我國經(jīng)濟(jì)膨脹度影響因素的計量研究

徐海俊

(江南大學(xué)商學(xué)院，江蘇無錫 204122)

0 引言

金融危機(jī)近年來對我國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了巨大的沖擊，經(jīng)濟(jì)增長速度放緩迫切需要產(chǎn)業(yè)進(jìn)行升級和改變粗放的發(fā)展模式，對于經(jīng)濟(jì)增長古典經(jīng)濟(jì)學(xué)框架中的索羅模型和丹尼森增長理論都有了較為全面的說明，但一個最基本的分析框架是由柯布-道格拉斯提出的基于資本、人力投入的生產(chǎn)函數(shù)，所以對經(jīng)濟(jì)增長分析采用此框架是一個經(jīng)典模式。如吳沛（2007）引入資本、勞動、人力資本與技術(shù)進(jìn)步因素進(jìn)入生產(chǎn)函數(shù)模型，對中國經(jīng)濟(jì)增長因素進(jìn)行了計量分析；朱承亮（2009）采用隨機(jī)前沿效率評價方法對1985～2007年間的我國經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行了評價，并用CD函數(shù)得出了資本、勞動投入為“規(guī)模報酬微弱遞增”的結(jié)論；米娟（2008）在資本、人力、技術(shù)要素的基礎(chǔ)上加入了制度因素，并分東中西部分別進(jìn)行了要素貢獻(xiàn)計量。

上述研究均在計量方法和問題透析度上取得了一定的進(jìn)展，為我國經(jīng)濟(jì)增長的要素投入貢獻(xiàn)情況測定作出了巨大貢獻(xiàn)，但本文認(rèn)為以國內(nèi)生產(chǎn)總值對數(shù)序列只能體現(xiàn)出增長的趨勢，并不能反映出不同期限和地區(qū)增長的變動趨勢，所以有必要提出一個基于經(jīng)濟(jì)增速的經(jīng)濟(jì)膨脹度概念，克服了以往計量分析中的gdp對數(shù)化模式，考慮到在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)體中關(guān)注最多的是經(jīng)濟(jì)增速的加快與衰減，而非絕對增減量，故對經(jīng)濟(jì)增長以一個相對數(shù)的概念表現(xiàn)出來更有經(jīng)濟(jì)意義。本文首先進(jìn)行橫截面角度的省際經(jīng)濟(jì)膨脹度因素計量，發(fā)現(xiàn)投資、勞動力數(shù)量與地理區(qū)位顯著影響經(jīng)濟(jì)膨脹度，而科技因素對經(jīng)濟(jì)膨脹度影響不顯著，從全國整體的時間序列分析并采用嶺回歸克服多重共線性后發(fā)現(xiàn)資本和技術(shù)對經(jīng)濟(jì)膨脹度的影響作用為負(fù)，而勞動力的影響為正。

1 實(shí)證分析

1.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

區(qū)域經(jīng)濟(jì)膨脹與衰退體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)增長時期經(jīng)濟(jì)增速的上漲與下滑，也體現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)蕭條時期的經(jīng)濟(jì)下滑速度的降低與提高。故本文對省際經(jīng)濟(jì)膨脹與衰退指標(biāo)定義為國民生產(chǎn)總值2011年相比2010年GDP增速的差值，如果前者大于后者可認(rèn)為處于膨脹狀態(tài)，記為1，反之記為0。具體如下：

圖1 2010與2011年GDP增速序列

從圖1可以看出，2011年GDP增速高于2010年的共有13個省份，相反的有18個省份，說明山西、遼寧、黑龍江、上海、福建、山東、河南以及四川為代表的其他大部分西部省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展處于膨脹期，而北京、江蘇等GDP序列增速有所下滑。

影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素包括以下：

一是地方財政投入（Invest),作為三駕馬車之一的投資拉動，通過乘數(shù)和加速數(shù)作用會對經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)生持續(xù)的正向促進(jìn)作用，所以地方財政投入與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系毋容置疑。

二是技術(shù)市場成交額（TM),科技是第一生產(chǎn)力，一個地區(qū)市場上具備的技術(shù)成交量直接說明了科技成果創(chuàng)新與轉(zhuǎn)化的能力。

三是就業(yè)人數(shù)（Job），一個地區(qū)就業(yè)率情況直接決定了地區(qū)勞動力資源配備效率，充分就業(yè)表明在人力資源方面已經(jīng)做到了對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的足夠貢獻(xiàn)。失業(yè)率的提高必然會對經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定造成一定影響。

四是所處地理位置（Gp),一個地區(qū)的地理位置直接決定了其資源稟賦，包括自然資源、文化氛圍及基礎(chǔ)設(shè)施水平，這些都取決于長期的歷史遺留問題和多年來區(qū)域的發(fā)展模式。本文將發(fā)達(dá)和非發(fā)達(dá)地區(qū)記為1和0，為離散型變量。

本文中Invest、TM和Job數(shù)據(jù)來源為國家統(tǒng)計局網(wǎng)站（http://www.stats.gov.cn/），為隨機(jī)連續(xù)變量，地理位置Gp屬于離散型變量，由本文自行劃分。而Gdp原始序列需要經(jīng)過一系列換算得到增長率差分序列si?；灸Ｐ蜑椋?/p>

1.2 分省份的截面計量

首先采取2011年31個地區(qū)的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.2.1 簡單計量

使用stata11.0軟件進(jìn)行單方程計量回歸得到表1。除了技術(shù)市場成交額對數(shù)序列對經(jīng)濟(jì)膨脹收縮影響不顯著外，其他三個變量均對因變量有顯著作用。其中地方財政投入對數(shù)每增加1個單位，將會使經(jīng)濟(jì)增速較上一年增加0.07個單位，而經(jīng)濟(jì)活動人口數(shù)量對數(shù)的增加，會帶來一定的經(jīng)濟(jì)衰退，具體為每增加1個單位會帶來經(jīng)濟(jì)增速較上年0.058個單位的下滑。而是否發(fā)達(dá)地區(qū)也對經(jīng)濟(jì)衰退有個全新的解釋，發(fā)達(dá)地區(qū)相比非發(fā)達(dá)地區(qū)而言，經(jīng)濟(jì)衰退的可能性要高于后者，而經(jīng)濟(jì)膨脹的可能性要小于后者。

表1 單方程回歸結(jié)果

表2 多重共線性檢驗(yàn)

1.2.2 模型檢驗(yàn)

采用estat hettest命令建立：ln(u2t/σ2)=α+Ζiγ+v方程進(jìn)行截面數(shù)據(jù)異方差檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果chi2(4)=4.21，顯著性p值為0.3781，在10%的顯著性水平接受同方差的原假設(shè)，不存在異方差現(xiàn)象。而estat vif命令得到四個變量的方差擴(kuò)大因子VIF，發(fā)現(xiàn)均小于10，所以認(rèn)為不存在多重共線性現(xiàn)象。

計量經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為在同方差、無序列相關(guān)和無多重共線性的前提下，如果變量存在內(nèi)生性，則用GLS估計得到的估計量有偏，所以應(yīng)該采用TSLS兩步估計方法。在本文中對內(nèi)生性進(jìn)行初步檢驗(yàn)，即用解釋變量與隨機(jī)擾動項(xiàng)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)計算，結(jié)果發(fā)現(xiàn)隨機(jī)擾動項(xiàng)與自變量的相關(guān)系數(shù)均為0.0000，說明模型不存在內(nèi)生性問題，不需要對模型形式進(jìn)行改進(jìn)，用cprplot命令得出自變量對成分的殘差圖（圖2），發(fā)現(xiàn)在直線兩邊的散點(diǎn)呈現(xiàn)出對稱性，所以模型形式基本符合。

表3 變量與殘差項(xiàng)相關(guān)性檢驗(yàn)

圖2 成分殘差圖

1.3 時間序列分析

對1990～2011年的國民生產(chǎn)總值序列進(jìn)行增長率計算，然后進(jìn)行一階差分，求得膨脹度指數(shù)。首先利用Cobb-Douglas函數(shù)的變形形式：

回歸后進(jìn)行規(guī)模效應(yīng)系數(shù)檢驗(yàn)，有F(1,17)=0.20，接受規(guī)模報酬不變的原假設(shè)，所以可以引入科技因素。進(jìn)行時間序列回歸后得到表4。由于是時間序列，進(jìn)行bgodfrey的序列相關(guān)命令檢驗(yàn)得到chi2=0.740，故接受不存在序列相關(guān)的原假設(shè)。但hettest異方差命令得到Prob＞chi2=0.0752，認(rèn)為存在異方差現(xiàn)象，從系數(shù)檢驗(yàn)看整個方程不理想，所以應(yīng)該進(jìn)行異方差修正，修正后的得到回歸結(jié)果如表5。發(fā)現(xiàn)常數(shù)項(xiàng)非常顯著，即在沒有任何資本形成、勞動力投入和科技因素的條件下，經(jīng)濟(jì)膨脹度為負(fù)值（-33.22），屬于急劇衰退狀，而勞動力數(shù)量對數(shù)對經(jīng)濟(jì)膨脹度有顯著的正向促進(jìn)作用，lnl每提高1個單位，將會帶來經(jīng)濟(jì)膨脹度3.02個單位的提高。但資本和科技的貢獻(xiàn)作用不顯著，說明模型還存在著其他問題。

表4 簡單回歸結(jié)果

表5 加權(quán)最小二乘法回歸結(jié)果

在進(jìn)行方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)lnk和lntm指標(biāo)的VIF達(dá)到了294.92和331.11，存在較為明顯的多重共線性，而lnl的VIF僅為18.31，不超過30，所以共線性不嚴(yán)重。通過嶺回歸作圖，發(fā)現(xiàn)在嶺參數(shù)k=0.2時曲線趨于平緩，故回歸效果最好，得到了回歸方程為：

從嶺回歸分析結(jié)果看，財政支出增加速率的提高所帶來的膨脹度是負(fù)值，每提高一個單位會帶來經(jīng)濟(jì)增速比上年下降7.47個單位，而勞動力數(shù)量增加則明顯給經(jīng)濟(jì)膨脹度提高有促進(jìn)作用，而科技活動總量規(guī)模的增加對經(jīng)濟(jì)增長度的貢獻(xiàn)作用為負(fù)。多年來我國物質(zhì)資本存量的快速增加成為我國經(jīng)濟(jì)增長過程中的一大特色，但根據(jù)邊際遞減規(guī)律，單種要素投入的過多改變了各種要素的相互配比，從而使該種要素的邊際產(chǎn)出呈現(xiàn)遞減趨勢。根據(jù)包玉香（2010）年的測算，在1978～2000年，人力資本存量和質(zhì)量對經(jīng)濟(jì)增長的總貢獻(xiàn)率達(dá)到46%，處于比較高的水平。但它們的增長率一直都低于資本的增長率，尤其是人力資本水平的增長率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他要素，進(jìn)而使得人力資本水平對經(jīng)濟(jì)增長的外部性要素貢獻(xiàn)率較低。當(dāng)前我國失業(yè)率和通脹壓力巨大，單純依靠固定資產(chǎn)投資的財政政策所帶來的經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)作用正在衰減，相反由于絕對崗位數(shù)量的不足和結(jié)構(gòu)性失業(yè)存在，大量的人力資源沒有得到很好的利用。王凱（2010）運(yùn)用VAR和脈沖響應(yīng)模型得出我國財政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系為“邊際效應(yīng)遞減”和“時滯”。所以科技投入規(guī)模增速的提高同樣會對經(jīng)濟(jì)膨脹度有個負(fù)面影響，但實(shí)際上我國研發(fā)投入費(fèi)用與發(fā)達(dá)國家相比還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足，這種總量不足和相對量過剩的局面是因?yàn)楝F(xiàn)有科技投入轉(zhuǎn)化機(jī)制的不完善所引起的。

圖3 嶺跡圖

圖4 VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

1.4 向量自回歸模型

經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中不同的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相互影響，但影響是具有時滯效應(yīng)的，當(dāng)期的數(shù)值變動可能在未來幾期才對自身或?qū)ζ渌?jīng)濟(jì)指標(biāo)產(chǎn)生影響，基于多方程結(jié)構(gòu)的VAR模型提供了一個分析框架，本文在進(jìn)行我國1994～2011年經(jīng)濟(jì)膨脹度計算的基礎(chǔ)上，采用多方程計量得到表6：我國經(jīng)濟(jì)膨脹與收縮在滯后1、2期內(nèi)對自身有這顯著的正向影響，具有強(qiáng)大的“慣性力”，而固定資產(chǎn)投資增速越快對經(jīng)濟(jì)膨脹（收縮）具有反向作用，所以固定資產(chǎn)投資增速越快對經(jīng)濟(jì)增長膨脹反而有反向的抑制作用，這與邊際效應(yīng)的解釋是類似的，而科技投入對數(shù)對經(jīng)濟(jì)膨脹有顯著的正向貢獻(xiàn)作用，但是在滯后2期才體現(xiàn)出來，而勞動力數(shù)量對經(jīng)濟(jì)膨脹（收縮）影響不顯著；那么以財政投入為因變量，得到的結(jié)果是經(jīng)濟(jì)膨脹度滯后1期、財政投入滯后1、2期（正負(fù)交互）、科技投入滯后1期對財政投入有著顯著影響；影響勞動力對數(shù)的因素有經(jīng)濟(jì)膨脹度滯后1期、投資滯后1期和勞動力滯后1期。而對于科技投入增量而言，只有其滯后1期有顯著影響，可以認(rèn)為其具有剛性增長趨勢。上文分析得出：我國近20年來經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)具有剛性的“棘輪”勢頭，本期經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢受到上一期和二期的顯著影響，而科技投入并不是靠經(jīng)濟(jì)、勞動力與資本的上漲而上漲，體現(xiàn)了因果關(guān)系的缺失，說明科技投入只是在滯后2期以一個微弱的正向促進(jìn)作用對經(jīng)濟(jì)膨脹產(chǎn)生推動，不是經(jīng)濟(jì)收縮與擴(kuò)展的主導(dǎo)力量，同理：勞動力數(shù)量只是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的承受著而非影響者，這些都說明了“產(chǎn)學(xué)研”體系和“勞動力市場”體系的不完善，科技和勞動力本應(yīng)成為經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張與收縮中的內(nèi)生變量，但過去的20年中純粹沒有形成顯著互動，這些人力、資本與科技要素的投入雖然在絕對量變動上對GDP有顯著作用，但由于邊際報酬規(guī)模遞減作用，這種要素投入的效率因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)性失衡會下降，另一方面：本文所提出的膨脹度指標(biāo)及影響因素分析，更能夠揭示這些投入變量對經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢的控制能力，根據(jù)生命周期理論：經(jīng)濟(jì)景氣循環(huán)是一個合理的周期性現(xiàn)象，但經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)所存在的長期恢復(fù)力需要一些宏觀的財政貨幣政策加以控制，使得經(jīng)濟(jì)衰退期間的貨幣供應(yīng)量增加、利潤下降以刺激投資，而經(jīng)濟(jì)膨脹時實(shí)行緊縮銀根、縮減公共支出和投資，以免使得非均衡狀態(tài)加劇。

表6 向量自回歸分析結(jié)果

2 結(jié)論

本文提出了有別于以往經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對數(shù)化的分析模式，引入一種增長概念之上的膨脹度概念，通過對其影響因素分析能夠揭示經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對宏觀調(diào)控的影響力，結(jié)論如下：

⑴從橫截面看，我國廣大的中西部地區(qū)存在著經(jīng)濟(jì)膨脹趨勢，國民生產(chǎn)總值序列增速加快，而東部地區(qū)則普遍相反，由于受到國際金融危機(jī)產(chǎn)生的連鎖影響和城鎮(zhèn)化進(jìn)程中房屋、土地、勞動力成本的大幅上漲，東部發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)到了瓶頸階段，而中西部地區(qū)多為民工輸出大省，隨著農(nóng)民工回流和產(chǎn)業(yè)承接工作的進(jìn)一步實(shí)施，經(jīng)濟(jì)潛力被激發(fā)出來，形成了強(qiáng)大的發(fā)展后勁。

⑵從省份個體回歸來看，省際層面上的財政投入和勞動力數(shù)量增加對經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢有著顯著的控制意義，但技術(shù)市場成交額所代表的科技進(jìn)步則貢獻(xiàn)不大，說明科技研發(fā)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢不具備控制力量，這與西方經(jīng)濟(jì)學(xué)中強(qiáng)調(diào)的穩(wěn)態(tài)增長觀點(diǎn)類似。

⑶時間序列分析結(jié)果看，克服了指標(biāo)共線性的嶺回歸法證實(shí)從我國整體看，資本投入和科技經(jīng)費(fèi)支出的增速加快對我國經(jīng)濟(jì)增速的提高有顯著負(fù)向作用，而勞動力則相反，體現(xiàn)了當(dāng)前一定程度上存在的衰退不能夠依靠固定資產(chǎn)投資和經(jīng)費(fèi)的盲目投入，應(yīng)當(dāng)講究結(jié)構(gòu)域效率，在勞動力問題上應(yīng)花大功夫?qū)崿F(xiàn)社會就業(yè)容量的擴(kuò)大，這不僅有利于維護(hù)社會和諧、更是提供有效的經(jīng)濟(jì)控制手段。

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