数据来源和处理方法详解

本书所使用的数据来源于历年《中国统计年鉴》和《浙江统计年鉴》，数据区间为1993—2014年。部分指标需要经过相应的计算，因此需要对计算方法与步骤进行简要的说明。另外，为了消除价格因素的影响，本书金额数据使用以1985年价格计算的不变价。

（1）资本存量。单豪杰（2008）对2006年以前资本存量进行了估算，本书在此基础上，利用浙江省资本形成总额数据对2007—2014年的数据进行了补齐。具体的计算方法为：Kt=Kt―1（1―δt）+It，其中，Kt是t期的资本存量，δt是t期的折旧率，It是t期的投资额。

（2）人力资本。中央财经大学发布的《中国人力资本报告2016》使用J-F法对中国部分省市的人力资本存量进行了估算。其中浙江省的数据到2014年。

（3）产业结构。本书使用产业比较劳动生产率来衡量产业结构，相较于三次产业结构数据，比较劳动生产率使用该产业产值比重与就业比重之间的比值表示，它反映的是该产业1%的劳动力所生产的产值占GDP的比重，是衡量三次产业劳动生产率高低的一个较为客观的指标。

（4）金融总量。金融总量可以使用货币中M2数据占GDP的比值表示，但我国省份M2数据无法统计，因此本书使用存贷款总额占GDP的比值来代替。

（5）TFP增长率。本书使用DEA-Malmquist指数法进行测算，该方法是一种非参数估算方法，不需要假定具体的生产函数，只需要确定产出变量和投入变量即可，特别适合在生产函数不确定条件下的全要素生产率的估算。本书的TFP估算以GDP作为测算的产出变量，以劳动力数量和物质资本存量作为投入变量。

由于经济增长质量的测度涉及15个基础指标，量纲量级存在较大差异，无法直接使用原始数据进行计算，否则会影响结果的准确性。由于经均值化方法处理后的协方差矩阵能够消除各指标量纲与数量级的影响，且不改变各指标间的相关系数，保留了各指标变异程度的信息，因此本书选择用均值化方法对数据进行无量纲化处理。然后使用主成分分析方法对浙江省经济增长质量进行测度。以往学者确定主成分个数的依据多为：首先找到特征值大于1的主成分，然后选取主成分累计贡献率大于85%的前几个主成分，进而计算综合主成分指数值。如果仅从综合原始数据信息的能力来看，第一主成分是最强的（钞小静、惠康，2009），因此本书使用第一主成分来确定各指标的权重（具体计算结果见表2.2-1和表2.2-2）。首先使用该方法计算出四个评价维度的指数值，然后再使用相同的方法计算浙江省经济增长质量的指数值。

具体计算方法如式（4）所示。(www.xing528.com)

其中，score表示综合主成分指数值，ωi表示第一主成分系数，λi表示第一主成分对应的特征值，Xi表示经过无量纲化处理后的基础指标值。

表2.2-1　各指标的特征值和方差贡献率

资料来源：《中国统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、单豪杰（2008）和中央财经大学（2016）的研究数据，下同。

根据表2.2-1可知，要素数量与要素质量的第一主成分的累计方差贡献率均在93%以上，而要素配置效率和技术创新的第一主成分的累计方差贡献率均在56%以上，因此四个评价维度第一主成分综合原始数据信息的能力较强。根据各基础指标计算出的四个评价维度指数值来分析浙江省经济增长时，其结果表明第一主成分的累计方差贡献率为92.90%，能够较强地综合四个评价维度的原始信息。由表2.2-2可知，经济增长的四个评价维度的权重差别较小，其中要素数量、要素质量和要素配置效率分别为0.51、0.52和0.48，而技术创新的权重略小，为―0.48。

表2.2-2　各指标的权重指数