2.5　计量模型与实证检验

2.5.1　计量模型的设定与拓展

为了检验劳动收入份额对中国经济增长质量的影响，基于以上理论分析的基本思路，在充分借鉴现有研究和考虑数据可得性的基础上，我们将基本计量模型构建如下

式（2-1）中，下标i为各个省份的标识（i=1，2，…，30）；下标t代表各个年份的标识（t=1998，1999，…，2014，2015）；QEG_it表示第i个地区在t时期的经济增长质量水平；LIS_it代表劳动收入份额；X_it为影响经济增长质量QEG的其他变量；ε_it为随机误差项，且服从独立同分布。对于中国这样正处在转型时期的发展中国家而言，除劳动收入份额之外，经济增长质量还受到市场化进程、城市化程度、政府财政能力等因素的影响。为此，可将式（2-1）展开为如下形式

式（2-2）中，mar_it，urb_it，gov_it，inf_it，pop_it，pri_it，res_it分别表示市场化进程、城市化程度、政府财政能力、基础设施建设、劳动力禀赋、物价水平与人口约束。

鉴于中国经济增长质量的分布呈明显的区域性特征，在考察劳动收入份额对经济增长的影响时还需要引入空间因素。为了刻画地理空间的交互作用，我们进一步构建空间计量模型。考虑到仅含内生交互效应的SAR模型相对具有局限性，本书采用同时包含内生交互效应与外生交互效应的SDM模型进行分析。在空间滞后项的选择上，由于物价水平pri不仅会影响本地区的经济增长质量，还会通过影响相邻地区物价水平进而影响相邻地区的经济增长质量，因此我们选择物价水平pri作为空间滞后的解释变量。另外，空间权重的选择是空间计量模型中的核心问题，本书拟用地理距离权重W1、经济距离权重W2和经济地理距离权重W3，充分考察在不同空间权重下劳动收入份额对经济增长质量的影响。其中，地理距离权重用省会间距离倒数测度，经济距离权重以地区间人均实际GDP年均值的绝对差值的倒数度量，而地理经济距离权重则将地理距离权重与经济距离权重加权求得，权重各为0.5。具体空间计量回归模型设定如下

式（2-3）中，W_ij为空间权重矩阵元素。

2.5.2　变量选择与数据说明

劳动收入份额是本书计量模型中的核心解释变量，准确测算中国劳动收入份额对于经验检验结果的可靠性与有效性具有至关重要的影响。我国劳动报酬数据在2004年与2008年出现过两次统计口径的变化，现有研究中，张车伟和张士斌（2010）、吕冰洋和郭庆旺（2012）、徐蔼婷（2014）、谭晓鹏和钞小静（2016）等均采用不同的方法对我国各地区的劳动收入份额进行了测算。考虑到数据的完整性，我们使用谭晓鹏和钞小静（2016）的测算方法，并将劳动收入份额数据扩展至2015年。通过比较1998—2015年我国经济增长质量与劳动收入份额的数据可以发现，两者均存在明显的地区差异，劳动收入份额偏高的地区往往经济增长质量水平也较高。

除了劳动收入份额，本章还试图控制如下因素对经济增长质量的影响，控制变量包括：市场化进程mar，用各省份非国有企业工业产值占比表示；城市化程度urb，用各省份城镇人口占总人口的比重表示；政府财政能力gov，用各省份的财政支出占GDP的比重表示；基础设施inf，用各省份单位国土面积的公路里程数表示；劳动力禀赋pop，用各省份老年人口抚养比表示；物价水平pri，用各省份通货膨胀率表示；人口约束res；用各省份人口死亡率表示。

本章的样本数据共包含中国大陆（港澳台地区除外）除西藏外的30个省份，时间范围为1998—2015年，以上变量的相关数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》。表2-2给出了相关变量的描述性统计结果。

2.5.3　中国劳动收入份额对经济增长质量影响的基础回归

为了更好地理解劳动收入份额与经济增长质量之间的关系，我们首先进行不含空间效应的固定效应、随机效应、LSDV估计和系统GMM估计（检验结果见表2-3）。表2-3的前两列分别汇报了固定效应模型和随机效应模型。豪斯曼检验P值为0，固定效应模型优于随机效应模型。固定效应模型中，劳动收入份额在5%的置信度下显著为正，其对应的系数值为0.0135，表明劳动收入份额每提高1个百分点，经济增长质量指数就会相应提高0.0135。表2-3第三列汇报了包含个体效应的LSDV模型，尽管系数值与显著性和固定效应一致，但拟合优度提高到0.88。LSDV估计结果显示大部分个体虚拟变量均非常显著，而劳动收入份额在0.01的置信度下显著为正。劳动收入份额的系数值为0.0135，和固定效应模型估计的系数值相同。考虑到经济增长质量具有较强的趋势继承性，表2-3第四列进一步汇报了包含经济增长质量滞后项的系统GMM估计结果。由于在5%的显著性水平下，我们接受“扰动项差分的二阶自相关系数为0”的假设，并且Sargan检验的P值为1，我们无法拒绝“所有工具变量均有效”的原假设，所以系统GMM可以适用。模型回归结果显示，在0.1的置信度下，劳动收入份额系数显著为正。劳动收入份额的系数值为0.0026，比前3种回归模型的数值都要低，但经济增长质量滞后一期的系数值达到0.792。这说明经济增长质量的变化在很大程度上取决于过去的状态，惯性调整的存在，弱化了劳动收入份额的解释力。但劳动收入份额的系数仍然显著为正，可以看出，计量模型很好地验证了前文理论分析的结论，即劳动收入份额的提高会对我国经济增长质量产生正向影响。

控制变量中，urb，inf，pri的系数均显著为正，而gov，pop，res的系数均为负，说明现阶段城市化程度的提高、交通条件的改善、物价水平的温和上升对经济增长质量有促进作用，而政府支出的增加、老年抚养比的提高以及人口死亡率的提升则会阻碍经济增长质量的上升。值得注意的是，回归结果中政府支出与经济增长质量存在负向关系，其可能的原因是政府支出占比增加意味着政府规模的扩张，对私人投资产生了“挤占效应”，从而在一定程度上降低了经济增长质量（杨子晖，2011）。此外，回归结果中市场化程度mar的系数也呈现出不一致的情况，即在固定效应、随机效应和LSDV回归模型下显著为负，而在系统GMM估计情况下显著为正。其原因可能是由于动态回归使用滞后项作为工具变量，控制了内生性，同时扩展了解释变量的范围，因而提高了识别的准确性（随洪光等，2017）。因此，市场化程度对经济增长质量具有积极影响。

2.5.4　中国劳动收入份额对经济增长质量影响的空间效应分析

显然，基准模型有力地支持了本章的核心假说。进一步地，我们采用空间计量模型，研究空间效应下劳动收入份额对经济增长质量的影响。如前文所述，我们使用SDM模型进行回归分析。选取物价水平pri作为解释变量的空间滞后项，W1，W2，W3依次表示地理距离矩阵、经济距离矩阵、经济地理空间矩阵。回归结果如表2-4所示，结果显示空间滞后系数ρ在3种权重矩阵下均显著为正，说明中国经济增长质量确实存在明显的空间自相关性。空间滞后项pri的系数值显著为正，但是pri本身系数显著为负，这意味着本地区的物价水平上升会降低本地区的经济增长质量，而其他地区的物价水平上涨则会促进本地区的经济增长质量提升。其可能的原因是：一方面，当物价水平上升时，实际利率下降，投资增加，尤其是基建投资增加，这会对研发活动、产业结构、资源环境等产生负面影响，从而降低经济增长质量；另一方面，物价水平的变化会影响要素在地区间的流动，当其他地区的物价水平上升时，劳动要素和资本要素均倾向于向物价水平偏低的地区流动，从而带来本地区的经济增长质量改善。核心变量劳动收入份额在5%的置信度下均显著为正，同样证实了劳动收入份额提升对经济增长质量的正向激励作用。

空间效应的存在使得各影响因素对本地区和相邻地区的经济增长质量都会产生影响，并且通过循环反馈机制引起一系列变化。因此，还需要研究影响因素对经济增长质量的直接效应和间接效应。(2)表2-4中，豪斯曼检验均支持随机效应模型，限于篇幅，本书仅汇报经济空间权重矩阵下随机效应模型的空间效应分解结果（见表2-5）。其中，反馈效应数值根据直接效应和模型估计系数计算求得。分解结果显示，核心变量劳动收入份额的回归系数为0.00987，反馈效应为0.00023，直接效应为0.0101，间接效应为0.0129。也就是说，本地区劳动收入份额变动1%，直接使本地区经济增长质量变动0.00987，通过循环反馈机制使本地区经济增长质量变动0.00023。另外，劳动收入份额变动1%，造成其他地区经济增长质量变动0.0129。不难看出，反馈效应占直接效应的比重为2.28%，而直接效应和间接效应占总效应的比重分别为43.72%和56.28%。这意味着本地区劳动收入份额对本地区的经济增长质量影响程度和本地区劳动收入份额对其他地区经济增长质量的影响程度大体相同。空间反馈效应虽然存在，但占直接效应的比重较低，说明本地区劳动收入份额对本地区经济增长质量的影响主要来源于本地区劳动收入份额对本地区经济增长质量的直接作用。

2.5.5　中国劳动收入份额对经济增长质量影响的稳健性检验

经济增长质量作为价值判断的复合概念，其指标体系的选择视角呈现出多样性，导致经济增长质量指数的最终结果存在不同程度的差异。为了保证本书核心结论的可靠性，我们变换经济增长质量指数的指标体系来进行稳健性检验。这里，分别从经济增长的条件、过程和结果3个层次构建包含34个基础指标的经济增长质量指数。(3)按照控制变量法的基本思路，除了更改经济增长质量指标体系，数据处理方法和模型回归方法均与前文保持一致。数据处理结果显示（见表2-6），用于稳健性检验的经济增长质量指数与前文中的经济增长质量指数测算结果相关系数高达0.96。稳健性检验结果显示，尽管系数估计值在数值上与前文结果存在一定的差别，但是系数的符号以及显著性与前文基本一致，本章的核心结论与主要发现没有发生实质性变化。