我国经济全要素生产率增长效应分析

提要 本文采用1978年至2008年宏观数据构建结构向量自回归（SVAR）模型，分别从产出增长率、资本存量增长率、人力资本增长率三个冲击视角，对我国经济全要素生产率增长效应进行实证分析，并提出相关建议。

关键词：经济增长；结构向量自回归模型；全要素生产率；脉冲响应

本文为：1.国家软科学计划，包括非税资金的我国公共支出在经济增长中替代效应和互补效应的实证研究，项目编号：2006GXQ3D139，项目主持人：王小利；2.国家统计局科研计划“基于SVAR技术的政府支出在经济增长中动态效应的实证研究”，项目编号：LX：2006C14，项目主持人：王小利

中图分类号：F12文献标识码：A

一、引言

在有关经济增长的相关研究文献中，普遍的观点是劳动投入、资本投入和全要素生产率是推动经济持续增长的三大要素，在这三大要素中，全要素生产率在决定经济增长方面起着很重要的作用。研究全要素生产率对经济增长的效应的主要意义在于，这一指标代表了规模经济、教育投入、人员素质等方面对产出的作用，体现的是内涵式扩大再生产。

从目前看，关于全要素生产率增长的研究是从两条路线展开的。第一条路线是从FDI、国际贸易导致的国际知识溢出角度分析入手，讨论国际知识溢出活动对全要素生产率增长的影响；另一条路线是直接从包括技术进步、规模经济等因素在内的全要素生产率入手，讨论由于全要素生产率引起的经济结构的变化，等等。普遍的做法仍然是基于索罗模型测度全要素生产率，并以此作为全要素生产率的变量开展进一步的研究（赵志耘，2007）。本文试图利用结构向量自回归技术（SVAR），将全要素生产率、资本存量投入、人力资本投入以及产出同时纳入一个互为内生变量的闭合系统，并通过对这些变量的增长率指标进行研究，追踪分析1978年以来我国产出、资本存量、人力资本三者增长率对全要素生产率增长率的冲击，以及这些冲击在全要素生产率增长率长期走向中的解释能力。

二、模型、变量与数据来源

（一）模型。VAR是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造。非结构化VAR模型并没有给出变量之间当期相关关系的确切形式，这些当期相关关系隐藏在误差项的相关结构之中，是无法解释的，因此又称为非结构化VAR模型。模型中的误差是不可观测的，通常被称为新息，可以看作是不可解释的随机扰动（高铁梅，2006），SVAR模型实际是VAR模型的结构式，SVAR可以考虑变量之间的当期关系。

为了考虑变量间当期关系，我们结合新古典经济增长理论，做出以下假设：假设1：资本存量对当期人力资本和全要素生产率有影响，即a32，a42均不为0；假设2：人力资本对当期资本存量有影响，即a23不为0；假设3：TFP对当期资本存量和人力资本均有影响，即a24，a34均不为0；假设4：产出对当期人力资本有影响，即a31不为0。根据以上三个假设中的6个短期约束条件，我们建立结构向量自回归（SVAR）模型：

A・Ut=B・Et

其中，Ut和Et为四维列向量，Ut其分量分别表示LG、LK、LL、LT的非结构式残差，而Et就是要识别的相互无关的结构冲击，其经济意义就是经济增长的动态效应分析。A和B均为4×4矩阵，其元素分别用aij和bij表示，根据上述6个约束条件，我们可以得出a23、a24、a31、a32、a34、a42均不为0。A矩阵中零以外的元素用c（i）表示，其中c（i）≠0，i＝1，2，3，4，5，6。

本文短期约束是通过A矩阵来实现的，而B矩阵我们把其看作为单位矩阵。其中，A、B矩阵分别为：

A＝■

B＝■

（二）变量与数据。本文样本时间序列均来自于历年《中国统计年鉴》（部分经过加工整理），样本数据范围是1978～2008年均为年度数据。为了消除数据波动，我们对数据GDP、K、L、T进行了一阶差分对数变换，变换结果分别用LG、LK、LL、LT表示，其经济意义分别表示产出增长率（LG）、资本存量增长率（LK）、人力资本增长率（LL）、全要素生产率增长率（LT）。其中，产出Y数据用1978～2008年GDP表示，并按1978年为不变价格平减。由于统计年鉴数据的缺乏，我们用固定资本存量代替资本流量，并用上海市1978～2001年固定资产价格指数折算。关于人力资本，我们延续用历年从业人员人数代替的传统方法。本文中全要素生产率TFP增长率数据来源于我们过去的研究成果，并参阅了《中国资本投入和全要素生产率的估算》（孙琳琳、任若恩，2005）。

三、模型检验与估计

（一）平稳性和滞后结构检验。表1中ADF单位根检验结果显示，在10%显著水平下，时间序列LG、LK、LL、LT均为一阶差分平稳；从表1可以看出VAR模型所有特征根都位于单位圆内，因此我们所估计的VAR模型是平稳的，可以进一步分析。为了得到合理的VAR模型滞后结构，我们采用滞后长度标准和滞后阶数排除检验两种方法确定VAR模型合理的滞后结构。根据AIC值和SC值取值最小准则，最佳滞后阶数应为2。表2显示，内生变量LG、LK、LL、LT的所有1阶和2阶滞后整体上是联合显著的。（表1、表2）

（二）估计SVAR模型的结构因子。SVAR模型是VAR模型的结构式，亦即根据经济理论对内生变量施加短期约束，从上文四个假设中可以找到7个约束条件，进而得到结构因子估计矩阵，如表3所示，结果表明估计结果很显著，估计有效。从中还可以发现产出增长对人力资本增长有促进作用，系数不大，为1.43，说明我国在人力资本方面的投入力度不大。资本存量增长对人力资本增长有反向影响，系数为-28.797，表明我国资本存量对人力资本有替代效应，资本存量增长对全要素生产率增长有正向影响，影响系数为63.257，表明我国的投资增长对全要素生产率的增长很大程度促进TFP的增长，可能存在规模经济效应，这都与改革开放以来中国的国情相符。（表3）

（三）脉冲响应函数（IRF）分析。脉冲响应分析反映了一个内生变量的一次性冲击引起所有内生变量当前值和未来值的变化。本文选择用残差协方差矩阵的Cholesky因子的逆来正交化脉冲法，在估计的残差协方差矩阵利用Cholesky因子时进行小样本的自由度修正。图1、图2分别描述了对于产出增长率LG、资本存量增长率LK、人力资本增长率LL的一个新息的增加，全要素生产率增长率LT对这些新息的非累积和累积动态反应。（图1、图2）我们可以看出：

1、产出增长率LG对全要素生产率增长率LT的冲击。全要素生产率增长率LT在当期有一个负的响应，响应系数大约在-0.08，在第5期左右为零，之后缓慢增长，累积效应在第5期之前是一个负向递增过程，而5期之后是一个负向递减过程。自改革以来，我国经济增长方式逐渐由靠廉价劳动、资源开发、投资资本的粗犷式发展向依靠技术创新的集约式发展，这种发展方式的转变会带来技术创新、规模经济、管理知识的增长，但由于这种经济增长方式转变的不彻底，导致全要素生产率进步速度是缓慢的，甚至制约全要素生产率的提高。

2、资本存量增长率LK对全要素生产率增长率LT的冲击。受资本冲击的影响，全要素生产率增长率TFP在当期有一个正向响应，响应系数大约为0.07，其后各期，TFP这种响应一直减弱，在第4期和第5期左右减弱为0，之后这种响应变为负，正向累积效应过程大约持续到第7期。1995～2001年中国经济增长主要来源于资本投入，劳动投入低下，全要素生产率增长率明显下降。

3、人力资本LL对全要素生产率LT的冲击。对于人力资本增长率的一个正向冲击，全要素生产率增长率LT在当期产生一个负的响应，这种负向冲击效应一直持续到第3期左右，第3期后，全要素生产率对于人力资本的响应趋向于正向。其累积效应在第7期左右变为0，之后是一个正的累积效应过程，同时，人力资本的这种扰动对TFP的影响时间较长。所以，从长期看，人力资本的增长促进全要素生产率的提高，但是促进效果不明显。

四、结论与对策建议

本文采用1978～2008年宏观数据构建结构向量自回归（SVAR）模型，分别从产出增长率、资本存量增长率、人力资本增长率三个冲击视角，对我国全要素生产率的增长效应进行实证分析。首先，从动态角度看，资本存量增长率、人力资本增长率和产出增长率对全要素生产率的增长均有贡献，但贡献率大小有很大差别。其中资本存量的增长率对全要素生产率的增长贡献最大，产出增长率贡献率次之，人力资本增长率贡献率最小，随着时间推移，资本存量增长率对全要素生产率增长的贡献度能达到40%左右；其次，短期内资本存量增加促进全要素生产率的增长，但从长期看，全要素生产率增长只能靠人力资本的增长来推动。这一结论基本上符合新古典经济学等主流经济学关于人力资本对全要素生产率贡献的理念。

由以上结论我们提出：首先，政府在改革经济体制、鼓励转变经济发展方式的同时，应该同步促进政治体制改革，消除约束全要素生产率进步的体制因素，创造良好的市场环境，促进包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等要素的全要素生产率的增长；其次，我国经济还处在资本经济阶段，资本投资对社会经济的推动作用功不可没。政府在鼓励技术创新的同时，应该采取行之有效的政策鼓励社会加大对知识技术密集、物质资源消耗少、成长潜力大、综合效益好等产业的资本投资，促进全要素生产率的增长；最后，提高人力资本对全要素生产率增长的贡献。政府政策可以通过提供良好的教育、培训体系，并鼓励人们利用这样的体系，提高人力资本质量。同时，努力改善就业环境，更好地促进知识转化为生产力，为经济发展提供持续动力。

（作者单位：内蒙古工业大学）

主要参考文献：

[1]赵志耘.资本积累与技术进步的动态融合[J].经济研究，2007.11.

[2]孙琳琳，任若恩.中国资本投入和全要素生产率的估算.世界经济，2005.1.

[3]高铁梅.计量经济分析方法与建模――Eviews应用与实例[M].北京：清华大学出版社，2006.