我国华东地区经济高质量发展影响因素分析——基于面板数据模型

叶仁道，钱正宁

(杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018)

改革开放以来，我国经济实现快速增长，但经济发展水平仍处于较低层次。在党的十九大报告中，习近平总书记做出“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段”的重要推断。推动经济建设进程从高速增长阶段向高质量发展阶段的转变，不仅符合中国经济建设内在规律的要求，也是实现中华民族伟大复兴的必要方式。鉴于此，研究经济高质量发展水平的评价体系与影响因素可以为我国经济高质量发展提供理论依据和决策依据。

华东地区作为我国经济最发达的地区，经济社会发展水平高于我国其它地区。作为实现经济高质量发展的领头羊，华东地区必须更注重经济发展中质的提升。因此，通过对华东地区六省一市经济高质量发展水平的测算以及影响因素的分析，可以为全国经济高质量发展评价与因素分析提供借鉴作用。

一、文献研究

(一)经济高质量发展的定义

梳理总结与经济高质量发展相关联的文献可以得知，与其类似的表述有经济发展质量、经济增长质量等。经济高质量发展定义阐述的文献主要集中于微观和宏观层面，微观层面如徐学敏(1998)[1]认为所谓的经济发展质量内涵本质上是效率，从经济效益角度解释就是同一水平投入下产生最大产出，或者是相同产量下付出最小投入。程虹等(2014)[2]认为微观的产品和服务质量是经济增长质量的基础。汪同三(2018)[3]认为产品品质和服务质量的提升是在微观层面推动经济实现高质量发展的重要基础。王一鸣(2018)[4]认为从微观的方面来看，经济的发展质量一般指的是服务质量、产品质量这两个维度。

宏观层面如许永兵(2013)[5]认为阐释经济发展质量的内涵应该包括民生质量、社会公正和社会可持续发展这三个方面。朱启贵(2018)[6]从新发展理念、供给侧结构性改革、国民经济创新能力与竞争能力等方面出发阐释高质量的发展内涵。李金叶等(2017)[7]认为应该从有效性、开放性、分享性、稳定性和可持续性五个层面思考经济发展质量的内涵。金碚(2018)[8]认为高质量发展是可以更加满足人民日益增加的真实需求的经济发展方式、结构以及动力状态。李伟(2018)[9]认为我国经济高质量发展的内涵可以从经济循环、配置、投入产出等角度进行解释。任保平(2018)[10]提出以供给、公平、生态、人的现代化四个维度作为研究高质量发展的理论导向。

现有研究分别从宏观和微观层面，对经济高质量发展的定义进行高度概括，为进一步分析奠定理论基础。然而，现有关于经济高质量发展的实证研究结果偏少，不利于深层次探究其影响因素问题。对此，本文将从宏观视角阐释经济高质量发展内涵，并从创新能力、生产结构、生态文明、对外开放、人民生活等五个维度构建指标体系。

(二)经济高质量发展水平测算

全要素生产率计算和综合评价方法是当前对经济高质量发展程度进行衡量的两种主要方式。黄庆华等(2020)[11]通过SBM-GML指数模型测算出绿色全要素生产率，衡量位于长江经济带107个地级市的经济高质量发展水平。林春(2017)[12]通过SYS-GMM方法研究中国29个省市财政分权对经济全要素生产率的影响作用。汪丽娟等(2019)[13]使用全要素生产率衡量中国30个省市的经济增长质量，使用修正后的国际研发溢出模型分析双向FDI技术溢出对经济增长质量的作用。汪宗顺等(2019)[14]选择长江经济带11个省市进行实证分析，通过测算绿色全要素生产率，以此衡量这些地区的经济高质量发展水平。马茹等(2019)[15]使用动态面板模型实证检验科技人才对全要素生产率的作用，以此研究科技人才对中国经济高质量发展是否存在推动作用。

詹新宇等(2016)[16]基于五大发展理念构建测度经济增长质量的指标体系。魏敏等(2018)[17]从生态文明建设、区域协调共享等方面构建指标体系，使用熵权TOPSIS法测算单位GDP废水排放、城乡消费协调水平等指标权重。陈晓雪等(2019)[18]以五大发展理念为指导，构建包含有万人发明专利拥有量、人口老龄化程度等二级指标的社会经济高质量发展指标体系。黄顺春等(2018)[19]基于生态系统视角，选取森林覆盖率、城镇化率、驰名商标数等具体指标构建区域经济高质量发展评价体系。师博等(2019)[20]从选取人均GDP、每万人医生人数等指标构建经济高质量发展指标体系，以此来测算地级以上城市的经济高质量发展程度。吕军等(2020)[21]则是选取社会保险覆盖率、全要素生产率等评价指标建立指标体系。

鉴于此，本文将构建一套新的经济高质量发展水平指标体系，以测算我国华东地区六省一市的经济高质量发展水平并作实证分析，其中台湾省因数据缺失严重未纳入其中。

二、评价指标体系构建及华东地区的实证研究

(一)指标选取

基于“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，本文从创新能力、生产结构、生态文明、对外开放、人民生活等五个维度评估我国华东地区经济高质量发展水平。根据可操作性、层次性和科学性准则，构建包含了5个一级指标和37个二级指标的经济高质量发展水平指标体系。

它们分别是创新能力(R&D经费支出在GDP中的占比、每万人就业人员中R&D从业者数、高技术企业数量、主营业务中新产品销售占比、每万人中国内专利申请授权数量、知识密集型服务业劳动生产率)、生产结构(大专及以上文化员工比例、资本产出效率、劳动生产率、政府投资比重、电力消费弹性系数、地区人均GDP、电信业主营业务利润率、电信业务总量比重、服务业在GDP中的占比)、生态文明(城市污水处理率、环境保护财政支出比重、建成区绿化覆盖率、工业固体废物综合利用率、工业废气治理能力、单位工业产值排放出的废水吨数、单位工业产值释放的二氧化硫吨数、单位工业产值所产生的固废吨数)、对外开放(进出口总额在GDP中占比、外商投资比重、境外从事劳务合作人员比重、对外承包工程比重)、人民生活(CPI、失业率、城镇居民家庭文教娱乐服务消费支出占比、互联网上网人数比例、居民消费贡献率、医疗卫生文教娱乐财政人均支出、人均互联网宽带接入端口数、移动电话普及率、居民消费能力、城乡收入水平比)。

(二)数据来源和权重确定

本文所使用的数据来源于EPS数据平台、国家统计局官网、华东地区六省一市2006年至2017年的统计年鉴等，通过手动填补、求解平均发展速度等方法填充缺失数据。首先，对高技术企业数量、知识密集型服务业劳动生产率、城乡收入水平比等37个指标进行标准化处理，进一步采用熵权TOPSIS法对各项指标实行赋权操作。其中，熵权TOPSIS法简介如下。

(1)

记m为指标个数，第j个指标权重为Wj，为NT×m的加权矩阵，Ritj表示第(i-1)T+t行，第j列的元素。则

(2)

进而，由加权矩阵R得到最优方案Q+和最劣方案Q-，即

(3)

(4)

(5)

Cit介于0～1之间，其数值越大说明该地区某年的经济高质量发展水平越高。

(三)华东地区经济高质量发展水平测算结果

利用熵权TOPSIS法对我国华东地区经济高质量发展水平各指标进行赋权，可得我国华东地区六省一市的经济高质量发展水平得分，具体结果见表1。由表1可见，上海、江苏、浙江这三地的经济高质量发展水平得分依次位列前三，这主要基于三个原因。首先，这三个省市凭借其发达的贸易水平和科技创新能力加速当地产业结构转型升级，由传统的依靠投入资本和劳动力来驱动经济发展的生产方式向依靠高尖端技术和知识推动经济发展的生产方式转变。其次，三个省市具有较高的城镇化率，同时拥有上海、南京、杭州等发达中心城市，从而加速推动区域经济的分工协调合作，促使经济生产效率大幅提升。最后，江浙沪地区拥有一批最早接轨国际的对外港口城市，比如上海、连云港、宁波等，这些城市对于吸引外资、培育复合型高素质人才、引进国外先进生产技术等方面具备丰富的经验。这些因素促使江浙沪更快地推动地区经济的高质量发展。华东地区其它省份经济发展状况相对落后，具体原因如下：其一，这些省份产业结构升级进程过慢，生产方式仍然以粗放型方式为主，且劳动者整体素质低下，致使生产效率不高；其二，当地政府对经济发展与环境保护两者的重视程度存在巨大差距，过分重视经济发展而忽略环境保护，同时对于生产过程中产生的工业废物的二次利用能力尚且不足，均会导致生态环境破坏严重；其三，相关经济生产部门相互协调契合度不足，生产效率低下。

表1 我国华东地区经济高质量发展水平测算结果

三、华东地区经济高质量发展影响因素实证分析

(一)模型设计与变量选择

本文应用多元线性回归模型进一步分析经济高质量发展的影响因素，将因变量设置为经济高质量发展水平，自变量设置为劳动力结构合理指数、科技投入强度、高技术贡献能力、第三产业贡献率，具体见表2。其中劳动力结构合理指数是度量生产要素配置的合理程度，合理地配置生产要素有利于经济效益的提升，进而推动高质量发展；科技投入强度反映了当地政府在科技方面的财政支出比重，增加科技投入强度有助于科技创新成为经济发展主要驱动力，推动经济高质量发展；高技术贡献能力衡量了一个地区高技术产业发展现状，高技术贡献能力提升不仅提高我国经济效益，而且可以增强我国企业国际竞争力，进而促进经济高质量发展；第三产业贡献率反映第三产业发展现状，第三产业可通过增加三大产业耦合程度的方式进而促进经济高质量发展。

表2 变量及其说明

(二)单位根检验

为避免伪回归现象出现，本文首先对经济高质量发展水平、劳动力结构合理指数、科技投入强度、高技术贡献能力、第三产业贡献率进行单位根检验。检验结果见表3。由表3可知，在10%的名义显著性水平下，经济高质量发展水平、劳动力结构合理指数、科技投入强度、高技术贡献能力、第三产业贡献率均不存在单位根。

表3 滞后四阶ADF单位根检验结果

(三)模型选择和参数估计

由于面板数据个体之间往往存在异质性，故不符合普通最小二乘估计的经典假设。因此，首先利用Lagrange乘数方法检验个体之间是否存在异质性，进一步通过Hausman检验选择合适的模型分析自变量对经济高质量发展水平的影响，检验结果见表4。由表4可得，Lagrange乘数检验结果表明个体之间存在异质性和随机效应；Hausman检验结果可知，在10%的名义显著性水平下，Hausman检验没有通过，说明应该建立个体随机效应模型进行经济高质量发展水平的影响因素分析。

表4 个体效应检验结果

鉴于此，个体随机效应面板数据模型由公式(6)给出。

(6)

其中β0是截距项，βk是自变量xitk的系数(k=1,2,3,4)，ui表示为第i个个体的随机干扰分量，eit表示为误差项。

通过统计建模分析，可得个体随机效应面板数据模型，结果见表5。由表5可以得知，在自变量系数显著性检验方面，个体随机效应模型中劳动力结构合理指数的系数通过了显著性检验。

表5 个体随机效应模型

进一步，由表5分析可知，劳动力结构合理指数每上升一个单位，经济高质量发展水平提高1.039 7个单位。科技投入强度和高技术贡献能力每增加一个百分点，经济高质量发展水平分别上升1.260 8%和1.236 3%。第三产业贡献率每增加一个单位，经济高质量发展水平提高0.090 2个单位。综上所述，劳动力结构合理指数、科技投入强度、高技术贡献能力、第三产业贡献率都可以推动经济高质量发展。

四、结论和建议

本文基于熵权TOPSIS法，对2005-2016年我国华东地区经济高质量发展水平进行测算，进而构建面板数据模型并对经济高质量发展水平和影响因素进行实证分析。结果表明，在年均经济高质量发展水平得分方面，江西省排名最后，江苏、浙江两省分别位列二、三位，上海市得分最高。在影响因素方面，劳动力结构合理指数、科技投入强度、高技术贡献能力、第三产业贡献率均有利于推动经济高质量发展。根据以上分析结果，本文给出如下建议。

第一，当地政府制定相关政策时应该保障产业结构的合理化程度，加快发展高技术产业，提升劳动力供给和产业产出两者之间的结构匹配程度，同时注重发展专业技能培训和促进教育质量的上升，通过推动劳动密集型服务业的发展促进劳动力人口的广泛就业。

第二，当地政府在加大研发投入的同时应确保支出的科技经费分配合理性，加大有前景的科学技术研究领域的经费投入力度，同时完善现有的科研经费监管制度，防止研发投入的费用流入非科研的领域和用途。

第三，高技术企业在更新设备、引进先进技术的同时需加强与当地高校、科研企业、科研院所的交流合作，加大引进高尖端人才的力度，发挥员工的工作积极性以及自主创造能力。

第四，各地政府在推动第三产业发展的同时，应注重第三产业与其他产业之间的协同合作，促进经济效益的提升，同时必须优化第三产业内部结构，实施有助于推动信息传输、文化旅游、邮电通讯、软件业等产业发展的政策，严格控制房地产等行业的增长。