高质量发展的能力基础、能力结构与推进机制研究

张 莉

(淮北职业技术学院,安徽 淮北 235000)

我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,在传统的经济增长评价体系中,主要的衡量指标是经济的增长速度。这一指标显然难以准确衡量我国的经济发展现状,为此需要构建一种新的高质量发展的因素指标,具体以我国现有的经济发展状况为基础,通过引导发展和调整现有的能力结构,渐进式、有侧重地扶持和推进重点行业和重点技术,包括以5G技术、智能化、工业互联网等新技术为代表的生产效率指标。衡量经济高质量发展的另一个重要因素是外贸发展,二战之后形成的国际分工格局让全球的大部分国家相互依存。从环境因素来看,良好的市场环境和有效的政府监督可以促进以上因素的持续发展,带动经济的高质量发展。基于此,国内外的环境、持续的各种资源投入,高新技术的发展和投入是经济高质量发展的重要影响因素。本文通过多种指标构建经济高质量发展的能力基础因素,运用广义线性模型GLM分析影响能力发展的结构要素,提出相应的合理化建议,以供决策层参考制定相应的推进机制,促进经济的高质量发展。

1 文献综述与研究假设

国外的学者对于城市经济发展的研究较早,比如Bailey[1]和Cervero[2]都认为同等规模的单中心城市聚集效应要大于多中心城市,经济的投入产出效率会更高。经济的发展往往伴随着环境的污染,尤其是产业的聚集更需要关注环境污染的治理,我国高质量发展的一个重要衡量指标就是绿水青山,高质量发展的能力基础,不仅要经济平稳和可持续发展,更要环境的综合治理和保障。张可等[3]认为产业聚集可能会成为环保的阻力,需要在发展经济的同时关注环保。罗良文等[4]以长江经济带的城市为研究对象,认为知识创新和技术创新可以在提升经济的同时保护环境,是高质量发展的能力基础。基于VAR模型,马轶群等[5]认为金融行业对高质量发展具有重要意义,是能力发展结构中的重要组成部分。任保平[6]基于流程过程的角度提出以经济增长的方式、过程和结果三方面来衡量发展的质量,认为这可以保障高质量发展的平稳推进。江春[7]和王竹君[8]基于DEA模型的实证分析,认为可以用全要素生产效率来衡量经济发展质量。马昱等[9]通过面板平滑转换回归模型研究了高技术产业和技术创新对经济高质量发展的影响,认为这两个因素能显著提升经济发展质量和水平。李泽众等[10]认为城市群的单中心空间结构对经济发展存在门限作用,存在“先抑制、再促进,再抑制”的特点,因此需要因地制宜优化城市群空间结构。周宾[11]通过Super-SBM模型对2011到2017年的21个省区面板模型的技术效率和构成要素进行了研究分析,认为地区的技术效率与经济发展有较为明显的正相关关系。邓琰如等[12]通过空间计量模型分析了生产性服务业集聚和城市间溢出效应对区域经济高质量发展的影响,认为生产性服务业的集聚可以显著提升区域经济的高质量发展。张鸿等[13]通过理论到实践的分析,认为数字经济是推动经济高质量发展的重要基础因素,也是实现绿色可持续发展的有效途径,需要加大对数字经济的投入。

从以上的文献可以得知,诸多学者对影响经济高质量发展的因素分别从不同角度做了很多研究,但对于高质量发展需要具备的能力基础、影响结构以及如何推进的系统论述较少。所以本文在现有研究的基础上,通过面板数据和GLM模型,提炼高质量发展五个方面的十三项指标,研究不同区域集群的经济增长和各要素之间的关系,对高质量发展的能力基础和结构进行系统的实证分析,并提出推进建设的相应机制。基于以上论述,本文提出的假设如下：

假设1：研发的投入可以推动经济的高质量发展,即研发投入与经济的高质量发展有显著的正相关关系。

假设2：不同区域经济发展的能力基础和结构不同,发展水平也有所差异,应根据不同区域的基础和结构制定相应的推进机制,即区域经济的发展质量具有异质性的特征。

2 研究设计与变量定义

2.1 样本选择

以30个省区为研究对象,时间范围为2000—2018年,并根据经济区划分为五个部分：京津冀、长三角、珠三角、中部、西部及其他。最终得到30个省区2019年的570个观测值。数据来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、wind数据库等。

2.2 模型设计与变量定义

本文研究的重点是高质量发展的能力基础和影响要素。考虑到当年的研发支出、固定资产投入和政府财政支出等要素无法在当年产生效益,故进行滞后一期处理,得到GLM模型如下：

LnHGDPit=α0+β1Lntec(it-1)+β2Lnasset(it-1)+β3Lnjobit+β1Lnenergyit+β4Lncargoit+β5Lntradeit+β6Levelmakit+β7Pm2.5it+β8Lnfin(it-1)+β9Leveleduit+εt

(1)

式(1)中的α0为常数项,εt为残值,it为省区i在t年的各变量值。核心被解释变量为高质量发展(LnHGDP),核心解释变量包括研发支出(Lntec)、固定资产投入(Lnasset)和就业人口(Lnjob)。各变量的定义及均值见表1。

表1 变量定义及均值统计

3 实证结果与分析

3.1 整体样本的结果

表2首列显示研发投入(Lntec)系数显著大于0,说明研发投入对高质量发展有较为显著的推动作用,验证假设1。回归2显示固定资产投入(Lnasset)系数显著大于0,说明我国的经济增长还处于转型阶段,传统的大基建、房地产在形成高质量发展上依然有较强的支撑作用。回归3显示就业人数(Lnjob)系数显著大于0,说明当前我国的GDP产业结构人工比例较大,机械化程度较低。随着我国人口总数增长趋缓,老龄化问题日益突出,需要加快生产机械化、自动化进程。后两列为引入全变量的GLM回归结果,可见研发投入(Lntec)、固定资产投入(Lnasset)和就业人数(Lnjob)仍与被解释变量成正相关关系。此外,还可发现地区对外贸易程度、市场化进程、政府财政支出、受教育程度对经济高质量发展有显著的正向影响。

表2 GLM模型回归结果

3.2 分经济区域的结果

进一步分区域考察,由表3可知,研发投入在长三角、珠三角和京津冀区域中对高质量发展有显著的正影响,而在中部和西部及其他区域的正向推动作用不明显。在固定资产投入方面仅京津冀区域显著正相关,在就业人口方面只有京津冀区域未通过显著性检验。各控制变量对五个地区经济高质量发展的影响作用也有明显的差异。由此可知,不同区域经济高质量发展受到不同因素的影响,验证假设2。

表3 分经济区域的回归结果

3.3 稳健性检验

由于高质量发展受到诸多因素的影响,同区域内过去的基础和结构对现在和未来都会产生影响,且又可能存在双向因果和遗漏变量问题。所以对模型中的所有变量进行一阶差分处理,并将进出口贸易额替换成技术市场成交额的变量数据。从时间序列上来看,由于美国的次贷危机影响,2008年度的数据变化较大,删除这一年的数据后重新进行回归。经过变量滞后、年份调整、指标替换后结论与前面一致,具有较强的稳健性。

4 研究结论与推进机制建议

本文研究分析得出,研发投入对经济高质量发展具有显著的正影响,但各区域的经济发展具有异质性,所以应当针对不同的经济区域制定相应发展政策。具体建议如下：

4.1 加大对高新技术的投入和成果转化

高新技术具有产业聚集和复杂的非线性发展特征,应当有规划地发展高新技术产业,根据不同的区域性差异特征,制定不同区域的产业提升和升级战略,集中资源优势促进成果转化。建立区域的技术转化和共享平台,促进不同区域之间的成果转化、建立不同区域之间良好的竞合环境氛围。

4.2 大力发展数字经济,重点投入数据基础设施

互联网技术日新月异,软件应用方面虽然已基本与欧美同步,但语言开发、硬件基础研究等领域仍有差距,而这些是数字经济的基础设施。我国应当深入数字建设的基础设施建设,发展以5G、大数据、互联网等技术为基础的数字基础设施,实现从量变到质变的跨越。

4.3 制定差异化的区域发展战略

当前各省区的发展基础和产业结构具有较大的差异性,不能制定普遍的一刀切政策,应当根据各省的异质性特点,有针对性地制定高质量发展战略。对于各省的高质量发展应制定不同考核指标,以便形成协同发展、共同进步的局面,平衡甚至缩小各省区的发展差异。