基于向量自回歸模型的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)關(guān)系研究

楊兵+戴淑芬+葛澤慧

[摘 要] 本文選取我國1986-2015年的時間序列數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)增長三者間的向量自回歸（VAR）模型，綜合運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的研究方法，對三者間的動態(tài)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明：技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長構(gòu)成雙向因果關(guān)系；經(jīng)濟(jì)增長是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的格蘭杰原因；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是技術(shù)創(chuàng)新的格蘭杰原因。技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長具有明顯的長期的正向沖擊效應(yīng)；經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新具有較長時期的正向沖擊效應(yīng)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新具有短期的正向沖擊效應(yīng)；經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有短期的正向沖擊效應(yīng)，技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有長期的負(fù)向沖擊效應(yīng)。

[關(guān)鍵詞] 技術(shù)創(chuàng)新；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；經(jīng)濟(jì)增長；VAR模型；脈沖響應(yīng)函數(shù)

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 21. 058

[中圖分類號] F121.3；F124.3；F224 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）21- 0131- 08

1 引言及文獻(xiàn)綜述

作為經(jīng)濟(jì)增長的兩個重要源泉，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級和技術(shù)創(chuàng)新不僅會對國民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響，而且相互作用：一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的過程中，創(chuàng)新資源的空間重置必然對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生影響；另一方面，技術(shù)創(chuàng)新在提高產(chǎn)業(yè)整體生產(chǎn)效率的同時，也促使生產(chǎn)要素從低效率產(chǎn)業(yè)向高效率產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，從而實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。隨著社會的高速發(fā)展，科技的不斷進(jìn)步，技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間呈現(xiàn)出越來越強(qiáng)的相互滲透作用關(guān)系，它們之間所呈現(xiàn)的依賴性日益加深。因此，有必要深入考察和驗(yàn)證技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化這兩個關(guān)鍵因素與經(jīng)濟(jì)增長三者間的關(guān)系。

對于技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，眾多的學(xué)者都致力于此領(lǐng)域的研究，克魯格曼在他的文章《亞洲奇跡的神話》中指出，大部分東亞國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長主要依靠要素投入的增加，技術(shù)進(jìn)步?jīng)]有發(fā)揮顯著作用。劉偉、張輝實(shí)證度量了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對中國經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，認(rèn)為在1990—2002年期間，要素投入增長的貢獻(xiàn)率和全要素生產(chǎn)率增長的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)此消彼長的趨勢，這和Chenery對所有工業(yè)化國家的研究有著相似的結(jié)論。張鳳武研究了技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的過程與主要標(biāo)志。陳英提出技術(shù)創(chuàng)新包含生產(chǎn)過程創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新兩類。程開明利用省級面板數(shù)據(jù)的多模型估計發(fā)現(xiàn)，城市化與技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長具有正向促進(jìn)作用。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，李博研究分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的機(jī)制及其與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，建立了一套基于靜態(tài)投入產(chǎn)出模型的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級測度方法。付凌暉構(gòu)造了一種新的產(chǎn)業(yè)高級化指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)總量增長明顯帶動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用并不顯著；鄭少智等通過構(gòu)造產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的指標(biāo)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了分析。對于技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的關(guān)系，龔軼等對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響進(jìn)行了分析。黃茂興和李軍軍分析了技術(shù)選擇、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長之間的內(nèi)在關(guān)系，認(rèn)為通過合理的技術(shù)選擇和資本深化，能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

總結(jié)現(xiàn)有的相關(guān)研究成果來看，從技術(shù)創(chuàng)新或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化單個方面研究與經(jīng)濟(jì)增長的成果已經(jīng)很多，且現(xiàn)有研究多從靜態(tài)角度研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的單向影響，忽視了該影響在不同階段可能發(fā)生的動態(tài)變化。因此，有必要深入研究技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)增長三者間的關(guān)聯(lián)性及動態(tài)發(fā)展，以求理解其關(guān)聯(lián)機(jī)制與效應(yīng)。

基于以上分析，本文運(yùn)用我國1986-2015年的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，把技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)增長放在一個分析框架中做進(jìn)一步的量化分析，運(yùn)用Eviews 8.0構(gòu)建向量自回歸模型VAR，運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解定量分析三者之間的動態(tài)傳導(dǎo)機(jī)制。

2 研究方法與指標(biāo)選取

2.1 研究方法

VAR模型。聯(lián)立方程組等結(jié)構(gòu)性方法需要通過經(jīng)濟(jì)理論來構(gòu)建變量間的關(guān)系，但那些理論通常又不足以說明變量之間的動態(tài)聯(lián)系。VAR模型不帶有任何事先約束條件，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長均視作內(nèi)生變量，避開了結(jié)構(gòu)建模中需要對系統(tǒng)內(nèi)每個內(nèi)生變量滯后值函數(shù)建模的問題，使用模型中所有當(dāng)期變量對每個變量的若干滯后值進(jìn)行回歸，分析隨機(jī)擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，從而估計全部內(nèi)生變量的相互動態(tài)關(guān)系。

最一般的VAR（P）模型如式（1）。

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+B1xt+…+Brxt-r+εt（1）

式中，yt是m維內(nèi)生變量向量；xt是d維外生變量向量；A1，…，Ap和B1，…，Br是待估計的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和r階滯后期；εt是隨機(jī)擾動項(xiàng)，同期之間可以相關(guān)，但不能有自相關(guān)，不能與模型右邊的變量相關(guān)。

2.2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

為了保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑的一致性與可得性，本文選擇時間跨度為1986-2015年的數(shù)據(jù)。

（1）經(jīng)濟(jì)增長（GDP）以全國各年的實(shí)際GDP值衡量，利用GDP平減指數(shù)對名義GDP進(jìn)行平減，基期為1986年，數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》，單位為“億元”。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化率（CYYH）以“第二、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值之和占總產(chǎn)值比重”來衡量，數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》，單位為“%”。根據(jù)產(chǎn)業(yè)組織理論中配第-克拉克定理，本文選擇產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化率（CYYH）來表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級情況，CYYH=（第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值+第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值）/GDP，數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》，單位為“%”。

（3）技術(shù)創(chuàng)新（ZL）借鑒李從榮等以國內(nèi)專利授權(quán)量作為技術(shù)創(chuàng)新能力和水平的衡量指標(biāo)，數(shù)據(jù)來源于歷年的《中國科技統(tǒng)計年鑒》，單位為“件”。

3 模型與實(shí)證分析endprint

3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于大多數(shù)宏觀時間序列具有趨勢特征，直接對這些時間序列進(jìn)行回歸會產(chǎn)生虛假回歸現(xiàn)象，因此我們在對這些時間序列進(jìn)行回歸分析之前，有必要對這些時間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以判斷該序列是否平穩(wěn)，只有平穩(wěn)的時間序列才能進(jìn)行回歸分析，因此本文采用ADF方法（Augmented Dickey-Fuller）來進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對樣本數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

時間序列往往具有非平穩(wěn)的特點(diǎn)，為避免估計結(jié)果和檢驗(yàn)統(tǒng)計失去通常的性質(zhì)，而得出錯誤的結(jié)論，在建立模型之前首先要對各時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在模型的構(gòu)建過程中，為了消除序列中存在的異方差，減少數(shù)據(jù)的波動，本文對各變量進(jìn)行了對數(shù)化處理，變量的原始序列為GDP、ZL、CYYH，處理后的變量依次記為LGDP（經(jīng)濟(jì)增長取自然對數(shù)）、LZL（技術(shù)創(chuàng)新取自然對數(shù)）、LCYYH（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化取自然對數(shù)）。

本文采用Eviews 8.0軟件中ADF檢驗(yàn)分別對GDP、ZL、CYYH、LGDP、LZL以及LCYYH進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

注：（1）***表示在1%的顯著性水平上通過檢驗(yàn)

（2）（c，t，q）表示序列ADF檢驗(yàn)形式，c，t，q分別代表常數(shù)項(xiàng)、時間趨勢和滯后階數(shù)。

從表1的結(jié)果中可以看出，變量的原始序列GDP、ZL、CYYH均為非平穩(wěn)序列，上述三個變量在對數(shù)水平上均通過了ADF單位根檢驗(yàn)，而且都為零階單整序列I（0），因此可以用這三個序列構(gòu)建VAR模型。

3.2 滯后階數(shù)選擇（VAR模型滯后期的選擇）

建立VAR模型除了要滿足平穩(wěn)性條件外，還要確定最大滯后期。對于滯后長度的選取，一般希望滯后數(shù)足夠大以便能夠較好地反映所構(gòu)造模型的動態(tài)特征。但是滯后數(shù)越大，模型中待估計的參數(shù)也越多，模型的自由度也越小。在無約束（unrestricted）VAR（P）模型條件下，可依據(jù)LR、FPE、AIC、SBIC、HQIC等多種檢驗(yàn)準(zhǔn)則，通過測試不同VAR（P）模型對應(yīng)的值，得出VAR（P）的最佳滯后階數(shù)。結(jié)果如表2所示，LR、FPE、AIC、SBIC、HQIC等檢驗(yàn)準(zhǔn)則均表明應(yīng)該選擇滯后3階的VAR模型比較合適（打星號者）。根據(jù)單位根圖（圖1）可知，向量自回歸的根都在圓內(nèi)，所以建立的3階向量自回歸模型是穩(wěn)定的。

*表示該標(biāo)準(zhǔn)選擇的滯后階數(shù)

3.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

Granger（1969）提出一種如何檢驗(yàn)變量之間因果關(guān)系的方法，用于分析時間序列變量之間的因果關(guān)系，主要看現(xiàn)在的變量在多大程度上被過去的其他變量解釋。對于多變量情形（VAR），Eviews將進(jìn)行成對的格蘭杰因果檢驗(yàn)。

根據(jù)格蘭杰因果分析，本研究對應(yīng)的三變量模型為：

如果同時考慮檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男蛄邢嚓P(guān)性以及赤池信息準(zhǔn)則（AIC），可以發(fā)現(xiàn)本文所構(gòu)建的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)增長模型中，滯后3階的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ筒痪哂?階自相關(guān)性，而且也擁有較小的AIC值，因此下面利用格蘭杰因果檢驗(yàn)分析它們之間作用力的方向即因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

由表3的結(jié)果可知，1986-2015年期間，在經(jīng)濟(jì)增長的方程中，技術(shù)創(chuàng)新在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因；在10%的顯著性水平下接受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不是經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因的原假設(shè)。在技術(shù)創(chuàng)新的方程中，經(jīng)濟(jì)增長在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新具有顯著的格蘭杰影響；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的格蘭杰因果檢驗(yàn)在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在格蘭杰意義下影響技術(shù)創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是技術(shù)創(chuàng)新的格蘭杰原因。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方程中，經(jīng)濟(jì)增長在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說明經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有顯著的格蘭杰影響；技術(shù)創(chuàng)新在10%的顯著性水平下接受原假設(shè)，說明技術(shù)創(chuàng)新在格蘭杰意義下對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不具有顯著的影響。

綜上可知，在格蘭杰意義下，技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長構(gòu)成雙向因果關(guān)系。經(jīng)濟(jì)增長是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的格蘭杰原因，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不是經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是技術(shù)創(chuàng)新的格蘭杰原因，而技術(shù)創(chuàng)新不是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的格蘭杰原因。由此可見，我國經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動力是技術(shù)創(chuàng)新，經(jīng)濟(jì)增長對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和技術(shù)創(chuàng)新具有重要的推動作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對于經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用可以通過技術(shù)創(chuàng)新這個中介變量來實(shí)現(xiàn)。

3.4 變量的脈沖響應(yīng)分析

以上的分析只是根據(jù)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)來反映技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，其分析的基礎(chǔ)是外部環(huán)境保持穩(wěn)定。而如果要在外部環(huán)境不斷變化的情況下分析技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)增長三者間的長期作用就需要借助脈沖響應(yīng)函數(shù)方法（Impulse Response Function，IRF）。

在實(shí)際應(yīng)用中，由于VAR模型是一種非理論性的模型，它無需對變量做任何先驗(yàn)性約束，因此在分析VAR模型時，往往不分析一個變量的變化對另一個變量的影響如何，而是分析當(dāng)一個誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，這種分析方法稱為脈沖響應(yīng)函數(shù)方法。該方法可以表現(xiàn)出變量的單位變化通過其內(nèi)在聯(lián)系對整個系統(tǒng)的擾動，以及各變量對這些擾動的綜合反應(yīng)。

因此本文利用脈沖響應(yīng)函數(shù)對各變量之間的系統(tǒng)關(guān)系進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，找到各變量脈沖擾動的長期反應(yīng)，進(jìn)而確定各變量之間的長期關(guān)系。

圖2-圖4的脈沖響應(yīng)圖中，橫軸代表沖擊作用的滯后期間數(shù)（單位：年度），縱軸則代表響應(yīng)變量的響應(yīng)值。圖中的實(shí)線為脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線則表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

由圖2可以看出，在本期內(nèi)經(jīng)過一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后，經(jīng)濟(jì)增長對其自身的一個沖擊有明顯的正向響應(yīng)，第三期達(dá)到最大的正向響應(yīng)，隨后逐步下降，第九期達(dá)到最小響應(yīng)值，此后逐漸平穩(wěn)上升。經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新有一個明顯的一期時滯，隨后逐步平穩(wěn)上升，第五期達(dá)到最大響應(yīng)值，持續(xù)形成對技術(shù)創(chuàng)新的正向響應(yīng)。這說明技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長沖擊的后期影響持續(xù)時間較長，正向效應(yīng)不斷增加。在本期給產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化一個正向沖擊后，經(jīng)濟(jì)增長對其有一個明顯的一期時滯，隨后逐步上升在第六期最顯著，此后均為正向效應(yīng)。endprint

從總體上說，經(jīng)濟(jì)增長在其對自身沖擊的影響下仍可保持平穩(wěn)增長，并且影響的程度遠(yuǎn)大于技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。當(dāng)在本期分別給技術(shù)創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化一個正沖擊后，二者均會給經(jīng)濟(jì)增長帶來正面的影響，前五期中技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的沖擊幅度大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長的沖擊，自第六期開始，技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的正向影響開始小于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

從圖3中可知，一個經(jīng)濟(jì)增長正交化沖擊，在第一期就對技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響，然后開始逐步減弱，到第四期逐漸趨于零，第五期變?yōu)樨?fù)向影響，隨后逐步產(chǎn)生正向影響，并在第八期達(dá)到最大的正向影響，第九期開始穩(wěn)定增長?？梢姡?jīng)濟(jì)增長受外部條件的某一沖擊后，給技術(shù)創(chuàng)新帶來同向的沖擊，而且這一沖擊具有顯著的促進(jìn)作用和較長的持續(xù)效應(yīng)。

給技術(shù)創(chuàng)新一個正交化沖擊后，在第一期就對自身有最大的正向影響，此后逐步下降，第四期達(dá)到最小響應(yīng)值，隨后逐步上升。

技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有一個明顯的一期時滯，在前3年內(nèi)呈現(xiàn)正向響應(yīng)并且顯著為正。在隨后的時間里，影響為負(fù)，并呈現(xiàn)向零效應(yīng)收斂的跡象，自二十一期后開始變?yōu)檎虻捻憫?yīng)。

從總體上看，自第六期開始，經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的正向沖擊開始大于技術(shù)創(chuàng)新對其自身的沖擊，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新的沖擊作用始終小于經(jīng)濟(jì)增長與技術(shù)創(chuàng)新。

從圖4中可知，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長沖擊發(fā)生后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對其的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息立刻有較強(qiáng)反應(yīng)，第二期達(dá)到最大的正向響應(yīng)，然后開始逐步減弱，第四期開始變?yōu)樨?fù)向影響，第五期達(dá)到最大的負(fù)向響應(yīng)，到第七期逐漸趨于零，隨后又變?yōu)樨?fù)向影響，其影響于第十期接近零，其后，保持較長時間的負(fù)向沖擊效應(yīng)。

給技術(shù)創(chuàng)新一個正的沖擊，在第一期就對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化有負(fù)的影響，第七期達(dá)到最大的負(fù)的影響，然后開始逐漸減弱，但其影響都是負(fù)的，此后這種負(fù)向作用逐漸趨于0。

給產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化一個正向沖擊后，在第一期就對自身有最大的正向影響，此后開始逐步減弱，但其影響都是正的。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化自身的慣性影響隨著時間的推移逐步趨于弱化，這也符合市場的規(guī)律。

從總體上看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對來自其自身的正交化沖擊有最大的響應(yīng)，而對于經(jīng)濟(jì)增長沖擊的響應(yīng)，前三期均為正值，其余時期均為負(fù)的響應(yīng)值?？梢娊?jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有短期的正向沖擊效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)增長加快了各產(chǎn)業(yè)之間的資源再配置，當(dāng)生產(chǎn)要素從低效率產(chǎn)業(yè)向高效率產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移時，生產(chǎn)率提高快的行業(yè)，其發(fā)展?jié)摿驮酱?，而生產(chǎn)率增長相對較慢的行業(yè)，其在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重就會不斷下降，從而實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。技術(shù)創(chuàng)新的正交化沖擊，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在長期內(nèi)呈現(xiàn)負(fù)向效應(yīng)。這可能是由于技術(shù)創(chuàng)新所具有的滯后性，當(dāng)一項(xiàng)新技術(shù)出現(xiàn)的時候，在其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級轉(zhuǎn)變過程發(fā)揮作用前，往往需要經(jīng)過新技術(shù)的商業(yè)化過程，而這個過程又包括產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)能力開發(fā)以及市場開發(fā)等過程，往往耗時很長。這也會導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的作用將不再那么的明顯。

3.5 方差分解

對于VAR模型來說，還可以采用方差分解方法研究模型的動態(tài)特征。其主要思想是，把系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量（共m個）的波動（k步預(yù)測均方誤差）按其成因分解為與各方程新息相關(guān)聯(lián)的m個組合部分，從而了解各新息對模型內(nèi)生變量的相對重要性。

方差分解通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化（通常用方差來度量）的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。它主要分析預(yù)測殘差的標(biāo)準(zhǔn)差由不同新息的沖擊響應(yīng)的比例，從而分析對應(yīng)內(nèi)生變量對標(biāo)準(zhǔn)差的貢獻(xiàn)比例。本文中將利用方差分析的基本思想分析經(jīng)濟(jì)增長（LGDP）、技術(shù)創(chuàng)新（LZL）與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（LCYYH）三者分別對經(jīng)濟(jì)增長（LGDP）、技術(shù)創(chuàng)新（LZL）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（LCYYH）變動的貢獻(xiàn)程度。

方差分析結(jié)果分別見表4、表5及表6。

從表5可以看出，第1期，技術(shù)創(chuàng)新對其自身的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到最大值81.44%，經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的方差貢獻(xiàn)率為18.56%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新的方差貢獻(xiàn)率為0。前七期，技術(shù)創(chuàng)新對其自身的方差貢獻(xiàn)率一直大于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。第8期，經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的方差貢獻(xiàn)率開始超過技術(shù)創(chuàng)新，達(dá)到了45.84%。此后經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的方差貢獻(xiàn)率持續(xù)增加，直至第10期的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了48.25%，反映出影響技術(shù)創(chuàng)新最大的因素仍然是經(jīng)濟(jì)增長。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新的方差貢獻(xiàn)率自第1期開始緩慢增加，直至第6期達(dá)到最大值13.17%，此后一直保持在10%的貢獻(xiàn)率。這與前面脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析結(jié)果基本一致。

表6為 LCYYH進(jìn)行方差分解的輸出結(jié)果。由表可知，第1期，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對其自身的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到最大值84.45%，第2期對其自身的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到最小值53.19%，此后持續(xù)增加，直至第10期的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了66.56%。經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方差貢獻(xiàn)率在第1期達(dá)到了15.50%，第2期達(dá)到了最大貢獻(xiàn)率45.47%，隨后逐步下降，第10期的貢獻(xiàn)率達(dá)到25.99%。技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方差貢獻(xiàn)率在第1期為0.06%，此后逐步上升，直至第10期的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了7.46%。反映出影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化最大的因素仍然是其自身。經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方差貢獻(xiàn)率始終大于技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方差貢獻(xiàn)率。值得關(guān)注的是，以專利申請授權(quán)量作為技術(shù)創(chuàng)新的衡量指標(biāo)，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方差貢獻(xiàn)度較小，可能的原因是在其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級轉(zhuǎn)變過程發(fā)揮作用前，往往需要經(jīng)過新技術(shù)的商業(yè)化過程，而這個過程又包括產(chǎn)品開發(fā)、生產(chǎn)能力開發(fā)以及市場開發(fā)等過程，往往耗時很長，這也會導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的作用將不再那么的明顯。這與前面脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析結(jié)果基本一致。

4 結(jié) 語

本文通過構(gòu)建VAR模型，綜合運(yùn)用單位根檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方法，實(shí)證分析了技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與經(jīng)濟(jì)增長三者間的相互作用關(guān)系。得出以下結(jié)論：endprint

（1）當(dāng)最優(yōu)滯后期選擇為3時，技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長之間構(gòu)成雙向因果關(guān)系；經(jīng)濟(jì)增長是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的格蘭杰原因，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不是經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因，二者間存在單向的因果關(guān)系。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化是技術(shù)創(chuàng)新的格蘭杰原因，而技術(shù)創(chuàng)新不是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的格蘭杰原因，二者間存在單向的因果關(guān)系。

（2）脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果表明，從經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看，經(jīng)濟(jì)增長的反應(yīng)均為正值，并且影響具有較長的持續(xù)響應(yīng)。從技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看，經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的沖擊路徑為先正向后負(fù)向再正向。二者相比較，可以看出經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的沖擊幅度會更大。

從經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看，經(jīng)濟(jì)增長的反應(yīng)均為正值，并且影響具有較長的持續(xù)響應(yīng)。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看，經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的沖擊路徑為先正向而后負(fù)向。二者相比較，可以看出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長的沖擊幅度會更大。

從技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看，技術(shù)創(chuàng)新在前三年內(nèi)呈現(xiàn)正向響應(yīng)并且顯著為正，第2期達(dá)到最大響應(yīng)值，第4期達(dá)到負(fù)向的最大響應(yīng)值，在隨后的時間里，影響為負(fù)，但在第20期后變?yōu)檎蝽憫?yīng)值。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新的脈沖響應(yīng)函數(shù)來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的反應(yīng)均為負(fù)值。

從脈沖響應(yīng)圖中，可以看出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新具有短期沖擊效應(yīng)，其后技術(shù)創(chuàng)新的脈沖響應(yīng)值均為負(fù)值。其可能的原因是：本文認(rèn)為常規(guī)的技術(shù)創(chuàng)新可以分為產(chǎn)品創(chuàng)新和過程創(chuàng)新。產(chǎn)品創(chuàng)新是指技術(shù)上有變化的產(chǎn)品的商業(yè)化。過程創(chuàng)新（或稱工藝創(chuàng)新）是指產(chǎn)品的生產(chǎn)技術(shù)的變革，包括新工藝、新設(shè)備和新的組織管理方式變革等。在前三期中，之所以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新的沖擊作用比較顯著，是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，短期內(nèi)促進(jìn)了產(chǎn)品創(chuàng)新，而后快速變?yōu)樨?fù)向沖擊的原因是過程創(chuàng)新規(guī)模過小，產(chǎn)出結(jié)構(gòu)的改變也就相對較小。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新的脈沖響應(yīng)值始終為負(fù)值，其可能的原因是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在短期內(nèi)具有一定的剛性，技術(shù)創(chuàng)新需要經(jīng)歷較長時間的累積方可對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的升級產(chǎn)生積極的影響。

（3）方差分解的結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)增長的方差分解進(jìn)一步顯示，影響經(jīng)濟(jì)增長最大的因素仍舊是其自身，直至第10期的方差貢獻(xiàn)率仍保持在80%以上。技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的影響表現(xiàn)為先遞增后遞減的態(tài)勢，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長的影響表現(xiàn)為遞增態(tài)勢。前六期，技術(shù)創(chuàng)新對經(jīng)濟(jì)增長的方差貢獻(xiàn)率大于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，自第7期開始，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長的方差貢獻(xiàn)率開始大于技術(shù)創(chuàng)新。

技術(shù)創(chuàng)新的方差分解進(jìn)一步顯示，前七期技術(shù)創(chuàng)新對其自身的方差貢獻(xiàn)率一直大于經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率。第8期，經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的方差貢獻(xiàn)率開始超過技術(shù)創(chuàng)新，達(dá)到了45.84%，此后經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)創(chuàng)新的方差貢獻(xiàn)率持續(xù)增加，直至第10期的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了48.25%，反映出影響技術(shù)創(chuàng)新最大的因素仍然是經(jīng)濟(jì)增長。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對技術(shù)創(chuàng)新的影響表現(xiàn)為先遞增后遞減態(tài)勢，第6期達(dá)到最大值13.17%，其對技術(shù)創(chuàng)新的總體影響均小于經(jīng)濟(jì)增長與技術(shù)創(chuàng)新本身。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方差分解進(jìn)一步顯示，影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化最大的因素仍舊是其自身，直至第10期的方差貢獻(xiàn)率仍保持在66%以上。經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響表現(xiàn)為先遞增后遞減的態(tài)勢，第10期的貢獻(xiàn)率仍舊保持在25%以上。技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響表現(xiàn)為遞增態(tài)勢，但是其方差貢獻(xiàn)率均小于經(jīng)濟(jì)增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。

實(shí)證結(jié)果顯示，技術(shù)創(chuàng)新仍舊是經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵動力，因此，提高技術(shù)創(chuàng)新能力，加快新技術(shù)的商業(yè)化過程，對于推動我國經(jīng)濟(jì)增長具有重要意義。雖然產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對經(jīng)濟(jì)增長有一定的影響，但相較于技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，其影響還較小，因此要通過優(yōu)化調(diào)整產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，逐步將產(chǎn)業(yè)發(fā)展重心由低科技含量、粗放型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)向技術(shù)型、集約型產(chǎn)業(yè)。鼓勵和支持產(chǎn)業(yè)從加大技術(shù)創(chuàng)新力度入手，并注重利用先進(jìn)技術(shù)改造和提升傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品附加值，提升各行業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈條或產(chǎn)品工序所處地位及增值能力。在充分發(fā)揮第二產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)作用的同時，要加大力度發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，積極轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)增長。

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