新常态下产业结构变动与经济增长——基于省际动态面板数据的广义矩估计.pdf

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13、{黝}DOh10．3969／j．issn．1003-1154．2015．06．007新常态下产业结构变动与经济增长——基于省际动态面板数据的广义矩估计口卢学法-杜传忠2(1．浙江大学经济学院，浙江杭州310027；2．南开大学经济与社会发展研究院，天津300071)[摘要]基于省际1993—2013年的面板数据，运用广义矩估计方法进行实证检验，发现：短期内，产业结构变动与经济增长之间存在双向格兰杰因果关系；而较长时期

14、内，仅存在经济增长到产业结构变动的单向格兰杰因果关系。[关键词]经济增长；产业结构；广义矩估计【中图分类号】F269．27；224【文献标识码】A[文章编号]1003--1154(2015)06-0019-03经济发展本质上是一个技术、产业不断创新、结构不断变化的过程n】。改革开放以来，由工业化所引致的“结构性加速”，成就了中国30多年的经济高速增-K：奇迹[2]。然而，按照工业化国家的发展经验，在产业结构高级化达到一定程度后，会发生所谓的“结构性减速”现象，结构变化对生产率的推动作用将会减弱[3’4]。如果经济政策应对不当，很多问题将因“结构性减速”而凸显。因此，

15、深刻理解产业结构变动和经济增长的因果关系有重要的政策含义。目前，关于产业结构变动与经济增长因果关系的研究已有很多文献，但对两者之间的作用关系一直没有统一的结论。已有研究侧重从全国或单个省(市)层面来研究产业结构变动与经济增长之间的关系。与以往研究不同，本文基于全国31个省际动态面板数据，构造两个不同的产业结构变动指数，运用动态面板广义矩估计对研究结果进行稳健性检验，并在揭示产业结构变动与经济增长之间的格兰杰因果关系及其变动规律的基础上，提出调整产业结构、促进经济增长的政策建议。一、研究方法与模型(一)产业结构变动测度方法本文借鉴Dietrich[51的方法，采用两个

16、不同的指数来反映产业结构的变动情况。第一个是NAV，表达式为：[基金项目]国家社会科学基金重大项目(13&ZDl57)NAV，I_D．5；k吲“li=1’2'23，s=1，⋯，弘1·(1)第二个是MLI，表达式为：MLI，I_髫矗>O，气>0，i=1，2，3(2)式(2)中，X／t和气分别表示第i产业增加值在时间t和s占GDP的比重。(二)面板单位根和协整检验为检验的稳健性，采用五种单位根检验方法，主要有LLC、IPS、Breitung和Fisher检验。协整检验，采用Pedroni㈦和Kaot71方法。Pedronit61建议用两类检验：第一类基于组内尺度，包括P

17、anelv、PanelP、PanelPP和PanelADF统计量；第二类基于组问尺度，包括GroupP、GroupPP和GroupADF统计量。(三)面板格兰杰因果性检验Judson和Owen[83的研究表明，在目前的宏观环境下，采用固定效应模型比随机效应模型更合适。Hurlin和VenetC州提出了如下固定效应检验模型：Yl,t=Oli+毫≯¨咒。{+毫∥‘名¨坩“(”其中，ai表示个体的固定效应，每个个体样本具有不同的系数Yi仕’和芦y，i代表地区，t代表时间，占。为随机扰动项。建立如下因果检验假设：Ho：咸～=o，ViE[1，N]，Vk∈[1，P]2015年第

18、6期In一引一饥一“一％一．％～。；V㈣㈤{{!

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23、j澍粥剐㈦㈣跨捌甏黪疆魁矧：Ⅳ，：j(i，k)饪≠0为检验这Ⅳp个线性约束，构造如下Wald统计量：k嵩筹篇等㈤‘“”RSS／[J7、r卜J7、r(1+p)一p]、’7其中，RSS，为模型(3)的残差平方和，RSS2为约束模型的残差平方和。‰统计量服从自由度为Np和J7、r卜Ⅳ(1+p)_p的盼布。原始假设为因果关系不存在，及相应的系数为0，如果统计量不显著，则x不是Y的原因。对于动态面板模型系数的估计采用了广义矩估计(GMM)n⋯。二、计算结果与分析(一)数据来源本文研究的面板数据覆盖全国3

24、1个省份。R(经济增长率)为与上年相比的可比价速度，三次产业占比为以可比价计算的各产业增加值占可比价GDP比重，所有数据来自《新中国60年统计资料汇编》、(2011-2014年各地区统计年鉴》。(二)平稳性检验按前文所述五种方法X寸NAV、MU和R及其一阶差分进行面板单位根检验，检验回归式中包含常数项与同时包括常数项和趋势项两种情况，结果见表1、2、3。当对原值序列进行检验时，只有带常数项和趋势项的Breitung检验不能拒绝“存在单位根”的零假设；当对一阶差分进行检验时，检验结果都在1％的显著性水平下拒绝“存在单位根”的零假设。由此，三个变量的一阶差分不存在单