江西产业结构变迁与经济增长
——一个基于VAR模型的实证研究?
卢福财 李志波
（江西财经大学产业经济研究院，江西南昌 330013）
摘要：本文通过运用非平稳时间序列构建VAR模型，对江西产业结构升级和经济增长的内在关系进行实证分析。结论显示：江西产业结构变动与实际经济增长统计上存在着双向因果关系；服务业的发展对实际经济增长和产业结构升级有着重要而且复杂的影响；产业结构变动和实际经济增长之间存在着长期稳定的协同互动关系。本文结论表明产业结构调整是推动江西经济增长、实现发展方式转变的有效途径。
一、
引言
产业经济学经典理论认为，一个国家或地区产业结构的变动是与经济增长紧密地联系在一起的，产业结构的优化与调整是经济良性发展的内在体现。1952年以来江西国内生产总值年均增长达7.6%，改革开放以后更是达到了10.2%，到2008年江西人均GDP为14781元，达到2000美元的水平。与此同时江西产业结构也不断调整优化， 由农业占绝对地位转变为“二、三、一”的产业格局，2008年三次产业结构调整10.0：51.2：38.8。目前江西正处于巩固和继续优化产业结构、实现经济转型发展的关键时期，研究江西产业结构变动与经济增长的动态关系，以及两者之间是否存在长期的均衡关系，有利于为产业结构的进一步调整优化提供实证依据，进而促进结构优化和经济增长的协调发展。
产业结构演变与经济增长之间关系的研究历来为国内外学者所重视，其中美国经济学家西蒙·库兹涅茨和钱纳里的研究成果最具代表性。库兹涅茨(1985)认为：经济增长是一个总量的过程，经济增长和产业结构变动之间存在一定关系；在总量与结构变动的关系中，首要的是总量增长，进而引起经济结构包括产业结构的变动。钱纳里（H.Chenery）的多国实证研究结果表明，在发展中国家非均衡的经济条件下，“把发展中国家的增长进程理解为经济结构全面转变的一个组成部分最恰当不过。”郭克莎 (1999) 通过研究发现影响我国经济增长的主要因素是结构问题而不是总量问题。周英章，蒋振声（2002）对我国产业结构变动与实际经济增长关系进行实证研究发现，格兰杰因果关系检验证实产业结构变动是影响我国实际经济增长的重要原因，而实际经济增长对产业结构变动没有显著的影响；协整检验表明二者存在着长期均衡的协同互动关系。荣宏庆(2002)认为，现代经济增长方式本质上是结构主导型增长方式，即以产业结构变动为核心的经济增长。纪玉山（2006），王兵、陈雪梅（2006），刘瀑（2010）都对该问题从不同角度进行了实证研究。
而针对江西经济增长与产业结构调整之间内在关系的实证研究尚不多见。康兰媛等（2006）通过建立三次产业的产值和GDP总量的线性模型，分析江西各产业对GDP增长的贡献系数。戴启文（2007）对产业结构升级与人力资本水平间关系进行了实证分析，认为人力资本是江西经济增长的原因，并通过建立误差修正模型来反映长期均衡关系。田善佳等（2010）用线性模型计量江西各产业结构变动对经济增长的影响。这些研究都取得了一些成果，但并未对产业结构变动和经济增长的内在关系做深入的实证研究。由于经济增长和产业结构均为之间的相互影响关系较为复杂，并不是简单的线性因果关系，且均为时间序列数据，采用经典的线性回归模型可能存在“伪回归”问题。故本文的研究运用动态计量经济方法来 ?
[基金项目]教育部人文社会科学研究2009年度一般项目“国际金融危机背景下我国促进就业与增长政策的效应研究——基于产业发展的视角”（批准号09YJA790093） [作者简介]卢福财（1963—），男，江西资溪人，江西财经大学产业经济研究院教授、博士生导师，博士； 李志波（1987—），男，山西晋城人，江西财经大学产业经济研究院硕士生。
探讨经济发展和产业结构调整的内在关系。
二、实证模型和变量选择
1、变量选择和数据说明
本文的产业结构变量指国民经济各个产业 (部门) 之间的组织和构成情况，以及它们所占的比重和相互关系。表征产业结构变化的变量通常有第一、二、三产业的产值结构、劳动
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就业结构、资产结构和技术结构等。??为了全面地反映产业结构与经济增长之间的关系，本文选用国内学者常用的产值结构和就业结构指标作为产业结构的代表变量。因产业结构高级化的重要标志之一就是“一、二、三”的格局发展为“三、二、一”格局，故在计算具体指标值时，我们以第一产业的产值比重和第三产业产值比重来综合反映三次产业产值结构的变
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动升级，采用第一产业就业比重来衡量就业结构的变动。
我们选用人均国内生产总值作为衡量经济总量的基本指标，记为Y，并以1952年为基期。实际GDP由名义人均国内生产总值指标按GDP平减指数调整得到。由于各产业每年的价格指数均不相同，采用以1952年不变价格计的每年第一产业的实际值与实际GDP相比得到产值结构PA；第三产业产值比重PS由第三产业实际产值与实际GDP相比得到；就业结构LA由历年第一产业从业人员与全社会从业人员比值来得到。为了消除可能存在的异方差，我们取这三个变量的自然对数，分别表示为LY、LPA、LPS及LLS。本文样本数据均来自《江西统计年鉴2009》和《新中国六十年统计资料汇编》，样本区间为1952年—2008年。
2、模型选择
VAR模型通常用于相关时间序列的预测和随机扰动对变量系统的动态影响，是一种非结构化的建模方法。该方法不要求严格按照经济理论来建立变量间的结构性方程，而是基于经济变量随时间变化而趋向于自相关或协整的一些基础来建立模型。向量误差修正模型(Vecm)
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是一个有协整约束的VAR模型，它适用于具有协整关系的非平稳序列。??其表示式为：
yt???i?yt-i?μi
i?1p其中yt为LY、LPA、LPS和LLA构成的列向量，?i是系数矩阵，μi是随机误差矩，p为滞后阶数。若VAR模型中的非平稳变量存在协整关系，我们就可以在上述VAR模型基础上经过协整变换建立向量误差修正模型，表示为：
p?1i?1?yt?α?ecmt-1???i??yt-i?μi
其中ecmt-1为误差修正项向量，α为调整系数矩阵，反映各变量偏离长期均衡的调整力度；?i系数矩阵反映短期波动的影响。本文所使用的数据是非平稳时间序列，我们通过构建VAR模型来对相关变量进行实证研究，基本步骤为：首先确定时间序列的平稳性，进而建立相应的VAR模型，以及对变量进行协整检验；若存在协整关系，则建立Vecm模型，进行Granger因果检验，最后运用脉冲响应函数对各变量之间的长期影响进行动态分析。本文一律在Eviews 6.0计量软件中进行分析检验。
3、描述性统计分析
10.90.80.70.6150020002500
0.40.30.51000?5?1.原毅军，董琨.产业结构的变动与优化：理论解释和定量分析[M].大连理工大学出版社，2008. 0.2500ps 国内学者主要使用第一产业从业人员比重和产值比重来反映产业结构的调整，使用第三产业产值比重反0.1pa00la映产业结构的高级化。本文拟引入这三个指标，来较为全面的反映江西产业结构的调整优化的特点。 529559589619649679709739769799829859889919949970000030069y1111111111111111222?6??7? 高铁梅.计量经济分析方法与建模[M]. 清华大学出版社，2009. 268、284
图1 1952—2008年江西各变量序列
根据图1来看，第一产业产值比重和就业比重呈现持续下降趋势，人均GDP的增长呈现出持续上升趋势。服务业产值比重除了改革开放之前部分年份呈现较大的波动性以外，总体上呈上升趋势，而在2000年之后阶段呈现出下降趋势，这一发展路径与江西经济发展历程是一致的。从表1也可看出，人均GDP增长、农业产值比重下降、农业就业比重下降以及服务业产值比重上升之间总体上存在相关关系。
表1 变量的描述统计 变量 Y PA PS LA 57 78 57 1 57 4 57 5 三、实证结果分析 1、平稳性检验
本文采用的单位根检验中的ADF检验来检验序列是否平稳。时间序列LYt、LPSt、LLSt
的平稳性检验如表2，其中在 Eviews软件中给出的是由 Mackinnon 改进的单位根检验的临界值。由检验的结果来看，各序列经过一阶差分后成为了平稳序列，即各序列均为一阶单整序列。
表2 变量平稳性检验结果 变量 LYt LPAt LPSt LLAt △LYt △LPAt △LPSt △LLAt 2
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观察值 均值 478.0.360.340.69标准差 529.9 2 0.163 0.089 0.168 最小值 113.20中位数 最大值 2299.2209.30 1 0.099 0.212 0.374 0.362 0.330 0.775 0.656 0.564 0.895 水平检验结果 ADF值 检验形式 临界值 -0.2601 -0.5260 -2.8785 -0.9636 -4-9819 -5.3935 -18.950 -6.1005 (C，T，0) (C，T，0) (C，T，2) (C，T，0) (C，T，1) (C，0，1) (C，0，1) (C，0，1) -4.1305 -4.1305 -4.1373 -4.1305 -3.5550*** -3.5550*** -3.5550*** -3.5550*** 是否平稳 否 否 否 否 是 是 是 是 江西服务业产值比重上升的阶段性印证了库兹涅茨、黄少军等诸多学者的研究。黄少军（2000）对114个国家人均GNP和服务业增加值之间的关系研究发现，两者之间的关系具有阶段性：在210—1000美元阶段，两者显著正相关，而在1000—3500美元阶段则不存在正相关关系，在3500—10000美元，这种正相关重新出现。后文对此问题还有深入论述。
注：检验形式 (C，T，L)中的 C，T，L分别表示模型中的常数项、时间趋势和滞后阶数。***表示在 1%显著性水平上拒绝有单位根的原假设。
2、协整检验
时间序列LYt、LPAt、LPSt、LLAt是一阶单整序列，即它们自身是非平稳的，但如果它们的某种线性组合平稳的话，可以反映变量之间的长期均衡关系。
本文采用Johansen方法对多变量时间序列进行协整检验。对于滞后阶数的选择有多种判断准则，其中包括LR统计量、赤地信息准则(A I C)以及施瓦茨准则( SC)。经过多次实验，我们发现滞后阶数取3时AIC值为-12.1353，同其他滞后期相比值最小，且LR统计量也显著，滞后排除检验（Lag length tests）显示滞后阶数达到最佳，各方程的拟合优度也很好。
笔者利用VAR模型的结果进行Johansen协整检验，根据观测序列的特征，采用原序列包含截距项和时间趋势、协整方程均仅有截距，不包括线性趋势的方程形式，滞后阶数为2，检验结果如表3。从检验结果可以看出，在95%的水平下，我们可以接受变量间存在一个协整方程，即变量之间存在一种长期稳定的关系。
表3 Johansen协整检验结果 原假设 None ** At most 1 At most 2 At most 3 ** 协整方程表示为：
Vecm=LYt-1+0.71567LPAt -1+0.57717LPSt-1-+2.43461LLAt-1-3.3014
对上述方程进行平稳性检验，其结果如表4。由此可知，Vecm是平稳序列，因此验证了变量间协整关系是正确的。
表4 序列Vecm的ADF检验结果表 变量 Vecm ADF统计量 -3.2805 P值 0.021** 结论 平稳 特征值 32.51304 16.48443 13.95860 4.949972 Max统计量 27.58434 21.13162 14.26460 3.841466 P值 0.0107 0.1978 0.0558 0.0261 注：加“**”表明在5%的显著水平下拒绝原假设。（以下同）
协整方程反映了变量之间的长期均衡关系，即长期来看，第一产业产值比重下降1%，人均GDP将会随之增长0.72%；第一产业就业比重下降1%，人均GDP将会随之增长2.43%；服务业产值比重下降1%，人均GDP将上升0.58%。这一结果与刘伟（2002）、江小娟（2004）的研究结果相一致。刘伟（2002）研究发现，第三产业发展必须以第一、二产业的发展为前提，扩大第三产业产值比重对经济规模产生负效应；江小娟（2004）研究发现：在包含京津沪三市时，服务业增加值比重与人均GDP的回归系数显著为正，而不包含三市的回归函数中系数却不显著。本文协整方程结论与上述学者研究相似，这表明第二产业的快速发展是江西产业结构升级的明显特征，而第三产业发展水平还比较低，对第一和第二产业发展的服务功能还未充分发挥，从而表现出了对人均GDP增长的“负作用”。
根据Granger定理，我们可以建立误差修正模型，从而更加清楚地分析经济增长与产业结构之间的短期与长期的综合变化。
表5 Vec模型的估计结果 解释变量 回归函数 △LYt 回归函数 △LPAt 回归函数 △LPSt 回归函数 △LLAt
CE (误差修正项) △LYt-1 -0.078686 [-1.01483] 0.381302 [ 2.47777] ** △LYt-2 △LPAt-1 0.107368 [ 0.60829] -0.290144 [-1.21634] 0.493786 △LPAt-2 [ 2.16669] ** △LPSt-1 0.032740 [ 0.49108] -0.113416 △LPSt-2 [-1.99384] ** △LLAt-1 0.154097 [ 0.45634] -0.151552 [-0.46682] 0.037166 C [ 3.33407] ** -0.074574 [-1.48011] -0.416592 [-4.16600] ** -0.002867 [-0.02499] 0.071771 [ 0.46303] -0.391127 [-2.64114] ** 0.011351 0.085336 [ 2.30867] ** 0.287656 [ 1.31095] 0.157582 [ 0.74699] -0.015996 [-2.20834] ** -0.021522 [-0.64810] 0.479437 [ 0.70620] -0.484106 0.294737 [ 1.73937] ** 0.230057 [ 0.22870] -0.240171 [ 0.26201] [-2.43753] ** -0.152668 0.738661 [ 1.40482] -0.418063 [-0.58833] -0.103866 -0.133743 -0.291213 0.022564 [ 0.33237] -0.033440 [-0.36447] -0.100417 [-1.14558] 0.100545 [ 3.92091] ** 0.079017 [ 3.61154] ** 0.048249 [ 0.37149] 0.429288 [-0.33303] [-4.91996] ** [-0.44968] [-4.48459] ** △LLAt-2 [-0.24834] [ 3.43794] ** -0.000255 [-0.05945] 注：括号内的值为t统计量的值，与之相应括号外的数字是回归参数的估计值。 其中误差修正项（CE）系数的大小反映了变量之间偏离长期均衡状态时的调整速度。而差分项系数反映各解释变量的短期波动对被解释变量的短期影响。由上表的估计结果可知，各方程误差修正项系数均为负，表明存在反向修正机制；各方程长期调整的力度偏小，而短期调整系数显著，说明各变量的变动以短期波动为主。在经济增长方程中，上一期人均GDP的短期变动对本期人均GDP存在显著的正向影响，上期人均GDP增长率每增加1%，本期增长率则将增加0.38%；前两期农业产值比重下降速度每增加1%，本期人均GDP变动将增加0.49%；前两期服务业产值比重增长速度每提高1%，则本期人均GDP增长率将减少0.11%。对农业产值方程而言，上一期人均GDP增长率每提高1%，本期农业产值比重下降速度将提高0.42%；上两期农业产值比重下降率每增加1%，本期下降速度则增加0.39%；前两期服务业产值比重上升速度每提高1%，本期农业产值比重变动将下降0.09%。在服务业产值比重方程中，本期服务业产值比重的变动仅受自身上一期和上两期变动的影响，且影响方向相反。在就业结构方程中，上期人均GDP增长率每提高1%，本期农业就业比重下降速度将提高0.29%；上一期服务业比重的增长速度每提高1%，将导致本期就业结构下降速度增加0.1%。 3
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△LY表示Y的增长率或增长速度。其经济意义的推导为：△LY=LY-LY
t
t
t
t
t-1
/t-(t-1)=d(LYt)/dt=△Yt/Yt。
同理可推知△LPAt、△LPSt、△LLAt的经济意义。