內(nèi)需拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的長期宏觀效應(yīng)
——基于長三角城市群的實(shí)證研究

胡曉輝，馬立行

（1.嘉興學(xué)院 商學(xué)院，浙江 嘉興 314001；2.上海社會(huì)科學(xué)院 經(jīng) 濟(jì)研究所，上海 200020）

一、問題提出

灰犀牛疊加黑天鵝（新冠肺炎疫情），全球競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈、復(fù)雜、尖銳，中國發(fā)展更需要?jiǎng)恿?、活力和定力。任何國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長都有賴于“三駕馬車”拉動(dòng)，不同點(diǎn)在于消費(fèi)、投資和出口的配置格局。自1998 年開始，我國實(shí)施“擴(kuò)大內(nèi)需”戰(zhàn)略且歷經(jīng)多年，但研究普遍認(rèn)為國內(nèi)需求（尤其是消費(fèi)）依然不足。長期以來，只有投資和出口“兩駕馬車”驅(qū)動(dòng)的增長模式延緩了中國“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型”的步伐（渠慎寧等，2018）［1］，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長向依靠消費(fèi)、投資、出口協(xié)調(diào)拉動(dòng)轉(zhuǎn)變之路任重道遠(yuǎn)。劉偉等（2014）［2］思考過一個(gè)問題：為何需求疲軟而增長穩(wěn)??？他們的分析結(jié)果是由于宏觀進(jìn)度統(tǒng)計(jì)方法與指標(biāo)的原因；在另一篇文章中，他們將此歸結(jié)為增長率在潛在增長率區(qū)間外的短期停留所致（劉偉等，2019）［3］。雖然沒能完美解釋總量數(shù)據(jù)上的矛盾問題，但本研究受此啟發(fā)，進(jìn)一步思考消費(fèi)需求數(shù)據(jù)與GDP 年度增長之間的矛盾，是否可能因?yàn)楹鲆暳讼M(fèi)需求對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的長期動(dòng)態(tài)效應(yīng)，從而低估內(nèi)需的作用？在當(dāng)前由高速增長向中高速增長過渡時(shí)期，有助于探索建立擴(kuò)大消費(fèi)需求的長效機(jī)制。按照《關(guān)于新時(shí)代加快完善社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的意見》部署，增強(qiáng)消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性作用。

作為發(fā)展強(qiáng)勁的全國性增長極和高質(zhì)量發(fā)展樣板區(qū)，長三角城市群的經(jīng)濟(jì)增長率變化具有風(fēng)向標(biāo)的作用。長三角區(qū)域一體化目的是探索全國范圍內(nèi)區(qū)域一體化發(fā)展的路徑模式，在更高的能級(jí)和水平上參與全球合作與競(jìng)爭(zhēng)。對(duì)內(nèi)推進(jìn)一體化進(jìn)程，使得更多外圍城市受益于核心城市的溢出效應(yīng)；對(duì)外打造具有較強(qiáng)國際競(jìng)爭(zhēng)力的世界級(jí)城市群，成為亞太地區(qū)重要的國際門戶。在內(nèi)外兩個(gè)方向和關(guān)鍵領(lǐng)域，都需要重新評(píng)估該區(qū)域“三駕馬車”動(dòng)力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用，尤其是高質(zhì)量發(fā)展強(qiáng)調(diào)長期效應(yīng)而非短期效應(yīng)。

“三駕馬車”動(dòng)力被詬病的最大問題為短期靜態(tài)分析，本研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：強(qiáng)調(diào)內(nèi)需拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的長期動(dòng)態(tài)效應(yīng)，結(jié)合需求驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)的多維度性，并在估計(jì)方法上進(jìn)行糾偏改進(jìn)，區(qū)分狹義長三角與廣義長三角地區(qū)的宏觀效應(yīng)，為深度城市化等方面提出有關(guān)建議。本文余下部分的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理與總結(jié)；第三部分進(jìn)行研究設(shè)計(jì)，包括面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定、研究方法選擇、變量定義和樣本篩選等；第四部分對(duì)長三角城市群的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行檢驗(yàn)與比較；第五部分為結(jié)論與啟示。

二、文獻(xiàn)綜述

支出法計(jì)算的GDP 指標(biāo)由三大需求組成，即消費(fèi)需求、投資需求和凈出口需求。對(duì)中國轉(zhuǎn)型中內(nèi)需不足的成因進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)不足是內(nèi)需不足的主要體現(xiàn)（何代欣，2017）［4］。越來越多的學(xué)者意識(shí)到，過多的投資會(huì)擠占人力資本的增長份額，進(jìn)而抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展（李強(qiáng)等，2012）［5］。也有觀點(diǎn)認(rèn)為固定資產(chǎn)投資的作用會(huì)因經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同而出現(xiàn)差異（Goumrhar et al.，2017）［6］，固定資產(chǎn)投資對(duì)中國中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響明顯高于東部和西部地區(qū)（任歌，2011）［7］。在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)背景下，對(duì)外貿(mào)易和中國經(jīng)濟(jì)增長之間不再是簡單的線性關(guān)系。凈出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用存在多層次非線性的特點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)的開放程度直接影響作用臨界點(diǎn)和作用區(qū)間（谷克鑒等，2016）［8］。林發(fā)勤等（2018）則通過對(duì)中國經(jīng)濟(jì)事實(shí)的分析，發(fā)現(xiàn)國際貿(mào)易與收入增長之間存在倒U型分布關(guān)系［9］。

內(nèi)需和外需對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響毋庸置疑。近年來，國內(nèi)學(xué)者深入探討了內(nèi)外需求的影響效果與作用機(jī)理。

（1）就影響效果而言，目前大量的研究強(qiáng)調(diào)內(nèi)需的基礎(chǔ)性作用。章瀟萌等（2016）使用兩國、三部門模型分析我國1992-2014 年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型路徑，將產(chǎn)出結(jié)構(gòu)進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)“本國效應(yīng)”的重要性增強(qiáng)，“開放效應(yīng)”的重要性減弱，提出從長期考慮，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整在正視對(duì)外開放因素合理性的基礎(chǔ)上，仍應(yīng)立足內(nèi)需［10］。殷杰蘭（2018）研究1978-2017年我國居民收入、消費(fèi)以及平均消費(fèi)傾向的變化，得出結(jié)論：我國經(jīng)濟(jì)要保持持續(xù)穩(wěn)定增長，必定要靠內(nèi)需和消費(fèi)［11］。劉瑞翔等（2015）劃分時(shí)間段分解“三駕馬車”對(duì)中國整體經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率，發(fā)現(xiàn)從GDP增長率來看，消費(fèi)需求在“三駕馬車”中處于末位，但從TFP 貢獻(xiàn)度指標(biāo)來看，消費(fèi)需求驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的績效水平是最高的，因此提倡向“三駕馬車”均衡驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變［12］。

（2）就作用機(jī)理而言，部分研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)需發(fā)揮基礎(chǔ)性作用呈現(xiàn)明顯的時(shí)間階段特征。王維等（2018）基于狀態(tài)空間變化概念，分析1978-2013年我國投資、消費(fèi)、出口與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。結(jié)果表明，改革開放后，投資和出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用均呈現(xiàn)先升后降的趨勢(shì)，消費(fèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，且已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最大動(dòng)力［13］。李建偉（2018）回顧中國經(jīng)濟(jì)改革40年的歷程，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長需求拉動(dòng)模式的判斷是，早期內(nèi)需拉動(dòng)為主轉(zhuǎn)變?yōu)閮?nèi)需和外需共同拉動(dòng)，最后再度轉(zhuǎn)向內(nèi)需拉動(dòng)為主［14］。另有一些研究發(fā)現(xiàn)，內(nèi)需充分發(fā)揮作用存在邊界條件等。楊子榮等（2015）構(gòu)建面板門限模型，研究結(jié)果顯示：當(dāng)投資率較低時(shí)（＜0.384），增加投資能有效拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，當(dāng)投資率較高時(shí)，增加投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的拉動(dòng)作用將不再顯著；消費(fèi)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長也存在有效邊界，當(dāng)投資效率較低時(shí)（＜1.201），增加消費(fèi)會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)增長，當(dāng)投資效率足夠高時(shí)，增加消費(fèi)才能夠有效拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長［15］。但該研究運(yùn)用的數(shù)據(jù)年限過短，僅為2 年（2012-2013 年），無法體現(xiàn)長期效應(yīng)。鄭江淮等（2018）從需求側(cè)、供給側(cè)及結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換視角探尋中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力來源，發(fā)現(xiàn)持續(xù)上升的增長動(dòng)能已轉(zhuǎn)到要素、企業(yè)、居民等微觀主體動(dòng)能上［16］。

以上文獻(xiàn)對(duì)中國“三駕馬車”錯(cuò)配格局提供了很多解釋，研究基本上運(yùn)用全國層面數(shù)據(jù)，涉及長時(shí)間段或分階段分析，但主要估計(jì)瞬時(shí)或短期效應(yīng)。本研究以此為基礎(chǔ)，在空間上針對(duì)特定區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長，并將靜態(tài)分析進(jìn)一步拓展到長期動(dòng)態(tài)效應(yīng)。

三、面板數(shù)據(jù)模型及估計(jì)方法

（一）模型設(shè)置

假設(shè)一個(gè)地區(qū)的生產(chǎn)分為內(nèi)需部門（X）和出口部門（NX）兩個(gè)部門，使用Cobb-Douglas 型生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行線性化，計(jì)算國內(nèi)需求和出口對(duì)產(chǎn)出的影響。為獲得一致性、穩(wěn)健的估計(jì)量，可增加因變量和自變量的時(shí)間效應(yīng)，如方程（1）所示：

其中，i表示城市；t表示年份；j表示滯后期的長度；δ0是常數(shù)項(xiàng)（假設(shè)城市間不存在異質(zhì)性）；參數(shù)δi是不可觀測(cè)的城市異質(zhì)性；εit是誤差項(xiàng)；參數(shù)α1和α2分別表示國內(nèi)需求和出口相對(duì)于產(chǎn)出的彈性，估計(jì)這兩個(gè)參數(shù)，就可以確定哪個(gè)部門對(duì)產(chǎn)出有更大的直接影響；參數(shù)α3是因變量滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)，α4和α5是分別是內(nèi)需和出口變量滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)。

式（1）的自變量沒有構(gòu)成產(chǎn)出的所有變化源。這意味著，參數(shù)并不能完全解釋因變量。根據(jù)經(jīng)典宏觀經(jīng)濟(jì)理論還有其他因素解釋城市間的經(jīng)濟(jì)增長率差異，為此可在式（1）納入一系列協(xié)變量（Zit），以分析區(qū)域和其他因素的結(jié)構(gòu)特征，包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、FDI、人口數(shù)量等，如式（2）所示：

利用Hausman檢驗(yàn)，可以確定具有固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型最適合于分析內(nèi)需和出口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。為評(píng)估長期效應(yīng)，本研究考慮如下動(dòng)態(tài)線性面板數(shù)據(jù)模型：

其中，Yit是觀測(cè)個(gè)體i在t時(shí)的經(jīng)濟(jì)增長結(jié)果；Dit是主要關(guān)注的處理變量；估計(jì)系數(shù)α是預(yù)測(cè)效果；Wit是協(xié)變量或控制變量，包括常數(shù)項(xiàng)α0和Yit的滯后項(xiàng)；δi和ζt是不可觀測(cè)的城市固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，可以與Dit相關(guān)；誤差項(xiàng)εit在每個(gè)單位i和時(shí)間t滿足弱外生性條件式（4）時(shí)，歸一化為零均值。

除了動(dòng)態(tài)線性面板模型（3）中由系數(shù)α衡量經(jīng)濟(jì)增長的短期效應(yīng)外，本研究感興趣的是長期效應(yīng)，如式（5）所示：

其中，系數(shù)β1，…，βT分別對(duì)應(yīng)于Yit的滯后項(xiàng)。根據(jù)Akaike（1974）、Schwartz（1978）、Hannan 和 Quinn（1979）的準(zhǔn)則，確定滯后j的最優(yōu)長度。

（二）固定效應(yīng)（FE）方法

固定效應(yīng)方法將個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)作為模型中OLS估計(jì)的參數(shù)：

（三）Arellano-Bond（AB）方法

AB 方法采取時(shí)間差分、變量差分以及運(yùn)用矩條件，消除個(gè)體固定效應(yīng)ai。即通過定義隨機(jī)變量Vit的差分ΔVit=Vit-Vit-1，并應(yīng)用到式（3）的兩邊得到式（8）：

（四）偏差糾正的DFE估計(jì)方法

在FE方法中，α的維數(shù)較低，但擾動(dòng)參數(shù)γ的維數(shù)p較高。當(dāng)n→∞，而dα=dim(α)固定時(shí)，可近似為p=dim(γ)→∞。在AB 方法中，矩條件的個(gè)數(shù)m=dim(g(Zi,α,γ))可能很高，所以當(dāng)n→∞時(shí)，可近似為m→∞。這兩種情況都存在一個(gè)速率條件［17］：

當(dāng)(p∨m)2＜n，且n→∞，則

然而，GMM 估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)近似正態(tài)性和一致性結(jié)果仍然成立［18］，即

其中，V11對(duì)應(yīng)于?的 GMM 估計(jì)量漸近方差的dα×dα左上角塊。

速率條件式（10）也可以解釋為較小偏差條件。當(dāng)p2=O(N2+T2)和n＝NT時(shí)，該條件在FE 方法中不能成立；當(dāng)T很大時(shí)，由于m2=O(T4)和n＝NT，該條件在AB方法中不能成立。為理解速率條件式（10）的來源，首先關(guān)注α?關(guān)于α的漸近二階展開式：

以某種方式消除了偏差，就可以將速率條件式（5）改進(jìn)到后面的較弱條件中。實(shí)踐中，常見有多種消除偏差的方法，如bootstrap、leave-one-out 等，本研究主要討論分割樣本偏差糾正方法。對(duì)于樣本分割（DFE）的估計(jì)量，偏差的來源是單位固定效應(yīng)的估計(jì)，所以沿著時(shí)間序列維度將面板數(shù)據(jù)拆分。根據(jù)Dhaene et al.（2015）［19］的研究，各拆分子面板包含了觀測(cè)值和其中是高限和低限函數(shù)。該拆分保留了時(shí)間序列結(jié)構(gòu)，并提供了兩個(gè)相同數(shù)量的單位固定效應(yīng)的面板，其中有T/2觀測(cè)值，這些觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)每個(gè)結(jié)果都有信息，因此，第一個(gè)面板包含觀測(cè)值…，T｝，第二個(gè)面板包括觀測(cè)值t＝1，…，T｝，兩者矩條件的數(shù)量分別是原始面板數(shù)據(jù)的一半。為降低可變性，本研究將樣本分成平均的兩部分，計(jì)算兩部分的估計(jì)量，得到然后設(shè)定假設(shè)全樣本中估計(jì)相同數(shù)目的干擾參數(shù)，并使用相同的矩條件，且這些部分是同質(zhì)的，那么和的一階偏差分別為b/n、b（/n/2）和b（/n/2），則的一階偏差為：

由此去除偏差之后，得到新的速率條件就變?nèi)酰缡剑?5）所示：

類似式（11），修正后GMM 估計(jì)量的近似正態(tài)性和一致性性結(jié)果仍然成立：

四、實(shí)證研究

本研究的目的是分析1995-2017 年內(nèi)部需求與出口部門對(duì)長三角城市群經(jīng)濟(jì)增長的影響，以驗(yàn)證文獻(xiàn)綜述所呈現(xiàn)內(nèi)需拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的具體區(qū)域特征。研究分為三個(gè)步驟：首先，將《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》（2016）所包含的26 個(gè)城市（上海1 個(gè)、江蘇9 個(gè)、浙江8 個(gè)、安徽8 個(gè)）界定為狹義長三角，將蘇浙滬皖三省一市全域所包含的41個(gè)地級(jí)市界定為廣義長三角。對(duì)狹義長三角26個(gè)城市和廣義長三角41個(gè)城市分組的內(nèi)部需求和外部需求變量分別進(jìn)行初步固定效應(yīng)估計(jì)；其次，主要研究居民消費(fèi)需求的時(shí)間動(dòng)態(tài)，在動(dòng)態(tài)面板模型中加入因變量Y的最優(yōu)滯后項(xiàng)，并估計(jì)式（5）所確定的長期效應(yīng)；最后，根據(jù)理論和實(shí)證證據(jù)，進(jìn)一步加入?yún)f(xié)變量（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、FDI和人口數(shù)量），以分析該地區(qū)其他結(jié)構(gòu)特征以及其他因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的長期影響。

（一）變量說明

研究常用一些容易獲取的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)相應(yīng)構(gòu)成項(xiàng)目做替代分析，比如利用社會(huì)消費(fèi)品零售總額替代居民消費(fèi)（毛中根等，2015；劉偉等，2014）［20，2］；用財(cái)政支出替代政府消費(fèi)（陳高等，2014；李君妍等，2015）［21-22］；用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資替代固定資本形成總額（李暉等，2018）［23］；用海關(guān)統(tǒng)計(jì)的貿(mào)易差額替代貨物和服務(wù)凈出口（劉修巖等，2013）［24］。到目前為止，很難找到比這些指標(biāo)更好的替代指標(biāo)來分析居民消費(fèi)、政府消費(fèi)、固定資本形成總額等（許憲春，2010）［25］。消費(fèi)需求等單變量方法可能無法識(shí)別對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的真正“獨(dú)立”效應(yīng)，本研究將某種需求作為解釋變量的時(shí)候，其他兩種需求作為控制變量納入模型分析，還包括三個(gè)描繪區(qū)域特征的協(xié)變量（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、FDI 和人口數(shù)量），具體見表1所列。

表1 變量定義

（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)說明

研究采用1995-2017 年蘇浙滬皖41 個(gè)地級(jí)市的高維面板數(shù)據(jù)。為保持分析的簡單性，使用數(shù)據(jù)集中提取41 個(gè)城市組成的平衡子面板，觀測(cè)數(shù)均為943個(gè)。表2列出除了協(xié)變量之外所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)，各變量取對(duì)數(shù)之后的均值、方差甚至偏度都比較接近。國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）即為結(jié)果變量Yit，消費(fèi)需求（TRS）等經(jīng)濟(jì)動(dòng)力指標(biāo)就是處理變量Dit。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

（三）實(shí)證結(jié)果解析

本研究使用上文描述的模型設(shè)置和計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法，分析“三駕馬車”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的因果效應(yīng)，并進(jìn)行固定效應(yīng)偏差糾正的應(yīng)用。

1.城市分組普通固定效應(yīng)模型

將三省一市41個(gè)城市與長三角城市群26個(gè)城市分組進(jìn)行普通固定效應(yīng)回歸分析，結(jié)果見表3所列。發(fā)現(xiàn)內(nèi)需（TRS、IFA 與FisE）對(duì)GDP 的影響保持穩(wěn)定，其顯著性參數(shù)范圍在0.07～0.69之間，外需（Export）的估計(jì)系數(shù)為負(fù)值，但統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著。本研究結(jié)果驗(yàn)證了文獻(xiàn)中有關(guān)內(nèi)需的基礎(chǔ)性作用［10-11］，尤其是消費(fèi)需求（TRS）。另外，“三駕馬車”也并非同時(shí)發(fā)揮重要的作用，估計(jì)參數(shù)α1+α2＜1的情況表示，也不是單一動(dòng)力就可完全拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長，基本符合劉瑞翔等（2015）得出的全國需求結(jié)構(gòu)失衡狀態(tài)［12］。具體來講，長三角城市群主要靠雙引擎驅(qū)動(dòng)，但不是渠慎寧等（2018）［1］所謂的投資與出口，而是消費(fèi)與投資。其中，狹義長三角城市群的居民消費(fèi)需求（TRS）和投資需求（IFA）估計(jì)系數(shù)大于廣義城市群，狹義長三角城市群的政府消費(fèi)需求（FisE）估計(jì)系數(shù)小于廣義城市群?？傮w結(jié)果表明，就整個(gè)區(qū)域而言，內(nèi)需增長率對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率具有顯著的正向作用，其對(duì)狹義長三角的影響要大于廣義長三角，可以用地區(qū)城市化水平的差異來解釋。

表3 41個(gè)城市和26個(gè)城市分組回歸

2.無協(xié)變量的動(dòng)態(tài)面板模型

為研究內(nèi)外需求的時(shí)間動(dòng)態(tài)，使用線性面板模型（3）控制未觀測(cè)的地區(qū)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和GDP 的動(dòng)態(tài)性，其中Wit包含最優(yōu)滯后項(xiàng)Yit，根據(jù)準(zhǔn)則確定式（5）滯后j的最優(yōu)長度為四階。弱外生性條件（4）意味著“三駕馬車”和GDP（過去、同期和未來）沖擊是正交的，而這些沖擊是不相關(guān)的（因?yàn)閃it包含Yit滯后值）。如前所述，由于AB 和FE 方法不能滿足較小偏差條件。其中，AB方法利用m＝632矩條件估計(jì)p＝169 個(gè)參數(shù)（n＝NT＝147×18＝2 646），以前面 5 個(gè)周期為初始條件，使 (m∨p)2/n≈ 150（632×632/2 646＝150.95）不接近于零。FE 方法估計(jì)利用p＝170 個(gè)參數(shù)，n＝N×T＝147×19＝2 793，以前面4 個(gè)周期為初始條件，得到不接近于零的(m∨p)2/n≈ 10（即170×170/2 793＝10.35）。故本研究采用DFE實(shí)現(xiàn)樣本分割消除固定效應(yīng)估計(jì)偏差，長期效應(yīng)則通過在式（5）中插入系數(shù)的估計(jì)得到。

表4列出將居民消費(fèi)需求（TRS）作為解釋變量而無協(xié)變量情況下，分別采用FE、AB 和DFE 三種方法，并根據(jù)模型方程（1）和（2）估計(jì)城市群所得到的實(shí)證結(jié)果。三種方法估計(jì)產(chǎn)生了非常相似的結(jié)果，長期效應(yīng)估計(jì)系數(shù)都顯著大于短期效應(yīng)，但DFE估計(jì)的短期效應(yīng)小于其他兩種方法，尤其是狹義長三角城市，長期效應(yīng)估計(jì)系數(shù)則相反，并且長期或短期估計(jì)系數(shù)與普通固定模型的TRS 估計(jì)系數(shù)也不一致。長期效應(yīng)與短期效應(yīng)估計(jì)結(jié)果的差異性，既驗(yàn)證了鄭江淮等（2018）［16］有關(guān)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)能的累積性作用，又為內(nèi)需發(fā)揮基礎(chǔ)性作用的時(shí)間階段特征增添了一個(gè)全新的闡釋。這些差異可能也表明，分析標(biāo)準(zhǔn)誤差漏掉了較小面板中的估計(jì)所帶來的額外抽樣誤差，需要探索更精細(xì)的問題（Chudik A et al.，2018）［26］。

表4 無協(xié)變量的動(dòng)態(tài)模型

3.協(xié)變量動(dòng)態(tài)面板模型

根據(jù)理論和實(shí)證證據(jù)，加入?yún)f(xié)變量（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、FDI 和常住人口數(shù)），以分析各城市的結(jié)構(gòu)特征以及其他因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。鑒于后續(xù)要分析這三種需求的短期和長期效應(yīng)，且限于篇幅，本研究僅給出居民消費(fèi)需求（TRS）的短期與長期效應(yīng)估計(jì)系數(shù)，結(jié)果見表5 所列。將表5 與表4 進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)協(xié)變量模型估計(jì)的短期和長期效應(yīng)系數(shù)值均大于無協(xié)變量情況下的估計(jì)系數(shù)。這意味著，這些協(xié)變量對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長具有統(tǒng)計(jì)意義非常顯著的影響，添加該變量在很大程度上提高了模型的精準(zhǔn)度。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、FDI與常住人口數(shù)等變量與消費(fèi)需求存在密切聯(lián)系，且都可能存在類似楊子榮等（2015）［15］門限模型中的門檻值，因此可用來間接驗(yàn)證消費(fèi)需求拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長是否存在有效邊界等問題。DFE 估計(jì)的短期效應(yīng)系數(shù)與其他兩種方法（FE和AB）的差距縮小，短期效應(yīng)和長期效應(yīng)估計(jì)系數(shù)都大于另兩種方法估計(jì)系數(shù)。長期效應(yīng)估計(jì)系數(shù)仍然顯著大于短期效應(yīng)，尤其是DFE 去偏方法估計(jì)的城市分群組中。FE 和AB 方法發(fā)現(xiàn)類似的結(jié)果，居民消費(fèi)需求（TRS）增加使經(jīng)濟(jì)增長在第一年大約增加0.10%，長期增加了0.4%，包括估計(jì)準(zhǔn)確性（相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)誤差）。DFE方法發(fā)現(xiàn)，居民消費(fèi)（TRS）使第一年的經(jīng)濟(jì)增長同樣增加約0.1%，從長遠(yuǎn)來看則增加約0.7%，狹義26 個(gè)城市長期效應(yīng)系數(shù)比短期效應(yīng)系數(shù)增大約6.75 倍，41 個(gè)城市放大系數(shù)約5.48倍。

表5 協(xié)變量動(dòng)態(tài)模型

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

長三角城市群范圍曾經(jīng)歷過多次擴(kuò)容和調(diào)整，本研究為增強(qiáng)結(jié)論的有效性，采用城市群擴(kuò)容的形式來檢驗(yàn)“三駕馬車”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的長期宏觀效應(yīng)。表3 至表5 呈現(xiàn)了從26 個(gè)城市擴(kuò)展到四省市全域（41個(gè)城市）對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。無論從短期效應(yīng)或是長期效應(yīng)系數(shù)來看，并未出現(xiàn)正負(fù)號(hào)等較大的波動(dòng)變化，說明DFE 偏差糾正的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。需要說明的是，如表4至表5所呈現(xiàn)的，新進(jìn)城市對(duì)整體短期似乎起到增長作用，但對(duì)長期效應(yīng)起到稀釋作用，估計(jì)系數(shù)均變小了，可能的原因是部分新進(jìn)城市距離核心城市距離較遠(yuǎn)，且對(duì)外開放程度顯著低于原26個(gè)城市，基本符合許建偉等（2016）的研究結(jié)論［27］。

除了居民消費(fèi)（TRS）之外，本研究同樣以DFE方法分城市群組分別估計(jì)其他兩種需求（IFA、FisE與Export），限于篇幅僅給出DFE方法的估計(jì)結(jié)果，具體見表6 所列。由表6 可見，長期效應(yīng)同樣被低估，并且這三個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)要小于TRS 系數(shù)。需要注意的是，Export 變量估計(jì)系數(shù)與表3 有不同之處，意味著外部需求（Export）在26城市存在負(fù)向效應(yīng)，而在41 城市中無論是短期或長期來看仍然是正向作用，說明對(duì)于新加入的15 個(gè)非核心城市來說，出口仍然發(fā)揮較大作用，東部向中部城市的制造業(yè)轉(zhuǎn)移是有效的。

表6 協(xié)變量的DFE估計(jì)系數(shù)

五、結(jié)論與啟示

我國的區(qū)域發(fā)展仍然是非均衡的，內(nèi)陸腹地縱深幅員遼闊，因此研究內(nèi)需動(dòng)力對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用具有重要現(xiàn)實(shí)意義，深度城市化應(yīng)該是全國范圍內(nèi)的若干個(gè)超級(jí)城市群同時(shí)發(fā)力。本文針對(duì)新一輪高水平對(duì)外開放背景下推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的樣板區(qū)域，比較1995-2017年長三角城市群的長期動(dòng)態(tài)宏觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。研究的主要結(jié)論為：

（1）總體上來說，“三駕馬車”作為短期需求調(diào)節(jié)的工具促進(jìn)了長三角地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，并且擴(kuò)大內(nèi)需的作用顯著強(qiáng)于其他動(dòng)力。無GDP 滯后項(xiàng)固定效應(yīng)模型（表3）與有滯后項(xiàng)動(dòng)態(tài)模型（表4、表5）比較發(fā)現(xiàn)，非動(dòng)態(tài)模型的短期增長效應(yīng)均被高估，而擬合度較低（R2約等于0.96相比0.99較?。?，顯著性水平也較低。

（2）多種模型的比較分析證實(shí)，內(nèi)需的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)被嚴(yán)重低估，尤其是消費(fèi)需求。有GDP 滯后項(xiàng)的普通固定效應(yīng)模型（FE）與糾偏估計(jì)方法（DFE）比較，短期增長效應(yīng)被FE高估，而長期增長效應(yīng)被FE 低估，因此FE 估計(jì)方法需要進(jìn)行修正。相對(duì)于未修正的估計(jì)方法（FE 與AB），DFE 對(duì)長期和短期增長效應(yīng)估計(jì)值都有很大的影響，尤其是長期宏觀效應(yīng)。本研究也為有關(guān)中國經(jīng)濟(jì)增長因素的經(jīng)驗(yàn)性分析提供了豐富的實(shí)踐性證明。

（3）為了更加深入地闡釋長三角一體化促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長以及引領(lǐng)長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展的作用，本研究通過城市群擴(kuò)容來檢驗(yàn)增長效應(yīng)的穩(wěn)定性，結(jié)果顯示，新進(jìn)入城市可能由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平、對(duì)外開放程度差異等原因，在一定程度上對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用較弱。

本研究結(jié)論對(duì)探索實(shí)現(xiàn)《長江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》（2019）的具體路徑、長三角城市群擴(kuò)容、一體化發(fā)展推進(jìn)、發(fā)掘新動(dòng)能等方面具有如下幾點(diǎn)啟示。

（1）大力發(fā)揮消費(fèi)拉動(dòng)我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿ψ饔谩Ｔ诜?wù)消費(fèi)、線上消費(fèi)等增速較快的領(lǐng)域，為居民創(chuàng)造良好的消費(fèi)環(huán)境，適應(yīng)群眾多元化的消費(fèi)需求，增強(qiáng)人們的消費(fèi)意愿，不斷提升居民的消費(fèi)能力，尤其在當(dāng)前克服新冠肺炎疫情帶來地區(qū)間流動(dòng)受限等不利影響的情況下。

（2）關(guān)注內(nèi)需拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的時(shí)間特征和累積效應(yīng)，及時(shí)調(diào)整經(jīng)濟(jì)增長模式。納入多階滯后項(xiàng)GDP，相當(dāng)于不僅僅采用單一的消費(fèi)支出變量，引入消費(fèi)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)的多維度性。本研究表明，在不同的發(fā)展階段，政府應(yīng)積極引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力轉(zhuǎn)換，以促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。

（3）準(zhǔn)確把握區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力發(fā)揮作用的有效邊界，包括地理距離相關(guān)的有效邊界。狹義長三角26個(gè)城市的短期增長效應(yīng)比4省市41個(gè)城市的估計(jì)系數(shù)要小，而長期效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)則相反，意味著城市群擴(kuò)容短期有利，長期效果不明顯，因此仍然需要圍繞重點(diǎn)區(qū)域和重點(diǎn)領(lǐng)域進(jìn)行突破，“以點(diǎn)帶面”加快一體化進(jìn)程。也間接證明，部分學(xué)者提出“新三駕馬車”中的城市化深入仍然是一個(gè)漸進(jìn)的過程，東部城市的主要任務(wù)是精細(xì)化運(yùn)作，而中部城市首先要通過接續(xù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。