区域市场整合下的中国经济增长模式：基于环境DEA方法的经验分析

查建平，舒皓羽，简思梦

(四川大学旅游学院，四川 成都 610064)

区域市场整合下的中国经济增长模式：基于环境DEA方法的经验分析

查建平，舒皓羽，简思梦

(四川大学旅游学院，四川 成都 610064)

本研究以环境全要素生产率对经济增长的贡献比作为经济增长模式度量指标，对1995—2012年中国经济增长模式的现状及变化特征进行了分析，并基于区域市场整合的视角检验了经济增长模式的影响因素。结论表明：1995—2012年经济增长中环境全要素生产率贡献比经历了“先上升，后下降”的过程，但要素投入、生态环境破坏型粗放增长是经济增长的主旋律，东部、中部及西部三大地区环境全要素生产率变动对经济增长贡献的趋势有所交叉与重叠，各地区之间的差距整体上呈现收敛态势；区域市场整合对经济增长模式转型升级产生显著正向影响，且与对外经济开放形成“替代效应”，促进各地区经济增长模式趋于收敛。产业结构、技术进步对经济增长模式转型升级起到正向影响，而资本强度、能源强度则起到显著的负向影响，且经济增长模式转型升级具有一定的滞后效应。

经济增长模式；区域市场整合；面板数据；动态模型

1 引言

自改革开放以来，中国历经了年均GDP增长率约合9%以上的快速、平稳增长，GDP总量现已位居世界前列。而随着出口导向型经济受挫、人口红利衰减以及环境污染问题的愈发凸显，传统资源消耗高、经济效益低的粗放型经济增长模式已难以为继[1]，有必要提高经济增长的内涵与质量，推动经济增长模式的集约化、质量化。传统观点认为，经济增长唯有两种来源，即生产率提高与要素积累，据此可将经济增长模式划分为以生产率提高为主动力的集约型增长模式与以要素积累为主动力的粗放型增长模式。粗放型增长模式不重视市场需求与资源禀赋条件，片面追求产值与产量，忽略技术水平、产品质量、节能环保等方面，而集约型增长模式则以市场需求与经济效益为导向，强调从结构优化、规模经济、科技进步及科学管理中要效益，不断提高经济质量与内涵，提升生产效率，因而推进经济增长模式由“产值型、速度型及数量型”增长向“效益型、结构优化型及质量型”增长转变，集约型经济增长模式是必然选择[2]。

关于中国经济增长模式现状测度研究方面，多数学者主要以全要素生产率指标或者经济增长中生产率(要素投入)贡献比为经济增长模式测度指标[3-5]。亦有学者构造了经济增长模式评价指标体系，如集约化指数构造思路[6]、消费主导型指标体系思路[7]，等等。而关于中国经济增长模式决定因素，相关研究主要经历了从考察劳动、资本等投入要素对经济增长的贡献[8-9]到越来越重视考察人力资本、技术创新等要素对经济增长的贡献[10-11]，部分学者研究了产业结构、制度安排及地方政府竞争等因素对经济增长模式的影响[12-13]。此外，亦有学者从信息化、对外贸易及政府规模等角度出发，探讨了推进经济增长模式转型的可能方法[4,14-15]。

上述研究主要存在两大局限：一是在经济增长模式现状测度研究中多是以全要素生产率指标或者生产率(要素投入)贡献比为测度指标，并未将环境因素纳入其中，有悖于经济可持续发展的内涵；二是在经济增长模式决定因素研究中并未考虑区域市场整合，大量的经验事实与研究表明中国的市场分割状态逐步下滑，对内开放水平不断提高，区域市场整合趋势明显，市场分割状态所造成各类资源要素配置扭曲亦得到缓解[16-17]。鉴于此，本研究选择以环境全要素生产率变动对经济增长的贡献作为经济增长模式测度指标，对1995—2012年各省市经济增长模式进行测度研究，并基于区域市场整合的视角借助面板数据估计模型检验关键因素对经济增长模式的影响，以期为经济增长模式转型升级提供启示。

2 基于环境DEA的经济增长模式测度

2.1 经济增长模式测度方法

(1)

式中，生产技术Tt(xt)作为一个封闭、有界及凸性的产出集，具有零结合性、期望产出与非期望产出的联合弱可处置性以及投入要素(期望产出)的自由(强)可处置性[18]；zi表示第i受评省区对应观察值的权重。

(2)方向性环境距离函数与环境技术效率。基于上述生产技术，为了测度期望产出(非期望产出)的最大扩增(缩减)程度，方向性距离函数构建如下：

(2)

(3)方向性环境生产函数与经济增长模式测度指标。依据潜在产出、实际产出及方向性环境距离函数之间的内在关系，方向性环境生产函数构建如下：

(3)

(4)

(5)

对应EIM指标值越大，说明经济增长趋于集约型、质量型、生态型，而若EIM指标值下降，则说明经济增长对要素投入式与环境污染式增长路径的依赖加重，经济增长趋向于粗放型、数量型、污染型。

2.2 投入、产出及污染排放变量说明

本文以1995—2012年29省区为决策单元(受囿于数据完备度，在此西藏、香港、澳门及台湾等地区不予考虑，为了保持数据连贯性，本文将重庆与四川两省市数据合并)。在具体指标选择上，本研究以资本存量、劳动、能源及知识资本为投入指标，以地区生产总值为期望产出指标，以碳排放量为非期望产出指标。在资本存量数据方面，本文选择以永续盘存法(PerpetualInventoryMethod，PIM)估算出各省区资本存量，具体计算过程参照张军的思路[20]。在劳动力数据方面，拟选择以29个省区年底从业人员数作为劳动力投入指标；在能源数据方面，依据能源热值标准将各个省区的不同类型能源统一折算成标准煤；在知识资本数据方面，参照Gardner和Joutz的思路，本研究以专利授权数存量作为知识资本的代理变量，即St=St+(1-d)St-1，St为第t期的知识存量，S为知识流量，以新增专利授权数表示，d为知识的折旧率，对应赋值为0.15，以1987年专利授予数作为基期知识资本存量，进而计算得到各省市知识资本存量[21]。

在产出数据方面，拟选择以地区生产总值作为期望产出指标，利用GDP平减指数对生产总值数据进行价格平减，得到1994年不变价格换算的地区生产总值数据；由于碳排放与各类型污染排放密切相关，能够很好地表征人类生产与生活活动对生态环境系统所造成的压力，故而本研究拟以碳排放量作为非期望产出指标，参照查建平等[22]的折算思路，采用各类型能源消费量、水泥生产量与相应碳排放系数的乘积和的方法计算得到29个省区的碳排放数据。以上折算所需基础数据源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《新中国六十年统计资料汇编》以及《中国人口和就业统计年鉴》。

3 经济增长模式测度结果的分析与解读

依据已构建的经济增长模式度量指标EIM，结合投入与产出指标数据，本研究运用Matlab分析软件对1995—2012年29个省区的经济增长模式做出测算与分析。

(1)全国层面上，1995—2012年，环境全要素生产率对经济增长的贡献比在整体上经历了“先上升，后下滑”的趋势。经济增长中环境全要素生产率的平均贡献比从1995/1996年的-40.2%上升到2004/2005年的29.6%，而2005年以后，相应贡献比在波动状态中逐步下滑，到2009/2010年相应贡献比已下滑至12.93%，经济增长对资本、劳动及资源环境等要素投入的依赖性逐步增强，而2008年世界金融危机的爆发更是使得这一贡献比在急剧波动中下滑，到2011/2012年已下滑至-15.4%，环境全要素生产率逐步成为阻碍经济增长的桎梏，资源与环境要素投入成为驱动中国经济增长的主动力。

(2)区域层面上，在1996—2000年(即“九五”计划期间)除北京、天津、上海、浙江、福建、广东、海南及青海8省市外，其他省区环境全要素生产率对经济增长的贡献比均值为负数，对经济增长整体上起到负面影响，但这一负面效应呈现缩减态势。进入2001—2005年后(即“十五”计划期间)，除辽宁、湖南、四川、贵州及云南等省区外，其他省区经济增长中环境全要素生产率贡献比均值为正，对经济增长起到促进作用，但除青海、海南两省份外，多数省区相应贡献比均值小于50%，说明在整个“十五”计划期间经济增长以要素投入、生态环境破坏式增长路径为主。而在“十一五”计划期间，除北京、天津、辽宁、吉林、福建、江西、广东、广西、四川及贵州10省市外，其他省区环境全要素生产率相应贡献比逐步下滑，2008年世界金融危机的爆发更是使得这一下滑趋势更为明显。在跨入2011年以后(即进入“十二五”计划期间)，几乎所有省区的环境全要素生产率贡献比皆呈现出下滑趋势，经济增长对资源与环境要素投入的依赖逐步强化，进一步趋向于粗放型、数量型及污染型。此外，东部、中部以及西部三大区域经济增长模式指标的演化趋势有所交叉与重叠，并未呈现出明显的阶梯性层次差异，经济增长中环境全要素生产率贡献比具有一定收敛性特征(见图1)。

图1 环境全要素生产率对经济增长贡献的区域分布

4 区域市场整合下的经济增长模式决定因素分析

4.1 模型设定与变量选取

新古典增长理论认为，生产率趋同只存在于通过要素流动而联系紧密的经济体之间，区域市场整合有利于地区企业之间的合作与交流，引导生产要素与产品按照市场信号配置到边际产出最高的生产环节，推进信息、知识及技术的扩散与传播，促进各地区的技术进步及趋同，因而各地区经济增长中环境全要素生产率贡献比收敛的现实说明有必要就区域市场整合对经济增长模式的影响做出分析。相关研究表明，在全要素生产率的影响因素中区域市场整合与对外经济开放往往存在“替代效应”现象，因而有必要将对外经济开放程度及其与区域市场整合因素的交互项引入面板数据模型[23]。相应理论模型表达式构建如下：

EIMit=α+χ1MSEGit+χ2OPENit+χ3MSEGit×OPENit+μi+εit

(6)

式中，EIMit表示第i省区第t年的经济增长模式，即经济增长中环境全要素生产率贡献比；α为常数项；MSEGit、OPENit为核心解释变量，分别表示区域市场整合与对外经济开放，其中MSEGit以经营单位所在地计算而来的各地区进出口总额与以商品目的地进口额、商品货源地出口额计算而来的各地区进出口总额两套贸易数据之差的绝对值，再除以两套贸易数据的均值表示[24]，OPENit则通过主成分分析将外资依存度(外商直接投资额占地区生产总值的比重)和外贸依存度(经营单位所在地计算而来的进出口总额占地区生产总值的比重)两个指标进行加权计算得到[25]；χ1、χ2分别为两变量对应回归系数；MSEGit×OPENit为区域市场整合与对外经济开放的交叉项，若这一交叉项对应回归系数χ3小于0，则表示区域市场整合与对外经济开放在对经济增长模式的影响中存在“替代效应”，反之则为“互补效应”；μi为非观察个体固定效应，以控制各省市经济增长模式特有性质；εit为随机扰动项。同时，为了剔除其他因素对被解释变量的干扰，参照已有相关文献的变量筛选及量化思路[4,26-28]，本研究拟将产业结构(ISUit,以各地区第三产业增加值与地区生产总值之比表示)、技术进步(TPSit，将环境全要素生产率分解为技术效率与技术进步两部分，进而得到技术进步指标数据)、资本强度(CIYit，以各地区人均资本存量表示)、能源强度(EIYit，以各地区能源消费总量与地区生产总值之比表示)纳入模型(6)中。此外，引入EIMit的一期滞后项(EIMit-1)，以捕捉经济增长模式的惯性特征，将模型(6)扩展为如下形式的动态面板数据模型：

EIMit=α+λEIMit-1+χ1MSEGit+χ2OPENit+χ3MSEGit×OPENit+χ4ISUit+χ5TPSit+χ6CIYit+χ7EIYit+μi+εit

(7)

4.2 经验结果分析

如表1所示，F检验与Breusch-PaganLM检验说明，选择面板数据估计模型更为合适，Hausman检验结果则在1%的显著水平上拒绝“随机效应模式与固定效应模式系数无系统性差异”的原假设，说明应选择固定效应模型。而Wooldridge自相关检验和修正的Wald检验结果显示，静态面板数据模型存在较为严重的自相关与异方差问题，故进一步采用可行最小广义二乘法(FGLS)对静态面板数据模型进行矫正。表1中模型1、模型2、模型3分别列示了随机效应、固定效应及FGLS的估计结果，其中以FGLS估计结果为主要说明对象。

MSEGit估计系数显著为正，验证了市场分割所导致的资源配置扭曲对经济增长中环境全要素生产率贡献比的负面影响，亦说明区域市场整合度的提升有利于经济增长模式转型升级。OPENit在1%的显著性水平上对经济增长模式产生正向影响，与赵文军与于津平(2012)的研究结论较为相似，对外经济开放主要通过国际贸易与外商直接投资两个渠道影响到经济增长模式，即通过国际贸易中的市场竞争效应、“干中学”效应与外商直接投资中的技术扩散效应、演示模仿效应、产业链关联效应等推动环境全要素生产率贡献比上升[29]。MSEGit×OPENit估计系数显著为负，说明区域市场整合与对外经济开放之间存在“替代效应”，在对外经济开放度较高的地区，区域市场整合对经济增长模式转型升级的影响较小，而在对外经济开放度较低的地区，区域市场整合对经济增长模式转型升级的影响较大，两大区域之间的经济增长模式在区域市场整合作用下趋于收敛。其可能的原因是，在对外经济开放水平较高地区，大量的跨国企业与外商投资企业所引致的技术扩散效应、关联效应有助于技术水平提升，且这些地区往往倾向于通过与国外交流而非国内市场开拓实现规模经济效应，故而对外经济开放的影响占主导，区域市场整合的影响相对较弱，反之，受外部市场交流限制，对外经济开放水平较低地区则倾向于通过区域市场整合促进不同地区之间的要素资源流动，推动知识、信息及技术的扩散与传播，以实现规模经济效应，因而对外经济开放水平较低地区的区域市场整合影响较强。在控制变量方面，ISUit、TPSit对应估计系数显著为正，产业结构中第三产业比重上升所形成的资源再配置效应有助于提升经济增长中环境全要素生产率的贡献比，助推经济增长模式转型升级，技术进步则通过开发新市场、新产品来创造新的消费需求，仰或改进已有生产方式与技术联系提高生产效率，推动经济增长模式转型升级。CIYit、EIYit对应估计系数显著为负，资本强度提升所带来的“资源投入冲动”型增长比内含技术进步所激发的经济增长更强，进而对经济增长模式转型升级产生负面影响，而作为节能减排能力表征的能源强度上升则说明其经济结构陷入高投入、高污染的粗放模式，反之，其经济结构趋向于生态化、集约化。

动态面板数据估计结果见表1模型4。为了解决被解释变量的引入所产生的内生性问题，本研究选择运用系统GMM估计法对动态面板数据模型做出估计，将EIMit-1、MSEGit、OPENit作为内生变量，并将三项内生变量的二期及更高期滞后项作为工具变量。各检验统计量表明：联合显著性Wald检验表明模型整体上非常显著；Sargan检验结果显示，不能拒绝所选工具变量为过度识别的原假设，因此工具变量的选择是有效的；残差序列相关性检验表明，无法拒绝不存在二阶序列相关的原假设，因而模型误差项没有序列相关性。EIMit-1对应估计系数显著为正，上期经济增长模式对本期经济增长模式形成正向影响，其可能的原因在于经济增长模式转型升级过程中相关宏观经济因素的调整存在一定的滞后性，而市场分割状态的存在更是对知识、技术及信息的传播与扩散形成阻滞。

表1 计量模型估计结果

注：括号内为对应标准差，***、**、*分别表示1%、5%及10%的水平显著。

5 总结性评论

(1)自1995年以来，经济增长中环境全要素生产率贡献比经历了“先上升后下降”的过程，但要素投入、生态环境破坏式增长是经济增长的主旋律，因而随着资源与环境压力愈发凸显，推动经济增长模式向生态化、集约化转型，具有很大挑战。在“九五”“十五”计划期间，多数省区经济增长中环境全要素生产率贡献比较小，部分省区甚至产生负面阻碍效应，但整体而言环境全要素生产率的贡献比逐步攀升，而在“十一五”“十二五”计划期间，多数省区呈现逐步下滑态势，经济增长对要素投入式与环境污染式增长路径的依赖逐步强化。从区域视角上看，东部、中部及西部三大地区经济增长模式在整体上呈现收敛态势，并未呈现明显的阶梯形层次差异，因而有必要从三大区域层面入手“多中心、多层次”推动经济增长模式转型工作。

(2)经济增长模式决定因素分析结果显示，区域市场整合与对外经济开放对经济增长中环境全要素生产率贡献比起到正向影响。同时，区域市场整合与对外开放之间存在一定的“替代效应”，不同的对外开放水平决定了区域市场整合的正向作用力度。因而，在经济增长模式转型升级工作中推动区域市场整合，进一步提高对外开放水平，具有十分重要的意义。此外，产业结构、技术进步对经济增长模式转型升级起到积极促进作用，而资本强度与能源强度则产生显著的负面影响，这就要求在经济增长模式转型升级工作中应以产业结构升级为契机，推动技术进步，调节资本投入向中高端产业流向，强化节能减排工作。经济增长模式转型升级具有一定的滞后效应，上一期经济增长中环境全要素生产率贡献比对当期贡献比具有正向影响，因而，有必要强调经济转型政策工具的灵活性，缩短政策工具效力发挥的时滞性，强化区域市场整合，推动知识、技术及信息的传播与扩散。

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(责任编辑 沈蓉)

China’s Economic Growth Pattern Under RegionalMarket Integration Based on Environmental DEA

Zha Jianping，Shu Haoyu，Jian Simeng

(College of Tourism，Sichuan University，Chengdu 610064，China)

Taking the contribution of environmental total factor productivity as the index of the economic growth pattern，and based on nonparameter DEA-Malmquist index methods，the paper investigated status quo and characteristics of the economic growth pattern of China from 1995 to 2012.At the same time，it examined the factors of economic growth pattern from the perspective of regional market integration.The results show that the contribution ratio of ETFP experiences a process of “first increasing and then decreasing”，but economic growth is closely along with factor inputs and ecological damage.The trend of contribution ratio of ETFP has cross and overlap in eastern，central and western China，and the overall trend of three regions converges.About the determinants of economic growth patterns，regional market integration and economic opening have significantly positive effects on the transformation and upgrading of economic growth pattern.And there is a substitution relationship between regional market integration and economic opening.Industrial structure and technological progress has played a positive impact on economic growth pattern，while capital intensity and energy intensity play significant negative impact.And the transformation and upgrading of economic growth pattern has lag effect.

Economic growth pattern；Regional market integration；Panel data；Dynamic model

2016-07-07

查建平(1986-)，男，安徽安庆人，管理学博士，旅游管理学博士后，四川大学旅游学院副教授；研究方向：产业经济、旅游经济管理及能源经济。

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