泛珠三角区域多层经济增长理论模型及应用研究——基于社会嵌入性视角的分析

王海珍，刘殿国

(海南大学 经济与管理学院， 海南 海口 570228)



【统计应用研究】

泛珠三角区域多层经济增长理论模型及应用研究
——基于社会嵌入性视角的分析

王海珍，刘殿国

(海南大学 经济与管理学院， 海南 海口 570228)

通过有效整合经济增长、社会嵌入性和多层统计模型三个方面的理论，构建了基于嵌入视角的多层经济增长理论模型，解决了经济增长影响因素的作用路径问题以及社会嵌入性变量对经济增长影响的精确性问题。利用泛珠三角区域1996—2013年的面板数据，实证分析了嵌入视角下泛珠三角区域的经济增长。结果表明：在泛珠三角区域经济增长的整体差异中，60.34%的份额是由经济增长的社会嵌入性造成的。资本存量为正向显著直接影响因素，产值结构为负向显著直接影响因素；经济增长百度指数、外资依存度和财政支出规模既能显著直接影响经济增长又能调节资本存量与经济增长之间的正向关系，市场化率对资本存量与经济增长之间的正向关系具有显著的调节作用；经济增长百度指数、外资依存度还能调节人力资本与经济增长之间的正向关系。因此，提高经济增长要同时考虑经济增长基本因素与社会嵌入性因素。

泛珠三角区域；经济增长；社会嵌入性；多层统计模型

一、引 言

泛珠三角经济区简称“9+2”，包括福建、江西、湖南、广东、广西、海南、四川、贵州、云南九个内地省份和香港、澳门两个特别行政区。该经济区以地区间的差异作为区域成员间优势互补、合作互利的基础；2013年泛珠三角经济区国内生产总值达到了186 276.71亿元，占全国总产值的32.9%，年增长率达到10.35%，在全国区域经济板块中占据重要位置。近十年来，该经济区利用毗邻的地缘优势、互补和相似的资源分布以及产业结构，进行合作发展，区域内各省份的联系日益加强，但是仍然面临着经济增速降低、区域内经济发展不平衡等问题。因此，研究促进该区域经济增长的影响因素，并据此调整经济发展策略，从而进一步推动该区域经济协调发展，实现多方共赢具有十分重要的意义。

围绕经济增长的影响因素问题，学者们主要从以下维度进行了研究：一是生产劳动和物质资本以及技术进步。古典经济学认为经济增长的源泉是生产劳动和物质资本，新古典经济增长理论认为技术进步是经济增长的主要动力[1]，后来发展起来的新经济增长理论将知识和人力资本纳入到增长模型中[2]。大量学者也通过实证分析验证了资本存量、技术进步、人力资本对经济增长的影响：于凌云认为在教育投入相对不足的地区，物质资本对经济增长具有显著影响[3]；汤向俊研究发现人力资本具有外部性，导致物质资本上升，从而促进经济增长[4]。在新经济增长理论的基础上，国内外学者对经济增长模型又进行了进一步的研究，补充和完善了Romer和Lucus的理论，重点研究了经济增长过程中的新问题。二是外商直接投资。江锦凡认为外商直接投资对经济增长具有资本效应和外溢效应[5]；傅元海等研究发现FDI的技术转移和外溢效应能提高经济增长绩效。三是财政支出。严成樑等认为财政支出与经济增长之间的关系并不一定是正相关关系，这取决于财政支出的类别[6]；郭庆旺等研究发现经济主体跨时消费的替代弹性和财政支出规模的大小也会影响财政支出与经济增长之间的关系[7]。四是城市化。吴福象等认为城市化的要素集聚效应和循环累积效应对经济增长具有促进作用。五是市场化。樊纲等的研究结果显示市场化改善了资源配置效率，从而有利于经济增长[8]；赵文君等认为市场化有利于推进经济增长方式的转变，从而促进经济增长。

但是，在已有的研究中，只有赵永平和徐盈之研究了新型城镇化对经济增长的传导路径[9]；对其它影响经济增长的因素缺少作用路径分析，而作用路径分析能为提高经济增长的精细化管理以及政策的制定提供可靠的理论依据。另外，虽然对组织发展的嵌入性已有较多研究，但是基本集中于定性研究，且缺少经济增长的社会嵌入性研究。其实，经济主体的行为在各个阶段都受到社会关系的影响，要实现既定的经济目标，不仅需要经济资本，社会关系网络中的社会资本也是必不可少的。另一方面，社会关系对经济目标的影响，反过来又会促使经济主体更加重视社会关系网络的建立和积累，使其经济行为更加深刻地嵌入于其所处的社会关系和社会结构。基于以上存在的问题，本文在社会嵌入性理论的基础上，以经济增长的影响因素为研究对象，运用多层统计模型，回答以下两个关键性问题：一是经济增长影响因素的作用路径如何？ 二是经济增长的嵌入性如何以及嵌入性对经济增长会起到什么样的影响？

二、社会嵌入性视角经济增长影响因素理论模型的建立

(一) 经济增长影响因素的嵌入性

“嵌入”一词最早由Polanyi于1944年在《大变革》一书中提出，随后1985年新经济社会学的代表人物Granovetter指出了古典经济学存在“社会化不足”，并认为经济研究不应该脱离经济活动所处的社会大环境[10]。因此，经济增长的影响因素研究不应该缺少社会嵌入维度。用新经济社会学嵌入性理论分析经济增长影响因素，将经济增长影响因素重新划分为：经济增长基本因素与社会场景因素。由于资本存量和人力资本属于经济增长直接投入因素，本文将上述因素称为经济增长基本因素；而外部环境与社会资本是经济增长外部因素，本文称其为经济增长的社会场景因素。

按嵌入性的维度将经济增长的嵌入性分为：认知嵌入、结构嵌入、关系嵌入、文化嵌入和政治嵌入。依据Granovetter对结构嵌入和Zukin、Dimaggio对认知嵌入、文化嵌入、政治嵌入以及 Uzzi对关系嵌入的概括[11-12]，本文给出经济增长的嵌入性概括。

1.认知嵌入是指各省份在经济发展过程中会形成一定的“群体思维和群体认知”。比如，反映各省人民对经济发展问题了解、认识程度的经济增长百度搜索量。这些群体思维和群体认知会显著影响经济主体的战略选择、执行以及日常运营管理等经济活动。

2.结构嵌入是指在长期经济活动中会形成稳定的制度结构、资本结构等网络结构，经济网络结构产生的比较优势和超额价值(包括信息和资源优势)对经济发展具有显著影响。比如，代表着各省经济规模的产值结构反映了经济发展水平，会产生相应的规模效应。

3.关系嵌入是指在全球化的网络中，网络关系会给经济增长带来优势。泛珠三角区域各省份由于地理位置、发展水平等的不同在获取外资(例如外商直接投资)方面会有不同的优势，这种外资网络关系会影响经济增长。

4.文化嵌入指的是传统的价值观、宗教信仰、共有信念等社会文化因素对经济增长的制约与影响。泛珠三角区域跨域广泛，各省份在价值观、信仰等文化方面具有很大差异，同时由于市场化、城市化进程的不同，造成人文素养、行为方式等方面的差异，也对经济增长有不同程度的影响。

5.政治嵌入是指经济增长会受到每个省份的政治体制和权利结构等政治环境的影响。泛珠三角区域各省份的政府机构会因地制宜地采取不同的财政政策、公共管理，有着不同的财政支出规模、结构，从而对经济增长产生不同的影响。

(二)嵌入性视角下经济增长影响因素理论模型

对于具有嵌入性特征的影响因素，怎样才能将其与基本因素合理地整合在同一个模型中呢？

1.适合嵌入性分析的多层统计模型。多层线性模型最早于1972年由Lindley等提出，主要用于分析具有嵌套结构的数据；王济川认为分析具有个体嵌套在更高水平单位里的分级结构数据(hierarchically structured data)或多层数据(multilevel data)的适当方法是多层统计模型，它不仅能正确处理模型参数问题，而且能够同时分析微观和宏观效应以及跨层交互作用[13]2-10；刘殿国等通过对泛珠三角区域的经济增长以及中国香蕉产业组织绩效进行实证分析后，认为多层统计模型适用于解决具有嵌套结构的小样本数据[14]185-187[15]。多层统计模型的理论原理决定了它是将嵌入式理论应用于实证分析的最佳分析方法。

由于经济发展具有嵌入性的特征，我们选择适合于一般嵌入性分析的多层统计模型作为分析经济增长的数理模型。同时，多层统计模型也将解决嵌入性变量对经济增长基本因素与经济增长之间关系的调节问题，即嵌入性变量对经济增长影响的间接性。

结合经济增长理论、嵌入式理论和多层统计模型，嵌入视角下的泛珠三角区域经济增长模型构建如下：影响因素分为层一变量(资本存量K和人力资本H)和层二变量(认知、结构、关系、文化和政治嵌入变量)。

2.经济增长影响因素理论模型。

层一：

LnGDPij=β0j+β1jLnKij+β2jLnHij+eij

层二：

β0j=γ00+γ01Aj+γ02Bj+γ03Cj+

γ04Dj+γ05Ej+u0j

β1j=γ10+γ11Aj+γ12Bj+γ13Cj+

γ14Dj+γ15Ej+u1j

β2j=γ20+γ21Aj+γ22Bj+γ23Cj+

γ24Dj+γ25Ej+u2j

其中，i=1996，1997，…，2013年，j=1,2,…,9(表示第j个省)，LnGDPij为第i年第j个省的地区生产总值对数，eij表示层一随机误差，u表示层二随机误差；LnKij表示i年第j个省的资本存量对数；LnHij表示i年第j个省的人力资本对数；Aj、Bj、Cj、Dj、Ej分别表示泛珠三角区域第j个省的认知嵌入、结构嵌入、关系嵌入、文化嵌入、政治嵌入。

当β0j、β1j、β2j卡方检验显著时，表明经济增长与其基本因素之间的关系在不同的省份间存在显著性差异。当β0j卡方检验显著时，说明经济增长的平均值在各省份间存在显著性差异；当β1j、β2j卡方检验显著时，说明资本存量、人力资本与经济增长之间的关系在不同省份间有显著性差异。层二模型表明，社会嵌入性变量可以在一定程度上解释经济增长差异形成的原因。

理论模型不仅从方法上区分了直接影响因素与间接影响因素的不同，而且研究了社会嵌入性变量对经济增长影响的精确性问题。当经济增长基本因素对经济增长以及嵌入性变量对β0j有显著影响时，体现了影响因素对经济增长的直接影响；当嵌入性变量对β1j、β2j有显著影响时，体现了影响因素对经济增长的间接影响，因此嵌入性变量可能对经济增长既有直接影响又有间接影响。理论模型在具体分析过程中(可参考实证分析部分)，通过将经济增长的各地区差异分解成两部分：由层一变量(经济增长基本因素)解释的部分和由层二变量(嵌入性因素)解释的部分，以这种方式研究经济增长区域差异与影响因素之间的关系。当层二模型的系数γps(p=1,2；s=1,2，3,4,5))显著时，系数的具体数值体现了影响因素对经济增长间接影响的精确性。

三、应用研究

(一)变量选择和数据来源

1.变量选择和指标选取。基于嵌入视角下的经济增长影响因素理论模型：经济增长不仅受资本存量K和人力资本H的影响，还会受经济活动所嵌入的社会环境的影响。

层一变量：选取泛珠三角区域各省的地区生产总值GDP作为层一被解释变量，泛珠三角区域各省的资本存量K和人力资本H作为层一解释变量。其中，GDP按各省GDP平减指数转化为1990年不变价；资本存量2006年以前按张军等的算法[16]，2007年到2013年按固定资产形成总额减去折旧作为固定资产形成的净值，折算成1990年价格，并与上一年存量相加得到本年度的资本存量的方法；人力资本采用岳书敬等的做法[17]。

层二变量：认知嵌入用各省的经济增长百度指数(BI)代替；结构嵌入用各省的产值结构(GDS)，即地区生产总值占国内生产总值的比重代替；关系嵌入用各省的外资依存度(DFC)，即外商直接投资(FDI)占GDP 的比重代替；文化嵌入用各省的城市化率(UR)或市场化率(MR)代替，其中城市化率用各省城镇人口占各省年末总人口的比重表示，市场化率用樊纲等人测度的各地区市场化指数表示[18]，具体为市场化率=0.288(工业产值比重)+0.377(固定资产投资比重)+0.335(就业比重)；政治嵌入用各省财政支出规模(FSD)，即公共财政支出占GDP的比重代替。

2.数据来源。层一数据：地区生产总值GDP、资本存量K和人力资本H数据均取自泛珠三角区域9个省(由于香港、澳门两特别行政区与内地省份在统计口径上有所不同，本文选取9个内地省份作为研究对象)的统计年鉴，选取了1996—2013年的数据并进行对数化处理以消除异方差。

层二数据：经济增长百度指数(BI)来源于百度中对“经济增长”的搜索趋势指数查询，截止到2015年5月，并求年均值使用。外资依存度(DFC)、城市化率(UR)、市场化率(MR)和财政支出规模(FSD)数据是通过对《中国统计年鉴》和各省统计年鉴1996—2013年的数据整理得到，取年均值使用。

(二)实证结果分析

1.经济增长变异(方差)的分解。运用零模型把经济增长的变异分解成由层一基本因素和层二社会嵌入性因素解释的部分，通过计算组内相关系数决定是否需要建立多层统计模型。

层一模型：LnGDPij=βoj+rij

层二模型：βoj=γoo+uoj

其中，i=1996,1997,…,2013表示第i年，j=1,2,…,9表示第j个省，LnGDPij为第i年第j个省的地区生产总值对数，r表示层一随机误差，u表示层二随机误差。

由表1可知，泛珠三角区域各省GDP对数的平均值有显著的差异，这种差异由嵌入性变量来解释的程度，可以用组内相关系数ρ=0.511 03/(0.511 03+0.335 90)=60.34%来解释，而只有39.66%可由经济增长基本因素解释，这说明在研究泛珠三角区域的经济增长时，不能只考虑经济增长基本因素，社会嵌入性因素的作用也不可忽视。

表1　经济增长变异分解结果

2.经济增长基本因素对经济增长影响的结果分析。将层一变量资本存量K和人力资本H引入到模型中，考察基本因素对经济增长的影响。

层一模型：

LnGDPij=β0j+β1jLnKij+β2jLnHij+rij

层二模型：β0j=γ00+u0j

β1j=γ10+u1j

β2j=γ20+u2j

由表2可知，泛珠三角区域各省资本存量K和人力资本H对经济增长都具有正向的促进作用。其中，泛珠三角区域各省资本存量对经济增长具有显著的直接影响，回归系数值为0.661 425，表示资本存量增加1%时，GDP的均值会增加0.66%，即资本积累有助于经济增长[3]；泛珠三角区域各省人力资本对经济增长的直接影响接近显著性水平，回归系数值为0.165 756，表示人力资本增加1%时，GDP均值会增加0.16%，表明人力资本对经济增长具有促进作用[4]。

同时，根据表2可知，资本存量和人力资本对数的斜率的跨省变异方差统计显著(P值均小于0.001)，说明LnK和LnH的回归系数是随机的，其回归系数值在各个省之间存在显著性差异，即LnK和LnH与LnGDP之间的关系随着省的不同而显著不同，而这种不同需要通过引入社会嵌入性变量进行解释。

表2　经济增长基本因素对经济增长影响的回归结果

注：*表示p<0.05,**表示p<0.01。

3.嵌入性变量影响效应结果分析。要研究嵌入性变量如何调节层一基本因素对经济增长的影响，即跨层交互作用，需要将嵌入性变量引入到以随机系数(β0j、β1j、β2j)为被解释变量的模型中，得到相对显著的全模型如下：

层一模型：

LnGDPij=β0j+β1jLnKij+β2jLnHij+rij

层二模型：

β0j=γ00+γ01BIj+γ02DFCj+γ03GDSj+γ04FSDj+u0j

β1j=γ10+γ11BIj+γ12DFCj+γ13MRj+γ14FSDj+u1j

β2j=γ20+γ21BIj+γ22DFCj+u2j

其中，BI、DFC、GDS、FSD、MR分别表示经济增长百度指数、外资依存度、产值结构、财政支出规模、市场化率。分析结果见表3。

表3　嵌入性变量影响效应结果

由表2与嵌入性变量随机效应结果，可计算嵌入性变量对β0j、β1j、β2j的方差成分的解释程度，见表4。

表4　嵌入性变量所解释的方差成分和比例

由表4可知，嵌入性变量对截距β0j以及LnK、LnH与LnGDP之间关系的变异有较好的解释，资本存量对经济增长影响的变动有85.91%是由嵌入性变量经济增长百度指数(BI)、外资依存度(DFC)、市场化率(MR)和财政支出规模(FSD)解释的，人力资本对经济增长影响的变动有71.61%是由嵌入性变量经济增长百度指数(BI)和外资依存度(DFC)解释的。

根据表3，在泛珠三角区域，经济增长百度指数(BI)、外资依存度(DFC)和财政支出规模(FSD)对经济增长具有直接影响和间接影响；产值结构(GDS)对经济增长只有直接影响；市场化率(MR)对经济增长只有间接影响。

直接影响具体表现为，泛珠三角区域经济增长百度指数对经济发展具有正向显著作用，回归系数值为7.056 596，表明经济增长百度指数每增加一个单位，GDP会平均增加7.06%，即经济主体对经济增长问题的关注度越高，就越注重自身经济行为的效率，从而促进经济增长。外资依存度、产值结构和财政支出规模对经济增长具有负向显著影响：外资依存度的回归系数为-0.346 801，表明外资依存度每增加一个单位，GDP会平均减少0.34%，这同黄克安等人的研究结果一致，这是由于对外商直接投资的一些超国民待遇，使得一些地区的外商直接投资存在投资产业结构不合理和技术垄断等问题，不利于中国经济发展[19]；产值结构的回归系数为-4.873 003，表明产值结构每增加一个单位，GDP会平均减少4.87%，这与各省经济增长方式和经济发展阶段有关，产值结构在一定程度上反映了各省的经济发展水平，经济发展到一定水平，原来的以资源投入和人口红利为基础的粗放型经济增长方式会制约当地经济增长；财政支出规模的回归系数为-7.510 677，表明财政支出规模每增加一个单位，GDP会平均减少7.51%，这是因为预算外财政支出的增加会显著阻碍经济增长，并且当消费跨时替代弹性较小时，政府的公共资本投资会不利于经济增长[7]。

间接影响具体表现为在泛珠三角区域，经济增长与资本存量之间的关系随着省份的不同而不同，经济增长百度指数(BI)、外资依存度(DFC)、市场化率(MR)和财政支出规模(FSD)是调节二者之间关系的变量。调节效果为：经济增长百度指数每增加一个百分点，资本存量对经济增长的影响会增加0.40%，百度指数体现了泛珠三角区域经济主体对经济增长问题的关注、认知程度，认知程度越高，在日常经济活动中越注重资本积累及其利用效率，从而加强了资本存量对经济增长的影响；外资依存度每增加一个百分点，资本存量对经济增长的影响会减少0.12%，对外商直接投资的超国民待遇及其形成的内外资差别政策造成不公平竞争和市场垄断，不利于国内企业发展，并且外资多集中在劳动密集产业，使得总体上资本效率降低，削弱了资本存量对经济增长的影响[19]；市场化率每增加一个百分点，资本存量对经济增长的影响会增加2.43%，市场化进程有利于改善资源配置效率和微观经济效率，促进经济增长方式转变，提高全要素生产率[8]，加强了资本存量对经济增长的影响；财政支出规模每增加一个百分点，资本存量对经济增长的影响会增加2.96%，政府公共支出中的物质资本投资和研发补贴显著促进经济增长[6]，其原因可能是泛珠三角区域各政府在物质资本投资和研发补贴方面的支出相对较高，表现为财政支出规模加强了资本存量与经济增长之间的关系。

泛珠三角区域各省份经济增长与人力资本之间的关系受经济增长百度指数(BI)和外资依存度(DFC)的影响会有所不同。具体表现为：经济增长百度指数每增加一个百分点，人力资本对经济增长的影响会减少2.06%，这可能是因为经济增长百度指数从另一个侧面反映了各省份有多少人正处在了解、认知经济问题的过程中，百度指数越大表明该省份人力资源的质量还不高，表现为模型中BI削弱了人力资本对经济增长的影响；外资依存度每增加一个百分点，人力资本对经济增长的影响会增加0.49%，外商直接投资能否给东道国带来技术进步和经济增长取决于东道国的人力资本，外商直接投资通过人力资本提高软技术实力，实现技术外溢效应[5]，所以外资依存度加强了人力资本对经济增长的影响。

四、结论与建议

本文在新经济社会学嵌入性视角下，对已有的经济增长理论进行总结归纳，分析了经济增长的嵌入性，并将其同多层统计模型有效结合起来，建立了多层经济增长理论模型。

运用泛珠三角区域1996—2013年的经济增长面板数据实证检验了多层经济增长模型，并分析了泛珠三角区域经济增长的影响因素及其作用路径。嵌入性变量经济增长百度指数、外资依存度、产值结构和财政支出规模对经济增长具有显著的直接影响。经济增长基本因素资本存量和人力资本对经济增长均具有促进作用，并且二者对经济增长的影响分别受到了嵌入性变量的调节：经济增长百度指数加强了资本存量对经济增长的影响效果，外资依存度、市场化率和财政支出规模对资本存量与经济增长之间的关系具有负向调节作用；对于人力资本与经济增长之间的关系，经济增长百度指数具有负向调节效果，而外资依存度具有正向调节效果。

多层经济增长模型的实证分析，合理地利用大数据(经济增长百度指数)作为一个分析视角，将经济增长百度搜索指数作为认知性变量纳入到模型中，客观、全面地反映了经济主体对经济问题的认知程度及其对经济发展的影响。

依据实证分析结果，泛珠三角区域在制定经济发展政策时，既要考虑经济增长基本因素，也要考虑社会嵌入性因素，同时还要结合时代的特征(大数据)。只有优化经济增长基本因素、合理促进社会嵌入性因素的发展，才能实现各省经济增长的显著提高。具体策略为：

(1)认知性社会因素会直接或间接对经济增长产生影响，因此泛珠三角区域各省应加强经济知识宣传，普及经济增长知识，在实际经济运行中提高对经济增长的重视程度，增强经济增长意识。

(2)泛珠三角区域各省的对外关系对经济增长既有直接作用又有间接作用，要合理控制外商直接投资及其投资方向，积极引导外资投向技术密集型产业，加大对现代服务业以及高新技术产业的投资比重；加强自身技术创新和竞争优势，减少对外资的技术依赖。

(3)加快泛珠三角区域经济增长方式转变，改变现阶段高投入、高消耗、高排放、低效率的粗放型增长现状；提高资源配置效率和自主创新，注重资源节约和环境保护，实现低投入、低消耗、低排放、高效率的集约型增长方式。

(4)加快推进泛珠三角区域市场化进程，提高市场交易透明度，坚持“公平、公正、公开”原则；健全市场经济法律法规，减少政府对经济的干预，引进市场竞争机制，从而优化资源配置，提高全要素生产率。

(5)完善泛珠三角区域财政管理制度，合理分配财政支出结构，注重物质资本投资支出，改善经济运行环境；加大工作培训、公共教育等人力资本投资，以提高生产效率。

[1]Solow R M. A Contribution to the Theory of Economic Growth[J]. Quarterly Journal of Economics, 1956(1).

[2]Romer P M. Increasing Returns and Long-Run Growth[J]. Journal of Political Economy, 1986(5).

[3]于凌云. 教育投入比与地区经济增长差异[J]. 经济研究,2008(10).

[4]汤向俊. 资本深化、人力资本积累与中国经济持续增长[J]. 世界经济,2006(8).

[5]江锦凡. 外国直接投资在中国经济增长中的作用机制[J]. 世界经济,2004(1).

[6]严成樑,龚六堂. 资本积累与创新相互作用框架下的财政政策与经济增长[J]. 世界经济,2009(1).

[7]郭庆旺,贾俊雪. 政府公共资本投资的长期经济增长效应[J]. 经济研究,2006(7).

[8]樊纲,王小鲁,马光荣. 中国市场化进程对经济增长的贡献[J]. 经济研究,2011(9).

[9]赵永平,徐盈之. 新型城镇化的经济增长效应:时空分异与传导路径分析[J]. 商业经济与管理,2014(8).

[10]Granovetter M. Economic Action and Social Structure: The Problem of Embeddedeness [J]. American Journal of Sociology, 1985(3).

[11]Zukin Dimaggio P. Structures of Capital: The Social Organization of Economy [M]. Cambridge, MA: Cambridge University Press, 1990.

[12]Uzzi B. The Sources and Consequences of Embeddedness for the Economic Performance of Organizations: The Network Effect [ J ]. American Sociological Review, 1996(2).

[13]王济川.多层统计分析模型——方法与应用[M].北京：高等教育出版社,2008.

[14]刘殿国.累加多层统计模型的建立及其在经济上的应用研究[M].长春：吉林大学出版社，2009.

[15]张洪波,刘殿国. 多变量整体模式的累加多层统计模型研究及应用[J]. 统计与信息论坛,2009(12).

[16]张军,吴桂英,张吉鹏.中国省际物质资本存量估算:1952—2000[J].经济研究，2004(10).

[17]岳书敬,刘朝明.人力资本与区域全要素生产率分析[J]．经济研究,2006(4).

[18]樊纲,王小鲁,张立文,朱恒鹏. 中国各地区市场化相对进程报告[J]. 经济研究,2003(3).

[19]黄克安,张家恩. 对外商直接投资实行超国民待遇的利弊分析[J]. 国际贸易问题,1999(12).

(责任编辑：崔国平)

Multilevel Economic Growth Theory Model and Application Research in Pan-Pearl River Delta Region: Analysis Based on the Perspective of Social Embedded

WANG Hai-zhen，LIU Dian-guo

(School of Economics and Management, Hainan University, Haikou 570228, China)

Through the effective integration of the economic growth, social embedded and multilevel statistical model theory, this paper constructs the model of multilevel growth theory based on embedded perspective. It solves the problem of the effect path of the factors affecting economic growth, as well as the precision influence of social embedded variables on economic growth. Using the panel data of Pan-Pearl River Delta Region in 1996-2013, empirically analyses the economic growth of Pan-Pearl River Delta Region based on the embedded perspective. The results showed: overall differences in economic growth, 60.34% of the share is caused by social embedding of economic growth. Capital stock is a positive significant direct impact factor. The output value structure is a negative significant direct impact factor. Baidu index of economic growth, foreign dependency and the scale of finance expenditure can significantly affect economic growth, but also adjust the positive relationship between capital and economic growth. The marketization rate has a significant adjusting role on the positive relationship between capital and economic growth. Baidu index of economic growth and foreign dependency can significantly affect economic growth and adjust the positive relationship between human capital and economic growth. Therefore, to increase economic growth, we should consider both the basic elements and social embedded factors.

Pan-Pearl River Delta Region; economic growth; social embedding; multilevel statistical model

2016-03-31

国家自然科学基金项目《交叉分类累加与合并方法的多层统计模型理论及其应用研究》(71261004)

王海珍，女，河南宁陵人，硕士生，研究方向：应用统计；

F061.2∶O212.1

A

1007-3116(2016)10-0035-07

刘殿国，男，吉林农安人，工学博士，教授，应用经济学博士后，硕士生导师，研究方向：多层统计模型，能源效率，管理与运筹研究。