產業結構貢獻效應研究——以青海省為例

卞利花，吉敏全

（青海大學 財經學院，青海 西寧 810016）

產業結構對經濟增長的影響作用屬于西方經濟學中比較成熟的理論。庫茲涅茨、錢納里、羅斯托等西方經濟學家對此都做了系統研究，國內也有不少對產業結構優化的研究成果，如毛健[1]，劉建平[2]，壟榮華[3]，張曉寧和霍麗[4]等分別對我國部分省區產業結構優化及經濟增長的貢獻效應進行了分析，但這些研究主要基于三次產業的宏觀層面，對三次產業內部結構分析稍有欠缺。本文著眼于三次產業結構及內部各行業的貢獻效應對青海省產業結構貢獻效應進行深入分析，以期為青海省經濟結構的優化升級提供參考。

一、青海省產業結構及貢獻率現狀

西部大開發戰略實施以后青海省進入了高速的發展時期，與此同時，三次產業結構也發生著巨大變化。從圖1可以看出，從1998年西部大開發戰略實施以后，第一產業產值占GDP的比重低于20%，而且一直呈現下降的狀態；第二產業產值占GDP的比重從1998年一直到2001年，處于40%左右，直到2002年進入了高速發展時期，所占比重迅速攀升，2011年達到了最高為58.4%；第三產業產值所占GDP比重緩慢提升，之后卻出現了緩慢下降的趨勢。

從貢獻率來看，青海省三次產業中第一產業的貢獻率基本趨于穩定，處于緩慢的下降趨勢，這說明青海省產業的優化升級；第二產業的貢獻率1998年以來基本處于上升趨勢，從1998年的53.24%到2011年的71.2%，第二產業快速平穩增長，1998—2013年這16年期間第二產業貢獻率超過60%的年份達到了8個，說明青海省總產值的快速增長主要依靠第二產業的拉動，而且基本是靠工業在拉動，當然這與青海省是資源大省，資源豐富有關；第三產業的貢獻率除了個別年份有所增長之外，總體趨勢是下降的。

圖1 青海省1998—2013年三次產業產值占GDP比重及貢獻率

從以上數據可以判斷青海省經濟正處于工業化階段，第二產業占主導地位，經濟起飛主要依賴資源開發，這與青海省經濟功能定位極不適應，僅僅依靠資源來拉動，一是資源總是有限的，二是青海省是生態薄弱地區，在全國生態環境保護方面也處于重要的地位，特別是三江源地區，過度的資源開采將不利于經濟的可持續發展和生態環境的保護，所以要實現經濟轉型必須從優化結構入手，這就有必要對個別產業及內部各行業貢獻效應做進一步分析，為產業結構優化提供依據。

二、青海省產業結構貢獻效應實證研究

產業結構貢獻效應就是產業結構的狀態及其變動對經濟的增長效應。[5]

（一）研究的思路

為了更加深入的研究青海省產業結構對經濟增長的貢獻效應，本文首先利用計量模型對產業結構的貢獻效應進行實證研究，然后進一步利用因子分析模型對三次產業內部各行業貢獻效應進行實證研究，以期找出青海省產業結構中存在的深層次問題，為產業結構的優化升級提供參考。

（二）模型的設定

1.計量模型的設定。劉偉、李紹榮（2002）[6]根據產業結構把生產函數表示為 Y=F（X1，X2，X3，A），其中，Y 表示總產出，X1，X2，X3分別表示第一、二、三產業的產值，A 表示經濟制度和技術水平。袁靜（2012）[7]對上述生產函數進行全微分并做適當處理后得：

解這個微分方程，得：

其中 ε0=εLN（A）。

此計量模型表示了總產值與三次產業的產值，及三次產業對總產出的彈性之間的關系。因此我們可以用此模型計量產業結構對經濟增長的貢獻。

2.因子分析模型的設定。因子分析是一種多元統計分析方法，是從觀測到的多個變量中尋找數目較少的潛在支配因子變量。

設原有 p 個變量 x1，x2，…，xp，且每個變量（或經標準化處理后）的均值為0，方差為1。現將每個原有變量用k（k＜p）個因子 f1，f2，…，fk的線性組合來表示，即：

上式即為因子分析模型，f（jj=1，…，k）稱為公共因子，a（iji=1，…，p；j=1，…，k）稱為因子載荷，ε 稱為特殊因子。

（三）實證分析

1.計量模型實證分析

根據青海省1998—2013年的GDP總量及三次產業產值的樣本觀測點，運用Eviews6.0計量經濟軟件得到以下回歸方程（回歸結果見表1）。

（回歸方程下方的數字是相應回歸系數的t統計量的值）

表1 1998—2013青海省GDP的產業結構回歸結果

從回歸結果得到，決定系數R2=0.999974，調整后的決定系數R2=0.999967，說明回歸方程的代表性達到99%以上。F統計量為140910.3＞F0.01（3，14）=5.56，說明在1%顯著性水平下的回歸方程是顯著的，Y與X1，X2，X3之間有很強的相關性；回歸系數的t統計量的值都大于t分布的臨界值t0.005（14）=2.977，可以判斷回歸系數都通過了顯著性水平為1%的顯著性檢驗，說明三次產業產值都對總產出有顯著性的影響作用。總之，回歸方程效果比較理想。

從上述的回歸方程可以看出在三次產業的增長彈性中，第一產業最小為0.198 768，即第一產業的產出量增長1%能帶動GDP近似增長0.198 768%，而第二產業最大為0.473 322，即第二產業的產出量1%能帶動GDP近似增長0.473 322%，第三產業次之為0.345 3561，即第三產業的產出量1%能帶動GDP近似增長0.345 356 1%。說明在青海省對GDP起主要拉動作用的是第二產業。

2.因子分析模型實證分析

（1）第一產業貢獻率因子分析。選取青海省1998—2013年十六年間的第一產業分行業數據，并利用1997年的價格作為不變價格，計算1998—2013各行業的增加值，利用產業貢獻率的計算方法得出第一產業各行業的貢獻率。

記農業為y1，林業為y2，牧業為y3，漁業為y4，農林牧漁服務業為y5，利用SPSS統計分析軟件進行因子分析，首先進行KMO和 Bartlett的檢驗，發現 KMO檢驗未通過，可以通過去除公因子方差比較小的因子來提高KMO度量的值。去除林業y2、漁業y4和農林牧漁服務業y5重新進行因子分析，KMO和Bartlett的檢驗見表2，通過了檢驗。從表4公因子解釋的方差來看，超過了98%，說明y1和y3被提取的公因子解釋的部分超過98%，說明第一個主成分能很好的代表變量y1和y3，所以提取一個主成分，從表3載荷矩陣來看，y1的載荷為0.993，y3的載荷是-0.993，說明y1即農業對第一產業的貢獻率在1998—2013年是遞增的，而y3即牧業雖然在第一產業中所占比重較大，但對第一產業的貢獻率在這段時間卻是遞減的。

表2 KMO和Bartlett的檢驗

表3 載荷矩陣

表4 解釋的總方差

（2）第二產業貢獻率因子分析。選取青海省1998—2013年十六年間的第二產業分行業數據，并利用1997年的價格作為不變價格，計算1998—2013各行業的增加值，利用產業貢獻率的計算方法得出第二產業各行業的貢獻率。

記采礦業為z1，制造業為z2，電力、燃氣及水的生產和供應業為z3，建筑業為z4，利用SPSS統計分析軟件進行因子分析，在進行KMO和Bartlett的檢驗時未通過，發現z3的公因子方差比較小，去除z3重新進行因子分析，KMO和Bartlett的檢驗見表5，通過了檢驗。從表7被解釋方差來看，z1、z2和z4被提取的公因子解釋的部分超過94%，說明第一個主成分能很好的代表變量z1、z2和z4，所以提取一個主成分，從表6成分矩陣來看，z1的載荷為-0.995，z2的載荷是0.945，z4的載荷是0.968，說明z1即采礦業對第二產業的貢獻率在1998—2013年是遞減的，而z2制造業和z4建筑業對第二產業的貢獻率在這段時間是遞增的。

表5 KMO和 Bartlett的檢驗

表6 載荷矩陣

表7 解釋的總方差

（3）第三產業貢獻率因子分析。選取青海省1998—2013年十六年間的第三產業分行業數據，并利用1997年的價格作為不變價格，計算1998—2013各行業的增加值，利用產業貢獻率的計算方法得出第三產業各行業的貢獻率。

記交通運輸、倉儲及郵政業為h1，信息傳輸、計算機服務和軟件業為h2，批發和零售業為h3，住宿和餐飲業為h4，金融業為h5，房地產業為h6，租賃和商務服務業為h7，科學研究、技術服務和地質勘查業為h8，水利、環境和公共設施管理業為h9，居民服務和其他服務業為h10，教育為h11，衛生、社會保障和社會福利業為h12，文化、體育和娛樂業為h13，公共管理和社會組織為h14。利用SPSS統計分析軟件進行因子分析，首先進行KMO和Bartlett的檢驗，KMO檢驗未通過，可以通過去除公因子方差比較小的因子來提高KMO度量的值。去除h6、h7、h13和h14重新進行因子分析，KMO和Bartlett的檢驗見表8，通過了檢驗。由表9可以看出，前四個因子所解釋的總方差達到89.289%，所以提取四個主成分。從表10旋轉成分矩陣來看，衛生、社會保障和社會福利業h12，教育h11，科學研究、技術服務和地質勘查業h8，水利、環境和公共設施管理業h9和批發和零售業h3在第一公因子上的載荷較高，說明對于整個第三產業而言，貢獻率最大的是這五個指標，而且從載荷系數上看前四個指標都為正值，說明這四個指標對第三產業的貢獻率在1998—2013年間是遞增的，只有批發和零售業h3的載荷系數是負值，說明在此期間批發和零售業對第三產業的貢獻率是遞減的。住宿和餐飲業h4，交通運輸、倉儲及郵政業h1在第二公因子上的載荷較高，從載荷系數看都為正值，在此期間對第三產業的貢獻率均為遞增的。居民服務和其他服務業h10，金融業為h5在第三公因子上的載荷較高，h10的載荷系數是正值，對第三產業的貢獻率是遞增，而金融業h5的載荷系數是負值，對第三產業的貢獻率是遞減的。信息傳輸、計算機服務和軟件業h2在第四公因子上的載荷較高，載荷系數是負值，所以對第三產業的貢獻率也是遞減的。

表8 KMO和Bartlett的檢驗

表9 解釋的總方差

表10 旋轉載荷矩陣

（四）研究結論

通過以上分析，可以得到如下結論：

第一，三次產業中，第一產業處于良性的發展狀態，產業貢獻率趨于穩中有降的趨勢；第二產業貢獻率基本一直在快速上升，所占比例遠大于全國水平；第三產業貢獻率基本處于下降的趨勢，產業結構沒有高度化傾向。由此可知，青海省正處于快速工業化階段，產業結構變動符合成長規律，結構基本合理。

第二，從計量經濟指標分析，三次產業對經濟增長的彈性差別顯著，在青海省的整體經濟中最有效的拉動經濟增長的是第二產業，這與經濟發展階段相適應，但與青海省經濟功能定位不符，需優化產業及行業結構。

第三，從因子分析結果看，對于第一產業而言，所占比重最大的是牧業，但是從變動趨勢來看，農業的貢獻率是遞增的，而牧業是遞減的；對于第二產業而言，貢獻率最大的是制造業，而且是遞增的，采礦業雖然也占很大比重，但是從變動趨勢看是下降的，建筑業的貢獻率極不穩定，但是總體而言是遞增的；對于第三產業而言，貢獻率最大的為衛生、社會保障和社會福利業，教育，科學研究、技術服務和地質勘查業，水利、環境和公共設施管理業和批發和零售業，其次為住宿和餐飲業，交通運輸、倉儲及郵政業。根據因子分析結果，優先發展對經濟增長貢獻較大行業是產業結構優化的主要依據。

三、產業結構優化的政策建議

第一，積極轉變農牧業發展方式，推進傳統農牧業向現代農牧業轉型，加速發展高原特色農牧業，重點扶持一些農產品企業，延長產業鏈，實行專業化生產，系列化加工，使他們逐步走向農牧業產業化的道路。

第二，應深入推進資源的集約開發，引導新能源、新材料、生物醫藥、節能環保等新興產業加速崛起；提升產業技術和裝備水平，開發擁有自主產權的新產品；加速信息化和工業化的融合發展，以信息化帶動工業化，走新型的工業化道路。

第三，對于青海省而言，產業結構的調整重點在第三產業，調整的方向是大力發展投入少、就業彈性大的新興服務業，比如現代物流、信息服務、商務中介服務、社區服務旅游等，特別是旅游業，青海省有大量的旅游資源，應盡快使旅游業成為青海省的支柱產業。[8]

[1]毛健.經濟增長中的產業結構優化[J].產業經濟研究，2003（2）.

[2]劉建平，王克林.產業結構與經濟增長關系的實證分析[J].統計觀察，2006（1）.

[3]王發明，壟榮華.產業結構變動對經濟增長的效應分析——基于浙江欠發達地區的實證[J].華東經濟管理，2009（1）.

[4]張曉寧，霍麗.產業結構對經濟增長的貢獻效應研究[J].西北大學學報，2011（1）.

[5]周振華.現代經濟增長中的結構效應[M].上海：上海三聯書店出版社，1991.

[6]劉偉，劉紹榮.產業結構與經濟增長[J].中國工業經濟，2002（5）.

[7]袁靜.我國產業結構貢獻率的測算與優化[J].統計與決策，2012（13）.

[8]青海省人民政府.2010年青海省政府工作報告[N].青海日報，2010-02-02.