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第三部分，从二个方面构建了测度政府对市场干预程度的指标。
第四部分，明确待检验的假说，并设定相应的经济计量模型。
第五部分，经济计量模型的估计。
第六部分，结论。
二、文献评述
1.市场与政府的作用
幼稚产业保护理论的创始人——李斯特在其《政治经济学的国民体系》认为，在国际竞争条件下，落后国家通过产业保护可以扩大其生产可能性边界，国民经济福利将大大提高。
在自由贸易下，落后国家的高技术产品市场将被发达国家占领，国内企业将不会有激励通过规模经济和技术投资来发展高技术产业。
所以，政府应该对这些产业进行保护，来抵御外来竞争，直到这些产业能在自由贸易中生存。
李斯特实际上是把李嘉图的静态理论的扩展为动态理论，从而应用于分析生产成本结构和技术进步的长期发展过程。
或者说，李斯特的观点，实际上是把比较优势理论与发展经济学整合在一起，认识到在动态经济中可能会出现严重的市场失败。
尤其是在经济发展的初期，新产业的长期投资往往低于最优水平。
所以，李斯特的幼稚产业保护理论与李嘉图的比较优势理论并不矛盾。
在发展战略的选择中，真正与李斯特的幼稚产业保护理论对立的是亚当·
斯密的自由贸易学说。
亚当·
斯密认为，“有了（这种市场）管制，特定的制造业有时候能比没有这种管制更迅速的确立起来，而且经过一段时间，国内的制造品可能和国外的制造品同样便宜或更便宜”，但是，亚当·
斯密同时观察到市场管制和贸易垄断是如何伴随着君主专制制度下的统治者和财富显赫的商人的寻租活动而出现的，这些管制全面压制了企业家活动。
因此，斯密断言：
“任何这样的管制都不可能使工业总量或收入总额有所增加（相对于没有管制的自由经济）”（亚当·
斯密，1776，1937，425页）。
也就是说，斯密早就预言了所谓的“李斯特陷阱”。
强调自由市场效率的主张与提倡通过政府的计划和指令控制市场活动之间争论一直伴随着经济理论和各国经济发展实践。
这两种观点在国际贸易方面表现最为明显。
一般来说，在开放条件下，一个国家越不发展，越易遭致市场失败。
在包含着资本积累和技术进步的动态经济发展过程中，这个问题显得特别严重。
与新古典学派假定的竞争性市场有效率的静态经济不同，动态的发展过程是以未来的不确定性和技术进步为特征的。
在存在规模经济以及经济发展的路径依赖的条件下，欠发达经济往往会在与发达国家的竞争中失败。
二战以后，发展经济学开始形成的时候，发展经济学家鼓励欠发达国家政府采取干预政策，加速资本积累，追求“内向型”重工业优先发展或进口替代战略，直接瞄准缩小与发达国家的产业和技术结构差距（Chenery,1961,Warr,1994），前苏联国家建设的初始成功、大萧条时期形成的对初级产品出口的悲观情绪、对市场缺乏信心，以及新古典经济增长理论，都强烈影响了这些经济学家的政策建议。
实际上，经济增长理论关注的两个中心问题就是收入水平水平随时间的增长，以及世界各国特别是发达国家与发展中国家收入水平的不同。
根据R.Solow（1956）的开拓性工作，人均收入的不同可以有两个来源，人均资本水平和劳动的有效性。
所以，储蓄率的变化引起增长率的变化。
从新古典增长理论还可以推到出一个结论，因为边际报酬递减规律的作用，发展中国家应该比发达国家增长的更快，两者人均收入差距应该逐渐缩小。
但是，绝大多数发展中国家并没有能够成功缩小与发达国家的人均收入的差距（Romer,1994）。
Romer（1986，1990）和Lucas（1988）提出内生增长理论，将技术创新看作是由人力资本积累、研发、“干中学”等因素内生决定的。
但是，由于与新产品和新生产方法的创造有关的扭曲的缘故，增长率和发明活动的基本数量趋于不再是帕累托最优。
所以，在内生增长理论的框架内，长期增长率依赖于政府行动，诸如税收，基础设施的提供，知识产权的保护，国际贸易、金融市场等各方面的经济管制。
因而，政府通过它对长期增长率的影响具有好或坏的巨大潜力（Barro,2000）。
对于后发国家的经济增长，内生经济增长的技术扩散理论分析了后发国家的发展问题。
特别是，内生经济增长理论的最新发展提出了适宜技术的概念。
围绕这一概念，经济增长理论分析了发展中国家为什么不能收敛到发达国家的水平。
Basuandweil（1998），认为欠发达国家资本存量相对较低是采用发到国家先进技术的一个障碍。
他们得出结论，欠发达国家如果能够提高储蓄率来利用先进技术，就有可能经历一个经济迅速增长时期。
Acemogluandzilibotti（1999）则强调进口技术的坏处。
在他们的理论框架里，发达国家的技术是有熟练工人使用的，当技术转移到欠发达国家时，技术是由非熟练工人使用的。
劳动技巧和技术之间的这种不匹配会导致发达国家和发展中国家人均产出和总要素生产率方面出现巨大差距。
他们认为，改善工人的技巧基础和人力资本对于收入收敛是至关重要的。
Grossman和Helpman（1991）将国际贸易、经济增长和创新纳入到一个统一的框架，分析指出，如果各国经济进行技术竞争，长期内，资源将在传统制造产业和产业研发活动之间的配置将不断演化，从而，比较优势也随着时间的推移而不断演化，即比较优势是内生决定的。
而资源配置在长期内如何演化要视情况而定。
在技术溢出效应存在时滞，或技术溢出不完全或局限在一国境内时，资源禀赋的初始结构将决定长期的贸易模式。
在极端的情况下，一国即使最初在技术研究方面仅仅具有微弱的劣势，最终该国也可能完全退出高技术产品市场。
技术方面的竞争力不仅影响到长期贸易模式，而且影响到各国增长的差异。
但是，政府政策可能改变一个国家的生产专业化模式和贸易模式。
在一定条件下，即使是一项暂时的政策，也可能极大地改变该国的命运。
通过刺激研发活动，技术落后国家能够与发达国家在一个水平线上竞争。
原本生产传统产品的国家将转变为高科技产品的出口国。
可以看出，新经济增长理论认识到长期经济增长的重要性，使得增长理论与经济发展理论走向融合。
这种融合使得发展经济学家的建议，能够更多地建立在适当的理论框架内，而不仅仅是一种经验式的分析，同时，增长理论的发展也开始关注理论的经验含义，以及理论与数据之间的实际联系，也更多地关注理论的政策含义（Barro,2000）。
增长理论和发展经济学的发展，加深了我们对市场与政府在经济发展中的关系及其相互作用的理解。
但是，世界各国收入差距没有缩小反而增加，而广大发展中经济的经济发展现实相差悬殊，其中的东亚少数国家成功的缩小了与发达国家之间的差距，并趋向收敛于发达国家的人均收入水平，但多数发展中国家没有成功缩小与发达国家之间的差距。
所以，在政府与市场的各自角色，斯密与李斯特的理论分野并没有随着经济理论的发展而减弱。
正如Grossman和Helpman（1991）所指出的，所有的可能都会出现，利用实际数据对所有的这些理论进行检验才是至关重要的。
东亚成功国家的经验却为对这种分野提供了一个检验的机会。
2.关于东亚奇迹争论的回顾
东亚成功经济体（HPAEs）（注：
根据世界银行的惯例，HPAEs包括日本、香港、韩国、新加坡、中国台湾、印度尼西亚、马来西亚和泰国8个国家。
本文的分析中不包括日本，因为在本文分析期间，日本已经是发达国家了）的持续高速增长可以说是二战以来最为引入注目的经济发展现象。
所以，东亚成功经济体成为了许多理论研究关注的对象。
关于东亚奇迹的争论和研究可以分成两个方面。
第一个方面是，东亚经济增长是汗水增长还是灵感增长。
这个争论的两种观点最集中地体现于世行报告和其他的一些文献中。
世行93年报告（《东亚奇迹》，1994）认为积累推动了东亚的高度增长，但是仅仅由积累不足以解释东亚奇迹，全要素生产率的增长对于经济增长具有重要贡献。
但随后的一系列文献，如Young（1995，2000）认为，东亚奇迹仅仅是原始积累的又一种表现，其全要素生产率的增长的贡献可以忽略不计。
克鲁格曼将其称为汗水增长，而非灵感增长。
由于东南亚金融危机的爆发，这种观点一度十分流行。
有趣的是，东亚经济的随后强劲复苏，以及对上述文献中所采用计量方法的深刻分析，最终否认了这种观点，重新确立了技术进步和技术消化吸收以及全要素生产率的提高是东亚超常增长的动力（《东亚奇迹的反思》，2003）。
那么，为什么东亚经济体能够在技术进步方面取得如此的成功？
这就是对东亚奇迹的争论的第二个方面，即关于政府在东亚经济发展中的作用究竟如何。
显然，东亚各国（地区）政府干预了资源的配置，而且在发展中国家，这种干预即使不是干预最强的，也是相对突出的。
那些相信市场力量的人，倾向于贬低政府在东亚的超常发展中的作用，而又把东亚金融危机问题的根源归于政府。
但完全相反的观点也存在，认为是政府行为造就了东亚奇迹。
政府对经济的干预行为包括提高储蓄率、强化和发展金融机构、加强教育和维持宏观经济稳定，这些干预行为的实质或焦点是产业政策（Stiglitz，1998）。
数量可观的实证研究证明了更多的贸易保护和产业政策能够实现更快的增长是不正确的。
近来，林毅夫（2003）构建了一个政府的发展战略的测度指标，进而检验这些发展战略对经济增长绩效的影响，得出结论认为，如果偏离比较优势发展战略，鼓励制造业的优先发展将损害经济增长绩效。
但这些研究对象并不是东亚成功国家，这就意味着，从这些实证研究中，我们不能得出产业政策一定无效的结论。
东亚经济成功经验，有可能向我们展示了一种成功的产业政策。
但是，直接以东亚成功经济为研究对象的实证文献比较少见。
这些文献的典型研究特点是，以一个国家的少数几个产业部门或贸易部门的政策为研究对象，进而分析这些政策对经济增长绩效的影响。
尤素福在“新千年的东亚奇迹”一文对此进行了综述。
劳伦斯和温斯坦（2000）分析了日本经济起飞阶段，贸易保护对其全要素生产率以及经济增长的影响，得出与传统不同的观点：
即使日本起飞阶段，贸易保护也没有对经济增长发挥正影响。
所以，对于东亚成功经济的产业政策对于经济增长绩效的整体效果的实证研究，仍然十分缺乏。
其中原因是明显的，那就是，缺乏对东亚产业政策的一个统一可比的测量指标，所以，无法整体考虑整个东亚成功经济的产业政策的整体效果。
本文下面的任务就是，试图填补这个空白，通过设定相关指标，建立经济计量模型，检验东亚成功国家的政府干预对经济增长绩效的总体效果。
三、指标构建
为检验政府干预和产业政策是否促进了经济增长绩效，本部分构建两个测度政府干预和产业政策的指标。
1.相似性指数
一个国家（出口部门）技术结构适宜指数定义为该国出口部门技术结构分布与基准分布的相似性，记为TAI，即（具体细节见杜修立、王维国，2008）
其中，c表示目标国，
为极小值函数，
。
容易证明，任何国家的技术结构适宜指数TAI取值在0到1之间，越接近于1表示该国的技术结构越接近于适宜技术结构，越接近于0表示该国的技术结构与适宜结构之间的偏离越大。
该指数可以测度政府干预和产业政策对经济的影响程度。
基准国家的选择是与目标国（或经济体）具有相似资源禀赋条件的多个市场国家。
基准分布是这些国家技术结构的平均分布，即，代表了相应资源禀赋条件下，市场国家的平均技术结构分布。
如果一个具体的国家的技术分布与该平均分布存在差异，说明该国经济没有完全按照李嘉图的比较优势原则参与世界生产分工和贸易，我们把这种差异看作是政府干预和产业政策的结果。
于是，适宜性指数越接近于1说明政府干预和产业政策的影响越小，越接近于0表示政府干预和产业政策的影响越大。
具体指数计算结果见杜修立、王维国（2007）。
2.赶超指数
经济的技术结构即可能是市场选择的结果，也可能是政府发展战略的结果，所以，技术结构即可能过低（如内生增长理论所指出的，陷入发展陷阱，产业结构低端化），也可能过高（如计划经济体制下，或某些政府主导的发展模式，实施赶超战略，而使技术结构在短时间内迅速提高）。
为了追赶发达国家，发展中国家的政府干预和产业政策往往以所谓的产业升级为目标，或以提高经济的技术水平为目标。
所以，政府干预和产业政策的另一个测度指标是经济的整体技术水平是否高于与其资源禀赋相适应的技术水平。
本书前面的部分，构建了一个国家（或地区）的整体技术水平指数ETC，表示该经济体出口产品的整体技术含量的高低。
对于贸易依存度很高的东亚成功经济体，该指数是一个测度整体技术水平高低的合理指标。
可以认为，ETC和人均GDP之间的拟合线代表了现实中各国没有施行产业政策（或没有高于各国平均强度的产业政策的干预），而仅仅根据比较优势进行进出口所形成的世界贸易结构。
拟合方程以如下模型估计：
其中，
表示i国t年整体技术水平，
表示i国t年真实人均GDP。
Ln（.）表示自然对数。
以
代表
的拟合值，则i国t年的赶超指数（记为CAI）定义为
赶超指数CAI为正，则表明一个国家实行了高于样本国家平均水平的干预（或赶超）；
CAI为负，则表明一个国家实行了低于样本国家平均水平的干预（或赶超）（在CAI为负值的情况下，如果CAI绝对值过大，可能意味着该国在世界经济一体化下，发生了明显的产业低端化）；
CAI为零，则表明一个国家恰好发挥了它的比较优势，或政府产业政策干预处于一般水平。
四、待检验的假说及经济计量模型设定
1.待检验的假说
如果没有超出平均水平的政府干预或产业政策，而仅仅由市场配置经济资源，经济增长绩效最好，则这种干预对经济增长绩效产生负面影响；
反之，如果这种干预对经济增长绩效带来正面影响，促进了经济增长，则市场配置对于长期经济增长不是有效的。
后发国家政府干预对经济增长绩效的影响存在多个渠道或具有多种影响机制。
一种是改变经济资源配置和经济静态效率，另一种是在不同的资源配置下，经济动态不同，具有不同的经济追赶速度。
关于政府干预对经济增长绩效的影响的一个更加微妙的假说是，适度政府干预对于经济增长绩效具有正影响，但过大的政府干预的效果就会走向反面。
这意味着干预变量的经济增长效应可能是非线性的。
2.经济计量模型的设定
根据上述待检验的假说，设定经济计量模型如下：
其中，下脚标i和t分别代表样本国以及时间。
TAI和CAI分别为技术适宜性指数和赶超指数。
gdp0表示期初人均GDP，rgdpl表示人均GDP。
X为所有的控制变量，包括常数项以及时间效应和国别效应。
相应于待检验的假说，如果这种干预对经济增长绩效带来正面影响，即直接促进了经济增长以及加快了经济增长收敛，则预期系数
，
如果过度赶超最终带来负面效应，则预期
根据新古典经济增长的收敛机制，预期
根据经济增长理论，备选的控制变量包括，投资率（ci），开放程度（openk），通货膨胀率（p），政府支出规模（cg），教育（tyr）。
各变量的具体定义见下文数据部分。
五、经济计量模型的估计
1.原始数据
数据的时间区间为1980年至2000年，但由于滞后变量，部分数据实际的选择区间为1975年至2000年。
样本国是被世界银行认为增长绩效优良的东亚成功经济体（HPAEs），（但日本除外，因为日本显然在本文研究的样本区间内已经属于发达国家的行列，而不再是发展中国家成功追赶发达国家的典型），即香港，韩国，新加坡，台湾，印度尼西亚，马来西亚和泰国共7个国家。
人均GDP将以两种不同的方法用在回归分析中，第一个方法用的是每年的观察值，第二个方法使用的是每3年的平均值。
典型的做法是选择每5年的平均值，本文选择3年平均是为了保留模型回归所必要的自由度。
因变量是真实人均GDP增长率（rgdpl），取人均GDP对数值的差分。
除了TAI和CAI之外，其他控制变量的定义、数据来源及预期系数符号如下：
gdpl0：
期初真实人均GDP被用来充当初始条件的近似指标。
在3年平均的数据集中，gdpl0包括1979年、1982年、1985年、1988年、1991年、1994年、1997年和2000年的观察值。
在年度观测数据集中，gdpl0表示相应时间的前一期值。
这些数据是根据不变购买力平价加以调整的，估计系数预计符号为负。
ci：
总投资占GDP的比率，包括私人投资和公共投资，估计系数预计符号为正。
openk：
进出口总值占GDP的比率，估计系数预计符号为正。
p：
通货膨胀率，估计系数预计符号为负。
以上各数据均取自Heston,SummersandAten（2002）构建的世界全表第6.1表（PennWorldTablesMark6.1）。
tyr：
25岁以上人口中平均受教育年数，估计系数预计符号为正。
该数据取自BarroandLee（2000）。
由于该数据集合只是给出了五年间隔的数据，即给出了1975年、1980年、1985年、1990年、1995年、2000年的数据，本文利用插值法补齐间隔各年的数据。
对3年平均数据的回归，TAI、CAI、ci、openk、p都是利用三年平均值构成的。
在年度数据集的回归中，各变量取值如下：
由于政府干预对经济资源配置的改变，要经过一定时间才能充分产生影响。
在对年度数据集的回归中，用TCI滞后一年的值TCI–1做解释变量。
技术水平赶超的影响产生作用需要滞后时间更长，故用CAI的滞后二期值即CAI-2作为解释变量。
但是CAI对经济收敛的影响需要与起初人均收入同期发挥作用，故在CAI与gdpl0的交叉项中，CAI取前一期值，即CAI-1，以保证与gdpl0保证同期发挥作用。
ci、openk和p用的是当期观察值。
对于tyr，在三年均值数据回归，利用其相应的期初值，即1979年、1982年、1985年、1988年、1991年、1994年、1997年和2000年的数值，而对于年度回归，则选择相应时期的前一期观测值。
2.估计结果
表3给出了年度数据集的回归结果，而表4则给出了3年平均值数据集的回归结果。
表3和表4中的模型都是双向固定效应模型（two-wayfixed-effectmodel）的估计结果，即同时控制了国家效应和时间效应，模型估计方法是LSDV方法。
经过在不同模型之间的选择，表3和表4中模型1和模型7的结果为基准模型，其他模型是为了说明模型结果稳健性的对照模型。
表3：
年度数据回归结果
解释变量
模型Ⅰ
模型Ⅱ
模型Ⅲ
模型Ⅳ
模型Ⅴ
C
0.92061**
1.08774**
0.85988*
0.89521**
0.85186**
（0.31580）
（0.26173）
（0.29507）
（0.31243）
（0.29509）
LOG（RGDPL（-1））
-0.10411**
-0.12385**
-0.09525**
-0.10132**
-0.09474**
（0.03602）
（0.02981）
（0.03306）
（0.03560）
（0.03303）
TAI（-1）
-0.36130*
-0.41105**
-0.36683**
-0.32736*
-0.34141**
（0.18376）
（0.18522）
（0.17908）
（0.17536）
（0.16909）
CAI（-2）
0.11512**
0.11180**
0.12399**
0.12089**
0.12665**
（0.04662）
（0.04802）
（0.04641）
（0.04308）
（0.04366）
CAI（-2）2
-0.21332
-0.23880*
-0.21125
-0.23298*
（0.14774）
（0.14351）
（0.14266）
（0.14016）
TAI（-1）*LOG（RGDPL（-1））
0.04271*
0.04920**
0.04315**
0.03845*
0.04000**
（0.02172）
（0.02191）
（0.02121）
（0.02062）
（0.01995）
CAI（-1）*LOG（RGDPL（-1））
-0.01478**
-0.01520**
-0.01455**
-0.01468**
-0.01451**
（0.00621）
（0.00625）
（0.00606）
（0.00593）
（0.00587）
CI
0.00062**
0.00067**
0.00060*
0.00064**
（0.00030）
（0.00031）
（0.00028）
（0.00029）
OPENC
-0.00008
-0.00010
-0.00006
-0.00007
（0.00007）
（0.00006）
（0.00005）
INF
0.02267
0.02319
0.02279
0.02075
0.02138
（0.01731）
（0.01683）
（0.01692）
（0.01592）
（0.01562）
CG
-0.00066
-0.00064
-0.00044
（0.00081）
（0.00079）
TYR（-1）
0.00357
0.00430
0.00273
（0.00407）
（0.00396）
（0.00393）
样本容量
127
调整的R2
0.740856
0.736136
0.738086
0.738916
0.737156
D-W统计量
1.70316
1.64232
1.728502
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1.718252
F统计量
7.43304
7.548973
7.6253
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