《表4 方差分解结果：技术创新、工资增长与产业结构升级——基于PVAR模型的动态分析》

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《技术创新、工资增长与产业结构升级——基于PVAR模型的动态分析》

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接着使用方差分解的方法，观测随机扰动项变动对各变量的相对重要程度，对各变量之间的贡献程度进行测量。表4给出了第1期、第5期、第10期等三个不同观测期方差分解结果。就其他变量对产业结构的贡献程度而言，工资增长对产业结构的贡献度较大，且这一影响随着期数的增加迅速提升，从第1期的2.39%增加至第10期的28.04%。这也意味着工资增长是产业结构升级的重要因素。创新、城镇化和经济发展等变量的解释能力则相对平稳。产业结构对其他变量变动的贡献度较低，但产业结构在三个不同时期对技术创新和工资增长的解释能力均逐渐增强，这一结果表明产业结构升级对其他变量的影响是长期的，这也与前文脉冲响应结果相吻合。除自身冲击的贡献外，工资增长对技术创新的贡献度最大，在第10期达到4%，这说明工资水平的合理调整优化有助于提升员工的创新积极性，从而提升企业技术创新水平。而经济增长和产业结构升级对工资增长的贡献分别为15.5%和4.5%，这说明经济增长和产业结构升级是促进工资上涨的有效方式。