劳动力成本、区域创新能力与产业结构的互动关联研究

（中国社会科学院研究生院继续教育学院，北京 102488）

引 言

改革开放以来，中国国民经济持续快速发展，创造了经济增长奇迹。国家统计局发布的数据显示，中国国民经济生产总值从1980年的4587.6亿元增加至900309.5亿元。随着国民经济的快速发展，各产业发展不平衡、不充分引发的产业结构不合理等问题逐渐暴露出来（宋文月和任保平，2018）[1]。在这一背景下，党的十九大报告中提出 “我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期＂。显而易见的是，优化产业结构将是今后一段时间内国民经济的工作重点。

另外，伴随着经济的快速发展，近年来我国人口红利逐渐减弱，劳动力成本不断上升（高波等，2012）[2]。 据测算，2003～2018 年，中国城镇非私营单位就业人员年平均工资从13969元上涨至82461元，年平均增长率达到12.89%。与此相对应的是，长期以来依靠劳动力价格优势发展的劳动力密集型产业，其比较优势正逐步缩小。虽然劳动力成本上涨为劳动密集型行业的发展带来了困扰，但也为资本、技术密集型行业的发展带来了机遇。劳动力成本的持续上涨是否能倒逼产业结构重心转移？对这一问题的探讨，对于在劳动力成本上涨不可逆转的趋势下保持中国产业竞争力，具有重要的参考价值。在中国致力于优化经济结构、转换增长动力的关键时期，探讨这一问题更富时代意义。

此外，产业结构迈向高级化的过程，既表现在以资源、劳动力要素密集型产业向资本、技术密集型产业的转变，又表现在结构重心从第一产业逐步向第二产业，再向第三产业的转变，在产业结构迈向高级化的过程中，创新作为优化生产要素组合的重要手段，其重要性不言而喻。基于这一认识，2019年政府工作报告中明确提出，未来应坚持创新引领发展，促进新旧动能接续转换。因此，探讨区域创新能力对产业结构升级的影响，对于完善创新驱动战略，推动经济高质量发展具有重要的理论价值与现实意义。综上所述，本文基于2003～2018年中国省际面板数据，构建面板向量自回归（Panel Vector Auto Regression，PVAR）模型，对劳动力成本、区域创新能力与产业结构的互动关系进行研究。

与已有研究相比，本文可能的边际贡献在于：（1）与已有研究仅关注劳动力成本、区域创新能力与产业结构间的单向影响关系不同，本文的研究从劳动力成本、区域创新能力与产业结构的互动关系入手进行探讨，从而对三者间的关系进行了更加系统的判定；（2）使用面板向量自回归模型，不仅能够有效避免模型中存在的内生性问题，并且PVAR模型基于数据的统计性质进行模型构建，能够更加有效、准确地测算各变量之间的内在关联；（3）在变量代理指标选择上，已有研究大都从创新投入（研究与开发经费）与创新产出（发明专利数量）两个角度选取区域创新能力的衡量指标，但随着研究的深入，部分学者指出上述指标在衡量区域创新能力时存在一定缺陷，这显然将影响模型估计结果的准确性。本文选择《中国区域创新能力报告》中的区域创新能力综合值作为创新变量的衡量指标，该指标能够更加客观、动态和全面的衡量中国各省、直辖市、自治区的区域创新能力，从而提升实证研究结论的准确性与可靠性。

1 文献综述

1.1 劳动力成本与产业结构的互动关联

劳动力成本与产业结构间的关系是学术界关注的热点，已有研究围绕这一问题进行了广泛而深刻的探讨。本文研究目标之一在于探讨劳动力成本与产业结构的互动关联，因此本文将已有相关研究分类为劳动力成本对产业结构的影响以及产业结构对劳动力成本的影响，并分别进行梳理总结，以期寻找已有研究存在的不足，明确进一步研究的方向。

就劳动力成本对产业结构的影响而言，林毅夫（2011）、 Lin 等（2011）[3，4]为代表的经济学家倡导的新结构经济学强调经济结构的内生性，即一国土地、劳动力和资本等要素禀赋决定了该国的产业结构，要素价格的改变将推动该国产业结构的变迁。在这一理论的基础上，大量学者从实证层面入手，围绕劳动力成本对产业结构的影响进行了探讨，但研究结果不尽相同，至今尚未形成完全一致结论。部分学者认为劳动力成本上涨有利于产业结构的优化升级。其中范玉波和刘小鸽（2016）[5]基于 2008～2013 年省际面板数据，使用固定效应模型探讨劳动力成本对产业结构的影响，发现劳动力成本的提升对第二产业产生了负面影响，对第三产业产生了正向影响，即劳动力成本上涨推动了产业结构的升级。在上述研究的基础上，刘东皇等（2017）[6]从收入-消费视角入手，对劳动力成本与产业结构的关系进行进一步研究，指出劳动力成本上升能够倒逼产业结构的优化升级，且这一推动作用是通过刺激居民消费以及推动消费结构升级传递的。席建成和孙早（2017）[7]基于省际面板数据，结合《劳动合同法》这一劳动力成本的外生冲击因素，使用断点回归估计方法，探讨了劳动力成本对产业结构的影响，发现劳动力成本的上涨能够有效推动产业结构的优化升级。

值得注意的是，随着研究的不断深入，也有学者提出了不同观点。其中刘贯春等（2018）[8]从企业 “就业创造”以及家庭 “就业接受”率的双重视角，使用拓展搜寻模型从理论上探讨了劳动力成本变动对产业结构的影响，并基于1998～2013年地级市面板数据，使用固定效应模型进行实证检验，研究结论与范玉波和刘小鸽（2016）[5]相反，认为劳动力成本的上涨对产业结构优化的推动作用是有限的。具体地，样本期内劳动力成本的上涨能够推动产业结构重心由农业向工业转移，但无法推动产业结构重心向服务业的进一步转移，反而抑制了以服务业为代表的第三产业发展。

就关于产业结构对劳动力成本的研究而言，与围绕劳动力成本对产业结构的影响进行的研究相比，此类研究相对较少。其中付才辉（2014）[9]构建了包含两个生产部门在内的理论模型，从理论层面探讨产业结构对劳动力成本的影响，指出产业结构升级能够提升农民、城市初级劳动力、城市高级劳动力的工资增长率。梅新想和刘渝琳（2016）[10]基于 2003～2013 年中国 31 个地区的省级面板数据进行的实证研究结果同样表明，劳动力成本上涨来源于产业结构升级。罗远业和曹阳（2017）[11]基于湖北省数据，使用向量自回归模型，探讨了产业结构对劳动力成本的影响。研究结果表明劳动力成本与产业结构间存在长期稳定的均衡关系，产业结构的优化升级能够带动劳动力成本的上升。

1.2 创新与产业结构的互动关联

经济新常态下，创新对优化产业结构的意义重大，二者间的关系也是学术界的研究热点，大量学者的研究表明，创新与产业结构间存在相关关系（王鹏和赵捷，2011；徐晔等，2015）[12，13]。与上文的研究思路一致，本文从创新对产业结构的影响及产业结构对创新的影响两方面对已有研究进行梳理。

学术界就创新对产业结构的影响进行了大量探讨，但并未得出一致结论。多数学者持 “支持论”观点，即创新有助于产业结构优化。但也有部分学者提出不同观点，认为创新抑制了产业结构优化，或创新对产业结构并无显著影响。就持“支持论” 观点的研究而言，陈刚等（2014）[14]从理论层面分析了创新对产业结构的影响，认为科技创新支撑产业结构升级主要体现在促进农业工业化、制造业服务化、服务业知识化和高科技产业化4个方面；龚轶等（2013）[15]则通过情景模拟发现，技术创新可提高劳动生产力、降低企业物质资本成本，进而推动中国产业结构升级。时乐乐和赵军（2018）[16]基于 2002～2013 中国省际面板数据，使用面板门槛模型进行的研究结果显示，无论其他因素变化与否，只要区域创新能力提升，产业结构将随之优化升级。

就持其他观点的学者而言，付宏等（2013）[17]基于2000～2011年中国省际面板数据，分别构建了静态面板模型与动态面板模型，探讨区域创新能力对产业结构的影响，发现在静态面板模型中，区域创新能力的提升显著推动了产业结构高级化，在动态面板模型中，区域创新能力对产业结构并未发生显著影响。李政和杨思莹（2015）[18]基于2002～2012年中国省际面板数据，构建面板LAVAR模型进行的研究表明，区域创新投入的增加抑制了产业结构高级化，并指出这一负向影响主要是由创新投入结构不合理导致的。

与关于创新对产业结构的研究相比，关于产业结构升级对创新影响的研究相对较少，仅有少数学者对这一问题进行了关注。具体地，在微观层面，Wang（2014）[19]从企业所有权角度研究产业结构对区域创新的影响，研究结果表明区域产业结构升级对中国区域创新绩效具有促进作用。在宏观层面，赵庆（2018）[20]的研究表明，产业结构优化确实能够显著地促进技术创新效率空间溢出效应的形成，且二者之间应该是 “螺旋上升”的关系。

综上所述，已有研究针对劳动力成本、创新与产业结构的关系进行了广泛而深刻地探讨，相关成果已汗牛充栋。但纵观已有研究，仍存在以下值得扩展之处：（1）就关于劳动力成本与产业结构关系的研究而言，已有研究尚未就劳动力成本对产业结构的影响达成共识；关于产业结构对劳动力成本影响的研究较少。换而言之，劳动力成本与产业结构间的影响关系仍不明确，亟待进一步研究；（2）就关于创新与产业结构的影响而言，学术界就创新对产业结构影响的观点存在一定争议；产业结构对创新影响的研究起步较晚，即创新与产业结构间的影响关系仍需进行进一步探讨；（3）在代理指标的选择方面，已有文献多从创新能力的某一维度（创新投入或创新产出）入手，选取衡量地区创新能力的代理指标。由于早期中国会计制度相对不够完善，R＆D支出数据存在准确度不足问题。此外，不同专利的价值存在较大差异。因此，无论是使用创新投入还是创新产出作为区域创新能力的衡量指标，均不利于客观准确地衡量区域创新能力，这也可能是已有研究结论存在一定差异的原因；（4）已有研究，尤其是早期研究，更多地使用传统计量方法探讨劳动力成本、创新与产业结构的影响关系，缺乏对内生性问题的关注。实际上，通过梳理已有研究可以发现，劳动力成本、创新与产业结构间存在双向因果关系，因此，构建的计量模型中存在内生性问题。传统计量方法无法对这一问题进行处理，这同样是造成已有研究结论存在较大差异的重要原因。综上所述，鉴于已有研究存在的上述缺陷，本文将劳动力成本、区域创新能力与产业结构纳入同一研究框架下，选择《中国区域创新能力报告》中的区域创新能力综合值作为创新变量的衡量指标，构建面板向量自回归模型考察了劳动力成本、区域创新能力与产业结构间的相互关联，并使用脉冲响应函数分析、方差分解技术捕捉了不同冲击的传导效应以及各变量的动态调整过程，分析了不同变量间的影响机制和作用机理。此外，由于面板向量自回归方法兼具时间序列向量自回归方法和面板数据的所有优点，因此有效提升了估计结果的准确性和研究结论的可信性。

2 实证研究设计

2.1 模型构建

结合以上分析以及已有研究的基础上，本文以Holtz等（1988）[21]提出的面板向量自回归（PVAR）模型为基础，并参考Abrigo和Love（2016）[22]的研究设计，构建本文实证分析所用的PVAR模型：

其中Yit为1×m维的内生向量，m为内生向量个数，Xit为1×n维外生向量，A和B为参数，i表示地区，t表示年份，p为滞后阶数，αi表示地区效应，εit为随机扰动项，且满足：

采用GMM方法对式（1）进行估计，得到：

其中 “∗”表示对原始变量进行一阶差分处理，从而消除地区效应。在样本上叠加观测值，得到GMM的估计量为：

其中为对称、半正定及非奇异的矩阵。式（8）得到的GMM估计量即为一致估计量。

2.2 数据说明

为提升模型的解释力，保障经济系统的完整性，除劳动力成本及区域创新能力外，本文参考已有研究，将与产业结构存在较强互动关系的城镇化率、经济发展水平变量纳入模型中进行量化分析。在样本选择上，考虑到2001年末中国加入WTO对中国产业升级以及劳动力成本等方面的影响，同时考虑到中国国民行业分类标准于2003年发生变动。因此，为保证数据的连续性与可获性，本文选取2003～2018年30个省（自治区、直辖市）面板数据（西藏和港、澳、台地区未包含在内）作为样本点。具体数据来源及数据处理方式如下：

（1）产业结构（STR）。借鉴徐敏和姜勇（2015）[23]的做法，将产业结构层次系数作为产业结构的衡量指标，产业结构层次系数的测算方法为：

其中qi表示第i产业在三大产业总产值中所占比重，产业结构层次系数越高，意味着产业结构越高级。其中各省市各产业值数据均来自于中经网宏观数据库。

（2）创新能力（INNO）。本文使用由中国科技发展战略研究小组编制的历年《中国区域创新能力评价报告》中各区域创新能力综合值作为各省（自治区、直辖市）创新能力的评价指标。选取这一指标的原因在于，区域创新能力综合值由创新环境、知识创造等5个维度的48个二级指标构建而成，具有较高的权威性，被国内学者广泛使用（朱承亮等，2009）[24]。

（3）劳动力成本（WAGE）。本文选取各省（自治区、直辖市）城镇单位在岗职工年平均工资作为工资的衡量指标，数据来源于历年《中国统计年鉴》。

（4）城镇化率（CITY）。参考国内外学者的普遍做法，使用城镇人口在总人口中所占比重作为城镇化率的衡量指标。其中城镇人口和总人口数据来自各地区的统计年鉴，其中吉林等部分地区个别年度缺失数据从《新中国60年统计资料汇编》中整理而得。

（5）经济发展水平（GDP）。本文选取各地区年度GDP数据作为经济发展水平的衡量指标，数据来源于历年《中国统计年鉴》。为消除异方差对估计结果造成的影响，本文对上述数据均进行对数化处理。

2.3 面板单位根检验

在对PVAR模型进行估计前，应确定各变量是否为平稳序列。若数据不平稳，则有可能导致“伪回归”现象的出现，从而破坏脉冲响应函数以及方差分解的稳定性。因此，本文对上述变量依次进行单位根检验。

观察表1结果发现，无论是LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验还是Fisher-PP检验，产业结构、地区创新能力等5个变量均在1%的显著性水平下拒绝原假设。面板单位根检验结果表明，各变量均为平稳序列，可以构建PVAR模型进行分析。

3 实证结果与分析

在使用PVAR模型对创新、工资与产业结构之间的互动关联效应进行研究前，本文根据AIC、BIC和HQIC准则，确定模型的最优滞后阶数为1，然后使用Stata15.0软件对PVAR模型进行估计。经过500次蒙特卡洛模拟后，得出各变量与产业结构之间的脉冲响应函数图以及方差分解结果①。

表1 面板单位根检验

3.1 脉冲响应函数结果分析

（1）劳动力成本与产业结构的互动关系分析

劳动力成本与产业结构的互动关系如图1和图2所示，其中图1为产业结构对劳动力成本的脉冲响应函数，通过观察图1可以发现，产业结构对劳动力成本冲击的脉冲响应函数值在当期和第1期基本为0，说明劳动力成本上涨对产业结构的影响存在一定的滞后性。第1期后劳动力成本上涨对产业结构的影响迅速凸显，并于第3期达到峰值。第3期后该影响有所减弱，但仍维持在较高水平。综上所述，脉冲响应函数表明，劳动力成本上涨长期中能够有效倒逼产业结构的优化升级。这一结果与范玉波等（2016）[5]的观点较为一致。

图1 产业结构对劳动力成本的脉冲响应函数

图2 劳动力成本对产业结构的脉冲响应函数

结合已有研究以及中国经济发展的典型事实，本文从微观及宏观两个层面入手，探讨劳动力成本变动对产业结构产生正向影响的原因。其中，微观层面主要体现为劳动力成本上涨对个人以及企业的影响。就劳动力成本上涨对个人的影响而言，第一产业的比较利益较低，劳动者收入水平上涨空间有限，而第二、三产业由于其附加值较高，工资上涨空间较大，这也意味着劳动力成本上涨主要表现为第二、三产业的工资上涨。与此相对应的是，大量劳动力要素从第一产业转移至第二、三产业，使得第二、三产业的产出迅速增加，从而推动产业结构的优化升级；另外，劳动力成本的持续上涨意味着居民的消费收入不断增加。以本文实证研究所选取的样本期为例，国家统计局发布的数据显示，2003～2018年，全国城镇居民人均可支配收入从8472.20元增至39250.80元，全国农村居民人均可支配收入从2622.20元增长至28228.00元，年平均增速分别为10.06%和16.011%。随着人均收入的持续增加，消费结构也悄然发生改变，生存资料在消费支出中所占比重逐渐降低，发展资料以及享受资料所占比重逐步提升。资料显示，2003～2018年，城镇居民家庭以及农村居民家庭的恩格尔系数分别从37.10、45.60降至27.60、30.00。需求结构的转变推动了第二、三产业的发展，从而推动了产业结构的优化升级。

就劳动力成本上升对企业的影响而言，在劳动力成本较低时，企业更倾向于使用大量廉价劳动力进行生产。但随着劳动力成本的持续上涨，劳动力价格优势正逐步消退，企业出于追求利润最大化的目的，将减少劳动力要素的投入，转而增加资本、技术等生产要素的投入。伴随着企业的转型升级，产业结构重心也逐渐从劳动密集型产业向资本、技术密集型产业转移，即产业结构升级成为必然之势。

在宏观层面，劳动力成本上升通过营造产业内良性竞争环境推动产业结构的转型升级。具体而言，越来越多的企业因劳动成本迅速提升而选择增加资本、技术投入实现企业的转型升级，这有助于营造良性的产业内竞争环境，推动各企业乃至产业的转型升级；同时，产业内企业转型升级中创造出的无形资产具有正向溢出效应，同样有利于产业结构的优化升级。

图2反映了劳动力成本对产业结构的脉冲响应函数，通过观察图2发现，产业结构升级对劳动力成本具有显著的正向影响，即产业结构升级能够显著带动劳动力成本的提升。具体而言，劳动力成本对产业结构冲击的脉冲响应函数值在第一期即达到最大值，此后开始缓慢下降，但直到第10期时仍维持较高水平，表明产业结构冲击对劳动力成本的推动作用是长期而显著的。究其原因，产业结构升级意味着产业重心从第一产业向第二产业、再向第三产业的转变，从而引发了大量劳动力从第一产业向第二产业、第三产业的转移。正如前文所述，第二、三产业附加值较高，本身工资水平较高，且工资上涨空间较大，因此劳动力资源的转移将引发劳动力成本的上涨。

（2）创新与产业结构的互动关系分析

图3和图4反映了创新能力与产业结构的互动关系，其中图3展示了产业结构对创新的脉冲响应函数，图4则反映出创新对产业结构的脉冲响应函数。具体地，就创新对产业结构的影响而言，如图3所示，从数值上看，产业结构对创新的脉冲响应函数值在观察期内基本为正，从趋势上看，第0期至第5期间，脉冲响应函数值在零值之上波动，并于第2期达到峰值，其后函数值回落，从第5期开始趋于稳定。这说明区域创新能力提升对产业结构升级具有驱动作用，但这一驱动作用在长期中开始逐渐显现，即存在一定的“滞后性”。 这也与李庭辉和董浩（2018）[25]的研究结果类似。那么，区域创新能力的提升为何能够推动产业结构的优化升级？这一正向推动作用为何存在滞后性？结合已有研究成果以及中国经济运行现状，本文尝试对上述问题进行解答。

图3 产业结构对创新的脉冲响应函数

①产业结构优化升级的本质是生产要素从低效率生产部门向高效率生产部门转移的过程，而创新可通过技术溢出效应、集聚效应和学习效应来推进这一过程。技术溢出效应渠道。在企业进行研发活动、提升自身创新能力的过程中，劳动者可通过 “干中学”积累相关的知识与经验，实现从人力资源向人力资本的转化，从而加强技术溢出效应，反过来提高企业生产效率；另外，先进机器设备等创新产出可促成新资本升级，有助于提高劳动生产效率；集聚效应渠道。创新带来的规模经济效应提高了边际收益，在有效激发创新主体生产积极性的同时，也增强了区域吸纳资源的能力，进而集聚了更多的创新主体，提升了区域整体的劳动生产率，促进了产业结构合理化、高级化；学习效应渠道。高新产业园区的建立将创新主体集聚，形成了相对优良的创新环境，也相对降低了区域内企业间的合作成本，支持企业之间的交流、学习，从而促进地区产业结构升级。

②创新对产业结构升级的延迟效应则与供需双方的行为相关。从供给方角度出发，创新技术是提升企业劳动生产率的关键，为保持竞争力、抢占市场资源，部分企业以保守的态度对待技术交流活动，在一定程度上阻碍了新信息的流通和新技术的产生，从而延缓了市场整体的产业结构调整进程；从需求方角度出发，消费市场识别、认可创新产品的过程较长，但只有当创新产品占据一定的市场份额时，企业才会增加对此类创新产品的技术投入，从而提高单个企业的劳动生产率，进而辐射至整个产业，促进产业结构调整。

就产业结构对创新的影响而言，图4中，当产业结构对创新施加一个正向冲击后，脉冲响应函数产生了正向波动，第1期即达到峰值，此后函数进入波动区间并从第4期开始稳定为正。该实证结果表明，创新对产业结构升级冲击较为敏感。

究其原因，本文的样本数据横跨2003～2018年，涉及产业结构政策的深化改革时期（2002～2011年）和全面深化改革时期（2012年至今）（宋文月和任保平，2018）[1]。在深化改革时期，以党的十六大、十七大所提出的 “坚持以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，走出一条科技含量高、经济效益好、资源消耗低、环境污染少、人力资源优势得到充分发挥的新型工业化路子”为思路，出台了一系列政策文件，将产业结构政策重点放在改造提升传统产业、发展技术密集型产业，并重视战略性新兴产业发展上。在全面深化改革时期，相关产业结构政策更加强调产业发展的科技含量，致力于建立现代产业新体系，以协调好经济发展和环境保护间的关系。不难发现，不论是深化改革时期还是全面深化改革时期的产业结构政策均以提升科学技术水平为内在要求，影响了人力资本、研发资本等要素，由此引发的“资源再配置效应”将会影响地方的创新产出，促进区域创新能力的提升。

3.2 方差分解

在借助脉冲响应函数分析劳动力成本、创新能力与产业结构互动关系的基础上，本文使用方差分解的方法，通过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2给出了第1期、第5期、第10期3个不同观测期方差分解结果。

就劳动力成本上涨、区域创新能力提升对产业结构的影响而言，劳动力成本对产业结构的影响随着时间的推移而发生较大改变。具体地，第1期时劳动力成本对产业结构的影响为0，第5期时，这一影响已提升至3.97%，在第10期进一步提升至14.50%。方差分解结果意味着劳动力成本上涨是导致产业结构升级的重要因素，这也与前文基于脉冲响应函数所得结论较为一致。与劳动力成本相比，区域创新能力对产业结构优化的解释能力随着时间的推移呈现出平稳上升趋势，从第1期的0上升至第5期的2.75%，并进一步升至第10期的9.87%，即区域创新能力对产业结果的影响在长期中更为强烈，也同样与本文脉冲响应所得结论相一致。而就产业结构对劳动力成本与区域创新能力的解释程度而言，尽管产业结构对其他变量变动的贡献度较低，但产业结构在3个不同时期对劳动力成本、区域创新能力的解释能力均逐渐增强，这一结果表明产业结构升级对劳动力成本、区域创新能力的影响是持久而深远的，这也与前文脉冲响应结果相吻合。

表2 方差分解结果

3.3 稳健性检验

本文旨在探讨劳动力成本、区域创新能力与产业结构间的互动关联，发现劳动力成本的上升、区域创新能力的提高能够推动地区产业结构升级，产业结构的优化同样能够推动劳动力成本的上涨与区域创新能力的提升。那么，本文得出的这一结论是否稳健？若改变变量的代理指标与样本的窗口期，本文研究结论是否仍然成立？为提升研究结果的可靠性与研究结论的稳健性，本文使用两种方式进行稳健性检验：（1）更换产业结构的衡量指标；（2）调整研究样本的窗口期。

参考已有研究，使用第二、三产业生产值在生产总值中所占比重作为产业结构的代理指标，重新对本文设定的模型进行回归。基于替换指标进行的实证研究结果与本文主体部分基本一致，表明本文研究结论具有较强的稳健性。

参考张少华（2011）[26]的研究设计，本文从时间维度上对样本窗口期进行调整。具体方法为：考虑到2008年国际金融危机的影响，本文使用2009～2018年的数据重新进行估计，脉冲响应结果显示，剔除部分样本期后的回归结果与本文主体部分的回归结果较为一致，可以认为本文研究结果是十分稳健的。

4 结论与政策建议

本文在梳理已有研究的基础上，以2003～2018年中国省际面板数据为样本，运用面板向量自回归模型（PVAR），探讨了劳动力成本、区域创新能力与产业结构之间的互动关联，主要结论如下：

（1）劳动力成本与产业结构升级存在相互促进关系。劳动力上涨对产业结构升级的倒逼作用体现在个人、企业和产业内竞争方面：①影响个人收入、消费需求；②使企业增加资本、技术等生产要素的投入；③营造产业内良性竞争环境。产业结构对劳动力成本的推动作用主要通过劳动力资源的转移发挥。

（2）区域创新能力与产业结构升级具有互相促进作用。创新可通过技术溢出效应、集聚效应和学习效应来促进生产要素从低效率生产部门向高效率生产部门转移，即推动产业结构优化。具体而言，创新主体在积累人力资本、增加创新产出、互相学习来促进企业劳动生产率的同时，也提升了区域整体的劳动生产率，从而促进地区产业结构升级。产业结构主要通过产业结构政策带来的 “资源再配置效应”对区域创新能力发挥正向影响。在样本期内，中国的产业政策对产业发展中科技含量的关注程度逐步加深，这对地方创新要素的影响不言而喻，地方创新水平因此得以提升。

（3）在方差分解中，劳动力成本对产业结构变动具有较强的解释能力，即劳动力成本上涨是倒逼中国产业结构升级的重要因素，区域创新能力对产业结构的解释能力相对稳定。产业结构对劳动力成本、区域创新能力的解释程度较为稳定，且随着时间的推移而不断提升。

基于此，为推动中国产业结构不断优化，实现由 “中国制造”向 “中国创造”、 “中国智造”的转变，本文特提出如下政策建议：

（1）调整劳动要素投入，在劳动力成本上升不可逆转趋势中实现产业结构升级。①政府应支持、鼓励企业加大资本、技术投入，如加大对中小企业使用装备和科技投入的税收优惠力度，促进企业转型升级，进而推动产业结构的改变；②加快人力资本积累，将发挥人力资本优势作为企业的核心战略之一，加强对普通劳动力的培训与再教育，以提升劳动者的专业素质与综合素质，促进人力资源向人力资本的转化，从而提升企业的劳动生产率，进而推动整个产业的结构优化。

（2）坚持以创新引领和推动产业结构调整，充分发挥创新对产业结构的促进作用。①政府应继续着力打造良好的产业创新和产业升级环境，根据产业特点提供不同的支持政策，如推行结构性减税方针，以达到鼓励企业提升生产率水平、吸引高新技术企业落户地方，带动地方创新能力提升的目的；②政府应加强产、学、研合作，并搭建创新技术交流平台建设，以加快创新成果转化、提高区域创新效率，从而促进产业结构调整；③督促金融机构主动服务中小型、初创型高新技术企业，破解其融资瓶颈，以通过发展高新技术产业来推动中国产业结构转型升级。

注释：

①受篇幅所限，本文仅汇报了劳动力成本、创新与产业结构的互动关系。