当前位置: 东星资源网 > 作文大全 > 通知 > 正文

结构转变与我国经济周期的微波化_微波率结构

时间:2019-01-29 来源:东星资源网 本文已影响 手机版

  文章编号:1003-6636(2012)02-0019-06;中图分类号:F121;文献标识码:A   结构转变与我国经济周期的微波化收稿日期:2012-01-15
  作者简介:李文兵(1979-),男,浙江温岭人,华中科技大学经济学院博士研究生,研究方向为宏观经济。
  李文兵
  (华中科技大学 经济学院,湖北 武汉430074)
  摘要:通过构建制造业和服务业的三要素投入生产函数,从产业本身波动性的差异揭示结构转变与我国经济周期波动稳定化形成之间的内在联系。计量结果表明1978-2010年不但我国制造业的总产出TFP的波动性要大于服务业,而且增加值TFP的波动性要远远大于服务业,即使总产出的TFP相同,制造业的增加值TFP的波动要比服务业的大71%。因而从制造业向服务业的结构转变是我国经济周期稳定化趋势形成的一个重要原因。因此,要实现未来我国经济长期平稳的发展,应该积极促进产业结构的调整和升级,加快第三产业的发展。
  关键词:结构转变;经济波动;全要素生产率
  
  Structural Transition and Narrowing?fluctuation of Chinese Business Cycle
  LI Wen?bing
  (School of Economics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430074, China)
  Abstract:By building three elements’ input production function of manufacturing and service industry, the paper reveals the internal linkage between structural transition and stabilization of business cycle fluctuation in China. The econometric results indicate that not only TFP of our domestic manufacturing industry’s gross output but TFP of added?value fluctuate more than that of service industry. Even though the two industries have the same TFP of gross output, TFP of manufacturing industry’s added value fluctuates more than that of service industry by 71%. Thus, structural transition from manufacturing industry to service industry contributes mainly to stabilization of Chinese business cycle. Consequently, we should promote industrial adjustment and upgrading, speed up development of the tertiary industry for long?term, stable Chinese economic development.
  Key words:Structural transition; economic fluctuation; total factor productivity
  一、引言
  近几十年来,除日本外的七国集团的经济波动呈现出越来越稳定化的趋势(Blanchard and Simon,2001;Stock and Watson,2003)。[1][2]尤其是美国,自20世纪80年代中期以来,无论从GDP的增长率,通货膨胀率还是从失业率的指标来看,美国的经济周期变得越趋稳定,其波动的幅度也越来越小。对此,许多国外学者从不同的角度就此现象提出了各自不同的理论和解释。其中有些学者从结构转变的视角来解释美国经济周期波动的稳定化趋势。[3]最早的是Burns(1960)在预测美国经济周期向稳定化方向发展时提到了产业结构变动对经济周期的影响,认为美国的就业结构变得越来越稳定,管理人员、工程师、科研人员、财务(金融)等白领行业的就业比重逐渐加大,与制造、建筑、运输等传统行业相比,白领行业受经济衰退冲击的影响较小,从而有助于增强经济波动的稳定性,使得美国的经济周期呈现出“微波化”趋势。Gorden(1986)在其关于美国经济周期研究的论文集的序言中强调了经济结构变化对经济周期稳定化的作用。其后McConnell和Perez-Quiros(2000)、Blanchard和Simon(2001)以及Stock和Watson(2002)进行了简单的反拟法(counterfactual)实验来评估结构转变对GDP波动的贡献,他们用服务业占GDP的比重与下一期服务业的增长率构造了GDP序列,发现结构转变对降低产出波动并没有多大作用,从而否定了结构变化对经济周期稳定化的贡献。[4]然而Alcala和Sancho(2003)指出这种反拟法有一定的局限性,由于假定每个部门的份额是恒定不变的,因而他们的结论可能低估了结构变化对降低经济波动的作用。他用随时间变化的权重指标进行了重新的计算,结果表明20世纪50年代以来结构转变对降低美国经济波动的贡献为30%左右。[5]并且Eggers和Ioannides(2006)从直觉上坚持认为产业结构的演进对宏观经济的稳定具有促进作用,基于过去半个世纪以来美国农业和制造业比重的下降以及金融、服务业比重的上升,认为易于波动的农业和制造业向更加稳定的金融、服务业的结构转变是导致美国经济稳定的重要原因。他们按照SCI1-dight产业标准将GDP分为10个产业,运用方差分解方法表明产业结构的变动对经济稳定的贡献比例高达50%。因此,他们认为产业结构的演进对经济稳定有着巨大的作用。[6]最近Alessio(2009)的文章构建了一个两部门动态一般均衡投入产出模型量化了制造业向服务业转变对降低美国产出波动的作用,结果表明结构转变对降低1960―1983和1984―2005这两个时期美国GDP波动的贡献达到了32%,从制造业向服务业的结构转变有效地降低了美国经济的波动性。[7]
  数据来源:中国统计年鉴
  图1我国历年经济增长率近年来,我国的经济周期波动也呈现出“微波化”的趋势(见图1)。就此,国内的一些学者也从结构转变的角度考察了各个产业变动与经济波动之间的内在联系。刘树成(2000,2006)认为我国近几年经济周期波动出现高位适度平滑化,一方面在于产业结构的调整和升级,另一方面在于宏观调控的不断加强和改善。[8][9]钱士春(2004)在考察各宏观经济变量波动与实际GDP波动的关系时,详细分析了我国产业结构升级与经济波动之间的关系,分析结果表明,从三次产业与实际GDP的联动来看,第一产业的相关系数最小,第二产业最大,第三产业处于中间位置,这说明第二产业与实际GDP的联动性最强。孙广生(2006)从产业角度探讨了产业波动与经济波动的相关性以及导致经济波动的产业来源,考察了经济景气波动与产业波动之间的差异。其主要结论为:第一,工业增长是推动经济增长的主要力量,而重工业的增速又比轻工业快,因而重工业景气波动主导宏观经济景气波动。第二,各行业波动幅度一般都大于GDP波动幅度,说明行业间波动相关性各异,存在“风险分散”效应。各产业的经济效益比总产出更容易波动。第三,各产业的增加值、总产值与当期经济景气波动的相关性不强,但各产业增加值与经济景气波动在中长期比短时期表现出更好的相关性。从一、二、三产业来看,第二产业增加值与经济波动的相关性最强,其次是第三产业,而第一产业不相关。第四,无论是景气上升期,还是下降期,制造业都是推动景气波动的主要产业。董琨和原义军(2007)在已有研究的基础上,从实证角度进一步探讨了中国产业结构演变与经济周期波动的关系,通过格兰?因果检验,得出的结论表明,中国产业结构演变是影响经济波动的显著原因。我国经济周期波动从“大起大落”向“高位平缓”转变,其主要的原因是产业结构的演进。李云娥(2008)运用VAR模型的格兰?因果检验、脉冲响应函数和方差分解法对我国宏观经济波动与产业结构变动关系进行了实证研究,其实证结果表明:各个产业的变动对宏观经济波动的贡献率是各不相同的,宏观经济的总量波动主要是由第一产业和第二产业的波动引起的,并且第二产业的波动与整个宏观经济波动有着很大的同步性和一致性,第三产业的变动与宏观经济波动之间不存在因果关系,第三产业对宏观经济波动的影响很小。石柱鲜等(2009)对我国产业结构调整与经济周期之间的相互影响关系进行了实证研究,对我国的经济周期和三次产业周期进行了对比分析,其分析结果表明:在经济繁荣时期,第一产业有助于抑制经济的过热,而第二产业促进经济的更加繁荣。经济萧条时期,第一产业加剧经济的进一步恶化,第三产业却抑制了经济的进一步衰退。因而第三产业的成长有助于起到平稳经济波动的重要作用。
  从上述国内研究的文献来看,大部分研究都肯定和强调了结构转变对降低我国经济周期波动的作用,但基本上没有深入剖析产业本身及其结构转变如何影响经济波动。一般来说,如果经济结构中波动性小的成分所占的比重增大,那么整体经济将会呈现出更大的稳定性。因此,本文将从产业间稳定性的差异入手,分析产业本身的波动性如何影响整体经济波动的内在机理,并试图从结构转变的视角去解释我国经济周期波动稳定化的趋势,证明产业结构的演进有助于降低经济的波动性,增强经济内在稳定性,从而有助于实现经济的平稳快速发展。
  二、模型和数据
  (一)模型
  众所周知,每个行业都有不同的产出波动水平,特别是那些延期销售和购买、资本密集度高、对汇率敏感的外向型行业(Filardo,1997)。[10]而制造业就是这样一个易于波动的行业,金融和服务业相对来说就比较稳定。在这一部分,通过构建制造业与服务业的生产函数来揭示产业本身波动性的差异,以及产业结构转变对降低经济波动的作用。①①这里的制造业是指第一产业和第二产业,服务业是指一般意义上的第三产业。假设每个产业部门的代表性厂商的生产函数是柯布-道格拉斯形式的,其使用中间投入品M以及资本和劳动的函数来进行产品的生产。因此,总产出的生产函数为Af(K,L)θM1-θ。另外假定市场是竞争的,因而资本的价格r、劳动的价格w、总产出的价格p以及中间投入品的价格pm是给定的,由各自的边际产出决定。从而pAf(K,L)θM1-θ就是总收益,rK+wL+pmM就是总成本。因而企业的利润最大化问题由下式给出:
   maxK,L,M{pY-rK-wL-pmM} (1)
  由(1)式关于中间投入品的一阶条件可得:
  M=1-θ1θppm1θA1θf(K,L)(2)
  把(2)式代入(1)式得到:
   maxK,L{pvA1θfK,L-rK-wL}(3)
  在(3)式里,A1θfK,L表示每个部门实际增加值的生产函数,以及pv=θ1-θ1-θθp1θpθ-1θm表示与其相对应的价格。这里实际增加值采用的是Sato(1976)的定义,是指初始投入(劳动和资本)和技术变化对产出的贡献。[11]因此,(3)式就表示了一个竞争性厂商关于增加值的最大化问题。
  A表示总产出全要素生产率(GTFP),而A1θ则表示增加值全要素生产率(YTFP)。因此,θ值可以通过影响全要素生产率A进而影响增加值的波动。也就是说,即使不同部门的全要素生产率的波动相同,不同部门的θ值的差异也会对增加值的TFP波动产生不同的影响。假如制造业的θ值为0?35,而服务业的θ值为0?7,则制造业增加值的TFP波动要比服务业增加值的TFP波动大50%。因此,服务业在总产出当中的比例增加就会降低全要素生产率的波动,即从制造业向服务业的结构转变可以降低经济的波动性,使得整个宏观经济表现出更加稳定化的趋势。
  根据上述理论模型,设定生产函数的具体形式如下:
   Yit = Ai(t)Kit αLit 1-αθM1-θit (4)
  其中i=m,s,分别代表制造业和服务业,Yit、Ai(t)、Kit、Lit、Mit分别是第i个行业t年的总产出、总产出全要素生产率、资本、劳动和中间投入。
  因而制造业和服务业的总产出全要素生产率为:
  TFPit=YitKαiitL1-αiitθiM1-θiit(5)
  其中,1-θi表示部门i的中间投入占总产出的份额,αi表示部门i增加值的资本产出弹性。
  由前述可知,A为总产出的全要素生产率,增加值全要素生产率则为A1θ。θ为总产出中劳动和资本的份额,其等于1减去总产出中中间投入的份额。因此,制造业和服务业的增加值全要素生产率为:
  TFPvit = TFPit 1θ(6)
  则制造业和服务业第t年的总产出全要素生产率和增加值全要素生产率的增长因子分别为:
  TFPit=TPFit/TFPi,t-1 (7)
  TFPvit = TFPit 1θ(8)
  (二)数据说明
  由上可知,要计算制造业和服务业的TFP及其增长率,需要有Yit、Kit、Lit、Mit、αi和θi的数据。在测算全要素生产率时,数据的处理非常重要,不同的处理往往会造成测算结果的巨大差异。本文中的制造业和服务业的总产值、增加值、就业人数的数据来自于《中国工业经济统计年鉴》、《中国第三产业统计年鉴》、《中国国内生产总值核算历史资料:1952―2004》、《中国第三产业普查资料》、各年的《中国统计年鉴》,而资本投入的数据则来自其他学者的研究成果。
  1.总产出
  目前,国内学者对总产出数据的处理主要有两种方法,一是用GDP作为产出的指标(如熊俊,2005;干春晖、郑若谷,2009),[12]二是大部分学者选择总产值作为产出的指标(张军、施少华,2003;沈能,2006;原毅军等,2009;李兵、曾志雄,2009;刘建翠,2009)。[13][14]正如杨延干(1994)所指出的,增加值与总产出比较,缺少了中间产品转移价值,而正是由于中间产品价值的重复计算,反映了规模节约和资源配置效率的经济效能,所以,用增加值代替总产出,改变了全要素生产率的指标功能,是不妥当的。因此,本文选择制造业和服务业总产值作为各自产出的指标,并按1978年的不变价格进行换算。
  2.中间投入
  由于我国没有对中间投入数据进行统计,投入产出表中有相关行业的中间投入数据,但由于其是隔几年进行编制,因而没有完整的序列数据,无法直接得到制造业和服务业的中间投入数据序列。①①目前我国编制的有1987、1990、1992、1997、2000、2002、2005、2007年的投入产出表。李小平、朱钟棣(2005)采用如下公式对按不变价计算的中间投入进行估算,Chen等(1992)也有过类似的算法:
  mi(t)=gvi(t)-nvi(t)-depi(t)/pm,i(t)(9)
  其中,mit、gvit、nvit、depit分别为按当年价格计算的中间投入、总产值、净产值、折旧和中间投入价格指数。
  有的学者如李胜文、李大胜(2008),刘建翠(2009),干春晖、郑若谷(2009)等用总产值与增加值之差来表示,即行业中间投入=行业总产值-行业增加值。由于前一种方法的中间投入价格指数需要利用投入产出表提供的消耗系数推算得到,而消耗系数也没有完整的序列数据。因而本文对中间投入数据的处理采用后一种方法,即用总产值与增加值之差来表示,制造业和服务业历年的增加值数据可以直接从《中国统计年鉴》中得到。
  3.劳动投入
  劳动投入应当是一定时期内要素提供的“服务流量”,其应包含劳动数量、劳动质量、劳动强度、劳动效率等因素,在市场经济条件下,劳动报酬能较为合理地反映劳动投入,国外也一般用工作小时数和劳动工资来衡量劳动对产出的贡献。由于中国处于经济体制转型期,收入分配体制不尽合理并且市场经济体制不够完善,并且我国也没有工作小时数这个统计数据,因此考虑到数据的可获得性和一致性,本文采用制造业和服务业的从业人数作为劳动投入的数据,这也是国内学者普遍采用的一种处理方法。
  4.资本投入
  目前,在我国学术界对资本存量测量的研究已有很多,大部分学者都采用国际流行的永续盘存法(PM)对我国的资本存量进行估算。有的学者将资产进行分类,估计了某一类或某些行业的资本存量。如Chow(1993)估计了1952―1985年农业、工业、建筑业、运输业以及商业等5个产业的资本存量;吴卫方(1999)以我国1981―1987年农业投资额为例,估计了我国1980―1997年的农业资本存量;黄勇峰、任若恩、刘晓生(2002)估计了1985―1995年我国制造业13个行业的资本存量;孙琳琳、任若恩(2003)估计了总量以及整个经济33个行业的资本存量;[15]王益煊和吴优(2003)估计了总量和16个行业的资本存量;薛俊波和王铮(2007)估算了投入产出表中国民经济17部门的资本存量;徐现祥、周吉梅、舒元(2007)使用永续盘存法系统地估计了我国1978―2002年各省区三次产业的物质资本存量;杨勇(2008)综合运用已有的资本存量测算方法,估算了1952―2006年我国服务业的资本存量;孔庆洋和余妙志(2008)估算了1978―2005年我国各省工业的资本存量。基于前人的研究已较为成熟,本文不再重新估算我国制造业和服务业的资本存量,而是直接采用干春晖、郑若谷(2009)的研究成果。
  5.资本产出弹性
  αi是增加值层面的资本产出弹性,我们可以利用科布-道格拉斯生产函数进行估计。假设制造业和服务业增加值的生产函数为规模报酬不变的C-D生产函数:
  Yit=Ai(t)KitαiLit1-αi(10)
  对(10)两边同除以Lit,并对两边取对数,可得:
  lnYitLit=lnAi(t)+αilnKitLit(11)
  然后,利用前面制造业和服务业的不变价增加值、资本存量以及就业人数这三项数据,用Stata10.0统计软件,对(11)进行回归,即可得到αi的值。
  6.资本和劳动份额
  θi是制造业和服务业的资本和劳动份额,在完全竞争市场的假设下,资本和劳动的份额就等于其投入报酬占产出报酬的比例。投入产出表可以提供相应的产出数据、资本报酬数据、劳动报酬数据以及各自份额的数据,但我国并不是每年都编制投入产出表。这里,近似的用增加值表示劳动和资本的报酬,任若恩、孙琳琳(2009)也曾做过类似的处理。[16]因而,资本和劳动份额可由按当前价计算的增加值数据和产出数据计算得到,中间投入份额数据则由1减去资本和劳动份额得到(详见图2)。
  图2制造业与服务业中间投入份额三、计量结果分析
  在这一部分,我们根据前面模型估算的相关数据来分析我国制造业和服务业的总产出全要素生产率和增加值全要素生产率的变动情况及与我国经济周期波动稳定化之间的关系。从第二部分可知,A表示总产出全要素生产率,A1θ则表示增加值全要素生产率,这里θ表示劳动和资本占总产出的份额,其等于1减去中间投入占总产出的份额,从图2可以看出,在1978―2010年间我国制造业中间投入占总产出的份额在0?6到0?75之间波动,比较稳定,其均值是0?70,而在此期间我国服务业中间投入占总产出的份额在0?25到0?5之间波动,也比较稳定,其均值是0?41。也就是说,我国在1978―2010年间制造业的劳动和资本份额的是0?41,即θ=0?41,而服务业的劳动和资本份额的是0?70,即θ=0?70。这说明制造业和服务业的生产技术具有巨大的差异,制造业相对于服务业来说更依赖于中间投入。
  根据前面的分析,制造业增加值全要素生产率的波动相比服务业增加值全要素生产率的波动要大主要取决于各自不同的生产技术,即不同的θ,而并不是主要取决于各自的总产出全要素生产率A,计量结果也证明了这一点。从图3(a)中可以看出,制造业和服务业总产出全要素生产率的增长因子相差不大,两者间的波幅比较接近,而从图3(b)中我们可以发现,制造业与服务业增加值全要素生产率的增长因子却表现出较大的差异,两者间的波幅相对总产出全要素生产率来说要大很多。即使制造业和服务业的总产出全要素生产率的波动幅度相同,制造业增加值全要素生产率的波动也要比服务业的大71%。
  Echevarria(1997)认为从制造业向服务业的转变意味着TFP波动的下降,因为服务业相对于制造业的增加值TFP来说其波动性更小[17],而恰恰是制造业与服务业生产过程中中间投入的差别导致了各自增加值TFP波动的巨大差异,从而影响了经济在结构转变过程中的波动性。根据前述的总产出生产函数及我们的分析,产出的波动主要取决于三个方面。一是制造业和服务业自身的总产出全要素生产率的波动;二是制造业和服务业各自占总产出的份额;三是中间投入占总产出的份额,即θ值的大小。因而,1978―2010年间我国经济的波动,也可以从这三个方面去理解。根据前面的分析,虽然制造业总产出全要素生产率的波动幅度和服务业的比较接近,但制造业总产出全要素生产率的波动幅度还是要比服务业的稍大;1978―2010年具有较大波动性的制造业产出比重相对于服务业来说趋于下降,服务业总产出占全社会总产出的比重由1978年的16?17%上升到了2010年的27?02%,从增加值看则更加明显,我国服务业的增加值占国内生产总值的比重由1978年的23?9%上升到了2010年的43?14%;从我们的估算看,1978―2010年制造业总产出中中间投入份额(稳定在70%左右)则一直高于服务业的中间投入份额(稳定在41%左右)。基于上述三点,我国从波动性较强的制造业向较为稳定的服务业的结构转变有利于降低我国经济的波动性,因而有助于我们从结构转变的角度去解释和理解我国经济周期波动微波化的趋势。
  图3四、结论、建议与进一步研究的方向
  本文基于我国经济周期波动的微波化趋势,以及在此期间我国经历了从制造业向服务业转变这一事实,通过构建制造业和服务业的生产函数,尝试着从结构转变的视角去分析我国经济周期稳定化的现象,结果表明两者之间存在紧密的内在联系,制造业向服务业的结构转变有助于增强经济的内在稳定性。1978―2010年间我国制造业的总产出全要素生产率的波动比服务业稍大,但其增加值全要素生产率的波动性要远远大于服务业,即使制造业和服务业的总产出全要素生产率的波动幅度相同,制造业增加值全要素生产率的波动也要比服务业的大71%,这主要是源于制造业与服务业生产技术的差别(制造业对中间投入的依赖更大),因而从制造业向服务业的结构转变有利于降低经济的波动性,增强经济内在稳定性,从而有助于降低外部冲击对经济波动的影响。所以,要实现我国经济长期波动的稳定化,必须积极推进产业结构的调整和升级,加快第三产业的发展,而不应主要依靠外在的干预来平抑经济的波动(当然一定的外部调控也是必要的),①①刘树成等认为我国经济周期波动微波化的主要成因是政府运用货币和财政政策对经济实行调控和干预,以熨平经济的波动。这既不利于经济长期发展的稳定性,甚至可能会造成经济更加剧烈的波动;②②胡乃武,孙稳存(2008)认为中国的货币政策虽然具有反周期的操作取向,但货币政策并不完全是稳定经济导向的,货币政策本身也可能是造成经济波动的重要原因。一方面,货币政策采用逆周期的操作方式能够降低经济的波动性;另一方面,由于货币政策缺乏独立性,会受到其他因素的影响,从而偏离逆周期操作的政策规则,货币政策就会造成经济的波动,甚至远远大于其稳定作用。也不利于产业结构的调整和升级(甚至恶化产业结构),以及经济增长方式转变的实现。因此,我国以总量增长为目标的调控方式应向以结构调整为目标转变,在产业结构不断合理和高级化的基础上再适当地运用宏观调控,这样才能实现经济长期平稳高速发展,为平抑经济周期波动构造稳定增长的中观基础。
  本文的研究表明增加值TFP的增长率差异主要取决于不同部门对中间投入品需求的差异,而不是总产出TFP增长率的差异。这一事实说明即使制造业和服务业的总产出TFP增长率相同,整个经济的TFP就依赖于制造业和服务业占GDP的比重。因此,整体经济的波动性不但取决于制造业和服务业自身波动性的大小,也取决于制造业和服务业在整个经济中所占的比重,制造业比重大则整体经济可能表现出更大的波动性。而制造业和服务业规模的大小取决于经济内部和外部对这两个部门的需求,而我国是一个外向型的大国,国外对我国的需求又主要集中在制造业,因此,要增强我国经济的长期内在稳定性,还应该改变我国以出口为导向的经济增长战略,积极扩大国内需求,从外向型经济向内需型经济转变。
  本文只是从不同行业自身波动性的差异考察了从制造业向服务业的结构转变对稳定经济的作用,而没有量化部门的结构转变对降低我国经济波动的贡献,这是以后要进一步研究的方向。
  
  参考文献:
  [1]Blanchard O.,simon.The Long and Large Decline in US Output Volatility,Brookings Papers on Economic Activity,2001.
  [2]Stock,Market W.Wttson.Has The Business Cycle Changed and Why?,NBER Macroeconomics Annual,2002:159-218.
  [3]曹永福.美国经济周期稳定化研究述评[J].经济研究,2007(7).
  [4]McConnell M.,Perez-Quiros.Output Fluctuations in the United States:What Has Changed Since The Early 1980s?,American Economic Review,2000(90)1464-1476.
  [5]Alcala F.,Sancho.Output composition and the US output volatility decline,Economics Letters,2003(82)115-120.
  [6]Andrew Eggers,Yannis M.Ioannides. The role of output composition in the stabilization of US output growth,Journal of Macroecnomics,2006(28)585-595.
  [7]Alessio.The Structural Transformation Between Manufacturing and Services and the Decline in the US GDP Volatility,Universidad Carlos III de Madrid Working Papers09-14,2009(2).
  [8]刘树成.中国经济周期研究报告[M].社会科学文献出版社,2006.
  [9]刘树成.论中国的经济增长与波动的新态势[J].中国社会科学,2000(1).
  [10]Filardo.Cyclical implications of the declining manufactuting employment share,Economic Review,1997:63-87.
  [11]Sato,K.,The Meaning and Measurment of Real Value Added,The Review of Economics and Statistics,1976(4)434-442.
  [12]干春辉,郑若谷.改革开放以来产业结构演进与生产率增长研究[J].中国工业经济,2009(2).
  [13]张军,施少华.中国经济全要素生产率变动:1952―1998[J].世界经济文汇,2003(2).
  [14]李宾,曾志雄.中国全要素生产率变动的再测算:1978―2007年[J].数量经济技术经济研究,2009(3).
  [15]孙琳琳,任若恩.中国资本投入和全要素生产率的估算[J].世界经济,2005(12).
  [16]任若恩,孙琳琳.我国行业层次的TFP估计:1981―2000[J].经济学(季刊),2009(3).
   [17]Echevarria.Changs in Sectoral Composition Associated with Economic Growth,International Economic Review,1997(38)431-452.
  责任编辑:萧敏娜

标签:我国经济 微波 周期 结构