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不同资源禀赋下的经济增长路径
[摘要] 中国疆域辽阔,人口众多,资源分布差异较大,资源禀赋状况有着巨大差别。不同的省市,由于资源禀赋的不同,必然存在着如何有效使用资源的问题,不同的省市,对应着不同的发展战略规划。省市之间要素禀赋的差异,导致了各省市在国际分工中的位置不同。尽管很多省市均适合发展制造业,但是各省市的实力差距很大,这也决定了各省市地方政府在促进制造业发展的举措应该存在差异性。不过,仅仅发挥静态的比较优势是不够的,还需要创造动态的竞争优势,否则就是步入“比较优势陷阱”。
不同资源的生产力不一样,譬如“科学技术是第一生产力”的科学论断就点明了科学技术在实现经济增长中的首要性。中国疆域辽阔,人口众多,资源分布差异较大,资源禀赋状况有着巨大差别。譬如对于劳动力资源十分丰富的省市,劳动力资源的机会成本就小,而对于劳动力是稀缺资源的省市,劳动力的机会成本就大。由此来看,不同的省市,由于资源禀赋的不同,必然存在着如何有效使用资源的问题,不同的省市,对应着不同的发展战略规划。
笔者不久前使用聚类分析方法研究了中国大陆(除西藏以外)的30个省市资源禀赋情况,从而可以在比较优势的基础上,探讨不同省市的经济增长路径。
我们在制定长远发展规划时,可持续发展都是基于基期的资源禀赋状况、现有的要素结构比例不变的前提。换句话说,如果现有的要素结构比例是最佳的,那么长期来看,经济发展以后,要素结构比例还处于最佳状态(当然包括技术进步在内,可能改善现有的要素结构比例)。
而对于不同的要素结构比例,经济发展遵循的是“漏斗原理”,经济发展的潜力较大程度上受制于一个省市要素最为稀缺的因素。可喜的是,一个省市可以通过“两个市场、两种资源”来获得所需的要素。可以想象,对内、对外开放程度十分低下,而大多数要素又处于严重稀缺状态的省市,经济是很难取得高速增长的。
对全国各省市资源禀赋的分析范围涉及到了几乎所有的要素,它们分别是:土地存量、水资源、劳动力、资本存量、人力资本、市场化程度、开放度等几个方面。
尽管各省市的资源禀赋存在很大差距,但是我们仍然可以利用软件将资源禀赋亲疏程度相差不大的省市归并到一类,结果表明,所有省市可以具体分成7类。
从数据分析来看,广东属于第一类省市,市场化程度、外贸依存度、对外投资比率和固定资本份额指标排名全国第一。这表明广东省在全国属于开放程度最高,资本投资最为充裕的省市。广东省劳动力份额排列全国第四位,不过劳动力素质不高,逊于北京、上海、天津。劳动力成本很高,排列全国第三位,劳动力生产率也次于北京、上海、天津。耕地面积排在全国后列。水资源指标稍强一点,排在全国中游水平。
第二类省市是北京、上海、天津。它们共同的特征是多项指标排在全国第2、3、4位。如外贸依存度、劳动力成本等。尽管三市的劳动力资源并非丰富,但其人力资本(知识含量)是全国最佳的,分列前三位,劳动力素质高,带来的直接后果就是劳动生产率遥遥领先其他省市,上海的劳动生产率甚至达到广东的2.5倍。但是上海的劳动力成本也是全国最高,北京次之。三市的耕地面积、水资源是全国最为稀缺的,位列倒数前三位。三市的市场化程度不高,北京、天津、上海分列第12、7、6位。
第三类省市包括江苏、浙江和山东三省。它们也有多项指标排在全国第2、3、4位。如市场化程度、固定资本份额,仅次于广东省。从外贸依存度、外资依存度指标可以看出,这类省市是比较外向型的省市。劳动力资源较丰富,不过素质不高,全员劳动生产率处于中游水平。
第四类省市包括海南、辽宁和福建省。除了在市场化程度、固定资本份额、劳动力份额、水资源存在一定差距以外,这类省市和第三类比较类似。
第五类包括山西、陕西、吉林、黑龙江、新疆、甘肃、宁夏、内蒙古等八省(自治区)。市场化开放程度远低于全国平均水平,对外开放程度较低,劳动力资源不算丰富,土地资源非常丰富。
第六类包括湖南、四川、河南、江西、广西、河北、湖北、安徽、重庆等九省市。市场化开放程度略高于全国平均水平,对外开放程度很低,劳动力资源较丰富,水资源非常丰富。
第七类包括贵州、云南、青海。三省的资源禀赋情况非常差。绝大多数指标排列全国倒数前几位,如人力资本(知识含量)、市场化程度、外贸依存度、固定资本份额、劳动生产率等等。不过三省的自然资源,包括土地资源、尤其是水资源在全国是最丰富的。
省市之间要素禀赋的差异,导致了各省市在国际分工中的位置不同。对于上述不同类型的省市,应当选择什么样的产业参与国际分工才是合适的呢?为回答这一问题,我们就得根据以上所作的统计分析,对各类省市的资源禀赋特征加以归纳。
1、 广东省土地稀缺,不适宜发展土地密集型产业。而劳动力丰富,对外开放程度高,因此可以发展加工贸易,以解决劳动力就业问题。资本份额最高,可以充分发挥资本密集型产业的比较优势。
2、 北京、上海、天津的土地、水资源禀赋处于全国最低水平。不过市场开放,劳动力素质高,加上资本充裕,应该优先发展资本要素与人力资本相对密集的、高附加值制造业与服务业。
3、 第三类和第四类省市具有很多的相似点,我们合并分析之。对于六大省市,共同的明显特征,对内、对外开放程度较高,尤其是外资在经济增长中起到了重要的作用。其中江苏、浙江、山东省固定资本投资份额在全国位居前列,可以优先发展资本密集型产业,而海南、福建和辽宁省可以凭借港口经济,优先发展发展加工贸易,建设外向型经济大省。加工贸易是一种以"资源换资源"的贸易方式。在发挥地方劳动力资源优势,赚取加工费的同时,加工贸易还带来了我国稀缺的资源和技术。2002年,辽宁省外贸依存度达到33%,海南省外贸依存度为26%,均远远低于同年全国50%的水平,福建省外贸依存度与全国水平持平。
4、 对于山西、陕西、吉林、黑龙江、新疆、甘肃、宁夏、内蒙古等八省(自治区)来说,市场化开放程度远低于全国平均水平,对外开放程度较低,劳动力资源不算丰富,土地资源非常丰富。发展土地密集型产品,必须优化出口商品结构,可以考虑加大绿色有机食品的生产。随着生物技术的发展,转基因食品发展迅速,逐渐被很多国家接受。同时绿色有机食品对人类的生命和健康有百益无一害,备受欢迎,因此目前我们应该加大绿色有机食品的生产和宣传。东北老工业基地、新疆、甘肃、宁夏等地有机肥料多,气候多样性,再加上传统的栽培技术,可以在绿色有机食品方面大显身手。而这一点,恰恰是美国、加拿大等大国的弱项。
5、 对于第六类省市来说,数字分析表明其适宜发展土地密集型产业。这一点在第七类省市上也有所体现。三省属于资源严重失调,仅有自然资源禀赋较高,经济增长所需的其他资源十分短缺。
根据我们的分析,尽管很多省市均适合发展制造业,但是各省市的实力差距很大,这也决定了各省市地方政府在促进制造业发展的举措应该存在差异性。
(1) 工业劳动生产率存在很大差距。
样本省市中,只有上海、北京、江苏、黑龙江、云南五省市国有及国有控股工业企业、三资工业企业的全员劳动生产率超过全国平均水平。
从企业主体来看,2002年北京市国有及国有控股工业企业全员劳动生产率达到77711元/人.年,而上海为140271,高出北京市近80%。同期两市三资工业企业的全员劳动生产率相差无几,北京市为123860,而上海为123303元/人.年。
我们认为,信息制造业也应该是北京、上海市重点发展的产业。信息制造业作为目前世界的主导产业,它所需要的资源投入与北京、上海当前的禀赋比较吻合,从而能够充分发挥两市的比较优势。当前世界信息产业的分工格局正在发生变化。研发、制造都开始向中国这样的低成本国家转移。在这样的国际分工格局之下,北京、上海应该抓住机遇,利用自己现有的资源禀赋,尽快发展成为中国信息产业制造业的一个主要中心,为中国有朝一日成为世界信息产业技术开发中心而创造良好的基础条件。
对于具有发展制造业潜力的省市,提高劳动生产率应该作为未来政府工作的要务。根据劳动生产率的量化公式,提高生产率本质上是效率问题,最为关键的就是加强人力资本投资,改善教育体系,增加人力资本的知识、技能存量。
(2) 非公经济的贡献率存在差距。
对可获得数据(广东、东北三省等10省市数据不可得)进行分析,浙江比例最高,达到60%,绝大多数省市处在40-50%之间,值得一提的是,2003年,上海非公有制经济实现增加值仅占国内生产总值的35.8%,甚至低于贵州水平。云南和青海两省比例最低。
数据表明,天津、上海、广东等省市较高的对外开放度不但与贸易有关,而且也与外国直接投资有关。相对而言,对于北京、浙江来说,应该进一步发挥外商投资企业的作用,加快落实优化发展环境的工作,扩大外来资金的带动作用。
(3) 不能依赖单一的资源禀赋。
上面我们分析的是各省市优先发展其资源禀赋密集的产业,从而可以发挥本省市的比较优势,不过我们认为,仅仅发挥静态的比较优势是不够的,还需要创造动态的竞争优势,否则就是步入“比较优势陷阱”。譬如根据我们的分析,我们认为第五、六类省市应该发挥土地密集的比较优势,然而现状并不像我们预期中的那样。2002年排在我国农产品出口前十位的省市中,其中有一半的省市耕地面积位列全国末十位。
之所以出现上面的结论,主要是因为如下原因:前面的分析过程暗含着如下一个前提假设:各种生产要素在经济增长的作用是等同的。而实际上,科技的进步和发明使自然资源(包括劳动力资源)禀赋在国际分工中的重要性已大大下降。经济增长是多种生产要素共同作用的结果,经济增长取决于要素结构比例。譬如东北农民可以发挥耕地资源较多的比较优势,生产需要密集投入耕地的大宗农产品,山东、福建农民则可以生产需要耕地投入较少的蔬菜水果和水产品,因为山东、福建可以依靠其他资源进行替代贫乏的土地资源,从而弥补农业生产的劣势。另外不同的发展阶段对资源的依赖程度亦不一样。譬如北京市经济发展阶段靠前,对土地资源的依赖程度减小,相反凭借其突出的技术优势,在农产品上具有竞争优势,成为农产品出口大市。
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