林 勇，李艳超

（西北师范大学经济学院，兰州730070）

西北五省产业结构高度化的影响因素分析*

林 勇，李艳超

（西北师范大学经济学院，兰州730070）

借鉴钻石理论构建产业结构高度化的影响因素体系，运用R软件分别建立LASSO回归和Panel Data模型对西北地区的整体和个体的产业结构高度化影响因素进行分析，通过分析可以得到：1.产业结构高度化的提升是一个系统工程，需要社会各主体的协调配合；2.西北地区产业结构高度化的影响因素主要是劳动者成本和城镇化建设水平，劳动者素质、外商直接投资和科技投入水平对产业结构高度化提升的影响还没有凸显出来；3.西北各省产业结构高度化的影响因素不尽相同，各省应明确其影响因素。

产业；高度化；钻石理论；LASSO回归；Panel Data模型

引言

产业高度化是指产业结构由低级形态向高级形态转变的过程和趋势，它集中反映了一国或一地区资源配置状况和经济发展水平。随着我国劳动力素质的提高、资本供给不断增加、科学技术水平进步，加之政府“转方式、调结构”战略的实施，我国产业结构正在朝着“三二一”的良好型结构发展。但西北地区三大产业构成及产业内部结构与发达地区相比仍存在很大的差距，城镇化水平低、基础设施薄弱、资金来源较少、人力资本不足等问题都在影响西北地区产业结构高度化的提升。因此，研究西北地区产业结构高级化的影响因素不仅对发展西北特色区域经济具有十分重要的理论和实践意义，而且对我国产业升级有着重要的意义。

在研究产业结构升级和产业结构高级化的影响因素方面，Arthur（1989）提出技术创新在产业升级过程中发挥着重要作用，技术创新可以降低厂商成本，提升产品的质量，进而促进本国产业结构升级［1］；Hunya（2002）认为外资大量投资的行业与该国出口行业相一致，外资的进入不能改变该国传统优势产业［2］；钱水土（2011）运用两步GMM估计法证明金融发展对技术进步和产业升级都有正向促进作用［3］；冯芳芳、蒲勇健（2012）通过分位数回归法对我国区域产业结构优化程度及其影响因素进行了实证分析，认为金融发展、实物投资、对外贸易、技术创新对区域产业结构优化具有一定的促进作用［4］；梁树广（2014）分析了人力资本、社会需求、外商直接投资、产业政策、固定资产投资、城市化和基础设施对产业结构升级的作用机理，并实证研究了各影响因素对我国产业结构升级的影响机制［5］；王利华、许树辉（2014）对2000—2010年韶关市产业升级影响因素进行相关与回归分析，认为劳动力、外商直接投资（FDI）是该市产业升级的主要驱动因子［6］；郭佳等（2015）运用VAR模型，构建了云南省产业结构转型升级评价指标体系，认为云南产业结构转型升级影响因素是：社会需求、人口素质、技术进步、劳动生产率［7］。与之前方法不同，本文借鉴钻石理论构建西北五省产业结构高度化的影响因素体系，通过R软件分别运用LOSSA回归和Panel Data模型对西北五省的整体和个体产业结构高度化的影响因素进行分析。

一、西北五省产业结构高度化现状

对产业结构进行研究，首先要观察产业结构的发展变化，合理的产业结构不仅是经济发展的结果，而且是经济进一步发展的条件。表1是西北五省2004和2013年三次产业结构比重对比，通过比较可以反映出西北五省十年间产业结构变动情况。

表1　西北五省2004和2013年三次产业结构比重

从整体来看，西北五省的三次产业结构在2004年呈现出“二三一”结构，到2013年仍是“二三一”的结构，第二产业在整个经济系统中仍处于主导地位，这与西北五省经济发展的程度和阶段有关；从西北各省三次产业的变动情况来看，五个省份第一产业的比重在十年间都有所下降，但只有甘肃、宁夏、新疆三省的第三产业比重在十年间增加，陕西和青海两省的第二产业比重不升反降。综上所述，西北五省的产业结构高度化在十年间并没有得到显著的提高。

为了测度我国2004—2013年西北五省的产业结构高度化状况，本文借鉴靖学青（2005）提出的区域产业结构层次系数来表示，即如果某个经济体中第一、二、三产业所占的比重分别为x1、x2、x3，那么该经济体的产业结构高度化指数ISU=x1+2x2+通过计算得到西北五省产业结构高度化指数（表2）。

表2　2004—2013年西北五省及全国产业结构高度化指数

从宏观比较来看，2004—2013年西北五省产业结构高度化指数均低于全国平均水平，可见西北五省的产业结构化高度还有很大的提升空间；从时间动态变化来看，产业结构高度化指数提升最快的宁夏和甘肃两省在十年间也只提高了不到0.15，五个省份的产业结构高度化提升速度较慢；从五个省份的内部比较来看，宁夏的产业结构高度化目前处于最高水平，新疆处于最低水平，各省之间的差距随着时间发展存在缩小趋势。综上所述，西北五省的产业结构高度化水平低、发展慢，与全国平均水平还有一定差距。

二、产业结构升级的影响因素分析

波特1990年在《国家竞争优势》一书中提出的钻石理论（或称菱形理论），该理论把影响地区行业竞争优势的因素分为：生产要素、需求条件、关联和辅助行业、竞争企业的表现。［9］本文借鉴波特的钻石理论，把影响我国产业结构高度化提升的因素概括为生产要素、市场需求和其他因素三部分。

（一）生产要素和产业结构高度化

产业结构高度化提升是各种生产要素不断聚集和变革的过程，生产要素的数量和质量都对产业结构高度化有影响。根据西方经济学中大部分生产函数的具体形式，我们把生产要素概括为人力资源、资本资源、科学技术三方面。1.人力资源作为最重要的生产要素，其供给的质量和数量都影响产业结构升级，拥有现代化技术和高文化素养的人力资源会推动产业结构升级演化。同时，人力资源供给越充裕，价格越便宜，其边际产出率越高，这会促进劳动密集型产业的较快发展，该要素主要通过劳动者的数量和成本反映。2.资本（特别是物质资本）是促进产业结构变化最基本的投入要素，正如古典经济增长理论所指出的“资本积累同经济增长成正比，资本积累是财富增长的主要源泉”，一般来说，资本供给越充裕，一些附加值高的产业越容易发展，该要素主要通过固定资产投资和外商直接投资反映。3.科学技术的发展意味着新的生产函数的产生，它是在原有生产要素的状态下，通过调节系统内部结构来提高其产出量和产出效率，科学技术作为生产力必然会引起产业结构的变革，该要素主要通过科技经费投入反映［10］。

（二）市场需求和产业结构高度化

经济社会条件下，各行业产出只有经过交换才能实现其价值和使用价值。根据马斯洛需求层次理论，人们对市场产品的需求随着时间和经济水平的提升而改变，对食物和衣服等产品的需求将随之减少，对文化、娱乐、教育等方面的需求会逐渐增加，而经济社会的发展必须满足且适应需求的改变，市场需求的大量化和多样化会决定产业结构变化的进程和方向，产业结构的改变也必须遵循市场需求及其变动规律的客观事实，国内和国际市场需求的改变将会导致产业结构高度化的改变，该要素主要通过居民消费需求和地区进出口额反映。

（三）产业结构高度化的其他影响因素

除上述两方面因素的影响外，还有其他因素影响产业结构高度化的提升。首先，城镇化进程影响产业结构升级，城镇化的发展会引发大量第一产业劳动力进入城镇从事第二、三产业的相关经济活动，从而减少农村的闲置劳动力，这在一定程度上抑制了第一产业的发展速度，而对第二、三产业的发展有促进作用，当然该结论也在其他论文中得到实证，例如蓝庆新、陈超凡（2013）也提出城镇化对产业结构升级有明显的冲击效应的结论［11］。其次，产业升级的状况还取决于基础设施是否有所改善，基础设施的完善能够引起更多资本和人力资源的聚集，进而形成产业聚集，促进产业结构升级，而西北地区由于地理位置等因素所造成的基础设施不完善现象突出，由此而引致的人才流失和投资减少已经比较严重，所以本文把基础设施建设水平列入影响产业结构高度化的因素之中。

三、实证分析

（一）模型构建

1.在进行西北五省整体产业结构高度影响因素分析时，运用LASSO回归构造计量模型，模型形式如（1）：

式（1）中，Y为被解释变量矩阵，X为解释变量矩阵，λ为约束系数，第一项为损失函数，用来度量回归模型对数据的拟合效果，第二项为惩罚函数，将一些不显著的系数约束到0，||β||1为1—范数，满足||β||1=|β1|+|β2|+|β3|+...+|βp|，目标函数是两个凸函数的组合，通过对凸函数的规划问题可以得到全局最优解［12］。

2.在进行西北五省个体产业结构高度影响因素分析时，运用面板模型，构建计量模型，形式如（2）：

式（2）为影响产业结构高度化的面板数据模型，ISUit表示i地区在t年份的产业结构高度化指数，LQit、LNit、Kit、FDIit、RDit、Cit、XMit、URit、TRit表示影响产业结构高度化的变量（在指标设定中解释），a为常数项，b、c、d、e、f、g、h、i、j为解释变量的回归系数，εit为随机扰动项。

（二）指标设定

1.解释变量LQit是劳动者素质指标，表示劳动者素质对产业结构高度化影响，用各省每十万人中受高等教育的比例来表示。

2.解释变量LNit是劳动者成本指标，表示劳动者成本对产业结构高度化影响，该指标用各省劳动力平均工资表示。

3.解释变量Kit是固定资产指标，表示固定资产投资对产业结构高度化影响，用固定资产投资占GDP比重表示。

4.解释变量FDIit是外商直接投资指标，表示外商直接投资对产业结构高度化影响，用FDI占GDP的比重表示。

5.解释变量RDit是科技投入指标，表示科学技术对产业结构高度化影响，用各省科技投入支出表示。

6.解释变量Cit是消费指标，表示消费支出对产业结构高度化影响，用各省居民消费支出占GDP的比重表示。

7.解释变量XMit是国际贸易指标，表示外国市场需求对产业结构高度化的影响，用各省进出口额占GDP的比重表示。

8.解释变量URit是城镇化指标，城市化一方面引起产业结构变动和拉动产业结构升级，而产业结构升级也会吸引人口流动，用城镇人口占总人口的比重表示。

9.解释变量TRit是基础设施指标，表示基础设施建设对产业结构高度化的影响，用各省份铁路里程、公路里程和内河航道里程之和与各省份土地面积比表示。

10.被解释变量ISUit是产业结构高度系数，用来反映各省产业结构高度化水平，用上文中计算得到的ISUit来表示。

（三）数据来源和处理

本文以西北五省为研究样本，以2004—2013年为时间跨度，选取该时间段主要是考虑中国加入WTO以来“转方式、调结构”的发展方向，所使用的原始数据来源于中国统计局2005—2014年统计年鉴，对于外商直接投资和进出口贸易总额数据，利用当期美元对人民币的平均汇率换算成人民币，同时为了消除物价因素对分析的影响，文章利用CPI对原始数据进行了价格平减。

（四）实证结果与分析

1.西北五省整体产业结构高度化影响因素分析

本文在研究西北五省整体产业结构高度影响因素分析时采用LASSO回归方法，该方法与其他回归形式相比，更容易让回归系数约束到0，图1给出了该方法回归系数的压缩过程，从图中可以看出在约束系数小于0.7时，除自变量RD、LQ、FDI三项的系数接近于0外，其他解释变量的回归系数都显著不为0。

在LASSO回归中，约束参数的选择非常重要，它将影响到回归系数的估计结果。我们通过R软件中的广义交叉验证法得到最优的约束参数，此处设置交叉验证的K值等于10，10重交叉验证结果图2，再通过R软件中提供的CV.lasso命令可以得到最优参数约束的值为0.626。①广义交叉验证法通过把样本数据划分为K个子样本，选取其中K-1个子样本作为训练集，用来拟合模型，剩余的第K部分样本作为测试集，计算预测误差，通过对上述过程的不断重复，找到使预测误差最小的最优参数约束值。

LASSO回归精确地挑选出模型中不为0的回归系数，选择出了真正有影响的回归系数，将没有影响的回归变量RD、LQ、FDI排除在外，LOSSA回归模型的参数估计结果如表3。

图1　LOSSA回归系数压缩过程

图2　10重交叉验证结果

表3　LASSO回归参数结果

从表3可以看出，劳动者素质、科技投入、外商直接投资在影响西北五省产业结构高度化的因素中回归系数为0，但这并不能说明三者对产业结构高度化的影响为0，也有可能是这三个影响因素的积累还没有达到一定存量等原因所造成的；劳动者成本和城镇化水平对产业结构的影响作用较大，平均影响系数分别达到1.217和0.438，这说明降低劳动成本和提高城镇化水平能够更好地促进西北地区产业结构高度化水平的提升；固定资产投资、基础设施建设、消费水平的提升也能够促进西北地区产业结构高度化提升，但平均影响的效果较小，分别只有0.059、0.020和0.006；进出口水平的回归参数为负，这可能与西北地区的进出口质量较低或出口货物主要为第一、二产业的产出品等原因有关。

2.西北五省个体产业结构高度化影响因素分析

为了更细致研究西北五省中各省份的产业结构高度化影响因素分析，本文对西北五省的面板数据建立变系数Panel Data模型，发现RD、LQ、FDI三个变量在所建立模型的t检验中均没有通过显著性检验，将三个变量剔除掉之后重新建立Panel Data模型，模型的参数估计结果如表4。

表4　变系数Panel Data模型参数估计结果

从表4可以看出，西北五省中各省产业结构高度化的影响因素不尽相同：陕西省产业结构高度化的影响因素主要为城镇化水平、消费水平、基础设施建设水平和劳动力成本，其中城镇化水平和消费水平的影响效应最大，两者每提高1%，产业结构高度化将分别提高5.02%和1.15%；甘肃省产业结构高度化影响因素主要为消费水平和劳动者成本，其中，消费水平的影响最大，消费水平每提高1%，甘肃省产业结构高度化将提高2.55%；青海省产业结构高度化影响因素主要为城镇化水平、消费水平和劳动者成本，其中基础设施建设的影响最大，基础设施建设水平每提高1%，青海省产业结构高度将提高9.94%；宁夏产业结构高度化影响水平主要为城镇化水平、进出口、基础设施建设、消费水平和劳动者成本，其中，城镇化建设水平和进出口情况对产业结构高度化提升帮助较大；新疆产业结构高度化影响因素主要为城镇化水平、基础设施建设、固定资产投资和劳动者成本，城镇化建设和基础设施的完善会使其产业结构高度化大幅提升。

表5　面板模型检验结果

对模型检验结果可以看出（表5）：模型的可决系数为0.909，回归标准误差为0.023，这说明模型的拟合效果较好；通过与建立的其他模型（文中没有列出）的AIC、SC、HC比较，该模型三个准则的系数都最小，所以选取该模型；通过查表可以看出D-W检验结果都处于序列无相关区域，说明模型不存在序列相关检验。

四、基本结论和启示

（一）基本结论

1.产业结构高级化的提升是一个系统工程，生产要素、需求水平、城镇化和基础设施建设等因素共同推动产业结构高度化的提升，这当中不仅需要厂商合理运用生产要素，还需要消费者需求总量和层次的提高，政府改善基础设施建设并加快城镇化建设步伐，只要当三者共同努力和配合时，产业结构高度化水平才能不断提高。而西北地区产业结构高度化水平低和速度慢的问题可能就在于各影响因素之间不能系统发展的缘故。

2.从西北地区整体来看，劳动者素质、外商直接投资和科技投入水平对产业结构高度化提升的影响还没有凸显出来；劳动者成本和城镇化建设的进程成为影响西北地区产业结构高度化提升的主要影响和制约因素；固定资产投资、基础设施建设水平和消费水平也都在影响西北地区产业结构高度化的提升，但影响作用相比于劳动者成本和城镇化建设水平的影响要小；进出口产品的质量和数量问题导致产业结构高度化不能产生正向影响，这也需要引起足够重视。

3.从西北地区各省情况来看，各省产业结构高度化水平的影响因素不同。陕西省主要受到城镇化水平的影响；甘肃省主要受到消费水平的影响；青海省受到基础设施建设水平的严重制约；宁夏不仅受到城镇化水平的主要影响，同时还受到进出口和基础设施建设水平的影响；新疆则主要受到城镇化建设和基础设施建设水平的影响。

（二）研究启示

1.对于西北地区产业结构高度化水平低、发展慢的问题，厂商、消费者、政府都应该为产业结构升级提供保障，只有厂商不断提高生产要素的质量和素质，政府营造良好的服务环境和投资环境，消费者积极消费，整个系统的协调发展和提升才能促进西北地区产业结构高度化的不断提升。

2.西北地区劳动者数量少和城镇化建设水平低已经成为影响其产业结构高度化提升的主要制约因素，西北地区应通过适当的人才引进战略并加快推动城镇化进程来解决这一问题；同时，西北地区还应该加大科技投入、引进外资、提高劳动者素质使生产要素的数量和质量更进一步提升；当然，基础设施建设和消费水平的提升对西北地区产业结构高级化的提升也能起到一定作用。

3.西北各省的产业结构高度化影响因素不一，各省必须明确其产业结构高级化的影响因素，针对主要影响因素有计划的提升产业结构高度。例如：陕西省可以通过加快城镇化建设来提升产业结构高度，甘肃省可以通过提高消费水平来提升其产业结构高度，青海省可以通过完善基础设施建设来提升其产业结构高度。

［1］Arthur，W.B.Competing Technologies，Increasing Return Sand Lockin by Historical Events［J］.The Economic Journal，1989.99（394）：116-131.

［2］Gabor，H.Restructuring Through FDI in Romanian Manufacturing［J］.Economic Systems，2002（26）：387-394.

［3］钱水土，周永涛.金融发展、技术进步与产业升级［J］.统计研究，2011（1）：68-74.

［4］冯芳芳，蒲勇健.我国区域产业结构优化及其影响因素分析［J］.技术经济，2012（2）：36-42.

［5］梁树广.产业结构升级影响因素作用机理研究［J］.商业研究，2014（7）：26-32.

［6］王利华，许树辉.欠发达地区产业升级态势及其影响因素分析［J］.西北大学学报，2014（6）：505-511.

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［11］蓝庆新，陈超凡.新型城镇化推动产业结构升级了吗［J］.财经研究，2013（12）：57-70.

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（责任编校：朱德东）

Analysis of the Influential Factors for Industrial Structure Supererogation in Five Northwestern Provinces

LIN Yong，LI Yan-chao
（School of Economics，Northwest Normal University，Lanzhou 730070，China）

By using diamond theory to construct the influential factors system of industrial structure supererogation，by using R software respectively set up LASSO regression and Panel Data model，this paper analyzes influential factors for industrial structure supererogation of the whole and the individual，and the analysis shows that the promotion of industrial structure supererogation is a systematic project and needs the coordination between all social main bodies，that the influential factors of industrial structure supererogation in northwestern areas mainly include the labor cost and urbanization construction level，that the influence of laborer quality，foreign direct investment，and investment level in science and technology on industrial structure supererogation has not been demonstrated，that the influential factors of industrial structure supererogation in each northwestern province are not the same and that each province should define its own influencing factors.

industry；supererogation；diamond theory；LASSO regression；Panel Data model

F121.3

A

1672-0598（2016）05-0030-07

10.3969/j.issn.1672-0598.2016.05.005

2016-07-07

林勇（1959—），男，四川成都人；西北师范大学研究生导师，教授，主要从事统计学研究。李艳超（1990—），男，河南安阳人；西北师范大学硕士研究生，主要从事统计学研究。