導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇經濟增長的特征，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，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

二、區域經濟增長的相關性特征

除了差異性之外，區域經濟之間的相關性也需要關注。而Moran''''sI統計量則是檢驗經濟現象全局空間自相關特征的一種常用指標（P.A.PMoran，1950），其計算公式為：GRP），N為地區總數，Wij為空間權重矩陣。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，小于0表明變量之間存在空間負相關，而等于（或近似為）0，則說明變量為空間零自相關（即在空間上隨機分布）。同時，如果Moran''''sI的絕對值越大，表明變量在空間分布的（正/負）相關性越強。同時，對于Moran''''sI顯著性，可以通過Z值及其對應的P值進行檢驗。根據（4）式，筆者以各省份省會之間距離的平方為權重，構建了空間權重矩陣W，進而計算了1978年~2012年我國人均名義GRP與人均實際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還是人均實際GRP，兩者的Moran''''sI值在改革開放之后均呈現出不斷提高的趨勢。其中，人均名義GRP的Moran''''sI雖然在20世紀90年代初期有略微下降，但整體而言其上升的幅度更大，由最初時的0.09（1978年）逐漸上升至最高時的0.45（2010年）；而人均實際GRP的上升過程則相對平穩一些，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（包括名義與實際）具有比較顯著的全局正相關性（或空間集聚性）。在分析全局空間自相關之后，可以再考察我國區域經濟增長的局部自相關特性，這主要通過Moran散點圖進行分析，具體如圖4所示。可以看出，擬合曲線的斜率逐漸變大，表明省份人均實際GRP的全局自相關特征日趨明顯。同時，第一象限與第三象限（表示存在局域空間相關）的點逐步增多，而第二象限與第四象限（表示部存在局域空間相關）的點則有減少的趨勢。同時，1978年~2012年間我國各省份的名義GRP與實際GRP的Moran''''sI均為正，且都至少在10%水平下顯著。綜上所述，我國區域經濟增長具有空間自相關特征。

篇2

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

區域經濟的可持續發展，和當地的人力資本積累狀況息息相關，而教育是增強人力資積累本的重要途徑之一。隨著中國經濟發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地人力資本的積累速度；另一方面，教育發展的地區不均衡性也加劇了地區之間經濟、社會發展的差距。那么，教育到底是如何影響地區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經濟的可持續發展？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

經濟的可持續發展，強調經濟增長的同時兼顧長期發展潛力。自內生增長理論崛起后，人力資本成為解釋經濟增長的重要因素之一，再加上21世紀所強調創新活動的知識經濟體系，所以人力資本又扮演著關鍵性的角色，而教育是積累人力資本最主要的途徑之一。因此，通過加強教育投入成為各國可持續發展的重要舉措之一，中國也不例外。根據表1，中 國在過去10年中，平均教育年數不斷上升。這從一個層面體現了中國人力資本存量在不斷增加 。

從系統論的角度來看，教育為經濟、社會長期可持續發展積累了所需的人力資本，推動了經濟增長并確保未來發展潛力。與之對應的是，經濟增長又為教育發展提供了資源上的支持和人才上的需求。但是，人力資本存量對經濟可持續增長的影響會不會受到其它因素的影響，比如性別、地區聚集效益、教育發展的不均衡程度？這些都是值得探討的問題。

1.1 人力資本在可持續發展中的作用

在可持續發展的探討中，人力資本始終是個不可忽視的要素。麥科魏等人在1992年提出擴展的索羅模型，將人力資本視為生產函數的投入之一，認為經濟增長是由人力資本累積所推動，各國經濟增長差異，主要是源自于人力資本累積的差異。［1］羅默將經濟增長歸因于整體人力資本存量，此存量增加，創新能力提高，產生技術進步，造成經濟持續增長。［2］但是，實證研究存在較大分歧。例如：普里切斯特指出人力資本對經濟增長有負向但不顯著影響。［3］ 克拉達茲等人研究發現兩者關系是正向但不顯著，［4］而史卡佩塔等人發現兩者關系是正向且顯著。［5］

1.2 可持續發展中的性別與教育因素

人力資本對經濟可持續發展的影響，還會因為性別或教育程度的不同而有所差異。諾斯等人認為女性人力資本累積會提升勞動生產力而促進經濟增長，而男性人力資本累積對經濟增長有正向但不顯著影響。［6］ 保羅發現男性中等以上教育程度的人力資本存量對經濟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濟增長有負向但不顯著影響。［7］ 克拉達茲等人研究發現男性中等以上教育程度的人力資本累積對經濟增長有負向但不顯著影響，而女性中等以上教育程度的人力資本累積對經濟增長有正向但不顯著影響。［4］

地區的教育發展程度以及不同性別成員接受教育的機會，會對該地區經濟、社會可 持續發展產生長期深遠影響。這也意味著，不同地區之間的教育非均衡化發展或不同性別之間的教育機會的不公平性，會對地區之間的長期可持續發展產生重要影響。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發展課題是息息相關的。

1.3 基本假設

為了進一步探討教育發展和經濟可持續發展之間的關系，本文根據經濟增長理論和人力資本理論，得到如下三個假設：

假設一：男性平均接受教育年限越多，經濟發展越快；

假設二：女性平均接受教育年限越多，經濟發展越快；

假設三：勞動力人口越多，經濟發展越快。

筆者研究發現從縣級層面來分析中國地方行為，往往存在空間自相關性，即鄰近的縣之間會互相影響，趨于一致性的行動，從而出現地區性聚集現象。［8，9］

因此。本文進一步假設：

假設四：教育發展和經濟增長都會呈現空間自相關性。

2 模型構建

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

2.1 基本模型

為計算不同性別教育發展對經濟發展影響，對相關變量都采用對數值，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。εi服從均值為0、方差為σ2的獨立正態分布。

2.2 空間計量模型介紹

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關系時，進一步以空 間回歸模型估計來了解空間相關的影響。空間回歸模型，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lnyi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，xi是解釋變量。εi服從均值為0、方差為σ2的獨立正態分布。

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里，多加上一個殘差項自己本身乘上空間上的鄰近矩陣。若其中空間誤差系數λ顯著異于零，即表示確實具有空間相關的關系。μi服從均值為0、方差為σ2的獨立正態分布。

3 空間計量模型的實證分析

3.1 數據來源

本研究用到的變量數據，都來自中國地球系統科學數據共享網中的中國自然資源數據庫。對于全國2 873個縣，刪去數據缺失的縣，得到1 967個縣作為研究對象，并用Geoda軟件分析。

3.2 地理空間相關性檢驗

3.2.1 整體空間自我相關性檢驗

在空間計量經濟學領域中，用Moran's I來檢測研究范圍內空間相關程度。［10，11］ Moran's I值一定介于-1到1 之間，大于0為正相關，小于0為負相關，值越大表示空間分布的相關性越大，即空間上有聚集分布的現象。本研究中各變量的Moran's I系數整理如表1，研究結果可得2000年中國各縣變量具有空間的正向相關性。各縣變量的 Moran's I都大于0代表與該縣相鄰地區有相似的屬性，且有聚集現象。

表2 中國各縣Moran's I檢驗

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

下面，采用局部空間自我相關分析（LISA）來檢測局部空間自我相關模式的顯著程度。［12］根據局部空間自我相關分析結果有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。根據局部空間自我相關分析，并考量縣數據的可獲得性，得到1967個縣的分布圖及四種類型的分布情況，匯總在表3。

根據表3，中國各縣男性教育發展程度的分布存在很明顯區域聚集效應，H-H地區有401縣，L-L地區有169個縣，L-H地區有2個縣，H-L有13個縣，其它1 382個縣沒有空間自相關性。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。

根據表3，中國各縣女性教育發展程度的分布存在很明顯區域聚集效應，H-H地區有474縣，L-L地區有174個縣，L-H地區有2個縣，H-L有15個縣，其它1 302個縣沒有空間自相關性。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。

比較表3中的男性和女性教育發展程度的情況，不難發現盡管都存在明顯的空間聚集效應，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模的聚集現象，而在這三個省上女性人力資本存量的聚集的規模就小很多了。但是,在東北三省,女性人力資本聚集規模要比男性人力資本聚集規模要大得多。這種差異，一方面體現了教育資源配置的空間、地域不均衡，另一方面體現了在性別上的教育資源配置依然還有不均衡的現象存在。

3.3 回歸估計及其比較分析

為了比較OLS和空間計量分析之間的差異，把縣GDP對數值和與相關變量的對數值分別進行OLS回歸和空間分析回歸，回歸得到的結果匯總如表4。

根據OLS回歸發現，三個自變量都會顯著正向影響GDP，即男性人力資本存量越多、女性人力資本存量越多，經濟發展越快；人口越多，經濟發展越快。不過，Moran's I值是0.527 3，表明經濟發展具有顯著的地區空間效應，因此，用OLS回歸得到的結果具有一定偏差。此外，根據LM lag、Robust LM lag和LM error、Robust LM lag來看，都是顯著，因此，適用于空間計量模型。

從空間滯后模型和空間誤差模型回歸的結果來看，各種檢驗都通過。根據表4三個模型相比，都表明空間誤差模型最適合，因為空間誤差模型的決定系數最大，赤池信息準則都最小。因此，在本文的分析中，就采用空間誤差模型。

4 結 論

隨著科技不斷的進步與創新，人力資本的投入對經濟可持續發展的影響一直是學者重視的課題。盧卡斯指出“人力資本累積是（東亞高增長地區）最主要的增長動力，……人力資本之累積可能發生于學校、研究單位、生產過程以及貿易過程”。教育是百年樹人的事業，對于人力培訓的角色是舉足輕重的。［14］

人力資本是促成經濟增長的重要因素。中國經濟可持續發展過程，會因人力資本存量、人口增長以及由于人力資本積累所帶來的知識技術創新與增長的交互作用，而產生各種不同的發展過程與現象，這些情況在早期的經濟學家并未觀察到，其中最主要的原因就是當時人力資本存量及其性質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在中國經濟增長過程中所扮演的重要角色。

通過空間計量經濟學分析，得到如下三個結論：

（1）教育發展對經濟可持續發展作用顯著。根據表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，對經濟增長的影響都是正向而且顯著的。因此，研究表明，假設一和假設二是成立的，即中國通過教育來積累人力資本進而推動經濟增長的策略，是行之有效的。此外，勞動力人數對經濟增長的影響也是正向而顯著的，這表明假設三成立。

根據表3空間誤差模型，GDP對勞動力人數的彈性是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，在三個彈性中，GDP對勞動力人數的彈性最大，因此在中國勞動力密集型特征還是很明顯，勞動力人數的增長能夠為經濟提供所需要的相對廉價勞動力，進而吸引各國前來直接投資，推動經濟發展和增長。不過，人力資本存量的作用也不容忽視。

（2）教育發展對經濟增長影響會因性別的不同而不同。根據表3的空間誤差模型，男性和女性的教育發展程度都是正向顯著影響經濟增長，但是影響的力度不同。相對而言，男性人力資本存量對經濟增長的作用要強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、勞動力市場的篩選機制。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層次偏低的工作，而這些工作對國民經濟的重要性要相對弱一些。

其二、女性有生育及其相關成本。女性工作不久便會面臨結婚、生育和哺乳等系列問題，生育問題使女性員工在一定時期內退出勞動力市場，產生工作生涯的中斷，而工作生涯的中斷，特別是較長時間的中斷，會降低雇員的實際掙得能力。當女性雇員重新進入勞動力市場時，需要一段時期的恢復和調整，這些都會削弱女性對經濟增長的貢獻。

（3）教育發展存量存在顯著的空間聚集效應。整體空間自相關檢驗和局部空間自相關檢驗都表明教育發展在空間分布上存在顯著空間自相關性，表明假設四是成立的，即互相鄰近的縣之間存在互相影響的關系，這種關系導致了聚集。本文分析了四種不同的聚集類型，表明中國教育發展存在不同的聚集族群特征，這種聚集會進一步影響經濟的不均衡。

造成這種空間聚集效應的一個重要原因是存在溢出效應。筆者的研究表明，中國公共教育財政存在顯著的溢出效應。［15］當教育財政資源存在顯著溢出效應時，勢必出現相鄰地區教育資源配置的聚集效應。教育是積累和開發人力資源的重要途徑，因此，教育財政資源的溢出效應也導致地區人力資源分布的不均衡性。在中國可持續發展過程中，由于人力資源的作用越來越明顯，因此，人力資源在地區分布上的不均衡性，往往會加劇各地經濟發展上的不均衡性，出現發達地區越發達，落后地區越落后的局面。從整體經濟發展而言，這種不均衡的發展模式，在一定條件下存在合理性。［16］因為，非均衡資源配置方式，也是一種約束條件下最優的配置方式。但是，在經濟長期可持續發展過程中，政府還需要從宏觀以及轉移支付等方面，積極引導教育等資源向薄弱地區進行配置，實現長期均衡可持續發展的目標。由于存在溢出效應和聚集效應，政府在引導地區可持續發展上，可以通過設計示范效應等長效機制，合理利用溢出效應的積極結果，實現通過聚集進而擴散周邊而帶動周邊地區發展的良性循環長期可持續發展模式。同時，要積極避免資源配置的過于集中現象，合理限制地區發展過程中可能出現的過于貧富不均的局面的出現。

（4）空間誤差模型要比OLS模型更適用于具有空間聚集效應回歸估計及其問題研究。根據表3和表4，三種模型相比，空間誤差模型要優于空間滯后模型，而空間滯后模型要優于OLS模型。因此，在探討此類問題時，有必要先檢驗數據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。當存在空間聚集效應時，空間計量經濟模型要優于OLS模型。

在研究具有空間聚集效應的問題時，若采用不恰當的模型會導致結論的誤差。例如根據表3，若采用OLS模型，發現女性教育發展程度對經濟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，發現女性教育發展程度對經濟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對勞動力人數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，不同的估計方法會得到不同的結論，在進行具有空間聚集效應的實證問題研究上，要檢驗其空間相依性，以免得到的結論存在較大誤差。

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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 文獻標志碼：A 文章編號：1674-8131（2014）06-0096-04

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

一、經濟增長理論的反思及問題的提出

人類的知識不論怎樣區分，基本上可以概括為關于自然的知識和關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性知識，而后者是關于人類自我組織的知識，可分別稱之為“技術知識”和“制度知識”。如果說各種經濟增長理論中涉及知識的作用，大體都是指技術知識對經濟增長的作用。不論是李嘉圖強調資本有機構成提高的傳統經濟增長，還是馬歇爾的新古典主義增長，最終都只是把知識對經濟增長的作用局限于技術知識的作用。直至當前，人們在研究知識對經濟增長的作用時，大都是指技術知識在推動經濟增長中的作用，如往往將信息技術作為知識的典型代表。這種認識的主要原因，不僅在于經濟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濟增長中的作用，而技術知識更容易量化。

但是，從現實經濟增長來看，人類的制度知識直接影響到社會經濟制度的形成和有效性（張尚毅，1998a），進而影響甚至決定經濟增長的方式和成果。新古典主義的一個最基本特征是在經濟分析中不考慮制度對經濟的影響，將經濟制度視為經濟分析的外生因素；而李嘉圖的傳統增長理論雖然涉及制度因素，但是并沒從知識的角度進行這方面的分析。事實上，我們從經濟增長理論的基本發展脈絡可以看到這點。

張尚毅：制度知識對經濟增長的作用及人力資本第二特征隨著經濟的發展以及人們對經濟發展的要求，經濟增長理論也不斷發展演變，從重農主義到重商主義等無不如此。現代經濟增長理論源于哈羅德和多馬的經濟增長模型，他們假定技術等經濟變量不發生改變，從資本和儲蓄的相互關系引出經濟增長模型，從而推出一個最優經濟增長路徑，并以此提出經濟增長的制約因素。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，將經濟增長直接與儲蓄轉化為資本聯系起來，指出經濟發展主要取決于資本的投入量，但這只是從一個方面論證了經濟增長的因素。隨著新古典主義增長模型的發展，產生了以索洛模型為代表的新的經濟增長模型。索洛模型以定量分析的方法，引入勞動、技術等變量，從而使經濟增長不僅和資本，而且和勞動、技術的變化聯系起來（索洛，1988）。經濟學的發展使人們可以用定量方法分析出技術對經濟的具體貢獻和大多數經濟理論一樣，通過將實際經濟數據引入經濟增長模型，進而推導出各個變量的具體效應，是在數理上有說服力的方法，正如馬克思所指出的那樣：“一門科學只有在它成功運用數學時，才算達到了真正完美的地步”（拉法格，1957）。經濟學也正因為充分運用了數學成果，從而使其成為真正的科學，經濟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，他通過設立和技術有關的規模變量，分析出技術進步對經濟增長的貢獻度索洛采用美國1909―1940年經濟發展的有關數據，估算出美國平均經濟增長率中技術進步的貢獻約占51%左右；而對1909―1949年美國非農部門的估算，這個比例提高至87.5%，并且在這40年中后半部分技術進步的貢獻約為前半部分的5.83倍（索洛 等，1991）11。這些實證數據不僅驗證了技術對經濟增長的貢獻，而且也說明了隨著經濟發展，技術對經濟增長的作用越來越大。 。新古典主義經濟增長模型強調資本、勞動、技術等經濟變量對經濟增長的貢獻，但制度等經濟變量依然被排除在經濟增長分析之外。

引入技術變量，實質上是在一定程度上將知識引入經濟分析中，新古典主義經濟增長理論可以從定量的角度論述知識、技術等經濟變量對經濟的貢獻度。如丹尼森曾估算出美國在1948―1973年的經濟增長有28%左右歸因于知識的進展（索洛 等，1991）256。這些關于知識對經濟增長作用的論述，引起了人們對知識對經濟增長作用的重視，一些學者也逐漸將知識納入經濟增長分析之中，從而使知識在經濟增長分析中由外生變量內生化。然而，真正將知識明確引入經濟增長分析的是保羅?羅默。羅默所提出的新經濟增長理論，進一步從技術分解出知識對經濟增長的重要性。與索洛不同的是，羅默的經濟增長理論不僅使經濟分析能預測經濟的長期趨勢，而且可以將經濟的短期變化預測出來，從而能更準確地測量知識對經濟發展的貢獻。新經濟增長理論明確指出經濟增長并不依賴于勞動力的增長，進而提高了人們對知識在經濟增長中作用的認識（Romer，1986）。

知識在經濟增長中的重要性被人們發現并重視，得益于現實的經濟發展，也得益于于經濟學的發展。經濟學中經濟增長理論的發展，向我們展示了這樣一幅圖景：經濟實踐和經濟理論相一致，而經濟理論又往往超越經濟實踐，給經濟實踐以指導，而這在很大程度上要歸功于人類關于經濟增長的知識的進展。目前，主流經濟增長理論雖然將各種生產要素納入經濟增長分析中，但是對于知識在經濟增長中的作用，主要強調了技術知識的作用，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）分別在經濟增長中所起的作用。因此，其無法說明為什么知識（實際上是技術知識）在一些經濟態中的作用較強，而在另一些經濟態中的作用相對較弱；更無法回答為什么技術主導的經濟增長發生在一些國家或地區，而不發生在其他國家或地區。因此，要將知識真正引入經濟增長分析中，不能僅從技術知識方面著手，還要將人類關于自身的知識納入其中。由于新古典義傳統理論在技術知識方面作了比較系統的論述，下文著重分析制度知識對經濟增長的作用。

二、經濟增長的知識基礎

當我們依賴于自然資源推進經濟增長時，自然會得出增長存在極限的結論（米都斯，1997）；而新經濟增長理論對增長極限進行了否定，提出由知識所決定的增長遞增效益。今天，在現實經濟中出現的更多地依靠技術知識而相對較少地依靠其他資源推進經濟增長的現象，正如羅默所說的那樣，從本質上來說只不過是人類對于自然界認識的深化以及運用這些技術性知識推進經濟增長。但是，由于主流的經濟增長理論繼承了新古典主義傳統，雖然指出了知識對經濟增長起著十分巨大的作用，卻不能用人類全部知識的進展來解釋經濟增長，也正因為如此，無法解答我們前述的一些基本問題。

奧地利學派學者哈耶克在他的有關論著中將人類知識作為經濟分析的基礎，指出“均衡僅僅以人們在試圖執行可能達到均衡的初始計劃的過程中確實獲得的知識為基礎”（哈耶克，1989），從而將知識完全融入整個經濟分析中，這種無區別地將人類關于自然的知識和人類自身的知識融入經濟分析，與國際經合組織關于知識經濟中知識的基本認識是一致的。用人類全部知識解釋經濟增長所要說明的問題是，社會經濟均衡并非如新古典主義經濟學假設的是具有同質性經濟主體的均衡，而是具有異質性經濟主體（擁有不同量和質的關于自然和自身的知識）的均衡，這就必須解決異質性經濟主體相互耦合的問題，必須明確具有不同知識的經濟主體之間為什么存在相互沖突，怎樣才能相互耦合，進而達到均衡，保持一個經濟態的穩定與發展（張尚毅，1998b）。從制度知識的角度，我們可以比較容易解決這個問題，因為不同的經濟主體不但具有不同的個性知識，而且具有作為耦合基礎的共性知識，這些知識就是我們所稱的知識傳統；知識傳統決定了一個經濟態可能具有的經濟制度優化水平，從而也就決定了該經濟態可能接受或者擁有的技術知識水平，進而呈現出與之相適應的經濟增長水平這點我們可以從中國以及許多國家經濟發展的歷史事實看到。中國近代的落后并非在于不知道當時西方世界技術知識的發達程度，也引進過在當時較為先進的技術，但是，仍然無法改變中國落后的經濟社會狀況；反之，一些國家（如日本）在近代的崛起也不是因為比我們更多地了解當時先進的技術知識。決定經濟發展差異的關鍵在于我們關于制度知識的缺乏，或者說擁有先進制度知識的人很少，不足以自我產生或接受新的經濟制度。 。正如諾思所指出的那樣，“制度框架為經濟增長提供了一個適宜的環境”（諾思，1989）。總之，具有不同知識水平（包括制度知識和技術知識）的經濟主體決定了經濟均衡狀態的不同，從而使經濟發展呈現出不同的階段性特征。

我們認為當一個經濟態的人群中關于制度知識的分布程度相對較低時，是不可能產生出更有效率的經濟制度的。因此，具有足夠多的不斷優化的制度知識的人群就成為一個經濟態不斷進化的基礎。這僅僅是從經濟態自組織內部看問題，如果考慮到經濟增長不僅是自組織內部進化的結果，而且還可以通過獲得外部性知識來實現，那么，具有先進的制度知識，或者更通俗地講具有前沿性制度知識的人群分布狀況，將決定一個經濟態進化的可能性，從而決定經濟增長狀況。因此，人類經濟發展與進步的歷史，從實質上看就是人類各種經濟制度進步的歷史，各類不同的經濟制度決定了經濟可能達到的增長程度。因此，經濟增長（包括我們今天所說的知識經濟）事實上都是人類技術知識和制度知識共同進步的結果。

經濟發展是人類知識普遍發展的結果，人類關于自然和自身的知識逐步深化過程也就是經濟增長隨之加快的過程。不同階段的知識構成了經濟發展的相應階段的基礎，也就是說，人類對自然和自身不同的認知階段實現了不同程度的經濟增長。每一個時代都有著自身前沿的知識，這是一個經濟態乃至一個社會發展與進步的充要條件。社會經濟發展雖然在傳統知識的基礎上進行，但是，如果沒有社會前沿性知識的普遍發展，那么，這個經濟態將停留在原有的基礎上。這就是為什么有些國家和地區在經歷了一定發展以后，停留在不發達陷阱的原因。然而，這仍然無法回答這些國家和地區為什么沒有將他們的前沿性知識運用于經濟發展和社會進步的這個問題。關于這點羅默也沒有給出答案，他雖然指出了技術知識的增長遞增效益，但是沒有指出一個經濟態為什么要運用前沿性技術推進經濟增長。諾思對此作出了解答，他認為一些國家和地區之所以停留在不發達陷阱的關鍵原因，在于沒有制訂或實施誘致這些前沿性知識運用于經濟的經濟制度，“正是人類組織的成功或失敗決定著社會是進步還是倒退”（諾思，19992）。對此，汪丁丁（2001）作出了更進一步的分析，他認為人類社會經濟制度不斷完善的原因在于人類關于制度的知識不斷豐富，在探索過程中，人類代代相傳、不斷積累的關于制度的知識構成知識傳統，而在知識傳統基礎上的制度創新引發了技術知識的不斷進步。因此，人類在推進經濟增長過程中必須全面地運用關于自然的知識和關于自身的知識，從而實現經濟增長以技術進步為主導，進而使知識成為經濟增長的基礎。這個基礎既得益于人類關于自身知識的進展――實現經濟制度的演進，同時也得益于人類關于自然知識的進展――實現生產技術的進步，進而在兩方面的共同作用下實現以知識為基礎的經濟增長。

三、制度知識：人力資本第二特征

知識對經濟增長的遞增作用，我們可以視為知識的經濟化。知識依托于人類自身，知識所表明的經濟特征和人力資本有著十分密切的關系。經濟學家在研究知識對經濟的作用時，幾乎無一例外地要論及人力資本。從相互關系上來說，人力資本和知識是相互依存的，這點我們可以從經濟以及經濟學發展史中看到。費雪在1906年發表的《資本的性質與收入》一文中首次提出人力資本的概念，并將其納入經濟分析的理論框架中；1935年美國經濟學家沃爾什發表了《人力資本觀》，明確地指出了人力資本和個人知識的相互性，也進一步強調了受教育的經濟意義；其后，舒爾茨系統闡述了人力資本在經濟中的作用，指出通過對成人和兒童進行教育、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中我們可以發現，和物質資本相對應的人力資本應用于經濟活動的過程從本質上來說就是知識的經濟化。知識在經濟增長中的運用實際上就是人力資本優化的結果，這和我們在現實經濟發展中所看到的現象是一致的。

人力資本的積累和經濟發展是一致的，人力資本在全部資本中比例越高，知識經濟化程度也越高。有關研究表明，一國人力資源占世界的比重與其國民生產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，教育是決定與現代經濟增長相適應的人力資本的主要因素，也是現代人類獲得知識的主要途徑。從一定意義上來說，教育發達程度決定了一個國家或地區的知識分布狀況，從而也就決定了其經濟增長狀態中國改革開放以來的發展證明了這點：經濟發展比較快的地區，往往也也是教育水平相對較高的地區。相關研究表明，1982年，東部地區人均受教育年限是中西部地區的1.32倍，而到2004年擴大到1.53倍（張邦輝 等，2007）。 。

技術知識可以通過實驗的方法獲得，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驗的方法獲得的經驗性知識，我們可以視其為人力資本的第二特征。可以說，人類經過長期積累的制度知識是制度創新的基礎，具有相應制度知識的人群數量和分布狀況與制度創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定律收斂于某一期望值，這個期望值代表制度的優化程度。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經濟增長較快，是由于這些地區有較多具有相應制度知識的人群。另外，從技術水平相對較低的不同地區利用后發優勢發展的不同成效來看，一個地區能夠吸收和消化的技術水平取決于其制度優化程度，也就是說其現實技術知識的先進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的成就，發達國家和欠發達國家之間的差距卻在繼續擴大”（諾思，2013），分析其中的原因就在于欠發達國家人群的制度知識分布狀況不能支持先進技術的高效應用，更不能促成新的技術創新。因此，不論是從內部產生技術知識，還是從外部引入技術知識，技術知識對經濟增長作用的發揮都將取決于制度知識的分布狀況，具有較先進制度知識的地區最終將成為發達地區。這給我們的啟示是：著力培養人力資本，特別是提高制度知識水平是一個國家或地區經濟發展的根本途徑。

參考文獻：

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張邦輝，譚偉，鄧淼.2007.從人力資本角度看人均受教育年限對區域收入差異的影響[J].石家莊經濟學院學報（6）：126-129.

篇4

近幾年來，內蒙古的經濟增長快的驚人，然而就業卻呈現了與經濟發展不協調的現狀和階段性的特征，經濟增長拉動的就業人數很低。產業結構不合理，第一產業就業比重占很大份額但產值很小；第二產業產值很高而吸納的就業人數卻很小，產業內部結構失衡；第三產業發展滯后，吸納就業能力很弱。

實證研究

（一）變量和數據的選取

本文選取1980-2009年30年間的數據，來源于《2010年內蒙古統計年鑒》。主要采用指標為：一是衡量經濟增長的量：內蒙古國內生產總值GDP和各產業的生產總值GDPi（i=1，2，3）；二是內蒙古的就業人數，包括總的就業人數L和各個產業的就業人數Li（i=1，2，3）。

（二）平穩性、協整、格蘭杰因果關系檢驗

本文采用ADF檢驗法對LNGDP和LNL進行檢驗，經檢變量二階差分后是平穩的。接著采用Johansen檢驗，發現至少存在一個協整向量，表明變量之間存在長期均衡關系。最后進行Granger檢驗，發現GDP是L的Granger原因（0.0210.05），它們之間呈單向Granger因果關系。

（三）經濟增長與總就業之間的關系

LNGDP與LNL的散點圖。從圖1可以看到LNGDP與LNL大致呈指數分布，設模型為L=aGDPα（α為就業彈性），變換為LNL=c+α*LNGDP（其中Lna=c），上述模型估計如下：

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，R2=0.81，各變量都通過了檢驗。

各產值與各產業就業人數階段性特征

為了能夠深入研究經濟增長與就業的關系，從各產業就業人數與各產值之間入手。首先做了各產業就業人數時序圖，如圖2、圖3、圖4所示（數據經過sas標準化）。

由圖2、圖3、圖4看出，各產業的就業人數不是持續增長的，都有一定的間斷性，而各產業產值卻是持續增長的，它們之間呈現不協調關系，其中圖3表現最為明顯，從1980開始就業人數持續增長，到1996年突然下降，直到2004年才開始緩慢上升。為了進一步分析問題，綜合了圖2、圖3、圖4，分三段進行研究。第一段從1980-1995年；第二段從1996-2004年，第三段從2005-2009年。

（一）第一階段各產值和就業人數的特征

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，各方程在整體上擬合還不錯。在第一時間段中，無論是第一、二產業還是第三產業，它們都對就業起到了拉動作用。第一產業拉動就業的彈性為0.04；第二產業為0.25；第三產業為0.34。第三產業吸納的就業空間最大。

第一階段從1980年到1995年，這時恰值“六五”“七五”和“八五”是改革開放初中期，內蒙古的經濟在粗放型的增長方式下運行，非農經濟有了很大的發展，所吸納的就業人數空間很大，呈現出每個產業產值增加都能帶動產業就業人數的增加的特點。

（二） 第二階段各產值和就業人數的特征

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）通過了檢驗且擬合良好，其余方程都沒有通過檢驗，擬合效果較差。情況不如第一階段，第一產業拉動就業彈性0.04；第二產業為-0.33；第三產業為0.11。經濟增長只對第一、三產業起到了拉動作用且很小，而對第二產業就業人數的拉動反而是負的，這說明經濟的增長并不一定能帶來就業人數的同步增加，這與經濟理論相背離。產業結構和就業呈現不協調現狀。

第二階段從1996年到2004年，這時恰值“九五”和“十五”。內蒙古經濟發展較快，也是產業結構調整和升級、經濟增長方式轉變的重要時期。這時期經濟的增長對就業的拉動作用變得緩慢，第二產業的就業彈性還是負數，出現了“排斥”現象。

（三）第三階段各產值和就業人數的特征

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）沒有通過檢驗且擬合效果較差。第三階段情況還是不如第一階段，第一產業拉動就業的彈性為0.03；第二產業為0.16；第三產業為0.23，雖然對就業的拉動都是正作用，但全都是小于第一階段。

第三階段從2005年到2009年，這時恰值“十一五”，內蒙古經濟增長方式，產業結構趨于合理化，較第二階段情況有所好轉，每個產業的產值增加都能帶動各產業的就業人數的增加，但還是弱于第一段。

各產值與各產業就業人數協調性分析

（一）產業結構和就業結構不符

從表1看出1980年內蒙古第一、二、三產業的比例為26.4∶47.2∶26.4，同期第一、二、三產業就業人數比例為65.97∶18.57∶15.46；2009年內蒙古第一、二、三產業比例為9.5∶52.5∶38，同期第一、二、三產業的就業人數比例為48.84∶16.92∶34.24。由此看出，在這三十年中第一產業的產值比重下降了16.9%，就業比重下降17.13%；第二產業的產值比重上升5.3%，就業比重下降1.65%；第三產業產值比重上升11.6%，就業比重上升18.78% 。第一產業呈現“產值低，就業高”的特點，這顯然是不合理的。這說明農村牧區存在著大量的富裕勞動力，大量的勞動力積壓在第一產業上，導致了農牧民的低收入，低消費，成為第二、三產業進一步發展的障礙。

第二產業產值比重很大，但就業人數比重急劇的減少，呈現“產值高，就業低”的特點。從1980年的產業比重上升了5.3%，同期就業比重卻下降了1.65%。這說明第二產業的發展排斥勞動力。內蒙古的工業結構不合理，主要發展重工業，輕工業發展較慢。大量的資金都集中于重化工業行業，工業勞動密集型產業不斷地萎縮。資本密集型產業會導致勞動力資源的大量閑置和浪費，造成過高的失業率。投資的高增長率主要帶來的只是就業者的人均資本準備水平的提高，拉動就業的作用較差，這是內蒙古投資主導經濟的快速發展而就業彈性卻下降的原因所在（劉仙梅，2007）。第三產業發展速度緩慢，從這三十年中，第三產業的產值比重上升11.6%，第三產業就業比重上升18.78%

（二）外部環境和政策的影響

“九五”和“十五”期間內蒙古受市場經濟體制改革、亞洲金融危機和區內外企業競爭的影響，大批虧損國有企業，集體企業不得不破產，兼并或調整結構，從而導致了大量的富余職工失去原有的工作崗位淪為失業人員，成為了第二產業勞動力凈流出的原因。自1999年實施西部大開發以來，內蒙古實施了更加傾斜的財政支付政策，而這些財政支出大多數都投放在能源和基礎原材料等開發項目上。這些項目雖然耗資很大，帶來經濟的快速發展，但吸納的就業空間很有限。

政策建議

由上述分析可知，今后內蒙古仍面臨很大的就業壓力。經濟增長雖然是就業增長的前提條件，也是解決失業問題的根本出路，但經濟增長并不一定能拉動就業增長，如果不實施一些輔助措施，經濟增長不一定直接轉化為就業機會（李湘合等，2006）。因此提出以下幾方面的建議：

一是無論是哪個階段，第三產業產值的增加對就業人數的拉動作用是最大的，所以要充分挖掘第三產業的就業空間，內蒙古有豐富的自然資源和獨特的自然、人文景觀。應該大力發展旅游業、房地產、奶制品等為主導的第三產業。二是實行有利于擴大就業的經濟發展戰略合理化產業結構，促進勞動密集型產業的發展。三是鼓勵和支持非國有經濟和中小企業的發展，發展那些能吸納就業人數多的個體和私營經濟，廣辟就業門路，多渠道地擴大就業。

參考文獻：

1.劉仙梅.內蒙古經濟增長與擴大就業的關系研究[J].經濟論壇，2007（11）

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

篇5

改革開放以來，我國經濟快速發展，取得了舉世矚目的成就，但近年來消費與投資比例失衡問題日益突出，消費在GDP中的占比逐年下降，至2010年僅為46.98%， 2003年~2010年投資占比連續八年超過40%。

根據國內一些學者的研究，我國消費率的合理區間是61%~65% ，投資率的合理區間相應為35%~38%（吳忠群，2002），按照這個標準判斷我國投資率已經長時間超出了合理范圍。其次，從我國建國后經濟發展歷史上看，共有三個歷史時期投資率超過40%，分別是1959年，1993年~1995年，2003年~2010年，在前兩個歷史時期，當投資率超過40%后，均導致了隨后經濟收縮，因而最近連續八年投資率超過40%也顯示我國經濟失衡問題嚴重，經濟存在運行不穩定的風險。再次，從當前經濟運行的實際情況來看，全球經濟危機爆發后，我國外貿需求大幅波動，導致經濟出現大幅波動，進一步凸現了投資消費失衡的問題。

一、 文獻綜述

國內有眾多學者研究投資消費失衡問題，主要的觀點有：一是我國國民經濟增長結構失衡的直接原因是國民儲蓄率過高（程選等，2008）；二是農村人口巨大、城市化水平低、人口撫養比低的人口結構，決定了中國經濟增長模式“出口導向”和“高投資、低消費”的特點（姚洋，2009）；三是“投資驅動和出口拉動”的粗放型經濟增長方式是導致“兩高一低”的直接的、根本的原因（龔敏等，2009）；四是當前由固定資產投資和凈出口拉動的經濟增長模式，其根源是現行收入分配機制中存在扭曲（汪同三，2007）。

1. 國民儲蓄率過高。程選（2008）分析認為宏觀經濟恒等式（GDP=C+I+CA）背后隱含的國民消費-投資決策決定了高儲蓄，根據儲蓄與投資、出口的關系（S=I+CA），高儲蓄又必然決定了高投資、高順差。并指出資源品價格長期被壓低、環境污染負外部性、社保制度不完善、金融資本市場發育不足、收入分配格局以及政府轉型緩慢、居民擁有資產占比小、“低匯率安排”等六個因素導致了國民消費―投資決策的高儲蓄。上述觀點有以下幾個方面值得商榷：一是S=I+CA反映的宏觀經濟運行結果，并不是宏觀經濟運行機制，儲蓄并非單方面決定投資、順差，相反投資、順差的實現制約著儲蓄的形成；二是程選列舉的六個因素并非并列關系，因素5（我國財產制度安排）是因素1（資源品價格長期壓低）的原因，并導致因素四（收入分配格局）這一結果，因而這三個因素可歸并為一個因素；三是程選認為金融市場發育不足主要通過流動性約束、財富效應等因素影響消費者的儲蓄，而筆者認為金融市場發育不足導致資金要素價格扭曲，進而影響了投資、消費格局。

2. 我國的人口結構。姚洋（2009）認為中國的經濟增長模式的特點與中國人口結構是緊密相關的。一是人口結構決定了中國的勞動力供給非常充裕，二是中國的計劃生育使人口撫養比下降得很快。這兩個人口特征導致我國經濟呈現高儲蓄、高投資的特征。筆者認為人口因素只是影響國民經濟增長模式的一個因素。除人口因素外，資源品價格長期壓低、環境污染負外部成本沒有內部化、金融市場資金要素價格扭曲等因素都影響我國經濟增長模式的基本因素。

3. 粗放型經濟增長方式。龔敏等（2009）認為我國利用低要素成本優勢實現的粗放型經濟增長是導致“兩高一低”的直接的、根本的原因，由于粗放型經濟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地方經濟建設是導致要素價格扭曲的根源。筆者認為，我國利用低要素成本優勢吸引投資的粗放型經濟增長始于改革開放初期，但是“高投資、低消費”的經濟增長特征在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濟增長的內因，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， 為粗放型經濟增長提供了市場空間，并造成了“高投資、低消費”的經濟特征。

4. 收入分配機制存在扭曲。汪同三（2007）認為我國現階段分配機制不完善造成企業高利潤，高利潤高回報是企業擴大再生產的原始驅動，實現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。并認為分配機制不完善主要表現在以下幾個方面：一是工人成本被人為壓低；二是行政行業壟斷導致利潤的相對集中；三是地方政府招商引資對“三資企業”提供優惠條件。筆者認同汪同三關于“高利潤-高投資-高利潤”的經濟運行機制，但不認同其關于要素價格扭曲的論證：一是從2004年開始在“珠三角”出現的“民工荒”表明我國勞動力價格形成機制是市場供求決定的，勞動力要素報酬低是人口結構因素決定，而不是人為壓低的結果；二是與上游及壟斷行業獲取了高利潤相反，經過筆者分析發現水、電、天然氣、石油化工四個部門利潤占工業部門利潤比重，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、土地價格等領域進行價格干預，降低了下游產業的生產成本，造成了下游產業的粗放式發展。

二、 投資、消費失衡的影響因素和作用機制

上述學者在“高投資、低消費”的因素分析、作用機制等方面可以互為補充，從中不難得出造成我國投資消費失衡的“七個因素、三種機制”，從而可以得出我國“高投資、低消費”為特征的經濟增長方式是多種要素通過多種機制發揮作用共同造成的。

1. 七個影響因素。

（1）我國人口結構特征。我國人口結構有兩個顯著特征：一是我國農村人口巨大，農村勞動力持續向大中城市轉移，1978年~2009年我國農村人口占比從89.36%下降到了53.41%。勞動力市場長期處于無限供給階段（邵曉，2009），這導致勞動要素在市場經濟環境下難以取得較高的報酬分額。二是撫養比持續逐年下降，從1982年的62.60%下降到2009年的36.89%。人口負擔比較輕，有較多的經濟剩余可以轉化為儲蓄。

（2）資源能源價格機制不合理。我國一些主要的資源能源產品（如：水、天然氣、石油、電力等）屬于政府干預定價，導致這些資源能源產品價格不能反映資源能源產品的稀缺水平。通過對工業行業利潤構成進行分析可以看出，中游企業（包括水、天然氣、石油、煉焦、核燃料、電力供應企業）在工業行業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，以低價格投入到工業用途，降低了企業生產成本，擴大了企業的盈利空間。

（3）金融市場的資金要素價格扭曲。我國金融市場發育不足，主要表現在：一是間接融資占主體；二是資本市場層次不豐富。這導致居民部門金融投資的主要形式為居民儲蓄，同時由于我國信貸利率沒有市場化，資金要素價格扭曲嚴重，資金要素的收益分配上利于企業部門。通過對1992年~2007年現金流量表（實物）計算可以發現，居民部門金融投資占企業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）環境污染外部成本沒有內部化。由于我國環境保護的相關法律及管理所是不健全，環境污染的外部性成本沒有內部化，企業粗放式擴張給環境造成了相當嚴重的破壞，但沒有全部承擔相應的成本。2010年環境狀況公報指出：全國開展酸雨監測的494個城市(縣)中，出現酸雨的城市占50.4%，酸雨程度嚴重或較重的城市占21.6%；近岸海域水質總體為輕度污染，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）社會保障制度不完善。我國正逐步建立覆蓋城鄉的居民的社會保障體系，到2010年末，全國基本養老保險、基本醫療保險、失業保險、工傷保險和生育保險參保人數分別達到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遠不夠。由于原有的社會保障體制已經打破，個人的社會福利以及生老病死等不再由企業全部承擔，但是新的社會保障制度尚不完善，居民在養老、醫療、失業、工傷、生育等方面的負擔加重，這大大降低了社會居民的消費意愿，加強了儲蓄傾向。

（6）外貿環境更加開放。2001年我國加入了世界貿易組織WTO，根據WTO的基本原則，關稅、貿易限額等壁壘大幅消除，我國企業更加深入的參與到國際分工，而我國企業的比較優勢主要體現在勞動力、資源、環境、資金要素成本低等方面，貿易環境的改變使得勞動密集型、資源消耗型、環境污染型等粗放式發展的產業向我國大量轉移。

（7）匯率制度導致人民幣匯率相對貶值。1994年我國建立起以市場供求關系為基礎的、單一的有管理的浮動匯率制，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年亞洲金融危機爆發后，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整，匯率制度日漸僵化。2004年以后，隨著我國外貿順差迅速擴大和外匯儲備的大幅增加，人民幣面臨越來越大的升值壓力。2005年7月，我國按照“主動性、可控性和漸進性”原則，實行參考一籃子貨幣的人民幣匯率形成機制，此后，人民幣匯率的靈活性大幅增加對美元匯率整體呈現升值狀態。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2001年7月最高位為121點，2008年3月美元指數低點為70.68點，貶值幅度為41.59%。至2011年6月美元指數為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，這促使我國出口產品在國際市場上價格低廉，增強了出口產品的價格競爭優勢。

2. 三個作用機制。

（1）國民經濟初次分配機制。我國人口結構特征（農村人口占比高）、資源能源價格機制不合理、金融市場發育不足、環境污染外部成本沒有內部化四個因素，形成了國民經濟初次分配向企業傾斜的內在機制。這一內在分配機制導致以下結果：一是企業部門“高利潤、高投資”，一方面較大的盈利空間激勵企業進行投資，另一方面高盈利為企業的高投資提供了資金來源，從而形成了企業部門“高投資――高利潤――高投資”的循環；二是企業部門高利潤帶動政府收入較快增長，由于政府部門的平均消費傾向要低于居民部門，2001年~2008年政府部門平均消費傾性為0.63，而居民部門平均消費傾向為0.67，這進一步加劇了我國經濟增長“高投資、高儲蓄”的特征。

（2）居民部門消費―儲蓄選擇機制。我國撫養比下降的人口特征、社會保障制度不完善兩個因素導致社會居民消費-儲蓄選擇時傾向于儲蓄。（1）撫養比下降意味著人口負擔較輕，有較多的經濟剩余可以消費和儲蓄。（2）社會保障制度不完善，導致社會居民在養老、醫療等方面負擔過重，使社會居民進一步強化儲蓄意愿。兩個因素通過影響社會居民消費-儲蓄的行為選擇，形成了居民部門“高儲蓄、低消費”的行為特征。

（3）外貿發展的阻斷機制。消費是投資及生產的目的，投資形成的產出能否在市場實現或出清，受制于由消費決定的市場需求的大小。在相對封閉的經濟運行環境中，當投資增長過度超越消費增長導致投資與消費失衡時，就會引發產品積壓和價格調整，導致投資增長率下降，從而恢復消費、投資的平衡關系。而在開放的經濟環境中，投資不再僅僅受制于國內的消費需求，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年我國經濟增長對最終需求的依存結構發生了本質變化， 對國內消費的依存度從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%。加入了世界貿易組織（WTO）以及近年來人民幣相對于非美元貨幣貶值導致我國外貿快速發展，這阻斷了封閉環境下消費投資平衡恢復機制，造成2003年~2010年連續八年投資占GDP比更是超過40%。

綜上所述，我國經濟發展“高投資、低消費”的特征，是人口結構、資源能源價格機制、金融市場、環境污染外部成本沒有內部化、社會保障制度、外貿環境、匯率制度七個因素，通過國民經濟初次分配、居民部門消費―儲蓄選擇、外貿發展阻斷機制三個路徑共同發揮作用造成的。

三、 轉變“高投資、低消費經濟發展模式”的政策建議

1. 深化四個方面的經濟體制改革。一是深化資源能源價格改革。推進水、電、成品油、天然氣、土地等資源能源產品的價格體制改革，使資源能源品價格能體現其稀缺價值。二是建立環境污染外部性內部化機制。建立健全環境的產權制度，發展排放權交易市場，通過市場競價提高企業污染環境的代價。三是深化金融市場改革。發展直接融資，形成信息透明、融資渠道暢通的多層次的資本市場。推進利率市場化改革，促進金融市場競爭，發揮利率的資金價格信號作用。四是改革匯率制度。逐步實現人民幣資本項目可兌換，擴大人民幣跨境結算，完善有管理的浮動匯率制度，逐步實現人民幣匯率的市場定價。

2. 完善社會保障制度。增加財政對社會保障投入，將資源能源價格改革中取得經濟租金收入、稅收收入主要用于社會保障方面，擴大社會保障范圍，提高社會保障福利水平，建立健全與經濟發展水平相適應的廣覆蓋、保基本、分層次、可持續的社會保障體系。

3. 積極研究和應對人口結構特征的變化。我國的人口特征正發生轉變，農村向城市轉移的適齡勞動人口數量正逐步減少，同時我國正向老齡化社會邁進。因此應積極研究人口變動趨勢，降低新生兒缺陷發生率，積極利用老年人力資源，促進婦女全面發展，進一步完善計劃生育政策，促進人口長期均衡發展。

4. 爭取寬松的外貿環境。2008年金融危機爆發后，我國外貿環境發生了顯著的變化，外貿需求大幅波動，貿易摩擦不斷增多，人民幣持續升值，這些都在不斷惡化企業的經營環境。我國應該積極爭取寬松的外貿環境，擴大和深化開放，促進對外投資，發展區域貿易自由區，為經濟體制改革在時間和空間上爭取有利的條件，促進我國經濟轉型和產業升級在平穩的環境中進行。

5. 保持經濟穩定運行，把握經濟體制改革的時機。目前我國外貿形勢不樂觀，而經濟轉型要求繼續深化資源能源、環境、金融市場、外匯制度、社會保障等領域的改革，這勢必對企業進一步造成經營壓力。因此需要把握好經濟體制改革的時機，要避免外部貿易環境惡化和經濟體制深化改革共同疊加造成宏觀經濟波動，同時應出臺與經濟轉型配套的稅收政策、產業政策，形成產業升級、新興產業等新的投資增長點，盡可能爭取經濟轉型過程中宏觀經濟穩定運行。

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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，高達103.61萬億元。M2突破百萬億元關口，再次引起對央行存在貨幣超發問題的討論。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，比整個歐元區的貨幣供應量還多出20多萬億元，就此許多學者和民眾開始將巨額M2與物價、房價對應起來，認為貨幣超發是物價上揚和房價高企的根源，并以M2/GDP指標過大來佐證中國存在嚴重的貨幣超發。針對這一問題我們進行探討和分析。

二、概念分析

貨幣供應量，是指一國在某一時期內為社會經濟運轉服務的貨幣存量，它由包括中央銀行在內的金融機構供應的存款貨幣和現金貨幣兩部分構成，一般用M2表示。根據國際貨幣基金組織要求，現階段我國貨幣供應量分為三個層次：M0=流通中的現金；M1（狹義貨幣量）=M0+活期存款；M2（廣義貨幣量）=M1+定期存款+儲蓄存款+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的貨幣購買力，貨幣供應的變化很大程度上反映的是貨幣需求的變化。在M2的構成中，M0的規模近年來基本穩定在5-6萬億元左右，占M2的比例在6%左右且呈現下降趨勢，M2中規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，實際衡量的是在全部經濟交易中，以貨幣為媒介進行交易所占的比重，也常被用來衡量貨幣超經濟發行。從學術角度講，這一指標反映一個經濟體的金融深度。隨著市場經濟的發展、分工的細化，經濟活動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濟不斷發展的過程中，也是金融業不斷市場化的過程，金融總資產占經濟總量的比重也必然不斷上升。事實上，不同經濟體間因M2和GDP的統計口徑差異，影響因素因時因地的變化，所處發展階段的不同等均會導致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的指標

M2/GDP比率的變化，在很大程度上說明一國貨幣性財富對當年GDP的貢獻度，可以在一定程度上反映出各國經濟活動的活躍度或生產效率。實際上，沒有任何經濟學理論認為，M2必須與GDP存在一個固定的比例關系。M2作為一個存量指標，反映的是一個國家累積下來的貨幣供應量，GDP則是一個增量指標，反映一定時期內經濟活動中生產、投資、消費創造的附加價值部分，而這些經濟活動所需的中間交易并不納入統計。以一個存量指標去與一個增量指標比較，意義并不大。貨幣存量本身所反映的經濟活動包含的范圍更廣，特別是在土地、房產等交易領域，會產生大量的貨幣存量，卻并不一定創造出較多的附加價值。

中國改革開放三十多年來，隨著經濟總量的增長，經濟活動對貨幣和相關交易工具的依賴越來越重，貨幣化進程加速，導致金融資產規模在經濟總資產中的比重上升。2012年底，我國M2余額高出GDP45.49萬億元，M2與GDP之比達到188%。據世界銀行統計，2011年全球M2/GDP平均值超過125%，其中歐元區接近180%，日本達到240%，我國香港超過300%，而盧森堡高達489%。日本和盧森堡這一比率盡管非常高，但卻并沒有出現嚴重通貨膨脹，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系。目前，國際貨幣基金組織常使用金融總資產/GDP這一指標來衡量一國金融資源稟賦。其中金融總資產為銀行總資產加上公開發行的債券總市值和股票總市值。根據IMF計算，2011年世界平均水平為366%，其中美國、歐元區、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。說明當前我國的金融資產或金融稟賦與GDP增長相比相對不足。

通過上述分析，簡單以M2/GDP指標較高來衡量中國存在貨幣超發是不夠科學合理，難以令人信服。與此同時，我國M2存量大并未引起通貨膨脹，近幾年我國物價指數始終保持在合理范圍之內，說明我國貨幣供應量增長是適應社會經濟發展需要并促進經濟增長的，進一步否定了貨幣超發的觀點，否定了貨幣超發引起通貨膨脹的觀點。與經濟發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%。可見，若無其他條件配合，M2存量高并不一定會直接導致通脹。

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，并采取相應調控措施，可能會繼續明顯走高，隨著總需求持續擴張、要素成本持續推升，長期內也可能會形成通脹壓力。

四、基于社會經濟發展需求的貨幣供應量增長分析

近年來，我國M2增長呈現出逐漸加速的態勢。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月底達到103.61萬億元。這主要源于我國經濟社會發展現實性貨幣需求。

（一）市場化改革深入推進引致貨幣供應量快速增長

在漸進改革的市場化過程中，我國政府通過宏觀調控政策措施，采取漸進方式不斷將自然資源、勞動力、資金、技術、管理等資源和要素推向市場，使得各類資源持續貨幣化。同時，在我國持續深入推進工業化、信息化、城鎮化和農業現代化建設中，各級地方政府和各類企業，均存在較強的融資動機和較大的融資需求。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）貨幣增長內生性特征催生貨幣供應量快速增長

我國貨幣增長存在一定的內生性特征，即貨幣需求推動貨幣供給。1978年至上世紀90年代初期，因為產品的商品化，通過市場交易發現了商品價格，才導致貨幣需求增加，最終推動貨幣供給增長。另在我國市場經濟發展前期，由于央行不具備完全獨立性，在貨幣供給方面略顯“被動”，呈現部分內生性的特征。如在上世紀八十年代，為了滿足政治主導模式下的經濟發展需求，不得不通過發放再貸款和對中央財政透支來“被動”投放基礎貨幣。同時，在現行外匯管理體制下，外匯占款規模不斷攀升，央行又承擔了穩定匯率的重要任務，在購匯過程中不得不“被動”投放人民幣。這均體現了貨幣供給的內生性特征。

（三）貨幣信貸需求高速增長引發貨幣供應量快速增長

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達，信貸需求始終非常旺盛，銀行只要有錢就可以迅速貸出去，從而使這個多倍創造貨幣的功能不斷發揮作用，令M2存量幾何式擴張。特別是為應對世界金融危機，在一攬子經濟刺激計劃的作用下，為配合國家4萬億經濟刺激措施，2009年以來，我國信貸規模出現了大幅增長，帶動了M2存量的持續走高和快速積累。

（四）金融資源配置效率較低推動貨幣供應量快速增長

金融配置效率的不足必然表現為同等的GDP增長需要更多的貨幣供給來推動，導致貨幣化比率的偏高。在我國，銀行主導型的融資結構決定了金融資源的配置主要是通過銀行進行的，而我國多數銀行融資服務對象仍主要面向大型企業，以致國有經濟一直是信貸資源的主要占有者。在直接融資領域，大型企業也是股票市場和企業債券市場的融資主體，中小微企業整體上仍然較難通過直接融資方式獲取大量金融資源。在我國經濟的高速增長以及倒閉機制的影響下，為保證經濟的持續增長，銀行體系只能被動增加貨幣供給、提供新的信貸以滿足社會對資金的需求。導致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，加之國人的高儲蓄偏好和銀行存款的高安全性，使得居民儲蓄余額長期增長，導致廣義貨幣的沉淀和貨幣的體外循環。

（五）外匯占款是貨幣供應量快速增長的重要推動因素

外匯占款是指央行買入外匯形成儲備時投放的等值人民幣，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的外匯儲備已經嚴重改變了我國貨幣創造的機制和供給結構。截至2012年底，我國外匯儲備已高達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造貨幣的功能，卻會導（下轉第167頁）（上接第164頁）致銀行存貸比下降，從而進一步增強銀行信貸投放的能力。

（六）積極財政政策實施對貨幣供應量快速增長產生重要影響

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

五、政策建議

我國貨幣供應量快速增長是基于社會經濟發展的現實性需求，事實上，我們也應清醒的認識到我國經濟發展仍存在著結構性失衡問題，政府一定程度上主導著要素貨幣化分配，金融體系發展相對滯后，金融資源配置效率偏低。經濟發展過度依賴投資，而投資又過度依賴于直接融資。貨幣供應存在國際資本循環下的“被動創造”問題等。為保持合理的貨幣供應量規模以滿足社會經濟發展需求，將物價指數控制在合理區間內，以此促進我國經濟發展方式轉變和經濟結構調整，建議：一是優化融資模式，減少間接融資比例，擴大債券市場和資本市場的規模。未來一個時期應堅定不移地發展信貸以外的融資方式，擴大非信貸社會融資規模，持續改善社會融資結構，從而實質性地降低M2的增長動力。二是轉變政府主導的粗放型經濟發展方式，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張的壓力，避免融資需求的快速增長。三是對于銀行業機構來說，應當努力推進戰略轉型，改變過度依賴規模擴張和存貸款利差的經營現狀，全方位拓展各項業務。同時，要進一步加強信貸結構調整，以國家重點項目、戰略性新興產業、中小企業和“三農”等領域作為投放的重點，進一步提高信貸資金的使用效率，最大程度地發揮信貸對經濟的支持作用。四是在匯率政策方面，我國應進一步增加匯率改革的靈活性和針對性，增強匯率彈性，努力促進國際收支平衡，減輕外匯占款增長對M2總量帶來的壓力。

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篇7

(一)國外有關宏觀波動影響經濟增長的理論研究通過將“技術創新”和“干中學”等內生經濟增長因素納入真實經濟周期理論及其拓展模型，可從理論上解釋經濟增長與宏觀波動的關系，但既有研究并無定論。主要包括:(1)標準封閉式經濟增長模型認為，資本積累推動經濟增長，但宏觀波動對投資和經濟增長的影響具有兩面性:波動及不確定性一方面會加大家庭預防性儲蓄和投資，且更高的風險規避度和跨期替代彈性予以強化(Jones等，2005a、2005b;Wang和Wen，2011);另一方面，不確定性也會導致經風險調整的預期回報率下降并減少投資(Kebs，2003)［10］。(2)考慮“創造性破壞”機制的模型認為，企業在衰退期會因機會成本更低而加大研發投資，且優勝劣汰提升生產率，宏觀波動和經濟增長正相關。該結論要求金融市場完備，但融資約束使企業在衰退期面臨更大流動性風險，會削減投資，經濟增長與波動可能負相關(Aghion等，2010)［11］。該理論認為創新投資有逆周期性也受到質疑(Barlevy，2007)［12］。(3)考慮“干中學”機制的模型強調人力資本和知識積累在生產率提升和經濟增長中的作用，在衰退期，雇傭率下降，宏觀波動和經濟增長負相關(Martin和Rogers，1997)［13］。但考慮知識積累函數呈邊際收益遞增時，經濟增長與波動可能正相關(Canton，2002)［14］。(4)其他更復雜的研究認為，理論模型選擇、參數設定、沖擊的不同類型等均影響經濟增長與波動的相關性(如，Annicchiarico等，2011;Annicchiarico和Pelloni，2014)。

(二)國外有關宏觀波動影響經濟增長的實證研究少數宏觀波動影響經濟增長的實證研究利用行業或地區面板數據(如，Imbs，2007)，大量研究則基于跨國宏觀面板數據和國別宏觀時間序列數據進行，但同樣沒有一致性結論:(1)基于跨國面板數據的多數研究認為，宏觀波動對應的不確定性導致資源錯配，并阻礙經濟增長(Ramey和Ramey，1995;Norrbin和PinarYigit，2005)。也有研究認為，宏觀波動與經濟增長表現為與“風險－收益”類似的正相關(Grier和Tullock，1989)［20］。(2)基于國別時間序列數據的實證研究一般采用各種GARCH-M模型進行，有研究認為，在美國、英國、日本等G7國家，宏觀波動對經濟增長具有正效應(Fountas和Karanasos，2007)［21］;但Bredin等(2009)、Bredin和Founta(2009)卻發現，在部分亞洲和歐盟國家，宏觀波動和經濟增長負相關;還有研究認為，在美國、日本及其他OECD國家，產出波動和經濟增長無顯著相關性(Grier和Perry，2000;Wil-son，2006)［。(3)部分研究認為，宏觀波動對經濟增長的影響具有階段性，非對稱性和非線性特征:少數研究關注經濟發展階段對“宏觀波動－經濟增長”關系的影響，如Kose等(2006)認為貿易和金融一體化顯著弱化了波動對經濟增長的負效應［26］;Koren和Tenreyro(2007，2013)認為［27］－［28］，隨著一國經濟發展，經濟結構將轉向波動更小產業，且投入趨于多元化，運用熟練技能和技術的廣度趨于深化，沖擊引致的波動更低，經濟增長與波動因此負相關。宏觀波動對經濟增長的影響還有非對稱性，如:Neanidis等(2013)發現G7國家的宏觀波動對經濟增長的正效應主要存在于低增長狀態，但Henry和Olekalns(2002)、Kim和Kim(2010)卻發現美國宏觀波動在繁榮和衰退期分別對經濟增長有正、負效應［30］－［31］。研究宏觀波動對經濟增長的影響還需考慮二者的非線性特征，如:Fang和Miller(2008、2009)采用帶結構突變點的GARCH-M模型［32］－［33］，證實了在日本和美國，經濟增長與其波動無顯著相關性。但這一結論并不穩健，如:采用類似方法，Fang和Miller(2014)發現宏觀波動對經濟增長的正效應在美國、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，卻發現宏觀波動對經濟增長的顯著影響僅在日本存在，且為負相關。

(三)中國宏觀波動影響經濟增長的相關研究利用各種GARCH-M模型和宏觀數據的研究:基于月度數據，劉金全、張鶴(2003)證實了產出波動與經濟增長正相關［36］32，Laurenceson和Rodgers(2010)也認為二者正相關或不相關，但不存在負相關。基于年度數據，劉金全等(2005)認為產出波動與經濟增長正相關［38］5，徐偉(2013)、李永友(2006)則分別認為二者有顯著或不顯著的負相關性［39］54，［40］8;盧二坡、呂介民(2012)還證實了產出波動對經濟增長的作用在衰退期為負、繁榮期為正。基于省際面板數據的研究:杜兩省等(2011)認為產出波動與經濟增長顯著負相關［42］;盧二坡、王澤填(2007)證實了二者在改革開放前負相關，而后在多數省份表現為正相關。盧二坡、曾五一(2008)，陳昆亭等(2012)則分別將改革開放前后產出波動與經濟增長相關性的差異歸因于市場化進程加快，以及教育投入和人力資本積累增加。此外，邵軍、徐康寧(2011)發現，經濟向下波動反而促進技術進步，支持“創造性破壞”的觀點。

(四)國內外宏觀波動“大緩和”的相關研究美國及其他工業化國家的宏觀經濟波動于20世紀80年代后相繼進入“大緩和”時期，究其成因，大致包括外部沖擊減弱、信息技術與庫存管理改善、經濟結構轉向波動更小的產業、貨幣政策的成功運用、金融創新與金融市場完善、技術進步與全要素生產率波動下降等多個方面(曹永福，2007)。此外，次貸危機盡管導致工業化國家宏觀波動快速而短暫攀升，但仍于2010年初回落，“大緩和”仍將持續(Clark，2009;Charles等，2014)［47］－［48］。就中國而言，劉樹成(2000)較早認為經濟波動將從大起大落轉向微波化［49］，并認為從21世紀開始，經濟波動將表現為適度高位平滑化特征(劉樹成等，2005)［50］。劉金全、劉志剛(2005)發現，產出波動于1997年前后表現為“凸型”特征，并伴隨投資、政府支出和凈出口波動降低［51］。張成思(2010)發現，經濟增長、通脹、貨幣供給、有效匯率等宏觀經濟變量波動在20世紀90年代中期均發生顯著結構性轉變［52］。林建浩、王美今(2013)證實了“大緩和”在次貸危機前中斷，且于2010年初重返“低波動、高增長”狀態。大量研究還認為，結構性沖擊減弱、貨幣政策更為完善、國際貿易發展，以及市場化進程等因素均有助于解釋中國宏觀波動“大緩和”(如:雎國余、藍一，2005;殷劍鋒，2010;萬曉莉，2011;洪占卿、郭峰，2012;He等，2013;He，2014)。

(五)文獻簡評綜上所述，融合真實經濟周期理論、內生經濟增長理論的研究盡管認同宏觀波動對經濟增長的影響，但其相互關系受到諸多因素制約，理論研究并無定論。由此，從客觀數據出發，探究宏觀波動影響經濟增長的經驗證據尤為重要。然而，實證研究同樣無法給出一致性答案，特別的，與本文研究對應，既有基于國別宏觀數據的研究在以下方面有待完善:(1)國內研究在經濟增長指標和數據頻率的選取方面并不恰當。Statsny和Zagler(2007)指出［59］2，利用時間序列數據考察宏觀波動對經濟增長影響時，廣為采用的GARCH-M模型需注意:其一，與其在金融市場運用一致，應采用高頻數據“捕捉”波動集聚性;其二，樣本區間應足夠長，以避免待估參數較多導致的結論不穩健。從國內研究來看，少數學者采用年度和季度GDP數據度量經濟增長，數據頻率相對較低，樣本區間也相對較短;還有研究將季度GDP增長率分解為月度數據，盡管滿足“高頻”需求，但并沒有增加有效信息量。(2)Statsny和Zagler(2007)認為［59］3，宏觀波動對經濟增長的影響應考慮序列結構突變，但國內研究并未加以關注，由此導致波動平穩性和持續性的誤判。如:劉金全、張鶴(2003)選取GARCH(1，1)模型描述經濟增長條件方差［36］34，α1和α2分別為0．8150和0．4489，波動持續性參數(α1+α2)＞1;劉金全等(2005)采用ARMA(1，2)-ARCH(1)-M模型描述經濟增長與宏觀波動關系［38］7，α1=1．6380＞1，條件波動均不平穩。又如:李永友(2006)用GARCH(1，1)模型刻畫經濟增長波動［40］12，(α1+α2)高達0．99和0．97(分別以GDP和人均GDP度量經濟增長)，選用TGARCH(1，1)模型時(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模型刻畫宏觀波動與經濟增長關系［39］56，(α1+α2)的估計值也分別高達0．99和0．95，即宏觀波動均表現為高持續性。(3)既有國內外研究均未關注到“宏觀波動－經濟增長”關系的階段性特征，以及次貸危機對此的影響，因而無助于后危機時代重新審視宏觀波動對經濟增長的作用機制。少數國內外研究關注到經濟發展階段、高低增長狀態，以及改革開放、全球化、市場化進程等對“宏觀波動－經濟增長”關系的影響，但均未界定經濟周期并分階段予以考察。Fang和Miller等學者在結構突變點分析基礎上考察了宏觀波動對經濟增長的影響，但結論并不穩健甚至前后矛盾，可能的原因是:盡管區分了經濟增長與宏觀波動各自的階段性特征，但并未考慮到二者關系也會呈現出階段性差異，即二者不存在全樣本區間內、一致性的正相關或負相關。(4)如何結合高頻數據判定經濟增長及其波動的結構突變與階段性特征，國內學者也未予以關注。既有國內外研究均認同宏觀波動“大緩和”的存在，且次貸危機僅造成短暫沖擊而未改變波動平穩化趨勢。就檢驗數據來看，相關研究多基于季度GDP增長率進行，但國內數據樣本量相對偏少，選取月度增長率指標不但能極大拓展樣本容量，且能對比檢驗既有研究結論的穩健性，也能為考察“宏觀波動－經濟增長”階段性關系提供有力支撐。針對既有研究的不足，本文選取1993年以來規模以上工業增加值的月度同比增長率高頻數據，結合結構突變分析考察經濟增長、宏觀波動，以及二者關系的階段性特征。論文創新性如下:(1)內生結構突變點判別發現，經濟增長及其波動分別有2個和3個突變點，經濟增長呈現“降－升－降”的分段趨勢，宏觀波動可分為“高－低－高－低”4個時段，這一結論和既有基于季度數據的研究有別，且與直觀圖示和經濟趨勢更為相符。(2)在AR(p)-GARCH(1，1)模型中納入上述均值和條件波動突變啞變量，可“捕捉”經濟增長序列的高自相關、非正態性，與國內研究不同，宏觀波動的高持續性不復存在。(3)與國內外研究不同，含均值、條件波動雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型檢驗表明，宏觀波動對經濟增長存在階段性影響，在經濟增長趨緩時二者正相關、經濟增長向好時負相關，具體為:宏觀波動整體上對經濟增長有不顯著的負效應;結合經濟增長的分段趨勢，宏觀波動在經濟增長的第一、二階段分別對其具有顯著的正效應和負效應，在第三階段有不顯著的正效應;考慮次貸危機影響后，宏觀波動在經濟增長的第三階段對其有較顯著的正效應。

二、數據來源與研究設計

本文將基于中國經濟增長的時間序列數據，采用含結構突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型研究宏觀波動對經濟增長的階段性影響，數據來源與研究設計如下:

(一)數據來源與預處理既有研究認為，改革開放和市場化進程是影響中國宏觀波動“大緩和”及其與經濟增長關系的重要因素，鑒于1992年底黨的十四大明確提出了“經濟體制改革的目標是建立社會主義市場經濟體制”，由此選取1993年1月至2014年12月為實證樣本區間。同時考慮到滯后項影響，在數據預處理時還納入了1992年7月－12月數據，所用數據源于Wind咨詢。選取規模以上工業增加值的月度同比增長率(IPt)作為經濟增長變量，原因如下:有部分研究采用了這一做法;滿足高頻數據要求;有相對較長的樣本區間;符合樣本區間內我國處于工業化階段的事實;通過圖示發現樣本區間內該指標與GDP增長率表現為相同趨勢。數據預處理:(1)因春節影響，工業增加值增長率序列{IPt}的部分1、2月數據值缺失，在此采用三次樣條函數插值予以補全。(2)由于異常點會影響研究結論穩健性，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分別為均值和標準差)，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量適度。(3)異常點的修正:估計AR(p)-GARCH(1，1)模型，其滯后項階數p由“t-sig”準則確定(選擇最大滯后期為6，顯著性水平為5%，從最大滯后階數開始檢驗，直到滿足顯著性水平終止，以確定對應滯后項階數)，再用模型所得預測值替代異常值。后繼研究均基于經異常值修正后的{IPt}序列進行，且主要采用SAS9．1軟件進行數據處理。

(二)研究設計1．經濟增長及其波動序列的結構突變點判別選取Bai和Perron(1998，2003，2000)等提出的方法［60］49－52，［62］，并借鑒其提供的GAUSS程序檢驗經濟增長變量及其波動的內生結構突變點。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突變點，然后據以下統計量加以檢驗:F統計量的上確界檢驗(SupF)、雙極大值檢驗(UDmax和WDmax)、序貫檢驗(SupF(l+1|l))等。Bai和Perron(1998，2003)還考察了這一方法的實際運用問題［60］56－65，［61］，并認為:當樣本容量不大時，截斷參數(trimmingparameter)選取較小會導致規模扭曲(sizedistortion);序貫統計量SupF(l+1|l)的檢驗勢最高，但存在多個突變點時，對SupF(1|0)的檢驗往往難以拒絕原假設。因此，在實際應用時，可考慮如下策略:先用UDmax或WDmax檢驗是否至少存在1個突變點，若是，再用SupF(l+1|l)依次檢驗是否存在2個以上突變點。

三、實證檢驗

(一)經濟增長變量的描述性統計與平穩性分析數據預處理:首先對{IPt}序列進行插值，1992年7月至2014年12月共涉及27個樣本;然后結合3σ原則和AR(p)-GARCH(1，1)模型，判別并修正了5個異常值點。表1列示了經上述修正后的{IPt}序列的初步考察結果(1993年1月～2014年12月)。據表1數據，對{IPt}序列而言:JB統計量表明，1%顯著性水平下拒絕正態性假設;無論是檢驗自相關的廣義DW統計量，還是檢驗異方差的LM和LBQ2統計量，均表明序列具有非常強而顯著的自相關和ARCH效應;采用ADF檢驗平穩性，基于AIC準則判別滯后階數(最大滯后階數設定為6)，發現序列基本滿足平穩性條件。以上分析表明，{IPt}序列存在明顯的自相關、異方差和非正態特征，且滿足平穩性要求。可考慮納入序列的結構突變點，運用AR-GARCH類模型進行后繼研究。

(二)經濟增長變量及其波動的結構突變點檢驗主要依據序貫檢驗判別{IPt}序列突變點個數與位置:鑒于樣本觀測數為264，且檢驗式中含有自回歸項，選取截斷參數為0．15并設置最大突變點數為5。判別{IPt}波動序列的突變點時，鑒于檢驗式中無自回歸項，選取截斷參數為0．2，最大突變點數為3。按照t-sig準則，可判別{IPt}序列的最大自相關滯后階數為3(見表1);據此結合前述Step2方法檢驗序列的內生結構突變點，結果如表2所示。由表2可見:5%的顯著性水平下，純結構突變模型、部分結構突變模型均可檢測出{IPt}序列存在2個突變點。這兩種模型檢測到的第一個突變點較為一致，但第二個突變點存在較大差異。由于純結構突變模型的設置更為靈活，以其所得突變點為準，進行后繼研究。對純結構突變模型而言，所得2個突變點將樣本區間劃分為3個時期，即:1993年初至1998年中，經濟在過熱之后趨于下行(軟著陸);1998年7月至2009年中，經濟增長在筑底反彈之后趨于上升，且因次貸危機沖擊而出現短暫的深度下調與快速的回升;2009年7月至2014年底，經濟增長在后危機時代回落并進入“新常態”。據前述Step3的方法得到{IPt}序列的條件波動，并依據Step4的方法對其進行結構突變點判別，5%的顯著性水平下，得到3個突變點，如表3所示。據表3，盡管SupF(3|2)未通過檢驗，但按照信息準則，BIC和LWZ檢驗均判別為3個突變點，對應統計量值分別為1．10和1．25，均通過5%顯著性檢驗，且序貫檢驗總體上判斷{IPt}序列的條件波動有3個突變點，分別為1997年底4月、2006年4月和2010年8月。這3個突變點將條件波動分為4個時段，期間條件方差均值分別為4．87、1．12、2．90和0．81。結合突變點位置，由圖1可知:伴隨市場化改革進程，經濟增長呈現三階段特征。此外，宏觀波動也呈現階段性“大緩和”特征:從1993年初到1997年中期，伴隨經濟過熱及其治理，宏觀波動處于高位;隨后經濟軟著陸，宏觀波動處于較低水平;受經濟過熱及次貸危機影響，宏觀波動于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化。由此可見，經濟過熱、外在沖擊等因素增加不確定性，宏觀波動趨高，反之則趨于緩和。從宏觀波動“高”或“低”的4個時段來看:第一、三階段，即波動維持高位的時間不到4．5年;對波動平穩化時期，第二階段為9年，第四階段截止2014年底將近4．5年且預期仍可持續。

(三)宏觀經濟波動對經濟增長的階段性影響檢驗首先檢驗考慮{IPt}序列及其條件波動結構突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型，并結合殘差分析表明其有效性;在此基礎上估計均值、波動雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，驗證宏觀波動與經濟增長的關系具有階段性特征;最后基于次貸危機視角，再次考察宏觀波動與經濟增長的關系，以證明次貸危機前后“宏觀波動－經濟增長”關系發生了改變。1．宏觀波動與經濟增長的階段性特征:含結構突點的AR(p)-GARCH(1，1)模型估計結合前述檢驗所得{IPt}序列及其條件波動的結構突變點，估計含均值、條件波動雙突變啞變量的AR(p)-GARCH(1，1)模型。同時選取2組AR(p)-GARCH(1，1)模型進行對照:未考慮均值或條件波動結構突變的一般形式的AR(p)-GARCH(1，1)模型，以及僅考慮均值結構突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型。所得結果如表4所示，其中Model3為主要的檢驗模型，Model1和Model2為對照模型，Model4在Model3基礎上剔除了部分不顯著變量。由表4中的參數估計結果，可得如下結論:(1)由Model2～Model4可知，與{IPt}序列結構突變點對應的趨勢參數b、b1和b2均很顯著，且分別為“負－正－負”，很好刻畫了經濟增長“降－升－降”的三階段特征。(2)由Model3～Model4可知，刻畫條件波動結構突變的參數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－正－負”，也與{IPt}序列條件波動的四階段特征對應，即:條件波動分別在第一個突變點之后下降;在第二個突變點之后上升;在第三個突變點之后重新趨于下降。此外，b2和λ3的符號表明，后危機時代經濟增長與宏觀波動“雙降”，二者可能因此正相關。(3)JB統計量表明，Model1即一般AR(p)-GARCH(1，1)模型不能保證殘差的正態性，Model2～Model4表明，在均值方程或同時在波動方程中納入結構突變啞變量，可保證殘差正態性。(4)對比Model1～Model4，考察納入條件波動突變啞變量的必要性:對GARCH(1，1)的波動方程σ2t=α0+α1ε2t－1+α2σ2t－1而言，參數(α1+α2)1表明波動持續性高，一般選用IGARCH模型。但也有研究表明，持續性參數(α1+α2)很多時候被高估。特別的，忽略時間序列及其波動的結構突變，也將導致其波動的高持續性，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數據可知，Model1和Model2的持續性參數分別為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構突變，也無法改變波動高持續性現象(IGARCH效應)。一旦在波動方程中納入結構突變參數，Model3和Model4的持續性參數下降為0．65和0．68，說明條件波動的結構突變是導致其高持續性的主因。2．宏觀波動對經濟增長的階段性影響:含結構突變點的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型估計接下來考慮{IPt}序列及其條件波動雙突變，估計以下AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，以檢驗宏觀波動對經濟增長的影響。表5的部分結果與表4類似:經濟增長及其條件波動的階段性特征明顯，考慮均值與波動雙突變可消除波動高持續性。此外，λ1～λ3的系數之絕對值有所提升，顯著性均有所加強。令人遺憾的是，對于我們所關注的系數δ而言，盡管在4個模型中均為負值(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雙突變(Model7和Model8)，也無法檢測到宏觀波動對經濟增長的顯著影響。結合圖1中{IPt}序列及其條件波動的階段性趨勢，導致表5中系數δ不顯著的一個可能原因是:宏觀波動對經濟增長的影響可能具有階段性特征。相對于表5中的Model8，表6中的參數估計效果有明顯改進:一方面，δ、δ1和δ2的符號分別為“正－負－正”，且δ和δ1非常顯著，說明宏觀波動對經濟增長在第一、二階段有顯著的正效應和負效應;在第三階段即2009年7月以后，宏觀波動與經濟增長正相關但不顯著。另一方面，其他均值方程的變量系數仍在5%水平下顯著，b、b1和b2的符號同樣符合預期;值得注意的是，與Model4、Model8相比，波動方程參數的系數也全部顯著;此外，持續性參數λ1～λ3的估計效果良好且符合預期，表征擬合效果的R2也略有改善。3．宏觀波動與經濟增長關系的再檢驗:考慮次貸危機的影響結合圖1可知，源于次貸危機的影響，從2008年6月開始，我國經濟增長急轉直下，與此同時，財政與貨幣政策也迅速轉向，并于2008年底相繼推出四萬億計劃等宏觀舉措，經濟增長也從2009年底開始逐步回歸正常軌道。為考慮上述次貸危機對宏觀波動及經濟增長的影響，當t在2008年6月至2009年12月之間時，定義啞變量Crisis=1(否則為0)。由表7中數據可見:在考慮均值、條件波動雙突變的AR(p)-GARCH(1，1)模型(Model9)中加入Crisis啞變量后，發現次貸危機導致經濟增長顯著下降(φ)，均值方程中的其他參數仍顯著，且b、b1和b2的符號符合預期;就波動方程而言，次貸危機對宏觀波動有微弱且很不顯著的正效應(φ)，但除GARCH參數外，其他變量系數(包括λ1～λ3)均不顯著，這一結果與表4中的Model4存在很大差別。Crisis啞變量對含雙突變點的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型(Model11)的影響:波動方程、均值方程的檢驗結果與Model9基本一致，但參數φ的顯著性趨于下降，條件波動對經濟增長的影響(δ)仍表現為不顯著的負相關(與表5中的Model8)一致。Model9和Model11中，Crisis啞變量的加入導致波動方程參數估計效果顯著變差，可能的原因是Crisis啞變量與VDk(k=1～3)不相容，為此在波動方程中僅保留Crisis啞變量，并重新估計Model9與Model11，所得結果見表7的Model10和Model12。結果發現:相對Model9而言，Model10中對應參數估計的顯著性有明顯上升，特別的，α0～α2的顯著性大為上升，參數的估計值也由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律，且δ仍為不顯著的負值。進一步結合表6的檢驗模型，基于Model12，考察宏觀波動對經濟增長的階段性影響是否會因Crisis啞變量的加入而有所不同，由此估計如下AR(p)-GARCH(1，1)-M模型。由表8中數據可知:與表6類似，在考慮“宏觀波動－經濟增長”階段性關系之后，主要參數的估計效果大為改善。φ和的估計值及顯著性表明，次貸危機直接導致經濟下滑(期間工業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的數值與顯著性大幅改善(估計值由0．15升至7．93，P值由0．76降為0．12)，表明后危機時代宏觀波動對經濟增長有一定的正效應。此外，其他波動方程變量、絕大部分均值方程變量的系數仍顯著。

篇8

經濟增長是衡量社會財富不斷增加的指標，是社會再生產動態過程的具體體現，經濟增長的關鍵在于經濟結構的調整。黑龍江省作為我國重要的老工業基地，目前正處在由前一周期的衰退階段向新發展的創新階段轉移的時期，經濟增長中存在的體制性和結構性的矛盾已嚴重影響經濟增長的速度和質量。通過經濟結構的調整優化來提高經濟發展水平已成為最為迫切的問題。

一、黑龍江省經濟增長的總體態勢與特征分析

黑龍江省經濟一直保持較高的增長速度，1995年黑龍江省GDP達到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%，經濟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

對外貿易是否促進經濟增長一直是經濟學界爭論的焦點。關于對外貿易與經濟增長相互關系的研究大體上存在三種觀點:促進論、阻礙論、折衷論。國內外許多經濟學者對此做了大量的實證研究,由于采用的研究方法和研究范圍及采用的數據不同,實證研究得出的結論也各不相同。國外學者的實證研究中,Kaldor指出,經濟增長使生產成本降低,有利于對外貿易;Ghartey指出,經濟增長就能帶來出口的增加;Balassa采用橫截面數據分析10個國家的出口貿易與經濟增長的關系,得出出口引致經濟增長的結論。Michaely的研究發現出口對經濟增長的促進有一個臨界發達水平,在臨界發達水平的兩側,出口對經濟增長的作用大不相同,經濟發達國家的出口對經濟增長的作用較為明顯。同時,在對外貿易是否能促進經濟增長的問題上,國內學者也做了大量的實證研究。總的來說,對外貿易與經濟增長之間存在著高度相關關系,但對外貿易在不同國家的不同地區不同時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上,利用協整檢驗、誤差修正模型、Granger因果檢驗等方法,從不同的角度分析對外貿易對經濟增長的影響。

二、實證分析

1.變量與樣本數據的選取。本文選取三個變量作為研究對象,即國內生產總值(GDP)、出口額(EX)、進口額(IM)。分析所采用的樣本取自于1988~2006年的年度數據,數據來源于有關各年的《寧波統計年鑒》,為了確保數據的可比性,用城市居民消費價格指數(1988年=100)對各個年度的GDP數據進行平減,平減后得到RGDP。進出口額分別用當年平均匯率換算為以人民幣為單位的進出口額,然后再用城市居民消費價格指數進行平減,得到REX和RIM。為了消除數據中可能存在的異方差,對平減過的各變量取自然對數,得到三個變量LNGDP、LNEX、LNIM。

2.單位根檢驗。根據計量經濟學理論,在利用OLS對計量經濟模型進行估計時,如果時間序列為非平穩序列,則容易產生偽回歸,從而使模型不能真實地反映解釋變量和被解釋變量的關系。因此,為了防止出現偽回歸,首先應對變量的時間序列進行平穩性檢驗。首先觀察LnG、LnEX、LnIM的時間序列圖(圖1),發現其表現出非平穩的特征,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),發現其表現出平穩的特征。下面用ADF(AugmentDikey-Fuller)方法對各變量進行單位根檢驗(本文所有的檢驗都用Eviews5.1軟件完成)。由表1可見,所有變量時間序列都是非平穩的,而所有的變量時間序列的一階差分都是平穩的,故它們均為一階單整序列,變量之間符合存在協整關系的條件。

3.協整檢驗。協整檢驗是用來檢驗非平穩變量之間是否存在長期均衡的關系。本文采用JJ方法進行協整檢驗,JJ方法適用于多個協整關系的估計和檢驗。在進行JOHANSEN協整檢驗時,首先應確定一個合理的滯后階數,以防出現偽協整。JO-HANSEN檢驗的最優滯后階數根據VAR模型的最優滯后階數p來確定。在選擇滯后階數p時,一方面要使滯后階數足夠大,以完整地反映模型的動態特征;另一方面,滯后階數又不能太大,以免降低模型的自由度。根據AIC原則和SC原則并結合LR檢驗,得到VAR模型的最優滯后階數為2,因此協整檢驗的最優滯后階數為1。檢驗結果如表2所示。的檢驗結果表明,在5%的顯著水平下,三個變量之間存在唯一的協整關系,說明在樣本區間內,寧波市的經濟增長與進出口之間存在長期穩定的均衡關系。取標準化的協整向量,得到以下協整關系表達式:（公式略）調整系數值較高表明模型擬合優度較好,F統計值表明方程總體通過顯著性檢驗。從(1)式可以看出,出口對經濟增長的彈性約為0.414,即出口每增加1%可以帶來41.3%GDP增長,進口對經濟增長的彈性約為0.015,即進口每增加1%可以帶來1.5%的GDP增長,說明進出口對寧波市經濟增長具有正向的拉動作用,并且出口對經濟增長的促進作用遠大于進口對經濟增長的促進作用,從而支持了出口促進經濟增長的假說,但也不能忽視進口對經濟的增長作用。

4.向量誤差修正模型。根據格蘭杰定理,一組具有協整關系的變量一定有誤差修正型的表達式存在。而如果變量存在協整關系,則我們可以建立包括誤差修正項在內的誤差修正模型,以此來研究模型的短期動態情況,誤差修正項的大小表明了從非均衡狀態向長期均衡狀態調整的速度。由協整關系式可得誤差修正項:EC=LnGDP-0.413794LnEX-0.015375LnIM-3.834458(2)以ΔLnGDP為被解釋變量,以誤差修正項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,第一組括號中的數字為標準差,第二組括號中的數字為t統計量的值。t統計值表明,回歸系數都通過了顯著性檢驗,且似然值較大,AIC、SC值較小,說明模型擬合效果較好。結果表明,滯后一期的進口短期變動對LNGDP存在反向影響,滯后一期的出口對LNGDP存在正向影響,兩者系數的絕對值相比較,出口比進口大,表明出口對經濟的拉動作用大于對進口的擠出作用。誤差修正系數約為-0.152,符合反向修正機制,即進出口以15.2%的調整比例幅度從反向向長期均衡狀態調整,對下年GDP增長產生影響。

5.Granger因果關系檢驗。由協整檢驗結果可知,寧波市進口、出口與經濟增長之間存在長期穩定的均衡關系,但是這種均衡關系是否構成因果關系,即是由于進口、出口的增加帶來了經濟的增長,還是由于經濟的增長帶來了進口、出口的增長,是由于進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口的增長,則需要進一步驗證。本文采用Granger因果關系檢驗法對進口、出口及經濟增長之間是否存在因果關系進行檢驗。P概率值的含義是,拒絕原假設而出現第一類錯誤的概率。P概率值越小,拒絕原假設而出現第一類錯誤越小,故拒絕原假設概率越大。對外貿易進口不是經濟增長的Granger原因,但經濟增長卻是進口的Granger原因,說明隨著寧波市經濟的增長,加大了對外貿易進口。對外貿易出口與經濟增長之間互為因果關系,表明寧波市經濟具有典型的“出口驅動型經濟增長特征”,出口的增加導致經濟的增長,經濟增長反過來又促進更多的企業加大出口,產生了明顯的反饋作用,經濟增長是出口增加的原因。對外貿易出口是進口的Granger原因,而進口不是出口的Granger原因,即寧波市對外貿易出口的擴張加大了進口的力度,由于經濟增長與出口的雙向拉動作用,因此寧波市進口也顯示出強勁的增長趨勢。#p#分頁標題#e#

三、研究結論

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技術進步是經濟增長的重要決定因素，但技術進步對經濟增長作用并非完全獨立，往往以不同方式與資本或勞動要素相結合，通過提高要素配置效率和要素生產率方式促進經濟增長。技術進步和生產要素組合形式不同，對要素生產率和經濟增長效率影響差異顯著。其中無偏性即中性技術進步能夠同比例提高所有生產要素投入效率，以全要素生產率方法就可以有效測算技術進步。但若有偏性技術進步并非單獨發揮作用而是依附于資本或勞動投入，并非均等提高資本或勞動質量，僅以全要素生產率方法測算技術進步就存在許多局限，結果可能有悖于現實經濟中整體技術進步的作用貢獻，也無法刻畫經濟增長過程中整體技術進步及資本和勞動質量變化的全部。［1］

當前，世界各國普遍出現經濟高增長和全要素生產率下降共存的現象，事實表明中性技術進步并非反映經濟增長質量的全部。Gordon（1990、 2000、2002），Greenwood and Yorukoglu（1997），Greenwood、Hercowitz、Krusell（1997）和Greenwood、Jovanovic（2001）發現，20世紀90年代后技術進步主要與有形物化的資本品結合，一國經濟正是利用內含最新技術的設備投資特別是信息軟件業設備，通過資本和技術進步相耦合方式（即資本體現式技術進步）實現快速增長。Gordon［2］和Hulten［3］等測算出機器設備投資中有形的技術進步對美國經濟增長的作用貢獻，發現1954年到1990年間美國資本體現式技術進步每年以3%的速率增長，占技術進步總貢獻率的2/3以上，其中美國戰后60%的生產率增長來自資本體現式技術進步。［4］

同樣，黃先海等［5］利用中國工業數據分析表明，中國的技術進步也完全可能融合于物化型設備投資中，通過設備更新換代提升技術進步和生產率。趙志耘等［6］構建了一個區分設備投資和建筑資本投資的內生經濟增長模型，通過界定設備投資和建設投資相對價格與邊際收益與技術進步的關系，依據中國經濟改革和發展過程中高投資收益率和設備相對價格下降的經驗事實，發現我國以設備進口為主的技術引進方式實現的設備積累速度遠高于建筑資本積累速度，判定了中國資本體現式技術進步的存在性。同時，應該強調，生產要素對經濟增長作用并非固定不變，在不同的經濟發展階段、不同資源要素稟賦和政治經濟制度環境約束下，要素貢獻都將呈現出時間性和階段性的變化趨勢，而技術進步作用方式因發展階段和資源稟賦結構不同而表現迥異，即技術進步作用存在動態階段性規律。［7］由于國內普遍缺乏對資本體現式技術進步的關注，相關的定量研究也幾乎無人涉及，特別是20世紀80年代以來我國中性技術進步貢獻與經濟增長趨勢并不保持一致，真實經濟發展過程中的技術進步更多表現出與機器設備投資相融合的趨勢。為考察資本體現式技術進步的作用特征，本文利用設備工業品與建筑工業品的相對價格指數，構建資本體現式技術進步指數分析蘊涵在設備中的體現式技術進步變化特征，及其與經濟增長率的周期波動關聯性。

一、資本體現式技術進步動態變化規律

在資本體現式技術進步的分析中，通常利用設備品的相對價格來反映。國內外相關研究也多數采用此種方法，如陳師、趙磊（2009）就以消費價格指數與設備價格指數之比來衡量投資專有技術進步。在此我們以設備資本與建筑資本的相對價格指數的倒數來表征資本體現式技術進步增長及變化趨勢。在此首先利用1980—2007年建筑資本和設備資本的年度相對價格指數來構建資本體現式技術進步指數，如圖1所示。

數據顯示：資本體現式技術進步在改革開放初期變化幅度不大，但自20世紀80年代中期開始到90年代中期出現快速增長，特別是在1987年資本體現式技術進步的增長率超過了20%，這表明在此期間我國以設備資本品投資方式實現的技術進步增長迅速，也是類似于我國這樣的發展中國家實現技術升級、縮小和發達國家技術差距的主要途徑。而在90年代中期后資本體現式技術進步的增長速度放緩，基本都在4%均值上下小幅波動。考察資本體現式技術進步在80年代、90年代和21世紀初三個時段的平均增長率，分別為6.7%、4.7%和3.5%，呈現明顯遞減特征。觀察資本體現式技術進步的趨勢分量，可以看出資本體現式技術進步呈現出拋物線型的增長趨勢，在20世紀80年代中期出現了一個峰，表明該時段是我國資本體現式技術進步的快速增長期，90年代中期后增速逐漸轉緩。主要原因可能是，改革開放初期我國與其他發達國家的技術差距形成了模仿和復制的成本優勢，因此以先進技術設備引進與投入為載體的物化型技術進步成為我國技術快速升級的主要形式，但隨著與發達國家技術差距的縮小和邊際收益下降，資本體現式技術進步的增長速度會逐漸減緩。進入21世紀后，資本體現式技術進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式技術進步的變化特征，我們選擇月度數據進行細化分析。首先采用分類資產價格指數構建資本體現式技術進步指數，在機械工業品中選擇具有較高投資價值且質量發生明顯變化的四類工業品，分別為通信設備、計算機及其他電子設備，通用設備，電氣機械及器材，儀器儀表及文化辦公機械，進行加權平均構建設備品價格指數PPIE，以反映機械設備質量變化的綜合趨勢。其權重為該行業工業總產值的比重， 即:

之所以選擇通信設備、計算機及其他電子設備等四類制造業工業品出廠價格指數，原因在于通信設備、計算機及電子等設備技術含量和其他設備相比投資價值更高，技術水平高且技術更新也快于其他設備品，對資本體現式技術進步的表征更直接、更敏感。將設備品價格指數與建筑材料工業品出廠價格指數的比值的倒數作為綜合設備中的資本體現式技術進步指數ETC，同時還將通信設備、計算機及其他電子設備指數與建筑材料工業品出廠價格指數的比值的倒數ETCCE，以分析蘊涵在前沿設備中的體現式技術進步，如圖2所示，數據來源于國家統計局，樣本區間為1999年1月到2010年3月。 #p#分頁標題#e#

圖2顯示，綜合設備中的資本體現式技術進步指數ETC與前沿設備投資品中的體現式技術進步指數ETCCE具有相似的變化特征，在2003年和2008年都出現快速增長，這與依據年度數據構建資本體現式技術進步指數的結論相一致。其中綜合設備中的體現式技術進步指數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%，而前沿設備中的體現式技術進步指數ETCCE比綜合設備中的體現式技術進步增長更快，在各個階段都高于綜合設備中的體現式技術進步增長率，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%。在整個樣本區間內綜合設備中的體現式技術進步年均增長率為3.22%，而前沿設備中的體現式技術進步年均增長率為5.86%。

二、資本體現式技術進步和經濟增長周期波動關聯效應

利用月度數據考察資本體現式技術進步和經濟增長率的動態變化規律。綜合設備中的資本體現式技術進步ETC和經濟增長率GDPR的月度變化路徑如圖3所示，經濟增長率GDPR的月度數據是將季度數據采用頻率轉換獲得。

圖3顯示的是自20世紀90年代中期以來，我國資本體現式技術進步與經濟增長率的變化特征有所不同，經濟增長率在90年代末期出現下落特征，但在21世紀初期開始平穩上升，在2007年達到的最大值為13%。受世界經濟危機的影響在2008年初開始快速下降，但2009年初又出現明顯回升。資本體現式技術進步ETC沒有出現明顯的增速平穩上升特征，與經濟增長率相比其波動幅度較小，只是在2003年和2008年出現大幅增長，其變化特征顯示其增長并沒有受世界金融危機和經濟危機的影響。下面，進一步采用小波變換方法分析資本體現式技術進步ETC和經濟增長率GDPR各層分量的變化特征。

從小波變換系數WTf(m,n)中可以得到f(t)在時間窗[mt+n-mΔt,mt+n+mΔt]的部分信息，同時可以得到f(t)在頻率窗[θ/m-Δθ/m,θ/m+Δθ/m]的部分信息。因此，當m值小時，mt+n-mΔt和mt+n+mΔt很小，時間窗很小。而在頻域上θ/m-Δθ/m和θ/m+Δθ/m很大，頻率窗很大，相當于在短周期內用高頻小波作高分辨率分析。當m值大時，時間窗很大，而頻率窗小，相當于在長周期內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式技術進步ETC和經濟增長率GDPR進行分層，根據我國經濟周期波動的特點和周期的劃分，將小波變換的最大尺度α取為27=128個月。通過小波變換，將時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個月的分量，即頻率為0.125～1的分量，包含了序列中的隨機因素和不規則因素。第四層尺度為24，是周期9～16個月的分量，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，在短周期資本體現式技術進步與經濟增長率波動不同，部分時期呈現出相反的變化特征，如在2000年初資本體現式技術進步ETCS呈現下降趨勢，而經濟增長率呈現上升趨勢，在2005年中期資本體現式技術進步達到波峰，而此時經濟增長率卻處于波谷。對比資本體現式技術進步與經濟增長率的波動幅度，發現在短周期資本體現式技術進步比經濟增長率的波動強烈，波動幅度大。分析短周期資本體現式技術進步與經濟增長率Granger的因果關系，我們發現，當滯后的時期取2個月時，原假設為“ETCS不是GDPRS的Granger原因”的F-統計量小于10%的臨界值，在1%的顯著性水平上接受原假設，表明在短周期資本體現式技術進步不是經濟增長的Granger原因。同時，原假設“GDPRS不是ETCS的Granger原因”的檢驗接受原假設，表明短周期經濟增長也不是資本體現式技術進步的Granger原因，因此短周期二者不具Granger因果關系，即資本體現式技術進步不是經濟增長的原因，而經濟增長也不是資本體現式技術進步變化的原因。

圖5顯示中周期資本體現式技術進步ETCM與經濟增長率GDPRM的變化在2008年之前呈現較強的共變特征，即當資本體現式技術進步達到波峰時，經濟增長率也到達波峰；資本體現式技術進步達到波谷時，經濟增長率也到達波谷。但在2000年后，二者變化呈現相反的特征。考察中周期二者的Granger因果關系，和短周期二者關系不同，在9%的顯著性水平上拒絕“ETCM不是GDPRM的Granger原因”的原假設，表明在中周期資本體現式技術進步是經濟增長的Granger原因，但不能拒絕“GDPRM不是ETCM的Granger原因”的假設，即資本體現式技術進步和經濟增長在中周期存在單向Granger因果關系。中周期分量時差關系發現資本體現式技術進步與經濟增長的最大相關系數為0.9665，但不是在當期，而是在資本體現式技術進步先行1個月時，這再次印證資本體現式技術進步對我國經濟增長的促進作用。圖6顯示的是資本體現式技術進步和經濟增長的長周期分量的變化趨勢，二者呈現完全的共變特征，在經濟增長到達波峰時，資本體現式技術進步也到達波峰，在經濟增長到達波谷時，資本體現式技術進步也到達波谷。

表1的Granger因果關系檢驗顯示，資本體現式技術進步和經濟增長率的長周期分量的Granger因果關系檢驗在3%的顯著性水平上拒絕原假設，二者具有雙向Granger因果關系。利用資本體現式技術進步和經濟增長率原序列進行Granger因果關系檢驗，發現在1%的顯著性水平上拒絕原假設“ETC不是GDPR的Granger原因”的原假設，但不能拒絕“GDPR不是ETC的Granger原因”的原假設，表明資本體現式技術進步和經濟增長率具有單向Granger因果關系，這表明當前資本體現式技術進步是我國經濟增長重要因素。

三、基本結論

本文利用設備工業品與建筑工業品的相對價格指數，構建出資本體現式技術進步指數，分析蘊涵在現代設備投資過程中的資本體現式技術進步，并利用小波變換方法分析體現式技術進步與經濟增長率的周期波動關聯性。結果顯示，我國資本體現式技術進步自20世紀80年代中期到90年代中期出現快速增長，之后增速放緩。體現式技術進步呈現出拋物線型變化趨勢，80年代、90年代和21世紀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式技術進步和經濟增長的關聯效應，發現短周期資本體現式技術進步與經濟增長率變化特征不同，Granger因果關系檢驗顯示資本體現式技術進步和經濟增長率不具有Granger因果關系。中周期資本體現式技術進步與經濟增長率變化呈現較強的共變特征，并且存在“資本體現式技術進步是經濟增長的Granger原因”的單向因果關系。長周期資本體現式技術進步與經濟增長率變化呈現完全的共變特征且存在雙向的Granger因果 #p#分頁標題#e#

關系。長中短周期關系顯示資本體現式技術進步對我國經濟增長的作用，不是體現在短期而是中長期，中長期經濟增長動力在于技術進步。這表明在工業化的發展進程中資本體現式技術進步在較長時間內還將是我國技術進步的主要方式。

參考文獻

［1］J. FELIPE. Total Factor Productivity Growth in East Asina: A Critical Survey［J］. The Journal of Development Studies, 1999, (4)．

［2］R. J.GORDON. The Measurement of Durable Goods Princes［M］. Chicago: University of Chicago Press, 1990.

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［4］GREENWOOD JEREMY, HERCOWITZ ，KRUSELL. Long-run Implications of Investment-Specific Technological Change［J］. American Economic Review, 1997, (3).

［5］黃先海, 劉毅群. 物化性技術進步與我國工業生產率增長［J］. 數量經濟技術經濟研究, 2006,(4).

［6］趙志耘等. 資本積累與技術進步的動態融合［J］.經濟研究, 2007, (11).