劉宇維，邵淅玥

1.廣州商學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東 廣州 511363；2.澳門(mén)大學(xué) 社會(huì)科學(xué)學(xué)院，澳門(mén) 999078

當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革突飛猛進(jìn)，科學(xué)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展加速滲透融合，有效提高了我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和核心競(jìng)爭(zhēng)力。因此，我國(guó)各級(jí)財(cái)政對(duì)科技投入的力度逐年加大，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，第三產(chǎn)業(yè)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率呈逐步上升的趨勢(shì)。以往的經(jīng)濟(jì)學(xué)研究雖然已從多角度論述了財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的促進(jìn)作用，但是鮮有文獻(xiàn)厘清這里面的具體機(jī)制，以及這種機(jī)制如何受地區(qū)異質(zhì)性的影響。

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)梳理可知，探究財(cái)政科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的聯(lián)系離不開(kāi)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究。隨著我國(guó)的“人口紅利”逐漸消失以及要素投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)拉動(dòng)效應(yīng)逐漸減弱，我國(guó)未來(lái)的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率將更多地受全要素生產(chǎn)率影響。作為衡量生產(chǎn)效率的指標(biāo)，全要素生產(chǎn)率是連接技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要渠道。因此，研究全要素生產(chǎn)率在財(cái)政科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換之間所起到的中介作用，不僅有著重要的社會(huì)經(jīng)濟(jì)意義，而且有著重要的學(xué)術(shù)價(jià)值。

一、文獻(xiàn)回顧

過(guò)往的文獻(xiàn)已經(jīng)從財(cái)政支出和科技投入等角度對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響進(jìn)行研究，但主要聚焦在相關(guān)性和科技投入影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的直接路徑，而關(guān)于科技投入、全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的內(nèi)在作用機(jī)制，以及對(duì)此機(jī)制的影響因子的研究則較少。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)上看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者們已從多角度論述了財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的促進(jìn)作用。有學(xué)者認(rèn)為財(cái)政支出政策［1］和政府補(bǔ)貼［2］均有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級(jí)，研發(fā)投入能顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，技術(shù)創(chuàng)新在研發(fā)投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)影響中發(fā)揮顯著的中介效應(yīng)［3］，但安苑等［4］卻認(rèn)為無(wú)論是在地區(qū)內(nèi)部的絕對(duì)份額還是在全國(guó)的相對(duì)份額而言，地方政府財(cái)政行為的波動(dòng)顯著抑制了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。波特（Porter）［5］和博里斯（Boris）［6］則分別從產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和企業(yè)創(chuàng)新角度認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的一個(gè)主要來(lái)源是各類技術(shù)創(chuàng)新。

深入探究財(cái)政科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的作用機(jī)制，首先要研究技術(shù)進(jìn)步對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響途徑［7］，而全要素生產(chǎn)率則是反映此種途徑的重要指標(biāo)。關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的互動(dòng)關(guān)系，蓋勒（Galor）等［8］和漢森（Hansen）等［9］均通過(guò)理論模型的構(gòu)建和數(shù)值模擬提出了全要素生產(chǎn)率是農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)向現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變的驅(qū)動(dòng)力。高建勇等［10］、殷紅等［11］均認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和全要素生產(chǎn)率之間存在雙向、交互影響的關(guān)系。在科技投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究中，盧卡斯（Lucas）［12］指出技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的決定因素，而酈斌超［13］認(rèn)為技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)都是驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素。文章通過(guò)引入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要指標(biāo)，即全要素生產(chǎn)率，探究全要素生產(chǎn)率在財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間起到什么樣的中介作用，彌補(bǔ)財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間作用機(jī)制的缺失。

以往的研究表明，財(cái)政科技投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和全要素生產(chǎn)率三者之間的相互作用機(jī)制在我國(guó)存在地區(qū)差異。劉藝璇、賀建風(fēng)［14］認(rèn)為根據(jù)分地區(qū)的實(shí)證分析，東部和西部科技資本投入正向推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，中部科技要素投入沒(méi)有促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)；孫瑾等［15］認(rèn)為第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用區(qū)域差異較大，且東部地區(qū)的正效應(yīng)最顯著；而嚴(yán)成樑等［16］認(rèn)為生產(chǎn)性公共支出不一定總能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并且存在地區(qū)差異。且根據(jù)以往的研究，對(duì)外開(kāi)放程度、人力資本水平、金融發(fā)展水平對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)均存在顯著影響：對(duì)外直接投資顯著地促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)且有顯著的滯后效應(yīng)［17］，高等教育對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)具有明顯的促進(jìn)作用［18］，金融體系在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型方面發(fā)揮著不可估量的作用［19］。文章通過(guò)引入人力資本水平、金融發(fā)展水平和對(duì)外開(kāi)放程度這三個(gè)地區(qū)變量探討其對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介作用的調(diào)節(jié)效應(yīng)，探討區(qū)域變量會(huì)如何影響這種中介效應(yīng)。

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)梳理可知，學(xué)者們對(duì)財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)進(jìn)行了深入研究，但是鮮有文獻(xiàn)厘清這里面的具體機(jī)制，目前文獻(xiàn)研究較少探索財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的區(qū)域異質(zhì)性，更鮮有研究具體是哪些地區(qū)因素影響財(cái)政科技投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和全要素生產(chǎn)率三者間的關(guān)系。因此，為了厘清財(cái)政科技投入作用與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的具體機(jī)制，本文參考溫忠麟等［20］的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，基于2003—2022 年的中國(guó)地級(jí)市數(shù)據(jù)，通過(guò)引入并論證全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)，進(jìn)一步揭示財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間的具體機(jī)制，探討全要素生產(chǎn)率是如何加強(qiáng)財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的調(diào)整的，在各個(gè)地區(qū)財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響和全要素生產(chǎn)率的中介作用具有什么樣的差異性，以及區(qū)域變量在什么方面影響此中介效應(yīng)。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源和變量定義

利用2003—2022 年中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒和各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）、市的統(tǒng)計(jì)年鑒，文章選取281 個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，一些關(guān)鍵變量的測(cè)量方法和識(shí)別策略介紹如表1所示：

表1 變量定義

財(cái)政科技投入（R&D）：本文選擇財(cái)政科技支出占GDP的比值作為衡量財(cái)政投入程度的指標(biāo)，該指標(biāo)值越大，則表明財(cái)政科技投入水平越高，即政府對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)和發(fā)展的財(cái)政科技投入力度也就越大。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)指數(shù)：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)通常是指農(nóng)業(yè)、工業(yè)和服務(wù)業(yè)在一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中所占的比例。文章從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化角度出發(fā)，采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù)作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的指標(biāo)［21］，該指標(biāo)的值越大，表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)水平越高，具體計(jì)算方法如下：

在上式中，IS為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù)，i代表第i產(chǎn)業(yè)，qi代表第i產(chǎn)業(yè)所占比重。

全要素生產(chǎn)率：全要素生產(chǎn)率是指各要素（資本和勞動(dòng)等）投入之外的技術(shù)進(jìn)步和能力實(shí)現(xiàn)等導(dǎo)致的產(chǎn)出增加，是剔除要素投入貢獻(xiàn)后所得到的殘差［22］。全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)率常被認(rèn)為是科技進(jìn)步的指標(biāo)，是指在生產(chǎn)活動(dòng)中資源開(kāi)發(fā)利用的效率，產(chǎn)出增長(zhǎng)率中超出要素投入增長(zhǎng)率的部分則稱為全要素生產(chǎn)率。文章將包含環(huán)境污染要素的非期望產(chǎn)出SBM方向距離函數(shù)應(yīng)用于Malmquist模型，測(cè)算出全要素生產(chǎn)率。在測(cè)算全要素生產(chǎn)率時(shí)，涉及投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取問(wèn)題，文章選取資本和勞動(dòng)等要素作為投入指標(biāo)，主要指標(biāo)解釋說(shuō)明如下：（1）資本存量。采用資本投入流量和永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算各省歷年資本存量。其計(jì)算公式為：Kit=（1-δ）Ki（t-1）+Iit，I表示新增社會(huì)固定資產(chǎn)投資，K表示各地級(jí)市在各期的資本存量，δ為資本折舊率，依據(jù)單豪杰［23］的方法，選取折舊率為10.96%。（2）勞動(dòng)投入。選取各地級(jí)市就業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)投入指標(biāo)。產(chǎn)出指標(biāo)以2010年為基期，根據(jù)城市所在省份的歷年GDP 指數(shù)算得城市GDP 平減指數(shù)，以城市名義GDP 進(jìn)行平減消除價(jià)格因素影響，得到城市歷年GDP。

控制變量：人力資本水平（EDU）為各地級(jí)市在校大學(xué)生的數(shù)量；對(duì)外開(kāi)放程度（OPEN）為各地級(jí)市利用外資金額；金融發(fā)展水平（FIN）為各地級(jí)市的當(dāng)年年末金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)貸款余額。

（二）模型構(gòu)建

1.逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)法建立模型

為檢驗(yàn)全要素生產(chǎn)率在財(cái)政科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)之間起到的中介效應(yīng)，文章根據(jù)溫忠麟等［20］相關(guān)理論逐步建立了如下的模型：

其中，模型中i表示第i個(gè)地級(jí)市，t表示t年，α1至α5表示各變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）的影響系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。模型（2）衡量的是財(cái)政科技投入（R&D）對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）的直接效應(yīng)，模型（3）和模型（4）采用的是逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)法（Baron、Kenny）［24］，衡量的是加入中介變量全要素生產(chǎn)率（TFP）對(duì)財(cái)政科技投入（R&D）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）之間關(guān)系的中介效應(yīng)。中介效應(yīng)存在的判斷依據(jù)為：當(dāng)模型（2）中系數(shù)α1顯著，且模型（3）系數(shù)α1和模型（4）中系數(shù)α5同時(shí)顯著，則中介效應(yīng)成立。在模型（2）—模型（4）中，本文對(duì)控制變量EDU、OPEN和FIN均作一階滯后處理，同時(shí)為了關(guān)注控制變量的百分比變動(dòng)對(duì)因變量的影響、防止出現(xiàn)偽回歸和不改變回歸結(jié)果的客觀真實(shí)性，對(duì)控制變量作自然對(duì)數(shù)化處理。

2.建立具有調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型

為進(jìn)一步厘清地區(qū)異質(zhì)性和中介效應(yīng)的機(jī)制，文章通過(guò)建立中介變量與一些區(qū)域控制變量的交互項(xiàng)，研究這些地區(qū)變量影響中介變量的作用。根據(jù)穆勒（Muller）等［25］的調(diào)節(jié)中介效應(yīng)和中介調(diào)節(jié)效應(yīng)，文章將人力資本水平、對(duì)外開(kāi)放程度、金融發(fā)展水平分別作為調(diào)節(jié)變量，在上述模型（3）上建立如下其他模型，其中，模型中i表示第i個(gè)地級(jí)市，t表示t年，α1至α6表示各變量對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IS）的影響系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)：

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 為文章主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，在全國(guó)281 個(gè)地級(jí)市20 年的數(shù)據(jù)中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的平均值為2.2557，但最大值和最小值存在較大差距，個(gè)別城市可能第三產(chǎn)業(yè)已達(dá)較高水平，有些城市則可能一、二產(chǎn)業(yè)比重偏高。在財(cái)政科技投入方面，全國(guó)城市平均財(cái)政科技投入為71572.6萬(wàn)元，但最大值和最小值相差較多，說(shuō)明城市間財(cái)政科技投入的不均衡。在TFP方面，全國(guó)平均值為1.1311，說(shuō)明都存在一定的科技進(jìn)步，但科技進(jìn)步的程度城市各有不同。在其他變量方面，城市間也存在一定的差距。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）中介效應(yīng)分析

由表3 中可以得出，在直接效應(yīng)模型（2）中，解釋變量財(cái)政科技投入對(duì)被解釋變量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)系數(shù)存在顯著的正向效應(yīng)，α1在1%的顯著性水平上顯著，即財(cái)政科技投入占GDP 比重每提高1%產(chǎn)業(yè)升級(jí)系數(shù)則提高1.479左右，說(shuō)明了財(cái)政科技投入有助于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。這主要是因?yàn)樨?cái)政科技投入能在一定程度上改善企業(yè)的生產(chǎn)實(shí)踐和經(jīng)濟(jì)管理，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)的共同進(jìn)步，有效地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)水平提升，推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。控制變量方面，人力資本水平和金融水平會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生正向影響，均在1%顯著性水平上顯著，而對(duì)外開(kāi)放程度則不顯著。在控制變量方面，人力資本水平和金融水平也會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生正向的影響，均在1%顯著性水平上顯著，而對(duì)外開(kāi)放程度則不顯著。一方面，隨著近年來(lái)我國(guó)的高等教育不斷擴(kuò)招，我國(guó)人力資本投資進(jìn)一步擴(kuò)大，越來(lái)越多大學(xué)生掌握目前先進(jìn)的科技知識(shí)和管理能力，可以有效地運(yùn)用到企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和產(chǎn)品升級(jí)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)；另一方面，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也離不開(kāi)金融環(huán)境的穩(wěn)定，金融體系的良好發(fā)展可以有效地實(shí)現(xiàn)資金在產(chǎn)業(yè)間的最優(yōu)配置、降低信息交易成本等，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。

表3 逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)回歸結(jié)果

在模型（3）和模型（4）中可以看出，模型（3）中R&D對(duì)TFP在1%的顯著性水平上，模型（4）中TFP對(duì)IS在1%的顯著性水平上顯著，說(shuō)明中介效應(yīng)成立。財(cái)政科技投入能正向有效促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，而全要素生產(chǎn)率的提高對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)也有一定的正向影響。模型（4）中本文將財(cái)政科技投入與全要素生產(chǎn)率同時(shí)納入模型，回歸結(jié)果顯示，在控制了全要素生產(chǎn)率的間接影響后，財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響仍在1%的置信水平上顯著為正，且估計(jì)系數(shù)相較于模型（1）的回歸系數(shù)稍有下降，進(jìn)一步證明了全要素生產(chǎn)率作為中介效應(yīng)確實(shí)存在。中介效用占比等于9.318×0.009÷1.479 約等于6%。財(cái)政科技投入可以有效促進(jìn)基礎(chǔ)研究和應(yīng)用研究，為技術(shù)進(jìn)步提供了創(chuàng)新的環(huán)境和基礎(chǔ)條件，使得經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率不斷提升，形成良好的規(guī)模效應(yīng)，帶動(dòng)了全要素生產(chǎn)率的提高，推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

本文首先對(duì)中介變量全要素生產(chǎn)率（TFP）和地區(qū)控制變量對(duì)外開(kāi)放程度（lnOPEN）、人力資本水平（lnEDU）和金融發(fā)展水平（lnFIN）先進(jìn)行中心化處理，避免形成交互項(xiàng)的多重共線性問(wèn)題，再分別形成交互項(xiàng)納入模型進(jìn)行回歸。表4 的變量分別表示了對(duì)外開(kāi)放程度（lnOPEN）、人力資本水平（lnEDU）和金融發(fā)展水平（lnFIN）對(duì)中介變量全要素生產(chǎn)率（TFP）的作用效果影響。

表4 調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型回歸結(jié)果

從表4 中可以看出模型（5）和模型（6）中的交互項(xiàng)均不顯著，說(shuō)明對(duì)外開(kāi)放程度和人力資本水平并未對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介作用起到調(diào)節(jié)的作用，即未促進(jìn)全要素生產(chǎn)率中介作用的發(fā)揮，未起到調(diào)節(jié)作用。而在模型（7）中，全要素生產(chǎn)率（TFP）和金融發(fā)展水平（lnFIN）的交互項(xiàng)在5%的顯著性水平上顯著且系數(shù)為正，說(shuō)明金融發(fā)展水平對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介作用起到顯著的正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到第三產(chǎn)業(yè)在我國(guó)現(xiàn)階段對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)，以及其在孕育市場(chǎng)關(guān)系和完善市場(chǎng)機(jī)制等方面發(fā)揮著重要作用，第三產(chǎn)業(yè)的比重也是衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的一個(gè)重要指標(biāo)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，文章將被解釋變量替換為第三產(chǎn)業(yè)比重IS3，同樣利用固定效應(yīng)模型逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)，結(jié)果如表5 所示。結(jié)果顯示，財(cái)政科技投入仍然在1%水平上顯著影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，且在模型（3）中R&D對(duì)TFP在1%的顯著性水平上，模型（4）中TFP對(duì)IS在1%的顯著性水平上顯著，說(shuō)明中介效應(yīng)成立。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

四、區(qū)域異質(zhì)性分析

（一）區(qū)域劃分

由于中國(guó)疆域?qū)拸V以及各地區(qū)地理位置、區(qū)域布局和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面存在較大差異，我們把全國(guó)按省（自治區(qū)、直轄市）劃分為三個(gè)區(qū)域，以檢驗(yàn)中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)的區(qū)域差異。第一組包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南12個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）；第二組包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南9 個(gè)省（自治區(qū)）；第三組包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆10 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）。

（二）分區(qū)域?qū)嵶C分析

1.中介效應(yīng)分區(qū)域檢驗(yàn)

分區(qū)域逐步實(shí)證回歸的結(jié)果如表6所示。在模型（2）的直接效應(yīng)檢驗(yàn)中，所有組別的核心解釋變量財(cái)政科技投入均在1%顯著性水平顯著且系數(shù)均為正，說(shuō)明財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在全國(guó)均有正向的促進(jìn)作用。同時(shí)，沿海地區(qū)的財(cái)政科技投入的回歸系數(shù)小于全國(guó)實(shí)證回歸時(shí)的系數(shù)，但第二組和第三組省份構(gòu)成的內(nèi)陸區(qū)域的系數(shù)大于全國(guó)，表明在內(nèi)陸區(qū)域，財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的正向效應(yīng)增強(qiáng)，形成良好的直接影響?？刂谱兞糠矫?，所有組別的人力資本水平、金融發(fā)展水平的系數(shù)均在1%顯著性水平顯著且系數(shù)為正，說(shuō)明全國(guó)人力資本水平、金融發(fā)展水平均對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有顯著正向直接促進(jìn)作用，且此效應(yīng)在沿海地區(qū)更為顯著。

表6 分區(qū)域逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)模型結(jié)果

在模型（3）和模型（4）的逐步檢驗(yàn)回歸系數(shù)模型中，只有沿海地區(qū)的模型（4）中TFP系數(shù)在5%顯著性水平顯著且系數(shù)均為正，因此全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)只在沿海地區(qū)顯著，而在內(nèi)陸區(qū)域中，全要素生產(chǎn)率沒(méi)有起到中介的作用。而且在第一組地區(qū)的中介效應(yīng)占比等于9.242×0.013÷0.77約等于15.6%，中介效應(yīng)占比強(qiáng)于全國(guó)水平。這可能是由于沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)的率先發(fā)展，先進(jìn)制造業(yè)集中，在科技、經(jīng)濟(jì)和治理能力等方面率先達(dá)到現(xiàn)代化水平，近年來(lái)科技投入使得生產(chǎn)技術(shù)、管理制度、勞動(dòng)者素質(zhì)、環(huán)境治理等不斷進(jìn)步，這些都促進(jìn)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，促使企業(yè)升級(jí)改造，形成良好的產(chǎn)業(yè)集群，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)。而內(nèi)陸地區(qū)仍在進(jìn)一步發(fā)展中，暫未形成全要素生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的良好作用機(jī)制。

2.調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型分區(qū)域檢驗(yàn)

在分區(qū)域進(jìn)行地區(qū)變量調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型實(shí)證回歸中，所有組別的回歸結(jié)果如表7 所示。因?yàn)樵谟傻诙M和第三組省份構(gòu)成的內(nèi)陸區(qū)域中，全要素生產(chǎn)率并未起到顯著的中介效應(yīng)，因此地區(qū)變量對(duì)外開(kāi)放程度、人力資本水平和金融發(fā)展水平并未對(duì)此起到調(diào)節(jié)作用。而在沿海地區(qū)，全要素生產(chǎn)率的中介作用顯著，且與人力資本水平的交互項(xiàng)在5%顯著性水平顯著且系數(shù)為正，與金融發(fā)展水平的交互項(xiàng)在1%顯著性水平顯著且系數(shù)為正，說(shuō)明在沿海地區(qū)人力資本水平和金融發(fā)展水平對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)起到了正向調(diào)節(jié)作用，即全要素生產(chǎn)率在財(cái)政科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的中介作用隨著人力資本水平和金融發(fā)展水平的提高而增強(qiáng)。

表7 分區(qū)域調(diào)節(jié)效應(yīng)的中介模型回歸結(jié)果

五、結(jié)論和建議

文章的實(shí)證結(jié)果表明，政府的財(cái)政科技投入對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有顯著的促進(jìn)作用，人力資本水平、金融發(fā)展水平也在一定程度上促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展。在中介效應(yīng)方面，全要素生產(chǎn)率在科技投入和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間起到了顯著的中介作用，證明科技要素的投入可以有效促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，提高全要素生產(chǎn)率，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，且金融發(fā)展水平對(duì)全要素生產(chǎn)率的中介作用起到顯著的正向調(diào)節(jié)作用。在區(qū)域差異性方面，科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的直接效應(yīng)內(nèi)陸地區(qū)強(qiáng)于沿海地區(qū)；全要素生產(chǎn)率的中介作用機(jī)制方面，沿海地區(qū)中介效應(yīng)顯著，而內(nèi)陸地區(qū)不顯著，且沿海地區(qū)的中介效應(yīng)占比強(qiáng)于全國(guó)平均水平，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率在沿海地區(qū)發(fā)揮出更強(qiáng)的中介效應(yīng)來(lái)影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，并且中介效應(yīng)隨著人力資本水平和金融發(fā)展水平的提高而增強(qiáng)。

基于以上結(jié)論，文章得出的政策啟示有：（1）進(jìn)一步優(yōu)化科技投入結(jié)構(gòu)，加大各類科技計(jì)劃對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的支持力度，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，建立科技投入與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的良好作用機(jī)制。（2）提高全要素生產(chǎn)率推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展促進(jìn)我國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化，需要政府能在科技創(chuàng)新的制度設(shè)計(jì)、教育體系和環(huán)境污染治理等方面創(chuàng)造積極有利的條件，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的貢獻(xiàn)不斷提高，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)“穩(wěn)增長(zhǎng)”。（3）合理統(tǒng)籌分配區(qū)域科技投入，實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。沿海地區(qū)應(yīng)保持現(xiàn)有的強(qiáng)度，內(nèi)陸地區(qū)應(yīng)在政策環(huán)境、組織結(jié)構(gòu)和環(huán)境治理等方面創(chuàng)造更加積極有利的條件，促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的中介效應(yīng)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)優(yōu)化中的貢獻(xiàn)不斷提高。