中国经济增长要素贡献率实证分析＊

刘 斌，孙录见

（西北大学 公共管理学院，西安710127）

一国经济的迅速增长与发展，除了具有稳定的社会体制外，主要源自生产资料诸如劳动力、资本等的投入及技术的运用．劳动力和生产资料的结合方式，在某种程度上决定了社会化大生产的方向，引导着经济体由简单再生产向扩大再生产的转变．在这个过程的不同阶段，不同生产要素对经济增长的贡献有所差异，这一点已为经济学界所熟知．

作为最大的发展中国家，中国改革开放30余年，经济发展有了质的飞跃，GDP年均增速超过9%，经济总量已居全球第二位，中国经济的发展奇迹引起国际社会极大关注，众多国内外学者纷纷就此进行深层次的探讨，希望挖掘出支撑中国经济高速发展的源动力．对中国30余省份的农业部门研究发现：尽管不同省份间生产效率差距较大，但大部分地区农业经济的增长来自生产效率的提高［1］；而对中国制造业和服务业的迅猛发展的研究也发现，同样源自劳动力使用效率的提高，表现在效率低下的国有企业要么倒闭，要么转型为私有企业，导致工人下岗，进而提高劳动生产率［2］；有学者对亚洲国家的经济发展研究发现，中国和越南的高速增长归因于经济结构从农业向工业的转变以及有利的人口年龄结构［3］；张军认为生产要素的高投入及要素配置效率的提高引致了中国经济的高增长［4］；而郭继强指出劳动力质量、劳动力数量、物质资本、技术进步、社会体制以及制度机构等因素共同对经济增长起作用［5］；蔡昉更是从人口红利与刘易斯拐点视角出发，进行了一系列相应研究，提出人口红利对中国经济发展产生重大影响，而随着生育率下降、老龄化到来，中国人口红利逐渐消失，后人口红利时期应从提高技术进步着手寻找经济新的增长点［6-9］．

纵观现有对中国令人吃惊的经济发展进程的研究，可以发现大多数学者从理论及实证两个方面对不同因素的作用进行分析，结果表明不同时期影响中国经济发展的因素及其贡献并不一致，原因在于研究所选时间段以及经济指标的各异，同样，现有研究中所采的实证计量方法因为假设以及条件的差异也使得分析结果有所差别．鉴于此，本文从改革开放出发，选取更为全面的时间段，以成熟的全要素生产率为考察视角，分析中国经济发展的要素构成，进一步探究不同要素对经济增长的贡献，以针对性的提出相关建议从而促进中国经济发展．

1 理论分析与模型设定

对于经济增长的源泉，一般通过增长核算的方法来认识与度量．增长核算是把产出的增长分解为两个不同的来源：生产要素的增加和技术的进步．当生产要素只包括资本和劳动时，则增长核算方法把产出的增长分解为资本增加、劳动增加与技术进步的贡献［10］．

为了更具有一般性，假设经济社会生产函数形式为

式中：Y为国民收入或总产出；A为经济的技术状况，也称为全要素生产率；L为投入的劳动量；K为投入的资本量［10］

对（1）式两边取全微分有

两边除以Y

式（3）进一步变形为

即产出增长＝技术进步＋劳动收益份额×劳动增长＋资本收益份额×资本增长．从而产出可以由技术进步、劳动量变动以及资本量变动三个因素来解释．

2 数据选取与处理

本文考察不同因素尤其是劳动力数量对经济增长贡献率的大小，这里分别以年度GDP来表征国民收入Y，以A代表技术因素，以年度固定资产投资来表征资本投入量K，以年度15～64岁人口数量表征劳动量L，其中，为了剔除掉价格因素的影响以使分析结果更有经济学意义，通过GDP平减指数对年度GDP进行相应处理．

由于早前数据的缺失，文中选取1981-2014年的年度宏观经济数据来研究劳动力、资本和技术对中国经济增长的贡献．具体包括年度实际GDP、资本投资以及劳动年龄人口数量3组1981-2014年的年度时间序列数据，这在统计学上符合大样本规定，因此具有代表性．这些数据均来自《中国统计年鉴（1982-2014）》与《2015年中国国民经济与社会发展统计公报》．

3 中国经济增长的因素分析

3．1 数据平稳性检验

如果研究的时间序列不平稳，那么极有可能出现伪回归，导致研究结果就不具有准确性和说服力，所以先要进行平稳性检验［11］．文中采取ADF单位根法检验平稳性．考虑回归模型

式中：a为常数；δt为时间趋势项；ut独立同分布于正态分布N（0，σ2）．对式（1）左右两边同时减去yt-1，得

式中：τ＝ρ＋1．平稳性检验的原假设为H0：τ＝0，即模型具有一个单位根，非平稳；备则假设为H1：τ＜0，即模型不具有单位根，平稳．Dickey-Fuller经研究发现参数τ的t统计量不再服从t分布，Mackinnon经模拟给出了不同显著性水平下的临界值，于是通过参数τ的显著性检验即可拒绝或者接受原假设，从而知道原模型是否具有平稳性．这便是DF平稳性检验．

为了修正DF平稳性检验的一些不足之处［11］，Dickey-Fuller发展了DF检验，提出了 ADF单位根检验法．

给式（2）的右边加上yt的若干阶滞后差分项，模型化为

表1 变量的平稳性检验Tab．1 The stationarity test of variables

经ADF检验，ΔY／Y、ΔL／L在1%和5%显著性水平下都是平稳的，ΔK／K在5%显著性水平下是平稳的．

3．2 多元线性回归分析

将ΔY／Y作为因变量、ΔL／L和ΔK／K作为自变量，进行回归，结果有

注：（）内为标准差，［］内为t统计量，R2＝0．56，D．W．＝1．11，F＝17．99．

回归发现，系数均通过显著性t检验．说明改革开放以来，中国经济增长受到劳动力、资本量以及技术因素的显著影响，其中劳动力数量增加1个百分点，引起经济增长0．25个百分点，资本量增加1个百分点，引起经济增长0．20个百分点．

为了更深入分析劳动力变化对经济增长的影响，这里以上述回归结果为基础，分别计算1980年至今技术、劳动力以及资本量对经济增长的贡献度如图1所示．

图1 1981-2014年不同因素对经济增长的贡献率Fig．1 The contribution rates of different factors to economic growth from 1981to 2014

从图1可以看出：改革开放至今，中国经济年均增速达到9．7%，其中，技术因素贡献率为25．44%，劳动力因素贡献率为7．33%，资本投入量贡献率为67．23%．分不同时期看：①1981-1990年，技术因素贡献率虽在20%以下，但逐步提高，也说明这一时期改革开放中国开始走科技兴国之路；劳动力贡献率在10%以上，资本量贡献率处于高位且较为平稳，说明这一时期经济增长中，资本贡献占主要因素；劳动力贡献占比也较高，是由于历史的原因，早前的高生育率引致这一时期劳动年龄人口较多，从而体现为一定程度的人口红利；②1991-2006年，技术进步对经济增长的贡献稳步提升，相比较，这一时期尽管人口总量以及劳动年龄人口也逐年增加，但劳动贡献率反而呈不断下降趋势；资本投入贡献率较平稳，在65%左右，说明这一时期经济增长中，资本量依然占主要因素，技术进步影响逐年上升，劳动因素贡献率下降；③2007年至今，技术及劳动力因素对经济增长贡献率下降，资本量贡献率上升明显，这可以从这一时期国际经济环境影响中国基本面来解释，受次贷危机以及欧债危机的双重影响，以投资及外需为主导的中国经济增速放缓，实体经济惨淡，虚拟经济萎靡，直接表现在产量过剩，CPI逐年下降，劳动失业率上升，而国家及时出台4万亿资金、央行持续降准降息等刺激计划，扩大投资规模来盘活、提振经济，从而资本量的贡献度上升明显．

4 结果分析

基于1981-2014年的年度实际GDP、资本投资以及劳动年龄人口数量对中国经济增长从全要素视角分解发现：由于宏观经济环境的不同以及中国国情的特殊性，不同生产要素对经济发展的贡献度有所差异，但技术进步的影响日趋增大，资本对经济增长的贡献度最高，且长期保持平稳；相比之下，劳动力因素的影响逐渐下降，同人们传统所认定的“人多力量大”的思想并不一致，人口红利在中国表现并不明显．究其原因，一方面，中国政府大力培育技术创新，尤其“十一·五”规划中明确提出要提高自主创新能力，加速经济增长方式转型，因此，技术因素从内生与外在两个方面均对中国经济的增长贡献度逐步提高，另一方面，国民经济三驾马车“消费、投资、出口”中，对于消费，由于中国收入差距不断扩大，富人阶层边际消费倾向递减，而低收入群体因住房、养老、医疗、子女教育等的考虑而提高储蓄率，相应减少消费，所以内需不足，对于出口，国际经济危机导致外需严重下降，增长乏力，从而给以出口为导向的中国经济产生极大负面影响，因此，投资，就成了中国刺激经济增长的唯一有效手段，从而表现在资本的贡献度长期居高不下．此外，人口红利并没有表现出人们的预期，主要在于尽管劳动年龄人口众多，给经济增长提供了丰富的廉价劳动力，但是中国特殊的户籍制度以及收入差距、生活成本等经济制度等因素致使近年来农村劳动力向城市转移趋缓，劳动人口参与率不高，劳动力并没有转化为生产力，这从近年来企业岗位空缺和失业率高企这一矛盾明显能够看出，严重阻碍了二元经济结构的消除．对此，可以从改变现有户籍制度、降低劳动力流动成本、加大培训提高劳动力素质以及因地制宜建设劳动密集型产业等方面着手，来切实提高中国人口红利对经济发展的贡献．

5 结 论

文中依据西方经济增长理论构造了经济增长的多因素模型，然后使用1981-2014年的年度实际GDP、资本投资以及劳动年龄人口数量对中国经济增长从全要素视角进行了分解研究．

1）在1981-1990年与1991-2014年两个时间段，由于宏观经济环境的不同以及中国国情的特殊性，不同生产要素对经济发展的贡献度有所差异．

2）技术进步的影响日趋增大，而资本的贡献度最高且长期保持平稳；劳动力因素的影响呈逐渐下降趋势，与传统的“人多力量大”的理念并不一致，同时也表明人口红利在中国表现并不明显．

3）我国虽然人口众多，人口红利在中国表现并不明显，因此在切实提高中国人口红利对经济发展的贡献是我国政府未来10年时间里需要重点解决的问题．

［1］ HU B D，Michael McAleer．Estimation of Chinese Agricultural Production Efficiencies with Panel Data［J］．Mathematics and Computers in Simulation，2005，26（5）：652．

［2］ LIU S N．Efficiency Made at Cost of Workers＇Interest［N］．China Daily：North Amercian ed，2006-08-30（4）．

［3］ COOK S．Structural Change，Growth and Poverty Reduction in Asia：Pathways to Inclusive Development［J］．Development Policy Review，2006，24（1）：179．

［4］ 张军．中国经济还能增长多久［N］．文汇报，2004-05-10（5）．ZHANG Jun．How Long can Chinese Economic Grow［N］．Wenhui news．，2004-05-10（5）．（in Chinese）

［5］ 郭继强．教化投资：人力资本投资的新形式［J］．经济学家，2006，32（4）：78．GUO Ji-qiang．Education and Influence Investment：A New form of Human Capital Investment［J］．Economist，2006，32（4）：78．（in Chinese）

［6］ 蔡昉．刘易斯转折点——中国经济发展新阶段［M］．北京：社会科学文献出版社，2008．CAI Fang．Lewis Turning Point：a Coming New Stage of China’s Economic Development［J］．Beijing：Social Sciences Academic Press，2008．（in Chinese）

［7］ 蔡昉．未来的人口红利--中国经济增长源泉的开拓［J］．中国人口科学，2009，18（6）：2．CAI Fang．Demographic Dividend in the Future：the Development of Chinese Economic Growth Fountainhead［J］．Chinese Journal of Population Science，2009，18（6）：2．（in Chinese）

［8］ 蔡昉．被世界关注的中国农民工：论中国特色的深度城市化［J］．国际经济评论，2010，73（2）：40．CAI Fang．Chinese Migrant Workers receving the World’s Attention：On Deepening Urbanization of Chinese Characteristics［J］．International Economic Review，2010，18（2）：40．（in Chinese）

［9］ 蔡昉．人口转变、人口红利与刘易斯转折点［J］．经济研究，2010，55（4）：4．CAI Fang．Demographic Transition，Demographic Dividend and Lewis Turning Point［J］．Economic Research Journal，2010，55（4）：4．（in Chinese）

［10］ 高鸿业．西方经济学［M］．北京：中国人民大学出版社，2004．GAO Hong-ye．Western Economics［M］．Beijing：China Renmin University Press，2004．（in Chinese）

［11］ 高铁梅．计量经济分析方法与建模——Eviews应用及实例［M］．北京：清华大学出版社，2000．GAO Tie-mei．Econometric Analysis Method and Modeling：Eviews Application and Instance［M］．Beijing：Tsinghua University Press，2000．（in Chinese）