的程度上能够给我国的环境保护带来非常大的好处，实现正真意义上的节能减排工作。

我国现在正在处于向中等发达国家前进的重要时期，整个工业的水平也正处于一个向全面工业化产业迈进的阶段，在这个重要的时期，我们必须重视经济发展和能源消耗之间的关系，切实的将两者保持在一个相对平衡的水平上。

二、我国的经济增长和能源消费之间的关系

国际上一般采用国内人民生产总值也就是GDP来作为衡量一个国家宏观经济增长的标准。因此，我们分析经济增长和能源消费之间的关系可以通过分析国内的人民生产总值和能源消费之间的关系来进行。相关的资料表明我国的能源消费和国内生产总值长期以来处于一种几乎呈一种同样的态势在发展，说明我国的国内生产总值和能源的消费有着非常密切的关系，不过从整体上来看，改革开放以来，我国的国内生产的增加速度要大于能源消耗的增长速度。

我国在六十年代到七十年代经济的增长主要靠能源的投入来带动，进入八十年代以后，在经济发展的同时从整体上来看整个能源的投入量呈减小的趋势。九十年代之后到现在整个经济在快速发展的同时能源的利用效率也得到了非常大的改观。

三、提高我国能源利用效率的相关的策略

(一)逐步的实现对于制造业相关产业效率的提升

我国能源效率与经济增长关系研究 篇3

[摘要] 实证结果表明，能源效率与经济增长之间存在机制转换效应，在经济发展处于低收入水平时，能源效率与经济增长表现为线性关系；在经济发展处于中等或较高收入水平时，能源效率与经济增长之间则表现为非线性关系，并以人均GDP的阈值为界，在不同机制之间进行平滑转换。

[关键词] 超效率DEA；能源效率；面板平滑转换回归（PSTR）；经济增长

[中图分类号] F224[文献标识码] A[文章编号] 1008—1763（2016）02—0081—06

Abstract：This paper， which uses super efficiency DEA method to calculate the energy efficiency， empirically researches the relationship between energy efficiency and economic growth during 2000-2013 by using the panel smooth transition regression model. The empirical results show that there is mechanism conversion effect between economic growth and energy efficiency. When the economic development is in the low income levels， the relationship between energy efficiency and economic growth is linear. While the economic development is in the higher income levels， the relationship between energy efficiency and economic growth turns nonlinear. And the relationship will smooth the conversion among different mechanisms which is bounded by the threshold of per capita GDP.

Key words：super efficiency DEA； energy efficiency； panel smooth transition regression； economic growth

一引言

中国是一个能源消费大国，资源相对缺乏，能源人均占有量不及世界平均水平的一半，如何提高能源利用效率、实现经济社会可持续发展，已成为当前亟待解决的问题。2014年5月，习近平总书记在河南考察时首次提及了“新常态”，经济新常态的第一个特征即是经济增长速度从高速增长转为中高速增长。那么经济增长速度的降低是否会降低能源的利用效率呢？现在国内一般都是采用数据包络分析（DEA）方法来计算全要素能源效率，其中期望产出选取的指标为国内生产总值（GDP），因此，如果降低经济增速会直接影响能源效率。然而，中国的能源效率与世界主要工业化国家相比，仍然处于较低水平，如果能源利用效率再持续下降，那么势必会进一步恶化中国能源问题，进而影响经济社会的可持续发展。因此，通过对能源效率与经济增长的关系研究，发现经济增长与能源效率的内在联系，对于转变经济发展方式、适应经济新常态有着很强的指导作用。

针对能源效率与经济增长之间的关系，XingPing Zhang等人运用DEA Window Analysis探究了23个发展中国家在1980-2005年的全要素能源效率和变化趋势，并且通过Tobit回归证明，人均收入和能源效率之间存在U型曲线关系[1]。国外很多学者研究了能源强度与经济增长的关系，以Putnam（1953） 、Clark（1960） 、 Percebois（1979） 以及Martin（1988） 为代表的很多学者研究证明了能源强度与经济增长之间存在倒U的关系，即在一国或者某一个地区的经济发展初始阶段，随着经济的快速增长能源强度会逐渐上升，当经济增长到某一个点后随着经济的增长能源强度下降。

国内不少学者也研究了能源效率与经济增长之间的关系。李建中、武铁梅、谢威运用Granger因果检验表明能源效率与经济增长之间存在显著的双向因果关系，并且建立了一元线性回归模型对能源效率与经济增长做了定量分析[2]。汪克亮、杨力等利用环境库兹涅茨曲线（EKC）理论定量分析了中国能源经济效率和区域经济增长之间的关系，结果表明能源经济效率和能源环境绩效及其分解指数与经济增长之间存在倒U 形或U 形曲线关系[3]。余华银、韩璐、宋马林运用数据包络分析法中的超效率SBM模型测算了1992-2010年我国29个省区的能源效率，并且运用门限面板回归模型估计了在不同的能源效率区间下，能源效率与经济增长的关系[4]。

湖南大学学报（ 社 会 科 学 版 ）2016年第2期周四军，封黎：我国能源效率与经济增长关系研究基于PSTR模型的实证

本文采用超效率DEA方法计算能源效率，建立面板平滑转换回归（PSTR）模型，对能源效率与经济增长的关系进行省际比较分析，研究在经济新常态下怎样才能提高能源利用效率，使中国走上一条经济增长与能源利用相互协调的可持续发展道路。

二超效率DEA模型的构建及

我国能源效率的测度

（一）超效率DEA模型

数据包络分析方法是基于线性规划方法来评价多投入、多产出的决策单元是否相对有效的一种非参数统计方法。DEA方法的适用对象是一组同类型的决策单元，它要求每个决策单元的效率值不能超过1，这就无法判断效率值为1的决策单元的优劣。为了有效辨别每个决策单元的相对有效性，Andersen和Petersen提出了超效率DEA模型，决策单元的效率值不再需要满足不能超过1的约束条件，解决了有效决策单元的效率比较问题。

超效率DEA可分为投入导向型和产出导向型两种模式，由于经济新常态下，追求经济高速增长不再是首要目的，因此本文选取以投入为导向的超效率DEA模型，即在产出不变的条件下以减少投入来实现能源利用效率最大化，具体模型形式如下所示：

分别表示第j个决策单元的第i种投入和产出的值，λj是使投入和产出的样本值形成一个凸性组合的权重，θ是第j0决策单元的效率评价指数，m和s分别表示投入和产出指标的个数，s-i和s+r为松弛变量，ε为非阿基米德无穷小量，在计算中取正无穷小。

（二）变量选择与数据来源

基于全要素能源效率的多投入产出的基本框架，本文选取了能源消费总量、资本存量、劳动力作为投入指标，GDP作为经济产出指标进行分析。基于统计数据的可得性，本文主要选取了2000-2013年30个省市的面板数据，西藏及港澳台不在研究范围之内。

1.投入指标

本文主要从资本投入、劳动投入、能源投入三个方面来考虑投入指标的选取。

①资本投入

以资本存量作为资本投入指标。资本存量的计算方法是根据张军（2004）的计算结果，取其2000年现值作为本文的计算基准，采用永续盘存法永续盘存法的计算公式为

②劳动投入

选取各省每年个体就业人数作为劳动投入，数据来源是国家统计年鉴，单位为万人。

③能源投入

以各省能源消费总量作为能源投入，数据来源为国家统计年鉴及各省统计年鉴，单位为万吨标准煤。

2.产出指标

用固定资产投资价格指数平减后以2000年为基期生成实际GDP作为经济产出，数据来源为国家统计年鉴，单位为亿元。

（三）能源效率的测算

基于上述模型及样本数据，运用软件EMS1.3进行测算，从结果可以看出：首先，从全国来看，我国能源效率的总体趋势是上升的。其次，从测算结果可以看出，各省市能源效率差异性较大。从平均全要素能源效率来看，各省市均未达到效率前沿面，广东省平均能源效率最高为0.9809，青海最低为0.4818。东部各省市经济比较发达，能源利用效率相对较高，如广东、上海、北京、福建、天津。而中西部一些地区虽然具有资源优势，能源效率却比较低，如青海、宁夏、新疆、贵州和陕西。总体来看，北京、上海能源效率基本处于稳定上升趋势，至2013年已经超过1。其他地区总体来说能源效率下降，尤其是湖北省和甘肃省，2000年能源效率位于前沿面上，2013年能源效率只有0.6435（湖北）和0.5891（甘肃）。

综上所述，我国各省市的能源效率参差不齐且差距较大，中西部一些地区能源资源禀赋较高但其低效的利用率，与东部各省份能源高效利用但资源匮乏形成了强烈的反差。新疆、云南等地区虽然资源较为丰富，但是由于经济规模和生产技术的限制造成了资源的巨大浪费，导致期望产出不高使得能源利用效率较低。而东部省份生产技术水平高、经济较为发达使得资源得到有效配置，能源利用效率较高。

三能源效率与经济增长关系的理论研究

（一）能源效率与经济增长的现状分析

改革开放以来，我国经济发展迅猛，2014年国内生产总值达到了636463亿元，较2013年增长了7.4%。1978-2013年，中国的国民经济一直保持着高速增长，虽然2014年增速有所放缓，创新世纪以来中国年度GDP增速的新低，但是我国国内生产总值的年增长率在全球仍属于中高速增长范围。然而，随着经济的快速发展，我国能源需求日益扩大，能源问题日益突出。

一方面，我国能源消费总量高于生产总量，能源供不应求，需要大量依靠进口。从1992年起，中国能源消费总量超过了能源生产总量，至2011年，我国一次能源消费总量已超过美国，成为世界第一大能源消费国。另一方面，目前，煤仍然是我国的主要能源，煤炭的严重浪费及其造成的环境问题大大降低了能源利用效率。相较于发达国家，我国生产技术水平较低、能源设备较落后，也导致了能源浪费、利用效率不高。2015年4月2日，全国区域能源专业委员会理事长许文发在中国分布式能源发展与余热利用论坛上表示，我国能源效率仅为36.81%，世界能源平均利用效率为50.32%，比发达国家低约10个百分点，产品能耗与国际先进水平有较大差距，能源消费总量大、能效极低。另外，我国还存在能源只有一次性利用，而没有二、三次有效利用的严重浪费情形，也大大降低了能源利用效率。

（二）能源效率与经济增长的关系

在经济以较高的速度增长的同时，必然引起能源消费总量也大幅度的增加。在片面强调GDP的导向下，中国的能源利用效率不高、能源消耗总量过大的问题日益凸显。从经济学角度分析，能源效率与经济增长的关系主要体现在两个方面。

一方面，能源是经济增长的主要动力，能源的有效利用能够促进经济增长。首先，能源是经济增长的推动力量，在任何社会生产中，没有能源的投入就无法形成现实的生产力。其次，提高能源利用效率，不仅能够降低能源供应的压力、节约资源，而且还能促进生产发展、扩大经济规模。由于我国人口基数大，能源资源短缺，能源的有效利用对于保证我国经济可持续发展的长期能源供应有着十分重要的意义。

另一方面，经济增长带来了能源的合理开发和利用。首先，经济增长扩大了能源需求，同时也为整个社会和国家带来了资金和设备，促进了能源的合理开发。其次，经济增长能够促进生产技术水平的提高，引进国外先进能源开发利用技术，提高能源利用效率。一个国家经济的适当增长对于提高能源利用效率是毋庸置疑的，但是，如果过分注重经济增长而忽视能源资源有限、环境污染等其它问题，最后将会导致本国能源枯竭、能源需求大量依靠进口，使得经济无法持续发展。

四我国能源效率与经济

增长关系的实证分析

近年来，随着中国经济的不断发展，能源问题日渐突现出来，越来越多的学者关注能源效率与经济增长之间的关系。学者们对中国省际或区域能源效率与经济增长关系的实证研究模型主要集中在面板固定效应模型、面板随机效应模型、面板门限回归模型、EKC模型，那么是否可以考虑存在一个面板模型能够通过一个阈值和平滑转换建立一条平滑的曲线来刻画二者之间的非线性关系呢？

面板平滑转换回归（PSTR）模型是对面板门限回归模型和平滑转换自回归模型的发展与扩充。该模型很好地描述了面板数据的个体异质性特征，应用一个在（0，1）区间内变化的转换函数代替面板门限回归模型中的分段示性函数，使得模型随着转换函数值的变化在不同机制间平滑转换，有效避免了机制转换的突变性。

（一）面板平滑转换回归（PSTR）模型

根据研究目的，建立能源效率与经济增长的两体制的PSTR模型，模型形式如下：

1.变量选取及样本数据来源

被解释变量（yit）能源效率是由文章第二部分计算而得，以人均GDP代表经济增长，作为解释变量（xit），单位为万元/人，数据来源是国家统计年鉴，以人均GDP作为转换变量（qit）。

2.单位根检验

在构建PSTR模型之前，为了避免伪回归的出现，需要对两个变量进行单位根检验。本文采用LLC检验、IPS检验、Madwu检验、Hadri检验四种面板单位根检验方法对变量的平稳性进行检验。检验结果如表1所示：

由表1可知，上述四种检验方法的检验统计量在5%的置信水平上都拒绝原假设，即两个变量都不存在单位根，因此可以认为能源效率和人均GDP两个指标是序列平稳的，二者可以构建面板回归模型。

3.面板数据的固定效应检验

PSTR模型是一个具有转换变量的固定效应模型，对于能源效率为被解释变量、人均GDP为解释变量的面板数据，首先要分析面板数据是否为简单的固定效应模型。

通过表2可以看出，F检验和Hausman检验的统计量在5%的置信水平下都拒绝原假设，表明应该建立固定效应模型。

4.参数的确定及模型的构建

只有模型存在异质性才能构建PSTR模型，首先运用LM检验方法对模型进行同质性检验及位置参数的确定。通过R3.1.2软件进行LM检验，得到检验结果如表3所示：

1.从PSTR模型的参数估计结果可以看出，t检验与F检验的精确p值都为0.000，说明模型（4）是统计显著的，该模型的拟合效果较好。

2.模型（4）存在两个驻点，分别为4.645876和14.57321。当人均GDP在区间（0，4.645876）和（14.57321，+∞）内时，人均GDP对能源效率表现为负影响；当人均GDP在区间（4.645876，14.57321）内时，其对能源效率的影响是正向的。

3.能源效率与人均GDP的关系在线性与非线性关系之间平滑转换。当人均GDP趋近于0或者正无穷大时，转换函数变为常数，模型（4）变为线性模型。当人均GDP处于中间水平时，能源效率与人均GDP表现为非线性关系。

4.图1比较清晰地显示出能源效率的斜率在一个较高收入水平上由负转正，能源效率达到最低值后转而上升，使经济增长与能源效率之间呈现显著的U型关系。而当人均GDP达到一个更高水平时，能源效率达到一个峰值后转而下降，此时能源效率与经济增长之间呈现倒U关系。由于当前我国各地区的人均GDP还比较低，因此能源效率与经济增长之间的关系还处于第一阶段，即U型关系。

五 结论与建议

（一）主要结论

通过PSTR模型的构建和实证分析，主要得到以下结论：

1.我国能源效率与经济增长之间存在机制转换效应。在经济发展处于低收入水平时，能源效率与经济增长表现为线性关系；在经济发展处于中等或较高收入水平时，能源效率与经济增长之间则表现为非线性关系，并以人均GDP的阈值为界，在不同机制之间进行平滑转换。

2.我国能源效率与经济增长之间的关系存在阶段性特征。第一阶段，在经济增长初期，由于技术落后，主导产业多为第一产业或者劳动密集型的制造业，一国或者某一地区只注重经济发展，几乎忽视了能源利用效率，随着经济的增长能源效率不断下降。第二阶段，当人均GDP达到46458.76元时，此时为经济增长与能源效率关系的第一个转折点，能源效率随着经济增长逐渐上升，政府应该加速经济增长以提高能源利用效率。第三阶段，当人均GDP达到145732.1元时，经济增长与能源效率的第二个转折点出现，经济已发展到较为成熟的阶段，能源效率与经济增长成反比，政府不应该只注重经济增长速度，而是放缓经济增长速度，提高能源效率。

3.目前我国能源效率与经济增长的关系表现为U型关系。至2013年，天津人均GDP最高为100105元，低于145732.1元，即我国各省市的人均GDP均未达到第二个转折点，能源效率与经济增长关系处于前两个阶段，表现为U型关系。东部地区除河北和海南之外，经济发展水平较高，人均GDP已经超过46458.76元，能源利用效率随着经济增长而不断提高。中西部地区除内蒙古和吉林外，经济发展水平较为落后，人均GDP均低于46458.76元，能源效率与经济增长之间表现为反向变化关系。

（二）政策建议

为了能够更好地适应“中国经济新常态”，促进我国能源效率的提高，实现我国社会经济的可持续发展，使我国人民达到优质的生活水平，应该合理有效地提高经济增长速度，使各个省市达到能源效率最优化。由于我国各省市资源禀赋条件和经济发展水平之间存在较大的差异，因此要根据各地实际情况，有效地处理能源效率与经济增长之间的关系。

1.东部大部分地区经济相对发达，但是能源短缺问题严重，能源供应大多依靠进口或我国其他资源丰富地区的输送，因此，对于东部经济发达地区，积极探索能源的高效开发使用技术，节约资源，在提高能源效率的同时发展经济。

2.中西部地区经济普遍较为落后，但是我国能源资源主要集中在中西部地区，因此，对于中西部经济较为落后的地区，要加快转变经济增长方式，调整产业结构，引进新的技术设备，提高能源资源的加工利用率，促进经济效益。

[参考文献]

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[9]贺小莉，潘浩然.基于PSTR模型的中国能源消费与经济增长非线性关系研究[J].中国人口·资源与环境，2013，（23）：84-89.

河北省区域经济增长的技术效率分析 篇4

Malmquist指数即全要素生产率 (TFP) , Malmquist指数是在距离函数的基础上定义出来的, 是目前广泛采用的TFP测度方法。对Malmquist指数的分解是解决问题的关键所在, 根据Fare等 (1997) 提出的分解方法, 全要素生产率在固定规模报酬假设下可分解为技术进步和技术效率变化两项, 技术进步是指一定时期内生产前沿面变动带来的TFP变化, 技术效率变化是指一定时期内技术效率变化带来的TFP变化, 而技术效率又可分解为纯技术效率和规模效率, 即TFPch=TEch×Effch, Effch=SEch×PEch, 其中TEch表示技术进步, Effch表示技术效率变动, SEch表示规模效率变动, PEch表示纯技术效率变动。当Effch>1时, 表示技术效率因素对TFP产生了正面作用;反之则相反;当Effch=1时, 表示技术效率对TFP没有产生作用。TFPch即Malmquist指数大于1时, 表明从t时期到t+1时期的TFP是增长的;反之则是减少的。在我国, 赵伟、马瑞永等 (2005) 采用Malmquist生产力指数对我国省区1980~2003年全要素生产率变动进行分解, 结论表明中国各地区的TFP总体上表现出较强的增长态势, 其中东部地区增长速度最快;傅勇等 (2009) 学者对中国改革开放以来的全要素生产率变动进行了分析, 结果发现1978~2006年间TFP每年以接近3%的速度增长。学者们的研究为技术效率的进一步发展奠定了坚实的基础。

本文拟运用DEA分析中的Malmquist指数方法对河北省区域经济增长的技术效率进行实证分析, 构建区域经济技术效率的投入、产出指标体系, 并对河北省区域增长中的影响因素进行评价分析, 为河北省区域经济的增长效率提出可供参考的建议。

二、实证研究

(一) 指标体系构建。

本文实证分析以河北省11地市为分析对象, 研究技术效率对各地区经济增长的影响。对于指标的选择必须考虑到投入产出的关系, 在投入指标中选取在岗职工平均人数 (近似表示劳动力投入) 、全社会固定资产投资总额 (表示资本投入) 、科学支出 (表示科技方面的投入) , 这是在生产函数投入指标上加上对科技的投入;在产出指标中选取在岗职工工资总额 (反映居民的收入) 、地区生产总值 (反映区域经济发展的总量) 、地方财政一般预算内收入 (反映地区的财政收入) 。

(二) 数据来源。

本文以1995~2010年间的面板数据对河北省区域经济的技术效率进行时间序列分析, 数据均来源于《中国城市统计年鉴》, 时间截止到2010年。同时由于统计年鉴的时间上的客观原因, 某些城市缺失数据是通过总量减去其他城市得到的, 需要说明的是, 由于统计年鉴的指标选取的不同, 1995的指标在岗职工平均人数采用的是全部职工年末人数。最终对整理出的1995~2010年共16年的各地区面板数据进行实证分析。

(三) 实证结果。

本文采用Tim Coelli的DEAP2.1软件进行实证分析, 模型以投入导向型 (Out orientated) 、规模报酬不变 (CRS) 为前提, 软件运行结果如表1、表2所示, 其中表1反映的是河北省Malmquist指数随时间变化而变化的情况;表2反映的是河北省各个地区Malmquist指数的变化情况。

注:Effch、Tech、PEch、SEch和TFPch表示同上一节。

三、实证结果及分析

(一) 技术效率的时间变化分析。根据表1我们可以发现河北省Malmquist指数有以下随时间变化的特征。

1. 近16年来, 河北省全要素生产率波动较大, 最近几年趋于平稳。

16年的平均值为1.021, 反映TFP的增长率为2.1%, 从折线图中 (图1) 可以发现, 从1995~1996年的高位1.46一路下降, 并且为2009~2010年的1.41倍, 降幅明显, 近几年在1的上下波动, 增长率趋于平稳, 这说明河北省的区域经济的增长状况并无明显改善。

2. 技术效率对全要素生产率的贡献率起负向作用。

技术效率在1995~2010年间的平均值为0.997。从折线图 (图2) 中可以发现只有个别时段的技术效率在1以上, 反映出河北省的技术效率水平仍比较低, 还有改进的空间。

3. 规模效率变动是影响技术效率的主导因素, 技术进步推动着TFP的增长。

从全要素生产率的分解上看, 技术效率变动的平均值为0.997, 其对TFP的增长贡献为负 (-0.3%) , 技术进步变动的平均值为1.024, 其1995~2010年间的增长率为2.4%, 表明河北省全要素生产率的增长主要靠技术进步来推动。对技术效率变动分解后发现, 纯技术效率变动的平均值为1.000, 说明其对技术效率变动的贡献没有发生变化, 规模效率变动的均值为0.997, 其对技术效率的增长贡献为-0.3%, 呈负增长, 这说明技术效率的降低主要是由规模效率变动引起的。

从整体的发展趋势看, 1995~2010年期间河北省地区经济的增长呈下降的趋势, 地区经济效率增长主要靠技术进步的改善, 反映技术创新和科技普及对经济的促进作用, 但技术效率的增长呈总体下降的趋势, 纯技术效率对经济增长的贡献没有变化, 而规模效率对经济的增长一定程度上起反向作用, 说明河北省区域经济仍是粗放式的发展模式, 存在资源配置效率低等问题, 同时城市规模的扩大并没有对技术效率起促进作用, “三年大变样”等急功近利的发展并没有对城市经济增长发挥作用。

(二) 地区Malmquist指数分析。

从表2中可以发现, 1995~2010年期间河北省城市Malmquist指数平均值为1.021, 全要素生产率年均增长2.1%, 从分解来看, 技术效率的差异较小, 反映技术效率并不是影响地区经济增长的主要因素, 反而起到负向作用, 而各地区技术进步的变动情况几乎与全要素生产率的变动情况相一致, 反映了技术进步是TFP变化的主导因素。进一步对技术效率进行分解后, 可以看出纯技术效率对技术效率的变动几乎没有影响, 而规模效率变动的趋势呈现与技术效率变动同样的趋势, 说明影响技术效率变动的主导因素是规模效率, 规模效率的递增或递减影响着技术效率的增长或减少。

四、结论及相关政策启示

(一) 研究结论。

本文运用DEA下的Malmquist指数方法测算并分解了河北省各地区1995~2010年间的TFP增长率, 结果发现:16年来TFP以平均每年2.1%的速度增长, 通过TFP分解后发现, 河北省各地区经济增长主要靠技术进步推动, 技术效率对经济增长几乎没有影响, 说明河北省各地区在资源配置利用方面存在改进的空间。同时还发现, 规模效率指标对经济增长的影响为负, 且变化不大, 表明河北省长期未在最优规模上进行生产活动, 市场竞争不充分导致规模效率不高, 河北省区域经济增长仍是粗放式的增长。从各地区变化情况来看, 促进TFP增长的因素仍是技术进步, 起负向作用的因素仍旧是规模效率。另外, 省会石家庄的经济增长效率低于全省平均水平, 其并未抓住技术进步带来的发展机遇, 仍旧是传统的、低效率发展模式。而其他地区在引进新技术、新的管理手段等方面或多或少提高了当地的经济增长效率。

(二) 政策启示。

根据分析结果, 本文对相关政策有以下启示:

1. 技术效率的提升应为经济增长的重中之重。

河北省近16年来的TFP增长主要靠技术进步推动, 而技术效率的变化对经济增长的贡献甚小, 且平均为负。这意味着经济增长主要依靠学习先进的技术, 但先进的技术并没有带动技术效率的提升。随着经济改革深入发展, 河北省要注重技术效率的提升。

2. 规模效率亟待改善。

通过对技术效率进行分解, 发现技术效率的变动主要受规模效率的变动, 规模效率在1附近徘徊, 说明河北省的规模经济较低, 单纯靠扩大规模并没有提升经济, 河北省在经济增长过程中, 要注重提高规模效率, 鼓励企业充分竞争, 为技术创新提供创造自由发展的环境。

3. 河北省经济发展方式亟待转型。

河北省经济发展方式仍是粗放式的发展, 规模效率拖累TFP的增长, 致使TFP增长对经济增长的贡献仍有提升余地, 河北省经济要改变以环境为代价的发展, 加快落实科学发展观, 将改革向纵深推进。同时, 各个城市要根据自身的发展条件, 因地制宜, 充分发挥城市的规模效率, 引进高新技术和先进的管理经验, 提高自主创新能力。

摘要：技术效率由全要素生产率分解而来, 反映了投入与产出关系的问题, 而技术效率又可分解为纯技术效率和规模效率。本文以河北省11地市的经济增长数据为基础, 运用DEA中的Malmquist指数法测度了1995～2010年间技术效率变动情况, 并对技术效率从时间上和地区分布上进行评价分析。研究结果显示, 全要素生产率对河北省区域经济增长的贡献率年均增长2.1%, 其中, 对经济增长起主导作用的是技术进步, 年均增长2.4%, 而技术效率拖累区域经济的增长, 年均增长为-0.3%, 规模效率是影响技术效率变动的主因, 反映了河北省地区仍处在粗放式发展的阶段。最后, 针对研究结果暴露出的问题, 对河北省城市的经济增长提出了相关政策启示和建议。

关键词：区域经济,技术效率,Malmquist指数,全要素生产率

参考文献

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[7] .章祥荪, 贵斌威.中国全要素生产率分析:Malmquist指数法评述与应用[J].数量经济技术经济研究, 2008, 6:111~122

经济增长效率 篇5

开展“转作风、提效率、优环境、保增长、促发展”活动，是市委、市政府着眼于我市长远发展大局做出的一项重大部署，是破解经济社会发展突出矛盾和问题的重要举措。作为办公室工作人员，必须切实增强服务意识，以思想解放的新飞跃、工作作风的大转变、工作能力的新提升，促进工作质效的提高，服务全区经济社会更好更快发展。

一、以认识为先，瞄准工作的努力方向。新一届市委、市政府提出了“高境界、高标准、高起点、大作为”的工作要求，这是对全市经济社会发展的总要求，更是办公室工作人员努力的方向。近年来，虽然经过不断学习和努力，自己的能力有了较快提高。但面对新形势新任务新要求，特别是“三高一大”的要求，仍然存在较大差距。主要有：一是思想不够解放，满足于依照过去的经验做事，不愿或者不敢创新，怕出问题、怕担风险的意识较为明显。二是工作的方法单一，客观上讲是因为对外交流学习的机会少，主观上还是主动学习的意识差，在创新工作思路、总结工作规律方面做得不够好。三是个别时候工作的标准和效率不够高，满足于过得去，追求过得硬，精益求精干工作的作风需要强化。四 1 是工作的能力还不全面，特别是文稿起草的水平和质量需要进一步提高。

二、以能力为基，制定强有力的措施。主要把握三点：一要加强学习。既进一步提高对学习重要性、紧迫性的认识，更着力在增强学习的计划性、系统性下功夫。重点围绕提质增效干工作，努力在提高政策理论水平、文稿起草能力、加强综合协调等方面，下实功、求实效，练好服务发展的内功。二要勤于思考。充分发挥主观能动性，认真学习借鉴别人先进经验，拓展工作领域，创新工作方法，积极探索提高工作水平的新措施、新途径，激发自身前进的动力。三要强化实践。根据工作需要，平时要多写多练，工作主动去找，去做。

经济增长效率 篇6

中国政府在国际金融危机到来后，实施并出台了一系列正确的宏观经济政策，打了一套漂亮的组合拳，如及时注入大量的流动性、快速启动几万亿的首批投资计划、结构性减税及十大产业振兴计划等等。目前中国经济从整体上看仍是总供给大于总需求。

从总供给角度看，许多产业处于产能过剩状态，中国的人口红利期还在，大量的农村劳动力还有待转移，失业问题严重，居民储蓄过度，国债余额占GDP比重较低，拥有近2万亿的外汇储备，制造业产品具有国际竞争力，人民币一定程度的低估，危机过后严重的通货紧缩。

从总需求的角度看，危机造成的外需萎缩会持续很长一段时间，工业化和城市化进程还缺乏整体性的推进，存在着大量的投资领域，居民收入提高的空间很大，消费潜力巨大。因此，这一轮的宏观扩张性政策对中国来讲既是审时度势的当务之急，又是顺势而为且可以较容易达到的。与这些政策相配套，前期某些不合时宜的经济与社会政策也暂停执行，保证了扩张性经济政策的连续性和稳定性。

目前从投资的速度，汽车、住房、家电等消费的增长，资本市场和房地产市场繁荣以及由此带来的财富效应对消费的刺激，企业家信心指数的上升等方面看，经济复苏的迹象已经出现。下半年GDP的增长速度、就业水平和居民收入与消费，都会有一个较高速度的增长。在危机中这样的增长水平是来之不易的，也是非常需要的，可以树立起“比黄金和货币还珍贵”的信心，为“后危机时代”的结构调整和机制创新提供了积极的条件。

新一轮经济增长的质量不高

但是，新一轮经济增长的质量不高，效率低下，稳定性很差。

其主要原因有：第一，从总体上看，中国是一个储蓄过度的国家，国民收入任何形式的增加，都会导致储蓄的增加。由于危机过后实体经济恢复需要时间，尤其是外部经济还没有走出萧条，出口严重受阻，因此流动性的增加会部分地进入具有投资功能的股票市场和房地产市场，加上流动性充裕带来的通货膨胀预期，迫使银行储蓄转化为资产投资，迅速拉高资产价格，导致国民经济的泡沫化。

第二，从金融资源的配置渠道看，流动性增加时，能够快速获得流动性的部门是国有企业和地方政府，第一时间进入民营企业相对困难，对实体经济启动能起到关键作用的民营企业的活动也就难以活跃起来。而国有企业从总体上说是不缺资金的，融资需求也不是很旺，其中相当部分贷款进入资本市场也是其理性的选择。

第三，原有的经济结构非均衡问题会更加突出，粗放式的经济增长方式更加难以改变，国家的基础设施投资很热，但是民间投资很凉，出现“冰火两重天”的现象。

第四，许多产业领域中的“国进民退”现象严重，市场垄断力量明显增强，市场化改革进程有所倒退。

第五，当民间投资不活跃时，也就意味着微观经济还是处于萧条期，加上眼下通货紧缩的存在，在名义利率不断降低的背后则是真实利率的上升，民营企业投资意愿不强，民营经济中的流动性和居民手上的流动性也只能进入到资本市场和房地产市场来保值升值，对迅速推高两市的资产价格起到推波助澜的作用，进一步损害实体经济的活力。最近出现的许多浙江民营企业将厂房卖掉用来购买上海的房地产进行投机就是很好的例子。

第六，如果虚拟经济的泡沫化一旦形成，加上近期推行人民币区域化、国际化的呼声给市场造成的升值预期，2008年下半年前流出去的外国热钱会卷土重来，再次纷纷涌入中国的资本市场和房地产市场进行投机。结果会出现外汇储备进一步累积，在目前的强制结汇制度下，为维持中国汇率的基本稳定，外汇占款性的人民币发行就会再次不可控制，会同危机期间央行投放的大量基础性货币，引发新一轮通胀的内外因素正在交叉形成。

深层次问题是市场化改革没有彻底到位

中國非均衡的经济结构和粗放式的经济增长模式难以转变的根本原因，在于某些关键领域和重点环节的市场化改革的滞后, 必须加快形成充满活力、富有效率、更加开放、有利于科学发展的体制机制。

过去30年，产品市场的改革已经基本完成，大多数产品生产的民营经济主体地位也已经确立，其结果是中国制造业的竞争力大幅度提高。但是，要素市场的改革相对滞后，要素控制和生产部门的垄断势力明显，效率低下，第三产业中的很多部门，如金融、教育、科研、媒体等，经济活动主体单一，竞争度也非常不够。要素市场的发育不全扭曲了经济结构，经济中要素控制和生产部门、第三产业中没有展开改革的部门一起吞噬着竞争性制造业所产生的经济效率。

同时，中国经济城乡分割的两元结构特征，加上户籍制度造成的固化作用，使得中国经济在全球化和工业化获得很高成就的同时，城乡统筹就业、教育、社会保障与住房保障等后顾之忧得不到解决，城市化进程缓慢，广大农民本可以通过城市化而获得收入提高、消费提升的空间被抑制了，导致推动中国内需增长的长期动力不足，经济中迅速形成的庞大制造能力只有通过外部世界才能获得消化。这种现象背后的实质，就是以美国为首的发达国家提供充分的流动性来刺激中国经济中的制造业发展，使得剩余产能得以实现。

界定全国土地产权

“问题不是一夜出现的，也不可能一夜解决”，过度的流动性注入和积极的财政政策刺激只能是一种短期为之的政策，绝不是什么“特效药”，要真正启动内需一定要找到切实的突破口，培育出新的增长点。

在战略上必须明确的是，经济增长只有建立在劳动生产率的提高、人民收入水平和消费水平提高的基础上，才是持久和稳定的。如果我们未来的增长能够在全球化背景下，进一步利用劳动力的比较优势，优化生产要素的配置，将几亿农民转移出来，实现彻底的工业化和城市化，极大地提高他们的劳动生产率和人力资本含量，在此基础上去提高他们的收入和消费水平，那么中国经济再高速增长20年是完全有可能的。

怎样才能做到这一点呢?全国土地产权的界定，全国统一土地市场的形成，因经济发展水平不同而产生的土地级差收益，通过土地指标的分配和交易流向经济欠发达地区，既可以实现全国各地区经济的均衡发展，又可以通过市场交易来保证经济发达地区高效率的实现。土地产权界定之后的抵押贷款的发放，将会在中国经济中注入巨大的金融流动性。

一旦土地产权界定合理，土地级差收益将惠及全国最广大的农民，即使在金融危机的不利形势下，他们也将以此获得进入城市的初始资本，解决就业、培训和教育、住房、社会保障等部分费用，加速中国的城市化进程，拓展扩大内需和经济持续增长的空间。

这一方面能缓解受金融危机影响最严重的东部沿海地区、外向型企业和劳动密集型产业的地根紧缩问题，另一方面又能减轻中西部地区的巨大农业人口压力和财政负担，其结果是中国经济中的生产要素尤其是土地要素可以在全球化背景下获得优化配置。

完成农民的身份转变

全球化背景下的工业化和城市化的发展，人口的转移和在城市中的集聚，这既是农业现代化的必由之路，解决“三农”问题的根本途径，同时城市人口的集聚也是服务业兴起和发展的前提。经济在时间和空间两个维度上是可以创造奇迹的。时间维度上的奇迹就是金融衍生产品的出现，空间维度上的奇迹就是产业和人口在大都市的集聚所创造出来的就业岗位、经济总量及其强大的城市竞争力，世界上如纽约、伦敦、巴黎、东京、香港和新加坡等城市，无一不是如此。

经济增长效率 篇7

改革开放以来, 中国经济取得了巨大的成就, 经济持续高速增长、综合国力和国际影响力迅速提升, 形成了具有中国特色的开放型经济发展模式 (王玉华, 2011) [1]。中国经济增长的动力, 主要来自外需拉动和投资高速增长。深入剖析中国开放型经济发展模式, 将会发现高投资推动经济高速增长的特征十分明显;而高速增长的投资形成巨大的生产力, 需要国外需求来弥补国内需求的不足。1978—2011年, 中国以年均9.8%的GDP实际增长率成为全球经济增长率最高的国家。与经济高增长相伴随的是投资的迅猛增长, 1978—2011年, 中国的投资率从38.2%上升至48.3%, 年均投资率超过38%, 平均投资增长率为17.2% (图1) 。与此同时, 世界平均投资水平维持在19%~25%, 中国的投资率处于世界的最高水平之列。即便是20世纪60、70年代处于经济高速发展阶段的日本, 其平均投资率也仅为35%。

然而, 高投资率并没有带来投资效率的提高。增量资本产出率 (Incremental Capital-Output Ratio, ICOR) 是衡量资本投资效率的重要指标。ICOR指资本存量的变动与产出增量的比率, 该指标越小, 表明资本生产率越高, 资本运用也就越有效率。自上个世纪90年代以来, 中国经济在投资率迅速增长的同时, 投资效率则总体呈下降趋势。如图1、图2所示, 随着投资率和全社会固定资本投资占GDP比重的上升, 增量资本产出率在1990年代后逐渐呈上升趋势, 虽然在进入新世纪后有所下降, 但2007年之后又有一定程度的提高。总体而言, 投资效率在1990年代后未有显著提高。

注:投资率为资本形成总额占GDP比重。数据来源:《中国统计年鉴》 (2012) 。

注:ICOR=全社会固定资本投资/GDP的增量, 即“资本边际生产率”的倒数。数据来源:《中国统计年鉴》 (2012) 。

中国经济发展的实践表明, 高投资率是经济增长的重要动力。但在投资效率逐渐下降的情况下, 中国的“高投资—高增长”模式还能够持续吗?本文在向量自回归模型 (VAR) 的基础上, 实证研究投资增长、投资效率与经济增长之间的动态关系, 进而分析投资增长和投资效率对经济增长的贡献, 并在此基础上提出中国经济持续增长的政策建议。

二、文献回顾

中国经济表现出显著的“高投资—高增长”特征, 许多学者对投资与经济增长之间的关系进行了研究, 认为中国经济的高速增长主要源于高投资的推动。王小鲁 (2001) 指出, 改革20年来, 高储蓄和高投资是推动我国经济增长的重要因素, 资本形成效率的提高对经济增长有重要贡献。资本形成率的提高对经济增长的贡献比改革开放前上升2.5%, 但投资效率还有进一步提高的巨大潜力[2]。武剑 (1999) 认为, 资本形成是推进我国经济增长的主要动力, 而且这一趋势会逐渐加强, 到2010—2020年, 资本贡献度将超过60%[3]。邱晓华等 (2006) 通过建立中国经济增长的综合因素模型得出结论, 资本投入增加是中国经济增长最主要的源泉, 包括结构升级、人力资本效率提高、制度变迁等在内的技术进步的贡献也较强, 劳动投入增加的贡献相对较弱[4]。

中国经济“高投资—高增长”是早期经济增长阶段结构转变的深层次反映, 这一阶段的经济发展主要驱动力来自于大规模的投资及生产。经济增长前沿课题组 (2003, 2004a, 2004b, 2005a, 2005b) 指出, 中国的“高储蓄、高投资和高增长”可以从不同角度进行解释, 是政府推动的城市化和出口导向的工业化过程, 同时也是农村剩余劳动力向城市转移的过程。在剩余劳动力转移过程中, 需要较高的储蓄率与投资率[5,6,7,8,9]。李扬、殷剑峰 (2005) 认为剩余劳动力由农业向工业 (工业化) 、由农村向城市 (城市化) 、由国有向非国有 (市场化) 的持续转移是我国经济能够长期、高速增长的关键, 而高储蓄率和高投资率既是这种增长模式的必然结果, 也是劳动力得以持续转移乃至这种增长模式得以维持的关键原因[10]。

与中国“高投资—高增长”的发展模式相伴随的是低效率的高投资, 投资过程中存在极大的浪费。在过去的20多年, 这一模式是以宏观成本的积累为代价的。政府公共资本的拥挤效应推动高投资和高增长, 并带来了诸如高能耗、高污染以及形成不良债务等宏观成本 (经济增长前沿课题组, 2004b;2005b) [7,9], 还会产生大量的不良资产 (平新乔, 1998) [11]。在中国经济的长期增长过程中, 高储蓄高投资增长模式容易引起经济的“大起大落”, 这种“大起大落”引起的剧烈周期性波动一直成为宏观经济运行的常态, 损害了经济的稳定性 (庞明川, 2005;2006) [12,13]。

长期的投资增长能够扩大生产能力, 影响经济增长的持续性, 而投资在影响长期经济增长方面的作用, 实际上依赖于投资的“效率”和投资推动的技术进步及其性质 (张军, 2005) [14]。由此可见, 投资效率的提升对于中国经济的长期快速稳定增长具有重要的促进作用。本文将在现有研究基础上进一步分析投资增长、投资效率与经济增长之间的动态关系。

三、模型设定与实证分析

经济增长理论研究认为, 投资增长是早期经济腾飞阶段经济高速增长的重要动力源泉, 此时经济增长归根到底要靠投资驱动。新增长理论研究表明, 现代经济增长模式与早期经济增长模式存在重大区别, 投资效率的提高是现代经济增长的主要源泉, 即现代经济增长主要靠技术进步和效率提高来驱动[15]。中国经济经过改革开放后的飞速发展阶段, 已经步入中等收入国家行列, 经济整体水平及资源禀赋状况都发生了巨大的变化, 各种要素在经济增长中的作用也应该相应发生变化。此时对我国投资增长、投资效率与经济增长关系进行实证研究, 对于适时转变我国的经济增长方式是十分必要。

(一) 模型及分析方法

为了研究投资、投资效率与中国经济增长之间的动态关系, 我们构建了包括投资、投资效率和经济增长三个变量的VAR模型。VAR模型是基于数据的统计性质建立模型, 把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数, 从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型 (高铁梅, 2006) [16]。运用向量自回归模型能够较方便地预测相互联系的时间序列系统及分析系统中随机扰动项对经济变量的动态影响。VAR (p) 模型的一般数学表达形式为:

其中, yt是k维内生变量向量, xt是d维外生变量向量, p为滞后除数, T为样本个数。k×k维矩阵A1, …, Ap和k×d维矩阵B是要被估计的系数矩阵。εt是k维扰动向量, 它们相互之间可以同期相关, 但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关, 假设∑是εt的协方差矩阵, 是一个k×k的正定矩阵。构造VAR模型的关键是确保其稳定性, 这也是确定VAR模型最优滞后期的重要评判标准。对于稳定的VAR模型, 其特征方程根的倒数均要求小于1。

(二) 实证检验

1. 数据说明与变量设定。

本文选取的样本时间为1980—2011年, 根据各期《中国统计年鉴》数据计算得出。模型中涉及的变量主要有:实际全社会固定资本投资、投资效率和实际国内生产总值。用GDP和FINV分别代表实际国内生产总值和实际全社会固定资本投资, 单位均为亿元;用ICOR代表投资效率。GDP、FINV和ICOR的对数分别用LNGDP、LNFINV和LNICOR表示, LNGDP、LNFINVT和LNICOR的一阶差分分别用DLNGDP、DLNFINV和DLNICOR表示。

2. 变量平稳性检验。

进行时间序列分析之前, 首先对变量的平稳性进行检验。本文采用单位根检验 (unit root test) 方法对相关变量的平稳性进行检验。对LNGDP、LNFINV和LNICOR进行ADF (Augment Dick-Fuller) 检验, 发现LNGDP和LNICOR在1%和5%的水平值是平稳序列, LNFINV是非平稳序列。对它们的一阶差分DLNGDP、DLNFINV和DLNI-COR进行ADF检验, 分别在5%、10%和10%的水平上是平稳的 (检验结果见表1) 。

注: (1) (c, t, k) 中c和t分别代表有截距项和时间趋势, k为滞后阶数。 (2) *、**和***分别表示通过显著性水平为1%、5%和10%的检验。

3. 协整关系分析。

协整检验方法主要有EngleGranger二阶段协整检验法和Johansen协整检验法。本文对时间序列的检验采用基于VAR模型的Johansen协整检验法, 通过迹统计量和最大特征根来判别变量LNGDP、LNFINV和LNICOR之间的协整关系。表2中, r=0表示三者之间无协整关系, r≠0表示存在协整关系。协整检验结果显示, 原假设r=0时, 迹统计检验统计量的值41.341 12大于5%显著性水平下的临界值29.797 07, 最大特征根检验统计量的值33.158 914大于5%显著性水平下的临界值21.131 62, 故拒绝原假设, 中国经济增长和投资、投资效率之间存在一个长期稳定的协整关系。

注:*表示在5%的显著水平下拒绝原假设;括号内为5%临界值。

4. 因果关系分析。

格兰杰因果关系检验的结果是否可信, 取决于变量是否都是平稳的或者虽不平稳但它们之间存在协整关系。从前文可知, 中国经济增长和投资、投资效率之间存在协整关系, 所以可以对这些变量进行格兰杰因果关系检验。

从检验结果 (表3) 可知, 固定资本投资与经济增长之间存在双向的格兰杰因果关系, 即固定资本投资是引起经济增长变化的格兰杰原因, 经济增长也是引起固定资本投资变化的格兰杰原因, 说明固定资本投资的提高能够促进中国经济增长, 经济增长的良好态势也会吸引更多的固定资本投资。经济增长与投资效率之间也存在双向的格兰杰因果关系, 投资效率是引起经济增长变化的格兰杰原因, 说明投资效率的提高能够促进中国经济的增长;经济增长也是引起投资效率变化的格兰杰原因, 说明中国经济的良好增长也有利于投资效率的提高。固定资本投资与投资效率之间具有单向格兰杰因果关系, 固定资本投资是投资效率的格兰杰原因, 说明固定资本投资的过快增长, 使投资效率下降;而投资效率不是固定资本投资的格兰杰原因, 说明投资效率的提高并不一定引起固定资本投资的增长。

5. 脉冲响应函数。

脉冲响应函数 (impulse response function, IRF) 描述一个内生变量对来自另一内生变量的一个单位变动冲击所产生的响应, 提供系统受冲击所产生响应的正负方向、调整时滞和稳定过程等信息。接下来运用脉冲响应函数对投资、投资效率与经济增长之间的关系进行动态分析。脉冲响应函数检验结果如下图, 图3、图4分别描述了经济增长分别对投资、投资效率一个标准差正冲击的动态响应。

图3反映了变量LNGDP (经济增长) 对来自变量LNFINV (固定资本投资) 一单位标准差正冲击的动态响应。经济增长对来自固定资本投资的冲击当期就有显著正向反应, 这种正向反应之后逐渐增强, 到第3期达到最大值后缓慢减小, 在第7期达到最小值后, 又呈缓慢增强趋势。

图4反映了变量LNGDP (经济增长) 对来自变量LNICOR (投资效率) 一单位标准差正冲击的动态响应。经济增长对来自投资效率的冲击在当期就有显著的负向反应, 这种负向反应在迅速增强, 到第2期达到峰值后, 这种负向反应呈缓慢减小趋势, 至第7期达到最小, 之后又呈缓慢扩大趋势。

整体来看, 经济增长对来自固定资本投资增量冲击的反应为正向且作用时间持久, 说明当前增加固定资本投资能够促进中国经济的增长;经济增长对来自ICOR增量冲击的反应为负向且作用时间持久, 说明投资效率的降低对中国经济增长存在负面影响, 反之提高投资效率则有利于促进中国经济的增长。

6. 方差分解。

方差分解 (variance decomposition) 是通过分析每一结构冲击对内生变量变化 (通常用方差来度量) 的贡献度, 进一步评价不同结构冲击的重要性 (高铁梅, 2006) [16]。即通过将一个变量冲击的均方差分解成各变量的随机冲击所做的贡献, 然后计算出每一个变量冲击的贡献占总贡献的比例。为了进一步分析投资、投资效率的结构冲击对经济增长变化的贡献程度, 接下来借助方差分解对投资、投资效率对经济增长的贡献程度进行考察, 定量把握它们之间的影响关系。各变量对经济增长的贡献率如图5所示。

从图5对经济增长的方差分解来看, 经济增长的变动绝大部分源于其自身惯性导致, 且自身冲击的贡献度呈下降趋势;固定资本投资与投资效率的冲击对经济增长的贡献度都呈上升趋势, 但固定资本投资的贡献率要显著大于投资效率的贡献程度, 到第10期, 经济增长变动中73%来自于其自身的冲击, 24%来自于固定资本投资冲击的影响, 而投资效率冲击的贡献度仅约为3%。

方差分解结果说明, 当前对中国经济增长最重要的影响因素是GDP自身发展速度, 在没有受到外界冲击情况下, 中国经济系统将按着自身规律向前发展, 所以保持宏观经济的稳定性对于中国经济可持续快速发展至关重要。此外, 中国经济增长依赖于投资增长要远高于依赖投资效率的提高, 即当前中国经济增长模式仍是依靠投资驱动的粗放型经济增长模式。但中国经济发展的现状决定了在转变经济增长模式的过程中, 应该实行渐进性的转变, 维持宏观政策的稳定性和可预见性。

四、结论与对策

本文通过建立VAR模型实证研究了投资、投资效率与经济增长的动态关系, 以及投资增长和投资效率对经济增长的贡献。研究发现当前投资增长和投资效率的提高均能促进中国经济增长, 但两者相比较, 中国经济仍主要依靠投资增长来驱动, 而投资效率的提高则在经济增长中发挥着较微弱的作用。

经济增长过度依赖投资增长而非效率的提高将引发许多经济问题, 不利于经济长期稳定的增长。中国自改革开放后初步形成的开放型经济发展模式, 其显著的特征之一是经济高速增长依赖于投资的高速增长, 而不是效率的提高。过度依赖于投资增长的经济增长方式, 已经在中国的一些地区和一些行业形成了投资过热或过度投资问题, 造成产能过剩和投资效率降低。

在国内市场饱和的情况下, 严重过剩的产能需要寻找国际市场, 金融危机后国际市场需求的萎缩, 以及近年来中国出口贸易摩擦接连不断的情况表明, 中国出口产品已经受到越来越大的压力, 发展空间受到限制。另外, 中国经济增长不但受到资源和能源的约束, 而且也因能源和矿产品等资源类产品价格不断上涨而增加了输入性通货膨胀的压力。

基于本文的实证研究, 以及后危机时代中国面临的复杂多变的国际经济形势, 中国必须彻底转变经济增长模式, 贯彻建设资源节约、环境友善型经济发展方针, 实现从依赖投资增长驱动的经济增长模式向主要依靠效率提高和技术进步驱动的经济增长模式转变。

第一, 调整投资思路, 采取实际措施提高经济效率。通过促进与科学相关的技术的运用, 推动技术创新和产品升级;鼓励自主创新, 降低国内生产总值的能源密集度;通过大力发展服务业, 特别是生产性服务业, 降低交易成本;通过调整和优化产业结构, 促进产业升级;通过广泛运用信息通信技术, 提升国民经济各部门的效率。

第二, 转变政府职能, 明确政府与市场角色的定位。根据市场经济的要求, 限制各级政府配置资源和直接干预企业与个人微观决策的权力。政府应该避免“越位”, 充分发挥市场机制的作用, 让市场在资源配置中起基础性作用。政府则要履行好自己的职能, 提供充足的公共产品, 如完善法治环境、酌情使用经济和行政手段弥补市场失灵, 以及建立健全覆盖城乡居民的社会保障体系和维护社会公平等等。

第三, 完善制度建设, 建立适应新增长模式的制度环境。完善所有制结构, 推进国有经济的布局调整和鼓励民营经济发展。改善有利于人员流动的环境条件, 调整城市化战略, 加快农村富余劳动力向城市工商业转移。努力发展金融市场和健全金融市场规则, 加强信用环境, 完善金融机构的公司治理, 提高投资效率。

摘要：投资规模扩大和投资效率提高是推动经济增长的重要动力。通过向量自回归模型实证检验中国投资增长、投资效率与经济增长的动态关系, 发现投资增长和投资效率提高均能促进中国经济增长, 但中国经济发展长期高度依赖投资规模的扩张, 投资效率没有得到相应提高, 经济增长的可持续性正面临挑战。为实现可持续发展, 中国经济需要转变发展方式, 实现投资规模驱动型增长方式向投资效率提高驱动型增长方式的转变。

经济增长效率 篇8

一、生态效率的定义

“生产态效率 (eco-efficiency) ”概念在1992年由“世界可持续发展商业理事会” (WBCSD) 首次提出, 是“生态资源满足人类需要的效率”, 经济指标与资源或环境指标的投入产出比., 强调经济效益和环境效益的统一。生态效率是将资源、经济和环境三个指标连接起来的, 在最优秀的经济目标和最优秀的环境目标之间建立一种最佳的链接。

根据⑴式, 可以进一步给出生态效率相关指标。在本文中, 生态效率被作为生产率的一种测度。经济指标使用国内生产总值G D P (不变价) 。环境指标使用废水排放量、废气排放量和固体废物 (固废) 产生量。由于废气排放量和固废产生量的数据缺乏, 所以这里用排放量和工业固废产生量近似替代。废水排放量、排放量和工业固废产生量都是指未考虑末端处理的产生量。环境与经济指标时间序列数据选择能够反映江苏省经济快速发展阶段的1990年~2006年, 数据来自江苏省统计年鉴、江苏省环境质量公报与中国环境统计年鉴。

二、人类环境影响公式

人类环境影响公式即IPAT方程式:

这里, I指环境负荷, 可以具体指污染排放量;P指人口数量;A指人均GDP;T指单位GDP的环境负荷。

如果以E表示生产率, 由于E与T是倒数关系, G表示GDP。那么IPAT方程式可以表示为:

这样根据式子 (4) 就可以进行污染排放方面的预测。

如果基准年的环境负荷为I0, GDP为G0, 生产率为E0, 过去一段时间的GDP年均增长率为g, 生态效率率的年均增长率为e, 假设未来一段时间GDP和生态效率年均增长率维持不变, 那么要预测的第n年的G D P、生态效率和环境负荷分别为:

三、江苏省经济发展和环境负荷分析

1. 经济发展目标分析

对江苏省1991年~2006年GDP进行指数拟合, R2=0.957拟合程度高。获得的指数趋势预测方程:

Gn=2268.68e0.147x

由该方程可算得江苏省在1991年~2006年期间GDP的年平均增长率为15.85%。2010年的GDP为42993.8亿元, 2015年的GDP为89704.45亿元。

1990年以来, 江苏省经济连续16年保持两位数增长.从江苏省生产总值 (GDP) 按可比价格计算, 年均增长率达到15.8 5%。如果江苏省经济继续以这个速度发展, 到2010年, 江苏省2010年GDP将达到42993.8亿元 (以1991年不变价格计算) 。根据《江苏省国民经济和社会发展第十一个五年规划纲要》, 江苏经济主要目标是到2010年, 全省地区生产总值达到29000亿元左右, 年均增长10%以上。到2015年江苏省的GDP将达到89704.45亿元。

2. 环境负荷情景分析

运用IPAT方程式的派生方程:I=G/E, 根据江苏省2015年的G D P预测值和各类环境指标生产率预测值, 可以大体测算出江苏省2015年废水、S O2和工业固废的排放量。

情景1:当前模式

借助EXCEL和SPSS软件系统, 对江苏省1991年~2006年废水、SO2和工业固废的排放生产率分别进行指数拟合, 污染物排放量的产出率变化可用指数函数En=aebx来反映, 其中y为污染物排放量产出率, x为对应于污染物排放量产出率的时间, a、b为参数。产出率增长速度e0=eb-1。

2006年江苏省废水排放量为51.50亿吨, 废水排放生产率E为408.41元/吨;SO2排放量为132.3万吨, SO2排放生产率E为158.98万元/吨;工业固废排放量为7195.00万吨, 工业固废产生生产率E为29233.08元/吨。如果江苏省维持目前的经济发展模式, 2015年的SO2废水排放总量将是2006年的1.4倍。2015年的排放总量将是2006年的1.27倍, 2015年的工业固废产生总量将是2006年的1.5倍。

情景2:理想模式

实现环境负荷与GDP之间的“脱钩” (无论GDP怎样增长, 环境负荷也不会上升) , 使废水、SO2和工业固废的排放量基本稳定, 废水、S O2和工业固废的排放生产率就必须提高到GDP的增长速度, 即每年达到15.85%。到2015年, 废水排放生产率需要达到1535.18元/吨, SO2排放生产率需要达到597.59万元/吨, 工业固废产生生产率需要达到109885.13元/吨。由于江苏省还处于快速城市化、工业化进程当中, 要在2010年前大幅度地提高排放生产率恐怕是不现实的。

情境3:现实模式

对照当前模式和理想模式, 江苏省2007年~2015年经济发展的适宜模式应是, 经济继续保持历史增长趋势, 顺利实现经济发展战略目标, 同时在未来几年大幅度地提高废水、SO2和工业固废的排放生产率, 实现年平均增长率达到13.8%, 为2015年后减少环境负荷打下坚实的基础。这样, 2015年的废水排放生产率将变为1307.30元/吨, 废水排放量为68.62亿吨。

在这种模式中, 废水排放量有些增长, 但随着经苏省经济实力增强, 加大末端治理力度, 仍有望提高水环境质量。SO2排放生产率实现年平均增长率达到15.85%, 2015年江苏省SO2排放总量将达到150.11万吨。工业固废产生生产率实现年平均增长率达到13.5%, 这样, 2015年江苏省工业固废生产率和产生总量将达到91377.09元/吨和9816.95万吨。

四、结论

从上述结果可得, 江苏省废水、二氧化硫和工业固废的生产率增长速度分别为11.41%、12.87%和8.12%, 都明显低于GDP的增长速度15.8 5%。说明, 随着GDP的高速增长, 江苏省环境负荷会逐年上升, 生态环境压力会越来越大。江苏省未来经济发展越快, 其生态系统所面临的问题就会越严重。尤其是工业固废的生产率增长速度和GDP的增长速度差距比较大, 表明将来江苏省工业固废产生量的增长速度会明显高于其它环境污染物。江苏省到2015年经济上可以实现预定的GDP战略目标, 但导致环境损害的代价有可能是无法承受的。废水产生量将是2006年1.4倍, 排放量还呈快速增长趋势。到2015年, 二氧化硫排放量将是2006年1.27倍, 空气污染治理压力巨大;固废产生量将是2006年的1.5倍, 固废处理投入需求将需迅速增长。如果废水、SO2和工业固废的排放生产率增长速度都能提高到G D P的增长速度15.8 5%, 环境负荷与G D P之间“脱钩”, 污染物的排放量将会明显减少, 到2015年, 废水排放量从72.13亿吨降低到58.43亿吨。SO2和工业固废的排放量分别从168.44万吨和9816.95万吨减少到150.11万吨和8163.47万吨。如果江苏省改变目前的经济发展模式, 走可持续发展经济之路, 快速提高生态效率, 建设资源节约型、环境友好型经济发展模式, 才能降低环境污染物的排放, 减轻环境压力, 改善生态环境的质量, 否则, 目前经济快速发展的趋势将难以保持。

参考文献

[1]Stephan Schmidheiny and the Business Council for Sustainable Development.Changing Course:A global Business Perspective on Development and the Environment.MIT Press, 1992.13～15

[2]Organisation for Economic Co-operation and Development.Eco-efficiency.OECD, 1998.7～11

[3]诸大建邱寿丰:我国生态效率指标设计及其应用.科学管理研究, 2007, (1) :20～24

经济增长效率 篇9

中国在扩大开放、经济高速增长的同时也伴随着触目惊心的环境污染问题,经济发展与资源环境之间的矛盾日趋尖锐。贸易一方面推动了经济的高速增长,另一方面,在与发达国家的对外贸易中,由于环境标准差异,发展中国家往往通过对外贸易为发达国家承担了高额的环境成本,即通过专业生产并出口污染品以满足发达国家对该商品的消费需求,而将大量的污染留在了发展中国家。因此,如何在扩大开放的同时,尽量降低贸易对一国环境的负面影响成为了研究的焦点。

在贸易、经济增长与环境的研究方面,Grossman和Krueger最早通过研究北美自由贸易区提出了贸易的环境影响,即贸易通过规模效应、结构效应和技术效应对一国环境产生影响。此后,部分学者又引入了法规效应和收入效应等,认为贸易对环境的最终影响取决于上述效应的总和; 研究同时还发现经济增长与环境污染呈现倒U型的环境库兹涅茨曲线( EKC曲线) ,即环境污染水平随着经济增长呈现先上升后下降的趋势,在人均收入达到一定阶段之后,环境污染水平会由于收入水平的上升和公众环境需求的上升而出现下降趋势。上述理论提出后,众多学者分不同污染物、不同国家或地区的样本检验了EKC曲线的存在性,并实证检验了贸易的环境影响,然而鲜有研究考虑环境效率这一反映一国环境绩效的指标与贸易及经济增长之间的关系。那么,贸易是否有助于提高一国的环境效率? 中国经济增长与环境效率之间是否呈现倒U型的环境库兹涅茨曲线?

工业污染是中国环境污染的重要来源,故本研究以中国工业部门为研究对象,采用条件方向性距离函数测算1992 - 2014 年中国各省份工业环境效率,实证检验贸易、经济增长与环境效率之间的关系,并进一步深入分析环保投入、产业结构、人口密度等因素对环境效率的影响,以期为实现经济增长和环境的协调可持续发展提供理论和实证支持。相对于已有关于中国区域环境效率问题的研究( Watanabe and Tanaka,2007; Bian and Yang,2010; Guo et al. ,2011; Wang et al. ,2013; 杨俊,2010; 袁鹏,2011 ) ,本研究的创新之处主要在于: ( 1) 首次通过条件方向性距离函数实证测算了中国各省份的工业环境效率,有效避免了以往采用两阶段分析研究经济增长与环境效率问题时存在的 “非现实”假设问题; ( 2) 通过研究贸易、经济增长与环境效率之间的关系,从环境效率角度验证了环境库兹涅茨曲线,丰富了贸易、经济增长与环境领域的相关研究; ( 3) 将对单一污染物的研究扩展到了环境绩效这一相对综合性的指标( 综合考察了中国工业的多种污染物,如废水、废气、固体废物、COD和SO2) 。传统研究在考察贸易、经济增长和环境关系时大多采用单一污染物,造成了不同污染物选择所导致的研究结果的差异性,影响对于变量长期关系的把握,而通过构建综合的环境效率指标,将投入、期望产出及不同类型的非期望产出纳入模型中,有利于获得贸易、经济增长与环境绩效之间的稳定关系。

全文余下部分结构安排如下: 第二部分是中国工业环境效率的测度,包括环境效率测度模型和测算结果; 第三部分是中国工业环境效率的影响因素及EKC检验,实证检验贸易、经济增长对环境效率的影响,并探讨其他因素如环保投入、人口密度、产业结构对环境效率的影响; 第四部分是结论及相关政策建议。

二、中国工业环境效率测度

最早的环境效率评价方法因存在着非期望产出干扰环境效率数值的问题,在修正干扰因素的过程中,产生了几种比较著名的环境效率评价方法: 投入法、倒数转换法、转换向量法、方向性距离函数法、SBM模型法。投入法和倒数转换法其缺陷在于没有考虑实际的生产过程,不能反映生产过程实质,因此其计算结果是有偏的; 转换向量法在放松规模报酬可变的条件下则有可能造成线性规划无解; 而方向性距离函数法由于较好地解决了非期望产出的效率评价问题,得到了最为广泛的应用。Fre et al. ( 1989) 首次将经济发展和环境质量之间的关系采用非参数设定下的距离函数衡量,并将污染物视为生产过程的一种产出,通过对期望产出施加强可处置性及非期望产出施加弱可处置性,建立了环境绩效评价指标( EPI) 。

在Fre et al. ( 1989) 所提出的距离函数模型及Selden and Song ( 1994) 、Grossman and Krueger ( 1995)提出的环境库兹涅茨曲线( 即经济发展与环境质量之间的倒U型曲线关系) 基础上,众多学者采用两阶段面板数据的计量模型验证了环境库兹涅茨曲线的存在性,研究了不同国家经济增长和环境效率之间的关系,然而正如Simar and Wilson ( 2011) 批评时指出的那样,在使用传统的距离函数模型进行两阶段分析时需做出众多假定,但经济数据却大多不能满足这些假定。因此,Simar and Vanhems ( 2012) 在Cazals et al. ( 2002) 、Daraio and Simar ( 2005) 提出的概率生产函数基础上,对Fre and Grosskopf’s ( 2004) 所提出的方向性距离函数进行了扩展,首次提出了条件方向性距离函数及其非参数估计( 对方向距离函数施加的条件为能够影响生产过程的其他因素) ,将非期望产出纳入模型以反映经济增长的负面作用,从而在采用两阶段分析衡量经济增长对环境效率的影响时避免了以往研究中存在的 “非现实”假设问题( Simar and Wilson,2007,2011) 。因此,本文采用条件方向性距离函数测算1992 - 2014 年间中国各省份的环境效率值。

( 一) 地区环境效率测度模型

1. 方向性距离函数

根据Fare ( 2004) 的研究,对方向性距离函数作出如下定义: 用P( x) 表示要素投入,x ∈ R+N,u表示非期望产出,u ∈ R+K,v表示期望产出,v ∈ R+M,并假设产出集是封闭的,要素投入可以自由使用。在满足下述条件时,P( x) 为环境产出集: ( 1) ( v,u) ∈ P( x) ,且,( θv,θu) ∈ P( x) ( 产出的弱可处置性) ; ( 2) ( v,u) ∈ P( x) ,u = 0,同时得到v = 0 ( 期望产出和非期望产出的零联合性) 。弱可处置性假设认为非期望产出的减少是有成本的,因此要想减少非期望产出必须同时减少期望产出,非期望产出为期望产出的副产品; 零联合性假设认为要使得非期望产出降为零,除非不生产期望产出,两者的关联点仅在零点。

利用数据包络分析,环境产出集可以被表示为:

其中,ωk,k = 1,…,K,为强度变量,该变量取值非负,并意味规模报酬不变; 下标m表示不同的期望产出,j表示不同的非期望产出,n表示不同的投入要素,k表示不同的决策单元( 省份) ,不等式右侧表示实际投入,不等式左侧表示理论上有效生产商投入。对于非期望产出,有如下约束条件:

为降低非期望产出,增加期望产出,进一步通过Chung et al. ( 1997) 中所采用的方向性距离函数,采用g = ( gv,- gu) 表示方向变量,即在给定投入x的情况下,期望产出v成比例的扩大,非期望产出u成比例的收缩。β 是期望产出扩大、非期望产出缩小的最大可能数量。省份k' 的效率值可以通过下式得到:

相应的线性规划问题为:

D( xk',vk',uk'; g) = 0 时是有效率的,D( xk',vk',uk',g) > 0 时是无效率的。因为在二阶段回归中需要使用效率值,本文将效率值以Shephard’s距离函数方式表示。实际上,Shephard’s距离函数是方向性距离函数的一个特例( Chung et al. ,1997) ,其计算方法如下:

2. 包含非期望产出的条件方向性距离函数

本文以( X,Yv,u) 表示联合概率,借鉴Daraio and Simar ( 2005) 的生产过程概率函数,联合概率函数HXYv,u( x,yv,u) 可被定义如下:

进一步分解得到,

其中,

另外,用Z ∈ Rr表示生产过程中的外生因素( 本文中即人均国内生产总值GDPPC) ,则方程( 6)变为:

进一步根据Daraio and Simar ( 2005,2006,2007) 的研究,可以得到下式分解:

Simar and Vanhems ( 2012) 对概率函数做出了进一步的研究,并得到一般形式的方向性距离函数:

当条件Z = z时,条件方向性距离函数可表示为:

基于以上研究进展,Fare ( 2004) 测度环境效率的模型如公式( 12) 所示:

该模型的条件概率形式为:

因此,采用条件方向性距离函数来测度区域k的环境效率可以通过求解以下问题得到:

其中,h为条件概率密度函数的最优带宽。

( 二) 数据及变量选取

与其他相关文献类似,为衡量1992 - 2014 年中国各省份①的工业环境效率,本文采用两种投入: 劳动力和资本,其中,劳动力采用各省份工业企业年均从业人数,资本则采用张军( 2004) 永续盘存法估计得到的地区物质资本存量( 1952 年= 100) 。期望产出为各地区工业总产值( 为消除价格因素影响,按工业出厂品价格指数进行折算,1990 年= 100) ,非期望产出为各省份废水污染物、废气污染物、固体废物污染物、COD和SO2排放量,外部控制变量为人均国内生产总值( 为消除价格因素影响,按人均国内生产总值指数进行折算,1990 年= 100) 。以上数据来自于中经网统计数据库、《中国工业经济统计年鉴》及 《中国环境年鉴》。

工业废水中污染物排放量指排放的工业废水中所含汞、镉、六价铬、铅、砷、挥发酚、氰化物、石油类、硫化物、COD等一般无机物和有机物等污染物本身纯重量的加总,单位为吨; 工业废气污染物排放量则为工业SO2排放量、工业烟尘排放量和工业粉尘排放量的加总,单位为吨; 工业固体废物产生量指企业在生产过程中产生的危险废物、冶炼矿渣、粉煤灰、炉渣、煤矿石、化工废渣、尾矿、放射性废渣等废物总量,单位为吨。

表1 为所采用变量的相关描述性统计,从中可以看出本文所分析的29 个省份具有较大的差异性。

( 三) 测度结果

本文分别采用方向性距离函数( 公式4) 和条件方向性距离函数( 公式14) 测算了1992 - 2014 年中国29 个省份、直辖市的工业环境效率值。分地区的中国工业环境效率变动趋势如图1 所示。从图1 可以看出,采用传统方向性距离函数测算的中国三大地区环境效率总体呈现逐年下降的趋势,且并未趋于收敛( a图) ,而采用条件方向性距离函数测算的中国三大地区环境效率则呈现稳中略有上升的趋势,且地区之间的差异性在减小并趋于收敛( b图) ,这一点与杨俊( 2010) 的研究结果一致。另外,东部地区各省份的平均环境效率要明显高于中部和西部地区。

三、中国工业环境效率的影响因素及EKC检验

( 一) 计量模型

由于被解释变量被限制在( 0,1] 之间,如果直接采用最小二乘法,会给参数估计带来严重有偏和不一致,为此,本文采用Tobit回归分析。Tobit回归分析是因变量受限模型的一种,当被解释变量为断尾( Truncated) 或截取( Censored) 时采用。标准Tobit模型如公式( 15) 所示:

其中,Yi*为潜变量( latent dependent variable) ,Yi为观察到的被解释变量,Xi为解释变量,β 为相关系数,εi为独立的且 εi~ N( 0,σ) ,Yi*~ N( Xiβ,σ) 。

基于经典的环境库兹涅茨分析框架,本文以基于条件方向性距离函数测算得出的环境效率值为被解释变量,建立以下Tobit回归模型:

其中,i和t分别代表省份及年份。本研究的时间区间为1992 - 2014 年,共29 个省份,667 个观测值。变量所采用数据均来自于中国经济社会统计数据库。

GDPPC为人均国内生产总值。为研究贸易、经济增长与环境效率之间的关系,探究中国工业环境效率的影响因素,与已有研究类似( He,2008; Diao et al. ,2009; Brajer et al. ,2011) ,本文采用地区人均国内生产总值GDPPC ( 未经说明GDPPC均为按照不变价格计算值,1990 年= 100) 衡量地区经济增长,GDPPC2、GDPPC3分别为人均国内生产总值的平方项和立方项。按照EKC理论,通过回归系数可以判定经济增长与环境之间的关系: 如果 β1> 0( β1< 0) 且 β2= 0 、β3= 0 ,则两者存在单调递增( 递减) 关系;如果 β1> 0 且 β2< 0( β2> 0) 、β3= 0 ,存在倒U型( U型) 曲线关系; 如果 β1> 0 且 β2< 0、β3> 0,存在N型曲线关系; 如果 β1< 0 且 β2> 0、β3< 0 ,存在倒N型曲线关系。

TRADE为贸易开放度,其计算公式为: ( 出口额+ 进口额) / 国内生产总值,用以反映贸易对环境效率的影响。Grossman ( 1993) 在其开创性研究中将贸易的环境影响分为规模效应、结构效应和技术效应,贸易对环境的影响取决于这三种效应的总和,其中技术效应主要来源于外国生产者的技术转移和贸易自由化引起收入水平提高所导致的技术进步。后续关于贸易的环境影响实证研究一般有两种结论: 一种认为贸易有益于环境的改善,其原因在于贸易能够促进一国经济增长从而改善环境,有利于清洁技术在国际上的扩散; 另一种观点则认为贸易不利于环境的改善,主要原因在于一些国家尤其是发展中国家容易在国际分工中更多承担 “污染品”的生产,从而不利于本国的环境。其中,对中国的贸易与环境效率的实证研究方面,杨俊等( 2010) 基于中国省际面板数据模型的研究发现,贸易开放与环境效率显著负相关,而其他一些研究却显示贸易依存度对环境效率的影响较小; 王兵等( 2010) 基于区域面板数据模型的研究结果显示FDI有利于提高中国的环境效率; 而涂正革( 2008) 利用同样的研究方法却得出相反的结论。参考上述文献的研究成果,本文预期TRADE系数方向不定。

ENVIR为环保治理投入力度,采用工业污染治理本年完成投资额占地区生产总值的比重来衡量。一个地区如果环保治理投入力度越大,在其他投入和期望产出相同的条件下会具有更高的环境效率,反之,则环境效率相对较低。故本文预期该变量系数值为正。

INDUS为产业结构,采用第二产业增加值占国内生产总值的比重来衡量。关于产业结构与环境效率的研究有两类观点: 一种观点认为第二产业相对于第一、第三产业而言,对环境的污染最为突出,且中国近年来的工业化发展具有明显的粗放型特点,因此第二产业在GDP中的比重越高,则环境效率越低;另一种观点则认为第二产业对经济增长的正面推动作用会降低环境污染,从而出现第二产业所占比重越高,环境效率越高的情形。因此,本文预期该变量系数方向不定。

POPD为人口密度,以每平方公里的人口数来衡量。关于人口密度对环境的影响也具有不同的研究结论: 一种观点认为人口密度越高的地区其面临的环境压力越大,人口密度是导致环境退化的主要原因之一( Cropper and Griffith,1994) ; 另有观点认为人口密度越高的地区其自身对环境保护更加关注,而人口较为稀少的地区则对环境的关注相对较少( Selden and Song,1994) 。因此,本文预期该变量系数方向不定。

解释变量的相关描述性统计见表2。从表2 可见,不同地区的数据呈现较大差异。从均值来看,东部地区的人均国内生产总值、贸易开放度、第二产业占GDP的比重及人口密度均要高于中部、西部地区,而西部地区的环保投入力度要相对高于中部和东部地区。

( 二) 全国及区域EKC检验

本文采用Tobit模型对回归方程进行了估计检验,结果见表3。通过模型1 回归结果可以发现,模型中的GDPPC三次项并未通过显著性检验,意味着经济增长与环境效率之间并非呈现N型( 倒N型) 曲线关系,故删去不显著的GDPPC三次项,再次进行回归并检验经济增长与环境效率之间的U型( 倒U型)关系。从模型2 回归结果可以看出,GDPPC及其平方项系数的显著性明显上升,且回归方程中的大多数自变量通过了1% 水平的显著性检验,因此本文选定模型2 为最终估计结果。控制其他变量,环境效率( EE) 与经济增长( GDPPC) 的关系可以表示为:

由此关系式可以看出,经济增长和环境效率呈倒U型曲线关系,环境效率随着经济增长呈现先上升后下降的趋势,拐点处的人均国内生产总值( GDPPC) 经计算为2. 21 万元。笔者认为这一点与传统的环境库兹涅茨曲线( EKC) 检验并不冲突。EKC理论认为环境污染水平与经济增长呈倒U型曲线,污染水平会随着经济增长呈现先上升后下降的趋势,而本文测算得出的拐点值为环境效率的转折点,即在人均国内生产总值到达拐点处前环境效率为上升趋势,经过拐点处后环境效率则呈现下降趋势,这主要是因为在超过拐点处后,环境监管成本上升,污染物的减排难度进一步加大,与环境污染水平的拐点并不矛盾。对比各省份的人均GDP数据可以发现,2003 年以前各省份的人均GDP均未超过拐点值,总体而言中国尚未到达环境效率的转折点,处于倒U型曲线的左侧,即环境效率随着经济增长而上升的阶段,但这一乐观情况很快将会改变。2012 年已有10 个省份、直辖市的人均GDP超过了拐点值,即进入环境效率随经济增长而下降的阶段。

为探究EKC是否存在地区差异,并检验本文估计所采用模型的稳健性,我们进一步采用Tobit模型分东部、中部和西部地区回归检验了经济增长、贸易等其他因素对环境效率的影响,回归结果见表3 中的模型3、模型4 和模型5。由回归结果可以看出,分区域的EKC检验仍然支持经济增长与环境效率之间的倒U型关系,差异之处在于各区域其拐点处的人均GDP有所不同,东部、中部和西部地区拐点处人均GDP依次为1. 82、2. 71 和2. 02 万元,中部地区的拐点值明显高于东部地区和西部地区,这一结论与袁鹏( 2011) 的结论一致; 2014 年,东部地区除河北、海南外,其他东部地区省份、直辖市人均GDP均已超过拐点值; 中部和西部省份人均GDP均未超过拐点值。

EKC的区域差异与地区间的经济发展水平、资源禀赋、产业结构、环境监管方面的差异均有关联,即区域间样本存在异质性问题。2012 年,东、中、西部地区第二产业占GDP比重平均值依次为45% 、52% 和49% ; 1992 - 2014 年间,中部地区第二产业占GDP比重上升幅度最大,平均上升幅度为27% ,西部地区为25% ,东部地区则为0. 7% ,甚至有6 个省份的第二产业所占GDP比重有不同程度的下降,而中、西部地区各省份均为上升态势。从2014 年来看,东、中、西部地区的工业化水平差异不大,然而地区间的经济发展水平( 本文采用人均国内生产总值来度量) 却差异巨大,东部地区经济发展水平最高,其次是中、西部地区。因此,EKC拐点值的区域差异可能与不同地区所处不同工业化发展阶段有关,东部地区经济发展水平高,且已进入工业化发展后期阶段,而中、西部地区则处于工业化发展的中期或初期阶段。已有研究显示,工业化程度越高、经济发展水平越高的国家或地区,其环境监管力度越高,因此经济较为发达的东部地区,污染物进一步减排的空间和难度也会加大,拐点也相应出现的较早,而中、西部地区则因为较晚完成工业化进程,并且在发展工业的过程中可以借鉴东部地区成熟的治污经验,从而推迟拐点的出现。

注: 括号中为t统计量,***、**、*分别表示1% 、5% 、10% 的显著性水平。

( 三) 影响环境效率的因素分析

本文同时考察了除经济增长外影响环境效率的其他因素,并分东、中、西部地区考察了地区差异,回归结果见表3。

贸易开放度( TRADE) 对环境效率的回归系数在全国范围和东部地区显著为正,即对外贸易总体上有利于中国工业环境效率的提高,尤其是在经济发达、贸易依存度较高的东部地区,而在人均收入和贸易开放度较低的中、西部地区该系数显著为负,贸易对环境效率的负面影响则要大于其正面影响。贸易对环境效率的影响可以分为收入效应、结构效应及技术效应。收入效应指由于贸易导致的收入提高从而对环境效率产生的影响,一方面贸易通过收入提高增加了政府用于污染治理支出的资金来源,另一方面,贸易通过提高收入增加了公众对于清洁环境的需求; 结构效应是指在国际贸易中各国在污染品和清洁品的生产方面分工不同,专业生产污染品的国家与专业生产清洁品的国家必然在环境效率方面具有显著差异,从而体现为贸易结构差异对一国环境效率的影响; 技术效应指由于国际贸易导致的生产技术在全球范围内的转移和扩散,其中包含污染品生产技术转移,这主要是由于国家间环境标准差异而导致的污染品生产转移所引起的。从实证回归结果可以看出,贸易对环境效率的影响在不同省份是不同的,在经济发达、贸易依存度高的东部地区,贸易通过增加收入、促进清洁技术的扩散有力地推动了环境效率的提高,而在贸易依存度较低、经济欠发达的中、西部地区,贸易不利于环境效率的提高,这主要跟一些中、西部省份经济发展速度较缓、对一些高污染、高能耗产业依赖较重有关。然而,中、西部地区省份其环境效率提高的空间和潜力相对高于东部地区,因此在提高中、西部地区工业化发展水平的同时,应重点注意降低对高污染、高能耗产业的依赖性,加强环保意识,积极引进外资投资于清洁产品领域,扩大清洁产品的生产和出口。

环保治理投入力度( ENVIR) 对环境效率的回归系数在全国范围和东、中、西部地区均为负值,即环保治理投入力度越大环境效率反而越低,与预期不符,其主要原因在于中国目前对工业污染的治理属于 “末端治理”而不是 “源头治理”。末端治理相对于源头治理而言,投入高,费用大,且不能从根本上消除污染。另外,通过比较发现,除海南省外,各省份2014 年工业污染治理项目本年完成投资额占GDP的比重与1992 年相比,均有不同幅度的下降,其中,下降幅度最高的省份为北京、吉林、黑龙江、河南、四川,下降幅度为90% 以上。各级政府应在加大环保投入力度的同时,逐步改变 “末端治理”的治污模式,加大从源头进行工业生产的污染控制,加快循环经济建设,积极鼓励企业采用清洁生产技术。

产业结构( INDUS) 对环境效率的回归系数在全国范围和东、中、西部地区均为正值,即第二产业增加值占国内生产总值比重越高,工业环境效率越高,即第二产业拉动经济增长从而对环境效率产生的正面效应大于其负面影响,从而出现第二产业所占比例越高,工业环境效率越高的情形。近年来,中、西部地区第二产业占国内生产总值的比重越来越高,而东部地区则有下降趋势,因此中、西部地区应该在大力发展第二产业的同时,注意引入清洁生产技术,避免以往东部地区经济发展所走的 “先污染,后治理”道路,提高工业环境效率。

人口密度( POPD) 对环境效率的回归系数在全国范围为负值,即总体而言,人口密度越高则环境效率越低。在经济相对欠发达的中部尤其是西部地区,该变量系数显著为负,主要是由于公众对环境的关注相对较少,人口密度高的地区具有更高的环境压力。因此,在人口密度较大的省市,应进一步健全环境管理体系,在地区和城市的产业布局及城市规划中,充分考虑对环境污染的影响,使得人口密度较高的城市能在提供经济、社会服务功能的同时不打破生态系统平衡; 应加强环保宣传,尤其在中、西部地区,提高公众环保意识; 在环保审批方面,应严格限制能够对当地生态环境带来严重破坏的企业,加强环保监督。

四、结论

本文首先采用条件方向性距离函数,将人均国内生产总值作为外生因素,以劳动力和资本为投入要素,以工业总产值为期望产出,废水、废气、固体废物污染物排放量、COD和SO2为非期望产出,测算了中国29 个省份1992 - 2014 年间的工业环境效率,然后进一步利用Tobit模型回归检验了EKC理论,分析了贸易、环保治理力度、产业结构和人口密度等影响中国工业环境效率的因素,得到如下主要结论:( 1) 中国工业环境效率总体呈逐年上升趋势,且地区间的差异逐年减小并趋于收敛,东部地区的平均环境效率高于中、西部地区。( 2) 经济增长与环境效率呈倒U型曲线关系,这一关系在全国范围和地区范围内均成立,即环境效率随着经济增长呈现先上升后下降的趋势,超过拐点之后环境效率下降,环境监管的成本上升。从全国范围来看,中国大部分省份仍未到达拐点; 分地区来看,东部地区大部分省份均已超过拐点,而中、西部地区尚未到达拐点,这一结论与传统EKC的检验并不冲突。( 3) 对外贸易总体上有利于中国工业环境效率的提高,尤其是在人均收入较高的东部地区,而在中、西部地区贸易对环境效率的负面影响要大于其正面影响; 环保治理投入力度越大,工业环境效率反而越低,这主要是由于对工业污染高投入且效果较差的 “末端治理”所导致; 第二产业增加值占国内生产总值比重越高,则工业环境效率越高,第二产业拉动经济增长从而对环境效率产生的正面效应大于其负面影响; 人口密度对中国工业环境效率的影响总体上为负,高人口密度反而不利于环境效率的提高。

经济增长效率 篇10

经济增长一直是各国政府和学者关注的关键问题之一。专家学者们在不同的理论框架下作了大量的研究, 并得出了有益的结论。制度变迁理论对经济增长的源泉及内生机制进行了分析并对经济增长提出了全新的视角, 认为资本积累、技术进步等本身就是经济增长的结果, 经济增长的根本原因在于制度变迁。制度变迁比技术进步对经济增长起着更为重要的作用, 通过制度创新能促进生产率的提高。因此, 国家有效地推行制度上的改革, 是实现经济增长的有效途径。

中国的市场化改革是人类历史上一次最大规模的制度变迁 (罗兰, 2004) , 这种制度变迁能够促进经济增长 (诺思, 1994) 。Chow (2002) 、Wang和Yao (2003) 、洪名勇 (2004) 、王立平、龙志和 (2004) 、王文举、范合君 (2007) 、江峰等 (2008) 等利用中国实际数据对市场化与经济增长的关系进行分析, 结论一致表明中国的市场化改革是经济高速增长的主要动力。然而, 这些已有研究都并没有讨论市场化是如何作用于经济增长。因此, 本文的目的是:一要考察中国市场化进程的宏观经济增长效应;二要考察中国市场化对于微观意义上的生产要素效率提升的作用以及这种作用的特点。本文对于正确评价中国的市场化改革有着重要的理论意义, 而且可以为更进一步推进改革提供实证方面的支持。

一、研究模型与数据

(一) 模型

一个地区的技术水平、资本存量和劳动力是决定其生产能力的主要要素。本文通过Cobb-Douglas生产函数来表示这种关系, 具体形式为:

其中, Y表示国内产出;A为技术水平;K为资本存量;L为劳动量;α和β分别表示资本和劳动的产出弹性。该模型的特点是假定一个地区的资本、劳动的产出弹性不变, 这种弹性度量了要素的生产率;随机扰动项用于反映除技术、资本与劳动之外其他生产因素对生产的影响。

在完全竞争的前提下, 经济的市场化可以通过市场来对资源进行最优配置, 但完全竞争包含着很丰富的内容, 如公平竞争、制度合理 (交易成本为零) 、信息完全、分工理想等。然而, 即便是西方发达的市场经济, 也没有达到完全的市场化, 政府对市场的干预也不少见。经济的市场化本身就是一个发展进程, 因此, 它对资源的优化配置作用也在不断地改变, 从而要素的生产效率也将不断变化。因此可以将式 (1) 演化为:

其中, M表示市场化程度;bA0+bA1M、bk0+bk1M和bL0+bL1M分别反映随市场化程度而变化的技术、资本和劳动要素的产出弹性;bA1、bk1和bL1描述了完全不存在市场化这一极端经济下技术、资本和劳动要素的产出弹性;bA0、bk0和bL0为市场化对技术、资本、劳动和人力资本要素效率的边际影响参数, 即市场化对要素产出弹性的边际影响参数。

因此, 在对式 (2) 取对数并引入下标i与t, i表示第i个地区, t表示第t时期, 得到如下的基本计量模型式 (3) :

此时, δi为个体非观测效应;模型中的εit为随机误差项。

考虑到产出可能会依赖过去水平, 为了防止基本计量模型的设定偏误, 本文通过引入因变量的滞后项而将其扩展为一个动态模型。同时, 本文还在动态模型的基础上引入人力资本 (E) 及其二次项 (E2) 来考察人力资本与地区产出的非线性关系。动态模型的好处还在于, 当模型中一些解释变量存在内生性时, 可以通过动态面板数据的计量方法消除模型的内生性偏误, 从而获得这些解释变量系数的一致性估计 (Brackman et al, 2004) 。因而最终得到如下的计量模型:

式 (4) 中的反映了滞后一期产出对本期产出的影响弹性;其他符号如前所示。

本文将通过计量模型式 (4) 来研究中国市场化程度对地区生产力的影响及其影响机制。

(二) 数据

本文以地区国内生产总值 (GDP) 、发明专利授权量、就业人数分别作为各地区产出 (Y) 、技术水平 (A) 、劳动 (L) 的观测数据, 这些数据均来自2001—2006年的《中国统计年鉴》;地区资本存量数据来自于单豪杰 (2008) 对1952—2006年中国各地区资本存量估计的数据;市场化数据来自中国经济改革基金会国民经济研究所 (2007) 在《中国市场化指数———各省区市场化相对进程:2006年报告》中公布的市场化指数;人力资本数据用2001—2006年的《中国统计年鉴》数据计算的人均受教育年限反映, 在计算过程中小学以6年、初中9年、高中12年、中专12年、大学专科15年、大学本科16年、研究生以20年赋值, 若是以大专及以上则赋值15.4年。 (1) 由于缺乏香港、澳门、台湾、四川和重庆的资本存量数据, 因此, 本文数据由不包括以上五个地区在内的29个省域, 2001—2005年共五年的面板数据构成。

二、变量描述及相关分析

(一) 各变量的基本描述

注:数据来源请见数据说明;lny、lnA、lnk、lnl分别为GDP、发明专利授予量、资本存量及劳力人数的对数;e为6岁及以上人口人均受教育年限;m为市场化指数。

在表1中给出了变量的简单统计描述。表1显示中国各省区产出、技术、资本存量、劳动人数、人力资本及市场化程度大致呈上升趋势。市场化指数从2001年的平均水平4.61上升到2005年的6.49, 年平均增长量为0.47, 约为0.5, 年均增幅达10.2%;但从市场化指数的标准差来看, 随着时间的推移, 地区间的市场化进程差异越来越大, 这可能会成为影响到区域经济增长差异的重要因素。

(二) 市场化程度与产出的相关分析

注:***表示在1%的水平下显著;偏相关系数是市场化指数与GDP对数在控制了技术对数、资本对数、劳动对数和人力资本后的数值。

在表2中给出了市场化指数与产出对数的简单相关系数和控制了技术对数、资本对数、劳动对数和人力资本后的偏相关系数。从这些相关系数来看, 市场化指数与产出对数均呈显著相关, 这表明中国各省域的市场化程度与其产出之间均同向变动趋势。

三、模型估计及结果分析

在计量模型 (4) 中, 即使假定εit不存在序列相关, 方程中因变量的一阶滞后项lnYit-1与复合误差项中的非观测效应δi也会存在相关性, 从而导致混合OLS估计和组内估计的结果都是有偏的, 一般而言, 因变量滞后项系数 (ρ) 的混合OLS估计量会因非观测个体固定效应的存在而发生向上偏误 (Hisao, 1986) , 因变量滞后项系数 (ρ) 的组内估计量在短时间面板数据中则会产生向下偏误 (Nickell, 1981) 。因此, 为了获得各解释变量系数的一致性估计, 本文采用两步系统GMM法对计量模型式 (4) 进行估计。估计结果 (如表3所示) 。

注:表中的模型1与模型2均以两步GMM法进行估计, 并报告小样本的t统计量;AR (1) 和AR (2) 为对残差差分项进行1阶和2阶自相关检验;表中***表示系数在1%水平下显著。

根据表3中的估计结果1, 在5%的水平下, 汉森检验和差分汉森检验均表明矩条件是有效的, 但残差差分项无法拒绝一阶与二阶无自相关, 这表明系统广义矩估计可能无效。在估计结果2中, 在5%的水平下, 残差差分项无一阶自相关, 而二阶自相关存在, 同时汉森检验和差分汉森检均不拒绝原假设, 因此估计结果2的两步广义矩估计有效。

根据回归系数的估计结果, 不管是估计结果1还是估计结果2, 市场化指数 (m) 与技术水平对数、资本存量对数及劳动人数对数的交互项均为正, 且在5%的水平下显著, 这表明在2001—2005年间, 市场化程度的提升有利于区域经济发展。在技术水平、资本存量、劳动人数及人力资本处于这一时期的平均水平时, 以各地区市场化程度每年平均变化0.5的幅度计算, 将会使GDP增长:

GDP增长百分数== (0.0077×5.0775+0.0280×7.3159+0.0237×7.2783) ×0.5≈0.2082

也就是说, 在2001—2005年间, 若其他条件处于此期间的平均水平上不变, 以各地区市场化程度每年平均变化0.5的幅度计算, 平均而言, 就可以使GDP每年以高出0.2082%的增长速度发展。

以上的分析表明, 市场化程度对区域经济增长的刺激作用是巨大的。它的作用机制是通过对区域技术、资本与劳动要素的配置而影响技术、资本及劳动的产出弹性, 进而影响区域经济增长。

仍以市场化程度每年平均变化0.5的幅度计算, 将使技术产出弹性E (A) 、资本产出弹性E (K) 和劳动产出弹性E (L) 分别变化:

计算说明, 若各地区市场化程度每年以0.5的幅度增加, 资本产出弹性E (K) 上升最快, 达0.0140, 劳动产出弹性E (L) 次之, 为0.0119, 技术产出弹性E (A) 最小, 为0.0039。由此看出, 市场化进程通过资本对经济增长的影响程度最大, 以样本期间资本存量的平均水平计算, 市场化程度每增加0.5个单位, 使资本产出弹性增加0.0140个单位, 进而使经济增长0.1024%;使劳动产出弹性增加0.0119个单位, 进而使经济增长0.0866%;使技术产出弹性增加0.0039个单位, 进而使经济增长0.0198%;在三个方面的共同作用下, 市场化程度每增加0.5个单位, 将使经济增长高出0.2082%。

由此可知, 在样本期间及以后一段时间内, 推进中国的市场化改革, 增加资本投资及扩大劳动就业是保证中国区域经济快速发展的主要动力。根据前文的分析发现———中国各地区市场化进程差异不断变大的事实, 以及市场化程度对经济增长具有显著作用可知, 市场化进程的差异是中国省域经济增长差异的一个重要因素。

结论

改革以来, 中国制度变迁的一个显著特征———市场化进程的不断加深, 市场化对中国区域经济增长的作用日趋显著。本文利用2001—2005年间中国的省域数据, 分析了市场化对中国省域经济增长及对要素效率的影响, 研究结果发现, 在此样本期间, 各省域的市场化程度通过对提升技术、资本和劳动的产出弹性, 而对经济增长具有显著的促进作用;其中市场化程度对资本产出弹性的影响程度最大, 对劳动产出弹性和技术产出弹性依次减小。

由以上结论可知, 在样本期间及以后一段时间内, 推进中国的市场化改革, 增加资本投资及扩大劳动就业是保证中国区域经济快速发展的主要动力。

摘要：改革以来, 中国制度变迁的一个显著特征——市场化进程的不断加深, 市场化对中国区域经济增长的作用日趋显著。利用2001—2005年间中国的省域数据, 分析了市场化对中国省域经济增长及对要素效率的影响, 研究结果发现, 在此样本期间, 各省域的市场化程度通过对提升技术、资本和劳动的产出弹性, 而对经济增长具有显著的促进作用;其中市场化程度对资本产出弹性的影响程度最大, 对劳动产出弹性和技术产出弹性依次减小。在以后一段时间内, 推进中国的市场化改革, 增加资本投资及扩大劳动就业是保证中国区域经济快速发展的主要动力。