资源型地区经济增长模型实证研究——以大同市为例

邓 椿，董洁芳

(1.运城学院 经济管理系，山西 运城 044000；2.西北大学 经济管理学院，西安 710069)

资源型地区经济增长模型实证研究
——以大同市为例

邓 椿1，2，董洁芳1

(1.运城学院 经济管理系，山西 运城 044000；2.西北大学 经济管理学院，西安 710069)

从投资、产业结构变迁与经济增长的内在机理出发，运用ADF检验和Johansen协整检验对1978-2012年大同市相关数据进行初步分析。在协整方程的基础上，构建了经济增长、固定资产投资、产业结构合理化指数以及产业结构高级化指数四个变量之间的VEC模型。研究结果表明：四个变量之间存在长期的协整关系。进一步研究VEC模型显示，在保证其余三个变量不变的情况下，第t期变量GDP、固定资产投资、产业结构高级化指数以及产业结构合理化指数对t-1期的修正系数分别为-6%、19%、24%和17%。这表明大同市经济增长的来源更多是产业结构高级化以及产业结构合理化，而并不是固定资产投资。大同经济发展应该积极推进农业发展和第三产业发展，从而形成相对稳定的产业基础。

固定资产投资；产业结构；经济增长；VEC模型

一、引言

改革开放以来，中国经济增长速度让世人瞩目。当前中国经济总量已跃居世界第二位，这其中资源型地区为中国经济的发展做出了巨大贡献。但与此同时，这些地区也伴随着环境质量在不断恶化，环境污染已明显成为制约资源型地区，甚至中国经济发展的瓶颈。中国政府不断努力，制定了相关的政策和措施，其中调整产业结构，淘汰耗能产业，转变粗放型经济增长模式已成为政府和经济学者的共识。

关于研究投资与经济增长之间相互作用的关系成果很多。在实证的过程中，研究中多采用计量经济的方法，其中国外代表性的有Niels Hermes and Robtert Lensink(2003)研究发现国际投资与经济增长呈现负相关关系,其中,产业结构对促进经济发展具有显著作用[1]。国内学者主要利用PP检验、EG检验、自向量回归和RDL等方法对固定资产投资与经济增长之间的计量关系进行实证检验。

对于经济增长和产业结构两者之间存在相互关系早已被学界所公认。产业结构之所以发生变迁，依赖两个因素：技术进步以及由于技术进步带来的区域主导产业选择的变动[2]。著名经济学家库布涅茨、帕西内蒂都认为经济总量的扩大最终会影响产业结构向更合理化方向转化，而产业结构的合理化反过来又会促进经济的更持续发展。国内外学者基于钱纳里，库兹涅茨著名古典学者判断的基础上，对产业结构与经济增长的关系做了大量研究。诸多学者从不同的角度证实产业结构与经济增长之间存在一定相关性。其中国外学者Chenery H B, Robinson S(1986)研究发现产业结构调整有助于经济发展[3]；Peneder cliael (2003)通过投入与产出表研究发现产业结构红利有助于经济的增长[4]；Wagner J(2007)研究发现出口与经济增长之间也存在复杂的关系[5]；国内学者也进行了大量研究，其中刘伟、张辉(2008)从中国产业结构红利的角度研究发现，产业结构对经济增长的促进作用，但随着产业结构的升级，红利逐渐消失[6]；王立平等(2010)从中国省域空间的角度研究发现产业结构变迁对经济增长有明显的促进作用[7]；于春晖等(2011)基于中国区域空间视角，研究发现产业结构合理化和高级化对经济增长有显著影响[8]；彭冲等(2013)分析中国省份产业结构得出产业结构合理化对经济波动具有熨平效应[9]；陈宇等(2013)研究福建区域发现第一、三产业对经济增长的作用大于第二产业[10]。

相关研究文献在深入分析投资与经济增长、产业结构变化与经济增长的关系的关系中具有重要的作用。但是由于研究数据和样本的不同，以往的研究主要以中国区域或是东部发达省份为对象，而不是中西部地区，所以导致研究结果有很大的差异。特别是研究方法的制约，虽然多数研究结果发现产业结构和经济增长存在相关关系，但是无法得出二者之间是否的因果关系，或者存在长期均衡关系，当然研究结论中也无法建立相应的误差修正模型。因此文章力求从以下几个方面弥补现有研究中的不足：(1)研究中部资源型城市大同的产业结构、固定资产投资及经济增长之间关系，发现资源型城市发展的独特特征；(2)将产业结构分为产业结构合理化指数以及产业结构高级化指数，并将这两者与固定资产投资、经济增长纳入到一个系统中进行计量分析，得出其动态变化特征。(3)在分析四者协整关系的基础上，构建误差修正模型。(4)基于分析结果与大同市的产业特征提出针对性的政策与建议。

二、研究区域概况

大同市介于内外长城之间，地理位置独特，属晋、冀、蒙省区边界区位于山西最北边的。大同市境内含煤面积632km2，其中已勘探控制储量375.7t，是中国最重要的能源工业基地之一。

丰富的煤炭资源是大同市经济发展的最大优势，但对煤炭资源的过分依赖也造成了所谓“资源诅咒”现象。大同市产业结构重型化特征非常明显，且其支柱产业——能源工业的发展可持续性较差。选取大同作为研究对象，期望通过探讨产业结构与投资以及经济增长之间关系，厘清其变化规律，为政策制定提供一定的实证依据。

三、模型、方法与数据

(一)模型与方法

传统的计量经济方法(如联立方程模型等结构性方法)对变量之间关系进行描述时，通常是以经济理论为基础。但现实情况是，变量之间的动态关系是很难被经济理论进行严密的分析。在这种情况下，向量自回归(VAR)模型应运而生。VAR模型的原理就是用系统中内生变量滞后值代替每一个内生变量，从而用多元时间序列组成的向量自回归模型代替单变量自回归模型。若滞后阶数为p，则VAR模型的表达式为：

Yt=A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+BXt+ut

(1)

其中，Yt为K维的内生变量向量；Xt为d维的外生变量向量；ut是K维误差向量，A1，A2，…，Ap，B是待估系数矩阵。

VEC模型即误差修正模型建立的前提是变量之间存在协整关系。VEC模型实质上就是在差分序列建立的VAR模型中加入一个误差修正项。VEC模型的具体表达式为：

△Yt=αECMt-1+A1△Yt-1+A2Yt-2+…+Ap△Yt-p+εt

(2)

其中，ECM表示根据协整方程计算的误差修正项，变量之间的非均衡误差，既变量间偏离长期均衡关系是通过误差修正项来测算。其中，调整参数就是误差修正项前面的系数，它的作用主要反映变量当期变化回归到长期均衡关系或者消除非均衡误差的速度[16]。

基于统计数据对大同市1991-2011年固定资产投资、产业结构和经济增长之间关系进行研究，如结果显示三变量之间存在协整关系，则建立VEC模型。

(二)变量指标选取及数据来源

1. 变量指标

产业经济学研究一般采用以下指标进行衡量：经济增长采用国内生产总值(GDP，亿元)作为衡量指标；固定资产投资(FAI，亿元)为每年的全社会固定资产投资总额。对于产业结构变迁的衡量指标方法众多，但产业结构高级化和产业结构合理是常用的指标[11]。

产业结构高级化一般把第二产业与第三产业分别占GDP的比重来衡量。但是随着第三产业的迅猛发展，第三产业的变化对经济发展的影响愈发显著，如果仍旧采用以往的衡量方法，则无法反应第三产业在经济发展中的独特性。鉴于此，文章选用TI(第三产业占GDP的比重)作为衡量指标。

产业结构合理化是指资源在三产中的配置比例，它既反映合理利用资源的程度，也反映了三产之间的协调程度。不同学者采用不同的衡量方法，一些学者采用结构偏离度或者调整后的结构偏离度；另一些学者用地区收入差距问题的研究指标泰尔指数作为考察指标，公式如下：

(3)

其中，i表示产业，n表示产业部门数，Y表示产值，L表示就业总人数。该指数在考虑了结构偏离度的经济含义和理论基础的前提下，既考虑了产业相对重要性的因素，又避免了绝对值计算的缺点。若TL=0，则表示经济、产业结构与固定资产之间处于均衡状态，产业结构合理；若泰尔指数≠0，表明产业结构偏离了均衡状态，产业结构不合理。鉴于泰尔指数的优越性，文章研究产业结构的合理化把泰尔指数TL作为衡量的重要指标。

2. 数据来源

表1 经对数化处理的四变量数据

在进行分析时，为了避免异方差对数据结果的影响，对GDP、TI等四变量进行了数化处理(见表1)。数据来源于：《山西统计年鉴》(1978、2013)，《大同统计年鉴》(1978、2013)，《辉煌山西60年(1949、2009)》，《中国区域经济统计年鉴》(2001、2012)。

四、模型估计结果与检验

(一)序列平稳性检验

时间序列的经济数据大多数情况下属于非平稳的序列，所以对序列进行平稳性检验时进行协整关系分析的基础。鉴于科学性的考虑，文章采用经典的ADF检验法，检验结果如表2所示。

表2 变量序列的ADF检验结果

注：检验类型(c,t,k)中，c为常数项，t为趋势项，k表示滞后阶数。滞后阶数的根据AIC准则确定。

由表2可知：LnGDP的DF=0.893437>-2.951125,则意味着变量LnGDP为非平稳，同理变量LnFAI=1.741892>-2.951125，LnTI=-1.954604>-2.951125和LnTL=-1.715602>-2.951125都为非平稳序列。经过差分处理，可以得出，4个水平变量均为一阶单整序列，记作LnGDP(I(1)，LnFAI I(1)，LnTI I(1)，LnTL I(1)。由表2可见，四变量的DF>临界值，也就接受了平稳性检验。

(二)协整检验

协整分析的序列如果具有非平稳，那么计量统计中有两种办法：一是EG两步检验法，即基于残差回归的检验，主要针对单一方程，但是对于多变量方程多重协整检验效果欠佳；另一种是基于回归系数完全信息的Johansen协整检验[12]、[13]。鉴于变量的复杂性，本文采用Johansen协整检验对变量LnGDP、LnFAI、TI及T检验结果如表3所示。

表3 Johansen 协整检验

注：*表示在5%显著水平上拒绝原假设

由计量理论可知，检验最大特征值统计量与5%临界水平上的统计量的大小，或者检验迹统计量与5%临界水平上的统计量的大小，都可判断变量之间是否存在均衡关系。由表3可知：最大特征值统计量17.19606、14.26460、3.84146均大于5%临界水平上的统计量，同时，迹统计量29.79707、15.49471和3.841466均小 于5%临界水平上的统计量，则说明变量之间存在至少一个长期的均衡关系。检验显示所研究的数据基础是牢固的，统计性质是优良的。在此基础上，则可以建立VEC模型来分析变量之间的动态关系。

(三)协整关系式

根据Johansen协整检验，可得似然对数值最大时，大同市GDP、固定资产投资、产业结构高级化指数以及产业结构合理化指数的协整关系相关系数值，如表4所示。

表4 对数似然值最大的协整关系式

将其写成线性方程的形式为：

LNGDP=0.429308 LNFAI+1.795300 LNTI +0.874123 LNTL

(4)

通过该协整关系式，可以得出经济增长与三变量之间存在正相关的长期均衡关系：固定资产每增加1%，GDP就会上升0.43%；而产业结构高级化指数每增加1%，GDP相应增加1.79%；产业结构合理化指数每上升1%，GDP相应增加0.87%。

(四)VEC模型确定

在VEC模型中将协整关系表达成误差修正项的形式

CointEQ1= LNGDP-0.429308 LNFAI-1.795300 LNTI-0.874123 LNTL-6.430801

(5)

该误差修正项相对于与Johansen协整检验来说，模型中增加一个常数项，数估计值略有差别，但协整关系是一致的。通过这个公式计算的误差修正项就是误差修正模型中的CointEQ1变量。为了保证VEC模型的整体稳定性，首先对原序列进行差分，所以VEC模型是对差分序列模型的估计，以D表示。与VAR模型相同，VEC模型的解释变量也是各个因变量的滞后项，其差别在于：VEC在差分变量组成的VAR模型中加入了误差修正项CointEQ1。大同市投资、产业结构与经济增长的VEC模型可以写成：

(6)

对VEC模型的分析：

1. 对于大同市GDP 来讲，在投资、产业结构合理化及高级化指数不变的情况下，GDP在第t期变化可以消除前一期6%的负向非均衡误差。在对其解释的变量中，其本身一阶差分项滞后一期的影响作用最为显著，其系数为0.23。固定资产投资一阶差分项滞后三期值对GDP的变动亦贡献较大，其值为0.13。而产业结构合理化及高级化的差分滞后项对GDP的影响较弱。

2. 对大同市历年的固定资产投资来讲，在GDP、产业结构因素不变的情况下，其在t期的变化可以消除前一期19%的正向非均衡误差。在对其解释的变量中，除了产业结构合理化指数滞后2期值系数为正外，其余均为负效应。这说明，大同市历年固定资产投资的增度相对低于GDP的增速。另外值得注意的是，产业结构高级化滞后1期差分项与滞后2期差分项的系数分别为-0.4与-0.46。这表明，大同市产业结构高级化对固定资产投资的影响为显著负效应。

3. 对产业结构高级化指数来讲，在其他因素不变的情况下，其在t期的变化可以消除前一期24%的正向非均衡误差。在其解释变量中，GDP的变化影响显著为负，滞后1期、2期、3期差分项的系数分别为-0.59、-0.31、-0.27。这一结论充分说明，大同市GDP的增长在一定程度上抑制了产业结构高级化。

4. 对产业结构合理化指数来讲，在GDP、固定资产投资、产业结构高级化指数不变的情况下，其在t期的变化可以消除前一期17%的正向非均衡误差。在其解释变量中，滞后1期的GDP及产业结构高级化指数影响显著为正，系数为0.63、1.09，滞后1期的固定资产对其亦为正效应，对应系数值为0.29。这说明，GDP的增长以及固定资产的投资在很大程度上促进了大同市产业结构合理化。

五、结论与政策启示

投资增长、产业结构变迁和经济增长的关系是宏观经济学研究的重要领域。投资的方向和规模分别受到产业间劳动生产率以及总体经济增长规模的影响。同时，产业结构的变迁亦影响经济发展的水平和质量。利用计量经济学的方法，对大同市1978-2012年的国内生产总值(GDP)、固定资产投资(FAI)、产业高级化指数(TI)以及产业合理化指数(TL)四个时间序列数据进行了单位根检验、协整关系检验、长期协整关系的确定以及误差修正模型(VEC)分析，得出如下基本结论：

(一)国内生产总值、固定资产投资、产业结构高级化指数以及产业结构合理化指数均为一阶单整序列。协整分析显示经济增长与投资、产业结构以及产业结构都是长期均衡关系，且为正相关的。产业结构高级化指数对GDP的影响最为显著，其每增加1%，会影响GDP相应增加1.79%。其次是产业结构合理化指数，GDP对其的弹性为0.87。固定资产的投资对GDP影响相对较小，对应的GDP弹性系数为0.43。

(二)误差修正式中，在保证其余三个变量不变的情况下，GDP在第t期的变化可以消除前一期的6%的正向非均衡误差。而固定资产投资、产业结构高级化指数与产业结构合理化指数在第t期的变化对上一期的调整幅度依次为19%、24%和17%，削弱上一期的负向非均衡误差。

(三)GDP的变动受其本身滞后值影响显著，这说明大同市经济增长具有一定的惯性。除此之外，固定资产滞后3期值对其影响显著，说明固定资产投资的对经济增长的促进作用具有一定的滞后期。大同市的固定资产投资主要用于第二产业，尤以煤炭行业为重，其投资周期相对较长。结论中显示的滞后3期对经济增长影响明显，也是符合实际的。但同时分析固定资产投资的方程可以看出，GDP变动对其影响为负效应，这说明，长期看来，大同市历年固定资产投资在GDP中多占的比重呈逐渐下降的趋势。从产业结构角度来讲，大同市GDP的增长以及固定资产投资在一定程度上均抑制了产业结构高级化，GDP变动的影响更为显著。但与此相反的是，GDP的增长以及固定资产的投资在很大程度上促进了大同市产业结构合理化。

以上的研究结论对于大同市经济发展、投资政策及产业结构发展战略的制定具有重要启示。一是大同市经济增长的来源更多是产业结构高级化以及产业结构合理化，而并不是固定资产投资。根据产业结构高级化指数的构建可以看出，大同市第三产业的劳动生产率已经超过传统的第二产业。因此，在制定产业结构发展政策时，应将发展重点更多地放在第三产业上，积极扶持服务业的发展。二是GDP的增长以及固定资产的投资在很大程度上促进了大同市产业结构合理化，与此同时，产业结构合理化对固定资产投资也起到了正向的推动作用。相对来讲，产业结构高级化与经济增长以及投资的关系较为复杂，波动性较大。基于此，大同市经济发展更多应该关注产业结构合理化，改变第二产业一柱擎天的局面，积极推进农业发展和第三产业发展，从而形成相对稳定的产业基础。三是在推进产业结构合理化的同时，重点是要素投入结构和产出结构的耦合。目前大同市面临的局面是产业结构和劳动力结构匹配度较低，高素质人才短缺而已煤炭为主的第二产业急需升级。因此，政府应该在提高教育质量，发展相关专业培训方面加大投入，从而提高劳动者的素质，从而使其更好地与产业结构转型结合起来。

[1] Niels Hermes and Robert Lensink.Foreign direct investment,financial development and economic growth[C].The Journal of Development Studies,2003,(38):3-14.

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[13] 干春晖,郑若谷,余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究,2011(5).

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【责任编辑 杨 强】

A Study of the Economic Growth Model in Resource-based Regions——A Case Study of Datong

DENG Chun1,2， DONG Jie-Fang1

(1.DepartmentofEconomicsandManagement,YunchengUniversity,Yuncheng044000,China)(2.SchoolofEconomicsandManagement,NorthwestUniversity,Xi`an710069,China)

Based on the internal mechanism of investment, industrial structure change and economic growth，this paper makes a preliminary analysis of the relevant data in Datong from 1978-2012 by using ADF test and Johansen cointegration test. On the basis of the cointegration equation, we built the VEC Model of economic growth, fixed-asset investment, rationalization index of industrial structure and optimization index of industrial structure. The study shows that there is a long-term cointegration relationship between the four variables. Further research of VEC shows the elastic coefficients of economic growth to the optimization index of industrial structure, the rationalization index of industrial structure and the fixed asset investment were 1.79, 0.87 and 0.43 respectively. This VEC Model shows that under the condition that the other three variables remain unchanged, in the phase t-1, the correction coefficients of GDP, FAI, TI and TL were -6% 19%, 24% and 17%.The results showed the upgrading and rationalization of Industrial Structure are the main source of economic growth in Datong. Datong should promote the development of agriculture and tertiary industry in order to establish a relatively stable industrial base.

fixed-asset investment; industrial structure; economic growth;VEC Model

2015-08-11

山西省管理科学与工程学科项目(XK-2014014)

邓椿(1981-)，男，山西灵丘人，运城学院经济管理系讲师，研究方向为旅游经济、能源经济。

F260

A

1008-8008(2015)05-0049-06