導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇經(jīng)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(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

二、區(qū)域經(jīng)濟增長的相關性特征

除了差異性之外，區(qū)域經(jīng)濟之間的相關性也需要關注。而Moran''''sI統(tǒng)計量則是檢驗經(jīng)濟現(xiàn)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(qū)總數(shù)，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(jù)（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(xiàn)出不斷提高的趨勢。其中，人均名義GRP的Moran''''sI雖然在20世紀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(wěn)一些，其最高值為2010年的0.32。綜上所述，我國各省份之間的人均GRP（包括名義與實際）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(qū)域經(jīng)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?？梢钥闯?，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(qū)域經(jīng)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(qū)域經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，和當?shù)氐娜肆Y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(jīng)濟發(fā)展與人民收入的大幅提升，反映在人力資本投資上，在教育上的投入也不斷加大。教育投入的增加一方面加快了當?shù)厝肆Y本的積累速度；另一方面，教育發(fā)展的地區(qū)不均衡性也加劇了地區(qū)之間經(jīng)濟、社會發(fā)展的差距。那么，教育到底是如何影響地區(qū)之間人力資本的配置？各地人力資本積累在地理空間上存在哪些特征？這些特征又是如何影響地區(qū)經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展？這些都是本文想探究與追尋的問題。

1 研究背景和基本假設

經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，強調(diào)經(jīng)濟增長的同時兼顧長期發(fā)展?jié)摿ΑＷ詢?nèi)生增長理論崛起后，人力資本成為解釋經(jīng)濟增長的重要因素之一，再加上21世紀所強調(diào)創(chuàng)新活動的知識經(jīng)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(xù)發(fā)展的重要舉措之一，中國也不例外。根據(jù)表1，中 國在過去10年中，平均教育年數(shù)不斷上升。這從一個層面體現(xiàn)了中國人力資本存量在不斷增加 。

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

1.1 人力資本在可持續(xù)發(fā)展中的作用

在可持續(xù)發(fā)展的探討中，人力資本始終是個不可忽視的要素。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(chǎn)函數(shù)的投入之一，認為經(jīng)濟增長是由人力資本累積所推動，各國經(jīng)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(jīng)濟增長歸因于整體人力資本存量，此存量增加，創(chuàng)新能力提高，產(chǎn)生技術進步，造成經(jīng)濟持續(xù)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(jīng)濟增長有負向但不顯著影響。［3］ 克拉達茲等人研究發(fā)現(xiàn)兩者關系是正向但不顯著，［4］而史卡佩塔等人發(fā)現(xiàn)兩者關系是正向且顯著。［5］

1.2 可持續(xù)發(fā)展中的性別與教育因素

人力資本對經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)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(chǎn)力而促進經(jīng)濟增長，而男性人力資本累積對經(jīng)濟增長有正向但不顯著影響。［6］ 保羅發(fā)現(xiàn)男性中等以上教育程度的人力資本存量對經(jīng)濟增長有正向且顯著影響，而女性中等以上教育程度人力資本存量對經(jīng)濟增長有負向但不顯著影響。［7］ 克拉達茲等人研究發(fā)現(xiàn)男性中等以上教育程度的人力資本累積對經(jīng)濟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(jīng)濟增長有正向但不顯著影響。［4］

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

1.3 基本假設

為了進一步探討教育發(fā)展和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展之間的關系，本文根據(jù)經(jīng)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(jīng)濟發(fā)展越快；

假設二：女性平均接受教育年限越多，經(jīng)濟發(fā)展越快；

假設三：勞動力人口越多，經(jīng)濟發(fā)展越快。

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

因此。本文進一步假設：

假設四：教育發(fā)展和經(jīng)濟增長都會呈現(xiàn)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(fā)展對經(jīng)濟發(fā)展影響，對相關變量都采用對數(shù)值，具體模型如下：

lnyi=α+βlnXi+εi（1）

其中被解釋變量yi，是指2000年中國各縣GDP，單位是萬元。解釋變量向量X中有三個變量，分別是：各縣男性平均受教育年限、各縣女性平均受教育年限以及各縣15歲及以上人口總數(shù)。εi服從均值為0、方差為σ2的獨立正態(tài)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?？臻g回歸模型，可以用空間滯后模型與空間誤差回歸模型兩種模型來分析，分別將其定義敘述如下：

2.2.1 空間滯后回歸模型

lnyi=α+ρWlnyi+lnβxi+εi（2）

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

2.2.2 空間誤差回歸模型

lnyi=α+βlnxi+εi且 εi=λWεi+μi（3）

模型變量定義與空間滯后回歸模型相同，兩者差異是空間誤差模型是在回歸模型中的殘差項里，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(shù)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(tài)分布。

3 空間計量模型的實證分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

本研究用到的變量數(shù)據(jù)，都來自中國地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)共享網(wǎng)中的中國自然資源數(shù)據(jù)庫。對于全國2 873個縣，刪去數(shù)據(jù)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(jīng)濟學領域中，用Moran's I來檢測研究范圍內(nèi)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(xiàn)象。本研究中各變量的Moran's I系數(shù)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(qū)有相似的屬性，且有聚集現(xiàn)象。

表2 中國各縣Moran's I檢驗

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

下面，采用局部空間自我相關分析（LISA）來檢測局部空間自我相關模式的顯著程度。［12］根據(jù)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(jù)局部空間自我相關分析，并考量縣數(shù)據(jù)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(jù)表3，中國各縣男性教育發(fā)展程度的分布存在很明顯區(qū)域聚集效應，H-H地區(qū)有401縣，L-L地區(qū)有169個縣，L-H地區(qū)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(qū)和中部，而L-L類型的人力資本存量聚集主要存在在中西部地區(qū)。

根據(jù)表3，中國各縣女性教育發(fā)展程度的分布存在很明顯區(qū)域聚集效應，H-H地區(qū)有474縣，L-L地區(qū)有174個縣，L-H地區(qū)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(qū)和中部，而L-L類型的人力資本存量聚集主要存在在中西部地區(qū)。

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

3.3 回歸估計及其比較分析

為了比較OLS和空間計量分析之間的差異，把縣GDP對數(shù)值和與相關變量的對數(shù)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(jù)OLS回歸發(fā)現(xiàn)，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(jīng)濟發(fā)展越快；人口越多，經(jīng)濟發(fā)展越快。不過，Moran's I值是0.527 3，表明經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的地區(qū)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(jù)LM lag、Robust LM lag和LM error、Robust LM lag來看，都是顯著，因此，適用于空間計量模型。

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(jù)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(shù)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(chuàng)新，人力資本的投入對經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)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(qū)）最主要的增長動力，……人力資本之累積可能發(fā)生于學校、研究單位、生產(chǎn)過程以及貿(mào)易過程”。教育是百年樹人的事業(yè)，對于人力培訓的角色是舉足輕重的。［14］

人力資本是促成經(jīng)濟增長的重要因素。中國經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)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(chuàng)新與增長的交互作用，而產(chǎn)生各種不同的發(fā)展過程與現(xiàn)象，這些情況在早期的經(jīng)濟學家并未觀察到，其中最主要的原因就是當時人力資本存量及其性質(zhì)的重要性并沒有被注意到，而本文研究的目的就是在解釋、說明人力資本存量及其性質(zhì)在中國經(jīng)濟增長過程中所扮演的重要角色。

通過空間計量經(jīng)濟學分析，得到如下三個結論：

（1）教育發(fā)展對經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展作用顯著。根據(jù)表4空間誤差模型，無論男性接受教育程度還是女性接受教育程度的增加，對經(jīng)濟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(jīng)濟增長的策略，是行之有效的。此外，勞動力人數(shù)對經(jīng)濟增長的影響也是正向而顯著的，這表明假設三成立。

根據(jù)表3空間誤差模型，GDP對勞動力人數(shù)的彈性是0.879，而GDP對男性平均接受教育年限的彈性是0.662，GDP對女性平均接受教育年限的彈性是0.354。因此，不難看出，在三個彈性中，GDP對勞動力人數(shù)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(shù)的增長能夠為經(jīng)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(jīng)濟發(fā)展和增長。不過，人力資本存量的作用也不容忽視。

（2）教育發(fā)展對經(jīng)濟增長影響會因性別的不同而不同。根據(jù)表3的空間誤差模型，男性和女性的教育發(fā)展程度都是正向顯著影響經(jīng)濟增長，但是影響的力度不同。相對而言，男性人力資本存量對經(jīng)濟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(yè)層次偏低的工作，而這些工作對國民經(jīng)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(nèi)退出勞動力市場，產(chǎn)生工作生涯的中斷，而工作生涯的中斷，特別是較長時間的中斷，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(diào)整，這些都會削弱女性對經(jīng)濟增長的貢獻。

（3）教育發(fā)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(fā)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(fā)展存在不同的聚集族群特征，這種聚集會進一步影響經(jīng)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(xiàn)相鄰地區(qū)教育資源配置的聚集效應。教育是積累和開發(fā)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(qū)人力資源分布的不均衡性。在中國可持續(xù)發(fā)展過程中，由于人力資源的作用越來越明顯，因此，人力資源在地區(qū)分布上的不均衡性，往往會加劇各地經(jīng)濟發(fā)展上的不均衡性，出現(xiàn)發(fā)達地區(qū)越發(fā)達，落后地區(qū)越落后的局面。從整體經(jīng)濟發(fā)展而言，這種不均衡的發(fā)展模式，在一定條件下存在合理性。［16］因為，非均衡資源配置方式，也是一種約束條件下最優(yōu)的配置方式。但是，在經(jīng)濟長期可持續(xù)發(fā)展過程中，政府還需要從宏觀以及轉(zhuǎn)移支付等方面，積極引導教育等資源向薄弱地區(qū)進行配置，實現(xiàn)長期均衡可持續(xù)發(fā)展的目標。由于存在溢出效應和聚集效應，政府在引導地區(qū)可持續(xù)發(fā)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(xiàn)通過聚集進而擴散周邊而帶動周邊地區(qū)發(fā)展的良性循環(huán)長期可持續(xù)發(fā)展模式。同時，要積極避免資源配置的過于集中現(xiàn)象，合理限制地區(qū)發(fā)展過程中可能出現(xiàn)的過于貧富不均的局面的出現(xiàn)。

（4）空間誤差模型要比OLS模型更適用于具有空間聚集效應回歸估計及其問題研究。根據(jù)表3和表4，三種模型相比，空間誤差模型要優(yōu)于空間滯后模型，而空間滯后模型要優(yōu)于OLS模型。因此，在探討此類問題時，有必要先檢驗數(shù)據(jù)是否具有空間相依性，即人力資本存量分布是否具有空間聚集效應。當存在空間聚集效應時，空間計量經(jīng)濟模型要優(yōu)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?shù)哪Ｐ蜁е陆Y論的誤差。例如根據(jù)表3，若采用OLS模型，發(fā)現(xiàn)女性教育發(fā)展程度對經(jīng)濟增長的影響是正向但不是很顯著的（僅在10％下顯著而在5％下不顯著）；若采用空間滯后模型，發(fā)現(xiàn)女性教育發(fā)展程度對經(jīng)濟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(shù)的彈性接近單位彈性其值是1012；若采用空間誤差模型，則為弱彈性，其值是0.879。因此，不同的估計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(jīng)濟增長是各國（地區(qū)）普遍追求的目標，也是經(jīng)濟學著力解決的問題?？v觀主流經(jīng)濟學的發(fā)展，從重農(nóng)主義強調(diào)土地的作用到重商主義強調(diào)市場的作用，到古曲主義和新古典主義綜合強調(diào)各類生產(chǎn)要素（當然包括土地）和發(fā)揮市場效率等的作用，都展示出這樣一幅圖景：人們在分析經(jīng)濟增長時，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(xiàn)實經(jīng)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(jīng)濟學的發(fā)展，進而提高了人們調(diào)控經(jīng)濟發(fā)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(jīng)濟活動的主體并在一定程度上掌控經(jīng)濟活動的均衡發(fā)展的根本原因，在于人區(qū)別于其他物種而具有智能生命的特質(zhì)，換句話說，就是人類可以通過知識積累提高其“掌控經(jīng)濟活動”的能力，而這正是我們推進經(jīng)濟增長的根本，但是這點卻在很大程度上被主流經(jīng)濟學所忽視。本文擬通過對經(jīng)典經(jīng)濟增長理論的反思，探討人類知識，尤其是制度知識在經(jīng)濟增長中的作用。

一、經(jīng)濟增長理論的反思及問題的提出

人類的知識不論怎樣區(qū)分，基本上可以概括為關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(jīng)濟增長理論中涉及知識的作用，大體都是指技術知識對經(jīng)濟增長的作用。不論是李嘉圖強調(diào)資本有機構成提高的傳統(tǒng)經(jīng)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(jīng)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(jīng)濟增長的作用時，大都是指技術知識在推動經(jīng)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(jīng)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(jīng)濟增長中的作用，而技術知識更容易量化。

但是，從現(xiàn)實經(jīng)濟增長來看，人類的制度知識直接影響到社會經(jīng)濟制度的形成和有效性（張尚毅，1998a），進而影響甚至決定經(jīng)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(jīng)濟分析中不考慮制度對經(jīng)濟的影響，將經(jīng)濟制度視為經(jīng)濟分析的外生因素；而李嘉圖的傳統(tǒng)增長理論雖然涉及制度因素，但是并沒從知識的角度進行這方面的分析。事實上，我們從經(jīng)濟增長理論的基本發(fā)展脈絡可以看到這點。

張尚毅：制度知識對經(jīng)濟增長的作用及人力資本第二特征隨著經(jīng)濟的發(fā)展以及人們對經(jīng)濟發(fā)展的要求，經(jīng)濟增長理論也不斷發(fā)展演變，從重農(nóng)主義到重商主義等無不如此。現(xiàn)代經(jīng)濟增長理論源于哈羅德和多馬的經(jīng)濟增長模型，他們假定技術等經(jīng)濟變量不發(fā)生改變，從資本和儲蓄的相互關系引出經(jīng)濟增長模型，從而推出一個最優(yōu)經(jīng)濟增長路徑，并以此提出經(jīng)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(tǒng)，將經(jīng)濟增長直接與儲蓄轉(zhuǎn)化為資本聯(lián)系起來，指出經(jīng)濟發(fā)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(jīng)濟增長的因素。隨著新古典主義增長模型的發(fā)展，產(chǎn)生了以索洛模型為代表的新的經(jīng)濟增長模型。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(jīng)濟增長不僅和資本，而且和勞動、技術的變化聯(lián)系起來（索洛，1988）。經(jīng)濟學的發(fā)展使人們可以用定量方法分析出技術對經(jīng)濟的具體貢獻和大多數(shù)經(jīng)濟理論一樣，通過將實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)引入經(jīng)濟增長模型，進而推導出各個變量的具體效應，是在數(shù)理上有說服力的方法，正如馬克思所指出的那樣：“一門科學只有在它成功運用數(shù)學時，才算達到了真正完美的地步”（拉法格，1957）。經(jīng)濟學也正因為充分運用了數(shù)學成果，從而使其成為真正的科學，經(jīng)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(guī)模變量，分析出技術進步對經(jīng)濟增長的貢獻度索洛采用美國1909―1940年經(jīng)濟發(fā)展的有關數(shù)據(jù)，估算出美國平均經(jīng)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(nóng)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(shù)據(jù)不僅驗證了技術對經(jīng)濟增長的貢獻，而且也說明了隨著經(jīng)濟發(fā)展，技術對經(jīng)濟增長的作用越來越大。 。新古典主義經(jīng)濟增長模型強調(diào)資本、勞動、技術等經(jīng)濟變量對經(jīng)濟增長的貢獻，但制度等經(jīng)濟變量依然被排除在經(jīng)濟增長分析之外。

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

知識在經(jīng)濟增長中的重要性被人們發(fā)現(xiàn)并重視，得益于現(xiàn)實的經(jīng)濟發(fā)展，也得益于于經(jīng)濟學的發(fā)展。經(jīng)濟學中經(jīng)濟增長理論的發(fā)展，向我們展示了這樣一幅圖景：經(jīng)濟實踐和經(jīng)濟理論相一致，而經(jīng)濟理論又往往超越經(jīng)濟實踐，給經(jīng)濟實踐以指導，而這在很大程度上要歸功于人類關于經(jīng)濟增長的知識的進展。目前，主流經(jīng)濟增長理論雖然將各種生產(chǎn)要素納入經(jīng)濟增長分析中，但是對于知識在經(jīng)濟增長中的作用，主要強調(diào)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(jīng)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(jīng)濟態(tài)中的作用較強，而在另一些經(jīng)濟態(tài)中的作用相對較弱；更無法回答為什么技術主導的經(jīng)濟增長發(fā)生在一些國家或地區(qū)，而不發(fā)生在其他國家或地區(qū)。因此，要將知識真正引入經(jīng)濟增長分析中，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(tǒng)理論在技術知識方面作了比較系統(tǒng)的論述，下文著重分析制度知識對經(jīng)濟增長的作用。

二、經(jīng)濟增長的知識基礎

當我們依賴于自然資源推進經(jīng)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(jīng)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(xiàn)實經(jīng)濟中出現(xiàn)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(jīng)濟增長的現(xiàn)象，正如羅默所說的那樣，從本質(zhì)上來說只不過是人類對于自然界認識的深化以及運用這些技術性知識推進經(jīng)濟增長。但是，由于主流的經(jīng)濟增長理論繼承了新古典主義傳統(tǒng)，雖然指出了知識對經(jīng)濟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(jīng)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(jīng)濟分析的基礎，指出“均衡僅僅以人們在試圖執(zhí)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(jīng)濟分析中，這種無區(qū)別地將人類關于自然的知識和人類自身的知識融入經(jīng)濟分析，與國際經(jīng)合組織關于知識經(jīng)濟中知識的基本認識是一致的。用人類全部知識解釋經(jīng)濟增長所要說明的問題是，社會經(jīng)濟均衡并非如新古典主義經(jīng)濟學假設的是具有同質(zhì)性經(jīng)濟主體的均衡，而是具有異質(zhì)性經(jīng)濟主體（擁有不同量和質(zhì)的關于自然和自身的知識）的均衡，這就必須解決異質(zhì)性經(jīng)濟主體相互耦合的問題，必須明確具有不同知識的經(jīng)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(jīng)濟態(tài)的穩(wěn)定與發(fā)展（張尚毅，1998b）。從制度知識的角度，我們可以比較容易解決這個問題，因為不同的經(jīng)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(tǒng)；知識傳統(tǒng)決定了一個經(jīng)濟態(tài)可能具有的經(jīng)濟制度優(yōu)化水平，從而也就決定了該經(jīng)濟態(tài)可能接受或者擁有的技術知識水平，進而呈現(xiàn)出與之相適應的經(jīng)濟增長水平這點我們可以從中國以及許多國家經(jīng)濟發(fā)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(fā)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(jīng)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(jīng)濟發(fā)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(chǎn)生或接受新的經(jīng)濟制度。 。正如諾思所指出的那樣，“制度框架為經(jīng)濟增長提供了一個適宜的環(huán)境”（諾思，1989）?？傊?，具有不同知識水平（包括制度知識和技術知識）的經(jīng)濟主體決定了經(jīng)濟均衡狀態(tài)的不同，從而使經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出不同的階段性特征。

我們認為當一個經(jīng)濟態(tài)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(chǎn)生出更有效率的經(jīng)濟制度的。因此，具有足夠多的不斷優(yōu)化的制度知識的人群就成為一個經(jīng)濟態(tài)不斷進化的基礎。這僅僅是從經(jīng)濟態(tài)自組織內(nèi)部看問題，如果考慮到經(jīng)濟增長不僅是自組織內(nèi)部進化的結果，而且還可以通過獲得外部性知識來實現(xiàn)，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(jīng)濟態(tài)進化的可能性，從而決定經(jīng)濟增長狀況。因此，人類經(jīng)濟發(fā)展與進步的歷史，從實質(zhì)上看就是人類各種經(jīng)濟制度進步的歷史，各類不同的經(jīng)濟制度決定了經(jīng)濟可能達到的增長程度。因此，經(jīng)濟增長（包括我們今天所說的知識經(jīng)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(jīng)濟發(fā)展是人類知識普遍發(fā)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(jīng)濟增長隨之加快的過程。不同階段的知識構成了經(jīng)濟發(fā)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(xiàn)了不同程度的經(jīng)濟增長。每一個時代都有著自身前沿的知識，這是一個經(jīng)濟態(tài)乃至一個社會發(fā)展與進步的充要條件。社會經(jīng)濟發(fā)展雖然在傳統(tǒng)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(fā)展，那么，這個經(jīng)濟態(tài)將停留在原有的基礎上。這就是為什么有些國家和地區(qū)在經(jīng)歷了一定發(fā)展以后，停留在不發(fā)達陷阱的原因。然而，這仍然無法回答這些國家和地區(qū)為什么沒有將他們的前沿性知識運用于經(jīng)濟發(fā)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(jīng)濟態(tài)為什么要運用前沿性技術推進經(jīng)濟增長。諾思對此作出了解答，他認為一些國家和地區(qū)之所以停留在不發(fā)達陷阱的關鍵原因，在于沒有制訂或?qū)嵤┱T致這些前沿性知識運用于經(jīng)濟的經(jīng)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?。?001）作出了更進一步的分析，他認為人類社會經(jīng)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(tǒng)，而在知識傳統(tǒng)基礎上的制度創(chuàng)新引發(fā)了技術知識的不斷進步。因此，人類在推進經(jīng)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(xiàn)經(jīng)濟增長以技術進步為主導，進而使知識成為經(jīng)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(xiàn)經(jīng)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(xiàn)生產(chǎn)技術的進步，進而在兩方面的共同作用下實現(xiàn)以知識為基礎的經(jīng)濟增長。

三、制度知識：人力資本第二特征

知識對經(jīng)濟增長的遞增作用，我們可以視為知識的經(jīng)濟化。知識依托于人類自身，知識所表明的經(jīng)濟特征和人力資本有著十分密切的關系。經(jīng)濟學家在研究知識對經(jīng)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(jīng)濟以及經(jīng)濟學發(fā)展史中看到。費雪在1906年發(fā)表的《資本的性質(zhì)與收入》一文中首次提出人力資本的概念，并將其納入經(jīng)濟分析的理論框架中；1935年美國經(jīng)濟學家沃爾什發(fā)表了《人力資本觀》，明確地指出了人力資本和個人知識的相互性，也進一步強調(diào)了受教育的經(jīng)濟意義；其后，舒爾茨系統(tǒng)闡述了人力資本在經(jīng)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(fā)現(xiàn)，和物質(zhì)資本相對應的人力資本應用于經(jīng)濟活動的過程從本質(zhì)上來說就是知識的經(jīng)濟化。知識在經(jīng)濟增長中的運用實際上就是人力資本優(yōu)化的結果，這和我們在現(xiàn)實經(jīng)濟發(fā)展中所看到的現(xiàn)象是一致的。

人力資本的積累和經(jīng)濟發(fā)展是一致的，人力資本在全部資本中比例越高，知識經(jīng)濟化程度也越高。有關研究表明，一國人力資源占世界的比重與其國民生產(chǎn)總值占世界的比重基本是一致的，如美國人力資源占世界比重居前，其國民生產(chǎn)總值比重也居世界前列（李仲生，2006）。值得注意的是，教育是決定與現(xiàn)代經(jīng)濟增長相適應的人力資本的主要因素，也是現(xiàn)代人類獲得知識的主要途徑。從一定意義上來說，教育發(fā)達程度決定了一個國家或地區(qū)的知識分布狀況，從而也就決定了其經(jīng)濟增長狀態(tài)中國改革開放以來的發(fā)展證明了這點：經(jīng)濟發(fā)展比較快的地區(qū)，往往也也是教育水平相對較高的地區(qū)。相關研究表明，1982年，東部地區(qū)人均受教育年限是中西部地區(qū)的1.32倍，而到2004年擴大到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(jīng)驗性知識，我們可以視其為人力資本的第二特征?？梢哉f，人類經(jīng)過長期積累的制度知識是制度創(chuàng)新的基礎，具有相應制度知識的人群數(shù)量和分布狀況與制度創(chuàng)新之間服從概率分布。而從概率的角度看，人群制度知識的分布將依大數(shù)定律收斂于某一期望值，這個期望值代表制度的優(yōu)化程度。比如，中國改革開放以來，之所以受教育程度相對較高的地區(qū)經(jīng)濟增長較快，是由于這些地區(qū)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(qū)利用后發(fā)優(yōu)勢發(fā)展的不同成效來看，一個地區(qū)能夠吸收和消化的技術水平取決于其制度優(yōu)化程度，也就是說其現(xiàn)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(fā)達國家和欠發(fā)達國家之間的差距卻在繼續(xù)擴大”（諾思，2013），分析其中的原因就在于欠發(fā)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(chuàng)新。因此，不論是從內(nèi)部產(chǎn)生技術知識，還是從外部引入技術知識，技術知識對經(jīng)濟增長作用的發(fā)揮都將取決于制度知識的分布狀況，具有較先進制度知識的地區(qū)最終將成為發(fā)達地區(qū)。這給我們的啟示是：著力培養(yǎng)人力資本，特別是提高制度知識水平是一個國家或地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的根本途徑。

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篇4

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

實證研究

（一）變量和數(shù)據(jù)的選取

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

（二）平穩(wěn)性、協(xié)整、格蘭杰因果關系檢驗

本文采用ADF檢驗法對LNGDP和LNL進行檢驗，經(jīng)檢變量二階差分后是平穩(wěn)的。接著采用Johansen檢驗，發(fā)現(xiàn)至少存在一個協(xié)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(fā)現(xiàn)GDP是L的Granger原因（0.0210.05），它們之間呈單向Granger因果關系。

（三）經(jīng)濟增長與總就業(yè)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(shù)分布，設模型為L=aGDPα（α為就業(yè)彈性），變換為LNL=c+α*LNGDP（其中Lna=c），上述模型估計如下：

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

為了能夠深入研究經(jīng)濟增長與就業(yè)的關系，從各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)與各產(chǎn)值之間入手。首先做了各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)時序圖，如圖2、圖3、圖4所示（數(shù)據(jù)經(jīng)過sas標準化）。

由圖2、圖3、圖4看出，各產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)不是持續(xù)增長的，都有一定的間斷性，而各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值卻是持續(xù)增長的，它們之間呈現(xiàn)不協(xié)調(diào)關系，其中圖3表現(xiàn)最為明顯，從1980開始就業(yè)人數(shù)持續(xù)增長，到1996年突然下降，直到2004年才開始緩慢上升。為了進一步分析問題，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(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)的特征

LNL1=6.05+0.04LNGDP1 （2）

（120.60）（3.84） R2=0.51 D.W=0.72

LNL2=4.11+0.25LNGDP2 （3）

（36.83）（9.88） R2=0.87 D.W=0.29

LNL3=3.76+0.34LNGDP3 （4）

（55.39）（21.79） R2=0.97 D.W=1.21

方程（2）、（3）、（4）各變量都通過了檢驗，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(chǎn)業(yè)還是第三產(chǎn)業(yè)，它們都對就業(yè)起到了拉動作用。第一產(chǎn)業(yè)拉動就業(yè)的彈性為0.04；第二產(chǎn)業(yè)為0.25；第三產(chǎn)業(yè)為0.34。第三產(chǎn)業(yè)吸納的就業(yè)空間最大。

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

（二） 第二階段各產(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)的特征

LNL1=6.08+0.04LNGDP1 （5）

（57.62）（2.23） R2=0.41 D.W=2.02

LNL2=7.31-0.33LNGDP2 （6）

（35.98）（-10.34）R2=0.94 D.W=1.88

LNL3=5.03+0.11LNGDP3 （7）

（12.59）（1.79） R2=0.31 D.W=1.18

在方程（5）、（6）、（7）中，只有方程（6）通過了檢驗且擬合良好，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(chǎn)業(yè)拉動就業(yè)彈性0.04；第二產(chǎn)業(yè)為-0.33；第三產(chǎn)業(yè)為0.11。經(jīng)濟增長只對第一、三產(chǎn)業(yè)起到了拉動作用且很小，而對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的拉動反而是負的，這說明經(jīng)濟的增長并不一定能帶來就業(yè)人數(shù)的同步增加，這與經(jīng)濟理論相背離。產(chǎn)業(yè)結構和就業(yè)呈現(xiàn)不協(xié)調(diào)現(xiàn)狀。

第二階段從1996年到2004年，這時恰值“九五”和“十五”。內(nèi)蒙古經(jīng)濟發(fā)展較快，也是產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整和升級、經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變的重要時期。這時期經(jīng)濟的增長對就業(yè)的拉動作用變得緩慢，第二產(chǎn)業(yè)的就業(yè)彈性還是負數(shù)，出現(xiàn)了“排斥”現(xiàn)象。

（三）第三階段各產(chǎn)值和就業(yè)人數(shù)的特征

LNL1=6.05+0.03LNGDP1 （8）

（33.24）（1.36） R2=0.38 D.W=2.54

LNL2=3.87+0.16LNGDP2 （9）

（22.64）（7.72） R2=0.95 D.W=3.37

LNL3=4.00+0.23LNGDP3 （10）

（9.10）（4.17） R2=0.85 D.W=1.39

在方程（8）、（9）、（10）中，只有方程（8）沒有通過檢驗且擬合效果較差。第三階段情況還是不如第一階段，第一產(chǎn)業(yè)拉動就業(yè)的彈性為0.03；第二產(chǎn)業(yè)為0.16；第三產(chǎn)業(yè)為0.23，雖然對就業(yè)的拉動都是正作用，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(nèi)蒙古經(jīng)濟增長方式，產(chǎn)業(yè)結構趨于合理化，較第二階段情況有所好轉(zhuǎn)，每個產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值增加都能帶動各產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)的增加，但還是弱于第一段。

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

（一）產(chǎn)業(yè)結構和就業(yè)結構不符

從表1看出1980年內(nèi)蒙古第一、二、三產(chǎn)業(yè)的比例為26.4∶47.2∶26.4，同期第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)比例為65.97∶18.57∶15.46；2009年內(nèi)蒙古第一、二、三產(chǎn)業(yè)比例為9.5∶52.5∶38，同期第一、二、三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)比例為48.84∶16.92∶34.24。由此看出，在這三十年中第一產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比重下降了16.9%，就業(yè)比重下降17.13%；第二產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值比重上升5.3%，就業(yè)比重下降1.65%；第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重上升11.6%，就業(yè)比重上升18.78% 。第一產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)“產(chǎn)值低，就業(yè)高”的特點，這顯然是不合理的。這說明農(nóng)村牧區(qū)存在著大量的富裕勞動力，大量的勞動力積壓在第一產(chǎn)業(yè)上，導致了農(nóng)牧民的低收入，低消費，成為第二、三產(chǎn)業(yè)進一步發(fā)展的障礙。

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

（二）外部環(huán)境和政策的影響

“九五”和“十五”期間內(nèi)蒙古受市場經(jīng)濟體制改革、亞洲金融危機和區(qū)內(nèi)外企業(yè)競爭的影響，大批虧損國有企業(yè)，集體企業(yè)不得不破產(chǎn)，兼并或調(diào)整結構，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(yè)人員，成為了第二產(chǎn)業(yè)勞動力凈流出的原因。自1999年實施西部大開發(fā)以來，內(nèi)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(shù)都投放在能源和基礎原材料等開發(fā)項目上。這些項目雖然耗資很大，帶來經(jīng)濟的快速發(fā)展，但吸納的就業(yè)空間很有限。

政策建議

由上述分析可知，今后內(nèi)蒙古仍面臨很大的就業(yè)壓力。經(jīng)濟增長雖然是就業(yè)增長的前提條件，也是解決失業(yè)問題的根本出路，但經(jīng)濟增長并不一定能拉動就業(yè)增長，如果不實施一些輔助措施，經(jīng)濟增長不一定直接轉(zhuǎn)化為就業(yè)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(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加對就業(yè)人數(shù)的拉動作用是最大的，所以要充分挖掘第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)空間，內(nèi)蒙古有豐富的自然資源和獨特的自然、人文景觀。應該大力發(fā)展旅游業(yè)、房地產(chǎn)、奶制品等為主導的第三產(chǎn)業(yè)。二是實行有利于擴大就業(yè)的經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略合理化產(chǎn)業(yè)結構，促進勞動密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。三是鼓勵和支持非國有經(jīng)濟和中小企業(yè)的發(fā)展，發(fā)展那些能吸納就業(yè)人數(shù)多的個體和私營經(jīng)濟，廣辟就業(yè)門路，多渠道地擴大就業(yè)。

參考文獻：

1.劉仙梅.內(nèi)蒙古經(jīng)濟增長與擴大就業(yè)的關系研究[J].經(jīng)濟論壇，2007（11）

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

篇5

改革開放以來，我國經(jīng)濟快速發(fā)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(xù)八年超過40%。

根據(jù)國內(nèi)一些學者的研究，我國消費率的合理區(qū)間是61%~65% ，投資率的合理區(qū)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(jīng)長時間超出了合理范圍。其次，從我國建國后經(jīng)濟發(fā)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(jīng)濟收縮，因而最近連續(xù)八年投資率超過40%也顯示我國經(jīng)濟失衡問題嚴重，經(jīng)濟存在運行不穩(wěn)定的風險。再次，從當前經(jīng)濟運行的實際情況來看，全球經(jīng)濟危機爆發(fā)后，我國外貿(mào)需求大幅波動，導致經(jīng)濟出現(xiàn)大幅波動，進一步凸現(xiàn)了投資消費失衡的問題。

一、 文獻綜述

國內(nèi)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(jīng)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(nóng)村人口巨大、城市化水平低、人口撫養(yǎng)比低的人口結構，決定了中國經(jīng)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(qū)動和出口拉動”的粗放型經(jīng)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(chǎn)投資和凈出口拉動的經(jīng)濟增長模式，其根源是現(xiàn)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(jīng)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(jù)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(huán)境污染負外部性、社保制度不完善、金融資本市場發(fā)育不足、收入分配格局以及政府轉(zhuǎn)型緩慢、居民擁有資產(chǎn)占比小、“低匯率安排”等六個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(jīng)濟運行結果，并不是宏觀經(jīng)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(xiàn)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(chǎn)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(fā)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(fā)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(jīng)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(yǎng)比下降得很快。這兩個人口特征導致我國經(jīng)濟呈現(xiàn)高儲蓄、高投資的特征。筆者認為人口因素只是影響國民經(jīng)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(huán)境污染負外部成本沒有內(nèi)部化、金融市場資金要素價格扭曲等因素都影響我國經(jīng)濟增長模式的基本因素。

3. 粗放型經(jīng)濟增長方式。龔敏等（2009）認為我國利用低要素成本優(yōu)勢實現(xiàn)的粗放型經(jīng)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(jīng)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(jīng)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(yōu)勢吸引投資的粗放型經(jīng)濟增長始于改革開放初期，但是“高投資、低消費”的經(jīng)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(jīng)濟增長的內(nèi)因，缺乏對外因影響的分析。而恰恰是2001年起我國加入WTO以及人民幣相對貶值的外因變化， 為粗放型經(jīng)濟增長提供了市場空間，并造成了“高投資、低消費”的經(jīng)濟特征。

4. 收入分配機制存在扭曲。汪同三（2007）認為我國現(xiàn)階段分配機制不完善造成企業(yè)高利潤，高利潤高回報是企業(yè)擴大再生產(chǎn)的原始驅(qū)動，實現(xiàn)的高利潤又為下一輪投資提供了資金來源，從而形成了“高利潤――高投資――高利潤”的循環(huán)。并認為分配機制不完善主要表現(xiàn)在以下幾個方面：一是工人成本被人為壓低；二是行政行業(yè)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(yè)”提供優(yōu)惠條件。筆者認同汪同三關于“高利潤-高投資-高利潤”的經(jīng)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(xiàn)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(yè)獲取了高利潤相反，經(jīng)過筆者分析發(fā)現(xiàn)水、電、天然氣、石油化工四個部門利潤占工業(yè)部門利潤比重，1990年~1999年的平均值為17.52%，2000年~2008年平均值為8.07%，甚至在2008年四部門共虧損342.01億元，由于政府在水、電、石油、天然氣、土地價格等領域進行價格干預，降低了下游產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)成本，造成了下游產(chǎn)業(yè)的粗放式發(fā)展。

二、 投資、消費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(jīng)濟增長方式是多種要素通過多種機制發(fā)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(nóng)村人口巨大，農(nóng)村勞動力持續(xù)向大中城市轉(zhuǎn)移，1978年~2009年我國農(nóng)村人口占比從89.36%下降到了53.41%。勞動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(jīng)濟環(huán)境下難以取得較高的報酬分額。二是撫養(yǎng)比持續(xù)逐年下降，從1982年的62.60%下降到2009年的36.89%。人口負擔比較輕，有較多的經(jīng)濟剩余可以轉(zhuǎn)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(chǎn)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(chǎn)品價格不能反映資源能源產(chǎn)品的稀缺水平。通過對工業(yè)行業(yè)利潤構成進行分析可以看出，中游企業(yè)（包括水、天然氣、石油、煉焦、核燃料、電力供應企業(yè)）在工業(yè)行業(yè)利潤中的占比逐年降低，1990年~1999年的利潤率的平均值為17.52%，2000年~2008年利潤率的平均值為8.07%，在2008年虧損達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(yè)用途，降低了企業(yè)生產(chǎn)成本，擴大了企業(yè)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(fā)育不足，主要表現(xiàn)在：一是間接融資占主體；二是資本市場層次不豐富。這導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(yè)部門。通過對1992年~2007年現(xiàn)金流量表（實物）計算可以發(fā)現(xiàn)，居民部門金融投資占企業(yè)部門資本形成額平均占比為45.36%，而居民部門獲得利息、紅利收入占企業(yè)部門初次分配收入比率逐年下降，從1992年的26.5%下降到了2008年的9.09%。

（4）環(huán)境污染外部成本沒有內(nèi)部化。由于我國環(huán)境保護的相關法律及管理所是不健全，環(huán)境污染的外部性成本沒有內(nèi)部化，企業(yè)粗放式擴張給環(huán)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(huán)境狀況公報指出：全國開展酸雨監(jiān)測的494個城市(縣)中，出現(xiàn)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(zhì)總體為輕度污染，四類和劣四類海水比例為23.2%；地表水污染較重， 七大水系中的五大水系受到不同程度污染。

（5）社會保障制度不完善。我國正逐步建立覆蓋城鄉(xiāng)的居民的社會保障體系，到2010年末，全國基本養(yǎng)老保險、基本醫(yī)療保險、失業(yè)保險、工傷保險和生育保險參保人數(shù)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(jīng)打破，個人的社會福利以及生老病死等不再由企業(yè)全部承擔，但是新的社會保障制度尚不完善，居民在養(yǎng)老、醫(yī)療、失業(yè)、工傷、生育等方面的負擔加重，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(mào)環(huán)境更加開放。2001年我國加入了世界貿(mào)易組織WTO，根據(jù)WTO的基本原則，關稅、貿(mào)易限額等壁壘大幅消除，我國企業(yè)更加深入的參與到國際分工，而我國企業(yè)的比較優(yōu)勢主要體現(xiàn)在勞動力、資源、環(huán)境、資金要素成本低等方面，貿(mào)易環(huán)境的改變使得勞動密集型、資源消耗型、環(huán)境污染型等粗放式發(fā)展的產(chǎn)業(yè)向我國大量轉(zhuǎn)移。

（7）匯率制度導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(fā)后，人民幣兌美元匯率長期保持在8.3:1左右的水平而未做調(diào)整，匯率制度日漸僵化。2004年以后，隨著我國外貿(mào)順差迅速擴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(xiàn)升值狀態(tài)。到2011年6月，人民幣兌美元匯率升至6.54:1，相對于匯改前人民幣對美元匯率升值了32.57%。但由于美元在2001年至今基本處于貶值通道，美元指數(shù)2001年7月最高位為121點，2008年3月美元指數(shù)低點為70.68點，貶值幅度為41.59%。至2011年6月美元指數(shù)為72.67，貶值幅度為39.94%。所以人民幣對于非美元貨幣處于貶值中，這促使我國出口產(chǎn)品在國際市場上價格低廉，增強了出口產(chǎn)品的價格競爭優(yōu)勢。

2. 三個作用機制。

（1）國民經(jīng)濟初次分配機制。我國人口結構特征（農(nóng)村人口占比高）、資源能源價格機制不合理、金融市場發(fā)育不足、環(huán)境污染外部成本沒有內(nèi)部化四個因素，形成了國民經(jīng)濟初次分配向企業(yè)傾斜的內(nèi)在機制。這一內(nèi)在分配機制導致以下結果：一是企業(yè)部門“高利潤、高投資”，一方面較大的盈利空間激勵企業(yè)進行投資，另一方面高盈利為企業(yè)的高投資提供了資金來源，從而形成了企業(yè)部門“高投資――高利潤――高投資”的循環(huán)；二是企業(yè)部門高利潤帶動政府收入較快增長，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(jīng)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(yǎng)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(yǎng)比下降意味著人口負擔較輕，有較多的經(jīng)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(yǎng)老、醫(yī)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(mào)發(fā)展的阻斷機制。消費是投資及生產(chǎn)的目的，投資形成的產(chǎn)出能否在市場實現(xiàn)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(jīng)濟運行環(huán)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(fā)產(chǎn)品積壓和價格調(diào)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(jīng)濟環(huán)境中，投資不再僅僅受制于國內(nèi)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(jīng)濟增長對最終需求的依存結構發(fā)生了本質(zhì)變化， 對國內(nèi)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(mào)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(mào)快速發(fā)展，這阻斷了封閉環(huán)境下消費投資平衡恢復機制，造成2003年~2010年連續(xù)八年投資占GDP比更是超過40%。

綜上所述，我國經(jīng)濟發(fā)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(huán)境污染外部成本沒有內(nèi)部化、社會保障制度、外貿(mào)環(huán)境、匯率制度七個因素，通過國民經(jīng)濟初次分配、居民部門消費―儲蓄選擇、外貿(mào)發(fā)展阻斷機制三個路徑共同發(fā)揮作用造成的。

三、 轉(zhuǎn)變“高投資、低消費經(jīng)濟發(fā)展模式”的政策建議

1. 深化四個方面的經(jīng)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(chǎn)品的價格體制改革，使資源能源品價格能體現(xiàn)其稀缺價值。二是建立環(huán)境污染外部性內(nèi)部化機制。建立健全環(huán)境的產(chǎn)權制度，發(fā)展排放權交易市場，通過市場競價提高企業(yè)污染環(huán)境的代價。三是深化金融市場改革。發(fā)展直接融資，形成信息透明、融資渠道暢通的多層次的資本市場。推進利率市場化改革，促進金融市場競爭，發(fā)揮利率的資金價格信號作用。四是改革匯率制度。逐步實現(xiàn)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(xiàn)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(jīng)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(jīng)濟發(fā)展水平相適應的廣覆蓋、?；尽⒎謱哟?、可持續(xù)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(fā)生轉(zhuǎn)變，農(nóng)村向城市轉(zhuǎn)移的適齡勞動人口數(shù)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(fā)生率，積極利用老年人力資源，促進婦女全面發(fā)展，進一步完善計劃生育政策，促進人口長期均衡發(fā)展。

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

5. 保持經(jīng)濟穩(wěn)定運行，把握經(jīng)濟體制改革的時機。目前我國外貿(mào)形勢不樂觀，而經(jīng)濟轉(zhuǎn)型要求繼續(xù)深化資源能源、環(huán)境、金融市場、外匯制度、社會保障等領域的改革，這勢必對企業(yè)進一步造成經(jīng)營壓力。因此需要把握好經(jīng)濟體制改革的時機，要避免外部貿(mào)易環(huán)境惡化和經(jīng)濟體制深化改革共同疊加造成宏觀經(jīng)濟波動，同時應出臺與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型配套的稅收政策、產(chǎn)業(yè)政策，形成產(chǎn)業(yè)升級、新興產(chǎn)業(yè)等新的投資增長點，盡可能爭取經(jīng)濟轉(zhuǎn)型過程中宏觀經(jīng)濟穩(wěn)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(fā)問題的討論。而截至去年底，我國M2余額為97.42萬億元，居世界第一，約占全球貨幣供應總量的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(qū)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(fā)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(fā)。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(nèi)為社會經(jīng)濟運轉(zhuǎn)服務的貨幣存量，它由包括中央銀行在內(nèi)的金融機構供應的存款貨幣和現(xiàn)金貨幣兩部分構成，一般用M2表示。根據(jù)國際貨幣基金組織要求，現(xiàn)階段我國貨幣供應量分為三個層次：M0=流通中的現(xiàn)金；M1（狹義貨幣量）=M0+活期存款；M2（廣義貨幣量）=M1+定期存款+儲蓄存款+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(guī)模近年來基本穩(wěn)定在5-6萬億元左右，占M2的比例在6%左右且呈現(xiàn)下降趨勢，M2中規(guī)模最大也是影響其快速增長的根本因素是銀行存款。

M2/GDP，是常用的衡量金融深化的指標，實際衡量的是在全部經(jīng)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(jīng)濟發(fā)行。從學術角度講，這一指標反映一個經(jīng)濟體的金融深度。隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展、分工的細化，經(jīng)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(jīng)濟不斷發(fā)展的過程中，也是金融業(yè)不斷市場化的過程，金融總資產(chǎn)占經(jīng)濟總量的比重也必然不斷上升。事實上，不同經(jīng)濟體間因M2和GDP的統(tǒng)計口徑差異，影響因素因時因地的變化，所處發(fā)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(fā)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(jīng)濟活動的活躍度或生產(chǎn)效率。實際上，沒有任何經(jīng)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(nèi)經(jīng)濟活動中生產(chǎn)、投資、消費創(chuàng)造的附加價值部分，而這些經(jīng)濟活動所需的中間交易并不納入統(tǒng)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(jīng)濟活動包含的范圍更廣，特別是在土地、房產(chǎn)等交易領域，會產(chǎn)生大量的貨幣存量，卻并不一定創(chuàng)造出較多的附加價值。

中國改革開放三十多年來，隨著經(jīng)濟總量的增長，經(jīng)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(chǎn)規(guī)模在經(jīng)濟總資產(chǎn)中的比重上升。2012年底，我國M2余額高出GDP45.49萬億元，M2與GDP之比達到188%。據(jù)世界銀行統(tǒng)計，2011年全球M2/GDP平均值超過125%，其中歐元區(qū)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(xiàn)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(lián)系。目前，國際貨幣基金組織常使用金融總資產(chǎn)/GDP這一指標來衡量一國金融資源稟賦。其中金融總資產(chǎn)為銀行總資產(chǎn)加上公開發(fā)行的債券總市值和股票總市值。根據(jù)IMF計算，2011年世界平均水平為366%，其中美國、歐元區(qū)、英國、日本分別為424%、449%、784%和540%，平均水平為476%；亞洲四小龍平均水平為544%多；我國僅為303%，低于世界平均水平。說明當前我國的金融資產(chǎn)或金融稟賦與GDP增長相比相對不足。

通過上述分析，簡單以M2/GDP指標較高來衡量中國存在貨幣超發(fā)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(shù)始終保持在合理范圍之內(nèi)，說明我國貨幣供應量增長是適應社會經(jīng)濟發(fā)展需要并促進經(jīng)濟增長的，進一步否定了貨幣超發(fā)的觀點，否定了貨幣超發(fā)引起通貨膨脹的觀點。與經(jīng)濟發(fā)展情況相似度較高的金磚國家相比，2013年1月，中國、俄羅斯、巴西、印度四國的M2與GDP之比分別是188%、45%、37%和18%，但1月份CPI的漲幅卻分別是2%、7.1%、6.15%和6.62%?？梢?，若無其他條件配合，M2存量高并不一定會直接導致通脹。

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(diào)控措施，可能會繼續(xù)明顯走高，隨著總需求持續(xù)擴張、要素成本持續(xù)推升，長期內(nèi)也可能會形成通脹壓力。

四、基于社會經(jīng)濟發(fā)展需求的貨幣供應量增長分析

近年來，我國M2增長呈現(xiàn)出逐漸加速的態(tài)勢。2000年底M2余額約13萬億元，到2008年底M2余額為47.52萬億元，而至2013年3月底達到103.61萬億元。這主要源于我國經(jīng)濟社會發(fā)展現(xiàn)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(diào)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(xù)貨幣化。同時，在我國持續(xù)深入推進工業(yè)化、信息化、城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設中，各級地方政府和各類企業(yè)，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(nèi)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(nèi)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(chǎn)品的商品化，通過市場交易發(fā)現(xiàn)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(jīng)濟發(fā)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(xiàn)部分內(nèi)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(jīng)濟發(fā)展需求，不得不通過發(fā)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(xiàn)行外匯管理體制下，外匯占款規(guī)模不斷攀升，央行又承擔了穩(wěn)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(xiàn)了貨幣供給的內(nèi)生性特征。

（三）貨幣信貸需求高速增長引發(fā)貨幣供應量快速增長

M2快速增長的直接源頭是信貸高速增長，因我國直接融資渠道不發(fā)達，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(chuàng)造貨幣的功能不斷發(fā)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(jīng)濟刺激計劃的作用下，為配合國家4萬億經(jīng)濟刺激措施，2009年以來，我國信貸規(guī)模出現(xiàn)了大幅增長，帶動了M2存量的持續(xù)走高和快速積累。

（四）金融資源配置效率較低推動貨幣供應量快速增長

金融配置效率的不足必然表現(xiàn)為同等的GDP增長需要更多的貨幣供給來推動，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(shù)銀行融資服務對象仍主要面向大型企業(yè)，以致國有經(jīng)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(yè)也是股票市場和企業(yè)債券市場的融資主體，中小微企業(yè)整體上仍然較難通過直接融資方式獲取大量金融資源。在我國經(jīng)濟的高速增長以及倒閉機制的影響下，為保證經(jīng)濟的持續(xù)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(huán)。

（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(jīng)嚴重改變了我國貨幣創(chuàng)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(chuàng)造貨幣的功能，卻會導（下轉(zhuǎn)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(chǎn)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(fā)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(xù)增加，刺激貨幣需求快速增長，貨幣需求增加必然引致貨幣供應量增長。

五、政策建議

我國貨幣供應量快速增長是基于社會經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實性需求，事實上，我們也應清醒的認識到我國經(jīng)濟發(fā)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(fā)展相對滯后，金融資源配置效率偏低。經(jīng)濟發(fā)展過度依賴投資，而投資又過度依賴于直接融資。貨幣供應存在國際資本循環(huán)下的“被動創(chuàng)造”問題等。為保持合理的貨幣供應量規(guī)模以滿足社會經(jīng)濟發(fā)展需求，將物價指數(shù)控制在合理區(qū)間內(nèi)，以此促進我國經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和經(jīng)濟結構調(diào)整，建議：一是優(yōu)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(guī)模。未來一個時期應堅定不移地發(fā)展信貸以外的融資方式，擴大非信貸社會融資規(guī)模，持續(xù)改善社會融資結構，從而實質(zhì)性地降低M2的增長動力。二是轉(zhuǎn)變政府主導的粗放型經(jīng)濟發(fā)展方式，提高稀缺金融資源的配置效率，警惕地方政府高漲的投資熱情帶來的總需求迅速擴張的壓力，避免融資需求的快速增長。三是對于銀行業(yè)機構來說，應當努力推進戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，改變過度依賴規(guī)模擴張和存貸款利差的經(jīng)營現(xiàn)狀，全方位拓展各項業(yè)務。同時，要進一步加強信貸結構調(diào)整，以國家重點項目、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、中小企業(yè)和“三農(nóng)”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(fā)揮信貸對經(jīng)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(jīng)濟增長的理論研究通過將“技術創(chuàng)新”和“干中學”等內(nèi)生經(jīng)濟增長因素納入真實經(jīng)濟周期理論及其拓展模型，可從理論上解釋經(jīng)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(jīng)濟增長模型認為，資本積累推動經(jīng)濟增長，但宏觀波動對投資和經(jīng)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(guī)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(jīng)風險調(diào)整的預期回報率下降并減少投資(Kebs，2003)［10］。(2)考慮“創(chuàng)造性破壞”機制的模型認為，企業(yè)在衰退期會因機會成本更低而加大研發(fā)投資，且優(yōu)勝劣汰提升生產(chǎn)率，宏觀波動和經(jīng)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(yè)在衰退期面臨更大流動性風險，會削減投資，經(jīng)濟增長與波動可能負相關(Aghion等，2010)［11］。該理論認為創(chuàng)新投資有逆周期性也受到質(zhì)疑(Barlevy，2007)［12］。(3)考慮“干中學”機制的模型強調(diào)人力資本和知識積累在生產(chǎn)率提升和經(jīng)濟增長中的作用，在衰退期，雇傭率下降，宏觀波動和經(jīng)濟增長負相關(Martin和Rogers，1997)［13］。但考慮知識積累函數(shù)呈邊際收益遞增時，經(jīng)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(shù)設定、沖擊的不同類型等均影響經(jīng)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(jīng)濟增長的實證研究少數(shù)宏觀波動影響經(jīng)濟增長的實證研究利用行業(yè)或地區(qū)面板數(shù)據(jù)(如，Imbs，2007)，大量研究則基于跨國宏觀面板數(shù)據(jù)和國別宏觀時間序列數(shù)據(jù)進行，但同樣沒有一致性結論:(1)基于跨國面板數(shù)據(jù)的多數(shù)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(jīng)濟增長(Ramey和Ramey，1995;Norrbin和PinarYigit，2005)。也有研究認為，宏觀波動與經(jīng)濟增長表現(xiàn)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(shù)據(jù)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(jīng)濟增長具有正效應(Fountas和Karanasos，2007)［21］;但Bredin等(2009)、Bredin和Founta(2009)卻發(fā)現(xiàn)，在部分亞洲和歐盟國家，宏觀波動和經(jīng)濟增長負相關;還有研究認為，在美國、日本及其他OECD國家，產(chǎn)出波動和經(jīng)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(jīng)濟增長的影響具有階段性，非對稱性和非線性特征:少數(shù)研究關注經(jīng)濟發(fā)展階段對“宏觀波動－經(jīng)濟增長”關系的影響，如Kose等(2006)認為貿(mào)易和金融一體化顯著弱化了波動對經(jīng)濟增長的負效應［26］;Koren和Tenreyro(2007，2013)認為［27］－［28］，隨著一國經(jīng)濟發(fā)展，經(jīng)濟結構將轉(zhuǎn)向波動更小產(chǎn)業(yè)，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(jīng)濟增長與波動因此負相關。宏觀波動對經(jīng)濟增長的影響還有非對稱性，如:Neanidis等(2013)發(fā)現(xiàn)G7國家的宏觀波動對經(jīng)濟增長的正效應主要存在于低增長狀態(tài)，但Henry和Olekalns(2002)、Kim和Kim(2010)卻發(fā)現(xiàn)美國宏觀波動在繁榮和衰退期分別對經(jīng)濟增長有正、負效應［30］－［31］。研究宏觀波動對經(jīng)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(jīng)濟增長與其波動無顯著相關性。但這一結論并不穩(wěn)健，如:采用類似方法，F(xiàn)ang和Miller(2014)發(fā)現(xiàn)宏觀波動對經(jīng)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(fā)現(xiàn)宏觀波動對經(jīng)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(jīng)濟增長的相關研究利用各種GARCH-M模型和宏觀數(shù)據(jù)的研究:基于月度數(shù)據(jù)，劉金全、張鶴(2003)證實了產(chǎn)出波動與經(jīng)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?；谀甓葦?shù)據(jù)，劉金全等(2005)認為產(chǎn)出波動與經(jīng)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(chǎn)出波動對經(jīng)濟增長的作用在衰退期為負、繁榮期為正?；谑‰H面板數(shù)據(jù)的研究:杜兩省等(2011)認為產(chǎn)出波動與經(jīng)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(shù)省份表現(xiàn)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(chǎn)出波動與經(jīng)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(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟向下波動反而促進技術進步，支持“創(chuàng)造性破壞”的觀點。

(四)國內(nèi)外宏觀波動“大緩和”的相關研究美國及其他工業(yè)化國家的宏觀經(jīng)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(jīng)濟結構轉(zhuǎn)向波動更小的產(chǎn)業(yè)、貨幣政策的成功運用、金融創(chuàng)新與金融市場完善、技術進步與全要素生產(chǎn)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(yè)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(xù)(Clark，2009;Charles等，2014)［47］－［48］。就中國而言，劉樹成(2000)較早認為經(jīng)濟波動將從大起大落轉(zhuǎn)向微波化［49］，并認為從21世紀開始，經(jīng)濟波動將表現(xiàn)為適度高位平滑化特征(劉樹成等，2005)［50］。劉金全、劉志剛(2005)發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)出波動于1997年前后表現(xiàn)為“凸型”特征，并伴隨投資、政府支出和凈出口波動降低［51］。張成思(2010)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟增長、通脹、貨幣供給、有效匯率等宏觀經(jīng)濟變量波動在20世紀90年代中期均發(fā)生顯著結構性轉(zhuǎn)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(tài)。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(mào)易發(fā)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(jīng)濟周期理論、內(nèi)生經(jīng)濟增長理論的研究盡管認同宏觀波動對經(jīng)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(shù)據(jù)出發(fā)，探究宏觀波動影響經(jīng)濟增長的經(jīng)驗證據(jù)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(shù)據(jù)的研究在以下方面有待完善:(1)國內(nèi)研究在經(jīng)濟增長指標和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)考察宏觀波動對經(jīng)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(shù)據(jù)“捕捉”波動集聚性;其二，樣本區(qū)間應足夠長，以避免待估參數(shù)較多導致的結論不穩(wěn)健。從國內(nèi)研究來看，少數(shù)學者采用年度和季度GDP數(shù)據(jù)度量經(jīng)濟增長，數(shù)據(jù)頻率相對較低，樣本區(qū)間也相對較短;還有研究將季度GDP增長率分解為月度數(shù)據(jù)，盡管滿足“高頻”需求，但并沒有增加有效信息量。(2)Statsny和Zagler(2007)認為［59］3，宏觀波動對經(jīng)濟增長的影響應考慮序列結構突變，但國內(nèi)研究并未加以關注，由此導致波動平穩(wěn)性和持續(xù)性的誤判。如:劉金全、張鶴(2003)選取GARCH(1，1)模型描述經(jīng)濟增長條件方差［36］34，α1和α2分別為0．8150和0．4489，波動持續(xù)性參數(shù)(α1+α2)＞1;劉金全等(2005)采用ARMA(1，2)-ARCH(1)-M模型描述經(jīng)濟增長與宏觀波動關系［38］7，α1=1．6380＞1，條件波動均不平穩(wěn)。又如:李永友(2006)用GARCH(1，1)模型刻畫經(jīng)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(jīng)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(jīng)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(xiàn)為高持續(xù)性。(3)既有國內(nèi)外研究均未關注到“宏觀波動－經(jīng)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(jīng)濟增長的作用機制。少數(shù)國內(nèi)外研究關注到經(jīng)濟發(fā)展階段、高低增長狀態(tài)，以及改革開放、全球化、市場化進程等對“宏觀波動－經(jīng)濟增長”關系的影響，但均未界定經(jīng)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(jīng)濟增長的影響，但結論并不穩(wěn)健甚至前后矛盾，可能的原因是:盡管區(qū)分了經(jīng)濟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(xiàn)出階段性差異，即二者不存在全樣本區(qū)間內(nèi)、一致性的正相關或負相關。(4)如何結合高頻數(shù)據(jù)判定經(jīng)濟增長及其波動的結構突變與階段性特征，國內(nèi)學者也未予以關注。既有國內(nèi)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(wěn)化趨勢。就檢驗數(shù)據(jù)來看，相關研究多基于季度GDP增長率進行，但國內(nèi)數(shù)據(jù)樣本量相對偏少，選取月度增長率指標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(wěn)健性，也能為考察“宏觀波動－經(jīng)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(guī)模以上工業(yè)增加值的月度同比增長率高頻數(shù)據(jù)，結合結構突變分析考察經(jīng)濟增長、宏觀波動，以及二者關系的階段性特征。論文創(chuàng)新性如下:(1)內(nèi)生結構突變點判別發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟增長及其波動分別有2個和3個突變點，經(jīng)濟增長呈現(xiàn)“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(shù)據(jù)的研究有別，且與直觀圖示和經(jīng)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(jīng)濟增長序列的高自相關、非正態(tài)性，與國內(nèi)研究不同，宏觀波動的高持續(xù)性不復存在。(3)與國內(nèi)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(jīng)濟增長存在階段性影響，在經(jīng)濟增長趨緩時二者正相關、經(jīng)濟增長向好時負相關，具體為:宏觀波動整體上對經(jīng)濟增長有不顯著的負效應;結合經(jīng)濟增長的分段趨勢，宏觀波動在經(jīng)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(jīng)濟增長的第三階段對其有較顯著的正效應。

二、數(shù)據(jù)來源與研究設計

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

(一)數(shù)據(jù)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(jīng)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(jīng)濟體制改革的目標是建立社會主義市場經(jīng)濟體制”，由此選取1993年1月至2014年12月為實證樣本區(qū)間。同時考慮到滯后項影響，在數(shù)據(jù)預處理時還納入了1992年7月－12月數(shù)據(jù)，所用數(shù)據(jù)源于Wind咨詢。選取規(guī)模以上工業(yè)增加值的月度同比增長率(IPt)作為經(jīng)濟增長變量，原因如下:有部分研究采用了這一做法;滿足高頻數(shù)據(jù)要求;有相對較長的樣本區(qū)間;符合樣本區(qū)間內(nèi)我國處于工業(yè)化階段的事實;通過圖示發(fā)現(xiàn)樣本區(qū)間內(nèi)該指標與GDP增長率表現(xiàn)為相同趨勢。數(shù)據(jù)預處理:(1)因春節(jié)影響，工業(yè)增加值增長率序列{IPt}的部分1、2月數(shù)據(jù)值缺失，在此采用三次樣條函數(shù)插值予以補全。(2)由于異常點會影響研究結論穩(wěn)健性，借鑒Fang和Miller(2014)的方法［34］733，對{IPt}序列，利用|IPt－mean|＞k．SD來識別異常值(其中mean和SD分別為均值和標準差)，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(shù)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(shù)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(shù)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(shù))，再用模型所得預測值替代異常值。后繼研究均基于經(jīng)異常值修正后的{IPt}序列進行，且主要采用SAS9．1軟件進行數(shù)據(jù)處理。

(二)研究設計1．經(jīng)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(jīng)濟增長變量及其波動的內(nèi)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(jù)以下統(tǒng)計量加以檢驗:F統(tǒng)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(shù)(trimmingparameter)選取較小會導致規(guī)模扭曲(sizedistortion);序貫統(tǒng)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(jīng)濟增長變量的描述性統(tǒng)計與平穩(wěn)性分析數(shù)據(jù)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(jīng)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(jù)表1數(shù)據(jù)，對{IPt}序列而言:JB統(tǒng)計量表明，1%顯著性水平下拒絕正態(tài)性假設;無論是檢驗自相關的廣義DW統(tǒng)計量，還是檢驗異方差的LM和LBQ2統(tǒng)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(wěn)性，基于AIC準則判別滯后階數(shù)(最大滯后階數(shù)設定為6)，發(fā)現(xiàn)序列基本滿足平穩(wěn)性條件。以上分析表明，{IPt}序列存在明顯的自相關、異方差和非正態(tài)特征，且滿足平穩(wěn)性要求?？煽紤]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(jīng)濟增長變量及其波動的結構突變點檢驗主要依據(jù)序貫檢驗判別{IPt}序列突變點個數(shù)與位置:鑒于樣本觀測數(shù)為264，且檢驗式中含有自回歸項，選取截斷參數(shù)為0．15并設置最大突變點數(shù)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(shù)為0．2，最大突變點數(shù)為3。按照t-sig準則，可判別{IPt}序列的最大自相關滯后階數(shù)為3(見表1);據(jù)此結合前述Step2方法檢驗序列的內(nèi)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(qū)間劃分為3個時期，即:1993年初至1998年中，經(jīng)濟在過熱之后趨于下行(軟著陸);1998年7月至2009年中，經(jīng)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(xiàn)短暫的深度下調(diào)與快速的回升;2009年7月至2014年底，經(jīng)濟增長在后危機時代回落并進入“新常態(tài)”。據(jù)前述Step3的方法得到{IPt}序列的條件波動，并依據(jù)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(jù)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(tǒng)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(jīng)濟增長呈現(xiàn)三階段特征。此外，宏觀波動也呈現(xiàn)階段性“大緩和”特征:從1993年初到1997年中期，伴隨經(jīng)濟過熱及其治理，宏觀波動處于高位;隨后經(jīng)濟軟著陸，宏觀波動處于較低水平;受經(jīng)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(wěn)化。由此可見，經(jīng)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(wěn)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(xù)。

(三)宏觀經(jīng)濟波動對經(jīng)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(jīng)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(jīng)濟增長的關系，以證明次貸危機前后“宏觀波動－經(jīng)濟增長”關系發(fā)生了改變。1．宏觀波動與經(jīng)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(shù)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(shù)b、b1和b2均很顯著，且分別為“負－正－負”，很好刻畫了經(jīng)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(shù)λ1、λ2和λ3較顯著，特別是在Model4中，λ2和λ3在10%水平下顯著。λ1～λ3的符號分別為“負－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(jīng)濟增長與宏觀波動“雙降”，二者可能因此正相關。(3)JB統(tǒng)計量表明，Model1即一般AR(p)-GARCH(1，1)模型不能保證殘差的正態(tài)性，Model2～Model4表明，在均值方程或同時在波動方程中納入結構突變啞變量，可保證殘差正態(tài)性。(4)對比Model1～Model4，考察納入條件波動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(shù)(α1+α2)1表明波動持續(xù)性高，一般選用IGARCH模型。但也有研究表明，持續(xù)性參數(shù)(α1+α2)很多時候被高估。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(xù)性，由此誤用IGARCH模型是不可取的(Mikosch和Stric，2004;Hillebrand，2005;Krmer和Azamo，2007)。由表4數(shù)據(jù)可知，Model1和Model2的持續(xù)性參數(shù)分別為0．99和0．98，說明在一般的AR(p)-GARCH(1，1)模型中，即便在均值方程中考慮結構突變，也無法改變波動高持續(xù)性現(xiàn)象(IGARCH效應)。一旦在波動方程中納入結構突變參數(shù)，Model3和Model4的持續(xù)性參數(shù)下降為0．65和0．68，說明條件波動的結構突變是導致其高持續(xù)性的主因。2．宏觀波動對經(jīng)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(jīng)濟增長的影響。表5的部分結果與表4類似:經(jīng)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(xù)性。此外，λ1～λ3的系數(shù)之絕對值有所提升，顯著性均有所加強。令人遺憾的是，對于我們所關注的系數(shù)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(jīng)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(shù)δ不顯著的一個可能原因是:宏觀波動對經(jīng)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(shù)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(jīng)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(jīng)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(shù)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(shù)的系數(shù)也全部顯著;此外，持續(xù)性參數(shù)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(jīng)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(jīng)濟增長急轉(zhuǎn)直下，與此同時，財政與貨幣政策也迅速轉(zhuǎn)向，并于2008年底相繼推出四萬億計劃等宏觀舉措，經(jīng)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(jīng)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(shù)據(jù)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(fā)現(xiàn)次貸危機導致經(jīng)濟增長顯著下降(φ)，均值方程中的其他參數(shù)仍顯著，且b、b1和b2的符號符合預期;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(shù)外，其他變量系數(shù)(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(shù)φ的顯著性趨于下降，條件波動對經(jīng)濟增長的影響(δ)仍表現(xiàn)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(shù)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(fā)現(xiàn):相對Model9而言，Model10中對應參數(shù)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(shù)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(guī)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(jīng)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(shù)據(jù)可知:與表6類似，在考慮“宏觀波動－經(jīng)濟增長”階段性關系之后，主要參數(shù)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(jīng)濟下滑(期間工業(yè)增加值月度同比增長率平均約降低1．58%)，也在一定程度上助漲了宏觀波動上升。與表6相比:δ、δ1和δ2符號并未改變，δ和δ1仍顯著;特別的，δ2的數(shù)值與顯著性大幅改善(估計值由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(jīng)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(shù)仍顯著。

篇8

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

一、黑龍江省經(jīng)濟增長的總體態(tài)勢與特征分析

黑龍江省經(jīng)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(jīng)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(mào)易是否促進經(jīng)濟增長一直是經(jīng)濟學界爭論的焦點。關于對外貿(mào)易與經(jīng)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(nèi)外許多經(jīng)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(shù)據(jù)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(jīng)濟增長使生產(chǎn)成本降低,有利于對外貿(mào)易;Ghartey指出,經(jīng)濟增長就能帶來出口的增加;Balassa采用橫截面數(shù)據(jù)分析10個國家的出口貿(mào)易與經(jīng)濟增長的關系,得出出口引致經(jīng)濟增長的結論。Michaely的研究發(fā)現(xiàn)出口對經(jīng)濟增長的促進有一個臨界發(fā)達水平,在臨界發(fā)達水平的兩側,出口對經(jīng)濟增長的作用大不相同,經(jīng)濟發(fā)達國家的出口對經(jīng)濟增長的作用較為明顯。同時,在對外貿(mào)易是否能促進經(jīng)濟增長的問題上,國內(nèi)學者也做了大量的實證研究。總的來說,對外貿(mào)易與經(jīng)濟增長之間存在著高度相關關系,但對外貿(mào)易在不同國家的不同地區(qū)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(xié)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(mào)易對經(jīng)濟增長的影響。

二、實證分析

1.變量與樣本數(shù)據(jù)的選取。本文選取三個變量作為研究對象,即國內(nèi)生產(chǎn)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(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于有關各年的《寧波統(tǒng)計年鑒》,為了確保數(shù)據(jù)的可比性,用城市居民消費價格指數(shù)(1988年=100)對各個年度的GDP數(shù)據(jù)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(shù)進行平減,得到REX和RIM。為了消除數(shù)據(jù)中可能存在的異方差,對平減過的各變量取自然對數(shù),得到三個變量LNGDP、LNEX、LNIM。

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

3.協(xié)整檢驗。協(xié)整檢驗是用來檢驗非平穩(wěn)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(xié)整檢驗,JJ方法適用于多個協(xié)整關系的估計和檢驗。在進行JOHANSEN協(xié)整檢驗時,首先應確定一個合理的滯后階數(shù),以防出現(xiàn)偽協(xié)整。JO-HANSEN檢驗的最優(yōu)滯后階數(shù)根據(jù)VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)p來確定。在選擇滯后階數(shù)p時,一方面要使滯后階數(shù)足夠大,以完整地反映模型的動態(tài)特征;另一方面,滯后階數(shù)又不能太大,以免降低模型的自由度。根據(jù)AIC原則和SC原則并結合LR檢驗,得到VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2,因此協(xié)整檢驗的最優(yōu)滯后階數(shù)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(xié)整關系,說明在樣本區(qū)間內(nèi),寧波市的經(jīng)濟增長與進出口之間存在長期穩(wěn)定的均衡關系。取標準化的協(xié)整向量,得到以下協(xié)整關系表達式:（公式略）調(diào)整系數(shù)值較高表明模型擬合優(yōu)度較好,F統(tǒng)計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(jīng)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(jīng)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(jīng)濟增長具有正向的拉動作用,并且出口對經(jīng)濟增長的促進作用遠大于進口對經(jīng)濟增長的促進作用,從而支持了出口促進經(jīng)濟增長的假說,但也不能忽視進口對經(jīng)濟的增長作用。

4.向量誤差修正模型。根據(jù)格蘭杰定理,一組具有協(xié)整關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(xié)整關系,則我們可以建立包括誤差修正項在內(nèi)的誤差修正模型,以此來研究模型的短期動態(tài)情況,誤差修正項的大小表明了從非均衡狀態(tài)向長期均衡狀態(tài)調(diào)整的速度。由協(xié)整關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(shù)字為標準差,第二組括號中的數(shù)字為t統(tǒng)計量的值。t統(tǒng)計值表明,回歸系數(shù)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(shù)的絕對值相比較,出口比進口大,表明出口對經(jīng)濟的拉動作用大于對進口的擠出作用。誤差修正系數(shù)約為-0.152,符合反向修正機制,即進出口以15.2%的調(diào)整比例幅度從反向向長期均衡狀態(tài)調(diào)整,對下年GDP增長產(chǎn)生影響。

5.Granger因果關系檢驗。由協(xié)整檢驗結果可知,寧波市進口、出口與經(jīng)濟增長之間存在長期穩(wěn)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(jīng)濟的增長,還是由于經(jīng)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(jīng)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(xiàn)第一類錯誤的概率。P概率值越小,拒絕原假設而出現(xiàn)第一類錯誤越小,故拒絕原假設概率越大。對外貿(mào)易進口不是經(jīng)濟增長的Granger原因,但經(jīng)濟增長卻是進口的Granger原因,說明隨著寧波市經(jīng)濟的增長,加大了對外貿(mào)易進口。對外貿(mào)易出口與經(jīng)濟增長之間互為因果關系,表明寧波市經(jīng)濟具有典型的“出口驅(qū)動型經(jīng)濟增長特征”,出口的增加導致經(jīng)濟的增長,經(jīng)濟增長反過來又促進更多的企業(yè)加大出口,產(chǎn)生了明顯的反饋作用,經(jīng)濟增長是出口增加的原因。對外貿(mào)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(mào)易出口的擴張加大了進口的力度,由于經(jīng)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(jīng)濟增長的重要決定因素，但技術進步對經(jīng)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(chǎn)率方式促進經(jīng)濟增長。技術進步和生產(chǎn)要素組合形式不同，對要素生產(chǎn)率和經(jīng)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(chǎn)要素投入效率，以全要素生產(chǎn)率方法就可以有效測算技術進步。但若有偏性技術進步并非單獨發(fā)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(zhì)量，僅以全要素生產(chǎn)率方法測算技術進步就存在許多局限，結果可能有悖于現(xiàn)實經(jīng)濟中整體技術進步的作用貢獻，也無法刻畫經(jīng)濟增長過程中整體技術進步及資本和勞動質(zhì)量變化的全部。［1］

當前，世界各國普遍出現(xiàn)經(jīng)濟高增長和全要素生產(chǎn)率下降共存的現(xiàn)象，事實表明中性技術進步并非反映經(jīng)濟增長質(zhì)量的全部。Gordon（1990、 2000、2002），Greenwood and Yorukoglu（1997），Greenwood、Hercowitz、Krusell（1997）和Greenwood、Jovanovic（2001）發(fā)現(xiàn)，20世紀90年代后技術進步主要與有形物化的資本品結合，一國經(jīng)濟正是利用內(nèi)含最新技術的設備投資特別是信息軟件業(yè)設備，通過資本和技術進步相耦合方式（即資本體現(xiàn)式技術進步）實現(xiàn)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(jīng)濟增長的作用貢獻，發(fā)現(xiàn)1954年到1990年間美國資本體現(xiàn)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(zhàn)后60%的生產(chǎn)率增長來自資本體現(xiàn)式技術進步。［4］

同樣，黃先海等［5］利用中國工業(yè)數(shù)據(jù)分析表明，中國的技術進步也完全可能融合于物化型設備投資中，通過設備更新?lián)Q代提升技術進步和生產(chǎn)率。趙志耘等［6］構建了一個區(qū)分設備投資和建筑資本投資的內(nèi)生經(jīng)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(jù)中國經(jīng)濟改革和發(fā)展過程中高投資收益率和設備相對價格下降的經(jīng)驗事實，發(fā)現(xiàn)我國以設備進口為主的技術引進方式實現(xiàn)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(xiàn)式技術進步的存在性。同時，應該強調(diào)，生產(chǎn)要素對經(jīng)濟增長作用并非固定不變，在不同的經(jīng)濟發(fā)展階段、不同資源要素稟賦和政治經(jīng)濟制度環(huán)境約束下，要素貢獻都將呈現(xiàn)出時間性和階段性的變化趨勢，而技術進步作用方式因發(fā)展階段和資源稟賦結構不同而表現(xiàn)迥異，即技術進步作用存在動態(tài)階段性規(guī)律。［7］由于國內(nèi)普遍缺乏對資本體現(xiàn)式技術進步的關注，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(jīng)濟增長趨勢并不保持一致，真實經(jīng)濟發(fā)展過程中的技術進步更多表現(xiàn)出與機器設備投資相融合的趨勢。為考察資本體現(xiàn)式技術進步的作用特征，本文利用設備工業(yè)品與建筑工業(yè)品的相對價格指數(shù)，構建資本體現(xiàn)式技術進步指數(shù)分析蘊涵在設備中的體現(xiàn)式技術進步變化特征，及其與經(jīng)濟增長率的周期波動關聯(lián)性。

一、資本體現(xiàn)式技術進步動態(tài)變化規(guī)律

在資本體現(xiàn)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(nèi)外相關研究也多數(shù)采用此種方法，如陳師、趙磊（2009）就以消費價格指數(shù)與設備價格指數(shù)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(shù)的倒數(shù)來表征資本體現(xiàn)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(shù)來構建資本體現(xiàn)式技術進步指數(shù)，如圖1所示。

數(shù)據(jù)顯示：資本體現(xiàn)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(xiàn)快速增長，特別是在1987年資本體現(xiàn)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(xiàn)的技術進步增長迅速，也是類似于我國這樣的發(fā)展中國家實現(xiàn)技術升級、縮小和發(fā)達國家技術差距的主要途徑。而在90年代中期后資本體現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)明顯遞減特征。觀察資本體現(xiàn)式技術進步的趨勢分量，可以看出資本體現(xiàn)式技術進步呈現(xiàn)出拋物線型的增長趨勢，在20世紀80年代中期出現(xiàn)了一個峰，表明該時段是我國資本體現(xiàn)式技術進步的快速增長期，90年代中期后增速逐漸轉(zhuǎn)緩。主要原因可能是，改革開放初期我國與其他發(fā)達國家的技術差距形成了模仿和復制的成本優(yōu)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(fā)達國家技術差距的縮小和邊際收益下降，資本體現(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)式技術進步的變化特征，我們選擇月度數(shù)據(jù)進行細化分析。首先采用分類資產(chǎn)價格指數(shù)構建資本體現(xiàn)式技術進步指數(shù)，在機械工業(yè)品中選擇具有較高投資價值且質(zhì)量發(fā)生明顯變化的四類工業(yè)品，分別為通信設備、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(shù)PPIE，以反映機械設備質(zhì)量變化的綜合趨勢。其權重為該行業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值的比重， 即:

之所以選擇通信設備、計算機及其他電子設備等四類制造業(yè)工業(yè)品出廠價格指數(shù)，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(xiàn)式技術進步的表征更直接、更敏感。將設備品價格指數(shù)與建筑材料工業(yè)品出廠價格指數(shù)的比值的倒數(shù)作為綜合設備中的資本體現(xiàn)式技術進步指數(shù)ETC，同時還將通信設備、計算機及其他電子設備指數(shù)與建筑材料工業(yè)品出廠價格指數(shù)的比值的倒數(shù)ETCCE，以分析蘊涵在前沿設備中的體現(xiàn)式技術進步，如圖2所示，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局，樣本區(qū)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(xiàn)式技術進步指數(shù)ETC與前沿設備投資品中的體現(xiàn)式技術進步指數(shù)ETCCE具有相似的變化特征，在2003年和2008年都出現(xiàn)快速增長，這與依據(jù)年度數(shù)據(jù)構建資本體現(xiàn)式技術進步指數(shù)的結論相一致。其中綜合設備中的體現(xiàn)式技術進步指數(shù)ETC在2003年12月階段最大值為7.5%，2008年8月的階段最大值為9.02%，而前沿設備中的體現(xiàn)式技術進步指數(shù)ETCCE比綜合設備中的體現(xiàn)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(xiàn)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(qū)間內(nèi)綜合設備中的體現(xiàn)式技術進步年均增長率為3.22%，而前沿設備中的體現(xiàn)式技術進步年均增長率為5.86%。

二、資本體現(xiàn)式技術進步和經(jīng)濟增長周期波動關聯(lián)效應

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

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

從小波變換系數(shù)WTf(m,n)中可以得到f(t)在時間窗[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(nèi)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(nèi)用低頻小波作低分辨分析。［9］

本文采用DB4小波變換將資本體現(xiàn)式技術進步ETC和經(jīng)濟增長率GDPR進行分層，根據(jù)我國經(jīng)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(guī)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(xiàn)式技術進步與經(jīng)濟增長率波動不同，部分時期呈現(xiàn)出相反的變化特征，如在2000年初資本體現(xiàn)式技術進步ETCS呈現(xiàn)下降趨勢，而經(jīng)濟增長率呈現(xiàn)上升趨勢，在2005年中期資本體現(xiàn)式技術進步達到波峰，而此時經(jīng)濟增長率卻處于波谷。對比資本體現(xiàn)式技術進步與經(jīng)濟增長率的波動幅度，發(fā)現(xiàn)在短周期資本體現(xiàn)式技術進步比經(jīng)濟增長率的波動強烈，波動幅度大。分析短周期資本體現(xiàn)式技術進步與經(jīng)濟增長率Granger的因果關系，我們發(fā)現(xiàn)，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(tǒng)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(xiàn)式技術進步不是經(jīng)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(jīng)濟增長也不是資本體現(xiàn)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(xiàn)式技術進步不是經(jīng)濟增長的原因，而經(jīng)濟增長也不是資本體現(xiàn)式技術進步變化的原因。

圖5顯示中周期資本體現(xiàn)式技術進步ETCM與經(jīng)濟增長率GDPRM的變化在2008年之前呈現(xiàn)較強的共變特征，即當資本體現(xiàn)式技術進步達到波峰時，經(jīng)濟增長率也到達波峰；資本體現(xiàn)式技術進步達到波谷時，經(jīng)濟增長率也到達波谷。但在2000年后，二者變化呈現(xiàn)相反的特征。考察中周期二者的Granger因果關系，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(xiàn)式技術進步是經(jīng)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(xiàn)式技術進步和經(jīng)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(fā)現(xiàn)資本體現(xiàn)式技術進步與經(jīng)濟增長的最大相關系數(shù)為0.9665，但不是在當期，而是在資本體現(xiàn)式技術進步先行1個月時，這再次印證資本體現(xiàn)式技術進步對我國經(jīng)濟增長的促進作用。圖6顯示的是資本體現(xiàn)式技術進步和經(jīng)濟增長的長周期分量的變化趨勢，二者呈現(xiàn)完全的共變特征，在經(jīng)濟增長到達波峰時，資本體現(xiàn)式技術進步也到達波峰，在經(jīng)濟增長到達波谷時，資本體現(xiàn)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(xiàn)式技術進步和經(jīng)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(xiàn)式技術進步和經(jīng)濟增長率原序列進行Granger因果關系檢驗，發(fā)現(xiàn)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(xiàn)式技術進步和經(jīng)濟增長率具有單向Granger因果關系，這表明當前資本體現(xiàn)式技術進步是我國經(jīng)濟增長重要因素。

三、基本結論

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

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

參考文獻

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