产业协同集聚对经济高质量发展空间效应研究

产业协同集聚对经济高质量发展空间效应研究

[1]韩嘉华

（兰州财经大学 国际经济与贸易学院,甘肃 兰州 730020）

摘要：基于新发展理念构建经济高质量发展指标体系，利用熵值法对经济高质量发展指数进行测算，在对制造业与生产性服务业产业协同集聚和经济高质量发展水平进行空间相关性分析的基础上，采用2011-2020年中国30个省际面板数据，构建空间计量模型实证考察了产业协同集聚对地区经济高质量发展影响的直接效应及间接效应。研究结果表明：产业协同集聚指数与经济高质量发展水平均表现出较强的空间正相关性；制造业与生产性服务业协同集聚对地区经济高质量发展影响的直接效应与间接效应均显著为正。

关键词：制造业;生产性服务业;协同集聚;经济高质量发展

一、引言

我国经济已实现从高速增长阶段到高质量发展阶段的转变，推动经济高质量发展已成为新时代发展的主题。同时我国发展不平衡不充分问题仍然突出，制造业“大而不强、全而不优”、创新能力不强等的问题仍然较为突出。十四五规划中指出加快推进制造强国，推动先进制造业和现代服务业深度融合是实现高质量发展的重要支持。生产性服务业与制造业有着天然的关联和融合基础，生产性服务业往往依附于制造业，为制造业升级优化提供相关配套支持。制造业与生产性服务业融合需要产业协同集聚作为平台载体，产业协同集聚可以通过产业间的资源共享、相邻地区的知识和技术溢出促进产业集聚竞争优势实现企业生产率的提升，进而推动地区经济发展；同时产业协同集聚可以充分发挥集聚效应，生产性服务业提高产业专业化分工，从而推动制造业升级于与价值链地位提升。产业协同集聚作为产业融合发展和经济结构转型发展的主要方式，推进产业协同集聚对地区形成产业集聚优势、推动经济高质量发展有着重要影响。在此背景下研究制造业与生产性服务业协同集聚对地区经济高质量发展的空间溢出效应，对实现基于新发展理念下的经济高质量发展具有现实意义。

二、模型设定、指标选取及数据来源

（一）空间相关性检验

1.构建空间权重矩阵：本文构建经济距离权重矩阵以反映空间样本间的关联程度，利用2011-2020年期间两地实际人均GDP均值的差值作为权重矩阵中的元素。

2.空间自相关检验：本文采用莫兰指数Ｉ（Moran’I）对产业协同集聚指标和高质量发展指标进行空间相关性检验，以判断是否需要使用空间计量模型。

（二）模型设定

本文建立空间杜宾模型（SDM）进行回归分析以考察经济高质量发展水平可能存在的空间相关性。SDM模型表达式如下：

（1）

HEDit代表i省份t年的经济高质量发展水平，COit代表i省份t年制造业与生产性服务业产业协同集聚，ρ为空间自相关系数，μi 为空间效应。

（三）变量说明

1.被解释变量：经济高质量发展（HED）。借鉴孙豪等（2020）[9]采取熵权法进行测算，得到经济高质量发展综合评价指数。

2.核心解释变量：制造业产业与生产性服务业产业协同集聚（CO）。借鉴张虎等（2017）[10]的方法，利用制造业与生产性服务业的区位熵指数构建产业协同集聚指数。

3.控制变量：（1）人力资本水平（HUM）：采用每万人中普通高校在校学生人数来衡量。（2）基础设施水平（INFR）：采用地区铁路营运里程、内河航道里程及公路里程比地区土地总面积来衡量。（3）政府干预程度（GOV）：采用政府财政支出占GDP的比重来衡量。

（四）数据来源

本文选取中国2011—2020年30个省际面板数据进行分析。数据源于各省市统计年鉴、《中国能源统计年鉴》等。由于统计数据的可得性和连续性等因素，本文剔除了西藏自治区和港澳台地区的数据，对少数省份缺失数据采用均值法补充。其中生产性服务业包含交通运输、仓储和邮政业、信息传输、软件和信息技术服务业、金融业、租赁和商务服务业、科学研究和技术服务业这五个国民经济分类行业。本文对上式中全部变量取对数处理以降低数据中多重共线性、异方差等因素的干扰。

三、实证分析

（一）空间自相关检验

表1 产业协同集聚与经济高质量发展Moran’I指数

注：*、**、***分别表示在 10%、5%和 1%的水平下显著,下同。

如表1所示，各年度产业协同集聚与经济高质量发展指标的莫兰指数均在1%显著水平上为正，说明产业协同集聚与经济高质量发展均呈现空间正相关，具有全局范围的空间集聚特征。由于产业协同集聚和经济高质量发展均具有明显的空间自相关性，普通面板模型的回归结果是有偏的，无法精确反映出产业协同集聚对经济高质量发展的影响，故使用空间计量模型进一步分析。

（二）空间计量检验

为确定空间计量模型的具体估计形式，首先采用面板模型进行OLS估计，核心解释变量系数显著为正，符合本文理论预期。在此基础上在1%显著性水平上通过LM检验说明三种空间模型均适用；Hausman检验确认固定效应相比于随机效应更适用于本文数据；LR统计量在1%的水平下显著，即拒绝SDM模型退化为SEM或SAR模型的原假设；最后比较时间固定、空间固定、双固定模型下SDM模型的R2与log-likelihood值，最终确定时间固定的空间杜宾模型为本实证研究的最佳选择。

（三）估计结果及分析

产业协同集聚的一般回归系数与空间回归系数均通过了1%水平下的显著性检验，即产业协同集聚对经济高质量发展具有显著的正向促进作用。空间自相关系数为0.186，说明各省份的经济高质量发展水平呈现明显的正向空间集聚效应，即相邻地区高质量发展水平的提升会带动本地区高质量发展水平的提升。

表2 影响效应分解结果

由于空间杜宾模型的空间滞后项系数并不能很好的体现解释变量的边际效应，需要通过偏微分的形式将模型回归结果进一步分解为直接效应、间接效应和总效应，以避免空间回归模型点估计的有偏性的缺点，表2为分解效应结果。产业协同集聚的所有效应估计值为正且均在1%水平下显著，产业协同集聚的直接效应系数为0.188，说明产业协同集聚可以提高本地经济发展质量。间接效应系数为0.344，即本地区产业协同集聚水平能提高邻近地区的经济高质量发展水平。以“极化—涓滴”效应诠释该空间溢出效应为正的原因：一方面地区之间在优质资源要素的获取方面存在一定竞争关系，尤其是经济发展水平相近的地区之间，本地协同集聚水平的提升将会增强地区产业竞争力，进而对周边地区形成“虹吸效应”，抑制相邻地区的经济高质量发展；另一方面随着经济结构的调整优化以及经济发展质量的不断攀升，经济驱动的多元化和均衡性逐渐显露优势，产业协同集聚通过生产性服务业的区域流动促进了相邻地区制造业与生产性服务业的匹配程度，所体现的规模经济效应逐步提高，产业协同集聚对周边地区产生了“扩散效应”，进而提升相邻地区经济发展的质量。最终在地区经济发展中，涓滴效应相比于极化效应更占据优势，地区间合作性大于竞争性，显现出的净效应为正。人力资本水平和基础设施水平均对本地经济高质量发展有显著的正向影响，但对相邻地区经济的影响不显著，说明现阶段各省域可以继续深化人力资本的培养与基础设施的建设来提升本地经济发展质量；政府干预程度对本地和相邻地区经济的影响均为负但不显著，可能的原因是政府过度干预或相邻地区政府行为的相互效仿从而导致地方保护主义的形成，增强政府干预可能不利于省域间经济高质量发展。

四、稳健性检验

为证明结论的稳健性，本文从以下两个方面展开检验：将空间权重矩阵变更为邻接、地理距离权重矩阵；加入“批发和零售业”与“水利、环境和公共设施管理业”两大行业重新计算产业协同集聚指数。通过上述检验发现，产业协同集聚以及控制变量系数的显著性与符号几乎未变。即本文的核心结论没有发生根本性改变，具有良好的稳定性。

五、结论及建议

本文以30个省份2011-2020年的面板数据为观测样本，借助空间杜宾模型进行回归检验，从回归结果来看产业协同集聚和经济高质量发展均呈现空间正相关性，两产业协同集聚不仅对本地经济高质量发展水平明显提升，还对相邻地区经济高质量发展产生空间溢出效应。

基于研究结论本文提出以下政策建议：第一，各地区要因地制宜，合理发挥各地区自身资源优势，优化制造业与生产性服务业空间布局；第二，各地区间要相互合作，制止地方保护主义对区域发展的限制，要以区域间协调发展、共同发展、差异化发展为目的，充分发挥经济高质量发展的空间溢出效应。第三，产业发展离不开人力资本的支持，各地政府应以政策导向大力促进就业引进高技术型人才，通过加大教育投入、产业扶持等方式促进对高端人才的培养，加快人口红利向人才红利的转变。

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作者简介：韩嘉华(1999-),男,吉林长春人,兰州财经大学国际经济与贸易学院硕士研究生,研究方向为中小企业与西部产业发展。