消費升級、空間溢出與產業全要素生產率?

馬廣程，許 堅

（南京師范大學商學院，南京 210046）

現代產業體系是現代經濟體系的核心，在資源價格上升、匯率波動、貿易保護主義抬頭和國內勞動力成本上升等因素影響下，中國經濟和產業面臨嚴重挑戰。十九大報告指出，中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，產業粗獷式發展的空間正逐漸縮小，亟待向高質量的新模式轉變。實現經濟增長方式的轉變，實質上就是產業提高全要素生產率（TFP）、實現產業轉型升級。那么如何提高全要素生產率、實現產業升級呢？十九大報告中，將“促進完善消費的體制機制”加入到中國社會主義市場經濟體制建設，提出“增強消費對經濟發展的基礎作用”。市場經濟的特點是以需定產，所以消費的變化將會提高全要素生產率、帶動產業升級。由此可見，消費升級作為市場經濟需求端最主要的核心樞紐，是推動產業經濟高質量發展、效率變革、結構升級的重要誘因。

由于各國經濟發展模式具有一定相似性，形成互補性比較優勢是產業生產效率協動發展的關鍵。Acemoglu［1］認為一國的產業效率提升取決于當地要素資源稟賦及質量結構。產業TFP 提升有以下兩種途徑選擇：一是根據本地要素稟賦結構，因勢利導選擇合適技術，則可能會實現產業技術進步甚至實現技術趕超；但選擇錯誤技術，則可能拉大與發達國家的差距［2］；二是擺脫嚴格按照比較優勢的路徑依賴，采取非均衡發展戰略，適度偏離比較優勢的升級路徑，積極發展新興產業，將會出現產業效率提升高于依托比較優勢“有限趕超”的現象［3］。新經濟地理學認為實現消費升級后，消費者多樣性需求上升，多樣性偏好則越強，產業規模收益遞增程度越大。因此，理論上，消費升級形成的本地市場效應也是產業升級依賴的一種“新比較優勢”路徑。

中國產業效率變動因素的研究，有如下幾個方面：一是中國加入WTO 以后非關稅壁壘取消引起市場競爭，通過刺激企業R&D 投入，促進技術進步和過程創新［4］；二是國家高新區設立顯著促進了產業結構高度化，并且對產業結構合理化存在區域差異影響［5］；三是民營經濟發展對產業結構調整升級產生了較大影響［6］；四是信息化水平對生產率具有直接和間接影響，主要是通過勞動力技能結構的中介作用來影響生產效率的提升［7］；五是中國外商投資狀況，消費水平變化使得產業結構出現變動［8］。從上述文獻可以發現，消費既是產業效率提升、結構轉型升級所有遵循的路徑之一，又是影響產業效率的因素之一。

以往文獻對消費升級與產業TFP 的研究多集中在以二、三產業產值比重來研究本地區產業結構優化的影響或理論層面的討論，例如，石奇等［9］利用2000 年、2005 年的投入產出表，在分析消費升級的特征基礎上，發現消費升級可以解釋29.4%的產業變化。劉慧和王海南［10］基于OECD 和中國投入產出表，對產品和服務的消費結構變化發現，消費多樣化趨勢不斷加強，消費升級對產業結構優化存在較強的促進作用。袁小慧等［11］理論闡述了享受型消費模式升級推動中國產業效率提升、產業轉型的作用機制。魏后凱和王頌吉［12］認為，以簡單產值比重等規模指標，很容易忽略產業內的真實情況，而對經濟發展階段做出錯誤判斷。討論產業結構優化和效率提升更應該把握產業質的轉變，而討論消費升級與產業TFP 之間的關系，并將產業TFP 變化存在的空間效應納入其中的研究較為匱乏。在新經濟地理學視角下，消費者行為導致經濟發展差異，促進經濟集聚現象產生，這為勞動力和資本流動提供了動力。需求的變動導致產業供給做出調整，勞動力供給、資本、能源等稀缺要素在空間上流動，加之企業學習效應，形成空間上的互動性，造成各地區產業在效率和技術變化上產生空間溢出效應。引入空間效應后，地方消費升級對產業TFP 的影響如何？對鄰近地區產業TFP 的影響如何？遺憾的是，目前尚未有學者針對這一問題進行研究，本文將以此為出發點，在已有文獻的基礎上探討消費升級與產業TFP 的關系，旨在對這一領域的問題進行補充。

一、模型構建與數據說明

（一）模型設定

區域TFP 提升存在一定空間關聯效應［13］，即各地區產業TFP 可能受地區間要素流動和溢出效應影響。此時，傳統計量方法的獨立同分布前提條件無法得到滿足，導致估計結果產生偏差。為此，空間計量模型考慮到上述問題，將空間依賴性納入其中［14］。本文先設定空間杜賓模型如式（1）所示：

其中：i表示省份；t表示年份；TFPit表示各省的產業TFP；Wij表示設定的N×N維空間權重矩陣，反映了各省在t時期的空間權重；ρ表示鄰近省份產業TFP 對本省TFP 造成的影響；Conit為本文的核心解釋變量，表示各省消費升級程度；Wij×Conit表示消費升級的空間滯后項；Xit表示影響TFP 的控制變量；μit表示地區固定效應；εit表示空間誤差項。

（二）變量描述與說明

1.被解釋變量的選取與測度

借鑒魯曉東和連玉君［15］的方法進行OP 半參數估計法，設定生產函數形式為規模報酬不變的柯布-道格拉斯生產函數：

通過對式（2）取對數，可得其如下線性形式：y=akit+（1-α）lit+δit，其中，yit、kit和lit分別表示Yit、Kit和Lit對數形式，隨機誤差項δit包含了各省TFP 對數形式。將隨機誤差項δit拆分為兩項，ωit為TFP 對數，uit為實際誤差項。構建最優資本函數：Iit=Ii（ω，kit），求得其反函數為ωit=f（Iit，kit），代入得：

對式（3）進行非參數方法來得到TFP 無偏估計值。其中，產出（Yit）用各省產業增加值表示，利用產業增加值指數進行平減。勞動力投入（Lit）用各省年末兩次產業平均從業人員表示。資本投入（Kit）用各省產業固定資本存量表示，計算公式如下：，其中，Kit表示各省當期固定資本存量；σ表示資本折舊率，取值為9.6%；Kit-1表示各省上一期各產業固定資本存量；Iit表示各省當期名義固定資本形成總額；Pit表示各省固定資產投資價格折減指數。

2.消費升級程度

本文借鑒楊天宇和陳明玉［16］的做法，利用各省人均可支配收入表示消費升級程度。原因在于，個人可支配收入是居民收入扣除所得稅和轉移支付后剩下的收入，它表明了居民個人消費和儲蓄能力，是消費開支的決定性因素，更是作用于消費結構升級的主要變量。

3.控制變量的選取與測度

產業TFP 除了受消費升級的影響外，還受其他因素的影響。借鑒以往文獻，在模型中加入以下影響產業TFP 的控制變量：①政府干預程度，本文采用各省政府財政支出占各省GDP 比值來衡量政府干預程度；②貿易開放程度，本文選取各地區進出口總額占各省GDP 比值來衡量貿易開放程度；③外資依存程度，本文選取各省實際利用外商直接投資占各省GDP 比值來衡量外資依存程度；④金融發展水平，本文采用年末金融機構各項貸款余額占GDP 比值來衡量金融發展水平；⑤城鎮化程度，本文采用各省城鎮人口占各省總人口比值來衡量城鎮化程度；⑥市場化水平，本文采用王小魯等［17］編制的中國各地區市場化指數來衡量。

4.空間權重矩陣的選取

Wij采用空間鄰接矩陣，若地區i與地區j存在地理鄰接關系，則Wij為1，否則為0，其主對角線元素均為0。設置空間鄰接矩陣權重矩陣的合理性在于，地理位置越近，交通則越便利，勞動力、資本等要素流動更為頻繁，地區TFP 可能受于地區間要素流動的溢出效應影響。基于此，本文設置空間權重矩陣，并進行了行標準化處理。

（三）數據來源

本文研究中所選取的樣本為1997—2017 年中國30 個省份（因數據缺失，不包括西藏地區和港澳臺地區）的數據。由于大部分省份公布了2017 年工業總產值，剩余省份未公布數據，本文利用各省統計年鑒中公布的工業總產值增速和2016 年工業總產值進行計算，對于依然缺失的數據，采用鄰近線性插補進行處理。其余各數據均來自于各省歷年統計年鑒和《中國統計年鑒》。

二、實證結果分析

（一）產業全要素生產率自相關檢驗

在進行空間計量模型估計之前，需要對地區間產業TFP 是否存在空間相關性進行檢驗。以往文獻通常采用全局空間自相關Moran’sI指數來考察觀察對象的空間相關性，本文也采用這種方法來檢驗，各省兩次產業TFP 的Moran’sI指數及檢驗結果見表1。

由表1 可知，除1998 年、2007 年、2008 年和2013 年外，我國各省工業TFP 的Moran’sI指數均在10%的置信水平上顯著為正，即認為存在正向空間相關；我國服務業TFP 的Moran’sI指數在樣本期內，均在10%的置信水平上顯著為正，即認為存在正向空間相關，這意味著確定使用空間計量模型進行估計是合理的。因此本文通過建立空間計量模型實證考察消費升級對產業TFP 的影響，為區域間產業協調發展提供參考。

表1 產業全要素生產率空間自相關檢驗

（二）消費升級對產業TFP 影響的空間計量結果分析

根據第一大節第（一）小節建立的空間杜賓模型，采用極大似然估計（MLE）對中國1997—2017 年省級TFP 進行回歸，結果見表2 第（3）、第（6）列。為了對模型形式進行篩選，本文還給出了不加控制變量的空間杜賓模型估計結果，以及控制地區固定效應的混合面板最小二乘（sFE）的估計結果。

根據Elhorst 等［18］提出的空間計量模型選擇原則進行篩選。首先對模型進行普通OLS 回歸，并在基礎上進行LM 檢驗。通過對工業TFP 的控制地區固定效應最小二乘估計結果的檢驗可知，LM-Error、R LM-Error、LM-Lag 和R LM-Lag 統計量均未通過顯著性檢驗；對服務業TFP 的估計結果檢驗可知，LM-Error 和R LM-Error統計量均未通過顯著性檢驗，而LM-Lag 和R LM-Lag 統計量均在5%的置信水平下顯著。進一步地，本文在假定選擇SDM 模型的前提下，對不同被解釋變量的模型進行Wald 檢驗和Lratio 檢驗，以確定采用SDM 模型是否合適。從表2 第（3）列的Wald 檢驗和Lratio 檢驗P值可以看出，在10%的置信水平下拒絕了ψ=0 和ψ=-ρα的原假設，顯然SDM 模型更為合適。在服務業TFP 的模型中，從表2 第（6）列的Wald 檢驗和Lratio 檢驗P值可以看出，均在1%的置信水平下拒絕了ψ=0 和ψ=-ρα的原假設，顯然SDM 模型更為合適。所以本文在分析服務業TFP 模型時選擇SDM 地區固定效應模型。加入控制變量后，同一地區固定效應SDM 模型的R2和ln-L值較之前均有了明顯提升，這表明加入控制變量后的SDM 模型更加適宜。

根據sFE 和SDM 模型估計結果顯示，若忽略地區間存在的空間相關性，將高估各經濟因素對產業TFP 的影響，在本文中所考慮的產業TFP 影響因素中，只有金融發展水平、市場化程度的影響被高估的成分較小。但是，納入空間效應后，全要素生產率依然受到政府干預、外資依存程度、金融發展水平、城鎮化程度和市場化水平的影響。

表2 中第（3）列的工業TFP 的SDM 估計顯示，消費升級空間相關系數ρ顯著為正，表明在地理空間鄰接省份的工業TFP 存在正向空間溢出效應。而消費升級空間滯后項估計系數ψ顯著為負，這表明，本地區消費升級提高當地工業TFP 的同時，對鄰近省份工業TFP 產生顯著的抑制，存在顯著負向空間外溢效應。表2 中第（4）列的服務業的SDM 估計顯示，消費升級系數為0.607，通過了1%的顯著水平檢驗，表明各地消費的提高，將會顯著促進服務業TFP 提升。空間相關系數ρ顯著為正，表明在地理鄰接省份的服務業TFP 存在正向的空間溢出效應。而消費升級空間滯后項系數ψ顯著為正，這表明，本地區消費升級提高當地服務業TFP 同時，而且對鄰近省份服務業TFP 產生顯著促進作用，存在顯著正向空間外溢效應。然而，本地消費變化可能通過影響其他的消費情況再反過來對本地消費產生影響，即存在“反饋效應”，導致空間計量模型中消費升級對產業TFP 的地區內溢出效應和地區間溢出效應不能用表2 中的估計結果進行解釋。為了防止做出錯誤判斷和進一步研究估計系數所包含的交互信息，本文基于LeSage 和Pace［19］的思路和方法，計算上述變量的直接效應、間接效應和總效應的估計值。計算結果見表3。

由表3 結果可知：第一，在工業效率的SDM 模型中，消費升級直接效應為0.913，即地方消費增加1%，使當地工業TFP 將增加0.913 個單位，存在明顯地區內溢出效應。其中，直接效應（0.913）大于表2 中的消費升級回歸系數（0.909），這是因為本地消費的變化，通過影響相關區域消費情況再反過來對本地消費產生影響，即“反饋效應”。消費升級間接效應為-0.008，小于直接效應，這說明地方消費升級受到其他地區影響較少。總體而言，消費升級程度會促進所在地區工業TFP。第二，在服務業效率的SDM 模型中，消費升級直接效應估計系數顯著為正，存在明顯地區內溢出效應。直接效應估計系數0.625 大于表3 中消費升級回歸系數（0.607），這說明也存在“反饋效應”。消費升級的間接效應顯著為0.557，一定程度上說明鄰近省份消費情況改善會促進本省服務業TFP 提升，存在正向地區間溢出效應。

表2 消費升級與產業全要素生產率的估計結果

表3 消費升級對全要素生產率影響的直接效應、間接效應和總效應

（三）空間效應差異的進一步討論

以上實證結果表明，消費升級對產業TFP 提升存在顯著的促進作用，并存在一定空間溢出效應。然而，各省市本身的特征（所處地理位置）和消費情況可能會因時間和所在地區的不同，而產生空間的差異性。本部分將從時間和空間維度進行討論。

1.分時段的空間效應差異分析

為了討論消費升級對產業TFP 提升在時間維度上動態變化，借鑒王一鳴［20］對宏觀經濟階段的分類，將樣本期分為“入世”前（1997—2002 年），人口紅利時期（2003—2007 年），金融危機后經濟復蘇時期（2008—2012 年）和提出經濟發展新常態至今階段（2013—2017 年），并且表2 的Moran’sI指數也顯示工業TFP 出現不顯著的斷點在2007年、2013 年，工業是國民經濟的命脈，它的變化也反映出國家經濟發展狀況，這與以上時間節點分類也比較契合。估計結果見表4。

比較工業和服務業的核心解釋變量效應差異可以發現，在“入世”前，消費升級對本地工業TFP 影響顯著為正，而對其他地區影響卻顯著為負，并且間接效應遠大于直接效應，這說明這段時期內，當地消費提升在促進本地工業效率增加同時，通過吸引要素流動，產生“虹吸效應”，地區間為爭奪要素而惡性競爭導致效率低下。而對服務業影響均顯著為正，這是由于這段時期服務業剛開始起步階段，居民消費水平提升誘發服務業為其提供產品，從而獲得一定發展。人口紅利時期，勞動人口比重較高，為經濟高速發展提供高儲蓄、高投資的環境，此時消費水平提升會促進工業和服務業生產效率增加，并且服務業處于發展階段，消費對服務業TFP 總效應（估計系數為1.174）達到最高。金融危機后的復蘇階段，我國大力發展交通設施和網絡通信的建設，這為地區間要素快速流動提供了物質基礎，使得空間溢出效應繼續持續下去。新常態時期，經濟發展節奏減緩，由以前的粗獷式向高質量發展轉變，加之生產性服務業受到社會重視，消費升級對服務業生產效率的促進作用反哺到工業生產中，其中間接效應遠大于直接效應，并且總效應達到樣本期內最高值，這說明新常態階段消費升級對促進本地和鄰近地區TFP 提升的作用更加重要。

2.分區域的空間效應差異分析

我國區域發展不平衡，地區間消費水平和產業TFP 存在巨大差異，并且東部地區城市較密集，空間距離小，方便要素流動，而西部地區城市間距離較大，要素流動不便。因此在分析空間溢出效應時，有必要考慮地理差異起到的作用。為此，本部分將樣本劃分為東、中、西部三個區域進行討論。估計結果見表5。

表5 顯示，從總效應看，在東、中、西部地區，消費升級均對產業TFP 提升具有顯著促進作用，說明消費水平提升在一定程度上會促進產業TFP 提升的結論是穩健的。直接效應來看，中西部地區的消費提升對兩次產業TFP 促進作用大于東部地區；而在間接效應上，中西部地區的消費提升對工業TFP 促進作用也是大于東部地區，對服務業效率促進作用卻呈現出自東向西逐漸遞減。可能的原因是，中西部地區本身消費水平相較于東部地區而言差距較大，隨著經濟發展，中西部地區收入水平提升幅度要遠比東部地區大，并且中國存在的城鄉二元結構在中西部地區仍較為明顯。孫興杰等［21］的研究發現，農村居民消費意愿和消費增速均快于城鎮居民。這表明中西部地區存在較為龐大的消費升級群體，他們的消費水平提升會對工業制成品產生較大的需求，從而促進工業效率提升；當中西部地區消費水平跨越了工業制成品階段，就會增加對服務業產品的需求，從而促進服務業效率提升。這也就是為什么中西部地區消費提升的直接效應大于東部地區的原因。此外，隨著國家深入實施中部地區崛起和西部大開發的任務，將東部地區的大部分工業和一部分現代服務業遷移至中西部地區，促進產業間的地理分工布局。由于東部地區收入水平已經達到一定消費程度，它的增加會導致服務業產品的需求增加，而東部地區城市密集，便于服務業要素流動，從而促進鄰近地區服務業TFP 提升。東、中、西部的收入差距和產業地理布局，導致其對鄰近地區服務業TFP 的作用呈現自東向西逐漸遞減的現象。

表4 空間效應的時間維度差異估計

表5 空間效應的地理維度差異估計

（四）穩健性檢驗

本文空間計量模型采用的是空間鄰接矩陣，優點在于可充分考慮與本省鄰近省份對自身TFP 提升的影響，但缺點在于可能忽略不相鄰省份也可能對本省的產業TFP 產生一定的影響。為了彌補這一缺點，本文將構建不同權重矩陣來衡量不同地區之間關系，主要包括：①經濟空間權重矩陣（We），構建公式為，其中表示i省份樣本期內GDP 的均值表示樣本期內所有省份GDP 的均值，主對角線元素均為0；②空間距離權重矩陣（Wd），構建公式為，其中dij為根據國家基礎地理信息系統提供的省份經緯度數據所測算的兩地區直線地理距離，主對角線元素均為0。更換空間權重矩陣后，本文重新按照前文的實證過程進行了估計。估計結果顯示，采用地區固定效應的SDM 模型進行估計是合理的，在分析消費升級對產業TFP 影響時使用SDM 模型得到穩健性檢驗。此外，無論是采用哪種空間權重矩陣，其估計結果與前文實證結果區別在于空間相關系數、某些變量系數和空間滯后項系數有了一定程度的提高或降低，但核心解釋變量的估計符號與上文的研究結論基本一致。這在一定程度上說明本文結果具有穩健性（鑒于篇幅原因，穩健性檢驗結果不做匯報，若有興趣，備索）。

三、結論與啟示

本文利用國內1997—2017 年省級面板數據，運用半參數OP 法測算各省產業TFP，構建SDM 模型，實證檢驗了消費升級對產業TFP 的影響，得到如下結論：第一，我國產業TFP 具有明顯空間相關性。Moran’sI指數和SDM 模型的空間相關系數均顯著為正，說明一個地區的產業生產效率不僅與自身相關，而且還會受鄰近地區效率影響。第二，消費升級會顯著促進產業TFP 提升，對服務業TFP 促進作用大于對工業的影響。進一步研究發現，消費升級具有顯著正向空間溢出效應，一個地區消費升級不僅會促進本地產業TFP 提升，還會通過空間溢出效應推動鄰近地區產業TFP 提升。其中，消費升級對服務業TFP 提升的間接效應顯著，對工業TFP 提升的間接效應并不顯著。第三，為了探究消費升級影響產業TFP 的空間效應是否存在差異性，從時間和空間維度進行分析，結果表明，就時間維度而言，消費升級對工業TFP 促進作用是顯著增強的，而對服務業效率影響隨著服務業由誕生到成熟的過程是逐漸減弱的。就空間維度而言，東、中、西部地區的消費升級均對產業TFP 提升具有顯著促進作用；直接效應來看，中西部地區消費提升對兩次產業TFP 促進作用大于東部地區；而消費提升對服務業TFP 的間接效應卻呈現出由東向西逐漸遞減趨勢。最后通過更換空間權重矩陣，發現上述結果依然穩健。

根據上述結論，本文研究啟示在于：第一，推動產業效率提升、轉型升級，實現經濟高質量發展依賴于國內消費。為此，政府應保障人民收入水平增長，收入水平提升是消費升級促進產業升級的根本途徑，應不斷完善社會保障體系，將靈活就業群體、貧困群體納入到保障范圍。目前國內仍有大量低收入人口，政府應著力確保在2020 年實現全面小康社會的奮斗目標，擴大中等收入群體規模。進一步引導消費由生存型向發展型、享受型消費模式轉變，鼓勵發展新消費方式，擴大居民消費領域和消費信貸，滿足居民多層次消費需求。第二，在促進消費水平提升時，應對不同地區采取因地適宜的政策。應當看到中西部地區收入水平提升對產業效率的顯著促進作用，通過產業轉移方式，使產業利用中西部地區巨大的消費升級市場，實現本地市場效應的形成，促進產業規模經濟的實現。積極利用不同區域消費升級的空間溢出效應來促進本地產業發展。對于空間溢出效應較強的區域，應當考慮省份間的相互影響、協同治理、共同制定產業政策，實現區域間的市場整合。第三，從控制變量來看，政府應鼓勵企業以市場需求為導向，增加對外開放力度，實施負面清單制度，為進出口貿易企業減費降負，從而推動產業升級。此外，政府對市場的干預應僅限于為企業提供較好的軟硬件設施與營商環境，主導金融體系將信貸流向小微企業，促進資本要素流向生產率較高的企業，以及提高市場化程度，以發揮價格機制與競爭機制在經濟運行中的作用。