資源產業集聚對資源型城市經濟增長的影響
——基于夜間燈光數據的實證研究

羅福周，趙 佳

（西安建筑科技大學 管理學院，陜西 西安710055）

資源產業是依靠資源稟賦條件，圍繞自然資源開發和利用的產業，而資源型城市正是依靠資源產業來支持自身經濟發展的城市。作為我國重要的能源資源戰略保障基地［1］，在過去幾十年中資源型城市為中國的經濟增長作出了重大貢獻。然而，資源相對富裕的中西部資源型城市卻普遍出現了社會經濟增長乏力的現象，城市的可持續發展受到了嚴峻的挑戰［2］。因此，明晰這一問題背后的原因，有助于恢復并促進資源型城市的經濟增長，實現可持續發展。

現有關于資源型城市可持續發展的研究很少以長期發展和資源產業依賴為背景，學者們多基于自然資源的不可再生性和耗竭性，認為資源型城市的可持續發展必須“去自然資源化”。隨著我國東部老礦區資源枯竭，大部分衰老煤礦逐漸退出，加上西南地區資源賦存條件較差，煤礦生產安全壓力大，作為我國重要的煤炭及能源基地，未來全國煤炭生產將越來越向晉陜蒙地區集中。也就是說，在未來很長一段時間內，晉陜蒙地區仍將作為煤炭資源產業的集聚地，城市的發展也仍將依靠資源產業。因此，分析資源產業集聚與資源型城市經濟增長之間的關系，能夠為我國中西部資源型城市更好地發展資源產業提供參考依據。在實證對象選擇上，考慮到山西省10 個地級市和3 個縣級市均為資源型城市，是資源型城市大量集合的省份，其資源產業及資源型經濟具有典型性。

本文將以山西省11 個地級市為實證對象，選取2005—2017 年為研究時間，運用校正整合的長時間序列夜間燈光數據反映資源型城市的經濟發展水平，探究資源產業集聚對資源型城市經濟增長的影響，并在資源產業依賴背景下為提升城市社會經濟活力，實現可持續發展提出政策建議。

1 文獻綜述

依托工業化進程中對能源和原材料的大量需求，資源型城市得到了迅猛的發展。但資源產業具有高污染、高耗能和高排放的特征，地方政府為了追求經濟的高速增長，“刻意”忽視了城市環境綜合保護與治理，進一步導致了生態環境的惡化，最終資源型城市普遍出現了經濟增長乏力、社會活力下降的現象［3，4］。基于此，學者們紛紛開展了關于資源型城市轉型的研究。當前國內外學者的相關研究表明產業結構調整與轉型、政府政策引導、生態環境治理、技術創新、基礎設施水平等是影響資源型城市實現可持續發展目標的主要因素［5-7］。其中，產業結構調整與轉型是公認的資源型城市轉型發展的重要突破口，是實現可持續發展的關鍵［8-10］。基于自然資源尤其是礦產資源的可耗竭性是資源型城市產生各種問題的根源的認知，外生型的產業結構調整模式得到了學術界的大力肯定［11］。該模式通過轉變產業結構，培育與地區自然資源基本脫離的替代產業和接續產業，逐步將原來投入到資源產業的人力、財力、物力等轉移到新產業，將主導產業轉向非資源型產業，從而降低對自然資源的依賴，達到提升城市社會經濟活力的目的。可以看出，該調整模式很少以仍需長期發展和依賴資源產業為背景，因為它基于自然資源的不可再生性，認為資源型城市的可持續發展必須“去自然資源化”。對于仍將作為煤炭資源產業集聚地的晉陜蒙地區來說，這種外生型的產業結構調整模式顯然并不太適用。因此，晉陜蒙地區要想提升社會經濟活力，實現可持續發展，就必須關注經濟增長中遇到的資源產業集聚問題。

作為一種社會經濟活動現象，產業集聚伴隨著城市經濟發展而出現，與經濟增長是相伴而生、難以分離的過程。一直以來，產業集聚與經濟增長之間的關系受到了學術界的廣泛關注，隨之產生了豐富的研究成果，表明產業集聚可通過不同的外部因素對生產力產生影響，最終作用于城市經濟發展。相關文獻表明，產業集聚對于城市經濟增長的影響可能存在以下關系：①產業集聚和經濟增長之間存在正向關系。程鵬飛、李婕、張紅麗等基于空間計量經濟學視角，驗證了林業產業集聚對區域林業經濟增長具有顯著正向促進作用［12］；任陽軍、汪傳旭、李伯榮等證實了生產性服務業集聚和制造業集聚均會顯著地促進綠色全要素生產率提升［13］。②集聚對經濟增長存在負向阻礙作用。Ercole R和O’Neill R的研究結果支持了產業集聚與制造業的發展成反比［14］；Tanaka K和Managi S的研究表明，在造紙和紙漿工業中產業集聚有助于提高能源效率，但在水泥工業中集聚效應對能源效率的影響是負面的［15］。③越來越多的學者提出空間集聚與經濟增長之間并不是簡單的線性關系，而更多地呈倒“U”型關系，即著名的“威廉姆森假說”［16］。黃金鳳、武翰濤、曹增棟等運用集聚經濟外部性，建立門檻回歸模型并實證檢驗了“威廉姆森假說”［17］；Meng Q 的研究表明，農產品加工業集聚對縣域經濟發展具有顯著影響，呈現出先升后降的倒“U”型關系［18］；陳路、孫博文、謝賢君從一般均衡理論模型角度出發，證實了產業集聚與經濟發展之間存在著顯著的非線性關系［19］。此外，孫慧與朱俏俏［20］，胡安軍、郭愛君與鐘方雷［21］也證實了產業集聚與生產率之間有倒“U”型的曲線關系。由此可見，產業集聚與城市經濟增長之間的關系雖然一直是學術界研究的熱點，但仍未形成一致的定論。同時，不同類型的產業集聚對城市經濟活力的影響也有一定的區別。由于自然資源具有可耗竭性，所以資源產業集聚如何作用于區域的經濟發展尚不明確。

現有關于地區經濟增長的研究基本上都以GDP或人均GDP 等統計數據作為衡量地區經濟水平的指標，但傳統的經濟統計數據難免存在采集和計算偏差、統計口徑不一致、數據準確度有限等問題，甚至還會因為部分地方政府官員在政績與GDP 掛鉤的體制壓力下人為地高估GDP［22］。近年來隨著遙感技術的進步，學者們開始使用夜間燈光數據來研究經濟增長和區域發展的問題，從而補充GDP 統計數據的不足，相關研究也證實了燈光數據可以作為社會經濟活動和經濟發展的客觀記錄［23-25］。如，秦蒙、劉修巖、李松林運用經過校正的夜間燈光數據來反映經濟增長，研究了城市蔓延對經濟增長的影響［26］；LI H、Xiong Z、Xie Y 基于1992—2012 年夜間燈光數據，分析得出單位面積的燈光強度和人均GDP之間存在極高的相關性［5］；劉華軍、杜廣杰的研究結果表明，夜間燈光數據可以最大限度地消除人為等因素的干擾，為我國區域經濟發展差距和區域協調發展的研究提供新的視角［27］。因此，本文擬采用校正整合的長時間序列夜間燈光數據作為反映城市社會經濟發展水平的指標，從而提高實證分析結果的準確性和可靠性。

2 數據來源及處理

2.1 數據來源

本文衡量經濟增長水平的指標來自于美國國家地球物理數據中心（National Geophysical Data Center，NGDC）發布的夜間燈光遙感數據，包括DMSP/OLS數據和NPP/VIIRS 數據兩類。DMSP/OLS 燈光數據包括第四版本2005—2013 年的全年無云穩定燈光數據；NPP/VIIRS 數據包括云掩膜處理數據（VCMCFG）和云掩膜散光校正數據（VCMSLCFG）兩種類型，由于2013 年缺乏VCMSLCFG 類型的數據，考慮到連續性，本文均選用VCMCFG 類型數據。在處理過程中使用的山西省地級市行政區劃矢量數據來自于國家基礎地理信息中心的全國1 ∶400 萬數據庫。其他數據資料主要來源于2006—2018 年《中國城市統計年鑒》《山西統計年鑒》、各地級市歷年國民經濟和社會發展統計公報。

2.2 DMSP/OLS夜間燈光數據處理

現有的夜間燈光數據產品有1992—2013 年DMSP/OLS 年度數據集和2012 年至今的NPP/VIIRS月合成產品數據集。由于本文的研究對象是山西省各地級市2005—2017 年長時間序列的經濟活動現象，單一的數據源不能滿足需求，所以需要在DMSP/OLS 數據校正處理的基礎上完成兩種不同數據源的夜間燈光影像集的校正整合，從而得到更長時間序列的夜間燈光影像。具體步驟如下：

第一步，研究區影像重投影、重采樣與裁剪。由于 DMSP/OLS 原始穩定燈光影像的坐標為WGS-84，空間分辨率為30 弧秒，為了使投影面積變形最小，本文將WGS-84 地理坐標系轉換為投影坐標系Krassovsky-1940-Albers，并將影像中的網格重采樣為1km2，得到研究區域的夜間燈光影像。

第二步，DMSP/OLS數據相互校正。由于DMSP/OLS數據無法進行準確的星上定標，各年份數據之間的燈光值并不能直接比較，所以本文參考曹子陽、吳志峰、匡耀求等［28］的方法對DMSP/OLS 數據進行相互校正。選取F16—2006 年鶴崗市作為標定數據，選擇冪數方程建立校正模型式：

式中，DN表示待校正影像的像元DN值；DNcorrect表示校正后的像元DN值；a、b為冪數回歸得到的不同參數。將模型結果運用到待校正影像，完成影像的飽和校正與相互校正。

第三步，對同一年不同傳感器獲得的影像數據進行年內融合。融合公式為：

式中，DNn-1，i、DNn，i和DNn+1，i分 別 表 示 第n - 1年、第n年和第n+1 年經相互校正和年內融合后的夜間燈光影像i像元的DN值。

最終，得到2005—2013 年山西省各地級市時間序列的DMSP/OLS 夜間燈光影像數據，以滿足本文研究的需要。

2.3 NPP/VIIRS數據處理

由于NPP/VIIRS 數據為月合成數據，因此首先對其進行平均值合成，以得到年度影像，然后采用與DMSP/OLS數據相同的方法進行重采樣處理，最終得到空間分辨率一致的夜間燈光數據集。NPP/VIIRS數據中，由于高反射率表面的影響使得月度夜間燈光數據中有一部分燈光亮度會變得極高，遠遠超出實際情況，因此需要對圖像中的極高異常值進行消除。考慮到太原市是山西省的省會城市，其中心區域經濟活動最為密集，所以本文采用提取當年太原市中心最大燈光亮度值作為閾值，以消除燈光數據中的極大值。同時，對于燈光亮度值小于0 的區域賦值為0。最后，利用公式（3）對NPP/VIIRS 合成數據進行連續性校正。

2.4 DMSP/OLS與NPP/VIIRS數據集的校正整合

DMSP/OLS夜間燈光影像是非輻射定標的穩定燈光影像，其傳感器未經過星上定標，像元DN 值是相對亮度輻射值，且時間覆蓋范圍為1992—2013 年；而NPP/VIIRS影像經過輻射定標，像元值的單位為nW× cm-2× sr-1，時間覆蓋范圍為2012 年至今，所以這兩種數據不具有可比性，不能直接用于長時間序列的相關研究。

為了延長研究的時間覆蓋范圍，需要進行兩種數據集的校正整合，具體步驟如下：

第一步，選取2012 年DMSP/OLS 數據與NPP/VIIRS數據進行回歸擬合，回歸關系的擬合結果如圖1所示。

圖1 DMSP/OLS和NPP/VIIRS數據的擬合

從圖1 可見，對數方程的相關系數R2＝0.852，表明這兩個數據集之間存在很強的相關性。本文選擇對數方程作為回歸模型。擬合公式為：

式中，x 表示2012 年DMSP/OLS 數據；y 表示2012 年NPP/VIIRS數據。

第二步，利用所建立的回歸方程對2013—2017 年的NPP/VIIRS數據進行校正。

第三步，得到了2005—2017 年DMSP/OLS 尺度基準的長時間序列夜間燈光影像集。

2.5 產業集聚度測算

由于本文研究的是資源產業集聚度，對于煤炭資源型城市而言，其資源產業無疑是采礦業這一支柱產業，因此本文測量了采礦業產業集聚度。衡量產業集聚水平的指標有很多，主要有赫希曼—赫芬達爾指數（H 指數）、行業集中度（CRn）、區位商（LQ值）、空間基尼系數（Gini 系數）和EG 指數等。其中，區位商作為產業集聚測度的代表性方法之一，能較為直觀地反映研究區域某一行業在地理上的空間分布，是一種簡單方便且綜合性較強的指數。考慮到區位商的優點和數據的可獲取性，本文選取區位商指數來測度山西省各地級市采礦業的集聚程度。計算公式為：

式中，qij為山西省j 地級市i 產業的經濟規模；LQi，j為山西省j地級市i產業的區位商指數。通常，若區位商指數大于1，表示該行業在區域內產生集聚現象。數值越大，證明該行業在區域內的集聚程度越高。在計算采礦業區位商指數時，為避免通貨膨脹和價格因素對計算結果準確性的影響，采用各地級市年末就業人數對經濟規模進行表征。

3 模型設計與實證分析

3.1 模型設計

為了全面探討資源產業集聚與經濟增長之間的關系，本文選擇有光柵格平均亮度DN 值度量城市經濟增長水平，區位商指數（LQ）測量資源產業集聚度。考慮到經濟增長自身固有的慣性使得滯后一期的水平值會在一定程度上影響當期，以及面板數據中可能存在的內生性問題，本文在模型中引入被解釋變量的一階滯后項來構建動態面板模型，并引入了LQ2來反映資源產業集聚對經濟增長的影響是否存在非線性關系。設定的計量模型為：

結合前人研究，控制變量具體包括6 個：①資本投入（Invest）。高水平的物質資本投入可有效促進經濟增長，采用固定資產投資額占GDP 的比重來反映物質資本投入。②人力資本水平（Edu）。人力資本是地區經濟發展中不可或缺的因素，是促進地區經濟增長的重要力量，選用在校大學生占人口的比例來反映人力資本水平。③產業結構（Third）。采用第三產業產值占GDP的比重，以反映產業結構對經濟增長的作用。④基礎設施水平（Road）。良好的基礎設施條件可提高地區吸引和匯聚生產要素的能力，對地區的經濟發展具有促進作用，因此以人均年末實有道路面積反映各城市的基礎設施狀況。⑤金融環境（Finance）。金融環境對于地區經濟的發展影響顯著，通常良好的金融環境將促進地區產業的發展，從而提升地區經濟，本文選用金融機構存貸款占GDP的比重來度量各地區的金融環境。⑥科技進步（Tech）。采用技術支出占GDP 的比重衡量科技進步水平。

3.2 實證分析

關于動態面板數據模型的回歸分析常用的方法有差分廣義矩估計（DIF- GMM）和系統廣義矩估計（SYS- GMM）兩種。系統GMM 可以克服差分GMM在解決工具變量選擇方面的問題，提高估計效率，因此本文采用系統GMM 方法進行估計，實證結果見表1。

根據表中AR（1）、AR（2）統計量的P 值，可以認為方程不存在二階自相關，表明所設立的模型是合理的。Sargan檢驗證明模型中的工具變量有效，不存在過度識別問題。

表1 資源產業集聚與資源型城市經濟增長的估計結果

從回歸結果看，產業集聚變量的一次項和二次項系數符號分別為正號和負號，且均通過5%顯著性檢驗，說明資源產業集聚對城市經濟增長的作用效應是非線性的倒“U”型結構。即，對煤礦資源型城市而言，采礦業這一支柱產業在集聚初期對城市經濟增長的影響是正向的，當集聚水平達到一定程度后，反而會阻礙經濟增長，對城市經濟增長產生負向影響。這一結果支持了“威廉姆斯假說”，也說明了資源產業集聚對城市經濟增長是存在門檻效應的，存在閾值。經濟增長的滯后變量L.lndn 的回歸系數為正且顯著，說明資源型城市經濟增長具有慣性，存在“路徑依賴”，前一期的經濟增長有助于當期的經濟發展。

在控制變量中：①因為資本投資本身具有滯后性，所以本文將固定資產投入設定為先決變量。從表2 可見，滯后的物質資本投入系數為正，且通過了顯著性檢驗，即投資水平的提升能有效促進城市經濟的增長。②以高校在校生比例衡量的人力資本水平變量和技術支出占比所反映的技術創新投入的系數不顯著，或許是選取的度量方法準確性有限，更多的可能是傳統的支柱產業用工門檻低、創新低，目前資源產業還處在粗放式發展階段，故人力資本和技術創新的作用有限，只有當科技投入到達一定閾值后才能真正促進經濟發展。③金融環境是影響城市經濟增長的重要因素，通常金融環境越好，越有利于城市產業的繁榮，從而促進城市經濟發展。本文金融環境的回歸系數為正，并通過了顯著性檢驗，說明在資源集聚地區，資源產業相關項目的政策傾斜和相對較高的資源租金引進了大量投資，促進了城市經濟增長。④從產業結構的角度來看，第三產業對城市經濟增長的效應是負向的，并沒有通過顯著性水平為10%的統計性檢驗，說明第三產業的發展尚不完善，對城市經濟的發展未起到促進作用，有待進一步發展。⑤基礎設施水平的回歸系數為負值，但從理論上說，煤炭產業對交通運輸具有一定的依賴性，而煤炭資源型城市的重要地域功能是向外輸出煤炭，城市的經濟增長固然與交通設施水平是密切相關的，因此也在一定程度上說明本文的實證結果還存在一定問題，對于交通基礎設施水平這一因素需要進一步研究。

4 結論及啟示

4.1 結論

以往學者從理論和實證角度分析并證實了產業集聚對城市經濟增長的重要作用，但關于資源型城市的研究多關注于結構調整、產業轉型等方面，缺乏關于資源產業集聚對經濟增長影響的研究。現實情況是，晉陜蒙地區在未來很長一段時間內仍是煤炭資源產業的集聚區，資源產業依然是支柱產業。正是在這樣的背景下，本研究引入經過校正整合的夜間燈光數據來反映經濟增長，運用動態面板SYS -GMM方法實證分析了資源產業集聚對城市經濟增長的影響。實證檢驗結果表明：①動態面板模型說明，無論是從系數還是變量的顯著性來看，資源產業集聚都能有效促進城市經濟增長，且兩者之間存在顯著的倒“U”型非線性關系，即適度的資源產業集聚有助于城市經濟增長，但是過度集聚并不利于經濟發展。目前，資源產業集聚度尚未到達“拐點”，對資源型城市的經濟增長有顯著的促進作用。②金融環境水平的顯著正向促進作用說明，外部資金的引入和金融的政策支持可以為資源型企業提供良好的金融環境，能夠進一步促進區域經濟的增長。③目前資源產業的技術創新能力較低，經濟多為粗放式，產業的轉型與升級仍需進一步發展，尚未能夠顯著為經濟增長提供可持續的技術支持。

4.2 政策啟示

根據研究結論，本文提出以下政策啟示：①鼓勵集聚發展，壯大城市經濟。依據現實情況和實證分析結果，應鼓勵圍繞資源開發的上下游企業進一步集聚，形成較為完備的產業鏈結構，出臺相應的扶持政策，為資源產業集聚創造條件，進一步發揮資源產業集聚對經濟增長的正向效應，從而促進資源型城市經濟的繁榮發展。②加大技術投入，致力于企業生產的技術進步，發揮技術創新對資源產業發展的作用，推進產業轉型及升級，提升集聚質量，避免盲目不當的集聚產生負向影響。③加強地區間交流合作，充分發揮集聚效應。在進行產業布局時，不應只限于某一區域內，應提高與相鄰區域間的關聯性和互動性，通過構建信息交流和合作平臺，有利于相關知識、技術、勞動力、資金、管理經驗等生產和經營要素在不同區域和企業間的流動，從而促進企業技術創新，提高資源利用效率和生產效率，同時減輕對生態環境的污染。④隨時調控資源產業分布和集聚規模，避免產生擁擠效應。雖然資源產業集聚對經濟增長具有顯著的正向作用，但是兩者之間也是非線性的倒“U”型關系，如果長期通過政策手段盲目追求資源產業高度集聚可能會適得其反，促使發生“資源詛咒”，從而抑制城市的經濟增長。因此，需科學合理地發展資源產業，同時把握好資源產業集聚的分布、規模與城市承受能力之間的關系，隨時調控，建立適度的集聚規模，實現資源產業集聚與城市經濟增長的協同發展。

本文的不足之處在于：一是未對資源產業集聚對經濟增長的影響路徑做詳細的理論分析；二是在實證分析資源產業集聚對地區經濟增長的影響時，雖然驗證了資源產業集聚可以顯著提升地區經濟增長，但是并沒有對其倒“U”型的影響效應曲線作進一步分析。后續研究中應選用合適的分析方法進行深入探討。