劳动力流动、产业集聚与产业结构升级

编者按：2024年7月15日至18日，中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议在北京举行并审议通过了《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》。具有划时代意义的党的十八届三中全会开启了新时代全面深化改革、系统整体设计推进改革新征程，开创了我国改革开放全新局面。

全会指出：当前和今后一个时期是以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业的关键时期。进一步深化改革的总目标是继续完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化。为更好地服务学界和社科理论界宣传和阐释全会关于进一步全面深化改革的决定并指导实践，本刊自本期始，开设“进一步全面深化改革”专题，对其涵盖的相关理论话题、学术话题进行持续讨论。本期邀约云南民族大学段钢教授团队、东北大学侯冠宇博士团队、中南财经政法大学李萌博士生，分别就“劳动力流动、产业集聚与产业结构升级”“营商环境助推民营企业发展：历史、现实与路径”“新发展格局下中国特色产业链战略”展开研讨，现刊出有关成果。

摘 要：为厘清劳动力流动、产业集聚与产业结构升级之间的关系，基于2008—2020年中国省际面板数据，运用系统GMM估计、PVAR模型方法对三者的动态影响关系进行了探究。结果显示，相较于南北地区的纵向差异，产业结构升级在东中西部地区上的横向差异更明显，且三者的联动效应具有横向区域异质性。首先，产业集聚整体上对劳动力流入存在短期识别机制。产业结构升级具有循环累积效应，且东部地区最强而西部地区最弱。其次，产业结构升级与产业集聚的互动强化机制仅表现在东部地区，中西部地区产业集聚不具备自我演化机制。再者，产业集聚的产业结构升级效应和劳动力流动的产业集聚效应，均在东部地区表现为长期促进作用，在中部地区为短期促进作用，在西部地区则为负向作用或效应不强烈。此外，产业结构升级和产业集聚都有利于中部地区劳动力的短期回流，而西部地区劳动力的回流效果则未具备稳定表现。

关键词：劳动力流动;产业集聚;产业结构升级;PVAR

基金项目：国家社会科学基金项目“三权分置下生产要素流动对西南少数民族地区农户收入的影响研究”（18XJL012）;云南省教育厅科学研究基金项目“‘一带一路’倡议对云南产业升级的作用机制与影响效应研究”（2024Y446）。

[中图分类号] F207 [文章编号] 1673-0186（2024）008-0006-023

[文献标识码] A [DOI编码] 10.19631/j.cnki.css.2024.008.001

新时代背景下全球经济出现增长乏力的难题，这对我国经济的高效增长也提出了更高的要求，经济调整与转轨已成为我国经济发展的重要话题，其中产业结构升级的实现是重中之重。党的十九大以来，加快我国经济结构转型、产业结构升级与构建国际国内双循环格局的工作部署被提到了更高的位置。在习近平新时代中国特色社会主义经济思想的引领下，中国经济发展将迈入新发展时代。在经济转型的关键时期，我国产业结构上仍存在低端制造业现实与高端制造业强竞争力发展需求、服务业充分发展需要的矛盾。党的二十大上，习近平总书记再次强调我们要坚持建设现代化产业体系，促进区域协调发展，加快构建新发展格局。这进一步表明加快产业结构优化升级是应对我国经济发展结构性矛盾的重要举措。

经济集聚不仅能充分发挥集聚效应促进产业结构变迁，而且能通过经济的自我强化作用对区域生产要素与资源进行重新配置，减弱要素结构的区域错配对经济增长的阻碍影响。在经济集聚背景下，产业集聚成为重要的集聚表现，俨然已成为地区产业经济发展的常态。在结构调整的阵痛期，产业集聚发展为满足产业结构升级需要提供了重要发展方向。产业集聚能够促进知识交互，不仅能通过技术创新促进产业发展，而且能通过技术革命催生新产业。因此，从产业集聚角度研究产业结构升级具有现实意义。同时，劳动力要素是产业经济发展的重要基础之一，对产业集聚与产业升级都发挥了重要基础作用。我国作为人口大国，拥有庞大的劳动力规模，这也一度是我国经济快速增长的重要资源优势。在产业经济理论中，人口规模与人口结构是解决产业结构转型中劳动力供给的关键，劳动力流动能在一定程度上减少产业结构变迁过程中因生产要素约束受到的阻力。梳理文献发现，尽管学者们在实证设计上运用的诸如静态面板模型、动态面板模型、空间计量模型、门槛模型等方法存在差异，但学界对劳动力流动、产业集聚与产业结构升级之间的研究仍主要停留在独立单向的关系探讨，三者的系统探究成为研究空白。因此，在学界现有的丰富研究成果下，本文尝试厘清劳动力流动与产业集聚、产业结构升级三者之间的相互作用路径，助力于加快我国现代化产业体系的建设，推动我国经济高质量发展。

一、文献回顾与理论分析

通过文献梳理发现，学界对劳动力流动、产业集聚与产业结构升级之间的单向关系进行了丰富研究，下面将分三个角度进行梳理并论述其理论作用逻辑。

（一）关于劳动力流动与产业结构升级作用关系的研究

劳动力流动与产业结构升级关系的研究可从下面两个角度进行归类：一是从劳动力流动视角切入的研究。这类研究中不区分劳动力素质，侧重分析的是流动行为过程，主要从生产要素流动和人的流动行为与决策角度分析劳动力流动对产业结构升级的作用;二是从劳动力集聚视角切入的研究。这类研究中以劳动力异质性假设为基础，侧重关注的是流动行为形成的集聚结果。通过劳动力异质性把劳动力区分为高技能劳动力与低技能劳动力，着重分析劳动力流动下高低技能劳动力的差异性集聚对产业结构升级的作用。但就实证角度看，劳动力异质性的量化测度是一大难点，学界尚未有统一看法。

首先，劳动力流动对产业结构升级的作用存在高级化和合理化的差异性表现。从横向流动角度出发的研究认为，劳动力跨区域流动是导致我国区域产业结构升级差异的重要原因[1]，因为流入和流出劳动力从事的产业很大程度上决定了产业结构合理化和高级化[2]。在横向流动角度上，主要以城乡间的劳动力流动分析为主。在城镇化初期，劳动力从农村流入城市能显著促进地区产业结构的优化升级[3-4]。在纵向流动角度上的研究主要以产业间流动分析为主，其作用路径是劳动力流动通过促进生产要素从低效率产业转向高效率产业，从而使产业结构升级[5-6]。一方面，劳动力流入带动要素集聚，提高了地区经济专业化集聚，通过禀赋效应、消费需求效应、人力资本效应与资源配置效应发挥积极作用。但劳动力流动对产业结构高级化的提升在总体上表现出促进作用的同时往往并存着显著的区域性差距[7]，从而引致区域产业结构升级差异。另一方面，劳动力流动对产业结构合理化却往往呈现出一定的抑制作用[8]，具体会通过加剧城乡收入不平等极化途径，抑制产业结构的合理化[9]，进而阻碍产业结构升级。

其次，中国地区间的劳动力流动在实际上具有鲜明的技能高低差异，劳动力异质性研究也受到学界关注。高技能劳动力受到各地的优惠政策使得其在区域间的流动是相对自由的，因而具有趋于长久迁居于工作地的主要特点而引致其集聚行为;低技能劳动力流动却往往面临着户籍、社保、教育等多种地域因素的流动制约[10]，具有趋于非长久务工于流入地的主要特点而引致其流动行为。劳动力素质的差异性也导致了对产业结构不同的影响作用程度，因而我国东部地区呈现高技能劳动力偏向型而西部地区呈现非技能型特点[11]。高技能劳动力流入能直接带来人力资本的提升，引致传统型产业向知识密集型产业的转变，这是产业结构升级的重要动力[12]。同时，高技能劳动力的专业性报酬高，故也能带来消费水平与消费结构的提升，进一步推动高技术产品的供给和服务水平的提升，促进产业结构升级。因此，高技能劳动力流入对产业结构升级的促进效果比低技能劳动力流入表现出更强的作用。由于高技能劳动力集聚在显著促进产业结构升级的过程中也能表现出明显的区域差异特征，高低技能劳动力集聚很可能是造成区域差异特征的来自劳动力方面的重要原因[13]。异质性劳动力在区域上不同行为决策的影响也具有明显差异性。如袁冬梅等认为房价上涨使得普通劳动力外流而技术人才内流，能改变劳动力供给结构，从而使得技术含量低的产业流出或向技术含量高、投入产出高的产业转变，实现产业结构升级[14]。

（二）关于劳动力流动与产业集聚作用关系的研究

劳动力流动与产业集聚关系的研究多基于新经济地理学框架开展。新经济地理学中指出，区间人口流动会出现本地市场效应和价格指数效应[15]。本地市场效应是指垄断性企业具有选择市场规模较大的区位进行生产，而向市场规模较小的区域出售产品的生产倾向。价值指数效应是指由于企业生产的区位选择通过生产地销售的运输成本低、产品数量与种类多、市场规模稳定等原因使当地的产品价格低，从而使得当地消费者的生活成本低，反映了企业区位生产对消费者生活成本的影响。

劳动力流动优化了资源配置，是引致产业集聚的重要机制。新经济地理学认为，生产要素是产业集聚的核心机制之一，尤其是劳动力要素的跨区域流动在相互关联产业发展的循环累积中发挥了关键性的作用[15]。区域劳动力要素的流动会直接形成外生性的需求冲击，工人将工资消费在工作地，带来区域基本商品和服务需求的增长[16]。由于本地市场效应，市场规模的变化促使企业迁移，促使企业大量进驻形成集聚。同时，在价格指数效应影响下，产业重新布局，居民名义收入不变而实际消费力提高。这使得区域竞争力和吸引力增强，进一步加强产业集聚。劳动力流动带来必要性消费需求冲击将导致传统基础产业聚集的加强[3]。我国高速铁路网开通以来，劳动力的自由流动范围更广，对地区产业集聚发展的影响更加深刻。如谭志雄等研究发现高铁开通能通过劳动力流动带来的知识溢出促进了第三产业集聚，而且具有明显的空间溢出效应[17];王林辉研究发现不同性质劳动力流动在高铁开通促进相关多样化产业集聚过程中发挥了不同作用，其中研发人员流动对相关多样化产业集聚的影响更显著[18]。

劳动力流入能有助于产业集聚，产业集聚又能加强要素流入的吸引力来增强自身集聚效果，两者表现出双向螺旋促进关系。在早期，伴随城市产业集聚规模效益的变动，农村劳动力流动通过加速城市产业集聚扩大了城乡收入差距[19]。不仅如此，劳动力流动对非农产业集聚有着显著正向影响，与外商直接投资相比较，劳动力流动的影响效果更为明显[20]。劳动力区际流动性的下降会阻碍产业高效集聚。如赵祥认为公共服务水平降低会提高劳动力流动的隐性成本，阻碍了我国产业的高效集聚，表现出一种制度障碍[21]。产业集聚也就必然伴随着劳动力的跨区域流动，因而研究产业集聚无法避开其区域异质性的探讨。经济发达、制造业集聚的东部地区是劳动力流入的主要地区，制造业的集聚程度是我国劳动力跨区域流动的主要影响因素[22]。中西部地区积极吸收来自东部发达地区的人力资源、资本和技术的流入最终能提高本地区的产业集聚水平[23]。

（三）关于产业集聚与产业结构升级作用关系的研究

外部性是产业集聚影响产业结构升级的重要分析基础，地理集聚分析主要从MAR外部性、Jacobs外部性与Poter外部性对产业关联与集聚发展、专业化分工与投入产出效率等方面开展。从当前研究看，产业集聚有制造业产业集聚、生产性服务业集聚、金融产业集聚、文化产业集聚等多种类别形式。下面将主要以研究结果为分类阐释两者之间的关系。

产业集聚能显著促进产业结构高级化，却对产业结构合理化存在阻碍性表现。产业集聚通过专业化效应、规模经济效应和知识溢出效应进一步细化生产链条、降低生产成本和促进技术进步来推动产业结构升级[24-25]。产业集聚能通过产业融合和价值溢出共创推动需求端的消费激增与供给端的永久入驻，形成供需协同对接与资源优化，推动区域产业结构高级化[26-27]。我国生产性服务业集聚对产业结构升级有积极促进作用，其中以金融产业集聚效果最为明显[28]。不仅如此，其效果对周边地区产业结构升级也存在正向空间溢出效应，且以信息服务业集聚的促进作用最为明显[29]。产业集聚引致劳动力、资本等生产要素的集中来提升专业化分工水平、技术水平[30]，高生产效率产业的出现与发展促进了产业结构高级化。产业结构合理化衡量了产业间关联程度、协调程度与均衡程度。在产业布局选择上，地方政府的决策往往受自身实况等多方面因素影响，因而产业集聚对产业结构高级化和合理化的促进作用往往无法兼顾，甚至表现出竞争关系。如王帅等研究发现山西省制造业集聚可有效促进产业结构高级化但会制约产业合理化进程，而政府干预后能一定程度使其改善[24];徐磊等实证测算了体育产业集聚对产业结构升级的影响，得到同样结果[31]。值得注意的是，其还建立了以财政分权为门槛条件的门槛模型，结果发现体育产业集聚对产业结构升级呈“U”型关系，存在财政分权门槛。这进一步揭示了地方政府对产业结构升级的重要影响作用以及政府与市场关系的协调重要性;张治栋等研究发现产业集聚具有空间溢出效应，无论是制造业集聚、生产性服务业集聚还是二者协同集均能正向促进产业结构高级化，但生产性服务业集聚不利于产业结构合理化[32]。究其原因，考虑主要是由于生产性服务业企业间存在高度竞争[33]引致要素堵塞效应，进而对产业集聚的外部性产生约束[32]，高度集聚下会对其他产业产生显著的“挤出效应”。

产业结构升级与产业集聚具有相互促进作用。产业结构升级在产业集聚助推经济增长和发展的过程中能发挥正向作用。如殷天赐等以产业结构高级化作为门槛变量建立面板门槛模型研究发现，在较高的产业结构高级化水平下，我国信息技术产业集聚有助于经济增长[34]。李太平等和王斯琪等借助中介效应模型研究发现，在战略性新兴产业集聚和高技术产业集聚对经济高质量发展的影响中，产业结构升级都发挥出显著促进的中介效应[35-36]。

综上所述，当前研究一是从劳动力流入视角分析了产业结构升级的重要推力，从劳动力异质性角度对产业结构的区域性差异进行了一定程度的解释，但是在测度上未能达成统一意见;二是从外部性阐释了产业集聚对产业结构升级的动力作用机制并做了大量实证分析研究，为本次研究提供了借鉴与参考。梳理文献可见，劳动力流动、产业集聚与产业结构升级三者之间应有重要的内在联系，然而尚未有研究对三者之间的系统关系进行分析，这成为本文的研究契机。本文将基于全国省（自治区、直辖市）的产业结构发展状况，创新运用面板向量自回归模型考察劳动力流动、产业集聚与产业结构升级之间的系统互动关系与内在机制，并进行区域异质性剖析。本文的边际贡献在于：第一，将劳动力流动、产业集聚与产业结构升级纳入同一分析框架，重点考察了三者之间的内生机制影响，可以丰富产业结构调整领域的研究;第二，在实证方法上，区别于向量自回归模型，本文拓展到面板数据，运用面板向量自回归模型对劳动力流动、产业集聚与产业结构升级的动态关系进行了深入分析，有效提高研究结论可靠性。第三，运用PVAR模型进一步进行了区域异质性剖析，丰富关于产业结构调整的实证经验的同时可为产业政策制定提供契合现实的可行经验参考。

二、研究设计与数据分析

在明晰理论逻辑后，下面进行实证研究设计说明和数据分析。

（一）变量测度方法

1.产业结构升级（ISU）

产业结构调整研究往往从产业结构的高级化和合理化两个方面开展，两者表现出横向和纵向结构关系。产业结构高级化体现了产业结构从低到高的纵向高度跃迁，产业结构合理化则体现了产业结构由点到面的横向拓展。借鉴学界相关研究，本文从合理化和高度化两个维度衡量产业结构升级情况。从三次产业的分类角度出发，充分考虑产业结构内三次产业演变调整的趋势，参考徐德云、徐敏等的测度方法[37-38]，用产业结构层次系数测度产业结构高级化（ISUH），具体见公式（1）;参考陶长琪等的方法[39]测度产业结构合理化系数（ISUR），测算方法见公式（2）。

ISU=∑gdp*n（1）

ISU=1-∑|P-P|（2）

t表示年份，i表示地区。ISU表示t时期i地区的产业结构高级化程度，gdp代表第n产业的产业增加值占国内生产总值的比重，系数大小与产业结构高级程度成正比;ISU表示产业结构合理化系数。其中P表示第n产业的生产总值占地区生产总值的比重，P代表了第n产业就业人数占地区总就业人数的比重。系数大小与产业结构合理程度成正比。基于本文研究方法特点，运用熵值法对产业结构高级化和产业结构合理化进行综合考量，根据相应的熵值和所得权重加权术和计算得到产业结构升级指数（ISU）。

2.产业集聚（Iagg）

为了细化研究聚集点，合理反映产业集聚水平，参考学界研究[40]，用区位熵指标进行测算。区位熵指数越大，表明该产业在该地区内的发展相对于全国其他地区而言具有更强的集聚能力，更具规模优势。测算方法见公式（3）。

Iaggit=max

=max

（3）

t表示年份，i表示地区，L表示就业人数，m表示产业。具体的，P表示i地区产业就业人数占i地区总就业人数的比例，P表示全国范围内该产业的就业人数占总就业人数的比例。Iaggit表示产业集聚程度。Iaggit指数越大，产业集聚程度愈高。

3.劳动力流动（Lflow）

参照杨晓军、张在冉的方法[41-42]，本文选择用地区劳动力的机械变动率来衡量劳动力流动，即用地区就业增长率与地区就业自然增长率的差距衡量，见公式（4）。其中，用单位雇员人数（L）、私人和个体户雇员人数（L）以及年末登记失业人数（L）的总和变动来核算地区就业人口的变动。基于数据的可获得性，用地区常住人口的自然增长率（πit）来近似替代地区就业自然增长。

Lflowit=-πit（4）

（二）模型构建与样本选择

1.模型选择与构建

VAR模型将所有的变量都统一视为内生变量，以此来反映变量之间动态的相互影响过程。任霍尔埃金（Holtz-Eakin）提出的面板向量自回归模型（PVAR）既保留了VAR模型优良特征，又通过平面向空间的拓展降低了对数据长度的要求并考虑到个体异质影响。因而，本文在实证分析部分通过构建面板向量自回归模型（PVAR）来分析劳动力流动、产业集聚与产业结构升级三者之间的影响关系，见公式（5）。

yi，t=∑αpyi，t-p+θi+γt+εi，t（5）

其中，i表示地区，t表示年份，p表示滞后阶数，yi，t=（ISUi，t，Iaggi，t，Lflowi，t）T是3维列向量，αp是3*3维的系数矩阵，εi，t是服从正态分布的随机扰动项，θi、γt分别是个体异质性与时间效应。

2.数据来源与样本选择

基于数据的可获得性与可靠性（因西藏的数据统计不全，未纳入样本），本文变量劳动力流动、产业集聚与产业结构升级的面板数据选取范围为2008—2020年内中国内地的30个省（市、自治区）。所用数据来源为国家统计局（国家数据库）、《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》和《中国人口与就业统计年鉴》。各样本描述性统计结果见表1。

（三）我国产业结构升级演变的区域特征分析

17世纪英国经济学家威廉·配第在其著作《政治算术》中把处于不同经济发展阶段的原因归结于各国产业结构不同[43]。由大见小，一国之中的区域经济发展差异是否可能也符合配第定理？根据产业结构升级指数的测算结果绘制得到图1和图2，可以从地区和省域两个层面来反映并考察产业结构升级的区域特征情况。

1.我国产业结构升级演变的地区特征分析

我国地区经济发展不协调仍是突出矛盾，产业结构升级差异很大程度上是蕴含其中的突出代表之一。有别于以往研究中侧重考察的东中西部地区横向差异，地区经济发展的南北纵向差异也值得关注。本文从地区分布的横纵双向对产业结构升级进行基本考察。按照国家统计局的划分标准将中国内地划分为东部、中部、西部和东北地区4个横向区域，按照秦岭淮河一线划分为北方、南方两个纵向区域。

图1结果显示，我国产业结构升级在东中西部的横向区域差异较南北纵向区域差异而言要更明显。从横向区域结果来看，在考察期内，东部地区的产业结构升级水平远远领先全国水平，其他地区则均低于全国水平。就演变趋势上看，整体上各个地区的产业结构升级都基本呈现平稳上升趋势。具体来看，东部地区产业结构升级处于高水平下较平稳的上升过程;中部地区产业结构升级自2012年后上升趋势明显增强甚至强于东部地区，在2014年后大幅度领先西部地区和东w+vV9JAYjbADraB7OgtJAA==北地区并明显地与之拉开差距，而后在2018年达到全国水平。可以看出，在2014年后中部地区的产业结构优化升级的步伐明显加快;而西部地区和东北地区产业结构升级的演变趋势较为相似，均处于低位运行水平。虽然西部地区考察期内始终略优于东北地区，但自2018年后开始同步面临下行压力，这可能是受新冠疫情冲击影响。整体上，东北地区的产业结构升级动力欠缺。由此可见，经济步入新常态的背景下，东北地区经济下滑以及“新东北现象”的出现，产业结构升级放缓是其重要原因。而从纵向区域上看，我国产业结构升级的南北差异并不大，考察期内整体上南方地区略高于北方地区，而自2016年后这个差距呈现逐渐拉大趋势。综合可以看出，我国产业结构升级差异仍主要表现在横向区域差异。因此，在区域协调发展与产业结构调整的工作重心以及政策倾向方面，东中西部地区差异仍是首要关注对象。

2.我国产业结构升级演变的省域特征分析

聚类分析能在相似基础上对收集数据进行特征分类，把数据源分类到不同的簇中，是将数据对象集合分组为多个由相似对象组成的类的分析过程。为了整体上反映并静态比较我国产业结构升级的省域演变特征，通过聚类分析过程得到3个不同等次的聚类，绘制得到图2。聚类结果的类别分别为高值聚类（第一聚类）、中值聚类（第二聚类）与低值聚类（第三聚类），可以将产业结构水平划分为相对意义下的高等、中等以及初等水平。从图2可以看到2008年和2020年我国省域产业结构升级水平的静态变化情况。总体上，颜色越深则表明聚类等级越高，产业结构升级指数越高。

整体上看，考察期内全国各省的产业结构升级指数提升较为明显，成效较为显著的同时区域差异拉大。从聚类个体来看，考察期内广东省、浙江省、江苏省从中值聚类进入与北京、上海、天津同列的高值聚类，这表明广东省、浙江省、江苏省的产业结构水平处于高值提升运行过程，已逐渐向北京、上海、天津靠近。此外，四川省、甘肃省、陕西省、山西省、江西省、湖南省、山东省、河北省、河南省9省则由第三聚类上升进入第二聚类，而其余各省市区或停滞在低值聚类或甚至有聚类等级下降。从聚类分布来看，东部沿海地区普遍处于第一二聚类内，中部地区处于第二聚类，第三聚类则主要为西部地区省份。可见，产业结构升级聚类的省份分布与东中西部地区划分的经济带分布情况较为相似。由于聚类结果非主观地反映了聚类对象的相似性和规律关系，这体现出我国产业结构升级演变的一个明显特征：产业结构升级差异性与横向经济地带差异性呈现吻合性。这不仅反映出我国产业结构升级具有东中西部地区的鲜明差异，也表明地区产业结构升级差异的拉大很大程度上是导致我国区域经济发展差异的一个重要原因。值得注意的是，东北地区的产业结构升级提升并不明显，甚至向低水平演变靠近。在产业结构升级层面看，这dCeNa6MbFouX1VIYjz5XCA==不仅说明“东北现象”的影响并未彻底消退，而且在新常态下剖析“新东北现象”时产业结构转型不容忽视[44]。

三、实证建模与检验分析

以上行文对变量测算结果进行基本分析后，为深入分析劳动力流动、产业集聚与产业结构升级三者之间的内在影响关系，继续构建PVAR模型进行分析。实证分析步骤为：第一，对面板数据的序列平稳性进行检验，排除伪回归可能以确保模型结果的可靠;第二，确定模型的最优滞后阶数，建立模型;第三，辅助进行面板格兰杰因果关系检验，以检验变量不同时点信息的格兰杰因果来验证模型的统计学预测意义;第四，在建立模型后，形成变量冲击的脉冲响应函数，以观察三个变量之间的冲击反应并分析其内在影响关系，是本文分析的重点关注结果;第五，在变量冲击响应后进行方差分解，分析变量变动贡献来源情况。最后，在建模之后进行稳健性检验，以验证结果的可靠性。

（一）实证结果分析

1.平稳性检验

由于本文选取数据为面板数据，首先需要对数据进行面板单位根检验，以确保数据具有平稳性。在对变量的趋势项与截距项判断后，选择IPS检验、fisher-ADF检验、LLC检验三种检验方法进行综合判断。结果详见表2。全国样本下产业结构升级、产业集聚和劳动力流动三个变量的检验统计值均在1%显著水平下拒绝存在单位根的原假设。因此，三个变量数据均通过了检验即具有平稳性，为原序列平稳。

2.最优滞后阶数的选取

在进行PVAR建模前需要确定模型最优滞后阶数。采用BIC、AIC和HQIC三种统计量准则达到最小的数目来判断模型的最优滞后阶数。根据表3结果，确定的最优滞后阶数为4阶。在选取最优滞后期数后，采用系统GMM估计可构建关于产业结构升级、产业集聚与劳动力流动的PVAR模型。

3.面板格兰杰因果关系检验

为进一步分析产业结构升级、产业集聚和劳动力流动相互之间的动态影响是否具有预测意义上的因果影响关系，对存在长期均衡关系的变量数据进行格兰杰因果检验。由表4检验结果可见，至少在5%显著性水平下拒绝了原假设。因此，产业结构升级是产业集聚的单向格兰杰原因，产业结构升级、产业集聚分别与劳动力流动存在双向格兰杰因果关系。

4.脉冲响应分析

脉冲响应函数表示一个变量在另外一个变量受到单位标准差冲击后的响应情况，通过这些响应图能够客观地解释和预测变量之间的关系。基于上文的分析，对PVAR模型中进行正向冲击，并形成相应脉冲响应函数曲线来观察响应情况，可以探讨随机扰动冲击下变量之间的长期动态影响。使用蒙特卡洛方法进行了200次模拟，分别对产业结构升级、产业集聚和劳动力流动变量施加一个标准差的正交化脉冲后获得内生变量间的动态关联特征。图3反映的是在95%的置信水平下，得到变量滞后20期的脉冲响应函数模型。

（1）由图3（a、e、i）可见，产业结构升级、产业集聚变量均对自身信息冲击有较为迅速的正向响应，说明其均存在一定的自我惯性影响。就响应强度来看，产业结构升级变量和产业集聚变量的正向响应随时间逐渐平滑消失，表现较为温和且存在长期影响;劳动力流动变量受到自身信息冲击的响应在当期就高强度响应，但在短期内（第2期后下降幅度较大）就较为迅速地波动式收敛，表现较为剧烈且在第8期后影响基本消失。这表明，劳动力流动虽有流动依赖但持续并不长远。产业结构演变以及产业集群发展都具有明显的动态性和路径依赖，因而循序渐进地夯实产业发展基础是重要的一步。

（2）由图3（b、c）可见，产业集聚和劳动力流动的一个标准差冲击，产业结构升级当期无明显响应，这表明产业集聚和劳动力流动对产业结构升级的影响都表现出了一定的滞后性。此外，产业结构升级的响应均具有先负向后正向的相似路径，即均表现为先短期抑制后长期促进。可能的原因是：第一，产业集聚形成是政府与市场关系协调的过程。为了快速扩大集聚规模，政策性集聚普遍。部分省份的地方政府较多地以资源型、劳动力密集型为目标进行重点建设，这不仅引致产业低端锁定，而且带有较重的环境牺牲，并不利于产业转移与融合发展。第二，产业规模小的省份并未能较好地形成高效的产业协同和匹配集聚的进退机制。而匹配是集聚效应和外部性的重要来源之一[45]，不良集聚下企业集聚相似性的影响也会导致过度竞争的出现，使得产业发展与升级受阻。随着时间推移，产业集聚的外部性收益强化使得这种负向冲击逐渐弱化并逐渐转为正向影响。但就全国层面来看，集聚前期对产业转型升级形成了较大压力，因而使得这种长期的正向冲击表现得较为有限。第三，劳动力作为生产的重要投入，与产业生产密不可分。产业集聚的水平与质量决定了集聚地吸纳劳动力的能力[46]，因而劳动力流动与产业集聚在冲击产业结构升级上展现出一定的相似性。此外，劳动力要素配置效应发挥有限。劳动力流动仍面临较大的诸如户籍限制等流动阻力，劳动力市场存在的要素配置扭曲以及要素价格扭曲[47-48]未能得到有效解决，因而产业结构升级的正向响应存在滞后性。

（3）由图3（d、f、g、h）可见，从劳动力流动受产业集聚变量冲击响应的累积效应来看，整体上产业集聚对劳动力流动具有较为明显的长期正向动态影响。然而在劳动力流动一个标准差冲击下，产业集聚短期内正向响应而长期内转为负向响应。这表明，全国层面下产业集聚对劳动力流动存在短期识别机制，即生产企业集聚短期内随着劳动力流动聚集加强而加强，但此驱动效果在长期内因拥挤效应、过度竞争等原因而逐渐转为溢出。产业结构升级的一个标准差冲击下，产业集聚变量有明显正向响应且在短期内呈快速上升趋势，第5期后逐渐平稳下降并趋于零轴。结合前文产业结构升级对产业集聚冲击的脉冲响应分析结果可知，在全国层面产业集聚与产业结构升级的良性互动、相互促进的关系仅表现在HkIzWrXLm1D8z0mVk5zve0BWhT/MffD1KLcz2/0pGa0=长期，在短期内则无法显现。因此，各地政府在引导产业布局与集群发展时不应只关注短期成效而急于求成，制定长远长久的产业政策对产业结构升级有重要现实意义。总体上，由于不同地区下政府与市场对产业集群发展介入和劳动力流动政策制定的差异，以上这种表现也很大程度上受制于区域异质性。

5.方差分解分析

与脉冲响应函数不同，方差分解可以分析内生变量变动在不同的预测期内的累计贡献程度以及来源。因此，本文采用方差分解方法来分析结构冲击对每个变量波动的贡献度。结果见表5，PVAR方差分解预测期为20期，本文展示了其中的第1期、第10期和第20期，整体上验证了脉冲响应结果。

由表5结果可见，产业结构升级、产业集聚与劳动力流动对自身的方差贡献率在第1期、第10期和第20期均超过60%，但随时期增加逐渐下降，降幅分别达到8%、14.9%、18.3%。这说明产业结构升级、产业集聚与劳动力流动均存在自身惯性影响并呈现出一定的循环累积效应，但效应在逐渐弱化，惯性影响呈现产业结构升级>产业集聚>劳动力流动特征。此外，产业集聚与劳动力流动对产业结构升级的影响贡献均存在滞后性且呈逐渐增强趋势，其贡献度最大分别达到5.6%、2.4%。产业集聚对产业结构升级波动的贡献要大于劳动力流动，说明在未来产业集聚对产业结构升级的作用强度仍然愈发明显。然而，相对于产业结构升级波动的自身路径依赖程度来看，产业集聚的影响就显得较为有限。因此，在产业集聚的未来发展上，如何继续提升产业集群水平、质量以及先进性，增强产业集聚对产业结构升级的推动作用就显得较为重要了。

在产业集聚的波动影响中，产业结构升级的贡献度（0～9.1%）要大于劳动力流动（0～6.1%），两者都呈现出相当程度的长期影响。在劳动力流动的波动影响中，产业集聚与产业结构升级的贡献度分别介于0～24.6%和0～0.7%，两者差距较为明显。可见，劳动力流动受到产业集聚的影响较大，且前期影响作用较小而长期影响明显，这说明劳动力流动受到产业集聚发展下劳动力需求上涨以及摩擦性失业成本下降的吸引较强。整体上从最大波动贡献路径（产业结构升级—产业集聚—劳动力流动）来看，产业集聚很可能是产业结构升级与劳动力流动相互作用的一个重要机制要素。

（二）稳健性检验

为了验证结果的可靠性，对于上述实证结果的稳健性检验主要从以下方面展开。第一，验证变量构建的模型系统在不同的时间段内保持相似状态，即验证模型系统的稳定性。通过绘制模型的伴随矩阵特征图来进行判断。若单位根特征值在单位圆内（即模型系统的极点都在单位圆内），说明所有根的模的倒数都小于1，所构建的模型是稳定的，反之则是不稳定的。图4结果显示，所构建的PVAR模型是稳健的。第二，内生变量不同的响应顺序可能会影响到脉冲响应函数结果，若改变内生变量的响应顺序会导致不同的脉冲响应结果，则表明模型的稳健性较差。根据图5结果，本文改变内生变量响应顺序后重新得到的脉冲响应函数结果与图3高度吻合，表明前文模型分析是较为稳健的。第三，替换变量或指标的测度方式后重新绘制脉冲响应函数冲击图，将产业结构升级的高级化指标由产业结构层次系数替换为第三产业产值增加值与第二产业产值增加值的比重表示。由图6可见，脉冲响应函数结果仍未发生明显变化。因此，前文模型分析结果仍具有较好的稳健性。

（三）异质性分析

由上文分析可知，我国产业结构升级具有较大的东中西部的区域差异，区域异质性分析具有现实意义。因此，为进一步揭示三者之间动态关系的区域特征，按照国家统计局的划分标准将样本整理划分为东部、中部和西部地区重点进行脉冲响应考察。建模步骤同上。

1.东部地区分析

由表2可知，东部地区的产业结构升级、产业集聚和劳动力流动的IPS检验、fisher-ADF检验、LLC检验均在1%的显著性水平下拒绝存在的单位根的原假设。因此，三个变量数据均为平稳序列，可以进行PVAR估计，根据BIC、AIC和HQIC三种统计量准则所确定的最优滞后阶数为1阶。由表格6可见，东部地区劳动力流动、产业集聚与产业结构升级之间均存在双向格兰杰因果关系。因而采用系统GMM估计构建模型后，进行脉冲响应分析三者之间的动态关系，结果见图7。同时，根据图10（a）结果显示，单位根特征值均在单位圆内，表明模型稳健，脉冲响应结果可靠。

2.中部地区分析

由表2可知，中部地区的变量原序列未能完全通过单位根检验，而对其进行一阶差分处理后，dISU、dIagg、dLflow均变平稳且为一阶单整。协整检验结果显示，Kao检验、Pedroni检验、Westerlund检验的统计值（P值）分别为-2.706 7（0.003 4）、-2.447 7（0.007 2）、2.988 1（0.001 4）。这表明中部地区的产业结构升级、a8fde32f0d0e5f26814aa6aaa742f774产业集聚、劳动力流动三者在1%显著性水平下具有长期均衡关系，可以进行PVAR建模分析。首先，根据BIC、AIC和HQIC三种统计量准则所选择的最优滞后阶数为1阶;其次，由表6可见，中部地区仅劳动力流动是产业结构升级的格兰杰因，而产业结构升级和劳动力流动均是产业集聚的格兰杰因，仅产业结构升级是劳动力流动的格兰杰因;最后，采用系统GMM估计建模后形成脉冲响应函数，结果见图8。同时，图10（b）结果显示所建模型稳健，脉冲响应结果可靠。

3.西部地区分析

由表2可知，西部地区原变量序列整体上的平稳性较差。基于严谨性考虑，同样采用一阶差分处理，一阶差分序列强烈拒绝存在单位根，是平稳序列。同时协整检验结果显示，Kao检验、Pedroni检验、Westerlund检验的统计值（P值）分别为-2.342 0（0.009 6）、-3.061 4（0.001 1）、2.942 5（0.001 6），三个变量具有长期均衡关系。西部地区数据建模最优滞后阶数为1阶。表格6结果显示，劳动力流动、产业集聚均是产业结构升级的单向格兰杰因，而劳动力流动与产业集聚之间则是双向格兰杰因果关系。进一步采用系统GMM估计后形成脉冲响应函数，见图9。图10（c）稳定性检验显示模型稳健性较好。

4.区域脉冲响应函数分析

下面根据图7、图8和图9区域脉冲响应函数结果进行区域异质性分析。

（1）在产业结构升级变量一个标准差冲击下，其他变量的区域响应情况。产业结构升级自身响应在东中西部地区都呈现出随时间逐渐收敛于0的正向促进影响，表明东中西部地区的产业结构升级都具有动态性和自身惯性影响，而就惯性持续时期来看则呈现出东部地区>中部地区>西部地区的表现，说明产业结构升级的自我强化效应在东部地区更强而西部地区最弱。东部地区的产业集聚具有长期促进的正向响应，而中西部地区仅表现出短期轻微的负向响应。这说明，一是中西部地区的产业结构升级冲击会增强产业集聚的离散压力，产业的集聚与结构调整之间未具有较好的适应性和良性互动基础，二是可能受政府主导的集聚规模或形态上的扎堆影响，产业集聚对市场性因素影响的反应较弱[49]。劳动力流动变量的响应中，东部地区当期表现出较高强度的正向反应但滞后期内均变为低强度的短期负向反应并逐渐趋于零轴。可能的原因是东部地区人才与一般劳动力普遍差异性适用的人才引进政策。在这样的政策下，高技能人才对产业结构升级加快的适应能力和流入动力更强，大量的一般劳动力因异于替代而流动性增强，继而在长期逐渐流出。中西部地区的响应整体上均具有正向的短期持续性，说明产业结构升级能有利于中西部地区劳动力的短期回流。

（2）在产业集聚变量一个标准差冲击下，其他变量的区域响应情况。首先，东部地区产业集聚对自身冲击响应具有长期性但中西部地区的响应短期内就快速收敛于零轴。这表明产业集聚的自我强化机制具有明显的区域差异性，东部地区表现出较强的动态性而中西部地区则不具备自我演化功能。究其原因，很大程度上是政策性与市场性产业集聚的动力差异造成的。东部地区的市场化程度较高，产业集聚的市场动力要强于政府介入，因而表现出“一点就着”的自我强化效应;中西部地区市场化程度较低，产业集群的政策性聚集动力更强，因而产业集聚更多依赖如政策倾向等来自产业外部持续的“推力”而并不具备自我演化功能，区域内未能在当前市场机制下自发形成内生稳定机制[40]。在产业结构升级的响应中，东部地区在短期和长期内均具有正向促进的表现，中部地区存在正向响应但具有短期性，而西部地区则表现出了负向响应。因此，承接东部地区产业转移的产业政策对中部地区短期加快产业结构升级具有一定的现实意义。结合前文分析可知，东部地区的产业集聚与产业结构升级在短期和长期内都呈现良好互动、彼此促进的发展态势，中西部地区的产业集聚与产业结构升级则并未具有互动强化机制。这说明中西部地区仍需提高产业配套安排和集聚模式选择的合理性，解决非市场性动力集聚成因在产业规模或形态上可能导致的扎堆现象。从劳动力流动变量的响应情况看，短期上中西部地区的产业集聚水平提升在一定程度上有利于其劳动力的回流，但西部地区的回流效果并不稳定。

（3）在劳动力流动变量一个标准差冲击下，其他变量的区域响应情况。东部地区的产业结构升级在劳动力流动冲击下存在滞后性响应，逐步上扬并趋向正向响应，说明东部地区的劳动力流动对其产业结构升级起到了积极作用。而中西部地区的产业结构升级则是滞后性的负向响应，这可能是由于中西部地区长期高水平的劳动力流出造成的，其劳动力流动变量的单位标准差正向流入冲击实际上表现为劳动力流出减弱的冲击，相对而言正向冲击太小，人力资本积累尚未完成，对产业结构升级的显著促进效果未能显现。劳动力流动对自身冲击响应的滞后性和区域差异性并不明显，这表明劳动力受流动倾向依赖的影响在区域发展差异上较小。产业集聚的响应表现则具有明显区域差异性，东部地区存在长期正向响应，中部地区仅存在短期正向响应，西部地区的响应则非常微弱。这与产业集聚对自身冲击响应的区域差异性结果在一定程度上相互印证。劳动力作为产业组织生产的重要生产要素，劳动力流动集聚与产业集聚具有重要联系。西部地区产业集聚不仅对劳动力流动和产业结构升级变量变动的反应不强，而且无法高效自我强化演进。这在一定程度上说明西部地区产业集聚的政策性依赖较强，仍需增强产业集群发展的市场导向和释放产业效益。

四、结论与启示

在新发展阶段，中国已迈入产业结构转型和优化升级的重要阶段。随着部分产业的机械化和智能化程度不断提高，在结构调整的阵痛期，要发挥好要素禀赋优势，产业间和区域间的生产要素调整与合理匹配愈发不能忽视。在经济集聚背景下，劳动力的流动与产业要素的集聚深刻影响了现阶段产业结构升级。为了深入理解和掌握劳动力流动与产业发展之间的影响关系，本文基于中国内地30个省份（直辖市、自治区，因数据可得性原因，不含西藏及港澳台）面板数据，利用PVAR模型实证分析劳动力流动、产业集聚与产业结构升级的系统影响关系，并进行区域异质性剖析。

（一）研究结论

综合以上分析，总结得到的主要结论如下。

第一，劳动力流动、产业集聚与产业结构升级之间的动态影响关系存在差异性。首先，产业结构升级、产业集聚都具有显著的动态性和路径依赖并呈现出较强的循环累积效应，而劳动力流动则未表现出明显的流动惯性。其次，在全国层面下产业集聚和劳动力流动的产业升级效应均具有滞后性。产业结构升级与产业集聚二者具有互动强化机制，但受滞后性影响在短期内未能显现。然而，产业集聚与劳动力流动之间的相互促进效果则仅表现在短期内。产业集聚水平提升能够吸引劳动力流入，其效果具有长期动态性，但是产业集聚对劳动力流入则存在短期识别机制。

第二，劳动力流动、产业集聚与产业结构升级的影响效应具有区域异质性。聚类结果显示，产业结构升级依然显著具有东中西部地区的横向区域差异。第一，在产业结构升级效应上，产业结构升级的自我强化机制在东部地区最强而西部地区最弱;产业集聚对产业结构升级的影响中，在东部地区有长期促进作用，中部地区有短期促进作用，西部地区则有负向作用;东部地区的劳动力流动对其产业结构升级起到了积极作用，而中西部地区则是滞后性的负向作用，这主要是受中西部地区长期的劳动力流出影响。第二，在产业集聚效应上，产业集聚的自我强化机制在东部地区表现出较强的持续性，而中西部地区则不具备自我演化功能;东部地区的产业集聚与产业结构升级在短期和长期内都具有互动强化机制，中西部地区则不然;在劳动力流动的产业集聚效应中，东部地区存在长期正向效应，中部地区只具有短期正向效应，而西部地区产业集聚对劳动力流动和产业结构升级影响的反应都不强烈。第三，在劳动力流动效应上，劳动力流动受自身流动依赖的滞后性和区域差异性并不明显。同时，产业结构升级和产业集聚增强都有利于中部地区劳动力的短期回流，而西部地区的劳动力回流效果则未具备长期稳定表现zvAGZZcQlpVX75XDYTTSOg==。

（二）政策启示

基于上述研究，可为加快我国产业结构升级和现代化产业体系的建设，推动我国经济高质量发展，得到一定的政策启示。针对以上研究发现，兹提出以下政策建议。

第一，注重夯实产业发展基础，制定合适的长远产业发展政策。首先，产业集聚的自我强化机制受到限制，自我演化动力较弱。产业集聚的自我演化是产业结构升级的重要基础性动力。因此，可通过完善中央政府均等化转移支付机制、简化并完善企业进驻审核、评估和监管机制、建立合理的企业集聚进退机制来加强市场化程度建设，增强产业发展动力。其次，无论是产业集群发展还是产业结构升级都具有长期动态性，充分发挥和关注长期产业效益将为产业转型带来强劲动力。因而，可进一步通过打破地域壁垒促进要素流动、搭建企业创新平台和数字化管理平台、注重产业发展规划和建立产业创新体系等措施来夯实产业发展基础，促进产业经济长远发展。

第二，因地制宜地选择产业发展模式，增强产业经济发展的市场导向来降低产业集聚的政策性依赖，优化劳动力流动政策。合理引导劳动力流动可为减缓区域要素配置扭曲发挥重要作用。东部地区仍适用差异化“人才新政”策略，提高劳动力流动的效率和质量，同时，加强产业发展与基础设施建设的匹配性。可通过建立统一的人才评价体系、继续推进和完善户籍制度改革等措施来减弱劳动力流动的政策性阻力，增强产业集聚与产业结构升级的互动强化机制。市场性驱动是产业集聚自我演化动力的重要来源。中西部地区承接东部沿海地区产业转移有短期经济意义，在加强市场化程度建设的基础上，可通过建立产业转移对接和审核监管机制、改变产业治理方式、减少地方贸易保护政策干扰等措施来加强产业间的合作交流与知识外溢，提高产业根植性。产业集聚与结构升级的增强，将有助于中西部地区的劳动力回流，增强产业发展动力以获得长远发展利益。

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Labor Flow， Industrial Agglomeration， and Industrial Structure Upgrading： An Empirical Analysis Based on the PVAR Model

Duan Gang Liu Xianting

（School of Economics， Yunnan Minzu University， Kunming， Yunnan 650504）

Abstract： To clarify the relationship between labor mobility， industrial agglomeration， and industrial structure upgrading， based on provincial panel data from 2008 to 2020 in China， the dynamic transmission relationship among the three was explored using system GMM estimation and PVAR model methods. The results show that compared to the vertical differences between the north and south， the horizontal differences in the eastern， central， and western regions of industrial structure upgrading are more significant， and the linkage effect of the three has regional heterogeneity. Firstly， there is a short-term recognition mechanism for labor inflows in industrial agglomeration as a whole. The upgrading of industrial structure has a cyclic cumulative effect， with the strongest in the eastern region and the weakest in the western region. Secondly， the interactive strengthening mechanism between industrial structure upgrading and industrial agglomeration is only manifested in the eastern region， while industrial agglomeration in the central and western regions does not have a self evolution mechanism. Furthermore， the industrial structure upgrading effect of industrial agglomeration and the industrial agglomeration effect of labor flow both have a long-term promoting effect in the eastern region， a short-term promoting effect in the central region， and a negative or weak effect in the western region. In addition， the upgrading of industrial structure and industrial agglomeration are conducive to the short-term return of labor in the central region， while the labor return effect in the western region has not shown a stable performance.

Key Words： labor mobility; Industrial agglomeration; Upgrading of industrial structure; PVAR