新时代江苏县域经济增长动力的结构性特征

马卫东， 宋丽萍， 史修松

(1.宿迁学院 商学院， 江苏 宿迁 223800； 2.淮阴师范学院 经济与管理学院， 江苏 淮安 223300；3.淮阴工学院 苏北发展研究院， 江苏 淮安 223003)

党的十九大报告作出了中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段的重大判断，首次提出了“现代经济体系”“高质量发展”等重要概念，并提出要“提高全要素生产率”。因为在没有提高全要素生产率对经济增长贡献的情形下，即使政府能够通过一系列政策和制度的安排，通过强化资本投入而获得一定时期内经济的较快增长，但是经济增长的动力最终也会由于要素边际产出递减的约束而衰减。因此，优化要素投入在经济增长动力中的结构作用，寻求以创新和效率驱动为特征的新增长方式，已成为经济增长动力转换的主要方向。2000年以来，江苏经济保持着年均11.44%的增长速度，创造了经济发展的“江苏速度”。但江苏省委主要领导认为，“江苏若继续保持速度为先，必将掉队”。因此，在把高质量发展作为新时代主旋律的同时，江苏必须率先从高速增长迈向高质量发展的轨道，不断突出全要素生产率的引领、加快优化高质量发展的动力结构，才能巩固江苏在全国经济社会发展中的领先地位。鉴于此，本文探索江苏县域经济在2000—2018年间全要素生产率增长率分解构成和增长动力的真实特征，以期为江苏县域经济高质量发展贡献绵薄之力。

一、现有研究综述

吴先满(2008)等人测算出1991—2006年资本投入对经济增长的贡献率在40%—60%，劳动要素贡献率在0%—4%，全要素生产率贡献的贡献份额在30%—50%，并呈现出一种持续稳定状态[1]。张永军(2011)测算出2000—2008年江苏TFP年增长率为2.3%，对经济增长年均贡献为22.6%[2]。欧向军(2016)等测算出1991—2013年全要素生产率拉动经济增长4.15%，对经济增长的年均贡献为27.8%[3]。尽管研究文献比较丰富，但不同学者采用不同研究方法得到的结论差异性较大。此外，现有研究的时限主要集中在1990年至2010年前后，少有研究经济进入新常态以来江苏经济增长的动力结构特征，特别是江苏县域经济增长的动力结构特征。为此，笔者尝试在以下两方面进行进一步研究：一是对江苏54个县(市、区)的面板数据，采用随机前沿超越对数分析方法，重点研究江苏县域经济TFP增长率分解构成。二是探索不同地区经济增长的动力结构特征，以期为江苏提高县域TFP增长率、牢筑高质量发展新动能，提供新的思路。

二、分析框架与方法

(一)研究方法的设计

测算TFP增长率运用最为广泛的方法是随机前沿分析法。这种方法所设定的超越对数生产函数模型，不但放松了索洛残值方法中关于充分竞争、规模效益不变、希克斯中性三大假设，而且考虑了随机因素对产出的干扰因素，以及随机前沿生产函数的具体形式可检验性，计算得出的TFP比较客观，提高了拟合效果，具有明显的现实意义。

(二)生产函数估计与TFP分解

适用于面板数据的随机前沿模型主要有Battese和Coelli在1992年提出的时变随机前沿生产函数模型以及他们于1995年加入环境变量后的时变随机前沿生产函数模型[4-5]。1992年模型的具体形式为：

Yit=f(Xit,t；β)exp(υit-μit)=1,2,…,T

μit=μiexp(-η(t-T)～iddN+(μμσ2)

(1)

其中,Yit表示i地区t年份经济产出，X分别表示资本K和劳动力L的投入量，β为待估参数，η为技术效率时变参数；υit-μit为合成误差项(εit)，υit为随机干扰项，衡量系统非效率程度，服从标准正态分布；μit为技术损失误差项，反映了技术无效率程度，服从于零点截断半正态分布。

在估计随机前沿生产函数模型的基础上，本文参考Kumbhakar(2000)[6]关于TFP增长率计算和分解方法，其中，生产函数对时间t求导数。为简单起见，省略下标it,则有：

(2)

(3)

上述分解公式计算得到：

(4)

TEit=E[exp(-μi)|(vi-μi)]

(5)

(6)

Ej=βj+∑k≥jβjkk+βtjtj=1,2

(7)

上式中,Ej为要素产出弹性，E=∑Ej表示规模弹性。

(三)要素对经济增长贡献率的分解

以往不少学者采用TFP变化率与经济增长率的比值作为衡量TFP对经济增长的贡献率，但余泳泽(2015)等学者指出，对于中国这样经济增长率较高的国家，采用此种方法会造成较大的度量误差[7]。为此，本文采用如下生产函数的近似分解：F(Xi,t)表示t期投入要素为Xi时的产出水平，Xi,t为第i种要素在第t期的投入，i=1,2,3，…；t=1,2，…。

(8)

当时间从t变化到t+1期时，则经济增长率可以近似分解为：

(9)

设定PXi,t+1和PTFPt+1分别为要素Xi和TFP在t+1期对经济增长的贡献度，则它们的百分比形式分别如式(10)和(11)所示

(10)

(11)

(四)变量选择与处理

以2000—2018年江苏54个县(市、区)的产出、投入和要素成本为研究样本。为保持数据前后统一，以现有县域为单位，兼顾地区名称变换。2018年总产出数据、资本总额和劳动力数量等最新数据来源于2019年度各县(市、区)政府工作报告、统计局公开数据或经本人计算得到。

1.总产出数据(GDP)。数据源于万得金融数据库，部分缺失数据源自2019年江苏省统计年鉴或各县(市、区)统计局公开数据。用地区生产总值(GDP)来衡量总产出，对各县域的GDP按2000年不变价进行了平减处理，以得到真实产出。

2.资本总额数据(K)。采用固定资产形成总额进行衡量。以2000年为计量基期，以当年价格计算的固定资本形成总额以及固定资产投资价格指数，采用单豪杰(2008)提供的计算方法，年折旧率为10.6%[8]，采用永续盘存法测算各年度江苏各县(市、区)的固定资本存量。

3.劳动力数据。选用t-1年末和t年末“就业人员数”的算术平均值作为t年劳动投入量[9]。

4.环境变量。借鉴欧向军[3]和牛品一[10]等研究，选取出口总额占GDP比重(简称“出口比率”，下同)、第二产业占GDP比重(二产占比)、城市化水平、政府财政投入占GDP比重(财政投入占比)等因素作为影响生产效率的环境变量，采用两步法探索环境变量对生产效率影响进行测度。

三、实证结果及分析

(一)SFA模型的估算

本文适于采用超越对数随机生产函数(1)本文适用的生产函数具体模型的检验过程已经在另外一篇文章中完成，本文直接使用其检验结果。，但模型中是否存在环境变量对生产效率的影响？为此，本文采用一步法和两步法对模型具体形式进行进一步估计，见表1。

表1 随机前沿生产函数估计结果

在表1中，模型一的γ值为0.909，说明主要是技术非效率造成了生产函数偏离了前沿面。增加多项环境变量后，模型二的γ值降为0.428，说明了模型二所选取的环境变量已经解释了技术非效率项的53%的内容，表明这些环境变量具有较强的解释能力。此外，模型一σ2值为0.324，模型二的σ2值为0.209。σ2明显降低说明了加入环境变量之后生产过程的不确定性也明显降低，模型二比模型一拟合得更好。从测算结果来看，出口比率和城市化水平与生产效率正相关，而二产比重和财政支出比率与生产效率负相关。出口比率不断提高有利于促进本地区生产效率提升，说明了企业通过不断提高生产率参与国际竞争，市场份额和竞争优势向高效率的出口企业重新配置又激励本地区企业生产效率的整体提升[11]。城市化水平与生产效率呈高度正相关，说明城市化率较高的地区有着明显的产业技术集聚、要素重置优势和政策优势，通过有效的资源重置提升生产效率。二产占比与生产效率负相关。一个可能的解释是，第二产业结构占比过高对其他产业的资源配置具有明显的挤压效应。中低端技术的固化以及对中低端技术的依赖，阻碍了产业结构的高端化。政府财政支出的增加反而降低了生产效率，其原因可能在于地方政府财政支出结构性偏向行为以及税收优惠和补贴的竞争性行为的存在，制约了市场优胜劣汰竞争机制作用的充分发挥，从而降低了生产效率。

(二)县域生产效率空间格局聚类结果

为了进一步分析江苏各县(市、区)经济发展的效率，本文结合层次聚类分析对各县域经济发展情况进行分类。以各县域经济技术效率均值为研究对象，将54个县(市、区)的相应数据标准化，利用state 12.0软件对标准化后的数据采用最短联结层次聚类分析法，得出聚类分析树状图，如图1所示。

图1 聚类分析树状图

图1显示，54个县(市、区)生产效率大致分成3类，见表2。

表2 江苏54个县(市、区)的生产效率聚类情况一览表

表2显示，第一类地区集中在苏南，其县域经济发展效率最好，TE>0.7，经济发展水平在全省处于领先地位；第二类地区主要涵盖苏中和苏北部分县(市、区)，0.5

四、江苏县域经济增长动力的结构性特征

(一)时间特征

江苏各类地区县域经济增长动力在时间上的变化情况如图2所示：

图2 江苏各类地区2000—2018年县域经济增长动力变化图

由2图可以看出，江苏县域经济增长动力在时间上呈现出如下特征：

1.资本投入对经济增长贡献一直处于支配地位。2000年以来，资本对经济增长的平均贡献率达到67.05%—83.73%。在2000—2007年之间，资本投入对经济增长的贡献呈现出明显的波动趋势。2008年亚洲金融危机爆发后，资本引致经济增长率逐步增强，这一趋势在2011年达到顶峰，说明政府投资刺激经济增长的效果显著。2013年以来，随着经济增长逐步进入新常态，经济增长进入中高速发展阶段，资本引致经济增长率呈明显下降趋势。

2.劳动要素引致经济增长率比重小。劳动贡献率只占4.54%—5.62%，且呈低速增长态势，这主要源于劳动者素质和技能的提升。

3.TFP引致经济增长率总体上高于劳动要素引致的经济增长率。在2000—2007年之间，TFP引致经济增长率基本呈稳步上升趋势。但在2008年金融危机后，各类地区TFP对经济增长贡献显著降低，甚至是负数，这主要源自资本对经济增长的贡献挤压了TFP的作用。2013年以后，各类地区TFP贡献率逐步提高。

(二)空间特征

江苏各类地区县域经济增长动力在空间上的变化情况如表3所示。

由表3可以看出，江苏各类地区2000—2018年县域经济增长动力在空间呈现出如下特征：

1.整体特征

就TFP贡献率而言，一类地区TFP对经济增长的贡献明显高于全省平均水平，其原因主要在于一类地区集聚着更多要素、技术、人才、创新等方面优势。但是，2008—2012年，一类地区的TFP显著下降，二类地区次之，三类地区下降幅度最大。其原因主要在于，一方面，政府投资刺激经济的政策带来了县域经济快速平稳增长；另一方面，粗放式投资挤压了TFP对经济增长的贡献。2013—2018年，一类地区TFP对经济增长贡献率为36.77%，分别高出二、三类地区TFP贡献率7.04和12.77个百分点。就要素贡献率而言，一、二类地区工业技术基础和创新要素的集聚水平明显高于三类地区，呈现出不平衡态势。就资本贡献率而言，三类地区的资本贡献率明显高于一、二类地区。

表3 江苏各类地区2000—2018年县域经济增长动力结构特征(单位：%)

2.分区域特征

一类地区县域经济增长动力特征。第一，资本投入是经济增长最重要的动力，但是这一比重(63.06%)低于全省的平均水平(67.04%)；第二，劳动投入的贡献率较低，且呈现较为平稳的状态，但在第二阶段后呈现缓慢小幅下降态势；第三，TFP对经济增长的贡献虽然低于资本要素的贡献，但是明显高于劳动力的要素贡献。与全省平均水平相比，一类地区TFP对经济增长的贡献(31.27%)明显高于全省平均水平(26.04%)，但2008年以后的第二阶段比第一阶段累计下降了12.95%。不过，这一下降趋势在2013年率先反弹。

二类地区县域经济增长动力特征。第一，资本要素仍是经济增长的主要动力。其对经济增长的贡献(65.91%)接近于全省资本贡献平均水平(67.04%)，成为拉动该地区县域经济增长最大的动力；第二，劳动要素对经济增长的贡献仍较低(6.89%)，拉动经济增长的能力较弱；第三，TFP对经济增长贡献(27.20%)略高于同期全省平均水平(26.04%)，但在2008年以后呈现断崖式下降，累计下降了9.32%。2014年以后得到一定的缓解。三类地区县域经济增长动力特征。第一，资本要素对经济增长的贡献(73.38%)明显高于全省平均水平(67.04%)，成为经济增长的主要动力；第二，劳动要素对经济增长的贡献仍较低(8.60%)，但整体上在第二、三阶段高于全省平均水平；第三，TFP对经济增长贡献(19.03%)明显低于全省平均水平，在2008年金融危机后呈现断崖式下降并出现负增长，第二阶段比第一阶段累计下降14.42%，这种下降趋势直到2013年才得到明显缓解。

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

1.用两步法探索随机前沿的模型参数，发现增加出口比率、二产占比、城市化水平、财政投入占比、出口比重等生产效率的影响变量后，模型整体解释力有明显提升。适度扩大出口比重和城市化比率对生产效率提升具有明显促进作用，而二产占比和财政支出占比与生产效率提升呈负相关关系。

2.采用聚类分析法避免了基于传统区位划分而导致的生产效率个性化特征测算上的偏差。江苏省县域经济生产效率被分为三种类型：一类地区涵盖苏南12个县(市、区)，生产效率最高，变化趋势比较平稳；二类地区包括了苏中苏北21个县(市、区)，生产效率接近全省平均水平；三类地区由苏北大部分21个县(市、区)组成，生产效率较低，总体呈下降趋势，2012年前效率下降明显，后期呈小幅增长趋势。

3.江苏县域经济增长动力结构中资本要素贡献最大，其次为TFP的贡献，劳动要素贡献最低。这种经济增长动力的结构性特征表明江苏县域经济增长仍是一种资本投入型增长方式，资本投入对经济增长的驱动作用处于主导地位，短时间内难以根本性地改变。特别是2008年金融危机以后，政府利用不断增长的财政能力直接参与了大量的县域基础设施建设和实施了重点产业资金扶持等项目，使得投资在推动县域经济增长中的贡献更加显著。资本贡献的显著地位进一步挤压了创新要素在经济增长中的拉动作用。如果没能塑造出江苏在体制改革引领性优势、在建设与高质量发展相适应的创新生态体系，那么推动江苏县域高质量发展走在全国前列就会失去强有力的体制支撑和高质量发展新动能，也就难以实现增长动力由“要素投入驱动型增长”向“全要素生产率引领经济增长”的切换。

(二)政策建议

在江苏县域经济增长方式没有根本转变的当下，要素投入不断增加迫使规模效率在较低水平上缓慢变化，规模效率的低水平、技术效率的动荡变化又阻碍了全要素生产率的平稳提升，原先希望大力提高全要素生产率实现创新驱动经济转型发展又遭遇新的阻力。因此，未来江苏县域经济全要素生产率要实现良性平稳增长，那么强化江苏科技资源丰富的基础优势，推进更具引领性的原始创新和重大科技创新的产业化，把握全省三类地区创新要素地理空间非均质分布适度向优能县域集群集聚，强化全省产业体系布局的协同效率，控制中低端替代性产业要素投入量，建设与高质量发展相适应的创新生态体系，就成为未来提高江苏全要素生产率、转换经济增长动能的主要方向。