高健 丁靜 林治芬

中圖分類(lèi)號(hào)：F015 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

內(nèi)容摘要：本文通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)模型分析“雙引擎”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用，結(jié)果顯示衛(wèi)生、教育對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)最大，其次高科技進(jìn)口、R&D經(jīng)費(fèi)投入、社會(huì)保險(xiǎn)投入。并運(yùn)用GM（1，1）模型預(yù)測(cè)未來(lái)“雙引擎”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用，結(jié)果表明高科技進(jìn)口成為對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最重要的推動(dòng)力，衛(wèi)生、教育經(jīng)費(fèi)投入仍然處于重要地位，其次是社會(huì)保障，排在最后的R&D經(jīng)費(fèi)投入。最后本文提出建議，維持衛(wèi)生和教育經(jīng)費(fèi)的投入并注重提高效率；同時(shí)加快完善社會(huì)保障領(lǐng)域的政策，釋放其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用；另外注重提高本土的科研效率，鼓勵(lì)本土的創(chuàng)新，逐步減少對(duì)高科技進(jìn)口的依賴(lài)。

關(guān)鍵詞：雙引擎 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 灰色關(guān)聯(lián)度 GM（1，1）模型

引言

2015年李克強(qiáng)總理在達(dá)沃斯經(jīng)濟(jì)論壇、政府工作報(bào)告中均提到“雙引擎”發(fā)展戰(zhàn)略，即一方面打造新引擎，推動(dòng)大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新；另一方面改造傳統(tǒng)引擎，擴(kuò)大公共產(chǎn)品和公共服務(wù)的供給。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)下行壓力加大、增速放緩的情況下，“雙引擎”戰(zhàn)略對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控有著重要的指導(dǎo)意義。雖然“雙引擎”的各個(gè)部分對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都有著重要作用，但孰重孰輕，在何處著力，即哪些部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)大，哪些部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)??？“雙引擎”之中存在哪些不足？這一問(wèn)題是“雙引擎”戰(zhàn)略能夠協(xié)調(diào)持續(xù)發(fā)展以及最終促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵。

文獻(xiàn)綜述

關(guān)于“雙引擎”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了大量的研究，但都是研究“雙引擎”的某一個(gè)方面對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。如趙蔚蔚和楊慶運(yùn)（2011）、范柏乃和來(lái)雄翔（2005）、田成詩(shī)（2009）、唐德祥等（2009）、涂遠(yuǎn)芬和許統(tǒng)生（2008）分別研究財(cái)政社會(huì)保障支出、教育投資、衛(wèi)生行業(yè)投入、科技創(chuàng)新投入、技術(shù)引進(jìn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，實(shí)證結(jié)果得出這些對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的正向拉動(dòng)作用。

縱觀已有文獻(xiàn)，還存在不足，即缺乏“雙引擎”各部分的比較。因?yàn)榧词埂半p引擎”某一部分運(yùn)行的效率不高，但只要加大投入都會(huì)給經(jīng)濟(jì)整體帶來(lái)一定的促進(jìn)作用，雖然這種促進(jìn)作用的邊際效用是遞減的。因此，對(duì)于“雙引擎”戰(zhàn)略，不能盲目的加大各部分的投入，需要綜合比較“雙引擎”系統(tǒng)中各部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)，重點(diǎn)關(guān)注那些對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)較低的，做到有的放矢，協(xié)調(diào)持續(xù)發(fā)展。而“雙引擎”各部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)的比較，國(guó)內(nèi)還缺乏相關(guān)研究。一些學(xué)者對(duì)“新引擎”的各部分進(jìn)行了比較，龔剛等（2013）和唐未兵等（2014）認(rèn)為我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)于依賴(lài)技術(shù)引進(jìn)，而新階段下我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式應(yīng)該向自主研發(fā)的轉(zhuǎn)變；張宇等（2010）研究了科技創(chuàng)新的不同環(huán)節(jié)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，實(shí)證結(jié)果表明R&D經(jīng)費(fèi)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)拉動(dòng)作用較低，而技術(shù)吸納對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)拉動(dòng)作用顯著?？梢?jiàn)關(guān)于“新引擎”，國(guó)內(nèi)學(xué)者認(rèn)為應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)發(fā)展自主研發(fā)，而避免過(guò)度依賴(lài)于技術(shù)引進(jìn)。而關(guān)于公共產(chǎn)品與服務(wù)的各部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用，“雙引擎”的各個(gè)部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用，以及各個(gè)部分的拉動(dòng)作用在未來(lái)的變化趨勢(shì)，國(guó)內(nèi)還鮮有文章發(fā)表，這也是本文所要探討的。

本文研究“雙引擎”系統(tǒng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)，重在比較“雙引擎”各個(gè)部分對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)的大小，另外，預(yù)測(cè)未來(lái)各個(gè)部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉貢獻(xiàn)，最終發(fā)現(xiàn)“雙引擎”系統(tǒng)中存在的問(wèn)題，以期為“雙引擎”發(fā)展戰(zhàn)略提供參考。

研究設(shè)計(jì)

（一）樣本數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，樣本數(shù)據(jù)如表1所示。指標(biāo)選取方面，本文選取社會(huì)保險(xiǎn)投入、教育經(jīng)費(fèi)投入、衛(wèi)生費(fèi)用總投入作為公共產(chǎn)品與服務(wù)的代理變量，選取R&D經(jīng)費(fèi)投入、高科技進(jìn)口額作為創(chuàng)新的代理變量，以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的代理變量。指標(biāo)的選取原因如下：“雙引擎”包含公共產(chǎn)品服務(wù)和創(chuàng)新兩個(gè)部分，包含的指標(biāo)很多，而公共產(chǎn)品與服務(wù)方面的文獻(xiàn)集中于社會(huì)保障、教育、衛(wèi)生，創(chuàng)新方面的文獻(xiàn)集中于R&D、高科技進(jìn)口，因此本文選取的變量既具有重要性又具有代表性。時(shí)間跨度方面，由于社會(huì)保險(xiǎn)投入的數(shù)據(jù)是從1994年開(kāi)始，R&D經(jīng)費(fèi)的數(shù)據(jù)是從1995年開(kāi)始，而教育經(jīng)費(fèi)的數(shù)據(jù)截止2012年，因此，本文選取1995年至2012年的數(shù)據(jù)。另外高新技術(shù)進(jìn)口額的原始單位是美元，本文根據(jù)1995-2012年的人民幣對(duì)美元匯率進(jìn)行了換算。另外，需要說(shuō)明的是，本文使用的灰色關(guān)聯(lián)模型是時(shí)間序列之間的比較，因此不用考慮通貨膨脹的問(wèn)題。

（二）灰色關(guān)聯(lián)模型

多因素統(tǒng)計(jì)分析大多采用回歸分析，但是多元回歸要求樣本足夠大，且呈典型分布，且回歸分析主要是數(shù)據(jù)的冪和四則運(yùn)算，計(jì)算過(guò)程中的誤差可能導(dǎo)致誤差進(jìn)而歪曲因素間的本質(zhì)聯(lián)系（鄧聚龍，1983；譚學(xué)瑞、鄧聚龍，1995；鄧?yán)?、冉光和?005）?？紤]到本文樣本量較少、變量較多，本文采用灰色關(guān)聯(lián)模型對(duì)系統(tǒng)中各因素之間的關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行量化比較，若關(guān)聯(lián)度越大，則說(shuō)明因素間的關(guān)聯(lián)程度越大。

1.關(guān)聯(lián)系數(shù)：

關(guān)聯(lián)系數(shù)定義為：

式中：

|（0）（k）-X（0）（k）|為在k點(diǎn)處（0）（k）與X（0）（k）的絕對(duì)誤差。

min min|（0）（k）-X（0）（k）|為兩級(jí)最小差。其中：min|（0）（k）-X（0）（k）|是第一級(jí)最小差，表示在（0）（k）序列上找各點(diǎn)與X（0）（k）的最小差。min min|（0）（k）-X（0） （k）|為第二級(jí)最小差，表示在各序列找出的最小差基礎(chǔ)上找所有序列的最小差。

max max|（0）（k）-X（0）（k）|是二級(jí)最大差，其含義與最小差相似。

ρ稱(chēng)為分辨率，0<ρ<1，一般取ρ=0.5。

對(duì)單位不一、初值不同的序列，在計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)前，應(yīng)首先進(jìn)行初始化，即將該序列所有數(shù)據(jù)分別除以第一個(gè)數(shù)據(jù)。

2.關(guān)聯(lián)度。算出（0）（k）序列與X（0）（k）序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)后，計(jì)算各類(lèi)關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值： ，這主要是因?yàn)殛P(guān)聯(lián)系數(shù)很多，信息過(guò)于分散，不便于比較。

（三）GM（1，1）模型

研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和“雙引擎”的關(guān)系，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)有所局限，為了判斷經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和“雙引擎”未來(lái)發(fā)展變化以及它們之間的關(guān)系，本文通過(guò)預(yù)測(cè)GDP和“雙引擎”未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。鑒于GDP和“雙引擎”所涉及的系統(tǒng)為灰色系統(tǒng)（鄧聚龍，1983；劉思峰、鄧聚龍，2000），本文利用GM（1，1）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

設(shè)時(shí)間序列X（0）（k）有n個(gè)觀察值，X（0）={X（0）（1），X（0）（2），…X（0）（n）}通過(guò)累加生成新序列X（1）={X（1）（1），X（1）（2），…X（1）（n）}，則GM（1，1）模型相應(yīng)的微分方程為： 式中，α稱(chēng)為發(fā)展灰數(shù)；μ稱(chēng)作內(nèi)生控制灰數(shù)。設(shè)為待估計(jì)參數(shù)向量，利用最小二乘法求解可得：=（BTB）-1BTYn 其中：

求解微分方程，即可得預(yù)測(cè)模型： （k=0，1，2…n）。

實(shí)證分析

（一）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與“雙引擎”的灰色關(guān)聯(lián)分析

本文選取GDP作為參考序列X0，選取了社會(huì)保險(xiǎn)投入X1、教育經(jīng)費(fèi)X2、衛(wèi)生總費(fèi)用X3、R&D經(jīng)費(fèi)投入X4、高新技術(shù)進(jìn)口額X5這五個(gè)部分作為比較序列。通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度的計(jì)算公式得到1995-2012年“雙引擎”與GDP的關(guān)聯(lián)度，如表2所示。

由灰色關(guān)聯(lián)度可以看出，“雙引擎”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)是很大的，關(guān)聯(lián)度在0.748-0.91之間，但是“雙引擎”的不同部分的對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)是不同的。關(guān)聯(lián)度的順序?yàn)椋盒l(wèi)生總費(fèi)用>教育>高科技進(jìn)口>R&D>社會(huì)保障投入，它們各自與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)分別為：0.91、0.882、0.77、0752、0.748。衛(wèi)生費(fèi)用對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)最大，而社會(huì)保障投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)度最小。

我國(guó)高科技進(jìn)口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)要大于R&D經(jīng)費(fèi)投入，這也反映我國(guó)當(dāng)前的實(shí)際，本土的R&D投入量雖然巨大，但是并不能迅速轉(zhuǎn)化為有效的實(shí)際生產(chǎn)力，同時(shí)其科研的效率并不高，而高科技產(chǎn)品進(jìn)口溢出通過(guò)促進(jìn)創(chuàng)新能力從而提高生產(chǎn)效率（唐衛(wèi)兵等，2014；王靜和張西征，2012）。

我國(guó)的社會(huì)保險(xiǎn)包含養(yǎng)老、醫(yī)療、失業(yè)、工傷、社會(huì)救助等方面，經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展已經(jīng)逐步完善，在保障人民生活、促進(jìn)社會(huì)公平和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面起到了重要作用。但是從社會(huì)保障投入與GDP的關(guān)聯(lián)度看出，當(dāng)前的社會(huì)保障對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用還不是很高。究其原因，可能是由于社會(huì)保險(xiǎn)的制度還不夠健全，一方面農(nóng)村社會(huì)保障水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并不相適應(yīng)（楊翠迎、何文炯，2004），另一方面當(dāng)前中央和地方社會(huì)保障支出責(zé)任劃分不清影響了社會(huì)保障制度改革（林治芬、魏雨晨，2015），這些都間接阻礙了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

教育經(jīng)費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響僅次于衛(wèi)生費(fèi)用，這與趙樹(shù)寬等（2011）提出的教育經(jīng)費(fèi)投入是促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Φ慕Y(jié)論相一致。教育經(jīng)費(fèi)的投入是對(duì)教育人力資本的投資，而勞動(dòng)力的素質(zhì)的提高對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著顯著地促進(jìn)作用，因此教育經(jīng)費(fèi)的投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是一個(gè)有效的舉措。

衛(wèi)生費(fèi)用的投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最為顯著，這與王海成和蘇芳（2015）提出的公共衛(wèi)生支出促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)論相一致。衛(wèi)生費(fèi)用的投入雖然同樣是人力資本的投入，但是相對(duì)于教育經(jīng)費(fèi)的投入，是人性最本質(zhì)和最重要的需求。因此，解決了人民的醫(yī)療衛(wèi)生需求，使勞動(dòng)力能夠有健康的身體，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)拉動(dòng)作用將是非常明顯的。

（二）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與“雙引擎”關(guān)聯(lián)分析的趨勢(shì)預(yù)測(cè)

本文通過(guò)R語(yǔ)言編寫(xiě)GM（1，1）模型，先預(yù)測(cè)得到2013年至2020年的“雙引擎”和GDP數(shù)據(jù)（見(jiàn)表3），在此基礎(chǔ)上計(jì)算“雙引擎”與GDP的關(guān)聯(lián)度（見(jiàn)表4）。

由預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算關(guān)聯(lián)度可以看出，2013-2020年“雙引擎”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)仍然是明顯，但是不同部分對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)發(fā)生了變化。對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響分別是：高科技進(jìn)口>衛(wèi)生費(fèi)用>教育>社會(huì)保障>R&D經(jīng)費(fèi)投入，它們與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)度分別為：0.974、0.879、0.839、0.659、0.658。發(fā)生變化的主要是高科技進(jìn)口，由原來(lái)的第三升到了第一，同時(shí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)度達(dá)到了0.974，比排在第二的衛(wèi)生費(fèi)用的0.879還要高很多，可見(jiàn)未來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展更多的依賴(lài)于高科技的進(jìn)口，而龔剛等（2013）認(rèn)為中國(guó)在剩余勞動(dòng)力消耗完以后將進(jìn)入一個(gè)全新的發(fā)展階段，依賴(lài)于技術(shù)引進(jìn)是不可持續(xù)的，應(yīng)當(dāng)向自主研發(fā)和創(chuàng)新型進(jìn)步模式轉(zhuǎn)變。另外R&D經(jīng)費(fèi)投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)聯(lián)度比社會(huì)保障還要低，排在最后一位，說(shuō)明本土的科研水平和效率降低，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到的推動(dòng)作用進(jìn)一步降低。綜上可見(jiàn)，此時(shí)中國(guó)提出大眾創(chuàng)業(yè)和萬(wàn)眾創(chuàng)新的戰(zhàn)略是有重要轉(zhuǎn)折意義的。

社會(huì)保障雖然由原來(lái)的最后一位上升到倒數(shù)第二為，相對(duì)于R&D經(jīng)費(fèi)投入，社會(huì)保障對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用要大一些，但是仍然在低位徘徊，反映出我國(guó)的社會(huì)保障仍然不夠健全，仍然難以起到經(jīng)濟(jì)發(fā)展所迫切需要的保障作用。衛(wèi)生和教育這兩項(xiàng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用依舊顯著有效，可見(jiàn)這兩項(xiàng)人力資本的投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著長(zhǎng)期而有效的推動(dòng)作用。

政策建議

“雙引擎”發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的貢獻(xiàn)，通過(guò)深入研究其各部分對(duì)于經(jīng)濟(jì)的影響，本文提出以下幾點(diǎn)建議：

維持當(dāng)前的衛(wèi)生費(fèi)用和教育經(jīng)費(fèi)投入，注重提高其效率。本文的模型得出無(wú)論是過(guò)去還是未來(lái)，衛(wèi)生和教育對(duì)于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)都是十分顯著的，可見(jiàn)衛(wèi)生和教育這兩項(xiàng)重要的人力資本投資，其對(duì)于勞動(dòng)者素質(zhì)和健康提供了保障，對(duì)于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有巨大的推動(dòng)作用。然而，當(dāng)前我國(guó)在衛(wèi)生費(fèi)用和教育經(jīng)費(fèi)投入是龐大的，過(guò)多的投入會(huì)帶來(lái)資本的浪費(fèi)，在當(dāng)前衛(wèi)生和教育領(lǐng)域效率不高的前提下，要加強(qiáng)對(duì)其管理并提高效率。正如當(dāng)前公立醫(yī)院進(jìn)行的改革，正是想通過(guò)改革提高醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的效率，最終保障勞動(dòng)者健康，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

加快社會(huì)保障領(lǐng)域的改革，助力經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文的模型得出，社會(huì)保障對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)一直在低位徘徊，亟待提高。在養(yǎng)老問(wèn)題、異地就醫(yī)問(wèn)題日益突出的情況下，中國(guó)的社會(huì)保障面臨很多的挑戰(zhàn)。因此，要加快社會(huì)保障領(lǐng)域的改革，結(jié)合中國(guó)國(guó)情和國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，有效的改革并完善中國(guó)的社會(huì)保障體系。改變社會(huì)保障對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用一直處于低位的狀況，充分釋放社會(huì)保障應(yīng)有的保障作用，助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

注重科技研究的效率，提高本土科研水平。根據(jù)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)顯示，未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)更多依賴(lài)于高科技的進(jìn)口，而本土的科技投入對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率低下。形成自己的科技創(chuàng)新能力，對(duì)于中國(guó)這樣一個(gè)龐大且快速增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)體來(lái)說(shuō)十分重要。過(guò)多的依賴(lài)國(guó)外高科技的進(jìn)口，雖然能夠帶來(lái)經(jīng)濟(jì)顯著增長(zhǎng)，但是對(duì)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期發(fā)展是不利的。因此，未來(lái)的中國(guó)要注重科技創(chuàng)新效率的提升，并加大投入和管理，早日破除對(duì)高科技進(jìn)口的依賴(lài)。

參考文獻(xiàn)：

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