摘 要：新時代，中國以高質(zhì)量發(fā)展為方向，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式要促進(jìn)城市高質(zhì)量發(fā)展必然推動產(chǎn)業(yè)的不斷升級。長江經(jīng)濟(jì)帶作為國家重大戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，其發(fā)展情況對于實(shí)現(xiàn)“兩個一百年”奮斗目標(biāo)和中華民族偉大復(fù)興具有重要作用。本文選取長江經(jīng)濟(jì)帶沿線106個城市的面板數(shù)據(jù)，以制造業(yè)集聚為例，結(jié)合熵權(quán)法構(gòu)建的城市高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建空間計(jì)量模型。結(jié)果表明，中國現(xiàn)階段制造業(yè)集聚對城市高質(zhì)量發(fā)展具有負(fù)向影響；城市開放度對于城市及周邊發(fā)展具有促進(jìn)作用，政府規(guī)模對于本城市發(fā)展具有積極意義；而城市的經(jīng)濟(jì)虹吸效應(yīng)也顯著存在，人力資本作用不夠顯著?；诖耍疚尼槍π蕴岢隽藢Σ呓ㄗh，以期為實(shí)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶的高質(zhì)量發(fā)展提供有益參考。

關(guān)鍵詞：制造業(yè)集聚；高質(zhì)量發(fā)展；SDM模型；熵權(quán)法；長江經(jīng)濟(jì)帶

本文索引：張博巍.<變量 2>[J].中國商論，2023（15）：-168.

中圖分類號：F127 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）08（a）--05

1 引言

城市從早期雛形誕生至今，早已成為承載人類文明、從事經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動的重要方式，其發(fā)展階段和發(fā)展水平早已成為一個國家經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展程度的集中體現(xiàn)，城市是地區(qū)和國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展與增長的引擎，也是資源空間配置的重要載體（李曉萍等，2022）。從某種意義上來說，城市的發(fā)展是國家興衰的集中體現(xiàn)（鄭榮華，2021）。

改革開放以后，現(xiàn)代城市建設(shè)開始提上日程。1978年，中國面臨城市化率低、農(nóng)業(yè)人口眾多，工業(yè)服務(wù)業(yè)較為落后等問題。1990—2000年，中國地級市個數(shù)從185個增長至259個。但大城市因此發(fā)展速度放緩，其數(shù)量過少的問題一直持續(xù)。2001年中國加入世貿(mào)組織后，全球市場的需求涌入國內(nèi)，中國逐步走上發(fā)展出口導(dǎo)向型制造業(yè)的道路。中國城市規(guī)模分布也愈加表現(xiàn)為中小城市數(shù)量過多而大城市過少（謝小平等，2012）。故2006年“十一五”規(guī)劃首次提出了城市群戰(zhàn)略：大城市發(fā)展并不意味著單純擴(kuò)大現(xiàn)有大城市規(guī)模，更主要的是要形成更多的新的大城市（王小魯，2010）。2013年中國一線城市的經(jīng)濟(jì)增速首次超過二三線城市，服務(wù)型城市人口和經(jīng)濟(jì)增速反超工業(yè)型城市，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)開始由工業(yè)主導(dǎo)變?yōu)榉?wù)業(yè)為主導(dǎo)。雖然這一變化符合國際經(jīng)驗(yàn)：當(dāng)人均收入達(dá)到8000～9000國際元時會發(fā)生從制造到服務(wù)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型（張斌，2021）。但即便如此，與發(fā)達(dá)國家相比，中國現(xiàn)狀更加表現(xiàn)為工業(yè)化發(fā)展超前，而城市化發(fā)展相對滯后（徐遠(yuǎn)，2019）。

黨的十九大后，高質(zhì)量發(fā)展成為中國城市發(fā)展的新方向，2021年中央經(jīng)濟(jì)工作會議強(qiáng)調(diào)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式。作為國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式與促進(jìn)城市高質(zhì)量發(fā)展必然推動產(chǎn)業(yè)特別是制造業(yè)升級?，F(xiàn)階段，中國制造業(yè)門類齊全但大而不強(qiáng)，發(fā)展不平衡問題也較為突出。2022年，多部委聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)制造業(yè)有序轉(zhuǎn)移的指導(dǎo)意見》強(qiáng)調(diào)：引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)合理有序轉(zhuǎn)移，促進(jìn)區(qū)域合理分工的制造業(yè)發(fā)展格局。這其中長江經(jīng)濟(jì)帶的作用顯著，作為面積占全國21.4%，人口和生產(chǎn)總值均超過全國40%的區(qū)域，其發(fā)展情況對實(shí)現(xiàn)“兩個一百年”奮斗目標(biāo)、中華民族偉大復(fù)興具有重要的戰(zhàn)略意義（張予川等，2020）?；诖?，本文重點(diǎn)關(guān)注長江經(jīng)濟(jì)帶沿線106個城市的制造業(yè)集聚以及其對城市高質(zhì)量發(fā)展建設(shè)的影響。

2 文獻(xiàn)回顧與問題提出

產(chǎn)業(yè)集聚問題從提出至今一直得到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。阿弗里德·馬歇爾在1890年出版《經(jīng)濟(jì)學(xué)原理》中首次描述了產(chǎn)業(yè)集群現(xiàn)象。此后邁克爾·波特于1990年總結(jié)并提出產(chǎn)業(yè)集群概念，提出工業(yè)化過程中產(chǎn)業(yè)集群現(xiàn)象普遍存在，此后產(chǎn)業(yè)集群研究日益豐富?？唆敻衤?991）完善了產(chǎn)業(yè)集群形成的機(jī)制，說明了影響產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的原因。

制造業(yè)作為產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，其發(fā)展和集聚會對城市發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，有學(xué)者提出，制造業(yè)集聚可促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)效率（張明斗等，2021），提高城市競爭力和吸引力，吸引更多投資和人才，激勵企業(yè)創(chuàng)新，改善城市生產(chǎn)率。而制造業(yè)過度集聚則會產(chǎn)生擁擠效應(yīng)（陳陽等，2018），不利于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，如果制造業(yè)集聚水平超過當(dāng)?shù)丨h(huán)境承載力和人工治理能力，可能加劇污染（葉云嶺等，2022）。而中國制造業(yè)集聚現(xiàn)階段正處于過度集聚水平，制造業(yè)集聚水平的進(jìn)一步提高將加劇污染。綜上，本文提出假設(shè)：現(xiàn)階段中國制造業(yè)集聚對城市高質(zhì)量發(fā)展具有負(fù)向影響。

3 長江經(jīng)濟(jì)帶城市制造業(yè)與高質(zhì)量發(fā)展的測度

3.1 數(shù)據(jù)來源說明

本文以長江經(jīng)濟(jì)帶106個城市為研究對象，選取國家統(tǒng)計(jì)局、各省市統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的中國統(tǒng)計(jì)年鑒、中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒和2007—2019年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對于個別缺失數(shù)據(jù)使用均值法、線性插值法填補(bǔ)。

3.2 制造業(yè)集聚測度

現(xiàn)有文獻(xiàn)對測度產(chǎn)業(yè)集聚的方法主要有區(qū)位熵指數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)、EG指數(shù)。其中區(qū)位熵指數(shù)較為主流。故本文選取此方法對制造業(yè)集聚進(jìn)行測算。

公式如下：

式中，m代表制造業(yè)，表示i城市制造業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)，表示城市制造業(yè)的就業(yè)人數(shù)，表示i城市的總就業(yè)人數(shù)，表示全國制造業(yè)的就業(yè)人數(shù)，q表示全國的總就業(yè)人數(shù)。

若大于1，則說明產(chǎn)業(yè)高度集聚。

3.3 高質(zhì)量發(fā)展測度

3.3.1 高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系構(gòu)建

現(xiàn)有研究的文獻(xiàn)研究角度不同。本文借鑒李金昌等（2019）的方法，從新發(fā)展理念出發(fā)，選取創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享五個方面來進(jìn)行測度?；跀?shù)據(jù)可得性和相關(guān)性等因素，本文選取18個二級指標(biāo)構(gòu)建評價(jià)體系。其中創(chuàng)新二級指標(biāo)：科學(xué)支出水平（科學(xué)支出/GDP）、人力資本水平（教育人員/總從業(yè)人員、城市職工平均工資）、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP增長率）；協(xié)調(diào)二級指標(biāo)：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第三產(chǎn)業(yè)增加值/第二產(chǎn)業(yè)增加值）、城鎮(zhèn)化率（常住人口／城市總?cè)丝冢?、社會消費(fèi)水平（社會消費(fèi)品零售總額/GDP）、城鎮(zhèn)失業(yè)率（失業(yè)數(shù)/（總就業(yè)人數(shù)+失業(yè)數(shù)））；綠色二級指標(biāo)：無害化處理率、單位產(chǎn)出工業(yè)廢水排放量（廢水排放量/GDP）、單位產(chǎn)出二氧化硫排放量（二氧化硫排放量/GDP）；開放二級指標(biāo)：外資依存度（規(guī)模以上企業(yè)外資占比、實(shí)際使用外資額/GDP）；共享二級指標(biāo)：教育支出水平（教育支出/GDP）、人均醫(yī)療資源（醫(yī)院床位數(shù)/年末人口）、收入共享水平（城市人均GDP/全國人均GDP）、通信基礎(chǔ)設(shè)施（移動電話數(shù)/年末人口）、城市文化水平（圖書館藏書數(shù)/年末人口）。

3.3.2 高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)計(jì)算

本文采用熵權(quán)法測度城市高質(zhì)量發(fā)展。熵權(quán)法通過客觀賦權(quán)獲得指數(shù)的評價(jià)方法使結(jié)果較為客觀，已有眾多學(xué)者采用。具體方法如下：

（1）對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，設(shè)有m個評價(jià)對象（本文m=106），n個評價(jià)指標(biāo)（n=18），形成m×n矩陣；

（2）采用極差法對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化；

（3）計(jì)算第i個城市的第j項(xiàng)指標(biāo)占該指標(biāo)的比重；

（4）通過得到比重矩陣；

（5）計(jì)算差異系數(shù)與信息熵Ej；

（6）計(jì)算權(quán)重Wj；

（7）計(jì)算每個城市i的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。

據(jù)此，本文計(jì)算得出長江經(jīng)濟(jì)帶106個城市2007—2019年的高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。

4 計(jì)量模型設(shè)定

4.1 變量選取

本文以測度城市高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)（score）為被解釋變量，制造業(yè)集聚區(qū)位熵（lq）作為模型核心解釋變量。引入信息化水平（inf），對外開放度（out），政府規(guī)模（gov），人力資本（hr）以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展（lngdp）作為模型控制變量。

各個變量的具體含義如下：

（1）信息化水平（inf）。一個城市的信息化水平可從側(cè)面反映城市基礎(chǔ)建設(shè)的程度。信息化水平越高，可以反映城市基建較為優(yōu)良。本文用城市每年移動電話數(shù)量/城市常住人口數(shù)的比率來進(jìn)行度量。

（2）對外開放度（out）。對外開放水平可以反映出城市的對外經(jīng)濟(jì)活力，也能部分反映出其自身發(fā)展對外界的影響情況。本文使用城市年實(shí)際使用外資額/城市GDP來度量。

（3）政府規(guī)模（gov）。政府的行為會對城市高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生直接或間接的影響，本文采用城市財(cái)政支出額/城市GDP作為衡量政府規(guī)模的變量。地方政府可能會更加注重本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展而導(dǎo)致部分資源自由流動受到影響。

（4）人力資本（hr）。人力資本對于城市發(fā)展具有重要意義，本文使用普通高等學(xué)校在校大學(xué)生數(shù)/城市年末總?cè)丝诘谋戎祦磉M(jìn)行衡量。

（5）經(jīng)濟(jì)發(fā)展（lngdp）。GDP表示一個城市在一段時間內(nèi)所提供最終產(chǎn)品或服務(wù)的總值，是衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，本文對其取對數(shù)處理。

4.2 構(gòu)建空間權(quán)重矩陣

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型以空間權(quán)重矩陣來估計(jì)樣本之間被解釋變量與解釋變量間地理上的聯(lián)系，故首先構(gòu)建空間權(quán)重矩陣?；谥髁鞯难芯?，設(shè)定以下矩陣。

（1）鄰接矩陣

根據(jù)兩城市是否相鄰構(gòu)建鄰接矩陣。相鄰定義為１，不相鄰定義為０。

（2）地理反距離平方矩陣

根據(jù)兩城市地理距離取倒數(shù)平方構(gòu)建地理距離矩陣。兩城市越近，權(quán)重越高。

（3）經(jīng)濟(jì)距離矩陣

根據(jù)兩城市GDP差距構(gòu)建經(jīng)濟(jì)距離矩陣。兩城經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異越小，權(quán)重越高。

4.3 空間自相關(guān)檢驗(yàn)

在構(gòu)建模型之前，需進(jìn)行變量空間自相關(guān)檢驗(yàn)?，F(xiàn)有主流研究主要使用莫蘭指數(shù)）進(jìn)行全局和局部自相關(guān)檢驗(yàn)。

4.3.1 全局自相關(guān)檢驗(yàn)

其中，I為莫蘭指數(shù)，n為研究樣本個數(shù)，i和j為不同樣本，x為需要測度空間相關(guān)性的變量，為空間權(quán)重矩陣中的元素，為樣本方差；為均值；I的取值［-1，1］，I＞0表示空間正自相關(guān)，I＜0表示空間負(fù)自相關(guān)，越接近1表示正相關(guān)性越強(qiáng)。以鄰接矩陣為空間權(quán)重矩陣，檢驗(yàn)106個城市高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)的全局莫蘭指數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，其全局莫蘭指數(shù)均在１％水平上顯著，存在空間自相關(guān)，高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)具有空間依賴性。

4.3.2 局部自相關(guān)檢驗(yàn)

由于全局莫蘭指數(shù)不能反映城市間高質(zhì)量發(fā)展局部特征，下文進(jìn)行局部莫蘭指數(shù)計(jì)算。

公式如下：

其中，各變量含義同上。通過莫蘭散點(diǎn)圖觀察，四個象限依次表示高高集聚、低高集聚、低低集聚、高低集聚。圖1與圖2分別列舉2011—2019年的局部散點(diǎn)圖。根據(jù)全局莫蘭指數(shù)結(jié)果及圖1和圖2可知，長江經(jīng)濟(jì)帶的106個城市高質(zhì)量發(fā)展程度存在顯著的空間相關(guān)性。故本文選取空間面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。

4.4 空間計(jì)量模型構(gòu)建

4.4.1 構(gòu)建模型

目前，空間計(jì)量模型主要有空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。本文采用拉格朗日乘數(shù)（LM）檢驗(yàn)來確定空間效應(yīng)的引起原因，P值均小于0.01，因此同時接受SAR模型和SEM模型。

為保證嚴(yán)謹(jǐn)，本文選用沃爾德（Wald）檢驗(yàn)和似然比（LR）檢驗(yàn)確定是否使用SDM模型，Hausman檢驗(yàn)確定是否使用固定效應(yīng)。從結(jié)果發(fā)現(xiàn)Wald值和LR值均拒絕原假設(shè)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果也拒絕原假設(shè)，故應(yīng)使用SDM模型，利用固定效應(yīng)分析。

綜上，本文設(shè)定SDM模型表達(dá)式：

其中，為空間滯后系數(shù)，為模型的內(nèi)生交互項(xiàng)，W為空間權(quán)重矩陣，為各解釋變量的系數(shù)，為個體固定效應(yīng)，為時間固定效應(yīng)，為隨機(jī)擾動項(xiàng)。

4.4.2 實(shí)證結(jié)果分析

本文選擇LLC方法檢驗(yàn)變量平穩(wěn)性，各變量P值均小于0.01，拒絕原假設(shè)，可以進(jìn)行回歸分析。本文利用三種空間權(quán)重矩陣進(jìn)行回歸分析，以使結(jié)論更客觀。W1為鄰接矩陣，W2為地理分反距離平方矩陣，W3為經(jīng)濟(jì)距離矩陣。結(jié)果如表3所示。

結(jié)果如下：空間自相關(guān)系數(shù)rho值在1%條件下顯著，城市的高質(zhì)量發(fā)展存在顯著溢出效應(yīng)。制造業(yè)集聚對于本地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著負(fù)向影響，但對周邊城市的發(fā)展作用不明顯。這也驗(yàn)證了上文提出的假設(shè)。而對外開放度無論對于本城市還是周邊城市都存在顯著影響，開放度越高對本城市發(fā)展正向效果越明顯，但對于周邊城市則存在顯著負(fù)效應(yīng)。信息化水平和政府規(guī)模對本城市發(fā)展正效應(yīng)顯著，但對周邊城市效果不明顯。人力資本的影響也不顯著，同時城市經(jīng)濟(jì)水平對于周邊城市發(fā)展存在負(fù)效應(yīng)。

繼續(xù)進(jìn)行效應(yīng)分解，制造業(yè)集聚直接效應(yīng)明顯，說明存在反饋負(fù)效應(yīng)但溢出效應(yīng)不明顯。而對外開放度直接效應(yīng)明顯，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平間接效應(yīng)明顯，說明周邊城市的發(fā)展對本城市具有負(fù)向影響。信息水平與政府規(guī)模對于本城市反饋正效應(yīng)明顯，這些都進(jìn)一步解釋了上述結(jié)果。

5 結(jié)語

本文選取2007—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶106個沿線城市為樣本，研究了制造業(yè)集聚對各個城市高質(zhì)量發(fā)展的影響。結(jié)果顯示，現(xiàn)階段制造業(yè)集聚對城市高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向影響，城市開放度對于城市及周邊發(fā)展具有促進(jìn)作用，政府規(guī)模對于本城市發(fā)展具有積極意義，而城市的經(jīng)濟(jì)虹吸效應(yīng)也顯著存在，人力資本作用不夠顯著。

據(jù)此，要實(shí)現(xiàn)長江經(jīng)濟(jì)帶的高質(zhì)量發(fā)展，引導(dǎo)制造業(yè)轉(zhuǎn)移，防止其在城市過度集聚。建議具體如下：

第一，引導(dǎo)制造業(yè)轉(zhuǎn)移并調(diào)整結(jié)構(gòu)。長江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)集聚規(guī)模已經(jīng)較高，由此導(dǎo)致了污染、高能耗等問題。因此，要積極推進(jìn)其有序轉(zhuǎn)移，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。通過技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品升級等方式提高競爭力。

第二，加強(qiáng)政府引導(dǎo)。推進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈、供應(yīng)鏈和價(jià)值鏈協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)。制造業(yè)集聚需要政府政策的積極支持和引導(dǎo)。中央及省政府應(yīng)發(fā)揮統(tǒng)籌作用，利用各類財(cái)政稅收等宏觀政策促進(jìn)制造業(yè)升級和有序轉(zhuǎn)移。

第三，加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。加強(qiáng)長江經(jīng)濟(jì)帶交通、通信等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以滿足制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)輸?shù)刃枨?。具體包括：推動交通基建進(jìn)程，提高交通網(wǎng)絡(luò)覆蓋和運(yùn)輸效率；推動清潔能源發(fā)展，提高能源利用效率和環(huán)保水平；推進(jìn)移動通信覆蓋能力。

第四，加強(qiáng)區(qū)域協(xié)同。長江經(jīng)濟(jì)帶沿線各城市具有不同的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和發(fā)展水平，要加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)、資源共享、協(xié)同創(chuàng)新，發(fā)揮好示范作用。

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