中国最优产业结构：理论模型与定量测算，本文主要内容关键词为：产业结构论文,定量论文,中国论文,最优论文,模型论文，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
我国过去所采用的以高投入、高消耗、高污染为典型特征的传统经济增长方式已经难以为继，实现经济增长方式的根本性转变已经刻不容缓。作为经济增长方式转变的重要途径，产业结构的优化升级构成了我国当前乃至今后一段时期经济发展战略的重点之一。自20世纪90年代以来，国内理论界对我国的产业结构相关问题展开了大量研究，并形成了很多关于产业结构优化升级的政策建议。
熊映梧和吴国华等(1990)利用“偏离度”的概念分析了中国产业结构的均衡度，他们认为劳动力结构与产值结构不对称性的加剧会导致两者之间偏离度的提高，第一产业的正向偏离数①和第二产业的负向偏离数是导致中国产业偏离度②居高不下的主要原因。谢伏瞻等(1990)基于中国战略产业的选择标准，依据各产业劳动力和资本的密集使用程度以及各产业对国民经济整体的关联影响，提出以农业、电力工业为主的能源工业、钢铁、铝、化工原料为主的原材料工业、交通运输与通信业等七大产业作为产业结构调整中的战略产业；周振华(1991)认为提高产业结构的聚合质量是调整不合理产业结构的核心问题，而提高聚合质量的问题最终归结于结构平衡度的提升，他还从理论上阐述了产业结构平衡的若干关系，其中包括产业结构的短期平衡和长期平衡、短线平衡和长线平衡、绝对平衡与相对平衡；胡春力(1999)在对中国产业结构调整的方向和原则进行论述的基础上，认为我国第三产业内部结构水平低下、发展滞后，第二产业缺乏高加工度产业的带动作用，产业结构的粗放和低度化使得资源和环境遭到严重破坏，并指出中国产业结构调整过程中必须处理好农村工业化、对外开放、制造业结构升级三者之间的关系。
李宝瑜和高艳云(2005)通过构建产业结构年度变化失衡指数，通过计算产业增加值年度增长率、劳动生产率、资本生产率等指标揭示出我国产业结构的年度不合理比重，并用该方法对我国1990—2002年各产业的不合理比重进行了计算，其结果显示2002年我国产业结构中包含了3.11％的不合理比重；邬义钧(2006)分别从基本实现工业化和基本实现现代化两方面，具体分析产业升级的具体目标和战略目标，并提出附加价值溢出量、高加工化系数、结构效益指数等评价产业结构优化升级程度的指标；何德旭和姚战琪(2008)通过分析产业结构调整过程中的各种效应，提出了中国产业结构调整的方向和路径，他们认为中国产业结构调整要以高新技术产业为驱动力，并且以现代服务业和制造业为车轮，由此带动产业结构的整体性升级；Acemoglu and Guerrieri(2008)通过建立一个两部门模型，从理论层面表明资本积累是产业结构变迁的重要原因；黄茂兴和李军军(2009)使用1991—2007年中国31个省市(区)的面板数据，构建了技术选择、产业结构升级和经济增长三者之间的模型，实证研究结果表明产业结构升级可以通过选择合理的资本深化和技术来实现；Ju et al.(2009)通过一个可追溯的无限期一般均衡模型，从理论角度分析了封闭经济中最优产业结构的动态变化，分析后认为资本的不断增长是推动产业结构变化的动力；Che(2010)基于15个国家27个行业的数据，采用实证方法研究了高资本禀赋同资本密集型行业规模之间的相关关系，最后发现实际和名义的产出份额以及资本密集型行业的就业份额均与初始的资本禀赋和资本积累速度之间呈现显著的正相关关系。
我们在对众多此类文献进行研究和检讨的基础上发现，几乎所有此类研究都难于摆脱以下所述的某种局限性：其一，探讨产业结构内生性问题的模型基本止于理论层面，很难用于实证(比如Ju et al.(2009)的理论模型)；其二，同产业结构相关的实证研究基本止于揭示现实产业结构同其他经济变量之间的关系；其三，通过构造统计学指标刻画产业结构优化程度的研究基本都以某些主观认识(比如认为服务业和高附加值加工业产出所占比重越高越好等)作为隐含前提。为了克服现有研究成果的上述局限性，我们从生产者和要素供给者的优化动机出发探讨各产业最优产出的决定机制，力求开发一个能够付诸定量测算和应用，且能够很好刻画我国各产业最优增长水平和最优产业结构的理论模型。本文余下的内容共分为三个部分：理论模型的提出、中国最优产业结构的定量测算和结论。
二、理论模型的提出
(一)产业和产业结构的含义界定
在经济研究中，出于不同的研究目的，可以从不同角度对产业进行划分。比如，可以从产品形态角度将产业划分为第一产业、第二产业和第三产业(这种划分方法被我们称作三分法)，也可以从技术特点角度将产业划分为传统产业和新型产业，还可以根据生产要素的密集使用程度将产业划分为资本密集型产业和劳动密集型产业，凡此种种。上述任何一种划分方式都被我们称作一种产业观。如果要将这些概念性的产业观落实到量化层面，则需要对各产业的生产函数进行界定。因为不同产业被区分的理论基础就是它们的生产函数不同。生产函数的相异性可以用生产函数中不同参数(每个参数代表着生产函数的一个特征)的相异性来代表，因而，每一种参数相异性的选取方式都体现着一种产业观。以下我们要研究的是：同三分法产业观相对应的生产函数的参数相异性的选取方式，或者说，以生产函数的哪些参数的相异性作为划分不同产业的标准。
其一，基于常识可知，第一产业、第二产业和第三产业对劳动和资本的密集使用程度不同。
其二，因为第一产业、第二产业和第三产业各自所使用的劳动和资本的价格都不相同④，同时，它们各自的外开放程度和产品属性不相同(导致了它们各自在国内市场中的价格影响力不同)，另外，它们各自的产出品的实际价格也不相同，所以，第一产业、第二产业和第三产业的技术进步贡献度应该不同(参见后文式(14))。
关于产业结构，我们做出以下界定：基于α和A的相异性而划分的第一产业、第二产业和第三产业的产出比重结构。需要说明的是，本文的实证研究所采用的数据却是基于我国政府所划分的第一产业、第二产业和第三产业的相关数据。这里面就隐含了一个假定：我国政府对第一产业、第二产业和第三产业的划分标准同我们所主张的这三个产业的划分标准高度一致。
在界定了产业和产业结构的含义以后，我们需要对最优产业结构的含义进行界定。因为，我们认为产业结构的最优性是一个相对的概念，也就是说，任何所谓的最优产业结构都是同某一组优化目标相对应的产业结构。如果不事先确定需要实现的最优目标，任何人都无法求解出具有唯一性的所谓的最优产业结构。
(二)最优产业结构的含义界定
我们认为，所谓的最优产业结构就是能够同时实现以下目标的产业结构：
①各个产业在生产过程中都对生产要素进行了充分有效的配置；
②各个产业对生产要素的需求和使用量都达到了利润最大化目标所要求的最大限度(惟其如此，就业也才会实现最大化)；
③各个产业所选择的产量都能实现自身利润的最大化；
④代表性行为人按照跨期(两期)效用最大化原则来安排每一种产品的消费和投资(意味着社会不存在过度消费，也不存在过度投资)；
⑤每一个产业的产出在被消费和用于再生产之后没有剩余(也就是，微观单元的储蓄总额正好同全社会的投资需求完全匹配)。
在对最优产业结构的含义进行界定之后，我们开始研究并提出一个关于各产业最优产出决定机制的理论模型。继而，我们将基于各产业最优产出计算我国的最优产业结构。
(三)最优产业结构理论模型的提出
1.关于研究路径的概括性说明
每个产业都被视为一个独立决策单元，都按照C-D生产函数形式组织生产，所使用的生产要素都被划分为两类——资本和劳动，都基于利润最大化原则对生产要素进行最优需求和配置。基于每个产业对生产要素的最优需求和配置行为，我们能够推导出各产业生产要素投入价值与产品销售收入之间的函数关系(不妨称为生产者的收入方程)。在各类生产要素投入中，资本的投入数量取决于代表性行为人⑤的投资意愿；代表性行为人所乐于供给的投资数量完全取决于其自身跨期(当期和未来两期)效用最大化动机，至于劳动力的投入数量，则始终能够保持与资本之间的最优比例(这里隐含了一个假设：劳动力总是比资本更丰富)。将代表性行为人关于最优资本供给数量的决定机制融入生产者的收入方程，便可得到一个同时考虑了生产者利润最大化动机和投资者效用最大化动机的名义产出方程(我们称为最优名义产出方程)。
2.生产者的收入方程的推导
根据式(10)，可得
基于式(35)可以计算所有产业的最优名义产出，也就意味着可以计算最优产业结构，所以，也可以将式(35)视为对最优产业结构实现机制的数学表述。有两点需要特别指出：其一，在推导式(35)时没有考虑税收和交易成本，因为我们要研究的是资源配置充分有效前提下的各产业最优产出水平的决定机制；其二，我国政府和国外居民对我国各产业产品的消费和要素供给行为已被包含在代表性行为人的代表范畴之内。
三、中国最优产业结构的定量测算
1.指标构建及数据说明
我们按照中国国家统计局关于三次产业的划分标准提取各产业相关数据。第一产业包括农、林、牧、渔业，第二产业包括采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业以及建筑业，第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业、房地产业、租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育、卫生、社会保障和社会福利业，文化体育以及娱乐业。需要说明的是，我们未将公共管理和社会组织包含在第三产业内。
由于我们所采用的生产函数为两要素C-D生产函数，为了在参数估计过程中除去“劳动产出弹性与资本产出弹性之和为1”的线性约束，我们对资本变量和产出变量均取人均指标。各个产业的名义产出用其增加值代表，分省的各产业增加值数据取自“中经网统计数据库”。各产业的劳动力数量用平均从业人数代表。分省的各产业年平均从业人数数据取自《新中国六十年统计资料汇编》。将各省各产业增加值除以相应的年平均从业人数就得到了各省各产业年人均名义产出。我们用各省各产业的资本存量代表相应产业的资本投入数量。分省分产业的资本存量数据借鉴自徐现祥等(2007)一文。用各省三次产业的资本存量除以各自的年平均从业人数就得到了各省各产业的人均资本投入数量。
在我们所采用的随机前沿生产函数中，考虑了技术进步的两种情况：不具有时间趋势和具有时间趋势。生产函数的解释变量(人均资本的自然对数)的参数估计值就是资本产出弹性估计值，从而，劳动产出弹性估计值就等于1减资本产出弹性估计值。
我们在选取技术效率回归方程的解释变量时，考虑了劳动力受教育程度、制度因素以及地理环境因素等三方面因素。
关于劳动力受教育程度，我们用各省平均每万人中在校高中、大专和本科学生人数作为代理指标。计算各省平均每万人中在校高中、大专和本科学生人数指标时所需的各省年末总人口及历年在校高中、大专和本科总人数等数据取自“中经网统计数据库”。
关于制度因素，我们选择了四个指标：①实际利用外资占地区生产总值比重；②财政支出额占地区生产总值的比重；③进出口总额(按当年美元对人民币汇率折算，数据取自《中经网统计数据库》)占地区生产总值的比重；④产权制度。我们用各地区国有及国有控股工业增加值在各地区工业增加值中所占比重作为产权制度因素的代理指标。各省实际利用外资、财政支出总额、进出口总额、国有及国有控股工业增加值等数据取自1997—2003年《中国统计年鉴》，各省地区生产总值数据取自《中经网统计数据库》。
在地理环境因素中主要考虑了以下四个指标：人均GDP、年平均温度、年平均降水量和年总日照小时数。将人均GDP纳入其中，因为在我国各省经济发展水平同地理位置之间具有高度的相关性。同时，我们还考虑到温度、降水和日照等变量不仅与各产业生产活动息息相关，而且具有显著的地区代表性，因而，我们将这三个变量也一并纳入地理环境代理指标体系。各省人均GDP数据取自《新中国六十年统计资料汇编》，各省年平均温度、年平均降水量、年总日照小时数等数据取自1997—2003年《中国统计年鉴》。
需要指出的是，受各省区三次产业资本存量数据的限制，历年《中国统计年鉴》、《中经网统计数据库》、《新中国六十年统计资料汇编》所提供的上述指标的时间交集为1996—2002年。为提高数据的使用质量，我们采用了面板数据分析方法。关于我国各产业生产函数类型，我们通过检验发现：采用随机前沿生产函数具有显著必要性(三次产业的LR统计量均超过1％显著性水平临界值)。
2.计量模型
3.生产函数的估计
每个产业的生产函数都分别考虑了五种形式：常数全要素生产率条件下的C-D生产函数(模型1)，时变全要素生产率条件下的C-D生产函数(模型2)，常数全要素生产率条件下的随机前沿生产函数(模型3)，包含所有非效率变量的时变全要素生产率条件下的随机前沿生产函数(模型4)，仅包含最优非效率变量组合的时变全要素生产率条件下的随机前沿生产函数(模型5)。模型1和模型2采用OLS方法估计；模型3、4、5则采用三阶段最大似然估计(3 Step Maximum Likelihood Estimation)方法进行估计，所使用的软件为FrontierV4.1。通过对估计结果(见表1—3)的仔细评价和比较，我们将每个产业的模型5作为估计各产业α的最优模型。
第一产业最优模型中的技术非效率解释变量包括：财政支出占地区生产总值的比重、进出口总额占地区生产总值的比重、国有及国有控股工业增加值占地区生产总值的比重、人均地区生产总值、年平均温度、年平均降水量。全要素生产率的时间趋势系数估计值为0.0289，资本的产出弹性为0.0572。财政支出占地区生产总值的比重、国有及国有控股工业增加值占地区生产总值的比重以及年平均温度对第一产业的生产效率具有负的影响，进出口总额占地区生产总值的比重、人均地区生产总值、年平均降水量等变量则对第一产业的生产效率具有正的影响。这意味着产权改革进展程度越高、国际贸易越活跃、经济发展水平越高、降水越充沛的地方，农业的效率水平也越高。
根据表1模型5的估计结果，可以计算出第一产业的劳动产出弹性：
＝1－0.0572＝0.9428。
第二产业最优模型中的技术非效率解释变量包括：实际利用外资占地区生产总值的比重、国有及国有控股工业增加值占地区生产总值的比重、人均地区生产总值、年日照总小时数。第二产业全要素生产率的时间趋势系数估计值为0.0748，资本的产出弹性为0.2686。实际利用外资占地区生产总值的比重、国有及国有控股工业增加值占地区生产总值的比重、人均地区生产总值对第二产业生产效率的影响为正，而年日照总小时数对第二产业生产效率的影响则为负。这表明：在工业中保持国有经济的主体性和主导性作用、引进外资有利于工业生产效率的提高。同时，也意味着：经济发达的南方地区(人均地区生产总值较高，年日照总小时数较少)的工业效率相对较高。
根据表2模型5的估计结果，我们可以计算出第二产业的劳动产出弹性：
＝1－0.2686＝0.7314。
第三产业技术非效率解释变量仅包括人均地区生产总值，而且人均地区生产总值对第三产业生产效率的影响为正。这说明：第三产业的效率仅仅与经济发展水平相关，即经济越发达的地方，第三产业的效率也越高。另外，从表3模型5可以看出，第三产业的全要素生产率不具有时变性，同时，资本的产出弹性也相对较大(为0.4823)。据此我们可以计算出第三产业劳动产出弹性：
＝1－0.4823＝0.5177。
(二)关于产业划分标准的实证检验
本研究在提出理论模型的时候，将α和A的相异性作为划分不同产业的理论标准。由于我们在实证研究中使用的是基于中国统计部门产业划分标准的相关数据，因而有必要检验这些数据是否符合本研究关于产业划分的理论标准。我们基于上述三次产业生产函数的估计结果，将三次产业的α和A报告于表4。
从表4可以看出，三次产业的α和A在数量方面均存在明显差异(由于无法知道每个产业的α和A的概率分布，不能对它们各自在产业间的差异性进行统计推断)。
(三)估计三次产业的需求价格弹性和勒纳指数
根据需求价格弹性的定义，需求价格弹性等于需求数量变动百分比除以价格变动百分比。由于每个产业所生产的产品都具有多样性，在衡量每个产业的产品数量时，我们以各产业的名义消费额除以价格指数得到各产业的实际消费额(或者不变价格消费额)，再以不变价格消费额除以价格指数得到实际消费数量，并以实际消费数量代表需求数量。我们用各产业定基价格指数代表每个产业产品的价格水平。各产业需求价格弹性的计算方法是：用各产业产品实际消费数量的自然对数对价格水平和收入的自然对数进行省际年度面板数据(Panel Data)回归，则价格水平的回归系数就是相应产业产品的需求价格弹性的估计值。
具体而言，我们用年度居民消费价格定基指数作为第一产业和第三产业产品价格，用年度工业品出厂价格定基指数作为第二产业产品价格。居民消费价格指数原始数据来源于《中经网统计数据库》，时间区间为1992—2009年。1992—2008年的工业品出厂价格指数原始数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》，2009年的工业品出厂价格指数原始数据则来源于《中经网统计数据库》。由于居民消费价格指数和工业品出厂价格指数的原始数据均为环比数据，我们将它们换算成了定基指数(1992年＝100)。
限于数据的可获得性，我们用城镇家庭年人均消费代表名义消费水平，并用城镇家庭年人均可支配收入作为收入的代理指标。城镇家庭年人均消费(分产业)和城镇家庭年人均可支配收入数据取自《中经网统计数据库》。其中，第一产业的消费支出包括食品、粮食、肉禽及其制品、蛋、水产品和奶及奶制品消费支出；第二产业的消费支出包括衣着、服装、家庭设备用品及服务消费性支出以及耐用消费品消费性支出；第三产业的消费支出包括医疗保健消费性支出、交通和通信、教育文化娱乐服务、文娱用耐用消费品、居住、住房、杂项商品和服务消费性支出。根据产业类型将各项支出加总得到各产业的名义消费额。利用Eviews6.0软件对1992—2009年中国三次产业产品的实际消费数量、价格水平和收入做面板回归。经过检验(检验结果见表5)，三次产业均支持固定效应、时变价格系数模型。该模型的形式为：
，其中j表示产业类型，j＝1，2，3；Q、P、R分别表示实际消费数量、价格水平和收入；α为截距项；β为需求价格弹性；κ为需求收入弹性；ε为随机项。模型形式选择检验和需求价格弹性的估计结果分别见表5和表6。
在检验各产业消费、收入和价格数据稳定性时，由于考虑到各个省份的消费和收入都具有时间趋势，不能采用LLC和IPS检验；又由于考虑到我们数据的时间长度较短(1992—2009)，也不能采用Fisher类检验，因此，我们采用了Breitung检验方法。
从表5可以看出，第一产业消费、价格和收入都是一阶单整过程，但三者之间存在协整关系；第二产业消费和价格均为一阶单整过程，且二者与收入(同第一产业)之间存在协整关系；第三产业消费为平稳过程，第三产业消费、价格(同第一产业)和收入(同第一产业)之间存在协整关系。因而，基于三次产业消费、价格和收入数据进行的面板回归均不存在伪回归问题。
紧接着，我们将对面板回归模型具体形式的选择进行甄别检验。首先，区分混合模型与截距差异模型，接着甄别固定效应模型与随机效应模型，进而确定同样本数据相适应的模型形式。各阶段检验结果详见表6。
从表6可以看出，第一产业和第三产业均在统计学意义上支持固定效应时变系数模型设定。第二产业支持截距项的截面差异和系数时变性，只是拒绝随机效应假设的伴随概率略高于0.05。但是，考虑到随机效应和固定效应条件下价格弹性估计值的差异甚小(见表7)，我们仍然采用固定效应时变系数模型估计第二产业产品的需求价格弹性。
基于固定效应时变系数模型，我们对三次产业产品的需求价格弹性进行了估计，估计结果见表8。从表8可以看出，三次产业每个年度的需求价格弹性估计值均非常显著。第一产业产品需求价格弹性最小，基本体现了生活必需品的产品属性和我国农业对外开放程度较低的产业特征；第三产业产品需求价格弹性最大，主要原因在于其产品多为非必需品且较容易被替代。各产业产品的需求价格弹性呈现出了不同的变化趋势，其中第一产业的需求价格弹性大致呈现出单一下降趋势，第二产业的需求价格弹性则表现出先升后降(以2004年为分界点)，第三产业需求价格弹性的变化趋势则正好与第二产业相反，即2004年以前基本处于下降趋势，2004年以后又呈现出逐年增加的态势。关于第二产业和第三产业产品需求价格弹性的变化趋势，我们分析认为原因如下。在2004年以前随着我国对外开放程度的提高，我国各个类别的工业品都遇到了越来越多的国外替代品，从而导致了我国第二产业产品需求价格弹性的连续上升；2004年以后，我国工业品和进口工业品在经过竞争之后逐渐形成了“进口工业品满足高档消费需求、本土工业品满足中低档消费需求”的分类格局，也就是使得本土工业品更多地具有必需品的性质，从而表现出了较低的需求价格弹性。第三产业在2004年以前所提供的服务种类非常有限，主要限于生活基本需要，而且，我国对境外服务业(尤其是金融业)的开放程度也不高，这就使得2004年以前第三产业产品价格弹性普遍较低，甚至随着居民收入的增加，第三产业产品价格弹性还会降低；在2004年以后，伴随着WTO效应的不断显现和国际服务业的不断进入，我国第三产业产品种类不断丰富，而且属于奢侈品范畴的服务产品所占比重不断加大，不仅如此，我国服务产品所面对的国外替代品也越来越多，这些因素综合起来共同导致了我国第三产业产品价格弹性在2004年以后的逐年上涨。
(四)主观效用贴现因子和风险规避系数的广义矩(GMM)估计
根据式(35)，在估计不同产业名义产出增长率的时候应该采用不同的主观效用贴现因子(
)和风险规避系数(
)。但是，由于无法获得具有充分长度的分产业消费数据(我们只能够从《中经网统计数据库》获得具有足够长度的可以代表消费的社会商品零售总额月度数据)，我们只能将社会商品零售总额增长率作为三次产业产品消费增长率的共同代表。这种做法隐含着一个假定：主观效用贴现因子和风险规避系数在产业间没有差异。关于这个假定对最优名义增长率计算结果的影响，我们进行了模拟(结果见表9)。在模拟的时候，我们采用了对名义产出增长率计算结果影响最大的变化组合(亦即λ和γ同时同方向变动)。从表9所示的模拟结果来看，λ和γ的同降、同增对最优名义产出增长率的影响非常小(当二者同降20％时，最大影响程度不过1.7％)。
我们选择社会商品零售总额作为消费的代理指标，并选择一年期定期存款利率(来源于《中经网产业数据库》)、上证指数收益率(来源于金融RESSET数据库)以及深证综指收益率(来源于金融RESSET数据库)等三个收益序列作为工具变量。为了尽可能增加数据的样本长度，我们采用了各个数据在1991年1月至2011年3月期间的月度样本。在进行GMM估计时，我们所使用的矩条件如下：
需要补充说明的是，基于上述主观效用贴现因子和风险规避系数以及月度消费数据所计算出来的贝塔为月度贝塔，我们取每个年度内各月度贝塔的平均值作为该年度贝塔值的代理指标。
(五)三次产业最优产业结构的计算
我们基于式(35)测算我国三次产业的最优增长率和最优产业结构(各产业名义产出比重)。在进行此项测算的过程中，主要涉及：各产业资本增长率、各产业劳动产出弹性(α)、各产业勒纳指数(价格弹性的倒数的绝对值，在本文中记为N)、随机贴现因子(β)、主观效用贴现因子(λ)、风险规避系数(γ)等数据。各产业劳动产出弹性由生产函数估计得出(结果见表1至表3)，各产业勒纳指数由各产业产品需求价格弹性(估计结果见表8)计算得出，工业品出厂价格指数数据取自《中国统计年鉴(2010年)》，主观效用贴现因子(λ)和风险规避系数(γ)的估计结果详见表10，随机贴现因子(β)则用消费数据并按照式(24)计算得出。其中，消费＝社会商品零售总额/居民消费价格指数(定基)。由于各产业资本存量数据(取自徐现祥等(2007))仅截至2002年，在计算各产业资本增长率时，我们采用了趋势外推法。具体而言，我们根据以下自回归方程来推算2003年以后的资本存量。
由于采用以上方法得到的资本存量均以当年价格计算，故需用资本品价格指数进行调整。由于资本品价格指数在我国尚未列入统计指标体系，我们采用工业品出厂价格指数作为该指标的代表。由于能够获得的用于计算勒纳指数的分省分产业消费数据最晚截至2009年，我们只能对2009年以前的各产业最优名义产出增长率进行测算。在对各产业最优名义产出增长率进行测算的基础上，我们对各产业最优名义产出增长率同实际产出增长率之间的差异进行了对比，对比的结果见表11。
需要特别说明的是，在表11中最优增长率同实际增长率一样，也是以上年度名义产出实际值为基数的，因为在计算最优增长率时各解释变量(资本增长率、勒纳指数和资本市场随机贴现因子)均只能取实际值(而非理论值)。同时，以上年度名义产出实际值为基数计算最优增长率的做法还保证了最优增长率和实际增长率之间的可比性。通过表11可以发现最优增长率波动水平普遍较大，我们认为主要原因在于：随机贴现因子(β)的波动性和各产业产品需求价格弹性的波动性都较大。⑦其中，前者较大是因为我国资产价格(主要是股票价格)的波动率较大，后者较大表明我国各产业开放程度和各产业产品属性都发生了较大变化。一言以蔽之，我国资产价格波动水平较高以及各产业开放程度和各产业产品属性变化较大的基本国情决定了我国各产业最优增长率的高波动性。
从表11和图1、图2、图3可以看出：各个产业实际增长率与最优增长率之间大致保持着同向变动关系，但是二者之间仍然在不同时间存在不同程度的差距；我国的实际产业结构同最优产业结构之间也大致保持着同向变动关系，同样也在不同时间存在不同程度的差距。三次产业最优增长率都大致呈现了以下趋势：1992—1997年增速逐步放缓甚至在1994—1997年期间一度出现负增长；1998年在1997年的基础上出现了一定程度的恢复性增长，但在1999年和2000年期间第一产业和第二产业迅速转入下降通道(只有第三产业出现轻微上涨)；三次产业在2001—2005年期间均出现了稳步增长；三次产业增速均在2006年出现大幅降低并在2007年出现大幅提升；2008年和2009年三次产业的增速均有所下降。各个产业实际增长率同最优增长率之差的变动趋势清楚反映了我国经济发展的环境和现实。比如，1992—1997年期间实际增长率总是快于最优增长率，这清楚表明我国经济在当时持续过热；1998年各产业的实际增长率均达不到最优增长率的要求，这表明我国经济受到了亚洲金融危机的负面影响；1999年和2000年实际增长率超过最优增长率，表明我国政府为了对反抗亚洲金融危机所采取的扩张性政策发挥了效果，使得经济处于稍稍过热的状态；2001年以后实际增长率一直无法达到最优增长率的要求，尤其是在2003年以后三次产业实际增长率同最优增长率之间一直保持着很大的差距，这反映了2003年非典、2008年汶川地震和全球金融危机等接连发生的重大事件对我国经济所产生的全面而严重的冲击。从我们测算的结果来看，我国政府自2009年开始施行的积极的财政政策并未在2009年产生出推动经济大幅增长的效果。
图1 第一产业实际增长率与最优增长率的比较
图2 第二产业实际增长率与最优增长率的比较
图3 第三产业实际增长率与最优增长率的比较
由于我们的最优产出增长率理论模型是一个只涉及当期(代表现在)和下期(代表未来)的两期模型，该模型要解决的核心问题是：当期产出水平既定时，若要实现消费者两期总效用的最大化，应当将当期实际产出的多少份额用于下期生产，从而实现多少下期最优产出？亦即，我们的目标是要计算基于当期实际产出的下期最优产出。因此，我们在计算表11的最优名义产出增长率时，我们是将下期最优产出同当期实际产出之间的比率减1定义为下期的最优增长率，这样我们总是基于当期实际产出计算下期最优产出，因此我们计算出来的下期最优产出是只与当期实际产出和下期的最优增长率有关，下期最优产出的具体计算公式为：下期最优产出＝当期实际产出×(1＋下期最优增长率)。根据以上说明，我们计算了各期三次产业最优结构，并与实际结构进行了比较(见表12)。
从表12和图4、5、6可以看出，第一产业实际比重在2004年以前高于最优比重，在2005年以后持续处于最优比重水平以下，这一定程度地暴露了我国所面临的粮食安全问题；第二产业实际比重在1997年以前达不到最优比重水平，在1998—2008年期间逐步超过最优比重，但在2009年又突然降到最优比重水平以下；第三产业实际比重先是在1998年以前高于最优比重，后在1999—2008年期间低于最优比重，最后在2009年再次超过最优比重。三次产业实际比重与最优比重的历年对比关系清晰刻画出转型期中国三次产业结构的变动轨迹：中国生产要素的禀赋特征使得第一产业在2004年以前以粗放式的劳动力充足获得高于最优比重的发展，随着大批农民工进城务工，第一产业实际比重在2005年以后降为低于最优比重，与此对应的是第二产业在1998—2008年实际比重逐步接近并超过最优比重的长足发展(亦即工业化进程加速)，但由于受到2008年全球金融危机的严重影响，第一产业和第二产业实际比重均低于最优比重，第三产业实际比重高于最优比重(原因是中国政府在应对全球金融危机时采取了扩大内需、刺激消费的经济政策，使得第三产业获得了较为强劲的需求动力)。
图4 第一产业实际比重与第一产业最优比重的比较
图5 第二产业实际比重与第二产业最优比重的比较
图6 第三产业实际比重与第三产业最优比重的比较
四、结论
本文通过对生产者的利润最大化目标和要素供给者的跨期效用最大化目标进行联合求解，推导出了一个关于各个产业最优名义产出增长率的方程。该方程的解释变量包括：各产业资本增长率、勒纳指数(即产品需求价格弹性绝对值的倒数)和资本市场随机贴现因子。另外，该方程还包含了三个待估计参数：各产业劳动产出弹性以及消费者的主观效用贴现因子和风险规避系数。我们基于1992—2009年三次产业消费、价格和收入的省际面板数据估计了中国三次产业产品的需求价格弹性(以收入作为控制变量)；然后基于1996—2002年人均资本、人均产出等投入产出变量和受教育程度、制度、地理环境等技术非效率解释变量的省际面板数据，用随机前沿分析方法估计了三次产业的劳动产出弹性；随后基于社会商品零售总额、沪深股指、1年期定期存款利率等数据，采用GMM方法估计了我国全社会的主观效用贴现因子和风险规避系数，并据此计算了我国资本市场随机贴现因子。最后，我们基于产业层面的最优名义产出增长率方程对中国在1992—2009年间三次产业最优名义产出增长率和最优产业结构进行了测算。测算结果显示，各个产业实际增长率与最优增长率之间大致保持着同向变动关系，但是二者之间仍然在不同时期存在不同程度的差距；我国的实际产业结构同最优产业结构之间也大致保持着同向变动关系，同样也在不同时期存在不同程度的差距。三次产业实际增长率同最优增长率之间差距的变化趋势能够清楚地反映出始于1992年的中国经济过热、始于1997年下半年的亚洲金融危机、始于2003年的“非典”以及始于2008年的全球金融危机等重大事件对我国经济的影响。
除了测算出我国三次产业最优名义产出增长率和最优产业结构，我们通过本研究还发现了一些值得深入探讨的问题。比如，基于式(14)可以发现，技术进步的动力既包括厂商的价格控制能力(
)，也包括要素价格增长率与产品价格增长率之间的差，同时，还包括资本增长率。我们认为，这一发现可能带来创新理论的新进展。
除此之外我们还发现，对于第一产业而言，无论是资本(K，亿元)与劳动力(L，万人)之间，还是资本增长率(ln(K))与劳动力增长率(ln(L))之间均存在(统计学意义上)显著的常数比例关系。我们基于面板数据混合模型回归发现，前者的比例关系为K＝0.0761L，后者的比率关系为ln(K)＝0.6225ln(L)。这就意味着，我国第一产业的技术装备率(K/L)在样本期(1996—2002年)内没有发生显著改变。其中的原因值得我们进一步研究。
最后我们认为，以最优产业结构为基准的产业结构偏离度的衡量和产业结构偏离所造成的效率损失评价也是值得深入研究的重大问题。
作者感谢主编、匿名审稿人富有启发性的意见和评论。当然，文责自负。
注释：
①偏离数指的是同一产业的劳动力比重与产值比重之差。
②偏离度指的是所有偏离数绝对值之和。
③实际上，我们还可以用α的相异程度作为区分劳动密集型产业和资本密集型产业的划分标准，用A的相异程度作为区分传统产业和新型产业的划分标准。
④因为劳动和资本在不同产业的边际生产力不同，同时，它们在不同产业中产生收益的不确定程度(即风险程度)也不相同。
⑤代表性行为人所代表的是我国各产业产品所有消费者和生产要素供给者的选择行为特征，自然也包括国外消费者和国外要素供给者。亦即，我们以下要探讨的理论模型已将出口和国外要素供给纳入考虑。
⑥我们将每个产业的产值分为两个部分：一部分用于消费，另一部分用于购买资本品(文中将这一部分价值称作资本投入价值)。资本投入价值包含了购买机器、厂房以及中间品等劳动以外的一切生产要素的支出。也就是说，在我们的模型中，一个产业在生产过程中无论是对本产业产品的消耗，还是对其他产业产品的消耗都被纳入资本之中。我们也考虑到采用货币单位计量中间产品投入并且将中间产品投入归入资本的做法将会使得中间产品的产业属性在模型中得不到明确显示。然而，如果不这样做，我们难以找到将中间产品纳入模型的更好方法。如果采用实物数量表达中间产品投入，那么，任何一个产品都可能需要消耗成千上万种中间产品，如何尽数列举这些中间产品就构成了一个难以实现的目标，将成千上万种中间产品的消耗数量(量纲各不相同)抽象归纳成一个可观测、可量化的指标会更加困难。需要特别指出的是，我们将中间产品货币化并且计入资本的做法并不会妨碍对中间品结构关联效应的刻画。对于每一个产业而言，资本投入价值都存在最优状态。我们基于生产者的利润最大化动机和代表性行为人的效用最大化动机推导出了每个产业最优资本投入价值的决定方程。当所有产业的产品价格既定时，每个产业的任何一个最优资本投入价值水平自然都对应着唯一一组中间品数量组合。然而，只要任何一个产业的产品价格发生了变化，则每个产业在生产过程中所需要耗费的中间品数量组合都会发生变化，进而，每个产业的产量也会发生变化。这就是我们的模型所隐含的中间品结构关联效应。为保证结果的稳健性，我们还考虑了中间产品投入的简化处理对最优产业结构计算结果的实际影响，我们研究发现差误在可接受范围之内。
⑦随机贴现因子的标准差为0.5718，第一产业产品需求弹性的标准差为0.2354，第二产业产品需求弹性的标准差为0.1277，第三产业产品需求弹性的标准差为0.4500。
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