新媒體、產業鏈集群、全要素生產率測算

李 欣

一、我國省際TFP再測算：2010-2019

（一）研究方法和變量選取

本文選取Charnes等(1978)提出數據包絡分析方法(DEA)，選取我國2010-2019年間23個省、直轄市的數據為觀測對象，分別從資本、勞動、能源三個方面選取投入變量全社會固定資本存量、從業人數和能源消耗總量。

整數乘小數是在小數乘法的第一課時中的內容，大部分教師對于這一部分知識內容的講解都會從整數乘法的意義入手.例如3×0.5，表示的是3個0.5相加.應用到一個具體的數學情境中，可以這樣表述：

（二）總體時間序列分析

根據DEA-Malmquist指數模型，得知八大經濟區多數省份全要素生產率、技術進步、純技術效率變化圍繞“1”上下波動。全要素生產率在多時間內大于“1”，表明其大多數時間處于增長狀態。由2016-2019年分解項變動趨勢可知，全要素生產率滯后變動受技術進步影響較大。“十一五”期間提出按照具體功能劃分為八大經濟區分別進行研究，分區域看，樣本TFP增長顯著并大于“1”的有西部的青海、甘肅，北部沿海的北京，東南沿海的江蘇、上海等地區。青海、甘肅為代表的西北地區，一、二產業對GDP貢獻較高，對技術進步的渴求度逐年增大，釋放人才紅利打造人才高地起到一定作用。北京、上海、江蘇等GDP產值靠前的沿海地區在產業技術升級、資本積累上具有優勢。

公路工程實施過程中主要解決項目成本節制問題，由于存在諸如社會狀況、設計變更、工程受損等情況，需要加強工程成本的管控。另外，由于規劃的調整、財政補貼不到位、市場投融資環境變化等也都會影響工程項目造價和成本，甚至關系到項目能否繼續及經濟效益的順利發揮。PPP模式下公路工程全過程造價管理要求對項目施工方案、施工單位、造價等信息和材料統一上報管理部門，進行PPP綜合信息的完善，如果在工程實際實施過程中并未收集和完善上述信息，會導致后續施工糾紛的產生。

較多文獻提出影響全要素生產率的制約因素，除了勞動力質量、資源配置結構和生產技術的改進，另外摻入了技術溢出、新媒體等現代服務業市場化影響。經測算，TFP降幅較大且排名靠后的云南、四川屬于西南地區，湖北、江西屬于長江中游地區，地域自然資源相對豐富，成長型中小企業占比低，產業結構位于產業鏈前端、價值鏈中低端。區域特征主要表現在：信息、物流業并不發達，生產要素跨區域不能夠自由有序流動和做到市場體系化；資源稟賦優勢不突出，區域間未形成分工協作格局；產業鏈條不完善，產業配套能力、加工延伸度不足，主要是依靠資本投入。河北省經濟特征比較特殊，2019年第三產業增加值同比增長9.67%，與全國平均水平基本持平，除產業結構地域間結構失衡狀況比較嚴重因素外，還面臨著較為嚴重的資源瓶頸、產能過剩、環境污染和居民消費需求不足等問題，特別是產業之間勞動力轉移問題。

二、消費水平、產業結構對產業集群下區域TFP變動的影響

提升TFP通常有兩個途徑：一是通過技術進步實現生產效率提高；二是通過生產要素重新組合實現配置效率提高。本文試圖從產業集群下，消費水平、產業結構、人口遷徙、金融支持四個解釋變量對TFP的貢獻，探討要素影響。由于TFP在時間上具有一定的慣性，需要計量模型中引入滯后項。設定以下固定面板數據基準模型：

其中，i表示各省份，t表示各年份，εi，t為隨機誤差項，?1，?2，?3，?4，?5分別為對應回歸變量系數。TFPi，t表示全要素生產率，TFPi，t-1表示地區i在t-1期的全要素生產率，PGRi，t表示人口遷徙率，HCLi，t表示消費水平指數，ISi，t表示產業結構，AFi，t表示金融參與。為了探討五要素對TFP的影響，本文分別驗證不同情形下的結果。經Hausman test，本文選用固定效應模型估計量化5個變量與21個案例省份TFP變動關系，對相關變量進行對數處理后，結果如表1所示。

TFPi，t=?0+?1TFPi，t-1(-1)+?2PGRi，t+?3ISi，t+?4AFi，t+?5HCLi，t+εi，t

居民消費水平(HCL)與TFP之間存在較為顯著的正相關關系。消費水平推動了區域產業升級，帶動了5G網絡、人工智能等為主的新型信息基礎設施建設，網絡營銷等文化新技術模式發展。基于技術進步，一是直接提升消費者體驗，如互聯網技術使得網上購物與門店購物相比，增加了消費者對商品品類多樣性和購物便利性的體驗；二是推動了核心零售流程(商品選擇，購買，配送，使用流程等)的優化，提高了資源配置效率，使TFP正向變動。

5.5 藥劑防治：在發病初期，使用77%可殺得可濕性粉劑500倍，或新植霉素400倍，或72%農用鏈霉素可溶性粉劑400倍，或25%絡氨銅水劑300倍液，也可用1∶1∶200的波爾多液噴霧，隔7～10天1次，連噴2～3次，防治效果達80%～90%。噴藥前先將少量病葉、枝、果摘除，再噴藥，效果更好。

表1 全國全要素生產率制約因素回歸結果

湯泉池溫泉、國家森林公園黃柏山、國家地質公園金剛臺、道教圣地觀音山和西河風景區已成為商城的名片，應繼續做好深層次的開發，保持傳統優勢。同時，實施商城旅游的精品發展戰略，突出傳統旅游項目的特色，擴大吸引力和市場占有率。

從回歸結果看，產業結構(IS)與TFP之間存在較為顯著的正相關關系。2016年后，第三產業發展迅速，產業結構均衡度提高，分區域看，北京等地產業結構因技術擴散能力強，第三產業的TFP較高。如：近兩年，“直播”等迅速融入市場，新媒體悄然影響著市場互動、購物習慣，通過技術驅動影響著消費水平，進而影響著GDP。經統計，2019年實現快速設立并成長的電商“直播”用戶為2.62億元，占規模用戶的47.3%。2020年6月末，北京、上海直播用戶分別同比增長27.2%、14.6%，以李佳琦、薇婭為代表的“網紅帶貨”掀起了電商直播的熱潮。2019年，江蘇省政府多部門強推直播招商、推廣農產品，搭建電商的人、貨物、渠道、內容等多維平臺，消費品網上零售額比上年增長19.5%，增速比全國快11.5個百分點。分行業看，第三產業發展將區域間資源進一步整合，產業結構不斷優化。一是生產性服務業水平提高。國家郵政局統計2019年快遞業務量和業務收入分別完成630億件和7 450億元，分別增長24%和23%；二是旅游、文化等服務消費增長較快。2019年前三季度，國內旅游人數達到45.97億人次，增長8.8%。

三、新消費、產業鏈集群與新城市群構建

（一）突出消費牽引，優化小規模產業鏈集群與新城市群選擇

以消費需求為立足點，基于八大經濟區，加大各種新產業、新模式、新業態投入，打造特色產業鏈和城市群。合理構建城市群可實現較強的集聚和輻射帶動能力，實現人口聚集、生活方式的變革，實現三次產業聯動和帶動現代大農業發展，通過細化社會分工，帶動就業，進一步擴大消費拉動經濟增長。例如：通過推動西南經濟區農產品區域間城鄉聯動，形成覆蓋農副產品、加工、儲存、運輸、銷售等全程冷鏈物流體系的各環節。

（二）注重結構升級，正確處理消費升級和產業結構關系

一是推進信息技術和信息服務業等生產性服務業應用。用信息化改造工業生產流程，滲透到工業生產每一環節，使工業生產過程通暢，逐漸降低對資源、環境的消耗。二是合理化消費升級和產業結構關系。第三產業中的傳統服務業屬于勞動密集型，可通過促進就業進而擴大消費，現代服務業屬于知識密集型行業，可基于品質特征，推動新業態、新模式、新場景的普及應用，提升消費品質。

（三）借助新媒體場景傳播，打通信息產業鏈營銷渠道

場景傳播借助技術驅動下消費升級，通過微信、抖音等場景平臺，對消費者做出更精細更人性化服務，依靠高德、百度等定位技術使區域間產業鏈條信息通暢，借助目標選擇及銷售量等大數據支持，有效形成“媒介—商業—人”新關聯關系。

（四）強化制度導向，提升產業鏈項目選擇優度

近幾年，國家堅持積極財政政策和穩健貨幣政策，出臺了一系列推進生態環境建設、城鎮化建設、金融支持小微企業發展的方針措施，在促進科技創新、加快經濟結構調整、調節居民收入分配上主動作為。產業鏈集群構建，需要多維度的技術環節支持。這就需要通過系統性開展產業鏈分析并加以政策引導，合理選擇不同產業、不同市場、不同區域的項目，在金融、財政等方面創造“成本福利”，最大程度分散技術和產品創新風險，確保產業鏈完整性。