中国经济增长要素效率相关变量和数据的来源与本章第一节中的变量选择与数据来源相同。但此处的处理方式与第一节不同。

中国省域经济增长要素效率影响因素的实证分析的层一模型的变量值为每个省在一定年度区间每年的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新，即体现的是一定年度区间每个省的时间序列特征。中国经济增长要素效率影响因素的实证分析的层一模型的变量值为每个年度各省的资本投入、劳动力投入、人力资本技术创新，即体现的中国各省的截面数据特征。

中国省域经济增长要素效率影响因素的实证分析的层二模型的变量值为每个省在一定年度区间每年的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁的均值。中国经济增长要素效率影响因素的实证分析的层二模型的变量值为每年各省的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁的均值。

中国省域经济增长要素效率影响因素的实证分析主要关注不同区域间效率的差异，以及综合性变量对区域间效率的差异的影响；而中国经济增长要素效率影响因素的实证分析主要关注不同年度间效率的差异，以及综合性变量对年度间效率的差异的影响。

（一）描述统计

层一、层二变量的描述统计结果见表4-28。

表4-28　层一、层二变量的样本统计值

由表4-28可知，层二变量中的市场化进程、外商直接投资、贸易开放、产业结构合理化、产业结构高级化、城市化、金融结构、金融规模在不同年度之间存在较大的差异。

（二）实证结果分析

1.中国经济增长不同年度之间的变异分解

中国经济增长的均值在不同年度之间是否有显著性差异及差异由层一和层二所产生的影响各占多大比例仍需运用零模型分析。零模型的结果见表4-29。

表4-29　中国经济增长均值与变异的分解结果

续　表

由表4-29固定效应部分可知，30个省的对数GDP均值为8.5665；由零模型的随机效应部分的卡方检验结构可知，对数GDP均值在不同年度间有显著性差异，而差异的度量可由组内相关系数ρ=0.3656/（0.3656+0.8097）=31.11%来解释，即各省GDP对数平均值在1998至2016年的差异有31.11%可以用层二变量来解释，从而说明在研究1998—2016年中国经济增长时，必须引入层二变量。层二变量为长江经济带经济环境中的市场化进程、对外开放、金融发展、城市化、产业结构变迁。

2.中国经济增长基本影响要素的作用分析

基本要素对经济增长的影响可由固定效应（变截距）模型分析得到，固定效应模型的结果见表4-30。

表4-30　中国经济增长变截距模型结果(www.daowen.com)

由表4-30的固定效应部分可知，中国经济增长基本影响因素lnEK、lnEL、lnEH、lnERDKV的系数均值为正向显著，即资本投入、劳动力投入、人力资本投入、技术创新的增加对经济增长都有显著的促进作用。其中，资本增加1%，经济增长将增加0.6498%；劳动力增加1%，经济增长将增加0.2545%；人力资本增加1%，经济增长将增加0.6017%；技术创新增加1%，经济增长将增加0.1481%。由表4-30的随机效应部分可知，资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新引入到层一模型中，层一方差得到较好的解释，由零模型表4-29中的0.8097减少到固定效应模型表4-30中的0.0325，这表明每个省的资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新能较好地解释GDP相同年度不同省域之间的变化。

3.中国经济增长要素效率年度间异质性检验

要素效率不同年度间的异质性的检验可由随机效应（变系数）模型分析得到，随机效应模型的结果见表4-31。

表4-31　中国经济增长随机效应结果

由表4-31的固定效应部分可知，资本投入、劳动力投入、人力资本、技术创新的系数与表4-30的相应系数有一定的差异，这是由于使用变截距模型与变系数模型不同造成的，多层统计分析侧重于随机系数模型的结果，即在中国经济增长的过程中，资本增加1%，经济增长将增加0.6693%；劳动力增加1%，经济增长将增加0.2504%；人力资本增加1%，经济增长将增加0.6551%；技术创新增加1%，经济增长将增加0.1352%。由表4-31的随机效应部分可知，截距、技术创新的效率在不同年度之间存在显著性差异，同时表明了截距、lnERDKV与lnEGDP之间的关系随着年度的不同而显著不同。

4.中国综合性因素对要素效率的影响分析

综合性因素对要素效率的影响分析可由全模型分析得到，全模型的结果见表4-32。

表4-32　中国经济增长全模型结果

续　表

由表4-32的固定效应部分可知，对于剩余全要素生产率，市场化进程、城市化、金融结构是正向显著影响因素，表明市场化程度高、城市化水平高、金融结构水平高的年度剩余全要素生产率高。其具体影响程度为，市场化程度加快1个单位，全要素生产率将提高0.1168；城市化提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.5265；金融结构水平提高0.1个单位，全要素生产率将提高0.02627。外商直接投资、对外贸易、金融规模是负向显著影响因素，表明外商直接投资越多、对外贸易水平越高、金融规模越大的年度全要素生产率越低。其具体影响程度为，外商直接投资增加0.1个单位，全要素生产率将降低0.07567；对外贸易水平增加0.1个单位，全要素生产率将降低0.0763；金融规模扩大0.1个单位，全要素生产率将降低0.01716。

对于技术创新效率，对外贸易、产业结构高级化、城市化、金融规模是正向显著影响因素，表明对外贸易水平高、产业结构高级化水平高、城市化水平高、金融规模大的年度技术创新效率越高。其具体影响程度为，对外贸易水平提高0.1个单位，技术创新效率将增加0.00742；产业结构高级化水平提高0.1个单位，技术创新效率将增加0.00354；城市化水平提高0.1个单位，技术创新效率将增加0.03619；金融规模增大0.1个单位，技术创新效率将增加0.00091。同时，由于技术创新系数与对外贸易、产业结构高级化、城市化、金融规模的系数符号相同，表明对外贸易水平提高、产业结构高级化水平提高、城市化水平提高、金融规模加大将加强技术创新与GDP之间的正向关系。对技术创新效率，金融结构是负向显著影响因素，表明金融结构高的年度技术创新效率低。其具体影响程度为，金融结构水平提高0.1个单位，技术创新效率将降低0.00113。同时由于技术创新系数与金融结构的系数符号相反，表明金融结构水平提高将减弱对技术创新与GDP之间的正向关系。

5.方差成分解释程度

由表4-29和表4-30的随机效应中的层一方差得到表4-33的原始总方差和条件总方差，表4-31和表4-32的随机效应中的层二方差之和得到表4-33的原始总方差和条件总方差。层一、层二的方差成分解释程度见表4-33。

表4-33　中国经济增长层一、层二的方差成分解释程度

由表4-33可知，层一方差解释程度为95.98%，层二方差解释程度为100.00%，总体上层一解释变量对层一方差，层二解释变量对层二方差都有较好的解释，表明构建的中国经济增长要素效率影响因素的实证分析模型较为合理。