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(shù)據(jù)，從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、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(fā)展程度。以全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重為解釋變量，產(chǎn)業(yè)升級為調(diào)節(jié)變量，使用Stata軟件建立靜態(tài)面板回歸以及空間計量模型，分析這些因素對我國經(jīng)濟高質量發(fā)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(chǎn)率、金融業(yè)比重是高質量發(fā)展的格蘭杰原因;全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重以及產(chǎn)業(yè)升級對我國經(jīng)濟高質量發(fā)展有顯著的促進作用;金融業(yè)比重對經(jīng)濟高質量發(fā)展的貢獻最大，全要素生產(chǎn)率貢獻次之，產(chǎn)業(yè)升級貢獻最小。

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

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

國內(nèi)有許多學者在對影響經(jīng)濟高質量發(fā)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(fā)現(xiàn)，人力資本結構的優(yōu)化以及金融業(yè)集聚度的增加對經(jīng)濟增長產(chǎn)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?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境實施精準政策對高質量發(fā)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(fā)展失能，只有相關政策的協(xié)同使用才能保障以人才為動力的高質量發(fā)展目標。周清香[9]9等對促進黃河流域經(jīng)濟增長的政策進行梳理，認為信息數(shù)字化對高質量發(fā)展有積極的促進作用。彭定赟[10]53等研究中以五大發(fā)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(fā)展的重要程度，認為五大發(fā)展理念對高質量發(fā)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(jīng)濟高質量發(fā)展因素，認為擴大對外開放可以促進我國經(jīng)濟增長，全要素生產(chǎn)率的提高對我國經(jīng)濟高質量發(fā)展也有正向的沖擊。袁曉玲[12]33在研究經(jīng)濟高質量發(fā)展中發(fā)現(xiàn)，五大發(fā)展理念各方面的優(yōu)化和經(jīng)濟結構、發(fā)展方式以及效率的提升是經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要依據(jù)。全要素生產(chǎn)率的提升可以促進我國的高質量發(fā)展。[13]3李佳彬（2019）[14]75在對云南省經(jīng)濟高質量發(fā)展分析中得出結論，經(jīng)濟增長主要靠全要素生產(chǎn)率的提升。通過以上對經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響因素分析，本文建立靜態(tài)面板模型以及空間計量模型，分析影響經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響因素。

一、指標的量化測度

（一）經(jīng)濟高質量發(fā)展測算

通過對經(jīng)濟高質量發(fā)展測度的相關文獻研究，通過查閱大量有關經(jīng)濟高質量發(fā)展的評價文獻，借鑒層次分析法相關理論，以省域面板數(shù)據(jù)為樣本，從五大發(fā)展理念和質量效益六個維度出發(fā)，選取18個指標建立指標體系，綜合測度各省高質量發(fā)展程度，綜合2010-2019年數(shù)據(jù)，評價我國30個?。ǔ鞑兀└哔|量發(fā)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(shù)據(jù)計算高質量發(fā)展程度。選擇將各指標的權重設置為相同。計算高質量發(fā)展的公式為：

Xti=∑nj=1λjXtij，∑nj=1λj=1.（2）

（二）解釋變量測算

全要素生產(chǎn)率是指全部生產(chǎn)要素的投入所產(chǎn)生的效率。目前全部生產(chǎn)要素的投入難以統(tǒng)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(chǎn)率。以地區(qū)生產(chǎn)總值衡量地區(qū)產(chǎn)出，以就業(yè)人數(shù)衡量勞動的投入，以地區(qū)教育經(jīng)費投入衡量教育投入，建成區(qū)面積為土地投入，使用永續(xù)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(chǎn)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(chǎn)折舊率。

Ki=Iipi+（1-δ）Ki-1.（4）

其中，pi為資本價格指數(shù)，使用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)代替。

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

金融業(yè)比重=金融業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值

優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構提升低端產(chǎn)業(yè)的收益，強化高端產(chǎn)業(yè)以促進高質量發(fā)展。吳俊媛[16]1提出，目前經(jīng)濟增長的主要動力是產(chǎn)業(yè)升級，三個產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展可以推動經(jīng)濟增長。因此，引入產(chǎn)業(yè)升級作為調(diào)節(jié)變量，驗證全要素生產(chǎn)率和金融業(yè)比重對經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響，從農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息現(xiàn)代化以及產(chǎn)業(yè)聚集度三個角度，使用熵值法計算產(chǎn)業(yè)升級。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化=農(nóng)業(yè)機械總動力/地區(qū)農(nóng)作物播種面積;信息現(xiàn)代化=互聯(lián)網(wǎng)普及率;產(chǎn)業(yè)聚集度=（各省制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)/城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)）/（全國制造業(yè)人數(shù)/全國城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)）

二、實證分析

本文以經(jīng)濟高質量發(fā)展為被解釋變量，以全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)增加值為解釋變量，產(chǎn)業(yè)升級為調(diào)節(jié)變量。

（一）單位根檢驗

使用IPS檢驗對2010-2019年數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，通過stata命令分別對被解釋變量（取對數(shù)后的高質量發(fā)展（lnhq）），解釋變量全要素生產(chǎn)率（tfp）、產(chǎn)業(yè)升級（upg）以及調(diào)節(jié)變量金融業(yè)比重（lneg）進行單位根檢驗，檢驗結果見表2：

表2的數(shù)據(jù)表明，取對數(shù)后的高質量發(fā)展（lnhq）的t統(tǒng)計量為-3.449 2，小于1%水平的臨界值-2.53;標準化后z統(tǒng)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(shù)的高質量發(fā)展為平穩(wěn)序列。

從表3的數(shù)據(jù)表明，全年要素生產(chǎn)率（tfp）標準化后，z統(tǒng)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(chǎn)率（tfp）序列是平穩(wěn)性的。

表4的數(shù)據(jù)表明，產(chǎn)業(yè)升級（upg）標準化后，z統(tǒng)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(chǎn)業(yè)升級序列不存在趨勢是平穩(wěn)的。

表5的數(shù)據(jù)表明，金融業(yè)比重（lneg） 標準化后，z統(tǒng)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(chǎn)業(yè)升級序列是平穩(wěn)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(chǎn)率（tfp）、產(chǎn)業(yè)升級（upg）、金融業(yè)比重（lneg）的過去值對高質量發(fā)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(wěn)序列，因此，可以對數(shù)據(jù)進行格蘭杰檢驗。

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

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

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

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

（三）模型設定與結果分析

1.靜態(tài)面板模型

全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重對高質量發(fā)展有一定的影響，因此，使用取對數(shù)之后的高質量發(fā)展lnhq為被解釋變量，全要素生產(chǎn)率tfp、金融業(yè)比重lnrg為解釋變量，使用產(chǎn)業(yè)升級upg為調(diào)節(jié)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(tài)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(chǎn)率系數(shù)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(yè)比重通過顯著性檢驗;引入產(chǎn)業(yè)升級后的模型2，當顯著性水平為0.05時，變量系數(shù)通過顯著性檢驗，可以認為產(chǎn)業(yè)升級對經(jīng)濟高質量發(fā)展也有一定影響。從回歸系數(shù)大小可以看出，金融業(yè)比重對經(jīng)濟高質量發(fā)展的貢獻最大，其次是全要素生產(chǎn)率，產(chǎn)業(yè)升級對經(jīng)濟高質量發(fā)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(fā)展的影響因素。使用地理距離矩陣對數(shù)據(jù)進行全局莫蘭檢驗，結果見表9。

表9的數(shù)據(jù)表明，地區(qū)之間有存在高-高或者低-低的聚集趨勢，說明地區(qū)經(jīng)濟高質量發(fā)展存在空間相關?？臻g效應檢驗結果見表10。

表10的數(shù)據(jù)表明，無產(chǎn)業(yè)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(diào)節(jié)變量產(chǎn)業(yè)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(diào)節(jié)變量和引入產(chǎn)業(yè)升級為調(diào)節(jié)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(shù)以及變量系數(shù)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(chǎn)率和金融業(yè)比重分別在α=0.1和α=0.01時，通過檢驗，即二者均對經(jīng)濟高質量發(fā)展影響顯著;加入產(chǎn)業(yè)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(diào)節(jié)變量產(chǎn)業(yè)升級對經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響顯著且正相關。從回歸結果的系數(shù)來看，金融業(yè)比重對經(jīng)濟高質量發(fā)展的貢獻最大，其次是全要素生產(chǎn)率，產(chǎn)業(yè)升級的貢獻最小，靜態(tài)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(chǎn)率與高質量發(fā)展程度之間存在正相關，即全要素生產(chǎn)率提升會促進經(jīng)濟高質量發(fā)展程度;在1%的顯著性水平下，金融業(yè)比重對高質量發(fā)展的影響顯著為正，即金融業(yè)比重可以促進我國經(jīng)濟高質量發(fā)展。

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

（3）全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟高質量發(fā)展存在影響;金融業(yè)比重在1%顯著性水平下通過顯著性檢驗，產(chǎn)業(yè)升級也通過顯著性檢驗。

（4）全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重以及產(chǎn)業(yè)升級均對我國經(jīng)濟高質量發(fā)展有顯著的正向影響，即三者都是經(jīng)濟高質量發(fā)展的影響因素;從三個變量對經(jīng)濟高質量發(fā)展的貢獻來看，金融業(yè)比重的貢獻最大，全要素生產(chǎn)率次之，產(chǎn)業(yè)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(chǎn)率是高質量發(fā)展的格蘭杰原因，金融業(yè)比重是高質量發(fā)展的格蘭杰原因，即全要素生產(chǎn)率和金融業(yè)比重發(fā)生變化都會引起經(jīng)濟高質量發(fā)展的變化。

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

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

（4）經(jīng)濟高質量發(fā)展不僅受全要素生產(chǎn)率和金融業(yè)比重的影響產(chǎn)業(yè)升級對經(jīng)濟高質量發(fā)展也有影響。

（二）政策建議

1.提升全要素生產(chǎn)率

從生產(chǎn)要素角度出發(fā)，降低生產(chǎn)要素成本，優(yōu)化生產(chǎn)要素配置效率;提升勞動力利用率，將大量的剩余勞動力優(yōu)化分配到效率更高的部門，提高經(jīng)濟增長率;加大對教育的投資，培養(yǎng)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(chǎn)要素的轉化率來，提升全要素生產(chǎn)率，促進我國經(jīng)濟高質量發(fā)展。

2.積極鼓勵金融業(yè)的發(fā)展

優(yōu)化金融業(yè)結構，避免金融產(chǎn)業(yè)的單一性發(fā)展，在支持銀行業(yè)的發(fā)展的同時，大力推進證券以及保險等行業(yè)的發(fā)展，使金融業(yè)結構多元化發(fā)展;積極優(yōu)化金融業(yè)的內(nèi)部結構，使金融業(yè)內(nèi)部協(xié)調(diào)發(fā)展形成優(yōu)勢互補的產(chǎn)業(yè)鏈。優(yōu)化金融業(yè)的結構，促進金融業(yè)的發(fā)展，擴大金融業(yè)的發(fā)展規(guī)模，增強對金融業(yè)的支持力度，對新興的金融產(chǎn)業(yè)提供充足的發(fā)展空間促進金融業(yè)的發(fā)展，提升經(jīng)濟高質量發(fā)展。

3.提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息現(xiàn)代化以及產(chǎn)業(yè)聚集度，促進地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級

地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級在一定程度上可以提升經(jīng)濟高質量發(fā)展，因此，在適應經(jīng)濟發(fā)展的同時對產(chǎn)業(yè)結構進行優(yōu)化。首先我國作為農(nóng)業(yè)大國農(nóng)業(yè)基礎雄厚，但農(nóng)業(yè)機械化程度較為落后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在一定程度上屬于落后階段，因此，應該加大對農(nóng)業(yè)機械的使用率，提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平;其次，我國已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，和發(fā)達國家相比，我國的信息現(xiàn)代化發(fā)展相對落后，要積極促進各行業(yè)的信息現(xiàn)代化水平;應加強相關產(chǎn)業(yè)鏈的集聚度，從空間以及時間上節(jié)約物資運輸成本，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結構，促進經(jīng)濟高質量發(fā)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(huán)境統(tǒng)計研究;隋冬楠（1996-），女，安徽六安人，統(tǒng)計學專業(yè)2019級碩士研究生，主要從事資源與環(huán)境統(tǒng)計研究。

[基金項目]國家社科基金重點項目（18AJY014）;安徽財經(jīng)大學研究生科研創(chuàng)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