张辉
●“985”高校经济学人计划
中国产业结构与经济增长研究:1990-2012
张辉
(北京大学经济学院,北京100871)
全要素生产率是分析经济增长源泉的重要工具,文章通过使用与前人不同的方法计算出1990-2012年中国三次产业全要素生产率,发现中国经济历年来主要靠第二产业全要素生产率拉动,但是2009年以后第三产业全要素生产率开始超越第二产业,成为经济增长的主要拉动因素。此外,文章计算出三次产业资本边际产出比重,从中可以看出我国应当调整投资在产业间的分配以提高资本效率。最后,通过产业结构与三次产业就业关系的研究发现,第三产业就业人数增加能够促进第三产业产值占国内生产总值的比重。
三次产业;全要素生产率;资本边际产出;就业问题
实现产业结构的优化升级与劳动力的充分就业是我国经济发展追求的两个重要目标,两者同时影响我国经济发展的速度和质量。全要素生产率是指各要素(如资本和劳动等)投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加,是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。
对于产业结构和经济增长的研究,库兹尼茨(1949)对于产业结构和经济增长做了规范的定义,即国家的产业结构定义为其资源和最终产品在不同产业之间的分配,国民收入定义为国家该年度生产系统生产的、流向消费者或者国家资本积累的产品和服务的净产出,从而为以后的研究界定了范围[1]。库兹尼茨(1957)对美国等18个国家的经济增长率和各个产业劳动力比例的关系进行了分析,得出劳动力从农业向生产率更高的行业转移有助于经济增长的结论,初步分析了产业结构与经济增长的关系[2]。Syrquin,M(1994)分析了产业结构变化的原因,进一步探讨经济增长的根源[3]。Mi⁃chael Peneder(2003)运用实证方法研究了工业结构对国民经济总收入和经济增长的影响[4]。Vittorio Valli和Donatella Saccone(2009)认为,国民经济的增长有两方面的动力,一是行业内部劳动生产率的提高(Productivity effect),这个是经济增长的主要动力,另一个是资源在行业之间的再分配[5]。
近年来,研究产业结构和经济增长的文献较多,干春晖等(2011)在测度产业结构合理化和产业结构高级的基础上,构建了关于产业结构变迁与经济增长的计量经济模型,进而探讨了两者对经济波动的影响。他们研究发现,产业结构合理化和高级化进程对经济增长的影响均有明显的阶段性特征[6]。刘伟、李绍荣(2002)研究发现,在一定的技术条件下,一个经济通过专业化和社会分工会形成一定的产业结构,而产业结构在一定意义上又决定了经济的增长方式[7]。但是,在通过计算全要素生产率来评价分析经济增长的文献中,计算三次产业全要素生产率的文献较少。时春红(2011)使用DEA-Malmquist指数方法计算出1990-2009年28个省区工业、服务业的全要素生产率[8]。陈宏伟等(2010)参考比较前人研究成果,选择资本产出弹性α为0.4、劳动产出弹性β为0.6,带入公式Ȧit/Ait=Ẏit/Yit-α(K̇it/Kit)-β(L̇it/Lit), i=1,2,计算出1979-2007年三次产业全要素生产率增长率[9]。
本文对第三产业使用包含时间趋势项的超越对数生产函数,第一、二产业使用柯布—道格拉斯函数(因为超越对数生产函数回归结果不理想)计算出1990-2012年三次产业资本和劳动产出弹性,然后使用几何平均法计算TFP增长率。郭庆旺、贾俊雪(2005)使用三种方法估算1979-2004年我国全要素生产率增长率,比较分析三种计算结果,得出“索洛残差法本身比较粗糙”的结论[10],此外段文斌和尹向飞(2009)以及其他相关文献均提到参数估计中可能存在的问题[11],本文使用的几何平均法能够较好地回避此问题。最后,本文对经济增长与资本使用效率、三次产业劳动力之间的关系进行了研究。
(一)样本数据
1990-2012年三次产业产值数据是以1990年为基期的城镇居民消费价格指数平减后的实际产值,分别用Y1、Y2、Y3表示。考虑到兼顾劳动力数量和质量的数据不可得,本文使用三次产业就业人数作为劳动力投入数据,分别用L1、L2、L3表示。资本存量是采用永续盘存法对于实际资本存量的估算,估算公式为:Kt=It/Pt+Kt-1(1-δt)。使用固定资产投资完成额作为当年新增投资,固定资本形成总额的折旧率为9.6%,1990年资本存量采用杨东亮(2011)使用的数据[12],为35 942.89亿元,固定资产投资价格指数以1990年为基期。
计算三次产业资本存量时,陈宏伟等(2010)使用各次产业在全社会新增固定资产累计总额中的比重作为各次产业资本存量在全社会资本总额中的比重。因为当年新增投资采用固定资产投资额数据,所以使用三次产业固定资产投资占全社会固定资产投资总额比重作为三次产业资本存量比例比较妥当,使之分别乘以全社会总资本存量得到各产业资本存量(分别用K1、K2、K3表示)。本文数据来源于2005-2013年《中国统计年鉴》、各年《中国固定资产投资统计年鉴》,其中1991年、1992年三次产业固定资产投资比重采用移动平均法获得。
(二)全要素生产率及其增长率测算
因为隐性变量法将全要素生产率从索罗残差中分离出来,将其视为一个独立的状态变量,从而剔除掉一些测算误差对全要素生产率估算的影响,因此优于索罗残差法。本文首先采用隐性变量法计算各产业全要素生产率,但是得到的结论和赵志耘、杨朝峰(2011)的一样,即因为隐性变量法假设全要素生产率的增长率遵循一阶自回归,使得到的全要素增长率波动很小,与实际情况有很大的差异[13]。
因此我们采用几何平均法计算中国全要素生产率,其特点前文已描述。首先要计算出资本和劳动产出弹性。因为超越对数生产函数不受替代弹性不变这一假设的约束,同其他生产函数相比更具一般性,在进行参数估计以及要素产出弹性的计算时更具灵活性。因为优先使用超越对数函数,为了控制时间趋势项的影响,对其采用包含时间项的生产函数,将此生产函数书写成:
本文所有的回归分析都在Stata12.0中进行的,在对模型(1)进行OLS估计时,结果显示对第三产业回归结果很好(见表1),并用参数估计值得到第三产业资本产出弹性和劳动产出弹性,它们分别为:
a3t=∂lnY3t/∂lnK3t=aK+βKKlnK3t+βKLlnL3t
β3t=∂lnY3t/∂lnL3t=aL+βLLlnL3t+βKLlnK3t
表1 超越对数生产函数回归结果
但是第一、二产业得到的结果不理想,所以对其使用柯布道格拉斯生产函数,可表述为:
通过对模型(2)进行OLS回归,可得第一、二产业的资本产出弹性a1t、a2t和劳动产出弹性β1t、β2t,回归结果见表2。
表2 柯布道格拉斯生产函数回归结果
对三次产业资本和劳动产出弹性分别经过如下正规化处理,可得:
图1 三次产业全要素生产率
从图1可以看出,长期以来第一产业全要素生产率保持在较低的水平,第二产业全要素生产率对中国经济增长促进作用最大,然而2009年以后第三产业全要素生产率开始超越第二产业,这说明第三产业技术进步以及资源配置效率的改善(主要体现为体制的不断完善)带动中国经济呈效率型增长。
图2 三次产业TFP增长率
从图2也可以看出这一点,2000年以前我国第三产业全要素生产率增长率呈现出涨跌互现的波动情形且波动较为剧烈,1995年处于最低点,2007年上升至最高点,此后变化较为缓和。1997年以后第三产业全要素生产率增长率开始领先于第一二产业,带动第三产业全要素生产率的提高。我国第二产业全要素生产率的增长率除2009年和2012年以外都保持一个较快的增长速度,但是自1991年达到顶峰后,其增速总体上趋于一个下降趋势,甚至到2012年的负增长,由此可以发现我国第二产业发展主要依靠要素的投入量增加而不是创新来驱动。我国第一产业TFP一直保持微弱正的增长,因此其增长潜力需要进一步挖掘和释放。
第二产业全要素生产率常年保持较高水平与其获得较高的投资有关。然而经济增长不仅取决于资本投入量的增加,更取决于资本效率的提高。此外投资在三次产业间的配置决定了产业之间资本存量的对比,以致影响产业结构的调整。本文通过计算产业间资本边际产出比率,进而分析中国三次产业资本配置效率问题。
假定整个经济的实际产出由三个产业部门的实际产出构成,它们均为各产业资本的函数。
其中,Y为国内生产总值;I1、I2、I3分别为第一、第二和第三产业的资本存量。方程(3)满足产出最大化的一阶条件为三次产业资本的边际产出相等。将(3)式对时间t求导,得到:
由方程(4)可得到计量经济模型:
其中,a1、a2、a3分别为第一、第二和第三产业资本产出弹性。可以看出,三次产业资本的边际产出比值等于产出弹性的比值除以资本的比值,即:
如果资本在各个产业部门处于最优配置,则以上三式比值等于1,否则,资本在各个产业部门的配置未处于最优状态。首先对Y、I1、I2、I3进行ADF单位根检验,发现各数据均平稳,然后运用模型(5)对中国经济增长中产业间资本配置的效率进行实证分析得到表3。
表3 三次产业资本的边际产出比值
可以看出,第一产业资本的边际产出与第二、三产业的边际产出比值为负,这源于第一产业的资本产出弹性为负,即第一产业中的资本产出效率不仅没有发挥其应有的作用,反倒通过挤出其他产业的资本量而抑制经济的增长,由此表明我国农村的要素市场改革迫在眉睫。相对于第二产业资本边际产出,第三产业的资本产出则有效率,说明相对于第三产业,第一、二产业投资过度,即第三产业存在资本严重投资不足的问题。因此,一方面在当前的制度条件下,为提高资本配置效率,应当调整投资在产业间的分配;另一方面应该积极改革农村的地区要素市场,促进土地和劳动自由流动,以释放资本在第一产业中潜力。
充分就业是宏观经济的一大目标,而劳动力在三次产业的分布又影响着产业结构的优化升级。本文通过建立1952-2013年第一、三产业产值占GDP比重自然对数(lng1、lng3)、各年三次产业劳动力人数自然对数值(lnl1、lnl2、lnl3)的VAR模型分析产业结构与就业之间的关系,数据来源于中经网经济数据库。首先使用Stata12.0对时间序列lng1、lng3、lnl1、lnl2、lnl3进行ADF单位根检验,结果见表4,其中dlng1、dlng3、dlnl1、dlnl2、dlnl3分别为lng1、lng3、lnl1、lnl2、lnl3的一阶差分。
表4 各时间序列的ADF检验结果
可以看出各时间序列均为一阶单整,进一步对lng1、lng3、lnl1、lnl2、lnl3进行Johansen协整检验,结果见表5,发现四个变量存在一个协整关系。
表5 Johansen协整检验结果
本文VAR模型最大滞后期由对数似然值和AIC与SC信息量决定,结果表明滞后阶数取2时最好。VAR(2)模型的估计结果见表6,其稳定性检验结果见图3,全部根都在单位圆以内,满足模型的稳定性条件,所以据此进行脉冲响应函数分析和方差分解的结果是稳健和可靠的。
表6 VAR(2)模型估计结果
图3 VAR模型的稳定性检验
产业结构与就业问题是否构成因果关系以及因果关系的方向如何,还需对模型的相关变量进行Granger因果关系,由以上建立的VAR模型可知,此Granger检验滞后期为2,检验结果见表7。检验结果表明在5%的水平上第三产业就业人数是第三产业产值占GDP比重的Granger原因,提高第三产业就业人数能够促进第三产业产值比重的增加。我国目前存在结构性失业,同时第三产业从业人数不足,一方面需要进一步打破劳动力市场的制度因素约束,促进劳动力在各产业间的自由流动;另一方面要改善劳动者素质,提高劳动者教育水平,将大量剩余劳动力吸收到第三产业中去。
表7 Granger因果关系检验结果
为分析三次产业就业人数对第一三产业产值比重的冲击动态影响过程,本文进一步生成基于VAR(2)模型的脉冲响应函数,结果见图4。可以看出,第一产业产值比重受到第一产业就业人数一个正向冲击后上升至第二期,然后下降。尽管第三产业就业人数的正向冲击使得第一产业产值比重会下降,但是由于第三产业就业人数不是它的格兰杰原因,因此这种下降效应在统计上应该不显著。第二产业就业人数的一个标准差变动正向影响第一、三产业产值比重,但影响程度较小。然而,第三产业产值比重受到第一产业就业人数一个标准差的变动后大幅度下降,且在统计意义上显著,而在受本产业就业人数一个正向冲击后会上升,并在第三期达到最高值,随后缓慢下降。因此,可以得出在当前经济结构转型下第一产业中就业人数转移至第三产业中去会促进经济的快速增长。
图4 VAR模型脉冲响应函数结果
随后对lng3进行方差分解,结果见图5。可以看出第三产业产值比重变动方差由第一和第三产业就业人数变动解释的部分都在第10期达到峰值(20%);而第二产业就业人数、第一产业产值比重变动解释的部分却非常小。到第10期,第三产业就业人数变动能解释40%的lng3变动方差。因此,当前我国非常有必要促进劳动力向第三产业流动,以实现第三产业的快速发展。
图5 lng3方差分解的结果
本文进一步建立变量间的VEC模型:
由模型结果可以看出,在lnl2、lnl3、lng1、lng3不变的情况下,lnl1在第t期的变化可以消除前一期37%的非均衡误差;在lnl1、lnl3、lng1、lng3不变的情况下,lnl2在第t期的变化可以消除前一期64%的非均衡误差;在lnl1、lnl2、lng1、lng3不变的情况下,lnl3在第t期的变化可以消除前一期72%的非均衡误差。
本文主要结论如下:①三次产业全要素生产率中,第一产业一直处于较低的水平,第二产业最高,但是从2009年以后第三产业全要素生产率开始超越第二产业。从全要素生产率增长率来看,第一、二产业都保持在较低的水平,第三产业在2000年以前处于剧烈变动状态,1997年以后开始遥遥领先于第一、二产业,带动第三产业全要素生产率的提高。②相对于第二产业资本存量而言,第三产业的投资严重不足。同时由于第一产业资本产出弹性为负,说明在当前制度背景下我国资本可能存在错配现象,因此有必要对这一现象背后的真正逻辑进行进一步的研究。③我国第一产业存在剩余劳动力,同时第三产业就业人员又严重不足,考虑到第三产业就业人数的增加能够促进第三产业产值比重的增加,应该进一步放宽对劳动力流动的限制,同时加强对劳动力的教育与培训,提高劳动者素质,以改善结构性失业问题。
总而言之,产业结构、资本配置、劳动者素质相互影响、相互制约,同时又都影响着我国经济总量增长和质量提高。政府一方面应继续加大公共教育和科技等投入,提升全要素生产率和优化劳动力产业结构配置;另一方面应加快要素市场的改革,比如劳动力市场、土地市场和资本市场的改革,通过各种政策来优化资本配置,提升资本效率,从而进一步落实科学发展观,促进经济增长方式转变,实现效率型经济增长。
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[责任编辑:周业柱]
A Study on Industrial Structure and Economic Growth in China:1990-2012
ZHANG Hui
(School of Economics,Peking University,Beijing100871,China)
As the total factor productivity(TFP)is an important tool to analyze the sources of economic growth,the paper employs a different approach to calculate the TFP of three industries in China from the year of 1990 to 2012.It finds that China’s economy has been driven by the TFP of the secondary industry over the years,but the TPF of the tertiary industry begins to surpass that of the second industry and becomes the main driving force for economic growth after the year of 2009. In addition,this paper calculates the proportion of the marginal product of capital of three industries,from which it can be seen that China should adjust the allocation of investment in industries in order to raise capital efficiency.Finally,the pa⁃per discovers that the increase of employment in the tertiary industry can improve the output value of the tertiary industry as a proportion of GDP through the study of the relationship between industrial structure and employment in three industries.
three industries;total factor productivity(TFP);marginal product of capital;employment
F121
A
1007-5097(2014)12-0001-05
【DOI】10.3969/j.issn.1007-5097.2014.12.001
2014-10-15
国家社会科学基金重点项目(09AZD013)
张辉(1975-),男,江苏大丰人,副教授,博士生导师,理学博士,副院长,研究方向:区域经济学,产业经济学,土地经济学。