采用我國(guó)30個(gè)�。▍^(qū)、市）2005—2016年的面板數(shù)據(jù),從經(jīng)濟(jì)區(qū)視角對(duì)區(qū)域間的金融空間特征、技術(shù)創(chuàng)新能力與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行測(cè)度和比較,研究了這三者的耦合關(guān)系和空間效應(yīng)。然后通過(guò)空間面板模型,分析金融空間特征和技術(shù)創(chuàng)新能力及二者交互項(xiàng)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響。結(jié)果表明:在對(duì)金融空間特征、技術(shù)創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的測(cè)度中,東部沿海經(jīng)濟(jì)區(qū)評(píng)分最高,北部沿海和南部沿海次之,隨后是東北地區(qū)、黃河中游、長(zhǎng)江中游和西南地區(qū),大西北經(jīng)濟(jì)區(qū)位列最后,各區(qū)域三者耦合協(xié)調(diào)度逐年上升且有較強(qiáng)的空間相關(guān)性,金融空間特征與技術(shù)創(chuàng)新能力的優(yōu)化因?yàn)槟芙档徒灰壮杀�、提高投資收益率,所以會(huì)對(duì)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)有促進(jìn)作用并且有空間溢出效應(yīng),而金融空間特征優(yōu)化卻因?yàn)闀?huì)將低端產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到周邊地區(qū),所以導(dǎo)致對(duì)區(qū)域外產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)產(chǎn)生抑制作用。 

【文章來(lái)源】：經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯. 2020,37(01)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

三者系統(tǒng)作用機(jī)理

根據(jù)公式(4)(5)計(jì)算出八大經(jīng)濟(jì)區(qū)2005—2016年的這三者系統(tǒng)耦合相關(guān)度和協(xié)調(diào)度,并繪制耦合協(xié)調(diào)度時(shí)序圖:從圖2可以看出,八大經(jīng)濟(jì)區(qū)這三者系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度逐年上升,表明各區(qū)域這三者系統(tǒng)水平逐年上升,并且均衡發(fā)展。2005年這三者系統(tǒng)測(cè)度差距較大,創(chuàng)新能力測(cè)度不如金融空間特征和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),從而導(dǎo)致耦合協(xié)調(diào)度較低,但隨著技術(shù)創(chuàng)新能力的迅速提升,各地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度逐漸改善。

由于篇幅限制,僅采ROOK權(quán)重矩陣作圖(詳見(jiàn)圖3)。以2016年金融空間特征為例,局部莫蘭散點(diǎn)圖將各省份金融集聚行為劃分為4個(gè)象限的集聚模式(詳見(jiàn)表7):

【參考文獻(xiàn)】：
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