【摘要】：基于空間計量經(jīng)濟學(xué)的研究視角,運用全域空間自相關(guān)Moran's I指數(shù)、空間局域LISA分析,考察2001-2013年我國省際工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的空間相關(guān)性,并構(gòu)建三種不同空間權(quán)重矩陣下的空間面板杜賓模型,進一步分析中國工業(yè)集聚對經(jīng)濟增長的影響。結(jié)果表明:我國工業(yè)集聚和經(jīng)濟增長具有明顯的空間依賴性,并呈現(xiàn)出"東高西低"的格局;工業(yè)集聚對經(jīng)濟增長具有顯著的促進作用,若不考慮空間因素,結(jié)果會被高估;在僅考慮經(jīng)濟因素的空間權(quán)重下,其他地區(qū)工業(yè)集聚對本地區(qū)經(jīng)濟增長的回流效應(yīng)占主導(dǎo)地位,工業(yè)集聚表現(xiàn)出顯著的空間負(fù)溢出效應(yīng),加劇區(qū)域不平衡增長;而納入地理因素后,其他地區(qū)工業(yè)集聚對本地區(qū)經(jīng)濟增長的擴散效應(yīng)抵消了回流效應(yīng),負(fù)的空間溢出效應(yīng)不太顯著。當(dāng)然,人力資本和物質(zhì)資本的投入、交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善也將促進地區(qū)經(jīng)濟增長。
【圖文】：

在全域空間自相關(guān)的基礎(chǔ)上，用Moran＇sI散點圖檢驗不同區(qū)域工業(yè)集聚和經(jīng)濟發(fā)展水平在空間上的差異程度及其顯著性，結(jié)果如下圖所示:圖12013年工業(yè)集聚Moran＇sI散點圖圖22013年人均GDP的Moran＇sI散點圖我國省際工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長總體上呈現(xiàn)出集聚態(tài)勢，且空間非均衡分布特征明顯。工業(yè)集聚的Moran＇sI散點圖中，大部分省份位于第一和第三象限，呈現(xiàn)出“高—高”和“低—低”特征。經(jīng)濟增長的空間集聚趨勢更為顯著。為了更加清晰地在地圖上呈現(xiàn)出省域工業(yè)集聚程度和經(jīng)濟增長的空間差異，文中給出了LISA顯著水平圖，如下所示:圖32013年工業(yè)集聚的LISA顯著水平圖圖42013年人均GDP的LISA顯著水平圖從圖3和圖4可以清晰地看出，東部沿海省份的工業(yè)集聚和經(jīng)濟增長水平多呈現(xiàn)出“高—高”特征，而西部落后地區(qū)呈現(xiàn)“低—低”特征。這表明工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的空間分布并非完全隨機，而是表現(xiàn)出明顯的非均質(zhì)性。這要求我們在研究工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的關(guān)系時，不能忽視其空間依賴性，否則會導(dǎo)致估計結(jié)果有偏。(二)空間計量模型的估計結(jié)果與分析1.普通面板數(shù)據(jù)模型估計。本文使用的是面板數(shù)據(jù)模型，首先需要根據(jù)Hausman檢驗確定使用混合OLS模型、固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型。固定效應(yīng)又分為空間固定效應(yīng)、時期固定效應(yīng)和空間時期雙固定效應(yīng)。為了確定模型的具體形式，本文分別進行了LM檢驗、LＲ檢驗和Hausman檢驗，結(jié)果表明，在經(jīng)濟距離權(quán)重和嵌套權(quán)重矩陣下，應(yīng)使用空間和時期雙固定效應(yīng)模型，而0－1鄰接權(quán)重矩陣則使用隨機效應(yīng)模型。具體回歸結(jié)果如下表所示:71

在全域空間自相關(guān)的基礎(chǔ)上，用Moran＇sI散點圖檢驗不同區(qū)域工業(yè)集聚和經(jīng)濟發(fā)展水平在空間上的差異程度及其顯著性，結(jié)果如下圖所示:圖12013年工業(yè)集聚Moran＇sI散點圖圖22013年人均GDP的Moran＇sI散點圖我國省際工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長總體上呈現(xiàn)出集聚態(tài)勢，且空間非均衡分布特征明顯。工業(yè)集聚的Moran＇sI散點圖中，大部分省份位于第一和第三象限，呈現(xiàn)出“高—高”和“低—低”特征。經(jīng)濟增長的空間集聚趨勢更為顯著。為了更加清晰地在地圖上呈現(xiàn)出省域工業(yè)集聚程度和經(jīng)濟增長的空間差異，文中給出了LISA顯著水平圖，如下所示:圖32013年工業(yè)集聚的LISA顯著水平圖圖42013年人均GDP的LISA顯著水平圖從圖3和圖4可以清晰地看出，東部沿海省份的工業(yè)集聚和經(jīng)濟增長水平多呈現(xiàn)出“高—高”特征，而西部落后地區(qū)呈現(xiàn)“低—低”特征。這表明工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的空間分布并非完全隨機，而是表現(xiàn)出明顯的非均質(zhì)性。這要求我們在研究工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的關(guān)系時，不能忽視其空間依賴性，否則會導(dǎo)致估計結(jié)果有偏。(二)空間計量模型的估計結(jié)果與分析1.普通面板數(shù)據(jù)模型估計。本文使用的是面板數(shù)據(jù)模型，首先需要根據(jù)Hausman檢驗確定使用混合OLS模型、固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型。固定效應(yīng)又分為空間固定效應(yīng)、時期固定效應(yīng)和空間時期雙固定效應(yīng)。為了確定模型的具體形式，本文分別進行了LM檢驗、LＲ檢驗和Hausman檢驗，結(jié)果表明，在經(jīng)濟距離權(quán)重和嵌套權(quán)重矩陣下，應(yīng)使用空間和時期雙固定效應(yīng)模型，而0－1鄰接權(quán)重矩陣則使用隨機效應(yīng)模型。具體回歸結(jié)果如下表所示:71

在全域空間自相關(guān)的基礎(chǔ)上，用Moran＇sI散點圖檢驗不同區(qū)域工業(yè)集聚和經(jīng)濟發(fā)展水平在空間上的差異程度及其顯著性，結(jié)果如下圖所示:圖12013年工業(yè)集聚Moran＇sI散點圖圖22013年人均GDP的Moran＇sI散點圖我國省際工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長總體上呈現(xiàn)出集聚態(tài)勢，且空間非均衡分布特征明顯。工業(yè)集聚的Moran＇sI散點圖中，大部分省份位于第一和第三象限，呈現(xiàn)出“高—高”和“低—低”特征。經(jīng)濟增長的空間集聚趨勢更為顯著。為了更加清晰地在地圖上呈現(xiàn)出省域工業(yè)集聚程度和經(jīng)濟增長的空間差異，文中給出了LISA顯著水平圖，如下所示:圖32013年工業(yè)集聚的LISA顯著水平圖圖42013年人均GDP的LISA顯著水平圖從圖3和圖4可以清晰地看出，東部沿海省份的工業(yè)集聚和經(jīng)濟增長水平多呈現(xiàn)出“高—高”特征，而西部落后地區(qū)呈現(xiàn)“低—低”特征。這表明工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的空間分布并非完全隨機，而是表現(xiàn)出明顯的非均質(zhì)性。這要求我們在研究工業(yè)集聚與經(jīng)濟增長的關(guān)系時，不能忽視其空間依賴性，否則會導(dǎo)致估計結(jié)果有偏。(二)空間計量模型的估計結(jié)果與分析1.普通面板數(shù)據(jù)模型估計。本文使用的是面板數(shù)據(jù)模型，首先需要根據(jù)Hausman檢驗確定使用混合OLS模型、固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型。固定效應(yīng)又分為空間固定效應(yīng)、時期固定效應(yīng)和空間時期雙固定效應(yīng)。為了確定模型的具體形式，本文分別進行了LM檢驗、LＲ檢驗和Hausman檢驗，結(jié)果表明，在經(jīng)濟距離權(quán)重和嵌套權(quán)重矩陣下，應(yīng)使用空間和時期雙固定效應(yīng)模型，而0－1鄰接權(quán)重矩陣則使用隨機效應(yīng)模型。具體回歸結(jié)果如下表所示:71

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

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3 李華;馬U

本文編號：2750083