長江中游城市群產業結構升級的空間溢出效應

廖敬文

(重慶工商大學 長江上游經濟研究中心，重慶　400067)

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長江中游城市群產業結構升級的空間溢出效應

廖敬文

(重慶工商大學 長江上游經濟研究中心，重慶400067)

結合長江中游城市群2001—2014年城市面板數據，運用綜合指數、莫蘭指數對長江中游城市群產業結構升級進行測度并分析其空間格局，建立空間計量模型探究產業結構升級對經濟增長的空間溢出效應。研究結果表明：長江中游城市群各城市產業結構升級程度表現出空間異質性特征；產業結構升級對本地區的經濟增長有顯著正向影響，對鄰近地區的經濟影響是正的溢出效應；但對其他不可觀測的因素而言，長江中游城市群城市之間存在要素競爭。

長江中游城市群；產業結構升級；空間計量模型；溢出效應

一、引言與文獻回顧

2015年4月國家發改委印發的《長江中游城市群發展規劃》明確表示：城市間應通過聯手打造優勢產業集群，建設現代服務業集聚區、推進跨區域轉移與承接等方式升級產業結構。同時，該規劃對長江中游城市群的范圍有了新的、明確的界定。那么，長江中游城市群產業結構升級的演變路徑與空間格局如何？長江中游城市群產業結構升級對本地城市的經濟發展有多大影響？城市群內部是否存在溢出效應？這些問題對探索長江中游城市群的進一步發展具有重要意義。

對于產業結構升級的測度，柯軍按三次產業的層次高低賦予權重，將三次產業的比重進行加權求和來判斷產業結構升級的水平[1]。孫晶等通過計算各省第二、三產業產值之和與該地區GDP的比值來衡量產業結構的升級程度[2]。一些學者認為產業結構升級對經濟發展具有單向顯著的正向影響?？萝姼鶕嵶C研究認為：產業結構升級是促進經濟增長的主要因素，產業結構升級是引起經濟增長的Granger原因，但經濟增長卻不是產業結構升級的Granger原因[1]。吳豐華等對我國自主創新和產業結構升級之間的實證關系進行研究，證實第二、三產業的升級能夠有效提升勞動生產率，加快經濟增長[3]。也有學者認為經濟增長對產業結構升級具有單向促進作用，付凌暉認為我國國內生產總值的增加顯著促進了產業結構升級，而產業結構高級化對經濟增長的反作用不顯著[4]。另有一部分學者認為產業結構升級與經濟增長兩者互相影響。王輝通過實證研究認為湖北省產業結構升級對經濟增長有明顯的帶動作用，經濟增長也加快了產業結構的演進[5]。可以看出，已有文獻對于產業結構升級與經濟增長關系的觀點不一致是由于研究的具體空間不同。

由于忽視空間效應，普通最小二乘法(OLS)被廣泛地應用于數據的計量分析中并進行模型估計，但這樣的模型在用于研究區域經濟問題時，與實際情況會存在偏差。Anselin認為，若一個區域空間單元上的某種經濟現象或某一屬性與相鄰區域空間單元上同一現象或屬性是有關聯的，該區域間存在空間依賴性[6]。高遠東等經過測算地區間Moran’s I指數，建立面板空間誤差模型(SEM)、面板空間滯后模型(SLM)，認為中國省域產業結構表現出顯著的空間依賴性特點[7-9]。張雅杰等運用探索性數據分析(ESDA)及地理加權回歸(GWR)等空間計量經濟學方法研究長江中游城市群經濟空間格局演化驅動機理，發現長江中游城市群產業結構在空間上具有正相關性[10]。而徐建斌等通過在模型中引入空間異質性原理，發現長株潭城市群產業結構異質性明顯[11]。張翠菊等利用空間自相關分析方法和空間面板計量模型得出我國省域產業結構表現出顯著的空間集聚特征[12]。

長江中游城市群作為區域發展的增長極與輻射源，其經濟影響包括地域間產業結構、經濟增長的溢出效應，區域間的這種互動關系逐漸成為當前研究的熱點。李靜嫻等通過建立擴展的Solow增長模型發現地區間產業結構的相似性與經濟增長的溢出效應有著顯著的相互影響[13]。吳梅等通過實證研究得出廣東省各地區產業結構存在溢出效應，還從外部性解釋了溢出效應對經濟增長的作用[14]。陶長琪等進一步指出資本要素和技術要素的集聚對省域產業結構優化升級存在正向影響，但對于相鄰省市而言，其資本、勞動力要素集聚對本省市的產業結構升級表現出消極溢出作用[15]。

綜上所述，由于長江中游城市群的開發上升至國家戰略層面的時間較短，所以研究其產業結構升級空間格局的文獻并不多，針對其產業結構升級空間溢出效應的文獻尚處于空缺。相較于我國發展較為成熟的長三角、珠三角城市群，研究中部地區長江中游城市群產業結構升級對經濟影響的成果明顯偏少。本文首先以確切范圍的長江中游城市群為研究對象并對長江中游城市群城市的產業結構升級進行測度，觀察2001—2014年長江中游城市群產業結構升級的程度，接著運用ArcGIS軟件從時空雙重維度揭示自2001年以來長江中游城市群產業結構升級程度的空間格局，然后根據莫蘭指數(Moran’s I)對產業結構的升級度進行自相關分析，最后建立適合的空間計量模型實證檢驗產業結構升級對當地經濟增長的影響，利用直接效應、間接效應[16]說明產業結構升級等是否存在溢出效應，以期為今后長江中游城市群經濟發展提供有益的借鑒和參考。

二、長江中游城市群產業結構升級的空間結構

(一)產業結構升級的測度

本文測度產業結構升級的指標來源于吳豐華等的研究[3]，用該指標對我國長江中游城市群地區產業結構的升級情況進行定量分析，選擇各市第二、三產業GDP之和與該市GDP的比值反映產業結構升級的水平,計算公式如下：

(1)

其中，GDPi代表第i產業的產值；R代表產業結構升級系數，其取值范圍是0-1，R越趨向于0，則說明該區域產業結構層次越低，R越趨向于1，說明該區域產業結構層次越高。而且，在同一時間區間、不同地域范圍的前提下，產業結構升級系數提升幅度越大表明城市升級速度越快，反之表明產業結構升級速度越慢。

需要指出的是，由于天門、仙桃、潛江3個縣級市數據的統計口徑不一致，為了使單個樣本是具有相同行政等級的城市，本文未將仙桃、天門、潛江3個縣級城市納入樣本之中。所以本文的長江中游城市群地區特指武漢、黃石、鄂州、黃岡、孝感、咸寧、宜昌、荊州、荊門、襄陽、長沙、株洲、湘潭、岳陽、益陽、常德、婁底、衡陽、南昌、九江、景德鎮、鷹潭、上饒、撫州、萍鄉、吉安、宜春、新余等28個城市。根據式(1)計算得出2001—2014年長江中游城市群各城市的產業結構升級系數，結果如表1所示。數據來源于2002—2015年的《湖北統計年鑒》《湖南統計年鑒》《江西統計年鑒》。

表1　2001—2014年我國長江中游城市群的產業結構升級系數

續表(表1)

由表1可得，從時間角度觀察，2001—2014年，長江中游城市群的產業結構系數發生了明顯的變化，總體趨于增大，說明長江中游城市群的產業結構在不斷提升。這是由于自2004年以來，長江中游城市群開始從工業化前期向工業化中期過渡，第二產業所占比例大幅提升。從空間角度觀察，2001—2014年，襄陽、常德、婁底、衡陽、九江、上饒、撫州、吉安、宜春及新余的產業結構升級速度相較于同時期長江中游城市群其他城市更快。江西省某些城市的產業結構提升速度非常突出，根源在于此期間江西省大力推進工業產業的升級，極大改善了原有的工業滯后局面。特別是2003年以來，江西省規劃打造以鄱陽湖城市圈為依托的生態經濟區，積極引進先進技術加速推進新型工業化，表1中近年來產業升級程度較大的城市就包含了位于鄱陽湖城市圈的九江、上饒、撫州、宜春、新余。但是，2001—2014年長江中游城市群中湖北省大部分城市產業結構提升幅度不明顯，這是因為湖北省作為老工業基地，有一定的工業產業基礎，所以其各個城市的第二產業占比一直遠高于第一產業、第三產業占比并呈現出穩定趨勢，表現為近年來湖北省產業結構只有襄陽市出現較大提升。

(二)產業結構升級空間格局

利用ArcGIS軟件，分別繪出2001年、2007年、2014年的長江中游城市群的產業結構升級分布格局如圖1、圖2、圖3。由圖1-3可知，武漢、長沙、南昌一直以來都屬于產業結構較高層次，作為省會城市，這3個城市一定是最先進行產業結構升級的領頭羊。而3個城市的鄰近地區主要是產業結構升級層次中等或較低的城市，且產業結構升級程度出現了波動，如景德鎮市在2001年、2007年都屬于較高的產業結構層次，可在2014年卻變為了中等的產業結構層次。這并不是因為景德鎮市2014年的二三產業結構占比降低了，而是因為景德鎮市2014年的產業結構升級幅度相對低于其他周邊城市的產業結構升級幅度?？偠灾?，長江中游城市群產業結構升級的空間分布不是勻質的。

圖1　2001年長江中游城市群產業結構升級空間分布格局

圖2　2007 年長江中游城市群產業結構升級空間分布格局

圖3　2014 年長江中游城市群產業結構升級空間分布格局

(三)產業結構升級的空間自相關分析

產業結構升級的空間效應分為空間依賴性(相關性)和空間異質性(差異性)兩種。空間依賴性主要表現為鄰近地區產業結構升級的相互影響；空間異質性主要表現為產業結構升級在地理空間上缺乏勻質性，表明產業結構升級在空間上存在較大差異。本文利用全域Moran’s I指數來衡量空間效應，其計算公式如式(2)所示：

(2)

其中，xi,xj分別是區域i，j的產業結構升級系數(R)；W是空間權重矩陣，wij是空間權重矩陣中對應元素，本文選用0-1鄰接矩陣判別兩個地區是否相鄰，相鄰時值取1，不相鄰取0。Moran’s I取值范圍是[-1，1]，小于0說明空間負相關，等于0說明空間不相關，大于0說明空間正相關，并且絕對值大小與區域相關性成正比。

通過計算得出長江中游城市群28個城市各年的全域Moran’s I指數，如表2所示。

由表2可知，2001—2014年長江中游城市群全局空間自相關系數由正到負逐漸變化。2001—2003年的Moran’s I都是正值，且絕對值不超過0.084，表明長江中游城市群產業結構升級未表現出空間自相關，不存在顯著的空間集聚狀態。2004—2014的Moran’s I全為負值，且絕對值處于0.067～0.200，表明產業結構升級程度空間差異顯著，并且不斷擴大，產業結構升級具有較強的空間分異特征，體現出近年來區域產業結構劇烈變動，產業結構變化速度快、變化程度大，長江中游城市集群產業梯度落差明顯。這與用ArcGIS繪圖闡述的長江中游城市群各城市產業結構升級程度的空間格局一致。

表2　2001—2014年長江中游城市群產業結構升級全局空間自相關分析結果

注：*，**， ***分別表示在1%,5%和10%水平上顯著。

三、空間溢出效應計量模型的構建

(一)基本模型

本文根據已有研究成果，引入產業結構升級和人力資本作為新增內生經濟影響變量，構建索洛模型如式(3)：

(3)

其中，F是經濟產出，K是資本存量，L是勞動力，H是人力資本，S是產業結構升級系數的觀測值，f(·)是生產函數。

在索洛模型中，要求經濟產出通過生產映射條件對內生經濟影響變量的變化作出反應，更強調內生變量的投入產出效應。用柯布-道格拉斯生產函數代表投入產出的映射條件f(·)，則式(3)可構建為：

(4)

其中，Y是各個城市的GDP，β1、β2、β3分別是人均資本、人力資本、產業結構升級的產出彈性系數。

(5)

其中,ε是誤差項。

式(5)雖然能夠估計產業結構升級對經濟增長的貢獻程度，但沒有分析產業結構升級的空間經濟影響。通過引入空間權重矩陣W將產業結構升級經濟影響模型拓展到空間經濟影響模型。

空間滯后模型(SLM)：

(6)

空間誤差模型(SEM)：

(7)

廣義空間模型(SAC)：

(8)

式(6)～(8)中，μi,t=λwijμj,t+ε，ε～N(0，σ2Ii)，λ表示除人均資本、人力資本和產業結構升級之外的因素對經濟的影響，i、t分別表示地區和時間，ρ是表示其他地區經濟增長對本地區經濟增長的影響。

(二)溢出效應的估計方法

選取我院心臟外科2016年6月～2017年6月留置尿管7天以內的患者100例。其中男55例，女45例，年齡21～60歲，先心病30例，瓣膜病40例，冠心病30例，采用隨機分原則分為觀察組與對照組，各50例。兩組患者在一般臨床資料比較均無明顯差異；差異無統計學意義（P＞0.05）。見表1。

為分解產業結構升級對經濟增長空間影響的程度，依據空間計量模型，Lesage 等提出一種將總的邊際效應分解為直接效應和間接效應的方法，在空間相互影響下的解釋變量的邊際效應通過該方法能夠被很好解釋[9]。產業結構升級直接效應、間接效應和總效應的估計模型如式(9)所示：

(9)

其中，S是產業結構升級程度，β3是S作為自變量的參數，W是空間權重矩陣，式(9)右邊矩陣的主對角線元素均值為直接效應，非對角線元素均值為間接效應，總效應為直接效應與間接效應之和。

(三)變量和數據說明

本文使用2001—2014年的中國城市面板數據，主要來源于《中國城市統計年鑒》(2002—2015年)，少數城市缺失了部分數據，通過查閱這些城市的國民經濟與社會發展統計公報進行補全，因為價格指數沒有分城市的數據，所以利用各省價格指數進行代替，主要來自歷年的《中國統計年鑒》。由于估計模型的假定，數據全部取對數，其中，Y表示產出，K表示資本存量，L表示勞動力數量，H表示人力資本，S表示測度的產業結構升級程度，各變量的具體數據及構造如下：

(1)Y：由國內生產總值定義，為了消除物價的影響，根據GDP平減指數將各城市的GDP調整為2001年價格為基期的實際GDP，單位：億元。

(2)K：由于各城市沒有公開發表的城市資本存量統計數據，本文參考柯善咨(2009)的估算方式，首先使用各城市2001年限額以上工業企業流動資產和固定資產凈值估算限額以上工業資本存量，然后使用限額以上工業增加值占全市生產總值比例估算2001年各城市資本存量，2001年以后各城市的資本存量通過全市固定資產投資總額，用永續盤存法計算：

(10)

其中，Ki,t表示第i個地區第t年的資本存量，Ki,t-1表示第i個地區第t-1年的資本存量，Ii,t表示第i個地區第t年的投資，Pi,t為各地區固定資產投資價格指數，δt表示第t年的折舊率。在折舊率的設定上，本文根據胡煜等的研究[16]，將折舊率設定為10.96%，單位為億元。

(3)L：選取單位從業人員加私營和個體從業人員代表勞動力，單位為萬人。

(4)H：人力資本采用了每萬人在校大學生數，單位為人。

(5)S：產業結構升級水平用各市第二、三產業產值之和與該市產業總值之比來表示。

四、產業結構升級空間溢出效應的實證研究

分別利用面板數據模型(PDM)、空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)、廣義空間模型(SAC)估計長江中游城市群地區產業結構升級對經濟的影響作用，結果如表3所示。

由表3可知，面板數據模型(PDM)中各個自變量的系數在1%的水平上顯著，本地區產業結構升級變動1%就引起本地區經濟增長2.14%，該系數高于其余3個空間模型的對應系數。說明若不考慮空間影響，面板數據模型會高估本地區產業結構對本地區經濟的影響，所以選擇空間計量模型建模更為合適。

空間滯后模型(SLM)中各自變量的系數在1%水平上顯著，ρ在1%水平上是顯著不為0；空間誤差模型(SEM)中各個自變量的系數在1%水平上顯著，但λ不顯著。鑒于廣義空間模型(SAC)同時考慮了因變量和誤差項的滯后項，且該模型中各個自變量系數在1%水平上顯著，Z值均通過檢驗，參數ρ、λ均在1%水平上顯著不為0，并且對數似然值大于其他兩個模型的值，赤池信息準則值與施瓦茨信息準則值均小于其他兩個模型對應值，所以本文認為SAC比其他兩個模型在解釋力度上更具有科學性。因此，本文重點分析廣義空間模型(SAC)的回歸結果。

表3　不同模型的回歸結果

注：***、**和*分別表示在1%，5%和10%的水平上顯著,下同；wald1統計量是對因變量參數的約束性檢驗，wald2統計量是對空間滯后自變量參數的約束性檢驗。PDM模型括號內為T檢驗值，其余模型括號內為Z檢驗值。

廣義空間模型中產業結構升級程度的系數都在1%水平上顯著為正，說明產業結構升級的確可以促進當地經濟的增長，本地區產業結構升級變動1%就引起本地區經濟增長變動1.02%。此外，人均資本、人力資本的增加也會引起本地區的經濟增長，總體上符合產業結構升級、人均資本、人力資本在現實中對經濟的影響。2001—2014年長江中游城市群中各省響應國家號召，經濟增長方式由粗放型向集約型轉變，導致第二、三產業之和持續上升，第一產業占比持續下降。理論上，第二、三產業的發展是推動經濟增長最有效的途徑。實踐中，江西省南昌逐漸以發展現代服務業為核心，上饒、新余、萍鄉、宜春調整為以先進的制造業為主，九江以生產性服務業為代表，撫州、景德鎮、吉安、鷹潭則打造了多個傳統制造業和地方特色產品加工業的制造基地。湖南省長沙、株洲、衡陽逐步形成了汽車及零部件材料優勢產業集群。常德、岳陽的工程機械、食品煙草等原有支柱產業持續壯大，新材料及節能環保、新能源汽車、生物產業、電子信息等戰略性新興產業快速崛起。武漢城市圈著力打造了從孝感到武漢沿線汽車制造業密集帶，選擇以武漢、孝感、黃石為中心發展紡織產業群，建設以武鋼和新冶鋼為龍頭企業的武漢至黃石鋼鐵走廊。襄陽初步形成了整車、電機和電池等較為完整的新能源汽車產業鏈、汽車產業群。

從空間相關系數ρ可以知道，鄰近城市經濟每增長1%，將帶動本地城市經濟增長0.43%。因為隨著長江中游城市群地區間交通設施的互聯互通，綜合交通體系建設的不斷推進，使得本地經濟對周邊區域輻射增強。2007年景鷹高速的通車，提升了環鄱陽湖城市圈在長江中游的經濟紐帶作用。2010年湖北與湖南齊力加快建成杭瑞高速、恩來高速的省際銜接路段，打通武漢至南昌最便捷的陸路通道，加強了城市經濟的相互聯系。

從顯著為負的空間誤差系數λ可以看出，除開本文考慮的人均資本k、人力資本H、產業結構升級程度S因素外，還存在一些不可觀測的因素，使得長江中游城市群存在空間集聚效應。

表4　廣義空間模型(SAC)的直接效應、間接效應

從表4可以看出，產業結構升級的直接效應、間接效應的系數均在1%水平上顯著為正。說明不僅本地產業結構和本地區經濟增長水平呈現正向關，還存在正向溢出效應，本地產業結構的升級會帶動周邊區域經濟的增長。武漢進行產業結構升級的同時，鄂州搭建葛店國家級開發區作為承接武漢產業轉移最近的園區，以此帶動了鄂州當地經濟的發展；九江主動承接了南昌地區的產業轉移，大力發展有機硅產業、新型建材、新型仿生制藥產業，如今已成為南昌產業轉移的“集聚地”，產業互補、錯位發展促進了九江經濟的增長；岳陽市金龍新區的建設目的就是承接長株潭的轉移產業，目前該區大部分入園企業都是從長株潭轉移而來，園區形成了先進制造業配套產業基地，金龍新區也成為了岳陽市湘陰縣的第二個新增長極。同時，還可以發現人均資本、人力資本的3種效應都在1%的水平上顯著為正，說明人均資本、人力資本不僅對當地經濟發展有著良好的促進作用，對相鄰地區也存在正向空間溢出效應。其次，產業結構升級程度、人力資本、人均資本的直接效應的系數都大于間接效應的系數，說明產業結構升級程度、人力資本、人均資本對當地經濟的影響比對鄰近地區的影響更為顯著。

五、結論

本文對長江中游城市群產業結構升級進行了定性定量的分析，并用廣義空間模型(SAC)探討了長江中游城市群2001—2014年產業結構升級對區域經濟的影響，主要結論如下：

第一，長江中游城市群各城市的產業結構在不斷升級，但升級速度不一，且在空間格局上表現出分異的特征。城市群中各城市應該在此基礎上錯位發展，發揮各地資源要素比較優勢，促進特色化、差異化發展。城市應參考區域協調組織的專業化生產安排，在產業發展中遵循市場規律，發展區域特色產業，形成良好的區域協作機制。

第二，產業結構升級可以顯著促進當地經濟增長，并存在顯著為正的空間溢出效應，產業結構升級對當地經濟的促進作用大于對鄰近地區經濟的增長作用。進行產業結構升級，武漢城市圈應充分發揮武漢科教優勢和產業優勢，強化輻射引領作用，開創國家創新型城市試點，把武漢建成先進制造業和高新技術產業基地。環長株潭城市群可以依托現有國家級開發區和產業基地，增強產業集聚能力，促進長沙產業高端化發展。環鄱陽湖城市群可以優化南昌要素聚集、科技創新的功能，將南昌打造成為重要的先進制造業基地、中部地區綜合交通樞紐和現代服務業集聚區。3個省會城市在提升產業結構的同時，輻射帶動周邊區域發展。

第三，長江中游城市群中的人均資本、人力資本對該區域經濟增長有明顯帶動作用。長江中游城市群可以建立一體化人力資源市場，統一人才引進政策，建立引進高端人才和行業領軍人才的綠色通道，提高人力資本。全面深化與其他地區合作，進一步加強與京津冀、長三角、珠三角地區合作，引導沿海地區資金向城市群轉移。

第四，除人均資本、人力資本、產業結構升級因素外，長江中游城市群內部存在未知要素的競爭。從實際情況來看，地區間的要素競爭可能來源于政策支持力度的傾斜、科技發展水平的高低以及區位勢能的差異，它們與區域經濟的關系有待進一步深入研究。

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(責任編輯魏艷君)

The Spillover Effects of Upgrading Industrial Structure in the Middle Reaches of the Yangtze River

LIAO Jing-wen

(Yangtze Upriver Economic Research Center, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China)

Using urban panel data in the middle reaches of the Yangtze River from 2001 to 2014, we can measure the upgrading of industrial structure of the middle reaches of the Yangtze River, analyze its spatial pattern by applying of comprehensive index and Moran index, and explore the spatial spillover effect of industrial structure upgrading on economic growth by using spatial econometric model. The result shows that spatial heterogeneity is apparent in the upgrading industrial structure, the upgrading of industrial structure has a significant positive effect on the economic growth of local cities, and local upgrading of industrial structure generates spillover effects on the economic growth of adjacent cities. Cities of the middle reaches of the Yangtze River compete between elements which are unobserved.

the middle reaches of the Yangtze River; upgrading of the industrial structure; spatial econometric model; spillover effect

2016-03-01

廖敬文(1992—)，女，貴州遵義人，碩士研究生，研究方向：區域經濟理論。

引用格式：廖敬文.長江中游城市群產業結構升級的空間溢出效應[J].重慶理工大學學報(社會科學)，2016(8):32-39.

format：LIAO Jing-wen.The Spillover Effects of Upgrading Industrial Structure in the Middle Reaches of the Yangtze River[J].Journal of Chongqing University of Technology(Social Science)，2016(8):32-39.

10.3969/j.issn.1674-8425(s).2016.08.006

F061.5

A

1674-8425(2016)08-0032-08