中国产业结构转型与经济增长实证研究

□文/ 刘聪科

（首都经济贸易大学 北京）

［提要］ 本文对中国近十年来经济增长速度与产业结构转型之间的关系进行实证检验，发现经济发展水平越高，农业就业份额提升对经济增长作用越弱。2013年前后三次产业经济增长的作用大小发生变化，农业对经济增长的作用不再显著。不同经济发展阶段，区域间经济发展显现出异质性。

一、引言

新常态下，经济增长转向高质量增长阶段，郭克莎和汪红驹（2015）将2012年确定为中国经济进入新常态的开端阐述经济增长方式转变下宏观调控方式的转变。国家统计局数据显示，2007年国内生产总值增长速度达14.2%，至2018年增长速度降至6.6%，创2000年以来新低。

库兹涅茨事实与经济发展相伴，中国的产业结构处于工业向服务业转型阶段，具体表现可能为分工细化，如第二产业中的咨询、仓储、研发等业务向服务业转换。从产业增加值看，2018年三次产业增加值比重分别为7.2%、40.7%、52.2%。从各省份间的劳动力分行业就业数据看，2008～2017年间以劳动力占比衡量的农业与制造业份额趋于下降，服务业在国民经济中的份额趋于上涨。

产业结构转型是理解重大经济现象的线索。本文致力于研究解释结构转型过程如何影响经济增长，以及如何实现经济增长与结构转型之间的良性互动，以推动国民经济高质量增长。从2008～2017年之间行业平均劳动力占比与平均GDP 增长率之间的关系发现，各省、自治区、直辖市（不包括港澳台）的农业平均劳动力占比与GDP 增长率之间为负相关关系，多数省份的农业劳动力占比份额均为4%以下，海南、新疆、黑龙江、内蒙古农业占比份额较高。制造业平均劳动力占比与GDP 增长率之间为负相关关系，多数省份的制造业占比在20%～25%之间，广东、福建、江苏等地的制造业比重较高。而服务业平均劳动力占比与人均GDP 增长率之间为正相关关系，多数地区的服务业占比在50%～65%之间，北京、西藏、海南的服务业比重较高。

现有研究认为，产业结构合理化与生产率提升能促进经济增长，而过于强调产业结构高级化即盲目向服务业转型不利于经济增长。而产业结构发生变迁过程中，与经济增长之间的关系也在发生变化。王一涵（2014）认为产业结构合理化可以促使经济增长，但产业结构高级化很可能会抑制经济增长。

生产率或技术进步是推动结构转型的重要力量，国有与私营经济之间不成功的改革也会拖累结构转型。周辰亮与丁剑平（2007）在开放经济的三部门一般均衡模型下，指出生产率的差异和不同产品的替代弹性是导致产业结构转型的重要原因。Brandt et al.（2008）指出中国国营经济不成功的改革拖累投资效率和结构转型，降低产出增长和私营经济的生产效率进而影响到整个国民经济，并提出农业中全要素生产率的增长是结构转型最重要的影响因素。

产业结构合理化方能促进经济增长，对于需求或供给的侧重同样会使得经济增长与结构转型之间出现独有特征。Nishi and Hiroshi（2016）从供给与需求两个方面，考察了日本的结构转型与经济增长之间的关系，发现高异质性的非平衡增长路径会抑制经济增长。

二、研究方法和样本数据

本文主要以31 个省份、自治区和直辖市（除香港、澳门与台湾地区外）为研究对象，首先分析各省份经济增长异质性；其次为实证检验；最后进行亚组分析。

（一）研究方法。本文选用省际面板数据并控制各省份不随时间变化的个体效应，改善样本间异质性所引起的遗漏变量进而参数估计有偏。模型形式为：

其中，Yit表示第i 个地区t 时期的经济增长衡量指标即GDP 增长率，为被解释变量；α 为截距项；βk为第 k 产业就业比重解释变量的系数；Xkit表示第i 个地区t 时期的特定产业就业比重，即第k 产业就业比重与总体就业比值；Xit为i 地区t 时期的人均GDP；γk为i 地区t 时期第k 产业就业比重与人均GDP 交互项的系数；ui表示不随时间变化的省份个体固定效应；∈it为第i 个地区t 时期的随机扰动项。

（二）样本数据。本文数据来源于国家统计局分省年度数据。以各省生产总值增长率作为经济增长衡量指标，产业结构选用行业分城镇单位就业人员三次产业就业人员比重作为衡量指标。生产总值增长率以生产总值简单计算得出。三次产业就业人员比重通过各行业加总并计算相关比重。

本文选取2008～2017年各省、自治区、直辖市相关数据。其中，被解释变量与解释变量分别为相应省份经济增长率、农林牧渔业就业占比、制造业就业占比、服务业就业占比、对数化人均生产总值。为避免模型出现严重多重共线性，本文以制造业就业人数占比作为第二产业就业比重的衡量指标。

三、固定效应面板数据分析

（一）个体固定效应回归。由于经济增长与结构转型可能存在反向因果关系，模型会出现较严重的内生性。而关于经济增长与产业结构之间的关系，陈平、李广众（2001）认为中国的结构转型促进了经济增长。邵洋洋（2019）基于var 模型对得出我国1978～2017年间经济增长与产业结构之间是单向的格兰杰因果关系，即产业结构调整促进经济增长。2007年以来经济增长速度持续下滑，2013年提出新常态以来中国经济增长的高速增长转为中高速增长的特征，供给侧结构性改革日益提上日程，本文认为样本期间结构转型会抑制或促进经济增长。更严格地，目前所揭示的只是两者的相关关系，清楚阐述此问题需借助理论模型进行严谨分析。

本文发现，农业在经济的不同阶段对经济增长的影响并不相同。在将对数化人均生产总值以及其与农业就业占比纳入回归模型后，系数估计值出现显著变化，一定程度上表明，农业就业占比对经济增长通过人均生产总值水平的变化发生作用，即不同经济发展阶段，农业对经济增长的作用不同，人均生产总值处于低水平时，农业对经济增长的作用潜力较大，而当人均生产总值水平越过一定发展阶段时，农业就业占比对促进经济增长的潜力趋于弱化。在加入制造业就业占比与人均生产总值的交互项以及服务业就业占比与人均的交互项之后，除农业就业占比系数呈显著外，其余系数均为不显著，我们推测原因为多重共线性导致有效性降低，但并不影响系数的一致性。进行wald 检验，结果显示，制造业就业占比、制造业就业占比与人均生产总值的交互项并不联合为零，服务业就业占比与人均生产总值的交互项同样不联合为零，制造业就业占比与服务业就业占比均通过人均生产总值对经济增长产生作用，但仍需要更进一步地严谨说明。（表1）

（二）分时间段个体固定效应回归。供给侧结构性改革提上日程，裴长洪（2019）在经济新常态下中国扩大开放的绩效中以2013年为经济中新常态的分水岭。本文以2013年为分界，对比此时间点前后经济增长与结构转型之间的关系变化。

回归结果显示2008年至2013年间各产业就业占比与经济增长之间的关系。本文发现，纳入人均生产总值水平与农业的交互项后，农业就业占比对经济增长的作用仍然如前所示，交互项系数通过显著性检验，即农业通过人均生产总值水平对经济增长产生作用。

但在加入对数化人均生产总值、农业就业占比与人均生产总值的交互项后，农业就业占比以及交互项系数均不显著。而纳入对数化人均生产总值、制造业与对数化人均生产总值的交互项时，服务业就业占比与对数化人均生产总值的系数均与之前显著不同，一定程度上说明以2013年前后经济增长与结构转型之间的作用发生了变化，各产业对经济增长的促进作用发生变化。

（三）分区域个体固定效应回归。前文中，为了控制省份间异质性，本文采用固定效应模型考察了全国范围经济增长与结构转型之间的关系，但区域发展具有异质性，本文将31 个省级行政区分为东部、中部、西部以及东北地区，分别进行考察。

从各地区回归结果看，东部地区农业就业占比与经济增长之间的关系弱化，推测原因为，东部经济发展水平高，农业对经济增长的潜力下降，其他产业在经济增长中起主导作用。而中部、西部、东北地区，农业就业占比与经济增长均呈现出通过人均生产总值产生作用的机制，其中以中部、西部的结果最为显著。各地的产业结构对经济增长的作用同样存在差异，东北地区服务业对经济增长的作用，在不同经济发展水平下我们认为在东、中、西、东北地区之间存在经济水平的差异，但服务业均通过人均生产总值对经济增长产生影响。

与前文一致，各地区现阶段农业就业占比的增加均会阻碍经济增长。而不同经济发展阶段，农业就业占比对经济增长的作用不尽相同，在地区内部呈现相同现象，即该地区经济发展水平越高，农业就业的增加对经济增长的作用越弱。

四、基本结论及启示

本文发现不同经济发展阶段农业就业占比对经济增长的作用并不相同。以2013年为分界，经济增长与结构转型之间的关系发生变化，突出表现为农业对经济增长的作用减弱，制造业与服务业对经济增长的作用并不明显。区域之间各产业对经济增长的作用所要求的经济阶段不同。

本文认为应针对不同经济发展阶段合理支持相关产业发展，以结构转型促进经济发展。同时本文存在不足，引用他人对于经济增长与结构转型之间的关系，并未亲自使用数据讨论内生性问题。因果关系论证不充分，应结合理论模型共同论证产业结构和经济增长间的确切关系。对于多重共线性，只是使用检验验证了制造业与服务业通过人均生产总值发生作用，并未给出直接证明。

尽管如此，本文仍具有一定启示。本文核心观点为不同经济发展阶段，各产业就业占比对经济增长的作用不同。因此，应结合经济发展阶段因地施策，促进结构转型合理化的着重点应相机而变，在不同发展阶段适时调整产业政策，减缓“过时”的产业政策对经济增长带来的负向效应。避免“一刀切”地对待结构转型。针对不同区域的不同经济发展阶段，因时因地制宜，着重突显各区域主要产业对经济增长的促进作用，把力“打在实处”。既要看到各区域的不同，也要看到区域之间的相同之处，促进区域内部的产业结构合理化以及高级化。

表1 加入控制变量回归结果一览表