要素供给结构性失衡与经济发展动力转换研究

侯晓东

（河南财经政法大学 经济学院，郑州 450046）

0 引言

新常态下中国经济更需注重经济发展质量与效益，经济发展动力结构要实现从短期总量需求刺激向更长期供给侧结构性改革转换。供给方面，经济发展正面临劳动力红利消失、土地等资源及环境要素供给强约束，产能过剩及高端消费品有效供给不足。从需求角度看，拉动经济增长的三驾马车消费、投资、进出口对经济驱动作用减弱，表现为居民消费乏力、内需不足，投资结构失衡及外需持续低迷，现阶段经济增长放缓其本质是经济结构性改革与调整。通过供给侧结构性改革改造传统动能，创新驱动培育经济发展新动能进而促进经济可持续发展成为学界共识。

综合相关研究文献，发现大都集中在全要素生产率对经济增长影响实证测度，偏重从量的角度分析劳动、资本、技术及人力资本对经济增长作用机理及静态比较分析。较少从要素供给效率结构视角对生产要素与经济发展动力进行深入研究。随着我国经济进入中高速增长新常态，经济发展动力结构加速调整，本文通过对全要素生产率实证分析，分析新常态下全要素供给结构失衡现状及要素供给结构性优化调整，认为要素供给结构性创新是实现要素供给高端化、智能化，进而提高全要素生产率的关键路径，提出创新驱动要素供给侧结构性改革转化为新常态下经济发展新动能政策优化路径。

1 要素供给结构对经济发展贡献度实证分析

梳理要素驱动宏观经济发展历史及相关经济理论可以看出不同的经济发展阶段需要不同的生产要素组合，各生产要素对经济发展贡献度随经济发展不同阶段而有所差别。

1.1 数据来源及测算方法

为了探究各要素供给对经济发展的贡献度，在已有文献研究的基础上，利用我国30个省份1996—2015面板数据，利用并创新柯布-道格拉斯生产函数及索洛余值法，对我国各区域全要素生产率进行测量，从要素供给结构视角实证分析各生产要素对我经济发展的贡献度，实证沿用索洛余值思想即:全要素生产率增长=产出增长率-要素增长率。选取全国各省数据进行要素供给分析，更能体现经济增长要素供给空间结构，由于西藏年鉴数据缺失，样本采用30个省份面板数据估算全要素生产率。

1.2 变量选取与模型设定

假定规模报酬不变的生产函数为柯布-道格拉斯生产函数：

在规模报酬不变的假设下，α、β分别表示资本平均产出份额与劳动平均产出份额，且α+β=1。总产出Yit代表国内生产总值，以1994年为基期对相关数据进行可比性调整。其中：Ait表示i省t年全要素生产率，劳动投入量Lit采用历年全社会就业人数指标，全社会资本存量Kit采用固定资产永续盘存法测算得出，测算公式为：

其中,Kit表示i省t年实际资本存量，Iit表示以第i期实际价格水平计价的i省t年资本存量，Pit表示i省t年价格指数，对固定资产投资价格指数折算为以1994年为基期的可比价格，δ为资本折旧率，根据经验数据与我国实际情况定为5%。

对生产函数方程（1）进行整理得到：

根据最小二乘法原理对式（3）进行回归分析，估算出α、β的值，进而计算得出全要素生产率,在上述计算基础上，对式（3）求解全要素生产率增长率，得到：

进而求得劳动、资本及全要素生产率经济增长贡献率。

1.3 实证分析及回归结果

首先对原始面板数据进行对数化处理并剔除物价水平波动影响，分别对面板数据进行单位根LLC检验、单位根Fisher-ADF检验及单位根Fish-PP检验。平稳性检验表明上述变量均通过了检验，数据变量平稳进而可以对要素变量进行面板回归分析。其次，对上述平稳数据进行hausman检验，确定采用固定效应模型。根据以上检验，采用最小二乘法（OLS）进行固定效应面板回归分析，得到以下回归结果：

根据检验结果可以看出，各参数回归结果显著并通过自相关检验，将资本供给弹性α=0.673143代入式（4），可以计算出我国及30个省（市、自治区）1996—2015年全要素生产率及各要素供给对经济发展的贡献度。

表1显示各要素供给比例结构与要素对经济发展贡献度，资本对经济发展贡献要大于劳动及其他全要素对经济发展贡献度。数据显示在1996—2015年度,资本要素投入对宏观经济贡献度达到66.01%，劳动要素对经济增长贡献度为20.96%，全要素对经济发展贡献度为13.07%，数据表明近几年我国经济增长主要还是依靠投资驱动型。

表1 要素供给比例结构及要素对经济发展贡献度分析表

表2进一步分析了各要素区域供给结构及要素对经济发展区域贡献度。数据表明，全要素生产率存在较强的区域差异性，东部地区全要素生产率要大于中西部地区，东部地区全要素贡献度也相应高于中西部地区；中西部资本与劳动对经济发展贡献度要略大于东部地区。

表2 要素区域供给结构与经济发展贡献度分析

2 全要素供给与经济发展动力结构实证分析

现阶段我国技术供给结构性失衡主要表现为“模仿性创新”与“突破性创新”之间失衡。改革开放初期，由于我国经济发展水平较低，劳动力、技术等生产要素低端化供给，为解决技术供给严重短缺，只能通过模仿创新推动技术进步。随着近年来综合国力提高与企业创新意识、创新能力不断增强，加上我国产权制度与产权环境完善优化，核心技术突破性创新成为促进产业结构转型升级、经济发展新旧动能转化的现实选择与关键路径。然而由于长期以来对模仿创新技术供给方式产生路径依赖，我国产业原创性技术创新能力较低，关键领域核心技术没有取得突破，重大技术攻关及突破性科技成果难以形成，产品技术创新附加值处于全球产业链、价值链低端。我国技术结构表现为模仿性创新、低端创新供给多而突破性创新、高端创新供给少，从而导致技术供给结构性失衡。

2.1 数据来源与变量设定

考虑到变量数据的完整性及时间跨度合理性，选取1997—2015年除西藏外30个省（市、自治区）平衡面板数据进行实证分析。相关变量设定及计算方法如下页表3所示，各变量描述统计计算结果如下页表4所示。

2.2 面板门限模型设定及估计

为证明随着经济发展水平与要素比较优势变化，模仿

表3 模型变量设定及计算方法

表4 各变量描述性统计计算结果

性创新与突破性创新对经济发展贡献是一个动态变化非线性过程。基于Hansen（1996,1999,2000）固定效应面板门限回归模型，本文提出存在一个门限面板回归模型：

其中，yit是被解释变量，xit作为解释变量是一个m维列向量，μi为“门限变量”，门限变量可以是解释变量xit当中的一个回归变量，也可以作为一个独立变量。γ为门限值，用于样本分组，ϕi(γ)=[μi≤γ] 为概率函数，当 μi≤γ时，φi(γ)=1，否则值为0。Controlit为模型控制变量，μi为不可识别效应，eit为残差项。

2.3 门限面板模型估计结果分析

（1）各变量单位根检验

对各变量进行LLC面板单位根检验，检验结果显示，大多数原始对数序列数据存在单位根即非平稳；对原始对数序列进行一阶差分处理后，各变量单位根消除，各变量显示均为平稳序列。

（2）门限个数及门限值估计

使用各变量差分后的平稳序列对式（1）进行估计，首先对门限变量各地区人均GDP进行整理排序，以人均GDP（PCG）为门限值对模型进行顺序估计，根据残差平方和最小原则确定门限估计值。其次，通过比较检验统计量及其临界值进一步检验门限效应存在性。人均GDP门限效应检验结果如表5所示。

通过对面板数据人均GDP进行门限效应检验，得出单门限检验估计值为35793。由表5可以看出其F统计量对应的P值为0.001，在1%临界值水平显著，故拒绝原假设H0：不存在门限效应，说明单门限检验真实有效。在此基础上，固定第一个门限值对人均GDP进行双门限检验，检验结果表明其F统计量对应的P值为0.162大于10%临界值，故接受原假设H0，即双门限检验不存在门限效应。因此，最终确定只有唯一门限值35793。

表5 人均GDP门限效应检验结果

表6 面板门限回归结果

从面板门限回归结果可以可出，判定系数拟合优度在0.6以上，说明该模型具有较好的解释力，F统计量检验值显著。同时，由回归系数显著性可以表明核心解释变量存在着较明显的面板门限效应。通过对被解释变量区域实际经济增长率与核心解释变量的进一步分析可以得出，人均GDP达到35793元将成为模仿性创新与突破性创新选择路径拐点。

如果经济发展处于较低水平（即区域人均GDP低于35793元），由表6可以看出，模仿性创新在这一区间对区域经济增长具有显著正向促进作用（回归系数为0.2117）；而突破性创新在该人均GDP增长区间对区域经济增长呈现显著负相关（回归系数为-0.1352）。这一回归结果产生的原因是由于在经济发展初期，一方面由于生产要素如人力资本积累有限、科学技术发展水平结构不均衡，导致突破性创新与社会创新基础环境脱节。另一方面，由于模仿性创新机会成本较小，能充分利用技术创新后发优势并借助先进国家“技术外溢”效应，加快区域经济创新主体适应性形成，进而促进区域经济可持续发展。

随着经济发展水平与产业转型升级阶段性跃迁，当人均GDP超过临界水平35793元，突破性技术创新与模仿性技术创新对区域经济增长驱动作用开始发生变化，突破性技术创新由过去与经济发展负相关转变为对经济发展正向促进作用（回归系数为0.1121），而模仿性创新由于全球价值链低端锁定、边际机会成本递增，模仿性技术创新对经济驱动作用减弱（回归系数为0.0094）。因此，该阶段突破性技术创新对经济增长贡献度要大于模仿性创新，技术供给最优结构应从模仿性技术创新向突破性技术创新转变。

2015年我国人均GDP为5.2万元（约为0.76万美元），已经进入等中等偏上收入国家行列。根据回归结果，当人均GDP达到35793元（约为0.53万美元），即2011年（“十二五”）前后，由于创新驱动产业结构加速转型，相应要求技术供给结构实现优化跃迁。

（3）模型稳定性检验

根据面板门限回归模型的估计结果，证实了在不同经济发展水平与发展阶段条件下，我国技术供给结构的动态演进规律与区域经济发展非线性关系及相互作用机理。为消除模型中由于解释变量与随机误差项相关内生性问题以及由此而导致估计结果偏误，需要对设定模型进行稳定性检验。为此，本文借鉴Kremer（2012）处理方法，对门限变量全要素生产率水平（TFP）采用GMM（广义矩估计）法重新进行估计，估计方法及步骤同上，估计结果如表7所示。

表7 全要素生产率TFP门限效应估计结果

由表7全要素生产率TFP门限效应估计结果表明模型存在两个门限值,以全要素生产率滞后1期和2期为工具变量，参考Hansen（2009）运用2SLS方法对门限值进行估计，得到两个门限值：0.951和1.092。在上述估计结果基础上,分别以主要解释变量模仿性技术创新（ITI）与突破性技术创新（BTI）滞后1阶和2阶作为工具变量对门限分段值进行面板GMM估计，估计结果如表8所示。

以衡量技术水平的全要素生产率（TFP）为门限，对模仿性技术创新与突破性技术创新与区域经济增长之间关系进行分析，面板门限GMM估计结果显示：主要解释变量与控制变量对被解释变量矩估计大部分显著，判定系数0.5以上表明拟合优度良好，工具变量通过Sargan检验，说明工具变量选取有效性。由上述估计结果可以得出：随着一国或地区全要素生产率水平及结构的动态演进，要求技术供给结构有相应的适应性。即在要素供给水平处于较低水平区间时，选择模仿性技术创新对区域经济增长的贡献较大（回归系数为3.0104）；相反，随着资本、劳动力等生产要素供给水平的提高，模仿性技术创新对经济增长的贡献度呈现边际递减，而突破性创新对经济增长贡献度逐渐呈现上升态势。与之前回归结果相类似，该矩估计结果证实了在不同要素禀赋水平与结构条件下，我国技术供给结构的动态演进规律与区域经济发展非线性关系及相互作用机理。

表8 面板门限GMM估计及稳健性检验

3 结论对及对策建议

第一，要素供给比例结构不均衡。实证结果表明，在各要素供给中资本要素供给比例较大，投资增长率呈上升趋势，有效劳动力供给近几年呈下降态势并出现负增长，以技术、人力资本为代表的全要素供给比例增长幅度较小。究其原因，一方面在于经济发展过度重视资本积累，随着储蓄率提高投资率大幅增加，经济增长动力主要依靠短期投资刺激，尤其是在2008年发生全球金融危机后，政府采取了强投资刺激政策，政府大规模投资加上超宽松货币政策导致投资过快增长，相应带来产能迅速扩张。另一方面，随着我国工资水平不断提高，廉价劳动力的比较优势在逐渐消失，特别是技术含量低、劳动密集型企业收到冲击较严重。此外，以生产技术与人力资本为基本特征的全要素生产率水平较低，全要素供给结构突出表现在企业技术研发创新能力较低、人力资本要素高端供给不足。

第二，区域要素供给结构不均衡。要素供给区域结构不均衡主要表现为相对于东部发达地区，中西部全要素供给不足，全要素生产率较低。中西部地区制造业及技能型人才等软实力要素驱动经济发展动力不足，区域发展很大程度上依赖投资驱动与低成本劳动力等初级要素，要素供给结构不均衡，要素流动性及配置效率较低导致全要素对经济发展贡献度不高,创新科技成果转化与技术创新能力弱,中西部地区应以承接产业转移为契机,提高自主创新能力,发挥在劳动力、土地及自然资源等生产要素供给基础上的组合比较优势，为区域经济增长提供持续动力支撑。

第三，要素对经济发展贡献度比例结构失衡。从要素对经济贡献度来讲,各要素供给对经济发展贡献度结构比例不均衡，资本投资对经济发展贡献度达到65%以上，劳动要素贡献度达到20%，而全要素对经济发展贡献度不足15%。新常态下,投资刺激总需求驱动经济增长传统动能正在减弱，以全要素生产率提高为核心的经济增长新动能尚未形成。扩大内需不能仅依靠投资，资本要素投入过多就会导致经济增长结构失衡，目前导致我国经济下行主要因素就是经济结构性失衡，结构失衡深层次原因就是生产要素供给结构以及要素对宏观经济贡献度比例结构失衡，通过提高全要素生产率进而形成全要素驱动经济发展的动力机制。