中国制造业经济创造能力驱动因素的实证研究——基于2001-2011年省际面板数据

张芊芊，季良玉，李廉水

中国制造业经济创造能力驱动因素的实证研究
——基于2001-2011年省际面板数据

张芊芊1，季良玉1，李廉水2

（1.东南大学经济管理学院，江苏南京210096；2.南京信息工程大学中国制造业研究院，江苏南京210044）

我国是制造业大国，制造业在我国国民经济中处于不可替代的中心地位，为我国经济的长期增长提供了足够的支撑和动力。文章基于2001-2011年中国省际面板数据，研究我国制造业经济创造能力的驱动因素。结果显示，物质资本投入、人力资本水平、技术投入、出口因素、制度因素等对制造业经济创造能力都有正向的驱动作用，但劳动力投入、金融发展水平对制造业经济创造能力的驱动作用，因制造业经济创造能力代理变量的不同而有所差异。

制造业；经济创造能力；驱动因素

一、引言

2001-2011年的11年间，中国制造业的发展成绩斐然。研究中国制造业经济创造能力的驱动因素，对转变经济增长方式，实现中国经济内涵式发展具有十分重要的现实意义。

在实证方面，劳动投入对于经济增长的作用已无需赘言，关于资本投入对经济增长作用的研究也越来越深入，严成樑（2011）实证得出资本投资对我国人均实际产出以及经济增长具有显著的促进作用［1］。但也有学者认为我国的资本投入对经济效率的提高并未起到促进作用［2］（姚伟峰，2009）。Mankiw（1992）、Klenow（1997）用招生率等相关数据研究后发现，人力资本对经济增长有明显的正效应［3-4］。扶涛等（2010）实证得出1978～2006年人力资本对我国经济增长的直接作用和间接作用都比较大［5］。研究者大多用R&D作为技术投入的代理变量，研究其与生产率或经济增长的关系。Griliches（1980）利用美国1959-1977年39个制造产业数据［6］、Mansfield（1988）利用日本制造产业数据与美国进行对比分析［7］、Bernstein（1988）利用加拿大制造产业数据［8］、吴延兵（2006）运用中国四位数制造产业数据［9］等均发现R&D产出弹性为正，但具体的弹性数值有一定差异。关于金融发展与经济增长的关系，Beck（2000）等采用动态广义矩法发现［10］，金融发展主要通过提高全要素生产率促进经济增长。Benhabib（2000）则认为金融发展与TFP增长、物质资本和人力资本积累都相关［11］。Rioja et al（2004）发现，金融发展对经济增长的作用在发达国家主要通过提高TFP来实现，而在发展中国家通过加速资本积累来实现［12］。陈晓红（2007）等对金融发展与经济增长的关系做综述后发现，国外关于金融发展与经济增长关系的实证结果较为一致，基本上肯定二者的正向关系［13］。而国内研究者由于指标选取和实证方法不同，结论尚有争议。关于贸易与经济增长的关系，Balassa（1978）研究了11个发展中国家，发现出口能够促进经济增长［14］。Mazumdar（1996）认为贸易能否促进增长取决于贸易的结构和方向［15］。Dodzin等（2004）研究指出开放的贸易政策有力地推动了发展中国家的经济发展和工业化［16］。李军（2008）则认为进口和出口具有积极与消极两方面的效应，对经济影响的最终结果，取决于各种影响效应的抵消结果［17］。黄涛珍等（2011）针对我国中部地区研究发现，中部地区的出口增长拉动了地区经济增长，但进口对经济增长产生了负向的影响［18］。关于制度与经济增长的关系，Olson Mancar（1982）及Virginia Gray（1988）实证得出利益集团的参与及其数量会阻碍经济增长。国内研究者尽管选取代理变量不同，但大多认为制度因素对经济增长有正向作用［19］。具体到制造业的增长动力方面，尽管文献较少，但也有研究者做了探讨。袁鹏（2008）利用劳动生产率增长分解的改进框架，发现制造业劳动生产率的增长来源中，前期的主导因素为资本深化，而后期则是技术进步［20］。杨洪焦等（2009）将59个国家与地区分为发达国家和发展中国家两种样本，对两类样本在1990年和2002年的制造业绩效进行评价。实证结果表明，贸易、科技创新、能源环境、劳动力以及金融发展这五类因素对同类国家与地区间的制造业绩效差异具有较强的解释力［21］。

二、制造业经济创造能力的驱动因素模型

（一）驱动因素及模型的建立

1.物质资本因素

卡尔多通过对大量数据的分析发现了经济增长的一个重要事实：在过去的一个世纪中，大多数主要工业化国家的物质资本、劳动与产量的增长率大体是一个常数，产量和物质资本的增长率大致相同。从行业角度来看，物质资本的增长是行业经济增长不可或缺的条件，其增长速度基本可以反映行业产值增长速度。

2.劳动力因素

劳动力基于人口数量的多少，劳动力数量是影响行业经济增长的具体因素之一。人口数量越多，劳动力来源就越为广泛。需要注意的是，年龄不同，其经济行为有所不同，因而，处于不同的年龄结构阶段，人口对经济增长的影响不尽相同。一般来说，如果少年儿童或老人占人口比重较大，社会负担会较高，人口生产能力低，不利于经济增长；而劳动人口比重大的情况下，人口生产能力强，社会储蓄率也高，有利于资本形成，从而促进经济增长；如果人口年龄结构最富生产性，经济增长动力会更强。

3.人力资本因素

人力资本对经济创造能力的影响早已被证明，巴罗·罗伯特（Robert J.Barro）对100个国家1965-1995年的数据研究发现：人力资本每增长一倍，人均国内生产总值将增长一倍多［22］。人力资本的提升一方面使得机器设备的操作效率增加，现代化的机器设备能被高效使用；另一方面行业企业的管理水平得以提高，投入-产出比上升；再者，技术的产出效率增进，经济得以加速增长。

4.技术因素

技术因素主要从三个方面推动经济增长：一是提高劳动生产率；二是增加产品的品种；三是提升单位产品的价值，这三者是人类社会的发展进步的集中体现。技术进步是经济创造能力提高的主要源泉。Michael J.Boskin（2001）对战后经济增长的研究发现：主要的工业化国家除加拿大外，技术进步对GDP增长的贡献率在50%以上［23］。而技术进步来源于创新，正是创新不断推动着经济持续增长。

5.金融发展因素。金融发展的一个重要功能是：使得金融资源得以优化配置，金融配置效率提高，成本下降，将金融资源配置到资本边际效率最高的项目中去。King&Levine（1993）对内生性增长模型的分析表明，金融发展通过选择高质量企业与优良项目来提高生产技术水平，进而推动经济增长［24］。这主要体现在三个方面：一是信息的收集整理，可对各种供选择的投资项目进行评估；二是风险的分散，促使个人投资于风险更高而生产效率也更高的项目；三是金融发展有助于技术创新能力的提高，创新是有风险的，熊彼特提出“非常信用”理论很好地证明了这一点。

6.对外贸易因素

对外贸易对经济创造能力的影响有两个途径：一是出口，出口贸易的发展有利于行业集聚，促进规模经济；应对国际市场的竞争，出口贸易能对企业形成倒逼机制，促进其提升产品和服务的国际竞争力；出口贸易市场广大，也有利于吸引外资流入，带动国内就业。二是进口，进口有利于国内企业借鉴和应用国外先进的技术和经验，降低“摸索成本”；进口能减轻国内要素供给的压力；进口同样能为我国出口的扩大奠定坚实的基础。

7.制度因素

制度是经济创造能力提升的重要环境，一方面制度可以对企业组织、市场规则以及政府行为进行规定，影响生产要素的投入、累积和规模；另一方面制度可以制定交易的规则，使得交易成本降低，提高整个社会经济活动的效率。

基于以上对制造业经济创造能力驱动因素的分析，本文以扩展的柯布-道格拉斯生产函数模型为基础，在传统的资本和劳动力的基础上，将技术、金融、贸易、制度等因素纳入到生产函数中，因而模型扩展为：

（二）指标的选取及数据来源

1.经济创造能力Y

制造业的经济创造能力反映制造业的产出水平和对国民经济的贡献，是制造业产值、利润、生产率、市场占有率等各方面的综合反映，但在实际情况中，我们一般更关注的是制造业的产出水平和盈利能力。因此我们采用2001-2011年各省（市）自治区的制造业总产值（Y1）作为各地区制造业经济创造能力的代理变量。一般而言，制造业总产值较大的地区，其制造业企业利润总额也相对较高。为了使结果更为稳健，我们同样使用制造业企业利润总额（Y2）作为各地区制造业经济创造能力的代理变量。

2.物质资本投入K

在现有文献中，物质资本的投入有较多的代理变量，如用制造业固定资产净值年平均余额表示［9］，也有用资本存量来表示。由于各年各地区的制造业固定资产净值年平均余额数据不完整，而使用资本存量存在一个折旧率的估计问题，为保证数据的有效性，我们利用各年各地区的制造业固定资产投资表示这一变量。

3.劳动力投入L

用2001-2011各地区制造业全部从业人员年平均人数表示。2001年和2002年是通过将该地区各制造业子行业的年平均人数汇总而得，由于国研网中2003-2011年的部分制造业子行业数据缺失，该数据通过将工业从业人员年平均人数减去工业中非制造业行业数据得到。上述的制造业总产值、制造业企业利润总额依据同样处理而得。

4.人力资本水平X1

人力资本的形成主要有两种形式，即教育和干中学，大多数实证研究也都采用教育指标来度量人力资本，本文同样如此，用2001-2011年各地区就业人员平均受教育年限来衡量人力资本水平。具体的计算方法为：平均受教育年限=小学文化程度就业人员比重×6年＋初中文化程度就业人员比重×9年＋高中文化程度就业人员比重×12年＋大专文化程度就业人员比重×15年+本科文化程度就业人员比重×16年+研究生文化程度就业人员比重×19年（因为博士研究生比重较小，研究生受教育年限采用19年）。

5.技术投入X2

R&D投入是衡量一个国家或地区科技发展水平的最重要指标之一，我们根据研究者的通常做法，用制造业的R&D经费表示其技术投入。

6.金融发展X3

Goldsmith（1969）［25］提出金融相关率可以作为金融发展程度的衡量，因无法找到分省市的M2来衡量金融资产，只能近似的用各省市统一口径的银行存贷款数据来反映金融资产。根据应向阳（2009）的处理方法［26］，用各地区金融机构存贷款总额与当年名义GDP的比值来表示金融发展指数。

7.贸易因素X4

我国制造业的产出很大一部分是出口导向的，在商品出口额中，制造业产品的出口达到90%以上。因此可使用各地区的对外贸易出口总额作为贸易因素的代理变量，具体数据上使用统计年鉴中各地区出口数据乘以当年汇率转换为亿元人民币。

8.制度因素X5

研究者往往使用多个指标如非国有化率、工业化指数、市场化指数、国际化指数作为制度变迁的代理变量。但考虑到理论模型推导及实证分析研究的便利，选择单一化指数作为制度变量更佳（王瑞泽，2006［27］）。制度变迁的一个最重要特征在于产权制度的变更，因此我们选择非国有化率作为代理变量。具体的算法是：国有化率=国有及国有控股工业企业的主营业务收入/该地区规模以上工业企业的主营业务收入×1/3+国有及国有控股工业企业的利润总额/该地区规模以上工业企业的利润总额×1/3+国有及国有控股工业企业就业人数/该地区规模以上工业企业的就业人数的比值×1/3。再用1减去该国有化率，即得非国有化率。

本文实证研究的数据主要来源于：2002-2012年的《中国统计年鉴》、《中国制造业发展研究报告》、《中国金融年鉴》、《中国科技统计年鉴》、国研网、中国高校资讯行数据库等。

三、计量结果分析

（一）回归分析

分别采用了面板数据估计的固定效应（FE）、随机效应（RE）、可行的广义最小二乘法（FGLS）三种方法，对计量模型（2）进行了回归，表1报告的是以制造业总产值作为被解释变量（Y1）的回归结果。

表1 回归结果

表1中（1）-（2）栏的回归结果显示，除了X3所代表的金融发展水平系数为负且不显著以外，其余变量的系数均为正，且通过统计意义上的显著性检验。这表明各地区的物质资本投入、人力资本投入、劳动力投入、技术投入、出口因素、制度因素等对制造业总产值为代表的制造业经济绩效有显著的正向驱动作用。观察（1）和（2）的估计结果，二者各变量的系数方向及显著性检验结果是相同的，差别在于系数值的大小。Hausman检验的P值为0.000 6，小于0.05，应拒绝原假设，采用固定效应模型。（3）式是采用可行的广义最小二乘法（FGLS）进行估计，这一方法可以消除可能存在的异方差性和序列相关性，能够得出有效的估计结果（Wo⁃odridge，2002［28］）。由于回归结果比较一致，可在（1）的估计结果上讨论研究的发现。

通过观察（1）解释变量系数的估计值，得出以下两点发现：一是物质资本投入、人力资本水平、劳动力投入、技术投入、出口因素、制度因素这几个指标的系数值均显著为正，表明它们对制造业经济绩效有正的影响，与我们预期一致。二是金融发展水平的系数为负值但不显著，与预期不太相符。在前文中也提到，国外关于金融发展与经济增长的关系，研究结论较为一致，基本肯定了二者的正向关系，但国内实证结果仍争议较大。此处的回归结果显示出二者不显著的负向关系。可能的原因是金融发展水平较高的地区，银行贷款资金并未着重支持制造业的发展，而流向其他产业如房地产行业较多，导致制造业这样的实体经济发展缺乏资金支持。

（二）进一步的稳健性分析

如前所述，衡量制造业经济绩效一方面可以由总产值反映，另一方面，制造业企业利润总额也是一个非常重要的指标。为了得出更为稳健的结论，我们以制造业企业利润总额作为被解释变量，对各解释变量进行回归。表2的（1）-（3）分别报告了使用固定效应（FE）、随机效应（RE）、可行的广义最小二乘法（FGLS）三种方法的解释变量系数估计值。

表2 回归结果

表2中Hausman检验的P值为0.167 3，大于0.05，应接受原假设，采用随机效应模型。（3）式仍是采用可行的广义最小二乘法（FGLS）进行估计，结果显示，各解释变量的系数均为正，且只有劳动力投入未通过显著性检验。这个估计结果与（2）的相比，仅存在技术投入和金融发展水平系数的显著性不一致。由于FGLS方法可以消除可能存在的异方差性和序列相关性，可在（3）的估计结果的基础上讨论研究的发现。

通过观察（3）解释变量系数的估计值，可以看到：首先，物质资本投入、人力资本水平、技术投入、金融发展水平、出口因素、制度因素这几个指标的系数值均显著为正，表明它们是制造业经济绩效的驱动因素，与我们预期一致。其次，劳动力投入的系数为正值但不显著，这也说明了一个现实，即劳动力的大量投入不一定带来经济效益的提高。最后，与以制造业总产值作为被解释变量的回归结果进行比较，可以发现，仅劳动力投入和金融发展水平这两个因素的系数，由于被解释变量选取的不同而存在差异。金融发展水平与制造业总产值存在负向、不显著地关系，而与制造业企业利润总额却存在着正向、显著地关系。原因可能在于，金融发展水平较高的地区，企业的融资渠道较为畅通、程序相对规范，企业的资金使用成本较低从而对利润有正向的影响作用。

（三）对内生性问题的处理

值得注意的是，计量模型（2）中的一些变量可能存在由于逆向因果关系导致的内生性问题。现实中存在这样的现象：资本投入对制造业的产出或利润有促进作用，同时，制造业产值高的或是利润较高的地区可能更有动机加大资本投入，人力资本水平、制度因素等都会存在这样的问题。为此，我们使用由Arellano和Bover（1995）提出，并由Blundell和Bond（1998）改进的系统GMM方法来克服模型中解释变量的内生性问题。表3报告了采用GMM方法回归结果，（1）和（2）分别显示制造业总产值和制造业企业利润总额滞后一期变量的回归结果。

表3 回归结果（GMM方法）

表3的回归结果显示，在以制造业总产值为被解释变量的结果（1）中，各变量的系数符号和表1中的（1）相比较，并未发生本质改变，仅出口因素和制度因素的显著性发生了变化。在以制造业企业利润总额为被解释变量的结果（2）中，可以看见各变量的系数符号和表2中的（3）相比较，仅技术因素的显著性以及人力资本的系数、显著性发生了变化，其余物质资本投入等五个因素的系数方向和显著性均保持一致。因此回归结果具有一定的稳健性。

（四）结果讨论

在以制造业总产值为代表的制造业经济创造能力的考察中，我们发现，物质资本投入、人力资本水平、劳动力投入、技术投入、出口因素、制度因素等对制造业经济绩效有正向驱动作用，且均通过1%水平上的显著性检验，而金融发展水平则对其有不显著的负向作用。可以看出，在对制造业总产值的驱动因素中，劳动力投入和人力资本的作用最大，物质资本投入和制度因素次之，出口因素再次之，技术投入的驱动力最小。这反映了我国现阶段的一个基本事实，即制造业的产出多依赖于劳动力的数量和素质，而技术的作用并不凸显。我国制造业的发展中劳动密集型产业有比较优势，而资本密集型特别是技术密集型产业的比重较小。这是由我国的基本国情决定的，一方面我国人口众多，劳动力资源十分丰富，需要发展劳动密集型产业解决就业问题，客观上造成了依赖劳动力数量增加产出；另一方面我国资本积累有限，技术水平也亟待提高，因而对制造业产出所起的作用不如劳动力大。至于出口因素，我国目前商品出口额的90%以上份额都属于制造业，从而拉动了制造业产出的增长。制度因素对制造业总产值的驱动作用也比较明显，即非国有化率越高的地区其制造业的总产值也越大，产权的变化带来生产积极性的提高。至于金融发展水平对制造业总产值的负向作用，可能是因为金融发展水平较高的地区一般经济发展水平也较高，地区其他产业对制造业发展存在“挤出”效应。

而对制造业企业利润总额为代表的制造业经济创造能力的考察中，我们发现，物质资本投入、人力资本水平、劳动力投入、技术投入、金融发展水平、出口因素、制度因素等对制造业经济绩效有正向驱动作用，除了劳动力投入这一因素不显著外，其余因素的结果均通过显著性检验。可以看出，在对制造业企业利润总额的驱动因素中，制度因素起的作用最大，其次是人力资本因素和资本投入，再次是技术投入和金融发展水平，而出口因素和劳动力投入的作用都较小。一般认为，私有经济的效率会高于国有经济，所以体现为产权变化的制度因素能够极大地促进经济效益的提高；人力资本水平较高的地区劳动生产率会相对较高；资本投入增加时，更容易达到规模经济；加大技术投入一般会开发出新产品，不但扩大了市场份额，而且新产品的利润率相对较高；金融发展水平高的地区使用资金的成本相对较低；这些因素均有利于利润的增长。但是我国出口的商品往往附加值较低，因此出口量的增加只能带来利润的微幅增长，而单纯依靠劳动力量的投入增加在劳动力成本不断上升的情况下，并不一定带来利润的提高。

四、结束语

基于上述的实证研究，物质资本投入、人力资本水平、技术资本投入、贸易因素，制度因素对制造业的经济创造能力有显著的正向促进作用，是制造业经济创造能力的驱动因素。劳动力投入对制造业总产值有显著的驱动作用，但对制造业利润总额的作用并不显著，金融发展水平并不能促进制造业总产值的增加，但对制造业利润的增长有显著的促进作用。这一结果启示我们应合理选择制造业的发展目标，并根据各驱动因素对实现既定目标所起的作用，有效的配置各项资源，充分发挥其效用，同时优化制造业发展的外部环境，使我国制造业能够稳步健康的发展。

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［责任编辑：程靖］

An Empirical Research on Driving Factors of Economic Creativity of Chinese Manufacturing Industry—Based on the Provincial Panel Data from the Year of 2001 to 2011

ZHANG Qian-qian1，JI Liang-yu1，LI Lian-shui2
（1.School of Economics and Management，Southeast University，Nanjing 210096，China；2.China Institute of Manufacturing Development，Nanjing University of Information Science&Technology，Nanjing 210044，China）

China is a big manufacturing country，the manufacturing industry is in the irreplaceable central position of the na⁃tional economy，and provides sufficient support and impetus for the long-term economic growth.The paper employs the Chi⁃nese provincial panel date during the year of 2001 to 2011，aims to find out the driving factors of Chinese manufacturing’s economic creativity.The results show that investment in physical capital，level of human capital，technology investment，ex⁃port factors and institutional factors have a positive effect on economic creativity of Chinese manufacturing industry，while the driving effect of labor input and level of financial development on the economic creativity varies with different proxy variables.

manufacturing；economic creativity；driving factor

F407

A

1007-5097（2014）09-0049-05

10.3969/j.issn.1007-5097.2014.09.010

2014-06-30

国家社会科学基金项目（11CJL065）；国家自然科学基金项目（71173116）；教育部人文社会科学基金项目（10YJC790169）；中国博士后基金项目（2012T50509；2011M500094）

张芊芊（1979-），女，江苏南京人，博士研究生，研究方向：制造业发展，创新管理；

季良玉（1988-），女，河南信阳人，博士研究生，研究方向：制造业发展，创新管理；

李廉水（1957-），男，江苏姜堰人，教授，经济学博士，研究方向：创新管理，制造业发展。