黑龙江科学
HEILONGJIANG SCIENCE
第12卷第2期2021年1月
Voa.12Jan.2021
基于省际面板数据的对外开放度、
张宗良
(临沂大学，山东临沂276000)
摘要：新动能提升是供给侧结构性改革的主要目标之一，是我国经济增长新阶段实现动力转换的客观要求。新动能可分为需求拉 动和供给推动两大系统，其中投资、要素等各子系统都与对外开放紧密相关。全要素生产率(TFP )是对供给要素的评测。研究对 外开放度、TFP 和新动能提升的关系具有现实意义。以省级面板数据为依
据，采用DEA 模型，测算了 2011—2017年我国各省域全 要素生产率M —mquist 指数及其分解的技术效率和配置效率指数。利用主成分分析法，测度了 2011—2017年我国各省域新动能提 升的综合得分，并利用混合回归、个体效应等模型，对我国各省域开放度和全要素生产率对新动能提升的相互关系及影响进行了定 量分析。研究发现：近年来我国新动能呈现提升趋势，但表现出较大的区域异质性。各省域TFP 呈现增长趋势，特别技术效率提高
明显，但地区之间、年度之间不平衡现象较为突出。回归分析显示,TFP 中技术效率和配置效率，区域开放中技术开放和社会开放, 均显著地对新动能提升发挥促进作用，打造对外开放新高地，是新时代我国新旧动能转换和高质量发展的重要保证。
关键词：对外开放度；全要素生产率；新旧动能转换；主成分分析；固定效应模型
中图分类号：F061.4 文献标志码：A 文章编号：1674 -8646(2021)02 -0158 -07
Researcli on Improvement of Openness , TFP and New Growti Drivers Basd on Inter-provincial Panei Data
ZhangZongaoang
(Linyi University , Linyi 276000 , China )
Abstract : The upgcding of new drivers is one of the main goals of supply-sibe structural reform and an objective
requirement for China ' s economic growth tv transform into new drivers in the new stage- The new drivers can be divibed into two m —or systems , i. e. demand-driven and supply-driven , among which investment , Uy-ws and other sub-systems are closely related tv opening-up- Total factor productivity ( TFP ) is an evaluation of supply factors. It is of practical
significance tv study the relationship between opennws , TFP and new growth drivers. Based on the provincial panel data
and DEA model , the paper calculates the Malmquist index of total Uictvr productivity and its decomposition technic —
WUciwcy and —lacrtive efficiency index of China 's provinces from 2011 tv 2017- Using principal component analysis
(PCA ) , the comprehensive score of new drivers ' improvement in China ' s provinces from 20
11 tv 2017 is mwsumd. By
using mixed mymssion, individual eWect and other models , the relationship and inUuenco of provincial opennws andtv搜查线
ioiaatacioopooducioeoiyon ihepoomoioon otnewdooeeosaoequanioiaioeeayanaayaed.Iiostound ihaion oeceniyeaos , new
dooeeoson Chonahaeebeen oncoeasong , buishowonggoeaieooegoonaaheieoogeneoiy.TheTFPoteach pooeonceshowsa
goowong ioend , especoa a y iheompooeemeniotiechnocaae t ocoency , buiiheombaaancebeiween oegoonsand beiween yeaos
osmooepoomoneni. Regoe s oon anaaysosshowsihaiiechnocaae t ocoencyand a a o caioeee t ocoencyon TFP , iechnocaa
openne s on oegoonaaopenongand socoaaopenonga a paayasognotocaniooaeon poomoiongihepoomoioon otnewdooeeos , and coeaieanewheoghiotopenongioiheouisodewooad , whoch osan ompooianiguaoanieetooiheioanstoomaioon otoad dooeeos
and high-quality development in China in the new era.
Key words : Opennw s ； TFP ； New drivers of growth ； PCA ； Fixed Wfwt model
----------------------------- 1 问题提出
收稿日期：2020 -08 -10
一
基金项目：山东省社会科学规划研究项目三核引领’视角下
不同经济增长阶段，约束经济增长条件相异，米取
山东开放型经济对新动能提升的驱动及优化研究”有效措施突破约束是该阶段政策取向的核心内涵。随 (19CDNJ 19)的阶段性研究成果
着阶段跨越，需要再分析新阶段经济增长的约束条件,
铁钢砂
淄博乐通塑料建材有限公司作者简介：张宗良(1973 -)，男，硕士，副教授。
并根据其变化，制定相适应的战略、政策与措施，使之
158
成为新阶段经济增长的强大动力。改革开放以来，我国政府基于对经济增长阶段准确判断和施策,2010年起经济总量超越日本成为世界第二大经济体，并不断缩小着与美国的差距。
从改革开放40年经济增长阶段看$1978—1997年，我国的短缺经济时期，供给推动成为该时期经济政策的特点；1998—2012年，需求上升济增长的题，需求拉动成为保济稳增长的重〔门（因此，适时推进新旧动力系统的调整和转换，才能保持经济持续平稳发展。
济全球化体系中的一员，2008年金融危机后全球经济深整，我国经济也深受影响，伴随国内各种因素的共同作用，由过的高速增长转中高速增长，进入经济增长新常态。这种转变本质上是其增长的约生系统性改变，出现段性变化特征。具体来看，我国经济的需求结构发生了较大变化，社 零售总额映的消费需求占比，同时增量资本一比（IOR）越来越高。2010年以来，我国效超过60%，导致：需求，给侧看，总量上经济增长也受到产能过剩的约束。推新一轮经济增力转换来保证济量发展〔2*。
世看，当前我国进入上中等收入阶段，根据国外经济发展史，我国经济有可能在2021年现向入阶段的跨越。国生产的总成本相对前期，潜在通货膨胀的压力济的
并存，成济进入新常来的特点，也
需求管理面临困境。基于我国经济当前面临的结构性矛盾，需入供给管理来弥补需求管理的性，实行供给构性改革也就成〔3*。新旧动能转换给构改革的重容，其重要任务是实现新阶段增力的转换，深化改革需要转向培育济增长新动能。新旧动能转换不仅是世济演进的，也是世界新革命的求和向全球价值链中高端提升的保证，是新时代中国经济发展的根本出路〔4*。2018年，山东省新旧动能转换综合试的建立，也亟需从对外开放、素生等
其论研究。
2对外开放与新动能提升
开放我国也世国济增的基本验，世济强国的成功崛起开放，开放其经济腾新动能。1978年以来，我国坚持独具中国特的渐进式开放，建立了包括经济特区、国新区、综合改革、高新业开发区、经济技术开发区、海关特殊监管区、自由贸易试验区等在 特的开放区域，形成到面、海到内陆引领域开放的基本格局。对外开放广度和深度不断加强，初引进国外、利用国际目的，发展到与国内生素紧密融合，积极融入全球分工体系，、、智合，、、金融开放合，以建济社目标。基于对外开放的成功构建我国开放济新体系的，2013年我国“一一路”的，目125国29 国际组织173份合，成新时代我国对外开放工作的总方针和（体现了我国对经济全球化的理解、应对和贡献，成构建人类命同体的具体中国
需求侧管理是西方经济学者的政策主张，也是西方国济管理的主流做法〔5*。而给侧管理用于生产者
和劳动者，不合西济自原则，受到西方学者的。但中国特的社济体现二者的统一，新旧动能转换和新动能提升服务。据此可将新动能提升的动力需求给推大系统。进一步将其6系统，包括、消动、、要素推动、结构推推动，见图1。
图1新动能提升的动力源与对外开放的关系
Fig.1Relationship between power producer of new kinetic
enemy i—pave—ent and openine to the outside world 以上系统大都与对外开放紧密相关。在我国当前经济发展阶段，来自发达国的FDI仍是我国的中质量较高部分，通过对外开放实现、、智，仍升新动能的重。对外开放还能通过跨境服务贸易、国际消费文化、消费潮流等国增长。而易更济开放的现，向甚至成为一些国家的立国
测向天线
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之本，并取得了较大成功，彰显其对经济转型的重要作用。出口商品结构更能体现一国的经济及产业水平(在要素子系统中所包括的资本、土地、劳动、管理、技术、知识等供给及其使用效率，都是新动能提升的重要组成部分，也是我国实行对开放的直接目标，需要国家对外开放的制度供给予以保证(而推进我国经济结构的转型也离不开对先进国家产业结构的分析与借鉴(所以对外开放度与经济新动能提升联系密切，建设对外开放新高地是推动新旧动能转换的必由之路。
基于我国由沿海到内陆的渐进式开放模式，我国东、中、西部各省级行政区域开放度存在较大差距，其对该区域经济增长的影响也会不同。从实证的角度度量这一影响的实际效果，能更准确地了解开放度对新动能提升的绩效。国家发改委国际合作中心2018年发布的“中国区域对外开放指数报告”，以经济、技术、社会三大核心因素为基础构建的对外开放指数，为衡量省域对外开放总体进程和开放度提供了较为权威数据［6］(
3全要素生产率与新动能提升
全要素生产率(TFP)是探求经济增长动力和源泉的重要手段，也是国家经济增长方式能否可持续的重要指标［7］，研究新动能提升离不开对TFP的分析。TFP最早由索洛提出，其基本解释是：在规模收益不变和希克斯中性技术假设下，产出增长中剔除劳动、资本等投入要素增长部分后所得到的残差［
8］。计算TFP 增长率，索洛残差法的TFP增长率计算公式为(1)：=(1-'K(1)式中U代表GDP增长率,V代表资本存量增长率, K代表劳动力增长率，'为资本产出弹性,1为劳动力产出弹性。为计算产出弹性，采用资本和劳动力两要素的C-D生产函数(2)：
U=3VK>"“(")
式中i为各省域,t为年份,U为i区域第t年的实际产出，用区域实际GDP表示,V”为以某年为基期的i 区域第t年的固定资本存量,K”为i区域第t年的劳动投入。取自然对数后，形成模型(3)：
Ln(3)+'Ln(V”)+(”(3)可以看出索洛残差法假设经济资源得到充分利用，没有考虑配置效率提升的影响，故该方法测算的全要素生产率增长主要包括技术进步率的影响，不包括“干中学”范畴的经验积累。自TFP被提出以后，其他国内外学者也提出了许多TFP的测算方法，主要分为增长会计法和经济计量法两大类方法［9］。前者包括代数指数法、索洛残差法等，后者包括隐性变量法和潜在产出法等。其中潜在产出法利用法雷尔［10］的主张，将产出增长划分为投入增长、技术效率和配置效率提升三个方面,TFP的增长就是后两者之和。在具体计算过程中可分为参数随机边界分析(SFA)和非参数数据包络分析!DEA),SFA模型需要设定诸如C-D模型等生产函数并给出假定的样本分布，适合大样本的实证研究；而DEA模型利用线性规划，从样本中估计一个非参数分段前沿，即效率的等量曲线，然后相对这个前沿通过距离函数实现效率的计算，能够避免较强的假定(
本研究采用在DEA模型基础上提出的Malmquist 指数，通过距离函数的比率计算生产效率，从而分析我国各省域TFP的动态变化。其模型如下：
M(?*?+1*+1)［；(?+1，*+1)
(4)
其中？,?+1分别表示第”个省域在第t年和第t +1年的投入向量;*,1分别表示第”个省域在第t 年和第t1年的产出向量;；(,*)和1(,*)分第年的的该年一年
向量与前沿的距离函数。利用公式变形，可将TFP中的技术效率和配置效率分离:
1(1,*”1)
'；(?，1 nt/t t\r»t/t+1t+1、1/2
郭金服
[;,*);?，兀)](5) l；t+1(?t,*t)卫+1(?t+1府1()
T8
显然，式5中技术效率EF和配置效率TC乘积等于TFP指数。同时该方法不需要设定投入要素价格信息
和成本利润等极值条件，从而可以从技术效率和配置效率两个方面研究其对新动能提升的影响。
DEA的量样本量的密切相关。选取全国30个省域数据作为模型中的决策单元DMU(由于数据缺失，西藏自治区除外)，根据公式(2)，结合数据的可得性，投入要素确定为各DMU的资本存量和城镇单位从业人员(
由于统计资料中没有直接可用的各省域资本存量数据，前人的研究也没有近年的相关数据，故参考张军等的做法使用永续盘存法对各省的资本存量进行了重新测算，并采纳其经济折旧率为9.6%的估算［11］o其
(6)：
lyn
160
I
V=0+(1-))V-(6)
其中K、>t含义同上,I为i省第t年的固定资本形成总额,0为换算得来的以1978年为基期的固定资产投资价格指数为经济折旧率。最终得出以1978年为基期的各省域固定资本存量。
而上述指标及城镇单位从业人员的数据可从《新中国60年统计资料汇编》及近年的统计年鉴中获得。
十九大报告中明确把发展经济的重点放在提高供给侧生产要素质量、振兴实体经济上，首次提出了提高全要素生产率的要求。促使我们思考供给要素质量、TFP和新动能提升的关系。显然新动能是一个涵义更加丰富的概念，涵盖了当前我国供给侧结构改革背景下经济新常态阶段经济增长的主要发展动力，包括创新驱动、结构调整、人力资本等方面，是发展动力发生适应经济发展的质变后新生动能的统称。
TFP是供给要素的评价标准，是培育新动能的重要方面［12］，是经济社会新动能提升的中间变量，需要得到有效关注。在创新驱动经济发展阶段,TFP增长率主要靠增强科技创新的驱动力和人力资本的推动，依靠制度创新［13］，是经济运行效率提升的有效衡量指标，对我国经济社会高质量发展起到显著促进作用［14］(我国当前进行的供给侧结构改革，也主要是通过提高TFP来提升新动能)15*(同时，对我国经济增长研究的任何方面都不应忽视区域异质性方面的特点。
4模型构建与实证
4.1变量选取及数据说明
利用全球金融危机后2011-2017年30个省域(西藏自治区除外)面板数据，量化对外开放指标和FTP Ml/quUt指数分解出的技术效率和配置效率对新动能提升的影响。通过主成分分析法得出的各省域新动能得分作为被解释变量，经济开放度、技术开放度、社会开放度、TFP的技术效率和配置效率是关键解释变量，为提高模型精度，将结合文献添加各省域城镇就业人口数、出口额标化后作为控制变量。
4. 1.1新动能综合得分
尽管国家统计局已于2018年底发布了2015-2017年我国经济发展新动能指数，但省域层面官方统一量纲的新动能指数尚不可得。各省关于新产业、新业态、新商业模式的统计数据也鲜有系统发布。本研
究在考虑数据可得性的基础上，将能源消费总量、工业用水量、一般工业固体废物产生量、第三产业占比、工作当量、R&D经费、规模以上工业企业开发新产品经费、规模以上工业企业有效发明专利数8项指标除以各省域以1978年为基期的实际年度地区生产总值作为反映各省域新动能提升的计算依据(
以上指标尽管从不同角度描述各省域新动能，但数据相关性不可避免，影响评价效率和评价质量，故需剔除重复信息。研究采用主成分分析法(PCA法)，利用空间降维原理，把各省域以上指标转化成若干主成分，既能反映原始指标中的大部分信息，也将各自所含的重复信息剔除出去，最终得出2012年以来各省域的新动能指标(新动能综合得分)(其计算思路为：设有"个待评价省域，每个省域有m个新动能评价变量(即指标)，？为第>个评价省域第丿个评价变量值，则可构建评价矩阵S=(S>)”m m，即：
11
21
M
12
M
2?1m~
=?1,?,2(j=1,2,…，-)
2
X二
2?m-
(7)
这m个线性相关的新动能评价变量，可重新组合成评价新动能提升的m个线性无关新变量，即：/=&=?1+&=?+…+&=?=,(j=1,2,…，m)(8)其中/称为第/个主成分，切为载荷系数。设*是/特征值，则满足:/与/线性无关(>
(9)
其中,3称为主成分系数矩阵。计算各主成分的贡献率和累积贡献率后，提取累积贡献率大于85%的特征值从*到*，设对应的主成分为F1至Ft。则各省域新动能提升的综合得分F分别为：
F=y1F1+y2F2+…+Y F t(10)合上述，对新能的进行主成分分析后，利用KMO检验，测定其结果为0.76
95，表明利用主成分分析法所得的结果可用。特征值大于1的前3个主成分，其贡献率分别为51-26%、18-84%和12.53%，三者累积贡献率为82.64%。取这3个主成分，最终得出2011-2017年各省域新动能综合得分。2017年我国各省域新动能综合得分见表1。
161
表12017年我国各省级行政区域新动能综合得分Tab.1Synthesis score cf new kinetic energy in provincial administrative re-ion in China in2017
名次省/市/
自
新动能
得分
名次
省/市/
自
新能
得
1广东省 4.41867616省0.280835 2浙江省 2.65111717省0.1?5231 3江苏省"-29832318北省0.145444 4山东省 1.78783819宁夏回族自治区-0.09615 5北京市1-4343620山西省-0.15032 6安徽省 1.64745221省-0.21043 7湖南省 1.35284322贵州省-0.25404 8重庆市 1.24320923广西壮族自治区-0.45234 9福建省 1.12320424吉林省-0.45833 10上海市0.86730225黑龙江省-0.62393 11天津市0-3783726内蒙古自治区-0.6512 12陕西省0.61663727甘肃省-0.6??56 13湖北省0.58338728新疆维吾尔自治区-0.90601 14省0.49119729海省-0.92413 15江西省0.31360930青海省-1.3358?
说明:①本表依主成分分析法计算;②由于数据原因，不包括西藏自治区。
原始数据来源:/新中国60年统计资料汇编》（1949-2009）、中经网统计数据库、国家统计局国家数据。
由表1可以看出，新动能综合得分呈现东部沿海较高，西部内陆较低的基本趋势。前5名全部为东部沿海省市，后5名主要是西北内陆省区。其中广东省以高出浙江省66-7%的综合得分高居榜首，成为新旧动能转换的典范。但海南、黑龙江、吉林等省份由于基础或体制等原因，新动能综合得分较低，面临着新动能提升的迫切任务。
4.1.2区域开放度指数
在区域开放度方面，借鉴国家发展改革委国际合作中心《中国区域对外开放指数报告》，主要从经济开放度、技术开放度和社会开放度三个维度研究对新动能的提升问题。其中，经济开放度包括贸易往来、投资往来和要素流动，技术开放度包括知识获取、创新能力和产业化水平，社会开放度包括人员交往、信息流动和文化交融等因素。从历年数据来看，东部沿海地区始终领先，中西部地区开放度不断提高。北上广地区全国领先，开放度各有特点，除华东地区外，其他地区开放度不平衡。
4.1.3TFP的Malmquist指数及分解
依据公式（4）、（5）、（6）的原理，利用deap2.1测度了2011—2017年TFP的M—mquist指数及其分解的技术效率和配置效率。该指数以上一年度作为基数1，各项输出距离1的差作为年度增长或负增长率。结果表明，我国各省域近年来TFP呈现提高的趋势，但地区之间不平衡现象较为突出，年度之间也存在较大差异。其中技术效率增长较为普遍，而西部地区的配置效率增长乏力，部分省区呈现负增长，拖累了TFP Maamquosi增（2017年我国省域TFP M—mquist指数及分解结果见表2（
表22017年我国各省级行政区域TFP M—mquiO指数及分解
Tab.2TFP Malmquist index and decomposition in provincial
administrative re-ions in China in2017
省/市/Malmquist技术配置省/市/Malmquist技术配置自指数效率效率自治区指数效效
北京 1.021 1.04?0.976河南省 1.0?8 1.063 1.013天 1.086 1.0861湖北省 1.099 1.058 1.038北省 1.221 1.068 1.143湖南省 1.035 1.0351
山西省 1.0?3 1.05? 1.014广东省 1.033 1.03?0.996蒙 1.084 1.09?0.988广西 1.0?4 1.062 1.012
省 1.111 1.064 1.044海南省 1.061 1.054 1.00?
林省 1.085 1.068 1.016重庆市 1.08 1.044 1.034黑龙江 1.083 1.058 1.024四川省 1.053 1.044 1.009上海 1.043 1.0431贵州省 1.0?2 1.056 1.014江省 1.0? 1.05? 1.012云南省 1.0?1 1.06 1.01江省 1.0? 1.05 1.019陕西省 1.0?2 1.05? 1.014徽省 1.0?4 1.059 1.014甘肃省 1.023 1.0330.99福建省 1.063 1.058 1.005青海省 1.045 1.0690.9?8江西省 1.0?? 1.044 1.032宁夏 1.05 1.0?0.981山东省 1.0?9 1.066 1.012新疆 1.02 1.05?0.965 4.2模型设定
为确定具体回归模型，验证上述变量是否存在空间相关，分别以相邻矩阵、距离权重矩阵和经济权重矩阵（人均GDP的倒数为标准）建立空间权重矩阵，对以上变量进行全局莫兰指数的测度，结果显示，这些核心变量历年莫兰指数均不显著，表明不存在空间集聚效应和相关性，无需使用空间计量模
型。故根据短面板数据的特性构建模型（9），分别使用混合回归（OLS）、固定效应（FE）、随机效应广义最小二乘法（RE_ GFLS）和随机效应最大似然估计（RE_MLE）进行估计，其中OLS、FE、RE_GFLS均使用聚类稳健标准误。
NEW”=+0++TECHCH”++"：FC[t+ ++4ISOD lt++51C；”+06COKSTD”+ +ESP”+（”（11）其中,NEW为新动能综合得分，TECHCH为TFP Mamlquist分离出来的技术效率，EFFCH为配置效率，IEECHD为技术开放度，I SOD为社会开放度，IECD为经济开放度，LABOR为标准化的城镇就业人数，EXP 为标准化的出口额,0为待估系数，-为各省域,-为年份,£为随机干扰项。
4-
3变量描述性统计
模型所使用变量的描述性统计信息见表3，其中量进准化（
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