供给侧改革背景下中国经济增长的影响因素分析

李定洁

[摘要]经济增长始终是社会乃至全人类关注的重点问题。改革开放后，我国经济增长呈现快速增长的趋势，而在中国供给侧结构性改革的大背景下，实现经济的稳定增长仍至关重要。本文基于1978-2017年中国的宏观数据，采用贝叶斯模型平均（BMA）方法实证考察了长期影响我国经济增长的诸多要素的稳健性和有效性进行了识别和检验。实证结果表明：INDST、CON、TRADE、RD以及GPOP这5个解释变量与经济增长的影响关系最为密切，同时也表明了工业化推进速度、消费能力、对外开放程度、研发创新能力以及人力资本等要素对中国经济增长具有长期、持续和稳健的影响，且对我国经济增长的解释能力最强。

[关键词]供给侧改革;经济增长;影响因素分析;贝叶斯模型平均法

一、引言

随着我国步入经济新常态，在经济新常态以及供给侧改革的背景下，我国经济增长速度将由高速转为中高速，经济增长动力将由要素驱动向创新驱动转变。而我国经济运行面临的突出矛盾和问题，虽然有周期性、总量性等因素，但根源是重大结构性失衡，导致经济循环不畅，必须从供给侧、结构性改革上想办法，努力实现供求关系新的动态均衡。有诸多因素影响中国的经济增长，它们以不同的方式和程度影响着中国經济。我们需要对这些影响中国经济增长的因素进行量化分析，以便为决策者进行宏观经济决策提供支持。因此，本文将针对供给侧改革背景下我国经济增长的影响因素展开研究。

国内外有大量的实证研究文献，基于不用的经济增长理论研究了收入水平、投资增长率、人力资本、受教育程度等解释变量与经济增长之间的相关关系。而这些经典研究文献都架设了解释变量与经济增长之间有如下式（1）的线性相关关系：

在上式中y代表经济增长率，xi表示解释变量。所以，本文基于（1）式，以我国在1978-2017年宏观数据为样本，基于贝叶斯模型平均法（BMA）来对影响我国经济增长的重要因素进行实证分析。

本文的结构安排如下;第1部分为引言，简单梳理在供给侧改革背景下中国经济增长现状，以及简单介绍了经济增长的线性关系;第2部分主要介绍本文所采用的贝叶斯模型平均方法（BMA）的基本原理以及其估算程序;第3部分主要介绍指标选取与数据处理，以及进行实证分析，并估算结果进行具体分析：最后第4部分，总结全文并对我国经济增长提出相关建议。

三、数据、变量选取及实证分析

（1）变量选取

在解释变量的选择方面，需要遵循以下两个原则：一，所选择的解释变量的数据具有良好的获得性;二，所选择的解释变量是近年来我国经济增长实证分析领域经常出现的因素，并且是被认为能够促进经济增长的解释变量。在上述原则的约束下，本文选择了如表1的7个解释变量，其涵盖了工业化程度、国民受教育程度、对外开放水平、市场化程度等各个方面。

同时，本文基于贝叶斯模型平均法的思想及相关参考文献，采用了如下模型：

（5）式中，y表示经济增长，用国内生产总值来表示;等式右边的解释变量描述如下表：

（2）数据描述

（3）本文选取的数据均来源于中国经济信息网统计数据库，参考《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国财政统计年鉴》、《中国教育统计年鉴》。另外将基期设置为2000年，在此基础上计算以上各变量。

（3）实证分析

此次实证检验一共选取7个解释变量，因此将得到27个回归结果。此次实证分析使用stata SE软件中的BMA程序包，模型先验分布为均匀分布，这就意味着每个解释变量属于模型的先验概率为0.5。以下的实证分析结果就是利用贝叶斯模型平均法得到的，表4.1给出了利用BMA方法来分析我国经济增长影响因素。

根据Raftery、Fernadez、Ley和Steel、Sala-i-Martin等人的研究，解释变量后验包含概率大于20%即可被视为有效解释变量，大于50%即可被视为强有效解释变量，后验包含概率大于90%则可被视为最有效解释变量，而低于10%意味着无效。则从表4.1可以看出，我们选取的7个变量，其中后验包含概率（PIP）大于20%的有5个，分别为INDST、CON、TRADE、RD以及GPOP，这5个解释变量分别代表了工业化推进速度、消费能力、对外开放程度、研发创新能力以及人力资本，其中代表消费能力的CON的后验包含概率（PIP）达57%，说明居民的社会消费能有效刺激经济增长。CPOP以及FDI的后验包含概率（PIP）为17%，但高于10%，这说明这剩下2个解释变量对经济增长的解释能力相对前5个变量要弱一些，但也有一定的有效性。

四、总结及相关建议

本文使用了贝叶斯模型平均方法（BMA），从模型不确定性的角度，对影响我国经济增长的诸多主要因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。其估计结果表明：在事先选择的7个解释变量中，后验包含概率（PIP）大于20%的有5个，分别为INDST、CON、TRADE、RD以及GPOP，这意味着上述5个解释变量与经济增长的影响关系最为密切，这同时也表明了工业化推进速度、消费能力、对外开放程度、研发创新能力以及人力资本等要素对中国经济增长具有长期、持续和稳健的影响，且对我国经济增长的解释能力最强：其次，代表高等受教育程度以及外商直接投资的2个解释变量CPOP、FDI的解释能力弱于前5个解释变量。上述实证研究结论对中国当前后危机时代的经济发展具有极为重要的政策启示。

（1）转变居民消费观念，拉动消费促进经济增长

转变居民消费观念，国家应逐步建立完善的保障机制，为居民的失业、生病、养老等各种需要大量资金的事项提供强有力的保障，让居民更安心地将储蓄用于消费，通过消费的提升，极大地促进国家经济的发展，形成一个良性的经济循环。

同时，优化市场流通环境，不断强化消费信用体系建设，加快建设覆盖线上线下的重要产品追溯体系。严厉打击线上线下销售侵权假冒商品、发布虚假广告等违法行为，使居民消费安心化，并逐步从基本消费转向个性化、多样化的高品质消费，实现消费的转型升级。

（2）深化对外开放，促进外贸产业结构优化升级

对外开放是中国的一项基本国策，也是强国之路，是中国特色社会主义事业不断发展的强大动力。要大幅度放宽市场准入，扩大服务业特别是金融业对外开放，创造更有吸引力的投资环境，在逆全球化抬头、全球经济复苏进程面临变数的背景下，坚持走我国提出的共建“一带一路”倡议，“建设‘一带一路’创新之路”。

（3）坚持创新兴国，构建创新型社会

国家应继续大力推动科技、教育的发展，教育、科技、经济这三大领域是社会发展的主体、核心和动力。第四次工业革命是两个多世纪以来，技术领域最深刻的转型，在前所未有的信息技术、生物技术、神经和认知等技术研发的推动下，社会结构、产业结构和商业模式正在发生巨大改变。

一方面，利用新技术、新成果打造“新社会”。技术创新突破是创新型社会发展的基石，而计算力则是创新型社会发展的生产力，也是数字经济的先行指数。技术变革为创新型社会的构建创造了新业态、新产业模式和新经济增长点，云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术的快速融合驱动形成新型智慧城市。另一方面，要加大科技研发工作的投入，努力提高科技工作者的相关待遇，进一步制定和完善各项激励政策措施。