新常態(tài)下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于省級(jí)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM方法

盧學(xué)法, 杜傳忠

(1. 浙江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 浙江 杭州 310027；2. 南開(kāi)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院， 天津 300071)

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新常態(tài)下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于省級(jí)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM方法

盧學(xué)法1, 杜傳忠2

(1. 浙江大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 浙江 杭州 310027；2. 南開(kāi)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展研究院， 天津 300071)

摘要:新常態(tài)下，正確處理好穩(wěn)增長(zhǎng)與調(diào)結(jié)構(gòu)的關(guān)系，有重要的政策含義。文章通過(guò)構(gòu)建NAV、MLI兩個(gè)不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)，基于省級(jí)1993-2013年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用GMM方法進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明：從全國(guó)范圍來(lái)看，短期內(nèi)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系，而較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)，僅存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的單向格蘭杰因果關(guān)系。其次，從省級(jí)層面來(lái)看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的格蘭杰因果關(guān)系表現(xiàn)出很大的異質(zhì)性?；诖私Y(jié)論，文章認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)政策并不具有較長(zhǎng)時(shí)期有效性，產(chǎn)業(yè)政策的制定需要視期限、地區(qū)的不同而擇機(jī)、擇時(shí)制定；同時(shí)，要規(guī)避產(chǎn)業(yè)政策缺陷帶來(lái)的不足,規(guī)避“結(jié)構(gòu)負(fù)利”的出現(xiàn)。

關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)；廣義矩估計(jì)；格蘭杰檢驗(yàn)

一、 引言與文獻(xiàn)綜述

經(jīng)濟(jì)發(fā)展本質(zhì)上是一個(gè)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)不斷創(chuàng)新和結(jié)構(gòu)不斷變化的過(guò)程[1]。改革開(kāi)放以來(lái)，由工業(yè)化所引致的“結(jié)構(gòu)性加速”成就了中國(guó)30多年的經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的奇跡[2]。然而，按照工業(yè)化國(guó)家的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化達(dá)到一定程度后，會(huì)發(fā)生所謂的“結(jié)構(gòu)性減速”現(xiàn)象，結(jié)構(gòu)變化對(duì)生產(chǎn)率的推動(dòng)作用將會(huì)減弱[3-4]。如果經(jīng)濟(jì)政策應(yīng)對(duì)不當(dāng)，很多問(wèn)題將因“結(jié)構(gòu)性減速”而凸顯。因此，深刻理解產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因果關(guān)系有重要的政策含義。從實(shí)證角度看，該問(wèn)題的核心是：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因，還是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的格蘭杰原因？如果存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的單向因果關(guān)系，則表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整有賴于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；反之，如果存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單向因果關(guān)系，則表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)依賴于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。在這種情況下，如果產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施不當(dāng)，則將對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生不利的影響。然而，如果產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不存在因果關(guān)系，則產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施將不會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一直是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)特別是發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的熱點(diǎn)之一[5-6]。目前，關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因果關(guān)系的研究已有很多文獻(xiàn)，但對(duì)兩者之間的作用關(guān)系一直沒(méi)有統(tǒng)一的結(jié)論[7]916。Pender(2003)通過(guò)對(duì)28個(gè)OECD國(guó)家的研究證實(shí)，在20世紀(jì)90年代發(fā)生的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和增長(zhǎng)發(fā)揮了決定性的作用[8]。Ding和Knight(2008)也指出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)巨大，并很好地解釋了中國(guó)近30年來(lái)保持較高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的原因[9]。Cortuk和Singh(2011)的研究發(fā)現(xiàn)，存在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單向格蘭杰因果關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是推動(dòng)印度最近20年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)重要因素[10]。Cimoli等(2011)等通過(guò)對(duì)中國(guó)、巴西、印度和南非的比較研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)明顯推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[11]。孫皓和石柱鮮(2011)、董琨和原毅軍(2007)等的研究也得出了大致相似的結(jié)論[12-13]。李春生和張連城(2015)基于1978-2013年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用VAR模型對(duì)我國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。研究表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響作用過(guò)程緩慢但是效果較為持久[14]。但也有些研究者得出了與以上研究相反的結(jié)論：Pelka(2005)通過(guò)理論模型考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相互關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)只有“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化”[15]。付凌暉(2010)發(fā)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)總量的增長(zhǎng)明顯帶動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用并不顯著[16]。Marouani 和Mouelhi(2015)使用部門和公司數(shù)據(jù)分析顯示，突尼斯在過(guò)去三十年生產(chǎn)率增長(zhǎng)保持在一定的速度，但結(jié)構(gòu)變化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)有限[17]。Zulkhibri等(2015)通過(guò)對(duì)馬來(lái)西亞、尼日利亞、土耳其和印度尼西亞等四個(gè)發(fā)展中國(guó)家1960-2010年數(shù)據(jù)的研究表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在協(xié)整關(guān)系，但是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響高于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[18]。另外一些研究者通過(guò)實(shí)證研究得出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在雙向的因果關(guān)系，如韓建雨等(2006)研究表明，中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)和實(shí)際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系[19]；Dietrich(2012)通過(guò)研究7個(gè)OECD國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)之間存在雙向的因果關(guān)系，盡管二者的這種雙向因果關(guān)系在各個(gè)國(guó)家的表現(xiàn)不盡相同[7]939；Havlik(2015)使用份額轉(zhuǎn)移法對(duì)中東歐1995-2011年增加值數(shù)據(jù)分析顯示，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有效地促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化，同時(shí)制造業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)顯著[20]。

已有研究側(cè)重從全國(guó)或單個(gè)省(市)層面來(lái)研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，與以往研究不同，本文基于全國(guó)31個(gè)省級(jí)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)造兩個(gè)不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)(GMM)對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，以提高實(shí)證檢驗(yàn)的精確程度，并在揭示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的格蘭杰因果關(guān)系及其變動(dòng)規(guī)律的基礎(chǔ)上，提出調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的政策建議。

二、 研究方法與模型

(一) 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)測(cè)度方法

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)中各個(gè)產(chǎn)業(yè)比例結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，反映了宏觀經(jīng)濟(jì)在內(nèi)外環(huán)境變化后作出的反應(yīng)。目前，國(guó)內(nèi)測(cè)度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的指標(biāo)主要有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)值、Moore 結(jié)構(gòu)變化值、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)熵?cái)?shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)超前系數(shù)等四大類。鑒于本文的目的是研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的整體相互關(guān)系，因此，與國(guó)內(nèi)以往相關(guān)文獻(xiàn)不同，這里對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)SCI(Structural Change Index，簡(jiǎn)稱SCI)來(lái)反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的變化。本文中，我們將分別采用兩個(gè)不同的指數(shù)來(lái)反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)情況。第一個(gè)是NAV(the Norm of Absolute Values)，也稱為Michaely指數(shù)(Michaely，1962)[21]或者Stoikov指數(shù)(Stoikov，1966)[22]，其表達(dá)式為：

(1)

式中，xit和xis分別表示第i產(chǎn)業(yè)增加值在時(shí)間t和s占GDP的比重。顯然，NAV滿足對(duì)稱性，即NAVs,t=NAVt,s。

第二個(gè)是MLI(改進(jìn)的Lilien指數(shù))。Lilien(1982)[23]指數(shù)最初用來(lái)測(cè)度時(shí)期s到時(shí)期t就業(yè)增長(zhǎng)率的標(biāo)準(zhǔn)偏差，其表達(dá)式如下：

(2)

由于Lilien指數(shù)不滿足對(duì)稱性，Stamer(1999)[24]對(duì)此做了改進(jìn)，改進(jìn)后的Lilien指數(shù)(MLI)其表達(dá)式為：

(3)

式中，xit和xis分別表示第i產(chǎn)業(yè)增加值在時(shí)間t和s占GDP的比重。兩個(gè)指數(shù)的使用不僅有助于提高分析穩(wěn)健性，同時(shí)可以避免產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間相互關(guān)系的結(jié)論來(lái)自于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)的選擇。兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)性詳見(jiàn)Driver和Saw(1996)[25]。

(二) 面板單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

面板單位根檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，是指將面板數(shù)據(jù)中的變量各橫截面序列作為一個(gè)整體進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由于面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)到目前為止還沒(méi)有完全統(tǒng)一，為了檢驗(yàn)的穩(wěn)健性，本文采用了五種單位根檢驗(yàn)方法，主要有LLC檢驗(yàn)(Levin、Lin和Chu,2002)[26]、IPS檢驗(yàn)(Im、Pesaran和Shin, 2003)[27]、Breitung檢驗(yàn)(Breitung, 2000)[28]和Fisher檢驗(yàn)(包括ADF和PP檢驗(yàn))。

面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)，Pedroni建議用兩類檢驗(yàn)；第一類基于聯(lián)合組內(nèi)尺度檢驗(yàn)，包括Panelv統(tǒng)計(jì)量、Panelρ統(tǒng)計(jì)量、Panelpp統(tǒng)計(jì)量和PanelADF統(tǒng)計(jì)量。這些統(tǒng)計(jì)量包含了不同變量的自回歸系數(shù)對(duì)估計(jì)的殘差單位根檢驗(yàn)；第二類檢驗(yàn)基于組間尺度檢驗(yàn)，包括Groupρ統(tǒng)計(jì)量、Grouppp統(tǒng)計(jì)量和GroupADF統(tǒng)計(jì)量。Pedroni(1999、2004)[29-30]的研究表明，每一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量漸進(jìn)滿足標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，但在小樣本情況下，PanelADF和GroupADF統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)效果更好，在檢驗(yàn)結(jié)果不一致時(shí)，一般以這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量為標(biāo)準(zhǔn)。

(三) 面板格蘭杰因果性檢驗(yàn)

在確定了變量之間的協(xié)整關(guān)系之后，就可以確定變量之間因果關(guān)系的方向和類型。因果關(guān)系的方向分為三種：?jiǎn)蜗?、雙向和無(wú)因果關(guān)系。面板因果檢驗(yàn)思路來(lái)源于Granger(1969)提出的單變量因果檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。Judson和Owen(1999)的研究表明，在目前的宏觀環(huán)境背景下，采用固定效應(yīng)模型比隨機(jī)效應(yīng)模型更合適[31]。Hurlin和Venet(2001)提出了如下固定效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚32]：

(5)

對(duì)于?i∈[1,N]，?k∈[1,T]：

E(εi,t)=0；

E(εi,txi,s)=0,?(t,s)。

建立如下因果檢驗(yàn)假設(shè)：

該假設(shè)稱為同質(zhì)非因果假設(shè)(HomogenousNonCausality，簡(jiǎn)稱HNC)。為了檢驗(yàn)這Np個(gè)線性約束，我們構(gòu)造如下Wald統(tǒng)計(jì)量：

(6)

其中，SSR1為模型(5)的殘差平方和，SSR2為約束模型的殘差平方和。Fhnc統(tǒng)計(jì)量服從自由度為Np和NT-N(1+p)-p的F分布，如果統(tǒng)計(jì)量不顯著，則x不是y的原因。在檢驗(yàn)不同種類和方向的因果關(guān)系時(shí)，原始假設(shè)為因果關(guān)系不存在，及假設(shè)相應(yīng)的系數(shù)為0。對(duì)于動(dòng)態(tài)面板模型系數(shù)的估計(jì)本文采用了廣義矩估計(jì)(GMM)[33]。

三、 實(shí)證分析

(一) 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究的面板數(shù)據(jù)覆蓋全國(guó)31個(gè)省份。按照國(guó)際通行做法，當(dāng)GDP基礎(chǔ)資料發(fā)生較大變化時(shí)，特別是在一些大的普查如經(jīng)濟(jì)普查等之后，均要對(duì)GDP歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行修訂。2004年第一次經(jīng)濟(jì)普查后省際數(shù)據(jù)對(duì)歷史GDP數(shù)據(jù)以及三次產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)調(diào)整到1992年。同理2008年第二次經(jīng)濟(jì)普查后數(shù)據(jù)調(diào)整到2005年。因此，本文所取的數(shù)據(jù)區(qū)間為1993-2013年(1992年為基期)，R(經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率)為與上年相比的可比價(jià)速度，三次產(chǎn)業(yè)占比為以可比價(jià)計(jì)算的各產(chǎn)業(yè)增加值占可比價(jià)GDP比重，所有數(shù)據(jù)資料均來(lái)自《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》《2011-2014年各地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于各省數(shù)據(jù)不存在缺失，故該面板為平衡面板。本文應(yīng)用軟件為Eviews(6.0)和Stata(11)。

(二) 面板單位根檢驗(yàn)

根據(jù)以上數(shù)據(jù)和模型，首先將31個(gè)省份的數(shù)據(jù)作為一個(gè)整體進(jìn)行檢驗(yàn)。按照前文所述的五種方法對(duì)NAV、MLI和R及其一階差分進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，以便確定變量的平穩(wěn)性和單整階數(shù)，且檢驗(yàn)回歸式中包含常數(shù)項(xiàng)與回歸式中同時(shí)包括常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)兩種情況，面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表1、表2、表3所示。

從表1、表2、表3可以看出，對(duì)于全國(guó)而言，當(dāng)對(duì)NAV、MLI和R的原值序列進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，只有帶常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)的Breitung檢驗(yàn)不能拒絕“存在單位根”的零假設(shè)；當(dāng)對(duì)NAV、MLI和R的一階差分進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，檢驗(yàn)結(jié)果都在1%的顯著性水平下拒絕“存在單位根”的零假設(shè)。由此，上述單位根檢驗(yàn)說(shuō)明NAV、MLI和R的一階差分不存在單位根，因此NAV、MLI和R的面板數(shù)據(jù)為一階單整。由于面板數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定性，應(yīng)用最小二乘法可能導(dǎo)致偽回歸，所以必須要分析相關(guān)變量是否具有協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。

表1　NAV及其一階差分序列的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：***代表在1%顯著性水平下顯著，**代表在5%顯著性水平下顯著，*代表在10%顯著性水平下顯著。

表2　MLI及其一階差分序列的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：***代表在1%顯著性水平下顯著，**代表在5%顯著性水平下顯著，*代表在10%顯著性水平下顯著。

表3　R及其一階差分序列的面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

注：***代表在1%顯著性水平下顯著，**代表在5%顯著性水平下顯著，*代表在10%顯著性水平下顯著。

(三) 面板協(xié)整檢驗(yàn)

在面板單位根檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，采用Pedroni(1999、2004)[29-30]和Kao(1999)[34]檢驗(yàn)的方法，對(duì)全國(guó)的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。Pedroni以回歸殘差為基礎(chǔ)構(gòu)造出7個(gè)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn)，其認(rèn)為這些統(tǒng)計(jì)量分別會(huì)在不同的數(shù)據(jù)條件下表現(xiàn)出最好的性能，其中除了Panel v-stat為右尾檢驗(yàn)之外，其余的統(tǒng)計(jì)量均為左尾檢驗(yàn)，即有較小負(fù)統(tǒng)計(jì)值時(shí)拒絕原假設(shè)。本文考慮了樣本數(shù)據(jù)中各省間協(xié)整向量的差異以及各省的固定效應(yīng)，表4顯示了面板協(xié)整結(jié)果。Pedroni(1997)的Monte Carlo模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，對(duì)于大于100的樣本來(lái)說(shuō)，所有的7個(gè)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)效力都很好并且很穩(wěn)定[35]。但是對(duì)于小樣本(T<20)來(lái)說(shuō)，Group ADF統(tǒng)計(jì)量是最有效力的，從表4的協(xié)整結(jié)果看，Group ADF統(tǒng)計(jì)量在1%、Kao檢驗(yàn)在1%的顯著性水平下拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的零假設(shè)。因此，可以認(rèn)為非平穩(wěn)時(shí)間序列R與NAV、R與MLI之間存在協(xié)整關(guān)系。

表4　R和NAV、MLI面板協(xié)整檢驗(yàn)

注：***代表在1%顯著性水平下顯著，**代表在5%顯著性水平下顯著，*代表在10%顯著性水平下顯著。

(四) 面板因果檢驗(yàn)

在對(duì)式(5)進(jìn)行估計(jì)時(shí)，本文在實(shí)證方法的采用、滯后期的選擇以及長(zhǎng)短期的期限劃分上借鑒了Dietrich的方法，另外，考慮到目前中國(guó)現(xiàn)實(shí)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，采用三階滯后期可能比單從統(tǒng)計(jì)上采用AIC、SCI和HQC等信息判斷準(zhǔn)則來(lái)確定滯后期來(lái)得更加合適，二階和三階滯后期不僅可以用來(lái)檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，而且還可以發(fā)現(xiàn)一些較長(zhǎng)時(shí)期的相互關(guān)系[7]928。在這里分別采用OLS、Arellano-Bond one-step GMM、Arellano-Bond two-step GMM對(duì)式(5)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5、表6所示。

從表5、表6可知，對(duì)全國(guó)而言，無(wú)論是從NAV還是從MLI來(lái)考察，在5%的顯著性水平下，OLS估計(jì)的Wald檢驗(yàn)拒絕零假設(shè)；在10%的顯著性水平下，Arellano-Bond one-step GMM估計(jì)的Wald檢驗(yàn)拒絕零假設(shè)，即滯后的NAV、MLI系數(shù)不為0，則說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因，特別是從滯后一期來(lái)看，無(wú)論是NAV還是MLI，OLS估計(jì)在10%水平下顯著，Arellano-Bond one-step GMM估計(jì)在5%的水平下顯著。從反向來(lái)看，無(wú)論是從NAV還是從MLI來(lái)考察，從OLS、Arellano-Bond two-step GMM估計(jì)的Wald檢驗(yàn)，在1%的顯著性水平下拒絕零假設(shè)，即滯后的R系數(shù)不為0，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的格蘭杰原因，OLS、Arellano-Bond two-step GMM估計(jì)滯后一期分別在10%、1%的顯著性水平下拒絕零假設(shè)，特別是OLS估計(jì)的滯后三期，在1%的水平下顯著，表明較長(zhǎng)時(shí)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。因此，從全國(guó)整體上來(lái)看，短期內(nèi)存在從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的雙向因果關(guān)系，較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)存在從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的單項(xiàng)因果關(guān)系。因?yàn)橹袊?guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是典型的政府主導(dǎo)型，在短期內(nèi)，政府相對(duì)于企業(yè)有總量信息優(yōu)勢(shì)，并利用此優(yōu)勢(shì)制定產(chǎn)業(yè)政策、扶持符合本地稟賦優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)，出于某種考慮會(huì)上一些短、平、快項(xiàng)目，這些項(xiàng)目在一定程度上會(huì)影響和引導(dǎo)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)，從而在推動(dòng)所扶持產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的同時(shí)拉動(dòng)整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。進(jìn)一步地，經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有利于帶動(dòng)與此相關(guān)的其他行業(yè)發(fā)展，進(jìn)而影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)。但這種效應(yīng)是短期的，而不是長(zhǎng)期的。因?yàn)橐坏┱眠@種總量信息優(yōu)勢(shì)引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)，這種信息就會(huì)逐步轉(zhuǎn)化為公共信息，企業(yè)和市場(chǎng)也就慢慢知道了政府所掌握的信息，并對(duì)此做出相應(yīng)的反應(yīng)，除非重新掌握新的信息優(yōu)勢(shì)，否則相對(duì)于企業(yè)很難長(zhǎng)期保持這種總量信息優(yōu)勢(shì)，無(wú)法長(zhǎng)期引領(lǐng)。在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)，在市場(chǎng)機(jī)制的作用下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)于適合本地發(fā)展的產(chǎn)業(yè)有一個(gè)更為明顯的促進(jìn)作用，這種促進(jìn)作用同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)做出調(diào)整，正如新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)所反復(fù)強(qiáng)調(diào)的，有效配置資源的根本機(jī)制是市場(chǎng)而不是政府，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)作為生產(chǎn)要素的再配置過(guò)程也必然遵循這一基本規(guī)律[36]，改革開(kāi)放30多年的經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程也很好地證明了這一點(diǎn)。

表5　R與NAV因果關(guān)系檢驗(yàn)

注：***代表在1%顯著性水平下顯著，**代表在5%顯著性水平下顯著，*代表在10%顯著性水平下顯著。表中箭頭方向表示因果關(guān)系方向。

表6　R與MLI因果關(guān)系檢驗(yàn)

注：***代表在1%顯著性水平下顯著，**代表在5%顯著性水平下顯著，*代表在10%顯著性水平下顯著。表中箭頭方向表示因果關(guān)系方向。

(五) 省級(jí)數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)

按照前述步驟，先對(duì)31個(gè)省、區(qū)、市的MLI、NAV和R分別進(jìn)行單位根檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。其中，有15個(gè)省、區(qū)、市一階差分序列平穩(wěn)，8個(gè)省、區(qū)、市二階差分序列平穩(wěn)，6個(gè)省、區(qū)、市原序列平穩(wěn)，其中內(nèi)蒙古和湖北MLI、NAV一階差分序列平穩(wěn)，R二階差分序列平穩(wěn)。除去由于序列不同階不進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)外，對(duì)其他29個(gè)存在同階單整的省、區(qū)、市進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：除了青海檢驗(yàn)結(jié)果序列間不存在協(xié)整關(guān)系外，其他28個(gè)省、區(qū)、市在不同的顯著性水平下序列間存在協(xié)整關(guān)系。

再對(duì)28個(gè)省、區(qū)、市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果如表8所示。

由表8結(jié)果顯示，各省、區(qū)、市之間存在明顯的差異性，其中10個(gè)地區(qū)存在從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的單向格蘭杰原因，有5個(gè)地區(qū)存在從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單向格蘭杰原因，有2個(gè)地區(qū)存在從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的雙向格蘭杰原因，有11個(gè)地區(qū)不存在格蘭杰因果關(guān)系，表現(xiàn)出很大的異質(zhì)性。其可能的原因在于：一是改革開(kāi)放以來(lái)，國(guó)家實(shí)施了梯度發(fā)展戰(zhàn)略。特別是1992年鄧小平南巡講話以后，由于各省、區(qū)、市之間資源、技術(shù)等要素存在明顯的差異，區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的絕對(duì)差異愈加明顯，在一定程度上也造成了各省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不同，主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的層次上的差異。這種不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次必然會(huì)導(dǎo)致各省、區(qū)、市之間在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)格蘭杰因果關(guān)系的表現(xiàn)上存在一定的差異；二是從宏觀角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)總量的增長(zhǎng)率是以各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出占比為權(quán)重的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率的加權(quán)和。因此，在產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出增長(zhǎng)率不均衡的情況下，結(jié)構(gòu)變動(dòng)對(duì)總量增長(zhǎng)率將產(chǎn)生重要的影響。在各地不同的產(chǎn)業(yè)部門中，資源具有不同的邊際生產(chǎn)力，資源從生產(chǎn)率較低的部門向較高的部門轉(zhuǎn)移，可以顯著帶來(lái)巨大的資源配置效益，從而帶動(dòng)總量實(shí)現(xiàn)在更高水平上的增長(zhǎng)；三是一般情況下，在政府工作報(bào)告中對(duì)當(dāng)年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)設(shè)定一個(gè)目標(biāo)，各地會(huì)自我加壓，設(shè)定目標(biāo)基本上高于全國(guó)平均水平，且各地對(duì)三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)占比也提出明確的要求。圍繞年度總量增長(zhǎng)目標(biāo)確定各產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)速度，并為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)采取相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策和措施，所以較多地存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的單向格蘭杰因果關(guān)系。

表7　31個(gè)省、區(qū)、市單位根和協(xié)整檢驗(yàn)

注：逗號(hào)前△代表序列的一階差分，△2代表序列的二階差分，其他代表原序列。逗號(hào)后數(shù)值為ADF統(tǒng)計(jì)量值。***代表在1%顯著性水平下顯著，**代表在5%顯著性水平下顯著，*代表在10%顯著性水平下顯著。

表8　 31個(gè)省、區(qū)、市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

注：***代表在1%顯著性水平下顯著，**代表在5%顯著性水平下顯著，*代表在10%顯著性水平下顯著。表中箭頭方向表示因果關(guān)系方向。

四、 結(jié)論和政策建議

本文通過(guò)構(gòu)造NAV、MLI兩個(gè)不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)指數(shù)，基于全國(guó)31個(gè)省、區(qū)、市1993-2013年的面板數(shù)據(jù)，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行了因果關(guān)系分析，得出如下主要結(jié)論：

首先，從全國(guó)范圍來(lái)看，短期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系。這也符合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和中國(guó)的實(shí)際情況。結(jié)構(gòu)變動(dòng)尤其是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要影響因素之一。產(chǎn)業(yè)之間發(fā)展不均衡作為一種常態(tài)，正是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)調(diào)整對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮相應(yīng)作用的基本原因。反過(guò)來(lái)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)也是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)果，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在要求使得生產(chǎn)要素由低生產(chǎn)率的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向高生產(chǎn)率的產(chǎn)業(yè)。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)所帶來(lái)的資本積累和技術(shù)進(jìn)步也為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整創(chuàng)造了必要的基礎(chǔ)和條件。在一個(gè)相對(duì)較長(zhǎng)的時(shí)期內(nèi)，存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的單向因果關(guān)系。國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展規(guī)劃作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綱領(lǐng)性文件，設(shè)定了明確的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有明顯的影響，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況印證了這種單向因果關(guān)系的存在。

其次，從省級(jí)層面來(lái)看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相互關(guān)系表現(xiàn)出較大的異質(zhì)性。既存在著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間相互作用的因果關(guān)系，也存在著前者到后者或后者到前者的單向因果關(guān)系。由于中國(guó)地域遼闊，各省、區(qū)、市之間基礎(chǔ)不同，區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡比較突出，必然會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相互關(guān)系產(chǎn)生一定的影響，從而導(dǎo)致各省、區(qū)、市之間在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相互作用關(guān)系方面表現(xiàn)出一定的差異性。

基于以上結(jié)論，我們提出以下政策建議：

第一，新常態(tài)下，進(jìn)一步有效發(fā)揮政府和市場(chǎng)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中的作用，因勢(shì)利導(dǎo)，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。通過(guò)對(duì)于特定行業(yè)內(nèi)企業(yè)的稅收優(yōu)惠、財(cái)政補(bǔ)貼等傾斜性財(cái)稅政策和對(duì)終端消費(fèi)者進(jìn)行補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠，以及直接增加政府對(duì)相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)購(gòu)買力度的傾斜性需求政策，出臺(tái)針對(duì)具體行業(yè)的產(chǎn)業(yè)政策，在政策主導(dǎo)下加速出清，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式向質(zhì)量效益型轉(zhuǎn)變。規(guī)范產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，深化政府體制改革，杜絕政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的過(guò)度介入。進(jìn)一步完善市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)的法律制度及執(zhí)行機(jī)制，提升市場(chǎng)的資源配置效率，實(shí)現(xiàn)公平有序的自由競(jìng)爭(zhēng)秩序。建立完善統(tǒng)一的征信系統(tǒng)與社會(huì)誠(chéng)信體系，健全有利于創(chuàng)新的市場(chǎng)環(huán)境，提高創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)行效率。

第二，新常態(tài)下，產(chǎn)業(yè)政策的制定要避免路徑依賴，應(yīng)根據(jù)各地經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)及升級(jí)要求相機(jī)而定，以規(guī)避產(chǎn)業(yè)政策缺陷可能帶來(lái)的不足。不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)演化路徑具有差異性，由于產(chǎn)業(yè)政策有效操作空間相對(duì)有限，需要認(rèn)真、科學(xué)甄選產(chǎn)業(yè)政策的具體工具和措施[37]。加強(qiáng)分類指導(dǎo)，對(duì)于那些經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，制定產(chǎn)業(yè)政策的重點(diǎn)應(yīng)放在如何推進(jìn)經(jīng)濟(jì)提質(zhì)增效、轉(zhuǎn)型升級(jí)上，發(fā)展對(duì)資源依賴少、附加值高的行業(yè)。對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較弱的地區(qū)，在承接發(fā)展水平較高地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過(guò)程中，根據(jù)要素稟賦，實(shí)施選擇性地支持具有潛在比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)、相機(jī)進(jìn)行差別化調(diào)控、避免區(qū)域產(chǎn)業(yè)趨同和同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，發(fā)揮后發(fā)優(yōu)勢(shì)的追趕型產(chǎn)業(yè)政策。同時(shí)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，建立產(chǎn)業(yè)政策運(yùn)行績(jī)效的動(dòng)態(tài)評(píng)估機(jī)制，根據(jù)評(píng)估結(jié)果，對(duì)政策中不合時(shí)宜的內(nèi)容及時(shí)進(jìn)行修正和調(diào)整，避免造成產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲和失衡。

第三，新常態(tài)下，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要更好地與“人口紅利”和“結(jié)構(gòu)紅利”相適應(yīng)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)高效轉(zhuǎn)型，規(guī)避“結(jié)構(gòu)負(fù)利”的出現(xiàn)?！敖Y(jié)構(gòu)紅利”源于產(chǎn)業(yè)部門之間生產(chǎn)率水平和增長(zhǎng)率存在一定的差異，以及由此而導(dǎo)致的投入要素在部門之間的轉(zhuǎn)移。加快要素市場(chǎng)化改革，充分發(fā)揮市場(chǎng)在要素資源配置中的決定性作用,避免由于價(jià)格扭曲而造成的資源錯(cuò)配。充分發(fā)揮教育在人才培養(yǎng)中的基礎(chǔ)性作用，努力提升各類人才綜合素質(zhì)，提高勞動(dòng)者素質(zhì)，使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與人才結(jié)構(gòu)優(yōu)化協(xié)調(diào)。推進(jìn)教育與科技、經(jīng)濟(jì)之間的深度融合，加快建立政產(chǎn)學(xué)研經(jīng)“五位一體”的協(xié)同創(chuàng)新體系，促進(jìn)創(chuàng)新要素與生產(chǎn)要素良性互動(dòng)，人才培養(yǎng)和產(chǎn)業(yè)需求無(wú)縫對(duì)接，科研創(chuàng)新鏈和產(chǎn)業(yè)鏈有機(jī)融合。

本文未來(lái)的研究方向如下：首先，本文從整體上考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)格蘭杰因果關(guān)系，但對(duì)具體行業(yè)分布以及相應(yīng)的貢獻(xiàn)沒(méi)有細(xì)化。因此，可以將本文的研究進(jìn)行拓展，考察基于更細(xì)化行業(yè)的兩者間動(dòng)態(tài)因果關(guān)系。其次，鑒于全國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階梯式發(fā)展現(xiàn)象，可以考察東、中、西部分區(qū)域的兩者之間關(guān)系。再次，研究結(jié)果表明省際間存在的異質(zhì)性，可以探討各地表現(xiàn)分化明顯的背后原因也是一個(gè)有益的研究方向。

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Changes in Industrial Structure and Economic Growth under the New Normal Condition

——Based on Provincial Dynamic Panel Data Model with GMM Estimation

LU Xue-fa1, DU Chuan-zhong2

(1.CollegeofEconomics,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China;

2.CollegeofEconomicandSocialDevelopment,NankaiUniversity,Tianjin300071,China)

Abstract:Under the new normal condition, there is an important policy implication to appropriately handle the relationship between steady growth and structural adjustment. Two different industrial structure change indices of NAV and MLI are built in this paper based on the provincial-level panel data from 1993 to 2013 and they are verified through empirical test with GMM method. The results reveal that throughout the whole nation, in short term, there exists a two-way Granger causality relation between the industrial structure change and economic growth; in relatively long term, there exists only a single-way Granger causality relation from economic growth to industrial structure change. Moreover, from the provincial-level, great heterogeneity has been found in the Granger causality relation between industrial structure change and economic growth. Based on the conclusion above, it is argued in the paper that the industrial policies are not effective in long term and the formulation of the industrial policies is selected and decided depend on period of term, different regions, time and opportunities; meanwhile, to avoid the deficiency caused by the defect of the industrial policies, efforts should be made to avoid the presence of “structural negative profit”.

Key words:economic growth; industrial structure changes; Generalized Method of Moments(GMM); Granger causality test

中圖分類號(hào):F224.0

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1000-2154(2016)02-0058-10

作者簡(jiǎn)介:盧學(xué)法，男，高級(jí)統(tǒng)計(jì)師，博士研究生， 主要從事經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)研究；杜傳忠，男，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究。

基金項(xiàng)目:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“新產(chǎn)業(yè)革命的發(fā)展動(dòng)向、影響與中國(guó)的應(yīng)對(duì)戰(zhàn)略研究”(13&ZD157)

收稿日期:2015-07-31