經濟高質量發展的影響因素研究

孫欣,隋冬楠

[摘要]基于我國30個省市（除西藏）2010-2019年的相關數據，從創新、協調、綠色、開放、共享以及質量效益等方面，估算30個省市的高質量發展程度。以全要素生產率、金融業比重為解釋變量，產業升級為調節變量，使用Stata軟件建立靜態面板回歸以及空間計量模型，分析這些因素對我國經濟高質量發展的影響。格蘭杰因果檢驗以及固定效應模型和空間誤差模型分析結果表明：全要素生產率、金融業比重是高質量發展的格蘭杰原因;全要素生產率、金融業比重以及產業升級對我國經濟高質量發展有顯著的促進作用;金融業比重對經濟高質量發展的貢獻最大，全要素生產率貢獻次之，產業升級貢獻最小。

[關鍵詞]高質量發展;DEA- Malmquist;格蘭杰檢驗;靜態面板回歸;空間計量

[中圖分類號]F124.6[文獻標志碼]A

目前，我國經濟進入了高質量發展階段，從傳統的以大量投入來增加經濟的高速增長轉換為不僅追求增長速度同時要求提升經濟增長質量。研究影響經濟高質量發展提出相關的意見建議，對提升我國經濟增長具有重要的指導作用。目前我國經濟呈現不斷增長的趨勢，但相較于一些發達國家而言，我國經濟增長仍存在區域發展不平衡、供給側發展不足等問題。如何促進我國經濟綠色可持續高質量增長，是當前以及今后我們所關注的重點。

對經濟高質量發展的研究首先要對高質量發展進行測評。在對經濟高質量發展的評價指標體系建立中，韓永輝[1]29等從促進經濟發展的方式變化、經濟結構的優化以及促進經濟增長的動力轉換這三個視角出發，建立了高質量發展的指標評價體系;董貝貝[2]6認為，僅從五大發展理念出發不能涵蓋經濟增長對高質量發展的貢獻，因此，從五大發展理念以及經濟穩定六個維度來建立指標體系;任保顯[3]178認為，每一個產品投入要素不變時，使用價值高是經濟高質量發展的表現，從微觀視角對高質量發展進行測評;孫豪[4]7、王濤[5]48等基于新發展理念構建經濟高質量發展指標體系。大多數學者認為五大發展理念在對經濟高質量發展的測評中是非常重要的，但五大發展理念不能完全體現對經濟高質量發展質量效率的提升，因此本文從五大發展理念以及質量效益出發，建立指標評價體系。

國內有許多學者在對影響經濟高質量發展的因素做過研究。張忠俊[6]13等使用SYS-GMM模型和PVAR模型研究發現，人力資本結構的優化以及金融業集聚度的增加對經濟增長產生了顯著的正向影響。雒占福[7]282等使用GIS空間分析法對蘭西城市群進行研究，認為立足當地生態環境實施精準政策對高質量發展有促進作用。陳立中[8]104等認為，房價的增加不一定會引起人才的流失和高質量發展失能，只有相關政策的協同使用才能保障以人才為動力的高質量發展目標。周清香[9]9等對促進黃河流域經濟增長的政策進行梳理，認為信息數字化對高質量發展有積極的促進作用。彭定赟[10]53等研究中以五大發展理念建立指標評級體系，使用主成分分析每個指標對高質量發展的重要程度，認為五大發展理念對高質量發展影響的差距并不明顯。徐鵬杰[11]36等使用空間計量模型研究影響我國經濟高質量發展因素，認為擴大對外開放可以促進我國經濟增長，全要素生產率的提高對我國經濟高質量發展也有正向的沖擊。袁曉玲[12]33在研究經濟高質量發展中發現，五大發展理念各方面的優化和經濟結構、發展方式以及效率的提升是經濟高質量發展的重要依據。全要素生產率的提升可以促進我國的高質量發展。[13]3李佳彬（2019）[14]75在對云南省經濟高質量發展分析中得出結論，經濟增長主要靠全要素生產率的提升。通過以上對經濟高質量發展的影響因素分析，本文建立靜態面板模型以及空間計量模型，分析影響經濟高質量發展的影響因素。

一、指標的量化測度

（一）經濟高質量發展測算

通過對經濟高質量發展測度的相關文獻研究，通過查閱大量有關經濟高質量發展的評價文獻，借鑒層次分析法相關理論，以省域面板數據為樣本，從五大發展理念和質量效益六個維度出發，選取18個指標建立指標體系，綜合測度各省高質量發展程度，綜合2010-2019年數據，評價我國30個?。ǔ鞑兀└哔|量發展程度，具體見表1。

指標體系中各指標的單位不同，為了消除量綱的影響，首先對指標進行0-1標準化處理，標準化公式為：Xij=（aij-minj aij）/（maxj aij-minj aij），aij∈I1

（maxj aij-aij）/（（maxj aij-minj aij），aij∈I2.（1）

使用標準化后的數據計算高質量發展程度。選擇將各指標的權重設置為相同。計算高質量發展的公式為：

Xti=∑nj=1λjXtij，∑nj=1λj=1.（2）

（二）解釋變量測算

全要素生產率是指全部生產要素的投入所產生的效率。目前全部生產要素的投入難以統計，因此，本文從資本、勞動、教育以及土地投入四方面，衡量投入計算全要素生產率。以地區生產總值衡量地區產出，以就業人數衡量勞動的投入，以地區教育經費投入衡量教育投入，建成區面積為土地投入，使用永續盤存法公式（（4））計算各省的資本存量，以2000年資本存量為基礎計算初始資本存量（公式（3））， 固定資產折舊率用9.6%[15]計算。

K0=I0（1+g）/（g+δ）g.（3）

其中，K0為初始資本存量，I0為資本形成總額，g為投資增長率、δ為固定資產折舊率。

Ki=Iipi+（1-δ）Ki-1.（4）

其中，pi為資本價格指數，使用固定資產投資價格指數代替。

金融業作為新興產業發展迅速，未來發展前景好，在經濟發展中占據主導地位。金融業作為虛擬經濟將金融資產轉化為資本投入到省會生產中，從而促進經濟增長，因此，引入金融業比重為解釋變量，定量分析金融業比重對經濟高質量發展的影響。6982812B-7312-4A22-840B-2CE17139FA8C

金融業比重=金融業增加值/地區生產總值

優化產業結構提升低端產業的收益，強化高端產業以促進高質量發展。吳俊媛[16]1提出，目前經濟增長的主要動力是產業升級，三個產業的協同發展可以推動經濟增長。因此，引入產業升級作為調節變量，驗證全要素生產率和金融業比重對經濟高質量發展的影響，從農業現代化、信息現代化以及產業聚集度三個角度，使用熵值法計算產業升級。農業現代化=農業機械總動力/地區農作物播種面積;信息現代化=互聯網普及率;產業聚集度=（各省制造業城鎮就業人數/城鎮就業人數）/（全國制造業人數/全國城鎮就業人數）

二、實證分析

本文以經濟高質量發展為被解釋變量，以全要素生產率、金融業增加值為解釋變量，產業升級為調節變量。

（一）單位根檢驗

使用IPS檢驗對2010-2019年數據進行單位根檢驗，通過stata命令分別對被解釋變量（取對數后的高質量發展（lnhq）），解釋變量全要素生產率（tfp）、產業升級（upg）以及調節變量金融業比重（lneg）進行單位根檢驗，檢驗結果見表2：

表2的數據表明，取對數后的高質量發展（lnhq）的t統計量為-3.449 2，小于1%水平的臨界值-2.53;標準化后z統計量P值為0.小于α=0.01，因此，可以認為在犯錯誤的概率不超過1%的情況下，取對數的高質量發展為平穩序列。

從表3的數據表明，全年要素生產率（tfp）標準化后，z統計量P值為0，小于α=0.01，因此，可以認為在犯錯誤的概率不超過1%的情況下，全要素生產率（tfp）序列是平穩性的。

表4的數據表明，產業升級（upg）標準化后，z統計量P值為0，小于α=0.01，可以認為在犯錯誤的概率不超過1%的情況下，拒絕存在面板單位根的假設，即產業升級序列不存在趨勢是平穩的。

表5的數據表明，金融業比重（lneg） 標準化后，z統計量P值為0.0，小于α=0.01，可以認為在犯錯誤的概率不超過1%的情況下，產業升級序列是平穩序列。

（二）格蘭杰因果檢驗

通過格蘭杰因果檢驗判斷全要素生產率（tfp）、產業升級（upg）、金融業比重（lneg）的過去值對高質量發展（lnhq）當前值是否有一定的“預測能力”。前文的檢驗結果表明，各個指標序列都為平穩序列，因此，可以對數據進行格蘭杰檢驗。

通過stata程序對全要素生產率與高質量發展進行格蘭杰檢驗，其差分GMM估計結果見表6。

表6的數據表明，滯后一期的全要素生產率對高質量發展檢驗結果在10%顯著性水平下對高質量發展的影響顯著，可以認為全要素生產率的過去值可以幫助預測高質量發展的未來值，因此，可以接受全要素生產率是高質量發展的因。

對金融業比重（lneg）和高質量發展（lnhq）進行格蘭杰檢驗，差分GMM估計結果見表7。

表7的數據表明，金融業比重（lneg）的兩期滯后結果在5%的顯著性水平下對高質量發展影響顯著?？梢哉J為金融業比重的過去值可以幫助預測高質量發展的未來值，金融業比重是高質量發展的因。

（三）模型設定與結果分析

1.靜態面板模型

全要素生產率、金融業比重對高質量發展有一定的影響，因此，使用取對數之后的高質量發展lnhq為被解釋變量，全要素生產率tfp、金融業比重lnrg為解釋變量，使用產業升級upg為調節變量，建立模型，進行回歸。

通過Hausman檢驗確定固定效應模型更適合用來擬合模型。因此，選擇建立靜態面板固定效應模型得到模型1和模型2，對模型進行回歸，結果見表8。

模型1：

lnhq=0.333 9×tfp+0.636 8×lneg+0.914 7

模型2：

lnhq=0.300 7×tfp+0.563 7×lneg+0.213 0×upg+0.611 0

由模型1與模型2的回歸結果可以看出，模型1中在顯著性水平α=0.1，時全要素生產率系數通過顯著性檢驗模型2未通過檢驗;當顯著性水平為0.01時，金融業比重通過顯著性檢驗;引入產業升級后的模型2，當顯著性水平為0.05時，變量系數通過顯著性檢驗，可以認為產業升級對經濟高質量發展也有一定影響。從回歸系數大小可以看出，金融業比重對經濟高質量發展的貢獻最大，其次是全要素生產率，產業升級對經濟高質量發展的貢獻最小。

2.面板空間計量模型

建立空間誤差模型，研究高質量發展的影響因素。使用地理距離矩陣對數據進行全局莫蘭檢驗，結果見表9。

表9的數據表明，地區之間有存在高-高或者低-低的聚集趨勢，說明地區經濟高質量發展存在空間相關?？臻g效應檢驗結果見表10。

表10的數據表明，無產業升級的空間效應檢驗中，空間誤差檢驗以及空間滯后檢驗P值都小于0.01，均通過檢驗;加入調節變量產業升級的模型進行空間效應檢驗結果表明，空間效應以及空間誤差檢驗均通過檢驗，說明各省之間的確存在空間效應，因此，可以建立空間計量模型。

建立沒有調節變量和引入產業升級為調節變量的空間誤差模型的模型3和模型4，對模型進行回歸，結果見表11。

模型3和模型4的回歸結果中，空間系數以及變量系數檢驗在顯著性水平為0.01時，通過，即認為適合建立空間誤差模型。從模型回歸結果來看，模型3中全要素生產率和金融業比重分別在α=0.1和α=0.01時，通過檢驗，即二者均對經濟高質量發展影響顯著;加入產業升級后的模型4中可以看出其與模型3的結果相似，加入的調節變量產業升級對經濟高質量發展的影響顯著且正相關。從回歸結果的系數來看，金融業比重對經濟高質量發展的貢獻最大，其次是全要素生產率，產業升級的貢獻最小，靜態面板回歸模型中的模型1和模型2的結論相同。6982812B-7312-4A22-840B-2CE17139FA8C

3.結果分析

（1）模型1在10%的顯著性水平下全要素生產率與高質量發展程度之間存在正相關，即全要素生產率提升會促進經濟高質量發展程度;在1%的顯著性水平下，金融業比重對高質量發展的影響顯著為正，即金融業比重可以促進我國經濟高質量發展。

（2）全要素生產率系數未通過10%的顯著性水平，但在模型2中金融業比重在1%的顯著性水平下對高質量發展仍有促進作用;產業升級在5%顯著性水平下對經濟高質量發展也存在顯著的正向影響。

（3）全要素生產率對經濟高質量發展存在影響;金融業比重在1%顯著性水平下通過顯著性檢驗，產業升級也通過顯著性檢驗。

（4）全要素生產率、金融業比重以及產業升級均對我國經濟高質量發展有顯著的正向影響，即三者都是經濟高質量發展的影響因素;從三個變量對經濟高質量發展的貢獻來看，金融業比重的貢獻最大，全要素生產率次之，產業升級的貢獻率最小。

三、結論與政策建議

（一）結論

（1）全要素生產率是高質量發展的格蘭杰原因，金融業比重是高質量發展的格蘭杰原因，即全要素生產率和金融業比重發生變化都會引起經濟高質量發展的變化。

（2）全要素生產率對高質量發展有顯著的促進作用，金融業比重對高質量發展也有顯著的促進作用，并且金融業比重對高質量發展的貢獻較大。

（3）全要素生產率和金融業比重對高質量發展同樣有顯著的影響，并且產業升級對高質量發展也有顯著的促進作用。

（4）經濟高質量發展不僅受全要素生產率和金融業比重的影響產業升級對經濟高質量發展也有影響。

（二）政策建議

1.提升全要素生產率

從生產要素角度出發，降低生產要素成本，優化生產要素配置效率;提升勞動力利用率，將大量的剩余勞動力優化分配到效率更高的部門，提高經濟增長率;加大對教育的投資，培養更多社會需求型人才，提升人力資本;提升土地資源的利用率，從投入上減少要素的投入，通過提升生產要素的轉化率來，提升全要素生產率，促進我國經濟高質量發展。

2.積極鼓勵金融業的發展

優化金融業結構，避免金融產業的單一性發展，在支持銀行業的發展的同時，大力推進證券以及保險等行業的發展，使金融業結構多元化發展;積極優化金融業的內部結構，使金融業內部協調發展形成優勢互補的產業鏈。優化金融業的結構，促進金融業的發展，擴大金融業的發展規模，增強對金融業的支持力度，對新興的金融產業提供充足的發展空間促進金融業的發展，提升經濟高質量發展。

3.提高農業現代化、信息現代化以及產業聚集度，促進地區產業升級

地區產業升級在一定程度上可以提升經濟高質量發展，因此，在適應經濟發展的同時對產業結構進行優化。首先我國作為農業大國農業基礎雄厚，但農業機械化程度較為落后，農業生產在一定程度上屬于落后階段，因此，應該加大對農業機械的使用率，提升農業現代化水平;其次，我國已經進入大數據時代，和發達國家相比，我國的信息現代化發展相對落后，要積極促進各行業的信息現代化水平;應加強相關產業鏈的集聚度，從空間以及時間上節約物資運輸成本，優化產業內部結構，促進經濟高質量發展。

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[責任編輯]王立國

Research on the Influencing Factors of High-quality

Economic Development

SUN Xin，SUI Dongnan

（Institute of Statistics and Applied Mathematics，Anhui University of Finance and

Economics，Bengbu，Anhui，23300，China）

Abstract：Based on the relevant data of 30 provinces and cities （except Xizang） in China from 2010 to 2019，the high-quality development degree of 30 provinces and cities in China was estimated from the aspects of innovation，coordination，green，openness，sharing and quality benefit.Taking total factor productivity and the proportion of financial industry as explanatory variables and industrial upgrading as moderating variables，Stata software is used to establish static panel regression and spatial econometric model to analyze whether these factors have a certain impact on the high-quality development of China's economy.Through Granger causality test，fixed effect model and spatial error model analysis，the research results show that： total factor productivity，the proportion of financial industry is the Granger cause of high-quality development;Total factor productivity，the proportion of financial industry and industrial upgrading have a significant role in promoting the high-quality development of China's economy.Among them，the financial sector contributed the most to high-quality economic development，followed by total factor productivity，and the least to industrial upgrading.

Keywords：high quality development;DEA-Malmquist;granger test;static panel regression;spatial econometric

[收稿日期]2021-01-20

[作者簡介]孫欣（1973-），男，安徽廬江人，教授，博士，碩士生導師，主要從事資源與環境統計研究;隋冬楠（1996-），女，安徽六安人，統計學專業2019級碩士研究生，主要從事資源與環境統計研究。

[基金項目]國家社科基金重點項目（18AJY014）;安徽財經大學研究生科研創新基金項目（ACYC2019173）;安徽高校自然科學研究項目（KJ2018ZD043）

文章編號：1003-6121（2021）05-0001-096982812B-7312-4A22-840B-2CE17139FA8C