运用混合方法发展和分析复杂中介模型--以营商环境促进创新活力,协同新质生产力和“就业优先”为例

优化营商环境激发创新活力是发展新质生产力的关键,但是创新对就业可能产生挤出效应。如何在发展新质生产力的同时,实现就业优先战略,是一个复杂系统管理问题,需要发展新的方法论。巴伦和肯尼(1986)提出中介效应模型,为分析自变量对因变量的影响机制提供了可能。然而,传统线性中介模型难以解释多个变量相互依赖导致的多重并发因果和等效性等因果复杂性问题。通过将组态视角和复杂性关系引入中介模型,混合QCA与回归分析方法,本文构建了复杂中介模型,提出了复杂中介分析流程。复杂中介模型拓展了传统线性中介效应模型,为细粒度地分析复杂中介问题、悖论问题等提供了新思路和新方法论,也为开发其他复杂模型、分析复杂系统问题提供了方法论借鉴。本文以“什么样的营商环境促进创新活力,协同新质生产力和就业优先”为例说明如何应用这种模型分析复杂系统问题。研究发现5种营商环境生态可以促进创新活力,赋能新质生产力。其中,法治或政务环境较好、市场和创新环境良好的城市营商环境生态,驱动了创新,进而促进就业。但其它2种城市营商环境生态中,由于法治或政务环境不良,在促进创新的同时,挤出了就业。这说明,需要着力优化法治或政务环境,发挥市场和创新的组合作用驱动新质生产力,进而带动就业增长。研究发现对中国城市优化营商环境,在发展创新主导的新质生产力的同时,改善就业具有积极的理论与实践启示。

云南税收营商环境、创新投入与全要素生产率——基于Panel-QCA方法与复杂中介模型

本文基于组态视角,选择2016—2022年云南16个州(市)为研究对象,使用熵权-TOPSIS和BCC-DEA方法测算了云南税收营商环境和全要素生产率,综合运用Panel-QCA方法和复杂中介模型探讨了驱动云南全要素生产率提升的不同组态及创新投入的中介机制。研究发现:税收营商环境“制度+政策+征管+服务”各要素协同并发,可形成驱动全要素生产率提升的多样化组态;中介效应检验显示,并非所有组态都能够协同创新投入共同推动云南全要素生产率的提升;税收营商环境中多要素缺失将导致非高全要素生产率。研究结论在丰富税收营商环境影响全要素生产率机制研究的同时,为地方税收营商环境优化和创新发展提供了借鉴。