2.5　計量模型與實證檢驗

2.5.1　計量模型的設定與拓展

為了檢驗勞動收入份額對中國經濟增長質量的影響，基于以上理論分析的基本思路，在充分借鑒現有研究和考慮數據可得性的基礎上，我們將基本計量模型構建如下

式（2-1）中，下標i為各個省份的標識（i=1，2，…，30）；下標t代表各個年份的標識（t=1998，1999，…，2014，2015）；QEG_it表示第i個地區(qū)在t時期的經濟增長質量水平；LIS_it代表勞動收入份額；X_it為影響經濟增長質量QEG的其他變量；ε_it為隨機誤差項，且服從獨立同分布。對于中國這樣正處在轉型時期的發(fā)展中國家而言，除勞動收入份額之外，經濟增長質量還受到市場化進程、城市化程度、政府財政能力等因素的影響。為此，可將式（2-1）展開為如下形式

式（2-2）中，mar_it，urb_it，gov_it，inf_it，pop_it，pri_it，res_it分別表示市場化進程、城市化程度、政府財政能力、基礎設施建設、勞動力稟賦、物價水平與人口約束。

鑒于中國經濟增長質量的分布呈明顯的區(qū)域性特征，在考察勞動收入份額對經濟增長的影響時還需要引入空間因素。為了刻畫地理空間的交互作用，我們進一步構建空間計量模型。考慮到僅含內生交互效應的SAR模型相對具有局限性，本書采用同時包含內生交互效應與外生交互效應的SDM模型進行分析。在空間滯后項的選擇上，由于物價水平pri不僅會影響本地區(qū)的經濟增長質量，還會通過影響相鄰地區(qū)物價水平進而影響相鄰地區(qū)的經濟增長質量，因此我們選擇物價水平pri作為空間滯后的解釋變量。另外，空間權重的選擇是空間計量模型中的核心問題，本書擬用地理距離權重W1、經濟距離權重W2和經濟地理距離權重W3，充分考察在不同空間權重下勞動收入份額對經濟增長質量的影響。其中，地理距離權重用省會間距離倒數測度，經濟距離權重以地區(qū)間人均實際GDP年均值的絕對差值的倒數度量，而地理經濟距離權重則將地理距離權重與經濟距離權重加權求得，權重各為0.5。具體空間計量回歸模型設定如下

式（2-3）中，W_ij為空間權重矩陣元素。

2.5.2　變量選擇與數據說明

勞動收入份額是本書計量模型中的核心解釋變量，準確測算中國勞動收入份額對于經驗檢驗結果的可靠性與有效性具有至關重要的影響。我國勞動報酬數據在2004年與2008年出現過兩次統(tǒng)計口徑的變化，現有研究中，張車偉和張士斌（2010）、呂冰洋和郭慶旺（2012）、徐藹婷（2014）、譚曉鵬和鈔小靜（2016）等均采用不同的方法對我國各地區(qū)的勞動收入份額進行了測算。考慮到數據的完整性，我們使用譚曉鵬和鈔小靜（2016）的測算方法，并將勞動收入份額數據擴展至2015年。通過比較1998—2015年我國經濟增長質量與勞動收入份額的數據可以發(fā)現，兩者均存在明顯的地區(qū)差異，勞動收入份額偏高的地區(qū)往往經濟增長質量水平也較高。

除了勞動收入份額，本章還試圖控制如下因素對經濟增長質量的影響，控制變量包括：市場化進程mar，用各省份非國有企業(yè)工業(yè)產值占比表示；城市化程度urb，用各省份城鎮(zhèn)人口占總人口的比重表示；政府財政能力gov，用各省份的財政支出占GDP的比重表示；基礎設施inf，用各省份單位國土面積的公路里程數表示；勞動力稟賦pop，用各省份老年人口撫養(yǎng)比表示；物價水平pri，用各省份通貨膨脹率表示；人口約束res；用各省份人口死亡率表示。

本章的樣本數據共包含中國大陸（港澳臺地區(qū)除外）除西藏外的30個省份，時間范圍為1998—2015年，以上變量的相關數據主要來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)經濟統(tǒng)計年鑒》和《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》。表2-2給出了相關變量的描述性統(tǒng)計結果。

2.5.3　中國勞動收入份額對經濟增長質量影響的基礎回歸

為了更好地理解勞動收入份額與經濟增長質量之間的關系，我們首先進行不含空間效應的固定效應、隨機效應、LSDV估計和系統(tǒng)GMM估計（檢驗結果見表2-3）。表2-3的前兩列分別匯報了固定效應模型和隨機效應模型。豪斯曼檢驗P值為0，固定效應模型優(yōu)于隨機效應模型。固定效應模型中，勞動收入份額在5%的置信度下顯著為正，其對應的系數值為0.0135，表明勞動收入份額每提高1個百分點，經濟增長質量指數就會相應提高0.0135。表2-3第三列匯報了包含個體效應的LSDV模型，盡管系數值與顯著性和固定效應一致，但擬合優(yōu)度提高到0.88。LSDV估計結果顯示大部分個體虛擬變量均非常顯著，而勞動收入份額在0.01的置信度下顯著為正。勞動收入份額的系數值為0.0135，和固定效應模型估計的系數值相同。考慮到經濟增長質量具有較強的趨勢繼承性，表2-3第四列進一步匯報了包含經濟增長質量滯后項的系統(tǒng)GMM估計結果。由于在5%的顯著性水平下，我們接受“擾動項差分的二階自相關系數為0”的假設，并且Sargan檢驗的P值為1，我們無法拒絕“所有工具變量均有效”的原假設，所以系統(tǒng)GMM可以適用。模型回歸結果顯示，在0.1的置信度下，勞動收入份額系數顯著為正。勞動收入份額的系數值為0.0026，比前3種回歸模型的數值都要低，但經濟增長質量滯后一期的系數值達到0.792。這說明經濟增長質量的變化在很大程度上取決于過去的狀態(tài)，慣性調整的存在，弱化了勞動收入份額的解釋力。但勞動收入份額的系數仍然顯著為正，可以看出，計量模型很好地驗證了前文理論分析的結論，即勞動收入份額的提高會對我國經濟增長質量產生正向影響。

控制變量中，urb，inf，pri的系數均顯著為正，而gov，pop，res的系數均為負，說明現階段城市化程度的提高、交通條件的改善、物價水平的溫和上升對經濟增長質量有促進作用，而政府支出的增加、老年撫養(yǎng)比的提高以及人口死亡率的提升則會阻礙經濟增長質量的上升。值得注意的是，回歸結果中政府支出與經濟增長質量存在負向關系，其可能的原因是政府支出占比增加意味著政府規(guī)模的擴張，對私人投資產生了“擠占效應”，從而在一定程度上降低了經濟增長質量（楊子暉，2011）。此外，回歸結果中市場化程度mar的系數也呈現出不一致的情況，即在固定效應、隨機效應和LSDV回歸模型下顯著為負，而在系統(tǒng)GMM估計情況下顯著為正。其原因可能是由于動態(tài)回歸使用滯后項作為工具變量，控制了內生性，同時擴展了解釋變量的范圍，因而提高了識別的準確性（隨洪光等，2017）。因此，市場化程度對經濟增長質量具有積極影響。

2.5.4　中國勞動收入份額對經濟增長質量影響的空間效應分析

顯然，基準模型有力地支持了本章的核心假說。進一步地，我們采用空間計量模型，研究空間效應下勞動收入份額對經濟增長質量的影響。如前文所述，我們使用SDM模型進行回歸分析。選取物價水平pri作為解釋變量的空間滯后項，W1，W2，W3依次表示地理距離矩陣、經濟距離矩陣、經濟地理空間矩陣。回歸結果如表2-4所示，結果顯示空間滯后系數ρ在3種權重矩陣下均顯著為正，說明中國經濟增長質量確實存在明顯的空間自相關性。空間滯后項pri的系數值顯著為正，但是pri本身系數顯著為負，這意味著本地區(qū)的物價水平上升會降低本地區(qū)的經濟增長質量，而其他地區(qū)的物價水平上漲則會促進本地區(qū)的經濟增長質量提升。其可能的原因是：一方面，當物價水平上升時，實際利率下降，投資增加，尤其是基建投資增加，這會對研發(fā)活動、產業(yè)結構、資源環(huán)境等產生負面影響，從而降低經濟增長質量；另一方面，物價水平的變化會影響要素在地區(qū)間的流動，當其他地區(qū)的物價水平上升時，勞動要素和資本要素均傾向于向物價水平偏低的地區(qū)流動，從而帶來本地區(qū)的經濟增長質量改善。核心變量勞動收入份額在5%的置信度下均顯著為正，同樣證實了勞動收入份額提升對經濟增長質量的正向激勵作用。

空間效應的存在使得各影響因素對本地區(qū)和相鄰地區(qū)的經濟增長質量都會產生影響，并且通過循環(huán)反饋機制引起一系列變化。因此，還需要研究影響因素對經濟增長質量的直接效應和間接效應。(2)表2-4中，豪斯曼檢驗均支持隨機效應模型，限于篇幅，本書僅匯報經濟空間權重矩陣下隨機效應模型的空間效應分解結果（見表2-5）。其中，反饋效應數值根據直接效應和模型估計系數計算求得。分解結果顯示，核心變量勞動收入份額的回歸系數為0.00987，反饋效應為0.00023，直接效應為0.0101，間接效應為0.0129。也就是說，本地區(qū)勞動收入份額變動1%，直接使本地區(qū)經濟增長質量變動0.00987，通過循環(huán)反饋機制使本地區(qū)經濟增長質量變動0.00023。另外，勞動收入份額變動1%，造成其他地區(qū)經濟增長質量變動0.0129。不難看出，反饋效應占直接效應的比重為2.28%，而直接效應和間接效應占總效應的比重分別為43.72%和56.28%。這意味著本地區(qū)勞動收入份額對本地區(qū)的經濟增長質量影響程度和本地區(qū)勞動收入份額對其他地區(qū)經濟增長質量的影響程度大體相同。空間反饋效應雖然存在，但占直接效應的比重較低，說明本地區(qū)勞動收入份額對本地區(qū)經濟增長質量的影響主要來源于本地區(qū)勞動收入份額對本地區(qū)經濟增長質量的直接作用。

2.5.5　中國勞動收入份額對經濟增長質量影響的穩(wěn)健性檢驗

經濟增長質量作為價值判斷的復合概念，其指標體系的選擇視角呈現出多樣性，導致經濟增長質量指數的最終結果存在不同程度的差異。為了保證本書核心結論的可靠性，我們變換經濟增長質量指數的指標體系來進行穩(wěn)健性檢驗。這里，分別從經濟增長的條件、過程和結果3個層次構建包含34個基礎指標的經濟增長質量指數。(3)按照控制變量法的基本思路，除了更改經濟增長質量指標體系，數據處理方法和模型回歸方法均與前文保持一致。數據處理結果顯示（見表2-6），用于穩(wěn)健性檢驗的經濟增長質量指數與前文中的經濟增長質量指數測算結果相關系數高達0.96。穩(wěn)健性檢驗結果顯示，盡管系數估計值在數值上與前文結果存在一定的差別，但是系數的符號以及顯著性與前文基本一致，本章的核心結論與主要發(fā)現沒有發(fā)生實質性變化。