中国产业结构转型升级的速度测度、时空演变与影响因素

苟利民

（中国社会科学院大学商学院，北京 102401）

引 言

产业结构指的是国民经济中各产业之间生产、技术、经济联系以及彼此之间的数量比例关系［1］。2005年十六届五中全会中，我国正式提出产业结构升级概念，明确表示要注重战略性新兴产业发展，加大对服务业支持，强化对产能过剩行业的限制与引导。此后，我国产业政策与区域规划制定中，将推动产业结构转型升级始终作为重要目标。2015年11月，中央财经领导小组第十一次会议提出供给侧改革，其中明确要求从供给端、需求端入手，调整产业结构存在的产能落后、产能过剩问题。从产业结构转型的效果来看，历经10余年的发展，我国产业结构调整取得显著成果，三次产业结构在GDP所占比重总体由 “二一三”转变为 “三二一”态势。第一产业占比明显下降，第三产业占比则呈现出持续上升状态。与此同时，我国经济增长开始放缓，传统劳动力市场优势的逐渐缩小使得寻找新的经济动力增长点至关重要。无论是双循环新发展格局，还是高质量发展战略，其核心目标之一均在于此。在此背景下，产业结构转型升级作为经济增长方式转变的重要抓手，是能否顺利实现新旧动能转换的关键所在。

围绕中国产业结构转型升级，学者们作出了许多研究，主要集中于两方面：（1）产业结构转型升级水平的测算。谭晶荣等 （2012）［2］利用产业结构超前系数法、Lilien指数、Moore值等方法，测度长三角地区2000～2009年16个城市的产业结构转型升级水平，指出2000～2004年第一产业向第二产业转型升级速度较快，2005～2009年我国产业由第二产业转向第三产业的速度较快。黄天能等 （2021）［3］测度了24座资源枯竭型城市2008～2017年产业结构转型升级水平，指出我国多数资源枯竭型城市主要向第三产业转型，且自2013年以来产业结构转型升级速度明显加快；（2）影响产业结构转型升级的具体因素。沈敏杰和赵明涛 （2020）［4］以长江经济带为研究对象，指出金融发展水平提升有助于产业结构转型顺利开展。殷李松等 （2019）［5］认为人口结构变化是主要导致产业结构变迁的原因，医疗卫生、节能环保、科学技术等因素将对产业结构转型升级起到促进作用。林阳和吴克宁 （2021）［6］指出，土地资源市场化与产业结构升级互为因果，而人力资本与基础设施可对产业结构升级产生显著正向影响。

梳理既有文献后发现，目前多数研究关于产业结构转型升级的探讨局限于单一区域层面，缺乏宏观视角下的整体把控。并且，现有文献将研究重点更多放于转型水平上，对于产业结构转型速度的衡量并不充分。事实上，适时把握产业结构转型升级速度，不仅有助于衡量产业结构调整政策的有效性，还可以评估地区经济发展是否具备活力。鉴于此，本文参考现有研究，借助修正后的Lilien指数模型测度我国30个省（区、市）2011～2019年的产业结构转型升级速度。在此基础上，采用空间分析法研究其时空特征与差异，同时借助空间计量模型对产业结构转型升级速度的影响因素展开探讨，期望能够为新时期供给侧改革下的产业发展提供有益依据。

1 研究方法与数据来源

1.1 产业结构转型升级速度测度方法

现阶段，学术界关于产业结构转型升级速度的测算主要有3种方法，分别为Moore指数法、Michaeli指数法、Lilien指数法。3种测算方法各有优劣，Moore指数法不仅能从动态角度展示三次产业的结构演变程度，还可对细分产业进行拓展探究［7］，但该方法很难测度调整后产业结构是否为优化结果。Michaeli指数法可以借助行业间所占份额变动情况表征产业结构变化速度［8］，但其劣势在于未考虑到细分部门规模而只是简单计算份额变化，且变量中易出现误差与随机项干扰。Lilien指数法从劳动力分配视角出发，利用劳动力在一、二、三产业间再分配速度表征产业结构转型升级速度［9］，但其缺点在于无法确保相邻两个时期要素配置与时间序列的独立性，只能测度某一地区单一产业就业人数变动与总就业人数的变动差异。 针对 Lilien指数法缺陷， Stamer（1999）［10］对Lilien指数权重进行改良，并构建修正后的Lil⁃ien指数，有效解决了相邻时期要素配置与时间序列的独立性问题。

综合考量上述产业结构转型升级研究方法后，本文选取修正后的Lilien指数测算中国产业升级速度，其具体计算公式为：

其中，i为三次产业中细分产业；Mi为时期t与时期t－1产业i的就业人数占整个区域总就业人数份额平均值。xirt代表t时期r区域中i部门就业人员数量；其中Xrt为t时期r区域内的总就业人员数量； In（xirt／xirt－1）为 t时期 r区域中部门 i的就业增长率； In（Xrt／Xrt－1）为 t时期内 r区域的就业增长率。

1.2 空间相关性分析方法

中国经济发展的典型现象之一是在空间上常常表现出较强的集聚性。产业结构转型升级作为推动经济发展的重要动力，其空间分布是否同样存在集聚特征？为回答这一问题，本文选用空间计量经济学中常用的Moran's I指数法从全局和局部两个层面进行研究。其中，全局层面对应的空间自相关指数具体计算公式为：

式中，n为研究省（区、市）数，xj、xi分别为i与j省（区、市）的产业结构转型升级速度；¯x为产业结构转型升级速度的均值，wij表示邻接空间权重矩阵。

局部层面，采用Moran散点图以及局部Moran's I指数（LISA）计算，省（区、市）i局部Moran's I指数具体公式为：

1.3 影响因素分析方法

为探明产业升级转型速度的具体影响因素，有必要借助计量模型进行分析。在模型选择上，初步决定使用空间计量模型。该模型具有将地理空间上邻近关系作为影响因素纳入模型的优势，能够有效规避邻近区域样本相关性导致的结果失真［11］。最基础的空间计量模型类型有两种，分别为空间滞后模型（SAR）与空间误差模型（SEM），具体选用哪种需进行一系列的检验后决定。空间滞后模型（式（4））与空间误差模型（式（5））对应形式为：

式中，α表示常数项，Y表示被解释变量，X表示解释变量矩阵，ρ代表空间自回归的系数，W表示空间权重矩阵，ε代表扰动项，β则表示影响系数，μ表示正态分布状态下的随机误差向量。

在空间权重矩阵W的选择上，现有研究主要可分为3类，分别为0～1矩阵、距离矩阵及经济矩阵。其中，0～1矩阵分别用0、1表示空间区域的相邻与否，优点是计算方法简单，缺点是无法区分邻近区域空间作用的强弱。距离矩阵则以不同区域地理距离为基础，虽然计算有一定难度，但却能够准确反映空间作用的距离衰减规律。经济矩阵则重点考察不同区域经济的相互影响。综合比较三种矩阵特点后，本文选取更能反映空间距离衰减规律的距离矩阵，具体设置如下：

式中，Wij表示省（区、市）i与省（区、市）j之间的空间权重，代表省会城市之间直线距离的平方。

1.4 数据来源

本文的数据来源主要为 《中国统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》以及各省（区、市）统计年鉴。考虑到数据可得性，选取除港、澳、台及西藏地区以外的30个省（区、市）进行研究。在研究时间段选择上，鉴于产业结构转型往往具有时滞性，2020年新冠肺炎疫情对其影响很难在当期直接体现出来，故将研究时间范围设置为2010～2020年。考虑到部分数据的统计口径统一问题，研究时间范围设置为2010～2020年。针对不同统计年鉴中行业标准不统一问题，参考郭旭等 （2021）［12］的研究，第一、第二产业的细分行业以2018年国家统计局针对 《三次产业划分规定（2012）》的重新修订版本为依据，将一、二、三产业划分为23个细分行业。其中第一产业为农林牧渔业；第二产业为采矿业、制造业、电力、热力、燃气及水生产和供应业、建筑业；第三产业具体划分为农、林、牧、渔专业及辅助性活动、开采专业及辅助性活动、金属制品以及机械和设备修理业、批发和零售业、交通运输以及仓储以及邮政业、住宿和餐饮业、信息传输以及软件和信息技术服务业、金融业、房地产业、租赁和商务服务业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业、水利以及环境和公共设施管理业、居民服务以及修理及其他服务业、教育业、卫生与社会工作、文体产业以及娱乐行业、公共管理以及社会保障和社会组织、国际组织。

2 产业结构转型升级速度测度及时空特征

2.1 中国产业转型升级速度测度结果

本文借助DEA SolverPro5.0软件，根据历年《中国统计年鉴》中所提供的各省（区、市）从业人数指标，同时根据国务院发布的相关经济区域划分文件提出的四大经济区域划分办法，使用式（1）对中国30个省（区、市）及四大经济区产业转型升级速度进行测算，结果见表1。

2.2 中国产业转型升级速度的时空特征分析

观察表1可知，我国30个省（区、市）及四大经济区产业结构转型升级速度整体呈上升趋势，研究期内30个省（区、市）产业转型升级速度均值的正、负比例为26∶4。从5个年度的平均得分来看，4个区域中东部地区最高（1.74），东北部地区次之（1.28），西部地区再次（0.45），中部地区最后（0.23）。部分省（区、市）的产业转型升级的速度出现滞缓甚至倒退现象。其中产业转型升级速度排名后3位的省份分别为广西（－0.46）、陕西（－0.38）、 江西（－0.29）。

为方便观察，本文根据表1数据绘得图1。观察图1可知，四大经济区产业转型升级的变化趋势基本与全国保持一致。2010～2016年我国产业转型升级速度呈波动增长态势，2016～2020年我国产业转型升级速度呈现稳步增长态势。这可能是由于自2015年我国首次提出供给侧改革以及“十三五”规划的颁布及实施，我国各地区省（区、市）产业转型升级速度凭借政策以及技术升级要求完成大幅度提升。分区域来看，东部地区省（区、市）产业结构升级速度普遍高于其他地区省（区、市），说明我国产业转型升级在经济新常态背景下将是持续的。中部与西部地区产业转型升级速度均低于全国均值（0.92），虽然这两个地区经济发展速度稍微落后于其它地区，且基础设施、城市化速度等资源均需进一步优化，但在区位、用地空间等方面具备一定优势，产业转型升级速度提升潜力较大。值得注意的是，同一时期内，四大经济区域中东北部地区转型升级速度增长最为明显，其产业结构转型升级的速度均值仅次于东部地区。原因可能在于2012年国务院批准颁布的 《东北振兴 “十二五”规划》，使得作为传统老工业基地的东北三省在资金与政策等方面受到国家重点扶持，助推东北地区产业转型升级加速。

续 表

图1 2010～2020年产业转型升级速度平均值变化趋势

表1 2010～2020年中国30个省（区、市）产业结构转型升级速度测度结果

2.3 中国产业结构转型升级速度的空间差异分析

（1）全局空间自相关分析

由式 （2）计算得出2010～2020年中国产业结构转型升级速度全局Moran'I指数。如表2所示，我国产业结构转型升级速度的空间集聚态势显著，Moran'I指数在0.267～0.385之间小幅波动，整体由2010年的0.389下降至2020年的0.253。这一结果表明，我国产业结构转型升级速度的空间集聚程度有所削减。究其原因，可能是由于简政放权等政策的实施强化了地方政府自主权，使得其产业结构转型升级主要依靠自身驱动完成。

表2 2010～2020年中国产业结构转型升级速度全局Moran's I指数

（2）局部自相关分析

由式 （3）及Arc GIS10.5软件中的局部自相关技术得到我国2010年、2012年、2014年、2016年、2018年、2020年6个时间截面产业结构转型升级速度的LISA集聚图，并依据其集聚特征整理为表3。观察可知，北京、天津、上海、福建、江苏5个省（区、市）常年展现出 “高高集聚”态势，内蒙古、青海、安徽3个省（区、市）则长期呈现为 “低低集聚”态势。从省（区、市）类型分布上来看，东、西部地区产业结构速度集聚情况相反。处于 “高高集聚”省（区、市）主要来自于东部地区，“低低集聚”省（区、市）则主要来自于中、西部地区。另外，对比不同时期下各集聚类型占比变化情况可知，研究期内产业结构转型升级速度 “高高集聚”、“低低集聚”分布态势并不稳定。“高高集聚”比重由2010年的30.0%下降至2020年的13.3%，“低低集聚”则由26.7%下降至20.0%。

表3 中国各省（区、市）产业结构转型升级速度的LISA集聚结果

3 产业结构转型升级的影响因素分析

3.1 影响因素选取

上述结果表明，产业结构转型升级速度在不同地区呈现出空间非均衡态势。那么，究竟是哪些因素决定了产业结构转型升级速度？厘清这一问题的答案对于我国加快推进产业结构转型升级具有参考价值。本文在梳理并研究有关成果基础上，选取在产业结构转型升级研究领域频繁出现、引用次数最高的指标因素展开研究分析，具体包括：（1）外商直接投资（FDI）。外来资金投入有利于产业引进先进发展理念与技术［12］。产业在转型升级过程中投入更多资源与资金，但也会加剧资源使用，为可持续发展带来不利影响，从而阻碍产业结构转型升级速度。本文采用外商直接投资额表征；（2）城镇化水平（CITY）。城镇化水平的动态演进能够有效促进要素资源在区域内及城市内的集聚与流动，为产业结构转型升级提供有效载体［13，14］。高素质的劳动力、便利流通条件等诸多有利于产业发展的条件，能够有效推进产业结构转型升级。本文以城镇人口占地区总人口表征；（3）科技投入（R＆D）。技术进步与创新型技术在产业中的应用强化了产业对能源资源、人力资源、环境资源的合理利用［15］，有利于增强产业节能减排、绿色生产与生产力水平。本文以科技投入金额表示；（4）经济基础（GDP）。经济基础显示了当地经济发展水平。通常而言，地区经济基础越好，越能为产业升级提供金融支持［16，17］。本文以人均GDP年增长率表征； （5）环境规制（ER）。产业升级的重要目标之一为缓解环境污染，鉴于环境资源兼具公共物品特性以及市场非理性特征，政府常常会采取环境政策工具对产业结构转型方向进行引导［18，19］。本文以产业污染治理投资对数表示。

3.2 空间计量模型设定

按照上文分析，我国产业结构转型升级速度存在显著的空间相关性，无法使用传统回归模型进行分析，因此本文建立初始的空间滞后模型（SAR）以及空间误差模型（SEM）：

式中，ITUit表示产业结构转型升级的速度；W代表空间权重矩阵；αk表示解释变量的回归系数；ρ代表的是空间自回归系数；εit代表误差项；λ则为空间误差项的自回归系数。

进一步确定适用于本文研究的最终模型，通过Hausman检验后发现，卡方值为28.12，在1%水平上通过检验，表明固定效应模型适用。同时在LM－lag与LM－err检验结果均为显著的前提下，Robust LM－err更为显著，即更适用于空间误差模型。

3.3 回归结果与分析

表4为模型估计的具体结果。为便于比较，同时列出了普通面板、空间固定、时间固定、双固定后的回归结果。观察可知，相较于普通面板回归模型，空间计量模型的统计性质更好。明显提升的R2意味着模型中自变量的解释能力更强，较小的σ2则说明估计结果误差更小。另外，对比空间固定、时间固定及双固定空间误差模型的R2和LogL后发现，双固定模型均为最高，即能够更好的拟合变量间关联关系。综上，本文重点分析表4最后一列回归结果。可以发现，估计结果中空间误差系数λ为0.169，且通过1%水平显著性检验，表明我国产业结构转型升级的速度较高的省（区、市）会对周边相邻区域产业结构转型升级速度提升具有正向推动作用。

表4 中国产业结构转型升级速度影响因素回归结果

进一步分析各影响因素对产业结构升级的具体影响：

外商直接投资（FDI）回归系数为负，且通过1%显著性水平检验。这充分表明地区外商投资的增加非但无法加快产业结构转型升级速度，反而还会起到一定的阻滞作用。分析其原因，可能是部分外商直接投资的主要原因是我国丰富的资源、市场以及人口红利促成的廉价劳动力供给，在实际运营中仍旧没有摆脱以经济利益为目标的粗犷式生产模式；另外，中国产业引进外资的主要目的是借助外资的机构效应、技术效应以及先进管理理念，推动当地产业结构转型升级。但外资流入当地产业通常会形成密集型污染现象，对当地生态环境的破坏在一定程度上抵消了外资流入带来的收益。

城镇化水平（CITY）回归系数为正，且通过5%显著性水平检验。这一结果表明城镇化水平的提升有助于推动产业结构转型升级加速。究其原因，近年来产业 “用工荒”、 “用工难”等现象频发，在一定程度上成为产业结构转型升级的阻碍因素。城镇化水平的逐步提升背后是人才的相对集聚与人力资本水平的不断提高。对于产业结构转型升级而言，城镇化能够提供充足的劳动力支持。

科技投入（R＆D）回归系数为正，且通过1%显著性水平检验。在所有影响因素中，科技投入的影响系数最大，充分说明增强产业技术水平是提升产业结构转型升级速度的重要途径。技术进步能带动产业发展转型，技术创新则可以助推经济高质量发展。良好的技术创新环境可通过资源优化整合为产业结构转型升级提供技术支持，进而提高产业竞争力，为产业升级提供新的动力点。当科技投入增加且技术创新活动形成产业化时，将极大推动当地产业结构转型升级。因此，科技投入越多，产业结构转型升级速度越快。

经济基础（GDP）回归系数为正，且通过1%显著性水平检验。经济基础反映该地区的经济发展水平。除了为产业结构转型升级提供必要的资金支持外，当地经济的高质量发展亦是产业结构转型升级的主要目标。在财政分权背景下，拥有较强经济基础的地区承担转型 “阵痛”的能力更强，产业转型升级的速度相对更快。

环境规制（ER）回归系数为正，且通过1%显著性水平检验，表明我国产业结构转型升级进程中污染治理投入资金的使用效率较高。政府依靠对环境经济的适度干预，借助设计合理的环境规制政策能够有效引导产业转型至低污染绿色生产方式，实现产业转型升级与环境保护的 “双赢”。

4 结论和启示

通过上述对我国产业结构转型升级速度的时空特征与影响因素分析，得出以下结论： （1）我国产业结构转型升级速度呈现出先波动提升（2010～2016年），而后平稳增长（2016～2020年）的发展态势，同时展现出东－东北－西－中部地区递减的空间分布态势；（2）我国30个省（区、市）产业结构转型升级速度在空间上具有明显正相关关系，处于 “高高集聚”省（区、市）主要来自于东部地区， “低低集聚”省（区、市）则主要来自于中、西部地区；（3）城镇化水平、科技投入、经济基础、环境规制与产业结构转型升级速度间存在显著正向影响，外商直接投资对产业结构转型升级速度具有显著负向影响。

为推动我国产业经济可持续发展，加速产业结构转型与高质量发展，提出如下政策建议：

（1）激发技术创新以驱动产业结构转型升级。无论是传统产业实业技术改造抑或是打造新兴替代产业，均需要技术创新作为支撑。①产业需摒弃速度至上的转型升级理念，将技术创新作为引领产业发展的第一动力。针对大型产业，应根据自身规模和所处行业进行重大技术进步、产品创新和升级活动等；对中小型产业而言，应采用以创新服务品质、扩大既有产品生产规模等举措为主、原发性核心技术创新为辅的转型升级模式；②应加强区域间合作与交流，强化区域间协同创新，突破领域与产业界限，助推创新要素跨区域流动、高效配置，充分发挥区域间创新技术的空间溢出效应，刺激本地区产业创新能力提高，加速产业结构转型升级。

（2）找准地区产业体系发展短板以提高产业结构调整水平，明确优化升级方向。①在当前“双循环”发展新格局背景下，审视世界贸易变动与全球价值链分工格局的重大调整，按照各地比较优势与产业基础，通过要素市场化改革推动人力资本与资金从低质低效领域向更好的领域流动，避免资源错配现象，充分发挥市场机制的决定性作用推进产业结构调整；②借助供给侧结构性改革，激活微小企业生产活力与创造力，积极实施创新发展战略，实现核心关键技术突破。与此同时，围绕产业链部署创新链，围绕创新链布局产业链，改变生产体系内部循环不畅与供求相互脱节困境，提高产业生产产品与服务的技术复杂度，持续提升供给质量与效率，实现我国全球价值链地位提升。

（3）加速城镇化建设以支撑产业结构转型升级。发展城镇化是当前 “双循环”发展新格局背景下扩大内需的重要手段，无论是助推产业结构调整抑或是调整城乡结构与区域结构，均需一定程度的城镇化水平做支撑。①完善城镇规划体系以推进产业发展。政府应着手提升城市基础设施、公共服务水平等城市要素。同时优化城镇功能布局，突出城镇发展特色，依据各地资源禀赋、历史基础与发展潜力差异，明确发展方向；②促进优势产业集聚，依托完善城镇功能有效集聚优势产业。各地区可通过主抓城镇服务功能，强化城镇承载力，促进优势产业与重点企业集聚，增强产业支撑力。此外，政府还可通过创新城镇建设机制以推动城镇内生活力释放，如加大财税支持力度、积极打造普惠融资平台，为产业提供便利条件，推动产业结构转型升级。