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产业结构变迁对中国经济增长影响的定量分析

2014-04-29

中国市场 2014年11期
关键词:经济增长

摘要:产业结构是决定经济增长的一个重要因素, 本文把产业结构变量引入经济增长模型,以求把产业结构变迁效应从索洛余值中分离出来,进而分析产业结构变迁对我国经济增长的影响程度和影响方式。

关键词:产业结构变迁;经济增长;影响方式;索洛余值

中图分类号:F224;F121.3;F124

产业结构是随着经济增长而不断变动升级的,反过来,产业结构变动也对经济增长产生极为重要的影响。由于产业结构是决定经济增长的一个重要因素,所以本文试图把产业结构当作一个生产要素引入经济增长模型,定量地分析产业结构变动对我国经济增长的影响程度和影响方式。

一、经济计量模型的构建

为了更好地分析产业结构变动对我国经济增长的影响,本文分两个阶段进行研究:首先分析不包含产业结构变量的经济计量模型,得到广义技术进步即所谓的索洛余值;然后在此基础之上把产业结构当作一个生产要素引入经济增长模型,把产业结构变动效应从广义技术进步即所谓的索洛余值中分离出来,进而定量地分析产业结构变动对我国经济增长的影响程度和影响方式。

(一)不包含产业结构变量的经济计量模型

在上述假设条件下,可以得到不包含产业结构变量的经济计量模型:

其中,Yt是t时期的产出,用该期的GDP来代表。Kt是t时期的物质资本投入,用该期末的总资本存量来代表。Lt是t时期的劳动投入,用该期的劳动人数来代表。A0是基期的技术水平。r是技术进步率。t是时期,用年来代表。α是物质资本的产出弹性。 b是劳动的产出弹性。u是误差项,满足经典假设。

显然,在该模型中,技术进步率 就是广义技术进步,即所谓的索洛余值,它由狭义的技术进步和结构变动效应、制度变动效应等组成。因此通过分析不包含产业结构变量的经济计量模型,可以得到广义技术进步即所谓的索洛余值。

对上式取对数,有回归模型①:

进而还可得增长速度方程①:

其中,y为国内生产总值的增长速度、k为物质资本投入的增长速度、 l为劳动投入的增长速度。

(二)包含产业结构变量的经济计量模型

由于产业结构是决定经济增长的一个重要因素,所以可以把产业结构当作一个生产要素引入经济增长模型,这样就可得到包含产业结构变量的经济计量模型:

其中, Ht是t时期的产业结构状态,用产业结构转换系数来度量。e是产业结构作为生产要素的产出弹性。其他符号的含义同上。产业结构转换系数被定义为第一产业的劳动力占总劳动力的比重。产业结构转换系数值的变化能很好地刻画产业结构的变动情况。产业结构转换系数值变化越快,说明产业结构转换的速度越快。产业结构转换系数值越小,说明产业结构的程度越高级。反之亦然。

由于产业结构变动效应已经从广义技术进步即所谓的索洛余值中分离出来了,所以该模型中的技术进步率 就只是由狭义的技术进步和制度变动效应等组成而不再包括产业结构变动效应。因此通过分析包含产业结构变量的经济计量模型,可以得到产业结构变动效应。

在上式两边同时取对数,有回归模型②:

进而还可得增长速度方程②:

其中, h为产业结构转换系数的增长速度。其他符号的含义同上。

二、经济计量模型的回归分析与检验

对经济计量模型的回归分析与检验,分以下两个阶段进行研究。

(一)不包含产业结构变量的经济计量模型的回归分析与检验

根据我国在1980-2010年期间的国内生产总值的时间序列数据、物质资本投入的时间序列数据、劳动力投入的时间序列数据,运用EVIEWS3.1软件,对回归模型①进行回归分析,结果如表1。

由表1可以得到回归方程①:

根据上表进行检验:

(1)拟合优度检验:由表1可知,可决系数R2=0.99,说明拟合优度很好。

(2)总体回归模型的显著性检验:由表1可知,F=1864.346,其相应的P值为0,说明我国的物质资本投入、劳动力投入以及技术进步这些解释变量对我国GDP的整体影响显著。

(3)变量的显著性检验:由表1可知,lnL对应的t值为3.721618,其相应的P值为0.0006,说明我国的劳动力投入对我国GDP的影响显著。技术进步对应的t值为4.388737,其相应的P值为0,说明技术进步对我国GDP的影响显著。lnK对应的t值为6.867798,其相应的P值为0,说明我国的物质资本投入对我国GDP的影响显著。

(4)回归系数的经济意义检验:由表1可知,劳动力投入的产出弹性系数的估计值为0.426599,年均技术进步率的估计值为3.9125%,物质资本投入的产出弹性系数的估计值为0.599117,说明劳动力投入增加1%时有GDP平均增加0.426599%,物质资本投入增加1%时有GDP平均增加0.599117%。

(5)序列相关检验:由表1可知,Durbin-Watson统计量的值为2.109293,说明不存在自相关。

综上所述,该回归方程的拟合效果很好,很好地刻画了物质资本投入、劳动力投入以及技术进步对我国经济增长的影响。

(二)包含产业结构变量的经济计量模型的回归分析与检验

根据我国在1980-2010年期间的国内生产总值的时间序列数据、物质资本投入的时间序列数据、劳动力投入的时间序列数据、产业结构的时间序列数据,运用EVIEWS3.1软件,对回归模型②进行回归分析,结果如表2。

由表2可以得到回归方程②:

根据表2进行检验:

(1)拟合优度检验:由表2可知,可决系数R2=0.99,说明拟合优度很好。

(2)总体回归模型的显著性检验:由表2可知,F=1335.823,其相应的P值为0,说明我国的物质资本投入、劳动力投入、技术进步以及产业结构这些解释变量对我国GDP的整体影响显著。

(3)变量的显著性检验:由表2可知,lnL对应的P值为0,说明我国的劳动力投入对我国GDP的影响显著。技术进步对应的P值为0.0093,说明技术进步对我国GDP的影响显著。lnK对应的P值为0,说明我国的物质资本投入对我国GDP的影响显著。lnH对应的P值为0,说明我国的产业结构变动对我国GDP的影响显著。

(4)回归系数的经济意义检验:由表2可知,在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后,劳动力投入的产出弹性系数的估计值为0.518506, 年均技术进步率的估计值为2.6628%,物质资本投入的产出弹性系数的估计值为0.640043,说明劳动力投入增加1%时有GDP平均增加0.518506%,物质资本投入增加1%时有GDP平均增加0.640043%。同时,产业结构变量的产出弹性系数的估计值为-0.535548,说明产业结构系数降低1%时有GDP平均增加0.535548%。

(5)序列相关检验:由表2可知,Durbin-Watson统计量的值为1.910419,说明不存在自相关。

综上所述,该回归方程的拟合效果很好,很好地刻画了物质资本投入、劳动力投入、技术进步以及产业结构变量对我国经济增长的影响。

由于产业结构变动效应已经从广义技术进步即所谓的索洛余值中分离出来了,所以该回归方程中的技术进步率0.026628就只是包含狭义的技术进步和制度变动效应等组成,而不再包括产业结构变动效应。因此通过分析包含产业结构变量的回归方程,可以得到产业结构变动效应。

三、回归方程的分析与应用

对于回归方程的分析与应用,具体内容如下。

(一)不包含产业结构变量的回归方程和包含产业结构变量的回归方程之间的比较

对比回归方程①和②可看出,在没有产业结构的回归方程中,物质资本投入的产出弹性为0.599117,劳动力投入的产出弹性为0.426599,但是在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后,物质资本投入的产出弹性由0.599117提高到0.640043,劳动力投入的产出弹性也由0.426599提高到0.518506。这说明产业结构的变动效应不仅提高了劳动力的边际生产力,而且也提高了物质资本的边际生产力。这是因为随着产业结构的变动,劳动力和资本等资源就会从生产率水平较低的部门流向生产率水平较高的部门,从而使得劳动力和资本等资源的生产效率得到提高。

对比回归方程①和②还可看出,在没有产业结构的回归方程中,技术进步率为3.9125%,但是在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后,技术进步率由3.9125%下降到2.6628%,下降部分为3.9125%-2.6628%=1.2497%。在回归方程①中,年均技术进步率的估计值为3.9125%,这就是广义技术进步,即所谓的索洛余值,它由狭义的技术进步和结构变动效应、制度变动效应等组成。而在回归方程②中,由于已经包含了产业结构变量,所以产业结构变动效应已经从广义技术进步即所谓的索洛余值中分离出来了,因此该回归方程中的技术进步率0.026628就只是包含狭义的技术进步和制度变动效应等组成,而不再包括产业结构变动效应。因此,其下降部分1.2497%就是所谓的产业结构变动效应。

在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后,技术进步率从3.9125%下降到2.6628%,技术进步率下降的部分1.2497%就是所谓的产业结构变动效应。对比回归方程①和②还可看出,这部分1.2497%的产业结构变动效应表现在三方面:一是物质资本的产出弹性的提高部分0.040926,其中0.040926=0.640043-0.599117;二是劳动力的产出弹性的提高部分0.091907,其中0.091907=0.518506-0.426599;三是作为生产要素的产业结构的产出弹性值即-0.535548。因此,可以把前两方面的内容当作是产业结构变动对经济增长的间接影响,而把最后一方面的内容当作是产业结构变动对经济增长的直接影响。

(二)不包含产业结构的经济增长因素分析和包含产业结构的经济增长因素分析之间的比较

根据回归方程①所示的劳动力投入的产出弹性、物质资本投入的产出弹性及技术进步率,运用增长速度方程①,可以得到技术进步、物质资本投入、劳动力投入对我国经济增长的贡献率,如表3所示。

由表3可知,技术进步对经济增长的贡献率为41.85%,显然这就是所谓的广义技术进步即所谓的索洛余值对经济增长的贡献率,它包括了狭义的技术进步和结构变动效应、制度变动效应等变量的贡献率。

同时,根据回归方程②所示的劳动力投入的产出弹性、物质资本投入的产出弹性、产业结构的产出弹性以及技术进步率,运用增长速度方程②,可以得到技术进步、物质资本投入、劳动力投入以及产业结构对经济增长的贡献率,如表4所示。

显然,在表4中,由于已经包含了产业结构变量,所以产业结构变动效应对经济增长的贡献率已经从广义技术进步即索洛余值对经济增长的贡献率中分离出来了,因此表4中技术进步对经济增长的贡献率28.48%就只是包含狭义的技术进步和制度变动效应等变量的贡献率,而不再包括产业结构变动效应的贡献率。

对比表3和表4可知,在没有产业结构的增长速度方程中,物质资本投入对经济增长的贡献率为47.43%,劳动力投入的贡献率为10.72%,但是在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后,物质资本投入对经济增长的贡献率由47.43%提高到50.67%,劳动力投入的贡献率由10.72%提高到13.03%。这说明产业结构的变动效应不仅提高了劳动力的贡献率,而且也提高了物质资本的贡献率。这是因为随着产业结构的变动,劳动力和资本等资源就会从生产率水平较低的部门流向生产率水平较高的部门,进而使得劳动力和资本等资源的生产效率得到提高,从而提高了劳动力和物质资本的贡献率。

对比表3和表4还可看出,在没有产业结构的增长速度方程中,技术进步对经济增长的贡献率为41.85%,但是在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后,技术进步对经济增长的贡献率由41.85%下降到28.48%。下降部分为41.85%-28.48%=13.37%。在表3中,技术进步对经济增长的贡献率41.85%是所谓的广义技术进步即所谓的索洛余值对经济增长的贡献率,它包括了狭义的技术进步和结构变动效应、制度变动效应等变量的贡献率。而在表4中,技术进步对经济增长的贡献率28.48%只是包含狭义的技术进步和制度变动效应等变量的贡献率,而不再包括产业结构变动效应的贡献率。因此,其下降部分13.37%就是所谓的产业结构变动效应对经济增长的贡献率。

在把产业结构当作一个生产要素引入经济计量模型之后,技术进步对经济增长的贡献率由41.85%下降到28.48%,其下降部分13.37%就是所谓的产业结构变动效应对经济增长的贡献率。对比表3和表4可看出,这部分13.37%的产业结构变动效应对经济增长的贡献率表现在三方面:一是物质资本投入对经济增长的贡献率的提高部分3.24%,其中3.24%=50.67%-47.43%;二是劳动力投入对经济增长的贡献率的提高部分2.31%,其中2.31%=13.03%-10.72%;三是作为生产要素的产业结构对经济增长的贡献率7.82%。因此,可以把前两方面的内容当作是产业结构变动对经济增长的间接影响,而把最后一方面的内容当作是产业结构变动对经济增长的直接影响。

四、政策建议

随着产业结构的变动,劳动力和资本等资源就会从生产率水平较低的部门流向生产率水平较高的部门,从而使得劳动力和资本等资源的生产效率得到提高,因此产业结构的变动效应不仅提高了劳动力的边际生产力,而且也提高了物质资本的边际生产力。同时,产业结构作为一个生产要素会直接影响经济增长。因此要提高经济增长的质量,必须不断促进产业结构的升级。

2003年,我国第一产业的产值占GDP的比重为14.4%,美国这一比重为1.6%,这一比重的世界平均水平为33.8%,这说明我国的产业结构很落后,同发达国家相比差距很大,因此迫切需要提高我国产业结构的层次。

我国的广义技术进步(即索洛余值)对经济增长的贡献率只有41.85%左右,当前,西方发达国家的广义技术进步对经济增长的贡献率已高达70%~80%左右。因此,我国要实现经济的高速和高质量增长,不仅应依靠产业结构的合理转换,而且还应依靠科技进步。

此外,本文的实证分析说明,产业结构的变动效应的确是属于索洛余值的一部分。可见忽视产业结构变动的增长速度方程,高估了技术进步对经济增长的贡献率。

参考文献:

[1]周振华.现代经济增长中的结构效应[M].上海:上海人民出版社,1995.

[2]罗伯特·M·索洛,等.经济增长因素分析[M].史清琪,译. 北京:商务印书馆,1999.

[3]西蒙·库兹涅茨.各国的经济增长[M].常勋,译.北京:商务印书馆,1999.

[4]徐冬林.中国产业结构变迁与经济增长的实证分析[J].中南财经政法大学学报,2004(6).

[5]国家统计局.2005年国际统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2006.

[6]国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2007.

[7]L·L·Pasinetti. Structural Change and Ecomomic Growth[M]. Cambridge University Press,1981.

[8]Michael Pender. Industrial Structure and Aggregate Growth [M]. Structural Change and Economic Dynamics,2003.

(编辑:周南)

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