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    經(jīng)濟制度變遷、產(chǎn)業(yè)結構升級與全要素生產(chǎn)率之間的時變特征研究

    2021-03-11 06:57:04
    關鍵詞:脈沖響應第二產(chǎn)業(yè)第三產(chǎn)業(yè)

    王 雪

    (新疆財經(jīng)大學 金融學院, 烏魯木齊 830012)

    在改革開放的進程中,制度的合理變遷具有重要的推動作用,因此制度的變遷被“制度學派”定義為經(jīng)濟增長的源泉和動力。當前,我國經(jīng)濟由高速增長轉向高質量發(fā)展,經(jīng)濟制度的變遷和產(chǎn)業(yè)結構的升級對正在轉型期的中國經(jīng)濟有著重要的影響。黨的十九大后出臺的《產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整指導目錄(2019年本)》對促進產(chǎn)業(yè)結構轉型升級起到了重要的指導作用。十九大報告中指出,提高全要素生產(chǎn)率是實現(xiàn)經(jīng)濟高質量發(fā)展的動力源泉;全要素生產(chǎn)率的提高需要產(chǎn)業(yè)結構的升級;實體經(jīng)濟的發(fā)展同樣離不開產(chǎn)業(yè)結構的不斷優(yōu)化。由此,提高全要素生產(chǎn)率是當前我國經(jīng)濟發(fā)展重要且緊迫的一步?;诖吮尘埃疚膶?jīng)濟制度變遷與產(chǎn)業(yè)結構升級是否有助于全要素生產(chǎn)率的提高這一問題進行研究和探討。

    一、文獻綜述

    改革開放以來,為促進經(jīng)濟不斷發(fā)展,我國政府進行了多次經(jīng)濟體制改革和一系列的產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整。國內(nèi)外學者圍繞經(jīng)濟制度變遷和產(chǎn)業(yè)結構升級等問題也進行了諸多研究。1997—2014年,產(chǎn)業(yè)相關政策的出臺與實施對我國除港澳臺以外的31個省(區(qū)、市)的產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級起到了一定的促進作用,而促進效果緊密依賴地方政府的施政能力和市場化的程度[1]。在供給側改革的背景下,國內(nèi)外服務需求對全要素生產(chǎn)率(TFP)產(chǎn)生顯著的抑制作用,而服務供給卻促進TFP的提升[2]。隨后,有學者將時間區(qū)間放大,依據(jù)1978—2017年我國除港澳臺以外的31個省(區(qū)、市)的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟制度變遷通過糾正生產(chǎn)要素的資源錯配來對產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級產(chǎn)生影響,進而促進我國經(jīng)濟高質量發(fā)展[3]。

    合理的產(chǎn)業(yè)結構變遷與經(jīng)濟增長之間有著較強的穩(wěn)定性,產(chǎn)業(yè)結構合理化有利于經(jīng)濟穩(wěn)定[4]。所謂產(chǎn)業(yè)結構變遷是指生產(chǎn)要素在一二三產(chǎn)業(yè)之間重新分配,各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比發(fā)生變化。從1997年到2007年,市場化經(jīng)濟制度的改革和經(jīng)濟轉型對經(jīng)濟增長的貢獻率達到年均1.45%[5]。以市場化改革為方向的經(jīng)濟制度變遷,改善了資源配置的環(huán)境,促使產(chǎn)業(yè)結構更趨合理,同時也促進了全要素生產(chǎn)率的提升。因此,合理的資源配置、朝正確方向演進的經(jīng)濟制度變遷對全要素生產(chǎn)率有直接影響,進而影響著我國經(jīng)濟的高質量發(fā)展。

    改革開放以來,學者們開始對有關資源錯配、要素扭曲對我國TFP和經(jīng)濟增長的影響開展研究。勞動力錯配對TFP存在-2%~-18%之間的負影響,且抑制作用逐漸擴大,而這一抑制主要來自部門間的工資差異[6]。針對制造業(yè)企業(yè),對國有企業(yè)的偏向性政策的扭曲導致的資源錯置降低了TFP,造成高昂的效率損失[7]。政策、制度的扭曲導致有限的資源未能得到最優(yōu)配置這一現(xiàn)象多發(fā)生在市場化程度較低的發(fā)展中國家,進而使要素市場供給不再有效[8-10]。我國的制度障礙以及政府政策的過度干預很大程度地抑制、扭曲了要素市場[11]。

    在經(jīng)濟高質量發(fā)展的道路上,我國政府出臺了一系列相關政策,促進產(chǎn)業(yè)結構升級以提高全要素生產(chǎn)率。目前,我國已經(jīng)到了以服務業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結構發(fā)展階段,但遵從“配第-克拉克定理”是否一定能提高全要素生產(chǎn)率并促進經(jīng)濟增長呢?Baumal[12]早在1967年就發(fā)現(xiàn)第三產(chǎn)業(yè)的大力發(fā)展會造成一國經(jīng)濟增速下滑,他將這一現(xiàn)象稱為“成本病”。我國產(chǎn)業(yè)結構變遷與全要素生產(chǎn)率兩者之間相互促進[13]。1950—2014年,全球169個國家的發(fā)展情況都顯示結構轉換對TFP的影響呈倒“U”狀[14]。改革開放以來,我國經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結構轉換度總體上處在拐點左側,對TFP起著正向促進作用。

    但一些學者也存在不同的觀點,認為產(chǎn)業(yè)結構的變遷會使生產(chǎn)要素從低端部門流出,導致物質生產(chǎn)減少,從而形成產(chǎn)業(yè)空心化,進而抑制TFP[15]。我國三次產(chǎn)業(yè)結構和工業(yè)結構升級都顯著地促進了全要素生產(chǎn)率的提升,但生產(chǎn)性服務業(yè)的發(fā)展卻抑制全要素生產(chǎn)率[16]。工業(yè)結構技術化調(diào)整更有利于提升TFP,而服務業(yè)結構生產(chǎn)化卻對TFP有抑制作用[17]。

    綜觀目前的相關研究成果,學者們圍繞經(jīng)濟制度變遷、產(chǎn)業(yè)結構升級和全要素生產(chǎn)率兩兩之間的關系問題已開展諸多研究,但對于三者結合的相互影響的綜合研究還很鮮見,且有關產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整對全要素生產(chǎn)率的影響也未有較為統(tǒng)一的結論。因此,本文建立時變參數(shù)向量自回歸模型(TVP-VAR),對經(jīng)濟制度變遷、產(chǎn)業(yè)結構升級和一二三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率三者之間在不同時段和不同時點上的區(qū)別表現(xiàn)分別進行研究。

    二、研究設計

    (一)變量選取

    選取我國2009—2019年財政、金融、對外開放以及國內(nèi)投資政策4個指標數(shù)據(jù),運用主成分分析法進行合成來刻畫經(jīng)濟制度變遷指標,產(chǎn)業(yè)結構升級指標用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重來刻畫,并根據(jù)一二三產(chǎn)業(yè)GDP、就業(yè)人數(shù)和固定資產(chǎn)投資完成額計算得到的一二三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率進行建模分析。為消除量綱影響,對產(chǎn)業(yè)結構升級指標進行了對數(shù)化處理。數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。

    1.經(jīng)濟制度變遷(ZD)

    關于對經(jīng)濟制度變遷的描述,樊綱等[5]提出從市場化程度、對外開放程度、產(chǎn)權結構、政府對市場的干預程度這4個層面來合成刻畫制度變遷的指標。隨后出現(xiàn)從分配格局變化、對外開放程度、產(chǎn)權多元化程度這3個層面對經(jīng)濟制度變遷進行指標刻畫的做法[18]。結合樊綱等人給出的制度變遷的刻畫指標,對財政政策、金融政策、對外開放政策以及國內(nèi)投資政策進行主成分分析得到經(jīng)濟制度變遷的指標。具體如下:

    (1)財政政策=財政支出/GDP;

    (2)金融政策=金融機構年末貸款余額/GDP;

    (3)對外開放政策=進出口貿(mào)易總額/GDP;

    (4)國內(nèi)投資政策=固定資產(chǎn)投資額/GDP。

    對這4個政策指標進行主成分分析得到如表1所示的主成分得分系數(shù)矩陣,進而合成經(jīng)濟制度變遷指標。

    表1 主成分得分系數(shù)矩陣

    2.產(chǎn)業(yè)結構升級(CYJG)

    產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整就是生產(chǎn)要素在經(jīng)濟各部門和不同產(chǎn)業(yè)之間的重新配置[19]。產(chǎn)業(yè)結構升級指標分為產(chǎn)業(yè)結構合理化指數(shù)和產(chǎn)業(yè)結構高度化指數(shù)。其中,合理化指各產(chǎn)業(yè)之間關聯(lián)協(xié)調(diào)的程度,由第二產(chǎn)業(yè)為主向第三產(chǎn)業(yè)為主發(fā)展的“經(jīng)濟服務化”趨勢;高度化是指產(chǎn)業(yè)結構從低級向高級演進的過程,以提高勞動生產(chǎn)率為主。

    我國經(jīng)濟發(fā)展迅速,服務業(yè)的占比已逐步超過工業(yè)。第三產(chǎn)業(yè)GDP占比從1980年的22.3%提升至2019年的54.3%,第二產(chǎn)業(yè)GDP占比從1980年的48.1%下降至2019年的38.6%,第一產(chǎn)業(yè)GDP占比從1980年的29.6%下降至2019年的7.1%,第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對GDP的貢獻不斷下降,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對GDP的貢獻不斷增加。由此,本文將產(chǎn)業(yè)結構升級指標定義為第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占GDP的比重:

    (1)

    式(1)中,gdp3為第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值。當?shù)谌a(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總GDP比重越大時,說明產(chǎn)業(yè)結構升級程度越高。

    3.全要素生產(chǎn)率(TFP)

    全要素生產(chǎn)率的提高能夠實現(xiàn)經(jīng)濟增長。采用當下較為流行的數(shù)據(jù)包絡分析方法(DEA)建立DEA-Malmquist模型,根據(jù)資本和勞動力的投入和產(chǎn)出來測算一二三產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率。具體如下:

    (1)產(chǎn)出:采用一二三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值來度量;

    (2)勞動投入:采用一二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)來度量;

    (3)資本投入:采用一二三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資完成額來度量。

    一二三產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率如表2所示。由于Malmquist指數(shù)計算的是T期到T+1期的變化,所以在計算全要素生產(chǎn)率時選取2008年為初始年。

    表2 全要素生產(chǎn)率

    (二)模型設定

    時變參數(shù)向量自回歸模型(TVP-VAR)是用來描述面對沖擊時不同時段與不同時點的時變參數(shù)的特征。具體模型如下:

    (2)

    式(2)中,t=s+1,…,n;yt=(y1,y2,…,yk)′。yt代表經(jīng)濟制度變遷、產(chǎn)業(yè)結構升級與制造業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)。βt是k2s×1維向量;At和∑t都是k×k維矩陣,At為下三角矩陣,且At矩陣中非0和非1的元素服從隨機游走過程;?是克羅內(nèi)克乘積。

    式(3)給出了式(2)中εt、μβ t、μαt以及μht的分布,均服從正態(tài)分布。

    (3)

    三、實證分析

    (一)參數(shù)估計結果

    TVP-VAR模型要求所有變量同階平穩(wěn),單位根平穩(wěn)性檢驗(ADF檢驗)結果如表3所示,經(jīng)濟制度變遷指標、產(chǎn)業(yè)結構升級指標與一二三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率均為一階單整。模型滯后階數(shù)的選取結果為一階滯后。

    表3 ADF單位根檢驗結果

    TVP-VAR模型后驗分布的結果如表4所示。分別對一二三產(chǎn)業(yè)建立TVP-VAR模型,結果顯示每個產(chǎn)業(yè)參數(shù)的后驗均值均在95%的置信區(qū)間內(nèi),收斂診斷值均小于5%顯著性水平下的臨界值1.96,說明預燒期①已能夠使馬爾可夫鏈趨于集中。第一產(chǎn)業(yè)無效因子最大值為16.13,即進行的10000次有效模擬中至少有620 (10000/16.13)個不相關樣本;第二產(chǎn)業(yè)無效因子最大值為28.02,即進行的10000次有效模擬中至少有357 (10000/28.02)個不相關樣本;第三產(chǎn)業(yè)無效因子最大值為22.88,即進行的10000次有效模擬中至少有437 (10000/22.88)個不相關樣本,充分滿足后驗推斷要求,說明TVP-VAR模型估計結果可信。

    表4 TVP-VAR模型的參數(shù)估計結果

    (二)脈沖響應函數(shù)分析

    TVP-VAR模型可以生成等間隔脈沖響應函數(shù)和時點脈沖響應函數(shù),分別觀察不同時段和不同時點下,B變量受到A變量一單位標準正向沖擊后的變化情況。在討論經(jīng)濟制度變遷、產(chǎn)業(yè)結構升級與一二三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的等間隔脈沖響應時,選取滯后1期(1年)、3期(3年)和5期(5年)3個等時間段,分別代表短期、中期和長期的等間隔脈沖響應。

    在描述經(jīng)濟制度變遷、產(chǎn)業(yè)結構升級與一二三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的時點脈沖響應時,不同時點脈沖響應函數(shù)可以用來分析在特定時點下,B變量受到A變量一單位標準正向沖擊后的變化情況。對發(fā)生特定事件的時點脈沖響應函數(shù)進行分析,進而觀察在該時點變量之間的關系是否發(fā)生了變化。以經(jīng)濟制度變遷進程中的特殊政策實施等作為選取時點的依據(jù),選取了3個特定時點:2010年國務院批轉國家發(fā)展改革委《關于2010年深化經(jīng)濟體制改革重點工作的意見》;2012年黨的十八大提出要讓市場在資源配置中起決定性作用、更好發(fā)揮政府作用及堅持和完善基本經(jīng)濟制度等一系列有關經(jīng)濟制度改革的舉措;2017年黨的十九大首次提出“建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系”。這3個時點以及不同時段的脈沖響應函數(shù)結果如圖1至圖7所示。

    圖1至圖7分別給出左右兩幅圖,左圖為等間隔脈沖響應函數(shù)圖,右圖為時點脈沖響應函數(shù)圖。

    圖1為一個標準差的正向經(jīng)濟制度變遷沖擊對產(chǎn)業(yè)結構升級的脈沖響應函數(shù)圖。左邊的等間隔脈沖響應函數(shù)顯示經(jīng)濟制度變遷對產(chǎn)業(yè)結構升級存在著持續(xù)的正向沖擊。滯后1期的脈沖響應的波動區(qū)間在[0.082,0.090],滯后3期的脈沖響應的波動區(qū)間在[0.064,0.070],滯后5期的脈沖響應的波動區(qū)間在[0.050,0.054]。這說明短期的沖擊響應最為強烈,中期次之,長期最弱。因為一個經(jīng)濟制度的出臺到落地并產(chǎn)生效果需要很長的時間,但在經(jīng)濟制度出臺的時刻,各行各業(yè)會很快捕捉到與自己相關的信息,并及時調(diào)整各自產(chǎn)業(yè)的結構以及動向,所以在短期1年的時間內(nèi)波動最大。從右邊的時點脈沖響應函數(shù)圖可知,3個時點都顯示出明顯的收斂,2012年和2017年都是在第2期開始收斂至0,這說明經(jīng)濟制度變遷的沖擊對產(chǎn)業(yè)結構升級具有穩(wěn)健的正向沖擊,且這種正向沖擊在第一年響應最大。

    圖1 經(jīng)濟制度變遷對產(chǎn)業(yè)結構升級沖擊的脈沖響應函數(shù)圖

    圖2為一個標準差的正向經(jīng)濟制度變遷沖擊對第一產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的脈沖響應函數(shù)圖?;A薄弱、資源環(huán)境受到種種約束的農(nóng)業(yè)對我國GDP的貢獻越來越低,經(jīng)濟制度的改革反而對其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負向沖擊,可能的原因有以下幾點:(1)我國政府在農(nóng)業(yè)領域引進外資及技術時速度過快。由于地區(qū)差異,那些對出口依賴程度低的地區(qū)對技術溢出的吸收不完全,從而抑制了農(nóng)業(yè)的全要素生產(chǎn)率。(2)勞動力錯配。袁志剛和解棟棟[6]發(fā)現(xiàn)改革開放以來,勞動力錯配對農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率有著明顯的抑制作用,其損失逐漸擴大。從等間隔脈沖響應函數(shù)圖來看,短期的抑制要大于長期的抑制;從時點脈沖響應函數(shù)圖來看,抑制在第2期達到最大之后開始逐漸減弱至0。

    圖2 經(jīng)濟制度變遷對第一產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率沖擊的脈沖響應函數(shù)圖

    圖3為一個標準差的正向經(jīng)濟制度變遷沖擊對第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的脈沖響應函數(shù)圖。等時段脈沖響應函數(shù)圖顯示,經(jīng)濟制度變遷對第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的沖擊要強于對第一產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的沖擊,短期沖擊的波動最大。時點脈沖響應函數(shù)顯示,3個時點下,經(jīng)濟制度變遷在第0期對第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率負向沖擊最大,隨后逐步減弱至0,第二產(chǎn)業(yè)在一二三產(chǎn)業(yè)中受經(jīng)濟制度變遷抑制最大。

    圖3 經(jīng)濟制度變遷對第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率沖擊的脈沖響應函數(shù)圖

    第二產(chǎn)業(yè)是我國經(jīng)濟最重要的支撐,其中制造業(yè)是我國第二產(chǎn)業(yè)的主要分支。國家一直倡導提高全要素生產(chǎn)率,但實證結果卻顯示經(jīng)濟制度變遷抑制第二產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率,可能原因有以下幾點:(1)我國制造業(yè)承接了發(fā)達國家的產(chǎn)業(yè)轉移。自2001年我國加入WTO以來,對外開放進一步擴大,規(guī)模經(jīng)濟已經(jīng)得到足夠的擴大,前沿技術也已經(jīng)得到提高,當前再通過擴大生產(chǎn)規(guī)模等相關政策制度來推動規(guī)模經(jīng)濟增加和技術研發(fā)水平的提高,顯然對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制。(2)政府通過財政支出對不同產(chǎn)業(yè)的資源配置進行調(diào)整,以提高全要素生產(chǎn)率并優(yōu)化資源在第三產(chǎn)業(yè)中的配置,從而抑制了一二產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率。(3)產(chǎn)業(yè)資金未合理配置,阻礙了技術進步,從而抑制了全要素生產(chǎn)率。羅德明等[7]在對制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率進行的研究中指出,我國偏向國有企業(yè)的政策扭曲導致資源錯置,進而造成了制造業(yè)TFP高昂的損失。(4)我國第二產(chǎn)業(yè)存在技術壁壘,各地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平存在差異,還存在投入與產(chǎn)出不成正比的問題,導致全要素生產(chǎn)率下降。

    圖4為一個標準差的正向經(jīng)濟制度變遷沖擊對第三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的脈沖響應函數(shù)圖。等時段脈沖響應函數(shù)圖中,滯后1期的脈沖響應函數(shù)在2012年之前顯示正向沖擊,在2012年之后沖擊轉為負向,滯后3期和5期的脈沖響應函數(shù)都表現(xiàn)為負向影響,短期波動最劇烈。時點脈沖響應函數(shù)圖顯示,3個時點下雖然都是負向脈沖,但都在第1期就迅速收斂至0附近,這說明政策的實施對當期第三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進作用,但在第1期之后效果立刻減弱。

    圖4 經(jīng)濟制度變遷對第三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率沖擊的脈沖響應函數(shù)圖

    自中共中央、國務院于1992年發(fā)布《關于加快發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)的決定》之后,第三產(chǎn)業(yè)得到大力發(fā)展。作為服務型行業(yè)的第三產(chǎn)業(yè),在勞動力就業(yè)方面起到了重要的作用。同時,為了環(huán)境的改善和經(jīng)濟效率的提升,國家也大力提倡發(fā)展推行清潔生產(chǎn)的第三產(chǎn)業(yè)。但實證結果顯示,經(jīng)濟制度的調(diào)整對第三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負向沖擊。產(chǎn)生這一結果的原因可能有以下幾點:(1)積極的財政政策導致我國要素市場扭曲,生產(chǎn)性服務型行業(yè)在獲取生產(chǎn)要素上過度依賴政府,政府對第三產(chǎn)業(yè)的干預程度較高,限制了服務業(yè)以市場為主體的資源配置,從而抑制服務業(yè)TFP[21]。(2)要素市場的扭曲通過阻礙制造業(yè)的演化進程,進而間接抑制了我國生產(chǎn)性服務業(yè)的TFP[22]。第二產(chǎn)業(yè)中的制造業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)中的服務業(yè)之間的資源錯配會造成非農(nóng)業(yè)部門TFP約40%的損失。(3)隨著對外開放程度的提高,國外需求會阻斷我國的產(chǎn)業(yè)關聯(lián),抑制服務業(yè)TFP的提升,且產(chǎn)業(yè)結構的服務化也會抑制服務業(yè)TFP的增長。服務業(yè)占比每提高1%,會造成服務業(yè)TFP下降0.12%。

    圖5、圖6和圖7分別為產(chǎn)業(yè)結構升級對第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率沖擊的脈沖響應函數(shù)圖。國際金融危機后,第二產(chǎn)業(yè)占比不斷下降,第三產(chǎn)業(yè)占比持續(xù)攀升,產(chǎn)業(yè)結構已從“二三一”變?yōu)榱恕叭弧保a(chǎn)業(yè)結構的升級卻并未促進一二三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。從等時段脈沖響應函數(shù)圖來看,只有滯后1期的產(chǎn)業(yè)結構變化對第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正向促進作用,中期和長期都產(chǎn)生了負向影響,產(chǎn)業(yè)結構升級無論短期、中期和長期都對第二產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制作用。從時點脈沖響應函數(shù)圖來看,3個時點下在0期產(chǎn)業(yè)結構升級對第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率有正向影響,但在第2期開始對第一產(chǎn)業(yè)轉為負向影響,并在第3期抑制達到最大后收斂至0;第二產(chǎn)業(yè)在第1期就開始受到負向沖擊并達到最大,相對第一產(chǎn)業(yè)緩慢收斂至0。這表明對于產(chǎn)業(yè)結構升級相關政策的提出,第二產(chǎn)業(yè)比第一產(chǎn)業(yè)更敏感。時點脈沖響應函數(shù)還顯示,在0期產(chǎn)業(yè)結構升級對第三產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率是負向影響,當政策實施有利于第三產(chǎn)業(yè)時,轉向正向沖擊并在第1期達到最大,隨后收斂至0附近。

    圖5 產(chǎn)業(yè)結構升級對第一產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率沖擊的脈沖響應函數(shù)圖

    圖6 產(chǎn)業(yè)結構升級對第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率沖擊的脈沖響應函數(shù)圖

    圖7 產(chǎn)業(yè)結構升級對第三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率沖擊的脈沖響應函數(shù)圖

    產(chǎn)業(yè)結構升級對第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制這一結論與余泳澤等[16]的研究結論一致,他們發(fā)現(xiàn)我國三次產(chǎn)業(yè)結構和工業(yè)結構升級都顯著地促進了TFP的提升,但生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展對TFP卻有抑制作用。這一抑制作用的原因可能有以下幾點:(1)產(chǎn)業(yè)結構升級在調(diào)整一二三產(chǎn)業(yè)的資源配置時,在加大第三產(chǎn)業(yè)的資源的同時必定減少了第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的資源,進而抑制了第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的TFP。(2)服務性產(chǎn)業(yè)沒有實現(xiàn)對制造業(yè)的技術外溢,所以第三產(chǎn)業(yè)比重的提高對第二產(chǎn)業(yè)TFP產(chǎn)生抑制作用[23]。(3)第三產(chǎn)業(yè)的研發(fā)需要更高的投入,因此風險大,沉沒成本也大,進而使得生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展對TFP產(chǎn)生抑制作用[12]。

    四、結論與建議

    本文運用2009—2019年的數(shù)據(jù),實證分析了經(jīng)濟制度變遷、產(chǎn)業(yè)結構升級與一二三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的時變特征與動態(tài)影響。研究結果表明:(1)經(jīng)濟制度變遷對產(chǎn)業(yè)結構升級存在持續(xù)的正向沖擊,且短期的沖擊響應最為強烈,中期次之,長期最弱。(2)經(jīng)濟制度變遷對一二三產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率都是負向沖擊,尤其是對第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的抑制最強。(3)產(chǎn)業(yè)結構升級對第一產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率在短期有正向促進作用,中長期都有抑制作用;對第二產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率具有穩(wěn)定的抑制作用;對第三產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率在短期正向促進最大,中長期都有極小的負向影響。

    根據(jù)以上結論,本文提出以下建議:(1)政府應當消除制度隔閡,依靠宏觀調(diào)控手段,穩(wěn)步推進產(chǎn)業(yè)結構升級,強化產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢。與此同時,政府也要積極改善與市場的關系,不能采取“一刀切”的干預方式,應積極引導市場不斷地進行自我調(diào)節(jié)。(2)自加入WTO以來,我國對外開放程度不斷深化,但我國服務業(yè)一直處于價值鏈的下游,數(shù)量增加明顯,質量提升卻有限,所以應當主動進口發(fā)達國家的高質量產(chǎn)品,減少低端服務在產(chǎn)業(yè)中所占比例,并且利用優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)參與高水平的國際分工,提高優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)在全球化市場中的競爭力。(3)應有效甄別資源配置結構,并根據(jù)當?shù)厥袌霏h(huán)境和政策的不同,發(fā)展創(chuàng)新型技術產(chǎn)業(yè),不斷正視并解決技術強度和偏向之間的矛盾,使兩者形成良性互動。(4)加快發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),為我國經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化提供力量。

    注釋:

    ① 馬爾可夫鏈在經(jīng)過足夠大的步數(shù)m之后,會收斂到一個平穩(wěn)分布,從開始到步數(shù)m的這段時期被稱為“burn-in period”,中文翻譯為“預燒期”。

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