投资结构优化与经济高质量发展的关系研究——以浙江海宁为例

投资结构优化与经济高质量发展的*关系研究——以浙江海宁为例

□淦苏美成定平

本文以TFP作为衡量经济高质量发展的指标，利用DEA-Malmquist方法测算了海宁的工业TFP，分析了投资结构对经济高质量发展的影响。研究发现：2010-2016年海宁的工业TFP呈现上升态势，技术进步是推动TFP增长的主要动力；投资结构优化会促进经济高质量发展，且对人力资本较高、出口强度较高和企业规模较大行业的促进作用更大。

引言

投资规模的扩张对稳定经济增长曾经起到了积极作用，但是对投资总量进行管理并不能解决企业创新能力不强、发展质量不高等结构性问题。2010-2016年，海宁的工业增加值由242.26亿元增加到361.36亿元，年均增长6.89%，固定资产投资额由128.58亿元增加到252.25亿元，年均增长11.89%，以固定资产投资和增加值分别作为投入、产出变量进行计算，海宁的工业“增加值/固定资产投资”比由1.88下降到了1.43，呈现资本边际报酬递减的现象，这表明仅通过投资总量的刺激并不能实现经济可持续增长和高质量发展，而需要对投资结构进行优化。那么，投资结

*

构对经济高质量发展有何影响？其形成机理又如何？不同行业特

1.TFP。以劳动和资本作为投入变量，以总产出作为产出变量，借鉴

征间的形成机理是否存在差异？Fareetal.(1997)[4]的DEA-Malmquist为了回答上述问题，本文以海宁为例，就投资结构对经济高质量发展的影响展开具体研究。

方法测算。其中，劳动用年平均从业人数表示，资本用经过固定资产价格指数缩减后的固定资产净值表示，总产出用经过出厂品价格指数缩减后的行业总产值表示。

2.投资结构。用R&D经费与总产值之比表示。

3.控制变量。人力资本（Hu-man），用R&D人员数与从业人数之比表示。企业规模（Scale），用行业总

(1)

式（1）中，i和t分别表示行业和年份，Investment表示投资结构，X表示控制变量，为行业固定效应，为随机扰动项。

（二）变量说明

资产与企业数之比表示。出口强度（Rex），用出口交货值与销售产值之比表示。创新环境（Innovation），用拥有R&D活动的单位数表示。

（三）数据来源

出厂品价格和固定资产投资

模型设定、变量与数据

（一）计量模型

全要素生产率（TFP）通常被用来反映经济增长的质量和效率[1][2][3]，本文也将TFP作为衡量经济高质量发展的指标，建立如下计量模型：

注：基金项目：国家社科基金项目（12BJY148）、浙江省一流学科A类（浙江财经大学统计学规划项目）、浙江财经大学东方学院院级课题（2017dfy016）、海宁社科研究规划课题。

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价格指数来自《浙江统计年鉴》，其余变量的数据来自《海宁统计年实证结果及分析

鉴》，鉴于数据的可获得性，最终选（一）TFP测算结果分析取了21个工业行业，时间跨度为表1报告了2010-2016年海宁2010-2016年。

21个工业行业的TFP指数及其分

表1

海宁市工业各行业的全要素生产率增长率平均值（2010-2016年）

行业

农副食品加工业0.949EffchTechch食品制造业

0.8881.1120.954PechSechTfpch酒、饮料和精制茶制造业0.9131.0820.8940.9951.055纺织业

0.9971.0840.9170.9930.961纺织服装、服饰业

0.9401.0621.0000.9960.991皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业1.0081.0090.9220.9971.059家具制造业1.1231.0330.9771.0190.949造纸和纸制品业1.0251.0341.0771.0321.0421.0421.161印刷和记录媒介复制业1.0421.075化学原料和化学制品制造业1.0311.0451.0181.0071.102医药制造业1.2951.1041.0221.089化学纤维制造业0.9601.0261.0001.020橡胶和塑料制品业0.9881.0961.0001.0311.2951.138非金属矿物制品业

1.0311.0600.9181.0451.329黑色金属冶炼和压延加工业1.0001.0860.9661.0231.051金属制品业0.9831.1571.0191.0111.047通用设备制造业0.9851.0351.0001.0001.119专用设备制造业0.9281.0310.9531.0321.1571.0850.9621.0241.018汽车制造业

1.0211.0550.9151.0141.015电气机械和器材制造业

1.0361.1451.0171.0031.008计算机、通信和其他电子设备制造业0.9891.0601.0311.0051.077平均值

1.0031.0700.9600.9761.0311.1861.0281.0491.073图1海宁21个工业行业的TFP变化趋势

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解项。结果显示，从总体上看，海宁的工业TFP平均增长7.3%，技术进步（Techch）平均增长7%，技术效率（Effch）平均增长0.3%，其中纯技术效率（Pech）下降2.4%，规模效率（Sech）上升2.8%。由此可见，海宁的工业TFP整体呈上升态势，技术进步是推动TFP增长的主要动力。分行业看，TFP增长最快的是医药制造业，高达32.9%，而纺织服装、服饰业的增长率最低，仅有-5.1%。

对21个工业行业各年的TFP指数进行简单平均，然后以2010年为基期，将2010-2016年的TFP指数转化累计形式，其变化趋势如图1所示。

从图1看，2010-2013年TFP增长较快，累计增长50%，而2013-2016年，TFP几乎没有增长。从TFP的分解项看，技术进步在2010-2012年快速攀升，随后增速逐渐放缓并出现下降趋势，但其对TFP增长的贡献仍然最大；技术效率的变化则表现为反复波动特征，规模效率在2012年以后维持上升态势，而纯技术效率在2014-2016年呈现出下降趋势。

（二）总样本回归结果分析表2中列示了基于总样本回归的结果，第（1）列是没有加入控制变量的估计结果，第（2）-（5）列是逐个加入控制变量后的估计结果。从第（1）-（5）列的估计结果看，投资结构的估计系数符号及显著性没有变化，始终显著为正，说明投资结构的优化能显著促进海宁经济高质量发展。研发投资的

准公共品”特征会导致企业存在

“固定资产投资过度和研发投资不人力资本对TFP存在显著的足双重非效率投资问题，通过加大正向作用，人力资本积累通过提高研发投入，优化投资结构，可以减从业人员的知识和技能，进而促进少非效率投资造成的资源误配，进TFP增长。企业规模对TFP的影响而促进TFP增长和经济高质量为正但不显著，理论上，企业通过发展。

扩大规模可以对生产要素进行合

表2

总样本回归结果（因变量：TFP）

Investment65.91***(1)60.78**(2)(3)Human(23.86)(23.71)60.19**(23.74)60.45**(4)(23.95)62.80**(5)Scale(1.673)3.202*(1.675)3.179*(1.683)3.183*3.491**(24.05)(1.709)Rex(0.0268)0.0242(0.0271)0.0239-0.0415(0.0277)0.0178Innovation(0.344)-0.0619-0.0108(0.345)截距项

1.002***(0.0492)0.792***(0.120)0.752***0.762***(0.0105)(0.151)0.897***(0.200)观测值个数R20.0681260.100126(0.128)0.1071260.1081260.117126注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著，括号内的数字为标准差，下同。表3

按人力资本、企业规模和出口强度分组的回归结果（因变量：TFP）

按人力资本分

按企业规模分按出口强度分高人力资本低人力资本高企业规模低企业规模低出口强度高出口强度

Investment202.9***-18.5075.67**18.9799.36***Human(39.79)4.169-5.455*(27.84)(33.01)(31.69)(33.04)-7.232(48.03)Scale(2.496)(2.785)0.0159(2.818)4.037(2.738)-0.903(3.107)4.8704.670*(2.332)Rex(0.0308)0.0125(0.0697)(0.0607)0.0269-0.753***(0.262)(0.0317)0.0105(0.0878)0.0683Innovation(0.447)-0.435(0.574)-0.525(0.475)-0.183-1.169*(0.615)(0.626)0.448(1.507)-2.024(0.0182)0.00314-0.000529(0.00992)-0.00512-0.00853截距项

1.411***(0.0209)(0.0129)-0.0111(0.0245)-0.0246(0.222)0.783**(0.384)2.120***(0.0102)(0.396)0.38663(0.317)(0.437)0.6241.055***观测值个数R20.4590.119630.193630.260630.25063(0.254)0.12563研究探索

理配置，提高经济效率，而表2中这种影响不显著，可能与企业规模对TFP的影响存在门槛效应有关，即只有当企业规模超过门槛值后才会对TFP产生促进作用，本文第四节的分组回归也对此进行了验证。出口对TFP的影响为负，这主要是

由于海宁出口的产品仍以低技术含量产品为主，而出口的高技术品也大多是以简单加工、组装为特征的加工贸易产品。创新环境方面，R&D机构数量与TFP负相关，这可能与目前研发机构的质量和效率还不高有关。

不同约束条件下的实证结果及分析

在利用海宁21个工业行业的数据对投资结构与经济高质量发展之间的关系进行总样本回归时，假定所有工业行业面临相同的约束条件。但是，不同行业的人力资本、企业规模和出口强度存在较大差异，这些行业特征也会影响投资结构对经济高质量发展的作用效应。为了研究这些行业特征的影响，本文按照人力资本、企业规模和出口强度对21个行业进行分组，探讨在不同约束条件下投资结构与经济高质量发展的关系。

（一）按人力资本分组的实证结果及分析

本文对21个工业行业的人力资本水平进行划分，把低于中位数的归为低人力资本组，否则归为高人力资本组。表3的第二和第三列报告了按人力资本分组的估计结果。

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从估计结果看，在两类行业中，加入控制变量并不改变投资结构的估计系数符号及显著性，回归

大和较小的行业中分别为正向和负向作用。出口对经济高质量发展的影响为负，在企业规模较小的

整体呈上升态势，技术进步是推动TFP增长的主要动力，但2014年以来，技术进步增长放缓甚至出现下

结果具有稳健性。投资结构方面，行业中这种负向效应更大且显著。滑趋势。（2）海宁工业行业的投资高人力资本组的投资结构显著促进了经济高质量发展，而低人力资本组投资结构的效应为负，人力资本的提高可以增强投资结构对经济高质量发展的促进作用。

人力资本对经济增高质量发展的影响，在人力资本较高和较低的行业中分别为正向和显著的负向作用。创新环境对经济高质量发展影响，在人力资本较高和较低

的行业中分别为正向和负向作用，但均不显著。与总样本回归的结果类似，在以人力资本分组的两类行业中，企业规模对经济高质量发展的影响表现为正向作用，出口的影响为负。

（二）按企业规模分组的实证结果及分析

按照类似的方法，得到高企业规模和低企业规模两类行业。表2的第四和第五列报告了按企业规模分组的估计结果。可以看出，在两类行业中，加入控制变量后投资结构的估计系数符号及显著性并没有发生明显变化，说明回归结果较为稳健。企业规模较大行业的投资结构对经济高质量发展的正向作用明显大于企业规模较小行业，且前者的估计系数显著。

企业规模对经济高质量发展的影响，在企业规模较高和较低的行业中分别表现为正向作用和显著的负向作用。人力资本对经济高质量发展的影响，在企业规模较

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与总样本回归的结果类似，在以企业规模分组的两类行业中，创新环境对经济高质量发展的影响为负。

（三）按出口强度分组的实证结果及分析

按照类似的方法，得到高出口强度和低出口强度两类行业。表3的第六和第七列报告了按出口分组的估计结果。可以发现，加入控制变量后投资结构的估计系数符

号及显著性，在不同组别中并没有发生明显变化，表明实证结果具有稳健性。出口强度较高行业的投资结构显著促进了经济高质量发展，而出口强度较低行业的投资结构对经济高质量发展的影响为负。

出口对经济高质量发展的影响，在出口强度较高和较低的行业分别为正向和负向作用。与总样本回归的结果类似，在以出口强度分组的两类行业中，人力资本和企业规模对经济高质量发展具有促进作用，创新环境的影响效应为负。

结论及建议

本文以全要素生产率作为衡量经济高质量发展的指标，采用DEA-Malmquist指数方法，分析了海宁2010-2016年工业TFP的趋势特征，并从总体和样本分组两个层次研究了投资结构对海宁工业经济高质量发展的影响。结论如下：2010-2016年，海宁的工业TFP

结构优化对经济高质量发展具有显著的促进作用，在人力资本较高、出口强度较高和企业规模较大行业中的促进作用更大。因此，为了实现经济高质量发展，促进海宁经济增长方式的转变，应进一步提高研发强度，优化投资结构，切实发挥投资对优化供给结构的关键作用；同时，加大教育投入和人才引进力度，提升人力资本水平，加快转变贸易发展方式，重构贸易竞争新优势，优化营商环境推动企业做优做强，通过提升人力资本、扩大企业规模和优化出口结构增强投资结构对海宁经济高质量发展的促进作用。

作者单位：浙江财经大学东方学院

[参考文献]

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