影子经济如何影响全要素生产率——基于高质量发展视角的分析

邝劲松，石校菲，卢丹丹，黄小丝

（1.湖南工商大学 湖南省数字经济与高质量发展重点实验室，湖南 长沙 410205；2.交通银行湖北省分行 营业部，湖北 武汉 430021；3.中央民族大学 法学院，北京 100071）

一、引言及文献综述

中国经济在过去40 余年呈现出持续的中高速增长态势，创造了世界罕见的经济快速发展奇迹，但经济发展质量不尽如人意。2010 年起，中国经济的增长趋势发生了重大变化，GDP 增速从10.4%降至2018 年的6.6%，该现象背后折射出经济发展质量的核心指标——全要素生产率增长率持续下滑。与欧美发达国家相比，中国全要素生产率水平较低，2014 年的水平仅相当于美国的43%、德国的46%、英国与日本的60%、韩国的68%①数据来源：Feenstra et.al.所作The Next Generation of the Penn World Table 文中测算。。此外，按照李元旭等（2019）［1］的估计，1978—2015 年期间，中国全要素生产率对经济增长的贡献率仅为22.03%，不及资本贡献率的三分之二。为此，党的十九大报告正式提出，新时代中国经济已由高速增长转向高质量发展阶段，需推动质量变革、效率变革和动力变革，全面提升全要素生产率。推动高质量发展已刻不容缓，这是应对当前复杂局面和内外部不确定风险的重要抓手（田国强，2019［2］）。在此背景下，探索影响经济高质量发展的主要因素，成为一个亟需推进的理论问题和现实问题。这些问题的答案，不仅可为当前中国经济摆脱粗放式发展痼疾提供思路，且有助于推动中国经济增长模式从根本上转向全要素生产率支撑模式（蔡昉，2013［3］）。

围绕经济高质量发展影响因素的研究日渐升温，包括环境规制（王群勇等，2018［4］）、金融包容性与资本效率（徐盈之 等，2019［5］）、雾霾污染与政府治理（陈诗一 等，2018［6］）、对外开放（江三良 等，2018［7］）、技术创新（李元旭 等，2019［1］）、人力资本（高淑桂，2018［8］）、产业结构（涂正革，2019［9］）、城市化（彭宇文 等，2017［10］）等因素，都对经济发展质量具有较为显著的影响作用。然而，上述研究基本上都建立在官方经济视域下对经济高质量发展的讨论，鲜有文献考虑到存在影子经济作用的情景。影子经济主要是指游离在现行国民经济核算体系之外的经济生产活动，涵盖地下经济、非法经济和非正规经济等形式（李金昌 等，2005［11］）。据王小鲁（2007）［12］预测，2007 年中国仅城镇居民的影子经济收入已相当于4.8 万亿元，占当年GDP 的10%，而王永兴（2018）［13］对2007—2016 年间的数据进行测算发现全国影子经济绝对规模介于2 万亿到7 万亿元人民币之间。如此规模的影子经济，必然会对官方经济形成直接或者间接作用，进而传导到经济社会发展的各个方面，影响中国经济发展质量。

国外学者较早意识到，影子经济与官方经济之间存在复杂的作用机制。首先，影子经济通过偷逃税收、压低成本和争夺生产要素等方式与官方经济展开竞争，以逃税和低价格扰乱正常市场秩序（Dell’Anno，2007［14］）；其次，影子经济表现出天然的隐蔽性和非正规性等特征，政府监管极其困难，容易导致经济统计信息失真，误导经济主体决策的方向，影响决策的准确性，这也是政策失灵的一个重要原因；最后，影子经济对官方经济也具有一定的积极作用。影子经济可以通过促进非正规就业、提升商贸流通效率以及提高居民收入等方面正向推动官方经济的发展。影子经济的存在，可以增加由于工会势力、最低工资制度以及个人所得税等因素导致的失业群体的福利与机会（Smith，2002［15］）。Schneider et al.（2000）［16］认为，影子经济中三分之二的收入会消费在官方经济体中，从而促进官方经济增长和改善资源配置效率。

在影子经济影响经济发展的研究方面，国内学者也积累了不少成果，特别是有关影子经济影响环境污染、收入不平等、产业生产率以及绿色创新等方面的研究颇具启示意义。余长林等（2015）［17］认为影子经济对中国环境污染具有显著的负面作用，且环境规制强度越高时影子经济对环境污染的负面作用越强。黄寿峰（2016）［18］认为，影子经济与收入不平等之间呈现显著的双向促进作用。影子经济带来税收流失，弱化政府使用社会保障手段进行再分配调节的力量，促使收入不平等程度提高，收入不平等程度的提高反过来又会导致影子经济规模的进一步扩大；杨灿明等（2010）［19］以改进后的货币需求方法计算1978—2008 年的全国影子经济规模，发现样本期间影子经济规模的扩大显著促进了收入差距扩大，进而提高居民收入不平等程度。这些研究表明，影子经济通过偷逃税收和躲避监管等方式对技术创新水平、环境质量和收入公平等方面产生作用，进而可能促使资源配置效率发生变化，影响全要素生产率或者经济发展质量水平的涨落。戚磊（2013）［20］选取产业关联生产率视角发现，影子经济通过水平效应和上下游垂直关联效应负面作用于正规经济的劳动生产率；邝嫦娥等（2019）［21］选择2000—2018 年的中国省际面板数据，采用多指标多原因模型（MIMIC）测算影子经济规模，发现影子经济对绿色创新效率的影响呈现双重效应——促进作用与抑制作用皆有，样本期间，两者存在显著的倒U 型非线性关系。但聚焦影子经济直接研究其对以全要素生产率为表征指标的经济高质量发展效应的文献，还较为鲜见。

本文在考虑存在影子经济的前提下，探索影子经济影响全要素生产率的内在机理，然后在此基础上以中国2000—2018 年的省际面板数据加以实证检验。与现有研究相较，本文主要有以下几点边际贡献：一是将影子经济作为影响全要素生产率的重要因素，探究可能存在的非线性关系；二是分别运用MIMIC 方法和DEA-Malmquist 模型计算影子经济规模与全要素生产率，选取2000—2018 年中国省际数据实证检验了影子经济规模对中国经济高质量发展的效应。余文部分安排如下：第二部分是变量选取和模型设计，以MIMIC 方法和DEA-Malmquist 模型分别测算影子经济指数与全要素生产率指数；第三部分是实证分析；第四部分是结论和政策建议。

二、变量选取与模型设定

（一）模型设定

作为检验非线性关系的重要计量方法，面板门槛回归模型具有一般线性回归模型所不具有的特点，它可以通过选择适当门槛变量以识别不同样本区间核心解释变量对被解释变量的不同影响效应。参考Hansen（1999）［22］提出的门槛回归模型，选择经济发展水平作为门槛变量，在不确定门槛个数的前提下，构建影子经济影响全要素生产率的“多门槛效应”模型，模型具体表达式如下所示：

其中tfpit为被解释变量全要素生产率，heit为解释变量影子经济，gdpit为门槛变量，Xit为控制变量，I（·）为示性函数，γ 表示本文所选取的门槛变量的门槛值，εit为随机干扰项，η、β、λ 为参数向量。

（二）变量选取与数据来源

1. 被解释变量。以全要素生产率（tfp）为被解释变量。全要素生产率作为能够综合反映发展效率和发展质量的经济指标，得到国内外较为广泛的认可。参考向国成等（2018）［23］和李元旭等（2019）［1］的研究，本文选取基于DEA-Malmquist 指数测算模型计算得到的全要素生产率变化率连乘指数，用以衡量全要素生产率。在所选样本时间段2000—2018 年中，产出数据为省区市以2000年为基期的实际GDP（万亿元）。投入的资本存量数据按照张军等（2004）［24］的方法进行计算。其中，基期2000 年的资本存量以当年固定资本形成额除以10%得到，2001—2018 年的资本存量按照永续盘存法计算，折旧率取9.6%，单位为亿元。投入的劳动力数据为各省区市年末就业人数（万人）。测算工具选择DEA2.1 程序。

从时间趋势看，自2001 年以来，全要素生产率经历了三个变化较为显著的阶段（参考图1）。第一个阶段（2001—2008 年），全要素生产率处于改进状态。2001 年中国加入世界贸易组织，国外资金和技术迅速进入中国改革开放的前沿阵地，然后逐渐波及内陆省份，对中国经济的快速发展起到了推动作用，全要素生产率增长率由7.9%下降至3.3%，但远低于同期GDP 增长率10%。第二个阶段（2009—2014 年），全要素生产率大幅下滑，增长率由正转负。由于2008 年全球金融危机的波及，中国全要素生产率增长率一路滑落，从2008 年的1.6%降至2014 年的-1.9%，与同期GDP 增长率呈反方向变动。这也从侧面验证，2008 年中国决定实施的“四万亿计划”尽管有助于保持中国经济增长的可持续性与稳定性，但对中国经济发展质量的提升作用甚微。第三个阶段（2015—2018年），全要素生产率逐渐回升。随着中国“三去一降一补”（即去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板）政策和措施的逐步实施，全要素生产率增长率的降幅在2015 年及2016 年逐渐收窄，并于2017年开始转为正数。总的来说，全要素生产率的发展趋势表明，中国经济发展质量增长趋势并未与经济增长速度协同并进，而是呈现L 型走势，经济发展质量提升之路十分艰难。

图1 tfp 增长率与GDP 增长率趋势

2. 解释变量。以影子经济（he）为核心解释变量。影子经济作为现代社会的经济现象，其规模估算方法一直是学者们关注的热点。目前较为成熟的方法主要有基于个人信息和企业收入申报的直接估算法（如微观收入消费差异法、官方统计和实际劳动力差异法等），以及基于官方经济统计资料痕迹的间接估算法（如微观收入消费差异法、官方统计和实际劳动力差异法、货币需求法及结构方程模型法等）。鉴于数据来源可得性和结果可信度，结合国别的实际情况，中国学者们普遍采用结构方程模型中的多指标多原因模型（MIMIC）进行测算（杨灿明等，2010［19］）。参考这些学者的做法，本文选取政府管制、税收负担、居民收入等三个原因变量和失业率、自我就业率、公共服务等三个观察变量，结合李金昌等（2005）［11］和Tedds et al.（2007）［25］分别提出的影子经济规模指数换算方法，选取经济增长率和劳动参与率作为指标变量，运用Amos23.0 软件估计结构方程系数，测算得到中国30 个省区市影子经济指数（见图2，不含香港、澳门、台湾和西藏）。从图2 中可以看出，2000 年至2013 年，中国影子经济指数呈波动发展趋势，2014 年以后表现为快速上升态势，年均增长率为1.78%。其中，东部地区影子经济指数年均增长率最高，达2.41%，中部地区次之，年均增长率为1.53%，西部地区最低，年均增长率为1.36%。

图2 影子经济指数增长趋势

3. 门槛变量。选取经济发展水平（gdp）作为门槛变量。经济发展水平（gdp）：在不同的经济发展阶段，人们对全要素生产率的偏好会存在差异，一般而言，经济发展水平越高，人们对全要素生产率的要求也越高。这也是经济增长阶段转向经济高质量发展阶段的题中之义。经济发展水平以人均GDP 进行测度，以2000 年为基期计算各地区各年度的实际GDP，再除以相应地区及年份的总人口数求得人均GDP。

4. 控制变量。将环境规制、研发投入、对外开放、人力资源和产业结构作为全要素生产率的控制变量。环境规制（er）：环境规制对经济发展质量具有门槛效应（王群勇等，2018［4］），在存在影子经济的经济体中，环境规制对全要素生产率提升可能具有双重效应，选择三废综合利用产品产值除以总人口数作为其替代指标。研发投入（rd）：有学者发现，研发投入强度对经济高质量发展具有较为显著的正效应，通过促进分工深化和技术进步，研发投入有利于推动全要素生产率提高（向国成等，2018［23］），选择各省区市研发经费内部支出占GDP 的比重来衡量。对外开放（open）：对外开放程度较高的省区市，容易获得更大的市场范围与更前沿的创新技术，有利于提高全要素生产率和改善经济发展质量，选择外商投资额与工业总产值的比值来衡量。人力资源（hum）：较高的人力资源水平主要来自受教育的程度，有利于促进全要素生产率水平提升，因此选用普通高等学校毕业生人数来衡量。产业结构（ind）：产业结构的优化升级能有效促进生产效率，进而提升全要素生产率，特别是技术落后产业转向新兴高技术产业，有利于提高产业发展质量，选择第二产业产值占GDP 比重来衡量。

鉴于数据的可得性及完整性，本文采用的样本数据集为2000—2018 年中国30 个省区市的面板数据（不含港澳台，西藏指标缺失较多，故亦不纳入考量），所有原始数据均来自历年的中国国家统计局网站发布的统计数据、《中国统计年鉴》、各省区市统计年鉴以及《中国税务统计年鉴》、中国财政统计年鉴、《中国人口与就业统计年鉴》等。各变量的描述性统计见表1。

表1 变量描述性统计

三、实证分析

（一）门槛个数及门槛值的确定

运用stata15 软件的门槛回归函数，以影子经济自身和上述选择的4 个门槛变量，分别检验门槛的存在性及门槛个数。参考面板门槛回归的一般原则，采取Bootstrap 自抽样方法，抽样次数为500 次，得到不同门槛变量时门槛个数的检验结果如表2 所示。

表2 门槛效应检验结果

由表2 给出的结果可知，自抽样500 次，选择不同门槛变量时门槛的存在性及门槛数量结果如下：1.以影子经济自身作为门槛变量时，无门槛；2.以经济发展水平作为门槛变量时，存在双重门槛，第一个门槛在1%的显著性水平下通过了检验，第二个门槛在5%的显著性水平下通过了检验，且第一个门槛估计值为45 171.300 8，95%置信区间为［43 778.900 4，45 421.898 4］，第二个门槛估计值为9 931.009 8，95%置信区间为［8 292.135 0，9 954.940 4］。据此，本文基于经济发展水平的双重门槛模型进行回归分析。

（二）门槛模型估计及结果分析

基于经济发展水平门槛变量，本文分区间估计影子经济对全要素生产率的回归结果（如表3和表4 所示）。根据表中Hausman 检验结果可知，无论是否以经济发展水平为门槛变量，在各个门槛区间中，固定效应模型均为最佳选择。显然，影子经济与全要素生产率之间表现为一种比较复杂的非线性关系，尤其在选择不同门槛变量时，影子经济对全要素生产率的影响效应也呈现出较大的异质性特征。1.在低GDP 区域（gdp≤9 931.009 8），回归系数为0.156 918。其经济含义是，影子经济对全要素生产率具有正效应，并在5%的显著性水平下显著，影子经济规模每提高1%，则相应推动全要素生产率提高15.69%。可能的原因是，在经济发展水平较低的阶段，影子经济活动有助于补充官方经济的不足，促进资源配置效率提升。2.在中GDP 区域（9 931.009 8＜gdp≤45 171.300 8），影子经济对全要素生产率的影响显著为负，作用系数为-0.836 507。其经济含义是，影子经济由此前的促进作用转为抑制作用，并且影子经济规模每提升1%，全要素生产率则降低83.65%，抑制作用较为明显。此时，随着影子经济规模的扩大，影子经济部门可能以价格优势与正规经济部门展开生产要素和市场的争夺，从而降低正规经济部门的资源配置效率，导致影子经济抑制全要素生产率。3.在高GDP 区域（gdp＞45 171.300 8），影子经济对全要素生产率的影响仍然显著为负，且作用系数为-4.426 35，比中GDP 区域的抑制作用更为强烈。表明在经济发展水平高的区域，影子经济部门活动的扩张对官方经济活动具有显著的挤出作用，不利于经济高质量发展。例如，在北京、上海、广东等经济发达区域，市场机制较为完备，资源配置在官方经济部门远远优于影子经济部门，有利于提升全要素生产率，而影子经济扩大则不利于全要素生产率的提升。因此，在以经济发展水平作为门槛变量时，影子经济对高质量发展的影响并非线性关系，而是存在门槛值，在两个门槛值分割的三个区间中，由于经济发展水平差异影响到省区市专业化经济和分工经济水平差异，影子经济与全要素生产率之间存在显著不同的效应。由此，影子经济对全要素生产率的影响的经济发展水平门槛关系成立。

表3 基于经济发展水平的门槛模型估计结果

（三）稳健性检验设计与估计结果

为了保证研究结论的可靠性、准确性与稳定性，考察评价模型和指标解释能力的强壮性，本文以影子经济的滞后一期进行稳健性检验。

从表4 可见，低、中、高三个门槛区间的影响系数分别为0.091 6、-0.224 2 和-2.690 0，尽管估计结果在数据上与前文研究有些差异，但基本趋势一致，因此本文的研究结论较为稳健。

表4 基于经济发展水平的门槛模型估计结果

四、结论与建议

经济高质量发展影响因素的识别和探究，是推动新时代经济转向长期可持续稳定发展的前提。采用MIMIC 方法和DEA-Malmquist 模型测算影子经济规模和全要素生产率，在此基础上，构建以经济发展水平为门槛变量的面板门槛回归模型，利用中国2000—2018 年的省际面板数据实证检验了影子经济对全要素生产率的非线性效应。计量结果表明：1.影子经济与全要素生产率之间总体上表现为非线性相关关系，影子经济对全要素生产率具有显著的经济发展水平双重门槛效应；2. 从2000 年至2018 年，影子经济规模总体上呈温和扩大趋势，而全要素生产率增长趋势在2008 年前后经历了趋势性变化，呈U 型下滑形态；3.影子经济对全要素生产率呈现显著的倒U 型经济发展水平门槛效应，不同门槛区域的影响效应具有异质性，在低GDP 区域，影子经济对全要素生产率具有显著的促进作用，在中GDP 区域，影子经济对全要素生产率转为抑制作用，而在高GDP 区域，影子经济对全要素生产率的抑制作用更为强烈。此外，中国产业结构对全要素生产率存在抑制作用，而人力资源水平、开放程度、环境规制均对全要素生产率能力的提升发挥着积极作用。

由上述结论可见，推动经济转向高质量发展，不仅要重视环境规制、技术创新、对外开放、人力资源以及产业结构调整等因素的积极作用，也不可忽视影子经济对经济发展主线和方向的干扰，努力控制影子经济对全要素生产率的负面影响。具体而言，本文的研究结论可以为政策制定者提供以下参考。

第一，加强对影子经济活动的监管力度。过度旺盛的影子经济活动不仅降低社会整体福利水平，也不利于经济高质量发展各项目标的实现。因此，政府有必要成立影子经济常设管理机构，通过现代大数据信息化手段，识别和监督影子经济部门的活动。一方面，对于可容纳老百姓灵活就业的非正规经济活动，要进行合理地引导与梳理；另一方面，严厉打击从事走私、贩毒、洗钱、制假售假等危害国家安全和人民健康的非法活动。

第二，积极推动减税降费政策举措落实落地。控制影子经济规模扩大已经成为各地区面临的重要任务。高额的税收负担是催生影子经济的“制度温床”，因此，减费降税是减少影子经济规模扩张的主要手段。由于中小微企业、小规模纳税人和实体经济领域是影子经济活动的主要载体，减费降税的针对性与有效性将更为凸显。通过减费降税促使影子经济“显性化”，有利于制约影子经济对全要素生产率提升的抑制作用。为此，需要政府财税部门伸出“有形之手”，推出具体实效财税改革举措，激发市场主体活力，提升市场信心，遏制影子经济规模扩张趋势，推动经济实现高质量发展。

第三，转变经济发展方式，夯实经济高质量发展能力。在新时代背景下，首先，中国经济应从以GDP 为中心的传统经济增长转向以人为中心的高质量发展，从理念上把“创新、协调、绿色、开放、共享”五大新发展理念落实为高质量发展的基本要求和行为准则，着力推动经济发展方式的质量变革、效率变革、动力变革和制度变革。同时，政府还需要立足于高质量发展的宏伟蓝图，制定合理的环境规制政策，加大对科技教育、基础设施、医疗卫生等公共领域的稳步投入，进一步扩大对外开放程度，提高人力资源水平，加快产业结构优化升级以促进经济高质量发展。