产业结构趋同测度的一种新方法

尹希果，李后建

（重庆大学 贸易与行政学院，重庆 400044）

0 引言

关于产业结构趋同的研究始于20世纪80年代。我国多年来一直关注结构问题和区域问题。

究竟如何度量一个国家整体或者局部产业结构的趋同程度，联合国工业发展组织早在1979年就提出了用产业结构相似系数来度量产业结构趋同程度，但是产业结构相似系数只能从静态的角度来度量两个区域之间的产业结构相似程度。后来P.Krugman（1991）提出了计算地区间行业结构度差异指数，该指数可以衡量区域间行业的分工程度，但是它只能衡量某个地区间行业的分工程度，不能度量分工程度与结构差异之间的关系。我国学者王志华（2006）对其进行了改进，并把它称之为“改进的克鲁格曼指数”，该指数可以把产业间的同构程度和分工程度联系起来，对研究某个地区产业间同构程度和分工程度的关系具有非常重要的意义。为了更加进一步研究某个地区产业结构的同构程度，很多学者和专家提出了用区位商来度量这个地区产业聚集程度，并间接反映这个地区产业结构的同构程度。后来我国学者李学鑫等（2004）发展了区位商指标判断的方法提出了区位商灰色关联度的分析方法，该指标的主要优势在于能够反映地区产业的专业化程度和比较优势，但是区位商只是一个相对指标，它不能完全反映某个地区的实际专业化程度，所以在研究产业同构度的问题时，还必须把区位商和产业结构相似系数统一起来进行研究。对于产业结构差异程度的度量主要是Landesmann和Szekely（1995）提出来的产业结构差异度指数和Amiti（1998）和 Brulhart（2001）提出来的产业结构基尼系数，其中产业结构差异度指数可以间接反映某个地区产业结构趋同程度，该指数介于0和1之间，其值越大表明区域间产业结构的差异程度越大，那么产业结构趋同程度就越小，但是该指标的应用性较差，后来很少有研究者用此指标来度量产业结构趋同程度；产业结构基尼系数主要度量产业的专业化程度，专业化程度越高，那么产业结构趋同程度就越低。为了进一步度量产业结构趋同程度，我国学者王志华（2006）发展了Fringer和Kreinin（1979）年提出的产品结构相似度指数，并把这个指标转化为测量产业同构度的指数，并称之为“结构重合度指数”，其值介于0和1之间，值越大表明产业的同构度就越大，那么产业就越趋于相同。

除此之外度量产业结构趋同度的指标还有霍夫曼系数指标、赫芬达尔-赫希曼指数 （Herfindahl-HirschmanIndex，HHI）、洛伦兹指数（LorenzIndex）和动态产业集聚指数等。其中霍夫曼系数指标是指产业中轻工业与重工业的产值比例，可以概略地衡量区域之间产业结构的差异性。霍夫曼系数越接近，说明两区域之间产业结构越有相似性。此外，某地区霍夫曼系数自身变化情况，也可以反映该地区产业结构变化情况。

在前人研究的基础上，本文将从多维空间的角度重新构造新指标反映我国整体或者局部产业结构趋同程度，并且从实证分析的角度研究影响我国产业结构趋同的重要影响因素，以期为下一步产业结构升级及产业转移提供借鉴。

1 指标构建与数据描述

1.1 指标构建与变量选择

为了简化研究程序，本文只考虑经济发展水平、投资水平、对外贸易开放程度和市场经济发展水平对产业结构趋同的影响，并且把这个因素看成是空间上四种不同的作用力，具体如图1所示。

从图1可知各种因素对产业结构趋同程度有正向作用力也有负向作用，当这些作用力达到平衡的时候，区域产业结构趋同程度就会维持原有的现状不变；当这些作用力不平衡时就会出现两种状态：一是当促进产业结构趋同的作用力更大的时候，产业结构就会越趋同；当阻碍产业结构趋同的作用力更大的时候，产业结构就会越表现出差异性。本文从实证的角度回答某些因素对产业结构趋同的作用力方向，为了研究的简化只构造三维空间，而且也只研究我国31个省、市、自治区和直辖市三大产业的结构趋同程度。从图1上看其中X轴表示的是第一产业占GDP的比重；Y轴表示的是第二产业占GDP的比重；Z轴表示第三产业占GDP的比重。产业结构的趋同程度就是图1中黑色点的聚集程度，黑色点的聚集程度越高就表示三大产业的趋同程度越大，我们用式（1）来表示三大产业结构趋同程度：

式（1）中ρt表示的某个时间段研究区域间的产业结构趋同程度，ρt越小表示趋同程度越高，n表示的研究的区域数目，xnt表示的是某一地区某个时段第一产业占GDP的比重，其他照此类推；x¯表示所有研究区域第一产业占GDP比重的平均值，其他照此类推。 (x¯,y¯,z¯)表示三维空间中这些点的中心点，某个区域某个时段产业结构在空间中对应的点如果越偏离中心点，那么这个区域的产业结构越表现出巨大的差异。为了研究某些因素对产业结构趋同作用力的大小和方向，本文构建了式（2）的基本计量模型:

式（2）中下标i表示各省、直辖市和自治区，t表示年份，inst表示产业结构趋同程度，ggdp表示实际经济增长率，用来度量该地区经济发展程度；merch表示地区内部贸易程度，它是当地社会消费品零售总额与GDP的比值，用来反映该地区市场经济发展程度；trade表示对外贸易开放程度，是当地进出口贸易总额与GDP的比值，用来反映该地区与外界市场的联系程度；invl表示地区的投资水平，是当地固定资产投资总额与GDP的比值，用来反映该地区投资规模程度；yeardum是时间控制变量，它以1994年为基期，为了控制时间固定效应；μit表示误差项；α表示各变量的系数。此外考虑到地区产业结构趋同程度变化相对较为缓慢，而且当地的产业趋同程度可能会依赖过去的水平，所以为了防止基本计量模式的设定偏误，引入了因变量的滞后项将其扩展为一个动态模型。动态模型的优点在于，当模型中的一些解释变量存在内生性时，可以通过动态面板数据的计量方法消除消除内生性的偏误从而获得这些解释变量系数的一致性估计因而，借鉴Arellano and Bond(1991)的方法，我们设立如式（3）的动态一阶自回归模型：

其中insti,t-1是因变量的一阶滞后项，μi是不可观测的地区效应，εit表示随机扰动项。

1.2 数据来源及描述

通过观察1987年至2007年我国产业结构趋同程度的走势（如图2），从图2可知我国产业结构趋同值基数较小，ρt值在0.10～0.13之间，ρt的性质可知全国产业结构趋同程度在87%上升90%以上，而且ρt值大多数年份在逐年较小，说明我国产业结构趋同程度在逐年提高；再具体对比我国东、中和西部1987年至2007年产业结构趋同值走势，可知产业结构趋同的基数值ρt从东部向西部逐渐递减，西部的产业结构趋同值最小，这说明西部产业结构的趋同程度是最大的，从总体上讲这三个地区的产业结构趋同值都在减小，也就是说产业结构趋同程度逐年变大，但是东部和西部近年来产业结构趋同程度有减小的趋势，而中部仍然处于逐年增大状态。

2 产业结构趋同影响因素的实证检验

2.1 计量方法

在计量模型式（3）中，即使假定不存在序列相关，但是方程中因变量的一阶滞后项与复合误差项中的非观测个体固定效应μi也会存在着相关性，从而导致混合OLS估计和固定效应（组内）估计的结果都是有偏的。一般而言，非观测个体固定效应的存在使得因变量滞后项系数ρ的混合OLS估计量将会存在向上偏误(Hisao，1986)；而在时间较短的面板中，固定效应估计则会产生一个严重向下偏误的ρ的估计量（Nickell，1981；Bond，2002）。 因而，ρ 的一致估计量将处于混合OLS估计和固定效应估计之间。为了解决计量模型中存在的内生性问题，从而获得各个内生变量系数的一致性估计，我们将使用Arellano and Bond(1991)发展的差分GMM方法来对动态模型进行估计。Arellano and Bond(1991)的解决方法是，首先对动态模型进行一阶差分，从而消除非观测的固定效应，然后使用因变量的滞后项和其他内生变量的滞后项作为各自差分项的工具变量来进行估计。因而，一阶差分GMM方法也有助于消除其他解释变量的内生性问题。正如许多研究者所强调的那样，由于不可观测固定效应，在这里我们假定所有这些解释变量都是内生的，通过使用它们的滞后项作为工具变量来消除模型存在内生性偏误，从而得到更加可靠的回归结果。

2.2 实证结果分析

本研究使用Arellano and Bond(1991)的方法首先对模型（3）进行了两步一阶差分估计（GMM），回归结果见表1的DGMM列，从中可以看到度量经济发展程度的实际经济增长率与产业结构趋同值是负相关的，这表明实际经济增长率越高，产业结构趋同程度就越小。为了确保估计结果的稳健性，我们还必须对模型设定的合理性和工具变量的有效性进行检验。二阶序列相关（AR(2)）的检验结果显示支持了水平方程中误差项不存在序列相关的假设，表明设定的动态一阶自回归模型是合理的。Arellano and Bover(1995)和Blundell and Bond(1998)指出，当动态面板的时间T较短时，一阶差分方程中的工具变量与内生解释变量可能仅存在着较弱的相关关系，从而导致差分GMM估计存在严重的有限样本偏误。一个简便而实用的验证方法是对差分GMM的估计结果同混合OLS和固定效应的估计结果进行对比，如果差分GMM估计中因变量滞后项系数ρ的估计值较为接近（或低于）该系数的固定效应估计值，则表明由于弱的工具变量所导致的有限样本偏误是十分严重的（Bond et al.，2001)。因此，我们还对计量模型（3）进行了混合OLS和固定效应估计（见表1的第POLS和FE列），从估计比较的结果来看滞后因变量insti,t-1的系数大致处于混合OLS和固定效应FE之间，而且它与固定效应估计的结果存在着较大的差别，再加上sargan概率值不拒绝零假设为过度识别的检验是有效的，因此我们估计的结果是稳健的。接下来就DGMM估计的结果进行来讨论实证研究的结果。

表1 模型估计结果

首先，如果一个地区ggdp提高一个百分点，那么东、中和西部的产业结构趋同值会有不同的表现，其中东部地区的产业结构趋同值会减少0.054个百分点，也就意味着产业结构趋同程度会增大0.054个百分点；对于中部来说ggdp提高一个百分点，产业结构趋同程度会增加0.025个百分点；西部却只有0.014个百分点。这个结论与Abegaz（2002）的结论一致，他强调一个地区由于资源禀赋、技术条件等相似就会形成相同的需求，当经济越发达的时候，这种需求就会变得更加强烈，因此也会形成相同的供给市场，这样产业结构的布局也就一致了。接下来再考察各地区市场经济发展程度对产业结构趋同程度的影响，发现度量地区市场经济发展程度的社会零售商品交易总额GDP比值（mercht）也加大了各地区产业结构趋同程度，但是各个地区由于各种因素的不同，回归系数也表现出明显的差异性，对东部来说市场经济发展程度对产业结构趋同程度的影响不显著；但对于中部来说，如果mercht提高一个百分点，产业结构趋同值将会0.038个百分点；而西部地区则更大，减少了0.094个百分点。这就意味着市场经济发展程度作用力对东部地区产业结构趋同的促进作用不是很明显，可能有其他更大的作用力来促进或者阻碍东部地区产业结构趋同程度，因而东部地区市场经济发展程度对东部地区产业结构趋同程度的促进作用也就不明显了，但是对于中部和西部来说，市场经济发展程度是一个非常重要的作用力，而且在西部这种力量对于促使产业结构趋同的作用更加重要，同时这个结论也与贺灿飞等（2008）的结论一致，他从实证角度回答了我国产业结构趋同的一些主要原因，他认为由于市场化进程有利于比较优势和区位优势的发挥显著地促进了比较优势相似的省区产业结构趋同；其次我们再来看对外贸易开放程度对各地区产业结构趋同程度作用力的差异，相对于东部来说，对外贸易开放程度（trade）对产业结构趋同程度的作用力更大。这主要是因为东部有着较好的贸易区位优势。当然对外贸易开放程度的作用力就表现得更加明显了，但是中部地区的对外贸易开放程度对产业结构趋同程度的作用力就要小一些，从回归系数来看当对外贸易开放程度提高1个百分点，那么东部地区的产业结构趋同值就会减少0.038个百分点，这就意味着产业结构趋同程度要提高0.038个百分点，而西部的产业结构趋同值减少了0.034个百分点，西部的对外贸易开放程度对产业结构趋同程度的作用力就表现的不明显了。这个观点与Abegaz（2002）、Ruttan （2001）、 鲍 华俊等（2004）、朱同丹（2003）和王志华（2007）的观点是一致，他们都认为由于对外贸易程度加强了东部地区与世界经济的联系，使得东部地区参与到国际市场分工，这样东、中和西部产业结构就会表现出不同的差异性，但是对外贸易程度却促进了该地区产业结构趋同程度；另外关于投资水平（invl）对各地区产业结构趋同程度的影响，从回归系数来看，投资水平对东部和中部地区产业结构趋同程度的作用不显著，但是相对于西部来说却减少了产业结构趋同值，也就意味着促进了西部的产业结构趋同程度；最后年份虚拟变量（yeardum）在东部和中部是显著成立的，但是在西部表现不明显，这说明1994年前后东部和中部产业结构趋同程度具有显著差异，而西部没有什么明显差别。

3 结论

本文发展一个新的度量产业结构趋同程度的指标ρ，通过计算ρ我们发现从整体上讲我国产业结构趋同的ρ在逐年减小，也就说明整体上我国产业结构趋同程度在加大，但是东部、中部和西部的ρ值表现出了一些差异性，东部地区的产业结构趋同程度总体上要小于中部地区，而中部地区产业结构趋同程度又小于西部地区，而产业结构趋同程度随着年份表现得更加强烈的是中部地区。本文通过实证研究得出，经济发展水平、市场经济水平、对外贸易开放程度和投资水平对产业结构趋同程度有不同程度的作用，并且表现出明显的区域差异性。

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