區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化
——基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的實(shí)證研究

■靖學(xué)青

區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化
——基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的實(shí)證研究

■靖學(xué)青

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶；產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化；區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略，是繼沿海地區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略、西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略、東北振興戰(zhàn)略、中部崛起戰(zhàn)略之后，又一個(gè)國(guó)家層面的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，是作為“新常態(tài)”下我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要的戰(zhàn)略支撐。帶內(nèi)橫跨東、中、西三大地帶，既包括經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的省市，也包括經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)的省市，帶內(nèi)各省市的整體性經(jīng)濟(jì)聯(lián)動(dòng)推進(jìn)，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市聯(lián)動(dòng)發(fā)展的有利條件是長(zhǎng)江黃金水道及其規(guī)劃建設(shè)的綜合交通走廊，實(shí)現(xiàn)方式是生產(chǎn)要素的區(qū)際流動(dòng)，直接表現(xiàn)是工業(yè)尤其是制造業(yè)從滬蘇浙向其他八省市的轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散。2008年以來(lái)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移規(guī)模逐步增大，已成為其各省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和結(jié)構(gòu)升級(jí)的內(nèi)在要求。

本文運(yùn)用2000—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實(shí)證分析，試圖揭示其產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的關(guān)系尤其是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化的影響和作用，以期得到有價(jià)值的結(jié)論和啟示。

一、文獻(xiàn)綜述與作用機(jī)制

（一）相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述及評(píng)價(jià)

通過(guò)梳理近年來(lái)國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)有不少關(guān)于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)承接地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)影響方面的實(shí)證研究，王虹等［1］和王貴民［2］則分別就產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)承接地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)行了理論分析。但是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)轉(zhuǎn)出地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響的研究鮮見(jiàn)，賀炎林等［3］就產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)轉(zhuǎn)出地和轉(zhuǎn)入地的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化均作了分析，但只是理論上的探討，沒(méi)有進(jìn)行實(shí)證分析。楊亞平等［4］、衛(wèi)穎［5］、田原［6］分別從成本上升、技術(shù)溢出、市場(chǎng)拓展三個(gè)不同角度就產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)進(jìn)行了分析，但也主要是針對(duì)產(chǎn)業(yè)承接地而非針對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出地的研究。

可見(jiàn)，關(guān)于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)轉(zhuǎn)出地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)影響的實(shí)證研究仍然是一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)，尤其是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)影響方面的實(shí)證研究目前幾乎是空白，本文就是在這方面的一個(gè)嘗試。

（二）作用機(jī)制

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的積極影響在區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)中得到理論支持，即區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展梯度轉(zhuǎn)移理論。［7］（P122-159）該理論認(rèn)為，根據(jù)發(fā)展水平的差異，區(qū)域經(jīng)濟(jì)可分為不同等級(jí)的梯度，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)稱(chēng)為高梯度地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的地區(qū)為低梯度地區(qū)。由于科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)和消費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模的緣故，創(chuàng)新活動(dòng)主要發(fā)源于高梯度地區(qū)，具有新興技術(shù)和高技術(shù)的生產(chǎn)也分布在高梯度地區(qū)。隨著生產(chǎn)技術(shù)的成熟和普及，原來(lái)的高新技術(shù)生產(chǎn)逐漸變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，這類(lèi)生產(chǎn)會(huì)向低梯度地區(qū)轉(zhuǎn)移，逐漸成為低梯度地區(qū)的主要產(chǎn)業(yè)部門(mén)。高梯度地區(qū)之所以會(huì)把處于標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)部門(mén)轉(zhuǎn)移出去是該類(lèi)產(chǎn)業(yè)部門(mén)超額利潤(rùn)的消失和本身高企的商務(wù)成本二者綜合作用的結(jié)果，事實(shí)上此時(shí)該類(lèi)產(chǎn)業(yè)部門(mén)在低梯度地區(qū)布局具有更大的比較優(yōu)勢(shì)；低梯度地區(qū)之所以愿意接納從高梯度地區(qū)轉(zhuǎn)移出來(lái)的處于標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)部門(mén)的原因是該類(lèi)產(chǎn)業(yè)部門(mén)在低梯度地區(qū)仍然是技術(shù)水平較高、生產(chǎn)利潤(rùn)空間較大的產(chǎn)業(yè)部門(mén)。因此，區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移無(wú)論是高梯度地區(qū)還是低梯度地區(qū)在理論上都是必要的。

將處于普通技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)部門(mén)逐漸轉(zhuǎn)移出去，高梯度地區(qū)經(jīng)濟(jì)部門(mén)的平均技術(shù)水平將會(huì)自然上升，至少可以避免平均技術(shù)水平的下降，此舉更大的意義是可以騰出相關(guān)的資源和要素進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)和從事新興技術(shù)、高技術(shù)生產(chǎn)活動(dòng)，從而提升其生產(chǎn)部門(mén)的平均技術(shù)水平，使其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化升級(jí)。通過(guò)接納從高梯度地區(qū)轉(zhuǎn)移出來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)行業(yè)，低梯度地區(qū)可以在增加就業(yè)、擴(kuò)大投資和經(jīng)濟(jì)規(guī)模的同時(shí)直接提高生產(chǎn)技術(shù)水平，從而提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。因此，區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移無(wú)論是對(duì)高梯度地區(qū)還是低梯度地區(qū)都可以使其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化升級(jí)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化。

2015年，滬、蘇、浙三省市人均GDP分別為103796元、87995元、77644元，屬于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較高的高梯度地區(qū)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶其他八省市人均GDP均在53000元以下，貴州省和云南省還不足30000元，屬于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低的低梯度地區(qū)。根據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展梯度轉(zhuǎn)移理論，可以做出如此預(yù)期：滬、蘇、浙作為高梯度地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出地和皖、贛、鄂、湘、渝、川、貴、云作為低梯度地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地，對(duì)其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)都會(huì)產(chǎn)生積極影響。

二、變量和數(shù)據(jù)

產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移主要發(fā)生在工業(yè)領(lǐng)域。因此，這里將主要探討長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化之間的關(guān)系。

第一，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指標(biāo)。Xiaoli Zhao等［8］認(rèn)為，通過(guò)比較基期和報(bào)告期某區(qū)域制造業(yè)部門(mén)增加值占全國(guó)總量的比重就可以判斷該區(qū)域產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)出和轉(zhuǎn)入情況，如果報(bào)告期制造業(yè)比重大于基期，表示該區(qū)域制造業(yè)在這個(gè)時(shí)段發(fā)展快于其他區(qū)域，則可以認(rèn)為該區(qū)域就是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地（當(dāng)然，這是一種相對(duì)轉(zhuǎn)移的概念），反之就是轉(zhuǎn)出地。根據(jù)這個(gè)理念，馮南平等［9］設(shè)計(jì)了一個(gè)計(jì)量公式來(lái)具體計(jì)算產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移數(shù)量。

本文對(duì)馮南平等設(shè)計(jì)的計(jì)量公式略加修改，得到如下公式：

式（1）中，CYZYij為某省市i某年份j的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移量，QYCZij和QYCZi,j-1分別為某省市i某年份j及其該省市前一年j-1的工業(yè)增加值，分別為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶在年份j及其前一年j-1的工業(yè)增加值。若CYZYij＞0，則表明某省市i某年份j有工業(yè)轉(zhuǎn)入，CYZYij數(shù)值越大，則表明該省市在該年份工業(yè)轉(zhuǎn)入量越大；反之，若CYZYij＜0，則表明某省市i某年份j有工業(yè)轉(zhuǎn)出，CYZYij數(shù)值的絕對(duì)值越大，則表明該省市該年份工業(yè)轉(zhuǎn)出量越大；CYZYij=0，則表明某省市i某年份j工業(yè)既沒(méi)有轉(zhuǎn)入也沒(méi)有轉(zhuǎn)出。

以2010年不變價(jià)格的工業(yè)增加值為基礎(chǔ)指標(biāo)，運(yùn)用式（1）計(jì)算了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市2001—2015年15個(gè)年份的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移量，限于篇幅，表1只列出了4個(gè)典型年份和2001—2015年15年間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入與轉(zhuǎn)出相抵后的加總值。

研究期的初期，上海、江蘇、浙江三省市曾經(jīng)是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地，但到研究期的后期則全部變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出地（2015年江蘇省又轉(zhuǎn)為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地），整個(gè)研究期間總體上是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出的，2001—2015年的15年間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出與轉(zhuǎn)入相抵后總轉(zhuǎn)出額分別為34.38萬(wàn)億元、9.16萬(wàn)億元、37.36萬(wàn)億元，而其他8個(gè)省市的情況則正好相反，研究期的初期主要是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出，研究期的后期則全部變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入（2015年湖南省和四川省略有轉(zhuǎn)出），整個(gè)研究期間總體上都是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入的，其中四川省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入量最大，2001—2015年的15年間總共轉(zhuǎn)入19.64萬(wàn)億元，云南省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入量最小，15年間總共僅轉(zhuǎn)入約1.4萬(wàn)億元。

第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指標(biāo)。劉偉［10］認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度表面上是不同產(chǎn)業(yè)的份額和比例的一種度量，但在本質(zhì)上是一種勞動(dòng)生產(chǎn)率的衡量。只有一個(gè)國(guó)家或地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率較高的產(chǎn)業(yè)所占的份額較大，才能表明這個(gè)國(guó)家或地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度較高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度指標(biāo)包括比例關(guān)系和勞動(dòng)生產(chǎn)率兩部分。據(jù)此，將比例關(guān)系和勞動(dòng)生產(chǎn)率的乘積作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的測(cè)量指標(biāo)，即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)為：

表1 2001—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移量（萬(wàn)億元）

式（2）中，i和t分別表示產(chǎn)業(yè)部門(mén)和時(shí)間，BZit表示t時(shí)間內(nèi)產(chǎn)業(yè)i的增加值在GDP中所占比重，SCLit表示t時(shí)間內(nèi)產(chǎn)業(yè)i的勞動(dòng)生產(chǎn)率。一個(gè)地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率較高的產(chǎn)業(yè)所占的份額越大，它的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)JGGDit越大。

由于勞動(dòng)生產(chǎn)率是一個(gè)有量綱的數(shù)值，而產(chǎn)值比重則沒(méi)有量綱，需將勞動(dòng)生產(chǎn)率標(biāo)準(zhǔn)化。采用如下公式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

產(chǎn)業(yè)i標(biāo)準(zhǔn)化的勞動(dòng)生產(chǎn)率表明產(chǎn)業(yè)i的勞動(dòng)生產(chǎn)率與發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)i的勞動(dòng)生產(chǎn)率的趨近程度，將各個(gè)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化的勞動(dòng)生產(chǎn)率加權(quán)平均求和所得出的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度，表明了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與工業(yè)化完成狀態(tài)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的離差。

這里，將錢(qián)納里的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)模式中的人均收入780美元作為工業(yè)化的起點(diǎn)，將人均收入11697美元作為工業(yè)化終點(diǎn)。據(jù)此，可以折算出工業(yè)化起點(diǎn)和終點(diǎn)時(shí)三大產(chǎn)業(yè)的2010年美元數(shù)，第一產(chǎn)業(yè)分別為390美元和8032美元，第二產(chǎn)業(yè)分別為1626美元和21350美元，第三產(chǎn)業(yè)分別為1894美元和7486美元。［10］

由此，將勞動(dòng)生產(chǎn)率折算為2010年不變價(jià)格后，我們計(jì)算了2000—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)，限于篇幅，表2只列出了4個(gè)典型年份和2000—2015年這16年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)的年均增長(zhǎng)率。由表2可知，上海產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶最高，2015年結(jié)構(gòu)高度指數(shù)接近5，安徽省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度最低，同期結(jié)構(gòu)高度指數(shù)僅為0.63，省市之間差異很大。在動(dòng)態(tài)上，總趨勢(shì)是結(jié)構(gòu)高度較低的省市結(jié)構(gòu)高度上升速度比較快，結(jié)構(gòu)高度較高的省市結(jié)構(gòu)高度上升比較慢，貴州省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度指數(shù)年均增速最大，達(dá)到17.3%；上海增速最小，僅為7.8%，前者是后者的2倍多。

考慮到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指標(biāo)是區(qū)域轉(zhuǎn)移前后兩個(gè)時(shí)期產(chǎn)值的增量指標(biāo)，為了更準(zhǔn)確地描述產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入或轉(zhuǎn)出對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度帶來(lái)的影響，本文并未直接選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)作為表征指標(biāo)，而是采用其增加量作為區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的表征指標(biāo)，仍然記作JGGD。

第三，其他指標(biāo)。影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的還有其他因素，例如區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資源稟賦、技術(shù)創(chuàng)新及其水平等，理論上這些因素均與勞動(dòng)生產(chǎn)率有正相關(guān)關(guān)系，因此預(yù)期對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度也應(yīng)該有正面影響，在實(shí)證分析中將其納入模型，分別用2010年不變價(jià)的人均地區(qū)生產(chǎn)總值、大專(zhuān)文化程度以上人口比重（6歲以上人口）、專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量作為表征指標(biāo)。考慮到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移指標(biāo)是增量指標(biāo)，這三個(gè)表征指標(biāo)均采用其增加量，分別記為JJSP、RLZY、ZLSQ。限于篇幅，這些指標(biāo)數(shù)據(jù)均未能在文中列出。

區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)計(jì)算的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及其他三個(gè)因素表征指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均來(lái)源于相應(yīng)年份的中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，同一資料來(lái)源可以保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的一致性。

表2 2000—2015年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)

三、實(shí)證模型、估計(jì)結(jié)果及其分析

面板數(shù)據(jù)模型有三種基本類(lèi)型，即混合回歸模型、變截距模型、變系數(shù)模型。［11］（P394-447）為了實(shí)證分析產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的影響和作用，這里特設(shè)計(jì)如下面板數(shù)據(jù)模型：

式（4）中，i為截面?zhèn)€體即長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中的11個(gè)省市，t為2001—2015年為期15年的時(shí)間序列，JGGD為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化指數(shù)的增加量，CYZY表示產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移量，JJSP、RLZY、ZLSQ分別為人均GDP、大專(zhuān)以上文化程度人口比重、專(zhuān)利授權(quán)數(shù)三個(gè)指標(biāo)的增加量，β為回歸參數(shù)，αi為常數(shù)項(xiàng)和截距項(xiàng)，μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

這里特別要說(shuō)明的是：在上述模型中，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移變量CYZY為變系數(shù)的，即各個(gè)截面?zhèn)€體（即省市）有各自的回歸系數(shù)βi，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度影響的差異由截面?zhèn)€體各自的回歸系數(shù)來(lái)反映，而其他三個(gè)變量即經(jīng)濟(jì)水平JJSP、人力資源RLZY、技術(shù)創(chuàng)新ZLSQ是變截距的，即所有截面?zhèn)€體在這三個(gè)變量上具有共同的回歸系數(shù)β1、β2、β3，截面?zhèn)€體的差異由其各自不同的截距項(xiàng)來(lái)反映。

面板數(shù)據(jù)變截距模型和變系數(shù)模型有隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型兩種類(lèi)型，在回歸估計(jì)時(shí)是采用隨機(jī)效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型取決于Hausman檢驗(yàn)結(jié)果。首先，運(yùn)用EViews計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件對(duì)上述面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)，發(fā)現(xiàn)由于受截面?zhèn)€體數(shù)量與時(shí)間序列長(zhǎng)度關(guān)系的約束，無(wú)法進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)；然后，采用等權(quán)的“普通最小二乘法”（Pooled Least Squares）進(jìn)行固定效應(yīng)估計(jì)，其輸出結(jié)果如表3的估計(jì)模型1所示；在此基礎(chǔ)上，采用非等權(quán)的“似不相關(guān)回歸”方法（Cross-section SUR）進(jìn)行固定效應(yīng)估計(jì)，得到如表3估計(jì)模型2所示的輸出結(jié)果。限于篇幅，11個(gè)截面?zhèn)€體的截距項(xiàng)在表3估計(jì)模型1和估計(jì)模型2中均省略，沒(méi)有列出，但這并不影響實(shí)證分析的實(shí)際效果。表3中“似不相關(guān)回歸”方法是利用橫截面模型殘差的協(xié)方差進(jìn)行廣義最小二乘法估計(jì)，該方法可自動(dòng)修正橫截面中出現(xiàn)的異方差和短期自相關(guān)。

在表3中，與估計(jì)模型1相比較，估計(jì)模型2的判決系數(shù)R2和調(diào)整的判決系數(shù)AR2以及F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（F-statistic）有大幅度的提高，杜-賓檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（Durbin-Watson stat）進(jìn)一步增大接近于2，解釋變量T檢驗(yàn)顯著通過(guò)的數(shù)量明顯增多。這說(shuō)明：估計(jì)模型2比估計(jì)模型1擬合程度更高，用此估計(jì)輸出結(jié)果進(jìn)行實(shí)證分析更加合適。

表3 面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)結(jié)果

由表3估計(jì)模型2可知，上海、江蘇、浙江的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移變量CYZY的回歸系數(shù)分別約為-0.0553、-0.0021、-0.0025，而且T檢驗(yàn)分別在α=1%、5%、10%的置信水平下顯著，這說(shuō)明該三省市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出導(dǎo)致了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升，而且其影響力度在上海市最大，江蘇和浙江的影響力度相對(duì)較小且大致相當(dāng)。

江西、湖南、重慶、四川、貴州五省市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移變量CYZY的回歸系數(shù)分別為0.0167、0.0044、0.0059、0.0060、0.0155，而且T檢驗(yàn)均在1%的置信水平下顯著，這說(shuō)明該五省市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入和承接推動(dòng)了其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的上升，在江西省和貴州省影響力度較大，在湖南省、重慶市、四川省的影響力度相對(duì)較小。

云南省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量CYZY的回歸系數(shù)雖然也是正值，但是T檢驗(yàn)并不顯著，這說(shuō)明云南省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移沒(méi)有明顯的相關(guān)性，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移不是其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升的主要因素。

安徽、湖北二省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移變量CYZY的回歸系數(shù)分別為-0.0153和-0.0104，而且T檢驗(yàn)在1%置信水平下顯著，這說(shuō)明產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移不但沒(méi)有導(dǎo)致該二省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升，反而是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升的制約因素。

此外，從其他三個(gè)變量來(lái)看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量JJSP的回歸系數(shù)顯著為正，而且數(shù)值達(dá)到0.1843，人力資本變量RLZB的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，技術(shù)創(chuàng)新變量ZLSQ的回歸系數(shù)雖然為正值但T檢驗(yàn)不顯著。這說(shuō)明：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高促進(jìn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升，而且是影響力度最大的積極因素；人力資本和技術(shù)創(chuàng)新對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的影響不符合預(yù)期，對(duì)此我們的解釋是：前者可能與其表征指標(biāo)數(shù)據(jù)不很準(zhǔn)確有關(guān)，因?yàn)椴坏?%的抽樣調(diào)查樣本數(shù)據(jù)不能夠很好地反映實(shí)際的總體狀況。后者的表征指標(biāo)使用的是專(zhuān)利授權(quán)量，而專(zhuān)利授權(quán)相較于專(zhuān)利申請(qǐng)具有一定的滯后性，影響了其對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的作用效果。

四、主要結(jié)論和政策含義

第一，在研究期內(nèi)，滬、蘇、浙等高梯度地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移逐漸由轉(zhuǎn)入地變?yōu)檗D(zhuǎn)出地，15年內(nèi)合計(jì)三省市全部是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出的，其中浙江省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出量累計(jì)最大；其他八省市低梯度地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移逐漸由主要轉(zhuǎn)出地變?yōu)槿哭D(zhuǎn)入地，15年合計(jì)全部是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入的，其中四川省產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入量累計(jì)最大。

第二，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度差異較大，總體上是高梯度地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度較高，低梯度地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度較低，2015年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度指數(shù)最大上海市是指數(shù)最小的安徽省的約8倍；動(dòng)態(tài)變化速度的區(qū)域差異亦較大，總體上是低梯度地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升速度較大，高梯度地區(qū)上升速度較小，研究期內(nèi)貴州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度指數(shù)年均增長(zhǎng)率高達(dá)17.3%，上海僅為7.8%。

第三，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的影響在上海、江蘇、浙江、安徽、湖北五省市顯著為負(fù)，在江西、湖南、重慶、四川、貴州五省市顯著為正，在云南省影響不顯著。這說(shuō)明上海市、江蘇省、浙江省作為高梯度地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出導(dǎo)致了其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升，江西省、湖南省、重慶市、四川省、貴州省作為低梯度地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入亦推動(dòng)了其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升，二者的省市數(shù)量合計(jì)8個(gè)，比例達(dá)到72.7%。因此，雖然也存在影響不顯著或者影響負(fù)面的情況，但是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的影響和作用總體上是積極和正面的，可以得出“產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移促進(jìn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升”的基本結(jié)論。

第四，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶提高勞動(dòng)生產(chǎn)效率、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度上升、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的一個(gè)重要途徑。因此，國(guó)家和地區(qū)兩個(gè)層面都應(yīng)制定切實(shí)可行的政策措施，積極促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。從國(guó)家層面看，應(yīng)成立國(guó)家產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移管理專(zhuān)職機(jī)構(gòu)，積極協(xié)調(diào)“一帶一路”、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、京津冀、東北等區(qū)域的溝通協(xié)作。［12］在政策制定中應(yīng)特別注意兩點(diǎn)：一個(gè)是如何實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出地與轉(zhuǎn)入地的產(chǎn)業(yè)合作和利益共享，以刺激產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出地的主動(dòng)性和積極性。另一個(gè)是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)包括資源消耗較大的產(chǎn)業(yè)、污染物排放較大的產(chǎn)業(yè)在轉(zhuǎn)移到轉(zhuǎn)入地后如何實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)，以增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)承接的意愿和積極性，同時(shí)保護(hù)生態(tài)環(huán)境和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

［1］王虹,陸冰蕊.承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)機(jī)理分析［J］.合作經(jīng)濟(jì)與科技,2013,(7).

［2］王貴民.承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與省域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整：基于資本要素的分析［J］.經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2010,(12).

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【責(zé)任編輯：薛 華】

在定量測(cè)度長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的基礎(chǔ)上，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型就產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度的影響進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明:總體上產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移促進(jìn)了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)的一個(gè)重要途徑，其中上海、江蘇、浙江三省市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出和江西、湖南、重慶、四川、貴州五省市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入都對(duì)其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化產(chǎn)生了顯著的積極影響。

F061.5

A

1004－518X（2017）10－0078-08

靖學(xué)青，上海社會(huì)科學(xué)院應(yīng)用經(jīng)濟(jì)研究所研究員，博士生導(dǎo)師。（上海 200020）