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产业结构与经济增长关系的实证研究 摘要:中国经济发展目前已经进入了一个结构转换的新时期。从世界各国经济发展的经验来看,经济发展大都呈现明显的阶段性。在不同的阶段,经济发展的重点不同,主导产业也不同,所以在不同阶段的经济增长过程中都存在着结构的重大转换问题。对于产业结构尚欠发达的中国而言,在相当长的时期内都要面临产业结构升级的问题。因此研究中国产业结构升级与经济增长之间的关本文利用VAR模型和1979-2008年宏观经济数据研究产业结构变动对经济增长的影响,分析中国经济增长与产业结构变动的长期趋势。 下载 关键词:经济增长 产业结构 VAR模型 一、引言 传统经济增长理论认为经济增长是在竞争均衡的假设下资本积累、劳动力增加和技术变化长期作用的结果,很长时期内忽略了产业结构演变与经济增长的内在联系-即认为从长期来看,所有部门要素的收益率等于要素的边际生产率,资源配置可以达到帕累托最优,要素在部门间的转移是不必要的。20世纪60年代以后,一些经济学家通过对许多国家经济增长与发展情况的统计与历史分析,指出了经济结构状况和变动对经济增长的影响是至关重要的,提出经济结构因素是影响经济增长的变量之一。事实上,市场均衡只是经济学研究中的完美假定,经济现实中更多地存在着劳动和资本等生产要素在不同部门之间、同一部门内的不同企业之间生产效率的差别,生产要素从低效率部门流向高效率部门会加速经济增长-即要素的流动形成不同产业部门的此消彼涨,导致产业结构的转换,产业结构的转换升级己成为现代经济增长的内生变量。 产业结构作为以往经济增长的结果和未来经济增长的基础,与经济增长之间相互依赖,相互促进,产业结构的合理及时转换,可以促进经济增长,反之亦然。战后新兴工业化国家的发展经验也表明,产业结构的调整和升级是加快经济增长的本质要求,这对于中国来说,具有很大的借鉴意义。 二、文献综述 直接依据西方的产业结构和经济增长理论分析中国的情况并不合适。国内学者对中国经济增长的研究大多数是基于索罗创立的新古典经济增长理论模型之上的。而在中国,结构的非均衡一直是普遍现象,故该经济增长模型的假设条件与中国情况并不相符,因而忽视了经济增长中的结构变动的影响。近年来,产业结构变动在中国经济增长中的作用已引起中国学者的重视,并形成了大量研究文献。国内学者几乎一致认为产业结构变动有助于经济增长,而不同阶段的经济增长也会带来产业结构的相应变动。但中国学者的研究基本上是建立在逻辑推理和规范分析之上的,这种关系的真实性尚需要严格的实证支持。 郭金龙通过总增长和部门增长之间的关系,得出总增长率同部门增长率之间的关系。由于部门产出在总产出中占的比重不同,所以改变各部门的权重,会带来总增长率的变化。在此基础上他采用钱纳里的回归模型,对中国的经济结构变动带来的整体收益对经济增长的影响进行了分析,从而得出,结构变动以及与结构变动相伴随的资源再配置对经济增长的作用是巨大的。吕铁通过采用资源再配置效应模型,考察了中国改革以来(1979-1996 )三次产业结构的变动对经济增长的具体贡献,得出三次产业结构的资源再配置效应对经济增长的贡献为3.04%,反映了中国三次产业结构的变动对经济增长的影响较小。朱慧明、韩玉启(2003)研究了产业结构的调整与经济增长之间的因果关系,经过Granger因果检验,认为产业结构的调整促进了经济增长,但经济增长不能影响产业结构的变动。刘建平(2006)以广东省为例来研究产业结构和经济增长的关系,结果发现产业结构和经济增长之间是相互作用的关系。毛健(2003)以典型国家的经济增长轨迹,对经济增长和产业结构变化进行了综合分析,认为产业结构的优化,既是经济增长的客观要求,又是经济增长的必要条件。余江、叶林(2008)认为,在存在资源约束的情况下,如果各产业的技术进步率相同,那么经济体中对资源依赖程度大的产业比重越大,则经济体的增长速度越慢。但是,如果产业的技术进步率存在差异,那么产业结构对经济增长的影响具有不确定性。以中国为例,余江(2006)的研究显示,虽然中国1999年开始出现的重工业比重上升导致了能源消耗强度上升,但是这一时期重工业在节约能源方面的技术进步也是最快的。该时期中国能耗强度上升不仅仅是由于反映经济增长的效果能耗强度大的重工业比重上升造成的,轻工业和其他的节能技术进步率趋缓也是重要的原因。产业结构变动以外,加大节约资源方面的技术投入,也是有效降低资源消耗的重要途径。 本文试图运用VAR,模型计量经济分析方法,对中国的产业结构变动和实际经济增长的关系进行实证分析,为中国的产业结构政策提供理论分析和实证检验的依据。本文选择中国宏观经济的横截面数据和时间序列数据,运用计量经济学的方法,以图确认产业结构变动与经济增长之间存在某些普遍的联系,并通过应用协整的方法来处理时间序列数据,以保证这样推导出的结果更具有说服力,克服了以往采用单一方法进行分析的不足。 三、实证分析 1.分析方法说明 本节分析过去30年产业结构变动对经济增长的影响。国内有学者利用钱纳里模型,采用回归分析的方法得出了我国经济结构与经济增长的关系方程,并通过部门分解法估计了我国产业的贡献力和产业部门的GDP弹性。但采用这种估计方法有一点值得商榷:在对产业结构和经济增长的诸变量估计之前,是否验证了这些变量值的平稳性?如果这些变量值是非平稳的,直接对其估计可能会导致虚假回归。依靠时间序列的协整(conintegration)分析方法而获诺贝尔经济学奖的格兰杰(C. J. Granger) 1972年就首先发现了这一问题,并且证明了,如果直接将非平稳时问序列当作平稳时问序列来进行回归分析,传统的因果关系检验是无效的,即可能会造成虚假回归。后来,他又提出了格兰杰定理,该定理表明,若非平稳变量之问存在协整关系,则必然可以建立误差修正模型。通过建立误差修正模型有效地解决了传统的计量分析技术在运用非平稳时问序列分析时所面临的虚假回归问题。 本文用产业结构的高级化率(X1)即第二产业的产值占GDP比重和就业结构的高级化率(X2)即第二产业就业人数占就业总人数的比重两个指标来反映产业结构在国民经济的状况,分析它们与反映经济增长的宏观经济指标人均GDP( Y)的协整关系。由于数据的自然对数变换不改变原来变量之问的协整关系,并能使其趋势线性化消除时问序列中存在异方差现象。所以,分别对人均GDP( Y)、第二产业的产值所占GDP比重X1和第二产业就业人数占就业总人数的比重X2进行自然对数变换,分别用LY、LX1、LX2表示自然对数的人均国内生产总值、产业结构的高级化率和就业结构的高级化率。本节数据来自中国统计年鉴1979-2008年的宏观经济数据。 2.时间序列平稳性检验 本文采用adf检验时间序列的平稳性,它是通过以下三个模型完成的: 虚拟假设为=0,实际检验从模型3开始,直到模型1,何时拒绝零假设,何时停止检验, 说明原序列不存在单位根(即),为平稳序列,否则为不平稳序列。 下面对(i=1,2)分别进行adf检验,根据(4-3)对的回归方程如下(aic作为滞后项依据): 因为t值远远大于临界值,所以拒绝无单位根的假设,是不平稳的时间序列。 因为t值小于5%的临界值,不拒绝原假设,为一阶差分平稳时间序列(即为二阶单整序列)。 依照以上方法,经检验LX1t、LX2t 都是二阶差分平稳时间序列。具体见表1。 3.VAR和协整检验 在建立VAR模型之前先确定最大滞后期K是重要的。因为如果K太小,误差项的自相关有时很严重,将会导致被估参数的非一致性,所以通过增加K来消除误差项中存在的自相关。但是,K又不能太大,因为如果K太大会导致自由度减小,并直接影响被估参数的有效性。对于滞后阶数的选择有多种判断准则,其中包括LR统计量、赤池信息准则(A IC)以及施瓦茨准则(SC)。这里采用A IC准则,当A IC统计量取的最小值时的K就是最合适的滞后阶数。K=1至5的AIC值分别为-12.160125、-12.259979、-12.349794、-12.305771、-12.12768。因为K=3时AIC最小,因此本文选取滞后阶为3。VAR模型估计结构如下: 下面进行Johansen协整检验,本文采用观测序列有线性确定性趋势协整方程(CE)仅有截距,不包括常数和线性趋势。另外,由上面的分析知道,无约束VAR模型的最优滞后期为3,因此协整检验的VAR模型滞后期确定为2。检验结果如表2: 检验结果表明,有一个统计量大于5%水平下的临界值,因而有一个原假设被拒绝,相应地存在一个协整方程,说明这些变量之问存在着长期稳定的关系。 4.VEC分析 根据格兰杰(Granger)定理,一组具有协整关系的变量一定具有误差修正模型的表达形式存在。误差修正模型把表示偏离长期均衡关系的项作为解释变量放进模型中,描述了对均衡偏离的一种长期调节。这样在误差修正模型中,长期调节和短期调节的过程同时被考虑进去。建立在协整理论基础上的VEC模型既能反映不同经济序列间的长期有关信息,又能反映短期偏离长期均衡的修正机制,是长短期结合具有高度稳定性和可靠性的种经验模型。向量误差修正模型对的估计结果如下: (7) 其中为向量误差修正模型中的长期修正项。误差修正项系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。从方程(7)可以看出,三个误差修正项均为负值,符合反向修正机制。三个变量的调整系数都较小,说明中国经济过去30年的是以短期波动为主。就业结构的调整力度最大,经济增长和产值结构的调整力度较小,说明就业结构更接近长期均衡。将VECM展开得到三个变量的长期均衡关系: (8) 方程(8)表明第二产业的产值结构变动与经济增长的变化方向是相同的。当第二产业的产值结构每变动1% ,经济总量增长将同方向变动5.51%,第二产业的就业结构变动与经济增长的变化方向是相反的。当第二产业的就业结构每变动1% ,经济总量增长将反方向变动7.95%。 5.Granger因果检验 协整检验结果证明我国人均GDP与第二产业产值占GDP比重、从事第二产业人口比重之问存在长期稳定的均衡关系,协整方程只是反映各变量之问的长期均衡关系,并不能说明它们之间的回归关系,这种均衡关系是否构成因果关系,还需要进一步验证。本文采用恩格尔(Engle)和格兰杰( Grander)提出的因果关系检验。检验结果见表3(根据AIC原则,滞后项选为3,见VAR模型分析部分)。 通过上表的结果,我们可以得出结论:第二产业产值比重(X1)的增加是人均GDP ( Y )增长的Grang成因,而人均GDP( Y)增长却不是第二产业产值比重( X1)增加的原因;人均GDP (Y)的增长与第二产业就业人口比重(X2)增加互相没有影响。另外,第二产业人口比重(X2)的增加与第二产业产值比重( X1)的增加互相没有影响。 四、结论及建议 1、通过建立VAR模型,分析产业结构变动对经济增长影响。根据JJ检验,本文所选取的反映产业结构高级化的两个变量,即第二产业产值比重和第二产业就业人口比重,与经济增长之间存在着长期的均衡关系,VEC模型的估计结果表明第二产业产值比重与经济增长有正的相关关系,而就业比重却是负的相关关系,说明伴随着工业化的进行,经济将持续增长,同时资本的大量采用减少了劳动力,使得它与经济增长之间出现负的相关关系。误差修正项的调整系数都为负数,符合反向修正机制,但各系数的绝对值都较小,说明经济增长主要以短期波动为主,偏离了长期均衡路径,相比之下,就业结构的调整系数的绝对值最大,说明就业结构更接近长期均衡。格兰杰因果关系检验表明第二产业产值比重是导致经济增长的原因,而就业人口的减少不是导致经济增长的原因,这个关系印证了上述第二点的结论。 2、基于以上结论,中国要保持经济长期稳定增长,从投入要素角度应该加大对第二产业的资本投入,同时转移第一产业劳动了到第三产业,从产业结构角度应大力发展第三产业,因为第三产业是广义技术进步率最快的产业,对经济的长期增长具有十分重要的意义。此外,因为推动中国经济增长的技术因素的很大一部分来自制度创新部分,因此要继续积极推进经济体制改革,建立自由规范适合国情的市场经济制度。 参考文献: H钱纳里、S鲁宾逊、M塞尔奎因.工业化和经济增长的比较研究.上海:三