基于市场化程度的陇黔两省经济增长对比研究

■//刘佩鑫 李启然

一、引言

甘肃和贵州是两个典型的西部地区欠发达省份。在过去二十年间，其经济都发生了跨越式的发展。在剔除价格因素后，2016年甘肃、贵州两省GDP分别为1996年的6.9倍和12.6倍。但同时两省在发展速度和效果上的差异也渐渐体现了出来。

1996年贵州省实际地区生产总值超过甘肃，2013年贵州人均地区生产总值也超过甘肃，贵州在中国整体经济形势进入新常态，下行压力较大的背景下仍能连年保持两位数的经济增长率，居于全国各省市之首，而甘肃则略显得后继乏力，2017年其经济增长率仅为3.6%，在全国各省市中居于末位，从1996年到2016年，贵州经济总量从约为甘肃的1.02倍增长到约为甘肃的1.74倍，贵州人均地区生产总值从约为甘肃的0.71倍增长到约为甘肃的1.28倍，且两省在经济发展上的差距还将呈继续扩大的趋势，我们将在本文中探讨造成这种差距的原因，得到经济较不发达地区成功踏入发展快车道的有利因素，为其他经济较不发达地区的发展提供借鉴和参考。

图1 1996—2016甘肃、贵州两省实际GDP（单位：亿元）

图2 1996—2016甘肃、贵州两省人均GDP（单位：万元）

二、文献综述

早在上个世纪50年代，Robert M Solow和Swan（1956）建立了有关经济增长的模型。他们在规模报酬不变、每种投入要素递减、投入要素之间存在正平滑替代性的假设条件下，阐释了在一个经济体中资本存量的增长、劳动力的增长和技术进步如何在一个经济中相互作用，影响产品与服务的总产出。Arrow（1971）通过“做中学”（learning by doing）的机制将技术进步引入经济增长的模型中。该机制认为技术进步本质是新思想的产生，而思想是在生产或者投资的过程中不经意产生的。Romer（1987）将技术进步以Research and Development（R&D）活动的形式引入经济增长分析框架中，他认为，技术进步源自于有目的的R&D活动，这些活动以某种形式的事后垄断作为奖励。Galor和Weil（2000）对马尔萨斯人口模型进行了现代分析，揭示人口与科技进步的相互作用以及这种作用如何促进了经济发展。Aghion和Howitt（1992）认为长期经济增长率取决于政府行为，包括税收、维护法治、投资基础设施建设等，Assane（2003）通过制度变迁对经济增长的影响进行了实证研究，认为制度有效性对经济增长有重要影响，lucas（1998）将人力资本引入经济增长模型，将其定义为有效劳动的数量，认为它同样是决定经济增长的重要生产因素。关于中国地区经济增长的已有文献考察了人力资本（姚先国、张海峰，2008）、技术研发（吴延兵，2008）、地方政府激励（张晏、龚六堂，2005；徐现祥，2007）、基础设施建设（刘勇，2010）等因素对增长的贡献模型假设。

经济增长理认为，国家之间全要素生产率差异不仅在于它们能获得的技术水平，更在于它们是否能有效地将资源配置到使用最好生产技术的企业中去，高效率企业中资本和劳动的边际生产率更高，将一个单位的资本或劳动从低效率企业转移到高效率企业将提高整个经济的产出。Hsieh和Klenow（2009）考察了中国和印度制造企业的数据后估计，如果将生产要素从低生产率企业重新配置到高生产率企业，两国制造业全要素生产率将提高50%。对国有企业进行各种补贴以维持其规模可能将导致他们在低效率的活动中雇佣大量劳动力，投入更多资本，这将引起资源配置的扭曲，从而降低了全要素生产率。市场是配置资源最有效率的形式，对于中国这样经济体制仍处于转型中的国家，市场化改革的推进有利于资源配置效率的进一步提高，如果政府鼓励经济资源的自由流动，允许低生产率企业缩减规模，那么这一地区将能更好地配置资源，拥有更高的全要素生产率，从而促进经济进一步增长。

对于市场化程度在经济发展过程中所发挥的作用，Havrylyshyn et al.（1998）利用欧洲复兴开发银行对27个经济转型国家在各方面的改革（包括企业改革、私有化、价格自由化等）进行打分形成的转型指标，发现市场化改革对经济增长有显著的解释力；康继军、张宗益和傅蕴英（2007）从政府的职能身份转换、推动经济的非国有化、提高经济的开放程度和培育产品市场这四个经济体制转型的方面选取19个变量构建市场化相对指数并将其作为制度变量建立经济增长的动态分析模型，发现中国经济市场化程度持续提高，但各市场化进程在改革不同时间、不同阶段的推进不均衡、不稳定；王小鲁等（2009）通过对1952-2007年间中国经济增长的时间序列分析，发现市场化通过要素配置和激励机制的改善对改革期间的经济增长有显著贡献；樊纲、王小鲁和马光荣（2011）采用国民经济研究所历年公布的分省市场化指数（樊纲、王小鲁，2001；樊纲等，2003；樊纲、王小鲁、朱恒鹏，2003，2004，2007，2010），构建柯布-道格拉斯生产函数，发现市场化是改革时期经济增长加速和全要素生产率提高的首要贡献因素，中国经济持续增长需要进一步推进市场化改革。

三、模型与变量

（一）模型设定

鉴于柯布—道格拉斯函数能较好满足索罗模型的假设，本文采用该函数作为生产函数模型进行实证研究，同时假定函数是哈罗德技术中性形式：

Y为地区产出，用该省的地区生产总值来表示，MKT为地区市场化程度，用非国有经济在工业总产值中的比重来衡量，ei为地区对外开放程度，用该省进出口总额来衡量，K为该省投资积累形成的固定资本存量，H为人力资本，采用人均受教育水平的形式表示，A为科技水平，用该省研发投入积累而成的科技资本存量来衡量，L为劳动力数量，A和L的乘积AL表示有效劳动，α、β和θ分别代表物质资本、人力资本和有效劳动数量的产出弹性，μ为随机扰动项。将等式两边对数化后得到：

（二）控制变量描述

两省GDP数据分别来自《甘肃省统计年鉴》和《贵州省统计年鉴》。为了将该变量引入我们的模型，我们对GDP进行不变价折算（以1996年为基期）。折算中使用的通货膨胀率是居民消费者价格指数（CPI）对以1996年为基期的累计通货膨胀率，两省历年CPI数据来自CEIC全球数据库。两省平均GDP年增长率有较大差距，甘肃为10.28%，贵州为13.56%。

两省每年科技资本形成额来自《中国科技统计年鉴》，我们从中摘取几项研究与试验发展（R&D）经费内部支出、大中型（规模以上）工业企业技术改造经费支出、大中型（规模以上）工业企业技术引进经费支出、大中型（规模以上）工业企业消化吸收经费支出、大中型（规模以上）工业企业购买国内技术经费支出这五项数据，将其加总，得到每年的名义科技资本形成额。然后采用了全国工业生产者购进价格指数将其折算为剔除通货膨胀因素的实际值。在21年间，贵州科技资本形成额平均年增长率为9.73%，远超过甘肃3.47%的水平，从约为甘肃1/3增长到与甘肃大致相同。然后以1996年作为基期采用永续盘存法计算历年存量，这里我们取折旧率为15%（吴延兵，2008）。以后每年的科技资本存量为前一年度的值经过折旧后加上当年实际形成额。在21年间，贵州的科技资本存量从仅约占甘肃的1/5增长到与甘肃大致相同，甘肃增长2.4倍，而贵州增长约12.3倍，贵州平均年增长率12.69%，远远超过甘肃的4.23%。

计算所需的两省每年名义固定资本形成额分别来自《甘肃省统计年鉴》和《贵州省统计年鉴》，作为平减指数的固定资产投资价格指数来自CEIC全球数据库。固定资本存量的计算同样以1996年作为基期，方法大致同计算科技资本存量，不同的是平减每年固定资本形成额时所采用的指数取固定资产投资价格指数，折旧率选取单豪杰（2008）所提供的10.96%，从1996年到2016年，贵州的固定资本存量从略低于甘肃增长到约为甘肃的1.35倍，甘肃增长7.1倍，而贵州增长约10.7倍，平均年增长率甘肃为9.80%略低于贵州11.97%，相差并不悬殊，但均低于两省实际GDP年平均增长率。

本文采用的劳动力数量取自《甘肃统计年鉴》、《贵州统计年鉴》中的从业人员一项。贵州劳动人口多于甘肃，增长幅度也大于甘肃，从1996年的1783万增长到2016年1984万，增幅11.24%。甘肃劳动人口则增长缓慢，从1522万增长到1549万，增幅仅为1.79%。对外开放程度则为使用CPI平减后的进出口总额，两省进出口总额来自国家统计局分省统计数据。平减后的两省进出口总额在20年间均有跨越式的增长，甘肃和贵州分别增长约11和14倍，年平均增长率分别为12.30%和14.30%，均显著超过两省实际GDP年平均增长率。人力资本是将各种受教育程度按照一定教育年限折算后乘以该教育水平的劳动力，加总后再除以总劳动人口计算出的每个劳动力人口平均受教育年限。两省的劳动人口受教育程度的数据来自《中国人口与就业统计年鉴》和《中国劳动统计年鉴》。1996年甘肃省每个劳动人口预期受教育年限约为5.96年，贵州省约为5.75年，2016年甘肃和贵州两省每个劳动人口受教育预期分别提高到了9.22年和8.17年，甘肃在教育事业上的进步比贵州更加显著。

（三）市场化水平

对于该变量的衡量，我们借助了同王小鲁、樊纲和刘鹏（2009）同样的方法，用规模以上非国有工业企业产值与全部规模以上国有工业企业产值的比值来定义，计算公式如下：

两省两类工业企业历年产值来自国家统计局分省统计数据。两省该变量的差异极大，且呈现出持续扩大的趋势。甘肃省该指标一直在0.20上下浮动，贵州则从约0.07增加到0.64。这表明在两省各种经济成分中，甘肃一直以国有经济占主导，非市场因素仍占有重要地位，在贵州非国有的经济成分所占份额逐渐增大，市场化已经取得了巨大的进展。

（四）统计描述

下面给出了各个变量的描述性统计（见表1）：

四、回归与检验

（一）平稳性检验

在分析时间序列的动态关系之前，需要首先对各个变量做ADF单位根检验，避免可能出现的虚假回归，检验过程中的滞后阶数由AIC信息准则所确定，得到的ADF检验结果如表2所示。

表1 1996-2016变量描述性统计

由上表可知，对于甘肃模型，其解释变量与被解释变量序列的ADF值均大于各自在10%显著水平下的临界值，六个序列都是不平稳的，对其进行一阶差分后，△lnY和△ln（AL）在10%显著水平下平稳，△MKT、△EI和△lnK在5%显著水平下平稳，△lnH在1%显著水平下平稳，我们认为这六个序列均为一阶单整；对于贵州模型，各变量序列的ADF值均大于各自在10%显著水平下的临界值，都是不平稳的，对它们进行一阶差分后，△EI、△lnK、△lnH和ln（AL）在5%显著水平下平稳，△lnY和△MKT在1%显著水平下平稳，我们认为这六个序列也均为一阶单整。

表2 甘肃模型ADF检验

表3 贵州模型ADF检验

注：保留四位有效数字。表头中，ADF表示ADF统计量，1%、5%、10%分别表示1%临界值、5%临界值、10%临界值。*表示在10%显著性水平下一阶单整，**表示在5%显著性水平下一阶单整，***表示在1%显著性水平下一阶单整。（C,T,L）三个参数分别表示截距项，有时间趋势项和滞后阶数，N表示没有截距项或时间趋势项。

（二）协整检验

虽然各个变量的时间序列都是非平稳的，但是它们的线性组合可能存在长期稳定的均衡关系。采用迹统计量和最大特征根统计量检验各变量之间的协整关系，对于不存在协整关系的原假设，在5%显著水平下，甘肃模型的迹统计量为340.1001，大于临界值95.7537，最大特征根统计量为177.2013，大于临界值40.0776，拒绝原假设；贵州模型的迹统计量为232.5135，大于临界值95.7537，最大特征根统计量为112.7823，大于临界值40.0776，同样拒绝原假设。说明两个模型中各变量间均存在协整关系。通过具体分析Johansen检验结果，我们认为甘肃模型在5%显著水平下存在5个协整关系，贵州模型在5%显著水平下存在5个以上的协整关系。

（三）各解释变量的相关性检验

为了检查是否存在多重共线性影响回归效果，我们计算了各个解释变量的相关性，发现有多个变量之间的相关性较高，甘肃固定资本存量和平均受教育年限、有效劳动力之间的相关系数高达0.9357、0.9597，平均受教育年限和对外开放程度、有效劳动之间的相关系数为0.7772和0.8833；贵州省固定资本和平均受教育年限、对外开放程度、市场化程度、有效劳动之间的相关系数分别高达0.8791、0.8903、0.9559和0.9737，人均受教育年限和对外开放程度、市场化程度、有效劳动，对外开放程度和市场化程度、有效劳动之间的相关系数都接近或者超过0.9，因此我们选取的解释变量之间大多都具有很强的多重共线性，仅采用最小二乘法进行回归会造成参数估计量经济意义不合理。

（四）岭回归和误差修正模型

我们采用岭回归方法以消除多重共线性造成的后果。首先画出两省回归模型的岭迹图，观察岭迹图确定选择0.7作为甘肃回归模型的偏离系数，选择0.4作为贵州回归模型的偏离系数。进行岭回归计算得到两省各解释变量系数如表4。

表4 甘肃、贵州两省回归模型参数

由表4可得甘肃省物质资本、人力资本和有效劳动的产出弹性分别为0.257、0.172和0.104，贵州省物质资本、人力资本和有效劳动的产出弹性分别为0.204、0.12和0.197，我们发现两省物质资本这一变量产出弹性最大，说明固定资产投资对于经济增长仍然起着最重要的作用，甘肃省由于对教育事业的持续投资使得人力资本水平成为产出弹性仅次于物质资本存量的生产要素，而贵州省得益于快速增长的科技投资，科技水平成为具有较高产出弹性的生产要素。同时令人警惕的负面因素是甘肃省的市场化水平，其系数为-0.07387，多年来几乎发展停滞的市场化水平对甘肃经济增长产生了负面的影响。随后我们采用误差修正模型进一步处理上述回归模型以反映长期均衡在短期内对偏离的修正，得到的系数如表5。

表5 两省误差修正模型估计结果

误差修正项系数为-0.1001和-0.1174，说明对于甘肃省的回归模型，短期内出现的偏离会以0.1001的程度向长期均衡修正，而对贵州省回归模型，短期内出现的偏离会以0.1174的程度向长期均衡修正

五、结论

最后，我们计算了各要素对该省经济增长的贡献率，将各个解释变量增长率与GDP增长率的比值百分数化，可以得到他们对GDP增长率的贡献率E。用EMKT、Eei、EK、EH和EAL分别表示市场化程度、对外开放程度、固定资本存量、人力资本和有效劳动对GDP增长的贡献率，选取部分年份计算结果如下：

甘肃省人力资本对经济增长的平均年贡献率约为18.79%，略高于贵州省的12.17%。与东部较发达地区相比薄弱的经济基础、较低的人均收入和较差的市场环境造成大量人才流失，特别是许多高学历优秀人才“东南飞”，使得两省高素质人才极为匮乏，极大降低两省人力资本水平。针对这一困境，应当因地制宜地探索创新人才引进政策，放宽人才落户门槛简化落户手续，加大对留陇留黔人才税收、生活、金融等方面的支持力度，实施相应高层次人才服务政策。

表6 部分年份甘肃各解释变量对GDP增长率的贡献率

表7 部分年份贵州各解释变量对GDP增长率的贡献率

有效劳动力对甘肃经济增长年贡献率仅为16.05%，远低于贵州的109.77%，在过去20年间，甘肃人口年平均自然增长率为6.35‰，但就业人口平均年增长率仅为0.85‰，增长极其缓慢，远低于贵州省5.1‰的水平，这表明每年甘肃有大量劳动力流失，较高的人口增长率所能带来的大量劳动力并未成为本省经济增长的动力。与此同时科研经费投入不足，甘肃每年实际科技资本形成额与实际GDP的比值从1996年的6.55%下降到2016年的约1.1%，与此形成对比的是贵州省每年实际科技资本形成额与实际GDP的比值一直在2%上下浮动，其稳定的科研投入对经济增长的带动效应愈加明显。

同属居于内陆相对封闭的省份，甘肃省的地区对外开放程度系数0.2240接近固定资本产出弹性0.2573，对经济增长的贡献率为103.9%，超过贵州的71.3%，这说明甘肃省经济受进出口业务增长的拉动比较明显，应该进一步抓住“一带一路”建设的重大机遇，发挥甘肃作为“丝绸之路经济带”大通道的优势，发展“通道经济”，加快国际物流大通道建设，形成对外开放新的增长点。

贵州省的市场化程度对经济的正向作用非常显著，其系数0.1868十分接近产出弹性最高的固定资本存量0.2037，但甘肃省市场化程度系数为-0.07387，对经济增长的影响是负面的。甘肃市场化程度对经济增长的年平均贡献率为36.2%，远低于贵州的89.9%，2012—2016年甘肃省市场化程度的增长对GDP增长的贡献度几乎显著大于贵州省相应数据，仅2013年例外，这说明甘肃市场化改革在近些年来才开始渐渐产生效果，日益提高的市场化程度对本省经济增长很快就发挥了极大的拉动作用，但市场化程度仍然较低，经济资源配置仍不均衡。要提高市场化程度，让民营经济发挥更加积极的作用，显著增强本省经济的活力，应当从优化营商环境入手。在影响经济体发展的多种要素中，方便企业和营商的具体细节是最容易被忽视的，比如决定开办企业的难易度、执行合同的速度、纳税流程的复杂程度等等的法规，对这些法规做出改善实际上是没有成本的，但却能对促进增长与发展起到变革性的作用。企业的经济活动需要良好的规则，核心是建立并界定产权，减少解决冲突的成本，提高经济往来的可预测性，为合同伙伴提供制止有害行为的保护规则。营商环境的改善，体现为使得具有优良素质的企业家能够顺利创立企业，便利企业进行投资和获得更好的增长环境，使得资源流向高效企业，从而带来整个经济体生产率的提高。

2019年3月5日，李克强总理在政府工作报告中明确提出，“激发市场活力，着力优化营商环境。我国上亿市场主体，而且还在不断增加。把市场主体的活跃度保持住、提上去，是促进经济平稳增长的关键所在。”这是我国政府在不断推进“放管服”改革的基础上，对进一步深化和建设国际一流营商环境而进行最新动员。为了落实国务院相关要求，打造好发展软环境，从而释放本省经济增长活力，甘肃省优化营商环境的行动应着重于这几个方面：一是营造高效的政务环境，全面推进行政审批服务改革，规范审批服务，提高其效率，推进商事登记制度改革，实施“证照分离”，持续开展“减证便民服务”，推进“互联网+政务服务”，规范涉企中介服务；二是营造开放的投资环境，全面贯彻执行市场准入负面清单制度，鼓励民间资本参与政府和社会资本合作项目，构建公平竞争的市场环境；三是营造优质的生产经营环境，落实“减税降费”政策，降低企业用地、用水、用电、用人和物流成本，加大对企业融资和创新创业的支持力度。