辽宁省最优产业结构测算

彭宜钟，李少林

(东北财经大学产业组织与企业组织研究中心，辽宁 大连 116025)

一、引 言

自20世纪90年代以来，国内理论界对产业结构相关问题展开了大量研究，并形成了很多关于产业结构优化升级的政策建议。比如，熊映梧和吴国华利用“偏离度”概念分析了中国产业结构的均衡度，认为劳动力结构与产值结构不对称性的加剧会导致两者之间偏离度的提高，第一产业的正向偏离数和第二产业的负向偏离数是导致中国产业偏离度居高不下的主要原因［1］。谢伏瞻等基于中国战略产业的选择标准，依据各产业劳动力和资本的密集使用程度以及各产业对国民经济整体的关联影响，提出以农业、电力工业为主的能源工业、钢铁、铝、化工原料为主的原材料工业、交通运输与通信业等七大产业作为产业结构调整中的战略产业［2］。周振华认为提高产业结构的聚合质量是调整不合理产业结构的核心问题，而提高聚合质量问题最终归结于结构平衡度的提升，他还从理论上阐述了产业结构平衡的若干关系，其中包括产业结构的短期平衡和长期平衡、短线平衡和长线平衡、绝对平衡与相对平衡［3］。胡春力在对中国产业结构调整的方向和原则进行论述的基础上，认为我国第三产业内部结构水平低下、发展滞后，第二产业缺乏高加工度产业的带动作用，产业结构的粗放和低度化使得资源和环境遭到严重破坏，并指出中国产业结构调整过程中必须处理好农村工业化、对外开放和制造业结构升级三者之间的关系［4］。李宝瑜和高艳云构建产业结构年度变化失衡指数，通过计算产业增加值年度增长率、劳动生产率和资本生产率等指标揭示出我国产业结构的年度不合理比重，并用该方法对我国1990—2002年各产业的不合理比重进行了计算，其结果显示2002年我国产业结构中包含了3.11%的不合理比重［5］。邬义钧分别从基本实现工业化和基本实现现代化两方面，具体分析产业升级的具体目标和战略目标，并提出附加价值溢出量、高加工化系数和结构效益指数等评价产业结构优化升级程度的指标［6］。何德旭和姚战琪通过分析产业结构调整过程中的各种效应，提出了我国产业结构调整的方向和路径，认为我国产业结构调整要以高新技术产业为驱动力，并且以现代服务业和制造业为车轮，由此带动产业结构的整体性升级［7］。黄茂兴和李军军使用1991—2007年中国31个省市 (区)的面板数据，构建了技术选择、产业结构升级和经济增长三者之间的模型，实证研究结果表明产业结构升级可以通过选择合理的资本深化和技术来实现［8］。Ju等通过一个可追溯的无限期一般均衡模型，从理论角度分析了封闭经济中最优产业结构的动态变化，认为资本的不断增长是推动产业结构变化的动力［9］。

我们在对众多此类文献进行研究和探讨的基础上发现，几乎所有此类研究都难于摆脱以下所述的某种局限性:其一，探讨产业结构内生性问题的模型基本止于理论层面，很难用于实证［9］。其二，同产业结构相关的实证研究基本止于揭示现实产业结构同其它经济变量之间的关系。其三，通过构造统计学指标刻画产业结构优化程度的研究基本都以某些主观认识 (比如认为服务业和高附加值加工业产出所占比重越高越好等)作为隐含前提。我们认为产业结构调整应该以生产要素的充分使用、最优配置和资源禀赋许可条件下的最优经济增长为根本目标。求解一个满足这种条件的最优产业结构就构成了本研究的核心内容。本研究从生产者和要素供给者的优化动机出发探讨各产业最优产出的决定机制，力求开发一个能够付诸实证检验和应用、且能够很好刻画各产业最优增长水平和最优产业结构的理论模型。

二、理论模型

1.最优产业结构的含义界定

所谓的最优产业结构就是能够同时实现以下目标的产业结构:(1)各个产业在生产过程中都对生产要素进行了充分有效的配置。(2)各个产业对生产要素的需求和使用量都达到了利润最大化目标所要求的最大限度 (惟其如此，就业也才会实现最大化)。(3)各个产业所选择的产量都能实现自身利润的最大化。(4)代表性行为人按照跨期 (两期)效用最大化原则来安排每一种产品的消费和投资 (意味着社会不存在过度消费，也不存在过度投资)。(5)每一个产业的产出在被消费和用于再生产之后没有剩余 (也就是，微观单元的储蓄总额正好同全社会的投资需求完全匹配)。

2.最优产业结构理论模型的提出

(1)关于研究路径的概括性说明。每个产业都被视为一个独立决策单元，都按照C－D生产函数形式组织生产，所使用的生产要素都被划分为两类——资本和劳动，都基于利润最大化原则对生产要素进行最优需求和配置。基于每个产业对生产要素的最优需求和配置行为，我们能够推导出各产业生产要素投入价值与产品销售收入之间的函数关系 (不妨称为生产者的收入方程)。在各类生产要素投入中，资本的投入数量取决于代表性行为人①代表性行为人所代表的是目标区域内各产业产品所有消费者和生产要素供给者的选择行为特征，自然也包括目标区域外消费者和要素供给者。这就是说，我们以下要探讨的理论模型已将目标区域外消费和目标区域外要素供给纳入考虑。的投资意愿，代表性行为人所乐于供给的投资数量完全取决于其自身跨期 (当期和未来两期)效用最大化动机，至于劳动力的投入数量，则始终能够保持与资本之间的最优比例 (这里隐含了一个假设:劳动力总是比资本更丰富)。将代表性行为人关于最优资本供给数量的决定机制融入生产者的收入方程，便可得到一个同时考虑了生产者利润最大化动机和投资者效用最大化动机的名义产出方程 (我们称为最优名义产出方程)。

(2)各产业最优增长方程。假设各个产业的生产过程都满足上述目标，我们可以推导出以下方程:

其中，Y和P分别表示产业i的产出量和产品价格，Ni，t表示该产业在区域内的价格影响能力，αi表示该产业的劳动产出弹性，γi表示消费者在消费产业i的产品时所体现出的风险规避系数，λi表示消费者在消费产业i的产品时所体现出的主观效用贴现因子，ri，t表示产业i的资本增长率，βt表示资本市场随机贴现因子。式 (1)就是产业i的最优名义产出表达式。

三、实证研究

1.基于随机前沿生产函数估计辽宁省三次产业的劳动产出弹性 (αi)

由于无法获得辽宁省分产业资本存量数据，我们不能直接估计辽宁省三次产业的劳动产出弹性。但考虑到辽宁省的经济发展大致处于全国平均水平，我们有理由假定辽宁省的生产技术特征也接近于全国平均水平，于是就用全国层面各产业的劳动产出弹性作为辽宁省相应产业劳动产出弹性的代理指标。以下我们将估计全国层面各产业的劳动产出弹性 (αi)。

(1)指标构建及数据说明。由于所采用的生产函数为两要素C－D生产函数，为了在参数估计过程中除去“劳动产出弹性与资本产出弹性之和为1”的线性约束，我们对资本变量和产出变量均取人均指标。各个产业的名义产出用其增加值代表，各省的各产业增加值数据取自“中经网统计数据库”。各产业的劳动力数量用平均从业人数代表。各省的各产业年平均从业人数数据取自《新中国六十年统计资料汇编》。将各省各产业增加值除以相应的年平均从业人数就得到了各省各产业年人均名义产出。我们用各省各产业的资本存量代表相应产业的资本投入数量。各省分产业的资本存量数据借鉴徐现祥等［10］的文章中的数据。用各省三次产业的资本存量除以各自的年平均从业人数就得到了各省各产业的人均资本投入数量。在所采用的随机前沿生产函数中，考虑了技术进步的两种情况:不具有时间趋势和具有时间趋势。生产函数的解释变量 (人均资本的自然对数)的参数估计值就是资本产出弹性估计值，从而，劳动产出弹性估计值就等于1减资本产出弹性估计值。

在选取技术效率回归方程的解释变量时，考虑了劳动力受教育程度、制度因素以及地理环境因素等。关于劳动力受教育程度，用各省平均每万人中在校高中、大专和本科学生人数作为代理指标。计算各省平均每万人中在校高中、大专和本科学生人数指标时所需的各省年末总人口及历年在校高中、大专和本科总人数等数据取自“中经网统计数据库”。关于制度因素，我们选择了四个指标:①实际利用外资占地区生产总值比重;②财政支出额占地区生产总值的比重;③进出口总额 (按当年美元对人民币汇率 (数据取自“中经网统计数据库”折算)占地区生产总值的比重;④产权制度。用各地区国有及国有控股工业增加值在各地区工业增加值中所占比重作为产权制度因素的代理指标。各省实际利用外资、财政支出总额、进出口总额、国有及国有控股工业增加值等数据取自1997—2003年《中国统计年鉴》，各省地区生产总值数据取自“中经网统计数据库”。在地理环境因素中主要考虑了以下四个指标:人均GDP、年平均温度、年平均降水量和年总日照小时数。将人均GDP纳入其中，因为我国各省经济发展水平同地理位置之间具有高度的相关性。同时，我们还考虑到温度、降水和日照等变量不仅与各产业生产活动息息相关，而且具有显著的地区代表性，因而，将这三个变量也一并纳入地理环境代理指标体系。各省人均GDP数据取自《新中国六十年统计资料汇编》，各省年平均温度、年平均降水量和年总日照小时数等数据取自1997—2003年《中国统计年鉴》。

(2)计量模型。本文采用Battese和Coelli所提出的随机前沿方法 (SFA)估计辽宁省各产业的劳动产出弹性 (αi)。具体形式为:

其中，Yit、Lit和 Kit分别代表产业 i在 t时期的名义产出、劳动投入和资本投入;β0，i、β1，i和 β2，i分别表示截距项、时间趋势系数 (代表技术进步随时间变化的速度)和人均资本的产出弹性;(Vit－Uit)是回归方程的随机扰动项，其中的Vit是指经济系统中的非可控因素 (如观测误差等)冲击导致的噪声误差，服从对称的正态分布N(0)，且独立于Uit;Uit代表的是t时期第i产业的技术非效率效应，服从截尾正态分布N+(Mi)。需要特别指出的是，我们所要估计的劳动产出弹性估计值i)等于。Mi是 Mit的均值，Mit被表述为以下线性回归方程:

其中，δ0，i为待估计常数项，δ1，i、δ2，i、δ3，i、δ4，i、δ5，i、δ6，i、δ7，i、δ8，i和 δ9，i分别代表地区 i的劳动力受教育程度、实际利用外资占GDP比重、财政支出占GDP比重、进出口总额占GDP比重、国有及国有控股工业增加值占工业增加值比重、人均GDP、年平均温度、年平均降水量、年日照总小时数等变量的系数，ηit是随机误差项，服从正态分布N(0，σ2ηi)。

(3)生产函数的估计。每个产业的生产函数都分别考虑了五种形式:常数全要素生产率条件下的C－D生产函数，时变全要素生产率条件下的C－D生产函数，常数全要素生产率条件下的随机前沿生产函数，包含所有非效率变量的时变全要素生产率条件下的随机前沿生产函数以及仅包含最优非效率变量组合的时变全要素生产率条件下的随机前沿生产函数。其中前两种采用OLS方法估计;后三种采用三阶段最大似然估计方法进行估计。通过全面比较各种模型的参数估计结果，我们最终选择时变全要素生产率条件下的随机前沿生产函数作为估计各个产业劳动产出弹性的最优模型。

基于第一产业最优模型，选择以下变量作为第一产业技术非效率解释变量:财政支出占地区生产总值的比重、进出口总额占地区生产总值的比重、国有及国有控股工业增加值占地区生产总值的比重、人均地区生产总值、年平均温度、年平均降水量。全要素生产率的时间趋势系数估计值为0.03，资本的产出弹性为0.06。我们估计出了第一产业劳动产出弹性:α1=1－0.06=0.94。基于第二产业最优模型，我们选择以下变量作为第二产业技术非效率解释变量:实际利用外资占地区生产总值的比重、国有及国有控股工业增加值占地区生产总值的比重、人均地区生产总值、年日照总小时数。第二产业全要素生产率的时间趋势系数估计值为0.07，资本的产出弹性为0.27。我们估计出了第二产业劳动产出弹性:α2=1－0.27=0.73。基于第三产业最优模型，我们仅选择人均地区生产总值 (而且人均地区生产总值对第三产业生产效率的影响为正)作为第三产业技术非效率解释变量。继而，我们估计出了第三产业劳动产出弹性:α3=1－0.48=0.52。

2.估计三次产业的需求价格弹性和勒纳指数 (N)

需求价格弹性等于需求数量变动百分比除以价格变动百分比。由于每个产业所生产的产品都具有多样性，在衡量每个产业的产品数量时，我们以各产业的名义消费额除以价格指数得到各产业的实际消费额 (或者不变价格消费额)，再以不变价格消费额除以价格指数得到实际消费数量，并以实际消费数量代表需求数量。用各产业定基价格指数代表每个产业产品的价格水平。具体而言，用年度居民消费价格定基指数作为第一产业和第三产业产品价格，用年度工业品出厂价格定基指数作为第二产业产品价格。居民消费价格指数和工业品出厂价格指数原始数据来源于1992—1995年和1997—2009年的《辽宁省统计年鉴》。由于居民消费价格指数和工业品出厂价格指数的原始数据均为环比数据，我们将它们换算成了定基指数 (1992年=100)。

限于数据的可获得性，我们采用辽宁省14个地级或以上城市 (沈阳、大连、鞍山、抚顺、本溪、丹东、锦州、营口、阜新、辽阳、盘锦、铁岭、朝阳、葫芦岛)的城市家庭年人均消费支出代表名义消费水平，并用城市家庭年人均工资作为收入的代理指标。城市家庭年人均消费 (分产业)和城市家庭年人均工资数据取自1992—1995年和1997—2009年《辽宁省统计年鉴》。其中，第一产业的消费支出包括食品消费支出;第二产业的消费支出包括衣着、家庭设备消费性支出;第三产业的消费支出包括居住、医疗保健、交通和通信、教育文化娱乐服务、其它商品和服务消费性支出。根据产业类型将各项支出加总得到各产业的名义消费额。利用Eviews6.0软件对1992—2009年辽宁省三次产业产品的实际消费数量、价格水平和收入做面板回归。

首先对数据的稳定性和协整性进行检验。由于考虑到各市的消费和收入都可能具有时间趋势，不能采用LLC和IPS检验，因此，采用Fisher—ADF方法检验各产业消费、收入和价格数据的稳定性及协整性，具体结果如表1所示。

表1 面板数据稳定性和协整检验结果

从表1可以看出，三次产业消费、价格和收入都是一阶单整过程，而且，三次产业的消费、价格和收入之间都存在协整关系。因而，基于三次产业消费、价格和收入数据进行的面板回归均不存在伪回归问题。下面我们将对面板回归模型具体形式的选择进行甄别检验，检验结果如表2所示。

表2 模型形式选择检验

从表2可以看出，在5%的显著性水平上，第一产业支持随机效应模型设定，第二产业支持固定效应模型设定，第三产业支持混合效应模型设定。但是我们进一步检验发现，第三产业支持时变需求收入弹性设定，①以需求收入弹性不随时间变化为约束条件的F统计量为73.99。因而，我们最终将第三产业的模型形式确定为不变截距时变需求收入弹性模型。基于上述模型形式设定，我们估计了辽宁省三次产业的需求价格弹性，结果如表3所示。

3.主观效用贴现因子和风险规避系数的广义矩 (GMM)估计

使用基于消费的资产定价框架估计主观效用贴现因子 (λi)和风险规避系数 (γi)时需要样本较长的消费数据和相应期间的金融资产收益数据。考虑到我国股票市场历史较短的实际情况，只有使用月度数据才可能符合样本长度要求。而辽宁省层面的消费月度数据难于获得，我们只能使用全国层面的消费月度数据以及深沪两市指数收益和商业银行存款利率的月度数据估计主观效用贴现因子(λi)和风险规避系数 (γi)。

根据式 (1)，在估计不同产业名义产出增长率的时候应该采用不同的主观效用贴现因子 (λi)和风险规避系数 (γi)。但是，由于无法获得具有充分长度的分产业消费数据 (我们只能够从“中经网统计数据库”获得具有足够长度的可以代表消费的社会商品零售总额月度数据)，我们只能将社会商品零售总额增长率作为三次产业产品消费增长率的共同代表。这种做法隐含着一个假定:主观效用贴现因子和风险规避系数在产业间没有差异。关于这个假定对最优名义增长率计算结果的影响，我们进行了模拟。在模拟的时候，采用对名义产出增长率计算结果影响最大的变化组合 (亦即λ和γ同时同方向变动)。从模拟结果来看，λ和γ的同降、同增对最优名义产出增长率的影响非常小 (当二者同降20%时，最大影响程度不过1.30%)。

选择社会商品零售总额作为消费的代理指标，并选择一年期定期存款利率 (来源于中经网产业数据库)、上证指数收益率 (来源于金融RESSET数据库)以及深证综指收益率 (来源于金融RESSET数据库)等三个收益序列作为工具变量。上述变量均取月度样本，样本期间为1991年1月至2011年3月。在进行GMM估计时，我们采用的矩条件如下:

其中，C表示消费 (用社会商品零售总额代表)，i表示一年期定期存款利率，rsh和rsz分别表示上证指数收益率和深证综指收益率，λ和γ为待估计参数。参数估计结果如表4所示。

表3 三次产业需求价格弹性估计结果

表4 主观效用贴现因子和风险规避系数的广义矩 (GMM)估计结果

需要补充说明的是，基于上述主观效用贴现因子和风险规避系数以及月度消费数据所计算出来的β为月度β，我们取每个年度内各月度β的平均值作为该年度β值的代理指标。

4.三次产业最优产业结构的计算

基于式 (1)测算辽宁省三次产业的最优增长率和最优产业结构 (各产业名义产出比重)。在进行此项测算的过程中，主要涉及:各产业资本增长率、各产业劳动产出弹性 (α)、各产业勒纳指数(价格弹性的倒数的绝对值，在本文中记为N)、随机贴现因子 (β)、主观效用贴现因子 (λ)、风险规避系数 (γ)等数据。随机贴现因子 (β)则用消费数据计算得出。其中，消费=社会商品零售总额/居民消费价格指数 (定基)。由于各产业资本存量数据仅截至2002年，在计算各产业资本增长率时，我们采用了趋势外推法。具体而言，我们根据以下自回归方程来推算2003年以后辽宁省各产业的资本存量。将第一、第二、第三产业第t期资本存量分别记为K1，t、K2，t、K3，t，第t－1期资本存量分别记为 K1，t－1、K2，t－1、K3，t－1，各产业所使用的自回归方程分别描述如下:

由于能够获得的用于计算勒纳指数的辽宁省分产业消费数据最晚截至2009年，我们只能对2009年以前的辽宁省各产业最优名义产出增长率进行测算。在对各产业最优名义产出增长率进行测算的基础上，基于所测算出来的最优名义产出增长率对最优产业结构进行了测算，并将最优产业结构同实际产业结构进行了对比，对比的结果见图1—图3所示。

从图1、图2和图3可以看出，第一产业实际比重在1996年以前高于最优比重，在1996年以后基本低于最优比重;第二产业实际比重在绝大部分时间里都是高于最优水平的，这反映了辽宁省工业大省的基本特征;第三产业实际比重除了在1998—2000年和2005—2008年期间出现了持续性偏低以外，在其它时期基本处于最优比重附近并围绕最优比重波动。辽宁省各产业最优比重同实际比重之间基本都呈现了较高程度的一致性，其中，这种一致性在第三产业表现得最为明显。第一产业实际比重在大部分时间里都低于最优水平，第二产业则正好与之相反，这在一定程度上反映了辽宁省作为传统工业省份的基本特征。单就最近几年的情况来看，第一产业在2005—2009年期间，实际产出比重稍微偏低;第二产业在1997—2008年期间实际产出比重持续偏高，但在2009年出现了实际产出比重达不到最优水平的状况;第三产业在2005—2008年期间也出现了实际产出比重不足的情况，但在2009年这种状况发生了逆转。

图1 辽宁省第一产业实际比重与最优比重的比较

图2 辽宁省第二产业实际比重与最优比重的比较

四、结 论

本文通过对生产者的利润最大化目标和要素供给者的跨期效用最大化目标进行联合求解，推导出了一个关于各个产业最优名义产出增长率的方程。基于各产业最优名义产出增长率方程对辽宁省在1992—2009年间三次产业最优名义产出增长率和最优产业结构进行了测算。测算结果显示，各个产业实际增长率与最优增长率之间大致保持着同向变动关系，但是二者之间仍然在不同时期存在不同程度的差距;辽宁省的实际产业结构同最优产业结构之间也大致保持着同向变动关系，同样也在不同时期存在不同程度的差距。三次产业实际增长率同最优增长率之间差距的变化趋势能够清楚地反映出始于1992年的中国经济过热、始于1997年下半年的亚洲金融危机、始于2003年的“非典”以及始于2008年的全球金融危机等重大事件对辽宁省经济的影响。这便意味着我们所提出的各产业最优增长率方程对辽宁省经济运行状况具有良好的刻画能力。

图3 辽宁省第三产业实际比重与最优比重的比较

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