任志安 夏宇航 廖信林 邢 皓
(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,蚌埠 233030)
中國特色社會主義步入新時(shí)代,經(jīng)濟(jì)發(fā)展也步入新階段,習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告中做出 “我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”的重要論斷,這意味著中國經(jīng)濟(jì)開始逐漸由 “量變”轉(zhuǎn)向 “質(zhì)變”,高質(zhì)量發(fā)展成為當(dāng)前乃至未來中國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的主題[1]。十九大之后,政府工作報(bào)告中先后突出強(qiáng)調(diào)了 “六穩(wěn)”與 “六?!惫ぷ?,提出背景均是經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到外部重大突發(fā)事件的沖擊影響。這不僅體現(xiàn)了我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展面對重大突發(fā)沖擊時(shí)的底線思維,還體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量平穩(wěn)健康發(fā)展的重要性。在當(dāng)前外部環(huán)境復(fù)雜多變,國內(nèi)經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力的大背景下,房企暴雷、疫情反復(fù)、地緣政治等重大突發(fā)事件都將對經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會穩(wěn)定以及政治安全等帶來一定的威脅。重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)的沖擊不僅會體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)增速上,還有可能體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量上,尤其是在我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段以后,任何一次重大突發(fā)沖擊帶來的影響都可能是巨大的、深遠(yuǎn)的。所以為了保障經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量平穩(wěn)健康發(fā)展,我們有必要搞清楚重大突發(fā)事件是怎樣影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的?這種影響是否存在什么樣的規(guī)律?我們應(yīng)該采取什么樣的措施或策略,來避免或降低這種影響?
然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)研究仍主要基于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵、測度與實(shí)現(xiàn)路徑,重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)的影響等,將兩者綜合起來進(jìn)行研究的文獻(xiàn)明顯不足。基于此,本文選取重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展同時(shí)作為研究對象,以嘗試對上述問題進(jìn)行解答。
經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展簡單來說就是不斷滿足人民日益增長的美好生活需要[2,3],并同時(shí)體現(xiàn)五大發(fā)展理念的發(fā)展[2,4]。目前針對重大突發(fā)事件的研究角度主要是圍繞損失核算、應(yīng)急管理建設(shè)以及經(jīng)濟(jì)影響等方面。直接將重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展結(jié)合起來的研究較少,大多是研究重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)增長或經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的影響。
重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)的影響可以分為短期影響與長期影響,現(xiàn)有研究大多集中在短期沖擊,認(rèn)為長期影響不顯著。短期的影響主要是沖擊生產(chǎn)、交易與消費(fèi)的過程[5],通過財(cái)富效應(yīng)和投資效應(yīng)等渠道對經(jīng)濟(jì)增長造成不利影響[6]。對生產(chǎn)的沖擊研究較多,許多學(xué)者認(rèn)為重大突發(fā)事件會沖擊勞動(dòng)力與資本存量,影響經(jīng)濟(jì)總量,但不會對經(jīng)濟(jì)體造成太大傷害;但開放經(jīng)濟(jì)中,重大突發(fā)事件對供給側(cè)的短期沖擊在產(chǎn)業(yè)層面表現(xiàn)為供應(yīng)鏈中斷與產(chǎn)業(yè)鏈外移風(fēng)險(xiǎn)加大[7,8],對低收入國家的影響是高收入國家的3倍左右[9];新冠肺炎疫情導(dǎo)致供應(yīng)鏈、產(chǎn)業(yè)鏈和資金鏈?zhǔn)艿讲煌潭雀蓴_、中斷,產(chǎn)品、要素和資金流動(dòng)受阻,產(chǎn)能利用率低,從而對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)面影響[10]。對交易的沖擊主要是通過影響微觀主體的風(fēng)險(xiǎn)意識與偏好影響交易。如恐怖襲擊會提高風(fēng)險(xiǎn)意識、縮小保險(xiǎn)覆蓋范圍、增加國際貿(mào)易交易成本[11]并導(dǎo)致雙邊貿(mào)易減少[12],同時(shí)改變微觀主體偏好,影響其交易選擇[13,14]。重大突發(fā)事件對微觀主體行為的改變,通過中觀層面?zhèn)鲗?dǎo)至宏觀層面,最終影響到經(jīng)濟(jì)增長,不過其對經(jīng)濟(jì)的影響短暫,但也存在短期沖擊演變?yōu)橹虚L期滯后影響的可能性[15]。消費(fèi)總量方面,新冠肺炎疫情明顯影響內(nèi)需增長[16],主要是居民經(jīng)濟(jì)脆弱性加大,消費(fèi)投資需求收緊[17,18];消費(fèi)結(jié)構(gòu)方面的研究表明H1N1流感對墨西哥旅游、豬肉行業(yè)帶來巨大負(fù)面經(jīng)濟(jì)影響[19], 而有利于保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展[20]。 長期沖擊主要是通過沖擊人力資本、實(shí)物資本、自然資源與生產(chǎn)技術(shù)影響經(jīng)濟(jì)增長。重大突發(fā)事件可能會直接導(dǎo)致勞動(dòng)力數(shù)量減少與質(zhì)量下降,直接損毀人力資本與財(cái)富沖擊宏觀經(jīng)濟(jì)[21]。重大突發(fā)事件對實(shí)物資本的影響具有兩面性,市場預(yù)期的改變通過影響微觀主體的投資行為來影響中觀層面的產(chǎn)業(yè)發(fā)展,進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長[15];自然災(zāi)害類事件的影響主要取決于災(zāi)害重建的效率,如果重建效率過低,就會影響經(jīng)濟(jì)的長期增長[22];一般情況下,自然災(zāi)害在長期不會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生重大不利影響[23,24]。對全要素生產(chǎn)率的沖擊也存在兩面性,(1)新冠肺炎疫情引起社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境巨變將促進(jìn)數(shù)字化、智能化技術(shù)創(chuàng)新及應(yīng)用[7],災(zāi)難為更新資本存量和采用新技術(shù)提供了動(dòng)力,從而提高了全要素生產(chǎn)率[25]; (2)自然災(zāi)害對發(fā)展中國家的知識溢出產(chǎn)生負(fù)面影響,阻礙技術(shù)進(jìn)步,新冠肺炎疫情為經(jīng)濟(jì)長期發(fā)展帶來了不確定性風(fēng)險(xiǎn),對全要素生產(chǎn)率的影響具有多元性、復(fù)雜性[26]。
通過梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)當(dāng)前學(xué)者更側(cè)重于研究重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)增長或經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的影響,多是從 “量”的角度出發(fā),鮮有考慮對經(jīng)濟(jì)發(fā)展 “質(zhì)”的方面的影響。在中國經(jīng)濟(jì)邁入新發(fā)展階段的背景下,我們更加需要關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展“質(zhì)”的提升,關(guān)于經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展方面的研究主要集中在內(nèi)涵定義、評價(jià)指標(biāo)、存在問題與實(shí)踐路徑等方面。相較于已有的研究,本文率先將重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展聯(lián)系起來,并從理論與實(shí)證的角度進(jìn)行討論分析,為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展如何應(yīng)對重大突發(fā)事件的沖擊提供了參考與建議,具有較強(qiáng)的實(shí)踐價(jià)值。
為方便研究,有必要對重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵進(jìn)行界定。本文所稱的重大突發(fā)事件涵蓋 《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》中重大及特別重大兩個(gè)級別的突發(fā)事件。經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵,根據(jù)諸多學(xué)者的研究總結(jié)為以堅(jiān)持五大發(fā)展理念為基礎(chǔ),以解決我國社會主要矛盾為目標(biāo),保持合理經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高效、公平、綠色可持續(xù)的發(fā)展[2,27,28]。 黨的十九大報(bào)告中指出,“我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”,“必須堅(jiān)持質(zhì)量第一、效益優(yōu)先,以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線,推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革,提高全要素生產(chǎn)率”,所以本文從這3個(gè)層面對影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的因素進(jìn)行歸類。在此基礎(chǔ)上本文將重大突發(fā)事件從發(fā)生到平息(或有效控制)前稱為短期,平息(或有效控制)后稱為長期。
首先進(jìn)行短期影響機(jī)理的分析。其影響機(jī)理如圖1所示。
圖1 重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的短期影響機(jī)理傳導(dǎo)路徑圖
(1)重大突發(fā)事件短期內(nèi)導(dǎo)致質(zhì)量變革受損。重大突發(fā)事件由于事發(fā)突然,不確定性程度高,因此很難做到百分之百的有效預(yù)防,在事件發(fā)生后,會造成短期內(nèi)的供需失衡,對部分行業(yè)造成重創(chuàng)。如餐飲業(yè)、娛樂業(yè)、養(yǎng)禽業(yè)受傳染病疫情的影響,旅游業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)受傳染病疫情、自然災(zāi)害、社會安全類等重大突發(fā)事件的多重影響。另外,區(qū)域性重大突發(fā)事件還會導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)形成新的不平衡,如2008年汶川地震加劇了西部地區(qū)的發(fā)展不平衡,不利于高質(zhì)量發(fā)展。自然災(zāi)害類的重大突發(fā)事件會破壞生態(tài)環(huán)境,增加生態(tài)修復(fù)成本;企業(yè)管理不到位、壓縮成本增加利潤等造成的化工廠爆炸、流域性水污染等事件,反映在產(chǎn)品上的問題就是質(zhì)量不高,不利于微觀層面的質(zhì)量變革。
(2)重大突發(fā)事件短期內(nèi)導(dǎo)致效率變革受阻。具體來看,重大突發(fā)事件會對市場活力造成巨大沖擊,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的必然下降;重大突發(fā)事件還會導(dǎo)致進(jìn)出口受限、外國投資減少,如新冠肺炎疫情在全球爆發(fā),除了抗疫相關(guān)產(chǎn)業(yè)的出口受影響不大外,其他行業(yè)的外貿(mào)訂單都出現(xiàn)了不同程度的銳減,在出口受阻、內(nèi)需受限的情況下,企業(yè)的生產(chǎn)效率必然下降。外國投資的減少會對經(jīng)濟(jì)增長造成一定影響,還不利于外資投入行業(yè)形成有效競爭,也將導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的下降。重大突發(fā)事件具有突發(fā)性與不確定性的特點(diǎn),決定了政府預(yù)案難以對其進(jìn)行充分準(zhǔn)備,短期內(nèi)的決策多以非程序化的應(yīng)急決策為主,而制度完善往往在重大突發(fā)事件平息后進(jìn)行,所以短期內(nèi)制度對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響并不明顯。
(3)重大突發(fā)事件短期內(nèi)導(dǎo)致動(dòng)力變革變緩。重大突發(fā)事件的發(fā)生限制了個(gè)人與家庭消費(fèi)、企業(yè)采購與生產(chǎn),導(dǎo)致消費(fèi)下降、企業(yè)進(jìn)出口受限、投資環(huán)境惡化,在消費(fèi)、凈出口與投資均出現(xiàn)下降的情況下,經(jīng)濟(jì)增長水平必然下降,經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量也會下降。如SARS疫情導(dǎo)致2003年外商投資受到影響的項(xiàng)目達(dá)到500個(gè),金額超過100億美元,占當(dāng)年實(shí)際利用外資值的18.7%以上[29]。自然災(zāi)害類重大突發(fā)事件短期內(nèi)可能會造成企業(yè)財(cái)產(chǎn)損失,科研設(shè)備損害,傳染病疫情、自然災(zāi)害、恐怖襲擊等重大突發(fā)事件會造成企業(yè)停工,正常的科研活動(dòng)無法進(jìn)行,雖然一些應(yīng)急物資、設(shè)備企業(yè)會加大研發(fā)投入,但其相對全部受影響企業(yè)來說,占比相對不高,所以從總體來看,重大突發(fā)事件在短期內(nèi)會對創(chuàng)新水平帶來負(fù)面影響,從而導(dǎo)致動(dòng)力變革變緩,不利于經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。
除了恐怖襲擊或特別嚴(yán)重的傳染性疾病影響時(shí)間較長外,一般情況下重大突發(fā)事件都具有階段性特征,所以在考慮長期影響時(shí),本文考慮重大突發(fā)事件本身已經(jīng)基本結(jié)束或得到有效控制后對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。重大突發(fā)事件平息后通過滯后效應(yīng)與提升效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生雙重影響,其機(jī)理如圖2所示。
圖2 重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的長期影響機(jī)理傳導(dǎo)路徑圖
在長期重大突發(fā)事件通過滯后效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。滯后效應(yīng)主要是指重大突發(fā)事件發(fā)生后所產(chǎn)生的間接影響在時(shí)間上的滯后反映,如個(gè)人或企業(yè)預(yù)期的改變影響到未來投資、消費(fèi)與儲蓄,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整緩慢,供需平衡恢復(fù)緩慢等。重大突發(fā)事件會改變?nèi)藗儗︼L(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識,增加預(yù)防性儲蓄,減少當(dāng)前的消費(fèi)與投資;同時(shí)根據(jù)實(shí)物期權(quán)理論,企業(yè)也會為了降低當(dāng)前的投資風(fēng)險(xiǎn)而減少投資;另外,重大突發(fā)事件造成的人力資本損失往往會存在較長時(shí)間,如夏威夷島的西洛市在海嘯發(fā)生15年后,與未發(fā)生海嘯相比,人口下降了9%[30]。這種預(yù)防性儲蓄增加、消費(fèi)下降、投資減少與人力資本損失對經(jīng)濟(jì)增長水平提升產(chǎn)生的滯后影響,會導(dǎo)致動(dòng)力變革緩慢,不利于經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。重大突發(fā)事件的滯后效應(yīng)還通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)聯(lián)程度影響到經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)程度越高,受重大突發(fā)事件的影響就越大,滯后影響時(shí)間就越長,經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)恢復(fù)、優(yōu)化的越緩慢,區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化均衡化發(fā)展就越慢。同樣,重大突發(fā)事件在市場資源配置效率與供需平衡上也會存在滯后效應(yīng),需要一定的時(shí)間恢復(fù),其在一定程度上影響質(zhì)量變革與效率變革,對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展帶來負(fù)面影響。
在長期重大突發(fā)事件通過提升效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生正向影響。重大突發(fā)事件的提升效應(yīng)主要是指重大突發(fā)事件的發(fā)生會通過激發(fā)新技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用、加快災(zāi)后恢復(fù)與重建、促進(jìn)制度完善并優(yōu)化等方式促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。重大突發(fā)事件會限制原有的交易活動(dòng)并激發(fā)創(chuàng)新市場交易環(huán)節(jié),如2003年的SRAS疫情有效的促進(jìn)了電商行業(yè)的發(fā)展,2020年新冠肺炎疫情的爆發(fā)促進(jìn)了線上教育、辦公、娛樂、醫(yī)療等服務(wù)業(yè)的 “上線”服務(wù)。這都顯著提升了商品市場與服務(wù)市場的生產(chǎn)效率、流通效率與交易效率,促進(jìn)了效率變革與動(dòng)力變革,對全要素生產(chǎn)率的提升都起到了較大的促進(jìn)作用,推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。提升效應(yīng)的另一個(gè)重要方面,就是重大突發(fā)事件會促進(jìn)存量資本的更新,通過增加投資而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,有利于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力變革。自然災(zāi)害類的重大突發(fā)事件在這方面的表現(xiàn)最為明顯,2008年汶川特大地震后的災(zāi)后經(jīng)濟(jì)恢復(fù)效果就主要依賴于固定資產(chǎn)投資的拉動(dòng)[31]。同時(shí),重大突發(fā)事件平息后還會通過促進(jìn)制度的不斷完善與優(yōu)化來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)力變革。2003年SARS疫情過后,我國關(guān)于 《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》等一系列制度的完善讓我國在面對新冠肺炎疫情時(shí)能夠快速反應(yīng)、科學(xué)應(yīng)對,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的快速恢復(fù)。
一般情況下,這兩種效應(yīng)會同時(shí)發(fā)揮作用,不存在明顯的時(shí)間節(jié)點(diǎn)劃分,所以很難確定其對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展究竟是正向影響還是負(fù)向影響。如果兩種效應(yīng)的疊加影響最終為負(fù)向的,那么重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響就是負(fù)向的,反之則亦然。不過從人類歷史發(fā)展的角度來看,目前還沒有任何一次的重大突發(fā)事件阻礙了人類社會的發(fā)展步伐,所以將時(shí)間跨度拉伸到足夠長時(shí),本文認(rèn)為重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響不大。
通過短期影響與長期影響兩個(gè)角度的影響機(jī)理分析,本文得出重大突發(fā)事件在短期的典型特征就是負(fù)外部性,這種負(fù)外部性通過宏中微觀沖擊導(dǎo)致質(zhì)量變革受損、效率變革受阻與動(dòng)力變革變緩,進(jìn)而對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。重大突發(fā)事件在長期通過滯后效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響,通過提升效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生正向影響,兩種效應(yīng)疊加影響的正負(fù)決定長期內(nèi)重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。在此基礎(chǔ)上,本文將分別構(gòu)建SAR、SEM、SDM等空間計(jì)量模型與PVAR模型來論證重大突發(fā)事件影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間和時(shí)間規(guī)律。
3.1.1 計(jì)量模型設(shè)定
由于重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展均具有顯著的空間相關(guān)性與空間依賴性,因此有必要在研究重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響時(shí)考慮空間效應(yīng),所以本文在OLS回歸的基礎(chǔ)上引入空間計(jì)量模型,分別使用OLS、空間自回歸模型(SAR)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)進(jìn)行回歸,并對結(jié)果進(jìn)行對比分析,具體構(gòu)建的模型如下:
其中,TFP表示全要素生產(chǎn)率的增長率,SE表示重大突發(fā)事件,X表示控制變量,ρ為自相關(guān)系數(shù),W為空間權(quán)重矩陣,μ與ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。
3.1.2 變量選取
(1)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展——全要素生產(chǎn)率(TFP)
衡量重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系首先需要找到代表經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效果的代理變量。目前大多數(shù)學(xué)者試圖通過構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行測度或評價(jià)[1,32,33], 但尚未達(dá)成共識。 衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)之一就是判斷經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)方式是要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)還是創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),而衡量創(chuàng)新最好的標(biāo)準(zhǔn)就是全要素生產(chǎn)率[34],黨的十九大報(bào)告中也指出 “我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”,“必須堅(jiān)持提高全要素生產(chǎn)率”。鑒于目前衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),同時(shí)為避免因指標(biāo)選擇標(biāo)準(zhǔn)問題影響到研究結(jié)論,在綜合考慮數(shù)據(jù)可得性的同時(shí),本文借鑒已有學(xué)者研究的思路,選擇全要素生產(chǎn)率增長率作為衡量經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效果的代理變量[35,36]。
本文使用DEA-Malmquist指數(shù)法,利用1999~2020年的省際面板數(shù)據(jù),對我國及各?。▍^(qū)、市)2000~2020年的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算。參照已有研究的測算方法[37-40],以勞動(dòng)和資本為投入變量,GDP為產(chǎn)出變量;勞動(dòng)投入以就業(yè)人口數(shù)度量;資本投入量以固定資本形成總額衡量[41]。經(jīng)過DEAP2.1軟件測算,在表1中列出部分年份中國各省(區(qū)、市)全要素生產(chǎn)率,在圖3中繪制了部分研究學(xué)者與本文測算的中國全要素生產(chǎn)率的時(shí)間趨勢比較圖,從圖中可以看出由于大家在計(jì)算方法與數(shù)據(jù)選擇上的不同,結(jié)果也有所不同,但大致的變化趨勢基本相同。從圖中可以看出在2003~2004年、2007~2009年、2010~2015年、2018~2020年間存在明顯的下降趨勢。
圖3 中國全要素生產(chǎn)率時(shí)間趨勢圖
表1 部分年份中國各?。▍^(qū)、市)全要素生產(chǎn)率
(2) 重大突發(fā)事件(SE)——經(jīng)濟(jì)不確定性
對于重大突發(fā)事件來說,若有重大突發(fā)事件的發(fā)生次數(shù)、損失金額、人員傷亡等與其直接關(guān)聯(lián)的連續(xù)數(shù)據(jù)作為代理變量最佳。但由于突發(fā)事件的判斷標(biāo)準(zhǔn)很難把握且出于政治需要,突發(fā)事件數(shù)據(jù)難以找到公開資料[42],而使用不連續(xù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)會對結(jié)果產(chǎn)生影響,因此需要一個(gè)連續(xù)的變量作為重大突發(fā)事件的代理變量。重大突發(fā)事件發(fā)生時(shí),經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)變壞的可能性增加[43],所以可以使用經(jīng)濟(jì)不確定性作為重大突發(fā)事件的代理變量,采用我國省(區(qū)、市)GDP增長率的3年移動(dòng)平均標(biāo)準(zhǔn)差來衡量經(jīng)濟(jì)不確定性。
圖4展示了全國及個(gè)別?。▍^(qū)、市)的GDP增長率的3年移動(dòng)平均標(biāo)準(zhǔn)差的變化趨勢圖??梢钥闯?,2003年、2008年、2009年、2013年與2020年發(fā)生的一些重大事件使經(jīng)濟(jì)不確定性增加,如2003年的SARS疫情,廣東省作為重災(zāi)區(qū),其經(jīng)濟(jì)不確定性程度明顯高于其他地區(qū)及全國水平,2008年的汶川地震導(dǎo)致四川省的經(jīng)濟(jì)不確定性比2007年顯著增加,加之全球金融危機(jī)的沖擊,導(dǎo)致全國各地區(qū)在后續(xù)幾年經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍存在較大不確定性,在2020年初爆發(fā)的新冠肺炎疫情,致使國內(nèi)疫情始發(fā)地的湖北經(jīng)濟(jì)不確定程度最高,隨著疫情的蔓延,也導(dǎo)致了全國各地的經(jīng)濟(jì)不確定程度明顯上升。還可以看出,重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)不確定性之間存在正相關(guān)關(guān)系,這也從數(shù)據(jù)層面進(jìn)一步驗(yàn)證了Baker等[43]的說法。
圖4 GDP增長率的3年移動(dòng)平均標(biāo)準(zhǔn)差變化趨勢圖
(3) 控制變量
由于全要素生產(chǎn)率的影響因素諸多,所以要增加一定的控制變量:①教育水平(EDU)。我國各地區(qū)教育發(fā)展水平不平衡,而人力資本對經(jīng)濟(jì)增長具有溢出效應(yīng),本文以平均教育年限衡量;②外商直接投資(FDI)。對外開放度顯著影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,外商投資有利于引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn),支撐經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[44],本文選擇外商投資企業(yè)投資額占GDP比重增長率衡量;③產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(PTI)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化對我國全要素生產(chǎn)率有顯著的正向影響,且這種影響在東部地區(qū)更加顯著[36],因此將第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在GDP中占比納入控制變量;④交通基礎(chǔ)設(shè)施(TI)?;A(chǔ)設(shè)施作為一種投資既可以直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長又可以通過溢出效應(yīng)間接地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[45],本文以公路里程、內(nèi)河航道里程與鐵路里程之和占省區(qū)國土面積的比重衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施水平;⑤城市化水平(URBL)。隨著城市化水平的提高,產(chǎn)業(yè)集聚對于全要生產(chǎn)率增長的促進(jìn)作用會顯著加強(qiáng)[46],本文以城市人口占比衡量;⑥科技創(chuàng)新水平(TECH)。國家科技創(chuàng)新水平具有積極的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展效應(yīng),且發(fā)達(dá)國家效果更為突出[47],本文以萬人專利擁有量增長率衡量科技創(chuàng)新水平;⑦財(cái)政支出(FE)。政府干預(yù)對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展溢出效應(yīng)為正,東、中部地區(qū)政府干預(yù)抑制相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[48],本文以財(cái)政支出占GDP比重衡量財(cái)政支出水平。
(4)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計(jì)
研究所需要的數(shù)據(jù)包括城市人口數(shù)、總?cè)丝跀?shù)、6歲以上人口受教育程度、公路里程、內(nèi)河航道里程、鐵路里程、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、外商投資企業(yè)投資額(已按當(dāng)年匯率轉(zhuǎn)換為人民幣計(jì)價(jià))、專利授權(quán)數(shù)量、財(cái)政支出等數(shù)據(jù)來源于 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用支持系統(tǒng)。所有變量的描述統(tǒng)計(jì)見表2。
表2 變量的描述統(tǒng)計(jì)
3.1.3 實(shí)證結(jié)果與分析
(1)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間相關(guān)性分析。
在使用空間計(jì)量模型進(jìn)行研究之前,需要確定變量之間是否存在空間相關(guān)性,本文使用Moran's I指數(shù)進(jìn)行空間相關(guān)分析,選取目前使用比較成熟的地理鄰接矩陣作為自相關(guān)檢驗(yàn)及回歸中的空間權(quán)重矩陣,其公式分別為:
全域空間自相關(guān)Moran's I指數(shù):
局部Moran's I指數(shù):
其中,xi與xj分別表示i、j地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長率;wij為i與j地區(qū)的地理鄰接矩陣,即兩省(區(qū)、市)相鄰為1,不相鄰為0;n為研究對象個(gè)數(shù);S2為方差;為均值。I取值范圍在-1~1之間,小于0則表明存在空間負(fù)相關(guān)性,反之存在空間正相關(guān)性,若I=0,表明無相關(guān)性。
根據(jù)式 (1)可以測算出各地區(qū)2000~2020年全要素生產(chǎn)率的Moran's I指數(shù)。如表3所示,2000~2020年全要素生產(chǎn)率Moran's I指數(shù)全部為正,且基本上都通過了顯著性檢驗(yàn)。這說明,我國全要素生產(chǎn)率在樣本期內(nèi)具有空間相關(guān)性,其中最大值為2002年的0.355,最小值為2018年的0.022。
表3 2000~2020年我國全要素生產(chǎn)率的Moran's I指數(shù)
對2020年全要素生產(chǎn)率進(jìn)行局部相關(guān)性分析,具體如圖5。第一、二、三、四象限分別為高-高集聚、低-高集聚、低-低集聚和高-低集聚狀態(tài)??梢园l(fā)現(xiàn),中國大部分?。▍^(qū)、市)處于高-高或低-低集聚狀態(tài),表明經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在正相關(guān)性。
圖5 2020年全要素生產(chǎn)率局部散點(diǎn)圖
(2)模型回歸結(jié)果分析。經(jīng)過Hausman檢驗(yàn),在5%的顯著性水平下選擇隨機(jī)效應(yīng)模型,結(jié)果如表4所示。
表4 重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果
通過上述4個(gè)模型的回歸結(jié)果可以看出,解釋變量對被解釋變量的影響方向都是一致的。其中,在OLS模型下,核心解釋變量重大突發(fā)事件(SE)對被解釋變量全要素生產(chǎn)率(TFP)在1%顯著性水平上產(chǎn)生負(fù)向影響,影響系數(shù)為-0.011;在空間模型中,這種影響在5%水平上顯著,系數(shù)分別為-0.009、-0.008和-0.008。SDM模型中解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)均不顯著,而被解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)在1%顯著性水平上顯著,同時(shí)SAR模型中被解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)也在1%顯著性水平上顯著,這說明空間溢出效用的存在,但這種溢出效用是通過影響本地的被解釋變量傳遞給臨近地區(qū)的。具體到核心解釋變量上,就是重大突發(fā)事件通過沖擊效用、滯后效應(yīng)與提升效應(yīng),對本地的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響,再由本地經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展影響到臨近地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。
值得關(guān)注的是,在其他一些能夠影響全要素生產(chǎn)率的變量中城市化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和科技創(chuàng)新水平對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正向影響。具體來看,城市化水平的不斷提升,有利于促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚與人口集聚,這對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與發(fā)展具有積極的促進(jìn)作用,尤其是對第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有強(qiáng)大的推動(dòng)作用,從而提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量;科技創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的原生動(dòng)力,是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路,因此其對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用也毋庸置疑。交通基礎(chǔ)設(shè)施、教育水平、外商直接投資與財(cái)政支出對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響,其中交通基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率的改善存在負(fù)向作用,這與一些學(xué)者的研究結(jié)論不一致,一個(gè)可能的解釋是交通基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率的影響是非線性的[49],即在交通基礎(chǔ)設(shè)施密度達(dá)到某一頂點(diǎn)值后,可能會出現(xiàn)反方向的變動(dòng);經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不一定需要較多的高學(xué)歷人才,而是需要人才結(jié)構(gòu)與高質(zhì)量發(fā)展相匹配的教育體系;外商直接投資水平,高質(zhì)量合理地利用外資,對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的促進(jìn)作用,但也有可能對我國的自身經(jīng)濟(jì)帶來較大沖擊,即產(chǎn)生負(fù)向影響;財(cái)政支出對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響為負(fù),說明單純的依靠加大財(cái)政支出刺激經(jīng)濟(jì),不能夠換來經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,而應(yīng)該在 “有為政府”和“有效市場”之間尋找一個(gè)平衡點(diǎn)。
表5為SAR模型與SDM模型的空間溢出效應(yīng)分解。直接溢出效應(yīng)為解釋變量(重大突發(fā)事件、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、教育水平、外商投資等)或被解釋變量對本地區(qū)的影響;間接溢出效應(yīng)為對相鄰地區(qū)的影響;總效應(yīng)為對整體的影響。從SDM模型來看,重大突發(fā)事件對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生消極影響,對相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響不顯著。對于大多數(shù)重大突發(fā)事件,如地質(zhì)災(zāi)害、突發(fā)事故等會對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)造成直接影響,其不會直接影響到臨近地區(qū),其對臨近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的傳遞路徑是通過影響本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行的,這點(diǎn)可以通過SAR模型分解的溢出效用得到驗(yàn)證。在SAR模型中,重大突發(fā)事件的間接效用在5%水平上顯著,說明其通過影響本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平對臨近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向的溢出效用,這也說明某一地區(qū)發(fā)生重大突發(fā)事件對臨近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也會產(chǎn)生消極影響,其中,重大突發(fā)事件每增加1%,本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平就下降0.009%,臨近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平會下降0.006%。
表5 SAR與SDM的溢出效用
3.1.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
本文將被解釋變量替換為綠色全要素生產(chǎn)率,回歸結(jié)果與之前保持一致。此外,為排除直轄市更高行政、財(cái)政優(yōu)勢對結(jié)果的影響,剔除直轄市數(shù)據(jù)后回歸結(jié)果也支持前文結(jié)論,說明回歸結(jié)果具有較好穩(wěn)健性(表略)。
3.2.1 模型設(shè)定
為了研究重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展時(shí)間上的影響規(guī)律,本文通過建立面板向量自回歸模型(PVAR),利用PVAR模型的動(dòng)態(tài)面板估計(jì)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)和方差分解分析,分析重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系,并進(jìn)一步細(xì)分了這種影響在東、中、西部的不同表現(xiàn)。本文所設(shè)計(jì)的PVAR模型如下:
其中,Y為變量的矩陣形式,在本文中僅研究重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)態(tài)影響,所以Y=(TFP,SE)T;i與t分別表示省(區(qū)、 市)與時(shí)間;p表示滯后期數(shù);Ci與Φj為待估計(jì)的參數(shù)矩陣;Ξi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)矩陣。本部分使用的數(shù)據(jù)為空間計(jì)量模型中TFP與SE,并采用廣義矩(GMM)方法估計(jì)PVAR模型。
3.2.2 實(shí)證分析
(1)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)。在PVAR模型估計(jì)前必須保證變量是平穩(wěn)的,非平穩(wěn)變量進(jìn)行估計(jì)可能帶來 “偽回歸”現(xiàn)象。為保證檢驗(yàn)結(jié)果可靠性,本文綜合使用LLC檢驗(yàn)法與IPS檢驗(yàn)法,同時(shí)對面板數(shù)據(jù)的同質(zhì)單位根和異質(zhì)單位根進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果顯示在LLC檢驗(yàn)法下(表略),全樣本下的TFP和SE均在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),東部地區(qū)和中部地區(qū)TFP在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè),西部地區(qū)TFP在5%顯著性水平下拒絕原假設(shè);全樣本、東部、中部與西部的SE均在1%顯著性水平上拒絕原假設(shè);在IPS檢驗(yàn)法下,除東部地區(qū)SE和中部地區(qū)SE在5%顯著性水平下和西部TFP在10%顯著性水平下拒絕原假設(shè)外,其余均在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè),因此可以認(rèn)為TFP與SE變量是平穩(wěn)變量。
(2)確定最優(yōu)滯后階數(shù)。估計(jì)PVAR模型的一個(gè)關(guān)鍵問題就是確定最優(yōu)滯后階數(shù),本文使用AIC、BIC和HQIC3個(gè)準(zhǔn)則來確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù),結(jié)果如表6所示。其中,全樣本和西部地區(qū)滯后項(xiàng)選擇為3,中部3個(gè)準(zhǔn)則的結(jié)果是一致的,滯后項(xiàng)均選擇為1,東部地區(qū)滯后項(xiàng)選擇為2。
表6 VAR模型滯后項(xiàng)的選擇準(zhǔn)則
(3)模型估計(jì)與脈沖響應(yīng)分析。在確定了最優(yōu)滯后階數(shù)后,本文對模型進(jìn)行GMM估計(jì),模型估計(jì)結(jié)果如表7所示。
表7 PVAR模型估計(jì)結(jié)果
從以上回歸結(jié)果可以看出:
在全樣本下,當(dāng)TFP作為依賴變量時(shí),滯后期為1時(shí),SE對TFP有負(fù)向影響,系數(shù)值為-0.014,且通過顯著性檢驗(yàn),滯后期為2和3時(shí),SE對TFP有正面影響,對應(yīng)的系數(shù)分別為0.006和0.004,但未通過顯著性檢驗(yàn),說明重大突發(fā)事件發(fā)生后對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在負(fù)向與正向影響,短期內(nèi)負(fù)向影響顯著,長期看正向影響不顯著;當(dāng)SE為依賴變量時(shí),TFP對SE存在負(fù)向影響,說明通過經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有利于重大突發(fā)事件所帶來的沖擊,但均沒有通過顯著性檢驗(yàn)。
分區(qū)域來看,當(dāng)TFP作為依賴變量時(shí),東部、中部和西部SE對TFP在滯后期為1時(shí)均存在負(fù)向影響,其系數(shù)分別為-0.025、-0.011和-0.003,但只有東部地區(qū)通過顯著性檢驗(yàn),東部和西部在滯后1期之后,這種影響轉(zhuǎn)變?yōu)檎?;?dāng)SE為依賴變量時(shí),只有中部在滯后1期時(shí)TFP對SE存在負(fù)向影響,其系數(shù)為-14.020,其余全部為正向影響,但是系數(shù)均較小,與全樣本一樣,也都未通過顯著性檢驗(yàn)。
用脈沖響應(yīng)圖來分析重大突發(fā)事件與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系,如圖6、圖7所示。圖6為TFP對SE沖擊的脈沖響應(yīng),圖7為SE對TFP沖擊的脈沖響應(yīng)。
首先分析圖6,在1標(biāo)準(zhǔn)差的SE沖擊下,無論是在全樣本下,還是分區(qū)域看,其對TFP的沖擊都微乎其微,幾乎為0,總的趨勢是在沖擊發(fā)生時(shí)會出現(xiàn)稍微的下降,但隨后開始回升,這說明重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展確實(shí)存在破壞作用,但是沖擊只是短暫的,其中全樣本、中部地區(qū)和東部地區(qū),一直為負(fù)向影響且向0靠近,但是西部地區(qū)在滯后2期以后轉(zhuǎn)向了正向影響,這說明重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展確實(shí)出現(xiàn)了提升效應(yīng),即提升效應(yīng)超過了滯后效應(yīng)與沖擊效用之和。
圖6 TFP對SE沖擊的脈沖響應(yīng)
其次分析圖7,在1標(biāo)準(zhǔn)差的TFP沖擊下,TFP對SE一直負(fù)向作用,尤其是從長遠(yuǎn)來看這種負(fù)向作用更明顯;分區(qū)域來看,中部地區(qū)與全樣本狀態(tài)下基本一致,而東部與西部地區(qū)則表現(xiàn)出一定的正向作用,但是東部地區(qū)不明顯,西部地區(qū)則比較顯著。但總的來看,TFP對SE的正向影響與負(fù)向影響均不大,這種正向作用可能是因?yàn)槠娴淖非骉FP的提高,而引起重大突發(fā)事件發(fā)生次數(shù)的增加,如一些安全生產(chǎn)類、交通事故類和環(huán)境污染類等重大突發(fā)事件,負(fù)向作用主要是技術(shù)進(jìn)步等原因帶來TFP的提高,在預(yù)防重大突發(fā)事件上會有一定的輔助作用,會降低重大突發(fā)事件的發(fā)生次數(shù)。
圖7 SE對TFP沖擊的脈沖響應(yīng)
(4)方差分解分析。由表8可知,①5期以后的各變量的解釋程度與5期的解釋程度基本一致,因此認(rèn)為至多為5期后,SE對TFP誤差項(xiàng)的解釋程度基本保持不變,故在此以5期結(jié)果為例進(jìn)行分析。另外,TFP的波動(dòng)大部分均由自身的變動(dòng)解釋;②在全樣本下,TFP有96.1%的波動(dòng)由自身變動(dòng)解釋,僅有3.9%的波動(dòng)由SE的變動(dòng)解釋,說明在全國層面上,SE對TFP的影響不夠明顯;③分區(qū)域來看,SE對TFP的解釋能力與全樣本下類似。通過觀察方差分解的結(jié)果,以及綜合以上分析,本文可以得出:重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展能產(chǎn)生影響但不明顯。
表8 方差分解分析
本文以全要素生產(chǎn)率增長率作為經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的代理變量,運(yùn)用DEA-Malmquis指數(shù)法測算全要素生產(chǎn)率指數(shù),并選取PVAR模型與空間計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)了重大突發(fā)事件影響中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的時(shí)空規(guī)律,結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)總體來看,重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在負(fù)面影響,重大突發(fā)事件每增加1%,經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平下降約0.01%;(2)從空間維度看,各地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)正的空間相關(guān)性,本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平每提升1%,臨近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平平均提升0.44%左右;重大突發(fā)事件通過對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生消極影響,進(jìn)而降低臨近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平,重大突發(fā)事件每增加1%,本地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平下降0.009%,臨近地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平下降0.006%;(3)從時(shí)間維度來看,短期內(nèi)重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有顯著的負(fù)面影響,長期來看重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有影響但不明顯,5期后這種影響基本上占3%左右。
基于上述結(jié)論,為在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段更好的應(yīng)對所面臨的各種重大突發(fā)事件,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的不斷提升,本文認(rèn)為可以通過“沖擊共生型”經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的構(gòu)建,加大對 “預(yù)防”和 “應(yīng)對”系統(tǒng)的投入,提升經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的抗沖擊能力,保障并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量平穩(wěn)健康發(fā)展。
4.2.1 統(tǒng)籌構(gòu)建重大突發(fā)事件沖擊預(yù)防系統(tǒng)
(1)結(jié)合現(xiàn)階段 “新基建”的建設(shè)要求,統(tǒng)籌構(gòu)建重大突發(fā)事件的預(yù)防、預(yù)測、預(yù)警智能監(jiān)控系統(tǒng),盡量將重大突發(fā)事件扼殺在萌芽狀態(tài),從根本上減少重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。①統(tǒng)籌好國家與地方的關(guān)系,應(yīng)采取國家牽頭、地方參與的方式進(jìn)行,由國家制定系統(tǒng)建設(shè)總體框架,各地方結(jié)合自身實(shí)際予以完善補(bǔ)充;②統(tǒng)籌好整體與部分的關(guān)系,整體建設(shè)過程中加大云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用,同時(shí)加強(qiáng)基礎(chǔ)監(jiān)測點(diǎn)的投入,以便數(shù)據(jù)采集、漏洞掃描、風(fēng)險(xiǎn)識別,為科學(xué)制定處置措施提供決策依據(jù),降低重大突發(fā)事件的發(fā)生概率或減少帶來的損失;③統(tǒng)籌好國有資本與社會資本的關(guān)系,重大突發(fā)事件預(yù)測預(yù)警智能監(jiān)控系統(tǒng)的建設(shè)需要大量資本持續(xù)投入,針對此類投資,政府可以創(chuàng)新政策工具,鼓勵(lì)民間資本參與,這樣既可以加快系統(tǒng)建設(shè)進(jìn)程,又可以提高系統(tǒng)建設(shè)效率。
(2)推進(jìn)區(qū)域一體化發(fā)展戰(zhàn)略,因地制宜化解潛在風(fēng)險(xiǎn)。本文實(shí)證發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在積極的溢出效應(yīng),這也有力地從數(shù)據(jù)上解釋了目前國家在大力推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化戰(zhàn)略的重大意義,所以各?。▍^(qū)、市)之間要繼續(xù)加強(qiáng)合作,做好產(chǎn)業(yè)分工,推進(jìn)資源共建共享,實(shí)現(xiàn)要素自由流動(dòng),積極推動(dòng)區(qū)域一體化建設(shè)。但在區(qū)域一體化建設(shè)中,要摒棄各自為政的傳統(tǒng)觀念,綜合考慮區(qū)域內(nèi)潛在重大風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn),做到因地制宜,統(tǒng)籌施策,預(yù)防、化解區(qū)域內(nèi)潛在重大風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整,逐漸縮小區(qū)域內(nèi)發(fā)展差距,提升區(qū)域整體的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平。
4.2.2 持續(xù)完善重大突發(fā)事件沖擊應(yīng)對系統(tǒng)
(1)目前依賴于政府應(yīng)急部門的應(yīng)急指揮系統(tǒng)技術(shù)落后、相互獨(dú)立,在面對不同類型重大突發(fā)事件時(shí),協(xié)同效率較差,信息傳遞不暢,穩(wěn)定程度不高等問題限制了政府危機(jī)處理機(jī)制的實(shí)施效果。因此,以 “新基建”建設(shè)為契機(jī),綜合運(yùn)用新一代通信技術(shù)、無人機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術(shù),進(jìn)一步完善重大突發(fā)事件應(yīng)急指揮系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)中央到地方、指揮部到處置現(xiàn)場的無縫對接,信息傳遞的零時(shí)差。這有利于提升政府對重大突發(fā)事件的應(yīng)對能力與水平,也通過加大“新基建”的建設(shè)投入,有利于提高經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展水平。
(2)推動(dòng)區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制建設(shè),提升突發(fā)事件處置效率。重大突發(fā)事件一旦發(fā)生,其對本地區(qū)及臨近地區(qū)都會產(chǎn)生消極影響,所以各?。▍^(qū)、市)之間要加強(qiáng)合作,共同推進(jìn)區(qū)域之間應(yīng)對重大突發(fā)事件的聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制建設(shè),提升突發(fā)事件處置效率。①建立區(qū)域信息網(wǎng)絡(luò)共享機(jī)制,改變屬地管理模式,進(jìn)行區(qū)域聯(lián)防聯(lián)控;②建立區(qū)域應(yīng)急物資儲備統(tǒng)籌協(xié)調(diào)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)應(yīng)急物資相互調(diào)配,做到區(qū)域之間的統(tǒng)籌協(xié)調(diào);③建立區(qū)域綜合性應(yīng)急聯(lián)合演練機(jī)制,通過加強(qiáng)應(yīng)急隊(duì)伍建設(shè),開展風(fēng)險(xiǎn)隱患普查監(jiān)控,落實(shí)綜合防范和處置措施,深化應(yīng)急處置評估研究,促進(jìn)重大突發(fā)事件的處置效率,將其對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響縮至最小范圍。
(3)支持應(yīng)急產(chǎn)業(yè)發(fā)展,建設(shè) “海綿型”現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)在面對重大突發(fā)事件時(shí)有效 “吸能”,并逐漸實(shí)現(xiàn) “自愈”,完成自我調(diào)節(jié)。應(yīng)支持發(fā)展一批現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)鏈中沒有的應(yīng)急設(shè)備與物資的生產(chǎn),形成全新的應(yīng)急產(chǎn)業(yè),專門負(fù)責(zé)專業(yè)應(yīng)急設(shè)備與物資的生產(chǎn)、銷售與儲備;還可通過政策與資金引導(dǎo)現(xiàn)有相關(guān)產(chǎn)業(yè)擴(kuò)充或改制生產(chǎn)線,實(shí)現(xiàn)在重大突發(fā)事件發(fā)生時(shí)快速切換生產(chǎn)與自身產(chǎn)品相關(guān)的應(yīng)急設(shè)備或物資。從而實(shí)現(xiàn)資源節(jié)約、設(shè)備與物資快速供應(yīng),進(jìn)而減少重大突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的非必要影響。
①注:感謝鐘契夫國民經(jīng)濟(jì)學(xué)科發(fā)展基金會對本文的支持。
工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)2023年3期