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內容摘要：本文以新古典經濟增長理論為基礎，采用索洛增長方程，通過實證檢驗來分析我國東、中、西部三大地區經濟增長受資本、勞動、制度和要素集聚四個因素影響的差異情況，特別是研究要素集聚對不同區域經濟增長貢獻程度的差異性，以期對區域經濟發展有所啟示。
關鍵詞：要素集聚 區域經濟 經濟增長 影響差異
研究理論框架
新古典經濟增長理論認為，經濟增長取決于要素投入，從而認為資本、勞動、技術進步是經濟增長的主要源泉，它對經濟增長的研究是基于制度給定的理論假設來分析經濟增長。但是對于制度轉型和市場化進程中的中國經濟增長而言，制度因素始終是一個無法忽視的重要因素。
研究區域經濟發展，離不開區域生產要素，而區域生產要素始終處于不斷的流動之中，不斷流動的生產要素總會在某個地區匯集形成要素集聚，或者說集聚意味著生產要素在一定空間上隨著時間的推移不斷集中。要素集聚就是各生產要素通過人類的經濟活動集聚在某一特定區域，從而產生集聚效應，促進地區經濟發展，是推動區域經濟增長的重要條件。
集聚經濟不僅是發達國家和先進地區競爭優勢的重要源泉，更是欠發達區域實現跨越式發展，追趕先進國家和地區的有效戰略工具。由此看來，區域要素集聚已經成為影響區域經濟增長差異的一個重要因素。
由此，本文把中國區域經濟增長影響因素概括為資本、勞動、制度和綜合要素集聚水平。
模型設定與數據說明
經濟增長因素的分析方法一般采用索洛增長方程。它的基本原理是從柯布-道格拉斯生產函數出發，建立經濟增長與各因素增長之間的數量關系。即：
Y = A (t) Kα LβIγG δ （1）
其中，Y代表總產出；K代表資本存量，指數α代表資本的產出彈性；L 代表勞動投入，指數β代表勞動的產出彈性；I代表制度要素主成分，γ代表制度要素的產出彈性；G代表綜合要素集聚水平，δ代表要素集聚的產出彈性；A代表技術進步，也稱效率系數，衡量現有技術的生產率，是一個大于0 的參數。
對（1）式取對數，轉化成多元線性回歸形式來求解，見下式：
如果指數α+β=1，則上式可簡化為以下形式：
將相應數據代入，可得到各要素的產出彈性系數，再利用索洛剩余法進行因素分析，從各個變量的相對變化來觀察經濟增長與資本存量、勞動投入、制度要素和要素集聚以及技術進步之間的關系。
（1）式中各項指標的內涵與數據來源說明如下：
Y為總產出，即按可比價格計算的GDP；K為資本存量，即將各省資本形成總額按照其資本形成總額指數進行價格換算（以1990年不變價格計算），然后將其按區域加總；L為勞動投入，即歷年從業人員數。
I為制度要素。本文以非國有化率、市場化程度、市場化收入分配占GDP的比重和對外開放程度四個指標的主成分作為制度要素。其中非國有化率主要體現在工業領域，即非國有工業的總產值（或增加值）與全部工業總產值（或增加值）的比值；市場化程度是全社會固定資產投資中利用外資、自籌投資和其他投資三項指標的比重；市場化收入分配占GDP的比重，反映經濟利益分配市場化份額的大小；對外開放程度用進出口貿易總額與國內生產總值的比值來度量。這些制度要素指標的原始數據取自全國和各地區的統計年鑒和經濟年鑒，然后根據各指標的含義分別計算出各地區的數值，再利用SAS統計分析軟件分別求出各地區四個要素指標的主成分，并將其作為各地區的制度要素。
G為綜合要素集聚水平，是在分別計算各地區資本要素集聚度、勞動要素集聚度、技術要素集聚度和制度要素集聚度的基礎上，采用主成分分析法，利用SAS統計分析軟件，分別將各地區四個要素集聚度指標換算為各地區的綜合要素集聚指標。其中資本要素集聚度是根據資本存量指標的業績指數（業績指數是某地區單位GDP所需要使用的資本量）、人均資本、地均資本三項指標計算的主成分指標；勞動要素集聚度就是就業人口密度；技術要素集聚度是在將各地區科技活動人員數、R&D經費支出、專利授權（公開）數三項指標作為技術要素代表性指標的基礎上，先分別計算三項指標人均數的主成分和地均數的主成分，再用兩個主成分的幾何平均數作為該地區的技術要素集聚指標；制度要素集聚度是在計算出各地區非國有化率、市場化程度、市場化收入分配占GDP的比重和對外開放程度的四個要素的人均主成分和地均主成分的基礎上，再用兩個主成分的幾何平均數作為該地區的制度要素集聚指標。
本文對東中西部地區的劃分方法以“七五”計劃報告對中國大陸國土所作的戰略性劃分為根據，其中東部地區包括遼寧、河北、天津、北京、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、海南11個省和直轄市；中部地區包括黑龍江、吉林、山西、安徽、江西、湖南、湖北、河南8個?。晃鞑康貐^包括新疆、、寧夏、陜西、甘肅、貴州、青海、云南、四川、重慶、內蒙古、廣西12個省、直轄市、自治區。
計量檢驗與結果分析
根據三個地區的劃分，文章采用1990-2009年的面板數據，分別研究各地區資本存量、勞動力變化、制度因素和要素集聚對GDP增長的影響，特別對要素集聚對GDP的影響程度和貢獻度在地區上的差異性進行深入解析。
在各地區面板數據的分析中，以LnGDP為被解釋變量，LnK、LnL、LnI、LnG為解釋變量，首先進行Granger因果關系檢驗，以說明各變量與GDP之間的可解釋性，然后進行加權最小二乘法估計，以得到各地區的回歸方程。
各地區的Granger因果關系檢驗結果如表1所示。
由表1檢驗結果可看出，各地區的資本存量、勞動力因素、制度因素和要素集聚都是GDP的解釋變量。
利用Eviews 3.1對回歸方程（3）進行回歸計算，分別得到東中西部各地區的回歸方程。
東部地區回歸方程為：
根據上述回歸方程的計算結果可看出，要素集聚對各地區經濟增長的影響程度是不同的。首先從產出彈性來看：東部地區最大，達到0.1864；而西部地區最小，只有0.0568，東部地區是西部地區的3.3倍，表明東、西部地區的要素集聚水平和集聚能力差距很大。其次從對經濟增長的貢獻度來看：各區域要素集聚對經濟增長貢獻度情況，見表2。
從表2中的數據可直觀判斷，東部地區的要素集聚貢獻度明顯高于中西部地區，而中部地區又高于西部地區。
第一，三個地區的要素集聚貢獻度都呈不斷上升態勢，其中東部年均增長2.8%，中部年均增長3.2%，西部年均增長4.5%。西部地區的增長程度最大，這主要是因為西部地區在國家實施西部大開發戰略以后，生產要素投入迅速增加，要素集聚水平快速提高，從而使近年的要素集聚貢獻度迅速增長，說明要素集聚對該區域經濟增長的影響越來越重要。
第二，東部地區要素集聚對區域經濟增長的影響大于中西部地區，1990-1999年間，東部地區分別高于中西部3.82個百分點和7.45個百分點；從2000-2009年水平來看，東部地區分別高于中西部4.95個百分點和6.39個百分點。說明東部地區憑借其優越的地理位置和更加開放的市場環境集聚了更多先進的生產要素，而且與中部地區要素集聚水平的差距越來越大，但與西部地區要素集聚水平的差距有縮小趨勢。
第三，中部地區要素集聚貢獻度大于西部地區，但西部地區要素集聚貢獻度的增長速度快于中部地區。在1990-1999年，中部地區的貢獻度高于西部3.63個百分點；但在2000-2009年，中部地區的貢獻度只略高于西部地區1.44個百分點。說明西部地區的要素集聚水平正在迅速提高，其對該地區經濟增長的貢獻度也在不斷提高。
結論
本文以新古典經濟增長理論為基礎，采用索洛增長方程，通過實證檢驗來分析我國東、中、西部三大地區經濟增長受資本、勞動、制度和要素集聚四個因素影響的差異情況，特別是研究要素集聚對不同區域經濟增長貢獻程度的差異性。從分析結果不難看出，要素集聚對各地區經濟增長都產生重要影響，尤其是在東部地區，要素集聚的作用更加明顯，要素集聚對該地區經濟增長的貢獻已經超過20%。即便是在中、西部地區，要素集聚的貢獻程度也已達到15%左右，這充分說明要素集聚已經成為影響地區經濟增長的重要因素。從各地區的要素集聚對地區經濟增長的影響程度來看，東部地區遠大于中、西部地區，說明東部地區憑借其優越的地理位置、良好的發展基礎和更加開放的市場環境集聚了更多先進的生產要素，這也是東部地區獲得快速增長和發展的關鍵所在。
參考文獻：
1.黃暉等.技術要素集聚對我國區域經濟增長差異影響[J].經濟地理，2011（8）
2.章元等.聚集經濟與經濟增長：來自中國的經驗證據[J].世界經濟，2008（3）
3.米娟.中國區域經濟增長差異性與要素集聚[M].中國統計出版社，2009
［關鍵詞］經濟增長 要素投入 新古典經濟增長模型
一、理論框架
經濟增長的要素投入問題一直被學者們認為是解開增長之謎的重要突破口之一，長期以來，國內外眾多研究經濟增長問題的專家學者都在努力尋求中國三十幾年來保持高位增長速度的合理解釋。筆者試圖根據簡單明了的新古典經濟增長模型，即索洛-米德模型，將經濟增長率大致看成資本增長率，勞動增長率和全要素生產率（索洛余項）三者的函數。關于全要素生產率，學術界有不同的定義標準，筆者將全要素生產率理解為除資本和勞動兩要素之外的其他諸多影響經濟增長的要素集合體，包括人力資本，結構優化，制度創新，技術演進，規模經濟等等。
二、資本要素投入分析
國內外大量的實證研究和測算結果表明，改革開放以來，中國經濟增長至關重要的引擎是資本要素（這里指物質資本）投入。援引李京文等（1993）的測算結果，1978到1990年期間，經濟平均增長率是8.35%。其中，資本對經濟增長的貢獻率為50.9%；陳琳（2008）在對中國經濟增長因素的測算分析結果中顯示，1978到2004年間，資本存量年平均增長率為10.1%，資本對經濟增長的貢獻率為56.2%。可見，資本要素投入對gdp增長率的貢獻超過一半。這樣的結果如果用哈羅德-多馬模型，“貧困惡性循環理論”等來解釋的話，應該是基本符合發展中國家工業化初期階段的一種增長方式。
然而，以克魯格曼為代表的國外經濟學家和大批的國內學者都對中國這樣的增長方式感到憂慮，認為這樣的增長不具有可持續性。應該看到，高水平的資本投入，特別是政府主導的固定資產投資，首先，是造成了經濟結構，特別是供求結構的失衡。持續不斷地資本刺激已經造成了某些行業相當程度上的產能過剩，而國內消費又不能完全吸收，這樣就造成大量資源浪費和結構失衡。其次，產能過剩需要有一個釋放的渠道，這樣就可能引致對外出口路徑依賴的強化，使金融危機以來日益激烈的貿易摩擦更加白熱化。再次，大量以貨幣或者信貸形式投入到實體經濟中的物質資本，很可能成為通貨膨脹的誘因之一，加劇物價上漲的壓力。最后，高水平，強力度的資本要素投入，也會使得國家宏觀調控經濟的調控范圍逐漸縮小，力度逐漸減弱，最后使政策失效的可能性加大。因為當大量的基礎設施建設和其他大型投資趨于飽和時，政府的投資渠道就會銳減，此時利用投資拉動的政策效應就受到限制。
三、勞動力要素投入分析
以林毅夫為代表的學者提出經濟增長的比較優勢理論，認為要素投入要充分利用要素稟賦本身的比較優勢。中國是一個勞動力相對過剩的國家，相對低廉的勞動力價格相對資本和其他要素來說是一大優勢，大力發展勞動密集型產業，不僅可以有效推動經濟增長，而且也可以吸納剩余勞動力，促進充分就業，維護社會穩定。
事實上，根據馬克思剩余價值論，勞動力作為一種特殊的商品，在增加產出方面的作用當然不可小視。綜合多位學者的測算結果，改革開放以來，勞動力要素對經濟增長的貢獻率在18-20%左右，僅次于資本要素，是第二大貢獻主體。 當然，若以勞動力要素的投入為主，這種增長也是不可持續的。
其一是勞動力成本在近年來有逐漸提高的趨勢，人口紅利趨于消失。這主要源于中國老齡化加劇和人口出生率持續處在較低水平，使勞動力供給出現缺口。
其二，以勞動力要素投入為主的一個基本前提是必須有源源不斷的勞動力供給，但是劉易斯關于發展中國家勞動力無限供給的假定在當前的中國開始受到質疑。
四、全要素生產率與經濟增長
由索洛-米德模型可知，全要素生產率實際上是產出增長率扣除資本和勞動要素增長率之后的余項，是要素投入所不能解釋的部分。在中國，這一部分對產出增長率的貢獻相對要素投入貢獻要小得多。大量實證研究表明，改革開放以來，中國全要素生產率對經濟增長的貢獻率大約在30-34%之間，與發達國家40-50%的水平相比，還有比較大的差距。
全要素生產率對產出增長的重要性不言而喻。21世紀國與國之間的競爭是科技的競爭，人才的競爭，要素優化配置能力的競爭。而這些因素，正是全要素生產率的重要組成部分。只有通過大幅度提高全要素生產率的貢獻力，才能是經濟增長保持持續性和高增長。而提高全要素生產率，必須促進經濟發展方式的轉型。
具體措施如下：
第一，堅持科教興國和人才強國的戰略，大力發展科技，教育，提高勞動者的素質和技能。由于技術和人力資本都具有外部性和溢出效應，引進先進技術有利于提高本國的總體科技水平，一個較高素質的群體會帶動整個社會的進步。
第二，必須深化經濟體制改革，為經濟增長提供一個良好的制度環境。中國改革開放以來的巨大變化無疑用事實證明了制度變革和制度優化的重要作用，也堅定了我們變革宏觀、微觀經濟體制的決心。一個較優的制度會使推動經濟增長各因素的潛能得到盡可能的釋放，從而是各要素得到更有效率的配置。
第三，由政府主導型經濟向市場主導型經濟轉變。實現經濟增長方式的轉型首先要從政府職能和角色的重新定位開始。改變政府主導投資拉動的增長方式，由市場力量來配置各類資源，這樣才能實現加快轉型的目標。
參考文獻：
[1]張培剛、張建華，《發展經濟學》[m]北京：北京大學出版社，2009,4
[2]馬春文、張東輝，《發展經濟學》（第二版）[m]北京：高等教育出版社，2005.8
關鍵詞：遼吉黑經濟圈；Malmquist指數；全要素生產率；技術效率；規模效率
一、 引言
隨著經濟全球化和世界經濟一體化的發展，物流業已經成為聯系生產和消費的中心樞紐，在我國社會經濟發展中發揮著越來越重要的作用，物流業能夠吸納就業、促進生產、拉動消費，并能夠促進產業結構調整，加快經濟增長方式轉變，進而增強國民經濟競爭力。為此，學術界展開了物流業全要素生產率相關問題的研究。自1953年瑞典經濟學家和統計學家StenMalmquist率先提出了Malmquist生產率指數以來該指數得到了廣泛的應用。在我國谷彬（2008）將全要素生產率增長分解為技術進步、技術效率改進、配置效率改進和規模效率改進四個方面，測算了服務業全要素生產率的增長構成，認為技術效率改進是主導全要素生產率變化的核心因素。莊玉良等（2009）通過對我國物流業跨期動態效率變化的Malmquist指數分析，認為技術進步與創新是物流業全要素生產率提升的主要原因。本文利用Malmquist指數對我國區域物流業全要素生產率進行測算與分解，進而對遼吉黑經濟圈物流業全要素生產率的“追趕效應”與“增長效應”與全國進行對比分析。
二、 Malmquist生產率指數模型原理與變量選取
Caves等（1982）將Malmquist指數與DEA理論相結合，利用Malmquist投入和產出距離函數定義了全要素生產率人，本文使用的Malmquist指數公式為：
Mt（xt，yt，xt+1，yt+1）=■
式中x和y分別表示投入和產出，這里測度了以t期為基期從t時期到t+1時期的全要素生產率的變化。也可以定義以t+1期為基期的條件下，從t時期到t+1時期的Malmquist生產率指數。由于兩種方式測算的Malmquist生產率值不一定相等，計算二者的幾何平均值來衡量兩時期間的生產率變化。該指數大于1表明從t時期到t+1時期全要素生產率是增長的；反之，表明生產率下降。全要素生產率可以分解為技術效率變化EFFCH（Technical Efficiency Change）和技術進步TECHCH（Technical Change）。Mt（xt，yt，xt+1，yt+1）=EFFCH×TECHCH。技術效率的變化可以進一步分解為純技術效率變化（PEFFCH，Pure Technical Efficiency Change）和規模效率變化（SECH，Scale Efficiency Change），即EFFCHCH=PEFFCH×SECH，其中PEFFCH>1表示純技術效率改善；反之，則表示純技術效率不存在改善。SECH>1表示決策單位的規模效率提高，趨向于最佳規模，反之，表示規模報酬下降。也即Malmquist指數可以分解為M=EFFCH×TECHCH=PEFFCH×SECH×TECHCH，式中 EFFCH是規模報酬不變（CRS）且要素可自由處置條件下的效率變化指數，它測度了從t時期到t+1時期的決策評價單元到最佳生產可能性邊界的追趕程度，稱為“追趕效應”。EFFCH大于1表明決策評價單元更接近生產前沿，相對技術效率有所提升；TECHCH為技術進步變化指數，測度了技術邊界從t時期到t+1時期的移動，稱為“增長效應”，TECHCH大于1說明出現了技術進步或技術創新，生產前沿面向上移動。
本文選取我國30個省市（鑒于早期重慶數據不完整，將其并入四川省來考慮）1991~2010年的物流業數據，選取固定資產投資和物流業的從業人數兩個投入要素變量，采用物流業的增加值作為產出指標，主要衡量物流業產出的總量規模。具體數據來源于各年的《中國統計年鑒》。為了將遼吉黑物流業與區物流業的發展變化進行比較，本文將分1991年~2000年和2000年~2010年兩階段對我國區域物流業Malmquist指數進行測算，并與1991年~2010年測算的結果進行比較。
三、 基于Malmquist指數的遼吉黑物流業全要素生產率的追趕效應與增長效應分析
應用軟件Deaper2.1可以將全要素生產率（TFPCH） 分解為技術效率變化指數（EFFCH）和技術進步指數 （TECHCH），其中前者衡量決策單位生產靠近當期生產前沿邊界的程度，稱為“追趕效應”；后者衡量生產前沿邊界的移動程度，稱為“增長效應”；并將技術效率變化指數 （EFFCH）分解為純技術效率變動（PECH）和規模效率變動 （SECH）。為便于對比分析，本文將1991年~2010年物流業數據劃分為1991年~2010年、1991年~2000年和2000年~2010年三個區段進行測算分析，計算結果如表1所示。
表1給出了1991~2010年我國區及全國物流業全要素生產率指數的均值，這一階段全國物流業的全要素生產率均值略小于1，技術效率增長率為-0.8%，技術進步增長率為0.4%，負向的“追趕效應”大于正向的“增長效應”，導致全要素生產率呈負向增長。在區中東部沿海、北部沿海、西北地區和南部沿海四個區域物流業的全要素生產率呈正向增長，其他區域呈負向增長。東北地區物流業全要素生產率均值低于全國平均水平，且在區中效率水平最低。在技術效率方面，東北地區技術效率變化的均值在區位于下游水平，略高于南部沿海和西南地區，其中純技術效率變化均值略高于南部沿海和西南地區，排在區的第六位；規模效率變動均值與西南地區相同，在區中位列第五位，純技術效率和規模效率均值均小于1，并且小于全國均值，這說明東北地區的物流業內部管理水平和產業發展規模都相對有限，有待于進一步提高。從技術進步方面看，東北地區的技術進步增長率為負值，且遠低于全國平均水平，技術進步的嚴重滯后是阻礙東北地區物流業全要素生產率提高的關鍵因素。從東北地區內部情況來看，黑龍江省物流業的全要素生產率、技術效率和純技術效率三項效率值均高于遼寧省和吉林??；遼寧省物流業的技術進步變化指數和規模效率指數均高于黑龍江省和吉林省。除遼寧省的規模效率變化指數實現正向增長外，其他效率值都小于1，處于負向增長狀態，而且技術效率變化指數均高于技術進步變化指數。這說明遼吉黑經濟圈物流業整體發展水平較低，而且技術進步水平較低是阻礙東北三省物流業發展的瓶頸因素。
由表1測算結果還可以看出，1991年~2000年全國物流業全要素生產率整體水平呈下滑狀態，而且遼吉黑經濟圈全要素生產率下降幅度明顯大于全國平均水平。具體來說，全國全要素生產率平均增長率為-7.7%，技術效率平均增長率為-3.2%，技術進步平均增長率為-4.7%，這表明技術效率和技術進步分別具有負向的“追趕效應”和“增長效應”，兩者共同作用導致全要素生產率出現負向增長。技術效率變動亦可分解為純技術效率變動和規模效率變動，全國物流業的純技術效率和規模效率平均增長率分別為-2.1%和-1.1%，兩者都對技術效率水平造成負向影響。與此同時，東北地區物流業全要素生產率平均增長率為-9.7%，低于全國相應水平，技術效率變化均值為1.006，高于全國平均水平。其中純技術效率和規模效率平均增長率分別為-0.2%和0.8%，負向的純技術效率和正向的規模效率共同作用導致物流業技術效率增長率實現正向增長。技術進步變化均值為0.898，低于全國平均水平。這說明與全國物流業發展狀況相同，遼吉黑經濟圈物流業全要素生產率水平的障礙主要是技術進步水平較低。
在區中除南部沿海地區外，包括東北地區在內的其他七個區域物流業均處于負向增長狀態，其中東北地區物流業全要素生產率均值在區中處于第六位，高于黃河中游地區和西南地區。從技術進步變化指數來看，我國物流業“增長效應”表現最為顯著的是南部沿海地區，技術進步變化指數為1.090，其他地區均小于1，東北地區和黃河中游表現最差，均為0.898。從技術效率變化指數來看，東北地區的“追趕效應”較為顯著，技術效率變化指數大于1，位于區之首。從東北地區內部情況來看，遼吉黑三省全要素生產率和技術進步變化指數均呈負向增長，吉林省和黑龍江省物流業技術效率實現了正向增長，遼寧省技術效率呈負向增長，其中吉林省的純技術效率增長率為0.8%，規模效率值為1，黑龍江省的純技術效率和規模效率的增長率分別為2.5%和0.8%，遼寧省純技術效率和規模效率的增長率分別為-3.8%和1.5%，這說明遼寧省物流業內部管理水平有待提高。從以上分析可以看出，1991年~2000年技術進步水平滯后是阻礙遼吉黑經濟圈整體及各省物流業全要素生產率水平提升的主要因素，為此，在今后物流業的發展應加大物流業技術研發投入力度，逐步提高東北地區物流業的技術進步水平。
對比表1中1991年~2010年和1991年~2000兩時間區間東北地區和全國的物流業全要素生產率均表現為負向增長，與1991年~2010年物流業整體發展情況相比，1991年~2000年全國和東北地區的全要素生產率均值相對較低，這說明1991年~2010年全國和東北地區物流業發展水平始終不高，而且2000年~2010年全國和東北地區物流業發展水平要高于1991年~2010年。
由表1的測算結果可知，2000年~2010年全國物流業呈現較快的發展，全要素生產率呈正向增長狀態，但遼吉黑經濟圈的全要素生產率仍呈負向增長態勢。具體地講，全國全要素生產率平均增長率為6.7%，技術效率增長率為1.4%，技術進步增長率為5.2%，其中純技術效率和規模效率的增長率分別為-0.2%和1.6%，正向的規模效應大于負向純技術效率作用，在二者共同作用下技術效率水平呈現上升趨勢?？梢姡谌珖锪鳂I正向的“追趕效應”和“增長效應”共同作用下，全國物流業全要素生產率實現了正向增長。與此同時，東北地區物流業全要素生產率增長率為-6.9%，技術效率增長率和技術進步增長率分別為-4.2% 和-2.9%，其中純技術效率變動增長率為-4.5%，規模效率變動增長率為0.4%，負向的“追趕效應”和“增長效應”共同作用導致遼吉黑經濟圈物流業呈負向增長態勢。
在區中僅東北地區的全要素生產率均值為0.931，其他地區的全要素生產率均呈正向增長，其中東部沿海全要素生產率水平最高，平均增長率為11.3%；東北地區的技術效率和技術進步增長率分別為-4.2%和-2.9%，其中純技術效率和規模效率增長分別為-4.5%和0.4%。東北地區的技術效率和技術進步水平在區中均處于最低水平，負向的“追趕效應”和“增長效應”共同作用導致東北地區全要素生產率呈現負向增長。從東北地區內部情況來看，遼吉黑三省的全要素生產率、技術效率變化指數、技術進步變化指數和純技術效率值均小于1，遼寧省和黑龍江省的規模效率水平有所提高，吉林省的規模效率水平出現下降，可見東北三省物流業發展情況都相對較差，各項效率值均低于全國平均水平。
對比表1中1991年~2000年和2000年~2010年我國物流業各項效率水平均得到大幅度提高，全要素生產率平均增長率由-7.7%增加到6.7%。相比全國總體水平，遼吉黑經濟圈綜合要素生產率均值增幅較小，由-0.97%增加到-0.69%，其中技術效率水平出現下降，技術進步水平有所提高，但三項效率值均小于1，即處于負向增長狀態。
從表1中可以看出，與1991年~2010年全國物流業總體發展水平相比，2000年~2010年間全國物流業的全要素生產率均值相對較高，其中全要素生產率增加0.071，技術效率變化均值增加0.022，技術進步變化均值增加0.048。可見全國物流業全要素生產率水平在逐步提升。與全國物流業效率水平的變動情況相比，東北地區2000年~2010年與1991年~2010年兩個時間區間各項效率均值變動較少，這表明遼吉黑經濟圈物流業相比全國總體水平發展比較緩慢，效率水平相對較低，應當通過提高技術效率形成的追趕效應和技術進步引發的增長效應共同加速全要素生產率水平的提升。
四、 結論
本文分別對1991年~2010年間以及1991年~2000年和2000年~2010年兩個階段我國區物流業的Malmquist指數進行了測算和分解，并將遼吉黑經濟圈物流業全要素生產率與其他區域進行了對比分析。結果表明：（1）1991年~2010年全國全要素生產率呈負向增長態勢，負向的“追趕效應”大于正向的“增長效應”，從而導致全要素生產率出現負向增長。遼吉黑經濟圈物流業各項效率均值均低于全國平均水平，由于負向的“追趕效應”和“增長效應”共同導致全要素生產率呈現負向增長，而且技術進步的嚴重滯后是阻礙東北地區物流業全要素生產率提高的主要因素。這說明遼吉黑經濟圈物流業整體發展水平較低，提升技術進步水平是促進遼吉黑經濟圈物流業發展的關鍵。（2）1991年~2000年全國物流業總體發展比較緩慢，僅南部沿海實現了物流業全要素生產率的正向增長。遼吉黑經濟圈物流業全要素生產增長率低于全國平均水平，技術進步水平滯后是阻礙遼吉黑經濟圈整體及各省物流業全要素生產率水平提升的關鍵因素，因此，應不斷加大物流業技術研發力度，使得技術進步形成的“增長效率”由負向影響轉變為正向影響，從而有效提高全要素生產率水平。（3）2000年~2010年我國物流業得到較快發展，正向的“增長效應”與“追趕效應”共同促進了全國物流業全要素生產率水平的快速提高。遼吉黑經濟圈物流業全要素生產率仍然小于1，而其他七大區域物流業全要素生產率均實現正向增長。負向的“追趕效應”和“增長效應”共同導致2000年~2010年東北地區物流業全要素生產率出現負向增長?？梢?000年~2010年阻礙東北地區物流業發展的要素同時包括技術效率和技術進步，因此，應當在繼續推進產業技術進步基礎上，通過提高物流業內部管理水平和產業發展規模促進物流業生產效率的進步。
綜合以上分析可以看出，1991年~2010年遼吉黑經濟圈物流業發展水平在區中始終處于中下游，低于全國總體水平且進步較慢。在1991年~2000年間技術進步水平低下是阻礙物流業發展的關鍵因素；在2000年~2010年間技術效率水平低下和技術進步滯后是物流業全要素生產率水平不斷下滑的決定因素，因此，大力推進物流業技術研發與創新從而提高“增長效應”是提高東北地區物流業發展水平的主要措施，同時，應該調整物流業投資的行業分布，優化整合物流業內部結構，加大“追趕”力度，從提升運營管理水平和規模報酬兩方面入手提高物流業綜合技術效率水平。
參考文獻：
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基金項目：國家社科基金項目資助（項目號：10BJL041）；教育部人文社會科學研究規劃基金項目資助（項目號： 08JA790054）。
關鍵詞：制度變遷經濟增長人工神經網絡全要素生產率
1引言
經濟增長理論是宏觀經濟學的重要組成部分，經濟增長的源泉一直是宏觀經濟學研究的核心問題。新古典增長理論認為經濟增長的核心因素是物質資本、人力資本、勞動力和技術。而制度-經濟增長理論認為物質資本、人力資本、勞動力和技術的增長本身就是經濟增長的一部分，而不是引起經濟增長的根本原因。有效率的制度和經濟組織才是各種生產要素投入增長以及總體經濟產出增長的關鍵。因為有效率的組織和制度可以確立和界定人們的權利，以形成合理的激勵與約束機制，使經濟主體的利益目標與與社會目標接近，從而使各種資源得到有效率的配置，使人們努力地進行創新、資本積累、教育投入以促進規模經濟的形成，最后表現為經濟的增長。在轉軌過程中，制度變遷和制度建設對經濟增長顯得尤為重要。
自1978年改革開放以來，中國經濟已經歷了二十多年的高速增長。這種持續高速增長的一個核心因素就是改革開放導致的中國制度變革。然而，中國的制度變革如何及在何種程度上引起經濟的增長？中國經濟的這種增長能否持續下去？經濟增長的潛力何在？這些都成為近年來經濟學研究的熱門問題。對這些問題的研究是中國進一步推進改革開放和制定宏觀經濟政策的基礎。
目前關于制度變遷與經濟增長關系的研究方法可歸結為幾類：一是用一定的指標體系對制度變遷進行量化，建立多變量線性回歸相關模型進行研究；二是將制度變量作為虛擬變量加入到生產函數模型中；三是利用生產函數估計出索洛殘差，進而探討制度變量與索洛殘差的關系。這些方法都有其不足之處：回歸分析可以反映制度變量與經濟增長的共同變化趨勢，并不能揭示出制度變量對經濟增長的影響，而且這種變化趨勢可能是非線性的；制度的變化對經濟增長的影響往往是漸進的，因而將制度變量作為虛擬變量是不合適的；制度變遷對經濟增長的影響部分地反映在資本和勞動的增長中，索洛殘差中僅包含制度變遷對經濟增長的部分影響。
本文將按照第一類和第三類方法的思路對中國的制度變遷和經濟增長進行實證分析研究。論文第二部分嘗試運用人工神經網絡的方法研究制度變遷和經濟增長的關系，并與回歸分析結果進行比較；論文第三部分運用索洛殘差法估計出全要素生產率的增長率（1979-2004），并對全要素生產率增長率的波動和經濟增長的波動進行比較研究與分析，探索制度變遷對經濟增長的影響。論文第四部分是分析的結論和建議。
2制度變遷和經濟增長關系分析
中國經濟制度的變革表現在多個方面，主要有：配置資源的方式由過去的計劃體制改為市場體制；進行經濟主體產權制度變革，發展壯大非公有制經濟；實施對外開放，發展外向型經濟等等。本文選用以下幾個指標反映制度變遷：（1）市場化程度（SCH），用投資的市場化指數表示，即全社會固定資產投資中“外資、自籌資金和其他投資”占總投資的比重。（2）非國有化水平(FGY)，用非國有經濟的增加值占國內生產總值的比重表示，由于資料限制，這里用工業總產值中的比重表示。（3）開放程度(KFC)，用對外貿易依存度表示，即進出口總額與國內生產總值的比率。（4）工業化水平(GYH)，用工業總產值占國內生產總值的比重表示。（5）非農化水平(FNH)，用第二和第三產業就業人數占總就業人數的比重表示。經濟增長用GDP可比價格定比增長指數表示（以1978年為100）。具體數據見表1，數據來源于文獻[1]和《中國統計年鑒》（2004）。由于種種原因，這些指標也只能是中國經濟制度的變革的一定程度的量化。
考慮到利用時間序列建立多元線性回歸模型殘差序列的自相關性，這里建立以GDP為因變量，以制度變遷指標為自變量的帶有自相關誤差校正的多元線性回歸模型，對參數進行最大似然估計，得到如下結果(括號中為參數的t檢驗值，下同)：
GDP=792.30-5.54SCH+1.84KFC–3.07GYH–21.29FNH+18.18FGY+（1）
(3.75)(-3.51)(1.86)(-1.07)(-4.94)(11.68)
（2）
(1.93)(1.46)
由于存在多重共線性，有的參數的符號和我們的預期相反。這里我們著重于這些制度變量對經濟增長的解釋能力，從可以看出這些制度變量對經濟增長有很強的解釋能力。
為了考察制度變量對經濟增長的非線性影響，下面用人工神經網絡模型研究經濟增長與制度變量的關系。人工神經網絡是一種大規模并行分布處理的非線性系統，具有很強的非線性映射能力。誤差反向傳播神經網絡（BP網絡）是一種使用最廣泛的神經網絡，BP網絡由輸入層、若干隱含層和輸出層組成，層與層之間采用全互連方式，同層單元之間無相互連接。目前已經證明3層BP網絡可以以任意精度逼近函數。其原理主要是根據所提供的數據，通過學習和訓練，找出輸入和輸出之間的內在聯系，從而得到問題的解答。經濟的發展是一個復雜的系統工程，我們可以把制度變量當作系統的輸入因素，把經濟的增長當作系統的輸出結果。輸入因素通過一系列較復雜的交互過程影響輸出，這種影響往往并非簡單的線性形式，因此可以嘗試用BP網絡研究輸入與輸出的關系。
考慮包含5個輸入（SCH，KFC，GYH，FNH，FGY）一個輸出（GDP）一個隱含層（包括10個單元）的BP網絡，以20組樣本數據(1981-2000)作為訓練樣本對網絡進行訓練，并用訓練好的網絡進行仿真，利用Matlab5.5人工神經網絡工具箱可以得到該網絡的仿真結果，如表1所示。與各年實際的GDP相比，網絡仿真結果的最大相對誤差3.33%，平均僅為1.13%。帶有自相關誤差校正的多元線性回歸模型擬合結果的最大相對誤差17.29%，平均為5.59%。顯然，BP網絡比回歸模型能更好地描述經濟增長與制度變量的關系。
通過以上兩種方法的實證分析，可以看出制度變遷對經濟增長有顯著的影響，這種影響并非簡單的線性關系，而是一種交互復雜的非線性關系。
3全要素生產率和經濟增長的波動分析
研究制度變遷與經濟增長關系的另一類方法是通過估計總量生產函數運用索洛殘差法估算出全要素生產率的增長率。該方法認為全要素生產率反映了制度變遷對資源配置效率作用的大小，制度變遷通過提高資源配置效率而促進經濟增長。
設總量生產函數為C-D生產函數：
（3）
其中為產出，為勞動投入，為資本存量，、分別為平均資本產出份額和平均勞動力產出份額。在規模收益不變和中性技術假設下，全要素生產率的增長率為：
（4）
為估計出平均資本產出份額和平均勞動力產出份額，對（3）兩邊同時取自然對數有：
（5）
在規模收益不變的約束條件下有：
（6）
由表2中我國1978-2004年的實際產出、就業人數和資本存量數據對方程（6）進行最小二乘估計，結果如下：
（-3.876）（1.431）（3.062）
AdjR-square=0.990
由此得到，，再分別計算出實際產出、就業人數和資本存量的逐年增長率，一并代入（4）式，可以得到我國1979-2004年的全要素生產率增長率，結果見表2。實際產出增長率和全要素生產率增長率如圖1所示。
圖1實際產出增長率和全要素生產率增長率波動
注：實際GDP和資本存量數據來自文獻[2]，就業人數數據來自中國統計年鑒（2004）。
從圖1可以看出我國1979-2004年全要素生產率增長率的波動與實際產出增長率的波動驚人的相似，1993年以前波動頻繁且波幅較大，隨后逐年下降，直到1999年開始緩慢攀升。這種波動特征與我國改革開放以來制度變遷的過程是吻合的。1978年到1993年是我國經濟制度和市場條件發生巨變的時期，與國有企業放權讓利等制度變遷，使生產力得到極大解放從而促進全要素生產率的增長，隨著改革開放的進一步深入，一些制度上的深層次矛盾逐漸顯現，從而制約了全要素生產率的增長。1993年以來隨著宏觀經濟逐步降溫并于1998年出現通貨緊縮，我國經濟出現生產能力全面過剩情形，國有企業減員和資本過度深化進一步加劇了勞動力低水平利用，長期低水平的公共教育支出與科學研究支出以及一些社會矛盾的進一步加劇，這些都不可避免的導致全要素生產率的持續下降。1999年以來，隨著積極財政政策的實施尤其是基礎設施建設與公共教育支出經濟效應的逐步顯現，宏觀經濟形勢逐漸好轉，全要素生產率隨之出現逐年攀升的勢頭。由此可見，制度變遷是影響全要素生產率波動變化的主要因素，也是影響我國經濟增長波動的主要因素。
由表2數據可算得1978-2004年我國經濟年平均增長率為9.39%，資本和勞動年平均增長率分別為13.17%和2.45%，由上面估計出的平均資本產出份額和平均勞動力產出份額可進一步算得由勞動和資本增長引起的經濟增長分別為1.16%和6.91%，全要素生產率增長引起的經濟增長為1.32%，勞動和資本增長對經濟增長的貢獻分別為12.35%和73.59，全要素生產率增長對經濟增長的貢獻為14.06%。這表明我國經濟的增長主要依賴于資本要素投入的增長。雖然全要素生產率增長對經濟增長的貢獻較低，但這并不完全代表制度變遷對經濟增長的貢獻。制度變遷對經濟增長的影響除了通過影響全要素生產率增長以外，還表現在對勞動和資本（尤其是資本）增長的影響上，因此，制度變遷對經濟增長的貢獻隱含在以上各項貢獻之中。全要素生產率增長對經濟增長的貢獻較低恰恰說明制度變遷通過全要素生產率增長對經濟增長貢獻的潛力和空間是很大的。
4結論與建議
本文首先運用人工神經網絡和回歸的方法對我國制度變遷與經濟增長進行了實證分析，結果表明制度變遷對經濟增長有顯著的影響，而且這種影響并非簡單的線性關系，而是一種交互復雜的非線性關系。其次，運用總量C-D生產函數估算了1979-2004年全要素生產率增長率，并對全要素生產率增長率的波動與實際產出增長率的波動進行了比較分析，結果表明兩個波動非常相似，并且這種波動特征與我國改革開放以來制度變遷的過程是吻合的。這說明制度變遷是影響全要素生產率波動變化的主要因素，也是影響我國經濟增長波動的主要因素。最后，計算了全要素生產率增長對經濟增長的貢獻。全要素生產率增長對經濟增長的貢獻較低恰恰說明制度變遷通過全要素生產率增長對經濟增長貢獻的潛力和空間是很大的。
制度變遷會導致資本、勞動和全要素生產率的增長，進而促使經濟的增長。改革開放以來我國經濟的增長主要依賴于資本要素投入的增長，從長期來看，這種情形很難維持下去。另外，勞動增長對經濟增長的貢獻也非常有限。因此，制度變遷通過資本、勞動增長促進濟的增長的空間和潛力是有限的。而分析表明，制度變遷通過全要素生產率增長對經濟增長的貢獻潛力和空間是巨大的，因此今后我國經濟制度的變遷應致力于提高全要素生產率，這樣，才可以使我國經濟增長具有持續性。
參考文獻
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關鍵詞：經濟增長；經濟增長動力；外國直接投資；金融發展
一、關于經濟增長源泉和動力的研究
改革開放以來，國內學者對我國經濟增長源泉和動力因素的研究一直沒有停止，其分析大多利用索洛提出的新古典經濟增長模型或其改進模型，將經濟增長歸因為要素投入增加和全要素生產率(TFP)的提高兩方面。國內多位學者的研究結果表明，要素投入是我國經濟增長的主要源泉和動力，而全要素生產率對生產率增長的貢獻有限。由于研究期間和數據處理方法不同，研究結論亦不盡相同。沈坤榮(1999)運用增長速度方程對1953—1997年我國經濟增長源泉進行分解，結果表明經濟增長主要是由生產要素投入的增量帶來的。王德勁(2007)運用誤差校正模型分析方法估計了我國1952～1998年期間擴展的索洛模型，得出物質資本存量是經濟增長主要因素的結論。董直慶等(2007)認為，我國約70％的經濟增長來自于資本和勞動投入，但物質資本、人力資本、技術進步等在經濟發展不同時期或不同階段，對經濟增長有著不同影響，即要素對經濟增長作用存在階段性變化特征。種觀點認為，資本投入增加是我國經濟增長最主要的源泉，由于我國勞動力供給相對過剩且勞動邊際效率較低，有關勞動投入增加的貢獻相對較弱。一些學者認為，考慮結構調整、要素投入與技術內生情況時，要素投入對我國經濟增長的貢獻率大幅下降。樊勝根等(2002)進行實證研究結果表明，研究期間我國17％的經濟增長來源于結構變化，TFP帶來4.2％的年增長率，要素投入增加解釋了41％的增長。遲巍等(2007)研究發現，在1996～2004年間，一個地區高水平的人力資本能吸引固定資產向該地區的投入，從而促進經濟增長。固定資本投資為內生，對經濟增長并不起決定性作用。這說明我國經濟增長的質量已有很大提高，已在按照發達國家的內生性經濟增長的模式發展。孫超等(2004)研究發現技術進步和人力資本的增長率對我國經濟增長起決定性作用。
二、關于FDI與經濟增長關系的研究
(一)通過計量模型直接檢驗外商直接投資(FDI)對經濟增長的作用
魏巍賢(1997)應用協整檢驗和格蘭杰因果關系檢驗法研究我國經濟增長與FDI的關系，結果表明經濟增長與FDI增長之間具有雙向因果關系，但經濟增長與FDI之間不存在長期穩定關系。賀紅波等(2005)認為，我國FDI和經濟增長之間存在單向因果關系，FDI是經濟增長的單向Granger原因，且兩者之間存在長期穩定的關系，這表明FDI在促進我國經濟增長過程中發揮了重要作用。而經濟增長不是FDI的Granger原因，表明我國經濟增長不是吸引FDI的直接原因。魏后凱(2002)利用1985～1999年時間序列和橫斷面數據，將FDI對我國區域經濟增長的影響進行實證分析。結果表明，東部發達地區與西部落后地區之間GDP增長率的差異約有90％是由FDI引起的。王成岐等(2000)運用計量模型考察了影響我國FDI與經濟增長關系的諸因素，認為經濟技術水平和政策因素均強烈影響FDI與經濟增長的關系。蕭政等(2002)從我國和其他23個發展中國家總量時間序列資料的分析中發現，穩定可靠的組織機構和城市化的發展在吸引外商直接投資方面發揮著相當重要的作用。代謙等(2006)在利用我國1979～2003年數據檢驗FDI對經濟增長的效應時發現，國內投資和人力資本起著相當重要的作用；FDI的增長效應集中在短期，人力資本則有明顯的長期效應。
(二)從不同視角研究FDI對我國經濟增長的作用
首先，從需求效應和供給效應角度研究。房漢廷(1996)通過分析外商直接投資對社會總需求的拉動力和對固定資產投資的影響后認為，FDI推動了我國經濟加速增長。沈坤榮(1999)認為，FDI對我國經濟增長的需求效應和供給效應都十分明顯。其次，從“擠出”效應角度研究。楊海燕(2005)通過對我國1998～2003年FDI與經濟增長的因果關系分析后認為，由于利用FDI過程中存在外資利用結構引發的對國內投資的擠出以及國內儲蓄的低效利用，削弱了FDI對GDP增長的正向效應。楊新房等(2006)對FDI對我國國內資本的“擠出”效應和“擠入”進行了研究，結果表明，FDI雖然對我國國內資本有“凈擠入”的效果，但從資本形成的角度看，FDI促進了我國的經濟增長。第三，從資本效應和外溢效應角度研究。胡翊竑等(2001)認為，FDI有助于改善我國資本形成質量、推動人力資源開發、提高資源配置效率、推動技術進步，進而對經濟增長起到積極的作用。張海星(2005)對外商直接投資和國內投資的增長效應、資本積累效應以及技術進步效應進行了比較分析。結果表明，FDI和國內投資對經濟增長都具有顯著的正向推動作用，但國內投資貢獻較大，且二者促進經濟增長的路徑亦不相同。龐英等(2008)在對轉型期中國民族資本與FDI企業生產效率測度的基礎上，具體研究其生產資源配置效率與技術效率。結果表明，民族資本的效率優于FDI。因此，民族資本是推動我國未來經濟持續高效增長的主要動力。第四，從地理空間結構角度研究。鄭月明等(2004)研究表明FDI在地理空間上的非均衡分布及其變動趨勢對我國區域經濟的平衡發展和持續增長產生了深遠影響。陳柳等(2006)通過1987～2003年27個省份的面板數據綜合分析了本土創新能力與FDI技術外溢兩者對我國經濟增長的作用，認為本土的技術創新能力對經濟增長具有顯著的正面作用；在控制本土的技術創新能力之后，FDI本身產生的技術外溢對經濟增長的推動作用并不顯著，但FDI與人力資本的交互作用仍能促進經濟增長；創新能力在中西部地區經濟增長中的作用比東部地區更強；本土創新能力的差異在某種程度上可能是區域發展不平衡的原因。第五，從傳遞途徑和其他效應角度研究。周春應(2007)研究了FDI如何通過進出口貿易、國內資本積累、R&D、產業結構升級、就業、人力資本、市場化程度等途徑影響經濟增長及影響強度的大小，結果表明，FDI通過不同的傳導途徑對經濟增長產生顯著影響。趙娜等(2008)對外國直接投資影響我國經濟增長的六種效應進行研究，結果顯示，FDI可通過資本積累、出口促進、投資拉動、技術溢出、產業結構優化和制度變遷六種具體效應來促進我國經濟增長；FDI對各種不同具體效應的時滯期各不相同。三、關于金融發展與經濟增長關系的研究
(一)金融發展與經濟增長存在正相關關系
殷醒民等(2001)研究表明，我國股票市場規模的擴大、交易率的提高增加了國有企業的固定資產投資，加快了企業的技術進步，推動了我國經濟更快的增長，因而股票市場發展與經濟增長之間有很強的正相關性。劉柯杰(2003)的研究結果表明，股票市場分散風險功能的提高能顯著促進長期經濟增長。范學俊(2006)運用最大似然協整分析法及1992年第一季度至2004年第三季度數據檢驗我國金融發展與經濟增長之間的動態關系。結果表明，股票市場與銀行部門在長期都對經濟增長有正的影響?？道^軍等(2005)使用基于誤差修正模型的格蘭杰因果關系檢驗法研究我國金融發展與GDP增長的長短期因果關系。結果表明，在短期，GDP增長和股市發展之間存在雙向因果關系；在長期，金融中介發展和股市發展都是GDP增長的單向動因。
(二)我國金融發展對經濟增長的作用并不顯著或存在負相關關系
林義相(1999)指出，我國股票市場功能由于定位在為國有企業和國有經濟融資，使得股票市場對經濟增長的作用相當有限。唐齊鳴等(2000)實證研究的結論是我國股市還不能充分發揮貨幣政策傳導功能，因此股票市場對經濟增長的作用不顯著。趙振全等(2004)研究指出，股票市場由于融資利用效率低下和資源的逆配置，對經濟增長幾乎沒有作用。韓廷春(2001)采用金融發展與經濟增長關聯機制的計量模型，運用我國經濟發展過程中的有關數據進行實證分析表明，技術進步與制度創新是經濟增長最為關鍵的因素，而金融發展對經濟增長的作用極其有限。陳偉國等(2008)利用VAR因果關系檢驗和方差分解探索我國金融發展與經濟增長之間的關系結果表明，金融發展與經濟增長不存在明顯的因果關系，金融發展與經濟增長存在單向因果關系，屬于需求追隨型。
四、經濟增長問題研究的不足及改進思路
(一)經濟增長問題研究的不足
盡管國內學者對經濟增長問題進行了深入研究，但由于理論的復雜性，許多經濟增長理論方面的問題至今沒有達成共識，有待進一步研究。首先，經濟增長源泉和動力研究的不足。國內的研究多運用靜態分析，強調靜態要素貢獻，而很少涉及不同發展階段下要素貢獻變化問題，即只集中于靜態而非動態的分析。同時，多數文獻的實證檢驗只關注某類樣本，或不將樣本進行分類對比，無法有效分離和認識不同要素貢獻的差異。全要素生產率對經濟增長的高貢獻率只有在經濟進入低速成熟階段才會出現，簡單地根據TFP對經濟增長貢獻的大小不能判斷我國經濟增長的質量。其次，FDI與經濟增長研究的不足。目前國內關于FDI對經濟增長的作用機制研究不全面系統，多局限于FDI對經濟增長的某個或少數幾個效應進行分析，計量方法和指標的選取也存在不同程度的瑕疵，而對能反映FDI真實作用機制的時滯效應研究很少涉及。再次，金融發展與經濟增長問題研究的不足。一是研究方法上，對時間序列數據進行簡單的回歸分析時，多違背回歸方法的基本原則，包括數據是非平穩的，變量之間具有相關，尤其是金融發展的各個指標之間具有高度相關，從而產生共線性問題等，因此研究結果可能是建立在偽回歸的基礎之上；而運用多元VAR方法研究時，一些至關重要的滯后期的選擇比較簡單，因此研究結論缺乏穩健性。二是關于金融發展對經濟增長作用的實證研究方面，現有模型沒有很好地控制對經濟發展具有重要影響的其他因素，從而放大了金融發展對經濟增長的影響。三是幾乎所有文獻都在檢驗金融發展與經濟增長的相關關系或因果關系，其實證檢驗一般都選取GDP或GDP增長率的絕對值或對數值作為因變量。而事實上，經濟增長并不一定意味著經濟效率的提高。因此，研究結果也就無法說明金融對增長的貢獻是源于金融的資本積累效應還是資本配置效應。四是沒有深入分析金融發展對經濟增長的作用機理，沒有全面探索金融發展的內在關聯機制對經濟增長的影響，研究結果對金融體制改革缺乏政策操作性。
關于“粗放”、“集約”概念的使用，最早見于農業經濟學中，當時稱“粗放經營”和“集約經營”，后來才被引申到整個經濟領域。最初，粗放經營的含義是指一定量的生產資料和勞動分散投在較多的土地上，進行粗耕簡作的經營方式；集約經營則指在一定土地面積上集中投入較多的生產資料和勞動，進行精耕細作的經營方式。前者通過擴大耕地面積，廣種薄收，增加總產；后者借助增大投入，精耕細作提高單產。
馬克思在《資本論》的地租理論中也論及到粗放經營和集約經營的內容，他指出“可以耕作的土地面積很大……對耕作者來說不用花費什么，或者同古老國家相比，只花極少費用。”這種“只需投資很少的資本，主要的生產要素是勞動和土地”的經營方式“就是粗放經營?！保ㄗⅲ厚R克思：《資本論》，人民出版社1975年版第三卷，第756頁。）“在經濟學上，所謂耕作集約化，無非是指資本集中在同一土地上，而不是分散在若干毗連的土地上。”（注：馬克思：《資本論》，人民出版社1975年版第三卷，第760頁。）在研究級差地租時，馬克思認為，粗放經營和級差地租第一形式直接聯系，而集約經營則與級差地租第二形式緊密相關。級差地租的第一形式是由“兩個和資本無關的一般原因造成的：1、肥力……2、土地的位置?！奔壊畹刈獾诙问絼t是“對同一土地連續追加投資造成的不同生產率引起的?！保ㄗⅲ厚R克思：《資本論》，人民出版社1975年版第三卷，第766頁。）
首次使用“粗放增長”和“集約增長”術語的是前蘇聯經濟學家。蘇聯在1928年開始第一個五年計劃之后，其經濟增長速度直到50年代末期一直保持高于世界經濟增長水平的記錄，此后，經濟增長率開始下降，表現出惡化趨勢，令人不解的是，其經濟增長的惡化是在它保持了非常高的物質資本和人力資本投資率的情況下發生的。這就不得不使蘇聯的經濟學家對其經濟“增長方式”展開了研究。當時，他們根據馬克思在《資本論》中的上述提示，把增長方式分為兩種基本類型，一種是依靠投入實現產出量增長的“粗放增長”，另一種是依靠提高效率實現產出量增長的“集約增長”。并且指出，蘇聯過去的高速度增長是粗放型經濟增長方式，是傾全力動員資源和增加要素投入的結果，然而由于資源的有限性，隨著可動員的資源的日益減少，在忽視提高要素生產率的情況下，必然導致經濟增長水平的下滑（注：吳敬璉：《怎樣才能實現增長方式的轉變》，《經濟研究》1995年第11期。）。
“粗放增長”和“集約增長”概念于60年代從蘇聯傳入我國（注：吳敬璉：《怎樣才能實現增長方式的轉變》，《經濟研究》1995年第11期。）。在此之前，我國經濟學界盡管沒有使用經濟增長方式的概念，但對經濟增長過程中出現的種種低效率，高浪費現象進行過大量的分析。此后，特別在1979—1980年我國對經濟增長方式問題展開了全面深入的討論（注：吳敬璉：《怎樣才能實現增長方式的轉變》，《經濟研究》1995年第11期。），廣泛使用經濟增長方式這一概念是在黨的十四屆五中全會之后。
二、經濟增長方式粗放度的定義
從經濟增長方式概念形成的淵源看，經濟增長方式是經濟增長過程中對生產要素的分配和使用方式。雖然國外學者不常使用經濟增長方式這一概念，但對推動經濟增長的因素或原因的分析，實質上也是對經濟增長方式的研究。關于這一點，匈牙利經濟學家科爾內曾作過比較，就我國學者們而言，盡管對粗放和集約型增長方式概念的解釋不盡相同，但經濟增長方式的含義是明確的。因此，經濟增長方式就是指一國總體實現經濟的長期增長所依靠的因素構成，其中增長因素包括土地、勞動、資本、技術進步、經營管理、資源配置、規模經濟等。通常把土地、勞動、資本的投入稱為要素投入，其余因素的總和稱為綜合要素生產率。進一步地，根據要素投入與綜合要素生產率在經濟增長過程中的作用大小，把增長方式劃分為粗放型經濟增長和集約型經濟增長，主要由要素投入增加所引起的經濟增長稱為粗放型經濟增長，主要由綜合要素生產率提高所引起的經濟增長稱為集約型經濟增長。為了能定量反映經濟增長的粗放程度或集約程度，筆者引入粗放度概念。所謂粗放度是指要素投入增長率的貢獻率與經濟增長率的比值（注：對于一國總體來說，土地是固定的。因此，在考慮要素投入的增長率時，舍象掉了土地要素的影響。），用公式表示為：
δ＝αL''''＋（1－α）k''''／Y''''
*式中的α表示勞動的貢獻份額；
（1－α）表示資本的貢獻份額；
L''''表示勞動投入增長率；
K''''表示資本投入增長率；
Y''''表示經濟增長率。
當δ≥0.5或δ＜0且Y''''＜0時，增長方式為粗放型；
當0≤δ＜0.5時，增長方式為集約型。
對于粗放型增長方式又可按不同的粗放程度劃分為四種類型：
第一類型：當0.5≤δ＜0.7時，為低度粗放型；
第二類型，當0.7≤δ＜0.8時，為中度粗放型；
第三類型，當0.8≤δ＜1時，為高度粗放型；
第四類型，當δ≥1或δ＜0且Y''''＜0時，為超高度粗放型。
三點說明：
1.經濟增長方式、經濟增長、經濟發展的關系。
經濟增長是指一國或一個地區在一定時期內人均實際產出量的增加和實際生產能力的增加。經濟增長特指更多的產出，而經濟發展不僅指更多的產出，還包括隨著產出的增長而出現的經濟、社會和政治結構的變化，經濟增長是一個數量概念，而經濟發展是一個既包含數量又包含質量的概念，所以經濟發展包含經濟增長。從經濟增長方式的定義可知，經濟增長方式是獲得經濟增長的手段、途徑和方式。
2.經濟效率與經濟效益的關系。
經濟效率是指資源的優化配置。具體講包含二層含義：其一是指全社會以優化的資源配置獲得較好的經濟增長；其二是指生產單位如何把得到的資源在時間和空間上有效地組合起來，以最少的資源耗費創造最多的產出。經濟效益的高低可以用綜合要素生產率來度量。所謂經濟效益，則是指在社會經濟活動中由經濟效率所引起的相應的收益或收入。那種不是由于提高效率而增加的收入，就不能叫作效益，而只能叫作收益或收入。因此，經濟效率是經濟效益的實質，經濟效率高意味著經濟效益好；反之，經濟效率低則意味著經濟效益差。
3.轉變經濟增長方式必須明確三個層次的問題：第一，經濟增長方式的內涵；第二，經濟增長方式轉變的標志；第三，經濟增長方式轉變的程度。關于第一個問題，學術界的認識比較多，而第二、三個問題則涉獵的比較少。本文旨在通過對粗放度指標的劃分，擬解決第二、三個問題。
δ＝0.5作為劃分粗放和集約經濟增長方式的標志。當δ＜0.5時，經濟增長為集約型，當δ≥0.5時，經濟增長為粗放型，這與我國經濟理論界對粗放與集約型經濟增長的解釋是一致的。把粗放型經濟增長方式又細分為低度粗放型、中度粗放型、高度粗放型和超高度粗放，是為了便于研究經濟增長方式轉變的程度。
三、對我國經濟增長方式粗放度的分析模型
1.模型。
本文測算各要素對經濟增長的貢獻率所采用的模型為：Y''''＝A''''＋αL''''＋（1－α）K''''，這是由道格拉斯生產函數求導后得出的，其中Y''''代表經濟增長率，A''''代表綜合要素生產率增長率，K''''代表資本要素投入增長率，α為勞動產出彈性系數，αL''''為勞動要素投入對經濟增長的貢獻率，（1－α）K''''為資本要素投入對經濟增長的貢獻率。因此，粗放度的公式為：
δ＝αL''''＋（1－α）K''''／Y''''
2.研究對象。
本文研究1953至1993年四十一年的經濟增長方式，按三種不同的時期來測算各要素對經濟增長的貢獻率及粗放度：一是按一年期，二是按五年計劃期，三是按改革時期。需要說明的是，改革時期從1979年算起，由于資料所限，我們僅考察到“八五”前期（1991—1993）為止。
3.對統計指標的說明。
（1）經濟增長率指標Y''''。我們均采用國民收入增長率指標。
（2）勞動要素投入L。以歷年全社會勞動者人數計算各時期勞動投入量增長率，而舍象掉象勞動質量、勞動強度的大小和勞動時間的變化情況。
（3）資本要素投入K。道格拉斯生產函數中的K值應為直接和間接構成生產能力的資本總存量，它包括直接生產和提供各種物質產品及勞務的各種固定資產和流動資產，也包括為生產過程服務的各種服務及福利設施的資產。關于K值，有的同志已估算出有關數據（注：參見張軍擴：《“七五”期間經濟效益的綜合分析》，《經濟研究》1991年第4期。），其具體作法是：先估算基期年1952年的資本總量；再估算各年的凈投資額（以積累額代替）并扣除價格指數；然后根據投資轉化為資本的時滯系數計算各年的新增資本數量；最后，用上年的資本總量加上當年新增資本，得出各年的資本總量。
（4）資本與勞動的產出彈性。所謂生產要素的產出彈性是指要素投入每增長1％所帶來的產出增長的百分比。西方經濟學家們認為直接估算產出彈性幾乎是不可能的。他們在進行增長因素分析時，通常要作完全競爭和規模報酬不變的假定，以勞動與資本的收入份額來代表它們的產出彈性。然而既使要計算勞動與資本的收入份額也不是一件容易的事，它涉及到多方面的內容和某些比例的分割。在我國情況就更為復雜，首先，我國實行的并非市場經濟，不存在完全競爭的市場條件；其次，由于缺乏必要的統計資料，要全面計算勞動和資本的收入份額幾乎是不可能的。但根據我國的實際情況，長期以來經濟中存在著大量潛在勞動力的過?，F象，與資本要素投入增長的貢獻相比，勞動投入增長的貢獻十分有限。所以，我國經濟界通常把勞動的產出彈性取為0.2或0.3相應地資本的產出彈性取為0.8或0.7（注：史清琪等：《技術進步與經濟增長》，科學技術文獻出版社1985年版。），本文采用0.3和0.7。
表1
*注：不帶括號的數字為各要素對經濟增長所貢獻的百分點，括號內的數字為貢獻的百分點占經濟增長率的百分比率。
3.對我國增長方式粗放度的分析。
我們分別計算了1953年—1993年41年的粗放度并根據粗放度的五種類型作了統計整理，整理結果如下：
表2（單位：年）
*投資，其最高值也未超過32％。而美國在固定資產投資中，更新改造投資所占比重1947—1950年為55％，1971—1978年提高到77％，其中機器設備投資中更新投資分別占51％和81％（注：參見劉國光主編：《中國經濟發展戰略問題研究》，上海人民出版社1984年版，第115頁。）。實際上，我國還存在著以更新改造投資為名而進行的基本建設投資，如1981年以更新改造投資為名完成的二百多億元投資中，新建項目占10.2％，擴建項目占38.5％，真正用于設備更新和技術改造的只占一半左右（注：參見劉國光主編：《中國經濟發展戰略問題研究》，上海人民出版社1984年版，第116頁。），有的省市更新改造投資中用于新建擴建的竟達70％以上（注：參見劉國光主編：《中國經濟發展戰略問題研究》，上海人民出版社1984年版，第116頁。）。因此，我國粗放型增長方式表現為外延式擴大再生產。
2.粗放型增長方式表現為高投入、高消耗、低產出、低效率。
表1可見，我國國民收入的增長率主要歸因于要素投入的貢獻率，在要素投入中又主要是資本要素起著重要作用，因此，我們用資本要素的產出系數即Y''''／K''''的比值來衡量投入與產出的效果。當資本投入的增長率K''''大于國民收入的增長率Y''''，即資本的產出系數Y''''／K''''＜1時，經濟增長就表現出高度或超高度的粗放型特征，如：
*
表中反映出不同粗放度類型對應的資本產出系數值。顯然，粗放程度越高，其對應的資本產出系數值越小，也就是說越粗放，資本的投入產出效果越差，效率越低。具體到我國能源與物質的消耗情況，如果僅就我國自身縱向進行對比，每萬元國民收入消耗的能源以及每億元基本建設投資平均消耗的鋼材、木材、水泥量呈不斷下降趨勢，改革開放以來，每億元國民生產總值主要生產資料平均消費量也呈下降態勢。但與世界其它國家相比，我國在能耗與物耗上的差距是很大的。根據世界銀行《1995年世界發展報告》資料：1993年，能耗產出率最高的是貝寧，每千克石油當量GDP產值為20.4美元；最低的是蒙古，只有0.2美元；我國為0.6美元，在全世界121個有資料可比的國家（地區）中居第113位。從不同收入國家看，低收入國家平均每千克石油當量GDP產值為0.9美元，中等收入國家為1.0美元，高收入國家為4.4美元，全世界平均為3.1美元。可見我國能源產出率不僅遠遠低于世界平均水平，而且低于低收入國家的平均水平。另據有關方面作出的比較分析，我國鋼材、木材、水泥的消耗強度分別為發達國家的5—8倍，4—10倍和10—30倍。因此，我國粗放型增長方式表現為高投入、高消耗、低產出、低效率。
3.粗放型增長方式表現為經濟的快速增長以及強烈波動。
關于經濟高速增長的數量界定，有人把高速度與低速度的臨界值定為4％（注：劉彪、王東京：《經濟發展階段論》，《經濟研究》1990年第10期。），也有人把它定為6％，還有人認為3％以下為停滯，3—6％為低速增長，6—9％為中速增長，9—12％為高速增長，12％以上為超高速增長（注：趙磊：《對當前經濟高速增長的若干看法》，《經濟研究》1993年第1期。）。我國在1953—1993年間，國民收入的平均增長率為7.1％，改革前為6.0％，改革以來達到了9.3％。如果按4％或6％的劃分標準，我國經濟已屬高速發展之列，即使按最后一種劃分標準，我國經濟增長速度也可進入中高速之列。再看實物增長情況，1993年比1952年，人均糧食增長1.34倍，人均煤炭增長8.17倍，人均鋼增長32.07倍，人均發電量增長55.52倍，人均石油增長160.06倍（注：根據《中國統計年鑒》1996年第41頁有關數據計算而來。）。
我國在1980—1993年的人均國民收入增長率是低收入國家平均增長率的2.9倍，中等和高收入國家的4倍，即使與發展速度比較快的韓國相比也高出0.2％，可見我國的粗放型增長是以其高速度為特征的。
如果考察不同粗放程度與國民收入增長率的關系方面，從我們分別計算的41年的粗放度可知：在超高度粗放型增長的年份中，國民收入的增長率在絕大部分年份都低于高度粗放型。同樣地，高度粗放型低于中度粗放型，中度粗放型低于低度粗放型，低度粗放型又低于集約型。如下表：
表5
*
國民收入增長率與粗放度之間存在著反向變動的關系，即粗放程度越高國民收入增長率就越低；反之，粗放程度越低則國民收入增長率就越高。由此我們可以得出：在我國長期快速增長時期集約型所表現出的是高速度，高效率，越粗放，其速度越低，效率越差。
如果更進一步地考察粗放度的波動與經濟周期的波動情況，則不難看出：經濟增長率周期的波峰恰好位于集約型年份或粗放度較弱的年份，而周期的波谷位置恰好處于超高度粗放型年份。改革前，我國粗放程度是兩頭多中間少，即超高與集約型年份多，低度、中度、高度粗放型年份少，這種粗放程度的巨大落差的反復出現必然使經濟增長大起大落。改革前國民收入增長率的波動幅度為53％，五個周期的振幅平均為23.4％（注：關于經濟周期的劃分參見劉樹成：《論中國經濟周期波動的新階段》，《經濟研究》1996年第11期。）；改革以來，粗放度的穩定性增強，低度、中度、高度粗放型年份增多，超高與集約型年份明顯減少，相應地，改革開放以來四個周期的平均振幅為9.9％，國民收入增長率的波動幅度也降為12.1％。因此，粗放度的穩定性是影響經濟增長穩定性的重要因素之一。
4.粗放型增長表現為居民消費水平的緩慢提高。
我國經濟增長速度并不低，但人民的生活水平，社會福利狀況并沒有因此而相應地得到快速提高。居民消費水平的平均增長速度改革前的26年內只增長了2.2％，主要食品中的糧食，食用油人均消費量不僅沒有上升，而且有所下降，家禽的人均消費量基本上沒有變化；改革后的15年內居民消費水平增長了7.0％，除了人均糧食消費量受糧食需求的收入彈性低的影響而增長較慢外，其他主要食品都增長得非?？欤賱t翻一番，多則超過了兩番。這說明了經濟增長越粗放，人民的生活水平提高越緩慢。關于這一點，從我們模型本身也可以得到，粗放程度越高，要素投入增加就越快，資本積累速度也越快，過度積累必然會影響居民的消費，相應地減少綜合要素生產率的增長。
我國要素的過度投入通常表現為經濟過熱，雖然經濟過熱在不同經濟體制下，表現形式不同，但其本質卻是一致的。在計劃體制下，由于價格是政府統一制定的，即使經濟過熱也不會使價格上升，但卻會出現嚴重的物質短缺，這恰好說明了改革前居民消費水平的低下。改革后，隨著價格放開，過去潛在的，隱蔽性的通貨膨脹公開化，使物質短缺表現為價格的上升，即通貨膨脹，如果工資增長率低于通貨膨脹率，則通貨膨脹意味著居民實際消費水平的下降。
從表2中可知：在41年里，有13個年份屬超高度粗放型，8個年份屬于高度粗放型，6個年份屬于中度粗放型，2個年份屬于低度粗放型，12個年份屬集約型。粗放型增長的年份占整個年份數的70.7％，集約型年份占29.3％，表明我國從總體上看屬于粗放型增長方式。由于超高度粗放型占整個年份數的31.7％，集約型占29.3％，高度、中度、低度分別只占整個年份數的19.5％、14.6％、4.9％，也說明粗放度的波動幅度比較大，集約型增長的穩定性較差。如果把改革時期與改革前作一比較，則超高度粗放型年份所占的比重由改革前的36％，降低為改革以來的25％；高度粗放型由16％上升為25％；中度粗放型由12％上升為18.8％；低度粗放型由O上升為12.5％；集約型年份由38.5％下降為13％。盡管改革以來粗放型增長的年份由改革前的64％上升為81.3％，集約型增長的年份由29.3％下降到18.7％，但改革以來的粗放度的波動幅度明顯減弱穩定性增強。
由表1所示，1953—1993年間的平均粗放度為0.92，屬于高度粗放型，此間國民收入的增長率達到7.1％，其中要素投入的貢獻率就占了91.8％，表明41年來的增長主要是要素投入的結果。改革前的平均粗放度為1.05，屬超高度粗放型；改革以來的平均粗放度為0.80，屬高度粗放型。國民收入的增長率由改革前的6.0％上升到改革以來的9.3％；要素投入的貢獻率由104.6％下降為80.2％；綜合要素生產率的貢獻率由－4.6％提高到19.8％。說明改革以來的平均粗放度減弱，要素投入的貢獻率降低，綜合要素生產率的貢獻率提高，改革為經濟注入了活力，促進了經濟效率的提高。
按計劃期計算的粗放度有四種類型，分別是集約型、低度粗放型、高度粗放型、超高度粗放型?；謴蜁r期的1963—1965年的δ值在區間［0，0.5）之間，屬集約型，綜合要素生產率的貢獻率高達68.8％，要素投入的貢獻只有31.2％，經濟效率高，效益比較好?！耙晃濉⑷濉⒘濉睍r期的δ值在區間［0.5，0.7），屬于低度粗放型，綜合要素生產率的貢獻率分別達到34％，36.8％，40.4％，要素投入的貢獻率分別為66％，63.2％、59.6％，表明由要素投入增長所帶動的增長成份比較低，由綜合要素生產率提高所帶動的增長成份比較高，因此，這三個時期的經濟效率比較高，經濟效益也比較好?！拔逦濉?、“七五”、“1991—1993”時期的δ值在區間［0.8，1）內，屬于高度粗放型，綜合要素生產率的貢獻率分別只有2.5％，7.3％、6.0％，而要素投入的貢獻率卻分別高達97.5％、92.7％、94％，表明經濟增長主要是要素投入的貢獻，經濟效率比較低，經濟效益比較差?！八奈濉睍r期的δ值大于1，“二五”時期的δ值小于零且國民收入為負增長，均屬于超高度粗放型，經濟效率很低，經濟效益最差。
綜上所述，盡管我國在某些年份或某些時期表現出集約型增長方式，但從總體上看，我國屬于粗放型增長，要素的投入是經濟增長的主要推動力，綜合要素生產率的貢獻率較小，經濟效率低，經濟效益差。
四、對我國經濟增長方式分析的結論
1.粗放型增長方式表現為外延式的擴大再生產。
通常把新建擴建項目視為外延擴大再生產，更新改造項目視為內含擴大再生產，因而我們用基本建設投資指標以及更新改造投資指標來反映外延和內涵的擴大再生產情況。表3是根據1953—1993年國有固定資產投資構成計算出的基本建設和更新改造投資占全部固定資產投資的比重。從基本建設投資在固定資產投資中所占比重看，外延式擴大再生產的趨勢是不斷縮小，內涵擴大再生產的比例不斷增大。但從整個年份看，
表3
摘要：在經濟高速增長的今天，我們不僅關注經濟增長的速度，更關注經濟增長的質量和效率，而全要素生產率作為測量經濟增長質量和效率的最為流行的指標，在測算過程中，存在著一些不足。本文在借鑒相應學者關于全要生產率研究的基礎上，總結了全要素生產率的不足，并提出了相應改進方法。
關鍵詞：全要素生產率；經濟增長；測算方法
時至今日，我們關于經濟發展的認識，已不再局限于過去單純依托經濟發展的規模與數量作為衡量經濟增長成果的標準的狀況，而逐漸關注經濟增長的效率、質量等。我們不僅希望經濟能夠在數量上增長，更希望通過經濟增長能夠提高民眾的福利，改善民眾的生活。自從改革開放以來，中國的經濟取得了突飛猛進的發展。但是隨著我國經濟幾十年的飛速增長，隨之而來的卻是越來越多的問題的產生。為此，我們不禁反思，經濟增長真的只是從GDP增長總量數據就可以判斷經濟增長的效率與質量嗎？對于衡量經濟增長質量與效率的迫切需要，客觀上也促進了利用全要素生產率，即TFP（Total Factor Productivity）衡量與評價經濟增長質量與效率的發展，如今，利用TFP衡量經濟增長已成為國內最為流行的一種測算方法之一。
1. TFP內涵
自索洛提出了規模報酬不變的生產函數以及由此推導出來的增長方程，通過將產出增長率中超出資本與勞動力生產要素投入增長率的扣除（索洛余值）形成了全要素生產率的概念，并將全要素生產率來源定義為由技術進步引起的產出增長。由索洛余值的求解可以看出，全要素生產率除了包括技術進步引起的產出增長，還包括沒有識別的經濟增長因素以及由此產生的誤差。
它的一般含義是指一定時間內生產活動的開發利用的效率，等同于一定時間內各種生產要素與總產量之間的比值，可以衡量一個國家在一定時間經濟增長的質量與效率，也是關于技術進步對經濟發展作用的綜合反映，但是因為TFP還包括未識別的經濟增長因素以及測量誤差，因此，TFP對技術進步的衡量只是一種近似測量。TFP的來源除了包括技術進步，還包括效率提升與規模效應，比如組織創新、專業化以及生產創新等。但是，在索洛模型中，假定技術進步是外生變量，并沒有考慮知識進步以及人力資本提升對于經濟增長的溢出效應，在沒有考慮技術進步的外部性情況下，因為邊際產量遞減規律，最終技術進步帶來的產出效應會為零。這顯然與現實生活中，通過改進技術水平，從而帶來邊際產量遞增的現象不符，這也使全要素生產率的解釋能力與借鑒意義大打折扣，即全要素成產率成為“黑箱”。[1]
2. TFP測算方法的缺陷
TFP的測算方法雖然簡單可行，但是其中也存在著一些問題，這些問題影響著TFP作為衡量一國經濟增長質量與效率指標的有效性與代表性。
2.1 用于測算TFP的要素投入數據為存量數據
在對TFP進行測算時，必須考慮要素投入與產出之間的關系。而根據新古典生產理論，一定時期的投入帶來一定時期的產出，換言之，我們所要考慮的要素投入只是某段時期的投入量，即該段時期的流量數據，而不是某一時點上的存量數據。但是，從目前關于資本的指標統計口徑來看，我們將資本分為固定資本和流動資本。用固定資本的存量數據代替資本的流量數據，其中隱含了固定資本某一時點上的存量與其在此段時期內的資本流量成正比的關系，但是，在現實生活中，這種假設顯然是不一定成立的。綜上所述，因為，用于衡量相應變量的指標，尤其是資本，在統計口徑以上存在局限，造成計算結果投入與產出的不一致，從而使TFP的測量值偏離真實結果。
2.2 TFP自身的“黑箱”使其內涵含混，需要進一步分解
TFP既包括勞動生產率，又包括資本生產率，那么如果求接觸TFP，如何看出其中到底是勞動生產率的作用比較顯著，還是資本生產率的作用比較顯著呢？顯然，并不能一概而論，并且TFP自身的“黑箱”特點還使其包括不能識別的經濟增長因素與由此帶來的誤差，所以對TFP進一步分解，將其分解為其中影響較大的影響因素的綜合作用，可以進一步分析技術進步的外部性的如何作用。技術進步自身也可以分為三種類型：中性技術進步、資本擴張型技術進步以及勞動擴張型技術進步。例如，管理方式的改進，可以促進資本生產率和勞動生產率的提高，屬于中性技術進步；而機器設備的投資可以提高勞動生產率，屬于資本擴張型技術進步；勞動者人力資本的提升，可以促進投資利用率的提升，屬于勞動擴張型技術進步。針對不同類型的技術進步，TFP作為衡量技術進步的最佳指標，也有必要進一步分解，從而判斷技術進步的類型。
2.3 TFP測算弱化一國階段性經濟增長方式特點
一個國家的經濟增長必然會經歷一個從粗放型經濟增長再到集約型經濟增長方式的過程，在經濟增長的初期，由于對于資源的利用率不高，投入一單位的資源，帶來的邊際產出較大，因此，必然會帶來要素累積，例如資本累積，當要素累積到一定階段，就可以進行更大規模的生產，而隨著要素投入的逐漸增長，要素投入的技術系數即各種生產要素的配合比例會接近一個最佳技術系數。當資源配合比例達到最佳系數，如果繼續增加要素投入量，就會帶來邊際產出遞減的結果，這個時候開始從粗放型經濟增長逐漸步入集約型經濟增長，邊際產出會逐漸遞減為零，此時達到總產出的最大值。為了發揮生產的規模效應，在集約型經濟增長階段，我們可以通過改良生產技術，提升人力資本，遏制邊際產出遞減的趨勢，甚至到達邊際產出遞增的結果。因此，如果一國處于粗放型經濟增長階段，那么用于要素累積的部分必然較大，而TFP是扣除要素投入對產出影響的這一部分，所以粗放型經濟增長階段的TFP較集約型經濟增長階段TFP低。而發展中國家大部分是屬于粗放型經濟增長階段，如果盲目將發展中國家的TFP與發達國家的TFP進行對比，所得出的結論必然欠妥。[4]
另外，上文中提到TFP既包括勞動生產率，又包括資本生產率，且三種不同類型的技術進步所帶來的勞動生產率與資本生產率的變化是不一致，除此之外，三種不同類型的技術進步一般也在不同的經濟增長階段處于主導地位。例如，在一開始的工業經濟階段，通過增加物質的投資帶來的邊際產出是遞增的，但是隨著物質投資的增大，最終，物質投資帶來的邊際產出會趨于零。因此，隨著知識經濟的發展，對人力資本的提升將會成為主導力量，且人力資本的提升是沒有上限的。而TFP的測算，顯然沒有考慮技術進步的類型，以及其在不同發展階段上的特點，這也使得TFP的計算結果過于模糊。（作者單位：貴州大學經濟學院）
參考文獻：
[1]易綱等.關于中國經濟增長與全要素生產率的理論思考[J].經濟研究，2003（8）：13-20.
[關鍵詞] 技術創新 經濟增長 索洛余值法
一、技術創新對我國經濟增長貢獻的測度
這里用柯布―道格拉斯生產函數來估計參數和,其形式為:其中,為初始技術水平,e為自然對數的底,是綜合技術進步參數, t表示時間,為綜合技術進步因素。對該式兩邊分別取自然對數,整理后得到:
這是柯布―道格拉斯生產函數的線性形式，可利用此方程估計參數和。然后，就可以利用索洛“余值法”測算技術創新對經濟增長的貢獻。
本文以1995年至2006年我國的統計年鑒資料為樣本，以國內生產總值（GDP）表示產出量（Y），利用全社會從業人員總數來表示勞動投入(L),利用固定資產投資額來表示資本投入(K)。利用以1978年為基期的商品零售價格指數將地區生產總值以及固定資產投資額的名義值轉換為實際值。根據樣本資料，利用SPSS對進行估計，結果如下：
(-13.255） (13.344) (13.812)
調整
參數都通過了t檢驗,回歸方程對樣本數據擬合程度很高,回歸效果好。資本產出彈性的估計值為0.323,從而勞動產出彈性的估計值0.677。因此有
根據樣本數據以及參數估計值,可以分離出技術創新、資本增長以及勞動增長對于經濟增長的獻率(見下表)。
技術創新、資本增長以及勞動增長對于經濟增長的獻率計算表
計算結果表明，1996年～2006年間，我國經濟平均年增長率為10.26%,其中固定資產投資每增長1%,可帶動經濟增長0.323%。固定資產投資總額增長速度的年平均值為15.18%,平均每年帶動經濟增長5.23%,固定資產投資對經濟增長的貢獻率達到45.72%。勞動投入每增長1%,可使經濟增長0.677%。由于就業人員增長速度比較低,平均每年為7.45%,因此勞動增長所帶動的經濟增長也不多,僅有5.044%,勞動增長對經濟增長的貢獻率平均僅為7.45%。技術進步對經濟增長的貢獻率平均為46.82%。
二、技術創新對我國經濟增長貢獻的演變
由上表可以看出1996年～2006年間,技術創新對經濟增長的貢獻波動很大,最高為66.48%,最低為21%,極差為43.48%，但總體呈下降趨勢。運用H-P濾波得到的變動趨勢如下圖。
圖 1996年～2006年技術創新對經濟增長貢獻的變動趨勢
對上述趨勢線用SPSS進行估計得到如下趨勢方程：
(58.154) (-57.673)
方程擬合優度較高，相關檢驗通過，可以用來分析。可以看出，1996年～2006年我國技術創新對經濟增長貢獻以直線形式減小，而經濟增長的穩定性在增加。
三、結論
1996年～2006年間,我國經濟的快速增長的來源中,技術創新對經濟增長的貢獻平均為46.82%,而資本投入和勞動投入對經濟增長的貢獻平均為53.18%，技術創新對經濟增長的貢獻低于50%,要素投入對經濟增長的貢獻則大于50%。說明我國經濟增長主要靠要素投入推動。進一步研究表明：技術創新對經濟增長貢獻以直線形式減小，而經濟增長的穩定性在增加。新一輪技術創新對經濟增長的貢獻是否符合該演變規律，有待于進一步研究。
參考文獻：
[1]葉飛文:要素投入與經濟增長[M].北京:北京大學出版社,2004
關鍵詞：土地要素；土地出讓金；經濟增長；廣州
中圖分類號：F301 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）14-0062-04
一、背景
土地作為生產要素以及社會、經濟、政治、文化等各項活動的載體，是制約經濟增長的關鍵因素，是支撐區域經濟發展必不可少的自然資源。
土地出讓金制度是我國經濟體制改革的重要成就之一，它是通過無償劃撥獲得土地使用權的方式轉變為必須通過繳納土地出讓金才能獲得土地使用權，來實現土地資源向土地資產的轉化。這種土地使用權的市場化交易，使地方政府擴展了收入來源，也獲得了大量收益。據統計，2010年全國土地出讓金已達到29 397億元，同比增長106.2%，而2010年的財政收入為8.31萬億元，土地出讓金占35%。有些地方政府的土地出讓金收入占到了財政收入的一半，有的作為預算外收入甚至超過了財政收入。我國各個城市和地區的實踐表明，土地出讓金對于城市經濟增長發揮著重要作用[1]。賈奇峰等（2006）認為，土地出讓金調動了地方政府的財政積極性，激發了地方政府的趨利行為。汪利娜（2009）指出，針對土地出讓金建立收支專戶，并將土地出讓金全額納入地方預算，從而實現透明化管理。辛波等（2010）在探討土地財政與GDP 增長的相關性研究中，將土地出讓金作為土地財政的一部分進行實證分析，認為土地財政對經濟有較強的影響，經濟增長過度依賴土地財政。
土地要素一直被認為是推動中國經濟高速增長的重要因素。特別是2004年中央政府明確提出運用土地政策參與宏觀調控以來，量化土地投入對中國經濟增長的影響，已成為學者和政府部門關注的熱點問題。在測度要素對經濟增長的貢獻率時，基于要素價值而非數量的計量模型的研究結果會更準確。而中國土地市場的出現使土地價格逐步顯化，因此，直接測度土地要素對經濟增長的貢獻率變得可能。國內外學者對土地要素與經濟增長的關系已作了許多研究。黃裕婕等（2000）對福建省各市土地生產力與土地利用關系進行了檢驗[2]。王愛民等（2005）用二次函數的形式研究了深圳市土地投入總量與經濟總量之間的關系，發現深圳市土地對經濟增長的貢獻率為0.166[3]。熊鷹等（2006）對湖南省城市化中的土地問題進行了數據分析，提出了城市化與土地利用協調發展的觀點[4]。李明月等（2005）研究了土地要素投入對上海市經濟增長的貢獻，得出土地對上海經濟增長的貢獻率為4.74%，與資本和勞動對上海經濟增長的貢獻率4.35%和3.40%基本相當[5]。
由上述可知，目前對土地出讓金制度的研究大多集中于對其所引發的消極問題的分析，且多是定性研究，而缺少在土地出讓和土地要素對經濟增長的貢獻率比較分析方面的研究。因此，有必要重點研究隨著城市化進程和城市邊界的擴大，在地方政府成為利益主體的背景下，分析土地出讓金規模與土地要素投入力度對城市經濟增長的影響，探討處于不同發展階段的城市的土地出讓金和土地要素投入貢獻率的變化規律，從而為土地出讓金制度改革和土地市場化改革提供理論依據，提高實施效果。
二、理論方法
（一）理論與方法
在定量分析要素投入對于經濟增長時，大多數學者都利用柯布-道格拉斯生產函數（C-D函數）構建分析模型，其基本形式為：
Y=AeλtLαRβμ （1）
式中，Y、L和R分別表示為t時間的為資本總產出、勞動力投入和資本投入，α和β表示為勞動力和資本投入要素的彈性產出，表示該生產要素的投入改變對于資本總產出的影響；A為非零常數，λ為科技貢獻率，μ為隨機干擾項。
傳統的生產函數未考慮土地要素作為生產要素對于經濟的影響，根據CD函數原理，為了測算土地要素的投入對于經濟增長的影響，將土地要素加入生產函數，則其式可寫為：
Y=AeλtLαRβSγμ （2）
其中，S表示土地要素的投入量，γ表示土地要素投入彈性。對于該函數兩邊取自然對數可得：
lnY=lnA+λt+αlnL+βlnR+γlnS （3）
為分析單位時間了總量變化，將（3）式對于時間t求導可得：
■×■=λ+α×■×■+β×■×■+γ×■×■ （4）
其中，■×■表示為單位時間t內經濟增長率，α×■×■表示為單位時間t內勞動力對于經濟增長的貢獻，β×■×■表示為單位時間t內資本對于經濟增長的貢獻，γ×■×■表示為單位時間t內土地要素投入對于資本增長的貢獻。
（二）計算與檢驗
根據以上理論分析，構建面板數據模型：
lnY=lnA+λt+αlnL+βlnR+γlnS （5）
其中，總產出 Y選用第二、三產業的GDP總和，勞動力投入量 lnL選用第二、三產業從業人口，資本投入 lnR選用第二、三產業固定Y產投資總和，而土地要素投入lnS則選用建設用地總量表示。以表1中2005―2013年廣州市統計年鑒數據，結合SPSS軟件作回歸分析得：
lnY=+-135.977+0.404t+0.002lnL+0.138lnR+0.732lnS （6）
R2=0.999，sig=0.000
從式（6）可以看出，土地要素投入S對于第二、三產業總產值的彈性系數為0.732，表明城市建設用地每增加1%，對于第二、產業總產值可帶來0.732%的增長；勞動力投入L對于第二、三總產值的彈性系數為0.002，表明勞動力投入每增加1%，第二、三產業總產值增長幅度為0.002%；資金投入R對于第二、三產業總產值的彈性系數為0.138，即資金投入每增加1%，對于第二、三產業總產值可帶來0.002%的增長。其中，在資金、勞動力、土地要素三個要素中土地要素的彈性系數最大，表明增加建設用地面積對于經濟增長有明顯的作用。
資金投入、勞動力投入和土地要素投入三者的規模報酬總系數為α+β+γ=0.872
對于要素投入替代率■≈0.2
生產總值（GDP）是指在一定時期內一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值，財政收入是政府為履行其職能、實施公共政策和提供公共物品與服務需要而籌集的一切資金的總和。兩者同為反映宏觀經濟運行狀況的指標，兩者也常常被用來比較。而兩者也具有密切的聯系性，經濟發展在很大程度上決定了財政收入量；反之，財政收入是政府提供公共服務、履行職能、促進消費與投資等經濟活動的基礎，對于GDP的增長至關重要。因此，為分析土地出讓金對于經濟增長的貢獻，本文將選擇2005―2013年廣州市土地出讓金與財政收入情況進行分析。
從表中數據可以看出，土地出讓金與財政收入正相關性明顯，對于財政收入，土地出讓金收益功不可沒，2005―2013年的數據顯示，土地出讓金收益所占財政總收益比重均值為26.86%，超過了財政總收入的四分之一，已成為政府財政收入主要來源之一。
三、結論和建議
本文運用加入了土地要素的生產函數模型，對2005―2013年間土地要素、資本、勞動力投入對于廣州市的經濟發展貢獻程度進行了分析，通過數據統計，證實了土地出讓金對于廣州市經濟發展的重要影響，得出以下結論。
1.土地要素投入對于廣州市經濟發展具有不可替代的重要作用，對于整體邊際報酬遞減而言，需調整建設用地規模、資金投入與勞動力投入三者的比例，在適宜的建設用地規模上調整資本與勞動力的投入，以達到效益最經濟。
2.資金投入對于廣州市經濟發展也十分重要，需在合理利用資源的同時，加大招商引資力度，設立發展戰略專項資金，高效拉動廣州市二三產業發展，促進經濟增長.
3.土地出讓金依舊是促進經濟增長的關鍵，其創新機制將是各級政府推進土地出讓金管理的一項重要內容，必須合理高效地對之進行管理利用。另外，土地出讓收入具有不穩定與不可持續的特性，在經濟形勢發生變化時，土地出讓收入可能發生較大波動，在統籌經濟發展制定相關規劃時應考慮周全。
參考文獻：
[1] 張昕.土地出讓金與城市經濟增長關系實證研究[J].城市問題，2011，（11）：16-21.
[2] 黃裕婕，趙曉麗，香寶.福建省的土地濟評價[J].資源科學，2000，（3）：66-69.
[3] 李明月，胡竹枝.土地要素對經濟增長貢獻的實證分析――以上海市為例[J].軟科學，2005，（6）：21-23.