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      消費升級、空間溢出與產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率?

      2021-01-20 01:46:24馬廣程
      技術(shù)經(jīng)濟 2020年12期
      關(guān)鍵詞:服務(wù)業(yè)升級效應(yīng)

      馬廣程,許 堅

      (南京師范大學商學院,南京 210046)

      現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系是現(xiàn)代經(jīng)濟體系的核心,在資源價格上升、匯率波動、貿(mào)易保護主義抬頭和國內(nèi)勞動力成本上升等因素影響下,中國經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)面臨嚴重挑戰(zhàn)。十九大報告指出,中國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,產(chǎn)業(yè)粗獷式發(fā)展的空間正逐漸縮小,亟待向高質(zhì)量的新模式轉(zhuǎn)變。實現(xiàn)經(jīng)濟增長方式的轉(zhuǎn)變,實質(zhì)上就是產(chǎn)業(yè)提高全要素生產(chǎn)率(TFP)、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。那么如何提高全要素生產(chǎn)率、實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級呢?十九大報告中,將“促進完善消費的體制機制”加入到中國社會主義市場經(jīng)濟體制建設(shè),提出“增強消費對經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)作用”。市場經(jīng)濟的特點是以需定產(chǎn),所以消費的變化將會提高全要素生產(chǎn)率、帶動產(chǎn)業(yè)升級。由此可見,消費升級作為市場經(jīng)濟需求端最主要的核心樞紐,是推動產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、效率變革、結(jié)構(gòu)升級的重要誘因。

      由于各國經(jīng)濟發(fā)展模式具有一定相似性,形成互補性比較優(yōu)勢是產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率協(xié)動發(fā)展的關(guān)鍵。Acemoglu[1]認為一國的產(chǎn)業(yè)效率提升取決于當?shù)匾刭Y源稟賦及質(zhì)量結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)TFP 提升有以下兩種途徑選擇:一是根據(jù)本地要素稟賦結(jié)構(gòu),因勢利導(dǎo)選擇合適技術(shù),則可能會實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進步甚至實現(xiàn)技術(shù)趕超;但選擇錯誤技術(shù),則可能拉大與發(fā)達國家的差距[2];二是擺脫嚴格按照比較優(yōu)勢的路徑依賴,采取非均衡發(fā)展戰(zhàn)略,適度偏離比較優(yōu)勢的升級路徑,積極發(fā)展新興產(chǎn)業(yè),將會出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)效率提升高于依托比較優(yōu)勢“有限趕超”的現(xiàn)象[3]。新經(jīng)濟地理學認為實現(xiàn)消費升級后,消費者多樣性需求上升,多樣性偏好則越強,產(chǎn)業(yè)規(guī)模收益遞增程度越大。因此,理論上,消費升級形成的本地市場效應(yīng)也是產(chǎn)業(yè)升級依賴的一種“新比較優(yōu)勢”路徑。

      中國產(chǎn)業(yè)效率變動因素的研究,有如下幾個方面:一是中國加入WTO 以后非關(guān)稅壁壘取消引起市場競爭,通過刺激企業(yè)R&D 投入,促進技術(shù)進步和過程創(chuàng)新[4];二是國家高新區(qū)設(shè)立顯著促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化,并且對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化存在區(qū)域差異影響[5];三是民營經(jīng)濟發(fā)展對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級產(chǎn)生了較大影響[6];四是信息化水平對生產(chǎn)率具有直接和間接影響,主要是通過勞動力技能結(jié)構(gòu)的中介作用來影響生產(chǎn)效率的提升[7];五是中國外商投資狀況,消費水平變化使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)出現(xiàn)變動[8]。從上述文獻可以發(fā)現(xiàn),消費既是產(chǎn)業(yè)效率提升、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級所有遵循的路徑之一,又是影響產(chǎn)業(yè)效率的因素之一。

      以往文獻對消費升級與產(chǎn)業(yè)TFP 的研究多集中在以二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重來研究本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的影響或理論層面的討論,例如,石奇等[9]利用2000 年、2005 年的投入產(chǎn)出表,在分析消費升級的特征基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)消費升級可以解釋29.4%的產(chǎn)業(yè)變化。劉慧和王海南[10]基于OECD 和中國投入產(chǎn)出表,對產(chǎn)品和服務(wù)的消費結(jié)構(gòu)變化發(fā)現(xiàn),消費多樣化趨勢不斷加強,消費升級對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化存在較強的促進作用。袁小慧等[11]理論闡述了享受型消費模式升級推動中國產(chǎn)業(yè)效率提升、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的作用機制。魏后凱和王頌吉[12]認為,以簡單產(chǎn)值比重等規(guī)模指標,很容易忽略產(chǎn)業(yè)內(nèi)的真實情況,而對經(jīng)濟發(fā)展階段做出錯誤判斷。討論產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和效率提升更應(yīng)該把握產(chǎn)業(yè)質(zhì)的轉(zhuǎn)變,而討論消費升級與產(chǎn)業(yè)TFP 之間的關(guān)系,并將產(chǎn)業(yè)TFP 變化存在的空間效應(yīng)納入其中的研究較為匱乏。在新經(jīng)濟地理學視角下,消費者行為導(dǎo)致經(jīng)濟發(fā)展差異,促進經(jīng)濟集聚現(xiàn)象產(chǎn)生,這為勞動力和資本流動提供了動力。需求的變動導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)供給做出調(diào)整,勞動力供給、資本、能源等稀缺要素在空間上流動,加之企業(yè)學習效應(yīng),形成空間上的互動性,造成各地區(qū)產(chǎn)業(yè)在效率和技術(shù)變化上產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。引入空間效應(yīng)后,地方消費升級對產(chǎn)業(yè)TFP 的影響如何?對鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)TFP 的影響如何?遺憾的是,目前尚未有學者針對這一問題進行研究,本文將以此為出發(fā)點,在已有文獻的基礎(chǔ)上探討消費升級與產(chǎn)業(yè)TFP 的關(guān)系,旨在對這一領(lǐng)域的問題進行補充。

      一、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)說明

      (一)模型設(shè)定

      區(qū)域TFP 提升存在一定空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)[13],即各地區(qū)產(chǎn)業(yè)TFP 可能受地區(qū)間要素流動和溢出效應(yīng)影響。此時,傳統(tǒng)計量方法的獨立同分布前提條件無法得到滿足,導(dǎo)致估計結(jié)果產(chǎn)生偏差。為此,空間計量模型考慮到上述問題,將空間依賴性納入其中[14]。本文先設(shè)定空間杜賓模型如式(1)所示:

      其中:i表示省份;t表示年份;TFPit表示各省的產(chǎn)業(yè)TFP;Wij表示設(shè)定的N×N維空間權(quán)重矩陣,反映了各省在t時期的空間權(quán)重;ρ表示鄰近省份產(chǎn)業(yè)TFP 對本省TFP 造成的影響;Conit為本文的核心解釋變量,表示各省消費升級程度;Wij×Conit表示消費升級的空間滯后項;Xit表示影響TFP 的控制變量;μit表示地區(qū)固定效應(yīng);εit表示空間誤差項。

      (二)變量描述與說明

      1.被解釋變量的選取與測度

      借鑒魯曉東和連玉君[15]的方法進行OP 半?yún)?shù)估計法,設(shè)定生產(chǎn)函數(shù)形式為規(guī)模報酬不變的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù):

      通過對式(2)取對數(shù),可得其如下線性形式:y=akit+(1-α)lit+δit,其中,yit、kit和lit分別表示Yit、Kit和Lit對數(shù)形式,隨機誤差項δit包含了各省TFP 對數(shù)形式。將隨機誤差項δit拆分為兩項,ωit為TFP 對數(shù),uit為實際誤差項。構(gòu)建最優(yōu)資本函數(shù):Iit=Ii(ω,kit),求得其反函數(shù)為ωit=f(Iit,kit),代入得:

      對式(3)進行非參數(shù)方法來得到TFP 無偏估計值。其中,產(chǎn)出(Yit)用各省產(chǎn)業(yè)增加值表示,利用產(chǎn)業(yè)增加值指數(shù)進行平減。勞動力投入(Lit)用各省年末兩次產(chǎn)業(yè)平均從業(yè)人員表示。資本投入(Kit)用各省產(chǎn)業(yè)固定資本存量表示,計算公式如下:,其中,Kit表示各省當期固定資本存量;σ表示資本折舊率,取值為9.6%;Kit-1表示各省上一期各產(chǎn)業(yè)固定資本存量;Iit表示各省當期名義固定資本形成總額;Pit表示各省固定資產(chǎn)投資價格折減指數(shù)。

      2.消費升級程度

      本文借鑒楊天宇和陳明玉[16]的做法,利用各省人均可支配收入表示消費升級程度。原因在于,個人可支配收入是居民收入扣除所得稅和轉(zhuǎn)移支付后剩下的收入,它表明了居民個人消費和儲蓄能力,是消費開支的決定性因素,更是作用于消費結(jié)構(gòu)升級的主要變量。

      3.控制變量的選取與測度

      產(chǎn)業(yè)TFP 除了受消費升級的影響外,還受其他因素的影響。借鑒以往文獻,在模型中加入以下影響產(chǎn)業(yè)TFP 的控制變量:①政府干預(yù)程度,本文采用各省政府財政支出占各省GDP 比值來衡量政府干預(yù)程度;②貿(mào)易開放程度,本文選取各地區(qū)進出口總額占各省GDP 比值來衡量貿(mào)易開放程度;③外資依存程度,本文選取各省實際利用外商直接投資占各省GDP 比值來衡量外資依存程度;④金融發(fā)展水平,本文采用年末金融機構(gòu)各項貸款余額占GDP 比值來衡量金融發(fā)展水平;⑤城鎮(zhèn)化程度,本文采用各省城鎮(zhèn)人口占各省總?cè)丝诒戎祦砗饬砍擎?zhèn)化程度;⑥市場化水平,本文采用王小魯?shù)龋?7]編制的中國各地區(qū)市場化指數(shù)來衡量。

      4.空間權(quán)重矩陣的選取

      Wij采用空間鄰接矩陣,若地區(qū)i與地區(qū)j存在地理鄰接關(guān)系,則Wij為1,否則為0,其主對角線元素均為0。設(shè)置空間鄰接矩陣權(quán)重矩陣的合理性在于,地理位置越近,交通則越便利,勞動力、資本等要素流動更為頻繁,地區(qū)TFP 可能受于地區(qū)間要素流動的溢出效應(yīng)影響?;诖耍疚脑O(shè)置空間權(quán)重矩陣,并進行了行標準化處理。

      (三)數(shù)據(jù)來源

      本文研究中所選取的樣本為1997—2017 年中國30 個省份(因數(shù)據(jù)缺失,不包括西藏地區(qū)和港澳臺地區(qū))的數(shù)據(jù)。由于大部分省份公布了2017 年工業(yè)總產(chǎn)值,剩余省份未公布數(shù)據(jù),本文利用各省統(tǒng)計年鑒中公布的工業(yè)總產(chǎn)值增速和2016 年工業(yè)總產(chǎn)值進行計算,對于依然缺失的數(shù)據(jù),采用鄰近線性插補進行處理。其余各數(shù)據(jù)均來自于各省歷年統(tǒng)計年鑒和《中國統(tǒng)計年鑒》。

      二、實證結(jié)果分析

      (一)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率自相關(guān)檢驗

      在進行空間計量模型估計之前,需要對地區(qū)間產(chǎn)業(yè)TFP 是否存在空間相關(guān)性進行檢驗。以往文獻通常采用全局空間自相關(guān)Moran’sI指數(shù)來考察觀察對象的空間相關(guān)性,本文也采用這種方法來檢驗,各省兩次產(chǎn)業(yè)TFP 的Moran’sI指數(shù)及檢驗結(jié)果見表1。

      由表1 可知,除1998 年、2007 年、2008 年和2013 年外,我國各省工業(yè)TFP 的Moran’sI指數(shù)均在10%的置信水平上顯著為正,即認為存在正向空間相關(guān);我國服務(wù)業(yè)TFP 的Moran’sI指數(shù)在樣本期內(nèi),均在10%的置信水平上顯著為正,即認為存在正向空間相關(guān),這意味著確定使用空間計量模型進行估計是合理的。因此本文通過建立空間計量模型實證考察消費升級對產(chǎn)業(yè)TFP 的影響,為區(qū)域間產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。

      表1 產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率空間自相關(guān)檢驗

      (二)消費升級對產(chǎn)業(yè)TFP 影響的空間計量結(jié)果分析

      根據(jù)第一大節(jié)第(一)小節(jié)建立的空間杜賓模型,采用極大似然估計(MLE)對中國1997—2017 年省級TFP 進行回歸,結(jié)果見表2 第(3)、第(6)列。為了對模型形式進行篩選,本文還給出了不加控制變量的空間杜賓模型估計結(jié)果,以及控制地區(qū)固定效應(yīng)的混合面板最小二乘(sFE)的估計結(jié)果。

      根據(jù)Elhorst 等[18]提出的空間計量模型選擇原則進行篩選。首先對模型進行普通OLS 回歸,并在基礎(chǔ)上進行LM 檢驗。通過對工業(yè)TFP 的控制地區(qū)固定效應(yīng)最小二乘估計結(jié)果的檢驗可知,LM-Error、R LM-Error、LM-Lag 和R LM-Lag 統(tǒng)計量均未通過顯著性檢驗;對服務(wù)業(yè)TFP 的估計結(jié)果檢驗可知,LM-Error 和R LM-Error統(tǒng)計量均未通過顯著性檢驗,而LM-Lag 和R LM-Lag 統(tǒng)計量均在5%的置信水平下顯著。進一步地,本文在假定選擇SDM 模型的前提下,對不同被解釋變量的模型進行Wald 檢驗和Lratio 檢驗,以確定采用SDM 模型是否合適。從表2 第(3)列的Wald 檢驗和Lratio 檢驗P值可以看出,在10%的置信水平下拒絕了ψ=0 和ψ=-ρα的原假設(shè),顯然SDM 模型更為合適。在服務(wù)業(yè)TFP 的模型中,從表2 第(6)列的Wald 檢驗和Lratio 檢驗P值可以看出,均在1%的置信水平下拒絕了ψ=0 和ψ=-ρα的原假設(shè),顯然SDM 模型更為合適。所以本文在分析服務(wù)業(yè)TFP 模型時選擇SDM 地區(qū)固定效應(yīng)模型。加入控制變量后,同一地區(qū)固定效應(yīng)SDM 模型的R2和ln-L值較之前均有了明顯提升,這表明加入控制變量后的SDM 模型更加適宜。

      根據(jù)sFE 和SDM 模型估計結(jié)果顯示,若忽略地區(qū)間存在的空間相關(guān)性,將高估各經(jīng)濟因素對產(chǎn)業(yè)TFP 的影響,在本文中所考慮的產(chǎn)業(yè)TFP 影響因素中,只有金融發(fā)展水平、市場化程度的影響被高估的成分較小。但是,納入空間效應(yīng)后,全要素生產(chǎn)率依然受到政府干預(yù)、外資依存程度、金融發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化程度和市場化水平的影響。

      表2 中第(3)列的工業(yè)TFP 的SDM 估計顯示,消費升級空間相關(guān)系數(shù)ρ顯著為正,表明在地理空間鄰接省份的工業(yè)TFP 存在正向空間溢出效應(yīng)。而消費升級空間滯后項估計系數(shù)ψ顯著為負,這表明,本地區(qū)消費升級提高當?shù)毓I(yè)TFP 的同時,對鄰近省份工業(yè)TFP 產(chǎn)生顯著的抑制,存在顯著負向空間外溢效應(yīng)。表2 中第(4)列的服務(wù)業(yè)的SDM 估計顯示,消費升級系數(shù)為0.607,通過了1%的顯著水平檢驗,表明各地消費的提高,將會顯著促進服務(wù)業(yè)TFP 提升??臻g相關(guān)系數(shù)ρ顯著為正,表明在地理鄰接省份的服務(wù)業(yè)TFP 存在正向的空間溢出效應(yīng)。而消費升級空間滯后項系數(shù)ψ顯著為正,這表明,本地區(qū)消費升級提高當?shù)胤?wù)業(yè)TFP 同時,而且對鄰近省份服務(wù)業(yè)TFP 產(chǎn)生顯著促進作用,存在顯著正向空間外溢效應(yīng)。然而,本地消費變化可能通過影響其他的消費情況再反過來對本地消費產(chǎn)生影響,即存在“反饋效應(yīng)”,導(dǎo)致空間計量模型中消費升級對產(chǎn)業(yè)TFP 的地區(qū)內(nèi)溢出效應(yīng)和地區(qū)間溢出效應(yīng)不能用表2 中的估計結(jié)果進行解釋。為了防止做出錯誤判斷和進一步研究估計系數(shù)所包含的交互信息,本文基于LeSage 和Pace[19]的思路和方法,計算上述變量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的估計值。計算結(jié)果見表3。

      由表3 結(jié)果可知:第一,在工業(yè)效率的SDM 模型中,消費升級直接效應(yīng)為0.913,即地方消費增加1%,使當?shù)毓I(yè)TFP 將增加0.913 個單位,存在明顯地區(qū)內(nèi)溢出效應(yīng)。其中,直接效應(yīng)(0.913)大于表2 中的消費升級回歸系數(shù)(0.909),這是因為本地消費的變化,通過影響相關(guān)區(qū)域消費情況再反過來對本地消費產(chǎn)生影響,即“反饋效應(yīng)”。消費升級間接效應(yīng)為-0.008,小于直接效應(yīng),這說明地方消費升級受到其他地區(qū)影響較少??傮w而言,消費升級程度會促進所在地區(qū)工業(yè)TFP。第二,在服務(wù)業(yè)效率的SDM 模型中,消費升級直接效應(yīng)估計系數(shù)顯著為正,存在明顯地區(qū)內(nèi)溢出效應(yīng)。直接效應(yīng)估計系數(shù)0.625 大于表3 中消費升級回歸系數(shù)(0.607),這說明也存在“反饋效應(yīng)”。消費升級的間接效應(yīng)顯著為0.557,一定程度上說明鄰近省份消費情況改善會促進本省服務(wù)業(yè)TFP 提升,存在正向地區(qū)間溢出效應(yīng)。

      表2 消費升級與產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的估計結(jié)果

      表3 消費升級對全要素生產(chǎn)率影響的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

      (三)空間效應(yīng)差異的進一步討論

      以上實證結(jié)果表明,消費升級對產(chǎn)業(yè)TFP 提升存在顯著的促進作用,并存在一定空間溢出效應(yīng)。然而,各省市本身的特征(所處地理位置)和消費情況可能會因時間和所在地區(qū)的不同,而產(chǎn)生空間的差異性。本部分將從時間和空間維度進行討論。

      1.分時段的空間效應(yīng)差異分析

      為了討論消費升級對產(chǎn)業(yè)TFP 提升在時間維度上動態(tài)變化,借鑒王一鳴[20]對宏觀經(jīng)濟階段的分類,將樣本期分為“入世”前(1997—2002 年),人口紅利時期(2003—2007 年),金融危機后經(jīng)濟復(fù)蘇時期(2008—2012 年)和提出經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)至今階段(2013—2017 年),并且表2 的Moran’sI指數(shù)也顯示工業(yè)TFP 出現(xiàn)不顯著的斷點在2007年、2013 年,工業(yè)是國民經(jīng)濟的命脈,它的變化也反映出國家經(jīng)濟發(fā)展狀況,這與以上時間節(jié)點分類也比較契合。估計結(jié)果見表4。

      比較工業(yè)和服務(wù)業(yè)的核心解釋變量效應(yīng)差異可以發(fā)現(xiàn),在“入世”前,消費升級對本地工業(yè)TFP 影響顯著為正,而對其他地區(qū)影響卻顯著為負,并且間接效應(yīng)遠大于直接效應(yīng),這說明這段時期內(nèi),當?shù)叵M提升在促進本地工業(yè)效率增加同時,通過吸引要素流動,產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”,地區(qū)間為爭奪要素而惡性競爭導(dǎo)致效率低下。而對服務(wù)業(yè)影響均顯著為正,這是由于這段時期服務(wù)業(yè)剛開始起步階段,居民消費水平提升誘發(fā)服務(wù)業(yè)為其提供產(chǎn)品,從而獲得一定發(fā)展。人口紅利時期,勞動人口比重較高,為經(jīng)濟高速發(fā)展提供高儲蓄、高投資的環(huán)境,此時消費水平提升會促進工業(yè)和服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率增加,并且服務(wù)業(yè)處于發(fā)展階段,消費對服務(wù)業(yè)TFP 總效應(yīng)(估計系數(shù)為1.174)達到最高。金融危機后的復(fù)蘇階段,我國大力發(fā)展交通設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)通信的建設(shè),這為地區(qū)間要素快速流動提供了物質(zhì)基礎(chǔ),使得空間溢出效應(yīng)繼續(xù)持續(xù)下去。新常態(tài)時期,經(jīng)濟發(fā)展節(jié)奏減緩,由以前的粗獷式向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)變,加之生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)受到社會重視,消費升級對服務(wù)業(yè)生產(chǎn)效率的促進作用反哺到工業(yè)生產(chǎn)中,其中間接效應(yīng)遠大于直接效應(yīng),并且總效應(yīng)達到樣本期內(nèi)最高值,這說明新常態(tài)階段消費升級對促進本地和鄰近地區(qū)TFP 提升的作用更加重要。

      2.分區(qū)域的空間效應(yīng)差異分析

      我國區(qū)域發(fā)展不平衡,地區(qū)間消費水平和產(chǎn)業(yè)TFP 存在巨大差異,并且東部地區(qū)城市較密集,空間距離小,方便要素流動,而西部地區(qū)城市間距離較大,要素流動不便。因此在分析空間溢出效應(yīng)時,有必要考慮地理差異起到的作用。為此,本部分將樣本劃分為東、中、西部三個區(qū)域進行討論。估計結(jié)果見表5。

      表5 顯示,從總效應(yīng)看,在東、中、西部地區(qū),消費升級均對產(chǎn)業(yè)TFP 提升具有顯著促進作用,說明消費水平提升在一定程度上會促進產(chǎn)業(yè)TFP 提升的結(jié)論是穩(wěn)健的。直接效應(yīng)來看,中西部地區(qū)的消費提升對兩次產(chǎn)業(yè)TFP 促進作用大于東部地區(qū);而在間接效應(yīng)上,中西部地區(qū)的消費提升對工業(yè)TFP 促進作用也是大于東部地區(qū),對服務(wù)業(yè)效率促進作用卻呈現(xiàn)出自東向西逐漸遞減??赡艿脑蚴牵形鞑康貐^(qū)本身消費水平相較于東部地區(qū)而言差距較大,隨著經(jīng)濟發(fā)展,中西部地區(qū)收入水平提升幅度要遠比東部地區(qū)大,并且中國存在的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)在中西部地區(qū)仍較為明顯。孫興杰等[21]的研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)村居民消費意愿和消費增速均快于城鎮(zhèn)居民。這表明中西部地區(qū)存在較為龐大的消費升級群體,他們的消費水平提升會對工業(yè)制成品產(chǎn)生較大的需求,從而促進工業(yè)效率提升;當中西部地區(qū)消費水平跨越了工業(yè)制成品階段,就會增加對服務(wù)業(yè)產(chǎn)品的需求,從而促進服務(wù)業(yè)效率提升。這也就是為什么中西部地區(qū)消費提升的直接效應(yīng)大于東部地區(qū)的原因。此外,隨著國家深入實施中部地區(qū)崛起和西部大開發(fā)的任務(wù),將東部地區(qū)的大部分工業(yè)和一部分現(xiàn)代服務(wù)業(yè)遷移至中西部地區(qū),促進產(chǎn)業(yè)間的地理分工布局。由于東部地區(qū)收入水平已經(jīng)達到一定消費程度,它的增加會導(dǎo)致服務(wù)業(yè)產(chǎn)品的需求增加,而東部地區(qū)城市密集,便于服務(wù)業(yè)要素流動,從而促進鄰近地區(qū)服務(wù)業(yè)TFP 提升。東、中、西部的收入差距和產(chǎn)業(yè)地理布局,導(dǎo)致其對鄰近地區(qū)服務(wù)業(yè)TFP 的作用呈現(xiàn)自東向西逐漸遞減的現(xiàn)象。

      表4 空間效應(yīng)的時間維度差異估計

      表5 空間效應(yīng)的地理維度差異估計

      (四)穩(wěn)健性檢驗

      本文空間計量模型采用的是空間鄰接矩陣,優(yōu)點在于可充分考慮與本省鄰近省份對自身TFP 提升的影響,但缺點在于可能忽略不相鄰省份也可能對本省的產(chǎn)業(yè)TFP 產(chǎn)生一定的影響。為了彌補這一缺點,本文將構(gòu)建不同權(quán)重矩陣來衡量不同地區(qū)之間關(guān)系,主要包括:①經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣(We),構(gòu)建公式為,其中表示i省份樣本期內(nèi)GDP 的均值表示樣本期內(nèi)所有省份GDP 的均值,主對角線元素均為0;②空間距離權(quán)重矩陣(Wd),構(gòu)建公式為,其中dij為根據(jù)國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)提供的省份經(jīng)緯度數(shù)據(jù)所測算的兩地區(qū)直線地理距離,主對角線元素均為0。更換空間權(quán)重矩陣后,本文重新按照前文的實證過程進行了估計。估計結(jié)果顯示,采用地區(qū)固定效應(yīng)的SDM 模型進行估計是合理的,在分析消費升級對產(chǎn)業(yè)TFP 影響時使用SDM 模型得到穩(wěn)健性檢驗。此外,無論是采用哪種空間權(quán)重矩陣,其估計結(jié)果與前文實證結(jié)果區(qū)別在于空間相關(guān)系數(shù)、某些變量系數(shù)和空間滯后項系數(shù)有了一定程度的提高或降低,但核心解釋變量的估計符號與上文的研究結(jié)論基本一致。這在一定程度上說明本文結(jié)果具有穩(wěn)健性(鑒于篇幅原因,穩(wěn)健性檢驗結(jié)果不做匯報,若有興趣,備索)。

      三、結(jié)論與啟示

      本文利用國內(nèi)1997—2017 年省級面板數(shù)據(jù),運用半?yún)?shù)OP 法測算各省產(chǎn)業(yè)TFP,構(gòu)建SDM 模型,實證檢驗了消費升級對產(chǎn)業(yè)TFP 的影響,得到如下結(jié)論:第一,我國產(chǎn)業(yè)TFP 具有明顯空間相關(guān)性。Moran’sI指數(shù)和SDM 模型的空間相關(guān)系數(shù)均顯著為正,說明一個地區(qū)的產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率不僅與自身相關(guān),而且還會受鄰近地區(qū)效率影響。第二,消費升級會顯著促進產(chǎn)業(yè)TFP 提升,對服務(wù)業(yè)TFP 促進作用大于對工業(yè)的影響。進一步研究發(fā)現(xiàn),消費升級具有顯著正向空間溢出效應(yīng),一個地區(qū)消費升級不僅會促進本地產(chǎn)業(yè)TFP 提升,還會通過空間溢出效應(yīng)推動鄰近地區(qū)產(chǎn)業(yè)TFP 提升。其中,消費升級對服務(wù)業(yè)TFP 提升的間接效應(yīng)顯著,對工業(yè)TFP 提升的間接效應(yīng)并不顯著。第三,為了探究消費升級影響產(chǎn)業(yè)TFP 的空間效應(yīng)是否存在差異性,從時間和空間維度進行分析,結(jié)果表明,就時間維度而言,消費升級對工業(yè)TFP 促進作用是顯著增強的,而對服務(wù)業(yè)效率影響隨著服務(wù)業(yè)由誕生到成熟的過程是逐漸減弱的。就空間維度而言,東、中、西部地區(qū)的消費升級均對產(chǎn)業(yè)TFP 提升具有顯著促進作用;直接效應(yīng)來看,中西部地區(qū)消費提升對兩次產(chǎn)業(yè)TFP 促進作用大于東部地區(qū);而消費提升對服務(wù)業(yè)TFP 的間接效應(yīng)卻呈現(xiàn)出由東向西逐漸遞減趨勢。最后通過更換空間權(quán)重矩陣,發(fā)現(xiàn)上述結(jié)果依然穩(wěn)健。

      根據(jù)上述結(jié)論,本文研究啟示在于:第一,推動產(chǎn)業(yè)效率提升、轉(zhuǎn)型升級,實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展依賴于國內(nèi)消費。為此,政府應(yīng)保障人民收入水平增長,收入水平提升是消費升級促進產(chǎn)業(yè)升級的根本途徑,應(yīng)不斷完善社會保障體系,將靈活就業(yè)群體、貧困群體納入到保障范圍。目前國內(nèi)仍有大量低收入人口,政府應(yīng)著力確保在2020 年實現(xiàn)全面小康社會的奮斗目標,擴大中等收入群體規(guī)模。進一步引導(dǎo)消費由生存型向發(fā)展型、享受型消費模式轉(zhuǎn)變,鼓勵發(fā)展新消費方式,擴大居民消費領(lǐng)域和消費信貸,滿足居民多層次消費需求。第二,在促進消費水平提升時,應(yīng)對不同地區(qū)采取因地適宜的政策。應(yīng)當看到中西部地區(qū)收入水平提升對產(chǎn)業(yè)效率的顯著促進作用,通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移方式,使產(chǎn)業(yè)利用中西部地區(qū)巨大的消費升級市場,實現(xiàn)本地市場效應(yīng)的形成,促進產(chǎn)業(yè)規(guī)模經(jīng)濟的實現(xiàn)。積極利用不同區(qū)域消費升級的空間溢出效應(yīng)來促進本地產(chǎn)業(yè)發(fā)展。對于空間溢出效應(yīng)較強的區(qū)域,應(yīng)當考慮省份間的相互影響、協(xié)同治理、共同制定產(chǎn)業(yè)政策,實現(xiàn)區(qū)域間的市場整合。第三,從控制變量來看,政府應(yīng)鼓勵企業(yè)以市場需求為導(dǎo)向,增加對外開放力度,實施負面清單制度,為進出口貿(mào)易企業(yè)減費降負,從而推動產(chǎn)業(yè)升級。此外,政府對市場的干預(yù)應(yīng)僅限于為企業(yè)提供較好的軟硬件設(shè)施與營商環(huán)境,主導(dǎo)金融體系將信貸流向小微企業(yè),促進資本要素流向生產(chǎn)率較高的企業(yè),以及提高市場化程度,以發(fā)揮價格機制與競爭機制在經(jīng)濟運行中的作用。

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