资源约束与中国主导产业的选择——基于垂直联系视角，本文主要内容关键词为：中国论文,视角论文,主导产业论文,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：1671-9301(2012)06-0051-09
一、引言
中国过去数十年的高速经济增长是建立在高投入、高能耗、低效率基础之上的。由世界银行《世界发展指标2011》可知，1990—2009年，中国单位能耗GDP（即每千克标准石油产出的以美元计价的GDP）在1.4至3.7之间波动，且在2009年达到3.7的最大值。然而，即使在2009年，中国单位能耗效率仍低于印度、马来西亚、苏丹等发展中经济体。与此同时，中国可用耕地呈逐年退化态势，耕地占土地使用的比重从1990年的13.3%下降到2009年的11.8%。预计到2020年，中国老年人口将占总人口的18%左右[1]。劳动力供给短缺也将随着中国人口老龄化趋势而日益突出。对于当前中国而言，改变粗放式经济发展模式，通过产业结构升级来实现可持续发展成为了当务之急。
现有研究表明，一国的第一、二、三产业间具有关联性。Hirschman[2]的研究表明，任何行业均会通过从其它行业购买投入品或提供投入品而发生关联，从而奠定了此研究领域的基础。Singer[3]、Hwa[4]、Vogel[5]、Rattso和Torvik[6]，以及Blunch和Verner[7]进一步验证并强调了农业与工业发展的关联性。产业间关联性的这一特征意味并决定着：主导产业的构建对一国整体产业结构的调整与升级具有显著的拉动力。
国内学者牛青山选择包含感应度系数、影响力系数、净出口率、部门增加值占GNP比重及其变化率和成本利税率的六项指标，并基于主成分分析法测算了中国第二产业的主导产业[8]。利用偏离—份额分析方法且基于份额偏离、结构偏离和竞争力偏离三个基准。童江华等从发展前景、现状基础和区域竞争力三个视角对南京市制造业的主导产业进行了研究[9]。利用浙江省投入产出表，朱洪倩和耿弘从产业关联视角测算了浙江制造业的主导产业[10]。利用2007年中国投入产出表，李敦瑞从产业关联视角测算了中国现代服务业的主导产业[11]。需要指出的是，上述研究均忽视了资源约束的影响。针对这一局限性，蔡兴引入了低碳经济指标（产业能耗水平、污染程度和排放量），并基于因子分析法测算了低碳经济背景下中国的主导产业[12]。这一研究对于探讨资源约束下主导产业的界定具有重要启示。然而，主成分与因子分析法均属于综合评价方法，其局限性在于：将若干个指标数值综合成一个数值时，损失了原有指标的信息，结果较抽象，且难以解释其经济意义。
简言之，现有关于主导产业界定的研究要么忽视了资源约束，要么在研究方法上存在导致原始信息扭曲的局限性。针对这一现状，本文将利用社会核算矩阵（SAM）乘数分析方法，通过测度不同产业间的关联性并引入资源约束条件，解构资源约束影响下的中国主导产业。与因子分析等综合评价方法相比，本文构建的指标将充分考虑资源约束影响，同时尽可能保留原始指标的信息。
二、基于SAM乘数理论主导产业的界定与数据
本文将采用SAM乘数和结构路径分析等方法，系统地对产业间关联性与主导产业的界定进行分析。SAM乘数可以衡量外生账户冲击对内生账户的影响大小，却无法解释具体的影响传导过程[13]。与SAM乘数分析不同，结构路径分析能够量化经济系统中外生冲击对内生账户影响的传导机制[14]。
（一）无资源约束下的SAM乘数与结构路径分析
SAM乘数和结构路径分析的数据基础是SAM表。SAM表中的元素数值代表各账户之间的交易量，行代表账户的收入，列代表账户的支出[15]。具体见表1中对简化SAM表的结构描述。
为了分析外生账户冲击在SAM框架中的传导机制Defourney和Thorbecke将不同账户间的影响分为三类：直接影响（direct influence）、完全影响（total influence）和总体影响（global influence）[14]。其中，始点i沿着基础路径＜i…,j＞对终点j的直接影响是指在其他账户收入不变的情形下，账户i的收入（或产出）变动1单位对账户j收入（或产出）的影响；完全影响表示的是该路径的直接影响与基于该路径上所有间接影响之和；总体影响则综合了始点和终点之间所有路径产生的效应。
（二）无资源约束与资源约束下主导产业的界定
2.资源约束下主导产业的界定 上述乘数分析和结构路径分析的前提假设是所有部门和生产要素为完全弹性供给，即所有部门的生产不存在资源约束限制。当存在资源供给约束时，Lewis和Thorbecke[17]对标准乘数矩阵M进行修正，并定义混合乘数矩阵M′如下：
其中，M′即为存在资源供给约束条件时的混合乘数矩阵。利用混合乘数矩阵，可对上述Hirschman-Rasmussen后向联系和前向联系指标修正如下：
（三）2007年中国SAM表
本文使用Diao等[18]给出的2007年中国SAM。为了行文清晰，对SAM表中各项重新界定，即六大部门61个行业。行业分布具体见表2。
为了进行SAM乘数和结构路径分析，需要对SAM账户进行内生和外生账户的划分。具体而言，活动、商品、劳动力、资本、土地、企业和居民被归入内生账户，政府、资本账户和国外账户被归入外生账户（见表3）。其中，活动和商品账户包含表2中的所有部门（或行业）；劳动力账户被分为非熟练劳动力和熟练劳动力；居民账户被分为农村居民和城市居民。在外生账户中，政府账户包含了政府、直接税、进口关税和生产税；资本账户则包括了储蓄投资与存货变动账户。
三、基于SAM乘数产业升级主导产业的界定
具备何种特征属性的行业被确定为产业结构升级的主导产业，这是关键问题。本文将结合无资源供给约束与存在资源供给约束的对比分析，揭示出资源供给约束条件影响下的主导产业解构。
（一）无资源约束下的主导产业界定
在不存在资源约束的假设下，本部分拟从垂直联系视角解构主导产业。
由图1可知，制造业和服务业的Hirschman-Rasmussen前向联系与后向联系均大于1，故制造业和服务业被视为主导产业①。然而，需要指出的是，图1的结果是基于六大部门分析得出的结论。为了对主导产业进行更为准确的界定，需要更为细化的SAM账户。为此，对表2中的部分行业进行合并，最终得到包含56个行业的SAM表。其中，煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、金属矿采选业、非金属矿采选业四个行业合并为采矿业；电力、热力的生产和供应业，燃气生产和供应业，水的生产和供应业三个行业合并为电力、燃气及水的生产和供应业。
图1 六大部门的后向联系与前向联系
图2显示的是56个行业主导产业的界定。图中序号为56个部门的编号。其中，图2a是合并后56个行业的Hirschman-Rasmussen前向联系与后向联系散点图，图2b是加权后向联系与加权前向联系散点图。由图2a可知，化学工业、食品制造及烟草加工业、金属冶炼及压延加工业、纺织业、通用与专用设备制造业、造纸印刷及文教用品制造业等六个行业的Hirschman-Rasmussen前向联系与后向联系均大于1。为此，可确定这六个行业为主导产业，且本质上这六个行业隶属于原制造业部门。图2b为基于Cuello等构建的加权后向联系与前向联系指标，该指标考虑了不同行业在国民经济中的相对重要性。从图2b可知，一旦考虑到不同行业在国民经济中的相对重要性，主导产业的数量相对Hirschman-Rasmussen垂直联系指标而言有所增加。此时，主导产业的范围包括了第二产业和第三产业（即服务业）的部门，且主要以第二产业中的制造业为主。
后向联系（图2a）
加权后向联系（图2b）
图2 56个细分行业主导产业的界定
需要指出的是，上述主导产业界定的方法是基于不存在资源约束的假设。然而，现实中往往存在特定资源的有限性，因此，有必要考察资源供给约束对主导产业界定的影响。
（二）资源供给约束下主导产业的选择
考虑到具体实际的客观性，所有行业和生产要素为完全弹性供给的假设条件在现实中往往不成立。因此，有必要考察资源约束条件下主导产业的界定。根据资源约束条件的苛刻性，本文将选取考虑五种类型的资源供给约束条件：（1）非熟练劳动力约束；（2）熟练劳动力约束；（3）非熟练劳动力与熟练劳动力约束；（4）土地约束；（5）非熟练劳动力、熟练劳动力、土地约束。本部分把资源约束下垂直联系的定义分为Hirschman-Rasmussen垂直联系和加权垂直联系两类。在此基础上，分别探讨资源约束下基于不同垂直联系定义时主导产业的选择。为了从总体上探讨资源约束对主导产业的影响，研究对象回归到六大部门SAM表。
1.基于垂直联系视角主导产业的界定 根据方程（7）～（10）的定义，可得到存在资源约束时的Hirschman-Rasmussen前后向联系与加权前后向联系指标，见表4。
由表4可知，五种资源约束对六个部门前向联系与加权前向联系的影响均不显著：无资源约束时，只有制造业和服务业的前向联系与加权前向联系大于1；存在资源约束时，仍然只是制造业和服务业的前向联系与加权前向联系大于1。然而，不同资源约束对于后向联系与加权后向联系的影响存在差异：（1）当非熟练劳动力供给不足时，农林牧渔业的后向联系受到了较大负面影响，其后向联系由1.1378变为0.7953，此时农林牧渔业变成弱势行业，主导产业仍然为制造业和服务业；（2）当熟练劳动力供给不足时，服务业的后向联系由1.0612变为0.9911。此时仅制造业的后向联系与前向联系同时大于1，即仅制造业为主导产业；（3）当同时存在非熟练劳动力与熟练劳动力的供给不足时，农林牧渔业与服务业后向联系同时受到较大负面影响，其后向联系均变为小于1，此时仅制造业为主导产业；（4）土地约束对后向联系没有本质性影响，从而也未改变主导产业的构成；（5）当同时存在非熟练劳动力、熟练劳动力、土地约束时，仅制造业为主导产业；（6）五种资源约束会对加权后向联系产生一定影响，但并未改变加权垂直联系定义下主导产业格局，即制造业和服务业仍然为主导产业。
约束5下的后向联系（图3a）
约束5下的加权后向联系（图3b）
图3 资源约束5下主导产业的界定
由上述分析可知，基于不同类型的垂直联系定义，主导产业界定的结果有所不同。然而，两种情形下制造业的后向联系与前向联系始终大于1，即制造业始终为主导产业。截至目前，上述分析考虑的是SAM表被分为六大部门时主导产业的界定。接下来，本文将分析SAM表被细分为56个行业时主导产业的选择。
2.基于垂直联系视角主导产业界定的进一步分析 图3显示的是SAM被细分为56个行业时主导产业的选择。其中，图3a显示的是基于Hirschman-Rasmussen垂直联系定义的主导产业，而图3b显示基于加权垂直联系定义的主导产业，并且两个图均同时考虑了非熟练劳动力、熟练劳动力以及土地约束。
由图3可知，基于Hirschman-Rasmussen垂直联系定义的主导产业有采矿业，食品制造及烟草加工业，纺织业，交通运输设备制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，交通运输及仓储业，租赁和商务服务业等16个行业；基于加权垂直联系定义的主导产业有采矿业，纺织业，造纸印刷及文教用品制造业，交通运输设备制造业，通信设备、计算机及其他电子设备制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业，交通运输及仓储业，信息传输、计算机服务和软件业，房地产业，租赁和商务服务业等17个行业。显然，基于不同垂直联系定义的主导产业范围略有不同。然而，两者的相似点在于，所有主导产业均分布于第二、第三产业（服务业），且主要以制造业和服务业为主。
需要指出的是，当存在资源约束时，不同行业间关联性会被削弱，即不同行业间的交互作用在存在资源约束时会减弱。然而，图3的结果却显示，当同时存在非熟练劳动力、熟练劳动力和土地约束时，主导产业的数量比无约束时多（见图2）。显然，上述资源约束下的垂直联系指标存在一定缺陷，即无法体现出行业间关联性削弱的影响。因此，有必要对资源约束下由方程（7）～（10）定义的垂直联系指标进行修正。
（三）资源约束下基于修正后垂直联系指标的主导产业界定
为了使得存在资源约束与不存在资源约束时的垂直联系指标具有可比性，对方程（7）～（10）定义的指标修正如下：
表5显示的是存在资源约束时修正后的六大部门Hirschman-Rasmussen后向联系与前向联系。由表5可知，存在资源约束时修正后的前向联系与后向联系均小于无约束时的情形，这一结果显然更为合理。同时，不同资源约束对主导产业的影响程度存在一定差异：(1)当非熟练劳动力供给不足时，所有部门后向联系均变为小于1的值，此时不存在主导产业；(2)当熟练劳动力供给不足时，仅制造业为主导产业；(3)当同时存在非熟练劳动力与熟练劳动力供给不足时，不存在主导产业；(4)当土地供给不足时，制造业和服务业仍然为主导产业；(5)当同时存在非熟练劳动力、熟练劳动力与土地供给约束时，不存在主导产业。
表6显示的是存在资源约束时修正后的加权后向联系与前向联系。由表6可知，存在资源约束时修正后的加权前向联系与后向联系均小于无约束时的情形。同时，不同资源约束对主导产业的影响程度存在一定差异：(1)当存在非熟练劳动力约束时，仅制造业为主导产业；(2)熟练劳动力或土地约束的存在并未改变主导产业的格局，即制造业和服务业仍然为主导产业；(3)当同时存在非熟练劳动力与熟练劳动力供给约束时，仅制造业为主导产业；(4)当同时存在非熟练劳动力、熟练劳动力与土地供给约束时，仅制造业为主导产业。
本部分分析了资源约束对垂直联系定义下主导产业的影响。结果表明，资源供给约束的存在会对主导产业的界定产生一定程度的影响，然而，不同类型的资源供给约束对主导产业的影响存在一定差异。资源约束的存在，会削弱不同部门间的关联性，故资源约束下修正后的前向联系与后向联系值均小于无约束时的情形（见表5和表6）。同时，随着资源约束条件的增加，主导产业的数量也大致呈逐渐减少的态势。
四、结论性评述与政策含义
利用社会核算矩阵乘数分析方法，本文通过无资源供给约束和引入资源供给约束的对比分析，构建资源约束下升级中国产业结构的主导产业。比较分析得到的结论如下：在理想假设条件下（即不存在资源供给约束），基于Hirschman-Rasmussen垂直联系确定的主导产业均属于制造业部门；采用Cuello等构建的加权垂直联系确定的主导产业包括了第二、第三产业（即服务业）的相关部门，且主要以第二产业中的制造业为主。进一步放弃理想假设条件，并引入五类资源供给约束的分析表明，基于不同垂直联系的定义，资源供给约束对主导产业界定的影响存在一定差异。同时，为了使存在资源约束与无资源约束时的垂直联系指标具有可比性，本文对存在资源约束时的垂直联系指标进行了修正。修正后的结果表明，存在资源约束时修正后的前向联系与后向联系均小于无约束时的情形。换句话说，根据修正后的垂直联系指标，随着资源约束条件的增加，主导产业的数量将呈逐渐减少的趋势。
本文政策含义如下：选择主导产业，必须要考虑资源约束的影响，否则会产生政策上的误导。不同类型的资源约束对各产业的影响存在一定差异，因此，当政府面临不同类型的资源约束时，理性选择主导产业显得尤为必要。同时，随着劳动力、土地等资源的匮乏，中国高能耗、高投入的发展模式不具有可持续性。资源的短缺会导致主导产业影响力与范围的缩减，从而削弱政府试图通过鼓励特定产业发展带动整体经济的效果。本文对现有文献的贡献在于：在主导产业界定中考虑了资源约束，并从垂直联系视角分析了资源供给约束对主导产业界定的影响；同时，本文在SAM乘数框架下引入资源约束，这保留了原始指标的信息，从而确保了本文构建主导产业指标的直观性与可比性。
非常感谢华中农业大学李谷成博士对本文提供的宝贵建议。
收稿日期：2012-08-02；修回日期：2012-10-08
注释：
①即使采用Cuello等(1992)构建的加权后向联系与前向联系指标，加权前向联系与后向联系同时大于1的部门仍然为制造业与服务业。