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甘肃省产业发展
甘肃省产业发展、技术投入对经济增长的贡献研究[1]
(西南民族大学经济学院,四川成都610041)
摘要:
本文从产业结构的角度,运用协整检验和格兰杰因果关系检验分析了甘肃省1978~2005年间产业结构与经济增长的长期均衡关系。
研究结果表明:
第二产业对经济增长的贡献比较大,其经济增长弹性在0.5左右,第一、三产业的经济增长弹性相对较低;技术进步对经济增长的影响较微弱。
关键词:
甘肃省经济增长协整检验格兰杰因果检验
ThecontributionresearchofGansuProvinceindustrialdevelopmentandtechnicalinvestmenttoeconomicgrowth
JianmingCuiYuchunTu
(EconomicalinstituteofSouthwestuniversityfornationality,chengdu.sichuan610041)
Abstract:
Fromtheperspectiveoftheindustrialstructure,thispaperusecointegrationtestandGrangercausalitytesttoanalyzetheindustrialstructureandeconomicgrowthofalong-termequilibriumrelationshipofGansuprovincefrom1978to2005.Theresultsshowthatthesecondaryindustrycontributesrelativelylargetoeconomicgrowth,flexibilityisaround0.5ineconomicgrowth.Flexibilityoftheeconomicgrowthofthefirstandtertiaryindustriesisrelativelylowandtheimpactoftechnologicalprogressoneconomicgrowthisweak.
Keywords:
GansuprovinceEconomicgrowthcointegrationtestGrangercausalitytest
引言
经济增长是经济学研究的最重要的课题之一,其不仅包含经济总量的增加,还包含经济结构的转变、优化和升级。
而产业结构变动是经济增长的必然结果,同时又是影响经济增长的重要因素。
在现代经济增长中,区域产业结构是影响区域经济增长的关键因素,正确认识和估计产业结构变动对经济增长的贡献,对于科学认识和理解现实的经济增长及制定促进经济增长的政策具有重要意义。
本文以甘肃省1978~2005年间的数据,运用协整检验和Granger因果分析方法,研究了甘肃省产业结构对经济增长的贡献,以期说明甘肃省的产业结构影响经济增长的过程与方式,并提出适合甘肃省经济增长、产业发展的对策和建议,为未来甘肃省经济调整,促进经济快速、均衡发展提供重要参考。
一、文献综述
产业结构状况是影响一个国家经济增长的重要因素之一,但在20世纪80年代中期以前,中国还没有系统的产业结构,这与产业经济学作为一门学科在国际学术界取得一致的认同有关,而中国大约在20世纪80年代初西方产业经济理论才引入中国。
在理论研究方面,杨治(1985)1于《产业经济学导论》一书中最早的向中国经济工作者展现了产业经济学理论;刘伟(1995)认为,产业结构演化的进程和工业化、现代化密切相关。
在一定程度上,可以把经济增长的实质归结为工业化,进而理解为结构演进;周振华(2003)通过对经济结构机理的研究,旨在对经济结构的变化分析,来说明经济结构尤其是产业结构是决定经济增长的一个重要因素。
同时提出了经济结构是决定经济增长的重要因素。
并且指出,结构关联效应是现代经济增长的一个重要支撑点;郭克莎(1999)在经济增长和产业机构变动的理论基础上,对中国的经济增长和产业结构变动进行了研究。
他从资源配置效应入手,通过定量分析的方法,对中国改革开放以来产业间资源流动和结构变化对生产增长和经济增长的作用进行了研究,指出要创造一个总量供求基本平衡和结构关系比较协调的经济环境,以确保经济的良性增长。
在实证研究方面,刘伟(2002)在理论研究的基础上,对各地区(1992~2000)的产业结构与经济增长之间的关系进行研究认为:
第三产业的结构扩张会降低第一产业和第二产业对经济规模的正效应,因此只有通过提高第一产业和第二产业的效率才能获得长期稳定的经济增长;郭金龙(1998)采用钱纳里的回归模型,对中国的经济结构变动带来的整体收益对经济增长的影响进行了分析,从而得出,结构变动以及与结构变动相伴随的资源再配置对经济增长的作用是巨大的。
吕铁(1999)通过采用资源再配制效应模型,考察了中国改革以来(1979~1996)三次产业结构的变动对经济增长的具体贡献,得出三次产业机构的资源再配置效应对经济增长的贡献为3.04%,反映了中国三次产业结构的变动对经济增长的影响较小。
在地区性研究方面,众多工作者分别针对中国各个地区以省、县等区域对产业结构与经济增长的相关问题进行了不同程度的大量的实证研究。
例如:
林秀梅等(2005,吉林省),刘云锋(2004,辽宁省),王耀中等(2003,湖南省),徐宝英(2006,安徽省),张红兵,(2006,江苏省),曾国平等(2004,重庆市),徐永良(2004,嘉兴市);对甘肃省的研究中,梁亚民(2002)研究认为,改革开放以来,虽然从纵向上看,甘肃省经济与社会的发展均取得了令人瞩目的伟大成就,但是横向看,它与东南沿海地区的差距不仅没有缩小,反而呈进一步拉大的趋势;汪洋(2003).通过分析近10年来甘肃与全国三次产业经济增长因素的贡献差异,揭示了甘肃各产业竞争力的偏离原因,提出了在今后产业结构调整中提高甘肃各产业竞争的途经;樊元(2007)以人均GDP数据从时间序列和空间分布两方面分析了甘肃民族地区县域经济差异的现状,运用偏离—份额法和回归分析法对县域经济差异与产业结构的关系进行了实证分析,认为应该从优化产业结构,实现民族地区经济整体协调发展等方面促进经济的整体发展。
对于其他省份(地区)的研究文献,在此不再一一赘述。
从前边的文献回顾中我们可以看出,以前实证研究大多是采用单个的方法分析同样的问题并且研究所采用的数据时间较早,从研究方法上大多采用一般的模型回归,难免伪回归的问题。
所以本文吸取以上不足之处,对甘肃1978~2005年的时间序列进行协整检验和格兰杰因果关系检验,试图对该区经济发展的困境给出合理的解释和建议。
二、模型的建立
国内外经济理论界对产业结构的研究已很多,经济学家们关于产业结构变动是一个国家和地区经济增长的重要推动力的观点已经基本成为共识。
而产业结构是在一定的技术条件下由专业化和社会分工的生产方式决定的。
新古典经济理论认为,在竞争均衡的假设条件下,经济增长是资本积累、劳动力增加和技术变化长期作用的结果。
而资本、劳动和技术是在一定产业结构中组织在一起进行生产的,对于给定的资本、劳动和技术,不同的产业结构会导致不同的生产。
如何衡量产业结构对经济增长的贡献,我们设计如下模型:
(1)
式中,
表示总产出;
表示第
产业的产出;
表示技术水平。
对式
(1)求全微分可得:
(2)
给
(2)式子两边同除以
可得:
(3)
其中,
,
。
、
分别表示第
产业的总产出弹性、技术进步对产出的贡献。
因此可以利用以下计量经济模型计量分析各产业对经济增长的贡献:
(4)
其中,
表示残差项。
三、甘肃省产业结构与经济增长的实证研究
1.数据与指标
本文截取了1978~2005年的年度数据作为分析样(见附表1、2)。
产出指标
用各年的GRP表示;
、
、
分别以每年度第一产业、第二产业、第三产业的生产总值表示;
1978~2003年的数据主要来自《甘肃统计年鉴2000、2001、2002、2003、2004》,2004~2005数据主要来自甘肃经济信息网
技术进步以财政对科研的支出表示,其中,1978~1989年的数据缺失。
本文全部数据处理均由Eviews5.0完成。
2.ADF单位根检验
在对模型进行定量分析前,先需要对数据的平稳性进行检验。
我们采用含截距的ADF单位根检验如表1。
表1 含截距不含趋势项的ADF检验结果
变量
ADF统计值
临界值
是否平稳
变量
ADF统计值
临界值
是否平稳
0.338163
-3.711457***
不平稳
-2.962252
-2.629906*
平稳
-0.996924
-3.699871***
不平稳
-6.211292
-3.711457***
平稳
0.309159
-3.711457***
不平稳
-2.721908
-2.629906*
平稳
0.332748
-3.699871***
不平稳
-3.436339
-2.981038**
平稳
1.755242
-3.699871***
不平稳
-4.065550
-3.711457***
平稳
*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著水平
从表1的检验结果表明,各变量都属于I
(1)单整序列(单整的定义在后文有进一步的交待)。
3.格兰杰因果关系检验
只有在变量序列的单整阶数相等的情况下,变量之间因果关系的确定才是准确和有效的。
所以,基于以上的单位根检验结果,我们可以分别对变量差分,其平稳性检验结果如表2。
表2 差分序列的平稳性检验结果
变量
ADF统计值
临界值
是否平稳
M
-2.962252
-2.629906*
平稳
M1
-6.211292
-3.711457***
平稳
M2
-2.721908
-2.629906*
平稳
M3
-3.436339
-2.981038**
平稳
*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著水平
检验结果表明,在不同的置信区间上,差分序列是平稳的。
在此基础上,我们对差分序列施行格兰杰因果关系检验,结果如表3。
表3 甘肃省产业结构与经济增长的格兰杰因果关系检验结果
NullHypothesisF-StatisticProbability
M3doesnotGrangerCauseM1.279950.29987
MdoesnotGrangerCauseM3 4.81238 0.01967
M2doesnotGrangerCauseM6.952380.00510
MdoesnotGrangerCauseM2 0.574160.57219
M1doesnotGrangerCauseM5.298500.01424
MdoesnotGrangerCauseM12.14266 0.14350
M2doesnotGrangerCauseM34.40631 0.02597
M3doesnotGrangerCauseM20.608500.55394
M1doesnotGrangerCauseM31.07827 0.35916
M3doesnotGrangerCauseM10.151600.86031
M1doesnotGrangerCauseM20.87663 0.43158
M2doesnotGrangerCauseM12.28441 0.12778
从滞后两期的因果关系检验结果来看,M1,M2分别是M的格兰杰原因,M是M3的格兰杰原因,M2又是M3的格兰杰原因。
也就是说,甘肃省第一产业和第二产业的变动是GRP变动的格兰杰原因,GRP和第二产业的变动又是第三产业变动的格兰杰原因。
可见,在第一、第二、第三产业与地区生产总值GRP这些变量之间至少存在单项的因果关系。
四、甘肃省产业结构与经济增长的长期均衡分析
1.方法
如果一组非平稳时间序列存在一个平稳的线性组合,即该组合不具有随机趋势,那么这组序列就是协整地,这个线性组合被称为协整方程,表示一种长期的均衡关系。
但是“协整”概念与经济学的“均衡”概念有本质上的联系。
协整揭示了变量之间的一种长期稳定的均衡关系,是均衡关系在统计上的表述,因此在实证检验中用来判断变量间存在均衡关系的证据。
其标准定义为:
若序列
是
阶单整,存在一个向量
,使得
,其中
,
,则认为序列
是
阶协整,记为
,
为协整向量。
2.协整检验
检验协整关系的方法有Engel与Granger的两步法和Johasen(1988)与Johasen-Juselius(1990)的JJ检验法。
基于前文对甘肃省各产业与产出指标单位根和格兰杰因果关系的检验,本文采用E-G两步法对其长期的动态均衡关系进行协整检验。
我们对序列
,
,
,
进行协整检验,首先用OLS方法估计如下方程:
(5)
检验结果如表4,
表4 Eviews5.0协整回归结果
DependentVariable:
LNY
Method:
LeastSquares
Date:
04/09/07Time:
15:
30
Sample:
19782005
Includedobservations:
28
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb
LNX10.1932940.01113917.352620.0000
LNX20.5020730.00920254.563610.0000
LNX30.2999110.01217924.625860.0000
C1.0624920.01541768.917490.0000
R-squared0.999959Meandependentvar5.749064
AdjustedR-squared0.999954S.D.dependentvar1.105212
S.E.ofregression0.007478Akaikeinfocriterion6.822130
Sumsquaredresid0.001342Schwarzcriterion-6.631815
Loglikelihood99.50982F-statistic196580.7
Durbin-Watsonstat1.444576Prob(F-statistic)0.000000
从表4中我们可以得到回归方程为:
(6)
得到相应的残差序列为:
(7)
其中
为协整参数。
采用含常数项目的模型对残差进行2阶滞后的ADF检验。
检验形式为:
(8)
零假设为
,检验结果见表5
表5 残差序列平稳性检验结果
AugmentedDickey-Fullertes-3.8142661%criticalvalues-3.72407
5%criticalvalues-2.98629
10%criticalvalues-2.632604
*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.
由表5中的结果可见,拒绝零假设。
残差序列
平稳。
这意味着序列
,
,
,
存在协整关系。
也就是说,甘肃省GRP与第一产业、第二产业、第三产业在样本区间内存在长期均衡关系,(6)式具有可解释意义。
从(6)式可以看出,三个产业对产出都起到正向促进的作用。
第一产业、第二产业、第三产业的产出弹性分别为0.193294、0.502073、0.299911,第一产业增加1%,产出增加0.193294%,第三产业增加1%,产出增加0.299911%,第二产业对产出增长的贡献比较大,其增长1%,产出增长0.502073%。
常数项为正,表明在长期内存在一个对产出的正向促进因素。
F、
、D.W统计量表明在样本区间内回归结果显著,模型拟合的比较好,在此基础上的回归方程具有可解释的意义。
3.加入技术项的考察与分析。
对以上变量中加入技术变量,由公式(5)中进行最小二乘回归。
回归结果为:
(9)
执行(7)、(8)式子的步骤,经检验残差序列平稳。
说明加入技术变量后,各变量和产出之间存在长期均衡的关系。
在样本区间内,(9)式具有可解释的意义。
从(9)式可以看出,在原模型中加入技术变量后,第二产业对产出的贡献轻微减小,但并没有影响第二产业对产出贡献最大的结论。
技术因素对产出的作用很小,几乎可以忽略。
说明在目前的发展阶段中,技术对经济增长的促进效应非常微弱。
F、
、D.W统计量表明在样本区间内回归结果显著,模型拟合的比较好,在此基础上的回归方程具有可解释的意义。
五、结论
经过以上对1978~2005年28年间甘肃省产业发展与经济增长的实证研究,可以初步得出如下的结论:
1.甘肃省第一产业、第二产业、第三产业与地区生产总值等指标都属于I
(1)单整序列,即表明它们在长期中存在着某种均衡的关系。
2.三个产业与产出之间至少存在着单向的格兰杰因果关系。
3.产出与三产业、技术进步之间存在协整关系。
长期而言,三个产业都对产出有明显的正相促进作用。
第二产业对产出的贡献比较大,这可能与该省第二产业投入比重大有很大的关系。
第一产业、第三产业的产出弹性明显小于第二产业的产出弹性,很有可能是因为第一产业、第三产业的发展滞后于第二产业。
技术进步的产出弹性很小,在此阶段中,技术投入对产出的促进作用很微弱。
六、政策建议
众所周知,第一产业在自然资源条件的约束下,受生产要素边际收益递减规律的影响,必然促使生产要素向第二产业转移。
第二产业,开始受规模效益递增的影响,具有吸收生产要素的功能,随着规模效益由递增变为递减,生产要素数量的增加,其边际产出同样会相对减少。
因此,当生产要素的边际效益发生递减时,生产要素将从第二产业向效益更高的第三产业转移。
由以上的分析可知,增加第二产业的投资对经济增长的促进作用最大;第二、第三产业其次。
为此,我们可以考虑以下几点措施:
1.加大对第二产业的投资,但必须考虑以下几点:
(1)第二产业是在第一产业的基础上发展起来的,当第二产业发展到一定程度就要对一第产业进行反哺,以确保第一产业的持续发展。
所以,应该在发展第二产业的同时,兼顾好第一产业的发展,为经济结构的转移打下坚固的基础。
(2)由于第二产业主要是以工业和建筑业为主,所以,就必须注重能源的利用、开发以及环境污染治理等重大问题。
可以考虑发展“循环经济”,以能源的节约、环境的保护为重点考虑问题,进而促进经济的持续发展。
2.加大第一产业内部结构调整,发展特色农业。
甘肃省由于气候和地理位置有其自身的特点,大部分地区盛产土豆、大豆、玉米、花椒,局部地区丰产苹果、核桃以及医用类经济作物。
所以,可以针对不同地区的经济特色,因地制宜的发展。
3.重视旅游资源的开发和利用。
甘肃省有一大批可待开发的旅游资源。
开发文化型旅游产业,通过旅游业的发展保持第三产业的优势并促进旅游业等相关的服务、餐饮行业的发展。
4.从整体上对产业结构进行调整,使技术进步成为经济增长的内在动力;优化产业结构,以确保经济的良性发展。
参考文献
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产业发展及经济增长的新动力[J].中国工业经济,2003年第4期。
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附表1
甘肃省地区生产总值(1978~2005)
单位:
亿元人民币
年份
GRP
第一产业总值
第二产业
第三产业
科学研究支出
总值
工业
建筑业
总值
交通运输及邮电通讯业
批发零售贸易餐饮业
1978
64.73
13.21
39.04
34.66
4.38
12.48
3.23
4.55
#NUM!
1979
67.51
12.89
40.98
36.90
4.08
13.64
3.26
4.83
#NUM!
1980
73.90
16.46
39.85
35.25
4.60
17.59
3.27
6.86
#NUM!
1981
70.89
17.63
35.30
31.33
3.97
17.96
3.50
7.07
#NUM!
1982
76.88
19.68
38.54
33.63
4.91
18.66
3.74
7.18
#NUM!
1983
91.50
27.65
42.92
37.52
5.40
20.93
4.07
8.63
#NUM!
1984
103.17
27.83
49.89
43.65
6.33
25.36
5.14
10.16
#NUM!
1985
123.3
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