基于VAR模型的产业结构升级对经济增长影响研究

2021-05-07刘毛桃方徐兵

合肥学院学报(综合版) 2021年2期

刘毛桃，方徐兵

(安徽财经大学a.金融学院;b. 国际经济贸易学院，安徽蚌埠 233030)

0 引言

改革开放以来，中国经济发展取得了举世瞩目的成就。[1]我国国内生产总值平均增速达到7.95%，增长速度位居世界前列。[2]当前，我国经济处在高质量发展阶段，政府高度重视发展方式的转变，经济结构的优化和增长动力的转换[3]，而产业结构升级是优化经济结构，实现经济高质量发展的必要路径[4]，那么，产业结构升级是否会影响经济增长？根据配第-克拉克定理，经济增长速率是否会通过影响PGDP影响产业结构升级呢？鉴于此，本文选取中国1978—2018年的数据，基于VAR模型，考察我国产业结构升级和经济增长之间的关系。

1 文献综述

古典经济学认为劳动力、储蓄和技术进步等要素推动了经济增长。[5]对于产业结构升级与经济增长之间关系的研究：第一，产业结构升级会推动经济增长。郑万吉和叶阿忠[6]研究发现，短期内产业结构升级与经济增长之间存在显著的正向促进关系；傅元海等[7]采用SYS-GMM估计，发现产业结构合理化能够显著促进经济增长；王锐和朱显平[8]研究发现产业结构高级化对经济增长存在显著正向促进作用；何德平和闫子恒[9]基于VAR模型发现，优化产业结构可以显著促进经济增长；张蕊等[10]通过测算TFP增长率，发现产业结构升级对经济增长存在显著的正向促进影响。

产业结构升级会放缓经济增长的速度。相关学者认为产业结构升级使我国经济发展滋生“结构性减速”的现象，进而使经济发展速度放缓[11-12]；刘伟和李绍荣[13]认为经济发展若始终扩展第三产业，会导致产业结构失衡，阻碍经济增长；付凌晖[14]研究发现产业结构升级对经济增长促增效应不明显；郑万吉和叶阿忠[6]研究发现长期内产业结构升级对经济增长存在负向影响，即阻碍经济增长；傅元海等[7]研究得出产业结构高级化与经济增长间存在负向抑制关系。

产业结构升级与经济增长之间可能存在非线性关系。[15]韩永辉等[16]利用1978—2012年数据，研究发现产业结构升级与经济增长之间存在倒U型曲线关系；反之，李翔和邓峰[17]通过门槛回归估计发现产业结构高级化与经济增长之间存在正U型曲线关系。另外，关于经济增长与产业结构升级关系的研究：经济增长速度放缓引致的居民人均收入降低，进而会影响产业结构升级。[18]相反，有学者[14]研究得出经济增长能明显带动产业结构的升级。因而，经济增长对产业结构升级的影响效应不能忽视。

2 机制分析

产业结构升级对经济增长的影响机制比较复杂。Rostow[19]通过研究得出，产业结构升级促进了技术进步等，进而推动区域经济的进步与发展；李晓阳等[20]认为产业结构升级可以通过提高产业间的协调度，进而提高区域经济的发展质量；邓向荣和曹红[21]通过研究产业结构升级路径发现，产业结构升级通过重组产品空间结构，进而促进经济的发展。产业结构升级推动经济增长主要是通过产业结构调整、产业素质升级和产业价值转换起到推动作用。[22]

2.1 产业结构调整

Sachs[23]对比中国和俄罗斯经济发展，发现产业结构调整使中国经济得到稳步增长；王妤和李剑[24]发现，产业结构调整能够显著促进经济的增长。在经济发展进程中，不能一味地追求第三产业的发展[13]，要对第一、二产业的生产结构、方式进行转变和改造，并对第三产业的生产布局、规模进行优化，增强三次产业发展的协调性和耦合性。[25]另外产业由第一产业逐渐向第二、三产业转变，这种产业结构变动会引致生产要素流向高效率的产业[26]，提高生产和要素资源的配置效率，促进经济增长。[27]

2.2 产业素质升级

第一，产业技术水平进步会带来社会就业人数增加，带动高技术产业发展，提升产业发展层次，强化产业竞争能力。[28]第二，高素质劳动力拥有创新意识、专业知识储备和实际操作能力，能够较好满足产业的用人需求，降低企业生产成本，带动经济增长。[29]第三，产业集聚会调整三大产业结构，提高要素资源配置效率；会缩进企业间地理距离，方便彼此间交流，利于企业学习或模仿其他企业先进的生产技术和创新意识，提高自身的创新效应。[25]

2.3 产业价值转换

我国生产要素缺乏，相关产业可以通过提高信息化等水平，改善产品生产结构，提高产品的附加值[25]，推动经济发展。

3 实证检验

3.1 变量与数据来源说明

3.1.1 变量说明

被解释变量：经济增长率(lnGDP)。对于经济增长的度量方法，学者们采用GDP增长率[30]、年度GDP增加值[31]以及第三产业就业比重的变化率[32]等来衡量，为剔除价格因素的影响，本文借鉴计小青等[33]、钱海章等[34]的研究，以1978年为基期计算国内生产总值(GDP)指数，进而以国内生产总值(GDP)指数的自然对数作为衡量地区经济增长的指标。。

解释变量：产业结构升级(IS)。已有大量研究中含有衡量产业结构升级的指标，有的采用农业与非农业产值比例来衡量，有的则在描述产业结构的时候加大第二产业和第三产业在指标中的权重，因此，本文借鉴靖学青[35]和徐德云[36]的研究，使用“产业结构指数”构建“产业升级指数”，采用第一产业比重×1+第二产业比重×2+第三产业比重×3的综合指数作为衡量产业结构升级的指标。

3.1.2 数据来源说明

被解释变量经济增长率的数据来自历年中国统计年鉴、各省份统计年鉴、国家统计局；解释变量产业结构升级的数据来源于“国家数据”平台和《EPS全球统计数据》。

3.2 VAR模型设定

1980年，Sims将VAR模型引入经济学，促进了经济系统动态分析的广泛应用。该VAR模型采用多方程联立的形式，不是基于经济理论，而是将回归模型中内生变量对所有内生变量的滞后期回归，从而估计所有内生变量的动态关系并进行预测。

一般向量自回归模型数学表达式为：

Yt=Y0+A1Yt-2+…+ApYt-p+B1Xt+…+BqXt-q+Ut

其中：Yt是m维内生变量向量，Xt是r维外生变量向量，A0,A1,A2,…Ap和B1,…,Bq是待估计参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和q阶滞后期，Ut是随机误差项。

3.3 实证结果及分析

3.3.1 ADF检验

本文采用ADF检验方法对lnGDP、IS序列进行单位根检验，表1为ADF检验的结果。由表1可知，lnGDP、IS序列在5%的显著性水平下存在单位根，说明lnGDP、IS序列是不平稳的，但是其一阶差分平稳，即△lnGDP和△IS是平稳时间序列。

表1 ADF检验结果

3.3.2 VAR模型滞后期的选择

在利用VAR模型进行分析时，要确定最优的滞后阶数。表2为VAR模型滞后长度选择。由表2可知，根据LR、FPE、AIC、SC及HQ五个常用指标为检验标准，确定了本文VAR模型最佳滞后阶数为2。

3.3.3 协整检验

本文采用Johanson协整检验方法对两个变量进行协整检验。表3为Johanson协整检验结果。由表3知，在5%的显著性水平下的P值是0.021 7，说明两变量存在长期协整关系。通过Johanson检验，得到的标准化协整系数为0.11，表明产业结构升级能够促进经济增长。

表3 Johanson协整检验结果

3.3.4 VAR模型平稳性检验

本文利用AR根对该模型进行检验，图1为VAR模型平稳性检验结果。由图1可知，VAR(2)模型特征根落在了单位圆以内，表明VAR模型是稳定的，可以进行下文的脉冲响应函数分析和方差分解分析。

图1 VAR模型平稳性检验结果

3.3.5 脉冲响应分析

采用脉冲响应函数来分析产业结构升级与经济增长之间的冲击响应。其中，设置预测期为10期，其中横坐标表示冲击作用的期数，纵坐标表示产业结构升级对经济增长的变化程度。我国产业结构升级与经济增长的脉冲响应轨迹，由图2可知，前期我国经济的发展伴随着产业结构不断升级而降低，随着时间的推移，经济增长对产业结构升级而增加，但长期来看，经济增长对产业结构升级的依赖度越来越有限，即从第六期开始呈现逐渐收敛并趋向于稳定的整体趋势，产业结构升级对经济增长的促进作用越来越小，表明产业结构调整在一定程度上促进经济的增长，但长期来看，这种冲击的影响程度越来越小。这一结果也验证了所估计的VAR模型是平稳的。

图2 产业结构升级对经济增长的脉冲响应

3.3.6 方差分解

在脉冲响应函数分析的基础上，为了进一步了解产业结构升级与经济发展之间的相互贡献程度，通过构建方差分解来定量研究两者之间的动态变化关系，评价不同内生变量冲击的重要性。第1列为预测期，第2列S.E.为变量IS的各期预测标准误差。其他各列分别代表IS、LNGDP为因变量的方程新息对各期预测误差的贡献度，每行加起来是100。由输出结果可知，方差分解结果基本稳定，来自产业结构升级本身新息的影响占据主导，约占其预测误差的86.6%以上，因此该变量最重要。

表4 方差分解结果

3.3.7 格兰杰因果检验

产业结构升级与经济增长之间存在长期的稳定关系但是并不意味着两者会存在因果关系，因此本文通过对变量进行了Granger因果检验，检验结果如表4所示。通过表4我们可以得出：在VAR模型最佳滞后长度为2的情况下，产业结构升级与经济增长存在双向的因果关系，产业结构升级和经济增长之间相互影响，产业结构升级能够促进经济增长，反过来经济增长也会加速产业结构的升级。

表5 Granger因果关系检验结果

4 结论与建议

4.1 结论

(1)产业结构升级、实际GDP的对数值均存在长期的稳定关系。(2)脉冲响应与方差分解均符合本文的预期，当产业结构受到正向冲击时，经济增长面临的反应先减少后增加，最终趋于平稳的趋势。方差分解结果基本稳定，来自产业结构升级本身新息的影响占据主导，约占其预测误差的86.6%以上。(3)产业结构升级与经济增长存在双向因果关系。