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东中西部经济增长速度与质量水平互动机制研究——基于金融资源配置效率和TFP的关联视角

2019-06-03杨友才陈耀文

山东社会科学 2019年5期
关键词:增长速度贡献率资源配置

杨友才 陈耀文

(青岛科技大学 经济与管理学院,山东 青岛 266100)

经历了改革开放近40年的高速发展,中国已经成为世界第二大经济体,发展速度之快令世界震惊。虽然中国速度享誉世界,但经济质量还有很大的提升空间。就目前发展状况看,由高速度发展向高质量发展的现实条件已经具备。首先,我国经济结构已经发生了巨大变化,消费代替投资成为经济发展的第一动力,中等收入群体的扩大提高了高质量产品和服务的需求;其次,供给侧结构性改革为高质量发展提供了政策支持;再次,活跃而富有效率的科技成长为高质量发展提供了技术支撑。但是,我国地域辽阔,人力资源、物质资源和产业结构在地区间的分布差异明显,尤其是改革开放初期实施的东部优先发展战略致使我国区域间的经济发展水平十分悬殊。尽管中央政府对欠发达地区实施了一系列的优惠政策扶持产业发展,但资源的局限使得中西部地区的发展速度远低于东部地区。

党的十九大报告指出,我国现阶段的发展仍是不平衡、不充分的,区域间的发展差异过大不利于国家的整体发展和综合国力的提升。那么,如何实现处于经济发展转型期的我国经济增长速度与经济质量水平同步提升呢?本文基于金融资源配置效率和全要素生产率(TFP)的视角,通过面板向量自回归模型(PVAR)探讨我国东中西部经济增长速度和经济质量水平互动机制的差异性,为提升东中西部经济协调发展水平,提高经济发展质量提供我们的政策建议。

一、经济增长速度与质量水平互动机制的相关理论

经济增长速度与质量水平互动机制的相关理论分析,主要从两个方面展开:一是金融资源配置效率、全要素生产率(TFP)和经济增长速度与经济发展质量水平的作用机制;二是东中西部经济发展差异及影响因素研究。

尽管全要素生产率(TFP)被广泛用作衡量经济增长的方式,但也有学者对此提出质疑。如有学者认为,导致国家长期增长的动力是技术创新而非TFP(易纲等,2003),傅晓霞等(2006)更是得出了是要素积累而非全要素生产率对经济发展造成了影响的结论。然而,随着经济受TFP的影响在1990年之后逐渐升高,很多学者认为随着时间推移,TFP将成为经济增长的主要原因。如张军、施少华(2003)通过对1952-1998年的数据进行实证研究发现,改革开放之后TFP对产出增长贡献率达到了30.0%,远远高于建国初期的13.6%水平,这一比重今后还会持续上升。Edward K.Y. Chen(1997)也认为,东亚经济增长源泉主要是来源于技术变化或全要素生产率(TFP),强调技术进步对经济增长的重要性。

改革开放40年,中国经济取得了巨大的成就,但区域间的经济差异也在不断扩大。不断扩大的区域差异不仅不利于资源的合理配置,而且对整个社会的长治久安也有负面影响(袁晓玲等,2010)。杨伟民(1992)以1978-1989年人均GNP为指标,对区域经济发展差异进行研究,认为改革开放十年以来的东部优先发展战略并没有从整体上扩大东中西部的收入差距,因此不必因缩小区域差距而改变这一战略布局。而魏后凯(1992)对此观点并不苟同,他认为不应该笼统地对改革开放以来的区域收入差距做出定论,这一差距在不同类型行业会呈现不同的格局,部分收入差异在缩小,而另一部分差异则在扩大。Lyons,T.P.(1991)在以国民纯收入为指标对区域经济差异进行测算时,同样得到了改革开放十年来中国区域经济发展差异日趋缩小的结论,但这一差异在1990年之后又逐渐扩大了。Kanbur et al.(1999)利用泰尔指数方法研究我国区域经济差异问题,他们发现改革开放以来我国区域经济差异呈现逐年增大的趋势,而且他们与Lyons,T.P.(1991)以1990年为界呈“U”型的经济差异结论并不相同,这可能是由于采用不同的数据和分析方法,得到了大相径庭的结果。考虑到2005年全国经济普查对GDP进行了修正,于是他们利用中国各省、市、自治区1980-2008年修正后的GDP数据,构建新的区域面板数据库对区域经济发展差异这一现象继续进行研究,结果表明,改革开放之初至20世纪90年代的区域经济发展差异以80年代为界呈“U”型,而进入新世纪之后这一差距又逐渐缩小。由于他们应用多种方法对这一指标进行反复测算,均得到相同的结论,因此他们的研究结论具有一定的借鉴意义。王炜、罗守贵(2014)利用31个省际数据对我国新世纪以来区域经济发展差异的研究结果显示,2000-2012年期间,全国范围内的经济差异有所缓解,但东、中、西区域内部的发展差异在显著变大。[注]王炜、罗守贵:《新世纪以来中国区域发展不平衡的变动研究——基于三个层次的区位基尼系数》,《上海管理科学》2014年第5期。上述分析表明,改革开放以来我国区域经济发展差异呈现先减小后增大再减小的趋势。

造成我国区域经济发展差异的原因是什么呢?王绍光、胡鞍钢(1999)在《中国:不平衡发展的政治经济学》一书中,从政治经济学的视角出发,认为资源禀赋、经济结构和人类福利等对中国地区差距造成了重要影响。王小鲁、樊纲(2004)则从发展的角度进行了解释,他们认为是改革开放期间市场导向的FDI以及民间资本流动在加速东部地区经济增长的同时扩大了地区差距。[注]王小鲁、樊纲:《中国地区差距的变动趋势和影响因素》,《经济研究》2004年第1期。杨爱平(2007)则认为,区域发展不平衡是分税制改革的结果,地方财政权的区域分化是导致经济发展差异的重要根源。[注]杨爱平:《地方财政权的区域分化:区域不平衡发展的一个解释视角》,《武汉大学学报(哲学社会科学版)》2007年第4期。

尽管既有文献对金融资源错配、全要素生产率(TFP)和经济发展之间已有很多深刻的研究,但大部分文献的局限也是明显的,即对经济发展水平指标的选取多是基于增长速度的视角。对此,本研究除了考虑增长速度以外,还对经济发展质量水平进行测度,这是出于我国发展方式由高速度发展向高质量发展转换的考虑。另外,以往对区域差异性分析多是将各个区域作为研究对象集合中的一个元素,以经济发展的差异程度作为一个综合指标进行比较,而本研究则将各个区域作为一个独立的集合,采用相同的指标和方法分别对各区域进行测算,通过比较各区域测量值的不同来达到区域差异分析的效果。

本研究的创新点:一是在测算金融资源配置效率时,使用了兼顾时间序列与截面数据的特性广义面板DEA模型,克服了传统DEA方法的缺点,使得测算结果具有可对比性;二是既往关于TFP对国民经济影响的研究多集中于TFP对经济增长速度的影响,却忽略了其对经济质量水平的影响,本研究充分考虑到了这一局限并对其影响机制进行了研究;三是本研究聚焦于我国东中西部经济增长速度和经济质量水平的差异性研究。

二、科学分析东中西部经济增长速度和质量与互动机制的内在联系

(一)指标选取

本研究样本数据为2000-2015年中国30个省份(因数据缺失,剔除西藏)的省际数据,并以2000年为基期进行折算。指标选取了金融资源配置效率、TFP、经济增长速度和经济质量水平等四个方面。[注]限于篇幅,各变量的测算结果从略,有兴趣者可向作者索取。

对金融资源配置效率进行测度时,本研究主要借鉴了常帅(2010)的研究思路,将金融业从业人数、金融机构贷款余额、政府财政支出额作为投入指标,选取金融业增加值作为产出指标,[注]常帅:《中国地区金融资源配置效率评价及其影响因素的实证分析》,暨南大学, 2010年。采用基于面板数据的广义DEA方法进行测算。对TFP进行测度时,采用基于DEA的Malmquist指数方法,借鉴傅晓霞等(2006)的指标,以各地区国内生产总值(GDP)为输出变量,劳动力与资本投入为输入变量,此外还考虑了时间趋势[注]时间趋势是利用年度自然序列表示,初始年份设为1。和国家制度水平因素。其中,地区制度指标借鉴贺小海等(2008)的研究思路选取了各地区工业总产值中非国有企业的比重、全社会固定资产投资中非国有经济的份额、外贸依存度和实际利用外资占GDP比重的指标,并通过主成分分析法将这四个指标合成为一个地区制度指标。[注]贺小海等:《我国银行业结构与经济增长的因果关系研究——基于分期省际面板数据的实证研究》,《产业经济研究》2008年第2期。经济增长速度指标我们以2000年为基期,以各地区的实际经济增长率来表示。经济质量水平指数构建我们参考魏婕(2012)等的研究方法,从经济结构、经济稳定性、福利与资源分配、要素使用效率、能源与环境约束等五个方面进行测算,[注]魏婕、任保平:《中国各地区经济质量水平指数的测度及其排序》,《经济学动态》2012年第4期。对经济质量综合指标采用因子分析法计算。

(二)模型估计与分析

平稳性检验与最优滞后阶数的选择。本研究选取了LLC和IPS两种方法进行了平稳性检验,并选取AIC、SIC、LR、FPE、HQ等五种方法选择最优滞后阶数。结果显示,东部地区的AIC、LR、FPE三种检验方法均显示3阶为最优滞后阶数;中部地区的AIC、LR、FPE三种检验方法均显示2阶为最优滞后阶数;西部地区的AIC、SIC、LR、FPE、HQ等五种检验方法均显示1阶为最优滞后阶数。[注]限于篇幅,各变量的测算结果从略,有兴趣者可向作者索取。

在对模型进行估计时,本研究利用前向均值差分法(Helmert)消除时间效应与个体效应。处理后分别将本研究的四个核心变量作为被解释变量,变量的滞后项作为工具变量,根据前文确定的滞后阶数建立PVAR模型。其中,蒙特卡洛仿真500次,得到回归结果。[注]限于篇幅,各变量的测算结果从略,有兴趣者可向作者索取。

1.东部地区回归结果显示,在东部地区对经济增长速度影响程度最大的变量是TFP,但随着时间的延长,影响程度逐渐减小且由正变负;增长速度自身存在着加强机制,尤其是在滞后一期系数显著达到了0.7857;尽管经济质量水平在滞后一期和滞后二期抑制了增长速度,但这种抑制性的作用不显著,且随着时间的延长情况会逐渐改善,体现在滞后三期的质量水平对增长速度有显著的促进作用。

对经济质量水平影响最大的变量同样是TFP,随着时间的推移效用逐渐降低,在滞后三期甚至变为了负向影响;经济质量水平受经济增长速度的影响较大,尽管作用方向有正有负,但其绝对值仍处于较高水平。

以上分析说明,在东部地区对速度和质量水平影响最大的变量都是TFP。在经济增长速度与经济质量水平的联动性方面,速度对质量的单向作用效果明显,而质量对速度的“反哺”作用则还有很大的进步空间。

2.中部地区回归结果显示,在中部地区,对经济增长速度影响最大的变量是TFP,随着时间的推移影响由负变正;经济增长速度在滞后一期存在显著的自我加强机制;经济质量水平的滞后一期对增长速度为负作用,其滞后二期作用为正;显著性由不显著变为弱显著。

对经济质量水平而言,其自身的滞后一期表现为显著地促进作用,二期变为负作用,但不显著。金融资源配置效率滞后一期对经济发展质量水平虽然为负但不显著,二期显著为正。经济增长速度滞后一期作用为负,滞后二期对质量发展水平为正,这表明经济增长速度在滞后二期提高了经济发展质量。

3.西部地区回归结果显示,在西部地区,经济增长速度在滞后一期对自身有着显著的促进作用,金融资源配置效率对经济增长速度的促进作用要小于其对经济发展质量水平的促进作用,且显著性也弱。经济增长速度和经济发展质量水平都存在显著的自我加强机制,在滞后一期时相互影响为负,但前者对后者的影响较大。

(三)脉冲响应函数分析

由于PVAR模型涉及的变量较多,难以解释各变量之间的互动关系,因此我们采用脉冲响应图来直观地刻画各变量之间的影响机制。脉冲响应函数是用来反映所建立的向量自回归模型中某一个变量的正交化信息对每一个变量的长短期影响,可以通过脉冲响应图反映各个变量的动态冲击情况。通过将所研究时间段进行分期考察,可以发现某一个变量对其自身与其他变量短期或长期的正负影响。脉冲响应函数图像横轴表示变量发生冲击作用的期数,纵轴则代表各个变量面对冲击所呈现的响应程度。图中的三条线中,实线表示为冲击效应,虚线表示为95%的置信区间,它可衡量一个变量受到另一个变量单位标准差的冲击后做出的短期、纯粹的影响。

图1 东部地区脉冲响应图

东部地区各变量之间的脉冲响应图波动不大,这可能与东部地区经济发展水平较高,经济体系发展完善有很大关系。但是,各脉冲响应图仍有细微的差别,经济增长速度和经济质量水平在面临任何变量的冲击时其波动方向都是相反的,这说明现阶段的速度与质量发展还不能兼顾(见图1)。要实现二者的协同发展,我国应加快供给侧结构性改革进程,破除无效供给,提高供给质量和资源的配置效率,以质量水平的提高为发展速度提供坚实的基础和后盾。

图2 中部地区脉冲响应图

与东部相对稳定的变量关系不同,中部地区由于经济体系的不完善以及资金相对欠缺,变量之间的互动机制表现为冲击后的波动较大(见图2)。

TFP对增长速度的冲击在初始达到了正向最大值,第1期结束达到了负向最小值。后期效用递减,在12期之后逐渐回到水平位置;金融资源配置效率对经济增长速度的冲击持续为负,在第5期达到了最小值,后期逐渐收敛,在考察期内速度波动范围始终不大;增长速度存在着显著的自我加强机制,对自身的冲击在第1期冲击就达到了最大值,而后效用递减,冲击持续时间较长,影响较大;配置效率对增长速度冲击持续为负,在第3期达到了最小值;质量水平对增长速度的冲击初始为负,在第1期达到了最小值,随着时间推移波动从第6期开始变为正向,但波动范围不大。

TFP对质量水平的冲击初始为负,在第1期达到了最小值,而后冲击逐渐变小,在第5期变为正向影响;配置效率对质量水平的影响持续为正,在第5期达到了最大值,波动情况在考察期内呈倒“U”型分布;增长速度对质量水平的冲击持续为负,在第5期达到了最小值,波动情况在考察期内呈“U”型分布;与增长速度的自我加强机制类似,质量水平也存在明显的自我加强效应,在初始期效应最显著,但随着时间的推移效用递减,第12期后收敛至水平。

在速度与质量的联动性方面得到了与回归结果类似的结论,即质量对速度的促进作用甚微,甚至出现了负向影响;速度对质量的影响在前期也不显著,第6期之后才显著为正。

TFP对经济增长速度的影响持续为正,在前四期影响逐渐加强,第4期之后效用保持不变;金融资源配置效率对增长速度的冲击持续为负,且效用逐渐加强,在第9期达到了最小值后保持不变;经济增长速度对自身的冲击持续为正在第1期达到了最大值,服从边际效用递减规律在第10期之后逐渐收敛至水平;经济质量水平对增长速度的影响持续为负,在第2期达到了最小值,后期效用递减,第12期之后逐渐收敛。

TFP对经济质量水平的冲击持续为负,在第2期达到了最小值,后期效用逐渐减小,并且冲击持续的时间较长;金融资源配置效率对质量水平的冲击持续为正,前期效用递增,在第7期达到最大值后保持不变;增长速度对质量水平的冲击在首期达到了最大值后效用递减,在第2期降为0之后保持水平,波动范围不大;质量水平对自身的冲击持续为正,同样遵循边际效用递减规律。

图3 西部地区脉冲响应图

西部的脉冲响应结果与东中部有着很大的不同(见图3)。首先,变量之间的冲击机制较为简单,大多是在冲击初期达到极值,后期效用递减,较少出现“U”型或倒“U”型和单峰左偏曲线。其次,部分变量受到冲击之后的较长时间里都无法恢复至均衡状态,反映了西部地区经济的自我调节能力较差。再次,在速度与质量的联动性方面也得到了与东中部完全不同的结论。质量对速度的冲击持续为负,速度对质量的冲击仅在前两期为正。

(四)方差分解

方差分解是通过分析不同变量的结构冲击贡献度来评估各变量之间的相对重要性。为了更精确分析金融资源配置效率、TFP、经济增长速度与质量水平的相互影响程度和长期互动关系,我们进一步对面板数据进行方差分解:[注]由于篇幅限制,测算结果未在文章展示,如有兴趣可向作者索要。

1.东部地区。所有的变量都存在着自我加强机制,在经济增长速度方面体现的尤为明显,但是,随着时间的推移效用递减最终达到稳定状态;除自身外,对经济增长速度影响最大的变量为金融资源配置效率和质量水平,随着时间的推移影响程度逐渐增大,第15期之后贡献率在稳态值附近波动;对质量水平影响最大的变量是TFP和经济增长速度,TFP的贡献率在各期差异不大,都处于0.067附近,经济增长速度的贡献率在考察期内呈递减趋势,最后趋于稳定值。

由此可见,质量水平对增长速度的影响随时间推移而逐渐增大,增长速度对质量水平的影响却呈递减趋势,说明在速度与质量的联动发展方面还有很大的进步空间。增长速度的提高可以为国家积累大量的财富,从而使得国家有足够的物质基础去改善公共设施和环境状况,由此提高质量水平;而质量水平的上升又为经济发展提供坚实的物质基础,资源可以流动到回报率最高的部门,同等投入下获得更高的产出,为增长速度提供动力。

2.中部地区。中部地区各变量之间也存在着自我加强机制,且比东部地区的加强作用更大,尤其是在金融资源配置效率和经济质量水平方面。

对经济增长速度影响最大的变量是TFP和经济质量水平,贡献率在经过15期的缓慢增大后逐渐趋于稳定水平。尽管东中部的经济质量水平对增长速度的贡献率都处于较高水平,但中部的贡献率普遍低于东部地区。

对经济质量水平影响最大的变量是金融资源配置效率和经济增长速度,其贡献率在前20期逐渐增大,20期之后趋于稳定值。尽管在初期中部地区增长速度对质量水平的贡献率低于东部地区,但是由于两个区域内贡献率的变化趋势不一致,在稳定期中部地区的贡献率还是超过了东部。

速度和质量的相互贡献率在考察期呈现相同的变化趋势,即先上升后保持稳定,但在任一时期,质量对速度的影响程度都高于速度对质量的贡献率。

3.西部地区。与中部和东部相比,西部地区各变量之间的影响因素更为分散,各变量对经济增长速度和质量水平的贡献率显著变小。这说明,西部地区的经济发展条件和基础设施还不完善,资源的使用效率和经济增长动力还有很大的提升空间,因此在整体水平上,西部的发展还是较为落后的。

在经济增长速度和质量水平方面,除了受到变量自身的加强机制影响,其他变量对其影响甚微。在速度与质量的联动性方面,二者的相互影响力在考察期内均呈现递减趋势,质量对速度的贡献率普遍低于同期的东中部地区,但速度对质量的影响程度却高于东中部地区。

(五)稳健性检验

面板向量自回归模型的分析结果可能会受向量中变量顺序的影响,因此上述分析结果可能是变量特殊顺序的产物。所以,为了避免分析结果的偶然性,本研究参照车维汉等(2009)的方法检测其他可能排序方式的模型稳健性。[注]车维汉、王茜:《1980-2006年东亚经济波动的原因——基于面板VAR的分析》,《财经研究》2009年第11期。通过考察各变量的相关性来判断各种排序的稳健性,调换相关性最大的变量排列顺序,再对比两种结果的差异性。

VAR模型残差的相关性检测结果显示,[注]限于篇幅,检测结果从略,有兴趣者可向作者索取。东部地区和西部地区,经济增长速度和经济质量水平相关性最大,而中部地区TFP和经济增长速度相关性最大。因此,我们分别将上述变量的排序进行调换后再做回归。

对变量重新排序后的测算结果显示,东部地区的差异主要表现在对经济质量水平的影响上,即金融资源配置效率对质量水平的影响占居主导作用,其他数值波动均很小,中西部地区测算结果变动不大。

综上所述,尽管重新排序后的方差分解结果与之前有所不同,但差异甚微。因此,可认为模型通过了稳健性检验,本研究中的测算结果是可信的。

三、东中西部经济关联机制差异和经济发展方向

本研究利用2000-2015年的省际面板数据,基于金融资源配置效率和TFP的关联视角,对东中西部经济增长速度和经济质量水平的互动机制进行了考察研究,并在运用PVAR模型分析的基础上比较了东中西部关联机制的差异。主要结论如下:

其一,东中西部的金融资源配置效率、TFP、经济增长速度与经济质量水平均存在着自我加强机制,即变量对自身的冲击持续为正,这种自我加强机制在经济质量水平方面体现的尤为明显。这说明,经济质量水平的提高是一个良性循环的过程,为现阶段的供给侧结构性改革提高经济发展质量提供了有力支撑。

其二,从脉冲响应分析来看,互动机制在东中西部的异质性主要表现在东中西部经济增长速度和经济质量水平之间的作用方向和变化趋势各不相同。

整体来看,西部地区的脉冲响应结果与东中部有着很大的不同。首先,西部地区变量之间的冲击机制较为简单,大多是在冲击初期达到极值,后期效用递减,较少出现“U”型或倒“U”型和单峰左偏曲线。其次,部分变量受到冲击之后的较长时间里都无法恢复至均衡状态,反映了西部地区经济的自我调节能力较差。再次,西部地区在速度与质量的联动性方面也与东中部地区完全不同。东中部地区表现为质量对速度的作用不显著,但速度对质量的促进作用明显。西部地区体现为质量对速度的冲击持续为负,速度对质量的冲击仅在前两期为正。

具体而言,东部地区变量之间的冲击反应较小,只有轻微波动,这或许是因为东部的经济发展较为成熟;中部地区的经济增长速度对经济质量水平的冲击持续为负,而经济质量水平对经济增长速度的冲击方向为先负后正;西部地区的冲击方向与中部存在很大差异,经济增长速度对经济质量水平的冲击持续为正,经济质量水平对经济增长速度的冲击持续为负。

其三,互动机制在东中西部的异质性还表现在变量方差贡献率方面。东部地区的经济增长速度受金融资源配置效率的影响最大,[注]为避免和结论第一条内容重复,此处只分析除变量自身外,其他变量对其的影响,而不考虑变量的自我加强机制。达到了0.6389,经济质量水平贡献率次之;经济质量水平主要受TFP和经济增长速度的影响。中部地区对经济增长速度贡献率最大的变量依次为TFP和经济质量水平,而对经济质量水平影响最大的变量为金融资源配置效率和经济增长速度。西部地区的经济增长速度主要受经济质量水平的影响,经济质量水平对经济增长速度作用同样显著。

尽管在东中西三大区域内部,经济增长速度和经济质量水平对彼此的贡献率都较其他变量更明显,但是在不同区域间仍有较大差距。在稳定期,尽管经济增长速度对经济质量水平的贡献率在不同区域间差异不大,但质量水平对增长速度的贡献率却大不相同。东部地区的贡献率达到了0.563,中部地区为0.223,而西部地区仅有0.0522。这说明,在经济增长速度与经济质量水平的联动性方面,中西部地区和东部地区之间还有较大的差距。

综上所述,由于东部地区变量之间的冲击效应不显著,经济发展较为完善,且考虑到TFP和金融资源配置效率已达到了瓶颈期,因此,东部地区应积极寻找新的动力以促进经济发展,重视科技创新,发展核心技术,适应科技含量高的集约型经济发展方式。尽管中部地区的经济增长速度与东部差别不大,但金融资源配置效率还存有很大的进步空间。因此,中部地区需要在重视技术的同时优化产业融资结构,将资本投入到回报率最高的行业,以实现资源的充分利用。针对西部地区出现的增长速度和资源配置效率双低现象,西部地区需要进行积极的金融结构改革,提高中小企业的融资水平,以市场经济盘活西部经济发展局面。

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