基于乘数模型的贵州省部门产出的减贫效应研究

曾硕

摘要：文章在贵州贫困状况的背景下以，贵州省2007年投入产出表的数据为基础编制了贵州省2007年宏观SAM，并运用MATLAB进行SAM乘数分析，列出了对贵州省经济增长做出主要贡献的部门。结果表明，作为农业大省，贵州省减贫效应最大的部门显而易见是农业部，服务业和制造业部门位居第二，工业部门的减贫效应较小，特别是对劳动力的技术性要求较高的部门，这就要求贵州省要加大对贫困劳动力技能培训的力度。

关键词：部门产出；社会核算矩阵；乘数分析；减贫

一、引言

不管是在发达国家还是在发展中国家，贫困一直影响着国内经济的发展并且在一定程度上对增加国家在国际上的竞争力有不利影响。中国作为发展中国家受历史、地理等因素的影响，东部西部经济发展长期处在不平衡状态并且贫富差距大，2016年我国基尼系数达到0.465，比2015年有所提高，仍高于国际警戒线0.40，社会收入分配不平均，这也给“十三五”带来了减贫的紧迫性。减缓贫困的最主要有效途径是加快经济增长，影响程度主要表现在经济增长所带来的收入在本地区的贫困人口与非贫困人口之间的分配情况。具体而言，若某地区经济增长使得最贫困人口的收入占比增加，那么贫困人口的收入增长就会快于居民平均收入的增长，减贫程度就较大；如果经济增长使得最贫困人口获得的收入占比减少，贫困人口收入的增长就会慢于本地区平均收入的增长，贫困程度就会更加严重。此外，经济增长的减贫程度也会多少受到该地区的产业结构与地理等因素的影响。位于我国西部地区的贵州省交通闭塞，经济区位偏远，一直是我国西部地区甚至全国经济比较落后的省份，通过调整并优化产业结构，提高产业发展能力带动经济增长的能力，是贵州贫困地区的出路，对于减缓贵州贫困问题具有至关重要的作用。

二、贵州省贫困状况与产业发展状况

（一）贫困状况

从全省看，2016年贵州省的88个县中贫困县有50个，贫困县比例高达56.8%，但是相比于2015年，有5个县摘掉了贫困县的帽子，由此可见，贵州省的贫困程度有所减缓，这与“十二五”期间国家对贵州省的重视和全省人民的共同努力息息相关。从全国看，在全国592个贫困县中，贵州省则占了高达8.4%的比例。贵州是少数民族聚居的省份，在50个贫困县中，少数民族贫困县就占了36个而且分布在贵州省的不同州市中。从以上数据能看出，贫困波及范围广、程度深是当前贵州省贫困的主要特性。

经过国内外的长期实践，得出了一致的结论，整个世界的贫困人口分布在农业上的要占大多数的比例。贵州省的状况就足以说明，作为中国的农业大省贵州的农村人口占全省总人口的83.6%。《2015年贵州统计年鉴》记录农村贫困人口为623万人，贫困发生率为18%，远高于全国贫困发生率。2015年城镇居民可支配收入24580元，农村人居民可支配收入7387元，均远低于全国平均水平31195元和11422元，并且与全国平均水平的差距还有进一步拉大的趋势。

（二）产业发展状况

贵州的自然资源比较丰富，但由于地理区位偏僻，交通不便，喀斯特地形地貌复杂，自然生态系统脆弱，导致各种自然资源的开发难度较大，不利于省内产业发展。西部大开发和“十二五”规划以来，贵州省的产业结构在慢慢优化中转变为目前的“三二一”结构。据统计，贵州省的第三产业增加值为5251.15亿元，比“十二五”之前上涨了1968.4亿元，占贵州省GDP比重达到44.7%，形势较可观。但是贵州的第一产业比重在全国处于前列，并且农业就业比重过高，农业的劳动生产效率较低，使得農村人口的收入水平普遍较低，因此这也是贵州贫困人口占比重居高不下的重要原因之一；同时，由于贵州的农业发展水平落后，城镇居民收入与乡村居民收入的差距再一定程度上得不到缩小。第二、三产业虽然产值快速发展，但是对于省内劳动力向外省流动较大，造成缺乏优质劳动力的现象；同时由于产业结构没有遵循比较优势原则，导致三次产业整体生产效率不高，并且缺乏竞争力。

贵州省在西部大开发战略中处于重要地位，加快该省经济发展，减缓当地贫困问题，对西部地区乃至全国实现2020年全面脱贫战略目标具有重大意义。

三、SAM乘数模型构建

SAM 表的数据主要来源于贵州省2007年投入产出表。首先，根据2007年中国宏观SAM账户确定了贵州省宏观社会核算矩阵的各个账户：商品、活动、要素——劳动、要素——资本、城镇居民、农村居民、企业、政府、国外、国内其他地区、固定资本形成、存货变动、汇总，共13个；其次以贵州省2007年投入产出表为基础，结合贵州统计年鉴和中国税务统计年鉴查询各个账户所需要的数据；最后，根据实际情况对 SAM 的账户进行细分。

仅从宏观SAM中的信息还无法得出进一步研究的有效信息，那么需要将SAM中的账户进行细化分解。本文参照贵州省投入产出表中的部门划分将“商品”和“生产活动”账户划分为 11 个部门即农林牧渔业，煤炭开采和洗选业，其他采矿业，制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业，交通运输、仓储及邮电通信业，商业饮食业，金融业，其他服务业，卫生、社会保障和社会福利业，这些部门所形成的矩阵即为微观SAM。 利用宏观和微观两个SAM可以充分分析不同产业对居民收入的影响，为进一步分析产业发展对居民贫困的包容度打好了基础。

（一）构建SAM乘数模型

构建乘数模型，首先要将账户分为内生和外生账户，外生账户的指定确保了乘数矩阵的可逆性。外生账户有政府部门、资本账户和国外账户；内生账户有生产部门（生产活动和商品）、要素和家庭（私人部门）。

SAM的内生账户之间的交易（以矩阵表示）可以表示为方阵An和对角阵y^的乘积：yn=Anyn+x=（I-An）-1x=Max，其中，

根据Pyatt and Round（1979），可以更直观地将乘数矩阵分解成4个部分：endprint

Ma=I+（Ma1-I）+（Ma2-I）Ma1+（Ma3-I）Ma1Ma2=I+T+O+C

这4部分分别代表：初始的注入；转移乘数效应的净贡献；开环或交叉乘数效应的净贡献；循环或闭环乘数效应的净贡献。在基于固定价格的乘数分析基础下，可以得到Ma（账户乘数），T（转移效应），O（幵环效应），C（闭环效应）的值。

（二）基于2007年贵州省11部门的SAM乘数分析

鉴于数据的可获取性和为了便于研究，将外生账户中的国外账户和国内其他地区账户合并为省外账户，其中外生账户包括政府账户、省外账户、固定资本形成账户和存货变动账户。本文根据已完成的贵州省社会核算矩阵，运用MATLAB软件，得出以下数据结果。如图1所示。

通过测算结果可以看出，活动内部互相影响非常大，活动账户受到冲击对政府和居民影响也非常大，但对要素中的资本没有影响。要素中的资本不容易受其他账户影响。当外部带来冲击时，活动账户受到影响最大，对居民账户中居民几乎没有影响，其他影响比较小。一般而言，测量贫困的方法决定着生产部门对贫困人口的影响。作为农业大省，贵州省减贫效应最大的部门显而易见是农业部，服务业和制造业部门位居工业部门的减贫效应较小，特别是对劳动力的技术性要求较高的部门，这就要求贵州省要加大对贫困劳动力技能培训的力度。

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（作者单位：贵州大学经济学院）endprint