【文章內(nèi)容簡介】 含了市場出清的條件，從而儲蓄自動地全部轉(zhuǎn)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(yīng)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(zhuǎn)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(jīng)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(shù)符號應(yīng)該為負。大量的經(jīng)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?cè)丝诘谋壤＿@個指標的系數(shù)符號預(yù)期為正。有文獻強調(diào)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(shù)訣竅和管理經(jīng)驗。所以外國直接投資（以FDIi表示）越多的省區(qū)，技術(shù)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(shù) 嚴格地說，外國直接投資的具體形式多種多樣，有現(xiàn)金，有技術(shù)股權(quán)，有實物作價的資本品等等。國民經(jīng)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(jīng)濟增長影響的做法，未必妥當。我們認為，從我們主要關(guān)注的技術(shù)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(shù)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(shù)進步優(yōu)勢。對此我們無法刻畫。我們預(yù)期外國直接投資變量的系數(shù)符號應(yīng)該為正。另外，大量的經(jīng)驗研究文獻認為中國改革開放以來出現(xiàn)了“俱樂部收斂”現(xiàn)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(shù)據(jù)，因為得不到重慶的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，所以只能將重慶成立直轄市以來的數(shù)據(jù)和四川合并。西藏和海南的系統(tǒng)數(shù)據(jù)不可得，所以也沒有包括在數(shù)據(jù)集中。新古典經(jīng)濟增長理論模型沒有考慮經(jīng)濟的結(jié)構(gòu)方面。Barro等意識到新古典增長理論本身忽視經(jīng)濟結(jié)構(gòu)帶來的不利后果，試圖在對新古典經(jīng)濟增長理論進行實證檢驗時進行彌補。他們關(guān)于美國地區(qū)收斂的計量回歸中引入了一個結(jié)構(gòu)沖擊變量，該變量是一個加權(quán)和，權(quán)數(shù)是各州中各產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出份額，被加權(quán)的因子是各產(chǎn)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(xiàn)在新古典經(jīng)濟增長理論對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的理解。從理論層面講，Barro等理解的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)沖擊變量基本上是側(cè)重需求方面的。考慮需求沖擊對經(jīng)濟增長的影響，本來無可厚非。但是Barro等關(guān)于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長的影響的理解，違背了一個基本的經(jīng)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(nóng)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(jīng)濟增長。換言之，各地的產(chǎn)出結(jié)構(gòu)各不相同，本來就是各地比較優(yōu)勢不同而且產(chǎn)品和要素充分流動導(dǎo)致的結(jié)果，發(fā)揮各地比較優(yōu)勢也并不要求各地的各個產(chǎn)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(jīng)濟國家，在較長的時期內(nèi)，各個州之間的產(chǎn)業(yè)分工格局已經(jīng)很好地順應(yīng)了各自的動態(tài)比較優(yōu)勢。這樣一來，Barro等理解的結(jié)構(gòu)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(jīng)濟結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響，力有不逮。這是因為中國各省區(qū)的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)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(jīng)濟增長，事實上會適得其反。魏后凱（1997）的經(jīng)驗研究中使用了完全按照Barro等定義的結(jié)構(gòu)變量 其他大量關(guān)于中國地區(qū)增長的文獻中，也引入了各種各樣的結(jié)構(gòu)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(jīng)濟結(jié)構(gòu)的影響，具體含義是非農(nóng)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(nóng)業(yè)GDP份額。事實上Barro等（Barro et al., 1991）在關(guān)于美國1929年之前的地區(qū)收斂的研究中，也運用了農(nóng)業(yè)占州總收入比重的結(jié)構(gòu)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(chǎn)值占全國工業(yè)總產(chǎn)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(jié)構(gòu)變量：農(nóng)業(yè)的比較勞動生產(chǎn)率，這個指標的定義是農(nóng)業(yè)產(chǎn)出比重除以農(nóng)業(yè)勞動力比重。不過蔡昉等沒有交待這里的比重是農(nóng)業(yè)占全國農(nóng)業(yè)的比重，還是農(nóng)業(yè)占本省總產(chǎn)出的比重。為了比較前述定義的發(fā)展戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)變量和Barro定義的結(jié)構(gòu)變量，我們也根據(jù)Barro等的定義計算了19782000年期間中國29省區(qū)的結(jié)構(gòu)變量，并將之納入回歸分析基于可得的數(shù)據(jù)，我們計算結(jié)構(gòu)變量時，將國民經(jīng)濟劃分為第一產(chǎn)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、零售貿(mào)易業(yè)、交通運輸業(yè)和其他第三產(chǎn)業(yè)等6個子產(chǎn)業(yè)。表1是我們后面的計量分析的數(shù)據(jù)集。Cheng(2002)的研究認為，中國地區(qū)收斂的檢驗結(jié)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(dǎo)致不同的結(jié)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(jié)論。其他研究得到收斂的結(jié)論，是把三大直轄市作為獨立的經(jīng)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(jié)果中，我們報告White Robustness 方差協(xié)方差矩陣的估計結(jié)果。3 計量分析結(jié)果表2－表4報告了我們的計量分析結(jié)果。表2報告了8個模型的估計結(jié)果。模型I是新古典無條件收斂的框架。這個模型的估計結(jié)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(jié)果來看，發(fā)展戰(zhàn)略越體現(xiàn)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(yù)期。模型IV模型VIII的基礎(chǔ)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(shù)的符號均顯著為負。不過，盡管初始條件變量Ln（GDPPL0）的系數(shù)符號均符合預(yù)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(shù)符號均符合理論預(yù)期。不過這些系數(shù)符號的顯著性卻不穩(wěn)定。而初始人力資本變量的系數(shù)符號卻相悖于理論預(yù)期，而且在有些場合之下系數(shù)的顯著性水平還比較高。當然，從中難以導(dǎo)出人力資本對勞均GDP增長的影響為負的一般結(jié)論來。表3報告的8個模型是在表2的8個模型基礎(chǔ)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(shù)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(jié)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(jīng)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(yù)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(jié)果。在這些模型里均引入了按照Barro等定義的結(jié)構(gòu)變量。從估計結(jié)果來看，這些結(jié)構(gòu)變量的統(tǒng)計性質(zhì)非常不理想。而與Barro等定義的結(jié)構(gòu)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(shù)符號均顯著為負。不包含京津滬三大直轄市數(shù)據(jù)集的估計結(jié)果與上述包含三大直轄市的數(shù)據(jù)集的估計結(jié)果相類似，在此不再贅述。如果對該結(jié)果感興趣可以和作者聯(lián)系索取?；貧w結(jié)果有力地支持了我們歸納的理論假說，即如果一個經(jīng)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(jīng)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(shù)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(xiàn)發(fā)展戰(zhàn)略對每個省區(qū)市經(jīng)濟增長的影響。舉例來說。那么，%。25 / 25表1：計量分析的數(shù)據(jù)集省區(qū)市GiLn(GDPPL0)TCI7899TCI7885SAVLABGHUMK82FDI中部虛擬量西部虛擬量Barro定義的結(jié)構(gòu)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