李曉嘉

（對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京100029）

一、引 言

作為政府調(diào)控經(jīng)濟(jì)的基本手段和資源配置機(jī)制，公共投資對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變具有至關(guān)重要的作用。厘清政府公共投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式之間的關(guān)系，考察公共投資這一宏觀調(diào)控工具對提高經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的作用，對于政府制定長期經(jīng)濟(jì)政策具有重要參考價(jià)值。

全要素生產(chǎn)率（TFP）是衡量經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量和方式的重要指標(biāo)，是指除勞動(dòng)力和資本投入要素之外，包含技術(shù)進(jìn)步和公共服務(wù)效率提高等因素所帶來的產(chǎn)出增長率。為了探究政府公共投資對經(jīng)濟(jì)增長方式的影響，學(xué)者們就政府公共投資和TFP之間的關(guān)系開展了大量研究。一些研究認(rèn)為政府公共投資對推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變具有積極意義［1］［2］［3］，而另外一些實(shí)證研究則得出不同結(jié)論［4］［5］。

近年來，隨著積極財(cái)政政策的實(shí)施和公共投資規(guī)模的擴(kuò)大，我國學(xué)者對公共投資對經(jīng)濟(jì)增長方式的影響效應(yīng)也作了相關(guān)研究。張海星依據(jù)中國1980～2002年的實(shí)際數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，公共人力資本投資及研發(fā)投資可以通過提高全要素生產(chǎn)率及外部性效應(yīng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長［6］；郭慶旺對中國1978～2004年公共資本投資的實(shí)證分析表明，政府公共物質(zhì)資本投資比公共人力資本投資對長期經(jīng)濟(jì)增長的正影響更為顯著［7］；武普照在內(nèi)生增長理論框架下分析了公共投資對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用，認(rèn)為公共投資通過提高私人投資回報(bào)率，可促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長［8］。

可見，現(xiàn)有的研究已經(jīng)得出諸多重要成果，但仍存在可改進(jìn)的方面。一是研究視角有待拓寬，關(guān)于對我國公共投資如何影響全要素生產(chǎn)率增長進(jìn)而推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)變的研究還比較少，相關(guān)問題有待于進(jìn)一步深入研究。此外，已有的相關(guān)文獻(xiàn)局限于分析基礎(chǔ)設(shè)施等經(jīng)濟(jì)性公共投資對TFP的影響，而分析教育、醫(yī)療、科研等社會性公共投資對TFP影響的文獻(xiàn)卻并不多見，但現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)理論表明，社會性公共投資對TFP的影響日漸重要。二是研究方法有待改進(jìn)，內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論表明，技術(shù)進(jìn)步的過程是連續(xù)的，即當(dāng)期技術(shù)水平受前期水平的制約，而現(xiàn)有的文獻(xiàn)鮮有引入滯后因變量來控制技術(shù)進(jìn)步的累積效應(yīng)。本文的研究將試圖彌補(bǔ)上述不足，選取1978～2009年數(shù)據(jù)并采用超越隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)我國28個(gè)省份TFP變動(dòng)情況（重慶并入四川，不包括海南、西藏），然后采用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型分別估算經(jīng)濟(jì)性公共投資和社會性公共投資與TFP之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，從而為我國公共投資政策調(diào)整方向提供合理意見。

二、相關(guān)指標(biāo)和數(shù)據(jù)來源

本文以1978～2009年我國28個(gè)省級地區(qū)的數(shù)據(jù)對TFP進(jìn)行測算。文中表示產(chǎn)出的變量以各地區(qū)GDP來代表，并按1978年可比價(jià)格換算。投入變量包括物質(zhì)資本和勞動(dòng)投入兩項(xiàng)，其中物質(zhì)資本采用張軍提供的方法計(jì)算獲得［9］，勞動(dòng)投入即年中從業(yè)人員數(shù)，由全社會年初和年底從業(yè)人數(shù)的平均值來代表。

本文參照財(cái)政預(yù)算表并考慮數(shù)據(jù)的可得性，以我國財(cái)政支出中五項(xiàng)支出之和來反映政府的公共投資情況，并把公共投資分為兩大類即經(jīng)濟(jì)性公共投資和社會性公共投資。其中，經(jīng)濟(jì)性公共投資包括基本建設(shè)支出（FE1）、企業(yè)挖潛改造支出（FE2）及支援農(nóng)村生產(chǎn)和事業(yè)支出（FE3）；社會性公共投資包括文教衛(wèi)生事業(yè)支出（FE4）、公共研發(fā)支出（FE5）［10］。

文中數(shù)據(jù)均來自于《新中國五十五年統(tǒng)計(jì)資料匯編》和歷年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國財(cái)政年鑒》和《中國固定產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》，根據(jù)我國相關(guān)省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行整理。其中，1978～2006年的公共投資額由上述五項(xiàng)公共支出加總而得。2007年以后地方財(cái)政支出劃分方法有所變化，因此本文采用韓仁月的計(jì)算方法［11］，根據(jù)當(dāng)年各地區(qū)交通運(yùn)輸倉儲、郵電和通信衛(wèi)生體育和社會福利事業(yè)、教育文化藝術(shù)事業(yè)、科研和綜合服務(wù)事業(yè)、黨政機(jī)關(guān)和社團(tuán)等公共行業(yè)的固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)，計(jì)算得到2007～2009年的公共投資額。

三、分析方法及計(jì)量模型

1.以隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的方法度量經(jīng)濟(jì)增長方式

本文采用的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)（frontier production function）是基于DEA的Malmquist指數(shù)法，不考慮隨機(jī)誤差對經(jīng)濟(jì)增長的影響。由于這種方法的隨機(jī)誤差項(xiàng)對結(jié)果的影響較小，因而更適合針對我國各省區(qū)域特征明顯、數(shù)據(jù)時(shí)間跨度較大的特點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域性分析。

本文以Battese and Coelli模型為基礎(chǔ)建立分析框架［12］：

式（1）中，Qit表示1978年不變價(jià)的GDP，下標(biāo)i表示第i個(gè)省份，N等于28；t表示年份編號，T=32。Kit和Lit是物質(zhì)資本和勞動(dòng)力數(shù)量，α和β都是待估計(jì)的參數(shù)。誤差項(xiàng)由經(jīng)典隨機(jī)誤差vit和生產(chǎn)非效率隨機(jī)變量uit兩個(gè)獨(dú)立部分組成，其中，vit服從正態(tài)分布N（0，），uit服從非負(fù)斷尾正態(tài)分布，即uit=uiexp［-η（t - T ） ］，其中，ui～N+（μ） ，η 是待估參數(shù)。

技術(shù)進(jìn)步指數(shù)通過（1）式估計(jì)的參數(shù)計(jì)算。當(dāng)技術(shù)進(jìn)步是非中性時(shí)，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的變化即為TFP，即TFP可表示為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)相鄰年份變化的幾何平均值［13］：

其中，E （Q）表示產(chǎn)出的期望值。

這種方法計(jì)算的TFP表明，相鄰期TFPt和TFPt-1均包含E （Qt-1） 因子，有密不可分的關(guān)聯(lián)?？梢哉f，前期TFPt-1對當(dāng)期TFPt會產(chǎn)生重要影響，TFP的增長是一個(gè)連續(xù)的過程，因此引入滯后因變量將在考察公共投資對全要素生產(chǎn)率的影響時(shí)更加符合理論與現(xiàn)實(shí)。同時(shí)，為平滑數(shù)據(jù)以減輕異方差的影響，并賦予變量系數(shù)“彈性”的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，本文對模型中相關(guān)變量取對數(shù)。假定以固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型來表示，則：

2.估計(jì)的相關(guān)結(jié)果

（1）全要素生產(chǎn)率

首先，本文使用計(jì)算工具Frontier 4.1的最大似然法估計(jì)各省生產(chǎn)效率變動(dòng)即TFP，如表1所示。

表1 隨機(jī)前沿函數(shù)模型的估計(jì)結(jié)果

從表1的估計(jì)結(jié)果可知，模型中的大部分系數(shù)在5%以上的置信水平上是顯著的。其中，lnK的估計(jì)系數(shù)顯著為正值，lnL二次項(xiàng)的系數(shù)同樣拒絕了零假設(shè)。這說明模型中考慮了效率變動(dòng)之后，物質(zhì)資本投入顯示出對產(chǎn)出的明顯作用，勞動(dòng)投入的作用則顯示在二次項(xiàng)估計(jì)系數(shù)中。另外，估計(jì)出的方差參數(shù)γ=σ2u／σ2s是顯著的，可以推斷出技術(shù)無效率項(xiàng)u對產(chǎn)出具有顯著的影響。

本文用估計(jì)出的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)對時(shí)間求偏導(dǎo)，得到各省的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，再利用式（2）計(jì)算TFP，計(jì)算結(jié)果表明：1978～2009年全國28個(gè)省份的TFP平均為6.53個(gè)百分點(diǎn)，由1978年的7.95%到2009年的5.66%，整體上呈波動(dòng)下降趨勢，但越到后期則變動(dòng)越小，近年來基本保持在6%左右。分地區(qū)來看，這段時(shí)期東部地區(qū)平均TFP達(dá)7.45%，中部地區(qū)為6.21%，西部地區(qū)最低為5.73%。同時(shí)隨著時(shí)間的推移，東部地區(qū)省份TFP整體緩慢下降，西部地區(qū)快速提升，各省份TFP的地區(qū)差異在縮小，說明我國區(qū)域TFP有一定的收斂性。限于篇幅，各個(gè)省份具體的全要素生產(chǎn)率計(jì)算結(jié)果此處不再詳列。

（2）估計(jì)公共投資對全要素生產(chǎn)率的影響

為在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)對我國公共投資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長方式轉(zhuǎn)換的實(shí)證度量，本文通過計(jì)算得到的1978～2009年全國28個(gè)省份的TFP及各類公共投資數(shù)據(jù)來考察式（3）。式（3）因變量滯后項(xiàng)同樣作為自變量出現(xiàn)，因此是一個(gè)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。本文采用系統(tǒng)廣義矩法（SYS GMM）估計(jì)，以尋找因變量滯后項(xiàng)的工具變量的估計(jì)方法（IV），克服有偏的問題，即先對模型進(jìn)行一階差分，再采用（t-2）期前因變量的滯后項(xiàng)和其一階差分的滯后項(xiàng)作為工具變量，得到一致且更為有效的估計(jì)結(jié)果［14］［15］。本文采用 Stata 11.0，估計(jì)結(jié)果如表2所示。

第一，TFP滯后項(xiàng)（lnTFPit-1）具有顯著的正向影響（彈性系數(shù)幾乎都在0.57以上），如果忽略技術(shù)水平滯后因素的影響會使估計(jì)結(jié)果有偏，這表明我國技術(shù)水平存在比較明顯的累積效應(yīng)；第二，經(jīng)濟(jì)性投資項(xiàng)目的系數(shù)都具有顯著的特征，表明經(jīng)濟(jì)性投資項(xiàng)目對TFP有明顯的影響，但各項(xiàng)投資對TFP的作用卻并不相同，具體分析如下：

①基本建設(shè)支出（lnFE1it）對三大區(qū)域的TFP均存在顯著正向影響，其效應(yīng)呈東、中、西部地區(qū)依次遞增（東、中、西部地區(qū)影響系數(shù)分別為0.0402、0.0302和0.0289）。這主要是因?yàn)榛窘ㄔO(shè)支出大多用于基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善，而良好的基礎(chǔ)設(shè)施能有效地改善市場環(huán)境，既有利于擴(kuò)大區(qū)域內(nèi)人員和商品的交流，帶動(dòng)知識和技術(shù)的傳播；也有利于吸引區(qū)域外資本、技術(shù)、勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素的流入，從而有效地提升本區(qū)域TFP的增長。東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)，地方政府的財(cái)政實(shí)力較強(qiáng)，提供的基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，能夠有效地促進(jìn)區(qū)域內(nèi)全要素生產(chǎn)率的增長。而中西部地區(qū)的地方政府的公共投資能力較弱，區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施相對不足，不利于經(jīng)濟(jì)的集聚和市場的擴(kuò)張，區(qū)域內(nèi)全要素生產(chǎn)率增速相對緩慢。我國政府從1997年開始實(shí)施積極財(cái)政政策，并配合國家的西部大開發(fā)的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，大規(guī)模增加了對西部交通、水利、電網(wǎng)、通訊等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資，有效地改善了西部地區(qū)落后的市場環(huán)境，推動(dòng)了西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的增長，使得三大區(qū)域TFP呈現(xiàn)一定的收斂性。

表2 動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果

第三，公共投資中的社會性投資項(xiàng)目對TFP的影響并不一致，但影響明顯小于經(jīng)濟(jì)性投資項(xiàng)目。

②公共研發(fā)支出（lnFE5it）對東部和中部的TFP都具有負(fù)向影響，且統(tǒng)計(jì)顯著；對西部地區(qū)的影響為正，但統(tǒng)計(jì)不顯著。可能的原因有兩個(gè)：一是由于政府研發(fā)支出主要用于基礎(chǔ)研究、前沿技術(shù)研究和重大共性關(guān)鍵技術(shù)研究等公共科技活動(dòng)，轉(zhuǎn)化過程中的周期一般較長，使得公共研發(fā)支出對經(jīng)濟(jì)增長的作用存在一定的滯后性。二是政府研發(fā)支出更多的會投入到諸如環(huán)境保護(hù)、健康醫(yī)療等公共項(xiàng)目，這些公共項(xiàng)目并不直接作用于生產(chǎn)力，上述原因?qū)е铝苏难邪l(fā)投入不僅不能提高全要素生產(chǎn)率，在短期內(nèi)還起到了相反的效果。

四、結(jié)論及建議

研究結(jié)果表明，改革開放以來我國政府公共投資有效地促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的增長，從而對經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變也起到了積極的推動(dòng)作用，經(jīng)濟(jì)性比社會性公共投資對TFP的提升作用更加顯著。不同類型的公共投資項(xiàng)目對TFP的拉動(dòng)作用存在著較大的區(qū)域差異。綜上，本文提出的政策建議如下：

一是調(diào)整政府職能，改革投資體制。政府公共投資要一方面逐步退出具有盈利性質(zhì)的經(jīng)營活動(dòng)，另一方面將公共投資主要投向社會進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展所必需的公共領(lǐng)域，不斷加強(qiáng)我國公共投資的社會效益，為推進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)化創(chuàng)造必要的條件，實(shí)現(xiàn)政府通過財(cái)政政策拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長的目標(biāo)。

二是調(diào)整公共投資的區(qū)域結(jié)構(gòu)，更有效率地利用公共資本。對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展不成熟的中西部地區(qū)，政府應(yīng)大力增加對企業(yè)技術(shù)改造和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等經(jīng)濟(jì)性公共項(xiàng)目的投資，完善投資環(huán)境并促進(jìn)企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步。而對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較發(fā)達(dá)的東部地區(qū)，政府應(yīng)增加文教科衛(wèi)等社會性公共項(xiàng)目的投資，促進(jìn)知識和人力資本的積累，不斷提高生產(chǎn)中的技術(shù)含量。

［1］ASCHAUER D.Does public capital crowed out private capita［J］.Journal of Monetary Economics，1989，24（2）：171-188.

［2］JIMéNEZ S，MAR M D.Public infrastructure and private productivity in the spanish regions［J］.Journal of Policy Modeling，2004，26（1）：47-64.

［3］MAMATZAKIS E C.An analysis of the impact of public infrastructure on productivity performance of Mexican industry［EB／OL］.http：／／www.econstor.eu／bitstream／10419／26144／1／555966836.PDF，2012-09-20.

［4］CLARIDA R H.International capital mobility，public investment and economic growth［EB／OL］.http：／／www.nber.org／papers／w4506，2012-09-10.

［5］EVANS P，KARRAS G.Are government activities productive？evidence from a panel of U.S.states［J］.Review of E-conomics and Statistics，1994，76（1）：1-11.

［6］張海星.公共投資與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)分析——中國數(shù)據(jù)的計(jì)量檢驗(yàn)［J］.財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2004，（11）：43-49.

［7］郭慶旺，賈俊雪.政府公共資本投資的長期經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2006，（7）：29-40.

［8］武普照，王耀輝.公共投資的經(jīng)濟(jì)增長作用分析［J］.山東社會科學(xué)，2007，（4）：69-72.

［9］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）：35-44.

［10］王威.公共投資的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)［J］.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2008，30（2）：14-17.

［11］韓仁月，常世旺.中國省級公共投資的區(qū)域效應(yīng)：互利共贏還是以鄰為壑［J］.財(cái)經(jīng)研究，2010，36（4）：36-45.

［12］BATTESE G E，COELLI T J.A model for technical inefficiency effects in a stochastic frontier production function for panel data［J］.Empirical Economics，1995，20（2）：325-332.

［13］COELLI T J，BATTESE G E.An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis［M］.Boston：Kluwer Academic Publishers，1998.125-130.

［14］ARELLANO M，BOVER O.Anther look at the instrumental variable estimation of error-components models［J］.Journal of Econometrics，1995，68（1）：29-52.

［15］BLUNDERLL R，BOND S.GMM estimation with persistent panel data：an application to production functions［J］.Econometric Reviews，2000，19（3）：321-340.