提升安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的途徑研究
——基于SUR模型的多方程系統(tǒng)分析

李榮富，傅懿兵，王　萍（.池州學(xué)院 商學(xué)院，安徽 池州 47000；.煙臺(tái)職業(yè)學(xué)院 會(huì)計(jì)系，山東 煙臺(tái) 64000；.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 大連 605）

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華東經(jīng)濟(jì)

提升安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的途徑研究
——基于SUR模型的多方程系統(tǒng)分析

李榮富1，傅懿兵2，王萍3
（1.池州學(xué)院 商學(xué)院，安徽 池州 247000；2.煙臺(tái)職業(yè)學(xué)院 會(huì)計(jì)系，山東 煙臺(tái) 264000；3.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 大連 116025）

摘要：文章嘗試性地從主要影響因素方面分析和判斷安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提升途徑。選擇度量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量及其受經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、區(qū)域差異、經(jīng)濟(jì)金融化程度等方面因素影響的觀測(cè)變量，運(yùn)用似不相關(guān)回歸（SUR）模型的多方程系統(tǒng)，研究1981-2013年安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量受主要因素的定量影響效應(yīng)；通過(guò)SUR模型設(shè)定、估計(jì)和目標(biāo)路徑仿真，分析同一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)諸因素對(duì)安徽省改革開(kāi)放以來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響路徑，提出改善經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的途徑。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量；SUR模型；多方程系統(tǒng)；安徽省

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.03.003

一、引　言

世界任何一國(guó)或地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展皆需要一定程度的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。1997-2006年間，美國(guó)實(shí)際GDP平均增長(zhǎng)3.3%，德國(guó)、日本、韓國(guó)、俄羅斯、印度和中國(guó)分別為1.5%、0.9%、4.9%、5.0%、6.6%、9.4%①，而在2007-2014年它們分別平均增長(zhǎng)1.2%、1.1%、0.3%、3.5%、2.5%、7.3%、9.6%②。各經(jīng)濟(jì)體的適度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)推動(dòng)著世界經(jīng)濟(jì)在經(jīng)歷2008年金融海嘯后緩慢復(fù)蘇。然而，伴隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中全球性的生態(tài)、環(huán)境、健康和安全等問(wèn)題的出現(xiàn)，人們?cè)陉P(guān)注經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)規(guī)模和速度的同時(shí)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量更為側(cè)目。中國(guó)的具體國(guó)情和所處的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段及政府主導(dǎo)型特征決定了政府決策層、經(jīng)濟(jì)主體和學(xué)界比較早地重視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的質(zhì)量和效益，如何衡量或判斷某國(guó)或地區(qū)一定經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量也就成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的深度問(wèn)題。比起國(guó)外學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素和內(nèi)生動(dòng)力源泉理論、模型的研究，近年來(lái)中國(guó)研究者們更多地偏向經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的研究并取得了豐碩的成果，主要包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量?jī)?nèi)涵的界定［1-5］、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的數(shù)量化顯性判斷（即主要采用綜合評(píng)價(jià)方法將影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的多因素利用替代指標(biāo)復(fù)合成指數(shù)）［6-10］、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的價(jià)值取向［11-12］。從這些研究成果不難得出：分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)既是對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程和結(jié)果的數(shù)量擴(kuò)張的分析，又是對(duì)其質(zhì)量和效益優(yōu)劣的價(jià)值判斷，猶如一枚硬幣的正、反兩面，兩者統(tǒng)一于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)這一經(jīng)濟(jì)范疇。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的數(shù)量性與質(zhì)的規(guī)定性決定了其影響因素的多維度特征，可以認(rèn)為，影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素實(shí)質(zhì)上既是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)量方面的因素，也是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量方面的因素。由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段特征和內(nèi)生性驅(qū)動(dòng)以及宏觀經(jīng)濟(jì)政策導(dǎo)向，學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素的研究也具有階段性、逐漸演進(jìn)的特點(diǎn)，由早期的側(cè)重因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)數(shù)量方面影響的研究發(fā)展到近期側(cè)重因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)在質(zhì)的方面的影響研究。龔志民、張?jiān)吕剩?013）將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量分為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可持續(xù)性和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效率（包括資本生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率在內(nèi)）兩個(gè)維度，利用主成分分析法測(cè)算出中國(guó)1985-2010年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量及其維度指數(shù)，運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量影響因素之一的消費(fèi)結(jié)構(gòu)與前者之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系和因果關(guān)系，并得出消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的具體內(nèi)涵［13］。劉秋生、劉雪嬌（2013）選擇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量影響因素，也采用主成分分析法計(jì)算出四個(gè)維度的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量指數(shù)，由建立的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量指數(shù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)之間的數(shù)量關(guān)系模型顯示，江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的提高［14］。葛楓、任保平（2014）以資本偏向型技術(shù)與勞動(dòng)偏向型技術(shù)之比代表不同狀態(tài)的技術(shù)結(jié)構(gòu)失衡，利用2000-2010年的省際面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響，認(rèn)為技術(shù)結(jié)構(gòu)失衡反映了經(jīng)濟(jì)體在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中對(duì)其要素稟賦結(jié)構(gòu)偏離的技術(shù)選擇以及對(duì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的其他因素（如資源配置效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展戰(zhàn)略等）的選擇，亦即它既影響了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的數(shù)量方面，也尤其深刻影響著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量；實(shí)證分析結(jié)果顯示適當(dāng)?shù)募夹g(shù)結(jié)構(gòu)失衡卻能夠帶來(lái)更高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量［15］。馬軼群和史安娜（2012）、李凍菊和薛冰（2013）先后運(yùn)用VAR模型分析了金融發(fā)展對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響，前者的研究得出金融發(fā)展（金融機(jī)構(gòu)存貸款總額與GDP的比值）與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)協(xié)調(diào)性、可持續(xù)性和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)結(jié)果質(zhì)量存在協(xié)整關(guān)系，并且有著長(zhǎng)短期的影響差異，與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定性卻不存在協(xié)整關(guān)系；后者認(rèn)為金融發(fā)展（金融機(jī)構(gòu)存款額占GDP比重、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資中國(guó)內(nèi)貸款與國(guó)家預(yù)算資金比）的能力和效率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量（采用Solow余值法測(cè)算的全要素生產(chǎn)率TFP衡量）產(chǎn)生長(zhǎng)期的影響，其中金融發(fā)展能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量作用更大［16-17］。

現(xiàn)有研究的不足主要表現(xiàn)在：可能受基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)（DGP）的VAR模型參數(shù)估計(jì)的限制，分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響因素單一，如只選擇消費(fèi)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展等某一因素，不利于深入地探索較多因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響路徑；缺乏同一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的數(shù)量化影響分析；對(duì)綜合評(píng)價(jià)指數(shù)測(cè)度的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量影響因素的分析難以避免變量的內(nèi)生性問(wèn)題。本文分析1981-2013年安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的主要影響因素，提出有參考意義的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量提升路徑，創(chuàng)新之處主要在于：利用多方程系統(tǒng)分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量；基于要素生產(chǎn)率視角分析多因素影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的邊際效應(yīng)和主要因素的目標(biāo)路徑控制。

本文第二部分借鑒這些先期研究成果，避免現(xiàn)有研究的缺陷，根據(jù)安徽省改革開(kāi)放以來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)，選擇代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量及其影響因素的觀測(cè)變量，測(cè)算、取得客觀的觀測(cè)數(shù)據(jù)，設(shè)定多方程系統(tǒng)的SUR模型；第三部分運(yùn)用FGLS估計(jì)SUR模型，對(duì)其結(jié)果作出解釋和說(shuō)明；第四部分根據(jù)SUR模型的估計(jì)結(jié)果對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的目標(biāo)路徑進(jìn)行仿真分析；最后是根據(jù)分析結(jié)果所得出的有意義的結(jié)論。

二、變量選擇、數(shù)據(jù)來(lái)源和模型設(shè)定

（一）觀測(cè)變量選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量

以反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中要素投入的產(chǎn)出效率作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)優(yōu)劣的重要方面，也是任何方式的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所要實(shí)現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)。借鑒多數(shù)學(xué)者的做法，采用全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）、資本生產(chǎn)率（Capital Productivity，CAPR）、勞動(dòng)生產(chǎn)率（Labour Productivity，LAPR）等三個(gè)變量測(cè)度安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。其中，全要素生產(chǎn)率（TFP）根據(jù)安徽省經(jīng)GDP平減指數(shù)（1978=100）折算的1978年不變價(jià)格GDP、資本存量和三次產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)運(yùn)用Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，并假定規(guī)模報(bào)酬不變和Hicks中性技術(shù)進(jìn)步，通過(guò)Solow余值法測(cè)算（資本產(chǎn)出彈性為0.8216，勞動(dòng)產(chǎn)出彈性為0.1784）；資本生產(chǎn)率（CAPR）=1978年不變價(jià)格GDP（億元）/資本存量（億元）；勞動(dòng)生產(chǎn)率（LAPR）=1978年不變價(jià)格GDP（萬(wàn)元）/從業(yè)人數(shù)（人）。數(shù)據(jù)來(lái)源于相關(guān)年份的《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值核算歷史資料1952-1995》；由于資本存量數(shù)據(jù)目前尚不能直接獲取于統(tǒng)計(jì)年鑒，因此安徽省該數(shù)據(jù)也采用估算的方法，即Goldsmith（1951）提出的永續(xù)盤(pán)存法：Kt=It/Pt+（1-d）Kt-1，其中，Kt為第t年末資本存量；Kt-1為第t-1年末資本存量；It為第t年的名義投資；Pt為投資價(jià)格指數(shù)；d為折舊率。具體計(jì)算采用張軍（2004）的處理方法［18］。1978年安徽省資本存量初始值以1978年的實(shí)際固定資產(chǎn)投資（按1978＝100的固定資本投資價(jià)格指數(shù)平減）15.85億元除以1978-2013年的年均實(shí)際GDP增長(zhǎng)率（15.85%）與經(jīng)濟(jì)折舊率9.6%的和，得到62.28億元，即15.85/ （15.85%+9.6%）。

2.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響因素

主要以經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、區(qū)域差異、經(jīng)濟(jì)金融化程度等4個(gè)維度反映。

（1）經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)因素。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、制度結(jié)構(gòu)和資源配置等方面度量。其中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Industry Structure，INDS）以非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重為觀測(cè)變量，即非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重=二、三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）/GDP（億元）；就業(yè)結(jié)構(gòu)（Employment Structure，EMST）以非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重測(cè)量，則非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重=二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)（萬(wàn)人）/總就業(yè)人數(shù)（萬(wàn)人）；城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)（Urban and Rural Structure，URST）以二元對(duì)比系數(shù)作為代理變量，即二元對(duì)比系數(shù)=農(nóng)業(yè)比較勞動(dòng)生產(chǎn)率（%）/非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比較勞動(dòng)生產(chǎn)率（%）；制度結(jié)構(gòu)（Institution Structure，INST）以政府支出比重代替，即政府支出比重=政府消費(fèi)（億元）/支出法GDP（億元）；資源配置（Resource Allocation，REAL）以資源配置率為測(cè)度變量，則資源配置率=實(shí)際的全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率（%）/實(shí)際GDP增長(zhǎng)率（%）。

（2）技術(shù)創(chuàng)新因素。以人力資本和工業(yè)制成品進(jìn)、出口結(jié)構(gòu)衡量技術(shù)創(chuàng)新的潛力和技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)。人力資本存量（Human Capital Stock，HCST）以地方財(cái)政中公共教育經(jīng)費(fèi)支出（億元）代表人力資本投入形成的積累，并按安徽省GDP平減指數(shù)（1978= 100）扣除了價(jià)格因素，為消除數(shù)量級(jí)差異，該變量的數(shù)據(jù)序列取自然對(duì)數(shù)，即HCST=ln（地方財(cái)政中公共教育經(jīng)費(fèi)支出）；工業(yè)制成品進(jìn)口結(jié)構(gòu)（Industrial Manufactured Imports Structure，IMIS）=工業(yè)制成品進(jìn)口額（億元）/進(jìn)口總額（億元）；工業(yè)制成品出口結(jié)構(gòu)（Industrial Manufactured Exports Structure，IMES）=工業(yè)制成品出口額（億元）/出口總額（億元）。數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份的《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（4）經(jīng)濟(jì)金融化程度。用金融相關(guān)比率度量經(jīng)濟(jì)金融化程度（Degree of Economic Finance，DECF），借用多數(shù)學(xué)者的經(jīng)驗(yàn)：金融相關(guān)比率=（金融機(jī)構(gòu)存款余額+金融機(jī)構(gòu)貸款余額）（億元）/1978年不變價(jià)格GDP（億元）。數(shù)據(jù)來(lái)源于相應(yīng)年份的《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）多方程系統(tǒng)的SUR模型設(shè)定

似不相關(guān)回歸（Seemingly Unrealated Regression，SUR）［20-22］模型是一類(lèi)多方程系統(tǒng)（multiple-equation system），其被解釋變量互不相同而似乎沒(méi)有直接關(guān)系，但隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間卻存在相關(guān)性。本文考慮到度量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的3個(gè)變量與10個(gè)因素變量在同一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)存在對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的某一被解釋變量的干擾項(xiàng)影響，必然也會(huì)傳遞到其另外被解釋變量，因此對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量及其影響因素進(jìn)行系統(tǒng)估計(jì)符合似不相關(guān)回歸的要求，也可以避免前文已述及的研究不足。3個(gè)方程（3個(gè)被解釋變量TFP、CAPR、LAPR），每個(gè)方程有多期觀測(cè)值，則多方程系統(tǒng)的SUR模型設(shè)定如下：

其中，X為10個(gè)解釋變量（INDS、EMST、URST、INST、REAL、HCST、IMES、IMIS、REGD、DECF）；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

假設(shè)各方程的擾動(dòng)項(xiàng)（ε）之間存在同期相關(guān)，對(duì)上式運(yùn)用可行廣義最小二乘法（Feasible General?ized Least Square，F(xiàn)GLS）可得到SUR估計(jì)的回歸參數(shù)估計(jì)值。

三、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的SUR模型分析

（一）SUR模型估計(jì)

由于安徽省1978年改革開(kāi)放后統(tǒng)計(jì)部門(mén)公開(kāi)的進(jìn)、出口貿(mào)易數(shù)據(jù)最早年限為1981年，而最近的分析所使用數(shù)據(jù)年份限于統(tǒng)計(jì)部門(mén)出版統(tǒng)計(jì)年鑒的時(shí)滯為2013年，因而SUR模型估計(jì)的樣本期間為1981-2013年，即樣本期為33，分析的觀測(cè)數(shù)據(jù)為429個(gè)。各觀測(cè)變量的具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表1所列。

對(duì)安徽省1981-2013年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量（TFP、LAPR、CAPR）和影響因素（INDS、EMST、URST、INST、REAL、HCST、IMES、IMIS、REGD、DECF）的多方程系統(tǒng)模型運(yùn)用FGLS迭代估計(jì)，分別得到被解釋變量殘差相關(guān)矩陣、多方程顯著性和各解釋變量回歸系數(shù)及其顯著性檢驗(yàn)的SUR模型收斂估計(jì)，其中TFP方程加入了一階自回歸項(xiàng)AR（1）以減弱殘差一階自相關(guān)，結(jié)果見(jiàn)表2和表3所列。

表2　殘差相關(guān)矩陣及獨(dú)立性檢驗(yàn)

表3　回歸系數(shù)估計(jì)及其顯著性檢驗(yàn)

續(xù)表3

由表2可知，3個(gè)被解釋變量之間存在一定程度的相關(guān)性，同時(shí)Breusch-Pagan的殘差獨(dú)立性檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值低于5%，因而拒絕各方程的擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)同期相關(guān)的原假設(shè)，表明SUR模型估計(jì)的有效性和被解釋變量的同期相關(guān)，這與全要素生產(chǎn)率、勞動(dòng)生產(chǎn)率和資本生產(chǎn)率之間有實(shí)質(zhì)性聯(lián)系相吻合，符合經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的內(nèi)涵。由表3可以判斷3個(gè)被解釋變量的方程在整體上均具有統(tǒng)計(jì)顯著性，解釋變量對(duì)其差異的解釋能力分別達(dá)到83.4%、99.5%和93.3%，由此可以得出多方程系統(tǒng)整體上有著良好的解釋性。從多方程系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)效果（圖1）也可以看出估計(jì)的方程有較好的預(yù)測(cè)能力。

圖1　多方程系統(tǒng)的多步動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)

（二）結(jié)果分析

根據(jù)表3，分析各因素對(duì)安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的影響。

1.經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INDS）對(duì)全要素生產(chǎn)率（TFP）有顯著的正向邊際影響，但對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率（LAPR）和資本生產(chǎn)率（CAPR）均為負(fù)向邊際效應(yīng)；就業(yè)結(jié)構(gòu)（EMST）對(duì)全要素生產(chǎn)率有顯著的負(fù)向邊際效應(yīng)，而對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率和資本生產(chǎn)率的邊際貢獻(xiàn)皆為正；資源配置（REAL）正向影響全要素生產(chǎn)率和資本生產(chǎn)率，逆向影響勞動(dòng)生產(chǎn)率。這種效應(yīng)與安徽省工業(yè)化的較快推進(jìn)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式存在著必然聯(lián)系。在改革開(kāi)放后持續(xù)30多年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式呈現(xiàn)出不同的特征。借鑒任保平（2012）對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的“粗放度（d）”度量方法（0≤d<0.5為集約型；1≤d或d<0為超高度粗放型；0.8≤d<1為高度粗放型；0.7≤d<0.8為中度粗放型；0.5≤d<0.7為低度粗放型）［23］，測(cè)算出安徽省1981-2013年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的類(lèi)型（表4），33年中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式為中度粗放型、高度粗放型和超高度粗放型的年份合計(jì)為29年，占87.9%；只有4年為集約型，占12.1%。根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，從要素生產(chǎn)率視角表明安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量表現(xiàn)出高投入、低效率的粗放型特征。1981-2013年間，安徽省非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重幾乎每隔一個(gè)“五年計(jì)劃”上升至一個(gè)高位，由1981年的48.1%經(jīng)過(guò)7個(gè)“五年計(jì)劃”升至2013年的87.7%，年均上升1.12個(gè)百分點(diǎn)。然而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的加快提升對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率和資本生產(chǎn)率產(chǎn)生了逆向影響，表明在產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中存在某些低效率產(chǎn)業(yè)的過(guò)度發(fā)展，勞動(dòng)和資本要素被長(zhǎng)期鎖定在這些產(chǎn)業(yè)中，阻礙了要素的合理配置，降低了要素的使用效率。但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級(jí)化變遷促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)能力改善，對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了正向影響。

表4　安徽省1981-2013年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的粗放度（d）

非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化方向和幅度類(lèi)似于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，說(shuō)明勞動(dòng)力向二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移明顯加快。隨著安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移升級(jí)，引起勞動(dòng)力在各產(chǎn)業(yè)間和產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的重新配置，尤其是農(nóng)村大量剩余勞動(dòng)力市民化和每年一定規(guī)模的新增高校畢業(yè)生為非農(nóng)產(chǎn)業(yè)供給了廉價(jià)的勞動(dòng)力資源，而勞動(dòng)力與包括資本在內(nèi)的其他要素的有機(jī)結(jié)合有利于改善勞動(dòng)和資本的生產(chǎn)率，但勞動(dòng)力的非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)并沒(méi)有帶來(lái)全要素生產(chǎn)率的顯著增進(jìn)，反而具有負(fù)向的明顯抑制作用，其主要原因可以解釋為勞動(dòng)力要素較多地轉(zhuǎn)移到產(chǎn)業(yè)效率較低的第三產(chǎn)業(yè)中的勞動(dòng)密集型部門(mén)，而第二產(chǎn)業(yè)盡管效率較高，但對(duì)勞動(dòng)熟練程度和專(zhuān)業(yè)技能有相應(yīng)要求的就業(yè)門(mén)檻限制了勞動(dòng)力從低效率產(chǎn)業(yè)向高效率產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，吸納勞動(dòng)力有限，因而存在勞動(dòng)力就業(yè)的結(jié)構(gòu)性矛盾，影響勞動(dòng)力資源配置效率的改善。

資源配置率的結(jié)果顯示，樣本期間的安徽省全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率超過(guò)名義GDP增長(zhǎng)速度的年份達(dá)26年，除少數(shù)年份為負(fù)值外（1981年、1989年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資負(fù)增長(zhǎng)，1991年名義GDP負(fù)增長(zhǎng)），只有1987-1989年、2011年低于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要是通過(guò)投資來(lái)支撐的；而基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)的技術(shù)、設(shè)備等的投資對(duì)資本生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了顯著的正向影響，但在投資轉(zhuǎn)化過(guò)程中，可能存在資本深化形成資本替代勞動(dòng)，資本與勞動(dòng)配置比例過(guò)高造成勞動(dòng)對(duì)資本品使用效率下降，對(duì)勞動(dòng)力的教育、培訓(xùn)等的投資不足降低了勞動(dòng)要素的生產(chǎn)率。

城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)（URST）和制度結(jié)構(gòu)（INST）對(duì)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向邊際影響，但對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率和資本生產(chǎn)率均為負(fù)向邊際效應(yīng)，表明安徽省城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、地方政府主導(dǎo)經(jīng)濟(jì)的特征不利于勞動(dòng)、資本要素的合理配置。

2.技術(shù)創(chuàng)新分析

安徽省人力資本存量（HCST）和反映技術(shù)溢出的工業(yè)制成品出口結(jié)構(gòu)（IMES）對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率有顯著的增進(jìn)作用，每增加1%公共經(jīng)費(fèi)支出，勞動(dòng)生產(chǎn)率平均增加890元，制成品出口每提高1%，勞動(dòng)生產(chǎn)率平均增加790元，而兩者對(duì)全要素生產(chǎn)率和資本生產(chǎn)率均具有反向影響，可以說(shuō)明安徽省人力資本投入有助于提升勞動(dòng)力素質(zhì)和技能，工業(yè)制成品出口產(chǎn)生的技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)強(qiáng)化了勞動(dòng)力的學(xué)習(xí)能力，但可能由于在產(chǎn)業(yè)升級(jí)、就業(yè)轉(zhuǎn)移、投資項(xiàng)目選擇、出口引起的技術(shù)向國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)擴(kuò)散的過(guò)程中，人力資本的技術(shù)創(chuàng)新能力薄弱，或單一的政府投資主體對(duì)人力資本的投入不足，或限于勞動(dòng)力對(duì)先進(jìn)技術(shù)吸收、消化再創(chuàng)新的能力，以致影響了資本生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率的提高。安徽省工業(yè)制成品進(jìn)口結(jié)構(gòu)（IMIS）代表的技術(shù)溢入對(duì)資本生產(chǎn)率有正向邊際貢獻(xiàn)，進(jìn)口結(jié)構(gòu)每提高1%，資本生產(chǎn)率將提高1.09%，而對(duì)全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率有著負(fù)向影響，反映了進(jìn)口部門(mén)進(jìn)口必需的原材料及先進(jìn)的技術(shù)、設(shè)備和中間產(chǎn)品有利于改善資本使用效率，但進(jìn)口引致的技術(shù)溢入未能有效地轉(zhuǎn)化為勞動(dòng)生產(chǎn)率以及促進(jìn)要素資源的有效配置，導(dǎo)致勞動(dòng)生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率的下降。

3.區(qū)域差異和金融化程度分析

區(qū)域差異（REGD）通過(guò)泰爾指數(shù)度量安徽省城鄉(xiāng)收入差異，反映安徽省城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民在收入分配上的不平等程度。由SUR估計(jì)結(jié)果顯示，區(qū)域差異對(duì)資本生產(chǎn)率有顯著的正邊際貢獻(xiàn)，而對(duì)全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率具有程度不同的抑制效應(yīng)，城鄉(xiāng)收入差距拉大1%，資本生產(chǎn)率提高1.751%，全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率將分別降低0.497%和1.511%，可見(jiàn)城鄉(xiāng)收入分配的不平等不利于安徽省綜合要素效率改善和勞動(dòng)力資源的優(yōu)化。經(jīng)濟(jì)金融化程度（DECF）顯著正向影響全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率，逆向影響資本生產(chǎn)率，.表明安徽省金融機(jī)構(gòu)根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展配置信貸資源有利于提高全要素生產(chǎn)率和勞動(dòng)要素使用效率。

四、提升經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的目標(biāo)路徑仿真

在上述SUR模型估計(jì)結(jié)果的基礎(chǔ)上，假定代表安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的內(nèi)生變量（全要素生產(chǎn)率、勞動(dòng)生產(chǎn)率、資本生產(chǎn)率）的未來(lái)運(yùn)動(dòng)沿著某條預(yù)設(shè)的路徑運(yùn)行，求解某個(gè)有著顯著影響的外生變量調(diào)控過(guò)程，即實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的目標(biāo)路徑仿真。

（一）全要素生產(chǎn)率的目標(biāo)路徑仿真

非農(nóng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（INDS）對(duì)全要素生產(chǎn)率影響顯著，假設(shè)控制INDS，若在2014-2020年的7年間安徽省全要素生產(chǎn)率每年實(shí)現(xiàn)遞增0.5%的目標(biāo)，則非農(nóng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每年需要有一定幅度的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換和升級(jí)并向高級(jí)化演進(jìn)，分別從2014年的93.99%逐漸上升到2020年95.14%，如圖2所示。

圖2　非農(nóng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)控仿真

由于“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)和改進(jìn)是一個(gè)緩慢的過(guò)程”［24］，因而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整需要從勞動(dòng)和資源密集型產(chǎn)業(yè)逐步向資本、知識(shí)技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，從低附加值產(chǎn)業(yè)向高附加值產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部從價(jià)值鏈低端向高端轉(zhuǎn)移，特別是第三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級(jí)，這也是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的一般規(guī)律。

（二）勞動(dòng)生產(chǎn)率的目標(biāo)路徑仿真

區(qū)域差異（REGD）對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率負(fù)向影響顯著，假設(shè)控制REGD，如果在2014-2020年間安徽省每年勞動(dòng)生產(chǎn)率沿著遞增1%的目標(biāo)路徑行進(jìn)，那么安徽省的區(qū)域差異每年應(yīng)該以一定的幅度縮小這種城鄉(xiāng)收入分配上的差異，泰爾指數(shù)將從2014年的-0.21降低至2015年的-0.27，如圖3所示。

圖3　區(qū)域差異的調(diào)控仿真

（三）資本生產(chǎn)率的目標(biāo)路徑仿真

非農(nóng)就業(yè)結(jié)構(gòu)（EMST）對(duì)資本生產(chǎn)率正向影響顯著，假設(shè)控制EMST，若安徽省在2014-2020年間每年實(shí)現(xiàn)資本生產(chǎn)率遞增1%的目標(biāo)，則每年需要按一定幅度調(diào)控就業(yè)結(jié)構(gòu)，非農(nóng)就業(yè)結(jié)構(gòu)將從2014年的80.5%逐年升至2015年的83.53%，如圖4所示。

圖4　非農(nóng)就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)控仿真

上述目標(biāo)路徑仿真只是在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的單一目標(biāo)下對(duì)主要影響因素的調(diào)控模擬，但在同一經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)，不同的目標(biāo)之間可能存在相互沖突，應(yīng)根據(jù)安徽省總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)踐要求和資源的配置狀態(tài)以及各區(qū)域的異質(zhì)性，注意調(diào)控的協(xié)調(diào)性和適度，避免顧此失彼，為了某一經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量目標(biāo)而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量其他目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

五、結(jié)論與啟示

根據(jù)安徽省1981-2013年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量和影響因素的多方程系統(tǒng)SUR模型估計(jì)結(jié)果分析和目標(biāo)路徑仿真，可以得出：①在統(tǒng)一的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)部，反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的全要素生產(chǎn)率、資本生產(chǎn)率和勞動(dòng)生產(chǎn)率之間存在相關(guān)性，體現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)內(nèi)在質(zhì)和量統(tǒng)一的數(shù)量特征。②經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新、區(qū)域差異和經(jīng)濟(jì)金融化程度是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的主要維度，由SUR模型估計(jì)結(jié)果顯示出各觀測(cè)變量以不同方向和程度影響安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量。其中，非農(nóng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)、資源配置率和金融化程度對(duì)全要素生產(chǎn)率有著局部的正向邊際效應(yīng)，非農(nóng)就業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本存量、金融化程度對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生了正向的邊際貢獻(xiàn)，而非農(nóng)就業(yè)結(jié)構(gòu)、制成品進(jìn)口結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)收入差異正向影響資本生產(chǎn)率。有負(fù)向影響的因素，可以為宏觀部門(mén)提供參考，需要總結(jié)經(jīng)驗(yàn)、找出原因，在未來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中加以調(diào)控、疏導(dǎo)或防范。③安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的目標(biāo)路徑控制仿真表明，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量按預(yù)定目標(biāo)提升需要進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)，縮小城鄉(xiāng)收入分配的差距，實(shí)現(xiàn)要素效率的提高，尤其是全要素生產(chǎn)率的遞增，這也正是安徽省未來(lái)長(zhǎng)期且艱巨的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)。

由以上分析結(jié)論可知，提升安徽省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的最根本出路就是要優(yōu)化配置各種要素，提高要素使用效率。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要途徑就是以要素驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，具體推進(jìn)策略可以從以下幾個(gè)方面展開(kāi)：

一是優(yōu)化創(chuàng)新環(huán)境，利用安徽省融入長(zhǎng)三角、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)的契機(jī)，優(yōu)化自主創(chuàng)新的制度環(huán)境，包括優(yōu)化自主創(chuàng)新的體制、機(jī)制，制定穩(wěn)定的促進(jìn)自主創(chuàng)新的政策體系，包括財(cái)政、融資、土地、人才和激勵(lì)政策等，確立企業(yè)作為自主創(chuàng)新的主體地位，加強(qiáng)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)和有效監(jiān)督。

二是積極探索自主創(chuàng)新的新模式，有效利用合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合試驗(yàn)區(qū)的科技成果的有效轉(zhuǎn)化，同步輻射皖北、皖江城市帶，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)安徽省經(jīng)濟(jì)、社會(huì)的發(fā)展，引領(lǐng)安徽省產(chǎn)業(yè)承接和新一輪的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，催生新的高科技產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)，促進(jìn)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，提高產(chǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，縮小南北經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展的差距，帶動(dòng)安徽省整體成為長(zhǎng)三角重要的新興增長(zhǎng)極。

三是促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)為創(chuàng)新主體提供優(yōu)惠貸款支持和服務(wù)。

四是利用長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市的高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)研發(fā)中心的資源優(yōu)勢(shì)和人才資源存量，合理盤(pán)活人力資本存量；大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，特別是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，主動(dòng)承接服務(wù)業(yè)價(jià)值鏈高端的離岸服務(wù)外包。

五是優(yōu)化制成品出口結(jié)構(gòu)，鼓勵(lì)企業(yè)到國(guó)外投資，提高出口產(chǎn)品中高新技術(shù)產(chǎn)品比重，通過(guò)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)規(guī)模提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力；繼續(xù)改善進(jìn)口結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)對(duì)進(jìn)口先進(jìn)設(shè)備、技術(shù)的學(xué)習(xí)、消化和再創(chuàng)新能力。通過(guò)進(jìn)、出口結(jié)構(gòu)的升級(jí)、調(diào)整和優(yōu)化，促進(jìn)安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高級(jí)化轉(zhuǎn)換。

注釋?zhuān)?/p>

①數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際貨幣基金組織2015年4月發(fā)布的《世界經(jīng)濟(jì)展望：不平衡增長(zhǎng)——短期和長(zhǎng)期因素》中的表2和表4。

②根據(jù)國(guó)際貨幣基金組織2015年4月發(fā)布的《世界經(jīng)濟(jì)展望：不平衡增長(zhǎng)——短期和長(zhǎng)期因素》中表2和表4的數(shù)據(jù)計(jì)算得出。

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［責(zé)任編輯：余志虎］

中圖分類(lèi)號(hào)：F127

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1007-5097（2016）03-0014-07

收稿日期：2015-06-22

基金項(xiàng)目：安徽省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目（SK2013A123）

作者簡(jiǎn)介：李榮富（1966-），男，安徽懷寧人，副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，研究方向：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，國(guó)際貿(mào)易，計(jì)量經(jīng)濟(jì)；傅懿兵（1969-），女，山東煙臺(tái)人，經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，研究方向：勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)；王萍（1962-），女，遼寧大連人，教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：勞動(dòng)經(jīng)濟(jì)學(xué)，人力資源開(kāi)發(fā)與管理。

A Study on the Ways to Improve Economic Growth Quality in Anhui Province —Based on Multi-equation System Analysis of SUR Model

LI Rong-fu1，F(xiàn)U Yi-bing2，WANG Ping3
（1.School of Business，Chizhou University，Chizhou 247000，China；2.Department of Accounting，Yantai Vocational College，Yantai 264000，China；3.School of Economics，Dongbei University of Finance and Economics，Dalian 116025，China）

Abstract：This paper tries to analyze and judge the ways to improve economic growth quality from the main influencing factors in Anhui province.The paper chooses the observed variables to measure economic growth quality and other observed variables，which are influenced by economic structure，technology innovation，regional difference，the degree of economic financialization and so on.It applies multi-equation system of seemingly unrelated regression（SUR）model to study the quantitative impacts of the main factors on economic growth quality in Anhui province from 1981 to 2013.By the SUR model setting，estimation and target path simulation，the paper analyzes the paths of the influences of various factors within the same economic system on economic growth quality in Anhui province since the reform and opening up，and puts forward the ways to improve economic growth quality.

Keywords：economic growth quality；SUR model；multi-equation system；Anhui province