党晨鹭
(1.西安交通大学 金禾经济研究中心;2.西安外国语大学 经济金融学院,西安 710049)
供给侧结构分类及其对经济动能的贡献率测定
党晨鹭1,2
(1.西安交通大学 金禾经济研究中心;2.西安外国语大学 经济金融学院,西安 710049)
文章基于最优分割法推导供给侧产业部门指数,使用我国30个省级行政单元2003—2015年的宏观统计数据,利用系统GMM估计方法实证检验了供给侧结构性改革对我国经济动能的贡献率。研究显示,供给侧结构性改革对我国经济动能具有显著推动作用,且这种经济推动作用表现出明显的地区差异。
供给侧结构性改革;经济动能贡献率;最优分割法
习近平主席于2015年11月10日在中央经济工作会议上提出供给侧结构性改革的基本思路,要求在适度扩大总需求的前提下,进一步加强供给侧结构性改革,提升供给产品的质量和效率,实现我国经济的可持续增长。同月15日习近平主席在G20峰会以《创新增长路径,共享发展成果》为题进行主题发言,强调供给端的重要性。2015年11月17日国务院总理李克强在国家“十三五”规划编制工作会议上强调供给对经济动能的推动作用,要求通过优化产业结构、转变经济动能方式实现经济的创新驱动发展,通过大众创业、万众创新推动供给端产业向中高端发展。2015年11月18日习近平主席在亚太经合组织会议上做了《发挥亚太引领作用,应对世界经济挑战》的主题发言,认为只有通过经济结构改革,使供给适应需求结构的变化,才能解决世界经济的深层次难题。那么,供给侧结构性改革对国民经济将会产生什么影响?其影响机制如何?本文将着力于此。
后危机时代复杂的国际环境导致国内外需求出现常态性萎缩,供给侧改革成为推动经济动能的新的动力因素,要明确供给侧结构改革对经济动能的贡献率,首先需要对供给侧结构进行科学分类。对于有序样本而言,经常使用聚类分析的方法对系统进行评估分级,把样本从一类分到n类,这种对顺序固定有一定要求的分类方法要求每次分类离差平方和的增量最小。从国内外研究成果来看,最优分割法是目前有序样本聚类分析最为常用的方法,本文也使用最优分割法对供给侧结构进行定量测度。
上述公式中:1=i1<i2<…ik<n
把该分类中样本值和样本均值的差进行加总,即为该类的直径D(i,j),直径的表达公式可以表述为:
上述公式中样本均值xij的表达式为
当上述损失函数的值最小时即为最优的分割方法,接下来根据最优分割法的基本原理对供给侧产业结构进行测度,假设社会中有n个产业部门第 G类产业部门共包括j个样本点,公式表述为:
第G类产业部门的样本均值的表达方式为:
第G类产业样本均值和样本差值的和D(i,j)可以表述为:
把上述n类产业部门分为k类,分类结果为:
损失函数的公式表达方式为:
当损失函数的值越小时表示分类方法越合理,反之则不合理。接下来需要求损失函数的最小值,把供给侧产业样本分为两类:
则损失函数可以表述为:
把供给侧产业部门G1使用最优分割法进行分类可得:
供给侧产业部门G1的损失函数可以表述为:
把供给侧产业部门G2使用最优分割法进行分类可得:
供给侧产业部门G2的损失函数可以表述为:
对上述三类损失函数进行比较,使用损失函数最小的函数进行四类分类计算,按照上述标准持续分类直至分为最优的k类,根据分类结果对每一类产业部门的经济动能贡献度进行分别测度,供给侧产业部门的测度指数公式为:
其中GCj表示供给侧产业部门j的指数,Yi表示i地区j产业的产值,n表示产业部门的数目,wij表示j产业部门在i地区所占比重,其公式表达方式为:
供给侧产业部门的测度指数可以表述供给侧结构性变动情况,并可用于研究供给侧结构性变动可能产生的经济效果。该指数是对国民经济中所有产业部门按照供给侧的标准进行的分类,根据最优分割法将社会产业分成追赶型产业、领先型产业、转移型产业、弯道超车型产业、战略型产业等,并根据分割法可计算出此五类产业的产业分类指数,具体参见林毅夫(2016)的研究。
2.1变量设定及模型构建
为了实证检验供给侧结构改革对我国经济动能的贡献率,本文通过构建计量模型进行定量分析,以地区经济动能率为被解释变量,供给侧结构改革为核心解释变量构建的计量模型如下:
其中GGit为被解释变量,表示i地区t年的经济动能率,GJit为核心解释变量,表示i地区t年的供给侧结构变动情况,使用理论分析部分供给侧产业部门测度指数表示,该指数是根据理论分析中的最优分割法对国民经济中所有供给部门进行分类后的代表供给侧结构变动的指数,计算方法借鉴林毅夫(2016)的研究成果。Xit为影响地区经济动能的其他控制变量,主要包括地区对外贸易依存度(YC)、技术水平(JS)、地区人力资源(RL)、交通基础设施(JT)、外商直接投资额(FDI)。
2.2数据来源及说明
被解释变量地区经济动能率(GG)来源于2003—2015年的《中国统计年鉴》,核心解释变量供给侧结构变动(GJ)原始数据来源于2003—2015年的《中国统计年鉴》,借鉴林毅夫(2016)的做法根据理论推导部分的供给侧产业部门测度指数公式计算,对外贸易依存度原始数据来源于2003—2015年《中国对外贸易发展报告》,根据对外贸易依存度公式计算,技术水平使用授权的专利数量表示,数据来源于2003—2015年《中国知识产权研究报告》,地区人力资本用地区大专以上人口数量占地区人口总数的比例来表示,原始数据来源于2003—2015年《中国人口统计年鉴》,交通基础设施使用公路里程数来表示,数据来源于2003—2015年《中国交通基础设施发展报告》,外商直接投资额使用地区外商直接投资额占地区生产总值的比重来表示,数据来源于2003—2015年《中国对外直接投资统计公报》。本文使用省级面板数据,由于西藏自治区的数据严重缺失,本文样本涵盖中国除西藏以外的30个省级行政单位,数据的研究年限设定为2003—2015年,变量的描述性统计见表1。
表1 变量的描述性统计
2.3基准检验
基准检验是对整体样本进行的基础性检验,主要目的是为了得出一般性的结论,这里是为了得出供给侧产业部门对经济动能影响的一般规律。内生性是回归过程中经常出现的现象,工具变量法在某种程度上可以削弱内生性的影响,系统GMM是基于工具变量的估计方法,本文的回归使用系统GMM的方法进行估计,基准估计结果见表2。其中模型1至模型5是分变量基准估计结果,模型1是加入控制变量对外贸易依存度的估计结果,模型2是加入控制变量技术水平的估计结果,模型3是加入控制变量地区人力资源的估计结果,模型4是加入控制变量交通基础设施的估计结果,模型5是加入控制变量外商直接投资额的估计结果,模型6是加入核心解释变量和所有控制变量的基准估计结果,从模型1至模型6的AR(1)和AR(2)及Sargen值来看,估计结果较为理想,供给侧产业部门指数在所有模型中都显著通过检验,表示供给侧结构改革对我国经济动能确实具有影响,从相关系数大小来看,数值范围在0.59~0.67之间,表示供给侧结构改革对经济动能具有显著的正向推动作用。下面以模型6的估计结果为例进行详细说明,供给侧产业部门指数的相关系数为0.6610,表示供给侧结构性改革对经济动能具有较强的拉动作用。对外贸易依存度和外商直接投资两个变量的相关系数分别为0.5743和0.4638,表示改革开放政策是推动我国经济动能的重要因素。技术水平的相关系数为0.5017,即技术进步对我国的经济动能也有很大的推动作用,地区人力资源和交通基础设施也是影响经济动能的重要因素。
表2 供给侧结构性改革对经济动能贡献的基准估计结果
2.4区域差异检验
基准检验结果表明供给侧结构性改革是推动我国经济动能的重要因素,由于我国地域辽阔,地区经济动能存在显著的发展不均衡现象,那么供给侧结构性改革对经济动能的推动作用是否存在地区差异,接下来对东、中、西部地区分别检验,所谓分类检验就是把样本根据研究需要分成不同类别进行检验,以验证结论的正确性,检验结果见表3。从表3的分类估计结果来看,东、中、西部地区供给侧产业结构指数的相关系数存在明显的差别,东部地区的相关系数最大为0.7617,中部地区次之为0.5356,西部地区最小为0.2131,表示我国的供给侧结构性改革对经济动能的推动作用存在明显的地区差异,供给侧结构改革在东部地区的效果最为明显,相关系数很大,这和东部地区经济较为发达具有密切关系,西部地区的效果相对较小,由于西部地区经济相对落后致使政策效果不是很明显,中西部地区是我国今后重点改革的地区。
表3 供给侧结构性改革对经济动能贡献的分类估计结果
本文基于最优分割法推导供给侧产业部门指数对我国供给侧结构性改革进行测度,使用我国30个省级行政单位2003—2015年的宏观统计数据,利用系统GMM估计方法实证检验了供给侧结构性改革对我国经济动能的贡献率,得出以下主要结论:
(1)供给侧结构性改革对我国经济动能具有显著的推动作用。从基准估计结果来看,供给侧产业部门指数在所有模型中都显著通过检验,表示供给侧结构改革对我国经济动能确实具有影响,从相关系数大小来看,数值范围在0.59~0.67之间,表示供给侧结构性改革对经济动能具有显著的推动作用。
(2)供给侧结构性改革对经济动能的推动作用表现出明显的地区差异。东中西部地区供给侧产业结构指数的相关系数存在明显的差别,东部地区最大,中部地区次之,西部地区最小,表示我国的供给侧结构性改革对经济动能的推动作用存在明显的地区差异,供给侧结构性改革在东部地区的效果最为明显,相关系数很大,这和东部地区经济较为发达具有密切关系,西部地区的效果相对较小,由于西部地区经济相对落后致使政策效果不是很明显,中西部地区是我国今后重点改革的地区。
(3)对外贸易依存度和外商直接投资两个变量的相关系数显著为正,表示改革开放政策是推动我国经济动能的重要因素,技术进步对我国经济动能有很大的推动作用,地区人力资源和交通基础设施也是影响经济动能的重要因素。
[1]Hoieyt S N.The Effect of Employment Risk CPI in the City Analsis of Cargo Hanling Operations[J].Physica-VerlagHD,2010,(4).
[2]Weber J.Theory of the Culture Indasty Location of City[M].Chicago: the University of Chicago Press,2013.
[3]Kloierye E M.The Location of Curture in Economic Activity of Infla⁃tion.[M].New York:Mc Graw-Hill,2014,(4).
[4]Wardman G.Interurban Curture Demand Elasticities and Employ⁃ment Risk Competition in Great Britain:Evidence From Direct De⁃ mand Models of City[J].Transportation Research,2015,5(4).
[5]Hoonoum M,Zhang A M,Zhang A.Optimal Demand for Curture Lease of City Eco-Tourism[J].Transportation Research,2013,(6).
[6]林毅夫.新常态下供给侧结构性改革问题的研究[J].经济研究,2015,(5).
[7]熊正德.供给侧结构性改革的评价及提升路径研究[J].中国工业经济,2015,(9).
[8]谢孟军.文化能否引致出口:一带一路的经验数据[J].国际贸易问题,2016,(1).
(责任编辑/易永生)
F123
A
1002-6487(2016)22-00039-03
国家社会科学基金西部项目(12XJL004);教育部人文社科研究青年项目(12YJC790090)
党晨鹭(1987—),女,陕西西安人,博士研究生,讲师,研究方向:金融学。