論文：中國地區(qū)增長分布演進(jìn)及其機(jī)制

目錄/提綱：……
一、引言
二、基于隨機(jī)前沿模型的經(jīng)濟(jì)增長分解
（一）隨機(jī)前沿模型
（二）生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定
（三）經(jīng)濟(jì)增長的分解
三、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)
（一）指標(biāo)和數(shù)據(jù)說明
（二）估計(jì)方法和結(jié)果
（三）經(jīng)濟(jì)增長核算
四、地區(qū)增長分布演進(jìn)分析
（一）增長收斂分析
（二）地區(qū)增長分布的描述
（三）增長分布演進(jìn)的機(jī)制
五、總結(jié)性評(píng)述
……
論文：中國地區(qū)增長分布演進(jìn)及其機(jī)制
——基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的分析

摘要 基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型，本文將地區(qū)勞均產(chǎn)出增長分解為物質(zhì)資本深化、人力資本積累和全要素生產(chǎn)率提高三個(gè)部分，并在此基礎(chǔ)上分析了改革以來中國地區(qū)增長分布的演進(jìn)過程及其決定機(jī)制。利用1978-2004年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，本文發(fā)現(xiàn)：（1）改革以來中國地區(qū)增長經(jīng)歷了從雙峰分布到單峰分布再到雙峰分布的演進(jìn)過程；（2）物質(zhì)資本深化是增長分布的重要影響因素，但其單獨(dú)效應(yīng)并不能完全決定演進(jìn)過程；（3）特別是1990年以來全要素生產(chǎn)率也是地區(qū)差異擴(kuò)大的主導(dǎo)力量之一，表明政府應(yīng)當(dāng)鼓勵(lì)技術(shù)創(chuàng)新與擴(kuò)散，并為落后地區(qū)提供有力的政策支持。

關(guān)鍵詞 隨機(jī)前沿分析 全要素生產(chǎn)率 增長動(dòng)態(tài) 雙峰分布

China’s Regional Economic Growth Dynamics and It’s Mechanism：
An Analysis Based on Stochastic Frontier Production Function

Abstract: This paper develops a methodology to decompose economic growth to the physical capital deepening, human capital accumulation and total factor productivity improvement which including frontier technological progress and technical efficiency, using stochastic frontier analysis. Based on the data of 28 Chinese provinces during the period of 1978 -2004, this paper finds that the physical capital alone could not e*plain the all change of the economic growth dynamics even though it contributed about 2/3 to the growth, and t
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006年第10期。]，分別從不同方面彌補(bǔ)了以往研究的缺陷。
最近，Kumar and Russell[ S. Kumar, and R. R. Russell, Technological Change, Technological Catch-Up, and Capital Deepening: Relative Contributions to Growth and Convergence. American Economic Review, 92, 2002, pp.527–548.]等提出的新分析框架可以同時(shí)解決上述兩個(gè)缺陷，方法是先將地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長分解為各投入要素和全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)，然后應(yīng)用核密度估計(jì)（Kernel density estimation）分析各因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長分布演進(jìn)的影響。徐現(xiàn)祥和舒元、郭慶旺等將這一分析框架應(yīng)用到中國增長收斂問題，對(duì)改革以來地區(qū)增長分布演進(jìn)和機(jī)制研究進(jìn)行了有益嘗試[ 徐現(xiàn)祥、舒元：《中國省區(qū)經(jīng)濟(jì)增長分布的演進(jìn)(1978-1998) 》，《 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊) 》2004年第3 卷第3 期。郭慶旺、趙志耘、賈俊雪：《中國省份經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率分析》，《世界經(jīng)濟(jì)》2005年第5期。]。然而，他們基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data envelopment analysis）[ 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和下文將要提到的隨機(jī)前沿分析是前沿技術(shù)模型的兩種主要分析方法。關(guān)于前沿技術(shù)模型基本原理和各種分析方法的介紹可以參見Coelli, T., Rao, P. and Battase, E., An Introduction To Efficiency and Productivity Analysis, Boston: Kluwer Academic Publishers, 1998.]的全要素生產(chǎn)率核算和增長分解卻存在問題，從而對(duì)增長分布演進(jìn)的刻畫和機(jī)制分析也都難以反映經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)。例如，徐現(xiàn)祥和舒元核算結(jié)果是全要素生產(chǎn)率年平均增長率為-0.5%（其中前沿技術(shù)和技術(shù)效率分別為-2.6%和2.1%），對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)份額為-6.0%，顯然這意味著全要素生產(chǎn)率不可能對(duì)地區(qū)增長分布產(chǎn)生很大影響。更為嚴(yán)重的是，此結(jié)果還意味著改革以來中國前沿技術(shù)水平發(fā)生了嚴(yán)重退步，林毅夫和劉培林認(rèn)為這“顯然難以從經(jīng)濟(jì)學(xué)上給出合理可信的解釋”，因?yàn)槿绻麤]有戰(zhàn)爭(zhēng)等災(zāi)難性破壞，現(xiàn)實(shí)中過去掌握的前沿技術(shù)不會(huì)被遺忘[ 林毅夫、劉培林：《經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)勞均資本積累和技術(shù)進(jìn)步的影響》，《中國社會(huì)科學(xué)》2003年第4 期。]。出現(xiàn)以上問題的根本原因在于其增長核算方法忽略了隨機(jī)因素對(duì)生產(chǎn)行為的影響，而轉(zhuǎn)軌過程中的中國經(jīng)濟(jì)增長存在諸多隨機(jī)擾動(dòng)和不可觀測(cè)因素，因此核算結(jié)果難免出現(xiàn)偏誤，特別是由于處于技術(shù)前沿的地區(qū)往往受隨機(jī)因素的影響更為突出，所以會(huì)造成所有生產(chǎn)者效率測(cè)算的嚴(yán)重偏誤，甚至出現(xiàn)技術(shù)前沿內(nèi)陷（Implosion of technological frontier）問題[ 事實(shí)上，在Kumar and Russell的跨國樣本中，處于技術(shù)前沿的大多是增長穩(wěn)定且數(shù)據(jù)可靠的發(fā)達(dá)國家和新興工業(yè)化國家，隨機(jī)因素對(duì)核算結(jié)果的影響相對(duì)較小，但仍然同樣出現(xiàn)了技術(shù)前沿內(nèi)陷問題，因而Henderson and Russell在隨后的研究中對(duì)此進(jìn)行了修正，特別是最近他們放棄了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，轉(zhuǎn)而采用傳統(tǒng)的索洛增長核算方法對(duì)原樣本進(jìn)行了新的分析。參見S. Kumar, and R. R. Russell, Technological Change, Technological Catch-Up, and Capital Deepening: Relative Contributions to Growth and Convergence. American Economic Review, 92, 2002, pp.527–548. D. J. Henderson, and R. R. Russell, Human Capital and Convergence: A Production-Frontier Approach. International Economic Review, 44, 2005, pp.1167–1205. D. J. Henderson and R. R. Russell, Accounting for Two-Club Convergence. Working paper of University of California, Riverside, 2005, No.13.]。此外，由于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析不能提供關(guān)于生產(chǎn)函數(shù)形式的任何信息，直接采用密集形式進(jìn)行生產(chǎn)率測(cè)算和增長分解存在一定的隨意性，也會(huì)對(duì)增長核算產(chǎn)生一定影響[ 郝睿：《經(jīng)濟(jì)效率與地區(qū)平等：中國省際經(jīng)濟(jì)增長與差距的實(shí)證分析(1978-2003)》，《世界經(jīng)濟(jì)文匯》，2006年第2期。]。
為解決以上問題，我們采用前沿技術(shù)分析的另一種方法——隨機(jī)前沿分析（Stochastic frontier analysis）進(jìn)行增長核算，該方法不僅考慮了隨機(jī)因素的影響，而且還可以引入_改革等因素以解釋技術(shù)效率變化，因而比數(shù)據(jù)包絡(luò)分析更為符合中國的經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)實(shí)�；�1978-2004年地區(qū)面板數(shù)據(jù)，本文的增長核算結(jié)果是全要素生產(chǎn)率、前沿技術(shù)和技術(shù)效率的年平均增長率分別為1.7%，0.8%和0.9 %，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)分別為22.2%，10.1%和11.2%。與徐現(xiàn)祥和舒元、郭慶旺等的核算相比，這一結(jié)果更為接近多數(shù)現(xiàn)有研究[ 大多數(shù)已有研究發(fā)現(xiàn)改革以來中國全要素生產(chǎn)率年平均增長率在2%左右，Young的保守估算也顯示全要素生產(chǎn)率年平均增長為1.4%，代表性成果有：李京文、鐘學(xué)義：《中國生產(chǎn)率分析前沿》，中國社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，1998年，第101頁。G. C. Chow and A. Lin, Accounting for Economic Growth in Taiwan and Mainland China: A Comparative Analysis. Journal of Comparative Economics, 30, 2002, pp.507-530. Wang, Yan and Yao, Yudong, Sources of China’s Economic Growth, 1952-99: Incorporating Human Capital Accumulation. China Economic Review, 14, 2003, pp.32-52. A. Young, Gold into Base Metals: Productivity Growth in the Peoples Republic of China during the Reform Period. Journal of Political Economy, 111, 2003, pp.1220- 1242.]，也比較符合人們對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長的直觀感受。在此基礎(chǔ)上，我們利用多種判別方法考察了中國地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的收斂趨勢(shì)，特別是根據(jù)核密度估計(jì)探討了物質(zhì)資本深化、人力資本積累和全要素生產(chǎn)率提高對(duì)改革以來中國增長分布演進(jìn)的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)增長分布的演進(jìn)過程和機(jī)制在1990年前后都發(fā)生了較大變化：改革初期物質(zhì)資本、人力資本和全要素生產(chǎn)率都促使地區(qū)勞均產(chǎn)出不斷收斂，從而使得1990年前后中國地區(qū)勞均產(chǎn)出呈現(xiàn)單峰分布；而在此后，物質(zhì)資本和全要素生產(chǎn)率卻逐步擴(kuò)大了地區(qū)差異，是造成目前中國地區(qū)增長呈現(xiàn)雙峰分布的主要決定力量。
本文結(jié)構(gòu)如下：第二部分提出基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的經(jīng)濟(jì)增長分解模型；第三部分討論指標(biāo)選擇、數(shù)據(jù)來源和估計(jì)方法，并報(bào)告參數(shù)估計(jì)和增長核算的結(jié)果；第四部分分析地區(qū)增長的收斂狀況，特別是采用核密度估計(jì)方法考察中國經(jīng)濟(jì)增長分布的動(dòng)態(tài)演進(jìn)過程及其機(jī)制；最后，第五部分是總結(jié)性評(píng)述。
二、基于隨機(jī)前沿模型的經(jīng)濟(jì)增長分解
（一）隨機(jī)前沿模型
由于比傳統(tǒng)的索洛余值核算更為符合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)，前沿技術(shù)分析（Frontier technology analysis）已經(jīng)成為目前增長核算的重要工具之一，它將全要素生 ……（未完，全文共24598字，當(dāng)前僅顯示4425字，請(qǐng)閱讀下面提示信息。收藏《論文：中國地區(qū)增長分布演進(jìn)及其機(jī)制》）