生產(chǎn)率、資本回報(bào)率和增長(zhǎng)率的良性互動(dòng)——“中國(guó)奇跡”的一種新解釋

陳培欽，華中科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢430074

引 言

改革以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，取得了舉世矚目的成就。國(guó)民生產(chǎn)總值年均增長(zhǎng)率達(dá)到9．9%，造就了“中國(guó)奇跡”?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要從制度變遷和人力資本等角度對(duì)“中國(guó)奇跡”進(jìn)行解釋?zhuān)?］［2］29-48［3］5-25，而對(duì)于資本形成的重要性認(rèn)識(shí)不足。甚至有一些學(xué)者認(rèn)為，中國(guó)這種主要靠要素投入的增長(zhǎng)模式是不可持續(xù)的，是“紙老虎”，最終經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將從“奧林匹亞山的神殿拉回到德塞利平原上”［4］641-680，故從這一角度而言，所謂的“中國(guó)奇跡”，是一種粗放型的增長(zhǎng)，只是短暫的繁榮，而非一個(gè)長(zhǎng)期的成功模式［5］1220-1261［6］12-23［7］190-197。

然而，這一觀點(diǎn)依賴(lài)于兩個(gè)隱含的假定，一是我國(guó)的高投資缺乏微觀基礎(chǔ)，二是高投資必然導(dǎo)致粗放型的增長(zhǎng)。但是，根據(jù)Bai 和CCER的測(cè)算，我國(guó)的資本回報(bào)率并不低，因而我國(guó)的高投資是有其合理的微觀基礎(chǔ)的［8］61-88［9］723-758;并且，改革以來(lái)我國(guó)的生產(chǎn)率呈現(xiàn)不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)［10］3-10［11］339-351［12］32-39，甚至 有學(xué)者 的測(cè)算 表明TFP 的年均增長(zhǎng)達(dá)到6．8%［10］，因此也沒(méi)有理由認(rèn)為“中國(guó)奇跡”就是粗放型的增長(zhǎng)。

特別是，根據(jù)“干中學(xué)”模型，資本形成可以通過(guò)邊干邊學(xué)提高生產(chǎn)率水平，而生產(chǎn)率水平的提升又會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，從而依靠要素投入的增長(zhǎng)是可以持續(xù)的［13］155-173［14］。那么，如果“干中學(xué)”效應(yīng)在我國(guó)存在，則是否存在這樣一種機(jī)制解釋“中國(guó)奇跡”，即高的生產(chǎn)率和增長(zhǎng)率促進(jìn)了我國(guó)的資本回報(bào)率上升［15］15-21［16］47-54，導(dǎo)致較高的投資［17］3-24，而高投資一方面通過(guò)“干中學(xué)”效應(yīng)，促進(jìn)了我國(guó)生產(chǎn)率的上升，另一方面直接導(dǎo)致了經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)［18］［19］1-14［20］777-808［21］432-452［22］141-174。另外，生產(chǎn)率的提高和GDP 的上升又是相互促進(jìn)的:一方面，生產(chǎn)率的增加是經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的最重要驅(qū)動(dòng)［23］312-320;另一方面，GDP 增長(zhǎng)帶來(lái)的需求規(guī)模的擴(kuò)張可以帶動(dòng)生產(chǎn)率的提升。這是因?yàn)?，需求擴(kuò)張使市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大，進(jìn)一步導(dǎo)致創(chuàng)新加快，采用更先進(jìn)的技術(shù)，促進(jìn)生產(chǎn)率提高［24］1049-1090［25］［26］44-56;同時(shí)，市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)加劇，企業(yè)間的優(yōu)勝劣汰使得資源更加有效地配置，從而提高生產(chǎn)率［27］1181-1222［28］295-316。這些因素的相互作用如圖1 所示:

圖1 生產(chǎn)率、增長(zhǎng)率、利潤(rùn)率、投資率的相互作用

如果圖1 所描述的是正確的、真實(shí)的，那么就為改革以來(lái)的“中國(guó)奇跡”提供了一個(gè)從資本回報(bào)率方面分析的新視角。特別是，在圖1 所描述的這樣一種增長(zhǎng)方式下，中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)不僅是可持續(xù)的，而且進(jìn)入了一種良性循環(huán)，實(shí)現(xiàn)百年復(fù)興之夢(mèng)是可以期待的。

注意到，如上文所述，對(duì)于上述猜想的各個(gè)主要環(huán)節(jié)，已經(jīng)分別有文獻(xiàn)進(jìn)行了證實(shí)，而“干中學(xué)”效應(yīng)和生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，在Romer 提出理論模型后，雖然影響巨大，但實(shí)證研究不多①據(jù)筆者所知，只有少數(shù)文獻(xiàn)考察了干中學(xué)和生產(chǎn)率的關(guān)系，如劉細(xì)良、蘇艷(2007)、傅東平(2009)、余官勝(2009)。，并且也缺乏文獻(xiàn)對(duì)上述“中國(guó)模式”予以把握和說(shuō)明。有鑒于此，本文將采用面板向量自回歸(PVAR)的方法對(duì)上述猜想進(jìn)行論證。我們認(rèn)為，采用該方法具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)。

第一，系統(tǒng)地考察了生產(chǎn)率、增長(zhǎng)率、資本回報(bào)率和投資率四者的關(guān)系。這四個(gè)變量對(duì)于一國(guó)的增長(zhǎng)無(wú)疑都有非常重要的意義，特別對(duì)于中國(guó)，投資率有著更為重要的作用。然而，在以往的研究中，往往只涉及其中某一方面，而缺乏一個(gè)系統(tǒng)的研究。通過(guò)利用PVAR 方法，我們得以將這四個(gè)變量放在一個(gè)模型中，進(jìn)而考察其相互關(guān)系，并從資本回報(bào)率的視角對(duì)我國(guó)的增長(zhǎng)之謎進(jìn)行一個(gè)全新的解讀。

第二，由于這四個(gè)變量之間相互作用的關(guān)系較為復(fù)雜，往往兩個(gè)變量之間有著互為因果的關(guān)系，如生產(chǎn)率和增長(zhǎng)率之間可能存在相互促進(jìn)的關(guān)系，因而傳統(tǒng)研究中依靠回歸分析的方法可能會(huì)因?yàn)榇嬖趦?nèi)生性而造成不一致的估計(jì)結(jié)果，影響結(jié)論的可靠性。并且，傳統(tǒng)的回歸方法難以將變量之間的相互聯(lián)系區(qū)分開(kāi)，特別是當(dāng)幾個(gè)變量之間存在非線性關(guān)系的時(shí)候。而PVAR 方法不需要事前對(duì)各個(gè)變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行假定，從而克服了以往研究的缺點(diǎn)。進(jìn)一步，可以利用面板Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)對(duì)各個(gè)變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行一個(gè)大致的推斷;可以利用正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)將這各個(gè)變量的效果完全區(qū)分，借以考察當(dāng)其他變量不變的情況下，一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量沖擊的反應(yīng)。

第三，在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步證實(shí)生產(chǎn)率和增長(zhǎng)率對(duì)資本回報(bào)率的促進(jìn)作用。已有部分文獻(xiàn)證實(shí)了這兩者對(duì)資本回報(bào)率的提升作用，但是，這類(lèi)文獻(xiàn)非常之少，并且這些文獻(xiàn)基本是一種靜態(tài)的視角，如黃偉力利用簡(jiǎn)單的時(shí)間序列數(shù)據(jù)［15］15-21，黃先海等用一個(gè)生產(chǎn)函數(shù)的分解框架進(jìn)行了論證［16］47-54。本文利用PVAR 方法，從動(dòng)態(tài)的視角進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)了生產(chǎn)率和增長(zhǎng)率確實(shí)對(duì)資本回報(bào)率有正向作用，從而進(jìn)一步豐富了已有文獻(xiàn)。

第四，如前文所述，自從Romer 提出“干中學(xué)”模型后，盡管其理論影響很大，但相對(duì)缺乏系統(tǒng)的中國(guó)經(jīng)驗(yàn)的研究。本文的研究試圖彌補(bǔ)這一缺陷。

本文的余下部分安排如下:第一部分說(shuō)明“干中學(xué)”效應(yīng)和PVAR 方法的模型，以及相應(yīng)的估計(jì)方法和數(shù)據(jù)處理;第二部分介紹經(jīng)驗(yàn)結(jié)果;第三部分進(jìn)一步考慮在加入資源品價(jià)格變化之后對(duì)模型結(jié)論的影響;最后進(jìn)行總結(jié)。

一、模型、方法和數(shù)據(jù)

1．“干中學(xué)”效應(yīng)

在新古典增長(zhǎng)理論的框架中，長(zhǎng)期人均收入的增長(zhǎng)取決于外生的生產(chǎn)率。這樣一來(lái)，“增長(zhǎng)模型最重要的決定因素居然不包含在模型之中，顯然是不能令人滿意的”［29］，于是，Romer 基于Arrow 的思想提出了將生產(chǎn)率進(jìn)步內(nèi)生化的干中學(xué)模型［14］。其基本思想是，在生產(chǎn)活動(dòng)中，人們會(huì)不斷考慮改進(jìn)生產(chǎn)的方式和流程，從而創(chuàng)造出新方法，獲得生產(chǎn)率的提升。因此，生產(chǎn)率的進(jìn)步不是有意研發(fā)的產(chǎn)物，而是資本積累的一個(gè)副產(chǎn)品。并且，個(gè)人在生產(chǎn)過(guò)程中獲得的知識(shí)，會(huì)通過(guò)外溢作用導(dǎo)致整體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率水平的提升。具體的，考慮如下的簡(jiǎn)單情形:

其中，Y、K、L分別代表總產(chǎn)出、資本和勞動(dòng)，A表示“知識(shí)”或者生產(chǎn)率，B和θ 是參數(shù)。從上面兩個(gè)方程中可以看出，投資行為或者資本積累的過(guò)程，不但增加當(dāng)期的產(chǎn)出，還會(huì)通過(guò)“干中學(xué)”效應(yīng)獲得副產(chǎn)品，即生產(chǎn)率的提高。從這一角度而言，高投資和高積累未必是洪水猛獸，單純依靠投資也能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)。

2．面板向量自回歸模型和估計(jì)方法

在接下來(lái)的分析中，本文使用面板向量自回歸方法。對(duì)應(yīng)于每一個(gè)省份i和時(shí)間t，模型如下:

其中，Zit為一個(gè)五變量的向量Zit=(ktl，tfp，cr，itk，g);ktl表示資本勞動(dòng)比，用來(lái)度量資本深化程度，放在模型中是作為影響資本回報(bào)率因素的一個(gè)控制變量;tfp表示全要素生產(chǎn)率的進(jìn)步;cr表示資本回報(bào)率;itk代表投資對(duì)資本存量的比例，這樣處理的原因是由于各省份經(jīng)濟(jì)規(guī)模相差很大，投資的規(guī)模相差也很大，這里參考文獻(xiàn)的做法，將投資利用資本存量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理［30］190-210［31］313-350;而最后一個(gè)變量g代表增長(zhǎng)率。也就是說(shuō)，在上述模型(3)中，我們考慮了影響資本回報(bào)率的幾個(gè)最為重要的因素，即生產(chǎn)率、增長(zhǎng)率、投資率和資本深化程度。

考慮到不同省份具有特異性，而這一特異性可能和滯后的解釋變量Zi，t-1相關(guān)，導(dǎo)致系數(shù)估計(jì)偏誤，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓嗽试S異質(zhì)性的個(gè)體效應(yīng)fi。由于方程含有被解釋變量的滯后項(xiàng)，無(wú)法簡(jiǎn)單進(jìn)行組內(nèi)均值差分，我們采用Helmert 方法進(jìn)行處理［32］29-51。該方法只去除每一個(gè)變量的前向均值，可以有效地避免固定效應(yīng)偏誤。對(duì)于處理后的方程，我們采用系統(tǒng)GMM 的方法進(jìn)行估計(jì)。

在接下來(lái)的分析中，由于我們要用到正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)，因而向量Zit中變量的順序是重要的①這是因?yàn)椋}沖響應(yīng)函數(shù)描述的是，當(dāng)其他沖擊(shock)保持不變時(shí)，系統(tǒng)中其他變量對(duì)該系統(tǒng)中某一個(gè)變量的革新(innovation)的反應(yīng)。然而，由于在我們的模型中，生產(chǎn)率、增長(zhǎng)率、利潤(rùn)率、投資率等變量有著千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，因而很難保持其他變量的沖擊不變，也就是說(shuō)，殘差向量的方差協(xié)方差矩陣不是正交(orthogonal)的。為了解決這一問(wèn)題，需要借助喬里斯基分解(Choleski decomposition)將殘差的方差協(xié)方差矩陣變成階梯形的。但是，這一分解過(guò)程對(duì)變量進(jìn)入模型的順序不是中性的。事實(shí)上，該分解方法傾向于將兩個(gè)變量的相關(guān)部分歸結(jié)給首先進(jìn)入模型的變量，因此，設(shè)置變量進(jìn)入模型的順序是重要的。參見(jiàn)Hamilton(1994)和David C．Lay(2010)。。一般而言，外生的變量應(yīng)該首先進(jìn)入模型。就我們分析的目的而言，資本勞動(dòng)比僅僅是作為資本回報(bào)率的控制變量，因而最先放入模型;現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)周期理論一般認(rèn)為，外在沖擊主要來(lái)源于生產(chǎn)率的沖擊［33］，因此，生產(chǎn)率放在第二位。由于生產(chǎn)率的變動(dòng)會(huì)影響資本回報(bào)率，所以資本回報(bào)率第三位進(jìn)入模型。資本回報(bào)率變動(dòng)導(dǎo)致投資率變動(dòng)，投資率的變動(dòng)進(jìn)一步影響了增長(zhǎng)率，因此這兩個(gè)變量依次在第四、第五位進(jìn)入模型②可能有人會(huì)提出質(zhì)疑，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率是否應(yīng)該在生產(chǎn)率之后就進(jìn)入模型，原因是上文中圖1 表明，生產(chǎn)率的提高會(huì)引起增長(zhǎng)率上升，而增長(zhǎng)率導(dǎo)致資本回報(bào)率的提高。但是，我們認(rèn)為，在我國(guó)的背景下，GDP 的增長(zhǎng)率更多的是投資帶來(lái)的，因此將增長(zhǎng)率放在后面。并且，一般來(lái)說(shuō)，生產(chǎn)率沖擊產(chǎn)生之后，投資作為一個(gè)最具波動(dòng)性的變量，一般反應(yīng)先于增長(zhǎng)率。。

3．指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

上述指標(biāo)中，增長(zhǎng)率g的度量采用不變價(jià)GDP 的對(duì)數(shù)取差分得到，即gt=lnGDPt-lnGDPt-1，其中，GDP 的平減指數(shù)采用司春林等的方法算出［34］46-54。資本回報(bào)率的計(jì)算，借鑒大多數(shù)文獻(xiàn)的做法，基于Bai 的方法計(jì)算［8］，其公式為:

(4)式中，cr為資本回報(bào)率，Y(t)和K(t)表示第t期的實(shí)際產(chǎn)出和資本存量，δ(t)表示折舊率，β為產(chǎn)出中的資本份額，而Pk(t)-PY(t)代表資本品價(jià)格相對(duì)于產(chǎn)成品價(jià)格的變動(dòng)。(4)式中的分子可以看成是資本品投入所帶來(lái)的收入，而分母則表示資本的現(xiàn)價(jià)存量。我們發(fā)現(xiàn)，改革以來(lái)，我國(guó)各省資本品價(jià)格和產(chǎn)成品價(jià)格波動(dòng)差異較大，為了避免資本品價(jià)格和產(chǎn)成品價(jià)格劇烈波動(dòng)對(duì)資本回報(bào)率估算結(jié)果的影響，在實(shí)際計(jì)算中，我們不考慮資本品價(jià)格相對(duì)于產(chǎn)成品價(jià)格變動(dòng)的部分(這部分可以對(duì)應(yīng)于財(cái)務(wù)管理中的“資本利得”)。另外，在Bai的計(jì)算中，資本收入份額的計(jì)算采用的是收入法GDP中扣除勞動(dòng)者收入的部分，也就是說(shuō)，將生產(chǎn)稅凈額全部計(jì)入資本收入［8］。但是，近年來(lái)研究勞動(dòng)份額的文獻(xiàn)指出，生產(chǎn)稅凈額是在勞動(dòng)和資本之間的“楔子”，政府對(duì)資本征收的生產(chǎn)稅會(huì)轉(zhuǎn)嫁到勞動(dòng)者身上。因此，在計(jì)算資本份額時(shí)，我們依照Gamme 和Rupert 的觀點(diǎn)將生產(chǎn)稅凈額在資本和勞動(dòng)之間進(jìn)行了分配［35］92-105。另外，注意到我國(guó)在2004年和2009年對(duì)收入法GDP 中勞動(dòng)者報(bào)酬的統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生了兩次調(diào)整，我們依照周明海等的方法對(duì)其進(jìn)行了處理，從而獲得的資本回報(bào)率數(shù)據(jù)是前后一致可比的［36］35-45。

生產(chǎn)率的度量方面，以往的文獻(xiàn)多采用基于Malmquist 指數(shù)的DEA 方法或者Battese 等提出的方法進(jìn)行測(cè)度。然而，前者沒(méi)有考慮產(chǎn)出中隨機(jī)擾動(dòng)的部分，而后者沒(méi)有考慮到各個(gè)產(chǎn)出單元中的固定效應(yīng)對(duì)產(chǎn)出的影響，因而受到 了 Greene 以 及 Wang 和 Ho 的 批評(píng)［37］7-32［38］286-296。本文采用基于固定效應(yīng)的面板隨機(jī)前沿模型估計(jì)生產(chǎn)率中的技術(shù)效率①該估計(jì)采用王泓仁教授提供的stata 程序?qū)崿F(xiàn)。在生產(chǎn)函數(shù)方程的估計(jì)中，我們采用超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，考慮了勞動(dòng)和資本兩個(gè)投入。在無(wú)效率方程的估計(jì)中，我們借鑒已有文獻(xiàn)的做法，考慮了出口占GDP 的比重、政府支出占GDP 的比重、國(guó)有企業(yè)比重和第一產(chǎn)業(yè)比重四個(gè)指標(biāo)作為影響無(wú)效率項(xiàng)的變量。具體的估計(jì)結(jié)果由于篇幅限制不再列出，有興趣的讀者可以向作者索要。，從而解決了以往估計(jì)方法中沒(méi)有考慮固定效應(yīng)參數(shù)導(dǎo)致的偏誤問(wèn)題。

本文的所有數(shù)據(jù)均來(lái)自新中國(guó)六十年統(tǒng)計(jì)資料匯編和各省的統(tǒng)計(jì)年鑒，其中，資本存量和資本品價(jià)格指數(shù)的數(shù)據(jù)采用單豪杰的數(shù)據(jù)［39］17-31，并按其方法進(jìn)行了補(bǔ)充?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性，參考多數(shù)文獻(xiàn)的做法，將重慶并入四川，將海南和西藏從樣本中刪除，最終進(jìn)行分析的是28 個(gè)省市1978-2010年的資料。

二、經(jīng)驗(yàn)結(jié)果分析

1．PVAR 估計(jì)

由于PVAR 要求模型中的變量都是平穩(wěn)的，因此在正式分析之前，首先要進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。這里分別利用五種不同的面板單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的結(jié)果如表1 所示。

表1 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

從表1 中可以發(fā)現(xiàn)，除了人均資本存量ktl是不平穩(wěn)的外，其他變量都是平穩(wěn)的。由于經(jīng)濟(jì)變量大多是I(1)過(guò)程，因而在下面分析中，我們將ktl取一階差分③差分后的變量經(jīng)過(guò)多變量ADF 檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)是平穩(wěn)的。。

表2 滯后階數(shù)的選取

關(guān)于滯后階數(shù)的選取，如表2 所示，BIC 建議選用2 階滯后，而AIC 和HQIC 建議選用4階滯后。由于我們的變量較多，如果采用4 階滯后，需要估計(jì)的參數(shù)過(guò)多(有55 個(gè)參數(shù))，可能會(huì)降低估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性。另一方面，AIC和HQIC 傾向于選擇一個(gè)較為“豐滿”的模型，而B(niǎo)IC 對(duì)增加解釋變量的懲罰更嚴(yán)厲，選擇的模型比較精簡(jiǎn)。綜合上述因素考慮，我們選擇2 階滯后模型，估計(jì)的結(jié)果如表3 所示。

表3 PVAR 估計(jì)結(jié)果

2．脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

由于VAR 估計(jì)是乏理論(Atheoretic)的，所以對(duì)于模型的參數(shù)估計(jì)值，通常并不分析其經(jīng)濟(jì)意義。因此，我們對(duì)于上述估計(jì)結(jié)果也不進(jìn)行過(guò)多的分析，而是轉(zhuǎn)為考慮脈沖響應(yīng)函數(shù)。脈沖響應(yīng)函數(shù)反映的是某一變量的一單位革新(innovation)對(duì)模型中其他變量的影響。就我們的目的而言，分析脈沖響應(yīng)函數(shù)需要估計(jì)其置信區(qū)間。這里置信區(qū)間的構(gòu)造方法是采用Monte Carlo 模擬方法①具體的構(gòu)造方法參見(jiàn)Love and Zicchino(2006)，這里為了結(jié)果的穩(wěn)健性，將蒙特卡洛模擬進(jìn)行了2 000次。，脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果如圖2 所示。

我們發(fā)現(xiàn)，正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果很好的證實(shí)了本文開(kāi)頭提出的假說(shuō)。從圖中可以看出，第一，我國(guó)生產(chǎn)率和增長(zhǎng)率的進(jìn)步促進(jìn)了我國(guó)的資本回報(bào)率提高。生產(chǎn)率的一單位沖擊在第一期對(duì)資本回報(bào)率有一個(gè)顯著的正向影響，并且該效果持續(xù)的時(shí)間較長(zhǎng)，一直到第4期以后才開(kāi)始不顯著。增長(zhǎng)率的沖擊對(duì)資本回報(bào)率也有正向的影響，雖然持續(xù)的時(shí)間較生產(chǎn)率略短?？紤]到改革以來(lái)我國(guó)增長(zhǎng)率和生產(chǎn)率保持了非?？斓倪M(jìn)步，因而增長(zhǎng)率和生產(chǎn)率是促進(jìn)我國(guó)資本回報(bào)率提升的重要因素。

第二，資本回報(bào)率的提高可以顯著促進(jìn)投資的增加。圖2 中資本回報(bào)率的一單位正向沖擊對(duì)投資有著長(zhǎng)期的持續(xù)正向影響，且該影響一直到6 期仍然顯著異于零，且有擴(kuò)大的趨勢(shì)。這說(shuō)明我國(guó)的投資對(duì)利潤(rùn)率的變動(dòng)還是較為敏感的。同時(shí)，我國(guó)的高投資很大程度上是受資本回報(bào)率驅(qū)使的，投資是有其微觀基礎(chǔ)的，高投資是否一定低效率仍需要進(jìn)一步的研究。

第三，我國(guó)的投資具有一定的“干中學(xué)”效應(yīng)，高投資可以導(dǎo)致生產(chǎn)率的提高。從圖2 中可以看出，投資的一單位沖擊可以導(dǎo)致生產(chǎn)率在前兩期產(chǎn)生一個(gè)正向的變動(dòng)，這說(shuō)明投資能在一定程度上促進(jìn)知識(shí)的習(xí)得，從而是有利于生產(chǎn)率的。雖然我們的結(jié)果表明這一“干中學(xué)”效應(yīng)較小，并且持續(xù)的時(shí)間也不長(zhǎng)，但考慮到我國(guó)投資規(guī)模很大，因此這一效應(yīng)還是很可觀的。

圖2 生產(chǎn)率、利潤(rùn)率、投資率和增長(zhǎng)率的相互作用

第四，生產(chǎn)率和增長(zhǎng)率之間具有相互促進(jìn)作用。生產(chǎn)率促進(jìn)增長(zhǎng)率的提高已是學(xué)界共識(shí)，而增長(zhǎng)率對(duì)生產(chǎn)率的拉動(dòng)作用，與上文中提到的從需求角度研究生產(chǎn)率的文獻(xiàn)結(jié)果一致。從直接效應(yīng)上看，需求規(guī)模的擴(kuò)張，一方面導(dǎo)致要素的使用效率提高，另一方面導(dǎo)致企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，從而有助于規(guī)模經(jīng)濟(jì)的發(fā)揮;再者，需求的擴(kuò)張導(dǎo)致更多的投資進(jìn)入市場(chǎng)，導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)加劇，加速優(yōu)勝劣汰，從而可以導(dǎo)致生產(chǎn)率的提升。從間接效應(yīng)看，需求規(guī)模的擴(kuò)大會(huì)導(dǎo)致研發(fā)支出擴(kuò)張、人力資本投資增加，并且影響國(guó)際技術(shù)溢出，從而提升全要素生產(chǎn)率［40］。

上述分析表明，引言中關(guān)于“中國(guó)奇跡”原因的猜想，即生產(chǎn)率、利潤(rùn)率、投資率、增長(zhǎng)率相互作用的模式是存在的。但是，脈沖響應(yīng)函數(shù)只能說(shuō)明每一個(gè)變量對(duì)沖擊的反應(yīng)，并不能說(shuō)明變量之間的先后關(guān)系。為了對(duì)上述問(wèn)題進(jìn)行進(jìn)一步考察，我們考慮格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，其結(jié)果如表4 所示。

表4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

從表4 中可以發(fā)現(xiàn)，增長(zhǎng)率和生產(chǎn)率互為格蘭杰因果關(guān)系，這說(shuō)明了圖1 中第一步的關(guān)系是存在的。另外，利潤(rùn)率構(gòu)成了投資率的格蘭杰原因，這說(shuō)明圖1 中第三步的關(guān)系也是成立的。進(jìn)一步，投資率構(gòu)成了生產(chǎn)率和增長(zhǎng)率的格蘭杰原因，這說(shuō)明了圖1 中第四步關(guān)系是正確的。也就是，投資在很大程度上直接促進(jìn)了國(guó)民收入的增長(zhǎng)，又在一定程度上通過(guò)“干中學(xué)”效應(yīng)提升了生產(chǎn)率水平。

這里有一個(gè)和前面脈沖響應(yīng)分析不一致的地方就是，雖然發(fā)現(xiàn)增長(zhǎng)率構(gòu)成了我國(guó)資本回報(bào)率的格蘭杰原因，但是生產(chǎn)率是資本回報(bào)率格蘭杰原因的假定卻沒(méi)有得到數(shù)據(jù)的支持，但是，考慮到已有的文獻(xiàn)都證明了生產(chǎn)率對(duì)資本回報(bào)率有顯著影響［15］15-21［16］47-54，因此我們?nèi)哉J(rèn)為這一關(guān)系是成立的。

三、考慮了資源品價(jià)格后的經(jīng)驗(yàn)結(jié)果

在上面的分析中，我們已經(jīng)證明了我國(guó)的“生產(chǎn)率—利潤(rùn)率—投資率—增長(zhǎng)率”模式，但是，上述分析似乎存在一些缺陷。注意到改革以來(lái)，我國(guó)生產(chǎn)中采用的各種要素成本不斷上升，特別是煤、石油等資源類(lèi)價(jià)格上漲較快，幅度較大，超過(guò)了產(chǎn)成品價(jià)格的上漲幅度。這些成本因素的上升不僅對(duì)資本回報(bào)率可能發(fā)生影響，同時(shí)對(duì)生產(chǎn)率和增長(zhǎng)率可能也會(huì)發(fā)生影響①傅東平(2009)發(fā)現(xiàn)，不同要素成本的提高對(duì)生產(chǎn)率的影響不同。資源類(lèi)價(jià)格提高會(huì)使生產(chǎn)率下降，而資本品價(jià)格上漲導(dǎo)致TFP的升高，同時(shí)，工資對(duì)生產(chǎn)率影響不顯著。。

因此，為了檢驗(yàn)上文中結(jié)論的穩(wěn)健性，我們?cè)谙旅娴姆治鲋屑尤胭Y源品價(jià)格指數(shù)代表的成本因素，進(jìn)行六變量的脈沖響應(yīng)分析。考慮數(shù)據(jù)的可得性，資源品價(jià)格指數(shù)使用原材料、燃料和動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行替代。此時(shí)的六變量的正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)如圖3 所示②由于PVAR 模型估計(jì)的系數(shù)意義不大，此處我們不再報(bào)告PVAR 估計(jì)的結(jié)果。。可以發(fā)現(xiàn)，考慮了資源品價(jià)格的變動(dòng)并不會(huì)對(duì)先前的結(jié)論造成實(shí)質(zhì)性的影響，上文中“生產(chǎn)率—利潤(rùn)率—投資率—增長(zhǎng)率”的良性循環(huán)仍然成立。新加入的變量即資源品價(jià)格的一個(gè)正向沖擊確實(shí)會(huì)導(dǎo)致資本回報(bào)率的顯著下降，并且資本品價(jià)格的上升會(huì)導(dǎo)致投資的減少，這與直覺(jué)相一致。與傅東平的研究結(jié)論不同的是［40］，我們發(fā)現(xiàn)，資源品價(jià)格的上升對(duì)生產(chǎn)率的影響不顯著。這可能是由于我們的資源品價(jià)格是作為各種要素成本的一個(gè)總體概況，而不同要素成本的上升對(duì)生產(chǎn)率影響的方向不同，從而相互抵消的緣故。

另外，考慮到我們此處測(cè)度全要素生產(chǎn)率的方法較為前沿，以往的研究較少采用，我們也利用Solow 方法測(cè)算的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了重新檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)結(jié)論基本一致，只是生產(chǎn)率和投資增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用更持久①在Solow 測(cè)算方法下，這一作用維持到10 期以后仍存在。，并且發(fā)現(xiàn)，資本深化對(duì)生產(chǎn)率具有顯著正向影響②這里不再列出結(jié)果，有興趣的讀者可以向作者索要。。因此可以認(rèn)為，我們的結(jié)論是較為穩(wěn)健的。

圖3 考慮了資源品價(jià)格指數(shù)后的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

四、總結(jié)

正確解讀“中國(guó)奇跡”的原因，不僅是改革以來(lái)我國(guó)社會(huì)主義建設(shè)經(jīng)驗(yàn)的回顧和總結(jié)，也是今后發(fā)展的展望和指導(dǎo)。但是，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)“中國(guó)奇跡”的解釋?zhuān)凸懒速Y本形成的作用，甚至認(rèn)為依靠高投資的“中國(guó)奇跡”是不可持續(xù)的。有鑒于此，本文借助面板VAR 的方法，利用我國(guó)28 個(gè)省市1978-2010年的面板數(shù)據(jù)，從資本回報(bào)率的視角對(duì)中國(guó)奇跡提出了一個(gè)新的解釋。本文發(fā)現(xiàn)，中國(guó)奇跡可能是生產(chǎn)率、利潤(rùn)率、投資率和增長(zhǎng)率良性互動(dòng)的結(jié)果。具體而言，改革以來(lái)，我國(guó)生產(chǎn)率提高和國(guó)民收入的提高相互促進(jìn)，并共同提升了資本回報(bào)率。在高資本回報(bào)率的驅(qū)動(dòng)下，投資增長(zhǎng)旺盛，一方面直接帶動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)和國(guó)民收入的提高;另一方面在一定程度上通過(guò)“干中學(xué)”效應(yīng)促進(jìn)了我國(guó)生產(chǎn)率的提升。而生產(chǎn)率的提高和國(guó)民收入的提高又一次相互促進(jìn)，從而形成了一個(gè)良性循環(huán)。

需要說(shuō)明的是，我國(guó)得以保持上述良性循環(huán)的重要原因在于較高的資本回報(bào)率，而較高的資本回報(bào)率又來(lái)源于生產(chǎn)率的快速提升。雖然在我們的研究中，投資可以通過(guò)“干中學(xué)”效應(yīng)在一定程度上提升生產(chǎn)率水平，但是這種作用對(duì)生產(chǎn)率的提升畢竟有限，從而對(duì)資本回報(bào)率的提升作用也有限;另一方面，投資的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致資本深化，從而降低資本回報(bào)率。因此，要保持我國(guó)目前這種“生產(chǎn)率—利潤(rùn)率—投資率—增長(zhǎng)率”的良性循環(huán)，關(guān)鍵要在不斷提高生產(chǎn)率水平上下功夫。改革之初，農(nóng)村實(shí)行的家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制改革和城市實(shí)行的工業(yè)改革，從制度層面上大大提升了生產(chǎn)率水平。近年來(lái)，加入世貿(mào)組織、國(guó)企改革和金融體制改革，又一次對(duì)我國(guó)生產(chǎn)率水平給予了一個(gè)正向的外生沖擊。從這個(gè)意義上說(shuō)，“改革是中國(guó)最大的紅利”，今后要保持“中國(guó)奇跡”，就要加大改革力度，從而解放生產(chǎn)力;同時(shí)，要不斷鼓勵(lì)創(chuàng)新，增加教育投入，提高人力資本水平，從而促進(jìn)生產(chǎn)率的不斷進(jìn)步，保證生產(chǎn)率、利潤(rùn)率、投資率和增長(zhǎng)率的良性循環(huán)。

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