產業同構對區域經濟增長的空間溢出效應
——以京津冀地區為例

丁 宏

(南開大學 經濟學院，天津 300071)

一、問題提出

產業同構是指國家間、地區間或城市間產業結構趨同的現象，包括產業、行業、產品等層面的同構[1]。大部分學者認為產業同構是一種普遍且必然的現象。具體到京津冀地區，張媛媛(2015)通過計算產業結構相似系數，認為京津冀地區產業同構程度低于長三角地區，但兩地區都沒有出現惡性趨同[2]；王帆(2016)根據區位商灰色關聯分析法等方法，認為京津冀產業同構程度較深[3]。關于產業同構對區域經濟增長的影響，目前學界尚存在分歧。一部分學者持“適度論”觀點，認為適度的產業同構或產業趨同有利于促進地區間分工，而過度的產業同構會導致經濟增長乏力、產業政策失效、惡性競爭等負面問題[4]；還有學者持“分類論”觀點，認為要將產業同構或產業趨同分為“互補性趨同”和“惡性趨同”，前者有利于產業鏈的發展，應予以大力支持，而對于后者應當堅決制止[5]。可以考慮的是，對于產業同構的性質及對區域經濟增長的影響，借助計量手段的數理分析能夠清晰地展現出來。

產業同構對區域經濟增長的影響是以空間溢出效應作為中間變量的。溢出效應(spillover effect)是指一個主體(如企業、政府等)在進行某項活動時，不僅對其自身產生影響，而且會對其他主體產生影響。區域經濟學意義上的空間溢出效應可以理解為地區經濟活動對其他地區經濟活動的影響(或好或壞)，而其他地區并不為此支付任何費用，反映了地區經濟活動對其他地區經濟活動的“外部性”。目前關于溢出效應的研究主要集中在知識、技術溢出效應，這源于知識、技術所具有的非競爭性和部分非排他性[6]。孫志紅和王亞青(2017)進一步將空間溢出效應分為知識空間溢出效應、技術空間溢出效應和經濟空間溢出效應[7]。

產業同構的空間溢出效應可能體現在如下方面：產業同構有利于京津冀之間形成某一產業的產業鏈協同，提高產出品附加值；產業同構有利于京津冀地區在某些產業形成規模經濟，提高經濟活動質量和效益；產業同構有利于京津冀之間開展協同技術攻關、技術經驗交流等活動，提高知識、技術資源在本區域的流動，進而拉動區域經濟增長。上述討論成立的前提是京津冀地區的產業同構必須是所謂“良性”的產業同構。因此，判斷產業同構對于區域經濟增長究竟表現為正向溢出還是負向溢出，將是本研究的重點所在。

本文擬利用京津冀地區2000—2016年工業行業面板數據，構建空間杜賓模型(spatial Durbin model，SDM)，考察產業同構對京津冀地區經濟增長的空間溢出效應。現有文獻對于產業同構現象的研究主要集中于現狀和成因探討，對于產業同構現象對區域經濟增長的影響以定性判斷居多且結論各異，而采用空間計量經濟學方法進行的分析相對較少。本文基于京津冀地區產業數據開展實證分析，有利于進一步擴展研究空間，尤其是強調產業同構對經濟增長的潛在負面效應。另外，本文將空間計量經濟學研究方法引入產業經濟學分析中，其中在空間權重矩陣的構造過程中采用產業結構相似系數作為元素，與現有空間計量經濟學方法相比是具有原創性的嘗試，以期得出符合預期和經濟學常識的結論。

二、文獻綜述

衡量產業同構對區域經濟增長的空間溢出效應關鍵之一是測度京津冀地區的產業同構程度。目前學界大多采用聯合國工業發展組織國際工業研究中心提出的產業相似系數來衡量產業同構程度。馬云澤和劉春輝(2010)除使用結構相似系數外，還從中觀和微觀層面使用了區位商法、工業的區域配置系數等方法，發現京津冀地區的產業同構在宏觀層面上比較嚴重，但在中觀和微觀層面相對較輕，暫不存在重復建設等現象[8]。杜青(2014)采用了地區專業化系數衡量趨同性[5]，而潘峰(2016)也借助結構重合度指數等指標對產業同構程度進行了測度[9]。相對而言，馬云澤和劉春輝的宏觀、中觀、微觀“三分法”的借鑒意義更強，為本文提供較好的參考。

另一關鍵步驟為空間計量經濟學模型的構建和空間溢出效應的測度。由于空間溢出效應的測度很大程度上取決于空間計量經濟學模型的構建情況，故模型構建與溢出效應的測度一并予以說明。從橫截面數據來看，埃爾霍斯特(2015)提出了橫截面數據的線性空間依賴模型，以及空間溢出效應的測度方式[10]。而安虎森和吳浩波(2015)運用空間滯后面板數據模型(SAR模型)和空間誤差面板數據模型(SEM模型)進行實證分析，并使用空間相關系數、空間權重矩陣等變量表示空間溢出效應[11]。此外，牛欣等(2012)通過構建包含空間溢出的外生增長模型，并通過在線性化的知識生產函數模型中加入“周邊地區創新傾向的加權和”變量模擬空間溢出效應的大小[12]。金春雨和孫濱齊(2014)[13]則采用費爾南德斯和洛佩茲-梅南德斯(Fernandez & Lopez-Menedez,2005)[14]改進后的偏離-份額法模型(SSM模型)，通過“同位變化”變量描述空間相互作用，也能夠體現空間溢出效應。潘文卿(2015)在研究中國區域經濟發展研究中建立了靜態多地區投入產出模型，利用投入產出結構分解技術測度空間溢出效應的強弱[15]。還有學者通過構建博弈模型的方法描述研發投入的空間溢出效應的發生機制[16-17]。綜上，本文更傾向于借助空間面板數據完成空間計量經濟學模型的構建和空間溢出效應的測度。

從現有文獻來看，大部分的研究集中于省際產業同構層面，重點集中于產業同構的現狀和成因探討，對于產業同構現象對區域經濟增長的影響以定性判斷居多。這些定性判斷涵蓋了對當地經濟增長、產業升級、市場秩序等多個方面的影響，缺乏整體框架來進行整合，并且大多聚焦產業同構對區域內部經濟活動的潛在影響，較少考慮其對區域之間經濟活動的影響。還有學者對產業集中度、主導產業相似度等技術指標的準確性提出質疑[18]。由此，本文旨在測度并識別京津冀地區的產業同構程度，并從空間計量模型的視角測度產業同構的空間溢出效應。

三、產業同構的測度

產業同構現象就其本質而言，是產業結構相似乃至趨同。由于常用的三次產業結構過于寬泛，無法有效說明產業同構現象是否存在以及程度如何等問題，所以本文主要考察工業行業內產業同構的現象。根據統計分析和實證分析的需要，采用產業結構相似系數(industrial structure similarity coefficient)和地區專業化指數(regional specialization index)兩種方法進行研究。

(一)產業結構相似系數

產業結構相似系數由聯合國工業發展組織提出，仿照相關系數概念，考察兩地區間產業結構的相似程度，計算方式如下：

(1)

其中，Sij表示i地區和j地區的產業結構相似系數，Xik和Xjk分別表示i地區和j地區的k行業的工業產值在當地工業總產值中所占的比重，行業數為n。產業結構相似系數的取值范圍為[0，1]，取值越大，說明i地區和j地區之間的產業結構相似度越高；反之越低。王永鋒和華怡婷(2008)指出，在將產業結構相似系數用于一國不同地區產業結構的比較時，可將0.9作為產業結構相似程度高和低的分界線[19]。

(二)地區專業化指數

地區專業化指數由區域經濟學的區位熵(location entropy)概念發展而來。參考翁媛媛等(2009)[20]的研究方法，地區專業化指數計算步驟如下：

(2)

(3)

(4)

(三)京津冀產業同構程度的測度

本文選取北京市、天津市和河北省2000—2016年14個工業行業的相應數據，計算京津冀地區的產業結構相似系數和地區專業化指數，數據來源包括《中國統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》等。考慮到考察期內中國工業行業的統計口徑有調整，最終納入統計范圍的工業行業包括農副食品加工業，食品制造業，紡織業，石油加工、煉焦及核燃料加工業，化學原料及化學制品制造業，醫藥制造業，非金屬礦物制品業，黑色金屬冶煉及壓延加工業，有色金屬冶煉及壓延加工業，金屬制品業，通用設備制造業，專用設備制造業，電氣機械及器材制造業，以及通信設備、計算機及其他電子設備制造業，共14個工業行業。此外，由于《中國工業經濟統計年鑒》2012年后不再公布分行業工業總產值(gross industrial output value)數據，因此本文使用當年價格表示的分行業工業銷售產值(sales value of industry)作為工業產值，進而計算出工業總產值指標。

表1為2016年京津冀地區的產業結構相似系數，圖1為2000—2016年京津、京冀和津冀產業結構相似系數的變化趨勢。由圖1可以看出，2006年以前，京津兩地的產業結構相似系數遠超0.9，兩地產業同構現象十分明顯；2007年以后，兩地產業結構相似系數開始穩步下降，說明產業同構現象開始緩解。京冀兩地產業結構相似程度總體不大，產業結構相似系數最高時僅為0.503 7，且此后進入長時間的“下降通道”，說明產業同構現象基本未在京冀兩地之間存在。津冀兩地產業結構相似系數在2004年以前與京冀兩地基本處于同一水平，但在2006年之后迅速升高，2008年后在0.8水平上緩慢升高并于2016年首度突破0.9的臨界值，說明津冀兩地長期存在著產業同構趨勢，且產業同構現象在近年已經出現。總體上看，只有2007—2015年，京津冀三地中沒有出現高于0.9的產業結構相似系數值，進一步說明已經出現了產業同構現象。

表1 2016年京津冀的產業結構相似系數

圖1 2000—2016年京津、京冀、津冀產業結構相似系數變化趨勢

地區專業化指數的測度結果同樣可以驗證圖1的判斷。表2為部分年份京津冀的地區專業化指數，圖2為2000—2016年京津冀的地區專業化指數變化趨勢。由圖2可以看出，北京市的地區專業化指數在2004年后開始穩步上升，地區專業化程度在多數年份居于三地中最高；相比之下，天津市的地區專業化指數在三地中最低，并在波動中呈現下降趨勢；河北省地區專業化指數在2005年前居于三地中最高，但此后呈現長期下降態勢，近幾年與天津市大致位于相同水平。

表2 部分年份京津冀的地區專業化指數

圖2 2000—2016年京津冀地區專業化指數變化趨勢

綜上，產業同構現象在京津冀地區主要體現在津冀兩地產業結構的趨同。作為華北地區重要的工業基地，天津市和河北省在鋼鐵、化工等工業行業方面長期具有相似性，也面臨著類似的工業轉型問題；北京市則通過在產業結構調整升級方面的不斷投入，有效緩解甚至消除了產業同構現象。

四、模型設定與變量說明

在實證分析部分，本文將在識別產業同構現象的基礎上，針對產業同構對區域經濟增長的影響展開分析。首先，構建不含空間溢出效應的面板數據模型，判斷產業同構對本地區經濟增長的影響；其次，引入空間溢出效應，通過考慮地區間相互的經濟影響進一步分析產業同構對本地區經濟增長的影響；最后，對兩組模型得出的計量結果進行對比，并得出結論。

(一)基礎模型

本文采用柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生產函數作為基礎函數，計算方式如下：

(5)

其中，Yit、Ait、Kit、Lit分別代表代表i地區第t年的產出、技術水平(或“索洛余值”)、資本投入和勞動力投入。對式(5)兩邊同時取對數，得到：

lnYit=lnAit+αlnKit+βlnLit

(6)

考慮到數據的可得性，模型使用當年價格表示的地區生產總值數據，其中使用地區生產總值指數對其平減處理，最終得出真實地區生產總值realgdpit，作為產出Yit的測度指標。模型使用當年價格表示的全社會固定資產投資數據，并使用固定資產投資價格指數對其平減處理，最終得出真實全社會固定資產投資realcapiit，作為資本投入Kit的測度指標。由于固定資產投資對地區生產總值的貢獻具有時滯性，一般認為滯后期為1年[21-22]，故將滯后1期的真實全社會固定資產投資lagrealcapiit加入公式。模型使用地區常住人口數popuit作為勞動投入Lit的測度指標，這樣能夠更大程度地涵蓋地區生產總值的創造行為。模型使用地區研究與試驗發展全時人員當量總量rdit作為技術水平Ait的測度指標。相關數據來源為國家統計局公布的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》等。

(二)普通面板模型的設定

本文構建不含空間溢出效應的普通面板數據模型，根據式(6)整理如下：

lnrealgdpit=c0+α1lnrealcapiit+α2lnlagrealcapiit+α3lnpopuit+α4lnrdit+α5lnSPit+uit

(7)

由于京津冀地區截面數據較少，上述模型除用于對京津冀地區的數據分析之外，還將范圍擴大到廣義的環渤海區域，具體包括北京市、天津市、河北省、山西省、內蒙古自治區、遼寧省和山東省。為克服異方差，提高回歸顯著性，模型對被解釋變量和解釋變量均進行了對數化處理。

(三)空間權重矩陣的設定及空間計量模型的構建

式(7)雖然已充分考慮本地區資本、勞動以及科技投入對于本地區經濟增長的作用，但是難以考慮到不同區域之間的相互作用對本地區經濟增長的作用。因此，需要引入能夠反映空間溢出效應的模型，即空間杜賓模型(SDM)，基本公式為[23]：

yit=τyi,t-1+ρWyt+βxit+δDxt+ui+γt+εit

(8)

其中，yi,t-1為被解釋變量yit的一階滯后項；ρWyt為被解釋變量的空間滯后項，ρ為空間自回歸系數，W為被解釋變量的空間權重矩陣；βxit為解釋變量集及對應的系數矩陣，與多元線性回歸模型類似；δDxt為解釋變量的空間滯后項，δ為各個解釋變量的空間滯后項系數矩陣，D為解釋變量的空間權重矩陣；誤差項ui和γt分別表示個體效應和時間效應，εit滿足獨立同分布條件。

空間計量模型的關鍵，是設置合理的空間權重矩陣W。本文采用兩種思路，分別構造對產業同構的空間溢出效應具有解釋能力的空間權重矩陣W1和W2。

借鑒已有研究[24-25]，本文構建經濟距離加權矩陣W1，矩陣中各元素滿足如下條件：

(9)

(10)

其中：

(11)

在該模型中，本文關注的是解釋變量lnSPit的空間滯后項W1lnSPt的回歸系數，反映了其他地區的地區專業化系數指標變化對本地區的地區生產總值變化的影響。如果回歸系數為正，說明其他地區的地區專業化程度提高，或者說區域產業同構程度的降低，對本地區經濟增長具有正向促進作用；反之則為阻礙作用。

同時，本文基于產業結構相似系數，構造了產業結構溢出矩陣W2，其構造方法是：將京津、京冀、津冀2000—2016年的產業結構相似系數取均值，將其作為3×3空間權重矩陣的元素，然后進行標準化處理。

但是，該構造方法在權重的賦予上存在問題。其一，當產業結構相似系數作為空間權重矩陣的元素出現時，其含義是產業結構相似程度越高，即產業同構現象越明顯，則權重越高，但這樣的賦權結果缺乏經濟學理論支撐；其二，地區和自身的產業結構相似系數恒為1，即產業結構完全相同，但空間溢出效應并不考慮地區對自身的溢出，所以這樣的權重分配可能會對結果產生影響。因此，本文對W2進一步修改，將通過前述步驟得到的矩陣元素均進行對數化處理，然后進行標準化處理，具體如式(12)所示：

(12)

經過調整后，W2中元素的取值與產業結構相似程度保持對應關系：元素取值越大，說明產業結構間差異越大，產業同構現象越不明顯，從而越有可能產生空間溢出效應。在現實的經濟活動中，產業結構間的差異性甚至互補性往往是產業轉移、產業合作、產業鏈延伸等經濟活動的基礎條件。因此，產業結構溢出矩陣的設定是具有經濟學意義的。

由此，本文建立如式(13)、式(14)所示的SDM模型：

(13)

其中：

(14)

在該模型中，本文關注的是被解釋變量lnrealgdpit的空間滯后項W2lnrealgdpt的回歸系數，即空間自回歸系數ρ2，反映了考察區域內各地區的地區生產總值的變化情況對本地區的地區生產總值的變化情況的影響。如果ρ2顯著為正，說明在W2的權重體系下，其他地區的地區生產總值的增長對本地區的地區生產總值的增長具有促進作用，此時區域經濟處于良性發展狀態；反之則為阻礙作用，此時區域經濟處于惡性競爭狀態。

需要注意的是，在上述兩組SDM模型的建構過程中，對式(8)進行了兩處簡化：其一，由于未使用動態面板數據，故不加入被解釋變量的一階滯后項；其二，解釋變量和被解釋變量使用同樣的空間權重矩陣，以便從單一溢出渠道進行觀察。

五、計量結果

(一)普通面板模型計量結果

采用普通面板數據對式(7)進行分析時，可構造混合模型、個體固定效應模型和個體隨機效應模型。根據F檢驗和豪斯曼(Hausman)檢驗結果，個體固定效應模型回歸效果最好，故采用個體固定效應模型。采用空間面板數據對式(9)進行分析時，構造個體固定效應模型和個體隨機效應模型。豪斯曼檢驗結果表明，采用個體隨機效應模型回歸效果更好，故采用個體隨機效應模型。計量回歸結果如表3所示，其中列(1)為采用京津冀地區數據回歸，列(2)為采用環渤海數據回歸。

表3 計量回歸結果

總體上看，京津冀地區和環渤海地區的面板數據均表現出高擬合優度。但從解釋變量整體的顯著性水平來看，環渤海地區高于京津冀地區，可能原因是觀測值數量增加對模型精確度的提升。就地區專業化指數而言，lnSPit在京津冀地區和環渤海地區數據中的回歸系數均顯著為正，顯現出地區專業化程度的提高或者產業同構程度的降低對于經濟增長具有正向促進作用。

從具體數值來看，京津冀地區數據的lnSPit回歸系數(用coefJ表示)高于環渤海地區的回歸系數(用coefH表示)。計量回歸模型反映的是解釋變量和被解釋變量在平均水平上的關系，故可以借鑒統計學中假設檢驗的方法分析這種差異是否顯著，該檢驗的原假設及備擇假設分別為：

H0∶coefJ=coefH

H1∶coefJ≠coefH

引入z統計量進行計算，可得：

(15)

其中，n1、n2分別為樣本1(相當于本文的京津冀地區數據樣本)和樣本2(相當于本文的環渤海地區數據樣本)所含觀測值的個數；σ1和σ2分別為樣本1和樣本2對應的總體方差，由于總體方差未知，故用樣本1和樣本2的總體標準差(overall standard deviation)的平方代替。

經計算，σ1≈0.027 3，對應n1=51；σ2≈0.021 1，對應n2=119。最終計算出z=4.223 9>z0.05=1.96，在5%的顯著性水平上，可以認為回歸系數存在差異。由此，可以認為區域范圍越小，地區專業化程度提高對經濟增長的促進作用越大。可能的解釋是：當區域范圍較小時，地區專業化程度的提高或者產業同構程度的降低，有利于區域內各地區在更低的交通運輸成本、溝通成本、環境適應成本等條件下開展合作，同時更易于形成產業鏈，提高該區域的市場地位及競爭力。

(二)SDM模型計量結果

表4為式(10)—式(11)和式(13)—式(14)表示的兩組空間計量模型的計量回歸結果。其中，列(1)對應使用京津冀地區數據進行回歸的式(10)—式(11)，列(2)對應使用京津冀地區數據進行回歸的式(13)—式(14)。

表4 空間計量模型回歸結果

為了突出計量效果，表4列(1)中的解釋變量空間滯后項僅包括WlnSPt，其回歸系數顯著為正，說明其他地區的地區專業化程度與本地區經濟增長具有正相關性，即本地區與其他地區之間產業同構程度的降低有利于促進本地區經濟增長。與之相對應，產業同構對經濟增長的空間溢出效應為負，即本地區與其他地區之間產業同構程度的上升對本地區經濟增長具有阻礙作用。此外，列(1)中lnSPit的回歸系數在5%顯著性水平上顯著為正，也驗證了普通面板數據模型的結論。

表4列(2)的被解釋變量空間滯后項Wlnrealgdpt的回歸系數顯著為正，說明通過W2賦予產業同構程度高的兩地區更低的權重，以及賦予產業同構程度低的兩地區更高的權重時，其他地區的經濟增長對本地區經濟增長具有促進作用。該模型同樣說明了產業同構的空間溢出效應為負，只有有效降低產業同構程度才能使得區域經濟增長呈現相互促進的趨勢。此外，該模型中的解釋變量空間滯后項Wlnlagrealcapit和WInpoput回歸系數顯著，在一定程度上可以說明產業結構對生產要素的調整作用：其他地區滯后1期的全社會固定資產投資在帶動當地經濟增長的同時，還能對本地區的經濟增長產生拉動作用；但其他地區勞動投入或人力資本的增加傾向于對本地區的經濟增長產生阻礙作用。隨著各地區人才競爭的加劇，有大量人才流入的地區更有可能在區域經濟發展中取得優勢。

六、結論與對策建議

本文利用京津冀地區2000—2016年14個工業行業的面板數據，分別采用產業結構相似系數和地區專業化指數方法，對京津冀地區產業同構程度進行測度；通過構造普通面板數據模型，考察產業同構程度對經濟增長的影響；引入空間溢出效應的空間杜賓模型，通過兩種不同的空間加權矩陣——地理距離加權矩陣和產業結構溢出矩陣，考察產業同構對京津冀三地經濟增長的空間溢出效應。實證結果顯示，北京市產業專業化程度穩步提高，但天津市和河北省間的產業同構現象趨于嚴重；產業同構對經濟增長表現出負向的空間溢出效應，且在區域范圍擴大時更為顯著。

第一，產業同構現象在京津冀地區主要體現在津冀兩地產業結構的趨同。產業同構程度的測度結果表明，北京市的產業結構專業化程度穩步提高，但津冀兩地產業同構程度呈現上升趨勢。造成該現象的原因，一方面在于京津冀三地發展不平衡，因而在產業結構調整方面難以做到“步調一致”；另一方面，津冀兩地同屬傳統工業密集地區，處于工業化后期的天津市和處于工業化中期的河北省均面臨著工業轉型升級的巨大壓力。2015年通過的《京津冀協同發展規劃綱要》明確了京津冀三地的產業定位，強調天津市應致力于打造“全國先進制造研發基地、北方國際航運核心區、金融創新運營示范區、改革開放先行區”，河北省應打造“全國現代商貿物流重要基地、產業轉型升級試驗區、新型城鎮化與城鄉統籌示范區、京津冀生態環境支撐區”。可以預見，天津市和河北省的工業轉型將是緩解三地產業同構問題的關鍵，天津市應抓住國家大型航天項目、自貿區建設等契機，圍繞交通運輸、人工智能等領域加快產業結構調整；河北省應加快淘汰落后產能，按照“三去一降一補”的要求，圍繞鋼鐵、制藥等行業培育新業態，避免出現產能過剩和產業結構惡性趨同現象。

第二，產業同構對經濟增長的影響及其空間溢出效應均表現為負面作用。通過面板模型和分別基于經濟距離加權矩陣與產業結構溢出矩陣的SDM模型，本文的研究表明，在京津冀地區，只有降低產業同構程度，才能對經濟增長產生促進作用。空間溢出效應的存在表明一地區產業結構的轉型升級不僅關系到本地區經濟增長的動力與潛力，而且對該地區的經濟增長具有重要影響。隨著雄安新區建設步伐加快，京津冀三地在產業協同、政策協同等方面的合作將陸續展開，合作機制將不斷完善。三地應著力加強在科技、產業、區域政策方面的協調，防止過度競爭、惡性趨同現象的出現。尤其對于需控制產業同構程度增長態勢的天津市和河北省而言，雙方應不斷加強政策溝通，通過共建產業園，以深化產業鏈、增加產品附加值為切入點，避免產品同質化的低端競爭；通過科技基礎設施、人才共享等方式，提高科技創新水平，加快傳統行業升級改造，不斷推動國有企業改革，提高地區專業化水平和競爭力。