空間聚集條件下城市TFP增長的影響因素研究

[摘 要] 利用中國264個地級及地級以上城市的空間面板數(shù)據(jù)和空間杜賓模型，研究在空間聚集條件下，全要素生產(chǎn)率（TFP）增長與城市規(guī)模及人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施等相關(guān)影響因素的關(guān)系，得出以下主要結(jié)論：在考慮空間權(quán)重后，全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)與城市規(guī)模由倒“U”型曲線變?yōu)椤癠”型曲線，全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)與城市規(guī)模對數(shù)的間接效應(yīng)成“U”型曲線，直接效應(yīng)和總效應(yīng)成倒“U”型曲線;人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入、科學(xué)支出的直接效應(yīng)為負，間接效應(yīng)和總效應(yīng)為正;人口密度、房價收入比指標的直接效應(yīng)為正，間接效應(yīng)和總效應(yīng)為負;教育支出、城市化水平、萬人圖書館藏量、工資收入、勞動生產(chǎn)率、勞動力的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都為負。并提出相應(yīng)的政策建議。

[關(guān)鍵詞] 全要素生產(chǎn)率;城市規(guī)模;空間聚集;人力資本;科學(xué)支出

[中圖分類號] "F014.36 " [文獻標識碼] A " [文章編號] 1008—1763（2021）03—0039—10

Abstract：This paper uses the spatial panel data and spatial Dubin model of 264 prefecture-level and above cities in China under the Condition of Spatial Agglomeration， and studies the relationship between total factor productivity（TFP） growth and related factors such as city size， human capital， and infrastructure，etc. The main conclusions are in the "following：after considering the spatial weight， the total factor productivity growth index and the city size changes from an inverted \"U\" curve to a \"U\" "curve， and the indirect effect of total factor productivity growth index and the logarithm of city size becomes a \"U\" curve， the direct effect， and the total effect becomes an inverted \"U\" shaped curve; The direct effects of human capital， infrastructure index， tertiary industry’s share of total employment， fiscal revenue， and scientific expenditure are negative，and the indirect effects， and the total effects are positive; The direct effects of population density， housing price-to-income ratio indicators are positive， and the indirect effect and the total effect are negative. The direct effects，the indirect effects and the total effects of education expenditure， urbanization level， library holdings per 10，000 people， wage income， labor productivity and labor force are negative. And the corresponding policy suggestions have been put forward.

Key words： total factor productivity; city size; spatial "agglomeration; human capital; scientific expenditure

一 引 言

從2012年起，中國經(jīng)濟就進入結(jié)構(gòu)性減速階段。十九大報告提出，中國經(jīng)濟已經(jīng)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段;十九屆五中全會指出，未來五年中國將邁入高質(zhì)量發(fā)展關(guān)鍵期。高質(zhì)量發(fā)展的本質(zhì)是以人民為中心，堅持人民至上，以人民的需求為根本，這就需要促進經(jīng)濟效率的提升，強調(diào)勞動生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率的提高[1]。中國人口紅利即將消失，緊接著將面臨著老齡化、少子化、人口撫養(yǎng)比增大、勞動力增速放緩、投資增速嚴重下滑等諸多問題，中美貿(mào)易摩擦不斷升級，進出口業(yè)務(wù)總量減少，直接導(dǎo)致中國潛在增長率下降。此時，增強技術(shù)創(chuàng)新，提高全要素生產(chǎn)率，提升全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟增長的貢獻度，才能在供給層面多要素下滑的情況下，有效抑制或減緩潛在增長率的下降趨勢。

中國經(jīng)濟增長的主要推動力是要素投入的積累，尤其是固定資產(chǎn)投資引致的經(jīng)濟增長，因而有學(xué)者質(zhì)疑技術(shù)進步對中國經(jīng)濟高速增長的貢獻[2-5]。但越來越多的學(xué)者認為，中國經(jīng)濟增長主要依賴全要素生產(chǎn)率增長[6-8]。

國內(nèi)外學(xué)者對城市發(fā)展過程中要素空間聚集效應(yīng)與全要素生產(chǎn)率增長等方面進行了研究。要素空間聚集對全要素生產(chǎn)率增長的作用表現(xiàn)為閾值效應(yīng)[9-10]。在經(jīng)濟高速增長階段，各種要素空間聚集，其中制度環(huán)境對全要素生產(chǎn)率增長的影響最顯著[11]。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、教育、政策、財政支出等要素空間聚集影響全要素生產(chǎn)率增長。產(chǎn)業(yè)聚集對全要素生產(chǎn)率增長的促進作用隨著城鎮(zhèn)化水平的提高而顯著增強[12]。產(chǎn)業(yè)協(xié)同對全要素生產(chǎn)率增長呈現(xiàn)負向空間溢出效應(yīng)[13]。人力資本積累促進全要素生產(chǎn)率增長[14-17] 。異質(zhì)性人力資本對全要素生產(chǎn)率的增長效應(yīng)，隨著學(xué)歷層次的提高先增大后減小[18]。也有學(xué)者認為，人力資本對全要素生產(chǎn)率增長具有顯著的負向空間溢出效應(yīng)[19]。政府干預(yù)抑制全要素生產(chǎn)率增長，干預(yù)程度越強，對全要素生產(chǎn)率的抑制越明顯[20-21]。也有相反的觀點：低息貸款、政府補助、稅收優(yōu)惠等政策工具促進了全要素生產(chǎn)率增長[22]。公共財政支出規(guī)模對全要素生產(chǎn)率增長具有較強的抑制效應(yīng)[23]。還有研究認為，教育和公共服務(wù)財政支出與全要素生產(chǎn)率，技術(shù)效率和技術(shù)進步存在顯著的正相關(guān)性，具有空間溢出效應(yīng)[24-25]。財政分權(quán)和政府競爭都顯著抑制了全要素生產(chǎn)率的增長，政府競爭對技術(shù)進步的遏制作用大于促進效應(yīng)[26]。

經(jīng)濟發(fā)展、貿(mào)易開放和科技創(chuàng)新等制度結(jié)構(gòu)因素對資源環(huán)境約束下全要素生產(chǎn)率增長存在顯著的促進作用[27]。學(xué)者們研究認為，進出口額、對外投資和外國直接投資等因素對全要素生產(chǎn)率增長有影響。進口促進了全要素生產(chǎn)率的增長[28]，出口對本地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長沒有顯著的影響，但對鄰近和整個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長產(chǎn)生促進作用[29]。對外投資推動全要素生產(chǎn)率增長，發(fā)展中國家通過對技術(shù)領(lǐng)先國家直接投資，獲得逆向技術(shù)溢出，從而促進技術(shù)進步[30]。全球價值鏈嵌入程度會顯著促進城市全要素生產(chǎn)率水平的提升[31]，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、土地投入、能源結(jié)構(gòu)和要素稟賦結(jié)構(gòu)等因素對全要素生產(chǎn)率增長存在顯著的負向影響[15，27]。

目前國內(nèi)外已有的研究主要聚焦于要素空間聚集效應(yīng)對全要素生產(chǎn)率的影響，而城市規(guī)模擴大是要素空間聚集的直接原因，卻很少有學(xué)者分析城市規(guī)模對全要素生產(chǎn)率增長的影響程度;也有學(xué)者專門研究中國?。▍^(qū)市）全要素生產(chǎn)率增長及其影響因素，但基于中國地級市層面，利用空間計量方法來分析空間聚集條件下全要素生產(chǎn)率增長的影響因素的論文較少。本文擬結(jié)合空間計量方法，在中國264個地級及地級以上城市空間面板數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合城市規(guī)模的變化、資本水平的積累、公共服務(wù)的改善、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、制度環(huán)境的優(yōu)化，探討空間聚集條件下中國城市全要素生產(chǎn)率增長的影響因素、影響程度及空間影響范圍。本文第二部分為理論分析，第三部分為模型構(gòu)建、變量描述和適用性檢驗，第四部分為實證結(jié)果分析和穩(wěn)健性檢驗，第五部分為研究結(jié)論和政策建議。

二 理論分析

隨著城市化進程的深化，大量的人口向大城市、超大城市集中，城市規(guī)模擴大，繼而引致各種要素向城市匯集，產(chǎn)生空間聚集效應(yīng)。資本、城市規(guī)模、公共服務(wù)、制度結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等各類要素空間聚集產(chǎn)生正的外部性，吸引更多的農(nóng)業(yè)人口市民化，參與到城市的建設(shè)中來，城市規(guī)模進一步擴大，全要素生產(chǎn)率不斷提升;同時，全要素生產(chǎn)率提升也對各類要素空間聚集效應(yīng)產(chǎn)生影響，這一點在大城市、超大城市尤其明顯。

一方面，要素空間聚集促進全要素生產(chǎn)率的提升。其一，城市規(guī)模擴大，人力資本、固定資本等資本類要素和教育支出、基礎(chǔ)設(shè)施等公共服務(wù)類要素的空間聚集效應(yīng)加強，三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，產(chǎn)業(yè)集群形成，城市中高級人力資本水平整體提升，直接促進所在城市的經(jīng)濟增長，提高科技創(chuàng)新、管理創(chuàng)新及研發(fā)生產(chǎn)的投入，優(yōu)化對外投資、經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、科技創(chuàng)新等制度環(huán)境因素，鼓勵創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的實施，加速社會經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動從要素轉(zhuǎn)向創(chuàng)新，科技管理體制不斷進步，社會資源配置效率不斷優(yōu)化，企業(yè)競爭力提高，全面促進全要素生產(chǎn)率的提升。其二，空間聚集對鄰近城市產(chǎn)生外溢效應(yīng)，促進鄰近城市的全要素生產(chǎn)率的提升。地理經(jīng)濟學(xué)第一定律空間相關(guān)性定律指出，“所有事物相關(guān)，較近的事物比遠些的相關(guān)性更強”[32]。一個城市的城市規(guī)模擴大產(chǎn)生的空間聚集效應(yīng)，除了帶動本地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的提升，對鄰近地區(qū)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生空間外溢效應(yīng)外，還帶動整個地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升。

另一方面，全要素生產(chǎn)率提升促進城市規(guī)模擴大，增強各類要素空間聚集效應(yīng)。全要素生產(chǎn)率是勞動生產(chǎn)率提高和高質(zhì)量發(fā)展的根本動力，是在要素投入既定的條件下，適度擴大城市規(guī)模，更高效率地配置和使用資本、公共服務(wù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制度結(jié)構(gòu)等要素，其本質(zhì)是增長動力的轉(zhuǎn)換、資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、政府治理能力、投資效率、人民生活水平的全面提高。增長驅(qū)動由要素轉(zhuǎn)向創(chuàng)新，完善了以知識價值為導(dǎo)向、以技術(shù)創(chuàng)新為核心、以科技信用為前提的科研管理機制，提升了城市的創(chuàng)新能力;科學(xué)研究、教育文化、醫(yī)療健康、交通服務(wù)、對外投資等產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，要素資源優(yōu)化配置的體制機制加速形成，區(qū)域自主創(chuàng)新能力不斷提高，促進城市人力資本結(jié)構(gòu)優(yōu)化;財政、產(chǎn)業(yè)、區(qū)域、貨幣、投資等經(jīng)濟政策協(xié)調(diào)機制不斷健全，政府經(jīng)濟政策分工明晰，運作協(xié)調(diào)高效，政府治理體系向更高層次發(fā)展，更好更全面地促進經(jīng)濟社會持續(xù)健康發(fā)展。全要素生產(chǎn)率的提升吸引資本、公共服務(wù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制度環(huán)境等各類要素，尤其是以高素質(zhì)人力資本為核心的優(yōu)質(zhì)要素聚集，增強其聚集效應(yīng);同時也吸引更多的農(nóng)業(yè)人口市民化，城市規(guī)模不斷擴大。

三 模型構(gòu)建、變量描述和適用性檢驗

在要素空間聚集條件下，影響全要素生產(chǎn)率增長的有城市規(guī)模、人力資本、資本、勞動力、外商直接投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、就業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化水平、財政收入支出占比等多個因素，而這些因素對全要素生產(chǎn)率增長的影響程度如何？影響范圍如何？是否產(chǎn)生空間外溢效應(yīng)？基于此，本文構(gòu)建空間權(quán)重矩陣模型，選取中國264個地級及地級以上城市的空間面板數(shù)據(jù)，研究中國城市全要素生產(chǎn)率增長的影響因素。

（一）模型構(gòu)建

假設(shè)地理經(jīng)濟學(xué)第一定律成立，則城市與城市之間的全要素生產(chǎn)率增長會產(chǎn)生相互影響，距離近的城市相互影響較大，距離遠的城市相互影響較小[32]。傳統(tǒng)的計量模型不能反映空間地理位置的影響，故本文將空間聚集效應(yīng)作為模型構(gòu)建主要考慮因素之一，選擇空間杜賓模型（Spatial Dubin Model，SDM）開展研究。

首先，本文基于要素空間聚集，構(gòu)建全要素生產(chǎn)率增長的模型，如式（1）所示：

yi，t=αi+λt+ρ∑Nj=1ωi，jyi，t+xi，tβ+∑Nj=1ωi，jxi，j，tθ+εit（1）

接著，在式（1）基礎(chǔ)上，進一步演化形成SDM向量模型，如式（2）所示：

yt=ρWyt+xtβ+Wxtθ+α+λttn+εt（2）

其中，W為空間權(quán)重矩陣;yt表示TFPit，為城市i在t時期的全要素生產(chǎn)率增長指數(shù);xt是城市i在t時期的解釋變量的值;εt～N（0，σ2εIn）是隨機誤差項，服從正態(tài)分布;α=[a1，a2，…，an]，In是（n×1）的列向量，每個元素均為1;ρ是空間回歸系數(shù)，表示相鄰城市觀測值對本城市觀測值的影響程度;λ是空間誤差系數(shù)，表示相鄰城市由于因變量的誤差對本城市觀測值的影響程度。

最終，本文基于SDM向量模型，構(gòu)建5個全要素生產(chǎn)率增長影響因素的空間矩陣模型。選取lnp、lnp2、lnK、devQuality、lncityPopDens、lnHC、infrastruct、L3Rate、finEdu、IORate、urban、rev_GDP、books、income等14個變量為基本變量，模型1為全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)與所有變量的回歸，模型2-模型5分別在14個基本變量的基礎(chǔ)上增加變量與全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)進行回歸分析，具體如下：模型2增加變量lnproductivity、lnL、housePRev;模型3在模型2的基礎(chǔ)上增加變量sciFin;模型4在模型3的基礎(chǔ)上增加變量outInFin;模型5在模型4的基礎(chǔ)上去掉devQuality，檢測devQuality是否適合作為控制變量。

（二）變量描述

本文選擇的被解釋變量為全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)（TFP），用DEA Malmquist指數(shù)法計算得到[8]。從空間聚集與全要素生產(chǎn)率增長影響機制角度分析，本文選擇資本、城市規(guī)模、公共服務(wù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制度環(huán)境等五個層面共21個變量為解釋變量，其中資本包括人力資本、固定資本存量、資本產(chǎn)出比等變量，城市規(guī)模包括城市規(guī)模、人口密度等變量，公共服務(wù)包括萬人圖書館藏量、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、教育支出等變量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)包括一、二、三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重等變量，制度環(huán)境包括外國直接投資、科學(xué)支出、經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量等變量，研究在空間聚集條件下，中國城市全要素生產(chǎn)率增長的影響因素、影響程度及影響范圍。

本文的解釋變量有：城市規(guī)模指全市常住人口總數(shù)，用城市規(guī)模的對數(shù)和城市規(guī)模對數(shù)的平方表示，變量用lnp和lnp2代表;固定資本存量以1990年為基期，折舊率為5%，采用永續(xù)盤存法計算得到，用固定資本存量的對數(shù)表示，變量用lnK代表;勞動力指地級市的年末就業(yè)人數(shù)，用勞動力的對數(shù)表示，變量用lnL代表;人口密度指全市每平方公里常住人口總數(shù)，用人口密度的對數(shù)表示，變量用lncityPopDens代表;人力資本用小學(xué)、中學(xué)和大學(xué)的受教育支出成本比表示，變量用人力資本的對數(shù)lnHC代表;外國直接投資用外國直接投資占GDP現(xiàn)價的比重表示，用當(dāng)年人民幣對美元匯率，將外國直接投資換算成人民幣現(xiàn)值來計算，變量用FDI代表;教育支出用教育支出占地方財政支出中比重表示，變量用finEdu代表;萬人圖書館藏量指每萬人擁有的圖書館藏量，變量用books代表;第二產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重，變量用L2Rate代表;第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)人數(shù)的比重，變量用L3Rate代表;城市化水平用城鎮(zhèn)常住人口占全市總常住人口的比值表示，變量用urban代表;財政支出與收入的比用行政機制和市場機制的占比表示，變量用outInFin代表，outInFin數(shù)值越大，行政機制對市場機制的替代作用越強，outInFin數(shù)值越小，市場機制對行政機制的替代作用越強[33];資本產(chǎn)出比用不變價格表示的單位固定資本存量的GDP產(chǎn)出表示，變量用Koutput代表;房價收入比正向化，變量用housePRev代表;家庭資產(chǎn)指數(shù)用工資總額和儲蓄占GDP的比表示，變量用HAssetsIndex代表;基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)是由教育基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、交通基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、電信基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)四項指數(shù)值（數(shù)據(jù)來源《1990-2018年中國城市經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量報告》），采用幾何平均方法得到，變量用infrastruct代表;投入產(chǎn)出率用資本產(chǎn)出比與投資效果系數(shù)的幾何平方來表示，變量用IORate代表;財政收入用地方財政收入占GDP的比表示，變量用rev_GDP代表;科學(xué)支出用地方財政支出中科學(xué)支出的比重表示，變量用sciFin代表;勞動生產(chǎn)率用不變價格的GDP除以全部勞動人數(shù)表示，變量用勞動生產(chǎn)率的對數(shù)lnproductivity代表。本文引入經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量作為控制變量。經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量由經(jīng)濟增長、增長潛力、政府效率、人民生活和環(huán)境質(zhì)量等五個一級指標加權(quán)平均，由產(chǎn)出效率、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟穩(wěn)定、增長可持續(xù)性、公共服務(wù)效率等13個二級指標，共計61個具體指標通過主成分分析方法得出，系數(shù)為正，變量用devQuality代表（指標選取及分類標準詳見《1990-2018年的中國地級及地級以上城市的經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量報告》）。

本文選取264個地級及地級以上城市1990-2018年數(shù)據(jù)，探討在空間聚集條件下中國城市全要素生產(chǎn)率增長的影響因素，樣本總量7656個，本文所選取變量的描述性統(tǒng)計分析見表1。本文所選取變量原始數(shù)據(jù)均來自歷年中國城市統(tǒng)計年鑒、各?。▍^(qū)）市統(tǒng)計年鑒、各城市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報、中國統(tǒng)計年鑒等。

（三）模型適用性檢驗

本文開展空間計量分析的前提是全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)存在全局空間自相關(guān)，Moran’s I指數(shù)可以檢驗是否存在全局空間自相關(guān)性。本文選取中國264個地級及地級以上城市1990-2018年數(shù)據(jù)，繪制全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)Moran’s I折線圖，如圖1所示，全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)的Moran’s I均在0.1左右波動，全部大于0，只有1994年和1997年全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)的Moran’s I在大于10%條件下才顯著，其他年份均在5%條件下顯著，說明中國264個地級及地級以上城市的全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)存在全局空間自相關(guān)且為正相關(guān)，空間依賴性顯著。由于全局空間自相關(guān)的存在，傳統(tǒng)面板數(shù)據(jù)得出的計量結(jié)果存在偏差，不能真實反映城市人口規(guī)模對全要素生產(chǎn)率增長的影響，因此本文基于264個地級及地級以上城市1990-2018年數(shù)據(jù)，采用空間計量方法來開展研究。

本文采用Wald SAR檢驗和LR檢驗來選擇合適的空間計量模型。Wald檢驗結(jié)果說明本文所選取的空間杜賓模型（SDM）不會退化為空間滯后模型（Spatial Autoregressive model，SAR）或空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）。LR檢驗結(jié)果拒絕了原假設(shè)，說明本文采用空間杜賓模型是合理的。豪斯曼檢驗的結(jié)果說明，本文數(shù)據(jù)采用固定效應(yīng)或隨機效應(yīng)進行分析都是適合的。故本文采用隨機效應(yīng)進行分析，下文將采用固定效應(yīng)進行模型穩(wěn)健性檢驗[34]。最后，本文通過Levin-Lin-Chu test 和Im-Pesaran-Shin test兩種單位根檢驗方式進行檢驗，經(jīng)檢驗，所有解釋變量和被解釋變量的一階差分均平穩(wěn)（篇幅限制，Wald和LR檢驗及單位根檢驗結(jié)果略）。

以上適用性檢驗結(jié)果說明，本文構(gòu)建空間杜賓模型分析空間聚集條件下中國城市全要素生產(chǎn)率增長的影響因素是合理的。

四 實證結(jié)果分析和穩(wěn)健性檢驗

（一）實證結(jié)果分析

表2是全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)隨機效應(yīng)的實證結(jié)果，可以看出，普通面板計量結(jié)果中，模型1-模型5均有不顯著變量，且數(shù)量較多，其中l(wèi)ncityPopDens、housePRev兩個變量在模型1-模型5中均不顯著，urban、rev_GDP、books三個變量在四個模型中不顯著。從空間滯后項來看，模型1有FDI和lnL兩個變量不顯著、模型5有l(wèi)np、lnp2兩個變量不顯著，模型2-模型4所有變量均顯著，lncityPopDens、housePRev、urban、rev_GDP、books五個變量在模型1-模型5中均顯著，說明本文選取SDM模型是有意義的。

模型1是對比模型，模型2-模型5的實證結(jié)果顯示，考慮空間權(quán)重后，全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)與城市規(guī)模由倒“U”型曲線變?yōu)椤癠”型曲線;人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入、科學(xué)支出、財政支出收入比、勞動力的系數(shù)為正;固定資本存量、經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、人口密度、教育支出、投入產(chǎn)出率、城市化水平、萬人圖書館藏量、工資收入、房價收入比指標、勞動生產(chǎn)率的系數(shù)為負;對比模型5和模型4，發(fā)現(xiàn)模型5減少解釋變量devQuality后，剩下的解釋變量的系數(shù)正負性沒有變化，經(jīng)濟含義一致，只有l(wèi)np和lnp2兩個變量顯著性發(fā)生變化，由此認為經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量適合作為控制變量。

表3是全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的實證結(jié)果，模型1是對比模型，模型2-模型5的實證結(jié)果顯示：全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)與城市規(guī)模的間接效應(yīng)成“U”型曲線、直接效應(yīng)和總效應(yīng)成倒“U”型曲線，直接效應(yīng)都顯著、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都不顯著。經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、財政支出收入比的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都為正，其中經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的間接效應(yīng)部分不顯著、直接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著;財政支出收入比的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著。固定資本存量、投入產(chǎn)出率的直接效應(yīng)為正、間接效應(yīng)為負、總效應(yīng)為正，且兩個變量的間接效應(yīng)都不顯著，直接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著。人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入、科學(xué)支出的直接效應(yīng)為負、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都為正，其中人力資本的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著;基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)的直接效應(yīng)部分不顯著、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著;第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都顯著、總效應(yīng)大部分顯著;財政收入的直接效應(yīng)都不顯著、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著;科學(xué)支出的直接效應(yīng)都顯著、間接效應(yīng)大部分顯著、總效應(yīng)都不顯著。人口密度、房價收入比的直接效應(yīng)為正，間接效應(yīng)和總效應(yīng)都為負，其中人口密度的間接效應(yīng)部分不顯著，直接效應(yīng)和總效應(yīng)都不顯著;房價收入比的直接效應(yīng)都不顯著，間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著。教育支出、城市化水平、萬人圖書館藏量、工資收入、勞動生產(chǎn)率、勞動力等的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都為負，其中教育支出、工資收入和勞動生產(chǎn)率的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著;城市化水平和萬人圖書館藏量的直接效應(yīng)都不顯著，間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著;工資收入的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著;勞動力的間接效應(yīng)部分不顯著，直接效應(yīng)和總效應(yīng)都顯著。

（二）模型穩(wěn)健性檢驗

為了驗證計量結(jié)果的可靠性，必須對模型進行穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗有多種方法，如選擇不同的解釋變量、選擇不同的效應(yīng)分析方法、改變參數(shù)取值范圍、改變樣本范圍等。

首先，本文選擇改變樣本范圍來檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，將樣本范圍從1990-2018年調(diào)整為2000-2018年，解釋變量和被解釋變量不變。樣本范圍調(diào)整前后實證結(jié)果對比，變化如下：考慮空間權(quán)重前，人口密度、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、城市化水平的系數(shù)正負性發(fā)生變化;考慮空間權(quán)重后，第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入、勞動生產(chǎn)率的系數(shù)正負性發(fā)生變化;直接效應(yīng)的人口密度、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、城市化水平、萬人圖書館藏量和房價收入比指標的系數(shù)正負性發(fā)生變化;間接效應(yīng)的第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入占GDP的比重、勞動生產(chǎn)率和勞動力的系數(shù)正負性發(fā)生變化，總效應(yīng)的城市規(guī)模對數(shù)的平方、人力資本、第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入占GDP的比重和萬人圖書館藏量的系數(shù)正負性發(fā)生變化，其他變量系數(shù)的正負性和顯著性基本保持不變。這總體說明本文構(gòu)建的空間矩陣模型穩(wěn)健性較強（篇幅限制具體結(jié)果略）。

接著，本文采用固定效應(yīng)進行分析，與隨機效應(yīng)分析的實證結(jié)果對比，變化如下：考慮空間權(quán)重前，變量的正負性和顯著性基本不變;考慮空間權(quán)重后，城市規(guī)模的對數(shù)和人口密度的系數(shù)正負性發(fā)生變化;直接效應(yīng)中財政收入占GDP的比重、萬人圖書館藏量和房價收入比指標的系數(shù)正負性發(fā)生變化;間接效應(yīng)中城市規(guī)模的對數(shù)、城市規(guī)模對數(shù)的平方和人口密度的系數(shù)正負性發(fā)生變化;總效應(yīng)中人口密度的系數(shù)正負性發(fā)生變化，其他變量的正負性和顯著性基本不變。這總體說明采用固定效應(yīng)或隨機效應(yīng)對于本文的實證結(jié)果影響不大，驗證了上述豪斯曼檢驗結(jié)果（篇幅限制具體結(jié)果略）。

以上兩種檢驗結(jié)果均證明，本文構(gòu)建的空間杜賓模型穩(wěn)健性較強。

五 研究結(jié)論和政策建議

（一）研究結(jié)論

本文基于264個地級及地級以上城市的空間面板數(shù)據(jù)，引入經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量指標作為控制變量來分析中國城市全要素生產(chǎn)率增長的影響因素，發(fā)現(xiàn)在考慮空間權(quán)重后，全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)與城市規(guī)模、人力資本、經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量等相關(guān)影響因素有如下結(jié)論：

1.全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)與城市規(guī)模由倒“U”型曲線變?yōu)椤癠”型曲線，說明考慮空間權(quán)重后，城市規(guī)模不斷擴大，全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)先降后升;當(dāng)城市規(guī)模突破臨界值后，城市規(guī)模繼續(xù)擴大，空間聚集效應(yīng)持續(xù)增強，全要素生產(chǎn)率不斷增長。

2.人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入、科學(xué)支出、財政支出收入比、勞動力的系數(shù)為正，對全要素生產(chǎn)率增長具有促進作用。固定資本存量、經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、人口密度、教育支出、投入產(chǎn)出率、城市化水平、萬人圖書館藏量、工資收入、房價收入比指標、勞動生產(chǎn)率的系數(shù)為負，對全要素生產(chǎn)率增長具有遏制作用。

3.全要素生產(chǎn)率增長指數(shù)與城市規(guī)模的間接效應(yīng)成“U”型曲線、直接效應(yīng)和總效應(yīng)成倒“U”型曲線，直接效應(yīng)都顯著、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都不顯著，說明城市規(guī)模擴大，能有效促進本地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的增長，但對整個地區(qū)和鄰近地區(qū)的促進效應(yīng)不明顯。

4.經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、財政支出收入比、固定資本存量、投入產(chǎn)出率的增加能促進本地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長提升;人力資本、第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、科學(xué)支出、教育支出、工資收入、勞動生產(chǎn)率、勞動力的增加對本地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長提升有遏制作用。財政支出收入比、人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入對鄰近地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長提升有促進作用;房價收入比、教育支出、城市化水平、萬人圖書館藏量、工資收入、勞動生產(chǎn)率對鄰近地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長有遏制作用。經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量、財政支出收入比、固定資本存量、投入產(chǎn)出率、人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重、財政收入對整個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長提升有促進作用;房價收入比、教育支出、城市化水平、萬人圖書館藏量、工資收入、勞動生產(chǎn)率、勞動力對整個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長有遏制作用。

（二）政策建議

基于以上結(jié)論，本文提出如下政策建議：

1.有效擴大城市規(guī)模，保持城市人口適度規(guī)模。當(dāng)城市規(guī)模突破臨界閾值后，城市規(guī)模越大，空間聚集能力越強，越有益于本地區(qū)及鄰近地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長。大城市、超大城市正在成為承載資本、產(chǎn)業(yè)、制度、公共服務(wù)等資源要素的主要空間形式，而資本水平積累、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、制度環(huán)境變革、公共服務(wù)改善等方式都是促進全要素生產(chǎn)率增長的途徑。在新形勢下，放開對大城市、超大城市人口規(guī)模的限制約束，有效擴大城市規(guī)模，深化戶籍制度改革，破除城鄉(xiāng)二元戶籍制度，讓勞動力在城市和鄉(xiāng)村之間自由流動，推進農(nóng)村人口市民化和戶籍人口城鎮(zhèn)化，推動已在城鎮(zhèn)就業(yè)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口落戶，促進各類資源要素合理流動和高效聚集，提升資源重置效率，保持城市人口適度規(guī)模，增強大城市、超大城市社會發(fā)展的經(jīng)濟和人口承載能力，全面提高全要素生產(chǎn)率。

2.提升中高端人力資本積累水平，形成區(qū)域發(fā)展核心競爭力。在新常態(tài)下，中高端人力資本水平是創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的關(guān)鍵，技術(shù)創(chuàng)新是全要素生產(chǎn)率增長的核心?？紤]空間權(quán)重前后的人力資本系數(shù)均為正，人力資本具有很強的空間外溢性，加大教育投入，重視人才培養(yǎng)培育，提升中高端人力資本積累水平，尤其是高中、大學(xué)以上層次的人力資本積累水平，增強人才培養(yǎng)和教育資源的聚集性，為社會創(chuàng)新和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展提供源動力，形成區(qū)域發(fā)展核心競爭力。堅持人才引領(lǐng)創(chuàng)新發(fā)展，堅持把能力建設(shè)作為人力資本質(zhì)量提升的主題，將人才發(fā)展、提升區(qū)域核心競爭力與實施重大國家戰(zhàn)略、調(diào)整產(chǎn)業(yè)布局等同步謀劃和推進，實現(xiàn)經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展和高質(zhì)量發(fā)展，有力促進全要素生產(chǎn)率的增長。

3.加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善公共服務(wù)水平?；A(chǔ)設(shè)施指數(shù)對全要素生產(chǎn)率增長具有正向促進作用，空間外溢效應(yīng)強?；A(chǔ)設(shè)施是為社會生產(chǎn)和居民生活提供公共服務(wù)的物質(zhì)工程設(shè)施，是保證國家或地區(qū)社會經(jīng)濟活動正常進行的公共服務(wù)系統(tǒng)，包括教育基礎(chǔ)設(shè)施、交通基礎(chǔ)設(shè)施、電信基礎(chǔ)設(shè)施等多方面。政府統(tǒng)籌規(guī)劃，改善城市的基礎(chǔ)設(shè)施條件，做好城市總體發(fā)展規(guī)劃;提高教育基礎(chǔ)設(shè)施投入，適度引入市場機制，多層次優(yōu)化地方教育資源布局，推動各層級教育有序均衡發(fā)展;做好交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃，宏觀統(tǒng)籌布局城市交通線路，微觀合理規(guī)劃內(nèi)外交通設(shè)施;推進光纜線路、移動通信基站等電信基礎(chǔ)設(shè)施共建共享，提升互聯(lián)網(wǎng)設(shè)施與資源能力;加強和推進基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善公共服務(wù)水平，提升人民幸福生活指數(shù)，提高全要素生產(chǎn)率的增長及對經(jīng)濟增長的貢獻率。

4.發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)是現(xiàn)階段中國轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式、推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型跨越發(fā)展的重要舉措。大力發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，不斷完善生產(chǎn)要素市場，打造資源要素聚集區(qū)，加快構(gòu)建生活性服務(wù)業(yè)繁榮昌盛、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)支持強勁、公共服務(wù)業(yè)保障有力的現(xiàn)代服務(wù)體系，不僅是調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的需要，更是保障就業(yè)、改善民生的需要，能有效提高第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重和勞動力水平。第三產(chǎn)業(yè)占總的就業(yè)比重和勞動力系數(shù)均為正，對全要素生產(chǎn)率增長均有正向促進作用，空間外溢效應(yīng)強。大力發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，進一步發(fā)揮城市的空間聚集功能，創(chuàng)造大量的就業(yè)機會，為全要素生產(chǎn)率增長提供發(fā)展方向。

5.提升固定資本存量水平，優(yōu)化資源配置。固定資本存量是一個國家或地區(qū)經(jīng)濟總量的重要組成部分。固定資本存量的間接效應(yīng)為負、直接效應(yīng)和總效應(yīng)均為正，對本地區(qū)和整個地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長均有促進作用。在當(dāng)前發(fā)展階段，各種類型的資本要素投入依然是中國經(jīng)濟增長的主要支撐，提升固定資本存量水平，把握要素投入的數(shù)量和質(zhì)量;提高資本使用的有效性和產(chǎn)出效率，避免重復(fù)性、盲目性建設(shè)和過度競爭，充分發(fā)揮市場在資源重置中的決定作用，優(yōu)化資源配置，促進經(jīng)濟模式由粗放式向集約型轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)新舊動能轉(zhuǎn)換，提升全要素生產(chǎn)率發(fā)展水平。

6.調(diào)整地方財政支出結(jié)構(gòu)，創(chuàng)新科技驅(qū)動。財政收入的系數(shù)為正，財政收入占GDP的比重對全要素生產(chǎn)率增長有重要影響。調(diào)整地方財政支出結(jié)構(gòu)，加大財政科技支出比例，優(yōu)化行政機制和市場機制對資源要素的配置作用，為創(chuàng)新發(fā)展提供條件。目前中國科技研發(fā)費用投入絕對額在全球排名靠前，但由于中國市場規(guī)模大，導(dǎo)致科技投入過于分散，尤其是地方企業(yè)、地方科研機構(gòu)的科技投入較低，地方政府應(yīng)該適當(dāng)調(diào)整財政支出結(jié)構(gòu)，增加地方財政中科學(xué)支出所占的比重，合理使用資金，提高資金投入效率，加大地方企業(yè)和科研機構(gòu)科研投入力度，優(yōu)化制度環(huán)境，為科技持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展奠定基礎(chǔ)，為全要素生產(chǎn)率增長創(chuàng)造良好的發(fā)展環(huán)境。

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