黃 微

（廣西大學(xué) 商學(xué)院，南寧 530004）

經(jīng)濟(jì)增長一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一個熱門話題，我國目前已是全球第二大經(jīng)濟(jì)體。但是近些年來，我國的經(jīng)濟(jì)增速逐步放緩，從2010 年的10.64%到2018 年的6.57%，如何使我國經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)一步提升值得我們關(guān)注。同時，影響經(jīng)濟(jì)增長的因素很多，產(chǎn)業(yè)集聚作為一種現(xiàn)代化的產(chǎn)物，是否會對我國的經(jīng)濟(jì)情況有所影響，如何高效的利用資源使得我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步增長，因此，對我國經(jīng)濟(jì)增長的分析具有一定的重要性。

產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)情況的影響，很多學(xué)者做過探討。張治棟、王亭亭（2019）[1]通過面板數(shù)據(jù)分析，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚和城市集聚對推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長均具有顯著作用；張云飛（2013）[2]通過面板數(shù)據(jù)分析，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚初期推動經(jīng)濟(jì)增長，達(dá)到一定程度后，過度集聚引起的負(fù)外部性會抑制經(jīng)濟(jì)增長；周圣強(qiáng)、朱衛(wèi)平（2013）[3]利用門限回歸計算分析，認(rèn)為在我國產(chǎn)業(yè)集聚對于部分城市已經(jīng)形成擁擠效應(yīng)，應(yīng)該鼓勵先發(fā)地區(qū)向欠發(fā)地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移；潘文卿、劉慶（2012）[4]通過GMM 估計得出，中國地區(qū)制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向促進(jìn)作用；徐盈之、彭歡歡、劉修巖（2011）[5]通過門檻回歸驗證威廉姆森假說，認(rèn)為空間集聚對經(jīng)濟(jì)增長具有非線性效應(yīng)。

當(dāng)代學(xué)者對產(chǎn)業(yè)集聚影響經(jīng)濟(jì)情況的探討，多數(shù)從面板數(shù)據(jù)去分析，很少有設(shè)計使用空間面板數(shù)據(jù)去分析，由于一個地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚不僅僅會對該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)有所影響，同時也會輻射到周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)情況，所以單純地使用面板數(shù)據(jù)來進(jìn)行回歸分析可能會產(chǎn)生一定的誤差，而如果使用空間計量模型來分析可以使得此誤差影響降低?；诖耍疚氖褂每臻g計量來進(jìn)行產(chǎn)業(yè)集聚對我國經(jīng)濟(jì)情況的影響進(jìn)行分析。

一、作用機(jī)理分析

產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有不可忽視的推動作用，這種推動作用主要是通過產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生溢出效應(yīng)、競爭效應(yīng)、合作效應(yīng)。

（一）溢出效應(yīng)

產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的溢出效應(yīng)主要通過創(chuàng)新來實現(xiàn)[6]。一定規(guī)模的產(chǎn)業(yè)集聚能推動企業(yè)之間的創(chuàng)新行為。一方面，企業(yè)之間由于相鄰的距離，自然而言的會產(chǎn)生知識溢出，企業(yè)之間的交流、學(xué)習(xí)的增加，創(chuàng)新的萌芽也在逐漸的生長；另一方面，企業(yè)之間競爭會通過創(chuàng)新來占領(lǐng)市場，通過創(chuàng)新的產(chǎn)品、創(chuàng)新的模式等方式來提高自己市場的占有率，在這種優(yōu)勝劣汰的環(huán)境下，企業(yè)之間只有不斷的創(chuàng)新才能穩(wěn)住自己的市場份額，所以企業(yè)之間會不斷的進(jìn)行創(chuàng)新行為。正因為如此，產(chǎn)業(yè)集聚的情況下，企業(yè)之間充滿活力，不斷創(chuàng)新，提高產(chǎn)出，對區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長有著良好的促進(jìn)效果。

（二）競爭效應(yīng)

產(chǎn)業(yè)集聚能通過企業(yè)之間的競爭來推動區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長。在產(chǎn)業(yè)集聚的情況下，企業(yè)之間的競爭行為會愈發(fā)強(qiáng)烈，一方面，因為企業(yè)之間的距離很近，信息的傳達(dá)和獲取較為方便，同類型的企業(yè)之間會產(chǎn)生較強(qiáng)的競爭來進(jìn)一步占領(lǐng)市場；另一方面，企業(yè)也會在產(chǎn)業(yè)鏈的上游、下游通過競爭來不斷拓展市場。由于產(chǎn)業(yè)集聚使企業(yè)之間的競爭不斷增強(qiáng)，市場不斷拓展，從而推動了區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長。

（三）合作效應(yīng)

產(chǎn)業(yè)集聚能通過企業(yè)之間的相互合作來推動區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長。產(chǎn)業(yè)集聚為企業(yè)的相互交流合作提供了很好的環(huán)境和平臺，在企業(yè)集聚的環(huán)境中，存在著大量的同類企業(yè)，也存在著大量的產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，企業(yè)相互之間彼此了解和熟悉，企業(yè)之間相互交流合作變得更加便捷，企業(yè)之間也更加信賴，從而使得企業(yè)之間的合作越來越多，產(chǎn)出水平得到一定的提升，能夠給區(qū)域的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用。

二、模型構(gòu)建

（一）變量選取

1.因變量

地區(qū)生產(chǎn)總值PGDP：對于地區(qū)生產(chǎn)總值 GDP的計算，本文采用各個省份年度生產(chǎn)總值對數(shù)化處理。

2.自變量

產(chǎn)業(yè)集聚水平AGG：衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平的變量或指標(biāo)很多，其中區(qū)位商的計算和相關(guān)數(shù)據(jù)較為容易被獲得，因此本文采用區(qū)位商來衡量一個區(qū)域的產(chǎn)業(yè)集聚水平。相關(guān)計算公式如下：

式中，Ei,j表示地區(qū)行業(yè)就業(yè)人數(shù)，Ei表示地區(qū)所有產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)，Ek,j表示全國行業(yè)就業(yè)人數(shù)，Ek表示全國所有產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)。

3.其他控制變量

(1)資本投入類變量ININV。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中在索羅模型中提到：在長期，資本的投入可以對一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長有一定的推動作用，投資越大，通常經(jīng)濟(jì)發(fā)展也就越快。本文采用此思想，我們用各地區(qū)全社會人均固定資產(chǎn)投資(inv)來衡量地區(qū)的物質(zhì)資本投入，同時進(jìn)行對數(shù)處理。

(2)人力資本投入類變量INEDU。新經(jīng)濟(jì)增長理論中提到人力資本對經(jīng)濟(jì)增長具有一定的推動作用，人力資本的提高能夠使資源使用更高效，而教育是人力資本素質(zhì)提高的一個關(guān)鍵。張望（2010）[7]認(rèn)為人力資本是影響產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)增長的核心因素。基于此，本文用教育支出(edu)表示地區(qū)人力資本的投入，同時進(jìn)行對數(shù)處理。

(3)政府作用類變量INGOV。我國是社會主義國家，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時，政府作為市場的調(diào)節(jié)者，發(fā)揮著很大的作用。而政府投資作為政府引導(dǎo)市場的一個常用手段，很大程度上能夠激發(fā)市場活力，提高市場效率，促進(jìn)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。本文用政府投資來作為政府作用類變量的指標(biāo)，同時進(jìn)行對數(shù)化處理。

(4)人口類變量PEO，用各個省份人口自然增長率（‰）表示。索羅模型理論表明，人口對一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長有著重要的影響。

表1 模型變量說明表

（二）普通面板模型構(gòu)建

PGDPi,t=β1AGGi,t+β2ININVi,t+β3INEDUi,t+β4INGOVi,t+β5PEOi,t+γ

其中：i 代表地區(qū)，t 代表時間；PGDPi,t代表i地區(qū)t 時間的地區(qū)生產(chǎn)總值，AGGi,t代表i 地區(qū)t時間的產(chǎn)業(yè)集聚水平，ININVi,t代表i 地區(qū)t 時間的資本投入水平，INEDUi,t代表i 地區(qū)t 時間的人力資本投入水平，INGOVi,t代表i 地區(qū)t 時間的政府作用水平，PEOi,t代表i 地區(qū)t 時間的人口水平，βi（i=1,2,3,4,5）為各個變量系數(shù)。

本文采用我國30 個省份（由于西藏地區(qū)數(shù)據(jù)缺失）2007-2017 年間的數(shù)據(jù)，得到以下數(shù)據(jù)（表2）。

表2 變量描述性統(tǒng)計

（三）空間面板模型構(gòu)建

1.空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

本文依據(jù)可獲得性原則和簡便原則，采用root 原則的簡單二分權(quán)重矩陣方法獲得本文所需要的空間鄰接矩陣。通過查閱地圖和我國省份經(jīng)緯度，做出我國各省份之間的0-1 矩陣。

2.空間相關(guān)性檢驗

如表3 所示，我們通過測算我國省份各個年度產(chǎn)業(yè)集AGG 和地區(qū)生產(chǎn)總值PGDP 的全局莫蘭指數(shù)我們發(fā)現(xiàn)，PGDP 的莫蘭值為0.049，不存在空間相關(guān)性。而各省份的產(chǎn)業(yè)集聚水平AGG 的莫蘭值為0，也就是說我國各省份之間的AGG 之間存在著空間自相關(guān)性。如果只用常規(guī)的面板數(shù)據(jù)在進(jìn)行實證分析，得到的測算結(jié)果會存在一定的誤差，所以本文采用空間計量的方法來進(jìn)行測算，能夠減少一定的誤差。

表3 莫蘭檢驗

3.空間模型的選擇

常用的空間模型主要有空間誤差SEM，空間滯后SAR 和空間杜賓SDM 三個模型，為了選擇合適的模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)測算，不少文章將三種模型進(jìn)行測算同時列出結(jié)果來進(jìn)行比較。本文認(rèn)為這種做法具有一定的不合理性，每一種模型針對的情況不同，需要進(jìn)行一定的檢驗才能選擇最合適的模型來做分析。本文采用LM 檢驗可以對三種模型進(jìn)行一個明確的比較和選擇，通過STATA來進(jìn)行計算，可以得出下表4。

通過表4 我們發(fā)現(xiàn)，莫蘭值為0,再一次證實了我們選擇空間計量模型的必要性。同時，SEM的p 值為0，也就是說，我們可以采用空間誤差SEM 模型來進(jìn)行分析；SAR 的p 值為0.088，我們不能使用空間滯后SAR 模型。

在空間誤差SEM 和空間杜賓SDM 模型之間我們也需要進(jìn)行比較，可以通過LR 檢驗來鑒別本文的數(shù)據(jù)是適用SEM 還是更適用SDM 模型。本文運(yùn)用STATA 來進(jìn)行LR 檢驗，我們發(fā)現(xiàn)LR 檢驗的P 值為0，也就是說，在空間誤差SEM 和空間杜賓SDM模型之間，空間杜賓SDM 不能退化為空間誤差SEM，從而我們應(yīng)該選用SDM 空間杜賓模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)回歸分析。

4.hausman 檢驗

在對模型進(jìn)行計算的時候，固定效應(yīng)FE 和隨機(jī)效應(yīng)RE 作為兩種可行的方法可以進(jìn)行計算，不同的效應(yīng)適用的情況不一樣，對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果也不一樣。為了針對本文的數(shù)據(jù)特點，使得模型的結(jié)果更有說服力，我們通過hausman 檢驗可以對兩種效應(yīng)來進(jìn)行一定的選擇。通過STATA 計算，我們發(fā)現(xiàn)hausman 檢驗的結(jié)果為-13.56，為負(fù)數(shù)，根據(jù)一般的經(jīng)驗而言，本文應(yīng)該采用固定效應(yīng)FE 來進(jìn)行計算更為合適，隨機(jī)效應(yīng)RE 在本文并不適用。

5.聯(lián)合顯著性檢驗

對于面板數(shù)據(jù)而言，我們有個體固定效應(yīng)IND，時間固定效應(yīng)TIME 還有雙固定效應(yīng)BOTH，不同的固定效應(yīng)適用于不同的情況，比如個體固定效應(yīng)就解決了不隨時間而變但隨個體而異的遺漏變量問題。所以在選擇固定效應(yīng)的時候，應(yīng)該根據(jù)研究對象的特點來選擇。運(yùn)用STATA，我們可以通過聯(lián)合顯著性檢驗來根據(jù)數(shù)據(jù)的特點選擇合適的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)回歸處理。

表4 LM 檢驗

通過計算，我們發(fā)現(xiàn)對于雙固定BOTH 和個體固定效應(yīng)IND 而言，聯(lián)合顯著性檢驗的P≠0，我們應(yīng)該選擇雙固定效應(yīng)BOTH；對于雙固定BOTH 和時間固定效應(yīng)TIME 而言，聯(lián)合顯著性檢驗的P=0,我們應(yīng)該選擇時間固定效應(yīng)TIME。因此，在本文中，時間固定效應(yīng)更適用本文的數(shù)據(jù)處理，這樣，我們可以解決不隨個體而變但隨時間而變的遺漏變量問題。

6.空間杜賓模型結(jié)果

通過STATA 進(jìn)行計算，我們得到以下如表5 所示的結(jié)果。

表5 空間杜賓模型結(jié)果

通過觀察，我們發(fā)現(xiàn)：R 平方大于0.95，擬合效果較好；自變量和控制變量系數(shù)的P 值小于0.01，在1%的水平上顯著，但是空間滯后項系數(shù)只有INGOV 在1%的水平上顯著，其余皆不顯著。

具體而言：產(chǎn)業(yè)集聚水平AGG 的系數(shù)為正，同時在1%的水平上顯著，這表明地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚影響著該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長水平，同時具有正相關(guān)；資本類投入ININV 的系數(shù)為正，同時在1%的水平上顯著，這表明地區(qū)的實物類資本投資和該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長具有正的相關(guān)性，也從側(cè)面說明了古典經(jīng)濟(jì)增長理論的正確性；人力資本投入INEDU的系數(shù)為正，同時在1%的水平上顯著，這表明一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長與教育的投入是有正的相關(guān)性，教育的投入越大，經(jīng)濟(jì)增長水平也就越高，因為教育可以使得人們的知識水平提升，知識水平提升之后作用于生產(chǎn)力，同時促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長；政府作用INGOV 的系數(shù)為正，同時在1%的水平上顯著，這表明政府的投入可以對地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長起到正的作用，同時，空間滯后項系數(shù)也為負(fù)，這表明一個地區(qū)的政府投入太多的話，會對附近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長起到反作用，原因在于地區(qū)的政府投入過多，引起資源的增加，使得資源投入在一個地區(qū)上，使得周圍地區(qū)的資源降低，于是反作用于周圍地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長；人口類變量PEO 的系數(shù)為負(fù)，同時在1%的水平上顯著，這表明地區(qū)的人口過多會對地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長起到反作用。

三、結(jié)論和建議

本文通過對我國30 個省份2007-2017 年共計11 年的數(shù)據(jù)為樣本，利用區(qū)位商指數(shù)對我國產(chǎn)業(yè)集聚水平的測量，采用時間固定效應(yīng)來做空間杜賓模型分析，得出以下結(jié)論和建議：

1.增加各個省份產(chǎn)業(yè)集聚水平

實證表明，各個省份的產(chǎn)業(yè)集聚水平可以對地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長起到正的作用，增加各個地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚水平可以提高該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

2.增加實物類投入

實證表明，增加實物類資本的投入可以增加各個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，例如修建一定的公共設(shè)施，給予實體類企業(yè)一些幫扶等。

3.增加人力資本投入

實證表明，人力資本投入對各個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長起到正的作用。各個地區(qū)可以增加人力資本的投入來促進(jìn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，例如可以提高教學(xué)質(zhì)量，學(xué)校和企業(yè)進(jìn)行一定的相互學(xué)習(xí)，產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合。

4.適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行政府投入

實證表明，政府投入的增加會對該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長起到正的作用，但是會抑制周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，所以我們政府部門在進(jìn)行政府投入的時候應(yīng)該適當(dāng)、適量、適時，而不是一味地增加投入。