产业结构与经济增长关系的实证研究——以江西省为例

张家平，尹 晋，范天一

（1.东北财经大学 公共管理学院；2.东北财经大学 会计学院，辽宁 大连 116023）

产业结构与经济增长关系的实证研究
——以江西省为例

张家平1，尹 晋1，范天一2

（1.东北财经大学 公共管理学院；2.东北财经大学 会计学院，辽宁 大连 116023）

本文以1978-2009年江西省GDP及各次产业的结构比例数据为样本，运用协整分析理论和误差修正（EC）模型研究江西省三次产业及产业结构调整对经济增长的贡献.研究发现：第一，江西省产业结构变动与经济增长之间存在长期稳定的协同互动关系；第二，产业结构变动对GDP的短期影响显著大于其对GDP的长期影响；第三，最能有效地拉动江西省经济增长的是其第二产业，其次为第三产业.

经济增长；产业结构；误差修正模型；Granger因果关系检验

产业结构与经济增长的关系极为密切.不同的产业结构具有不同的整体效益，从而导致经济以不同的速度增长，而不同速度的经济增长又会对产业结构产生不同的需求.产业结构调整与经济增长是分不开的，它们是有机统一的.经济增长促进了产业结构调整，同时产业结构调整也反过来作用于经济增长.产业结构是前期经济增长与发展的结果和未来经济增长的基础，是影响经济发展的基本要素.产业结构变动会对经济增长产生两方面影响：一方面，如果产业结构不合理，变化的速度太慢，会阻碍经济增长；另一方面，如果产业结构能够不断地调整升级，可以有效改善资源配置，促进经济增长.

长期以来，由于地理位置和历史的原因，江西省经济发展都处于全国落后水平.虽然江西早在2001年就提出要实现在中部地区崛起的战略目标，近年来也确实取得了一些可喜的进步，但江西省的增长主要是靠物质资本、劳动力等生产要素的高投入、高消耗取得的，由产业结构调整拉动的成分较小.这种陈旧的粗放式经济增长模式不仅造成了资源的巨大浪费，而且使得江西省与发达地区的经济差距进一步拉大.在这种情况下，加快产业结构调整成为江西经济发展的新突破口.因此，对江西省产业结构与经济增长关系进行研究，将有助于认清江西省的产业发展态势，对促进地区经济增长具有极大的现实意义.本文的研究内容可分为四个部分：第一部分是文献综述；第二部分介绍误差修正模型及其建模的一般步骤；第三部分是实证研究；最后给出主要结论.

1 文献综述

早在300多年前，现代政治经济学的鼻祖威廉·配第（William Petty,1652）就注意到了产业结构与经济增长之间的关系.当西方发达国家纷纷进入工业化时代之后，产业结构与经济增长的问题开始受到越来越多的经济学家的关注.克拉克（Clark, 1940）对美国的就业结构进行了分析，指出美国就业结构的转变顺序是从第一产业到第二产业，继而到第三产业，但缺乏相应的实证分析.美国经济学家库兹涅茨·西蒙（Simon Kuznets,1949）在前人研究的基础上研究了各国的产业结构与经济增长的关系，指出在经济发展的不同阶段产业结构对经济增长的影响有很大的差异，然而却没有对各国应该采取怎样的产业发展战略提供参考.

此后，又有许多国内外的学者对经济增长和产业结构之间的关系进行分析和探讨.分析表明，产业结构的逐渐优化对地区GDP的增长产生了重大影响，鉴于各个地区的发展态势以及模式的不同，适用于各个地区的产业结构模式也就会有所差异.钱纳里（Chenery,1968）通过分析部门增长的决定要素，并利用51个国家的经验数据发现，当一个国家的经济规模发生变化时，服务业和农业结构比例变化最小，而制造业增长最大，由此提出产业增长的模式应以工业化模式为主，并认为这种工业化模式能使资源得到最优配置.罗默（Romer,1998）通过对经济增长的计算后认为,长期经济增长是由技术进步（含经济制度的变迁）贡献的，而短期经济增长则是由资本和劳动等要素投入的增加贡献的.Michael Peneder(2003)在传统偏离-份额分析的基础上，运用动态面板估计对经济合作与发展组织的28个国家的数据进行实证研究，研究证实，在20世纪90年代产业结构是经济增长和发展的一个重要的决定因素.

我国学者也运用不同的分析方法对国内部分省市区的产业结构变动和经济增长的关系进行了大量的实证研究.吕铁、周叔莲（1999）对1979-1976年三次产业结构变动及增长效应进行实证考察，从资源再配置效应对经济增长的贡献看，我国三次产业结构的变动对增长的影响较小，没有达到应该达到的水平；从促进经济增长方式转变的角度看，应通过产业结构的调整增加生产率水平较高和生产率增长较快的产业的比重，降低生产率较低的产业所占比重，从而提高产业结构变动的资源再配置效应.刘伟、李绍荣（2002）从产业结构对中国经济增长的贡献和产业结构对经济规模、要素效率的影响两个方面进行实证研究，发现中国的经济增长主要是由第三产业拉动的，然而第三产业的结构扩张降低了第一产业和第二产业对经济规模的正效应.朱慧明等（2003）运用格兰杰因果关系检验对我国产业结构与经济增长关系进行了实证检验，发现产业结构调整促进了经济增长，而非经济增长造成了我国的产业结构调整；同时，通过产业结构对经济增长贡献的研究，证明了扩大第三产业产出在国内生产总值中的比重能引导我国经济的良性增长.李世彬（2006）对黑龙江的相关产业结构状况分析发现，二者存在着长期均衡的协同互动关系，黑龙江省应有针对性地制定有效的产业政策,使经济增长尽快实现由依靠增加投入的粗放型方式向依靠结构转换的集约型方式转变.刘伟、张辉（2008）将技术进步和产业结构变迁从要素生产率中分解出来,实证度量了产业结构变迁对中国经济增长的贡献,并将产业结构变迁与技术进步的贡献相比较，研究表明,自改革开放以来的三十年中,虽然产业结构变迁对经济增长的贡献曾十分显著,但随着市场化程度的提高,产业结构变迁对经济增长的贡献不断降低.杜超等（2010）通过建立经济计量模型对广西省产业结构与经济增长进行了定量分析，发现广西第二产业和实际经济增长之间也存在长期稳定的均衡关系，对广西经济增长贡献显著，第一、三产业对经济的增长贡献不明显，彼此之间不存在长期稳定的均衡关系.

虽然国内学者对我国部分省市区产业结构与经济增长的关系做了大量有意义的探讨.但必须注意到，不同省市区在不同时段两者间的关系一般是不同的.因此，本文拟运用误差修正模型来刻画江西省产业结构与经济增长的内在依存关系，以揭示两者间微妙的复杂关系.

2 模型简介

2.1 误差修正模型

协整理论指出，某些经济变量间确实存在着长期均衡关系.这种均衡关系意味着经济系统不存在破坏均衡的内在机制.如果变量在某时期受到干扰后偏离长期均衡点，则均衡机制将会在下一期进行调整以使其重新回到均衡状态.长期均衡关系可由如下模型表示：

式中，α1为Y对X的长期弹性，μt是随机扰动项.

通过对变量进行协整分析可发现上述长期均衡关系，但却无法得知这些变量偏离它们共同的随机趋势时的调整速度，而用误差修正模型（ECM）可以解决这个问题.

误差修正模型是一种具有特定形式的计量经济学模型，它的主要形式是由Davidson,Hendry, Srba和Yeo于1978年提出的，称为DHSY模型.模型可写为：

其中ecm表示误差修正项.一般情况下0<λ<1,我们可以据此分析ecm的修正作用：若t-1时刻Y大于其长期均衡解α0+α1Xt-1，ecm为正，则-λ·ecm为负，使得ΔYt减少；若t-1时刻Y小于其长期均衡解α0+α1Xt-1，ecm为负，-λ·ecm为正，使得ΔYt增大.体现了长期非均衡误差对Yt的控制.并且长期非均衡模型（1）中的α1为Y对X的长期弹性，而上述短期非均衡模型中的βt可视为Y对X的短期弹性.

误差修正模型的建模步骤如下：

第一步，对各序列数据进行单位根检验.这里单位根检验滞后项数的选择主要用AIC、BIC等准则辅助确定.

第二步，在各变量满足同阶单整的基础上，对被解释变量和解释变量进行协整检验，常用的检验方法包括E-G两步法和JJ检验.本文所使用的方法为E-G两步法检验.

第三步，将协整分析中所得的残差项经过适当的变换作为误差修正项引入模型，从而建立误差修正模型进行相应的分析.

2.2 产业结构对经济增长的贡献模型

罗默（Romer,2000）通过对经济增长的计算后认为：长期经济增长是由技术进步（含经济制度的变迁）贡献的，而短期经济增长是由资本和劳动等要素投入的增加贡献的.然而，技术、资本和劳动是在一定产业结构中组织在一起进行生产的.对于给定的技术、资本和劳动，不同的产业结构会导致不同的生产，从而对经济增长带来不同的贡献，因而产业结构与经济增长关系的研究成为人们关注的一个重要问题.

先考虑不同产业结构对生产影响的函数Y=f (X1,X2,X3,A)，其中,Y表示地区生产总值，Xi表示第i产业的产值，i=1,2,3,A表示经济制度和技术水平.对函数Y=f(X1,X2,X3,A)求全微分得到：

方程两边同除以Y，则（3）式可变为：

3 实证分析

3.1 数据来源与处理

采用江西省1978－2009年的GDP以及三次产业的各年结构比例（X1、X2、X3）作为本文的研究数据，其中X1为第一产业在GDP中所占比例，X2为第二产业在GDP中所占比例，X3为第三产业在GDP中所占比例.数据来源于历年《江西省统计年鉴》，为了消除价格因素对GDP数据的影响，用年度CPI（1978=100）对GDP序列数据进行价格调整，得到实际年度GDP.对变量取自然对数可以明显改善数据的异方差性，也可以直接观察到各产业对GDP的弹性，而且取对数的操作并不会从本质上改变分析结果的准确性，因此对各变量取自然对数，取自然对数后的各变量分别记为lnGDP、lnX1、lnX2和lnX3.

3.2 数据的平稳性检验

时间序列数据平稳性检验常用到的方法有：DF检验和ADF检验.DF检验和ADF检验都为参数检验方法，它们对异常值十分敏感，检验的势（power）较低.为克服异常值数据对平稳性检验的影响，本文采用非参数的平稳性检验方法：PP检验.赵进文（2009）证明了PP检验的稳健性和势要高于ADF检验，平稳性检验的可靠性高.记lnGDP、lnX1、lnX2和lnX3的一阶差分序列分别为ΔlnGDP、ΔlnX1、ΔlnX2和ΔlnX3.对原序列和一阶差分序列的平稳性检验的结果见表1.

由表1得出：在PP检验的情形下，序列lnGDP、lnX1、lnX2和lnX3均无法拒绝存在单位根的原假设，因此这四个序列都为非平稳序列，存在单位根.为了确定这四个序列的单位根数目，进一步对一阶差分序列的平稳性进行考察.由一阶差分序列的PP检验结果得知，序列ΔlnGDP、ΔlnX1、ΔlnX2和ΔlnX3不存在单位根，为平稳序列.这说明原序列lnGDP、lnX1、lnX2和lnX3都存在一个单位根，都是一阶单整序列.

表1 数据平稳性检验结果

3.3 协整检验

经典的回归分析模型要求进入回归方程的解释变量和被解释变量都为平稳变量，如果这个要求不能满足，就容易出现伪回归的问题.而本文中所要研究的序列lnGDP、lnX1、lnX2和lnX3都为非平稳序列，因此也就无法使用在平稳性要求下的传统的回归分析模型.Granger和Engel所提出的协整理论为研究非平稳时间序列的建模提供了崭新的思路.协整理论中放松了对变量具有平稳性的硬性要求，把它拓展到只要序列间的线性组合是平稳序列即可进行计量建模分析.结合本文所研究数据的特点，准备在协整理论的框架下进行实证分析.

进行协整检验的主要方法有两种，分别为E-G两步法和Johansen检验.本文应用E-G两步法对数据序列进行协整检验.为此，首先建立协整方程，协整方程按照产业结构对经济增长的贡献模型（6）确定，并得出相应的估计结果.结果如下所示：

表2 残差平稳性检验

为了检验是否存在协整关系，需要对协整分析中所得的残差进行平稳性检验.在解释变量和被解释变量都为同阶单整序列的前提下，如果可以找到一个线性组合使得估计方程（1）的残差序列为平稳序列，则我们说所考察的变量序列间存在协整关系，这意味变量间存在着一种内在的长期稳定关系.但若残差通不过检验，则说明数据之间不存在稳定的线性关系，模型估计得到的结果可能是伪回归.表2给出了方程（1）中所得的残差序列的平稳性检验结果.

由表2的检验结果可知，残差通过了平稳性检验，说明样本回归方程（1）的残差序列是平稳的.这进一步表明lnGDP、lnX1、lnX2和lnX3存在一个线性组合使得协整关系成立，经济增长和三次产业结构所占比重间存在着一种内在的长期均衡关系.

下面我们对模型估计所得的协整方程进行解释.协整关系的存在意味着变量间存在着长期的依存关系，因此协整方程的解释都是从长期关系角度进行的.（1）式表明，不同次产业对经济增长的方向和大小都有不同影响.从影响方向来看，第一次产业所占比重对经济增长有负向影响，也即第一次产业在三次产业中所占的比重越大，越会抑制经济增长.第二次产业和第三次产业所占比重对经济增长有正向影响，也即第二次产业和第三次产业在三次产业中所占比重越大，越会促进经济增长.从作用的程度来看，第一产业的相对比例每增长1%，GDP会减少1.812%，第二、三产业结构每变动1%，江西省经济总量将长期同向变动1.017%和2.692%.同时钱纳里（Chenery,1968）提出的产业增长模式认为，第二和第三产业的发展将会促进经济的进一步增长，而第一产业的大力发展对经济的促进作用不甚明显，甚至会阻碍经济的增长，这说明江西省的经济发展模式和钱纳里（Chenery,1968）提出的产业增长模式是相符合的.

3.4 EC模型的建立及估计

在应用计量经济学中，如何建立与数据特征相吻合的模型是首先需要考虑的问题.其中模型的设定又是最关键的问题之一，如果模型设定不当，即使参数的估计再优美也是没有意义的.按照Hendry（1970）的动态建模理论，最一般的线性模型形式是自回归分布滞后（ADL）模型，它能包容常用的其他模型的设定形式.误差修正模型(ECM)是ADL模型的等价参数变换，即没有对ADL模型的参数作任何约束假定，因此得到了广泛的应用.除此之外，误差修正模型还可以将ADL模型转换为EC模型以便能够使经验性分析结果与经济理论相对应.EC模型能够将短期波动和长期均衡对非均衡的修正机制分离开来，便于对它们分别做出经济解释.

协整方程可以对经济增长和产业结构间存在的长期均衡关系进行刻画，但无法考察产业结构短期的变动对经济增长的影响机制.误差修正模型在协整方程的基础上，将产业结构的差分项加入估计方程，用以表示短期的变动效应，因此可以用来研究产业结构的短期波动对经济增长的影响.构建误差修正模型的具体步骤是，将产业结构的差分项和经济增长差分项的一阶滞后作为解释变量加入方程，协整分析中得到的残差项做适当的处理后作为误差修正项也要加入估计方程，从而建立误差修正模型，得到模型的具体估计形式如下：

根据模型参数的估计值来看，江西省的第二、三产业的结构变化，将引起该地区生产总值的短期同方向变化.第二产业结构变化1%，经济总量的短期变动为1.2498%，第三产业结构变化1%，经济总量短期将同向变动0.3296%.而上一期经济总量每变化1%将引起该地区本期经济总量同向变化1.1199%，这反映了惯性的延续.

误差修正系数符号为负，符合方向修正机制，其修正速度为1.052，表明GDP向平衡状态收敛的力度并不大，因此江西省产业结构变动主要以短期波动的形式来影响GDP的变化，即江西省的产业结构变动时模型会以1.052的速度对经济进行相应的修正，所以政府应该时刻关注三次产业的结构变化，以便及时调整确保江西省国民经济健康、稳定、持续的发展.

3.5 Granger因果关系检验

Granger因果关系检验可以用来研究变量间是否存在统计意义上的预测关系，也即说如果说变量1是变量2的Granger原因，则表明变量1对变量2有预测作用.但这里还需要澄清的是，存在着统计意义上的预测关系并不意味着存在事实上的因果关系，事实上的因果关系只有通过经济理论和经验常识进行判定.因此在一般情况下使用Granger因果关系的步骤应是首先从经验常识和经济学原理上明了所要研究变量间是否存在因果关系，如果存在因果关系，我们继续使用Granger因果检验时就可以从因果的角度对结果进行解释，不然的话，只是说明变量间存在着统计意义上的预测关系.下面我们将使用Granger因果检验来研究经济增长和产业结构间的关系.由于Granger因果关系检验对变量的平稳性以及滞后阶数很敏感，因此，运用变量的一阶差分序列进行检验.关于滞后阶数的选取利用VAR模型的AIC、BIC等准则来确定，最后确定滞后阶数为2阶.检验结果见表3.

上文已经从经济理论角度对产业结构对经济增长的影响作用进行了研究.经济理论支持产业结构对经济增长的不同影响机制，因此，下面的分析我们可以从事实上的因果角度对检验所得到的结果进行分析.从结果来看，第一产业和GDP之间的因果关系检验的概率为0.1514和0.2418，均大于5%的显著性水平，所以第一产业与GDP之间不构成任何因果关系，不能形成相互促进效应；然而第二产业的发展却可以带动江西省的经济增长，p值以0.01的概率拒绝了第二产业不是江西省经济增长原因的原假设.另外，由检验可以看出江西省的经济增长和第三产业的发展构成弱因果关系，即经济增长可以在一定程度上带动江西省的第三产业.第一产业的发展分别以0.006和0.042的概率小于5%的显著性水平，从而拒绝了第一产业不是第二、第三产业增长的原因的原假设，说明第一产业可以带动第二、第三产业的发展.而且江西省第三产业发展也可以带动第二产业的发展.由此可见，江西省经济增长与产业结构调整之间的作用方向是：产业结构调整能促进经济增长，而经济增长也能促进产业结构调整.从分析来看，在江西省大力发展第三产业，从而带动第二产业快速增长，最终达到使江西省的经济总量发生增长，本文为这个观点提供了强有力的支持.

表3 Granger因果关系检验结果

4 结论

本文运用协整分析理论和误差修正（EC）模型对改革开放以来江西省三次产业及产业结构调整对经济增长的贡献进行研究.由实证研究可以得到以下结论：

第一，江西省产业结构变动与实际经济增长之间存在长期稳定的协同互动关系.尽管GDP与各产业产值数据都不具有平稳性，但就长期而言，存在着某种经济机制使产业结构与经济增长之间具有共同的变动趋势.

第二，从模型的修正系数来看，江西省的GDP向平衡状态收敛的力度不大，因此该省产业结构变动主要以短期波动的形式来影响GDP的变化，所以政府应该时刻关注三次产业的结构变化，以便及时调整以确保江西省国民经济健康、稳定、持续的发展.

第三，最能有效地拉动江西省经济增长的是其第二产业，其次为第三产业.但也必须看到，江西省第一产业的增长虽然从长期来看会阻碍经济的进一步增长，但从短期来看却能够带动GDP的上升.

研究结论表明通过调整和优化产业结构可以有效推动江西省经济增长.通过产业结构调整促进经济增长，是从传统粗放型方式向集约型方式转变的有效途径.根据江西省的情况，重点发展具有较强关联带动效应、并且已有一定优势的先进制造业和高层次的为生产服务的金融、保险、信息、咨询、技术、风险投资、物流等新兴服务业应是江西省促进未来经济发展的重要发展战略.另外，值得注意的是，从长期来看经济总量增长与第二、三产业产值结构同向变动，而与第一产业产值结构呈反向变动，这说明江西省农业边际生产力低于其他产业，因此对农业部门的劳动力等资源进行再配置，对江西省的经济发展将具有极大的现实意义.

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F062.9

A

1673-260X（2014）01-0049-05