中国区域经济增长要素贡献及路径判定——基于省际面板数据的实证

刘 伟

中国区域经济增长要素贡献及路径判定
——基于省际面板数据的实证

刘 伟

（西安交通大学经济与金融学院，陕西西安710061）

在经典增长理论框架下，将1952-2011年以改革开放及西部大开发为节点划分为三个时期，利用面板数据模型分别估算了中国东、中、西部区域经济增长中各要素的贡献率，并对增长方式进行了判定。结果发现：整个时期各区域发展中资本的贡献率均最高；随着经济环境及政策等的改变，不同阶段各区域发展中要素贡献率有所变化；整个时期各区域经济增长方式均属高度粗放型。各区域需要充分发挥比较优势，继续维持资本拉动型的增长模式，并不断加大教育及科技投入，逐步由粗放型向集约型转变，实现均衡可持续发展。

经济增长；区域发展；要素贡献；政府政策

一、引言与文献述评

经济增长理论一直是学术界研究的热点，相应派生出众多的分支。其中，通过研究投入要素对经济增长的贡献，可以探明一国或地区的经济增长路径。如果经济增长过程中，以资本和劳动力为代表的生产要素贡献较大，说明属于要素投入型增长，即外延粗放式发展。如果被称为全要素生产率的广义技术水平（以下简称TFP）对经济的贡献较大，说明属于技术效益型增长，即内涵集约式发展。对经济增长路径的研究，可以为国家和地区制定长期可持续发展战略提供理论支撑，同时也能够为解决收入分配差距等尖锐问题提供现实依据。

20世纪后半叶，亚洲国家和地区尤其以日本、新加坡、韩国、中国台湾及中国香港等为代表，经济增长速度异常迅猛，被世界誉为“东亚的奇迹”。这些国家和地区经济的飞速发展是否遵循传统经济增长理论，其增长过程是伴随着生产要素投入增加的同时相应技术水平快速上升所引致的质量效益型增长，还是单纯依靠大规模的生产要素积聚的粗放式发展？克鲁格曼（Krugman，1994）［1］和杨（Young，1995）［2］分别对此进行深入研究，他们指出东亚国家经济快速增长的原因在于生产要素的大规模投入，相比之下，技术效率并未显著增长，TFP普遍较低甚至为零或者负值，从而说明东亚国家的经济发展“奇迹”并不真实存在，这些国家所走的是一条简单地提高生产要素投入的外延粗放式发展路径，且这种资源密集型的发展方式不可持续；改革开放30多年，中国经济年均增长近10%，支撑中国高速发展的动力是什么？中国经济发展路径是否同上述研究结论相类似？对此，国内学者也进行了相应研究。郭庆旺和贾俊雪（2005）从技术进步率、能力实现率及要素投入增长三个方面分析了中国改革开放至2004年的飞速经济增长，发现TFP对经济增长的贡献仅不到10%，而资本和劳动的贡献高达90.54%，说明中国经济增长源于大规模的要素投入，这同克鲁格曼等人的观点相一致［3］；然易纲等（2003）并不认同上述关于东亚尤其中国TFP增长率低下的结论，他们从制度变迁等四个方面详细阐述中国经济增长中效率在逐步提升，并指出新兴国家同发达国家无论在内部经济体制还是外部投资环境均具有很大差异，致使各自的技术进步机理不同，因而对TFP的测算结果以及由此所获的中国经济增长中各要素的贡献程度等研究结论理应差异较大［4］；李宾和曾志雄（2009）在研究中国改革开放至2009年间各要素对经济增长的贡献率时，将要素收入份额固定的假设放松，采取可变弹性增长核算方法，实证计算得到资本和劳动的贡献率为80%，TFP的贡献率为20%。将该结论同已有关于中国经济增长中要素贡献率的研究进行比较，可以发现其生产要素的贡献率较低，而TFP的贡献率较高［5］，这对易纲等人的论断进行了经验支持。

改革开放至今，因特殊的国情、政策导向以及发展战略的需要，中国的区域经济发展极不均衡，鲜明地表现为东部沿海地区经济增长迅速，总体步入初等发达国家行列；中部内陆地区发展平稳，整体经济水平处于发展中国家的中间水平；而西部及偏远地区尽管近年因政策的刺激使得增长速度有所提升，但总体发展水平依然落后①。中国扭曲的区域经济发展过程中，生产要素及技术水平贡献率如何？早期的相关研究较少，叶裕民（2002）实证测算了1979-1998年中国各省份的全要素生产率及劳动和资本的效率，结果发现后10年与前10年相比，全国范围内劳动贡献率皆下降明显，东部、中部的资本贡献率几乎不变，而西部资本贡献率上升幅度较大，东部、中部的TFP上升明显，西部的TFP几乎不变。该文较早同时也较全面地分析了中国区域经济增长过程中各要素的增长同经济增长之间的关系，但在实证过程中，只计算了劳动和资本的贡献率，对于技术水平仅仅计算了TFP的增长率，并没有进行贡献率的测度，且该文结果有一定的相悖之处，指出20年间经济增长较快省份的TFP反而比经济增长较慢的低不少，甚至作者也认为“这与伴随高增长同时科技进步也快的现实情况存在着矛盾”。对此，作者并没有进行解释［6］。可能的部分原因在于该文实证计算资本和劳动的弹性时所选取的表征量并非恰当，且对于资本和劳动的贡献率的计算，尽管该文没有给出明确的公式，但是经过笔者根据该文信息进行推导发现其同主流的计算方法不相符，这些因素可能导致该文的结果出现偏颇；王志刚等（2006）选取超越对数生产函数的随机前沿模型，实证研究了中国改革开放以来地区间的生产效率。结果发现，东、中、西部地区的生产效率依次降低，同时各地区生产效率具有一定的波动性，但差异基本不变。此外，与以往研究不同，该文将TFP细分为技术进步、规模效率变化等因素，研究发现各地区TFP增长率主要由技术进步率决定，且从20世纪90年代中后期开始，有所下降［7］；章祥荪和贵斌威（2008）基于Malmquist指数的分解，对中国1979-2005年的TFP进行分析，结果表明，改革开放以来中国TFP进步较大，而1997年以后有所下降。由于地区之间技术差距的拉大，TFP并没有出现趋同效应［8］。这两个研究细致深入地对中国区域生产效率及TFP进行了估测，但侧重点没有涉及劳动与资本的贡献率。

纵观国内外学者现有关于中国经济增长过程中要素贡献率的代表性研究，发现结果差异较大。究其原因，首先，选取的时间跨度不一致并且具有较大的主观随意性；其次，研究所用实证方法及其先决条件各异；再次，在选择生产要素尤其资本的表征量时，也各有不同。而且，已有研究更多基于国家层面视角，但鲜见从区域角度出发，尤其是从新中国成立后深入、系统地研究中国东、中、西部区域经济增长路径的文献更是空白。

本文的研究意义在于：①长期以来，中国区域经济发展极不均衡，且扭曲的发展态势在收入差距、要素使用效率及经济增长潜力等方面继续扩大，进一步加剧了地区间的两极分化，严重制约了国家长期稳定发展。因现有对我国区域经济发展的不均衡程度的度量往往是通过经济指标进行定性判断，结果明晰但机理缺乏，而通过对东、中、西部经济增长中各要素的贡献进行分析，可以对中国区域经济发展的脉络从定量上有一个清晰的把握，从而在后续的研究中可以就不同地区经济发展进行细致深入比较，提炼出缩小区域发展不均衡的些许启示。②不同地区在经济发展的各个时期具有较大差异，其中，政策的影响尤为重要。作为中国现代经济发展历程中的两大关键节点，改革开放及西部大开发究竟如何对中国区域经济的发展产生影响，本文试图对此做出解读。③近年来，国家在经济发展过程中将“转方式、调结构、促转型”定为经济工作目标与主线，那么对现有经济结构进行准确的度量就成为关键。本文通过建立模型，对中国区域经济发展方式分别进行实证判定，为国家针对性地出台相关政策措施提供理论依据。

二、增长理论及模型构建

假定社会生产函数形式为：

其中，Y表示产出；A（t）表示技术水平；K表示所投入的资本量；L表示所投入的劳动量。

给（1）式两边取全微分：

给（2）式两边同时除以Y并整理：

根据（4）式可以计算出经济增长中资本、劳动及技术水平的贡献率，分别表示为EK、EL及EA：

一般由总量生产函数估测（4）式中的α、β。宏观经济学中，常采用C-D生产函数②（Cobb&Dauglas，1928）：

初始C-D生产函数假定要素规模报酬不变，即α+β=1，于是给（5）式两边取自然对数并整理：

从而可以由（6）式先估算出α，进而得到β，并进一步计算出资本、劳动力及技术水平对经济增长的贡献率。

判别一国经济增长路径可以通过资本贡献率及劳动贡献率之和的大小来进行［9］：当两者之和在0～0.5之间，属于集约型；当两者之和大于0.5，则属于粗放型。粗放型路径又进行细分，在0.5～0.7之间，为低度粗放型；在0.7～0.8之间，为中度粗放型；在0.8～1.0之间，为高度粗放型；而大于1.0，即为超高度粗放型。

三、数据选取与处理

为了全面分析新中国成立以来中国区域经济的增长路径，同时考虑到数据的可获得性，本文选择新中国成立后的1952-2011年为研究区间。目前中国大陆共31个省、市、自治区，在进行区域划分时，往往根据地理位置、资源禀赋、发展水平等的差异有不同的分法，为契合本文主题，这里基于我国经济政策划分如下：东部区域包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东及海南11省市；中部区域包括黑龙江、吉林、山西、江西、安徽、湖南、湖北及河南8省市；西部区域包括陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、西藏、内蒙古、四川、重庆、贵州、云南及广西12省市。计算所需数据源自《新中国六十年统计资料汇编（1949-2008）》及各省市2012年的《统计年鉴》。需要说明的几点：①因海南建省时间较晚，经济统计数据缺失较多，故本文舍去；②重庆直辖较晚，经济统计数据缺失较多，本文并入四川处理；③西藏1978年以后的经济数据齐全，但之前仅有1959年及1965年的统计数据，为使数据连续并保证有效性，本文采取线性插值法进行补全，对于其他省份个别年份的缺失数据采用同样办法处理。

（一）产出（Y）

选取各省市国内生产总值GDP来表征产出水平。为了具有可比性，将各年名义GDP水平换算为以1952年为基期的实际GDP水平以剔除价格因素的影响。换算公式为：各年实际GDP=GDP1952×各年基于1952年不变价格的GDP指数。

（二）资本投入量（K）

准确地讲，资本投入量是指年实际投入生产的资本服务量，是一个流量概念，但因资本的使用者往往是资本的所有者，因此，不存在一个市场化的资本租赁价格对资本的实际使用进行准确的度量，因而不得不以资本的存量数据来代替资本的流量数据［4］。在实际计算中，通常选择年固定资本存量。目前国际上测算固定资本存量的方法中应用最成熟的是永续盘存法（Goldsmith，1952）：

其中，Kt、δ、It及Pt分别表示第t年的实际资本存量、固定资产年折旧率、第t年的固定资产投资以及第t年的固定资产投资价格指数。Pt的作用是将名义固定资产投资换算为以某年为定基的实际投资，以剔除价格因素的影响。

观察（7）式，欲求各年固定资本存量，需要明确4个变量值：初始年份的资本存量、固定资产折旧率、年固定资产投资以及投资价格指数。因此，这4个经济量选择的准确与否，直接决定着各生产要素对经济增长贡献率的准确程度，需要重点估算。

（1）初始资本存量（K1952）。各种统计资料中没有国家及各省市早前年度的固定资本存量，因该指标涉及经济增长、投资效率及TFP等诸多经济量的实证，因此不少学者采用不同的办法对早期的中国资本存量进行测算，但是所得结果差异较大［10-12］。经过对文献比较分析，我们认为张军和章元（2003）［11］的测算论据较为充分、方法合理，所以本文拟将他们测算的800亿元作为以1952年为基年的全国固定资本存量，并在此基础上测算各省市固定资本存量。具体思路是，结合GDP的构成及核算方法，假定1952年各省市的固定资本存量占全国固定资本存量的比例与其GDP占全国GDP的比例相等，以此来估算各省市1952年的固定资本存量。

（2）固定资产年折旧率（δ）。由（7）式，折旧率对各年资本存量的影响一直存在，因此精确的折旧率对计算资本存量至关重要。理论上，（7）式中的δ应为重置率而非折旧率③，但大部分研究中并未对两者进行区分，且往往赋予折旧率一个“合理”的值④。张军等（2004）［17］严格依据永续盘存法的内在含义，假定资本品的相对效率呈几何方式递减，采用代表几何效率递减的余额折旧法，并参照黄勇峰等（2002）［14］的研究，测算出1952-2000年全国各省份固定资本形成总额的经济折旧率为9.6%。考虑到折旧率的经济惯性，本文选取该数据作为各省市1952-2011年的固定资产折旧率。

（3）固定资产投资（It）。通过查询《六十年统计资料汇编》及各省市2012年的《统计年鉴》可以直接得到。

（4）固定资产投资价格指数（Pt）。1990年起，统计局才开始公布该指数，且是国家层面指数。对于该指数的省际层面数据的缺失，文献中常通过消费品价格、工业品出厂价格等指数来替代，结果的准确性往往值得商榷。对此，本文的解决思路是，分别对1990年后的国家固定资产投资价格指数Pt、消费价格指数CPI、零售商品价格指数RPI、GDP指数及工业品出厂价格指数PPI等进行相关分析，发现Pt同其他4种指数的相关系数分别为0.99523、0.95134、0.89287及0.98718，说明Pt指数同CPI指数相关性最高，因此，本文选择各省市以1952年为基期的CPI指数来替代缺失的各年固定资产投资价格指数。

（三）劳动投入量（L）

国外文献在对劳动投入量进行度量时常采用劳动时间，诸如周工作小时数，但该类指标在中国不够现实，同时也并未进行精确统计，因此本文与国内文献保持一致，以各省市就业人员数量来表征所投入的劳动量。

四、实证分析

对于（6）式的估计，由于既有横截面数据，又有时间序列数据，因此本文选择面板数据模型。1978年的改革开放拉开了中国经济飞速发展的序幕，2000年西部大开发，进一步加快了中国尤其是西部地区的发展步伐。为了准确衡量经济政策对区域经济增长的影响，本文将1952-2011年以改革开放及西部大开发为时间点划分为如下三个时间段，以分析不同时期我国区域经济增长过程中各要素的贡献率，并对经济增长方式进行判别。

首先，需要对面板数据进行平稳性检验，以避免伪回归。经LLC、Breitung、IPS等数种面板单位根检验方法发现，（6）式中各变量均为1阶单整，即非平稳。Pedroni面板协整检验方法发现各变量之间存在协整关系⑤。从而可以对（6）式进行面板数据建模分析。

面板数据模型包含无个体影响的不变系数模型、含个体影响的变截距模型及变系数模型。分别如（8）、（9）、（10）式所示。模型设定是否合理直接影响到估计结果的准确性。所以，判别面板模型设定形式极为重要。经常使用的检验是协方差分析检验，主要检验如下两个假设：若接受假设H2，则说明样本数据符合模型（8），为不变系数模型，无需下一步检验。若拒绝假设H2，则需检验假设H1。若接受H1，则认为数据样本符合模型（9），为变截距模型，反之，样本数据符合模型（10），为变系数模型。

具体到本文，通过分别计算三种模型的残差平方和构造相应的F统计量来检验面板模型形式，结果如表1⑥。

表1 不同时期各区域面板数据模型形式

由于对于模型（6），更多的是关心α的数值，即面板模型的系数，因而表2给出的实证结果只含有α及由此计算出的β，对于截距项，这里省去。同时，为了更好地进行对比分析，以保证结果的稳健性，本文通过OLS法对全国各时期的α、β进行测算，结果一并显示在表2（下文同）。

表2 不同时期各区域面板数据模型系数

观察表2，由面板数据模型估计的各时期不同区域资本产出弹性α均统计显著，且同OLS对全国的估计结果进行比较，发现两者符合统计学逻辑关系，说明估计结果具有稳健性。结合前述有关资本、劳动及技术水平对经济增长的贡献率的公式，根据表2分别测算出不同时期各区域产出、各要素平均增长率及其对经济增长贡献率的平均值，见表3⑧。

表3 不同时期产出、各要素平均增长率及其对经济增长的平均贡献率%

由表3可知，新中国成立到2011年的60年间，中国经济产出年增长率的平均值为8.5%，要素中资本量、劳动量及技术水平年增长率的平均值分别为12.52%、2.27%、0.83%，三者的平均贡献率分别为87.01%、2.96%、10.03%，资本贡献率远高于劳动及技术的贡献率，说明总体来讲，中国遵循典型的投资拉动型的增长路径。具体到不同发展阶段的东、中、西部区域：①1952-1977年。建国后新中国一穷二白，且历经大跃进、三年自然灾害及十年文革对经济发展的极大负面影响，各区域经济年增长率平均值均在6%及以下，相对较低，要素中资本的贡献率最高。②1978-1999年。改革开放是中国现代发展历史上的一大转折点，这一时期各区域经济增长率年平均值均大幅提高。要素贡献率方面，除西部资本贡献率稍有下降外，东中部皆上升幅度较大尤其东部涨幅明显，各区域劳动贡献率有所下降，东中部TFP贡献率有大幅度下降，而西部稍有上升⑨；值得注意的是，尽管主要区域TFP的平均贡献率下降明显，但其增长率均有所上升。这一看似矛盾的原因在于，20世纪前半叶长期的战乱对中国的物质资料包括人力资本造成严重摧残，致使新中国成立后的第一阶段经济基础极为薄弱，发展所需的各种要素极其匮乏，在这样的特殊国情下，劳动力以及TFP相对资本来说并未表现出数量上的明显差距，从而使得两者对经济的贡献率虽较资本贡献率为低，但并非遥不可及。而改革开放后，中国对经济发展布局进行重构，东部沿海经济特区优先发展的政策红利快速吸引生产要素的富集，尤以资本为甚，从而使得这一时期资本贡献率显著增加，而劳动及TFP贡献率相对表现为下降趋势。另一方面，“科学技术水平是第一生产力”的基本国策全面展开，促使科技水平有了质的飞跃，表现在20年间全国科学事业费、科研基建费及其他科研事业费等科技三项费用由22.35亿元上升到278.80亿元，同时规模以上企业科研人员及项目均有了巨大增长，因而TFP有所进步。科技的快速进步同样对经济发展做出了很大贡献，只是经济发展过程中产业资本的特殊属性以及中国正处于快速发展阶段的特点，决定了资本投资创造财富优先保证国家“家底厚起来”的发展特征，使得资本贡献率远高于劳动及技术水平的贡献率。③2000-2011年。为了保证国家均衡发展，缩小区域差距，中国推出了西部大开发的伟大战略。这一时期，各区域经济增长率年平均值超过10%，尤以西部最高。东部及中部资本贡献率有所下降，TFP贡献率稳步上升，表明先期资本积累已达到一定程度，边际效应稍显递减，科技的进一步发展提升了TFP贡献率。与此相对应，西部资本贡献率继续大幅度增加，反映出国家政策推动资本投入西部发展的巨大热情，但TFP贡献率大幅下降，而且，与东中部劳动贡献率较为平稳所不同的是，西部劳动贡献率增加明显，这同西部城镇化率步伐加快、人均教育水平提高、劳动者技能培训力度加大等有关，人力资本水平的提高以及西部的人口红利直接增加了劳动贡献率。

与前述研究中国经济增长中要素贡献的代表性文献相比［6］，本文研究结果显示不同时期各区域经济发展过程中，产出增加较快的区域，TFP增长同样较快。

此外，表3列示了不同时期各区域资本及劳动贡献率之和，这一数值除了改革开放前东部区域稍低于0.8以外，其余皆高于0.8，而发达国家则普遍低于0.5，说明中国各区域经济增长过程属于资源密集型的高度粗放型发展模式，同发达国家技术密集型的集约化发展路径有巨大差距。

五、结束语

本文在经典生产函数框架下，利用面板数据模型分别估算了新中国成立以来不同时期中国东、中、西部区域经济增长中各要素的贡献率，并对经济增长方式进行了判定。结果显示：①不同阶段各区域经济发展过程中资本的贡献率最高。②随着经济环境及政策的改变，要素贡献率有所变化。相比较改革开放前，开放后东中部资本贡献率上升幅度较大尤其东部涨幅明显，各区域劳动贡献率有所下降，东中部TFP贡献率大幅下降；西部大开发后，东中部资本贡献率有所下降，且TFP贡献率稳步上升，而西部资本贡献率继续上升的同时，劳动贡献率也明显增加。③不同时期各区域经济增长方式均属于高度粗放型。

中国经济快速增长过程中，资本贡献率长期居于高位，属于典型的资本拉动型增长路径。这同我国的发展现状相符，发展中国家在现代化初期及快速工业化过程中，往往以提高经济总量为基本目标，而囿于人力资本质量较低及技术水平不够先进，资源的大规模投入就成为达成这一目标的最佳选择；同时，这也与我国物质资源充裕的特点密切相关，中国尤其西部丰富的自然资源禀赋为社会生产提供了充足的要素，显著的比较优势在很大程度上引致了对经济增长贡献率相对更高的资源密集型的发展路径。相比较，各区域尽管劳动及TFP贡献率有所不同，但总体来讲，人口红利以及科技进步并没有对经济扩张产生质的影响，两者经济效应较弱。对于中国长期的资本拉动型增长路径，尽管克鲁格曼等人已有“粗放式发展、不可持续”的定性，但我们应该对此进行理性而深入的思考。一方面，外延粗放式增长是任何国家工业化初期及中期的必经阶段，需认识到高投资率是资本快速积累的一个前提，高投入是资本快速积累的一个必然结果［18］，而中国目前正处于转型过渡期，社会财富的积累并非充足，因而寻求资本积聚并增值自然成为内生的发展路径。当资本积聚到一定程度，且经济结构发生根本性转变，这种粗放式增长必定会随之改变。由此我们预期，现阶段及未来不短的时期，中国各区域尤其中西部的经济增长仍将以资本拉动为主。但须重点关注投资的结构、效率及质量，避免重复建设、盲目投资。另一方面，也要意识到中国经济的迅猛增长是以高耗能、高污染为代价的，因而高投资率驱动的快速经济增长将不可持续。发达国家的经验及教训告诉我们，当经济发展由资本的原始积累即数量型增长阶段跨入成熟平稳的质量型增长阶段后，以科学技术为代表的全要素生产率就成为经济长期发展的强大动力。因此，中国需要继续加大公共教育及科技投入，以科技创新理念引领产业发展，逐步由外延粗放型向内涵集约型的路径转变，确保区域均衡可持续发展。具体表现在，要因地制宜地选择合适的发展方向，充分发挥各区域的比较优势，促进区域间协调稳定发展，比如在东部较成熟的科技创新环境下，加大研发力度，提高技术水平对经济发展的正面作用；中部地区适当减少劳动力输出，改善用工环境，针对性地培养劳动密集型产业，切实利用好区域人口红利；西部地区依托自然资源大量投入换取经济快速发展的同时，要挖掘人口红利并着力提升科技软实力，逐步向东部发展看齐。

注释：

①见中国现代化战略研究课题组、中国科学院中国现代化研究中心：《中国现代化报告2012》。

②生产函数模型包括线性生产函数、投入产出生产函数、C-D生产函数、不变替代弹性生产函数等多种模型。相比其他假定要素之间无限替代或完全不可替代的模型，C-D模型假设要素替代弹性为1，更加符合实际生产活动，且该模型的参数具有明确的经济意义，因此，该函数一经提出，即得到广泛应用。时至今日，其仍然是应用最为普遍的一种生产函数模型。

③任若恩和刘晓生（1997）［13］及黄勇峰等（2002）［14］研究认为重置是指生产能力的维持或恢复，因此在永续盘存法中计算资本存量所用到的δ是重置的概念；只有资产效率呈几何方式递减时，折旧率和重置率才相等。

④颜鹏飞等（2004）［15］采用固定的5%，宋海岩等（2003）［16］在官方公布的名义折旧率3.6%的基础上加上GDP增长率作为实际折旧率。

⑤限于篇幅，实证过程中包括变量平稳性检验、协整检验及其他检验略去，有要求的读者可以向作者索要。

⑥严格讲，对面板数据模型还存在关于截距项的个体固定效应的F检验及个体随机效应的Hausman检验，但本文的侧重点在于模型的系数，因此这里没有进一步检验。

⑦为了形式的统一，这里给出的是东部地区各省份的平均值。

⑧限于篇幅，本文没有给出具体省份的测算结果，这里经济产出及要素的平均增长率是指各区域内所有省份各年的产出增长率的算术平均值，并非复合增长率。相应的，要素贡献率也是算术平均值。这样做的目的是为了更好地对各区域不同时期经济增长过程中要素增长及其贡献率进行详细对比分析。

⑨这一时期各区域因经济基础、政策支持及内外部环境等因素各异，致使同一区域内不同省市的TFP贡献率有所差异（结果未列示），甚至东中部个别省份在特殊年份出现负值的情况，但这里对其取平均值后对本文所分析的整体区域影响不大。西部TFP贡献稍有上升，同笔者另一篇专门以陕西省为样本研究西部增长中要素贡献的文章所获的陕西TFP贡献率较上一期有较大增幅的结论一致。

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［责任编辑：余志虎］

An Empirical Research on China’s Regional Economic Growth Factor Contribution and Path Determination——Based on the Inter-provincial Panel Data

LIU Wei
(School of Economics and Finance，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710061，China)

Under the framework of classical growth theory，this paper divided the years of 1952 to 2011 into three stages by re⁃forming and western development，calculated factor contribution to economic growth in the eastern，central and western re⁃gions，and estimated their economic growth modes by using the panel data model.The results showed as follows:in the whole period，capital contribution was the highest in all regions；along with changes of economic environment and policies，factor contribution was also changing；all regions were extensive economic growth modes in different periods.The regions should take full of their comparative advantages，maintain the capital driven growth and continue to increase investment in education，sci⁃ence and technology，transform extensive into intensive gradually to achieve sustainable and balanced development.

economic growth；regional development；factor contribution；government policy

F061.5

A

1007-5097（2014）01-0036-06

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.01.008

2013-05-28

国家社会科学基金项目（08BJL023；10XJY0014）

刘伟（1985-），男，陕西富平人，博士研究生，研究方向：国际经济与投资，财政与货币政策。