左其兴
摘 要:产业结构变动在我国经济增长中的作用已引起我国学者的重视,并做出大量定性研究。国内大部分学者认为,在一定条件下,产业结构是经济增长的基础,是促进经济增长的根本因素之一,而经济的增长将导致产业结构发生相应的变动。近年来,对该问题的实证研究才逐渐多起来,可是缺乏对武汉市产业结构调整与经济增长之间关系的实证研究。因此,应用Johansen协整检验、Granger因果关系检验法,对武汉市制定产业结构变动和实际经济增长的关系进行实证分析,为武汉市的产业结构政策提供理论分析和实证检验的依据。
关键词:产业结构;经济增长;协整检验;武汉市
中图分类号:F121.3文献标志码:A文章编号:1673-291X(2012)08-0069-2.5
产业结构与经济增长的关系极为密切。在一定条件下,产业结构是经济增长的基础,是促进经济增长的根本因素之一。本文应用Johansen协整检验、脉冲响应函数、Granger因果关系检验法和线性计量经济模型,对武汉市制定产业结构变动和实际经济增长的关系进行实证分析,为武汉市的产业结构政策提供理论分析和实证检验的依据。
一、武汉市产业结构现状
改革开放以来,武汉市产业结构发生了明显变化,这些变化既反映了产业结构演变的一般规律,也体现了武汉市自身的特点。
武汉市三次产业总体结构为“三二一”结构,呈现一产业比重稳定下降、二产业比重经历下降后再与三产业并行发展的态势。2001年,我国中部地区GDP产业结构比例约为18:46:36,东部地区也只有11:48:41,而武汉市为7:43:50,说明该市的产业结构水平远远超过中部平均水平,甚至超过东部部分地区,接近中等收入国家的产业结构水平。
从行业结构来看,第一产业中,传统农业所占比例依然最大,接近55%。其次是牧业和渔业,分别占28%和16%。第二产业中,钢铁、装备制造、汽车及零部件、食品烟草、电子信息、石油化工、能源环保、日用轻工、建材、生物医药和纺织服装这十一个主要行业总产值占规模以上总产值的95%以上。由于装备制造和食品烟草所含具体行业较广,所以该市目前的四大支柱产业是:钢铁、汽车、电子信息和石油化工。值得注意的是其中三项均为重工业。在第三产业中,批发和零售、金融业和交通物流也位居前三,而信息技术和软件行业的比重偏低。
二、变量选择和样本数据
(一)变量的选择
产业结构变量是指国民经济各个产业(部门)之间的组织和构成情况及它们所占的比重和相互关系。表征产业结构变化的变量通常有第一、二、三产业的产值结构,劳动就业结构、资产结构和技术结构等。各变量从各自角度表征了产业结构状况,具有不同之处,但也具有共性。本文引入国内学者常用的产值结构和就业结构指标作为产业结构的代表变量。
(二)样本数据来源和初步处理
在协整关系实证研究中,分析所使用的样本数据取自于1990—2009年的年度数据,数据来源于《武汉统计年鉴》(2010)和《中国城市统计年鉴》(1991—1995)。
本文在宏观经济指标人均GDP(Y)的基础上,通过差分算出每年人均GDP增加值(ΔY)来反映经济的增长的波动,用产业结构的高级化率(X1)即第三产业的产值占GDP比重和就业结构的高级化率(X2)即第三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。由于数据的自然对数变换不改变原来变量之间的协整关系,并能使其趋势线性化,消除时间序列中存在异方差现象,所以,分别对人均GDP增加值(ΔY)、第三产业的产值所占GDP比重X1和第三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LdY、LX1、LX2来表示。
三、实证结果分析
(一)时间序列的平稳性检验
由于直接对自然对数后的数据进行回归的话很可能造成虚假回归的问题,从而影响我们分析的准确性,所以,在检验各变量的协整关系之前,先检验各时间序列的平稳性。我们通常对时间序列的平稳性检验使用单位根检验。有6种单位根检验方法:ADF检验、DF-GLS检验、PP检验、KPSS检验、ERS检验和NP检验。本文在这里采用功效最高的DF-GLS检验。检验结果如表1。
表1 时间序列Ldy、Lx1、Lx2的DF-GLS检验结果表
由表1可以看出,LdY、LX1、LX2在水平序列时均无法拒绝原假设,是不平稳序列。但经一阶差分之后拒绝原假设,变成平稳序列,所以各序列是一阶单整序列。
(二)Johansen协整检验
时间序列LdY、LX1、LX2 经检验是一阶单整序列,虽然它们自身非平稳,但其某种线性组合却平稳。这个线性组合反映了变量之间的长期稳定的比例关系,称为协整(Cointegration)关系。
由于Johansen 协整检验是一种基于向量自回归模型的检验方法,所以在进行协整检验之前,必须首先确定VAR模型的结构。由于在建立VAR模型结构的时候,需要确定变量的滞后区间。
1. 确定变量滞后区间和VAR模型结构
本文采用对数似然值(LR)、FPE、AIC、SC和HQ信息量来决定滞后阶数。
由于本文观察值较少(obs=19),假如采用VAR(3)模型,则会大幅减少自由度(19-3=16),导致模拟功效降低,并且不能进行后续的协整检验。如果我们把最大滞后期取2,这时5个评价统计量都认为2阶最佳,所以建立VAR(2)模型。
2. VAR模型的平稳性检验
本文采用AR根图检验VAR模型的平稳性。如果全部根的倒数值都在单位圆之内,VAR模型是稳定的,否则是不稳定的。非稳定的VAR模型不可以做脉冲响应函数分析。图1表明该VAR模型是一个平稳的VAR模型。
图1 VAR模型AR根图
3. 对VAR模型进行参数估计
利用 Eviews5.0软件 ,得出VAR(2)模型参数估计值、各方程检验、整体检验结果。通过输出结果可以看出 ,三个回归函数的调整拟合优度分别是?0.951 088、0.987 274、0.981938,说明这三个回归函数拟合得很好。
将参数估计结果写成矩阵形式,为:
4. Johansen协整检验
接下来对其进行Johansen协整检验,本文采用观测序列有限性确定性趋势,且协整方程(CE)只有截距项,不包括常数和线性趋势。
根据上面的分析结果,无约束VAR模型滞后期取为2,因此协整检验的VAR模型滞后期确定为1。迹检验的第一行49.09695>29.79707,第二行13.61503<15.49471,同时,最大特征根检验的第一行35.48192>21.13162,第二行12.85516<14.26460。两种检验统计量不冲突,而第三行检验的原假设没有被拒绝,说明迹检验和最大特征根检验一致认为只有1个协整关系。
Evivews5.0同时给出了无约束的协整参数矩阵
和
调整参数矩阵
因为P 的秩r=1,即存在一个协整关系,在此前提下被标准化的协整向量为
Z=LdY+7.881117×LX1-6.855899×LX2(1)
即LdY=-7.881117×LX1+6.855899×LX2(2)
可以检验Z是平稳的,即Z~I(0)。
表2序列Z的DF-GLS检验结果
式(2)反映了3个时间序列之间的某种长期均衡关系,从中我们可以得出第三产业的产出弹性和第三产业人口对经济增长的贡献。长期来看,第三产业产值比重减少7.88%,每年人均GDP增加值将会增长1%;第三产业从业人口增加6.86%,每年人均GDP增加值将会增长1%。
四、结论及政策建议
(一)结论
前文的实证分析结果表明:
第一,武汉市三次产业已具备西方发达国家后工业经济时代的产业特征,即物质资料生产部门在国民经济中的比重越大,经济增长速度越快;反之就越慢。第三产业在国民经济中的比重越大,经济增长速度就越慢;反之则越快。第二,从对第三产业的分析来看,产业结构调整和经济增长之间存在单向的因果关系,即经济增长促进了武汉市产业结构调整,而非产业结构调整促进了经济增长。第三,武汉市第三产业产值增加可能对第三产业从业人数增加没有太大影响,但是第三产业从业人数增加却能显著增加第三产业产值。第四,适当扩大第二产业在国内总产出中的比重会导致经济的更快地增长。
(二)政策建议
20世纪90年代初以来,政府部门和经济学界一直在强调发展第三产业,认为第三产业是劳动密集型的部门,可以提高更多的就业机会。但从本文的实证分析,再将主要发达国家20世纪70年代以来GDP增长率与三次产业在GDP众多比重相对照,可以发现这样的变化规律:经济增长速度的变化与第一和第二产业在国民经济中的比重变化正相关,而与第三产业在国民经济中的比重变化负相关。这意味着武汉市三次产业已具备西方发达国家中后期工业经济时代的产业特征。
根据上述结论,在坚持二、三产业并重发展的前提下,建议武汉市的产业政策作如下调整:
第一,保障农业稳定发展,满足二、三产业发展需求。合理、稳固地发展农业既满足人民生活需求,又满足其他物质生产部门的生产需求,符合武汉市经济健康发展的要求。
第二,深化工业制造体系,发展新型重化工业。工业在后工业经济时期仍然具有经济增长“发动机”的作用,只是他的带动力在减弱。武汉市需要深化工业制造体系,继续发挥经济增长“发动机”的作用。首先,武汉市身为华中工业重镇,应利用在制造业上的较强竞争优势,充分发挥制造业潜力,使之成为武汉经济发展和产业结构优化调整的基础性力量。其次,武汉目前的四大支柱产业中有三项都是重化工业,为了两型社会而放弃重化工业显然是不现实的,所以其发展要突出“新”字,进行工业产品的深加工,生产高附加值产品,严格执行环保标准,与发展循环经济联系起来。
第三,发展现代服务业,培植高新技术产业。武汉是特大成市,发展服务业无疑是其产业发展的主要方向。重工业因污染较重,农业因附加值不高都难以在短期内有较大突破,所以发展服务业应当是当前加以重视的新增长点。同时,应当利用“中国光谷”的竞争优势大力发展光电子信息产业链,突出特色高新技术产业的优势。
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