經濟高質量發展的驅動因素與制約因素

周國富 吳迪 王曉宇

摘要：選用合適的評價指標體系，同時采用兼具橫向和縱向可比性的綜合評價方法，對各省區經濟高質量發展的現狀進行了綜合評價與對比分析。通過構建空間面板主成分回歸模型還原得到真實回歸系數，對各省區經濟高質量發展的驅動因素與制約因素進行了實證檢驗。結果表明，在2010-2018年期間，每個省區的經濟發展質量均有明顯提高，但處于高水平和較高水平區間的省份大部分來自東部沿海地區;互聯網普及率、經濟實力、人力資本水平和科技投入力度對經濟高質量發展均有顯著的積極影響;公共財政支出占比的提高對經濟高質量發展有不利的影響;財政分權、基礎設施水平、環境污染治理投資力度、金融規模和引進吸收經費比對經濟高質量發展的影響不顯著。

關鍵詞：高質量發展;評價指標體系;綜合評價方法;驅動因素;空間面板數據模型

中圖分類號：F124 文獻標識碼：A 文章編號：1009 - 5381（2021）05 - 0049 - 09

收稿日期：2021 - 08 - 02

基金項目：本文系國家社科基金重點項目“新常態下經濟高質量發展的統計測度與驅動因素研究”（項目批準號：19ATJ006）階段性研究成果。

作者簡介：周國富，男，湖南石門人，經濟學博士，天津財經大學統計學院教授、博士研究生導師。研究方向：國民經濟統計分析、區域協

調發展。

吳迪，女，河北唐山人，天津財經大學統計學院碩士研究生。研究方向：國民經濟統計分析。

王曉宇，女，河北石家莊人，北京市社會保險基金管理中心工作人員。研究方向：國民經濟統計分析。

一、引言

黨的十九大以來，學者對于什么樣的發展才是高質量發展[1-2]、如何從統計上測度高質量發展[3-4]、如何在新發展格局下暢通國內國際雙循環來推動和實現經濟高質量發展[5-7]等進行了深入討論，但對驅動或制約經濟高質量發展的影響因素進行系統實證檢驗的文獻非常少。而且由于很多學者設計的高質量發展評價指標體系在指標設計方面存在一些明顯的缺陷[8-12]，或所采用的評價方法不具有縱向可比性，導致對各省區或各城市經濟高質量發展的綜合評價結果不具有廣泛的橫向和縱向可比性，人們無法在其基礎上展開更深入的實證研究。比較而言，周國富、王曉宇等[4]在系統考察高質量發展核心內涵的基礎上，從創新能力、結構優化、金融穩健、綠色發展和民生福祉五個維度構建的由三個層級、共計69個指標組成的經濟高質量發展評價指標體系，是客觀的相對指標或平均指標，既充分利用了現有的官方統計資料，又具有廣泛的橫向可比性。同時，他們采用的綜合評價方法還能滿足不同年份縱向對比的需要，克服了上述文獻存在的缺陷。此外，該指標體系中每個指標的選取都緊緊圍繞衡量和推動高質量發展這一研究目標，具有明確的導向性。

為了使各省區經濟高質量發展的驅動因素與制約因素的實證研究建立在客觀、可信的綜合評價結果基礎之上，本文首先采用《新常態下經濟高質量發展的核心內涵及測度方法研究》一文中構建的經濟高質量發展評價指標體系及其相關的綜合評價方法，對各省區經濟高質量發展的現狀和空間分布做全方位的考察。其次，通過選擇合適的計量模型方法，對經濟高質量發展的驅動因素和制約因素進行實證檢驗。再次，根據實證分析結論提出相應的政策建議。

二、各省區高質量發展的現狀和空間分布

一項綜合評價要得到客觀可信的評價結果，除了要有科學合理的評價指標體系外，還要保證綜合評價結果具有廣泛的橫向和縱向可比性。就本文而言，所得到的各省區高質量發展綜合得分不僅要在各省區之間可比，而且在各年份之間也要具有可比性。這涉及綜合評價方法的選取，包括如何對各評價指標進行無量綱化處理，以及如何確定權重，但是有些文獻往往只注重權重的確定，而忽視了無量綱化結果需同時具備橫向和縱向兩方面的可比性。

為使各省區同一評價指標的無量綱化結果不僅在各省區之間具有橫向可比性，同時在不同年份之間也具有縱向可比性，本文采用《新常態下經濟高質量發展的核心內涵及測度方法研究》一文所推薦的相對分值法，即仍以2017年各評價指標的全國平均水平作為標準值，計算各省區各年的相對分值。其中，對于逆指標和適度指標，分別采用相應的相對分值計算公式進行正向化處理。采用變異系數法確定每個評價指標的權重，并用各指標的權重對每個省區某一年各指標的相對分值加權算術平均，得到該省區該年經濟高質量發展的綜合得分。其他年份以此類推。由于各年各省區的同一評價指標都與同一標準值進行對比，這就保證了所得到的相對分值及其加權后的高質量發展綜合得分在各省區之間、各年份之間均具有可比性。

利用上述評價指標體系和綜合評價方法，我們測算了各省區（不包括西藏和港澳臺）2010-2018年的經濟高質量發展綜合得分。限于篇幅，這里僅給出2010年和2018年各省區經濟高質量發展綜合得分的空間分布（見圖1）。

需要說明的是，在繪制圖1時，考慮到不同年份綜合得分分級的可比性，我們首先采用自然間斷點分級法將2018年各省區高質量發展的綜合得分分為六個區間。其中，第一個區間代表缺失值（如西藏和港澳臺），然后將2010年各省區高質量發展的綜合得分也按上述六個區間分組，借此觀察各省區高質量發展綜合得分的空間分布及其動態變化。為了便于表述，我們將除缺失值以外的五個區間依次簡稱為經濟高質量發展的低水平、較低水平、中等水平、較高水平、高水平區間。

可以看出，相對于2018年，2010年只有北京和上海的經濟發展質量分別處于高水平區間和較高水平區間;廣東、江蘇和天津的經濟發展質量處于中等水平。除以上省份外，另有6個省份處于較低水平區間，分別是青海、福建、浙江、山西、陜西和重慶。其余的19個省份則全部位于低水平區間，其中8個來自西部地區（甘肅、寧夏、貴州、廣西、云南、四川、內蒙古、新疆），3個來自東北地區，5個來自中部地區，另有3個來自東部地區。到了2018年，可以明顯地看出各省區經濟高質量發展的綜合得分有了明顯提高。其中，處于高水平區間的省份增加至2個，分別是北京、上海;處于較高水平區間的省份增加至5個（廣東、青海、浙江、江蘇和天津）;另有6個省份處于中等水平區間（重慶、福建、山西、陜西、遼寧和湖北）;10個省份處于較低水平區間，其中3個來自東部，4個來自中部，2個來自西部，1個來自東北;而位于低水平區間的省份減少至7個，其中東北1個（黑龍江）、西部6個（內蒙古、貴州、廣西、甘肅、云南、新疆）。

由此，得出如下結論：在樣本期間，每個省區的經濟發展質量均有明顯提高，但處于高水平和較高水平區間的省份大部分來自東部沿海地區，而中部、西部和東北地區多數省份的經濟發展質量則相對偏低。可見，區域發展不平衡的問題依然突出，仍是當今中國推動經濟高質量發展必須解決的主要矛盾之一。

三、高質量發展驅動因素和制約因素的實證檢驗

（一）變量選取及模型設定

1.被解釋變量

為實證檢驗高質量發展的驅動因素和制約因素，這里采用上述各省區高質量發展綜合得分作為被解釋變量，樣本區間為2010-2018年。

2.解釋變量

綜合借鑒相關文獻，這里將以下變量作為可能的驅動因素或制約因素引入回歸方程，進行實證檢驗：

（1）互聯網普及率。在“互聯網+”時代，該變量在文獻中得到廣泛采用。本文將其作為可能的驅動因素或制約因素引入模型。

（2）財政分權度。鑒于我國的財政分權體制，該變量在文獻中也得到廣泛采用，但關于財政分權對經濟增長的影響，一直存在爭議。由于經濟增長是經濟發展的必要條件，財政分權通過影響經濟增長，也會間接作用于經濟發展質量[13]。為此，我們引入這一變量。

（3）基礎設施水平。基礎設施對于經濟發展很重要，但也并非越多越好，要把握適度原則。本文用各省區的公路密度作為基礎設施的代表變量。

（4）經濟實力。本文用人均GDP作為衡量各省區經濟實力的代表變量。

（5）人力資本水平。文獻中衡量人力資本的指標有很多，本文用每萬人口中大學生數量來衡量人力資本水平。

（6）環境污染治理投資力度。注重環境保護，倡導綠色發展，已成為全社會的共識，但是不同地方的重視程度可能有差別。這里用環境污染治理投資占GDP比重來衡量各省區對環境污染治理的投資力度。

（7）金融規模。金融規模的擴大能夠提高金融中介效率，改善資本配置路徑[14-15]，但是金融規模越大，在為企業提供便利的融資服務的同時，也可能導致企業排放的CO2等溫室氣體和SO2、NOX等大氣污染物增加。鑒于我國的金融體系以間接融資為主，這里用金融機構存貸款總額占GDP比重來衡量金融體系的相對規模。

（8）引進吸收經費比。該指標等于消化吸收經費與引進經費之比，用來反映在引進別人先進技術的基礎上進行消化吸收或者模仿創新的情況。

（9）科技投入力度。技術創新在促進產業轉型升級、推動綠色低碳發展、提高經濟運行效率等方面有舉足輕重的作用。這里用財政用于科學技術方面的支出占一般公共預算支出的比重來衡量各省區對科技投入的重視程度。

（10）公共財政支出占比。隨著經濟發展水平的提高，人們對公共服務的需求也在增加，為此需要增加相應的公共財政支出。但是，如果公共財政支出的結構、投向不合理，也可能不利于地區之間、城鄉之間基本公共服務差距的縮小，或不能滿足人們對某些方面基本公共服務的需要。這里用公共財政支出占一般公共預算支出的比重來衡量。

3.模型設定

本文將檢驗高質量發展的驅動因素和制約因素的計量模型設定為如下形式：

其中，是省年的經濟高質量發展綜合得分;是省年的互聯網普及率;表示省年的財政分權度;是省年基礎設施水平的對數值;是省年人均GDP的對數值;是省年的人力資本水平;是省年的環境污染治理投資占GDP比重;是省年金融規模的對數值;是省年的消化吸收經費與引進經費的比值;是省年的科技投入力度;是省年的公共財政支出占比;是隨機誤差項。

（二）模型估計

由于各省區的經濟發展之間可能存在一定的空間相關性，本文嘗試建立空間面板數據模型來分析經濟高質量發展的驅動因素與制約因素。

1.空間相關性檢驗

考慮到并非只有相鄰的地區之間才有經濟聯系，0-1鄰接標準定義的空間權重矩陣不是很合理，加上各省區間的經濟影響力也有強弱、大小之分，本文采取將地理距離權重矩陣和經濟權重矩陣結合的做法來構建空間權重矩陣。其中，地理距離權重矩陣根據兩個省份的省會城市之間的距離來構造。經濟權重矩陣的構造則依據以下事實：經濟增長越快的省份經濟越有活力，對其他省區的影響力也越大。為此，以樣本期間各省份實際GDP的年平均增長速度與全部30個省份實際GDP的年平均增長速度之比來衡量各省份的經濟活力和影響力，并由此得到經濟權重矩陣。最后，將二者相乘，得到所需要的空間權重矩陣。

檢驗結果顯示（見表1），各年各省區經濟高質量發展綜合得分的Moran's（莫蘭指數）I值都顯著為正，適合建立空間面板計量模型。

2.從各解釋變量中提取主成分

通過對上述各解釋變量計算相關系數，進行KMO和Bartlett檢驗（見表2），可以發現各解釋變量間存在一定的相關性，如果直接建模，可能導致模型估計結果失真。因此，借鑒周國富等[16]的做法，首先從各解釋變量中提取主成分，并構建空間面板主成分回歸模型，然后還原得到被解釋變量和解釋變量之間真實的回歸系數。

從表3可以看出，前9個主成分均有至少一個變量的載荷系數較大，而第10個主成分所包含的每個變量的因子載荷都很小。同時，前9個主成分的累計方差貢獻率已達99.198%，能夠較全面地解釋絕大多數變量。因此，本文提取前9個主成分參與建模。

3.空間面板模型的形式

在采用所提取的主成分構建空間面板模型之前，還需進一步確定空間面板模型的形式。檢驗結果見表4和表5。

從表4可以看出，在前述空間權重矩陣的設定下，空間滯后面板模型的LM通過了1%的顯著性檢驗，而空間誤差面板模型的LM僅能通過5%的顯著性檢驗，因此，以選擇空間滯后面板模型更合適。同時，表5的檢驗結果顯示固定效應模型更好。因此，本文選擇構建具有固定效應的空間滯后面板模型。

4.模型估計結果及還原后的真實回歸系數

將正態標準化后的各省份經濟高質量發展綜合得分與上述9個主成分變量結合，建立具有個體固定效應的空間滯后面板模型，結果如表6前四列所示。可以看出，被解釋變量空間滯后項W*Dep.Var的系數顯著為正，表明各省區的經濟高質量發展確實會受到其他省份的正向影響，這與前述空間相關性檢驗結果一致，說明模型設定是合理的，真實反映了被解釋變量同各個主成分之間的關系。

最后，根據上述回歸結果，利用各主成分與各解釋變量的關系，結合各主成分的特征值和原變量的標準差等統計信息，還原得到各解釋變量的真實回歸系數，見表6后兩列。

（三）回歸結果的經濟含義

結合表6中的空間滯后面板主成分回歸模型，以及表3所給出的各主成分與各解釋變量的關系，對表6中各解釋變量的真實回歸系數的統計顯著性及經濟含義做出解釋：

1.互聯網普及率對各省區經濟高質量發展有顯著的促進作用

從表3可以看出，互聯網普及率（IPR）主要由主成分f1代表，且二者為正向關系，而在表6中f1的回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為正，這表明互聯網普及率的回歸系數顯著為正。“互聯網+”的發展不但對我國產業結構升級和資源合理配置發揮了積極作用，同時也促進了我國經濟與世界經濟接軌，使我國經濟獲得了前所未有的重大發展機遇。上述回歸結果符合預期。

2.財政分權度對各省區經濟高質量發展的影響不顯著

從表3可以看出，財政分權度（FD）主要由主成分f8代表，而在表6中f8的回歸系數不顯著，也就是和0沒有顯著差異。這意味著，雖然財政分權度的回歸系數為負，但未通過顯著性檢驗，同樣和0沒有顯著差異。可能的原因是：財政分權的影響具有兩面性。即在一定程度上調動了各地方政府發展經濟的積極性，促進了各省區的經濟增長，但又產生了重復建設、環境惡化、權力尋租等消極現象。

3.基礎設施水平對各省區經濟高質量發展的影響不顯著

從表3可以看出，基礎設施水平（lnINF）由主成分f4代表，而在表6中f4的回歸系數不顯著。這表明，基礎設施水平的回歸系數未通過顯著性檢驗，也就是和0沒有顯著差異。可能的原因是：一方面，交通基礎設施的改善，能夠方便人民的出行，加快貨物的流通，對于經濟增長具有不可忽視的作用;另一方面，我國部分地區也存在基礎設施重復建設或過于超前的問題。因此，基礎設施水平對經濟高質量發展的正向影響在統計上并不顯著。

4.經濟實力仍然是各省區經濟高質量發展的有力支撐

從表3可以看出，經濟實力（lnPGDP）主要由主成分f1代表，且二者為正向關系，而在表6中f1的回歸系數在1%的顯著性水平下顯著為正。這表明，經濟實力的回歸系數也是顯著為正。這是由于經濟實力越強，越有能力增加研發投入、提供基本公共服務、改善民生福祉和促進綠色發展。

5.人力資本的改善顯著促進了各省區經濟高質量發展

從表3可以看出，人力資本水平（HCL）主要由主成分f7代表，且二者為正向關系，而在表6中f7的回歸系數顯著為正。這說明人力資本水平的回歸系數也是顯著為正，與預期相符。

6.環境污染治理投資力度對各省區經濟發展質量的提高影響不顯著

從表3可以看出，環境污染治理投資力度（EPC）主要由主成分f5代表，而在表6中f5的回歸系數不顯著，也就是和0沒有顯著差異。可能的原因是：長時間以來的粗放型經濟增長方式使得我國的環境壓力達到了頂峰，帶來了一系列資源環境問題。為此，自黨的十八大以來我國加大了對環境污染的治理力度，對環境的改善也產生了積極影響，但是淘汰落后產能、加強清潔技術革新、推動產業綠色轉型以及環保稅費的增加，客觀上會給企業帶來“陣痛”，在短期內對經濟增長有一定的負面影響，兩相抵消后，影響不顯著。

7.金融規模的擴大對各省區經濟發展質量的提高影響不顯著

從表3可以看出，金融規模（lnFS）主要由主成分f2代表，而在表6中f2的回歸系數不顯著，也就是和0沒有顯著差異。因此，金融規模的回歸系數同樣與0沒有顯著差異。可能的原因是：金融規模對經濟高質量發展的影響確實具有兩面性，兩相抵消后，影響不顯著。

8.引進吸收經費比仍然偏低，對提升經濟發展質量的積極作用仍未體現出來

從表3可以看出，引進吸收經費比（IAF）主要由主成分f6代表，而在表6中f6的回歸系數不顯著，也就是和0沒有顯著差異。可能的原因是：盡管近年來我國“重技術引進、輕消化吸收”的情況有所改觀，但整體上看，引進吸收經費比仍然偏低，對提升經濟發展質量的積極作用仍未體現出來。

9.科技投入力度的加大對推動各省區經濟高質量發展產生了積極的影響

從表3可以看出，科技投入力度（IST）主要由主成分f9代表，且二者為正向關系，而在表6中f9的回歸系數在10%的顯著性水平下顯著為正，這意味著科技投入力度的回歸系數也是顯著為正。原因在于，黨的十八大以來，我國實施創新驅動戰略，出臺了一系列重大決策部署，盡管目前還存在少量“卡脖子”的關鍵技術尚未攻克，但隨著科技投入力度的加大，我國的科技創新能力有了顯著提升，對經濟高質量發展的推動作用日漸明顯。

10.公共財政支出占比的提高對各省區經濟高質量發展有一定的負面影響

從表3可以看出，公共財政支出占比（PFE）主要由主成分f3代表，且二者為正向關系，而在表6中f3的回歸系數在10%的顯著性水平下顯著為負。可能的原因是：目前公共財政支出的結構和投向不夠合理，如支持各類教育事業的財政支出占比仍然偏低，支持基礎研究、原創性研究的財政支出占比亟待提高。

（四）穩健性檢驗

前已指出，0-1鄰接矩陣不是很合理，為此，我們將距離權重矩陣與經濟權重矩陣結合構建了空間權重矩陣，然后建模。鑒于0-1鄰接矩陣仍是空間權重矩陣的形式之一，我們用標準化0-1鄰接矩陣代替上文的空間權重矩陣，對上述模型估計結果進行穩健性檢驗。結果如表7所示。

從表7可以看出，空間滯后項W*Dep.Var依然顯著為正，除主成分f3的顯著性略有下降外，其他主成分的系數符號以及顯著性水平與表6保持一致。考慮到主成分f3的系數符號沒有發生變化，且在表6中該主成分的顯著性原本就不高，僅通過10%的顯著性檢驗，因此可以認為，上述空間面板主成分回歸模型是穩健的。還原后，各個參數的估計值雖與表6略有差異，但是符號沒有變。綜合來看，本文為分析各省份經濟高質量發展的驅動因素與制約因素所設定的模型與估計結果具有較好的穩健性。

四、結論與政策含義

本文借鑒周國富等[4]從創新能力、結構優化、金融穩健、綠色發展和民生福祉五個維度構建的由三個層級、共計69個指標組成的經濟高質量發展評價指標體系，采用適當的綜合評價方法，考察了2010-2018年間我國經濟高質量發展的現狀和空間分布。在確認各省區經濟高質量發展綜合得分存在顯著的空間相關性的基礎上，同時考慮到各解釋變量間可能存在一定的多重共線性，通過建立空間面板主成分回歸模型，再還原得到各省份經濟高質量發展綜合得分與各解釋變量間的真實回歸系數，實證檢驗了經濟高質量發展的驅動因素與制約因素。結果顯示，在2010-2018年期間，每個省區的經濟發展質量均有明顯提高，但經濟發展質量處于高水平和較高水平區間的省份大部分來自東部沿海地區，中部、西部和東北地區多數省份的經濟發展質量則相對偏低;互聯網普及率、經濟實力、人力資本水平和科技投入力度是推動各省區經濟高質量發展的主要因素;公共財政支出占比的提高對經濟高質量發展有不利的影響;財政分權、基礎設施水平、環境污染治理投資力度、金融規模和引進吸收經費比對經濟高質量發展的影響不顯著。

基于上述結論，我們得到以下政策含義。第一，應全面落實創新驅動戰略，以創新引領經濟高質量發展。為此，應加大人力資本投資，加快建設人才強國。同時，要激發人才創新活力，完善科技創新體制機制。第二，要注意防范和化解各種系統性風險。各地方政府的舉債規模要與償債能力相匹配，對基礎設施的建設應以適度為原則。同時，要大力發展普惠金融，穩步提高金融體系運行效率和抗風險能力。第三，牢固樹立“綠水青山就是金山銀山”的觀念，把綠色發展理念貫穿到經濟生活的各領域。要摒棄“唯GDP”的政績觀念，大力發展綠色金融，為繼續淘汰高消耗高污染高排放的落后產業、逐步形成綠色低碳的產業體系提供寬松的融資環境。要繼續加大環境污染治理投資力度，通過先進的環保技術促進傳統產業向綠色低碳轉型升級。第四，優化財政支出結構，加大對鄉村和邊遠地區的財政支持力度，暢通國內經濟大循環。增加鄉村和邊遠地區基本公共服務的供給，有助于提升鄉村和邊遠地區的生活質量，改善當地的投資環境，吸引外部資金流入當地從而促進當地的經濟發展。鄉村和邊遠地區收入水平的提升，有助于緩解城鄉之間、不同地區之間發展不平衡不充分的問題，彌合需求斷層，暢通國內經濟大循環，助推經濟高質量發展。

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Driving Factors and Restricting Factors of High-quality Development

——Empirical Test Based on Provincial Panel Data

Zhou Guofu，Wu Di，Wang Xiaoyu

（Tianjin University of Finance & Economics， Tianjin 300222，China;Beijing Social Insurance Fund Management Center， Beijing 100050，China）

Abstract：This paper selects an appropriate evaluation index system，and uses a comprehensive evaluation method with horizontal and vertical comparability to comprehensively evaluate and compare the current situation of high-quality economic development of each province. Then，through the construction of spatial panel principal component regression model，the real regression coefficient is obtained，and the driving factors and constraints of high-quality economic development of provinces are empirically tested. The results show that during 2010-2018，the quality of economic development of each province has improved significantly，but most of the provinces in the high level range are from the eastern coastal areas. Internet penetration，economic strength，human capital level and science and technology investment have significant positive effects on high-quality economic development;However，the increase of the proportion of public financial expenditure has a negative impact on the high-quality economic development. The impact of fiscal decentralization，infrastructure level，environmental pollution control investment，financial scale and the ratio of introduction and absorption of funds on the high-quality economic development is not significant.

Key words：high-quality development;evaluation index system;comprehensive evaluation method;driving factors;spatial panel data model