基础数据估算对区域经济增长的影响

（1）区域经济产出。

在现有的研究中，通常选取国内生产总值（GDP）或者人均国内生产总值作为对于一个国家或者区域经济总量的衡量指标。通常，经济学家认为国内生产总值可以反映一个区域的经济发展规模，而人均国内生产总值可以反映该区域的经济发展水平。

本书以GDP作为经济增长的指标，数据来源于《中国统计年鉴》。同时，本书以1978年为基期，以各区域基期的GDP和历年GDP指数（1978＝1）进行价格调整，可以得到八大综合经济区历年以基期不变价格计算的GDP，如表6.1所示。

（2）区域技术创新。

现对技术创新的衡量有多种途径，较为普遍的做法是采用研发投入和专利数量进行衡量。研发投入（R＆D）多用来表示技术创新投入，而专利申请和授权则更多用来表示技术创新产出。由于技术创新活动具有失败率高、不确定性大等特点，因此用专利情况能更加真实直观地反映技术创新水平。此外，随着中国知识产权保护制度的不断发展与完善，越来越多的企业、高校、研究机构等通过申请专利来保护他们的创新成果。

本书以八大综合经济区内专利授权数量作为区域技术创新的指标，数据来源于国家知识产权局，八大综合经济区专利授权量为区域内省市之和，时间跨度为1996—2017年。具体数据如表6.2所示。

（3）区域资本投入。

资本投入一般通过资本存量来衡量，资本存量是宏观经济研究中一个非常重要的变量，它的估算却是一个难点和重点问题。关于资本存量的估算，国内外已有大量的研究文献，但目前大家通用的方法仍是1951年Goldsmith提出的永续盘存法（PIM）。在之前国内外学者们研究的基础上，本书选取之前研究中对我国一个基准年的资本存量的估算值，然后运用永续盘存法按不变价格计算各省区市历年的资本存量，最后加总为区域资本存量。这一测算方法，可以修正为公式：

表6.1　1996—2018年八大综合经济区的GDP（1978年=1）　亿元

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表6.2　1996—2017年八大综合经济区的专利授权数量　件

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其中，i代表区域，t代表时间。永续盘存法计算资本存量的过程中涉及的四个变量：当年投资额I；投资品价格指数；经济折旧率δ；基年资本存量K。

①当年投资额I的选取。在测算资本存量时，国内学者们对于当年投资额I的选取主要有三种方法：一是根据国家统计局的统计口径，采用“积累”的概念，如张军扩（1991）、贺菊煌（1992）等；二是采用全社会固定资本投资统计指标，如王小鲁（2000）；三是采用资本形成总额统计指标或固定资本形成总额统计指标。

从1993年开始，联合国国民经济核算体系不再公布积累数据，自此，采用“积累”的方法便无法继续使用。近年来，大多数研究都采用固定资本形成总额作为当年投资额I的衡量。因此，本书以《中国统计年鉴》中的固定资本形成总额作为衡量当年投资额I的合理指标，并以《中国国内生产总值核算历史资料1952—1995》中公布的1978年各省的固定资本形成总额为基期数据。

②投资品价格指数的构造。从1991年起，我国开始公布固定资产投资价格指数，对于1990年之前的数据，不同的学者根据不同的假设进行了不同的测算和估计。对于投资品价格指数的构造有以下几种不同的方法：一是借用Chow（1993）的积累隐含平减指数；二是用全国建筑材料价格指数来代替，如谢千里等（1995）、Hu和Khan（1997）、宋海岩（2003）等；三是构造一个隐含的固定资本形成指数，如Young（2000）；四是利用零售物价指数替代，如黄永峰（2002）等。

本书在计算不变价GDP（1978＝1）之后，得到GDP的平减指数，然后用这一指数平减固定资本形成总额，将其折算成以不变价格表示的固定资本形成总额实际值。

③经济折旧率δ的确定。从1994年开始，国家统计部门才开始公布各省的固定资产折旧数据。在此之前，相关研究对折旧的处理方法主要有两种。第一种是根据国民收入关系式间接计算出折旧额，例如Chow（1993）、李治国和唐国兴（2003）。第二种是估计并假定一个比较合理的折旧率，但是在折旧率的选择上，不同的研究所估计的折旧率有较大的出入。如王小鲁（2000）、龚六堂和谢丹阳（2004）均假定我国经济折旧率为5%；Young（2000）则假定我国经济折旧率为6%；宋海岩（2003）认为经济增长较快的省，必然会比增长较慢的省更快地使用资本，从而折旧率变得更高，因此假定各省每年的折旧率为全国折旧率加上各省该年的经济增长率；张军（2003）将各省固定资本形成总额的经济折旧率假定为9.6%。有鉴于此，本书为方便计算，直接将各省固定资本形成总额的经济折旧率δ设为10%，以此来扣减各区域的资本存量。(www.xing528.com)

④基年资本存量K的确定。不同的研究对基年的选择不同，通常会将1952年或者1978年定为基年。在永续盘存法的基础下，如果基年的选择越早，那么基年资本存量估计的误差对后续年份的影响就会越小。考虑到数据的可得性及与同类研究的可比性，我们在本书中采用的基年是1978年。

另外，不同的研究对基年资本存量K估算方法也各不相同。本书直接借鉴黄宗远等（2010）估算的各省1995年的资本存量，在永续盘存法的基础下，推算出1996—2017年八大综合经济区不变价格的资本存量估算值，如表6.3所示。

（4）区域劳动力投入。

就劳动力投入指标而言，从国内外的研究情况来看，劳动量的确定有劳动人数、劳动工资和劳动时间三种方法。采用劳动人数说明劳动的消耗，只说明可能的劳动消耗，它没有反映出劳动者年龄、职业以及劳动者工作日长短的差别，也没有反映工时的损失情况。由于我国劳动时间消耗量这方面的统计资料不够完善，难以操作，因此实际操作中大多数还是用全社会从业人数。

表6.3　1996—2017年八大综合经济区的资本存量估算值（以1978为基期）　亿元

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由于从业人数没有考虑到工作时间的变化，以及从业人员所提供劳动质量不同，近年来的研究越来越关注区分不同类型的劳动投入。经合组织（OECD）认为考虑到工作时间的变化，使用实际工时数比使用从业人数更适合测算劳动投入。由于每工时劳动质量是有差别的，因此，Young（2003）从工人的性别、年龄和受教育程度3个角度测算了1978—1998年我国的劳动投入。中国学者岳希明等（2008）进一步考虑到了行业的不同，结合工人的性别、年龄、受教育程度，从多角度测算了1982—2000年我国的劳动投入。

考虑到劳动力具有较大的流动性，以及数据的可获得性，本书采用就业人口总数作为劳动投入的指标，八大综合经济区的劳动力投入为区域内各省（市、自治区）就业人口总数之和。各省（市、自治区）的就业人口数据来自各省（市、自治区）的统计年鉴，时间跨度为1996—2018年，八大综合经济区的就业人口数据情况如表6.4所示。

（5）区域人才流动。

人才在区域之间的流动会形成人才聚集，比如长三角、珠三角就存在典型的人才聚集情况。本书借鉴曹威麟等（2015）、楚尔鸣和曹策（2019）的研究，用区位商水平加以衡量，区位商原本是研究产业的集聚水平。通过借鉴区位商指标构建人才区位商，从而表示区域之间的人才流动情况。计算公式为：

其中，tfi，t表示t时期i区域的人才区位商，即人才流动；Ti，t表示t时期i区域大专及以上的就业人口数；Li，t表示t时期i区域全部就业人口数；表示八大综合经济区大专及以上学历的就业人口总数，表示八大综合经济区就业人口总数。

八大综合经济区的就业人口和就业人口受教育程度为区域内各省（市、自治区）之和，就业人才数据来自《中国劳动统计年鉴》。通过计算得到各省（市、自治区）的人才流动情况，以及八大综合经济区的人才流动情况，1996—2018年八大综合经济区的人才流动情况具体如表6.5所示。

表6.4　1996—2018年八大综合经济区的就业人口数量　万人

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表6.5　1996—2018年八大综合经济区的人才流动情况

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