您现在的位置:首页>区域经济 > 区域发展创新论
区域发展创新论

21. 产业不平衡发展对我国经济增长影响的实证检验时间: 2017-10-16信息来源:中国区域经济学会文献 作者:徐永良 责编:万山

专著连载二十一

中国区域经济学会文献


区域发展创新论

  主  编:罗布江村 陈达云 陈栋生
  副主编:肖金成 郑长德






   
产业不平衡发展对我国经济增长影响的实证检验


徐永良

(嘉兴学院经济学院)

    一、问题的提出
    各产业间的不平衡发展究竟会对一个国家的总体经济增长起推动作用还是阻碍作用?对此问题,学术界曾经出现过平衡增长和不平衡增长之争。平衡增长理论认为,产业间的不平衡增长模式会使国民经济陷入供给不足和需求不足的恶性循环,主张相对落后的国家应该实现国民经济各产业部门的“大推进”,使其逐步进入稳定的平衡增长轨迹(Nurkse,1953)[1];而不平衡增长理论则倡导把不平衡增长作为实现发展中国家经济有效增长的最佳途径(Hirschman,1958; Streeten,1964)[2][3]。争论的结果使平衡增长和不平衡增长不再是教条,而成为一个有机会对其进行“证实”或“证伪”的假设。本文的目的就是要为平衡—不平衡增长假设寻找新的统计证据,我们将利用改革开放以来我国经济和产业发展的时间序列数据,对产业不平衡发展对总体经济增长的影响进行实证检验。本文所使用的研究方法将不同于以往学者们所使用的相关系数分析法,而是采用引入滞后变量的动态计量模型分析方法。它一方面确实可以很好地弥补现有实证研究文献中存在的不足,从而得出更加令人信服的检验结论,另一方面,利用它还可以测算出产业的不平衡增长对我国经济增长的贡献大小,我们还未曾在现有的国内外文献中发现这方面的研究。
    国外对平衡和不平衡增长的实证研究文献开始出现在上世纪六十年代,学者们关注的焦点是不同类型、不同经济发展水平和政治经济制度的国家和地区增长模式的差异。研究主要涉及两个方面:其一是产业发展不平衡度的度量问题;其二是对产业发展不平衡度与经济增长关系的计量经济学分析。在产业发展不平衡度的度量方面,Swamy(1967)首先提出了两个度量指标,一是基于“均一平衡增长概念(uniformity notion of balance)”的度量指标,二是基于“弹性平衡增长概念(elasticity notion of balance)”的度量指标[4]。尽管它们成为了学术界认同的分析起点,但在细节问题上也存在着一定的分歧。而在经济增长与产业发展不平衡程度关系的实证分析方面,现有的研究文献基本上采用相关系数作为分析工具,他们往往利用面板数据对平衡—不平衡增长假设进行实证检验。如:Swamy利用1938—1960年的统计数据,对45个国家的产业发展不平衡度与总体经济增长的相关性进行实证检验,他的研究结果显示,部门间经济发展的不平衡度与国家的经济发展水平密切相关,发达国家大体上走平衡增长路径,而发展中国家基本上遵循不平衡增长模式,但是经济增长模式与政治经济制度并不存在明显的相关关系[4];Yotopoulos and Lau(1970)也进行了类似的分析,但由于所使用的不平衡度指标的细微差异,却得出了与Swamy不尽一致(部分结论甚至是相反的)的结论[5]。国内学者夏锦文和章仁俊(2005)等也进行了这方面的探索,但使用的方法与前面学者不同,他们利用新中国成立以来经济发展的历史数据,以经济增长率为因变量、以基于“均一平衡增长概念”的相对标准差指标为自变量进行回归分析,得出了两者呈负相关关系的结论,以此说明我国经济发展符合平衡增长模式[6]。
    在计算产业发展不平衡度时,时段长短的选择应该是一个值得重视的问题,但我们发现,在国内外现有的研究文献中,学者们往往较为随意地将各个国家的时间序列数据划分为跨度不同时段,而把每个时段的变化数据综合为一个观测点——或者说是一个分析样本点,然后利用这些样本点进行计量经济分析。Swamy将整个考察时间划分为5—22年不等的时段进行处理[4]、Yotopoulos and Lau提出可以定在4—10年[5]、Streeten(1964)认为应在5年以上[3]、夏锦文和章仁俊则划分为3—12年不等[6]。总体而言,学者们对时段长短问题的处理上显得有些轻率和随意。更为严重的是,我们发现,他们这种用较长时间跨度计算所得的样本点来检验增长模式的方法存在一定的逻辑矛盾。一方面,理论研究表明业已表明,不平衡程度随考察时间的延长而变小,例如:Demery and Demery(1973)[7]以及Nurkse认为:超过一定的时间跨度,不平衡增长是不可想象的,产业发展一定是一种平衡发展态势;即使是Swamy本人的实证分析也验证了“考察的时段越长,就越显示出平衡增长的特征”的结论;但另一方面,他们却又随意地划分不同的时间段来度量产业发展不平衡度,并利用由此得出的度量结果来测算产业不平衡发展和经济增长的相关关系、比较各个国家/地区的增长模式,甚至进行两者的回归分析。显然,在这样的矛盾逻辑下得出的结论是缺乏说服力的。
    那么,问题究竟该如何解决呢?本文认为,产业间的不平衡发展并不会仅仅影响当期的经济增长,应该存在连续一段时期的后续影响——这也成为有待本文进行实证检验的理论假设。本文拟采用引入滞后变量的动态计量模型回归分析方法进行分析和检验,它避免了时段长短选择的随意性,可以测算出具体的滞后长度,还可以具体分析产业不平衡发展对经济增长贡献的大小。本文的结构如下:第二部分将探讨产业发展不平衡程度度量指标的选择问题;第三部分是产业发展不平衡对我国经济增长影响的实证检验;第四部分是本文的结论。

    二、产业发展不平衡程度的度量
    不平衡增长是指对平衡增长路径的偏离,因此,产业发展的不平衡程度可以表示为各产业的实际增长速度对平衡增长概念下各产业增长速度的偏离程度。但这也给我们提出了两个问题,第一,平衡增长概念下的产业增长速度究竟是什么?第二,偏离程度应该用什么公式来表示?
    对第一个问题的回答必然要涉及到对“平衡增长”概念内涵的理解,遗憾的是,到目前为止,被学术界广泛使用的“平衡增长”概念(或者说平衡增长的标准)仍然有些含糊不清。学者们有从平衡投资的方面理解的、有从需求满足程度理解的、还有的从所谓的“标准结构”角度理解的,如此等等,不一而足。但出于进行实证检验和实际度量产业不平衡发展程度的需要,学术界大致认同以下两种观点:第一种观点源于Rosentein-Rodan 的“大推进(big push)”理论及Nurkse的平衡增长理论(在一定程度上也与Hirschman的不平衡增长理论相关),认为平衡增长的标准是所有的产业均保持完全一致的增长速度,经济增长仅仅是总体规模的增长,而不发生各部门结构的变动,因此,不平衡增长程度就可以近似地表示为各产业的实际增长速度对所有产业部门平均增长速度(下文记为 )的偏离程度,偏离程度越大,说明其产业发展的不平衡程度越高;第二种观点仍然与Nurkse的平衡增长理论相关,认为生产的扩张必须与真实有效需求程度相一致,指出供给(生产)应该根据消费者对不同产品的需求进行适当分布,在这个意义下,平衡增长是指各产业应该按照消费者对各自产品的需求弹性(记为 )决定的消费扩展路径均衡增长,于是,产业增长的不平衡度应该表示为各产业的实际增长速度对“期望增长率(Swamy的叫法[4])” 的偏离程度。
    对于第二个问题,在数学上,标准差是度量偏离程度的重要指标,于是,Swamy基于前述的两种观点,分别提出了基于“均一平衡增长概念”的度量指标 和基于“弹性平衡增长概念”的度量指标 :[4]
     这里 代表给定时期第 产业部门的增长率, 为部门数, 为第 部门的收入弹性, 为所有产业部门的平均增长率,可以证明,如果 是 部门的GDP增长率,那么 就是整个经济的GDP增长率。
我们必须指出,如果直接利用上述两个指标 和 来计算我国产业发展的不平衡度还存在以下两个问题:
    (1)基于“均一平衡增长概念”的指标 并没有考虑对外贸易对部门经济增长的影响。正如Nurkse所指出的:“即使从全球直接投资的角度来看,只要出口需求没有得到‘足够’扩展,平衡增长仍然是必须的。而在出口需求扩张的情况下,直接投资将不必遵循平衡增长模式,只需将其投向出口产品生产部门,由此产生的额外消费通过贸易得以实现……‘出口松弛(export lag)’是一个基本假设,它并不会导致平衡增长站不住脚或者失去意义”①。可见,如果对外贸易已经成为“经济增长的发动机”,“大推进”概念上的平衡增长也就没有了实际意义,而我国显然属于这种情况。因此,我们不能用指标 来度量我国的产业发展不平衡程度。但是按照Nurkse的上述观点,如果不考虑其他问题的存在,加入了需求弹性的指标 应该仍然可行。
    (2)基于“弹性平衡增长概念”的度量指标 属于绝对偏离指标,Yotopoulos and Lau(1970)认为,相对离散程度指标更加符合不平衡发展概念的内涵,因而更适合于作为产业发展不平衡程度的度量指标[5]。其理由是:从资源配置的角度来看,与一个其两部门的增长率分别为45%和50%的国家相比,一个其两部门的增长率分别为0%和5%的国家应该具有更高的不平衡性,但按照Swamy的指标,两者却具有相同的不平衡度。另外,Yotopoulos and Lau(1975)[8]和Shashua and Goldschmidt(1972)[9]还分别通过理论推导证明了:绝对离散程度指标本身具有一种对不平衡增长假设的内置倾向(bulit-in bias);与之相反,Demery and Demery(1973) [7]却责问相对离散程度指标对平衡增长假设的内置倾向。换言之,尽管绝对偏离指标和相对偏离指标在很多情况下可以得出相同的结论,但是如果用相关系数来考察经济增长和不平衡度的关系,那么,用绝对偏离指标更加容易得出不平衡增长的结论,反之则反是。可见,如果用相关系数的方法进行实证检验,相对和绝对指标的选择在一定程度上反映了我们对平衡增长还是不平衡增长假设的偏好。我们认为,问题的解决应该是研究方法的改变,如果使用动态计量模型的分析方法,就可以回避上述问题。但无论如何,我们认为Yotopoulos and Lau关于资源配置的角度的直观判断是合理的。
基于上述两点,本文将以相对标准差为产业发展不平衡程度的度量指标,其计算公式如下:
      (3)进一步的分析发现,上述指标 是将所有部门同等看待的,而不论每一个部门的收入在整个经济中所占的份额。按照上述计算公式(3),在其他条件不变的情况下,与一个产业收入仅占1%而偏离期望增长率50%的情况相比,一个收入占10%而偏离期望增长率5%的情况却具有更高的不平衡度,这显然不符合常理。因此,对偏离程度的度量有必要考虑部门所占收入份额的影响,方法是以各部门所占的收入份额为权重对各部门的偏离程度进行加权处理,最终得到下文实证分析中将使用的加权不平衡指数:(4)其中,  为部门 的收入(增加值)所占的份额,而且 。

    三、我国产业不平衡发展对经济增长影响的实证检验
    欲对我国产业发展不平衡度与经济增长关系进行实证检验,仍然需要我们明确分析时段的选择和经济部门的划分两个问题。本文选择的分析时段为1978—2004年,样本点将选择这一时段我国经济增长和产业发展的年度时间序列数据。之所以没有选择改革开放之前的数据一并进行分析,我们是出于以下两个方面的考虑:首先,由于众所周知的原因,在改革开放之前,我国的经济出现过大起大落,极端数据的出现会影响回归分析的准确性,而剔除极端数据的办法又会破坏数据的连续性,也就无法引入滞后变量进行分析;其次,改革开放之前的经济基本属于短缺经济(即经济处于卖方市场),在几乎各行业均存在超额需求的情况下,我们没有办法以有效需求的力量来考虑平衡增长问题,自然也就无法利用现有的统计数据,对计算不平衡度所需要的收入弹性进行合理的推算。至于部门的划分,本文将国民经济划分为四个产业部门:第一产业、工业、建筑业和第三产业。
    下文将利用改革开放以来我国经济增长和产业发展的年度时间序列数据,以不平衡增长指数 及其滞后值为解释变量,以经济增长率 为被解释变量进行回归分析,以此来探讨我国各产业的不平衡发展对总体经济增长的影响。首先我们要利用指标 来测算各时期产业增长的不平衡度,然后对 和 的相关关系进行初步的判断,最后将依据Granger因果关系检验的结论,建立动态计量模型,进行回归分析。
    (一)产业发展不平衡度的测算
    为了计算去我国产业增长的不平衡度 ,需要我们首先测算出各部门的需求收入弹性,它并不能通过对现有数据直接计算获得。我们所采用的方法是对方程 进行回归,其中 为产业部门 的增加值, 为整个经济的GDP, 为回归系数, 的估计值 即为该部门的需求收入弹性。利用《中国统计年鉴》(1979—2005)[11]中的数据,经测算,各部门需求的收入弹性的估计结果见表1:
    表1: 各部门需求的收入弹性的估计结果
    部门 第一产业 工业 建筑业 第三产业
 (括号内数值为标准差) 0.5277
(0.0351) 1.2401
(0.0145) 1.0479
(0.0247) 1.0484
(0.0194)
    数据来源:根据《中国统计年鉴》(1979—2005)中的数据计算而得。
    将上表中的结果代入式(4),经计算,得到各年度的产业增长不平衡度指标 ,我们将经济增长率 一并列入下得表2:
    表2:1978-2004年我国经济增长速度和产业发展的不平衡度
    年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986
 
    0.117 0.076 0.078 0.052 0.091 0.109 0.152 0.135 0.088
 
    0.2646 0.2226 0.6965 0.8774 0.6156 0.3260 0.2773 0.3035 0.2746
年份 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
 
    0.116 0.113 0.041 0.038 0.092 0.142 0.135 0.126 0.105
 
    0.1806 0.1993 0.6977 0.8097 0.2445 0.2313 0.2418 0.2514 0.1559
    年份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
 
    0.096 0.088 0.078 0.071 0.080 0.075 0.083 0.093 0.095
 
    0.1368 0.2018 0.0795 0.1341 0.1263 0.0981 0.0737 0.2138 0.1249
    数据来源:根据《中国统计年鉴》(1979—2005)中的数据计算而得。
    (二)不平衡度 和总体经济增长率 之间关系的初步检验
    1. 和 的相关性检验
    利用相关系数来考察产业不平衡增长和总体经济速度的相关关系是目前学术界使用最为广泛的方法,本文用该方法对两者的相关关系进行初步的检验。表3为计算结果,数据表明, 和 呈较为明显的负相关关系。换言之,我国产业的不平衡发展将导致当年经济增长速度的下降,结论似乎偏向于平衡增长模式,其实并不尽然,下文我们将利用回归分析方法继续进行探讨。
表3:G和V的相关系数1 -0.4580-0.4580 1
数据来源:利用表2数据,通过Eviews软件计算而得。
    2. Granger因果关系检验
    为了进行回归分析,我们首先必须分析 和 的因果关系,本文利用Eviews统计分析软件进行两者的Granger因果关系检验,检验结果如表4。数据表明, 显然是 变化的Granger原因,但 不是 变化的Granger原因。因此,在回归分析中我们应该将 作为解释变量、 作为被解释变量。
表4:Granger因果关系检验结果
  Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability
  V does not Granger Cause G 25 6.31758 0.00747
  G does not Granger Cause V 0.40752 0.67070
数据来源:利用表2数据,通过Eviews软件计算而得。
    (三) 动态计量模型的回归
    由于 是 变化的Granger原因,我们以 为因变量、 为解释变量进行回归分析。注意到解释变量 的变化所产生的影响不会作用在一个时点上,而是连续分配在未来的某些时点。因此模型中必须包含时间滞后,我们选择以下“分布滞后模型”(distributed lag model)进行分析:
   (5)对该模型而言,最佳滞后长度 的确定是问题的关键,对此,理论上有多种方法可以使用,本文利用赤池(Akaike)的AIC准则和施瓦茨(Schwarz)的SC准则进行选择。这两个准则要求选择滞后长度估计值 ,使所用准则达到最小。
我们利用Eviews统计分析软件进行计算,得到的回归结果见表5。表中的 为滞后长度,C代表回归方程中的截距项, 为当期不平衡度, 、 分别为滞后一期和二期的不平衡度变量,其余依次类推,最后两列分别为AIC准则和SC准则所对应的指标,其它单元格中的数据为拟合系数,括号中的值为相应的t统计量。
    模型的统计性质良好。
    另外,从表5结果还可以看出,在引入了五期以上的滞后变量后,相应变量的回归系数急剧下降,由于分布滞后模型为长期均衡模型,结合最佳滞后长度的确定准则,我们可以认定,我国产业发展的不平衡度对经济增长影响有四年左右的持续期。     
    四、结论
    结合以上的实证分析结果,我们可以得出以下结论:
    (1)1978到2004年间,如果没有各产业间的不平衡发展,中国经济的年平均增长率应该是7.65%(即为式(6)中的截距项,设定各期的不平衡度均为零而得),而这期间的实际年平均增长率为9.50%,我们认为,这多出的1.85个百分点的增长率恰好就是各产业不平衡发展对经济增长的贡献。表明中国经济总体具有较为明显的不平衡增长特征,这与Swamy的“发展中国家基本上呈现出不平衡增长特征”的结论是一致的,但国内部分学者(如夏锦文和章仁俊)的结论却恰好相反。
    (2)从回归方程(6)中 及其滞后变量的系数值我们发现,产业不平衡发展对当年和下一年的经济增长存在一定的负面影响,而在随后的三年却体现出明显的正面效应。超过四年后,其作用将很小。
    (3)以上结论间接地表明,国内外现有研究中直接用相关系数或者直接进行当期数据回归的方法是不可取的,得出的结论值得商榷。

参考文献
Nurkse, R., Equilibrium and Growth in the World Economy. Cambridge: Harvard University Press. , 1961
Hirschmann, A.O., The Strategy of Economic Development. Yale University Press., 1958
Streen,P., Economic Integration .Aspects and Problems. Leyden: Sythoff, 1964
Swamy, D. S., Statistical Evidence of Balanced and Unbalanced Growth. Review of Economics and Statistics, 1967(49): pp288~303
Yotopoulos, P. A. and Lawrence J. Lau, A Test for Balanced and Unbalanced Growth. The Review of Economics and Statistics, 1970(52): pp376~384
夏锦文  章仁俊:《产业发展的不平衡度与经济增长之定量研究》,《现代财经》2005年第10期,第58~60页
Demery, D. and Lionel Demery, Cross-section Evidence for Balanced and Unbalanced Growth. The Review of Economics and Statistics, 1973(55): pp459~464
Yotopoulos, P. A. and Lawrence J. Lau, The Balanced-Unbalanced Growth Controversy Revisited. The Review of Economics and Statistics, 1975(57): pp516~517
Shashua, L., and Y. Goldschmidt, The Merits of Balanced Growth Reconsidered. The Review of Economics and Statistics, 1972(54): pp337~339
国家统计局编:《中国统计年鉴》(1979~2005年),中国统计出版社