投資如何優化供給結構：基于跨國經驗的實證研究

〔摘要〕?全球87個經濟體現階段的產業結構合成指數呈“拋物線”型上升走勢，第三產業的重要性將日益凸顯，同時，行業的資本結構變化對產出結構變化呈現顯著的同向影響，其中，資本要素在制造業內的高技術水平細分行業與服務業內的低技術水平細分行業皆具有較強的影響效力，行業勞均資本存量的增加則有助于提高增加值率，特別是OECD國家在制造業內的高技術水平細分行業以及非OECD國家在服務業內的低技術水平細分行業的影響效應會更強。目前我國的供給結構水平在全球排名靠后，需要繼續優化并補齊現有短板。提高經濟發展和技術研發水平、降低政府干預程度，有效利用投資所積累的資本要素，能有效促進行業增加值率的提升，這對投資優化供給結構發揮著關鍵性作用。

〔關鍵詞〕?投資;優化供給結構;產業結構;技術水平;增加值率;國際定位;跨國經驗

〔中圖分類號〕F014.5;F062.9?〔文獻標識碼〕A?〔文章編號〕1000-4769（2019）01-0026-09

一、問題的提出

當前我國面臨供給結構失衡的問題，低水平供給與無效供給過剩、高水平供給與有效供給不足的現象同時并存（陳小亮、陳彥斌，2016）。〔1〕一方面，低技術門檻的行業產能和低附加值的產品供給過剩嚴重，工業生產者出廠價格指數（PPI）自2012年3月以來已出現長達4年之久的負增長;另一方面，有效供給不足，尤其體現在公共服務領域和高質量的消費品方面，致使消費需求受到抑制或大量流向海外。已有研究證明，這種供給結構失衡現象在很大程度上是以往不合理的投資結構造成的。

對此，十九大報告提出“建設現代化經濟體系，……以供給側結構性改革為主線，……把提高供給體系質量作為主攻方向”，其中尤其強調要“發揮投資對優化供給結構的關鍵性作用”（習近平，2017）。〔2〕作為建設現代化經濟體系的重要議題之一，“如何發揮投資對優化供給結構的關鍵性作用”這一議題的確亟待深入研究。為此，筆者將從我國供給結構的現狀出發，利用各國經濟發展的長期規律以及最新的跨國宏觀數據，探究如何更好地發揮投資對優化供給結構的關鍵性作用。

本文主要結構安排如下：第二節從國際比較的角度，揭示我國現有供給結構的主要特征與突出問題，昭示我國現有供給結構的國際定位;第三節結合各經濟體發展的長期趨勢，總結歸納三次產業結構的變化規律;第四節重點利用跨國數據，論證有效投資所積累的資本要素如何對優化供給結構發揮關鍵性作用，其中涉及不同國家類型、細分行業與技術水平，在此基礎上進一步分析行業資本結構變化如何導致產出結構變化的深層次原因;第五節得出全文的結論與啟示。

二、我國現有供給結構的國際定位

從產業結構的角度看，我國供給結構的現狀確實存在一定的不合理性，突出表現為五個維度上的差距與不足，亟待優化并補齊短板。為了說明這一問題，本文將通過構造產業結構合成指數綜合判斷我國產業結構的總體發展水平①，以三次產業的增加值和就業數據揭示我國現有供給結構的主要特征與突出問題。

1.產業結構合成指數：現階段我國供給結構水平排名統計

2015年，我國產業結構合成指數為2.414，在175個可計算該指數的經濟體中位列第114位，不僅低于全球平均水平（2.652），而且與同期人均GNI排名相比低了近50位。2016年盡管我國產業結構合成指數提高了0.017，達到2.431的水平，但仍低于中等收入經濟體（2.486）、上中等收入經濟體（2.520），只略高于亞太經濟體（不含高收入經濟體）。造成這一現象的主要原因是我國第三產業的增加值占比明顯偏低（表1）。

2.相比發達經濟體：我國供給結構存在較大差距

2016年，我國產業結構的合成指數仍相差發達經濟體0.25-0.35（表2）。如果按照每年提高0.01的速度追趕，在發達經濟體保持現有產業結構不變情況下尚需30年左右的時間。就三次產業結構而言，我國第一產業的增加值和就業占比明顯過高，尤其是就業占比（27.8%）遠高于OECD國家平均水平（4.8%）;相反，第三產業的增加值和就業占比則大幅偏低，相差比例超過20個百分點;第二產業增加值占比高于發達經濟體，超出幅度在10-20個百分點。

3.相比同期發展水平相近國家：我國供給結構仍不合理

以2016年人均收入略高于我國同期水平且位于上中等收入國家行列（8250-12235美元）的經濟體為考察對象，經篩選，目前共有8個經濟體（分別是哈薩克斯坦、巴西、墨西哥、羅馬尼亞、俄羅斯、馬來西亞、土耳其、阿根廷）處于同我國相近的發展水平。相比這8個經濟體，2016年我國產業結構合成指數為2.431，排名最末（表3）。其中，第一產業增加值和就業占比以及第二產業增加值占比均高于這些經濟體;相反，第三產業增加值和就業占比則是最低的。

4.相比歷史上與我國當前人均GDP水平相近時期的國家：我國的供給結構排名靠后

這里考察歷史上與我國2016年人均GDP水平相近的經濟體②，所選時段為1960-2016年，其間先后有15個經濟體與我國2016年人均GDP水平相近。在這些歷史上曾經同我國當前經濟處于相同發展水平的經濟體中，我國的產業結構合成指數排在第11位，高于當時的韓國、智利、馬來西亞、土耳其和巴西等國（表4）。分產業看，一方面，我國三次產業的增加值占比優于歷史上處在相同發展階段的韓國、智利等國水平;另一方面，我國第三產業的增加值和就業占比則又明顯偏低。

但從后來的發展歷程看，韓國通過不斷優化當時的供給結構，逐步向發達經濟體演進，其產業結構合成指數呈長期上升趨勢，目前該指數已達到2.6左右的水平，優于巴西、智利等當年起步相同的經濟體。

5.對比全球大樣本擬合值，現階段我國供給結構水平與其有差距

利用全球大樣本數據的擬合曲線（包括三次產業增加值和就業占比，以及產業結構合成指數）計算我國2016年人均GNI水平下的擬合值，通過比較我國現階段供給結構水平與上述擬合值后筆者發現，兩者存在一定的差距（表5）。其中，第一產業就業占比偏高，超過擬合值6.93個百分點;第二產業增加值占比高于擬合值2.49個百分點;第三產業增加值和就業占比明顯低于擬合值，分別有2.27、6.16個百分點的差距。

三、各國供給結構長期變化的規律性特征

從各個經濟體發展過程中的長期趨勢看，供給結構變化的規律性特征主要表現在產業結構和就業結構兩個方面。為保證國家間的可比性，筆者剔除了人口低于1000萬的經濟體，合計得到87個經濟體（一定的人口規模可以保證一國產業結構實現梯次演進的全過程），目的是突出其長期變化趨勢。

1.產業結構合成指數呈“拋物線”型上升走勢

從經濟發展的長期趨勢看，各經濟體的產業結構合成指數呈不斷上升走勢，早期上升速度較快，中后期則略微有所放緩，總體上反映出各經濟體的一二產業正在向第三產業逐步轉化或者處于不斷躍遷的過程中。在經濟發展階段的早期（人均GNI在5000美元以下），第一產業向二、三產業加速轉化發展，故這一時期的產業結構合成指數上升速度較快。進入經濟發展階段的中期階段（人均GNI在5000-15000美元之間），第一產業仍在向二、三產業轉化發展，但此時第二產業已開始逐步轉向第三產業。在人均GNI為15000美元之后的經濟發展階段，第一產業占比趨于穩定，二、三產業占比則此消彼長，第二產業不斷地向第三產業轉化，故產業結構合成指數的上升走勢有所放緩。總結不同階段三次產業占比情況可以發現，第一產業逐步收斂于5%左右的比重，第二產業比重穩定在20%-30%，第三產業占比不斷上升，例如在發達經濟體該比重為70%以上。

2.受產業結構主導的就業結構變化趨勢

第一產業就業占比從最初80%的高比例大幅降至5%以下，并趨于收斂;第二產業就業占比達到25%-30%的拐點后，走勢異于產業結構，持續一段較長的穩定期后有所下降，不過總體仍維持20%左右的比重;第三產業就業占比不斷上升，從早期20%的低水平上升至80%左右的高水平，例如G7國家的第三產業就業比重都處在70%-80%的水平。從中可以看出，隨著經濟不斷發展，第三產業始終是承載大多數就業人口的巨大“蓄水池”，并且該重要性仍將進一步凸顯。此外，第二產業在經濟發展的中后期仍在吸納勞動力、培養具有較高技能的勞動力隊伍等方面扮演著十分重要的角色。

四、投資對優化供給結構發揮關鍵性作用的跨國實證分析

從投入產出的角度看，產出結構的變動必然是由要素投入變動所致的。在經濟發展的不同階段，資本、勞動、技術等多種要素組合的配置結構會發生變化，但不管如何變，通過有效投資積累的資本要素在其中都發揮著關鍵性的作用。一方面，投資是連接需求和供給的重要手段，無論在長期還是短期均具有對經濟增長的雙重效應，比如，我國在深入推進供給側結構性改革過程中，運用合意的投資政策既能實現短期穩增長，又可以落實長期調結構的雙重目標。另一方面，狹義的技術進步屬于體現型技術進步的范疇，而資本體現型技術進步是其中最主要的一種表現形式。①鑒于此，本文將從跨國實證分析的角度，利用定量方法佐證“相比其他投入要素，通過有效投資所積累的資本要素對優化供給結構發揮著關鍵性作用”這一論點。

1.研究樣本

跨國研究樣本主要源于2000-2014年全球42個經濟體56個行業的世界投入產出數據庫（World Input-Output Database，WIOD）。②這42個經濟體基本反映了全球總體發展狀況，對全球經濟具有十分重要的影響力。以2014年為例，42個經濟體的國內生產總值（GDP）之和約占全球GDP的85%，其人口之和占全球總人口的比重超過62%。其中，按不同發展階段，可將42個經濟體分為兩組，一組是30個經合組織成員國（OECD國家，包括澳大利亞、奧地利、比利時、加拿大、瑞士、捷克、德國、丹麥、西班牙、愛沙尼亞、芬蘭、法國、英國、希臘、匈牙利、愛爾蘭、意大利、日本、韓國、盧森堡、墨西哥、荷蘭、挪威、波蘭、葡萄牙、斯洛伐克、斯洛文尼亞、瑞典、土耳其、美國），另一組是12個非OECD國家（中國、巴西、俄羅斯、印度、克羅地亞、塞浦路斯、馬耳他、印度尼西亞、保加利亞、拉脫維亞、立陶宛、羅馬尼亞）。而56個行業涵蓋了經濟體三次產業下的所有二分位細分行業。此外要說明的是，按不同技術水平，本文將制造業和服務業分別劃分為高技術水平的制造業、低技術水平的制造業、高技術水平的服務業、低技術水平的服務業四類。③

2.資本結構變化對產出結構變化的同向影響

（1）典型化事實

對于一國總產出而言，通過有效投資積累的資本要素始終發揮著關鍵性作用，尤其是隨著科技的不斷進步和發展，以資本體現型為主的技術進步將有賴于對具有先進技術的機器設備的投資。此類投資不僅能實現資本深化，而且能大幅提升技術水平。跨國實證研究表明，設備投資占GDP的比重每提高1個百分點，勞均GDP增長將相應提高0.393個百分點（黃先海、劉毅群，2008）。〔3〕匯總2000-2014年全球42個經濟體的行業數據后發現，不管是制造業還是服務業的資本存量占比均與各自行業的增加值占比呈正相關關系，即隨著行業資本存量占比上升，該行業的增加值占比也將不同程度地提升。針對這一規律性特征，為驗證資本結構變化對產出結構變化的影響效應，這里提出待檢驗的假設：

一國某行業的資本結構變化對相應的產出結構變化具有顯著的同向影響，即一國某行業的資本存量占比上升將明顯帶來該行業增加值占比的上升。

（2）模型設定

基于以上假設命題，本文首先將模型形式設定為：

其中，被解釋變量是一國某行業增加值占比（vaperc），核心解釋變量是該行業資本存量占比（kperc），以及相應的就業人數占比（empperc），X是控制變量（如人均GDP表示的經濟發展水平），以控制其他經濟因素對行業增加值占比變化的影響效果;δc、θi、μt分別表示國家、行業和時間的特定效應;ε表示殘差項，下標c、i、t分別表示國家、行業與年份。此外，符號ins、ser分別表示制造業與服務業。

其次，在估計方法上，本文利用固定效應模型（Fixed Effects，FE）進行估計。①由于研究樣本是具有國家、行業、時間三個維度的跨國面板數據，所以先采取分組降維的方法將國家與行業歸并，以便應用面板估計方法進行估計，并控制異方差、截面相關等不利影響（譚人友等，2016）。〔4〕

最后，本文研究預期為一國某行業的資本結構變化對相應的產出結構變化具有顯著的同向影響，即一國某行業的資本存量占比上升將明顯帶來該行業增加值占比的上升（系數β顯著為正），反之亦然。

（3）實證結果

按照行業分類（制造業與服務業）以及不同國家類型（OECD國家與非OECD國家）的順序逐一估計的結果（表6）如下：

其一，第（1）列和第（4）列的基準模型全樣本結果顯示，不論制造業還是服務業，資本結構變化對產出結構變化有顯著正向影響，并且估計系數均通過1%顯著性水平，符合預期。

其二，第（2）-（3）列的分國家類型基準模型結果顯示，在制造業領域，OECD與非OECD兩類國家的資本結構變化對產出結構變化都有顯著正向影響，估計系數均通過1%顯著性水平。其中，OECD國家的影響系數（0.281）大于非OECD國家的影響系數（0.178），表明相比非OECD國家，OECD國家的資本結構變化對產出結構變化的影響更重要。在服務業的分國家類型中，第（5）-（6）列的基準模型結果也得出了相同的結論，兩類國家的資本結構變化對產出結構變化都有顯著正向影響。不過，在服務業領域，非OECD國家的影響系數（0.309）大于OECD國家的影響系數（0.184），說明非OECD國家的資本結構變化對產出結構變化的影響更重要。

其三，關于估計結果定量方面的經濟含義，以第（1）列和第（4）列為例，表明制造業和服務業的資本存量占比每上升1個百分點將分別帶來該行業增加值占比上升0.286個百分點、0.152個百分點。由此證實了本文的假設命題：通過有效投資所積累的資本要素確實能對優化供給結構發揮關鍵性作用，即某一行業資本存量占比上升將明顯帶來該行業增加值占比的上升;勞動要素結構的變化也會顯著影響產出結構的變化。下文將進一步通過比較分析予以闡釋。

除了上述不同國家類型的影響效應之外，不同技術水平的行業也存在資本結構變化對產出結構變化的影響（表7）。

一是在同一技術水平的行業內，高技術水平制造業細分行業的資本結構變化對產出結構變化的影響效應強于勞動結構變化的影響效應，但低技術水平制造業細分行業則相反，勞動結構變化的影響效應更強。對服務業而言，在低技術水平的服務業細分行業中，資本結構變化對產出結構變化的影響效應強于勞動結構變化的影響效應，但高技術水平的情形則是勞動結構變化的影響效應更強。

二是在不同技術水平的行業間，對比第（1）列和第（2）列的結果顯示，在制造業內部，高技術水平的細分行業的資本結構變化對產出結構變化的影響效應強于低技術水平的影響效應;相反，對比第（3）列和第（4）列的結果顯示，在服務業內部，高技術水平細分行業的資本結構變化對產出結構變化的影響效應弱于低技術水平的影響效應。對勞動結構而言，不管是制造業內部還是服務業內部，高技術水平的細分行業都強于低技術水平的影響效應。

由此可見，資本要素在制造業內部高技術水平細分行業以及服務業內部低技術水平細分行業均有較強的影響效應;而勞動要素則在制造業內部低技術水平細分行業以及服務業內部高技術水平細分行業均有較強的影響效應。這一研究發現對投資優化供給結構發揮關鍵性作用具有重要的現實指導意義。

3.勞均資本對增加值率的影響機制

前文的實證研究表明，資本結構變化對產出結構變化具有顯著的同向影響，通過有效投資積累的資本要素確實能對優化供給結構發揮關鍵性作用，某一行業資本存量占比上升將明顯帶來該行業增加值占比的上升。但是，具體針對產生這一現象背后的影響機制仍需要做進一步的深入研究。

從柯布-道格拉斯的總量生產函數出發，

由此可見，一國勞動生產率的增長是由該國勞均資本存量和全要素生產率兩者的增長共同決定的（張長春等，2018）。〔5〕結合資本結構與產出結構的變化關系看，某行業勞均資本存量增加勢必有助于提高該行業的增加值率。而這一影響機制恰好可以很好地解釋資本要素為何能對優化供給結構發揮關鍵性作用。接下來筆者將對該影響機制進行定量分析。

（1）模型設定

如前所述，這里將勞均資本對增加值率的影響機制設定為以下形式：

其中，被解釋變量是一國某行業增加值率（vago），核心解釋變量是該行業實際勞均資本存量（rperk），相應的人力資本水平為（hc），X是一組控制變量，以控制國家層面的其他經濟因素（經濟發展水平、技術研發水平、政府干預等）對行業增加值率變化產生的影響。①δc、θi、μt分別表示國家、行業和時間的特定效應;ε表示殘差項，下標c、i、t分別表示國家、行業與年份。另外，為保證有更好的經濟含義，以上變量的數據均為取對數后的數值。

本文研究預期，一國在某行業通過不斷投資形成的勞均資本存量將有助于提高該行業的增加值率，即一國某行業的勞均資本存量增加會明顯帶來該行業增加值率的提升（系數β顯著為正），反之亦然。對于其他變量，一是行業層面的人力資本積累將有助于提高該行業的增加值率;二是國家層面經濟發展和技術研發水平的不斷提升，不僅有利于行業增加值率始終保持在較高水平，而且將促使原有產業向產業鏈高端延伸從而提高行業的增加值率;三是國家層面的政府干預程度降低，尤其是在競爭性行業和領域真正落實市場在資源配置中起決定性作用，價格反映行業真實供求關系，將便于微觀企業科學決策，促進行業增加值率的有效提升。

（2）實證結果

按照全樣本以及不同國家類型（OECD國家與非OECD國家）的順序進行估計的結果（表8）顯示：其一，勞均資本存量對行業增加值率有顯著正向影響，估計系數均通過1%顯著性水平。無論按混合回歸還是固定效應估計方法以及對OECD與非OECD兩類國家的實證結果都符合預期。其二，分國家類型看，非OECD國家的影響系數（0.045）大于OECD國家的影響系數（0.02），說明在非OECD國家內部，勞均資本存量對行業增加值率的影響更重要。這意味著為了今后提高行業增加值率，現階段增加勞均資本存量是必要的。因此，通過有效投資所積累的資本要素確實能對優化供給結構發揮關鍵性作用。其三，從其他變量的結果看，人力資本對行業增加值率的影響也十分顯著，且OECD國家的影響系數（0.097）大于非OECD國家的影響系數（0.073），說明在OECD國家中，人力資本對增加值率的影響反而更重要，這也反映出在不同經濟發展階段，要素結構變化對增加值率影響的側重點會發生變化。其四，對于控制變量，一方面通過提升經濟發展和技術研發水平，促使一國原有產業向產業鏈高端延伸有利于提高該國的行業增加值率;另一方面通過降低政府干預程度，發揮市場在資源配置中的決定性作用，可以有效促進行業增加值率的提升。這一結果證實了一國通過不斷投資形成的勞均資本存量將有助于提高該國的行業增加值率，且人力資本、經濟發展和技術研發水平起著正向作用，政府干預程度則表現出負面影響。

從制造業和服務業看，不管是OECD國家還是非OECD國家，增加勞均資本存量對行業增加值率都有顯著正向影響，并且估計系數均通過1%顯著性水平（表9）。在制造業領域，OECD國家的勞均資本存量對增加值率的影響效應（0.048）略強于非OECD國家（0.047）;在服務業領域，則非OECD國家的影響效應更強。這一結論正好解釋了為什么“OECD國家在制造業領域的資本結構變化對產出結構變化的影響更重要、非OECD國家在服務業領域的資本結構變化對產出結構變化的影響更重要”。

在不同技術水平下，同一行業內部也具有不同的表現特征。在制造業內部，具備高技術水平細分行業的勞均資本存量對增加值率的影響效應強于低技術水平的情形;相反，低技術水平服務業細分行業的勞均資本存量對增加值率的影響效應則強于高技術水平的情形。這一結論也恰好符合前面所揭示的“資本要素在制造業內部的高技術水平細分行業以及服務業內部的低技術水平細分行業有較強的影響效應。”此外，對于勞動要素而言，在高技術水平的細分行業，人力資本對行業增加值率的提升作用明顯強于低技術水平的情形，該結論同樣與前面的論述相吻合。

五、主要啟示

本文證實了世界上不同的經濟體在調整和優化供給結構的過程中通過有效投資積累的資本要素將會發揮關鍵性作用。這一結論的主要啟示有四點：

1.從三次產業看，我國供給結構的現狀存在一定的不合理性，亟待優化并補齊現有短板。首先，現階段我國的供給結構水平在全球排名靠后，并且與同期的人均GNI排名不相符。其次，不論是與發達經濟體比，還是與同期發展水平相近的國家比，抑或是歷史上與我國當前人均GDP水平相近時期的國家比，我國的供給結構均需要優化。最后，在全球大樣本擬合基礎上得到的結果也說明，現階段我國的供給結構水平與擬合值有一定差距。

2.從經濟發展長期趨勢看，世界各經濟體的供給結構變化具有較強的規律性。一方面，一二產業向第三產業正在逐步轉化或者處于不斷躍遷的過程之中，產業結構合成指數呈“拋物線”型上升走勢，早期上升速度較快、中后期則略微有所放緩。另一方面，就業結構變化走勢類似于產業結構變化情況，但相關產業的轉化程度與變動幅度更劇烈，第三產業的重要性將日益凸顯，成為承載大多數就業人口的“蓄水池”，第二產業在經濟發展的中后期仍將在吸納勞動力、培養具有較高技能的勞動力隊伍等方面扮演十分重要的角色。

3.從跨國實證分析結果看，某行業的資本結構變化對相應的產出結構變化具有顯著同向影響，即某行業的資本存量占比上升將明顯帶來該行業增加值占比的上升。這一結論不論是對制造業還是服務業，以及OECD與非OECD國家均適用。特別是涉及不同技術水平的細分行業中，資本要素在制造業內部高技術水平細分行業以及服務業內部低技術水平細分行業均具有較強的影響效應。

4.從影響機制看，某行業勞均資本存量的增加有助于提高該行業的增加值率，通過提升經濟發展和技術研發水平、降低政府干預程度也能有效促進行業增加值率的提升，但在不同國家類型與不同技術水平條件下，以上結論具有不同的表現特征。分不同國家類型看，在制造業領域，OECD國家的勞均資本存量對增加值率的影響效應略強于非OECD國家;但在服務業領域，非OECD國家的影響效應則更強。分不同技術水平看，在制造業內部，具備高技術水平細分行業的勞均資本存量對增加值率的影響效應強于低技術水平的情形;在服務業內部，低技術水平細分行業的勞均資本存量對增加值率的影響效應強于高技術水平的情形。

〔參考文獻〕

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（責任編輯：張?琦）