中国产业结构变迁的资源再配置效应，本文主要内容关键词为：产业结构论文,中国论文,效应论文,资源论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F062.9 文献标识码：A 文章编号：1002－9753（2010）06－0057－11
一、引言
在工业化进程中，经济结构转变影响经济增长的重要性随发展水平的不同而不同，这一特征在发展中国家表现得更为突出。这是因为发展中国家的产业结构变迁通常是在非均衡的条件下发生的，在要素市场上尤其如此，即不同产业部门的要素边际生产率并不相等。劳动和资本向高生产率水平或高生产率增长的部门流动会促进生产率的提升，从而加速经济的增长，这就是产业结构变迁对经济增长的推动作用。因此，基于产业结构的变迁来分析经济增长的潜力，已经成为常见的研究思路。
钱纳里和赛尔奎因（Chenery and Syrquin,1989）[1]在其《工业化与经济增长的比较研究》中通过对100多个国家经验数据的分析表明，产业结构变迁带来的资源再配置效应在各个发展阶段大致经历了一个最初加速而后放慢的过程——在工业化加速阶段达到最高水平，随后开始减弱并逐步消失。胡永泰（1998）[2]的研究表明，1979－1993年我国劳动要素在部门间的再配置效应对经济增长的贡献率为1.1％，仅次于劳动力投入1.3％的贡献率。Maddison（1998）、Wu（2004）、蔡昉和王德文（1999）[3－5]对中国农业和非农业以及三次产业间的资源再配置效应进行了研究，结论都肯定了产业结构变迁的作用。也有一些学者的研究得出了不同的结论。吕铁和周叔莲（1999）、何德旭和姚战琪（2008）[6－7]的研究认为，改革开放以来我国三次产业的资源再配置对经济增长的贡献大大低于多国模型相似阶段的水平。干春晖和郑若谷（2009）[8]认为我国经济增长主要来源于产业内部，劳动力在产业间流动具有“结构红利”现象，资本的产业间转移却并不满足结构红利假说。刘伟和张辉（2008）[9]认为，虽然产业结构变迁对中国经济增长的贡献一度十分显著，但是其作用呈现不断降低的趋势，逐步让位于技术进步，其原因在于不同产业的要素边际报酬正在趋同。姚战琪（2009）[10]计算出我国1991－2007年要素再配置效应为负，认为改革时期部门间要素配置不均衡状态没有缩小，反而扩大了。
我国产业结构变迁对经济增长的贡献究竟如何？如果要素再配置对经济增长的贡献确实很低，或呈下降趋势，一方面可能是因为我国的经济结构即将达到均衡水平，结构变迁带来的增长潜力会趋于枯竭，如果是那样的话，致力于提高各产业的技术水平对未来中国经济的增长更为重要；另一方面也可能是因为虽然经历了巨大的调整过程，但结构变迁带动增长的潜力未被充分挖掘，言下之意是应当更有效地促进要素向生产率较高的行业流动，进而提高资源配置效率。以上问题正是本文研究的出发点。
为此，我们重新测算了我国改革开放30年来结构变迁的资源再配置效应，发现已有的文献大多低估了产业结构对经济增长的贡献。问题在于对我国三次产业资本存量和要素产出弹性的估算上。这一研究有助于理解中国未来经济增长的可持续性。
全文结构如下：第二部分介绍资源再配置效应的计算方法；第三部分分析对比关于我国三次产业资本存量的估算，并将徐现祥（2007）[11]的结果从2002年延展到2007年；第四部分通过生产函数的估计，给出了三次产业的要素产出弹性；第五部分首先分析了三次产业要素结构及边际生产率的变化趋势，在此基础上对结构变迁的资源再配置效应进行了探讨；最后是本文的结论。
二、测算资源再配置效应的方法
衡量产业结构变迁对经济增长的作用主要有两种方法。一种是偏离份额法（shift- share method），另一种是Syrquin（1989）[1]在分析多国模型中使用的方法。两种方法的基本思路都是将结构变迁的作用从生产率中分解出来，区别在于：偏离份额法只能考虑单个要素的结构变迁效应，而多国模型方法可以同时考虑资本和劳动结构变迁对经济增长的贡献；前者用单要素生产率作为衡量经济增长质量的指标，相比之下，后者用全要素生产率显然能够更好地解释经济增长的质量。基于以上考虑，本文采用第二种方法。
假设一般形式的生产函数具有规模报酬不变和希克斯中性技术进步的性质：
为了计算产业结构变迁对经济增长的贡献，关键是测算经济总体和三次产业的全要素生产率增长率。由于数据的局限性，测算三次产业水平的TFP并不容易。郭克莎（1992）和何德旭等（2008）[13,7]采用增长核算法进行估计，并直接设定三次资本和劳动的产出弹性分别为0.4和0.6。产出弹性为常数的假设，应适用于市场经济较为成熟的发展阶段，对于像我国这样的转型经济体，允许产出弹性随时间变化将更易于接受③。刘伟等（2008）[9]放松了这一假设，但由于数据来源于投入产出表，因而缺乏连续性。事实上，从本文的估算结果来看，我国三次产业的要素产出弹性均发生了较为显著的变化。
本文采用省际面板数据分别对三次产业进行回归分析，并借助超越对数生产函数来捕获系数的可变性。假设三次产业具有相同的函数形式：
这样我们可以求出三次产业的TFP增长率，根据式（6）就能计算产业结构变迁对经济增长的贡献大小。观察可知，本文与其它文献的主要差别在于对三次产业资本存量
的处理上。
三、三次产业资本存量的估算与延展
资本存量的估算在经济分析中是一个难点和重点问题，对全要素生产率和产业结构变迁效应问题的研究与资本存量估算的精确度密切相关。到目前为止，我们所知道的专门估计中国三次产业资本存量的文献还不多。郭克莎（1992）[13]采用资本形成总额作为历年投资流量指标估算全国水平的资本存量，然后将其按照一定的比例划分到三次产业。吕铁（1999）、何德旭（2008）、干春晖（2009）[6,7,8]的研究中大致沿用了这个方法。薛俊波（2007）[14]结合投入产出表的数据，估算了中国17个部门的资本存量，刘伟（2008）[9]在此基础上得到三次产业资本序列。徐现祥（2007）[11]则利用最新统计数据，在省际水平上用永续盘存法估计了三次产业的资本存量。通过对比分析，我们发现郭克莎（1992）的方法存在一些缺陷，薛俊波（2007）的方法难以获得连续的时间序列数据，同时考虑到方法与数据的一致性，本文采用了徐现祥（2007）的方法，并将其估算序列从2002年延展到2007年。
估算资本存量的基本方法是永续盘存法，主要涉及到初始年份资本存量
的确定、投资流量指标的选取、价格指数的确定以及折旧率的设定。由于对初始年份资本存量的计算往往存在很大争议，而且比较一致的看法仅对期初之后几年里的资本存量估算影响较大，后期的资本存量会越来越准确，故这里不对的差异做评价。
从表1可以看到，各方在其它几个指标选取和处理方法上均有差异。对于投资流量指标，李宾和曾志雄（2009）[15]通过详细对比分析认为新增固定资产是最合适的选择。但新增固定资产是在一个较长周期内形成的，因而使用该指标由于价格指数问题存在很大难度。这可能也是郭克莎（1992）[13]没有构造投资价格指数的原因。由统计年鉴的定义可知，资本形成总额＝固定资本形成总额＋存货投资。存货主要是企业为便利生产衔接和销售供应的必要储备，而生产函数中的资本存量需要对当期的生产有贡献，因此不能将存货列为投资。与绝大多数文献不同，薛俊波（2007）[14]利用基本建设投资和更新改造投资构造各行业的固定资产投资。徐现祥（2007）与Young（2002）和张军（2004）[11,16－17]一样，采用固定资本形成总额度量当年投资。
由于国家统计局自1991年起才开始公布固定资产投资价格指数，因此很多学者借助固定资本形成指数构造价格平减指数。吕铁（1999）、薛俊波（2007）和徐现祥（2007）都是这样处理的[6,14,11]。不同的是前两者均假设各行业的投资价格指数是相同的。后者则构造了三次产业的价格平减指数，这使得估算数据的精确性进一步提高。
对于折旧，目前还没有比较一致的方法。但是在已有的研究中，资本存量的估算对折旧率的大小相当敏感的。郭克莎（1992）、吕铁（1999）[13,6]都未详细处理。薛俊波（2007）[14]利用投入产出表中分行业的折旧额倒推出各行业的折旧率。徐现祥（2007）[11]采用省际三次产业按照收入法核算时提供的固定资产折旧数据，合理回避了对折旧率的猜测问题。
郭克莎（1992）、吕铁（1999）[13,6]首先估算了全国水平的资本存量，然后按照三次产业在历年新增固定资产中的比例，用这个比重乘以全国水平的资本存量，得出三次产业的资本存量。这其实是用三次产业固定资产的流量比例代替了存量比例，这显然会高估增长较快行业的资本而低估增长较慢行业的资本。
综上所述，薛俊波（2007）[14]和徐现祥（2007）[11]的指标选取和处理方法更为合适。考虑到薛俊波（2007）的方法受到投入产出表年的限制而难以获得较长时间序列的数据，徐现祥（2007）在数据口径上与本文一致，因此本文以它所估算的我国三次产业资本存量为基础，并将其估算序列从2002年延展到了2007年。延展该估计序列的方法是：
2007年各省份固定资本形成总额数据和按收入法核算时提供的固定资产折旧数据，用固定资本形成总额减去固定资产折旧得到各省份的净投资序列。接下来，我们计算各省份三次产业在全社会固定资产投资中的比重，这个数据可以从《中国统计年鉴》中找到。将各省份净投资序列乘以这个比重得到各省份三次产业的净投资序列④。
这样，我们按照式（12）延展了徐现祥等（2007）[11]的估算序列，最终得到了1978－2007各省份三次产业以1978年为基期的资产存量数据⑤。此外，本文还需要1978－2007年各省份三次产业的GDP和劳动力数据。《新中国五十五年统计资料汇编》、《中国国内生产总值历史核算资料（1952－2004）》及历年的《中国统计年鉴》提供了我们需要的数据⑥。
四、生产函数的估计
我们一共有28个省份从1978－2007年的30年间的数据。由于我们的研究对象包括了整体的绝大部分，考虑到各省份之间的差异，采用（8）式的固定影响面板模型对每个产业进行回归，对此可以根据Hausman检验来判定。假设（8）式中二次项系数
即可得到通常使用的C－D型生产函数。回归结果如表2所示。
模型（1）、（3）、（5）用C－D生产函数进行回归。可以看到第一产业和第三产业的劳动产出弹性大于资本产出弹性，第二产业的资本产出弹性大于劳动产出弹性。说明劳动投入对第一、三产业的拉动作用大于资本的拉动作用，而第二产业的资本作用较大。从时间趋势变量的系数来看，第一产业远远高于第二产业和第三产业，这表明第一产业具有较高的技术进步率。考虑到三次产业的技术路径可能发生的变化，模型（2）、（4）、（6）采用超越对数生产函数进行回归，可以看到所有的二次项系数都是显著的，我们利用这些回归结果用式（9）和式（10）计算了三次产业及全国水平的要素产出弹性。结果见图1⑦。
图1 全国及三次产业要素产出弹性
可以看到，第一产业的劳动产出弹性明显高于其他产业，但劳动的作用呈下降趋势，而资本的作用逐渐在上升。1978－2007年劳动产出弹性0.89下降到0.81，资本产出弹性则由0.11上升到0.19。第二产业的劳动产出弹性呈现先升后降的趋势，1978年是0.36，到1992年前后上升到0.45，随后呈现下降趋势，到2007年下降到0.41。这一结果表明第二产业的技术路径发生了结构性的变化，即劳动密集性先升后降，资本密集性先降后升。与第二产业截然相反，第三产业劳动产业弹性先降后升，从1978年0.54下降到1990年左右的0.46，随后又上升到2007年的0.57，第三产业变得更加劳动密集型。这说明第三产业吸纳劳动力的能力很强。事实上，1990－2007年期间，第三产业的就业弹性为0.264，而第二产业的就业弹性为0.097，第三产业创造就业的能力大约是第二产业的三倍。
全国水平的劳动产出弹性在1983年以前徘徊在0.54左右，之后呈总体下降趋势，2007年下降到0.46。白重恩和钱震杰（2009）[19]对我国劳动收入份额逐年下降做了解释，认为结构变迁是一个重要因素，整体经济要素产出弹性的变化受到各产业要素产出弹性及其增加值比重变化的共同影响。从本文的估计结果看，扩大第一、二产业在增加值中的比重会增加整体的资本产出弹性，扩大第三产业在增加值中的比重则会增加整体的劳动产出弹性，由此可见，我国劳动产出弹性的下降主要来自第二产业要素产出弹性变化的影响。
五、产业间要素流动和资源再配置效应分析
（一）产业间要素流动和边际生产率差异
我们知道，生产要素在产业之间的配置会直接影响到各产业的生产率水平，进而影响到整个经济的总生产率增长。另一方面，由于各产业生产要素的边际生产率水平可能存在差异，生产要素在产业之间的流动就会产生资源再配置效应，从而构成总生产率增长的一个组成部分。因此，首先需要考察产业间的要素配置和流动以及各产业的要素边际生产率。
图2－1是改革开放以来我国三次产业资本结构的变动趋势。第一产业资本份额呈现出单一的下降趋势，1978年第一产业资本份额为15.7％，到2007年仅为2.9％，年均下降0.4个百分点。第二、三产业的资本份额较大且发生了较大的波动，大致可分四个阶段：1978－1985年，第二、三产业的资本份额呈交错上升之势，且结构变动不大；1985－1992年，第二产业资本份额上升了10.2个百分点，而第三产业下降了7.8个百分点；1992－2001年，第二产业资本份额大幅下降了9.8个百分点，第三产业则上升了12个百分点；2001－2007年，第二产业从47.2％上升到53.1％，第三产业从49.5％下降到43.9％。我国资本结构的变化与几次重要改革措施密切相关。第一轮改革始于农村，资本结构变化有限；80年代中期改革深入第二产业，国有企业获得了提高效率的更大激励，加上乡镇企业的繁荣，使的资本大量流入到第二产业；1992年市场化之后，外资开始大量涌入，国家开始重视交通、水利等基础设施的建设，使得资本大量流入到第三产业。2001年之后我国逐渐融入全球产业体系，制造业迅速发展，资本主要流入第二产业。
图2－1 三次产业资本结构变化
图2－2是改革开放以来我国三次产业劳动结构的变动趋势。与资本结构的变化相似，劳动结构的变动也可分四个阶段分析：1978－1985年，农村家庭责任承包制的改革释放了大量剩余劳动力，第一产业劳动份额下降了8.1％，而第二、三产业则分别上升了3.5％和4.6％。1985－1992年，第一产业劳动份额仅下降了3.9％，表明农村剩余劳动力转移速度放缓，第二、三产业则分别上升了0.9％和3.0％，劳动力主要流入到第三产业。1992－2001年，第一产业劳动份额下降了8.5％，第二产业仅上升0.6个百分点，第三产业依然是吸纳劳动力的主要部门。2001－2007年，第二、三产业的就业份额上升了4.5％和4.7％，向第二产业转移的劳动力与前两个阶段相比有所提高。
图2－2 三次产业劳动结构变化
图3－1给出了三次产业的资本边际生产率的变化趋势。在改革开放之初，第二产业的资本边际生产率最高，第三产业较低，第一产业最低。到1990年左右，第一产业和第二产业有较大幅度的上升，而第二产业略有下降，使得三次产业的资本边际生产率几乎收敛于同一水平。但是从1992年开始，三次产业资本边际生产率再次发散，第一产业和第三产业出现明显下降，而第二产业维持在较高水平。第一产业的变化可能是因为剩余劳动力开始加速转移，资本密集度迅速提高使资本回报率下降。对于第三产业，一个可能的解释是第三产业的投资（例如教育和基础设施）会提高第二产业的回报率，但不一定会提高第三产业本身的回报率。但是2002年以来，第二产业的资本边际生产率也开始下降。更有甚者，由于第二产业的绝对水平仍然远高于第一产业和第三产业，资本会继续流入第二产业，这将促使第二产业（主要是工业）的资本深化加速，资本的边际生产率加速递减，产出增长率可能会下降。对于过度依靠投资拉动增长的中国经济来说，这种趋势值得我们警惕。
图3－1 三次产业资本边际生产率变化
图3－2给出了三次产业的劳动边际生产率的变化趋势。与资本的固有差异不同，1978年第二产业和第三次产业的劳动边际生产率几乎相同，第一产业较低。随后三次产业的劳动边际生产率均呈现增长趋势，其差异程度在1978－1990年期间并不明显，但是1991年后，三次产业的劳动边际生产率出现较为显著的发散。到2007年，第二产业的劳动边际生产率是第三产业的2.2倍，是第一产业的8.2倍。三次产业间劳动边际生产率差异的持续变大，说明我国劳动市场的配置效率在降低。应当指出的是，我国劳动力的流动自由程度在改革开放以来应该是得到了很大的改善，特别是随着户籍制度的逐步改革，劳动力的配置也日益由市场来决定。但是由于城乡二元结构的持续存在，无限量的农村剩余劳动力的转移尚需一个漫长的过程。而我国正处于工业化中期，这个阶段的一个重要特征就是产业间的不平衡增长，劳动力的转移速度并没有能赶上产业间不平衡增长的速度，结果导致产业间劳动的边际生产率差异出现变大的趋势。
图3－2 三次产业劳动边际生产率变化
总之，改革以来我国生产要素的结构表现出较为显著的阶段性特征，产业间边际生产率的差异表明资本和劳动的再配置能够提高经济效益。同时看到，我国三次产业存在大量的要素配置效率损失：一方面表现为资本对劳动存在过度替代，其中第二产业的问题更为严重；另一方面，在生产要素市场上依然存在阻碍要素流动特别是劳动力流动的各种障碍。
（二）结构变迁的资源再配置效率——基于对TFP的分解
根据公式（6）将全国水平的全要素生产率（TFP）分解为产业内部增长效应（WGE）和资源再配置效应（TRE）。资源再配置效应可进一步分解为资本再配置效应（CRE）和劳动再配置效应（LRE）。表4报告了分解结果。1978－2007年，我国TFP年均增长3.75％，产业内部增长效应年均增长2.95％，对TFP的贡献为78.47％；资源再配置效应年均增长率为0.81％，对TFP的贡献为21.53％，其中资本贡献了14.89％，劳动贡献了5.12％。
本文估算的TFP结果与李宾等（2009）[15]的研究成果接近，后者测算的同期中国TFP增长率为3.39％。但TRE结果和现有文献存在差异。吕铁等（1999）[6]测算出1978－1996年中国TRE年均增长0.30％，对TFP的贡献率为6.71％。何德旭等（2008）[7]沿用吕铁的方法测算出1978－2006年TRE年均增长0.31％，贡献率为6.51％。姚战琪（2009）[10]计算出1991－2007年TRE年均增长－0.41％，对TFP贡献为－9.36％。产生差异的原因在哪呢？由本文的计算方法可知，差异的出现有两个来源：一是资本存量，二是要素产出弹性 。下面我们做三个练习⑧。第一个练习将本文的资本存量序列保持不变，而将要素产出弹性转变为已有文献中设定的值，即资本和劳动分别为0.4和0.6；第二个练习则是使用本文中的要素产出弹性序列，资本存量则采用吕铁（1999）[6]的方法计算；第三个练习则将要素产出弹性和资本存量序列全部进行替换。
图4展示了本文及三个练习所推算出来的TRE对TFP的年度贡献率。在TFE贡献率的变动规律上，四种计算方法的结果是相似的。20世纪90年代以前，TRE对TFP的贡献率大幅震荡；进入90年代后，TRE的贡献率维持在较低的水平，并且在90年代末期下降为负值；2000年之后，TRE的贡献率迅速上升并达到峰值。但在绝大部分时间内，文本测算的结果要明显高于三个练习的。我们推断，造成本文与现有文献结果差异很大的原因主要是后者采用不变的要素产出弹性，这样便忽略三次产业的技术路径变迁，进而低估了产业间要素生产率的差异，导致测算出的资源再配置效应偏低；此外，由于第二产业的资本边际生产率在三次产业中始终是最高的，我们比较发现后者采用的资本存量估算方法可能低估了第二产业的资本存量及其增长率，这样资源再配置效应也会被低估。
图4 资源再配置效应对全要素生产率的贡献率
为平滑结构变迁效应的波动，并体现要素结构变化阶段性特征的影响，我们将1978－2007年分割成1978－1985、1985－1992、1992－2001、2001－2007四个阶段：从表4的结果来看，TRE的贡献率在前两个阶段均保持在21％以上的水平，这表明80年代自农村向城市的改革大大激发了经济活力，资源要素开始流向生产率较高的产业部门，结构变迁效应开始显现。1992－2001年阶段，资本转移的贡献并未减小，而劳动力流动的贡献为负，导致这一时期TRE大幅下降⑨。前文的分析表明，这一时期第二产业的劳动比重几乎保持不变，剩余劳动力主要流向第三产业，也就是说，劳动边际生产率较高的第二产业相对排除了劳动，这就造成劳动再配置效应出现“结构负利假说”现象。显然，90年代中期以后，中国工业企业开始实施的“减员增效”政策是造成这一现象的直接原因，企业为了提高生产效率，通过竞争上岗等方式裁减富余人员，使多数下岗职工向非工业转移。同时，1997年受亚洲金融危机的冲击，企业出现了大量生产能力的放空，进一步加剧了下岗和失业的压力。资源要素的反效率配置并不是一种常态，2001－2007年，宏观经济步入平稳发展时期，资本和劳动开始迅速流向生产率较高的第二产业，这一时期TRE对TFP的贡献率达到28.89％。
多国模型显示，资源再配置效应的大小随着工业化阶段的推进而增加，它对于经济增长的贡献在第四个阶段（代表高收入的准工业化国家）达到最大值，这时它对TFP的贡献为26％。随后，资源再配置效应所代表的市场化力量逐步让位于产业内增长所代表的净技术进步力量，在工业化完成的第六阶段，资源再配置效应对经济增长的作用逐渐消失。按照世界银行的划分标准，我国已经由低收入国家跃升至世界中等偏下收入国家行列，中国人均国民收入由1978年的206美元上升至2007年的1258美元⑩。再考虑到我国人口基数相对较大、以及产业结构、就业结构等方面的特征，我们认为目前中国的发展时期与多国模型中的第二阶段接近，并逐步向第三阶段迈进。从资源再配置效应的大小看，1978－2007年，我国的年均增长率明显高于多国模型第二、三阶段的水平。但由于我国TFP的增长率明显高于多国模型的数据，使得中国TRE对TFP的贡献率略高于多国模型第二阶段的21％，低于第三阶段的25％。这表明，中国三次产业的结构变迁对增长的贡献与工业化的发展阶段是相符合的。
接下来的问题是，未来我国结构变迁对经济增长的贡献能否保持持续性？答案是肯定的。首先，我国劳动再配置效应对TFP的贡献远远小于资本的贡献，这表明劳动力流动远没有发挥其应有的作用。与多国模型比较发现，我国产业结构接近于工业化完成阶段的水平，而劳动结构仅位于工业化中期水平。我国劳动结构滞后于产业结构的现状表明，就业结构的变迁会持续存在，我国第一产业将继续发挥劳动力“蓄水池”的作用，剩余劳动力向非农产业的转移对经济增长的贡献还具有较大潜力。其次，现阶段我国产业间的资本和劳动边际生产率的差异仍然很大，还没有出现收敛的趋势，随着要素市场的逐步放开，市场机制的优化配置功能将逐步消除阻碍要素流动特别是劳动力流动的各种障碍，产业间要素边际生产率的落差便会转化成为经济增长的巨大空间。
六、结论
改革开放以来，伴随着我国经济的高速增长，整个经济也经历了一个巨大的调整过程。中国产业结构变迁在经济增长中起到了什么样的作用，产业间的资源再配置效应到底有多大，是近年来学术界日益关注的问题。现有文献对我国产业结构变迁对经济增长贡献的判断存在一些争议。主要原因在于，估算方法的不同和三次产业资本存量数据。笔者在甄别对比代表性文献的基础上，本文使用并延展了徐现祥（2007）[11]三次产业资本存量的序列，在考虑三次产业要素产出弹性可变的基础上，重新测算了我国产业结构变迁中的资源再配置效应。研究发现，受几次重大改革措施的影响，三次产业资本结构表现出明显的阶段特征，而劳动结构则呈现单一的变化趋势。我国各次产业资本和劳动边际生产率均存在较大差异，这表明要素在产业之间的流动的确能带来巨大的经济效益。1978－2007年，我国产业间资源再配置效应年均增长0.81％，对全要素生产率的贡献率为21.53％，尽管存在一些波动，其变化趋势基本符合多国模型的一般规律——在工业化中后期不断上升，并逐步达到最高水平。
通过本文的分析，我们对未来中国经济增长的潜力持乐观态度——各产业资本和劳动生产率差异依然很大，说明可以继续通过优化产业结构来提高资源配置效率，带动经济增长。但要达到这一目标，应该采取进一步的改革措施，以消除妨碍资源流动的体制约束。同时，随着市场化程度的提高，“结构红利”会逐步消失，全要素生产率的增长将更加困难。因此，增加对科研开发、基础设施、人力资本的投资，提高产业的技术水平也是应有之义。
收稿日期：2009－11－30 修回日期：2010－03－17
注释：
① 式（5）要求实际总产出等于各产业实际产出的加总，否者将忽略价格因素导致的结构转变效应。因此本文在具体计算时总产出来源于各产业产出水平之和。
② Baumol（1985）[12]认为，由于通过技术进步或资本深化提高劳动生产率的潜力有限，增长较快的行业通过排除劳动力进一步提高劳动生产率；增长较慢的行业则吸收了过度的劳动力使劳动生产率进一步降低，结果造成了产业间资源再配置对经济增长的贡献为负。
③ 此外，这一设定有低估资本作用之嫌，大量研究认为我国资本产出弹性大于0.5，可参见郑京海（2008）。
④ 严格来讲，全社会固定资产投资与固定资本形成总额是不同的概念，但固定资本形成总额是以全社会固定资产投资为基础编制的（可参考许宪春2002），同时我们仅是利用其比重关系。因此这一处理是可取的。
⑤ 由于海南、西藏缺少连续数据，重庆的数据并入四川，我们一共有28个省份的数据。
⑥ GDP数据同样以1978年为基期进行平减，天津缺失1978－1984年三次产业的劳动力人数，但提供加总的劳动力数据，我们用北京市、河北省的1978－1984年的第一、三产业就业人数对天津做OLS回归，然后加总的劳动力减去第一、三产业的，得到第二产业的就业人数。
⑦ 在三次产业规模保持不变的假设下，我们对要素产出弹性做了正规化处理。
⑧ 由于刘伟（2008）[9]、姚战琪（2009）[10]的资本序列源自投入产出表，故而无法与之比较。
⑨ 刘伟和张辉（2009）[9]同样判断这一时期产业结构变迁对中国经济增长的贡献呈下降趋势，但对后续的判断与本文不一致。
⑩ 数据来源于《中国统计年鉴2007》，为便于比较，我们将中国人均国民收入和多国模型中的数据均换算成1994年美元水平。
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