经济集聚与经济增长的空间计量分析

　　此外，城市的出现也是经济集聚的一种表现。经济学家长久以来一直强调城市在经济增长中的作用，更准确地讲，城市己被看成一种主要的社会制度。城市化是一个国家、地区社会经济发展尺度的体现，城市化不但表现为人口向城镇聚集和非农人口上升，还表现为人们生产与生活方式、社会结构、价值观念由农村向城市文明升级转化的过程。因此，本文希望就城市化与经济增长之间的关系进行实证检验，这里用非乡村人口在总人口中的比重来衡量各地区城市化的程度。本文采用2007年江苏省65个县级行政区域的横截面数据，所有统计资料均来自《江苏统计年鉴(2008)》。 
　　(二)模型设定 
　　1　经典线性回归模型 
　　基于以上考虑，本文首先构建经典线性回归模型如下： 
　　lnPGDP=β0+β1LQ2β2LQ3+β3URBAN+ε　(1) 
　　其中，PGDP表示县域人均GDP水平，是本文的被解释变量，LQ2和LQ3分别表示第二产业和第三产业区位熵指标，URBAⅣ是城市化指标，三者用来表示经济集聚，是本文关心的解释变量。 
　　2　空间计量经济模型 
　　针对经典线性回归模型(1)，可以通过两种不同方式引入空间依赖性。相应地，空间计量模型有两种设定形式： 
　　第一，空间滞后模型(SLM)，在解释变量中增加一个空间滞后变量，模型的形式为： 
　　InPGDP=β0+ρW_PGDP+β1LQ2+P2LQ3+β3URBAN+ε　(2)其中：W是空间权重矩阵；W_PGDP是空间滞后变量，定义为W_PGDG=WlnPGDP；P是空间自回归系数；ε是误差项；其他变量的含义与原来相同。 
　　第二，空间误差模型(SEM)，通过误差项引入空间相关性，即假设误差项是空间相关的。如果误差项是一个空间自回归过程，则模型具体形式如下： 
　　lnPGDP=β0+β1LQ2+β2LQ3+β3URBAN+ε，ε=AWε+u　(3)其中：λ是空间误差自回归系数，Wε是空间滞后误差项。 
　　3　空间计量模型的选择 
　　Anselin(2005)提出，可以根据拉格朗日乘子LM-Iag和LM-Error，以及相应的稳健性拉格朗日乘子Robust LM-Lag和Robust LM-Error，在两种空间计量模型之间进行选择。首先判断LM-Lag和LM-Error的显著性，如果两者中只有一个是显著的，那么就选择相对应的模型，即如果LM-Lag显著就用空间滞后模型，LM-Error显著就用空间误差模型。如果两者都显著，则需进一步比较Robust LM-Lag和Robust LM-Error的显著性，选择Robust指标中更显著的那一种模型。是选择空间滞后模型还是空间误差模型，下文中根据判别指标的具体情况而定。 
　　 
　　四、实证检验与结果分析 
　　 
　　为了进行比较，首先给出经典线性回归模型的OLS估计结果，见表1。由表1的检验结果可以看出，OLS估计的F统计量达到117.193，模型整体上非常显著。拟合优度为0，8521，说明拟合程度一般，可能与忽略了空间依赖性有关。LQ2、LQ3和URBAN系数的符号都与预期一致，均为正；LQ2、LQ3在1％的水平上显著，URBAN在5％的水平上显著。自然对数似然函数值(Log likelihood)、赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则(SC)作为衡量模型拟合优度的指标，在下文中与空间计量模型的估计结果进行比较。 
　　接下来，采用GeoDa 0.9.5软件对OLS估计的残差进行空间依赖性检验。这里使用的江苏省县域地图数据来自中国分县行政区划界线数字化地图，①空间权重矩阵采用的是一阶Rook邻接矩阵。检验结果见表2。表2显示，Moran’s I指数在1％的概率上显著，说明OLS估计的残差存在明显的空间自相关性，经典线性回归模型可能存在模型设定不恰当的问题。因此，这里采用OLS估计是不合适的，需要将截面单元之间的空间相关性引入模型中。具体是采用空间滞后模型还是空间误差模型，可以根据拉格朗日乘子检验的结果来决定。由于LM-Lag和LM-Error都在1％的水平上显著，因此需要进一步比较Robust LM-Lag和Robust LM-Error。Robust LM-Lag在1％的水平上显著，而RobustLM-Error在10％的水平上显著，相比之下，Robust LM-Lag的显著性更强。因此，根据上文中提到的标准，选择空间滞后模型(2)更为合适。空间计量模型如果仍采用最小二乘法估计，系数估计值会有偏或者无效。这里用极大似然法(ML)进行估计。结果见表3。 
　　首先，通过似然比检验比较原模型(不考虑空间因素的经典回归模型)与各择模型(空间滞后模型)空间自相关系数的渐进显著性。表3中SLM模型的LR值为25.4468，在1％的水平上显著，再次证明该模型中空间依赖性的存在。进一步，三个经典检验是渐进一致的，但在有限样本中，应该满足Wald>LR>LM。本文中，Wald值为28.4089，LR值为25.4468，LM-lag值为24.3492，与预期的顺序一致，说明SLM模型符合ML估计的渐进性质，模型的设定是比较合理的。 
　　其次，根据Log likelihood、AIC和SC比较SLM模型和经典线性模型OLS估计的拟合优度。Loglikelihood越大，模型的拟合效果越好。而AIC和SC则相反，值越小，表示拟合效果越好。由表3可见，SLM模型的Log likelihood值为-1.3229，大于OLS估计的Log likelihood值-14.0463，SLM模型的Akaike值和Sehwarz值都小于OLS估计的相应值，说明SLM模型的拟合程度优于原经典回归模型，引入空间效应使模型的解释力有了明显增强。 
　　最后，对SLM模型估计的系数进行分析。空间滞后变量WLNPGDP的空间自回归系数在1％的水平上显著，表明县域人均GDP增长在地理空间的邻接上表现出了较强的溢出效应。县域经济增长集聚的空间相互作用或影响的途径可以通过邻接地区而相互传递。三个衡量经济集聚的解释变量LQ2、LQ3和URBAN的符号均为正，与我们的预期一致，且均在1％的水平上显著，这一结果支持了经济集聚对于经济增长具有促进作用的结论。具体而言，LQ2的回归系数为2.3931，说明第二产业的区位熵增加1，在保持其他条件不变的情况下，将使县域人均GDP增加约2.39％；LQ3的回归系数为1.7357，说明第三产业的区位熵增加1，在保持其他条件不变的情况下，将使县域人均GDP增加约1.74％。LQ2和LQ3的系数比OLS估计中两者的系数均有所降低，说明OLS的估计结果可能存在向上偏误。URBAN的回归系数为0.0105，说明非乡村人口在总人口中的比重增加1％，则县域人均GDP可以增加约0.01％。与OLS估计结果相比，城市化指标的显著性有了明显提高(P值由0.0439降低到了0.0031)。总体看来，第二产业的集聚对于区域经济增长的影响最为明显。 
　　 
　　 
　　五、结论及政策含义 
　　 
　　(一)主要结论 
　　1　江苏省县域经济具有显著的空间依赖性，邻近区域的经济增长相互影响，但这种影响以回浪效应为主，扩散效应不足，因此导致苏南苏北地区经济差距加大。由于地理区位、经济基础、经济结构、发展政策等方面所具有的优势，苏南地区集聚了大量资本、技术和人才，具有规模经济效益，自身增长迅速，成为江苏地区的“增长极”。政府希望通过增长极地区的优先增长带动周边更多地区的经济发展，发挥增长极的扩散效应。然而事实上，至少到目前为止，该增长极体现出的回浪效应——即吸引其他地方的资本、人才和技术，削弱周边地区的经济增长实力——远大于其扩散效应，从而导致发达区域更发达，落后区域更落后。因此，为了防止在这种累积循环因果作用下区域间差距的无限扩大。需要政府创造条件，引导回浪效应向扩散效应的转化。 
　　2　以产业集聚和城市化为特征的经济集聚对于经济增长具有积极作用，但这种影响是地方性的，随空间距离的增加而衰减。根据内生增长理论和新经济地理学理论，知识溢出是解释集聚和区域增长关系的重要概念之一。经济活动的空间集中会有效地促进知识溢出，推动技术进步，实现经济增长。在产业活动空间集中的区域或人口密度多样化的城市中，知识、人才在不同企业和区域的流动以及与不同群体的互动交流，促进了知识的传播扩散，进而促进技术进步。同时，企业在地理空间上的邻近不仅为面对面的交流提供了便利，而且有利于企业间前向后向的市场联系，更有利于劳动力的进一步集聚以及知识溢出。但是，知识空间溢出具有局域性特征，其影响随地理距离的增加而迅速衰减。陋瑚因此，苏南地区通过知识溢出产生的正外部性难以扩散到更远的苏北地区，导致南北差距加大。可见，如果希望通过集聚促进落后地区的经济增长，需要充分考虑到地理空间的因素。 
　　(二)政策建议 
　　1　促进要素向苏北地区的流动，使回浪效应过渡为扩散效应。可以通过加强苏南地区与苏北地区间的统筹规划，打破地方壁垒，改善苏北地区的投资环境、贸易条件、市场条件，创造良好的人才吸引机制，鼓励资本、人才等生产要素不断由苏南向苏北地区流动，充分发挥增长极的扩散效应。 
　　2　加大快速交通网络的建设力度，缩短苏南和苏北之间的“时空距离”。空间的接近是知识溢出的重要前提。目前，大量创新行为和技术进步主要集中在苏南地区，其对苏北地区的溢出受到地理距离的限制。在无法改变空间距离的情况下，可以通过建设南北之间和苏北地区内部的快速交通网络，缩短地区之间的通达时间，将“空间接近”拓展为“时空接近”，扩大苏南地区知识溢出的影响范围。

　　3　加强苏北地区中心城市的建设，在地区内部培育增长极。除了接受苏南地区增长极的扩散效应和知识溢出，还应培育苏北地区内部的增长极。可以积极加强苏北地区中心城市的建设，通过着力构筑徐州城市圈，增强徐州市作为苏、鲁、豫、皖接壤地区中心城市的集聚辐射功能；提升连、淮、盐、宿等城市的城市功能，使之尽快成为地区经济中心和商贸中心，能够产生吸引和辐射作用，带动苏北地区的经济增长。