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产业增加值研究现状及分析
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国外产业增加值研究现状
（1）对产业结构影响研究Ernst Worrell，Lynn Price等（1997）以增加值和能源密集度为指标分析了巴西、中国、法国、日本等7个国家的钢铁工业产业结构1980～1991年间的变化发现：在引起法国和日本结构变化的主要驱动力是能源节约，巴西、中国、德国和美国则是能源效率，而波兰处于经济结构调整进程中，无法确定其关键因素[4]。Lei David.T（2000）研究发现技术趋同正在不断腐蚀行业间的界限，技术趋同是影响工业结构和发现的核心能力。当技术融合时，就会使产业结构发生明显的改变，促进各种资源向高增加值的行业集中，重新定义行业的结构[5]。Strassner.E.H，Monyer.B.C（2002）以投入产出表为基础，将投入分解为各类能源、材料和服务的时间序列表，以此衡量中间投入的价格和数量的增长，通过计算各种类型的中间投入对于增加值增长的影响来研究产业结构变革对美国经济的影响[6]。Michael Peneder（2003）通过分析经济合作组织中的28个成员国90年代产业结构、产业增值、劳动生产率和国内生产总值等因素之间的关系发现：工业结构在很大程度上决定了宏观经济的发展[7]。（参考《建筑中文网》）
Eric C.Wang（1997）将Columnscaler指数融入到投入产出模型分析台湾1966～1991年间产业结构发现：由于需求和供应的变化，电子产品、交通运输、化工产品和服务行业的发展促使了台湾工业格局的改变[8]。Cecile Batisse（2002）分析了中国29个省份1988～1994年30个工业部门的面板数据发现：工业结构的多元和竞争有利于当地经济的增长，而产业的专业化反而产生了消极作用。另外，沿海省份和内陆省份的工业部门增长动力不同，需要区别对待[9]。MatsuseTakehiro，Yamada Koichi（2003）也构建了一种新的模型来评价工业部门结构的变化，该模型以最基本的投入产出表为基础，通过引入需求反映逆矩阵和产业增加值变化来调整整个工业活动，以便保持国内生产总值的增长[10]。AndreasDietrich，Jens J.Kruger（2010）也构建了一个新的简单的模型分析经济发展过程中三大产业发展对宏观经济的影响[11]。
（2）对国民经济发展的影响Nola Reinhardt（2000）将马来西亚和泰国的经济增长归因于劳动密集型制成品的出口，高增加值的资源型产业对于国民经济的增长有着极大的促进作用，但不利于经济的可持续性发展，因此应鼓励非资源型产业的发展[12]。
Sergei Dodzin，Athanasios Vamvakidis（2004）分析了92个发展中国家1960～2000年间的经济发展状况发现：通过开放性的国际贸易所增加的工业增加值实际上是以牺牲农业为代价，因此，开放性的国际贸易政策只是使工业部门的增长速度超过了农业部门，这并不能使发展中国家真正的走向工业化[13]。Tsutomu Miyagawa，Yukiko Ito等（2004）利用包括产业增加值、劳动投入、科技投资和资本存量等在内的日本23个行业1980～2000年的面板数据分析了IT行业和日本经济的发展发现：IT行业的发展有利于全要素生产率的增长，并且能够有效的促进日本经济增长[14]。Wan-Chen Po，Bwo-Nung Huang（2008）利用Granger因果关系检验分析了88个国家1995～2005年间旅游业与国民经济发展的关系发现：其中有57个国家低于4.0488%，23个国家高于4.7337%。虽然旅游业不仅可以增加外汇收入，而且可以创造就业机会，但无法证明旅游业可以刺激国家整体经济增长[15]。
（3）对可持续发展的影响研究Carla Oliveira，Carlos Henggeler Antunes（2004）构建了包括产业增加值、能源投入、环境负担（全球变暖潜能和酸化潜力）等多因素在内的多目标规划模型，用以评价经济活动、环境和可持续发展问题，帮助政府制定经济发展政策[16]。Sue J.Lin，I.J.Lu等（2007）为保持台湾经济的可持续绿色发展，采用灰色关联分析了台湾37个工业部门过去10年的生产力、增加值、能源消耗总量、混合燃料（电力、煤炭、石油和天然气）与二氧化碳的排放量的变化。结果表明：迅速增加的发电量导致二氧化碳的排放量的增加，最大的二氧化碳排放量行业是钢铁、交通运输和石油化工。因此，这些部门需要重新调整产业结构，节约能源，增加高增加值的产品和服务[17]。Tonq Chuan，Sonq Guo.B等（2008）提出以总的工业增加值占不可再生资源的投入比例为指标来评价不可再生资源的使用效率。并根据国家统计局1985～2001年的统计数据分析我国不可再生资源的利用效率时发现：与1985年相比，以质量为单位，不可再生资源在2001年的利用效率增加了215.8%，以值为单位，不可再生资源利用效率增加了214.3%，平均每年增加12.7%和12.6%。这表明中国在过去的17年间，在经济增长的同时更有效地利用了不可再生资源，但是忽略了在此期间对环境造成的巨大压力[18]。Paresh Kumar Narayan，Russell Smyth（2009）利用Granger因果关系检验分析了中东国家电力消费、出口和国内生产总值之间的关系：增加1%的电力消耗和出口分别增加0.04%和0.17%的GDP。因此，为促进经济的可持续性发展，应加强节约用电政策和促进非石油产品的出口[19]。此外还有M.troell，C.Halling等（2004）[20]Ingrid Olesen，G.Kristin Rosendal等（2007）[21]在分析水产养殖业的基础上，提出提高水产养殖行业增加值以保持经济的可持续发展。
（4）其他方面研究Dirk Pilat（1995）以增加值为指标详细分析了韩国的制造业在1967～1987年间的发展水平，并与美国在资本密度、结构效应、规模效应和教育水平等方面作了详细比较[22]。
Lapinski Anthony.R（2006）针对项目决策时，“低性能”的普通建筑与“可持续”的高性能建筑的中间差值是否可以通过日后产业的增加值来弥补问题，提出通过“精益”的原则来判断，并在丰田汽车公司在美国新建的生产车间工程进行了验证[23]。
Jaydeep Balakrishnan，Janice B.Eliasson等（2007）回顾加拿大工业和制造业从17至20世纪的发展过程发现：加拿大的制造业由于地域的多样性、市场的限制等因素，虽然在飞机制造和生物技术等方面有一些竞争力外，但整体发展形势不容乐观，为保持加拿大制造业的竞争力需要生产更多的增值产品[24]。Baiding Hu，Michael McAleer（2005）分析了中国经济在20世纪90年代快速稳定增长的原因发现：中国经济的增长是依赖于技术进步，生产效率的提高，虽然外资投入有极大的促进作用，但不是根本原因[25]。Van Lantz（2005）分析了规模、技术和价格对加拿大森林工业增加值的影响发现：规模和价格对增加值呈正相关影响，而技术却往往产生相反的效果[26]。Eric W.K,Tsang，Paul S.l.Yip等（2008）分析新加坡1993～1999年技术进步对不同行业的增值贡献发现：高科技行业的贡献高于低技术的行业，国外的企业普遍高于国内的企业[27]。KeunLee，Byung-Yeon Kim（2009）利用广义矩阵GMM估计研究技术和高等教育等因素对于增加值的促进作用时发现：技术和高等教育等因素对GDP的促进作用只对高收入国家有效，对于中等收入和低收入的国家收效甚微[28]。
国内产业增加值研究现状
（1）统计与预测研究刘丽萍（1994）根据我国财政部1993年颁布的新的财务会计制度，详细地阐述了分配法计算增加值可以从企业初次分配的角度来反映企业最终生产活动成果，并提出了增加值核算如何与会计系统相衔接[29]。徐宏勇，王剑霞（1995）在分析目前工业增加值计算中存在的两点缺陷基础上，提出了如何正确计算增加值的增幅方法，并从中间物质消耗、产品不变价格和工业生产指数体系三个方面改进现有工业增加值核算体系[30]。赵彦云，吴翌琳（2009）以我国文化产业增加值核算为例，引入现代数理统计模型方法，基于相对较好的实物量数据对产业增加值等重要的价值量数据进行推算，提高核算的数据质量[31]。叶青（2010）指出由于我国实行GDP分级独立核算制度，在地方各级政府层层管理经济的体制下，不可避免的会产生地区与国家统计数据不衔接的矛盾[32]。还有李文森，李红玲（2008）和周国富，连飞（2009）对我国金融业的产业增加值核算提出了自己的建议和看法[33,34]。此外，廖明球，刘结华等（2010）提出GDP核算需要行业绿色增加值核算作为基础，遵循平衡原则、权责发生制原则和市场原则，农业绿色增加值应是农业增加值减去属于农业经济活动所引起的资源耗减与环境降级,同时也包括大自然对农业所依赖的资源造成的影响与耗减。工业与建筑业绿色增加值应是工业与建筑业实现增加值扣除工业与建筑业经济活动造成的资源耗减与环境的降级。服务业绿色增加值主要是从增加值中扣除环境的降级[35]。
除了在统计方面的研究外，张秋菊，何跃等（2006）根据自组织理论，采用Lorence发展起来的相似体合成算法，构建了我国工业增加值组合预测模型，并通过我国四川省实际数据验证了模型的高精确性[36]。在此基础上，徐智勇，孙林岩等（2008）经过研究发现，工业增加值是衡量一个国家工业发展水平的重要指标，但受到多种因素影响，预测相对困难。因此提出了运用时间序列预测方法，并利用支持向量机和微分进化算法相结合的方法，数据仿真结果表明该预测方法比主成分分析的最小二乘支持向量机和领回归方法具有更高的精度[37]。
（1）对产业结构影响研究Ernst Worrell，Lynn Price等（1997）以增加值和能源密集度为指标分析了巴西、中国、法国、日本等7个国家的钢铁工业产业结构1980～1991年间的变化发现：在引起法国和日本结构变化的主要驱动力是能源节约，巴西、中国、德国和美国则是能源效率，而波兰处于经济结构调整进程中，无法确定其关键因素[4]。Lei David.T（2000）研究发现技术趋同正在不断腐蚀行业间的界限，技术趋同是影响工业结构和发现的核心能力。当技术融合时，就会使产业结构发生明显的改变，促进各种资源向高增加值的行业集中，重新定义行业的结构[5]。Strassner.E.H，Monyer.B.C（2002）以投入产出表为基础，将投入分解为各类能源、材料和服务的时间序列表，以此衡量中间投入的价格和数量的增长，通过计算各种类型的中间投入对于增加值增长的影响来研究产业结构变革对美国经济的影响[6]。Michael Peneder（2003）通过分析经济合作组织中的28个成员国90年代产业结构、产业增值、劳动生产率和国内生产总值等因素之间的关系发现：工业结构在很大程度上决定了宏观经济的发展[7]。（参考《建筑中文网》）
Eric C.Wang（1997）将Columnscaler指数融入到投入产出模型分析台湾1966～1991年间产业结构发现：由于需求和供应的变化，电子产品、交通运输、化工产品和服务行业的发展促使了台湾工业格局的改变[8]。Cecile Batisse（2002）分析了中国29个省份1988～1994年30个工业部门的面板数据发现：工业结构的多元和竞争有利于当地经济的增长，而产业的专业化反而产生了消极作用。另外，沿海省份和内陆省份的工业部门增长动力不同，需要区别对待[9]。MatsuseTakehiro，Yamada Koichi（2003）也构建了一种新的模型来评价工业部门结构的变化，该模型以最基本的投入产出表为基础，通过引入需求反映逆矩阵和产业增加值变化来调整整个工业活动，以便保持国内生产总值的增长[10]。AndreasDietrich，Jens J.Kruger（2010）也构建了一个新的简单的模型分析经济发展过程中三大产业发展对宏观经济的影响[11]。
（2）对国民经济发展的影响Nola Reinhardt（2000）将马来西亚和泰国的经济增长归因于劳动密集型制成品的出口，高增加值的资源型产业对于国民经济的增长有着极大的促进作用，但不利于经济的可持续性发展，因此应鼓励非资源型产业的发展[12]。
Sergei Dodzin，Athanasios Vamvakidis（2004）分析了92个发展中国家1960～2000年间的经济发展状况发现：通过开放性的国际贸易所增加的工业增加值实际上是以牺牲农业为代价，因此，开放性的国际贸易政策只是使工业部门的增长速度超过了农业部门，这并不能使发展中国家真正的走向工业化[13]。Tsutomu Miyagawa，Yukiko Ito等（2004）利用包括产业增加值、劳动投入、科技投资和资本存量等在内的日本23个行业1980～2000年的面板数据分析了IT行业和日本经济的发展发现：IT行业的发展有利于全要素生产率的增长，并且能够有效的促进日本经济增长[14]。Wan-Chen Po，Bwo-Nung Huang（2008）利用Granger因果关系检验分析了88个国家1995～2005年间旅游业与国民经济发展的关系发现：其中有57个国家低于4.0488%，23个国家高于4.7337%。虽然旅游业不仅可以增加外汇收入，而且可以创造就业机会，但无法证明旅游业可以刺激国家整体经济增长[15]。
（3）对可持续发展的影响研究Carla Oliveira，Carlos Henggeler Antunes（2004）构建了包括产业增加值、能源投入、环境负担（全球变暖潜能和酸化潜力）等多因素在内的多目标规划模型，用以评价经济活动、环境和可持续发展问题，帮助政府制定经济发展政策[16]。Sue J.Lin，I.J.Lu等（2007）为保持台湾经济的可持续绿色发展，采用灰色关联分析了台湾37个工业部门过去10年的生产力、增加值、能源消耗总量、混合燃料（电力、煤炭、石油和天然气）与二氧化碳的排放量的变化。结果表明：迅速增加的发电量导致二氧化碳的排放量的增加，最大的二氧化碳排放量行业是钢铁、交通运输和石油化工。因此，这些部门需要重新调整产业结构，节约能源，增加高增加值的产品和服务[17]。Tonq Chuan，Sonq Guo.B等（2008）提出以总的工业增加值占不可再生资源的投入比例为指标来评价不可再生资源的使用效率。并根据国家统计局1985～2001年的统计数据分析我国不可再生资源的利用效率时发现：与1985年相比，以质量为单位，不可再生资源在2001年的利用效率增加了215.8%，以值为单位，不可再生资源利用效率增加了214.3%，平均每年增加12.7%和12.6%。这表明中国在过去的17年间，在经济增长的同时更有效地利用了不可再生资源，但是忽略了在此期间对环境造成的巨大压力[18]。Paresh Kumar Narayan，Russell Smyth（2009）利用Granger因果关系检验分析了中东国家电力消费、出口和国内生产总值之间的关系：增加1%的电力消耗和出口分别增加0.04%和0.17%的GDP。因此，为促进经济的可持续性发展，应加强节约用电政策和促进非石油产品的出口[19]。此外还有M.troell，C.Halling等（2004）[20]Ingrid Olesen，G.Kristin Rosendal等（2007）[21]在分析水产养殖业的基础上，提出提高水产养殖行业增加值以保持经济的可持续发展。
（4）其他方面研究Dirk Pilat（1995）以增加值为指标详细分析了韩国的制造业在1967～1987年间的发展水平，并与美国在资本密度、结构效应、规模效应和教育水平等方面作了详细比较[22]。
Lapinski Anthony.R（2006）针对项目决策时，“低性能”的普通建筑与“可持续”的高性能建筑的中间差值是否可以通过日后产业的增加值来弥补问题，提出通过“精益”的原则来判断，并在丰田汽车公司在美国新建的生产车间工程进行了验证[23]。
Jaydeep Balakrishnan，Janice B.Eliasson等（2007）回顾加拿大工业和制造业从17至20世纪的发展过程发现：加拿大的制造业由于地域的多样性、市场的限制等因素，虽然在飞机制造和生物技术等方面有一些竞争力外，但整体发展形势不容乐观，为保持加拿大制造业的竞争力需要生产更多的增值产品[24]。Baiding Hu，Michael McAleer（2005）分析了中国经济在20世纪90年代快速稳定增长的原因发现：中国经济的增长是依赖于技术进步，生产效率的提高，虽然外资投入有极大的促进作用，但不是根本原因[25]。Van Lantz（2005）分析了规模、技术和价格对加拿大森林工业增加值的影响发现：规模和价格对增加值呈正相关影响，而技术却往往产生相反的效果[26]。Eric W.K,Tsang，Paul S.l.Yip等（2008）分析新加坡1993～1999年技术进步对不同行业的增值贡献发现：高科技行业的贡献高于低技术的行业，国外的企业普遍高于国内的企业[27]。KeunLee，Byung-Yeon Kim（2009）利用广义矩阵GMM估计研究技术和高等教育等因素对于增加值的促进作用时发现：技术和高等教育等因素对GDP的促进作用只对高收入国家有效，对于中等收入和低收入的国家收效甚微[28]。
国内产业增加值研究现状
（1）统计与预测研究刘丽萍（1994）根据我国财政部1993年颁布的新的财务会计制度，详细地阐述了分配法计算增加值可以从企业初次分配的角度来反映企业最终生产活动成果，并提出了增加值核算如何与会计系统相衔接[29]。徐宏勇，王剑霞（1995）在分析目前工业增加值计算中存在的两点缺陷基础上，提出了如何正确计算增加值的增幅方法，并从中间物质消耗、产品不变价格和工业生产指数体系三个方面改进现有工业增加值核算体系[30]。赵彦云，吴翌琳（2009）以我国文化产业增加值核算为例，引入现代数理统计模型方法，基于相对较好的实物量数据对产业增加值等重要的价值量数据进行推算，提高核算的数据质量[31]。叶青（2010）指出由于我国实行GDP分级独立核算制度，在地方各级政府层层管理经济的体制下，不可避免的会产生地区与国家统计数据不衔接的矛盾[32]。还有李文森，李红玲（2008）和周国富，连飞（2009）对我国金融业的产业增加值核算提出了自己的建议和看法[33,34]。此外，廖明球，刘结华等（2010）提出GDP核算需要行业绿色增加值核算作为基础，遵循平衡原则、权责发生制原则和市场原则，农业绿色增加值应是农业增加值减去属于农业经济活动所引起的资源耗减与环境降级,同时也包括大自然对农业所依赖的资源造成的影响与耗减。工业与建筑业绿色增加值应是工业与建筑业实现增加值扣除工业与建筑业经济活动造成的资源耗减与环境的降级。服务业绿色增加值主要是从增加值中扣除环境的降级[35]。
除了在统计方面的研究外，张秋菊，何跃等（2006）根据自组织理论，采用Lorence发展起来的相似体合成算法，构建了我国工业增加值组合预测模型，并通过我国四川省实际数据验证了模型的高精确性[36]。在此基础上，徐智勇，孙林岩等（2008）经过研究发现，工业增加值是衡量一个国家工业发展水平的重要指标，但受到多种因素影响，预测相对困难。因此提出了运用时间序列预测方法，并利用支持向量机和微分进化算法相结合的方法，数据仿真结果表明该预测方法比主成分分析的最小二乘支持向量机和领回归方法具有更高的精度[37]。
原文网址：http://www.pipcn.com/research/201108/14987.htm
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