王 青 刘亚男

（辽宁大学经济学院，辽宁沈阳 110136）

一、引言与文献综述

从狭义角度来看，高质量发展主要是指经济高质量发展，其核心在于经济增长方式的转变，经济结构的优化，增长动力由过去的要素和投资驱动向创新驱动迈进。根据索罗经济增长模型，除了资本、劳动力等传统生产要素以外的无法被定量衡量的因素，统一可以用全要素生产率来衡量，它集中体现了技术进步、质量变革、动力变革、资源利用效率提升、环境污染减少等多方面的进步，提升全要素生产率是经济高质量发展的重要核心。因此有的学者在研究中把全要素生产率作为经济高质量发展的代理变量，例如马茹等（2019）、刘志彪和凌永辉（2020）、黄阳平和刘妍璇（2020）等。①马茹、张静、王宏伟：《科技人才促进中国经济高质量发展了吗—基于科技人才对全要素生产率增长效应的实证检验》，《经济与管理研究》2019年第5期；刘志彪、凌永辉：《结构转换与高质量发展》，《社会科学战线》2020年第10期；黄阳平、刘妍璇：《产业结构调整中的“结构负利”规避和经济高质量发展》，《东南学术》2020年第5期。绿色全要素生产率是把环境因素纳入分析框架之内，这与经济高质量发展所倡导的绿色环保、可持续发展的理念相一致。因此部分学者开始将绿色全要素生产率作为经济高质量发展的代理变量进行实证研究。例如上官绪明和葛斌华（2020）、林春和孙英杰（2020）、张瑞等（2020）等。②上官绪明、葛斌华：《科技创新、环境规制与经济高质量发展—来自中国278个地级及以上城市的经验证据》，《中国人口资源与环境》2020年第6期；林春、孙英杰：《创新驱动与经济高质量发展的实证研究》，《统计与决策》2020年第4期；张瑞、王格宜、孙夏令：《财政分权、产业结构与黄河流域高质量发展》，《经济问题》2020年第9期。从广义角度来讲，高质量发展包括经济、社会、文化、政治、生态等多方面的发展和进步，经济高质量发展只是其中一个方面。因此有的学者通过构建指标体系来综合衡量高质量发展的丰富内涵。李梦欣和任保平（2019）、李子联和王爱民（2019）等人从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念的角度进行构建指标体系，①李梦欣、任保平：《新时代中国高质量发展的综合评价及其路径选择》，《财经科学》2019年第5期；李子联、王爱民：《江苏高质量发展：测度评价与推进路径》，《江苏社会科学》2019年第1期。李金昌等（2019）、魏敏和李书昊（2018）、师博和任保平（2018）等人则结合高质量发展的丰富内涵选定指标来全面衡量。②李金昌、史龙梅、徐蔼婷：《高质量发展评价指标体系探讨》，《统计研究》2019年第1期；魏敏、李书昊：《新时代中国经济高质量发展水平的测度研究》，《数量经济技术经济研究》2018年第11期；师博、任保平：《中国省际经济高质量发展的测度与分析》，《经济问题》2018年第11期。但由于构建指标体系时指标的选取存在主观性，不同指标存在一定相关性，选取时无法兼顾全面。基于上述理由，本文从狭义角度，直接把绿色全要素生产率作为经济高质量发展的代理变量，而非采用构建指标体系的方式进行研究，既符合经济高质量发展的理论内涵，也得到学术界有关研究的有力支撑。

目前学术界就产业结构升级对经济高质量发展（全要素生产率）的影响尚未形成定论。主要分为三类：第一类支持“结构红利”，认为产业结构升级对经济高质量发展（全要素生产率）有正向影响。Peneder（2003）指出产业结构优化升级通过调节生产要素在不同生产效率的产业之间不断流动，实现整个社会综合生产率的提升，产生“结构红利”，推动经济增长。③Peneder M.,“Industrial structure and aggregate growth.WIFOWorking Paper,”Austrian Institute of Economic Research,Vienna,2003(14):427-448.吴文洁、王晓娟、何艳桃（2018）通过Moore指数计算了产业结构变迁程度，发现积极的产业结构优化调整可以显著提高全要素生产率。④吴文洁、王晓娟、何艳桃：《产业结构变迁对全要素能源效率的影响研究》，《生态经济》2018年第4期。李平（2016）通过研究发现产业结构升级对全要素生产率的促进作用明显。⑤李平：《提升全要素生产率的路径及影响因素—增长核算与前沿面分析视角的梳理分析》，《管理世界》2016年第9期。刘赢时、田银华（2019）计算了产业结构的高级化程度，并在模型中加入能源效率和产业结构高级化的交叉项，研究发现产业结构升级可以促进绿色全要素生产率的增长，并且能源效率与产业结构高级化的协同作用也可以提高绿色全要素生产率。⑥刘嬴时、田银华：《我国产业结构调整对能源效率影响的研究》，《湖南社会科学》2019年第4期。

第二类反对“结构红利”，认为产业结构升级对经济高质量发展（全要素生产率）并不绝对体现出促进作用，甚至会出现“结构负利”。Parteka（2009）发现，随着产业结构的调整，经济体的全要素生产率会出现降低的情况，即产生“结构性减速”。⑦Parteka,A.,“Economic Growth，Structural Change and Quality Upgrading in New Member States,”Departmental Working Papers,2009,pp.11－27.曾起艳、曾寅初等（2018）发现“结构红利”具有最佳范围，产业结构升级对全要素生产率的影响为非线性的。⑧曾起艳、曾寅初、王振华：《全要素生产率提升中“结构红利假说”的非线性检验—基于285个城市面板数据的双门限回归分析》，《经济与管理研究》2018年第9期。于斌斌（2017）发现产业结构的调整会压缩全要素生产率的提高空间，并且产业结构升级对不同规模的城市具有不同的影响。⑨于斌斌：《产业结构调整如何提高地区能源效率—基于幅度与质量双维度的实证考察》，《财政研究》2017年第1期。孙学涛（2018）等研究指出，“结构红利”存在门槛值。⑩孙学涛、王振华、张广胜：《全要素生产率提升中的结构红利及其空间溢出效应》，《经济评论》2018年第3期。产业结构高级化水平低于门槛值时，存在结构红利；超过门槛值则表现为抑制作用。刘华军、李超等（2018）构建产业结构高级化和合理化的指标，研究发现产业结构合理化促进绿色全要素生产率的增长，而产业结构高级化则会抑制绿色全要素生产率的增长。①刘华军、李超、彭莹：《中国绿色全要素生产率的地区差异及区域协同提升研究》，《中国人口科学》2018年第4期。

第三类对产业结构升级对经济高质量发展（全要素生产率）的影响作用机制进行了研究。余泳泽等（2016）研究发现，产业结构升级对全要素生产率的影响作用机制主要通过生产要素再配置、分工专业化、技术溢出效应实现，三次产业结构升级和工业结构升级会促进全要素生产率提升，但生产性服务业发展则表现为抑制作用。②余永泽、刘冉、杨晓章：《我国产业结构升级对全要素生产率的影响研究》，《产经评论》2016年第4期

本文采用2003—2017年中国29省经济数据，运用DEA-Malmquist法来测算绿色全要素生产率反映经济高质量发展水平，从产业结构高级化和产业结构合理化两个维度，在“双循环”视角下，研究产业结构升级对中国经济高质量发展的影响，探寻有针对性的产业结构优化升级政策，促进中国经济高质量发展。本文的创新点在于：在“双循环”视角下进行分析研究，从经济循环的角度提出有针对性的产业调整政策；在传统的产业结构高级化基础上，同时考虑了产业结构合理化维度，弥补了仅考虑结构总量效应的不足。

二、“双循环”格局的诠释和解读

（一）“双循环”格局的理论阐释

“双循环”指内循环和外循环两大经济循环。《习近平：关于〈中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议〉的说明》提出，“构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”。强调国内大循环的主体地位，意味着要加强国内经济循环的有效运转，特别是生产、流通、分配、消费、投资五大环节的互联互通，经济发展主要以满足国内需求为主。两大循环相互促进意味着国内大循环是基础和根本，国际大循环是延伸和补充。并非“闭关锁国”。要加强国内国际资源的充分利用，共同促进中国经济高质量发展。

（二）“双循环”格局提出的背景

“双循环”格局的提出主要是基于以下两方面考虑：

从我国内部情况来讲，我国劳动力的成本优势不再明显。自2012年以来，中国劳动力人口首次出现绝对下降，部分地区甚至出现用工难。同时各种生产要素成本也在不断上涨，例如煤电油气运等。自党的十九大提出经济高质量发展理念以来，人们开始更加注重环境保护。过去国外向我国转移的高污染高能耗项目不再符合现阶段中国战略发展需要。作为全球第二大经济体，中国工业体系完备、规模庞大，14亿人口使我国内需市场具有巨大潜力。不断加速的城镇化、工业化、信息化和农业现代化发展使得中国依然极具投资潜力。国内大循环仍然存在巨大发展空间。同时，过去中国产业链两头在外，包括能源、粮食等重要产业链安全性存在巨大风险。整体呈现低端化、技术水平不高。受国际经济形势的影响，优化产业链、保护产业链安全开始逐渐被重视起来。

从国际形势来看，外需自2008年全球金融危机开始跳水式下跌。近几年中美双边贸易摩擦持续升级，特别是受新冠肺炎疫情影响，全球经济形势下滑，部分国家开始出现贸易保护主义，总体表现出逆全球化现象。种种原因导致外部需求严重萎缩，国际大循环能给中国经济带来的拉动作用越来越薄弱。

种种因素叠加都意味着过去主要依靠外循环拉动中国经济发展的模式已经不再适用，中国经济高质量发展还得依靠内循环的主导作用来驱动。实际上，从2005年以来内外需对我国经济增长贡献情况来看，外需对中国经济贡献度已经在逐步降低，见表1。“双循环”格局不仅是应对国内外局势变化作出的被动选择，而是和供给侧结构性改革和经济高质量发展一脉相承的战略转型调整。

表1 内需和外需对中国经济增长贡献率

（三）“双循环”格局下研究产业结构升级对经济高质量发展的意义

发挥创新驱动作用，加速淘汰落后产能，不断升级产业结构，充分满足国内需求成为我国近几年一致努力的方向。究其根本，主要是为了解决供给侧方面的矛盾。现阶段供给侧与需求侧不匹配，仍然是我国经济运行的核心矛盾点。供给侧所能提供的产品服务无法满足多层次、多样化的市场需求。过去中国积极参与国际大循环也是为了解决低端产能过剩和高端产能不足的问题。在现阶段国际大循环动力逐渐减弱的背景下，只有通过产业结构升级解决国内供给侧的主要矛盾，改善国内大循环的生产、流通、分配等重要环节，促进国内大循环的有效运转，使供给和需求形成良好互动，才能为未来中国中长期发展注入根本活力。随着国内大循环顺畅起来，世界各地的资源要素也能更好地流向我国，进一步构建内外双循环相互促进的全新格局。新时代以来，中国经济发展方向主要是实现经济高质量发展。它要求摆脱传统的要素依赖的经济增长方式，更多依靠技术创新所带来的生产效率的提高和结构的优化，摆脱对国外需求的过度依赖，在实现经济增长的同时保证速度、质量的和谐统一，维持经济循环的平稳顺畅。这与供给侧结构性改革、“双循环”格局的核心思想都是一致的。因此，在“双循环”格局的视角下，研究产业结构升级对经济高质量发展的影响，可以从经济循环的角度提出更有针对性的产业调整政策，助力中国经济高质量发展。

图1 产业结构升级、供给侧结构性改革、“双循环”格局与经济高质量发展

三、数据、变量和模型

（一）计量模型设定

绿色全要素生产率在全要素生产率的基础上，考虑了非期望产出，把环境因素纳入分析框架之中。这与经济高质量发展所倡导的可持续发展的理念是一致的。因此，本文采用绿色全要素生产率来衡量经济高质量发展水平。传统观点认为产业结构升级即三次产业结构升级，产业结构由一二三向三二一的模式进行转变，产业链上的位置不断攀升。本文认为，产业结构升级不仅应包括产业结构呈现出水平更加高级，还应该保持在合理的结构范围内。过度追求产业结构高级化势必会导致发展空心化，不利于经济可持续发展。因此本文从产业结构高级化和产业结构合理化两个维度来考察产业结构升级。

为了检验产业结构升级对经济高质量发展的影响，本文构建了面板模型：

其中，i为省份；t为年份；gtfpit为绿色全要素生产率，本文以该变量作为经济高质量发展的代理变量；suit为产业结构高级化，srit为产业结构合理化。Controlit为控制变量，分别包括patentit（专利授权水平）；govit（政府干预）、fdiit（外商直接投资）、humit（人力资本）、pgdpit（经济发展水平），βj为常数项，ξit为随机扰动项，这里我们假设ξit为白噪声序列。

（二）变量说明

1.因变量

绿色全要素生产率（gtfp）。当前经典的全要素生产率测算方法主要包括以索洛残值法和随机前沿法为代表的参数法和以Malmquist指数方法和HMB指数方法为代表的非参数方法。本文通过DEAP2.1软件，运用DEA-Malmquist生产函数进行测算，其中投入变量分别为：劳动力投入，选取各省、直辖市、自治区历年全社会就业人员年末人数表示；资本投入，采用资本存量表示，计算方法参考张军（2004）①张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省际物质资本存量的估算：1952-2000》，《经济研究》2004年第10期。的方法，通过永续盘存法计算得到，公式为：

Kt为各省各年资本存量，It为各省各年固定资本形成总额，Pt为2002年为基期的价格指数。δ为折旧率，取9.6%。

能源投入，选取各省、直辖市、自治区的能源消费总量表示。环境投入，本文借鉴王兵等（2010）②王兵、吴延瑞、颜鹏飞：《中国区域环境效率与环境全要素生产率增长》，《经济研究》2010年第5期。的做法，选取各省、直辖市、自治区的二氧化硫排放量、化学需氧量排放量作为环境投入指标。产出变量为实际GDP，选取各省、直辖市、自治区历年生产总值考虑价格因素平减后值来表示。

由于DEA求解得出的全要素生产率是以上年为100的环比变动指数，实际上是一个变动率，因此，参考刘涛等③刘涛、王波、李嘉梁：《互联网、城镇化与农村全要素生产率》，《农村经济》2019年第10期。（2019）年的做法，被解释变量选择为累积形式的绿色全要素生产率（gtfp），即以2002年为基年，将2003-2017年各年的绿色全要素生产率的指数进行相乘，得到当年累积形式的绿色全要素生产率。

2.核心解释变量

（1）产业结构高级化（su）。产业结构高级化是指生产效率不断提升、创新能力不断增强、资源配置更加合理以及非期望产出不断减少的过程。一般认为，产业结构由一二三向三二一的形式进行转变反映了产业结构高级化水平。本文借鉴干春晖等（2011）①干春晖、郑若谷、余典范：《中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响》，《经济研究》2011年第5期。的方法，以第三产业产值占第二产业产值比重衡量。

（2）产业结构合理化（sr）。借鉴干春晖等（2011）的方法，引入泰尔指数来度量产业结构合理化：

Y为产值，L为就业人数。i=1，2，3分别代表第一二三产业。

sr值越大说明产业结构合理化程度越高。产业结构合理化实际上就是理顺要素在各个产业部门之间的配置，实现资源配置的帕累托最优。

3.控制变量

控制变量包括：

（1）政府干预（gov）。一方面政府干预提供具有外部性的公共服务，同时纠正由于垄断、信息不对称等现象导致市场失灵，从而使生产要素得到更加合意的配置，促进绿色全要素生产率增长；另一方面过度的政府干预会降低生产效率，抑制绿色全要素生产率增长。因此本文将其纳入控制变量，以财政支出与GDP的比值来衡量政府干预程度。

（2）外商直接投资（fdi）。由于技术具有外部性，外商直接投资会通过技术溢出效应促进当地生产效率的提升。因此本文将其纳入控制变量，选取实际利用外资总额与GDP之比来衡量外商直接投资水平。

（3）对外开放水平（open）。对外开放水平一方面拉动经济增长，促进国外先进技术向国内的传播，促进绿色全要素生产率的提升；另一方面由于我国出口的主要为工业产品，一定程度上造成环境的破坏，不利于绿色全要素生产率的提升。因此本文将其纳入控制变量，选取进出口总额与GDP之比来衡量对外开放水平。

（4）人力资本（hum）。朱金鹤、王雅莉（2019）②朱金鹤、王雅莉：《中国省域绿色全要素生产率的测算及其影响因素分析—基于动态GMM方法的实证检验》，《新疆大学学报（哲学人文社会科学版）》2019年第2期。的研究认为人力资本抑制绿色全要素生产率提升。人均受教育水平可以反映人力资本水平。因此本文将其纳入控制变量，选用历年各地区6岁以上平均人口平均受教育年限取ln值衡量，计算公式为：

（5）经济发展水平（pgdp）。地区经济发展水平越高，企业面临的消费市场更优，会促进企业扩大生产规模，从而实现规模经济；企业用于技术创新和环境治理方面的资金也更充裕。因此本文将其纳入控制变量，以实际人均GDP的值取ln值来衡量。

（6）专利授权水平（patent）。专利授权水平一定程度上反映技术水平的高低。技术水平越高的地区可以带动经济越好越快发展。同时也会降低环境污染程度，从而影响绿色全要素生产率。因此本文将其纳入控制变量，选用各省每百人发明专利授权量的值取ln来衡量。

为了解决变量量纲不一致的问题，本文在实证过程中，对人力资本、经济发展水平、专利授权水平三个有单位的变量取ln处理，而对比值型指标未做额外处理，直接进行回归，特此说明。

（三）数据来源及描述性分析

本文选取中国29个省份（西藏和新疆因部分数据缺失予以剔除）为研究样本，样本区间为2003-2017年。由于2018年各省固定资本形成总额在2019年国家统计年鉴中没有披露，该项数据直接影响gtfp的测算，因此实证研究时间截止到2017年。

研究数据均来源于相关年份的《中国统计年鉴》及各省市统计年鉴。个别缺失值通过插值法补齐。

主要变量的描述性统计见表2。

表2 主要变量的统计特征

为了直观起见，本文描绘了产业结构高级化和产业结构合理化与省际绿色全要素生产率之间的二维散点图及回归的拟合趋势线，如图2、图3所示。从中不难发现：产业结构高级化和合理化与省际绿色全要素生产率之间整体上存在正相关关系。

图2 产业结构高级化与省际绿色全要素生产率

图3 产业结构合理化与省际绿色全要素生产率

四、实证结果与分析

（一）估计结果

在做基本回归之前，本文首先进行了多重共线性检验，最大的VIF为5.27，显著小于经验法则所要求的最低数值10，因此不存在多重共线性问题。

面板设定的F检验结果表明个体效应十分显著，根据Breusch-Pagan LM检验结果得出随机效应模型比混合OLS模型更合适，所以不能使用混合回归。本文进行了Hausman检验，发现在1%显著性水平上拒绝原假设，说明相比随机效应模型，固定效应模型更加适用。因此我们以固定效应模型的回归结果进行分析。可以看出，产业结构高级化和合理化在1%显著水平下促进省际绿色全要素生产率增长，与图2、图3结果相吻合。在控制变量中，政府规制、对外开放水平、人力资本、专利授权水平在1%的显著水平下负向相关，而外商直接投资、经济发展水平在1%的显著水平下正向相关。

实证结果中，政府干预对绿色全要素生产率表现为抑制作用。主要是因为过度干预造成的当期效率损失超出了其调整市场失灵带来的好处。这与刘生龙和胡鞍钢（2010）①刘生龙、胡鞍钢：《交通基础设施与经济增长：中国区域差距的视角》，《中国工业经济》2010年第4期。的研究结果一致。人力资本对绿色全要素生产率表现为抑制作用。可能是因为我国人力资本虽然能够在一定程度上推动绿色进步，但由于人力资本层次单一，同质化人才过剩，高精尖人才缺乏，存在供需不平衡的现象，导致结构性人才短缺，从而对绿色全要素生产率表现出负面影响。这与朱金鹤、王雅莉（2019）的研究结论一致。而专利授权水平对绿色全要素生产率表现为抑制作用。主要可能是由于本文选取各省历年每百人发明专利授权量数据进行实证检验，而这种统计口径并没有将绿色相关的发明专利与非绿色相关的发明专利进行区分。企业将大笔资金用于研究发明专利，一定程度上可能挤占用于治理环境污染的资金。其他控制变量的影响与预期一致。

尽管固定效应（FE）模型能够剔除非观测的地区特定效应，从而得到参数的一致估计，但估计结果由于解释变量的内生性会导致偏误。产业结构高级化和合理化与绿色全要素生产率可能存在双向因果。因此为了验证内生性的问题，本文通过Durbin-Wu-Hausman检验，得到其检验统计量为-550.82，无法拒绝“所有解释变量均为外生”的原假设，说明方程存在内生性。本文采用二阶段最小二乘法（2SLS）来控制内生性导致的估计偏误。

本文选取产业结构高级化和产业结构合理化的滞后一期和滞后二期作为工具变量，采用二阶段最小二乘法（2SLS）进行估计，见表3的（2）列的估计结果。为了验证工具变量的有效性，我们采用多种统计检验进行评判，具体检验结果见表4：首先，Underidentification test（方程的不可识别检验），得到LM统计值为23.660，p值=0.000，小于0.05，强烈拒绝“不可识别”的原假设。然后，Hansen Jstatistic（过度识别检验），得到卡方统计值为10.215，p值为0.0061，小于0.05，说明强烈拒绝“过度拟合”的原假设。最后，Weak identification test（弱工具变量检验），得到Wald-F统计值为215.994，KPWald-F统计值为21.042，见表4，大于所有临界值，说明拒绝“弱工具变量”的原假设，即方程不存在弱工具变量。因此，模型的设定是可靠的。

表3 OLS及2SLS估计结果

表4 统计检验结果

相较于固定效应（FE）模型，我们发现在工具变量有效地控制了内生性之后，产业结构高级化的估计系数上升至0.604，比原先提高了11.03%，产业结构合理化的估计系数下降至0.011，比原先降低了26.67%，均在1%显著水平上显著。这说明由于内生性导致OLS估计产生了明显的偏移，严重低估了产业结构高级化对于绿色全要素生产率的促进作用，高估了产业结构合理化的促进作用。可见采用二阶段最小二乘法（2SLS）估计十分必要。同时二阶段最小二乘法（2SLS）的估计结果也可以印证前面的结论，产业结构高级化和合理化均能够显著促进绿色全要素生产率的提高。而通过分析估计变量的估计系数，可以看出固定效应模型（FE）和二阶段最小二乘法（2SLS）估计中各变量的系数方向均一致，只不过由于二阶段最小二乘法（2SLS）对内生性问题进行了处理使得系数作出一定的修正。外商直接投资和经济发展水平在1%显著水平上促进绿色全要素生产率的提高，而政府规制（1%显著水平）、人力资本（FE估计不显著，2SLS估计1%显著水平）、对外开放水平（FE估计1%显著水平，2SLS估计不显著）和专利授权水平（1%显著水平）抑制绿色全要素生产率的提高。

（二）稳健性检验

为了验证前文结论的可靠性和稳定性，本文从以下两个角度对模型进行稳定性检验。

1.基于核心变量替代的稳健性检验。

通过替换指标的方法，将核心解释变量——产业结构高级化和产业结构合理化两个指标进行衡量方法的替换。对于产业结构高级化指标，我们借鉴付凌晖（2010）①付凌晖：《中国产业结构高级化与经济增长关系的实证研究》，《统计研究》2010年第8期。的方法基于More值重新定义产业结构高级化指标，利用各省每个产业占GDP比重组成一个空间向量：X0=（x10，x20，x30）。然后分别计算向量X0与产业结构由低到高排列的基向量X1=（1,0,0）；X2=（0,1,0）；X3=（0,0,1）的夹角：θ1、θ2、θ3。如式（5）所示：

若某地区第三产业产出比重相对上升，则X0向量与基向量X3的夹角θ3减小，与X1、X2的夹角θ1、θ2被赋予更高的权值，则su指标最终增加，产业结构高级化程度增加。

对于产业结构合理化指标，我们借鉴吕明元、尤萌萌（2013）①吕明元、尤萌萌：《韩国产业结构变迁对经济增长方式转型的影响—基于能耗碳排放的实证分析》，《世界经济研究》2013年第7期。的做法，采用改进了的产业结构偏离度指标sr来衡量产业结构合理化程度。如式（7）所示：

2.基于多回归方法的稳健性检验。

通过Breusch-Pagan LM、Hausman等统计检验，确定固定效应模型更加适用，同时考虑了内生性的问题，采用二阶段最小二乘法（2SLS）来对估计结果进行控制。将两种方法的结果对比展示如表5所示。由表5第（2）列二阶段最小二乘法的估计结果可以看出，产业结构高级化和产业结构合理化的系数仍然显著为正。控制变量中除了政府规制和对外开放水平的显著性水平有所改变外，系数的符号保持不变。整体而言，模型的稳健性较强，稳健性检验的结果支持前文所得出的产业结构高级化和产业结构合理化对中国经济高质量发展影响的结论。

表5 稳健性检验结果

五、结论与对策

本文测度了中国29省2003—2017年的绿色全要素生产率，以其衡量中国省际经济高质量发展水平，应用固定效应模型实证检验了产业结构升级与经济高质量发展之间的关系。研究发现：产业结构高级化和产业结构合理化对中国经济高质量发展的促进作用显著，且产业结构高级化比产业结构合理化表现出更加明显的促进作用。外商直接投资、经济发展水平促进经济高质量发展水平，而政府规制、人力资本、对外开放水平和专利申请水平不同程度抑制了经济高质量发展水平。

基于前文的回归结果和分析，本文提出以下对策建议：

首先，兼顾产业结构高级化和合理化，发挥产业结构升级对绿色全要素生产率的促进作用，推动经济高质量发展。因地制宜地制定差异化的产业结构升级优化政策。东部地区应继续发挥现代服务业和高端制造业的优势，转变经济发展动能；中西部等落后地区应注重构建合理的产业格局，提高产业结构合理化程度。同时加强区域间的协同合作，促进产业链在国内各区域间形成合理布局。

其次，加强技术创新对产业结构升级的改造作用，实现创新型发展。进一步加大绿色创新方面的投入，推动技术升级、产品升级，加强创新教育，构建产学研一体化的体制。加强基础技术研发，对高精尖核心技术重点攻关，积极推动数字、信息等战略新兴产业的发展，大力发展知识技术密集、产品附加值高、产业关联性强的生产性服务业。引进先进技术积极改造升级传统产业，推动新型农业和新型工业化发展，打造农业现代化和制造业服务化。发挥技术在经济内循环的供给侧改革和经济高质量发展的核心推动作用。

最后，积极构建关键产业链条，特别是重构难以维持或中断的产业链，摆脱过去产业链两端在外、关键产业链条受国外制约的情况，加强对产业链的安全性管控。构建以内循环为主的产业链体系，将过去转移到国外的产业逐步向中西部转移，为中西部等落后地区带去新发展动能，提高我国整体产业结构布局的合理化程度。同时发挥国际大循环的补充作用，充分利用“一带一路”建设和“东盟”战略合作等机会，加强与沿线国家的产业融合，在国内积极布局关键产业链，支持产业链主企业在国内的发展，内外施策打造“双循环”格局，全面推动经济高质量发展。