中国工业发展的实证分析821

1、中国工业发展的实证分析：19882008基于联立方程模型的分析摘 要本文基于1988年至2008年经济发展的有关数据，以需求为导向建立了中国工业与消费、投资、农村人口、财政收入、就业等诸要素关系的联立方程，通过情景预测和政策仿真，分析和评价工业在我国宏观经济发展中的决定性作用，投资仍是拉动工业发展的主要力量，增加第二产业固定资产投资较刺激消费更能推动工业的发展，工业固定资产规模对工业有支撑作用，农村人口的减少不会影响工业的发展，但会影响工业就业人员增加。一、引言工业是拉动我国经济的主要增长力量，我国从一个物资极度馈乏、产业百废待兴的国家发展成为世界经济发展引擎、全球的制造基地，工业在中国经济成

2、长中具有举足轻重的作用。当前中国工业正处在加快推进结构优化升级、实现发展方式转变的关键时期，在新的发展环境条件下，工业的发展对我国的经济发展、财政收入、就业等都会产生较大影响。随着我国社会主义市场经济的发展，政府宏观调控的作用越来越重要。特别是2008年全球经济危机爆发以来，中国政府实施了一揽子经济刺激政策，宏观经济从恢复性增长进入稳态增长。政府宏观调控主要依靠经济手段来进行，客观上需要用定量分析工具去掌握经济活动中各种要素的数量关系和相互作用机制，以便解决经济发展中不断出现的新情况、新问题。经济计量模型作为对经济运行中的一些现象进行结构分析、发展预测和政策评价的重要工具，以其科学性和实践性受

3、到国内外决策层的青睐。近年来，我国经济管理工作者运用联立方程的理论和方法，建立了许多国家层面、地区层面、部门层面的经济计量模型，并运用这些模型预测经济发展趋势，制订经济发展规划，提出政策建议。本文建立了一个小型的中国工业宏观经济计量模型，对1988 年以来中国国民经济的运行以及工业各主要经济变量间的相互关系进行分析，并运用建立的模型进行经济发展趋势预测和经济政策仿真。二、联立方程国内外相关研究概况及在工业领域的研究应用宏观经济计量模型的构建始于20世纪30年代。宏观经济计量模型的先驱荷兰经济学者丁伯根(J.Tinbergen)制订了荷兰经济计量模型和美国19191932年经济周期模型；哈维默(

4、T.Haavelmo)和库普曼(T.C.Koopmans)为宏观经济计量模型的识别(Identification)、估计(Estimation)和检验(Test)等奠定了数理统计学基础：美国经济学家克莱因(L.R.Klein)于1950古德伯格(A.S.Goldberger)于1955年建立的克莱因一古德伯格模型 (Klein-Goldberger Model)，这两个模型开辟了以凯恩斯主义宏观经济理论为依据，采用联立方程模型技术建立宏观经济计量模型，60年代起，宏观经济计量模型在西方各国普遍盛行开来，发展中国家也纷纷开始建立适合本国国情的各种形式的宏观经济计量模型，其中发展最为迅速的当数中国

5、。70年代中期以来，以理性预期假设为前提的新古典宏观经济学在美国兴起，并开始尝试建立包含理性预期假设和注重经济变量时间序列分析的新古典宏观经济计量模型。欧洲出现了以非均衡分析理论为基础建立宏观经济计量模型的倾向，以瓦尔拉斯(LWalras)一般均衡理论为基础的可计算一般均衡模型也是当前宏观经济计量模型的一个重要发展方向。中国宏观经济计量模型研制始于70年代末，但发展极为迅速，目前已经建立的宏观经济计量模型种类齐全、为数颇多。就中国工业经济发展方面的联立方程模型研究成果主要有：周力、牛莉莉（2010）建立联立方程模型研究环境规制对工业贸易竞争优势的传导路径，得出环境规制通过对技术、规模、结构三大

6、传导机制对工业的成本价格型贸易竞争优势终端影响是负向的，要推动工业贸易竞争优势由价格竞争转向品质竞争，使自主创新能力与贸易竞争优势正向挂钩；柯善咨、姚德龙（2008）根据集聚经济的微观机制、工业集聚和城市生产率的内生性以及邻近城市间的外部性构建了空间计量联立方程,表明我国工业的相对集聚和劳动生产率互为因果、互相强化,工业集聚和生产率在相邻城市间有明显的空间粘滞性和连续性；于永达（2010）建立了收益递增与中国工业经济资本积累的联立方程，得出技术进步、人力资本增长、制度变迁、政府服务的外溢效应、二元经济结构转变等因素成为工业部门规模收益递增的源泉。目前工业联立方程模型结构导向上主要以供给导向&#

7、160;居多，对宏观经济的分析不足，不能很好地反映近几年来经济系统的运行现实，加之模型变量的历史数据 难以获取，或由于统计口径不一致，导致数据质量不尽如人意。 三、中国工业宏观经济计量模型的构建本文依据凯恩斯的国民收入决定理论和乘数效应理论，主要研究工业与中国经济系统中诸要素的关系。（一）联立方程模型的有关概念联立方程模型是由两个或者两个以上相互联系的单一方程组成的方程组，由于其包含的变量和描述的经济关系较多，所以能够比较全面地反映经济系统的运行规律，在经济政策制定、经济结构分析和经济预测方面起着重要作用。联立方程中的变量分类：对于每个随机方程，联立方程的变量有被解释变量和

8、解释变量之分，但对于整个模型而言，变量可以分为内生变量、内生变量、前定变量三类。按照方程式的性能，联立方程模型主要有结构模型、简约模型和递归模型三种，方程可分为行为方程、技术方程、制度方程式三类。 （二）模型变量和方程描述1.模型变量的描述、数据整理表1中列出了模型中使用的8个外生变量、8个内生变量，变量列表中标明了变量的含义、计量单位，各变量的时间序列长度均为19882008年，数据均取自国家统计局编著的新中国60年，使用环比指数对GDP、各部门增加值等数据进行换算。表1 模型变量列表外生变量指标名称单位TP总人口万人FP农村人口万人RC居民消费支出亿元FRC农村居民消费支出 亿元SKS工业

9、固定资产净值亿元TFI全社会固定资产投资亿元TFI2第二产业固定资产投资亿元V1第一产业增加值亿元内生变量指标名称单位GDP国内生产总值亿元RGOI财政收入亿元SL工业就业人数万人SPV工业总产值亿元TL总就业人数万人TL3第三产业就业人数亿元V2第二产业增加值亿元V3第三产业增加值亿元2.模型方程的描述中国工业发展的经济计量模型的设计思路为：生产由供给能力和需求共同决定，需求分为投资和消费需求，供给能力由劳动力和固定资产存量决定；同时，生产又决定收入，而收入又决定投资、消费；劳动力需求由生产决定。利用中国1988200的数据建立一个需求导向的工业宏观经济联立方程模型，模型的形式和设计思路如下

10、： 工业总需求方程SPV=C(1)=C(2)*TFI2+C(3)*RC劳动力需求的方程SL=C(4)+C(5)*FP+C(6)*SKS+C(7)*TFI2对第三产业产出的需求方程V3=C(10)+C(11)*SL+C(12)*SKS+C(13)*FP第二产业产出的需求方程V2=C(14)+C(15)*TFI2(-1)+C(16)*SL第三产业对劳动力需求的方程TL3=C(17)+C(18)*GDP+C(19)*TP政府财政收入的方程RGOI=C(20)+C(21)*SPV+C(22)*V3国民经济均衡方程 GDP=vl+v2+v3 这个小型宏观经济模型是包含7个内生变量方程的联立方程模型，其中

11、前6 个方程为行为方程，构成联立方程系统，第7个方程是定义性恒等方程。3.模型的识别和参数估计(1) 模型的识别联立方程模型的识别主要是依据结构方程识别的阶条件和秩条件进行判断。以工业总需求方程为例，结构模型中内生变量和前定变量的总个数分别为7个和6个，该方程中内生变量和前定变量的个数分别为1个和2个，根据阶条件，判断，4>0,方程满足阶条件。根据秩条件判断，得出工业总需求方程对应的矩阵(B0G0)，计算其秩等于5，等于内生变量个数减1，即方程满足秩条件。综合阶条件和秩条件，可判断工业总需求方程为过度识别，同理可得，其余行为方程均为过度识别，故模型是过度识别的。（2）参数的估计方法基于该

12、模型是过度识别的，使用三阶段最小二乘法（3SLS法）进行模型方程的估计。本文使用马克威分析5.0高级统计的联立方程中系统估计，得到方程的估计结果：表2 联立方程模型估计结果回归系数估计三阶段最小二乘方法参数列表系数系数标准误t统计量P值第1个方程c(1)-3,101.06212,581.5028-1.20130.2325c(2)5.82410.143140.70440.0000c(3)0.51620.10344.99410.0000第2个方程c(4)-11,540.97312,445.8210-4.71860.0000c(5)0.23250.02848.17870.0000c(6)-0.061

13、30.0059-10.34610.0000c(7)0.16850.010715.67630.0000第3个方程c(8)43,539.346020,149.78832.16080.0331c(9)1.46850.46443.16240.0021c(10)0.72130.030123.96880.0000c(11)-0.66900.2518-2.65720.0092第4个方程c(12)61,506.96216,227.10179.87730.0000c(13)2.20210.065033.89800.0000c(14)-6.98220.8659-8.06340.0000第5个方程c(15)-56,

14、820.19613,075.0788-18.47760.0000c(16)0.01230.00235.38180.0000c(17)0.59790.026322.75450.0000第6个方程c(18)-914.3477341.4587-2.67780.0087c(19)0.06160.006010.21310.0000c(20)0.26450.025810.23540.0000方程1方程：SPV=c(1)+c(2)*TFI2+c(3)*RC工具变量：FPRCSKSTFI2TP样本数：20统计量值复相关系数0.9986调整的复相关系数0.9984因变量均值131,003.4460因变量标准差1

15、37,475.4039回归标准误5,435.3260D-W统计量1.5611残差平方和502,227,071.5136方程2方程：SL=c(4) +c(5)*FP+ c(6)*SKS+c(7)*TFI2工具变量：FPRCSKSTFI2TP样本数：20统计量值复相关系数0.9114调整的复相关系数0.8948因变量均值7,184.6370因变量标准差1,122.2524回归标准误363.9974D-W统计量1.2960残差平方和2,119,905.4630方程3方程：v3=c(8)+c(9)*SL+c(10)*SKS+c(11)*FP工具变量：FPRCSKSTFI2TP样本数：20统计量值复相关

16、系数0.9953调整的复相关系数0.9944因变量均值38,229.3150因变量标准差31,999.7821回归标准误2,393.0577D-W统计量1.3154残差平方和91,627,604.7633方程4方程：V2=c(12)+c(13)*TFI2(-1)+c(14)*SL工具变量：FPRCSKSTFI2TP样本数：20统计量值复相关系数0.9817调整的复相关系数0.9795因变量均值45,089.4404因变量标准差35,811.8338回归标准误5,124.0677D-W统计量0.5893残差平方和446,353,188.5105方程5方程：TL3=c(15)+c(16)*GDP+

17、c(17)*TP工具变量：FPRCSKSTFI2TP 样本数：20统计量值复相关系数0.9924调整的复相关系数0.9915因变量均值18,677.3000因变量标准差4,651.5593回归标准误429.8346D-W统计量0.8473残差平方和3,140,882.0793方程6方程：RGOI=c(18)+c(19)*SPV+c(20)*V3工具变量：FPRCSKSTFI2TP样本数：20统计量值复相关系数0.9974调整的复相关系数0.9971因变量均值17,264.0755因变量标准差16,847.8010回归标准误910.6519D-W统计量0.7673残差平方和14,097,878.

18、5495模型得到的联立方程组如下SPV=-3101.06+5.82*TFI2+0.52*RC t=（-1.2）（40.70）（4.99） R2=1.00DW=1.56SL=-11540.97+0.23*FP -0.06*SKS+0.17*TFI2 t=（-4.72）（8.18）（-10.35） （15.68） R2=0.89DW=1.30V3=43539.35+1.47*SL+0.72*SKS-0.67*FP t=（2.16）（3.16） （23.97） （-2.66） R2=0.99DW=1.32V2=61506.96+2.20*TFI2(-1)-6.98*SL t=（9.88） （33.9

19、0） （-8.06） R2=0.98DW=0.59TL3=-56820.20+0.01*GDP+0.60*TP t=（-18.48） （5.38） （22.75） R2=0.99DW=0.85RGOI=-914.35+0.06*SPV+0.26*V3 t=（-2.68）（10.21） （10.24） R2=1.00DW=0.77（三）模型检验1单个结构方程的检验模型应用3SLS估计出结构方程参数之后，进行了严格的经济含义检验、统计检验和计量经济检验。（1）经济含义的检验： 工业总产值：SPV=-3101.06+5.82*TFI2+0.52*RC 从工业总需求方程的回归方程看，工业总产值受第二产

20、业固定资产投资和居民消费支出的共同影响，居民消费支出增加1亿元，将影响工业总产值增加0.52亿元，工业发展是以市场需求为导向的；第二产业固定资产投资与工业总产值正相关，而且影响力较大，第二产业固定资产投资每增加1亿元，引起工业总产值增加5.82亿元，即第二产业固定资产投资越多，工业总产值越大，我国工业发展仍属于投资拉动型的发展模式。工业从业人员SL=-11540.97+0.23*FP -0.06*SKS+0.17*TFI2 工业从业人数与工业固定资产净值负相关，说明我国工业结构升级与劳动力资源状况存在结构不匹配的矛盾，高新技术部门缺少相应的技术人才和大批高素质的劳动者，另一方面加工制造业又面临

21、普通劳动力短缺的局面；第二产业固定资产投资的增加，会增加工业从业人数；随着中国城市化进程的加快，农村人口逐渐下降的同时，工业从业人数也会有所减少。第三产业增加值V3=43539.35+1.47*SL+0.72*SKS-0.67*FP工业从业人员和工业固定资产净值的增加，会促进第三产业的发展；农村人口减少，城市人口增加，城镇化水平显著提升，人民生活消费升级，交通、商品消费、通信、旅游等需求不断扩大，会促进第三产业的发展。第二产业增加值V2=61506.96+2.20*TFI2(-1)-6.98*SL 第二产业增加值与上年第二产业固定资产投资正相关，说明第二产业固定资产的加大，会对次年第二产业有拉

22、动作用；第二产业增加值与工业就业人数负相关，即工业从业人员越多，第二产业增加值越少，这与我国劳动密集型转向资本技术技术密集型的新型工业化发展现状是一致的。第三产业对劳动力需求方程L3=-56820.20+0.01*GDP+0.60*TP 第三产业就业人数与GDP和总人口正相关，随着我国综合国力的不断提高，金融、交通、邮电、物流等产业和行业逐步发展壮大，第三产业将会创造更多的财富；三产就业人数与总人口数正相关，主要是我国产业结构中第三产业是吸纳富余劳动力的有效途径，随着人口的自然增长，第三产业从业人员将会增加，这与我国国情是相符的。政府财政收入RGOI=-914.35+0.06*SPV+0.26

23、*V3 财政收入与工业总产值正相关，说明财政收入中有一部分来源于工业税收；财政收入与三产增加值正相关，说明第三产业的发展会带来更多的税收收入，从而能够增加财政收入。（2）统计检验模型中6个方程的复相关系数都大于0.9，说明总离差平方和的90%以上均被样本回归直线解释，样本方程对样本点的拟合优度较好，调整的复相关系数小于复相关系数，说明不存在被遗漏的部分； （3）计量经济检验表2中20个未知参数除常数项外P值均小于0.05,t统计量的绝对值100%均大于2，模型中各方程拟合较好。3个方程的D-W统计量大于1小于3，2个接近于1。经过严格的检验，单个结构方程基本上全部通过符合相关检验准则的要求，模

24、型中各方程估计性质较好。2.单个结构方程的检验中国工业的联立方程模型的整体检验采用了20年连续事后预测的方法。将模型中内生变量1988年实际数值赋予模型，以19882008年为样本期，各年外生变量取实际值，计算时间预测结果与实际数值之间的误差。模型主要内生变量的动态模拟图如下所示：本文使用平均相对误差率MS对联立方程系统进行检验，全部内生变量的MS值详见表3。表3：模型内生变量的MS值年份GDP相对误差率SL相对误差率RGOI相对误差率SPV相对误差率TLtl3相对误差率V2相对误差率V3相对误差率19880.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 19890.27

25、0.05 0.52 0.09 0.07 0.70 0.11 19900.16 0.06 0.52 0.09 0.02 0.52 0.17 19910.22 0.02 0.28 0.06 0.03 0.49 0.07 19920.13 0.02 0.13 0.03 0.04 0.28 0.04 19930.02 0.01 0.07 0.09 0.02 0.04 0.02 19940.10 0.03 0.06 0.08 0.01 0.17 0.08 19950.11 0.03 0.19 0.07 0.04 0.23 0.02 19960.05 0.06 0.26 0.10 0.05 0.15 0.

26、07 19970.00 0.08 0.23 0.07 0.02 0.07 0.09 19980.04 0.08 0.17 0.08 0.00 0.02 0.07 19990.03 0.07 0.05 0.01 0.01 0.04 0.03 20000.00 0.05 0.01 0.05 0.01 0.01 0.00 20010.01 0.00 0.11 0.08 0.02 0.02 0.05 20020.03 0.04 0.12 0.06 0.01 0.00 0.07 20030.06 0.02 0.02 0.06 0.00 0.09 0.05 20040.00 0.09 0.02 0.02

27、0.01 0.00 0.01 20050.00 0.01 0.05 0.04 0.02 0.02 0.03 20060.06 0.01 0.04 0.02 0.02 0.05 0.07 20070.00 0.03 0.04 0.01 0.01 0.02 0.02 20080.02 0.01 0.00 0.01 0.01 0.02 0.02 MS值0.07 0.04 0.14 0.06 0.02 0.15 0.05 7个内生变量的MS值有5个低于10%，仅RGOI和V2的MS值略大于10%，说明模型具有较高的总体历史有效性，模型的总体设定以及宏观经济变量相互关系的定量估计比较符合客观历史事实。可

28、以用此模型来进行预测、分析我国经济发展状况并进行政策仿真。四、模型运算结果的分析及预测（一）模型预测利用前文建立的宏观经济计量模型，对我国20092013年内生变量进行样本期外预测。此模型共包括5个外生变量：总人口(TP) 、农村人口(FP)、居民消费支出(RC)、工业固定资产净值(SKS)、第二产业固定资产投资(TFI2)。根据5个外生变量前期的变动趋势，假定在20092013年区间内的变化趋势也符合这一规律。现用马克威分析软件推算出外生变量在20092013区间内的时间序列值见表4：表4：外生变量时间序列值年份V1（亿元）TP（万人）FP（万人）RC（亿元）SKS（亿元）TFI2（亿元）2

29、00935611 135479 70405 123768 172302 93405 201040350 136556 69271 140011 199227 111947 201145570 137633 68137 157753 228825 132336 201251271 138710 67003 176995 261096 154570 201357453 139787 65869 197735 296039 178649 确定外生变量后，在宏观经济条件以及主要价格指数不发生较大变动前提下，通过模拟求解出所有内生变量20092013年的预测值时间序列，详见表5。表5：模型求解内生变量结

30、果年份GDP（亿元）V2（亿元）V3（亿元）RGOI（亿元）TL3（万人）SPV（亿元）SL（万人）2009332126 161101 135414 72144 28273 604788 10008 2010386578 188857 157371 85118 29589 721167 11219 2011447249 220207 181472 99368 30981 849069 12577 2012513582 254595 207717 114896 32444 988495 14082 2013585577 292019 236106 131699 33976 1139444 157

31、34 利用预测结果，对20092013年区间我国经济发展趋势进行预测分析:经济增长：我国GDP年平均增长率为5.7%。预测结果显示，未来五年我国的综合经济实力将进一步增强，经济发展稳定增长，2013年，我国国内生产总值将达到63.83万亿元，但随着经济总量的扩大，速度将逐渐回落。产业结构：三次产业增加值的年均增长速度依次为6.6%、6.5%、4.6%。速度的不一致将导致三次产业结构不断变化。我国第一产业增加值占GDP的比重（下同）由2008年的11.1%逐步降至9.8%，第二产业由2008年的47.3%逐渐提升至49.9%，第三产业由2008年的41.6%变化至40.3%。未来五年，第一产业和

32、第三产业增加值的比重将下降，第二产业的比重不断上升，其中工业总产值的年平均增长速度为10.0%，大于第二产业增加值的年平均增长速度，到2013年工业总产值将达到121.81亿元。总体而言，三次产业结构没有发生重大变化，第二产业在国民经济中仍占主导地位，依然是带动GDP增长的核心产业。工业总产值增长速度快于第二产业经济增长率，所以工业将在带动GDP增长中发挥重要作用。财政收入：我国财政总收入(RGOI)规模将从2006年的61330亿元增至2013年的131699亿元，增长1.15倍。随着经济的快速发展，我国未来五年的财政总收入也将稳定增长，财政总收入(RGOI)占GDP的比重呈逐年走高趋势，平

33、均比重为22.2，财政总收入(RGOI)年均增长率达16.5，高于同期GDP5.7的年均增长率，财政收入对我国经济的影响能力将增强。劳动力就业结构：根据模型预测，未来五年我国的劳动力就业结构将不断变化，三产从业人员与工业从业人员数逐年增加，三产从业人数从2008年的2.57亿人增加到3.4亿人，第三产业吸纳劳动力的能力将逐渐增强；工业的从业人数逐年增长，但年增长率有所减缓，这表明工业正处于从劳动密集型向资本技术密集型过渡，工业为社会提供就业岗位的数量还是逐年增加的。（二）政策评价对我国宏观经济各指标与工业经济指标变动的相互关系进行政策模拟，可以检验模型是否符合宏观经济理论，进而还能够分析宏观经

34、济政策的效应。1.促进第二产业投资的政策仿真假设保持其他条件不变，只增加未来五年我国的第二产业投资力度，本文假定未来五年我国第二产业固定资产投资增速在现有预测结果基础上年平均增长5个百分点，运算结果显示：未来五年，促进第二产业固定资产投资，工业从业人数、工业总产值、财政收入均有不同程度增加。工业从业人数年均增长速度比基准多10.1个百分点，工业总产值年均增长速度比基准多5.1个百分点，财政收入年均增长速度比基准多3.5个百分点。模拟结果表明，增大第二产业投资力度对我国工业发展有着很强的刺激作用，2013年，工业总产值和工业从业人员数较预测基准方案会有更大的改变，我国政府的财政能力明显提高。2.

35、促进消费的政策仿真模型计算得出居民消费支出的年平均增长率为12.3%。现保持其他条件不变，假定未来五年我国民居消费支出在现有预测结果基础上增长5个百分点，结果显示：未来五年，工业总产值和财政收入年增长速度均有不同程度上升，但效果不明显。工业总产值年均增长速度比基准多0.5个百分点，财政收入年均增长速度比基准多0.3个百分点。第二产业固定资产投资对工业拉动作用明显优于增加居民消费支出对我国工业发展的支撑作用。3.增加工业固定资产净值的政策仿真模型计算出工业固定资产净值的年平均增长率为14.3%。现保持其他条件不变，假定未来五年我国工业固定资产净值在现有预测结果基础上增长5个百分点，结果显示：未来五年，GDP、工业总产值、第二产业增加值、第三产业增加值和财政收入年增长速度均有不同程度上升，GDP年均增长速度比基准多2.6个百分点，第二产业增加值年均增长速度比基准多2.1个百分点，第三产业增加值年均增长速度比基准多3.7个百分点，财政收入年均增长速度比基准多2.3个百分点，工业总产值年均增长速度比基准多0.5个百分点。工业从业人员数年均增长速度比基准下降7.0个百分点，增加工业固定资产净值对我国工业发展有支撑作用，但很不明显。但是，增大工业固定资产净值会提高我国的GDP、第二产业增加值、三产增加值以及财政收入。4.农村