中国产业结构与全要素生产率的互动关系
——基于非参数Malmquist 指数与VAR 模型

高建勇， 汪浩瀚

(宁波大学 商学院，浙江 宁波 315211)

摘 要: 利用非参数Malmquist指数法测算了1979—2016年中国全要素生产率(TFP)，并通过构建向量自回归模型对产业结构合理化、产业结构高级化与全要素生产率之间的关系进行了经验研究。结果表明：产业结构合理化和全要素生产率的增长率均具有路径依赖的特征，而产业结构高级化则具有“创造性破坏”的发展形式；产业结构高级化才是促进全要素生产率持续增长的关键，而产业结构合理化对提升全要素生产率具有反作用；产业结构合理化与产业结构高级化之间的相互作用具有非对称性的特点，即产业结构合理化能促进产业结构升级，而产业结构超前服务化则不利于产业间协调发展。

关 键 词: 非参数Malmquist指数；全要素生产率；产业结构合理化；产业结构高级化；向量自回归模型

全要素生产率(total factor productivity，TFP)是衡量生产效率的指标，主要用来研究除劳动和资本等投入之外其他要素所导致的产出增加部分。宏观TFP增长的动力来源主要包括技术进步效率和产业结构调整效率。产业结构调整效率，也被称作资源重新配置效率，指由于不同产业部门之间生产率存在差异，使得要素在不同部门之间流动和重新配置，从而推动经济体全要素生产率的提升。现阶段，我国3次产业产值上基本实现了第2、3产业二元驱动发展模式，但产业结构发展水平仍大幅落后于国外高收入水平国家，突出表现为高端产业、产品供给不足而中低端产业、产品供给过剩的问题;因此，在我国经济增长动能新旧转换和供给结构深度调整的当下，探索如何以产业结构优化与升级促进全要素生产率提升、以产业结构升级促进供给结构转型成为中国实现可持续发展的一大问题。

海外项目施工所需要的各项资源匮乏，尤其是高素质的劳动力资源。海外工程所在国大多数是一些欠发达的国家，工业基础薄弱，环境恶劣，资源匮乏，民众受教育水平低，属地化员工素质较低。例如：在笔者所参与的马来西亚RAPID 炼厂建设项目中，技术工种都是以中国工人为主，辅以部分属地工人配合。大量雇佣当地工人辅助施工虽然能在很大程度上缓解项目的劳动力需求，并且满足当地的劳工保护政策，但是属地工人的劳动习惯、与中国工人的交流障碍也给安全管理带来了很大困难。

关于产业结构与全要素生产率的研究，国内外学者从不同的角度展开了研究，基本可总结为以下2个方面：一是大部分学者依据配第-克拉克定理等产业结构变迁理论，研究证实了产业结构调整过程中存在“结构红利”。如国外学者Peneder^[1]研究了28个OECD成员国的数据，发现要素由较低生产率水平部门向更高水平部门的流动和重新配置，是经济体整体生产率提升的主要原因。国内方面，蔡昉^[2]对自改革开放以来中国经济增长的研究结果同样表明，迄今为止我国经济增长中表现出的全要素生产率，主要部分就是劳动力从农业转移到非农产业所带来的产业结构调整效率。二是部分学者运用不同计量模型分别测得生产率，并通过选取适当指标合理测度产业结构合理化和产业结构高级化水平后，研究了产业结构与全要素生产率之间的关系，得出产业结构变迁对全要素生产率增长影响的重要性随着发展水平的差异而不同的结论。如干春晖等^[3]通过构建生产率分解模型以及产业结构对生产率增长的回归模型，发现产业结构变迁对我国生产率增长的贡献呈现明显的阶段性特征。曾起艳等^[4]考虑到产业结构升级与本地要素禀赋可能产生的错配和产业结构升级的成本，认为在产业结构升级的不同阶段，其对全要素生产率的影响可能存在差异。

大力发展预制装配式建筑，可以从粗放型向集约型转变，生产方式进一步现代化。它可以促进一些新兴产业和行业的发展，为经济发展提供新的动力，培育新的经济增长点，解决一些产能过剩的产业，为我国的经济发展提供新的动力。但也存在一些不足的地方：装配式结构的整体性要比现浇混凝土结构差、整体性差、刚度差及抗震能力弱。而且构件有可能是非对称、尺寸大、形状不规则，会导致运输难度大，运输费用相对比较高。在施工现场构件一般通过钢筋套筒灌浆连接、浆锚搭接等连接方式，该连接方式对工人的技术水平要求高，而且节点构造一般较为复杂，施工技术复杂。

在研究产业结构对全要素生产率的影响时，已有文献大多采用偏离-份额方法或赛尔昆模型从要素生产率中分解得到产业结构变迁效应，但这些方法对产业结构变化的分析都不够细致;因此，本文借鉴已有的文献，利用非参数Malmquist指数法测得1979—2016年中国全要素生产率指数，并在合理测度产业结构变迁的基础上构建多变量VAR模型，以图发现产业结构与全要素生产率之间的动态关系。

其中，Cu为不均匀系数；D0为平均孔隙直径(mm)，D0=0.25×d20；d20为粒径累积百分含量达到20%时对应的颗粒直径(mm)；d3为粒径累积百分含量达3%时对应的颗粒直径(mm)；d5为粒径累积百分含量达5%时对应的颗粒直径(mm)。

1 变量的度量

1.1 全要素生产率的度量

增值税会计的主要目的之一是为了确定当期应交增值税及利润表中的增值税费用，在核算应交增值税的会计科目设置上，笔者在《规定》的基础结合申报缴纳实务稍作修改，以期更加简化、逻辑关系更清晰，下文仅对修改部分进行说明。增设损益类科目“增值税费用”科目核算企业发生的增值税，核算时对企业的购销业务与相关增值税计算抵扣视为不同的业务，分别予以确认计量。首先，按照企业会计基本准则确认资产、收入、成本、费用等会计要素，并按“含税法”计量；其次，按资产负债观收益计量理念确认计量增值税费用。

中国于2016年9月加入《巴黎气候变化协定》，成为第23个完成批准协定的缔约方。由此应积极采取行动减少温室气体排放，增强对气候变化的应对能力。改革开放以来，我国经济高速发展。但在经济发展方面，除去技术创新，低能耗和环保产业等创造的产值，以能源消耗、温室气体排放为代价的产值占比不可忽视。因此，在经济发展进入新常态阶段，我们需要谋求新的增长可能性，保证可持续发展。本文基于湖北省1997年至2015年的时间序列数据，主要研究其经济增长在多大程度依赖于能源消耗，即GDP增速对碳排放量的影响，同时对人口规模、出口贸易、产业结构、技术水平等与碳排放之间的关系进行分析。

从2001年开始，华裔青少年参加“寻根之旅”的人数逐年增加。据中新社的采访，他们在活动中开阔了视野，对中国感到新奇和惊叹的同时，逐渐加深对中华文化、历史和民俗风情知识的了解，以身为华人而骄傲，也开始对汉语产生想接触、学习、掌握的强烈欲望。例如：

当M _i,t +1>1时，说明与t 期相比较，t +1期的全要素生产率是增长的；反之则是衰退的。

M _i,t +1(x _t ,y _t ,x _t+1 ,y _t+1 )=

定义为基于t 期参照技术，从t 期到t +1期的技术效率变化；定义为基于t +1期参照技术，从t 期到t +1期的技术效率变化。章祥荪等^[6]认为，基于t 期和t +1期参照技术计算的M _t 和M _t+1 具有经济意义上的对称性;因此，本文定义两者的几何平均即为t +1期的Malmquist生产率指数：

1.2 产业结构发展水平的度量

1.2.1 产业结构合理化的度量

产业结构合理化是用来衡量要素投入结构与产出结构协调度的一个指标。包括干春晖等^[7]、王亚南^[8]在内的众多学者都倾向于选用泰尔指数来测度产业结构合理化水平，考虑到本文数据要取对数处理，负的泰尔指数对数值不便于经济解释;因此，本文借鉴于斌斌^[9]的指标设定，将产业结构合理化定义为泰尔指数的倒数：即i =1，2，3。

其中:TL为泰尔指数，Y _i 为各省市的3次产业增加值，L _i 为各省市的3次产业劳动人数；Y 为各省市的生产总值，L 为各省市的劳动总人数。Y _i /L _i 表示第i 产业的劳动生产率。TL=0，即各产业生产率水平相同，说明经济体处于均衡状态；TL越大，产业结构越不合理。

1.2.2 产业结构高级化的度量

297 Role of hypoxia, glucose metabolism and fat metabolism in pathogenesis of rheumatoid arthritis: an update

其中:θ _j 为3次产业产值占总产值比重构成的1组三维空间向量X ₀=(x _1,0,x _2,0,x _3,0)依次与3次产业的向量X ₁=(1,0,0)，X ₂=(0,1,0)，X ₃=(0,0,1)之间形成的夹角。ISU指标越大，表明产业结构高级化水平越高。

依据Fare等^[5]构建的基于DEA的Malmquist指数法，分别测度中国及所选31个省份的TFP指数，并设定基期1978年的TFP=1，选用各年的TFP累计变动率等于该年的TFP。下面就Malmquist指数方法作简要介绍：

1.3 数据说明

本文全部样本为1978年至2016年31个省市共39年的样本数据(不包括港澳台地区)。数据来源于《中国国内生产总值核算历史资料(1952—2004)》、《新中国六十年统计资料汇编》、历年《中国统计年鉴》、各省份统计年鉴以及各统计局网站等。

其中产出部分为国内生产总值，投入量包括劳动投入和资本投入。关于国内生产总值，根据中国及各省份基年国内生产总值和历年国内生产总值指数(1978年=100)得到以1978年为基期不变价格GDP数据；关于劳动投入，用中国及各省份每年年末的劳动人数来衡量；关于资本投入，本文采用永续盘存法来核算，即K _i,t =K _i,t -1(1-δ )+I _i,t /P _t 。其中:I _i,t 是第i 省第t 年的当年新增固定资产投资，K _i,t 是第i 省第t 年的实际资本存量，P _t 为固定资产投资价格指数，δ 是折旧率。在实际计算中，本文将各省市的实际折旧率设定为10.96%，并且根据单豪杰^[11]的计算方法，测得基年省际固定资本存量合计数6 784.56亿元。

全要素生产率的估算方法可以归结为2类：一类是以新古典增长理论为基础的增长核算法,包括C-D等生产函数法、对偶法；另一类是基于技术效率的前沿函数法,包括随机前沿分析法和数据包络分析法。其中，增长核算法假定希克斯中性技术进步与不变的资本和劳动产出弹性，需要较强的理论假设，不同的模型设定常常导致不同的结果。随机前沿分析法(SFA)涉及生产函数的设定。DEA的Malmquist指数法的估计过程无需设定具体的函数形式，能够有效地避免函数设定而导致估计结果的偏误。考虑到中国处于经济转型期，时间跨度大，涉及的省份较多，难以用统一的生产函数来描述，所以本文选用非参数DEA-Malmquist指数法来测算中国历年的全要素生产率。

2 计量模型的设定

产业结构的优化与升级是现阶段我国推进供给侧结构性改革的关键，而全要素生产率增长波动又影响着产业结构调整的速度和方向。本文选用Sims等人提出的向量自回归模型(vector auto-regression mode，VAR)对我国产业结构与全要素生产率之间的关系进行研究。VAR模型通过把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。在建立模型的过程中，除了需要确定哪些变量为内生变量外，还需确定自回归的最大滞后阶数。由于ln TFP、ln ISR、ln ISU都是一阶单整序列，所以本文对各变量的一阶差分建立VAR模型。并且根据LR统计量、AIC准则以及SC准则，确定模型的最大滞后期数为3。

含有3个变量的VAR(3)模型表示如下：

y _t =μ +A ₁y _t-1 +A ₂y _t-2 +A ₃y _t-3 +ε _t 。

1.2.4 起病急、进展快、病情重：随着科技水平的提高，很多器械检查已经可以在床旁进行，但对于重危患者有些检查还是无法在床旁施行而影响及时诊断，如CT、MRI、PET等。病情还可以限制某些检查，如凝血障碍的患者一般不宜在不能压迫止血的部位做组织活检。两肺广泛病变、肺功能明显降低且有低氧血症的患者，一般也不能做肺活组织检查。有些检查是需要耗费一定时间的，如果病情进展太快，也许在拿到检查结果时患者已经不幸去世了。

3 实证检验及结果分析

3.1 单位根检验

考虑到所分析的时间序列可能非平稳，直接建模会出现“伪回归”现象,因此本文首先采用ADF检验法对ln TFP、ln ISR、ln ISU以及他们的一阶差分Δln TFP、Δln ISR、Δln ISU进行平稳性检验。由表1的检验结果可知：在95%的置信区间下，3个变量都是I (1)序列，进一步的JJ协整检验表明3个变量协整。

产业结构高级化是一个动态过程，实际上是对产业结构优化升级的一种衡量。通常采用的第3产业与第2产业产值比重指标只反映了产业间份额的转变，并未表现出产业结构高级化的本质;因此，本文根据付凌晖^[10]的测算方法，定义产业结构高级化(ISU)的计算式如下：i =1,j =1,2,3。

表1 各时间序列的ADF检验结果

注:检验类型(c ,t ,k )分别表示单位根检验方程包括常数项、时间趋势项和滞后阶数，0指不包括。

3.2 模型稳定性检验

建立的VAR(3)模型的稳定性检验结果，可以看出，所有AR根的模均小于1且位于单位圆内，这表明所构建的VAR模型是稳定的,如图2所示。

式中，y _t =(dln TFP,dln ISR,dln ISU)′，t 为年份，A ₁,A ₂,A ₃均表示3×3维系数矩阵，μ 为3维截距项系数矩阵，ε _t 为3维的“白噪声”扰动项。

3.3 格兰杰因果性检验

产业结构与全要素生产率之间是否构成因果关系以及因果关系如何，还需进一步验证。由于上述3个变量都是I (1)序列，而格兰杰因果关系检验是针对平稳时间序列的，所以本文对差分后的平稳序列进行检验，确定最大滞后期为3。

图2 VAR模型的稳定性检验

表3 格兰杰因果性检验(95%)

从表3的检验结果可以看出：产业结构合理化不是产业结构高级化的格兰杰原因，反之亦然；产业结构合理化、产业结构高级化与全要素生产率之间存在双向的格兰杰因果关系，二者之间存在交互影响。说明产业结构的优化与升级对全要素生产率增长的预测具有贡献作用。同时，全要素生产率的增长又反过来推动了产业结构的进一步优化与升级。

3.4 脉冲响应分析

脉冲响应函数描述的是一个内生变量对误差的反应，刻画了在扰动项上施加一个标准差大小的冲击对内生变量的当前值和未来值所造成的影响^[12]。VAR(3)模型的脉冲响应函数曲线，实线部分表示内生变量对冲击的响应程度，虚线部分为响应函数加减两倍标准差的置信带。

全要素生产率对其自身以及产业结构合理化、高级化的冲击响应,如图4所示。全要素生产率对自身的冲击响应总是为正，第1期达到峰值后快速衰减，在第3期至第9期之间小幅波动减弱，并于第20期接近0。一个标准差的产业结构合理化对全要素生产率的冲击效应呈逐渐下降趋势的微弱负向作用。给产业结构高级化一个正的冲击后，全要素生产率在前8期呈正向的小幅波动，并于第10期左右衰减至0。这说明，长期看来，全要素生产率具有自我累积促进作用；产业结构优化调整是一个循环渐进的过程，产业结构调整步伐过快将对全要素生产率增长造成难以逆转的负面效果；产业结构高级化对全要素生产率增长则具有持续的正向作用。

产业结构合理化对其自身以及全要素生产率、产业结构高级化的冲击响应,如图5所示。与全要素生产率一样，产业结构合理化对自身的冲击响应一直为正，在第1期达到峰值后减弱，并于第8期接近于0。给全要素生产率一个标准差的正冲击后，产业结构合理化在前5期呈正负上下波动的衰退趋势，在第10期左右接近0。一个标准差的产业结构高级化对产业结构合理化的冲击效果呈衰退趋势的微弱负向作用。也就是说，长期看来，产业结构合理化水平的改善具有自我提升机制；产业结构升级所造成的经济过快“服务化”对产业间协调发展具有一定的抑制作用，但结合格兰杰因果关系检验，这种效果并不显著；全要素生产率增长的波动对产业结构优化调整的速度和方向不具有一致的预测。

图4 Δln TFP、Δln ISR、Δln ISU对Δln TFP的响应

图5 Δln TFP、Δln ISR、Δln ISU对Δln TFP的响应

图6 Δln TFP、Δln ISR、Δln ISU对Δln TFP的响应

产业结构高级化对其自身以及全要素生产率、产业结构合理化的冲击响应,如图6所示。不同于前2者，产业结构高级化对自身的冲击并非总是表现为正向响应，具体来看，前2期上下波动幅度剧烈，在冲击开始即处于最高点，在下一期又迅速回落到负值最低点，此后逐渐向0值调整。一个标准差的全要素生产率对产业结构高级化的冲击，在开始时即达到负值最低点，在下一期又迅速调整到正值最高点，此后小幅波动，于第10期接近0。给产业结构合理化一个冲击后，产业结构高级化由负值向正值逐步调整，在第4期达到峰值后减弱，于第8期接近0。长期看来，产业结构高级化不存在自我增强惯性；产业结构合理化与全要素生产率对产业结构高级化作用相似，均存在短期波动，长期促进作用。

4 结论与启示

本文利用非参数Malmquist指数法测得1979—2016年中国TFP，并在合理测度产业结构合理化与高级化的基础上，实证分析了产业结构变迁对全要素生产率的影响，得到如下结论：

1)我国产业结构合理化与全要素生产率的增长率均具有路径依赖的特征，而产业结构高级化则具有“创造性破坏”的发展形式。2)长期来看，产业结构高级化对提升我国全要素生产率增长率具有显著的促进作用，而产业结构合理化对提升我国全要素生产率增长率具有抑制作用，后者所得出的结论与现有研究结果相悖，这可能是由于相关数据不足或产业结构调整方式不当所致。3)全要素生产率增长率对产业结构合理化和高级化的影响路径不同，全要素生产率增长率对提升产业结构合理化水平表现为由正向促进转变为负向抑制的作用机制，后者则相反。4)产业结构合理化与产业结构高级化之间的相互作用具有非对称性特点，即产业结构合理化对产业结构优化升级表现为短期的制约作用、长期的促进作用，而产业结构超前服务化则一直不利于产业结构合理化水平的提高。

基于以上结论得出:1)推动我国产业结构转型升级对于提升我国整体的经济质量大有裨益，而产业结构升级是提升我国全要素生产率的关键，应当将其放到更为重要的位置之上。2)实现我国产业结构转型升级，不仅需要进一步推动劳动市场和资本市场的完善，优化产业间的资源配置；同时也需要增加研发投入，以技术创新为动力，促进我国产业结构的持续升级。3)深入推进供给侧结构性改革，关键是要持续有效的推动我国经济实现由制造业大国向服务业大国、制造业强国的转变，这也是中国经济高质量增长和增强发展动力的必然要求。4)产业结构合理化是产业结构高级化的基础，产业结构的优化与升级是一个动态过程;因此，在我国产业结构调整的过程中，要遵循经济服务化的客观规律，密切关注服务业和工农业的互动和平稳，警惕服务业的超前发展，从而有效推动全要素生产率的提升，实现有质量的经济增长。

参考文献:

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Dynamic relationship between industrial structure and total factor productivity in China：based on Malmquist index and VAR model

GAO Jian-yong， WANG Hao-han

(Business School, Ningbo University, Ningbo 315211, China)

Abstract :In this paper, the Malmquist index method is used to measure the TFP of China during the period of 1979—2016 and the dynamic relationship among the rationalization and optimization of industrial structure and total factor productivity is empirically studied by set up VAR model. The results are as follows: firstly, both the rationalization of industrial structure and the growth rate of total factor productivity have the characteristics of path dependence, while the optimization of industrial structure has a development form of “creative destruction”. Secondly, the optimization of industrial structure is a key to promote total factor productivity, but the rationalization of industrial structure has an opposite effect on total factor productivity. Lastly, the interaction between the rationalization and optimization of industrial structure are asymmetric which can be explained by the truth that the rationalization of industrial structure can help promote industrial structure upgrading, while the rapid upgrading of industrial structure is not conducive to the coordinated development of industries.

Keywords :the Malmquist index；total factor productivity；the rationalization of industrial structure；the optimization of industrial structure；VAR model

文章编号： 1008-7133( 2019) 03-0009-06

DOI ：10.16315/j.stm.2019.03.004

中图分类号: F 063. 1

文献标志码: A

收稿日期: 2019-03-08

基金项目： 国家自然科学基金项目(71773057)

作者简介: 高建勇(1993—)，男，硕士研究生；

汪浩瀚(1964—)，男，教授，博士，博士生导师.

[编辑：费 婷]

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