去工業(yè)化趨勢對工業(yè)生產(chǎn)效率的影響

王 琛

一、問題的提出

工業(yè)化是發(fā)展中國家實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)起飛、順利步入發(fā)達(dá)國家的必經(jīng)階段。改革開放40 年來，我國工業(yè)化進(jìn)程不斷推進(jìn)，經(jīng)濟(jì)整體步入工業(yè)化后期，經(jīng)濟(jì)服務(wù)化趨勢也日漸明顯[1]，但是在全球產(chǎn)業(yè)鏈中仍主要處于附加值較低的生產(chǎn)組裝等環(huán)節(jié)，工業(yè)化的整體素質(zhì)并沒有真正達(dá)到工業(yè)化中后期水平，距離發(fā)達(dá)國家仍有較大差距[2][3]，“大而不強(qiáng)”依然是目前工業(yè)發(fā)展所面臨的主要問題[4][5]。并且我國工業(yè)化在空間上總體呈現(xiàn)為“東強(qiáng)西弱”的梯度分布，存在區(qū)域發(fā)展不平衡的特點(diǎn)[6]。在目前經(jīng)濟(jì)增速換擋的關(guān)鍵時期，我國產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平不強(qiáng)、高端創(chuàng)新能力不足、產(chǎn)能過剩、供給側(cè)改革有待于深化等內(nèi)部矛盾逐漸突出，除此之外，諸如經(jīng)濟(jì)全球化沖擊的不斷深化和發(fā)達(dá)國家的“再工業(yè)化”戰(zhàn)略等外部挑戰(zhàn)所帶來的產(chǎn)業(yè)調(diào)整壓力依然較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式亟需轉(zhuǎn)型。因此，下一階段經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)構(gòu)性調(diào)整必須注重于提高生產(chǎn)效率和培育新的增長動力，具體體現(xiàn)為工業(yè)生產(chǎn)由傳統(tǒng)的產(chǎn)量優(yōu)先逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橘|(zhì)量優(yōu)先，服務(wù)業(yè)對資本的吸引力增強(qiáng)，逐漸成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎。在此背景下，近年來我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中工業(yè)和服務(wù)業(yè)比重出現(xiàn)了“此消彼長”的特點(diǎn)，工業(yè)產(chǎn)值占比從2010年的46.5%下降到2018 年的40.7%，增速也由12.7%下降至5.8%；與此同時服務(wù)業(yè)產(chǎn)值占比從2010年的44.2%提升為2018 年的52.2%，年增長率長時間穩(wěn)定在7%以上，工業(yè)比重下降和服務(wù)業(yè)比重上升同時出現(xiàn)。有鑒于此，國內(nèi)學(xué)者大多認(rèn)為目前我國可能已經(jīng)出現(xiàn)“過早的去工業(yè)化”現(xiàn)象[7][8]，并關(guān)于其對工業(yè)行業(yè)及經(jīng)濟(jì)社會整體發(fā)展的影響展開了廣泛討論。吳敬璉（2014）等學(xué)者認(rèn)為目前我國應(yīng)促進(jìn)要素向第三產(chǎn)業(yè)流動，大力發(fā)展現(xiàn)代化服務(wù)業(yè)以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，從而進(jìn)一步提升經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展水平[9][10]。這種強(qiáng)調(diào)服務(wù)業(yè)發(fā)展的思想在我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入增速換擋的“新常態(tài)”以及國際貿(mào)易局勢的“再平衡”需要的背景下具有必然性，也直接導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展側(cè)重點(diǎn)由過去的投資驅(qū)動轉(zhuǎn)為提高消費(fèi)占比，以及政府對于服務(wù)業(yè)發(fā)展的高度關(guān)注。因此，我國去工業(yè)化現(xiàn)象出現(xiàn)的主要原因是現(xiàn)有發(fā)展環(huán)境下政府主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)升級的沖動，而非市場要素自發(fā)調(diào)節(jié)的過程。那么在目前工業(yè)去產(chǎn)能和化解僵尸企業(yè)的情況下，去工業(yè)化現(xiàn)象對我國工業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率具有怎樣的影響？并且改革開放以來我國工業(yè)布局普遍具有地域性集中和城市性集中的特點(diǎn)，去工業(yè)化以及其所造成的影響是否具有明顯的空間特征？由于已有研究成果大多集中于整體性的機(jī)制分析，忽略了我國工業(yè)發(fā)展以及去工業(yè)化可能存在的空間自相關(guān)關(guān)系，從而影響了研究結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此本文采用空間計量的方法，從去工業(yè)化最具代表性的產(chǎn)值和就業(yè)兩方面作為切入點(diǎn)，研究去工業(yè)化現(xiàn)象對于我國目前工業(yè)生產(chǎn)效率的具體影響。

二、文獻(xiàn)綜述

去工業(yè)化（De-industrialization）這一概念最早來源于二戰(zhàn)后對于德國、日本等戰(zhàn)敗國的工業(yè)發(fā)展進(jìn)行限制和削弱。到20 世紀(jì)中葉去工業(yè)化逐漸作為一個學(xué)術(shù)概念而受到西方學(xué)者關(guān)注，并從不同角度對于這一概念提出了不同的定義。Barry和Bennett（1982）認(rèn)為去工業(yè)化是資源從工業(yè)流出而導(dǎo)致的制造業(yè)產(chǎn)能和就業(yè)下降[11]；Fligstein（1999）認(rèn)為去工業(yè)化就是發(fā)達(dá)國家的工業(yè)就業(yè)轉(zhuǎn)移至發(fā)展中國家[12]。隨著20 世紀(jì)后期西方發(fā)達(dá)國家先后進(jìn)入工業(yè)化后期，國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展達(dá)到較高水平帶來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，西方學(xué)術(shù)界對去工業(yè)化現(xiàn)象的出現(xiàn)開始逐漸重視[13]，相關(guān)研究主要集中在去工業(yè)化的發(fā)生背景、內(nèi)外部的作用機(jī)制以及在發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家不同階段的具體表現(xiàn)等方面[14][15]。盡管存在分析視角和方法上的差異，但是就其在發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家出現(xiàn)的原因和所造成影響的不同基本達(dá)成了共識，并以此為依據(jù)將去工業(yè)化分為幾種類型。一般認(rèn)為，對于發(fā)達(dá)國家而言，去工業(yè)化長期來看有利于經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展，可以稱為“適度去工業(yè)化”。根據(jù)配第—克拉克定理和庫茲涅茨定理，這種去工業(yè)化是經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展到一定階段的自然現(xiàn)象；相反，對于發(fā)展中國家而言，工業(yè)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)趕超，邁向發(fā)達(dá)國家的階梯[16]，而制造業(yè)份額至少為20%以上是一國順利進(jìn)入發(fā)達(dá)國家行列的前提條件，否則制造業(yè)份額的下降反而會阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展[17]。因此對于尚未達(dá)到經(jīng)濟(jì)發(fā)展臨界值的發(fā)展中國家來說，去工業(yè)化作為一種非正常現(xiàn)象會對整個經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來負(fù)面影響[18]，也被稱之為“過早去工業(yè)化”或“早熟去工業(yè)化”，這種情況常常導(dǎo)致發(fā)展中國家在工業(yè)化部門未得到充分發(fā)展的情況下萎縮，工業(yè)化質(zhì)量下降，進(jìn)而陷入“中等收入陷阱”，典型的如過早去工業(yè)化的巴西等拉美國家長期難以進(jìn)入發(fā)達(dá)國家行列，甚至對于美國等發(fā)達(dá)國家來說，不正當(dāng)?shù)娜スI(yè)化同樣也會影響其經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿19]。因而去工業(yè)化對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響并非單方面的作用，尤其對于發(fā)展中國家來說往往弊大于利[20][21]。結(jié)合我國的發(fā)展階段和所面臨的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，目前出現(xiàn)的去工業(yè)化現(xiàn)象更多的是一種“過早去工業(yè)化”，為簡明起見，下文中對于我國的相關(guān)論述依舊使用“去工業(yè)化”這一說法。

國內(nèi)關(guān)于去工業(yè)化的早期表述為產(chǎn)業(yè)空洞化背景下的“離制造業(yè)”，即舊產(chǎn)業(yè)向外轉(zhuǎn)移而新產(chǎn)業(yè)尚未成熟[22][23]。隨著我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”，一些認(rèn)為工業(yè)是高耗能高污染低效率的“劣質(zhì)產(chǎn)業(yè)論”和認(rèn)為工業(yè)相對于服務(wù)業(yè)重要性下降的“地位下降輪”等新論點(diǎn)被許多學(xué)者和政府官員所接受，從而在具體發(fā)展規(guī)劃制定中將發(fā)展重心逐漸由第二產(chǎn)業(yè)向第三產(chǎn)業(yè)傾斜，與此同時我國服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展使得資源更傾向于流入第三產(chǎn)業(yè)以追求更高的附加值，這些原因都導(dǎo)致我國的去工業(yè)化現(xiàn)象更加快速和全面地出現(xiàn)[24]。目前國內(nèi)學(xué)者對于我國去工業(yè)化現(xiàn)象大多持警惕態(tài)度，蔡昉（2015）認(rèn)為我國需要避免產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的“逆庫茲涅茨化”[25]；王文和孫早（2017）認(rèn)為目前我國尚未達(dá)到去工業(yè)化的成熟條件，過早的去工業(yè)化不利于我國制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展[26]；張軍等（2015）認(rèn)為中國過早的去工業(yè)化現(xiàn)象會對未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿υ斐韶?fù)面影響[27]；喬曉楠和楊成林（2013）從三個方面將去工業(yè)化分為徹底的去工業(yè)化、早熟的去工業(yè)化和適度的去工業(yè)化，并認(rèn)為只有適度的去工業(yè)化有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的長期良性發(fā)展[28]。與此同時，也有觀點(diǎn)認(rèn)為我國的去工業(yè)化并不只是存在消極影響。王秋石等（2011）將去工業(yè)化分為全面性去工業(yè)化和區(qū)域性去工業(yè)化，并認(rèn)為目前我國去工業(yè)化有積極和消極兩個方面[29]；王展翔（2015）通過對英國和美國的去工業(yè)化進(jìn)程的對比研究，認(rèn)為目前我國所處的發(fā)展階段需要充分發(fā)揮利用去工業(yè)化的積極因素，規(guī)避去工業(yè)化的消極影響[30]。

去工業(yè)化特征出現(xiàn)必然伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和勞動力就業(yè)的流動。在我國目前大量農(nóng)村人口收入來源依然是外出打工的工資性收入背景下[31]，農(nóng)業(yè)相對附加值偏低，與此同時隨著機(jī)械化生產(chǎn)和土地承包的推廣，農(nóng)業(yè)對于勞動力的吸納能力接近飽和，因此去工業(yè)化的直接表現(xiàn)就是大量勞動力從制造業(yè)部門流向第三產(chǎn)業(yè)，通過勞動力成本和要素轉(zhuǎn)移影響服務(wù)業(yè)發(fā)展[32]。而根據(jù)已有研究，一個國家現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平直接取決于其工業(yè)的整體發(fā)展水平[33]，其中生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)具有緊密聯(lián)系，對其發(fā)展影響重大[34][35]，服務(wù)業(yè)尤其是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展會直接影響工業(yè)生產(chǎn)效率[36][37]，因此去工業(yè)化現(xiàn)象可能會通過生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)來影響工業(yè)生產(chǎn)效率。在國外已有相關(guān)研究，Tregenna 等人通過對1985-2005 年期間國際制造業(yè)就業(yè)水平和份額變化的實(shí)證分析，認(rèn)為去工業(yè)化可能會導(dǎo)致制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升，而制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升是東亞國家經(jīng)濟(jì)騰飛的重要動力[38]。因此在目前高端生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展明顯不足[39]（李勇堅、夏杰長，2009）的背景下，去工業(yè)化所造成的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整可能會通過服務(wù)業(yè)對工業(yè)效率帶來影響。本文通過對我國239個地級城市2010-2017年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間計量分析，進(jìn)而研究現(xiàn)階段去工業(yè)化對于工業(yè)生產(chǎn)效率的影響。

三、研究方法、數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定

本文采用空間分析廣泛使用的探索性空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)（Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA）來分析各項指標(biāo)數(shù)據(jù)在空間上分布的自相關(guān)性或相互依賴性。在分析我國239個地級市之間的空間非隨機(jī)性時，不考慮其內(nèi)部的空間差異，因此采用全域空間自相關(guān)分析方法。

（一）空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)分析探索數(shù)據(jù)指標(biāo)在整體空間上的分布特點(diǎn)，目前較為常用的測度指標(biāo)為Moran指數(shù)I，Geary 指數(shù)C 以及區(qū)分空間集聚熱點(diǎn)冷點(diǎn)的Getis-Ord General G 指數(shù)。本文使用其中應(yīng)用最廣的全域Moran 指數(shù)I 對我國地級市的工業(yè)生產(chǎn)效率和去工業(yè)化情況進(jìn)行空間分析，其公式為：

（二）權(quán)重矩陣的確定

權(quán)重矩陣的設(shè)置代表了地區(qū)間變量的空間分布狀態(tài)，通常使用0～1空間相鄰矩陣，根據(jù)相鄰標(biāo)準(zhǔn)，兩地區(qū)區(qū)域邊界存在地理相接時，權(quán)重為1，否則為0。考慮到我國各個地級市之間區(qū)域面積的差異性，本文采用距離空間權(quán)重矩陣，將空間之間的地理距離引入權(quán)重矩陣，如下所示：

其中 dij為i,j 兩地區(qū)間的地理距離，主對角線元素為0。

（三）空間計量模型

1.空間滯后模型（SLM）。空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）又稱空間自回歸模型，主要分析各指標(biāo)在空間上是否存在空間擴(kuò)散效應(yīng)或空間外溢，即相鄰區(qū)域?qū)τ诒緟^(qū)域的影響，表達(dá)式為：

式中y 為因變量，x 為自變量，ρ為空間回歸系數(shù)，反映了相鄰地區(qū)對區(qū)域本身的作用強(qiáng)度，Wy 為因變量y 的空間滯后向量，β為參數(shù)，ε為殘差。

2. 空間誤差模型（SEM）。空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM） 包含誤差項的滯后項，用來分析使得因變量產(chǎn)生空間相關(guān)性，但是沒有體現(xiàn)在解釋變量中的誤差項之間是否存在相互影響，表達(dá)式為：

式中ε為回歸殘差，λ為誤差項的空間自回歸系數(shù)，表明了相鄰地區(qū)的空間影響作用強(qiáng)度，Wε為誤差項的空間滯后項，μ為不相關(guān)的誤差項。

3. 空間杜賓模型（SDM）。空間杜賓模型（Spatial Durbin Model，SDM）同時包含了解釋變量和被解釋變量的空間誤差項，并在一定條件下可以轉(zhuǎn)化為空間滯后或者空間誤差模型，其標(biāo)準(zhǔn)表達(dá)式為：

式中Wx 為解釋變量的空間滯后項，參數(shù)為β2，代表相鄰空間的樣本觀測均值構(gòu)造的解釋變量。空間杜賓模型估計結(jié)果可以進(jìn)一步分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，直接效應(yīng)度量了其他空間位置解釋變量對本地區(qū)被解釋變量的直接影響，間接效應(yīng)表示對本地區(qū)相鄰地區(qū)的影響，總效應(yīng)為兩種效應(yīng)之和。

（四）變量選取

1.被解釋變量。工業(yè)生產(chǎn)效率（IPE）：為避免與解釋變量存在共同方法偏差問題，本文采用DEA 方法測度工業(yè)生產(chǎn)效率，總產(chǎn)出數(shù)據(jù)采用城市工業(yè)利潤與稅收表示，總投入數(shù)據(jù)為本市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)以及主營業(yè)務(wù)成本。

2.核心解釋變量。去工業(yè)化程度（DI）：國外文獻(xiàn)中對于去工業(yè)化水平的衡量主要采用三種方式，一些研究關(guān)注制造業(yè)就業(yè)占總就業(yè)的比率，另一些研究則關(guān)注制造業(yè)產(chǎn)出占總產(chǎn)出的比率，其中又包括按當(dāng)期價格和基期價格兩種核算方式，而這三種方式所表示的去工業(yè)化程度在研究中會產(chǎn)生不同的趨勢和結(jié)果。因此本文借鑒王文和孫早（2017）[26]的方法，采用制造業(yè)就業(yè)占總就業(yè)的比重和制造業(yè)產(chǎn)出占總產(chǎn)出的比重兩項指標(biāo)來表示一個地區(qū)工業(yè)化程度，用其與1的差值來衡量去工業(yè)化程度，其中DI1表示產(chǎn)出衡量的去工業(yè)化程度，DI2表示就業(yè)衡量的去工業(yè)化程度。

3.控制變量。（1）人均工業(yè)資本存量（IPI）：工業(yè)資本存量通過影響工業(yè)生產(chǎn)率來作用于工業(yè)效率。本文采用我國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資本存量與就業(yè)人數(shù)比值表示人均工業(yè)資本存量。（2）市場潛力（MP）：市場潛力通過對工業(yè)企業(yè)布局的吸引，形成規(guī)模優(yōu)勢來促進(jìn)工業(yè)效率的提升。本文采用劉修巖等（2015）的計算方法，采用地區(qū)生產(chǎn)總值和地理距離來度量地區(qū)市場潛力[40]。（3）人力資本水平（HC）：人力資本水平通過提升工業(yè)從業(yè)者素質(zhì)影響工業(yè)生產(chǎn)效率。本文采用各地級市每萬人高等院校在校學(xué)生數(shù)衡量當(dāng)?shù)厝肆Y本水平。（4）外商直接投資（FDI）：外商直接投資能夠?qū)I(yè)發(fā)展帶來資金和技術(shù)等支持，資金進(jìn)入能夠加快工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施升級，先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗的引入同樣能夠提升工業(yè)部門的生產(chǎn)效率。本文采用地區(qū)外資工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值與地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值的比值來表示FDI 水平。（5）基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平（INF）：有研究表明基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平對于工業(yè)效率具有顯著影響[41]。本文采用人均城市道路面積代表城市基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展水平。表1給出各個變量的具體計算方式。

（五）數(shù)據(jù)來源

本文分析對象為全國地級城市，由于部分城市數(shù)據(jù)缺失，故選用全國239 個地級城市為樣本，選取2010—2017 年的上述指標(biāo)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間計量分析。本文所使用的原始數(shù)據(jù)來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》以及部分省市《國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。為避免異方差性的影響，對所有的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對數(shù)化處理，由于缺乏具體地級市GDP 平減指數(shù)數(shù)據(jù)，樣本數(shù)據(jù)中所有GDP相關(guān)數(shù)據(jù)均按我國歷年指數(shù)以2010 年為基期進(jìn)行了平減處理。變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

（六）回歸模型設(shè)定

本文基于2010—2017年8個年份全國239個地級市的面板數(shù)據(jù)，在分析確定被解釋變量和核心變量的空間分布差異是否存在自相關(guān)性的基礎(chǔ)上，采用空間計量模型來研究去工業(yè)化對工業(yè)生產(chǎn)效率的影響。首先設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)回歸模型如下：

其中，被解釋變量LnIPEij表示地區(qū)j在i年的工業(yè)生產(chǎn)效率。核心解釋變量LnDIjt表示由兩部分度量的地區(qū)j去工業(yè)化程度，其中t=1,2。X表示控制變量集合，即工業(yè)資本投入、人力資本水平、市場潛力、外商直接投資和基礎(chǔ)設(shè)施水平。ε表示隨機(jī)擾動項。

表1 變量說明

表2 變量描述性統(tǒng)計

四、模型實(shí)證分析

（一）空間自相關(guān)分析

首先計算我國239 個地級城市2010—2017 年工業(yè)效率和去工業(yè)化程度的Moran's I指數(shù)值，并檢驗其顯著性水平，從而分析相關(guān)指標(biāo)是否具有空間分布的差異性。計算結(jié)果如表3所示。

由表3可以看出，每年度的地區(qū)市場潛力和去工業(yè)化程度的Moran's I值均大于零，除了2017年的去工業(yè)化程度（lnDI1）外，均通過1%和5%的顯著性檢驗，表明存在明顯的空間自相關(guān)性。進(jìn)一步分析莫蘭散點(diǎn)圖（Moran's plot）（圖1）。

莫蘭散點(diǎn)圖中第I 象限為高高（H-H）集聚，表明存在空間正相關(guān)關(guān)系；第III 象限為低低（LL）集聚，表明存在空間負(fù)相關(guān)關(guān)系。限于篇幅，從左上到右下分別列出2014—2017 四年間被解釋變量的莫蘭散點(diǎn)圖，從中可以看出分布集中于I、III 象限，表明我國地級市之間的工業(yè)生產(chǎn)效率在空間上存在正相關(guān)關(guān)系，因此標(biāo)準(zhǔn)回歸方法所得結(jié)果不能夠準(zhǔn)確描述變量之間的關(guān)系，有必要引入空間計量模型。

（二）空間回歸分析

首先對模型回歸的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行選擇。對空間面板回歸模型進(jìn)行Hausman檢驗，檢驗結(jié)果卡方值為917.25，并在1%的水平上高度顯著，因此采用固定效應(yīng)對模型進(jìn)行分析，具體回歸結(jié)果如表4所示。

表3 空間自相關(guān)檢驗結(jié)果

圖1

由分析結(jié)果可以看出，空間固定、時間固定和雙固定效應(yīng)下的Log-L值均大于OLS，三種固定效應(yīng)下的LM 檢驗值（LM test） 和RLM 檢驗值（Robust LM test）均表現(xiàn)出明顯的顯著性，表明固定效應(yīng)下SLM 和SEM 模型都能夠較為準(zhǔn)確的進(jìn)行估計，此時包含解釋變量和被解釋變量的雙重滯后項的SDM模型更具有適應(yīng)性[42]，因此本文采用固定效應(yīng)下的SDM 模型進(jìn)行進(jìn)一步分析，模型表達(dá)式調(diào)整為：

表4 空間回歸結(jié)果

其中ρ為被解釋變量的空間滯后項系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣。

對固定效應(yīng)下的SDM 模型進(jìn)行分解，分解出的空間固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)如表5所示。

表5 固定效應(yīng)SDM回歸結(jié)果

根據(jù)表5可以看出，SDM模型分析下的結(jié)果更加理想，參數(shù)的顯著性水平，以及模型三種效應(yīng)下的R2和Log-L 值都高于非空間面板模型。在對SDM 模型分解效應(yīng)分析中，空間固性效應(yīng)下模型的Log-L值與R2值均大于時間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)，并且LR檢驗和Wald檢驗均高度顯著，模型擬合程度最好，因此本文采用空間固定效應(yīng)下的SDM模型。

空間回歸結(jié)果中，去工業(yè)化變量DI1和DI2的系數(shù)分別為-2.202 和4.235，表明產(chǎn)值衡量的去工業(yè)化和就業(yè)衡量的去工業(yè)化在對工業(yè)效率的作用方向上相反，即工業(yè)產(chǎn)值和就業(yè)比重每下降一個百分點(diǎn)，工業(yè)生產(chǎn)效率就會下降和上升2.2 和4.2 個百分點(diǎn)。產(chǎn)值去工業(yè)化和工業(yè)生產(chǎn)效率之間具有顯著的負(fù)向關(guān)系，去工業(yè)化通過削弱制造業(yè)對服務(wù)業(yè)的有效需求從而對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效率的提升產(chǎn)生不利影響，其作用途徑主要為：在發(fā)展水平尚未達(dá)到一定水平時，靠提升服務(wù)業(yè)占比的去工業(yè)化會導(dǎo)致服務(wù)業(yè)整體工資水平的提升，從而加大了服務(wù)業(yè)的勞動要素升本壓力以及受國外相關(guān)產(chǎn)業(yè)的替代風(fēng)險。除此之外，不考慮發(fā)展階段和制造業(yè)需求水平的去工業(yè)化會帶來要素市場扭曲，以及服務(wù)業(yè)過度膨脹的“泡沫化”發(fā)展。而作為目前服務(wù)業(yè)重要組成部分的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)具有緊密聯(lián)系，去工業(yè)化則會通過生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的作用反過來對工業(yè)生產(chǎn)效率造成影響，在進(jìn)一步加劇工業(yè)產(chǎn)值下滑的同時，也使得經(jīng)濟(jì)資源從生產(chǎn)率較高的制造業(yè)流向生產(chǎn)率相對較低的服務(wù)業(yè)，大量無力進(jìn)行技術(shù)升級的中小企業(yè)破產(chǎn)或者撤資，對已經(jīng)形成的完整產(chǎn)業(yè)鏈和工業(yè)市場競爭帶來不利影響，從而降低了工業(yè)生產(chǎn)的整體效率水平；而就業(yè)衡量的去工業(yè)化則有利于工業(yè)效率的提升，具體體現(xiàn)在就業(yè)去工業(yè)化本質(zhì)上伴隨著勞動力在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的流動，在目前我國城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)以及人口紅利逐漸消失的背景下，制造業(yè)作為吸納廉價勞動力就業(yè)的主要部門，其要素成本逐漸提升。牛津經(jīng)濟(jì)研究院的研究結(jié)果表明我國制造業(yè)用工成本已經(jīng)顯著高于日本、印度等地區(qū)，接近美國，因此用工成本的上升使得工業(yè)企業(yè)尤其是中小型企業(yè)面臨日益增加的成本壓力，在制造業(yè)附加值逐漸下降的情況下不斷擠壓利潤空間，而工業(yè)就業(yè)向服務(wù)業(yè)的轉(zhuǎn)移有利于使工業(yè)企業(yè)緩解成本壓力，把更多的資金投入現(xiàn)代化升級等生產(chǎn)方面。另一方面，以國有企業(yè)為代表的我國規(guī)模以上工業(yè)一直以來存在明顯的人員臃腫，隱性失業(yè)嚴(yán)重的現(xiàn)象，在我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)以來，隨著制造業(yè)單位通過裁員和減少招工等方式“輕裝上陣”，以及“機(jī)器換人”為代表的工業(yè)企業(yè)資本深化，都在一定程度上促進(jìn)了工業(yè)生產(chǎn)效率的提升。這種現(xiàn)象的出現(xiàn)同樣表明我國工業(yè)目前依舊處于大而不強(qiáng)，勞動力過于密集而質(zhì)量有待于提高的階段，在這一層面上，工業(yè)就業(yè)比重的下降對于效率提升有一定的促進(jìn)作用。

控制變量中工業(yè)資本存量具有顯著正效應(yīng)，說明工業(yè)投資以及規(guī)模的增加能夠提升工業(yè)效率，工業(yè)資本存量通過為技術(shù)升級提供資金保障來促進(jìn)制造業(yè)整體效率的提升，與目前已有研究結(jié)論相符[43]；人力資本質(zhì)量直接決定工業(yè)從業(yè)者技術(shù)水平以及管理能力，通過生產(chǎn)率的變化作用于工業(yè)生產(chǎn)效率，其系數(shù)為0.142，表明整體受教育水平的提升能夠提升工業(yè)效率，傳統(tǒng)勞動力密集型為主的工業(yè)化亟需向技術(shù)化創(chuàng)新化轉(zhuǎn)型，因此仍需要加大教育質(zhì)量，提高人力資本水平；市場潛力度量了地區(qū)區(qū)位優(yōu)勢，通過形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)的集聚外部性促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，系數(shù)為1.18，表明市場潛力的提升促進(jìn)工業(yè)效率的提高；外商直接投資系數(shù)為0.167，表明目前對于外資的引入依然能夠提升我國工業(yè)生產(chǎn)效率，在工業(yè)技術(shù)升級和發(fā)展制造業(yè)核心競爭力的背景下，工業(yè)效率的提升依舊需要外資的充分利用和良好的外部環(huán)境；以交通為衡量的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能夠增加工業(yè)活動便利性，降低運(yùn)輸成本，但是基礎(chǔ)設(shè)施在交通上會表現(xiàn)出重復(fù)建設(shè)等供給過度的問題，回歸結(jié)果中人均城市道路面積衡量的城市基礎(chǔ)設(shè)施水平對工業(yè)效率系數(shù)為-0.061，表明目前交通基礎(chǔ)設(shè)施狀況在滿足工業(yè)生產(chǎn)基本需求的同時出現(xiàn)一定的重復(fù)建設(shè)情況，與地方政府對于城市道路交通的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)匯總長期固定資產(chǎn)投資有關(guān)，在此背景下增加城市道路供給已經(jīng)不能提升工業(yè)生產(chǎn)效率，過度增加反而會導(dǎo)致效率下降。

在空間固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步對SDM 模型進(jìn)行效應(yīng)分解，如表6所示。

從效應(yīng)分解可以看出產(chǎn)值去工業(yè)化對工業(yè)效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為負(fù)并且高度顯著，說明不僅本地區(qū)產(chǎn)值去工業(yè)化導(dǎo)致效率下降，相鄰地區(qū)的產(chǎn)值去工業(yè)化也會對本地工業(yè)效率帶來顯著的負(fù)效應(yīng)。主要因為工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上下游在地區(qū)之間聯(lián)系較為緊密，工業(yè)部門產(chǎn)值下降會通過地區(qū)之間的擴(kuò)散效應(yīng)對相鄰地區(qū)的要素成本造成明顯的影響；就業(yè)去工業(yè)化直接效應(yīng)顯著為正但是間接效應(yīng)的正向作用并不十分顯著，這是因為就業(yè)人口流動的制約因素更多，勞動力在產(chǎn)業(yè)之間的轉(zhuǎn)移依舊傾向于本地化，因此對于相鄰地區(qū)影響的顯著性水平有所下降。

五、結(jié)論與政策建議

目前我國工業(yè)生產(chǎn)效率和去工業(yè)化現(xiàn)象均存在顯著的空間自相關(guān)性，通過SDM 模型可以對其在空間效應(yīng)下的影響進(jìn)行更為準(zhǔn)確的估計。分析表明，反映在產(chǎn)值和就業(yè)兩方面的去工業(yè)化對于工業(yè)效率提升的作用方向相反，具體表現(xiàn)為產(chǎn)值去工業(yè)化造成效率下降，而工業(yè)部門的就業(yè)流出則會提升生產(chǎn)效率，并且產(chǎn)值去工業(yè)化所造成的影響在空間上的外溢作用更加明顯。因此，目前我國的去工業(yè)化趨勢中工業(yè)就業(yè)的去工業(yè)化對生產(chǎn)效率所造成的影響“掩蓋”了產(chǎn)值去工業(yè)化的負(fù)面作用，并且產(chǎn)值去工業(yè)化的負(fù)面作用會明顯地擴(kuò)散至周邊區(qū)域。考慮到我國目前所經(jīng)歷的發(fā)展階段和工業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展背景，本文提出如下政策建議：

第一，同時做好穩(wěn)定工業(yè)產(chǎn)能和提升工業(yè)就業(yè)質(zhì)量。單純靠縮減工業(yè)產(chǎn)能來提升服務(wù)業(yè)占比的去工業(yè)化行為不僅會造成我國工業(yè)產(chǎn)品供給不足，同時會阻礙效率的提升。因此下階段應(yīng)在發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上穩(wěn)定工業(yè)產(chǎn)能比重，防止其過快下降；同時要提升工業(yè)就業(yè)人員整體質(zhì)量，從利用規(guī)模化廉價勞動力向集約化的高質(zhì)量人力資本發(fā)展，化解低質(zhì)量的工業(yè)就業(yè)。第二，多措并舉提升工業(yè)生產(chǎn)效率。目前特殊的發(fā)展環(huán)境下工業(yè)生產(chǎn)效率的提升是多方面因素共同作用的結(jié)果，盡管總體來看去工業(yè)化能在一定程度上提升工業(yè)生產(chǎn)效率，但是產(chǎn)值降低不僅會使現(xiàn)階段工業(yè)對經(jīng)濟(jì)帶動能力減弱，并且會對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)造成不利影響。因此，工業(yè)生產(chǎn)效率的提升不應(yīng)建立在過早去工業(yè)化的基礎(chǔ)之上，而應(yīng)從多種渠道提升工業(yè)生產(chǎn)效率，防止去工業(yè)化現(xiàn)象的不利影響。第三，增加地區(qū)工業(yè)多樣化渠道，提升抗風(fēng)險能力。由于我國地區(qū)之間工業(yè)發(fā)展聯(lián)系日益緊密，地區(qū)去工業(yè)化等現(xiàn)象常常會通過產(chǎn)業(yè)鏈條等在空間上向外傳遞，其中也包含負(fù)面效應(yīng)。因此，地區(qū)工業(yè)化亟需拓寬多樣化的發(fā)展渠道，在與周邊地區(qū)加深合作的同時提升自身抗風(fēng)險能力。

表6 空間固定效應(yīng)SDM分解