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    中國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚影響因素作用機(jī)制的實(shí)證研究—基于空間杜賓模型

    2018-11-30 11:21:10魏肖杰張敏新
    資源開發(fā)與市場 2018年12期
    關(guān)鍵詞:林業(yè)空間因素

    魏肖杰,張敏新

    (1.南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江蘇 南京 210037;2.濰坊學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,山東 濰坊 261061)

    1 引言

    林業(yè)是重要的國民經(jīng)濟(jì)部門,林業(yè)產(chǎn)業(yè)涵蓋營林造林、林產(chǎn)品加工、森林旅游和生態(tài)保護(hù)等三次產(chǎn)業(yè),內(nèi)涵十分豐富。2016年全國林業(yè)產(chǎn)業(yè)總值首次突破6.49萬億元,比2015年增長了9.30%。全國林業(yè)三次產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值結(jié)構(gòu)為33∶50∶17,以林業(yè)旅游與休閑為主的林業(yè)服務(wù)業(yè)所占的比重在逐年提高,林業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也在不斷優(yōu)化;林業(yè)主要產(chǎn)業(yè)精準(zhǔn)帶動108萬人脫貧??梢哉f,我國要全面建成小康社會和建設(shè)生態(tài)文明,實(shí)現(xiàn)滿足人民日益增長的美好生活需要的目標(biāo),都離不開林業(yè)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)與健康發(fā)展。

    我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚特征顯著,目前已形成了五大林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū),中東部和兩廣地區(qū)、東北地區(qū)、東南沿海、西北地區(qū)、西南地區(qū)的林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚各具特色;林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展更快更好,如2016年廣東、山東兩省的林業(yè)總產(chǎn)值超過6000億元,廣西壯族自治區(qū)、福建省、江蘇省、浙江省、湖南省、江西省、安徽省和四川省都超過3000億元,大量研究表明產(chǎn)業(yè)集聚有利于產(chǎn)業(yè)和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展[1-5]。因此,我國《林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中提出把推進(jìn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展作為林業(yè)發(fā)展的主要任務(wù)之一,研究林業(yè)發(fā)展必然離不開對林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的研究。

    2 相關(guān)研究綜述

    Marshall開創(chuàng)性地提出了“產(chǎn)業(yè)區(qū)”概念,后來在區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中,學(xué)者們借鑒經(jīng)濟(jì)地理學(xué)中的這一經(jīng)典概念,演化并提出了產(chǎn)業(yè)集聚的概念。Michael E Porter認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚是指“一組在地理上靠近的相互聯(lián)系的公司和關(guān)聯(lián)的機(jī)構(gòu)”[6]。產(chǎn)業(yè)集聚理論及實(shí)證研究主要沿著集聚測度、集聚機(jī)制和集聚與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系等幾條脈絡(luò)進(jìn)行[7],但由于空間地理因素不能納入規(guī)范分析,導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集聚研究不能得到主流經(jīng)濟(jì)學(xué)的認(rèn)可。Paul R Krugman的研究開拓性建立了中心—外圍模型(Core-Periphery Model),將冰山運(yùn)輸成本、規(guī)模報(bào)酬遞增和不完全競爭市場假設(shè)引入模型進(jìn)行規(guī)范分析[8],為新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)做出了開創(chuàng)性的貢獻(xiàn),并因此獲得2008年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎,產(chǎn)業(yè)集聚研究也再次成為經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域關(guān)注的核心。國內(nèi)關(guān)于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)和產(chǎn)業(yè)集聚的研究以苗長虹、崔利華和呂拉昌等較具代表性,他們分別側(cè)重產(chǎn)業(yè)集聚的機(jī)制和路徑依賴、產(chǎn)業(yè)集聚作為政策工具的運(yùn)用等方面的研究[9,10]。隨著產(chǎn)業(yè)集聚研究的開展,涉及的產(chǎn)業(yè)也從制造業(yè)擴(kuò)展到了資源產(chǎn)業(yè)、物流服務(wù)業(yè)等不同產(chǎn)業(yè)[11-14],取得了豐富的研究成果。在林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚研究領(lǐng)域,王玉芳、王香花等基于區(qū)位商分別對黑龍江省和山西省林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚進(jìn)行了測度,并對各地市的集聚水平進(jìn)行了比較[15,16];汪浩關(guān)于蘇北林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的研究,重點(diǎn)在林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對投資、消費(fèi)和貿(mào)易的影響這一研究視角[17],頗具特色;李小平對我國各省木材加工產(chǎn)業(yè)的集聚進(jìn)行了空間演化方面的系統(tǒng)研究[18],很具參考性。此外,張占貞、王兆君、洪燕真等的研究也各有側(cè)重[19-24]。產(chǎn)業(yè)集聚的本質(zhì)是經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象,空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展拓展了產(chǎn)業(yè)集聚研究范圍[25],使集聚微觀機(jī)制研究更加深入[26]。林業(yè)產(chǎn)業(yè)包括三次產(chǎn)業(yè),其中第一產(chǎn)業(yè)的資源分布地理特點(diǎn)突出,第二、三產(chǎn)業(yè)以第一產(chǎn)業(yè)為基礎(chǔ),同樣會存在空間相關(guān)性,因此關(guān)于林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚研究有必要采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法。張成林、宋維明基于省級層面對我國林業(yè)外資利用效率進(jìn)行了空間計(jì)量分析[27];魏素豪、宗剛運(yùn)用空間計(jì)量方法對我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚作了研究和探討[28]。這些研究對本文具有很高的借鑒價(jià)值,美中不足的是對空間相關(guān)性的探討止步于集聚結(jié)果方面,而進(jìn)一步對集聚影響因素的空間相關(guān)性進(jìn)行研究可更深刻地揭示集聚的微觀機(jī)制,本研究擬在該方面進(jìn)行拓展。

    綜上所述,在產(chǎn)業(yè)集聚實(shí)證研究中,空間邊界選擇既有省級層面也有地市級層面,本文對林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的研究擬采用省級層面,因?yàn)檫@樣既符合林業(yè)產(chǎn)業(yè)涵蓋產(chǎn)業(yè)門類豐富的特點(diǎn),又具備數(shù)據(jù)采集整理方面的優(yōu)勢,而且與經(jīng)濟(jì)決策和產(chǎn)業(yè)政策制定主體的層次相吻合。本研究在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上,采用我國30個省份2005—2016年的《中國林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》(未包括香港與澳門特別行政區(qū)和臺灣地區(qū);海南省區(qū)位獨(dú)立,不能進(jìn)行后續(xù)空間分析而略去)中的數(shù)據(jù)研究我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚諸多影響因素的作用機(jī)制。擬運(yùn)用空間計(jì)量分析方法和工具,首先檢驗(yàn)林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間依賴性,然后分析各主要影響因素的作用機(jī)制來驗(yàn)證相關(guān)理論假設(shè),根據(jù)研究結(jié)果提出結(jié)論和建議,以期為我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)更好地發(fā)展提供借鑒。

    3 我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚特征分析

    3.1 區(qū)域和省域特征

    如前所述,我國林業(yè)呈現(xiàn)集聚特征,為衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平,需要選擇合適的集聚測度指標(biāo)。本文采用區(qū)位商(lq)來測度林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平,原因是該指標(biāo)既能反映地區(qū)專業(yè)化程度,又側(cè)重地理空間角度,與本文要求相符。設(shè)定的lq計(jì)算公式為:

    lqit=(qit/gdpit)/(Qt/GDPt)

    (1)

    式中,qit為i省第t年林業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;gdpit為i省第t年的國內(nèi)生產(chǎn)總值;Qt為第t年我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;GDPt為我國第t年國內(nèi)生產(chǎn)總值。判斷標(biāo)準(zhǔn)是,如果計(jì)算得到i省lqit>1,則認(rèn)為該省的林業(yè)產(chǎn)業(yè)具有較高的集聚水平。采用區(qū)位熵計(jì)算我國林業(yè)集聚水平較高的省域數(shù)量情況見表1。

    表1 林業(yè)集聚水平較高(lq>1)省域數(shù)量

    注:1.為簡潔起見,只列出了2005—2016期間部分年份數(shù)據(jù);2.區(qū)域林業(yè)劃分遵循2017年的《中國林業(yè)發(fā)展報(bào)告》。

    圖1 江西、山東、北京林業(yè)集聚度(lq)時序

    從全國來看,林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平較高的省份2016年有14個,占比為46.7%,與2005年的40%相比略有增加。其中,東部、中部和東北地區(qū)均呈上升態(tài)勢,西部地區(qū)略微下降。從2016年不同區(qū)域的集聚省份占比來看,東部為44.4%,中部為66.7%,西部為33.3%,東北地區(qū)為66.7%,區(qū)域之間存在差異。此外,通過分析各省指標(biāo)發(fā)現(xiàn),多數(shù)省域集聚態(tài)勢穩(wěn)定且存在差異,如北京、天津等市的lq指標(biāo)始終遠(yuǎn)低于1,福建、江西、廣西等省的lq指標(biāo)一直超出1,而山東等省的lq指標(biāo)波動上升,林業(yè)集聚水平呈上升態(tài)勢,3個代表性省市的狀況見圖1。

    3.2 空間依賴性分析

    Tobler提出的“地理學(xué)第一定律”認(rèn)為,事物之間的關(guān)聯(lián)與距離相關(guān),且往往呈反比。林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚作為一種空間地理現(xiàn)象,存在空間相關(guān)性。從前面的分析也可看出我國各區(qū)域林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚存在差異,因此提出以下假設(shè):假設(shè)1——我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚存在空間相關(guān)性。

    作為空間計(jì)量分析的初步檢驗(yàn),首先是測度各省林業(yè)產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵lqit的空間相關(guān)性。空間自相關(guān)的度量指標(biāo)包括莫蘭指數(shù)I(Moran′s I)、吉爾里指數(shù)C(Geary′s C)和Getis-Ord指數(shù)G,本文采用莫蘭指數(shù)來檢驗(yàn)其空間相關(guān)性(采用另外兩個指數(shù)測得的結(jié)論類似,不再贅述)。測度莫蘭指數(shù)時,需要首先設(shè)定空間權(quán)重矩陣,本文根據(jù)我國各省的空間鄰近情況,采用的空間權(quán)重矩陣設(shè)置為:

    (2)

    式中,i=1,2,…,30;j=1,2,…,30;而且設(shè)定當(dāng)i=j時,Mij=0。

    莫蘭指數(shù)取值介于-1和1之間,大于0時說明存在空間正相關(guān)關(guān)系,小于0即為存在空間負(fù)相關(guān)關(guān)系,該情形很少見,絕對值的大小反映空間相關(guān)性的大小。根據(jù)我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平計(jì)算的全局空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)見表2。從表2可見,2005—2016年我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚存在顯著的空間正相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)穩(wěn)定在0.3左右,這驗(yàn)證了假設(shè)1,也預(yù)示對我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚進(jìn)行空間計(jì)量分析能更深刻地揭示各因素的作用機(jī)制。

    為直觀顯示各省林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間相關(guān)關(guān)系,本文采用局部空間自相關(guān)分析,通過計(jì)算2016年我國30個省林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平的莫蘭指數(shù),繪制散點(diǎn)圖(圖2)。圖2再次驗(yàn)證了存在顯著正相關(guān)的結(jié)論,而且更具體地刻畫了集聚的空間特征。2016年,落入HH區(qū)域的包括浙江省、安徽省、福建省、江西省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)、貴州省、云南省等,落入LL區(qū)域的包括北京市、天津市、河北省、山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、遼寧省、上海市、陜西省、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)等,兩者合計(jì)占總數(shù)的70%。

    表2 2005—2016年我國各省林產(chǎn)業(yè)集聚水平的全局空間自相關(guān)莫蘭指數(shù)

    圖2 2016年30個省林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

    4 理論假設(shè)、變量選擇與模型設(shè)定

    4.1 理論假設(shè)、變量選擇

    產(chǎn)業(yè)集聚的相關(guān)研究[9-11,13,28,29]表明,自然資源稟賦是產(chǎn)業(yè)集聚形成的重要因素,林業(yè)產(chǎn)業(yè)更是如此,對自然資源稟賦的依賴使各地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡,林業(yè)自然資源稟賦豐沛程度顯著影響著林業(yè)產(chǎn)業(yè)的集聚水平。人力資源作為另一類資源因素對各產(chǎn)業(yè)集聚影響顯著,尤其是對勞動力密集的產(chǎn)業(yè)更是如此。林業(yè)各產(chǎn)業(yè)勞動力密集特征明顯,因此這一因素必需考慮。產(chǎn)業(yè)集聚作為一種經(jīng)濟(jì)地理現(xiàn)象,地理區(qū)隔或交通成本對其影響深遠(yuǎn),因此產(chǎn)業(yè)集聚考慮空間因素就成為題中之義,這在Krugman的新經(jīng)濟(jì)地理研究中體現(xiàn)得非常明顯,交通條件的改善可提高資源的流動性,降低運(yùn)輸成本,所以交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平是林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚研究的要素之一。產(chǎn)業(yè)集聚作為各地綜合競爭力的重要來源,是各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動器,這被Michael E Porter指出后,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚、形成優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)群的做法越來越被重視。各地為優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)集聚的形成和發(fā)展不斷創(chuàng)造各種條件,產(chǎn)業(yè)集聚如大多數(shù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象一樣,是市場和政府調(diào)控的共同結(jié)果,因此必須將政府調(diào)控因素考慮在內(nèi)。但政府調(diào)控可能會干擾市場機(jī)制的發(fā)揮,因此該因素的影響方向和程度較復(fù)雜。此外,已具備的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)是產(chǎn)業(yè)集聚的條件和保障,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的一個特征就是路徑依賴。即系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中的自組織功能會形成且會不斷強(qiáng)化,反映在產(chǎn)業(yè)集聚上就是完善強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)會促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚,集聚又會進(jìn)一步促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,不斷循環(huán)加強(qiáng),林業(yè)系統(tǒng)和林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚同樣也具備這一特征。

    基于上述分析,選取以下指標(biāo)來表征各影響因素:自然資源稟賦以各省的森林蓄積量來衡量;人力資源條件以各省林業(yè)產(chǎn)業(yè)在崗職工年平均工資來衡量;交通設(shè)施條件以各省公路里程來衡量;政府管理因素以財(cái)政支出占GDP比重來衡量;已有產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)規(guī)模以滯后一期林業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值來衡量。具體的變量指標(biāo)名稱和因素對應(yīng)關(guān)系見表3,其中為消除部分變量單位的影響,對相應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行了對數(shù)化處理。

    表3 模型中變量指標(biāo)及其解釋

    結(jié)合以上理論分析和變量選擇,本文提出以下假設(shè):假設(shè)2——林業(yè)自然資源稟賦(森林蓄積量對數(shù)值)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有顯著的正向影響;假設(shè)3——地區(qū)人力資源條件(林業(yè)系統(tǒng)在崗職工年平均工資對數(shù)值)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有顯著的負(fù)向影響;假設(shè)4——交通設(shè)施條件(公路里程對數(shù)值)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有顯著的影響,方向未定;假設(shè)5——政府調(diào)控(財(cái)政支出占GDP比重)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有顯著的影響,方向未定;假設(shè)6——已有產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)規(guī)模(滯后一期林業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對數(shù)值)對林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚有顯著的正向影響。

    4.2 空間計(jì)量模型設(shè)定

    基于前述分析,我國各省林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚存在顯著空間相關(guān)性。為深入揭示問題實(shí)質(zhì),建立空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析其影響因素,而空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的形式取決于空間相關(guān)性假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果。如果空間相關(guān)性僅存在于被解釋變量之間,對應(yīng)的空間自回歸模型(Spatial Autocorrelation Model,SAR)為:

    y=ρWy+Xβ+ε

    (3)

    式中,y為被解釋變量;W為空間權(quán)重矩陣;ρ為空間自回歸系數(shù);X為影響因素?cái)?shù)據(jù)矩陣;β為相應(yīng)的系數(shù);ε為誤差項(xiàng)。

    如果空間相關(guān)性僅存在于誤差項(xiàng)中,則對應(yīng)的空間誤差模型(Spatial Error Model,SEM)為:

    y=Xβ+u

    (4)

    其中,u=λMu+ε,ε~N(0,σ2In)。式中,M為空間權(quán)重矩陣;λ為誤差項(xiàng)空間相關(guān)系數(shù)向量。

    如果空間相關(guān)性同時存在于被解釋變量和解釋變量中,對應(yīng)的空間杜賓模型(Spatial Durbin Model,SDM)為:

    y=ρWy+Xβ+WXθ+ε

    (5)

    式中,WX為來自鄰居自變量的影響;θ為相應(yīng)的系數(shù)向量。

    根據(jù)前述理論分析,結(jié)合空間自相關(guān)性檢驗(yàn)的結(jié)論,林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚影響因素分析不僅要分析本地作用,對臨近地區(qū)空間相互作用的分析還可以更好地揭示影響作用的發(fā)生機(jī)制,因此采用空間杜賓模型更符合理論假設(shè)和預(yù)期。為穩(wěn)健起見,我們同時采用空間自回歸和空間誤差模型進(jìn)行分析檢驗(yàn)和模型對比。綜上所述,本文對我國30個省林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚影響因素分析的空間杜賓模型設(shè)定為:

    (6)

    式中,lqi,t為各省林業(yè)產(chǎn)業(yè)區(qū)位商;ρ為被解釋變量的空間滯后系數(shù)向量;Wi,j為空間權(quán)重矩陣;β為解釋變量的系數(shù)向量;Xi,t為解釋變量矩陣,包括森林蓄積量、林業(yè)系統(tǒng)在崗職工年平均工資等4個解釋變量向量;Di,j為解釋變量的空間權(quán)重矩陣,本研究中設(shè)定與Wi,j相同;θ為解釋變量空間滯后系數(shù)向量;εi,t為隨機(jī)擾動項(xiàng)向量。

    5 估計(jì)結(jié)果分析

    分析表4中的數(shù)據(jù),首先看空間杜賓模型(SDM)的結(jié)果,空間自回歸系數(shù)ρ在1%的水平上顯著為正,與之前的空間自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果吻合,說明被解釋變量的空間滯后必須考慮,證明采用空間計(jì)量模型的合理性。解釋變量中產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件(lnlfov)影響在1%的水平上顯著為正,證明某地的林業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件越好,越有利于該地的林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚,與理論分析和假設(shè)6相符;自然資源稟賦(lnforest)的影響不顯著,未能驗(yàn)證假設(shè)2,對比其他模型結(jié)果,只有OLS的結(jié)果顯示該因素影響在5%的水平上顯著為正,可見加入個體效應(yīng)尤其是考慮了空間相關(guān)性后,自然資源稟賦對林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的影響不再顯著,這與林業(yè)產(chǎn)業(yè)升級對自然資源的依賴程度降低的趨勢相吻合;交通基礎(chǔ)條件(lnmile)的影響在5%的水平上顯著為負(fù),可認(rèn)為交通的便利使資源流動性增強(qiáng),削弱了對資源依賴嚴(yán)重的林業(yè)產(chǎn)業(yè)的集聚基礎(chǔ),帶來了負(fù)向影響,部分驗(yàn)證了假設(shè)4;人力資源條件(lnwage)因素影響不顯著,未能支持假設(shè)3,而且其作用符號為正,與前述結(jié)論相反,其原因會隨著后面的分析而揭開。

    表4 空間杜賓模型(SDM)及其他模型(SEM、SAR、OLS、RE)結(jié)果

    注:Standard errors in parentheses;*p<0.1;**p<0.05,***p<0.01。

    林業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件(lnlfov)和人力資源條件(lnwage)的空間滯后影響分別在5%和10%的水平上顯著,說明臨近地區(qū)的因素對本地區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生顯著影響,證明了空間杜賓模型的合理性,兩者的符號均為負(fù),對林業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件因素影響的解釋是前述對該變量作用解釋的翻版。即某一地區(qū)的林業(yè)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件越好,在有利于該地林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的同時,對臨近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚會產(chǎn)生負(fù)面影響,且影響不可忽視,再次有力驗(yàn)證了假設(shè)6。比較表4中產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件(lnlfov)在本地和臨近地區(qū)的影響程度數(shù)據(jù)可見,當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件的正向影響程度大于臨近地區(qū)該因素的負(fù)向作用;對人力資源因素的解釋是,由于林業(yè)產(chǎn)業(yè)的勞動力密集特征,決定了企業(yè)選址時會集中在工資水平較低的區(qū)域,以降低成本,因此某地區(qū)林業(yè)產(chǎn)業(yè)職工工資水平越低,對相關(guān)企業(yè)的吸引力越強(qiáng),越有利于林業(yè)產(chǎn)業(yè)在本地區(qū)的集聚。經(jīng)過驗(yàn)證,工資因素同樣存在空間相關(guān)性,這與勞動力在一定區(qū)域的流動性有關(guān),再考慮到林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的空間性,因此某一地區(qū)的工資因素對臨近地區(qū)的林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生類似影響也就不難理解。這也從另一個角度驗(yàn)證了假設(shè)3。

    對應(yīng)分析SEM、SAR等模型的結(jié)果,SAR模型空間自回歸系數(shù)ρ在1%的水平上顯著為正,SEM模型顯示擾動項(xiàng)存在空間依賴性。λ在1%的水平上顯著為正,同樣說明空間相關(guān)性的存在。在各影響因素的方向和顯著性方面,交通基礎(chǔ)條件(lnmile)影響顯著為負(fù),自然資源稟賦(lnforest)影響不顯著,與SDM模型結(jié)論一致;產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件(lnlfov)的影響效果與之前SDM模型分析中的Main部分類似,數(shù)值略小。我們注意到在SDM模型的結(jié)果中,產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件(lnlfov)的本地影響比臨近地區(qū)該因素影響更加顯著,且絕對值更大。有趣的是,人力資源條件(lnwage)的影響方向與Wx部分方向一致,但絕對值略小,與SDM模型分析中的Main部分相反。在SDM模型中,該因素Wx部分顯著,且絕對值大于不顯著的Main部分,因此綜合前述分析,可以認(rèn)為SEM、SAR模型中的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件(lnlfov)和人力資源條件(lnwage)的結(jié)果是對SDM模型本地因素和臨近地區(qū)因素空間影響作用的綜合,同樣對前述假設(shè)起到了支持作用,只是對內(nèi)在機(jī)理的分析不如SDM模型更深刻,可見SDM模型的解釋力優(yōu)于SEM、SAR模型。此外,OLS和RE模型的結(jié)果雖然也支持前述假設(shè),但由于未考慮空間影響因素,其結(jié)果只能做參照。最后來看前面唯一未被討論的政府調(diào)控因素,其作用在各個模型中方向一致,都是正向且影響均不顯著,但考慮到理論分析和實(shí)踐中這一因素的必要性,作為控制變量在各模型中均予以保留。

    6 結(jié)論與討論

    通過前文分析論述,本文得出以下主要結(jié)論:首先,我國林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚特征明顯,各區(qū)域、省域之間存在差異,集聚態(tài)勢與區(qū)域分布聯(lián)系密切,經(jīng)空間相關(guān)性檢驗(yàn),產(chǎn)業(yè)集聚存在顯著的空間正相關(guān);各省林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚態(tài)勢在研究期內(nèi)變化較小,產(chǎn)業(yè)區(qū)位商(lq)較穩(wěn)定??梢姰a(chǎn)業(yè)集聚形成后,相應(yīng)的配套措施和內(nèi)外部環(huán)境都向維持平衡狀態(tài)的方向發(fā)展,產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢形成后能保持一定慣性,各地的決策機(jī)構(gòu)也會重視對該地區(qū)競爭優(yōu)勢的維護(hù)和提升,這些都使林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的態(tài)勢保持相對穩(wěn)定?!读謽I(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》提出要鞏固發(fā)展特色產(chǎn)業(yè)集聚,因此各地保持前期各項(xiàng)產(chǎn)業(yè)政策措施的穩(wěn)定性和連續(xù)性是維持林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚優(yōu)勢的基礎(chǔ),同時還要關(guān)注臨近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展態(tài)勢,強(qiáng)優(yōu)勢,補(bǔ)短板,促進(jìn)當(dāng)?shù)亓謽I(yè)經(jīng)濟(jì)的快速健康發(fā)展。其次,采用空間杜賓模型的分析得到如下結(jié)論:①在考慮個體效應(yīng)和空間相關(guān)性的前提下,林業(yè)產(chǎn)業(yè)對自然資源稟賦的依賴不再顯著,交通設(shè)施條件改善對資源依賴型的林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生負(fù)向顯著影響,因此自然稟賦豐沛地區(qū)要善用“靠山吃山”策略,利用資源優(yōu)勢,大力發(fā)展林業(yè)新興產(chǎn)業(yè)和林業(yè)服務(wù)業(yè),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級,做大產(chǎn)業(yè)規(guī)模,提高產(chǎn)業(yè)競爭力。②林業(yè)產(chǎn)業(yè)具有顯著的規(guī)模效應(yīng),已有產(chǎn)業(yè)規(guī)模優(yōu)勢是前期產(chǎn)業(yè)發(fā)展積累的寶貴基礎(chǔ)[30, 31],是林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的決定性因素之一??臻g杜賓模型揭示已有產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)條件在本地區(qū)具有正向顯著作用,同時模型結(jié)論中還表明臨近地區(qū)的規(guī)模優(yōu)勢對本地林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的負(fù)面影響不可小覷。由于林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚空間正相關(guān)性顯著,即諸多林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度高的省份在空間上臨近,反之亦然,可見具備產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)規(guī)模優(yōu)勢的省份其鄰省的競爭力同樣強(qiáng),因此像廣東、浙江、安徽、福建、江西等林業(yè)大省要著重扶持龍頭企業(yè),實(shí)施品牌培育戰(zhàn)略,保持政策措施的持續(xù)性,以維持自己的地位。③人力資源條件因素的分析結(jié)論更有啟發(fā)意義,林業(yè)產(chǎn)業(yè)具有勞動力密集型特點(diǎn),人力資源的重要性自不待言。產(chǎn)業(yè)向人力成本較低區(qū)域也就是人力資源豐富區(qū)域集聚的明顯特征,空間杜賓模型更深刻地揭示了這一特征,說明流動性更強(qiáng)的人力資源是改變產(chǎn)業(yè)集聚均衡狀態(tài)的一個關(guān)鍵因素,因此四川省、河南等勞動力輸出大省可通過制定人力政策,吸納和留住勞動力,借助豐富的勞動力資源,從臨近地區(qū)甚至是更遠(yuǎn)地區(qū)吸納或承接相應(yīng)林業(yè)產(chǎn)業(yè),提升本地的林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模。第三,空間杜賓模型中對臨近地區(qū)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和人力資源條件因素的分析,深刻揭示了空間相關(guān)性的實(shí)質(zhì),即既相互競爭,又唇齒相依。因此從區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展角度來看,最佳的選擇是互利共贏,這也是空間依賴性的內(nèi)涵之一。在當(dāng)前實(shí)施的國家戰(zhàn)略如“一帶一路、長江經(jīng)濟(jì)帶、京津冀協(xié)同發(fā)展、東北國有林區(qū)改革”的背景下,區(qū)域林業(yè)發(fā)展力度持續(xù)增強(qiáng),要想維持本地優(yōu)勢林業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚態(tài)勢,必須考慮與臨近地區(qū)的協(xié)調(diào)平衡關(guān)系,同業(yè)競爭很難雙贏,錯位發(fā)展或抱團(tuán)發(fā)展而形成一體化的區(qū)域經(jīng)濟(jì)是更好的策略。各地在政策制定時要著眼大局,形成地區(qū)聯(lián)動,形成互補(bǔ)態(tài)勢。此外,還要清醒的認(rèn)識到,市場對資源配置起到?jīng)Q定性的作用,政府的調(diào)控和服務(wù)作用雖然不可或缺,但過度干預(yù)會影響市場配置機(jī)制作用的發(fā)揮,因此在制定產(chǎn)業(yè)政策時必須遵循市場規(guī)律,不可越俎代庖。

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