第2章　中國“價格剪刀差”的政治經濟學分析：理論模型與計量實證

2.1　引言

“價格剪刀差”的概念由蘇聯經濟學家普列奧布拉任斯基（Preobrazhen-sky）于1926年提出，它指的是發展中國家（尤其是社會主義國家）的政府如何從農業部門的農民那里賺取利潤來補貼城市工業部門的工人。同時，通過實施“價格剪刀差”，政府可以加快資本積累速度。盡管“價格剪刀差”這一概念由來已久，但在學術界上最早成功地把這一概念發展成嚴謹的理論模型卻是由薩和斯蒂格利茨（Sah and Stiglitz，1984）（以下稱為S-S）來完成的。他們通過分析政府的社會福利函數描述了對農民不利的貿易條件形式。由于他們的模型簡單且有很強的解釋力，因而迅速成為隨后許多研究的模板。例如，Carter（1986）把S-S模型由封閉經濟擴展到開放經濟；Blomqvist（1986）則研究了社會主義國家對農產品征收間接稅的情形。

本章的主要研究目的不在于研究“價格剪刀差”是否有利于資本積累，而在于借助該理論框架來估算中國的政府目標函數。一般認為，社會主義國家政府重積累而輕消費，重工人而輕農民。然而，這種觀點僅僅是先驗的：它并沒有得到實證研究的支持或否認。因而，本章旨在彌補這一研究空白，即從政治經濟學的角度來嚴格檢驗中國是否也存在這種現象。而如果有，則政府在定量上又有多大程度重工人輕農民、重資本積累輕居民福利。

為此，我們先拓展S-S理論框架使其更適合中國國情。事實上，為力求理論模型簡潔，在研究最優的工農產品價格剪刀差時，S-S運用了簡化版的伯格森—薩繆爾森（Bergson-Samuelson）社會福利函數：在政府的理念中，工人和農民的福利對國家而言被假設是等價的。但這并不符合中國的實際。因此，本章對S-S的模型從以下三方面進行修正和拓展。

第一，依照Carter（1986），我們把模型從封閉經濟體擴展到開放經濟體。這主要是因為考慮到這樣一個事實：雖然中國在1992年市場經濟正式建立以前外貿依存度偏低，但卻從來不是完全封閉的自給自足的經濟體。[11]第二，本章理論模型的創新之處在于我們考慮了農產品消費配額。在計劃經濟時代，中國對城鎮居民實行農產品消費配額以重新調節供需關系。這樣，我們的模型就區別于其他實行計劃經濟的國家，而能夠更符合中國的現實。第三，與S-S模型不同，我們并不人為限定政府目標函數中工人與農民的權重，而是通過數據來說話，利用數據本身在理論模型的引導下來預測工人與農民的權重大小。

基于這一修正版的S-S理論模型，我們利用1949-1992年計劃經濟期間的省級面板數據，通過估算理論模型中的相關結構性參數（structure-form parameters）來研究在中國的政府目標函數中農業與工業的相對重要性和投資與消費的相對重要性。同時，我們也估計了工業部門的工資相對于農業價格的彈性，這主要因為沒有現成的數據可供使用，而這些數據對我們估算還原政府目標函數中居民福利和資本積累的相對權重又是必不可少的。為解決這個問題，我們利用不同的計量方法估算該價格彈性。當然，估算過程中所存在的測量誤差可能會給我們的結構估計造成內生性問題。為此，我們使用合適的工具變量來解決這個問題。

為使實證模型更加貼近現實，我們在估計中加入了兩個額外的控制變量——饑荒啞變量和重工業基地啞變量，以檢驗它們是否能使我們的理論模型具有更強的解釋力。眾所周知，中國在1959-1961年間經歷了一場全國性的三年自然災害。一般認為，這種負面沖擊會影響到政府目標函數中的各部門相應權重。同樣，由于歷史原因，中國在某些特定省份（如東北三?。┙ㄓ写笮椭毓I基地。政府在這些地區可能會有不同的政治目標。因此我們加入這兩個變量來檢驗這些傳統觀點是否正確。

與本章相關的文獻目前并不多。令人驚訝的是，盡管S-S模型做出了明確的經驗預測，對“價格剪刀差”進行的實證研究卻很少，而有關中國的更是鳳毛麟角。據筆者統計，在國際一流的經濟學學術刊物中，有關“價格剪刀差”的實證研究較具有代表性的首推Li和Tsui（1990）一文。與其他的理論研究不同，他們沒有用蘇聯作為研究對象，而是用中國作為社會主義國家的例子來檢驗普列奧布拉任斯基的第一命題，即“價格剪刀差”能夠使一個國家賺取工業剩余用于資本積累。他們發現農業相對價格與資本積累是正相關的。然后他們用效率工資假說來解釋這個出乎意料的結果。Knight（1995，1999）通過分析國際貿易學中的各種提供曲線的變化得到了一些關于中國農村、城市劃分的有趣結論。

本章的主要貢獻在于我們能夠通過理論模型進行結構式的實證研究，以成功還原并估算中國政府目標函數中的兩個相對權重，即居民福利和資本積累的相對權重和農民相對于工人的權重。計量結果表明：農民的權重比工人小，同時消費的權重遠遠小于資本積累。這些結論與中國的現實均一致。因此，本章的政治經濟學分析得以成功地解釋中國在計劃經濟時期的政策措施。

當然，我們的研究也有一些局限性。這主要是我們沒有中國在1978年以前的省級農業貿易數據。為充分地研究“價格剪刀差”對農業貿易的影響，應用面板數據做回歸是必要的。因為簡單的時間序列分析會存在著樣本太少無法估算的問題。[12]遺憾的是，我們得不到中國經濟改革之前的農業貿易數據。退而求其次，我們借用國際貿易理論中的引力模型來估計各省農業貿易量大小。而在1978年以后，我們則可以方便地用省份貿易面板數據來估算。

本章余下部分的結構如下：第二部分介紹“價格剪刀差”在中國的實際狀況。第三部分描述基于S-S模型的理論模型。第四部分具體介紹實證檢驗所用的計量經濟方法。第五部分是數據描述和實證結論說明。第六部分作小結。

2.2　中國的“價格剪刀差”狀況

在改革開放之前，中國所有商品的價格都是由政府制定的。如林毅夫（2003，2005，2007）所指出的，與許多欠發達國家（LDCs）相似，中國在1949年后采用了重工業導向的發展戰略。由于重工業屬于資本密集型，其項目的生產需要巨額資本投入并且周期很長，而中國當時是一個資本短缺的農業國家，國家領導人又強調以自力更生來籌集資本，所以政府的唯一出路是通過壓低付給農民的農產品價格，同時提高賣給農民的工業產品的價格，來壓榨農業剩余，投入重工業的資本積累。簡言之，在這個戰略下，政府自然而然會選擇不利于農民的“價格剪刀差”來發展工業。

如S-S（1984）等經典文獻指出的，工農產品“價格剪刀差”可用工農產品的相對價格比率來衡量。假設沒有政府干預，工農產品的相對價格則由市場直接決定。而“價格剪刀差”就是指政府通過壓低付給農民的農產品價格（pA）和/或提高賣給農民的工業產品的價格（pI）來人為改變工農產品的相對價格比。圖2.1可以幫助我們理解“價格剪刀差”的經濟效應。在沒有政府干預時，農產品的相對價格由市場直接決定，即（pA/pI）0。為了壓榨農業利潤以進行資本積累，政府給農產品制定一個較低的相對價格（pA/pI）1，這樣就產生了對農產品的過度需求。如果價格不能調整，政府就必須進口農產品來平衡需求。但由于中國在計劃經濟時期的外匯儲備很少，這種作法并不可行。所以，政府只得對城市工人的農產品消費實行配額。換言之，需求曲線被人為控制在一條垂線。通過農產品配額，政府不但可以不用進口農產品，而且可以出口農產品來賺取外匯儲備。

注：當政府制定不利于農民的“價格剪刀差”（pA/pI）1時，農產品市場上有超額需，其中Sa是人均農村農業剩余供給。所以，國家就有對農產品的進口需求。但是，如圖中的垂線所示，對城市工人實行農業配額后城市農業相對需求，這不僅抵消了進口需求，而且還創造了農業超額供。這樣，國家在“價格剪刀差”和配額的共同作用下就可以出口農產品。

在實證驗檢上，我們依照Lardy（1983）等人先前的標準定義，把“價格剪刀差”（p）定義為農產品的購買價格指數（pA）與工業產品在農村的零售價格指數（p1）的相對比率，即p≡pA/pI。[13]圖2.2顯示出農產品的相對價格指數在這些年間有所上升。[14]不過，值得注意的是，這種上升不能完全由不利于農民的“價格剪刀差”來解釋，這主要是因為1984年以后并非所有商品的價格都是由政府制定的。[15]

資料來源：《新中國五十五年統計資料匯編》（1949-2004年）。

注：“價格剪刀差”的定義是農產品的購買價格指數（PPIFP）與工業產品在農村的零售價格指數（RRPIIP）之比。

中國從1978年開始進行改革開放。中國的經濟體制改革并沒有采取休克療法，而是通過漸進式的價格雙軌制改革，由計劃經濟逐漸過渡到市場經濟的。如林毅夫等（1994）指出，價格雙軌制改革大致包括兩階段。第一階段是1978-1984年，改革重點在于調整農業和工業的相對價格。第二階段則是1985-1992年，改革的目標是引入與計劃經濟軌相平行的市場經濟軌。在這一階段，計劃內產品仍然由國家定價；但計劃外產品價格則是由市場直接決定的。因此這一階段有三種價格形成機制：政府計劃價、政府指導價和市場決定價。實際上，中國政府在1992年正式宣布實行市場經濟時，通過前兩種定價方式定價的產品的比重僅為7.1%（國家計劃委員會價格管理司，1997）。

2.3　理論模型

如前所述，我們的理論模型是以S-S（1984）模型為基礎的。為使模型更貼近中國的情形，我們在S-S模型中引入國際貿易和農業配額。同時，為便于實證回歸，我們也具體了消費者的效用函數。

考慮一個兩部門的經濟體：農村和城市，其人口數分別為Na和Nm。一代表性消費者j具有下列擬線性效用函數Uj：

其中，消費者j分別來自農業部門（a）及城市工業部門（m）。x和y分別代表農產品和工業品。式（2.1）中，子效用函數u（xj）為一個對xj可微的遞增凹函數。相對于工業品而言，農產品為生活必需品，因而其財富的需求彈性很小可近似為零。換言之，工業品的消費y在式（2.1）中可視為一般等價物（numeraire）。

工業部門使用兩種要素：資本（K）和勞動（Lm）進行生產，而農業部門的生產則依靠土地（R）和勞動（La）。注意到Lm和La為每個勞動者的勞動時間且不可跨部門流動。這與中國當時的實際情況一致：嚴格的戶籍管理政策使人員很難在地區間自由流動。兩個部門的技術都假定為常規?；貓蟮?。農工產品相對價格p由政府決定，較低的相對價格則說明經濟中存在著嚴重的工農“剪刀差”。

代表性農民面臨如下預算約束：

其中，X為該農民的農業產出。由于國家平均分配土地給全國農民，故R/Na為人均土地稟賦。這樣，該農民的間接效用函數Va為：

由包絡定理（Envelope Theorem）可得：

其中，定義每個農民的農業剩余產出Sa為X-xa。類似地，工資w是城市工人唯一的收入來源。[16]這意味著一個代表性城市工人有如下的預算約束：

此外，該工人還面對著另一個約束——農產品消費配額，即：

其中，x-m為城市農產品消費的人均配額。于是：

再者，由于中國在1978年改革開放之前并不是一個封閉經濟，它也出口農產品至其他社會主義國家（Naughton，2005），所以我們也應把國際貿易加入模型。具體地，農產品的市場均衡等式是：

其中，E為農業出口量。這說明：由于實施了農產品配額，盡管國內有超額需求，但中國實際上仍然能夠出口農產品。

由于政府人為壓低農產品價格，導致國內農產品相對價比世界水平的農產品相對價（pw）要低。差是政府剩余的一部分。這樣，我們得到如下的政府預算盈余（G）：

其中，Y表示人均工業產出。也就是說，政府預算盈余有兩個來源：工業剩余和農業貿易順差。工業剩余由工業部門保留的利潤來衡量。式（2.9）右邊的最后一項是農業貿易順差值。

政府通過選擇最優相對價格來最大化社會總福利。根據S-S（1984）模型，政府的目標函數如下：

式（2.10）右邊的第一項是農業部門的福利，NmVm則為工業部門的福利。由于農業部門的權重被標準化為1，參數β實際上就是政府目標函數中工業部門的權重。而系數δ所衡量的則是政府預算盈余G的社會價值。本章的主要研究目標就是要估計政府目標函數中β和δ這兩個權重，以考察在計劃經濟時期中國是否真的重資本積累而輕居民福利、重工人而輕農民。

把式（2.9）代入式（2.10），我們得到：

為確定最優貿易條件，我們求解政府社會福利函數Ω對p的偏導數，并令其為零：

據此，我們得到如下均衡條件：

其中，式（2.13）的第一項pE是農業出口額。第二項中是在配額條件下的城市農產品總消費。第三項包括兩個部分：城市工人的工資總和pwLm與工資對農產品相對價格的彈性（η）。彈性η在這里被定義為η≡（dw/dp）p/w。最后一項為無法觀察的居民的非扼制下的自愿需求。

2.4　計量經濟模型

式（2.13）啟發了我們的實證模型設定。因為在計劃經濟體制下，中國各級地方政府都處在中央政府的嚴格監督和控制之中。因此為簡化，設定省級政府和中央政府具有相同的目標函數。這樣，我們的實證研究就可依賴于省級面板數據集。但是，它卻沒有具體提示如何在計量經濟學模型中引入誤差項。所以我們首先考慮如下的模型設定：

其中，因變量是配額條件下的城市農產品消費），它的主要影響因素包括農業出口額（A≡pE）、城市工資水平（W≡NmwLm）和工資對農產品相對價格的彈性（η）。下標i代表省份，t代表年份。誤差項代表了未被我們的理論模型所包括的其他任何影響城市農產品消費的因素。它可以被分為三部分：（1）依省份而定的固定效應ζi，它表示的是未被觀察到的依省份而定但不隨時間變化的固定效應；（2）依年而定的隨時間變化的固定效應φt；（3）特異效應μit，它的期望為零，異方差。我們的主要目的是估計兩個結構參數：≡δ-1和≡δ-β。

當然，這種模型設定并不是估計式（2.13）的唯一方法。至少還有其他兩種模型設定可供選擇。第一種是把農業出口額（Ait）移到等式左邊。這樣，剩下的兩項Cit和ηWit就作為自變量。第二種是把ηWit作為因變量，而把Ait和Cit放在等式右邊。在這三種方式中，之所以采用式（2.14）是基于如下原因。

首先，與把農業出口額作為因變量的模型設定相比，式（2.14）可以回避缺少數據的問題。如上文所提到的，我們無法獲得1978年之前的省級農業貿易數據。解決這個困難的一個可行辦法是用省級GDP和工業部門的總產出的數據來計算它的近似值（下文馬上會具體討論此方法）。但是，這種近似會產生通常的測量誤差問題。而在計量經濟學中，我們完全可以通過把它移到等式左邊來回避這個問題，因為我們可以把這種測量誤差包括在誤差項中。但是我們還面對著另一個問題：我們沒有等式右邊的工資的價格彈性數據。任何對彈性的估計或數據近似都會造成等式右邊的另一個測量誤差。

其次，類似地，我們也可以把ηWit作為因變量。很明顯，計算出的價格彈性的測量誤差就會被包括在誤差項中。但是，由于我們沒有農業貿易數據，由農業貿易數據近似產生的測量誤差問題很容易使我們的估計有偏。所以，我們不用這種方法而采取如式（2.14）的模型設定。

最后，注意到中國已于1992年正式建立社會主義市場經濟。在市場經濟下，絕大部分產品價格由市場直接決定，國家不再干預。因而工農產品價格的“剪刀差”也不復存在。因而，我們把時間跨度定為1949-1992年。

2.4.1　農業出口

為估計式（2.14），我們需要省級農業出口數據。遺憾的是，盡管能獲得1978年之前國家加總的貿易數據，我們卻無從獲得1978年之前的省級數據。為了解決這個實證困難，我們用引力貿易模型為“真實”的省級農業出口數據計算一個近似值。

根據貿易模型中的重力方程的預測，出口量與出口國的GDP有直接的比例關系。這個結論在以產業為單位或省級水平上仍成立（Helpman，1987）。換言之，i省的出口（Tit）與該省的產出（Qit）直接成比例。這樣，我們就得到Tit=θitQit，其中θit是在t年對i省產出的國外需求份額。[17]類似地，對i省工業產出的國外需求份額，，其是i省在t年的制造業產出這樣，我們就可以為工業出口量構造一個代理變，其中衡量的是工業產品的需求占所有商品的需求的比例。農業出口（Ait）是總出口（Tit）和工業出口（Mit）之差：Ait=Tit-Mit。[18]即農業出口可以表示為：

注意到，這里我們、Qit和Tit的數據。不過，相對需求比是需要估計的。

1978年之后的農業出口是由省級農業產出和省級農業消費（即城市與農村之和）的差額來計算的。注意到我們沒有直接使用國際貿易數據。這是因為根據模型設定，我們應該考慮1978年之后的省間貿易。

2.4.2　工資對農業相對價格的彈性

有三種獲得工資對價格彈性的可能途徑。第一種是使用以前的研究數據。但是就我們所知，目前為止，幾乎沒有研究可以提供我們所需的彈性指標。第二種可能的途徑是直接由定義ηit≡[（dw/dp）·p/w]it來計算彈性，這在技術上是可行的。但是，這并不具有經濟學含義。因為在中國的中央計劃體系中，各省很少享有自治權，工資對價格的彈性不會跨省變化；同時，因為主要經濟指數和重要的經濟政策都是由國家的“五年計劃”決定的，該彈性也不會頻繁地跨時變化。所以，只能用間接途徑來估計工資的價格彈性。于是，我們考慮一個如下的雙向固定效應模型：

其中，所估計的系是工資對農產品相對價格的彈性。和通常一樣，依省份而定的固定效應υi和依年份而定的固定效應λt控制了其他沒有被表示的因素。自然，這個簡單的模型設定會有一些測量誤差。因為盡管式（2.17）是一個很好的基準模型，但由于我們不知道簡約型估計式（2.17）所代表的“真實”模型形式，所以估計出來的彈性值與真實世界的彈性值會存在一定程度的誤差。換言之，由測量誤差造成的內生性問題可能是待估方程式（2.14）的一個問題。兩階段最小二乘（TSLS）估計是控制由測量誤差所產生的內生性問題的有力的計量經濟學方法。[19]所以我們選擇合適的工具變量來解決這個內生性問題。

但是有理由認為當經濟發生結構性變化時，這些彈性也會有所不同。因此，在估計彈性時，我們把1949-1992這段時間劃分為三個時期，以1978年和1985年為分界點。估計結果見下文表2.2。

現在，我們合并式（2.14）和式（2.16）來得到需要估計的新的均衡條件：

為簡化估計，我們假設對工業產品的需求比例在各省和各年完全一樣：。由于中國的貿易模式在1978年之前和之后并不相同：中國出口的幾乎完全是農產品。所以，這樣的簡化難免會造成誤差。為此，我們在實證模型中引入一個新的指示變量It（It在1978年之后為1，之前為0）：

其中，=δ-1=δ-β=sm（δ-1）。換言之，當我們考慮1978年以前的情況時，由于It=0，（/Qit）Tit·It這一項就被消掉了，所以貿易總量就等于農業貿易量。

2.5　數據和實證結果

在這一部分，我們首先描述分析所用的數據集，然后給出初步實證結果。為控制內生性問題，我們接下來分析工具變量的可靠性。最后，討論對不同時期的估計情況。

為了估計方程式（2.19），我們需要以下數據：城市農產品消費（Cit）、出口總量（Tit）、城市總工資（Wit）、省級工業產出（）、總產出（Qit）和工資的價格彈性（η）。如上文提到的，我們雖然沒有工資的價格彈性數據但卻可以估計出它的大小。在我們的樣本中，有關中國出口的數據單位按照即期官方匯率由美元換算成人民幣。此外，我們把1950年作為相對價格指數的基準年。所有的數據都可以從國家統計局出版的《新中國五十五年統計資料匯編》（1949-2004年）中直接獲得。表2.1給出了每個變量的基本統計信息。

表2.1　統計變量的描述

注：除非另有說明，所有變量的單位都是100萬元。

2.5.1　初步估計結果

表2.2列出了工資對相對價格的彈性估計值。第二列報告的是整個時期（1949-1992年）的樣本估計值，余下幾列報告的是其他不同階段的值：第三列是1949-1977年，第四列是1978-1992年，第五列是1978-1984年，第六列是1985-1992年。

表2.2　工資對農業相對價格的彈性估計值

注：括號里的數值為t值。**（*）分別表示1（5）%的顯著水平。為節約篇幅，這里沒有報告依省而定的和依年而定的固定效應。有興趣的讀者可直接聯系筆者。

根據式（2.17），我們首先對不同時段做固定效應估計。工資對相對價格的彈性在整個時期的估計值是-0.083（盡管它是統計不顯著的）。其經濟學含義顯而易見。農業相對價格越低，城市工人工資就越高。較低的農業相對價格意味著較大的“價格剪刀差”。當政府對農民施加強大的價格壓力時，城市工人的真實收入就會上升，因為他們可以以非常低的成本消費生活必需品。

如表2.2所示，工資對農業相對價格的彈性的系數都是負的。除1978-1984年這一階段，其他的估計值大都是統計顯著的。估計值會產生測量誤差不足為怪，因為我們不知道價格影響工資的“真實”的簡約模型。但是，如上文所說，我們可以通過使用工具變量來解決這個問題。

表2.3　基準模型回歸結果（1949-1992年）

注：a.括號里的數值是t（z）值。**（*）表示1（5）%的顯著水平。?表示統計量的p值小于0.01。

b.這里包括了依時間而定的和依省份而定的固定效應（FE）。

表2.3的第（1）列報告了式（2.19）的標準最小二乘估計結果。城市農產品消費的系數估計為0.01，但是統計不顯著。相應地，價格彈性和城市工資乘積的系數估計是-19.58。第（3）列報告的是控制了依省份而定和依年份而定的固定效應之后的估計結果，估計變為統計顯著。

2.5.2　內生性和工具變量

如前所述，式（2.19）可能存在的內生性問題來自價格彈性的測量誤差。由于我們沒有工資對農業相對價格彈性的數據，所以我們用式（2.17）的最小二乘估計值來代替真實數據。在所估計的彈性系數和我們不能獲得的“真實”數據之間很自然可能產生測量誤差。

為準確估計政府目標函數中各部分的相對權重，我們需要控制內生性問題。否則，相關的估計值就會不準確。解決內生性問題的一個有力的計量經濟學技術是使用合適的工具變量來做兩階段GMM方法估計。注意到均衡條件式（2.13）中并沒有暗示變量間存在任何因果關系，所以GMM估計是一個非常合適的方法。此外，與一般的最小二乘方法相比，GMM對誤差項的假設較少，而且可以生成異方差穩健的標準差（Hall，2004）。

我們采用基本建設投資和用于更新改造的固定資本投資作為價格彈性的工具變量。原因如下：較少的用于更新改造和基本建設的投資是政府投資不足的標志，它會使政府更加壓低農業價格（更低的相對價格），而這又會相應提高真實工資。在我們的樣本中，基本建設投資和工資之間的簡單相關系數是-0.93，而創新投資和工資之間的簡單相關系數是-0.94?？梢?，數據明顯支持這種在更新改造和基本建設投資與工資之間的負相關關系。

此外，兩階段GMM估計結果也表明這兩個工具變量是可靠的。如果一個工具變量（即用于更新改造的固定資本投資或基本建設投資）對因變量（即城市農產品消費）的影響是通過且僅通過被工具化了的變量（即工資對價格的彈性）這一渠道的話，則該工具變量就是合適的。為了證實這一點，我們進行了如下的各種檢驗。

第一，我們用Anderson（1984）的典型相關性似然比檢驗（canonical correlation likelihood-ratio test）來檢驗未被包括的工具變量（即用于更新改造的固定資本投資和基本建設投資）是否與內生的自變量相關。零假設是模型識別力不夠，我們在1%的水平上拒絕了這個零假設。第二，我們進一步檢驗了工具變量與工資價格彈性是否弱相關。如果是這樣，這個兩階段GMM的估計值就會有很大偏差。幸運的是，Cragg和Donald（1993）的F統計量為我們拒絕零假設——第一階段在高顯著水平上是不能被識別的——提供了強有力的證據。第三，Anderson和Rubin（1949）的χ2統計量拒絕了零假設——內生性回歸元的系數之和為零。第四，Hanson-Sargen過分識別檢驗也進一步證明了工具變量的合理性（p值為0.45）。簡言之，所有這些統計檢驗都證明了兩個工具變量的合理性，所以這個模型設定是可靠的。

最后，我們為所選工具變量的合理性提供一個更容易理解的回歸式。我們把用于更新改造的固定資本投資和基礎建設投資當作外生性的自變量加入模型。如果這兩個變量對農業凈出口有直接的影響，我們就認為系數估計值是統計顯著的。但是，如表2.3最后一列所示，它們在5%水平上是統計不顯著的。[20]這再次證實了這兩個變量影響因變量的途徑僅僅是通過被輔助的變量。

表2.3的第（2）列和第（4）列報告了使用工具變量（IV）方法的估計結果。IV估計結果大都與最小二乘（OLS）估計值一致。第（4）列報告的是固定效應IV估計值。兩個關鍵變量Tit和ηWit的系數估計值都是統計顯著的，而且與第（3）列中的固定效應（FE）估計值非常接近。

2.5.3　穩健性檢驗

眾所周知，中國在1959-1961年遭遇了一場全國性的三年自然災害。問題是，當面對這個負面沖擊時，政府是否調整了它的目標函數。還有，在歷史上，東北三省是最重要的重工業基地。此外，三個直轄市（即北京、上海和天津）也曾是十分重要的重工業基地。[21]所以，有理由認為政府可能在這些地區有特殊的政治目標。

為檢驗表2.3基準模型中報告的估計結果是否穩健，我們在表2.4中加入兩個控制變量：饑荒啞變量（它在1959-1961年取值為1，在其他年份為0）和重工業基地啞變量（它在以下六個地區取值為1：遼寧、黑龍江、吉林、北京、上海和天津；而在其他地區為0）。在控制了雙側固定效應后，所有變量的系數估計值都與表2.3非常接近。此外，饑荒啞變量的系數為負——三年自然災害降低城市農產品消費，盡管該系數在統計上不顯著，但總體方向上與這一時期的現實一致。

表2.4　擴展模型回歸結果（1949-1992年）

注：a.括號里的數值是t（z）值。**（*）表示1（5）%顯著水平。?表示統計量的p值小于0.01。

b.這里包括了依時間而定的和依省份而定的固定效應。在所有固定效應估計中都未包括重工業基地啞變量的系數。

我們已經探討了在不同時期價格指數的異質性。同樣，中國的貿易結構也在隨時間而變化。在1978年開始經濟改革之前，中國的外貿組成結構相對來說很簡單。貿易開放度（即出口和進口總額相對于GDP的比例）僅僅是大約5%。中國大部分可出口的商品為農產品（Naughton，2005）。20世紀70年代末，由于黑龍江大慶油田的開采，石油產量激增，中國開始大量出口石油。中國的對外貿易在20世紀80年代穩步上升，貿易開放度從1980年的0.13上升到1992年的0.34。其出口也更加多樣化，從最開始嚴重依賴于初級產品發展到混合出口初級產品和制造業產品。初級產品所占的出口份額從1980年的49.7%下降到1992年的20.0%。相比之下，機械和運輸器材所占出口份額從1980年的4.65%上升到1992年的15.5%。[22]

由于中國的經濟結構在1978年前后有很大差別，我們首先把全部樣本的時間跨度分為兩個不同的時期，以1978年作為分界。我們還用1985年作為另一個分界，因為如上文所述，1985年前后的經濟改革大不相同。

表2.5　運用省際農業貿易數據的回歸結果（1978-1992年）

注：a.括號里的數值是t（z）值。**（*）表示1（5）%顯著水平。?表示統計量的p值小于0.01。

b.這里包括了依時間而定的和依省份而定的固定效應。

表2.5報告了用1978-1992年精確的省級農業出口數據所做的估計結果。[23]各種計量經濟學分析顯示，城市農產品消費與農業出口正相關，而與工資和價格彈性的乘積負相關。兩個關鍵系數的估計和對所有模型設定都是統計顯著的在這一階段的數值遠遠小于它在1949-1992年整個時期的數值。表中第（5）列報告的是1978-1992年這一階段工具變量的容易理解的形式。

表2.6　不同時期的估計結果

注：a.括號里的數值是t（z）值。**（*）表示1（5）%顯著水平。

b.這里包括了依時間而定的和依省份而定的固定效應（FE）。

我們進一步把1978年之后的階段劃分為兩個時期：1978-1984年和1985-1992年。表2.6的下半部分報告了估計結果。兩個關鍵系數估計值的符號與表2.5是一致的。大部分估計值是顯著的。只有1978-1984年這一時期的IV固定效應估計中是一個例外，我們將在下文對此進行討論。

2.5.4　確定權重

在表2.4-2.6的估計結果的基礎之上，我們就可以還原中國政府目標函數中的權重了。如前所述，由于式（2.10）中農業部門的權重被標準化為1，政府目標函數中制造業的相對權重就是β。同時，δ衡量的是政府預算盈余對農民的消費的相對權重。通過比較式（2.18）和式（2.19），我們可以精確地確定這些權重的大?。?img alt="" class="paralog" src="https://epubservercos.yuewen.com/BCD491/19056803308913106/epubprivate/OEBPS/Images/figure_0079_0078.jpg?sign=1749476390-ZHttKPD0Yb9IJqmAfffoitRSafF9pOgo-0-f732c955ea0456fc52462318beff2510">。也就是說，只要β和δ的估計值是統計顯著的，我們就能夠還原這些權重。

表2.7　權重的還原

注：此表中的數值是用表2.6的結果計算出來的。?（?）表示γ1（γ2）在5%的水平上統計顯著。參數β和δ是用相應的系數γ1和γ2的估計值計算出來的：β=-+1，δ+1。

表2.7列出了這些權重的計算結果。我們首先報告的是沒有控制內生性問題和固定效應的情況下估計出的權重。表2.7最上部分由于內生性問題通過OLS估計值計算出來的權重有偏。所以，我們在進一步控制了內生性問題之后再次計算政府目標函數中的相對權重。

在IV固定效應估計中，兩個系數的估計值是顯著的，城市工人的權重是24.58，而未來投資的權重是1.03。城市工人如此高的權重超出了我們的預期[24]，但是它的含義很明顯：在計劃經濟時代，中國政府更重視城市工人的福利，而不是農民；同時它更加關心資本積累，而不是消費。

我們預期1978年之前和之后的情況應該是不同的。經濟改革之前，中國政府的主要目標是發展重工業以使中國可以盡快趕上英美這樣的發達國家（林毅夫等，1994）。但是1978年改革之后，政府對如何提高人民的生活水平投入了更多關注。換言之，自從經濟改革開始，政府對資本積累的重視程度有所下降，而更加關心消費。我們的估計結果支持了這個動態的變化。如表2.7中間部分所示，IV固定效應估計值顯示，在1978-1992年這一時期，中國仍然重投資而輕居民福利（δ=1.13），它也同樣重城市工人而輕農民（β=1.132）。這就意味著此時期β的權重較1978年之前相比都有大幅度的下降。

有趣的是，1978-1984年階段的結構參數β的IV固定效應估計值是不顯著的。這與中國的現實恰好一致。在經濟改革初期，政府并沒有一個明確的改革方向。中國政府改革的邏輯事實上的確是“摸著石頭過河”的。[25]

2.6　結論

受S-S（1984）理論模型的啟發，本章從政治經濟學的角度估算了計劃經濟時期中國政府目標函數中的結構參數。我們發現，城市工人的福利所占權重遠遠高于農民的福利。此外，政府也更重視資本積累而輕視居民福利?？偟膩碚f，估計結果說明一個擴展了的S-S模型能夠很好地契合中國的現實，也能夠幫助我們量化政府的政治目標。

我們的結構參數估計模型有許多優點。首先，由于計量的回歸式是嚴格由理論模型推導出來的，因此我們可以看出各個結構變量之間的聯系。其次，結構參數估計也可以幫助我們避免在簡約型估計中經常難以避免的隨意設定（arbitrary specifications）問題。每個估計系數的經濟含義也很清晰。這樣，模型設定中每個結構變量的數值不僅僅在統計上顯著，而且在經濟意義上也是顯著的。因此本章在一定程度上填補了對中國計劃經濟時期政府目標函數估計的研究空白。

這項研究對當今政策也有一定的指導意義。雖然工農“價格剪刀差”在20世紀90年代早期就因社會主義市場經濟體制的建立而不再被采用，但中國仍然在某種程度上有著各種價格管制（比如說，匯率管制）。誠然，現今的價格管制與本章所討論的工農“價格剪刀差”形式上有所不同，不過還是有其異曲同工之處的。

如同任何結構參數計量模型一樣：由于受數據的限制，我們不得不做出了一些妥協和折衷。由于1978年之前的省級農業出口的數據不可得，我們只能用代理變量或估計值來替代。雖然國際貿易中的引力模型較成功地解決了這一問題，但畢竟只能算是次優的選擇。將來研究的一個可能方向就是繼續搜集1978年之前的省級農業數據以進行估算。但不管如何，1978年以后，由于省級農業出口可得，我們得以成功地運用結構參數計量模型進行精確的回歸估算。