国有经济的阻滞效应
——基于2001—2016年统计数据的分析

沈柳娟，郑 华

(安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥 230036)

国有经济关系着国际民生和经济发展。一直以来，规模目标加权和以及追求利润目标是国有经济的经营目标，这也体现了国有经济的“二重性”，即具有“经济人”和“政治人”的特性[1]。因此，国有经济(从狭义的角度，本文中国有经济即国有企业代表国有经济)的规模历来是广大学者争论的对象。国有经济在国民经济中占有一定的比例有利于国家基础设施建设，其提供着社会基础能源，承担着社会责任，引领其它所有制经济健康发展。但不可否认的是，国有经济依靠着政府优势，垄断着大部分的资源，对其他企业产生挤兑效益，影响经济的发展。因此，本文尝试通过实证分析来探究国有经济在我国经济发展中的阻滞效应。

1 文献综述

一个国家的经济发展水平与国有经济规模存在相关关系[2]。但对于国有经济的规模在经济中的作用，广大学者的观点各不相同。

有些学者认为，国有经济的规模越大，越不利于经济的发展。若要在质量方面促进中国经济的增长，就需要适当降低国有经济比重[3]。此外，在不同的省份或地区发现国有经济规模制约着经济增长的速度[4]。也有学者发现国有经济的规模在全国和东部地区抑制经济增长，在西部地区却能促进经济增长[5]。而且在国有企业占比较高的地区、经济效率低下、经济扭曲程度高、国有企业比重低的地区经济发展速度更快[6]。

有部分学者对国有经济的作用持积极态度。在1980—2006年间，我国的国有经济明显地拉动了非国有经济的发展，对我国的经济起了很大的促进作用，但之后四年间国有经济的带动能力不够明显[7]。此外，有学者发现近几年中国经济增长波动较大，与国有经济比重不断下降有关，只有遏制住国有经济比重的下降，才能平稳我国经济的增长。

有少数学者认为应当将国有经济全盘私有化，也有学者认为国有企业的规模对经济增长没有影响。虽然有不少已有研究成果是关于国有经济规模和经济增长的，但是大多都是通过定性分析，缺乏对国有经济规模对经济发展影响的实证研究，而且研究成果具有历史限制。本文选取2001—2016年数据，通过建立向量自回归等模型来实证研究国有经济在我国经济发展中的作用。

2 数据来源与指标的选取

2.1 数据来源

2000年，我国正值国企改革的浪潮期，国家对国有企业的重点行业实施结构调整，改革企业内部的工资分配制度，推行员工持股试点，实行政企分开，对国有企业的资产负债结构进行改善等，故本文选取2001—2016年的数据，数据来源于历年《中国统计年鉴》和《中国固定资产统计年鉴》，使用Eviews8.0处理样本数据。

2.2 指标的选取

衡量国有经济规模的指标有很多，国内外学者大多会使用以下几个变量：国有经济工业总产值占工业总产值的比重、国有企业投资占国内总投资的比重、国有部门的就业份额、国有企业增加值占GDP的比重等。由于有些变量的数据并不完整，考虑到数据的完整性并且借鉴现有的研究成果，现选用国有经济的社会固定资产投资占全社会固定资产投资的比重(SOE-SFI)表示国有经济比重(SOE)。

图1 2001—2016年SOE变化趋势

人均国内生产总值(人均GDP)常被用来衡量经济状况，是国民经济核算的核心指标，具有社会公平和平等的含义，而且人均GDP能很好地消除贫富差距，故本文使用人均GDP来表示经济增长。由于人均GDP数值与SOE的数值相差较大，故将人均GDP进行对数化处理。

图2 2001—2016年人均GDP变化趋势

从图1和图2可以看出，我国国有经济的社会固定资产投资占全社会固定资产投资的比重略微有些波动，但整体是呈下降趋势，国有经济的规模在减小。我国的人均GDP经过对数化处理后呈逐年攀升，这说明我国的经济是逐年增长的。

3 实证过程与结果分析

VAR模型不需要有任何变量的先验性约束，可以直接研究各个时间序列变量之间的关系，所以选取VAR模型来探究国有经济规模与经济增长之间的关系。

3.1 平稳性检验

由于时间序列数据往往会不平稳,从而出现“伪回归”现象，导致产生错误结论，所以先对数据进行平稳性检验。采用ADF单位根检验法，检验结果如表1所示，SOE在1%的显著性水平下平稳，人均GDP在10%的显著性水平下平稳。所以，进行Granger因果检验。

表1 SOE和人均GDP的单位根检验

3.2 Granger因果关系检验

Granger因果检验主要用于检验时间序列变量之间是否具有因果关系。本文对国有经济比重(SOE)和人均GDP进行格兰杰因果关系分析，结果如表2所示。在5%的显著性水平下，SOE是人均GDP的原因，但人均GDP不是SOE的原因，国有经济的规模是经济变化的原因。

表2 SOE和人均GDP的Granger因果检验

注：Y代表人均GDP，下同。

3.3 脉冲响应及方差分解

3.3.1 滞后期的选择

如表3所示，随着滞后期的增加，国有经济规模与经济增长短期相关系数的最大值出现在Lag4，即在5%的显著性水平下LR、FPE、AIC、SC和HQ指标的最后滞后期为4，因此确定模型的滞后阶数为4。

表3 VAR模型最佳滞后阶数

注：*表示由准则选择的最后滞后顺序。

3.3.2 建立VAR模型

3.3.3 AR根检验

如果VAR模型不稳定，则接下来的脉冲响应和方差分解模型就无效，所以需要对VAR模型进行检验。如图3所示，所有的单位根都在单位圆内，因此该VAR模型是稳定的，SOE和人均GDP之间存在长期稳定关系，可以进行脉冲响应和方差分解。

3.3.4 脉冲响应函数

根据脉冲响应函数能够看出，国有经济规模受到冲击后给经济增长带来的影响。图4中上下两条线分别代表正两倍的标准差偏离带和负两倍的标准差偏离带，中间那条线代表标准的脉冲响应函数。从图4中可以看出，当给国有经济规模一个正向冲击后，人均GDP表现为负效应，并在第六期时候的负效应最大，在第四期时正效应最大，之后几期呈减少趋势，但始终在零线之下，呈负向。由此可见，在短期内国有经济规模扩大，不利于经济的增长，当然这种影响随着时间增加会趋向于零。

图3 单位根检验视图

图4 SOE对人均GDP的脉冲响应

3.3.5 方差分解模型

通过方差分解模型能分析出国有经济规模的冲击对经济变化的贡献度，方差分解结果如表4所示。在第一期，经济增长的波动基本只受自身波动的影响，从第二期开始，国有经济规模(SOE)的波动对经济增长(Y)的影响达到88.83%，并随着时间的变化，国有经济规模的波动对经济的影响越来越大，达到90%甚至95%以上。因此，在我国经济发展的过程中，国有经济的阻滞效应明显。

表4 人均GDP的方差分解表

4 结论

综上所述，国有经济的阻滞效应对我国经济的发展作用明显，国有经济规模的扩大抑制我国经济增长。国有经济虽然具有垄断优势，但正因如此，导致企业缺乏竞争力，企业活力不够，员工动力不足；此外，国有经济在资金使用方面一直优先于非国有经济，对非国有经济产生挤兑效应，使那些创新能力、竞争力都很强的非国有经济无法得到更好的发展，这对我国经济也会产生负面作用。

目前，我国经济正向新常态迈进，把任务重心放在经济增长的质量上。在国有经济改革的基础上，适度减少国有经济的规模以减轻其阻滞效应，并对目前的国有企业进行改革，促进其竞争力和活力。此外，大力支持非国有经济的发展，有利于经济的平衡发展。