要素供給結構性失衡與經濟發展動力轉換研究

侯曉東

（河南財經政法大學 經濟學院，鄭州 450046）

0 引言

新常態下中國經濟更需注重經濟發展質量與效益，經濟發展動力結構要實現從短期總量需求刺激向更長期供給側結構性改革轉換。供給方面，經濟發展正面臨勞動力紅利消失、土地等資源及環境要素供給強約束，產能過剩及高端消費品有效供給不足。從需求角度看，拉動經濟增長的三駕馬車消費、投資、進出口對經濟驅動作用減弱，表現為居民消費乏力、內需不足，投資結構失衡及外需持續低迷，現階段經濟增長放緩其本質是經濟結構性改革與調整。通過供給側結構性改革改造傳統動能，創新驅動培育經濟發展新動能進而促進經濟可持續發展成為學界共識。

綜合相關研究文獻，發現大都集中在全要素生產率對經濟增長影響實證測度，偏重從量的角度分析勞動、資本、技術及人力資本對經濟增長作用機理及靜態比較分析。較少從要素供給效率結構視角對生產要素與經濟發展動力進行深入研究。隨著我國經濟進入中高速增長新常態，經濟發展動力結構加速調整，本文通過對全要素生產率實證分析，分析新常態下全要素供給結構失衡現狀及要素供給結構性優化調整，認為要素供給結構性創新是實現要素供給高端化、智能化，進而提高全要素生產率的關鍵路徑，提出創新驅動要素供給側結構性改革轉化為新常態下經濟發展新動能政策優化路徑。

1 要素供給結構對經濟發展貢獻度實證分析

梳理要素驅動宏觀經濟發展歷史及相關經濟理論可以看出不同的經濟發展階段需要不同的生產要素組合，各生產要素對經濟發展貢獻度隨經濟發展不同階段而有所差別。

1.1 數據來源及測算方法

為了探究各要素供給對經濟發展的貢獻度，在已有文獻研究的基礎上，利用我國30個省份1996—2015面板數據，利用并創新柯布-道格拉斯生產函數及索洛余值法，對我國各區域全要素生產率進行測量，從要素供給結構視角實證分析各生產要素對我經濟發展的貢獻度，實證沿用索洛余值思想即:全要素生產率增長=產出增長率-要素增長率。選取全國各省數據進行要素供給分析，更能體現經濟增長要素供給空間結構，由于西藏年鑒數據缺失，樣本采用30個省份面板數據估算全要素生產率。

1.2 變量選取與模型設定

假定規模報酬不變的生產函數為柯布-道格拉斯生產函數：

在規模報酬不變的假設下，α、β分別表示資本平均產出份額與勞動平均產出份額，且α+β=1。總產出Yit代表國內生產總值，以1994年為基期對相關數據進行可比性調整。其中：Ait表示i省t年全要素生產率，勞動投入量Lit采用歷年全社會就業人數指標，全社會資本存量Kit采用固定資產永續盤存法測算得出，測算公式為：

其中,Kit表示i省t年實際資本存量，Iit表示以第i期實際價格水平計價的i省t年資本存量，Pit表示i省t年價格指數，對固定資產投資價格指數折算為以1994年為基期的可比價格，δ為資本折舊率，根據經驗數據與我國實際情況定為5%。

對生產函數方程（1）進行整理得到：

根據最小二乘法原理對式（3）進行回歸分析，估算出α、β的值，進而計算得出全要素生產率,在上述計算基礎上，對式（3）求解全要素生產率增長率，得到：

進而求得勞動、資本及全要素生產率經濟增長貢獻率。

1.3 實證分析及回歸結果

首先對原始面板數據進行對數化處理并剔除物價水平波動影響，分別對面板數據進行單位根LLC檢驗、單位根Fisher-ADF檢驗及單位根Fish-PP檢驗。平穩性檢驗表明上述變量均通過了檢驗，數據變量平穩進而可以對要素變量進行面板回歸分析。其次，對上述平穩數據進行hausman檢驗，確定采用固定效應模型。根據以上檢驗，采用最小二乘法（OLS）進行固定效應面板回歸分析，得到以下回歸結果：

根據檢驗結果可以看出，各參數回歸結果顯著并通過自相關檢驗，將資本供給彈性α=0.673143代入式（4），可以計算出我國及30個省（市、自治區）1996—2015年全要素生產率及各要素供給對經濟發展的貢獻度。

表1顯示各要素供給比例結構與要素對經濟發展貢獻度，資本對經濟發展貢獻要大于勞動及其他全要素對經濟發展貢獻度。數據顯示在1996—2015年度,資本要素投入對宏觀經濟貢獻度達到66.01%，勞動要素對經濟增長貢獻度為20.96%，全要素對經濟發展貢獻度為13.07%，數據表明近幾年我國經濟增長主要還是依靠投資驅動型。

表1 要素供給比例結構及要素對經濟發展貢獻度分析表

表2進一步分析了各要素區域供給結構及要素對經濟發展區域貢獻度。數據表明，全要素生產率存在較強的區域差異性，東部地區全要素生產率要大于中西部地區，東部地區全要素貢獻度也相應高于中西部地區；中西部資本與勞動對經濟發展貢獻度要略大于東部地區。

表2 要素區域供給結構與經濟發展貢獻度分析

2 全要素供給與經濟發展動力結構實證分析

現階段我國技術供給結構性失衡主要表現為“模仿性創新”與“突破性創新”之間失衡。改革開放初期，由于我國經濟發展水平較低，勞動力、技術等生產要素低端化供給，為解決技術供給嚴重短缺，只能通過模仿創新推動技術進步。隨著近年來綜合國力提高與企業創新意識、創新能力不斷增強，加上我國產權制度與產權環境完善優化，核心技術突破性創新成為促進產業結構轉型升級、經濟發展新舊動能轉化的現實選擇與關鍵路徑。然而由于長期以來對模仿創新技術供給方式產生路徑依賴，我國產業原創性技術創新能力較低，關鍵領域核心技術沒有取得突破，重大技術攻關及突破性科技成果難以形成，產品技術創新附加值處于全球產業鏈、價值鏈低端。我國技術結構表現為模仿性創新、低端創新供給多而突破性創新、高端創新供給少，從而導致技術供給結構性失衡。

2.1 數據來源與變量設定

考慮到變量數據的完整性及時間跨度合理性，選取1997—2015年除西藏外30個省（市、自治區）平衡面板數據進行實證分析。相關變量設定及計算方法如下頁表3所示，各變量描述統計計算結果如下頁表4所示。

2.2 面板門限模型設定及估計

為證明隨著經濟發展水平與要素比較優勢變化，模仿

表3 模型變量設定及計算方法

表4 各變量描述性統計計算結果

性創新與突破性創新對經濟發展貢獻是一個動態變化非線性過程。基于Hansen（1996,1999,2000）固定效應面板門限回歸模型，本文提出存在一個門限面板回歸模型：

其中，yit是被解釋變量，xit作為解釋變量是一個m維列向量，μi為“門限變量”，門限變量可以是解釋變量xit當中的一個回歸變量，也可以作為一個獨立變量。γ為門限值，用于樣本分組，?i(γ)=[μi≤γ] 為概率函數，當 μi≤γ時，φi(γ)=1，否則值為0。Controlit為模型控制變量，μi為不可識別效應，eit為殘差項。

2.3 門限面板模型估計結果分析

（1）各變量單位根檢驗

對各變量進行LLC面板單位根檢驗，檢驗結果顯示，大多數原始對數序列數據存在單位根即非平穩；對原始對數序列進行一階差分處理后，各變量單位根消除，各變量顯示均為平穩序列。

（2）門限個數及門限值估計

使用各變量差分后的平穩序列對式（1）進行估計，首先對門限變量各地區人均GDP進行整理排序，以人均GDP（PCG）為門限值對模型進行順序估計，根據殘差平方和最小原則確定門限估計值。其次，通過比較檢驗統計量及其臨界值進一步檢驗門限效應存在性。人均GDP門限效應檢驗結果如表5所示。

通過對面板數據人均GDP進行門限效應檢驗，得出單門限檢驗估計值為35793。由表5可以看出其F統計量對應的P值為0.001，在1%臨界值水平顯著，故拒絕原假設H0：不存在門限效應，說明單門限檢驗真實有效。在此基礎上，固定第一個門限值對人均GDP進行雙門限檢驗，檢驗結果表明其F統計量對應的P值為0.162大于10%臨界值，故接受原假設H0，即雙門限檢驗不存在門限效應。因此，最終確定只有唯一門限值35793。

表5 人均GDP門限效應檢驗結果

表6 面板門限回歸結果

從面板門限回歸結果可以可出，判定系數擬合優度在0.6以上，說明該模型具有較好的解釋力，F統計量檢驗值顯著。同時，由回歸系數顯著性可以表明核心解釋變量存在著較明顯的面板門限效應。通過對被解釋變量區域實際經濟增長率與核心解釋變量的進一步分析可以得出，人均GDP達到35793元將成為模仿性創新與突破性創新選擇路徑拐點。

如果經濟發展處于較低水平（即區域人均GDP低于35793元），由表6可以看出，模仿性創新在這一區間對區域經濟增長具有顯著正向促進作用（回歸系數為0.2117）；而突破性創新在該人均GDP增長區間對區域經濟增長呈現顯著負相關（回歸系數為-0.1352）。這一回歸結果產生的原因是由于在經濟發展初期，一方面由于生產要素如人力資本積累有限、科學技術發展水平結構不均衡，導致突破性創新與社會創新基礎環境脫節。另一方面，由于模仿性創新機會成本較小，能充分利用技術創新后發優勢并借助先進國家“技術外溢”效應，加快區域經濟創新主體適應性形成，進而促進區域經濟可持續發展。

隨著經濟發展水平與產業轉型升級階段性躍遷，當人均GDP超過臨界水平35793元，突破性技術創新與模仿性技術創新對區域經濟增長驅動作用開始發生變化，突破性技術創新由過去與經濟發展負相關轉變為對經濟發展正向促進作用（回歸系數為0.1121），而模仿性創新由于全球價值鏈低端鎖定、邊際機會成本遞增，模仿性技術創新對經濟驅動作用減弱（回歸系數為0.0094）。因此，該階段突破性技術創新對經濟增長貢獻度要大于模仿性創新，技術供給最優結構應從模仿性技術創新向突破性技術創新轉變。

2015年我國人均GDP為5.2萬元（約為0.76萬美元），已經進入等中等偏上收入國家行列。根據回歸結果，當人均GDP達到35793元（約為0.53萬美元），即2011年（“十二五”）前后，由于創新驅動產業結構加速轉型，相應要求技術供給結構實現優化躍遷。

（3）模型穩定性檢驗

根據面板門限回歸模型的估計結果，證實了在不同經濟發展水平與發展階段條件下，我國技術供給結構的動態演進規律與區域經濟發展非線性關系及相互作用機理。為消除模型中由于解釋變量與隨機誤差項相關內生性問題以及由此而導致估計結果偏誤，需要對設定模型進行穩定性檢驗。為此，本文借鑒Kremer（2012）處理方法，對門限變量全要素生產率水平（TFP）采用GMM（廣義矩估計）法重新進行估計，估計方法及步驟同上，估計結果如表7所示。

表7 全要素生產率TFP門限效應估計結果

由表7全要素生產率TFP門限效應估計結果表明模型存在兩個門限值,以全要素生產率滯后1期和2期為工具變量，參考Hansen（2009）運用2SLS方法對門限值進行估計，得到兩個門限值：0.951和1.092。在上述估計結果基礎上,分別以主要解釋變量模仿性技術創新（ITI）與突破性技術創新（BTI）滯后1階和2階作為工具變量對門限分段值進行面板GMM估計，估計結果如表8所示。

以衡量技術水平的全要素生產率（TFP）為門限，對模仿性技術創新與突破性技術創新與區域經濟增長之間關系進行分析，面板門限GMM估計結果顯示：主要解釋變量與控制變量對被解釋變量矩估計大部分顯著，判定系數0.5以上表明擬合優度良好，工具變量通過Sargan檢驗，說明工具變量選取有效性。由上述估計結果可以得出：隨著一國或地區全要素生產率水平及結構的動態演進，要求技術供給結構有相應的適應性。即在要素供給水平處于較低水平區間時，選擇模仿性技術創新對區域經濟增長的貢獻較大（回歸系數為3.0104）；相反，隨著資本、勞動力等生產要素供給水平的提高，模仿性技術創新對經濟增長的貢獻度呈現邊際遞減，而突破性創新對經濟增長貢獻度逐漸呈現上升態勢。與之前回歸結果相類似，該矩估計結果證實了在不同要素稟賦水平與結構條件下，我國技術供給結構的動態演進規律與區域經濟發展非線性關系及相互作用機理。

表8 面板門限GMM估計及穩健性檢驗

3 結論對及對策建議

第一，要素供給比例結構不均衡。實證結果表明，在各要素供給中資本要素供給比例較大，投資增長率呈上升趨勢，有效勞動力供給近幾年呈下降態勢并出現負增長，以技術、人力資本為代表的全要素供給比例增長幅度較小。究其原因，一方面在于經濟發展過度重視資本積累，隨著儲蓄率提高投資率大幅增加，經濟增長動力主要依靠短期投資刺激，尤其是在2008年發生全球金融危機后，政府采取了強投資刺激政策，政府大規模投資加上超寬松貨幣政策導致投資過快增長，相應帶來產能迅速擴張。另一方面，隨著我國工資水平不斷提高，廉價勞動力的比較優勢在逐漸消失，特別是技術含量低、勞動密集型企業收到沖擊較嚴重。此外，以生產技術與人力資本為基本特征的全要素生產率水平較低，全要素供給結構突出表現在企業技術研發創新能力較低、人力資本要素高端供給不足。

第二，區域要素供給結構不均衡。要素供給區域結構不均衡主要表現為相對于東部發達地區，中西部全要素供給不足，全要素生產率較低。中西部地區制造業及技能型人才等軟實力要素驅動經濟發展動力不足，區域發展很大程度上依賴投資驅動與低成本勞動力等初級要素，要素供給結構不均衡，要素流動性及配置效率較低導致全要素對經濟發展貢獻度不高,創新科技成果轉化與技術創新能力弱,中西部地區應以承接產業轉移為契機,提高自主創新能力,發揮在勞動力、土地及自然資源等生產要素供給基礎上的組合比較優勢，為區域經濟增長提供持續動力支撐。

第三，要素對經濟發展貢獻度比例結構失衡。從要素對經濟貢獻度來講,各要素供給對經濟發展貢獻度結構比例不均衡，資本投資對經濟發展貢獻度達到65%以上，勞動要素貢獻度達到20%，而全要素對經濟發展貢獻度不足15%。新常態下,投資刺激總需求驅動經濟增長傳統動能正在減弱，以全要素生產率提高為核心的經濟增長新動能尚未形成。擴大內需不能僅依靠投資，資本要素投入過多就會導致經濟增長結構失衡，目前導致我國經濟下行主要因素就是經濟結構性失衡，結構失衡深層次原因就是生產要素供給結構以及要素對宏觀經濟貢獻度比例結構失衡，通過提高全要素生產率進而形成全要素驅動經濟發展的動力機制。