資本錯配對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響研究
——基于技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)

常建新，席聰聰，呂軒安

（陜西科技大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院，西安 710021）

一、引言

黨的十九大指出，我國經(jīng)濟正在由高速增長階段向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變，高質(zhì)量發(fā)展同時兼顧經(jīng)濟發(fā)展的“質(zhì)”和“量”，正從關(guān)注經(jīng)濟增長的要素投入向關(guān)注要素生產(chǎn)率的提高和要素配置優(yōu)化轉(zhuǎn)變，推動高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵在于提高要素配置效率。我國近40年漸進式增量改革的一個顯著特征就是要素尤其是資本要素的配置效率并不高，出于種種原因，各級政府普遍控制著資本的分配權(quán)、定價權(quán)和管制權(quán)，并未得到符合市場規(guī)律的有效配置，導(dǎo)致資本自由流動受阻和價格剛性、差別化以及被低估等問題，最終造成地區(qū)間的資本錯配。

高質(zhì)量發(fā)展是滿足人民日益增長的美好生活需要的發(fā)展，這就要求更高水平、更大規(guī)模、更充分的技術(shù)創(chuàng)新在高質(zhì)量發(fā)展中起支撐和引領(lǐng)作用，創(chuàng)新驅(qū)動已經(jīng)成為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的助推器，而要加快實施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略，就必須發(fā)揮市場在資本配置中的決定性作用[1]。資本錯配限制了創(chuàng)新主體（企業(yè)）對創(chuàng)新要素的使用，導(dǎo)致其技術(shù)創(chuàng)新減弱，創(chuàng)新效率損失，最終對整個地區(qū)的創(chuàng)新都產(chǎn)生了重要影響[2]。那么，資本錯配是否阻礙了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展？資本錯配是否通過抑制技術(shù)創(chuàng)新進而影響了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展？這些問題的研究對當(dāng)前推動我國經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

本文的邊際貢獻在于：第一，從要素錯配的角度分析了我國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展面臨的障礙，為理解要素市場改革對當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的重要性以及如何推動經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供了理論思路；第二，基于陳永偉和胡偉民（2011）[3]提出的要素錯配核算方法，推導(dǎo)出一個能夠綜合反映一個省份要素錯配程度的要素錯配指數(shù)，并準(zhǔn)確刻畫出我國轉(zhuǎn)型時期省際間的要素錯配程度；第三，采用動態(tài)空間杜賓模型和中介效應(yīng)模型考察了要素錯配通過抑制創(chuàng)新能力影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的中介效應(yīng)，豐富了要素錯配問題的現(xiàn)有研究。

二、文獻綜述與理論假說

“資本錯配”是相對于資本的“有效配置”而言的，“有效配置”是指資本可以自由流動、實現(xiàn)帕累托最優(yōu)、能夠使社會總產(chǎn)出最大化的最優(yōu)配置狀態(tài)，而“資本錯配”即是對這個最優(yōu)配置狀態(tài)的偏離[4]。自從Hsieh和Klenow（2009）[5]、Aoki（2012）[6]以及Restuccia和Rogerson（2013）[7]分別從微觀層面（企業(yè)）、中觀層面（部門或行業(yè)）和宏觀層面（國家或地區(qū)）的視角提出要素錯配測度的理論框架后，國內(nèi)學(xué)者借助他們的理論框架對我國社會主義市場經(jīng)濟發(fā)展過程中資本錯配這一重要特征進行了廣泛而深入的研究，其中也有部分學(xué)者注意到資本錯配對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響，并進行了探索性的研究。周一成和廖信林（2018）研究發(fā)現(xiàn)，我國存在明顯的資本錯配，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生顯著的抑制作用，如果消除資本錯配，我國經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展水平每年將提升9.24%[8]。高培勇等（2019）研究指出，“政府主導(dǎo)+市場發(fā)揮基礎(chǔ)性作用”的傳統(tǒng)資本配置方式容易導(dǎo)致資本錯配，不利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，轉(zhuǎn)向“服務(wù)型政府+市場發(fā)揮決定性作用”的資本配置方式才能滿足高質(zhì)量發(fā)展對資本配置效率的內(nèi)在要求[9]。謝光華等（2020）研究表明，在傳統(tǒng)的經(jīng)濟績效考核觀下，地方官員迫于晉升壓力而通過與收益相關(guān)的政府補貼刺激企業(yè)過度投資，阻礙“僵尸企業(yè)”出清，形成路徑依賴，導(dǎo)致資本錯配加重，對地區(qū)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了顯著的負面影響[10]。這些研究均表明我國經(jīng)濟的資本配置效率仍有較大的提升空間，只有改善資本配置效率，降低資本錯配程度，才能實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。因此，本文提出以下假說：

假說1：資本錯配阻礙了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

國內(nèi)學(xué)者就資本錯配所產(chǎn)生的一系列經(jīng)濟效應(yīng)展開廣泛而深入探討的同時，把資本錯配與技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)系在一起的研究也逐步開始興起，有少量文獻考察了資本錯配帶來的創(chuàng)新抑制效應(yīng)。戴魁早和劉友金（2016）[11]以及白俊紅和卞元超（2016）[2]研究發(fā)現(xiàn)，資本錯配顯著抑制了我國創(chuàng)新生產(chǎn)的開展及創(chuàng)新效率的提升。呂承超和王志閣（2019）研究證實，影響企業(yè)創(chuàng)新活動的首要因素就是資本錯配[12]。鑒于創(chuàng)新驅(qū)動對當(dāng)前我國經(jīng)濟發(fā)展影響的重要性，國內(nèi)學(xué)者對二者之間的關(guān)系展開了深入探討。劉思明等（2019）通過構(gòu)造國家創(chuàng)新驅(qū)動力指數(shù)，證明了創(chuàng)新驅(qū)動對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的積極作用[13]。何興邦（2019）研究顯示，創(chuàng)新有助于顯著提高經(jīng)濟增長效率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、提升綠色發(fā)展水平、改善社會福利，從而顯著提升我國的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平[14]。孫祁祥和周新發(fā)（2020）從TFP、高質(zhì)量產(chǎn)品與服務(wù)供給、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、消費結(jié)構(gòu)升級、資源與環(huán)境、促進社會公平等六個方面，揭示了創(chuàng)新促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律[15]。劉鍇等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)平衡充分發(fā)展達到一定水平時，創(chuàng)新對高質(zhì)量發(fā)展起到一定的促進作用，隨著平衡充分發(fā)展水平的進一步提高，創(chuàng)新對高質(zhì)量發(fā)展的促進作用越來越大[16]。

綜上所述，國內(nèi)學(xué)者就資本錯配、技術(shù)創(chuàng)新與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展兩兩之間的關(guān)系均進行了有益的探索，然而，鮮有文獻關(guān)注到三者之間的內(nèi)在聯(lián)系，也沒有文獻就資本錯配通過抑制技術(shù)創(chuàng)新的中介機制影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展進行研究，本文將三者納入一個統(tǒng)一的分析框架，并提出以下假說：

假說2：資本錯配通過抑制技術(shù)創(chuàng)新阻礙了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

三、研究設(shè)計

（一）計量模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)回歸模型設(shè)定

空間杜賓模型（Spatial Durbin Model，下文簡稱SDM）作為空間計量模型中的一般化模型，可以較好地反映來自被解釋變量、解釋變量及隨機干擾項所致的空間相關(guān)性[17]，是最常用來研究各類空間溢出效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)框架。因此，本文參考Lesage和Pace（2009）[18]的做法，采用SDM來設(shè)定基準(zhǔn)回歸模型。此外，考慮到可能存在的內(nèi)生性問題，本文在模型中引入滯后一期的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展作為解釋變量，構(gòu)建動態(tài)SDM，模型設(shè)定如下：

其中，下標(biāo)i和t分別表示省份和年份；被解釋變量TFP為經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平，核心解釋變量Mis為資本錯配指數(shù)，Con為一組控制變量；ρ為空間自回歸系數(shù)；ω為空間權(quán)重矩陣，為了更好地擬合省份間的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r，本文參考林光平等（2005）[19]的做法，使用人均GDP平均值之差的絕對值的倒數(shù)構(gòu)建經(jīng)濟距離矩陣，此外，本文還選取常見的鄰接矩陣和地理距離矩陣用來對經(jīng)濟距離矩陣的估計結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗；μ1和υ1分別為省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，ε1為隨機干擾項。

2.中介效應(yīng)回歸模型設(shè)定

本文參考Baron和Kenny（1986）[20]提出的中介效應(yīng)三步檢驗方法，以基準(zhǔn)回歸模型（1）為第一步的回歸模型，并繼續(xù)基于動態(tài)SDM將第二步和第三步的回歸模型設(shè)定如下：

其中，Inn為表示技術(shù)創(chuàng)新的中介變量?；貧w系數(shù)θ2和δ2分別為資本錯配影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的總效應(yīng)和直接效應(yīng)，θ2×δ3則表示資本錯配通過作用于技術(shù)創(chuàng)新影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的中介效應(yīng)。

本文將按照以下步驟檢驗中介效應(yīng)是否顯著存在：第一步，回歸模型（1），檢驗θ2是否顯著，如果θ2顯著，說明資本錯配影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的總效應(yīng)顯著，則進行下一步；第二步，回歸模型（2），檢驗σ2是否顯著，如果σ2顯著，說明資本錯配顯著影響技術(shù)創(chuàng)新，則進行下一步；第三步，回歸模型（3），檢驗δ2和δ3的顯著性，如果δ2不顯著而δ3顯著，則說明資本錯配影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的直接效應(yīng)不顯著，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響均是通過技術(shù)創(chuàng)新發(fā)揮作用的，存在完全中介效應(yīng)；反之，如果δ2和δ3均顯著，說明存在部分中介效應(yīng)。

（二）研究變量

1.被解釋變量——經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平（TFP）

國內(nèi)學(xué)者對于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵界定有狹義和廣義之分。廣義角度的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展是一種規(guī)范性的價值判斷，包含與經(jīng)濟發(fā)展有關(guān)的諸多方面[21]；狹義角度的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展即為TFP[22]。持廣義角度的學(xué)者其研究范式基本都為：選取基礎(chǔ)指標(biāo)－建立評價指標(biāo)體系－賦予指標(biāo)權(quán)重－構(gòu)成測度經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的指數(shù)。然而由于指標(biāo)選取各異，指標(biāo)賦權(quán)法不同，導(dǎo)致經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)的測算結(jié)果缺乏客觀性和精準(zhǔn)性。持狹義角度的學(xué)者主要通過測算TFP來衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。TFP是指技術(shù)進步對經(jīng)濟增長的貢獻，是經(jīng)濟增長的內(nèi)生源泉。當(dāng)前供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的目的是提高要素供給質(zhì)量，推進結(jié)構(gòu)調(diào)整，矯正要素錯配，提高TFP。由此可見，提高供給質(zhì)量乃至整個經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量，最終都要落實到提高TFP上。因此，本文參考劉思明等（2019）[13]的做法，通過測度TFP來衡量經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。

2.核心解釋變量——資本錯配指數(shù)（Mis）

陳永偉和胡偉民（2011）[3]將資本錯配測度模型的微觀、中觀、宏觀三層架構(gòu)簡化成兩層架構(gòu)：國家層面和省份層面。本文參考其做法，構(gòu)建i省份t時期的資本錯配指數(shù)為：

其中，λKit-1表示i省份t時期配置的資本相對于有效配置時的偏離程度，因此存在λKit-1＞0和λKit-1＜0兩種情況，為使回歸方向一致，本文參考季書涵等（2016）[23]的做法，對λKit-1做絕對值處理，Mis的值越大，資本的錯配程度越高；Mis的值越小，資本的錯配程度越低。

3.中介變量——技術(shù)創(chuàng)新（Inn）

本文將從創(chuàng)新效率的角度來衡量各省份的技術(shù)創(chuàng)新，創(chuàng)新效率是指單位創(chuàng)新投入所能實現(xiàn)的創(chuàng)新產(chǎn)出，反映將創(chuàng)新投入轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出的能力，因而可以用來衡量各省份的技術(shù)創(chuàng)新[24]。其中，創(chuàng)新投入（Inn1）采用R&D經(jīng)費投入占GDP的比重即R&D經(jīng)費投入強度來表示，創(chuàng)新產(chǎn)出（Inn2）采用萬人發(fā)明專利申請量來表示。

4.控制變量

綜合經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展影響因素的代表性文獻，本文選取了經(jīng)濟增長水平（PGDP）、投資水平（Inv）、消費水平（Con）、對外開放水平（Open）、城鎮(zhèn)化水平（Urb）以及交通基礎(chǔ)設(shè)施水平（Inf）作為控制變量，以盡可能避免因遺漏變量導(dǎo)致的估計偏誤。其中，經(jīng)濟增長水平采用經(jīng)過平減后的人均GDP的對數(shù)衡量；投資水平和消費水平采用支出法得到的國內(nèi)生產(chǎn)總值中的資本形成率和最終消費率衡量；對外開放水平采用進出口總額占GDP的比重衡量；城鎮(zhèn)化水平采用城鎮(zhèn)總?cè)丝谡既咳丝诘谋戎睾饬浚唤煌ɑA(chǔ)設(shè)施水平采用單位國土面積交通基礎(chǔ)設(shè)施（鐵路里程+公路里程+內(nèi)河航道里程）的密度衡量。

（三）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選取2000－2019年我國省級層面的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，研究對象為我國4個直轄市、4個自治區(qū)及22個省份共30個省級行政區(qū)（西藏的相關(guān)數(shù)據(jù)缺失嚴重故刪除；不包括港澳臺），下文將其統(tǒng)稱為省份。所有變量涉及的數(shù)據(jù)來源于2001－2020年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及各省份的統(tǒng)計年鑒。變量的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果與分析

（一）空間相關(guān)性檢驗結(jié)果分析

采用空間計量模型進行回歸的前提是變量存在空間自相關(guān)性，通常采用Moran's I指數(shù)來判別變量的空間自相關(guān)性。本文計算了三種空間權(quán)重矩陣下經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的Moran's I指數(shù)，結(jié)果如表2所示。由表2可知，2000－2019年三種空間權(quán)重矩陣下經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的Moran's I指數(shù)均在1%或5%的水平顯著為正，這一結(jié)果表明，在空間上各省份的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平并不是隨機分布的，具有較強的正相關(guān)性和相似值的空間聚集性，即經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量較高的省份彼此相鄰，而經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量較低的省份也彼此相鄰，相鄰省份之間的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展會相互促進。

表2 經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平空間相關(guān)性檢驗結(jié)果

（二）基準(zhǔn)回歸模型估計結(jié)果分析

本文首先對基準(zhǔn)回歸模型進行了Hausman檢驗，結(jié)果顯示其p值為0.000，拒絕了隨機效應(yīng)的原假設(shè)；其次，本文還對其進行了Wald檢驗和LR檢驗，結(jié)果顯示各檢驗的p值均在5%的水平顯著為0，并且由于解釋變量的空間回歸系數(shù)顯著不為0，表明動態(tài)SDM不能退化為動態(tài)SAR（即空間滯后模型）和動態(tài)SEM（即空間誤差模型）。因此，本文最終采用固定效應(yīng)的SDM進行空間計量估計，基準(zhǔn)回歸模型的估計結(jié)果見表3。

表3 基準(zhǔn)回歸模型的估計結(jié)果

對比第一列和第二列的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)SDM的估計結(jié)果無論是在核心解釋變量資本錯配指數(shù)的符號和顯著性方面，還是在R2和Log-likelihood值的穩(wěn)健性方面均不及動態(tài)SDM的估計結(jié)果。由此可見，不考慮時間滯后效應(yīng)下靜態(tài)SDM的估計結(jié)果有一定的偏誤，因此，本文以第二列基于經(jīng)濟距離矩陣的動態(tài)SDM估計結(jié)果進行基準(zhǔn)分析。

由第二列的估計結(jié)果可知，經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的空間自回歸系數(shù)ρ在1%的水平顯著為正，這說明經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有明顯的空間溢出效應(yīng)，空間相關(guān)省份經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的提升顯著有利于本省份經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的改善。這一結(jié)果說明，在提升經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量的過程中，各省份應(yīng)加強溝通協(xié)作，凝聚發(fā)展合力，攜手推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平滯后一期的估計系數(shù)在1%的水平顯著為正，說明經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的變化是一個動態(tài)過程，在時間維度上表現(xiàn)出明顯的路徑依賴特征，若上一期的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平較高，下一期也會持續(xù)提高，這也意味著經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的緊迫性，各級政府在追求經(jīng)濟“量”的增長的同時，更要重視經(jīng)濟發(fā)展“質(zhì)”的持續(xù)提升。核心解釋變量資本錯配指數(shù)的估計系數(shù)為-0.007，且在5%的水平顯著，這一結(jié)果表明資本錯配指數(shù)每增加1個單位，將顯著降低經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平0.007個單位，假說1得到證實。控制變量方面，投資水平的估計系數(shù)顯著為負，表明以增加投資這種粗放型的經(jīng)濟增長模式容易產(chǎn)生地區(qū)政府性壟斷行為，造成資本錯配，從而降低經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。消費水平、對外開放水平、城鎮(zhèn)化水平以及交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的估計系數(shù)均顯著為正，說明增加消費、擴大對外開放、提升城鎮(zhèn)化水平以及改善交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的提升。擴大對外開放、堅持創(chuàng)新引領(lǐng)、加快新舊動能轉(zhuǎn)換是我國實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。城鎮(zhèn)化水平提升可以有效強化要素集聚能力，吸引更多的勞動力人口、高端人才流入，也能夠為當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)布局的更新提供資源和智力支撐，實現(xiàn)經(jīng)濟良性發(fā)展，進而推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。此外，城鎮(zhèn)化水平的提升還為消費提供穩(wěn)定的空間依托，從而有效推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。交通基礎(chǔ)設(shè)施作為經(jīng)濟發(fā)展的基底，在我國不斷建設(shè)和完善的過程中，經(jīng)濟社會趨于穩(wěn)定，可持續(xù)發(fā)展能力提升，推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。最后，經(jīng)濟增長水平的估計系數(shù)顯著為正，表明經(jīng)濟增長水平越高的省份，其消費水平、對外開放水平、城鎮(zhèn)化水平和交通基礎(chǔ)設(shè)施水平也往往較高，這些都使得高質(zhì)量發(fā)展優(yōu)勢得到進一步發(fā)揮，進而有利于促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

此外，第三列和第四列還報告了鄰接矩陣動態(tài)SDM和地理距離矩陣動態(tài)SDM的估計結(jié)果，以驗證第二列經(jīng)濟距離矩陣動態(tài)SDM估計結(jié)果的穩(wěn)健性。與第二列的估計結(jié)果相比，資本錯配指數(shù)的估計系數(shù)大小雖然有所變化，但仍然在5%的水平顯著，其余各控制變量的系數(shù)符號及顯著性均沒有明顯改變，說明第二列經(jīng)濟距離矩陣動態(tài)SDM的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

（三）中介效應(yīng)回歸模型估計結(jié)果分析

本文按照上文給出的中介效應(yīng)檢驗步驟進行估計，考慮到進行中介效應(yīng)檢驗的三個遞歸模型均以動態(tài)SDM的形式構(gòu)建，本文還就其中第二個模型中的創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個中介變量的空間相關(guān)性通過分別測度其各年份的Moran's I指數(shù)也進行了空間相關(guān)性檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩個中介變量在空間上均表現(xiàn)出較強的正相關(guān)性特征，相似值之間均具有較強的空間聚集性，證明了以動態(tài)SDM形式構(gòu)建中介效應(yīng)遞歸模型的合理性。估計結(jié)果見表4。

表4 中介效應(yīng)回歸模型的估計結(jié)果

第一列為中介效應(yīng)遞歸模型第一步的估計結(jié)果，第二列至第五列則分別為兩個中介變量對應(yīng)的中介效應(yīng)遞歸模型第二步和第三步的估計結(jié)果。如第二列和第四列所示，創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的空間自回歸系數(shù)ρ分別在5%和1%的水平顯著為正，這說明技術(shù)創(chuàng)新具有明顯的空間溢出效應(yīng)，空間相關(guān)省份技術(shù)創(chuàng)新水平的提升顯著有利于本省份技術(shù)創(chuàng)新水平的改善。這一結(jié)果說明，各省份應(yīng)加強技術(shù)創(chuàng)新溝通協(xié)作，攜手提高區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新水平。創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出滯后一期的估計系數(shù)均在1%的水平顯著為正，說明技術(shù)創(chuàng)新提升也是一個動態(tài)過程，前期的技術(shù)創(chuàng)新提升會促使當(dāng)期的技術(shù)創(chuàng)新進一步提升。資本錯配對創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的估計系數(shù)均在5%的水平顯著為負，說明資本錯配越嚴重，越不利于技術(shù)創(chuàng)新。資本錯配使得企業(yè)更傾向于選用廉價資本投入來獲取更大的利潤，在這些因素的誘惑下，企業(yè)更愿意將資本配置到類似于房地產(chǎn)開發(fā)等風(fēng)險低、收益快的生產(chǎn)活動，而不是風(fēng)險高、收益較慢、周期長的創(chuàng)新活動，從而抑制了創(chuàng)新投入。此外，愿意進行技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)自然會遇到融資困難，而受益于資本錯配的“僵尸企業(yè)”往往大行其道，最終損害了公平競爭，抑制了技術(shù)創(chuàng)新，導(dǎo)致了創(chuàng)新產(chǎn)出水平整體被拉低。由第三列和第五列則發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的估計系數(shù)分別在5%和1%的水平顯著為正，創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出每增加一個單位，將分別顯著提升經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平0.074和0.001個單位。創(chuàng)新投入可以促使生產(chǎn)要素的重組，直接提高創(chuàng)新相關(guān)產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率，還可以滲透到外圍產(chǎn)業(yè)，提高各類要素的生產(chǎn)率，進而提高全社會的生產(chǎn)效率，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。而創(chuàng)新產(chǎn)出有助于企業(yè)改進生產(chǎn)工藝，降低生產(chǎn)過程中的要素投入，減少污染物的排放，甚至能夠催生出戰(zhàn)略性的新技術(shù)，以此豐富產(chǎn)品種類，提升社會福利水平，促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

總之，在創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個中介變量下，資本錯配影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的總效應(yīng)和直接效應(yīng)的估計系數(shù)均在5%的水平顯著為負，同時，資本錯配影響兩個中介變量估計系數(shù)的符號和顯著性以及兩個中介變量影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展估計系數(shù)的符號和顯著性也符合預(yù)期，總體估計結(jié)果符合中介效應(yīng)檢驗的判斷標(biāo)準(zhǔn)，說明在資本錯配影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的過程中，創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均起到了部分中介作用，假說2得到證實。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文利用2000－2019年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，通過動態(tài)SDM和中介效應(yīng)模型考察了資本錯配、技術(shù)創(chuàng)新以及經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展三者之間的內(nèi)在聯(lián)系，研究結(jié)果表明：（1）地區(qū)間的經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展在空間上表現(xiàn)出較強的正相關(guān)性特征；（2）經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展是一個動態(tài)過程，在時間維度上表現(xiàn)出明顯的路徑依賴特征，若當(dāng)期的水平較高，下一期也會持續(xù)提高；（3）創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出均能顯著促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，而資本錯配不僅直接阻礙經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，還通過抑制創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出的中介效應(yīng)間接阻礙經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；（4）增加投資這種粗放型的經(jīng)濟增長模式將不利于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的提升，而增加消費、擴大對外開放、提升城鎮(zhèn)化水平以及完善交通基礎(chǔ)設(shè)施能夠促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平的提升。

基于上述研究結(jié)論可以得到以下政策啟示：（1）應(yīng)進一步發(fā)揮市場機制與價格機制在資本配置中的關(guān)鍵作用，減少價格管控，消除資本自由流動的障礙，引導(dǎo)資本在行業(yè)間和地區(qū)間合理有序流動，使資本更多地由低生產(chǎn)率部門流向高生產(chǎn)率部門，提高資本配置效率，進而推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展；（2）各級政府應(yīng)設(shè)置完善的激勵機制和創(chuàng)新投入保障機制，讓企業(yè)充分認識到技術(shù)創(chuàng)新對于經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要性，使得企業(yè)愿意創(chuàng)新、敢于創(chuàng)新，努力提高企業(yè)的創(chuàng)新收入，同時還要重視創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化率，使得資本錯配程度隨著地區(qū)配套機制的加強而減弱，進而降低資本錯配對技術(shù)創(chuàng)新的負面影響。