经济增长与产业结构、财政收入关联的实证检验

吴仕宗

（西华师范大学 财务处，四川 南充 637009）

0 引言

2008年以来，我国经济总体发展出现了资源依赖相对突出的问题，经济增速逐步放慢。而后，借助中共中央“保增长、扩内需、调结构”决策，总体经济出现了止跌回升、逐步走向好转的扭转局势，而这其中我国各地区省市的居民收入、国内生产总值、财政收入等方面又出现了相应变化，故而结合上述因素，构建经济增长与财政收入、居民收入、产业结构及对外开放程度等因素，作为衡量一国经济增长，从中寻找推动其经济进一步增长的途径具有理论和实践的意义。

本研究结合我国经济增长过程中各发展区域，以区域经济结构、外贸依赖程度、民众收入与财政税收等要素构建模型验证变量，并以单位根和协整检验的方式眼整变量选取，并最终以偏最小二乘的方式验证了研究假设。

1 研究框架与模型

1.1 变量选取与指标释义

本研究着重针对我国经济发展过程中，各个区域的经济结构、居民及农村居民收入、外贸依赖程度等相关要素进行关联影响研究，故而按照初始到代理指标模型的逻辑路线，进行模型的变量选取。针对上述各方面，分别以非农产业比重、民众（城镇以及农民）收入的GDP占比、对外贸易依存度等指标构建整个模型的样本变量选取，涉及指标主要包含区域国民生产总值比重、第二和第三产业的经济占比（非农类）、外经贸产业依存度、城镇和农村居民的可支配收入以及纯收入，以及人均财政收入，分别由rGDP、fn、wmc、cs、ns、rcz表示，详细如表1所示。

表1 研究变量选取及其释义

数据区间说明：选取的数据区间1990～2012年，本文对各数据都取自然对数进行计算。

1.2 研究样本界定

基于我国各省市地区发展的不平衡，以及各地自然与环境禀赋差异及产业结构的不同，我国各地在民众收入，即城镇居民可支配收入、农村居民纯收入增长上存在一定的差异；且模型验证与分析过程中不便对于区域差异进行深入分析，故而本研究选取在自然环境、资源禀赋以及经济发展相近的区域作为研究考察的区域，同时结合了各区域的行政划分完整性，将研究区域划分为如表2所示各区域。

1.3 初次模型构建

本研究针对现有研究分析，着重选取了我国人均的区域国民生产总值比重、第二和第三产业的经济占比（非农类）、外经贸产业依存度、城镇和农村居民的可支配收入以及纯收入，以及人均财政收入等指标作为初次建模分析的基础指标。根据上述分析，关联回归方程如下：

其中，本研究原始变量均进行了对数化处理，这主要是由于上述变量的直接数据截取分析，是作为非平稳单位根序列前提下的均衡，其线性回归的简单化容易导致伪回归分析结果的产生，这主要是由于各研究变量间的多重共线性所造成的，但也易造成被修正处理变量与整体模型间的关联或部分均衡可能结果的缺失，那么由此而得的回归验证结果对于正确反映本研究间的关联是不科学的。

表2 区域划分

2 实证研究

2.1 单位根检验

本研究结合美国学者Nelson&Plosser(1982)关于宏观经济时序不稳定，以及之后的Stock&Watson(1989)关于因果性检验的序列稳定性敏感结果的观点，针对模型构建的第一步做我国产业结构对应的国民生产总值时序平稳性检验，同时考虑到实际经济，本研究最终决定以ADF单位根检验法进行各对应变量的平稳有序性检验，各非平稳性数据的二阶差分结果为平稳数据，则可对应存在可能的协整关联。

根据验证可知，上述单位根检验方法获得了各变量在5%显著性水平不能拒绝原假设的验证结果，也就是存在单位根，故而进行进一步的一阶对数化差分处理，以便获得变量的稳定性，根据变量对应一阶差分的单位根面板检验结果可知，验证方法拒绝了对数化后的选取变量，即变量获得一阶单整，详见表3所示。

2.2 协整检验

根据上述分析，本研究针对的五大变量的一阶单整结果，则可以进行满足协整条件的面板数据协整验证。一般而言有Pedroni以及Kao检验的Engle and Granger两步法，以及基于Johansen协整检验，前者主要以协整回归残差形成统计量的检验作为协整检验方式，取四个构建组内统计量，三个组间统计量；而Pedroni则以面板的ADF、群组ADF检验为主要研究手段；Johansen则以协整检验过程中的单体界面作为协整验证结果，以获得面板数据的检验统计值。

如表4所示，协整关联1～5分别描述了变量人均GDP、非农经济占比、人均财政收入间；城镇居民可支配收入、农村居民纯收入间；人均GDP、非农收入占比间；人均GDP、人均财政收入间；人均GDP、外贸依存度间；人均GDP、城镇居民可支配收入间的协整关联。

表3 面板数据的单位根检验

根据协整性检验的稳定型需求，本研究结合利用Pedroni、Kao以及Johansen检验进行了组合的协整检验，根据上表结果可知，Johansen检验与Fisher联合迹统计量以及后者的联合λ统计均证实了各统计量的四协整关联，Kao检验同样证实了各统计量的1%检验显著性，Pedroni检验同样证实了这一点，不再赘述。

表4 面板数据协整检验结果

2.3 模型进一步的偏最小二乘回归验证

根据上述分析，主要针对初次模型（1）中所涉的rGDP、fn、wmc、cs、ns、rcz等对数化后指标进行基于Engle—Granger两步法的Johansen协整检验处理，并结合上述处理后的长期均衡以普通最小二乘法(ordinary least squares,OLS)进行回归验证。但在此过程中，非农产业的GDP占比中的第三产业对数化数据尚未获得验证通过的结果，对其舍弃则易造成本研究最终结果对于现实的偏离，故而本研究在这一过程中借鉴了偏最小二乘法(Partial least squares regression,PLS)，

由于偏最小二乘集合了典型回归、多元回归和主成分(PCR)方法优势，能够较为积极地克服变量自多重共线性的不良验证结果偏差。同时，结合本研究的单因变量，故而利用了以下思路构建本研究的变量间关联验证。

按照以变量构建的集合[x0，∧，∧，xn]，形成针对n个观测变量形成的n维因变量向量以及自变量的n×n观测方阵，并以PLS方法提取对应的自变量观测阵成分tk(tk∈[x0，∧，∧，xn])，其中约定tk能最大化携带上述组合矩阵中的变异性质信心，以避免经过ADF以及协整检验后的变量再次多重共线可能，并要求与Y变量组合关联最大化，形成最终的自变量矩阵提取成分[t1，∧，tk]的最大精度，则上述PLS借助[t1，∧，tk]进行回归验证，形成关于原自变量对应矩阵[x1，∧，xp]量回归方程。

其中，自变量成分阶数则以现有研究广泛运用的交差有效性系数来确定，其折算原理如下：

2.4 模型参数估计

表5 参数估计

如上表3所示，结合面板数据模型中个体随机效应模型和时间随机效应模型的Hausman检验弊端，结合个体与时间固定效应模型进行比较，形成本研究最终的个体固定效应模型，其中面板数据模型R2获得0.9948，而修正后的R2则为0.9943，获得高模型拟合度，对应的F值达到1800.2915，P值对应为0，证实了本验证选取模型的显著性，即验证通过。

本研究选用的固定效应模型结果表明，我国的长三角、东北和环渤海地区获得正数，证实了其相对较高的自适应能力和规模发展，而珠三角以及西南和中部地区则主要是因为其增量规模较小，以及相对较高的外部贸易经济依赖较强。

3 结论

本研究利用ADF检验和Johansen协整检验，进行了针对经济增量与居民收入、财政收入和经济结构间关联的变量选取，并针对变量的多重共线性进行了模型预测前的检验，进而结合我国区域综合发展的程度状况，在对比偏最小二乘的基础上，进行了固定效应模型验证。

本研究实施的各项验证可以证实一国经济增长的产业与经济增进结构，以及财政税收政策与民众收入水平间的关联影响，这些因素不仅推动了我国各地发展，也各自影响着区域获得进一步经济增长的步伐。

[1]Done J.Consumption Structure and the Pattern of Economic Growth[J].Seoul Journal of Economic,2003,(16).

[2]Park J.Dispersion of Humancap ital and Economic Growth[J].Journal of Macroeconomics,2006,(28).

[3]张协奎，王洪元.北部湾经济区产业结构演进与经济增长关系实证研究[J].广西大学学报(哲学社会科学版),2011,(1).

[4]朱德云,李萌.经济欠发达地区财政收入增长影响因素研究——基于山东菏泽的样本分析[J].财贸经济,2012,(7).

[5]王云.二元经济结构下农村金融发展与农民收入增长关系的实证分析[J].金融教育研究 2013,(8).