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《长春工业大学》 2011年
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Bayesian方法在产业结构研究中的应用

王红芳  
【摘要】:产业结构与经济增长关系十分密切。产业结构是经济增长的基础,是促进经济增长的主要因素;而经济增长的变化同时又使产业结构发生变化。改革开放以来,我国经济迅速崛起,产业结构也随之发生变化。产业结构实现了由弱到强,由少到多的变化。但近几年来我国的经济发展越来越受到产业结构矛盾的制约,经济发展的结构性矛盾日益突出。我国现阶段的产业结构,仍存在许多问题。因此,我国产业结构仍需调整,研究我国的产业结构对经济增长和人们生活水平的提高具有重要意义。本文首先对产业结构的国内外发展状况和生产函数理论简单的回顾,利用阈回归理论和幂转函数理论,推导增长率的阈回归模型、C-D生产函数的阈回归模型及CES生产函数的幂转函数模型,并利用Bayesian方法推导增长率的阈回归模型、C-D生产函数的阂回归模型及CES生产函数的幂转函数模型的参数估计。其次,采用了1978年到2008年我国GDP、第一产业、第二产业和第三产业产值等相关经济序列数据,从定量和定性两个方面的角度,研究我国各次产业与经济增长在不同发展阶段中的不同特征,建立增长率的阈回归模型、C-D生产函数的阈回归模型,利用Bayesian估计以后验中位数作为模型参数估计。进一步,利用Bayesian估计对CES生产函数的幂转函数变换分析,得出CES生产函数更适合我国的产业结构分析。最后,得出实证分析的结论和建议:第二产业是我国经济增长的主要因素,但近年来工业发展过快引起“瓶颈”问题;第一产业比重下降,第三产业比重上升;各次产业增长率增加均增加GDP的水平,各产业之间存在非对称性,因此,合理调整第二产业内部关系,走新型工业道路,优化第一产业发展,大力发展第三产业是我国产业结构调整的方向。上述研究的计量结果将为我国经济结构政策的制定提供实证参照和理论依据,这对于保持我国经济持续稳定发展具有重要的理论和实践意义。
【学位授予单位】:长春工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:F224;F121.3

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