基于改进Theil指数和Shift-Share模型的2012—2021年中国产业偏离分析

高孝伟，张颖昆，李 华，王苏梦

（1.中国地质大学 经济管理学院，北京 100083）（2.北京城市学院 经济管理学部，北京 101300）

0 引言

从全球范围来看，主要发达国家的三次产业占比均是第三产业占主导，比如英、法、德、意、荷等国家的第三产业GDP均超过70%，美国甚至超过了80%。中国的产业占比排序虽然从新中国成立初期的“1-2-3”型，逐步转变为目前的“3-2-1”型，但距离发达国家水平还有一定差距，主要表现为：第三产业和第二产业的占比大致相同，第三产业的占比还没有达到绝对领先的程度。这虽然在一定程度体现了中国经济的发展特色，但是要想进入发达国家行列，未来，第三产业必须要有一个高速发展。

按照最发达的美国的情况来看，其三次产业结构的占比大致为1∶18∶81，这种实体经济“空壳化”的后果便是经济增长乏力，在面对经济危机和其他威胁时感到力不从心。所以，中国不能按照美国的模式发展。中国是典型的制造业大国，在目前的国际分工中扮演着“世界工厂”和“经济引擎”的重要作用，而且中国要保证14多亿人的粮食安全，一定要确保第一产业的基础地位。为了应对越来越大的来自以美国为首的西方经济体的威胁，二次产业完整的工业体系和强大的工业能力也必须要保持。发展第三产业不能以降低第二和第一产业的比例为代价，必须实现三次产业的协调发展，或者说要在确保第二和第一产业良性发展的基础上，大力推进第三产业的发展进程，这样才能逐渐克服因产业发展的不协调而造成的产业偏离问题。但是目前有关产业偏离测度测算，存在着方法上的一些缺陷，导致分析结论可能存在一些偏差，进一步会影响总体的经济决策，所以采用合理的方法测度产业偏离现状，并给出相关的政策建议，具有较强的理论和现实意义。

关于产业偏离的研究，主要有产业结构偏离度研究和偏离-份额研究两大类。

产业结构偏离度是指某一产业的就业比与增加值比之差，是反映就业结构与产值结构偏离程度的指标之一。一般认为，随着经济的发展，第一产业结构偏离度由正偏离逐步缩小，第二、第三产业结构偏离度由负偏离向0逐渐靠拢（段禄峰，2016）。产业结构是否合理对经济增长起着决定性的作用（郑蕊等，2017），不同的产业，其边际产出会有所不同，而且低边际产出产业中的社会资源会向高产出产业有序流动，最终导致所有产业的边际收益相同，即实现了产业结构的均衡（田静，2011）。产业偏离度不仅可以对一个国家进行测定，也可以对一个地区或区域的产业结构进行测定，并据此对国家或区域的产业结构优化和经济发展提出相应的对策。

基于偏离-份额法对产业偏离问题进行研究的文献，大致分为从区域角度和从产业角度进行研究。

1）区域角度。Nuryasman et al.（2020）等利用偏离-份额模型，依据2012—2016年的印尼日惹省数据，分析了旅游业对库隆普罗戈地区经济增长的贡献，提出了应与其他地区进行合作或融合的基本发展思路。Mogila et al.（2021）采用传统的偏离-份额模型，研究了波罗的海地区国家的蓝色增长因素，探讨了蓝色增长因素中属于外部的决定因素，以及与特定国家的竞争优势有关的因素。杨晓丹等（2022）基于偏离-份额与区位熵的方法，探讨了长三角一体化背景下，上海市主导产业的选择问题，给出了主导产业排序，提出了政策性建议。吴思斌等（2015）以山西省为例，探讨了产业偏离优势对经济增长的贡献。卢幸芷等（2021）基于偏离-份额模型分析了浙江省产业结构演进。也有学者对更小的区域范围，如地级市或县，进行产业偏离的测度。吴旭（2021）基于偏离-份额分析法，对合肥市产业结构进行了研究，提出了其未来的发展方向。孙少华（2019）研究了长春市的产业结构偏离状况，从产业发展入手对长春市主导产业发展提出了相关建议。黄鹏（2016）研究了张家港市建市以后产业偏离的演化过程，分析了其存在的结构性问题。李添喜等（2022）基于偏离-份额法，以江西省永修县为例分析了其产业竞争力问题，从一二三产业和营商环境等方面提出产业发展路径。李兵红（2021）基于偏离-份额法，对兰州市榆中县产业发展进行了评价，并对其主导产业的选择进行了研究。

2）产业角度。从产业角度，也有学者采用偏离-份额法对其细分产业进行偏离度分析。Montania et al.（2022）认为转移份额分解已被广泛用来确定部门和区域经济增长的关键驱动因素，因此采用1995—2006年的数据，对15个欧盟国家的35个部门进行了分析，结果表明这些国家经济增长的主要驱动力是不同国家部门间的联系，其次是国家内部不同部门间的联系。王朗等（2013）对西北五省矿业偏离份额进行了分析，得出矿业促进了西北地区经济社会发展，但是矿业产业结构不合理的劣势是阻碍西北五省矿业发展的关键因素。马庆（2020）基于改进的结构偏离度分析，对第三产业发展与就业协调性进行了研究。王迎涛（2018）对河南省国际旅游业产业结构的偏离情况进行了分析，并对其结构优化进行了对策研究。吕洁华等（2018）对黑龙江省林下经济中的优势产业进行了选择，提出对林下第一产业应重点建设林产品品牌，对林下第二产业应加大科技投入，对林下第三产业应促进相关产业融合等建议。曹玉昆等（2018）则是对林区的产业结构进行了分析，提出应加大扶持以森林生态旅游服务业为主的第三产业，维持第一产业的稳定增长，推动第二产业的产业转型升级，不断提升三大产业竞争力，支持林区多种经营共同发展。高利梅（2022）对青岛市海洋产业结构进行了分析，建议青岛在海洋经济发展中优化产业结构，保持“三二一”发展态势，发展海洋高新技术产业、海洋文化产业等，不断提升新兴产业引领力。

通过对以上文献的阅读和梳理，发现无论是基于产业偏离度的研究，还是基于偏离-份额法的研究，也无论是国外的研究，还是国内的研究，基本上都采用了类似的传统方法，然而这些方法都存在一定的缺陷。对于产业偏离度的研究，传统的模型并不能准确反映真实的偏离程度。因为对于偏离-份额法的研究，都是基于国内某一特定区域或特定产业部门来进行，这样便于解决参照系的问题，但利用偏离-份额法，难于对一个国家的整体产业偏离状况进行测定，因为更大的参照系不易确定或数据难以获得，这就导致了现有文献中没有采用偏离-份额模型对一个国家进行产业偏离状况测定的选题。另外，研究方法的缺陷可能会导致研究结论的错误，从而降低研究价值。传统模型的缺陷将在下一个标题下进行具体讨论。

本文选题旨在尝试提出解决这些缺陷的具体方法，尤其是解决研究一个国家产业偏离状况时的参照系选择问题。也将基于中国2012—2021年的数据，基于修正模型进行实证分析，提出进一步的讨论和相应的对策建议。

1 基础理论与修正

1.1 产业偏离度模型及其修正

对于产业偏离的研究，早期人们主要采用产业偏离度这一概念和算式，以结构合理化程度来测度产业偏离程度，即用要素的投入-产出结构的耦合程度来具体测定（郑蕊等，2017）。具体公式为

式中：Yi和Li分别为第i次产业产值和就业人口数；Y和L分别为总产值和总的就业人口数；n为产业分类数。

式（1）的核心思想是如果各次产业的产值比重和就业人口所占比重大致相当，即两者比值为1，本质上反映了各次产业的劳动生产率大致相同，此时不存在产业偏离，否则便存在一定程度的偏离情况。E值越大，说明偏离程度越高。

但式 （1）存在明显的缺陷，因为根据式（1），当Yi／Y远远大于Li／L时，的值可能很大，甚至是正无穷大；而当Yi／Y远远小于Li／L时，的值不会很小，极限是-1，而不会是负的无穷大。这样在测定产业实际偏离状况时，由于进行了绝对值的代数和计算，所以就业占比较大的劳动密集型产业的偏离度可能很大，但对偏离度的最终结果的影响则可能很小，因此用绝对值之和计算偏离度会存在很大程度的不合理。

为避免这个缺陷，干春晖（2011）建议采用泰尔指数（Theil index，TL），

基于如上的分析，本文认为式（2）可以修改为

式中：TLi为第i次产业的偏离度，它可正可负，正值表示相对劳动生产率高，负值表示相对劳动生产率低，计算公式为

1.2 Shift-Share模型的基本原理及其修正

1.2.1 Shift-Share模型原理

Shift-Share模型 （SSM）即偏离-份额模型，它是由美国学者Dunn、Perloff、Lampard、Muth等1942年相继提出，并于19世纪60年代初由Dunn集各家所长总结而成。该模型以区域所在大区域的经济发展为参照，将区域自身经济总量在某一时期的变动分解为3个分量：份额偏离分量N、结构偏离分量P、竞争力偏离分量D（高利梅，2022；雷钧钧，2021）。

大区域第j个产业部门的增长率为

设Q0、Q1表示大区基期和报告期经济总量，则以大区各产业部门所占的份额对各产业部门规模标准化，则

基于上述定义，第i区域第j个产业部门的增长量Gij可以分解为Nij、Pij、Dij三个分量。

Nij为份额偏离分量，它是指区域i标准化的产业部门j如按大区域的平均增长率所产生的变化量，

Pij为结构偏离分量，它是指区域i与大区域的增长率相同，分析区域i与大区域由产业部门比重的差异而引起的，区域i的第j个产业部门的增长相对于大区域标准所产生的偏差，

Dij为竞争力偏离分量，它是指区域i的第j个产业部门增长速度与大区域相应的产业部门增长速度的差别引起的偏差，

PDij为总偏离分量，反映区域第j个产业部门总的增长优势，

综合式（8）—式（10），第i个区域第j个部门的经济增长量为：Gij＝Nij＋Pij＋Dij＝·rij。

1.2.2 Shift-Share模型修正

基于SSM模型的产业偏离的测定，往往是针对一个国家的特定地区或一个地区的某产业部门来测定的。本文认为SSM模型本身也存在不足，因为在测定一个地区产业偏离状况时，测定的标准是该地区所从属的更大范围的总体发展情况，或者说它是相对于更大区域的平均状况来测定的，而这个更大区域范围本身也可能存在产业偏离；换言之，将一个本不存在产业偏离的地区纳入更大的存在产业偏离的参照区域时，也会得出该地区存在产业偏离的错误结论，所以这种测定本身的意义并不是很大。如果能有一个理论上的或者理想状态下的参数作为对比基础，会有更强的现实意义。

如果要测定一个国家的产业偏离情况，按照传统理论，需要将国家纳入国际这个更大的系统中。比如研究中国的产业偏离问题，可以将中国纳入东亚、亚洲、泛太平洋、全球等更大的系统，但对于这个更大的系统，其结构和速度指标的获取和计算均存在一定的难度。Montanía et al.（2021）认为，传统的SSM模型存在一定的缺陷，尝试提出了一个包含新效应的空间转移份额公式，并在多背景框架（国家、社区和区域）中对区域进行了分类，并认为这种方法有助于制定改进区域经济规划的战略。这种尝试其实也并没有改变参照系的问题。

以更大范围的发展水平为标准也缺少分析的合理性，故需要对传统的分析模型做出一些修正。修正的方法就是不再考虑这个更大的系统范围是什么，只按照其最佳（理想或期望）的结构来判断各次产业的偏离问题。

由式（7）可以看出，Q′ij的本质含义是按照更大区域的产业结构计算出的i地区第j产业的增加值，所以修正后的计算公式可调整为

对于份额偏离分量Nij，结构偏离分量Pij，竞争力偏离分量Dij，修正后的模型不需要参考世界范围内的指标，而只是参照自身的发展状况，故原模型中的大区第j个部门的增速Rj用i国GDP增速Ri代替，所以式（8）、式（9）、式（10）分别可以改写为

式中：Nij为如果按照i国宏观经济增长速度计算，第j个产业部门增加值的增长量。

式中：Pij为按全国经济增长速度计算的第j个产业部门增加值的增长量偏差。

式中：Dij为按第j产业增加值增速与本国GDP增速计算的第j个产业部门的经济增长量的偏差。

对式（13）、式（14）和式（15）求和，则

式（17）从后向前看，可以得出第i国第j个产业部门的经济增长量Gij可以分解为份额偏离量Nij，结构偏离量Pij和竞争偏离量Dij三者之和。

2 实证分析

2.1 数据来源

本文采用的数据来源于国家统计局网站，2012—2021年GDP及其三次产业构成情况如表1所示，三次产业就业人口数情况如表2所示。

表1 2012—2021年中国GDP及三次产业增加值Table 1 China's GDP and added value of three industries from 2012 to 2021万元

表2 2012—2021年中国三次产业中的就业人口数Table 2 Employment population in China's three industries from 2012 to 2021万人

2.2 基于泰尔指数的产业偏离分析

根据式（3）和式（4），可以计算出各次产业的偏离度以及采用修正后的模型计算的泰尔指数，如表3所示。

表3 2012—2021年中国各次产业偏离度及修正后的TL指数Table 3 Deviation degree and revised TL index of each industry in China from 2012 to 2021

由表3可以看出，第一产业的泰尔指数均为负值，第二、三产业的泰尔指数均为正值，说明在2012—2021年，第一产业在整个发展过程中一直处于生产率水平相对较低的状态，即就业比大于产值比。利用Excel可以得出2012—2021年各次产业偏离度的折线图，以及改进后的泰尔（TL）指数的线性拟合方程（图1）。

图1 2012—2021年中国三次产业偏离指数变化情况Fig.1 Changes of China's three industrial deviation indexes from 2012 to 2021

由图1可以看出，2012—2021年，三次产业的产业偏离度泰尔（TL）指数基本在向0靠拢，说明在此10年间中国的各次产业在向均衡的方向发展，产业偏离程度在逐渐降低。经济整体的泰尔指数呈现下降趋势，即产业偏离度在不断缩小。构建的以年度为自变量，TL指数为因变量的线性拟合方程为y＝-0.014 7x＋29.973 7，其R2值为0.944，说明方程的拟合优度很好，结论可靠。按此方程可以推算出在2039年泰尔指数出现负值，因改进后的泰尔指数不可能为负，所以判断在2038—2039年，中国可以基本消除产业偏离现象，预测结果见表4。

表4 中国泰尔指数的预测结果Table 4 Forecast results of the China Theil index

2.3 基于SSM 模型的产业偏离分析

在修正后的SSM模型中，会涉及三次产业结构占比的理想值，而理想值究竟是多少目前没有定论。根据发展经济学的观点，第三产业的产值比和就业人口比均会上升，而另两个产业的产值比和就业人口比会有所下降。近些年，美国三次产业占比约为1%，18%，81%。欧洲主要经济体和日本等国的第三产业占比也超过了70%，第二产业和第一产业占比大致在25%和5%左右。而中国的第三产业占比，也随着经济的发展呈现了上升趋势，虽然2021年因“疫情”影响出现了暂时性的下降，但有理由相信第三产业占比的上升应该是一个必然趋势（图2）。

图2 2012—2020年中国第三产业占比的变化情况和趋势方程Fig.2 Changes and trend equation of the proportion of tertiary industry in China from 2012 to 2020

根据图2中所显示的中国2012—2021年第三产业在GDP中的占比的变化情况，以及第三产业占比的预测模型y＝0.987 3x＋45.76，将x＝39代入到模型中（2050年对应的x值为39），可以求得到2050年中国实现中等发达国家发展水平目标时，第三产业占比将达到84.3%，和目前美国水平大致相当。

考虑到中国的世界工厂地位，并参照一般发达国家水平，假设中国三次产业理想的占比为5%，25%，70%，偏离-份额模型的计算结果如表5和表6所示。由表6可以得出PDij值，如图3所示。由图3可以直观地看出，中国2019年前，各次产业的实际增长量与按理想结构和总体增速计算的增长量差距不大，2019年和2020年各产业两者的差已经很小。随着2019年底新冠疫情的爆发，2020年疫情对产业结构的影响还没有突显出来，但是到了2021年，疫情对第三产业的消极影响明显增大，其实际增长量远远没有达到理想状态下的增长量。同年，疫情对第二产业的增长反倒产生了积极的影响，这是中国作为一个负责任的工业大国和全球经济引擎的必然结果，第二产业增长迅猛的原因是西方主要国家的“抗疫”不利和经济衰退而导致的此消彼长。

图3 2013—2021年中国三次产业增长量较理想状态增长量的差Fig.3 The difference between the growth of three industries in China and the growth of the ideal state from 2013 to 2021

表5 三次产业增速及修正值Table 5 Growth rate and revised value of the three industries

表6 偏离-份额值Table 6 Shift-share values

虽然2022年的数据尚无法准确获取，但有理由相信在疫情过后，2019年以前的趋势会延续下去，中国经济的结构性问题会不断地得到完善。

2.4 基于模型计算结果的中国产业发展的思考

1）产业偏离度的计算公式，采用了各次产业产值比与就业人口比的差或比值，其本质是反映了不同产业劳动生产率的差异。从表3可以看出，2012—2021年第一产业的偏离度均为负值，说明相对于二三产业其劳动生产率相对较低，主要原因是农村或农业人口占比还相对较大，所以城市化的进程还需要进一步加快，还需要认真研究如何从资源、要素驱动向创新、人才驱动的二次城市化转变。截至2021年底，我国常住人口城镇化率达到64.72%，城镇人口由1978年的1.7亿人上升至9.1亿人（关成华，2023）。应该看到，农村的空巢化现象也比较严重，真正从事农业的人口大都是老年人，而他们本应该处于养老阶段，让这部分人摆脱繁重体力劳动的途径是探索土地使用权的合理方式，依靠创新和科技引领，促进农村劳动力在城乡间的有序转移，实现农业生产的规模化和现代化。

2）由表3和图1所示的产业偏离度的变化趋势也可以看出，2012—2021年，第二产业的偏离度值从0.181 5下降到0.118 2，尽管2017年和2018年有所回调，但整体呈现出向0靠近的趋势，说明第二产业在良性发展。众所周知，自2010年以来，我国制造业增加值已连续11年位居世界第一，成为全球工业体系最为健全的国家。“十四五”规划纲要中明确提出开展“中国品牌创建行动”，率先在化妆品、服装、家纺、电子产品等多个消费领域培育出属于中国的高端品牌。实现上述目标，进一步做好供给侧改革，促进产业升级是必由之路。中国的发展应该更多地倾听“工业党”的建言呼声，约束金融利益集团的胡言乱语，更加鼓励工业资本，节制金融资本，实现制造业的升级换代，将独立、自主、完整的工业化坚持到底（江涌，2015）。完整的工业体系为中国的发展提供了坚强的支持，然而也应该看到，在高端芯片制造等一些高科技领域，中国要赶超世界先进水平还有相当长的路要走，需要丢掉幻想，放弃“拿来主义”，加大在基础研究方面的投入，突破技术封锁，现阶段，面对严峻的国际形势，适当加大第二产业的占比可能是一个很好的选择。因此中国特色的发展之路，不能完全效仿发达资本主义国家的道路。事实证明，美国和那些老牌资本主义国家具有一些先发优势，并且具有一些强硬的手段阻止后发国家的发展，使得难以逾越“中等收入”陷阱。如果中国不顾自身的发展实际，将经济增长的期望过高地寄托于第三产业的发展是不现实的，而试图通过虚拟经济来实现经济的快速扩张更是充满风险（金碚，2015）。

3）作为未来发展的关键产业，第三产业的发展是中国迈向现代化强国的重点产业。由表1所提供的中国三次产业增加值可以计算出，中国2021年的三次产业比例为1∶5.43∶7.38，这个比例相对于本文所假定的理想比例1∶5∶14，还有较大的差距。根据国务院办公厅转发的国家统计局对三次产业的划分意见，第三产业主要包括：a.流通部门的交通运输、邮电通讯、商业饮食、物资供销以及仓储等产业；b.生产和生活服务部门的金融、保险、地质普查、房地产管理、公用事业、旅游、信息咨询服务和各类技术服务等产业；c.教育、文化、广播、电视、科学研究、卫生、体育和社会福利事业；d.国家机关、政党机关、社会团体以及警察和军队等。在这些产业中，后两类基本属于政府或非营利性组织，而前两类基本属于营利性组织。在第三产业发展中，金融和科教是目前最大的短板。中国大陆没有像纽约、伦敦、东京等世界著名的金融中心城市，人民币也没有像美元那样的霸权地位。尽管在全球“去美元化”的浪潮中，人民币的地位在逐渐上升，但也应该意识到，俄罗斯被美西方踢出SWIFT结算系统，类似情况会否会发生在中国身上。为应对国际金融风险，需进一步提高双边以及多边贸易中的人民币结算份额，探讨跨境贸易数字人民币支付的方式和途径，促进数字货币和主权货币共生共存格局的早日实现。同时，在“一带一路”框架下，进一步提升香港、上海和北京等城市的世界金融中心地位，依靠金融创新来规避现行国际金融体系的不利约束和影响。除金融外，也应该看到中国整体科技水平与西方主要国家的差距，科技上的追赶不能一蹴而就，倡导科教兴国，要真正落到实处。要摆脱目前的从小学到大学各阶段的教育方式和模式，不能没有输在起跑线上，却输在了终点，这点需要教育界的有识之士沉思。

4）中国需要进一步促进创新驱动。产业结构的变化一定会受到技术创新因素的影响。根据表6中，2013—2021年中国的第一和第二产业发展情况来看，这两个产业基本上表现为结构的正向偏离和竞争力的负向偏离。结构正向偏离说明其在GDP中的占比过大，劳动生产率相对较低；竞争力的负向偏离说明其增长速度低于整体经济的增长速度，所以第一和第二产业需要创新，包括产品创新和生产技术的创新。而作为服务业本质的第三产业更需要在高科技领域实现创新，以促进高新技术在一二产业的应用，即继续推进“一三产融合”和“二三产融合”，最终实现三次产业的均衡发展，消除产业偏离。

3 结论与不足

通过上述对中国近年来三次产业偏离状况的分析，以及进一步的讨论，可以形成如下几个结论。

1）无论是产业偏离度E和泰尔（TL）指数的计算公式，还是基于SSM模型的产业偏离分析，均存在一定的不合理性。E系数在测试正负变化程度时标准不同，而TL指数的代数和方式可能形成正负抵消以出现虚假结论。而SSM模型会涉及参照系的选择问题，难免出现参照系数据获取困难，以及参照系本身结构不合理而形成错误结论的现象。本文提出的修正模型，可以对上述问题进行很好的解决。

2）根据修正后的泰尔模型计算结果，中国经济总的趋势是三次产业偏离度在逐渐缩小，大致会在2039年三次产业结构将趋于理想化，达到发达国家的水平。而基于SSM 模型的分析结论，到2050年实现达到中等发达国家水平目标时，中国的三次产业结构与目前美国的水平大致相当。

3）综合以上两个模型的分析结论，认为中国的未来发展还需要进一步优化产业结构，促进第一产业的现代化和第二产业的升级，在第三产业中的金融领域要踏实做好规避现行国际金融秩序的风险，科教领域要扎实做好基础性工作。

本文提出的三次产业的理想结构为1∶5∶14，即占比分别为5%、25%和70%，只是参考了目前主要发达国家的产业结构，这并不一定能成为一个标准，也许只能作为一个最终的发展目标而已。对于理想结构比例，不同的数值会导致研究结论的不同，因篇幅限制，本文并未能就这一比例的变化而导致结果的变化进行敏感性分析，所以研究结论的适用性有待进一步验证。