內需拉動經濟增長的長期宏觀效應
——基于長三角城市群的實證研究

胡曉輝，馬立行

（1.嘉興學院 商學院，浙江 嘉興 314001；2.上海社會科學院 經 濟研究所，上海 200020）

一、問題提出

灰犀牛疊加黑天鵝（新冠肺炎疫情），全球競爭日趨激烈、復雜、尖銳，中國發展更需要動力、活力和定力。任何國家和地區的經濟增長都有賴于“三駕馬車”拉動，不同點在于消費、投資和出口的配置格局。自1998 年開始，我國實施“擴大內需”戰略且歷經多年，但研究普遍認為國內需求（尤其是消費）依然不足。長期以來，只有投資和出口“兩駕馬車”驅動的增長模式延緩了中國“產業結構轉型”的步伐（渠慎寧等，2018）［1］，促進經濟增長向依靠消費、投資、出口協調拉動轉變之路任重道遠。劉偉等（2014）［2］思考過一個問題：為何需求疲軟而增長穩健？他們的分析結果是由于宏觀進度統計方法與指標的原因；在另一篇文章中，他們將此歸結為增長率在潛在增長率區間外的短期停留所致（劉偉等，2019）［3］。雖然沒能完美解釋總量數據上的矛盾問題，但本研究受此啟發，進一步思考消費需求數據與GDP 年度增長之間的矛盾，是否可能因為忽視了消費需求對經濟增長的長期動態效應，從而低估內需的作用？在當前由高速增長向中高速增長過渡時期，有助于探索建立擴大消費需求的長效機制。按照《關于新時代加快完善社會主義市場經濟體制的意見》部署，增強消費對經濟發展的基礎性作用。

作為發展強勁的全國性增長極和高質量發展樣板區，長三角城市群的經濟增長率變化具有風向標的作用。長三角區域一體化目的是探索全國范圍內區域一體化發展的路徑模式，在更高的能級和水平上參與全球合作與競爭。對內推進一體化進程，使得更多外圍城市受益于核心城市的溢出效應；對外打造具有較強國際競爭力的世界級城市群，成為亞太地區重要的國際門戶。在內外兩個方向和關鍵領域，都需要重新評估該區域“三駕馬車”動力對經濟增長的促進作用，尤其是高質量發展強調長期效應而非短期效應。

“三駕馬車”動力被詬病的最大問題為短期靜態分析，本研究貢獻主要體現在：強調內需拉動經濟增長的長期動態效應，結合需求驅動經濟的多維度性，并在估計方法上進行糾偏改進，區分狹義長三角與廣義長三角地區的宏觀效應，為深度城市化等方面提出有關建議。本文余下部分的結構安排如下：第二部分對相關文獻進行梳理與總結；第三部分進行研究設計，包括面板數據模型設定、研究方法選擇、變量定義和樣本篩選等；第四部分對長三角城市群的區域經濟增長進行檢驗與比較；第五部分為結論與啟示。

二、文獻綜述

支出法計算的GDP 指標由三大需求組成，即消費需求、投資需求和凈出口需求。對中國轉型中內需不足的成因進行分析，發現消費不足是內需不足的主要體現（何代欣，2017）［4］。越來越多的學者意識到，過多的投資會擠占人力資本的增長份額，進而抑制經濟發展（李強等，2012）［5］。也有觀點認為固定資產投資的作用會因經濟發展水平不同而出現差異（Goumrhar et al.，2017）［6］，固定資產投資對中國中部地區經濟增長的影響明顯高于東部和西部地區（任歌，2011）［7］。在經濟新常態背景下，對外貿易和中國經濟增長之間不再是簡單的線性關系。凈出口對經濟增長的作用存在多層次非線性的特點，經濟的開放程度直接影響作用臨界點和作用區間（谷克鑒等，2016）［8］。林發勤等（2018）則通過對中國經濟事實的分析，發現國際貿易與收入增長之間存在倒U型分布關系［9］。

內需和外需對經濟增長的影響毋庸置疑。近年來，國內學者深入探討了內外需求的影響效果與作用機理。

（1）就影響效果而言，目前大量的研究強調內需的基礎性作用。章瀟萌等（2016）使用兩國、三部門模型分析我國1992-2014 年的產業結構轉型路徑，將產出結構進行分解，發現“本國效應”的重要性增強，“開放效應”的重要性減弱，提出從長期考慮，我國產業結構調整在正視對外開放因素合理性的基礎上，仍應立足內需［10］。殷杰蘭（2018）研究1978-2017年我國居民收入、消費以及平均消費傾向的變化，得出結論：我國經濟要保持持續穩定增長，必定要靠內需和消費［11］。劉瑞翔等（2015）劃分時間段分解“三駕馬車”對中國整體經濟增長的貢獻率，發現從GDP增長率來看，消費需求在“三駕馬車”中處于末位，但從TFP 貢獻度指標來看，消費需求驅動經濟增長的績效水平是最高的，因此提倡向“三駕馬車”均衡驅動轉變［12］。

（2）就作用機理而言，部分研究發現，內需發揮基礎性作用呈現明顯的時間階段特征。王維等（2018）基于狀態空間變化概念，分析1978-2013年我國投資、消費、出口與經濟增長的關系。結果表明，改革開放后，投資和出口對經濟增長的拉動作用均呈現先升后降的趨勢，消費對經濟的拉動作用呈現上升趨勢，且已成為推動經濟發展的最大動力［13］。李建偉（2018）回顧中國經濟改革40年的歷程，對經濟增長需求拉動模式的判斷是，早期內需拉動為主轉變為內需和外需共同拉動，最后再度轉向內需拉動為主［14］。另有一些研究發現，內需充分發揮作用存在邊界條件等。楊子榮等（2015）構建面板門限模型，研究結果顯示：當投資率較低時（＜0.384），增加投資能有效拉動經濟增長，當投資率較高時，增加投資對經濟增長的拉動作用將不再顯著；消費拉動經濟增長也存在有效邊界，當投資效率較低時（＜1.201），增加消費會抑制經濟增長，當投資效率足夠高時，增加消費才能夠有效拉動經濟增長［15］。但該研究運用的數據年限過短，僅為2 年（2012-2013 年），無法體現長期效應。鄭江淮等（2018）從需求側、供給側及結構轉換視角探尋中國經濟發展的動力來源，發現持續上升的增長動能已轉到要素、企業、居民等微觀主體動能上［16］。

以上文獻對中國“三駕馬車”錯配格局提供了很多解釋，研究基本上運用全國層面數據，涉及長時間段或分階段分析，但主要估計瞬時或短期效應。本研究以此為基礎，在空間上針對特定區域的經濟增長，并將靜態分析進一步拓展到長期動態效應。

三、面板數據模型及估計方法

（一）模型設置

假設一個地區的生產分為內需部門（X）和出口部門（NX）兩個部門，使用Cobb-Douglas 型生產函數進行線性化，計算國內需求和出口對產出的影響。為獲得一致性、穩健的估計量，可增加因變量和自變量的時間效應，如方程（1）所示：

其中，i表示城市；t表示年份；j表示滯后期的長度；δ0是常數項（假設城市間不存在異質性）；參數δi是不可觀測的城市異質性；εit是誤差項；參數α1和α2分別表示國內需求和出口相對于產出的彈性，估計這兩個參數，就可以確定哪個部門對產出有更大的直接影響；參數α3是因變量滯后項的估計系數，α4和α5是分別是內需和出口變量滯后項的估計系數。

式（1）的自變量沒有構成產出的所有變化源。這意味著，參數并不能完全解釋因變量。根據經典宏觀經濟理論還有其他因素解釋城市間的經濟增長率差異，為此可在式（1）納入一系列協變量（Zit），以分析區域和其他因素的結構特征，包括產業結構、FDI、人口數量等，如式（2）所示：

利用Hausman檢驗，可以確定具有固定效應的面板數據模型最適合于分析內需和出口對經濟增長的影響。為評估長期效應，本研究考慮如下動態線性面板數據模型：

其中，Yit是觀測個體i在t時的經濟增長結果；Dit是主要關注的處理變量；估計系數α是預測效果；Wit是協變量或控制變量，包括常數項α0和Yit的滯后項；δi和ζt是不可觀測的城市固定效應和時間固定效應，可以與Dit相關；誤差項εit在每個單位i和時間t滿足弱外生性條件式（4）時，歸一化為零均值。

除了動態線性面板模型（3）中由系數α衡量經濟增長的短期效應外，本研究感興趣的是長期效應，如式（5）所示：

其中，系數β1，…，βT分別對應于Yit的滯后項。根據Akaike（1974）、Schwartz（1978）、Hannan 和 Quinn（1979）的準則，確定滯后j的最優長度。

（二）固定效應（FE）方法

固定效應方法將個體效應和時間效應作為模型中OLS估計的參數：

（三）Arellano-Bond（AB）方法

AB 方法采取時間差分、變量差分以及運用矩條件，消除個體固定效應ai。即通過定義隨機變量Vit的差分ΔVit=Vit-Vit-1，并應用到式（3）的兩邊得到式（8）：

（四）偏差糾正的DFE估計方法

在FE方法中，α的維數較低，但擾動參數γ的維數p較高。當n→∞，而dα=dim(α)固定時，可近似為p=dim(γ)→∞。在AB 方法中，矩條件的個數m=dim(g(Zi,α,γ))可能很高，所以當n→∞時，可近似為m→∞。這兩種情況都存在一個速率條件［17］：

當(p∨m)2＜n，且n→∞，則

然而，GMM 估計的標準近似正態性和一致性結果仍然成立［18］，即

其中，V11對應于?的 GMM 估計量漸近方差的dα×dα左上角塊。

速率條件式（10）也可以解釋為較小偏差條件。當p2=O(N2+T2)和n＝NT時，該條件在FE 方法中不能成立；當T很大時，由于m2=O(T4)和n＝NT，該條件在AB方法中不能成立。為理解速率條件式（10）的來源，首先關注α?關于α的漸近二階展開式：

以某種方式消除了偏差，就可以將速率條件式（5）改進到后面的較弱條件中。實踐中，常見有多種消除偏差的方法，如bootstrap、leave-one-out 等，本研究主要討論分割樣本偏差糾正方法。對于樣本分割（DFE）的估計量，偏差的來源是單位固定效應的估計，所以沿著時間序列維度將面板數據拆分。根據Dhaene et al.（2015）［19］的研究，各拆分子面板包含了觀測值和其中是高限和低限函數。該拆分保留了時間序列結構，并提供了兩個相同數量的單位固定效應的面板，其中有T/2觀測值，這些觀測數據對每個結果都有信息，因此，第一個面板包含觀測值…，T｝，第二個面板包括觀測值t＝1，…，T｝，兩者矩條件的數量分別是原始面板數據的一半。為降低可變性，本研究將樣本分成平均的兩部分，計算兩部分的估計量，得到然后設定假設全樣本中估計相同數目的干擾參數，并使用相同的矩條件，且這些部分是同質的，那么和的一階偏差分別為b/n、b（/n/2）和b（/n/2），則的一階偏差為：

由此去除偏差之后，得到新的速率條件就變弱，如式（15）所示：

類似式（11），修正后GMM 估計量的近似正態性和一致性性結果仍然成立：

四、實證研究

本研究的目的是分析1995-2017 年內部需求與出口部門對長三角城市群經濟增長的影響，以驗證文獻綜述所呈現內需拉動經濟增長的具體區域特征。研究分為三個步驟：首先，將《長江三角洲城市群發展規劃》（2016）所包含的26 個城市（上海1 個、江蘇9 個、浙江8 個、安徽8 個）界定為狹義長三角，將蘇浙滬皖三省一市全域所包含的41個地級市界定為廣義長三角。對狹義長三角26個城市和廣義長三角41個城市分組的內部需求和外部需求變量分別進行初步固定效應估計；其次，主要研究居民消費需求的時間動態，在動態面板模型中加入因變量Y的最優滯后項，并估計式（5）所確定的長期效應；最后，根據理論和實證證據，進一步加入協變量（產業結構、FDI和人口數量），以分析該地區其他結構特征以及其他因素對經濟增長的長期影響。

（一）變量說明

研究常用一些容易獲取的經濟統計指標對相應構成項目做替代分析，比如利用社會消費品零售總額替代居民消費（毛中根等，2015；劉偉等，2014）［20，2］；用財政支出替代政府消費（陳高等，2014；李君妍等，2015）［21-22］；用全社會固定資產投資替代固定資本形成總額（李暉等，2018）［23］；用海關統計的貿易差額替代貨物和服務凈出口（劉修巖等，2013）［24］。到目前為止，很難找到比這些指標更好的替代指標來分析居民消費、政府消費、固定資本形成總額等（許憲春，2010）［25］。消費需求等單變量方法可能無法識別對經濟增長的真正“獨立”效應，本研究將某種需求作為解釋變量的時候，其他兩種需求作為控制變量納入模型分析，還包括三個描繪區域特征的協變量（產業結構、FDI 和人口數量），具體見表1所列。

表1 變量定義

（二）樣本選擇與數據說明

研究采用1995-2017 年蘇浙滬皖41 個地級市的高維面板數據。為保持分析的簡單性，使用數據集中提取41 個城市組成的平衡子面板，觀測數均為943個。表2列出除了協變量之外所有變量的描述性統計，各變量取對數之后的均值、方差甚至偏度都比較接近。國內生產總值（GDP）即為結果變量Yit，消費需求（TRS）等經濟動力指標就是處理變量Dit。

表2 描述性統計

（三）實證結果解析

本研究使用上文描述的模型設置和計量經濟方法，分析“三駕馬車”對經濟增長的因果效應，并進行固定效應偏差糾正的應用。

1.城市分組普通固定效應模型

將三省一市41個城市與長三角城市群26個城市分組進行普通固定效應回歸分析，結果見表3所列。發現內需（TRS、IFA 與FisE）對GDP 的影響保持穩定，其顯著性參數范圍在0.07～0.69之間，外需（Export）的估計系數為負值，但統計意義上并不顯著。本研究結果驗證了文獻中有關內需的基礎性作用［10-11］，尤其是消費需求（TRS）。另外，“三駕馬車”也并非同時發揮重要的作用，估計參數α1+α2＜1的情況表示，也不是單一動力就可完全拉動經濟增長，基本符合劉瑞翔等（2015）得出的全國需求結構失衡狀態［12］。具體來講，長三角城市群主要靠雙引擎驅動，但不是渠慎寧等（2018）［1］所謂的投資與出口，而是消費與投資。其中，狹義長三角城市群的居民消費需求（TRS）和投資需求（IFA）估計系數大于廣義城市群，狹義長三角城市群的政府消費需求（FisE）估計系數小于廣義城市群。總體結果表明，就整個區域而言，內需增長率對國內生產總值增長率具有顯著的正向作用，其對狹義長三角的影響要大于廣義長三角，可以用地區城市化水平的差異來解釋。

表3 41個城市和26個城市分組回歸

2.無協變量的動態面板模型

為研究內外需求的時間動態，使用線性面板模型（3）控制未觀測的地區效應、時間效應和GDP 的動態性，其中Wit包含最優滯后項Yit，根據準則確定式（5）滯后j的最優長度為四階。弱外生性條件（4）意味著“三駕馬車”和GDP（過去、同期和未來）沖擊是正交的，而這些沖擊是不相關的（因為Wit包含Yit滯后值）。如前所述，由于AB 和FE 方法不能滿足較小偏差條件。其中，AB方法利用m＝632矩條件估計p＝169 個參數（n＝NT＝147×18＝2 646），以前面 5 個周期為初始條件，使 (m∨p)2/n≈ 150（632×632/2 646＝150.95）不接近于零。FE 方法估計利用p＝170 個參數，n＝N×T＝147×19＝2 793，以前面4 個周期為初始條件，得到不接近于零的(m∨p)2/n≈ 10（即170×170/2 793＝10.35）。故本研究采用DFE實現樣本分割消除固定效應估計偏差，長期效應則通過在式（5）中插入系數的估計得到。

表4列出將居民消費需求（TRS）作為解釋變量而無協變量情況下，分別采用FE、AB 和DFE 三種方法，并根據模型方程（1）和（2）估計城市群所得到的實證結果。三種方法估計產生了非常相似的結果，長期效應估計系數都顯著大于短期效應，但DFE估計的短期效應小于其他兩種方法，尤其是狹義長三角城市，長期效應估計系數則相反，并且長期或短期估計系數與普通固定模型的TRS 估計系數也不一致。長期效應與短期效應估計結果的差異性，既驗證了鄭江淮等（2018）［16］有關經濟增長動能的累積性作用，又為內需發揮基礎性作用的時間階段特征增添了一個全新的闡釋。這些差異可能也表明，分析標準誤差漏掉了較小面板中的估計所帶來的額外抽樣誤差，需要探索更精細的問題（Chudik A et al.，2018）［26］。

表4 無協變量的動態模型

3.協變量動態面板模型

根據理論和實證證據，加入協變量（產業結構、FDI 和常住人口數），以分析各城市的結構特征以及其他因素對經濟增長的影響。鑒于后續要分析這三種需求的短期和長期效應，且限于篇幅，本研究僅給出居民消費需求（TRS）的短期與長期效應估計系數，結果見表5 所列。將表5 與表4 進行比較，發現協變量模型估計的短期和長期效應系數值均大于無協變量情況下的估計系數。這意味著，這些協變量對于經濟增長具有統計意義非常顯著的影響，添加該變量在很大程度上提高了模型的精準度。產業結構、FDI與常住人口數等變量與消費需求存在密切聯系，且都可能存在類似楊子榮等（2015）［15］門限模型中的門檻值，因此可用來間接驗證消費需求拉動經濟增長是否存在有效邊界等問題。DFE 估計的短期效應系數與其他兩種方法（FE和AB）的差距縮小，短期效應和長期效應估計系數都大于另兩種方法估計系數。長期效應估計系數仍然顯著大于短期效應，尤其是DFE 去偏方法估計的城市分群組中。FE 和AB 方法發現類似的結果，居民消費需求（TRS）增加使經濟增長在第一年大約增加0.10%，長期增加了0.4%，包括估計準確性（相對于標準誤差）。DFE方法發現，居民消費（TRS）使第一年的經濟增長同樣增加約0.1%，從長遠來看則增加約0.7%，狹義26 個城市長期效應系數比短期效應系數增大約6.75 倍，41 個城市放大系數約5.48倍。

表5 協變量動態模型

（四）穩健性檢驗

長三角城市群范圍曾經歷過多次擴容和調整，本研究為增強結論的有效性，采用城市群擴容的形式來檢驗“三駕馬車”對經濟增長的長期宏觀效應。表3 至表5 呈現了從26 個城市擴展到四省市全域（41個城市）對經濟增長的影響。無論從短期效應或是長期效應系數來看，并未出現正負號等較大的波動變化，說明DFE 偏差糾正的實證結果是穩健的。需要說明的是，如表4至表5所呈現的，新進城市對整體短期似乎起到增長作用，但對長期效應起到稀釋作用，估計系數均變小了，可能的原因是部分新進城市距離核心城市距離較遠，且對外開放程度顯著低于原26個城市，基本符合許建偉等（2016）的研究結論［27］。

除了居民消費（TRS）之外，本研究同樣以DFE方法分城市群組分別估計其他兩種需求（IFA、FisE與Export），限于篇幅僅給出DFE方法的估計結果，具體見表6 所列。由表6 可見，長期效應同樣被低估，并且這三個變量的估計系數要小于TRS 系數。需要注意的是，Export 變量估計系數與表3 有不同之處，意味著外部需求（Export）在26城市存在負向效應，而在41 城市中無論是短期或長期來看仍然是正向作用，說明對于新加入的15 個非核心城市來說，出口仍然發揮較大作用，東部向中部城市的制造業轉移是有效的。

表6 協變量的DFE估計系數

五、結論與啟示

我國的區域發展仍然是非均衡的，內陸腹地縱深幅員遼闊，因此研究內需動力對區域經濟增長的作用具有重要現實意義，深度城市化應該是全國范圍內的若干個超級城市群同時發力。本文針對新一輪高水平對外開放背景下推動經濟高質量發展的樣板區域，比較1995-2017年長三角城市群的長期動態宏觀經濟效應。研究的主要結論為：

（1）總體上來說，“三駕馬車”作為短期需求調節的工具促進了長三角地區的經濟增長，并且擴大內需的作用顯著強于其他動力。無GDP 滯后項固定效應模型（表3）與有滯后項動態模型（表4、表5）比較發現，非動態模型的短期增長效應均被高估，而擬合度較低（R2約等于0.96相比0.99較小），顯著性水平也較低。

（2）多種模型的比較分析證實，內需的經濟增長效應被嚴重低估，尤其是消費需求。有GDP 滯后項的普通固定效應模型（FE）與糾偏估計方法（DFE）比較，短期增長效應被FE高估，而長期增長效應被FE 低估，因此FE 估計方法需要進行修正。相對于未修正的估計方法（FE 與AB），DFE 對長期和短期增長效應估計值都有很大的影響，尤其是長期宏觀效應。本研究也為有關中國經濟增長因素的經驗性分析提供了豐富的實踐性證明。

（3）為了更加深入地闡釋長三角一體化促進區域經濟增長以及引領長江經濟帶高質量發展的作用，本研究通過城市群擴容來檢驗增長效應的穩定性，結果顯示，新進入城市可能由于產業結構、城市化水平、對外開放程度差異等原因，在一定程度上對經濟增長的促進作用較弱。

本研究結論對探索實現《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》（2019）的具體路徑、長三角城市群擴容、一體化發展推進、發掘新動能等方面具有如下幾點啟示。

（1）大力發揮消費拉動我國區域經濟增長的主要動力作用。在服務消費、線上消費等增速較快的領域，為居民創造良好的消費環境，適應群眾多元化的消費需求，增強人們的消費意愿，不斷提升居民的消費能力，尤其在當前克服新冠肺炎疫情帶來地區間流動受限等不利影響的情況下。

（2）關注內需拉動經濟增長的時間特征和累積效應，及時調整經濟增長模式。納入多階滯后項GDP，相當于不僅僅采用單一的消費支出變量，引入消費驅動經濟的多維度性。本研究表明，在不同的發展階段，政府應積極引導經濟增長動力轉換，以促進區域經濟增長。

（3）準確把握區域經濟增長動力發揮作用的有效邊界，包括地理距離相關的有效邊界。狹義長三角26個城市的短期增長效應比4省市41個城市的估計系數要小，而長期效應的估計系數則相反，意味著城市群擴容短期有利，長期效果不明顯，因此仍然需要圍繞重點區域和重點領域進行突破，“以點帶面”加快一體化進程。也間接證明，部分學者提出“新三駕馬車”中的城市化深入仍然是一個漸進的過程，東部城市的主要任務是精細化運作，而中部城市首先要通過接續產業轉移、實現產業轉型。