西部大开发战略对产业结构调整的影响研究

邓 翔 袁 满 李凤鸣

(四川大学，四川 成都 610065)

一、引言

改革开放后，我国东西部地区的经济相对差距不断扩大。为缩小地区间经济发展差距，促进区域间协调发展，2000年1月国务院成立了西部地区开发领导小组，开始实施西部大开发战略。西部大开发战略的目标是实现西部地区经济又好又快发展，人民生活水平持续稳定提高，重点产业发展达到新水平。作为促进经济高质量发展、缩小经济发展差距的重要措施之一，产业结构调整对于释放经济动能具有重要作用。西部大开发战略实施后，西部地区的经济增长速度明显加快，经济增长质量稳步提高，各产业规模不断扩大(邓翔 等，2020)，但这是否表明西部大开发政策成功推动了西部地区产业结构优化升级呢？在西部地区快速发展的过程中，西部大开发战略在产业结构调整中承担了怎样的角色，发挥了怎样的作用也是学术界一直关注的问题(李国平 等，2011)。因此，深入分析西部大开发战略对产业结构调整的动态效应，对新时代继续做好西部大开发工作，加快形成西部大开发新格局和推动西部地区高质量发展具有重要的现实意义。

与本文研究问题密切相关的文献主要有两类：一类是产业结构调整的研究。表现为资源在不同产业中的重新配置会导致某些部门的产业增长快于其他部门，使得该产业的总量持续扩张，而其他产业或部门总量缩小，是经济总量构成的长期变化(宋凌云 等，2013b)。产业结构调整包含两个动态过程，即产业结构合理化和产业结构高度化(干春晖 等，2011)。其动力来源于市场和政府，强调市场作用的观点认为产品需求和要素供给是引起产业结构调整的重要原因之一(Ngai et al.，2007；徐朝阳，2010)。但新结构经济学强调政府在产业结构调整中的重要作用，政府可以通过合理利用财政政策、低利率和金融支持等多种手段引导产业结构调整(林毅夫 等，2010)。此外，政府补贴可以使微观层面的产品、服务和生产要素的相对价格脱钩，重新配置经济体中的资源，从而推动产业结构调整(宋凌云 等，2013a)。

另一类是西部大开发对产业结构调整的影响研究，但没有形成统一观点。部分学者认为西部大开发对西部地区产业结构升级具有正向促进作用(白永秀 等，2019)，西部地区第二产业占比不断下降，社会生产力不断提升，对产业结构优化起到了促进作用(任保平 等，2019)。然而，张彦彦(2021)运用熵值法测度了1997—2017年我国30个省份产业升级指数，发现西部地区缺乏产业升级的物质支撑、技术支持和高质量人才，产业发展依然相对落后，产业升级能力较弱。同时，由于西部更多的是资源型特色产业，短期内附加值高的产业难以替代原有产业，第三产业发展水平相对较低(潘海岚 等，2011)。袁航等(2018)运用1994—2015年地级市数据，借助倾向得分匹配的双重差分法研究发现，西部大开发战略不仅未能显著促进西部地区产业结构升级，反而通过人力资本挤出效应、城市化阻碍效应等抑制了西部地区产业结构转型。然而，由于样本期间东部地区与中西部地区存在产业转移(桑瑞聪 等，2014)，利用所有城市数据难以有效识别西部大开发对西部地区产业结构的影响；同时，已有文献的分析并未满足双重差分法(Difference in Difference，DID)要求的平行趋势假设，使得现有研究的结果难以说明西部大开发对产业结构调整的政策效果。

上述文献之所以出现分歧，原因之一可能是未考虑产业转移的影响，运用全国样本进行实证分析难以识别西部大开发对产业结构调整的真正作用。并且，学术界多从省际的空间尺度考察西部大开发对产业结构调整的影响，鲜有运用地级市数据对其进行考察，难以准确识别西部大开发的净效应。鉴于此，本文从理论上分析了西部大开发对西部地区产业结构调整的影响，结合中西部地区分界线49个城市1995—2016年的面板数据，采用产业结构合理化和高度化两个指标衡量城市产业结构调整水平，运用双重差分模型对西部大开发的产业结构调整效应进行评估。为更好地识别西部大开发对产业结构调整影响的净效应，本文还进行了一系列稳健性检验，使结果更为可信。相较已有研究，本文边际贡献在于，从资源配置效率角度出发，梳理了西部大开发对西部地区产业结构调整的路径。在此基础上，运用我国中西部分界线附近地级市数据，从更小的空间尺度精确地考察了西部大开发的产业结构调整效应。

二、理论分析与研究假设

产业结构调整的本质是重新配置物质资源和劳动资源的过程，优化生产要素配置是产业结构升级的实质(Clark，1951)。区域政策通过引导资源在不同区域间重新配置，促进各地区产业协调发展，激发不同区域间的产业转移，以此推动地区产业结构优化升级，但同时也可能带来政策陷阱，造成政策效果的不确定性。

一方面，西部大开发对产业结构具有正向的“结构调整优化”效应。首先，西部大开发作为一项大型区域性经济发展战略，包含众多优惠政策，不仅优化了西部地区外部融资环境，而且减轻了西部地区企业税收负担，提高了资金配置效率，在一定程度上优化了产业结构(魏后凯 等，2010)。西部大开发的实施还利用信息优势差异将有限资源引导至效率更高的企业，提高了产业内部资源配置效率(宋凌云 等，2013b)。鼓励西部地区发展具有静态和动态比较优势的产业，在有效推动西部地区经济增长的同时促进产业结构合理化，特别是战略产业结构的合理布局，推动西部地区产业结构优化升级(江世银，2006；肖育才，2012)。其次，为加快西部地区传统产业改造，引领产业创新方向，西部大开发提供了关税优惠和进口环节增值税优惠，促进先进技术使用以提高生产效率，培育区域优势产业，推动西部地区产业结构不断优化升级。再次，通过实施多项人才引进计划，不仅有利于补充西部地区人力资本存量，还在一定程度上改善了西部地区人力资本结构，提高了人力资源配置效率，从而促进西部地区产业结构转型升级。最后，自西部大开发战略实施以来，西部地区公路、铁路、机场建设水平大幅提升，不但促进了不同地区根据各自优势进行产业分工(吴福象 等，2013)，而且有利于打破人口、资源等生产要素流动障碍，加速生产要素在西部地区聚集，形成地区优势产业，带动西部地区产业链发展，促进西部地区产业结构升级。

另一方面，西部大开发也可能产生负向的“转型升级阻碍”效应。首先，过多的政府干预会扭曲市场作用，使得西部地区本就有限的资源无法实现最优配置，阻碍西部大开发政策效果的发挥。西部大开发的多项优惠政策虽然会吸引一定投资，但投资存在结构性问题，不利于西部地区产业结构调整(赵新宇 等，2021)。其次，由于西部大开发的税收优惠政策执行期限较短，无法长期发挥对产业结构调整的激励作用，使得不同地区生产资源大多流向投入少、周期短、利润高的产业(魏后凯 等，2010；肖育才，2012)，不同地区产业发展趋于同质化，资源配置效率下降，阻碍了西部地区产业结构升级。再次，西部大开发虽然通过税收优惠等政策鼓励企业引进国外先进技术，但这会在一定程度上导致企业对引进技术产生依赖，长期而言会抑制企业自身创新能力，不利于西部地区产业结构升级。并且西部地区自然环境较中东部地区恶劣，经济发展水平以及生活环境落后于发达地区，西部地区对高端人才的吸引力相对较弱，西部大开发出台的人才引进计划虽然在一定程度上缓解了西部地区人力资本数量问题，但对西部地区人力资本供给结构的改善作用效果微弱，从而约束了西部地区产业结构转型升级。最后，由于在西部大开发中，基础设施建设是实施的重点，传统基础设施支出会“挤出”私人投资，降低地区市场活力，还可能造成工业产能过剩，导致资源配置效率下降，阻碍地区产业结构优化升级(贾婷月 等，2021)。

基于上述分析，本文提出：

假说

1a

:

西部大开发对西部地区产业结构的调整优化升级效应明显；

假说

1b

:

西部大开发对西部地区产业结构的调整优化升级效应不明显。

三、研究设计

(一)模型设计

本文采用双重差分模型(DID)对西部大开发的产业结构调整效应进行初步评估。而双重差分倾向得分匹配方法(PSM-DID)的核心则是在双重差分模型基础上，从控制组中找到某个截面单元，使其与处理组截面单元尽可能匹配。因此，首先对双重差分模型进行简要阐释。

依据西部大开发实施的区域，可以将地级市分为处理组和控制组，其中处理组包括实施西部大开发的重庆、四川、云南、贵州、广西、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、西藏、内蒙古等十二个省市自治区，为控制产业转移的溢出效应，将地理上紧邻中西部地区分界线的西部地级及以上城市作为处理组(du=1)，紧邻分界线以东的地级及以上城市作为控制组(du=0)。同时还设置西部大开发实施年份的时间虚拟变量(dt)，由于正式确立实施西部大开发的时间是1999年9月的十五届四中全会，国务院正式成立西部大开发领导小组的时间为2000年1月，因此，学界普遍认为西部大开发实施的元年为2000年，故在2000年以前，dt=0，2000年以后，dt=1。基于双重差分模型的西部大开发产业结构调整效应的基准回归可设为：

(1)

(2)

式(1)和(2)中，Tl和Ts分别表示产业结构合理化和产业结构高度化指数；dt和du分别表示时间和地区虚拟变量，du×dt为其交互项；i和t分别表示第i个城市和第t年；X表示一系列控制变量；u表示个体截距项；ε表示随机误差项；β为一系列待估参数。各待估参数的经济含义详见表1。

表1 双重差分模型中各估计参数的经济含义

双重差分倾向得分匹配的核心思想来源于匹配估计量，其基本思路为，从其他地区(控制组)里面寻找某个地级城市j，使之与西部地区(处理组)中的地级城市i的可观测变量取值尽可能匹配，即x≈x。基于可忽略性假设，地级城市j和地级城市i进入处理组的概率相近，可以进行相互比较。因此，匹配估计量能解决西部地区和其它地区存在的不可观测且随时间不变的组间差异问题。现实中，x往往不是一个变量，而是一个多维变量，需要在高维空间内对其进行匹配。一般采用某函数f(x)将多维变量压缩到一维，通过定义“马氏距离”对其进行匹配，也称为“马氏匹配”。为此，统计学家Rosenbaum et al.(1983)提出使用倾向得分(Propensity Score)来度量距离，倾向得分取值在0到1之间。

(二)样本选择与数据说明

由于产业转移等因素，处理组和控制组可能存在相互干扰。产业转移的地区选择沿着东部沿海发达地区向中西部地区进行(桑瑞聪 等，2014；刘红光 等，2014)，而西部地区和中部地区分界线相邻的城市之间相互干扰程度较低。因此，为更好地识别西部大开发对西部地区产业结构调整的效果，采用西部大开发分界线两端的样本进行实证检验。

本文基于西部大开发边界线相邻的49个地级市1995—2016年的面板数据对西部大开发的产业结构调整效应进行实证检验。一方面，数据主要来源于1996—2017年的《中国城市统计年鉴》、各省统计年鉴以及各城市统计公报，对于部分城市少量的缺失数据，采用线性插值法进行处理。在城市统计年鉴中，2013年人均地区生产总值数据为户籍人口计算，与其它年份口径不一致，本文采用2012年和2014年的均值对2013年人均地区生产总值进行近似代替。另一方面，数据起始于1995年，止于2016年，主要是基于三点考虑：一是数据获取限制；二是1994年是中国分税制改革的起点，分税制对我国地区经济发展的影响已被广泛证实，从1995年开始，可以较好地避免因分税制改革导致的估计误差；三是在城市统计年鉴中，2017年的产业结构和地区生产总值数据为市辖区数据，与前些年统计口径不一致，因此数据截止于2017年。

(三)变量设定

1.被解释变量

参考多数学者的观点(周振华，1990；干春晖 等，2011；韩永辉 等，2017)，以产业结构合理化指数(Tl)和产业结构高度化指数(Ts)作为被解释变量，以此来衡量西部地区的产业结构调整水平。具体的测算方法为：

借鉴干春晖等(2011)的研究，运用泰尔指数衡量西部地区的产业结构合理化程度，因为该指数不仅考虑了产业的相对重要性，还能避免绝对值运算，同时保留结构偏离度的理论基础和经济含义，所以该方法对产业结构合理化程度的度量更加科学，计算公式如下：

(3)

式(3)中，i代表国民经济中产业部门个数，在本文研究中，n=3，表示我国三次产业结构；Y和L分别代表该产业的产值和就业人数；Y/

Y代表产出结构，L/

L代表就业结构。经济处于均衡状态下，有TL=0，若泰尔指数不为0，则表明产业结构偏离了均衡状态，产业结构不合理。

本文采用第三产业与第二产业的产值之比衡量产业结构高级化程度(Ts)。这种方法可以清楚地反映出经济结构中服务业的比重，也可以反映产业结构的发展方向。如果TS值不断增大，表示经济中的服务业占比不断提升，产业结构不断向高级化演进。

2.虚拟变量

虚拟变量主要有两个:一是衡量西部大开发政策实施时间的虚拟变量(dt)，西部大开发实施之前(2000年)为0，实施之后为1；二是衡量西部大开发实施区域的地区虚拟变量，受西部大开发政策优惠的地区为1，反之为0。二者交互项的系数即为西部大开发的政策效果。

3.控制变量

为控制其它因素的影响，本文选取了一系列控制变量。首先，产业结构的水平与经济发展水平密切相关，以地区人均生产总值的自然对数(lnPergdp)对地区经济发展水平进行控制；其次，政府规模(Gov)通过影响市场配置效率，也会对产业结构升级产生一定影响，以政府财政一般预算内支出占地区生产总值的比重加以衡量。此外，本文还对外商直接投资水平(FDI)、 固定资产投资水平(Inv)和人力资本水平(lnHC)等变量进行了控制。

各变量的具体说明见表2。

表2 变量说明

(四)描述性统计分析

表3列示了本文主要变量的描述性统计结果。产业结构合理化指数(Tl)均值为0.266，最大值为1.052，最小值为0，产业结构高度化指数(Ts)均值为1.008，最大值为4.111，最小值为0.149，表明不同城市的产业结构合理化和高度化程度存在较大差距。其他控制变量数据均在合理范围内，不再赘述。

表3 变量的描述性统计

四、实证结果及稳健性分析

(一)基准回归结果分析

本文采用双重差分模型检验西部大开发战略的产业结构调整效应，估计结果如表4所示。其中模型1和模型3中未加入控制变量，模型2和模型4为加入控制变量的估计结果。从表4中西部大开发产业结构调整效应的回归系数(dt×du)来看，该参数在模型1和模型3中均为负，且在模型3中通过了1%的显著性水平检验，表明西部大开发政策的实施对产业结构合理化的影响不显著，而对产业结构高度化具有阻碍作用。模型2和模型4中加入控制变量后的结果与未加入控制变量的结果基本一致，说明西部大开发对西部地区产业结构的整体作用以转型升级阻碍效应为主，本文假说1b得到验证。由于控制变量的回归结果与预期基本一致，本文不再一一阐述。

表4 西部大开发产业结构调整效应的双重差分估计结果

为了检验双重差分模型的共同趋势假设，本文将西部大开发实施的2000年作为时间节点，以2000年前后三年作为政策实施年份，在基准模型中加入年份虚拟变量和处理组虚拟变量的交互项，以此验证产业结构在西部大开发实施前后是否已经有明显差异，根据表5可知，在西部大开发政策实施之前，年份虚拟变量和处理组虚拟变量的交互项均不显著，表明二者在西部大开发实施前不存在显著差异。而产业结构合理化指数在西部大开发政策实施之后第一年在5%的统计水平下显著，而在后续两年的系数不显著。产业结构高度化指数在西部大开发政策实施后的第二年和第三年在5%的统计水平下显著。可见，控制组和处理组满足DID要求的共同趋势假设。

表5 共同趋势假设检验

(续表5)

(二)稳健性检验

1.双重差分倾向得分匹配

为克服西部地区与其它地区产业结构变动趋势的系统性差异，进一步采用双重差分倾向得分匹配法进行稳健性检验。根据匹配结果，大多数观测值都在共同取值范围内。同时，为检验核密度匹配是否较好地平衡了数据，分别以产业结构合理化指数和产业结构高度化指数计算了匹配后的标准化偏差，样本的匹配结果如表6所示。根据匹配结果，不论是以产业结构合理化指数作为处理变量，还是以产业结构高度化指数作为处理变量，大多数协变量的标准化偏差都小于10%，而且大多数协变量的t检验在10%的统计水平下显著，不拒绝处理组与控制组无系统性差异的假设，表明样本的匹配结果较好。

表6 双重差分倾向得分匹配样本

在上文匹配结果的基础上再次进行双重差分检验。由表7可以看出双重差分倾向得分匹配的回归结果与基准回归结果基本一致，产业结构合理化指数的估计系数为负，且并不显著，产业结构高度化指数的估计系数在1%的统计水平下显著为负。由此表明，在样本期间，西部大开发对西部地区产业结构合理化水平没有显著作用，对提高各产业间协调度和资源配置效率的作用不明显，对西部地区产业结构高度化水平有明显的阻碍效应，与上文结论保持一致。

表7 双重差分倾向得分匹配结果

2.自助抽样法检验

为进一步对上述结论进行检验，根据Bradley et al.(2017)的研究，采用自助抽样法进行稳健性检验。具体而言，分别以产业结构合理化和高度化指数作为被解释变量，为了排除偶然因素对回归结果的影响(顾和军 等，2021)，分别进行200、400、600、800、1000次自助抽样匹配，将样本随机生成处理组和控制组，回归结果见表8和表9。

表8 双重差分倾向得分匹配稳健性检验：产业结构合理化

由表8可知，西部地区产业结构合理化的回归系数(dt×du)均为负，但并不显著，说明西部大开发对产业结构合理化没有明显作用，与基准回归结果一致。由表9可知，西部地区产业结构高度化的回归系数(dt×du)均为负，且均在5%的显著性水平下通过了检验，表明西部大开发对西部地区产业结构高度化的发展具有阻碍作用，说明本文结果是稳健的。

表9 双重差分倾向得分匹配稳健性检验：产业结构高度化

之所以出现上述结果，可能的原因在于：第一，实施西部大开发以来，中央对西部地区财政资金投入不断增大，除一般性转移支付外，专项补助资金的分配和建设国债资金也都偏向西部地区的某些行业，但地方政府在政绩激励下更多聚焦于短期经济增长，经济增长方式较为粗放，对优化产业协调水平的重视程度不够，导致西部大开发对产业结构的优化作用较小。第二，西部大开发实施给西部地区带来了多项优惠政策，使得中东部地区部分过剩或者淘汰的产业转移至西部地区，整体上导致西部大开发阻碍了西部地区产业结构高度化。第三，在西部大开发的过程中，资源相对倾斜于基础设施建设，如青藏铁路、南水北调、西气东输、西电东送等，而基础设施建设主要集中在第二产业，且基础设施建设周期较长，对产业结构的影响较为滞后。因此，在样本期间，西部大开发政策对西部地区的产业结构合理化提升没有明显作用，且对产业结构高度化提升有一定的阻碍作用。

3.动态效应分析

由于西部大开发战略的效果可能具有滞后性，会随着时间的推移不断显现，因此本文对西部大开发的动态效应进行检验。检验结果如表10所示，模型17和模型19未加入控制变量，模型18和模型20为加入控制变量后的回归结果。从模型18看，在样本期间，西部地区产业结构合理化的动态回归系数均不显著，这说明随着时间的推移，西部大开发对西部地区产业结构合理化提升一直无显著性影响。从模型20来看，西部大开发对西部地区产业结构高度化提升有一定的阻碍效应，但在不同阶段的效应存在差异。在2001—2002年即西部大开发初期，西部大开发对产业结构高度化的作用以正向为主，这可能是因为基础设施建设以及产业转移等影响西部地区产业高度化的作用还较小，阻碍效应小于优化效应；随着西部大开发政策的不断推进，2003—2006年，西部大开发对西部地区产业结构高度化的作用系数变为负数，但并不显著；进入2007—2013年，该阶段西部大开发各项重点基础设施建设进入高潮，西部大开发政策对西部地区产业高度化又表现出显著的阻碍作用；在2014—2016年，西部大开发对产业结构高度化的作用再次表现为不显著。这可能因为我国产业结构进入调整阶段，西部大开发政策逐步重视产业结构优化升级，使得政策对西部地区产业结构高度化发展的阻碍作用逐渐减弱。这也证实了前文的假说，西部大开发对西部地区产业结构的调整优化效应不明显。

表10 西部大开发产业结构调整的动态效应检验

4.更换被解释变量

为使本文结论更具稳健性，本部分更换产业结构合理化和产业结构高度化的衡量方法。进一步采用韩永辉等(2017)的做法，根据要素投入结构和产出结构的耦合程度来衡量产业结构合理化，基于各产业部门的劳动生产率与各部门占GDP比重的乘积衡量产业结构高度化。具体而言，将产业结构合理化指标定义为下列形式：

(4)

式(4)中，Y为第i个产业产值，Y为GDP，L为第i个产业的劳动力数量，L为总的劳动力数量。该指标同时包含产业结构偏离度和不同产业重要程度的优点，且指标值越大，产业结构越合理，指标值越小，则产业结构越不合理。

产业结构高度化指标定义为：

(5)

式(5)中，Y为第i个产业第t年的产值，LP为第i个产业第t年的劳动生产率，LP为第i个产业在工业化完成时的劳动生产率。产业高度化指标越大，则产业结构高度化水平越高。

需要说明的是，LP的选择参考刘伟等(2008)的做法，采用Chenery et al.(1986)提出的劳动生产率指标衡量工业化的起点和终点。具体而言，以1970年为基准，工业化起点的人均收入为140美元，工业化终点的人均收入为2100美元。根据世界银行公布的美国CPI数据，1970年到2016年的换算乘数为6.18，将工业化起点和终点的人均收入分别转化为865.2美元和12978美元，2016年世界银行的发达国家人均收入为12736美元，与本文的差距很小，可以忽略。三次产业的劳动生产率指标均换算为2016年的人民币计价，具体对应的劳动生产率标准见表11。LP的计算方式为：LP=Y/

L，其中L为第i个产业第t年的劳动力人数，在计算过程中，将各年的劳动生产率均换算为2016年计价。

表11 工业化进程对应劳动生产率标准

回归结果如表12所示，模型21和模型22的回归系数(dt×du)均为正数，但均不显著，说明西部大开发对产业结构合理化的优化作用不明显。同时该参数在模型23和模型24中均为负数，且均在10%的统计水平下显著，说明西部大开发对产业结构高度化具有显著的阻碍作用。这些结果与基准回归相同，再次验证了本文结论的稳健性。

表12 更换被解释变量衡量方法后的双重差分估计结果

五、结论与政策建议

本文从理论上分析了西部大开发对西部地区产业结构调整的影响，基于中西部地区分界线城市1995—2016年的面板数据，采用产业结构合理化和高度化指数对城市产业结构进行衡量，运用双重差分模型对西部大开发的产业结构调整效应进行了评估，研究结果表明西部大开发对西部地区产业结构升级的推动效应并不明显。从动态效应来看，西部大开发对西部地区产业结构合理化的影响不随时间变化，但对产业结构高度化的影响在不同阶段有所不同，西部大开发对西部地区产业结构高度化的负向影响随实施时间的推移逐渐显现，但近年来有所减弱，表明西部大开发对产业结构调整的转型具有一定的动态效应。

本文政策启示是：第一，破解阻碍影响产业结构转型升级的制度束缚，优化营商环境，减少政府对资源配置的干预，积极发挥市场的作用，促进资源实现最优配置，推动西部地区产业结构升级。第二，提升西部大开发各项优惠政策的持续性，引导资源流向有利于长期保障西部地区产业结构升级的部门，确保西部大开发对资源配置效率的推动作用稳定发挥。同时，在保证西部地区基础设施建设稳定推进的前提下，根据西部不同地区特色优势产业，转变经济发展方式，合理利用政策鼓励西部地区发展支柱性特色产业，促进西部地区产业链延伸，拉动西部地区产业结构优化升级。第三，加强西部地区“软环境”建设，加大对具有创新能力和竞争优势的新兴产业支持力度，鼓励西部地区自主创新研发；加强人才激励机制建设，加大对高质量人才的收入补偿力度，着力留住本土人才，同时吸引更多的外部人才建设西部，不断改善西部地区人力资本结构，增强人力资源要素对西部地区产业结构升级的推动力。