龙江产业结构变迁与经济增长的灰色关联分析

王秋颖，韩 平，李 昂

(1. 黑龙江中医药大学 人文与管理学院，哈尔滨 150040；2. 哈尔滨商业大学 金融学院，哈尔滨 150028)



龙江产业结构变迁与经济增长的灰色关联分析

王秋颖1，韩 平2，李 昂1

(1. 黑龙江中医药大学 人文与管理学院，哈尔滨 150040；2. 哈尔滨商业大学 金融学院，哈尔滨 150028)

运用灰色关联理论研究了黑龙江省产业结构变迁和经济增长的关系，以黑龙江省2006～2015年10年GDP和三次产业数据为研究对象，在对初始数据进行无量纲化处理之后，计算出灰色关联系数、进而得出灰色关联度，结果证实第三产业对黑龙江省的经济增长作用最明显，结果也符合配第—克拉克定律.最后分别提出三次产业发展的对策建议.

灰色关联理论；灰色关联度；产业结构变迁；经济增长

改革开放以来，我国经济一直保持高速增长，但黑龙江省的经济增长低于平均水平，排名靠后，和所有正在工业化的区域一样，产业结构往往会沿着一些规律和路径向前演进，其中，产业结构变迁是经济增长过程的显著特征，产业结构对区域经济增长的影响究竟多大？经济增长中的结构化因素已经引起了学者们的高度重视，产业结构的变化能够促进经济增长，而经济增长又会对产业结构产生影响，二者是相互作用、相互影响的.就黑龙江省的经济发展情况而言，产业结构是否合理，决定着区域经济能否稳定、健康和快速增长.

1 文献综述

产业结构变迁对区域经济增长影响的研究学者诸多.较早的有泰尔提出泰尔熵标准，作为衡量个人收入或地区收入差距，利用信息理论的熵概念来度量产业结构的合理性；库兹涅茨和钱纳里研究产业结构变动和经济增长的关系并给出了分析两者关系的理论框架和经验证据[1-2]；里昂惕夫《投入产出经济学》建立了投入产业理论体系，分析了各区域经济关系及技术变动对经济的影响；坂本弘研究了劳动力结构高级化指标、产业结构高级化指标、及相应的高级化变动指标体系估计了我国省份的产业结构现状，结果表明各产业结构都在向高级化收敛.

吴敬琏研究产业机构升级的重要特征及信息化推动下的经济结构服务化，指出经济服务化的典型事实是第三产业的增长率要快于第二产业的增长率[3]；刘伟等将技术进步与产业结构的变迁从要素生产率分解开来，实证研究了产业结构对经济增长的影响，结果表明产业结构变迁对经济增长的贡献逐渐让位于技术进步[4]；干春晖等通过构建产业结构变迁和经济增长的计量经济学模型，研究分析了两者对经济波动的影响，结果表明产业结构合理化和产业结构高级化均对经济增长有影响且具有明显的阶段性特征[5].于斌斌基于中国城市动态空间面板数据数据模型分析了产业结构调整和生产率提升的经济增长效应，结果表明空间溢出效应是产业结构调整和生产率提升是对经济增长影响较为重要的因素[6].

2 黑龙江省产业结构变迁及经济增长概况

自改革开放以来，黑龙江省的经济发展在全国排名，整体靠后，近几年国内外经济形势复杂，经济增长速度整体放缓，黑龙江省全面贯彻落实“稳增长、调结构、促改革、惠民生”的各项措施；实施“五大规划”，努力推进“十大重点产业”发展.截止2016年，黑龙江省宏观经济低速开局.第一季度GDP总值2 601.7亿元，增长5.1%；第二季度GDP总值5630.3亿元，增长5.7%；第三季度GDP总值9 231.6亿元，增长6.0%；其中第一产业实现GDP总额765.3，增长4.8%；第二产业实现GDP总额3 008.7，增长2.3%；第三产业实现GDP总额5 457.6，增长8.5%.规模以上工业增加值为2 205.9亿元，增长1.9%；固定资产投资6 085.3亿元，增长5.6%；社会消费品零售总额5 831.3亿元，增长9.9%；进出口总值115.2亿美元，减少28.7%，其中出口额为37.7亿美元，减少42%；实现利用外资340 968万美元，减少5.5%；第一产业、第二产业、第三产业对经济增长的贡献率分别为10.9%、23.4%、65.7%.

3 产业结构变迁的灰色关联分析

灰色关联分析是我国著名学者邓聚龙教授提出的一种系统科学理论.该理论通过确定参考数列与若干比较数列的几何形状相似程度来判断其联系程度的，反映的是曲线间的关联程度，是动态过程发展态势的量化分析，可以分析各因素对结果的影响程度，可解决随时间变化的综合评价类问题[7].有绝对关联度和相对关联度之分，其中绝对关联度采用的是初始值零化法处理，但遇到分析因素的差异较大时，则因变量间量纲不一而影响分析，影响结果.采用相对关联度分析方法，用相对量进行分析，经计算后的结果与序列相对初始值的变化速率有关，而与各时点观测数据大小无关，文章采用相对关联度的测算结果弥补了绝对关联度的不足.将灰色关联度分析运用在产业结构变迁的目的是寻找产业结构变迁和黑龙江省区域经济增长两者之间的关联程度.具体分析方法如下：

第1步：以黑龙江省区域2006～2015年的国内生产总值(GDP)为参考数列或称为母因素时间序列，常记为：X0={X0(1) ，X0(2) ……X0(n) }；以历年黑龙江省三次产业的总值为比较数列，又称子因素时间序列，常记为：Xi={Xi(1)，Xi(2) ……Xi(n)}，i=1，2……m.见表1.

表1 黑龙江省2006～2015年GDP及三次产业数据表(亿元)

年份GDPX0(n)第一产业Xi(1)第二产业Xi(2)工业Xi(3)建筑业Xi(4)第三产业Xi(5)交通运输仓储邮电通信业Xi(6)批发零售贸易餐饮业Xi(7)20066211．8750．13365．33049．0316．32096．4352．0561．920077104．0915．43695．63326．9368．72493．0412．1635．420088314．41088．94319．83866．5453．32905．7434．0778．420098587．01154．34060．73549．7511．03372．0433．6968．4

续表1

年份GDPX0(n)第一产业Xi(1)第二产业Xi(2)工业Xi(3)建筑业Xi(4)第三产业Xi(5)交通运输仓储邮电通信业Xi(6)批发零售贸易餐饮业Xi(7)201010368．61302．95025．24429．3595．84040．6486．01189．7201112582．01701．55962．45234．6727．84918．1568．81508．8201213691．62113．76037．65240．7797．05540．3598．81706．5201314454．92474．15846．75090．3843．86134．1601．51809．4201415039．42611．45544．44783．9845．26883．6683．12023．8201515083．72633．54798．13696．0747．37652．1697．22105．3

数据来源：黑龙江省统计年鉴2015

注：①2005～2012年数据执行《国民经济行业分类》(GB/T 4754-2002)，第一产业中增加了农、林、牧、渔服务业，交通运输仓储邮电通信业改为交通运输、仓储和邮政业，批发零售贸易餐饮业调整为批发和零售业、住宿和餐饮业. ②2013年开始数据执行《国民经济行业分类》(GB/T 4574-2011)，原第一产业中的农、林、牧、渔服务业，原第二产业工业中的开采辅助活动，金属制品、机械和设备修理业划入第三产业.

第2步：因系统中各个因素列中的数据会因量纲的不同而不便比较，或产生有偏差的结果，所以在进行灰色关联度分析时，将数据进行无量纲处理.此处运用的是初值法，方法是将每年GDP以及第i产业的增加值除以2006年GDP以及第i产业的增加值.公式为

第3步：求出比较数列与参考数列的差序列、最大差和最小差.其中差序列的公式为：Δ0i(k)=|X0(k)-Xi(k)|，k=1，2……n；

最大差为：M=MaxiMaxkΔi(k)；

最小差为：m=MiniMinkΔi(k)；

差序列的值分别为：Δ01(0，0.0767，0.0455，0.0525，0.0220，0.0456，0.0271，0.0128)；Δ02(0，0.1132，0.0549，0.0704，0.0946，0.0476，0.1055，0.0468)等等不一一罗列.两级最大差为M=1.2，两级最小差为m=0.

第4步：计算关联系数.经上一步的数据变换之后的系统特征序列可以记为x0，相关因素行为序列记为xi，那么系统特征数列和相关因素行为序列的关联系数可根据如下公式计算：

表2 灰色综合关联度分析结果

表征产业结构变迁的变量与区域经济增长的灰色关联度第一产业Xi(1)0．5637第二产业Xi(2)0．6672工业Xi(3)0．6352建筑业Xi(4)0．4101第三产业Xi(5)0．7274交通运输仓储邮电通信业Xi(6)0．5813批发零售贸易餐饮业Xi(7)0．6128

第6步：排关联序.根据计算出来的母时间序列和子时间序列之间的关联度进行排序，在运用灰色关联分析方法中，关联度的大小不重要，重要的是关联度之间的顺序.值越大，说明其关联程度越大，值越小，其关联程度越小.由以上计算结果显示，黑龙江省的第三产业即Xi(5)对X0(5)的关联度：τ=0.727 4最高；第二产业即Xi(2)对X0(2)的关联度：τ=0.667 2次之；第二产业中的建筑业即Xi(4)对X0(4)的关联度：τ=0.410 1对经济增长的贡献最小；第三产业中的批发零售贸易餐饮业即Xi(7)对X0(7)的关联度：τ=0.612 8对经济增长贡献较大，而交通运输仓储邮电通信业即Xi(6)对X0(6)的关联度：τ=0.581 3次之；第二产业中的工业即Xi(3)对X0(3)的关联度：对经济增长贡献较大；第一产业农业即Xi(1)对X0(1)的关联度：τ=0.563 7对经济增长的贡献与交通运输仓储邮电通信业相近.

4 结 语

黑龙江省产业结构变迁的趋势与配第—克拉克定律相符：随着经济的发展，第一产业国民收入和劳动力的相对比重逐渐下降，第二产业国民收入和劳动力的相对比重逐渐上升，经济进一步发展，则第三产业国民收入和劳动力的相对比重逐渐上升.黑龙江省第三产业对经济增长的贡献已经超越了第二产业.但从总体上看，产业结构层级低，结构不合理.结合省情应从以下几个方面改进产业结构：

转变农业发展方式，促进农业稳定增长.黑龙江省是农业大省，在农业发展方式上应注重农业技术的创新，努力发展高效和安全的现代化农业产业.加大农业的科技投入，用高端的科学技术去改造传统农业，实现农业的现代化，增加农产品的附加价值.政府方面应加强相关惠农政策的推出和落实，提高农民生产的积极性.深化农村改革，加强和完善农产品的价格保护机制和形成机制，增加农业补贴和农业金融服务.完善农村土地的经营权流转政策，做好农村土地的产权制度，公开规范的土地流转市场. 发展高附加值的制造业，促进工业经济发展.积极争取国家对振兴东北老工业基地和“一带一路”发展战略的政策支持，根据黑龙江省战略性新兴产业发展规划，尽力发挥现有工业园区产业集群的集聚效应和带动效应，重点推进十大产业发展，推进新能源、新材料、高新技术产业、高端装备制造产业等的发展，壮大一批具有引领性和带动性强的成长性企业，打造国际竞争力的战略性新兴产业，积极孵化科技成果，走创新驱动、内生增长的发展路径.鼓励工业企业制度创新、管理创新和技术创新.加快工业产业园区的建设和发展，打造特色产业文化.拓宽中小企业的融资渠道，继续简政放权，降低企业经营成本.积极发展轻工业如绿色食品、医药制药、亚麻制品等. 加大现代服务业，创造新的经济增长点.要适应消费需求发展现代服务业，采取有效的措施，引导、鼓励和扶持现代服务业的发展.重点发展现代物流、金融保险、会展商务、科技信息服务、特色旅游、电子商务、文化教育、医养结合等产业.打造现代化的物流配送中心和集散中心，建立国际化的物联网，加快商品流通速度，降低流通成本.发挥地域优势做好冰雪旅游、避暑休闲、文化旅游.加大养老产业，特别是医养结合的发展，充分利用黑龙江省现有医疗资源和养老资源，将百姓福祉和经济发展有效结合，实现人类发展的共赢.

[1] KUZENETS S. Quantitative aspects of the economic growth of nation: II industrial distribution of national product and labor force [J]. Economic Development and Cultural Change, 1957, 5(4): 1-111.

[2] CHENERY H B. Patterns of industrial growth [J]. American Economic Review, 1960, 50 (4): 624-654.

[3] 吴敬琏. 中国经济改革三十年历程的制度思考[J]. 农村金融研究, 2008(11): 30-37.

[4] 刘 伟, 张 辉. 中国经济增长中的产业结构变迁和技术进步[J]. 经济研究, 2008(11): 4-15.

[5] 干春晖, 郑若谷, 余典范. 中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J]. 经济研究, 2011(5): 4-16+31.

[6] 于斌斌. 产业结构调整与生产率提升的经济增长效应——基于中国城市动态空间面板模型的分析[J]. 中国工业经济, 2015(12): 83-98.

[7] 邓聚龙. 社会经济灰色系统的理论与方法[J]. 中国社会科学, 1984(6): 47-60.

Gray correlation analysis of industrial structure change and economic growth in Heilongjiang Province

WANG Qiu-ying1, HAN Ping2, LI Ang1

(1. School of Humanity and Management, Heilongjiang University of Chinese Medicine, Harbin 150040,China; 2. Scholl of Finance, Harbin University of Commerce, Harbin 150028, China)

Greay relation theory was applied to conduct the study on the relation of industrial structure evolution and economic growth in Heilongjiang Province. After dimentionless method was applied to the GDP and industrial data of Heilongjiang Province from the year 2006 to 2015, grey relational coefficient and grey relational degree were calculated. The result showed the role of tertiary industry in economic growth in Heilongjiang Province was the most prominent, which accords with the law of Petty-Clark. Based on the analysis, countermeasure and suggestion of developing industries were proposed.

grey relation theory; grey relational degree; industrial structure evolution; economic growth

2016-12-15.

2015年国家社科基金年度项目(15BJL042)；2016年度黑龙江省经济社会发展重点研究课题(16003)；黑龙江中医药大学校科研基金(201519)

王秋颖(1988-)，博士，助教，研究方向：产业组织理论与政策.

韩 平(1969-)，博士，教授，博士生导师，研究方向：产业经济理论与政策.

F127

A

1672-0946(2017)03-0350-04