要素配置与河南工业经济增长分析

沈 琼

(郑州大学商学院，河南 郑州 450001)

要素配置与河南工业经济增长分析

沈 琼

(郑州大学商学院，河南 郑州 450001)

基于2004—2015年间河南省省辖市的面板数据，运用Cobb-Douglas生产函数，建立了河南省省辖市工业投资、劳动力要素与区域工业经济增长之间的面板数据模型，分析了产业内和产业间各要素配置对河南工业经济增长的影响，测算了河南省省辖市全要素生产率。结果显示，科技进步在河南工业经济增长中发挥重要作用；劳动力、投资推动了工业经济的增长，但河南劳动力投入效用大于投资效用，一定区域内要素的合理优化配置仍有很大提升空间；工业经济增长短期面临下行压力。最后，提出了促进河南工业经济增长的相关建议。

要素配置；工业经济；面板数据

河南省承接东西、横贯南北，是中部经济体量最大、全国第五的省份。自2005年以来，河南工业经济在河南经济结构中稳居半壁江山。近年来，随着中国经济步入“新常态”，河南工业经济增速在多年快速增长之后出现了下降。在当前“粮食生产核心区”“中原经济区”“郑州航空港经济综合实验区”“郑洛新国家自主创新示范区”“自贸试验区”“中国 ( 郑州 ) 跨境电子商务综合试验区”等国家战略实施的背景下，河南工业经济发展既面临机遇又富有挑战。对区域经济增长的研究，在理论和实证分析上很多学者都做了诸多研究和探讨，多数文献强调了区域经济的影响因素。伍山林[1]研究了中国农业劳动力的流动对中国经济增长的贡献。陈宁[2]通过实省辖市实证检验了FDI、国际贸易对经济发展有短期和长期影响，且具有较强的时滞效应。贺京同等[3]基于全行业视角，考察了要素配置、生产率对经济增长的影响，认为中国的劳动生产率为“结构红利”，而资本生产率为“结构负利”。在区域经济增长中，工业经济增长由于其重要的地位而被广泛关注，同时工业是最先向新常态过渡的领域[4]。学者们实证考察了中国工业经济发展的驱动因素，耿修林[5]从固定资产投资、吴瑾[6]从就业结构、黄庆波和范厚明[7]从国际贸易、陈栋[8]从自主创新、周艳梅[9]从外商直接投资等角度，分别研究了影响工业经济发展的关键因素，限于数据的可得性和收集的复杂性，这些研究更多关注了国家层面要素投入及结构、要素替代等对经济增长的影响作用。全球金融危机特别是2012年中国经济进入新常态后，适应新常态诸如体制、机制、环境、具体资源等对工业经济增长影响的研究增多，但多数研究仍基于国家整体层面或是东部、中部、西部及省域[10]。如张红霞[11]研究了2000—2013年山东省投入结构、产出弹性对山东省经济增长的影响。在众多文献中，基于地市级层面研究全省整体产业要素配置与工业经济增长关系的文献则相对不足。经济增长离不开区域产业内要素的合理配置，但过多关注区域产业内要素配置对区域经济增长的影响显然存在一定的局限性，中国各区域经济增长本身存在着较为显著的差异性[12]。因此，整体要素配置对工业经济增长的影响研究应得到关注，特别是基于多种要素的整体性配置对区域工业经济发展影响的研究更值得关注且具有现实意义。由于面板数据相比时间序列或截面数据在分析研究中具有一定的优势，本研究基于2004—2015年间河南省辖市面板数据，建立面板数据模型，分析各地市工业内和一二三产业间投资、劳动力要素配置对河南区域工业经济增长的影响，以期为推动区域经济研究和经济发展提供参考和借鉴。

1 模型设定

鉴于生产函数在经济分析中的广泛运用[13]，本研究在分析劳动力、投资投入与工业经济增长之间的关系时，采用比较有代表性的Cobb-Douglas生产函数，其表达式为：

(1)

式(1)中：Yt为经济总产出；A为技术进步；Lt为劳动力投入；Kt为资本投入；α为平均资本产出份额；β为平均劳动力产出份额；eλt为随机误差项。根据SOLOW提出的“索罗残差法”，在中性技术和规模不变假设下，全要素生产率增长率为[14]：

(2)

为估算出平均劳动力产出份额和平均资本产出份额，对(2)式两边取对数得：

ln(At)=ln(Yt)-αln(Kt)-βln(Lt)-λt

(3)

依据(3)式，可以确定本研究所需要的面板数据模型为：

GDPjt=cjt+αijtLijt+βijtKijt+εjt

(4)

式(4)中：GDPjt表示河南省省辖市工业增加值；cijt为截距项；L表示河南省省辖市劳动力变量；K表示河南省省辖市投资变量；α为河南省省辖市投资弹性系数；β为劳动力弹性系数；i表示河南省省辖市第一、第二、第三产业；j表示河南省的18个地市；t表示年份。

本研究采用河南省省辖市工业增加值、从业人员数、全社会固定资产投资总额分别表示工业经济增长、劳动力投入、资本投入等各个变量。在数据选取上，选用2004—2015年河南省省辖市的面板数据，数据来源为2004—2015年间《河南统计年鉴》。为使各年数据具有可比性，以2003年为基期，将河南省省辖市的工业增加值用2004—2015年间居民消费价格指数进行了逐年折算得到该变量的研究数据。将全社会固定资产投资总额用2004—2015年间投资价格指数进行了逐年平减，得到研究所使用的数据。

在上述数据处理的基础上，为了消除时间趋势和数据单位对计量的影响，对各变量取对数，并用GDP表示河南省辖市第二产业增加值折算后数值的对数值，用L1，L2，L3分别表示河南省省辖市第一、第二、第三从业人员数的对数值，用K1，K2，K3分别表示河南省省辖市第一、第二、第三产业全社会固定资产投资总额折算后数值的对数值。

2 要素配置与工业经济增长

为更好地揭示省辖市投资、劳动力等要素配置对河南省工业经济增长的影响，在产业内，研究了工业劳动力、资本要素配置对工业经济增长的影响关系；在产业间综合考虑了省辖市总体要素(主要包括第一、第二、第三产业的劳动力、投资等)对区域工业经济增长的影响作用。

2.1 面板数据的单位根检验

为防止伪回归，在建立面板数据模型前，首先需对面板数据进行单位根检验。经对各变量一阶差分后采用含截距和趋势项检验，各变量LLC检验、Breitung 检验、IPS检验、ADF-Fisher卡方检验、PP-Fisher卡方检验均显著拒绝存在单位根的原假设，各变量不存在单位根。因此，一阶差分后，GDP，L1，L2，L3，K1，K2，K3变量为平稳变量，面板数据变量为一阶单整(I1)。

2.2 产业内劳动力、投资与工业经济增长

与上述文献分析方法一致，根据模型(4)，首先建立GDP与变量L2，K2面板数据回归模型，来考察工业产业内劳动力、投资要素配置对工业经济增长的作用。

由单位根检验可知，GDP，L2，K2为一阶单整(I1)，对GDP，L2，K2进行KAO协整检验，ADF对应的P值为0.00，小于0.05，拒绝原假设，说明变量之间存在协整关系，可以建立GDP与变量L2，K2回归模型。因此，首先建立固定效应模型，然后对该模型进行固定效应的冗余变量似然比检验(Redundant Fixed Effects Tests-Likelihood Ratio)。检验结果显示：F统计量值为38.39，其概率P值为0.000；卡方检验值为316.53，P值为0.000，因此与固定效应变截距模型相比，混合回归模型是无效的，所以拒绝原假设，则应采用固定效应回归模型。

其次，建立GDP与变量L2，K2的随机效应回归模型，然后对该模型进行Hausman检验，结果为：Hausman统计量的值是29.06，P值是0.000，检验结果拒绝原假设，面板数据模型应该建立个体固定效应模型。

因截面数(18)大于时间序列数(12)，为消除截面存在的截面异方差，因此采用EGLS(Cross-section weights)回归，个体固定效应模型结果为：

GDPjt=1.537+0.548L2jt+0.408K2jt

(5)

(5.74) (6.50) (20.70)

式(5)中，截距项c和L2jt、K2jt变量的弹性系数显著性通过0.01显著性检验。模型的R平方值为0.978，调整R平方值为0.976，F值为462.53，P值为0.000，说明模型拟合较好。经对该模型残差进行单位根检验，残差序列平稳。

式(5)中的劳动力系数弹性值和投资弹性系数值分别为0.548、0.408，折算后河南省省辖市工业经济劳动力和投资弹性系数分别为0.573、0.427，根据公式(3)，可计算出2004—2015年河南省辖市全要素生产率，见表1。

表1 2004—2015年河南省省辖市工业全要素生产率Table 1 Total industrial factors’ productivities in Henan regional cities from 2004 to 2015

全要素生产率的变动源于技术进步、资源配置、体质机制、外部因素等扣除劳动力、资本投入贡献之外的所有因素。表1反映了河南2004—2015年间省辖市工业全要素生产率变动状况，总算术平均值为3.96。由表1可以看出，河南工业全要素生产率总体呈稳步增长趋势，其主要原因得益于河南工业技术进步的影响，理由是河南地处内陆地区，经济政策相对稳定，对全要素生产率增长率的影响较小；在外部因素方面，河南对外开放度较低，使得外部因素短期对河南全要素生产率的影响力较小，2008年金融危机之后河南省全要素生产率非但没有下降而且在2011年达到历史高点5.41，而随后呈缓慢下降趋势。因此，综合上述因素来看，河南省工业技术进步是影响河南省工业全要素生产率的主要原因。

从表1可以看出，河南省工业全要素生产率存在地区差异性，省会及基础较好的地市工业发展好于其他地市，如郑州、济源、三门峡、洛阳，河南省工业全要素生产率相对较差的地市为驻马店、周口、商丘。

2.3 产业间劳动力、投资与区域工业经济增长

在上述研究的基础上，为揭示产业间劳动力、投资与区域工业经济增长的影响，在上述单位根检验的基础上，对GDP，L1，L2，L3，K1，K2，K3变量间进行KAO协整检验，检验表明ADF的t值为-5.08，P值为0.00，拒绝不存在变量间不存在协整关系假设，即变量间存在协整关系。根据式(4)，与式(5)同理，经检验后应建立个体固定效应回归模型。为消除截面异方差，采用EGLS方法回归，结果为：

GDPjt=5.40-0.56L1jt+0.23L2jt-0.04L3jt+

(6.85)(-5.30)(2.70) (-0.53)

0.04K1jt+0.26K2jt+0.21K3jt+μi,t

(6)

(3.05)(12.25) (8.11)

式(6)中，除L3jt的系数显著性未通过外，截距项和其余变量系数的统计量均通过0.01显著性检验。模型的R平方值为0.988，调整后的R平方值为0.986，F值为668.88，P值为0.000，说明模型拟合较好。DW值为1.04。经对该模型的残差进行单位根检验，ADF检验值为111.67，P值为0.00，通过检验，残差序列平稳。

与式(5)不同，式(6)增加了相应变量，考察了资本、劳动力在河南省辖市产业间配置时对其工业经济增长的影响，整体看投资的弹性系数均为正，而第一、第三产业劳动力系数为负。

式(6)反映了产业间要素配置上的变化，从要素系数的绝对值对比看，第一产业劳动力系数的绝对值(0.56)相对较大，即对工业经济发展影响也较大，说明当前在河南省省辖市工业经济的增长中如何有效实现产业间要素优化配置，特别是实现劳动力从农业向第二产业转移是河南省省辖市工业经济发展中需要解决的重要问题。式(6)反映了在2004—2015年间河南省省辖市第一产业存在劳动力过剩问题，与任方军[15]前期研究的结果相一致。在投资方面，第三产业投资弹性系数为0.21，虽然小于第二产业投资对河南省工业增长的贡献，但也是影响河南省工业经济增长的因素之一。

式(6)的截距项的值为5.40，反映了科技进步对推动河南工业经济增长的影响作用，说明科技进步在推动河南省工业经济增长中具有重要作用。在综合计算省辖市个体固体效应值与截距项之和后，可得到河南省省辖市科技进步弹性系数，见表2。

表2 河南省省辖市科技进步弹性系数表Table 2 Elasticity coefficient of scientific and technological progress in Henan regional cities

3 新常态下要素配置与河南工业经济增长的影响

新常态是当前经济的一个普遍特点，在式(6)的基础上，本研究加入控制变量并建立误差修正模型以揭示新常态下要素配置对河南省工业经济增长的短期影响。

由式(6)残差检验可知残差序列平稳，说明GDP与变量L1，L2，L3，K1，K2，K3存在协整的关系。令ξt=GDPjt-5.40+0.56L1jt-0.23L2jt+0.04L3jt-0.04K1jt-0.26K2jt-0.21K3jt-μi,t代表误差修正项，建立误差修正模型。为考查新常态下河南工业所受到的影响程度，误差修正模型加入了控制变量γ，把2012年之前的γ值设定为0，2012年以后的值为该地区年度工业增加值。经采用EGLS方法回归，其结果为：

ΔGDPjt=0.12-0.16ΔL1jt+0.11ΔL2jt-

(12.82)(-2.4) (2.21)

0.06ΔL3jt+0.01ΔK1jt+0.11ΔK2jt+0.06ΔK3jt-

(-1.38) (1.10) (4.81) (2.60)

0.013γjt-0.14ξj,t-1+μj,t

(7)

(-3.02)(-10.99)

式(7)中，除L3，K1不显著外，其余变量均通过0.05显著性检验。模型R方值为0.692，调整R方值为0.648，F值为15.48，P值为0.000，说明模型拟合较好。DW值为1.83，接近2，模型不存在自相关。经对式(7)的残差进行ADF检验，残差序列平稳。

与式(6)反映长期河南省工业经济增长不同，式(7)反映了河南省工业经济增长的短期结果。在式(7)中，误差修正项的系数为-0.14，表明当短期波动偏离长期均衡时，将会以-0.14的调整作用下向均衡解反向进行修正。

4 结论和启示

1)科技进步在河南省工业经济增长中发挥重要作用。上述研究结果表明，省辖市科技进步弹性系数为正，且远大于其他要素弹性系数的绝对值，说明科技进步对河南省省辖市工业经济增长具有重要作用。同时科技进步在省辖市间存在一定差异，其中，南阳、郑州、洛阳等地市的科技进步对工业经济增长作用优于其他省辖市。

值得注意的是，表1与表2结果有较大差异的地市为济源、三门峡，产业内要素配置的实证表明其在科技进步效率方面较好，而产业间要素配置的实证结果则有一定差异。

2)劳动力、投资推动了工业经济的增长，但河南省劳动力投入效用大于投资效用。式(5)、(6)反映了要素配置对河南省省辖市工业经济增长的影响作用。模型中劳动力、投资的弹性系数均显著且不为零，说明劳动力、投资对河南工业经济的增长有积极的影响作用。

式(5)、(6)中河南省省辖市劳动力弹性系数绝对值之和大于投资的弹性系数绝对值之和，即劳动力投入效用大于投资效用，这与一些学者关于全国经济发展的投资效用大于劳动力效用的结论不同，是河南省工业发展的现实反映。其主要原因在于，河南省劳动力密集型工业企业较多，省辖市工业化水平较低，河南工业效率、工业化水平有待于进一步提高；其次，河南省劳动力资源丰富，其中第一产业劳动力长期严重过剩。

3)要素合理优化配置仍将有很大提升空间。式(7)、式(6)各变量系数值的方向一致，其中，一、三产业劳动力弹性系数值均为负值，说明河南工业经济增长对一、三产业劳动力有挤出效应。其主要原因是，第二产业劳动力的劳动收益大于第一产业，当劳动力第一产业流入第二产业后就会促进当地工业经济的增长；而第三产业的劳动力流入增多则会减少第二产业就业劳动力的流入，进而影响区域工业经济的增长。从长期均衡式(6)可以看出第一产业劳动力弹性系数为-0.56，说明在其他因素不变的条件下，长期下第一产业劳动力每减少1%，河南省工业经济将增长0.56%，即当前河南第一产业劳动力存在过剩问题，有待于向第二、三产业进行合理转移。

在投资方面，式(6)、式(7)的一、二、三产业投资系数均为正值，说明投资对河南工业经济有正向促进作用，即投资能有效拉动河南工业经济的增长；从投资系数对比来看，二产的投资系数大于三产，三产投资系数大于第一产业，它反映了2004—2015年间河南工业经济发展过程中资金在各产业的配置效率，也为未来资金配置及流向提供了科学依据和参考。

上述研究结果表明，随着中国市场经济的深入，劳动力和资本配置效率在逐步提高，且逐步向更具竞争力的产业和地区流动。有效配置要素，促进要素合理流动和转移特别是劳动力在产业间的流动和转移将对河南省工业经济提高具有一定意义，即在一定区域内要素合理优化配置仍有很大提升空间。

4)新常态下，河南省省辖市工业经济短期面临下行压力。式(7)的γ系数值为0.013，说明在其他条件不变的情况下，短期内河南省省辖市工业经济增加值将比2012年前高速增长时期总量减少0.013倍，这反映了在新常态下河南省省辖市工业经济增长受外部环境变化所造成的短期影响程度。因此，在经济新常态下，河南省省辖市工业经济短期内面临下行压力。

综上，应对新常态，河南省省辖市应注重发挥科技作用，优化要素配置，增加投资力度，特别应注重第一产业劳动力向其他产业的转移，强化第二产业的投资力度，促进河南工业经济增长。

总之，在经济新常态下，河南应立足供给侧改革，加快要素由低级产业向高级产业的转移和流动；增强区域吸引力和要素竞争力，不断增加要素投入规模；大力发展第三产业，提高第三产业质量和水平，进而促进产业结构的优化升级，实现河南经济的快速增长。

着眼于未来河南省工业经济的发展，加快河南工业经济结构战略性调整，提升河南省工业化水平，将是河南省经济发展面对经济新常态下的长期任务和迫切要求。在工业经济发展中，河南省应加快科技进步，促进产业间劳动力合理转移，加大投资特别是对工业的投资力度，注重发挥区域产业间要素的整体配置，推动河南省工业经济的健康、持续、快速发展。

[1] 伍山林. 农业劳动力流动对中国经济增长的贡献[J]. 经济研究, 2016(2):97-110.

[2] 陈宁. FDI、国际贸易与经济增长的实证检验[J]. 统计与决策,2015,428(8):135-138.

[3] 贺京同,何蕾. 要素配置、生产率与经济增长：基于全行视角的实证研究[J]. 产业经济研究,2016,82(3):11-20.

[4] 李鹏飞. 经济新常态下的中国工业[J]. 中国工业经济,2015,322(6): 1104-1114.

[5] 耿修林. 固定资产投资对产业结构变动的影响分析[J]. 数理统计与管理, 2010,29(6): 1104-1114.

[6] 吴瑾. 四川产业结构与就业结构变动关系的实证研究[J]. 数理统计与管理,2010,29(4): 579-585.

[7] 黄庆波,范厚明. 对外贸易、经济增长与产业结构升级[J]. 国际贸易问题,2010(2):38-44.

[8] 陈栋. 自主创新与中国工业结构升级研究[D]. 武汉：华中科技大学,2011.

[9] 周艳梅. 外商直接投资与我国工业结构升级研究[D].武汉：华中科技大学,2011.

[10] 张鸿. 要素投入对区域经济增长贡献率分析：基于省级面板数据[J]. 商业经济研究, 2016,(14):185-187.

[11] 张红霞,王丹阳,马廷玉. 要素投入结构、产出弹性与经济增长关系的统计检验[J]. 统计与决策, 2013,459(15):121-124.

[12] 李广东,方创琳. 中国区域经济增长差异研究进展与展望[J]. 地理科学进展, 2013,32(7):1102-1112.

[13] 郭丽,陈耀,高芸. 甘肃省农业技术进步贡献率测算与分解[J]. 河南农业大学学报,2016(5):702-708.

[14] 张天华,张少华. 中国工业企业全要素生产率的稳健估计[J]. 世界经济,2016(4):44-69.

[15] 任方军. 基于面板数据模型的河南农业经济增长与投资、劳动力关系的实证分析[J]. 河南农业大学学报,2016，50(4):574-580.

AnalysisofresourcesallocationimpactingonregionalindustrialeconomicgrowthinHenan

SHEN Qiong

(College of Business, Zhengzhou University, Zhengzhou 450001, China)

Based on the panel data of intra and inter industry investment, labor force allocation, and regional industrial economic growth in Henan cities in 2004—2015, using Cobb-Douglas production function, this study was to analyze the influences of various factors on the industrial economic growth, and evaluate the productivity of the total factors. The results showed that scientific and technological improvement played an important role in Henan industrial economic growth. Labor force and investment stimulated the growth of industrial economy, but the efficacy of input of labor force was greater than those of utility of investment. But the factor allocation were still able to optimized in certain areas. Under “the new normal” economy, industrial economic growth is still facing downward pressure in the short term. Some suggestions for Henan regional industrial economic development were proposed.

factors allocation; industrial economy; panel data

2017-05-12

河南省社会科学规划决策咨询项目(2016JC22)；郑州市软科学项目(172PRKXF446)

沈 琼(1975-)，女，河南信阳人，副教授，博士，主要从事产业经济研究。

1000-2340(2017)06-0878-06

F427

A

马红春)