五、稳健性讨论
　　前文通过对产业结构与经济增长和产出波动之间关系的深入讨论，我们得出了一些重要的结论。为了验证这些结论的准确性，还有必要对结论进行稳健性分析。对此，我们仍然对产业结构与经济增长以及产业结构与经济波动的关系分别进行讨论。鉴于前文对产业结构的衡量及其特征有着详细的分析，下面对稳健性的讨论主要从经济增长(或经济波动) 的衡量方式与模型的估计方法两个方面展开。
　　一) 产业结构与经济增长
　　在前文的实证分析中，我们以地区经济增长率来衡量经济增长，在此再考虑其它的衡量方式。
　　通过永续盘存法对各地1978—2009 年的资本存量①进行估计，以各地区相应年份的就业人数作为劳动投入，以各地区GDP(1978 年不变价格) 作为产出数据( 数据资料来源与前文相同)，利用数据包络分析(DEA)求出各地区全要素生产率( TFP)②，并以之作为经济增长的衡量，替代地区经济增干春晖等:中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响地区资本存量估计问题是经济学的一个难点课题，相关文献可见张军等(2004) 和单豪杰(2008) ，本文在单文的基础上将估计拓展到2009 年。
　　是考察经济增长的一种广泛采用的指标，通常对其衡量有参数法和非参数法两种方式。参数法包括收入份额法和随机边界分析法，需要设定明确的函数形式、估计不同要素的产出弹性并进行相关的行为假设。非参数法包括指数法和数据包络法(DEA) ，它们都无需设定函数形式，但指数法要求严格的行为假设，而DEA 则无须这一假设，只需要相关的投入产出数据，本文采用DEA 的衡量方式。对DEA 的详细介绍和讨论可见Coelli ＆ Rao(2006)。
　　长率来检验结果的稳健性( 表4)。
　　表4 中各类模型的相关检验再次表明模型估计结果是合理的。将其与表2 的相关结果进行对比可以发现，各时期对应模型的相关解释变量除了在数值大小和显著性程度上有所差别外，在符号上完全一致。这意味着使用TFP 作为经济增长的替代变量时，产业结构对经济增长的效应亦表现出与前文结果的一致性，表明前文估计的结果是稳健可靠的。
　　注:各回归方程均采用自变量滞后1 阶作为工具变量。
　　同时，我们还对模型采用不同的估计方式对产业结构与经济增长之间的关系进行检验。模型在估计过程中最大的问题之一就是内生性的处理，由于这种内生性是由系统本身引起的，在这一点上与动态面板数据是相同的，因此，本文采取动态面板数据的估计方法对问题进行处理。系统广义矩( SYS-GMM)估计是动态面板数据估计中广泛用于处理内生性问题的一种估计方法，它将方程的差分系统与水平系统结合在一起，并将两类方程视为一个系统，将解释变量的滞后项及其差分项的滞后项均视为系统的工具变量，进而提高了估计的有效性。然而，SYS-GMM 估计要建立在一定的假设基础上，并会产生大量的工具变量。因此，需通过两类检验:(1)Arellano-Bond 检验，即差分方程随机误差项的自相关检验，要求一阶差分方程的随机误差项中不存在二阶序列相关过度识别检验，要求所使用的工具变量与误差项是不相关的，即所使用的工具变量是有效的。如果两类检验通过即表示模型设定正确且估计是合理的。
　　表5 报告了产业结构对经济增长影响模型的SYS-GMM 估计结果。各项Arellano-Bond 检验表明残差存在一阶自相关而不存在二阶自相关，Hansen 过度识别检验表明工具变量是有效的，因此所有模型均通过设定检验。将表5 与表2 及表4 对照，各时期对应解释变量的系数符号保持了高度一致，仍然只是参数值和显著性上存在差异，这再一次表明我们关于产业结构对经济增长影响的实证结果是稳健可靠的。
　　二) 产业结构与经济波动
　　如同产业结构对经济增长的影响的稳健性需要检验一样，产业结构对经济波动产生的影响是否稳健也需要进一步考察。对经济波动的衡量我们采用两种方式进行检验:第一，在进行HP 滤波时，利用OECD 提出的λ = 25 来分解趋势项和周期项，并继续以5 年为时窗计算波动幅度;第二，仍然以λ = 100 分解趋势项和周期项，以周业安和章泉(2008) 建议的时窗T = 6 计算波动幅度。此外，跟产业结构与经济增长关系稳健性的检验方式一样，我们还对前文的相关数据和模型进行回归检验。三种形式的稳健性检验结果汇集中。　　　　　　
　　注:(1) 为避免工具变量过多导致的估计偏差，在估计中加入了collapse 选项对工具变量进行控制;(2) 为使系统估计更为稳健有效，估计过程中采用了二步稳健估计，括号内值为二步稳健估计标准差;(3)m1、m2 分别表示一阶、二阶回归残差自相关检验。
　　注:方程(3) 回归采用自变量滞后1 阶和2 阶作为工具变量，方程(5) 采用自变量滞后1 阶、2 阶和3 阶作为工具变量，其他回归则均采用了自变量滞后1 阶作为工具变量;系统广义矩估计与表4 同。
　　各模型的相关检验均显示模型通过设定检验，可以进行结构分析。将表6 与表3 进行对照分析，我们发现，在经济波动和周期波动模型中，各种形式的回归系数在符号上完全一致，只是在显著性和数值大小上存在差异。虽然趋势波动模型在部分系数上符号不完全一致，但是具有较强显著性的系数均在各模型中没有发生符号的改变，发生系数符号变化的系数均不具有显著性，而且系数干春晖等:中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响值也不大。同时，前文分析也表明，产业结构对趋势波动的效应是微弱的。因此可以断言，前面有关产业结构对经济波动影响的相关结论具有较强的稳健性。
　　六、结论及政策含义
　　本文将产业结构变迁分为产业结构合理化和产业结构高级化两个方面，并对传统的度量方式进行改进，进而利用1978—2009 年30 个地区的面板数据考察了产业结构变迁对中国经济增长和波动的影响。通过对问题的深入分析，我们形成了以下主要结论如同中国经济改革的进程一样，中国产业结构合理化和产业结构高级化的演变并非一帆风顺，而是多有曲折，正是由于这种产业结构变迁的复杂性导致了其对于经济增长明显的阶段性特征。
　　产业结构合理化对经济增长的影响具有相当强的稳定性，其影响不仅取决于产业结构合理性本身，还与经济发展速度有关。在经济增长率相对较低的时候，一定程度的产业结构不合理还能够维持经济的增长;而当经济增长较快的时候，产业结构不合理则明显地对经济增长具有抑制作用。产业结构高级化对经济增长的影响则在相当程度上具有不确定性，它可能促进经济增长也可能会对经济增长产生抑制作用。正是由于产业结构合理化和高级化对经济增长的这种影响的差异性导致了长期中产业结构合理化对经济增长的促进作用要远远高于产业结构高级化。
　　产业结构合理化和产业结构高级化对经济波动的影响效应也存在较大的差异。本文的研究表明，产业结构合理化对经济波动的影响表现在两个方面:一是直接效应，即产业结构合理化在一定程度上会直接导致经济波动幅度的增大;二是间接效应，即产业结构合理化与其它因素相互影响产生的间接效应对经济波动具有一定的抑制作用。在本文所考察的时间范围内，上述间接效应要大于直接效应，即产业结构合理化总体上表现为对经济波动的抑制作用。同样，产业结构高级化对经济波动的影响也存在直接效应与间接效应。本文的研究表明，尽管产业结构高级化对经济波动的直接效应体现为抑制作用，但这种抑制效应在本文研究的时间段内很微小，而使经济波动幅度增大的高级化的间接效应则表现得更为突出，超过了直接的抑制效应，总体上使得产业结构高级化成为经济波动的重要来源。进一步的分析表明，不论是产业结构的合理化还是高级化，其对经济波动的影响主要体现在周期性波动上，而对趋势波动的影响则相对较小。
　　因此，无论是从产业结构对经济增长的影响来看，还是从产业结构对经济波动的影响上分析，我们均形成了一个较强的政策性结论，即政府在制定产业结构政策时应在重点强调产业结构合理化的同时，积极推进产业结构的高级化。这样既可以通过产业结构合理性调整为经济注入新的动力，又可以避免产业结构高级化带来的对经济增长的抑制效应，还能够减少产业结构高级化对经济生活造成的波动。当前中国产业结构不合理已经成为共识，而且我国也面临着从制造业走向服务业的关键阶段，产业结构合理化和高级化都是面临的迫切问题，为此我们结合本文的分析提出以下两点政策建议:第一，产业结构合理化应当放到更为重要的位置之上。自从中央提出发展战略性新兴产业和大力发展服务业之后，各地政府纷纷出台了相应的政策予以响应，但是我国各地区经济发展水平差异巨大，并非所有地区都已进入到一个相当高的发展阶段。一些落后地区的政策措施无疑是将产业结构高级化摆在了更为重要的位置上，这对经济发展反而是不利的。因此，地方政府应当因地制宜根据自身的情况制定适当的产业调整政策促进本地产业结构的合理化。第二，产业结构政策的重点是产业结构合理化，而合理化的内涵主要是要素投入结构和产出结构的耦合。当前中国高端产业人才短缺而劳动密集制造业亟待升级，劳动力结构和产业结构匹配度较低。因此，政府一方面要提高教育质量、鼓励专业培训的发展，提高劳动力素质，另一方面要大力发展劳动密集型服务业。吸纳低端劳动力就业，不仅可以增进劳动与产出的耦合，促进产业结构合理化，而且发展服务业也有利于产业结构的高级化。

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