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      新舊動能轉(zhuǎn)換推動經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的效應檢驗

      2023-09-08 08:29:00尹希果
      統(tǒng)計與決策 2023年16期
      關鍵詞:新舊雙循環(huán)動能

      尹希果,張 藤

      (重慶大學經(jīng)濟與工商管理學院,重慶 400044)

      0 引言

      新舊動能轉(zhuǎn)換和雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展是一個長期的動態(tài)過程,目前關于經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換方面的研究主要集中在以下三個方面:一是新舊動能轉(zhuǎn)換的概念內(nèi)涵、理論基礎、實現(xiàn)邏輯和戰(zhàn)略舉措等[1—3];二是新舊動能轉(zhuǎn)換多維評價測度、演進路徑和動態(tài)特征等[4—6];三是研究加快新舊動能轉(zhuǎn)換的途徑[7]。關于中國經(jīng)濟雙循環(huán)新發(fā)展格局的研究,主要集中在以下三個方面:一是新發(fā)展格局的時代背景、概念特征、價值意義、戰(zhàn)略思路和構(gòu)建措施[8—10];二是雙循環(huán)新發(fā)展格局的測度[11—15];三是國內(nèi)大循環(huán)的內(nèi)貿(mào)成本研究[16]。

      本文的邊際貢獻可能在于:第一,由于投入產(chǎn)出表的更新非連續(xù)和時間滯后,本文在趙文舉和張曾蓮(2020)[17]的基礎上,進一步利用省級面板數(shù)據(jù),優(yōu)化了經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展綜合指標。第二,無論是新舊動能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟雙循環(huán),當前學者主要集中于探討概念特征和測度方法,并沒有回答兩者之間的具體影響關系以及這種關系是由何種模式帶來的,本文明確了新舊動能轉(zhuǎn)換通過促進產(chǎn)業(yè)集聚推動雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展;第三,本文檢驗了不同政府干預水平在產(chǎn)業(yè)集聚不同路徑的調(diào)節(jié)作用,深化了對新舊動能轉(zhuǎn)換與雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展邏輯鏈條的理解,為不同區(qū)域制定合適的發(fā)展路徑提供有益啟示。

      1 理論分析與研究假設

      經(jīng)濟雙循環(huán)的失調(diào)表現(xiàn)為外循環(huán)“失?!备弑戎豙8,9],主要原因來自國內(nèi)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)問題導致的內(nèi)需擴張緩慢和創(chuàng)新能力不足。加快國內(nèi)市場建設和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,這也是由“失調(diào)”向“協(xié)調(diào)”轉(zhuǎn)變的關鍵。新舊動能轉(zhuǎn)換包含兩層含義,一是經(jīng)濟增長由資本驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動,促進新要素替代舊要素;二是建立健全良性增長新機制,通過制度創(chuàng)新釋放市場主體創(chuàng)新活力[18]。新舊動能轉(zhuǎn)換推動雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展主要體現(xiàn)在:第一,需求側(cè)方面,新舊動能轉(zhuǎn)換推動了企業(yè)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,創(chuàng)造大量中高收入就業(yè)崗位,帶動收入水平的提升,促進國內(nèi)消費規(guī)模擴張和結(jié)構(gòu)優(yōu)化[1],推動國內(nèi)循環(huán)發(fā)展;同時,持續(xù)的研發(fā)創(chuàng)新加快制造業(yè)向高端攀升,促進出口部門占據(jù)國際高新技術(shù)市場,提升全球價值鏈地位,實現(xiàn)高水平的外循環(huán)。第二,供給側(cè)方面,國民收入的提高將帶動儲蓄和投資部門的快速擴張,破解過往國內(nèi)投資資金能力不足而不得不依靠外資融資的困局,并依托國內(nèi)龐大消費市場擴大開放,吸引國際先進生產(chǎn)要素,實現(xiàn)先進技術(shù)向本土企業(yè)溢出和擴散[19]。第三,結(jié)構(gòu)側(cè)方面,加快新舊動能轉(zhuǎn)換要求推動政府職能轉(zhuǎn)變,發(fā)揮創(chuàng)新支持作用[2],堅持要素市場化改革,提升資源配置效率,推動工業(yè)化信息化相融合,促進生產(chǎn)性服務業(yè)規(guī)模擴大并作為高級生產(chǎn)要素為現(xiàn)代制造業(yè)升級賦能。因此,本文提出:

      假設1:新舊動能轉(zhuǎn)換對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展具有正向促進作用。

      新舊動能轉(zhuǎn)換需要提升高技術(shù)制造業(yè)占比,而高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展傾向于在創(chuàng)新水平高的地區(qū)集聚。馬歇爾最早提出了集聚外部性的三個方面:勞動力蓄水池、中間投入共享和知識溢出效應。在新經(jīng)濟地理學邏輯下,產(chǎn)業(yè)集聚是企業(yè)創(chuàng)新和產(chǎn)品競爭力提高的重要因素。產(chǎn)業(yè)集聚促進國內(nèi)價值鏈的形成和全球價值鏈的攀升主要體現(xiàn)在:第一,同一行業(yè)的集聚通過勞動力蓄水池效應擴大勞動力市場規(guī)模,一方面壓低工資水平,降低了企業(yè)成本[20];另一方面促進了技術(shù)創(chuàng)新和行業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高[21]。第二,產(chǎn)業(yè)集聚形成了縱向非一體化協(xié)同分工網(wǎng)絡,共享基礎設施,有效降低交易成本,具有規(guī)模效應的廠商降低了中間品相對價格,企業(yè)更易從加工貿(mào)易型企業(yè)向高DVAR企業(yè)轉(zhuǎn)型[20]。第三,產(chǎn)業(yè)集聚通過信息交流,不同企業(yè)之間的“示范-模仿”規(guī)避了技術(shù)追趕陷阱,有利于企業(yè)間的知識共享和溢出。第四,由于金融市場發(fā)展的制約,企業(yè)的創(chuàng)新升級都面臨嚴重的融資困難,產(chǎn)業(yè)集聚能緩解企業(yè)的信息不對稱,減少不確定性,增進信任關系,促進信用供給,有效緩解融資約束?;谝陨戏治?,本文提出:

      假設2:新舊動能轉(zhuǎn)換通過促進產(chǎn)業(yè)集聚,推動經(jīng)濟雙循環(huán)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

      政府的適當干預對于協(xié)調(diào)發(fā)展是必要的,原因主要有以下兩點:第一,創(chuàng)新環(huán)境需要政府營造,創(chuàng)新過程需要政府支持。新舊動能轉(zhuǎn)換需要有發(fā)展的激勵和合適的環(huán)境,轉(zhuǎn)換過程需要較長周期,更需要大量的基礎條件和轉(zhuǎn)換成本。一方面,政府通過政策支持高技術(shù)企業(yè)對勞動力、資本等生產(chǎn)要素的獲取,提高企業(yè)風險承受能力,進而影響企業(yè)區(qū)位選擇和創(chuàng)新決策。有研究認為高端制造業(yè)市場化水平的提高反而抑制了其技術(shù)進步,超過閾值的政府支持反而有利于高端制造業(yè)科技水平提升[22]。累積因果模型認為地區(qū)間的回波效應會使落后地區(qū)的資源源源流入先發(fā)地區(qū),由于集聚效應和知識資本的邊際遞增,地區(qū)差距并不會減小。政府在協(xié)調(diào)發(fā)展的作用在于指導東西部地區(qū)的要素轉(zhuǎn)移,減少要素的流動壁壘。另一方面,當企業(yè)通過政府稅收和財政支持獲得的收益超過創(chuàng)新所獲報酬時,創(chuàng)新惰性驅(qū)使企業(yè)更加不會從事高投入高風險的研發(fā)活動,企業(yè)為享受政策優(yōu)惠的尋租活動也會降低企業(yè)創(chuàng)新積極性。第二,產(chǎn)業(yè)集聚的擁堵效應也需要政府的適當調(diào)控。一方面,集聚程度提高會因為環(huán)境污染、空間和資源等限制產(chǎn)生負外部性。擁堵效應造成企業(yè)成本增加,創(chuàng)新產(chǎn)出下降,甚至影響創(chuàng)新積極性。另一方面,過度的政策驅(qū)動會誘發(fā)重復建設,集群企業(yè)趨同性較高,無法產(chǎn)生應有的知識溢出。集聚水平低時,集群企業(yè)可以通過知識溢出、信息交流發(fā)揮專業(yè)化集聚對技術(shù)創(chuàng)新的促進作用;集聚水平超過閾值時,同質(zhì)化企業(yè)為獲取資源的過度競爭會抑制技術(shù)創(chuàng)新,政府需要改變制度環(huán)境和改變要素相對價格,促進產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚,通過降低中間品成本提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出?;诎l(fā)展現(xiàn)狀,本文提出:

      假設3:政府干預可以影響新舊動能轉(zhuǎn)換推動雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的直接效應,但影響方向不明。

      假設4:政府干預正向調(diào)節(jié)新舊動能轉(zhuǎn)換通過產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚推動經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的前后路徑。

      假設5:政府干預正向調(diào)節(jié)新舊動能轉(zhuǎn)換通過產(chǎn)業(yè)多樣化集聚推動經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的前后路徑。

      2 研究設計

      2.1 計量模型設定

      本文的研究重點是考察新舊動能轉(zhuǎn)換對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響機制,參考文獻[23],為了消除異方差,采用雙對數(shù)函數(shù)形式進行估計。構(gòu)建如下中介效應模型:

      其中,i和t分別表示地區(qū)和年份,CDIit表示各省份經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展水平Dio;EDIit表示經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換,ICit表示產(chǎn)業(yè)集聚水平,Xit為控制變量,μi和λt分別為地區(qū)和時間的固定效應,εit為隨機誤差項。

      為了進一步檢驗政府干預對中介效應產(chǎn)生的調(diào)節(jié)作用,引入政府干預與經(jīng)濟新舊動能轉(zhuǎn)換、產(chǎn)業(yè)集聚的交互項,構(gòu)建有調(diào)節(jié)的中介效應模型如下:

      其中,GOVit表示政府干預,以交互項lnEDI×lnGOV、lnICit×lnGOV的系數(shù)表示調(diào)節(jié)作用大小。檢驗如下:若顯著,表明新舊動能轉(zhuǎn)換與經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的直接路徑受到政府干預的調(diào)節(jié),表示在政府干預調(diào)節(jié)下新舊動能轉(zhuǎn)換對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的總效應;若顯著,表示產(chǎn)業(yè)集聚前半路徑受到政府干預的調(diào)節(jié),表示政府干預調(diào)節(jié)下新舊動能轉(zhuǎn)換對產(chǎn)業(yè)集聚的影響作用;若顯著,則后半路徑受到政府干預的調(diào)節(jié),新舊動能轉(zhuǎn)換經(jīng)過產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的中介效應為;表示政府干預調(diào)節(jié)下新舊動能轉(zhuǎn)換對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的直接效應。

      2.2 變量選取

      被解釋變量:經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展水平(CDI)。從內(nèi)循環(huán)系統(tǒng)與外循環(huán)系統(tǒng)構(gòu)建經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展水平評價指標體系,各項指標含義如下頁表1所示。

      表1 經(jīng)濟雙循環(huán)發(fā)展水平評價指標體系

      其中,收入分配指標的泰爾指數(shù)為負向指標,其余為正向指標,權(quán)重采用AHP-熵值法測算。衡量要素流通的區(qū)域市場整合度借鑒文獻[24],選取各省份商品零售價格環(huán)比指數(shù)作為原始數(shù)據(jù)進行計算。

      兩個系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)模型如下:

      其中,Zic、Zoc分別為使用TOPSIS 法測算得到的內(nèi)、外循環(huán)系統(tǒng)的接近度,Cio表示內(nèi)、外循環(huán)系統(tǒng)的耦合度,Tio為內(nèi)外循環(huán)系統(tǒng)綜合評價指標,α、β為內(nèi)外循環(huán)系統(tǒng)的待定系數(shù),認為內(nèi)循環(huán)系統(tǒng)權(quán)重應大于外循環(huán)系統(tǒng),取α=0.7,β=0.3[17]。

      核心解釋變量:新舊動能轉(zhuǎn)換(EDI)。借鑒文獻[4,5],將經(jīng)濟增長動能劃分為常規(guī)動能和新動能兩個維度,每個維度下從需求側(cè)、供給側(cè)和結(jié)構(gòu)側(cè)三個方面衡量,建立新舊動能轉(zhuǎn)換評價指標體系。各個指標的詳細含義如表2所示。

      表2 新舊動能轉(zhuǎn)換評價指標體系

      其中,所有指標均為正向指標,新動能和常規(guī)動能的權(quán)重以AHP-熵值法確定,計算得到新動能和常規(guī)動能發(fā)展水平NEI、OEI,以新動能和常規(guī)動能的發(fā)展水平的比值作為衡量指標,即:。

      中介變量:將產(chǎn)業(yè)集聚劃分為產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚(ISC)和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚(IDC)[21]。以區(qū)位熵測度產(chǎn)業(yè)集聚的專業(yè)化,以赫芬達爾指數(shù)倒數(shù)測度產(chǎn)業(yè)集聚的多樣化,即:

      其中,Lit表示i地區(qū)第t期制造業(yè)就業(yè)人數(shù),Lt表示第t期全國制造業(yè)就業(yè)人數(shù),j表示國家統(tǒng)計局分類下六大高技術(shù)制造業(yè),j'表示其他制造業(yè)。數(shù)值越大,表示地區(qū)制造業(yè)專業(yè)化程度高和差異化產(chǎn)業(yè)越多。

      調(diào)節(jié)變量:政府干預(GOV)。借鑒常見文獻做法,選用各地區(qū)政府一般預算支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為政府干預的指示變量,數(shù)值越大表明政府干預越多。

      控制變量:(1)經(jīng)濟發(fā)展水平:以地區(qū)人均GDP衡量;(2)人力資本水平:以地區(qū)平均受教育年限和高等教育人數(shù)比例衡量;(3)人口密度:以地區(qū)總?cè)丝谂c建成區(qū)面積的比值衡量;(4)基礎設施水平:以人均公路與鐵路里程之和來衡量;(5)私營經(jīng)濟占比:以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)私營企業(yè)主營業(yè)務收入占總主營業(yè)務收入的比重來衡量。

      2.3 數(shù)據(jù)處理

      本文選擇2003—2020 年我國30 個省份(除西藏和港澳臺)作為研究對象,數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國商務年鑒》等,個別年份缺失數(shù)據(jù)采用移動平均法和平均增長率計算所得。涉外投資、進出口數(shù)據(jù)以當年平均匯率換算成人民幣計價方式。直接融資數(shù)據(jù)因中國人民銀行2012年統(tǒng)計口徑調(diào)整,2003—2012年以債券和股票計算,2013年及以后數(shù)據(jù)以企業(yè)債券和非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資計算所得。工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值因2011 年以后不再對外公布,以主營業(yè)務收入近似替代。

      3 基準回歸分析

      3.1 中介效應檢驗

      下頁表3 報告了全樣本中介效應模型的估計結(jié)果。模型(2)在模型(1)的基礎上添加了其他控制變量,新舊動能轉(zhuǎn)換(EDI)的影響系數(shù)分別為0.045 和0.078,表明新舊動能轉(zhuǎn)換對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的正向直接效應顯著,驗證了假設1。模型(3)和模型(4)分別以產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚(ISC)和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚(IDC)作為中介變量對前半路徑進行檢驗,新舊動能轉(zhuǎn)換的影響系數(shù)分別為0.388 和0.198,且在模型(5)和模型(6)中,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚與產(chǎn)業(yè)多樣化集聚的影響系數(shù)分別為0.027 和0.052,說明產(chǎn)業(yè)集聚在新舊動能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展之前存在顯著的正向部分中介效應,驗證了假設2。其中,新舊動能轉(zhuǎn)換通過產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的間接效應分別為0.011 和0.010(β1×γ2),總效應為0.045,中介效應的占比分別為23.28%和22.88%。結(jié)合上述分析,新舊動能轉(zhuǎn)換通過產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚兩條途徑促進經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展,但正向的間接效應占比較低。

      表3 中介效應模型估計結(jié)果

      3.2 政府干預的調(diào)節(jié)效應檢驗

      為檢驗政府干預如何調(diào)節(jié)新舊動能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展之間的中介效應,對式(4)至式(6)進行估計,結(jié)果如下頁表4所示。模型(1)表示政府干預正向調(diào)節(jié)新舊動能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的總效應,交互項系數(shù)為0.057,但模型(4)和模型(5)交互項lnEDI×lnGOV系數(shù)并不顯著,表示政府干預對直接路徑的調(diào)節(jié)并不明顯,假設3還需進一步驗證,或許是新舊動能轉(zhuǎn)換主要依靠中低端制造業(yè)向高端攀升,政府干預尚未達到調(diào)節(jié)門檻所致。在中介機制中,模型(2)和模型(3)交互項的回歸系數(shù)分別為0.430和0.056,然而只有產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚的調(diào)節(jié)作用顯著,表明政府干預正向調(diào)節(jié)了產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚的前半路徑,對產(chǎn)業(yè)多樣化集聚則無調(diào)節(jié)作用,與假設5 不符。產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚路徑中介效應為(0.417+0.430lnGOV)×0.059lnGOV=0.026lnGOV2+0.025lnGOV。同理,根據(jù)模型(4)和模型(5)交互項lnISC×lnGOV和lnIDC×lnGOV的回歸系數(shù)顯著性可知,政府干預影響了產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚的后半路徑,調(diào)節(jié)作用顯著,假設4 得到驗證。產(chǎn)業(yè)多樣化集聚路徑的中介效應為0.231×(0.041+0.213lnGOV)=0.049lnGOV+0.009。上述分析表明,政府干預對兩條中介路徑的調(diào)節(jié)作用表現(xiàn)出明顯不同:政府通過提高對科技創(chuàng)新的投入促進本地產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚,當集聚形成規(guī)模,政府干預的正向影響顯著性水平降低,可能是擁堵效應所導致,政府應減少對企業(yè)的直接干預,通過制定行業(yè)標準提高資源利用效率,以強化產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的促進作用;政府干預對產(chǎn)業(yè)多樣化集聚前半路徑無明顯調(diào)節(jié)作用,可能是因為產(chǎn)業(yè)需先形成專業(yè)化規(guī)模,同時產(chǎn)業(yè)多樣化集聚易受到自然條件和要素稟賦的限制,而在后半路徑,政府可引導不同行業(yè)間企業(yè)技術(shù)合作,降低中間品成本,重塑出口競爭力,進一步推動經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展。

      表4 有調(diào)節(jié)的中介效應模型估計結(jié)果

      3.3 不同政府干預水平的條件效應變化

      表5 為條件過程在均值及正負一個標準差下的95%置信水平下的Bootstrap 檢驗結(jié)果。以產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚為中介變量,在均值負一個標準差(M-SD)、均值(M)和均值正一個標準差(M+SD)不同調(diào)節(jié)水平下,條件直接效應依次為0.031、0.114、0.197,僅在均值和均值正一個標準差水平置信區(qū)間不包括0,影響顯著;條件中介效應依次為0.033、0.022、-0.003,僅在均值負一個標準差水平下顯著,說明當政府干預處于較低水平時,新舊動能轉(zhuǎn)換才能通過產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生顯著的促進作用,相比無調(diào)節(jié)的中介效應0.011,中介效應占比顯著提升;以產(chǎn)業(yè)多樣化集聚為中介變量,條件直接效應依次為0.038、0.089、0.141,條件中介效應依次為0.016、0.034、0.052,在均值和均值正一個標準差下系數(shù)顯著。說明當政府干預處于較高水平時,新舊動能轉(zhuǎn)換方能通過產(chǎn)業(yè)多樣化集聚促進經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展??傂矫妫煌深A水平的效應依次為0.058、0.126、0.193,說明政府干預水平的提升強化了新舊動能轉(zhuǎn)換對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的促進作用。綜上,當政府干預處于低水平時,新舊動能轉(zhuǎn)換通過產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚路徑正向促進經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展,而在高水平時,則通過產(chǎn)業(yè)多樣化集聚路徑正向作用于經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展。

      表5 有調(diào)節(jié)的中介效應Bootstrap檢驗

      圖1 至圖4 展示了政府干預的簡單斜率和J-N 斜率圖。如圖1所示,政府干預水平分別從均值負一個標準差提升至均值和均值正一個標準差時,曲線斜率依次增大,說明政府干預水平提高,新舊動能轉(zhuǎn)換對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的促進作用顯著增強;J-N圖顯示當政府干預水平提升至均值-0.52 個單位(2.47),總效應顯著為正且隨著干預水平的提高正向作用不斷增強。圖2、圖3表明,在產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚前半路徑,隨著政府干預水平提升,新舊動能轉(zhuǎn)換對產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚的影響顯著為正;在后半路徑,政府干預水平分別從M-SD 提升至M 和M+SD 時,曲線斜率逐漸減小且由正變負,說明過多的政府干預并不利于產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚促進經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展;J-N圖顯示僅當政府干預水平低于均值0.02個單位(2.97)時,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生顯著為正的影響,且隨著干預水平降低,正向作用不斷增強。圖4 調(diào)節(jié)變量高于均值-0.33 個單位(2.66)時,產(chǎn)業(yè)多樣化集聚對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生顯著為正的影響,且隨著調(diào)節(jié)變量促進作用不斷增強。

      圖1 政府干預調(diào)節(jié)的總效應

      圖2 政府干預對產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚前半路徑的調(diào)節(jié)作用

      圖3 政府干預對產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚后半路徑的調(diào)節(jié)作用

      圖4 政府干預對產(chǎn)業(yè)多樣化集聚后半路徑的調(diào)節(jié)作用

      4 穩(wěn)健性檢驗

      4.1 內(nèi)生性處理與工具變量回歸

      由于模型設定不可避免存在測量誤差和雙向因果關系導致的內(nèi)生性問題,需采用工具變量的兩階段最小二乘法進行穩(wěn)健性檢驗。本文引入省會城市質(zhì)心到最近港口距離倒數(shù)與上一年全國科技撥款占公共財政支出的比重的交互項作為工具變量,并采用解釋變量或中介變量的滯后一期作為另一個工具變量。弱工具變量檢驗的Kleibergen-PaapWald rk F 統(tǒng)計量均大于10 的經(jīng)驗值,說明工具變量與內(nèi)生解釋變量相關;同時,Hansen J檢驗P值均大于0.1,說明工具變量是外生的有效的。主要變量的符號與基準回歸結(jié)果相同,而回歸系數(shù)在采用工具變量控制內(nèi)生性后,回歸系數(shù)顯著增大,說明內(nèi)生性問題使得普通最小二乘估計產(chǎn)生了向下偏倚。工具變量結(jié)果與前文一致,進一步說明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

      4.2 變更被解釋變量

      在經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)模型式(8)中Tio測算過程中,內(nèi)、外循環(huán)的待定系數(shù)分別為內(nèi)循環(huán)α=0.7,外循環(huán)β=0.3,為了避免權(quán)重設置的主觀性對估計結(jié)果產(chǎn)生干擾,將權(quán)重組合設置分別變更為內(nèi)循環(huán)0.5、外循環(huán)0.5,內(nèi)循環(huán)0.6、外循環(huán)0.4,內(nèi)循環(huán)0.8、外循環(huán)0.2,內(nèi)循環(huán)0.9、外循環(huán)0.1四種組合進行回歸,結(jié)論依然穩(wěn)健。

      5 結(jié)論

      本文實證分析結(jié)論如下:

      (1)新舊動能轉(zhuǎn)換推動了經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展,產(chǎn)業(yè)集聚存在正向的部分中介效應。新舊動能轉(zhuǎn)換通過加快區(qū)域的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和多樣化集聚進而促進了經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展,但間接路徑的所占比重較低,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚的正向中介效應占比分別為23.28%和22.88%。

      (2)直接路徑上,政府干預強化了新舊動能轉(zhuǎn)換對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的積極作用,但受到調(diào)節(jié)強度的制約。當政府干預強度處于較高水平(大于均值-0.52 個單位)時,政府干預調(diào)節(jié)下的新舊動能轉(zhuǎn)換促進經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的總效應顯著,且隨著干預水平提高正向調(diào)節(jié)作用不斷增強。間接路徑上,政府干預處于低水平時,新舊動能轉(zhuǎn)換通過促進產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚推動經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的間接效應占比大幅上升,隨著政府干預水平的提高,新舊動能轉(zhuǎn)換通過產(chǎn)業(yè)多樣化集聚路徑促進經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的間接效應占比將顯著提高。

      (3)當政府干預水平位于均值-0.33與-0.02個單位區(qū)間時,新舊動能轉(zhuǎn)換通過促進產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和多樣化集聚推動經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展。lnGOV的提升會強化新舊動能轉(zhuǎn)換促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚,當調(diào)節(jié)變量lnGOV低于均值-0.02 個單位時,產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生顯著正向影響,影響系數(shù)從最小值0.02逐漸上升。當lnGOV高于均值-0.33 個單位,產(chǎn)業(yè)多樣化集聚對經(jīng)濟雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的條件效應顯著為正,影響系數(shù)從0.03逐漸提升。

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