珠三角区域经济发展的影响因素分析
摘 要：文章基于珠三角地区的非平稳面板数据，运用协整建模的理论和方法，对珠三角地区的科技投入、资本存量、产业结构、基础设施、人力资本与经济增长的关系进行实证研究，结果表明，以上五大经济要素与经济增长之间有着显著的长期均衡关系，且五大经济要素对经济增长的贡献各不相同。最后，提出了促进珠三角区域经济持续协调发展的相关政策建议：整合科技资源、优化资本结构、升级产业结构、完善基础设施、培育人力资本。
关键词：面板数据，协整理论，区域经济发展
一、引言
科技投入、资本存量、产业结构、基础设施和人力资本是一个经济系统中具有显著影响力的经济要素。科技是第一生产力，科技经费投入的增长会推动经济的增长；资本存量是指在一定时间点上所积存的实物资本，反映人们所实际掌握物质生产手段，资本存量作为度量资本投入的指标，用来衡量资本投入对经济增长的贡献；产业结构是指国民经济各产业部门之间以及各产业部门内部的构成，产业结构高度化也称产业结构高级化，指一国经济发展重点或产业结构重心由第一产业向第二产业、第三产业逐次转移的过程，标志着一国经济发展水平的高低和发展阶段、方向；基础设施是指用于保证国家或地区经济活动正常进行的公共服务系统，基础设施建设具有“乘数效应”，能带来几倍于投资额的社会总需求和国民收入，一个国家或地区的基础设施是否完善，是其经济是否可以长期持续稳定发展的重要基础；人力资本是指存在于人体之中的具有经济价值的知识、技能和体力等质量因素之和，其对经济增长的作用，在后工业时期和知识经济初期，将表现的更为明显，人力资本的核心是提高人口质量，教育投资是人力投资的主要部分。区域经济系统中各个经济要素与区域经济发展是否具有长期的均衡关系，以及各个要素对经济增长的贡献如何，这些将是本文所要研究和解决的问题。
二、文献综述
一直以来，影响区域经济发展的因素，是宏观经济学的重要研究课题，许多学者在这方面已做了大量研究。Arrow和Kurz（1970）最早将公共资本存量纳入宏观生产函数，分析了政府对基础设施建设投入对生产率和经济增长的影响；Helms（1985）对美国48个州的时间序列数据进行回归后发现，增加科技投入可以提高经济增长；Easterly和Rebelo（1993）在研究中发现，科研教育投资对经济增长的积极作用；我国学者骆永民（2005）利用年度数据进行协整分析发现，科技投入与经济增长间存在协整关系，并且正向促进作用显著；郭玉清等人（2006）进一步指出，科技投入对资本形成以及全要素生产率的提高均有积极影响并最终提高经济增长率；王任飞、王进杰（2006）基于总量生产函数分析了中国基础设施的产出弹性和最优规模问题，指出中国基础设施资本产出弹性虽然低于私人资本的产出弹性，但其具有显著的经济增长效应；何雄伟（2008）选取我国27个省、区、直辖市1985-2005年的样本数据，比较分析了他们之间FDI对经济增长的影响程度差异；王永（2008）选取山东省17个地区2001-2006年的面板数据，研究了地区产业结构差异对山东省各地区经济增长的影响，指出地区产业结构调整的关键是使产业的区域分布有利于发挥该区域生产要素和自然资源的禀赋优势，实现资源的合理和有效配置；张丽峰（2008）采用面板数据模型方法，对1978-2005年京津冀产业结构对经济增长影响的差异进行了分析，指出经济增长在不同发展阶段呈现不同的特征，从而推动经济增长的主要动力来源也不同，而产业结构变动则是经济增长的主要动力；周建（2008）采用空间计量模型、相关性指数、面板单位根及协整检验，对1989-2005年我国31个省域的面板数据进行研究，结果表明：各省域经济增长与能源效率、产业结构、人口数量、技术进步等之间存在长期稳定的均衡关系，且长期均衡具有显著的短期修正和波动效应。
这些文献为深入解析各经济要素与经济增长的内在关系做了许多工作，但主要有两点不足：一是直接将时间序列数据当作平稳数据，未经平稳性检验，基于面板数据的时间序列分析，往往忽视了其中的伪回归、单位根和协整问题；二是绝大多数文献只研究各相关要素对区域经济增长产生的独立影响，而对区域经济区中各相关要素与经济增长之间的长期均衡关系研究较少。为此，本文运用非平稳面板数据的建模理论和方法，克服珠三角地区时间序列数据的积累不足和非平稳性，在珠三角地区中同时引入五个经济要素自变量，利用面板数据协整理论，深入分析了区域经济增长与其影响要素之间的长期均衡关系并进行了短期误差修正。
三、非平稳面板数据的模型设定与数据说明
（一）模型设定
为了加强参数估计的有效性，面板数据分析依赖于较大规模的样本。因此本文将利用珠三角九市的面板数据对珠三角各经济要素与区域经济增长之间的关系进行实证检验。结合珠三角经济发展的实际情况，从各个经济要素影响区域经济增长的有效机制出发，建立区域经济增长的计量分析模型：
yit=C+αiQSTEit+βiFDIit+γiRAit+θiRDit+φiHCit+εit （1）
模型中被解释变量y是各市的人均GDP；STE表示各市的科技投入，用各市的人均科技研发经费作为其代理变量；FDI是各市的资本存量，用各市的人均固定资产投资作为其代理变量；RAT表示各市的产业结构状况，用各市第二、三产业的总产值占GDP的比重来度量；RD表示各市基础设施情况，用各市的公路密度来度量，HC表示各市的人力资本，用劳动力的人均受教育年限来度量，εt为随机扰动项，下标i为各市的标识（i＝1，2，…，9），下标t是各年份的标识（t＝-1995，1996，…，2007）。αi，βi，γi，θi，φi分别是经济增长对科技投入、资本存量、产业结构、基础设施、人力资本的产出弹性系数。
（二）数据说明
为了增强参数估计的有效性，面板数据分析必须依赖较大规模的样本量。因此，本文选取珠三角地区的广州、深圳、佛山、东莞、中山、惠州、江门、珠海、肇庆9个城市作为面板数据的横截面，时间维度为1995-2007年之间。本文初拟被解释变量是珠三角各市的人均GDP（元），为消除价格因素后的数据，用来衡量各市的经济增长；第一个解释变量是各市的人均科技研发经费STE（元），代表政府对科技创新的支持力度，预期其作用为正；第二个解释变量是各市的人均固定资产投资FDI（元），用各市每年的固定资产投资总额除以年末总人口计算而得，预期其作用为正；第三个解释变量是各市第二、三产业的总产值占GDP的比重，设为RAT（%），设置该变量的考虑是，人类社会的历史表明，第二、三产业的发展水平指代了人们在科技、劳作技巧、管理方法方面的积累情况，对于珠三角这一活跃的经济区而言，该指标能表达出由于技术积累、技术创新而带来的产业结构升级的情况，预期其作用为正；第四个解释变量是公路密度RD（km-1），以公路通车里程除以该市面积得到，预期其作用为正；第五个解释变量是人力资本HC（年），预期作用为正，在计算该指标时，本文采用的是学者们通常采用的劳动力平均受教育年限的方法，用公式：H＝∑Ek·nk进行计算，其中nk表示6岁以上第A教育层次劳动力的个体受教育年限，分别取值为1、6、9、12、13、16，Ek表示第k教育层次劳动力的人数占该年龄以上总人口的比重。
本文所有数据来源于《广东省统计年鉴》（1996-2008）。同时，运用国内生产总值指数和商品零售价格指数（1995＝100）分别对表征经济增长、科技投入、资本存量的变量进行换算，得到消除价格因素后的实际值，然后依次取其自然对数。这样做的目的在于更易得到平稳序列和消除观察数据的异方差问题，但不会改变数据的原有性质，此时计量分析模型为式（2）。
Log(yit)=C+αilog(STEit)+βi log(FDIit)+γiRATit+θiRDit+φiHCit+εit （2）
|
延伸阅读
|
