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迂回生产与经济增长之间关系的实证研究

2016-06-20宁良爱

2016年18期
关键词:问题的提出经济增长

宁良爱

摘要:理论上,迂回生产可以加快技术进步,实现经济效益的报酬递增,所以迂回生产理应是推动经济增长和长足发展的动力所在。鉴于此,本文拟首先尝试建立代表生产迂回度的指标,然后运用计量经济模型证明迂回生产的确能够显著促进经济增长,最后就中国发展迂回生产提出几点建议。

关键词:迂回生产;经济增长;经济发展一、问题的提出

面对德国推出的工业4.0计划和美国推出的工业互联网战略,中国在《中国制造2025》中阐述了未来十年以制造业为代表的经济发展的整体理念:我们的经济发展将要走“两化”融合的道路,整合生产流程和强化系统协作将是重点,于是迂回发展模式便成为经济转型升级的首选。迂回生产增加中间环节,带来更多的中间品交易,创造更大的市场空间,某种程度上是网络经济时代一种典型的正反馈机制,有望实现报酬递增的可持续发展,而美国信息产业的发展也已证明了这一点。

二、数据收集

考虑到迂回生产的本质便是中间环节的增加和大量中间产品及服务的涌现,本文认为用中间产品及服务的总价值来代表迂回生产程度是比较合理的选择。另外,经济增长的指标就用国内生产总值(GDP)表示,其他相关控制变量选取消费额和净出口额。可以通过查阅历年的《中国统计年鉴》获得需要的数据了。

三、修正的国民经济核算模型

根据支出法对国民经济总量进行的核算,国内生产总值是消费、投资与净出口之和,这里消费包括居民消费和政府购买,投资指资本形成总额,净出口包括货物净出口和服务净出口。考虑到中间投入合计的计算与投资的计算存在较大重复,不宜同时回归(否则引起较强的共线性,从而削弱模型的准确性),于是本文用中间投入合计项代替投资项,得到如下模型:

Yt=α0+α1Ct+α2NXt+α3Xt +μ2t(1)

其中,t、Yt和Xt的含义分别为时间、产出和中间投入;Ct代表第t年的消费额;NXt代表第t年的净出口额;α0代表截距;α1、α2和α3分别为Ct、NXt和Xt的斜率系数;μ2t代表扰动项。

本文首先将Y与C、NX进行回归,回归结果作为基础参照组;然后加入自变量X,回归结果作为实验组;最后把实验组与基础参照组进行比较分析,得出迂回生产是否显著促进经济增长。

四、实证分析

(一)ADF检验

此处首先分别对1992—2010年间我国的GDP和中间投入合计进行了ADF检验,结果表明:GDP和中间投入合计都是二阶单整序列I(2)。

(二)协整回归检验

根据ADF检验结果,需要进一步进行协整回归检验。检验结果如(2)式:

Y∧=136.71+0.43*X(2)

接着检验残差的平稳性。用et表示回归方程的残差:et=Y∧-136.71-0.43*X 。

对et进行ADF检验,结果显示:et的一阶差分序列具有平稳性,从而变量 Y和X为(3,2)阶协整。

(三)修正的国民经济核算模型的回归与分析

此处,本文分别将Y、C与NX以及Y、C、NX与X放到一起进行回归,估计结果如(3)、(4)两式所示:

Y∧=-129.14+2.12*C+0.71*NXR2=0.993834(3)

t:(-5.30)(25.44)(1.51)F=1289.440

Y∧=-9.76+1.12*C+0.19*NX+0.21*XR2=0.998691(4)

t:(-0.49) (8.10) (0.81) (7.46)F=3814.757

对比(3)、(4)两式:首先,在模型中加入代表迂回程度的变量X以后,代表拟合优度的决定系数R2值从0.993834提高到0998691。这说明迂回生产程度的提高对促进经济增长起着明显推动作用。其次,X的系数估计值约为0.21,表明迂回生产程度每变动1个单位时,在其他条件均不变的情况下,所引起的经济增长同方向变化约为21%。然后,X的系数估计值显著性检验的t统计量为7.46,远高于实践中常用的1%的显著性水平下的t=2.947,可见迂回生产程度的系数估计值在统计上不容忽视。最后,(4)式显著性检验的F统计量为3814.757,比(3)式 的F统计量1289.440增加了两倍多,且其远远大于1%的显著性水平下的F=5.42,所以没有理由认为(4)式是一种伪回归。

实证结果表明:长远来看显著有利于经济增长,所以中国经济应该毫不犹豫地推进迂回生产的发展。

五、结论与建议

既然迂回生产能够有力推动经济增长,促进经济持续快速发展。在此,本文提出几点建议,政府方面:第一要制定产业发展的扶持战略,第二要鼓励企业联盟和产业重组,第三要加快建立新型国家科技创新体制;企业方面:第一要着力提高研发和生产能力,第二要注重提升品牌营销与服务力度,第三要积极寻求战略联盟和业务外包。

参考文献:

[1]周升起,兰珍先,付华.中国制造业在全球价值链国际分工地位再考察——基于Koopman等的”GVC地位指数”[J].国际贸易问题,2014(2):9.

[2]Hanool Choi,Byungtae Lee. Examining network externalities and network structure for new product introduction[J].Inf Technol Manag,2012(13):183.

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