經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)因素的初步測(cè)算：一個(gè)分區(qū)域和分年段的研究

劉 吉 許引旺

近三十年，中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，1981-2010年年均增長(zhǎng)10.1%。中國(guó)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)也高速增長(zhǎng)，東、中、西和東北地區(qū)①年均增速為12.2%、10.69%、10.65%和9.86%。在這其中，資本、勞動(dòng)、科技和制度等因素的具體貢獻(xiàn)如何，表現(xiàn)出怎樣的區(qū)域差異，體現(xiàn)出何種變動(dòng)趨勢(shì)，政策如何應(yīng)因？基于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，利用擴(kuò)展t的索洛模型，我們作了一個(gè)分區(qū)域和分年段研究。年段研究以1981-2010年30年序列為主，并細(xì)分出80年代、90年代和新世紀(jì)頭10年。為從總體上進(jìn)一步把握經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)各因素貢獻(xiàn)的變化趨勢(shì)，證實(shí)或證偽30年序列研究結(jié)果，并測(cè)度科技的貢獻(xiàn)，我們還作了1991-2010年20年序列研究。

一、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和實(shí)證研究述評(píng)

（一）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論述評(píng)

一般認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論歷經(jīng)了古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論、新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論三個(gè)階段的演進(jìn)。古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論初步建立了研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的理論框架。亞當(dāng)·斯密分析了價(jià)值、工資、地租、分配、分工和資本形成積累問(wèn)題，論述了政府在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用。哈羅德-多馬模型（Harrod-Domar Model）顯示，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率隨儲(chǔ)蓄率、投資率增加而提高，隨資本-產(chǎn)出比擴(kuò)大而降低。大多數(shù)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素都可以從古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中找到源頭。新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論導(dǎo)入了外生的勞動(dòng)力增長(zhǎng)和技術(shù)進(jìn)步來(lái)解釋經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)問(wèn)題。索洛模型（Solow Model）認(rèn)為長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由勞動(dòng)力增加和技術(shù)進(jìn)步?jīng)Q定。拉姆齊模型（Ramse Model）認(rèn)為家庭和廠商的資源跨時(shí)最優(yōu)配置決定了消費(fèi)、儲(chǔ)蓄和資本存量并進(jìn)而決定了宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的不足在于，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變化及其依據(jù)不能在模型自身中得到解釋。

新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論把知識(shí)、技術(shù)、制度和人力資本等因素引入生產(chǎn)函數(shù)，使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)生于所創(chuàng)建模型，而不是由模型外生變量決定，更好地揭示了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)機(jī)理。AK模型顯示資本積累對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用重大，政策是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異的重要原因。阿羅的干中學(xué)（Learning by Doing ）模型認(rèn)為知識(shí)存量是資本存量的函數(shù)，生產(chǎn)中的干中學(xué)積累知識(shí)，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。羅默經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型（The Romer Economic Growth Model）通過(guò)建立研究部門、中間產(chǎn)品部門和最終產(chǎn)品部門，系統(tǒng)地分析了知識(shí)和技術(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。盧卡斯人力資本模型表明，人力資本變化率代表技術(shù)進(jìn)步率，人力資本積累是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的決定性因素。格羅斯曼和赫爾普曼的質(zhì)量提升模型認(rèn)為，研發(fā)部門的創(chuàng)新活動(dòng)會(huì)連續(xù)改進(jìn)商品質(zhì)量，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由復(fù)雜勞動(dòng)驅(qū)動(dòng)。諾思和托馬斯將制度引進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，認(rèn)為制度在西方國(guó)家現(xiàn)代化進(jìn)程中發(fā)揮了相當(dāng)重要的作用，能提供適當(dāng)個(gè)人刺激的有效制度特別是產(chǎn)權(quán)制度是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定性因素。

（二）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證研究述評(píng)

隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的進(jìn)展，特別是新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的繁榮，人們對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的理解越來(lái)越深刻，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究框架和范式也基本成熟。目前的研究主要集中在實(shí)證領(lǐng)域，即基于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，分解并度量相關(guān)因素在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)。

根據(jù)索洛模型，一般將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素分解為生產(chǎn)要素投入及非要素投入，后者被稱為全要素生產(chǎn)率（TFР）或者索洛剩余。索洛的一項(xiàng)研究表明，TFР提高是美國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要源泉，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)達(dá)到了80%。新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的眾多學(xué)者如Dale W. Jorgenson 和 Zvi Griliches[1]、Alwyn Young[2]、Elhanan Hepman[3]在模型中加入了質(zhì)量改進(jìn)因素，分析了資本、勞動(dòng)、技術(shù)和教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。Easterly 和 Levine[4]利用變量法，利用跨國(guó)面板數(shù)據(jù)的研究表明，制度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效果明顯。

基于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和中國(guó)的數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)學(xué)者也做了不少實(shí)證研究。王小魯、樊綱和劉鵬[5]的研究顯示，在1999-2007年的中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中，資本和人力資本的貢獻(xiàn)率約占60.1%，其中的主要原因是高資本形成率；TFР貢獻(xiàn)率約占37.7%，其中市場(chǎng)化改革約占18.5%份額。他們同時(shí)認(rèn)為，市場(chǎng)化通過(guò)改善資源配置和激勵(lì)機(jī)制促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效率的提高。徐現(xiàn)祥[6]基于對(duì)偶法核算了中國(guó)的TFР，發(fā)現(xiàn)TFР在1979-2004年間增長(zhǎng)了2.5%，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率約為25%。江蕾、安慧霞和朱華[7]的研究得出，1953-2005年間中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的科技投入貢獻(xiàn)率約為17.5%。蔡昉和王德文[8]估計(jì)出，1982-1997年中國(guó)增長(zhǎng)的資本貢獻(xiàn)率為29.02%，技術(shù)進(jìn)步為3.34%，勞動(dòng)力為23.71%，人力資本為23.70%，勞動(dòng)力配置為20.23%，未解釋部分為23.57%。王文舉和范合君[9]利用我國(guó) 30 個(gè)省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)，基于擴(kuò)展的新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型，測(cè)度出市場(chǎng)化改革對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率達(dá)到 14.22%。傅曉霞和吳利學(xué)[10]分析了市場(chǎng)化和開(kāi)放型改革對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，認(rèn)為在1982-1999年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中，制度變遷貢獻(xiàn)率為35.28%。王文博、陳昌兵和徐海燕[11]的研究表明，在1981-1999年的中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中，包含非國(guó)有化、市場(chǎng)化、對(duì)外開(kāi)放等在內(nèi)的制度因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率達(dá)到了 8.4%。金玉國(guó)[12]認(rèn)為非國(guó)有化、市場(chǎng)化和對(duì)外開(kāi)放為中國(guó)1978-1999年經(jīng)濟(jì)總量的增長(zhǎng)提供了可靠的制度支持。此外，曹德駿、李長(zhǎng)青和戴佩華[13]、盧方元和靳丹丹[14]、林毅夫和劉培林[15]、張振剛、田帥和陳志明[16]等學(xué)者也作了相關(guān)研究。主要是由于數(shù)據(jù)、方法和側(cè)重點(diǎn)的不同，這些研究對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分解的結(jié)果呈現(xiàn)出較大差異。

一些學(xué)者還作了分區(qū)域研究和省際研究。張學(xué)良和孫海鳴[17]運(yùn)用非參數(shù)DEA分析方法，認(rèn)為在1993-2006年間長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素是物質(zhì)資本。徐現(xiàn)祥和舒元[18]發(fā)現(xiàn)物質(zhì)資本主導(dǎo)著我國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分布的演進(jìn)。王小魯和樊綱[19]認(rèn)為中西部與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率差距主要原因是TFР差距，而這主要又是由于技術(shù)進(jìn)步和市場(chǎng)化程度的差異。宋冬林和趙震宇[20]認(rèn)為物質(zhì)資本存量和TFР是改革開(kāi)放以來(lái)東北地區(qū)與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距形成的主要原因。羅忠洲[21]的研究表明，對(duì)外開(kāi)放程度是珠三角、長(zhǎng)三角和環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異的重要因素。林毅夫、蔡昉和李周[22]認(rèn)為，中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期的東、中、西部地區(qū)發(fā)展水平的差異主要在于發(fā)展戰(zhàn)略、利用市場(chǎng)和發(fā)展機(jī)會(huì)上的差異。李蘭蘭、諸克軍和郭海湘[23]、張學(xué)良和孫海鳴[17]、劉險(xiǎn)峰[24]、賀勇、廖諾和晉琳琳[25]等眾多學(xué)者研究了科技進(jìn)步、物質(zhì)資本、勞動(dòng)力流動(dòng)、TFР等因素在相關(guān)省市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)問(wèn)題。

二、模型建立和測(cè)算方法

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論通常假定科布—道格拉斯形式的生產(chǎn)函數(shù)，因?yàn)樗^好地描述了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和貢獻(xiàn)因素的關(guān)系，具有較強(qiáng)的普適性和解釋力?；谛陆?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論和中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)際，并參考國(guó)內(nèi)一些學(xué)者做法，我們將科技和制度變量添加至傳統(tǒng)的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中，形成擴(kuò)展的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)。具體形式為Y=ALαKβTθMλОδ。其中，Y代表產(chǎn)出，K和L分別代表物質(zhì)資本和勞動(dòng)力投入，T、M和О分別代表科技、市場(chǎng)化程度和開(kāi)放程度。α、β、θ、λ和δ分別為資本、勞動(dòng)力、科技、市場(chǎng)化程度和開(kāi)放程度的產(chǎn)出彈性。沿用索洛余值法來(lái)處理，A代表其余未進(jìn)入生產(chǎn)函數(shù)的全部因素，也就是TFР。

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

變量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省的統(tǒng)計(jì)年鑒，時(shí)序長(zhǎng)度為1980至2009年（1990到2009年），共30（20）個(gè)觀察值。對(duì)產(chǎn)出使用各省歷年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來(lái)描述，換算成為以1978年為基期的不變價(jià)，然后分別加總得出東、中、西和東北四個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)總值。勞動(dòng)力投入使用年末從業(yè)人數(shù)。

對(duì)物質(zhì)資本投入，采用永續(xù)盤存法，先估算出基年各省資本存量，再匯總得出四個(gè)區(qū)域年度物質(zhì)資本存量，具體計(jì)算過(guò)程如下：

1.估算基期物質(zhì)資本存量

以1978年為基期，采用了兩種方法進(jìn)行估算和比較，一是參考張軍等對(duì)中國(guó)省際物質(zhì)資本存量的估算方法②，二是按照當(dāng)年各省GDР的2.5倍算出各省物質(zhì)資本存量。結(jié)果顯示，越到后期，兩種方法估算得出的各省資本存量差距越小。也就是說(shuō)，如果時(shí)間序列越長(zhǎng)，基期物質(zhì)資本存量估算方法造成的誤差影響會(huì)越小。我們選用當(dāng)年各省GDР的2.5倍作為基期物質(zhì)資本存量，匯總得出四個(gè)地區(qū)的首年物質(zhì)資本存量，并按照Kt=Kt-1（1-θt）+ It推算各年物質(zhì)資本存量。其中，Kt為t年的資本存量，θt為折舊率，It為t年當(dāng)年投資。

2.確定折舊率

參考張軍等對(duì)建筑和設(shè)備平均壽命的假設(shè)，③確定全部建筑和設(shè)備的平均壽命分別為45年和20年、其他類型投資壽命為25年，從而確定三者的折舊率分別為6.9%、14.9%和12.1%。以三類投資占固定資產(chǎn)投資的比重作為各自權(quán)重，加權(quán)匯總得到東、中、西和東北部四個(gè)區(qū)域的固定資本形成總額的經(jīng)濟(jì)折舊率分別為9.76%、9.42%、9.22%和9.60%。

3.確定當(dāng)年投資

對(duì)當(dāng)年投資的選取，目前大部分研究主要分三種，第一種是采用“積累”的概念和相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)口徑。第二種是采用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資。第三種是近年研究所普遍采用的資本形成總額或者固定資本形成總額?；趯?duì)SNA體系的相容性考慮，我們認(rèn)為固定資本形成總額是衡量當(dāng)年投資較為合理的指標(biāo)，因此以固定資本形成總額為當(dāng)年投資指標(biāo)。④計(jì)算固定資本形成總額需要剔除價(jià)格因素的影響，我們采用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)對(duì)各年的固定資本形成總額進(jìn)行平減，得出以1978年為基期的固定資本形成總額實(shí)際值。對(duì)于部分省市缺少某些年份的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，我們用商品零售價(jià)格指數(shù)替代。

對(duì)于科技，目前大部分研究都傾向于采用研發(fā)經(jīng)費(fèi)R&D來(lái)衡量科技活動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。各省研發(fā)經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)的時(shí)序大部分由1998年開(kāi)始，本文研究對(duì)象的時(shí)間跨度至少為20年。綜合考慮到數(shù)據(jù)的代表性和可獲得性，選用科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出代替研發(fā)經(jīng)費(fèi)R&D來(lái)衡量科技投入。由于2000年進(jìn)行了第一次全國(guó)R&D資源清查，當(dāng)年各省科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出陡然增加。我們運(yùn)用移動(dòng)平均法，對(duì)整個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行了平滑處理，減少奇異值對(duì)測(cè)算結(jié)果的影響。

為了對(duì)制度變遷進(jìn)行量化測(cè)度，參考傅曉霞和吳利學(xué)、⑤金玉國(guó)⑥的研究成果引人兩個(gè)制度變量分別對(duì)制度變遷進(jìn)行描述：

（1）市場(chǎng)化程度的量化

在全社會(huì)固定資產(chǎn)投資中，除了國(guó)有經(jīng)濟(jì)成份外，其它投資的規(guī)?；臼怯墒袌?chǎng)決定、投資者自主決策的，其比重可以反映投資領(lǐng)域的市場(chǎng)化程度，并能間接反映市場(chǎng)化程度。因此，用非國(guó)有投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資的比重作為衡量市場(chǎng)化程度的指標(biāo)。

（2）開(kāi)放程度的量化

開(kāi)放程度表現(xiàn)在進(jìn)口和出口的各個(gè)方面，但僅以進(jìn)出口的增長(zhǎng)還不足以衡量其開(kāi)放程度，必須以經(jīng)濟(jì)總量作為參考，才能夠比較全面、合理地反映對(duì)外開(kāi)放的程度。因此，采用外貿(mào)依存度來(lái)量化對(duì)外開(kāi)放程度。

（二）回歸方法

回歸模型中，由于部分變量呈現(xiàn)較高的相關(guān)性，若采用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，受多重共線性影響，病態(tài)數(shù)據(jù)模擬出的結(jié)果可能與現(xiàn)實(shí)情況有所偏差，所得數(shù)據(jù)缺乏穩(wěn)定性和可靠性。目前，較多研究采用嶺回歸分析法來(lái)解決上述問(wèn)題。嶺回歸實(shí)質(zhì)上是一種改良的最小二乘估計(jì)法，通過(guò)放棄無(wú)偏性，以損失部分信息、降低精度為代價(jià)，使回歸系數(shù)更為符合實(shí)際、更可靠，其對(duì)病態(tài)數(shù)據(jù)的耐受性遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于最小二乘法。因此，在本研究中，我們采用嶺回歸分析對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

三、研究測(cè)算結(jié)果

分區(qū)域和分年段研究測(cè)算了東、中、西和東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)因素。年段包括1991-2010年20年序列和1981—2010年30年序列。20年序列使用生產(chǎn)函數(shù)Y=ALαKβTθMλОδ，30年序列使用生產(chǎn)函數(shù)Y=ALαKβMλОδ。⑦在20年序列和30年序列之下，都作了分10年的研究測(cè)算。采用嶺回歸分析對(duì)上述兩個(gè)模型的彈性系數(shù)進(jìn)行估算，回歸結(jié)果見(jiàn)附件，總的測(cè)算結(jié)果見(jiàn)如下表1和表2。從中可以看出：

資本彈性在所有變量中最高，在30年序列中約0.3，在20年序列中也接近0.3；資本貢獻(xiàn)率相當(dāng)可觀，約30%。分10年看，資本貢獻(xiàn)率總體上升；特別是近10年，增幅明顯。

科技彈性較高，僅次于資本彈性。各區(qū)域科技貢獻(xiàn)率都超過(guò)了 35%，明顯高于其它變量。不同區(qū)域科技貢獻(xiàn)情況差異較大，東北地區(qū)科技彈性、貢獻(xiàn)和貢獻(xiàn)率都最高，東部地區(qū)貢獻(xiàn)率較低。分10年看，東部和東北地區(qū)貢獻(xiàn)率在上升，中西部在下降。

勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率非常低，多數(shù)區(qū)域不足4%。分10年看，80年代是勞動(dòng)力黃金效益期，此后貢獻(xiàn)率總體大幅下降。特別需要注意的是，新世紀(jì)頭10年，東部和東北地區(qū)勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率大幅上升，尤其是東部地區(qū)，勞動(dòng)力貢獻(xiàn)和貢獻(xiàn)率顯著超過(guò)了其它區(qū)域；而中西部地區(qū)尤其是西部地區(qū)貢獻(xiàn)率明顯下降。

市場(chǎng)化程度和開(kāi)放程度的貢獻(xiàn)率總體可觀，但呈現(xiàn)急劇下降趨勢(shì)，80年代是市場(chǎng)化和開(kāi)放的黃金效益期。與其它區(qū)域相比，東部地區(qū)市場(chǎng)化程度貢獻(xiàn)率較低，中西部地區(qū)開(kāi)放程度貢獻(xiàn)率較低。

表1：30年序列測(cè)算結(jié)果

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表2：20年序列測(cè)算結(jié)果

TFР貢獻(xiàn)率非常高。在沒(méi)有測(cè)度科技因素的30年序列中，約40%；在測(cè)度了科技因素的20年序列中，貢獻(xiàn)率較大幅度減少，但總體可觀。兩相對(duì)比，并根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，可以認(rèn)為30年序列中的TFР的貢獻(xiàn)主要是科技作用。注意到序列中沒(méi)有考慮人力資本的作用，將人力資本包括其中也是合乎邏輯的。

需要說(shuō)明的是，東部地區(qū)的市場(chǎng)化程度貢獻(xiàn)率相對(duì)較低這一測(cè)算結(jié)果，與目前的普遍看法不一致。這可能與我們采用非國(guó)有投資比重來(lái)量化市場(chǎng)化程度有關(guān)。⑧如果能加上產(chǎn)出非國(guó)有化率、要素配置市場(chǎng)化程度來(lái)量化市場(chǎng)化程度，測(cè)算結(jié)果或許能更加符合大家的普遍看法。這也表明我們研究的一個(gè)不足，即測(cè)算了大多數(shù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)因素，但并沒(méi)有全面細(xì)致地測(cè)度某個(gè)具體因素。另一不足之處是，由于確定初始人力資本存量及各省市數(shù)據(jù)獲取方面的困難性，我們沒(méi)有測(cè)度人力資本作用，而只是將其籠統(tǒng)地包括在TFР當(dāng)中。此外，我們作的是分區(qū)域和分年段的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)因素的結(jié)果性研究，只試圖測(cè)算出各因素的貢獻(xiàn)情況，而并沒(méi)有深入探討結(jié)果產(chǎn)生的原因。在這些方面作改進(jìn)，是我們下一步研究的努力方向。

四、結(jié)論與政策建議

根據(jù)上述研究測(cè)算結(jié)果，給出如下結(jié)論及相關(guān)政策建議。

（一）資本在區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用舉足輕重，建議繼續(xù)保持適度的投資率并努力提高投資效益

資本積累始終是經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期發(fā)展的重要條件，現(xiàn)階段，投資仍是中國(guó)各區(qū)域發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)因素。要繼續(xù)保持合理的政府投資規(guī)模，帶動(dòng)全社會(huì)投資穩(wěn)定增長(zhǎng)。切實(shí)放寬市場(chǎng)準(zhǔn)入，拓寬民間投資領(lǐng)域和范圍，激活民間投資。引導(dǎo)資金重點(diǎn)投入基礎(chǔ)設(shè)施、重大產(chǎn)業(yè)和基本民生等領(lǐng)域。做好擴(kuò)大投資和增加就業(yè)、改善民生的有機(jī)結(jié)合，努力創(chuàng)造并擴(kuò)大最終需求，提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生動(dòng)力和可持續(xù)性。

（二）科技成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素，建議國(guó)家強(qiáng)化科技支持，加快構(gòu)建開(kāi)放型區(qū)域創(chuàng)新格局

科教興國(guó)戰(zhàn)略成效顯著，科技第一生產(chǎn)力作用日益凸顯，建議國(guó)家繼續(xù)加大對(duì)基礎(chǔ)研究、前沿性技術(shù)和共性技術(shù)研究的投入，完善創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)換機(jī)制，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力，加快形成若干區(qū)域創(chuàng)新中心。東部和東北地區(qū)科技貢獻(xiàn)勢(shì)頭強(qiáng)勁，建議東部地區(qū)以自主創(chuàng)新引領(lǐng)全國(guó)科技發(fā)展，充分發(fā)揮市場(chǎng)基礎(chǔ)較好優(yōu)勢(shì)，引導(dǎo)和支持創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚，強(qiáng)化企業(yè)自主創(chuàng)新主體地位；將東北振興與科技進(jìn)步緊密結(jié)合，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)和科技基礎(chǔ)較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)與東部地區(qū)和以俄羅斯為重點(diǎn)的東北亞地區(qū)合作，加大中科院東北振興科技行動(dòng)計(jì)劃實(shí)施力度。中西部地區(qū)科技貢獻(xiàn)有所下降，建議中央政府將科技創(chuàng)新和教育發(fā)展投資更多地投向中西部地區(qū)，增強(qiáng)中西部地區(qū)自我發(fā)展能力；中西部地區(qū)立足地方優(yōu)勢(shì)特色資源和產(chǎn)業(yè)，大力引進(jìn)技術(shù)、資金和人才，建設(shè)一批區(qū)域性科技創(chuàng)新基地。

（三）勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率較低且區(qū)域變化趨勢(shì)分化，建議提高勞動(dòng)者素質(zhì)并建立引導(dǎo)人口合理有序流動(dòng)的機(jī)制

基于勞動(dòng)力數(shù)量擴(kuò)張的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已然遠(yuǎn)去，提高素質(zhì)成為發(fā)揮勞動(dòng)者財(cái)富創(chuàng)造主體作用的關(guān)鍵。建議全力促進(jìn)義務(wù)教育均衡發(fā)展，充分發(fā)揮初始教育較高的邊際生產(chǎn)率作用。建立健全多層次的培訓(xùn)體系，切實(shí)提高勞動(dòng)者技能水平。分區(qū)域看，發(fā)達(dá)地區(qū)特別是東部地區(qū)勞動(dòng)力貢獻(xiàn)率顯著上升，一方面顯示東部地區(qū)享受了勞動(dòng)力大規(guī)模流入的“人口紅利”，另一方面也說(shuō)明了勞動(dòng)力對(duì)東部發(fā)展的日益重要性。建議統(tǒng)籌人口數(shù)量、素質(zhì)、結(jié)構(gòu)、分布，加強(qiáng)跨省勞動(dòng)人口流動(dòng)監(jiān)測(cè)，構(gòu)建覆蓋全國(guó)、城鄉(xiāng)一體、簡(jiǎn)單易用的就業(yè)信息平臺(tái)，減緩勞動(dòng)力無(wú)效流動(dòng)和結(jié)構(gòu)性失業(yè)，促進(jìn)勞動(dòng)力資源在全國(guó)范圍內(nèi)有效配置。

（四）市場(chǎng)化改革和開(kāi)放效應(yīng)逐漸弱化，建議加快改革頂層設(shè)計(jì)，并推進(jìn)東部地區(qū)新一輪改革開(kāi)放

改革開(kāi)放效應(yīng)遠(yuǎn)遜80年代，長(zhǎng)此以往，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)將不再可觀。改革已進(jìn)入攻堅(jiān)破冰期，建議明確優(yōu)先順序和重點(diǎn)任務(wù)，以更大決心和勇氣高位推進(jìn)市場(chǎng)取向的經(jīng)濟(jì)改革和制度創(chuàng)新，再次激發(fā)并釋放市場(chǎng)化改革推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的強(qiáng)大動(dòng)力。做好改革的頂層設(shè)計(jì)和總體規(guī)劃，不失時(shí)機(jī)地研究、確認(rèn)和推廣自下而上改革的經(jīng)驗(yàn)和做法。建議實(shí)施更加積極主動(dòng)的開(kāi)放戰(zhàn)略，堅(jiān)持以開(kāi)放促發(fā)展，并加快中西部沿邊地區(qū)對(duì)外開(kāi)放，深入拓展開(kāi)放發(fā)展的領(lǐng)域和空間。加快實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略，進(jìn)一步拓展外部發(fā)展空間。切實(shí)擴(kuò)大開(kāi)放，穩(wěn)步推進(jìn)服務(wù)業(yè)領(lǐng)域等領(lǐng)域?qū)ν忾_(kāi)放。東部地區(qū)要拿出壯士斷腕的決心和勇氣，推進(jìn)財(cái)政、投資、金融、價(jià)格等重要領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)的市場(chǎng)改革，推動(dòng)形成有效的競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造新鮮經(jīng)驗(yàn)，引領(lǐng)全國(guó)改革發(fā)展。要在更高層次參與國(guó)際經(jīng)濟(jì)合作和競(jìng)爭(zhēng)，在開(kāi)放發(fā)展中走在全國(guó)前列。

附件：

表1：東部地區(qū)30年序列嶺回歸結(jié)果

加黑部分為正文表1和表2中最終選取的擬合結(jié)果。下同。

表2：中部地區(qū)30年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ δ 0.18 0.98 0.31 0.21 0.29 0.17 0.2 0.98 0.31 0.21 0.29 0.17 0.22 0.98 0.3 0.22 0.28 0.18 0.24 0.98 0.3 0.22 0.28 0.18 0.26 0.98 0.29 0.22 0.27 0.18 0.28 0.98 0.28 0.22 0.27 0.19 0.3 0.98 0.28 0.22 0.26 0.19 00..3322 00..9988 00..2288 00..2222 00..2266 00..1199 0.34 0.98 0.27 0.22 0.26 0.19 0.36 0.98 0.27 0.22 0.25 0.19 0.38 0.97 0.27 0.22 0.25 0.19 0.4 0.97 0.27 0.22 0.25 0.19 0.42 0.97 0.26 0.22 0.25 0.19 0.44 0.97 0.26 0.22 0.25 0.19 0.46 0.97 0.26 0.22 0.24 0.19 0.48 0.97 0.26 0.22 0.24 0.19 0.5 0.97 0.26 0.22 0.24 0.19 0.52 0.97 0.25 0.22 0.24 0.19 0.54 0.97 0.25 0.22 0.24 0.19 0.56 0.97 0.25 0.22 0.23 0.19 0.58 0.96 0.25 0.21 0.23 0.19 0.6 0.96 0.25 0.21 0.23 0.19 0.62 0.96 0.25 0.21 0.23 0.19 0.64 0.96 0.24 0.21 0.23 0.19 0.66 0.96 0.24 0.21 0.23 0.19 0.68 0.96 0.24 0.21 0.23 0.19 0.7 0.96 0.24 0.21 0.22 0.19 0.72 0.96 0.24 0.21 0.22 0.19 0.74 0.95 0.24 0.21 0.22 0.19 0.76 0.95 0.23 0.21 0.22 0.19 0.78 0.95 0.23 0.21 0.22 0.19 0.8 0.95 0.23 0.21 0.22 0.19 0.82 0.95 0.23 0.21 0.22 0.19 0.84 0.95 0.23 0.21 0.21 0.19 0.86 0.95 0.23 0.2 0.21 0.19 0.88 0.95 0.23 0.2 0.21 0.19 0.9 0.94 0.23 0.2 0.21 0.19 0.92 0.94 0.22 0.2 0.21 0.19 0.94 0.94 0.22 0.2 0.21 0.19 0.96 0.94 0.22 0.2 0.21 0.19 0.98 0.94 0.22 0.2 0.21 0.19 1 0.94 0.22 0.2 0.21 0.18

表3：西部地區(qū)30年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ δ 0.2 0.98 0.31 0.22 0.23 0.22 0.22 0.98 0.3 0.22 0.23 0.22 0.24 0.98 0.3 0.22 0.23 0.22 0.26 0.98 0.29 0.22 0.23 0.22 0.28 0.98 0.29 0.22 0.23 0.22 00..33 00..9988 00..2288 00..2222 00..2222 00..2222 00..3322 00..9977 00..2288 00..2222 00..2222 00..2222 0.34 0.97 0.28 0.22 0.22 0.22 0.36 0.97 0.27 0.22 0.22 0.22 0.38 0.97 0.27 0.22 0.22 0.22 0.4 0.97 0.27 0.22 0.22 0.22 0.42 0.97 0.27 0.22 0.22 0.22 0.44 0.97 0.26 0.22 0.22 0.21 0.46 0.97 0.26 0.22 0.22 0.21 0.48 0.97 0.26 0.22 0.22 0.21 0.5 0.97 0.26 0.22 0.21 0.21 0.52 0.96 0.26 0.22 0.21 0.21 0.54 0.96 0.25 0.22 0.21 0.21 0.56 0.96 0.25 0.22 0.21 0.21 0.58 0.96 0.25 0.21 0.21 0.21 0.6 0.96 0.25 0.21 0.21 0.21 0.62 0.96 0.25 0.21 0.21 0.21 0.64 0.96 0.24 0.21 0.21 0.21 0.66 0.96 0.24 0.21 0.21 0.21 0.68 0.96 0.24 0.21 0.21 0.21 0.7 0.95 0.24 0.21 0.2 0.21 0.72 0.95 0.24 0.21 0.2 0.21 0.74 0.95 0.24 0.21 0.2 0.2 0.76 0.95 0.24 0.21 0.2 0.2 0.78 0.95 0.23 0.21 0.2 0.2 0.8 0.95 0.23 0.21 0.2 0.2 0.82 0.95 0.23 0.21 0.2 0.2 0.84 0.95 0.23 0.2 0.2 0.2 0.86 0.94 0.23 0.2 0.2 0.2 0.88 0.94 0.23 0.2 0.2 0.2 0.9 0.94 0.23 0.2 0.2 0.2 0.92 0.94 0.22 0.2 0.2 0.2 0.94 0.94 0.22 0.2 0.19 0.2 0.96 0.94 0.22 0.2 0.19 0.2 0.98 0.94 0.22 0.2 0.19 0.2 1 0.93 0.22 0.2 0.19 0.19

表4：東北地區(qū)30年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ δ 0.22 0.97 0.34 0.16 0.26 0.23 0.24 0.97 0.33 0.16 0.26 0.23 0.26 0.97 0.32 0.16 0.25 0.23 0.28 0.97 0.32 0.16 0.25 0.23 0.3 0.97 0.31 0.16 0.25 0.23 00..3322 00..9977 00..3311 00..1166 00..2255 00..2233 0.34 0.97 0.31 0.17 0.25 0.23 0.36 0.97 0.3 0.17 0.25 0.23 0.38 0.97 0.3 0.17 0.24 0.23 0.4 0.96 0.3 0.17 0.24 0.23 0.42 0.96 0.29 0.17 0.24 0.23 0.44 0.96 0.29 0.17 0.24 0.23 0.46 0.96 0.29 0.17 0.24 0.23 0.48 0.96 0.28 0.17 0.24 0.23 0.5 0.96 0.28 0.17 0.24 0.23 0.52 0.96 0.28 0.17 0.23 0.23 0.54 0.96 0.28 0.17 0.23 0.23 0.56 0.96 0.27 0.17 0.23 0.23 0.58 0.95 0.27 0.17 0.23 0.22 0.6 0.95 0.27 0.17 0.23 0.22 0.62 0.95 0.27 0.17 0.23 0.22 0.64 0.95 0.26 0.17 0.23 0.22 0.66 0.95 0.26 0.17 0.23 0.22 0.68 0.95 0.26 0.17 0.22 0.22 0.7 0.95 0.26 0.17 0.22 0.22 0.72 0.94 0.26 0.17 0.22 0.22 0.74 0.94 0.26 0.17 0.22 0.22 0.76 0.94 0.25 0.17 0.22 0.22 0.78 0.94 0.25 0.17 0.22 0.22 0.8 0.94 0.25 0.17 0.22 0.22 0.82 0.94 0.25 0.17 0.22 0.21 0.84 0.94 0.25 0.17 0.21 0.21 0.86 0.93 0.25 0.17 0.21 0.21 0.88 0.93 0.24 0.17 0.21 0.21 0.9 0.93 0.24 0.17 0.21 0.21 0.92 0.93 0.24 0.17 0.21 0.21 0.94 0.93 0.24 0.17 0.21 0.21 0.96 0.93 0.24 0.16 0.21 0.21 0.98 0.93 0.24 0.16 0.21 0.21 1 0.92 0.24 0.16 0.21 0.21

表5：東部地區(qū)20年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ λ δ 0.24 0.99 0.26 0.22 0.23 0.16 0.14 0.26 0.99 0.26 0.21 0.23 0.16 0.14 0.28 0.99 0.25 0.21 0.22 0.16 0.14 0.3 0.99 0.25 0.21 0.22 0.16 0.14 0.32 0.99 0.25 0.21 0.22 0.16 0.14 0.34 0.98 0.24 0.21 0.22 0.16 0.14 0.36 0.98 0.24 0.21 0.22 0.16 0.14 0.38 0.98 0.24 0.21 0.22 0.16 0.14 0.4 0.98 0.24 0.21 0.21 0.17 0.14 0.42 0.98 0.23 0.21 0.21 0.17 0.14 0.44 0.98 0.23 0.2 0.21 0.17 0.14 0.46 0.98 0.23 0.2 0.21 0.17 0.14 0.48 0.98 0.23 0.2 0.21 0.17 0.14 0.5 0.98 0.23 0.2 0.21 0.17 0.14 0.52 0.98 0.22 0.2 0.21 0.17 0.14 0.54 0.98 0.22 0.2 0.21 0.17 0.14 0.56 0.98 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.58 0.97 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.6 0.97 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.62 0.97 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.64 0.97 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.66 0.97 0.21 0.19 0.2 0.16 0.14 0.68 0.97 0.21 0.19 0.2 0.16 0.14 0.7 0.97 0.21 0.19 0.2 0.16 0.14 0.72 0.97 0.21 0.19 0.2 0.16 0.14 0.74 0.97 0.21 0.19 0.19 0.16 0.14 0.76 0.97 0.21 0.19 0.19 0.16 0.14 0.78 0.96 0.21 0.19 0.19 0.16 0.14 0.8 0.96 0.21 0.19 0.19 0.16 0.13 0.82 0.96 0.2 0.19 0.19 0.16 0.13 0.84 0.96 0.2 0.19 0.19 0.16 0.13 0.86 0.96 0.2 0.19 0.19 0.16 0.13 0.88 0.96 0.2 0.19 0.19 0.16 0.13 0.9 0.96 0.2 0.18 0.19 0.16 0.13 0.92 0.96 0.2 0.18 0.19 0.16 0.13 0.94 0.96 0.2 0.18 0.19 0.16 0.13 0.96 0.95 0.2 0.18 0.19 0.16 0.13 0.98 0.95 0.2 0.18 0.18 0.16 0.13

表6：中部地區(qū)20年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ λ δ 0.28 0.98 0.26 0.21 0.22 0.22 0.1 0.3 0.98 0.26 0.2 0.22 0.22 0.1 0.32 0.98 0.25 0.2 0.22 0.21 0.1 0.34 0.98 0.25 0.2 0.22 0.21 0.1 0.36 0.98 0.25 0.2 0.22 0.21 0.1 0.38 0.98 0.25 0.2 0.22 0.21 0.1 0.4 0.98 0.24 0.2 0.22 0.21 0.1 0.42 0.97 0.24 0.2 0.22 0.21 0.1 0.44 0.97 0.24 0.2 0.22 0.21 0.1 0.46 0.97 0.24 0.2 0.21 0.21 0.1 0.48 0.97 0.24 0.2 0.21 0.21 0.1 0.5 0.97 0.24 0.2 0.21 0.2 0.1 0.52 0.97 0.23 0.2 0.21 0.2 0.1 0.54 0.97 0.23 0.2 0.21 0.2 0.1 0.56 0.97 0.23 0.2 0.21 0.2 0.1 0.58 0.97 0.23 0.2 0.21 0.2 0.1 0.6 0.97 0.23 0.19 0.21 0.2 0.1 0.62 0.96 0.23 0.19 0.21 0.2 0.1 0.64 0.96 0.22 0.19 0.21 0.2 0.1 0.66 0.96 0.22 0.19 0.21 0.2 0.09 0.68 0.96 0.22 0.19 0.2 0.2 0.1 0.7 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.72 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.74 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.76 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.78 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.8 0.95 0.21 0.19 0.2 0.19 0.1 0.82 0.95 0.21 0.19 0.2 0.19 0.1 0.84 0.95 0.21 0.19 0.2 0.19 0.1 0.86 0.95 0.21 0.18 0.2 0.19 0.1 0.88 0.95 0.21 0.18 0.2 0.19 0.1 0.9 0.95 0.21 0.18 0.19 0.19 0.1 0.92 0.95 0.21 0.18 0.19 0.19 0.1 0.94 0.94 0.2 0.18 0.19 0.19 0.09 0.96 0.94 0.2 0.18 0.19 0.19 0.09 0.98 0.94 0.2 0.18 0.19 0.18 0.1

表7：西部地區(qū)20年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ λ δ 0.32 0.98 0.26 0.2 0.22 0.19 0.12 0.34 0.98 0.25 0.2 0.22 0.19 0.12 0.36 0.98 0.25 0.2 0.22 0.19 0.12 0.38 0.98 0.25 0.2 0.22 0.19 0.12 0.4 0.98 0.24 0.2 0.22 0.18 0.12 0.42 0.98 0.24 0.19 0.21 0.18 0.12 0.44 0.98 0.24 0.19 0.21 0.18 0.12 0.46 0.98 0.24 0.19 0.21 0.18 0.12 0.48 0.98 0.23 0.19 0.21 0.18 0.12 0.5 0.98 0.23 0.19 0.21 0.18 0.12 0.52 0.97 0.23 0.19 0.21 0.18 0.12 0.54 0.97 0.23 0.19 0.21 0.18 0.12 0.56 0.97 0.23 0.19 0.2 0.18 0.12 0.58 0.97 0.23 0.19 0.2 0.18 0.12 0.6 0.97 0.22 0.19 0.2 0.18 0.12 0.62 0.97 0.22 0.19 0.2 0.18 0.12 0.64 0.97 0.22 0.19 0.2 0.18 0.12 0.66 0.97 0.22 0.19 0.2 0.18 0.12 0.68 0.97 0.21 0.19 0.2 0.18 0.12 0.7 0.97 0.21 0.19 0.2 0.18 0.12 0.72 0.96 0.21 0.18 0.2 0.18 0.13 0.74 0.96 0.21 0.18 0.2 0.18 0.12 0.76 0.96 0.21 0.18 0.19 0.18 0.12 0.78 0.96 0.21 0.18 0.19 0.18 0.12 0.8 0.96 0.21 0.18 0.19 0.18 0.12 0.82 0.96 0.21 0.18 0.19 0.18 0.12 0.84 0.96 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.86 0.96 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.88 0.96 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.9 0.96 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.92 0.95 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.94 0.95 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.96 0.95 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.98 0.95 0.2 0.18 0.18 0.17 0.12

表8：東北地區(qū)20年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ λ δ 0.36 0.98 0.26 0.11 0.27 0.22 0.16 0.38 0.98 0.25 0.11 0.26 0.22 0.16 0.4 0.97 0.25 0.11 0.26 0.22 0.16 0.42 0.97 0.25 0.11 0.26 0.22 0.16 0.44 0.97 0.25 0.11 0.26 0.22 0.16 0.46 0.97 0.25 0.11 0.25 0.22 0.16 0.48 0.97 0.24 0.11 0.25 0.21 0.16 0.5 0.97 0.24 0.11 0.25 0.21 0.16 0.52 0.97 0.24 0.11 0.25 0.21 0.16 0.54 0.97 0.24 0.11 0.25 0.21 0.16 0.56 0.97 0.24 0.11 0.24 0.21 0.16 0.58 0.96 0.24 0.11 0.24 0.21 0.16 0.6 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.62 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.64 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.66 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.68 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.7 0.96 0.23 0.11 0.23 0.21 0.15 0.72 0.96 0.23 0.11 0.23 0.21 0.15 0.74 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.76 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.78 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.8 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.82 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.84 0.95 0.22 0.11 0.22 0.2 0.15 0.86 0.95 0.22 0.11 0.22 0.2 0.15 0.88 0.95 0.22 0.11 0.22 0.2 0.15 0.9 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15 0.92 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15 0.94 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15 0.96 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15 0.98 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15

注釋：

①參照中國(guó)統(tǒng)計(jì)年簽劃分, 東部10?。ㄊ校┌ū本?、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南, 中部6省包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南,西部12?。▍^(qū)、市）包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆,東北3省包括遼寧、吉林和黑龍江。

②③④張軍，吳桂英，張吉鵬.中國(guó)省際物質(zhì)資本存量估算：1952-2000[J].經(jīng)濟(jì)研究, 2004,(10).

⑤傅曉霞,吳利學(xué).制度變遷對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的實(shí)證分析[J].南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究, 2002,(4).

⑥金玉國(guó).宏觀制度變遷對(duì)轉(zhuǎn)型時(shí)期中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)[J].財(cái)經(jīng)科學(xué), 2001,(2).

⑦由于沒(méi)能完整獲得80年代科技方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，所以30年序列的生產(chǎn)函數(shù)不包括科技變量。

⑧還可能是東部地區(qū)較高的TFР貢獻(xiàn)率產(chǎn)生擠壓或者1980年以前東部地區(qū)改革開(kāi)放的存量基礎(chǔ)較好。

[1]Jorgenson,D.W. and Griliches,Z.(1967).The eхplanation of productivity change. Review of Economic Studies, 99（July）：249-280

[2]Young,A.(1995).The tyranny of numbers: Confronting the statistical realities of the East Asian growth eхperience. The Quarterly Journal of Economics110（3）：641-680.

[3]Hepman, E(1962).The mystery of economic growth.Federal Reserve Bank of Рhiladelphia, 1962.

[4]and Levine.(2002).Tropics, germs and crops: How endowments in fl uence economic growth, NBER Working Рaper, w.9106, 2002.

[5]王小魯,樊綱,劉鵬.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)換和增長(zhǎng)可持續(xù)性[J].經(jīng)濟(jì)研究, 2009(1).

[6]徐現(xiàn)祥.基于對(duì)偶法的中國(guó)全要素生產(chǎn)率核算[J].統(tǒng)計(jì)研究, 2009(7).

[7]江蕾,安慧霞,朱華.中國(guó)科技投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率的實(shí)際測(cè)度：1953—2005[J].自然辯證法通訊, 2007(5).

[8]蔡昉,王德文.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可持續(xù)性與勞動(dòng)貢獻(xiàn)[J].經(jīng)濟(jì)研究，1999(10).

[9]王文舉,范合君.我國(guó)市場(chǎng)化改革對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的實(shí)證分析[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2007(9).

[10]傅曉霞,吳利學(xué).制度變遷對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的實(shí)證分析[J].南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究, 2002(4).

[11]王文博,陳昌兵,徐海燕.包含制度因素的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型及實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)研究, 2002(5).

[12]金玉國(guó).宏觀制度變遷對(duì)轉(zhuǎn)型時(shí)期中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)[J].財(cái)經(jīng)科學(xué), 2001(2).

[13]曹德駿,李長(zhǎng)青,戴佩華.政府投資對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)歷史經(jīng)驗(yàn)分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究, 2010(5).

[14]盧方元,靳丹丹.經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)勞均資本積累和技術(shù)進(jìn)步的影響——基于中國(guó)經(jīng)驗(yàn)的實(shí)證研究[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué), 2003(4).

[15]林毅夫,劉培林.我國(guó) R&D 投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2011(3).

[16]張振剛,田帥,陳志明.科技投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)機(jī)制研究——基于珠三角地區(qū)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].科學(xué)管理研究, 2010(5).

[17]張學(xué)良,孫海鳴.探尋長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的真正源泉：資本積累、效率改善抑或TFР貢獻(xiàn)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2009(5).

[18]徐現(xiàn)祥,舒元.中國(guó)省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分布的演進(jìn)（1978—1998)[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)季刊, 2004(2).

[19]王小魯,樊綱.中國(guó)地區(qū)差距的變動(dòng)趨勢(shì)和影響因素[J].經(jīng)濟(jì)研究, 2004(1).

[20]宋冬林,趙震宇.改革期間東北地區(qū)與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)比較分析[J].社會(huì)科學(xué)戰(zhàn)線, 2007(1).

[21]羅忠洲.東部沿海地區(qū)對(duì)外開(kāi)放度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)論叢, 2007(5).

[22]林毅夫,蔡昉,李周.中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時(shí)期的地區(qū)差距分析[J].經(jīng)濟(jì)研究, 1998(6).

[23]李蘭蘭,諸克軍,郭海湘.中國(guó)各省市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算的實(shí)證研究[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2011(4)

[24]劉險(xiǎn)峰.山東經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型與要素分析——基于現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的視角[J]. 山東大學(xué)學(xué)報(bào)年哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版期,2011(3).

[25]賀勇,廖諾,晉琳琳.廣東省科技進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率的軟計(jì)算[J].統(tǒng)計(jì)與決策, 2011(15).