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    高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟增長
    ——基于珠三角地區(qū)的空間計量分析

    2021-04-06 03:23:50黃曉亮
    關(guān)鍵詞:同構(gòu)高技術(shù)珠三角

    黃曉亮

    (中國政法大學(xué) 商學(xué)院,北京 100088)

    珠三角地處珠江下游,位于廣東省,毗鄰港澳,與東南亞地區(qū)隔海相望。該地區(qū)海陸交通便利,是世界知名的加工制造和出口基地,并初步建立了以電子信息、家電等為主的企業(yè)群和產(chǎn)業(yè)群。傳統(tǒng)意義的珠三角地區(qū)包括廣州、佛山、肇慶、深圳、東莞、惠州、珠海、中山、江門九地市,2018年該地高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)總產(chǎn)值占全國比重的36.23%,約為37 701.62億元。為了進一步推動創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略發(fā)展,持續(xù)提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)核心競爭力,廣東省政府于2011年發(fā)布《珠江三角洲地區(qū)改革發(fā)展規(guī)劃綱要(2008—2020)》。2019年,《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》的正式出臺進一步為珠三角地區(qū)九地市聯(lián)動建設(shè)注入活力。可以看出,珠三角地區(qū)以發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主,如新一代信息技術(shù)、高端裝備制造、新材料、新能源、生物醫(yī)藥等先進制造業(yè),表明珠江三角洲地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展相似度非常高。該地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)如何促進區(qū)域經(jīng)濟增長,發(fā)揮其顯著的正外部性值得深入研究。

    產(chǎn)業(yè)同構(gòu)也稱為產(chǎn)業(yè)趨同,指的是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在一定地域以及空間中表現(xiàn)為相同的行為及傾向,各生產(chǎn)要素總量在同一產(chǎn)業(yè)內(nèi)部、不同產(chǎn)業(yè)之間的配置比例和構(gòu)成及它們的關(guān)系處于高度相似狀態(tài)。各學(xué)者對珠三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的相關(guān)問題進行了探討,首先,對于產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的計算方式,一部分學(xué)者認(rèn)為要按照產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相似系數(shù)計算[1];另一部分學(xué)者認(rèn)為要按照區(qū)域分工指數(shù)計算[2]。此外,也有學(xué)者指出珠三角地區(qū)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)同構(gòu)現(xiàn)象有減弱趨勢,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的相似水平大大降低[3-4]。就產(chǎn)業(yè)同構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系而言,學(xué)者們也是在深入研究的基礎(chǔ)上各抒己見。部分學(xué)者認(rèn)為制造業(yè)擴散時的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨同必然存在于區(qū)域經(jīng)濟增長的過程中,它能導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)間的適度競爭,而基于重復(fù)建設(shè)造成的惡性競爭很少存在[5-6],但也有部分學(xué)者認(rèn)為區(qū)域產(chǎn)業(yè)同構(gòu)會阻礙區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展,例如造成市場分割、地方保護主義、城市基礎(chǔ)設(shè)施不完善及資源利用率偏低等問題[7-8]。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)既能直接通過國民賬戶影響某一地區(qū)的經(jīng)濟增長,也能通過推動勞動力以及商品在空間上更為迅捷地流動,促進地方市場繁榮及區(qū)域之間的經(jīng)濟交流,使本地或相臨區(qū)域的經(jīng)濟增長產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。然而,圍繞高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)空間溢出效應(yīng)開展的研究偏少,大部分學(xué)者主要從省際層面考慮高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系[9]。

    近年來,在《珠江三角洲地區(qū)改革發(fā)展規(guī)劃綱要(2008—2020年)》的指導(dǎo)下,珠三角地區(qū)立足資源優(yōu)勢,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域間分工逐步深化,出現(xiàn)了大規(guī)模產(chǎn)業(yè)集群現(xiàn)象,并以建立健全開放的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群體系為抓手,力爭對本地或其他相鄰區(qū)域的經(jīng)濟增長產(chǎn)生擴散效應(yīng),達成內(nèi)涵式空間優(yōu)化增長方式。然而,珠三角地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)和區(qū)域經(jīng)濟增長之間到底存在怎樣的關(guān)系和相互作用機制是一個值得討論的問題。厘清這一問題有助于解決因過度同構(gòu)導(dǎo)致的政策失效和資源浪費困境,對減小珠三角城市間過大的經(jīng)濟增速差距、推動區(qū)域經(jīng)濟一體化建設(shè)有一定的參考借鑒價值。

    一、空間計量經(jīng)濟方法與模型

    空間計量經(jīng)濟學(xué)源自地理信息(地理信息系統(tǒng)、遙感、全球定位系統(tǒng))的定量革命,以空間地理學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)為研究對象,運用計量學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等建模工具對其進行分析。本文將圍繞空間依賴與空間異質(zhì)兩大主題,運用空間聯(lián)系變量的新方法,對相關(guān)概念與模型、數(shù)據(jù)來源和變量設(shè)計及建模過程進行論述。

    (一)相關(guān)概念與模型

    1.空間自相關(guān)

    空間自相關(guān)是指空間數(shù)據(jù)相互之間的依賴性,用來檢驗空間場中某現(xiàn)象或?qū)傩灾档募谐潭?,如果某現(xiàn)象或?qū)傩灾翟诳臻g上有集中分布的趨勢,則空間自相關(guān)系數(shù)顯著且正向關(guān)聯(lián);反之,如果有離散分布的趨勢,則空間自相關(guān)系數(shù)顯著且負(fù)向關(guān)聯(lián);如果有隨機分布的趨勢,則空間自相關(guān)系數(shù)為0。按照數(shù)據(jù)是全局還是局部尺度上的分布,空間自相關(guān)的度量可劃分為全局及局部空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)往往采用Moran’sI統(tǒng)計量、Getis描述研究對象在空間上是否有聚集特性;局部空間自相關(guān)對某區(qū)域單元與鄰域單元數(shù)據(jù)間的空間差異性及顯著性進行量化分析,往往用Moran散點圖反映區(qū)域經(jīng)濟格局內(nèi)存在幾種聚集或異常特征,用空間關(guān)聯(lián)局域指標(biāo)衡量某區(qū)域單元與鄰域單元變量值的相近或差異程度,而在全局空間自相關(guān)檢驗時采用Moran’sI統(tǒng)計量這一指標(biāo)。

    2.計量模型說明

    本文利用空間權(quán)重矩陣對傳統(tǒng)的線性回歸模型進行修正,得出空間計量回歸模型,此模型又按照截面數(shù)據(jù)的異質(zhì)性分為空間誤差模型(SEM)以及空間溢出模型(SLM)。

    (1)空間溢出模型

    空間溢出模型是衡量區(qū)域內(nèi)城市之間經(jīng)濟聯(lián)系程度的重要參數(shù),某區(qū)域經(jīng)濟增長的所有解釋變量均能通過空間傳導(dǎo)機制對其他區(qū)域發(fā)生效應(yīng),具體模型公式為:

    y=λδy+Xφ+ε

    其中,δ是指n階空間權(quán)重矩陣,往往用鄰接矩陣來表示,是地區(qū)間空間影響方式的體現(xiàn),λ為空間溢出回歸系數(shù),用來估計樣本觀測值中的空間依賴作用,δy是指空間溢出因變量,用來估計空間距離對區(qū)域行為產(chǎn)生的效應(yīng),φ是指估計自變量對因變量的影響,ε是指隨機擾動誤差項。

    (2)空間誤差模型

    為了度量鄰域關(guān)于因變量的誤差沖擊對本區(qū)域觀察值的影響,本文利用空間誤差模型(spatialerrormodel,簡稱SEM)的誤差項來進行論述,空間誤差模型如下:

    y=Xφ+ε,ε=λδε+τ

    y=Xφ+(1-λδ)-1τ

    由上述公式可知,δε是空間溢出誤差項,服從一階空間自回歸,δ描述了區(qū)域間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),一般用n階空間權(quán)重矩陣來表示,φ代表自變量對因變量的影響程度,λ代表回歸殘差之間的空間關(guān)系強度,τ為隨機擾動誤差項。

    (二)數(shù)據(jù)來源和變量設(shè)計

    1.數(shù)據(jù)來源

    本文僅選擇高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)在二級目錄中的五大產(chǎn)業(yè)作為研究對象,分別是專用設(shè)備制造業(yè)、通信設(shè)備計算機及其他電子設(shè)備制造業(yè)、儀器儀表及辦公機械制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)。除此之外,本文選取廣州、佛山、肇慶、深圳、東莞、惠州、珠海、中山、江門九地市作為案例對象,地區(qū)選取依據(jù)來自《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》。由于空間計量經(jīng)濟學(xué)模型只能使用某個時點數(shù)據(jù),因此選擇2013年為研究時點,所有數(shù)據(jù)來源于2008—2018年廣東省珠三角九地市統(tǒng)計年鑒、《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,數(shù)據(jù)的真實性和可靠性可以得到保證。

    2.變量設(shè)計

    (1)經(jīng)濟效益變量。這里將該變量解釋為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP),用于描述珠江三角洲九地市經(jīng)濟發(fā)展水平的高低。為了剔除t期珠三角地區(qū)i與j地市間可能存在的異方差性,我們對數(shù)化處理了上述i與j地市的GDP值之和,即lnGDPij,t。

    (2)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度S。該變量是區(qū)域i與j在t期產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度的指標(biāo),本文用聯(lián)合國工業(yè)發(fā)展組織(UNIDO)通用的相似系數(shù)法對地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)進行分析,并以此作為變量之一,公式為:

    在此式中,Sij指的是區(qū)域i與j之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似指數(shù),Sij的值域為(0,1),Sij越接近1則表明同構(gòu)化程度越高。產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度是指兩個區(qū)域之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù),我們選取珠江三角洲九地市的數(shù)據(jù)共36個指標(biāo)。

    圖 1為2008—2018年珠三角高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)程度的平均值,由此折線圖可知,珠江三角洲2008年由于全球金融危機帶來的影響導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)較低,2009—2011年逐年攀升,2012—2013年小幅度下降,最低達到 0.645,但從2015年起,珠江三角洲九地市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)逐年增大,直到2018年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)均值達到0.725,這是廣東省政府對區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化升級的重要成果。珠三角地區(qū)是廣東省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚地,在新時代背景下,需提高資源空間配合效率,提升高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的質(zhì)量和效益。

    圖1 2008—2018 年廣東省珠三角九地市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似系數(shù)均值

    (4)控制變量1即勞動投入H。借鑒劉傳江、呂力[11]的處理方法,本文中勞動投入Hij,t代表區(qū)域i與j在t期珠三角九地市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)之和的均值。

    (5)控制變量2即資本投入K。本文中Kij,t代表區(qū)域i與j在t期的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)原價之和。為減小數(shù)據(jù)的劇烈波動,剔除可能存在的異方差性,我們對其進行對數(shù)化處理。

    (三)建模過程

    由于珠三角九地市具有空間相鄰性,因此本文引入空間因子來建模。為了論述珠三角地區(qū)的產(chǎn)業(yè)同構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響,本文將構(gòu)建產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異度、勞動投入、資本投入以及珠三角區(qū)域人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的空間計量模型。

    第一步,構(gòu)建原始的多元線性回歸模型為:

    lnAij,t=α0+α1lnSij,t+α2lnDij,t+α3lnHij,t+α4lnKij,t+εij,t

    (1)

    其中,Aij,t用來描述區(qū)域i和j在t期的經(jīng)濟效益和;Dij,t用來描述區(qū)域i和j在t期的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異度;Sij,t用來描述區(qū)域i和j在t期的產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度;Hij,t和Kij,t是控制變量;最后用來檢驗所建模型的εij,t是隨機殘差項,服從獨立正態(tài)分布。

    空間誤差模型(SEM)和空間溢出模型(SLM)是空間計量經(jīng)濟模型的兩個基本類型,為了構(gòu)建產(chǎn)業(yè)同構(gòu)模型,使用如下空間溢出模型:

    lnAij,t=βij,t+ρWlnAij,t-1+α1lnSij,t+α2lnDij,t+α3lnHij,t+α4lnKij,t+μij,t

    (2)

    第二步,空間誤差模型(SEM)設(shè)定如下:

    lnAij,t=βij,t+α1lnSij,t+α2lnDij,t+α3lnHij,t+α4lnKij,t+μij,t

    (3)

    其中,μij,t=λWμij,t+εij,t,μij,t服從獨立正態(tài)分布。

    第三步,空間誤差和空間溢出模型的檢驗。

    本文借鑒Anselin提出的更加穩(wěn)健的Robust-LMerr和Robust-LMlag檢驗?zāi)P蚚12]。穩(wěn)健的空間誤差模型(Robust-LMerr)和空間溢出模型(Robust-LMlag)采用拉格朗日乘子法進行檢驗,計算公式為:

    LM-Error=[e′We/(e′e/N)]2/trace(W2+W′W)

    LM-Lag=[e′WY/(e′e/N)]2/[(WXb)′M(WXb)/(e′e/N)]+trace(W2+W′W)

    Robust-LMerr是空間溢出模型的檢驗方法,Robust-LMlag是空間誤差模型的檢驗方法,b是回歸系數(shù),e是殘差項。若Robust-LMerr與Robust-LMlag都不顯著,則運用普通的最小二乘法對結(jié)果進行估計;若Robust-LMerr與Robust-LMlag都顯著,則運用兩模型中R2較大的模型進行估計;若Robust-LMerr與Robust-LMlag其中一個顯著,則運用顯著模型進行回歸分析[13]。

    二、變量與空間依賴性檢驗

    (一)變量和模型

    本文假設(shè)珠三角九地市每一地區(qū)按照公式(1)建立原始的多元線性回歸模型:

    lnAij,t=α0+α1lnSij,t+α2lnDij,t+α3lnHij,t+βlnKij,t+δij+εij,t

    (4)

    其中,δij是指珠三角九地市存在的不可觀測的個體固定效應(yīng),εij,t是指隨機殘差項,服從獨立分布。

    (二)變量的空間依賴性檢驗

    在建模時如果沒有對某一變量在不同地區(qū)間的空間相關(guān)性進行檢驗,則可能會造成檢驗統(tǒng)計量均發(fā)散且發(fā)生隨著樣本容量增加而趨于無窮大的“偽回歸”現(xiàn)象。由于模型(4)沒有詳細(xì)描述不同變量間的空間相關(guān)性以及異質(zhì)性,所以本文首先計算每一變量對應(yīng)的Moran’sI指數(shù)值,并在最終結(jié)果的基礎(chǔ)上選擇最適宜的回歸模型。

    本文構(gòu)建的權(quán)重矩陣W中的元素wij是以兩個地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的倒數(shù)值確立,具備一定的合理性。對于珠江三角洲九地市來說,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是主要的產(chǎn)業(yè)發(fā)展形態(tài)之一,若兩個地區(qū)之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異越小,則說明它們的產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度越大,其經(jīng)濟協(xié)同的頻次也越高[13]。然而,使用W權(quán)重矩陣的弊端也很突出,例如在某種程度上對非相鄰地區(qū)間的聯(lián)系不夠重視,以及對其他類型的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)導(dǎo)致的空間依賴性也無法詳細(xì)刻畫[14]。本文在具體應(yīng)用時將矩陣W的第i行每一元素除以第i行所有元素之和,得到最終權(quán)重矩陣中的各元素,反映了屬性值與均值的偏差程度,這一過程也稱為權(quán)重矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化。

    2008—2018年人均GDP和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度的Moran’sI統(tǒng)計值如表1所示。有學(xué)者在分析中國省際FDI時指出該變量的空間依賴性非常顯著[15-16],然而本文的結(jié)論與此不太一致。本研究發(fā)現(xiàn)除了少數(shù)年份FDI的Moran’sI指數(shù)值在1%的水平下顯著,其他年份的Moran’sI指數(shù)值在1%的水平下不顯著,所以本文在估計過程中忽略了FDI的空間依賴性。由表1可知,2008—2018年人均GDP(A)以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度(S)的Moran’sI統(tǒng)計值都在1%的水平下顯著,珠江三角洲九地市的人均GDP和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度之間存在正向空間相關(guān)性。同時,2008—2018年人均GDP(A)以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度(S)的Moran’sI統(tǒng)計值基本趨勢為逐年增大,這表明珠江三角洲九地市之間的經(jīng)濟交往頻次提高,區(qū)域間的經(jīng)濟緊密度增強。

    表1 珠三角地區(qū)2008—2018年人均 GDP 和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度的Moran’s I

    人均GDP(A)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度(S)兩變量各自存在正向空間依賴性,該結(jié)果既反映了上述九地市不同區(qū)域經(jīng)濟增長之間的干擾空間依賴性,也呈現(xiàn)了九地市間存在的真實空間依賴性。干擾空間依賴性是指某一區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)變動,既會對該區(qū)域的產(chǎn)出產(chǎn)生影響,也會通過影響其他區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度而間接影響其他區(qū)域的產(chǎn)出。真實空間依賴性是指某一區(qū)域的非零沖擊(擾動項)對本區(qū)域及鄰域的經(jīng)濟產(chǎn)出造成空間效應(yīng)。實際上,是否存在干擾空間依賴性以及真實空間依賴性,仍建立在我們檢驗?zāi)P凸烙嫿Y(jié)果的可靠性之上。

    (三)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

    本文數(shù)據(jù)來源于2008—2018年《廣東省統(tǒng)計年鑒》與《珠江三角洲及港澳特別行政區(qū)統(tǒng)計年鑒》等。由于廣東省于2008—2009年調(diào)整了廣州、肇慶等地區(qū)的行政區(qū)劃,所以本文在實證研究過程中,為了剔除行政區(qū)劃調(diào)整帶來的影響,將行政區(qū)劃調(diào)整前后的數(shù)據(jù)進行處理,以均值、相對值等作為衡量變量的指標(biāo)。統(tǒng)計年鑒中缺失部分年份的勞動投入(H)數(shù)據(jù),本文通過網(wǎng)上搜索補齊空缺值,并按照2008年的不變價格對以人民幣為單位的數(shù)據(jù)進行修正,表2為A、D等變量的描述性統(tǒng)計。

    表2 變量的描述性統(tǒng)計

    三、模型估計及實證結(jié)果

    (一)模型估計

    當(dāng)模型中反映的珠三角九地市人均GDP(A)存在空間自相關(guān)時,傳統(tǒng)的OLS估計結(jié)果將會出現(xiàn)偏差,所以本文的估計模型方法采用最大似然(ML)法。本文設(shè)計了四組回歸模型:模型(1)對應(yīng)的是忽略空間依賴性的情形;模型(2)在模型(1)的基礎(chǔ)上加入空間溢出人均GDP變量;模型(3)在模型(1)的基礎(chǔ)上加入空間溢出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)變量;模型(4)在模型(1)的基礎(chǔ)上同時加入空間溢出被解釋變量和空間溢出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)變量。表 3為不同模型的估計結(jié)果。在比較不同模型適宜性時,本文以對數(shù)似然值為準(zhǔn),對數(shù)似然值的絕對值越大的模型實證擬合效果越好。

    (二)實證結(jié)果分析

    若僅考慮真實空間依賴性,空間計量回歸模型(2)對應(yīng)的對數(shù)似然值為63.706,要顯著高于模型(1)、模型(3)和模型(4)對應(yīng)的對數(shù)似然值。與此同時,由模型(3)以及模型(4)的估計結(jié)果可知,將空間溢出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)加入空間計量模型中,此變量并不顯著,且降低了模型的整體擬合優(yōu)度及對數(shù)似然值。由模型(4)可知,當(dāng)溢出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)加入后,WlnA的系數(shù)ρ<0,如果在計量模型中加入高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)對鄰域發(fā)生的正溢出效應(yīng),負(fù)的參數(shù)估計值未能反映真實情況,從而影響估計結(jié)果的真實性。除此以外,模型(2)得到的估計結(jié)果比模型(1)更好,表明將珠三角九地市之間的經(jīng)濟增長空間依賴性加入模型中更科學(xué)合理,盡管模型(1)也得到了較為優(yōu)良的估計結(jié)果。

    以上推導(dǎo)中,模型(2)屬于空間溢出模型,對珠三角九地市而言,用模型(2)即空間溢出模型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行刻畫更加合適,所以下文將基于模型(2)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的外溢效應(yīng)加以論述:

    lnAij,t=α0+α1lnSij,t+α2lnDij,t+α3lnHij,t+βlnKij,t+ρWlnAij,t+δij+εij,t

    (5)

    表3 不同模型的估計結(jié)果

    有學(xué)者分析了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)對本土與跨國經(jīng)濟的帶動作用及溢出效應(yīng),指出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)會影響經(jīng)濟增長,須要考慮“有效(effective)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)”[17]。有效的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)對經(jīng)濟增長的影響包含間接效應(yīng)和直接效應(yīng)兩個方面的內(nèi)容,前者是指其他地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)對該地區(qū)經(jīng)濟增長產(chǎn)生的溢出效應(yīng),即正外部性,后者是指某地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)對本地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生的直接影響。本文運用空間溢出模型來描述不同地區(qū)經(jīng)濟增長存在的空間依賴性。

    在公式(5)中,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)對經(jīng)濟增長的總彈性包括兩點:一是由模型參數(shù)α1描述的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)對總產(chǎn)出的貢獻值,又稱為直接產(chǎn)出彈性;二是對所有區(qū)域溢出的累積,又稱為空間溢出效應(yīng)或間接產(chǎn)出彈性,此類效應(yīng)隨著距離的增大而下降。計算公式可按照下述兩式展開:

    (6)

    在此基礎(chǔ)上,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的總產(chǎn)出彈性為:

    (7)

    由模型(2)進行估計得出的結(jié)果可知,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的直接產(chǎn)出彈性為0.167,為了對間接產(chǎn)出彈性進行測算,將e=0.101帶入公式(6)中,得出間接產(chǎn)出彈性為0.167×0.101/(1-0.101)=0.019,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的直接與間接產(chǎn)出彈性的總和為總產(chǎn)出彈性,等于0.167+0.019=0.186。這意味著2008—2018年珠三角高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)度每增加 1%,產(chǎn)出將提高18.6%,其中10%來自高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的空間溢出效應(yīng)。該結(jié)果給研究者以深刻的啟示,即珠江三角洲九地市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)既能對本地市的經(jīng)濟增長產(chǎn)生助推作用,還可以利用一種網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)助推其他臨近地市的經(jīng)濟增長,從而加速其他區(qū)域的經(jīng)濟社會發(fā)展。由此可知,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)有助于區(qū)域經(jīng)濟社會協(xié)調(diào)發(fā)展,最終實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟一體化。

    四、結(jié)論與啟示

    本文基于空間計量經(jīng)濟模型,結(jié)合2008—2018年珠三角九地市的相關(guān)數(shù)據(jù),研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的關(guān)系,特別是詳細(xì)論述了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的溢出效應(yīng)。計量結(jié)果表明,空間溢出模型更加合適,此外高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的空間外溢效應(yīng)顯著,即高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)可以推動本區(qū)域及鄰近區(qū)域的經(jīng)濟增長,進而形成珠三角各地區(qū)經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展和區(qū)域經(jīng)濟整體增長的機制。從本文的實證結(jié)論來看,2008—2018年珠三角高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)平均每增加1%,產(chǎn)出相應(yīng)地提升18.6個百分點,其中10%來源于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)的空間溢出效應(yīng),90%來自珠三角地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)促進區(qū)域經(jīng)濟增長的直接效應(yīng)。珠三角高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)具有顯著的正外部性,有助于促進區(qū)域經(jīng)濟增長和一體化協(xié)同發(fā)展。

    隨著珠三角地區(qū)高技術(shù)企業(yè)的協(xié)調(diào)合作持續(xù)發(fā)展,高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)速度開始加快。為了進一步打造大、中、小多類型的高技術(shù)企業(yè)互相銜接的高技術(shù)集群體系,2015年廣東省出臺《工業(yè)轉(zhuǎn)型升級攻堅戰(zhàn)三年行動計劃(2015—2017年)》統(tǒng)籌安排516億元,全力支持新一代信息技術(shù)、新能源汽車、半導(dǎo)體照明等技術(shù)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。2018年公布《推動廣東工業(yè)投資可持續(xù)發(fā)展行動計劃(2018—2020年)》以及《粵港澳大灣區(qū)發(fā)展規(guī)劃綱要》,要求不斷提高先進制造業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資占比,為促進珠三角核心區(qū)的區(qū)域工業(yè)投資協(xié)調(diào)發(fā)展帶來了重要契機。就珠三角地區(qū)的經(jīng)濟增長現(xiàn)狀而言,該地區(qū)的經(jīng)濟一體化進程顯著領(lǐng)先于全國其他地區(qū),這表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)既能對本地區(qū)的經(jīng)濟增長產(chǎn)生助推作用,同時也助推了其他臨近地區(qū)的經(jīng)濟增長,加速其他區(qū)域的經(jīng)濟社會發(fā)展,有利于區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。在珠三角調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)型升級、縮小區(qū)域間發(fā)展差異的新時代背景下,如何在區(qū)域協(xié)調(diào)推進過程中充分發(fā)揮高技術(shù)產(chǎn)業(yè)同構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟增長的積極效應(yīng),顯然值得繼續(xù)深入研究。地方政府應(yīng)大力實施減稅、免稅等財稅優(yōu)惠政策,筑牢高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施,打通產(chǎn)業(yè)要素自由流動渠道等方法,使珠三角地區(qū)的企業(yè)在空間尺度上發(fā)生更緊密地互動,形成集聚效應(yīng)。

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