经济制度变迁对中国经济增长的影响(上)——基于VECM的实证分析

内容提要：针对经济制度变迁影响经济增长现有研究的不足，通过协整理论及向量误差修正模型等方法，测算了1952—2010年经济制度变迁对中国经济增长的影响。实证结果表明，人均资本、经济制度变迁及人均产出之间存在协整关系；经济制度变迁在长期对人均产出具有显著正向作用，短期影响则十分有限；如果以1978年为分界点，则经济制度变迁在改革开放后对经济增长的促进作用要远大于改革开放前。

关键词：经济制度变迁，经济增长，协整检验，向量误差修正模型

作者简介：林毅(1982-)，男，天津人，博士研究生，主要从事宏观经济理论与实践及制度经济学研究。E-mail：fisher.818@163.com；何代欣(1982-)，男，四川内江人，博士后，副研究员，主要从事财政学及宏观经济理论与实践研究。

一、文献述评

自新制度经济学派指出产权明晰是推动经济增长的关键制度因素后，产权首先引起了国外研究者的关注。Knack和Keefer最先以ICRG和BERI中的指标来代表产权，对97个样本国家的相关数据进行了检验，结果证实产权的保护程度会显著影响经济增长，特别是ICRG指数每增加1个标准化单位，经济增长率每年将会以超过1.2%的速度增加^[1]。Esfahani和Ramirez则用ICRG指数来衡量与产权密切相关的合同执行力大小，通过75个样本国家的实证结果表明，合同执行力每增加1个标准差，人均GDP增长率将会5.8%^[2]。Clague等则认为CIM(合同密集型货币，用“一国非货币资金/总货币供给量”表示)是对产权安全程度更为合理的度量，其客观性及精确度都要优于ICRG等主观性指标。基于7个国家的案例分析及95个样本国家的计量，他们发现CIM每增加1个标准差，人均收入年均增长率将增加0.95%(使用IV估计后，该系数增至1.74%)^[3]。Acemoglu和Johnson使用前殖民地国家的“定居者死亡率”及“当地人口密度”作为产权的工具变量来处理可能出现的内生问题，结果发现即使控制了其它因素(宗教、地理等)，产权制度的影响依然十分显著^[4]。

国内相关实证研究中以金玉国^[5]的成果最具代表性。结合中国的实际，他将改革开放以来宏观经济制度的变迁划分为产权制度变迁、市场化程度提高、分配格局变化及对外开放扩大四个方面，对应的制度变量则分别是非国有化率、市场化程度、国家财政收入占GDP比重及对外开放程度；估算了四个制度变量各自对经济增长的边际影响及弹性，并发现市场化程度与产权制度变迁对这一时期中国经济增长的影响力最大。之后的学者大都是在此基础上(个别指标或权重上有所改动)，采用不同的样本或模型以进一步佐证。如王文博等用主成分分析法对中国经济制度变迁进行了指数合成，估算了该指数对经济增长的弹性及贡献率^[6]。傅晓霞和吴利学运用C-D函数推算出1982—1999年经济制度变迁对中国经济增长的贡献率约为35%^[7]。刘文革等则将产权多元化、对外开放程度及国家控制资金因素三个分指标进行了合成，比较了改革开放前后经济制度变迁对中国经济增长作用的大小^[8]。李富强等以及董直庆和王林辉都进行了经济增长根源的对比检验，结果均表明产权制度的发展是中国现阶段经济增长的主要动力^[9-10]。李国璋和刘津汝则基于1978—2007年的宏观数据，证实了产权制度及对外开放对中国TFP的增长具有明显的推动作用^[11]。

总之，现有实证结论大都支持产权、贸易等经济制度变迁促进一国经济增长的假说，尤其对中国而言，经济制度变迁对经济增长具有重要影响更是达成了基本共识，指标选取也无太大差异。其中，产权多元化程度被认为是中国经济制度变迁中最有影响力的一个方面，此外，对外开放程度、分配格局变化和市场发育程度等也是经济制度变迁的主要表现。但国内现有研究依然存在一定的问题：首先，受计量方法所限，上述文献多采用简单的OLS回归，而宏观经济领域中的大多数时间序列数据都是非平稳的，直接建立模型将极有可能出现伪回归现象，导致结果的不可靠。其次，已有国内研究主要关注改革开放以后，时间跨度通常在二三十年左右，过短的时间段在长期关系的衡量精度上也会有所欠缺。有鉴于此，本文试图在现有研究基础上，运用更为科学的协整理论及向量误差修正模型等方法，选取1952—2010年的宏观经济数据，测度经济制度变迁对中国经济增长的影响。

二、实证过程

(一)实证思路及基本模型

本文首先是变量及数据的选取；其次是对计量中各变量时间序列平稳性的判断，即ADF单位根检验；然后通过Johansen协整检验确定各变量之间是否存在长期均衡关系，并建立VECM考察变量间的长、短期关系；最后进行Granger因果关系检验。

本文拟采用两个实证模型。第一个模型是在C-D函数基础上加入制度变迁因素，即：

Y_t=AK_t^αL_t^βIe_t^λ

其中，Y_t、K_t、L_t和Ie_t分别代表历年GDP产出、资本存量、劳动力和经济制度变迁，t为时间，A代表索洛剩余，即未进入模型的其它影响增长的因素(如技术进步、人力资本等)，作为常数项处理，这也是制度变迁影响经济增长这一研究领域最常用的模型形式。为避免总量估计可能出现的多重共线性，假设资本和劳动规模报酬不变(即α+β=1)，对上式两边同时除以L_t并取对数以消除异方差，引入白噪声后变为：

Lny_t=LnA+αLnk_t+λLnIe_t+ε_t (1)

y_t、k_t分别是历年人均GDP产出和人均资本存量。式(1)也是本文的基本模型估计式。

进一步地，第二个模型考虑将技术进步(A)从索洛剩余中剥离出来，生产函数即为：

Y_t=θK_t^αL_t^βA_t^γIe_t^λ

采用如式(1)的处理方法，则上式化为：

Lny_t=Lnθ+αLnk_t+γLnA_t+λLnIe_t+ε_t (2)

式(2)中，A_t代表技术进步，θ代表索洛剩余，其它各项意义不变。

(二)变量选取与数据处理

1.产出、劳动力、技术及资本存量指标

产出Y用历年GDP表示，劳动力L用历年年末就业人数表示，技术进步A用历年国家财政中用于科学研究和教育支出之和表示。原始数据均来自《新中国六十年统计资料汇编》及历年《中国统计年鉴》。产出及技术进步数据均已用GDP平减指数处理为1978年价格。资本存量K(1978年价)来自王小鲁等(2009)的估计，2007年后数据用指数平滑法补齐。各变量时间跨度均为1952—2010年。

2.经济制度变迁指标

指标选取需要充分考虑其代表性、准确性及数据可得性。因样本区间较长，市场发育程度指标在改革开放前并无相关统计资料，因此本文最终用三个指标来衡量经济制度变迁。

(1)产权多元化程度。用非国有经济工业总产值在全部工业总产值中的比重来度量。

(2)对外开放程度。由于样本长度限制，已有研究中涉及的对外投资及对外金融在改革开放前并无相关统计资料，因此本文最终从对外贸易开放程度的角度，用历年出口贸易总额占GDP的比重来度量。

Ieo=(历年出口贸易总额/历年GDP)×100%

(3)分配格局变化。用非国家财政支出占GDP的比重来度量。

Ied=[1-(历年国家财政支出/历年GDP)]×100%

为保证统计口径一致，产权多元化程度1998年后的数据依据相应年份的统计公报及指数平滑法进行了处理；分配格局变化2000—2010年的数据则是财政支出减去对应年份国内外债务付息支出后所得的数据(2000年前财政支出不包括国内外债务付息支出)。

在这里，需要对三个分指标做简要说明。首先，由于各指标均以比例形式出现，因此不存在价格调整问题。其次，三个分指标中，产权多元化程度反映了非国有经济的重要性，但这并非否定国有经济存在的必要性，国有经济在中国的存在及主导地位始终是不能动摇的，只是在目前阶段，非国有经济比重可能还未达到一个合理上限，因此仍可以采用这一指标；而新古典经济学一直强调出口更能促进经济增长，加之中国长期奉行“出口导向型”贸易政策，不少研究也表明出口对中国经济增长的促进作用要远大于进口，进口在短期内对经济增长甚至有一定的抑制作用^[12-13]。因此，本文认为用出口贸易总额(而非进出口贸易总额)占GDP的比重来代表对外开放程度更为适合；^①至于分配格局变化的度量并无太大争议，但需要指出国家财政支出占GDP的比重如果低到无法维持政府必要的公共职能时，社会主义市场经济体制也必将无法正常运转。只是考虑到政府还掌握不少“非预算收入”的事实及中国现行发展阶段，因此这一假定仍可采用^[14]。但在今后情况发生变化或统计资料更加完善时，我们也要考虑对经济制度变迁指标的构成进行相应的调整或改变。

接下来本文进行经济制度变迁总指标的合成。指标合成一般有赋值法与主成分分析法两种。其中，主成分分析法因相对客观而在近些年的研究中备受青睐，但其原则是按照样本期内指标变异程度的大小来分配权重，并未考虑指标本身的相对重要性，因此权重结果往往与实际情况有所偏差，尤其当各指标变动趋于一致时，该方法往往会赋予各指标近乎相同的权重。此外，主成分分析法一般适用于一次性评价，无益于统计资料的积累，尤其当权重为负时，会给实际应用造成极大不便。有鉴于此，本文参照金玉国^[12]、刘文革等^[8]的研究成果，采用更为成熟的赋值法进行指标合成，即分别赋予产权多元化程度70%、对外开放程度20%、分配格局变化10%的权重。^②之所以将产权多元化赋予较大权重，是因为产权是最能促进经济增长的制度因素；并且中国经济制度的变迁也恰恰是以产权制度为主而展开的(如建国初期的土地改革，改革开放初期的联产承包责任制及20世纪90年代的国企改革)，因此该指标在中国的经济制度变迁中最具代表性。这样，经济制度变迁总指标就可以写成：

Ie=0.7Ien+0.2Ieo+0.1Ied

计量中各变量的变化趋势如图1所示，计量中各变量的描述性统计如表1所示。

图1 各变量时间趋势图(1952—2010年)

表1 各变量描述性统计

相应的，本文待检验的基本假说即为：经济制度变迁对中国经济增长具有正效应。

(三)计量结果

1.时间序列平稳性检验

本文首先用式(1)计量，故模型中包含的变量为Lny、Lnk和LnIe。采用ADF单位根检验对各变量水平序列及一阶差分序列进行平稳性检验，结果如表2所示。

表2 各变量单位根检验结果

注：d代表对原序列进行一阶差分；C、T、K分别代表ADF检验中的常数项、时间趋势项和滞后阶数，滞后阶数由Eviews6/0软件根据SIC信息准则自动生成。

由表2可知，各变量水平序列的ADF检验结果在5%的显著性水平下均无法拒绝存在单位根的原假设，都是非平稳的；但它们一阶差分序列的ADF检验结果均表明在5%的显著性水平下不存在单位根，都是平稳的。因此，各变量均为一阶单整。

2.Johansen协整检验

由于各变量均为一阶单整，因此可能存在长期协整关系。多个变量之间的协整关系一般采用基于回归系数的Johansen协整检验，但首先需确定最优滞后阶数。本文逐一对从0—5的滞后阶数所对应的各准则值进行了比较，最终确定在5%的显著水平下，Lny、Lnk和LnIe组合而成的无约束VAR模型最优滞后阶数为2。而Johansen协整检验的滞后期是无约束VAR模型一阶差分的滞后期，故确定为1。

在Johansen协整检验中，最为关键的是对协整分析中截距和趋势的形式选择。Eviews软件提供了5种形式，即：①序列无线性趋势，协整方程无截距；②序列无线性趋势，协整方程有截距；③序列有线性趋势，但协整方程只有截距；④序列及协整方程均含有线性趋势和截距；⑤序列有二次趋势。已有文献大多直接选用软件中的默认项(形式3)，但相关研究表明，大多数经济时间序列(尤其是中国的数据)实际上符合的是形式2或形式4的情况，直接采用默认项会造成结果的偏差^[15-16]。由于图1中各变量时间序列均呈现出较为明显的确定性时间趋势特点，因此应选择形式4进行Johansen协整检验。1期滞后的协整检验结果如表3所示。

表3 Johansen协整检验结果

注：*表示在5%显著性水平下拒绝原假设。

由表3可知，λ-trace(特征值迹检验)及λ-max(最大特征值检验)结果均表明，Lny、Lnk和LnIe之间在5%的显著水平下存在长期协整关系。标准化协整方程则意味着Lnk、LnIe对Lny的长期影响是正向的。本文将在后面对这一结果进一步分析。

3.向量误差修正模型

如果多个变量均为一阶单整，且彼此之间存在协整关系，则可以构造向量误差修正模型(VECM)。由于VECM包含了水平值和差分值，将各变量之间的长期均衡关系及短期波动关系相结合起来，因此具有诸多优点：一阶差分项的引入避免了虚假回归、多重共线及序列相关等问题；误差修正项则保证了变量水平值的信息没有丢失；而其从“一般到特殊”的建模思想又使得差分项可以用t检验与F检验来进行选取。VECM的基本形式为：△y_t=aecm_t-1+lagged(△y，△x)+u_t。其中，ecm_t-1为误差修正项，在形式上与协整方程一致，是各变量之间长期均衡关系的反映；系数a是短期调整参数，理论上应为负值，代表短期波动对长期关系出现偏离时，误差修正项在下一期的调整速度；差分项系数则反映了各解释变量的短期波动对因变量的短期影响。

由于本文中各变量之间协整关系成立，因此可以构建VECM。VECM滞后期同样为1(因其是含有协整约束的VAR模型，故滞后期与Johansen协整一致)，结果如式(3)所示。

△Lny_t=-0.596ECM_t-1+0.694△Lny_t-1

[-4.029^***][5.554^***]

+0.133△Lnk_t-1+0.037△LnIe_t-1+0.006

[0.721][0.440][0.373]

ECM_t-1=Lny_t-1-0.592Lnk_t-1-0.266LnIe_t-1

[-17.060^***][-10.735^***]

-0.010t-1.306

[-4.306^***]

R²=0.430 ²=0.386 F=9.797

DW=1.958 AIC=-2.789 SC=-2.610 (3)

式(3)中，部分解释变量的差分滞后项不显著，因此对该模型进一步修正。依据从“一般到特殊”的建模思想，逐步剔除不显著的差分滞后项。修正后的VECM结果如式(4)所示。

（未完待续）

责任编辑：夏雨