新时期我国工业增长的动力探讨

李蕾

内容摘要：伴随着我国经济在金融危机后从高速增长向中高速增长的转型，我国工业经济也步入了减速发展的新阶段，发展潜力巨大和前景广阔的先进产业成为我国经济、尤其是工业经济持续快速增长的关键引擎，其发展的动力要素对构建新经济增长点至关重要。本文通过搜集1990-2011年先进产业各行业投入要素与产出的面板数据，运用个体固定效应变系数模型（SUR）对先进产业各行业发展的动力要素进行实证分析，为我国先进产业的战略性发展，以及打造新时期工业发展的新动力提供借鉴。

关键词：先进产业 动力要素 劳动 资本 R&D

引言

2015年2月，美国布鲁金斯研究所针对美国乏力的就业增长和停滞不前的工人收入等经济不振的现状，提出了一批高度重要的具有较大竞争性和增长性的先进产业部门，认为它们是复苏美国经济的重要组成部分，并将其作为繁荣美国经济的关键引擎。这为新常态下的我国经济提供了一个发展的战略启示—将先进产业作为未来重要发展的产业部门。

那么，我国先进产业有哪些，如何发展先进产业，以及先进产业发展的动力要素是什么，这对新形势下构建新经济增长点至关重要。鉴于此，本文借鉴美国布鲁金斯研究所对先进产业的界定方法并结合我国产业发展的实际情况，以R&D经费支出比例和R&D人员比例两个指标均高于全国平均水平为标准，借助2011年数据从37个工业行业中界定出9个先进产业（选择2011年数据是为了与后文实证分析保持时间上的一致），分别为化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、通用和专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通信设备、计算机及其它电子设备制造业以及仪器仪表及文化、办公用机械制造业。在此基础上，基于先进产业1990-2011年的面板数据进行变系数模型的实证分析（由于工业行业总产值在2012年之后没有再公布，为保持数据统计的一致性，将研究时间段定为1990-2011年），以此来探究先进产业发展的动力要素，为先进产业的战略性发展提供政策依据。

模型构建与数据说明

（一）基础模型

Romer（2000）认为长期经济增长是由技术进步贡献的，而短期经济增长是由资本和劳动等要素投入的增加贡献的。因此，为了考查各生产要素对先进产业发展的影响，本文在古典和新古典经济增长理论的基础上，将人力资本归入劳动投入，并引入科研投入要素，构造如式（1）所示的生产函数：

Y=AL∝KβR1γR2δ （1）

为了消除数据剧烈波动可能导致的异方差，对式（1）两边取对数，得到式（2）：

LnY=lnA+∝lnL+βlnK+γlnR1+δlnR2 （2）

因此，本文的基础回归模型为：

lnY=β0+β1lnL+β2lnK+β3lnR1+β4lnR2+ε （3）

其中，Y为行业发展水平，L为劳动投入，K为资本投入，R1为R&D经费投入，R2为R&D人员投入，ε为满足零均值同方差的随机误差项。

（二）数据说明

行业发展水平是基于1980年为100的工业生产者出厂价格指数计算的先进产业各行业的实际总产值，劳动投入为考虑劳动力素质改善的就业人数，即用先进产业各行业的平均受教育年限对就业人数进行加权，资本投入为采用基于永续盘存法计算的先进产业各行业的资本存量数据，这是借鉴宫俊涛等（2008）对制造业行业资本存量的计算方法，以1987年为基期、以相邻年份固定资产净值（1980年不变价）的差额为固定资产增量计算的资本存量，R&D经费投入是R&D经费占工业总产值的比例，R&D人员投入是R&D就业人员占总就业人员的比例，在计算过程中对大中型和规模以上等不同口径进行了同一口径的变换。

各行业当年总产值数据、劳动就业人数以及固定资产净值数据来自1988-2012年中国工业经济统计年鉴，R&D投入数据来自1991-2012年中国科技统计年鉴，1980年为100的工业生产者出厂价格指数是根据万德数据库中以上年为100的价格指数转换得到，受教育年限以我国第四次和第六次人口普查数据中各产业受教育程度构成为基础，根据梁咏梅等（2011）对不同受教育程度确定的受教育年限计算得到。其中，第四次人口普查数据来自1993年中国人口统计年鉴。样本数据的描述性统计如表1所示。

相关检验与模型选择

（一）面板数据单位根检验

面板数据包含时间序列，涉及到的一个重要问题就是要保证数据的平稳性以避免出现伪回归问题。因此，首先对面板数据进行序列平稳性检验。在大多数研究中，通常采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根LLC检验和不同根Fisher-ADF检验，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设，此序列就是平稳的，反之则不平稳。面板单位根检验的结果表明（见表2），lnY、lnL、lnK、R1和R2五个变量在5%的显著性水平下均通过了LLC检验和Fisher-ADF检验，所以认为它们都是平稳变量，模型回归不会出现伪回归现象。

（二）面板模型选择

先进产业由不同的行业组成，每个行业的发展程度与要素投入程度不同，因而就不同的先进产业来看，生产要素对产业发展的影响和贡献，既具有个体效应，也具有结构变化效应。同时，分析对象是特定的9个先进产业，而且随机效应模型需要假定个体效应与随机误差项不相关，而固定效应则不需要（甘春晖等，2011）。鉴于此，本文选择个体固定效应变系数模型。另外，考虑到R&D投入比例处于0-1之间，取对数会出现负值，因此对基础模型式（3）作简单修改，R&D经费投入比例和R&D人员投入比例不再取对数，而是直接引入计量模型，如式（4）所示：

lnYit=ui+β1ilnLit+β2ilnKit+β3iR1it+β4iR2it+εit （4）

其中，Yit为先进产业各行业的总产值，Lit为先进产业各行业考虑劳动力素质改善的劳动投入，Kit为先进产业各行业的资本存量，R1it为先进产业各行业的R&D经费投入比例，R2it为先进产业各行业的R&D人员投入比例，ui为行业不可观测效应，代表个体异质性。

模型回归及结果分析

由于先进产业各行业同属于先进产业的范畴，一些共性的没有被包含在模型中的影响因素可能会使得不同个体的扰动项相关，因此为了提高回归效率，对于本文的个体固定效应变系数模型，采用似不相关回归法（SUR）对整个方程系统进行系统估计，回归结果如表3所示，最后一行Breusch-Pagan LM的检验结果强烈拒绝不同行业扰动项无同期相关的原假设，证明使用SUR进行估计比单一方程OLS估计更有效率。

整体来看，似不相关回归得到的9个回归方程的拟合优度都很高，大多都在0.95以上。最高的通信设备、计算机及其它电子设备制造业拟合优度达到0.996，而最低的黑色金属冶炼及压延加工业也超过了0.94，说明各回归方程拟合得较好。同时各回归方程均在1%的水平下通过了联合显著性检验，说明对各个先进产业而言，劳动、资本、R&D经费投入比例和R&D人员投入比例等投入要素对产业增长具有很强的解释能力。然而，同一要素对不同先进产业的影响程度存在较大差异，不同要素对同一先进产业的贡献大小也很不相同，因此下文从两个角度进行具体分析：一是基于未标准化系数分析同一要素对不同先进产业的影响大小；二是基于标准化系数分析不同要素对同一先进产业的贡献大小。

（一）基于未标准化系数的要素影响分析

首先，就劳动投入对产业总产值影响的显著性来看，化学纤维制造业、交通运输设备制造业、医药制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业四个先进产业的劳动投入并没有表现出对行业产值的显著影响。这是因为，上述四个先进产业属于更偏向于资本、技术或高素质劳动力密集型行业，因此随着行业发展程度的提高，资本、技术和高素质劳动力成为越来越重要的影响因素，虽然这里的劳动是考虑了劳动力素质改善的劳动投入，但由于我国劳动力素质整体偏低，使得劳动投入的产出效率处于较低水平。在其余五个劳动投入具有显著影响的行业中，通信设备、计算机及其它电子设备制造业，黑色金属冶炼及压延加工业和化学原料及化学制品制造业三个行业在1%的显著性水平下显著，电器机械及器材制造业及通用和专用设备制造业在5%的显著性水平下显著。然而出乎意料的是，通信设备、计算机及其它电子设备制造业并没有表现出预期的劳动投入对产业发展的正向促进作用，而是表现出显著的负向抑制作用。这可能是由于该行业在生产过程中程序化水平较高，已经率先实现机器代人的大规模生产线运作模式，低素质劳动力的增加反而降低了生产线的生产效率。在劳动投入对行业发展具有显著正向影响的四个行业中，由影响系数表征的作用程度也存在较大差异。其中，黑色金属冶炼及压延加工业的劳动投入对产出的影响最大，弹性系数为1.237，说明该产业劳动投入每增加一个百分点，将带动产业产值增加1.237个百分点。其次为化学原料及化学制品制造业，劳动投入的弹性系数为0.574。电器机械及器材制造业与通用和专用设备制造业两个行业劳动的弹性系数较小，分别为0.191、0.214，劳动投入对产业的拉动作用十分有限。总体来看，劳动投入对不同的先进产业影响差异较大，从不显著到显著，从抑制到促进，促进程度从0.191的弹性系数到1.237的弹性系数，各个层面跨度都很大。

其次，就资本投入对行业总产值影响的显著性来看，所有行业的资本投入都对产业增长有显著的正向促进作用。其中，除医药制造业的资本投入对产业总产值的影响是在10%的水平下显著外，其余行业的资本投入都是在1%的水平下显著。同时，所有行业总产值的资本弹性系数均为正值，而且大多数行业总产值的资本弹性系数较大，说明资本在先进产业各行业的发展中扮演着十分重要的角色。具体而言，同样除了医药制造业稍低外（0.224），其余行业的资本弹性系数都较高。其中，电器机械及器材制造业，通信设备、计算机及其它电子设备制造业，通用和专用设备制造业与仪器仪表及文化、办公用机械制造业四个行业的弹性系数大于1，分别为1.036、1.390、1.249、1.617，这意味着资本投入每增加一个百分点，将会分别引起四个行业总产值增长1.036、1.390、1.249、1.617百分点；黑色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业及交通运输设备制造业的资本投入弹性系数接近1，分别为0.893、0.856、0.892；化学纤维制造业的资本弹性系数相对来说稍低，但仍然在0.5以上（0.717）。总的来看，资本投入对先进产业各行业具有较大的促进作用，是行业发展的主导动力要素，这同时也从先进产业层面解释了为什么我国在经济下行压力下通常采取扩大投资的政策来拉动经济增长，因为投资能更有效地促进行业产值增加，从而对经济增长具有更大的带动作用。

最后，就R&D投入对先进产业的影响来看，R&D经费投入与R&D人员投入表现十分不同。具体来看，在系数显著性及影响方向层面，R&D经费投入对除化学纤维制造业、交通运输设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业三个行业外的其余六个行业均表现出1%显著水平下的正向影响，而R&D人员投入对不同行业的影响差异很大，对化学纤维制造业和医药制造业两个行业表现出1%水平下的显著影响，对通信设备、计算机及其它电子设备制造业，化学原料及化学制品制造业和交通运输设备制造业表现出10%水平下的显著影响，而且在影响方向上并没有表现出一致的正向影响，如R&D人员投入比例对通信设备、计算机及其它电子设备制造业具有负向抑制作用，而对其它有显著影响的行业表现为正向促进作用。从影响显著行业的系数大小来看，R&D经费投入对先进产业的影响程度普遍较大，其中黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业两个行业R&D经费投入比例的系数分别高达1.741、1.491。电器机械及器材制造业，通信设备、计算机及其它电子设备制造业，通用和专用设备制造业及医药制造业的R&D经费投入的回归系数也都较高，分别为0.572、0.770、0.502、0.932，对先进产业的影响相对较大。R&D人员投入对先进产业的影响程度普遍偏小，除通信设备、计算机及其它电子设备制造业中R&D人员投入比例的系数为负外，化学原料及化学制品制造业，交通运输设备制造业，化学纤维制造业和医药制造业中R&D人员投入比例的系数都较小，分别为0.175、0.279、0.198、0.301，对先进产业的影响相对较小，这意味着R&D经费投入对先进产业的促进作用整体要强于R&D人员对先进产业的促进作用，但总体来看，R&D投入对先进产业总产值的促进作用远远弱于资本，而且呈现出较大的不稳定性，尤其是R&D人员投入表现得更为突出。原因在于：一方面在我国科技创新体制机制不健全的背景下，R&D投入在科技成果形成以及后续的科技成果产业化上相比于其它投入要素具有较大的风险，而风险往往意味着不确定性，这也是目前我国研发效率及创新成果产业化效率处于较低水平而无法有效带动经济增长的瓶颈制约；另一方面由于我国研发人员水平相对发达国家普遍偏低，而且由于信息不对称导致R&D人员在行业间存在错配现象，因此相比于R&D经费投入，R&D人员投入对先进产业的影响表现出更大的不确定性和更弱的促进作用。

（二）基于标准化系数的要素贡献分析

为了比较同一行业各投入要素的贡献大小，表2同时列出了各要素的标准化回归系数。以四种投入要素对不同先进产业的标准化回归系数为判断标准，对所有先进产业来说，劳动都是显著性影响因素中对先进产业贡献最小的投入要素。在劳动投入显著的五个先进产业中，资本和R&D经费投入也都是显著的，但是前者对行业增长的贡献要远远低于后两者，如劳动投入贡献最大的黑色金属冶炼及压延加工业，其劳动的标准化系数仅为0.163，与资本要素的0.587和R&D经费投入比例的0.386差距较大。而且在R&D人员投入也同时显著的通信设备、计算机及其它电子设备制造业和化学原料及化学制品制造业两个行业中，劳动仍然是贡献最小的要素。这说明虽然劳动投入对有些行业的影响系数较大，但是在所有投入要素中其对行业产值的贡献却很小，意味着劳动投入对更依赖资本、技术和高素质劳动力的先进产业各行业的重要程度微弱，这在很大程度上应该归因于我国劳动力素质偏低。相反，除化学纤维制造业和医药制造业外，资本在其它所有行业中都是贡献最大的要素，而且贡献程度大多情况下也远远大于其它三种要素，尤其是资本对通信设备、计算机及其它电子设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业两行业的贡献度分别高达1.021、0.942，成为先进产业发展最重要的推动因素。R&D经费投入整体来看是仅次于资本的第二重要因素。R&D人员投入对先进产业的贡献整体来看较弱，但对其显著水平较高的化学纤维制造业和医药制造业两个行业的贡献程度较大，甚至超过资本成为两个行业最重要的推动因素，原因是这两个行业的发展相对于对资本的需求而言，对高科技人才的依赖性更强，因而R&D人员表现出较高的重要性。

上述分析表明，劳动对先进产业的贡献处于最低水平，大部分先进产业的发展还处在资本扩张阶段，资本仍然发挥着促进先进产业增长的主导作用，不断增加的R&D投入虽然也表现出对先进产业相当程度的产出贡献，但整体效率仍然较低，科技创新还没有发挥应有的对先进产业发展的带动作用，科研投入的产出效率还有很大的提升空间。

结论及政策启示

对先进产业各行业个体固定效应变系数模型的估计结果表明，劳动投入对不同的先进产业影响差异大，仅对9个先进产业中不到一半的行业具有显著的正向促进作用，虽然对某些行业的弹性系数较大，但对行业产出的贡献在所有投入要素中始终最小，对先进产业的重要程度最弱。资本对所有的先进产业都具有显著的正向促进作用，而且其对行业产值的贡献除化学纤维制造业和医药制造业这两个行业外均处于第一的位置，是大多数先进产业最重要的推动要素。R&D投入表现较为复杂，R&D经费投入对多数先进产业具有显著的正向促进作用，对行业产出的贡献始终处于四要素中第二的位置。R&D人员投入对影响显著的不同行业影响差异大，影响系数小，贡献程度除化学纤维制造业和医药制造业两个行业排在第一外，其余都很微弱。因此，要根据不同先进产业的特点及各投入要素对不同行业的影响程度及贡献大小，结合国外经济发展形势和我国经济发展阶段，遵循产业发展规律，从要素投入角度制定不同的产业发展政策，具体分析如下：

虽然劳动投入考虑了劳动力素质的改善，但由于我国劳动力素质整体偏低，不能很好地匹配先进产业对高素质劳动力的需求，同时由先进产业的界定方法及我国经济发展阶段可知，先进产业各行业大多已经进入更多地依赖资本、技术以及高素质劳动力的发展阶段，因此在实证分析结果中，劳动投入仅表现出对少数先进产业的显著正向促进作用，而且对行业产值的贡献在所用要素投入中始终处于最低的水平。

因此，新时期先进产业的发展，一方面要努力提高劳动人员的素质，以劳动力素质的提高促进先进产业各行业劳动产出效率的提高，发挥高素质劳动力对先进产业的高效促进作用；另一方面要将低素质劳动力尽快转移出不适宜的先进产业，使低效劳动力流向需求程度更高的非先进产业中的劳动密集型行业，形成不同劳动力在不同类型产业之间的良好匹配格局。

资本是唯一一个对所有先进产业表现出显著正向影响的投入要素，而且其对大多数行业的贡献程度远远大于其它要素，如电器机械及器材制造业，通信设备、计算机及其它电子设备制造业，黑色金属冶炼及压延加工业，化学原料及化学制品制造业，通用和专用设备制造业，交通运输设备制造业和仪器仪表及文化、办公用机械制造业等行业，资本对行业产值的贡献均超过了0.5，具有巨大的产业推动作用。因此，在我国目前经济下行压力不断加大的新形势下，通过挖掘投资新增长点、创造资本投入条件，以资本投入的高效率带动先进产业跨越发展，成为稳定经济增长的有效途径。

在基于信息技术快速发展的“互联网+”新时期，新一轮科技革命和产业革命孕育兴起，以R&D投入为基础的全球科技创新呈现出新发展态势和特征，成为未来各国制造业向高端、智能、绿色、服务转型升级的重要支撑。目前我国R&D投入虽然对某些先进产业表现出了显著的正向促进作用，但其与资本对先进产业的促进作用差距较大，对大多数行业的贡献程度更是远远落后于资本（R&D人员投入仅在化学纤维制造业和医药制造业两个行业中贡献程度大于资本），R&D投入远没有发挥其对先进产业应有的带动作用，这不仅是因为我国R&D投入不足，更源于R&D投入产出效率及产业化效率偏低这一事实。在科技创新主宰世界未来发展方向的大趋势下，加大R&D投入、提高R&D投入的产业化创新效率必然成为未来先进产业提高竞争力的重要战略举措，而健全的创新体制机制和良好的创新环境则是实现这一目标的关键所在。

参考文献：

1.Romer D.Advanced Macroeconomics [M].Boston：McGraw-Hill，2000

2.宫俊涛等.中国制造业省级全要素生产率变动分析——基于非参数Malmquist指数方法[J].数量经济技术经济研究，2008（4）

3.梁咏梅等.劳动力资源与经济发展的区域错配[J].中国人口科学，2011（5）

4.干春晖等.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究，2011（5）

5.陈强.高级计量经济学及Stata应用（第二版）[M].高等教育出版社，2014