王桂梅，趙喜倉，羅雨森

(江蘇大學(xué) a.財(cái)經(jīng)學(xué)院； b.管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

一、引 言

十九大報(bào)告指出“我國經(jīng)濟(jì)已由高速發(fā)展階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”，這是中國特色社會主義進(jìn)入新時(shí)代的基本特征，也是經(jīng)濟(jì)工作必須把握的大前提、大邏輯。實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展必須堅(jiān)持質(zhì)量第一、效益優(yōu)先，以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長。2007—2018年中國GDP由232 836.74億元增加到914 707.46億元，但增長速度卻由20.14%降低到7.98%，表明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展已成為中國發(fā)展的必然趨勢。因中國特殊的政府財(cái)政體制，政府具有干預(yù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)烈動機(jī)，且這種動機(jī)在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過程中起著不可忽視的作用。如何科學(xué)有效地評價(jià)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？而政府干預(yù)又會怎樣影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展？這些都是新時(shí)代下中國發(fā)展亟需解決的經(jīng)濟(jì)問題。

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究經(jīng)歷了從單一指標(biāo)到多指標(biāo)的過程。李平等最早運(yùn)用全要素生產(chǎn)率表示經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[1]。隨后，李元旭和曾鋮認(rèn)為勞動生產(chǎn)率也與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有密切關(guān)系，在全要素生產(chǎn)率基礎(chǔ)上增加勞動生產(chǎn)率來表示高質(zhì)量發(fā)展[2]。這些單一指標(biāo)雖然具有一定的成效，但存在較大局限性，無法全面衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平?；诖?，構(gòu)建指標(biāo)體系綜合評價(jià)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成為熱點(diǎn)。李娟偉和任保平從經(jīng)濟(jì)增長的穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、生產(chǎn)效率、生態(tài)環(huán)境代價(jià)、國民經(jīng)濟(jì)素質(zhì)、福利變化與成果分配六個(gè)方面構(gòu)建指標(biāo)體系對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)[3]。蔡玉勝和呂靜韋建立了包含經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、社會發(fā)展、基礎(chǔ)建設(shè)、生態(tài)環(huán)保四個(gè)方面的指標(biāo)體系，對京津冀和長三角地區(qū)發(fā)展質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)和比較[4]。魏敏和李書昊開發(fā)了一套指標(biāo)體系，衡量經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展、資源配置高效等十個(gè)方面的質(zhì)量[5]。何宏慶基于數(shù)字金融構(gòu)建指標(biāo)體系，對中國高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行評價(jià)[6]。李娜娜和楊仁發(fā)也立足于五大發(fā)展理念，并考慮到地區(qū)發(fā)展不平衡性和指標(biāo)可得性，從經(jīng)濟(jì)增長動力、經(jīng)濟(jì)增長結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)增長穩(wěn)定性、福利成果分配和資源利用與環(huán)境保護(hù)等五個(gè)方面選取25個(gè)指標(biāo)對中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行測度[7]。

現(xiàn)有研究有關(guān)政府干預(yù)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究并不多，大多數(shù)集中在政府干預(yù)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。隨著研究的深入，學(xué)者們對政府干預(yù)的影響持不同觀點(diǎn)。主流觀點(diǎn)認(rèn)為，政府干預(yù)對經(jīng)濟(jì)增長起促進(jìn)作用。政府通過不斷完善基礎(chǔ)設(shè)施、制度建設(shè)，增加基礎(chǔ)科學(xué)投入，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展[8]。謝貞發(fā)和張瑋對中國分權(quán)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)財(cái)政分權(quán)對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生促進(jìn)作用[9]。而部分學(xué)者認(rèn)為政府干預(yù)雖然促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)的快速增長，但是這種增長是粗放的。在以GDP等經(jīng)濟(jì)績效增長為政府績效考核的背景下，必將導(dǎo)致區(qū)域間政府競爭加強(qiáng)，形成合作少競爭多的局面[10]。王文甫等指出政府干預(yù)導(dǎo)致投資過度，進(jìn)而造成了產(chǎn)能過剩等問題[11。褚敏和蹤家峰認(rèn)為在金融系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)體系中，政府干預(yù)阻礙服務(wù)業(yè)和工業(yè)的發(fā)展[12]。

此外，也有學(xué)者指出政府干預(yù)的影響是相對的，在不同時(shí)期(地區(qū))所起的作用差距較大。比如在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，政府通過投資、信貸、財(cái)政等行政手段有目的性、歧視性的干預(yù)市場，可能增加產(chǎn)業(yè)升級的風(fēng)險(xiǎn)，抑制經(jīng)濟(jì)增長[13]；而在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，政府通過貸款、稅收等政策彌補(bǔ)市場不足，完善資源配置、改善生活環(huán)境，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟(jì)增長[14]。李政通等發(fā)現(xiàn)在中國東中部地區(qū)，“自由主義”比“干涉主義”更能通過刺激激素進(jìn)步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；而在西部地區(qū)，“干涉主義”更能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[15]。鄒偉和凌江懷認(rèn)為金融發(fā)展水平不同，政府干預(yù)影響效果不同[16]。金融發(fā)展水平低的地區(qū)，政府干預(yù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；金融發(fā)展水平高的地區(qū)，政府干預(yù)對經(jīng)濟(jì)增長影響呈邊際效率遞減狀態(tài)。李強(qiáng)和李書舒指出政府支出和經(jīng)濟(jì)增長之間存在“倒U”關(guān)系，且在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，政府干預(yù)作用減弱[17]。

綜上所述，現(xiàn)有研究尚存在以下不足：第一，國內(nèi)學(xué)者對政府干預(yù)與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究較少，且由于自身認(rèn)識的差異，對政府干預(yù)的影響持不同觀點(diǎn)；第二，在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系的構(gòu)建方面尚無統(tǒng)一定論；第三，關(guān)于指標(biāo)體系的研究大多基于理論層面，缺乏量化分析?；诖?，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，從以下幾個(gè)方面進(jìn)行擴(kuò)展：(1)以政府干預(yù)為核心解釋變量，探討其對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。(2)以創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五大發(fā)展理念為核心，從經(jīng)濟(jì)活力、創(chuàng)新效率、綠色發(fā)展、人民生活和社會和諧五個(gè)方面構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系。(3)運(yùn)用TOPSIS法對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行評價(jià)。本文的結(jié)構(gòu)安排如下：首先，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系，并運(yùn)用TOPSIS法得出綜合得分；其次，對2007—2017年中國30個(gè)省市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行橫向和縱向分析；最后，研究政府干預(yù)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響和溢出效應(yīng)。

二、評價(jià)方法構(gòu)建

(一)指標(biāo)體系構(gòu)建

推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，需要準(zhǔn)確把握時(shí)代脈搏，在深入貫徹創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享等五大發(fā)展理念上下功夫，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系也要以五大發(fā)展理念為核心，結(jié)合中國社會發(fā)展主要矛盾的轉(zhuǎn)變、注重客觀數(shù)據(jù)可獲得性。在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，本文從經(jīng)濟(jì)活力、創(chuàng)新效率、綠色發(fā)展、人民生活和社會和諧五個(gè)方面選取17個(gè)指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系(如表1)，并運(yùn)用TOPSIS法對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行測度。

表1 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系

注：+表示高優(yōu)指標(biāo)，-表示低優(yōu)指標(biāo)，0表示中性指標(biāo)。

(二)TOPSIS法

TOPSIS是多目標(biāo)決策分析的一種常用方法，對資料無特殊要求，使用靈活簡便。因此，用TOPIS法對中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行評價(jià)，具體步驟如下：

1.指標(biāo)趨同化。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系既包含中性指標(biāo)，又包含低優(yōu)指標(biāo)和高優(yōu)指標(biāo)，為便于分析，將中性指標(biāo)和低優(yōu)指標(biāo)均轉(zhuǎn)換為高優(yōu)指標(biāo)，公式如下：

2.指標(biāo)歸一化。為消除量綱影響，運(yùn)用向量規(guī)范法對各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理，得到矩陣Z：

3.確定最優(yōu)方案和最劣方案。經(jīng)轉(zhuǎn)換所有指標(biāo)均為高優(yōu)指標(biāo)，故最優(yōu)方案為各指標(biāo)最大值，最劣方案為各指標(biāo)最小值，具體如下：

最優(yōu)方案：Z+=(maxZi1，maxZi2，…，maxZim)

最劣方案：Z-=(minZi1，minZi2，…，minZim)

與最優(yōu)方案距離：

與最劣方案距離：

(三)評價(jià)結(jié)果分析

運(yùn)用TOPSIS法對2007—2017年中國各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行測算，得到各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)排名(如表2)。

表2 中國各省份2007—2017年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)排名

對2007—2017年中國30個(gè)省市(西藏，港澳臺除外)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行排名可知大部分省市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)排名變化較小，得分差值在0.05～0.10之間，差距較小。除此之外，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)高的地區(qū)主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，比如上海、北京、廣東等地。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)地理位置優(yōu)越，資金、人才等資源豐富，新能源、新材料等節(jié)能環(huán)保技術(shù)研發(fā)水平較高，綠色經(jīng)濟(jì)效率較高，從而經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平較高。經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)較低，比如吉林、新疆、內(nèi)蒙古等地。經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)資金、人才等資源缺乏，對新引進(jìn)的先進(jìn)技術(shù)不能充分吸收，資源耗費(fèi)量、污染排放量大，不利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。其中，天津、湖南、云南等地經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展排名下降明顯，尤其是天津市，幾乎直線下降，原因可能是地理位置鄰近北京，大多數(shù)人才被“分流”進(jìn)入發(fā)達(dá)地區(qū)；同時(shí)，從發(fā)達(dá)地區(qū)引進(jìn)的先進(jìn)技術(shù)不能充分利用和吸收。

圖12017年中國各省份經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)得分情況

運(yùn)用自然斷裂法將2017年中國30個(gè)省市(西藏、港澳臺除外)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)分為四個(gè)梯度。第一梯度為0～0.249，第二梯度為0.250～0.308，第三梯度為0.309～0.381，第四梯度為0.382～0.542?？梢园l(fā)現(xiàn)，第一梯度為新疆、甘肅等地，第二梯度為云南、貴州等地，第三梯度為青海、寧夏、江蘇等地，第四梯度為北京、上海等地。其中，青海、寧夏經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展較好的原因可能是GDP增長速度較高、第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速、居民消費(fèi)水平上漲、社會不安定指數(shù)和城市登記失業(yè)率較低等?？傮w來看，2017年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)較低，且分布不均衡，呈自東向西遞減趨勢，其余年份亦是如此。

三、政府干預(yù)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間計(jì)量分析

(一)空間相關(guān)分析

空間相關(guān)分析有全局相關(guān)分析和局部相關(guān)分析。全局相關(guān)分析是檢驗(yàn)研究對象整體的相關(guān)性；局部相關(guān)分析是檢驗(yàn)各研究對象之間的相關(guān)關(guān)系，兩者相互補(bǔ)充。全局和局部相關(guān)分析常用的指數(shù)為Moran’s I指數(shù)，具體公式如下：

全局莫蘭指數(shù)：

通過Moran’s I對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，具體如表3。可以發(fā)現(xiàn)，除2017年外，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)在5%的水平上通過顯著性檢驗(yàn)，表明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)空間分布非均質(zhì)，即存在空間溢出效應(yīng)。2007—2017年中國各省市Moran’s I指數(shù)呈波動下降趨勢，表明空間溢出效應(yīng)逐漸減弱。

對2017年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行局部相關(guān)性分析，具體如圖2。第一象限為高—高集聚狀態(tài)，第二象限為低—高集聚狀態(tài)，第三象限為低—低集聚狀態(tài)，第四象限為高—低集聚狀態(tài)?？梢园l(fā)現(xiàn)，中國大部分省市處于高—高和低—低集聚狀態(tài)，表明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在正相關(guān)性。其中，處于高—高和低—低集聚狀態(tài)的省市分別有8個(gè)和10個(gè)，總占比達(dá)60%。處于高-低集聚狀態(tài)的僅有5個(gè)，分別為北京、河南、重慶、青海和寧夏。北京作為中國的首都，其“虹吸效應(yīng)”大于“擴(kuò)散效應(yīng)”，對周邊地區(qū)的溢出作用較小。

表3 經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)Moran's I檢驗(yàn)

圖2 2017年經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)局部散點(diǎn)圖

(二)空間計(jì)量模型構(gòu)建

空間計(jì)量模型常見的有空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型，空間杜賓模型是在前兩者基礎(chǔ)上的擴(kuò)展，本文主要對空間杜賓模型進(jìn)行介紹，具體構(gòu)建的模型如下：

y=ρWy+β1lninfra+β2lnhuman+β3lnindus+β4lngov+β5lnsize+β6lnopen+Wδ1lninfra+Wδ2lnhuman+Wδ3lnindus+Wδ4lngov+Wδ5lnsize+Wδ6lnopen+ε

其中，y為被解釋變量，表示中國各省市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)；ρ為自相關(guān)系數(shù)；βi為解釋變量和控制變量系數(shù)；δi為解釋變量空間自相關(guān)系數(shù)；W為空間權(quán)重矩陣，本文采用相鄰權(quán)重矩陣，即兩地區(qū)之間相鄰為1，不相鄰為0；ε為誤差項(xiàng)，服從正態(tài)分布。lngov為核心解釋變量政府干預(yù)，用政府財(cái)政一般預(yù)算支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重表示。lninfra、lnhuman、lnindus、lnsize、lnopen為控制變量基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市規(guī)模和開放水平。其中，基礎(chǔ)設(shè)施選取每萬平方千米涵蓋的公路長度；人力資本選取從業(yè)人數(shù)占常住人口比重；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)選取第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重；城市規(guī)模選取常住人口表示；開放水平選取實(shí)際利用外商直接投資額表示。

考慮到西藏的數(shù)據(jù)不全和港澳臺地區(qū)的統(tǒng)計(jì)方式不同，本文對2007—2017年中國30個(gè)省市(西藏、港澳臺除外)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計(jì)局《中國火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。同時(shí)，為了消除量綱影響，對各變量取對數(shù)，具體如表4。

表4 變量說明與描述性統(tǒng)計(jì)

(三)模型識別檢驗(yàn)

根據(jù)表3發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)存在空間集聚效應(yīng)，即存在空間異質(zhì)性和空間依賴性，使用傳統(tǒng)空間計(jì)量模型可能存在較大偏誤，故使用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。為確定合適的空間計(jì)量模型，首先對OLS回歸進(jìn)行LM檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。

表5 OLS回歸結(jié)果

可以發(fā)現(xiàn)LM-Lag和LM-Err在5%的水平上均顯著，RobustLM-Lag在10%水平上顯著，RobustLM-Err在1%水平上顯著，使用空間誤差模型更合適。為進(jìn)一步確定模型，先構(gòu)建空間杜賓模型，運(yùn)用LR檢驗(yàn)是否能弱化為空間誤差模型，結(jié)果為37.70，在1%水平上拒絕原假設(shè)，不能弱化為空間誤差模型，空間杜賓模型更合適。由于空間杜賓模型是在空間滯后模型和空間誤差模型上的改進(jìn)，故使用空間杜賓模型。其次對固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果為χ2(6)=40.282，在1%水平上顯著，固定效應(yīng)模型更合適。最后，選取時(shí)間、個(gè)體和雙向效應(yīng)，LR檢驗(yàn)結(jié)果分別為90.35和500.45，均在1%水平上拒絕原假設(shè)，雙向效應(yīng)模型最好。綜上所述，選取雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型進(jìn)行實(shí)證分析。

(四)模型回歸結(jié)果

由于中國東、中、西、東北地區(qū)因人才資源、社會制度、地理位置等有較大差異，各因素對全國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響不一定適用于這些地區(qū)。因此，本文在研究各影響因素對全國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ)上，同樣構(gòu)建雙效固定效應(yīng)的空間杜賓模型分別對東、中、西、東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響因素進(jìn)行分析，具體結(jié)果如表6。

表6 全國和各地區(qū)空間計(jì)量模型結(jié)果

注：*，**，***分別表示10%，5%，1%的置信水平；括號中為t值。下同。

從國家層面看，本地區(qū)和相鄰地區(qū)政府干預(yù)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響均為促進(jìn)作用，但相鄰地區(qū)促進(jìn)作用不顯著。其中，本地區(qū)和相鄰地區(qū)政府干預(yù)增加1%，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展分別增加0.284%和0.025 5%，其原因可能是各省市政府在制定政策過程中均結(jié)合本地區(qū)的情況，根據(jù)國家政策這一主線來制定出促進(jìn)本地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的政策，在政策執(zhí)行過程中不可避免的會影響相鄰地區(qū)，但因地區(qū)、環(huán)境等因素差異，對相鄰地區(qū)的影響不顯著。此外，由于政府之間存在競爭關(guān)系，導(dǎo)致政府之間形成以地域?yàn)榻绲姆蛛x狀態(tài)，不能突破地域限制，共同合作促進(jìn)整體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但相鄰地區(qū)促進(jìn)作用不顯著。完善的基礎(chǔ)設(shè)施能夠減少區(qū)域間交易的成本，但對外溢出效應(yīng)有待加強(qiáng)。人力資本抑制本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，原因可能是這種影響存在一定的滯后效應(yīng)，短期內(nèi)不能形成顯著的作用；相鄰地區(qū)人力資本抑制本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，表明區(qū)域間人力資本水平差距較大，不利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起顯著促進(jìn)作用，在以發(fā)展服務(wù)業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的背景下，政府制定的相關(guān)政策也都是以促進(jìn)服務(wù)業(yè)發(fā)展為主的，故對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有利。地區(qū)規(guī)模對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響起顯著抑制作用，原因可能是在有限的地理資源下，更多的人口將加大地區(qū)的資源消耗能力，降低區(qū)域綠色發(fā)展水平，不利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。開放水平抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，說明在引進(jìn)外商直接投資的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)時(shí)，本地區(qū)和相鄰地區(qū)均未能充分吸收和利用。同時(shí)，一些發(fā)達(dá)國家出于知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、政策等原因，將一些低水平、高消耗的技術(shù)轉(zhuǎn)移到中國，導(dǎo)致中國資源、環(huán)境等造成大量浪費(fèi)，進(jìn)而抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

從區(qū)域?qū)用婵矗瑬|部地區(qū)政府干預(yù)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起促進(jìn)作用，但影響不顯著，相鄰地區(qū)起顯著抑制作用，原因可能是東部地區(qū)較為發(fā)達(dá)，政府之間競爭激烈，導(dǎo)致制定的政策更具有針對性，僅對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用。區(qū)域規(guī)模抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但相鄰地區(qū)不顯著，表明東部作為中國較發(fā)達(dá)的區(qū)域之一，其人口飽和度早已達(dá)標(biāo)，在現(xiàn)有情況下，不斷增加人口量將對東部地區(qū)造成過重負(fù)擔(dān)，不利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。中部地區(qū)相鄰地區(qū)政府干預(yù)抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。其原因可能是在中部地區(qū)各省市發(fā)展水平相似的情況下，相鄰地區(qū)加強(qiáng)政府干預(yù)會吸引本地區(qū)資源、人才入駐，拉大地區(qū)之間的差距，進(jìn)而不利于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展?；A(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、開放水平均顯著抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，其中相鄰地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不顯著。表明這些值的增加，將會拉大地區(qū)之間的差距，對中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生不利影響。西部地區(qū)政府干預(yù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。表明在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)較弱的地區(qū)，增加政府干預(yù)將促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。人力資本和區(qū)域規(guī)模均顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。在各省相繼出臺“引進(jìn)人才”政策的情況下，西部地區(qū)作為我國經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)且人口較少的地區(qū)，吸引大量優(yōu)秀人才入駐，進(jìn)而促進(jìn)其經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，相鄰地區(qū)抑制但影響不顯著。東北地區(qū)政府干預(yù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。人力資本抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。區(qū)域規(guī)模促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。本地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，相鄰地區(qū)促進(jìn)但作用不顯著。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、開放水平抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

表7為全國和各地區(qū)的空間溢出效應(yīng)分解。直接溢出效應(yīng)為解釋變量(政府干預(yù)、人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施、城市規(guī)模等)對本地區(qū)的影響；間接溢出效應(yīng)為對相鄰地區(qū)的影響；總效應(yīng)為對整體的影響。從全國看，政府干預(yù)促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，對相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響不顯著。一國(地區(qū))政府在制定決策時(shí)，首先是根據(jù)本國(地區(qū))情況制定符合自身的政策，進(jìn)而促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，而這一舉措并不完全合適相鄰地區(qū)，對相鄰地區(qū)產(chǎn)生積極影響。其中，政府干預(yù)增加1%，本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展增加0.283%?；A(chǔ)設(shè)施對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展溢出效應(yīng)為正，且在1%水平上均顯著，表明基礎(chǔ)設(shè)施完善程度至關(guān)重要，不僅僅促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，也促進(jìn)相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，更能帶動整個(gè)國家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。基礎(chǔ)設(shè)施完善，區(qū)域間溝通交流成本大大降低，更多資金流向高技術(shù)、低污染等高端產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。人力資本抑制相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，可能原因是本地區(qū)存在較強(qiáng)“虹吸效應(yīng)”吸引更多人力資源入駐，拉大區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距，抑制相鄰地區(qū)發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)僅對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起顯著促進(jìn)作用，對相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展作用不顯著。區(qū)域規(guī)模對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起抑制作用。本地區(qū)城市規(guī)模越大，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展越差，表明高質(zhì)量發(fā)展受地區(qū)規(guī)模影響。開放水平抑制經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但對本地區(qū)抑制作用不顯著，表明中國整體未能充分實(shí)現(xiàn)獨(dú)立自主創(chuàng)新，大量依靠外來技術(shù)。

表7 全國和各地區(qū)溢出效應(yīng)

從區(qū)域看，東部地區(qū)政府干預(yù)對相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展顯著為負(fù)，城市規(guī)模本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響顯著為負(fù)。中部地區(qū)政府干預(yù)對相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生消極影響，基礎(chǔ)設(shè)施、開放水平對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生消極影響，且在1%水平上顯著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生消極影響。西部地區(qū)政府干預(yù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但影響不顯著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極影響，區(qū)域規(guī)模對本地區(qū)和相鄰地區(qū)均產(chǎn)生積極影響；人力資本對相鄰地區(qū)產(chǎn)生積極影響。東北地區(qū)政府干預(yù)促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，對相鄰地區(qū)發(fā)展影響不顯著，人力資本對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生消極影響，基礎(chǔ)設(shè)施對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生消極影響，地區(qū)規(guī)模促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

四、結(jié)論和建議

本文從經(jīng)濟(jì)活力、創(chuàng)新效率、綠色發(fā)展、人民生活和社會和諧五個(gè)方面構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系，運(yùn)用TOPSIS法對2007—2017年中國30個(gè)省份(西藏，港澳臺除外)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)進(jìn)行測算，并選取空間計(jì)量模型研究了政府干預(yù)對中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：(1)各省市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，即本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展好，相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展差，尤其是中部和西部地區(qū)。(2)政府干預(yù)對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生積極影響，溢出效應(yīng)為正；對相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展溢出效應(yīng)為負(fù)，但影響不顯著。(3)東部和中部地區(qū)政府干預(yù)均對相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生抑制作用，東北地區(qū)政府干預(yù)促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，對相鄰地區(qū)影響不顯著，西部地區(qū)政府干預(yù)雖促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，但影響不顯著。

基于上述結(jié)論，為促進(jìn)中國各省市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，加快供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，本文提出如下建議：

1.增強(qiáng)政府之間合作程度。政府干預(yù)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有積極促進(jìn)作用，但這種促進(jìn)作用形成以地域?yàn)榻缦薜姆指顮顟B(tài)，不利于中國整體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。各省市政府應(yīng)突破地理界線，共同協(xié)作，制定出雙贏的政策，促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

2.加強(qiáng)政府對西部和東北地區(qū)的干預(yù)程度，減小對中部和東部地區(qū)的干預(yù)程度。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)，適度的政府干預(yù)將彌補(bǔ)市場失靈，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，進(jìn)而帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時(shí)，政府須精簡機(jī)構(gòu)，轉(zhuǎn)變職能，輔助市場這只“無形的手”共同促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

3.不斷完善經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系，擴(kuò)展應(yīng)用范圍。根據(jù)發(fā)展環(huán)境、制度變化，不斷更新和完善指標(biāo)體系，提升評價(jià)結(jié)果的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性。同時(shí)，根據(jù)各省市自身情況，增加或減少指標(biāo)更合理的評價(jià)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。