劉友金　曾小明

?

中國工業(yè)空間格局的演變與集聚差異*——基于EDSA和城市面板數(shù)據(jù)的空間計量研究

劉友金曾小明

摘要：利用2003—2013年全國286個地級市面板數(shù)據(jù)，運用探索性空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)和空間計量模型方法，考察中國工業(yè)空間格局的演變過程、地理集聚特征及其影響因素。研究表明：（1）中國工業(yè)在長江三角洲、環(huán)渤海地區(qū)的集聚趨勢進一步增強，集聚范圍進一步擴大，工業(yè)向中西部跨省區(qū)轉(zhuǎn)移的同時，還呈現(xiàn)出明顯的省內(nèi)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。（2）工業(yè)空間分布存在全局范圍正的空間自相關(guān)性，且這種相關(guān)性隨時間變化而增強，局部相關(guān)顯示出工業(yè)的地理集聚特征為東部的“高高”集聚和西部的“低低”集聚，中部的集聚特征并不顯著。（3）空間杜賓模型顯示，空間溢出效應(yīng)、市場規(guī)模、在公共產(chǎn)品上的財政支出、稅收政策和產(chǎn)業(yè)外部性對工業(yè)分布有顯著影響。中西部地區(qū)承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，應(yīng)充分發(fā)揮政府提供公共產(chǎn)品服務(wù)功能，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供良好的環(huán)境和條件，同時加強地區(qū)間產(chǎn)業(yè)聯(lián)系和互補，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集群式發(fā)展，在中西部有相對比較優(yōu)勢的地區(qū)形成新的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)。

關(guān)鍵詞：工業(yè)分布；時空演變；集聚差異；ESDA；空間計量；杜賓模型

一、引言

改革開放以來，我國工業(yè)空間結(jié)構(gòu)不平衡問題日益突出，形成了東部地區(qū)高度集聚、中西部地區(qū)相對分散的“中心-外圍”工業(yè)空間格局。為了調(diào)整空間結(jié)構(gòu)，一些學(xué)者主張通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移來促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，政府也實施了一系列優(yōu)惠政策推動產(chǎn)業(yè)從東部地區(qū)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，先后批準設(shè)立了七個國家級承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移示范區(qū)，并且不斷加大對中西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的支持力度。與此同時，自2003年前后東部地區(qū)開始出現(xiàn)“民工荒”和“電荒”等現(xiàn)象，勞動力和能源等資源越來越緊缺，企業(yè)低成本優(yōu)勢逐漸喪失，市場機制也在推動產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。在政府政策與市場規(guī)律的雙重作用下，中國工業(yè)空間格局和聚集差異是否發(fā)生了變化？如果發(fā)生了變化，決定工業(yè)空間分布變化的因素又是什么？對這些問題的思考與實證研究有助于了解中國工業(yè)時空演變規(guī)律和國家產(chǎn)業(yè)布局，為資源空間優(yōu)化配置和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)出地、產(chǎn)業(yè)承接地的政策制定提供依據(jù)。

目前，研究中國工業(yè)空間格局的文獻基本上從產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)集聚兩方面展開，探討產(chǎn)業(yè)的分布特征、集聚趨勢及影響因素。文獻研究發(fā)現(xiàn)，中國工業(yè)存在顯著的集聚現(xiàn)象，并且產(chǎn)業(yè)集聚不斷加強。在我國工業(yè)整體表現(xiàn)為集聚的同時，部分行業(yè)有向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。面對我國工業(yè)空間格局的變動，眾多學(xué)者從不同方面展開了一系列研究，尋找導(dǎo)致工業(yè)空間格局變動的影響因素。黃玖立和李坤望研究發(fā)現(xiàn)，對外貿(mào)易的地理優(yōu)勢和由此獲得的各種政策優(yōu)惠與傾斜，是產(chǎn)業(yè)向東部地區(qū)集聚的重要原因，內(nèi)地省份的地方保護主義也影響產(chǎn)業(yè)布局。賀燦飛和潘峰等人的研究發(fā)現(xiàn)利用外資和參與國際貿(mào)易有利于產(chǎn)業(yè)地理集聚，而區(qū)域分權(quán)促使制造業(yè)分散布局。市場容量、城市化、基礎(chǔ)設(shè)施的改善和政府作用的弱化也有利于工業(yè)集聚，而東部地區(qū)的土地、勞動力等成本上升和政府積極推動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展是影響產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移的重要原因。朱英明和楊連盛的研究表明，東部地區(qū)的水土資源短缺不但沒有降低工業(yè)集聚水平，反而顯著提高工業(yè)集聚水平，需求規(guī)模、地方政府競爭和累積循環(huán)效應(yīng)對地區(qū)工業(yè)集聚具有顯著的促進作用，交易成本對工業(yè)集聚則產(chǎn)生顯著的約束作用。以上研究對我們認識和理解中國工業(yè)在區(qū)域間的分布不平衡問題提供了很好的分析途徑。但仍然存在一定的局限性，即上述研究都假設(shè)各區(qū)域之間是相互獨立，不存在任何相互作用。然而，任何事物與其周圍事物都存在聯(lián)系且與其相近事物的聯(lián)系更為緊密，幾乎所有空間數(shù)據(jù)都具有空間依賴性或空間自相關(guān)特征。而傳統(tǒng)的工業(yè)空間布局變化分析方法缺乏空間視角，不僅忽視了產(chǎn)業(yè)的空間輻射效應(yīng)，也難以反映產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)性和時空差異性。另外，關(guān)于研究數(shù)據(jù)的選取方面，以往的研究大多使用的是省級層面的數(shù)據(jù)，但是每個省內(nèi)部地區(qū)之間存在著巨大差異性，從省份這樣巨大而復(fù)雜的區(qū)域來研究工業(yè)空間格局的變化可能會影響結(jié)論的準確性，并且大多使用的數(shù)據(jù)時間較早，不能反映工業(yè)空間結(jié)構(gòu)變動的最新狀況。

ESDA（Exploratory Spatial Data Analysis，探索性空間數(shù)據(jù)分析）是一系列空間數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)的集合，以空間關(guān)聯(lián)測度為核心，通過對事物或現(xiàn)象空間分布格局的描述和可視化，發(fā)現(xiàn)空間集群和空間分異，揭示研究對象之間的空間相互作用機制。近年來，ESDA方法已被應(yīng)用在研究區(qū)域經(jīng)濟差異、社會空間、創(chuàng)新產(chǎn)出、人口空間格局等方面，同時也為工業(yè)空間格局的演變提供了很好的分析方法和工具。本文以中國285個地級市為研究對象，通過ESDA相關(guān)分析，描述2003—2013年中國市域工業(yè)在空間上的變化狀況，并進一步利用面板數(shù)據(jù)的空間計量分析探索影響市域工業(yè)空間格局變化的機制及工業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，為設(shè)計中國區(qū)域間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的時空引導(dǎo)政策提供依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源及空間范圍

數(shù)據(jù)是開展研究的基礎(chǔ)，本文研究在數(shù)據(jù)的選取過程中考慮到兩個問題：一是中國工業(yè)分布變化最明顯的時間節(jié)點，二是所能夠獲取到的最新相關(guān)數(shù)據(jù)。對于前者，考慮到2003年左右開始沿海產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)的轉(zhuǎn)移的數(shù)量和規(guī)模不斷擴大，東部地區(qū)工業(yè)產(chǎn)出比重開始呈下降趨勢，說明2003年左右我國工業(yè)空間分布開始出現(xiàn)明顯的變化；對于后者，根據(jù)我們查閱的資料，目前所能全面獲取到的最新數(shù)據(jù)只到2013年度。所以，本文報告中國工業(yè)空間分布的時間范圍為2003—2013年。本文的數(shù)據(jù)資料如無特別說明，均取自《中國城市統(tǒng)計年鑒（2004—2014）》，對個別地區(qū)個別年份缺失的數(shù)據(jù)，我們采用前后兩年的均值代替。本文根據(jù)數(shù)據(jù)情況確定研究的空間范圍，第一，由于中國香港、澳門和臺灣省因數(shù)據(jù)無法獲取不包括在本研究范圍之內(nèi)。第二，畢節(jié)、銅仁、拉薩因數(shù)據(jù)嚴重缺失也不包括在分析范圍內(nèi)；第三，由于巢湖市在2011年進行了行政規(guī)劃調(diào)整，我們將其并入合肥市。因此，依據(jù)實際數(shù)據(jù)，本文的分析單元共包括285個地級市。

（二）研究方法

空間經(jīng)濟學(xué)理論認為一個地區(qū)的經(jīng)濟活動與鄰近地區(qū)的這一經(jīng)濟活動有密切關(guān)系，即地理位置鄰近的空間數(shù)據(jù)具有空間自相關(guān)的特征。為了驗證我國工業(yè)的空間集聚特征，本文對中國工業(yè)空間分布進行空間自相關(guān)檢驗，包括全局測度和局部測度兩種。

1.全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)描述的是在研究空間范圍內(nèi)所有單元的整體空間關(guān)系，通常使用Moran’s I指數(shù)分析經(jīng)濟活動是否具有全局空間自相關(guān)，其計算公式為：

Moran’s I的取值范圍為-1≤I≤1，I<0表示空間負相關(guān)，代表不同的屬性值趨向于聚集在一個區(qū)域；I>0表示空間正相關(guān)，代表相似的屬性值趨向于聚集在一個區(qū)域；I=0表示不相關(guān)。在Moran’s I指數(shù)的顯著性檢驗中，常假設(shè)變量服從正態(tài)分布，因此可以通過標準化統(tǒng)計量Z來判斷地區(qū)間的空間相關(guān)性，當Z值為正且顯著時，表示空間正相關(guān)；當Z值為負且顯著時，表示空間負相關(guān)；當Z值為零時，表示不相關(guān)。

2.局部空間自相關(guān)

為了更好地描述空間關(guān)系在空間中如何分布和變化，需要借助可以探測局域空間自相關(guān)的局域指標（Local Indicators of Spatial Association，LISA）即局域Moran’s Ii，計算公式如下：

式中，zi和zj是標準化后的觀測值，wij為行標準化后的空間權(quán)重矩陣元素。若Ij顯著為正且zi＞0，表示位置i與其鄰居的觀測值相比樣本平均水平來說較高，屬高高集聚②；若Ii顯著為正且zi＜0，表示位置i與其鄰居的觀測值相對較低，屬低低集聚；若Ii顯著為負且zj＞0，表示鄰居觀測值遠低于位置i的觀測值，屬高低集聚；若Ii顯著為負且zi＜0，表示鄰居觀測值遠高于位置i的觀測值，屬低高集聚。

三、中國工業(yè)空間格局演變和集聚差異

（一）各地區(qū)工業(yè)比重分布

在進行ESDA（探索性空間數(shù)據(jù)分析）之前，我們不妨考察一下各地區(qū)工業(yè)比重分布的變化情況，圖1和圖2分別繪制了2003年和2013年中國各地區(qū)的工業(yè)生產(chǎn)總值份額分布，從中我們可以非常清晰地看到這10年間工業(yè)分布的變化過程。

2003年，中國工業(yè)主要分布在東部沿海地區(qū)的珠江三角洲、長江三角洲、環(huán)渤海地區(qū)以及東北地區(qū)的大慶市、哈爾濱市、長春市。中部地區(qū)工業(yè)份額相對較多的有河南鄭州市、湖北鄂州市。西部地區(qū)工業(yè)份額相對較多的是重慶市和四川成都。相比之下，到2013年，中國的地區(qū)工業(yè)布局發(fā)生了很大的變化，與2003年的工業(yè)布局圖相對照不難發(fā)現(xiàn)：（1）中國工業(yè)在東部沿海地區(qū)的長江三角洲、環(huán)渤海地區(qū)的集聚趨勢進一步增強，并且集聚范圍進一步擴大，特別是山東半島工業(yè)集聚范圍明顯擴大，但珠江三角洲集聚趨勢并不明顯。在工業(yè)份額增加的前20位城市中，山東省的城市占了七位，并且山東東營是工業(yè)份額增加最多的城市；（2）東北地區(qū)大慶市、哈爾濱市、長春市的工業(yè)份額有明顯的下降，特別是大慶市工業(yè)份額下降了0.58個百分點；（3）整體來看，中西部地區(qū)城市工業(yè)份額有所增加，特別是中部地區(qū)個別城市工業(yè)份額有明顯的上升，中部地區(qū)代表城市有河南鄭州、湖南長沙、湖北襄樊、安徽合肥和蕪湖，西部地區(qū)代表城市有重慶、內(nèi)蒙古鄂爾多斯。另由圖1圖2可知，2003年中部地區(qū)有相當一部分城市的工業(yè)份額在0.01-0.1之間，而到了2013年，基本上達到0.1—0.5之間。（4）東部沿海地區(qū)工業(yè)向中西部跨省區(qū)轉(zhuǎn)移的同時，還呈現(xiàn)明顯的省內(nèi)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象，代表省份有山東和江蘇，山東威海和濟南工業(yè)份額減少，而東營、臨沂、聊城、菏澤、德州、濱州、濰坊等城市工業(yè)份額均有增加；江蘇無錫、蘇州和南京工業(yè)份額減少，而徐州、南通、泰州、連云港等城市工業(yè)份額均有增加。

圖1　2013年各市工業(yè)比重

圖2　2013年各市工業(yè)比重

（二）空間相關(guān)性分析與地區(qū)集聚差異

為進一步分析地級市工業(yè)分布是否具有空間自相關(guān)性，我們運用探索性空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)（ESDA），分別計算了我國地級市工業(yè)份額的Moran’s I值（表1所示），從計算結(jié)果來看，工業(yè)份額的Moran’s I指數(shù)均為正值，且全部通過了1%的顯著性水平檢驗，表明我國286個地級市工業(yè)在空間分布上具有顯著的正相關(guān)性。換句話說，工業(yè)在空間上的分布表現(xiàn)出某些城市的工業(yè)在空間上趨向于集聚，而不是隨機分布。

表1　2003—2013年工業(yè)比重的全局Moran’s I估計值

Moran’s I指數(shù)從整體上刻畫了我國工業(yè)的集群情況，但這種全局空間自相關(guān)無法分析不同地理位置的區(qū)域空間關(guān)聯(lián)模式，局域Moran’s Ii指標可以檢驗局部地區(qū)高值或低值是否在空間上存在集聚，根據(jù)局域Moran’s Ii值和顯著性，可以繪制出2003和2013年中國工業(yè)的LISA集群圖（如圖3、圖4所示）。

圖3　2003年中國285個地級市工業(yè)份額的LISA集聚圖

圖4　2013年中國285個地級市工業(yè)份額的LISA集聚圖

1.高高集聚區(qū)。2003年主要集中在長江三角洲、山東半島、京津冀、遼寧以及福建等沿海區(qū)域，中部地區(qū)唯一的高高集聚區(qū)是以武漢為中心的地區(qū)。2003年該類型集聚區(qū)共有24個城市，該地區(qū)工業(yè)份額遠遠高于周邊城市。很明顯，這類城市是區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的增長極。到2013年，該類地區(qū)數(shù)量明顯增加，達到37個城市，并且集聚范圍在原來的基礎(chǔ)上向周邊有了不同程度的擴展，特別是山東半島和長江三角洲地區(qū)擴展最為迅速。這些地區(qū)工業(yè)都比較發(fā)達，城市間經(jīng)濟聯(lián)系密切，要素流動、產(chǎn)業(yè)擴散等溢出效應(yīng)作用明顯，從而帶動周邊城市工業(yè)份額的提高。該類地區(qū)在中部地區(qū)增加的城市是河南鄭州和安徽合肥。

2.高低集聚區(qū)。主要集中在珠江三角洲③、成渝等地區(qū)。研究期內(nèi)，該類地區(qū)在空間變化上相對比較穩(wěn)定，城市數(shù)量也相對較少。雖然該類地區(qū)的工業(yè)份額處于較高水平，但與高高集聚區(qū)相比仍有一定差距。該區(qū)工業(yè)的增長并沒有相應(yīng)帶動周邊地區(qū)的工業(yè)的增加，而是呈現(xiàn)出一定的極化效應(yīng)，這也在一定程度上抑制了該地區(qū)整體工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展。

3.低高集聚區(qū)。該類地區(qū)本身工業(yè)地位較低、增長較慢，受到工業(yè)增長較快地區(qū)影響較小，是工業(yè)由增長較快地區(qū)向增長較慢地區(qū)轉(zhuǎn)移的過渡區(qū)，分布在工業(yè)增長較快的高高或高低集聚區(qū)周圍。2013年，該類型地區(qū)主要集中分布在安徽省境內(nèi)，其他地方如湖北、江西、浙江、河北和遼寧等地區(qū)也有分布。研究期內(nèi)，其分布變化較大，2003年還并沒有形成此類集聚區(qū)，這也在一定程度上說明了我國工業(yè)在區(qū)域間出現(xiàn)了梯度擴散現(xiàn)象。

4.低低集聚區(qū)。該類區(qū)域是工業(yè)份額非常低的集聚區(qū)，其中心地區(qū)與周邊地區(qū)的工業(yè)差異程度較小，但和前幾類集聚區(qū)內(nèi)的地區(qū)相比，工業(yè)差距較大。2003年該類區(qū)域在空間分布上主要集中于西部地區(qū)的四川省和陜西省的個別城市，而到2013年，該類區(qū)域擴展為甘肅、陜西、四川、云南等地區(qū)，說明西部地區(qū)一些城市的工業(yè)發(fā)展水平同其他地區(qū)的差距進一步擴大。

總體來看，高高集聚主要集中在東部長江三角洲、山東半島、京津冀、遼寧以及福建等沿海地區(qū)，低低集聚主要集中在西部地區(qū)四川和陜西的個別城市，中部地區(qū)絕大部分城市集聚類型并不顯著，說明中部地區(qū)局部工業(yè)集聚模式尚未形成，區(qū)域經(jīng)濟聯(lián)系尚待進一步加強。中部地區(qū)的武漢、鄭州和合肥工業(yè)發(fā)展水平相對較高，但對周邊區(qū)域輻射帶動能力不強。

四、中國工業(yè)分布變動影響機制的空間計量分析

（一）空間計量模型

有關(guān)稅收“逐底競爭”和地方經(jīng)濟競賽的一系列研究揭示了區(qū)域之間在經(jīng)濟發(fā)展中存在策略互動特征。地方政府為了發(fā)展本地經(jīng)濟，特別是工業(yè)經(jīng)濟，采取了包括稅收、補貼及財政支出等各種優(yōu)惠政策來吸引投資。地區(qū)之間政府政策的相互模仿和互動導(dǎo)致地區(qū)工業(yè)產(chǎn)出不僅受本地因素的影響，亦可能受其周邊地區(qū)政府決策行為等相關(guān)因素的影響，使得工業(yè)空間分布存在一定的空間相關(guān)性。因此，在實證研究中需要采用空間計量模型將這種空間效應(yīng)考慮進去，考察一個地區(qū)的相關(guān)因素是否通過空間溢出效應(yīng)影響了其他區(qū)域的工業(yè)分布。為了檢驗區(qū)域間是否存在互動及空間效應(yīng)，本文采用空間杜賓模型，構(gòu)建如下空間計量模型：

（二）變量和數(shù)據(jù)說明

被解釋變量Yit表示城市i在t時期的工業(yè)份額，用城市工業(yè)總產(chǎn)值除以全國工業(yè)總產(chǎn)值得到。該指標參考了金煜（2006）和洪俊杰（2014）等人文中被解釋變量的選擇。解釋變量指標選取主要參考既有文獻的通常做法，具體構(gòu)造如下：

勞動力成本（wage）：用當年城市職工平均工資反映勞動力成本，一般情況下，在其他條件相同的情況下，工資越高的地區(qū)對產(chǎn)業(yè)的吸引力越小。

稅收負擔（tax）：用城市工業(yè)應(yīng)繳增值稅與工業(yè)總產(chǎn)出的比來衡量，該指標參考了魏后凱（2000）的平均稅負指標的定義。由于一些國家政策和地方政策，不同時期、不同地區(qū)的稅率會存在差異。在其他條件不變的情況下，稅率越低的地區(qū)對產(chǎn)業(yè)的吸引力越大。

財政支出（fiscal）：政府財政支出主要用于公共事業(yè)，在其他條件相同的情況下，財政支出更多的地方，為區(qū)域社會經(jīng)濟發(fā)展提供的環(huán)境和條件也更優(yōu)越，對企業(yè)的吸引力也更大。本文以各城市減去教育事業(yè)支出的那部分財政支出占GDP的比重來衡量。

交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施（road）：交通基礎(chǔ)設(shè)施是影響交易成本的重要組成部分，交通運輸條件的改善有利于降低交易成本，本文用城市人均道路面積衡量運輸基礎(chǔ)設(shè)施水平。

市場規(guī)模（market）：市場規(guī)模越大的地方對消費品的需求就會越多，會導(dǎo)致本地消費品價格的上升，一方面會吸引企業(yè)進入本地市場，另一方面會提升本地工資水平，提高消費者的購買力。城市市場規(guī)模大小用城市GDP表示。

外部性（external）：企業(yè)在空間上的集聚能夠通過專業(yè)勞動力市場共享、中間投入品效應(yīng)、知識和技術(shù)溢出效應(yīng)給企業(yè)帶來外部經(jīng)濟。外部性指標一般用城市工業(yè)企業(yè)數(shù)量占全國工業(yè)企業(yè)數(shù)量的比重來衡量。

其他控制變量包括人口密度（pop）、對外開放度（fdi）。人口密度用城市人口除以行政面積得到。人口越密集的地區(qū)，一方面有相對豐富的勞動力供給，另一方面有相對較高工資，所以對工業(yè)空間分布的影響并不確定。對外開放度用城市外商直接投資與城市GDP比率表示，現(xiàn)有研究認為對外開放程度會影響工業(yè)空間分布，但結(jié)論尚不一致。

（三）不包含空間效應(yīng)估計結(jié)果

本文計量模型所使用的數(shù)據(jù)為2003—2013年間城市層面的面板數(shù)據(jù)，總樣本為3135個。Hausman檢驗在1%的水平上拒絕原假設(shè)，因此我們使用固定效應(yīng)模型。表2報告了不包含空間效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果。（1）在全國層面，市場規(guī)模對工業(yè)空間分布有顯著的正向影響。進一步把樣本分為東部和中西部，回歸結(jié)果表明，全國層面的由市場規(guī)模引致的工業(yè)份額增加主要由中西部樣本所推動。在中西部地區(qū)，控制了城市層面的其他因素之后，市場規(guī)模的系數(shù)顯著為正，而在東部地區(qū)這一效應(yīng)并不顯著?？梢姡谑袌鲆?guī)模影響工業(yè)空間分布這一問題上，在東部和中西部存在顯著差異。（2）在全國層面，由工資表示的勞動力成本顯著影響工業(yè)空間分布，工資水平越高的地方，越不利于工業(yè)份額的增加。當把樣本分為東部和中西部后，全國層面的工資上升導(dǎo)致工業(yè)份額減少主要是由中西部樣本所推動，東部地區(qū)的工資上漲對工業(yè)空間分布的影響并不顯著。（3）稅收的回歸系數(shù)顯著為負，表明稅收較高的地區(qū)不利于吸引企業(yè)入駐或增加當?shù)仄髽I(yè)的相對產(chǎn)出。并且這一系數(shù)的絕對值在東部地區(qū)要大于中西部地區(qū)，表明在相同的稅率下企業(yè)更傾向于被東部地區(qū)所吸引，而中西部地區(qū)想要吸引企業(yè)必須設(shè)定更低的稅率。（4）在全國層面，用企業(yè)數(shù)量占比衡量的產(chǎn)業(yè)外部性對工業(yè)份額的增加作用顯著為負，看起來較為異常。然而當分樣本回歸后，發(fā)現(xiàn)在東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)外部性系數(shù)顯著為正，全國層面的外部性系數(shù)顯著為負主要是由中西部樣本所推動，說明中西部地區(qū)還沒有形成良好的競爭環(huán)境和集聚經(jīng)濟。（5）交通基礎(chǔ)設(shè)施的回歸系數(shù)在全國層面和中西部地區(qū)顯著為正，而在東部地區(qū)這一效應(yīng)并不顯著，說明中西部地區(qū)交通設(shè)施的改善有利于吸引產(chǎn)業(yè)進入。（6）政府財政支出的系數(shù)在東部地區(qū)顯著為正，在中西部地區(qū)并不顯著。

表2　不包含空間效應(yīng)的中國工業(yè)空間格局演變的決定因素估計

續(xù)表

（四）包含空間效應(yīng)估計結(jié)果

傳統(tǒng)模型沒有考慮地區(qū)間的交互作用和鄰近地區(qū)因素對本地工業(yè)分布的影響，而空間效應(yīng)模型可以彌補這種不足。我們同樣將樣本分為全國、東部和中西部進行估計，表3報告了包含空間效應(yīng)的估計結(jié)果：（1）工業(yè)份額的空間滯后項系數(shù)顯著為正，說明相鄰地區(qū)工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展確實會影響本地工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，也就是一個地區(qū)工業(yè)發(fā)展可以帶動周邊地區(qū)工業(yè)發(fā)展，說明我國工業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展確實存在空間溢出效應(yīng)。（2）東部地區(qū)市場規(guī)模的系數(shù)也變得顯著為正，市場規(guī)模的空間滯后項的系數(shù)都顯著為負，說明一個地區(qū)市場規(guī)模的擴大將增加本地工業(yè)份額而減少相鄰地區(qū)工業(yè)份額。

（3）在引入空間效應(yīng)后，工資變量的系數(shù)變得并不顯著，其空間滯后項在中西部地區(qū)顯著為負，說明東部地區(qū)對工資的變動不敏感，而中西部某一地區(qū)工資增加將會吸引勞動力流入該地區(qū)，從而減少周邊地區(qū)工業(yè)份額。（4）稅收變量的系數(shù)在引入空間效應(yīng)后依然十分顯著，說明地區(qū)利用稅收優(yōu)惠政策吸引產(chǎn)業(yè)的效果還取決到其他地區(qū)稅收優(yōu)惠政策的力度，證明了我國區(qū)域間確實存在稅收“逐底競爭”。（5）引入空間效應(yīng)后，產(chǎn)業(yè)外部性系數(shù)和方向基本不變，從產(chǎn)業(yè)外部性的空間滯后項系數(shù)在全國范圍內(nèi)和中西部地區(qū)均為正，東部地區(qū)并不顯著。說明，東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)外部性的有效范圍僅在城市內(nèi)，而中西部地區(qū)間的惡性競爭產(chǎn)生的外部性會影響到其他地區(qū)。（6）引入空間效應(yīng)后，城市交通基礎(chǔ)設(shè)施的系數(shù)并不顯著，一方面可能是我們的模型中已經(jīng)控制了財政支出變量，因為財政支出中有部分是用來交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，當我們把財政支出變量拿掉后，交通基礎(chǔ)設(shè)施變量在全國層面是顯著的。（7）財政支出系數(shù)在引入空間效應(yīng)后，無論是東部還是中西部地區(qū)，都變得顯著起來，說明在考慮了空間效應(yīng)后，財政支出對工業(yè)份額增加有正向影響作用，說明中西部地區(qū)在基礎(chǔ)設(shè)施、衛(wèi)生服務(wù)等、社會保障的改善方面必須從整體考慮，而不是個別地區(qū)公共服務(wù)條件的改善。

表3　包含空間效應(yīng)的中國工業(yè)空間格局演變的決定因素估計

五、結(jié)論及政策含義

本文利用2003—2013年全國286個地級市面板數(shù)據(jù)，在運用探索性空間數(shù)據(jù)分析中國市域工業(yè)空間格局演變的基礎(chǔ)之上，進一步使用空間計量方法實證研究了中國工業(yè)空間格局演變的影響因素，得到了以下結(jié)論：

第一，中國工業(yè)在東部沿海地區(qū)的長江三角洲、環(huán)渤海地區(qū)的集聚趨勢進一步增強，集聚范圍進一步擴大；東北地區(qū)的工業(yè)份額有明顯的下降；工業(yè)向中西部跨省區(qū)轉(zhuǎn)移的同時，還呈現(xiàn)出明顯的省內(nèi)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。全局空間關(guān)聯(lián)分析表明我國286個地級市工業(yè)在空間分布上具有顯著的正的空間自相關(guān)性，且這種相關(guān)性隨著時間變化不斷增強，“高高集聚”主要集中在東部長江三角洲、山東半島、京津冀、遼寧以及福建等沿海地區(qū)，“低低集聚”主要集中在西部地區(qū)四川和陜西的個別城市，中部地區(qū)絕大部分城市集聚類型并不顯著。這具有重要的政策啟示：促進中西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展，不僅僅只是簡單地承接沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，更重要的是，通過政策引導(dǎo)在有相對比較優(yōu)勢的中西部地區(qū)打造新的特色產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)，形成新的經(jīng)濟增長極，以此通過產(chǎn)業(yè)輻射效應(yīng)帶動周邊地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。同時要加強地區(qū)間產(chǎn)業(yè)聯(lián)系和互補，以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集群式發(fā)展。

第二，從工業(yè)空間分布的影響因素來看，產(chǎn)業(yè)擴散或輻射效應(yīng)、市場規(guī)模的擴大和政府在基礎(chǔ)設(shè)施、衛(wèi)生服務(wù)、社會保障等公共服務(wù)方面的改善是影響工業(yè)分布的重要因素。在勞動力可以空間流動的情況下，中西部地區(qū)并沒有明顯的勞動成本優(yōu)勢。稅收優(yōu)惠政策確實能夠影響工業(yè)分布，但中西部地區(qū)若要利用稅收優(yōu)惠吸引產(chǎn)業(yè)，必須付出比東部地區(qū)更大的代價。中西部地區(qū)在招商引資中存在惡性競爭導(dǎo)致負外部性。這對于中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策啟示是：充分發(fā)揮政府提供公共產(chǎn)品服務(wù)功能，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供良好的環(huán)境和條件；發(fā)展地區(qū)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，避免地區(qū)間惡性競爭，設(shè)立地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展指導(dǎo)目錄，形成以主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為中心的產(chǎn)業(yè)集群；中西部地區(qū)應(yīng)根據(jù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)向的需要，實行有差別的稅收優(yōu)惠政策，對地區(qū)有比較優(yōu)勢的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)應(yīng)加大稅收優(yōu)惠執(zhí)行力度。

由于數(shù)據(jù)的限制，本文沒有從分行業(yè)層面分析工業(yè)空間格局的演變，這使本文研究存在一些不足。雖然使用工業(yè)數(shù)據(jù)總體體現(xiàn)了不同類型制造業(yè)的一些共同屬性，但不同類型產(chǎn)業(yè)之間的差異也是不容忽視的，立足于整個工業(yè)的角度可能會掩蓋部分不同類型產(chǎn)業(yè)空間分布的事實，因此，本文研究需要在分析對象上進一步細化，分不同類型產(chǎn)業(yè)考察其產(chǎn)業(yè)分布規(guī)律是下一步值得改進的方向。

注釋

①中國城市間最小的“門檻距離”是公里，也就是說，在不小于該距離的情況下，每個城市至少會有一個鄰居城市。②高高集聚區(qū)：該類地區(qū)工業(yè)份額遠遠高于周邊城市，工業(yè)比較發(fā)達，城市間經(jīng)濟聯(lián)系密切。高低集聚區(qū)：該類地區(qū)的工業(yè)份額雖處于較高水平，但周邊地區(qū)工業(yè)發(fā)展的帶動不如高高集聚區(qū)。低高集聚區(qū)：該類地區(qū)本身工業(yè)份額較低，是工業(yè)由增長較快地區(qū)向增長較慢地區(qū)的過渡區(qū)。低低集聚區(qū)：該類地區(qū)工業(yè)份額非常低，區(qū)域內(nèi)工業(yè)差異程度較小，但和前幾類集聚區(qū)相比，存在較大差距。③珠江三角洲的高低集聚區(qū)主要集中在廣州、深圳、佛山，該地區(qū)并沒有像長三角地區(qū)一樣形成高高集聚區(qū)，其原因可能有兩點：一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異，我們采用的是工業(yè)總產(chǎn)值指標，但珠江三角洲地區(qū)主要以輕工業(yè)為主，產(chǎn)值相對較低；二是企業(yè)規(guī)模差異，珠江三角洲地區(qū)勞動密集型企業(yè)相對較多，企業(yè)規(guī)模相對較?。ㄌ貏e是東莞存在很多家庭作坊），許多數(shù)據(jù)沒有包括在國家統(tǒng)計局的統(tǒng)計數(shù)據(jù)當中，造成統(tǒng)計上的差異。

參考文獻

［1］龐娟.產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移與區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展［J］.理論與改革，2000，（3）：81-82.

［2］胡俊超.區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的路徑依賴［J］.特區(qū)經(jīng)濟，2006，（6）：286-288.

［3］鄭鑫，陳耀.運輸費用、需求分布與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移——基于區(qū)位論的模型分析［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟，2012，（2）：57-67.

［4］文玫.中國工業(yè)在區(qū)域上的重新定位和聚集［J］.經(jīng)濟研究，2004，（2）：84-94.

［5］金煜，陳釗，陸銘.中國的地區(qū)工業(yè)集聚：經(jīng)濟地理、新經(jīng)濟地理與經(jīng)濟政策［J］.經(jīng)濟研究，2006，（4）：79-89.

［6］范劍勇.市場一體化、地區(qū)專業(yè)化與產(chǎn)業(yè)集聚趨勢——兼談對地區(qū)差距的影響［J］.中國社會科學(xué)，2004，（6）：39-51，204-205.

［7］陳秀山，徐瑛.中國制造業(yè)空間結(jié)構(gòu)變動及其對區(qū)域分工的影響［J］.經(jīng)濟研究，2008，（10）：104-116.

［8］胡安俊，孫久文.中國制造業(yè)轉(zhuǎn)移的機制、次序與空間模式［J］.經(jīng)濟學(xué)（季刊），2014，（4）：1533-1556.

［9］洪俊杰，劉志強，黃薇.區(qū)域振興戰(zhàn)略與中國工業(yè)空間結(jié)構(gòu)變動——對中國工業(yè)企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)的實證分析［J］.經(jīng)濟研究，2014，（8）：28-40.

［10］黃玖立，李坤望.對外貿(mào)易、地方保護和中國的產(chǎn)業(yè)布局［J］.經(jīng)濟學(xué)（季刊），2006，（2）：733-760.

［11］賀燦飛，潘峰華，孫蕾.中國制造業(yè)的地理集聚與形成機制［J］.地理學(xué)報，2007，（12）：1253-1264.

［12］吳三忙，李善同.中國制造業(yè)空間分布分析［J］.中國軟科學(xué)，2010，（6）：123-131，150.

［13］朱英明，楊連盛，呂慧君，等.資源短缺、環(huán)境損害及其產(chǎn)業(yè)集聚效果研究——基于21世紀我國省級工業(yè)集聚的實證分析［J］.管理世界，2012，（11）：28-44.

［14］Arbia G. The Role of Spatial Effects in the Empirical Analysis of Regional Concentration ［J］. Journal of Geographical Systems，2001，3（3）：271-281.

［15］Anselin L. Spatial Econometrics：Methods and Models［M］.［S.l.］：Springer Science & Business Media，2013.

［16］Anselin L. Interactive Techniques and Exploratory Spatial Data Analysis［J］. Geographical Information Systems：Principles，Techniques，Management and Applications，Eds.，P. Longley，M. Goodchild，D. Maguire，and D. Rhind. Cambridge：GeoinformationInt，1999.

［17］李丁，冶小梅，汪勝蘭，等.基于ESDA—GIS的縣域經(jīng)濟空間差異演化及驅(qū)動力分析——以蘭州—西寧城鎮(zhèn)密集區(qū)為例［J］.經(jīng)濟地理，2013，（5）：23，31-36.

［18］白永平，李建豹.基于ESDA的區(qū)域經(jīng)濟空間差異分析——以蘭新鐵路輻射帶為例［J］.經(jīng)濟地理，2011，（7）：1057-1063.

［19］宣國富，徐建剛，趙靜.基于ESDA的城市社會空間研究——以上海市中心城區(qū)為例［J］.地理科學(xué)，2010，（1）：22-29.

［20］程葉青，王哲野，馬靖.中國區(qū)域創(chuàng)新的時空動態(tài)分析［J］.地理學(xué)報，2014，（12）：1779-1789.

［21］王春楊，張超.中國地級區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的時空模式研究——基于ESDA的實證［J］.地理科學(xué)，2014，（12）：1438-1444.

［22］呂晨，樊杰，孫威.基于ESDA的中國人口空間格局及影響因素研究［J］.經(jīng)濟地理，2009，（11）：1797-1802.

［23］賀曲夫，劉友金.我國東中西部地區(qū)間產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的特征與趨勢——基于2000—2010年統(tǒng)計數(shù)據(jù)的實證分析［J］.經(jīng)濟地理，2012，（12）：85-90.

（責任編輯：曉力）

［24］Cliff A D，Ord J K. Spatial Processes：Models &Applications［M］.［S.l.］：Pion London，1981.

［25］Anselin L. Local Indicators of Spatial Associa?tion-lisa［J］. Geographical Analysis，1995，27 （2）：93-115.

China’s Industrial Spatial Pattern Evolution and the Concentration Difference——Based on the EDSA and Urban Panel Data of Spatial Econometrics

Liu Youjin Zeng Xiaoming

Abstract：In this paper，we use the national 286 prefecture level panel data from 2003 to 2013，the method of exploratory spatial data analysis and spatial econometric model，examined the procedure of the evolution of China’s industrial spatial pattern，the difference of geographical concentration and its influencing factors. Research shows：①Industry agglomeration trend of the Yangtze River delta，Bohai Sea region go to further strengthen，and agglomeration scope to further expand，industrial go across province to the central and western，at the same time also presents obvious transfer phenomena in the province.②the global spatial autocorrelation of industrial distribution is significant and the correlation enhance over time. According to the result of local spatial autocorrelation analysis，industrial geographic concentration characteristics of“high- high”in the east and“l(fā)ow- low”in the west，central feature is not significant.③Spatial Durbin model shows that spatial spillover effect，market scale，the fiscal expenditure on public goods externalities，tax policy and industry externalities has a significant influence on the industrial distribution. The central and western regions to undertake industrial transfer，service function should give full play to the government to provide public products and provide a good environment and conditions for industrial development，at the same time，strengthen industry relationship between region and complement each other，implement the industry cluster development，in the center of the Midwest areas form a new industrial agglomeration.

Key Words：Industry Distribution；Space-time Evolvement；Agglomeration Discrepancy；Esda；Spatial Econometrics；Durbin Model

作者簡介：劉友金，男，湖南科技大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師（湘潭411201）。曾小明，男，湖南科技大學(xué)博士研究生（湘潭411201）。

*基金項目：國家自然科學(xué)基金項目“基于地域產(chǎn)業(yè)承載系統(tǒng)適配性的產(chǎn)業(yè)集群式轉(zhuǎn)移時空演替機理與調(diào)控模式研究”（41271139）。

中圖分類號：F062.1

文獻標識碼：A

文章編號：2095—5766（2016）01—0080—09

收稿日期：2015—10—12