孫欣,隋冬楠

[摘要]基于我國30個(gè)省市（除西藏）2010-2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，從創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享以及質(zhì)量效益等方面，估算30個(gè)省市的高質(zhì)量發(fā)展程度。以全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重為解釋變量，產(chǎn)業(yè)升級(jí)為調(diào)節(jié)變量，使用Stata軟件建立靜態(tài)面板回歸以及空間計(jì)量模型，分析這些因素對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。格蘭杰因果檢驗(yàn)以及固定效應(yīng)模型和空間誤差模型分析結(jié)果表明：全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重是高質(zhì)量發(fā)展的格蘭杰原因;全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有顯著的促進(jìn)作用;金融業(yè)比重對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)最大，全要素生產(chǎn)率貢獻(xiàn)次之，產(chǎn)業(yè)升級(jí)貢獻(xiàn)最小。

[關(guān)鍵詞]高質(zhì)量發(fā)展;DEA- Malmquist;格蘭杰檢驗(yàn);靜態(tài)面板回歸;空間計(jì)量

[中圖分類號(hào)]F124.6[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A

目前，我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了高質(zhì)量發(fā)展階段，從傳統(tǒng)的以大量投入來增加經(jīng)濟(jì)的高速增長轉(zhuǎn)換為不僅追求增長速度同時(shí)要求提升經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。研究影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提出相關(guān)的意見建議，對提升我國經(jīng)濟(jì)增長具有重要的指導(dǎo)作用。目前我國經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)不斷增長的趨勢，但相較于一些發(fā)達(dá)國家而言，我國經(jīng)濟(jì)增長仍存在區(qū)域發(fā)展不平衡、供給側(cè)發(fā)展不足等問題。如何促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)綠色可持續(xù)高質(zhì)量增長，是當(dāng)前以及今后我們所關(guān)注的重點(diǎn)。

對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的研究首先要對高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行測評。在對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的評價(jià)指標(biāo)體系建立中，韓永輝[1]29等從促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方式變化、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)力轉(zhuǎn)換這三個(gè)視角出發(fā)，建立了高質(zhì)量發(fā)展的指標(biāo)評價(jià)體系;董貝貝[2]6認(rèn)為，僅從五大發(fā)展理念出發(fā)不能涵蓋經(jīng)濟(jì)增長對高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)，因此，從五大發(fā)展理念以及經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定六個(gè)維度來建立指標(biāo)體系;任保顯[3]178認(rèn)為，每一個(gè)產(chǎn)品投入要素不變時(shí)，使用價(jià)值高是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的表現(xiàn)，從微觀視角對高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行測評;孫豪[4]7、王濤[5]48等基于新發(fā)展理念構(gòu)建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系。大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為五大發(fā)展理念在對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的測評中是非常重要的，但五大發(fā)展理念不能完全體現(xiàn)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展質(zhì)量效率的提升，因此本文從五大發(fā)展理念以及質(zhì)量效益出發(fā)，建立指標(biāo)評價(jià)體系。

國內(nèi)有許多學(xué)者在對影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的因素做過研究。張忠俊[6]13等使用SYS-GMM模型和PVAR模型研究發(fā)現(xiàn)，人力資本結(jié)構(gòu)的優(yōu)化以及金融業(yè)集聚度的增加對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生了顯著的正向影響。雒占福[7]282等使用GIS空間分析法對蘭西城市群進(jìn)行研究，認(rèn)為立足當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境實(shí)施精準(zhǔn)政策對高質(zhì)量發(fā)展有促進(jìn)作用。陳立中[8]104等認(rèn)為，房價(jià)的增加不一定會(huì)引起人才的流失和高質(zhì)量發(fā)展失能，只有相關(guān)政策的協(xié)同使用才能保障以人才為動(dòng)力的高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)。周清香[9]9等對促進(jìn)黃河流域經(jīng)濟(jì)增長的政策進(jìn)行梳理，認(rèn)為信息數(shù)字化對高質(zhì)量發(fā)展有積極的促進(jìn)作用。彭定赟[10]53等研究中以五大發(fā)展理念建立指標(biāo)評級(jí)體系，使用主成分分析每個(gè)指標(biāo)對高質(zhì)量發(fā)展的重要程度，認(rèn)為五大發(fā)展理念對高質(zhì)量發(fā)展影響的差距并不明顯。徐鵬杰[11]36等使用空間計(jì)量模型研究影響我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展因素，認(rèn)為擴(kuò)大對外開放可以促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)增長，全要素生產(chǎn)率的提高對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也有正向的沖擊。袁曉玲[12]33在研究經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)現(xiàn)，五大發(fā)展理念各方面的優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展方式以及效率的提升是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要依據(jù)。全要素生產(chǎn)率的提升可以促進(jìn)我國的高質(zhì)量發(fā)展。[13]3李佳彬（2019）[14]75在對云南省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展分析中得出結(jié)論，經(jīng)濟(jì)增長主要靠全要素生產(chǎn)率的提升。通過以上對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響因素分析，本文建立靜態(tài)面板模型以及空間計(jì)量模型，分析影響經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響因素。

一、指標(biāo)的量化測度

（一）經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展測算

通過對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展測度的相關(guān)文獻(xiàn)研究，通過查閱大量有關(guān)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的評價(jià)文獻(xiàn)，借鑒層次分析法相關(guān)理論，以省域面板數(shù)據(jù)為樣本，從五大發(fā)展理念和質(zhì)量效益六個(gè)維度出發(fā)，選取18個(gè)指標(biāo)建立指標(biāo)體系，綜合測度各省高質(zhì)量發(fā)展程度，綜合2010-2019年數(shù)據(jù)，評價(jià)我國30個(gè)省（除西藏）高質(zhì)量發(fā)展程度，具體見表1。

指標(biāo)體系中各指標(biāo)的單位不同，為了消除量綱的影響，首先對指標(biāo)進(jìn)行0-1標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化公式為：Xij=（aij-minj aij）/（maxj aij-minj aij），aij∈I1

（maxj aij-aij）/（（maxj aij-minj aij），aij∈I2.（1）

使用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)計(jì)算高質(zhì)量發(fā)展程度。選擇將各指標(biāo)的權(quán)重設(shè)置為相同。計(jì)算高質(zhì)量發(fā)展的公式為：

Xti=∑nj=1λjXtij，∑nj=1λj=1.（2）

（二）解釋變量測算

全要素生產(chǎn)率是指全部生產(chǎn)要素的投入所產(chǎn)生的效率。目前全部生產(chǎn)要素的投入難以統(tǒng)計(jì)，因此，本文從資本、勞動(dòng)、教育以及土地投入四方面，衡量投入計(jì)算全要素生產(chǎn)率。以地區(qū)生產(chǎn)總值衡量地區(qū)產(chǎn)出，以就業(yè)人數(shù)衡量勞動(dòng)的投入，以地區(qū)教育經(jīng)費(fèi)投入衡量教育投入，建成區(qū)面積為土地投入，使用永續(xù)盤存法公式（（4））計(jì)算各省的資本存量，以2000年資本存量為基礎(chǔ)計(jì)算初始資本存量（公式（3））， 固定資產(chǎn)折舊率用9.6%[15]計(jì)算。

K0=I0（1+g）/（g+δ）g.（3）

其中，K0為初始資本存量，I0為資本形成總額，g為投資增長率、δ為固定資產(chǎn)折舊率。

Ki=Iipi+（1-δ）Ki-1.（4）

其中，pi為資本價(jià)格指數(shù)，使用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)代替。

金融業(yè)作為新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，未來發(fā)展前景好，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)主導(dǎo)地位。金融業(yè)作為虛擬經(jīng)濟(jì)將金融資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為資本投入到省會(huì)生產(chǎn)中，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，因此，引入金融業(yè)比重為解釋變量，定量分析金融業(yè)比重對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響。6982812B-7312-4A22-840B-2CE17139FA8C

金融業(yè)比重=金融業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值

優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)提升低端產(chǎn)業(yè)的收益，強(qiáng)化高端產(chǎn)業(yè)以促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展。吳俊媛[16]1提出，目前經(jīng)濟(jì)增長的主要?jiǎng)恿κ钱a(chǎn)業(yè)升級(jí)，三個(gè)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展可以推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。因此，引入產(chǎn)業(yè)升級(jí)作為調(diào)節(jié)變量，驗(yàn)證全要素生產(chǎn)率和金融業(yè)比重對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響，從農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息現(xiàn)代化以及產(chǎn)業(yè)聚集度三個(gè)角度，使用熵值法計(jì)算產(chǎn)業(yè)升級(jí)。農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化=農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力/地區(qū)農(nóng)作物播種面積;信息現(xiàn)代化=互聯(lián)網(wǎng)普及率;產(chǎn)業(yè)聚集度=（各省制造業(yè)城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)/城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)）/（全國制造業(yè)人數(shù)/全國城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)）

二、實(shí)證分析

本文以經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展為被解釋變量，以全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)增加值為解釋變量，產(chǎn)業(yè)升級(jí)為調(diào)節(jié)變量。

（一）單位根檢驗(yàn)

使用IPS檢驗(yàn)對2010-2019年數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，通過stata命令分別對被解釋變量（取對數(shù)后的高質(zhì)量發(fā)展（lnhq）），解釋變量全要素生產(chǎn)率（tfp）、產(chǎn)業(yè)升級(jí)（upg）以及調(diào)節(jié)變量金融業(yè)比重（lneg）進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表2：

表2的數(shù)據(jù)表明，取對數(shù)后的高質(zhì)量發(fā)展（lnhq）的t統(tǒng)計(jì)量為-3.449 2，小于1%水平的臨界值-2.53;標(biāo)準(zhǔn)化后z統(tǒng)計(jì)量P值為0.小于α=0.01，因此，可以認(rèn)為在犯錯(cuò)誤的概率不超過1%的情況下，取對數(shù)的高質(zhì)量發(fā)展為平穩(wěn)序列。

從表3的數(shù)據(jù)表明，全年要素生產(chǎn)率（tfp）標(biāo)準(zhǔn)化后，z統(tǒng)計(jì)量P值為0，小于α=0.01，因此，可以認(rèn)為在犯錯(cuò)誤的概率不超過1%的情況下，全要素生產(chǎn)率（tfp）序列是平穩(wěn)性的。

表4的數(shù)據(jù)表明，產(chǎn)業(yè)升級(jí)（upg）標(biāo)準(zhǔn)化后，z統(tǒng)計(jì)量P值為0，小于α=0.01，可以認(rèn)為在犯錯(cuò)誤的概率不超過1%的情況下，拒絕存在面板單位根的假設(shè)，即產(chǎn)業(yè)升級(jí)序列不存在趨勢是平穩(wěn)的。

表5的數(shù)據(jù)表明，金融業(yè)比重（lneg） 標(biāo)準(zhǔn)化后，z統(tǒng)計(jì)量P值為0.0，小于α=0.01，可以認(rèn)為在犯錯(cuò)誤的概率不超過1%的情況下，產(chǎn)業(yè)升級(jí)序列是平穩(wěn)序列。

（二）格蘭杰因果檢驗(yàn)

通過格蘭杰因果檢驗(yàn)判斷全要素生產(chǎn)率（tfp）、產(chǎn)業(yè)升級(jí)（upg）、金融業(yè)比重（lneg）的過去值對高質(zhì)量發(fā)展（lnhq）當(dāng)前值是否有一定的“預(yù)測能力”。前文的檢驗(yàn)結(jié)果表明，各個(gè)指標(biāo)序列都為平穩(wěn)序列，因此，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)。

通過stata程序?qū)θ厣a(chǎn)率與高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，其差分GMM估計(jì)結(jié)果見表6。

表6的數(shù)據(jù)表明，滯后一期的全要素生產(chǎn)率對高質(zhì)量發(fā)展檢驗(yàn)結(jié)果在10%顯著性水平下對高質(zhì)量發(fā)展的影響顯著，可以認(rèn)為全要素生產(chǎn)率的過去值可以幫助預(yù)測高質(zhì)量發(fā)展的未來值，因此，可以接受全要素生產(chǎn)率是高質(zhì)量發(fā)展的因。

對金融業(yè)比重（lneg）和高質(zhì)量發(fā)展（lnhq）進(jìn)行格蘭杰檢驗(yàn)，差分GMM估計(jì)結(jié)果見表7。

表7的數(shù)據(jù)表明，金融業(yè)比重（lneg）的兩期滯后結(jié)果在5%的顯著性水平下對高質(zhì)量發(fā)展影響顯著?？梢哉J(rèn)為金融業(yè)比重的過去值可以幫助預(yù)測高質(zhì)量發(fā)展的未來值，金融業(yè)比重是高質(zhì)量發(fā)展的因。

（三）模型設(shè)定與結(jié)果分析

1.靜態(tài)面板模型

全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重對高質(zhì)量發(fā)展有一定的影響，因此，使用取對數(shù)之后的高質(zhì)量發(fā)展lnhq為被解釋變量，全要素生產(chǎn)率tfp、金融業(yè)比重lnrg為解釋變量，使用產(chǎn)業(yè)升級(jí)upg為調(diào)節(jié)變量，建立模型，進(jìn)行回歸。

通過Hausman檢驗(yàn)確定固定效應(yīng)模型更適合用來擬合模型。因此，選擇建立靜態(tài)面板固定效應(yīng)模型得到模型1和模型2，對模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見表8。

模型1：

lnhq=0.333 9×tfp+0.636 8×lneg+0.914 7

模型2：

lnhq=0.300 7×tfp+0.563 7×lneg+0.213 0×upg+0.611 0

由模型1與模型2的回歸結(jié)果可以看出，模型1中在顯著性水平α=0.1，時(shí)全要素生產(chǎn)率系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?未通過檢驗(yàn);當(dāng)顯著性水平為0.01時(shí)，金融業(yè)比重通過顯著性檢驗(yàn);引入產(chǎn)業(yè)升級(jí)后的模型2，當(dāng)顯著性水平為0.05時(shí)，變量系數(shù)通過顯著性檢驗(yàn)，可以認(rèn)為產(chǎn)業(yè)升級(jí)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也有一定影響。從回歸系數(shù)大小可以看出，金融業(yè)比重對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)最大，其次是全要素生產(chǎn)率，產(chǎn)業(yè)升級(jí)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)最小。

2.面板空間計(jì)量模型

建立空間誤差模型，研究高質(zhì)量發(fā)展的影響因素。使用地理距離矩陣對數(shù)據(jù)進(jìn)行全局莫蘭檢驗(yàn)，結(jié)果見表9。

表9的數(shù)據(jù)表明，地區(qū)之間有存在高-高或者低-低的聚集趨勢，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在空間相關(guān)?？臻g效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見表10。

表10的數(shù)據(jù)表明，無產(chǎn)業(yè)升級(jí)的空間效應(yīng)檢驗(yàn)中，空間誤差檢驗(yàn)以及空間滯后檢驗(yàn)P值都小于0.01，均通過檢驗(yàn);加入調(diào)節(jié)變量產(chǎn)業(yè)升級(jí)的模型進(jìn)行空間效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明，空間效應(yīng)以及空間誤差檢驗(yàn)均通過檢驗(yàn)，說明各省之間的確存在空間效應(yīng)，因此，可以建立空間計(jì)量模型。

建立沒有調(diào)節(jié)變量和引入產(chǎn)業(yè)升級(jí)為調(diào)節(jié)變量的空間誤差模型的模型3和模型4，對模型進(jìn)行回歸，結(jié)果見表11。

模型3和模型4的回歸結(jié)果中，空間系數(shù)以及變量系數(shù)檢驗(yàn)在顯著性水平為0.01時(shí)，通過，即認(rèn)為適合建立空間誤差模型。從模型回歸結(jié)果來看，模型3中全要素生產(chǎn)率和金融業(yè)比重分別在α=0.1和α=0.01時(shí)，通過檢驗(yàn)，即二者均對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展影響顯著;加入產(chǎn)業(yè)升級(jí)后的模型4中可以看出其與模型3的結(jié)果相似，加入的調(diào)節(jié)變量產(chǎn)業(yè)升級(jí)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響顯著且正相關(guān)。從回歸結(jié)果的系數(shù)來看，金融業(yè)比重對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)最大，其次是全要素生產(chǎn)率，產(chǎn)業(yè)升級(jí)的貢獻(xiàn)最小，靜態(tài)面板回歸模型中的模型1和模型2的結(jié)論相同。6982812B-7312-4A22-840B-2CE17139FA8C

3.結(jié)果分析

（1）模型1在10%的顯著性水平下全要素生產(chǎn)率與高質(zhì)量發(fā)展程度之間存在正相關(guān)，即全要素生產(chǎn)率提升會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展程度;在1%的顯著性水平下，金融業(yè)比重對高質(zhì)量發(fā)展的影響顯著為正，即金融業(yè)比重可以促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

（2）全要素生產(chǎn)率系數(shù)未通過10%的顯著性水平，但在模型2中金融業(yè)比重在1%的顯著性水平下對高質(zhì)量發(fā)展仍有促進(jìn)作用;產(chǎn)業(yè)升級(jí)在5%顯著性水平下對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也存在顯著的正向影響。

（3）全要素生產(chǎn)率對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在影響;金融業(yè)比重在1%顯著性水平下通過顯著性檢驗(yàn)，產(chǎn)業(yè)升級(jí)也通過顯著性檢驗(yàn)。

（4）全要素生產(chǎn)率、金融業(yè)比重以及產(chǎn)業(yè)升級(jí)均對我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有顯著的正向影響，即三者都是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的影響因素;從三個(gè)變量對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)來看，金融業(yè)比重的貢獻(xiàn)最大，全要素生產(chǎn)率次之，產(chǎn)業(yè)升級(jí)的貢獻(xiàn)率最小。

三、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

（1）全要素生產(chǎn)率是高質(zhì)量發(fā)展的格蘭杰原因，金融業(yè)比重是高質(zhì)量發(fā)展的格蘭杰原因，即全要素生產(chǎn)率和金融業(yè)比重發(fā)生變化都會(huì)引起經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的變化。

（2）全要素生產(chǎn)率對高質(zhì)量發(fā)展有顯著的促進(jìn)作用，金融業(yè)比重對高質(zhì)量發(fā)展也有顯著的促進(jìn)作用，并且金融業(yè)比重對高質(zhì)量發(fā)展的貢獻(xiàn)較大。

（3）全要素生產(chǎn)率和金融業(yè)比重對高質(zhì)量發(fā)展同樣有顯著的影響，并且產(chǎn)業(yè)升級(jí)對高質(zhì)量發(fā)展也有顯著的促進(jìn)作用。

（4）經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不僅受全要素生產(chǎn)率和金融業(yè)比重的影響產(chǎn)業(yè)升級(jí)對經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展也有影響。

（二）政策建議

1.提升全要素生產(chǎn)率

從生產(chǎn)要素角度出發(fā)，降低生產(chǎn)要素成本，優(yōu)化生產(chǎn)要素配置效率;提升勞動(dòng)力利用率，將大量的剩余勞動(dòng)力優(yōu)化分配到效率更高的部門，提高經(jīng)濟(jì)增長率;加大對教育的投資，培養(yǎng)更多社會(huì)需求型人才，提升人力資本;提升土地資源的利用率，從投入上減少要素的投入，通過提升生產(chǎn)要素的轉(zhuǎn)化率來，提升全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

2.積極鼓勵(lì)金融業(yè)的發(fā)展

優(yōu)化金融業(yè)結(jié)構(gòu)，避免金融產(chǎn)業(yè)的單一性發(fā)展，在支持銀行業(yè)的發(fā)展的同時(shí)，大力推進(jìn)證券以及保險(xiǎn)等行業(yè)的發(fā)展，使金融業(yè)結(jié)構(gòu)多元化發(fā)展;積極優(yōu)化金融業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，使金融業(yè)內(nèi)部協(xié)調(diào)發(fā)展形成優(yōu)勢互補(bǔ)的產(chǎn)業(yè)鏈。優(yōu)化金融業(yè)的結(jié)構(gòu)，促進(jìn)金融業(yè)的發(fā)展，擴(kuò)大金融業(yè)的發(fā)展規(guī)模，增強(qiáng)對金融業(yè)的支持力度，對新興的金融產(chǎn)業(yè)提供充足的發(fā)展空間促進(jìn)金融業(yè)的發(fā)展，提升經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

3.提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息現(xiàn)代化以及產(chǎn)業(yè)聚集度，促進(jìn)地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)

地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)在一定程度上可以提升經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，因此，在適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。首先我國作為農(nóng)業(yè)大國農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)雄厚，但農(nóng)業(yè)機(jī)械化程度較為落后，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)在一定程度上屬于落后階段，因此，應(yīng)該加大對農(nóng)業(yè)機(jī)械的使用率，提升農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平;其次，我國已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，和發(fā)達(dá)國家相比，我國的信息現(xiàn)代化發(fā)展相對落后，要積極促進(jìn)各行業(yè)的信息現(xiàn)代化水平;應(yīng)加強(qiáng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的集聚度，從空間以及時(shí)間上節(jié)約物資運(yùn)輸成本，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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[責(zé)任編輯]王立國

Research on the Influencing Factors of High-quality

Economic Development

SUN Xin，SUI Dongnan

（Institute of Statistics and Applied Mathematics，Anhui University of Finance and

Economics，Bengbu，Anhui，23300，China）

Abstract：Based on the relevant data of 30 provinces and cities （except Xizang） in China from 2010 to 2019，the high-quality development degree of 30 provinces and cities in China was estimated from the aspects of innovation，coordination，green，openness，sharing and quality benefit.Taking total factor productivity and the proportion of financial industry as explanatory variables and industrial upgrading as moderating variables，Stata software is used to establish static panel regression and spatial econometric model to analyze whether these factors have a certain impact on the high-quality development of China's economy.Through Granger causality test，fixed effect model and spatial error model analysis，the research results show that： total factor productivity，the proportion of financial industry is the Granger cause of high-quality development;Total factor productivity，the proportion of financial industry and industrial upgrading have a significant role in promoting the high-quality development of China's economy.Among them，the financial sector contributed the most to high-quality economic development，followed by total factor productivity，and the least to industrial upgrading.

Keywords：high quality development;DEA-Malmquist;granger test;static panel regression;spatial econometric

[收稿日期]2021-01-20

[作者簡介]孫欣（1973-），男，安徽廬江人，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，主要從事資源與環(huán)境統(tǒng)計(jì)研究;隋冬楠（1996-），女，安徽六安人，統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)2019級(jí)碩士研究生，主要從事資源與環(huán)境統(tǒng)計(jì)研究。

[基金項(xiàng)目]國家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目（18AJY014）;安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生科研創(chuàng)新基金項(xiàng)目（ACYC2019173）;安徽高校自然科學(xué)研究項(xiàng)目（KJ2018ZD043）

文章編號(hào)：1003-6121（2021）05-0001-096982812B-7312-4A22-840B-2CE17139FA8C