劉毛桃，方徐兵

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)a.金融學(xué)院;b. 國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

0 引 言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了舉世矚目的成就。[1]我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值平均增速達(dá)到7.95%，增長(zhǎng)速度位居世界前列。[2]當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)處在高質(zhì)量發(fā)展階段，政府高度重視發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和增長(zhǎng)動(dòng)力的轉(zhuǎn)換[3]，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必要路徑[4]，那么，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)是否會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？根據(jù)配第-克拉克定理，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速率是否會(huì)通過(guò)影響PGDP影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)呢？鑒于此，本文選取中國(guó)1978—2018年的數(shù)據(jù)，基于VAR模型，考察我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。

1 文獻(xiàn)綜述

古典經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為勞動(dòng)力、儲(chǔ)蓄和技術(shù)進(jìn)步等要素推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[5]對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間關(guān)系的研究：第一，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。鄭萬(wàn)吉和葉阿忠[6]研究發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在顯著的正向促進(jìn)關(guān)系；傅元海等[7]采用SYS-GMM估計(jì)，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；王銳和朱顯平[8]研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著正向促進(jìn)作用；何德平和閆子恒[9]基于VAR模型發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；張蕊等[10]通過(guò)測(cè)算TFP增長(zhǎng)率，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的正向促進(jìn)影響。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)會(huì)放緩經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度。相關(guān)學(xué)者認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)使我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展滋生“結(jié)構(gòu)性減速”的現(xiàn)象，進(jìn)而使經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度放緩[11-12]；劉偉和李紹榮[13]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展若始終擴(kuò)展第三產(chǎn)業(yè)，會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡，阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；付凌暉[14]研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促增效應(yīng)不明顯；鄭萬(wàn)吉和葉阿忠[6]研究發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)向影響，即阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；傅元海等[7]研究得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間存在負(fù)向抑制關(guān)系。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間可能存在非線性關(guān)系。[15]韓永輝等[16]利用1978—2012年數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在倒U型曲線關(guān)系；反之，李翔和鄧峰[17]通過(guò)門(mén)檻回歸估計(jì)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在正U型曲線關(guān)系。另外，關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)關(guān)系的研究：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度放緩引致的居民人均收入降低，進(jìn)而會(huì)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。[18]相反，有學(xué)者[14]研究得出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能明顯帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。因而，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響效應(yīng)不能忽視。

2 機(jī)制分析

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制比較復(fù)雜。Rostow[19]通過(guò)研究得出，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)促進(jìn)了技術(shù)進(jìn)步等，進(jìn)而推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步與發(fā)展；李曉陽(yáng)等[20]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)可以通過(guò)提高產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)度，進(jìn)而提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展質(zhì)量；鄧向榮和曹紅[21]通過(guò)研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)路徑發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)通過(guò)重組產(chǎn)品空間結(jié)構(gòu)，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要是通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)素質(zhì)升級(jí)和產(chǎn)業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)換起到推動(dòng)作用。[22]

2.1 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整

Sachs[23]對(duì)比中國(guó)和俄羅斯經(jīng)濟(jì)發(fā)展，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整使中國(guó)經(jīng)濟(jì)得到穩(wěn)步增長(zhǎng)；王妤和李劍[24]發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中，不能一味地追求第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[13]，要對(duì)第一、二產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、方式進(jìn)行轉(zhuǎn)變和改造，并對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)布局、規(guī)模進(jìn)行優(yōu)化，增強(qiáng)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)性和耦合性。[25]另外產(chǎn)業(yè)由第一產(chǎn)業(yè)逐漸向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)變，這種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)會(huì)引致生產(chǎn)要素流向高效率的產(chǎn)業(yè)[26]，提高生產(chǎn)和要素資源的配置效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[27]

2.2 產(chǎn)業(yè)素質(zhì)升級(jí)

第一，產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平進(jìn)步會(huì)帶來(lái)社會(huì)就業(yè)人數(shù)增加，帶動(dòng)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展層次，強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力。[28]第二，高素質(zhì)勞動(dòng)力擁有創(chuàng)新意識(shí)、專業(yè)知識(shí)儲(chǔ)備和實(shí)際操作能力，能夠較好滿足產(chǎn)業(yè)的用人需求，降低企業(yè)生產(chǎn)成本，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。[29]第三，產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)調(diào)整三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高要素資源配置效率；會(huì)縮進(jìn)企業(yè)間地理距離，方便彼此間交流，利于企業(yè)學(xué)習(xí)或模仿其他企業(yè)先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和創(chuàng)新意識(shí)，提高自身的創(chuàng)新效應(yīng)。[25]

2.3 產(chǎn)業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)換

我國(guó)生產(chǎn)要素缺乏，相關(guān)產(chǎn)業(yè)可以通過(guò)提高信息化等水平，改善產(chǎn)品生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提高產(chǎn)品的附加值[25]，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 變量與數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明

3.1.1 變量說(shuō)明

被解釋變量：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率(lnGDP)。對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的度量方法，學(xué)者們采用GDP增長(zhǎng)率[30]、年度GDP增加值[31]以及第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比重的變化率[32]等來(lái)衡量，為剔除價(jià)格因素的影響，本文借鑒計(jì)小青等[33]、錢海章等[34]的研究，以1978年為基期計(jì)算國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)指數(shù)，進(jìn)而以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)指數(shù)的自然對(duì)數(shù)作為衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)。。

解釋變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)(IS)。已有大量研究中含有衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的指標(biāo)，有的采用農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比例來(lái)衡量，有的則在描述產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時(shí)候加大第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在指標(biāo)中的權(quán)重，因此，本文借鑒靖學(xué)青[35]和徐德云[36]的研究，使用“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)”構(gòu)建“產(chǎn)業(yè)升級(jí)指數(shù)”，采用第一產(chǎn)業(yè)比重×1+第二產(chǎn)業(yè)比重×2+第三產(chǎn)業(yè)比重×3的綜合指數(shù)作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的指標(biāo)。

3.1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明

被解釋變量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率的數(shù)據(jù)來(lái)自歷年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局；解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的數(shù)據(jù)來(lái)源于“國(guó)家數(shù)據(jù)”平臺(tái)和《EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)》。

3.2 VAR模型設(shè)定

1980年，Sims將VAR模型引入經(jīng)濟(jì)學(xué)，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)分析的廣泛應(yīng)用。該VAR模型采用多方程聯(lián)立的形式，不是基于經(jīng)濟(jì)理論，而是將回歸模型中內(nèi)生變量對(duì)所有內(nèi)生變量的滯后期回歸，從而估計(jì)所有內(nèi)生變量的動(dòng)態(tài)關(guān)系并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

一般向量自回歸模型數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

Yt=Y0+A1Yt-2+…+ApYt-p+B1Xt+…+BqXt-q+Ut

其中：Yt是m維內(nèi)生變量向量，Xt是r維外生變量向量，A0,A1,A2,…Ap和B1,…,Bq是待估計(jì)參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和q階滯后期，Ut是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

3.3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.3.1 ADF檢驗(yàn)

本文采用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)lnGDP、IS序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，表1為ADF檢驗(yàn)的結(jié)果。由表1可知，lnGDP、IS序列在5%的顯著性水平下存在單位根，說(shuō)明lnGDP、IS序列是不平穩(wěn)的，但是其一階差分平穩(wěn)，即△lnGDP和△IS是平穩(wěn)時(shí)間序列。

表1 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

3.3.2 VAR模型滯后期的選擇

在利用VAR模型進(jìn)行分析時(shí)，要確定最優(yōu)的滯后階數(shù)。表2為VAR模型滯后長(zhǎng)度選擇。由表2可知，根據(jù)LR、FPE、AIC、SC及HQ五個(gè)常用指標(biāo)為檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，確定了本文VAR模型最佳滯后階數(shù)為2。

3.3.3 協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用Johanson協(xié)整檢驗(yàn)方法對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。表3為Johanson協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果。由表3知，在5%的顯著性水平下的P值是0.021 7，說(shuō)明兩變量存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。通過(guò)Johanson檢驗(yàn)，得到的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整系數(shù)為0.11，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

表3 Johanson協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

3.3.4 VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文利用AR根對(duì)該模型進(jìn)行檢驗(yàn)，圖1為VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果。由圖1可知，VAR(2)模型特征根落在了單位圓以內(nèi)，表明VAR模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行下文的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解分析。

圖1 VAR模型平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

3.3.5 脈沖響應(yīng)分析

采用脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的沖擊響應(yīng)。其中，設(shè)置預(yù)測(cè)期為10期，其中橫坐標(biāo)表示沖擊作用的期數(shù)，縱坐標(biāo)表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的變化程度。我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)軌跡，由圖2可知，前期我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級(jí)而降低，隨著時(shí)間的推移，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)而增加，但長(zhǎng)期來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的依賴度越來(lái)越有限，即從第六期開(kāi)始呈現(xiàn)逐漸收斂并趨向于穩(wěn)定的整體趨勢(shì)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用越來(lái)越小，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整在一定程度上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，但長(zhǎng)期來(lái)看，這種沖擊的影響程度越來(lái)越小。這一結(jié)果也驗(yàn)證了所估計(jì)的VAR模型是平穩(wěn)的。

圖2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的脈沖響應(yīng)

3.3.6 方差分解

在脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的基礎(chǔ)上，為了進(jìn)一步了解產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相互貢獻(xiàn)程度，通過(guò)構(gòu)建方差分解來(lái)定量研究?jī)烧咧g的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，評(píng)價(jià)不同內(nèi)生變量沖擊的重要性。第1列為預(yù)測(cè)期，第2列S.E.為變量IS的各期預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)誤差。其他各列分別代表IS、LNGDP為因變量的方程新息對(duì)各期預(yù)測(cè)誤差的貢獻(xiàn)度，每行加起來(lái)是100。由輸出結(jié)果可知，方差分解結(jié)果基本穩(wěn)定，來(lái)自產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)本身新息的影響占據(jù)主導(dǎo)，約占其預(yù)測(cè)誤差的86.6%以上，因此該變量最重要。

表4 方差分解結(jié)果

3.3.7 格蘭杰因果檢驗(yàn)

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系但是并不意味著兩者會(huì)存在因果關(guān)系，因此本文通過(guò)對(duì)變量進(jìn)行了Granger因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。通過(guò)表4我們可以得出：在VAR模型最佳滯后長(zhǎng)度為2的情況下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在雙向的因果關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間相互影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，反過(guò)來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也會(huì)加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。

表5 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié) 論

(1)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、實(shí)際GDP的對(duì)數(shù)值均存在長(zhǎng)期的穩(wěn)定關(guān)系。(2)脈沖響應(yīng)與方差分解均符合本文的預(yù)期，當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)受到正向沖擊時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨的反應(yīng)先減少后增加，最終趨于平穩(wěn)的趨勢(shì)。方差分解結(jié)果基本穩(wěn)定，來(lái)自產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)本身新息的影響占據(jù)主導(dǎo)，約占其預(yù)測(cè)誤差的86.6%以上。(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在雙向因果關(guān)系。

4.2 建 議

基于以上分析，有如下四點(diǎn)建議：⑴企業(yè)降低生產(chǎn)成本，重視產(chǎn)出質(zhì)量，淘汰落后產(chǎn)能，提供優(yōu)質(zhì)量的產(chǎn)出。⑵提高產(chǎn)業(yè)效率，注重產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，優(yōu)化市場(chǎng)生產(chǎn)要素配置，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。⑶建立區(qū)域間協(xié)調(diào)機(jī)制，形成區(qū)域間產(chǎn)業(yè)協(xié)同管理、穩(wěn)定發(fā)展格局；⑷產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)應(yīng)并駕齊驅(qū)，共同發(fā)展。