张 晴

（滁州学院经济与管理学院，安徽滁州 239000）

战略性新兴产业集聚对区域经济竞争力的空间溢出效应
——基于安徽省地市空间面板模型

张 晴

（滁州学院经济与管理学院，安徽滁州 239000）

文章利用安徽各地市2005-2014年面板数据，在明确各地市经济竞争力和战略性新兴产业集聚均存在显著空间相关性的基础上，构建空间面板模型，运用偏微分分解各地市战略性新兴产业集聚对区域经济竞争力的空间溢出效应。结果发现：对区域内经济竞争力作用方面，各地市战略性新兴产业集聚作用显著为正，但效果低于资金、科技投入；对区域间经济竞争力作用方面，各地市战略性新兴产业集聚作用为正但不显著，表明安徽各地市战略性新兴产业集聚相关配套较弱，可能呈现割裂式发展倾向。在此基础上提出安徽培育战略性新兴产业集聚、提升区域经济竞争力的政策建议。

战略性新兴产业集聚；经济竞争力；空间计量；安徽

一、引言

战略性新兴产业集聚对有效提升区域竞争力具有积极作用。2012年底，国家发改委、财政部联合发布《关于推进区域战略性新兴产业集聚发展试点工作的指导意见》（发改高技［2012］3438号），提出包括安徽在内的5个试点省份，“培育战略新兴产业集聚使之成为提升经济竞争力的新动力①。试点以来，安徽省战略性新兴产业集聚发展迅速，2015年9月，安徽省人民政府确定的首批战略性新兴产业集聚发展基地的工业总产值3 082.7亿元，增幅高于全部规模以上工业11个百分点②。2016年7月，安徽省人民政府又确定了第二批省战略性新兴产业集聚发展基地③。可见，培育、发展战略性新兴产业集聚对安徽各地市经济竞争力具有重要作用。但集聚本质上是一个地理现象，安徽各地市战略性新兴产业集聚和区域经济竞争力是否具用空间特征？两者的空间特征是否相关？战略性新兴产业集聚除对区域内经济竞争力产生积极影响外，对临近区域是否产生阻碍的“虹吸效应”或带动的“溢出效应”？

由于战略性新兴产业尚无统一的统计分类（刘艳，2013）［1］，战略性产业集聚对区域经济影响的定量研究较为薄弱。为数不多的文献就开发园区采用问卷调研（钮钦等，2013；赵玉林，2015）［2-3］，或就上市公司借用国泰安数据库（胡静，2015）［4］，或基于全国层面（刘艳，2013；喻登科，2016）［1，5］研究战略性新兴产业集聚与区域经济的关系特征。然而，上述研究多基于经济现象互不相关且空间均质的假定局限（刘华军，2014）［6］，并且忽略的空间因素在产业集聚中发挥着重要作用。Anselin（1988）提出，运用普通回归模型，并未充分考虑区域经济及经济因素在空间范围内的依赖关系，导致检验结果推论误差［7］。扩大文献范围，在产业集聚对区域经济影响领域，引入空间因素的文献如丁艺（2010）基于截面数据建立空间误差（SEM）、空间滞后模型（SLM），估计金融集聚对经济增长的作用［8］。周凯等（2013）利用SLM、SEM空间计量模型揭示了金融集聚对经济增长的影响，结论并未将金融发展的空间滞后项纳入估计结果［9］。陈立泰等（2012）运用省级面板数据构建SLM、SEM空间计量模型考察服务业（人力、资本、就业）集聚对区域经济增长的影响，并就回归系数评价服务业集聚对区域经济的影响［10］。

纵观以上文献，本文认为引入空间因素定量分析战略性产业集聚对区域经济竞争力影响更为合理。另外，考虑到区域经济一般也具有空间分布特征，对区域经济竞争力的建模也应该考虑其空间自相关影响因素。根据Lesage and Pace（2009）提出的“如果因变量的空间滞后项的系数不为零时，回归系数不能直接反应自变量对因变量的影响程度”，否则将导致推论结果缺乏可信度［11］。因此，本文通过空间面板杜宾模型进行建模，并通过偏微分效应分解法，探索战略性新兴产业集聚及其他控制变量对区域经济竞争力的空间溢出效应，以期提升研究的客观性。

二、模型与方法

（一）模型设定与变量说明

空间计量模型是在原有模型的基础上引入空间矩阵，根据变量与空间矩阵的交互效应，可分为空间误差模型（SEM）、空间滞后模型(SLM)、空间杜宾模型（SDM）等。

相对于空间误差模型（SEM）和空间滞后模型（SLM），空间杜宾模型（SDM）是更一般的模式［12］，既包括因变量、又包括自变量的空间交互项，其基本模型为：

其中，Y代表因变量；X代表各个自变量；m为地市个数；ε代表误差项；W为空间矩阵，WY、WX代表因变量、自变量的空间交互项；α为常数项；lm代表m×1阶单位矩阵。其中，若δ=0时，（1）式即为空间滞后（SLM）模型；若λ=0、δ=0且ε=υWε+ψ时，（1）式即为空间误差（SEM）模型，此时，Wε代表误差项的空间依赖。

结合本文的研究内容，为消除异方差，取自然对数构建空间面板杜宾模型的一般形式为：

其中，Wlnjzljt为因变量的空间交互项，WX表示各自变量的空间交互项，常数项为α0，γ、δ为k×1阶需估计的参数向量。

模型中，jzlit表示i市经济竞争力指数。立足经济要素的产出视角，将经济竞争力分解为5个产出型一级指标（经济水平、产业水平、基础设施、贸易水平和科技水平）及若干个二级指标，并运用主成分分析法，测算安徽各地市的经济竞争力。

jjdit表示战略性新兴产业集聚程度。根据区位熵的计算方法，见公式（3），jjdit取值越大，代表集聚程度越高。其中，ci表示某市战略性新兴产业产值，Ci表示某市所有产业的产值总和，di表示全国战略性新兴产业产值，Di表示全国所有产业的产值总和。本文借鉴刘艳（2013）的方法，选取13个替代性产业以解决战略性新兴产业的数据困难［1］。

lit表示劳动力的投入情况，采用各地市的从业人数来表示。

kit表示人均固定资产投资额，代表资本存量。本文按照永续盘存法，借鉴李健（2016）的做法，根据kt=itpt+(1-γ)kt-1计算资本存量。其中，it为t期的投资量，kt、kt-1为当期与上一期的资本存量，γ为折旧率［13］。

rdit表示研发投入，选用R＆D投入占该市GDP的比重来表示。

zit表示政策因素，用该年度该市政府开支占其GDP比重来测算。

基于数据的可得考虑，文章收集2005-2014年的安徽16地市（巢湖市因行政撤销而未纳入）上述指标数据，初始数据来自于《安徽省统计年鉴》、WIND数据库、全国统计年鉴，安徽统计信息网等。

（二）空间计量方法

1.全局自相关性检验

根据地理学第一定律，距离越近事物间的互相关联性越强。区域经济竞争力在区域间存在不同程度的互相依赖，即空间自相关性（Anselin，1988）［7］。全局自相关程度用Moran’I衡量，公式如下：

其中，m为研究区域内空间单元个数；wij是空间权重矩阵；qi和qj分别是区域i和j的观测值，。I绝对值越大，说明该经济属性与周边区域的依赖性及空间相关性越强［12］。

2.空间权重设定

采用空间权重定义区域间的空间距离，其亦是空间计量的基础。空间距离可有多种设定方式，如相邻距离矩阵、地理距离矩阵等。本文将其设定为相邻空间权重wij，采用“车”相邻，即区域间若存在共同的边界，则记为wij=1，否则记为wij=0［12］。

3.空间效应分解方法

采用Lesage and Pace（2009）的偏微分法，对空间杜宾模型的结果进行计算，以达到对自变量空间效应分解的目的。现将Durbin模型基本式（1）进行移项：

Im为单位矩阵，σ为自变量个数，Xσ为各个自变量，其中σ=1,2,…,q。现令Rσ(W)=(Im-λW)-1× (Imγσ+Wδσ)，故得：

其中，Rσ(W)ij=∂yi∂xjσ代表间接效应，即j城市的第σ自变量对i城市因变量的影响；Rσ(W)ij=∂yi∂xiσ代表直接效应，即i城市的第σ自变量对i城市因变量的影响。每个自变量的总效应为两种效应之和［12］。

三、实证分析

（一）全局自相关性检验

基于以上分析，本文拟采用Moran’I指数，验证区域经济竞争力及战略性新兴产业集聚是否存在地理相关性。运用ArcGIS10.2软件，在生成邻近空间权重矩阵w的基础上，测算安徽16地市2005-2014年的两经济变量的Moran’I指数及其检验值，具体见表1所列。表中所有年份的p值均符合显著性检验，且Moran′I值呈现增长趋势，表明安徽区域经济竞争力及战略性新兴产业集聚的空间依赖特征明显，也确定计量中增加空间滞后变量的必要性。

表1 安徽省16地市区域经济竞争力和战略性新兴产业集聚莫兰指数

（二）相关系数检验

计算安徽省各地市的经济竞争力指数与战略性新兴产业集聚2005-2014年的相关系数（见表2），系数均在0.4以上，最高为0.558，且均通过了10%的显著性检验，表明安徽各地市区域经济竞争力与战略性新兴产业之间具有较强相关性。

表2 区域经济竞争力和战略性新兴产业集聚的相关系数

（三）模型构建

如表3所示，首先，通过运用安徽16地市的面板数据构建一般面板模型，进行对比分析。由于F检验值为133.97，Hausman检验值为276.71，均在5%的显著水平下拒绝了原假设，选择个体固定效应模型（Panel-FE）。通过LM检验一般面板固定效应模型是否存在空间相关性，检验值为0.497 9，10%的显著水平下不能拒绝存在空间相关性的原假设，表明一般面板模型不能很好地分析两者关系，应在模型构建中考虑空间因素。

根据邻近空间矩阵w，构建空间面板模型，空间模型采用广义矩估计（GM），为找到最合适的模型进行分析，分别构建固定效应空间滞后模型（SLM）、固定效应空间误差模型（SEM）、固定效应空间杜宾模型（SDM）。由于Hausman检验在5%显著水平下均显著，故采取固定效应模型（FE）。根据各模型LM检验结果进行选择，并对空间杜宾模型空间交互项进行F检验。

具体检验结果见表3所列，其中，***、**、*分别表示于1%、5%、10%的水平通过显著性检验。固定效应空间滞后模型（SLM-FE）除lnl没有通过显著性检验外，其他检验结果均显著，固定效应空间误差模型（SEM-FE）在10%的显著水平下没有通过LM检验，且lnl和lnz没有通过显著性检验。固定效应空间误差模型1（SDM-FE1）将所有解释变量的空间滞后项均作为解释变量，结果空间滞后项均不显著，F检验没有通过。经过不断尝试，选取lnjjd的空间滞后项进入模型，构建固定效应空间误差模型2(SDMFE2)，除lnl不显著外，各项检验结果均在10%的显著水平下显著，相比固定效应空间滞后模型（SLMFE）拟合度也较高，且根据J.Paul Elhorst（2011）研究，若空间杜宾模型（SDM）不被拒绝，最好采用这种更一般的模型［15］。因此选择固定效应空间误差模型2 (SDM-FE2)作为效应分解的基础模型。

表3 模型估计结果

（四）空间溢出效应分解

根据公式（6）进行分解，分解检验结果见表4所列，战略性新兴产业集聚（jjd）每提升1%，直接提升本地市经济竞争力0.041 3%，统计上显著，间接效应提升区域间经济竞争力0.016 5%，统计上不显著。从直接效应看，安徽各地市战略性新兴产业集聚能够带动本区域经济竞争力，具有正向作用，这与大部分学者的研究类似。从间接效应看，安徽各地市战略性产业集聚对临近区域经济竞争力的影响弱化，可能是区域间战略性新兴产业集聚配套存在欠缺，不能形成跨区域的战略性新兴产业合作，提升区域间经济竞争力有限。如安徽省现确定的22个战略性新兴产业集聚基地，相关配套的仅合肥、芜湖两地相关产业集聚发展基地，各地市战略新兴产业集聚呈现出割裂式发展的态势。

表4 自变量的效应分解结果

劳动力（l）每提升1%，直接效应提升本区域经济竞争力0.032 6%，统计上显著，间接提升区域间经济竞争力0.007 9%，统计上不显著。对其他影响因素进行比较，发现劳动力对区域内经济竞争力的提升作用最弱，考虑到解释变量中还设置了科研投入一项，可能安徽各地市低层次劳动力占比较高，效率较低，对区域经济竞争力带动作用不明显，并且安徽省属于劳务输出大省，一般劳动力并不缺乏，区域间影响微弱。

资本投入（k）每提升1%，提升本区域经济竞争力的直接效应为0.541 6%，对区域间经济竞争力影响的间接效应为0.086 7%，均通过检验。资本投入的直接效应最高，表明目前安徽投资拉动型的经济发展模式并未改变，投资仍是带动安徽经济发展的最主要动力。但间接效应为负且显著，说明投资的“虹吸效应”仍然大于“扩散效应”［14］，加大投资会吸引周边城市的各种资源，降低区域间城市经济竞争力，如合肥市资本投入指标一直较高，其经济竞争力指数增速也快于其他地市，客观上降低周边城市的经济竞争力。

政府政策（z）支出每增加1%，提高本区域经济竞争力的直接效应0.034 7%，对区域间经济竞争力影响的间接效应为0.011 4%，均通过检验。直接效应方面，可能安徽各地市财政支出增速快于区域经济竞争力的提升，对区域经济竞争力的正向促进作用效率较低。间接作用方面，各地市地方政策的着力点为“本地区”，区域间的招商竞争、给予的优惠政策导致间接效应为负。

科研投入（rd）每提升1%，提升本区域经济竞争力0.046 5%，提升区域间经济竞争力0.017 6%，且均显著。直接效应方面科研投入对安徽省区域经济竞争力的带动作用有限，低于资本投入，但高于劳动力，说明安徽省各地市高新技术产业发展不强，占比不高，带动作用有限。间接效应方面表明科研投入在安徽省各地市的外部性较好，知识溢出效应对区域间带动性较强。

四、结论与建议

本文采用空间计量方法，检验安徽战略性新兴产业集聚对区域经济竞争力的空间溢出效应，结果发现安徽战略性新兴产业集聚与区域经济竞争力均具有空间相关性特征，且两者存在显著相关关系。通过空间面板模型建模，发现安徽各地市战略性新兴产业集聚对区域经济竞争力直接效应为正且较为显著，但带动作用低于资金投入、科技投入，高于劳动力、政府政策，表明目前安徽区域经济竞争力还主要依靠投资拉动，战略性新兴产业集聚对区域经济竞争力拉动作用不强；间接效应方面，相对于资金投入、政府政策显著负作用和科技投入显著正作用，其作用结果与劳动力相似，为正但不显著。究其原因可能是安徽区域间战略性新兴产业集聚配套性、联系性不强，地市间战略性新兴产业集聚呈现割裂式发展倾向。为充分发挥战略性新兴产业集聚对安徽区域经济竞争力的带动作用，建议从以下方面入手：第一，进一步鼓励资金、智力流向战略性新兴产业，发挥资金投入和科技投入的带动力较强的作用，打造较好的产业发展环境与产业基础，重点培育与推动战略性新兴产业集聚发展，做大其对区域经济竞争力的直接效应影响；第二，促进城市间战略性新兴产业集聚交流，加速资源、要素、知识的充分流动，发挥科技较强空间溢出效应，推动战略性新兴产业集聚在区域间的产业链接，建立战略性新兴产业集聚基地跨区域合作机制，做大战略性新兴产业集聚的城市间溢出效应；第三，协调发展各地市战略性新兴产业集聚，防范区域间经济竞争力发展差距过大，发挥政府政策正的直接效应和负的间接效应，适当引导资金向落后地区战略性新兴产业集聚倾斜，带动落后地区经济竞争力。

注释：

①源自中央政府门户网站“安徽省战略性新兴产业集聚发展入选国家试点”（http://www.gov.cn/gzdt/2013-10/25/con⁃tent_2515041.htm.）。

②源自安徽省统计局“战略性新兴产业集聚产值”（http://da⁃ta.ahtjj.gov.cn/.）。

③源自安徽省政府门户网站“安徽省人民政府关于确定第二批省战略性新兴产业集聚发展基地的通知”（http://xxgk. ah.gov.cn/UserData/DocHtml/731/2016/8/30/29065071525 3.html.）。

［1］刘艳.中国战略性新兴产业集聚度变动的实证研究［J］.上海经济研究，2013（2）：40-51.

［2］钮钦，谢友宁.战略性新兴产业集聚区社会效益评价及实证研究［J］.华北金融，2014（11）:29-33.

［3］赵玉林，王筱茜.战略性新兴产业对经济发展带动作用的路径研究——基于对武汉东湖高新区的调研［J］.科技进步与对策，2015（2）：34-39.

［4］胡静，赵玉林.我国战略性新兴产业集聚度及其变动趋势研究［J］.经济体制改革，2015（6）：102-106.

［5］喻登科，周荣.战略性新兴产业集群全要素网络模型及要素共享机制研究［J］.科技进步与对策，2016（2）：50-56.

［6］刘华军，杨骞.金融深化、空间溢出与经济增长［J］.金融经济学研究，2014（3）：86-95.

［7］Asnlin Luc.Spatial econometrics:methods and models［J］. Kluwer Academic Publishers，1988：223-239.

［8］丁艺，李靖霞，李林.金融集聚与区域经济增长:基于省级数据的实证分析［J］.保险研究，2010（2）：6-9.

［9］周凯，刘帅.金融资源空间集聚对经济增长的空间效应分析［J］.投资研究，2013（10）：75-88.

［10］陈立泰，梁乐，张祖妞.服务业集聚与区域经济增长——基于省级面板数据的空间计量分析［J］.西部论坛，2012（2）：95-101.

［11］J·保罗·埃尔霍斯特.空间计量经济学从截面数据到空间面板［M］.北京:中国人民大学出版社，2015：50-112.

［12］沈体雁，冯等田，孙铁山.空间计量经济学［M］.北京：北京大学出版社，2011：45-63.

［13］李健，付军明，卫平.FDI溢出、人力资本门槛与区域创新能力［J］.贵州财经大学学报，2016（1）：10-18.

［14］周慧.中部地区城镇化对经济增长的空间溢出效应［J］.经济问题探索，2016（4）：79-87.

［责任编辑：余志虎］

The Spatial Spillover Effect of Strategic Emerging Industry Agglomeration on Regional Economic Competitiveness—Based on the Spatial Panel Mode of Anhui Prefecture-level City

ZHANG Qing
(School of Economics&Management,Chuzhou University,Chuzhou 239000,China)

On the basis of the significant spatial correlation between regional economic competitiveness and strategic emerging industry agglomeration,this paper,employing the panel data of all prefecture-level cities in Anhui province from 2005 to 2014,constructs the spatial panel model,and uses the partial differential decomposition method to analyze the spatial spillover effects of strategic emerging industry agglomeration on regional economic competitiveness in all cities.The results show that: The strategic emerging industrial agglomeration of all cities exerts significant positive spillover effects on regional economic competitiveness，but the effects are lower than that of capital investment,scientific and technological investment;The spatial spillover effects of strategic emerging industrial agglomeration of all cities on the inter-regional economic competitiveness are positive,but not significant,which indicates that the relevant matching of strategic emerging industry agglomeration of all cit⁃ies is weak,and may show the trend of fragmented development.According to the study results,the paper puts forward policy suggestions on fostering strategic emerging industry agglomeration and enhancing regional economic competitiveness for Anhui province.

strategic emerging industry agglomeration;economic competitiveness;spatial econometrics;Anhui province

F127；F263

A

1007-5097（2016）12-0030-05

10.3969/j.issn.1007-5097.2016.12.005

2016-08-10

国家社会科学基金项目（15CGL002）；安徽省教育厅人文社会科学研究重点项目（SK2014A334）；安徽社科联社科普及规划项目（LF2015011）；滁州学院工商管理重点学科平台规划项目（2015GH37）；安徽省社科联项目（SKL201506）

张晴（1985-），女，江苏宿迁人，讲师，经济学硕士，研究方向：产业集聚，产业政策。