劉 吉 許引旺

近三十年，中國經(jīng)濟(jì)高速增長，1981-2010年年均增長10.1%。中國各區(qū)域經(jīng)濟(jì)也高速增長，東、中、西和東北地區(qū)①年均增速為12.2%、10.69%、10.65%和9.86%。在這其中，資本、勞動、科技和制度等因素的具體貢獻(xiàn)如何，表現(xiàn)出怎樣的區(qū)域差異，體現(xiàn)出何種變動趨勢，政策如何應(yīng)因？基于經(jīng)濟(jì)增長理論，利用擴(kuò)展t的索洛模型，我們作了一個分區(qū)域和分年段研究。年段研究以1981-2010年30年序列為主，并細(xì)分出80年代、90年代和新世紀(jì)頭10年。為從總體上進(jìn)一步把握經(jīng)濟(jì)增長各因素貢獻(xiàn)的變化趨勢，證實(shí)或證偽30年序列研究結(jié)果，并測度科技的貢獻(xiàn)，我們還作了1991-2010年20年序列研究。

一、經(jīng)濟(jì)增長理論和實(shí)證研究述評

（一）經(jīng)濟(jì)增長理論述評

一般認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增長理論歷經(jīng)了古典經(jīng)濟(jì)增長理論、新古典經(jīng)濟(jì)增長理論和新經(jīng)濟(jì)增長理論三個階段的演進(jìn)。古典經(jīng)濟(jì)增長理論初步建立了研究經(jīng)濟(jì)增長的理論框架。亞當(dāng)·斯密分析了價值、工資、地租、分配、分工和資本形成積累問題，論述了政府在經(jīng)濟(jì)增長中的作用。哈羅德-多馬模型（Harrod-Domar Model）顯示，經(jīng)濟(jì)增長率隨儲蓄率、投資率增加而提高，隨資本-產(chǎn)出比擴(kuò)大而降低。大多數(shù)影響經(jīng)濟(jì)增長的因素都可以從古典經(jīng)濟(jì)增長理論中找到源頭。新古典經(jīng)濟(jì)增長理論導(dǎo)入了外生的勞動力增長和技術(shù)進(jìn)步來解釋經(jīng)濟(jì)長期增長問題。索洛模型（Solow Model）認(rèn)為長期經(jīng)濟(jì)增長由勞動力增加和技術(shù)進(jìn)步?jīng)Q定。拉姆齊模型（Ramse Model）認(rèn)為家庭和廠商的資源跨時最優(yōu)配置決定了消費(fèi)、儲蓄和資本存量并進(jìn)而決定了宏觀經(jīng)濟(jì)增長。新古典經(jīng)濟(jì)增長理論的不足在于，經(jīng)濟(jì)增長率變化及其依據(jù)不能在模型自身中得到解釋。

新經(jīng)濟(jì)增長理論把知識、技術(shù)、制度和人力資本等因素引入生產(chǎn)函數(shù)，使經(jīng)濟(jì)增長內(nèi)生于所創(chuàng)建模型，而不是由模型外生變量決定，更好地揭示了經(jīng)濟(jì)增長機(jī)理。AK模型顯示資本積累對經(jīng)濟(jì)增長作用重大，政策是經(jīng)濟(jì)增長差異的重要原因。阿羅的干中學(xué)（Learning by Doing ）模型認(rèn)為知識存量是資本存量的函數(shù)，生產(chǎn)中的干中學(xué)積累知識，促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，推動經(jīng)濟(jì)增長。羅默經(jīng)濟(jì)增長模型（The Romer Economic Growth Model）通過建立研究部門、中間產(chǎn)品部門和最終產(chǎn)品部門，系統(tǒng)地分析了知識和技術(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的作用。盧卡斯人力資本模型表明，人力資本變化率代表技術(shù)進(jìn)步率，人力資本積累是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的決定性因素。格羅斯曼和赫爾普曼的質(zhì)量提升模型認(rèn)為，研發(fā)部門的創(chuàng)新活動會連續(xù)改進(jìn)商品質(zhì)量，經(jīng)濟(jì)增長由復(fù)雜勞動驅(qū)動。諾思和托馬斯將制度引進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長理論，認(rèn)為制度在西方國家現(xiàn)代化進(jìn)程中發(fā)揮了相當(dāng)重要的作用，能提供適當(dāng)個人刺激的有效制度特別是產(chǎn)權(quán)制度是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的決定性因素。

（二）經(jīng)濟(jì)增長實(shí)證研究述評

隨著經(jīng)濟(jì)增長理論的進(jìn)展，特別是新經(jīng)濟(jì)增長理論的繁榮，人們對經(jīng)濟(jì)增長的理解越來越深刻，經(jīng)濟(jì)增長的研究框架和范式也基本成熟。目前的研究主要集中在實(shí)證領(lǐng)域，即基于經(jīng)濟(jì)增長理論和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，分解并度量相關(guān)因素在經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)。

根據(jù)索洛模型，一般將經(jīng)濟(jì)增長因素分解為生產(chǎn)要素投入及非要素投入，后者被稱為全要素生產(chǎn)率（TFР）或者索洛剩余。索洛的一項(xiàng)研究表明，TFР提高是美國經(jīng)濟(jì)增長的主要源泉，在經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)達(dá)到了80%。新經(jīng)濟(jì)增長理論的眾多學(xué)者如Dale W. Jorgenson 和 Zvi Griliches[1]、Alwyn Young[2]、Elhanan Hepman[3]在模型中加入了質(zhì)量改進(jìn)因素，分析了資本、勞動、技術(shù)和教育對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。Easterly 和 Levine[4]利用變量法，利用跨國面板數(shù)據(jù)的研究表明，制度對經(jīng)濟(jì)增長效果明顯。

基于經(jīng)濟(jì)增長理論和中國的數(shù)據(jù)，國內(nèi)學(xué)者也做了不少實(shí)證研究。王小魯、樊綱和劉鵬[5]的研究顯示，在1999-2007年的中國經(jīng)濟(jì)增長中，資本和人力資本的貢獻(xiàn)率約占60.1%，其中的主要原因是高資本形成率；TFР貢獻(xiàn)率約占37.7%，其中市場化改革約占18.5%份額。他們同時認(rèn)為，市場化通過改善資源配置和激勵機(jī)制促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效率的提高。徐現(xiàn)祥[6]基于對偶法核算了中國的TFР，發(fā)現(xiàn)TFР在1979-2004年間增長了2.5%，對中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率約為25%。江蕾、安慧霞和朱華[7]的研究得出，1953-2005年間中國經(jīng)濟(jì)增長的科技投入貢獻(xiàn)率約為17.5%。蔡昉和王德文[8]估計(jì)出，1982-1997年中國增長的資本貢獻(xiàn)率為29.02%，技術(shù)進(jìn)步為3.34%，勞動力為23.71%，人力資本為23.70%，勞動力配置為20.23%，未解釋部分為23.57%。王文舉和范合君[9]利用我國 30 個省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)，基于擴(kuò)展的新古典經(jīng)濟(jì)增長模型，測度出市場化改革對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率達(dá)到 14.22%。傅曉霞和吳利學(xué)[10]分析了市場化和開放型改革對經(jīng)濟(jì)增長的影響，認(rèn)為在1982-1999年的經(jīng)濟(jì)增長中，制度變遷貢獻(xiàn)率為35.28%。王文博、陳昌兵和徐海燕[11]的研究表明，在1981-1999年的中國經(jīng)濟(jì)增長中，包含非國有化、市場化、對外開放等在內(nèi)的制度因素對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率達(dá)到了 8.4%。金玉國[12]認(rèn)為非國有化、市場化和對外開放為中國1978-1999年經(jīng)濟(jì)總量的增長提供了可靠的制度支持。此外，曹德駿、李長青和戴佩華[13]、盧方元和靳丹丹[14]、林毅夫和劉培林[15]、張振剛、田帥和陳志明[16]等學(xué)者也作了相關(guān)研究。主要是由于數(shù)據(jù)、方法和側(cè)重點(diǎn)的不同，這些研究對經(jīng)濟(jì)增長分解的結(jié)果呈現(xiàn)出較大差異。

一些學(xué)者還作了分區(qū)域研究和省際研究。張學(xué)良和孫海鳴[17]運(yùn)用非參數(shù)DEA分析方法，認(rèn)為在1993-2006年間長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的主導(dǎo)因素是物質(zhì)資本。徐現(xiàn)祥和舒元[18]發(fā)現(xiàn)物質(zhì)資本主導(dǎo)著我國省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長分布的演進(jìn)。王小魯和樊綱[19]認(rèn)為中西部與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長率差距主要原因是TFР差距，而這主要又是由于技術(shù)進(jìn)步和市場化程度的差異。宋冬林和趙震宇[20]認(rèn)為物質(zhì)資本存量和TFР是改革開放以來東北地區(qū)與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距形成的主要原因。羅忠洲[21]的研究表明，對外開放程度是珠三角、長三角和環(huán)渤海地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長差異的重要因素。林毅夫、蔡昉和李周[22]認(rèn)為，中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型時期的東、中、西部地區(qū)發(fā)展水平的差異主要在于發(fā)展戰(zhàn)略、利用市場和發(fā)展機(jī)會上的差異。李蘭蘭、諸克軍和郭海湘[23]、張學(xué)良和孫海鳴[17]、劉險峰[24]、賀勇、廖諾和晉琳琳[25]等眾多學(xué)者研究了科技進(jìn)步、物質(zhì)資本、勞動力流動、TFР等因素在相關(guān)省市經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)問題。

二、模型建立和測算方法

經(jīng)濟(jì)增長理論通常假定科布—道格拉斯形式的生產(chǎn)函數(shù)，因?yàn)樗^好地描述了經(jīng)濟(jì)增長和貢獻(xiàn)因素的關(guān)系，具有較強(qiáng)的普適性和解釋力?；谛陆?jīng)濟(jì)增長理論和中國經(jīng)濟(jì)增長實(shí)際，并參考國內(nèi)一些學(xué)者做法，我們將科技和制度變量添加至傳統(tǒng)的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中，形成擴(kuò)展的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)。具體形式為Y=ALαKβTθMλОδ。其中，Y代表產(chǎn)出，K和L分別代表物質(zhì)資本和勞動力投入，T、M和О分別代表科技、市場化程度和開放程度。α、β、θ、λ和δ分別為資本、勞動力、科技、市場化程度和開放程度的產(chǎn)出彈性。沿用索洛余值法來處理，A代表其余未進(jìn)入生產(chǎn)函數(shù)的全部因素，也就是TFР。

（一）數(shù)據(jù)來源及處理

變量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省的統(tǒng)計(jì)年鑒，時序長度為1980至2009年（1990到2009年），共30（20）個觀察值。對產(chǎn)出使用各省歷年的國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來描述，換算成為以1978年為基期的不變價，然后分別加總得出東、中、西和東北四個地區(qū)的生產(chǎn)總值。勞動力投入使用年末從業(yè)人數(shù)。

對物質(zhì)資本投入，采用永續(xù)盤存法，先估算出基年各省資本存量，再匯總得出四個區(qū)域年度物質(zhì)資本存量，具體計(jì)算過程如下：

1.估算基期物質(zhì)資本存量

以1978年為基期，采用了兩種方法進(jìn)行估算和比較，一是參考張軍等對中國省際物質(zhì)資本存量的估算方法②，二是按照當(dāng)年各省GDР的2.5倍算出各省物質(zhì)資本存量。結(jié)果顯示，越到后期，兩種方法估算得出的各省資本存量差距越小。也就是說，如果時間序列越長，基期物質(zhì)資本存量估算方法造成的誤差影響會越小。我們選用當(dāng)年各省GDР的2.5倍作為基期物質(zhì)資本存量，匯總得出四個地區(qū)的首年物質(zhì)資本存量，并按照Kt=Kt-1（1-θt）+ It推算各年物質(zhì)資本存量。其中，Kt為t年的資本存量，θt為折舊率，It為t年當(dāng)年投資。

2.確定折舊率

參考張軍等對建筑和設(shè)備平均壽命的假設(shè)，③確定全部建筑和設(shè)備的平均壽命分別為45年和20年、其他類型投資壽命為25年，從而確定三者的折舊率分別為6.9%、14.9%和12.1%。以三類投資占固定資產(chǎn)投資的比重作為各自權(quán)重，加權(quán)匯總得到東、中、西和東北部四個區(qū)域的固定資本形成總額的經(jīng)濟(jì)折舊率分別為9.76%、9.42%、9.22%和9.60%。

3.確定當(dāng)年投資

對當(dāng)年投資的選取，目前大部分研究主要分三種，第一種是采用“積累”的概念和相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)口徑。第二種是采用全社會固定資產(chǎn)投資。第三種是近年研究所普遍采用的資本形成總額或者固定資本形成總額?；趯NA體系的相容性考慮，我們認(rèn)為固定資本形成總額是衡量當(dāng)年投資較為合理的指標(biāo)，因此以固定資本形成總額為當(dāng)年投資指標(biāo)。④計(jì)算固定資本形成總額需要剔除價格因素的影響，我們采用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對各年的固定資本形成總額進(jìn)行平減，得出以1978年為基期的固定資本形成總額實(shí)際值。對于部分省市缺少某些年份的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，我們用商品零售價格指數(shù)替代。

對于科技，目前大部分研究都傾向于采用研發(fā)經(jīng)費(fèi)R&D來衡量科技活動對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。各省研發(fā)經(jīng)費(fèi)數(shù)據(jù)的時序大部分由1998年開始，本文研究對象的時間跨度至少為20年。綜合考慮到數(shù)據(jù)的代表性和可獲得性，選用科技活動經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出代替研發(fā)經(jīng)費(fèi)R&D來衡量科技投入。由于2000年進(jìn)行了第一次全國R&D資源清查，當(dāng)年各省科技活動經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出陡然增加。我們運(yùn)用移動平均法，對整個時間序列進(jìn)行了平滑處理，減少奇異值對測算結(jié)果的影響。

為了對制度變遷進(jìn)行量化測度，參考傅曉霞和吳利學(xué)、⑤金玉國⑥的研究成果引人兩個制度變量分別對制度變遷進(jìn)行描述：

（1）市場化程度的量化

在全社會固定資產(chǎn)投資中，除了國有經(jīng)濟(jì)成份外，其它投資的規(guī)模基本是由市場決定、投資者自主決策的，其比重可以反映投資領(lǐng)域的市場化程度，并能間接反映市場化程度。因此，用非國有投資占全社會固定資產(chǎn)投資的比重作為衡量市場化程度的指標(biāo)。

（2）開放程度的量化

開放程度表現(xiàn)在進(jìn)口和出口的各個方面，但僅以進(jìn)出口的增長還不足以衡量其開放程度，必須以經(jīng)濟(jì)總量作為參考，才能夠比較全面、合理地反映對外開放的程度。因此，采用外貿(mào)依存度來量化對外開放程度。

（二）回歸方法

回歸模型中，由于部分變量呈現(xiàn)較高的相關(guān)性，若采用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，受多重共線性影響，病態(tài)數(shù)據(jù)模擬出的結(jié)果可能與現(xiàn)實(shí)情況有所偏差，所得數(shù)據(jù)缺乏穩(wěn)定性和可靠性。目前，較多研究采用嶺回歸分析法來解決上述問題。嶺回歸實(shí)質(zhì)上是一種改良的最小二乘估計(jì)法，通過放棄無偏性，以損失部分信息、降低精度為代價，使回歸系數(shù)更為符合實(shí)際、更可靠，其對病態(tài)數(shù)據(jù)的耐受性遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于最小二乘法。因此，在本研究中，我們采用嶺回歸分析對回歸系數(shù)進(jìn)行估計(jì)。

三、研究測算結(jié)果

分區(qū)域和分年段研究測算了東、中、西和東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)因素。年段包括1991-2010年20年序列和1981—2010年30年序列。20年序列使用生產(chǎn)函數(shù)Y=ALαKβTθMλОδ，30年序列使用生產(chǎn)函數(shù)Y=ALαKβMλОδ。⑦在20年序列和30年序列之下，都作了分10年的研究測算。采用嶺回歸分析對上述兩個模型的彈性系數(shù)進(jìn)行估算，回歸結(jié)果見附件，總的測算結(jié)果見如下表1和表2。從中可以看出：

資本彈性在所有變量中最高，在30年序列中約0.3，在20年序列中也接近0.3；資本貢獻(xiàn)率相當(dāng)可觀，約30%。分10年看，資本貢獻(xiàn)率總體上升；特別是近10年，增幅明顯。

科技彈性較高，僅次于資本彈性。各區(qū)域科技貢獻(xiàn)率都超過了 35%，明顯高于其它變量。不同區(qū)域科技貢獻(xiàn)情況差異較大，東北地區(qū)科技彈性、貢獻(xiàn)和貢獻(xiàn)率都最高，東部地區(qū)貢獻(xiàn)率較低。分10年看，東部和東北地區(qū)貢獻(xiàn)率在上升，中西部在下降。

勞動力貢獻(xiàn)率非常低，多數(shù)區(qū)域不足4%。分10年看，80年代是勞動力黃金效益期，此后貢獻(xiàn)率總體大幅下降。特別需要注意的是，新世紀(jì)頭10年，東部和東北地區(qū)勞動力貢獻(xiàn)率大幅上升，尤其是東部地區(qū)，勞動力貢獻(xiàn)和貢獻(xiàn)率顯著超過了其它區(qū)域；而中西部地區(qū)尤其是西部地區(qū)貢獻(xiàn)率明顯下降。

市場化程度和開放程度的貢獻(xiàn)率總體可觀，但呈現(xiàn)急劇下降趨勢，80年代是市場化和開放的黃金效益期。與其它區(qū)域相比，東部地區(qū)市場化程度貢獻(xiàn)率較低，中西部地區(qū)開放程度貢獻(xiàn)率較低。

表1：30年序列測算結(jié)果

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表2：20年序列測算結(jié)果

TFР貢獻(xiàn)率非常高。在沒有測度科技因素的30年序列中，約40%；在測度了科技因素的20年序列中，貢獻(xiàn)率較大幅度減少，但總體可觀。兩相對比，并根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長理論，可以認(rèn)為30年序列中的TFР的貢獻(xiàn)主要是科技作用。注意到序列中沒有考慮人力資本的作用，將人力資本包括其中也是合乎邏輯的。

需要說明的是，東部地區(qū)的市場化程度貢獻(xiàn)率相對較低這一測算結(jié)果，與目前的普遍看法不一致。這可能與我們采用非國有投資比重來量化市場化程度有關(guān)。⑧如果能加上產(chǎn)出非國有化率、要素配置市場化程度來量化市場化程度，測算結(jié)果或許能更加符合大家的普遍看法。這也表明我們研究的一個不足，即測算了大多數(shù)經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)因素，但并沒有全面細(xì)致地測度某個具體因素。另一不足之處是，由于確定初始人力資本存量及各省市數(shù)據(jù)獲取方面的困難性，我們沒有測度人力資本作用，而只是將其籠統(tǒng)地包括在TFР當(dāng)中。此外，我們作的是分區(qū)域和分年段的經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)因素的結(jié)果性研究，只試圖測算出各因素的貢獻(xiàn)情況，而并沒有深入探討結(jié)果產(chǎn)生的原因。在這些方面作改進(jìn)，是我們下一步研究的努力方向。

四、結(jié)論與政策建議

根據(jù)上述研究測算結(jié)果，給出如下結(jié)論及相關(guān)政策建議。

（一）資本在區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長中的作用舉足輕重，建議繼續(xù)保持適度的投資率并努力提高投資效益

資本積累始終是經(jīng)濟(jì)長期發(fā)展的重要條件，現(xiàn)階段，投資仍是中國各區(qū)域發(fā)展的主要驅(qū)動因素。要繼續(xù)保持合理的政府投資規(guī)模，帶動全社會投資穩(wěn)定增長。切實(shí)放寬市場準(zhǔn)入，拓寬民間投資領(lǐng)域和范圍，激活民間投資。引導(dǎo)資金重點(diǎn)投入基礎(chǔ)設(shè)施、重大產(chǎn)業(yè)和基本民生等領(lǐng)域。做好擴(kuò)大投資和增加就業(yè)、改善民生的有機(jī)結(jié)合，努力創(chuàng)造并擴(kuò)大最終需求，提高經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)生動力和可持續(xù)性。

（二）科技成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的主導(dǎo)因素，建議國家強(qiáng)化科技支持，加快構(gòu)建開放型區(qū)域創(chuàng)新格局

科教興國戰(zhàn)略成效顯著，科技第一生產(chǎn)力作用日益凸顯，建議國家繼續(xù)加大對基礎(chǔ)研究、前沿性技術(shù)和共性技術(shù)研究的投入，完善創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)換機(jī)制，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力，加快形成若干區(qū)域創(chuàng)新中心。東部和東北地區(qū)科技貢獻(xiàn)勢頭強(qiáng)勁，建議東部地區(qū)以自主創(chuàng)新引領(lǐng)全國科技發(fā)展，充分發(fā)揮市場基礎(chǔ)較好優(yōu)勢，引導(dǎo)和支持創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚，強(qiáng)化企業(yè)自主創(chuàng)新主體地位；將東北振興與科技進(jìn)步緊密結(jié)合，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)和科技基礎(chǔ)較強(qiáng)的優(yōu)勢，加強(qiáng)與東部地區(qū)和以俄羅斯為重點(diǎn)的東北亞地區(qū)合作，加大中科院東北振興科技行動計(jì)劃實(shí)施力度。中西部地區(qū)科技貢獻(xiàn)有所下降，建議中央政府將科技創(chuàng)新和教育發(fā)展投資更多地投向中西部地區(qū)，增強(qiáng)中西部地區(qū)自我發(fā)展能力；中西部地區(qū)立足地方優(yōu)勢特色資源和產(chǎn)業(yè)，大力引進(jìn)技術(shù)、資金和人才，建設(shè)一批區(qū)域性科技創(chuàng)新基地。

（三）勞動力貢獻(xiàn)率較低且區(qū)域變化趨勢分化，建議提高勞動者素質(zhì)并建立引導(dǎo)人口合理有序流動的機(jī)制

基于勞動力數(shù)量擴(kuò)張的經(jīng)濟(jì)增長已然遠(yuǎn)去，提高素質(zhì)成為發(fā)揮勞動者財富創(chuàng)造主體作用的關(guān)鍵。建議全力促進(jìn)義務(wù)教育均衡發(fā)展，充分發(fā)揮初始教育較高的邊際生產(chǎn)率作用。建立健全多層次的培訓(xùn)體系，切實(shí)提高勞動者技能水平。分區(qū)域看，發(fā)達(dá)地區(qū)特別是東部地區(qū)勞動力貢獻(xiàn)率顯著上升，一方面顯示東部地區(qū)享受了勞動力大規(guī)模流入的“人口紅利”，另一方面也說明了勞動力對東部發(fā)展的日益重要性。建議統(tǒng)籌人口數(shù)量、素質(zhì)、結(jié)構(gòu)、分布，加強(qiáng)跨省勞動人口流動監(jiān)測，構(gòu)建覆蓋全國、城鄉(xiāng)一體、簡單易用的就業(yè)信息平臺，減緩勞動力無效流動和結(jié)構(gòu)性失業(yè)，促進(jìn)勞動力資源在全國范圍內(nèi)有效配置。

（四）市場化改革和開放效應(yīng)逐漸弱化，建議加快改革頂層設(shè)計(jì)，并推進(jìn)東部地區(qū)新一輪改革開放

改革開放效應(yīng)遠(yuǎn)遜80年代，長此以往，對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)將不再可觀。改革已進(jìn)入攻堅(jiān)破冰期，建議明確優(yōu)先順序和重點(diǎn)任務(wù)，以更大決心和勇氣高位推進(jìn)市場取向的經(jīng)濟(jì)改革和制度創(chuàng)新，再次激發(fā)并釋放市場化改革推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的強(qiáng)大動力。做好改革的頂層設(shè)計(jì)和總體規(guī)劃，不失時機(jī)地研究、確認(rèn)和推廣自下而上改革的經(jīng)驗(yàn)和做法。建議實(shí)施更加積極主動的開放戰(zhàn)略，堅(jiān)持以開放促發(fā)展，并加快中西部沿邊地區(qū)對外開放，深入拓展開放發(fā)展的領(lǐng)域和空間。加快實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略，進(jìn)一步拓展外部發(fā)展空間。切實(shí)擴(kuò)大開放，穩(wěn)步推進(jìn)服務(wù)業(yè)領(lǐng)域等領(lǐng)域?qū)ν忾_放。東部地區(qū)要拿出壯士斷腕的決心和勇氣，推進(jìn)財政、投資、金融、價格等重要領(lǐng)域和關(guān)鍵環(huán)節(jié)的市場改革，推動形成有效的競爭性市場結(jié)構(gòu)，創(chuàng)造新鮮經(jīng)驗(yàn)，引領(lǐng)全國改革發(fā)展。要在更高層次參與國際經(jīng)濟(jì)合作和競爭，在開放發(fā)展中走在全國前列。

附件：

表1：東部地區(qū)30年序列嶺回歸結(jié)果

加黑部分為正文表1和表2中最終選取的擬合結(jié)果。下同。

表2：中部地區(qū)30年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ δ 0.18 0.98 0.31 0.21 0.29 0.17 0.2 0.98 0.31 0.21 0.29 0.17 0.22 0.98 0.3 0.22 0.28 0.18 0.24 0.98 0.3 0.22 0.28 0.18 0.26 0.98 0.29 0.22 0.27 0.18 0.28 0.98 0.28 0.22 0.27 0.19 0.3 0.98 0.28 0.22 0.26 0.19 00..3322 00..9988 00..2288 00..2222 00..2266 00..1199 0.34 0.98 0.27 0.22 0.26 0.19 0.36 0.98 0.27 0.22 0.25 0.19 0.38 0.97 0.27 0.22 0.25 0.19 0.4 0.97 0.27 0.22 0.25 0.19 0.42 0.97 0.26 0.22 0.25 0.19 0.44 0.97 0.26 0.22 0.25 0.19 0.46 0.97 0.26 0.22 0.24 0.19 0.48 0.97 0.26 0.22 0.24 0.19 0.5 0.97 0.26 0.22 0.24 0.19 0.52 0.97 0.25 0.22 0.24 0.19 0.54 0.97 0.25 0.22 0.24 0.19 0.56 0.97 0.25 0.22 0.23 0.19 0.58 0.96 0.25 0.21 0.23 0.19 0.6 0.96 0.25 0.21 0.23 0.19 0.62 0.96 0.25 0.21 0.23 0.19 0.64 0.96 0.24 0.21 0.23 0.19 0.66 0.96 0.24 0.21 0.23 0.19 0.68 0.96 0.24 0.21 0.23 0.19 0.7 0.96 0.24 0.21 0.22 0.19 0.72 0.96 0.24 0.21 0.22 0.19 0.74 0.95 0.24 0.21 0.22 0.19 0.76 0.95 0.23 0.21 0.22 0.19 0.78 0.95 0.23 0.21 0.22 0.19 0.8 0.95 0.23 0.21 0.22 0.19 0.82 0.95 0.23 0.21 0.22 0.19 0.84 0.95 0.23 0.21 0.21 0.19 0.86 0.95 0.23 0.2 0.21 0.19 0.88 0.95 0.23 0.2 0.21 0.19 0.9 0.94 0.23 0.2 0.21 0.19 0.92 0.94 0.22 0.2 0.21 0.19 0.94 0.94 0.22 0.2 0.21 0.19 0.96 0.94 0.22 0.2 0.21 0.19 0.98 0.94 0.22 0.2 0.21 0.19 1 0.94 0.22 0.2 0.21 0.18

表3：西部地區(qū)30年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ δ 0.2 0.98 0.31 0.22 0.23 0.22 0.22 0.98 0.3 0.22 0.23 0.22 0.24 0.98 0.3 0.22 0.23 0.22 0.26 0.98 0.29 0.22 0.23 0.22 0.28 0.98 0.29 0.22 0.23 0.22 00..33 00..9988 00..2288 00..2222 00..2222 00..2222 00..3322 00..9977 00..2288 00..2222 00..2222 00..2222 0.34 0.97 0.28 0.22 0.22 0.22 0.36 0.97 0.27 0.22 0.22 0.22 0.38 0.97 0.27 0.22 0.22 0.22 0.4 0.97 0.27 0.22 0.22 0.22 0.42 0.97 0.27 0.22 0.22 0.22 0.44 0.97 0.26 0.22 0.22 0.21 0.46 0.97 0.26 0.22 0.22 0.21 0.48 0.97 0.26 0.22 0.22 0.21 0.5 0.97 0.26 0.22 0.21 0.21 0.52 0.96 0.26 0.22 0.21 0.21 0.54 0.96 0.25 0.22 0.21 0.21 0.56 0.96 0.25 0.22 0.21 0.21 0.58 0.96 0.25 0.21 0.21 0.21 0.6 0.96 0.25 0.21 0.21 0.21 0.62 0.96 0.25 0.21 0.21 0.21 0.64 0.96 0.24 0.21 0.21 0.21 0.66 0.96 0.24 0.21 0.21 0.21 0.68 0.96 0.24 0.21 0.21 0.21 0.7 0.95 0.24 0.21 0.2 0.21 0.72 0.95 0.24 0.21 0.2 0.21 0.74 0.95 0.24 0.21 0.2 0.2 0.76 0.95 0.24 0.21 0.2 0.2 0.78 0.95 0.23 0.21 0.2 0.2 0.8 0.95 0.23 0.21 0.2 0.2 0.82 0.95 0.23 0.21 0.2 0.2 0.84 0.95 0.23 0.2 0.2 0.2 0.86 0.94 0.23 0.2 0.2 0.2 0.88 0.94 0.23 0.2 0.2 0.2 0.9 0.94 0.23 0.2 0.2 0.2 0.92 0.94 0.22 0.2 0.2 0.2 0.94 0.94 0.22 0.2 0.19 0.2 0.96 0.94 0.22 0.2 0.19 0.2 0.98 0.94 0.22 0.2 0.19 0.2 1 0.93 0.22 0.2 0.19 0.19

表4：東北地區(qū)30年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ δ 0.22 0.97 0.34 0.16 0.26 0.23 0.24 0.97 0.33 0.16 0.26 0.23 0.26 0.97 0.32 0.16 0.25 0.23 0.28 0.97 0.32 0.16 0.25 0.23 0.3 0.97 0.31 0.16 0.25 0.23 00..3322 00..9977 00..3311 00..1166 00..2255 00..2233 0.34 0.97 0.31 0.17 0.25 0.23 0.36 0.97 0.3 0.17 0.25 0.23 0.38 0.97 0.3 0.17 0.24 0.23 0.4 0.96 0.3 0.17 0.24 0.23 0.42 0.96 0.29 0.17 0.24 0.23 0.44 0.96 0.29 0.17 0.24 0.23 0.46 0.96 0.29 0.17 0.24 0.23 0.48 0.96 0.28 0.17 0.24 0.23 0.5 0.96 0.28 0.17 0.24 0.23 0.52 0.96 0.28 0.17 0.23 0.23 0.54 0.96 0.28 0.17 0.23 0.23 0.56 0.96 0.27 0.17 0.23 0.23 0.58 0.95 0.27 0.17 0.23 0.22 0.6 0.95 0.27 0.17 0.23 0.22 0.62 0.95 0.27 0.17 0.23 0.22 0.64 0.95 0.26 0.17 0.23 0.22 0.66 0.95 0.26 0.17 0.23 0.22 0.68 0.95 0.26 0.17 0.22 0.22 0.7 0.95 0.26 0.17 0.22 0.22 0.72 0.94 0.26 0.17 0.22 0.22 0.74 0.94 0.26 0.17 0.22 0.22 0.76 0.94 0.25 0.17 0.22 0.22 0.78 0.94 0.25 0.17 0.22 0.22 0.8 0.94 0.25 0.17 0.22 0.22 0.82 0.94 0.25 0.17 0.22 0.21 0.84 0.94 0.25 0.17 0.21 0.21 0.86 0.93 0.25 0.17 0.21 0.21 0.88 0.93 0.24 0.17 0.21 0.21 0.9 0.93 0.24 0.17 0.21 0.21 0.92 0.93 0.24 0.17 0.21 0.21 0.94 0.93 0.24 0.17 0.21 0.21 0.96 0.93 0.24 0.16 0.21 0.21 0.98 0.93 0.24 0.16 0.21 0.21 1 0.92 0.24 0.16 0.21 0.21

表5：東部地區(qū)20年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ λ δ 0.24 0.99 0.26 0.22 0.23 0.16 0.14 0.26 0.99 0.26 0.21 0.23 0.16 0.14 0.28 0.99 0.25 0.21 0.22 0.16 0.14 0.3 0.99 0.25 0.21 0.22 0.16 0.14 0.32 0.99 0.25 0.21 0.22 0.16 0.14 0.34 0.98 0.24 0.21 0.22 0.16 0.14 0.36 0.98 0.24 0.21 0.22 0.16 0.14 0.38 0.98 0.24 0.21 0.22 0.16 0.14 0.4 0.98 0.24 0.21 0.21 0.17 0.14 0.42 0.98 0.23 0.21 0.21 0.17 0.14 0.44 0.98 0.23 0.2 0.21 0.17 0.14 0.46 0.98 0.23 0.2 0.21 0.17 0.14 0.48 0.98 0.23 0.2 0.21 0.17 0.14 0.5 0.98 0.23 0.2 0.21 0.17 0.14 0.52 0.98 0.22 0.2 0.21 0.17 0.14 0.54 0.98 0.22 0.2 0.21 0.17 0.14 0.56 0.98 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.58 0.97 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.6 0.97 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.62 0.97 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.64 0.97 0.22 0.2 0.2 0.17 0.14 0.66 0.97 0.21 0.19 0.2 0.16 0.14 0.68 0.97 0.21 0.19 0.2 0.16 0.14 0.7 0.97 0.21 0.19 0.2 0.16 0.14 0.72 0.97 0.21 0.19 0.2 0.16 0.14 0.74 0.97 0.21 0.19 0.19 0.16 0.14 0.76 0.97 0.21 0.19 0.19 0.16 0.14 0.78 0.96 0.21 0.19 0.19 0.16 0.14 0.8 0.96 0.21 0.19 0.19 0.16 0.13 0.82 0.96 0.2 0.19 0.19 0.16 0.13 0.84 0.96 0.2 0.19 0.19 0.16 0.13 0.86 0.96 0.2 0.19 0.19 0.16 0.13 0.88 0.96 0.2 0.19 0.19 0.16 0.13 0.9 0.96 0.2 0.18 0.19 0.16 0.13 0.92 0.96 0.2 0.18 0.19 0.16 0.13 0.94 0.96 0.2 0.18 0.19 0.16 0.13 0.96 0.95 0.2 0.18 0.19 0.16 0.13 0.98 0.95 0.2 0.18 0.18 0.16 0.13

表6：中部地區(qū)20年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ λ δ 0.28 0.98 0.26 0.21 0.22 0.22 0.1 0.3 0.98 0.26 0.2 0.22 0.22 0.1 0.32 0.98 0.25 0.2 0.22 0.21 0.1 0.34 0.98 0.25 0.2 0.22 0.21 0.1 0.36 0.98 0.25 0.2 0.22 0.21 0.1 0.38 0.98 0.25 0.2 0.22 0.21 0.1 0.4 0.98 0.24 0.2 0.22 0.21 0.1 0.42 0.97 0.24 0.2 0.22 0.21 0.1 0.44 0.97 0.24 0.2 0.22 0.21 0.1 0.46 0.97 0.24 0.2 0.21 0.21 0.1 0.48 0.97 0.24 0.2 0.21 0.21 0.1 0.5 0.97 0.24 0.2 0.21 0.2 0.1 0.52 0.97 0.23 0.2 0.21 0.2 0.1 0.54 0.97 0.23 0.2 0.21 0.2 0.1 0.56 0.97 0.23 0.2 0.21 0.2 0.1 0.58 0.97 0.23 0.2 0.21 0.2 0.1 0.6 0.97 0.23 0.19 0.21 0.2 0.1 0.62 0.96 0.23 0.19 0.21 0.2 0.1 0.64 0.96 0.22 0.19 0.21 0.2 0.1 0.66 0.96 0.22 0.19 0.21 0.2 0.09 0.68 0.96 0.22 0.19 0.2 0.2 0.1 0.7 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.72 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.74 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.76 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.78 0.96 0.22 0.19 0.2 0.19 0.1 0.8 0.95 0.21 0.19 0.2 0.19 0.1 0.82 0.95 0.21 0.19 0.2 0.19 0.1 0.84 0.95 0.21 0.19 0.2 0.19 0.1 0.86 0.95 0.21 0.18 0.2 0.19 0.1 0.88 0.95 0.21 0.18 0.2 0.19 0.1 0.9 0.95 0.21 0.18 0.19 0.19 0.1 0.92 0.95 0.21 0.18 0.19 0.19 0.1 0.94 0.94 0.2 0.18 0.19 0.19 0.09 0.96 0.94 0.2 0.18 0.19 0.19 0.09 0.98 0.94 0.2 0.18 0.19 0.18 0.1

表7：西部地區(qū)20年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ λ δ 0.32 0.98 0.26 0.2 0.22 0.19 0.12 0.34 0.98 0.25 0.2 0.22 0.19 0.12 0.36 0.98 0.25 0.2 0.22 0.19 0.12 0.38 0.98 0.25 0.2 0.22 0.19 0.12 0.4 0.98 0.24 0.2 0.22 0.18 0.12 0.42 0.98 0.24 0.19 0.21 0.18 0.12 0.44 0.98 0.24 0.19 0.21 0.18 0.12 0.46 0.98 0.24 0.19 0.21 0.18 0.12 0.48 0.98 0.23 0.19 0.21 0.18 0.12 0.5 0.98 0.23 0.19 0.21 0.18 0.12 0.52 0.97 0.23 0.19 0.21 0.18 0.12 0.54 0.97 0.23 0.19 0.21 0.18 0.12 0.56 0.97 0.23 0.19 0.2 0.18 0.12 0.58 0.97 0.23 0.19 0.2 0.18 0.12 0.6 0.97 0.22 0.19 0.2 0.18 0.12 0.62 0.97 0.22 0.19 0.2 0.18 0.12 0.64 0.97 0.22 0.19 0.2 0.18 0.12 0.66 0.97 0.22 0.19 0.2 0.18 0.12 0.68 0.97 0.21 0.19 0.2 0.18 0.12 0.7 0.97 0.21 0.19 0.2 0.18 0.12 0.72 0.96 0.21 0.18 0.2 0.18 0.13 0.74 0.96 0.21 0.18 0.2 0.18 0.12 0.76 0.96 0.21 0.18 0.19 0.18 0.12 0.78 0.96 0.21 0.18 0.19 0.18 0.12 0.8 0.96 0.21 0.18 0.19 0.18 0.12 0.82 0.96 0.21 0.18 0.19 0.18 0.12 0.84 0.96 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.86 0.96 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.88 0.96 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.9 0.96 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.92 0.95 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.94 0.95 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.96 0.95 0.2 0.18 0.19 0.17 0.12 0.98 0.95 0.2 0.18 0.18 0.17 0.12

表8：東北地區(qū)20年序列嶺回歸結(jié)果

?懲罰值 R R值 α β θ λ δ 0.36 0.98 0.26 0.11 0.27 0.22 0.16 0.38 0.98 0.25 0.11 0.26 0.22 0.16 0.4 0.97 0.25 0.11 0.26 0.22 0.16 0.42 0.97 0.25 0.11 0.26 0.22 0.16 0.44 0.97 0.25 0.11 0.26 0.22 0.16 0.46 0.97 0.25 0.11 0.25 0.22 0.16 0.48 0.97 0.24 0.11 0.25 0.21 0.16 0.5 0.97 0.24 0.11 0.25 0.21 0.16 0.52 0.97 0.24 0.11 0.25 0.21 0.16 0.54 0.97 0.24 0.11 0.25 0.21 0.16 0.56 0.97 0.24 0.11 0.24 0.21 0.16 0.58 0.96 0.24 0.11 0.24 0.21 0.16 0.6 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.62 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.64 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.66 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.68 0.96 0.23 0.11 0.24 0.21 0.16 0.7 0.96 0.23 0.11 0.23 0.21 0.15 0.72 0.96 0.23 0.11 0.23 0.21 0.15 0.74 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.76 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.78 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.8 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.82 0.95 0.22 0.11 0.23 0.2 0.15 0.84 0.95 0.22 0.11 0.22 0.2 0.15 0.86 0.95 0.22 0.11 0.22 0.2 0.15 0.88 0.95 0.22 0.11 0.22 0.2 0.15 0.9 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15 0.92 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15 0.94 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15 0.96 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15 0.98 0.94 0.21 0.1 0.22 0.2 0.15

注釋：

①參照中國統(tǒng)計(jì)年簽劃分, 東部10?。ㄊ校┌ū本?、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南, 中部6省包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南,西部12?。▍^(qū)、市）包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆,東北3省包括遼寧、吉林和黑龍江。

②③④張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952-2000[J].經(jīng)濟(jì)研究, 2004,(10).

⑤傅曉霞,吳利學(xué).制度變遷對中國經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的實(shí)證分析[J].南開經(jīng)濟(jì)研究, 2002,(4).

⑥金玉國.宏觀制度變遷對轉(zhuǎn)型時期中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)[J].財經(jīng)科學(xué), 2001,(2).

⑦由于沒能完整獲得80年代科技方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，所以30年序列的生產(chǎn)函數(shù)不包括科技變量。

⑧還可能是東部地區(qū)較高的TFР貢獻(xiàn)率產(chǎn)生擠壓或者1980年以前東部地區(qū)改革開放的存量基礎(chǔ)較好。

[1]Jorgenson,D.W. and Griliches,Z.(1967).The eхplanation of productivity change. Review of Economic Studies, 99（July）：249-280

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[10]傅曉霞,吳利學(xué).制度變遷對中國經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的實(shí)證分析[J].南開經(jīng)濟(jì)研究, 2002(4).

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[12]金玉國.宏觀制度變遷對轉(zhuǎn)型時期中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)[J].財經(jīng)科學(xué), 2001(2).

[13]曹德駿,李長青,戴佩華.政府投資對我國經(jīng)濟(jì)增長歷史經(jīng)驗(yàn)分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究, 2010(5).

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[15]林毅夫,劉培林.我國 R&D 投入對經(jīng)濟(jì)增長的影響——基于面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2011(3).

[16]張振剛,田帥,陳志明.科技投入與經(jīng)濟(jì)增長的互動機(jī)制研究——基于珠三角地區(qū)靜態(tài)和動態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].科學(xué)管理研究, 2010(5).

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[20]宋冬林,趙震宇.改革期間東北地區(qū)與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長比較分析[J].社會科學(xué)戰(zhàn)線, 2007(1).

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[23]李蘭蘭,諸克軍,郭海湘.中國各省市科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測算的實(shí)證研究[J].中國人口·資源與環(huán)境, 2011(4)

[24]劉險峰.山東經(jīng)濟(jì)增長模型與要素分析——基于現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長理論的視角[J]. 山東大學(xué)學(xué)報年哲學(xué)社會科學(xué)版期,2011(3).

[25]賀勇,廖諾,晉琳琳.廣東省科技進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)率的軟計(jì)算[J].統(tǒng)計(jì)與決策, 2011(15).