北京市产业结构与其他经济结构的关联性分析

    张志慧

    [摘 要] 经济结构是否合理是衡量经济发展质量的重要指标,而在有机的国民经济系统里,各经济子系统又呈现着相互影响和制约的关系。只有揭示各种结构之间的内在联系,才能把握经济发展变化的客观规律。以北京市为例,采用三次产业的投资、产出以及就业的结构数据,建立三次产业的就业、投资、产出之间的回归模型。结果表明,PLS路径分析方法为解决此类问题提供了一种有效的技术途径。

    [关键词] 产业结构 投资结构 就业结构 PLS路径模型

    一、国民经济中的基本结构及其关联

    国民经济是一个有机的整体,与此相对应的经济结构包括众多彼此关联的子结构,其中产业结构是其基本的结构形态,产业结构的形态决定了一国经济增长的格局。产业结构的发展变化受两方面因素的影响:一方面是产业结构内部诸因素的发展变化,另一方面是与其相关的各经济子结构的发展变化。

    1.投资结构与产业结构

    投资结构是投资在国民经济各部门、各行业、各地区之间的分配比例。投资在各产业部门的分布是改变已有产业结构的直接原因,影响着产业结构的形成及其变动。首先,投资使各产业获得了一定的资金或实物,产业之间会产生互为引致的需求,因而调动了现有产业生产能力的发挥,资金在现有产业组织内部的结合也在一定程度上加强了现有产业的生产能力;其次,投资使各产业的原有生产要素与新增资金发生了全新的组合,从而改变了现有产业间的生产能力的结构状况。另一方面,投资又是来自于现存产业的产出,因而投资结构又受到产业结构的制约。

    2.就业结构与产业结构

    就业结构是指人力资源在不同产业之间的配置,反映了各产业的生产能力。产业结构的变化与就业结构的变化互相制约。首先,就业结构反映了产业结构的收益水平。由于产业之间存在收入、工作环境、社会地位等方面存在相对差别,这种差别对就业人员具有不同的吸引力,形成了产业结构的就业导向;其次,就业结构反映了产业结构的要素构成。不同的产业具有不同的技术经济特征,对就业人员的素质要求和吸收能力也不同,对就业人员吸收多而要求低的是劳动密集型产业,而对就业人员吸收少而要求高的通常是资本密集型和知识密集型产业;第三,就业结构反映了产业结构的生产效率。不同的产业具有不同的生产效率,一般地,在同样产业规模下,生产效率低的产业对就业人员的吸收能力弱,生产效率高则吸收能力强。

    二、产业结构的发展趋势

    一个国家或地区经济发展的过程,就是产业结构转变的过程。这种转变表现在就业结构、投资结构、产值结构等各方面。

    随着经济的发展、人均收入水平的提高,劳动力首先由第一产业向第二产业转移,当人均收入水平进一步提高时,劳动力便向第三产业转移,三次产业的就业结构按比重由高到低呈现从“一、二、三”向“三、二、一”转变的趋势。同时,各产业的产值在总产值中所占的比重也呈现出类似的变化趋势。北京市1990年～2007年各产业产值所占总产值的比重的变化趋势也同样符合这一规律。

    三、北京市经济结构关联的实证分析

    PLS路径分析是一种用来分析多个指标变量之间错综复杂关系结构的统计分析方法。该方法允许潜变量的存在,用于测量潜变量之间以及潜变量与显变量之间的直接影响以及间接影响关系,解决了一般回归分析所不能处理的难题,它的重要性和实用性正被越来越多的人所认识和接受。

    根据宏观经济运行规律,投资状况对产出和就业状况有直接影响,而且还通过产出对就业有间接影响。本例将北京市的固定资产投资(包含房地产)、产出、就业状况作为隐变量,将它们在三次产业中的结构比例作为显变量,通过建立PLS路径模型来分析各隐变量之间、显变量与隐变量之间的因果关系。

    由于产业结构、投资结构、就业结构均为比例数据,需要进行logratio变换以展开数据的范围,以克服其中的相关性。将北京市1990年～2007年三次产业的投资结构、产出结构及就业结构的比例数据展开后,运用PLS路径分析法进行分析。根据运算结果可以判断北京地区的投资情况对GDP产出的直接影响系数为0.921,产出情况对就业情况的直接影响系数为0.958,投资情况通过GDP产出而对就业情况的间接影响系数为0.921*0.958=0.882。上述模型的各内生隐变量的拟合优度分别为0.852与0.916,能够较好地拟合观测数据。经过检验,各路径均显著,各内生隐变量具有很高的拟合优度,说明这一模型对于原始数据具有很强的解释能力。

    由于投资、产出与就业之间具有一定的相关性,可以构造隐变量之间的回归模型。对本例,构造隐变量间的多项式回归模型,得到北京市就业(ζ3)与投资(ζ1)、产出(ζ2)的关系为:ζ3=-0.241+

    0.239(ζ1)2+0.885ζ2 ,对应的t统计量分别为:-2.85、5.32、13.76;F统计量=151.87,调整确定系数,DW=1.88。

    此模型很好地拟合了数据,各系数及整体模型都通过了检验,具有统计意义,从另一个角度说明了北京市就业状况受到投资状况与产出状况的影响以及三者之间的数量关联程度。

    参考文献:

    [1]李 悦:产业经济学.中国人民大学出版社,2004,5

    [2]BAYOL M.P.(2000), “Use of PLS Path Modeling to Estimate the European Consumer Satisfaction Index (ECSI) Model”, Statistica Applicata – Italian Journal of Applied Statistics

    [3]北京统计年鉴,1991年～2008年,中国统计出版社