需求要素拉動經濟增長省際差異性分析

[摘 要] 在中國不同省區市，需求要素拉動經濟增長作用的程度不盡相同。文章著重研究影響需求要素拉動經濟增長作用發揮的主要因素，運用因子分析、聚類分析和回歸分析后得出以下基本結論：整體上看，消費拉動和科技促進因子是需求拉動經濟增長作用發揮的最大影響者，其次為外需拉動因子、政府干預因子和市場發育因子。在東部省區，消費拉動和科技促進因子、外需拉動因子的影響作用更為顯著，而中西部地區政府干預因子影響作用則更加明顯。由于需求要素拉動經濟增長的省際差異性，因而其政策含義也不相同。

[關鍵詞] 需求要素；拉動增長；差異性

[中圖分類號]F120.3 ［文獻標識碼］ A [文章編號]1673-0461(2011)09-0009-07

一、引 言

國際金融危機爆發后，以資源消耗和需求拉動為支撐的經濟增長模式受到巨大沖擊。“十二五”時期，中國將面臨全新調整的世界經濟增長模式。為應對金融危機，保持經濟平穩持續增長，中國采取了一系列擴大內需的政策措施，促使中國加快內需型社會的發展。但是，中國地域遼闊，受區域經濟發展水平、區位環境和要素稟賦的差異性等諸多因素的影響，需求內部結構因素對經濟增長的拉動作用省際是否一致？這種作用發揮的影響因素有哪些？各項指標因素對各省區影響程度如何？本文試圖從需求要素拉動經濟增長實現機制出發，對這些問題給出明確的回答，并希望為相應政策措施提供一種新的思路。

學術界關于中國需求拉動經濟增長領域的研究主要集中在兩個方面：一是需求各要素與經濟增長之間關系的研究。Kwan等（1999）通過外生性研究框架研究表明：中國的固定資產投資是決定經濟增長的主要動力[1]。但劉金全等（2002）研究結果顯示中國固定資產投資和GDP之間存在較強的當期相關性，但不存在顯著的Granger影響[2]。張耿等（2006）、吳先滿等（2007）研究表明，我國轉型期以來總消費的波動應主要歸于居民消費行為的轉型，但近年來我國消費需求不足，消費對經濟增長拉動力弱化的局面不斷加劇[3] [4]。畢玉江（2010）研究指出，消費增長率和經濟增長率之間存在正向關系；城鎮居民消費是經濟增長的格蘭杰原因，但農村居民消費并不滿足這一結論[5]。Kwan and Cotsomitis（1990）、李軍（2001）通過實證研究表明：中國的出口與經濟增長存在長期穩定的均衡關系，為雙向因果關系，但不同時期相關性不同[6] [7]。林毅夫等（2003）研究表明出口的增長除了能夠直接推動經濟增長之外，還對消費、投資、政府支出、進口造成影響，進而間接刺激經濟增長[8]。Qiao Yu（1998）、劉學武（2000）研究表明：中國消費、投資、進口和出口與經濟增長之間存在長期均衡關系，投資影響作用最為顯著，表明中國經濟增長的粗放型模式[9][10]。但李金壘（2009）研究指出，在長期，資本形成總額對經濟增長的影響顯著；而短期內，需求各要素對經濟增長均有顯著影響[11]。二是需求結構變動經濟增長效應的研究。劉迎秋（1991）研究表明：消費誘發投資、需求結構變動牽動供給結構變動和供給增長的產出效應[12]。國家統計局綜合司課題組（1997）、羅國勛等（2001）研究結果表明：投資需求急劇擴張對國民經濟發展起主導作用，我國經濟發展主要由投資需求及消費需求拉

動[13] [14]。但熊必琳等（2007）指出，投資需求的快速增長引發了諸多問題，且消費需求增長不明顯[15]。尹碧波等（2008）研究指出有效需求結構失衡問題的根本原因是資本存量與收入流量之間比例的失調，導致功能性收入分配差距越來越大[16]。

可見，由于分析模型、樣本時段、經驗變量以及研究方法選取等方面的差異，導致研究結果存在較大差異。但從現有研究結果看，對需求要素拉動經濟增長作用省際差異性研究尚未見到，鑒于中國省際經濟異質性和要素稟賦差異性較大，采用因子分析、聚類分析和回歸分析方法，分析需求要素拉動經濟增長作用發揮的影響因素，并對中國各省區影響因素的差異性進行分析。

二、指標體系構建

McCombie（1985）從傳統的凱恩斯模型出發，在沒有引入國際收支平衡約束的情況下提出了一個需求拉動經濟增長模型為[17]：

Y=（1/K）（ωCC+ωI I+ωGG+ωXX+ωM M）

其中，Y代表GDP的增長，C、I、G、X、M分別代表自主性消費、投資、政府支出、出口和進口的變化；ωC、ωI、ωG、ωX、ωM分別代表自主性消費、投資、政府支出、出口和進口在GDP中所占比例。按照該模型，需求要素增加將導致GDP增加ω/K倍。

根據McCombie的理論模型和Thirlwall的理論分析①[18]，選取了下述16個指標以反映需求拉動經濟增長作用發揮的影響因素，這些指標包括了自主性消費、投資、政府支出、出口、進口、技術進步、市場發育等方面。指標具體設置為：①人均城鄉居民人民幣儲蓄存款年末余額（X1），反映城鄉居民收入穩步增長情況和未來消費支出儲備狀況；②人均居民消費支出（X2），反映城鄉居民整體上的消費水平；③農村居民人均純收入（X3），反映農村居民的平均收入水平；④城鎮居民人均可支配收入（X4），反映城鎮居民家庭可以用來自由支配的收入水平；⑤綜合科技進步指數（X5），即2008年全國各省區市科技進步統計監測結果中綜合科技進步水平具體指數，該指標能夠綜合反映科學和技術進步對經濟增長的貢獻率；⑥技術成果市場化（X6）②，綜合反映年度技術成果成交額、RD人員向國外轉讓專利使用費和特許費；⑦出口總額（X7）；⑧外貿出口依存度（X8），反映各省區市的經濟開放程度；⑨進口總額（X9）③；{10}人均利用外資額（X10）；{11}國有經濟投資占總投資比重（X11），反映國有經濟投資的規模和結構，也從投資的角度反映了國家控制力的作用；{12}轉移支付和補貼占GDP比重（X12），反映政府對國民福利水平提高的貢獻度，也反映了政府在公共管理領域的作為；{13}政府投資占GDP的比重（X13），反映政府投資在整個國民經濟中的影響；{14}投資效果系數（X14）④，反映投資規模、投資效益和經濟增長之間的關系；

{15}全社會固定資產投資額占GDP比重（X15），反映固定資產投資規模、結構、發展速度和投資效果；{16}萬人擁有NGO數（X16）。NGO是市場經濟中各種利益協調的重要力量。市場化程度越高的地方，NGO就越發達。采用該指標反映市場力量推動和調節經濟增長的情況。另外，對于因變量經濟增長的測度，絕大多數學者采用人均GDP。雖然這一指標有其局限性，但相對而言，它具有較好的系統性和可比性，能綜合反映一定區域經濟發展水平。因此，采用各省區市的人均GDP反映各省區市經濟發展水平。

選用2008年我國31個省區市上述16個指標的截面數據。數據來源于以下三個途徑：一是國家統計信息發布網站，中國統計信息網（www.tjcn.org）；二是國家官方網站，國家統計局（www.stats.gov.cn），科技部網站（www.most.gov.cn）；三是文獻圖書資料，《中國統計年鑒》（2009）、《中國科技統計年鑒》（2008-2009）等。

三、實證分析

由于解釋變量數目較多，且它們之間存在著相關性，采用因子分析法研究眾多變量之間的內部關系。通過構造因子模型，將原始觀察變量分解為因子變量的線性組合。這些因子能夠在保證反映原始變量的絕大部分信息的同時實現數據維度的降低。標準化變量Xi與眾多因素之間的關系可用相互獨立的因子F和特殊因子μ線性表示，因此模型的表達式為：

Xi=ai1F1+ai2F2+……aimFm+?滋i

其中，i=1，2，……，p，p為觀測變量數，m為主成分數，a為觀測變量和主成分之間的相關系數，也稱為因子載荷，?滋為殘差。

本文運用SPSS16.0對原始資料矩陣進行采樣充足度KMO檢驗，其值為0.797，屬于可接受范圍。同時，球形Bartlett檢驗結果顯示近似卡方值為591.689，自由度為120，檢驗顯著性概率為0.000。因此，各因素之間相關性比較顯著，適合進行因子分析（見表1）。

表1 KMO 和 球形Bartlett檢驗結果

計算相關系數矩陣的特征值和相應的特征向量，然后得到公因子解釋方差百分比，見表2所示。

由表2結果顯示，經提煉和轉置后，16個影響因素指標重構成5個維度的主要解釋成分。第一個主因子的特征值為9.044，貢獻率為56.523%，旋轉后的貢獻率為39.766%；第二個主因子的特征值為2.132，貢獻率為13.325%，旋轉后的貢獻率為16.604%；第三個主因子的特征值為1.239，貢獻率為7.743%，旋轉后的貢獻率為15.085%；第四個主因子的特征值為1.022，對所有因素的解釋力度為6.386%，旋轉后的貢獻率為10.441%；第五個主因子的特征值為0.757，對所有因素的解釋力度為4.731%，旋轉后的貢獻率為6.812%。以上5個主因子的累積方差貢獻率和矩陣旋轉后的累積方差貢獻率均達到88.709%，遠大于70%的臨界點。因此，這5個主因子具有代表初始影響因素的優良性，同時具備線性回歸所要求具備的獨立性特征。

為了更好地解釋各個主因子的含義，將因子載荷矩陣進行方差最大正交旋轉，旋轉后的因子載荷矩陣如表3所示。

根據表3結果，分析可得以下結論：第一主因子主要由X1、X2、X3、X4、X5和X6決定，這6個指標主要反映自主性消費和科技進步水平，包含了城鄉居民收入及其穩定增長的水平、消費支出水平、科技進步及其市場化的程度。因此，稱該主因子為消費拉動和科技促進因子。第二主因子主要由X7、X8、X9和X10決定，這4個指標主要反映出口、進口、經濟開放程度，衡量一個地區開放型經濟發展的規模和水平，稱之為外需拉動因子。第三主因子主要由X11、X12和X13決定，這3個指標主要反映國有經濟投資的規模和結構，政府在公共管理領域的作為以及政府投資在整個國民經濟中的影響，即綜合反映了國家控制力的作用。因此，稱之為政府干預因子；第四主因子主要由X14和X15決定，這2個指標主要反映固定資產投資規模、結構、發展速度和投資效果，稱之為投資推動因子。第五主因子主要由X16決定，這一指標主要反映市場化程度，稱之為市場發育因子。

上述5大因子與16個原始指標之間的對應情況，詳見表4所示。

表4 主因子成分

根據因子得分系數和原始變量的標準化值，可以計算得出各指標在5個主因子上的得分，因子得分系數矩陣見表5所示。再以因子的貢獻率作為權重，按照公式：F=0.56523F1+0.13325F2+

0.07743F3+0.06386F4+0.04731F5，計算得出各省區市因子綜合得分，并可根據各因子得分和綜合得分情況進行排名，詳見表6和表7所示。

表5 因子得分系數矩陣

注：提取方法：主成分分析法；旋轉法：方差最大正交旋轉。

通過對原始指標進行因子分析得出的綜合因子得分表明，所有影響因素在各省區市需求拉動經濟增長上的影響程度各不相同。為使評價結果更加直觀、清晰，筆者采用SPSS16.0聚類分析的WARD法（離差平方和法）進行最優分割，可將中國各省區市相關因素對需求拉動經濟增長作用的影響情況分為五類，如表8所示。

由表8顯示結果可以看出，本文所研究的影響因素在需求拉動經濟增長作用上對上海、北京兩市影響最大，屬第一大類；其次為天津、廣東、浙江，屬第二類；江蘇、遼寧、福建、黑龍江、山東、西藏、湖北、青海、重慶、陜西、山西和甘肅，屬第三類；湖南、四川、內蒙古、新疆、貴州、海南、寧夏、云南、吉林和河北十省區屬第四類；河南、廣西、江西和安徽四省區屬第五類，即受眾因素的影響最小。根據聚類結果可得結論：各項影響因素對于需求拉動經濟增長作用的發揮，在31個省區市間存在差異性，導致需求拉動經濟增長貢獻呈現差異性。在影響程度上，對東部省區市影響最大，而對中西部地區影響較弱。

鑒于各主因子具備相互獨立性的特征，為分析各主因子對經濟增長的影響程度，將5個主因子作為自變量，與本文所研究因變量⑤做線性回歸。回歸模型為：X=α1F1+α2F2+α3F3+α4F4+α5F5+μ，回歸結果見表9所示。

由表9中回歸結果可見，反映自變量和因變量之間線性關系密切程度的R值為0.963，表明線性關系強；代表模型擬合優度的R2值為0.927，

除去樣本容量對模型的影響后，調整后的R2值為0.913，也就是說因變量的變異中有91.3%是由模型中的因素引起的。F統計量為65.909，相伴概率為0.000。因此，方程整體通過顯著性檢驗。D.W.值為2.316，根據樣本容量（N=31）和變量個

數（K=5）確定D.W.統計量的臨界值（1%）dl=0.9和du=1.6，本模型中1.6

對于5個主因子和因變量之間相關系數檢驗過程中，由于常數項未通過顯著性檢驗，予以剔除，結果見表10所示。

由表10相關系數檢驗結果可以得到以下結論：①標準誤（std. error）反映估計值和真值之間的差異，模型中的5個主因子的標準誤值均較低，證明估計參數可以較好的代表真值，反映自變量和因變量之間的關系。②t統計量是對變量顯著性的檢驗，給定5%的置信水平下，查得t統計量臨界值為t0.05（31）=1.6955，F1、F2、F3和F5的參數的絕對值均大于1.6955，通過顯著性檢驗，即對因變量具有顯著性影響。F4的參數值1.058小于1.6955，顯示其對因變量可能沒有顯著影響。但是，根據劉學武、李金壘等人“從長期上看，投資對經濟增長影響顯著”的實證研究結論，考慮固定資產投資和產生貢獻所需時期較長這一實際情況，本文結果可能是由于樣本時間選取僅為當年的緣故。因此，沒有對F4進行剔除處理。③由于模型中自變量和因變量均經過標準化處理，因此，未標準化的參數估計值和標準化后的系數值相同，表11更清晰地描述了各主因子對因變量的影響程度。表達主因子和因變量間關系的回歸模型估計結果為：

X=0.903F1+0.262F2-0.149F3+0.057F4+0.130F5

四、結論與建議

由上述實證分析結果可以看出，中國需求要素拉動經濟增長作用發揮程度大小主要受5大因子影響，按其影響系數由大到小分別為：消費拉動和科技促進因子、外需拉動因子、政府干預因子、市場發育因子和投資推動因子。但每個因子對各省區市經濟增長的影響程度不盡相同，而且，對各省區市經濟增長影響程度最大的因子也不盡相同。

（1）從整體上看，對需求拉動經濟增長具有絕對影響地位的是消費拉動和科技促進因子。其每提高1個百分點，需求拉動經濟增長受其影響就會提高0.903個百分點。分省區市來看，受該主因子正面影響較大的前5個省區市依次為北京、上海、天津、浙江、遼寧，均為東部地區。而受其負面影響較大的5個省區市依次為寧夏、廣西、新疆、西藏、海南，反映這些省區在城鄉居民收入及儲蓄增長、消費支出水平、科學技術水平和科技市場化等方面存在劣勢，從而導致消費拉動和科技促進因子對經濟增長的拉動作用呈現弱化的態勢。

受第一主因子負面影響較大的省區市，一是要加快提高居民收入水平。消除不利于城鄉居民生產生活的各種不利因素，從根本上著力解決城鄉居民特別是低收入群體收入增長緩慢、消費水平提升不快的問題。二是要促進消費需求有效增長。消費增長和結構的改善，不僅受到收入水平的限制，還受自然資源、傳統消費習慣和政府相關政策措施的左右，因此，應確定符合各省區自身情況的消費戰略和對策，構筑有效擴大需求的措施，培育消費需求，引導合理消費。三是加快技術創新體系建設，提升產業技術創新能力，著重推動新技術的產業化和市場化，促進技術創新、市場開拓和生產經營的一體化。

（2）外需拉動因子對全國整體的影響居第二位。外需拉動因子每提高1個百分點，其促進經濟增長作用發揮程度就增加0.262個百分點。受其正面影響較大的5個省區市依次為廣東、江蘇、浙江、上海、山東；而受其負面影響較大的5個省區市依次為北京、重慶、內蒙古、陜西、山西，說明這些省區市外需拉動經濟增長效果不佳。

對于這些外需拉動經濟增長潛能尚未充分發揮的省區市而言，要加強與國外市場的聯系與合作。加強與“金磚四國”、獨聯體、阿拉伯國家、印度以及俄羅斯等新興和發展中經濟體貿易和投資的比重，開拓具有多元化的出口市場[19]，穩定和拓展外需。在當前世界經濟增長模式調整、外需低迷這一特殊歷史時期，完善質量標準體系，提高出口產品檔次，培育高附加值環節，提升本土企業在國際分工中的地位，顯得尤為重要。

（3）政府干預因子在需求拉動經濟增長作用方面居第三位，其整體影響系數為-0.149，反映政府干預程度過高，可能會降低經濟資源的配置效率，進而降低地區經濟活力。受該主因子影響較大的前5個省區市依次是西藏、青海、甘肅、上海、陜西，除上海外，這些省區均為西部地區。這一實證結果提醒我們，西部大開發這一政府主導型投資戰略，在效率方面可能存在缺陷。

對于政府干預拉動經濟增長效果不顯著的省區市，一是政府要重視避免國有經濟投資的乘數失靈現象，監控國有經濟投資對非國有經濟投資的“擠出效應”；二是要加大財政對貧困人群目標補貼的轉移支付力度，逐步建立比較完善的社會保障體系；三是政府對這些省區市投資應更多的側重于公共基礎設施的投資，而不是直接進入生產領域，提高資源配置效率，改善這些地區的投資、生產和生活環境，促進城鄉和區域間經濟協調發展。

（4）市場發育因子在拉動經濟增長作用發揮上居第四位，其整體影響系數為0.130。受該主因子正面影響較大的前5個省區市依次是寧夏、青海、山東、遼寧和甘肅，而受該主因子負面影響較大的5個省區依次是西藏、河南、河北、貴州、安徽，反映這些省區市場力量調節和推動經濟增長效果不顯著。

對于市場發育因子拉動經濟增長作用發揮不顯著的省區，應盡快轉變政府經濟職能，政府經濟職能應體現在對市場主體“負外部性”效應的彌補上[20]。政府應通過經濟、法律、技術法規和標準等政策工具進行干預，彌補市場機制的不足，在具有外部性的公共領域發揮作用。

（5）投資推動因子對需求拉動經濟增長作用影響最弱，且不顯著，這與大多學者研究的結論不一致，可能的原因是本文采用樣本時間段僅為2008年，樣本指標主要指固定資產投資，而固定資產投資與經濟增長之間長期均衡關系顯著，短期內拉動經濟增長作用不明顯。因此，本文不對投資推動因子進行分析，這也是今后需要進一步研究的問題。

[注 釋]

① Thirlwall理論認為，在供給約束不重要的前提下，對于包括要素投入增加和技術進步等供給方面的要素，都已經被內生化在一個需求拉動經濟增長的過程之中。

② 按照國家科技部中國科技統計匯編（2009）的計算方法，技術成果市場化指標值=技術市場合同成交額/從事科技人員數。

③ 進口總額和出口總額均按人民幣匯率年均價換算為以人民幣為單位的進口總額和出口總額。

④ 按照國家統計局的計算方法，投資效果系數=（本年）國內生產總值的增加額/上年投資總額。

⑤ 人均GDP是經濟學中衡量經濟發展狀況的重要綜合性指標，本文采用該指標作為因變量，為消除量綱的影響，對其觀測值進行了標準化處理。

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Analysis of Provincial Difference in Demand Factors Pushing Economic Growth

Wang Xinlan 1，2， Nie Rong1

（1. Business School，Liaoning University， Shenyang 110036， China；

2. Economics and Management School of Jiamusi University， Jiamusi 154007， China）

Abstract：The effect of economic growth via demand factors differs in different provinces across China. This paper focuses on the main elements affecting the economic growth via demand factors by making use of factor analysis， cluster analysis and regression analysis. The conclusion is as follows: on the whole， the biggest contribution to the economic growth is consumption and technology， followed by external demand， government intervention and market development. In eastern provinces， the effect of consumption， technology and external demand is very outstanding， whereas the effect of government intervention is more obvious in western provinces. The policy implications are different due to provincial differences in economic growth via demand factors，

Key words：demand factors；economic growth；difference

（責任編輯：李萌）