空間溢出視角下工業(yè)經濟發(fā)展對區(qū)域經濟增長的影響研究
——基于地級市的經驗證據(jù)

邢秀鳳，張雪瑩

（青島理工大學商學院，山東 青島 266525）

一 引言

2013年中國第三產業(yè)首次超過了第二產業(yè)比重，工業(yè)經濟在發(fā)展速度上呈現(xiàn)出一定程度的增速趨緩、工業(yè)結構趨優(yōu)的特征，顯現(xiàn)出走向工業(yè)經濟“新常態(tài)”的跡象。實際上自2008年金融危機導致全球經濟陷入蕭條以來，工業(yè)經濟作為中國國民經濟增長的主要驅動力，受到了一定程度的影響，工業(yè)增長速度逐漸趨緩，但這并不全都歸因于金融危機，在這之前工業(yè)經濟就已經顯現(xiàn)出增速減慢的跡象，因此，產業(yè)升級與工業(yè)結構轉型是我國工業(yè)經濟面臨的長期問題。此外，早在許多年前北方城市就是中國工業(yè)發(fā)展的重要基地，但近年來，工業(yè)經濟逐漸顯現(xiàn)出“南強北弱”的趨勢，這也許與南、北方城市產業(yè)轉型的速度有關。由于北方城市的傳統(tǒng)產業(yè)較多，主要發(fā)展資源型經濟，其產業(yè)結構相較于南方城市整體偏重，因此產業(yè)結構轉型的難度大于南方城市，而且近年來資源價格的大幅下跌對北方經濟的發(fā)展也產生了較大的負面沖擊。目前，仍有不少北方城市以重工業(yè)為主。然而反觀南方城市，其總體產業(yè)結構較輕，在產業(yè)結構轉型過程中較為成功，經濟發(fā)展態(tài)勢較好。南、北方城市經濟發(fā)展的差距日趨加大，并且這種分化現(xiàn)象可能會長期存在，導致區(qū)域分化和區(qū)域經濟發(fā)展不平衡更加嚴重，這些問題的存在無疑將會影響我國經濟增長的質量。因此，優(yōu)化經濟發(fā)展空間格局、努力縮小地區(qū)經濟差距，是我國新常態(tài)下經濟工作的重要目標［1］。

我國工業(yè)經濟發(fā)展已經進入新常態(tài)，供給側結構性改革步伐加快以及梯度空間發(fā)展戰(zhàn)略的實施使得各地區(qū)經濟正從高速發(fā)展向高質量發(fā)展轉型。然而在這一進程中，新冠肺炎疫情的暴發(fā)阻礙了工業(yè)經濟的發(fā)展，疫情暴發(fā)初期，全國大面積停產停工給工業(yè)企業(yè)造成了巨大的損失。據(jù)統(tǒng)計，2020年前三個月規(guī)模以上工業(yè)同比增加值均為負值，雖然復產復工后，工業(yè)經濟有上升趨勢，但疫情造成的損失仍然很嚴重。因此，結合疫情分析南北方城市工業(yè)經濟發(fā)展的特點，對于疫情后我國經濟持續(xù)穩(wěn)定增長有重要意義。由于北方省份中山東經濟在全國經濟格局中占有重要地位，而在南方省份中，廣東作為改革開放的排頭兵，其經濟發(fā)展一直保持較好的態(tài)勢，因此本文以山東省和廣東省為代表，從空間溢出的角度研究工業(yè)經濟發(fā)展對區(qū)域經濟發(fā)展的不同影響，以期為南北區(qū)域經濟發(fā)展作出理論貢獻。

二 文獻綜述

工業(yè)經濟發(fā)展經歷了多次變革。關于工業(yè)經濟的研究仍是經濟學的討論熱點之一。目前國內外關于工業(yè)經濟發(fā)展與經濟增長之間的關系研究較為豐富。

學者們對工業(yè)經濟發(fā)展的研究主要集中在三個階段。第一個階段是對改革開放后工業(yè)經濟以及中國經濟走進世界前三后的工業(yè)經濟現(xiàn)狀的研究；第二個階段是中國經濟增速減緩逐步凸顯時，經濟學家們對工業(yè)經濟結構改革和高質量發(fā)展的研究；第三個階段是“十三五”時期中國工業(yè)經濟的走勢和未來發(fā)展方向的研究。關于第一個階段，王應明等［2］采用TOPSIS 法對各年工業(yè)經濟效益進行綜合排序，最后得到了與事實相符的結果。周叔蓮等［3］闡述了新中國成立以來，中國工業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，并對21 世紀中國工業(yè)發(fā)展的前景進行預測與分析。關于第二個階段，藍虹等［4］著重強調了工業(yè)發(fā)展過程中環(huán)境和資源的重要性，指出中國新型工業(yè)化道路必須要注重生態(tài)建設和環(huán)境保護。高糧等［5］總結了學術論壇上各位學者的觀點，主要是關于全球金融危機下我國產業(yè)轉型過程中可能面臨的問題與挑戰(zhàn)。李永友［6］探討了2008年我國工業(yè)經濟出現(xiàn)猛烈收縮的原因，指出金融危機的影響僅是誘因，只有通過推進工業(yè)經濟轉型升級才能解決當前工業(yè)存在的問題。李平等［7］通過宏觀經濟結構聯(lián)立方程模型預測了未來的社會經濟情景，并指出應繼續(xù)推進工業(yè)化和工業(yè)現(xiàn)代化進程。黃群慧［8］針對新常態(tài)下產能過剩和產業(yè)結構轉型等問題，提出要增加工業(yè)經濟增長的新動力、創(chuàng)新工業(yè)化戰(zhàn)略等建議。李鵬飛［9］對學術論壇中主要學術觀點進行了總結，并強調新常態(tài)下推進工業(yè)轉型與升級。關于第三個階段，呂鐵等［10］針對“十三五”時期工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀在創(chuàng)新、成本、發(fā)展環(huán)境、基礎建設等方面提出了合理建議。黃群慧［11］通過分析工業(yè)經濟運行特征指出了供給側結構性改革的意義，并在最后指出創(chuàng)新的重要性。黃平等［12］通過構建三維模型探索了中國工業(yè)高質量發(fā)展演進路徑，并提出了西部地區(qū)工業(yè)發(fā)展的相關建議。趙祥等［13］利用廣東省的工業(yè)部門發(fā)展數(shù)據(jù)揭示了其全要素生產率的變化趨勢，并給出了產業(yè)結構轉型和工業(yè)結構適應性調整的建議。

對于區(qū)域工業(yè)經濟間發(fā)展不平衡問題，學者們也做了相關的研究。胡偉［14］對我國區(qū)域間工業(yè)經濟發(fā)展不平衡問題進行了探究，描述了我國省際工業(yè)經濟發(fā)展的差距和演化過程，指出當前我國工業(yè)經濟呈“南強北弱”的態(tài)勢。石碧華［15］對我國工業(yè)經濟結構存在的問題進行了梳理，提出新形勢下積極引導產業(yè)轉移，建立和完善區(qū)域合作協(xié)調機制。陳建軍等［16］、彭代彥等［17］分別對區(qū)域產業(yè)差異化和省級層面的城鄉(xiāng)收入差距進行研究，并提出了相應建議。

關于工業(yè)經濟的研究方法，學術界使用的方法不盡相同。在指標測度方面，閆超等［18］運用非線性MS（M）－AR（p）模型測度中國工業(yè)的經濟周期，并根據(jù)研究結果提出了相關建議。Acemoglu 等［19］基于網絡結構模型方法研究了企業(yè)結構升級以及短期波動。馬麗等［20］通過對經濟環(huán)境耦合度和協(xié)調度計算后進行空間格局分析，得到了工業(yè)結構的四種類型，針對不同類型為未來工業(yè)發(fā)展提出了相應建議。車明佳等［21］通過省際數(shù)據(jù)建立了工業(yè)高質量發(fā)展的網絡生態(tài)系統(tǒng)編制指數(shù)，分析總體趨勢，研究了當前工業(yè)高質量發(fā)展存在的問題，并提出對策建議。Ren［22］則系統(tǒng)評估了工業(yè)生命周期的可持續(xù)性。在工業(yè)經濟與國民經濟發(fā)展的關聯(lián)性方面，學者們多使用動態(tài)空間面板模型，如陸鳳芝等［23］、徐昕等［24］、王鵬等［25］、陳路等［26］均運用空間杜賓模型研究了各方面的產業(yè)發(fā)展與經濟發(fā)展的空間相關性。張延愛［27］建立隨機效應模型檢驗了工業(yè)經濟發(fā)展的影響因素，并探究了影響原因。國外學者如Martin 等［28］則通過新經濟地理模型與內生增長模型的結合，分析了產業(yè)在空間上集聚時對區(qū)域經濟增長的影響。

綜上所述，學術界就工業(yè)經濟發(fā)展對經濟增長的影響效應已經進行了大量的研究，取得了較為豐富的成果，但尚存在以下不足或需要繼續(xù)研究的方面：第一，工業(yè)經濟發(fā)展導致區(qū)域經濟效應差異的研究雖已較為豐富，但結合空間模型將其影響量化的研究較為不足；第二，基于地市級層面分析工業(yè)經濟對其相鄰地區(qū)的經濟發(fā)展影響，這類研究相對匱乏。因此本文通過對比魯粵兩省2004—2019年各地級市之間工業(yè)經濟發(fā)展的空間溢出效應，從時間和空間兩個維度對比分析兩省工業(yè)經濟發(fā)展對我國經濟增長影響的差異，并由此識別區(qū)域經濟發(fā)展差異的主要影響因素，進而分析出現(xiàn)地區(qū)差異的原因，以期為疫情后進一步促進我國經濟的協(xié)調發(fā)展作出貢獻。

三 指標選取、數(shù)據(jù)來源與模型設定

（一）指標選取

本文選取山東省和廣東省各市的經濟發(fā)展水平作為被解釋變量，工業(yè)經濟發(fā)展為核心解釋變量，人口增長、政府政策、金融發(fā)展、產業(yè)結構作為控制變量。為減輕異方差的影響，各指標變量均進行了對數(shù)化處理。山東省和廣東省的變量指標說明及描述性統(tǒng)計見表1 和表2。

表2 廣東省變量描述性統(tǒng)計

被解釋變量經濟發(fā)展水平的衡量指標包括地區(qū)生產總值、GDP 增長率和人均GDP 等。為剔除人口規(guī)模因素對實證結果的影響，本文采用2004—2019年山東省17個地級市和廣東省21個地級市的人均GDP 的對數(shù)作為反映經濟發(fā)展水平的指標，用lnperGDP 表示。

核心解釋變量為工業(yè)經濟發(fā)展。隨著工業(yè)經濟的發(fā)展，企業(yè)類型與規(guī)模均不斷優(yōu)化，工業(yè)經濟發(fā)展結構也在不斷轉變，工業(yè)經濟的發(fā)展必定會擴大區(qū)域的經濟規(guī)模，推動區(qū)域經濟增長。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文采取地區(qū)工業(yè)總產值的對數(shù)來衡量工業(yè)經濟的發(fā)展程度，用lnind 表示。

控制變量選取包括多個指標。主要控制變量包括人口增長、政府政策、金融發(fā)展和產業(yè)結構等。其中，人口增長這一指標，采用各地級市年末總人口數(shù)的對數(shù)衡量，用lnpop 表示。政府財政政策的實施影響著經濟的發(fā)展，政府發(fā)布的各項政策是影響經濟發(fā)展的重要因素，采用政府財政支出占GDP 之比的對數(shù)作為衡量政府政策的指標，用finance 表示。金融發(fā)展能夠對區(qū)域經濟增長產生一定的影響，適度的金融發(fā)展能夠促進經濟增長，采用金融年末存款總量的對數(shù)作為衡量地區(qū)金融發(fā)展水平的指標，用lndep 表示。產業(yè)結構通常用國民經濟三次產業(yè)的比值表示，以下采用第三產業(yè)增加值的對數(shù)作為產業(yè)結構的衡量指標，用tertiary 表示。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文選取2004—2019年山東省17個地級市與廣東省21個地級市的面板數(shù)據(jù)進行分析。其中，山東省的17個地級市包括：濟南市、青島市、淄博市、棗莊市、東營市、煙臺市、濰坊市、濟寧市、泰安市、威海市、日照市、萊蕪市、臨沂市、德州市、聊城市、濱州市和菏澤市。雖然萊蕪市在2019年已并入濟南市，但鑒于時間較短，本文將其分離出來處理。廣東省的21個地級市包括：廣州市、深圳市、珠海市、汕頭市、佛山市、韶關市、河源市、梅州市、惠州市、汕尾市、東莞市、中山市、江門市、陽江市、湛江市、茂名市、肇慶市、清遠市、潮州市、揭陽市和云浮市。所有樣本數(shù)據(jù)均來自于各地級市歷年的統(tǒng)計年鑒、《中國統(tǒng)計年鑒》、《區(qū)域統(tǒng)計年鑒》以及各地市的國民經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

（三）模型設定

考慮到本文研究的是魯粵兩省區(qū)域內工業(yè)經濟發(fā)展的空間溢出效應，即考察工業(yè)經濟發(fā)展對本地區(qū)和鄰近地區(qū)經濟的雙重作用，因此本文采用空間面板數(shù)據(jù)模型替代傳統(tǒng)的空間計量模型，以避免內生性問題進而使實證結果更為可靠。研究空間溢出效應的模型主要有三種，即空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。其中空間滯后模型主要用于研究被解釋變量在地區(qū)之間的空間溢出效應，空間誤差模型主要研究沒有包含在解釋變量中的遺漏變量或者隨機干擾項產生的影響，而空間杜賓面板模型則兼具前兩個模型的特點，能夠同時考慮工業(yè)經濟發(fā)展對本地區(qū)和相鄰地區(qū)的經濟增長影響。因此本文選用空間杜賓面板模型分析工業(yè)經濟發(fā)展與經濟增長之間的空間溢出效應。具體形式見式（1）：

式（1）中，δ 為自回歸系數(shù)，表示變量的溢出效應 ；W 代 表 空 間 權 重 矩 陣 ，Wlnindit、Wlnpopit、Wfinanceit、Wlndepit、Wtertiaryit分別表示各解釋變量的空間滯后項；ln 為常數(shù)項量；εit為隨機誤差項向量，相互獨立且服從正態(tài)分布。

四 實證檢驗

（一）空間權重矩陣

構建恰當合理的空間權重矩陣對空間模型估計結果的準確性至關重要。由于經濟活動水平可能影響各地區(qū)工業(yè)經濟發(fā)展的溢出效應，因此本文采用經濟地理空間權重矩陣，如式（2）所示：

式（2）中，GDPi和 GDPj分別表示地級市 i 和地級市 j 的 GDP，表示地級市i 對地級市j 的經濟權重。

（二）空間自相關檢驗

只有實證數(shù)據(jù)存在空間依賴性的情況下才能夠進行空間計量。為保證研究的準確性，本文使用了檢驗空間相關性的方法：莫蘭指數(shù)（Moran’s I）。對于莫蘭指數(shù)I 來說，不同數(shù)值代表的含義不同，其值一般介于-1 到1 之間，若莫蘭指數(shù)大于0，則表示空間上呈正自相關；若莫蘭指數(shù)小于0，則表示空間上呈負自相關。正自相關表示高值與高值相鄰、低值與低值相鄰；負自相關則相反，它表示高值與低值相鄰。本文基于經濟距離矩陣用Stata分別測算了山東省和廣東省各年份被解釋變量lnperGDP 的莫蘭指數(shù)（見表 3）。

表3 lnperGDP 變量的莫蘭指數(shù)

由表3 可見，各年份的被解釋變量莫蘭指數(shù)均顯著為正，這表明山東省17個地級市和廣東省21個地級市2004—2019年經濟發(fā)展在空間上存在明顯的空間依賴性，也就是說山東省和廣東省各地級市的經濟發(fā)展在空間上存在顯著的空間關聯(lián)性。各市的經濟發(fā)展會在一定程度上受到毗鄰地區(qū)的影響，經濟發(fā)展在空間上存在顯著的正相關性。

（三）空間計量模型的估計

由于本文選用了面板數(shù)據(jù)，因此需要對其進行Hausman 檢驗以判斷選擇固定效應還是隨機效應進行實證分析。Hausman 檢驗具有隨機效應的零假設，其結果顯示，兩省均在1%的顯著性水平下拒絕原假設，這說明應用固定效應要優(yōu)于隨機效應，故本文選用面板數(shù)據(jù)的固定效應進行回歸分析。

空間杜賓面板模型能夠把空間總效應分解為直接效應和間接效應，能夠反映出本地區(qū)自變量變動對本地區(qū)因變量產生的影響以及本地區(qū)自變量變動對其他地區(qū)因變量產生的影響。因此，本文選用空間杜賓面板模型進行廣東省與山東省各地級市工業(yè)經濟發(fā)展的空間溢出效應研究（見表4）。

表4 山東省和廣東省各地級市空間面板杜賓模型（SDM）回歸結果

表4 是山東省空間杜賓面板模型的估計結果?？梢钥闯鲋苯有醋兞繉Ρ镜貐^(qū)經濟增長的影響，工業(yè)經濟（0.1330）在1%水平下顯著促進本地區(qū)經濟增長，這印證了對于北方城市來說工業(yè)經濟占經濟發(fā)展的很大一部分。然而人口增長（-0.4760）卻在10%水平下顯著抑制經濟增長。政府政策（0.1074）對經濟增長具有促進作用，但不顯著。金融發(fā)展（0.0334）和產業(yè)結構（0.0001）分別在5%和1%的水平下顯著促進經濟增長。從空間溢出效應，即變量對鄰近地區(qū)經濟增長的影響方面來看，工業(yè)經濟（0.2276）在1%水平下顯著促進鄰近地區(qū)經濟增長，這說明在北方城市工業(yè)經濟對經濟增長具有顯著的空間溢出效應，能夠帶動鄰近地區(qū)經濟增長。人口增長（2.8821）和產業(yè)結構（0.0001）對鄰近地區(qū)經濟發(fā)展有促進作用，但不顯著。政府政策（5.2272）在5%水平下顯著促進鄰近地區(qū)經濟增長。金融發(fā)展（-0.0024）對鄰近地區(qū)經濟增長具有抑制作用，但不顯著。從總效應來看，工業(yè)經濟（0.3606）和政府政策（5.3346）的影響顯著為正，而人口增長（2.4061）、金融發(fā)展（0.0309）和產業(yè)結構（0.0001）則對經濟增長具有促進作用，但不顯著，這顯示了北方城市經濟增長的弱項，今后北方城市在經濟政策的改進上應重點關注這三項。

表4 同時也列出了廣東省空間杜賓面板模型的估計結果?？梢钥闯?，就直接效應而言，工業(yè)經濟（0.1486）和金融發(fā)展（0.3811）均對本地區(qū)經濟增長存在正向影響，且均在1%水平下顯著，這表明廣東省各地級市在工業(yè)經濟發(fā)展和金融發(fā)展方面均能夠顯著促進本地區(qū)經濟增長。而人口增長（-0.2227）、政府政策（-0.2661）則對區(qū)域經濟增長存在負向影響，且人口增長在1%的水平下顯著，政府政策和產業(yè)結構均在5%水平下顯著。就空間溢出效應而言，工業(yè)經濟（0.0559） 和人口增長（0.7364）對鄰近地區(qū)經濟增長顯示促進作用，但均不顯著。政府政策（-0.0736）和產業(yè)結構（-0.0001）均對鄰近地區(qū)經濟增長顯示抑制作用，其中產業(yè)結構在10%水平下顯著。金融發(fā)展（0.3811）在5%水平下顯著促進鄰近地區(qū)經濟增長。從總效應來看，工業(yè)經濟（0.2044）和金融發(fā)展（0.6148）能夠在1%水平下顯著促進地區(qū)經濟增長，凸顯了南方城市的金融優(yōu)勢。人口增長（0.5136）對經濟增長的總效應為正，但不顯著，說明人口過快增長不利于經濟的增長。政府政策（-0.3397）和產業(yè)結構（-0.0001）抑制鄰近地區(qū)經濟增長，其中產業(yè)結構在1%水平下負向顯著，由此可見南方城市產業(yè)結構與經濟增長的不匹配問題。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為避免偶然性的結論，本文使用變量替換方法對實證結果進行穩(wěn)健性檢驗，將政府政策和產業(yè)結構這兩個指標滯后一期，然后對所有變量進行空間杜賓模型檢驗，結果如表5 所示。

表5 可見，無論是廣東省還是山東省，替換變量后的結果僅是系數(shù)發(fā)生了較小的變化，整體的顯著性并未發(fā)生變化。具體來看，山東省的工業(yè)經濟對經濟增長的直接效應（0.0372）、間接效應（0.0931）和總效應（0.1303）均顯著為正；廣東省的工業(yè)經濟對經濟增長的直接效應（0.1359）和總效應（0.1906）顯著為正，間接效應（0.0547）雖為正，但不顯著。

表5 山東省和廣東省各地級市空間面板杜賓模型（SDM）回歸結果

（五）實證結果

根據(jù)魯粵兩省估計結果的顯著性可以發(fā)現(xiàn)南北方城市經濟增長的規(guī)律。

第一，對于山東省來說，工業(yè)經濟對本地區(qū)和鄰近地區(qū)的經濟增長均具有顯著促進作用；而廣東省的工業(yè)經濟對本地區(qū)經濟產生了顯著的正向影響，但對鄰近地區(qū)經濟的影響并不顯著。這或許與兩省各自工業(yè)經濟發(fā)展的空間關聯(lián)性有關，雖說近年來工業(yè)經濟呈由北向南發(fā)展的趨勢，但北方城市仍具有較深的工業(yè)底蘊，工業(yè)經濟發(fā)展能夠顯著促進經濟發(fā)展，且南方各地級市主要是以外向型經濟為主，外商投資對其經濟影響更大，各地區(qū)經濟增長存在一定程度的競爭，因此會產生不同結果。

第二，山東省和廣東省的人口增長對本地區(qū)經濟增長均顯著為負，這說明無論是北方城市還是南方城市，人口的過度增長均會抑制經濟的增長，對經濟發(fā)展產生不利影響，北方人口過度增長的原因往往是由于北方人口多留在本地，如山東省、河南省是人口大省，人口的流動性差則造成人口過度聚集與增長；南方人口過度增長的原因則多是由于南方經濟增長快速吸引了人口大量流入，這與南北方城市文化背景與經濟基礎差異有關。

第三，從政府政策層面而言，山東省的政府政策對經濟增長具有正向效應；而廣東省的政府政策對經濟增長具有負向效應。這說明相較于山東省，廣東省在政府財政支出方面、經濟政策制定和監(jiān)管方面有待進一步調整優(yōu)化，南方城市優(yōu)越的地理位置使得經濟增長速度較北方城市快，但過快的經濟增長也需要政府政策的及時支持，與經濟增長相匹配的政策能夠更加促進經濟增長。

第四，山東省的金融發(fā)展對鄰近地區(qū)的經濟增長為負效應，而廣東省的金融發(fā)展對經濟增長的直接效應、間接效應和總效應均顯著為正，這與南北方的金融基礎密切相關，且考慮了地理和經濟因素后，南、北方城市的金融發(fā)展基礎和條件差異較大。

第五，山東省的產業(yè)結構對經濟增長具有促進作用，而廣東省產業(yè)結構對經濟增長具有抑制作用，這有可能是廣東省的產業(yè)結構與其經濟增長速度不匹配造成的，一些南方城市的經濟快速增長是由多方面因素造成的，對外投資和進出口也占據(jù)了很大一部分，因此有多重因素的影響。這也說明不論北方城市還是南方城市都應進一步重視、調整和加強產業(yè)結構轉型。

五 結論與建議

（一）結論

通過選取2004—2019年山東省17個地級市和廣東省21個地級市的數(shù)據(jù)，運用空間杜賓面板模型，對魯粵兩省各地級市的工業(yè)發(fā)展與經濟增長的空間溢出效應關系進行定量研究，比較分析魯粵兩省各地級市之間工業(yè)發(fā)展的差異。結果表明，由于南、北方工業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)存在一定程度的異質性，山東省各市工業(yè)發(fā)展均顯著促進本地區(qū)和鄰近地區(qū)的經濟增長；與山東省不同，廣東省各市工業(yè)發(fā)展雖顯著促進本地區(qū)經濟增長，但對鄰近地區(qū)經濟增長的溢出效應并不顯著。此外，兩省工業(yè)發(fā)展對經濟增長的總效應均顯著為正，即工業(yè)發(fā)展越好，區(qū)域經濟增速越快。

第一，在工業(yè)發(fā)展方面，山東省和廣東省因其各自工業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)性差異對區(qū)域經濟增長的影響略有不同，山東省各地工業(yè)發(fā)展的空間溢出效應相對明顯，廣東省各地的工業(yè)發(fā)展對鄰近地區(qū)經濟增長的正向效應并不顯著，顯示出山東省各地區(qū)工業(yè)發(fā)展有較強的關聯(lián)性，北方地區(qū)深厚的工業(yè)底蘊優(yōu)勢較為明顯。而由于珠三角地區(qū)具有較好的工業(yè)基礎以及優(yōu)越的經濟發(fā)展條件，使其比全國其他地區(qū)能夠更快地吸引投資，拉動地區(qū)經濟增長，因此廣東省工業(yè)發(fā)展對本地區(qū)經濟發(fā)展的正效應非常顯著。或許正是由于廣東省特有的區(qū)位優(yōu)勢使得企業(yè)對本地區(qū)的依賴性較強，因此對鄰近地區(qū)的空間溢出效應不顯著。

第二，相較于廣東省，山東省各市的金融發(fā)展未能有力地促進經濟增長。這或許是因為南方城市借助其有利的區(qū)位優(yōu)勢、較高的金融發(fā)展水平和較高的對外開放水平更好地服務于區(qū)域經濟增長；而北方城市因其金融體系方面的欠缺等原因使其無法成為助推城市經濟增長的主要因素。在產業(yè)結構方面，山東省的產業(yè)結構仍以傳統(tǒng)經濟為主，產業(yè)結構轉型步伐較慢，但仍舊有序地促進地區(qū)經濟增長。而廣東省的產業(yè)結構轉型與其經濟增長之間的效應為負，可能是由于兩者發(fā)展速度不匹配造成的。此外，在政府政策方面，山東省的效應為正，促進了經濟增長，而廣東省的效應為負，這或許是政府財政政策的擠出效應較大，財政支出的增加擠占了一部分私人投資與消費，降低了經濟增長效應。

第三，山東省和廣東省城市的人口增長模式均有待進一步調整，山東省一直是人口大省，人口的流動性較弱，這與其文化底蘊與歷史背景有關；廣東省因其經濟較為發(fā)達，吸引了全國各地的人口大量流入，但過度的人口增長可能會給經濟造成負擔，從而給區(qū)域經濟增長帶來負面影響。

綜上所述，由于南、北方城市在工業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)性上存在異質性，在政策、產業(yè)結構以及金融發(fā)展水平等方面均存在不同程度的差異，從而導致工業(yè)發(fā)展對魯粵兩省經濟增長的影響效應出現(xiàn)較大不同。

（二）建議

本文認為，結合新冠肺炎疫情防控已經進入常態(tài)化，北方城市應當繼續(xù)加強產業(yè)結構升級，優(yōu)化產業(yè)承接與轉移策略，將產業(yè)布局向著集聚化、高端化的方向發(fā)展；切實解決當前工業(yè)經濟發(fā)展中存在的突出問題，盡快實現(xiàn)北方經濟高質量發(fā)展。同時，南方城市應當充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，主動謀求新一輪發(fā)展機遇并積極探索工業(yè)經濟發(fā)展的新模式，繼續(xù)引領全國產業(yè)轉型升級。南方和北方城市的各級政府均應優(yōu)化相關制度，持續(xù)改善投融資和營商環(huán)境，實現(xiàn)工業(yè)經濟發(fā)展與地區(qū)經濟增長的良性互動，盡快形成高質量、可持續(xù)的經濟發(fā)展新局面。