中国各省产业结构升级影响因素的空间计量分析_外商直接投资论文

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      现今，世界经济亟待复苏，调整产业结构，有效推进经济增长方式转变已经成为中国当前的一项重要任务[1]。鉴于此，我国在“十二五”规划中提出了实现产业结构优化升级、转变经济增长方式的目标。我国地域广阔，不同省域经济发展水平、资源禀赋等都存在较大的差异性，要实现产业结构升级的目标，首先需要了解中国省际产业结构的空间分布特征，识别影响产业结构升级的主要因素，为制定政策提供科学的参考依据。

      目前国内学者对产业结构水平测度、产业结构调整效应及产业结构影响因素等方面进行了比较深入的研究。周昌林[2]（2007）从专业化分工的角度设计了产业结构水平的测度模型，并据此进行分析发现：第二产业是工业化进程中决定产业结构水平的主要因素，第三产业发展滞后是制约产业结构水平提升的根本原因。樊福卓[3]（2013）发展了一种改进的产业结构相似测度方法——产业结构相似指数，并提出在用于多地区模型时，研究者应注意对产业结构相似系数、改进克鲁格曼指数予以两种方式的灵活应用，以避免掉入“用法陷阱”。方福前和詹新宇[4]（2011）基于时变参数模型的经验研究表明：第一产业波动对经济总量波动几乎没有影响；第二产业波动对经济总量波动存在杠杆效应，而这种杠杆效应主要是由重工业带来的；但第三产业波动对经济总量波动存在明显的熨平作用。刘佳骏等[5]（2011）利用三次产业增加值和相关能源利用统计数据，结合数学模型和空间分析方法，分析得出产业结构变动是影响区域能源效率提高的重要因素。而付凌[6]（2010）采用Engle-Granger两步检验法、格兰杰因果关系检验的研究认为我国经济总量增长明显带动了产业结构升级，而产业结构高级化对经济增长的促进作用则不显著。在产业结构的影响因素方面，刘晓露和裴少锋[7]（2014）采用河南省各个地级市的面板数据建立模型得出投资和政府规模等传统因素仍然主导着产业结构升级的进程，而新兴因素和先进因素的影响力有限。另外，许多学者还就某一因素对产业结构的影响进行了研究。随着空间计量经济学方法的发展，利用空间计量模型做实证研究的学者呈现指数级增长[8]，该方法也逐渐应用于产业结构的研究领域。如武晓霞[9]（2014）的研究得出技术水平和外商直接投资与产业结构呈现显著的正相关关系的结论。

      上述研究从不同角度分析了我国产业结构特征及影响因素，但关注其地理空间效应和辐射作用的还很少。鉴于此，本文将通过建立利用空间计量模型对中国产业结构升级是否存在空间外溢效应以及影响因素展开讨论，以期为政府制定产业政策提供科学参考和理论依据。

      二、数据及模型

      （一）标准方程及数据说明

      产业结构升级主要是指经济发展重点或产业结构中心不断优化的过程，主要表现为由第一产业向第二、三产业转移[7]。所以，本文将用二、三产业产值之和占GDP比重（IS）作为衡量产业结构升级的指标，并结合以往研究面板数据的方法，建立如下的标准方程：

      

      产业结构升级受到诸多因素的影响，基于姜泽华[11]（2006）和刘晓露（2014）等的研究成果，我们将影响产业结构升级的主要因素归纳为四类：消费需求、投资供给、技术进步和城市化。

      1.消费需求。市场需求是产业结构升级的出发点和立足点（王吉霞，2009），需求的结构和规模决定了产业结构更替和变迁的方向，最终需求主要包括居民消费和政府消费。已有的实证研究一般采用人均GDP（武晓霞，2014）或社会消费品零售总额（孙韩钧，2012）来衡量居民需求，由于各地消费倾向存在差异，利用GDP无法有效地衡量居民的消费情况，而消费品零售总额中仅包括商品消费而没有涵盖服务消费。本文将选取人均居民消费水平这一指标来衡量最终居民消费，记为RC。政府需求则利用政府支出占GDP比重（GE）来表示。

      2.投资供给。社会投资的方向和水平将直接影响产业结构的发展水平，主要包括物质和人力投资等，另外能源是产业发展不可或缺的，加之我国目前经济发展仍以粗放型为主，高投入、高能耗的发展模式决定了能源在投资中的重要地位，因此本文将能源投资纳入模型中。即本文投资供给的因素包括：资本投资、能源投资、外商直接投资和人力资本投资，分别用人均资本存量（SK）、人均能源消费量（EC）、外商直接投资占GDP比重（FDI）和人均受教育年限（SH）表示。其中，资本存量的算法参照单豪杰[12]（2008）的永续盘存法，外商直接投资利用各地区年末登记的外商投资企业投资额得到。

      2.技术进步。技术进步是产业结构升级的根本动力。技术水平的提高有利于推动传统产业技术改造，并促进新产业的形成，从而有效地推进产业结构升级的步伐。本文用各地区研究与实验发展内部经费支出占GDP比重（RD）表示。

      3.城市化。城市化使农村居民的就业和消费结构都发生了改变，一方面农村剩余劳动力从主要从事农业生产转变为从事工业和服务业行业，为产业发展提供人力支持。另一方面，他们将消费更多的商业化产品，消费结构趋于多样化发展从而推动产业结构升级。本文以城镇人口占总人口比重（UR）表示城市化水平。

      

      （二）空间面板计量模型的构建

      上述标准方程仅仅考虑各要素对于产业结构升级的作用机制，没有考虑空间效应的影响，而事实上忽视空间因素会导致模型设定的偏误，并最终导致结果的误判[13][14]。Anselin[15]（1988）引入的空间计量方法，在估计方程中纳入空间依存度与异质性，避免模型出现这类偏误问题。本文在产业结构标准方程的基础上，融入空间面板模型来分析选定因素对产业结构升级时空格局变化的影响，这就需要在标准方程式（1）中加入表征空间滞后或空间误差的项[16]。本文主要考虑三种常见的空间计量模型，不同的模型对应不同的交互效应的设定方式。

      1.空间滞后模型（SLM）又称空间自回归模型（SAR）。如果空间交互效应或空间自相关性来源于实质性相关，则可通过加入因变量的空间滞后因子进行分析[17]，式（1）将改写为：

      

      2.空间误差模型（SEM）。由于变量具有隐蔽性加之政策性变量无法准确测量等原因，导致在构建模型的过程中会遗漏一些与因变量相关的变量，同时区域间可能产生的随机误差会冲击空间溢出效应，扩展式（1）为：

      

      3.空间杜宾模型（SDM）又称面板空间交互模型。空间依赖效应可能是区域间内生和外生的交互效应以及具有自相关性的误差项共同作用的结果[18]，对应地将式（1）改写为：

      

      式（2）、（3）、（4）中，W为n×n维空间权重矩阵，我们将在下文具体介绍其选取方式；ρ为空间自回归系数，表明区域之间的影响程度，为K×1维系数向量；λ表示误差项的空间自相关系数，θ则表示空间滞后解释变量的系数。

      目前，检验空间溢出效应的研究多利用一种或多种空间回归模型来实现。但是LeSage和Pace（2009）认为这会导致结论产生偏误[19]，并提出利用偏微分测度解释变量影响的方法。将式（4）改写为：

      

      因变量中关于第K个变量的偏微分方程矩阵如下：

      

      其中，对角线元素的平均值代表直接效应，非对角线元素的平均值则为间接效应，即空间溢出效应，矩阵之和表示总效应。

      （三）权重矩阵选取

      上述空间模型中涉及到空间权重矩阵，其选取方式至关重要，矩阵中的权重表明空间各单元之间依赖关系及程度，是进行空间计量分析的前提和基础。目前，最为常见的权重矩阵主要有：①0～1矩阵。该矩阵依据地理上是否相邻来设定权重，设置条件比较严苛，模型仅考虑了相邻地区的空间交互效应，比较适用于政治、文化等空间依赖性具有明显边界性的研究问题。②地理权重矩阵。认为区域间表现的依赖性和辐射作用与地理距离远近成正比，一般根据两地区间地理距离的倒数来设定。③经济权重矩阵。认为地区经济差异会影响区域间空间辐射效应的发挥，且这种影响不对等，发达地区对落后地区的影响程度要强于后者对前者的影响，一般结合地理元素和经济元素共同来设定权重[20]～[22]。

      实证研究中，往往根据实际研究问题空间依赖性的特点来确定空间权重矩阵。产业发展具有全局性的特点，地区产业经济政策会被其他所有地区观测到并受其影响，而距离的远近使影响的程度产生差异。为了更符合我国区域产业结构发展的特点，本文将纳入经济距离权重矩阵来考察产业结构升级的空间效应，矩阵中的权重根据人均GDP和省区间距离来设置。其中，省区间距离用各个地区省会城市之间的大圆弧距离定义，即球面上经纬度计算的城市间的最短距离[23]，数据来源于国家地理基础信息中心网站。最后，对空间权重矩阵进行标准化处理，使得权重矩阵的每行元素的和为1。

      

      三、实证结果分析

      （一）产业结构分布情况

      我国产业结构在样本区间内呈现持续上升趋势，从1997年的0.79逐年上升到2012年的0.89。本文依据2012年产业结构数据得出的省域分布情况显示：产业结构在0.95以上的省域依次为：上海、北京、天津和浙江；0.9～0.95间的省域有广东、山西、江苏、山东、福建、重庆、辽宁、内蒙古、青海和陕西；0.85～0.9间的是吉林、江西、河北、安徽、湖北、河南、贵州、湖南、四川和甘肃；0.85以下的地区分别是云南、广西、新疆和海南。

      （二）产业结构升级的相关性检验

      在使用空间计量模型分析问题之前，首先要检验区域经济变量的空间相关性是否存在，检验最常用的方法是Moran's I指数法，Moran's I取值范围在[-1，1]，其值为正数时，表明存在空间正相关，反之，则表示存在空间负相关，当统计量趋近于0时，则表示不存在显著的空间相关性，其绝对值越大说明空间相关性越强。计算公式为：

      

      利用matlab软件计算的1997～2012年我国产业结构升级的全域Moran's I指数均显示为正值。正态统计量z值显示，除2004年外，其他年份均通过了5%水平的显著性检验，这表明我国30个省区产业结构的空间分布并非是完全随机的状态，而是呈现出显著的空间集聚特征。

      （三）回归结果分析

      本文分别采用传统混合面板模型SLM、SEM和SDM模型进行分析，模型的检验遵循OLS-（SLM或SEM）-SDM的顺序展开。验证方法如下：首先，基于无空间交互效的传统面板模型的残差，对个体固定效应和时间固定效应进行LR检验，并利用两个拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier）形式LMlag、LMerror和稳健（Robust）的R-LMlag、LMerror进行交互检验，检验标准为：如果LMlag在LM检验中显著性优于LMerror，同时R-LMlag优于R-LMerror，则选择SLM模型。反之，选择SEM模型。若上述LM检验结果支持其中之一或两者同时成立，则需继续通过Wald统计量和LR统计量检验SDM模型，若不能同时支持原假设

：θ=0和

：θ+ρβ=0，则表示SDM模型不能简化为SLM或SEM模型，应在模型中同时包含被解释变量和解释变量的空间滞后项，来考察解释变量的空间交互作用[24][25]。

      根据上述空间计量模型的选择策略，应用无空间效应的传统混合面板数据模型的估计和残差检验结果，可以提出：1LM关于空间滞后与空间误差存在性的绝大多数检验均拒绝了原假设，由此确定了模型估计的残差空间自相关的存在，SLM和SEM模型均优于无空间效应传统混合面板模型。2LR检验均拒绝原假设，其结果分别为（802.2921，0.0000）和（627.4829，0.0000），即模型存在双边固定效应。3R-LMlag和R-LMerror通过了1%水平的显著性检验，LMerror通过了1%的显著性检验，LMlag没有通过显著性检验，即空间误差模型的检验统计量更为显著。据此可以认为双边固定效应的空间误差模型更符合模型设定，根据模型选择策略，接下来需要进一步检验空间杜宾模型，以确定最终模型的选取。

      从空间杜宾模型检验结果看，Wald和LR检验均支持选择空间杜宾模型，而且Hausman的检验也接受了原假设，所以应纳入随机效应模型进行分析。综合上述结果，最终确定分析产业结构升级影响因素的空间计量模型：随机效应的空间杜宾模型。

      空间杜宾模型结果显示：我国省域产业机构升级的空间滞后参数显著为正，表明来自其他地区的相关要素的变动会对产业结构升级产生外溢效应。

      首先，lnRC、lnFDI、lnEC、lnSK、lnRD和lnUR通过了5%以上的显著性水平检验且系数为正，即这6个因素对我国区域产业结构升级产生了积极的影响，依影响程度大小排序，依次为：外商直接投资、物质投资、能源投资、居民消费、城市化和技术进步；其中，外商直接投资能提高资本供给，并通过技术溢出、人才流动等带动产业发展，是推动我国产业结构升级的重要因素。而技术进步表现出的则是非常微弱的正向效应，表明其对我国产业发展的贡献仍显不足。其次，lnGE和lnSH均呈现不显著的负向效应。一些地方政府过度主导产业资本流向，使产业结构偏离了市场的导向，最终导致干预失灵。人力资本投资的质量和数量也不足以支撑我国产业结构发展。最后，W×lnRC、W×lnGE和W×lnEC的系数在1%显著性水平上显著，揭示了模型因变量的空间滞后项和自变量存在的空间溢出效应。其中，居民消费和政府消费对产业结构升级均存在显著的空间负效应，能源投资则为显著的正效应。

      进一步地，我们将根据式（5）就产业结构升级的空间效应进行分解，以便了解不同变量变动对系统中各部分影响的冲击。结果显示，lnRC的直接效应显著为正，间接效应显著为负，总效应为不显著的负向效应。说明区域居民消费水平的提高带来市场需求的增加，能有效地提高本区域的产业结构水平，而区域间的竞争关系，使得一地区的消费对其他地区市场形成了很强的挤占效应。lnGE的直接效应、间接效应和总效应均为负，说明目前政府干预经济行为尚不规范，lnFDI、lnSK、lnRD和lnUR均呈现显著的正向直接效应，间接效应和总效应则不显著。表明本地的外商投资、技术进步和城市化对产业结构升级具有突出作用，对其他地区则未形成有效的溢出效应。lnEC的直接效应、间接效应和总效应均显著为正，即能源投资不管是对于本地区还是其他地区的产业结构升级均具有明显的刺激作用。lnSH的直接效应、间接效应和总效应均为不显著的正向效应。人力资本是产业发展的重要推动力，其数量、质量和结构状况在一定程度上决定了产业结构升级的方向，但是由于我国劳动力素质整体偏低，对我国产业结构升级的支撑力明显不足。

      四、结论与政策建议

      本文选取了1997～2012年我国30个省区的数据，利用空间杜宾模型，实证考察了影响我国产业结构升级的各种因素。研究结果显示，在样本区间内，产业结构呈现出显著的空间外溢效应，即我国省域产业结构升级不仅受到来自本地区产业结构影响因素的直接影响，也会受到来自其他地区以及全国所有地区因素的影响。这就需要政府在制定相关产业政策时，充分认识到影响产业结构升级的因素存在的空间交互效应，通盘考虑其他地区的发展路径，保障各区域间协同合作，最终实现我国产业发展目的。

      空间面板计量模型结果表明居民消费、外商直接投资、能源投资、物质投资、科技进步和城市化是产业结构升级的重要驱动力，而政府消费、人力资本投资则未能对我国产业结构升级发挥有效作用。具体结论及政策建议如下：

      （一）消费需求拉动有待提高

      消费需求决定了产业结构调整的方向，是产业结构调整的内在动力。根据发达国家经验，只有提高消费需求才能带动产业结构调整和经济增长（崔海燕，2008；庄燕君，2005）。我国最终居民消费需求拉动有待进一步提高，这需要通过提高居民收入，完善社会保障制度，推动消费结构升级等方式来拉动，使消费增长成为我国经济发展的强劲动力。

      （二）外商直接投资发挥了重要作用

      外商直接投资与我国的产业结构密切相关，通过外商直接投资可以提高国内的供给和需求，解决资本不足，技术低下等问题，是我国产业结构升级的重要手段。但是我国的外商投资依然存在着产业和行业偏向，以及地域分布不平衡等问题（赵红，2006；阚大学，2010；姜弘，2010），需要完善外资引进机制，制定差别优惠政策，优化外商投资方向及结构，鼓励外商到西部等欠发达区域投资，进一步发挥外商投资对我国产业发展的推动作用。

      （三）主要依靠投资拉动

      我国目前依然主要依靠高投资、高消耗拉动产业发展，推动产业结构升级最重要的因素分别是外商直接投资、物质投资和能源投资，其中能源投资产生了明显的空间外溢效应。地方政府在进行产业调整时应避免低水平的重复建设，着力发挥市场调节的作用，以市场需求为起点。另外，能源是经济发展的必要投入，确实能推动产业结构升级，但是我国面临能源供给的“流量约束”和“存量约束”的双重威胁[26]，迫切需要降低能耗、提高能源效率才能使产业得到可持续发展。

      （四）人力资源和技术进步贡献不足

      近几年来我国的教育和科技得到迅猛发展，而人力资源和科技进步都需要满足一定的门槛才能有效发挥作用，加之科技成果转化率低及R&D经费支出的滞后性等原因，影响了人力资源和科技对产业结构升级的效用。未来地方政府需要继续加强对教育和研发的扶持力度，增强自主创新能力，努力实现知识溢出效应。

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