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        工業(yè)集聚、金融支持與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展
        ——來自中國2006—2019年省域面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗證據(jù)

        2022-09-03 14:37:30鄭明貴賴一鳴吳萍
        生態(tài)經(jīng)濟 2022年9期
        關(guān)鍵詞:工業(yè)集聚高質(zhì)量效應(yīng)

        鄭明貴,賴一鳴,吳萍

        (1.江西理工大學 經(jīng)濟管理學院,江西 贛州 341000;2.中國科學技術(shù)大學 管理學院,安徽 合肥 230026)

        工業(yè)作為經(jīng)濟發(fā)展的根基和動力,其集聚水平對衡量區(qū)域綜合競爭力及現(xiàn)代化程度至關(guān)重要。區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展不僅體現(xiàn)在經(jīng)濟因素方面,還與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生態(tài)環(huán)境、對外開放和社會服務(wù)等方面密切相關(guān)[1]。創(chuàng)新是高質(zhì)量發(fā)展的第一動力、協(xié)調(diào)是其內(nèi)生特點、綠色是高質(zhì)量發(fā)展的普遍形態(tài)、開放是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路,而共享是高質(zhì)量發(fā)展的根本目的[2-3]。引導工業(yè)合理集聚、促進工業(yè)轉(zhuǎn)型升級,是推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。已有文獻僅探討了工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展某一因素如經(jīng)濟增長、環(huán)境污染之間的關(guān)系,鮮有文獻探討與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的整體關(guān)系。Baldwin等[4]、Fujita & Thisse[5]、張妍云[6]研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)集聚促進了區(qū)域經(jīng)濟增長,而趙艷平等[7]研究表明工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長存在非線性的倒“U”型關(guān)系。另一方面,工業(yè)集聚產(chǎn)生的環(huán)境外部性也不容忽視,工業(yè)集聚直接造成了環(huán)境污染,引起人口集聚也加重了當?shù)厣钗廴綶8-10]。但也有學者認為隨著集聚規(guī)模擴大,將吸引更多外資企業(yè)進入,帶來先進環(huán)保理念并產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng),很大程度上改善了環(huán)境污染狀況[11]。同時,隨著集聚水平提高,生產(chǎn)體系更加完善,生產(chǎn)效率顯著提升,對污染排放產(chǎn)生抑制作用[12]。也有少量學者認為工業(yè)集聚會對環(huán)境產(chǎn)生影響,但因集聚水平不同,無法確定是促進還是抑制效應(yīng)[13]。

        對于金融支持的調(diào)節(jié)效應(yīng),多數(shù)學者認為金融能夠作為中間媒介與實體產(chǎn)業(yè)相結(jié)合[14],這不僅能加快經(jīng)濟增長速度,還能夠提高資源配置效率、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu),促進經(jīng)濟系統(tǒng)達到高效協(xié)調(diào)的狀態(tài)[15-17]。伴隨著金融體系的不斷完善,資本配置效率不斷提高,進而加速工業(yè)發(fā)展,促進工業(yè)集聚[18-19]。但也有學者認為金融支持對工業(yè)集聚可能存在非線性影響,并存在門檻效應(yīng),且在不同區(qū)域間的影響效果存在異質(zhì)性[20-21]。

        本文的邊際貢獻:首先,選擇多指標測度法,構(gòu)建了中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系,測算出2006—2019年中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù),豐富了區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系的理論與方法。其次,建立了工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的檢驗模型和機理檢驗模型,研究發(fā)現(xiàn)兩者存在非線性的“U”型關(guān)系以及金融支持的曲線調(diào)節(jié)作用,工業(yè)集聚在不同區(qū)域?qū)?jīng)濟高質(zhì)量存在異質(zhì)性影響,可以為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、區(qū)域制訂工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供參考依據(jù)。

        1 理論分析和研究假設(shè)

        1.1 工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

        環(huán)境庫茲涅茨曲線和大多數(shù)國家(地區(qū))的發(fā)展情況表明:經(jīng)濟增長與環(huán)境污染呈現(xiàn)“先污染后治理”的倒“U”型關(guān)系,經(jīng)濟增長往往是工業(yè)集聚不斷深化的過程[13]。受制于工業(yè)集聚發(fā)展水平、規(guī)模效應(yīng)和擁擠效應(yīng)的轉(zhuǎn)化,工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在非線性影響。工業(yè)集聚初期只是簡單的“企業(yè)扎堆”。工業(yè)企業(yè)為了追逐經(jīng)濟利益和產(chǎn)業(yè)規(guī)模,往往忽視了技術(shù)創(chuàng)新,產(chǎn)能擴張的同時知識外溢效應(yīng)并不顯著,資源消耗速度遠高于再生速度和區(qū)域環(huán)境承載能力[9]。依靠要素投入的增長方式不僅對企業(yè)創(chuàng)新能力沒有幫助,還會使區(qū)域內(nèi)企業(yè)陷入以追求規(guī)模為主導的惡性競爭,抑制了區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

        隨著工業(yè)集聚程度的提高,區(qū)域內(nèi)污染排放逐漸降低,工業(yè)集聚與環(huán)境保護之間的矛盾開始得到改善。首先,集聚規(guī)模提高將吸引更多從事相似經(jīng)濟活動的工業(yè)企業(yè)進入,形成規(guī)模經(jīng)濟,促進資本和勞動力等要素共享,區(qū)域內(nèi)分工與合作更專業(yè)化,交易成本下降,生產(chǎn)效率提高。其次,集聚規(guī)模提高使得企業(yè)間的交流學習更加頻繁,知識和技術(shù)在集聚區(qū)域內(nèi)傳播與外溢,促進工業(yè)企業(yè)技術(shù)的進步。工業(yè)集聚誘發(fā)的技術(shù)進步、技術(shù)外溢與競爭效應(yīng)為區(qū)域內(nèi)企業(yè)選用綠色生產(chǎn)技術(shù)提供了可能,技術(shù)進步和競爭壓力逼迫企業(yè)開始注重環(huán)境保護以增強差異化競爭優(yōu)勢并提高社會信譽[22]。最后,集聚規(guī)模提高能夠吸引大量區(qū)域外的資本、人才與技術(shù),加快區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚高端化,為區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供強有力的保障。與此同時,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、需求結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化將不斷推動政府的治理效率提升,使環(huán)境污染問題進一步改善,對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生促進作用。由此,提出假設(shè)1。

        H1:工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈非線性的“U”型關(guān)系,隨著工業(yè)集聚程度的提高,區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)先下降后上升。

        1.2 金融支持的調(diào)節(jié)作用

        企業(yè)發(fā)展與融資渠道、融資成本密切相關(guān),工業(yè)集聚和技術(shù)創(chuàng)新都離不開金融市場支持[23]。第一,金融支持能夠加劇工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展從抑制效應(yīng)向促進效應(yīng)的過渡,使得“U”型曲線變得更陡峭。金融支持較高區(qū)域?qū)Y本的集聚作用更強,有利于幫助企業(yè)實現(xiàn)現(xiàn)代化的大規(guī)模生產(chǎn)經(jīng)營,擴大集聚規(guī)模,產(chǎn)能擴張的同時也增加了污染排放。隨著集聚程度提高,金融支持較高區(qū)域內(nèi)企業(yè)增速加快,市場與資源競爭越激烈,容易引起“競爭激勵效應(yīng)”[24],競爭倒逼企業(yè)創(chuàng)新研發(fā),在效率提升的同時污染排放也降低。第二,金融支持較高的區(qū)域擁有發(fā)育程度較高的金融市場,投資機會明顯多于金融抑制區(qū)域。同時,金融產(chǎn)品對資本的吸納能力會更強,在攬儲的競爭中會給出更高的資本收益率,吸引更多外來資本流入,進一步促進區(qū)域內(nèi)工業(yè)集聚和工業(yè)水平的提高。金融支持推動工業(yè)集聚,工業(yè)集聚產(chǎn)生的“擁擠效應(yīng)”迫使一些附加值低的勞動密集型企業(yè)淘汰出局[25],并引導該區(qū)域向高端產(chǎn)業(yè)集聚,推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,即工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線拐點向左移動。第三,金融支持程度提高帶來技術(shù)進步和投資增加,進一步加快區(qū)域內(nèi)的人才、信息和資本集聚并促進技術(shù)創(chuàng)新活動,企業(yè)有更多機會從事創(chuàng)新研發(fā)[26]。因此能夠提升工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展“U”型曲線整體水平。由此,提出假設(shè)2。

        H2:金融支持對工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)。

        H2a:金融支持使工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線形狀更加陡峭。

        H2b:金融支持使工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線拐點左移。

        H2c:金融支持提升了工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線整體水平。

        2 研究設(shè)計

        2.1 中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系構(gòu)建

        經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的測算方法大致可分為兩種:單一指標測度和多指標測量法。有學者認為經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量是一個綜合性概念,采用替代性指標能夠較好解決測量中存在的不可計量因素問題,主要選用全要素生產(chǎn)率替代[27]。 多指標法考慮了可能影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的各方面因素,通過對相關(guān)指標綜合分析和計算從而獲得相應(yīng)的評價指標,能更全面地刻畫高質(zhì)量發(fā)展[28-30]。參考詹新宇和崔培培[30]的做法,基于新發(fā)展理念,從經(jīng)濟活力與創(chuàng)新效率、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、資源消耗與環(huán)境污染、對外開放程度、社會福利與共同富裕等維度建立中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系,如表1所示。

        表1 中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系

        2.2 中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)測算方法

        以往研究大多采用相對指數(shù)法、熵權(quán)法、因子分析法和主成分分析法測算區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù),其中熵權(quán)法根據(jù)指標變異程度測算權(quán)重,可在一定程度上消除主觀因素。因此,選用熵權(quán)法對2006—2019年中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平進行測度,同時,為了便于不同年份比較,參考楊麗和孫之淳[31]的做法加入時間變量。步驟如下:

        (1)指標選取。設(shè)有r個年份,n個省份,m個指標,則xijt為第t年i省份的第j個指標值。

        (2)數(shù)據(jù)預處理。對原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理:

        正向指標:

        負向指標:

        (3)第j項指標第i省域值占該指標的比重pijt:

        (4)計算第j項指標的熵值ej:

        (5)計算指標差異系數(shù)gj及權(quán)重wj:

        (6)計算高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)Hqdit:

        由此,測算出2006—2019年中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。

        2.3 變量定義

        (1)被解釋變量:區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展(Hqd),采用熵權(quán)法測算。

        (2)解釋變量:工業(yè)集聚(agg)。目前,衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平的指標較多,主要包括赫芬達爾指數(shù)、空間基尼系數(shù)、區(qū)位熵、集中率等。區(qū)位熵指數(shù)可以消除區(qū)域差異等外部因素,能更加真實地反映出產(chǎn)業(yè)分布情況,故采用區(qū)位熵方法測算各地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚程度。

        (3)調(diào)節(jié)變量:金融支持(fin)。借鑒劉錫良和李秋嬋[32]的做法,選用金融業(yè)增加值占地區(qū)GDP的比重衡量。

        (4)控制變量。參考方敏等研究[33],選取全社會固定資產(chǎn)投資(sai)、政府宏觀調(diào)控(goν)、城鎮(zhèn)化率(urb)、人口密度(pd)、工業(yè)發(fā)展規(guī)模(ind)等作為控制變量。

        由此,歸納變量如表2所示。

        2.4 模型設(shè)計

        為檢驗假設(shè)H1和H2,構(gòu)建模型(8)和(9):

        表2 變量定義

        式中:i表示省份;t表示年份;Controlit表示控制變量;eit為隨機擾動項。

        3 實證分析

        3.1 描述性統(tǒng)計

        本文數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局、各省份統(tǒng)計年鑒、各省份專利年鑒和Wind數(shù)據(jù)庫。剔除數(shù)據(jù)大量缺失的港澳臺及西藏地區(qū),最終得到30個省份2006—2019年的面板數(shù)據(jù),共計420個觀測值。變量描述性統(tǒng)計結(jié)果見表3。

        表3 變量描述性統(tǒng)計

        由表3可知,區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展(Hqd)極大值為0.59,極小值為0.07,平均值為0.18,說明中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展仍不平衡、發(fā)展水平相差較大。工業(yè)集聚(agg)平均值為1.02,極大值為1.33,極小值為0.36,說明中國工業(yè)集聚程度仍然不均勻。金融支持(fin)極大值為0.17,極小值為0.01,平均值為0.03,說明各地區(qū)金融支持程度較低且差異巨大。其他控制變量的數(shù)值差異較明顯,數(shù)據(jù)離散程度較好,說明樣本具有較好的代表性。

        3.2 回歸分析

        3.2.1 工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展回歸結(jié)果

        回歸模型依次加入控制變量、主變量、調(diào)節(jié)變量與主變量交互項,利用Hausman檢驗對固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)進行檢驗,結(jié)果表明存在固定效應(yīng),因此,本文采用固定效應(yīng)回歸模型。為消除交互項帶來的多重共線性,對變量進行標準化處理再生成交互項,回歸結(jié)果見表4。

        表4 固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

        由表4可知,模型1是基礎(chǔ)模型,為各控制變量對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的回歸結(jié)果,結(jié)果顯示全社會固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化水平和人口密度越大,越有利于區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展,政府宏觀調(diào)控和工業(yè)發(fā)展規(guī)模越大,越不利于區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。

        借鑒Haans等[34]的研究,兩個變量滿足“U”型關(guān)系必須滿足三個條件:第一,自變量二次項系數(shù)顯著為正。第二,當自變量取最小值時曲線斜率顯著為負,當自變量取最大值時曲線斜率顯著為正。第三,曲線的拐點在自變量的取值范圍內(nèi)。

        根據(jù)上述檢驗方法對模型2進行分析。工業(yè)集聚agg的一次項系數(shù)顯著為負(-0.222),二次項系數(shù)顯著為正(0.095)。曲線斜率Hqd'=β1+2β2agg,當agg取最小值0.36時,Hqd'為-0.153 6;當agg取最大值1.33時,Hqd'為0.031;曲線斜率在agg取值范圍的最左端顯著為負,在最右端顯著為正。曲線拐點(1.168)在agg的區(qū)間[0.36,1.33]范圍內(nèi)。因此,工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈“U”型關(guān)系,假設(shè)H1成立。

        3.2.2 金融支持調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

        模型3在模型2的基礎(chǔ)上考慮了金融支持的調(diào)節(jié)效應(yīng),加入了金融支持fin與agg和agg2的交互項。fin與agg交互項系數(shù)為0.915,在1%水平下顯著;fin與agg2交互項系數(shù)為2.448,在1%水平下顯著,說明金融支持對工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng),假設(shè)H2成立。

        借鑒Haans等[34]對“U”型調(diào)節(jié)作用檢驗的三種方法,從“U”型曲線的形態(tài)、拐點位置和整體水平三個方面對金融支持的調(diào)節(jié)效應(yīng)進行分析。

        (1)金融支持對“U”型曲線形態(tài)的影響。模型3是關(guān)于自變量agg的二次函數(shù),其曲線形態(tài)的陡峭程度由函數(shù)頂點的曲率K決定,省略模型3的控制變量,簡化為公式(3)并對其求二階導數(shù)得到K,見公式(4)。對于“U”型曲線而言,頂點的曲率K應(yīng)為正數(shù),K的值越小越接近于0,曲線越平緩,K的絕對值越大曲線越陡峭。在模型3的回歸結(jié)果中,β4為2.448,在5%水平下顯著,β2和fin均大于0,fin越大,K的絕對值越大,說明金融支持程度越高,工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的曲線關(guān)系越陡峭(如圖1所示),假設(shè)H2a成立。

        圖1 不同金融支持程度下工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系圖

        (2)金融支持對“U”型曲線拐點位置的影響?!癠”型曲線的拐點位置是當二次函數(shù)一階導數(shù)等于0時,自變量agg的取值決定,對公式(3)求導并使其導數(shù)等于0,求出曲線拐點agg*的取值公式,見公式(5)。為研究調(diào)節(jié)變量fin的變化對agg*的影響,對公式(5)求偏導,見公式(6)。若偏導大于0,隨著fin增大,agg*的取值越大,拐點右移;反之,偏導小于0,隨著fin增大,agg*的取值越小,拐點左移。由公式(6)可知,分母恒大于0,因此fin對曲線的影響由(β1β2-β3β4)的大小決定,模型3的回歸結(jié)果中,β1、β2、β3、β4均顯著,(β1β2-β3β4)的值為-0.430,小于0,說明fin越大,曲線拐點左移,假設(shè)H2b成立。

        (3)金融支持對“U”型曲線整體水平的影響。曲線整體水平由自變量agg取任意值時對應(yīng)的因變量Hqd大小決定。將金融支持程度高的區(qū)域Hqd記為HqdfinH,將金融支持程度低的區(qū)域Hqd記為HqdfinL,若HqdfinHHqdfinL恒大于0,則假設(shè)H2c成立。通過公式(7)計算HqdfinH-HqdfinL,其中finH-finL>0,則只需要驗證β3agg+β4agg2+β5在agg取任意值時都大于0,則假設(shè)成立。設(shè)f(agg)=β3agg+β4agg2+β5,f(agg)恒大于0需要滿足兩個條件:β4>0和f(agg)無解(即。模型3的回歸結(jié)果中,β4為2.448,在1%水平下顯著,,滿足兩個條件。因此,當fin取任意值時,HqdfinH-HqdfinL恒大于0,假設(shè)H2c成立。

        3.3 進一步研究

        區(qū)域差異可能會影響本文的實證結(jié)果。為此,本文將樣本劃分為東部、中部、西部三個組(東部地區(qū)包括北京、天津、上海、浙江、江蘇、福建、廣東、遼寧、山東、河北、海南11個省份;中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省份;西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆、青海、重慶11個省份),分別用FGLS模型回歸,結(jié)果見表5。

        表5 分區(qū)域回歸結(jié)果

        從模型4、模型6和模型8來看,東部、中部和西部工業(yè)集聚一次項系數(shù)顯著為負,其二次項系數(shù)顯著為正;模型6、模型8通過Hanns等提出的“U”型檢驗,說明中部、西部地區(qū)的工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在“U”型影響,模型4未通過“U”型檢驗。從模型5、模型7和模型9來看,金融支持對工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的調(diào)節(jié)作用在東部和西部顯著而在中部不顯著??赡茉蛟谟冢旱谝唬瑬|部地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平較高,隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,工業(yè)集聚程度降低并集中于“U”型曲線拐點的左邊。但較高水平金融支持可以調(diào)節(jié)東部地區(qū)工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系,使工業(yè)集聚分布在曲線拐點兩端。第二,西部地區(qū)依靠“西部大開發(fā)”等政策獲得了較高的金融支持;而中部地區(qū)金融支持程度相對較低,使得金融支持在促進工業(yè)集聚推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用不夠顯著。

        3.4 穩(wěn)健性檢驗

        為了控制可能出現(xiàn)的組內(nèi)自相關(guān)和異方差問題,解決工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的雙向因果關(guān)系。本文首先采用FGLS方法對模型進行估計(表6),再將工業(yè)集聚滯后一階進行回歸(表7)。結(jié)果表明本文結(jié)論依然穩(wěn)健。

        表6 FGLS回歸結(jié)果

        表7 工業(yè)集聚滯后一階的FGLS回歸結(jié)果

        本文對工業(yè)集聚更換了度量方法進行回歸(表8),用當?shù)刂圃鞓I(yè)從業(yè)人口占當?shù)鼐蜆I(yè)人口比重與全國制造業(yè)從業(yè)人口占全國就業(yè)人口比重的比值重新測算工業(yè)集聚程度。回歸結(jié)果與前文基本保持一致,表明研究結(jié)論具有較強的穩(wěn)健性。

        表8 換變量的固定效應(yīng)回歸結(jié)果

        4 結(jié)論與建議

        以2006—2019年中國30個省份為樣本,探究工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系以及金融支持對兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng),得出如下結(jié)論。

        (1)受制于工業(yè)集聚水平,規(guī)模效應(yīng)和擁擠效應(yīng)的不斷變化,工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響存在“U”型曲線關(guān)系。當工業(yè)集聚程度較小時,工業(yè)企業(yè)追求規(guī)模擴張而忽視技術(shù)進步,對環(huán)境和生態(tài)造成不可逆轉(zhuǎn)的傷害,不利于區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。隨著集聚規(guī)模擴大,集聚區(qū)域出現(xiàn)“競爭激勵效應(yīng)”,對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展起到促進作用。分區(qū)域來看,中部和西部地區(qū)的工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在“U”型關(guān)系,但東部地區(qū)未通過檢驗,原因是東部地區(qū)的工業(yè)集聚程度已位于“U”型曲線拐點的左邊。

        (2)金融支持對工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型關(guān)系存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。第一,較高的金融支持能夠加劇區(qū)域工業(yè)企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)和擁擠效應(yīng),使“U”型曲線變陡峭。第二,金融支持促進工業(yè)集聚,引起“競爭激勵效應(yīng)”,迫使落后的勞動密集型企業(yè)離開,引導高端產(chǎn)業(yè)集聚,使“U”型曲線拐點左移。第三,在金融支持程度較高的區(qū)域,工業(yè)企業(yè)獲得資金支持的機會更多,較低的融資約束使企業(yè)能夠投入更多資金進行研發(fā)創(chuàng)新,進而提高企業(yè)效率,提升工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展“U”型曲線的整體水平。東部和西部地區(qū)的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著,中部地區(qū)因金融支持程度較低調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。

        本文的政策啟示在于:

        (1)根據(jù)區(qū)域自身優(yōu)勢,規(guī)劃工業(yè)的競爭和市場布局。集聚程度高的區(qū)域重點培育市場潛力大、帶動面廣的特色工業(yè),依靠集聚區(qū)內(nèi)龍頭企業(yè)引導,發(fā)揮示范帶頭作用,吸引更多優(yōu)質(zhì)企業(yè)進入,淘汰產(chǎn)能弱后企業(yè),對于工業(yè)集聚程度較低的區(qū)域,應(yīng)積極引導工業(yè)企業(yè)進入,帶動其規(guī)模經(jīng)濟。東部地區(qū)作為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的主要轉(zhuǎn)出方,應(yīng)“騰籠換鳥”,大力發(fā)展新型綠色工業(yè)、引導高端工業(yè)集聚促進區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。中部和西部地區(qū)作為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移承接地,應(yīng)合理協(xié)調(diào)好各區(qū)域工業(yè)集聚程度,引導工業(yè)向促進區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的方向集聚。

        (2)重視金融支持在工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的作用,進一步提高對高生產(chǎn)率、高效率工業(yè)部門特別是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的金融支持力度,為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供充足的金融支持。相比于東部和西部,中部地區(qū)金融支持程度低、調(diào)節(jié)效應(yīng)不明顯,建議加大中部地區(qū)工業(yè)企業(yè)的金融支持程度。

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