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    財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響
    ——基于全要素生產(chǎn)率中介效應(yīng)的檢驗(yàn)

    2024-01-08 03:28:16劉宇維邵淅玥
    沿海企業(yè)與科技 2023年6期
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)財(cái)政

    劉宇維,邵淅玥

    1.廣州商學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣東 廣州 511363;2.澳門大學(xué) 社會(huì)科學(xué)學(xué)院,澳門 999078

    當(dāng)前,新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革突飛猛進(jìn),科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展加速滲透融合,有效提高了我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和核心競爭力。因此,我國各級(jí)財(cái)政對(duì)科技投入的力度逐年加大,推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),第三產(chǎn)業(yè)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率呈逐步上升的趨勢(shì)。以往的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究雖然已從多角度論述了財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的促進(jìn)作用,但是鮮有文獻(xiàn)厘清這里面的具體機(jī)制,以及這種機(jī)制如何受地區(qū)異質(zhì)性的影響。

    通過對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)梳理可知,探究財(cái)政科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的聯(lián)系離不開對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的研究。隨著我國的“人口紅利”逐漸消失以及要素投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長拉動(dòng)效應(yīng)逐漸減弱,我國未來的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長率將更多地受全要素生產(chǎn)率影響。作為衡量生產(chǎn)效率的指標(biāo),全要素生產(chǎn)率是連接技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要渠道。因此,研究全要素生產(chǎn)率在財(cái)政科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換之間所起到的中介作用,不僅有著重要的社會(huì)經(jīng)濟(jì)意義,而且有著重要的學(xué)術(shù)價(jià)值。

    一、文獻(xiàn)回顧

    過往的文獻(xiàn)已經(jīng)從財(cái)政支出和科技投入等角度對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響進(jìn)行研究,但主要聚焦在相關(guān)性和科技投入影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接路徑,而關(guān)于科技投入、全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的內(nèi)在作用機(jī)制,以及對(duì)此機(jī)制的影響因子的研究則較少。

    從現(xiàn)有文獻(xiàn)上看,國內(nèi)外學(xué)者們已從多角度論述了財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的促進(jìn)作用。有學(xué)者認(rèn)為財(cái)政支出政策[1]和政府補(bǔ)貼[2]均有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級(jí),研發(fā)投入能顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),技術(shù)創(chuàng)新在研發(fā)投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響中發(fā)揮顯著的中介效應(yīng)[3],但安苑等[4]卻認(rèn)為無論是在地區(qū)內(nèi)部的絕對(duì)份額還是在全國的相對(duì)份額而言,地方政府財(cái)政行為的波動(dòng)顯著抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。波特(Porter)[5]和博里斯(Boris)[6]則分別從產(chǎn)業(yè)競爭和企業(yè)創(chuàng)新角度認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的一個(gè)主要來源是各類技術(shù)創(chuàng)新。

    深入探究財(cái)政科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的作用機(jī)制,首先要研究技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響途徑[7],而全要素生產(chǎn)率則是反映此種途徑的重要指標(biāo)。關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長的互動(dòng)關(guān)系,蓋勒(Galor)等[8]和漢森(Hansen)等[9]均通過理論模型的構(gòu)建和數(shù)值模擬提出了全要素生產(chǎn)率是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的驅(qū)動(dòng)力。高建勇等[10]、殷紅等[11]均認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和全要素生產(chǎn)率之間存在雙向、交互影響的關(guān)系。在科技投入和經(jīng)濟(jì)增長的研究中,盧卡斯(Lucas)[12]指出技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的決定因素,而酈斌超[13]認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)都是驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。文章通過引入經(jīng)濟(jì)增長的重要指標(biāo),即全要素生產(chǎn)率,探究全要素生產(chǎn)率在財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間起到什么樣的中介作用,彌補(bǔ)財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間作用機(jī)制的缺失。

    以往的研究表明,財(cái)政科技投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和全要素生產(chǎn)率三者之間的相互作用機(jī)制在我國存在地區(qū)差異。劉藝璇、賀建風(fēng)[14]認(rèn)為根據(jù)分地區(qū)的實(shí)證分析,東部和西部科技資本投入正向推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),中部科技要素投入沒有促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí);孫瑾等[15]認(rèn)為第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用區(qū)域差異較大,且東部地區(qū)的正效應(yīng)最顯著;而嚴(yán)成樑等[16]認(rèn)為生產(chǎn)性公共支出不一定總能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,并且存在地區(qū)差異。且根據(jù)以往的研究,對(duì)外開放程度、人力資本水平、金融發(fā)展水平對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)均存在顯著影響:對(duì)外直接投資顯著地促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)且有顯著的滯后效應(yīng)[17],高等教育對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)具有明顯的促進(jìn)作用[18],金融體系在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型方面發(fā)揮著不可估量的作用[19]。文章通過引入人力資本水平、金融發(fā)展水平和對(duì)外開放程度這三個(gè)地區(qū)變量探討其對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介作用的調(diào)節(jié)效應(yīng),探討區(qū)域變量會(huì)如何影響這種中介效應(yīng)。

    通過對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)梳理可知,學(xué)者們對(duì)財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)行了深入研究,但是鮮有文獻(xiàn)厘清這里面的具體機(jī)制,目前文獻(xiàn)研究較少探索財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的區(qū)域異質(zhì)性,更鮮有研究具體是哪些地區(qū)因素影響財(cái)政科技投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和全要素生產(chǎn)率三者間的關(guān)系。因此,為了厘清財(cái)政科技投入作用與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的具體機(jī)制,本文參考溫忠麟等[20]的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序,基于2003—2022 年的中國地級(jí)市數(shù)據(jù),通過引入并論證全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng),進(jìn)一步揭示財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的具體機(jī)制,探討全要素生產(chǎn)率是如何加強(qiáng)財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的調(diào)整的,在各個(gè)地區(qū)財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響和全要素生產(chǎn)率的中介作用具有什么樣的差異性,以及區(qū)域變量在什么方面影響此中介效應(yīng)。

    二、研究設(shè)計(jì)

    (一)數(shù)據(jù)來源和變量定義

    利用2003—2022 年中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒和各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)、市的統(tǒng)計(jì)年鑒,文章選取281 個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,一些關(guān)鍵變量的測(cè)量方法和識(shí)別策略介紹如表1所示:

    表1 變量定義

    財(cái)政科技投入(R&D):本文選擇財(cái)政科技支出占GDP的比值作為衡量財(cái)政投入程度的指標(biāo),該指標(biāo)值越大,則表明財(cái)政科技投入水平越高,即政府對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和發(fā)展的財(cái)政科技投入力度也就越大。

    產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù):產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通常是指農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)在一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中所占的比例。文章從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化角度出發(fā),采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù)作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)[21],該指標(biāo)的值越大,表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)水平越高,具體計(jì)算方法如下:

    在上式中,IS為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù),i代表第i產(chǎn)業(yè),qi代表第i產(chǎn)業(yè)所占比重。

    全要素生產(chǎn)率:全要素生產(chǎn)率是指各要素(資本和勞動(dòng)等)投入之外的技術(shù)進(jìn)步和能力實(shí)現(xiàn)等導(dǎo)致的產(chǎn)出增加,是剔除要素投入貢獻(xiàn)后所得到的殘差[22]。全要素生產(chǎn)率的增長率常被認(rèn)為是科技進(jìn)步的指標(biāo),是指在生產(chǎn)活動(dòng)中資源開發(fā)利用的效率,產(chǎn)出增長率中超出要素投入增長率的部分則稱為全要素生產(chǎn)率。文章將包含環(huán)境污染要素的非期望產(chǎn)出SBM方向距離函數(shù)應(yīng)用于Malmquist模型,測(cè)算出全要素生產(chǎn)率。在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí),涉及投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取問題,文章選取資本和勞動(dòng)等要素作為投入指標(biāo),主要指標(biāo)解釋說明如下:(1)資本存量。采用資本投入流量和永續(xù)盤存法計(jì)算各省歷年資本存量。其計(jì)算公式為:Kit=(1-δ)Ki(t-1)+Iit,I表示新增社會(huì)固定資產(chǎn)投資,K表示各地級(jí)市在各期的資本存量,δ為資本折舊率,依據(jù)單豪杰[23]的方法,選取折舊率為10.96%。(2)勞動(dòng)投入。選取各地級(jí)市就業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)投入指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)以2010年為基期,根據(jù)城市所在省份的歷年GDP 指數(shù)算得城市GDP 平減指數(shù),以城市名義GDP 進(jìn)行平減消除價(jià)格因素影響,得到城市歷年GDP。

    控制變量:人力資本水平(EDU)為各地級(jí)市在校大學(xué)生的數(shù)量;對(duì)外開放程度(OPEN)為各地級(jí)市利用外資金額;金融發(fā)展水平(FIN)為各地級(jí)市的當(dāng)年年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額。

    (二)模型構(gòu)建

    1.逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)法建立模型

    為檢驗(yàn)全要素生產(chǎn)率在財(cái)政科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間起到的中介效應(yīng),文章根據(jù)溫忠麟等[20]相關(guān)理論逐步建立了如下的模型:

    其中,模型中i表示第i個(gè)地級(jí)市,t表示t年,α1至α5表示各變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)的影響系數(shù),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。模型(2)衡量的是財(cái)政科技投入(R&D)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)的直接效應(yīng),模型(3)和模型(4)采用的是逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)法(Baron、Kenny)[24],衡量的是加入中介變量全要素生產(chǎn)率(TFP)對(duì)財(cái)政科技投入(R&D)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)之間關(guān)系的中介效應(yīng)。中介效應(yīng)存在的判斷依據(jù)為:當(dāng)模型(2)中系數(shù)α1顯著,且模型(3)系數(shù)α1和模型(4)中系數(shù)α5同時(shí)顯著,則中介效應(yīng)成立。在模型(2)—模型(4)中,本文對(duì)控制變量EDU、OPEN和FIN均作一階滯后處理,同時(shí)為了關(guān)注控制變量的百分比變動(dòng)對(duì)因變量的影響、防止出現(xiàn)偽回歸和不改變回歸結(jié)果的客觀真實(shí)性,對(duì)控制變量作自然對(duì)數(shù)化處理。

    2.建立具有調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型

    為進(jìn)一步厘清地區(qū)異質(zhì)性和中介效應(yīng)的機(jī)制,文章通過建立中介變量與一些區(qū)域控制變量的交互項(xiàng),研究這些地區(qū)變量影響中介變量的作用。根據(jù)穆勒(Muller)等[25]的調(diào)節(jié)中介效應(yīng)和中介調(diào)節(jié)效應(yīng),文章將人力資本水平、對(duì)外開放程度、金融發(fā)展水平分別作為調(diào)節(jié)變量,在上述模型(3)上建立如下其他模型,其中,模型中i表示第i個(gè)地級(jí)市,t表示t年,α1至α6表示各變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)的影響系數(shù),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng):

    三、實(shí)證結(jié)果分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    表2 為文章主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果,在全國281 個(gè)地級(jí)市20 年的數(shù)據(jù)中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的平均值為2.2557,但最大值和最小值存在較大差距,個(gè)別城市可能第三產(chǎn)業(yè)已達(dá)較高水平,有些城市則可能一、二產(chǎn)業(yè)比重偏高。在財(cái)政科技投入方面,全國城市平均財(cái)政科技投入為71572.6萬元,但最大值和最小值相差較多,說明城市間財(cái)政科技投入的不均衡。在TFP方面,全國平均值為1.1311,說明都存在一定的科技進(jìn)步,但科技進(jìn)步的程度城市各有不同。在其他變量方面,城市間也存在一定的差距。

    表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

    (二)中介效應(yīng)分析

    由表3 中可以得出,在直接效應(yīng)模型(2)中,解釋變量財(cái)政科技投入對(duì)被解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù)存在顯著的正向效應(yīng),α1在1%的顯著性水平上顯著,即財(cái)政科技投入占GDP 比重每提高1%產(chǎn)業(yè)升級(jí)系數(shù)則提高1.479左右,說明了財(cái)政科技投入有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。這主要是因?yàn)樨?cái)政科技投入能在一定程度上改善企業(yè)的生產(chǎn)實(shí)踐和經(jīng)濟(jì)管理,帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)的共同進(jìn)步,有效地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)水平提升,推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)??刂谱兞糠矫?,人力資本水平和金融水平會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生正向影響,均在1%顯著性水平上顯著,而對(duì)外開放程度則不顯著。在控制變量方面,人力資本水平和金融水平也會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生正向的影響,均在1%顯著性水平上顯著,而對(duì)外開放程度則不顯著。一方面,隨著近年來我國的高等教育不斷擴(kuò)招,我國人力資本投資進(jìn)一步擴(kuò)大,越來越多大學(xué)生掌握目前先進(jìn)的科技知識(shí)和管理能力,可以有效地運(yùn)用到企業(yè)經(jīng)營管理和產(chǎn)品升級(jí),推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí);另一方面,產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也離不開金融環(huán)境的穩(wěn)定,金融體系的良好發(fā)展可以有效地實(shí)現(xiàn)資金在產(chǎn)業(yè)間的最優(yōu)配置、降低信息交易成本等,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。

    表3 逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)回歸結(jié)果

    在模型(3)和模型(4)中可以看出,模型(3)中R&D對(duì)TFP在1%的顯著性水平上,模型(4)中TFP對(duì)IS在1%的顯著性水平上顯著,說明中介效應(yīng)成立。財(cái)政科技投入能正向有效促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高,而全要素生產(chǎn)率的提高對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)也有一定的正向影響。模型(4)中本文將財(cái)政科技投入與全要素生產(chǎn)率同時(shí)納入模型,回歸結(jié)果顯示,在控制了全要素生產(chǎn)率的間接影響后,財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響仍在1%的置信水平上顯著為正,且估計(jì)系數(shù)相較于模型(1)的回歸系數(shù)稍有下降,進(jìn)一步證明了全要素生產(chǎn)率作為中介效應(yīng)確實(shí)存在。中介效用占比等于9.318×0.009÷1.479 約等于6%。財(cái)政科技投入可以有效促進(jìn)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究,為技術(shù)進(jìn)步提供了創(chuàng)新的環(huán)境和基礎(chǔ)條件,使得經(jīng)濟(jì)增長效率不斷提升,形成良好的規(guī)模效應(yīng),帶動(dòng)了全要素生產(chǎn)率的提高,推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

    (三)調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

    本文首先對(duì)中介變量全要素生產(chǎn)率(TFP)和地區(qū)控制變量對(duì)外開放程度(lnOPEN)、人力資本水平(lnEDU)和金融發(fā)展水平(lnFIN)先進(jìn)行中心化處理,避免形成交互項(xiàng)的多重共線性問題,再分別形成交互項(xiàng)納入模型進(jìn)行回歸。表4 的變量分別表示了對(duì)外開放程度(lnOPEN)、人力資本水平(lnEDU)和金融發(fā)展水平(lnFIN)對(duì)中介變量全要素生產(chǎn)率(TFP)的作用效果影響。

    表4 調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型回歸結(jié)果

    從表4 中可以看出模型(5)和模型(6)中的交互項(xiàng)均不顯著,說明對(duì)外開放程度和人力資本水平并未對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介作用起到調(diào)節(jié)的作用,即未促進(jìn)全要素生產(chǎn)率中介作用的發(fā)揮,未起到調(diào)節(jié)作用。而在模型(7)中,全要素生產(chǎn)率(TFP)和金融發(fā)展水平(lnFIN)的交互項(xiàng)在5%的顯著性水平上顯著且系數(shù)為正,說明金融發(fā)展水平對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介作用起到顯著的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

    (四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    考慮到第三產(chǎn)業(yè)在我國現(xiàn)階段對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn),以及其在孕育市場(chǎng)關(guān)系和完善市場(chǎng)機(jī)制等方面發(fā)揮著重要作用,第三產(chǎn)業(yè)的比重也是衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的一個(gè)重要指標(biāo)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性,文章將被解釋變量替換為第三產(chǎn)業(yè)比重IS3,同樣利用固定效應(yīng)模型逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù),結(jié)果如表5 所示。結(jié)果顯示,財(cái)政科技投入仍然在1%水平上顯著影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),且在模型(3)中R&D對(duì)TFP在1%的顯著性水平上,模型(4)中TFP對(duì)IS在1%的顯著性水平上顯著,說明中介效應(yīng)成立。

    表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

    四、區(qū)域異質(zhì)性分析

    (一)區(qū)域劃分

    由于中國疆域?qū)拸V以及各地區(qū)地理位置、區(qū)域布局和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面存在較大差異,我們把全國按?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)劃分為三個(gè)區(qū)域,以檢驗(yàn)中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)的區(qū)域差異。第一組包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南12個(gè)省(自治區(qū)、直轄市);第二組包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū));第三組包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆10 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市)。

    (二)分區(qū)域?qū)嵶C分析

    1.中介效應(yīng)分區(qū)域檢驗(yàn)

    分區(qū)域逐步實(shí)證回歸的結(jié)果如表6所示。在模型(2)的直接效應(yīng)檢驗(yàn)中,所有組別的核心解釋變量財(cái)政科技投入均在1%顯著性水平顯著且系數(shù)均為正,說明財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在全國均有正向的促進(jìn)作用。同時(shí),沿海地區(qū)的財(cái)政科技投入的回歸系數(shù)小于全國實(shí)證回歸時(shí)的系數(shù),但第二組和第三組省份構(gòu)成的內(nèi)陸區(qū)域的系數(shù)大于全國,表明在內(nèi)陸區(qū)域,財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的正向效應(yīng)增強(qiáng),形成良好的直接影響??刂谱兞糠矫?,所有組別的人力資本水平、金融發(fā)展水平的系數(shù)均在1%顯著性水平顯著且系數(shù)為正,說明全國人力資本水平、金融發(fā)展水平均對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有顯著正向直接促進(jìn)作用,且此效應(yīng)在沿海地區(qū)更為顯著。

    表6 分區(qū)域逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)模型結(jié)果

    在模型(3)和模型(4)的逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)模型中,只有沿海地區(qū)的模型(4)中TFP系數(shù)在5%顯著性水平顯著且系數(shù)均為正,因此全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)只在沿海地區(qū)顯著,而在內(nèi)陸區(qū)域中,全要素生產(chǎn)率沒有起到中介的作用。而且在第一組地區(qū)的中介效應(yīng)占比等于9.242×0.013÷0.77約等于15.6%,中介效應(yīng)占比強(qiáng)于全國水平。這可能是由于沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)的率先發(fā)展,先進(jìn)制造業(yè)集中,在科技、經(jīng)濟(jì)和治理能力等方面率先達(dá)到現(xiàn)代化水平,近年來科技投入使得生產(chǎn)技術(shù)、管理制度、勞動(dòng)者素質(zhì)、環(huán)境治理等不斷進(jìn)步,這些都促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長,促使企業(yè)升級(jí)改造,形成良好的產(chǎn)業(yè)集群,從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。而內(nèi)陸地區(qū)仍在進(jìn)一步發(fā)展中,暫未形成全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的良好作用機(jī)制。

    2.調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型分區(qū)域檢驗(yàn)

    在分區(qū)域進(jìn)行地區(qū)變量調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型實(shí)證回歸中,所有組別的回歸結(jié)果如表7 所示。因?yàn)樵谟傻诙M和第三組省份構(gòu)成的內(nèi)陸區(qū)域中,全要素生產(chǎn)率并未起到顯著的中介效應(yīng),因此地區(qū)變量對(duì)外開放程度、人力資本水平和金融發(fā)展水平并未對(duì)此起到調(diào)節(jié)作用。而在沿海地區(qū),全要素生產(chǎn)率的中介作用顯著,且與人力資本水平的交互項(xiàng)在5%顯著性水平顯著且系數(shù)為正,與金融發(fā)展水平的交互項(xiàng)在1%顯著性水平顯著且系數(shù)為正,說明在沿海地區(qū)人力資本水平和金融發(fā)展水平對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)起到了正向調(diào)節(jié)作用,即全要素生產(chǎn)率在財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的中介作用隨著人力資本水平和金融發(fā)展水平的提高而增強(qiáng)。

    表7 分區(qū)域調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型回歸結(jié)果

    五、結(jié)論和建議

    文章的實(shí)證結(jié)果表明,政府的財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著的促進(jìn)作用,人力資本水平、金融發(fā)展水平也在一定程度上促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展。在中介效應(yīng)方面,全要素生產(chǎn)率在科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間起到了顯著的中介作用,證明科技要素的投入可以有效促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,提高全要素生產(chǎn)率,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),且金融發(fā)展水平對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介作用起到顯著的正向調(diào)節(jié)作用。在區(qū)域差異性方面,科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的直接效應(yīng)內(nèi)陸地區(qū)強(qiáng)于沿海地區(qū);全要素生產(chǎn)率的中介作用機(jī)制方面,沿海地區(qū)中介效應(yīng)顯著,而內(nèi)陸地區(qū)不顯著,且沿海地區(qū)的中介效應(yīng)占比強(qiáng)于全國平均水平,說明全要素生產(chǎn)率在沿海地區(qū)發(fā)揮出更強(qiáng)的中介效應(yīng)來影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),并且中介效應(yīng)隨著人力資本水平和金融發(fā)展水平的提高而增強(qiáng)。

    基于以上結(jié)論,文章得出的政策啟示有:(1)進(jìn)一步優(yōu)化科技投入結(jié)構(gòu),加大各類科技計(jì)劃對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度,進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),建立科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的良好作用機(jī)制。(2)提高全要素生產(chǎn)率推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展促進(jìn)我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。當(dāng)前,我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化,需要政府能在科技創(chuàng)新的制度設(shè)計(jì)、教育體系和環(huán)境污染治理等方面創(chuàng)造積極有利的條件,促進(jìn)全要素生產(chǎn)率在經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)不斷提高,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)“穩(wěn)增長”。(3)合理統(tǒng)籌分配區(qū)域科技投入,實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。沿海地區(qū)應(yīng)保持現(xiàn)有的強(qiáng)度,內(nèi)陸地區(qū)應(yīng)在政策環(huán)境、組織結(jié)構(gòu)和環(huán)境治理等方面創(chuàng)造更加積極有利的條件,促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化中的貢獻(xiàn)不斷提高。

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