我國產(chǎn)業(yè)集聚與省域經(jīng)濟發(fā)展的空間關(guān)系的計量分析,計量經(jīng)濟學(xué)論文

我們國家產(chǎn)業(yè)集聚與省域經(jīng)濟發(fā)展的空間關(guān)系的計量分析,計量經(jīng)濟學(xué)論文產(chǎn)業(yè)集聚是指同一產(chǎn)業(yè)在某個特定地理區(qū)域內(nèi)高度集中，產(chǎn)業(yè)資本要素在空間范圍內(nèi)不斷會聚的一個經(jīng)過。產(chǎn)業(yè)集聚問題的研究產(chǎn)生于l9世紀(jì)末，馬歇爾在1890年就開場關(guān)注產(chǎn)業(yè)集聚這一經(jīng)濟現(xiàn)象，并提出了兩個重要的概念即內(nèi)部經(jīng)濟和外部經(jīng)濟.馬歇爾之后，產(chǎn)業(yè)集聚理論有了較大的發(fā)展，出現(xiàn)了很多流派，比擬有影響的有：韋伯的區(qū)位集聚論、熊彼特的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)集聚論、EM胡fo的產(chǎn)業(yè)集聚最佳規(guī)模論、波特的企業(yè)競爭優(yōu)勢與鉆石模型等。以產(chǎn)業(yè)園或一定區(qū)域范圍為研究對象的產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展及其對經(jīng)濟增長影響的研究不勝枚舉。Martin指出集聚與經(jīng)濟增長是內(nèi)生的互相促進(jìn)的經(jīng)過，集聚降低創(chuàng)新成本進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟增長，同時，經(jīng)濟增長的進(jìn)一步成長也會反向促進(jìn)新的集聚;Brulhart以為集聚在早期會促進(jìn)經(jīng)濟增長，但發(fā)展到一定階段擁擠效應(yīng)會造成發(fā)展瓶頸，反向調(diào)節(jié)集聚的水平.國內(nèi)的韓寶龍也從鄰近性理論角度指出，產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響是周期性的自反應(yīng)調(diào)節(jié)作用，存在地理鄰近的負(fù)效應(yīng);同時，徐盈之等也通過集聚對增長具有非線性效應(yīng)證實了威廉姆森假講.但是，現(xiàn)有關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長關(guān)系的討論中都把區(qū)域當(dāng)作獨立的封閉空間，忽視經(jīng)濟系統(tǒng)的開放性和多區(qū)域空間之間經(jīng)濟集聚特征的互相作用。近年來興起的空間計量經(jīng)濟學(xué)方式方法能夠填補這一空白，已有學(xué)者利用空間計量分析方式方法研究我們國家縣域經(jīng)濟發(fā)展的空間差異特征,以及利用空間滯后模型和空間誤差模型，研究發(fā)現(xiàn)人力資本對區(qū)域創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用.但尚無研究將空間計量分析方式方法應(yīng)用到我們國家產(chǎn)業(yè)集聚空間特征與區(qū)域經(jīng)濟增長特征的相關(guān)性分析當(dāng)中，更無基于面板數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長關(guān)系計量分析。因而，本文試圖使用面板數(shù)據(jù)對我們國家的產(chǎn)業(yè)集聚特征進(jìn)行時間和空間的雙重分析，并討論區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)集聚之間的時空關(guān)系。二、我們國家產(chǎn)業(yè)集聚及省域經(jīng)濟發(fā)展的空間特征〔一〕產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布特征產(chǎn)業(yè)集聚的Theil指數(shù)是通過核算區(qū)域的產(chǎn)業(yè)就業(yè)水平來考察區(qū)域的產(chǎn)業(yè)集聚情況,即：【1】華而不實r代表各區(qū)域序數(shù)，Er代表r區(qū)域的就業(yè)水平，Ar代表r區(qū)域的面積。本文使用地級以上城市的就業(yè)數(shù)據(jù)，計算1985~2018年各地級市產(chǎn)業(yè)集聚Theil指數(shù)，并根據(jù)各城市的行政所屬省域計算該省的平均Theil指數(shù)，進(jìn)而利用GeoDa軟件繪制出省級Theil指數(shù)的空間分布的四分位圖。發(fā)現(xiàn)各省區(qū)〔不含臺灣地區(qū)〕產(chǎn)業(yè)集聚存在比擬明顯的區(qū)域差異：廣東、福建、北京、天津、上海為集聚度最高的第一梯度；陜西、甘肅、內(nèi)蒙古、貴州、湖北、黑龍江、江西、寧夏、四川、河北、遼寧、云南、山西、安徽、吉林、廣西、江蘇、浙江、重慶等省市屬于集聚度中等的第二梯度；河南、湖南、山東屬于集聚度較低的第三梯度；其余為產(chǎn)業(yè)集聚度低區(qū)域?！緢D1】以1985年不變價格測算1985~2018年各省區(qū)人均增長率，并繪制出其空間分布的四分位圖〔見圖1〕。從中能夠看出，我們國家區(qū)域經(jīng)濟增長呈現(xiàn)出明顯的空間分布特征：北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建經(jīng)濟增長率最高在第一梯度；內(nèi)蒙古和廣東在第二梯度；東北地區(qū)和中部地區(qū)各省多處在第三梯度；西部地區(qū)各省多處在第四梯度。通過比照產(chǎn)業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟增長的空間分布圖，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚度和區(qū)域經(jīng)濟增長都大致有從東南沿海向西北內(nèi)陸降低的趨勢。產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長空間分布具有一致性，可見產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長具有正向促進(jìn)作用?！捕橙蚺c局部空間自相關(guān)由于省域經(jīng)濟系統(tǒng)是一個開放的系統(tǒng)，省域內(nèi)的經(jīng)濟發(fā)展水平是與其周邊省域發(fā)展水平戚戚相關(guān)，絕非孤立存在，這種空間上的相關(guān)性特征，稱之為空間自相關(guān)性.對空間自相關(guān)性的考察又分為全域空間自相關(guān)分析〔考察大空間范疇內(nèi)的各子空間自相關(guān)性總體特征〕和局部空間自相關(guān)分析〔考察子空間所處區(qū)域的局部空間自相關(guān)特征〕。Maron指數(shù)是全域空間自相關(guān)分析方式方法中的常用指數(shù)，其計算方式方法為：【2】式〔2〕中，xi代表區(qū)域i的值，xj代表鄰近區(qū)域j的值，s2代表x值與其均值珚x的方差。wij代表二進(jìn)制的鄰接空間權(quán)值矩陣，用于定義空間對象的互相鄰接關(guān)系〔選取二階鄰接權(quán)值矩陣〕。MoranI的取值介于-1和1之間，取值越接近1越表示清楚存在正相關(guān)關(guān)系，取值越接近-1越表示清楚存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，取值接近于0則表示不存在相關(guān)關(guān)系。針對局域空間自相關(guān)〔LISA〕分析，采用LISA空間聚類討論，把數(shù)據(jù)的空間分布相關(guān)關(guān)系劃分為高高、高低、低低、低高〔HH、HL、LL、LH〕四種形式,結(jié)合MoranI和LISA空間聚類兩種空間自相關(guān)測度方式方法，分析我們國家產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長的空間自相關(guān)特征。對1985~2018年各省內(nèi)部產(chǎn)業(yè)集聚Theil指數(shù)平均值進(jìn)行MoranI空間自相關(guān)探討，發(fā)現(xiàn)MoranI值為0.1539,表示清楚產(chǎn)業(yè)集聚存在明顯的空間自相關(guān)關(guān)系〔圖2左〕。對各省經(jīng)濟增長率平均值進(jìn)行MoranI討論，發(fā)現(xiàn)MoranI為0.4230,表示清楚區(qū)域經(jīng)濟增長存在顯著的正自相關(guān)關(guān)系，即經(jīng)濟增長率高的地區(qū)與經(jīng)濟增長率高的地區(qū)鄰近，經(jīng)濟增長率低的地區(qū)與經(jīng)濟增長率低的地區(qū)鄰近〔圖2右〕。LISA空間聚類討論發(fā)現(xiàn)，各省區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚空間自相關(guān)分屬于四種聚類形式〔圖3〕。詳細(xì)而言，北京、天津、上海、廣東、福建、江西、湖北、重慶、貴州屬于高高類型；山東、江蘇、安徽、河南、山西、吉林、遼寧屬于低低類型；云南、廣西、湖南、浙江屬于低高類型；內(nèi)蒙古、陜西、河北屬于高低類型。各省區(qū)經(jīng)濟增長空間自相關(guān)也分屬于四種聚類形式，北京、天津、上海、山東、江蘇、河南、湖北屬于高高類型；貴州、廣西、湖南、江西屬于低低類型；廣東、福建、重慶、海南屬于高低類型；河北和山西屬于低高類型。【圖2.圖3】進(jìn)一步分析產(chǎn)業(yè)集聚對省域經(jīng)濟增長的影響，對產(chǎn)業(yè)集聚和省域經(jīng)濟增長進(jìn)行雙變量MoranI分析，有MoranI為0.1826,講明產(chǎn)業(yè)集聚對省域經(jīng)濟增長的影響具有正自相關(guān)特性，選擇空間計量模型能夠探究華而不實的數(shù)量關(guān)系。三、空間面板計量模型與數(shù)據(jù)來源〔一〕空間面板計量模型空間計量模型主要包括空間滯后模型〔SLM〕和空間誤差〔SEM〕模型.在考慮空間互相作用的情況下，需要在以上面板模型的基礎(chǔ)上參加用來表征空間滯后或空間誤差的項?？臻g滯后面板模型〔SLPDM〕用來討論由于各種空間溢出所產(chǎn)生的空間自相關(guān)，一個地區(qū)的因變量的值由此地區(qū)及其相鄰地區(qū)的自變量的值共同決定，一般形式為：【4】華而不實，i和t分別代表樣本的地區(qū)和時間維度，F(xiàn)為因變量，H為一系列自變量，為系數(shù)列向量，i表示個體固定效應(yīng)，εit為正態(tài)分布的隨機誤差向量，ij為空間權(quán)值矩陣W的元素，是測度空間自相關(guān)強度的系數(shù)，用來反映空間自相關(guān)的影響方向和程度?？臻g誤差面板模型〔SEPDM〕以為，空間自相關(guān)的信息存在于通常被以為是噪聲的誤差項中，用來測度鄰近地區(qū)誤差項的沖擊對于本地區(qū)觀測值的影響，一般形式為：【5】華而不實it代表空間誤差自相關(guān)，為用來測度空間自相關(guān)影響方向和強度的空間自相關(guān)系數(shù)。對于在實際模型設(shè)定時是選擇空間滯后模型還是空間誤差模型，常用的統(tǒng)計檢驗包括MoransI檢驗、LM檢驗、穩(wěn)健的LM檢驗等。Anselin等以為，若在檢驗中發(fā)現(xiàn)LM-Lag較之LM-Error在統(tǒng)計上愈加顯著，且RLM-Lag顯著，RLM-Error不顯著，則能夠斷定合適的模型是空間滯后模型；反之，假如LM-Error比LM-Lag在統(tǒng)計上更加顯著，且RLM-Error顯著而RLM-Lag不顯著，則能夠斷定空間誤差模型是恰當(dāng)?shù)哪Ｐ?傳統(tǒng)的模型擬合優(yōu)度指標(biāo)R2檢驗已不再適用于對具有空間效應(yīng)模型的判定，對面板數(shù)據(jù)模型的擬合度的檢驗一般使用對數(shù)似然值〔LogL〕指標(biāo)，LogL越大，AIC和SC值越小，模型擬合效果越好。除此之外，R2〔e,〕和corr2指標(biāo)對于空間面板模型的選擇也具有重要的參考價值.本文采用側(cè)重于考察短期循環(huán)效應(yīng)的面板回歸,把1985~2018年分為9個時間段〔每3年一組〕。借鑒Sala-i-Martin對于長期經(jīng)濟增長影響因素及增長收斂討論,結(jié)合我們國家區(qū)域經(jīng)濟增長的實際，構(gòu)建如下基礎(chǔ)計量模型：【6】華而不實，因變量JZ代表區(qū)域經(jīng)濟增長率。自變量的選取主要考慮在控制住其它影響經(jīng)濟增長的因素后，探討產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響。lnAGRP為初始年份人均GRP〔GrossRegionalProduction〕對數(shù)，TH代表區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚的Theil指數(shù)，TF代表投資份額，ZX代表消費份額，RZ代表人口增長率，R代表人力資本，S代表市場化變量，K代表開放度變量，C代表城市化變量。相應(yīng)的SLPDM模型和SEPDM模型是在以上基礎(chǔ)計量模型中參加用來表征空間滯后或空間誤差的項，詳細(xì)模型不再逐一列出。〔二〕模型變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來源區(qū)域經(jīng)濟增長率〔JZ〕，作為被解釋變量的經(jīng)濟增長率，用以1985年不變價格衡量的各省人均地區(qū)生產(chǎn)總值〔AGRP〕的各時段的年均增長率來測度。初始人均GRP對數(shù)〔lnAGRP〕，為各時間段初期年份的人均GRP取自然對數(shù)。區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚度的Theil指數(shù)，使用省域內(nèi)部的地級以上城市的就業(yè)數(shù)據(jù)根據(jù)公式〔1〕進(jìn)行計算得到。投資份額〔TF〕用全社會固定資產(chǎn)投資占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重測度。消費份額〔ZX〕用消費占支出法地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來測度。人口增長率〔RZ〕用各省區(qū)人口自然增長率〔%〕衡量。人力資本〔R〕，人力資本的估算方式方法參考陳釗等〔2004〕的做法，把文盲、半文盲、小學(xué)、初中、高中、大專及以上學(xué)歷的教育年限分別取0、1、6、9、12、16年，以勞動年齡人口中上述各層次學(xué)歷人員所占比例為權(quán)重測算勞動者平均受教育年限。市場化〔S〕用非國有工業(yè)總產(chǎn)值占地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值比重測度。開放度〔K〕將外貿(mào)依存度和FDI占比進(jìn)行主成分分析，提取主成分得到加總的開放度指標(biāo)。外貿(mào)依存度是把以美元計價的進(jìn)出口貿(mào)易總額根據(jù)當(dāng)年外匯牌價折算為人民幣計價，用各省區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總額占GRP的比重衡量。FDI占比以FDI占區(qū)域固定資產(chǎn)投資比重來度量。城市化〔C〕用城鎮(zhèn)人口占區(qū)域總?cè)丝诘谋戎睾饬竣?四、我們國家產(chǎn)業(yè)集聚與省域經(jīng)濟發(fā)展的空間耦合關(guān)系對基礎(chǔ)計量模型〔6〕分別運用不考慮空間自相關(guān)因素的混合面板OLS〔PooledOLS〕估計、考慮空間自相關(guān)因素的空間滯后面板模型〔SLPDM〕估計和空間誤差面板模型〔SEPDM〕估計三種方式方法進(jìn)行模型估計。華而不實SLPDM和SEPDM又分別包括固定效應(yīng)〔FE〕和隨機效應(yīng)〔RE〕兩種模型。模型回歸結(jié)果見表2.【表2】比照5個模型發(fā)現(xiàn)，考慮空間自相關(guān)因素的模型在總體模型擬合度和變量系數(shù)顯著性等方面均優(yōu)于不考慮空間自相關(guān)因素的PooledOLS模型，這講明在討論產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長影響時忽略空間自相關(guān)因素容易導(dǎo)致模型估計偏誤。進(jìn)一步比擬考慮空間因素的4個模型，發(fā)現(xiàn)SEPDM_FE模型的logL值高于其他模型，并且corr2值也高于其他模型，講明SEP-DM_FE模型的擬合度好于其他模型。使用LM檢驗和RLM檢驗發(fā)現(xiàn)空間誤差模型優(yōu)于空間滯后模型，用Hausman檢驗發(fā)現(xiàn)固定效應(yīng)優(yōu)于隨機效應(yīng)，因而，最終選擇的模型為SEPDM_FE模型。從SEPDM_FE模型的回歸結(jié)果來看，W_it的系數(shù)為正且具有高度的顯著性，講明區(qū)域經(jīng)濟增長具有空間正自相關(guān)性，即鄰近省區(qū)的經(jīng)濟增長對本省區(qū)的經(jīng)濟增長具有正向溢出效應(yīng)。各自變量均以較高的顯著性通過檢驗。初始人均GRP水平的系數(shù)為負(fù)，顯示出區(qū)域經(jīng)濟增長的條件收斂性特征。產(chǎn)業(yè)集聚、投資份額、消費份額、人口增長率、人力資本、市場化、開放度、城市化等都是重要的條件收斂變量。因而，在控制了其他影響區(qū)域經(jīng)濟增長的因素并考慮到空間自相關(guān)因素后，分析結(jié)論顯示產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著促進(jìn)作用。在影響區(qū)域經(jīng)濟增長的各變量中，人口增長率和消費份額是負(fù)向影響的變量，講明過快的人口增長和太多的介入是制約區(qū)域經(jīng)濟增長的因素。產(chǎn)業(yè)集聚、投資份額、人力資本、市場化、開放度、城市化等都是促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟增長的重要因素，尤其是城市化和投資份額變量系數(shù)較大，具有較高的增長彈性，講明城市化和投資推動是我們國家區(qū)域經(jīng)濟增長的主要動力來源.市場化和開放度變量也具有較高的彈性，顯示出改革開放是促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟增長的強大動力。產(chǎn)業(yè)集聚和人力資本變量彈性較小，講明通過提高人力資本水平和通過提高產(chǎn)業(yè)集聚來促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟增長還有很大的空間。五、結(jié)論與討論以上分析表示清楚：〔1〕我們國家產(chǎn)業(yè)集聚和省域經(jīng)濟增長具有顯著的區(qū)域差異特征，都表現(xiàn)為由東南沿海向西北內(nèi)陸降低的趨勢?！?〕全域空間自相關(guān)Mo-ranI分析講明產(chǎn)業(yè)集聚與省域經(jīng)濟增長都存在比擬明顯的空間自相關(guān)關(guān)系，同時對產(chǎn)業(yè)集聚與省域經(jīng)濟增長的雙變量MoranI分析講明產(chǎn)業(yè)集聚對省域經(jīng)濟增長的影響具有正自相關(guān)特性。〔3〕局部自相關(guān)LISA聚類分析發(fā)現(xiàn)，各省的產(chǎn)業(yè)集聚空間自相關(guān)分屬于四種聚類類型，北京、天津、廣東、福建等屬于高高類型；山東、江蘇、遼寧等屬于低低類型；陜西、河北、內(nèi)蒙古等屬于高低類型；廣西、湖南、云南等屬于低低類型。省域經(jīng)濟增長空間自相關(guān)分屬于四種聚類類型，北京、江蘇、河南等屬于高高類型；貴州、湖南、江西等屬于低低類型；廣東、福建、重慶屬于高低類型，河北和山西等屬于低高類型?！?〕對產(chǎn)業(yè)集聚與省域經(jīng)濟增長進(jìn)行空間面板計量分析，發(fā)現(xiàn)考慮空間自相關(guān)因素的模型在總體模型擬合度和變量系數(shù)顯著性等方面均優(yōu)于不考慮空間自相關(guān)因素的模型，估計結(jié)果表示清楚在控制了其他影響區(qū)域經(jīng)濟增長的因素并考慮到空間自相關(guān)因素后，產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著促進(jìn)作用。因而，對于中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，為實現(xiàn)向東部發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟增長收斂，能夠從擴大投資規(guī)模、大力推進(jìn)城市化、加快改革開放步伐、提高產(chǎn)業(yè)集聚水平、注重人力資本投資等方面入手；對于東部發(fā)達(dá)地區(qū)而言，應(yīng)率先從過去主要靠投資推動的經(jīng)濟增長方式向主要依靠人力資本和科技創(chuàng)新推動的經(jīng)濟增長方式轉(zhuǎn)變。對產(chǎn)業(yè)集聚和省域經(jīng)濟水平都處于低低聚類類型省域，需要加強跨省的重大戰(zhàn)略舉措，通過大區(qū)域發(fā)展來實現(xiàn)各省市的經(jīng)濟實力；對于產(chǎn)業(yè)集聚和省域經(jīng)濟發(fā)展水平空間關(guān)系同處于高低聚類類型或低高聚類類型的省域，需要在產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)上實現(xiàn)省域間關(guān)聯(lián)，通過產(chǎn)業(yè)鏈合作來加強鄰近省域的經(jīng)濟空間關(guān)聯(lián)，進(jìn)而實現(xiàn)鄰域的耦合發(fā)展。以下為參考文獻(xiàn)：[1]Martin,P.,Ottaviano,G.L.Growthandagglomeration[J].InternationalEconomicReview,2001,42〔4〕:947-968.[2]Brulhart,M.,Sbergami,F.Agglomerationandgrowth:crosscountryevidence[J].JournalofUrbanEconomics,2020,65〔1〕：48-63.[3]韓寶龍.地理與認(rèn)知鄰近對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新影響的實證研究[D].長沙：湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文，2018.[4]徐盈之，彭歡歡，劉修巖.威廉姆森假講：空間集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長---基于我們國家省域數(shù)據(jù)門檻回歸的實證討論[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理，2018,〔4〕：95-102.[5]吳玉鳴.縣域經(jīng)濟增長集聚與差異：空間計量經(jīng)濟實證討論[J].世界經(jīng)濟文匯，2007,〔2〕：37-57.