我国供给侧结构性改革路径选择

杨振宁

[提要] 为解决我国经济发展过程中存在的动力不足，实现经济发展由注重市场需求向注重供给的转变，推进供给侧结构性改革是引领经济“新常态”的必然选择。本文在分析我国经济供给侧结构性改革背景和意义基础上，运用经济学理论剖析我国供给侧结构性改革的内涵。选取我国年度数据，利用扩展后的柯布-道格拉斯生产函数和格兰杰因果关系检验模型，从供给侧实证分析我国经济增长主要路径。

关键词：新常态；供给侧改革；路径分析

中图分类号：F12 文献标识码：A

收录日期：2016年10月20日

一、背景及意义

改革开放以来，我国经济呈现出“高速增长”显著的特征，1978～2010年，GDP年均增速近10%。但从2011年开始，我国经济增速连续下滑，GDP增速持续低于8%，2015年下降至6.9%。随着增速下降，我国经济进入与过去30多年长期高速增长不同的“新常态”，支撑我国经济较快增长的资源条件和动力因素正逐渐转换，过去依靠低要素成本和高投资驱动的经济增长方式已经难以持续，经济发展面临着一些突出矛盾和问题。2015年11月召开的中央财经领导小组第十一次会议提出：“在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革，着力提高供给体系质量和效率，增强经济持续增长动力”。“供给侧结构性改革”的提出，标志着我国宏观经济从需求管理向供给管理的重大转型，将会建立起下一阶段经济发展的新动力。因此，从供给侧分析经济发展的路径具有重要的现实意义，也是我国经济发展进入新常态的必然要求。

二、新常态下我国供给侧结构性改革的内涵

从经济学“需求侧”角度看，拉动经济增长的“三驾马车”为投资、消费、出口，与之相对应的“供给侧”是生产要素的供给和有效利用。需求管理指的是政府通过宏观经济政策，尤其是财政和货币政策来刺激或抑制需求，防止经济衰退或预防过热，与之对应的供给管理是指政府通过各种政策来影响生产领域的效率，实现总供给和总需求之间的均衡。供给侧相对需求侧可供的调节手段比较多，包括简政放权、国企改革、金融改革、提高创新能力等，供给侧改革的重点是强调生产，核心在于提高全要素生产率。目前，我国强调“着力加强供给侧结构性改革”，既不是把宏观调控的重点从需求侧转向供给侧，也不是用供给侧管理来否定需求侧管理，而是从供给侧和需求侧同时发力，推进结构性改革，培育壮大新动力，拓宽发展空间，在新的发展水平上实现供给与需求再匹配，提升发展效率和质量。

三、相关文献综述

经济增长的动力一直是学术界关注的焦点，学者们从不同角度研究了这个问题。国外研究中，增长理论从实物资本的角度建立索罗模型分析经济增长问题；内生增长理论则从人力资本角度研究经济增长。国内学者亦对经济增长动力进行了多方面的研究，取得了丰硕的成果。林毅夫、苏剑（2007）认为：改革开放以来中国经济增长主要是由资本驱动的，其次是TFP的增长，劳动贡献最小；黄志钢、刘霞辉（2014）测算并比较分析了资本投入、劳动投入、效率驱动、消费需求拉动等增长路径，认为新常态下我国经济发展应走效率资本投入的增长路径。于彬彬（2015）利用两部门经济增长模型实证分析了产业结构调整和生产率对经济增长的效应，认为产业结构调整、生产力提升对经济增长拉动程度主要由空间溢出效应决定。

综上所述，相关研究成果已相当丰富，但仍存在不足：从供给侧实证分析经济增长的动力文献相对较少。目前，罗良文、梁圣蓉（2016）从供给侧分析影响我国经济增长的动力因素，认为创新是经济增长的内核动力。杨子荣、代军勋、葛伟、陶铸（2016）利用构建空间杜宾模型模拟了东、中、西三大经济区域经济增长的驱动要素，认为在培育新的经济增长动力的同时，还应充分挖掘原有的经济增长动力。本文将进一步从供给侧角度分析经济增长的主要动力，并探索新常态下推动经济增长的供给侧结构性改革的最优路径。

四、实证研究

在经济发展的不同阶段，各要素对经济增长的驱动力也有所变化。本文利用扩展后的柯布-道格拉斯生产函数和格兰杰因果关系检验模型，从供给侧量化分析新常态下我国经济增长的主要动力。

（一）测算方法。为研究新常态下供给侧结构性改革路径，本文在参考国内外学者研究成果的基础上，利用柯布-道格拉斯生产函数构建计量模型对我国供给侧各要素对经济增长的影响进行计量分析。假设生产函数为柯布-道格拉斯生产函数：

Y=AK？琢L？茁 （1）

其中，Y为经济产出，A为全要素生产率，K为资本存量，L为劳动投入，以此为基础构建分析模型。选取经济增长、科技投入、资本投入、劳动投入等指标利用最小二乘法建立回归模型。为消除模型的异方差，对两侧变量进行对数化处理，构建的模型形式如下：

lnGDP=a1lnK+a2lnL+a3lnR+？着 （2）

其中，GDP为国内生产总值，K、L、R、？着分别为资本投入、科学技术投入、劳动投入、残差项。

（二）变量和样本选取。选取我国经济增长、资本投入、劳动投入、科技投入等方面1994～2015的年度数据进行计量分析。经济增长用国内生产总值总产出表示，以1994年不变价为基期；资本投入用资本存量表示，采用永续盘存法计算，基本公式为：Kt=（1-δ）Kt-1+It/Pt，其中，Kt为t年的实际资本存量，1995年基期资本存量来自张军等；劳动投入L用就业人员指标表示；科技投入用财政支出中用于科学研究的人均经费支出表示。相关数据来源于各年《中国统计年鉴》。

（三）测算过程

1、平稳性检验。为避免伪回归，在运用普通最小二乘法进行回归分析之前，需要检验各数据序列的平稳性。本文采用ADF检验方法对lnGDP、lnK、lnL、lnR四个时间序列进行平稳性检验，检验结果见表1。由表1可知：在10%显著性水平下，lnGDP、lnK、lnL、lnRt的检验值小于显著性水平为10%时的临界值，即四个变量都是平稳的。

2、回归分析。利用最小二乘法对（2）式进行回归分析如下：

该模型 =0.9675，F=2183.5371，整体拟合较好。各变量的系数均为正且t检验相应的P值均小于0.10，即在10%的显著性水平下，通过了显著性检验，表明：K、L、R对GDP均有显著的正向影响；lnR的系数0.9314>lnK的系数0.2763>lnL的系数0.2081，表明：科技投入对经济增长的影响效应远大于资本投入和劳动投入。DW=2.0916，通过了自相关检验，表明该模型不存在自相关性。

3、因果关系检验。回归分析表明我国资本投入、劳动投入、科技投入对经济增长具有正向影响，但是它们与经济增长是否有因果关系有待进一步验证。利用格兰杰因果关系检验模型对是否存在因果关系进行检验，检验结果表明：在滞后2时期，lnR和lnK是lnGDP的格兰杰原因，lnGDP是lnR的格兰杰原因；在滞后3期时，lnR、lnK、lnL均是lnGDP的格兰杰原因，lnGDP也是它们的格兰杰原因。可见，科技投入与GDP互为格兰杰因果关系，即：科技投入的增加促进了经济增长，经济增长又会促进技术进步；资本投入与GDP互为格兰杰因果关系，即：资本长期以来是中国经济发展稀缺的生产要素，为大规模生产所需的基础设施提供了资本保障，经济增长又会提升资本投入量；劳动投入在滞后3期时，才是经济增长的格兰杰原因，反映了近年来劳动投入数量对我国经济增长贡献有所减弱。

（四）结论。由回归分析和因果关系检验可得出以下结论：（1）科技投入对我国经济增长的贡献作用远大于资本和劳动的促进作用，表明：技术进步和创新发展是经济增长的最优路径，在今后的经济发展中将更多地依靠科学技术的大幅进步；（2）科技投入是经济增长格兰杰原因，在供给侧对经济增长的贡献越来越显著。经济新常态下，劳动投入数量和资本投入对经济增长的动力减弱，科技创新已经成为新常态下促进经济增长的最优动力；（3）资本投入对经济增长的贡献大于劳动投入的贡献，反映我国随着劳动力价格上涨和人口老龄化，多年来对我国经济增长做出重要贡献的人口红利正在逐渐减弱，未来将要注重通过提高劳动力的质量促进经济增长。

主要参考文献：

[1]李子奈，潘文卿.计量经济学（第三版）[M].北京：高等教育出版社，2010.

[2]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省级物质资本存量估算（1952-2000）[J].经济研究，2004.10.

[3]马颖.新常态下中国经济发展动力与发展方式转变——第九届中华发展经济学年会综述[J]，经济学动态，2015.7.

[4]罗良文，梁圣蓉.论新常态下中国供给侧结构性动力机制的优化——基于1994～2014年省级面板数据的实证分析[J].新疆师范大学学报（哲学社会科学版），2016.3.

[5]许小年.寻求经济增长新动力——以供给侧改革开拓创新空间[J].新金融，2016.1.

[6]杨子荣，代军勋，葛伟，陶铸.新常态下中国经济增长动力切换研究——基于区域差异视角分析[J].当代经济科学，2015.11.