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摘要：产业结构与经济增长的关系研究已成为现实热点。本文运用协整理论和格兰杰因果检验方法对长江三角洲16城市产业结构与经济增长之间的动态关系进行了实证研究。研究结果发现，长江三角洲地区的产业结构变动与经济增长之间存在长期稳定的均衡协同关系，产业结构的调整能够显著提升经济增长的水平。
关键词：产业结构； 经济增长； 协整； 格兰杰因果检验
中图分类号：F062.9文献标志码：A
一、 引言
产业结构是指生产要素在国民经济各产业部门之间的比例结构及其相互联系。不同的产业结构会对经济增长产生不同的影响，而不同的经济增长速度又对产业结构产生不同的需求。
传统的经济增长理论假设竞争均衡，即整个社会的完全竞争可以长期维持市场供求均衡，从而社会资源一直存在着“帕累托最优”。这就意味着社会所有部门生产要素的边际收益都相等，因而在任何时点上，部门之间资源的流动与转移都不能带来总产出的增加。在这种情况下，传统的经济增长模型就把经济增长的因素局限在资本积累、劳动增加和技术进步的范围内，即Q=f （K，L，T）。而结构主义非均衡经济增长理论则认为，在实际中竞争均衡的假设并不成立，传统经济增长理论忽视了结构变动效应在经济增长中的重要作用，资本、劳动和技术是在一定的产业结构中组织在一起进行生产的，对于给定的资本、劳动和技术，不同的产业结构会导致不同的经济增长。
结构主义非均衡经济增长理论逐步得到认同，国内外大量的专家学者对国家及区域产业结构与经济增长之间的关系进行了实证分析。Clarke运用他提出的三次产业分类法研究了经济发展同产业结构变化之间的规律，并以统计资料为基础总结出了国家发展过程的结构特点，并考察了劳动力在各产业之间的分布状况。Hoffman对工业化过程中的工业结构演变规律作了开拓性的研究，不但提出了工业部门分类方法，而且根据近20个国家的时间序列数据，分析了制造业中消费资料工业与资本资料工业的比例关系，提出了著名的“霍夫曼定理”。Denirson分析了美国1929-1957年经济增长情况，认为其中12％是由产业结构变动造成的。Kuznets分析了美国1948-1966年经济增长状况，认为经济增长的10％由产业结构变动造成的。并在此基础上，进一步收集和整理了20多个国家的数据，从国民收入和劳动力在产业间的分布，对伴随经济发展的产业结构变化作了分析研究。Chenery等人又在Kuznets研究成果的基础上将研究领域进一步扩大到低收入的发展中国家，通过对101个发达国家和发展中国家的数据分析，将经济发展分为三个过程和十个方面，揭示了不同经济发展阶段的结构变化的标准模式。
我国的学者对此问题也进行了大量研究。周振华（1995）以投入产出模型为基础，考察了产业结构内部关联的结构效应及结构弹性效应。并进一步把产业结构作为动态处理，分析产业结构与整个外部环境的关联成长效应和结构开放效应。刘伟在其《转轨中的经济增长与经济结构》（2005）一书中，以产出函数模型测算了我国整体及北京市产业结构变动的经济增长效应，发现我国的经济增长主要由第三产业拉动。郭克莎（1995）在经济增长和产业结构变动的理论基础上，对我国的经济增长和产业结构变动进行了研究，从资源配置效应入手，通过定量分析的方法，对我国改革开放以来产业间资源流动和结构变化对生产率增长和经济增长的作用进行了研究。张玉哲（2001）、潘淑清（2002）以多部门经济模型测算了我国产业结构变动的经济增长效应。丁霄泉（2001）通过实证回归分析了我国不同阶段的三次产业对经济增长的贡献率，提出农业及农村剩余劳动力对我国的经济增长还有很大贡献。许芳（2004）根据GDP的产值构成及劳动力构成，分析了湖南省1978-1999年间产业结构变动的经济增长效应。高更和、李小建（2005）从GDP产值结构角度测算，分析了1953-2003年间河南省产业结构的变动对经济增长的贡献。余娟、吴玉鸣（2006）以产出函数模型测算了河南省1978-2002年间产业结构的经济增长效应。
综上所述，国内外的学者对产业结构与经济增长的关系进行了大量的实证研究，但是就对我国的研究而言，大多基于对整个国家以及各省市产业结构变动的经济增长效应的研究，极少涉及对区域的研究。本文就我国长江三角洲地区产业结构与经济增长的相互关系进行实证分析，以期为该地区产业结构政策的制定提供理论依据。
二、动态关系的检验方法
传统的经济计量方法直接运用变量的水平值研究经济现象之间的均衡关系，容易导致谬误（spurious）结论，而对数据进行差分变换后进行回归，又可能丢失长期信息。近年发展起来的处理平稳数据的方法——协整（Co-integration），可用于检验经济时间序列变量水平数据是否存在长期均衡关系，要求经济时间序列变量具有单位根（Unit root）特征。格兰杰因果关系检验（Granger causality test）可用于确定经济时间序列变量之间是否存在因果关系，也要求经济时间序列变量具有平稳性特征。因此，在实证检验长江三角洲产业结构变动的经济增长效应之前要先检验产业结构变动数据和经济增长数据之间的平稳性，而后检验两者之间的动态关系。
（一） 时间序列的平稳性检验
检验时间序列平稳性的方法有迪基－富勒（Dickey-Fuller，DF）检验、菲利普－配荣（PP）检验等。出于理论上的原因和实践的方便，人们常用更具一般性的增广迪基－富勒（Dickey-Fuller，ADF）检验，其具体模型为：
△Yt=α0+γT+βYt-1+δ1△Yt-1+δ2△Yt-2+…+δm△Yt-m+εt（1）
其中，εt为白噪音，△为差分算子，α0为常数项，T为趋势因素。原假设H0：β＝0，备择假设H1：β<0，接受H0意味着序列Yt有一个单位根，即是平稳性的。本文采用麦金农（Mackinnon）临界值，△Yt-i的最优滞后期m由AIC准则确定。
（二）时间序列之间的协整检验
如果单位根检验结果表明，所研究的变量都包含一个单位根（即一阶差分平稳），则可以进一步检验变量之间是否存在长期的均衡关系——协整关系。协整关系的基本思想是：如果两个或两个以上的时间序列变量是非平稳的，但它们的某种线性组合即表现出平稳性，则这些变量之间存在长期均衡关系。
关于协整关系的检验与估计目前没有许多具体的技术模型，如Engle-Granger两步法、Johansen极大似然法、频域非参数谱回归法、Bayes方法等。对于单方程系统，Engle-Granger两步法具有许多优点，只需用OLS估计，且操作十分简单明了，设｛xt｝和｛yt｝均为I（1）变量，用OLS法建立模型：
Yt=β0+β1Xt+μt（2）
以确定变量之间的长期均衡关系，然后对残差 作平稳性检验， =Yt-β0-β1Xt。若残差是平稳的，则｛xt｝和｛yt｝存在协整关系，否则就不存在协整关系。
（三）误差修正模型（ECM）
误差修正模型的最初使用主要是为了建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足，它既能反映不同时间序列间的长期均衡关系，又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制。首先对序列进行协整分析，以发现序列之间的协整关系，即长期均衡关系，求出协整系数并以这种关系构成误差修正项，然后将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起建立短期模型，即误差修正模型（ECM）。
两变量｛xt｝和｛yt｝的短期和长期行为的误差修正模型由下式给出：
△yt=α+ βi△xt-i+ γi△yt-i-1+γμt-1+εt（3）
式中，yt~I（1），xt~ I（1），yt，xt~CI（1，1），μt为长期均衡误差项，μt=yt-b0-b1xt~ I（0）；εt为白噪音；λ为短期调整系数。
（四）时间序列的格兰杰因果关系检验
当｛yt｝和｛xt｝在统计上是平稳序列时，如果变量X过去和现在的信息有助于改进变量Y的预测，则称变量X是变量Y的格兰杰原因。常用的格兰杰检验模型为：
Yt= αiYt-i- βjXt-j+εt （4）
在上式中，αi和βj是常数，｛εt｝是白噪声。因而X是Y的格兰杰原因，等价βj不全为零。由于格兰杰方法对模型中变量所取的滞后期长短异常敏感，应避免滞后阶数选择的主观随意性。本文采用Hsiao的最小预测误差终值（Final Prediction Error，FPE）准则确定最佳滞后阶数。相应Yt的滞后阶数m和Xt的滞后阶数n，对上面的模型进行回归处理，若观测个数为T，残差平方和为RSS（m，n），记为
FPE(m,n)= × （5）
以此来确定一个最大滞后阶数，选取使FPE（m，n）最小的m0和n0作为相应的最佳滞后阶数（FPE（m0，n0）y”，即变量X是变量Y的格兰杰原因）。为了进一步检验“x=>y”的显著性的大小，令
F= × （6）
则F服从自由度为（n0,T-m0-n0）的F统计分布。比较F统计量与临界值的大小，即可得检验结果。
三、长江三角洲地区产业结构与经济增长关系的实证分析
（一）数据的来源与处理
产业结构是国民经济各个产业部门之间的组织和构成情况及它们所占的比重和相互关系。表示产业结构变化的变量通常有第一、二、三产业的产值结构、劳动就业结构、资产结构和技术结构等。
本文选用产值结构S1、S2、S3（分别代表长江三角洲地区第一、二、三产业的国内生产总值占国内生产总值的百分比）来表示产业结构。对于经济增长，本文采用国内生产总值GDP。为了消除价格变动的影响，本文实际国内生产总值rGDP由名义国内生产总值指标按照可比价格调整得到（rGDP＝GDP/P，P为零售商品价格指数）。
本文样本数据均来自《中国统计年鉴》、《上海市统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》及《浙江省统计年鉴》（各年度），样本区间为1978-2004年。由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，对四个变量取自然对数，分别表示为LGDP、LS1、ＬS2和 ＬS3，同时分别以DGDP、DS1、DS2和DS3表示其一阶差分。
长三角有“狭义”和“广义”之区分。“广义”的长三角地区泛指由江苏、浙江、上海两省一市组成的行政区域；而“狭义”的长三角区域是一个城市群的概念，主要是指以上海为中心，包括江苏的南京、苏州、无锡、常州、镇江、南通、扬州、泰州①以及浙江的杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山和台州在内的占地面积为10万平方千米的16个城市区域。由于“广义”长三角的定义过于宽泛，江苏北部及浙江南部的部分城市产业结构状况以及经济发展水平与16个城市有较大差别，本文选择“狭义”长三角地区为研究对象。“狭义”长三角地区产业结构及经济增长的水平序列趋势图和一阶差分图如图1及图2所示。
图1LGDP、LS1、LS2及LS3的水平趋势图图2LGDP、LS1、LS2及LS3的一阶差分趋势图
图1是长江三角洲地区各变量的水平序列图，两图中均显示出二者均不断增长，且变化方向一致，但显示出不平稳性。图2为长江三角洲地区各变量的一阶差分序列图，该图显示三个变量的变化趋势较为平稳。
（二） 检验结果
1．平稳性检验
同样，运用Eviews3.1计量经济软件，对长江三角洲地区的LGDP、LS1、ＬS2、 ＬS3、DGDP、DS1、DS2及DS3作ADF平稳性检验，检验结果如下表所示：
其中检验形式（C，T，L）中的C，T，L分别代表常数项、时间趋势和滞后阶数。*表示在1％的显著性水平上拒绝有单位根的原假设，即在相应的显著性水平下认为变量是稳定的。
通过表1的检验结果可以看出，LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3在5％的显著性水平上接受原假设H0，即LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3是非平稳的，而其一阶差分在5％的显著性水平上均拒绝原假设H0，即LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3的一阶差分是平稳的。因此，长江三角洲地区的LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3均存在单位根。
2．协整检验
通过上述的平稳性检验可知，LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3均为单位根过程，可以由协整检验考察它们的长期均衡关系。LGDP对LS1、ＬS2及 ＬS3进行回归的OLS估计，结果如下：
LGDP=3.7043-1.0041 LS1+1.74ＬS2+1.807ＬS3（7）
(1.9921)(-5.0498)（1.7297） （3.046）
R2=0.9763DW=0.6787F=329.5405
通过t统计值检验可知，计算结果均在5％的显著性水平上通过检验。
同样设e为回归模型的残差，对e的水平值作ADF检验，得到表2。
根据表2的计算结果，在5％的显著性水平上拒绝e是单位根过程的原假设，接受e是平稳过程的假设。因此，长江三角洲地区LGDP与LS1、ＬS2及 ＬS3存在着长期均衡关系。此外，从上述的结果可以看出，长江三角洲地区第一产业的产值结构与实际经济产出呈反方向变动，而第二、三产业产值结构与实际经济产出同向变动，而其中第三产业对狭义长江三角洲地区整个经济产出的拉动作用最为明显。
接下来建立如下误差修正模型：
D（LGDP）=0.1028-0.3722D( LS1)+0.4576 D（ＬS2）+0.70521D（ＬS3）-0.1989e（8）
（6.6038）（-1.7959）（2.4906） （-1.7417） （-2.1964）
R2=0.3809 DW=1.2323F=3.3839
方程的回归系数通过了显著性检验，误差修正系数为负（-0.1989），符合反向修正机制。长江三角洲地区第一产业产值结构的短期变动对实际国内总产出存在负向影响，第二及第三产业产值结构的短期变动对实际国内总产出存在正向影响。此外，由于短期内调整系数是显著的，因而它表明每年实际总产出与其长期均衡值的偏差中的19.89％（0.1989）被修正。
3．格兰杰因果关系检验
长江三角洲地区经济增长与产业结构变动的格兰杰因果关系检验结果如表3所示：
通过表3的格兰杰检验结果，我们可以看到，在5％的显著性水平下，长江三角洲地区第三产业产值结构的变动是引起国内总产值变动的因，而第一产业及第二产业产值结构的变动未对国内总产值造成显著影响。如果将显著性水平提高到10％，那么第一产业、第二产业及第三产业产值结构的变动均是引起国内总产值变动的因。国内总产值及三次产业产值结构的因果关系可以用图3表示。
四、结论
（一） 长江三角洲地区的产业结构变动与经济增长之间存在长期稳定的均衡协同关系
本文的实证研究表明，长江三角洲地区存在着某种经济机制，使得其实际经济增长与产业结构变动二者长期看来具有共同的随机变动趋势。尽管长江三角洲地区实际经济增长与三次产业结构的变动都不具备平稳性，但是两者的一阶差分都显示出平稳性，并且在统计上是高度相关的，存在着长期稳定的均衡协同关系。其中，第一产业产值结构与整体的经济增长是一种反方向变化的形式，而第二、第三产业的产值结构与经济增长呈现同向变化。这一点与产业结构演进的历程是相符合的。在经济发展的不同阶段，经济总量增长率高的时期，产业结构的变换率也就越高，同样产业结构变换率越高的时期，经济总量的增长也就越迅速。经济总量增长与产业结构变动之间的有机联系，从发达国家的历史经验中也得到了肯定性的证实。
当经济总量与产业结构变动相互适应和协调一致时，能达到经济增长速度和资源配置效益的均衡，从而实现国民经济的合力增长。而实证研究的结果证明了长江三角洲地区经济增长与产业结构变动之间存在长期的协同均衡关系。因此，通过调整和优化产业结构从而控制经济增长的产业政策在长江三角洲地区具有积极效应。
（二）长江三角洲地区的产业结构变动对经济增长有显著影响
长江三角洲地区格兰杰因果关系检验的结果证明，在5％的显著性水平下，长江三角洲地区仅第三产业产值结构的变动是影响总体实际经济增长的重要原因；将显著性水平提高到10%，长江三角洲地区三次产业结构的变动均成为了总体实际经济增长的原因，但是经济增长对三次产业产值结构的影响并不显著。因此，长江三角洲目前是结构主导型经济增长方式，经济增长的主要矛盾在于结构而非总量，其产业结构变动对实际经济增长有显著影响，在这其中，第三产业产值结构的提升对经济增长的作用更为显著。因此，应该优化资源在各产业部门的配置，使产业结构能够依据经济总量的发展水平做适时调整，以适应经济总量增长的需要；同时进一步加强市场体系建设，加快技术进步步伐，利用信息技术大力发展第三产业。
①泰州于1996年从扬州划出，单独立市。因此本文1978~1995年间的数据来源于上海、南京、苏州、无锡、常州、镇江、南通、扬州、杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山以及台州十五城市的有关资料。
参考文献：
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[2]杨竹莘，韩国高.黑龙江省产业结构与经济增长关系的实证研究[J].工业技术经济，2007，（2）：62－66.
[3]李延军，金浩.产业结构与经济增长关系的协整研究[J].商业时代，2007，（7）：81－82.
[4]高更和，李小建.产业结构变动对区域经济增长贡献的空间分析——以河南省为例[J].经济地理，2006，（3）：270－273.
[5]许芳，赖明勇.产业结构对经济增长贡献的实证分析[J].海南大学学报（人文社会科学版），2004，（6）：136－140.
[6]葛新元，王大辉，袁强，方福康.中国经济结构变化对经济增长的贡献的计量分析[J].北京师范大学学报（自然科学版），2000，（2）：43－48.
[7]王兵，陈雪梅.产业结构与广东经济增长——基于VAR模型的实证分析[J].暨南学报（哲学社会科学版），2006，（4）：46－50.
[8]胡琦，许峰.上海产业结构经济增长效应分析[J].上海经济研究，2004，（11）：41－46.
[9]纪玉山，吴勇民.我国产业结构与经济增长关系之协整模型的建立与实现[J].当代经济研究，2006，（6）：47－52.
[10]兰玲，孙宇辉，赵桂杰.转变经济增长方式的理论与实践[J].税务与经济，2006，（4）：44－48.
[11]吕铁，周叔莲.中国的产业结构升级与经济增长方式转变[J].管理世界，1999，（1）：11-125.
（责任编辑 吴晓妹）
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关键词：产业结构； 经济增长； 协整； 格兰杰因果检验
中图分类号：F062.9文献标志码：A
一、 引言
产业结构是指生产要素在国民经济各产业部门之间的比例结构及其相互联系。不同的产业结构会对经济增长产生不同的影响，而不同的经济增长速度又对产业结构产生不同的需求。
传统的经济增长理论假设竞争均衡，即整个社会的完全竞争可以长期维持市场供求均衡，从而社会资源一直存在着“帕累托最优”。这就意味着社会所有部门生产要素的边际收益都相等，因而在任何时点上，部门之间资源的流动与转移都不能带来总产出的增加。在这种情况下，传统的经济增长模型就把经济增长的因素局限在资本积累、劳动增加和技术进步的范围内，即Q=f （K，L，T）。而结构主义非均衡经济增长理论则认为，在实际中竞争均衡的假设并不成立，传统经济增长理论忽视了结构变动效应在经济增长中的重要作用，资本、劳动和技术是在一定的产业结构中组织在一起进行生产的，对于给定的资本、劳动和技术，不同的产业结构会导致不同的经济增长。
结构主义非均衡经济增长理论逐步得到认同，国内外大量的专家学者对国家及区域产业结构与经济增长之间的关系进行了实证分析。Clarke运用他提出的三次产业分类法研究了经济发展同产业结构变化之间的规律，并以统计资料为基础总结出了国家发展过程的结构特点，并考察了劳动力在各产业之间的分布状况。Hoffman对工业化过程中的工业结构演变规律作了开拓性的研究，不但提出了工业部门分类方法，而且根据近20个国家的时间序列数据，分析了制造业中消费资料工业与资本资料工业的比例关系，提出了著名的“霍夫曼定理”。Denirson分析了美国1929-1957年经济增长情况，认为其中12％是由产业结构变动造成的。Kuznets分析了美国1948-1966年经济增长状况，认为经济增长的10％由产业结构变动造成的。并在此基础上，进一步收集和整理了20多个国家的数据，从国民收入和劳动力在产业间的分布，对伴随经济发展的产业结构变化作了分析研究。Chenery等人又在Kuznets研究成果的基础上将研究领域进一步扩大到低收入的发展中国家，通过对101个发达国家和发展中国家的数据分析，将经济发展分为三个过程和十个方面，揭示了不同经济发展阶段的结构变化的标准模式。
我国的学者对此问题也进行了大量研究。周振华（1995）以投入产出模型为基础，考察了产业结构内部关联的结构效应及结构弹性效应。并进一步把产业结构作为动态处理，分析产业结构与整个外部环境的关联成长效应和结构开放效应。刘伟在其《转轨中的经济增长与经济结构》（2005）一书中，以产出函数模型测算了我国整体及北京市产业结构变动的经济增长效应，发现我国的经济增长主要由第三产业拉动。郭克莎（1995）在经济增长和产业结构变动的理论基础上，对我国的经济增长和产业结构变动进行了研究，从资源配置效应入手，通过定量分析的方法，对我国改革开放以来产业间资源流动和结构变化对生产率增长和经济增长的作用进行了研究。张玉哲（2001）、潘淑清（2002）以多部门经济模型测算了我国产业结构变动的经济增长效应。丁霄泉（2001）通过实证回归分析了我国不同阶段的三次产业对经济增长的贡献率，提出农业及农村剩余劳动力对我国的经济增长还有很大贡献。许芳（2004）根据GDP的产值构成及劳动力构成，分析了湖南省1978-1999年间产业结构变动的经济增长效应。高更和、李小建（2005）从GDP产值结构角度测算，分析了1953-2003年间河南省产业结构的变动对经济增长的贡献。余娟、吴玉鸣（2006）以产出函数模型测算了河南省1978-2002年间产业结构的经济增长效应。
综上所述，国内外的学者对产业结构与经济增长的关系进行了大量的实证研究，但是就对我国的研究而言，大多基于对整个国家以及各省市产业结构变动的经济增长效应的研究，极少涉及对区域的研究。本文就我国长江三角洲地区产业结构与经济增长的相互关系进行实证分析，以期为该地区产业结构政策的制定提供理论依据。
二、动态关系的检验方法
传统的经济计量方法直接运用变量的水平值研究经济现象之间的均衡关系，容易导致谬误（spurious）结论，而对数据进行差分变换后进行回归，又可能丢失长期信息。近年发展起来的处理平稳数据的方法——协整（Co-integration），可用于检验经济时间序列变量水平数据是否存在长期均衡关系，要求经济时间序列变量具有单位根（Unit root）特征。格兰杰因果关系检验（Granger causality test）可用于确定经济时间序列变量之间是否存在因果关系，也要求经济时间序列变量具有平稳性特征。因此，在实证检验长江三角洲产业结构变动的经济增长效应之前要先检验产业结构变动数据和经济增长数据之间的平稳性，而后检验两者之间的动态关系。
（一） 时间序列的平稳性检验
检验时间序列平稳性的方法有迪基－富勒（Dickey-Fuller，DF）检验、菲利普－配荣（PP）检验等。出于理论上的原因和实践的方便，人们常用更具一般性的增广迪基－富勒（Dickey-Fuller，ADF）检验，其具体模型为：
△Yt=α0+γT+βYt-1+δ1△Yt-1+δ2△Yt-2+…+δm△Yt-m+εt（1）
其中，εt为白噪音，△为差分算子，α0为常数项，T为趋势因素。原假设H0：β＝0，备择假设H1：β<0，接受H0意味着序列Yt有一个单位根，即是平稳性的。本文采用麦金农（Mackinnon）临界值，△Yt-i的最优滞后期m由AIC准则确定。
（二）时间序列之间的协整检验
如果单位根检验结果表明，所研究的变量都包含一个单位根（即一阶差分平稳），则可以进一步检验变量之间是否存在长期的均衡关系——协整关系。协整关系的基本思想是：如果两个或两个以上的时间序列变量是非平稳的，但它们的某种线性组合即表现出平稳性，则这些变量之间存在长期均衡关系。
关于协整关系的检验与估计目前没有许多具体的技术模型，如Engle-Granger两步法、Johansen极大似然法、频域非参数谱回归法、Bayes方法等。对于单方程系统，Engle-Granger两步法具有许多优点，只需用OLS估计，且操作十分简单明了，设｛xt｝和｛yt｝均为I（1）变量，用OLS法建立模型：
Yt=β0+β1Xt+μt（2）
以确定变量之间的长期均衡关系，然后对残差 作平稳性检验， =Yt-β0-β1Xt。若残差是平稳的，则｛xt｝和｛yt｝存在协整关系，否则就不存在协整关系。
（三）误差修正模型（ECM）
误差修正模型的最初使用主要是为了建立短期的动态模型以弥补长期静态模型的不足，它既能反映不同时间序列间的长期均衡关系，又能反映短期偏离向长期均衡修正的机制。首先对序列进行协整分析，以发现序列之间的协整关系，即长期均衡关系，求出协整系数并以这种关系构成误差修正项，然后将误差修正项看作一个解释变量，连同其它反映短期波动的解释变量一起建立短期模型，即误差修正模型（ECM）。
两变量｛xt｝和｛yt｝的短期和长期行为的误差修正模型由下式给出：
△yt=α+ βi△xt-i+ γi△yt-i-1+γμt-1+εt（3）
式中，yt~I（1），xt~ I（1），yt，xt~CI（1，1），μt为长期均衡误差项，μt=yt-b0-b1xt~ I（0）；εt为白噪音；λ为短期调整系数。
（四）时间序列的格兰杰因果关系检验
当｛yt｝和｛xt｝在统计上是平稳序列时，如果变量X过去和现在的信息有助于改进变量Y的预测，则称变量X是变量Y的格兰杰原因。常用的格兰杰检验模型为：
Yt= αiYt-i- βjXt-j+εt （4）
在上式中，αi和βj是常数，｛εt｝是白噪声。因而X是Y的格兰杰原因，等价βj不全为零。由于格兰杰方法对模型中变量所取的滞后期长短异常敏感，应避免滞后阶数选择的主观随意性。本文采用Hsiao的最小预测误差终值（Final Prediction Error，FPE）准则确定最佳滞后阶数。相应Yt的滞后阶数m和Xt的滞后阶数n，对上面的模型进行回归处理，若观测个数为T，残差平方和为RSS（m，n），记为
FPE(m,n)= × （5）
以此来确定一个最大滞后阶数，选取使FPE（m，n）最小的m0和n0作为相应的最佳滞后阶数（FPE（m0，n0）
F= × （6）
则F服从自由度为（n0,T-m0-n0）的F统计分布。比较F统计量与临界值的大小，即可得检验结果。
三、长江三角洲地区产业结构与经济增长关系的实证分析
（一）数据的来源与处理
产业结构是国民经济各个产业部门之间的组织和构成情况及它们所占的比重和相互关系。表示产业结构变化的变量通常有第一、二、三产业的产值结构、劳动就业结构、资产结构和技术结构等。
本文选用产值结构S1、S2、S3（分别代表长江三角洲地区第一、二、三产业的国内生产总值占国内生产总值的百分比）来表示产业结构。对于经济增长，本文采用国内生产总值GDP。为了消除价格变动的影响，本文实际国内生产总值rGDP由名义国内生产总值指标按照可比价格调整得到（rGDP＝GDP/P，P为零售商品价格指数）。
本文样本数据均来自《中国统计年鉴》、《上海市统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》及《浙江省统计年鉴》（各年度），样本区间为1978-2004年。由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，对四个变量取自然对数，分别表示为LGDP、LS1、ＬS2和 ＬS3，同时分别以DGDP、DS1、DS2和DS3表示其一阶差分。
长三角有“狭义”和“广义”之区分。“广义”的长三角地区泛指由江苏、浙江、上海两省一市组成的行政区域；而“狭义”的长三角区域是一个城市群的概念，主要是指以上海为中心，包括江苏的南京、苏州、无锡、常州、镇江、南通、扬州、泰州①以及浙江的杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山和台州在内的占地面积为10万平方千米的16个城市区域。由于“广义”长三角的定义过于宽泛，江苏北部及浙江南部的部分城市产业结构状况以及经济发展水平与16个城市有较大差别，本文选择“狭义”长三角地区为研究对象。“狭义”长三角地区产业结构及经济增长的水平序列趋势图和一阶差分图如图1及图2所示。
图1LGDP、LS1、LS2及LS3的水平趋势图图2LGDP、LS1、LS2及LS3的一阶差分趋势图
图1是长江三角洲地区各变量的水平序列图，两图中均显示出二者均不断增长，且变化方向一致，但显示出不平稳性。图2为长江三角洲地区各变量的一阶差分序列图，该图显示三个变量的变化趋势较为平稳。
（二） 检验结果
1．平稳性检验
同样，运用Eviews3.1计量经济软件，对长江三角洲地区的LGDP、LS1、ＬS2、 ＬS3、DGDP、DS1、DS2及DS3作ADF平稳性检验，检验结果如下表所示：
其中检验形式（C，T，L）中的C，T，L分别代表常数项、时间趋势和滞后阶数。*表示在1％的显著性水平上拒绝有单位根的原假设，即在相应的显著性水平下认为变量是稳定的。
通过表1的检验结果可以看出，LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3在5％的显著性水平上接受原假设H0，即LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3是非平稳的，而其一阶差分在5％的显著性水平上均拒绝原假设H0，即LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3的一阶差分是平稳的。因此，长江三角洲地区的LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3均存在单位根。
2．协整检验
通过上述的平稳性检验可知，LGDP、LS1、ＬS2及 ＬS3均为单位根过程，可以由协整检验考察它们的长期均衡关系。LGDP对LS1、ＬS2及 ＬS3进行回归的OLS估计，结果如下：
LGDP=3.7043-1.0041 LS1+1.74ＬS2+1.807ＬS3（7）
(1.9921)(-5.0498)（1.7297） （3.046）
R2=0.9763DW=0.6787F=329.5405
通过t统计值检验可知，计算结果均在5％的显著性水平上通过检验。
同样设e为回归模型的残差，对e的水平值作ADF检验，得到表2。
根据表2的计算结果，在5％的显著性水平上拒绝e是单位根过程的原假设，接受e是平稳过程的假设。因此，长江三角洲地区LGDP与LS1、ＬS2及 ＬS3存在着长期均衡关系。此外，从上述的结果可以看出，长江三角洲地区第一产业的产值结构与实际经济产出呈反方向变动，而第二、三产业产值结构与实际经济产出同向变动，而其中第三产业对狭义长江三角洲地区整个经济产出的拉动作用最为明显。
接下来建立如下误差修正模型：
D（LGDP）=0.1028-0.3722D( LS1)+0.4576 D（ＬS2）+0.70521D（ＬS3）-0.1989e（8）
（6.6038）（-1.7959）（2.4906） （-1.7417） （-2.1964）
R2=0.3809 DW=1.2323F=3.3839
方程的回归系数通过了显著性检验，误差修正系数为负（-0.1989），符合反向修正机制。长江三角洲地区第一产业产值结构的短期变动对实际国内总产出存在负向影响，第二及第三产业产值结构的短期变动对实际国内总产出存在正向影响。此外，由于短期内调整系数是显著的，因而它表明每年实际总产出与其长期均衡值的偏差中的19.89％（0.1989）被修正。
3．格兰杰因果关系检验
长江三角洲地区经济增长与产业结构变动的格兰杰因果关系检验结果如表3所示：
通过表3的格兰杰检验结果，我们可以看到，在5％的显著性水平下，长江三角洲地区第三产业产值结构的变动是引起国内总产值变动的因，而第一产业及第二产业产值结构的变动未对国内总产值造成显著影响。如果将显著性水平提高到10％，那么第一产业、第二产业及第三产业产值结构的变动均是引起国内总产值变动的因。国内总产值及三次产业产值结构的因果关系可以用图3表示。
四、结论
（一） 长江三角洲地区的产业结构变动与经济增长之间存在长期稳定的均衡协同关系
本文的实证研究表明，长江三角洲地区存在着某种经济机制，使得其实际经济增长与产业结构变动二者长期看来具有共同的随机变动趋势。尽管长江三角洲地区实际经济增长与三次产业结构的变动都不具备平稳性，但是两者的一阶差分都显示出平稳性，并且在统计上是高度相关的，存在着长期稳定的均衡协同关系。其中，第一产业产值结构与整体的经济增长是一种反方向变化的形式，而第二、第三产业的产值结构与经济增长呈现同向变化。这一点与产业结构演进的历程是相符合的。在经济发展的不同阶段，经济总量增长率高的时期，产业结构的变换率也就越高，同样产业结构变换率越高的时期，经济总量的增长也就越迅速。经济总量增长与产业结构变动之间的有机联系，从发达国家的历史经验中也得到了肯定性的证实。
当经济总量与产业结构变动相互适应和协调一致时，能达到经济增长速度和资源配置效益的均衡，从而实现国民经济的合力增长。而实证研究的结果证明了长江三角洲地区经济增长与产业结构变动之间存在长期的协同均衡关系。因此，通过调整和优化产业结构从而控制经济增长的产业政策在长江三角洲地区具有积极效应。
（二）长江三角洲地区的产业结构变动对经济增长有显著影响
长江三角洲地区格兰杰因果关系检验的结果证明，在5％的显著性水平下，长江三角洲地区仅第三产业产值结构的变动是影响总体实际经济增长的重要原因；将显著性水平提高到10%，长江三角洲地区三次产业结构的变动均成为了总体实际经济增长的原因，但是经济增长对三次产业产值结构的影响并不显著。因此，长江三角洲目前是结构主导型经济增长方式，经济增长的主要矛盾在于结构而非总量，其产业结构变动对实际经济增长有显著影响，在这其中，第三产业产值结构的提升对经济增长的作用更为显著。因此，应该优化资源在各产业部门的配置，使产业结构能够依据经济总量的发展水平做适时调整，以适应经济总量增长的需要；同时进一步加强市场体系建设，加快技术进步步伐，利用信息技术大力发展第三产业。
①泰州于1996年从扬州划出，单独立市。因此本文1978~1995年间的数据来源于上海、南京、苏州、无锡、常州、镇江、南通、扬州、杭州、宁波、湖州、嘉兴、绍兴、舟山以及台州十五城市的有关资料。
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（责任编辑 吴晓妹）
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