中國經濟增長的結構效應與技術效應驅動力探究
——以1985～2018年中國31個省份面板數據為例

（北京大學光華管理學院，北京 100871）

引 言

宏觀經濟的兩大重要課題是增長與波動。中國自改革開放以來至2008年，經濟總量增速保持在8%以上，長期的高速增長引起了國內的廣泛關注，針對中國經濟增長機制探討的研究汗牛充棟。總結而言，從國內看，經濟體制改革帶來了制度紅利，市場化建設不斷完善，商品市場趨近成熟，要素市場逐步開放，經濟秩序建立并完善；從國際看，中國改革開放時期適逢國際產業格局遷移變化時期，國內的廉價要素承接了發達國家和地區的初級產業，并在此基礎上充分發揮后發優勢飛速發展。無論何種角度的解釋，基本是將中國宏觀經濟的增長歸結為結構性的調整和技術性的改善。結構性調整即提高了要素的配置效率，使得在要素稟賦不變的情況下，商品市場、資本市場、勞動力市場能夠更好的發揮作用；而技術性改善則更加關注要素的生產效率的提高，即在要素配置格局不變的情況下，單位要素生產能力水平的提高。結構性變化和技術性改善對于經濟的長期增長起著重要的作用。

為了研究影響中國經濟增長的因素，并進一步分析在不同時期、不同區域內推動中國經濟增長的驅動力，本文利用不同宏觀經濟指標對中國經濟增長的宏觀態勢進行分解和整理，在庫茲涅茨的勞動要素分解模型框架下，利用轉換份額分析模型 （Shift-share Analysis），將勞動要素分割為結構效應和技術效應，并選取了國內31個省份1985～2018年34年的面板數據，計算出其結構效應和技術效應，并進行回歸分析。回歸發現，在不同的時期內，結構效應與技術效應在中國經濟增長中扮演著不同的角色。而與之相對應的技術效應的表現一直不容樂觀。事實上經濟增長在2002～2007年出現高增長之后，技術效應的作用就開始下降。在2008～2014年中，其技術效應貢獻為負值，這意味著自2008年以來，我國宏觀經濟體中技術進步對經濟增長的貢獻已經出現了不斷下滑趨勢。中國宏觀經濟已經面臨下行壓力，如何調整經濟發展模式，提升經濟已經成為亟待解決的問題。在全國分區域的對比分析中，我們發現，2008年之前中國各大主要區域在長期內結構效應對經濟增長率有著明顯的正向影響。然而，在2009～2013年，這種結構效應的影響不再顯著，技術效應對經濟增長率也不再產生促進作用，說明同期制度紅利已經逐漸釋放殆盡，而技術尚未能夠成為引領經濟增長的因素，甚至在大量的同質化、規模化、缺乏產權保護的競爭中，技術投入帶來的效率提升無法彌補技術投入的成本，從而造成了技術與總產出的負相關關系。2014～2018年期間，隨著中國國內去庫存、供給側改革等系統性宏觀調控政策的出臺，中國產業結構外生轉折速度加快，經過內部的優化后，開始出現資源的重新整合。同時2014年以來政府大力支持大眾創業、萬眾創新，中國涌現了一批在智能制造、互聯網終端等領域的新型發展業態，技術創新水平提升，技術驅動力逐漸成長，技術再次成為了中國當前經濟發展的新的驅動力。

總結起來，本文將這種變化的根本原因，歸結為改革開放以來的結構效應不斷釋放，中國經濟在未來的發展中將面對的問題更加內生化、更加接近經濟發展的本質，而在這樣的經濟 “新常態”背景下，如何找到經濟轉型的抓手，如何將經濟發展的引擎繼續保持，則已經成為亟需研究的重要課題，而近年來中國政府的宏觀調控將中國經濟的增長引入到技術驅動的軌道，為中國經濟未來的增長開辟了新的路徑。

1 文獻綜述

經濟增長一直以來是宏觀經濟學的重要命題，針對經濟增長的研究主要有兩個層面：（1）經濟增長理論層面，通過模型將經濟增長的實質從多個層面進行分解，并詳細解析具體機制；（2）經濟增長實證層面，主要通過實證分析探究宏觀經濟表現。兩個層面的研究對經濟增長和經濟波動有了深入的剖析，極大的拓展和加深了我們對宏觀經濟的認識。

在經濟增長理論方面，真正從宏觀意義上引入生產要素的模型始于 Solow （1956）［1］， 索羅模型中將勞動要素和資本要素放入其中，通過求解模型可以計算出索羅剩余，這是全要素生產率計算的基礎。與索羅的技術外生性不同，Romer（1986）［2］和Lukas（1988）［3］通過將知識生產、 人力資本等要素引入模型，將技術內生化，用于解釋不同地區經濟增長差異。其后的學者主要在上述框架中對理論進行修補和調整，易綱等 （2003）［4］通過對中國改革開放以來的全要素增長率測算，提出了中國經濟增長的內生動力疲軟；劉偉和李紹榮（2002）［5］通過對中國經濟三大產業的實證分析，提出中國經濟持續增長的根基在于第一產業和第二產業；林毅夫和劉培林 （2003）［6］則通過包絡分析得出宏觀經濟發展戰略對勞均資本積累和技術前沿提升的作用。

在經濟波動實證研究方面，現代意義上的宏觀經濟周期理論見于Keynes（1936）［7］的 《就業、利息與貨幣通論》，其中對經濟周期產生原因和模型構建做了諸多首創性論述。Baumol（1967）［8］在對經濟體中產業發展進行實證研究后提出，技術進度對產業的影響將很大程度上傳導到要素配置中，并帶來非均衡環境下的經濟波動；Kuznets（1971）［9］通過對勞動要素進行分解，將勞動要素變化率分為結構效應和增長效應進行分析，并研究不同結構效應對經濟的影響。進入21世紀以來， Timmer （2000）［10］、 Peneder （2003）［11］等通過將庫茲涅茨模型進行調整，利用 “轉換份額分析”模型分析工業結構效應。同時張輝 （2013）［12］采用該模型對我國1978～2006年的結構效應進行研究，分析了我國改革開放以來不同階段的經濟增長特征。近期，蔡躍洲和付一夫 （2017）［13］進一步從TFP的角度將結構效應和技術效應進行了區分，分析了當前中國經濟增長的基本情況，并提出了對應政策性意見和建議。更進一步地，李艷和楊汝岱 （2018）［14］對中國企業資源配置效率和供給側的改善進行分析，也發現近年來的政府調控政策一定程度上推動了技術進步、提高了企業效率。余淼杰等 （2018）［15］也進一步測算了當前中國工業產能利用率和生產率，并從微觀企業的角度對供給側改革以來的中國經濟驅動力提出了新的看法。

以上研究為本文內容提供了豐富的參考模型和實證經驗，然而其指數經濟數據來源多樣，因此在進行平行分析時會受到不同數據之間如何對接的干擾。本文的貢獻之一就是通過轉換份額分析模型直接從人均產出中分離出具有經濟意義的指標來刻畫結構效應和技術效應，保證了兩個指標具有范式上的統一性，從而增加了指標本身的可信度。本文將在此基礎上對研究對象從技術和結構兩個維度進行刻畫，對中國經濟增長過程中起重要作用的結構效應和技術效應進行分析研究，以期對中國經濟增長問題有更加深入的認識。

2 理論分析

2.1 邏輯框架

在真實的經濟環境中，生產要素的這兩個維度的變化是同時產生的。隨著技術的研發和傳播、生產要素數量的增加和質量的積累，要素生產率會逐漸提升；隨著要素市場的不斷完善，生產要素在要素市場上流通，在凈收益最優的追求之下流向邊際回報率最高的部門，為最能夠發揮其邊際價值的生產部門服務。而技術進步的同時，往往要素也在市場上流動，此時的經濟增長就是一個復雜變化的綜合結果。本文稱第1種效應叫做“技術效應”，第2種效應叫做 “結構效應”。為了清楚的了解宏觀經濟增長究竟受哪種效應的影響，需要將兩種效應對經濟增長的影響分離開來，分別審視其對經濟增長的貢獻，以探明在不同的時間結點上，影響經濟增長的效應究竟是什么。這種分解方式簡單明了，便于理解。這種分解的思路構成本文的理論核心。即通過對一種或多種要素進行內部的分割，將其整合成為兩種不同的效應，并用這種要素的相應效應對整個經濟增長過程進行分析。

圖1 要素生產率分解示意圖

2.2 要素選擇

為了提高研究質量，本文尋找的生產要素需要具備以下特點：（1）這個要素在不同的經濟部門中有一定的流動性，但是這種流動性必須在以年度或者月度為口徑的統計框架下有實際意義；（2）這個要素要有足夠廣泛的代表性，使其能夠盡可能全面的代表一個經濟體的經濟特征。

本文在這兩個要求下選擇了勞動要素。就業活動本身是一個能夠被直接觀測到的活動，而且在年度口徑下，勞動力可以說是充分流動的，而部門人均產值也是容易計算的，因此從操作層面講，勞動要素是一個能夠直接操作的要素。同時，勞動力的本質是具有理性選擇能力的人，資本要素的增長和積累將會有一部分體現在勞動力的生產工具改進、人力資本的積累等現象上。而勞動要素本身的變化，體現了一個地區的產業結構和生產方式，也影響著一個地區的相對競爭力和產業布局。因此，勞動要素是一個具有深刻廣遠的影響力的要素，勞動要素的技術效應和結構效應將很大程度的反映整個經濟體的產業布局特征，進而展現出經濟增長內部細節。

綜上所述，本文將選擇勞動要素作為分解的標榜要素，通過對其進行分解，來實現對宏觀經濟增長的描述和分析。

2.3 基本模型

這種思路最早見于 Kuznets（1957）［9］的實證分析。他以勞動要素作為衡量指標來分析經濟增長率。在庫茲涅茨模型下，勞動生產率為：

其中l為勞動生產率，Y為生產總值，代表取值為1，2，3， 分別代表三大產業。將等式兩邊全微分，得：

庫茲涅茨的這種分割十分簡單，本文在對勞動要素進行分割時，同樣秉承相似的框架，但是將對庫氏的分割方法進行調整，選取更為精確的分割方法對勞動要素生產率的增長率進行分割，并將其與同期宏觀經濟增長進行關聯研究。

3 實證分析方法

3.1 模型介紹

3.1.1 基本模型

庫氏模型存在兩個重要的問題：（1）由于庫茲涅茨的模型構建基礎是連續數據，但現實的統計數據都是離散的，因此將現實統計數據直接帶入計算，會出現一定程度的偏誤；（2）庫氏模型的分解式中缺少了 “動態結構效應”的交叉項，這個交叉項雖然是微分的乘積，但是在產業內部已高速增長時，這種乘積的值已經成長為難以忽略的一項，這種高速增長在庫氏推導此模型時未曾被認為是現實存在的，但是當面對改革開放以來的中國宏觀經濟數據時，這種高速的增長已經不能容忍庫氏模型對此項的忽略了。

因此，本文利用轉換份額分析模型 （Shiftshare Analysis）將原有模型做如下的調整：

在此基礎上，本文將LPt相對于t＝0時期的增長率表示并分解為：

等式的左邊表示勞動要素生產率相對于0期的增速，等式右側為將該增長率進行的拆分。其中，項表示的是以0期勞動要素生產率為基期，經歷了一定的勞動要素流動后的t期的勞動要素生產率與原勞動生產率的比值，該比值的現實意義為不考慮勞動要素內部的技術進步等使得生產率提高的因素，僅僅考慮勞動要素在部門之間轉移后的結構增長，本文將其稱為“靜態結構效應”。表示以0期勞動要素的部門分配情況為基期，經歷了一定的勞動生產率改進后的t期的勞動要素生產率與原勞動生產率的比值，該項衡量的是一個時期內的勞動生產率的改善，包括在生產工具、生產組織形式、勞動力的技能、人力資本投入等因素共同影響下的單位勞動產出的提高，這就是前文所提的 “技術效應”。而中間項則是一個微分交叉相關，此項同時衡量了在勞動要素流動和勞動生產率提高的綜合作用下的t期勞動生產率相對于原來勞動生產率的變化。此項從組成結構上看，看似是一個較小的數值，然而當t期相對于基期的勞動增長率變化足夠大時，這種結構效應和技術效應共同作用下產生的影響也變得不可忽視，從數量的絕對值看，此時的中間項將成為難以被忽略的重要內容，對勞動效率的變化率有著重要的影響。本文將其劃歸為結構效應中，為了與 “靜態結構效應”相區別，習慣上稱其為“動態結構效應”。

3.1.2 回歸模型

在理論框架和基本模型確定后，本文通過如下的實證模型對兩種效應的作用進行具體分析。如前文所述，回歸模型將某一區域特定時段的人均國內生產總值 （GDP）作為被解釋變量，將上文計算分解出的靜態結構效應、動態結構效應、技術效應的對應值作為解釋變量，通過模型來探索這些和勞動要素相關的不同效應是如何影響國內生產總值的。

其中RGDPit是t時期i地的國內生產總值增長率，structure指結構效應，cross為參數計算中的中間項，回歸方程中對其進行控制，同時本文將人口等作為控制變量X，tech指技術效應，prov是省份代號的一個虛擬變量，t為時間趨勢，ui為不隨時間變化的干擾項，εit為隨時間變化的干擾項。

3.1.3 數據簡介

本文選取了1985～2018年34年間31個省份（考慮數據的可獲得性，港、澳、臺地區未包括在內）的面板數據，數據包含每個省份每年的三大產業產值、三大產業就業人數、以及GDP總量，并在此基礎上計算出了同期結構效應和技術效應，數據來自于中國國家統計局網站和相關省份的統計年鑒。

為了更為全面準確的反映中國在1985年農村和城市改革全面推進以來，經濟增長在結構和技術等諸多領域的發展特點，同時為了更好的控制一個省級行政單位在歷史時期內本身的經濟增長規模特點，本文將每個省份每年的常住人口數量進行了整理，并使其作為控制變量。同時，在對數據進行處理過程中，交叉項的值隨著時間的推移也有很大的波動，為了更好的刻畫結構變遷和技術進步對經濟增長的影響，本文也對交叉項進行控制，具體參數的處理過程在上文中有提及。

3.2 數據與描述性統計

3.2.1 全數據描述性統計

本文主要關注的內容為靜態結構效應、動態結構效應和技術效應。就平均值而言，技術效應在這一時期表現較高，而如果觀察其極值，可以發現結構效應尤其是動態結構效應有著巨大的波動，極差十分明顯。因此暫不能通過目前的描述性檢驗對回歸過程進行分析評價。

表1 主要變量描述性統計 單位：人／元

3.2.2 地區趨勢概況

由于中國經濟體量整體較大，各省之間有著較大的差異，為了分析簡明，并且得到更具普遍性的結論，本文根據行政區域和地理格局將31個省份分為了華東地區 （包括山東、江蘇、安徽、浙江、福建、上海）；華南地區 （包括廣東、廣西、海南）；華中地區 （包括湖北、湖南、河南、江西）；華北地區 （包括北京、天津、河北、山西、內蒙古）；西北地區 （包括寧夏、新疆、青海、陜西、甘肅）；西南地區 （包括四川、云南、貴州、西藏、重慶）；東北地區 （包括遼寧、吉林、黑龍江）。研究發現，在考慮GDP增長率與技術效應和結構效應的關系時，能夠明顯的觀測在一定的GDP增長率區間內技術效應和結構效應都有很大的波動，如果忽略20%以上的增長率，則技術效應和結構效應整體上的正向關系比較明顯。

3.2.3 時間節點概況

在1985～2018年這34年中，中國經濟經歷了幾次重要的結構性轉變。1992年，中國的城市和農村改革由試點開始進行了大范圍的拓展；2001年中國加入世界貿易組織，更進一步的融入了全球市場；2008年中國同樣受到了全球經濟危機的沖擊，并進一步進入了經濟新常態；2014年，中國開始重點關注煤炭鋼鐵行業產能過剩的問題，供給側結構性改革開始不斷深化，去產能陸續開展，同時2014年中國推動大眾創業、萬眾創新，涌現了一大批新興科技型企業，并帶動了未來幾年內中國在模式上和技術水平層面的高速發展。這幾個截然不同的經濟發展階段中，技術變遷和結構變遷對于中國宏觀經濟的發展有著不同的作用。

本文將不同時間階段的結果進行整理，可以看到其的確存在相關性，為了更進一步的進行分析，本文將這種分析付諸實證工具進行驗證。

表2 基準回歸結果

3.3 實證回歸

3.3.1 總體回歸

本文將1985～2018年共34年的面板數據按照不同的標準進行了回歸，由于每一年份內的解釋變量數量較少，因而此時的數據是一個長面板數據，回歸結果如表2所示。

使用LSDV方法對面板數據進行處理，同時用MLE方法的隨機效應模型進行檢驗，可以看出，從全國范圍看，結構效應對各省GDP的增長具有顯著的正向作用，而技術效應則呈現出負向作用。從數值上看，技術效應的負向作用相比于正向作用要小一些。兩種效用的結果都十分穩健。

3.3.2 分時期回歸

由于總體回歸的時間跨度較大，因此在關鍵時間節點的產業結構變化無法直接表現出來。為了更好的觀測到重要時間節點的變化，上文中從數據整體表現上，本文選取了1992年、2001年、2008年、2014年作為4個時間節點，而這4個時間節點恰好和一些重要的經濟事件節點相契合。本文根據這些中國宏觀經濟的重要變革節點作為時間的分界點，在同一時間節點內部繼續回歸分析。這4個時間點將中國1985年以來的宏觀經濟分成了具有鮮明特征的5個階段，分別是1985～1992年、1993～2001年、2002～2008年、2009～2014年、2015～2018年。由于此時面板數據中每個階段的時間跨度較小，本文在此將其視為短面板數據進行處理。為了進行統一的描述，在經過了虛擬變量效應和時間效應檢驗后，本文在分析的過程中選取固定效應模型，回歸結果如表3所示。

表3 分階段固定效應模型回歸結果

續 表

3.3.3 分地區回歸

中國不同地區的經濟發展水平有著較大的差距，在不同的地區內部，其經濟增長過程中的結構轉型過程和技術提高過程水平不一致，因此分別審視不同地區發展過程中的結構和技術問題對于更精準的了解不同區域經濟發展狀況以及結構轉型和技術進步發揮的作用有著重要意義。本文將31個省級行政單位按照官方標準分為了七大行政區 （同前文一致），對于不同的區域，在區域內部使用LSDV方法處理面板，并用混合效應模型做穩健性檢驗，其回歸結果如表4所示。

表4 全國七大區域回歸結果

以上各項回歸結果從縱向與橫向展示了中國經濟增長和波動過程中結構效應與技術效應的消長趨勢及其對經濟表現產生的作用，在下文將對這種結果和機制進行深入細致的探討。

4 回歸分析與機制初探

4.1 總數據回歸

在1985～2018年這34年中，結構效應對經濟增長的影響為0.00384，而與此同時技術效應對其的影響為負值-0.00101，說明縱觀中國經濟的30余年增長中，來自于經濟結構的變化對經濟的高速增長具有更為重要的作用，且結構效應對經濟增長的作用為正數，來自于勞動力市場的不斷完善而形成的勞動要素的跨產業流動使得產值較高的行業有了更多的勞動力比重，在技術水平不變的情況下，對經濟增長帶來了正向的推動力，這種推動力的核心來自于要素市場的市場化程度不斷完善而進一步引致的產業結構的變化。然而，技術效應出現的負值則說明技術進步并沒有對經濟的增長產生正向作用，說明在整個經濟增長進程中，技術進步并沒有能夠對當期的經濟增長速率產生明顯的正向影響。從結果上看，總體回歸向我們勾勒了中國經濟的基本圖景，即結構轉變對中國經濟的影響相比于技術進步而言更為深刻。

4.2 分階段回歸

（1） 1985～1992年

此時結構效應對應系數為-0.025，說明同期結構效應對當期經濟增速產生了負效應，經濟增長速度的主要推動力來自于生產力的迅速釋放。雖然同時期有著明顯的勞動力產業間流動，但是來自于激勵機制改善下的勞動生產率的變動迅速成為了推動經濟增長的主要動力。1985～1992年是我國全面推進城市國有企業改革的時期，公司制、股份制改革在大批國有企業中廣泛試點，大規模企業改革帶來了就業結構和產業結構的變化，在這個階段中，制度紅利被逐漸釋放，激勵機制大變革下的生產效率也出現了迸發式的提高。

（2） 1993～2001年

從回歸結果上看，該階段無論是技術效應還是結構效應都呈現出了負向作用，說明該階段的經濟增長速度較高，甚至快過了技術效應和結構效應，以至于這兩種效應的變化難以成為解釋經濟如此高速增長的原因，而值得關注的是此時的交叉項有顯著的正向系數，說明該階段相比于上一個階段而言，簡單的激勵機制已經將生產率的能力釋放完畢，而結構轉型正在不斷進行，因此此時的交叉項有著良好的表現，說明此時經濟中的技術進步和產業結構變換同時進行。在此期間，國有企業經歷了 “抓大放小”后，股份制改革已經基本完成，商品市場化率達到了98%，結構效應已經基本釋放完畢。這一時期的經濟增長率持續走低，直到1999年才有所好轉。其原因除了相關外生因素 （國際經濟形勢、亞洲金融危機）外，還由于國內結構效應已經飽和釋放，而本身的要素生產率水平沒有及時提升，從而導致了經濟局面持續下滑。

（3） 2002～2007年

這6年時間是中國經濟迅速增長的歷史時期，這一點從回歸數據表現上可以很清楚的看到。從回歸結果上看，此時的結構效應明顯改善，都恢復為正數，體現出整個經濟體的結構仍然發揮作用。與此同時，技術進步出現了對經濟方向顯著的正向作用。這一時期內結構效應和技術效應對經濟增長產生了重要的影響。而從實際情況看，這與中國2001年加入世界貿易組織后，更加深入的融入全球市場有重要聯系。隨著2001年末加入世界貿易組織，在此階段的6年時間中，中國的國際影響力不斷擴大，2009年末，已經成長為全球第三大經濟體。由于更加深入的融入了全球市場，中國產業結構產生了深刻的變動，并且隨著開放程度和對外合作的加強，中國也出現了明顯的技術進步。

（4） 2008～2014年

從回歸結果看，2008年到2014年中國經濟結構中，結構效應和技術效應都呈現出負值，從結構效應而言，其回歸結果不夠顯著，說明結構效應對經濟增長速度的解釋力度孱弱；另外，結構效應的系數值的絕對值也在下降，更進一步說明了在這個階段經濟增長率與要素的產業內部流動之間的關系薄弱，從側面反映出了制度紅利被釋放的潛力有限，而技術進步則應當扮演更加重要的地位。然而從技術效應角度來看，中國當前時期的技術效應系數呈負值，說明依靠大量的重復投資在一定時期內能夠提高產業的單位生產率，然而單位生產率的提高卻造成了最終GDP增長率的下降，在技術投資領域出現了嚴重的低效和浪費。2008年金融危機以來，中國經濟增長速度開始下滑，核心競爭產業缺乏、投資效率低下等原因是造成中國經濟增長速度難以逆勢保持的重要原因。

（5） 2015～2018年

回歸結果說明了該時期中國經濟中的結構效應和技術效應新的變化趨勢。2015～2018年期間，中國經濟增長的結構效應依然不再顯著，說明此時結構效應已經不再是經濟增長的重要推動力量，而與此同時技術效應卻發生了重大的變化，達到0.0128且顯著，說明該時期中國經濟的增長出現了新一輪技術驅動。從數值水平上看，該階段技術效應的規模甚至略高于中國剛剛加入世界貿易組織的2002～2007年。對此不難找到原因，2015年以來，國內宏觀政策力度加大，供給側結構性改革開始大規模推進，關于鋼鐵行業、煤炭行業等領域的去產能政策力度加大，外生力量不斷推動行業更新換代。同時，2014年以來政府大力推進 “大眾創業、萬眾創新”的 “雙創”工作，其中互聯網、先進制造業等技術密集型領域成為了投資創業的熱點，此后一段時間涌現出大批新興企業，促進了技術進步。雖然從宏觀的GDP增速而言，經濟仍然面臨下行壓力，但是從內部的增長結構和增長驅動力看，已經出現了重要的改善。

4.3 分區域回歸

中國不同區域內的回歸結果與全國范圍以及不同時間階段的全國經濟中的結構效應與技術效應都有著明顯的區別。從結構效應看，除了華南地區之外，其他6個地區的結構效應基本都呈現出較為顯著的正相關，其中東北地區和華中地區的結構效應系數最大，說明在這30年中，以勞動力跨行業流動為標志的產業結構調整對這兩個區域帶來了更大的經濟驅動。與之對應的西南和西北地區則在結構效應中的系數十分小，結構轉型對經濟帶來的正向作用有限。華南地區產業結構轉型并未給其經濟帶來正向的作用，雖然通過結構轉型提高了產出總額，但是這種提高在長期中卻影響了經濟增長率，在特殊的政策和環境下形成了不均衡的產業結構，雖然一定時期內該產業結構帶來了總產量的增長，但是卻未能在長期內刺激經濟增長率的提高。

從技術效應而言，除了西南地區之外，其余幾個區域都呈現出了明顯的負相關結果。正如上文所分析，技術效應的負相關說明了單位產出的提高并不能夠對經濟增長率有正向作用，因為當出現低效率投資時，單位產出的提高有著更高的邊際成本，從長期看傷害了經濟持續增長的能力。其中東北、華中地區的負相關作用尤為強烈，而華北、華東等地的低效投資情況相對良好。

5 結 論

本文通過庫茲涅茨的分式所得到的結構效應和技術效應來對中國1985～2018年這34年間全國31個省、自治區、直轄市的經濟增長速度進行分析。通過分析發現，中國經濟在產業結構分布上一直以來存在扭曲，即由產業結構帶動產生的經濟收入最終對同期GDP的增長率產生了逆向的傷害作用，且這種結構的扭曲狀態幾乎貫穿了整個樣本跨度的34年。經濟增長的另一方面是技術進步，中國在1993～2001年和2008～2014年之間出現了技術效應與經濟增長率的負相關關系，說明這兩個時間段內經濟存在人均產出的增長和經濟增長率下降的特殊情況，產生這種情況的重要原因是同期的要素配置扭曲，雖然人均產出出現了增長，但是其帶來的經濟產出的上升承擔了較高的成本，因而引致了GDP增速的下降。而在2015～2018年期間，國內技術效應與經濟增長率再次呈現正相關的關系，在經歷了一系列的宏觀經濟調控后，技術進步再次成為了中國經濟增長的驅動力。

在全國分區域視角下，大部分地區經濟增長依靠勞動要素的跨產業流動釋放了制度紅利，帶來生產力水平的提高和技術水平的進步。5個區域的技術效應的負相關說明了單位產出的提高并不能夠對經濟增長率有正向作用，當出現低效率投資時，單位產出的提高有更高的邊際成本，從長期看傷害了經濟持續增長的能力。技術效應最小的東北地區從數據上反映出的嚴重投資扭曲現象真切的反映出了該地區當前經濟發展中所面臨投資低效、結構扭曲等問題。改革開放以來，該地區通過將資源進行更加高效的配置，短時期內推動了經濟的高速增長。近年來中國部分地區經濟增長速度出現斷崖式下跌，經濟增長下行壓力增大，其重要原因就是經濟驅動力由曾經的結構紅利釋放逐漸轉變到了技術水平提高。2015年以后的宏觀政策改善了中國經濟增長結構，使得技術進步再次成為中國經濟增長的重要推動力，在當前情況下，如何提高經濟發展過程中的技術力量，推動技術主導型的經濟增長，是實現中國經濟繼續保持穩定增速的重要途徑。