黃天云, 馬杰

（西南民族大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 四川 成都 610041）

成都市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長實(shí)證分析
——基于1980-2013年的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)

黃天云, 馬杰

（西南民族大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 四川 成都 610041）

基于成都市1980年至2013年的生產(chǎn)總值及一、二、三產(chǎn)業(yè)值樣本數(shù)據(jù), 運(yùn)用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和索洛經(jīng)濟(jì)增長模型, 對成都市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長與生產(chǎn)要素的相關(guān)性進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn), 定量分析三次產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率和拉動經(jīng)濟(jì)增長的百分比. 研究表明: 目前成都市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處于―三二一‖順序的工業(yè)化后期階段, 最近幾年第三產(chǎn)業(yè)是經(jīng)濟(jì)增長的主要動力. 然而, 隨著第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷擴(kuò)張, 勢必會使第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)規(guī)模的正效應(yīng)下降,最終把經(jīng)濟(jì)帶入衰退的境地. 因此, 要使成都市的經(jīng)濟(jì)長期穩(wěn)定增長必須進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu); 經(jīng)濟(jì)增長; 索洛模型; 要素效率; 經(jīng)濟(jì)規(guī)模

1 引言

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是指各產(chǎn)業(yè)的構(gòu)成及各產(chǎn)業(yè)之間的聯(lián)系和比例關(guān)系. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)理論最早可以追溯到十七世紀(jì), 威廉·配第(William Petty, 1623-1687)首次對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動趨勢進(jìn)行了描述. 1940年, 科林·克拉克(Colin Clark, 1905-1989)通過整理和比較40多個國家不同時期的三次產(chǎn)業(yè)的勞動收入和總產(chǎn)出資料, 指出隨著人均國民收入的提高, 勞動力在三次產(chǎn)業(yè)分布結(jié)構(gòu)變化的一般趨勢[1]. 1957年, 庫茲尼茨(Simon Smith Kuznets, 1901-1985)通過研究得出: 增加制造業(yè)部門能促使人均國民收入的增長. 1960年, 錢納里(Hollis B. Chenery,1918–1994) 以51個國家的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本點(diǎn), 從生產(chǎn)要素角度分析經(jīng)濟(jì)增長, 提出工業(yè)化模式, 并認(rèn)為該模式能使資源得到最優(yōu)配臵. 然而許多經(jīng)濟(jì)學(xué)家在證明工業(yè)化模式時, 存在著大量經(jīng)濟(jì)事實(shí)與工業(yè)化經(jīng)濟(jì)模式相反. 他們發(fā)現(xiàn)在人均收入水平很高時, 促使服務(wù)行業(yè)的快速增長, 但致使制造業(yè)的規(guī)模彈性降低. 因此, 非常有必要從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度研究和分析經(jīng)濟(jì)增長.

本文主要從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)規(guī)模和要素效率的影響兩個方面進(jìn)行實(shí)證研究,利用成都市1980年至2013年的生產(chǎn)總值及一、二、三產(chǎn)業(yè)值、社會固定資產(chǎn)投資總額、社會從業(yè)人員的數(shù)據(jù).研究表明: 成都市最近幾年第三產(chǎn)業(yè)是經(jīng)濟(jì)增長的主要動力, 并且基本都是靠制度改革來實(shí)現(xiàn)的. 但是, 隨著第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷擴(kuò)張, 勢必會使第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)規(guī)模的正效應(yīng)下降. 通過擴(kuò)張第三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu),短期內(nèi)可以保持經(jīng)濟(jì)的高速增長, 但是如此長期下去, 最終會把經(jīng)濟(jì)帶入衰退的境地, 因此有必要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).

2 成都市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長現(xiàn)狀

改革開放30多年來, 成都市經(jīng)濟(jì)總量一直穩(wěn)居增長, 尤其是第三產(chǎn)業(yè)增長迅猛. 據(jù)北京社科院總部經(jīng)濟(jì)研究中心出版《2008—2009年: 中國總部經(jīng)濟(jì)發(fā)展報告》, 在全國35個主要城市中, 成都綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力位居第八, 中西部排名第一. 2013年成都市生產(chǎn)總值(GDP)達(dá)9108.90億元, 比上年增長約11.9%. 其中, 第三產(chǎn)業(yè)增長最大, 比上年增加548.98億元, 增長13.64%; 其次是第二產(chǎn)業(yè)增加415.88億元, 增長11.04%; 增長最少是第一產(chǎn)業(yè)增加5.1億元, 增長1.47% (見表1). 1980年三次產(chǎn)業(yè)比例為27.21: 49.63: 23.15, 而2013年三次產(chǎn)業(yè)比例變?yōu)?.88: 45.91: 50.22, 三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是很有成效的. 羅默指出: 技術(shù)進(jìn)步(含經(jīng)濟(jì)制度變遷)是長期經(jīng)濟(jì)增長的主要貢獻(xiàn)者, 而勞動和資本等生產(chǎn)要素投入的增加是短期經(jīng)濟(jì)增長的主要因素[2]. 本文試圖通過實(shí)證研究成都市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)規(guī)模和生產(chǎn)要素的影響.

3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長貢獻(xiàn)的實(shí)證分析

3.1 模型設(shè)定

令Xi, i=1,2,…,k表示第i次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出值, Y表示生產(chǎn)總值, 以下是表示經(jīng)濟(jì)增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系的羅伯特·索洛(Robert Merton Solow)計量經(jīng)濟(jì)增長模型[3]:

3.2 實(shí)證分析

成都市在改革開放30多年來, 經(jīng)濟(jì)增速迅猛, 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級. 現(xiàn)使用成都市1980-2013年生產(chǎn)總值與三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出數(shù)據(jù)作為樣本點(diǎn)進(jìn)行實(shí)證研究, 數(shù)據(jù)見表1.

表1 1980-2013年成都市生產(chǎn)總值及一、二、三產(chǎn)業(yè)值(單位: 億元)注: 數(shù)據(jù)來源于成都統(tǒng)計信息網(wǎng)Tab.1 Statistical data of GDP and the first, second and tertiary industries in Chengdu from 1980 to 2013 (Unit: 100 Millions CNY; Data Source: Chengdu Statistical Info. Network: www.cdstats.chengdu.gov.cn.)

● 模型擬合及異常數(shù)據(jù)剔除

基于成都市1980-2013年生產(chǎn)總值與三次產(chǎn)業(yè)年度值的樣本觀測數(shù)據(jù), 利用數(shù)學(xué)軟件MATLAB工具箱函數(shù)Lsqcurvefit()函數(shù)回歸, 得回歸方程:

此時系數(shù)α1為負(fù), 可能存在異常數(shù)據(jù), 需要將這些異常數(shù)據(jù)剔除. 因此利用MATLAB工具箱函數(shù)Polyfit()分別對Y,X1,X2,X3作出三次多項(xiàng)式擬合圖如下:

圖1 成都市生產(chǎn)總值Y的三次多項(xiàng)式擬合圖Fig.1 Cubic polynomial fit of the GDP data in 1980-2013

圖2 成都市第一產(chǎn)業(yè)值X1的三次多項(xiàng)式擬合圖Fig.2 Cubic polynomial fit of the first industry data in 1980-2013

圖3 成都市第二產(chǎn)業(yè)值X2的三次多項(xiàng)式擬合圖Fig.3 Cubic polynomial fit of the second industry data in 1980-2013

圖4 成都市第三產(chǎn)業(yè)值X3的三次多項(xiàng)式擬合圖Fig.4 Cubic polynomial fit of the tertiary industry data in 1980-2013

由圖2可知, 1996和2003年的數(shù)據(jù)存在異常點(diǎn), 其他年份的樣本點(diǎn)分布在三次多項(xiàng)式擬合圖曲線上或距離曲線較近的兩邊. 由圖4可知, 除了2010年的數(shù)據(jù)偏離三次多項(xiàng)式曲線較遠(yuǎn), 其他年份的樣本點(diǎn)分布在三次擬合曲線上或距離三次擬合曲線較近的兩邊, 說明2010年的數(shù)據(jù)是異常樣本點(diǎn). 圖1、3的樣本點(diǎn)分布在三次多項(xiàng)式擬合曲線上或距離曲線較近的兩邊, 因此均不存在異常樣本點(diǎn).

綜上可知, 需要剔除1996, 2003, 2010年的異常樣本點(diǎn), 再由MATLAB工具箱函數(shù)Lsqcurvefit()回歸, 得以下回歸方程:

由(3)式可以看出, 成都市三次產(chǎn)業(yè)的增長彈性中, 最小為第一產(chǎn)業(yè)是0.0100, 即在保證其他變量一定的情況下, 第一產(chǎn)業(yè)增長1%會促進(jìn)生產(chǎn)總值近似增長約1.00%; 其次是第二產(chǎn)業(yè)為0.4580, 即在保證其他變量一定的情況下, 第二產(chǎn)業(yè)增長1%會促進(jìn)生產(chǎn)總值近似增長約45.80%; 第三產(chǎn)業(yè)最大為0.5028, 即在保證其他變量一定的情況下, 第三產(chǎn)業(yè)增長1%會促進(jìn)生產(chǎn)總值近似增長50.28%[4]. 因此, 推動成都市經(jīng)濟(jì)增長的主要因素是第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展, 其中促進(jìn)作用最大是第三產(chǎn)業(yè), 這與當(dāng)前成都市經(jīng)濟(jì)所處的階段是吻合的.

● 三次產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率

在國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的構(gòu)成中, 不同產(chǎn)業(yè)所占的比重以及增長速度存在差異, 對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)大小也會有所不同[5]. 三次產(chǎn)業(yè)對國內(nèi)生產(chǎn)總值增長的貢獻(xiàn)大小用經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率表示為: 三次產(chǎn)業(yè)增量值/國內(nèi)生產(chǎn)總值增量.

利用成都市1980-2013年三次產(chǎn)業(yè)值和地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)(表1), 以此計算三次產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率(圖5). 第一產(chǎn)業(yè)在1980-1997年處于波動的發(fā)展時期, 1982年的貢獻(xiàn)率達(dá)到51.56%是最大值, 超過了二三產(chǎn)業(yè); 1998-2013年處于相對穩(wěn)定發(fā)展時期, 并且貢獻(xiàn)率都較小, 在2009年還出現(xiàn)了負(fù)貢獻(xiàn)率的情況. 第二產(chǎn)業(yè)在1980-1995年的貢獻(xiàn)率處于波動發(fā)展時期, 1980年是貢獻(xiàn)率達(dá)到68.22%是最大值; 1996-2005年處于穩(wěn)步增長階段, 2005年是59.45%; 2006-2013年又處于波動發(fā)展時期, 但都維持在30%以上相對較高的貢獻(xiàn)率. 第三產(chǎn)業(yè)在1980-1997年處于波動發(fā)展時期, 對經(jīng)濟(jì)的增長貢獻(xiàn)極不穩(wěn)定, 1990年達(dá)到69.83%是最大值; 1998-2008年大體處于遞減趨勢; 2009-2013年又處于波動發(fā)展時期, 并曾在2010年跌至-16.23%, 而在2011年達(dá)到最大值101.2%[6]. 總體來看, 在1991之前三次產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)率都是波動變化的, 1991年之后成都市經(jīng)濟(jì)處于相對穩(wěn)定的―三二一‖貢獻(xiàn)順序格局.

圖5 1980-2013年成都市三產(chǎn)貢獻(xiàn)率趨勢圖(%)Fig.5 Trends of different industrial contribution rate to GDP

圖6 1980-2013成都市三產(chǎn)對GDP拉動百分點(diǎn)(%)Fig.6 Different industrial stimulation percentage on GDP

● 三次產(chǎn)業(yè)對GDP的拉動百分點(diǎn)

經(jīng)濟(jì)增長率是后一年的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(如生產(chǎn)總值)減去前一年的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)再除以前一年的經(jīng)濟(jì)指標(biāo), 它是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長非常重要的一個指標(biāo). 三次產(chǎn)業(yè)拉動經(jīng)濟(jì)增長百分點(diǎn)表示為: 每個產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增量/前一年的生產(chǎn)總量[7].

利用成都市1980-2013年的樣本數(shù)據(jù), 畫出三次產(chǎn)業(yè)拉動經(jīng)濟(jì)增長百分點(diǎn)趨勢圖(圖6).成都市生產(chǎn)總值增長率1980-2013年都處于波動發(fā)展時期, 在1993年增長率達(dá)到最大值32.82%, 2000年之后保持10%以上的增長速度.

三次產(chǎn)業(yè)拉動經(jīng)濟(jì)增長的百分點(diǎn)表現(xiàn)出很大差異: 第一產(chǎn)業(yè)在1980-1997年處于波動發(fā)展時期, 1980年還出現(xiàn)負(fù)增長點(diǎn), 1982年達(dá)到最高點(diǎn)6.73%; 在1998-2013年處于相對穩(wěn)定時期, 在2009年也出現(xiàn)負(fù)增長點(diǎn). 第二產(chǎn)業(yè)在1980-1999年處于波動發(fā)展時期, 1990年達(dá)到最低點(diǎn)1.8%; 2000-2007年呈現(xiàn)逐步增長的趨勢, 并且在2000年后拉動經(jīng)濟(jì)增長百分點(diǎn)一直在3.0%以上; 2008-2013年又處于波動時期, 拉動經(jīng)濟(jì)增長百分點(diǎn)在4.0%. 第三產(chǎn)業(yè)在1980-1993年處于逐步波動增長發(fā)展時期; 1994-1999年處于遞減發(fā)展時期, 但都處于5.0%以上; 2000-2007年處于相對遞增發(fā)展時期; 2008-2013年又處于波動發(fā)展時期.

4 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與生產(chǎn)要素效率關(guān)系的實(shí)證分析

4.1 模型設(shè)定

令xi=xi/Y, i=1, 2, 3, …, k表示第i產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)總值中所占比例,Y表示總產(chǎn)出值, K表示固定投入資金, L表示社會勞動力. 考慮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對生產(chǎn)規(guī)模和要素效率影響, 由柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生產(chǎn)函數(shù)可得如下計量經(jīng)濟(jì)模型[8]:

4.2 實(shí)證分析

利用成都市2000-2012年的生產(chǎn)總值及第一、二、三產(chǎn)業(yè)在總產(chǎn)值中的比重、社會從業(yè)人員總數(shù)、固定投資資產(chǎn)等樣本觀測值, 相關(guān)數(shù)據(jù)見表2和表1, 對方程(4)進(jìn)行回歸可得:

其中x1,x2,x3分別表示第一、二、三產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)總值中的比重. 利用MATLAB工具箱函數(shù)Stepwise()對（5）進(jìn)行逐步回歸, 結(jié)果如圖7.

表2 2000-2012年成都市從業(yè)人員（單位: 萬人）及社會固定資產(chǎn)投資總額（單位: 億元）注: 數(shù)據(jù)來源于成都統(tǒng)計信息網(wǎng)Tab.2 Number of employed persons (Unit: 10 Thousands) & Total amount of fixed assets investment (Unit: 100 Millions CNY) (Data Source: Chengdu Statistical Info. Network: www.cdstats.chengdu.gov.cn.)

圖7 三次產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重的逐步回歸Fig.7 Stepwise regression of different industrial proportions in GDP

圖8 剔除變量的多重共線性后再次回歸Fig.8 Regression after removing multi-collinearity in variables

圖7中令x4=x1logK,x5=x2logK,x6=x3logK,x7=x1logL,x8=x2logL,x9=x3log L . 從圖7可以看出, 變量x2,x3,x1logK,x2logK,x3logK,x1logL,x2logL,x3logL存在多重共線性. 將變量x2logK,x3logK,x1logL,x2logL從方程(5) 中剔除, 再回歸可得:

再利用MATLAB工具箱函數(shù)Stepwise()對（6）進(jìn)行逐步回歸, 結(jié)果如圖8. 圖8中令x4=x1log K , x5=x3logL . 從圖8可以看出, 變量x1,x2,x3,x3logL存在多重共線性. 將變量x3logL從方程(6)中剔除,再回歸可得:

從方程(7)可以看出, 第一產(chǎn)業(yè)影響資本要素的生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)規(guī)模,對資本效率產(chǎn)生負(fù)的影響;第二產(chǎn)業(yè)只影響經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)規(guī)模, 且是一種正的影響; 第三產(chǎn)業(yè)也只影響經(jīng)濟(jì)規(guī)模, 且也是一種正的影響[9].

5 結(jié)束語

結(jié)合成都市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的歷史與現(xiàn)狀, 利用1980-2013年相關(guān)的統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù), 通過分析成都市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn), 以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)規(guī)模和生產(chǎn)要素的影響, 得出以下結(jié)論:

成都市經(jīng)濟(jì)在改革開放30多年來取得了巨大成就, 1980年成都市生產(chǎn)總值僅為46.30億元人民幣, 2013年達(dá)到9108.90億元人民幣, 大約是1980年的197倍. 總的來說, 成都市1993年才實(shí)行改革開放, 缺乏市場經(jīng)濟(jì)經(jīng)驗(yàn), 因此這一時期經(jīng)濟(jì)處于波動快速發(fā)展時期. 2000年以后, 成都市加快改革開放的步伐, 使得在這一時期的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定快速發(fā)展, 基本形成了―三二一‖的產(chǎn)業(yè)布局, 拉動成都市經(jīng)濟(jì)增長的主要動力是第三產(chǎn)業(yè), 第一、二產(chǎn)業(yè)逐步趨于穩(wěn)定發(fā)展時期.

未來成都經(jīng)濟(jì)要保證增速和質(zhì)量并重, 不斷優(yōu)化調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu), 使其更趨合理, 以保證經(jīng)濟(jì)發(fā)展長期穩(wěn)定增長. 根據(jù)成都市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀和計量回歸結(jié)果, 提出以下建議:

第一, 政府應(yīng)積極引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型; 第二, 建立和完善市場信息化制度, 促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)統(tǒng)一; 第三, 制定人才管理機(jī)制, 建立培養(yǎng)、引進(jìn)和儲備人才系統(tǒng); 第四, 發(fā)展第三產(chǎn)業(yè), 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu); 第五, 開發(fā)和引進(jìn)新興產(chǎn)業(yè), 提升技術(shù)創(chuàng)新.

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Analysis of Chengdu industrial structure and economic growth - based on empirical data in years of 1980-2013

HUANG Tian-yun, MA Jie
(School of Computer Science and Technology, Southwest University for Nationalities, Chengdu 610041, P.R.C.)

Based on Cobb-Douglas production function and Solow growth model, the GDP and the statistical data of the first, second and tertiary industries in Chengdu from 1980 to 2013 are econometrically modeled and analyzed. The relation of industrial structure, economic growth and factors of production is empirically validated; the contribution rate and the stimulating percentage to economic growth of the tertiary industry are comparatively analyzed. The results have shown that the current industry structure in Chengdu is in a "321" sequence of the late industrialization stage. In the past Chengdu’s economic growth was mainly driven by the tertiary sector. However, the expansion of the tertiary industry structure will reduce the positive effects of the primary and secondary industries on economy scale, and eventually bring economy into recession situation. Therefore, to make a long-term stable and faster economic growth, the industrial structure should be further adjusted and optimized.

industrial structure; economic growth; Solow growth model; factor efficiency; economy scale

F224

A

1003-4271(2014)04-0567-06

10.3969/j.issn.1003-4271.2014.04.19

2014-05-23

黃天云(1973-), 男, 漢族, 四川雅安人, 博士, 教授, 西南民族大學(xué)信息科學(xué)系主任, 研究方向: 統(tǒng)計建模、數(shù)字媒體技術(shù)等.

2012年度國家民委科研項(xiàng)目(12XNZ009).