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基于空间计量的第三产业对宏观经济波动的非对称效应分析

2021-07-09张文军

山西能源学院学报 2021年2期
关键词:经济波动非对称第二产业

张文军

【摘 要】 本文通过计算第三产业和第二产业增长率序列的偏度系数可知,二者表现出了明显的异质性,第三产业陡升缓降的波动特征比第二产业要更显著;其次通过空间面板回归可知,第三产业扩张时对GDP的扩张效应要大于第二产业,而收缩时则相反。因此第三产业的扩张和收缩会对宏观经济引发一系列的非对称效应,首先会延长扩张期并缩短收缩期;其次会引发经济周期转折点的非对称,即扩张时会引发宏观经济刹车难的问题,而收缩时则又会有利于促进宏观经济的启动和复苏等。

【关键词】 空间计量;第三产业;第二产业;经济波动;非对称

【中图分类号】 F037.1 【文献标识码】 A 【文章编号】 2096-4102(2021)02-0050-03

一、引言

随着经济发展转向“服务型经济”,服务业对经济增长的影响和作用越来越重要,也越来越成为我国经济发展的重要推动力。研究第三产业与经济波动的关系,对减缓经济波动起到事半功倍的效果,也有助于宏观经济政策和产业政策的制定,对于尽快促进我国宏观经济由当前的收缩向扩张转变也有着重要的指导意义。

二、研究设计和样本说明

由于空间计量需要建立平衡面板,因此考虑到数据的可获得性和完整性,我们收集了1992-2017年的剔除重庆之后的30个省、市和自治区的面板数据,主要包括各个省份的GDP增长率和三次产业增长率数据,数据主要来源于各个省份历年的统计年鉴、《中国统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。

由于本文需要对经济周期的不同阶段(我们这里把经济周期分解成扩张和收缩阶段)进行实证分析,因此需要构造虚拟变量。通过虚拟变量来划分经济周期阶段是众多文献最常使用的方法。较多文献使用虚拟变量对经济周期的不同阶段进行了分析,得出了更加深入的结论。

因此参照以往文献的方法,我们把各省份GDP增长率作为因变量,其次我们设计三个虚拟变量,分别以三次产业增长率的扩张和收缩为标准进行划分,具体如下:

扩张和收缩以该变量的增长率序列是处于上升阶段还是下降阶段为准,即当该变量的增长率序列越来越大时则为扩张阶段,当其越来越小时即为收缩阶段,如果相等时定义其为扩张阶段。

设yit、yi1、yi2、yi3分別为i地区GDP、第一产业、第二产业和第三产业产值增长率,把以上三个虚拟变量与三次产业增长率结合起来,我们可得出以下六个自变量:

上式中,yit为被解释变量,下标i和t分别表示地区与年度,ρ为空间自回归系数,Wij为N×N维标准化的非负空间权重矩阵W的i行j列元素。如果不考虑空间滞后项[ρj=1NWijyij]或者是变量ρ等于零,则上式为标准的静态面板模型。进一步,如果uit与自变量相关,则为固定效应模型;反之,则为随机效应模型。

三、计量分析结果与讨论

(一)研究方法介绍

由于各个地区之间的经济联系已经越来越紧密,而经典的线性回归模型已经无法将空间的相关性考虑进去,因此空间计量经济学的应用变得越来越广泛和必要。空间自回归模型(Spatial Autoregression, SAR)是一种常见的空间计量模型。SAR模型一是可以帮助我们理解空间距离的影响,二是可以帮助我们理解如下问题:某个空间单位的自变量X的变化如何影响其他空间单位的因变量Y。

SAR模型的具体形式如下式:

以上表达式各变量的含义如下:

Yn为被解释变量

Xn为解释变量

Wn为主对角线为零的对称矩阵,也称为空间权重矩阵,Wn是30×30的标准化空间权重矩阵,各行元素之和为1。

en为服从正态分布的随机扰动项。

(二)基于相邻权重矩阵的空间回归

相邻空间权重矩阵也被称为0-1空间权重矩阵,它是依据空间地理是否相邻来设定,地理相邻的地区被赋予“1”,其他的地区被赋予“0”,该权重矩阵定义如下:

我们以相邻权重矩阵进行回归,回归结果如表1所示。

(三)基于地理距离权重矩阵的空间回归

相邻权重矩阵仅仅只考虑了相邻地区之间的互相作用,我们下面使用基于距离函数的权重矩阵。地理距离空间权重矩阵是根据两个地区之间地理距离的倒数来设定的,具体定义如下:

其中的dij是指两个省份省会之间的直线距离。基于地理距离权重矩阵的空间回归结果如表2所示。

(四)基于经济距离权重矩阵的空间回归

无论是相邻权重矩阵还是地理距离权重矩阵,只是考虑了地理上的相互关系,但是不能体现各个省市之间的经济联系。本文参考了赵良仕(2014)的权重构造公式,通过使用样本期间内人均GDP水平的均值来衡量一个省市对另一个省市的经济作用程度,综合考虑两个地区的人均GDP比值和距离因素。基于非对称的经济距离权重矩阵的具体公式为:

其中T0和T1分别为样本期间的起始年份和终止年份。

基于经济距离权重矩阵的空间回归结果如表3所示。

以上三种权重矩阵的回归结果是一致的,即:第二产业的收缩效应大于扩张效应,而第三产业则相反。更重要的是,由于第二产业和第三产业对GDP波动的非对称效应刚好相反,所以第三产业的收缩效应要小于第二产业,而第三产业的扩张效应则比第二产业强烈。一般来说,第二产业、第三产业波动都是高度同步的,因此,第三产业收缩时会对GDP产生减缓的效应(Geoffrey H. Moore,1987),而扩张时则会对GDP产生加剧的效应,即如果当宏观经济正处于由收缩阶段向扩张阶段转换的时候,第三产业的扩张会加快宏观经济的复苏,当宏观经济处于扩张阶段的后期,第三产业的扩张则会加剧其过热和通货膨胀。

四、小结

本文收集了各省市第一、第二、第三产业增长率和GDP增长率数据,并设定虚拟变量,利用普通面板模型和空间面板模型进行实证分析,得出了一系列结论。首先通过计算第三产业和第二产业增长率序列的偏度系数可知,二者表现出了明显的异质性,尤其是第三产业的特征尤为显著,三十个省市里面共有二十六个省市都是属于陡升缓降的非对称类型,而第二产业表现稍为复杂,有十五个省市增长率属于缓升陡降类型,而其他省市大部分都是属于相反类型;其次通过空间面板回归可知,第三产业扩张时对GDP的扩张效应要大于第二产业,而收缩时则相反。因此第三产业的扩张和收缩会对宏观经济引发一系列的非对称效应,首先会延长扩张期并缩短收缩期;其次会引发经济周期转折点的非对称,即扩张时会引发宏观经济刹车难的问题,而收缩时则又会有利于促进宏观经济的启动和复苏等。

【参考文献】

[1] Juan R .Cuadrado-roura,Alvaro Ortiz.Business cyle and service Industries: general trends and the Spanish Case[J].The Service Industries Journal,2001(1):103-122.

[2] Andrew Eggers,Yannis M.Ioannides.The role of output composition in the stabilization of US output growth[J].Journal of Macroeconomics,2006(3):585-595.

[3] Geoffrey H. Moore.The service industries and the business cycle[J]. Business Economics,1987(1):12-17.

[4] Stock,Watson.Has the Business cycle Changed and Why[R]. New York:NBER working Paper,2002.

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