產業結構變遷、全要素生產率與寧波經濟高質量發展實證研究
——基于寧波、杭州和蘇州的對比分析

倪清燃

（寧波廣播電視大學，浙江 寧波 315016）

自改革開放以來，寧波經濟發展取得了令人矚目的成就。但是進入21世紀，寧波經濟發展逐漸失去在全國范圍內的先行性優勢，與全國經濟走勢同步性日趨明顯[1]。寧波經濟從2008年金融危機后發展放緩，特別是從2012年開始，寧波經濟發展明顯乏力。進入新時代，寧波經濟應該何去何從？本文試圖通過對2000—2017年寧波、杭州和蘇州產業結構變遷合理性、高級性以及全要素生產率進行比較分析，找出寧波與杭州、蘇州的差距，尋求寧波經濟產業結構優化的途徑，提高經濟效率，實現寧波經濟高質量發展。

一、文獻綜述

產業結構變遷會對經濟增長造成顯著的正向影響，是因為當生產要素從產出效率低的產業轉向產出效率高的產業時，生產要素的配置效率會改善，整體經濟的產出效率會提高，從而推動了經濟增長。目前國內的學者對這方面的研究成果已經很多，比較有代表性的如張翼和何有良（2010）[2]認為產業結構變遷帶來的要素重置效應推動了中國經濟增長。關雪凌和丁振輝（2012）[3]認為產業結構高級化和合理性對經濟增長均有正向影響。陳宇和賴小瓊（2013）[4]認為產業結構變遷對福建經濟增長具有積極的促進作用。馮學良和聶強（2017）[5]的研究表明產業結構變遷和技術進步對經濟增長有顯著正向影響。

習近平總書記強調：“發展是第一要務。”進入新時代，經濟發展的重要性沒有改變，改變的是經濟發展的內涵和重點——經濟高質量發展。經濟高質量發展表現為產業結構、產品質量和經濟效率等優化提升的過程。產業結構的優化升級和經濟效率的提高是經濟高質量發展的必然要求。任保平和文豐安（2018）[6]認為在人口紅利逐步消失以及資本積累帶來的經濟發展有限的情況下，經濟發展的依賴因素需要轉變到技術創新上來，技術創新在經濟增長中的貢獻率很大程度上體現了一個國家或地區的經濟發展質量。潘建成（2017）提出，推動經濟增長尤其是高質量增長的重任，主要落在提高全要素生產率上，變過去的要素驅動為創新驅動；程虹（2018）認為，轉向高質量發展要突出全要素生產率的引領作用，真正使創新成為我國未來經濟發展的第一動力。

對全要素生產率的理論研究，比較有代表性的學者是鄭玉歆（2007）[7]和蔡昉（2013）[8]。鄭玉歆認為全要素生產率在估算時存在一定的局限性，但是并不意味著對全要素生產率的研究沒有意義。蔡昉認為中國經濟增長主要依靠的是資本的積累和勞動力的投入，全要素生產率增長緩慢，因此中國要通過產業結構調整、升級或者進一步優化資源配置，提高全要素生產率。一些學者對我國全要素生產率增長率進行了實證分析，如鄭京海和胡鞍鋼（2005）[9]通過實證研究得出，1978—1995年為中國全要素生產率高增長期，1996—2001年為全要素生產率低增長期。郭慶旺和賈俊雪（2005）[10]通過研究認為，我國1979—2004年間全要素生產率增長對經濟增長的貢獻率較低，我國經濟增長是一種典型的投入型增長方式。Ozyurt（2009）[11]通過分析得出改革開放以后，全要素生產率對于經濟增長有十分顯著的作用。程惠芳和陸嘉俊（2014）[12]的研究結果表明知識資本與工業企業全要素生產率具有顯著正相關性。宣燁和余泳澤（2017）[13]通過研究發現相對于專業化集聚，生產性服務業多樣化集聚對制造業企業全要素生產率的提升效果更加明顯。蔡躍洲和付一夫（2017）[14]對1978—2014年間的數據進行分析，發現2005年以后，結構效應對全要素生產率的貢獻率持續上升。

對寧波經濟產業結構變遷與經濟增長的研究，很多學者是從三產增加值、比重和增長速度等“量”的方面進行描述和分析的，這里不再贅述，但鮮有學者從產業結構變遷的合理性和高度性等“質”的方面對寧波經濟產業結構進行分析。同時，由于難以直接取得相關數據，學者們對寧波經濟全要素生產率的研究很少。勵效杰等（2008）[15]估算了1995—2006年期間寧波和杭州年均全要素生產率增長率，分別為-0.77%和-0.58%，遺憾的是文中并未詳細說明估算全要素生產率最具爭議性的變量——資本存量的數據來源，也未具體列明永續盤存法中寧波和杭州的初始資本存量。本文希望從產業結構變遷的合理性、高級性以及全要素生產率角度對寧波經濟發展進行較深層次的分析，為寧波經濟高質量發展提出建設性的意見。

二、模型介紹與數據的來源及確定

（一）模型介紹

1.產業結構合理性度量。產業結構合理性是指產業間的聚合質量，包括產業之間的協調發展程度以及要素投入結構和產出結構的耦合程度[16]。按照古典經濟學的均衡理論，當經濟達到均衡時，各個產業的產出效率應該是相同的。也就是說當各產業的產出效率差異越大時，各產業之間的發展越不協調，產業結構越不合理。產業結構合理性實質上考察的是各產業投入和產出之間的耦合質量，采用結構偏離度指標進行度量。考慮到結構偏離度忽略了各產業在經濟中的重要性差異，因此在結構偏離度指標的基礎上加入衡量產業重要性的指標ωit作為權數，用ERt來衡量第t期產業結構合理性程度，其表達式為：

在式（1）中，Y和L分別表示實際產出和勞動人數，i表示各次產業，t表示時期，Y/L表示勞動生產率。ωit表示第t期各產業產值比重Yit/Yt，Yt/Lt表示第t期整體勞動生產率。當Yit/Lit=Yt/Lt時，意味著在第t期各次產業勞動生產率水平等于整體平均勞動生產率水平，此時ERt=0，說明產出結構和就業結構是完全耦合的。ERt值越大，說明第t期產出結構和就業結構的差異性越大，經濟發展越不均衡，產業結構越不合理。

2.產業結構高級性度量。產業結構高級性是指產業結構的升級情況，衡量的是產業結構高級化。產業結構向高級化發展意味著原有要素從勞動生產率較低的產業向勞動生產率較高的產業轉移，新增要素也應該被配置到勞動生產率較高的產業，這一過程導致不同產業的勞動生產率共同提高。因此，衡量產業結構高級性包含比例關系的演進和勞動生產率的提高。本文運用劉偉等（2008）[17]的產業結構高度指標EHt來衡量產業結構的高級性，EHt計算公式如下：

3.全要素生產率的度量。全要素生產率是指在生產過程中，當各種生產要素的投入量既定時，由于各種各樣的原因（制度變革、技術進步、受教育水平提高等）導致不同時期產量的變化，變化后的產量與原產量之間的比值就是全要素生產率。在估算全要素生產率時，常用的方法為索洛殘差法。索洛殘差（或余值）法是由美國經濟學家索洛于1957年8月在其發表的題為《技術進步與總生產函數》著名論文中提出來的[18]。利用索洛殘差公式具體估算全要素生產率時，常采用兩要素的C-D生產函數，。對該生產函數兩邊同時取自然對數有：

式（3）中，Y和L分別表示實際產出和勞動投入，K表示資本投入，t表示時期，A表示全要素生產率，α表示資本投入的產出彈性，β表示勞動投入的產出彈性。

對于經濟增長，我們更加關心的是全要素生產率增長率大小。全要素生產率增長率是指“在所有投入不變的情況下，作為生產方式改進的結果而導致產量增加的幅度”[19]。美國經濟學家丹尼森運用全要素生產率增長率的估算方法，將全要素生產率增長率定義為產出增長率扣除各種生產要素投入量增長率的產出效益后的“余值”[20]。根據式（3）的估算結果可以計算出全要素生產率增長率，如式（4）所示：

計算出各地區勞動增長率、資本增長率以及全要素生產率增長率之后，用全要素生產率增長率、資本投入增長率和勞動投入增長率分別除以產出增長率，可以進一步計算出各地區勞動、資本和全要素生產率的貢獻率，貢獻率表明各要素投入對經濟增長的拉動作用。

（二）數據的來源及確定

數據的選取直接決定估算的結果，因此數據的確定非常重要。下面分別介紹實際產出Y、勞動投入L、資本投入K以及勞動生產率LP的數據來源及確定。

1.實際產出Y。本文以寧波、杭州和蘇州的實際地區生產總值來表示實際產出Y，折算成2000年的不變價格。2000—2017年各年的實際地區生產總值，根據2000年的地區生產總值，結合各年地區生產總值增長指數計算出來。三次產業的實際產值，運用各年實際地區生產總值乘以各年地區三次產業產值比重求得。2000年的地區生產總值、各年地區生產總值增長指數以及各年地區三次產業產值比重，分別來源于各地區《統計年鑒2018》。

2.勞動投入L。勞動投入不僅單純取決于從業人員的具體人數，還與產出效率、勞動質量等因素有關。鑒于相關統計資料缺乏，只能假設勞動強度和勞動效率是同質的，采用社會就業人數來代替勞動投入L[21]。2000—2017年寧波地區社會就業人數，來源于歷年《寧波統計年鑒》，三次產業就業人數，根據歷年《寧波統計年鑒》整理得來；2000—2017年杭州地區社會就業人數以及三次產業就業人數，來源于歷年《杭州統計年鑒》；2000—2017年蘇州地區社會就業人數以及三次產業就業人數，來源于《蘇州統計年鑒2018》，其中2010年的數據采用新口徑。

3.資本投入K。本文用固定資本存量來表示資本投入K。固定資本存量無法從統計年鑒中直接獲得，測算方法比較復雜，目前普遍采用的測算固定資本存量的方法是戈登斯密斯（Goldsmith）在1951年開創的永續盤存法。這一方法可以寫成：

其中，Kt是以2000年不變價格計算的第t期實際固定資本存量；δ為固定資本的折舊率；It是以當期價格計算的投資額；PIF是第t期定基固定資本投資價格指數。

本文采用的基期固定資本存量是根據徐現祥等（2007）[22]測算的1978年價格計算的各省市三次產業物質資本存量推算出來。首先將1978年的三次產業物質資本存量（即固定資本存量，下同）按照固定資產價格指數折算成2000年的價格，鑒于我國固定資產投資價格指數是從1990年開始公布的，因此1978—1989年固定資產投資價格指數用1978—1989年商品零售價格指數來代替，數據來源于《中國統計年鑒1999》；1990—2017年固定資產投資價格指數采用國家公布的數據，數據來源于《中國統計年鑒2018》；按照上述數值資料計算的1978—2000年累計固定資產價格指數為4.363 3。接著將2000年浙江、江蘇三次產業的物資資本存量乘以各地區三次產業占全省三次產業的比重推算出寧波、杭州和蘇州2000年三次產業的物資資本存量。最后將寧波、杭州和蘇州2000年三次產業的物資資本存量匯總就是各地區2000年的固定資本存量。經過測算，寧波、杭州和蘇州2000年固定資本存量分別為2 995.45億元、3 572.08億元和6 469.07億元。

固定資本的折舊率δ根據張健華和王鵬（2012）[23]測算的各省折舊率來確定，其中江蘇的固定資本折舊率為6.7%，浙江的固定資本折舊率為6.4%。投資額I分別用寧波、杭州和蘇州的固定資產投資完成額來表示，數據分別來源于各地區2018年的統計年鑒。寧波、杭州和蘇州的定基固定資本投資價格指數PIF根據各地區固定資產投資價格指數計算得到，各地區固定資產投資價格指數來自于歷年《中國統計年鑒》。

4.勞動生產率LP。勞動生產率LP均按照2000年不變價格進行計算。工業化開始時產業i的勞動生產率LPib以及工業化完成時產業i的勞動生產率LPif，本文參照劉偉等（2008）[17]提供的數據。劉偉等給出的是按照2005年價格折算的三次產業工業化開始時以及結束時的勞動生產率，本文結合寧波、杭州和蘇州的地區生產總值折算數，將劉偉等計算的2005年三次產業勞動生產率折算成各地區2000年三次產業勞動生產率，具體數據如表1所示。

表1 2000年價格計算的各地區三次產業勞動生產率標準化數據 單位：元/人

三、實證分析

（一）寧波、杭州和蘇州產業結構變遷合理性和高級性比較

利用式（1）和式（2）對寧波、杭州和蘇州三次產業結構合理性和高級性進行計算，描述結果如表2所示。

1.產業結構的合理性比較。將寧波、杭州和蘇州2000—2017年產業結構的合理性指標繪制成圖形，如圖1所示。

表2 2000—2017年寧波、杭州和蘇州產業結構合理性和高級性指標

圖1 寧波、杭州和蘇州產業結構合理性比較

從圖1可知，2000—2017年間，除寧波三次產業結構合理性指標處于波動下降外，杭州和蘇州的三次產業結構合理性指標均先下降后上升。其中，寧波三次產業結構合理性指標從2000年的0.364 5下降到2017年的0.006 3，非常接近于0，說明寧波三次產業結構趨于均衡狀態，產業結構發展非常合理；杭州三次產業結構合理性指標從2000年的0.349 6下降到2011年的0.113 9，然后緩慢上升到2017年的0.173 5，說明杭州三次產業結構先向均衡狀態靠攏，然后又緩慢上升偏離均衡狀態；蘇州三次產業結構合理性指標從2000年的0.226 5下降到2009年的0.075 4，然后迅速上升到2017年0.286 0，說明蘇州三次產業結構先逐漸趨向于均衡狀態，然后又迅速上升偏離均衡狀態。

2.產業結構的高級性比較。將寧波、杭州和蘇州2000—2017年產業結構的高級性指標繪制成圖形，如圖2所示。

圖2 寧波、杭州和蘇州產業高級性比較

從圖2可知，2000—2017年間寧波、杭州和蘇州三次產業高級性指標均呈上升趨勢。其中，在2010年前，寧波的產業結構高級性與杭州的不相上下，但是2010年以后，杭州的產業結構高度性超過寧波，特別是2013年以后差距越來越大；蘇州產業結構高級性一直高于寧波和杭州，特別是2013年以后寧波和杭州與蘇州的差距也越來越大。根據產業結構高級性指標可知，蘇州于2000年就完成工業化，是三個地區中完成工業化時間最早的地區。杭州于2005年完成工業化，寧波緊隨其后，于2006年完成工業化。

（二）寧波、杭州和蘇州全要素生產率比較

將實際產出Y、資本投入K、勞動投入L按照公式（3）建立回歸模型。首先運用公式（3）對2000—2017年的數據運用EViews8.0進行回歸分析，其回歸結果如表3所示。

表3 利用公式（3）進行回歸分析的結果數據

從回歸結果來看，三個回歸方程擬合效果均非常好。鑒于蘇州就業人數統計在2010年及以后采用了新的統計口徑，同時寧波、杭州和蘇州的三次產業高級性拉開差距的時期也是從2010年開始，2013年以后差距進一步擴大，因此本文將2000—2017年分為2000—2009年、2010—2013年以及2014—2017年三個時期，運用幾何平均法計算出三個時期的年均經濟增長率、年均勞動增長率以及年均資本增長率，然后利用表3的估算結果，運用公式（4）測算出三個時期平均全要素增長率，并進一步計算出勞動、資本和全要素生產率對經濟增長的貢獻率，如表4所示。

表4 分時期各項增長率及其貢獻率 單位：%

從表4可知，寧波、杭州和蘇州三個時期的年均經濟增長速度總體來說呈遞減趨勢。第一個時期，三個地區年均經濟增長速度均在10%以上，屬于高速增長時期；第二個時期，只有蘇州的年均經濟增長速度高于10%，為10.56%；第三個時期，三個地區的年均經濟增長速度均在10%以下，其中只有杭州年均增長速度較高，為9.30%，最接近于10%。寧波在前兩個時期的年均經濟增長速度均是三個地區中最低的，但是到第三個時期，年均經濟增長速度低于杭州，卻高于蘇州。

寧波、杭州和蘇州三個時期的年均資本投入增長速度差異較大。具體來說，寧波的年均資本投入增長率一直遞增，三個時期分別為9.26%、11.14%和12.19%。杭州的年均資本投入增長率是先增后減，三個時期分別為12.23%、13.84%和12.50%，均在12%以上。蘇州的年均資本投入增長率也是先增后減，三個時期分別為9.24%、12.75%和7.53%，波動幅度最大。

寧波、杭州和蘇州三個時期的年均勞動力增長波動較小。在第一個時期，蘇州年均勞動力增長達到5.74%，杭州年均勞動力增長達到4.33%，寧波年均勞動力增長達到2.52%。在后面兩個時期，寧波和杭州年均勞動力增長相差無幾，年均勞動力增長率均在1%～2%之間；蘇州地區變化較大，年均勞動力增長率分別下降到0.37%和-0.09%。

寧波、杭州和蘇州三個時期的全要素生產率年均增長率各不相同，其中寧波的全要素生產率年均增長率逐期遞減，而杭州、蘇州的全要素生產率年均增長率卻是先減后增的。具體來說，三個時期寧波的全要素生產率年均增長率分別為4.03%、-0.47%和-1.37%。杭州三個時期的全要素生產率年均增長率均為正值，蘇州在第二個時期的全要素生產率年均增長率為-0.08%，其余均為正值。

從各要素增長率的貢獻率來看，在三個時期中，寧波、杭州和蘇州均是資本投入的貢獻率最大，其次是勞動投入的貢獻率——除蘇州外，最后是全要素生產率的貢獻率。寧波三個時期的資本投入貢獻率逐期增加，分別為42.84%、76.88%和95.15%，勞動投入的貢獻率先增后減，分別為25.84%、28.59%和22.83%，全要素生產率的貢獻率逐期遞減，分別為31.33%、-5.47%和-17.98%。杭州三個時期的全要素生產率的貢獻率均為正值，分別為8.36%、2.55%和12.25%。蘇州三個時期全要素生產率的貢獻率分別為25.29%、-0.77%和17.42%。在三個地區中，寧波在第一個時期全要素生產率貢獻率最高，其余兩個時期全要素生產率的貢獻率最低，且均為負值，特別是第三個時期，杭州和蘇州的全要素生產率貢獻率均在10%以上，寧波的全要素生產率貢獻率卻接近于-20%。

四、結論與寧波經濟高質量發展的建議

（一）結論

通過對寧波、杭州和蘇州產業結構合理性、高級性以及全要素生產率進行比較分析，得出如下結論。

1.寧波產業結構“合理”變遷與產業高度相背離。2017年寧波三次產業整體合理性指標為0.006 3，而杭州和蘇州的產業合理性指標分別為0.173 5和0.286 0。從產業結構合理性指標來看，寧波是三個地區中產業結構發展最為合理的地區。但是從產業發展高級性指標來看，2017年寧波三次產業發展高級性指標為2.136 2，是三個地區中產業發展高度最低的地區，杭州和蘇州的產業高級性指標分別為3.016 9和4.389 0。由此可見，寧波三次產業結構“合理”變遷并沒有提高寧波經濟的產業高度。究其原因，按照2000年的可變價格計算，2017年寧波第一、第二和第三產業勞動生產率分別為12.56萬元/人、12.49萬元/人和12.34萬元/人，寧波三次產業的勞動生產率不相上下，產業結構變遷的合理性指標接近于0，產業結構非常“合理”。但是寧波的各產業勞動生產率除了第一產業勞動生產率高于杭州和蘇州外，第二產業勞動生產率與杭州和蘇州基本持平，杭州和蘇州第二產業勞動生產率分別為11.59萬元/人和12.84萬元/人。寧波2017年第三產業勞動生產率明顯低于杭州的15.19萬元/人，遠遠低于蘇州的21.73萬元/人。因此，寧波三次產業結構的“合理”狀態并不是一種高端的均衡發展狀態，這無疑制約了寧波經濟高質量發展。

2.寧波產業結構“合理”變遷與全要素生產率相背離。2000—2017年間，寧波三次產業結構變遷逐漸趨于合理，但是寧波的全要素生產率增長率及其貢獻率卻逐步下降，因此寧波產業結構“合理”變遷與全要素生產率發生了背離。具體來說，在2000—2009年這一時期，寧波的全要素生產率增長率在三個地區中最高，為4.03%，對經濟增長的貢獻率在三個地區中最大，為31.33%。進入2010—2013年這一時期，寧波的全要素生產率增長率在三個地區中最低，為-0.47%，對經濟增長的貢獻率在三個地區中最低，為-5.47%，當然這一時期杭州和蘇州的全要素生產率增長率也處于較低水平，分別為0.23%和-0.08%，全要素生產率對經濟增長的貢獻率均較低，分別為2.55%和-0.77%。進入2014—2017年這一時期，杭州和蘇州的全要素生產率增長率均開始回升，分別為1.14%和1.28%，而寧波的全要素生產率增長率進一步下降為-1.37%，對寧波經濟增長的貢獻率為-17.98%，是這三個地區中唯一為負值的地區。這進一步說明，寧波三次產業結構的“合理”狀態并不是一種高端的均衡發展狀態，與此相適應，寧波的經濟發展也不屬于高質量的發展。

（二）寧波經濟高質量發展的建議

1.培育發展寧波高技術核心制造產業，形成產業集群效應。寧波經濟的支柱產業是第二產業，2017年寧波第二產業產值占比為52.02%，但寧波的第二產業并不是寧波勞動生產率最高的產業，勞動生產效率最高的卻是第一產業，然而第一產業產值占比僅為3.11%。杭州和蘇州的支柱產業均為第三產業，它們的第三產業勞動生產率也是三次產業中最高的。鑒于寧波目前的現實情況——支柱產業是第二產業特別是制造業，寧波應該在現有的基礎上著重發展制造業，提高制造業的勞動生產率。寧波的制造業主要集中于傳統制造業，如石油、金屬、汽車和服裝等，寧波的高新技術制造業發展明顯滯后，這不僅受限于寧波發展的歷史（港口經濟），也受限于寧波各科研院所及一流高等院校的匱乏。因此，寧波在各種小規模的低技術含量制造業逐漸消亡的形勢下，一方面要對寧波傳統制造業進行積極的轉型升級，挖掘傳統制造業的潛力；另一方面要集中精力引進或發展具有一定技術含量的核心制造業，打造寧波制造業的自主品牌，形成相應的產業集群，通過技術創新提高全要素生產率。這一定不是一蹴而就的，這一過程也會非常艱辛，但無疑是寧波經濟走上高質量發展的必由之路。

2.發展制造服務業，推動寧波第三產業升級。與杭州和蘇州形成鮮明對比的是，寧波第三產業勞動生產率是三次產業中最低的。寧波第三產業勞動生產率較低與寧波傳統產業服務人員高度密集，生產率低不無關系。從2017年的數據可知，寧波傳統服務業如批發、零售、住宿和餐飲的從業人數占第三產業從業人數的比重高達47.89%，其產值占第三產業產值比重僅為27.65%，大量人員聚集在產值低的傳統服務業導致寧波第三產業勞動生產率反而低于第一、第二產業的勞動生產率。同時，寧波新興技術服務業如信息傳輸軟件和信息技術服務業產值占第三產業產值比重僅為3.36%，該比重杭州為28.45%，蘇州為5.67%，說明寧波新興技術服務業發展水平明顯低于蘇州，遠遠落后于杭州。寧波服務業總體水平偏低，缺乏充足的高級生產要素，國際競爭能力相對較低，與制造業融合互動有限[24]。鑒于寧波不可能復制杭州第三產業的發展模式，因此寧波應該因地制宜，立足于自己的制造業，引進高層次的專業化技術服務人才，通過持續不斷的技術創新，發展制造服務業，借助于制造業和服務業的協同發展，提升制造業的競爭力，提高服務業的勞動生產率，推動第三產業的轉型升級，實現寧波經濟高質量發展。