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基于技术中介效应的产业结构优化和经济增长关系

基于技术创新中介效应的

产业结构优化与经济增长关系研究

兵,戴淑芬,葛泽慧

(北京科技大学 东凌经济管理学院,北京 100083)

[摘

要] 在对产业结构优化与经济增长关系进行理论分析的基础上,运用我国2000-2012年30个省、自治区、直辖市的跨省面板数据,以技术创新作为中介变量,研究产业结构优化对经济增长作用的内部机理.研究结果表明,产业结构优化对经济增长的技术创新中介效应十分显著,其对经济增长的促进作用有69.61%是通过技术创新实现的,技术创新在产业结构优化促进经济增长的过程中具有重要的中介作用.

[关键词] 产业结构优化;技术创新;经济增长;中介效应

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 23. 073

[中图分类号] F062.9

[文献标识码] A

[文章编号] 1673 - 0194(2017)23- 0142- 06

产业结构优化一直是经济增长研究的重要内容,其对国民经济的影响是通过资源再配置效应实现的,表现为资源在各部门之间流动的“高度化”.对于产业结构变动与经济增长的关系,学术界做了大量的研究,基本上存在两种观点:一种观点认为产业结构的变动推动了经济的增长,此种观点以罗斯托为代表;另一种观点则认为是经济的增长引起了产业结构的不断升级与优化,此种观点以库兹涅茨为代表.学术界赞同罗斯托结构理论的文献如David B.Audretsch等[1],以及Peneder Michael[2]等;证明库兹涅茨收入决定理论有效性的文献如Masakazu Katsumoto和Chihiro Watanabe[3];对于我国产业结构及其与经济增长的关系,国内学者也做了大量的研究工作:刘伟和李绍荣[4]通过实证分析发现,“第三产业发展”和“制度改革”是推动国内生产总值增加的重要因素;刘伟[5]将技术进步和产业结构变迁从要素生产率中分解出来,通过实证度量得出了随着市场化程度的提高,产业结构变迁对经济增长的贡献呈现不断降低的趋势,并逐渐让位于技术进步的结论;黄茂兴和李军军[6]利用中国省际面板数据研究了经济增长、产业结构升级与技术选择之间的关系,得出了通过合理的资本深化和技术选择,能够促进产业结构升级,进而实现经济快速增长的结论;干春晖和郑若谷等[7]从高级化和合理化角度两个方面,运用面板模型将二者与经济增长的关系做了回归计量分析,结果显示二者对经济增长有显著的正效应.这些研究对于认识我国产业结构变动与经济增长的关系起到了积极作用.

对于技术创新、产业结构升级这两个因素对经济增长各自的影响,很多学者对此已经做了深入的研究,鉴于目前还少有学者利用全国各省际面板数据把影响经济增长的两个主要因素结合起来运用中介传导模型做计量分析,因此,本文运用我国2000-2012年30个省、自治区、直辖市的跨省面板数据,把技术创新、产业结构优化和经济增长放在同一系统中,以产业结构优化促进经济增长为研究目标,利用计量经济学软件Eviews 8.0来实证检验以技术创新作为中介变量的产业结构优化对经济增长作用的内部机理.

研究方法和模型构建

2.1 研究方法

2.1.1 中介变量和中介效应

中介变量是自变量对因变量发生影响的中介,它主要是代表一种内部机制,通过这种内部机制自变量对因变量起作用[8].在考虑自变量X对因变量Y的影响时,如果X通过变量M来影响Y,则称M为中介变量.中介效应是指自变量对因变量的影响并不是直接产生的,而是通过一个或多个变量(M)的间接影响产生的.这种X通过M对Y产生间接影响就是“中介效应”.可以通过简单的三变量来说明变量之间的关系:

首先,我们将变量之间的中介关系用以下三个回归方程表示:

Y=cX+e1(1)

M=aX+e2(2)

Y=c′X+bM+e3(3)

其中,方程(1)表示X对Y的直接影响,方程(2)(3)表示X经过变量M对Y产生影响,c表示为X对Y产生的总效应,ab是经过中介变量M的中介效应,c′是直接效应,e1,e2,e3为误差项.

上述3个方程的对应路径分析图如图1所示:

当只存在一个中介变量时,效应之间关系如下:

c=c′+ab(4)

(1)首先检验方程Y=cX+e1,如果c显著(H0∶c=0被拒绝),则进行步骤(2);如果c不显著,则停止中介效应检验.

(2)检验方程M=aX+e2和Y=c′X+bM+e3,如果a,b均显著,则说明中介效应显著,继续步骤(3);如果其中至少一个不显著,则转到步骤(4).

(3)检验c′,若c′显著,则说明是不完全中介效应;若不显著,则说明是完全中介效应.

2.1.2 面板数据

面板数据(Panel Data)模型是近年来计量经济学理论方法的重要发展,它通过时间序列沿空间方向扩展(或截面数据沿时间方向扩展),增加了自由度并减少了解释变量之间的共线性;同时,该模型既可以分析同一时期不同截面单元差异的影响,也可以分析同一截面单元不同时间差异的影响,因而具有传统时间序列或截面数据难以替代的优势.面板数据分析可以控制不可观测效应,同时扩大了样本量,增加了自由度并有助于缓解共线性的问题,从而使回归的结果更趋于准确.

从理论上讲,一般线性面板数据模型可以表示为:

yit=αit+βitxit+μit(5)

其中yit是被解释变量;αit代表截面单元的个体特性,反映遗漏的体现个体差异的因素影响;βit是估计参数向量;xit是影响截面单元的解释变量向量;μit是随机扰动项,反映遗漏的体现截面与时序同时变化的因素影响;i代表不同截面单元,t代表不同时间.

根据αit、βit对不同省市的取值是否相同,模型的设定形式存在差异.在时间序列参数齐性(参数不随时间变化)假定下,式(5)模型可改写为:

yit=αi+βixit+μit(6)

其中,αi与βi只受截面单元不同的影响.在参数不随时间变化前提下,截距和斜率参数有如下两种假设,同时,这两种假设可以通过协方差分析构造的两个F统计量进行检验.

假设1:斜率在不同的横截面样本点上都相同,但截距不相同.

yit=αi+βxit+μit(7)

其F检验统计量为:

在式(8)和(10)的F检验统计量中,S1、S2、S3分别代表式(6)、(7)、(9)的残差平方和.n为截面单元个数,T为时序期数,K为自变量个数.

要对模型参数进行正确估计,必须首先对模型设定进行检验.如果假设2通过了F2统计量检验,则采用式(9),否则进行假设1检验;如果假设1通过F1统计量检验,则采用式(7);如果假设1也被拒绝,则采用式(6)进行模型设定.Eviews没有提供直接进行上述F检验的功能,需要手动运算[10].

2.2 模型构建

根据上述分析,建立如下的中介效应回归模型来验证本文的理论假说:

GDPti=αi+βiWti+μit(11)

ZLti=αi+βiWti+μit(12)

GDPti=αi+βiZLti+μit(13)

GDPti=αi+βiWti+γiZLti+μit(14)

其中,i=1,…,n,t=1,…,T

方程量的下标i和t分别代表地区和年份.GDP代表各地区国内生产总值,W代表产业结构优化,ZL代表技术创新,αi为个体影响,即为模型中被忽略的反映个体差异变量的影响;μit为随机干扰项,即为模型中被忽略的随横截面和时间变化的因素的影响.模型(11)、模型(12)和模型(14)分别是中介效应检验涉及的三个回归模型.模型(11)是中介效应检验的前提条件,只有当产业结构优化对经济增长的回归系数通过了给定的显著性水平检验,才可以进一步检验技术创新中介效应的显著性.接着检验程序进行以产业结构优化为自变量、技术创新为因变量的回归分析,对应模型(12),考察产业结构优化对技术创新的影响.然后进行以产业结构优化、技术创新为自变量,经济增长为因变量的回归分析,对应模型(14),检验以技术创新为中介变量的中介传导模型是否成立.

针对两个回归模型结果(模型(12)和模型(14)),结合中介效应检验程序,如果模型(12)中前置变量产业结构优化的回归系数a和模型(14)中中介变量技术创新的回归系数b均显著,则说明中介效应显著;与此同时,若模型(14)中前置变量产业结构优化的回归系数c′不显著,则说明完全中介效应显著.如果模型(12)中前置变量产业结构优化的回归系数a和模型(14)中中介变量技术创新的回归系数b至少有一个不显著,则需要构造Sobel统计量并进行Sobel检验,以确认中介变量产生的中介效应是否存在.

2.3 变量及数据的选取

为了保证数据统计口径的一致性与可得性,本文选择时间跨度为2000-2012年的数据.其中经济增长(GDP)为因变量,自变量为产业结构优化(W),中介变量为技术创新(ZL).三个重要的控制变量为资本存量(K)、劳动力(L)以及地区经济开放度(OPEN).

2.3.1 经济增长(GDP)

本文以各地区实际GDP作为经济产出,利用GDP平减指数对名义GDP进行平减,基期为2000年.数据来源于历年的《中国统计年鉴》,单位为“亿元”.

2.3.2 产业结构优化(W)

由于产业结构高级化实际上是产业结构升级的一种衡量,因此本文参考了付凌晖[11]构造的产业结构高级化指标的测算方法来度量产业结构优化.数据来源于历年的《中国统计年鉴》.

具体的计算方法如下:首先根据三次产业划分将GDP的比重作为空间向量中的一个分量,从而构成一组3维向量X0=(x1,0,x2,0,x3,0),然后分别计算X0与产业由低层次到高层次排列的向量X1=(1,0,0),X2=(0,1,0),X3=(0,0,1)的夹角θ1,θ2,θ3:

θj=arccos■,j=1,2,3.

在此基础上,定义产业结构高级化值W的计算公式如下:

W=■■θj,

其中,W值越大,表明产业结构高级化水平越高.

2.3.3 资本存量(K)

参考了张军等[12]、何枫等[13]的测算方法,资本存量的估算公式为:Ki,t=Ki,t-1(1-δi,t)+Ii,t,其中i指第i个省市区,t指第t年.资本形成总额包括固定资本形成总额和存货增加,固定资本形成总额计算时需进行折旧处理,并利用固定资产投资指数对投资进行平减,折算成以基期不变表示的实际值,计算得到了各省固定资本形成总额的经济折旧率δ是9.6%;用各省区市1952年的固定资本形成总额除以10%作为该省区市的初始资本存量,数据来源于按上述方法测算的结果,并参考了张军、吴桂英和张吉鹏[12]对1952-2004年中国省际物资资本存量的估算.数据来源于历年的《中国统计年鉴》,单位为“亿元”.

2.3.4 劳动力(L)

各地区劳动力采用全社会从业人员数来反映劳动者数量,数据分别来源于各年的《中国统计年鉴》及《中国区域经济统计年鉴》,单位为“万人”.

2.3.5 技术创新(ZL)

考察技术创新对经济增长的促进作用,显然要利用创新的产出指标来反映,本文借鉴李从荣等[14]以各省市区的国内专利授权量作为技术创新能力和水平的衡量指标,数据来源于历年的《中国科技统计年鉴》,单位为“件”.

2.3.6 地区经济开放度(OPEN)

以“进出口总额占地区生产总值比重”来衡量,说明各省市区的开放程度,其中美元对人民币按当年的汇率折算,单位是“%”.

由于以固定资产形成总额衡量资本投入时采用张军等[12]一文提供的数据,自1996年他把重庆的数据并入了四川,故本文处理数据时,同样把二者合二为一.

在模型的构建过程中,本文对各变量进行了对数化处理,以避免造成异方差现象,减少数据的波动,使回归结果更加准确并具有参考性.

技术创新中介传导效应的实证分析

本文采用面板回归分析方法并结合中国2000-2012年的跨省数据以及中介效应进行实证检验,研究数据年份跨度13年,截面数30个.为了避免数据的“伪回归”现象,本文利用Eviews 8.0对三个变量的平稳性进行单位根检验,经检验可知,产业结构优化、技术创新及经济增长取对数后的序列均为一阶差分后平稳序列.

对于混合估计模型来说,是否有必要建立个体固定效应模型,可通过F检验来完成[15],在本文中计算得到F统计量的值也显示固定效应模型更为合理.

面板数据分析中究竟是选择固定效应模型,还是随机效应模型来分析,一般利用检验来选择.

首先将经济增长作为因变量,而将产业结构升级作为自变量,来验证模型(11).其次将技术创新作为因变量,产业结构升级作为自变量,来验证模型(12).最后将经济增长作为因变量,产业结构升级和技术创新作为自变量,来验证模型(14).表1是OLS回归的Hausman检验结果.

表1中,模型(11)的Hausman统计量的值是427.436,相对应的概率是0.000,说明检验结果在95%的置信区间上拒绝了随机效应模型的原假设,应该建立固定影响模型.同理可知,模型(12)和模型(14)也拒绝了随机影响模型原假设,同样应该建立固定影响模型.

3.1 技术创新的中介效用检验

首先以产业结构优化为自变量,经济增长为因变量进行回归分析,其回归系数在α=0.05的水平下显著,这表明可以进行下一步的中介效用检验.

其次将技术创新作为因变量,而将产业结构优化作为自变量,来验证假设模型(12).

表2是OLS回归的结果.

从表2中的结果我们可以发现,在以技术创新为因变量的条件下,产业结构优化每增加1%,可以使技术创新提高0.95%,产业结构优化的回归系数为正值且通过了显著性检验,这也说明了产业结构优化升级的过程也是产业结构向产业的技术结构和产业内部的综合生产率提高的过程,同时也提高了技术创新能力.

将三个控制变量和技术创新作为自变量,经济增长作为因变量加入到回归模型中.表3是回归结果.

从表3中的结果可以发现,在以经济增长为因变量的条件下,技术创新的回归系数通过了显著性检验,技术创新每提高1%,可以使经济增长提高0.36%.技术创新通过改造传统产业、淘汰落后产业和发展新兴产业,促进产业结构向高层次、合理化方向发展,从而使产品质量提高、要素生产率改善以及产业结构优化,进一步促进经济增长.

最后将产业结构优化和技术创新以及三个控制变量同时作为自变量,经济增长作为因变量加入到回归模型中去.表4是OLS回归结果.

结合中介效应检验程序,从表2及表4中的结果可知,以产业结构优化为自变量,经济增长为因变量进行回归分析,其回归系数c在α=0.05的水平下显著;以产业结构优化为自变量,技术创新为因变量进行回归分析,其回归系数a在α=0.05的水平下显著;以产业结构优化、技术创新为自变量,经济增长为因变量进行回归分析,技术创新前的回归系数b与产业结构优化前的回归系数c′均在α=0.05的水平下显著,由此可以判断出技术创新在产业结构优化与经济增长的关系中起到了部分中介效应.

本文对方程(11)、方程(12)、和方程(14)进行随机影响模型的面板数据回归,Hausman检验发现P值均为0.000,因此,3个方程均采用个体固定效应模型,这3个方程分别对应检验中介效应的3个步骤:①检验产业结构优化对经济增长的影响.根据上表可以发现,产业结构优化的系数通过了α=0.05的显著性检验,其系数为0.487,这表明了可以进行下一步的中介效应检验.②检验产业结构优化对技术创新水平的影响.根据上表可以发现,产业结构优化的系数显著为正,其系数为0.950;这也说明了产业结构优化升级的过程也是技术创新能力提高的过程,产业结构向产业的技术结构和产业内部的综合生产率提高的过程,同时也提高了技术创新能力.③检验产业结构优化和技术创新对经济增长的影响.当把两个变量放到一个方程中检验时,可以发现产业结构优化的系数为0.107,技术创新的系数为0.357.可以发现两个变量的系数皆是显著为正,这说明产业结构优化和技术创新均对经济增长有正向促进作用.同时看到方程中产业结构优化的回归系数相对较小,说明产业结构优化对经济增长的促进作用还相当有限,效应并不突出,这也反映出转变经济增长方式的迫切性.同时,资本存量和劳动力的系数在这三个回归方程中都为正且通过了显著性检验,说明两者在当前中国省级经济增长中仍具有基础性的作用.地区经济开放度均通过了α=0.05的显著性检验且为正值,这说明从全国范围内的样本来看,地区经济开放度的提高能有效促进经济增长,开放程度越高,经济增长越快.

3.2 技术创新的中介效用(见表6)

表6结果表明,按照中介效应的检验方法可知,技术创新LZL在产业结构优化对经济增长的影响中具有部分的中介效应.在模型第一步中总效应系数C为0.487,且在5%水平下显著,表明产业结构优化对经济增长的提升具有积极影响.第二步和第三步的回归系数a和b分别为0.950和0.375,且均在5%水平下显著,说明中介变量技术创新LZL起到了明显的中介效应,中介效应值为0.339,中介效应占总效应的69.61%,即产业结构优化对经济增长的影响有大约69.61%的效果是通过技术创新实现的.这也就表明了技术创新在产业结构优化促进经济增长的过程中具有较为重要的中介作用,通过产业结构优化促进技术创新,然后实现经济增长是一条可行的路径.

上述对包含了中介变量技术创新模型的分析结果表明:一方面,产业结构优化对经济增长有直接的正效应,即产业结构优化促进了经济增长.另一方面,产业结构优化通过技术创新对经济增长有间接的促进作用,但是与总效应值0.487相比,作用明显变小,系数变为0.107,即产业结构优化对经济增长的促进作用通过技术创新这个中介变量会有所稀释.

传统的经济增长模式面临严峻的挑战,而加快产业结构优化是保持经济持续增长、提升国际竞争力的重要途径.本文利用2000-2012年30个地区的面板数据及中介效应检验模型,证实了技术创新是产业结构优化与经济增长的中介变量,产业结构优化对经济增长的促进作用,通过技术创新这一中介变量得以放大和强化.主要得到了以下结论:

(1)通过文中实证部分的结果可知,产业结构优化对经济增长具有很明显的直接正效应,技术创新在产业结构优化与经济增长关系中的中介效应非常明显,经过测算产业结构优化对经济增长的影响有大约69.61%的效果是通过技术创新实现的,可以发现,产业结构优化的过程就是产业的技术结构和产业内部的综合生产率提高的过程,要加快产业结构优化,技术创新是研究的重点,提高技术创新能力,通过技术创新改造传统产业、发展新兴产业和淘汰落后产业.通过产业结构优化促进创新,然后实现经济增长是一条可行的路径.

(2)计量产业结构优化对增长的贡献时不能仅仅计量其直接贡献,还必须考虑其中介变量的传导作用和放大作用,在经济发展的过程中也要注重产业结构优化与技术创新的协同作用.

本文仅以技术创新作为中介变量对产业结构优化促进经济增长的机理进行探索,将制度条件、投资比重和研发投入等变量纳入分析框架,也是未来值得继续研究的方向.

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