朱思翹

1 引 言

十九屆五中全會提出了我國到2035年基本實(shí)現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化遠(yuǎn)景目標(biāo)之一是形成對外開放新格局，參與國際經(jīng)濟(jì)合作和競爭新優(yōu)勢明顯增強(qiáng)［1］，我國對外開放新格局的形成受制于我國區(qū)域發(fā)展不平衡的結(jié)構(gòu)性因素，一直以來，我國沿邊地區(qū)與沿海地區(qū)在開放水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展上存在較大發(fā)展差距，沿邊地區(qū)可以說是我國經(jīng)濟(jì)最大的回旋余地，是我國經(jīng)濟(jì)開放和發(fā)展的最大潛力所在，推動沿邊地區(qū)從我國改革開放的“末梢”走向“前沿”，促進(jìn)開放空間逐步從沿海、沿江向內(nèi)陸、沿邊延伸，推進(jìn)我國沿邊地區(qū)與沿海地區(qū)共享改革開放紅利，將成為我國構(gòu)建陸海內(nèi)外聯(lián)動、東西雙向互濟(jì)的對外開放新格局的重要課題。因此，探究沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在驅(qū)動機(jī)制，激發(fā)沿邊地區(qū)內(nèi)在驅(qū)動因素潛力，具有重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

目前關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動因素的研究以實(shí)證分析為主，對勞動生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資、科技創(chuàng)新、能源消耗等驅(qū)動因素與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系和貢獻(xiàn)程度進(jìn)行了分析。路正南（2012）［2］通過 LMDI 指數(shù)分解方法建立了人均增長率測算模型，對江蘇省人均 GDP 增長率進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)全員勞動生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長的主要影響因素。古耀杰（2015）［3］運(yùn)用 VEC 模型和狀態(tài)空間分析方法，實(shí)證檢驗(yàn)了人力資本水平、R＆D 水平、能源消耗水平和開放水平對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)程度。李云飛（2017）［4］構(gòu)建混頻DFM模型和柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)對經(jīng)濟(jì)增長的潛在驅(qū)動因素進(jìn)行分解，結(jié)果表明投資對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)最為顯著，但資本的產(chǎn)出彈性正呈現(xiàn)出逐漸下降的趨勢，而全要素生產(chǎn)率的驅(qū)動效率有所提高。韓建雨（2020）［5］運(yùn)用索洛增長模型，對安徽省經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動因素進(jìn)行分析，分析認(rèn)為資金投入是現(xiàn)階段安徽省經(jīng)濟(jì)增長的主要驅(qū)動因素，技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)長遠(yuǎn)發(fā)展的重要驅(qū)動，其驅(qū)動效果正逐漸增強(qiáng)，勞動力投入對經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動效應(yīng)較小。周超（2019）［6］運(yùn)用VAR模型對創(chuàng)新驅(qū)動能力影響因素與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量關(guān)系進(jìn)行研究，研究結(jié)果表明創(chuàng)新制度與經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

部分學(xué)者基于已有研究，對沿邊地區(qū)個別省份經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動因素進(jìn)行了分析，但是目前沒有文獻(xiàn)對沿邊地區(qū)全域經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因素進(jìn)行分析，本文基于2013-2018年沿邊138個邊境縣市的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在驅(qū)動因素進(jìn)行實(shí)證分析，并以2016年1月頒布的《國務(wù)院關(guān)于支持沿邊重點(diǎn)地區(qū)開發(fā)開放若干政策措施的意見》（國發(fā)〔2015〕72號）作為時間節(jié)點(diǎn)，對比沿邊開放政策實(shí)施前后驅(qū)動因素的變化，探究外部的政策環(huán)境對內(nèi)在驅(qū)動機(jī)制造成的影響。

2 變量選擇與模型設(shè)定

在前人的研究基礎(chǔ)上，本文以2013-2018年沿邊地區(qū)的縣級面板數(shù)據(jù)為研究樣本，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)的向量自回歸模型（以下簡稱PVAR模型）對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動機(jī)制進(jìn)行實(shí)證研究，并對沿邊地區(qū)開發(fā)開放優(yōu)惠政策實(shí)施前后沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動效應(yīng)進(jìn)行比較分析。

2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

（1）區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長

現(xiàn)有研究中經(jīng)濟(jì)增長主要采用國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP以及人均GDP等。由于本文驅(qū)動因素變量采用了總量GDP進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，因此，筆者借鑒前人的做法采用人均GDP作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的量化指標(biāo)，為了減少數(shù)據(jù)差異對研究的影響，對人均GDP進(jìn)行了自然對數(shù)處理，記為PGDP。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級

經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，國務(wù)院呼吁應(yīng)加大力度促進(jìn)我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，因此，筆者將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級作為沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動因素之一。對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的測算筆者借鑒李藝敏（2020）［8］的做法，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指數(shù)進(jìn)行量化。具體測算公式如下：

其中，xi表示第i產(chǎn)業(yè)占GDP的比重，i代表第一、二、三產(chǎn)業(yè)。INUS為產(chǎn)業(yè)升級指數(shù)，該值越大說明地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平越高。

由政策實(shí)施前、后即2013-2015年、2016-2018年沿邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平的雷達(dá)圖（圖1）可知，政策實(shí)施后沿邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平較政策實(shí)施前具有顯著的提升，說明政策實(shí)施后促進(jìn)了沿邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

圖1 開放開發(fā)優(yōu)惠政策實(shí)施前后沿邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平雷達(dá)圖

（3）財政支出

基于數(shù)據(jù)的可得性，本文假設(shè)沿邊地區(qū)財政收支平衡時，地方財政收入等于財政支出，因此，筆者采用地區(qū)財政收入作為財政支出的變量，本文最終以財政收入占GDP的比重作為地方財政支出（FIN）的量化變量。

（4）固定資產(chǎn)投資

固定資產(chǎn)投資水平反映了沿邊地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施水平，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)提供了便利。本文采用固定資產(chǎn)規(guī)模即固定資產(chǎn)投資占GDP的比重反映固定資產(chǎn)投資水平（FINV）。

5. 消費(fèi)支出。消費(fèi)是拉動經(jīng)濟(jì)增長的三架馬車之一。本文采用沿邊地區(qū)全社會消費(fèi)品零售總額占GDP的比重作為消費(fèi)支出規(guī)模（CONS）的量化指標(biāo)。

沿邊9省包含138個邊境縣（市、旗），由于部分地區(qū)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，最終本文得到106個邊境縣（市、旗）共6年的數(shù)據(jù)。文中變量均來自于沿邊地區(qū)各省統(tǒng)計年鑒，并經(jīng)過相應(yīng)的計算和整理得到。為了避免極端值對研究的影響，文中各變量均進(jìn)行了1%和99%縮尾處理。表1披露了文中各變量的數(shù)字特征統(tǒng)計信息。

表1 描述性分析結(jié)果

2.2 研究方法與模型設(shè)定

PVAR模型綜合考慮了時間和地區(qū)因素，可以更加全面的對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動機(jī)制進(jìn)行動態(tài)研究。由于本文研究的是宏觀問題，PVAR模型的GMM估計可以避免內(nèi)生性導(dǎo)致的估計偏誤問題，并且不用滿足內(nèi)生變量不影響外生變量的假設(shè)，因此模型相對比較寬松。PVAR模型可以表示為：

其中：yit是截面?zhèn)€體i在t時點(diǎn)的變量q×1維向量，是q×q的待估系數(shù)矩陣（q為變量個數(shù)），αi，βt分別為q×1的個體效應(yīng)向量和時間效應(yīng)向量，Yit-p是yit的p階滯后項(xiàng)，擾動項(xiàng)εit滿足期望為0，協(xié)方差矩陣為Γ的獨(dú)立同分布變量，即εit～i.id(0,Γ)，同時滿足條件在本文中，為人均GDP（PGDP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（INUS）、財政支出（FIN）、固定資產(chǎn)投資（FINV）、消費(fèi)支出（CONS）所構(gòu)成的向量。

2.3 面板單位根檢驗(yàn)

在進(jìn)行PVAR模型之前，筆者先對文中各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文采用LLC檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)以及IPS檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn)，表2報告了面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果。

表2 面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表2可知，PGDP變量LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)以及PP檢驗(yàn)對應(yīng)的P值均小于0.05，故應(yīng)拒絕存在單位根的原假設(shè)，說明PGDP為平穩(wěn)序列即為I(0)。同理可知，INUS，F(xiàn)IN，F(xiàn)INV均為I(0)序列。CONS只有在IPS檢驗(yàn)下接受存在單位根的原假設(shè)，LLC檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)以及ADF檢驗(yàn)均表明CONS為I(0)，因此，整體而言，CONS為平穩(wěn)序列。綜合上述檢驗(yàn)可知，人均GDP（PGDP）、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（INUS）、財政支出（FIN）、固定資產(chǎn)投資（FINV）、消費(fèi)支出（CONS）均為平穩(wěn)序列。

3 實(shí)證分析

3.1 全樣本下PVAR模型的構(gòu)建

為了對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動機(jī)制進(jìn)行分析，筆者先對2013-2018年的106個邊境縣（市、旗）的樣本構(gòu)建PVAR模型，然后分別對2013-2015年，2016-2018年的分樣本構(gòu)建PVAR模型，對政策實(shí)施前、后沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動機(jī)制是否存在差異性進(jìn)行比較分析。

（1）滯后階數(shù)的確定

PVAR模型對滯后階數(shù)比較敏感，階數(shù)過大，會增加模型估計的參數(shù)降低自由度；階數(shù)過小，又降低估計結(jié)果的可靠性，因此對階數(shù)的確定至關(guān)重要，本文采用根據(jù)MBIC，MAIC以及MQIC準(zhǔn)則進(jìn)行判斷，借助STATA15.1軟件可得滯后階數(shù)選擇結(jié)果。

由表3可知，J統(tǒng)計量的p值均大于0.05，說明工具變量的過度識別是有效的，根據(jù)MBIC，MAIC以及MQIC最小原則，最優(yōu)滯后階數(shù)為1階，因此本文構(gòu)建PVAR(1)模型。

表3 滯后階數(shù)選擇

（2）PVAR模型的參數(shù)估計以及模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

筆者借助STATA15.1軟件采用系統(tǒng)GMM廣義矩估計法對PVAR模型進(jìn)行參數(shù)估計，筆者采用一階差分法消除了面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)，具體參數(shù)估計結(jié)果整理至表1-4中。

續(xù)表

表4披露了五個方程的估計結(jié)果，從經(jīng)濟(jì)增長方程來看，滯后一期的PGDP對當(dāng)期PGDP具有顯著的促進(jìn)作用。滯后一期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、地方財政支出以及固定資產(chǎn)投資在0.01的顯著性水平對沿邊地區(qū)當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的影響，而滯后一期的消費(fèi)支出對PGDP的影響比較微弱。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級方程來看，在0.05的顯著性水平，滯后一期的PGDP、INUS、FIN對當(dāng)期的經(jīng)濟(jì)增長均呈現(xiàn)顯著的積極影響。從財政支出方程來看，滯后一期的產(chǎn)業(yè)升級、財政支出以及固定資產(chǎn)投資對當(dāng)期的地方財政支出均呈現(xiàn)顯著的影響。從固定資產(chǎn)投資方程來看，除了人均GDP的滯后期對當(dāng)期固定資產(chǎn)投資不顯著外，其余變量的滯后期均對當(dāng)期FINV具有顯著的影響。從消費(fèi)支出方程來看，只有產(chǎn)業(yè)升級的滯后一期對當(dāng)期的消費(fèi)支出具有顯著的促進(jìn)作用。

表4 PVAR模型參數(shù)估計結(jié)果

構(gòu)造PVAR模型之后還需要進(jìn)一步對模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，本文采用AR根圖法進(jìn)行檢驗(yàn)，具體結(jié)果見圖2。AR根圖表明，所有AR根模的倒數(shù)均落在單位圓內(nèi)，說明PVAR模型是穩(wěn)定的。

圖2 AR根圖

（3）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

在PVAR模型基礎(chǔ)上，筆者進(jìn)一步對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長與驅(qū)動因素的短期格蘭杰因果關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果整理至表5中。由表5可知，在0.01的顯著性水平下拒絕了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級不是PGDP格蘭原因的原假設(shè)，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的變動會引起沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的變動。同理可知，人均GDP的短期變動也會引起產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的變動，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與人均GDP之間互為格蘭杰因果關(guān)系。同理可以分析，地方財政支出和固定資產(chǎn)投資的短期變動也會引起沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的變動，而消費(fèi)支出在0.1的顯著性水平下是引起PGDP變動的格蘭杰成因。

表5 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

（4）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

下面進(jìn)一步運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析各驅(qū)動因素對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)變化過程進(jìn)行刻畫。脈沖響應(yīng)函數(shù)分析刻畫的是隨機(jī)擾動項(xiàng)的正向沖擊對自身以及其他內(nèi)生變量當(dāng)前和未來值的影響。本文通過300次蒙特卡洛模擬得到人均GDP對各驅(qū)動因素沖擊的脈沖響應(yīng)圖。其中，橫坐標(biāo)為響應(yīng)的期數(shù)，縱軸為響應(yīng)輕度，實(shí)線為脈沖響應(yīng)曲線，陰影為95%顯著性水平的上下邊界。

圖3和圖4分別為PGDP對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和地方財政支出沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，INUS和FIN的正向沖擊均引起PGDP向正方向響應(yīng)，且逐漸增強(qiáng)并迅速達(dá)到最大響應(yīng)，響應(yīng)強(qiáng)度分別為1.03，0.013，隨后呈現(xiàn)快速下滑趨勢，最終趨于收斂。脈沖響應(yīng)分析表明，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和地方財政支出的正向沖擊即上述兩個變量增強(qiáng)均有利于刺激沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，并且在短期內(nèi)促進(jìn)力度更強(qiáng)。圖5和6分別為PGDP對固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，F(xiàn)INV和CONS的正向沖擊導(dǎo)致PGDP向負(fù)方向響應(yīng)，并快速達(dá)到負(fù)向最低點(diǎn)，響應(yīng)強(qiáng)度為-0.0006，-0.0019，隨后逐漸減弱最終響應(yīng)強(qiáng)度收斂于0。脈沖響應(yīng)函數(shù)分析表明固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出的正向沖擊對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響比較微弱。綜合上述分析可知，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和加大財政支出力度均有利于帶動沿邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長僅在短期具有微弱的消極影響。

圖3 PGDP對INUS沖擊的響應(yīng)圖

圖4 PGDP對FIN沖擊的響應(yīng)圖

圖5 PGDP對FINV沖擊的響應(yīng)圖

圖6 PGDP對CONS沖擊的響應(yīng)圖

（5）方差分解分析

筆者進(jìn)一步通過對PGDP進(jìn)行方差分解分析各驅(qū)動因素對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的方差貢獻(xiàn)，具體結(jié)果整理至表6中。由表6可知，第一期，PGDP只受到自身沖擊的影響，第二期開始受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、財政支出、固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出的影響。具體來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（INUS）對PGDP預(yù)測誤差的方差貢獻(xiàn)逐漸增強(qiáng)，第8期趨于收斂，方差貢獻(xiàn)度為21.34%。財政支出（FIN）對PGDP的方差貢獻(xiàn)也逐漸增強(qiáng)，第7期趨于收斂，方差貢獻(xiàn)度為5.44%。固定資產(chǎn)投資（FINV）和消費(fèi)支出（CONS）對PGDP的方差貢獻(xiàn)呈現(xiàn)下滑趨勢，趨于收斂時對PGDP的方差貢獻(xiàn)分別為1.19%和1.76%。方差分解表明，除了自身因素外，PGDP的方差貢獻(xiàn)主要來自于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，其次是地方財政支出，而來自于固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出的方差貢獻(xiàn)較弱，與脈沖響應(yīng)分析結(jié)論一致。

表6 方差分解結(jié)果

續(xù)表

3.2 政策實(shí)施前后沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動效應(yīng)比較分析

為了比較沿邊地區(qū)開發(fā)開放優(yōu)惠政策實(shí)施前、后沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動機(jī)制差異，筆者分別構(gòu)建政策實(shí)施前（2013-2015）、實(shí)施后（2016-2018）的分樣本PVAR模型。

（1）分樣本下PVAR模型參數(shù)估計結(jié)果分析

由于分樣本時間跨度較短，因此，筆者統(tǒng)一構(gòu)造滯后一階的PVAR模型，為了便于比較筆者僅披露兩個時期經(jīng)濟(jì)增長方程的GMM估計結(jié)果。具體結(jié)果見表7。由表7可知，政策實(shí)施前，滯后一期GDP在0.01顯著性水平下對當(dāng)期GDP具有顯著的促進(jìn)作用。滯后一期的產(chǎn)業(yè)升級、財政支出、固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)支出對當(dāng)期GDP的影響均不顯著。政策實(shí)施后，滯后一期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、財政支出以及固定資產(chǎn)投資對當(dāng)期GDP均呈現(xiàn)顯著的影響。通過比較可知，沿邊地區(qū)優(yōu)惠政策推行后加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級、加大財政支出力度促進(jìn)沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的通道順暢。

表7 GMM參數(shù)估計結(jié)果

（2）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

在PVAR模型的基礎(chǔ)上，筆者進(jìn)一步對分樣本模型進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，具體結(jié)果整理至表8中。由表8可知，政策實(shí)施前，在0.05顯著性水平下，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（INUS）、財政支出（FIN）、固定資產(chǎn)投資（FINV）以及消費(fèi)支出（CONS）均不是引起沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的短期格蘭杰原因。政策實(shí)施后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、地方財政支出以及固定資產(chǎn)投資的變動均會引起沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的變動。

表8 分樣本下格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

（3）方差分解分析

筆者通過對分樣本模型中PGDP進(jìn)行方差分解，對政策實(shí)施前、后各驅(qū)動因素對PGDP的方差貢獻(xiàn)進(jìn)行分析，具體結(jié)果見表9。

表9 分樣本下方差分解結(jié)果

由表9可知，政策實(shí)施前，PGDP從第二期開始受到驅(qū)動因素沖擊的影響，第10期，PGDP來自于消費(fèi)支出的方差貢獻(xiàn)為24.31%，來自于地方財政支出的方差貢獻(xiàn)為17.95%，來自于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的方差貢獻(xiàn)為4.71%，來自于固定資產(chǎn)投資的方差貢獻(xiàn)為0.42%。方差分解表明，政策實(shí)施前，消費(fèi)支出和地方財政支出對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長具有較大的方差貢獻(xiàn)，固定資產(chǎn)投資的方差貢獻(xiàn)較弱。政策實(shí)施后，PGDP來自于產(chǎn)業(yè)升級的方差貢獻(xiàn)為15.76%，來自于地方財政支出的方差貢獻(xiàn)為4.98%，來自于固定資產(chǎn)投資的方差貢獻(xiàn)為1.08%，來自于消費(fèi)支出的方差貢獻(xiàn)為0.42%。綜合上述分析可知，政策實(shí)施前，沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的主要驅(qū)動力為消費(fèi)支出和地方財政支出，政策實(shí)施后沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長主要驅(qū)動力為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。

4 研究結(jié)論與政策啟示

4.1 主要結(jié)論

本文基于2013年-2018年106個邊境縣（市、旗）的人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、財政支出、固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)支出等數(shù)據(jù)，通過建立PVAR模型，運(yùn)用GMM估計、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析，對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動機(jī)制進(jìn)行實(shí)證研究，得出以下結(jié)果。

（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和地方財政支出對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長有積極推動作用

通過方差分解分析的結(jié)果可知，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長中的貢獻(xiàn)最大，貢獻(xiàn)度達(dá)21.34%，其次是地方財政支出，貢獻(xiàn)度達(dá)5.44%?？梢姡a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級仍然是沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的的首要驅(qū)動因素，擴(kuò)大第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)中的比重，促進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，大力發(fā)展服務(wù)業(yè)，仍是沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重中之重。

（2）固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響較小

通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解分析的結(jié)果可知，固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)短期有微弱的消極影響，長期幾乎沒有影響。固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長的貢獻(xiàn)隨時間推移，呈現(xiàn)下滑趨勢，趨于收斂時對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)分別為1.19%和1.76%。可見，固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)支出并未直接有效的刺激經(jīng)濟(jì)增長，從中可以推測出，一方面，沿邊地區(qū)固定資產(chǎn)投資效率不高，投資的效率和質(zhì)量仍需提高。另一方面，社會消費(fèi)品零售總額是表現(xiàn)地區(qū)消費(fèi)需求最直接的指標(biāo)，消費(fèi)品零售總額對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的刺激作用不顯著，說明沿邊地區(qū)“內(nèi)需不旺”，消費(fèi)能力有待加強(qiáng)，要進(jìn)一步激發(fā)消費(fèi)拉動經(jīng)濟(jì)增長的能力。

（3）政策環(huán)境對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動因素產(chǎn)生較大影響

2016年1月，國務(wù)院頒布國發(fā)〔2015〕72號文，提出沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)指導(dǎo)性意見，對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)推動作用顯著（陳瑛，2018［8］）。本文以此作為時間節(jié)點(diǎn)，對政策實(shí)施前后分別構(gòu)建PVAR模型，探究政策實(shí)施后沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動機(jī)制的變化，通過分析政策實(shí)施前（2013-2015年）和政策實(shí)施后（2016-2018年）的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，政策實(shí)施前，產(chǎn)業(yè)升級、財政支出、固定資產(chǎn)投資、消費(fèi)支出均不是引起沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長變動的格蘭杰原因。政策實(shí)施后，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、財政支出以及固定資產(chǎn)投資對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)顯著的影響。政策實(shí)施前，沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的主要驅(qū)動力為消費(fèi)支出和地方財政支出，對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度分別為24.31%和17.95%，政策實(shí)施后，沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長主要驅(qū)動力為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度從政策實(shí)施前的4.71%上升至15.76%?？梢?，支持沿邊地區(qū)開發(fā)開放政策的推行，加強(qiáng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的推動效果，外部的政策環(huán)境將激發(fā)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用。

4.2 政策啟示

沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)的首要驅(qū)動因素是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，固定資產(chǎn)投資和消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)的推動作用尚未被充分激發(fā)，國家實(shí)施沿邊開發(fā)開放政策，推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的通道更加順暢。由PVAR模型實(shí)證分析得到的結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)政策啟示。

（1）充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動作用

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級對沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)最為顯著，因此，沿邊地區(qū)應(yīng)注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化（秦海波，2021［9］；張方2021［10］），提升經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量，打破傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，改變沿邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中農(nóng)業(yè)占比偏高的現(xiàn)狀，以農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和農(nóng)產(chǎn)品精深加工帶動第二、第三產(chǎn)業(yè)聯(lián)動發(fā)展（張震方，2019［11］），形成具有沿邊地區(qū)特色的產(chǎn)業(yè)競爭新優(yōu)勢（全毅，2021［12］）。建設(shè)具有核心競爭力現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)和加工制造業(yè)，融入周邊國家的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，逐步形成具有沿邊特色的產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈（李光輝，2017［13］），推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級持續(xù)穩(wěn)定促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。

（2）激發(fā)固定資產(chǎn)和消費(fèi)的潛力

沿邊地區(qū)的固定資產(chǎn)投資效率不高（高志剛，2020［14］），消費(fèi)能力不足，制約了投資和消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用，而消費(fèi)和投資也是我國雙循環(huán)新發(fā)展格局的關(guān)鍵所在（陳彥斌，2020［15］）。因此，一方面要提高固定資產(chǎn)投資的質(zhì)量和效率，改變以投資規(guī)模和速度為目標(biāo)的投資模式，擴(kuò)大有效投入，加強(qiáng)重點(diǎn)行業(yè)和領(lǐng)域的投資，提高投資的質(zhì)量。另一方面要提高居民消費(fèi)能力，沿邊地區(qū)居民消費(fèi)水平較低，要改善沿邊地區(qū)居民的生活水平，降低居民預(yù)防性存儲，讓沿邊地區(qū)居民敢于消費(fèi)，強(qiáng)化消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)。

（3）持續(xù)推進(jìn)沿邊開發(fā)開放政策落實(shí)

沿邊地區(qū)政策文件的落實(shí)，對經(jīng)濟(jì)增長起到了積極影響，經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動因素從消費(fèi)和財政支出轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，說明經(jīng)濟(jì)政策切實(shí)改變了沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的驅(qū)動機(jī)制。因此，沿邊地區(qū)要繼續(xù)推進(jìn)和細(xì)化政策措施的落實(shí)（黃東輝，2021［16］），放大政策效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)沿邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)開發(fā)開放的政策目標(biāo)。