李德轩 赵晓军 柯俊强

（北京大学经济学院，北京 100871）

一、引 言

积极的财政政策在平滑经济波动、调节经济结构和优化资源协调关系等多个方面都发挥着重要作用。［1］2008 年，面对国际金融危机，我国政府积极推出“四万亿”的刺激计划，保证经济社会的稳定运作， 提升了人们对经济发展的信心。2019 年， 面对经济下行风险与中美贸易摩擦争端，我国政府实行了扩大赤字、增加专项债、减税降费等多项积极财政政策。 2021 年，中央经济工作会议再次强调， 要继续实施积极的财政政策，保证财政支出强度，加快支出进度，增强发展内生动力。 积极有效的财政支出可以促进经济发展，但在财政支出总目标确定的情况下，财政政策的有效程度还取决于政策的具体实施和配置形式。［2］

我国财政支出占GDP 的比重自2000 年以来始终保持在10%以上[3-4]，购买性财政支出是财政政策实施的主要方式。如此规模的财政资源流入对于一个产业的发展而言，起到了至关重要的作用。[5]财政支出资源的配置一方面取决于政府自身需求，通过政府采购等方式购买自身所需要的产品或服务，进而促进相关产业的发展；另一方面，适时合理的财政政策操作，会在某一时期对产业结构优化升级起到及时有效的推动作用。［6］当前经济发展进入“新常态”，部分产业在中国产业结构转型与高质量发展的历程中起着关键作用，那么财政资源是否应该更多地向这些产业倾斜，这样配置是否有利于解决我国现阶段的产业结构升级问题？回答上述问题对于当前推动我国经济高质量发展有着重要的现实意义，但这一问题目前在学术界尚未得到统一明确的答案。［2，7-8］一直以来， 我国对基础设施建设等相关产业保持着较高的投资水平， 在这些产业的财政支出也维持在一个较高的水平。［9］如果这些财政资源从基建相关产业投向其他部门（如高新技术产业），是否会对经济增长产生影响？ 为了理解财政政策影响经济的机制， 一系列衍生的问题都值得学者们思考：如何制定合适的产业政策？产业结构因此如何变动？如何判定产业结构是否得以优化？下文将在这一大的研究框架下进行深入讨论。

二、文献综述

目前关于财政支出配置的研究有很多，根据研究方向不同，大致可以划分为三类。 第一，根据财政支出的功能划分，有研究者分析了消费性与生产性财政支出对宏观经济各项指标的不同影响［10-12］，也有学者在此基础上讨论最优财政政策工具的选择［13］。 这些研究并未关注财政支出的部门配置，但部分研究结论表明财政支出的细分能带来不同的政策效果，这也为下文的CGE 模型将财政资源配置细化至部门提供了思路。 第二，基于财政支出资源在不同部门的配置划分， 有的学者通过引入生产网络的概念， 在微观层面上证明了微观经济冲击在生产网络的传导下会有放大效应，且该效应存在部门异质性［2，14-16］。 生产网络相关研究更多着眼于微观层面，在宏观经济指标量化分析方面较为欠缺。 第三，还有一部分研究者着眼于宏观理论，在宏观层面上分析解释财政政策对产业结构的影响。 张同斌和高铁梅（2012）通过可计算一般均衡模型，考察了财政激励对我国高新技术产业发展与产业结构调整的影响。［5］齐鹰飞和Li Yuanfei（2020）通过引入生产网络，采用封闭经济下的“广义Leontief 模型”探讨了财政支出部门配置与财政支出乘数、家庭福利、产业结构的关系。［2］何明洋和刘雪燕（2022）通过构建包含金融模块的递归动态CGE 模型，考察了新冠肺炎疫情这一当前最大外生冲击因素及相关政策对于我国产业结构的影响效果。［17］这些研究更注重于产业结构调整与宏观经济的影响，但并没有系统地判别这些结构调整是否带来了产业结构的优化。 而且，上述研究仅考虑了单个产业间的财政资源配置，没有考虑到产业集群间是否能带来不同的政策效果。［18］基于上述文献回顾，可以看出，在生产网络概念下，将财政支出在部门层面细分，探讨财政支出的部门配置对于产业结构升级、经济增长的影响，是一个重要且相对新颖的研究议题。

三、产业结构升级的评判方法与CGE 模型设定

（一）评判标准——GDP 增速的结构性分解

产业结构调整并不完全等价于产业结构升级。 很多研究采用“第三产业比例上升”或“高新技术产业比例上升”等指标作为产业结构升级的依据，但是这种做法并不具备系统性。［19－20］为了判定产业结构是否升级，下文将以GDP 增速的分解来表明产业结构调整前后对经济增长的影响，下面将详细介绍GDP 增速分解的原理以及产业结构升级的重要性。

将GDP 的总增速分解为GDP 的直接影响与GDP 的结构影响之和，即：

其中，GDP 的直接影响来源于各个产业自身产出提升带来的GDP 的提升，GDP 的结构影响则来源于自身通过产业结构扩散至其他关联产业带来的连锁影响。 对于这种分解效应，齐鹰飞和Li Yuanfei（2020）理论推导了财政支出变动对部门产值的影响，指出这一影响是由直接网络效应和间接资源约束效应构成的复合效应。［2］这种系统性的分解具有很强的现实意义，我们可以考虑以下情形：

假设在一个财政政策实施后，GDP 增速的分解式如上所示：GDP 总增速虽然为正，但GDP结构影响却为负数。 在上述情形下，认定这种产业结构调整并没有对整体结构进行优化，GDP总增速的提高仅仅是由于产业自身产值提高（即GDP 直接影响的提高），而资源协调关系、产业间关联性却下降了。出现这类现象的原因可能是该产业能高效率地将财政资源转化为产值提升，但该产业本身在整个生产网络中的中介中心性较低。［5，15］下面将结合GDP 结构分解与CGE 模型，为产业结构网络对政策效果的已有影响研究提供更进一步的解释。

（二）简单情形下的产业结构与财政支出政策

对产业结构的刻画主要是依据投入产出表结构，即产业结构是由中间投入产出结构（生产结构）与最终使用结构（需求结构）所决定的。［21］

一般有如下两种不同类型的生产结构网络：一种是“对称全连接”生产结构网络，如图1 所示；另一种是“星状”生产结构网络，如图2 所示。 其中， 图1 代表在一个八部门情形下的生产结构网络，每个圆圈代表一个节点，即一个产业。 箭头代表资源流动的方向， 指向一个产业的箭头代表着其他产业对这个产业的中间品投入，箭头的粗细代表资源流动的大小。 在此生产结构网络中，每个产业节点之间均互相连接。 图2 的“星状”生产结构网络中，一个中心产业连接其余所有产业，而且其余产业之间互不存在连接。 其中，产业1 代表该经济体的中心产业，其余产业之间的资源交换均需要通过产业1 作为中间媒介来进行。 在此生产结构网络中，一旦产业1 消失，其余产业之间将无法进行资源交换。

图1 “对称全连接”生产结构网络

图2 “星状”生产结构网络

为了刻画产业的网络效应（即间接效应），还需要一个可供对照的生产结构网络，图3 代表了一种无生产结构的网络，它包含了图1 与图2 中的所有八个产业， 其中的产业关联关系均不存在。 这种生产网络对于经济增速的贡献全部来自于各个产业产值的增加，并没有产业之间联动带来的增益效应，即图3 所示结构对GDP 的影响就是分解式中的GDP 直接影响。此时如果一个财政政策实施，图1 与图2 产业结构对GDP 带来的间接（结构）影响就是分别减去图3 的值。

图3 无生产结构的网络（对照网络）

同理，在模型设定中最终使用结构（需求结构）也是完全匹配上述三种特殊情形，在此不再赘述。 假定这三种经济体的经济总量相同，这样便构造出三个经济总量相同但经济结构不同的经济体，接下来将在此情境下进一步解释并强调产业结构的重要性。

在一个封闭经济的八部门CGE 模型中，关于该模型有以下几点说明：（1） 以上三个经济体是以我国2017 年实际数据为基础， 其中间投入与中间产出总值是相同的； 对于两种需求结构来说，其最终使用和最终投入总值相同，也就是经济结构不同， 但经济总量完全匹配我国2017 年的宏观数据。（2）具体CGE 模型的设定、相关数据来源与下一小节的描述完全一致，下文不再赘述。（3）财政支出的变化通过从CGE 模型中政府的储蓄账户增加或减少实现。

假定存在两种情形，情形1 为财政支出提高10%，情形2 为财政支出减少10%。 我们简单地考察三种经济体在两种财政政策下，GDP 增速以及分解效应的影响，结果见表1。 可以看出，在情形1 与情形2 下，“对称全连接”生产结构网络的GDP 结构效应均高于“星状”生产结构网络，且结构效应的系数差距较大。 在情形2 下，产业结构的存在降低了经济冲击对GDP 的负面效应，对整体经济起到了保护的作用。 在对照组中可以明显看出，由于没有生产结构网络，所以GDP 的结构效应为0。

表1 财政支出政策与产业结构

根据上述例证说明，产业结构对于一个经济体来说至关重要，而产业结构调整是否是优化的调整，重要的评判依据就是GDP 结构效应。 不同的产业结构在相同的经济环境下会带来不同的经济效益，究其原因，主要是因为一个合理的产业结构能够带来资源交流效率的提高并带动产业间的联动，进而促进了经济的发展。［22］“星状”产业结构只能单一地借助中心产业来带动各个产业之间的联动。 在应对正向冲击时，资源交流的效率低下导致最终整体经济的收益并不明显。在应对负面危机时，中心产业的波动会严重危及到边缘产业，而边缘产业间却无法进行有效的联动，最终导致危机无法通过产业结构网络进行风险分摊。 相比而言，“完全对称”产业结构的优越性使得经济体在正向冲击下能扩大经济效益，而在应对负面危机时， 产业结构呈现一种保护状态，使得经济体所受的负面影响相应地降低。

（三）CGE 模型的设定与参数设定

目前， 适用于分析中国问题的CGE 模型已经发展得较为成熟，文中关于CGE 具体模块、方程设置与参数较准的做法， 主要是参考张欣（2010）［23］和范小云等（2015）［24］的研究方法。（1）数据来源于我国2017 年投入产出表、2018 年中国税务年鉴、2018 年中国财政年鉴等。 所使用的社会核算矩阵（SAM 表）由作者自行编制，并使用GAMS 软件通过RAS 法进行了配平处理。

四、财政支出调整对产业结构和经济增长的影响

（一）产业划分

长期以来，我国传统的高能耗、低附加值产业的比重偏高，而绿色环保、尖端技术产业的比重偏低，产业结构仍具有较大的升级空间。为了后文表述的简洁性，将绿色环保、尖端技术产业称为扶持产业，将高能耗、低附加值产业称为限制产业。 考虑到每年财政支出预算的制定都是匹配于当年的经济增长情况，为了达到产业结构调整的目标，政府只能在保证财政支出总量不变的情况下， 将更多的资源从限制产业转移到扶持产业。因此，定义政策目标为：在既定的财政支出总量下，扶持产业在整个产业结构的地位相比于限制产业有所提高，同时保证经济增长的稳步提升。

参考张莉等（2017）［25］、齐鹰飞和Li Yuanfei（2020）［2］的研究，定义重点扶持和发展的绿色环保、尖端技术产业主要集中在10 个产业领域，共20 个产业部门，如表2 所示；高能耗、低附加值产业主要集中在7 个领域，共40 个产业部门，如表3 所示。

表2 扶持产业列表

表3 限制产业列表

（二）产业政策设定

为了实现上述政策目标，将假设三种情形的财政支出型产业政策，三种设定分别从两个产业间、两个产业集群间以及两个产业领域间来考察产业政策的影响。

政策设定一：大小相同、方向相反的财政支出变动，同时发生在一个扶持产业和一个限制产业。 假设政府将购买总量1%的财政资源从一个限制产业（如制纸和纸制品产业）转移至扶持产业（软件服务产业），这种做法保证了财政支出总量不变，变化的仅仅是财政资源在各个产业间的配置。

政策设定二：大小相同、方向相反的财政支出变动，按比例发生在所有扶持产业和所有限制产业。 这里将所有扶持产业看作为一个产业集群，为表述简便，下文将这个产业集群称为扶持集群， 将所有限制产业形成的集群称为限制集群。 假设政府将购买总量1%的财政资源从限制集群转移至扶持集群。 该政策会使得限制集群中各个产业的财政资源配置同时减少，减少的幅度取决于各个限制产业政府购买占限制集群政府购买的比值。 同理，扶持集群按照类似的比例增加了各个扶持产业的财政资源配置。 该政策设定与政策设定一中在两个产业间转移的财政资源总量相同， 但是政策设定二中转移带有了结构性特征。 政策设定一中的影响为单产业冲击对整体产业结构与经济的影响， 而政策设定二中的冲击一方面会影响两个产业集群内部的资源协调关系，另一方面会影响产业集群间的协调效应。

政策设定三：大小相同、方向相反的财政支出变动，按比例发生在一个扶持领域和一个限制领域中的各个产业中。 与前两种政策设定相同，这里假设政府将购买总量1%的财政资源按比例从一个限制领域（如建材产业领域）转移至扶持领域（如航空航天装备产业领域）。 该设定下的资源转移同样带有结构性的特征，但是与政策设定二不同的是，一个产业领域中的各个产业之间的相似度与关联度较高，而一个产业集群中包含各个领域的产业，相互间关联度并不高的产业也包含在内。 所以在设定三中，产业领域间的转移相对而言更加具有针对性与集中性。

（三）政策模拟结果

政策设定一将产业部门扩展至149 部门，具体的结果见表4，按照GDP 总影响的降序列出了前10 个政策调整方案，由于篇幅限制，无法罗列所有政策结果。 结果显示，1%的财政支出部门最优再配置最多可使得GDP 增速提高0.1027%，其中直接影响为0.0929%，结构影响为0.0098%。 这说明，合理的财政支出调整，可以同时带来经济增长和产业结构优化。 调整方案效益较优的扶持产业以软件服务、互联网和相关服务等信息技术领域的产业为主，而限制产业多来自于采掘领域的产业。 排名前十的调整方案中，GDP 各项指标均为正值， 这表明在合理的财政政策调整下，可以实现“稳增长”与“调结构”并行的政策目标。

表4 政策设定一：限制产业转移至扶持产业

政策设定二的模拟结果如表5 所示。 政策设定二考察的是两个产业集群间的资源配置问题，而并非只是两个产业间的资源配置。 通过模型计算， 最终给出的结果是： 促进GDP 总影响为0.1089%，其中直接影响为0.0970%，结构影响为0.0119%。

表5 政策设定二：限制集群转移至扶持集群

相较于两个产业间的财政资源再配置（最优为0.1027% ）， 产业集群间的再配置更优（0.1089%）。 究其原因，产业集群间的资源再配置存在一种“集群效应”，资源从限制集群中的各产业按比例流入至扶持集群的各产业中，相比于政策一中两个产业之间的资源交流过程，政策二中已经产生了集群产业结构带来的联动，这种联动有效地提高了资源在各产业间的利用效率，最终使得相同总量的资源再配置带来了更有效的经济增长。

政策设定三的模拟结果如表6 所示， 按照GDP 总影响的降序列出了前10 个政策调整方案，结果显示，1%的财政支出部门最优再配置最多可使得GDP 增速提高0.1269%， 其中直接影响为0.1148%，结构影响为0.0121%。 这三项指标均要优于政策一的最优方案和政策二的模拟结果。

表6 政策设定三：限制领域转移至扶持领域

通过对比上述三种政策设定下的结果，可以看出产业领域间的财政资源再配置能带来最优的结果。 一方面，在财政资源再配置的过程中，由于产业结构的存在，产生了一种正向的“集群效应”。 这种效应使得资源在配置过程中的效率提升， 同时各个产业间的资源联动变得更为密切，更好地助力经济增长。 另一方面，并非更大的产业集群就能带来更强的“集群效应”，对比政策设定二和三的结果就可以看出，产业领域间的财政资源再配置要优于产业集群间的再配置。 由于一个领域中的各个产业间的联结关系更为紧密，如果此时增加了一个不相干的产业领域参与资源配置，实际上是削弱了联动效益，进而在经济增长方面的贡献就会有所降低。 因此，有针对性的、联结关系强的产业集群间的财政资源再配置才能带来最优的结果。

（四）不同年份的政策模拟结果比较

通过比较不同年份间的政策模拟结果，在检验结果稳健性的同时，对在不同阶段，我国各个产业、产业领域与产业集群对我国经济增长的不同影响作进一步探究。

由于我国2010 年之前投入产出表中关于产业分类的口径与2010 年后有所不同， 故本文仅采用国家统计局公布的2010 年、2012 年、2015年与2018 年的四年数据进行研究。（2）由于2010年、2012 年和2015 年只有细化到42 个产业的数据，关于产业间调整的模拟仅考虑了42×42 个结果，与上文细化至149 部门不同。 例如，149 部门分类下的信息技术产业在该部分合并到原有的42 部门分类下的信息传输、软件和信息技术服务产业。 同理，2018 年我国投入产出表细分至153部门，也将其合并为统一的42 部门。 这导致了本部分的结果与表4 中的结果略有不同，但整体上不影响结果的分析。 不同年份在产业间的调整结果如表7 所示。

通过对比表7 数据， 可以得出以下两个结论： 第一，GDP 总影响最大的调整在2012 年，石油、 炼焦产品和核燃料加工品减少1%财政支出总量资源，增加至通信设备、计算机和其他电子设备，将带来0.1102%的GDP 增长。究其原因，一方面是2012 年1 月18 日中国主导的TD－LTE正式成为国际标准，新一代移动通信标准的市场化使得通信设备相关产业的整体经济效益较高，配置于该产业的资源能带来较高的经济增长回报； 另一方面，2012 年我国整体经济增长速度较快，随着中国经济增速的放缓，2012 至2018 年产业间调整带来的经济效益总体上也相应地逐年下降。 第二，GDP 结构影响最大的调整在2018年，调整的部门分别为信息传输、软件和信息技术服务与石油和天然气开采产品两个产业，将带来0.0105%的结构影响。 而且在2010 年至2018年期间，信息产业间资源调整带来的经济结构影响逐年递增，这说明信息技术产业在我国整体产业结构网络中的中介中心性越来越强，对产业结构优化的重要性越来越大。 这一效应的稳步提升，表明近年来我国扶持高新技术产业的相关产业政策发挥了预期作用。

表8 与表9 分别为不同年份财政资源在产业集群间与产业领域间调整的结果，从表中可以得出：随着经济增速的逐步放缓，两种调整方案对GDP 总影响的提升作用也相应下降，但整体要高于表7 中的结果， 最优的结果为2010 年在信息技术产业领域与石化塑胶领域间的调整，1%的财政总量的调整能带来0.1343%的GDP 增速提升。 同时，GDP 的结构影响逐年提高，说明扶持集群与扶持领域对整体产业结构优化的效果也在稳步提升。 随着一国经济总量不断提升，边际效益递减的普遍规律是直接影响的减少，此时由产业结构决定的结构影响愈发重要，这说明我国近年来对高新技术产业的扶持与高能耗、低附加值产业的限制是具有现实意义的。 此外，不同年份的结果表明，财政资源在产业领域间的配置达到了更优的效果，与前文结论一致，即有针对性的、联结关系强的产业集群间的财政资源再配置才能带来最优的结果。

表7 不同年份的产业间调整结果

表8 不同年份的产业集群间调整结果

表9 不同年份的产业领域间调整结果

五、结论与启示

通过构建一个多部门CGE 模型，并依据该模型分析了财政支出的部门配置对GDP 以及GDP分解后的直接效应与结构效应的影响。 研究结论主要有以下几点： 一是经济总量相同而产业结构不同的经济体，在应对相同政策时，所受到的经济影响具有较大差异。 二是合理地进行财政资源部门配置，在带来“调结构”的同时，也会促进经济增长与产业结构的优化。结果显示，1 元的财政资源的再配置方案最多能带来0.1269 元的GDP总量提升， 其中约有10%的贡献来自于产业结构优化。 三是部分产业对GDP结构影响的促进效应高，另一部分产业对GDP 直接影响更有益。 直接影响在短期内的收益更为明显，而结构影响的收益应该放置长远来看。 四是产业领域间的财政资源再配置带来了最优的经济增长结果。

基于以上研究结论，得到如下政策启示。

第一，增强经济转型观念，做好相应政策配套。 当前，我国正处于产业结构转型的关键节点，传统产业转型困难，而高新技术产业存在尖端技术“卡脖子”的现象。 同时，“新常态”下经济增速逐步放缓， 疫情反复导致全球经济持续低迷，人口老龄化使得财政压力也日益显著。 应深刻认识到产业结构对于我国的经济发展的重要意义，积极促进产业结构转型升级，有效畅通国内国外双循环，提升制造业核心竞争力，既要建设有效市场，也要建设有为政府。

第二，坚持产业结构转型，稳定长期经济发展。 产业结构的不断调整是经济持续健康发展的重要助推器。 面临产业结构转型困难与财政扩张压力的问题，可以先基于经济增长目标确立财政支出总量，再通过财政资源在部门间的配置达到“稳增长”与“调结构”并行的政策目标，使得产业结构转型的同时，也能够带来经济总量与结构上的优化提升。 一些产业可能处于发展的起步阶段，由于其发展水平有限，对整体经济的直接拉动影响较小，但这些产业处于产业结构网络中的关键节点，其带来的结构影响异常重要。 调整和优化产业结构，实现经济持续健康发展是一项长期而艰巨的战略任务， 政府应将政策目光放长远，积极鼓励结构效应较高产业的发展。

第三，协调产业集群关系，发挥规模效应优势。 改革开放以来，我国产业集群发展迅速，在促进经济社会发展的过程中起到重要作用。 一个专业化程度高、关联程度高的产业集群发展到一定程度，会使得集群内分工更为专业、协作配套效应更容易发挥、生产要素配置更为合理，进而对政策的反应效果更为明显。 因此，应提高政府政策对产业聚集的重视力度，采用更加科学合理的方式推动产业集聚的进一步发展，从而为经济的稳步增长与产业的结构转型助力。

注释：

（1）本文CGE 模型的方程设定说明与相应的GAMS程序，限于篇幅，留存备索。

（2）本文政策模拟部分使用的是2017 年的数据，而不是2018 年或2020 年的最新数据，原因在于，2018年和2020 年是延长表，统计方法和数据来源相比2017 年更为粗略。 本文仅将2018 年的数据用于年份对比，没有用于政策模拟。 2020 年新冠疫情的冲击对我国经济的影响较大， 机制分析更为复杂，为了避免疫情对分析结果带来的异常影响，本文未将2020 年纳入年份对比的研究当中。