产业结构优化对经济高质量发展的影响
——基于全要素生产率的视角

高 雪，李欠男

（1.东北大学秦皇岛分校经济学院，河北 秦皇岛 066004；2.湖北文理学院经济与管理学院，湖北 襄阳 441100）

中共十九大报告首次提出“高质量发展”，表示中国经济已由高速增长阶段进入高质量发展阶段，自此以后，高质量发展一再被强调。高质量发展具有丰富的内涵，包括创新、协调、绿色、开放与共享，涵盖客观定量指标与主观价值判断［1］。因此，科学评估高质量发展水平是一项系统工程，有必要找到合理且准确的衡量方式。全要素生产率是符合要求的衡量方式，原因在于全要素生产率是技术创新的直接体现，与协调、绿色、开放发展内在统一，并与共享发展相辅相成［1-3］。基于此，实现高质量发展的关键是稳步提升全要素生产率。产业是一系列政策最为重要的实施载体，也是经济高质量发展的最终体现。产业结构优化会直接影响经济发展质量提升的水平，也将直接影响全要素生产率提升的程度。

当经济处于非均衡状态时，如果生产要素由低效率生产部门向高效率生产部门转移，并在这一动态变化中出现技术、组织上的创新，相关部门的全要素生产率就会有所提升［4］。具体到中国，关于产业结构优化对全要素生产率的影响，所得结论并不一致。一些学者的研究发现，服务业生产率增速慢于制造业，产业结构向服务业调整会导致整个经济增速放缓，由此得出“结构性减速论”［5］。但有学者则提出了相反观点，他们认为“结构性减速论”的本质是短期分析；从长期上看，服务业尤其是生产性服务业的快速发展，会对制造业等相关部门的全要素生产率产生正向溢出效应，这意味着产业结构向服务业调整有助于全要素生产率的提升［6］。目前，中国软件服务、电子信息技术、金融服务、科学研发与科技服务等部门的发展规模不断增加。一旦这些服务业部门与其他部门建立产业联系，并在技术方面给予其他部门支持，其他部门的全要素生产率就会有所提升。

在经济由高速增长转向高质量发展的关键时期，中国产业结构优化会给全要素生产率增长带来怎样的影响，这种影响是短暂的还是具有持续性。如果产业结构优化给全要素生产率增长带来的影响具有持续性，那么长期以来，产业结构优化的具体表现形式是否相同。为解决这两个方面的问题，本研究利用2001—2016年中国264 个地级市面板数据，将产业结构优化具体为产业结构合理化、产业结构高级化。在此基础上，通过理论分析提出研究假说，利用面板分位数回归模型，实证分析产业结构合理化、高级化对全要素生产率增长的影响，以期为不同地区政府部门产业政策的制定，经济高质量发展的推进提供科学参考。

1 产业结构优化研究进展

经济发展过程中，一些国家出现了生产要素从农业流向工业再流向服务业的现象，而这种现象被库滋涅茨称之为典型化事实［7］。对此，学者们开展产业结构优化的成因及其影响研究。Boppart［8］利用最终消费支出份额来测度产业结构变化；Herrendorf等［9］、Moore［10］构造了3 次产业就业份额、3 次产业增加值份额、Moore 结构变化指数。国内学者则对产业结构优化进行了更为具体的划分。在产业间结构调整方面，郭淑芬等［11］利用泰尔指数来反映三产之间的协调度；殷红等［6］分析了产业结构高级化指标，该指标能够反映产业结构升级情况。在推进制造业与服务业融合的重要时期，产业结构高级化越来越受关注。干春晖等［12］利用第三产业产值与第二产业产值的比值对产业结构高级化进行衡量，以反映中国产业结构是否正在向服务化的方向转变。

在完成指标度量的基础上，学者们进一步分析了产业结构优化对经济增长的影响。Peneder［13］研究发现，劳动力等生产要素从低效率部门流向高效率部门，是维持经济增长的有效途径。但随着生产要素边际报酬递减、环境污染问题的出现，“结构红利”会被弱化［14］。与此同时，学者们从经济增长的动力机制出发，考察产业结构优化对全要素生产率增长的影响。刘志彪等［3］基于全球169 个国家数据的实证研究发现，结构调整与全要素生产率之间存在非线性关系，当超过某一拐点时，结构调整将给全要素生产率带来明显的不利影响。王桂军等［15］基于中国省级数据的研究发现，3 次产业之间的结构调整会给中国全要素生产带来长期且稳定的正向影响。王岚［16］基于企业数据的研究发现，以制造业服务化为特征的经济结构转换有助于制造业企业全要素生产率的提升。

近年来，在中国经济进入新时代的背景下，学者们开始探讨产业结构优化与经济高质量发展间的关系。陈浩等［17］发现，环境规制不仅能直接影响经济发展质量，还能通过产业结构合理化与高级化给经济发展质量带来正向影响，而且产业结构合理化和高级化的间接效应大于环境规制的直接效应。李平等［18］发现，中国第三产业发展及其内部结构调整会驱动中国经济高质量发展。全要素生产率提升与经济高质量发展之间具有高度一致性，通过全要素生产率提升来反映经济发展质量，进而考察产业结构优化对经济发展质量的影响具有重要的借鉴意义。但少有文献基于全要素生产率视角，探讨产业结构优化对经济高质量发展的作用效应。不仅如此，产业结构优化具有不同表现形式，而不同形式的产业结构优化会给全要素生产率带来差异化影响，但相关研究还不充分。

2 理论分析与研究假说

根据经济增长理论，通过投入大量生产要素而获得的经济增长是不可持续的。在生产要素边际产出递减作用下，经济增长速度明显放缓，资源与环境等问题也日渐凸显。一个经济体要实现持续且稳定的增长，就必须重视生产要素的使用效率，以有限的生产要素投入获得尽可能多的产出。实现这一目的的方式大致包括2 种：一是生产要素在各部门之间自由流动，提高要素配置效率；二是不同经济部门内部的要素使用效率均有所提升［19，20］。

产业结构优化的本质是劳动力、资本等生产要素在产业部门之间的流动［21］，从要素流动上看，当生产要素由低效率生产部门向高效率生产部门转移，并在此动态变化中出现组织创新和技术升级时，相关部门的全要素生产率将会有所提升。从部门规模上看，生产要素流向生产效率高的部门会使得这些部门在整个国民经济中的规模逐渐增加［19］，在规模达到盈亏平衡点时，相关部门能实现规模效应，从而促进该部门全要素生产率水平的提升。从技术溢出上看，随着中国工业化进程的推进，软件服务、电子信息技术、金融服务、科学研发与科技服务等服务业部门的发展规模不断增加。当这些服务业部门与制造业等其他部门建立紧密的产业联系时，技术溢出效应得以实现，由此，相关联部门的全要素生产率将有所提升［21］。此外，生物工程和新材料等高技术产业也能发挥一定的技术溢出效应。基于上述内容，本研究提出待验证的研究假说1：产业结构优化会给全要素生产率增长带来积极影响。

值得注意的是，产业结构优化对全要素生产率的影响不能忽视发展阶段问题［22］。在不同的发展水平下，产业结构优化对全要素生产率的影响程度可能不同，即二者之间可能呈现非线性的关系［3］，而这可能与产业结构优化的具体表现形式相关。本研究把产业结构优化细化为产业结构合理化、高级化。关于产业结构合理化，它是指经济体偏离均衡的程度。具体而言，在市场均衡条件下，各产业部门的生产率水平相同；在市场非均衡的条件下，经济体偏离均衡的程度越小，产业结构就越合理。据此，当地区经济发展处于较低水平时，产业结构优化可能更注重生产要素的合理配置、产业间的协调发展，而非追求知识积累和技术升级。关于产业结构高级化，它反映的是产业结构是否正在向知识、技术密集型的方向转变。据此，当地区经济发展处于较高水平时，该地区产业结构优化可能更重视知识积累、技术创新以及组织管理创新。此时，产业结构高级化将会成为推动全要素生产率增长的因素。对此，本研究提出待验证的研究假说2：随着经济发展水平的提升，产业结构合理化对全要素生产率增长的影响有所减弱，但产业结构高级化的作用效应有所增强。

3 研究设计

3.1 模型构建

为考察产业结构合理化与高级化对全要素生产率的非线性影响，本研究采用分位数回归模型。分位数回归模型不易受极端值影响，可用于分析自变量与因变量的条件分位数之间的关系。此外，为在一定程度上解决由遗漏变量带来的内生性问题，本研究采用面板分位数回归模型。模型的具体设定如下：

式中，TFPit,q是全要素生产率指数，下标i、t、q分别代表不同的城市、年份与分位数水平。TLit,q、TSit,q是核心解释变量，分别代表产业结构合理化、产业结构高级化。Xit,q是控制变量，αq、εit,q分别代表常数项、随机干扰项。

3.2 变量说明

3.2.1 被解释变量 序列DEA 是根据以前以及当期的投入产出结果来确定当期的最佳生产前沿面，被广泛应用于全要素生产率研究中。本研究采用序列DEA 方法对中国各地级市全要素生产率指数进行测算，并将其作为被解释变量。具体而言，将每个地级市作为一个独立的决策单位，构造每个时期的最佳生产前沿面，将每个地级市与最佳实践边界进行比较，据此获得相应技术进步和技术效率变化，具体的表达式如下。

假设在每个时期t（t=1，2，3），第k（k=1，2，3）个地级市使用了n（n=1，2，3）种投入，得到m（m=1，2，3）种产出，设X t、Y t表示t期所有地级市的投入和产出向量。基于产出角度，在规模报酬不变和投入要素强可处置的条件下，参考技术的表达式为：

式中，λ代表横截面观察值的权重。在式（2）的基础上，每个地级市基于产出的距离函数表达式为：

对式（3）进行线性规划求解可得：

式中，θ，λ≥0。借鉴Caces 等［23］的研究方法，将2 个Malmquist 指数的几何平均值作为序列Malmquist指数：

式中，TEC是技术效率变动指数（Technology efficiency change，TEC），反映不同地级市从t到t+1 期对最佳实践边界的追赶程度；TC是技术进步指数（Technology change，TC），反映不同地级市从t到t+1期的技术前沿变动。借助MaxDEA 6.0 软件对地级市全要素生产率增长与分解进行测算，并将测算结果转化为以2001年为100 的累积增长指数，将其转化为ln(1+TFP)的形式。需要说明的是，在地级市全要素生产率指数的测算过程中，投入指标是地级市的资本投入、劳动力投入，产出指标是地级市生产总值。

第八，干旱情况变化。新中国成立以来，我国干旱灾害面积逐步从北方向华中、华南等地扩展，干旱严重程度也不断增加。与新中国成立之初相比，进入21世纪以来的平均受旱率、平均成灾率和粮食减产率分别是原来的2.3倍、4.3倍和2.6倍。

3.2.2 核心解释变量 核心变量是产业结构合理化与高级化。国内学者多采用泰尔指数（TL）对产业结构合理化进行度量［18］，本研究也采用这一指标。泰尔指数的计算公式如下：

式中，TL是三产之间的泰尔指数；Y表示总产值；L表示总就业人数；i=1,2,3 依次代表第一产业、第二产业和第三产业；Yi∕Y、Li∕L依次代表产业结构和劳动力就业结构。当经济处于古典经济学假设的均 衡 状 态 时，Yi∕Li=Y∕L，即Yi∕Y=Li∕L，此 时 的TL=0。由此，泰尔指数TL越小，经济体偏离均衡的程度越小，产业结构合理化水平越高。

由于信息技术革命已对发达国家产业结构带来巨大冲击，发达国家经济已逐渐向服务化的方向转变。近年来，中国服务业发展迅速，并不断向知识和技术密集型方向转变［11］。服务业特别是生产性服务业的快速发展，将是促进中国经济转型的重要内容。对此，本研究采用第三产业产值与第二产业产值之比（TS）对产业结构高级化进行度量，以反映中国产业结构是否正在向服务化的方向转变。

3.2.3 控制变量 本研究选择的控制变量包括城市人口密度（Popu）、信息化水平（Info）、金融发展水平（Fina）、外资利用水平（Fdi）、消费水平（Cons）、科学技术支出水平（Tech）。具体而言，城市人口密度以单位城区平方公里人口数量来衡量，单位是人∕km2；金融发展水平以城市的年末金融机构贷款余额衡量，单位是万元；外资利用水平指的是城市当年实际使用外资金额与总生产总值的比值；消费水平是指城市人均消费额，单位是元∕人；信息化水平以城区互联网用户数量衡量，单位是万户；科学技术支出水平是指科学技术支出费用，单位是万元。所有涉及价格的指标，都通过省级层面的居民消费价格指数进行平减处理。为达到较好的实证估计效果，对各变量进行了自然对数化处理，统计性描述结果见表1。

表1 变量的统计性描述

3.3 数据来源

关于被解释变量的核算，数据来源于中国地级市的一二三产业产值、就业人数、地级市与省级固定资产投资数据。借鉴余泳泽等［24］、张军等［25］的研究，利用固定资产投资数据，采用永续盘存法对地级市的资本存量进行核算。首先，对各省份资本存量进行核算；然后，以2001年为基期，计算2001年各地级市固定资产投资占其所在省份固定资产投资的比例，并将这一比例乘以所在省的资本存量；最后，根据张军等［25］的研究，核算2001—2016年地级市的资本存量。关于核心解释变量，用于核算产业结构合理化的数据来源于地级市一二三产业产值与就业人数数据；用于核算产业结构高级化的数据来源于地级市一二三产业产值。关于控制变量，相关数据主要来源于《中国城市统计年鉴》（2001—2017年），在剔除数据缺失严重和存在异常值的地级市后，以264 个地级市数据作为样本数据。总体来说，本研究采用的数据来自《中国城市统计年鉴》（2001—2017年）、《中国统计年鉴》（2001—2017年）。需要注意的是，省级层面的地区生产总值指数、居民消费价格指数主要用来对地级市价格数据进行平减。

4 实证结果与分析

4.1 中国产业结构优化的结果分析

改革开放以来的产业结构优化分为两个阶段：1978—2000年前后的适应性调整阶段、从2001年起至今的战略性调整阶段［12，26］。本研究选择的时段恰好从属于战略性调整阶段，在此期间，产业结构合理化和高级化的变化趋势如图1 所示。2001年中国入世，中国迅速融入全球化生产的低端加工环节中，制造业发展迅速，但第三产业明显落后。2001—2010年，产业结构合理化指数以波动变化为主，并伴有阶段性的上升态势，表明产业间的关联程度有所减弱。在此期间，受到2008年国际金融危机的冲击，产业结构合理化指数有所下降。2001—2010年，产业结构高级化指数呈波动式变化。2010—2016年，产业结构合理化指数先升后降，但产业结构高级化呈明显的上升趋势。国家统计局资料显示，2010年中国农业、工业制造业和服务业增加值比例是10.2%、46.8%和43.0%；截至2016年，对应的增加值比例依次是8.6%、39.9%和51.6%。由此可知，产业结构合理化和高级化与中国发展进程密切相关，能够作为衡量产业结构优化的2 个关键性指标。

图1 2001—2016年中国产业结构优化情况

4.2 要素生产率增长及其分解分析

表2 是2001—2016年城市全要素生产率指数及其分解结果。由表2 可知，2001—2016年全要素生产率指数的平均值是0.9448，表明样本期全要素生产率年均下降了5.52%。从增长源泉上看，2001—2016年的技术效率变动指数、技术进步指数的均值依次是0.5132、1.1776，表明样本考察期全要素生产率增长的驱动力主要来自技术进步，而非技术效率的提升。从变化情况看，样本考察期全要素生产率增长呈阶段性波动变化。在2001—2010年，全要素生产率增长在经历了短暂的下降后，呈较为明显的上升趋势；但从2010年开始，全要素生产率增长呈先下降后上升的态势。

表2 2001—2016年城市全要素生产率指数及其分解结果

4.3 实证结果分析

为充分体现分位数估计方法能捕捉条件分布的全面信息，首先采用面板数据固定效应模型进行基础分析，然后再利用面板分位数回归方法。在不考虑因变量与核心解释变量互为因果的情况下，由面板数据固定效应模型、面板分位数回归方法得到评估结果（表3）。在表3 中，模型1 是固定效应模型的估计结果，由其可知，产业结构合理化对全要素生产率指数具有显著的负向影响，这表明随着经济体偏离均衡的程度增加（即产业结构合理化水平下降），全要素生产率增长会有所下降，即产业结构趋于合理化有助于全要素生产率的提升。模型1 中的实证结果还显示，产业结构高级化对全要素生产率指数具有显著的正向影响，意味着产业结构高级化有助于全要素生产率增长，并助推经济高质量发展。

固定效应模型的估计结果无法捕捉在特定分位数上，产业结构转换对经济发展质量的边际效应。表3 中的模型2 至模型6 是面板分位数回归结果，包括第10、25、50、75 与90 个百分位上的回归结果。在各分位数上，产业结构合理化指数对全要素生产率增长的影响都显著为负，表明经济体偏离均衡的程度越大（即产业结构合理化水平越低），全要素生产率增长的程度越低。但值得注意的是，产业结构合理化指标的系数大小存在一定差异。具体而言，随着分位数的提高，产业结构合理化对全要素生产率指数的作用效应越大。这意味着产业结构合理化对全要素生产率增长的影响受TFP水平差异的影响。关于产业结构高级化的作用效应，在第10 个百分位上，产业结构高级化的估计系数没有通过显著性检验，但在第25、50、75、90 个百分位数上，产业结构高级化的估计系数都在1%水平上显著，数值均大于0，并且逐渐增加，这意味着产业结构高级化对全要素生产率增长的影响受TFP水平差异的影响。随着中国经济发展水平的逐步提升，产业结构高级化对全要素生产率增长的作用效应有所增强。综合来看，中国产业结构优化会给全要素生产率增长带来显著的正向影响，而且这种正向具有持续性。

在基准回归基础上，进一步考虑产业结构优化与全要素生产率增长之间是否存在由互为因果导致的内生性问题。对此，借鉴郭家堂等［27］的研究，采用滞后一期的产业结构合理化、高级化作为核心解释变量，进行面板固定效应与分位数回归分析。采用这一做法的关键在于，当期全要素生产率增长对滞后一期的产业结构转换变量的影响基本不成立，而如果滞后一期的产业结构优化变量对当前全要素生产率增长存在影响，则表明双向因果关系中的主因是产业结构合理化与高级化。

表4 中的模型7 至模型12 是基于上述逻辑而得的估计结果，模型7 是面板固定效应回归结果，模型8 至模型12 是面板分位数回归结果。由表4 可知，在考虑内生性问题以后，第10、25、50 个百分位上的产业结构合理化依旧对全要素生产率增长具有显著的负向影响，这与表3 结果中的显著性水平与影响方向均是一致的，只是系数值有所下降。在第75、90 个百分位上，产业结构合理化的估计系数未能通过显著性检验，这表明在不考虑内生性条件下，产业结构合理化带来的作用效应在一定程度上被高估了。关于产业结构高级化的评估结果，在第10、25个百分位上，产业结构高级化的估计系数未通过显著性检验；在第50、75、90 个百分位上，产业结构高级化对全要素生产率增长仍具有显著正向影响。综合表3 的实证结果可知，当中国全要素生产率水平较低时，产业结构合理化对全要素生产率提升的作用效果更大；当中国全要素生产率水平较高时，相较于产业结构合理化，产业结构高级化对全要素生产率提升的作为效应更为明显。由此，本研究提出的2 个假说均得到验证。

表3 产业结构优化对全要素生产率增长的实证结果（基准回归）

表4 产业结构优化对全要素生产率增长的实证结果（内生性处理）

5 小结与政策建议

推进高质量发展是当前与未来很长时期内中国经济发展的主题。实现创新、协调、绿色、开放、共享的高质量发展，关键在于稳步提升全要素生产率。产业结构优化是实现该目标的重要途径，但不同形式的结构会带来差异化的影响。本研究将产业结构优化具体为产业结构合理化与高级化，利用2001—2016年中国264 个地级市面板数据，采用面板分位数回归模型，实证分析产业结构合理化、高级化对全要素生产率的非线性影响。主要研究结论如下。

第一，2001—2010年，中国产业结构合理化指数以波动变化为主，产业结构高级化则呈下降的趋势。从2010年开始，产业结构合理化指数变化程度不大，产业结构高级化则有所上升。第二，在样本考察期内，全要素生产率指数的平均值是0.9448，年均下降5.52%。从增长源泉上看，中国全要素生产率增长的驱动力主要来自技术进步，而非技术效率提升。第三，不考虑内生性问题，产业结构合理化、高级化对全要素生产率增长具有显著的正向影响。在考虑和处理内生性问题后，二者对全要素生产率增长的影响方向没有发生改变，但影响程度发生了改变。二者对全要素生产率增长的影响程度随分位数水平的提高而改变。其中，产业结构合理化对全要素生产率增长的促进作用随分位数水平的提高而减弱，产业结构高级化的促进效应则随分位数水平的提高而增强。这意味着随着中国经济发展水平的提高，产业结构高级化将可能成为经济高质量发展的主要推动力之一。

对此，提出以下政策建议：第一，政府部门在制定产业结构优化政策和提升经济发展质量相关政策时，应同时关注产业结构合理化、高级化水平，以充分发挥他们在提升经济发展质量中的重要作用。第二，因地制宜，根据当地经济发展水平，有所侧重地进行产业结构调整，以切实提高当地的全要素生产率水平。具体而言，对于全要素生产率水平较低的地区，可以重点发展当地的产业结构合理化，优化各要素的配置效率，促进当地劳动力、资金等要素投入结构和产出结构的耦合。如提升劳动力数量、人力资本与产业结构之间的匹配度等。但对于全要素生产率水平较高的地区，在促进产业结构合理化的同时，还必须高度重视产业结构的优化升级，着力推动当地产业结构向知识、技术密集型方向转变。