我国产业结构升级对经济波动的熨平效应分析，本文主要内容关键词为：产业结构论文,效应论文,我国论文,经济论文，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。
［中图分类号］F820 ［文献标识码］A ［文章编号］1000－596X（2011）09－0005－13
一、引言
库兹涅茨（Kuznets）早在1957年就发现，无论是对长期经济史的观察，还是对工业化过程的观察，产业结构变化都是非常重要的经济现象。[1]韩国、日本、英国等代表性国家都经历了农业产值份额下降，工业和服务业份额上升，农业部门就业比重下降，工业和服务业部门就业比重上升的过程，这种现象被称为“库兹涅茨事实”。[2]分析我国的产业结构变化过程发现，“库兹涅茨事实”在我国也得到了很好地印证：1952年我国三次产业结构产值比例为：50.95∶20.88∶28.16，1978年为27.52∶48.26∶24.21，2009年为10.25∶47.81∶41.95（见图1）；1952年我国三大产业就业比重为：83.54∶7.39∶9.07，1978年为70.53∶17.30∶12.18，2009年为38.09∶27.80∶34.11（见图2）。由此可见，无论从产值结构还是从就业比重来看，我国产业结构都在不断升级，由第一产业占主导逐步向第二产业、第三产业占主导转变。另一方面，在产业结构不断升级的同时，我国经济波动也是与经济增长相伴而行，而且经济波动的幅度有着持续缩小的趋势，中国社会科学院中国经济增长与宏观稳定课题组将其称之为“大稳定时期”（见图3）。[3]产业结构升级是内部结构问题，而经济波动是总量增长率的变动问题，它们都是宏观经济的重要方面。本文一个有意义的新发现是，我国产业结构升级对经济波动幅度变小的趋势存在着显著的“熨平效应”。这表明，我国产业结构优化升级对实现宏观经济的平稳化增长有着积极意义。
图1 1952—2009年我国三次产业产值比例变化图
资料来源：1952—2009年历年的《中国统计年鉴》，下同。
图2 1952—2009年我国三次产业就业比例变化图
图3 1952—2009年我国产业结构升级与经济波动指数
“十二五”期间，我国将推进以经济发展方式转型为主线的经济体制改革，以调整经济结构为中心环节，强化市场机制在资源配置中的基础性作用，实现宏观经济更高质量、更为稳定的增长。因此，本文的研究能从一个侧面为我国产业结构的优化升级与经济发展方式转变的重要性和必要性提供理论和经验支持；一定程度上也能为“十二五”期间我国如何更好地实施产业结构调整战略以实现宏观经济更为稳定的增长提供政策性启示。
二、文献综述
自1860年法国经济学家朱格拉（Juglar）出版《商业危机》以来，经济波动现象一直是宏观经济学家研究的主要兴趣点之一。费希尔（Frisch）开创性地把冲击机制与传导机制引入经济周期分析；[4]基德兰德和普瑞斯科特（Kydland and Prescott）提出了真实经济周期理论（RBC），该理论认为技术冲击是经济波动的来源；[5]格林伍德等人（Greenwood et al）通过把凯恩斯冲击融合到实际经济周期模型中，考察了这种冲击影响经济周期波动的程度；[6]布兰查德和波图卡（Blanchard and Portugal）分析了美国产出增长率序列中出现显著波动性下降的原因，认为产出波动性的显著下降是由市场投资和消费的平稳性导致的。[7]从产业结构调整的角度解释经济波动的文献也很多，如博恩斯（Burns）在分析美国经济周期稳定化趋势方面提到了产业结构对经济波动的影响，他认为美国的就业结构变得越来越稳定，管理人员、工程师、科研人员、金融等现代白领行业的就业比重加大，与制造、建筑和运输等传统行业相比，现代白领行业受经济波动的冲击较小，这有助于增强经济运行的稳定性，从而使得包含美国在内的诸多发达经济体的经济周期呈现出稳定化趋势。[8]艾格斯和安尼德斯（Eggers and Ioannides）发现美国经济波动性较大的制造业比例显著下降，而相对稳定的金融业和服务业比例有所上升，他们发现产业结构演进对经济波动稳定化趋势的贡献比例高达50％，并认为已有文献低估了产业结构调整对宏观经济波动的影响。[9]
近些年来，我国许多学者联系我国经济增长和波动的实际，基于库兹涅茨、钱纳里等学者的论断进一步分析了产业结构与经济增长之间的关系。刘树成对改革开放前后的经济波动从波动的幅度、高度、深度、平均位势及扩张长度进行对比后，认为改革后经济周期波动在状态特征有两大变化，一类经济结构的内在变化，二是宏观调控作为外在冲击的改善。[10]李京文分析了产业结构在整个经济结构中的主导地位作用，它的变动对经济增长有着决定性的影响。[11]郭克莎研究发现，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。[12]荣宏庆认为，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。[13]但遗憾的是，这些研究主要侧重理论分析的定性研究，而没有用定量建模方法来系统分析产业结构调整对经济波动的影响。
从2003年开始，用计量实证的方法来研究产业结构升级与经济增长波动关系的论文陆续涌现。朱慧明和韩玉启采用格兰杰因果关系检验方法对我国经济增长与产业结构之间的关系进行了实证检验，发现二者之间存在格兰杰因果关系。[14]罗光强和曾伟考察了产业结构变迁对经济波动的非对称性动态影响。[15]李云娥利用格兰杰检验、VAR模型的脉冲响应和方差分解等技术对我国产业结构调整与经济波动进行了经验研究，认为各大产业对宏观经济波动的贡献率是各不相同的。[16]李猛将经济波动的形成原因分解为结构效应、波动效应和交互效应，发现我国经济受到产业结构不同程度的正向或负向冲击，我国经济波动中大约有15％～20％的部分应该归咎于产业结构的冲击。[17]中国经济增长与宏观稳定课题组利用1994—2007年我国省级面板数据的实证研究结果表明，金融结构、产业结构和体制结构是影响我国宏观经济波动的重要因素。[3]干春晖等人从产业结构高级化和产业结构合理化两个维度对我国产业结构变迁进行度量并考察了这两者对我国经济波动的影响，发现现阶段我国产业结构合理化对经济发展的贡献要远远大于产业结构高级化。[18]尽管这些研究所用方法和得出的结论不尽相同，但都表明改革开放以来我国产业结构调整与我国经济波动存在内在性关联。然而，我国产业结构升级是否是经济波动幅度逐渐变小的重要原因？对于这一问题，上述文献都未涉及。有鉴于此，本文将对这一问题展开研究。
三、模型构建
（一）理论模型
钱纳里（Chenery）对多国的经验研究发现，在发展中国家非均衡的经济条件下，经济增长会促进产业结构变迁。由于要素边际生产率不均等，劳动和资本会从生产率较低的农业部门向生产率较高的服务部门转移，这进一步推动了经济增长。同时，经济增长也通过消费结构的变化促进产业结构的升级。然而，经济增长并不是以某一个恒定的速度稳定进行的，而是在某一阶段发展速度可能快些，在另一阶段发展速度可能慢些，甚至出现徘徊、停滞或负增长。增长是经济发展过程的一个长期趋势，在这一过程中，快速增长的波峰与低速增长甚至负增长的波谷交替出现，形成所谓的经济波动现象。也就是说，产业结构的变迁带来结构效应的变化，结构效应的变化导致不同的经济增长速度，从而引起经济波动。[19]但是，罗默（Romer）认为，长期经济增长是由技术贡献的，而短期经济增长是由资本和劳动力等要素投入的增加所贡献的。[20]
资本、劳动和技术等生产要素是在一定的产业结构中被组织的，在既定的生产要素条件下，不同的产业结构会导致不同的生产结果，这意味着产业结构变动会导致产出的周期波动。因此，笔者沿着罗默和钱纳里的思路，将钱纳里的研究结论融入罗默的理论中去：即将产业结构升级指标与资本、劳动、技术及制度因素等变量一起引入生产函数：
（二）状态空间模型
由于本文实证分析的样本数据涵盖的时间较长，在这段时间跨度里我国的经济结构发生了重大变化，如用固定参数模型将无法反映经济结构的变化对经济波动的动态影响。在现有的计量经济学方法中，状态空间模型能有效克服上述固定参数模型的弱点，它可以用来估计不可观测的时间变量：理性预期、测量误差、长期收入和不可观测因素（趋势和循环要素）。许多时间序列模型，包括典型的线性回归模型和ARIMA模型都能作为特例写成状态空间形式并估计参数值。而且利用状态空间形式表示动态系统有两个优点：第一，状态空间模型将不可观测的变量（状态变量）并入可观测模型，并与其一起得到估计结果；第二，状态空间模型是利用强有力的迭代算法——卡尔曼滤波来估计的，卡尔曼滤波可以用来估计单变量和多变量的ARMA模型、马尔科夫转换模型和变参数模型等。状态空间模型是由一组观测方程和状态方程构成。
通过以上分析，本文对式（3）进行了修正，利用状态空间模型来构造时变参数模型：
四、数据来源与选择
（一）数据来源
在经验研究中，数据使用的透明性与一致性对结果的准确性和可靠性至关重要。因此，有必要对使用的数据进行明确的说明。本文经验研究的样本区间为1952—2009年，经验分析中涉及的主要变量包括：GDP，三大产业的GDP，就业人数（
），CPI，GDP增长指数，三大产业GDP增长指数。其中，1952—2008年的原始数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》，2009年的数据来自2010年的《中国统计年鉴》。由于2010年的《中国统计年鉴》对我国1978年以来的GDP等数据进行了重新调整，为保证数据的连续性，笔者以2010年的《中国统计年鉴》为准，对这些数据进行了修正。本文用到的我国1952-2009年资本存量（
）数据，由南京大学单豪杰博士提供。[21]为消除价格因素的影响，通过GDP平减指数和CPI将各个名义值都换算为基期相同的实际值。
本文的关键指标有两个：一个是产业结构升级指标（
），另一个是经济波动幅度指标
。
（二）产业结构升级的度量
目前学术界用来表示产业结构调整的指标有两种：一是克拉克（Clark）所定义的产业结构调整系数，指的是第一产业从业人员占全社会从业人员的比重，该指标值越小，说明结构调整速度越快，产业结构高级化程度越高。[22]二是国内学者在研究产业结构调整中经常使用的指标，指的是第一产业增加值占国内生产总值的比重。但是，这两种度量方法仅仅盯住了第一产业就业人员和增加值，没有考虑第二产业、第三产业就业人员和增加值所占比例的动态变化，从而忽视了第二产业、第三产业的结构变化对总体经济增长和波动的影响。
五、实证分析
林毅夫等人认为，由于从20世纪50年代初期到1978年实行改革开放之前的20多年，我国以重工业优先发展的赶超战略为逻辑起点，[24]相继形成了以扭曲的宏观政策环境、高度集中的资源计划配置制度和没有自主权的微观经营机制为特点的三位一体的传统经济体制。因此，我国改革开放以前经济波动幅度的大小主要取决于政治因素，而需要以市场经济为条件的产业结构升级带来的结构效应没有发挥作用的基础。同时，我国改革开放前后宏观经济变量统计规则也发生了重大变化，缺乏一致性和可比性。为此，笔者在做计量分析时，主要基于1978—2009年的数据进行。
（一）统计特征描述
考虑到我国经济从1980年前后开始转型，重要的经济体制改革措施大多是在20世纪90年代初逐渐推行的，为了考察经济转型对经济波动的影响，笔者将样本期以1994年为界分为两个相等的时段加以初步分析，各宏观经济变量的周期统计性特征见表1。
从波动幅度看，1994年前实际冲击的波动幅度总体上高于1994年后，这是因为经济转型初期实施的投资体制、就业体制、社会保障体制和养老保险等体制改革措施对生产要素产生冲击效应更大一些。表1显示在资本、劳动和产业结构三大变量中，资本的波动最大，达到了2.381％，但其波动幅度与产出大抵相当，产业结构升级指标的波动最小。三大产业的波动均高于总产出的波动，其中农业的波动最大，为5.694％，第三产业的波动幅度最小，为3.801％。从与产出的相关系数看来，资本存量与产出的相关系数很大，为0.707，这说明二者之间保持高度的一致性；劳动波动与产出波动的相关系数尽管为正，但小于0.5，表现为弱顺周期。但是，产业结构升级指标与经济波动形成较为明显的负向关系（－0.564），它表明产业升级指数越高，经济波动越小。在三大产业中，第一产业是弱逆周期的（为－0.398），第二产业和第三产业则是顺周期的（分别为0.684和0.753）。
（二）平稳性检验
笔者使用的数据都是时间序列数据，当其为非平稳时间序列时，依据t统计量和准则，判断变量间存在某种关系时，具有潜在的“虚假性”，即可能出现所谓的“伪回归”。因而在进行正式经验分析之前，需要对数据进行平稳性检验。笔者采用ADF检验方法，利用AIC与SC准则确定变量滞后阶数，对
和g进行单位根检验，结果见表2。由表2可知，我国宏观经济波动、资本冲击、劳动冲击和产业结构升级速度等指标都是平稳的，因而不需要做协整检验，可以直接进行格兰杰因果检验。
（三）因果检验
为了理解我国产业结构升级与经济波动之间的相互关系，还有必要了解这两者之间的影响方向。根据变量间引致变化方向的不同，可分为单向影响关系和双向影响关系。运用格兰杰因果检验方法对我国经济波动与资本冲击、劳动冲击和产业结构升级速度等变量进行格兰杰因果关系检验，结果见表3。检验结果显示，资本冲击、劳动冲击和产业结构升级是经济波动的格兰杰原因，但是它们与经济波动都不存在反向影响关系。这说明尽管我国的经济波动与产业结构升级之间关系密切，但并不是严格的双向影响关系，因而可以用资本冲击、劳动冲击和产业结构升级等变量对经济波动进行回归分析。
（四）状态空间模型回归分析
利用1978—2009年的数据，对上述状态空间模型（5）进行估计，测量方程为
1978—1991年为第一阶段，我国改革开放还处于初期，资本非常稀缺，劳动力相对充裕，因此产出的劳动份额比资本份额高。在这一阶段，资本冲击、劳动冲击和产业结构升级的变化都比较剧烈，特别是1978—1984年间，三者对经济波动幅度的冲击变化都比较频繁，其中1982—1983年劳动对经济波动的冲击效应还超过了资本的冲击效应。这种剧烈的变化可能与我们改革初期没有经验可供借鉴、处于摸着石头过河阶段有关，对如何运用市场经济的价格规律、供求关系和竞争规律来调控宏观经济的认识还不到位，对如何用经济规律和经济手段来调控市场还处在逐步摸索阶段。产业结构升级这一经济手段对宏观经济波动的平稳化影响，要以较为成熟的市场经济为基础性条件。显然，在这一阶段，我国较为成熟的市场经济体制尚未建立起来。图4的回归结果也印证了这一点，
尽管显著为负，但其绝对值较小，这表明改革开放初期我国产业结构升级对经济波动的熨平效应比较有限。
图4 状态空间模型的变参数估计值
1992—2009为第二阶段，我国改革开放的逐渐深入，随着社会主义市场经济体制的逐渐完善和资本积累的日益充裕，产出的资本份额比较高。这一阶段，资本、劳动和产业结构升级对经济波动的冲击效应变化幅度较前一阶段大幅减小。资本对经济波动幅度的冲击最大，劳动次之，而产业结构升级对经济波动幅度的冲击一直显著为负，熨平效应明显。1992年初邓小平发表的南巡谈话要求“改革开放的胆子要大一些”，我国经济体制改革的步伐明显加快，而且1994年党的十四届三中全会明确提出要建立社会主义市场经济体制。随着我国金融市场的逐步建立，资本存量水平迅速提高，资本对经济波动的冲击逐渐增大。与此同时，以公有制为主体、多种经济成分共同发展的方针的确立和现代企业制度的逐渐建立，使得我国非公有制经济活力被激发出来，产业结构升级的速度也明显加快，以致产业结构升级对经济波动幅度的熨平效应非常显著。特别是从1998年至今，产业结构调整和升级始终是我国宏观经济政策的重要内容。随着产业结构升级战略的深入实施和经济增长方式的逐步调整，产业结构升级的参数（）加速变小，这说明产业结构升级对经济波动幅度的熨平效应愈加显现，也很好地证明了产业结构升级对实现我国宏观经济平稳化增长有显著的积极作用。
六、产业结构与经济波动关系的进一步分析
上述状态空间模型的回归结果表明，产业结构升级的系数显著为负数，而且2000年以后其绝对值有加大的趋势，这表明产业结构升级对经济波动有显著的熨平效应，即产业结构升级使得宏观经济出现良性稳定增长的态势。但是，笔者构建的产业结构升级指标是三大产业占GDP比值的综合反映，它没有很好地反映各大产业对经济波动幅度收窄的差异作用，也不能反映各大产业内的各行业构成和波动情况对经济总量波动幅度的不同影响。为了做进一步分析，笔者在这部分首先分析三大产业变化对经济总量波动幅度的影响，然后再从第二产业和第三产业内部的变化来分析它们对经济波动的影响。
（一）基于TGARCH模型的分产业分析
笔者进一步构建TGARCH模型分三大产业来对上述模型的结果进行检验。模型如下：
对方程（10）和方程（11）的估计结果见表4。根据方程估计结果，第一产业波动对整个经济的非对称性影响统计上不显著，可以认为第一产业波动对整个经济波动不存在非对称性影响；第二产业波动非对称性系数为0.433＞0，表明该产业波动对整个经济波动的非对称性影响具有显著的杠杆效应，经济总量波动幅度对第二产业的负向波动的反应比对其正向波动的反应要更为迅速和剧烈，非对称性效应会导致宏观经济波动幅度变大；第三产业波动非对称性系数为－0.241＜0，其对经济总量波动的非对称性效应主要是使经济波动幅度减小，起到平缓作用，即有熨平效应。值得注意的是，尽管笔者的研究方法与钱纳里的方法不同，但其结论与钱纳里是一致的。笔者TGARCH模型的计量结果，一方面说明产业结构升级对我国经济波幅变小有熨平效应的结论是可靠的，另一方面也进一步说明这种熨平效应主要是第三产业占GDP的比重逐年上升造成的。
（二）产业内部构成及其波动分析
TGARCH模型的回归结果表明，第二产业波动非对称性系数显著为正，即说明第二产业对整个经济波动的非对称作用表现为杠杆效应。但是，第二产业包括的行业很多，因此，进一步的问题是，到底是第二产业中哪些行业对这种杠杆效应的贡献较大呢？为此，笔者从第二产业构成及各行业的波动情况来做进一步分析。
国家统计局将第二产业分为工业和建筑业两大类。根据2010年《中国统计年鉴》披露的数据，1978—2008年，建筑业占第二产业的比例1979年最低，为6.48％；2007年最高，为12.35％。由此可见，建筑业占第二产业的比例一直比较低，可以认为它不是引起第二产业波动的主要方面，为此我们只分析工业内部情况。《中国工业经济统计年鉴》将工业分为重工业和轻工业两类，而且重工业占工业的比重一直在提高（见图5），2008年重工业占工业的比例最高，为71.3％。笔者根据2009年的《中国工业经济统计年鉴》、2010年的《中国统计年鉴》年公布的1978—2009年间中国轻工业和重工业总产值数据，将其按照轻工业和重工业增长指数换算为以1978年为基期的真实总产值，然后笔者依据前已述及的方法，对轻工业总产值和重工业总产值的对数值分别作HP滤波处理，得到1978—2009年我国轻工业总产值和重工业总产值的波动成分。
图5 轻工业和重工业占工业的比例
资料来源：1978—2008年各年的《中国统计年鉴》。
为了更好地看出这期间我国轻工业和重工业的波动变化情况，笔者采取三年移动标准差法，得到1980—2009年我国轻工业和重工业波动的移动标准差值（见图6）。从图6可以看出，1990年以来，我国重工业的波动幅度一直大于轻工业波动幅度。由此我们发现，我国第二产业对整体经济波动的杠杆效应主要是由占工业的比例日益提高且自身波动幅度较大的重工业贡献的。
（三）第三产业内部构成及其波动分析
TGARCH模型的回归结果表明，第三产业波动非对称性系数显著为负，即说明第三产业对整个经济波动的非对称作用表现为熨平效应。但是，第三产业本身又由多种行业组成，这种熨平效应主要是由第三产业内部哪些行业贡献的呢？为此，笔者从第三产业内部构成及各行业的波动情况来做深入分析。
国家统计局公布的《中国统计年鉴》将第三产业分为6类：一是交通运输、仓储和邮电业；二是批发和零售业；三是住宿和餐饮业；四是金融业；五是房地产业；六是除上述五类之外的其他类服务业。根据2010年《中国统计年鉴》披露的数据，将上述六大类第三产业增加值全部换算为以1978年为基期的实际值，各部分占第三产业的比重（见图7）。由图7可见，1992年以来，其他类服务业占的比例最高，其次是批发零售业，交通运输、仓储和邮政业居第三，但是它的比例在2008年被比例日益提高的金融业所超越。比例最低的是住宿和餐饮业、房地产业。需要说明的是，“其他类服务业”包括教育、文化、广播电视、卫生、体育、科技、社会福利等公用事业以及国家机关、社会团体、军队和警察等公共部门所提供的服务，随着我国公用事业、公共部门的职能转变以及统计工作不断完善，近些年来我国“其他服务业”占第三产业的比例一直比较高，但是它的波动幅度不大。
为了探究第三产业内部各组成部分的波动情况，笔者对这六大产业真实值的对数作HP滤波处理得到它们的波动成分，然后对其分别作三期移动标准差，从而得到它们的波动变化趋势图（见图8）。由图8可见，1994年是分水岭：这一年之前这六大类波动都较大，但1994年之后逐渐变小。限于篇幅，笔者这里着重分析1994年之后的情形：六大类中，波动一直较小的是其他类服务业、交通运输仓储和邮政业、住宿和餐饮业，而2000年以来，金融业波动幅度最大，房地产业次之，批发和零售业第三。所以可以认为，近些年来，尽管第三产业对经济总量波动幅度逐渐变小整体作用是“熨平效应”，但是这六大类对“熨平效应”贡献是不相同的，贡献最大的应该是其他类服务业、运输仓储和邮政业、住宿和餐饮业，而备受关注的房地产业和金融业由于其自身的波动较大，其对经济总量波动的“熨平效应”较差。特别是2007年以来，受美国“次债危机”引发的世界金融危机的影响，金融业和房地产业的波动幅度急剧增加。
七、结论和启示
以上分析表明，改革开放以来，我国产业结构不断升级与经济波动幅度逐渐收窄之间存在着显著的内在关联。格兰杰因果关系检验发现，1978—2009年我国产业结构升级是促进经济波动幅度变小的格兰杰原因，而经济波动并未明显促进产业结构升级。基于时变参数模型的回归结果表明，我国产业结构升级的参数显著为负，这说明产业结构升级对经济波动有着显著的“熨平效应”，而且随着我国产业结构升级的逐步推进，这种稳定作用亦趋明显。基于TGARCH模型和第二产业、第三产业内部分析的检验表明，三大产业对我国经济波动幅度的影响是非对称性的：第一产业波动对经济总量波动几乎没有影响，第二产业波动对经济总量波动存在杠杆效应，而这种杠杆效应主要是由重工业带来的；第三产业波动对经济总量波动存在明显的平缓作用，其熨平效应最为显著的是交通运输仓储和邮政业、住宿和餐饮业和除五大类之外的其他服务业，而批发零售业、金融业和房地产业因其自身的波动较大，其对经济总量波动的熨平效应较小。这也反映出为什么近些年来随着我国产业结构升级的不断推进，我国宏观经济呈现出一种良性稳定增长的态势。
由我国产业结构升级对经济波动平稳化趋势有显著熨平效应的计量结论得出的政策启示是：第一，为充分发挥产业结构升级对经济平稳化增长的持续推动作用，必须进一步推进我国产业结构优化升级，优化三大产业之间的关系。随着我国宏观经济的不断增长，根据“库兹涅茨事实”所揭示的产业结构变化的基本方向，我国产业结构由第一产业占主导逐步向第二产业、第三产业占主导转变，最终实现产业结构的服务化。在这种转变过程中，要进一步优化三大产业之间的关系，继续加强第一产业的基础性地位，积极促进制造业的服务化，大力发展战略性新兴产业，推进产业结构高级化进程。第二，促进各类服务业的协调发展，从而加快发展第三产业。具体来说，要大力推进以交通运输仓储和运输业为基础的现代物流业发展；大力发展住宿餐饮业，积极开发旅游新业态，推动旅游与文化融合发展；进一步规范批发零售业，促进商贸业的有序发展；理顺机制体制，促进房地产业和金融业的健康稳定发展。
［收稿日期］2011－08－12
注释：
① 黄赜琳和朱保华详细研究了用HP滤波方法处理中国经济的年度数据时，平滑参数λ取值100的合理性。[25]
② 限于篇幅，本文没有报告1952—2009年三大产业波动、资本冲击和劳动冲击的计算结果。
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