中国产业结构与全要素生产率的互动关系

高建勇 汪浩瀚

摘 要：利用非参数Malmquist指數法测算了1979—2016年中国全要素生产率（TFP），并通过构建向量自回归模型对产业结构合理化、产业结构高级化与全要素生产率之间的关系进行了经验研究。结果表明：产业结构合理化和全要素生产率的增长率均具有路径依赖的特征，而产业结构高级化则具有“创造性破坏”的发展形式;产业结构高级化才是促进全要素生产率持续增长的关键，而产业结构合理化对提升全要素生产率具有反作用;产业结构合理化与产业结构高级化之间的相互作用具有非对称性的特点，即产业结构合理化能促进产业结构升级，而产业结构超前服务化则不利于产业间协调发展。

关 键 词：非参数Malmquist指数;全要素生产率;产业结构合理化;产业结构高级化;向量自回归模型

DOI：10.16315/j.stm.2019.03.004

中图分类号： F063.1

文献标志码： A

Abstract：In this paper， the Malmquist index method is used to measure the TFP of China during the period of 1979—2016 and the dynamic relationship among the rationalization and optimization of industrial structure and total factor productivity is empirically studied by set up VAR model. The results are as follows： firstly， both the rationalization of industrial structure and the growth rate of total factor productivity have the characteristics of path dependence， while the optimization of industrial structure has a development form of “creative destruction”. Secondly， the optimization of industrial structure is a key to promote total factor productivity， but the rationalization of industrial structure has an opposite effect on total factor productivity. Lastly， the interaction between the rationalization and optimization of industrial structure are asymmetric which can be explained by the truth that the rationalization of industrial structure can help promote industrial structure upgrading， while the rapid upgrading of industrial structure is not conducive to the coordinated development of industries.

Keywords：the Malmquist index;total factor productivity;the rationalization of industrial structure;the optimization of industrial structure;VAR model

全要素生产率（total factor productivity，TFP）是衡量生产效率的指标，主要用来研究除劳动和资本等投入之外其他要素所导致的产出增加部分。宏观TFP增长的动力来源主要包括技术进步效率和产业结构调整效率。产业结构调整效率，也被称作资源重新配置效率，指由于不同产业部门之间生产率存在差异，使得要素在不同部门之间流动和重新配置，从而推动经济体全要素生产率的提升。现阶段，我国3次产业产值上基本实现了第2、3产业二元驱动发展模式，但产业结构发展水平仍大幅落后于国外高收入水平国家，突出表现为高端产业、产品供给不足而中低端产业、产品供给过剩的问题;因此，在我国经济增长动能新旧转换和供给结构深度调整的当下，探索如何以产业结构优化与升级促进全要素生产率提升、以产业结构升级促进供给结构转型成为中国实现可持续发展的一大问题。

关于产业结构与全要素生产率的研究，国内外学者从不同的角度展开了研究，基本可总结为以下2个方面：一是大部分学者依据配第[KG-*5]-[KG-*5]克拉克定理等产业结构变迁理论，研究证实了产业结构调整过程中存在“结构红利”。如国外学者Peneder[1]研究了28个OECD成员国的数据，发现要素由较低生产率水平部门向更高水平部门的流动和重新配置，是经济体整体生产率提升的主要原因。国内方面，蔡昉[2]对自改革开放以来中国经济增长的研究结果同样表明，迄今为止我国经济增长中表现出的全要素生产率，主要部分就是劳动力从农业转移到非农产业所带来的产业结构调整效率。二是部分学者运用不同计量模型分别测得生产率，并通过选取适当指标合理测度产业结构合理化和产业结构高级化水平后，研究了产业结构与全要素生产率之间的关系，得出产业结构变迁对全要素生产率增长影响的重要性随着发展水平的差异而不同的结论。如干春晖等[3]通过构建生产率分解模型以及产业结构对生产率增长的回归模型，发现产业结构变迁对我国生产率增长的贡献呈现明显的阶段性特征。曾起艳等[4]考虑到产业结构升级与本地要素禀赋可能产生的错配和产业结构升级的成本，认为在产业结构升级的不同阶段，其对全要素生产率的影响可能存在差异。

在研究产业结构对全要素生产率的影响时，已有文献大多采用偏离[KG-*5]-[KG-*5]份额方法或赛尔昆模型从要素生产率中分解得到产业结构变迁效应，但这些方法对产业结构变化的分析都不够细致;因此，本文借鉴已有的文献，利用非参数Malmquist指数法测得1979—2016年中国全要素生产率指数，并在合理测度产业结构变迁的基础上构建多变量VAR模型，以图发现产业结构与全要素生产率之间的动态关系。

1 变量的度量

1.1 全要素生产率的度量

全要素生产率的估算方法可以归结为2类：一类是以新古典增长理论为基础的增长核算法，包括CD等生产函数法、对偶法;另一类是基于技术效率的前沿函数法，包括随机前沿分析法和数据包络分析法。其中，增长核算法假定希克斯中性技术进步与不变的资本和劳动产出弹性，需要较强的理论假设，不同的模型设定常常导致不同的结果。随机前沿分析法（SFA）涉及生产函数的设定。DEA的Malmquist指数法的估计过程无需设定具体的函数形式，能够有效地避免函数设定而导致估计结果的偏误。考虑到中国处于经济转型期，时间跨度大，涉及的省份较多，难以用统一的生产函数来描述，所以本文选用非参数DEAMalmquist指数法来测算中国历年的全要素生产率。

依据Fare等[5]构建的基于DEA的Malmquist指数法，分别测度中国及所选31个省份的TFP指数，并设定基期1978年的TFP=1，选用各年的TFP累计变动率等于该年的TFP。下面就Malmquist指数方法作简要介绍：

3.2 模型稳定性检验

建立的VAR（3）模型的稳定性检验结果，可以看出，所有AR根的模均小于1且位于单位圆内，这表明所构建的VAR模型是稳定的，如图2所示。

3.3 格兰杰因果性检验

产业结构与全要素生产率之间是否构成因果关系以及因果关系如何，还需进一步验证。由于上述3个变量都是I（1）序列，而格兰杰因果关系检验是针对平稳时间序列的，所以本文对差分后的平稳序列进行检验，确定最大滞后期为3。

从表3的检验结果可以看出：产业结构合理化不是产业结构高级化的格兰杰原因，反之亦然;产业结构合理化、产业结构高级化与全要素生产率之间 存在双向的格兰杰因果关系，二者之间存在交互影响。说明产业结构的优化与升级对全要素生产率增长的预测具有贡献作用。同时，全要素生产率的增长又反过来推动了产业结构的进一步优化与升级。

3.4 脉冲响应分析

脉冲响应函数描述的是一个内生变量对误差的反应，刻画了在扰动项上施加一个标准差大小的冲击对内生变量的当前值和未来值所造成的影响[12]。VAR（3）模型的脉冲响应函数曲线，实线部分表示内生变量对冲击的响应程度，虚线部分为响应函数加减两倍标准差的置信带。

全要素生产率对其自身以及产业结构合理化、高级化的冲击响应，如图4所示。全要素生产率对自身的冲击响应总是为正，第1期达到峰值后快速衰减，在第3期至第9期之间小幅波动减弱，并于第20期接近0。一个标准差的产业结构合理化对全要素生产率的冲击效应呈逐渐下降趋势的微弱负向作用。给产业结构高级化一个正的冲击后，全要素生产率在前8期呈正向的小幅波动，并于第10期左右衰减至0。这说明，长期看来，全要素生产率具有自我累积促进作用;产业结构优化调整是一个循环渐进的过程，产业结构调整步伐过快将对全要素生产率增长造成难以逆转的负面效果;产业结构高级化对全要素生产率增长则具有持续的正向作用。

产业结构合理化对其自身以及全要素生产率、产业结构高级化的冲击响应，如图5所示。与全要素生产率一样，产业结构合理化对自身的冲击响应一直为正，在第1期达到峰值后减弱，并于第8期接近于0。给全要素生产率一个标准差的正冲击后，

产业结构合理化在前5期呈正负上下波动的衰退趋势，在第10期左右接近0。一个标准差的产业结构高级化对产业结构合理化的冲击效果呈衰退趋势的微弱负向作用。也就是说，长期看来，产业结构合理化水平的改善具有自我提升机制;产业结构升级所造成的经济过快“服务化”对产业间协调发展具有一定的抑制作用，但结合格兰杰因果关系检验，这种效果并不显著;全要素生产率增长的波动对产业结构优化调整的速度和方向不具有一致的预测。

产业结构高级化对其自身以及全要素生产率、产业结构合理化的冲击响应，如图6所示。不同于前2者，产业结构高级化对自身的冲击并非总是表现为正向响应，具体来看，前2期上下波动幅度剧烈，在冲击开始即处于最高点，在下一期又迅速回落到负值最低点，此后逐渐向0值调整。一个标准差的全要素生产率对产业结构高级化的冲击，在开始时即达到负值最低点，在下一期又迅速调整到正值最高点，此后小幅波动，于第10期接近0。给产业结构合理化一个冲击后，产业结构高级化由负值向正值逐步调整，在第4期达到峰值后减弱，于第8期接近0。长期看来，产业结构高级化不存在自我增强惯性;产业结构合理化与全要素生产率对产业结构高级化作用相似，均存在短期波动，长期促进作用。

4 结论与启示

本文利用非参数Malmquist指数法测得1979—2016年中国TFP，并在合理測度产业结构合理化与高级化的基础上，实证分析了产业结构变迁对全要素生产率的影响，得到如下结论：

1）我国产业结构合理化与全要素生产率的增长率均具有路径依赖的特征，而产业结构高级化则具有“创造性破坏”的发展形式。2）长期来看，产业结构高级化对提升我国全要素生产率增长率具有显著的促进作用，而产业结构合理化对提升我国全要素生产率增长率具有抑制作用，后者所得出的结论与现有研究结果相悖，这可能是由于相关数据不足或产业结构调整方式不当所致。3）全要素生产率增长率对产业结构合理化和高级化的影响路径不同，全要素生产率增长率对提升产业结构合理化水平表现为由正向促进转变为负向抑制的作用机制，后者则相反。4）产业结构合理化与产业结构高级化之间的相互作用具有非对称性特点，即产业结构合理化对产业结构优化升级表现为短期的制约作用、长期的促进作用，而产业结构超前服务化则一直不利于产业结构合理化水平的提高。

基于以上结论得出：1）推动我国产业结构转型升级对于提升我国整体的经济质量大有裨益，而产业结构升级是提升我国全要素生产率的关键，应当将其放到更为重要的位置之上。2）实现我国产业结构转型升级，不仅需要进一步推动劳动市场和资本市场的完善，优化产业间的资源配置;同时也需要增加研发投入，以技术创新为动力，促进我国产业结构的持续升级。3）深入推进供给侧结构性改革，关键是要持续有效的推动我国经济实现由制造业大国向服务业大国、制造业强国的转变，这也是中国经济高质量增长和增强发展动力的必然要求。4）产业结构合理化是产业结构高级化的基础，产业结构的优化与升级是一个动态过程;因此，在我国产业结构调整的过程中，要遵循經济服务化的客观规律，密切关注服务业和工农业的互动和平稳，警惕服务业的超前发展，从而有效推动全要素生产率的提升，实现有质量的经济增长。

参考文献：

[1] PENEDER M.Industrial structure and aggregate growth[J].Structural Change & Economic Dynamics，2003，14（4）：427.

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[编辑：费 婷]