产业结构与经济波动传导效应实证探析

中图分类号：F127 文献标识码：A

内容摘要：区域的经济波动与其产业结构变动存在相互影响的关系。本文以广东省1979~2009年的三次产业的数据为基础，使用VAR模型和脉冲响应函数，定量研究广东省经济周期波动与产业比重相互间的传导效应以及影响程度。

关键词：经济波动 产业结构 传导效应 VAR模型 脉冲响应函数

问题的提出

产业结构是一个国家、一个区域的经济持续增长的重要支撑力量，它反映了社会资源在各部门之间的分配规模与制约关系。

对此，王立平等（2010）基于空间动态模型的研究表明，产业结构变动对地区经济增长存在显著的促进作用；邵俊岗等（2010）则应用灰色关联理论，对江西省的产业结构与经济增长的关系进行了研究；汪茂泰（2010）在投入产出分析基础上，实证分析了产业结构与经济增长的相互适应性；刘伟等（2002）的研究则表明，改革开放后我国第三产业规模比值的不断加大是经济增长最重要的原因。

广东省作为全国的经济大省，研究其经济增长与产业结构变动间的关系，对其它省市的经济发展具有重要的借鉴意义。王兵等（2006）的实证研究表明广东产业结构与经济增长的协整关系；林仲豪等（2009）采用协整理论和误差修正模型对广东省产业结构变动与经济增长之间的关系进行实证，结论表明产业结构调整具有明显的经济增长效应。但从上述研究成果看出，过去的研究者多从长期均衡的角度分析两者的关系，而对经济波动与产业结构变化之间的时间传导过程以及相互间的动态关系研究不多。

模型的设定

向量自回归（VAR）是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。1980年西姆斯将VAR模型引入到经济学中，推动了经济系统动态性分析的广泛应用。VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。

模型一般表达式为：

Yt=A1Yt-1+…+ApYt-p+B1Xt+…BrXt-r+εt （1）

其中，A1…AP和 B1…Br是待估计的参数矩阵，yt是m维内生变量向量，xt是d维外生变量向量，内生变量和外生变量分别有 P和r阶滞后期。εt是m维随机扰动向量，它们可以同期相关但不能与自身滞后值和模型右边的变量相关。

本文选取广东省1979~2009年的数据，数据来源于广东省统计局网站，选用eviews5.0分析工具。选取的数据包括全省生产总值指数（上年=100）、三次产业总值构成，分别表示生产总值的增长率和三次产业比重。对数据进行自然对数变化，记ly为生产总值的增长率，lw1、lw2、lw3分别为第一、二、三产业的所占比重。

实证分析

（一）平稳性检验

为避免出现“伪回归”，要先检验每个过程的平稳性。所谓平稳性就是对于随机过程{xi}，必须经过n次差分后才能变换成一个平稳的ARMA过程，而当进行n-1次差分后仍然是一个非平稳过程，也称此过程具有n阶单整性。一阶单整过程就是过程不是平稳的，而它的一阶差分却是平稳过程，记为I（1）；如果一阶差分仍不平稳，直到它的二阶差分才是平稳过程，则它就是二阶单整的，记为I（2）；然后以此类推。本文采用ADF单位根检验方法，检验类型根据各序列的时序图和软件工具会按照AIC和SI准则自动确定滞后阶数进行平稳性检验。检验结果如表1。

由表1可知，ly、lw1、lw2、lw3的水平序列都是非平稳的，而它们的一阶差分序列变为平稳，因此ly、lw1、lw2、lw3都是I（1）序列。

（二）协整检验

上述对数据的ADF检验结果表明，广东省经济增长时间序列与三次产业产值占比时间序列都是一阶单整时间序列，符合进一步进行协整检验的条件，以检验它们是否存在协整关系。协整关系是指如果两个（或两个以上）的时间序列变量是非平稳的，但它们的某种线性组合却表现出平稳性，则这些变量之间存在长期稳定的关系，这种关系就叫协整关系。协整关系的检验主要有两种方法：一种是Johansen（1988）和Juselius（1990）提出的以VAR模型为基础的检验回归系数的方法；另一种是Engle和Granger（1987）提出的两阶段回归分析法，即用OLS法对方程进行回归估计，然后对残差做ADF检验。

本文选用前一种方法对相关变量（ly、lw1、lw2、lw3）进行协整检验。其检验方法是首先计算回归方程的迹，然后逐一与不存在协整关系、存在一个和存在两个协整关系等假设前提下的迹值进行比较，当回归方程的迹值大于假设条件下的Johansen临界分布值时，拒绝其前提假设；反之，接受其假设。检验结果见表2。

由表2的数据可以看出，以检验水平5％判断，ly、lw1、lw2和lw3之间在5％ 的显著水平下有且仅有1个协整向量，同时也符合王兵等的实证结果。

（三）脉冲响应函数

由于经济增长和三次产业所占比重存在协整关系，可以利用脉冲响应函数来分析VAR模型受到某种冲击时对系统的动态影响。脉冲响应函数是描述一个内生变量对误差的反应，它刻画的是在扰动项上加一个标准差大小的冲击对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。

由图1（a）可以看出，GDP增长率波动的条件标准差 1个单位（百分点）冲击导致第一产业比重在第一年立即做出负向反应，减少0.17%，但这种负向反应持续时间不长，在第三年年中转变为正向反应，并且正向反应也持续不久，在第八年年末又转为负向反应。由图1（b）中得知，经济波动对来自第一产业比重的一单位的条件标准差的冲击，到第二年才有明显的负向反应，在第二年达到峰值后逐步减弱，到第四年转变为正向反应，并且到第六年反应最强烈，但到第七年又转向负向反应。

从图2（a）中可知，来自经济增长波动的一个标准差冲击对第二产业的比重影响强烈，在第三年达到顶值后，第二产业比重逐年减弱，到第六年已经转为负向影响，并且持续时间跟前期的正向反应时间相当。图2（b）第二产业比重对来自经济增长波动的冲击在前五年持续为正向反应，正反应在第二年达到最高点后逐渐衰弱，但在第三年到第四年保持在0.03%，到第四年转为负向影响并逐年加强，在第六年到达最大值后又逐步减弱，在第八年后又转为正向反应。

图3（a）说明GDP增长率波动的条件标准差1单位的冲击带来第三产业比重的负向反应，由第三年开始衰减，并在第六年已经转为正向反应，这反应逐年加强，在第八年反应最为强烈，其后开始下降，并且第三产业的前后的正负反应持续时间相当。图3（b）表明，第三产业比重对GDP增长率波动的冲击在第一年没有反应，其后才显现正向反应，同时正向反应迅速，在第二年达到峰值后又逐步下降，到第三年转向负向反应，但负向反应在其后的四年里波动不大，一直保持在0.001%~0.0025%之间，到第七年负向反应变为正向反应，但正向反应没有刚开始三年的正向反应明显，该反应微弱并且在第九年后已转为负向反应。

结论

本文通过使用VAR模型和脉冲响应函数，着重研究了广东省经济周期波动与产业比重间的传导过程，发现了总体上经济周期与第二、三产业结构变动的反应程度相对于第一产业要高，实证证明了广东自改革开放以来，其第一产业比重不断下降、第二第三产业所占比重越来越大的不断优化的经济产业结构。同时，从上述实证结果可知，第二产业对正的经济增长波动反应最迅速，在当期即带来正反向反应，而第一产业、第三产业则存在一定的滞后期，特别是第三产业的滞后期较长，而经济波动周期在面对各产业的正冲击时，虽然都存在滞后反应，但第二、第三产业的正向反应都比第一产业滞后期短，而且第三产业的正冲击给经济周期所带来的正向反应更为强烈。这说明了广东省政府在大力发展、优化第二产业的产业结构时，也要充分重视第三产业的培育，尽量发挥第三产业对第二产业的配套服务作用，加强两者的协同效应。同时，随着国家不断提出产业结构升级优化的政策，广东地方政府应该积极落实产业转移、产业升级措施，大力支持、引导十大新兴产业的发展，为经济可持续发展开辟一条新道路，继续引领中国经济的发展。

参考文献：

1.陈方，林仲豪.产业结构与经济增长动态关系的实证分析―基于改革开放后广东省的统计数据[J].佛山科学技术学院学报，（11）

2.徐诚伟.浙江省产业结构与经济波动关系研究[J].四川职业技术学院学报，2010（5）

3.孙敬水.计量经济学[M].清华大学出版社，2009