时间：2023-06-22 09:24:09
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对于衡量变量差异性的统计指标，除了前文提到的变异系数以外，常用的还有全距、平均差、差异系数、泰尔指数等指标。其中，泰尔指数（TheilIndex）因为具有可分解性的特点，不仅可以反映总体的差异，还可以衡量样本内部的差异，因而得到较为广泛的应用。泰尔指数是由H.Theil（1967）提出的，是一种广义熵指数，可写为GE（1）。以人均GRP差异为例，泰尔指数常用这样，根据公式（1）~（3），笔者计算了1978年~2012年中国各省份人均名义GRP与人均实际GRP的泰尔指数。图2与表1是人均名义GRP泰尔指数的基本情况。由于人均实际GRP的泰尔指数与之非常类似，限于篇幅，在此笔者就不再列出。从图2与表1可以看出，我国各省份人均名义GRP的泰尔指数呈现出“下降—上升—再下降”的变动趋势。具体来看，1990年以前，泰尔指数从1978年的0.1555不断减少至1990年的0.0763；而1991年~2003年之间则呈现一直上升的态势，到2003年回升至0.1420；2004年之后泰尔又开始回落，到2012年为0.0780，基本与1990年的数值持平。这表明我国区域经济水平的整体差异在1978年~1990年、2004年~2012年间有下降趋势，而在1991年~2003年期间呈扩大趋势。同时，我国东中西部地区之间经济增长的组间差异，在2003年之前基本呈扩大态势，并在20世纪90年代初期取代区域组内差异，成为区域经济整体差异的最主要因素。同时，2004年之后东中西部之间经济差异有减小趋势，2012年的差异水平已回落至20世纪90年代初的水平。来东中西部区域经济的组内差异则大体表现为缩小的趋势，期间在2000年前后有所回升，但2003年之后又开始下降。具体来说，从表1中可以发现，我国东部省份内部之间的经济差异虽然在东中西部三者之中最为显著，但其缩小趋势也最为明显，其组内泰尔指数由最开始的0.21（1978年）持续缩小至0.03（2012年）；中部省份内部的人均名义GRP差异在东中西部三者中大致处于中间水平，但与西部差别很小，并且中部西区的组内泰尔指数大体上也有所下降，由最初的0.039减少至现在的0.023；西部省份之间的差异变化很小，且在20世纪90年代前期略有扩大。总体来看，我国区域经济增长的组内与组间两种差异变化进一步反映了我国区域经济增长具有“俱乐部趋同”的特点。
二、区域经济增长的相关性特征
除了差异性之外，区域经济之间的相关性也需要关注。而Moran''''sI统计量则是检验经济现象全局空间自相关特征的一种常用指标（P.A.PMoran，1950），其计算公式为：GRP），N为地区总数，Wij为空间权重矩阵。Moran''''sI取值范围为[-1，1]，其大于0表明变量之间存在空间正相关，小于0表明变量之间存在空间负相关，而等于（或近似为）0，则说明变量为空间零自相关（即在空间上随机分布）。同时，如果Moran''''sI的绝对值越大，表明变量在空间分布的（正/负）相关性越强。同时，对于Moran''''sI显著性，可以通过Z值及其对应的P值进行检验。根据（4）式，笔者以各省份省会之间距离的平方为权重，构建了空间权重矩阵W，进而计算了1978年~2012年我国人均名义GRP与人均实际GRP的Moran''''sI值。具体见图3。其中，两种人均GRP的Moran''''sI值均至少在3%的水平上显著，且显著水平也同Moran''''sI值一样不断提高。从图3可以看出，不论是人均名义GRP还是人均实际GRP，两者的Moran''''sI值在改革开放之后均呈现出不断提高的趋势。其中，人均名义GRP的Moran''''sI虽然在20世纪90年代初期有略微下降，但整体而言其上升的幅度更大，由最初时的0.09（1978年）逐渐上升至最高时的0.45（2010年）；而人均实际GRP的上升过程则相对平稳一些，其最高值为2010年的0.32。综上所述，我国各省份之间的人均GRP（包括名义与实际）具有比较显著的全局正相关性（或空间集聚性）。在分析全局空间自相关之后，可以再考察我国区域经济增长的局部自相关特性，这主要通过Moran散点图进行分析，具体如图4所示。可以看出，拟合曲线的斜率逐渐变大，表明省份人均实际GRP的全局自相关特征日趋明显。同时，第一象限与第三象限（表示存在局域空间相关）的点逐步增多，而第二象限与第四象限（表示部存在局域空间相关）的点则有减少的趋势。同时，1978年~2012年间我国各省份的名义GRP与实际GRP的Moran''''sI均为正，且都至少在10%水平下显著。综上所述，我国区域经济增长具有空间自相关特征。
三、基本结论
但是,这两类增长理论如果直接被用来分析和解释发展中国家的增长路径,则存在显著的缺陷,它们的前提假设均不能完全适合发展中国家(特别是中国)所面临的情况。一方面,新古典经济增长理论没有充分考虑资本投入异质性的情况,认为充分发展的市场中,资本投入是无差异的。但是对于发展中国家而言,经济实现快速增长的阶段中,年新增投资具有明显的异质性,即社会新增的机器设备都包含着相对于现有资本存量更为先进的技术,物化性技术设备占据全社会技术进步的主要形式;另一方面,内生经济增长理论解释的多为发达国家的增长问题,所考虑自主研发为推进技术进步的主要形式,是自身技术水平处于世界技术前沿的发达国家的情况,往往忽略发展中国家借助模仿来实现技术进步的可能性。
为扩展经济增长理论,更好地解释发展中国家的经济增长过程,笔者曾构造了一个新古典与内生经济增长理论的综合体(《资本积累、技术进步与中国积极增长路径转换》,刊载于《中国软科学》2009第3期)。其中,市场的活动主体为逐利的厂商,可以选择模仿或者自主创新来推动技术进步,同时也考虑了资本投入的异质性,以中间产品种类的差别体现资本异质性,其中的扩展模型是基于发展中国家的情况展开分析,当条件满足时,发展中国家能够实现赶超;当条件不具备时,这些国家就只能陷于模仿陷阱,增长停滞。在发展中国家应以模仿为主的发展阶段,创新型企业无法在竞争中战胜直接引进国外先进技术设备的模仿型企业,因而研发投入并不会对经济增长表现出更多的促进作用。而且,由于研发活动还要占用一定的生产资源,可能反而会表现出与经济增长负相关性。所以,在发展中国家技术水平处于较低阶段时,技术进步主要靠模仿来实现是有效率的,此时研发活动对于经济增长的推动作用较小,甚至会阻碍增长,投资特别是物化了更先进技术的设备投资,对于经济增长应有显著的推进作用;当发展中国家的技术水平发展到一定阶段以后,发达国家出于保护本国技术领先及国家安全等方面的考虑,会停止向发展中国家转让技术,继续模仿的成本上升至自主创新开始有利可图时,发展中国家的自主研发才会表现出对经济增长的正向影响。此时,设备投资不再成为推动技术进步的主要形式,对于经济增长的促进作用让位于研发活动了。在由以模仿主导的技术进步向以独立自主创新为主导的技术进步转变的过渡阶段中,逐利企业也会发挥主体作用,同时政府干预,向下扭曲要素价格,高估企业价值对于经济快速实现赶超也发挥着重要作用。与新古典增长模型相比,不同之处在于,笔者的“模仿通向创新之路”的模型之中,融合进了内生的技术进步;而与内生经济增长理论相比,最为显著的不同之处在于推动技术进步的主导形式具有阶段性。
这样,我们得出如下基于理论分析对于中国及发展中国家未来发展的几点判断:
1.对于发展中国家而言,技术进步路径具有内生的演化机制。逐利的微观主体为引导全社会推进技术进步的主要形式发生变化,由以模仿发达国家先进技术为主要形式推动技术进步的阶段,过渡到以自主研发为主要形式实现技术进步的阶段。所以,后发国家要建立起市场环境,特别是培育具有创新精神的企业家,这种创新精神有助于推动全社会的技术进步。
2.模仿的先进技术多数物化在机器设备当中,因而对于处在模仿阶段的国家,高投资率是更多引入先进设备,推动技术进步,从而实现经济更快增长的保障。如果国内的储蓄率过低,不足以支撑高投资率,可以借助外国直接投资的方式弥补国内投资不足。国际经验表明,相对于向国外借款,外国直接投资因无需还本付息,对于经济刚刚起步的发展中国家可能更为稳妥。但是,当一国技术水平发展到以自主创新为主要形式推动技术进步的阶段以后,外国直接投资对于本国经济增长的贡献就会下降,所以不能盲目迷信引进外资来促进增长的作用,FDI加速经济增长具有阶段性。
3.由于受到一些因素的影响,并非所有国家都能够顺利实现由模仿到创新的转换,有的国家陷于模仿陷阱,经济停滞。陷于模仿陷阱的因素有很多,相应地也为政策选择留有很大余地。依靠高储蓄率和高投资率,能够得到较快的增长速度,但并不能使得陷入模仿陷阱的国家避免经济最终停滞在较低水平的均衡处。此时,需要选取的政策措施包括提高模仿效率和降低资本使用成本,增强企业的获利能力,提高企业价值,借此摆脱模仿陷阱。
4.对于能够自发实现技术进步形式提升的国家,在本国技术进步处于模仿阶段时,可以通过高估企业价值的政策手段加速经济增长过程,缩短该国经济处于模仿阶段的时间。高估企业价值可以通过向下扭曲要素价格和本币贬值得以实现。这样的政策手段在依次创造了经济增长奇迹的新兴工业化国家和中国的增长路径中,都可以或多或少地看到。
5.中国30年经济快速增长,很大程度上得益于处在模仿阶段中,低价工业化的加速效应,这在改革初期的制度变化带来的效率提升消耗殆尽后更为明显。所以,截至本世纪初,中国的经济增长都在最优增长路径上或在其附近运行。伴随着经济增长,中国实现了大幅度的技术进步,而非毫无意义的粗放式增长。
6.中国目前的经济增长路径,基本处于由模仿向创新的过渡阶段,对外模仿、吸引外资对于经济增长的促进作用将会出现下降,而自主研发对于经济增长的贡献会显著上升。要保持经济长期稳定地增长,必须处理好模仿阶段和自主创新阶段的衔接,不同阶段支持经济增长的政策极为不同。模仿阶段政府可以有较大的活动空间,甚至可以主导经济的发展,通过向下扭曲要素价格和超贬本国汇率等手段,直接干预经济,提高企业的获利能力来加快经济增长的速度。在自主创新阶段,政府的活动空间相对减小,因为任何违背市场的定价机制从长期来看都是难以为继的,如果厂商和消费者具有完全理性,那么政府对于经济的干预在短期内也是无效的。在由模仿阶段向创新阶段的过渡期间,最优状态应该是政府逐渐减少对经济的扭曲,将生产资源的定价权逐步交还给市场。
7.由模仿阶段向创新阶段的过渡绝不是瞬间能够实现的跳跃式过渡,而是渐进式的过渡。起先是整个国家处于模仿阶段,生产中间产品的所有厂商完全向发达国家模仿;随着本国技术水平的提升,小部分能力最强的厂商开始创新,而大部分厂商仍然处于模仿阶段,此时模仿企业可能会将模仿对象转移为国内的技术领先者,特别是在国内市场需求超过领先厂商生产能力时,更为显著;当国内技术水平进一步提升,大部分厂商开始转向研发活动,只有小部分能力极差的厂商模仿,直至最后所有技术领先者均自主研发来推动技术进步。在过渡阶段中,国家支持经济增长的政策也要相应地作出调整与变动,以适应经济增长路径的顺利过渡。这就包括在模仿阶段被扭曲的要素价格和被贬低的本国币值的调整。理论与实践都告诉我们,这种调整应该谨慎对待,否则极易引起整个经济的大幅度震荡。如日元升值过于激烈,相应配套政策推出不利,致使日本的整体经济陷于停滞达十年之久。
向下扭曲要素价格,高估企业的获利能力,确实实现了经济的快速增长。但是,这种增长只限于模仿阶段,具有明显的阶段性。当企业进入创新阶段以后,被扭曲的要素价格也包括被低估的汇率都要回升至正常值。如果中国真的已经进入了创新阶段,或者是进入由模仿到创新的过渡阶段,那么这种价格重估就是常态,而非短期冲击。要做到两个接受:一是接受模仿企业获利能力逐渐下降的事实,二是接受经济增长率开始放缓的事实。
劳动力的价格增添了社会保障性的支出;资金价格的重新估值是恢复了资本的市场价格,或者,至少是资本价格向其自身的市场价格回归;资源价格和土地出让也不再为招商引资服务,开始体现它们应有的价值;这一切都在压缩企业的获利能力,进而降低了企业的价值。企业价值的降低宏观上相应表现在经济增长率上,就是经济增速的减缓。
当然,生产要素价格的回归幅度与速度要有优化选择,与所处的技术进步路径的状态(即模仿实现技术进步与创新推动技术进步的相对比重)相适应。特别是对劳动力的价格回归更要平稳,如果分配给消费的资源过多,就极易形成未富先老的社会状态,追求过多的社会福利将使得经济增长的速度放缓。
对于汇率升值的认识。一般理论研究认为,汇率失衡不论是汇率的高估还是低估,都会使经济付出福利和效率方面的代价。汇率低估会破坏经济的内部均衡和外部均衡,并由此引发一系列破坏宏观经济稳定和经济可持续增长的问题。从国民福利和资源配置的角度来看,超贬汇率实际上是全体国民和非贸易部门为出口提供补贴,以汇率低估为代价维持长期的贸易顺差是得不偿失的。但是,在本文的模仿――创新阶段论的分析框架下,本币贬值不失为加快经济增长速度的一剂良药,特别是在发展中国家陷于模仿陷阱之际,更是能够有效地帮助该国脱离困境。当然,一旦该国技术进步的发展阶段离开模仿阶段,本币贬值的这一好处也就随之消失了。继续对本币贬值就会抑制企业的自主技术创新,阻碍了贸易结构的调整和升级,降低全体国民的福利水平。因而,当一国处在创新阶段,或者是由模仿向创新过渡的阶段时,政府就要下大气力关注汇率的升值问题。
一、我国经济增长潜在水平的决定
我国经济增长是否达到或逼近由充分就业水平决定的潜在水平呢？按照传统经济学理论，市场机制的自发作用能实现劳动市场、资本市场、产品市场各自均衡以及它们之间的均衡，国民经济达到充分就业水平的均衡状态，经济资源实现有效配置。这一经济学命题暗含着其它要素资源无限供给，从而劳动资源的有效利用成为决定经济潜在水平的关键因素。现实中，我国现阶段生产要素供给的所谓“短边”并不是劳动供给，富裕的劳动资源始终是我国经济发展需要安置的一个长期任务。人口基数大、增长快，农村大量剩余劳动力和隐性失业人员大量存在；同时，城市就业问题压力也很大。虽然公布的失业率较低，甚至低于西方发达国家，并不反映真实情况，因为我国现行城镇人口失业率统计口径以登记注册失业人口为准，而且地方各级政府追求政绩的偏好容易导致虚报、瞒报等虚假数字。一个可行的方法是用城镇人口从业率来进行推断。2003年城镇人口从业率为48.95%，城镇就业人数为25693万，如果按照正常的城镇人口从业率55%计算，即使不考虑农村到城镇中没有找到工作的和长年下岗在家没有解除劳动合同的人员，城镇失业人口估计应为2655万左右，据此推算，2003年底城镇失业率估计约为11%。并且，我国城镇失业人口的绝对规模越来越大，1999年时为1650万人，迄今业已翻番。而农业剩余劳动力供给量过分庞大，是不争的事实。因此，全国城乡劳动总供给在当前阶段几乎是无穷大弹性，由充分就业水平决定的经济潜在或自然增长率，是我国长期追求的一个目标。维持较高的增长率不仅是实现经济发展的必然选择，也是就业问题使然。
新一轮增长虽然尚远离由劳动供给决定的潜在水平，但并不是说增长不存在来自要素供给方面的约束。事实上，中国经济增长已经严重受制于能源、重要原材料的供给限制以及运输能力和土地供给的约束。中国经济快速增长的能源支撑已经显得十分脆弱，一年多来，在全国各地频频发生的“电荒”、“煤荒”就是典型例证。目前，我国正处于重化工工业化快速推进的重要时期，不仅对能源供给和运输带来很大冲击，而且其它一些重要资源也面临储量不足、供给短缺的矛盾。我国已成为煤炭、钢铁、铜等资源消耗的世界头号大国。虽然从资源总量看，我国在世界上属于资源大国，但与庞大的人口规模相对照，又是一个人均资源量稀少的资源贫国，一些对经济发展有深远影响的战略性资源，我国的人均拥有量远远不及世界平均水平。因此，经济快速增长给国内资源保障造成很大压力，一些重要资源的短缺将成为制约经济快速发展的瓶颈，对经济增长的约束性日益增强。
上述分析支持这样一个基本判断：无论是中国经济的新一轮增长还是在较长时期内，难以达到由充分就业决定的潜在增长水平，而资源约束会对增长潜力的决定性变得越来越重要。宏观调控政策应该以扩大就业和提高资源利用效率为出发点。（1）提高就业率必须以维持较高的经济增长为基础，我国经济发展的事实表明，大凡经济增长较快的年份，就业形势就趋好，反之，经济增长放慢的年份，就业问题就显得比较严重。为此，在国家财政逐步向公共财政转变的过程中，财政支出结构调整方向应趋向于更加重视为扩大就业创造条件，大力发展教育事业和技能培训，规范劳动市场，提供信息服务。税收政策一方面要充分发挥其“稳定器”作用，另一方面要有利于创业和中小企业发展，为广开门路、扩大就业创造机会。中央银行的货币政策同样要立足于以促进经济增长和促进就业为首要的长期目标。要进一步加快国有银行商业化改革和利率市场化进程，使其行为能够符合市场经济的“游戏”规则，按照风险与收益对称原则，支持中小企业发展和民间投融资需要，这是解决中国就业问题的长久之计。（2）提高资源利用率。鉴于我国长期面临以扩大就业为政策目标的快速经济增长趋向，以及自然资源耗损及其开采与利用的边际成本递增，把促进资源有效利用与促进经济长期可持续增长有机统一起来的宏观经济政策就显得意义重大而必要。提高资源利用率要以促进科技进步为支撑，经济政策应能较好地激发企业科技活动，实现增长集约化，并形成资源开采、利用与保护并重的有效激励与约束的市场机制。财政支出要大力提高研发补贴，税收政策要有利于孵化科技型企业发育成长，进一步支持技术创新体系建设，鼓励技术创新和技术改造，尤其鼓励对涉及约束我国经济增长的重要资源领域实施技术创新与产品替代研发活动。货币政策在利率逐步市场化过程中，要扩大风险投资放贷能力，支持高技术产业发展，从整体上带动产业结构升级和国民经济素质提升。资源利用效率提高终归要依据市场机制来实现，这与我国经济体制改革和经济增长方式转变密切相关。
二、我国经济自主增长程度的判断
与政府推动或主导的增长方式相对应的是经济自主增长方式。经济理论表明，在一般的竞争性领域，无约束的生产要素充分流动是获得瓦尔拉斯经济中资源最优配置的关键所在，政府的市场干预行为往往会导致生产要素流动扭曲,从而妨碍竞争性市场达到最优配置和效率。随着我国改革不断深化和市场经济发展，市场配置资源的功能和基础性作用日益增强，企业自主投资意愿变得越来越强烈，经济呈现出趋于自主增长的态势。1998年之后的几年时间里，由于受亚洲金融危机和需求不足影响，政府以积极财政政策为主要手段的扩大内需政策的实施，在激发经济复苏的同时，也引致经济自主增长显弱的迹象，直至新一轮增长周期形成，这一苗头才得以初步遏制。然而，我国经济增长的自主性无论与理论上的判定准则相对照，还是与成熟的市场经济国家经济自主程度相比较，都还存在较大差异。从宏观层面上看，虽然我国市场化改革进程取得重大进展，但是转轨时期体制性束缚依然存在。在金融领域，货币市场利率管制、资本市场无序和缺乏流动性、外汇市场汇率形成机制僵化，以及四大国有银行改革滞后等在很大程度上抑制了微观经济主体意愿投资与消费的实现；在实体经济领域，一些行业仍然沿袭或在一定程度上存在政企不分的垄断和半垄断状态，国有企业产权与经营职能并未完全分离，竞争不足，效率低下；在政府事权与职责方面，财政分级体制激发了地方发展经济的热情，也助长了地方政府过多干预或渗透经济活动的行为，一些行政特许权不甚规范，土地等重要资源供求关系还没有真正以生产要素价格来决定。凡此种种，说明我国现阶段经济运行的宏观环境并不能达到生产要素的自由流动和最优配置境界，有碍于经济增长的自主性发挥。
关键词：就业 回归模型 阶段性 协调性分析
近几年来，内蒙古的经济增长快的惊人，然而就业却呈现了与经济发展不协调的现状和阶段性的特征，经济增长拉动的就业人数很低。产业结构不合理，第一产业就业比重占很大份额但产值很小；第二产业产值很高而吸纳的就业人数却很小，产业内部结构失衡；第三产业发展滞后，吸纳就业能力很弱。
实证研究
（一）变量和数据的选取
本文选取1980-2009年30年间的数据，来源于《2010年内蒙古统计年鉴》。主要采用指标为：一是衡量经济增长的量：内蒙古国内生产总值GDP和各产业的生产总值GDPi（i=1，2，3）；二是内蒙古的就业人数，包括总的就业人数L和各个产业的就业人数Li（i=1，2，3）。
（二）平稳性、协整、格兰杰因果关系检验
本文采用ADF检验法对LNGDP和LNL进行检验，经检变量二阶差分后是平稳的。接着采用Johansen检验，发现至少存在一个协整向量，表明变量之间存在长期均衡关系。最后进行Granger检验，发现GDP是L的Granger原因（0.0210.05），它们之间呈单向Granger因果关系。
（三）经济增长与总就业之间的关系
LNGDP与LNL的散点图。从图1可以看到LNGDP与LNL大致呈指数分布，设模型为L=aGDPα（α为就业弹性），变换为LNL=c+α*LNGDP（其中Lna=c），上述模型估计如下：
LNL=6.34+0.08LNGDP R2=0.81 D.W=0.17 （1）
（131.33）（11.19）
从方程（1）看出，模型在总体程度上拟合不错，R2=0.81，各变量都通过了检验。
各产值与各产业就业人数阶段性特征
为了能够深入研究经济增长与就业的关系，从各产业就业人数与各产值之间入手。首先做了各产业就业人数时序图，如图2、图3、图4所示（数据经过sas标准化）。
由图2、图3、图4看出，各产业的就业人数不是持续增长的，都有一定的间断性，而各产业产值却是持续增长的，它们之间呈现不协调关系，其中图3表现最为明显，从1980开始就业人数持续增长，到1996年突然下降，直到2004年才开始缓慢上升。为了进一步分析问题，综合了图2、图3、图4，分三段进行研究。第一段从1980-1995年；第二段从1996-2004年，第三段从2005-2009年。
（一）第一阶段各产值和就业人数的特征
LNL1=6.05+0.04LNGDP1 （2）
（120.60）（3.84） R2=0.51 D.W=0.72
LNL2=4.11+0.25LNGDP2 （3）
（36.83）（9.88） R2=0.87 D.W=0.29
LNL3=3.76+0.34LNGDP3 （4）
（55.39）（21.79） R2=0.97 D.W=1.21
方程（2）、（3）、（4）各变量都通过了检验，各方程在整体上拟合还不错。在第一时间段中，无论是第一、二产业还是第三产业，它们都对就业起到了拉动作用。第一产业拉动就业的弹性为0.04；第二产业为0.25；第三产业为0.34。第三产业吸纳的就业空间最大。
第一阶段从1980年到1995年，这时恰值“六五”“七五”和“八五”是改革开放初中期，内蒙古的经济在粗放型的增长方式下运行，非农经济有了很大的发展，所吸纳的就业人数空间很大，呈现出每个产业产值增加都能带动产业就业人数的增加的特点。
（二） 第二阶段各产值和就业人数的特征
LNL1=6.08+0.04LNGDP1 （5）
（57.62）（2.23） R2=0.41 D.W=2.02
LNL2=7.31-0.33LNGDP2 （6）
（35.98）（-10.34）R2=0.94 D.W=1.88
LNL3=5.03+0.11LNGDP3 （7）
（12.59）（1.79） R2=0.31 D.W=1.18
在方程（5）、（6）、（7）中，只有方程（6）通过了检验且拟合良好，其余方程都没有通过检验，拟合效果较差。情况不如第一阶段，第一产业拉动就业弹性0.04；第二产业为-0.33；第三产业为0.11。经济增长只对第一、三产业起到了拉动作用且很小，而对第二产业就业人数的拉动反而是负的，这说明经济的增长并不一定能带来就业人数的同步增加，这与经济理论相背离。产业结构和就业呈现不协调现状。
第二阶段从1996年到2004年，这时恰值“九五”和“十五”。内蒙古经济发展较快，也是产业结构调整和升级、经济增长方式转变的重要时期。这时期经济的增长对就业的拉动作用变得缓慢，第二产业的就业弹性还是负数，出现了“排斥”现象。
（三）第三阶段各产值和就业人数的特征
LNL1=6.05+0.03LNGDP1 （8）
（33.24）（1.36） R2=0.38 D.W=2.54
LNL2=3.87+0.16LNGDP2 （9）
（22.64）（7.72） R2=0.95 D.W=3.37
LNL3=4.00+0.23LNGDP3 （10）
（9.10）（4.17） R2=0.85 D.W=1.39
在方程（8）、（9）、（10）中，只有方程（8）没有通过检验且拟合效果较差。第三阶段情况还是不如第一阶段，第一产业拉动就业的弹性为0.03；第二产业为0.16；第三产业为0.23，虽然对就业的拉动都是正作用，但全都是小于第一阶段。
第三阶段从2005年到2009年，这时恰值“十一五”，内蒙古经济增长方式，产业结构趋于合理化，较第二阶段情况有所好转，每个产业的产值增加都能带动各产业的就业人数的增加，但还是弱于第一段。
各产值与各产业就业人数协调性分析
（一）产业结构和就业结构不符
从表1看出1980年内蒙古第一、二、三产业的比例为26.4∶47.2∶26.4，同期第一、二、三产业就业人数比例为65.97∶18.57∶15.46；2009年内蒙古第一、二、三产业比例为9.5∶52.5∶38，同期第一、二、三产业的就业人数比例为48.84∶16.92∶34.24。由此看出，在这三十年中第一产业的产值比重下降了16.9%，就业比重下降17.13%；第二产业的产值比重上升5.3%，就业比重下降1.65%；第三产业产值比重上升11.6%，就业比重上升18.78% 。第一产业呈现“产值低，就业高”的特点，这显然是不合理的。这说明农村牧区存在着大量的富裕劳动力，大量的劳动力积压在第一产业上，导致了农牧民的低收入，低消费，成为第二、三产业进一步发展的障碍。
第二产业产值比重很大，但就业人数比重急剧的减少，呈现“产值高，就业低”的特点。从1980年的产业比重上升了5.3%，同期就业比重却下降了1.65%。这说明第二产业的发展排斥劳动力。内蒙古的工业结构不合理，主要发展重工业，轻工业发展较慢。大量的资金都集中于重化工业行业，工业劳动密集型产业不断地萎缩。资本密集型产业会导致劳动力资源的大量闲置和浪费，造成过高的失业率。投资的高增长率主要带来的只是就业者的人均资本准备水平的提高，拉动就业的作用较差，这是内蒙古投资主导经济的快速发展而就业弹性却下降的原因所在（刘仙梅，2007）。第三产业发展速度缓慢，从这三十年中，第三产业的产值比重上升11.6%，第三产业就业比重上升18.78%
（二）外部环境和政策的影响
“九五”和“十五”期间内蒙古受市场经济体制改革、亚洲金融危机和区内外企业竞争的影响，大批亏损国有企业，集体企业不得不破产，兼并或调整结构，从而导致了大量的富余职工失去原有的工作岗位沦为失业人员，成为了第二产业劳动力净流出的原因。自1999年实施西部大开发以来，内蒙古实施了更加倾斜的财政支付政策，而这些财政支出大多数都投放在能源和基础原材料等开发项目上。这些项目虽然耗资很大，带来经济的快速发展，但吸纳的就业空间很有限。
政策建议
由上述分析可知，今后内蒙古仍面临很大的就业压力。经济增长虽然是就业增长的前提条件，也是解决失业问题的根本出路，但经济增长并不一定能拉动就业增长，如果不实施一些辅助措施，经济增长不一定直接转化为就业机会（李湘合等，2006）。因此提出以下几方面的建议：
一是无论是哪个阶段，第三产业产值的增加对就业人数的拉动作用是最大的，所以要充分挖掘第三产业的就业空间，内蒙古有丰富的自然资源和独特的自然、人文景观。应该大力发展旅游业、房地产、奶制品等为主导的第三产业。二是实行有利于扩大就业的经济发展战略合理化产业结构，促进劳动密集型产业的发展。三是鼓励和支持非国有经济和中小企业的发展，发展那些能吸纳就业人数多的个体和私营经济，广辟就业门路，多渠道地扩大就业。
参考文献：
1.刘仙梅.内蒙古经济增长与扩大就业的关系研究[J].经济论坛，2007（11）
2.齐建国.中国经济的最大威胁是就业弹性急剧下降[J].世界经济，2000（3）
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关键词：增长周期波动；状态空间模型；Kalman滤波；HP滤波；BP滤波；景气指数
中图分类号：F061．2文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2009）01-0022-08
一、引 言
长期以来，经济周期波动问题一直是经济学界和政府部门关注和研究的焦点，经济学家们不仅提出经济周期波动研究的经典理论，同时也在不断开发定量判断经济周期波动状态和特点的方法，以期避免经济产生更大的波动。由于经济行为的繁荣和衰退可以通过不同部门经济变量的时间序列来观测，因此，可以选取一组与经济周期波动一致的重要的经济指标，捕捉经济周期的共同波动成分。美国国家经济研究局在20世纪60年代末开发了经济周期先行、一致和滞后合成指数（Composite Index），用来刻画经济状态和描述未来发展动向，对衰退和复苏做出预测[7]。这种方法一直使用至今。近年来经济学家们不断建立更严密的数学模型研究经济时间序列问题，识别经济周期的共同特征。自回归移动平均（Autoregressive Moving Average，ARMA）模型、向量自回归（Vector Autoregressive，VAR）模型、多元统计分析方法、状态空间模型和Kalman滤波[6]、HP滤波[3]、带通（BP）滤波方法[1]等等被广泛地用来分析时间序列和经济周期问题。Hamilton用状态转移模型（Regime-Switching，RS）模拟了经济状态的变化[5]。Stock和Watson利用状态空间模型，并采用卡尔曼滤波方法构造了捕捉经济变量之间协同变化的景气指数，认为宏观经济变量的共同变化存在一个共同的成分，这个共同成分体现了经济系统的景气状态，刻画了经济系统的协同变化[9-10]。
近年来国内学者对我国经济增长周期波动做了大量研究，刘金全研究了现代经济周期理论中的宏观经济冲击及其传导机制问题[12]；陈昆亭等用滤波方法研究了中国经济周期波动的特征[13]；陈磊对中国经济周期波动理论及测定方法做了详细的论述[14]；刘树成主编的《中国经济周期研究报告》中收集了国内学者关于中国经济周期理论、模型和计量方法研究的新成果[15]。
1．古典周期波动（Classical Cycles）
早期的资本主义国家实行自由放任的经济制度，其局部平衡和资源配置依靠竞争机制和价值规律进行自动调节。微观经济的目标是追求企业利润最大化，宏观经济运行具有很大的盲目性，因而周期性地出现供大于求，即总供求关系失调，结果导致经济萧条，失业率上升，垄断资本形成，竞争机制削弱，经济危机周期性地发生。从图1可以看到20世纪30年代大萧条带来的美国GDP的深谷。第二次世界大战前，资本主义国家进入经济衰退时期，各种经济活动的“绝对水平”本身处于下降状态，所以，人们研究经济周期波动时采用古典型经济周期的概念是自然的。第二次世界大战后，各国政府运用立法、财政、金融等手段对经济进行了大规模干预，这些努力虽然没有能从根本上克服经济周期波动和经济危机，但是从图2中可以看出经济波动变得比较平缓了，周期波动的收缩期变短了，扩张期延长了，同时波动的幅度也变小了。例如，美国1961年2月到1969年12月曾连续106个月处于扩张期，且1991年3月到2001年3月美国又连续10年保持一种低速增长的状态。鉴于经济周期波动形态的变动，一些经济学家提出了增长周期波动（Growth Cycle）的概念。[8]
2．增长周期波动
宏观经济学研究一国经济长期增长趋势和短期波动状况，前者构成经济增长理论，后者构成经济周期波动理论。传统的宏观经济学将经济的增长与周期、趋势与波动、长期与短期问题割裂开进行研究，而现代增长经济周期理论试图把经济的长期增长趋势与短期周期波动二者结合起来进行研究。
经济增长周期波动的计算方法存在两种类型：
1．增长循环（Growth Cycles）
增长周期波动的一种类型是把围绕着趋势线上下的短期波动称为增长循环。作为增长循环应用的典型例子，是OECD开发的OECD先行指标[8]。OECD于1978年开始基于“增长循环”的概念，利用景气分析的手法对其成员国的经济周期波动进行研究，开发了各成员国除去趋势的景气指数CI（Composite Index），并确定了各成员国经济周期波动的基准日期。
从图1中可以看出中国工业总产值序列围绕着趋势线上下波动，图2显示了除去趋势后增长周期波动的变化。图1的趋势序列和图2的循环序列都采用BP滤波方法对工业总产值序列进行分解的。
2．增长率循环（Growth Rate Cycles）
观察经济时间序列的增长率（考察与上年同月或同季比的变化率），如果这些增长率上下波动具有某种规律性，称为增长率周期波动。中国从改革开放至今的30年来，大多数经济指标在绝对量上都是增长的，在图5和图6中可以看出，从1978年以来中国实际GDP不存在绝对水平的下降，经济周期波动表现为经济增长速度的高低。因此，中国大多数研究部门和政府机构研究经济周期波动都利用增长率周期波动来研究中国的经济周期波动状况。
二、利用状态空间模型及卡尔曼滤波方法构建景气指数
1989年，Stock和Waston[9]提出了新的景气指数概念和制作方法。他们认为景气变动不应仅仅是针对GNP的变动而言，而应该把景气循环看做更广泛的包括金融市场、劳动市场和商品销售市场在内的总体经济活动的循环。而为了反映以上这些方面的多个总量经济指标的共同变动，可以认为在这些变量的共同变动背后，存在着一个共同的因素，这一因素可由一个单一的、不可观测的基本变量来体现。这一基本变量代表了总的经济状态，它的波动才是真正的景气循环。这一不可观测的基本变量被称为Stock-Waston型景气指数。
由于Stock-Waston景气指数是不可观测变量，不能利用一般的统计模型求解，本文利用状态空间模型（State Space Model）估计Stock-Waston景气指数。状态空间模型的特点是提出了“状态”这一概念。而实际上，无论是工程控制问题中出现的某些状态（如导弹轨迹的控制问题）还是经济系统所存在的某些状态都是一种不可观测的变量，正是这种观测不到的变量反映了系统所具有的真实状态，所以被称为状态向量。状态空间模型建立了可观测变量和系统内部状态之间的关系，从而可以通过估计各种不同的状态向量达到分析和观测的目的。利用状态空间形式表示动态系统主要有两个优点：第一，状态空间模型将不可观测的变量（状态变量）并入可观测模型并与其一起得到估计结果。第二，状态空间模型是利用强有力的迭代算法――卡尔曼滤波（Kalman filter）来估计的。
2．建立中国经济增长率周期波动景气指数
为了利用前述的状态空间模型和卡尔曼滤波方法建立中国经济增长率周期波动景气指数，首先要决定的是构成变量的选取问题。构成变量必须是与我国的景气变动基本一致，能反映各主要经济活动领域变化的、相互独立的有代表性的宏观经济变量。为此，我们将表1中所列一致指标组的6个指标作为一致景气指数的构成指标。这6个指标反映了工业生产、商品销售、投资、消费、货币和外贸等6个经济领域的变动，所选数据的样本区间为1980月―2008年3月。同时为了分析物价的波动还筛选了一组物价景气指标，所选数据的样本区间为1997年1月―2008年3月。为了得到去掉趋势的平稳的时间序列，我们分别对所选指标作了与上年同月比，得到增长率序列，并进行季节调整消除季节性因素和不规则因素的影响，最后还要进行标准化处理。
表1中国经济增长率周期波动景气指标组本文数据来源于国家统计局《中国经济景气月报》和中国经济信息网《宏观月度数据库》。基准指标选择工业增加值比较合适，但是由于统计数据的限制，该指标的数据较短，而工业总产值数据较长，和工业增加值变化一致，因此采用工业总产值作为基准指标，固定资产投资1992年以前的数据是用基本建设投资增速向前推算得到的；全行业产品销售收入1994年以前数据用预算内企业销售收入增速向前推算得到。进口总额是用月度人民币兑美元的汇率序列转换为亿元人民币为单位。本文经济指标筛选方法和景气指数计算都是采用作者所编制的程序计算。
经济总量一致指标组物价一致指标组
指标名称超前或滞后月数相关系数指标名称超前或滞后月数相关系数
工业总产值增速01．00居民消费价格指数01．00
全行业产品销售收入增速00．82商品零售价格指数00．97
社会消费品零售总额增速-10．68生活资料工业品出厂价格指数00．93
固定资产投资增速+10．43生产资料工业品出厂价格指数-20．75
进口商品总值增速-10．57农副产品类购进价格指数-20．89
狭义货币供应量（M1）增速-20．66原材料、燃料及动力购进价格指数+10．81
注：经济总量一致指标均是与上年同月比增长率序列，基准指标是工业总产值；物价指数都是上年同月=100的指数，物价一致指标组的基准指标是居民消费价格指数，所有指标都进行了季节调整，去掉了季节要素和不规则要素，“+”表示滞后，“-”表示先行。
分别对表1的2组k（k=6）个指标计算景气指数。方程（1）―（3）中的延迟构造，即参数（p，q，r）的确定，主要根据BIC准则，同时也参考AIC准则和对数似然函数值的大小。通过对多种（p，q，r）不同组合模型的大量试算和结果比较，最终选择（p，q，r）=（4，3，2）为最合适的模型。于是利用极大似然法求出了未知参数向量{1，…，4，γ11，…，γ63，θ11，…，θ26，h1，…，h6}的估计值，然后给出Kalman滤波的初值a0和P0，对t=1，…，n，利用Kalman滤波公式反复进行计算便得到了状态向量αt估计值。αt的第一个元素ct（t=1，…，n）即为经济增长率周期波动景气指数。
图3和图4分别显示了利用状态空间模型和卡尔曼滤波方法合成的中国经济增长率周期波动的总量景气指数（记为SS_GR）和物价景气指数（记为SS_P）。为了便于比较分析，这2个景气指数均以2000年平均值为100。
通过分析图3中SS_GR景气指数波动状况，可以发现改革开放尤其是市场经济体制改革以来，经济增长率周期波动很频繁，波动幅度也很大。2007年10月经济总量景气指数SS_GR达到峰值。
从图5可以看出以2000年为基年进行比较，2004年以来物价的波动要比经济周期波动剧烈得多，并且物价波动的峰、谷都滞后于经济周期波动，大约滞后8个月左右。随着经济增长率周期波动处于下降阶段，物价增长率周期波动也会出现下降阶段。
三、分解趋势和循环要素的滤波方法
增长循环的研究需要对时间序列进行趋势和循环要素的分离，如何分离出趋势和循环成分是增长循环研究的关键。较早的趋势分解方法有一阶差分方法、回归分析方法和移动平均方法等。Beveridge和Nelson分析了差分平稳的时间序列如何分离趋势和循环，提出了基于ARIMA模型的B-N分解方法[2]。如果差分平稳时间序列的趋势成分和循环成分生成机制已知，可以将其作为不可观测成分（Unobserved Component，UC），写成状态空间形式（State Space Form）并利用Kalman滤波进行估计。对于多数应用研究来说，B-N分解和UC模型方法过于复杂，因此，研究者又构造了大多数情况下效果都较好的趋势估计方法，使用最为广泛的是HP（Hodrick-Prescott Filter）滤波。Baxter和King研制的BP滤波带通滤波（Band-Pass Filter）有不同的计算方法，为了叙述方便起见，本文将Baxter和King[1]研制的带通滤波简称为BP滤波。，能够捕捉经济时间序列中的特定循环成分，可以在此基础上计算具有经济增长周期波动特征的景气指数[1]。
1．HP滤波方法
HP滤波因在宏观经济分析中用来得到经济时间序列的长期趋势而被广泛使用[3]。设经济时间序列为Y = {y1，y2，…，yn}，趋势要素为T={t1，t2，…，tn}，n为样本长度。一般地，时间序列Y 中的不可观测部分趋势ti常被定义为下面最小化问题的解：
式（6）存在一个权衡问题，即要在趋势要素对实际序列的跟踪程度和趋势光滑度之间做一个选择。λ=0时，满足最小化问题的趋势等于序列yi；λ增加时，估计趋势中的变化总数相对于序列中的变化减少，即λ越大，估计趋势越光滑；λ趋于无穷大时，估计趋势将接近线性函数。一般经验地，λ的取值如下：
图6是社会消费品零售总额月度对数序列（季节调整后）、利用HP滤波方法对季节调整后的序列分离出来的趋势序列图形，从中可以看到分离结果较好地拟合了社会消费品零售总额月度对数序列趋势。
2．BP滤波方法
自时间序列分析产生以来，人们对经济周期波动的分析不仅集中在时间域内，即直接分析数据随时间变化的结构特征，而且从频域角度研究经济周期波动的时间序列谱分析方法也在受到重视和应用，谱分析方法又提供了一种研究经济周期波动的有力工具。谱分析的基本思想是：把时间序列看做是互不相关的周期（频率）分量的叠加，通过研究和比较各分量的周期变化，以充分揭示时间序列的频域结构，掌握其主要波动特征。因此，在研究时间序列的周期波动方面，它具有时域方法所无法企及的优势。
式（11）为滤波的频率响应函数（frequency response function），称|W（e-iλ）|2为滤波的功率传递函数（power transfer function）。通过适当设计（11）式中的权重序列，可以使w（λ）在某些频率区间内等于或近似等于0，这样就可以将输入中所有在这个频率带中的分量“过滤”掉，留下其它成分。根据被保留下来的频率位于低频处、高频处或某个中间带上，分别称为低通滤波（low-pass filter，LP）、高通滤波（high-pass filter，HP）和带通滤波（band-pass filter，BP）。但是，在实际应用中，我们只能对序列进行有限项滤波，设截断点为m，这时的频率响应函数为：
Baxter和King对比了BP滤波与包括HP滤波在内的其他常用的方法，指出线性剔除趋势方法和一阶差分法具有明显的缺陷，利用HP滤波方法得到循环成分的效果类似于BP滤波的一种特殊形式――高通滤波（high pass filter）[1]，HP滤波方法得到的结果没有通过BP滤波得到的循环成分光滑。可见，在经济周期波动问题的研究中，BP滤波能够比其他方法更好地达到提取合意的波动成分的目的，因此，得到了广泛的实际应用。Stock和Watson在研究美国宏观经济时间序列的周期波动中采用了BP滤波方法[10]；Gerlach和Yiu在研究亚洲几个国家的产出缺口中使用了BP滤波方法等[4]。
四、构建中国经济增长循环景气指数
1．利用BP滤波方法构建经济增长循环景气指数
笔者仍利用表1中一致指标组的月度指标，对这些宏观经济指标的对数序列本文BP滤波的计算使用Eviews5软件。BP滤波在分离时间序列的趋势和循环要素时，将二者视为相加关系，因此，为了得到实际经济增长相对于趋势增长的偏离程度，即循环要素与趋势要素的比值，可以对原序列进行对数处理，然后再运用BP滤波，就可以得到循环成分相对于趋势成分的偏离程度。进行季节调整剔除季节性因素和不规则因素的影响，数据区间为1980年1月至2008年3月，然后利用BP滤波分离出循环要素。
在使用BP滤波时，截断点m的选择是决定近似理想滤波优劣的根本因素，如果m取值过小，将会在剔除不想保留的成分的同时，也将想要保留下来的成分的一部分剔除掉了。但是，m选择太大时，序列两端将缺失过多数据。因此，在保证滤波效果较好的前提下，应该选择尽可能小的m值。为此，本文考察了不同截断点数值对频率响应函数的影响，选择m =18。BP滤波的周期范围介于18―60个月之间。为了能够充分利用近期的数据信息对当前的特征进行刻画，本文利用ARIMA模型等方法将每个指标都外推了18个月。
本文仍利用状态空间模型和卡尔曼滤波方法，基于BP滤波计算出来的各指标的循环要素，构建反映中国经济增长偏离长期趋势程度的增长循环景气指数，记为SS_BP（以2000年平均值为100），见图7。通过中国经济增长循环景气指数SS_BP，可以对中国20世纪80年代以来经济增长中出现的周期波动进行描述和分析。我们研究的增长循环的含义是经济的实际运行与趋势水平的偏离程度，这表明中国经济增长与潜在增长水平的偏离程度的波动是很剧烈的。
2．比较中国经济增长率循环景气指数和经济增长循环景气指数
观察中国20世纪80年代以来的经济增长路径，可以看出宏观经济总量长期处于一种沿着趋于指数型上升的趋势增长路径上下波动的状态，但是短期内实际产出和潜在产出呈现出很大的偏差（产出缺口），这就导致增长型经济周期波动的存在。经济在潜在产出的上方运行时，由于存在对生产扩张的约束，即可用资源不足，对向上扩张存在一个直接的限制，使得经济过热难以维持。而经济在潜在产出的下方运行时，由于技术进步、创新和为更新目的所进行的新投资和新的消费热点等出现，又会开始一种积聚向上的运动，回到长期趋势水平。政府进行宏观经济调控的目的是力图缩小中国增长型经济周期波动的幅度，延长经济周期波动的上升期，缩短下降期，保持经济处于持续、稳定和适度增长的良好局面。
图8中将2个景气指数画在一起，可以看出两种景气指数的差别。中国近年来研究经济周期波动多以增长率循环为主，增长率指标的缺点是它的波动受前一年的基数影响较大，往往不能准确地反映景气波动的幅度。由图8可以看出增长循环景气指数SS_BP和增长率循环景气指数SS_GR的大多数峰、谷时点差别不大，但是1990年达到谷后的回升有较大差别。由于1990年的谷太深，前一年的基数较小，故SS_RG回升得很快，而SS_BP在谷底徘徊了一段时间才缓慢回升。另外，在波动的幅度上，两种不同类型的景气指数也有差别。除了少数的几个峰，如1985年和1989年的峰相差不多以外，增长循环景气指数要比增长率循环景气指数的波幅小。
五、结论与政策建议
本文使用三种滤波方法研究中国经济周期波动问题。筛选了反映国民经济各领域波动的多个重要宏观经济月度指标作为景气指标，这些景气指标涵盖了改革开放以来较长的时间区间。首先利用状态空间模型和卡尔曼滤波方法，计算了中国增长率循环景气指数SS_RG和物价景气指数SS_P；其次讨论利用HP滤波和BP滤波计算景气指标的循环要素，最后同样利用状态空间模型和卡尔曼滤波方法构建了反映中国经济增长偏离长期趋势程度的增长循环景气指数SS_BP。根据本文的计算结果，对改革开放以来中国经济增长周期波动的特征进行了分析。本文认为，虽然改革开放30年来我国经济一直高速增长，但增长型的周期波动还是很激烈的。宏观调控趋于成熟和市场经济体制的逐步确立将使中国经济周期波动振幅减小，市场经济体系中总需求内在持久的扩张决定了中国在当前经济周期上升阶段出现了平缓和持续期间延长的特征。
本文中经济增长率景气循环指数SS_BP分别于2007年10月和12月出现了峰，进入下降阶段。由于美国次贷危机引发的金融动荡及全球经济的不景气，对我国经济稳定造成较大的冲击，使得2008年以来我国经济增长周期波动处于下行阶段。
对于中国这样的发展中国家，社会的发展离不开经济的快速增长，但是，在经济的快速增长中产生了对各种原材料、能源、矿产资源和土地资源等的高消耗及对环境的高污染等一系列问题。房地产和汽车等行业投资与生产的扩张，带动了整个投资规模的过快增长。因此，在经济周期波动过程中出现的问题需要引起足够的重视，要采取适当的宏观调控措施，减小经济周期波动的振幅，延长其上升期，缩短下降期，使经济快速增长与社会的和谐发展相适应。同时，应该促进粗放型经济增长方式向节约型经济增长方式的转变，增强自主创新能力，提高经济增长质量，把经济社会发展转入全面协调可持续发展的轨道。
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随着大众对于经济危机的恐惧，消费者正逐渐改变他们的消费模式，在选择购买计算机时，会倾向在Mini-Note或是较低价的笔记本电脑中择其一。而某些低阶笔记本电脑的汰旧换新，虽然也是造成Mini-Note增长的原因之一，但主要还是因为消费者认为，Mini-Note是一台用较少的花费，就能买到具有基本功能的笔记本电脑。根据DisplaySearch调查显示，这种特殊的消费行为，不久的将来将随着全球景气复苏而在已开发国家逐渐消失，取而代之的是消费者原本的购买习惯，选择具有特色即较高阶的笔记本电脑。 届时Mini-Note市场将转移至金砖四国等开发中国家。
DisplaySearch调查并分析种种因果关系，例如在维持相同的迷你笔电市场销售价格下，Mini-Note如何因应面板跌价使得屏幕从7英寸转换到8.9英寸，以及从8.9英寸再进化到10英寸等等。 预计2009年Mini-Note将较去年增长66%，达到2700万台，而传统笔记本电脑出货将达1.33亿台，仅较去年微微上升3%。
在更远的未来，Mini-Note将持续维持市场的动力，但DisplaySearch并不认为Mini-Note将取记本电脑。根据DisplaySearch近期在美国所举办的研讨会中，Intel(英特尔)笔记本电脑事业处处长Anil Nanduri表示，笔记本电脑是被设计为适合少量上网，且时间不超过30分钟的消费者。
Gaggl和Steindl(2007)、Steindl和Tichy(2009)、Priesmeier和Sthler(2011)，以及卢二坡(2008)对宏观波动影响经济增长的文献进行了综述，曹永福(2007)则综述了美国经济“大缓和”及其成因的相关文献，以下结合其他学者的研究分别进行概述。
(一)国外有关宏观波动影响经济增长的理论研究通过将“技术创新”和“干中学”等内生经济增长因素纳入真实经济周期理论及其拓展模型，可从理论上解释经济增长与宏观波动的关系，但既有研究并无定论。主要包括:(1)标准封闭式经济增长模型认为，资本积累推动经济增长，但宏观波动对投资和经济增长的影响具有两面性:波动及不确定性一方面会加大家庭预防性储蓄和投资，且更高的风险规避度和跨期替代弹性予以强化(Jones等，2005a、2005b;Wang和Wen，2011);另一方面，不确定性也会导致经风险调整的预期回报率下降并减少投资(Kebs，2003)［10］。(2)考虑“创造性破坏”机制的模型认为，企业在衰退期会因机会成本更低而加大研发投资，且优胜劣汰提升生产率，宏观波动和经济增长正相关。该结论要求金融市场完备，但融资约束使企业在衰退期面临更大流动性风险，会削减投资，经济增长与波动可能负相关(Aghion等，2010)［11］。该理论认为创新投资有逆周期性也受到质疑(Barlevy，2007)［12］。(3)考虑“干中学”机制的模型强调人力资本和知识积累在生产率提升和经济增长中的作用，在衰退期，雇佣率下降，宏观波动和经济增长负相关(Martin和Rogers，1997)［13］。但考虑知识积累函数呈边际收益递增时，经济增长与波动可能正相关(Canton，2002)［14］。(4)其他更复杂的研究认为，理论模型选择、参数设定、冲击的不同类型等均影响经济增长与波动的相关性(如，Annicchiarico等，2011;Annicchiarico和Pelloni，2014)。
(二)国外有关宏观波动影响经济增长的实证研究少数宏观波动影响经济增长的实证研究利用行业或地区面板数据(如，Imbs，2007)，大量研究则基于跨国宏观面板数据和国别宏观时间序列数据进行，但同样没有一致性结论:(1)基于跨国面板数据的多数研究认为，宏观波动对应的不确定性导致资源错配，并阻碍经济增长(Ramey和Ramey，1995;Norrbin和PinarYigit，2005)。也有研究认为，宏观波动与经济增长表现为与“风险－收益”类似的正相关(Grier和Tullock，1989)［20］。(2)基于国别时间序列数据的实证研究一般采用各种GARCH-M模型进行，有研究认为，在美国、英国、日本等G7国家，宏观波动对经济增长具有正效应(Fountas和Karanasos，2007)［21］;但Bredin等(2009)、Bredin和Founta(2009)却发现，在部分亚洲和欧盟国家，宏观波动和经济增长负相关;还有研究认为，在美国、日本及其他OECD国家，产出波动和经济增长无显著相关性(Grier和Perry，2000;Wil-son，2006)［。(3)部分研究认为，宏观波动对经济增长的影响具有阶段性，非对称性和非线性特征:少数研究关注经济发展阶段对“宏观波动－经济增长”关系的影响，如Kose等(2006)认为贸易和金融一体化显著弱化了波动对经济增长的负效应［26］;Koren和Tenreyro(2007，2013)认为［27］－［28］，随着一国经济发展，经济结构将转向波动更小产业，且投入趋于多元化，运用熟练技能和技术的广度趋于深化，冲击引致的波动更低，经济增长与波动因此负相关。宏观波动对经济增长的影响还有非对称性，如:Neanidis等(2013)发现G7国家的宏观波动对经济增长的正效应主要存在于低增长状态，但Henry和Olekalns(2002)、Kim和Kim(2010)却发现美国宏观波动在繁荣和衰退期分别对经济增长有正、负效应［30］－［31］。研究宏观波动对经济增长的影响还需考虑二者的非线性特征，如:Fang和Miller(2008、2009)采用带结构突变点的GARCH-M模型［32］－［33］，证实了在日本和美国，经济增长与其波动无显著相关性。但这一结论并不稳健，如:采用类似方法，Fang和Miller(2014)发现宏观波动对经济增长的正效应在美国、日本等国家显著［34］728;Fang等(2008)选取美国、日本等6国为研究对象，却发现宏观波动对经济增长的显著影响仅在日本存在，且为负相关。
(三)中国宏观波动影响经济增长的相关研究利用各种GARCH-M模型和宏观数据的研究:基于月度数据，刘金全、张鹤(2003)证实了产出波动与经济增长正相关［36］32，Laurenceson和Rodgers(2010)也认为二者正相关或不相关，但不存在负相关。基于年度数据，刘金全等(2005)认为产出波动与经济增长正相关［38］5，徐伟(2013)、李永友(2006)则分别认为二者有显著或不显著的负相关性［39］54，［40］8;卢二坡、吕介民(2012)还证实了产出波动对经济增长的作用在衰退期为负、繁荣期为正。基于省际面板数据的研究:杜两省等(2011)认为产出波动与经济增长显著负相关［42］;卢二坡、王泽填(2007)证实了二者在改革开放前负相关，而后在多数省份表现为正相关。卢二坡、曾五一(2008)，陈昆亭等(2012)则分别将改革开放前后产出波动与经济增长相关性的差异归因于市场化进程加快，以及教育投入和人力资本积累增加。此外，邵军、徐康宁(2011)发现，经济向下波动反而促进技术进步，支持“创造性破坏”的观点。
(四)国内外宏观波动“大缓和”的相关研究美国及其他工业化国家的宏观经济波动于20世纪80年代后相继进入“大缓和”时期，究其成因，大致包括外部冲击减弱、信息技术与库存管理改善、经济结构转向波动更小的产业、货币政策的成功运用、金融创新与金融市场完善、技术进步与全要素生产率波动下降等多个方面(曹永福，2007)。此外，次贷危机尽管导致工业化国家宏观波动快速而短暂攀升，但仍于2010年初回落，“大缓和”仍将持续(Clark，2009;Charles等，2014)［47］－［48］。就中国而言，刘树成(2000)较早认为经济波动将从大起大落转向微波化［49］，并认为从21世纪开始，经济波动将表现为适度高位平滑化特征(刘树成等，2005)［50］。刘金全、刘志刚(2005)发现，产出波动于1997年前后表现为“凸型”特征，并伴随投资、政府支出和净出口波动降低［51］。张成思(2010)发现，经济增长、通胀、货币供给、有效汇率等宏观经济变量波动在20世纪90年代中期均发生显著结构性转变［52］。林建浩、王美今(2013)证实了“大缓和”在次贷危机前中断，且于2010年初重返“低波动、高增长”状态。大量研究还认为，结构性冲击减弱、货币政策更为完善、国际贸易发展，以及市场化进程等因素均有助于解释中国宏观波动“大缓和”(如:雎国余、蓝一，2005;殷剑锋，2010;万晓莉，2011;洪占卿、郭峰，2012;He等，2013;He，2014)。
(五)文献简评综上所述，融合真实经济周期理论、内生经济增长理论的研究尽管认同宏观波动对经济增长的影响，但其相互关系受到诸多因素制约，理论研究并无定论。由此，从客观数据出发，探究宏观波动影响经济增长的经验证据尤为重要。然而，实证研究同样无法给出一致性答案，特别的，与本文研究对应，既有基于国别宏观数据的研究在以下方面有待完善:(1)国内研究在经济增长指标和数据频率的选取方面并不恰当。Statsny和Zagler(2007)指出［59］2，利用时间序列数据考察宏观波动对经济增长影响时，广为采用的GARCH-M模型需注意:其一，与其在金融市场运用一致，应采用高频数据“捕捉”波动集聚性;其二，样本区间应足够长，以避免待估参数较多导致的结论不稳健。从国内研究来看，少数学者采用年度和季度GDP数据度量经济增长，数据频率相对较低，样本区间也相对较短;还有研究将季度GDP增长率分解为月度数据，尽管满足“高频”需求，但并没有增加有效信息量。(2)Statsny和Zagler(2007)认为［59］3，宏观波动对经济增长的影响应考虑序列结构突变，但国内研究并未加以关注，由此导致波动平稳性和持续性的误判。如:刘金全、张鹤(2003)选取GARCH(1，1)模型描述经济增长条件方差［36］34，α1和α2分别为0．8150和0．4489，波动持续性参数(α1+α2)＞1;刘金全等(2005)采用ARMA(1，2)-ARCH(1)-M模型描述经济增长与宏观波动关系［38］7，α1=1．6380＞1，条件波动均不平稳。又如:李永友(2006)用GARCH(1，1)模型刻画经济增长波动［40］12，(α1+α2)高达0．99和0．97(分别以GDP和人均GDP度量经济增长)，选用TGARCH(1，1)模型时(α1+α2)则为0．92和0．95;徐伟(2013)选取ARMA(1，2)-GARCH(1，1)和ARMA(1，2)-GARCH(1，1)-M模型刻画宏观波动与经济增长关系［39］56，(α1+α2)的估计值也分别高达0．99和0．95，即宏观波动均表现为高持续性。(3)既有国内外研究均未关注到“宏观波动－经济增长”关系的阶段性特征，以及次贷危机对此的影响，因而无助于后危机时代重新审视宏观波动对经济增长的作用机制。少数国内外研究关注到经济发展阶段、高低增长状态，以及改革开放、全球化、市场化进程等对“宏观波动－经济增长”关系的影响，但均未界定经济周期并分阶段予以考察。Fang和Miller等学者在结构突变点分析基础上考察了宏观波动对经济增长的影响，但结论并不稳健甚至前后矛盾，可能的原因是:尽管区分了经济增长与宏观波动各自的阶段性特征，但并未考虑到二者关系也会呈现出阶段性差异，即二者不存在全样本区间内、一致性的正相关或负相关。(4)如何结合高频数据判定经济增长及其波动的结构突变与阶段性特征，国内学者也未予以关注。既有国内外研究均认同宏观波动“大缓和”的存在，且次贷危机仅造成短暂冲击而未改变波动平稳化趋势。就检验数据来看，相关研究多基于季度GDP增长率进行，但国内数据样本量相对偏少，选取月度增长率指标不但能极大拓展样本容量，且能对比检验既有研究结论的稳健性，也能为考察“宏观波动－经济增长”阶段性关系提供有力支撑。针对既有研究的不足，本文选取1993年以来规模以上工业增加值的月度同比增长率高频数据，结合结构突变分析考察经济增长、宏观波动，以及二者关系的阶段性特征。论文创新性如下:(1)内生结构突变点判别发现，经济增长及其波动分别有2个和3个突变点，经济增长呈现“降－升－降”的分段趋势，宏观波动可分为“高－低－高－低”4个时段，这一结论和既有基于季度数据的研究有别，且与直观图示和经济趋势更为相符。(2)在AR(p)-GARCH(1，1)模型中纳入上述均值和条件波动突变哑变量，可“捕捉”经济增长序列的高自相关、非正态性，与国内研究不同，宏观波动的高持续性不复存在。(3)与国内外研究不同，含均值、条件波动双突变的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型检验表明，宏观波动对经济增长存在阶段性影响，在经济增长趋缓时二者正相关、经济增长向好时负相关，具体为:宏观波动整体上对经济增长有不显著的负效应;结合经济增长的分段趋势，宏观波动在经济增长的第一、二阶段分别对其具有显著的正效应和负效应，在第三阶段有不显著的正效应;考虑次贷危机影响后，宏观波动在经济增长的第三阶段对其有较显著的正效应。
二、数据来源与研究设计
本文将基于中国经济增长的时间序列数据，采用含结构突变的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型研究宏观波动对经济增长的阶段性影响，数据来源与研究设计如下:
(一)数据来源与预处理既有研究认为，改革开放和市场化进程是影响中国宏观波动“大缓和”及其与经济增长关系的重要因素，鉴于1992年底党的十四大明确提出了“经济体制改革的目标是建立社会主义市场经济体制”，由此选取1993年1月至2014年12月为实证样本区间。同时考虑到滞后项影响，在数据预处理时还纳入了1992年7月－12月数据，所用数据源于Wind咨询。选取规模以上工业增加值的月度同比增长率(IPt)作为经济增长变量，原因如下:有部分研究采用了这一做法;满足高频数据要求;有相对较长的样本区间;符合样本区间内我国处于工业化阶段的事实;通过图示发现样本区间内该指标与GDP增长率表现为相同趋势。数据预处理:(1)因春节影响，工业增加值增长率序列{IPt}的部分1、2月数据值缺失，在此采用三次样条函数插值予以补全。(2)由于异常点会影响研究结论稳健性，借鉴Fang和Miller(2014)的方法［34］733，对{IPt}序列，利用|IPt－mean|＞k．SD来识别异常值(其中mean和SD分别为均值和标准差)，一般取k=3，这也符合一般的3σ原则，能基本保证识别出的异常值数量适度。(3)异常点的修正:估计AR(p)-GARCH(1，1)模型，其滞后项阶数p由“t-sig”准则确定(选择最大滞后期为6，显著性水平为5%，从最大滞后阶数开始检验，直到满足显著性水平终止，以确定对应滞后项阶数)，再用模型所得预测值替代异常值。后继研究均基于经异常值修正后的{IPt}序列进行，且主要采用SAS9．1软件进行数据处理。
(二)研究设计1．经济增长及其波动序列的结构突变点判别选取Bai和Perron(1998，2003，2000)等提出的方法［60］49－52，［62］，并借鉴其提供的GAUSS程序检验经济增长变量及其波动的内生结构突变点。该方法由Bai和Perron(1998)提出［60］49－52，通过全局最小化残差平方和得到可能的多个突变点，然后据以下统计量加以检验:F统计量的上确界检验(SupF)、双极大值检验(UDmax和WDmax)、序贯检验(SupF(l+1|l))等。Bai和Perron(1998，2003)还考察了这一方法的实际运用问题［60］56－65，［61］，并认为:当样本容量不大时，截断参数(trimmingparameter)选取较小会导致规模扭曲(sizedistortion);序贯统计量SupF(l+1|l)的检验势最高，但存在多个突变点时，对SupF(1|0)的检验往往难以拒绝原假设。因此，在实际应用时，可考虑如下策略:先用UDmax或WDmax检验是否至少存在1个突变点，若是，再用SupF(l+1|l)依次检验是否存在2个以上突变点。
三、实证检验
(一)经济增长变量的描述性统计与平稳性分析数据预处理:首先对{IPt}序列进行插值，1992年7月至2014年12月共涉及27个样本;然后结合3σ原则和AR(p)-GARCH(1，1)模型，判别并修正了5个异常值点。表1列示了经上述修正后的{IPt}序列的初步考察结果(1993年1月～2014年12月)。据表1数据，对{IPt}序列而言:JB统计量表明，1%显著性水平下拒绝正态性假设;无论是检验自相关的广义DW统计量，还是检验异方差的LM和LBQ2统计量，均表明序列具有非常强而显著的自相关和ARCH效应;采用ADF检验平稳性，基于AIC准则判别滞后阶数(最大滞后阶数设定为6)，发现序列基本满足平稳性条件。以上分析表明，{IPt}序列存在明显的自相关、异方差和非正态特征，且满足平稳性要求。可考虑纳入序列的结构突变点，运用AR-GARCH类模型进行后继研究。
(二)经济增长变量及其波动的结构突变点检验主要依据序贯检验判别{IPt}序列突变点个数与位置:鉴于样本观测数为264，且检验式中含有自回归项，选取截断参数为0．15并设置最大突变点数为5。判别{IPt}波动序列的突变点时，鉴于检验式中无自回归项，选取截断参数为0．2，最大突变点数为3。按照t-sig准则，可判别{IPt}序列的最大自相关滞后阶数为3(见表1);据此结合前述Step2方法检验序列的内生结构突变点，结果如表2所示。由表2可见:5%的显著性水平下，纯结构突变模型、部分结构突变模型均可检测出{IPt}序列存在2个突变点。这两种模型检测到的第一个突变点较为一致，但第二个突变点存在较大差异。由于纯结构突变模型的设置更为灵活，以其所得突变点为准，进行后继研究。对纯结构突变模型而言，所得2个突变点将样本区间划分为3个时期，即:1993年初至1998年中，经济在过热之后趋于下行(软着陆);1998年7月至2009年中，经济增长在筑底反弹之后趋于上升，且因次贷危机冲击而出现短暂的深度下调与快速的回升;2009年7月至2014年底，经济增长在后危机时代回落并进入“新常态”。据前述Step3的方法得到{IPt}序列的条件波动，并依据Step4的方法对其进行结构突变点判别，5%的显著性水平下，得到3个突变点，如表3所示。据表3，尽管SupF(3|2)未通过检验，但按照信息准则，BIC和LWZ检验均判别为3个突变点，对应统计量值分别为1．10和1．25，均通过5%显著性检验，且序贯检验总体上判断{IPt}序列的条件波动有3个突变点，分别为1997年底4月、2006年4月和2010年8月。这3个突变点将条件波动分为4个时段，期间条件方差均值分别为4．87、1．12、2．90和0．81。结合突变点位置，由图1可知:伴随市场化改革进程，经济增长呈现三阶段特征。此外，宏观波动也呈现阶段性“大缓和”特征:从1993年初到1997年中期，伴随经济过热及其治理，宏观波动处于高位;随后经济软着陆，宏观波动处于较低水平;受经济过热及次贷危机影响，宏观波动于2006年中之后再次攀升至高位，并于2010下半年开始重新回归平稳化。由此可见，经济过热、外在冲击等因素增加不确定性，宏观波动趋高，反之则趋于缓和。从宏观波动“高”或“低”的4个时段来看:第一、三阶段，即波动维持高位的时间不到4．5年;对波动平稳化时期，第二阶段为9年，第四阶段截止2014年底将近4．5年且预期仍可持续。
(三)宏观经济波动对经济增长的阶段性影响检验首先检验考虑{IPt}序列及其条件波动结构突变的AR(p)-GARCH(1，1)模型，并结合残差分析表明其有效性;在此基础上估计均值、波动双突变的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，验证宏观波动与经济增长的关系具有阶段性特征;最后基于次贷危机视角，再次考察宏观波动与经济增长的关系，以证明次贷危机前后“宏观波动－经济增长”关系发生了改变。1．宏观波动与经济增长的阶段性特征:含结构突点的AR(p)-GARCH(1，1)模型估计结合前述检验所得{IPt}序列及其条件波动的结构突变点，估计含均值、条件波动双突变哑变量的AR(p)-GARCH(1，1)模型。同时选取2组AR(p)-GARCH(1，1)模型进行对照:未考虑均值或条件波动结构突变的一般形式的AR(p)-GARCH(1，1)模型，以及仅考虑均值结构突变的AR(p)-GARCH(1，1)模型。所得结果如表4所示，其中Model3为主要的检验模型，Model1和Model2为对照模型，Model4在Model3基础上剔除了部分不显著变量。由表4中的参数估计结果，可得如下结论:(1)由Model2～Model4可知，与{IPt}序列结构突变点对应的趋势参数b、b1和b2均很显著，且分别为“负－正－负”，很好刻画了经济增长“降－升－降”的三阶段特征。(2)由Model3～Model4可知，刻画条件波动结构突变的参数λ1、λ2和λ3较显著，特别是在Model4中，λ2和λ3在10%水平下显著。λ1～λ3的符号分别为“负－正－负”，也与{IPt}序列条件波动的四阶段特征对应，即:条件波动分别在第一个突变点之后下降;在第二个突变点之后上升;在第三个突变点之后重新趋于下降。此外，b2和λ3的符号表明，后危机时代经济增长与宏观波动“双降”，二者可能因此正相关。(3)JB统计量表明，Model1即一般AR(p)-GARCH(1，1)模型不能保证残差的正态性，Model2～Model4表明，在均值方程或同时在波动方程中纳入结构突变哑变量，可保证残差正态性。(4)对比Model1～Model4，考察纳入条件波动突变哑变量的必要性:对GARCH(1，1)的波动方程σ2t=α0+α1ε2t－1+α2σ2t－1而言，参数(α1+α2)1表明波动持续性高，一般选用IGARCH模型。但也有研究表明，持续性参数(α1+α2)很多时候被高估。特别的，忽略时间序列及其波动的结构突变，也将导致其波动的高持续性，由此误用IGARCH模型是不可取的(Mikosch和Stric，2004;Hillebrand，2005;Krmer和Azamo，2007)。由表4数据可知，Model1和Model2的持续性参数分别为0．99和0．98，说明在一般的AR(p)-GARCH(1，1)模型中，即便在均值方程中考虑结构突变，也无法改变波动高持续性现象(IGARCH效应)。一旦在波动方程中纳入结构突变参数，Model3和Model4的持续性参数下降为0．65和0．68，说明条件波动的结构突变是导致其高持续性的主因。2．宏观波动对经济增长的阶段性影响:含结构突变点的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型估计接下来考虑{IPt}序列及其条件波动双突变，估计以下AR(p)-GARCH(1，1)-M模型，以检验宏观波动对经济增长的影响。表5的部分结果与表4类似:经济增长及其条件波动的阶段性特征明显，考虑均值与波动双突变可消除波动高持续性。此外，λ1～λ3的系数之绝对值有所提升，显著性均有所加强。令人遗憾的是，对于我们所关注的系数δ而言，尽管在4个模型中均为负值(在Model5中绝对值很小)，但在10%的水平下无一显著。说明即便考虑均值和条件波动双突变(Model7和Model8)，也无法检测到宏观波动对经济增长的显著影响。结合图1中{IPt}序列及其条件波动的阶段性趋势，导致表5中系数δ不显著的一个可能原因是:宏观波动对经济增长的影响可能具有阶段性特征。相对于表5中的Model8，表6中的参数估计效果有明显改进:一方面，δ、δ1和δ2的符号分别为“正－负－正”，且δ和δ1非常显著，说明宏观波动对经济增长在第一、二阶段有显著的正效应和负效应;在第三阶段即2009年7月以后，宏观波动与经济增长正相关但不显著。另一方面，其他均值方程的变量系数仍在5%水平下显著，b、b1和b2的符号同样符合预期;值得注意的是，与Model4、Model8相比，波动方程参数的系数也全部显著;此外，持续性参数λ1～λ3的估计效果良好且符合预期，表征拟合效果的R2也略有改善。3．宏观波动与经济增长关系的再检验:考虑次贷危机的影响结合图1可知，源于次贷危机的影响，从2008年6月开始，我国经济增长急转直下，与此同时，财政与货币政策也迅速转向，并于2008年底相继推出四万亿计划等宏观举措，经济增长也从2009年底开始逐步回归正常轨道。为考虑上述次贷危机对宏观波动及经济增长的影响，当t在2008年6月至2009年12月之间时，定义哑变量Crisis=1(否则为0)。由表7中数据可见:在考虑均值、条件波动双突变的AR(p)-GARCH(1，1)模型(Model9)中加入Crisis哑变量后，发现次贷危机导致经济增长显著下降(φ)，均值方程中的其他参数仍显著，且b、b1和b2的符号符合预期;就波动方程而言，次贷危机对宏观波动有微弱且很不显著的正效应(φ)，但除GARCH参数外，其他变量系数(包括λ1～λ3)均不显著，这一结果与表4中的Model4存在很大差别。Crisis哑变量对含双突变点的AR(p)-GARCH(1，1)-M模型(Model11)的影响:波动方程、均值方程的检验结果与Model9基本一致，但参数φ的显著性趋于下降，条件波动对经济增长的影响(δ)仍表现为不显著的负相关(与表5中的Model8)一致。Model9和Model11中，Crisis哑变量的加入导致波动方程参数估计效果显著变差，可能的原因是Crisis哑变量与VDk(k=1～3)不相容，为此在波动方程中仅保留Crisis哑变量，并重新估计Model9与Model11，所得结果见表7的Model10和Model12。结果发现:相对Model9而言，Model10中对应参数估计的显著性有明显上升，特别的，α0～α2的显著性大为上升，参数的估计值也由0．08上升到0．51，但仍不显著(P值由0．90下降到0．26)。Model12相对Model11的比较也存在类似规律，且δ仍为不显著的负值。进一步结合表6的检验模型，基于Model12，考察宏观波动对经济增长的阶段性影响是否会因Crisis哑变量的加入而有所不同，由此估计如下AR(p)-GARCH(1，1)-M模型。由表8中数据可知:与表6类似，在考虑“宏观波动－经济增长”阶段性关系之后，主要参数的估计效果大为改善。φ和的估计值及显著性表明，次贷危机直接导致经济下滑(期间工业增加值月度同比增长率平均约降低1．58%)，也在一定程度上助涨了宏观波动上升。与表6相比:δ、δ1和δ2符号并未改变，δ和δ1仍显著;特别的，δ2的数值与显著性大幅改善(估计值由0．15升至7．93，P值由0．76降为0．12)，表明后危机时代宏观波动对经济增长有一定的正效应。此外，其他波动方程变量、绝大部分均值方程变量的系数仍显著。
四、结论与政策含义
关键词：新疆；经济增长方式；全要素生产率
传统研究经济增长的理论是从土地、资本和劳动力的贡献来分析，无法揭示出经济可持续发展的源泉。内生增长理论特别是新增长理论把技术进步内生化，强调技术进步是经济长期增长的唯一源泉，为经济可持续增长指出方向。索洛指出，美国长期人均收入增长中,技术进步起到了80%的作用,投资增加只解释了余下的20%。正如克鲁格曼指出的中国经济增长的问题一样，经济取得了卓越的增长率，却没有与之相当的卓越的生产率增长。经济的增长大部分是资源投入，而不是效率提升的结果。
当前，新疆正处于大发展的新时期，面临历史性重大机遇，中央新疆工作座谈会提出了新疆跨越式发展和长治久安的战略决策，进入了新的历史发展阶段。在这一背景下，新疆要实现中央制定的跨越式发展目标，传统的发展模式不可持续，必须要转变经济增长方式。
一、新疆经济增长方式特征
改革开放30多年来，新疆的经济发展取得了举世瞩目的成绩，从1978年的39.07亿元增长到2011年的6574.54亿元，年均实际增长率高达10.4％。新疆在大力发展经济的同时，也在着力调整产业结构和加快农牧业现代化、新型工业化和新型城镇化“三化”建设来转变经济增长方式，但新疆经济增长方式仍存在增量不增质的问题。经济增长方式的“三高一低”特征明显，即高投入、高消耗、高污染和低效益。具体表现为:
（一）资源性产业支撑经济，产业长期处于低端化，产业利润长期处于低水平状态
虽然新疆产业已经融入国际国内产业体系中，但是基本处于价值链低端，主要集中在低附加值的能源、原材料等初级产品上。新疆石油石化产业仍占主导地位。2011年，石油石化产业增加值占工业增加值的60%（加上矿产业合计约为67%）。2011年新疆原煤、原油产量分别为1.12、0.26亿吨，分别增长20.8％和2.2％。2011年新疆重点监测的十大产业中，资源类的有色、化学、煤炭、钢铁工业分别增长32.9%、31.2%、22.5%、17.7%，而装备制造工业则下降3.3%。
（二）产业结构比例不协调，重化工业特征明显
与发达国家和我国东部省区相比，新疆的整体产业结构明显存在比例不协调的问题。2011年，新疆的第一产业占GDP的17.3%，第二产业占50%左右，服务业占32.7%。相比2002年18.9︰37.4︰43.7的结构，近十年产业结构呈逆向调整，当前进一步强化了重化工业化趋势，第三产业则呈下降趋势。横向与全国产业结构10︰47︰43相比，也呈现出第一二产业过高，第三产业偏低的特征。2010年新疆轻重工业比例为13.7:86.3，重工业中加工制造业仅占工业增加值的8.3%，说明新疆工业发展基础薄弱，工业体系不健全，产业链发育不完备。
（三）新型工业化发展不足
新疆2005年提出的新型工业化，比全国晚了3年，是以农业为重点向以现代工业为重点的重大战略转型。但当前的工业增长仍然依赖于石油开采、化工、电力等传统行业。在信息工业基础上发展起来的新型工业绝对发展迅猛，相对发展不足。全国新型工业化战略持续稳步上升，但新疆尚处于起步阶段。按照胡毅与邢瑞军（2011）的综合新型工业化指数，新疆从2001年的52分降低至2008年的43分。以新疆风电产业为例，风电装机量增长缓慢，从2000年的7.3万KW，增加到2009年的100.3万KW，但占全国份额却从21.08％下降到3.89％。
（四）高投入与高消耗并存
2011年新疆全社会固定资产投资总额为4712.77亿元，占GDP的比重逐年增大，从1978年的33%逐年增加到2011年的72％。这反映出新疆经济的高速增长在相当程度上是靠高投入支撑的。新疆经济结构中，传统产业所占比重很大，这种格局决定了其经济增长必然要依赖相当大的资源与要素投入。新疆的石油加工、建材、钢铁、有色、电力等高耗能行业能源消费比重占规模以上工业企业能耗的四分之三。2009年，新疆万元GDP能耗为1.93吨标准煤/万元，是全国平均水平的1.8倍，其中，万元工业增加值能耗为3.10吨标准煤/万元，是全国平均水平的1.5倍。新疆属于典型的高耗能工业。
二、基于全要素生产率的新疆经济增长分析
探讨和描述经济增长方式的文献非常多，依据不同的判断标准和视角有多种增长方式，但从定量的方法来分析经济增长方式的方法是全要素生产率(Total Factor Productivity，简称TFP)方法。TFP方法是分析经济增长方式的重要工具，估算TFP有助于进行经济增长源泉分析，即分析各种要素对经济增长的贡献，确定增长的可持续性。TFP的增长是支持经济长期增长的唯一源泉，是一个国家和地区经济增长质量、技术进步和管理效率提高的重要标志。
（一）全要素生产率
【关键词】中国需求结构 经济增长 经济波动
消费、投资和出口是带动经济增长的三驾马车，同时也是导致经济波动的重要因素，需求结构转变是发展中国家经济发展的中心特征，也是影响经济增长速度和发展模式的本质因素，然而，需求结构的不稳定性会影响经济长期持续的发展，为了促进中国经济的平稳较快发展，政府应该充分考虑需求结构合理化的必要性，在努力创造需求结构高级化的同时，尽量做到需求结构合理化。
一、需求结构演变的形式
（一）指标解析及建构
随着一体化进程的不断加快，外部需求对中国经济发展的影响与日俱增，这就要求政府及相关财政部门在需求结构的分析过程中，充分考虑到外需，在封闭条件下投资与消费规模的比较其实是投资与产出的比较。而在开放的条件下，产出规模还包括国内提供给国外产品，也就是国内消费与出口之和，因而投资与产出规模的比较就是投资与消费和出口之和的比较，即总投资率=资本形成总额/支出法。资本形成总额具体是指常住单位在核算期内非金融生产资本的积累，是常住单位在核算期内新形成的国定资产和增加的库存货物的价值。新形成的固定资产是固定资本形成总额，增加的库存货物的价值是存货增加。存货投资的变化反应了生产与需求的变化，如果生产大于需求时，存货投资增加，称为补库存，如果生产小于需求时，存货投资相对减少，称为去库存。在需求结构中，投资与消费是不能分开的，研究需求结构演进需要将两者结合。
（二）目标选择及分析
国家的总投资率与国家发达程度无关，而与区域的相关性较强。一些新兴国家的平均总投资率并不高于发达国家，与发达国家平均总投资率基本相同，这充分说明国家的平均总投资率与国家的发达程度无关。但如果按区域区分比较，会发现国家平均总投资率与区域相关性较强。
二、模型建构及分析
（一）计量模型的形式
需求结构演进影响经济增长和经济波动，为了更好的研究需求结构对经济增长和经济波动的影响，需要对其他因素进行控制。为了避免在控制变量选择上的习惯性，本文直接采用经济增长与需求结构指标的交互项进行控制。
（二）样本数据及指标说明
为了扩大样本量，增加自由度以缓解共线性的问题，同时，鉴于数据的可获得性，可以选择固定的数据作为研究样本，在考察需求结构演进对经济增长和经济波动的影响的基础上，通过对样本区间的划分进一步研究需求结构对经济增长与经济波动的动态变化特征。
（三）实证分析
采用LLC检验方法检验各变量的平稳性，检验结果表明在1%的显著性水平下，所有变量均是平稳的。初步回归结果显示，无论是用何种估计方法，各变量的回归系数仅存在较小差异而且符号一致，说明需求结构高级化与经济增长的关系稳定。同时，中国需求结构合理化和需求结构高级化的演进对经济增长产生稳定影响。然而，经济结构的不合理并不会对经济增长产生负面影响，在经济赶超阶段，为了经济的快速增长，可以允许一定程度的需求结构不合理，但需求结构不合理程度较大时会对经济增长产生负面影响，必须进行相应的战略性调整。
三、需求结构对经济增长及经济波动的影响
需求结构演进与经济体自身特点及发展阶段密切相关，发展中经济体一般会面临需求结构合理化水平偏低和需求结构高级化水平不断下降的演进特征，但这种需求结构演进特征往往与经济快速增长及波动幅度有较大关联，当经济发展进入发达国家的水平之后，需求结构合理化水平相对较高，需求结构高级化水平也不断提高，但经济增长速度也会相对下降。
中国经济发展过程中的需求结构演进与经济增长和经济波动之间存在稳定关系，需求结构合理化和需求结构高级化的适度降低能够直接加快经济增长的速度，需求结构合理化和需求结构高级化的适度提高也能在一定程度上有效的抑制经济波动。
需求结构合理化对经济波动的影响主要分为直接影响和间接影响，直接影响主要是指需求结构合理化的程度会直接导致经济幅度的增大。间接效应则是需求结构合理化与其他因素之间相互作用从而影响经济波动的幅度。
四、促进经济增长的建议
在宏观需求结构中，消费对于经济增长的促进作用最大，净出口与投资次之。消费冲击在初期对经济增长呈现负效应，但后期呈现正效应。因此，短期可以依靠大量投资刺激经济增长，但是这种方法不具有可持续性，长期使用不利于经济长期稳步增长。所以应该选择消费主导经济增长的方式。
应加大农村的消费。在微观需求结构中，城镇的消费相对于农村的消费对经济的增长作用较大，但是城镇消费对经济增长的负效时间长，所以显然农村消费更能促进经济增长。
适当减税。减税是促进经济增长的有效途径之一，政府购买对经济增长的作用最小，政府购买还具有挤出消费的作用，因此，可以通过适当的减税政策减少政府开支，增加消费支出。
投资。适当的投资也可以有效的促进经济增长，同时，投资对农村消费也有一定的促进作用，由于农村基础设施、经济水平、生活条件等相对落后，所以适当的投资对改善农村基础设施，增加农民收入有较大的促进作用。因此要增加投资，改善农村居民的生活水平。
需求变动直接影响经济增长，在经济增长的过程中需求总量持续扩张，需求结构也随之变动，同时，需求结构的失衡也会导致经济增长受到相对的制约。因此，政府要采取适应需求变动规律的相关经济政策，采取措施争取扩大居民消费需求，在需求总量的扩张中实现需求机构均衡化发展。
参考文献：
