新时期下我国经济增长传导路径的实证研究

2012-09-08张泉乐

武汉理工大学学报（信息与管理工程版） 2012年6期

张泉乐

(武汉理工大学管理学院，湖北武汉 430070)

近年来，我国高技术产业进入了快速发展阶段，高技术产业总产值占制造业总产值的比例由1995年的8.41%提高至2009年的12.61%。作为我国未来经济和社会发展的领军产业，高技术产业正成为国内学者的研究热点，并取得了许多宝贵的成果。学术界普遍认为，高技术产业对经济增长具有积极的推动作用［1-3］，但是对于高技术产业内部各行业、各投入要素与经济增长关系的研究却不多。不同的高技术行业对经济的推动作用存在差异，对投入要素的偏好也不尽相同［4］。笔者拟用灰色关联分析法，从高技术产业与我国其他产业、主要高技术行业及各行业重要投入要素3个层面的关系进行实证分析，揭示我国经济增长在下一发展阶段的传导路径。

1 经济增长与产业结构关系分析

1.1 研究方法和提出假设

笔者基于斯皮尔曼的等级相关系数研究成果，选取其最优方案即灰色关联系数法进行研究。该方法根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，则相应序列之间关联度越大，反之越小［5］。灰色关联法对数据要求较低，能有效弥补回归分析等方法要求大样本和符合一定分布特征的缺陷。根据国家统计局统一产业口径，选取第一产业、工业(不含高技术产业)、高技术产业、建筑业和第三产业为研究对象，测算其与经济增长的内在关系。

研究数据来自各年度《中国统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》和中华人民共和国科学技术部统计数据。同时，为方便测算，设定以国内生产总值表示国民经济质量，产业增加值表示各产业经济水平。具体变量定义如表1所示。

表1 变量定义

1.2 各产业与经济增长的灰色关联度测算

1.2.1 校正前的灰色关联度测算

采用灰色关联法，计算第一产业、工业(不含高技术产业)、高技术产业、建筑业和第三产业与我国经济增长的灰色关联度，1998—2009年GDP及各产业的相关数据如表2所示。

G3的关联度r3=0.703，G2的关联度r2=0.684，G4的关联度r4=0.665，G1的关联度r1=0.658，G5的关联度r5=0.649。测算结果显示，高技术产业与我国经济增长的关联度最高，其次是工业、建筑业、第一产业和第三产业。

1.2.2 校正后的灰色关联度测算

各产业与经济增长的关联度一定程度上受到了特别经济时期产业波动的影响，这主要表现在第一产业上，其在2004、2008及2009年分别由于农产品价格上涨以及金融危机的影响而出现了产业异常波动，如图1所示。

表2 年GDP及各产业的相关数据

图1 2000—2009年第一产业增加值增长率及增加值占GDP比例

为使结论更具说服力，有必要舍弃这3年的统计数据进行校正，以剔除这些影响，再测算各产业与经济增长的关联度，其结果如表3所示。

表3 校正前后各产业与经济增长的关联度

由表3可以看出，剔除特殊年份的数据后，各产业整体与国民经济的关联度增强了，这说明特殊经济年度确实对产业经济产生了较大的负面影响，剔除异常数据的做法是正确且有意义的。校正后的测算结果显示，高技术产业与我国经济增长的关联度依然最高，其次是工业、第一产业、建筑业和第三产业。

毋庸置疑，即使剔除高技术产业的产值，工业在当前及未来一段时间内都将是影响我国经济增长的主导产业，但高技术产业正逐渐成为推动经济发展的新引擎。如表4所示，尽管当前高技术产业增加值占GDP比例的平均值还很小，但其增加值增长率的平均值却明显高于其他产业，其对于经济增长的推动作用将随着产业的不断成熟充分显现。

表4 1999—2009年各产业增加值增长率和占GDP比例平均值

2 经济增长与高技术行业结构关系分析

2.1 变量设定

《中国统计年鉴》将高技术产业分为核燃料加工业、信息化学品制造业、医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业和公共软件服务8大行业。鉴于现有统计资料只统计了第3～7类行业的相关数据，且第1～2类行业的产值相对于整个高技术产业的比例较小，因此，笔者就第3～7类行业与我国经济增长的关联度进行测算是可行的。

由上述分析可知，受2008年金融危机影响，2008年和2009年的统计数据不具代表性，故统计区间为1998—2007年，统计数据来自《中国高技术产业统计年鉴》和国家发展和改革委员会高技术产业司的统计数据。对各变量的设定如表5所示。

表5 变量设定

2.2 关联分析

各高技术行业与经济增长的关联度如表6所示。由表6可知，各高技术行业与我国经济增长的关联度排名由高到低依次为:电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业、电子及通信设备制造业、医药制造业和航空航天器制造业。

笔者以行业增加值增长率指标衡量行业自身的发展速度，以行业增加值占GDP比例增长率指标衡量行业对国民经济贡献的增长速度。通过分析1999—2007年各高技术行业增加值占GDP比例的增长率，发现COE和MEM的共同特点是:行业增加值占GDP的比例平稳上升且该指标的增长率对国民经济贡献的增长速度整体上处于行业领先地位。虽然各高技术行业增加值占GDP比例历年都保持着平稳的上升，但是Vg(COE)和Vg(MEM)整体上较其他行业更高。

表6 各高技术行业与经济增长的关联度

综上所述，电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业正成为我国经济增长的引导行业，但由于行业规模小，行业贡献力尚不能充分发挥。考虑到COE和MEM的发展前景，如果能增加COE和MEM的有效投入和扩大其行业规模，充分利用高技术行业的技术效率和规模效率，这两个行业将成为我国经济增长的重要支点。

3 经济质量与行业投入要素关系分析

由于资源的有限性以及行业不同要素投入产出的效果存在差异［6］，要实现行业经济效益的最大化，必须找出影响该行业发展的关键要素，实现资源在各要素间的优化配置，提高产业效率。

基于此，综合国内学者的研究现状，笔者将行业投入要素设定为企业个数、从业人员年平均人数、固定资产投资额和新产品开发经费支出。同时，为规避特殊经济年度对统计分析结果的影响，统计区间设定为1999—2007年。由于高技术产业具有投入成本高和回收期长的特点，且产业增加值不能反映投入产出的滞后收益，因而选取行业生产总值为行业产出变量，各投入要素(相对值)与行业经济质量的关联度如表7所示。

从整体来看，高技术行业产出与新产品开发经费支出和固定资产投资额关联最紧密。其中，新产品开发经费支出与医药制造业、电子及通信设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业产出的关联度排名第一，与另外两个行业产出关联度排名第二;固定资产投资额是电子计算机及办公设备制造业的第一关联要素，是医药制造业、电子及通信设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业的第二关联要素;从业人员年平均人数是航空航天器制造业的第一关联要素，与其他行业关联较小。

表7 各投入要素(相对值)与行业经济质量的关联度

从业人员年平均人数只与航空航天器设备制造业的产出密切相关。作为国家垄断行业，其生产具有特定的方式与投入，航空航天技术具有较强的排他性，知识和劳动力都只能在同类产业的企业内共享［7］。因此，航空航天器设备制造业的人力投入与行业产出表现出较强的关联关系，而其他行业由于人才专属性相对较弱，人力投入与行业产出的关联度不明显。

4 我国经济增长的传导路径

研究表明，一个国家经济增长的驱动要素一般要经历资源驱动(土地、设备、人力等)、资本驱动、创新驱动和财富驱动几个典型阶段，国内外的发展实践也验证了这一理论［8］。通过上述分析，我国目前正在走出依靠土地、政策、低劳动力成本吸引资本，推动经济增长的传统经济增长路径，逐步呈现出依靠创新要素集聚提高行业创新能力，形成优势产业，并带动相关产业的联动发展，进而推动经济增长的新路径，如图3所示。

图3中，单线箭头为主要传导路径，表示该因素对于目标变量具有显著的关联性和影响力;双线箭头表示该层所有因素对目标层所有变量都具有影响力。

图3 基于产业-行业-要素的我国经济增长传导路径

显然，投入要素集的任何一个投入要素对高技术行业都具有重要推动作用:高技术企业是高技术行业的基本单元和主体，决定了行业的整体规模和成熟程度;高技术企业从业人员是行业的核心竞争力要素，也是一切要素作用于行业的载体，其数量和质量的构成决定了该行业核心竞争力;高技术行业固定资产投资是行业发展的基础和先决条件，与新产品开发一起构成高技术行业可持续发展的驱动要素。同时，需要指出的是，不同的投入要素对于不同的高技术行业及不同的行业发展阶段产生的驱动效果是不同的［9］，在进行资源配置时，需要对各行业的关键要素，即当前的短缺要素进行集聚，消除行业发展的瓶颈，实现行业突破式发展，表7的分析已验证了这一点。

同时，医药制造业、航空航天器制造业等8大行业以及由此延伸的其他新兴技术行业构成了整个高技术产业的行业体系，由于各行业发展水平、技术条件、创新能力以及发展潜力等方面存在差异，基于未来经济竞争力的考量，国家只能选取战略性行业进行重点扶持和开发，并示范带动相关行业的联动发展，形成一批百亿级、千亿级，乃至万亿级的高技术行业，将高技术产业打造成具有强大自主创新能力和经济竞争力的优势产业［10-11］，推动我国经济转型升级和快速发展。

由上可知，通过要素-行业-产业3个层面间梯次推进，关键要素集聚→重点行业开发→高新技术产业带动→经济增长将成为我国经济增长的新传导路径。