消费升级、收入分配与产业全要素生产率提升——基于省级动态面板数据

□ 马广程 许 坚

(南京师范大学 商学院, 江苏 南京 210046)

一、引 言

改革开放40年以来,中国产业粗犷式发展的空间正逐渐缩小,亟待向高质量的新模式转变。实现经济增长方式的转变,实质上就是产业提高全要素生产率、实现产业转型升级。为此，“十三五”规划纲要里提出“优化现代产业体系”,加快建设制造强国战略。那么如何提高全要素生产率、实现产业升级呢?市场经济的特点是以需定产,所以消费升级将会提高全要素生产率、带动产业升级。2015—2019年间,消费已连续5年成为经济增长的第一动力,2018年消费对经济增长贡献为76.2%(1)国家统计局数据: http:∥data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01。。“十九大”报告第一次在中央文件中将“促进完善消费的体制机制”加入到中国社会主义市场经济体制建设。可见,消费升级与产业升级已经上升为国家经济政策的重要关注点。

现有文献对产业升级的研究多集中在升级路径和影响因素的研究。针对产业升级路径的研究,国内外学者存在两种不同的观点:一种观点认为后发国家之所以能够实现经济迅速增长,是因为遵循比较优势的产业政策[1];另一种观点则认为后发国家应该遵循非均衡发展的战略,适度偏离比较优势的升级路径,积极发展新兴产业[2]。无论是哪一种观点,产业升级的路径都要依赖一定的比较优势。新经济地理学认为,实现消费升级后消费者的多样性需求上升,多样性偏好越强,产业规模收益递增程度越大[3]。因此,在理论上,消费升级形成的本地市场效应也是产业升级依赖的一种“新比较优势”路径。对中国产业变动因素的研究,有如下几个方面:改革开放后,民营企业的发展对产业结构调整升级产生了较大影响[4，5];中国的投资状况,消费水平变化使得产业结构出现变动[6];恩格尔效应和投资效应是三次产业就业比重变化的重要因素[7];互联网技术的发展激发出大量新兴产业,互联网技术应用成为影响产业结构变动的又一因素[8]。从上述文献可以发现,消费既是产业升级所有遵循的路径之一,又是影响产业升级的因素之一。

关于消费升级与产业升级之间的研究,石奇等[9]在分析消费升级的特征基础上,发现消费升级可以解释29.4%的产业变化。袁小慧等[10]发现,享受型消费模式升级显著推动了中国产业转型。其次,在消费升级促进产业升级的操作取向上,潘锡泉[11]提出,产业升级应顺势而为,推进高端消费领域升级,挖掘产业升级新动力。显然,消费升级对产业升级起到了关键作用。

根据宏观经济理论,收入是消费的决定因素。从收入分配视角来讨论消费的研究主要源于凯恩斯提出的“边际消费倾向递减”规律[12]。Blinder[13]首次利用遗赠储蓄模型研究收入分配对总消费的影响,发现国民平均消费倾向会随着收入的不同而不同,收入分配会对总消费产生影响。国内学者在Blinder的基础上对中国问题进行讨论,研究发现缩小收入差距可以显著提高总消费水平,并且影响存在异质性[14-15]。显然,收入分配在促进消费升级的过程中起到了关键作用。然而,收入分配达到何种程度才能更好地促进产业全要素生产率提升呢?对于这个问题,在以往研究中仍缺乏论证。

基于以上事实,本文利用1997—2017年各省的收入分组数据、产出和要素投入数据,试图从收入分配角度,深入考察消费升级对产业全要素生产率提升的影响因素,以期提出具有较强现实意义的政策建议。

二、研究设计

(一)模型设定

考虑到消费升级与TFP之间相互影响,变量之间可能存在内生性,影响结果的稳健性。为此,需选取一个与消费升级相关的变量,而又与TFP相独立的工具变量。一方面,考虑到TFP提升可能存在一定的路径依赖,过程具有滞后性。另一方面,由于广义矩估计(GMM)不要求变量和随机干扰项分布信息,可以有效解决内生性问题的优点,由此构建如下模型:

lnTFPit=α0+β0lnTFPit-1+βln(Conit)+

∑γitln(zit)+μit+λit+εit

(1)

其中,i表示各省份,下标t表示年份。lnTFPit表示各省份的工业和服务业全要素生产率对数形式,反映各省产业升级程度;lnTFPit-1表示产业升级的一阶滞后项;ln(conit)是核心解释变量,表示各省消费升级程度,用各省人均居民可支配收入的对数表示;ln(zit)表示一系列控制变量,将在下文进行介绍。μit为地区固定效应,λit为时间效应,εit为随机扰动项。

由于收入分配的变化会改变消费升级对TFP的影响。当收入分配不平等程度小于门槛水平时,收入分配趋于平等,消费升级将促进TFP提升;当收入分配大于门槛水平时,收入分配趋于不平等,消费升级对TFP的促进作用将会被阻碍。于是构建门槛面板模型考察这种非线性转换关系,模型设定为:

lnTFPit=α0+β1ln(Conit)·I(Giniit≤η*)+

β2ln(Conit)·I(Giniit>η*)+

∑γitln(zit)+μit+λit+εit

(2)

上述模型假定为单门槛模型,Giniit表示各省基尼系数对数形式,η*表示门槛值。

(二)数据来源与控制变量解释

研究选取的样本为1997—2017年中国30个省份(除西藏,港澳台外)的统计年鉴数据。由于部分省份未公布数据,本文利用各省统计年鉴中公布的工业总产值增速和2016年工业总产值进行计算,对于依然缺失的数据,采用邻近线性插补进行处理。

1.产业全要素生产率。设定生产函数形式为规模报酬不变的柯布—道格拉斯生产函数:

(3)

通过对上式取对数,可得如下线性形式:yit=αKit+(1-α)lit+δit。其中,yit、kit和lit分别表示Yit、Kit和Lit的对数形式,式中随机扰动项δ?it包含了各省TFP的对数形式消息,对上式进行估计得到TFP。产出(Yit)用各省产业总产值表示,利用价格指数进行平减。资本投入(Kit)用各省的固定资本存量表示。劳动力投入(Kit)用各省的年末工业平均从业人员表示。

2.消费升级程度利用各省人均可支配收入表示。

3.收入分配程度。本文利用基尼系数来衡量各地区的收入分配程度。

4.其他变量。产业TFP除了受消费升级的影响外,还受其他因素的影响。本文在模型中加入政府支出规模(Gov)、贸易开放程度(Trade)、外资依存程度(Fdi)、金融发展水平(Fin)、市场化程度(Market)。政府支出规模用各省政府财政支出占各省GDP的比值衡量;贸易开放程度用各地区进出口总额占各省GDP的比值衡量;外资依存程度用各省实际利用外商直接投资占各省GDP的比值衡量;金融发展水平用国有部门的贷款比值衡量;市场化程度用王小鲁等(2018)编制的中国各地区市场化指数衡量[16]。

三、实证结果分析

(一)动态面板估计结果

为了保证系统GMM估计的可靠性,利用滞后一期的被解释变量构建动态混合模型(POLS)和动态固定效应模型(FE)进行估计。若TFPt-1的系统GMM估计系数介于POLS和FE估计系数之间,则表明动态面板模型估计偏差较小。POLS、FE和GMM的估计系数见表1。工业TFP的POLS系数为0.660,FE系数为0.557,而GMM系数为0.599;服务业的POLS系数为0.221,FE系数为0.098,而GMM系数为0.118,这表明GMM估计结果并未因工具变量的选择而出现明显偏差。为了确保GMM估计结果一致有效,进行Arellano-Bond检验和Sargan检验。第(3)和(6)列AR(1)检验P值均在0.01以下,说明存在一阶自相关;AR(2)检验P值均大于0.1,接受残差不存在二阶自相关的原假设;Sargan检验P值均大于0.1,接受所有工具变量都有效的原假设。以上模型通过了Arellano-Bond和Sargan检验,因此估计结果是一致有效的,即消费升级对产业TFP提升效应显著且稳健。

表1 动态面板估计结果

注:* 、**、*** 分别代表满足10%、5%、1%的显著性水平;括号内为稳健标准误;AR(1)、AR(2)和Sargan检验分别为检验的P值。

表1第(3)和(6)列可以看出,人均可支配收入系数显著为正,这说明消费升级的确可以促进产业TFP提升。虽然工业TFP提升是产业转型升级的重要组成部分,但产业升级最终体现应该是第三产业在经济中发挥的作用。原因是第三产业提供的产品需求收入弹性更高,而服务业较低的生产率可以利用工业升级后转移过来的劳动力,保障就业水平的同时提高人力资本水平。从表中可以看出消费升级对第三产业TFP的推动作用也显著,但相较于工业而言,较为有限,可见消费升级对不同产业TFP的影响不同。

表1的控制变量估计结果显示,政府支出规模对工业TFP的影响显著为正,说明当期政府支出促进了产业升级。原因是政府支出能够改善当地基础设施建设与营商环境,从而增强当地的吸引力,由此将有利于产业升级的实现。而对第三产业的影响却显著为负,原因是政府通过税收补贴、劳动力限制等手段干预经济时,扭曲市场机制,使第三产业无法充分利用市场机制进行要素配置,政府对低效企业的支持,一定程度上挤占了第三产业本应该获得的资源,阻碍第三产业TFP提升。贸易开放程度对产业TFP的影响均显著为正,说明中国进出口贸易会促进产业升级。原因是国内产业通过国际贸易中的技术外溢、产业前后关联效应、人力资本积累水平来促进本国产业TFP提升。外商直接投资对工业TFP影响显著为正,说明外资进入可以有效地促进工业TFP。原因是外资有助于弥补本国资本积累不足问题,并与其他生产要素形成较合理的资源配置模式,促进产业升级。而对第三产业的影响显著为负,原因是我国第三产业对外开放程度不高,外资只能进入以工业为主的生产体系,如医疗、交通、邮电、金融等服务行业并未对外开放,由此造成外资在改善工业资源配置模式的同时加剧了第三产业的资源错配程度,导致第三产业以劳动密集型服务业为主,生产效率较低。以国有企业贷款比值来衡量的金融发展水平对产业的影响均显著为负,说明政府主导下的金融体系将信贷流向低效的国企,这不利于资本要素在生产部门间的优化配置,无法使资源流向效率较高的私营企业,进而阻碍产业升级。市场化程度对产业的影响均显著为正,表明随着市场化程度的提高,将促进产业升级。原因是市场化程度提高将有助于价格机制和竞争机制发挥作用,而这两种机制是消费升级作用于产业升级的两种主要传导机制。

(二)门槛估计结果

首先,确定不同收入分组的门槛个数,以确定门槛模型的形式。本文依次对式(2)进行不存在门槛、单门槛、双门槛的检验,得到F统计量和相应的P值,对于单门槛检验,所有收入分组的单门槛F值大多数在5%水平上显著。结果见表2。

表2 收入分配门槛效应显著检验结果

表3分别给出了收入分配的门槛效应模型估计结果。从估计结果看,在不同收入分配水平下消费升级对TFP提升的影响均存在非线性特征,不同产业的收入分配不平等情况的影响也存在差异。在工业中,当基尼系数的对数值小于-1.487时,消费升级系数为0.984;当大于-1.487时,消费升级系数为0.955,且两个阶段均在1%显著水平下显著。这说明当基尼系数小于0.226时(0.226的对数值约等于-1.487),消费升级对工业TFP的促进作用高于基尼系数在0.226以上时,消费升级对TFP的促进作用,收入分配差距缩小,消费升级对工业TFP的促进作用更为明显。在服务业中,当基尼系数的对数值小于-1.203时,消费升级的系数为0.154;当大于-1.203时,消费升级的系数为0.123,且两个阶段均在1%显著水平下显著。这说明当基尼系数小于0.3时(0.3的对数值约等于-1.203)消费升级对服务业TFP的促进作用高于基尼系数在0.3以上时消费升级对TFP的促进作用,收入分配差距缩小,消费升级对TFP的促进作用更为明显。在收入分配影响下消费升级对TFP的促进作用仍然是工业大于服务业。

表3 收入分配的单门槛模型估计结果

注:*、**、*** 分别代表满足10%、5%、1%的显著性水平;括号内为稳健标准误。

四、结论和政策建议

本文利用1997—2017年省级面板数据,测算各省的基尼系数、消费升级和产业TFP,从收入分配角度对消费升级对产业TFP影响因素进行了实证检验,得出以下结论:一是消费升级对产业TFP存在显著的促进作用。二是消费升级对不同产业的影响也不尽相同。三是收入分配和产业升级与消费升级之间存在明显的非线性关系,收入分配差距缩小有助于产业TFP提升。

收入分配在消费升级对产业TFP的影响中起到门槛效应,加之收入分配问题也是当前国内面临的一个重要的社会矛盾点。因此,提出以下政策建议:在需求角度上,政府应保障人民收入水平的增长,收入水平的提升是消费升级促进产业升级的根本途径。此外,人口老龄化的加剧,势必会增加消费者的边际储蓄倾向,这不利于消费水平提升。为此,应不断完善社会保障体系,将灵活就业群体、贫困群体纳入到保障范围。目前国内仍有大量低收入人口,政府应着力确保在2020年实现全面小康社会的奋斗目标,扩大中等收入左右群体的规模。供给角度上,针对不同产业,政府应鼓励企业以市场需求为导向,简化进出口手续、实施负面清单制度,为企业进行进出口贸易减费降负,从而推动产业提高生产率。此外,政府对市场的干预应仅限于为企业提供较好的软硬件设施与营商环境,主导金融体系将信贷流向小微企业,促进资本要素流向生产率较高的企业,以及提高市场化程度,以发挥价格机制与竞争机制在经济运行中的作用。□