佘曙初

（義烏工商職業(yè)技術學院，義烏 322000）

近年來，國外研究仍比較熱衷于以經典動態(tài)偏離-份額模型為基礎研究區(qū)域內部門產業(yè)結構對區(qū)域經濟增長和生產率的影響。O’Learye and Webber[1]對1980～2007 年歐洲181 個地區(qū)的研究結果表明產業(yè)結構變化對經濟增長和產業(yè)趨同都具有重要影響，且區(qū)域經濟增長不僅受最初差距的影響，還受到部門結構、要素稟賦、機構等方面差異的影響，當某地區(qū)處于“高且改善”或“低且衰退”的狀態(tài)時，其影響特別有助于增長。Elías[2]在研究西班牙和葡萄牙農業(yè)、建筑業(yè)、貿易和公共服務業(yè)的產業(yè)結構時指出農業(yè)部門有一個積極的跡象，當一個區(qū)域鄰國的農業(yè)部門生產率差異較高時，一年后該區(qū)域的總生產率將有更多的增長；然而，在工業(yè)部門，情況正好相反。兩位學者均運用經典動態(tài)偏離—份額模型完成分析過程。國內學者運用經典動態(tài)偏離—份額模型分析了長江經濟帶制造業(yè)和林業(yè)產業(yè)結構演變規(guī)律。劉莉君等[3]測算了長江經濟帶9 省2 市27 個制造業(yè)細分行業(yè)的2005～2010 年、2011～2015 年間的產業(yè)結構分量、競爭力分量及偏離分量，總結了發(fā)展類型和演變特征。向紅玲等[4]分析了長江經濟帶林業(yè)一、二、三產業(yè)的動態(tài)偏離額，指出區(qū)域內林業(yè)第三產業(yè)具有競爭優(yōu)勢，且產業(yè)結構偏離是長江經濟帶林業(yè)第三產業(yè)增長的直接主導因素。運用經典動態(tài)偏離-份額模型，計算長三角區(qū)域各省市涉林服務業(yè)及其次級產業(yè)的產業(yè)結構和競爭力分量值，依據已有標準判斷產業(yè)發(fā)展類型。

2019 年10 月25 日國務院批發(fā)統(tǒng)一實施《長三角生態(tài)綠色一體化發(fā)展示范區(qū)總體方案》，2020 年10 月9 日長三角首個區(qū)域一體化林業(yè)標準《沿海防護林生態(tài)效益監(jiān)測與評估技術規(guī)程》立項。這些措施對于支撐長三角區(qū)域沿海防護林一體化建設及區(qū)域的高質量一體化發(fā)展都起到了重要作用。分析長三角區(qū)域各省市涉林服務業(yè)及其各次級產業(yè)的發(fā)展類型，對于掌握區(qū)域內涉林次級產業(yè)的轉承趨勢和制定其協(xié)調發(fā)展的政策具有參考作用。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

偏離—份額分析的目的是確定一個區(qū)域相對于全國平均水平的總增長業(yè)績是其經濟結構的結果，還是其部門增長的結果，雖然不能揭示其增長的原因，但對于識別和量化區(qū)域增長業(yè)績的可能來源是非常有用的（Lionel and Leif，2014）[5]。

1.1.1 選擇經典偏離—份額方法的依據

偏離—份額分析技術在20 世紀60 年代初由Fuchs[6]、Dunn[7]、Ashby 等[8]在研究就業(yè)增長率時提出。Dunn 運用經典偏離—份額模型分析了美國在1939～1954 年間的就業(yè)增長，并指出該技術可用于任何重要的經濟方面——收入、就業(yè)、人口等。Herzog and Olsen[9]也指出運用經典模型可將就業(yè)、收入或產出等區(qū)域變量的增長分解為衡量區(qū)域間差異增長的三種效應。

隨著該方法在研究區(qū)域經濟中的廣泛應用，經典模型結構不斷得到調整，爭議也頗多。Esteban[10]通過引入同位變量將經典模型中的競爭效應為分為一個新的競爭效應和一個分配效應，此后在Esteban-Marquillas 模型得到廣泛應用的同時，對其評論也褒貶不一。Herzog and Olsen依據34 個部門的數據檢驗了Esteban-Marquillas 模型，肯定了該模型擴展了偏離—份額分析法的特性，但是Beaudry and Martin 卻對Herzog and Olsen 的結論給予了部分的否定[11]，同年Herzog and Olsen[12]又給原作者進行了回復。Loveridgem and Selting[13]依據偏離—份額模型內部構成關系比較了7 個偏離份額模型，其依據對尼蘇達州77 個部門數據的測算結果，指出被廣泛引用的Esteban-Marquillas 模型不如經典模型與其他兩個衍生模型，其弱點是沒有體現出當所有部門和區(qū)域加在一起時的邏輯值問題，并且有些組成部分會為波動性小的部門產生不切實際的高值。

近年來仍有研究指出Esteban-Marquillas 模型沒有給Dunn 經典模型帶來任何改進（Lionel and Leif），即目前經典偏離—份額模型仍被廣泛應用。德國森林集群中的木材產業(yè)區(qū)域就業(yè)趨勢的分析（Klein and Kies）[14]、部門層面納入區(qū)域增長時對模型分析范圍的調整（Márquez et al）[15]、日本區(qū)域能源需求的動態(tài)偏離份額測算（Otsuka）[16]、對1990～2010 年間底特律人口和住房變化趨勢的研究（Joseph and Danko）[17]以及對長江經濟帶制造業(yè)發(fā)展類型演變特征的分析（劉莉君），均是運用經典偏離—份額模型開展分析。

可見經典模型不但應用廣泛，而且已經從國家層面涉足區(qū)域層面。指定長三角區(qū)域為參考區(qū)域，滬蘇浙皖為區(qū)域內省市[18]，依據經典偏離—份額模型結構，分析涉林第三產業(yè)及其次級產業(yè)發(fā)展類型的2個模型分別如下（Klein and Kies）：

模型（2）和模型（1）分別為三省一市涉林第三產業(yè)與其5 個次級產業(yè)產值增量的偏離份額分解模型。其中：RS（regional share）—區(qū)域分量，IM（industry mix）—產業(yè)結構分量，PC（province competivity）—省市競爭力分量；y—產量，n—長三角區(qū)域，t—年份，j—省市，j=1，2，3，4，其中j=1—上海，j=2—江蘇，j=3—浙江，j=4—安徽；i—次級產業(yè)[19]，i=1，2，3，4，5，其中：i=1—林業(yè)生產服務業(yè)；i=2—林業(yè)旅游與休閑服務業(yè)；i=3—林業(yè)生態(tài)服務業(yè)；i=4—林業(yè)專業(yè)技術服務業(yè)；i=5—林業(yè)公共管理及其他組織服務業(yè)。

1.1.2 產業(yè)發(fā)展類型判斷標準

參考劉莉君依據經典偏離-份額模型計算結果給出的產業(yè)類型判斷標準，根據區(qū)域范圍調整了各類型內涵的表述（見表1）；同時依據劉莉君對產業(yè)類型7-13 存在零值原因的解釋（某產業(yè)在研究期內在該地區(qū)未有或是某一分析對象的產業(yè)產值與參考區(qū)域的平均水平完全相等），未列出產業(yè)類型7-13 的三個分量及其解釋。

表1 產業(yè)發(fā)展類型判斷標準Table 1 Judgment standard of industrial development types

分別依據公式（2）和公式（1）計算2014～2018 年間三省一市涉林第三產業(yè)與其次級產業(yè)的動態(tài)產業(yè)結分量、省市競爭力分量及偏離分量。根據表1 給出的標準，明確產業(yè)發(fā)展類型及其動態(tài)演變特征。與劉莉君和向紅玲等的研究相比，研究既分析了主體產業(yè)的發(fā)展類型，又分析了其內部各次級產業(yè)的發(fā)展類型；同時，依據（劉莉君）優(yōu)勢產業(yè)（產業(yè)類型1～3）和劣勢產業(yè)（產業(yè)類型4～6）的判斷標準，為方便對比分析三省一市各次級產業(yè)的優(yōu)劣程度，又將產業(yè)類型1～6 分別表述為強、中、弱優(yōu)勢產業(yè)和弱、中、強劣勢產業(yè)；同時參照（劉莉君）將11 年劃分2 段分析產業(yè)類型動態(tài)演變的思路，考慮到研究時間僅為5 年，故將分析思路調整為逐年確定產業(yè)類型，即可分析4個階段的連續(xù)變化。

1.2 數據來源與描述性統(tǒng)計

長三角區(qū)域規(guī)劃于2010 年5 月24 日由國務院正式批準實施，2018 年11 月5 日長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略，2019 年12 月1 日《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》發(fā)布，規(guī)劃范圍擴大至上海市、江蘇省、浙江省和安徽省。

依據長三角地區(qū)涉林第三產業(yè)及其次級產業(yè)數據分析涉林服務業(yè)發(fā)展類型與特征。由于2013 年以前與2014 年以后的各次級產業(yè)項目差異較大，且無法按2014 年項目整理歸類，即考慮到涉林第三產業(yè)5 個次級產業(yè)名稱的一致性，所有數據均來源于《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》（2014～2018 年）[20]。故以2014 年為起始年份，分析產業(yè)結構和競爭力的動態(tài)演變，描述性統(tǒng)計如表1 所示。

一是某省市某次級產業(yè)在某時期無產值（表中最小值為“0”），這就會出現因無法計算增長率而無法計算產業(yè)結構和省市競爭力份額的情況。例如，上海市在2014～2018 年間林業(yè)生產服務業(yè)產值均為零，成為長三角地區(qū)該業(yè)各年的最小值。在實際計算時，處理這一特殊數據的方式是將“0”改寫為“0.000 1”，即產值為1 元，而計算結果是保留到萬元，這樣處理不但可以保證數學上要求的計算增長率的分母不為零，而且在計算產業(yè)結構和競爭力份額時1 元的初始值也不影響分析結論。同時，上海市林業(yè)專業(yè)技術服務業(yè)因僅在2014 年有產值，故也進行了同樣處理；其余三省各次級產業(yè)產值均為正。可見，與其他三省相比，上海市涉林第三產業(yè)在長三角區(qū)域中處于弱勢。

二是區(qū)域涉林第三產業(yè)總產值在研究期間均穩(wěn)步正增長，但是增長率呈下降趨勢；次級產業(yè)除林業(yè)專業(yè)技術服務業(yè)、林業(yè)公共管理及其他組織服務業(yè)的產值增長率各有1 年下降外，其余次3 個級產業(yè)產值均為正增長，但各年間波動較大。

表2 涉林第三產業(yè)產值描述性統(tǒng)計（2014～2018）Table 2 Descriptive statistics of tertiary industry output value of related forestry（2014-2018）單位：萬元

以下通過計算三省一市涉林第三產業(yè)及其次級產業(yè)在區(qū)域涉林服務業(yè)中的產業(yè)結構分量、競爭力分量、偏離份額的正負值判斷產業(yè)類型。

2 涉林服務業(yè)發(fā)展類型分析

2.1 涉林第三產業(yè)發(fā)展類型分析

將依據公式（2）計算的三省一市涉林第三產業(yè)2個分量值與偏離份額合計值列入表中的目的是為了體現偏離程度，即在產業(yè)發(fā)展類型相同時，其偏離程度是不同的。例如，上海市和江蘇省在2017～2018 年間涉林第三產業(yè)均為產業(yè)類型6，但是后者的產業(yè)結構和競爭力分量分別約為前者的6 倍與10 倍。

在研究期間內，浙江省涉林第三產業(yè)發(fā)展勢頭最優(yōu)，然后依次為江蘇省、安徽省和上海市。浙江省在4 年中有3 年為強優(yōu)勢產業(yè)類型1，即這三年產業(yè)結構和競爭力優(yōu)勢尤為突出，且超出長三角地區(qū)平均水平；雖然在2016～2017 年間產業(yè)結構份額為優(yōu)勢，但因競爭力弱勢使其偏離份額低于長三角平均水平，即為弱劣勢產業(yè)類型4。安徽省連續(xù)3 年為產業(yè)類型3，競爭力優(yōu)勢突出，在彌補了產業(yè)結構的弱勢后，仍能超出長三角區(qū)域平均水平，但是在2017～2018 年間產業(yè)轉變?yōu)轭愋?，失去所有優(yōu)勢。江蘇省和上海市除分別在2016～2017 年、2014～2015 年為產業(yè)類型1、產業(yè)類型5 外，其余均發(fā)展階段均為產業(yè)類型6，產業(yè)弱勢特征明顯。

可見，浙江省和安徽省的涉林第三產業(yè)在研究期間內主要表現為優(yōu)勢產業(yè)（產業(yè)類型1～3，占均比為75%），其余省市的該產業(yè)為劣勢產業(yè)（產業(yè)類型4～6）?？梢?，涉林第三產業(yè)省市間的優(yōu)劣產業(yè)發(fā)展類型差異明顯，且同一省市類型穩(wěn)定。以下進一步分析涉林第三產業(yè)內部5 個次級產業(yè)在各省市的產業(yè)發(fā)展類型。

2.2 涉林第三產業(yè)次級產業(yè)發(fā)展類型分析

將依據公式（1）計算的各次級產業(yè)的產業(yè)結構分量、競爭力分量及偏離份額的正負以及依據表1給出的判斷結果均列在表3 中，箭頭方向為產業(yè)按研究年度的發(fā)展方向。

表3 涉林第三業(yè)發(fā)展類型（2014～2018）Table 3 The development types of tertiary industry of related forestry 單位：萬元

在研究期間內長三角地區(qū)各次級產業(yè)在各省市的發(fā)展類型特點如下：

林業(yè)生產服務業(yè)（l1）主要是表現出劣勢波動衰退（浙江省和江蘇?。┖蛢?yōu)勢波動為主、偶有劣勢（安徽?。┏霈F的特點。因上海市該產業(yè)在研究期間內未有產值而未分析。

林業(yè)旅游與休閑服務業(yè)（l2）是該地區(qū)發(fā)展最好的林業(yè)次級產業(yè)。其中，浙江省最為突出，產業(yè)結構和競爭力均表現為優(yōu)勢，偏離份額超出區(qū)域平均水平，且始終為強優(yōu)勢產業(yè)類型1；安徽省稍次之，該省僅在2017～2018 年為弱劣勢產業(yè)類型4，其余年份均為中、強優(yōu)勢產業(yè)。上海市和江蘇省的優(yōu)劣產業(yè)年份比率均為75%，但前者除在研究期初有1 次強優(yōu)勢產業(yè)表現外，其余年份均表現為持續(xù)平穩(wěn)的弱劣勢產業(yè)（產業(yè)類型4）；后者則在弱劣勢中出現了1 次的強優(yōu)勢（產業(yè)類型1）波動，未來發(fā)展存在繼續(xù)沖擊優(yōu)勢產業(yè)的可能。這一分析表明長三角地區(qū)的林業(yè)旅游與休閑服務業(yè)在區(qū)域涉林次級服務業(yè)中最為突出。

蘇浙皖三省的林業(yè)生態(tài)服務業(yè)（l3）在研究期間內均為產業(yè)類型5 和產業(yè)類型6，發(fā)展趨勢表現為平穩(wěn)劣勢，低于區(qū)域內的平均水平；上海市除在研究期初為弱優(yōu)勢產業(yè)類型3 外，此后三個時期均為強劣勢產業(yè)類型6；滬蘇浙皖這一產業(yè)的競爭力分量均為劣勢。這一分析表明，該次級產業(yè)與其他次級產業(yè)相比，劣勢特征最為明顯。

林業(yè)專業(yè)技術服務業(yè)（l4）在蘇浙皖三省的產業(yè)類型變化較大，產業(yè)優(yōu)劣勢波動頻繁。江蘇省均在劣勢產業(yè)類型中波動，其劣勢特征比浙皖二省更為突出。上海市除在研究期初為強劣勢產業(yè)類型6 外，此后連續(xù)各年均未有產值，無需分析。

上海市和江蘇省的林業(yè)公共管理及其他組織服務業(yè)（l5）表現為完全一致性的劣勢，且有從強、弱劣勢到強、中劣勢平穩(wěn)轉變的趨勢，且二者此次級產業(yè)的偏離份額均為負，表現為劣勢；安徽省的該產業(yè)則出現了弱優(yōu)勢產業(yè)與中、強劣勢產業(yè)的交替，發(fā)展趨勢不明確；浙江省則為強優(yōu)勢產業(yè)與中、強劣勢產業(yè)的交替，總體趨勢表現為中、強劣勢產業(yè)。

3 研究結論

在研究期間內，對長三角涉林第三產業(yè)及其次級產業(yè)發(fā)展類型的分析得出以下結論：描述性統(tǒng)計分析結果表明長三角地區(qū)涉林第三產業(yè)總產值呈現穩(wěn)步正增長，但是各次級產業(yè)產值存在波動。經典偏離-份額模型測算結果表明：從長三角地區(qū)涉林第三產業(yè)總體來看，各省市產業(yè)發(fā)展類型差異明顯，且同一省市發(fā)展類型穩(wěn)定；從三省一市的各次級產業(yè)來看：林業(yè)生產服務業(yè)表現出劣勢波動衰退（浙江省和江蘇?。┖蛢?yōu)勢波動為主、偶有劣勢（安徽省）的特點；林業(yè)旅游休閑產業(yè)優(yōu)勢特征最為突出；林業(yè)生態(tài)服務業(yè)劣勢特征最為明顯；林業(yè)專業(yè)技術服務業(yè)優(yōu)劣波動頻繁；林業(yè)公共管理及其他組織服務業(yè)的劣勢特征在上海市和江蘇省完全一致性，在安徽和浙江兩省則為不同程度的優(yōu)劣交替。與已有類似研究相比，逐年分析主體產業(yè)及其次級產業(yè)的發(fā)展類型，并用強、中、弱區(qū)分了優(yōu)勢產業(yè)和劣勢產業(yè)發(fā)展類型的程度。