【文章內容簡介】 含了市場出清的條件，從而儲蓄自動地全部轉化為投資。而我們這里的指標還可以被解釋為投資率。而一旦從投資率角度理解這個變量，那么得出的政策含義就應該謹慎對待。畢竟，Solow模型中暗含的自愿儲蓄傾向和儲蓄自動全部轉化為投資的機制，和政府進行赤字政策擴大投資的機制，包含著迥然二致的含義。,t，分母代表當年的GDP。兩者均為當年價格。另外，在新古典增長模型中，勞動力平均增長率越高的經濟體，穩(wěn)態(tài)人均收入就越低。按照和上述儲蓄傾向大致類似的理論原理，我們引入了各個省區(qū)勞動力平均增長率（以來代表）作為解釋變量。這個解釋變量的系數符號應該為負。大量的經濟增長收斂回歸都將人力資本作為一個解釋變量。不過各個研究者實際使用的定義不一樣。我們在這里也將各個省區(qū)起點時刻的人力資本存量作為解釋變量（以代表）。具體定義是各個省區(qū)1982年具有小學文化程度的人口占總人口的比例。這個指標的系數符號預期為正。有文獻強調外商直接投資對地區(qū)差距的影響（Lee 1994；DayalGulati and Husain 2000）。外資流入，尤其是外國直接投資的流入，往往能夠帶來新的技術訣竅和管理經驗。所以外國直接投資（以FDIi表示）越多的省區(qū)，技術進步方面的優(yōu)勢就越大。我們在計量分析中實際使用的外國直接投資指標的定義是：19782000年期間外國直接投資累計額的自然對數 嚴格地說，外國直接投資的具體形式多種多樣，有現金，有技術股權，有實物作價的資本品等等。國民經濟核算角度的總投資定義和外國直接投資的含義不是完全吻合的。從這個角度考慮，通常研究中采用FDI除以投資總額的比例來刻畫外資對經濟增長影響的做法，未必妥當。我們認為，從我們主要關注的技術進步角度而言，外資的絕對量要比前述的比例指標的含義更加合適。當然采用這樣的定義也暗含地假定，所有來自FDI的技術進步優(yōu)勢，是最初投資時的一次性貢獻。事實上，或許外商投資企業(yè)在未來能夠分享母公司Ramp。D的進一步信息，也就是說一次FDI帶來了持續(xù)的技術進步優(yōu)勢。對此我們無法刻畫。我們預期外國直接投資變量的系數符號應該為正。另外，大量的經驗研究文獻認為中國改革開放以來出現了“俱樂部收斂”現象。（蔡昉和都陽 2000；Tsui 1991，1993；Jian，Sachs and Warner 1996；World Bank 1995，1997；Zhang,Liu and Yao 2001；Aziz and Duenwald 2001Jian et al. 1996）。而中國地域廣闊，各地自然條件和市場容量相差懸殊。為了控制這些因素，我們也引入中部和西部兩個虛擬變量這里的四川包括重慶的數據，因為得不到重慶的系統(tǒng)數據，所以只能將重慶成立直轄市以來的數據和四川合并。西藏和海南的系統(tǒng)數據不可得，所以也沒有包括在數據集中。新古典經濟增長理論模型沒有考慮經濟的結構方面。Barro等意識到新古典增長理論本身忽視經濟結構帶來的不利后果，試圖在對新古典經濟增長理論進行實證檢驗時進行彌補。他們關于美國地區(qū)收斂的計量回歸中引入了一個結構沖擊變量，該變量是一個加權和，權數是各州中各產業(yè)的產出份額，被加權的因子是各產業(yè)在全國水平上的增長率。（Barro and SalaIMartin 1991，1992）這個變量代表了現在新古典經濟增長理論對經濟結構的理解。從理論層面講，Barro等理解的經濟結構沖擊變量基本上是側重需求方面的?？紤]需求沖擊對經濟增長的影響，本來無可厚非。但是Barro等關于經濟結構對經濟增長的影響的理解，違背了一個基本的經濟學道理。舉例來說，如果全國水平上工業(yè)增長快，而某個省區(qū)的比較優(yōu)勢卻恰恰在農業(yè)，那么，這個省區(qū)里工業(yè)所占比重較小不見得就是壞事，并不見得不利于經濟增長。換言之，各地的產出結構各不相同，本來就是各地比較優(yōu)勢不同而且產品和要素充分流動導致的結果，發(fā)揮各地比較優(yōu)勢也并不要求各地的各個產業(yè)增長速度和全國增長速度相等，因為各地的比較優(yōu)勢不同而且也在不斷變化。當然，在美國那樣成熟的市場經濟國家，在較長的時期內，各個州之間的產業(yè)分工格局已經很好地順應了各自的動態(tài)比較優(yōu)勢。這樣一來，Barro等理解的結構沖擊基本上就是相對短的時期里需求沖擊的影響。換言之，這個指標用在美國還能夠刻畫較短時期里的需求沖擊。盡管如此，這個指標用來理解中國的經濟結構對經濟發(fā)展的影響，力有不逮。這是因為中國各省區(qū)的經濟結構和其比較優(yōu)勢吻合得不太好。1978年以來中國在全國水平上增長最快的無疑是工業(yè)，但是各省區(qū)工業(yè)，尤其是中西部省區(qū)的工業(yè)，未必符合其比較優(yōu)勢。那么，專業(yè)化于這樣的趕超工業(yè)，不僅不會促進經濟增長，事實上會適得其反。魏后凱（1997）的經驗研究中使用了完全按照Barro等定義的結構變量 其他大量關于中國地區(qū)增長的文獻中，也引入了各種各樣的結構變量。Cheng（2002）在通常的Barro回歸中，引入了一個解釋變量來刻畫經濟結構的影響，具體含義是非農GDP占總GDP份額的變化。無獨有偶，在Jian等（Jian et al. 1996）使用了初始的農業(yè)GDP份額。事實上Barro等（Barro et al., 1991）在關于美國1929年之前的地區(qū)收斂的研究中，也運用了農業(yè)占州總收入比重的結構指標。沈坤榮等（沈坤榮，馬俊 2002）使用了所謂工業(yè)化程度的指標——各個省區(qū)真實的工業(yè)總產值占全國工業(yè)總產值的比重；蔡昉等（蔡昉，王德文，都洋 2001）中也引入了一個試圖刻畫要素市場發(fā)育影響的結構變量：農業(yè)的比較勞動生產率，這個指標的定義是農業(yè)產出比重除以農業(yè)勞動力比重。不過蔡昉等沒有交待這里的比重是農業(yè)占全國農業(yè)的比重，還是農業(yè)占本省總產出的比重。為了比較前述定義的發(fā)展戰(zhàn)略結構變量和Barro定義的結構變量，我們也根據Barro等的定義計算了19782000年期間中國29省區(qū)的結構變量，并將之納入回歸分析基于可得的數據，我們計算結構變量時，將國民經濟劃分為第一產業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、零售貿易業(yè)、交通運輸業(yè)和其他第三產業(yè)等6個子產業(yè)。表1是我們后面的計量分析的數據集。Cheng(2002)的研究認為，中國地區(qū)收斂的檢驗結果對于樣本選取比較敏感。具體說來，對于京、津、滬三個直轄市的不同處理辦法將導致不同的結論。比如，Tusi（1996）將三大直轄市包含到臨近的省份之后，就會得到中國地區(qū)收入在改革之后趨異的結論。其他研究得到收斂的結論，是把三大直轄市作為獨立的經濟體來處理的。我們在后面將分別按照包含和不包含京、津、滬三大直轄市的情形進行計量分析。(6′)式中的隨機擾動項假定存在異方差問題，即：。為此在計量分析結果中，我們報告White Robustness 方差協方差矩陣的估計結果。3 計量分析結果表2－表4報告了我們的計量分析結果。表2報告了8個模型的估計結果。模型I是新古典無條件收斂的框架。這個模型的估計結果似乎不支持新古典無條件收斂的假說。而且這個模型的擬合精度也比較差。模型II和模型III分別用TCI7885和TCI7899控制了改革開放初期和整個改革期間各省區(qū)市的發(fā)展戰(zhàn)略特征。從這兩個模型的估計結果來看，發(fā)展戰(zhàn)略越體現出趕超的特征，則勞均GDP增長率就越低；而且初始條件變量Ln（GDPPL0）的符號也符合理論預期。模型IV模型VIII的基礎是條件收斂框架。在這些模型中涉及到的發(fā)展戰(zhàn)略特征變量系數的符號均顯著為負。不過，盡管初始條件變量Ln（GDPPL0）的系數符號均符合預期，但是在一些情形下不顯著。其他的解釋變量中，儲蓄率、勞動力增長率和外商直接投資的系數符號均符合理論預期。不過這些系數符號的顯著性卻不穩(wěn)定。而初始人力資本變量的系數符號卻相悖于理論預期，而且在有些場合之下系數的顯著性水平還比較高。當然，從中難以導出人力資本對勞均GDP增長的影響為負的一般結論來。表3報告的8個模型是在表2的8個模型基礎上加入中部和西部兩個虛擬變量。加入地區(qū)虛擬變量之后，所有模型的擬合精度均有比較大的改善。而且加入地區(qū)虛擬量之后，初始條件變量Ln（GDPPL0）的系數符號均顯著為負，說明新古典收斂機制仍然成立。從表3的各個計量結果中均可以看出，中部省份勞均GDP增長率顯著低于東部省區(qū)市；而西部省區(qū)又低于中部省份。這表明自然條件以及其他不可觀察的區(qū)域特征等因素對經濟增長的影響。不過即使在加入地區(qū)虛擬變量之后，發(fā)展戰(zhàn)略特征的影響也仍然符合理論預期，從而充分說明發(fā)展戰(zhàn)略特征對勞均GDP增長的反面影響。表4報告了9個模型的估計結果。在這些模型里均引入了按照Barro等定義的結構變量。從估計結果來看，這些結構變量的統(tǒng)計性質非常不理想。而與Barro等定義的結構變量形成鮮明對比的是發(fā)展戰(zhàn)略特征變量。所有涉及到發(fā)展戰(zhàn)略特征變量的模型中，發(fā)展戰(zhàn)略特征變量的系數符號均顯著為負。不包含京津滬三大直轄市數據集的估計結果與上述包含三大直轄市的數據集的估計結果相類似，在此不再贅述。如果對該結果感興趣可以和作者聯系索取?；貧w結果有力地支持了我們歸納的理論假說，即如果一個經濟體推行違背比較優(yōu)勢的戰(zhàn)略，以致于其TCI偏離，那么該經濟體的勞均GDP增長率將被顯著降低。表2－表3表明TCI7899的系數的估計值處于–，其中大部分估計值處于–。如果我們以–，那就意味著，一個省區(qū)市的TCI對有一單位的偏離，%。表3的第四列報告了每個省的TCI7899，而的精確值無法測度。表3的第二列表明各省區(qū)市之間江蘇省的勞均GDP增長速度最快。如果我們以江蘇的TCI7899（）作為，則可以發(fā)現發(fā)展戰(zhàn)略對每個省區(qū)市經濟增長的影響。舉例來說。那么，%。25 / 25表1：計量分析的數據集省區(qū)市GiLn(GDPPL0)TCI7899TCI7885SAVLABGHUMK82FDI中部虛擬量西部虛擬量Barro定義的結構變量安 徽 10 北 京 00 福 建 00 甘 肅 01 廣 東 00 廣 西 01 貴 州 01 河 北 00 河 南 10 黑龍江 10 湖 北 10 湖 南