中国南北差距之谜：结构转换与结构冲击——基于空间计量模型的实证分析

王 磊，李峰波，马新宇

(武汉大学 中国中部发展研究院，武汉 430072)

一、引言

区域发展不平衡是中国现阶段经济社会发展面临的重大现实问题之一，在全面建设社会主义现代化国家新征程上，积极有效缩小地区差距是中国实现共同富裕的必然选择。长期以来，中国地区差距主要体现在东、中、西和东北四大板块间的差距，随着西部大开发、东北振兴和中部崛起等重大区域协调发展战略的深入实施，中国区域发展差距的格局产生了新的变化，即由传统的四大板块间的差距向南北方差距转化(1)根据现有研究文献，基本以秦岭—淮河为界线，将全国划分为南方地区和北方地区，其中，北方地区包括北京、天津、河北、山东、山西、河南、内蒙古、陕西、辽宁、吉林、黑龙江、甘肃、青海、宁夏、新疆等15个省份；南方地区则包括上海、江苏、浙江、福建、广东、海南、安徽、江西、湖北、湖南、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏等16个省份(未包括港澳台地区)。。1978—2020年，南方经济总量占全国的比重从53.82%上升至64.78%，北方经济总量比重则从46.18%下降至35.22%；北方与南方的人均国内生产总值(GDP)比则由117.36%下降至79.57%，2013年之后，南北差距更是呈现出加快扩大的趋势。新一轮南北差距的出现是中国当前发展不平衡不充分问题的重要体现，是国家经济社会发展中面临的新挑战。

“十四五”规划中明确提出了“优化区域经济布局 促进区域协调发展”的总体要求。如何促进区域协调发展,推动全国实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全的发展是落实“十四五”规划区域协调发展战略的重要抓手(肖金成等，2022)[1]。中国南北差距经历了多个发展阶段，在不同时期呈现出不同的阶段性特点，造成南北差距变化的成因本身也是复杂多样的，诸多学者对此进行了广泛的探讨，但尚未达成共识。由此可见，准确把握新一轮的南北差距，明晰南北差距的成因以及制定优化南北经济格局的对策，对“十四五”期间落实国家重大区域发展战略和推动区域协调发展意义重大。

二、文献综述

长期以来，地区差距一直都是学术界关注的焦点问题，诸多学者围绕地区差距的测度、地区差距的阶段性特征和地区差距的成因进行了广泛的讨论。部分学者对于地区差距的测度和分解方法进行了探讨。有学者直接使用诸如GDP、人均GDP、人均收入、人均消费、固定资产投资等较为直观的国民经济统计指标测度地区差距(王小鲁和樊纲，2004；安虎森和周江涛，2021；杨明洪等，2021)[2～4]，同时也有少数学者使用了夜间灯光数据作为衡量地区差距的重要指标(王贤彬等，2017；刘华军和杜广杰，2017)[5～6]。有学者则进一步利用经济统计指标，构建了诸如GE指数、基尼系数和变异系数等对地区间的差距进行测度和分解，将地区总体差距分解为地区内差距和地区间差距，并进行了具体分析(蔡昉等，2001；范剑勇和朱国林，2002；潘文卿，2010)[7～9]。

地区差距的成因一直是另一个焦点问题，大多数学者从经济因素出发，探究南北差距的成因，而也有部分学者从自然地理和文化因素等其他角度对南北差距的成因进行了探讨。部分学者分析了单个经济因素对南北差距的影响。有学者认为资本积累、人力资本、固定投资等是造成地区间差距的主要原因(盛来运等，2018；邓忠奇等，2020)[10～11]。而部分学者则将研究聚焦于全要素生产率，朱子云(2015)认为全要素生产率是造成省际经济差距的主要推动力，且综合效率差距起到了主导性的作用[12]。郭玉清和姜磊(2010)的研究则表明，非希克斯中性技术进步诱致的效率改进是推动地区差距持续扩大的主要原因[13]。同时还有其他学者的研究表明，城镇化水平、创新驱动、市场化进程等经济因素也是造成地区差距的重要原因(吕承超等，2021；白俊红和王林东，2016；孙晓华等，2015)[14～16]。

另一部分学者则认为地区差距不是单个因素造成的而是由多种因素相互作用的结果，即系统性因素。许宪春等(2021)发现北方地区新旧动能转换艰难、创新驱动不足、人力资本下行趋势明显、公共文化资源配置不均和养老保险失衡等是导致南北方经济和社会差距扩大的主要原因[17]。董雪兵和池若楠(2020)认为南北区域间在创新能力差距、人力资本流向、营商环境等方面的差距，导致南北区域在创新能力方面存在差距，进而造成经济差距的持续扩大[18]。戴德颐(2020)认为资源投入、行政地位以及与主要海港的距离对于南北差距形成具有重要影响[19]。安虎森和周江涛(2021)则认为南北方之间经济增速换挡、动力转换和产业结构优化进程方面的差异是造成南北差距的重要原因[3]。杨明洪等(2021)认为南北差距扩大的主要原因是动能转换差异，而区域政策环境、贸易开放环境、人居生态环境、产业载体、投资载体和科技载体等则是影响动能转换的主要因素[4]。

上述学者的研究成果为探究中国地区差距，特别是新一轮南北差距问题提供了有益的借鉴，也为本文的研究提供了重要启示。但现有的研究还存在以下两点不足之处：第一，虽然有部分文献从产业结构角度探讨了地区差距的成因，但是往往忽略了产业结构转型升级过程中的劳动生产率变化以及产业多样性对地区差距的作用；第二，大部分文献在研究方法上，仍然使用传统的β收敛模型，忽略了不同地区间的空间相关性对地区差距的影响。基于以上分析，本文尝试从两个方面进行改进：第一，将产业结构对南北差距的影响分解为产业结构转换和产业结构冲击，并将其从劳均产出水平的平均增长率中剥离出来；第二，考虑不同地区的空间相关性，引入反距离空间矩阵，使用空间截面模型和空间动态面板模型探究中国南北差距的收敛趋势和成因。

三、南北差距的成因分析

(一)产业结构转换

根据配第-克拉克定理，伴随着经济发展水平的提升，存在劳动力由第一产业向第二产业再向第三产业转移的演进规律。不同产业间的劳动生产率有所差别，总体上第二产业的劳动生产率最高，第一产业和第三产业的劳动生产率均低于第二产业。而中国的经济结构具有典型的二元结构特征，当农村剩余劳动力从传统农业部门投入到具有更高生产率的现代工业部门时，总生产率水平将不断提高。伴随着这一过程，生产要素在不同产业部门之间重新配置，释放出结构红利，经济发展也处在“结构性加速”阶段。当劳动力进一步向第三产业转移时，即出现“去工业化”和“产业结构服务化”时，由于第三产业的劳动生产率普遍低于第二产业，将导致总体生产率的降低，从而会产生鲍莫尔效应(李翔等，2016；张平等，2012；袁富华和张平，2017)[20～22]。另外，还有一种情况值得深入探讨，信息服务业、金融服务业、研发设计服务业和商务业等生产性服务业的劳动生产率不仅远高于其他服务业，也高于第一产业和第二产业。具体到中国的实际情况，目前，第一产业转移的劳动力多数被第二产业中的制造业和建筑业吸收，而由于中国生产性服务业不发达，第二产业转移的劳动力则主要被社会和个人服务部门吸纳，例如批发、零售及住宿餐饮业等行业部门(周克，2017)[23]。这些服务业部门的劳动生产率虽然略高于农业部门，但总体上低于第二产业的劳动生产率。因此，随着三次产业的继起更迭和变迁，劳动力在三次产业之间渐次转移，从而使得总体劳动生产率出现先增加后降低的变化趋势，结构红利也出现先上升后下降的“结构性转折”，从而表现出倒U型演变特征(刘华军和雷名雨，2019)[24]。

现有的文献都聚焦于一个国家的不同时期或者同一个时期不同国家的发展阶段上，但是中国具有明显的大国经济特征，内部不同地区之间存在结构性红利和结构性负利共存的现象，即国内雁阵模式(蔡昉等，2009；蔡昉，2013)[25～26]。在同一个时期，部分省份率先进入发展的高级阶段，而其他省份仍然处在初级或中级发展阶段，从而形成一种发展阶段相互继起的情况。具体到中国的南北差距问题，主要是由于北方地区经济发展失速导致北方经济发展落后于南方地区，从而出现南北差距持续扩大的现象。由于技术创新中的潮涌现象，后起的地区往往不会遵循原有的发展路径，而是出现跳跃式的发展方式，违背或者超前于比较优势的动态变化，直接进入更高级的产业发展阶段(蔡昉等，2009)[25]。北方地区主要依赖重化工和资源型行业，在当前工业进程尚未深入的情况下，过早开启“去工业化”和“产业结构服务化”过程，使得劳动力不断流入第三产业，总体生产率下降，从而导致结构红利转为结构负利，产生结构性减速。而南方大部分地区已经越过“产业结构服务化”的初级阶段，进入高级阶段，生产性服务业的发展速度远远超过北方大部分地区。由于南北方地区处于产业结构演化的不同阶段，劳动力在不同产业间的配置情况不同，导致南北方地区出现了结构红利分异，这使得南北方地区分别处于结构红利倒U型曲线的不同位置，形成结构红利的大国“雁阵”模式。

同时有一点值得说明，结构红利的大国“雁阵”模式是随着时间推移不断变迁的，南北方所处的雁阵阶段也发生了多次变迁。当劳动力由第一产业向第二产业转移时，南北方都处于结构性红利曲线的左侧，属于“加速雁阵”阶段；而随着时间推移，南方地区率先开始进入“产业结构服务化”阶段，劳动力由第二产业向第三产业转移，跃过结构红利倒U型曲线的拐点进入结构红利的“减速雁阵”阶段，而北方地区发展相对滞后，仍然处在倒U型曲线拐点的左侧，处于结构性加速阶段。伴随着南方地区生产性服务业的快速发展，南方地区率先进入“产业结构服务化”的高级阶段，总体生产率也不断提升，释放的结构红利不断增加。此时，北方地区开始出现“去工业化”和服务业加速发展的现象，进入倒U型曲线拐点的右侧，进入结构性减速阶段，具体如图1所示。

综上所述，劳动力经历了由第一产业向第二产业再向第三产业转移的过程，劳动力在不同产业间的重新配置，导致了总体生产率的提升或降低，产生结构性红利或负利，呈现出倒U型趋势。在中国当前的发展阶段中客观存在着“国内雁阵”模式，南北方所处的雁阵阶段不同，使得南北方的结构效应呈现不同方向的变化，尤其是进入经济新常态之后，南北地区由于工业化、城市化进程的不同，产业结构调整和发展定位存在差异，导致政策实施方向和效果难以同步，北方地区转型压力凸显，这也是南北差距持续扩大的深层次原因。

(二)产业结构冲击

经济韧性引申到经济学中可以解释为经济发展受到冲击之后，自我恢复和调节的能力，能够在较短时间内调整到原有的发展路径上并可以开辟新的发展路径(Martin et al.，2016; Capello et al.,2015; Sensier et al.，2016；Rose and Krausmann ，2013)[27～30]。南北差距的成因或者推动力有内因和外因，产业结构转换为内因，而外部冲击则是外因。南北差距的演变趋势中存在明显的2008年和2012年现象，分别是中国遭遇2008年全球金融危机影响和经济进入新常态的关键时间节点，也是中国经济发展遭遇重大冲击的主要阶段。经济发展遭受重大冲击之后，有的地区在较短时间内能够完成数次产业转型升级，经济发展重新焕发活力，有的地区则深陷单一产业结构困局，经济增长长期停滞，地区间差距在遭受冲击后持续扩大，这正是经济韧性的作用，而其最主要的表现形式是产业韧性。

首先，产业多样化可以有效对冲冲击带来的风险，提高经济自身的稳定性。不同类型的产业具有不同的产品需求弹性、劳动和资本密集度、外部市场的依赖度和外部竞争风险(徐圆和张林玲，2019)[31]。由于一个地区的一个或几个行业部门遭受冲击时，劳动力由受到冲击的行业部门向其他行业部门转移，多样化的产业结构为劳动力在不同行业部门的重新配置提供了可能性，有效降低了劳动力转移的摩擦成本，减轻了外部冲击带来的失业压力，使得产业结构可以在短期内进行调整，有利于经济恢复和新增长路径的产生。

其次，不同类型的主导产业在面临外部冲击时表现出的韧性也有所不同，其对价格波动、需求变化、资本投入量甚至居民收入的弹性也是不同的。总体上，农业由于生产周期长，极易受到国际市场的粮食价格波动的影响且调整困难；重化工业由于前期资本投入量大，工业产品的需求弹性较小，劳动力很难在短期内调整到其他行业部门。同时由于重化工企业常常追求规模效应，会形成高度专业化的基础设施、密切的企业间联系，而且又是地方税收的支柱企业，能够有效解决就业问题，往往可以享受到地方政府的政策支持，以至于当面临外部冲击时，调整或淘汰落后产能会引发诸多社会问题，以致积重难返，难以调整(孙久文和孙翔宇，2017)[32]。

同时外部需求的波动对处于产业链不同位置的行业也具有不同的影响。第一，从工业价值链的角度来看，以重化工业为主的价值链高度依赖投资拉动，重化工企业的发展惯性较大，转型较慢，当面临重大冲击和投资衰减的时候，往往会出现严重的经济下滑现象，且很难恢复。第二，从产业链角度来看，上游行业具有明显的亲周期性，下游企业的需求调整信号往往会产生加成效应，上游企业根据下游企业的需求信号调整生产时，往往会进一步放大经济波动(Stockman,1988；Acemoglu，2012)[33～34]。结合所有制结构来看，国有企业大多分布在产业链上游，尤其以煤化工、能源、机械制造等行业为主的国有企业受到外部冲击后，调整更加困难并且所有制结构的固化对劳动力转移形成了壁垒，使得国有企业为主的地区会进一步放大上游行业的亲周期性，形成更加长期的不利影响(杨红丽等，2020)[35]。因此，上游行业部门比重越大，国有企业比例越高的地区具有更强的亲周期性，产业也更缺乏韧性，面临外部冲击时，恢复和调整也更加困难。

四、研究设计

(一)模型设定

学界对于地区差距收敛假说的检验主要集中于绝对收敛、条件收敛和俱乐部收敛等方面。常用的研究方法主要包括σ收敛、β收敛、单位根检验和空间计量等方法。其中，绝对收敛的度量采用的是对数标准差的方式；β收敛则是检验索洛模型中在资本边际收益递减机制作用下，假定技术水平、人口增长率和储蓄率相同的地区，贫困地区的资本报酬率是高于富裕地区的，从而贫困地区和富裕地区的增长率将会趋同，地区间的差距趋于收敛。本文借鉴黎德福和黄玖立(2006)[36]的研究思路，根据β收敛假说，本文定义第i个省份T年的劳均增长率Git为：

Git=(1/T)log(yit/yit-T)=α+βlogyit-T+μit

(1)

其中，yit表示第i个省份的初始劳均水平，T表示时间间隔。β值是本文关心的主要内容，如果β﹤0，则可以认为满足β收敛假说，地区差距是收敛的，否则地区差距则是扩大的。本文同时定义劳均产出水平yit为：

(2)

其中，yijt表示第i个省份j行业的劳均产出，lijt表示i省份j行业所占的劳动力份额。各行业增加值和就业人数的统计数据来自国家统计局官网。由此，可以将式(1)表示为：

Git=(1/T)log(∑yijtlijt/yijt-Tlijt-T)=α+βlog(yijt-Tlijt-T)+μit

(3)

为了进一步探究结构冲击和结构转换对地区差距的影响，本文在式(2)的基础上重新计算yit。假定各省份的各产业都以该产业m个地区的平均增长率增长时，可以将j行业的平均增长率定义为：

(4)

为了考察结构冲击对地区差距的影响，假定各省份的就业结构保持在初始水平上不变，此时的劳均产出水平可以定义为：

(5)

(6)

进一步以期末的就业份额为权重，则可以反映出结构转换对劳动生产率的影响，此时劳均产出水平可以表示为：

(7)

(8)

同时为了得到纯粹的结构转换对劳均产出增长率的贡献，本文从结构转换中减去结构冲击部分，由此可得：

(9)

由此，经过上文的分析，将T年的劳均产出水平的平均增长率分解为结构冲击和结构转换两个部分，根据索洛模型，去除结构转换和结构冲击之后的部分才是真正符合β收敛假说的劳均产出水平的增长率Tit，由此可以将式(1)的劳均产出的平均增长率分解为结构冲击(Sit)、结构转换(Zit)和实际生产率(Tit)三项：

Git=Sit+Zit+Tit

(10)

根据以上的分析，为了验证β收敛假说，本文建立三个估计方程：

Zit=α1+β1log(yit-T) +μit1

(11)

Sit=α2+β2log(yit-T) +μit2

(12)

Tit=α3+β3log(yit-T) +μit3

(13)

但是上述模型设定忽略了不同地区间存在着一定程度的空间依赖性，因此，还必须将这种地理空间依赖信息考虑到模型里去，才能得到更为可信的估计结果。本文借鉴潘文卿(2010)[9]的方法引入反距离矩阵，选取1700公里作为阈值，并分别将空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)设置为如下形式：

lnZ=αS+βlnyit-T+ρWlnZ+ε，εiid～N(0,σ2I)

(14)

lnZ=αS+βlnyit-T+ε,ε=λWε+μ，μiid～N(0,σ2I)

(15)

其中，Z表示期末劳均产出水平与期初劳均产出水平之比组成的列向量，yit-T表示期初劳均产出水平组成的列向量，S为空间单位列向量，W为空间自相关矩阵，ρ表示空间滞后模型中空间自相关参数，λ表示回归残差之间空间相关度的参数。至于选择使用何种模型，需要根据LM检验及其稳健性检验进行选择。

(二)变量描述

由以上模型推导可知，本文的解释变量为劳均产出水平，主要由农林牧渔业、工业、建筑业、批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、住宿和餐饮业、金融业、房地产业以及其他行业产出及从业人数计算得出；被解释变量则为劳均产出的平均增长率。控制变量包括对外开放水平，进出口总额占GDP比重；城镇化水平，城镇人口占总人口比重；固定资产投资水平，固定资产投资额占GDP比重；产业结构，第三产业产值占第二产业产值比重；外商直接投资(FDI)水平，FDI占GDP比重。数据主要来自1992—2019年的各省份统计年鉴和《中国劳动统计年鉴》，变量的统计描述如表1所示。

表1 变量的统计性描述

(三)空间自相关分析

空间自相关分析是空间计量模型的前提，本文利用全局Moran’s I指数分析空间关联效应[22]。Moran’s I指数的取值范围为[-1,1]，绝对值越大空间自相关性越强，大于0表示空间正相关，反之空间负相关。Moran’s I指数和标准化统计量Z值的计算公式如下：

(16)

表2 Moran’s I指数

(四)β收敛假说检验

结合上文的理论分析，鉴于不同省份的经济发展之间存在显著的空间相关关系，如果使用传统的β收敛模型可能会因为忽略空间因素的作用而导致设定偏误，所以本文采用空间横截面数据模型对β收敛假说进行检验。同时为了进一步考察南北方收敛性的差异，本文借鉴董雪兵和池若楠(2020)[18]的做法，引入以南方为参照，纳入北方虚拟变量和初始劳均产出水平的交互项。本文首先通过Moran’s I指数及其显著性判定地区间存在显著的正空间相关性，并根据空间滞后模型与空间误差模型的两种LM检验(LM-lag检验与LM-error检验)及其稳健性检验(Robst-LM-lag检验与Robst-LM-error检验),判断应该使用何种模型。回归结果如表3所示。

表3 空间条件β收敛检验回归结果

从表3全域的收敛性来看，无论使用空间滞后模型(SAR)还是空间误差模型(SEM)，β收敛系数的值都显著为负值，且在1%的水平下显著，这表明1992—2019年，中国总体上存在显著条件β收敛(2)由于篇幅限制，本文未报告绝对β收敛的检验结果，绝对β收敛检验结果与条件β收敛的检验结果是一致的，系数均为负值且在1%水平下显著。。从分时段和分区域的回归结果可知，1992—2002年，空间滞后模型和空间误差模型的回归系数均为正值，但不显著，不存在显著的条件β收敛；2002—2012年的收敛情况则完全相反，从条件β收敛的检验结果来看，两种模型的回归系数均为负值，且分别在5%、1%水平下显著，表明存在显著的条件β收敛；而2012—2019年的收敛情况与第二阶段相似，存在条件β收敛(3)绝对β收敛的检验结果与条件β收敛检验结果一致，1992—2002年和2012—2019年也存在绝对β收敛。。这表明中国全域经济在1992—2019年间经历了发散-收敛的过程。

进一步从南北方的收敛情况进行分析，地区虚拟变量与劳均产出水平交互项的系数只在最后一个阶段显著为负值，且分别在5%、1%水平下显著，这表明南北区域间经历了不存在“俱乐部收敛”到“南方经济分化，北方经济收敛”的过程。1992—2012年，中国南北差距经历了缓慢扩大和略微收敛两个阶段，南北差距还不够明显，而党的十八大以后，中国南北差距出现持续扩大现象。这也印证了现有的文献结论，中国传统的东、中、西三大板块的差距逐渐让位于南北差距。

(五)产业结构转换

本文在讨论全域经济收敛性和南北区域间收敛性的基础上进一步讨论影响地区差距的主要因素。在上述的理论分析中，本文借鉴黎德福和黄玖立(2006)[36]的思路，利用期末劳动力份额为权重，探讨产业结构转换对于地区差距的影响。由表4的回归结果可知，从全域的收敛性来看，空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)两种模型的回归结果均为正值，但均不显著。根据前文理论预设，当劳动力由第一产业向第二产业转移再向第三产业转移时，会使得总体生产率先提高后降低，先带来结构红利之后转化为结构负利。回归结果不显著可能有两方面原因：一方面整个样本期间内劳动力向第二产业和第三产业转移的现象同时并存，带来的结构效应也完全相反，二者作用相互抵消，使得回归结果比较模糊。另一个原因则是中国国内客观存在“雁阵模式”，在同一阶段，四大板块和南北地区间存在结构性红利和结构性负利的异质性，可能出现不同地区发展阶段相互继起的情况。

表4 产业结构转换回归结果

表4(续)

从南北差距的角度分析，地区虚拟变量和劳均产出水平交互项的系数均为正值，但也不显著，结果与上文相似。这也符合上文的理论分析，1992—2019年间，南北地区在不同时期内，处于结构红利倒U型曲线的不同位置。南方地区率先经历劳动力由第一产业向第二产业转移的过程，之后北方地区继起也经历了这一过程，二者都获得了产业结构转型带来的红利；而随着经济发展，南方地区率先进入“产业结构服务化”的阶段，从而产生结构负利，而北方地区则相对迟缓，仍然处在释放结构红利阶段；随着经济进一步发展，南方地区进入产业结构的高级阶段，而北方则进入“去工业化”和“产业结构服务化”的初级阶段。

本文进一步从中国发展的不同阶段出发，探讨产业结构转型对中国南北区域间差距影响的异质性。从表4 1992—2002年的回归结果来看，空间滞后模型和空间误差模型的回归系数均为正值，且分别在5%和10%水平下显著；2002—2012年回归系数均为负值，但回归系数的绝对值比前一阶段有所增大，且均在1%水平下显著；而2012—2019年的回归系数则均为正值，且在1%水平下显著。这说明产业结构转型对地区差距的作用经历了扩大-缩小-扩大的变化过程，这也基本符合现有文献的结果。从南北方的收敛情况来考虑，仅在2012—2019年这一阶段对南北方内部收敛情况的影响具有差异性，空间滞后模型和空间误差模型的回归系数均为负值且分别在1%和5%水平下显著，这表明2012—2019年，产业结构转换对北方内部差距具有缩小作用，对南方的作用则完全相反。这主要是因为党的十八大以后，北方地区普遍出现“去工业化”和“产业结构服务化”并存的局面，第二产业份额持续下降，第三产业份额持续上升。鉴于生产性服务业发展程度不高，大量的劳动力向生活性服务业转移，大部分省份都进入结构性减速阶段，经济增长速度普遍下滑，尤其以东北地区和华北地区的经济增速回落最为严重，从而缩小了北方地区内部的差距(盛来运等，2018)[10]。而南方地区内部出现新的分化，长三角和珠三角地区生产性服务业发展较快，处于产业结构高级化阶段，而其他地区则仍然存在第二产业流出劳动力向生活性服务业转移的现象。

(六)产业结构冲击

结构冲击是另一个值得探讨的原因，本文在考察产业结构转换的基础上进一步探讨结构冲击对地区间差距的影响，回归结果如表5所示。从1992—2019年全样本的分析可以得出，空间滞后和空间误差模型的回归系数均为正值，且均在1%水平下显著。这表明产业结构冲击总体上扩大了地区间的差距，与前文的理论预设结果也基本一致。从分时期的结果来看，在2002—2012年和2012—2019年两个时期内，无论是空间滞后模型还是空间误差模型的回归系数均为正值，且均在1%及其以上水平下显著。这两段时期与中国经济发展的实际也相符，分别处于2008年金融危机及其滞后影响阶段和经济新常态阶段。2008年美国次贷危机引发的全球金融危机通过国际贸易迅速传导到了中国，中国的出口因此而出现大幅度下降，对外部需求弹性较大和上游行业占比较大的地区经济下滑尤为明显。而中国自党的十八大以后，经济进入新常态，经济发展方式整体发生转变，着力推动“去产能、去库存和去杠杆”，对于依赖资源能源禀赋实现经济发展和传统重化工业占主要产业份额的省份具有严重影响。同时由于这些地区的产业结构调整困难，产业类型单一，劳动力无法向其他行业调整，往往陷入发展路径锁定困局，经济增长持续下滑。

表5 产业结构冲击回归结果

另外，从南北差距的角度上分析，产业结构冲击只在2012—2019年这一阶段，其回归系数显著为负值且分别在5%和1%水平下显著，即结构冲击缩小了北方内部差距，扩大了南方地区的内部差距。这主要是因为中国在党的十八大以后经济进入新常态，北方地区尤其以山西、新疆、黑龙江等东北和西北部地区为代表，主要依赖煤化工、金属采矿、机械制造等重工业行业，其他产业部门种类少、规模小，行业主要处于产业链上游并且以国有企业为主，在面临全面转变经济发展方式的冲击时，产业韧性较差，抵御风险的能力弱。因此，北方大部分省份在面临冲击后，经济增速普遍下滑，趋于收敛。而南方地区与北方的情况则相反，内部进一步分化，以长三角和珠三角为代表，产业门类更加多样，商业业态更加丰富，产业韧性较好，能够有效抵御外部冲击，而贵州、四川、重庆、湖北等省份，重化工企业和国有企业的比重仍然较高，在面临经济新常态的冲击中也出现经济增速下滑的现象，因此，结构冲击对南方地区的影响具有异质性，这也是导致南方地区内部产生分化的重要原因。

(七)动态面板分析

前文对中国经济收敛性的分析中，主要使用了跨度28年的横截面数据，样本的时间跨度较长能够很好地反映出经济收敛的长期趋势，但是使用横截面数据往往会忽略样本期间内的变动趋势。基于此，本文借鉴董雪兵和池若楠(2020)的方法，将横截面数据构建为时间跨度更小的面板数据，进行稳健性检验[18]。由于上文的回归中考虑到不同省份之间的空间联系，本文在稳健性检验中使用空间杜宾模型(SDM)对上文的回归结果进行稳健性检验，回归结果如表6所示。

表6 空间动态面板模型回归结果(4)限于篇幅原因，部分回归结果未报告，留存备索。

第一，从收敛性的检验结果可知，使用1992—2019年全样本对条件β收敛的检验结果可知，回归系数仍为负值，且系数的绝对值也有所提升，收敛速度有所提高，这表明1992—2019年中国全域经济仍然存在条件β收敛；从分时间和分区域以及南北方收敛性的检验结果来看，也与上文横截面数据模型的回结果一致，总体上，中国全域经济经历了发散-收敛的过程，不存在俱乐部收敛到北方收敛、南方分化的过程，且回归系数和显著性均有所提升。第二，从产业结构转换的角度分析，全样本回归的结果显示，回归系数为正，且在1%水平下显著，无论是系数绝对值和显著性均有了较大提升，但地区虚拟变量和劳均产出水平交互项的系数为负值，且在1%水平下显著，与截面数据回归结果存在一定差异性，而分时间和区域异质性的检验则与上文基本一致。这主要是因为动态空间面板模型估计相比于空间截面模型，更多考虑了样本期间内的变动趋势，由于南北方在样本研究期间内产业结构转换本身也受到了其他特异性因素的干扰，南北方内部省份之间的分化也比较强，其中包含的深层次原因需要下一步进行更加深入探讨。从产业结构冲击的角度来看，全样本的回归系数为正值且在10%水平下显著，除此之外，分时间、区域和南北方异质性的讨论与上文回归结果基本一致。从空间溢出效应来看，除了部分回归中存在空间溢出效应和Moran’s I不显著的情况，在大部分的回归结果中劳均产出水平以及地区虚拟变量与劳均产出水平交互项的回归系数仍然在10%及其以上的水平下显著，且与上述回归结果基本一致。综上所述，空间动态面板数据模型的回归结果与上文空间横截面数据模型的估计结果基本一致，比较稳健。

五、研究结论和政策建议

(一)研究结论

本文利用1992—2019年31个省份的经济统计数据，使用空间横截面数据模型和空间动态面板数据模型探讨了中国南北差距的变化趋势及成因。研究结果表明：第一，样本期间内，中国全域经济存在省际的条件β收敛，从演进过程来看，呈现出发散-收敛的特征；南北区域间则经历了不存在俱乐部收敛到存在俱乐部收敛的过程，主要表现为北方收敛、南方分化。第二，全样本回归结果表明，产业结构冲击显著扩大了地区间差距，而产业结构转型的作用则比较模糊，但二者的作用在分时期和南北方之间存在异质性。第三，新一轮南北区域间差距主要是由北方“去工业化”和“产业结构服务化”过程中，劳动力由工业向生活性服务业转移引起的结构性减速和经济新常态冲击下，由于北方产业结构和所有制结构单一，且主导产业主要集中于上游行业，从而使得产业缺乏韧性所致。

(二)政策建议

基于以上的研究结论，本文提出以下政策建议：第一，加快发展高端制造业和现代服务业。在“去工业化”过程中，应当加快淘汰落后产能，大力培育高端制造业，完善高端制造业发展的配套基础设施；以原有产业为基础，积极发展战略新兴产业和高附加值产业，有序引导劳动力由传统制造业向高端制造业转移，加快释放结构性红利。第二，因地制宜制定产业政策，充分发挥区域产业优势。由于中国客观存在国内“雁阵”模式，不同地区所处发展阶段不同，产业结构演进和劳动力方向也具有异质性。应当根据区域资源禀赋条件，因地制宜制定精准的产业政策，充分发挥区域产业优势，尊重产业结构演进的客观规律，合理调整第二产业和第三产业的比例，严防片面追求产业结构高级化倾向。第三，着力提升产业韧性，增强区域经济风险抵御能力。产业多样化对区域经济抵御风险具有重要作用，应当推进产业水平化分工， 实现产业内和产品内分工的深化，积极培育多样化的产业业态。积极破除对单一产业的过度依赖，尤其是高度依赖资源能源的地区应该加快培育新兴战略产业，逐步摆脱对重化工产业的依赖。