經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的空間計量分析
摘要：從新 經(jīng)濟(jì)地理學(xué)視角、基于空間計量經(jīng)濟(jì)模型，對江蘇省經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了實證分析。結(jié)果表明：江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)具有顯著的空間相關(guān)性，但蘇南增長極對鄰近區(qū)域的影響主要體現(xiàn)為回浪效應(yīng)，擴(kuò)散效應(yīng)不足；以產(chǎn)業(yè)集聚和城市化為特征的經(jīng)濟(jì)集聚對于經(jīng)濟(jì)增長具有積極作用，但這種影響是地方性的，隨空間距離的增加而衰減。需要采取各種政策措施促進(jìn)要素向蘇北地區(qū)的流動，加大快速 交通 網(wǎng)絡(luò) 的建設(shè)力度，加強(qiáng)蘇北地區(qū)中心城市的建設(shè)，不斷縮小蘇南蘇北地區(qū)之間的差距。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)集聚；經(jīng)濟(jì)增長；空間計量模型
一、引言及 文獻(xiàn) 綜述
縱觀世界經(jīng)濟(jì)的 發(fā)展 歷史 ，經(jīng)濟(jì)的空間集聚是一種普遍存在的現(xiàn)象，正如克魯格曼所言：“經(jīng)濟(jì)活動最突出的地理特征是什么?一個簡短的回答肯定是集中”。與經(jīng)濟(jì)的空間集聚相伴而生的是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的非均衡化以及地區(qū)差距的擴(kuò)大。作為 中國 經(jīng)濟(jì)增長最快、最具活力的省區(qū)之一，江蘇省內(nèi)部表現(xiàn)出很強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)集聚趨勢，同時一直受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡問題的困擾，地區(qū)間差距在最近20年迅速擴(kuò)大。集聚是否是導(dǎo)致地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長差異的重要因素?本文擬對這一問題進(jìn)行實證研究。
長久以來，經(jīng)濟(jì)增長與經(jīng)濟(jì)集聚的研究幾乎互不相關(guān)。然而，現(xiàn)實表明，經(jīng)濟(jì)活動的空間聚集與經(jīng)濟(jì)增長是很難被分割的兩個過程。20世紀(jì)90年代后期，一些新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的學(xué)者開始嘗試整合新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)與新增長理論，在統(tǒng)一的理論框架下探討集聚與增長之間的相互作用，其中開創(chuàng)性的工作包括Martin和Ottaviano(1999)、Baldwin(1999)、Baldwin和Forslid(2000)以及Baldwin等(2001)。他們通過強(qiáng)調(diào)技術(shù)外溢和空間集聚的相互作用，為解釋經(jīng)濟(jì)集聚和經(jīng)濟(jì)增長之間的內(nèi)在聯(lián)系提供了一個非常清晰和簡明的理論分析框架。Fujita和Thisse(2003)在此基礎(chǔ)上通過改進(jìn)研發(fā)部門的生產(chǎn)函數(shù)和熟練工人的動態(tài)遷移過程，給出了一個數(shù)學(xué)分析更加容易、分析結(jié)果更加具體的整合模型。Dupont(2007)也在集聚與內(nèi)生增長的框架下，分析了經(jīng)濟(jì)一體化過程對區(qū)域差異和不平等的影響。他們的研究表明：集聚對于整體的經(jīng)濟(jì)增長是有利的，地理位置會影響到經(jīng)濟(jì)增長。
伴隨著理論研究的深入，經(jīng)濟(jì)學(xué)家開始針對經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系展開實證研究。許多研究驗證了集聚的增長促進(jìn)效應(yīng)。如Ciccone(2002)使用5個歐洲國家NUTS第3級地區(qū)的數(shù)據(jù)分析了就業(yè)密度對于平均勞動生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)活動的集聚的確對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長具有正面效應(yīng)。Henderson(2003)使用70個國家1960-1990年的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)城市首位度(一國最大城市份額)在低收入國家有利于經(jīng)濟(jì)增長。[SlCrozet和Koenig(2007)使用EU地區(qū)1980-2000年的數(shù)據(jù)，探討了區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動空間集中對增長績效的影響，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)活動的內(nèi)部空間分布越不平衡的地區(qū)增長越快。但也有部分研究得出了與理論預(yù)測相反的結(jié)論，如Sbergami(2002)使用6個歐盟成員國1984～1995年的跨國面板數(shù)據(jù)對經(jīng)濟(jì)增長率和經(jīng)濟(jì)集聚相互關(guān)系進(jìn)行實證檢驗，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)。高技術(shù)行業(yè)、中等技術(shù)和低技術(shù)行業(yè)的集聚對于經(jīng)濟(jì)增長率的影響都是負(fù)面的。㈣更為復(fù)雜的是，空間集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響可能是非線性的，在發(fā)展的早期階段，集聚促進(jìn)增長；但當(dāng)達(dá)到某個收入水平后，集聚對經(jīng)濟(jì)增長就沒有作用，甚至有害于經(jīng)濟(jì)增長。這一假說得到了Brulhart和Sbergami(2009)的驗證，他們利用跨部門OLS和動態(tài)面板GMM估計方法研究了一國經(jīng)濟(jì)活動的空間集聚對國家層面增長的影響，發(fā)現(xiàn)只在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的某一水平集聚才能推動GDP增長，關(guān)鍵水平約為人均10000美元。
針對中國的經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長問題，范劍勇(2004)認(rèn)為，中國現(xiàn)階段仍處于“產(chǎn)業(yè)高集聚、地區(qū)低專業(yè)化”的狀況，國內(nèi)市場一體化水平總體上仍較低，且滯后于對外的一體化水平，這一現(xiàn)狀使得制造業(yè)集中于東部沿海地區(qū)，無法向中部地區(qū)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而推動地區(qū)差距不斷擴(kuò)大。㈣張艷、劉亮(2007)運(yùn)用工具變量法，基于中國城市的面板數(shù)據(jù)實證檢驗了經(jīng)濟(jì)集聚對于城市人均實際GDP的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)集聚具有內(nèi)生性，它對于城市經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用。張卉、詹宇波、周凱(2007)構(gòu)造了產(chǎn)業(yè)間集聚指數(shù)和產(chǎn)業(yè)內(nèi)集聚指數(shù)，并以此作為解釋變量實證檢驗了中國產(chǎn)業(yè)集聚與勞動生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)增長的內(nèi)在關(guān)系。他們的研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)內(nèi)集聚和產(chǎn)業(yè)間集聚都對中國經(jīng)濟(jì)增長存在顯著影響。吳利學(xué)、傅曉霞(2008)以規(guī)模報酬遞增為基礎(chǔ)構(gòu)建了一個包含集聚經(jīng)濟(jì)的生產(chǎn)函數(shù)，分析了城市化和市場化對中國各地區(qū)集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的影響，他們的實證研究發(fā)現(xiàn)，中國各地區(qū)集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)顯著，且集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)在地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長中作用明顯。馬君潞、郭威(2007)通過對我國分省面板數(shù)據(jù)的實證分析表明，提升一個地區(qū)吸引外商直接投資的能力很大程度上取決于該地區(qū)的集聚經(jīng)濟(jì)環(huán)境，因此，積累集聚經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢是吸引外資、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的途徑之一。
在這些實證分析中，雖然有的研究也考慮到了不同地區(qū)差異的影響并以地區(qū)虛擬變量來衡量，但從本質(zhì)上看，區(qū)域總是被當(dāng)成一個獨(dú)立的個體進(jìn)行分析，區(qū)域間潛在的相互影響往往被忽略。事實上，任何一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)都不可能獨(dú)立存在，它總是與其他經(jīng)濟(jì)體存在著千絲萬縷的聯(lián)系。但在多數(shù)研究中，這一觀點(diǎn)都還沒有被正式引入模型進(jìn)行實證分析。
空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在橫截面或面板數(shù)據(jù)中研究經(jīng)濟(jì)單位的空間相互作用，近年來越來越受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注。一些學(xué)者開始運(yùn)用空間計量方法，明確將地理空間因素考慮到經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的實證研究中去。Ying(2003)采用1978～1998年的省級橫截面數(shù)據(jù)，從空間經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角研究了中國經(jīng)濟(jì)增長問題，并指出中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的來源主要是非農(nóng)業(yè)勞動力增長率、制造業(yè)產(chǎn)出、資本積累和實際的外商直接投資。林光平、龍志和及吳梅(2005)采用空間計量經(jīng)濟(jì)方法，研究我國28個省(市、區(qū))1978～2002年間人均GDP的盧收斂情況，認(rèn)為隨著經(jīng)濟(jì)體制改革的深入，地區(qū)間的空間相關(guān)性對各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的作用越來越大，我國地區(qū)間經(jīng)濟(jì)存在收斂性，但是它的估計值表現(xiàn)出增大的趨勢。”吳玉鳴(2007)運(yùn)用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，對2000年中國2030個縣域的增長集聚與差異進(jìn)行了空間計量分析，結(jié)果表明，中國縣域經(jīng)濟(jì)增長不僅與人力資本、城市化、 工業(yè) 化、信息化等因素密切相關(guān)，而且與相鄰縣域的經(jīng)濟(jì)增長之間存在一定的空間依賴性。㈣符淼(2009)采用空間計量分析方法對技術(shù)傳播的空間模式進(jìn)行了實證研究，發(fā)現(xiàn)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)活動都存在局部集聚，技術(shù)集聚度高于經(jīng)濟(jì)集聚，且兩者的集聚度隨時間增強(qiáng)，地理分布高度一致。隨地理距離快速下降的技術(shù)溢出效應(yīng)是導(dǎo)致局部集聚和東西部發(fā)展不均衡問題的原因之一。
針對江蘇經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出來的空間集聚現(xiàn)象與地區(qū)差距問題，本文擬采用空間計量經(jīng)濟(jì)模型，對江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行實證檢驗。
二、江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)活動的空間相關(guān)性
首先，畫出江蘇省2007年縣域人均GDP的空間分布四分圖(圖1)。按照人均GDP的大小，65個縣域被平均分為4組，以顏色的深淺代表相應(yīng)縣域的人均GDP的大小。由圖1可見，江蘇省縣域?qū)哟蔚慕?jīng)濟(jì)活動在地理分布上是極不均衡的，呈現(xiàn)出蘇南一蘇中一蘇北梯度遞減模式。并且鄰近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)水平基本相近，具有明顯的集聚特征。
接著，通過 計算 縣域人均GDP的Morans I指數(shù)對其空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗。Moran’s I是最常用的檢驗空間自相關(guān)性的統(tǒng)計指標(biāo)。利用GeoDa 0.9.5軟件，得出Moran’s I=0.7445，在0.1％的概率上顯著，表明江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)的分布的確存在明顯的空間相關(guān)性。代寫 論文
進(jìn)一步，作出江蘇省2007年縣域人均GDP空間自相關(guān)聚類圖(圖2)，圖中Higll High部分表示人均GDP高的地區(qū)被人均GDP高的地區(qū)所包圍，Low-Low部分表示人均GDP低的地區(qū)被人均GDP低的地區(qū)所包圍。這種分布顯示出江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)之間存在著正的空間自相關(guān)性，形成了某種空間“俱樂部”現(xiàn)象。人均GDP水平較高的縣域(H-H地區(qū))集中分布在蘇南地區(qū)，而人均GDP水平較低的縣域(L-L地區(qū))則分布在蘇北地區(qū)，地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)增長差異顯著。
由此可見，我們觀測到的截面區(qū)域之間在地理上是一些明顯具有空間依賴性的經(jīng)濟(jì)實體，誤差項獨(dú)立的假設(shè)在統(tǒng)計上被拒絕了，也就是說，OLS估計的結(jié)果是不可信的。因此，這里將地理空間維度引入研究中來，采用空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來估計經(jīng)濟(jì)集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響是十分有必要的。
三、變量選取、數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定
(一)變量選取與數(shù)據(jù)來源
本文關(guān)心的問題是經(jīng)濟(jì)集聚是否會促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，因此，在進(jìn)行實證檢驗時，需要對經(jīng)濟(jì)增長和經(jīng)濟(jì)集聚分別進(jìn)行度量。本文選取人均GDP的 自然 對數(shù)來衡量縣域經(jīng)濟(jì)的增長。由于各地區(qū)在人口和面積方面相差很大，因此選取人均GDP為測度指標(biāo)來衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異，具有一定的客觀性。關(guān)于經(jīng)濟(jì)集聚，本文選取第二產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵、第三產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵和城市化三個指標(biāo)來衡量經(jīng)濟(jì)集聚的程度。i地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵定義如下：其中：Eij表示j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，∑iEIj表示i產(chǎn)業(yè)在整個區(qū)域的總產(chǎn)值，∑jEij表示j地區(qū)的總產(chǎn)值，∑i∑jEij表示整個區(qū)域的總產(chǎn)值。因此，該指標(biāo)的分子是j地區(qū)的i產(chǎn)業(yè)占整個區(qū)域該產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值的份額，分母是j地區(qū)的總產(chǎn)值占整個區(qū)域總產(chǎn)值的份額，通過兩者的比來評價i產(chǎn)業(yè)在j地區(qū)的集聚程度。區(qū)位熵小于1說明該產(chǎn)業(yè)的集聚化水平比較低，區(qū)位熵等于或大于1說明該產(chǎn)業(yè)的集聚化水平較高。區(qū)位熵越大，說明該地區(qū)的這一產(chǎn)業(yè)在整個區(qū)域范圍內(nèi)的集聚程度越高。
本文中令i=1，2，3，分別表示三次產(chǎn)業(yè)；j=1，2，…，65，分別表示江蘇省65個縣域。因此，LQ1、LQ2和LQ3(這里省略了下標(biāo))分別表示江蘇省每個縣域第一、二、三產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵，度量了三次產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)的集聚程度。由于經(jīng)濟(jì)的集聚主要體現(xiàn)在第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)，所以選擇第二產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵和第三產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵作為衡量經(jīng)濟(jì)集聚程度的兩個解釋變量。
此外，城市的出現(xiàn)也是 經(jīng)濟(jì) 集聚的一種表現(xiàn)。經(jīng)濟(jì)學(xué)家長久以來一直強(qiáng)調(diào)城市在經(jīng)濟(jì)增長中的作用，更準(zhǔn)確地講，城市己被看成一種主要的社會制度。城市化是一個國家、地區(qū)社會經(jīng)濟(jì) 發(fā)展 尺度的體現(xiàn)，城市化不但表現(xiàn)為人口向城鎮(zhèn)聚集和非農(nóng)人口上升，還表現(xiàn)為人們生產(chǎn)與生活方式、社會結(jié)構(gòu)、價值觀念由 農(nóng)村 向城市文明升級轉(zhuǎn)化的過程。因此，本文希望就城市化與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行實證檢驗，這里用非鄉(xiāng)村人口在總?cè)丝谥械谋戎貋砗饬扛鞯貐^(qū)城市化的程度。本文采用2007年江蘇省65個縣級行政區(qū)域的橫截面數(shù)據(jù)，所有統(tǒng)計資料均來自《江蘇統(tǒng)計年鑒(2008)》。
1 經(jīng)典線性回歸模型
基于以上考慮，本文首先構(gòu)建經(jīng)典線性回歸模型如下：
lnPGDP=β0+β1LQ2β2LQ3+β3URBAN+ε (1)
其中，PGDP表示縣域人均GDP水平，是本文的被解釋變量，LQ2和LQ3分別表示第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指標(biāo)，URBAⅣ是城市化指標(biāo)，三者用來表示經(jīng)濟(jì)集聚，是本文關(guān)心的解釋變量。
2 空間計量經(jīng)濟(jì)模型
針對經(jīng)典線性回歸模型(1)，可以通過兩種不同方式引入空間依賴性。相應(yīng)地，空間計量模型有兩種設(shè)定形式：
第一，空間滯后模型(SLM)，在解釋變量中增加一個空間滯后變量，模型的形式為：
InPGDP=β0+ρW_PGDP+β1LQ2+P2LQ3+β3URBAN+ε (2)其中：W是空間權(quán)重矩陣；W_PGDP是空間滯后變量，定義為W_PGDG=WlnPGDP；P是空間自回歸系數(shù)；ε是誤差項；其他變量的含義與原來相同。
第二，空間誤差模型(SEM)，通過誤差項引入空間相關(guān)性，即假設(shè)誤差項是空間相關(guān)的。如果誤差項是一個空間自回歸過程，則模型具體形式如下：
lnPGDP=β0+β1LQ2+β2LQ3+β3URBAN+ε，ε=AWε+u (3)其中：λ是空間誤差自回歸系數(shù)，Wε是空間滯后誤差項。
3 空間計量模型的選擇
Anselin(2005)提出，可以根據(jù)拉格朗日乘子LM-Iag和LM-Error，以及相應(yīng)的穩(wěn)健性拉格朗日乘子Robust LM-Lag和Robust LM-Error，在兩種空間計量模型之間進(jìn)行選擇。首先判斷LM-Lag和LM-Error的顯著性，如果兩者中只有一個是顯著的，那么就選擇相對應(yīng)的模型，即如果LM-Lag顯著就用空間滯后模型，LM-Error顯著就用空間誤差模型。如果兩者都顯著，則需進(jìn)一步比較Robust LM-Lag和Robust LM-Error的顯著性，選擇Robust指標(biāo)中更顯著的那一種模型。是選擇空間滯后模型還是空間誤差模型，下文中根據(jù)判別指標(biāo)的具體情況而定。
四、實證檢驗與結(jié)果分析
為了進(jìn)行比較，首先給出經(jīng)典線性回歸模型的OLS估計結(jié)果，見表1。由表1的檢驗結(jié)果可以看出，OLS估計的F統(tǒng)計量達(dá)到117.193，模型整體上非常顯著。擬合優(yōu)度為0，8521，說明擬合程度一般，可能與忽略了空間依賴性有關(guān)。LQ2、LQ3和URBAN系數(shù)的符號都與預(yù)期一致，均為正；LQ2、LQ3在1％的水平上顯著，URBAN在5％的水平上顯著。 自然 對數(shù)似然函數(shù)值(Log likelihood)、赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨準(zhǔn)則(SC)作為衡量模型擬合優(yōu)度的指標(biāo)，在下文中與空間計量模型的估計結(jié)果進(jìn)行比較。
接下來，采用GeoDa 0.9.5軟件對OLS估計的殘差進(jìn)行空間依賴性檢驗。這里使用的江蘇省縣域地圖數(shù)據(jù)來自 中國 分縣行政區(qū)劃界線數(shù)字化地圖，①空間權(quán)重矩陣采用的是一階Rook鄰接矩陣。檢驗結(jié)果見表2。表2顯示，Moran’s I指數(shù)在1％的概率上顯著，說明OLS估計的殘差存在明顯的空間自相關(guān)性，經(jīng)典線性回歸模型可能存在模型設(shè)定不恰當(dāng)?shù)膯栴}。因此，這里采用OLS估計是不合適的，需要將截面單元之間的空間相關(guān)性引入模型中。具體是采用空間滯后模型還是空間誤差模型，可以根據(jù)拉格朗日乘子檢驗的結(jié)果來決定。由于LM-Lag和LM-Error都在1％的水平上顯著，因此需要進(jìn)一步比較Robust LM-Lag和Robust LM-Error。Robust LM-Lag在1％的水平上顯著，而RobustLM-Error在10％的水平上顯著，相比之下，Robust LM-Lag的顯著性更強(qiáng)。因此，根據(jù)上文中提到的標(biāo)準(zhǔn)，選擇空間滯后模型(2)更為合適�？臻g計量模型如果仍采用最小二乘法估計，系數(shù)估計值會有偏或者無效。這里用極大似然法(ML)進(jìn)行估計。結(jié)果見表3。
首先，通過似然比檢驗比較原模型(不考慮空間因素的經(jīng)典回歸模型)與各擇模型(空間滯后模型)空間自相關(guān)系數(shù)的漸進(jìn)顯著性。表3中SLM模型的LR值為25.4468，在1％的水平上顯著，再次證明該模型中空間依賴性的存在。進(jìn)一步，三個經(jīng)典檢驗是漸進(jìn)一致的，但在有限樣本中，應(yīng)該滿足Wald>LR>LM。本文中，Wald值為28.4089，LR值為25.4468，LM-lag值為24.3492，與預(yù)期的順序一致，說明SLM模型符合ML估計的漸進(jìn)性質(zhì)，模型的設(shè)定是比較合理的。
其次，根據(jù)Log likelihood、AIC和SC比較SLM模型和經(jīng)典線性模型OLS估計的擬合優(yōu)度。Loglikelihood越大，模型的擬合效果越好。而AIC和SC則相反，值越小，表示擬合效果越好。由表3可見，SLM模型的Log likelihood值為-1.3229，大于OLS估計的Log likelihood值-14.0463，SLM模型的Akaike值和Sehwarz值都小于OLS估計的相應(yīng)值，說明SLM模型的擬合程度優(yōu)于原經(jīng)典回歸模型，引入空間效應(yīng)使模型的解釋力有了明顯增強(qiáng)。
最后，對SLM模型估計的系數(shù)進(jìn)行分析�？臻g滯后變量WLNPGDP的空間自回歸系數(shù)在1％的水平上顯著，表明縣域人均GDP增長在地理空間的鄰接上表現(xiàn)出了較強(qiáng)的溢出效應(yīng)�？h域經(jīng)濟(jì)增長集聚的空間相互作用或影響的途徑可以通過鄰接地區(qū)而相互傳遞。三個衡量經(jīng)濟(jì)集聚的解釋變量LQ2、LQ3和URBAN的符號均為正，與我們的預(yù)期一致，且均在1％的水平上顯著，這一結(jié)果支持了經(jīng)濟(jì)集聚對于經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用的結(jié)論。具體而言，LQ2的回歸系數(shù)為2.3931，說明第二產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵增加1，在保持其他條件不變的情況下，將使縣域人均GDP增加約2.39％；LQ3的回歸系數(shù)為1.7357，說明第三產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵增加1，在保持其他條件不變的情況下，將使縣域人均GDP增加約1.74％。LQ2和LQ3的系數(shù)比OLS估計中兩者的系數(shù)均有所降低，說明OLS的估計結(jié)果可能存在向上偏誤。URBAN的回歸系數(shù)為0.0105，說明非鄉(xiāng)村人口在總?cè)丝谥械谋戎卦黾?％，則縣域人均GDP可以增加約0.01％。與OLS估計結(jié)果相比，城市化指標(biāo)的顯著性有了明顯提高(P值由0.0439降低到了0.0031)�？傮w看來，第二產(chǎn)業(yè)的集聚對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響最為明顯。
五、結(jié)論及政策含義
(一)主要結(jié)論
1 江蘇省縣域經(jīng)濟(jì)具有顯著的空間依賴性，鄰近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長相互影響，但這種影響以回浪效應(yīng)為主，擴(kuò)散效應(yīng)不足，因此導(dǎo)致蘇南蘇北地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距加大。由于地理區(qū)位、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、發(fā)展政策等方面所具有的優(yōu)勢，蘇南地區(qū)集聚了大量資本、技術(shù)和人才，具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，自身增長迅速，成為江蘇地區(qū)的“增長極”。政府希望通過增長極地區(qū)的優(yōu)先增長帶動周邊更多地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，發(fā)揮增長極的擴(kuò)散效應(yīng)。然而事實上，至少到目前為止，該增長極體現(xiàn)出的回浪效應(yīng)——即吸引其他地方的資本、人才和技術(shù)，削弱周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長實力——遠(yuǎn)大于其擴(kuò)散效應(yīng)，從而導(dǎo)致發(fā)達(dá)區(qū)域更發(fā)達(dá)，落后區(qū)域更落后。因此，為了防止在這種累積循環(huán)因果作用下區(qū)域間差距的無限擴(kuò)大。需要政府創(chuàng)造條件，引導(dǎo)回浪效應(yīng)向擴(kuò)散效應(yīng)的轉(zhuǎn)化。
2 以產(chǎn)業(yè)集聚和城市化為特征的經(jīng)濟(jì)集聚對于經(jīng)濟(jì)增長具有積極作用，但這種影響是地方性的，隨空間距離的增加而衰減。根據(jù)內(nèi)生增長理論和新經(jīng)濟(jì)地 理學(xué) 理論，知識溢出是解釋集聚和區(qū)域增長關(guān)系的重要概念之一。經(jīng)濟(jì)活動的空間集中會有效地促進(jìn)知識溢出，推動技術(shù)進(jìn)步，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長。在產(chǎn)業(yè)活動空間集中的區(qū)域或人口密度多樣化的城市中，知識、人才在不同 企業(yè) 和區(qū)域的流動以及與不同群體的互動交流，促進(jìn)了知識的傳播擴(kuò)散，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步。同時，企業(yè)在地理空間上的鄰近不僅為面對面的交流提供了便利，而且有利于企業(yè)間前向后向的市場聯(lián)系，更有利于勞動力的進(jìn)一步集聚以及知識溢出。但是，知識空間溢出具有局域性特征，其影響隨地理距離的增加而迅速衰減。陋瑚因此，蘇南地區(qū)通過知識溢出產(chǎn)生的正外部性難以擴(kuò)散到更遠(yuǎn)的蘇北地區(qū)，導(dǎo)致南北差距加大�？梢姡绻Ｍㄟ^集聚促進(jìn)落后地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，需要充分考慮到地理空間的因素。
(二)政策建議
1 促進(jìn)要素向蘇北地區(qū)的流動，使回浪效應(yīng)過渡為擴(kuò)散效應(yīng)�？梢酝ㄟ^加強(qiáng)蘇南地區(qū)與蘇北地區(qū)間的統(tǒng)籌規(guī)劃，打破地方壁壘，改善蘇北地區(qū)的投資環(huán)境、貿(mào)易條件、市場條件，創(chuàng)造良好的人才吸引機(jī)制，鼓勵資本、人才等生產(chǎn)要素不斷由蘇南向蘇北地區(qū)流動，充分發(fā)揮增長極的擴(kuò)散效應(yīng)。
2 加大快速 交通 網(wǎng)絡(luò) 的建設(shè)力度，縮短蘇南和蘇北之間的“時空距離”�？臻g的接近是知識溢出的重要前提。目前，大量創(chuàng)新行為和技術(shù)進(jìn)步主要集中在蘇南地區(qū)，其對蘇北地區(qū)的溢出受到地理距離的限制。在無法改變空間距離的情況下，可以通過建設(shè)南北之間和蘇北地區(qū)內(nèi)部的快速交通網(wǎng)絡(luò)，縮短地區(qū)之間的通達(dá)時間，將“空間接近”拓展為“時空接近”，擴(kuò)大蘇南地區(qū)知識溢出的影響范圍。
3 加強(qiáng)蘇北地區(qū)中心城市的建設(shè)，在地區(qū)內(nèi)部培育增長極。除了接受蘇南地區(qū)增長極的擴(kuò)散效應(yīng)和知識溢出，還應(yīng)培育蘇北地區(qū)內(nèi)部的增長極�？梢苑e極加強(qiáng)蘇北地區(qū)中心城市的建設(shè)，通過著力構(gòu)筑徐州城市圈，增強(qiáng)徐州市作為蘇、魯、豫、皖接壤地區(qū)中心城市的集聚輻射功能；提升連、淮、鹽、宿等城市的城市功能，使之盡快成為地區(qū)經(jīng)濟(jì)中心和商貿(mào)中心，能夠產(chǎn)生吸引和輻射作用，帶動蘇北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長。
本文編號：8109
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