宏观经济波动与产业结构变动的实证研究，本文主要内容关键词为：产业结构论文,宏观经济论文,变动论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
宏观经济运行和产业结构变动之间，存在着相互制约、相互影响的内在联系：产业结构变动是影响宏观经济运行的重要因素；宏观经济运行则是产业结构变动的具体实现形式，宏观经济运行及其具有的基本特征，在很大程度上制约和影响着产业结构变动的基本方向和频率。
多年来，经济学家们一直试图寻找影响宏观经济运行的主要因素，以便提出熨平经济波动的有效政策建议。阿诺德(Arnold，2002)①曾将过去研究宏观经济运行，解释经济波动的理论划分为5个流派，即凯恩斯经济周期理论、货币主义经济周期理论、新古典经济周期理论、实际经济周期理论以及新凯恩斯经济周期理论，其中最具影响力的是凯恩斯经济周期理论与实际经济周期理论。
此后，许多宏观经济学家都致力于通过实证分析来研究宏观经济波动的影响因素。如汉森和普雷斯科特(Hansen and Prescott，1993)②详细分析了全要素生产率冲击对经济波动的影响，认为这种冲击反映出不可交易或不可度量的生产投入和政府宏观经济政策等因素变化对经济波动的影响。格林伍德、赫尔考威茨和赫夫曼(Greenwood，Hercowitzand Huffman，1988)③通过把凯恩斯冲击融合到实际经济周期模型中，考察这种冲击决定经济周期波动的程度。德琼、英格拉姆和怀特曼(Dejong，Ingram and Whiteman，2000)④在格林伍德等人的模型基础上，分析了凯恩斯冲击与全要素生产率冲击对于经济波动的影响，认为这两种冲击对于解释经济周期的成因最为重要。
近年来，我国学者也开始对宏观经济运行进行计量经济分析，如刘金全和范剑青(2001)⑤研究了我国宏观经济运行的非对称性，并具体分析了非对称性形成的原因；李建伟(2003)⑥详细分析了当前我国经济运行的周期性波动特征。黄赜琳(2005)⑦采用随机动态一般均衡方法，考察了中国宏观经济波动的周期特征及财政政策的效应问题，得出中国经济波动是技术因素、供给因素和需求因素综合影响的共同产物。不过，关于从实证角度对我国宏观经济运行与三次产业结构变动的关系，还缺乏相应的研究。本文拟运用VAR模型的相关理论来研究宏观经济波动与三次产业结构变动之间的内在联系，然后利用格兰杰因果检验、脉冲响应函数、方差分解详细分析三次产业结构变动对我国宏观经济运行的影响。
一、我国宏观经济波动的主要特征⑧
自1952年以来，中国经济呈现出明显的周期波动特征，但是，如果以1978年为界，则可发现前后两期的波动具有明显的不同。从图1中可以看出，自1952-2004年，我国先后经历了13个经济周期，当然，各个周期的长度不尽一致，这与各时期引起经济波动的起因不同有关。人们一般把经济周期分为古典型周期和增长型周期两种，前者的典型特征是在经济周期波动中经济增长速度在波谷为负，经济的绝对增长量小于零，后者的显著特征是在经济波动中增长速度不为负，只是速度减缓，经济总量增长的份额不管在周期的哪个阶段都会大于零。如果以1978年为界，可以看出，在考察期内中国经济先后经历三次古典型周期，但是都发生在1978年之前，而1978之后所产生的经济波动都是增长型周期波动，因此，这可以说明，在1978年之后中国经济的波动逐渐趋于平稳。同时，我们还可以发现，在1978年之前中国经济波动是在一种较低水平上的波动，而1978年之后则是一种高位波动，这再次印证了1978年之后经济波动渐趋平稳的观点。再看两个时期经济波动的幅度，可以发现，1978年之前波峰与波谷之间的距离大于1978年之后的，这表明中国经济经过近30年的发展，已经由大起大落步入平稳运行的阶段。
图1中国经济波动示意图(按GDP指数环比计算)
资料来源：本图根据《中国统计年鉴—2005》相关数据绘制。
二、我国宏观经济运行与三次产业变动的实证检验
(一)模型设定
一般的模型仅仅只是描述因变量对自变量变化的反应。向量自回归模型(Vector Auto-regression，VAR)则考虑了模型中各变量间的相互作用。所以VAR被公认为描述变量间动态关系的一种实用的方法。一般的P阶无约束VAR模型(记为VAR(P))具有如下形式：
其中，
是一个k维向量，
是k维扰动向量，并且与t-1期及其以前的变量不相关。VAR模型可以用来检验一个变量与另一个变量是否存在因果关系，称为Grander检验。VAR模型的系数通常是很难解释的，而脉冲响应函数可以用来衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。因此，通常需要通过系统的脉冲响应函数(Impulse Response Function，IRF)来推断VAR的内涵。同时，方差分解技术(Variance Decomposition)可以考察变量间在解释对方变动时的相对重要性。⑨
(二)数据选择与数据来源
为了分析的简便，我们用GDP、FIR、SEC、THI和NONA分别表示GDP、第一产业、第二产业、第三产业和非农产业总值的增长率，各种增长率均按其指数的环比增长率来计算，本文原始数据全部摘自《新中国五十年统计资料汇编》、《光辉的三十五年》和《中国统计年鉴，2005》。同时，为便于直观观察，我们把GDP和三次产业总值的50余年来的波动情况用图2来描述。从该图可以发现，GDP波动和三次产业总值的波动之间存在一定程度的相关性，具体说来，它们具有以下几个方面的共同特征：周期波动频繁；古典型周期与增长型周期并存；经济波动随时间的推移而逐渐变得平缓。
图2 中国经济总量波动及各产业波动示意图
注：GDP、FIR、SEC和THI分别表示GDP、第一产业、第二产业和第三产业生产总值的增长率。
(三)格兰杰因果检验⑩
为了便于检验宏观经济波动与三次产业的产值变动之间的因果关系，首先应检验这四个序列的平稳性，ADF检验的结果如下表所示：
单位根检验的结果表明，在1％的显著水平上，它们的T统计量都比临界值要小，应该拒绝零假设，认为它们都是平稳的时间序列，直接对之进行格兰杰因果检验。
1.宏观经济波动与第一产业总产值的变动。首先，我们来分析GDP的波动与第一产业总产值波动之间的关系。从图1中可以看出，第一产业的景气状况几乎总是与宏观经济的景气状况成反方向变化。第一产业的波动幅度在考察期内基本上小于GDP，其扩张的幅度小于GDP，而收缩的幅度却大于GDP，这意味着第一产业的基础性地位决定了它的波动必然导致宏观经济更大幅度的波动。在整个考察期内，第一产业先后经历了五个古典型周期，而GDP的波动只有三个，这说明第一产业的波动比国民经济的波动还要剧烈，同时，这也形象地道出第一产业在国民经济中地位的脆弱，其不稳定的运行状况势必波及宏观经济。
我们对GDP和第一产业的增长率进行格兰杰因果检验。检验的结果如下表所示：
F统计量和临界值的比较表明，在1％的显著性水平上，第一产业总产值的波动是GDP波动的原因，且具有很强的滞后效应(滞后期为4时还有统计上的显著性)，因此，拒绝原假设；而GDP波动在各滞后期的F统计量都小于临界值，因此，理应接受零假设，认为GDP者不是第一产业波动的根本原因。
格兰杰因果检验的结果，在某种程度上反映了第一产业在国民经济中的处境和地位。中国经济是一个典型的二元经济，农业人口占总人口的绝大多数，农业总产值却在国内生产总值中仅仅占有相当小的一个份额，但是，农业剩余积累却是二元结构转换的动力和瓶颈，因此，在二元结构转换的过程，无论是短缺点附近，还是在商品化点附近，农业总产值的波动必然会导致整个宏观经济的剧烈震荡。
2.宏观经济波动与非农产业总产值的波动。除第一产业之外，其余的两大产业通常被合称为非农产业。随着经济发展的日益深入，产业结构必然会随之变迁，第一产业的产值绝对量会急剧锐减，只在国内生产总值中占一个极小的份额，而第二产业与第三产业的绝对量则迅速飙升，在国内生产总值中占绝对支配地位。其中，随着产业结构的演进，第三产业的产值比重也会明显大于第二产业的比重。如此一来，非农产业的波动就要在很大程度上决定宏观经济的总量波动了。为此，我们首先对GDP和非农产业总值的波动作格兰杰因果检验，然后，再分别研究宏观经济的总量波动与第二产业和第三产业之间的关系。
现在，我们来检验GDP波动与非农产业波动之间的关系。从图2中可以约略看出，非农产业的波动大致呈现出这样的特征：(1)它的波动基本上与GDP波动同步，波峰与波谷的位置总是在大致相同的时刻出现；(2)从波动幅度来看，非农产业的波动幅度要大于GDP的波动幅度，这种情形在1978年之前尤为明显，而在1978年之后，非农产业的波动则趋于平缓，但是仍旧比GDP波动得要剧烈得多。由此可见，非农产业很可能是导致宏观经济剧烈波动的重要原因，对此进行格兰杰因果检验的结果见表2。
格兰杰因果检验的结果表明，在各个滞后期，无论是在1％，还是5％的显著性水平上，GDP波动的F统计量都小于临界值，因此，应该接受原假设，认为GDP波动不是非农产业总产值变动的原因。另一方面，在1％的显著性水平上，非农产业总产值滞后第一期和第四期的F统计量大于临界值，同时，在5％的显著性水平上，滞后第二期和第三期的F统计量大于临界值，因此，我们可以拒绝原假设，认为非农产业的产值波动会引发宏观经济的总量波动。
下面，再分别研究宏观经济的总量波动与第二产业和第三产业之间的具体关系：
从图2可以看出，与GDP的波动相比，第二产业的波动具有这样几个特点：第二产业的波动幅度，无论是在1978年之前，还是1978年之后，都比GDP的波动幅度要大；从波谷与波峰的位置变化来看，第二产业的波动与GDP的波动具有明显的同步性；如果以1978年为界，之前第二产业波动具有大起大落的特征，此后的波动幅度具有显著的收敛性，产业变动趋于平稳，而且宏观经济波动也表现类似特征。这一系列的特征说明，第二产业的波动与宏观经济的波动之间有着一定的内在联系，前者很可能是后者变化的重要的解释变量。为了从数量上揭示二者间的本质联系，我们对它们进行格兰杰因果检验，检验结果如表2所示。
检验结果与非农产业的情况类似，在l％的显著水平上，第二产业增长率的第一期和第四期滞后变量是GDP波动的原因；在5％的显著性水平上，第二期与第四期滞后变量可以解释GDP的波动。而GDP的波动无论在哪个显著性水平上和滞后期中，都不是第二产业波动的解释变量。这个检验结果意味着，在它们之间不存在双向的因果关系，只存在第二产业变动对GDP变动的单向因果关系。
再看GDP波动与第三产业波动之间的关系。从图1可以发现，与GDP的波动相比，第三产业的波动具有这样一些特征。第三产业的波动也经历了一个由剧烈波动到平稳增长的过程，它的波动与GDP的波动具有一定的同步性，但是我们无法据此断定二者之间谁是谁变动的原因，因为，前者波动的幅度时而大于，时而小于后者。
我们照例对之进行格兰杰因果检验，探寻其中是否存在内在联系。表2的检验结果显示，在两种零假设下，各滞后期的F统计量都比临界值小，因此，应该接受零假设，认为它们之间不存在任何形式的因果关系，谁也不是谁变动的根本原因。
格兰杰因果检验的结果非常地出乎人意料，然而这不难从中国经济发展的历史和现实之中做出合理的解释。这是因为第三产业以服务业为主，其产品都是无形的服务，具有需求稳定的特征，因此，即使在宏观经济剧烈波动的时刻，它也很难受到冲击。同时，由于第三产业总产值在我国GDP中所占比重只有30％左右，因此，它的波动状况并不足以影响到整个宏观经济的波动。二者间不存在双向的或是单向的因果关系，也就不难理解了。
综上所述，非农产业波动是宏观经济总量波动的重要诱因之一，但是，其中真正能够引发总量波动的是第二产业总产值的波动，而第三产业的产值变动与总量波动之间不存在显著的统计相关性。
图3 VAR模型中各变量的脉冲响应
(四)脉冲响应函数
在下图2A中，GDP增长率对第一产业增长率的动态响应在一年之后逐渐增大，并在第三年达到一个峰值，然后有缓慢下滑，在第七年跌入谷底，随后又渐渐回升零值，并在其上下运动，这个现象表明第一产业总产值增长率的冲击对GDP具有周期性影响。第二产业总产值对GDP的影响则在第一期波动较小，但是在第三期之后波动幅度变大，并在第四期跌入谷底，随后又渐渐上升，然后零值附近运行，这意味着第二产业的冲击对GDP具有收敛性。
在图3B中，第一产业增长率对GDP增长率的动态响应在第一年之后逐渐放大，在第三年跌入谷底，随后开始收敛，在越过零值之后继续扩张，在第六和第七年达到峰值，之后滑向零值。这样看来，GDP对第一产业的冲击具有一定周期性，但是周期波动的幅度会随时间的推移而收缩，以至于趋近零。第二产业总产值对第一产业的影响在第一期之后产生剧烈波动，并在第三期达到谷底，随后其波动幅度减小，有向零趋近的势头，这说明第二产业对第一产业增长的冲击不具有永久性。
在图3C中，第二产业增长率对GDP增长率的动态响应在第一年之后波动增大，迅速跨过零值，在第四年达到谷底，随后波动幅度开始收敛，并在零值左右波动，逐渐向其靠拢，这说明GDP对第二产业的冲击具有一定的周期性，但是冲击的力度在逐渐减弱。第一产业对第二产业的影响在第一年之后开始增加，并在第三年达到峰值，随之又进入下滑的阶段，并在第七年跌至谷底，这之后又开始收敛，向零值趋近。如此看来，第一产业总产值的冲击对第二产业的增长也具有一定的周期性，但是，从图像中曲线走势来看，这种影响具有长期性。
(五)VAR模型的方差分解
从图4中可以看出，GDP增长率波动的均方误差主要是由其自身的过去值贡献的，其次是第一产业和第二产业的增长率。其中，GDP增长率滞后值的贡献率最高，各期均在76％以上，而第一产业和第二产业的贡献率则不相上下，都比10％略多一点。这个结果表明，宏观经济波动的原因是多方面的，而第一产业和第二产业的波动都会在很大程度上引发宏观经济的波动。
图4 VAR模型中各变量的方差分解图
第一产业总产值增长率波动的误差均方主要是由第一产业自身的过去值贡献的，其贡献率常常高于57％；第二产业的贡献率位居第二，其值常在30％左右；GDP波动的贡献率最低，最高不超过12.3％。这个结果表明，第一产业的波动在很大程度上是由其自身的内在运行规律决定的，同时，在中国经济的二元结构中，第二产业的波动也会在一定程度上波及到第一产业，制约其进一步的发展。GDP的波动对第一产业的影响最小，则意味着第一产业的基础性地位决定了其超稳定性的特征，同时也表明其地位的无足轻重。
第二产业总产值增长率波动的误差均方主要是由GDP的滞后值贡献的，其贡献率常常高于78％，而其自身与第一产业的贡献率则不相上下，都大约在10％左右。这意味着第二产业波动与整个宏观经济波动具有很大的同步性和一致性，这是由第二产业在GDP中所占的绝对比重决定的。
三、结论
本文基于VAR模型的格兰杰检验、脉冲相应函数和方差分解法对我国1952-2004年GDP增长率和各次产业增长率的相互动态影响进行了考察。
格兰杰因果检验表明，宏观经济的总量波动主要是由第一产业和第二产业的波动引起的，而第三产业的产值波动则不会引发总量波动。同时宏观经济总量波动却不能引发三次产业结构的变动。
脉冲相应函数法的模拟结果显示，第一产业总产值增长率的冲击对GDP具有周期性影响，第二产业的冲击对GDP具有收敛性。GDP对第一产业的冲击具有一定周期性，但是周期波动的幅度会随时间的推移而收缩，以至于趋近零。第二产业对第一产业增长的冲击不具有永久性。GDP对第二产业的冲击具有一定的周期性，但是冲击的力度在逐渐减弱。第一产业总产值的冲击对第二产业的增长也具有一定的周期性，并且这种影响具有长期性。
方差分解法结果表明，宏观经济波动的原因是多方面的，而第一产业和第二产业的波动都会在很大程度上引发宏观经济的波动。第一产业的波动在很大程度上是由其自身的内在运行规律决定的，同时，在中国经济的二元结构中，第二产业的波动也会在一定程度上波及到第一产业，制约其进一步的发展。GDP的波动对第一产业的影响最小，则意味着第一产业的基础性地位决定了其超稳定性的特征，同时也表明其地位的无足轻重。第二产业波动与整个宏观经济波动具有很大的同步性和一致性，这是由第二产业在GDP中所占的绝对比重决定的。
注释：
①Arnold,L.G.,2002,Business Cycle Theory,Oxford University Press.
②Hansen,G..and E.Prescott,1993,"Did Technology Shocks Cause the 1990-1991 Recession?",American Economic Review Papers and Proceedings 83.
③Greenwood,J.,Z.Hercowitz and G.Huffman,1988,"Investment,Capacity Utilization,and the Real Business Cycle",American Economic Review 78.
④Dejong,D.N.,B.F.Ingram and C.H.Whiteman,2000,"Keynesian Impulses Versus Solow Residuals:Identifying Sources of Business Cycle Fluctuations",Journal of Applied Econometrics 15.
⑤刘金全、范剑青：《中国经济周期的非对称性和相关性研究》，《经济研究》2001年第5期。
⑥李建伟：《当前我国经济运行的周期性波动特征》，《经济研究》2003年第7期。
⑦黄赜琳：《中国经济周期特征与财政政策效应——一个基于三部门RBC模型的实证分析》，《经济研究》2005年第6期。
⑧刘恒：《当代中国经济周期波动及形成机理研究》，西南财经大学出版社2003年3月第1版，第77-102页。
⑨张晓峒：《计量经济分析》，经济科学出版社2000年9月第1版，第280页。
⑩格兰杰因果关系是经济研究领域因果关系的一种计量经济学定义，而且这种方法本身也在完善中，所反映的因果关系与真实的因果关系结构不一定一致，但这种方法日前是一种重要而有效的检验因果关系的计量分析工具。
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