江蘇省區域經濟增長效率及其影響因素分析——基于SFA的實證研究

方 琳，張慶海

(淮陰工學院 數理學院，江蘇 淮安 223003)

0 引言

改革開放以來，江蘇省經濟社會發展取得了顯著成就，經濟社會保持了穩定快速發展，年均經濟增長速度達到了10%以上，一直位于全國前茅。這一成就確實令人驚喜，但這僅是從經濟增長速度角度來考察的，如果我們從經濟增長質量這個視角來考察近十幾年江蘇省經濟增長情況，結論也許并不樂觀。我們的研究目的就是從效率角度來審視江蘇省經濟增長的質量，并考察經濟增長效率的主要影響因素。

1 文獻回顧

1.1 關于經濟增長效率測度的研究

對經濟增長質量的測度，可以從經濟增長技術效率角度進行研究。技術效率的概念最早是由Farrell(1957)提出來的。技術效率是用來衡量在現有技術水平條件下，生產者獲得最大產出的能力，表示生產者生產活動接近其前沿邊界的程度。在現有的技術水平下生產者的產出能否達到其前沿邊界依賴于技術效率水平的高低。

此類研究目前以使用基于面板數據的前沿技術分析為主，其中隨機前沿分析(SFA)和數據包絡分析(DEA)被廣泛使用。如 Renuka和 Kali(2000)利用SFA模型分析了新加坡1975年～ 1994年28個制造業產業的技術效率;顏鵬飛、王兵(2004)運用DEA方法測度了中國各地區的技術效率。

1.2 關于經濟增長效率影響因素的研究

隨著研究的深入，越來越多的經濟增長效率影響因素被識別出來。何楓(2003)研究了金融中介發展對經濟增長效率的影響;傅曉霞和吳利學(2006)、顧乃華(2008)的研究表明:人力資本和經濟制度環境是影響技術效率的主要因素;陳迅、余杰(2005)發現提高公共支出占GDP的比例能顯著降低技術效率，而提高公共支出的組成部分占GDP的比例對技術效率有顯著的促進作用。

綜上所述，現有文獻在測算經濟增長效率特別是在考察其影響因素方面，存在種種不足，從研究樣本的選取來看，多是以全國數據為樣本，以省內各城市為樣本的研究略顯欠缺;在效率影響因素的測度上，現有文獻的結果都不甚理想，使得研究結論值得商酌。為了彌補這些缺陷，我們以江蘇省13個地級市2000年～2008年間的面板數據為樣本，重點考察產業結構、金融發展、人力資本、市場化程度等因素對經濟增長效率的影響，旨在衡量江蘇省近10年來經濟發展質量情況，同時考察造成江蘇省區域經濟不平衡發展的原因。

2 研究方法與數據說明

2.1 隨機前沿分析技術(SFA)

SFA模型最早由 Aigner，Lovel和 Schmidt(1977)、Meeusen和Broeck(1977)提出，將生產率分解為技術前沿和技術效率兩部分，前者刻畫所有生產者投入—產出函數的邊界，后者描述個別生產者的實際技術與前沿技術的差距。最初的模型是專門針對具有橫截面數據的生產函數，后發展為針對面板數據進行計算。

根據Battese和Coelli(1955)模型的基本原理，運用對數型柯布—道格拉斯生產函數，在江蘇省各地級市2000年～2008年面板數據的基礎上，對經濟增長效率及其影響因素進行測算。具體的研究模型如下:

在(1)式中，i為各城市的排列序號;t為時期序號，i=1，2，…， 13;t=1，2，… 9;yit表示第 i個城市在第t時期的實際GDP(單位:億元);Kit表示i市t期的年均實際固定資本存量(單位:億元);Lit表示i市t期的從業人員數量(單位:萬人);β為待估計參數，β1表示資本產出彈性，β2表示勞動產出彈性，vit為i市在t期生產過程的隨機誤差，它表示測量誤差、經濟波動以及各種不可控制的隨機因素;uit為i市在t期生產過程的效率項，服從半正態分布，非負隨機變量，且uit和vit相互獨立。

(2)式為生產無效率項的均值方程，由一組外生變量解釋。在本文中，我們重點考慮產業結構、經濟開放度、市場化程度、人力資本、金融發展等因素對我省經濟增長效率的影響，其中，β為待估計參數。

在(3)式中，TEit表示樣本中i市在t期的技術效率水平。當uit=0時，TEit=1，即當時該市處于技術有效狀態，表明其生產點位于生產前沿上;當uit＞0，TEit值就處于0～1之間，我們稱這種狀態為技術無效率，此時該市的生產點位于生產前沿之下。

在(5)式中，γ為待估計的參數，它反映隨機擾動項中技術無效率項所占的比例，通過它可以判斷模型設定否合適。如果γ=0，表明實際產出偏離前沿產出是由白噪聲引起的，無效率項為一個常數，無須采用SFA技術來分析，直接運用OLS方法即可。如果γ=1，表明實際產出與前沿產出之間的差距完全是技術無效率引起的，γ越接近于1，說明誤差主要來源于技術無效率，采用SFA模型就越合適。

2.2 數據處理與變量設定

選取江蘇省13個地級市2000年 ～2008年的面板數據進行實證分析，涉及的所有原始數據均來源于《江蘇省統計年鑒》。具體數據處理及變量設定如下:

(1)yit表示第i個市在第t期的實際GDP(單位:億元)，是以2000年為基期的指數進行測算出來的;Lit表示i市t期的從業人員數量(單位:萬人);Kit表示i市t期的年均實際固定資本存量(單位:億元)，由于現行的統計資料中只有歷年固定資本形成總額的數據，沒有固定資本存量的數據，因此，我們運用永續盤存法來測量資本存量，其公式為:

其中，Kit表示i市在t期的資本存量，Kit-1表示i市在t-1期的資本存量，Iit表示i市第t期的固定資本投資，δ為折舊率。

使用永續盤存法主要涉及三個問題:一是基期資本存量的確定;二是固定資本投資的平減指數;三是折舊率的選擇。

首先，基期的資本存量采用與 Hall和Jones(1999)的方法進行估計，即:

其中，gi為i市在2000年 ～2008年固定資產投資的平均增長率，可以通過以不變價計算的各年固定資本形成總額計算得到，我們采用了張軍(2004)的估計方法，gi取10%，即用2000年固定資產投資除以10%作為該市的基期資本存量。

其次，關于固定資本投資的平減指數，由于官方并沒有公布投資序列的平減指數，因此采用江蘇省各市GDP的價格指數平減。

最后，在折舊率的選取上，令δ=5%。

(2)indust表示產業結構，為第二產業占GDP的比重(%)，是按當年價GDP數據估算的。

(3)trader表示貿易依存度，即地區進出口總額占GDP的比重(%)，其中，對于用美元表示的進出口總額，我們也按照當年人民幣匯率將其換算成人民幣。

(4)deposit為金融機構全部存款余額占GDP的比重(%)，loan為金融機構全部貸款余額占GDP的比重，分別表示金融發展中存款項目和貸款項目對經濟增長效率的影響。

(5)hc表示人力資本，參照沈坤榮(2001)的方法，由高校在校生人數占該地區人口比重(%)來表示。

(6)market表示市場化程度，從兩個方面來評價:一是非國有經濟的發展，二是勞動力市場的發展，因此，市場化程度由(非國有化率+非農業部門勞動力占社會總勞動力的比重)/2來表示。

3 實證結果分析

根據上述研究方法，采用面板數據，我們運用Frontier(Version 4.1)程序對江蘇省2000年～2008年間經濟增長效率及其影響因素進行了估計，具體實證分析結果如下:

3.1 經濟增長效率分析

根據表1和表2，我們可以發現江蘇省區域經濟增長效率的如下事實:

(1)2000年～2008年間，省經濟增長效率在逐年穩步增長(見表1)，年均值為0.679，這表明，在不增加勞動力和資本投入的前提下，如果各地級市同時提高技術效率，則在現有技術水平條件下，省GDP總量可在現有基礎上提高32.1%，即省經濟還有很大的增長空間，提高經濟增長技術效率是提高省經濟增長總量的主要措施之一。

表1 江蘇省歷年平均經濟增長技術效率情況(2000年～2008年)

(2)從整個考察期的區域經濟增長效率來看，不同地區存在著一定的差異(見表2)，蘇南地區(TE=0.759)＞ 蘇中地區(TE=0.717)＞ 全省平均(TE=0.679)＞ 蘇北地區(TE=0.576)(見表2)，可見省區域經濟增長效率差異明顯。蘇北地區的增長效率低于全省平均水平，并且遠遠低于蘇南和蘇中地區。

(3)通過對2000年～2008年間平均技術效率與省均GDP增長率的對比分析(見圖1)，我們發現，2000年～2004年間，兩者保持同向增長，技術效率的提高促進經濟的增長，2004年～2008年間，兩者呈現負相關，技術效率的穩步提高并沒有帶來江蘇省經濟的快速增長，這是值得我們繼續思考的問題。

表2 江蘇省13個地級市經濟增長技術效率情況(2000年～2008年)

圖1 2000年～2008年間年均技術效率與年均GDP增長率

3.2 經濟增長效率影響因素分析

我們重點考查了產業結構、經濟開放度、市場化程度、人力資本、金融發展等因素對省經濟增長效率的影響，具體的實證分析結果見表3。

表3 江蘇省經濟增長效率影響因素SFA估計結果(2000年～2008年)

根據表3，我們可以得出以下結論:

(1)γ=0.99，且LR統計檢驗在1%的水平下顯著，這說明模型中的誤差主要來源于技術非效率，因此，對于基于面板數據的江蘇省經濟增長效率研究，使用SFA技術是較為合理的。

(2)參數β1=0.954，即資本產出彈性為0.954，這說明江蘇省年均資本存量增長1%，可促進江蘇省 GDP 上升 0.954%;同理，β2=0.172，即勞動產出彈性為β2=0.172，這說明江蘇省從業人員每增長1%，可促進GDP上升0.172%。可見，在江蘇省經濟總量GDP的增長中，資本要素的投入仍然占據著不可替代的主要地位，仍屬于粗放型經濟增長方式。此外，資本和勞動的產出彈性之和β1+β2=1.126＞1，為輕微的規模報酬遞增。因此，短期看來，加大對內投資的力度，擴大內需，是當前保經濟增長的有力措施之一。但是，這種規模報酬遞增是微弱的，同時由于要素收益遞減規律，從長期看，江蘇省經濟高增長主要靠資本和勞動要素的投入驅動是不可持續的。

(3)參數δ1=-1.556，它反映了產業結構的調整對經濟增長的貢獻，即第二產業占GDP的比重每增長1%，則技術效率水平會增長155.6%。第二產業對GDP增長的超高貢獻率暗含著省產業結構的畸形化，各城市第二產業發展的不平衡性仍然是影響區域經濟增長差距擴大的決定性因素。

(4)參數δ2=0.111，它反映了貿易依存度對經濟增長效率的影響力度，即進出口相對規模每上升1%，則技術效率水平將會減少11.1%，江蘇省進出口貿易并不能提高各市技術效率，這一結論與傳統認識相悖。這說明，省經濟在對外開放過程中出現了種種不足:仍然以出口勞動密集型產品為主，而此類需求不能刺激國內自主研發的投入;在進口方面，主要以引進先進機器設備為主，這在一定程度上抑制了國內自主研發創新。因此，只有轉變進出口貿易結構、改變貿易方式等才能帶動省內技術進步方式的轉型，扭轉目前的局面。

(5)參數δ3=-0.117，它反映了金融機構存款余額對經濟增長效率的影響，即存款相對規模每增長1%，則技術效率將會相應增長11.7%。參數δ4=0.178，它反映了金融機構貸款余額對省經濟增長效率的影響，即貸款相對規模每增長1%，則技術效率將會相應減少17.8%。這一結果表明，金融機構的存款業務會促進經濟增長的提高，而貸款業務則對經濟增長效率有抑制作用，這與傳統金融發展理論相符，但是存款對經濟增長的影響并沒有通過t檢驗。

(6)參數δ5=-0.846，它反映了人力資本對經濟增長效率起到積極的促進作用，即高校在校生人數相對規模每增長1%，則技術效率將會相應上升84.6%。這一影響力度是很大的，說明提升人力資本，尤其是培養高學歷、高層次人才，對經濟增長效率的提高是影響巨大的。參數δ6=-0.981，它反映了市場化程度對省經濟增長效率的影響，即市場化程度每增長1%，則技術效率將會相應上升98.1%。這說明，完善的市場機制可以引導資源在不同產業間進行更為有效的配置，從而拉動城市經濟增長。因此，我們要繼續秉持市場化改革，完善經濟體制，減少對企業的管制，充分發揮市場的能動性和主動性，調動一切積極因素提高經濟增長效率。

4 結論

我們采用對數型柯布—道格拉斯生產函數的SFA模型，利用江蘇省13個地級市2000～2008年的面板數據，估算區域經濟增長效率，并對其進行影響因素分析，得出初步結論:

(1)江蘇省經濟增長效率平均技術效率水平偏低，僅為0.679，并且存在區域差異，蘇南(0.759)、蘇中(0.717)高于省平均水平，并且遠遠高于蘇北地區(0.576)。經濟增長主要是資本驅動的，技術效率的貢獻較低。此外，資本的產出彈性(0.954)遠遠大于勞動的產出彈性(0.172)，說明資本比勞動力稀缺，勞動力資源比較寬裕，但對經濟技術效率的貢獻率相對較低，目前江蘇省的經濟增長方式仍屬粗放型的增長，這對經濟長期穩定、持續增長是不利的。

(2)產業結構、經濟開放度、市場化程度、人力資本、金融發展等因素對江蘇省經濟增長效率均產生影響，第二產業比重、金融機構存款業務、人力資本、市場化程度這些因素的提高都會增加地區經濟增長效率。而貿易依存度、金融機構貸款業務則對經濟增長效率的提高起到一定程度的抑制作用。其中，第二產業比重每增長1%，經濟增長效率水平會增長155.6%，第二產業對GDP增長的超高貢獻率暗含著產業結構的畸形化，產業結構優化升級仍是目前江蘇省區域經濟增長的重中之重;另外，人力資本對經濟增長效率的貢獻率也很顯著，高校在校生人數相對規模每增長1%，技術效率將會相應上升84.6%，可見，提升人力資本，尤其是培養高素質人才，對經濟增長效率的提高影響巨大。

研究結果表明:經濟增長不僅依賴勞動力、資本等要素投入的增加，更要提高經濟增長效率，重視經濟增長的質量。而提高江蘇省經濟增長效率則必須要培育市場，適當地降低各地區固定資產投資中國有經濟投資比重，提高人力資源水平，加快金融中介發展，進一步提高對外開放水平，促進經濟增長效率的提高。

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