尹希果，張 藤

（重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶 400044）

0 引言

新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展是一個(gè)長(zhǎng)期的動(dòng)態(tài)過(guò)程，目前關(guān)于經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換方面的研究主要集中在以下三個(gè)方面：一是新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的概念內(nèi)涵、理論基礎(chǔ)、實(shí)現(xiàn)邏輯和戰(zhàn)略舉措等[1—3]；二是新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換多維評(píng)價(jià)測(cè)度、演進(jìn)路徑和動(dòng)態(tài)特征等[4—6]；三是研究加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的途徑[7]。關(guān)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)新發(fā)展格局的研究，主要集中在以下三個(gè)方面：一是新發(fā)展格局的時(shí)代背景、概念特征、價(jià)值意義、戰(zhàn)略思路和構(gòu)建措施[8—10]；二是雙循環(huán)新發(fā)展格局的測(cè)度[11—15]；三是國(guó)內(nèi)大循環(huán)的內(nèi)貿(mào)成本研究[16]。

本文的邊際貢獻(xiàn)可能在于：第一，由于投入產(chǎn)出表的更新非連續(xù)和時(shí)間滯后，本文在趙文舉和張?jiān)彛?020）[17]的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用省級(jí)面板數(shù)據(jù)，優(yōu)化了經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展綜合指標(biāo)。第二，無(wú)論是新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)，當(dāng)前學(xué)者主要集中于探討概念特征和測(cè)度方法，并沒有回答兩者之間的具體影響關(guān)系以及這種關(guān)系是由何種模式帶來(lái)的，本文明確了新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚推動(dòng)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展；第三，本文檢驗(yàn)了不同政府干預(yù)水平在產(chǎn)業(yè)集聚不同路徑的調(diào)節(jié)作用，深化了對(duì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換與雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展邏輯鏈條的理解，為不同區(qū)域制定合適的發(fā)展路徑提供有益啟示。

1 理論分析與研究假設(shè)

經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)的失調(diào)表現(xiàn)為外循環(huán)“失?！备弑戎豙8,9]，主要原因來(lái)自國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)問(wèn)題導(dǎo)致的內(nèi)需擴(kuò)張緩慢和創(chuàng)新能力不足。加快國(guó)內(nèi)市場(chǎng)建設(shè)和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，這也是由“失調(diào)”向“協(xié)調(diào)”轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換包含兩層含義，一是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由資本驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，促進(jìn)新要素替代舊要素；二是建立健全良性增長(zhǎng)新機(jī)制，通過(guò)制度創(chuàng)新釋放市場(chǎng)主體創(chuàng)新活力[18]。新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換推動(dòng)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展主要體現(xiàn)在：第一，需求側(cè)方面，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換推動(dòng)了企業(yè)轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，創(chuàng)造大量中高收入就業(yè)崗位，帶動(dòng)收入水平的提升，促進(jìn)國(guó)內(nèi)消費(fèi)規(guī)模擴(kuò)張和結(jié)構(gòu)優(yōu)化[1]，推動(dòng)國(guó)內(nèi)循環(huán)發(fā)展；同時(shí)，持續(xù)的研發(fā)創(chuàng)新加快制造業(yè)向高端攀升，促進(jìn)出口部門占據(jù)國(guó)際高新技術(shù)市場(chǎng)，提升全球價(jià)值鏈地位，實(shí)現(xiàn)高水平的外循環(huán)。第二，供給側(cè)方面，國(guó)民收入的提高將帶動(dòng)儲(chǔ)蓄和投資部門的快速擴(kuò)張，破解過(guò)往國(guó)內(nèi)投資資金能力不足而不得不依靠外資融資的困局，并依托國(guó)內(nèi)龐大消費(fèi)市場(chǎng)擴(kuò)大開放，吸引國(guó)際先進(jìn)生產(chǎn)要素，實(shí)現(xiàn)先進(jìn)技術(shù)向本土企業(yè)溢出和擴(kuò)散[19]。第三，結(jié)構(gòu)側(cè)方面，加快新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換要求推動(dòng)政府職能轉(zhuǎn)變，發(fā)揮創(chuàng)新支持作用[2]，堅(jiān)持要素市場(chǎng)化改革，提升資源配置效率，推動(dòng)工業(yè)化信息化相融合，促進(jìn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大并作為高級(jí)生產(chǎn)要素為現(xiàn)代制造業(yè)升級(jí)賦能。因此，本文提出：

假設(shè)1：新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展具有正向促進(jìn)作用。

新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換需要提升高技術(shù)制造業(yè)占比，而高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展傾向于在創(chuàng)新水平高的地區(qū)集聚。馬歇爾最早提出了集聚外部性的三個(gè)方面：勞動(dòng)力蓄水池、中間投入共享和知識(shí)溢出效應(yīng)。在新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)邏輯下，產(chǎn)業(yè)集聚是企業(yè)創(chuàng)新和產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力提高的重要因素。產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)國(guó)內(nèi)價(jià)值鏈的形成和全球價(jià)值鏈的攀升主要體現(xiàn)在：第一，同一行業(yè)的集聚通過(guò)勞動(dòng)力蓄水池效應(yīng)擴(kuò)大勞動(dòng)力市場(chǎng)規(guī)模，一方面壓低工資水平，降低了企業(yè)成本[20]；另一方面促進(jìn)了技術(shù)創(chuàng)新和行業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高[21]。第二，產(chǎn)業(yè)集聚形成了縱向非一體化協(xié)同分工網(wǎng)絡(luò)，共享基礎(chǔ)設(shè)施，有效降低交易成本，具有規(guī)模效應(yīng)的廠商降低了中間品相對(duì)價(jià)格，企業(yè)更易從加工貿(mào)易型企業(yè)向高DVAR企業(yè)轉(zhuǎn)型[20]。第三，產(chǎn)業(yè)集聚通過(guò)信息交流，不同企業(yè)之間的“示范-模仿”規(guī)避了技術(shù)追趕陷阱，有利于企業(yè)間的知識(shí)共享和溢出。第四，由于金融市場(chǎng)發(fā)展的制約，企業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)都面臨嚴(yán)重的融資困難，產(chǎn)業(yè)集聚能緩解企業(yè)的信息不對(duì)稱，減少不確定性，增進(jìn)信任關(guān)系，促進(jìn)信用供給，有效緩解融資約束。基于以上分析，本文提出：

假設(shè)2：新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

政府的適當(dāng)干預(yù)對(duì)于協(xié)調(diào)發(fā)展是必要的，原因主要有以下兩點(diǎn)：第一，創(chuàng)新環(huán)境需要政府營(yíng)造，創(chuàng)新過(guò)程需要政府支持。新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換需要有發(fā)展的激勵(lì)和合適的環(huán)境，轉(zhuǎn)換過(guò)程需要較長(zhǎng)周期，更需要大量的基礎(chǔ)條件和轉(zhuǎn)換成本。一方面，政府通過(guò)政策支持高技術(shù)企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力、資本等生產(chǎn)要素的獲取，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承受能力，進(jìn)而影響企業(yè)區(qū)位選擇和創(chuàng)新決策。有研究認(rèn)為高端制造業(yè)市場(chǎng)化水平的提高反而抑制了其技術(shù)進(jìn)步，超過(guò)閾值的政府支持反而有利于高端制造業(yè)科技水平提升[22]。累積因果模型認(rèn)為地區(qū)間的回波效應(yīng)會(huì)使落后地區(qū)的資源源源流入先發(fā)地區(qū)，由于集聚效應(yīng)和知識(shí)資本的邊際遞增，地區(qū)差距并不會(huì)減小。政府在協(xié)調(diào)發(fā)展的作用在于指導(dǎo)東西部地區(qū)的要素轉(zhuǎn)移，減少要素的流動(dòng)壁壘。另一方面，當(dāng)企業(yè)通過(guò)政府稅收和財(cái)政支持獲得的收益超過(guò)創(chuàng)新所獲報(bào)酬時(shí)，創(chuàng)新惰性驅(qū)使企業(yè)更加不會(huì)從事高投入高風(fēng)險(xiǎn)的研發(fā)活動(dòng)，企業(yè)為享受政策優(yōu)惠的尋租活動(dòng)也會(huì)降低企業(yè)創(chuàng)新積極性。第二，產(chǎn)業(yè)集聚的擁堵效應(yīng)也需要政府的適當(dāng)調(diào)控。一方面，集聚程度提高會(huì)因?yàn)榄h(huán)境污染、空間和資源等限制產(chǎn)生負(fù)外部性。擁堵效應(yīng)造成企業(yè)成本增加，創(chuàng)新產(chǎn)出下降，甚至影響創(chuàng)新積極性。另一方面，過(guò)度的政策驅(qū)動(dòng)會(huì)誘發(fā)重復(fù)建設(shè)，集群企業(yè)趨同性較高，無(wú)法產(chǎn)生應(yīng)有的知識(shí)溢出。集聚水平低時(shí)，集群企業(yè)可以通過(guò)知識(shí)溢出、信息交流發(fā)揮專業(yè)化集聚對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用；集聚水平超過(guò)閾值時(shí)，同質(zhì)化企業(yè)為獲取資源的過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)會(huì)抑制技術(shù)創(chuàng)新，政府需要改變制度環(huán)境和改變要素相對(duì)價(jià)格，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的多樣化集聚，通過(guò)降低中間品成本提高企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出。基于發(fā)展現(xiàn)狀，本文提出：

假設(shè)3：政府干預(yù)可以影響新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換推動(dòng)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的直接效應(yīng)，但影響方向不明。

假設(shè)4：政府干預(yù)正向調(diào)節(jié)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚推動(dòng)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的前后路徑。

假設(shè)5：政府干預(yù)正向調(diào)節(jié)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚推動(dòng)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的前后路徑。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 計(jì)量模型設(shè)定

本文的研究重點(diǎn)是考察新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響機(jī)制，參考文獻(xiàn)[23]，為了消除異方差，采用雙對(duì)數(shù)函數(shù)形式進(jìn)行估計(jì)。構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

其中，i和t分別表示地區(qū)和年份，CDIit表示各省份經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展水平Dio；EDIit表示經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換，ICit表示產(chǎn)業(yè)集聚水平，Xit為控制變量，μi和λt分別為地區(qū)和時(shí)間的固定效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)政府干預(yù)對(duì)中介效應(yīng)產(chǎn)生的調(diào)節(jié)作用，引入政府干預(yù)與經(jīng)濟(jì)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換、產(chǎn)業(yè)集聚的交互項(xiàng)，構(gòu)建有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型如下：

其中，GOVit表示政府干預(yù)，以交互項(xiàng)lnEDI×lnGOV、lnICit×lnGOV的系數(shù)表示調(diào)節(jié)作用大小。檢驗(yàn)如下：若顯著，表明新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換與經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的直接路徑受到政府干預(yù)的調(diào)節(jié)，表示在政府干預(yù)調(diào)節(jié)下新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的總效應(yīng)；若顯著，表示產(chǎn)業(yè)集聚前半路徑受到政府干預(yù)的調(diào)節(jié)，表示政府干預(yù)調(diào)節(jié)下新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的影響作用；若顯著，則后半路徑受到政府干預(yù)的調(diào)節(jié)，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換經(jīng)過(guò)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的中介效應(yīng)為；表示政府干預(yù)調(diào)節(jié)下新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的直接效應(yīng)。

2.2 變量選取

被解釋變量：經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展水平（CDI）。從內(nèi)循環(huán)系統(tǒng)與外循環(huán)系統(tǒng)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，各項(xiàng)指標(biāo)含義如下頁(yè)表1所示。

表1 經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

其中，收入分配指標(biāo)的泰爾指數(shù)為負(fù)向指標(biāo)，其余為正向指標(biāo)，權(quán)重采用AHP-熵值法測(cè)算。衡量要素流通的區(qū)域市場(chǎng)整合度借鑒文獻(xiàn)[24]，選取各省份商品零售價(jià)格環(huán)比指數(shù)作為原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

兩個(gè)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)模型如下：

其中，Zic、Zoc分別為使用TOPSIS 法測(cè)算得到的內(nèi)、外循環(huán)系統(tǒng)的接近度，Cio表示內(nèi)、外循環(huán)系統(tǒng)的耦合度，Tio為內(nèi)外循環(huán)系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，α、β為內(nèi)外循環(huán)系統(tǒng)的待定系數(shù)，認(rèn)為內(nèi)循環(huán)系統(tǒng)權(quán)重應(yīng)大于外循環(huán)系統(tǒng)，取α=0.7，β=0.3[17]。

核心解釋變量：新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換（EDI）。借鑒文獻(xiàn)[4,5]，將經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能劃分為常規(guī)動(dòng)能和新動(dòng)能兩個(gè)維度，每個(gè)維度下從需求側(cè)、供給側(cè)和結(jié)構(gòu)側(cè)三個(gè)方面衡量，建立新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。各個(gè)指標(biāo)的詳細(xì)含義如表2所示。

表2 新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

其中，所有指標(biāo)均為正向指標(biāo)，新動(dòng)能和常規(guī)動(dòng)能的權(quán)重以AHP-熵值法確定，計(jì)算得到新動(dòng)能和常規(guī)動(dòng)能發(fā)展水平NEI、OEI，以新動(dòng)能和常規(guī)動(dòng)能的發(fā)展水平的比值作為衡量指標(biāo)，即：。

中介變量：將產(chǎn)業(yè)集聚劃分為產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚（ISC）和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚（IDC）[21]。以區(qū)位熵測(cè)度產(chǎn)業(yè)集聚的專業(yè)化，以赫芬達(dá)爾指數(shù)倒數(shù)測(cè)度產(chǎn)業(yè)集聚的多樣化，即：

其中，Lit表示i地區(qū)第t期制造業(yè)就業(yè)人數(shù)，Lt表示第t期全國(guó)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)，j表示國(guó)家統(tǒng)計(jì)局分類下六大高技術(shù)制造業(yè)，j'表示其他制造業(yè)。數(shù)值越大，表示地區(qū)制造業(yè)專業(yè)化程度高和差異化產(chǎn)業(yè)越多。

調(diào)節(jié)變量：政府干預(yù)（GOV）。借鑒常見文獻(xiàn)做法，選用各地區(qū)政府一般預(yù)算支出與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值作為政府干預(yù)的指示變量，數(shù)值越大表明政府干預(yù)越多。

控制變量：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平：以地區(qū)人均GDP衡量；（2）人力資本水平：以地區(qū)平均受教育年限和高等教育人數(shù)比例衡量；（3）人口密度：以地區(qū)總?cè)丝谂c建成區(qū)面積的比值衡量；（4）基礎(chǔ)設(shè)施水平：以人均公路與鐵路里程之和來(lái)衡量；（5）私營(yíng)經(jīng)濟(jì)占比：以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)私營(yíng)企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占總主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的比重來(lái)衡量。

2.3 數(shù)據(jù)處理

本文選擇2003—2020 年我國(guó)30 個(gè)省份（除西藏和港澳臺(tái)）作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)商務(wù)年鑒》等，個(gè)別年份缺失數(shù)據(jù)采用移動(dòng)平均法和平均增長(zhǎng)率計(jì)算所得。涉外投資、進(jìn)出口數(shù)據(jù)以當(dāng)年平均匯率換算成人民幣計(jì)價(jià)方式。直接融資數(shù)據(jù)因中國(guó)人民銀行2012年統(tǒng)計(jì)口徑調(diào)整，2003—2012年以債券和股票計(jì)算，2013年及以后數(shù)據(jù)以企業(yè)債券和非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資計(jì)算所得。工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值因2011 年以后不再對(duì)外公布，以主營(yíng)業(yè)務(wù)收入近似替代。

3 基準(zhǔn)回歸分析

3.1 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

下頁(yè)表3 報(bào)告了全樣本中介效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果。模型（2）在模型（1）的基礎(chǔ)上添加了其他控制變量，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換（EDI）的影響系數(shù)分別為0.045 和0.078，表明新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的正向直接效應(yīng)顯著，驗(yàn)證了假設(shè)1。模型（3）和模型（4）分別以產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚（ISC）和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚（IDC）作為中介變量對(duì)前半路徑進(jìn)行檢驗(yàn)，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的影響系數(shù)分別為0.388 和0.198，且在模型（5）和模型（6）中，產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚與產(chǎn)業(yè)多樣化集聚的影響系數(shù)分別為0.027 和0.052，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)集聚在新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展之前存在顯著的正向部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了假設(shè)2。其中，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的間接效應(yīng)分別為0.011 和0.010（β1×γ2），總效應(yīng)為0.045，中介效應(yīng)的占比分別為23.28%和22.88%。結(jié)合上述分析，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚兩條途徑促進(jìn)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展，但正向的間接效應(yīng)占比較低。

表3 中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

3.2 政府干預(yù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)政府干預(yù)如何調(diào)節(jié)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展之間的中介效應(yīng)，對(duì)式（4）至式（6）進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如下頁(yè)表4所示。模型（1）表示政府干預(yù)正向調(diào)節(jié)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的總效應(yīng)，交互項(xiàng)系數(shù)為0.057，但模型（4）和模型（5）交互項(xiàng)lnEDI×lnGOV系數(shù)并不顯著，表示政府干預(yù)對(duì)直接路徑的調(diào)節(jié)并不明顯，假設(shè)3還需進(jìn)一步驗(yàn)證，或許是新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換主要依靠中低端制造業(yè)向高端攀升，政府干預(yù)尚未達(dá)到調(diào)節(jié)門檻所致。在中介機(jī)制中，模型（2）和模型（3）交互項(xiàng)的回歸系數(shù)分別為0.430和0.056，然而只有產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚的調(diào)節(jié)作用顯著，表明政府干預(yù)正向調(diào)節(jié)了產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚的前半路徑，對(duì)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚則無(wú)調(diào)節(jié)作用，與假設(shè)5 不符。產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚路徑中介效應(yīng)為（0.417+0.430lnGOV）×0.059lnGOV=0.026lnGOV2+0.025lnGOV。同理，根據(jù)模型（4）和模型（5）交互項(xiàng)lnISC×lnGOV和lnIDC×lnGOV的回歸系數(shù)顯著性可知，政府干預(yù)影響了產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚的后半路徑，調(diào)節(jié)作用顯著，假設(shè)4 得到驗(yàn)證。產(chǎn)業(yè)多樣化集聚路徑的中介效應(yīng)為0.231×（0.041+0.213lnGOV）=0.049lnGOV+0.009。上述分析表明，政府干預(yù)對(duì)兩條中介路徑的調(diào)節(jié)作用表現(xiàn)出明顯不同：政府通過(guò)提高對(duì)科技創(chuàng)新的投入促進(jìn)本地產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚，當(dāng)集聚形成規(guī)模，政府干預(yù)的正向影響顯著性水平降低，可能是擁堵效應(yīng)所導(dǎo)致，政府應(yīng)減少對(duì)企業(yè)的直接干預(yù)，通過(guò)制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)提高資源利用效率，以強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的促進(jìn)作用；政府干預(yù)對(duì)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚前半路徑無(wú)明顯調(diào)節(jié)作用，可能是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)需先形成專業(yè)化規(guī)模，同時(shí)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚易受到自然條件和要素稟賦的限制，而在后半路徑，政府可引導(dǎo)不同行業(yè)間企業(yè)技術(shù)合作，降低中間品成本，重塑出口競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)一步推動(dòng)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展。

表4 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果

3.3 不同政府干預(yù)水平的條件效應(yīng)變化

表5 為條件過(guò)程在均值及正負(fù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差下的95%置信水平下的Bootstrap 檢驗(yàn)結(jié)果。以產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚為中介變量，在均值負(fù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（M-SD）、均值（M）和均值正一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（M+SD）不同調(diào)節(jié)水平下，條件直接效應(yīng)依次為0.031、0.114、0.197，僅在均值和均值正一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差水平置信區(qū)間不包括0，影響顯著；條件中介效應(yīng)依次為0.033、0.022、-0.003，僅在均值負(fù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差水平下顯著，說(shuō)明當(dāng)政府干預(yù)處于較低水平時(shí)，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換才能通過(guò)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生顯著的促進(jìn)作用，相比無(wú)調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)0.011，中介效應(yīng)占比顯著提升；以產(chǎn)業(yè)多樣化集聚為中介變量，條件直接效應(yīng)依次為0.038、0.089、0.141，條件中介效應(yīng)依次為0.016、0.034、0.052，在均值和均值正一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差下系數(shù)顯著。說(shuō)明當(dāng)政府干預(yù)處于較高水平時(shí)，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換方能通過(guò)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚促進(jìn)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展?？傂?yīng)方面，不同政府干預(yù)水平的效應(yīng)依次為0.058、0.126、0.193，說(shuō)明政府干預(yù)水平的提升強(qiáng)化了新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的促進(jìn)作用。綜上，當(dāng)政府干預(yù)處于低水平時(shí)，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚路徑正向促進(jìn)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展，而在高水平時(shí)，則通過(guò)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚路徑正向作用于經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展。

表5 有調(diào)節(jié)的中介效應(yīng)Bootstrap檢驗(yàn)

圖1 至圖4 展示了政府干預(yù)的簡(jiǎn)單斜率和J-N 斜率圖。如圖1所示，政府干預(yù)水平分別從均值負(fù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差提升至均值和均值正一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)，曲線斜率依次增大，說(shuō)明政府干預(yù)水平提高，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的促進(jìn)作用顯著增強(qiáng)；J-N圖顯示當(dāng)政府干預(yù)水平提升至均值-0.52 個(gè)單位（2.47），總效應(yīng)顯著為正且隨著干預(yù)水平的提高正向作用不斷增強(qiáng)。圖2、圖3表明，在產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚前半路徑，隨著政府干預(yù)水平提升，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚的影響顯著為正；在后半路徑，政府干預(yù)水平分別從M-SD 提升至M 和M+SD 時(shí)，曲線斜率逐漸減小且由正變負(fù)，說(shuō)明過(guò)多的政府干預(yù)并不利于產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚促進(jìn)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展；J-N圖顯示僅當(dāng)政府干預(yù)水平低于均值0.02個(gè)單位（2.97）時(shí)，產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生顯著為正的影響，且隨著干預(yù)水平降低，正向作用不斷增強(qiáng)。圖4 調(diào)節(jié)變量高于均值-0.33 個(gè)單位（2.66）時(shí)，產(chǎn)業(yè)多樣化集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生顯著為正的影響，且隨著調(diào)節(jié)變量促進(jìn)作用不斷增強(qiáng)。

圖1 政府干預(yù)調(diào)節(jié)的總效應(yīng)

圖2 政府干預(yù)對(duì)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚前半路徑的調(diào)節(jié)作用

圖3 政府干預(yù)對(duì)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚后半路徑的調(diào)節(jié)作用

圖4 政府干預(yù)對(duì)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚后半路徑的調(diào)節(jié)作用

4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.1 內(nèi)生性處理與工具變量回歸

由于模型設(shè)定不可避免存在測(cè)量誤差和雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，需采用工具變量的兩階段最小二乘法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文引入省會(huì)城市質(zhì)心到最近港口距離倒數(shù)與上一年全國(guó)科技撥款占公共財(cái)政支出的比重的交互項(xiàng)作為工具變量，并采用解釋變量或中介變量的滯后一期作為另一個(gè)工具變量。弱工具變量檢驗(yàn)的Kleibergen-PaapWald rk F 統(tǒng)計(jì)量均大于10 的經(jīng)驗(yàn)值，說(shuō)明工具變量與內(nèi)生解釋變量相關(guān)；同時(shí)，Hansen J檢驗(yàn)P值均大于0.1，說(shuō)明工具變量是外生的有效的。主要變量的符號(hào)與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相同，而回歸系數(shù)在采用工具變量控制內(nèi)生性后，回歸系數(shù)顯著增大，說(shuō)明內(nèi)生性問(wèn)題使得普通最小二乘估計(jì)產(chǎn)生了向下偏倚。工具變量結(jié)果與前文一致，進(jìn)一步說(shuō)明了結(jié)論的穩(wěn)健性。

4.2 變更被解釋變量

在經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的耦合協(xié)調(diào)模型式（8）中Tio測(cè)算過(guò)程中，內(nèi)、外循環(huán)的待定系數(shù)分別為內(nèi)循環(huán)α=0.7，外循環(huán)β=0.3，為了避免權(quán)重設(shè)置的主觀性對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生干擾，將權(quán)重組合設(shè)置分別變更為內(nèi)循環(huán)0.5、外循環(huán)0.5，內(nèi)循環(huán)0.6、外循環(huán)0.4，內(nèi)循環(huán)0.8、外循環(huán)0.2，內(nèi)循環(huán)0.9、外循環(huán)0.1四種組合進(jìn)行回歸，結(jié)論依然穩(wěn)健。

5 結(jié)論

本文實(shí)證分析結(jié)論如下：

（1）新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展，產(chǎn)業(yè)集聚存在正向的部分中介效應(yīng)。新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)加快區(qū)域的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和多樣化集聚進(jìn)而促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展，但間接路徑的所占比重較低，產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和產(chǎn)業(yè)多樣化集聚的正向中介效應(yīng)占比分別為23.28%和22.88%。

（2）直接路徑上，政府干預(yù)強(qiáng)化了新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的積極作用，但受到調(diào)節(jié)強(qiáng)度的制約。當(dāng)政府干預(yù)強(qiáng)度處于較高水平（大于均值-0.52 個(gè)單位）時(shí)，政府干預(yù)調(diào)節(jié)下的新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換促進(jìn)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的總效應(yīng)顯著，且隨著干預(yù)水平提高正向調(diào)節(jié)作用不斷增強(qiáng)。間接路徑上，政府干預(yù)處于低水平時(shí)，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚推動(dòng)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的間接效應(yīng)占比大幅上升，隨著政府干預(yù)水平的提高，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚路徑促進(jìn)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的間接效應(yīng)占比將顯著提高。

（3）當(dāng)政府干預(yù)水平位于均值-0.33與-0.02個(gè)單位區(qū)間時(shí)，新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換通過(guò)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚和多樣化集聚推動(dòng)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展。lnGOV的提升會(huì)強(qiáng)化新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚，當(dāng)調(diào)節(jié)變量lnGOV低于均值-0.02 個(gè)單位時(shí)，產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生顯著正向影響，影響系數(shù)從最小值0.02逐漸上升。當(dāng)lnGOV高于均值-0.33 個(gè)單位，產(chǎn)業(yè)多樣化集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)雙循環(huán)協(xié)調(diào)發(fā)展的條件效應(yīng)顯著為正，影響系數(shù)從0.03逐漸提升。