抽象


本文基于2016年欧洲经济区年会上的总统讲话。它通过Acemoglu,Aghion和Zilibotti(JEEA 2006)开发的增长和趋同模型来讨论中国的制度和经济转型,该模型强调了投资拉动型增长和创新拉动型增长之间的二分法。1980 年代和 1990 年代引入的经济改革通过促进海外投资、重新配置和技术采用,使中国经济以前所未有的速度增长。中国在2008年推出的一揽子刺激计划似乎将中国投资驱动型增长的寿命延长到最佳点以上。在过去十年中,中国启动了创新引领型增长的引擎。本文基于正在进行的研究,讨论了这种持续转型的优点和局限性,该研究使用企业层面的研发和生产率增长数据进行研究。最后,报告对中国继续走快速融合道路所必需的体制和政策改革进行了评估。(JEL:H54、O11、O16、O25、O32、O33、O53)


负责本文的编辑是德克·克鲁格(Dirk Krueger)。


致谢:本文于2016年8月在日内瓦举行的欧洲经济协会会议上作为主席致辞发表。它建立在与许多合著者多年来对中国的联合研究之上。其中,我特别感谢Simon Alder、Zheng Song、Kjetil Storesletten和Yikai Wang。我感谢 Dirk Krueger 的出色编辑评论,感谢 Stefan Binder、Jennifer Langenegger、Julian Schärer,尤其是 Severin Lenhard 和 Laura Zwyssig 的出色协助。感谢Philippe Aghion、Simon Alder、Chong-en Bai、Yuan Li、Justin Lin、Maria Saez Marti、Zheng Song,以及2016年欧洲经济区年会、布朗大学Frederic B. Garonzik讲座、2016年杜伊斯堡中国经济学会年会以及清华大学增长与制度研究中心各期的与会者。感谢瑞士国家科学基金会(资助IZ73Z0_152730)的财政支持。

 1. 引言


在过去的四十年里,中国已经从一个贫穷、封闭的经济体转变为世界主要经济参与者之一。2014年,中国在购买力平价调整后的GDP总额方面已超过美国。 1 在国际贸易方面,它是当今世界上最大的出口国,超过了美国、德国和日本,这三大出口国在2000年是世界三大出口国。此外,中国在30年内大幅降低了贫困率。在1980年代,日收入低于1.90美元的人口比例几乎为90%。到2012年,这一数字下降到6.5%。 2


1980年代初,经济改革的启动为中国生产和生产率的快速增长铺平了道路,从而实现了如此惊人的增长。从那时起,中国的人均GDP迅速向经合组织国家靠拢,2016年达到美国的27%。这种趋同在21世纪的头十年加速,当时中国以前所未有的年增长率接近10%。


据报道,2016年官方公布的增长率为6.7%,目前中国的收敛率仍然很高。 3 然而,自2011年以来,趋同速度已经放缓,预计未来几年增长率的下降趋势将持续存在。在某种程度上,这种放缓是意料之中的,并且符合增长和趋同的标准理论的预测(除其他外,参见Solow 1956;Barro 和 Sala-i-Martin 1997 年;Howitt 2000 年)。然而,中国的全要素生产率(TFP)增长也出现了急剧下降,这表明问题可能更深。经过多年的资本存量快速积累,如今中国在水泥或钢铁等重工业中面临着严重的产能过剩问题。近年来,人们对房地产市场和该国的金融稳定也越来越担忧。随着股市动荡以及公共和私人债务的激增,中国经济正在对其快速收敛轨迹的可持续性提出质疑。

 中等收入陷阱。


中国经济成功可能戛然而止,中国可能陷入中等收入陷阱的可能性是人们普遍猜测的主题。从经验上看,中等收入陷阱的概念是难以捉摸的。研究人员对其定义和测量没有达成共识。Eichengreen, Park, and Shin ( 2012, 2013) 认为,风险区位于 2005 年不变美元的人均 GDP 绝对水平约为 16,500 美元。 4 由于整个世界的收入分配随着时间的推移而向上移动,因此很难合理化绝对阈值。例如,在英国工业革命之前,各国的人均固定收入水平要低得多。一个更合理的观点是,如果存在这样的门槛,它是用相对而不是绝对的术语来定义的:许多发展中经济体在接近世界技术前沿的25%-30%时被抛弃了高增长轨迹,这大约是中国今天所处的位置。与这一观点相一致,图1显示了9个新兴国家的人均GDP相对于美国首次超过0.15的那一年开始的发展轨迹,大约是2007年中国的情况。此后,尽管韩国和台湾在四十年或更长时间内继续快速趋同,但其他新兴经济体却经历了放缓。这在阿根廷、巴西和秘鲁等拉丁美洲国家尤为明显,但也发生在印度尼西亚、马来西亚和泰国。

 图 1.
Growth trajectory of selected emerging economies.

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部分新兴经济体的增长轨迹。


注:t = 0 是 2007 年美国 GDP 相对于中国 (15%) 大于或等于中国的第一年。数据来自 Penn World Tables 9.0。该图的构造遵循Aiyar et al. (2013)中的方法。


其他新兴经济体的经验表明,中国可能已经到了关键时刻。它的经济会走韩国和台湾的成功道路吗?还是会失去动力,在某个中等收入水平上安定下来?在这篇文章中,我试图借助经济理论和国际证据来阐明这些问题。我的首要假设(其理论基础将在第2节讨论)是,新兴经济体的技术和收入趋同过程经历了两个不同的阶段。在第一阶段,当经济远离技术前沿时,主要的增长动力是有形资本投资,模仿生产率更高的外国技术,以及将资源从生产率较低的活动重新分配给生产率较高的活动(例如工业化)。在这个阶段,产业政策和其他政府政策可以促进增长。在第二阶段,当经济接近技术前沿时,它必须启动一个新的引擎:创新。在这个阶段,政府必须引入以市场为导向的改革,削减反竞争壁垒,让奶油上升到顶峰,即有利于选择最好的公司和企业家。


事件的时间线。


图 2 显示了中国过去事件的时间表,这些事件在我的假设中发挥了重要作用。黑色线表示投资拉动型增长的时期,而在我的假设表明经济将从激活创新拉动型增长中受益的地区,这条线会变成灰色。经济趋同的第一阶段始于毛泽东。中华人民共和国成立于1949年时,是一个非常贫困的农村经济。第3.1节讨论的最新研究表明,即使是1949年至1979年间实施的错误和不稳定的政策也可以维持一些经济增长。然而,由于社会主义计划的效率低下以及该国与世界其他地区的隔绝,中国的进步仍然远远低于其潜力。

 图2.
Timeline with milestones of China's economic development.

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中国经济发展里程碑的时间表。


注:深灰色表示经济可以通过投资拉动增长快速增长的发展阶段;灰色表示经济需要转向创新主导型增长的发展阶段。黑色表示改革前的时期。


转折点是1978年12月,标志着邓小平主持下市场化经济改革的开始。邓在不使国家民主化的情况下实施经济改革的道路在党内和社会上遭到了一些反对,导致了1980年代后期的戏剧性冲突。然而,在1992年,邓著名的南方之行结束了不确定性,重申了对亲市场改革的不可逆转的承诺。这一事件为江泽民领导下推行的最重要的经济改革铺平了道路:养老金改革、住房市场改革,最重要的是,共产党十五大推动的工业部门大规模私有化。市场经济保留了许多特殊特征,使今天的中国与西方资本主义截然不同(见第3.2节)。这些措施包括国家在生产活动中强有力的直接存在,以及旨在促进特定地区和行业的投资和技术采用以及有利于出口部门的积极产业政策(例如经济特区)。2001年中国加入世贸组织后,在胡锦涛(2002-2012)的领导下,经济改革的步伐放缓。然而,胡的中国可以利用以前的改革,实现现代中国有史以来最快的经济增长。


在千禧年第一个十年的后半期,中国处于中等收入国家的高端。在这个发展阶段,进一步的增长需要开启创新引擎。这种情况在多大程度上已经发生或正在发生?我在第 3 节的第二部分和第 4 节中回答了这个问题。一方面,中国经济大幅增加了对创新活动的投资,这可以从研发投资的繁荣中看出,其占GDP的比重与今天的欧盟平均水平相当。另一方面,正在进行的转型具有一些模棱两可的特征。我的分析指出了两个主要问题。首先,国务院于2008年11月颁布的一揽子经济刺激计划似乎通过赋予国家行为者新的关键作用,重振了投资拉动型增长(第3.3节)。其次,转型受到严重的政治经济制约,在中国目前的制度框架下难以克服。与这种担忧相一致,第 4.3 节(König 等人,2017 年)中讨论的一些正在进行的研究表明,研发支出的繁荣可能掩盖了严重的低效率和分配不当,这些限制了以创新为导向的投资的生产力。解决这些矛盾对于中国能够保持其全面趋同和不陷入中等收入陷阱至关重要,尤其是在世界国际贸易未来日益不确定的情况下。


本文的其余部分结构如下:第2节介绍了投资拉动和创新拉动增长的理论,并提供了支持该理论预测的国际证据。第3节讨论了中国投资拉动型增长的来源。第四节讨论了中国向创新主导型增长的转型。第5节结束。


2. 与边境的距离和经济增长


Acemoglu, Aghion, and Zilibotti ( 2006) (以下简称AAZ) 提出了一种理论,即在一个国家的经济发展过程中,不同的增长引擎在不同的阶段变得突出。在早期阶段,当国家远离技术前沿时,通过投资主导的战略实现高增长,其基石是实物资本投资、重新分配和结构变革,以改善企业和部门之间生产资源的配置,以及通过模仿和采用外国技术实现技术融合。在这个阶段,经济增长可能会得到政府干预的帮助,这些干预有选择地支持某些地理区域或国家冠军,以促进快速资本积累和技术采用。这些歧视性政策也是有代价的,因为它们对进入设置了壁垒,从而限制了对最有生产力的公司以及更有能力的管理人员和企业家的选择。然而,在一个以巨大的跨期楔子和市场失灵为特征的环境中,收益往往大于成本。高在职溢价缓解了协调问题,有助于克服信贷市场和合同摩擦。


然而,随着一个经济体接近世界技术前沿,有助于促进高投资的政策最终成为维持进一步发展的负担。随着更简单的技术被采用,模仿和进一步采用技术的范围逐渐消失;投资回报率下降。支持内部人士的政策的好处开始消退。在这个关头,对物质资本积累的关注让位于人力资本和创新的重要性。 5 需要新的政策和制度,旨在通过公平的竞争环境来促进经济的进入、搅动和创造性破坏。当务之急不是简单地通过银行中介将储蓄引导到现有公司,而是为创新融资创造条件,例如通过加强投资者保护和降低初创企业的进入成本。在遏制腐败、促进适当制度以及增加经济和政治竞争的政策下,创新主导的增长蓬勃发展。

 2.1. 理论


本节提供 AAZ 中形式模型的草图。对技术分析不感兴趣的读者可以跳过这一小节,转到实证第 2.2 节。


该理论的核心是以下方程式,描述了正在向技术前沿靠拢的经济体中技术进步的运动规律:
A(ν,t)=η(ν,t)A¯(t1)imitation +γ(ν,t)A(t1)innovation +ε(ν,t).
(1)

这里,A(ν, t) 表示公司 ν 在时间 t 的 TFP; A(t)01A(ν,t)dν 是国家层面的平均全要素生产率; A¯(t) 并且是处于世界技术前沿的全要素生产率,假设其以外生速度g增长。术语 η(ν,t)A¯(t1) 和γ(ν, t)A(t − 1)分别反映了来自模仿/采用和创新/适应的全要素生产率增长。术语 ε(ν, t) 是一个均值为零的随机变量,反映了不同公司(或部门)创新绩效的差异。公司特定的术语η(ν, t)和γ(ν, t)分别取决于公司的投资潜力和企业家的技能。这些术语起着至关重要的作用,下面将详细讨论。请注意,假设所有公司都从相同的知识状态 A(t − 1) 开始每个时期。此假设简化了分析。在 König、Lorenz 和 Zilibotti ( 2016) 中,我们考虑了一个更丰富的模型,其中知识库是特定于公司的,即 A(ν, t − 1) 取代了 A(t − 1)。该模型更现实,是其他预测的主体,但也更复杂,因为它具有全要素生产率分布的内生动态。( 1 中引入的简化假设通过从分布复杂性中抽象出来,使模型更易于处理。

我们定义为 a(t)A(t)/A¯(t) 衡量该国与技术前沿的接近程度的综合指标。将 ( 1) 积分超过 ν 并将两边除以 A¯(t) (回想一下 A¯ 以外生速率 g 增长)得到
a(t)=11+g(η(t)+γ(t)a(t1)),
(2)

其中 η(t) 和 γ(t) 分别是 η(ν, t) 和 γ(ν, t) 的全经济平均值。只要γ > 1 + g,这个差分方程就意味着经济完全收敛到边界(a = 1)。


在AAZ的完全微观模型中,公司由重叠的几代企业家经营,他们生活了两个时期,并被赋予了异质的能力。π比例的企业家能力较高,而1-π的企业家能力较低。一个特定的企业家在出生时是高能力还是低能力是未知的,但企业家在她生命的最初阶段的表现会(完全)揭示出来。假设企业和活跃企业家的总衡量标准随时间推移是恒定的。企业家在他们的生命范围内最大化公司目前的贴现利润。全要素生产率根据等式(1)演变。企业家受到信贷限制。这些限制对没有财富的年轻企业家更具约束力,而老企业家可以利用他们的留存收益来放松信贷限制,并为更大的投资项目提供资金。这意味着老公司(即由老企业家经营的公司)规模更大。


投资被认为是技术采用的载体,因此更大的投资意味着更多的生产和通过模仿实现更快的全要素生产率增长。更正式地说,由于投资潜力取决于年龄(如上所述),年轻公司有 η(ν, t) = η L ,而老公司达到 η(ν, t) = η H > η L 。创新被认为与公司规模无关,而取决于企业家的先天能力。更正式地说,γ(ν, t) = γ L 对于由低能力企业家经营的公司,γ(ν, t) = H > γ L γ 对于由高能力企业家经营的公司。


在没有信贷约束的第一好世界中,所有公司都会运行大型投资项目,即 η(t) = η H 。遴选工作如下:能力不明的年轻企业家被分配到公司;然后,被证明具有高能力的企业家将被保留,而低能力的企业家将被年轻的企业家所取代。因此
γ(t)=(12+12(1π)measure young firms )×(πγH+(1π)γL)+π2×measure old firms γHγ¯.

首先,创新和模仿的全要素生产率增长最大化。

由于年轻企业家受到信用限制,无法实现第一优,因此出现了创新与模仿之间的权衡。在权力下放的均衡中,可以有两种不同的合同安排。在一种这样的安排(投资拉动型增长)中,所有现任企业家都被保留到去世。因此,公司人口的一半是年轻和小的,一半是老年人和大: η(t)=η¯(ηH+ηL)/2 。能力等于人口中企业家的无条件平均能力: γ(t)=γπγH+(1π)γL 。这种安排以更糟糕的公司选择为代价,最大限度地减少了信贷约束的影响。在另一种安排(创新主导型增长)中,只有高技能的企业家才能被保留下来。高选择意味着 γ(t)=γ¯ .然而,这是以公司平均规模较小的为代价的,因为大部分公司是年轻人。更正式地说, η(t)=η 其中
η(12+12(1π)measure young firms )×ηL+π2×measure old firms ηH.


总而言之,在与投资拉动型增长的平衡中,企业平均年龄较大,项目规模更大。这会产生更多的模仿,即更高的η。相反,在以创新为主导的增长中,企业平均更年轻,只有最好的企业才能生存下来。然而,年轻企业家的财务限制更大,这意味着投资较低。这种均衡的特点是更多的搅动、选择和创新,即更高的γ。等式(2)表明,随着经济接近技术前沿,创新对全要素生产率增长的重要性也在增加。这在技术融合过程的早期(后期)阶段创造了模仿(创新)的比较优势。


要更正式地了解这种比较优势,请定义 a^(η¯η)/(γ¯γ)(0,1) 。然后,图 3 显示,对于所有 a(t − 1) < a^ ,在投资拉动型增长下增长最大化,而对于所有 a(t − 1) > a^, 增长在创新拉动型增长下实现最大化。此外,如果人们假设, gη+γ¯1 那么以创新为主导的增长将完全融合到技术前沿。

 图3.
AAZ model: comparison between two policy regimes.

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AAZ模型:两种政策制度的比较。


注:左图显示了由于缺乏对内部公司的支持,经济在发展的早期阶段无法实现增长最大化的情况。右图显示了一个经济体的情况,该经济体由于反竞争政策而在发展后期没有实现增长最大化,并陷入了中等收入陷阱(a trap )。


在分散的均衡中选择哪种制度(或制度序列)取决于公司和金融家之间的最佳合同安排,这在AAZ中有详细讨论。在这里,我总结了结果。均衡遵循与增长最大化政策相同的顺序:经济远离技术前沿,走上投资主导的增长轨道;然后,在某个时候,在图中用 A eq 表示,经济转向创新主导的增长。通常,a eq 不同于 a^ .由于不同摩擦力的相互作用,a eq 可以低于或高于 a^ 。这种歧义的解决受到政策的影响。在采取促进竞争政策的国家(如图3的A组),现有企业的利润较低,这意味着在信贷市场上的在职优势很小。然后,a eq 通常低于 a^ 。由于信贷市场存在巨大缺口 a[aeq,a^] ,这些经济体的增长率低于其潜在水平。与此相反,那些采取并保留对进入壁垒设置强有力产业政策的国家则给现有企业带来了巨大的优势。在这些国家/地区,a eq 往往高于 a^ ,如图 3 的面板 B 所示。在这种情况下,增长率在 a[a^,aeq] .更糟糕的是,经济未能向前沿靠拢,陷入了中等收入陷阱,用 trap .


更一般地说,该理论预测,采取产业政策或其他反竞争措施的国家可能在发展的早期阶段快速增长。然而,如果它们不能改革这些政策以促进后期的选择,它们就有可能急剧放缓增长,并可能落入中等收入陷阱。图 4 提供了与图 3 相同的信息,但强调了增长率与边境接近度之间的关系。在发展的早期阶段,采取投资拉动型增长战略的国家甚至可能增长得更快。然而,长期坚持以投资为主导的增长战略会损害后期发展阶段的增长。 6 这是在下一节中与国际经验证据进行比较的预测。

 图4.
Growth and proximity to frontier.

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增长和靠近边境。


注:该图显示了对两个经济体的增长率的理论预测,这两个经济体由于不同的政策制度,分别遵循投资主导(黑色)和创新主导(灰色)增长战略。


2.2. 国际证据


AAZ使用非前沿国家(即非经合组织国家和1990年代才加入经合组织的国家)的样本表明,如果企业远离技术前沿,则企业面临高准入壁垒的经济体表现良好。然而,在接近技术前沿(以相对于美国的人均GDP来衡量)的情况下,那些制度通过低准入门槛促进公平竞争的国家的增长速度更快。在AAZ中,根据Djankov等人(2002)的“开设新业务的程序数量”变量,将国家分为进入壁垒高或低。然后,在 AAZ 中估计的面板回归采用以下形式:
gi,t=α0,HBHBi+α0,LBLBi+α1,HB(yi,t1yU.S.,t1×HBi)+α1,LB(yi,t1yU.S.,t1×LBi)+di+ft+εi,t,
(3)

其中因变量是一个国家的人均 GDP 增长介于 t − 1 和 t 之间(一个时期是五年间隔)。自变量包括高门槛和低门槛的虚拟变量、高门槛和低门槛国家在时间间隔开始时与边境的接近程度,以及一整套国家和时间固定效应。估计此方程得出的系数α 1,HB 明显大于α 1,LB 。高壁垒国家在远离边境时可能会以更快的速度收敛(尽管估计系数的差异没有精确估计),但当它们接近技术领导者时,收敛速度要慢得多。

我们还考虑了具有连续交互的替代规范:
gi,t=β0+β1Bi+β2yi,t1yU.S.,t1+β3(yi,t1yUS,t1×Bi)+di+ft+εi,t,
(4)

其中 B 是进入壁垒的连续衡量标准。我们发现β的负估计 3 值,表明随着经济接近技术前沿,壁垒的负面影响更大。 7


在 AAZ 的基础上,我使用更新的数据来证明 AAZ 中记录的模式是稳健的。此外,我还考虑了根据该理论应该发挥作用的替代制度变量的影响。我重点关注使用1965年至2014年间数据的非经合组织国家的样本。 8 回归规范是等式(3)和(4)的类比,具有三种不同的制度特征(和更长的时间跨度),代替了AAZ中使用的障碍措施。 9 具体而言,我考虑了市场准入壁垒、腐败指数和研发支出占GDP比重的不同衡量标准。下面讨论了我们估计中使用的三个度量中的每一个,并介绍了主要结果。


市场准入壁垒。


首先,我考虑进入壁垒。图5以图形方式显示了高壁垒和低壁垒国家的增长率如何随着技术前沿的临近而下降。 10 根据世界银行《营商环境项目》(2004-2016年)中的世界银行变量“注册公司所需的程序总数”对国家进行分类。 11 这项措施代表了企业家能够开展新业务所需的障碍,因此也代表了在职者在经济中获得的保护。如果说行政壁垒使新公司更难进入市场,那么竞争和创造性破坏就很低。因此,高壁垒国家倾向于追求投资驱动型增长,而不是创新驱动型增长。当它们接近技术前沿时,投资驱动型增长的范围会缩小,趋同也会放缓。

 图5.
Growth and proximity to frontier in countries with high and low barriers to market entry.

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在市场准入壁垒高低的国家的增长和靠近边境。


注:上图显示了撒哈拉以南非洲国家在减去一组固定效应后的增长与接近边境之间的相关性,按高于和低于中位数的障碍进行细分。下图显示了减去国家固定效应后增长与接近边境之间的相关性,按高于和低于中位数的障碍进行细分。


公式(3)的估计结果显示在表1的顶部面板中,该面板报告了α 1,HB 和α的感兴趣系数 1,LB 。第(1)和(2)栏包括撒哈拉以南非洲国家的群体固定效应,而第(3)、(4)和(5)栏则控制一整套国家固定效应。因此,图5的顶部面板绘制了扣除估计的组固定效应后的人均工人GDP增长,而图5的底部面板绘制了扣除估计的国家固定效应后的人均工人GDP增长。 12 从视觉上可以看出,左图中回归线的斜率系数明显比右图中的斜率系数负,表明随着高壁垒经济体接近技术前沿,增长表现恶化得更快。在AAZ之后,表1的面板A中的最后两列基于IV方法,其中与边界的接近程度通过其一个周期滞后来检测。最后,第(2)和(5)列控制教育。在大多数情况下,高壁垒国家与低壁垒国家相比,靠近边境与增长之间的关系明显更为负值。


表1.增长、靠近边境和市场进入壁垒。
(1)(2)(3)(4)(5)
OLSIV

小组A(1965-2014):部门变量是每个工人的GDP增长率 衡量标准:世界银行壁垒

接近×高障碍
−0.094−0.079−0.243−0.513−0.297
(0.024)(0.015)(0.058)(0.082)(0.070)
 接近×低门槛−0.040−0.048−0.116−0.140−0.141
(0.013)(0.018)(0.025)(0.033)(0.027)
 P 值差异 int. coef.0.0400.1220.0470.0000.039
 国家 FENONOYESYESYES
 教育控制NOYESNONOYES
 obs数量456423456414384
 R-平方0.300.380.250.150.21

B组(1965-2014年):部门变量是每个工人的GDP增长率 衡量标准:世界银行壁垒
 障碍−0.000−0.000
(0.001)(0.001)
 接近−0.014−0.015−0.087−0.105−0.097
(0.019)(0.022)(0.050)(0.059)(0.048)
 接近 P 屏障−0.005−0.005−0.007−0.012−0.008
(0.003)(0.003)(0.007)(0.008)(0.006)
 国家 FENONOYESYESYES
 教育控制NOYESNONOYES
 obs数量456423456444413
 R-平方0.150.190.240.160.20
(1)(2)(3)(4)(5)
OLSIV
Panel A (1965–2014): Dep. variable is growth rate of GDP per worker Measure: World Bank Barriers
Proximity × high barriers−0.094−0.079−0.243−0.513−0.297
(0.024)(0.015)(0.058)(0.082)(0.070)
Proximity × low barriers−0.040−0.048−0.116−0.140−0.141
(0.013)(0.018)(0.025)(0.033)(0.027)
P-value diff. int. coef.0.0400.1220.0470.0000.039
Country FENONOYESYESYES
Contr. for educationNOYESNONOYES
Number of obs.456423456414384
R-sqr0.300.380.250.150.21
Panel B (1965–2014): Dep. variable is growth rate of GDP per worker Measure: World Bank Barriers
Barriers−0.000−0.000
(0.001)(0.001)
Proximity−0.014−0.015−0.087−0.105−0.097
(0.019)(0.022)(0.050)(0.059)(0.048)
Proximity P barriers−0.005−0.005−0.007−0.012−0.008
(0.003)(0.003)(0.007)(0.008)(0.006)
Country FENONOYESYESYES
Contr. for educationNOYESNONOYES
Number of obs.456423456444413
R-sqr0.150.190.240.160.20


注意:标准错误在括号中。因变量是五年(1965-1970年,1970-1975年,...,2005-2010年)每个工人的平均GDP增长率。最后一个间隔涵盖四年(2010-2014)。自变量接近边境是该国每个工人的 GDP 与美国每个工人的 GDP 的比率,两者都是在每个时期开始时计算的。B组中的自变量障碍是每个国家在2004年至2016年期间所有年份中世界银行变量“注册新公司所需的程序”的平均值。在面板 A 中,与边境接近度交互的自变量高壁垒(低壁垒)是一个虚拟变量,对于程序编号大于或等于所有国家/地区的中位数的国家,取值为 1,如果较小,则取值为 0。教育的控制变量是25岁以上男性人口在每个时期开始时的平均受教育年限。标准错误聚类在第 (1) 和 (2) 列中。所有列都包含时间固定效果。第(1)和(2)栏包括撒哈拉以南非洲的假人。在图 A 的第 (4) 列和第 (5) 列中,使用相同变量的单周期滞后来检测边界接近度与高障碍和低障碍的虚拟之间的相互作用。在图B第(4)和(5)列中,使用相同变量的单周期滞后来检测边界接近度及其与障碍物相互作用的主要影响。


表1.增长、靠近边境和市场进入壁垒。
(1)(2)(3)(4)(5)
OLSIV

小组A(1965-2014):部门变量是每个工人的GDP增长率 衡量标准:世界银行壁垒

接近×高障碍
−0.094−0.079−0.243−0.513−0.297
(0.024)(0.015)(0.058)(0.082)(0.070)
 接近×低门槛−0.040−0.048−0.116−0.140−0.141
(0.013)(0.018)(0.025)(0.033)(0.027)
 P 值差异 int. coef.0.0400.1220.0470.0000.039
 国家 FENONOYESYESYES
 教育控制NOYESNONOYES
 obs数量456423456414384
 R-平方0.300.380.250.150.21

B组(1965-2014年):部门变量是每个工人的GDP增长率 衡量标准:世界银行壁垒
 障碍−0.000−0.000
(0.001)(0.001)
 接近−0.014−0.015−0.087−0.105−0.097
(0.019)(0.022)(0.050)(0.059)(0.048)
 接近 P 屏障−0.005−0.005−0.007−0.012−0.008
(0.003)(0.003)(0.007)(0.008)(0.006)
 国家 FENONOYESYESYES
 教育控制NOYESNONOYES
 obs数量456423456444413
 R-平方0.150.190.240.160.20
(1)(2)(3)(4)(5)
OLSIV
Panel A (1965–2014): Dep. variable is growth rate of GDP per worker Measure: World Bank Barriers
Proximity × high barriers−0.094−0.079−0.243−0.513−0.297
(0.024)(0.015)(0.058)(0.082)(0.070)
Proximity × low barriers−0.040−0.048−0.116−0.140−0.141
(0.013)(0.018)(0.025)(0.033)(0.027)
P-value diff. int. coef.0.0400.1220.0470.0000.039
Country FENONOYESYESYES
Contr. for educationNOYESNONOYES
Number of obs.456423456414384
R-sqr0.300.380.250.150.21
Panel B (1965–2014): Dep. variable is growth rate of GDP per worker Measure: World Bank Barriers
Barriers−0.000−0.000
(0.001)(0.001)
Proximity−0.014−0.015−0.087−0.105−0.097
(0.019)(0.022)(0.050)(0.059)(0.048)
Proximity P barriers−0.005−0.005−0.007−0.012−0.008
(0.003)(0.003)(0.007)(0.008)(0.006)
Country FENONOYESYESYES
Contr. for educationNOYESNONOYES
Number of obs.456423456444413
R-sqr0.150.190.240.160.20


注意:标准错误在括号中。因变量是五年(1965-1970年,1970-1975年,...,2005-2010年)每个工人的平均GDP增长率。最后一个间隔涵盖四年(2010-2014)。自变量接近边境是该国每个工人的 GDP 与美国每个工人的 GDP 的比率,两者都是在每个时期开始时计算的。B组中的自变量障碍是每个国家在2004年至2016年期间所有年份中世界银行变量“注册新公司所需的程序”的平均值。在面板 A 中,与边境接近度交互的自变量高壁垒(低壁垒)是一个虚拟变量,对于程序编号大于或等于所有国家/地区的中位数的国家,取值为 1,如果较小,则取值为 0。教育的控制变量是25岁以上男性人口在每个时期开始时的平均受教育年限。标准错误聚类在第 (1) 和 (2) 列中。所有列都包含时间固定效果。第(1)和(2)栏包括撒哈拉以南非洲的假人。在图 A 的第 (4) 列和第 (5) 列中,使用相同变量的单周期滞后来检测边界接近度与高障碍和低障碍的虚拟之间的相互作用。在图B第(4)和(5)列中,使用相同变量的单周期滞后来检测边界接近度及其与障碍物相互作用的主要影响。


在表 1 的面板 B 中,我遵循 ( 4) 中的规范,连续测量障碍物,直接与边界的接近度相互作用。特别是,B代表在国家i开设新业务所需的程序数量。β 3 ,利息系数始终为负数(尽管在统计学上略微不显著)。这证实了高壁垒国家在接近技术前沿时的增长率较低。

 腐败。


作为内部公司获得歧视性支持的第二个指标,我认为是腐败的衡量标准。我用透明国际(Transparency International)的清廉指数(Corruption Perceptions Index)来衡量腐败。 13 该指数描述了一个国家公共部门的腐败程度。在某种程度上,这种措施体现了官僚阶层的普遍租金榨取,这种榨取抑制了增长,而不管发展阶段如何(例如,见Mauro 1995)。然而,我也希望它与官僚机构给予关联公司的特权有关,这些特权排除了公平的竞争环境条件。因此,腐败成为自由竞争的障碍。正如我在下面讨论的,中国是一个国家的主要例子,对腐败的高度容忍允许相关公司和当地政客分享地方保护产生的租金。下文第3节认为,这种地方垄断制度实际上可能促进了投资,而不是阻止了投资。


与AAZ的预测一致,图6显示,腐败的影响与市场准入的行政壁垒相似:腐败程度高的国家在接近技术前沿时,其表现恶化的速度要快得多。相比之下,低腐败国家的趋同效应(即增长率下降)较为温和。

 图6.
Growth and proximity to frontier in countries with high and low corruption.

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腐败高低的国家的增长和靠近边境。


注:上图显示了在减去撒哈拉以南非洲国家的群体固定效应后,增长与接近边境之间的相关性,按高于和低于中位数的腐败程度进行细分。下图显示了减去国家固定效应后增长与接近边境之间的相关性,按高于和低于中位数的腐败程度进行细分。


表2中的回归分析证实了结果,该回归分析是表1的模拟。在面板 A 和 B 的所有规格中,系数都具有预期的模式。图A中的所有系数都非常显著,而在图B中,合并回归产生的系数略微不显著,当包括国家固定效应时,这些系数变得非常显著。


表2.增长、靠近边境和腐败。
(1)(2)(3)(4)(5) 
OLSIV

面板A(1965-2014):部门变量是每个工人的GDP增长率 衡量标准:清廉指数
 接近度×高−0.109−0.097−0.256−0.517−0.302
 腐败(0.027)(0.020)(0.058)(0.080)(0.069)
 接近度×低−0.028−0.035−0.109−0.132−0.134
 腐败(0.010)(0.014)(0.023)(0.029)(0.024)
 P 值差异 int. coef.0.0050.0050.0190.0000.021
 国家 FENONOYESYESYES
 教育控制NOYESNONOYES
 obs数量467434467424394
 R-平方0.300.380.250.160.21

B组(1965-2014年):部门变量是每个工人的GDP增长率 衡量标准:清廉指数
 腐败−0.005−0.006
(0.002)(0.002)
 接近−0.115−0.099−0.278−0.475−0.315
(0.032)(0.027)(0.061)(0.075)(0.063)
 接近×腐败−0.007−0.005−0.024−0.049−0.028
(0.005)(0.003)(0.009)(0.011)(0.009)
 国家 FENONOYESYESYES
 教育控制NOYESNONOYES
 obs数量467434467455424
 R-平方0.160.220.250.150.20
(1)(2)(3)(4)(5) 
OLSIV
Panel A (1965–2014): Dep. variable is growth rate of GDP per worker Measure: Corruption Perceptions Index
Proximity × high−0.109−0.097−0.256−0.517−0.302
corruption(0.027)(0.020)(0.058)(0.080)(0.069)
Proximity × low−0.028−0.035−0.109−0.132−0.134
corruption(0.010)(0.014)(0.023)(0.029)(0.024)
P-value diff. int. coef.0.0050.0050.0190.0000.021
Country FENONOYESYESYES
Contr. for educationNOYESNONOYES
Number of obs.467434467424394
R-sqr0.300.380.250.160.21
Panel B (1965–2014): Dep. variable is growth rate of GDP per worker Measure: Corruption Perceptions Index
Corruption−0.005−0.006
(0.002)(0.002)
Proximity−0.115−0.099−0.278−0.475−0.315
(0.032)(0.027)(0.061)(0.075)(0.063)
Proximity × corruption−0.007−0.005−0.024−0.049−0.028
(0.005)(0.003)(0.009)(0.011)(0.009)
Country FENONOYESYESYES
Contr. for educationNOYESNONOYES
Number of obs.467434467455424
R-sqr0.160.220.250.150.20


注意:标准错误在括号中。因变量是五年(1965-1970年,1970-1975年,...,2005-2010年)每个工人的平均GDP增长率。最后一个间隔涵盖四年(2010-2014)。自变量接近边境是该国每个工人的 GDP 与美国每个工人的 GDP 的比率,两者都是在每个时期开始时计算的。在面板B中,与边境附近的自变量腐败相互作用,是每个国家在1995年至2011年所有可用年份的平均(反向)腐败感知指数(尽管最近几年的观测结果可用,但它们是用不同的方法计算的)。自变量高腐败(低腐败)与面板 A 中与边境的接近程度相互作用,是一个虚拟变量,对于腐败程度大于或等于所有国家/地区的中位数的国家,取值为 1,如果较小,则取值为 0。教育的控制变量是25岁以上男性人口在每个时期开始时的平均受教育年限。标准错误聚类在第 (1) 和 (2) 列中。所有列都包含时间固定效果。第(1)和(2)栏包括撒哈拉以南非洲的假人。在面板 A 的第 (4) 列和第 (5) 列中,使用相同变量的单周期滞后来检测边界接近度与高腐败和低腐败的虚拟之间的交互作用。在图B第(4)和(5)列中,接近边界的主要影响及其与腐败的相互作用都使用相同变量的单周期滞后进行测量。


表2.增长、靠近边境和腐败。
(1)(2)(3)(4)(5) 
OLSIV

面板A(1965-2014):部门变量是每个工人的GDP增长率 衡量标准:清廉指数
 接近度×高−0.109−0.097−0.256−0.517−0.302
 腐败(0.027)(0.020)(0.058)(0.080)(0.069)
 接近度×低−0.028−0.035−0.109−0.132−0.134
 腐败(0.010)(0.014)(0.023)(0.029)(0.024)
 P 值差异 int. coef.0.0050.0050.0190.0000.021
 国家 FENONOYESYESYES
 教育控制NOYESNONOYES
 obs数量467434467424394
 R-平方0.300.380.250.160.21

B组(1965-2014年):部门变量是每个工人的GDP增长率 衡量标准:清廉指数
 腐败−0.005−0.006
(0.002)(0.002)
 接近−0.115−0.099−0.278−0.475−0.315
(0.032)(0.027)(0.061)(0.075)(0.063)
 接近×腐败−0.007−0.005−0.024−0.049−0.028
(0.005)(0.003)(0.009)(0.011)(0.009)
 国家 FENONOYESYESYES
 教育控制NOYESNONOYES
 obs数量467434467455424
 R-平方0.160.220.250.150.20
(1)(2)(3)(4)(5) 
OLSIV
Panel A (1965–2014): Dep. variable is growth rate of GDP per worker Measure: Corruption Perceptions Index
Proximity × high−0.109−0.097−0.256−0.517−0.302
corruption(0.027)(0.020)(0.058)(0.080)(0.069)
Proximity × low−0.028−0.035−0.109−0.132−0.134
corruption(0.010)(0.014)(0.023)(0.029)(0.024)
P-value diff. int. coef.0.0050.0050.0190.0000.021
Country FENONOYESYESYES
Contr. for educationNOYESNONOYES
Number of obs.467434467424394
R-sqr0.300.380.250.160.21
Panel B (1965–2014): Dep. variable is growth rate of GDP per worker Measure: Corruption Perceptions Index
Corruption−0.005−0.006
(0.002)(0.002)
Proximity−0.115−0.099−0.278−0.475−0.315
(0.032)(0.027)(0.061)(0.075)(0.063)
Proximity × corruption−0.007−0.005−0.024−0.049−0.028
(0.005)(0.003)(0.009)(0.011)(0.009)
Country FENONOYESYESYES
Contr. for educationNOYESNONOYES
Number of obs.467434467455424
R-sqr0.160.220.250.150.20


注意:标准错误在括号中。因变量是五年(1965-1970年,1970-1975年,...,2005-2010年)每个工人的平均GDP增长率。最后一个间隔涵盖四年(2010-2014)。自变量接近边境是该国每个工人的 GDP 与美国每个工人的 GDP 的比率,两者都是在每个时期开始时计算的。在面板B中,与边境附近的自变量腐败相互作用,是每个国家在1995年至2011年所有可用年份的平均(反向)腐败感知指数(尽管最近几年的观测结果可用,但它们是用不同的方法计算的)。自变量高腐败(低腐败)与面板 A 中与边境的接近程度相互作用,是一个虚拟变量,对于腐败程度大于或等于所有国家/地区的中位数的国家,取值为 1,如果较小,则取值为 0。教育的控制变量是25岁以上男性人口在每个时期开始时的平均受教育年限。标准错误聚类在第 (1) 和 (2) 列中。所有列都包含时间固定效果。第(1)和(2)栏包括撒哈拉以南非洲的假人。在面板 A 的第 (4) 列和第 (5) 列中,使用相同变量的单周期滞后来检测边界接近度与高腐败和低腐败的虚拟之间的交互作用。在图B第(4)和(5)列中,接近边界的主要影响及其与腐败的相互作用都使用相同变量的单周期滞后进行测量。


迄今为止的分析表明,随着各国接近世界技术前沿,其增长过程受益于减少市场准入和腐败壁垒的改革。AAZ还预测,中等收入国家应该点燃创新的引擎。带着这种动机,我现在开始研究研发强度(创新投资活动的标准代表)与融合过程不同阶段的增长之间的相关性。 14

 研发支出。


我通过研发支出占GDP的百分比来衡量创新倾向(来源:世界银行,基于联合国教科文组织)。虽然这是一个结果变量,但AAZ的理论假设研发强度受到政策和制度安排(公平竞争、研发补贴等)的影响。如图7所示,随着各国接近技术前沿,低研发强度伴随着增长表现的更快恶化。相比之下,在研发强度高的国家,趋同进程的放缓要小得多。

 图7.