美国产业结构演变的动因与机制——基于面板数据的实证分析，本文主要内容关键词为：动因论文,实证论文,美国论文,产业结构论文,面板论文，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。
一、引言
美国经济发展经历了由农业主导型到工业主导型，再由工业主导型到服务业主导型的产业结构演变过程，美国产业结构的演变规律已经为产业结构理论提供了实践证明和支持，并且美国现阶段的服务业主导型产业结构被认为是符合经济发展的后工业化阶段特点的最优产业结构。美国的经济增长及其产业结构调整和升级的经验已经成为发展中国家研究和效仿的经典案例，深入研究和认识美国经济发展及其产业结构演变的内在动因和机制，可以为我国正在进行中的产业结构调整提供借鉴和启发。
目前学术界多从要素投入数量变化的角度研究资本、劳动对经济增长和产业结构演变的影响，缺乏对产业结构演变的内在动因和机制的深入研究和全面认识。实际上，一国的经济增长是由其所有产业的产出增长汇集而成的，一国产业结构的演变是其所有产业产出增长变动的结果，每个产业的产出增长又是由其劳动、资本的增长以及融合于其中的技术进步共同决定的，每个产业投入劳动、资本的增长幅度则是由劳动报酬和资本回报决定的，产业间劳动报酬和资本回报的差异导致劳动和资本在产业间的流动，而一个产业的劳动报酬和资本回报水平取决于这个产业的技术进步水平。
本文将从投入要素所得或回报的角度，利用美国1987～2007年60个产业的面板数据，研究和考察产业结构演变与资本收益、劳动报酬之间，以及资本收益、劳动报酬与技术进步之间的关系，揭示产业结构演变与技术进步之间资本和劳动的作用机制，探求产业结构演变的内在动因。
二、文献综述
国外学者直接对产业结构演变动因的研究比较少，相关研究主要集中在经济增长的动因研究。而经济增长与产业结构演变密不可分，产业结构演变是经济增长的一个典型特征，反映经济增长的方式和质量。经济增长动因往往也是产业结构演变的动因。
关于经济增长动因的研究，新经济增长理论已经在新古典经济增长理论的基础上取得了重大突破。Romer（1986,1990）将技术进步视为经济增长的内生核心动力，认为经济增长的原动力是知识积累，资本积累不是经济增长的关键；并指出土地、机器、资本、资源等投入要素都是稀缺的，而知识与创新是丰富的，可以用很低的成本复制和扩散，是经济长期持续增长的根本保障。Lucas（1988）提出了包含人力资本的经济增长模型，认为人力资本是技术进步和经济持续增长的根源。在此基础上，Benhabib & Spiegel（2005）,Papageorgiou et al.（2006）,Hsieh & Klenow（2010）等学者均通过构建以人力资本为核心的经济增长模型，对人力资本与经济增长的关系进行了实证研究，但人力资本和经济增长关系理论上的强相关与实证结论存在不一致或较大偏差。
关于产业结构演变动因的研究，Tikhomirova（1997）提出以人均增加值、人均工资、全球出口增长率、产业出口强度、研发强度等五个产业特征指标的产业结构演变分析框架，对产业结构的长期收益潜力进行研究。Aoki & Yoshikawa（2002）从需求增长率的差异出发，研究了成熟产业和新兴产业的非对称性，认为新兴产业开始时具有更高的增长速度，随着产业逐步成熟，需求出现低速增长和饱和。由于各个产业的增长存在不均衡性，Yoshikawa & Miyagawa（2009）认为产业间参差不齐的经济增长导致了产业结构演变，产业结构演变总是向技术进步快且需求的收入弹性较高的“成长产业”转换，成长产业和衰退产业的转变是由于技术和需求的变化而产生的，产业结构转换的结果会带来全要素生产率的上升。
上述研究实际上局限于要素投入，忽视或轻视了经济产出分配这一重要视角。无论是传统经济增长理论中的Cobb- Douglas生产函数模型还是新经济增长理论中的人力资本增长模型，主要是从资本、劳动、技术进步、人力资本的投入数量对经济增长影响的角度进行研究。而在经济增长过程中，同时伴随着经济增加值在投入要素之间的分配，当期经济增加值的分配必然要影响到后期要素的投入，从而影响后期的经济增长。
本文认为，经济增长是宏观现象。经济增长与投入要素不在同一个层面上，如果将资本和劳动等投入要素提升或抽象到同一个宏观层上，必然使投入要素产生一些产业特性方面的“损失”或“失真”；在产业层面研究产业结构与投入要素的关系，有利于提高研究的科学性和解释力。
另外，现有研究在考察经济增长时，通常将资本、劳动和技术进步，甚至产业结构、人力资本、制度等作为“平行”或“同层面”的变量加以考虑。事实上，产业结构与经济增长之间，经济增长与资本、劳动之间，资本、劳动与技术进步之间，均存在不同层面的传递机制或作用机制。目前尚缺乏对经济增长、资本、劳动、技术进步、产业结构之间相互作用机制的系统研究，特别是资本、劳动与技术进步之间关系及其作用机制的研究更为缺乏。
基于上述现有研究中的局限，本文试图从资本和劳动所得的分配结果出发，建立产业结构变动与资本收益率变动、人均劳动者报酬变动之间，以及资本收益率变动、人均劳动者报酬变动与产业技术水平变动之间的实证模型，利用美国21年间60个产业的面板数据检验实证模型中变量之间的相关关系，确定产业结构演变的内在动因及其作用机制。
三、数据及实证模型
（一）样本数据
本文的样本数据为美国1987～2007年60个产业5个指标的6300个样本观察值。其中，5个指标为经济增加值、就业人数、资本存量净额、劳动者报酬、营业盈余，即样本数据包括5个面板数据集，每个面板数据集包含21个纵剖面（年份）和60个横截面（产业）。本文60个产业为除政府部门以外的所有私人产业，其中第一产业包括3个产业，第二产业包括23个产业，第三产业包括24个产业。样本数据来自美国经济分析局（Bureau of Economic Analysis，简称BEA）网站。
为了使数据具有可比性，利用1987～2007年美国GDP的平减指数分别对以现价核算的现价经济增加值、劳动者报酬和营业盈余进行平减化处理，并利用1987～2007年美国固定资产的平减指数对资本存量净额进行平减化处理，它们均为2000年不变价。
（二）产业技术水平的测算
本文使用美国1987～2007年60个产业的经济增加值、就业人数、资本存量净额数据，通过Cobb- Douglas生产函数模型进行各个产业的技术水平测算：
（三）实证模型
为了验证本文提出的产业结构与资本收益、劳动报酬和技术进步关系的假设，确定产业结构演变与产业资本收益率、产业人均劳动者报酬和产业技术水平之间的协整关系，本文建立如下基于面板数据的估计模型：
因此，可以认为所有变量都是不平稳的，有必要对面板变量原值
进行一阶单整。单整后所有变量通过了不含截距项和趋势项的检验方程的检验，表明所有变量的一阶差分是平稳的。
（二）面板协整检验
目前，常用的面板协整检验方法主要有基于Engle & Granger二步法的Pedroni检验和Kao检验，以及基于Johansen联合协整检验的Fisher检验等三种方法。其中，Kao检验的检验方程形式只有一种选择，在协整方程中必须设定截距项和趋势项，其他两种方法则有含截距项和趋势项、不含截距项和趋势项等三种以上不同形式检验方程的选择。由于本文单整后的面板变量对于不含截距项和趋势项的检验方程具有更高的平稳性，本文选择Pedroni检验和Fisher检验中不含截距项和趋势项的检验组合，采用Eviews6.0中的Pedroni检验和Fisher检验两种方法对变量一阶差分之间的协整关系进行检验。
Pedroni检验（见表2）的结果表明，产业结构一阶差分与人均劳动者报酬、资本收益率一阶差分之间存在协整关系，且有非常高的置信度。但当技术水平一阶差分作为自变量加入上述检验时，协整关系被破坏，说明技术水平不能与产业结构、人均劳动者报酬、资本收益率共同存在协整关系。同时，人均劳动者报酬一阶差分与技术水平、资本收益率一阶差分之间，以及资本收益率一阶差分与技术水平、人均劳动者报酬一阶差分之间均分别存在协整关系。
（三）面板回归模型
本文用
产业结构、人均劳动者报酬、资本收益率和技术水平的一阶单整变量，这些单整变量的实际经济含义分别是产业结构、资本收益率、人均劳动报酬和技术水平的年变动量。通过建立之间的回归模型，可以考察资本收益率变动、人均劳动报酬变动、技术水平变动对产业结构演变的影响，发现产业结构演变的内在动因及其作用机制。为了深入产业层面发掘产业结构演变的动因，本文采用以下随机效应计量模型对上述四个变量进行分析，模型分别为：
模型Ⅰ：
本文使用Eviews6.0中的广义最小二乘法（GLS）对上述随机效应计量模型进行估计。估计模型如表3所示。
首先，比较表中模型（Ⅰ）和模型（Ⅱ）的回归结果可以看出，将技术进步作为自变量加入模型（Ⅰ）并不能明显提升估计模型的可决系数，同时，使模型（Ⅱ）回归系数的估计质量大幅下降，统计显著的回归系数比重由72.8％降至47.5％，且经检验模型（Ⅱ）中四个变量之间不存在协整关系，所以技术进步不能直接作为产业结构变动的自变量。同时，模型（Ⅰ）说明产业结构变动与产业资本收益率变动和产业人均劳动者报酬变动之间存在稳定的相关性，产业结构演变的主要动因是产业资本收益率和人均劳动者报酬的变动，这一结论获得实证检验。
其次，比较表3中模型（Ⅲ）与模型（Ⅳ）的回归结果可以看出，产业技术进步与产业资本收益率变动和产业人均劳动者报酬变动之间存在稳定的强相关性，两个估计模型的可决系数高达0.95和0.91，且DW统计量表明序列自相关性也很小。说明产业技术进步是产业资本收益率变动和产业人均劳动者报酬变动的直接动因，这一结论获得实证检验。
本文认为模型（Ⅰ）、模型（Ⅲ）和模型（Ⅳ）所建立的面板变量之间的关系可以作为分析和考察产业结构演变动因和机制的实证依据。
同时，由表3可以看出，模型（Ⅰ）、模型（Ⅲ）和模型（Ⅳ）中回归系数检验在5％水平上的统计显著率分别达到了69.4％、70.6％、80.6％，其中三个随机效应估计模型的8个参数估计同时满足5％显著水平的产业有19个。观察三个模型中这19个产业的参数估计结果可以发现，模型（Ⅰ）的人均劳动者报酬变动和资本收益率变动的回归系数均为正值，说明劳动者和资本的流向是以人均劳动者报酬变动和资本收益率变动为导向的，且是正向的，但资本的影响大于劳动的影响；模型（Ⅲ）和模型（Ⅳ）中技术进步变量的回归系数均为正值，说明技术进步能够同时提高资本和劳动的回报率，且对劳动的影响大于对资本的影响；同时，模型（Ⅲ）中资本收益率的回归系数均为负值，模型（Ⅳ）中人均劳动者报酬的回归系数也均为负值，说明技术进步包含在资本和劳动之中，其对经济增长的贡献也需要在资本和劳动之间进行分享。
五、结论
基于上述实证分析，本文可以就产业结构演变与资本收益率变动、人均劳动者报酬变动，以及资本收益率变动、人均劳动者报酬变动与技术进步之间的关系和作用机制得出以下结论：
第一，产业结构演变源自产业间资本投入增长率和劳动投入增长率的变动差异，而资本投入增长率和劳动投入增长率的变动差异又源自资本收益率和人均劳动者报酬的变动。即产业结构演变的直接动因是产业资本收益率和人均劳动者报酬的变动，而产业资本收益率变动和产业人均劳动者报酬变动的直接动因是产业技术进步，产业技术进步只是产业结构演变的间接动因。
第二，技术进步是无形的且融合于有形的资本和劳动之中，技术进步在资本和劳动中的贡献同时可以通过单位资本的分配所得——资本收益率和单位劳动的分配所得——人均劳动报酬得以体现和反映。同时，物质资本与劳动者中融合的技术进步存在差别，劳动者身上融合的技术进步是一种现时的技术进步，资本存量中的技术进步实质上是以往劳动者的技术进步投入在物质资本中的固化和沉淀。
第三，各个产业具有不同的资本结构和劳动者素质结构，使各个产业的资本收益率和人均劳动报酬水平存在差异。
本文的上述实证结论，对于中国探索和发现产业结构调整的有效突破路径具有以下借鉴意义：
第一，技术进步是推动一国产业结构调整的根本动因，同时技术进步需要接受市场的检验，通过资本和劳动回报作用于产业结构。所以，我国在积极推进教育改革和国家创新计划过程中，必须打破产业垄断，取消不合理的行业壁垒，消除人员流动的障碍，进一步完善和充分发挥市场竞争机制的作用。
第二，提高国民收入是刺激经济增长的重要手段，但提高国民收入的导向应该是立足技术创新或技术进步，为创新者提供更高的收入，实现真正的按劳分配或按贡献分配。即在市场机制的作用下，加强政策支持和引导，加快技术进步和技术创新步伐，通过加速技术进步提高劳动者报酬水平，而非直接通过行政手段提高劳动者收入水平。仅仅简单地通过行政手段提高收入实质上是平均主义，平均主义将降低效率，是实质上的分配不公平，并且会侵害资本的收益，其结果将使劳动者收入的提高成为无源之水，影响经济的平稳发展。
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