微觀主體成長、“放管服”改革與南方經(jīng)濟(jì)占比上升

徐現(xiàn)祥 王子晗

一、引言

近年來，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出南方經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，全國經(jīng)濟(jì)中心進(jìn)一步南移的新特征(習(xí)近平，2019)。南方經(jīng)濟(jì)占全國比重自2012年起開始迅速增長，2020年達(dá)到64%，8年間增長了約4個百分點(diǎn)。其中，長江經(jīng)濟(jì)帶和華南地區(qū)在8年間分別上升了約2個百分點(diǎn)和約1個百分點(diǎn)。不可否認(rèn)，南方經(jīng)濟(jì)占比上升是微觀市場主體行為的宏觀反映，既可能源于新市場主體更快進(jìn)入，又可能源于在位市場主體更快成長，還可能是二者共同作用的結(jié)果。前者意味著數(shù)量擴(kuò)張，后者意味著質(zhì)量提升。因此，基于中國經(jīng)濟(jì)近年來不斷向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型的實(shí)踐，系統(tǒng)考察南方經(jīng)濟(jì)占比上升的微觀基礎(chǔ)將是一個有重要意義的話題。

基于此，文章首先貢獻(xiàn)了一個簡潔的占比核算公式，探索南方經(jīng)濟(jì)占比上升的微觀基礎(chǔ)。從經(jīng)濟(jì)總量等于微觀主體數(shù)量與平均產(chǎn)出的乘積出發(fā)，文章把地區(qū)占比變化分解為微觀主體數(shù)量占比的變化和相對平均產(chǎn)出的變化。前者是微觀主體的進(jìn)入效應(yīng)；后者是微觀主體的成長效應(yīng)。這表明，這個占比核算公式，不僅具有清晰的經(jīng)濟(jì)含義，而且具有很強(qiáng)的可處理性。

接著，文章采用這個公式核算了南北方經(jīng)濟(jì)占比在2012-2020年間的變化，發(fā)現(xiàn)南方經(jīng)濟(jì)占比上升源于南方企業(yè)成長更快，勞動生產(chǎn)率提高更快。具體而言，南方經(jīng)濟(jì)占比提高了3.28個百分點(diǎn)，從企業(yè)法人視角看，進(jìn)入效應(yīng)是-1.56個百分點(diǎn)，成長效應(yīng)是4.84個百分點(diǎn)；從勞動力視角看，進(jìn)入效應(yīng)是-5.74個百分點(diǎn)，成長效應(yīng)是9.02個百分點(diǎn)。這清晰地表明，南方經(jīng)濟(jì)占比上升主要源于，微觀主體的成長效應(yīng)是正的。同時，核算結(jié)果也顯示，北方經(jīng)濟(jì)占比下降了4.5個百分點(diǎn)，從企業(yè)法人視角看，進(jìn)入效應(yīng)是1.28個百分點(diǎn)，成長效應(yīng)是-5.78個百分點(diǎn)；從勞動力視角看，進(jìn)入效應(yīng)是4.97個百分點(diǎn)，成長效應(yīng)是-9.47個百分點(diǎn)。這也清晰地表明，北方經(jīng)濟(jì)占比下降主要源于，微觀主體的成長效應(yīng)是負(fù)的。

最后，文章嘗試探索更深層次因素，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，微觀主體的成長與“放管服”改革顯著相關(guān)。根據(jù)典型事實(shí)已經(jīng)看到，2012年之后南方經(jīng)濟(jì)占比開始加速提升，也正是2012年之后，新一屆政府成立，把加快政府職能轉(zhuǎn)換、簡政放權(quán)作為開門第一件大事?！胺殴芊敝铝τ趶摹叭芷凇苯嵌冗M(jìn)行企業(yè)便利化改革，不僅僅是企業(yè)進(jìn)入和退出的便利，更是保證企業(yè)在生命周期中的發(fā)展便利。既實(shí)施“注冊資本認(rèn)繳制”“先照后證”等舉措從商事登記制度方面放寬市場準(zhǔn)入門檻，也從企業(yè)全生命周期的角度努力有效降低企業(yè)各個環(huán)節(jié)的制度性成本，還嘗試完善企業(yè)退出機(jī)制，出清“僵尸企業(yè)”，提高資源的市場配置效率。因此，“放管服”改革不僅便利了新增企業(yè)進(jìn)入市場，促進(jìn)了市場主體數(shù)量增加，而且便利了在位企業(yè)運(yùn)營，促進(jìn)在位企業(yè)更快成長。文章采用省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力度量各地“放管服”改革的成效，實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，在2015-2020年間，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力提升1個百分點(diǎn)，轄區(qū)企業(yè)法人的產(chǎn)出規(guī)模和勞動生產(chǎn)率將顯著地變動2個百分點(diǎn)。這意味著，南北政府“放管服”改革的差異與南北企業(yè)成長差異密切相關(guān)，進(jìn)而與南北經(jīng)濟(jì)占比變化密切相關(guān)。

文章的工作屬于在興起的南北經(jīng)濟(jì)差距文獻(xiàn)(周民良，2000；盛來運(yùn)等，2018)，可能的貢獻(xiàn)有三個。一，文章是從微觀主體視角探索區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距一直是政策界、理論界關(guān)注的熱點(diǎn)問題。改革開放初期，隨著“沿海地區(qū)優(yōu)先發(fā)展”的區(qū)域戰(zhàn)略實(shí)施，區(qū)域經(jīng)濟(jì)逐漸呈現(xiàn)出非均衡發(fā)展的趨勢，區(qū)域差距不斷擴(kuò)大，引發(fā)學(xué)者們的高度關(guān)注。研究角度主要集中于區(qū)域差距、產(chǎn)業(yè)差距、城鄉(xiāng)差距三種視角。這方面的文獻(xiàn)非常豐富，代表性的文獻(xiàn)如魏后凱(1996)；林毅夫等(1998)；蔡昉、楊濤(2000)；彭國華(2005)；羅守貴、高汝熹(2005)；程永宏(2007)；江春等(2016)等。顯然，這些文獻(xiàn)都是從宏觀視角展開討論的，尚未從微觀主體的視角開展討論。

二，文章嘗試考察“放管服”改革對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距影響?，F(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)考察了經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策(林毅夫、劉培林，2003)、市場化改革(孫曉華等，2015)、城市化(陸銘、陳釗，2004)、人力資本(張文武、梁琦，2011)、勞動力流動(彭國華，2015)、TFP(彭國華，2005)、技術(shù)進(jìn)步偏向(陳勇、柏喆，2018)等因素的影響。王小魯、樊綱(2004)則對資本、人力資本和勞動力在各地區(qū)間的流動、市場化進(jìn)程、結(jié)構(gòu)變動因素對地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的影響進(jìn)行了普遍討論。這些文獻(xiàn)大大豐富了人們對區(qū)域發(fā)展差距的理解，但尚未考察“放管服”改革對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的新影響。

三，與現(xiàn)有的“放管服”改革文獻(xiàn)相比，文章關(guān)注的不是市場主體進(jìn)入，而是市場主體成長。早期，商事制度改革文獻(xiàn)主要是介紹先行地區(qū)的改革進(jìn)展和經(jīng)驗(yàn)(艾琳、王剛，2014；陳海疆，2014)或?qū)ι淌轮贫雀母锏挠绊戇M(jìn)行定性分析(鐘瑞棟、劉奇英，2014；許瑞生，2015)。近年來，文獻(xiàn)主要考察商事制度改革對市場主體進(jìn)入率的影響(徐現(xiàn)祥、馬晶，2019；張莉等，2019；黃亮雄等，2019；黃亮雄等，2020；夏杰長、劉誠，2020；夏后學(xué)等，2019)，進(jìn)而考察對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型(盧現(xiàn)祥、李慧，2021；朱奕蒙等，2022)、產(chǎn)業(yè)分工(劉誠、楊繼東，2020)的影響，尚未考察對企業(yè)成長的影響。

文章以下部分的結(jié)構(gòu)安排是，第二部分描述南北區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的典型事實(shí)；第三部分是南北區(qū)域經(jīng)濟(jì)占比核算，考察微觀主體的進(jìn)入效應(yīng)和成長效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)占比變動中的影響程度；第四部分尋找更深層次因素，實(shí)證分析“放管服”改革的影響程度；最后是結(jié)論性評述。

二、南北區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的典型事實(shí)

文章從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中歸納出南北經(jīng)濟(jì)發(fā)展的四個典型事實(shí)：一是南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比普遍上升；二是北方地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比普遍下降；三是南方市場主體成長更快；四是南方勞動生產(chǎn)率增長更快。

圖1報(bào)告了南方地區(qū)生產(chǎn)總值占全國比重的變化趨勢(1)南方地區(qū)包括上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州、云南、廣東、廣西、福建、海南15個省區(qū)市；北方地區(qū)包括青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東、黑龍江、遼寧、吉林、北京、天津、河北14個省區(qū)市。未統(tǒng)計(jì)西藏、新疆和港澳臺地區(qū)。。從圖形上看，在2012年之前，南方經(jīng)濟(jì)占比大致穩(wěn)定在60%左右，2012年之后，明顯呈現(xiàn)出逐年上升趨勢，2020年，南方經(jīng)濟(jì)占比為64%，8年間上升了約4個百分點(diǎn)。根據(jù)國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略(2)十八大以來，國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略先后推出了京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟(jì)帶、粵港澳大灣區(qū)、長三角一體化、黃河流域環(huán)境保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展等。，文章將南方地區(qū)細(xì)分為長江經(jīng)濟(jì)帶和華南地區(qū)兩個區(qū)域，北方地區(qū)細(xì)分為黃河經(jīng)濟(jì)帶、東北地區(qū)和京津冀三個區(qū)域，圖2報(bào)告了這5個地區(qū)占全國經(jīng)濟(jì)比重的變化趨勢。從圖形上看，在過去8年間，位于南方的長江經(jīng)濟(jì)帶和華南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)占比也呈現(xiàn)出逐漸上升趨勢，分別上升了約2個百分點(diǎn)和約1個百分點(diǎn)。南方經(jīng)濟(jì)占比的上升自然意味著北方經(jīng)濟(jì)占比的下降，黃河經(jīng)濟(jì)帶、東北地區(qū)和京津冀地區(qū)占全國經(jīng)濟(jì)比重逐年下降，在2012-2020年間，分別下降了約2個百分點(diǎn)、約2個百分點(diǎn)和約1個百分點(diǎn)。這表明，2012年以來，南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比普遍上升，北方地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比普遍下降。

圖1 南方生產(chǎn)總值占全國比重變化①圖2 細(xì)分區(qū)域生產(chǎn)總值占全國比重變化① 數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計(jì)局。

南方經(jīng)濟(jì)占比不斷上升，是南方企業(yè)成長更快、勞動生產(chǎn)率更高的結(jié)果。從微觀主體的視角看，占比增加主要有兩個直接原因：一是微觀主體數(shù)量增加，而微觀主體規(guī)模相對保持不變；另一個是，微觀主體數(shù)量相對不變，而微觀主體規(guī)模越來越大。顯然，前者是外延式數(shù)量擴(kuò)張，后者是內(nèi)涵式高質(zhì)量發(fā)展。圖3報(bào)告了南方市場主體數(shù)量占比和相對規(guī)模自2012年以來的變化趨勢。從圖形上看，盡管隨著商事制度改革，我國市場主體數(shù)量快速增長(畢青苗等，2018；朱奕蒙等，2022)，但是南方企業(yè)法人占全國比重并沒有呈現(xiàn)出上升趨勢，反而呈現(xiàn)出下降趨勢；南方企業(yè)法人的平均規(guī)模與全國企業(yè)法人的平均規(guī)模比值，即南方企業(yè)法人的相對規(guī)模從0.97躍升至1.05，實(shí)現(xiàn)了對全國平均水平的超越。這說明，從企業(yè)法人的視角看，南方經(jīng)濟(jì)占比的上升，不是源于企業(yè)法人數(shù)量的增加，而是源于南方企業(yè)法人更快地成長。另一方面，文章還從勞動力的視角考察南方經(jīng)濟(jì)占比。圖4報(bào)告了南方地區(qū)勞動力數(shù)量占比和相對勞動生產(chǎn)率的變動趨勢。從圖形上看，南方勞動力數(shù)量占比連年降低，2020年比2012年降低了6個百分點(diǎn)；南方勞動生產(chǎn)率與全國勞動生產(chǎn)率的比值，即南方的相對勞動生產(chǎn)率，則從2012年的1增長至2020年1.15，在生產(chǎn)效率上具有了新的優(yōu)勢。這說明，從勞動力的視角看，南方經(jīng)濟(jì)占比的上升，不是源于勞動力數(shù)量的增加，而是源于南方勞動生產(chǎn)率提高得更快。以上兩個方面都揭示了，從微觀主體的視角看，南方經(jīng)濟(jì)占比的增加是企業(yè)成長更快、勞動生產(chǎn)率更高的結(jié)果。

圖3 南方市場主體相對規(guī)模、數(shù)量占比變化圖4 南方勞動力相對生產(chǎn)率、數(shù)量占比變化

三、南北區(qū)域經(jīng)濟(jì)占比核算

文章從微觀視角構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)占比變化的核算公式。國內(nèi)生產(chǎn)總值在微觀視角上可以看作所有構(gòu)成經(jīng)濟(jì)活動的微觀主體的產(chǎn)出總和。因此，地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比的上升會由兩種機(jī)制導(dǎo)致，一個是地區(qū)原有微觀主體自身產(chǎn)出增加，使經(jīng)濟(jì)規(guī)模擴(kuò)大，即成長效應(yīng)；另一個是存在大量新增微觀主體進(jìn)入該地區(qū)市場，從而使得經(jīng)濟(jì)總量增長，即進(jìn)入效應(yīng)。為了考察南北經(jīng)濟(jì)占比變動究竟是由哪一種效應(yīng)主導(dǎo)形成的，本節(jié)將從企業(yè)和勞動力兩個視角對地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比進(jìn)行分解核算。

(一)企業(yè)視角占比變化核算

以企業(yè)為微觀主體，地區(qū)的經(jīng)濟(jì)占比上升可分解為市場主體規(guī)模擴(kuò)大的成長效應(yīng)和市場主體數(shù)量增加的進(jìn)入效應(yīng)。國內(nèi)生產(chǎn)總值Y可以看作市場主體數(shù)量Q和市場主體規(guī)模Δ的乘積，則某地區(qū)s的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值Ys可以看作s地區(qū)的市場主體數(shù)量Qs乘以市場主體規(guī)模Δs。從而地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比SY可被分解為地區(qū)市場主體相對規(guī)模和地區(qū)市場數(shù)量占比的乘積，如式(1)所示，

(1)

接下來，核算地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比變化。不妨假設(shè)，sY1為第1期s地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比，sY2為第2期s地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比。在兩期間，s地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比變化可分解為:

sY2-sY1=sΔ2sQ2-sΔ1sQ1=sΔ2sQ2-sΔ2sQ1+sΔ2sQ1-sΔ1sQ1=sΔ2(sQ2-sQ1)+sQ1(sΔ2-sΔ1)

(2)

或sY2-sY1=sΔ1(sQ2-sQ1)+sQ2(sΔ2-sΔ1)

(3)

式(2)和式(3)只是參考基準(zhǔn)不同，并不存在實(shí)質(zhì)性差別。不可否認(rèn)，由于兩期間數(shù)據(jù)存在差異，在實(shí)際采用以不同期數(shù)據(jù)作為參考基準(zhǔn)的式(2)和式(3)進(jìn)行核算時，得到的分解結(jié)果難免也存在差異。基于此，文章綜合式(2)和式(3)兩種核算方法，得到式(4):

sY2-sY1=0.5(sΔ1+sΔ2)(sQ2-sQ1)+0.5(sQ1+sQ2)(sΔ2-sΔ1)

(4)

式(4)右邊第一項(xiàng)是，在兩期間，市場主體相對規(guī)模均值與市場主體占比變化量的乘積。顯然，市場主體占比變化方向決定了右邊第一項(xiàng)度量的符號，比如市場主體占比增加，第一項(xiàng)符號為正；反之，為負(fù)?；诖?，文章把等式右邊第一項(xiàng)稱之為進(jìn)入效應(yīng)。右邊第二項(xiàng)是，在兩期間，市場主體數(shù)量占比均值與市場主體相對規(guī)模變化量的乘積。顯然，市場主體相對規(guī)模變化方向決定了右邊第二項(xiàng)度量的符號，比如市場主體相對規(guī)模增加，第二項(xiàng)符號為正；反之，為負(fù)?；诖?，文章把等式右邊第二項(xiàng)稱之為成長效應(yīng)。

文章采用式(4)核算我國南北經(jīng)濟(jì)占比在2012-2020年間的變化情況。數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)告的各省(直轄市、自治區(qū))地區(qū)生產(chǎn)總值和企業(yè)法人單位個數(shù)。表1報(bào)告了南北方經(jīng)濟(jì)占比變化中的企業(yè)法人進(jìn)入效應(yīng)和成長效應(yīng)。

表1 經(jīng)濟(jì)占比變化核算：企業(yè)法人視角

表1第2-4列報(bào)告了南方經(jīng)濟(jì)占比的分解?？傮w而言，2012年至2020年南方經(jīng)濟(jì)占比共上升了3.28個百分點(diǎn)，其中成長效應(yīng)為4.84個百分點(diǎn)，進(jìn)入效應(yīng)為-1.56個百分點(diǎn)，企業(yè)法人成長效應(yīng)在南方經(jīng)濟(jì)占比上升中起到了主導(dǎo)作用，進(jìn)入效應(yīng)不僅沒有推動南方經(jīng)濟(jì)占比增長，反而具有一定抑制作用。分階段來看，在2012-2014年間，南方經(jīng)濟(jì)占比上升了0.96個百分點(diǎn)，其中0.79個百分點(diǎn)是企業(yè)法人成長效應(yīng)，0.18個百分點(diǎn)是企業(yè)法人進(jìn)入效應(yīng)。顯然，這兩個效應(yīng)都是正的，其中成長效應(yīng)更大些。在隨后的2014-2016年、2016-2018年和2018-2020年三個階段，南方經(jīng)濟(jì)占比一直上升，企業(yè)法人成長效應(yīng)也一直是正的，但是企業(yè)法人進(jìn)入效應(yīng)則一直是負(fù)的。這表明，企業(yè)法人成長效應(yīng)完全主導(dǎo)著南方經(jīng)濟(jì)占比上升。

表1第5-7列報(bào)告了北方經(jīng)濟(jì)占比的分解?？傮w而言，2012年至2020年北方經(jīng)濟(jì)占比下降了4.5個百分點(diǎn)，其中成長效應(yīng)為-5.78個百分點(diǎn)，進(jìn)入效應(yīng)為1.28個百分點(diǎn)。這表明企業(yè)法人成長效應(yīng)在北方經(jīng)濟(jì)占比下降中起到了主導(dǎo)作用，進(jìn)入效應(yīng)盡管是正的，但是并沒有阻止北方經(jīng)濟(jì)占比下降。分階段來看，在2012-2014年間，北方經(jīng)濟(jì)占比下降了1.14個百分點(diǎn)，其中-0.63個百分點(diǎn)是企業(yè)法人成長效應(yīng)，-0.51個百分點(diǎn)是企業(yè)法人進(jìn)入效應(yīng)。顯然，這兩個效應(yīng)都是負(fù)的，其中成長效應(yīng)的絕對值更大些。在隨后的2014-2016年、2016-2018年和2018-2020年三個階段，北方經(jīng)濟(jì)占比一直下降，盡管企業(yè)法人成長進(jìn)入效應(yīng)從2014年開始一直是正的，有助于提高北方經(jīng)濟(jì)占比，但是企業(yè)法人成長效應(yīng)一直是負(fù)的，主導(dǎo)著北方經(jīng)濟(jì)占比不斷下降。

總之，以上分析表明，從企業(yè)法人視角看，2012年以來，南北經(jīng)濟(jì)占比的變化主要是由企業(yè)法人的成長效應(yīng)主導(dǎo)的。

(二)勞動力視角占比變化核算

從勞動力視角出發(fā)，國內(nèi)生產(chǎn)總值Y是勞動力數(shù)量L和勞動生產(chǎn)率δ乘積。相應(yīng)地，地區(qū)s的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值Ys為勞動力數(shù)量Ls與勞動生產(chǎn)率δs乘積。同理， 地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比變化也可分解為勞動力的進(jìn)入效應(yīng)與成長效應(yīng)，

sY2-sY1=0.5(sδ1+sδ2)(sL2-sL1)+0.5(sL1+sL2)(sδ2-sδ1)

(5)

類似于式(4)，在式(5)中，等式右邊第一項(xiàng)是，在兩期間，相對勞動生產(chǎn)率均值與勞動力占比變化量的乘積，度量了勞動力的進(jìn)入效應(yīng)。右邊第二項(xiàng)是，在兩期間，勞動力占比均值與相對勞動生產(chǎn)率變化量的乘積，度量了勞動力的成長效應(yīng)。

文章采用式(5)核算我國南北經(jīng)濟(jì)占比在2012-2020年間的變化情況。數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局報(bào)告的各省(直轄市、自治區(qū))地區(qū)生產(chǎn)總值和就業(yè)人員。表2報(bào)告了南北方經(jīng)濟(jì)占比變化中的勞動力進(jìn)入效應(yīng)和成長效應(yīng)。

表2 經(jīng)濟(jì)占比變化核算：勞動力視角

表2第2-4列報(bào)告了南方經(jīng)濟(jì)占比的分解。總體而言，2012年至2020年南方經(jīng)濟(jì)占比共上升了3.28個百分點(diǎn)，其中勞動力成長效應(yīng)為9.02個百分點(diǎn)，進(jìn)入效應(yīng)為-5.74個百分點(diǎn)，勞動力成長效應(yīng)在南方經(jīng)濟(jì)占比上升中起到了主導(dǎo)作用，進(jìn)入效應(yīng)不僅沒有推動南方經(jīng)濟(jì)占比增長，反而具有一定抑制作用。分階段來看，在2012-2014年、2014-2016年、2016-2018年和2018-2020年四個階段，南方經(jīng)濟(jì)占比一直上升，勞動力成長效應(yīng)也一直是正的，但是勞動力進(jìn)入效應(yīng)則一直是負(fù)的。這表明，勞動力成長效應(yīng)完全主導(dǎo)著南方經(jīng)濟(jì)占比上升。

表2第5-7列報(bào)告了北方經(jīng)濟(jì)占比的分解?？傮w而言，2012年至2020年北方經(jīng)濟(jì)占比下降了4.5個百分點(diǎn)，其中成長效應(yīng)為-9.47個百分點(diǎn)，進(jìn)入效應(yīng)為4.97個百分點(diǎn)。這表明勞動力成長效應(yīng)在北方經(jīng)濟(jì)占比下降中起到了主導(dǎo)作用，進(jìn)入效應(yīng)盡管是正的，但是并沒有阻止北方經(jīng)濟(jì)占比下降。分階段來看，在2012-2014年、2014-2016年、2016-2018年和2018-2020年四個階段，北方經(jīng)濟(jì)占比一直下降，盡管勞動力進(jìn)入效應(yīng)一直是正的，有助于提高北方經(jīng)濟(jì)占比，但是勞動力成長效應(yīng)一直是負(fù)的，主導(dǎo)著北方經(jīng)濟(jì)占比不斷下降。

總之，以上分析表明，從勞動力視角看，2012年以來，南北經(jīng)濟(jì)占比的變化主要是由勞動力的成長效應(yīng)主導(dǎo)的。

四、尋找更深層次因素

(一)理論假說

文章認(rèn)為，“放管服”改革有利于企業(yè)成長，提高勞動生產(chǎn)率。黨中央、國務(wù)院高度重視 “放管服”改革優(yōu)化營商環(huán)境工作。自2015年5月12日國務(wù)院召開全國推進(jìn)簡政放權(quán)放管結(jié)合職能轉(zhuǎn)變工作電視電話會議，正式提出“放管服”改革以來，國務(wù)院每年印發(fā) “放管服”改革重點(diǎn)任務(wù)分工方案，確保重點(diǎn)任務(wù)落到實(shí)處。比如2021年6月2日，李克強(qiáng)總理在全國深化“放管服”改革著力培育和激發(fā)市場主體活力電視電話會議上發(fā)表重要講話，7月印發(fā)深化“證照分離”改革、提高監(jiān)管的精準(zhǔn)性有效性、推進(jìn)政務(wù)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)范化便利化等具體措施和要求，部署持續(xù)一體推進(jìn)“放管服”改革，培育壯大市場主體，更大激發(fā)市場活力和社會創(chuàng)造力?！胺殴芊备母锿ㄟ^推進(jìn)企業(yè)全生命周期政務(wù)服務(wù)的便利化，在“準(zhǔn)入”環(huán)節(jié)，降低市場準(zhǔn)入門檻和進(jìn)入成本，有利于新企業(yè)進(jìn)入市場；在“運(yùn)營”環(huán)節(jié)，“放管服”改革致力于全流程、全環(huán)節(jié)降低企業(yè)的制度性成本，促進(jìn)企業(yè)成長；在“退出”環(huán)節(jié)，實(shí)行注銷便利化改革等，有利于市場出清，提升資源配置效率。

(二)實(shí)證模型

文章擬采用固定面板模型實(shí)證檢驗(yàn)上述理論假設(shè)。實(shí)證模型具體設(shè)定如下:

Yit=α0+α1egovit+θXit+ui+λt+εit

(6)

在式(6)中，Yit為i省份在t年的對數(shù)形式的市場主體規(guī)模(scaleit)和對數(shù)形式的勞動生產(chǎn)率(lrgdpit)。其中，市場主體規(guī)模為實(shí)際生產(chǎn)總值與企業(yè)法人單位數(shù)量的比值，勞動生產(chǎn)率為實(shí)際生產(chǎn)總值與城鎮(zhèn)就業(yè)人口的比值。

egov是文章的核心解釋變量，度量省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力。盡管黨中央、國務(wù)院高度重視“放管服”改革優(yōu)化營商環(huán)境工作，但是相關(guān)部門并沒有定期發(fā)布相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)?；诖?，文章采用中央黨校(國家行政學(xué)院)電子政務(wù)研究中心發(fā)布的《省級政府和重點(diǎn)城市一體化政務(wù)服務(wù)能力(政務(wù)服務(wù)“好差評”調(diào)查評估報(bào)告)》數(shù)據(jù)。中央黨校在聯(lián)合國電子政務(wù)調(diào)查評估(EGDI)框架下，面向全國31個省(自治區(qū)、直轄市)和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)及計(jì)劃單列市、省會城市，對一體化政務(wù)服務(wù)能力進(jìn)行評估，并自2015年起逐年發(fā)布評估結(jié)果。評估工作依托于國家政務(wù)服務(wù)平臺和各省政務(wù)服務(wù)平臺提供服務(wù)的相關(guān)數(shù)據(jù)，圍繞在線服務(wù)成效、在線辦理成熟度、服務(wù)方式完備度、服務(wù)事項(xiàng)覆蓋度、辦事指南準(zhǔn)確度5項(xiàng)一級指標(biāo)進(jìn)行展開，并下設(shè)22項(xiàng)二級指標(biāo)、66項(xiàng)三級指標(biāo)(3)不同年度二三級指標(biāo)的數(shù)目有小幅變動。構(gòu)成指標(biāo)體系。在線服務(wù)成效是2017年新增的一級指標(biāo)，主要用于衡量“好差評”制度建設(shè)，為了滿足數(shù)據(jù)的可比性，文章對該指標(biāo)進(jìn)行剔除。剩余4個一級指標(biāo)較為客觀全面地從省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力的 “一網(wǎng)通辦”“渠道一網(wǎng)通達(dá)”“事項(xiàng)應(yīng)上盡上”“指南精準(zhǔn)實(shí)用”方面對省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力程度進(jìn)行評估?；诖?，文章采用29(4)不包含西藏和新疆。個省區(qū)市2015-2020年在線辦理成熟度、服務(wù)方式完備度、服務(wù)事項(xiàng)覆蓋度、辦事指南準(zhǔn)確度4項(xiàng)一級指標(biāo)的平均得分的對數(shù)形式，度量省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力。

文章還控制了一系列可能影響市場主體規(guī)模和勞動生產(chǎn)率的變量。具體而言，包括工業(yè)化水平(indus)、政府規(guī)模(gov)、對外開放程度(open)、城市化水平(urban)、國有經(jīng)濟(jì)比重(soe)(5)工業(yè)化水平采用第二產(chǎn)業(yè)增加值與GDP的比值，政府規(guī)模采用政府財(cái)政支出與GDP的比值，對外開放程度采用出口總額與GDP的比值，城市化水平采用城鎮(zhèn)人口比重，國有經(jīng)濟(jì)比重采用國有企業(yè)法人單位數(shù)與總企業(yè)法人單位數(shù)的比值。。數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局。

表3為文章變量的描述性統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在過去5年間，平均勞動生產(chǎn)率為60.122萬元，平均市場主體規(guī)模為705.622萬元，平均省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力水平得分為83.214。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

(三)實(shí)證結(jié)果

表4報(bào)告了基本回歸結(jié)果，從勞動力和企業(yè)兩個視角估計(jì)省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力對微觀主體成長的影響。

表4第(1)、(2)列采用勞動力視角，被解釋變量為對數(shù)勞動生產(chǎn)率。第(1)列報(bào)告了固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果，控制省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)后，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力的系數(shù)顯著為正，即省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力越強(qiáng)，勞動生產(chǎn)率越高。文章所關(guān)心的省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力系數(shù)估計(jì)值為2.824，能夠通過顯著性為5%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，表明省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力每增加1個百分點(diǎn)，勞動生產(chǎn)率將增加2.824個百分點(diǎn)。第(2)列控制工業(yè)化水平、政府規(guī)模、對外開放程度、城市化水平和國有經(jīng)濟(jì)比重的差異，此時省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力的估計(jì)系數(shù)為2.658，系數(shù)大小略有降低，仍能通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)。

表4第(3)、(4)列采用企業(yè)視角，被解釋變量為對數(shù)市場主體規(guī)模。第(3)列報(bào)告了控制省份固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力水平的系數(shù)為2.394，通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn)，表明省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力的提高有利于企業(yè)成長。具體而言，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力每增加1個百分點(diǎn)，市場主體規(guī)模將增加2.394個百分點(diǎn)。第(4)列控制可能影響市場主體規(guī)模的因素后，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力的估計(jì)系數(shù)為2.168，系數(shù)大小略有降低，在統(tǒng)計(jì)意義上依舊顯著。結(jié)果表明，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力的提高能夠促進(jìn)企業(yè)規(guī)模成長，提高勞動生產(chǎn)率。

表4 省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力與微觀主體成長：基準(zhǔn)回歸

表5針對核心解釋變量的度量方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)(6)文章暫未考察可能存在的內(nèi)生性問題。。第(1)、(3)列復(fù)現(xiàn)了表4中的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，第(2)、(4)列采用未剔除在線服務(wù)成效一級指標(biāo)的省級政府政務(wù)服務(wù)一體化能力總指標(biāo)得分的對數(shù)形式(egov_all)作為解釋變量，度量省級政府政務(wù)服務(wù)一體化能力?；貧w結(jié)果中，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力總指標(biāo)得分每增加1個百分點(diǎn)，勞動生產(chǎn)率增加2.699個百分點(diǎn)，市場主體規(guī)模增加2.203個百分點(diǎn)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相比，核心解釋變量系數(shù)大小略有提升，核心結(jié)論仍與預(yù)期一致。

表5 省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力與微觀主體成長：穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了促進(jìn)區(qū)域統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展，黨中央也根據(jù)各地區(qū)特征和優(yōu)勢，不斷推出針對性的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略。如2015年中共中央政治局審議通過《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》、2016年國務(wù)院正式印發(fā)《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》、2019年印發(fā)《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》、2021年印發(fā)《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》。(7)由于文章數(shù)據(jù)時間跨度為2015-2020年，《京津冀協(xié)同發(fā)展綱要》和《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》的印發(fā)時間超出研究范圍，故本部分僅探究《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》和《粵港澳大灣區(qū)規(guī)劃綱要》的影響。因此文章嘗試引入?yún)^(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，探究其是否會干擾省級政府一體化服務(wù)能力對微觀主體成長的影響。

表6 省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力與微觀主體成長：區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略影響

表6第(1)、(3)列構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶虛擬變量(cj)，如果樣本所在省份屬于長江經(jīng)濟(jì)帶且年份位于2016年《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》發(fā)布后，取值為1，否則取值為0。將虛擬變量與核心解釋變量的交乘項(xiàng)納入模型，估計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn)省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力的系數(shù)為2.672，仍能通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，而交乘項(xiàng)系數(shù)數(shù)值較小，且在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著。表6第(2)、(4)列針對粵港澳大灣區(qū)構(gòu)建虛擬變量(yga)，由于文章不考慮香港、澳門地區(qū)，因此如果樣本屬于廣東省且年份位于2019年《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》之后，虛擬變量取值為1，否則取值為0。將虛擬變量與省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力水平的交乘項(xiàng)納入估計(jì)，估計(jì)結(jié)果顯示核心解釋變量系數(shù)為2.177，在10%的置信水平上顯著，交乘項(xiàng)系數(shù)較小，且在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著。這表明，引入國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，文章的基本發(fā)現(xiàn)依然是穩(wěn)健的。

總之，以上實(shí)證結(jié)果表明，與理論假設(shè)一致，在2015-2020年間，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力與其轄區(qū)微觀主體成長顯著正相關(guān)。省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力水平每增加1個百分點(diǎn)，企業(yè)規(guī)模將增加2.168個百分點(diǎn)，勞動生產(chǎn)率將增加2.658個百分點(diǎn)。

五、結(jié)論性評述

自2012年以來，南方地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比普遍上升，北方地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比普遍下降，成為我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新現(xiàn)象。文章從微觀主體的視角考察這個新現(xiàn)象。

在核算方法上，文章貢獻(xiàn)了一個核算地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比變化的新方法。從地區(qū)總產(chǎn)出等于企業(yè)數(shù)量與企業(yè)平均產(chǎn)出這個恒等式出發(fā)，文章把地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比變動分解為微觀主體的進(jìn)入效應(yīng)和成長效應(yīng)。這個地區(qū)經(jīng)濟(jì)占比核算公式，不僅具有清晰的經(jīng)濟(jì)含義，而且具有很強(qiáng)的可處理性。

在占比核算上，文章的核算結(jié)果顯示，在2012-2020年間，南方經(jīng)濟(jì)占比提高了3.28個百分點(diǎn)，從企業(yè)法人視角看，企業(yè)成長效應(yīng)是主導(dǎo)，具體而言，進(jìn)入效應(yīng)是-1.56個百分點(diǎn)，成長效應(yīng)是4.84個百分點(diǎn)。從勞動力視角看，勞動力的成長效應(yīng)也是主導(dǎo)。具體而言，進(jìn)入效應(yīng)是-5.74個百分點(diǎn)，成長效應(yīng)是9.02個百分點(diǎn)。這表明，南方經(jīng)濟(jì)占比上升主要源于微觀主體的成長效應(yīng)。

在實(shí)證分析上，文章提出的理論假設(shè)是，“放管服”改革有利于企業(yè)成長、提高勞動生產(chǎn)率。文章采用省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力代理“放管服”改革，實(shí)證分析結(jié)果與理論假設(shè)一致，在2015-2020年間，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力與其轄區(qū)微觀主體成長顯著正相關(guān)。具體而言，省級政府一體化政務(wù)服務(wù)能力水平每增加1個百分點(diǎn)，企業(yè)規(guī)模將增加約2.2個百分點(diǎn)，勞動生產(chǎn)率將增加約2.6個百分點(diǎn)。

文章的發(fā)現(xiàn)是穩(wěn)健的，從微觀主體視角揭示了南方經(jīng)濟(jì)占比上升是南方經(jīng)濟(jì)率先高質(zhì)量發(fā)展的結(jié)果，全面深化改革是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵一招。當(dāng)然，文章的研究還是初步的，還有很多問題值得進(jìn)一步研究。比如，“放管服”改革可能存在的內(nèi)生性問題應(yīng)當(dāng)如何解決？“放管服”改革10年來，中國市場主體從五千萬增加到1.5億戶，增長了三倍。市場主體數(shù)量的激增對中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來哪些影響？對區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展帶來哪些影響？如何更加系統(tǒng)性地考察微觀主體的進(jìn)入效應(yīng)和成長效應(yīng)？顯然，這些問題都值得進(jìn)一步探索。