样本数据包括31个省市。基于数据完整性的考虑，本文数据均来自于2000-2012年各年《中国统计年鉴》。由于使用的是相对量指标，并不需要剔除价格的影响。具体指标选取如下：

　　产业结构指标（IR）：衡量产业结构升级的程度可以用第二产业增加值/GDP、第三产业增加值/GDP和（第二产业增加值+第三产业增加值）/GDP这些指标，本文选用产业结构升级程度的指标为当年第二、三产业增加值之和/GDP，其值越大，说明产业结构层次越高。

　　城镇居民消费结构指标（CR）：恩格尔系数是其通用的指标，本文选择恩格尔系数（食品支出占消费支出的比重）衡量居民消费结构，其值越小，说明消费结构层次越高。

　　实证分析及结果

　　（一）单位根检验

　　为确保估计有效性，避免伪回归现象，首先需要对各面板序列的平稳性进行检验，本文采用的是LLC、IPS、ADF和PP四种检验方法。由于各原始变量均存在时间趋势，故采用含截距和含时间趋势的检验方式，对一阶差分后序列则采用含截距的检验方式，滞后期数根据SC准则自动选取。单位根检验结果如表1所示。

　　检验结果表明，对于消费结构LLC、IPS、ADF和PP四种检验方法均拒绝其存在单位根的原假设，而对于产业结构IPS检验未拒绝其存在单位根的原假设，对其变量一阶差分后则显著地拒绝有单位根的原假设。由此，CR和IR满足I（1）。

　　（二）面板协整检验

　　由于面板数据满足I（1），需要进一步判别变量间协整关系是否存在。本文采用Pedroni的7个统计量和Kao的ADF统计量进行判断（见表2）。根据Pedroni的检验方法，群rho未拒绝没有面板协整关系的原假设，面板rho等其他的统计量都在10%的显著性水平上拒绝了原假设。根据Kao面板协整检方法，ADF统计量显著地拒绝没有面板协整关系原假设。综合分析后本文认为城镇消费结构和产业结构间存在面板协整关系。

　　（三）回归结果

　　由于本文侧重分析城镇居民消费结构与产业结构相关性的区域差异，考虑东、中、西部地区内部的差异性相对较小，回归模型选用变截距模型。为减少或消除截面异方差的影响，本文估计时采用截面加权法。表3和表4的Ad-R2和A-D值显示，各回归模型拟合效果较好，都通过整体性检验。

　　从表3的估计结果可知，基于全国样本，城镇居民消费结构升级对产业结构影响的系数通过5%的显著性水平检验，且系数值为负，表明城镇居民消费结构升级对产业结构具有显著的推动作用。从东、中、西部的样本来看，中部地区的城镇居民消费结构升级对产业结构的影响不显著，东部和西部地区城镇居民消费结构升级显著推动产业结构的发展，相关系数分别约为-0.02和-0.06，东部地区的影响相对较弱。从表4的估计结果可以看出，基于全国样本，产业结构升级对城镇居民消费结构影响的系数并未通过10%的显著性水平检验，表明产业结构升级对城镇居民消费结构并无显著推动作用。从东、中、西部的样本来看，东部和西部地区产业结构升级对城镇居民消费结构的推动作用不显著，但中部地区产业结构升级对城镇居民消费结构具有显著推动作用，相关系数约为-0.11。

　　结论与政策含义