福建省產業投資配置分析

■ 楊婷 劉迎洲 通訊作者（西北農林科技大學理學院 陜西楊凌 712100）

產業結構優化是地區發展的重要因素，中國正處于經濟轉型期，要實現經濟高效發展，有效配置資源，調整產業結構就成了轉變經濟發展方式的重要途徑。投資配置是產業結構調整的重要內容，為了更好地實現經濟結構戰略性調整，優化調整投資配置就是關鍵。2013年福建三次產業占比8.9%、52.0%、39.1%。可見第二產業仍為主要經濟帶動力，投資配置是否合理直接影響到福建經濟發展。

習近平2001 年對福建產業結構優化調整進行了分析，指出產業是社會物質財富的生產部門，產業結構的優化程度，在一定程度上決定著產業生產水平和國民經濟的發展水平。當前國際國內宏觀經濟環境發生的一系列重大變化，迫切要求福建在21世紀之初，把加快調整優化產業結構作為經濟發展的一項關鍵性任務來抓，并給出福建應大力發展電子信息產業。加快科技進步，增加高新技術產業等重點產業投資。正確處理高新技術產業和傳統產業之間關系等建議。干春暉、鄭若谷、余典范研究了中國產業結構變遷對經濟增長和波動的影響，得到產業結構合理化和高級化進程均對經濟的增長有明顯的階段性特征的結論。楊上廣比較了福建與其他發達省份三次產業占比等指標，得到福建三次產業結構符合發達國家產業結構演變規律，并給出福建應加快培育高新技術產業等建議。劉日創應用 分析法擬合福建產業結構變化的計量模型，給出福建應重點扶持工業建設，做大做強電子信息、機械和石油化工三大主導產業，大力支持電子信息、網絡通訊等朝陽產業的發展等建議。

表1 四個產業資本彈性系數

表2 檢驗結果

表3 2011-2013 年手機需求及電子設備出口

關于產業的研究，大多數學者考慮了三次產業、發達國家與中國、經濟較發達省份之間、經濟發展影響因素等進行比較，考慮三次產業內部和采用建模法研究的文章較少。近年來，福建第二產業總產值逐年遞增，特別是電子信息產業。因此，本文選擇福建第二產業所包括的采礦業、電力、熱力及水生產和供應業、制造業和建筑業四大產業，建立計量經濟學模型，估計模型參數，計算四個產業資本對總產值的邊際貢獻，來探討福建產業投資配置問題。

研究方法

文章采用C-D函數研究方法。C-D函數基本形式：Y=A(t)LαKβ，A(t)表示技術進步隨時間的變化，L表示勞動力，K表示資本存量。考慮四個產業之間的相互影響、帶動作用，將C-D函數進行改進，得以下計量模型：

其中i，j=1，…，4，i ≠j，Ytj表示第j 個產業第t年的總產值，Lti，Ltj表示第i，j個產業第t年的勞動力人數，Kti，Ktj表示第i，j個產業第t年的資本存量。對資本存量的估算仍然采用Goldsimth在1951年開創的永續存盤法，運算公式為Kt=It+(1-δ)Kt-1，其中，Kt為第t年的資本存量，It為第t期實際固定資產投資額，δ為折舊率。此方法中數據指標選取參照張軍、章元的做法。

模型的計算及檢驗

數據來源于福建統計局網站1998-20013的《福建統計年鑒》，選取在崗職工人數（萬人）為勞動力、固定資產投資額（億元）為資本及四個產業總產值（億元）數據。將固定資產投資額及總產值應用不變價格 以環比指數連乘法換算為1997 年的指數為100，再將數據分別整理計算。

模型求解。將上述模型取對數

其中，i ≠j，j=1，2，3，4，μ為隨機誤差擾動項。

圖1 資本對總產值的邊際貢獻

將福建四個產業數據分別代入模型，采用偏最小二乘法進行回歸（推導過程略）。各個產業資本彈性系數如表1所示。

模型檢驗。用MATLAB檢驗模型，得四個產業模型的Adjusted R-Squared和F統計量，如表2 所示。

資本對總產值的邊際貢獻。聯立方程得四個產業固定資產投資額對總產值的邊際貢獻變化，如圖1 所示。

結果分析

（一）資本彈性分析

根據表1，采礦業資本的產出彈性0.0531，勞動力的產出彈性0.0013，其經濟的增長主要由資本投入拉動，資本投入增加1%，生產總值增加0.0531%；電力、熱力及水生產和供應業資本的產出彈性0.023，勞動力的產出彈性0.0042，其經濟的增長主要由資本投入拉動，資本投入增加1%，生產總值增加0.023%；制造業資本的產出彈性為0.045，勞動力產出彈性為0.0298，制造業經濟的增長主要由資本投入拉動，資本投入增加1%，生產總值將增加0.045%；建筑業資本產出彈性為0.0511，勞動力產出彈性為0.0611，建筑業經濟增長主要由勞動力投入帶動。

模型檢驗結果表2，模型的Adjusted R-Squared 分別達到0.9869、0.9966、0.9977、0.9978。說明模型的擬合優度很高，能很好的解釋數據。模型F 統計量結果良好，殘差分布均勻，對于出現的離群數據，采取剔除的方法，將模型進行再次回歸，檢驗殘差，結果顯示，離群數據對結果影響不大。

（二）資本投資配置分析

圖1表示資本對總產值的貢獻情況，分析得：采礦業資本對總產值的貢獻最大達到1.0683億元，2001-2003年是中國實施第十個五年計劃的前三年，中國面對復雜多變的國際形勢及突如其來的非典疫情，經濟仍保持了較快的增長。2003-2012年，中國逐漸進入經濟轉型期，資源配置和經濟發展方式出現轉變，產業結構進行優化調整，這三年資本對總產值的邊際貢獻保持在0.5-1 億元之間，2013 年低于0.5億元，這與中國“新型工業化”道路的政策相符合。

電力、熱力及水生產供應業資本對總產值的邊際貢獻保持在0.0145 億元至0.0827 億元之間，較其他三個產業最小。2006-2013 年電力、熱力及水生產供應業對總產值的邊際貢獻出現較明顯增長，這與中國風力、火力、太陽能發電采熱等高新技術的發明有很大的聯系。其他產業發展的越快，對電力、熱力等的使用必然會增加，這也在一定程度上帶動了電力、熱力及水生產供應業的發展。

制造業資本對總產值的邊際貢獻處于上升狀態，1998-2000 年保持在0.104-0.2224億元之間，2007年以后漲幅逐漸增加，2011-2012這三年間，制造業資本投入對總產值的貢獻出現較大幅度的增長，由0.2746億元增加至0.449億元。這三年，福建電子設備制造及服裝制造全國領先，中國電子設備科技水平上升較快，中國國民對電子產品及流行服飾的需求大幅度上升，制造業對經濟的推動作用增大。

1998-2006 年，建筑業對總產值的邊際貢獻在0.5億元以下，2006-2012年，建筑業對總產值的邊際貢獻在0.5億元至 億元之間增長，2012-2013 年，建筑業對總產值的邊際貢獻從0.7188億元增長到3.4553億元，成為經濟增長的主要拉動力之一。

結論及建議

（一）采礦業、建筑業資本投入維持現狀

采礦業就結果分析來說，對總產值的貢獻較大，2012 年增加值215.84 億元，2013 年增加值219.52 億元，增幅較小。產品銷售收入622.84億元，銷往省內比重為41.5%，比上年上升4.7 個百分點；銷往省外的比重為36.5%，下降3.1 個百分點；銷往境外的比重為22.0%，下降1.6個百分點。因此，采礦業的資本投入可以維持現狀。

建筑業全年全社會實現增加值1859.98億元，比上年增長13.0%，增長幅度明顯。建筑業屬勞動密集型產業，建筑業特別是房地產業已出現回落，為避免資金浪費，資本投入應維持現狀或適當減少。

（二）加大制造業資本投入

根據結果分析，制造業資本投入對總產值的貢獻呈逐漸增長趨勢。此外，2011-2013年以來，中國經濟飛速發展，科學技術不斷創新，電子信息業發展更加迅速，2013年實現增加值638.6億元，增長11.4%。國內對電子產品的需求增長較快，電子設備出口額增幅明顯，如表3所示。制造業出口總額達到1690.91億元。隨著中國科學技術的不斷提高，制造業特別是電子設備制造及服裝制造資本投入的增加未來應成為福建經濟增長的主要拉動力。

（三）加快科技創新并提高技術水平

通過引進先進技術等手段，福建工業總產值迅速上升，其中高新技術產品出口總額由2003 年的463450 萬美元（約286.776126億元，按2013年人民幣匯率100美元為619.32元計算）增長至2013年的1552188萬美元（約961.301072961億元），實現增加值804.39 億元，比上年增長13.1%，增長幅度非常大。這說明應以市場需求為導向，競爭為動力，不斷地實現技術改造與創新，才能實現經濟持續穩步增長，加強國際競爭力。

福建產業投資配置需以國家產業政策和生產力總體布局為目標，從福建實際省情出發，福建山多海闊，形成了山海特征明顯的區域經濟結構、產業是區域經濟的基礎，要實現區域經濟發展，調整優化產業投資配置至關重要，這更加有益于山海區域經濟結構調整和更好更快實現經濟增長。從整體上，需要統籌考慮山海之間的產業投資配置和產業之間協作，充分利用地域特色，以經濟利益為紐帶，促進山海之間合作發展，共同促進全省產業投資及結構的優化。

1.蘇東水.產業經濟學[M].高等教育出版社，2010

2.干春暉，鄭若谷，余典范.中國產業結構變遷對經濟增長和波動的影響[J].經濟研究，2011（5）

3.楊上廣.福建產業結構調整和優化研究[J].地域研究與開發，2002（1）

4.劉日創.福建產業結構變化研究[J].福建金融，2007（3）

5.李先柏.C-D 生產函數、成本、要素用量及參數估計[J].北京理工大學學報（社會科學版），2008（6）

6.張軍，章元.對中國資本存量K 的再估計[J].經濟研究，2003（7）

7.劉厚甫.換算不變價格的兩種方法比較[J].統計，1985（6）

8.韓漢鵬.偏最小二乘法在回歸設計多因變量建模中的應用及其優化[J].數理統計與管理，2007（2）