资源科学 ›› 2017, Vol. 39 ›› Issue (6): 1182-1193.doi: 10.18402/resci.2017.06.17
收稿日期:
2017-02-13
修回日期:
2017-03-23
出版日期:
2017-06-20
发布日期:
2017-06-20
作者简介:
作者简介:王波,男,山东临朐人,博士生,主要研究方向为海洋渔业与海陆产业一体化。E-mail:
基金资助:
Received:
2017-02-13
Revised:
2017-03-23
Online:
2017-06-20
Published:
2017-06-20
摘要:
产业结构变动影响要素的流动与配置,要素配置效率决定着经济增长的质量与速度。本文基于VES生产函数建立了以海洋产业结构为门槛变量的估计模型,探究海洋产业结构变动对海洋经济增长的影响,可为推动中国海洋供给侧结构性改革,提高海洋经济增长质量提供参考。研究结果表明:①海洋产业结构变动对海洋经济增长的影响具有显著差异性。海洋第二产业占GOP比重在越过门槛值时对海洋经济增长的影响比较显著,对海洋经济发展产生较大的“结构红利”,在一定程度上会促进海洋经济增长;海洋第三产业占GOP比重对海洋经济增长的影响则不显著;海洋产业结构高度化对海洋经济增长具有负向效应,会制约海洋经济发展。②海洋产业结构变动引起了海洋资本、海洋劳动力和海洋科技投入对海洋经济增长方式的改变,并呈现阶段性特征。传统海洋投资结构在海洋经济发展初期会促进海洋经济增长,但越过门槛值后,将会抑制海洋经济增长;海洋劳动力对海洋经济增长的正向影响均比较显著;海洋经济增长对科技投入的依赖,更多的需要智力支持而非单纯的体力供给。
王波, 韩立民. 中国海洋产业结构变动对海洋经济增长的影响——基于沿海11省市的面板门槛效应回归分析[J]. 资源科学, 2017, 39(6): 1182-1193.
Bo WANG, Limin HAN. Impacts of marine industrial structure changes on marine economic growth for 11 coastal provinces in China[J]. Resources Science, 2017, 39(6): 1182-1193.
表 1
样本变量的描述性统计"
变量名称 | 变量符号 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
海洋生产总值 | lnGOP | 7.248 | 0.873 | 5.571 | 8.545 |
海洋劳动力 | lnML | 5.485 | 0.667 | 4.401 | 6.748 |
海洋资本 | lnMC | 8.929 | 0.934 | 6.025 | 10.441 |
海洋科技 | lnMST | 2.245 | 1.992 | -2.368 | 4.953 |
海洋资本劳动比率 | MCLR | 1.002 | 0.446 | 0.330 | 2.160 |
海洋产业结构高度化 | MHIS | 1.316 | 0.691 | 0.528 | 3.545 |
海洋第二产业占GOP比重 | Sir | 0.448 | 0.106 | 0.192 | 0.685 |
海洋第三产业占GOP比重 | Tir | 0.473 | 0.074 | 0.313 | 0.635 |
表 2
样本变量的稳定性检验结果"
变量 | Fisher-ADF检验 | LLC检验 | 检验 结果 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
逆卡方变换 | 逆正态变换 | 逆逻辑变换 | 修正逆卡方变换 | |||
lnGOP(海洋生产总值) | 56.930*** | -4.506*** | -4.506*** | 5.266*** | -4.120*** | 平稳 |
lnML(海洋劳动力) | 72.867*** | -5.805*** | -5.998*** | 7.668*** | -5.367*** | 平稳 |
lnMC(海洋资本) | 66.545*** | -5.045*** | -5.269*** | 6.715*** | -2.439*** | 平稳 |
lnMST(海洋科技) | 44.733*** | -3.170*** | -3.124*** | 3.427*** | -3.008*** | 平稳 |
MCLR(海洋资本劳动比率) | 40.453*** | -2.205** | -2.303** | 2.782** | -4.434*** | 平稳 |
MHIS(海洋产业结构高度化) | 47.866** | -3.808*** | -3.703*** | 3.900*** | -5.099*** | 平稳 |
Sir(海洋第二产业占GOP比重) | 57.363*** | -4.679*** | -4.627*** | 5.331*** | -8.618*** | 平稳 |
Tir(海洋第三产业占GOP比重) | 60.858*** | -4.927*** | -4.926*** | 5.858*** | -5.845*** | 平稳 |
表 4
门槛模型估计结果"
解释变量 | Sir | Tir | MHIS | |||
---|---|---|---|---|---|---|
Sir≤52.4% | Sir>52.4% | Tir ≤40.3% | Tir>40.3% | MHIS ≤1.127 | MHIS>1.127 | |
lnML(海洋劳动力) | 1.780 0***(23.10) | 0.809 0***(7.72) | 0.976 0***(9.03) | 0.598 0***(4.03) | 0.680 0***(22.50) | 0.874 0*** (6.02) |
lnMC(海洋资本) | 0.261 0*** (4.94) | -0.003 0 (-0.04) | 0.224 0** (2.14) | -0.105 0 (-1.15) | 0.205 0*** (5.53) | 0.010 0 (0.08) |
lnMST(海洋科技) | 0.041 0** (2.91) | 0.097 0***(3.74) | 0.004 0 (0.17) | 0.095 0***(6.53) | 0.021 0** (2.68) | 0.217 0*** (6.76) |
MCLR(海洋资本劳动比率) | 0.007 0*** (9.35) | 0.000 3 (0.16) | 0.002 9 (1.39) | 0.000 1 (0.03) | -0.000 4 (-0.75) | -0.012 0** (-2.82) |
q(门槛变量) | 0.369 0 (0.62) | 3.506 0***(8.25) | -0.705 0 (-0.96) | 0.361 0 (0.34) | -0.273 0** (-3.27) | -0.313 0***(-5.20) |
C(常数) | -0.671 0 (-0.93) | 0.300 0 (1.01) | -0.031 2 (-0.05) | 3.700 0***(7.06) | 1.915 0*** (9.80) | 0.532 0 (1.26) |
Wald chi2(沃尔德检验) | 4 693.280 0*** | 1 331.140 0*** | 597.600 0*** | 317.230 0*** | 6 051.900 0*** | 999.670 0*** |
样本数 | 14 | 85 | 83 | 16 | 53 | 46 |
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