《表1 经济增长质量指标分解》

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《融入全球价值链影响了经济增长质量吗》

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qualityi，t表示国家i在t期的经济增长质量。关于经济增长质量存在狭义观点和广义观点。狭义观点通常将其定义为增长过程中的效率因素，大多用市场化程度或者创新效率等单一指标作为代理变量，其中全要素生产率的使用最为流行。但实际上经济增长质量并不是一个简单的经济范畴，而是一系列因素的综合反映，因此用数量指标来衡量经济增长质量是一个极其复杂的问题，涉及到经济增长的方方面面，也意味着经济增长质量指数应当是由多方面、多个指标所构成的指标体系。现有相关研究文献利用多指标评价体系测度经济增长质量主要有以下几种方法:相对指数法、层次分析法、熵值法、因子分析法和主成分分析法等。具体说来，相对指数法并没有考虑到各分项指标之间可能存在的高度相关性；层次分析法对各权重的赋值取决于研究者对各指标重要性程度的主观认识；熵值法虽然可以很客观地给予权重赋值，其不足在于相关指标之间的关系不能得到很好的反映。与以上几种方法相比，因子分析法和主成分分析法均是根据数据自身的特征而非人的主观判断来确定权重结构，可以很好地避免指标之间的高度相关性和权重确定的主观性。但因子分析法无法描述包含5个维度的经济增长质量的每个维度的具体变化情况，而主成分分析法能够获得构成经济增长质量各个维度的量化结果，所形成的权重结构可以充分反映经济增长质量各维度对于形成总指数的贡献大小。基于此，本文从增长的效率、稳定性、结果、可持续性以及动力等5个方面衡量经济增长的质量，具体评级体系包含19个基础指标。鉴于后文均使用正向指标，因此为解决指标非同向问题，正向指标保持不变，逆向性指标取倒数，适度性指标取离差倒数，具体如表1所示。用主成分分析进行多指标综合评价的最终目的是要给指标体系中的各指标赋予适当的权重，主成分个数的选取直接决定了对应各指标的权重分配。已有研究一般根据前面几个主成分的累计贡献率大于某一特定值（如75%）来确定主成分的个数，这样的方法反映的仅是前面几个主成分单独综合原始数据信息能力的总和，其综合原始数据信息的能力不可能超过前面几个主成分的累计综合能力，第一主成分综合原始数据信息的能力是最强的。因此，我们采用第一主成分来确定权重，将第一主成分系数除以相应的特征根开根后所得到的单位特征向量作为基础指标的权重，由此求得各方面指数，再以相同的方法计算各方面指数的权重，最终获得经济增长质量。