1 引言

十九大以来，中国致力于将经济发展模式从高速发展转变为高质量发展^[1]。在这一背景下，知识、技术、创新等新型要素越来越成为了区域经济发展的动力源^[2]。以GDP为代表的经济规模评价指标体系难以对区域经济发展质量做出有效评价。经济复杂度指标（Economic Complexity In‐ dex，ECI）最早由Hausmann（2007）提出，其本质是利用区域、产业或企业等不同尺度的经济体所包含的技术和知识的复杂程度来衡量经济发展的质量^[3]。经济复杂度越高的区域，其掌握的知识和技术的复杂程度越高，经济越趋于向高质量和创新驱动的方向发展^[4]。

区域经济复杂度的影响因素众多，理清区域经济复杂度的驱动机制对于实现经济高质量发展具有重要现实意义。近年来，何种因素会作用于区域经济复杂度引起了学者的较多关注，相关研究涉及到制度环境、创新能力、产业多样化、政策演变等因素的作用^[5-7]。现有文献成果大多聚焦于供给侧要素对区域经济复杂度的影响，其核心逻辑是区域内部生产性知识重组和创新影响了供给侧生产能力，进而影响区域经济复杂度^[8]。这一分析思路存在一定的局限性，表现在忽视了市场、消费等需求侧要素在其中扮演的重要角色，似乎当某一区域具备某种供给侧能力或技术时，相应的需求市场会自动出现^[9]。事实上，市场需求既是供给侧创新的来源，也是供给侧产品的最终归宿。需求侧要素在知识和技术创新的过程中起着方向引领和价值实现的重要作用，也同样影响着区域经济复杂度的提升。基于此，本研究关注消费结构升级这一需求侧要素会如何影响区域经济复杂度。

消费结构升级是居民消费支出从以生存型消费为主转向以发展、享乐型消费为主的过程^[10]。改革开放以来，中国积极嵌入以西方国家为主导的全球生产网络和全球价值链之中。通过融入国际循环，中国引入了众多优质外资和技术，突破了产业低端路径锁定，实现了经济快速发展和全球价值链攀升^{[11, 12]}。但近些年来，随着新冠疫情蔓延和西方贸易保护主义抬头，中国通过引进先进知识和技术为区域经济发展赋能越来越困难，学界从供给侧要素入手破解经济增长乏力及低端路径锁定困局的思路也遇到了越来越多的挑战^[13]。面对这种现状，中共中央政治局常委会会议在2020年提出了“充分发挥我国超大规模市场优势和内需潜力，构建国内国际双循环相互促进的新发展格局”，即“双循环”政策。“双循环”政策强调充分发掘国内的需求侧潜力，以需求侧要素带动区域经济高质量发展。在“双循环”政策的引导下，中共中央和国务院于2022年进一步颁布了《扩大内需战略规划纲要（2022—2035年）》。《扩大内需战略规划纲要》提出了“更好满足中高端消费品消费需求”、“加快培育新型消费”的宏观愿景，将消费结构升级视为塑造供给侧能力的重要动力。可以预见，未来消费结构的变化将会对中国区域经济高质量发展越来越重要的影响。

基于相关文献的局限性以及中国当下的现实需求，本文以消费结构升级为核心解释变量，探究其对区域经济复杂度的影响，可能有以下边际贡献：①现有的区域经济复杂度研究在理论和实证上偏重于供给侧分析，忽视了需求侧要素的影响。本文将研究重心放在消费结构升级这一需求侧要素上，研究发现对于进一步丰富区域经济复杂度理论体系具有一定意义。②本文在分析消费结构升级会对区域经济复杂度产生何种影响的基础上，对消费结构升级影响的机制及区域异质性进行了探讨，增加了对二者关系的微观机制理解，更有利于带来行之有效的政策启示。

2 文献综述与研究假设 2.1 消费结构升级的区域经济效应

消费是区域经济发展的重要驱动力，消费结构升级的过程会产生复杂的区域经济效应^[14]。近年来，全球经济发展乏力，为了寻找新的经济发展引擎，不少学者从需求侧视角出发，对消费结构升级的区域经济影响展开了探讨^[15-17]。文献成果表明，消费结构升级能够促进区域经济高质量发展。具体表现在两个方面：第一，消费结构升级可以提升区域全要素生产率和创新能力^[18]；第二，消费结构升级能够转变经济发展模式，促使经济发展的主要驱动力从向资源环境索取转变为依赖科技进步和创新^[19]。

上述两种消费结构升级的区域影响均可以作用于区域经济复杂度的提升。区域经济复杂度衡量的是区域生产技术和能力的不可替代性。某一区域生产过程中所涉及的知识和技术越复杂，其生产的产品越难以被其他区域所替代，该区域的经济复杂度也越高。一方面，全要素生产率以及创新能力的提升意味着该区域能够创造并掌握更复杂的生产技术和知识；另一方面，经济发展模式从依赖对资源环境的索取向依赖创新和技术进步转变意味着复杂知识和技术在区域经济发展中的重要性越来越高。据此，提出研究假设1。

研究假设1：消费结构升级可能会促进区域经济复杂度的提升。

2.2 消费结构升级影响区域经济的机制

探讨消费结构升级通过何种机制影响区域经济是理解消费与经济复杂度间关系的关键。根据相关文献和理论，本文认为消费结构升级对区域经济的影响可能存在三种影响机制。①创新驱动机制，即消费结构升级会带动区域创新能力的提升，进而给区域经济发展提高带来正向影响。研究表明，消费是创新的动力源之一^[18-20]。Schmookler（1966）提出了“需求引致创新”理论，认为市场需求是企业进行技术创新的原动力，亦是企业创新的最终归宿^[21]。消费者对高技术与知识复杂度产品的需求对企业科技创新提出了新的要求，企业为了抢占新市场，获得新利润，会加大对科技创新的投入。随着企业创新投入的增加，科技创新将为区域经济发展提供更强的推动力^[22]。②市场竞争机制，即消费结构升级能够通过激发高质量产品间的市场竞争来推动区域经济发展。消费结构的提升意味着高复杂度和高质量产品市场规模扩大，能够吸引生产者进入高复杂度产品市场，进而加剧这部分产品的市场竞争^[23]。市场竞争程度加剧会驱动企业增大研发和创新投入，同时迫使无法满足新消费结构的生产者退出市场，进而提升区域经济质量^[24]。③产品动态机制，即消费结构升级会改变本地产品结构，复杂度更高的产品会在消费的驱动下进入区域经济体系内，进而改变区域经济结构。更复杂的产品生产能力提升过程总体有助于经济稳定和持续增长^[25]。

区域创新能力的提升、市场竞争的加剧以及产品结构的复杂化均有利于提升区域经济复杂度。首先，创新能力的提升意味着该区域有能力掌握更复杂的知识和技术，进而提升区域经济复杂度^[26]。其次，更加激烈的市场竞争会激励企业追求更复杂的知识和技术，淘汰的落后生产知识和技术^[27]，同样将提升区域经济复杂度。最后，产品结构的升级反映了区域内部的生产知识和技术的升级，区域经济复杂度与区域内的产品复杂度密切相关。区域内的高复杂度产品越多，证明该区域拥有的高复杂度技术和知识越多，区域经济复杂度就越高^{[3, 28]}。综上所述，本文提出研究假设2。

研究假设2：消费结构升级对区域经济复杂度的影响可能通过三种机制实现，分别是创新驱动机制、市场竞争机制以及产品动态机制。

2.3 消费结构升级的区域异质性影响

探讨区域异质性是地理学研究的重要使命之一。尽管从总体上看，消费结构可能会对区域经济复杂度产生正向影响。但由于区域之间在自然资源、社会经济特征上存在较大差异，消费结构升级在不同的地理背景下对区域经济复杂度影响的程度及方向可能存在差异。结合相关理论和文献，本文主要从两个方面探讨区域异质性：①区域间的市场化程度差异；②区域间的市场分割程度差异。

市场化是指中国从计划经济体制向市场经济体制转变的过程，市场化程度描述的是市场机制在资源配置中的地位^[29]。市场机制通过供需关系调节产品的生产，当出现新的消费需求时，在市场机制的影响下企业会进行知识和技术的重组以满足新的市场需求^[30]。市场化程度高的地区，市场在资源配置中的作用更加明显，产品生产企业更容易对消费需求的变动做出反应，进而带动整个区域经济复杂度的提升。因此，在市场化程度高的地区，消费结构升级对经济复杂度的影响可能更大。相反，市场化程度低的地区，政府调控力量可能会干预企业的生产和经营，消费结构升级对区域经济复杂度提升的影响可能会弱化。

市场分割描述的是不同区域之间各自为营、人为设置壁垒阻碍要素自由流动的状态^[31]。消费结构升级不会直接作用于区域经济复杂度提升，而是引导企业等生产主体重组各类生产要素来间接推动区域复杂度提升。在市场分割程度高的区域，劳动力、资金、土地等要素的流通不畅，即使产生了新的消费需求，市场调度满足新消费需求的生产要素可能会遇到更大的阻力。因此，相比于市场分割程度低的区域，消费结构升级在高市场分割区域的正向影响可能更低。综合上述两点，本文提出研究假设3。

研究假设3：消费结构升级对经济复杂度的影响在市场化程度以及市场分割程度不同的地区可能存在异质性。

3 数据与研究方法 3.1 解释变量：消费结构

消费结构升级是居民消费内容的优化，消费结构测度的核心在于测算高端产品消费市场规模。中国统计资料中将居民消费产品划分为八种类型：食品烟酒、衣着、居住、生活用品及服务、交通通信、教育文化娱乐、医疗保健以及其他用品及服务。本文参考杨伟明等^[32]的扩展线性支出系统模型（ELES）判断哪些产品属于高端产品。测算过程如下：

首先利用ELES模型测算每种消费类型的需求弹性。需求弹性越大，消费产品越高档。以产品需求弹性均值为临界值将八大类产品划分为基本消费品和高档消费品。ELES模型的数学表达式为：

(1)

式（1）中，C_i表示省级尺度下第i种产品的消费支出，Y表示省级尺度下的居民可支配收入，β_i和α_i为待估系数，ε_i为随机扰动项。相关数据来源于《中国统计年鉴（2001— 2021）》。待估系数的回归结果如表 1所示。ELES模型的需求弹性计算公式如下：

(2)

公式（2）中，T_i表示第i中消费产品的需求弹性，X_i表示第i种消费品的实际需求量，P_i表示第i中消费产品的价格。根据公式（2），2000—2020年间各类产品的需求弹性如表 2所示。

本文仿照吴金龙等^[2]的做法，将需求弹性高于均值的产品归类为高档产品。如表 1所示数据，2000—2020年间，八种产品的需求弹性均值为0.924，居住（2.088）、交通通信（1.019）和医疗保健（0.939）的消费弹性高于均值，被视为高档消费。各省区不同年份的人均高档消费支出额即为该省区在该年份的消费结构。

3.2 被解释变量：经济复杂度

区域经济复杂度的测度方法尚处于不断完善之中，常用的测度方法主要包含以下四种：一是Hausmann等（2007）提出的出口复杂度方法（EXPY）^[3]。该方法认为发展水平高的国家才能出口复杂产品，并根据出口国收入水平衡量国家发展水平，即如果产品频繁地由高收入国家出口，则复杂度较高^[33]。二是Hidalgo等（2009）在出口复杂度方法的基础上提出的经济复杂度方法（ECI）^[28]。该方法弥补了出口复杂度存在的产品与区域复杂度循环论证的问题，通过“遍在性”与“独特性”测度区域经济复杂度。三是Tacchella等（2012）提出的适应性方法（Fitness）。该方法通过区域所掌握的知识和能力与新产品的需求是否适应来测度区域经济复杂度，弥补了ECI方法忽视产业多样性的问题^[34]。四是Albeaik等（2017）提出的新经济复杂度方法（ECI+）。该方法通过定义“出口难度”对“出口规模”进行修正，以此来测度经济复杂度^[35]。本文利用ECI+方法测算中国区域经济复杂度，主要计算步骤如下：

首先构建区域—出口产品矩阵Xcp，下标c表示城市、p表示出口产品。在此基础上，测算区域产品的出口难度Diff_cp⁰。ECI+方法认为，一个地区出口某一种产品的规模越小，这种产品所包含的技术和知识的复杂度越高，出口难度越大。因此“出口难度”与“出口规模”成反比关系。测算公式为，

(3)

其中，

式（3）中，上标的数字表示修正的次数。在测算出口难度的基础上需要利用出口难度修正区域出口规模，得到修正后的出口规模。Albeaik等认为，修正的次数越多，结果越接近现实中的真实出口规模。修正的公式为：

(4)

此外，Albeaik等通过对出口规模的标准化处理系数判断该数值是否收敛。标准化处理后的出口规模保持稳定说明修正的次数足够了。根据测算，本文将修正次数定位50次，即N = 50。标准化处理公式为，

(5)

最后，区域经济复杂度为修正后的出口总额减其实际出口规模（以该城市出口产品平均额表示），计算公式为，

(6)

区域复杂度测算所需的相关数据来源于中国海关数据库，本文搜集了中国海关数据库的中2000—2020年间31个省级行政区1059个四位数制造业产品的出口数据。

从上述公式可见，本文以本地数据衡量消费结构，而出口数据衡量区域经济复杂度。这样的数据来源带来了一个必须要解释的逻辑问题，即本地需求结构这种“内需”是否会影响面向“外需”的出口。内需与出口之间的关系是国际贸易理论探讨的核心内容之一，但存在着两种对立的观点。“新古典贸易理论”认为，内需和出口是替代关系，当一个国家的内需扩大时，出口量会降低^[36]。该观点建立在一个不合理的假设之上，即国家的生产力是恒定的，只能生产固定数量的产品，这显然与现实情况不符。“新贸易理论”对内需与出口的关系问题提出截然不同的观点，认为由于“本地市场效应”的存在，内需的扩大会促进出口。“本地市场效应”是指随着内需的扩大，企业会扩大生产并产生规模效应，从而提高生产率^[37]。现实中，并非所有生产企业都有能力从事出口活动。出口与内销相比，由于运输成本和交易成本更高，对企业的生产率提出了更高的要求^[38]。也就是说，只有生产率高于一定水平的企业才有能力从事出口活动，低于该水平的企业只能服务于国内市场。当内需扩大时，“本地市场效应”会使有能力从事出口活动的企业数量增多，出口额也会因此增加。不少实证研究均证实了新贸易理论观点的合理性^{[39, 40]}。基于新贸易理论的观点，我们可以得出以下推论：本地消费结构升级会形成高复杂度产品消费市场的“本地市场效应”，通过提高“高复杂度”产品生产企业的生产率来促进高复杂度产品的出口，区域经济复杂度也会因此获益。

3.3 模型设计 3.3.1 基准回归

为了验证消费结构升级对区域经济复杂度的影响，本文构建如公式（7）所示模型。

(7)

上式中，被解释变量ECI_{c, t}⁺表示t年c省份的经济复杂度，被解释变量consumptionc, t表示t年c省份的消费结构（即人均高档消费支出）。γ₀表示常数项，γ₁-γ₄表示各变量的回归系数。X表示省区固定效应，Y表示年份固定效应，分别用来控制随省区和年份变化的干扰变量。ε_{c, i, t}表示残差项。Control_{c, t}表示控制变量。除了消费结构之外，区域经济复杂度还受到其他变量的影响，控制变量的作用是排除这些变量的干扰。依据Guo等^[41]、伍业君等^[42]、张兵兵等^[43]和Zhu等^[44]的研究，本文选取以下变量作为控制变量：

① 区域经济规模（Economy）。本文利用人均地区生产总值衡量省区的经济规模。经济复杂度的提升需要本地软硬件环境的加持。而省区经济规模越大，当地政府和市场越有能力完善新知识或技术创造所需的基础设施、制度环境等条件。②地区人力资本（Human_capital）。本文以每万人在校大学生人数衡量地区人力资本水平。地区人力资本可以反应本地劳动力素质和知识水平。人力资本水平越高的地区对高技术、高附加值企业的吸引力越高，区域经济复杂度的提升越有可能获益。③基础设施建设水平（Infrastructure）。本文以交通线路完善程度衡量区域基础设施建设水平，用单位面积内铁路和公路总里程作为衡量指标。区域基础设施建设水平越完善，知识和技术创新的成本越低。传统区位理论表明，交通运输成本是影响企业区位选择的重要因素。④市场规模（Market_scale）。本文以人口密度衡量省区的市场规模。市场规模越大，高复杂度产品和技术的生存空间越大，经济复杂度可能会受到正向影响。⑤外部需求（Exdemand）。本文用出口总额表示外部需求。外部需求反映的是海外市场对本地产品的需求，与消费的作用类似，均是可以影响生产端能力的需求侧要素。外部需求同样可以为区域经济复杂度的提升提供市场。⑥外商投资（Investment）。本文用外商投资企业总额来衡量外商投资水平。外商投资中包含了大量的先进科技和技术企业，极有可能影响本地经济复杂度。

上述变量所需数据来源于《中国海关贸易数据库（2000—2020）》和《中国统计年鉴（2001—2021）》。

3.3.2 机制分析

为了充分理解消费结构升级与区域经济复杂度之间的关系，本文需要进一步验证二者的机制。机制分析的作用是说明消费结构升级“为何”以及“如何”会对区域经济复杂度产生影响。现有的文献常用Baron and Kenny（1986）提出的三步回归方法来验证机制^[45]。但也有学者指出，这一方法将机制变量作为控制变量纳入回归模型是没有必要的^{[46, 47]}。因此，本文采用经济学常用两步策略来验证消费结构升级对区域经济复杂度的影响机制。即选取合适的机制变量，在明确机制变量与因变量关系的基础上，如果自变量对机制变量存在显著关系，便可以印证这一机制的存在^[48]。本文以各省区的专利申请受理量来衡量区域创新能力（Innovation），以赫芬达尔指数测算区域市场竞争水平（Market_competition），以高复杂度产品的占比衡量区域产品结构（Product_complexity）。其中，利用赫芬达尔指数测算区域市场竞争水平的公式如下：

(8)

公式（8）中，competition_{c, t}表示省份c在t年的市场竞争程度。赫芬达尔指数（HHI_{c, t}）衡量的是本地产品集中度。HHI_{c, t}越高，证明市场集中程度越高，市场越趋于垄断。HHI_{c, t}越低，市场中同时存在许多竞争型产品，市场竞争越激烈。HHI_{c, t}与市场竞争成反比关系。因此，本文用HHI_{c, t}的倒数来表示市场竞争。Export value_{c, i, t}表示省份c的第i种产品在t年的出口额。

关于高复杂度产品的界定，本研究所涉及的产品种类的复杂度的数值区间是-2.198到2.0001。将该数值区间三等分，位于[-2.198，-0.799]区间内的产品为低复杂度产品（低复杂度产品共有128种），位于[-0.799，0.6006]区间内的产品为中复杂度产品（中复杂度产品共有335种），位于[0.6006，2.0001]区间内的产品为高复杂度产品（高复杂度产品共有282种）。利用高复杂度产品出口额占所有产品出口额的比重表示区域产品结构。

各省区相应年份的专利申请受理量数据来源于《中国统计年鉴（2001—2021）》，市场竞争水平相关数据来源于《中国海关贸易数据库（2000—2020）》，产品复杂度相关数据来源于OEC网站（https://oec.world/）。

3.3.3 区域异质性分析

经济地理学研究的潜在假设是，由于不同的区域在地理环境、社会环境和制度环境不同，因此同一经济现象在不同区域的表现可能存在差异。分析区域异质性是全面理解消费结构与区域经济复杂度关系的重要内容。本文在测度消费结构升级对区域经济复杂度的影响及其机制的基础上，根据市场化程度和市场分割程度对我国省区进行划分，以探究区域环境是否对消费结构与区域经济复杂度的关系存在调节效应。市场化程度衡量的是区域内部市场机制在配置资源中的作用。市场化程度数据来源于王小鲁、樊刚等的“中国分省份市场化指数数据库”（https://cmi.ssap.com.cn/）。该数据包含了政府与市场的关系、非国有经济的发展、产品市场的发育程度、要素市场的发育程度、市场中介组织的发育和法律制度环境等五方面指标，具有较强的科学性和权威性。本文搜集了2000—2019年间31个省级行政区的市场化程度数据。

本文利用陆铭和陈钊（2009）提出的“相对价格法”测算区域市场分割程度^[31]。“相对价格法”的思路和计算公式如下：

当市场之间不存在人为壁垒时，不同区域的产品价格一定处于一致的均衡水平。基于这一原理，“相对价格法”的核心思路是根据某一省与其毗邻省份产品价格的相对差值来衡量市场分割程度，相对价格的差距越大说明该省份与其他省份的市场分割程度越大。首先需要构建包含“省份-产品-时间”的三维数据矩阵。本文选取了《中国统计年鉴》中包含的13中产品，包括食品、粮食、水产品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、家用电器及音像器材、日用品、化妆品、金银珠宝、中西药品及医疗保健用品、书报杂事及电子出版物。首先，利用公式（9）计算毗邻省份的相对价格绝对值：

(9)

其中，i表示产品类别，c和f表示省份，t表示时间。| ∆Qⁱ _{c, f, t} |为省份c与省份f的产品i在第t年的相对价格绝对值。pⁱ表示产品i的价格。

第二步，利用去均值法剔除由产品自身特性导致的变动价格部分。计算公式如（10）所示。

(10)

最后，计算特定时间t内，不同产品间的价格变动方差VAR (∆Q_{c, f, t}ⁱ)，并对某一省份的各毗邻省份价格变动方差取均值作为该省的市场分割程度。上述市场分割相关数据同样来自于《中国统计年鉴》。

4 省级消费结构及经济复杂度格局 4.1 消费结构

2000年以来，中国消费结构发生了显著改善。图 1反映了我国各省区人均高档消费支出额。从空间格局来看，总体上呈现出东部沿海省份高，中西部省份低的特征（图 1a）。消费结构呈现出从东向西递减的梯级分布规律，东部、中部和西部的人均高档消费支出额分别为5697.1、5429.5和4375.8元。北京（10337.2元）、天津（6906.8元）、辽宁（5357.6元）、上海（10558.3元）、江苏（6207.3元）、浙江（7998元）和广东（7404.4元）等东部省区的人均高档消费支出额均高于全国平均值5271.8元。贵州和西藏是高档消费水平最低的省区，人均支出额分别仅有3875.7元和3651.2元。

从演变特征来看，图 1b—图 1d的变化反映出中国高端产品消费市场2000—2020年间显著扩大，消费结构升级明显。31个省区的人均高档消费支出平均值从2000年的1181.6元增长为2020年的12148.1元，年均增长率为12.91%。增速同样存在空间差异。如图 2所示，东部沿海省区同样是高档消费市场扩张最大的地区，北京、上海、浙江、江苏、福建、广东和天津在2000—2020年间人均高档消费支出额分别增长了24843.4、24330.8、17814.4、15556.7、14884.8、15832.8和14626.6元。广西和贵州是增速最慢的省区，2000—2020年间人均高档消费支出额分别增长了7797和7904.2元。2012年中共十八大提出了效率和公平并重的宏观发展方针，要千方百计增加居民收入。受政策的引导中国的消费结构在2013年后出现了跃升（图 2）。

4.2 经济复杂度

本文根据ECI+方法测算了中国31个省级行政区2000— 2020年间的经济复杂度。ECI+的数值只能反映不同区域间的经济复杂度相对高低，其绝对值没有现实意义，无法进行时间上的纵向比较。因此，本文根据不同省市的经济复杂度排名绘制空间格局图（如图 3所示）。从均值来看（图 3a），全国经济复杂度呈现东优西劣，南优北劣的空间格局。具体来看，东部沿海地区经济复杂度始终处于第一梯队，特别是山东、江苏、上海、浙江和广东五省（市）。这五省（市）经济复杂度较高的原因在于良好的经济基础以及东部沿海区位优势（便于引进先进知识和技术）。西部地区的经济复杂度相对较低，西藏、青海是经济复杂度最低的省（区）。新疆是西部地区经济复杂度较高的地区。新疆的部分城市（乌鲁木齐和喀什地区）、拉萨与其他西部城市相比有着更好的工业和科技基础，且与西亚、中亚和东南亚的沟通较多，相对发达的对外贸易使其能在一定程度上突破地理环境和区位的限制。

从时间变化来看（图 3b-d）。广东始终位于前列，稳定在前两名，江苏、上海、浙江、福建、山东排名靠前且波动较小，山西、内蒙古、陕西、西藏虽然波动较小，但排名靠后。部分省份排名波动较大，如黑龙江、江西、湖南、广西、海南、重庆、贵州、云南、宁夏、新疆排名浮动超过10名，海南波动幅度最大。可以看出，排名靠前的省份大多数分布在东部沿海发达地区且变化幅度较小，排名靠后的省份大多分布在西部内陆欠发达地区，中西部地区各省份总体排名变化幅度较大。

5 实证分析 5.1 基准回归

本文对公式（7）的模型进行OLS回归以验证消费结构对区域产业演化的影响。基准回归包含了全国31个省区的样本，回归结果如表 3所示。为了缩小数据之间的绝对差异，避免个别极端值的影响，本文对自变量（Consumption）进行了对数变换。表 3中，模型（1）未纳入控制变量，模型（2）将控制变量纳入了模型，模型（3）在模型（2）的基础上控制了省区固定效应和年份固定效应。为了验证回归结果的稳健性，本文在模型（4）、（5）和（6）中，将因变量替换为了ECI + 值的排名。模型（4）与模型（1）类似，只纳入了自变量。模型（5）和（6）同样在模型（4）的基础上加入了控制变量和固定效应。

回归结果显示，随着控制变量和固定效应的加入，模型的R²值越来越大，说明加入控制变量和固定效应的模型对现实的解释力更强。表 3的所有模型中，消费结构（ln Consumption）与区域经济复杂度（ECI +）之间的回归系数均在1%的水平上显著为正，模型（1）—（6）的回归结果分别为1.697、0.971、1.231、2.644、3.129和10.626。这一结果说明，消费结构升级对区域经济复杂度的提升有着显著的正向影响，需求侧要素能够为供给侧要素重组赋能，验证了研究假设1。

控制变量中，人力资源水平（Human_capital）、基础设施水平（Infrastructure）以及市场规模（Market_scale）对区域经济复杂度的提升有着显著的正向影响。这说明较高的劳动力素质、完善的基础设施以及规模庞大的市场是区域经济复杂度提升的有效驱动力。区域经济规模（Economy）与区域经济复杂度之间的回归系数非常小，且结果为负。这一结果可能是因为经济发展水平越高的地区本身就具备较强的技术水平和知识创新能力，越难以对原有技术升级换代。

为进一步验证回归结果的稳健性，本文对自变量进行了替换。人均收入水平提升是促使消费结构升级的首要因素，不少研究证实人均收入的增长与消费结构呈现正相关关系^[49]。本小结将基于ELES模型测算的消费结构指标替换为人均收入水平以检验研究结果的稳健性，回归结果如表 4所示。表 4中，变量Income即为替代变量人均收入水平。为了避免极端值的影响，同样对该变量进行了对数变换。表 4回归结果与表 3相比，替代变量与自变量的回归系数的方向和显著性均一致，证明基准回归的结论具有较强的稳健性。

5.2 机制检验

基于3.3.2小节所述思路进行机制检验，首先检验三个机制变量（Market_competition、Product_complexity和Innovation）与因变量（ECI +）之间的关系，再验证自变量（ln Consumption）与机制变量之间的关系。如果两组回归的结果都显著，就可以证明机制的存在。回归结果如表 5所示。

表 5中，三个机制变量（Market_competition、Prod‐ uct_complexity和Innovation）与因变量的回归结果均显著为正（系数分别为0.0106、0.908和0.539），说明市场竞争水平、高复杂度产品占比和创新水平均会对区域经济复杂度带来正向影响。自变量与三个机制变量的回归结果同样显著为正（系数分别为9.163、0.0499和1.004）。这一结果验证了研究假设2，消费结构升级对区域经济复杂度的影响存在创新驱动、市场竞争以及产品动态三种机制。

5.3 区域异质性检验

根据理论分析，消费结构升级对区域经济复杂度的影响在市场化程度和市场分割程度不同的地区可能存在差异。本文收集和测算了31个省区2000—2019年间的市场化程度和2000—2020年间的市场分割程度，并以均值为分界，将大于均值的省区定义为高市场化或高市场分割区域，将低于均值的省区定义为低市场化或低市场分割区域。在此基础上对不同区域进行分组回归，回归结果如表 6所示。

表 6中，模型（12）和（13）分别为高市场化区域和低市场化区域的回归结果。高市场化区域的回归系数为显著的1.295，低市场化区域的回归系数为显著的0.614。消费结构升级对高市场化区域经济复杂度的影响大于低市场化区域，说明市场机制越完善的地区供给侧的要素越容易对需求侧的刺激做出反应。模型（14）和（15）分别是高市场分割区域和低市场分割区域的回归结果。消费结构升级在高市场分割区域和低市场分割区域对经济复杂度的回归系数分别是显著的1.974和2.507，对低市场分割区域的影响大于高市政分割区域。这说明市场分割越大的地区，生产要素根据需求侧刺激进行重组的阻力越大。上述结论验证了研究假设3。

6 结论与启示

新时代以来，面对经济高质量发展的现实需求，迫切需要寻找新的经济发展评价指标。相比于衡量经济规模的GDP，经济复杂度指标能够通过测度生产活动中的知识和技术的复杂程度来更好地反映区域经济发展质量。此外，在西方经济制裁以及我国建设“双循环”新发展格局的背景下，以消费为代表的需求侧要素将会在未来的区域经济发展中扮演越来越重要的角色。本文基于我国经济建设的现实需求以及经济复杂度相关研究成果，利用2000—2020年间31个省级行政区的面板数据探讨了消费结构升级会如何是否会促进经济复杂度提升，得到了以下研究结论：

（1）消费结构升级对区域经济复杂度的提升有正向影响。消费结构升级是居民消费从生存型为主向发展享乐型为主的转变过程。这一转变过程会创造出新的高复杂度和高质量产品需求市场。生产企业为了满足新消费需求而投入更多资源在技术创新上，进而促进了区域经济复杂度的提升。

（2）消费结构升级对区域经济复杂度的正向影响通过三种机制实现：创新驱动机制、市场竞争机制以及产品动态机制。第一，消费结构升级的过程可以促使生产企业投入更多创新资源，提升区域创新能力。区域创新能力的提升会显著影响区域经济复杂度。第二，消费结构升级创造的高复杂度和高质量产品市场会吸引更多生产企业进入本地市场，加剧市场竞争。市场竞争的加剧会进一步刺激企业投入创新资源，进而推动区域经济复杂度的提升。第三，消费结构升级会激励企业生产更多高复杂度产品，高复杂度产品占比的增高会改变整个区域经济复杂度格局。

（3）消费结构升级对区域经济复杂度的影响存在区域异质性。具体表现为，市场化程度越高的地区，消费结构升级的正向影响越大；市场分割程度越高的地区，消费结构升级的正向影响越小。这一现象的原因是，市场机制越完善、要素流通越顺畅的地区，资源配置越能够对消费带来的需求侧刺激做出快速的反映，从而该变区域经济复杂度。

上述研究结论能够为我国新时代区域经济高质量发展带来一定的政策启示。首先，本文的研究结果证明需求侧要素同样对区域经济发展有着驱动作用。必须将供给侧改革与需求侧改革相结合，在利用供给侧手段积极引进先进生产要素的同时还应发挥需求侧的内生要素对经济复杂度的提升作用。具体来说，应着力提升居民收入水平，保证人民群众可以共享改革发展的成果，并辅以政策手段引导群众提升消费的层次。第二，区域异质性分析结果表明了市场机制在区域经济复杂度提升中所扮演的关键作用。应进一步落实市场在资源配置中的决定性作用。打破区域间的要素流通壁垒，实现全国统一大市场。