产业结构变动对经济增长影响的测度方法综述，本文主要内容关键词为：经济增长论文,产业结构论文,变动论文,方法论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
产业结构是指生产要素在各产业部门间的比例构成和它们之间相互依存、相互制约的联系，即一个国家或地区的资金、人力资源和各种自然资源与物质资料在国民经济各部门之间的配置状况及其相互制约的方式。这里包括三次产业之间的比例关系，及其内部各部门之间的比例关系。一般以产业增加值在GDP中的比重和产业就业人数在总就业人数中的比重来表示。产业结构在整个经济结构中，居于主导地位，它的变动对经济增长有着决定性的影响。
在部门间及地区间发展均衡的假设条件下，经济增长是资本积累、劳动增加、技术进步以及制度变化长期作用的结果。然而，综观世界各国的经济发展，部门间及地区间的发展往往存在不平衡。由于部门间或地区间生产效率存在差异，劳动和资本由生产率低的部门及地区向生产率高的部门及地区转移，则能加速经济的增长。
总结现有文献关于产业结构变动对经济增长的影响的测度方法，大体上有以下几种形式：
1.利用生产函数来进行测算
刘满凤、胡大立(2000)由索洛生产函数：
Y=A
f
Y——经济系统的产出；A——技术水平；f——资源配置效率。
推导出产业结构调整对经济增长的测算模型：
r=(a[，s]/y)
其中：
y=(Y[，t]-Y[，o]/Y[，o])=a+λ=a[，T]+a[，s]+λ表示经济系统的产业增长率；
λ=(f[，t]-f[，o]/f[，o])表示经济系统的资源投入变化率；
附图
表示各产业的技术水平提高带来的经济系统总体的技术进步；
附图
表示资源配置系数变化带来的经济系统总体的技术进步；
f[，i]/f——各产业部门资源配置系数；
A[，i]——各产业部门的技术进步；
f[，i]——各产业部门资源配置效率。
用此模型刻画产业结构调整以及资源配置不断优化所产生的经济效果，是衡量经济增长质量的一个重要指标。作者未应用该模型进行实证分析，事实上，实际应用也很困难。
正如文中所言，由于索洛生产函数是建立在一系列假设基础上的：(1)技术进步是中性的；(2)要素替代弹性是1；(3)具有一次齐次性，即不变经济规模报酬。在现实经济生活中，同时满足这三个条件的经济状态是很少的，因此，索洛生产函数只是近似地、不完全地反映了现实经济生活。既然索洛生产函数本身只是对现实经济生活的近似反映，那么由它所推导的产业结构调整对经济增长的测算模型也是近似的。而且，对由索洛生产函数推导的测算模型而言：
(1)它需要下列样本数据——经济系统内各产业部门的产出量(Y[，i])，劳动投入量(L[，i])，资金投入量(K[，i])。而现有的统计年鉴很少有各产业部门内的劳动投入量、资金投入量等方面的统计数据。因此，数据的收集程度难。此外，对于固定资本投入要素和总产出存在不同样本点上的数据需要调整的问题，也很难找到相应的物价指数来进行相应的价格调整。
所以，综合起来由索洛生产函数推导的测算模型所需的样本数据可得性差。
(2)对于索洛生产函数中的产出(Y)是总产值还是净产值，资本投入(K)采用固定资产还是固定资产再加上流动资金？若是固定资产，是原值还是净值？劳动投入(L)是以劳动者的人数，还是以劳动时间或工资总额作为单位？这些问题都是值得讨论的。这些数据项选择的口径不同，都直接影响模型中r的值，即产业结构调整对经济增长的贡献率，从而造成实际应用有一定困难。
何忠伟、曾福生(2002)构建了农村产业结构调整影响经济增长的模型，并进行了实证分析。
作者采用以柯布—道格拉斯生产函数Y[，i]=A[，i]K[，i][ai]L[，i][βi]所导出的增长速度方程并加以适当变形，得下式：
附图
上式中经济系统的总要素生产率增长率就可以被分解成三个部分：第一个部分为各行业总要素生产率增长率的加权和；第二部分是资本和劳动投入在各行业中比例变化对总要素生产率增长率的影响；第三部分表示各行业产出占总产出比重的变化对总要素生产增长率的影响。这样就可以比较方便地分析结构调整对经济增长的影响。
作者利用1980～2000年农村产出及要素配置结构数据，经过模型的估计与分析得出：农村产业结构的变化对于农村经济活动效率的提高起着非常重要的作用。而要素结构的变化对总要素生产率增长率的作用在初期(1980～1988)更为突出，而后期(1989～2000)其相对份额有下降趋势，这表明随着农村生产要素的结构性流动，报酬递减规律开始发生作用。
赵卓、孙燕东、曾晖(2003)应用灰色理论建立GM(1，3)产业结构灰色模型，因其形式上表明的是各次产业GDP增长指数与资本、劳动投入的关系，故将其划入生产函数法。
附图
U[(1)](t)=[K[，1][(1)](t)L[，1][(1)](t)K[，2][(1)](t)L[，2][(1)](t)K[，3][(1)](t)L[，3][(1)](t)][T]
K[，i](t)(i=1，2，3)——表示第t期增加的第i产业投资量；
L[，i](t)(i=1，2，3)——表示第t期第i产业劳动者人数；
X[，i](t)(i=1，2，3)——表示第t期第i产业GDP增长指数；
带[(1)]表示一阶累加量。
将(1)式进行离散还原处理，得GM(1，3)产业结构灰色模型：
X(k+1)=AX(k)+BU(k)(2)
其中：
附图
a[，1]、a[，2]、a[，3]分别表示三次产业投资每增加一单位对三次产业GDP增长指数的增长弹性，b[，1]、b[，2]、b[，3]分别表示三次产业中每单位劳动力对三次产业GDP增长指数的增长弹性。
作者应用该模型研究了鸡西市投资与劳动对各次产业经济增长的贡献。
由所建立的鸡西市三次产业的GM(1，3)模型可以看出：a[，1]＞a[，2]＞a[，3]，说明第一产业增长指数与资本投入关系最密切，投资对指数增长的贡献比第二、三产业都大，第一产业的投入应加强。
b[，3]＞b[，2]＞b[，1]，说明第三产业从业人员所占比例与指数增长的关系比其他两产业密切，从业人员所占比例对指数增长的贡献比第一、二产业都大，鸡西市从业人员流动趋势应面向第三产业领域，所以政府应制定合理有效的产业政策以促进第三产业快速发展。
2.利用投入产出法来测算
投入产出这种方法是瓦西里·列昂惕夫(Wassily leintief)首创的对产业之间在生产、交换、分配上发生的关联进行分析研究的一种方法。这种方法能揭示国民经济部门的比例关系及这种比例关系特征，进而为经济预测和经济计划服务。投入产出法的理论基础是瓦尔拉(L.Walras)的“一般均衡理论”。有些学者还认为其理论渊源可追溯到魁奈(F.Quesnay)的经济表。
投入产出表是投入产出法的核心，一个投入产出表反映了在一定时期内(如一年)，所有的货物和服务在各个部门之间的流量。投入产出模型是在投入产出表的基础上假定产出与投入之间保持固定比例关系而得出的，它一般有两种方程式：物质平衡方程式和价格方程式。
一般地说，由投入产出表推导出的产业结构调整对经济增长的测算模型，相对于利用生产函数来进行测算是比较准确而客观地反映了产业结构变化所带来的经济增长。它没有所谓的各种假设，只要投入产出表的数据准确、可靠，那么依据该模型计算的结果也就准确可靠。而且，由投入产出表推导出的测算模型，它只需要各部门投入(T[，i])和产出(G[，i])两种数据，而且投入(T[，i])、产出(G[，i])都很确定，即总投入=中间投入+固定资产折旧，总产出=中间产出+最终产出。这些数据在现成的投入产出表中就可以得到，所以样本数据的可得性好。
刘满凤、胡大立(2000)建立了从投入产出角度测算产业结构变化所带来的经济增长模型：
附图
其中：
E——资源配置变化，即产业结构调整所带来的经济增长；T[，ti]——t年份第i部门的总投入，一般为中间投入加上固定资产折旧；T[，t]——t年份总投入；G[，oi]/T[，oi]——基年第I部门的投入产出比；C[，o]/T[，o]——基年的总投入产出比；p——国民经济综合物价指数。
钟学义(1997)从产业关联的角度，用投入产出法来研究产业结构变动与经济增长的关系。与前者一样，作者也未进行实证研究。
投入产出的物质平衡方程为：
X=AX+Y
其中：
X=(X[，1]，X[，2]，X[，3]，…)[T]
用范数表示有：
附图
设产业结构向量为：
g[，t]=(X[，t]/‖X[，t]‖)‖g‖=‖(X/‖X‖)‖=1
在t+1期时
X[，(t+1)]=‖X[，(t+1)]‖g[，(t+1)]
令Z为投入产出表中的总投入或总产出，经济增长率为：
ρ[，(t)]=((Z[，t+1]-‖X[，t+1]‖)-(Z[，t]-‖X[，t]‖)/Z[，t]-‖X[，t]‖)
Z[，t+1]-Z[，t]=△Z
‖X[，t+1]‖-‖X[，t]‖=△Z-ρ[，t+1](Z[，t]-‖X[，t]‖)
带入列昂惕夫投入产出动态模型有：
X[，t]=A[，t]X[，t]+B[，t][X[，t+1]-X[，t]]+Y[，t]
假设资本存量不仅和经济有关，而且和下一年的资本存量有关则有：
B[，t]X[，t+1]=(I-A[，t]+B[，t])X[，t]-Y[，t]
移项得：
B[，t](X[，t+1]-X[，t])=(I-A[，t])X[，t]-Y[，t]
X[，t+1]-X[，t]=B[，t][-1](I-A[，t])X[，t]-B[，t][-1]Y[，t]
将‖X[，t+1]‖=△Z-ρ[，t+1](Z[，t]-‖X[，t]‖)
带入下面的式子
‖X[，t+1]‖g[，t+1]-‖X[，t]‖g[，t]=B[，t][-1](I-A[，t])‖X[，t]‖g[，t]-B[，t][-1]Y[，t]
从而得
[△Z-ρ[，t+1](Z[，t]-‖X[，t]‖)](g[，t]+△g)-‖X[，t]‖g[，t]=B[，t][-1](I-A[，t])X[，t]-B[，t][-1]Y[，t]
我们可以得出产业结构变动向量同经济增长率的函数关系为：
附图
3.灰色系统理论
灰色系统理论是华中理工大学邓聚龙教授于1982年首先提出。该理论经过20多年的发展完善已经被广泛的应用于经济、社会等各个领域。其主要内容如下：
首先选择参考数列X[，0]=｛X[，0](k)｜k=1，2，…，n｝=｛X[，0](1)，X[，0](2)，X[，0](3)，…，X[，0](n)｝
及比较数列X[，i]=｛X[，i](k)｜k=1，2，…，n｝=｛X[，i](1)，X[，i](2)，X[，i](3)，…，X[，i](n)｝
其次计算比较数列X[，i]对参考数列X[，0]在k时刻的关联系数，计算公式为：ρ[，i](k)=｛min｜X[，0](k)-X[，i](k)｜+ρmax｜X[，0](k)-X[，i](k)｜｝/｛｜X[，0](k)-X[，i](n)｜+ρmax｜X[，0](k)-X[，i](n)｜｝
其中ρ为分辨系数，ρ∈[0，+∞]，ρ∈[0，1｝，一般取0.5。再次计算比较数列X[，i]对参考数列X[，0]的关联度，计算公式为：
实证研究中，一般取某一地区各年GDP值为参考数列，各次产业各年产值为比较数列，分别计算两者灰色关联度，研究产业结构对经济增长的影响。
灰色系统理论发展较快，是因为灰色系统理论在应用时相对其它理论比较简单，仅套一下公式，不需要过多的理论基础，特别是灰色系统理论中的关联度分析方法，由于对样本量的多少没有过分要求，也不需要典型的分布规律，计算量小，因此应用得更加广泛。
如吴先华等(2001)用灰色关联理论，选取武汉市各年值(1978～1999)进行分析，得出结论：改革开放以来，第二产业的发展对GDP的增长影响最大，其次为第三产业，最次为第一产业。若将时间分为三段(1978～1982、1983～1992、1993～1999)，分别计算关联度，可以看出：改革开放以来，随着武汉市产业结构的变动，各产业对GDP增长的影响程度也在变化。第一产业对GDP的影响基本不变，第二产业对GDP的影响仍然最大，第三产业对GDP的影响则呈逐步上升趋势，到1999年，逼近第二产业对GDP的影响。
其他，如邓小艳(2003)采用类似方法对重庆市三次产业结构变动对经济增长的影响进行了量化分析。崔玉泉(2000)选取山东省1978年～1997年GDP各年的值，对山东省进行研究。
但是，灰色关联度分析还存在一些缺陷，在实际应用时，应谨慎使用，否则容易产生错误的分析判断。灰色关联度存在的主要缺陷：
(1)灰色关联度r[，i](i=1，…，m)的值不具有唯一性、对称性和可比性。因与r[，i]有关的因素很多，如参考序列X[，0]、比较序列X[，i]、规范化方式、序列长度、分辨系数ρ，特别是规范化方式或ρ取值不同，关联度就不同。又X[，i]对X[，j](i≠j)的关联度与X[，j]对X[，i]的关联度一般不等，即r不具有对称性。另外，在多因素优势分析中，关联度r[，ij]与r[，kl](i、j、k、l互不相等)因其参考序列不同，故不具有可比性；(2)灰色关联度的次序与分辨系数ρ有关。关联系数r[，i](k，ρ)实际上是关于ρ的单调递增函数；(3)灰色关联度不满足规范性；(4)不能体现负相关关系；(5)如按一般取ρ=0.5，则恒有r[，i]＞0.3333。
r[，i]的最小值是0.3333，从而使得任何参考序列X[，0]与比较序列的关联度都至少接近于中等，显然不合理。
综上所述，我们可以得出结论，不能用关联度代替相关系数，也不能用关联分析方法代替统计中的因素分析法。对某些实际问题，还必须采用回归分析、主成分分析、正交设计等各种统计分析方法。
灰色系统中的关联度是分析各因素关联性的一种量的测度，是灰色系统决策、预测、分析、建模的基础，是灰色系统的“细胞”。但灰色关联度分析仍然存在一些理论上的问题需要研究探索。虽然目前已提出了一些修正的办法，如绝对关联度(梅振国，1992)、T型关联度(唐五湘，1995)等关联度修正公式，但这些关联度也同样存在一些缺陷。
实际上，因素之间的关系非常复杂，有时因素之间还有交互作用，又由于数据少等原因，因素之间的关系很难分析清楚，而灰色关联度无论因素之间的关系是线性还是非线性，任何情况都可应用，按公式计算均可以得出一个结论，按照这一结论再进行分析解释。而事实上，由于人们并没真正清楚因素内部之间的关系，因此就只能相信灰色关联度的分析了。
4.偏离—份额分析法
偏离—份额分析法(Shift-Share-Analysis，简称SS分析法)，是由美国经济学家D·B·克雷默于1942年首先提出，后经过E·S·邓恩和A·M·胡佛发展，现已成为在国际学术界通用的用于分析区域发展差距变动决定因素的基本方法。
其基本思路是将被研究区域的增长与标准区域(通常指一个国家或一个省)的增长联系起来比较，认为区域经济增长的差异可以从产业结构因素和区位因素(竞争因素)两个方面进行分解解释。
在产业结构对经济增长影响方面，由于一个地区经济增长率为地区内各产业部门增长率的加权平均数，而不同产业部门具有不同的技术特征、供求弹性和生产率增长速度，因此，各部门经济增长率存在很大的差异。若一个地区的产业结构以快速增长的部门为主，则会对该区域经济增长产生重大的推进作用，并使该地区的增长率快于全国(省)的平均水平，则称该地区的产业结构为“有利于增长的结构”，反之，则属于“不利于增长的结构”，并使该地区在增长的速度上处于劣势。
在区位因素方面，一个地区的地理区位状况直接影响到该地区的要素投入的生产率。一个拥有区位优势的区域，其要素生产率将高于那些处于区位劣势地区的要素生产率。
从绝对数的角度来看，地区经济增长额可分解成：
(1)地区增长份额
地区增长份额是假定以全国(省)GDP增长率为基准，该地区各产业部门均按这一水平增长所应实现的增长额。其计算公式为：
附图
式中：RS代表地区增长份额；y[，io]代表该地区第i产业的基期增加值；R代表全国(省)GDP增长率；n代表产业部门数。
将地区增长份额这种假定的增长额与该地区实际增长额相比较，可计算总偏离额。
(2)产业结构偏离份额
产业结构偏离份额是指该地区各产业部门按全国(省)同一产业部门增长率计算的增长额与按全国(省)GDP增长率计算的增长额之差。其计算公式为：
附图
式中：PS代表产业结构偏离份额；R[，i]代表全国(省)第i产业部门的增长率；其余符号意义与(1)中相同。若一个地区以快速增长型产业为主，则PS＞0，反之，则PS＜0。
(3)竞争力份额
竞争力份额是指该地区各产业部门按实际增长率所计算的增长额与按全国(省)同一产业部门增长率计算的增长额之差。其计算公式为：
附图
式中：DS代表竞争力份额；r[，i]代表该地区第i产业的实际增长率，其余符号与(1)、(2)中相同。
若一个地区的竞争力高于全国(省)平均水平，则DS＞0；反之，则DS＜0。
需要说明的是，在偏离—份额法中，竞争力份额(DS)是一个非常复杂的因素，DS的大小受除产业结构以外的一切因素的影响。一个地区的DS值小于0，既可能是由于该地区的生产率水平、经营管理水平低，因而竞争力低，也可能是由于实际积累率低，因而增长速度缓慢。
地区经济增长额(G)与地区增长份额、产业结构偏离份额、竞争力份额之间的关系为：
附图
根据PS，DS的正负可判断所研究地区经济增长主要得益于产业结构优势还是竞争力因素，以及该地区产业结构和竞争力在全省中的位置。
偏离—份额分析的关键是将全国各产业的增长率运用到所研究区域的产业结构中去，得出一个假定的区域增长率，假定区域增长率与全国增长率之差是衡量区域产业结构优劣的指标，正差表示结构优势，负差表示结构劣势。
袁晓虎(1998)选取了1980～1996年全国及江苏省的有关数据，将研究时期分为四个阶段：1980～1985、1985～1990、1990～1995、1995～1996，以期使比较分析具有系统性、客观性，更加合理。并进一步计算出江苏省各产业的明细偏离—份额分析结果，详细了解了各产业对区域经济增长的影响。
最后得到结论：江苏经济增长并不是由于产业结构因素的带动，而主要是由区位因素所带来的竞争优势正向作用的结果。1990年以后，全省产业结构经过调整与升级，结构因素对经济增长起到了较大的正向推动作用；同时区位因素的作用进一步加强，由此带来的竞争优势得到了很好的发挥。
陈海明、武松明、查成伟(2000)运用偏离—份额分析法，选取了1995～1998年江苏省以及13个地级市的GDP、第一产业、第二产业、第三产业产值等数据，对江苏省产业结构对地区经济增长的影响进行研究。按照经济增长中的产业结构和区位两类因素情况，从经济区域来看，苏南、苏中、苏北三地区经济增长中的因素呈现三种不同组合：苏南(PS＞0，DS＞0)、苏中(PS＞0，DS＜0)、苏北(PS＜0，DS＞0)；从行政区划来看，各个地级市经济增长中的因素呈现四种组合状况。
特征 地级市
PS＞0，DS＞0
苏州、南京
PS＞0，DS＜0 无锡、常州、镇江
PS＜0，DS＞0 淮阴、盐城、连云港、宿迁
PS＜0，DS＜0
扬州、泰州、南通、徐州
与此类似的研究还有吴亚娟、李明东(2001)对1995～1997年四川省12个地级市经济发展状况进行的比较分析。蔡定萍(2001)对1997～2000年江西省11个设区市进行研究。徐梦洁等(2003)选取江西省及下辖11个地级市的数据，对江西省1995～2001年的国内生产总值的增长影响因素进行了分析。
吴文丽(2002)除进行了三次产业结构与经济增长速度的偏离—份额分析，还进一步以轻、重工业为对象，对工业内部结构进行偏离—份额分析。作者采用1991～1998年间重庆工业产值数据分析，得出结论：重庆工业增长速度这一时期慢于全国，其中结构因素有利于工业增长，但正面影响不大，工业增长速度慢于全国主要是由于竞争力因素的负面影响巨大。
5.从结构本身的变动情况来分析对经济增长的影响
徐衡、计志鸿(1995)提出拉力度指标：
某产业的发展对国民经济发展的拉力度(％)=某产业基期所占的比例(％)×某产业发展的相对离差(％)
作者根据我国1980～1991年数据，计算各产业增长对国民经济发展的拉力度。结果表明1980～1991我国经济发展中，第二产业发挥了主导作用，其次是第三产业，再次是第一产业。
从结构本身的角度出发，用来表示GDP的增长率，则：
附图
其中，α[，i]为i产业或部门在总产业或总部门中的构成，r[，i]为产业或部门增长率。该式表明总产出(GDP)或总部门增长率的高低取决于两方面的因素，一方面是各产业(或部门)增长率的高低，另一方面是各产业(或部门)产值的构成水平。一般来讲，总产出(GDP)或总部门增长越快，则在总产出(GDP)或总部门中构成高的产业(或部门)对总产出(GDP)或总部门的拉动作用越大。
实证研究中，既可研究按一、二、三产业划分的各产业对经济增长的影响，也可研究按其它标准划分的各产业部门对经济增长的影响，例如传统产业、高新产业等。
徐冬林(2004)采用上述形式的回归方程对我国1978～2002年产业结构变化状况和产业结构变化趋势进行定量分析，得知：1978～2002年期间，我国的经济增长贡献最大的是第二产业；1978～2002年三次产业结构位次实现了由“二、一、三”向“二、三、一”的转变，三次产业是按照符合规律的方向变动的。王琴英(2001)基于上述模型，并考虑第一产业滞后构造了GDP增长模型：
附图GDP=α[，1]G+α[，2]G(-1)+α[，3]I+α[，4]S
其中：GDP为国内生产总值增长率；G为第一产业增长率；G(-1)为滞后一期的第一产业增长率；I第二产业增长率；S第三产业增长率。
作者采用北京地区1978～1999年数据进行回归，得到结论：北京经济增长波动因素中，第二产业的作用力最大；第一产业波动的作用力影响时间最长；第三产业对经济增长的影响作用在增大。
崔玉泉(2000)从产业结构变动的深层角度出发，来分析结构变动对经济增长的贡献情况。利用公式：
附图
推导过程如下：
附图
其中I表示经济总体的增长率，I[，i]表示产业的增长率，V[，i]为产业的产出，V为总产出，将上式两边对时间t求导数。则有：
附图
总体经济增长率的相对变化率U[，I]由两部分组成。一部分是由于产出结构的相对变化率引起的，不妨称此部门U[，1]为结构效应部分；另一部分是由于各产业或部门的增长率的相对变化率引起的，不妨称此部分U[，2]为部门增长效应部分。尽管结构变动对U[，2]也有影响，但对U[，1]的影响更大。
作者采用山东省1980～1997年数据，计算得到结论：结构效应部分在整体GDP的相对增长中所占比重相当大，特别是1995、1996、1997年，整体GDP的相对增长率全部是由于结构效应部分引起的。由此可以看出结构变化在经济增长中起着相当重要的作用，是经济增长中必不可少的因素。而且在式R=
中看来结构对经济增长并不显著的时段，从结构变动的深层角度中，却可以看出结构效应部分在整体GDP的相对增长中占有相当大的比重。
罗默(2000)通过对经济增长的计算，得出“长期经济增长是由技术进步(含经济制度的变迁)贡献的，而短期经济增长是由资本和劳动等要素投入的增加所贡献的。”刘伟、李绍荣(2002)认为：“虽然如此，然而资本、劳动和技术是在一定产业结构中组织在一起进行生产的，对于给定的资本、劳动和技术，不同的产业结构会导致不同的生产。”并根据这一结论推导出产业结构对经济增长的贡献公式：
log(Y)=β[，0]+β[，1]log(X[，1])+β[，2]log(X[，2])+…+β[，k]log(X[，k])+ε
其中Y表示总产出，X[，i](i=1，2，…，k)表示第产业的产出量。
然后根据各地区国内生产总值、第一、二、三产业在1992～2000年的样本观测值，得到经济计量模型，并由此说明过去中国经济的增长主要是通过制度改革由第三产业(包括建筑业)拉动的。
王耀中、李礼(2003)采用上述模型，基于1978～2001年共24年的湖南省经济数据，分析了湖南省产业结构与经济增长的关系。得到湖南经济中最有效地拉动经济增长的产业是工业，盲目大力发展第三产业并不会真正有利于经济持续有效的发展，循序渐进才是该省产业升级的基本原则这一结论。
董本云、李海峰、许春燕(2002)建立三元线性回归模型：以财政收入的增长率作为衡量经济增长的指标，以三次产业的增长率分别作为建立它们之间的关系：Y=a+bX[，1]+cX[，2]+dX[，3]。根据1978～1999年吉林省数据，获得各参数值。
分析表明：财政收入的增长率与第一产业的增长率成反比，与第二产业的增长率成反比，与第三产业的增长率成正比。只有第三产业增长率高于其他产业的增长率，财政收入的增长率才会不断提高。
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