勞動力轉移、資本深化與產業結構收斂

王振華，李明文，孫學濤，張廣勝

(沈陽農業大學經濟管理學院，遼寧 沈陽 110866)

勞動力轉移、資本深化與產業結構收斂

王振華，李明文，孫學濤，張廣勝

(沈陽農業大學經濟管理學院，遼寧 沈陽 110866)

產業結構的收斂問題一直被學者忽視。本文發展了兩部門經濟增長模型，討論了產業結構的收斂及決定因素，基于重新整理的1820個縣域面板數據，按照δ收斂、絕對β收斂及條件β收斂的框架進行了檢驗，研究發現：縣域產業結構的演進具有空間溢出效應；縣域產業結構未呈現出δ收斂趨勢，但存在絕對β收斂及條件β收斂的趨勢;勞動力轉移速度及資本深化速度是影響產業結構收斂的因素。

縣域經濟；產業結構；收斂；勞動力轉移；空間誤差模型

1 引言

經濟的增長與差異是一個結果變量，受多因素影響，其中一個重要因素便是產業結構。大量理論和實證研究表明產業結構對經濟增長有重要影響，劉偉和干春暉等[1-2]稱之為“結構紅利”。產業結構調整快慢是區域間經濟差距的重要原因，是引致地區間經濟收斂或發散的關鍵性因素[3]，產業結構水平的差異加劇了經濟發展失衡[4]。目前學術界普遍關注區域經濟發展不平衡及收斂情況，但對產業結構差異及收斂的關注不足。

產業結構不斷演進的本質是要素在產業間配置和再配置的過程[5]，而不同經濟體的產業結構演進方向決定產業結構是否收斂，由此本文將從要素流動的視角分析產業結構收斂的影響因素。根據新結構經濟學理論，土地要素(包括自然資源要素)的存量是一定的，而發現又是隨機的，因此決定結構升級的投入要素主要包括勞動力要素和資本要素[6]。本文關注的問題是：中國的產業結構是否出現了收斂？勞動力轉移速度及資本深化速度是否及如何影響產業結構的收斂？

2 文獻評述

根據新古典經濟增長理論，可以將收斂分為δ收斂和β收斂。前者是在未有任何初始假定的前提下，隨著經濟的發展，不同經濟體間的經濟屬性指標差異呈減小趨勢。β收斂可細分為絕對β收斂及相對β收斂。絕對β收斂是δ收斂的必要非充分條件，是指不同發展水平的經濟體會收斂到同一穩態的產出水平，發展水平較低的經濟體發展速度較快，發展水平較高的經濟體發展較慢。而條件β收斂則認為不同經濟體由于資源稟賦等條件不同，因此穩態水平也不同，各經濟體會收斂于不同的穩態水平。

中國經濟的高速增長及地區間差異的不斷擴大受到很多學者的關注，其中很多學者也對縣域經濟的收斂問題進行了研究[7]，代表性文獻中的觀點主要是中國經濟發展現階段不存在整體趨同，但存在部分地區的俱樂部收斂，在目前的發展階段存在“短暫發散和長久趨同”[8-9]。有學者采用實證分析方法發現發展中國家與發達國家間的產業結構存在弱收斂性，也有學者認為歐洲各國的產業結構趨同主要是各國由工業向服務業演進所引起的[10]，并且各行業間存在一定的差異，制造業的空間集聚明顯，存在路徑依賴，而非技術密集行業則趨同趨勢不明顯。

黃茂興等[11]對1991—2007年省份面板數據的研究表明，適度的資本深化輔之技術變遷推動了產業結構演進和提升，與Acemoglu等[12]的研究結論相似。肖興志等[13]通過對生產者及消費者的利潤與效用最大化的目標進行聯合求解，得到一個可以定量測算最優名義產出的增長率模型，研究證明各產業實際結構與最優結構的發展趨勢一致，但是不同時間內二者的差距不同。國內的相關研究主要討論產業結構水平的發展趨勢，對經濟體間的產業結構差異的發展趨勢卻關注較少。胡向婷等[14]研究表明地區間產業結構差異程度穩中有升，Krugman指數表明從中國整體看，產業結構差異度在增大。李金華[15]研究發現國民經濟整體的產業結構存在δ收斂。需要指出的是產業結構的趨同或收斂不是指不同經濟體間產業低水平重復建設，前者是在資源稟賦支撐的前提下，依靠比較優勢及核心競爭力內生形成的產業結構在經濟體間的相似性，尤其是對二位數行業而言。而學者將產業結構趨同賦予負面效應主要是從四位數行業考慮區域產業分工程度及專業化程度的不足[16]。

已有文獻為本文奠定了研究基礎，但也有很大的改進空間：第一，在研究對象上，缺乏將結構收斂問題放在縣域經濟范圍內進行分析的相關文獻。已有文獻的相關研究主要針對國家之間或中國省際間國民經濟整體的產業結構，而縣域產業結構的現狀及升級速度與前者有很大區別：從靜態看，縣域三次產業比重在2015年為0.16:0.51:0.33，而同期國民經濟整體三次產業比重為0.09:0.41:0.50，差異明顯；從動態看，縣域三次產業的Moore指數變化值反余弦值為9.48°，而同期內國民經濟整體為4.93°，縣域產業結構的演變速度更快，因此對國民經濟整體的相關研究結論不能簡單照搬到縣域經濟中。第二，在理論模型方面，已有研究雖基于不同的假設構建了不同的模型[17-18]，但都在嘗試解釋產業結構的演進機理和影響因素，卻忽略了動態化后的產業結構趨同的相關因素；第三，在分析框架上，已有分析產業結構演變趨勢的文獻都建立在指標的描述統計分析上，未見較為完整的分析框架。而對經濟收斂進行研究的文獻中已經形成較為完整的分析框架，有必要引入到產業結構收斂分析中來；最后，在結構收斂的影響因素方面，已有文獻并未給出完整的理論框架。

本文嘗試從上述幾個方面對文獻做出補充，在已有理論模型的基礎上考慮勞動力、資本在部門間的配置，并討論動態化后的產業結構收斂問題。基于中國1820個縣域面板數據，采用空間計量模型，按照δ收斂、絕對β收斂、條件β收斂的分析框架求證縣域產業結構是否收斂，并檢驗其影響因素。

3 理論分析

本文在Black 等[17]、錢陳等[18]模型的基礎上構建一個城鄉兩部門的經濟增長模型，分為農業部門和非農部門，農業部門通過銷售農產品獲得收入，非農部門收入依靠中間工業品獲得(農業生產要素)。模型考察一個代表性的家庭在部門間配置生產要素以獲得最大收入，同時考慮將收入用于消費或儲蓄(投資)以期獲得最大效用。

模型的三個假設前提是：第一，非農部門的生產效率高于農業部門；第二，效用函數形式不變；第三，初始物質資本水平相同，人口增長速度同為g。代表性家庭的初始規模假定為1，t時期規模為egt，農業部門的人口比例為z，資本投入為kr，非農生產的人口比例為1-z，資本要素投入為ku，不考慮資本折舊問題。農產品的相對價格為P，工業品為1，則效用最大化問題是：

(1)

K=zegtkr+(1-z)egtku

式中，ρ是貼現率，c代表消費水平，Ir為農業部門收入，Iu為非農部門收入。三個約束條件分別是：①兩部門資本投入之和為兩部門總收入之和減去消費值；②資本投入由農業部門和非農部門加總形成；③每一期的資本可以向下一期傳遞，但是傳遞的衰減速度小于人口增長速度。

(2)

最優化一階條件分別為：

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

非農勞動力占比指標為ur=1-z，用非農部門與農業部門產值比Ru,r代表產業結構，則Ru,r=N(1-z)xu/Nz(xrgP)，將P代入并整理可得：

(9)

進一步將式(9)動態化，由于各系數不具有動態性質，因此可簡化為：

(10)

從產業結構Ru,r的表達式可見：①經濟體的產業結構收斂受勞動力轉移增速影響；②經濟體的產業結構收斂與資本深化及其部門間差異有關。對勞動力轉移而言，第一，勞動力的不斷流動會促進人口和產業在城鎮區域的集聚，因此會推動生產服務業及公共服務業的發展，進而直接促進服務業總量的增長，推動產業結構的不斷升級和演進，進而影響產業結構的收斂；第二，農業人口不斷地從農業部門中轉移出來，有助于擴大耕地規模，發展現代農業，而現代農業的發展會增加工業產品，例如化肥、農業機械的需求，進而間接促進產業結構的升級和演進；第三，產業在空間上的集聚會產生規模經濟正的外部性，有利于技術、知識、信息和人力資本等方面發生溢出效應，提高縣域非農部門的生產效率，進而從根本上促進產業結構的變遷。

對資本深化而言，根據新結構經濟學，經濟體的產業結構內生于要素稟賦結構，而資本要素作為龍頭要素，是要素稟賦結構升級的最重要變量[6]。同時，產業結構升級需要技術創新作為保障，而資本投入是技術升級的重要指標，資本深化速度意味著技術的創新速度，因而會影響產業結構的演進與收斂。

4 數據來源及中國縣域產業結構描述

2010年，中國有縣級行政區劃單位2856個，除去853個市轄區及部分數據缺失的西藏自治區及陜西省所轄縣，同時不包括北京、上海、天津三個直轄市及港澳臺，本文共整理得到1820個縣，包括東部519個縣、中部676個縣、西部625個縣。政府于2002年首次提出了“壯大縣域經濟”，因此本文的時間起點為2002年，終點為2015年，跨度為14年。需要特別說明的是，由于自2011年后，《中國縣(市)社會經濟統計年鑒》不再統計各縣市的第三產業產值數據，因此，本文選擇采用《中國區域經濟統計年鑒》中的地區總產值減去第一、二產業增加值獲得第三產業增加值數據。本文原始數據來源于《中國縣(市)社會經濟統計年鑒》和《中國區域經濟統計年鑒》(2003—2016年)，對缺失數據采用均值插值法補缺，對時間兩端點的缺失值及連續缺失兩年以上的數據，根據趨勢回歸法進行補缺(見圖1)。本文對資本投入的名義變量平減為2000年為基期的實際變量，由于缺乏縣一級的平減指數，本文選擇省級的平減指數對所轄各縣進行平減，平減指數原始數據來源于對應年份《中國統計年鑒》。

圖1 全國及不同區域縣域產業結構演進

2002年以來，中國縣域產業結構發生了很大變化，第一產業比重呈明顯的下降趨勢，第二產業比重則相應呈上升趨勢，第三產業比重維持不變。具體的，本文選擇2002年、2010年及2015年三個時間點的產業結構進行對比分析：縣域經濟第一產業占比2002年為25.26%，到2010年下降到了16.40%，下降了近9個百分點，但從2011—2015年僅僅下降了0.2個百分點，可能跟中國經濟增長低迷有關。第二產業占比2002年為42.41%，2015年為50.85%，比重增長了8.45個百分點。自2002年來，第三產業比重穩定在32%上下，變動很小，說明中國縣域產業結構的升級還有很大空間。東部縣2002—2015年的Moore指數變化值反余弦值為8.32°，中部縣為12.29°，西部縣為11.93°，說明從產業結構升級速度看，中部縣的升級速度最快，東部縣最慢。

5 中國縣域產業結構δ收斂、絕對β收斂判斷

5.1 δ收斂

文獻中分析δ收斂的方法有泰爾指數、變異系數、δ系數法及基尼指數等，各種方法的本質差異不大，本文采用的測算方法為：

(11)

表1 縣域產業結構δ收斂測算

在考察期內，無論是全國還是東、中、西各縣域，趨同指標都變化不大。從全國縣域看，產業結構趨同程度在2005年達到了最大值，但也僅為0.21，2005年之后趨同程度又呈現下降趨勢。東部縣域產業結構的趨同程度也在2005年達到了最高值，隨后又呈波動趨勢，中部和西部縣域的趨同程度最高值分別發生在2015年、2013年，但趨同的趨勢并不明顯。總體看，東、中、西三個地區的縣域經濟產業結構都沒有體現出明顯的δ收斂，縣域經濟整體的趨同程度高于三個地區，原因可能是地區間的結構趨同程度高于地區內部，但是縣域整體也未呈現顯著的δ收斂。

5.2 絕對β收斂

本文建立空間計量模型對縣域產業結構收斂進行絕對β收斂檢驗，原因是：縣域作為一個宏觀經濟變量，由于地理位置上的鄰近關系使得其經濟屬性值之間可能存在空間相關關系，因此不符合傳統計量模型樣本獨立的假定，可能導致模型的估計結果有偏[10]，并且已有學者將空間計量模型用于經濟收斂問題分析，得到了與傳統計量模型不一樣的結論[19]。本文在Barro等[20]模型的基礎上建立空間面板誤差模型：

ln(Ri,t+1/Ri,t)=c+βlnRi,t+υit+ui

(12)

式中，Ri,t為i縣域t時期的縣域產業結構，β=-(1-e-γ)，其中γ代表收斂速度。υit=λ(IT?WN)+εit，λ為空間誤差系數，υit為隨機誤差項，ui代表空間效應，ε服從正態分布。T為14，IT是14維單位矩陣，WN為單位空間權重矩陣，原始(0～1矩陣)按照空間鄰接關系建立，兩縣若相鄰則為1，不相鄰則為0。本文選擇極大似然法對模型進行估計，借助Matlab7.1軟件的空間計量工具箱實現。由于經濟收斂的相關文獻表明目前不存在全國范圍的整體收斂，而存在東、中、西三大俱樂部收斂[19]，因此，本文將分別對東、中、西三區域縣域產業結構進行絕對β收斂。

在進行空間計量分析之前，需要對變量進行空間相關關系檢驗，本文借鑒文獻中采用較多的Moran’sI指數進行檢驗，計算公式為：

(13)

從Moran’sI指數的檢驗結果看，三個區域所有時點的Moran’sI指數都在1%的顯著性水平下顯著，說明縣域產業結構確實存在顯著的空間相關關系，Moran’sI指數全部為正值，說明這種空間相關關系體現為正的空間依賴和空間溢出效應，地理位置上鄰近的縣域會由于要素稟賦結構相近、要素流動便利、技術交流頻繁、市場相通等因素使得產業結構會彼此影響。而東、中部縣域的Moran’sI指數值較大，西部的值較小，說明前者的相關性更大，原因可能是東、中部縣域平均區劃面積較小而西部區劃面積較大，地理位置的遠近影響了產業結構的空間溢出效應(見表2)。

表2 產業結構空間相關關系檢驗

數據來源：Matlab7.1軟件輸出,***表示在1%顯著性水平下存在空間相關關系。

本文對空間誤差模型的估計采用極大似然法，借助Matlab7.1軟件的空間計量工具箱，具體的程序由LeSage和Elhorst編寫(見表3)。

從空間誤差模型最大似然估計結果看，三個模型的空間誤差系數顯著，且系數都為正值，說明縣域產業結構收斂效應為正，這與Moran’sI指數檢驗的結果相一致。三個模型β的估計值都在1%顯著性水平下顯著為負，說明東、中、西三區域縣域產業結構都發生了絕對β收斂。產業結構演進的本質是要素在產業間的配置和再配置過程，縣域間的產業結構雖然差異較大，但是隨著資本、土地、勞動力要素的不斷流動和在產業間的重新配置，產業結構將不斷升級，而升級的結果便是三個地區都將收斂到各自的穩態結構。

本文進一步測度收斂速度、半生命周期τ，其中τ=ln(2/γ)[19]。從計算結果看，中部縣域產業結構的收斂速度最快，達到了2.05%，對應的半生命周期則最短為33.84年，而西部縣域產業結構的收斂速度次之，為1.62%，半生命周期為42.71年，東部縣域收斂速度最慢，為1.69%，半生命周期為40.93年。本文的測度結果與潘文卿[19]對中國經濟收斂的測度結果相近，收斂速度略大于其他文獻的測度結果，說明產業結構可能會更快地實現收斂。

考慮到2010年之后，中國縣域經濟逐步進入低迷，由此，本文也采用相同的方法分析了2002—2010年的相關問題，限于篇幅，不給出具體的模型結果。對比發現，2002—2010年，縣域產業結構的升級速度更快，收斂速度也更快。

表3 縣域產業結構絕對β收斂估計結果

數據來源：Matlab7.1軟件輸出，***表示在1%顯著性水平下存在空間相關關系。

6 條件β收斂及影響因素

本文進一步建立空間計量模型，對縣域產業結構條件β收斂進行檢驗。根據式(13)，核心解釋變量為非農勞動力占比變化率及資本要素在部門間配置變化率。根據產業經濟學理論，影響產業結構演進的因素可能有技術創新、人口規模、制度、資源稟賦、資本規模和需求等，本文兼顧數據的可得性，加入的控制變量分別為勞均耕地面積、規模結構、財政變量等指標變化率：第一，勞均耕地面積衡量各縣域土地要素稟賦，雖然在數量模型的推導過程中省略了土地要素的影響，但土地要素稟賦結構的變動應該會影響產業結構的收斂，本文用各縣域耕地面積與農村從業人員中農林牧漁業人數比量化土地規模，一階差分值表示變化值；第二，規模以上工業企業的數量及產值可能影響市場結構，同時也可能含有所有制結構的信息[21]，因此其變化情況可能影響產業結構收斂，量化方法是規模以上工業企業產值占GDP比的一階差分值；第三，政府在縣域經濟發展中扮演重要角色，政府的相關產業政策及對要素市場和產品市場的調控會影響產業結構的演進和收斂，量化方法是各縣域一般性財政支出占GDP比重的一階差分值。具體的模型形式為：

ln(Ri,t+1/Ri,t)=c+β1lnRi,t+β2dku,r+β3dLA+β4dGM+β5dCZ+υit+ui

(14)

式中，dku,r為非農部門與農業部門資本存量之比的一階差分值，dLA為勞均耕地面積的一階差分值，dGM為規模結構指標的一階差分值，dCZ為財政變量的一階差分值，其他變量的含義不變。

各指標原始數據來源于《中國縣(市)社會經濟統計年鑒》2003—2016年，對缺失數據采用均值插值法補缺。需要說明的是，本文對資本存量的測算采用永續存盤法，將2010年的固定資產凈值通過價格平減換算成基期(2000年)的資本存量作為2000年的初始資本存量，農村資本投資折舊率采用11%，城鎮資本的折舊率采用9.6%[22]。資本深化速度用資本存量的增幅量化。

空間誤差模型整體估計效果較好，從最大似然回歸結果看(見表4)，三個模型的空間誤差系數顯著(1%的顯著性水平)，且系數都為正值，這與Moran’sI指數檢驗的結果及絕對β收斂的結果一致。三個地區縣域模型的β1都在1%的顯著性水平為負，說明東、中、西三個區域縣域產業結構都呈現出條件β收斂的趨勢。結合對絕對β收斂的估計結果可以得出三個不同區域產業結構的收斂分為兩步，首先是各個區域內部的不同縣域由于資本稟賦、技術、制度等因素不同，產業結構會逐步收斂到各自不同的穩態水平，穩態水平受資本稟賦、技術、制度等因素決定；其次，隨著資本稟賦的不斷提高、技術的不斷創新和交流等，產業結構將進一步演進，最終東、中、西部縣域內部將突破各自不同的穩態結構，實現內部產業結構的最終收斂。中部縣域的第一階段過程最短，收斂速度達到2.73%，周期為25.43年。東部縣域次之，收斂速度也達到了1.75%，周期為39.62年，西部縣域較慢，收斂速度為1.46%，周期歷經47.50年。該模型與2002—2010年模型對比同樣發現，各區域縣域產業結構的收斂速度變慢，可能跟近年來的經濟發展速度放緩有關。

縣域產業結構的收斂與否及收斂速度受很多因素的影響。非農勞動占比增幅指標在5%的顯著性水平顯著，說明勞動力的不斷轉移是影響產業結構收斂的重要因素，最大似然估計值為正，說明勞動力轉移速度越快，產業結構的收斂越快。資本深化速度變量在10%及5%的顯著性水平下顯著為正，說明資本深化速度影響了三個區域縣域的產業結構收斂速度。資本要素是龍頭要素，資本要素在部門間的配置會帶動其他要素在部門間的配置，而資本深化速度的差異直接從要素投入“量”的角度決定了產業產出值，因此會直接影響產業結構的升級及區域內產業結構收斂。另外，資本有逐利的屬性，非農部門和農業部門間有生產效率差異決定的資本回報率差異是引致資本要素部門間深化速度差異的影響因素，資本密集度代表產業的技術水平，資本深化速度越快，技術進步水平越高，越有利于非農產業的發展，因此間接促進了產業結構的升級和收斂。

財政支出變量在各區域縣域的回歸結果中都顯著(5%的顯著性水平)，但系數符號不一樣，東部縣域的財政支出增幅變量對產業結構收斂有正影響，西部縣域則相反，東部縣域不顯著。已有研究表明東部縣域財政支出水平值對縣域產業結構有負向影響而西部縣域財政支出對正向影響，結合對財政支出水平值和增量值的估計系數差異，本文認為原因可能是：由于本文的量化指標是增速，水平值越大(小)，則增速越慢(快)，二者成反比。因此，在東部縣域模型中，從估計系數看，增速越快，意味著水平值越小，即政府對產業結構的干預較少，因此有利于內部的產業結構收斂。而在西部縣域，由于其產業結構水平較低，現階段仍需政府的引導和扶持，政府的財政支出占比水平值高，則增速小，但對產業結構的收斂影響為正，因此估計系數為負。其他控制變量不是本文的分析重點，因此不贅述。

表4 縣域產業結構條件β收斂估計結果

數據來源：Matlab7.1軟件輸出，***、**、*分別表示在1%、5%、10%顯著性水平下顯著。

7 結論及討論

研究發現：①無論是全國，還是東、中、西三個區域的縣域產業結構都未呈現出δ收斂趨勢；②縣域產業結構的演進具有空間溢出效應，引入空間計量模型是合理且必要的；③東、中、西三區域縣域產業結構都發生了絕對β收斂，中部縣域產業結構的收斂速度最快；④東、中、西三個區域縣域產業結構都呈現出條件β收斂的趨勢，數理模型及空間計量模型都表明勞動力轉移速度及資本深化速度是影響產業結構收斂的因素，而政府在不同階段也發揮不同的作用；⑤縣域產業結構的收斂分為兩步，首先是各個區域內部的不同縣域產業結構會逐步收斂到各自不同的穩態水平，隨著資本稟賦的不斷提高、技術的不斷創新和交流等，產業結構將進一步演進，最終東、中、西部縣域內部將突破各自不同的穩態結構，實現內部產業結構的最終收斂。2010年之后，縣域產業結構的收斂速度減慢。

上述結論的政策含義有：第一，各縣域應該加強要素、技術交流，打破區劃邊界的限制，充分發揮產業結構的空間溢出效應；第二，政府應該將新型城鎮化發展作為促進產業結構升級的新抓手，可供選擇的具體建議包括促進城鎮公共服務均等化等；第三，加強縣域的金融服務，特別是針對小微企業的金融服務。

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(責任編輯 沈蓉)

Labor Migration，Capital Deepening and Industrial Structure Convergence——Theory and A Spatial Econometric Analysis

Wang Zhenhua，Li Mingwen，Sun Xuetao，Zhang Guangsheng

(College of Economics and Management，Shenyang Agricultural University，Shenyang 110866，China)

Convergence of industrial structure has been neglected by the scholars.This paper constructed two-sector economic growth model of rural-urban，and made analysis on the convergence of industrial structure and its influencing factors.Based on the panel data of 1820 counties，it made the test according to the frame of δ convergence，absolute β convergence and conditional β convergence test.The results show that the industrial structure doesn’t show a trend of δ convergence，but has absolute β convergence and conditional β convergence trend;the speed of labor migration and capital deepening are important reasons;there are spatial positive spillover effects between counties.

County economy；Industrial structure；Convergence；Labor migration；SEM

國家自然科學基金青年項目“縣域全要素生產率提升中的結構紅利：基于要素配置視角的測度、分解及其決定研究”(71503173)，遼寧省哲學社會科學基金一般項目“新常態背景下遼寧省縣域經濟生產效率提升的對策研究：基于產業結構升級的視角”(L15CJY014)，遼寧省教育廳人文社科項目“新常態下遼寧省縣域全要素生產率提升中的結構紅利”(W2015336)，遼寧省哲學社會科學基金重點項目“新型農業經營體系下農業組織模式與經營模式研究(L16AJY007)，遼寧省特聘教授支持計劃項目。

2016-08-11 作者簡介：王振華(1984-)，男，山東海陽人，沈陽農業大學經濟管理學院講師；研究方向：農村經濟與區域發展。

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