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（2024.04.27）【产业经济评论】新质生产力对资源配置效率的影响效应研究

文献和生活都在这里打卡吧 · 公众号 · · 2024-04-27 15:00

正文

培育和发展新质生产力是新时代提升资源配置效率的重要途径。基于2011~2022年中国省级面板数据，研究新质生产力对资源配置效率的影响效应及作用机制。

1. 理论分析与假设提出

（1）新质生产力对资源配置效率的直接影响

新质生产力包括教育水平、技能素养提高的新质劳动者，实现数字化、信息化、智能化的新质劳动资料及以战略新兴产业、未来产业为主的新质劳动对象。新质生产力作为一种更为高级的生产力，能够矫正资源错配，提高资源配置效率，具体表现在以下三个方面：

首先，就新质劳动者而言。第一，劳动者受教育水平、技能素养的提升从根本上提高人力资本素质，进而劳动者从事更为复杂的劳动，经济社会的运行效率得以提高，资源错配程度得到缓解，市场资源有效配置。第二，人力资本素质的提升意味着劳动力可从事工作的广度和深度的强化，劳动力流动性和就业市场的竞争程度加强，劳动力实现合理配置，资源配置效率得以提升。其次，就新质劳动资料而言。第一，数字化平台等有形劳动资料能够解决信息不对称问题，提高要素资源配置效率。第二，科技创新等无形劳动资料能够推动生产方式的更新迭代，促使生产要素向生产效率高的部门流动，通过资源要素的重组实现资源有效配置。再者，就新质劳动对象而言。第一，战略性新兴产业、未来产业在技术创新、生产方式、经营管理等方面拥有较大优势，从而在市场竞争中获取更高的经济利润，资本等生产要素会迅速向新质产业集聚，配置效率提高。第二，战略性新兴产业、未来产业的培育和发展能够创造大量的新职业和新岗位，而拥有高等教育水平和技能素养的劳动力能够迅速与新职业、新岗位相匹配，从而改善劳动力资源错配。基于以上分析，提出研究假设 1 ：

H1 ：新质生产力对资源配置效率提升具有积极影响。

（2）新质生产力对资源配置效率的间接影响

一方面，新质生产力能够提升劳动生产率。高的生产率意味着劳动力能够在单位时间内创造更多的剩余价值，生产部门也因此获得优于其他部门的超额利润，进而诱发其他生产部门的生产要素向本部门集聚，生产要素得到有效配置。

新质生产力通过加强市场竞争提升资源配置效率。一方面，新质生产力能增强市场竞争。根据 “ 核心 - 边缘 ” 模型，新质生产力的发展会在一定空间范围内产生集聚的向心力，不断吸引周边地区劳动力、资本等生产要素向本地区集聚，进而增强本地区市场竞争。另一方面，市场竞争的增强能够提升资源配置效率。市场竞争产生的 “ 挤出效应 ” 能够促使优质生产要素流向盈利能力强、生产率高的新质产业，从而提升整体资源配置效率。基于以上分析，提出研究假设 2a 、 2b ：

H2a ：新质生产力通过提高劳动生产率提升资源配置效率。
H2b ：新质生产力通过加强市场竞争提升资源配置效率。

（3）新质生产力对资源配置效率的异质性影响

H3 ：新质生产力对资源配置效率的影响具有区域异质性。

（4）新质生产力对资源配置效率的非线性影响

新质生产力对资源配置效率的影响可能存在产业结构门槛。具体表现为：新质生产力对本地区资源配置效率的促进效应随产业结构升级的提升呈现下降的趋势。基于以上分析，提出研究假设 4 ：

H4 ：新质生产力对资源配置效率的影响存在非线性产业结构门槛。

2. 研究设计

（1）研究样本

①变量选取

a. 被解释变量：资源配置效率（ Allocation ）

采用C-D函数推导各省份的市场扭曲程度间接衡量资源配置效率，二者之间的关系表现为：市场扭曲程度越高，资源配置效率越低。计算过程如下：

b. 核心解释变量

文章从新质劳动者、新质劳动对象及新质劳动资料 3 个维度构建新质生产力指标评价体系，选取劳动力素质、劳动力就业结构、劳动力创业理念、新质产业、生态治理、环保力度、污染物排放、有形生产资料及无形生产资料 9 个一级指标和 23 个二级指标对其进行全面、精准的衡量，具体指标见表 1 。

c. 控制变量

选取政策干预（ govn ）、外资依存度（ fdi ）、贸易开放度（ open ）及消费水平（ cons ）作为控制变量。

d. 中介变量及门槛变量

选取劳动生产率（laborq）、市场竞争程度（competition）为中介变量，具体的：选取人均GDP作为劳动生产率的表征变量，以各地区对应年份上市公司数量衡量市场竞争程度。此外，将产业结构高级化指数作为门槛变量，衡量新质生产力对资源配置效率的产业结构门槛。

②数据来源

文章以 2011~2022 年为中国 30 个省（西藏、香港、澳门及台湾除外）为样本展开研究，所选数据来源于 2012~2023 年《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、各省份统计年鉴以及国民经济和社会发展公报等。

（2）模型设计

①新质生产力测算方法

②基准回归模型

③中介模型

④空间杜宾模型

⑤空间门槛模型

3. 结果分析

（1）基准回归分析

根据Hausman、F检验结果，选取个体、时间双固定效应的面板数据研究新质生产力对资源配置效率的影响效应，基准回归结果如表3所示。观察第（1）列~第（5）列发现，新质生产力（nqf）的回归系数均为负数，并且在对应的显著性水平下拒绝了原假设，这表明新质生产力可以缓解资源错配程度，促进资源的有效配置，假说1得以验证。

（2）稳健性检验

采用替换核心解释变量、剔除直辖市及缩尾回归的方法，对基准回归模型的稳健性进行检验。

（3）内生性检验

采用系统 GMM 模型检验模型内生性，首先，模型的 Hansen 检验未通过 10% 显著性水平上的原假设，即模型变量设定不存在过度识别，说明工具变量的选取是有效的。其次，二阶序列相关检验结果 AR （ 2 ）证明变量不存在自相关问题，说明模型设定可以有效克服内生性问题。

（4）机制检验

首先，分别以劳动生产率（laborq）与市场竞争程度（competition）为被解释变量，以新质生产力（nqf）作为核心解释变量进行回归，表5中（1）~（2）列发现：新质生产力对应的回归系数显著为正，即新质生产力显著提升劳动生产率与加强市场竞争。进一步地，分别在原面板数据中加入劳动生产率（laborq）、市场竞争程度（competition）进行回归，如表5第（3）~（4）列所示，劳动生产率（laborq）、市场竞争程度（competition）对应的回归系数显著为负，即劳动生产率、市场竞争水平的提高能够显著缓解市场扭曲，提升资源配置效率。进一步地，将列（1）~（4）结合，得出以下结论：新质生产力通过提高劳动生产率与加强市场竞争改善市场扭曲程度，促进资源有效配置，假设2a、2b得以验证。

（5）空间溢出效应

①空间自相关检验

对面板数据进行空间自相关进行初步检验，结果如表 6 所示。首先，逆地理距离矩阵（ W1 ）、一阶经济地理距离嵌套矩阵（ W2 ）、二阶经济地理距离嵌套矩阵（ W3 ）状态下对应的莫兰指数均为正数，并且在 1% 的显著性水平下拒绝了原假设。其次， LM 检验结果中 Spatial Error 、 Spatial lag 均在 1% 的显著性水平下拒绝原假设， Robust LM 检验结果中空间误差（ Spatial Error ）项拒绝了原假设，进一步地， LR 和 Wald 检验均拒绝了原假设，且 Hausman 检验值在 1% 的显著性水平下拒绝了原假设，因此，选取时空双固定的空间杜宾模型探讨新质生产力对资源配置效率的线性空间溢出效应。

②空间溢出效应实证结果

采用偏微分法将新质生产力对资源配置效率的影响效应进行分解，整理结果如表7所示。首先，不论是逆地理矩阵（W1）、一阶经济地理距离嵌套矩阵（W2）还是二阶经济地理距离嵌套矩阵（W3），新质生产力的回归系数显著为负，进一步验证了研究假设1。其次，新质生产力的空间滞后系数显著为正，这表明相邻地区新质生产力的提升能够显著加剧本地区市场扭曲，降低资源配置效率。再次，市场扭曲程度的空间滞后系数显著为负，这表明资源配置效率在空间范围内存在“虹吸效应”，相邻地区资源配置效率的提升将加剧本地区要素市场扭曲。

（2024.04.27）【产业经济评论】新质生产力对资源配置效率的影响效应研究

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