產業結構升級對經濟高質量發展的影響研究
——“雙循環”視角下的實證研究

王 青 劉亞男

（遼寧大學經濟學院，遼寧沈陽 110136）

一、引言與文獻綜述

從狹義角度來看，高質量發展主要是指經濟高質量發展，其核心在于經濟增長方式的轉變，經濟結構的優化，增長動力由過去的要素和投資驅動向創新驅動邁進。根據索羅經濟增長模型，除了資本、勞動力等傳統生產要素以外的無法被定量衡量的因素，統一可以用全要素生產率來衡量，它集中體現了技術進步、質量變革、動力變革、資源利用效率提升、環境污染減少等多方面的進步，提升全要素生產率是經濟高質量發展的重要核心。因此有的學者在研究中把全要素生產率作為經濟高質量發展的代理變量，例如馬茹等（2019）、劉志彪和凌永輝（2020）、黃陽平和劉妍璇（2020）等。①馬茹、張靜、王宏偉：《科技人才促進中國經濟高質量發展了嗎—基于科技人才對全要素生產率增長效應的實證檢驗》，《經濟與管理研究》2019年第5期；劉志彪、凌永輝：《結構轉換與高質量發展》，《社會科學戰線》2020年第10期；黃陽平、劉妍璇：《產業結構調整中的“結構負利”規避和經濟高質量發展》，《東南學術》2020年第5期。綠色全要素生產率是把環境因素納入分析框架之內，這與經濟高質量發展所倡導的綠色環保、可持續發展的理念相一致。因此部分學者開始將綠色全要素生產率作為經濟高質量發展的代理變量進行實證研究。例如上官緒明和葛斌華（2020）、林春和孫英杰（2020）、張瑞等（2020）等。②上官緒明、葛斌華：《科技創新、環境規制與經濟高質量發展—來自中國278個地級及以上城市的經驗證據》，《中國人口資源與環境》2020年第6期；林春、孫英杰：《創新驅動與經濟高質量發展的實證研究》，《統計與決策》2020年第4期；張瑞、王格宜、孫夏令：《財政分權、產業結構與黃河流域高質量發展》，《經濟問題》2020年第9期。從廣義角度來講，高質量發展包括經濟、社會、文化、政治、生態等多方面的發展和進步，經濟高質量發展只是其中一個方面。因此有的學者通過構建指標體系來綜合衡量高質量發展的豐富內涵。李夢欣和任保平（2019）、李子聯和王愛民（2019）等人從“創新、協調、綠色、開放、共享”五大發展理念的角度進行構建指標體系，①李夢欣、任保平：《新時代中國高質量發展的綜合評價及其路徑選擇》，《財經科學》2019年第5期；李子聯、王愛民：《江蘇高質量發展：測度評價與推進路徑》，《江蘇社會科學》2019年第1期。李金昌等（2019）、魏敏和李書昊（2018）、師博和任保平（2018）等人則結合高質量發展的豐富內涵選定指標來全面衡量。②李金昌、史龍梅、徐藹婷：《高質量發展評價指標體系探討》，《統計研究》2019年第1期；魏敏、李書昊：《新時代中國經濟高質量發展水平的測度研究》，《數量經濟技術經濟研究》2018年第11期；師博、任保平：《中國省際經濟高質量發展的測度與分析》，《經濟問題》2018年第11期。但由于構建指標體系時指標的選取存在主觀性，不同指標存在一定相關性，選取時無法兼顧全面。基于上述理由，本文從狹義角度，直接把綠色全要素生產率作為經濟高質量發展的代理變量，而非采用構建指標體系的方式進行研究，既符合經濟高質量發展的理論內涵，也得到學術界有關研究的有力支撐。

目前學術界就產業結構升級對經濟高質量發展（全要素生產率）的影響尚未形成定論。主要分為三類：第一類支持“結構紅利”，認為產業結構升級對經濟高質量發展（全要素生產率）有正向影響。Peneder（2003）指出產業結構優化升級通過調節生產要素在不同生產效率的產業之間不斷流動，實現整個社會綜合生產率的提升，產生“結構紅利”，推動經濟增長。③Peneder M.,“Industrial structure and aggregate growth.WIFOWorking Paper,”Austrian Institute of Economic Research,Vienna,2003(14):427-448.吳文潔、王曉娟、何艷桃（2018）通過Moore指數計算了產業結構變遷程度，發現積極的產業結構優化調整可以顯著提高全要素生產率。④吳文潔、王曉娟、何艷桃：《產業結構變遷對全要素能源效率的影響研究》，《生態經濟》2018年第4期。李平（2016）通過研究發現產業結構升級對全要素生產率的促進作用明顯。⑤李平：《提升全要素生產率的路徑及影響因素—增長核算與前沿面分析視角的梳理分析》，《管理世界》2016年第9期。劉贏時、田銀華（2019）計算了產業結構的高級化程度，并在模型中加入能源效率和產業結構高級化的交叉項，研究發現產業結構升級可以促進綠色全要素生產率的增長，并且能源效率與產業結構高級化的協同作用也可以提高綠色全要素生產率。⑥劉嬴時、田銀華：《我國產業結構調整對能源效率影響的研究》，《湖南社會科學》2019年第4期。

第二類反對“結構紅利”，認為產業結構升級對經濟高質量發展（全要素生產率）并不絕對體現出促進作用，甚至會出現“結構負利”。Parteka（2009）發現，隨著產業結構的調整，經濟體的全要素生產率會出現降低的情況，即產生“結構性減速”。⑦Parteka,A.,“Economic Growth，Structural Change and Quality Upgrading in New Member States,”Departmental Working Papers,2009,pp.11－27.曾起艷、曾寅初等（2018）發現“結構紅利”具有最佳范圍，產業結構升級對全要素生產率的影響為非線性的。⑧曾起艷、曾寅初、王振華：《全要素生產率提升中“結構紅利假說”的非線性檢驗—基于285個城市面板數據的雙門限回歸分析》，《經濟與管理研究》2018年第9期。于斌斌（2017）發現產業結構的調整會壓縮全要素生產率的提高空間，并且產業結構升級對不同規模的城市具有不同的影響。⑨于斌斌：《產業結構調整如何提高地區能源效率—基于幅度與質量雙維度的實證考察》，《財政研究》2017年第1期。孫學濤（2018）等研究指出，“結構紅利”存在門檻值。⑩孫學濤、王振華、張廣勝：《全要素生產率提升中的結構紅利及其空間溢出效應》，《經濟評論》2018年第3期。產業結構高級化水平低于門檻值時，存在結構紅利；超過門檻值則表現為抑制作用。劉華軍、李超等（2018）構建產業結構高級化和合理化的指標，研究發現產業結構合理化促進綠色全要素生產率的增長，而產業結構高級化則會抑制綠色全要素生產率的增長。①劉華軍、李超、彭瑩：《中國綠色全要素生產率的地區差異及區域協同提升研究》，《中國人口科學》2018年第4期。

第三類對產業結構升級對經濟高質量發展（全要素生產率）的影響作用機制進行了研究。余泳澤等（2016）研究發現，產業結構升級對全要素生產率的影響作用機制主要通過生產要素再配置、分工專業化、技術溢出效應實現，三次產業結構升級和工業結構升級會促進全要素生產率提升，但生產性服務業發展則表現為抑制作用。②余永澤、劉冉、楊曉章：《我國產業結構升級對全要素生產率的影響研究》，《產經評論》2016年第4期

本文采用2003—2017年中國29省經濟數據，運用DEA-Malmquist法來測算綠色全要素生產率反映經濟高質量發展水平，從產業結構高級化和產業結構合理化兩個維度，在“雙循環”視角下，研究產業結構升級對中國經濟高質量發展的影響，探尋有針對性的產業結構優化升級政策，促進中國經濟高質量發展。本文的創新點在于：在“雙循環”視角下進行分析研究，從經濟循環的角度提出有針對性的產業調整政策；在傳統的產業結構高級化基礎上，同時考慮了產業結構合理化維度，彌補了僅考慮結構總量效應的不足。

二、“雙循環”格局的詮釋和解讀

（一）“雙循環”格局的理論闡釋

“雙循環”指內循環和外循環兩大經濟循環。《習近平：關于〈中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議〉的說明》提出，“構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局”。強調國內大循環的主體地位，意味著要加強國內經濟循環的有效運轉，特別是生產、流通、分配、消費、投資五大環節的互聯互通，經濟發展主要以滿足國內需求為主。兩大循環相互促進意味著國內大循環是基礎和根本，國際大循環是延伸和補充。并非“閉關鎖國”。要加強國內國際資源的充分利用，共同促進中國經濟高質量發展。

（二）“雙循環”格局提出的背景

“雙循環”格局的提出主要是基于以下兩方面考慮：

從我國內部情況來講，我國勞動力的成本優勢不再明顯。自2012年以來，中國勞動力人口首次出現絕對下降，部分地區甚至出現用工難。同時各種生產要素成本也在不斷上漲，例如煤電油氣運等。自黨的十九大提出經濟高質量發展理念以來，人們開始更加注重環境保護。過去國外向我國轉移的高污染高能耗項目不再符合現階段中國戰略發展需要。作為全球第二大經濟體，中國工業體系完備、規模龐大，14億人口使我國內需市場具有巨大潛力。不斷加速的城鎮化、工業化、信息化和農業現代化發展使得中國依然極具投資潛力。國內大循環仍然存在巨大發展空間。同時，過去中國產業鏈兩頭在外，包括能源、糧食等重要產業鏈安全性存在巨大風險。整體呈現低端化、技術水平不高。受國際經濟形勢的影響，優化產業鏈、保護產業鏈安全開始逐漸被重視起來。

從國際形勢來看，外需自2008年全球金融危機開始跳水式下跌。近幾年中美雙邊貿易摩擦持續升級，特別是受新冠肺炎疫情影響，全球經濟形勢下滑，部分國家開始出現貿易保護主義，總體表現出逆全球化現象。種種原因導致外部需求嚴重萎縮，國際大循環能給中國經濟帶來的拉動作用越來越薄弱。

種種因素疊加都意味著過去主要依靠外循環拉動中國經濟發展的模式已經不再適用，中國經濟高質量發展還得依靠內循環的主導作用來驅動。實際上，從2005年以來內外需對我國經濟增長貢獻情況來看，外需對中國經濟貢獻度已經在逐步降低，見表1。“雙循環”格局不僅是應對國內外局勢變化作出的被動選擇，而是和供給側結構性改革和經濟高質量發展一脈相承的戰略轉型調整。

表1 內需和外需對中國經濟增長貢獻率

（三）“雙循環”格局下研究產業結構升級對經濟高質量發展的意義

發揮創新驅動作用，加速淘汰落后產能，不斷升級產業結構，充分滿足國內需求成為我國近幾年一致努力的方向。究其根本，主要是為了解決供給側方面的矛盾。現階段供給側與需求側不匹配，仍然是我國經濟運行的核心矛盾點。供給側所能提供的產品服務無法滿足多層次、多樣化的市場需求。過去中國積極參與國際大循環也是為了解決低端產能過剩和高端產能不足的問題。在現階段國際大循環動力逐漸減弱的背景下，只有通過產業結構升級解決國內供給側的主要矛盾，改善國內大循環的生產、流通、分配等重要環節，促進國內大循環的有效運轉，使供給和需求形成良好互動，才能為未來中國中長期發展注入根本活力。隨著國內大循環順暢起來，世界各地的資源要素也能更好地流向我國，進一步構建內外雙循環相互促進的全新格局。新時代以來，中國經濟發展方向主要是實現經濟高質量發展。它要求擺脫傳統的要素依賴的經濟增長方式，更多依靠技術創新所帶來的生產效率的提高和結構的優化，擺脫對國外需求的過度依賴，在實現經濟增長的同時保證速度、質量的和諧統一，維持經濟循環的平穩順暢。這與供給側結構性改革、“雙循環”格局的核心思想都是一致的。因此，在“雙循環”格局的視角下，研究產業結構升級對經濟高質量發展的影響，可以從經濟循環的角度提出更有針對性的產業調整政策，助力中國經濟高質量發展。

圖1 產業結構升級、供給側結構性改革、“雙循環”格局與經濟高質量發展

三、數據、變量和模型

（一）計量模型設定

綠色全要素生產率在全要素生產率的基礎上，考慮了非期望產出，把環境因素納入分析框架之中。這與經濟高質量發展所倡導的可持續發展的理念是一致的。因此，本文采用綠色全要素生產率來衡量經濟高質量發展水平。傳統觀點認為產業結構升級即三次產業結構升級，產業結構由一二三向三二一的模式進行轉變，產業鏈上的位置不斷攀升。本文認為，產業結構升級不僅應包括產業結構呈現出水平更加高級，還應該保持在合理的結構范圍內。過度追求產業結構高級化勢必會導致發展空心化，不利于經濟可持續發展。因此本文從產業結構高級化和產業結構合理化兩個維度來考察產業結構升級。

為了檢驗產業結構升級對經濟高質量發展的影響，本文構建了面板模型：

其中，i為省份；t為年份；gtfpit為綠色全要素生產率，本文以該變量作為經濟高質量發展的代理變量；suit為產業結構高級化，srit為產業結構合理化。Controlit為控制變量，分別包括patentit（專利授權水平）；govit（政府干預）、fdiit（外商直接投資）、humit（人力資本）、pgdpit（經濟發展水平），βj為常數項，ξit為隨機擾動項，這里我們假設ξit為白噪聲序列。

（二）變量說明

1.因變量

綠色全要素生產率（gtfp）。當前經典的全要素生產率測算方法主要包括以索洛殘值法和隨機前沿法為代表的參數法和以Malmquist指數方法和HMB指數方法為代表的非參數方法。本文通過DEAP2.1軟件，運用DEA-Malmquist生產函數進行測算，其中投入變量分別為：勞動力投入，選取各省、直轄市、自治區歷年全社會就業人員年末人數表示；資本投入，采用資本存量表示，計算方法參考張軍（2004）①張軍、吳桂英、張吉鵬：《中國省際物質資本存量的估算：1952-2000》，《經濟研究》2004年第10期。的方法，通過永續盤存法計算得到，公式為：

Kt為各省各年資本存量，It為各省各年固定資本形成總額，Pt為2002年為基期的價格指數。δ為折舊率，取9.6%。

能源投入，選取各省、直轄市、自治區的能源消費總量表示。環境投入，本文借鑒王兵等（2010）②王兵、吳延瑞、顏鵬飛：《中國區域環境效率與環境全要素生產率增長》，《經濟研究》2010年第5期。的做法，選取各省、直轄市、自治區的二氧化硫排放量、化學需氧量排放量作為環境投入指標。產出變量為實際GDP，選取各省、直轄市、自治區歷年生產總值考慮價格因素平減后值來表示。

由于DEA求解得出的全要素生產率是以上年為100的環比變動指數，實際上是一個變動率，因此，參考劉濤等③劉濤、王波、李嘉梁：《互聯網、城鎮化與農村全要素生產率》，《農村經濟》2019年第10期。（2019）年的做法，被解釋變量選擇為累積形式的綠色全要素生產率（gtfp），即以2002年為基年，將2003-2017年各年的綠色全要素生產率的指數進行相乘，得到當年累積形式的綠色全要素生產率。

2.核心解釋變量

（1）產業結構高級化（su）。產業結構高級化是指生產效率不斷提升、創新能力不斷增強、資源配置更加合理以及非期望產出不斷減少的過程。一般認為，產業結構由一二三向三二一的形式進行轉變反映了產業結構高級化水平。本文借鑒干春暉等（2011）①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》，《經濟研究》2011年第5期。的方法，以第三產業產值占第二產業產值比重衡量。

（2）產業結構合理化（sr）。借鑒干春暉等（2011）的方法，引入泰爾指數來度量產業結構合理化：

Y為產值，L為就業人數。i=1，2，3分別代表第一二三產業。

sr值越大說明產業結構合理化程度越高。產業結構合理化實際上就是理順要素在各個產業部門之間的配置，實現資源配置的帕累托最優。

3.控制變量

控制變量包括：

（1）政府干預（gov）。一方面政府干預提供具有外部性的公共服務，同時糾正由于壟斷、信息不對稱等現象導致市場失靈，從而使生產要素得到更加合意的配置，促進綠色全要素生產率增長；另一方面過度的政府干預會降低生產效率，抑制綠色全要素生產率增長。因此本文將其納入控制變量，以財政支出與GDP的比值來衡量政府干預程度。

（2）外商直接投資（fdi）。由于技術具有外部性，外商直接投資會通過技術溢出效應促進當地生產效率的提升。因此本文將其納入控制變量，選取實際利用外資總額與GDP之比來衡量外商直接投資水平。

（3）對外開放水平（open）。對外開放水平一方面拉動經濟增長，促進國外先進技術向國內的傳播，促進綠色全要素生產率的提升；另一方面由于我國出口的主要為工業產品，一定程度上造成環境的破壞，不利于綠色全要素生產率的提升。因此本文將其納入控制變量，選取進出口總額與GDP之比來衡量對外開放水平。

（4）人力資本（hum）。朱金鶴、王雅莉（2019）②朱金鶴、王雅莉：《中國省域綠色全要素生產率的測算及其影響因素分析—基于動態GMM方法的實證檢驗》，《新疆大學學報（哲學人文社會科學版）》2019年第2期。的研究認為人力資本抑制綠色全要素生產率提升。人均受教育水平可以反映人力資本水平。因此本文將其納入控制變量，選用歷年各地區6歲以上平均人口平均受教育年限取ln值衡量，計算公式為：

（5）經濟發展水平（pgdp）。地區經濟發展水平越高，企業面臨的消費市場更優，會促進企業擴大生產規模，從而實現規模經濟；企業用于技術創新和環境治理方面的資金也更充裕。因此本文將其納入控制變量，以實際人均GDP的值取ln值來衡量。

（6）專利授權水平（patent）。專利授權水平一定程度上反映技術水平的高低。技術水平越高的地區可以帶動經濟越好越快發展。同時也會降低環境污染程度，從而影響綠色全要素生產率。因此本文將其納入控制變量，選用各省每百人發明專利授權量的值取ln來衡量。

為了解決變量量綱不一致的問題，本文在實證過程中，對人力資本、經濟發展水平、專利授權水平三個有單位的變量取ln處理，而對比值型指標未做額外處理，直接進行回歸，特此說明。

（三）數據來源及描述性分析

本文選取中國29個省份（西藏和新疆因部分數據缺失予以剔除）為研究樣本，樣本區間為2003-2017年。由于2018年各省固定資本形成總額在2019年國家統計年鑒中沒有披露，該項數據直接影響gtfp的測算，因此實證研究時間截止到2017年。

研究數據均來源于相關年份的《中國統計年鑒》及各省市統計年鑒。個別缺失值通過插值法補齊。

主要變量的描述性統計見表2。

表2 主要變量的統計特征

為了直觀起見，本文描繪了產業結構高級化和產業結構合理化與省際綠色全要素生產率之間的二維散點圖及回歸的擬合趨勢線，如圖2、圖3所示。從中不難發現：產業結構高級化和合理化與省際綠色全要素生產率之間整體上存在正相關關系。

圖2 產業結構高級化與省際綠色全要素生產率

圖3 產業結構合理化與省際綠色全要素生產率

四、實證結果與分析

（一）估計結果

在做基本回歸之前，本文首先進行了多重共線性檢驗，最大的VIF為5.27，顯著小于經驗法則所要求的最低數值10，因此不存在多重共線性問題。

面板設定的F檢驗結果表明個體效應十分顯著，根據Breusch-Pagan LM檢驗結果得出隨機效應模型比混合OLS模型更合適，所以不能使用混合回歸。本文進行了Hausman檢驗，發現在1%顯著性水平上拒絕原假設，說明相比隨機效應模型，固定效應模型更加適用。因此我們以固定效應模型的回歸結果進行分析。可以看出，產業結構高級化和合理化在1%顯著水平下促進省際綠色全要素生產率增長，與圖2、圖3結果相吻合。在控制變量中，政府規制、對外開放水平、人力資本、專利授權水平在1%的顯著水平下負向相關，而外商直接投資、經濟發展水平在1%的顯著水平下正向相關。

實證結果中，政府干預對綠色全要素生產率表現為抑制作用。主要是因為過度干預造成的當期效率損失超出了其調整市場失靈帶來的好處。這與劉生龍和胡鞍鋼（2010）①劉生龍、胡鞍鋼：《交通基礎設施與經濟增長：中國區域差距的視角》，《中國工業經濟》2010年第4期。的研究結果一致。人力資本對綠色全要素生產率表現為抑制作用。可能是因為我國人力資本雖然能夠在一定程度上推動綠色進步，但由于人力資本層次單一，同質化人才過剩，高精尖人才缺乏，存在供需不平衡的現象，導致結構性人才短缺，從而對綠色全要素生產率表現出負面影響。這與朱金鶴、王雅莉（2019）的研究結論一致。而專利授權水平對綠色全要素生產率表現為抑制作用。主要可能是由于本文選取各省歷年每百人發明專利授權量數據進行實證檢驗，而這種統計口徑并沒有將綠色相關的發明專利與非綠色相關的發明專利進行區分。企業將大筆資金用于研究發明專利，一定程度上可能擠占用于治理環境污染的資金。其他控制變量的影響與預期一致。

盡管固定效應（FE）模型能夠剔除非觀測的地區特定效應，從而得到參數的一致估計，但估計結果由于解釋變量的內生性會導致偏誤。產業結構高級化和合理化與綠色全要素生產率可能存在雙向因果。因此為了驗證內生性的問題，本文通過Durbin-Wu-Hausman檢驗，得到其檢驗統計量為-550.82，無法拒絕“所有解釋變量均為外生”的原假設，說明方程存在內生性。本文采用二階段最小二乘法（2SLS）來控制內生性導致的估計偏誤。

本文選取產業結構高級化和產業結構合理化的滯后一期和滯后二期作為工具變量，采用二階段最小二乘法（2SLS）進行估計，見表3的（2）列的估計結果。為了驗證工具變量的有效性，我們采用多種統計檢驗進行評判，具體檢驗結果見表4：首先，Underidentification test（方程的不可識別檢驗），得到LM統計值為23.660，p值=0.000，小于0.05，強烈拒絕“不可識別”的原假設。然后，Hansen Jstatistic（過度識別檢驗），得到卡方統計值為10.215，p值為0.0061，小于0.05，說明強烈拒絕“過度擬合”的原假設。最后，Weak identification test（弱工具變量檢驗），得到Wald-F統計值為215.994，KPWald-F統計值為21.042，見表4，大于所有臨界值，說明拒絕“弱工具變量”的原假設，即方程不存在弱工具變量。因此，模型的設定是可靠的。

表3 OLS及2SLS估計結果

表4 統計檢驗結果

相較于固定效應（FE）模型，我們發現在工具變量有效地控制了內生性之后，產業結構高級化的估計系數上升至0.604，比原先提高了11.03%，產業結構合理化的估計系數下降至0.011，比原先降低了26.67%，均在1%顯著水平上顯著。這說明由于內生性導致OLS估計產生了明顯的偏移，嚴重低估了產業結構高級化對于綠色全要素生產率的促進作用，高估了產業結構合理化的促進作用。可見采用二階段最小二乘法（2SLS）估計十分必要。同時二階段最小二乘法（2SLS）的估計結果也可以印證前面的結論，產業結構高級化和合理化均能夠顯著促進綠色全要素生產率的提高。而通過分析估計變量的估計系數，可以看出固定效應模型（FE）和二階段最小二乘法（2SLS）估計中各變量的系數方向均一致，只不過由于二階段最小二乘法（2SLS）對內生性問題進行了處理使得系數作出一定的修正。外商直接投資和經濟發展水平在1%顯著水平上促進綠色全要素生產率的提高，而政府規制（1%顯著水平）、人力資本（FE估計不顯著，2SLS估計1%顯著水平）、對外開放水平（FE估計1%顯著水平，2SLS估計不顯著）和專利授權水平（1%顯著水平）抑制綠色全要素生產率的提高。

（二）穩健性檢驗

為了驗證前文結論的可靠性和穩定性，本文從以下兩個角度對模型進行穩定性檢驗。

1.基于核心變量替代的穩健性檢驗。

通過替換指標的方法，將核心解釋變量——產業結構高級化和產業結構合理化兩個指標進行衡量方法的替換。對于產業結構高級化指標，我們借鑒付凌暉（2010）①付凌暉：《中國產業結構高級化與經濟增長關系的實證研究》，《統計研究》2010年第8期。的方法基于More值重新定義產業結構高級化指標，利用各省每個產業占GDP比重組成一個空間向量：X0=（x10，x20，x30）。然后分別計算向量X0與產業結構由低到高排列的基向量X1=（1,0,0）；X2=（0,1,0）；X3=（0,0,1）的夾角：θ1、θ2、θ3。如式（5）所示：

若某地區第三產業產出比重相對上升，則X0向量與基向量X3的夾角θ3減小，與X1、X2的夾角θ1、θ2被賦予更高的權值，則su指標最終增加，產業結構高級化程度增加。

對于產業結構合理化指標，我們借鑒呂明元、尤萌萌（2013）①呂明元、尤萌萌：《韓國產業結構變遷對經濟增長方式轉型的影響—基于能耗碳排放的實證分析》，《世界經濟研究》2013年第7期。的做法，采用改進了的產業結構偏離度指標sr來衡量產業結構合理化程度。如式（7）所示：

2.基于多回歸方法的穩健性檢驗。

通過Breusch-Pagan LM、Hausman等統計檢驗，確定固定效應模型更加適用，同時考慮了內生性的問題，采用二階段最小二乘法（2SLS）來對估計結果進行控制。將兩種方法的結果對比展示如表5所示。由表5第（2）列二階段最小二乘法的估計結果可以看出，產業結構高級化和產業結構合理化的系數仍然顯著為正。控制變量中除了政府規制和對外開放水平的顯著性水平有所改變外，系數的符號保持不變。整體而言，模型的穩健性較強，穩健性檢驗的結果支持前文所得出的產業結構高級化和產業結構合理化對中國經濟高質量發展影響的結論。

表5 穩健性檢驗結果

五、結論與對策

本文測度了中國29省2003—2017年的綠色全要素生產率，以其衡量中國省際經濟高質量發展水平，應用固定效應模型實證檢驗了產業結構升級與經濟高質量發展之間的關系。研究發現：產業結構高級化和產業結構合理化對中國經濟高質量發展的促進作用顯著，且產業結構高級化比產業結構合理化表現出更加明顯的促進作用。外商直接投資、經濟發展水平促進經濟高質量發展水平，而政府規制、人力資本、對外開放水平和專利申請水平不同程度抑制了經濟高質量發展水平。

基于前文的回歸結果和分析，本文提出以下對策建議：

首先，兼顧產業結構高級化和合理化，發揮產業結構升級對綠色全要素生產率的促進作用，推動經濟高質量發展。因地制宜地制定差異化的產業結構升級優化政策。東部地區應繼續發揮現代服務業和高端制造業的優勢，轉變經濟發展動能；中西部等落后地區應注重構建合理的產業格局，提高產業結構合理化程度。同時加強區域間的協同合作，促進產業鏈在國內各區域間形成合理布局。

其次，加強技術創新對產業結構升級的改造作用，實現創新型發展。進一步加大綠色創新方面的投入，推動技術升級、產品升級，加強創新教育，構建產學研一體化的體制。加強基礎技術研發，對高精尖核心技術重點攻關，積極推動數字、信息等戰略新興產業的發展，大力發展知識技術密集、產品附加值高、產業關聯性強的生產性服務業。引進先進技術積極改造升級傳統產業，推動新型農業和新型工業化發展，打造農業現代化和制造業服務化。發揮技術在經濟內循環的供給側改革和經濟高質量發展的核心推動作用。

最后，積極構建關鍵產業鏈條，特別是重構難以維持或中斷的產業鏈，擺脫過去產業鏈兩端在外、關鍵產業鏈條受國外制約的情況，加強對產業鏈的安全性管控。構建以內循環為主的產業鏈體系，將過去轉移到國外的產業逐步向中西部轉移，為中西部等落后地區帶去新發展動能，提高我國整體產業結構布局的合理化程度。同時發揮國際大循環的補充作用，充分利用“一帶一路”建設和“東盟”戰略合作等機會，加強與沿線國家的產業融合，在國內積極布局關鍵產業鏈，支持產業鏈主企業在國內的發展，內外施策打造“雙循環”格局，全面推動經濟高質量發展。