曹如中, 张 阳, 胡燕玲, 郭 华

(上海工程技术大学 a.管理学院; b.图书馆,上海 201620)

文化创意产业作为国民经济的支柱性产业之一,在推动地区经济增长、促进产业升级转型中起着重要的作用。其中,实践角度下的长三角城市群文化创意产业发展水平在中国具有较大的知名度和影响力,且集聚化发展特征越来越明显,不仅对区域经济发展有着直接的推动作用,而且对周边和关联地区产生了良好的溢出效应[1]。在已有研究中,这种集聚效应的正向作用也被多位学者证实[2-3]。然而,目前的研究多是从相对单一的经济学或管理学视角展开,鲜有从地理距离和经济发展两方面来综合探讨长三角城市群文化创意产业之间的依附关系及其影响效应[4]。据此,为了丰富本领域研究成果,本文结合长三角区域内27个城市2010—2019年的面板数据,从文化创意产业空间集聚与经济增长之间的空间关联关系视角出发,通过构建城市群经济距离嵌套矩阵,使用莫兰指数和区位熵来分析长三角城市群文化创意产业的空间相关性和空间集聚态势,并进一步运用空间杜宾模型探究长三角城市群文化创意产业空间集聚对本城市(直接效应)、周边城市(间接效应)及整个区域经济发展的影响效应(总效应)。本文的研究旨在为区域文化创意产业协同发展和经济高质量增长提供决策参考。

1 理论假设

研究表明,自然资源、产业政策、地理区位等多种经济地理因素能够引起产业集聚[5]。长三角城市群作为中国最早发展文化创意产业的区域之一,不仅拥有优越的文化资源、雄厚的经济基础和庞大的消费市场,而且具备众多知名高校、科研机构和高素质人才[6]。到目前为止,长三角城市群文化创意产业已形成较为稳定的产业集群,且随着政府规划和政策加持得到不断完善,文化创意产业空间集聚形态趋于均衡发展。由此,提出本文的第一个假设。

假设1:长三角城市群文化创意产业发展呈现出空间集聚并趋于均衡发展。

长三角各城市之间有着频繁的经济往来并相互影响,区域内文化创意产业规模不断扩张,产业结构不断优化[7],空间集聚水平不断提高[8]。受产业内在发展规律和外部影响,文化创意产业空间集聚不仅引起周边城市经济发展的变化[9],而且导致城市之间的空间依赖性越发显著,同时城市之间的距离也对这种空间依赖性产生影响。由此,提出本文的第二个假设。

假设2:长三角城市群各城市之间经济发展存在空间相关性,且彼此之间相互影响。

文化创意产业是一种极具附加值的产业,能通过城市之间的生产活动带动周边城市和区域的经济增长。特别是当文化创意产业集聚化发展达到一定规模时,会对本城市、周边城市和整个区域范围的经济发展产生特定的影响[10]。其中作为智力因素的人力资本和作为指引因素的政府干预将对区域经济发展产生显著的促进作用[11];而城镇化水平、交通基础设施[12]和对外开放程度[13]则会在空间层面上由于“虹吸效应”的存在而挤占其他的生产要素,从而导致对区域经济增长有显著的抑制作用。由此,提出本文的第三个假设。

假设3:文化创意产业空间集聚对区域经济发展存在正向的影响,且人力资本、政府干预等变量能够显著地促进区域经济发展,城镇化水平、交通基础设施、对外开放程度则对区域经济增长产生显著的抑制作用。

2 模型构建与数据来源

2.1 模型构建

2.1.1 长三角城市群文化创意产业空间集聚态势测度

区位熵综合考虑了产业规模和地域差异[14],可以作为长三角城市群文化创意产业集聚水平的测度指标,具体计算公式如下:

(1)

一般来说,区位熵指数越大,代表文化创意产业集聚水平越高。

2.1.2 长三角城市群文化创意产业空间相关性分析

1) 长三角城市群空间权重矩阵构建。空间权重矩阵可以衡量城市间空间地理距离、相互依赖程度、经济发展水平等情况[15]。为了探讨长三角城市群之间的相邻关系,本文构建兼顾地理和经济两种影响因素的经济距离嵌套矩阵,具体表达式如下:

(2)

2) 长三角城市群文化创意产业空间相关性检验模型。借鉴现有研究发现[16],长三角城市群文化创意产业相关性可以结合莫兰指数I来进行分析。运用全局莫兰指数I可以分析得出整体空间集聚状况,计算公式为:

(3)

计算局部空间集聚状况:

(4)

式中:s2表示样本方差。

局部自相关有四种类型且分布在四个象限中,具体如图1所示。

图1 局部自相关的四种类型分布Fig.1 Four types of local autocorrelation maps

2.1.3 长三角城市群文化创意产业影响效应分析

1) 空间杜宾模型构建。空间杜宾模型同时兼顾了解释变量和被解释变量的空间滞后效应[17],可以用来考察长三角城市群文化创意产业空间影响效应。为减少数据存在多重共线性、自相关带来的误差,增强模型的说服力,本文将模型的各指标数据均取对数形式,具体如下:

(5)

式中:a为常数项,t表示不同年份;lnPDGPit是被解释变量,为第i个城市第t年的人均生产总值;lnCIAit是核心解释变量,lnXit为一组控制变量,包括产业要素、产业关联、区位优势三类;WijlnXjt、WijlnYjt表示城市i的解释变量与被解释变量的空间滞后项;ρ为空间回归系数;β、θ分别表示解释变量和解释变量空间交互项的待估系数;μi为空间效应,λi为时间效应;εit为随时间和空间改变的空间误差项,服从独立分布。

2) 影响效应分解。由于某个城市解释变量的变化不仅会影响到本城市的被解释变量,还会影响到其他城市。因此,为了对两种影响进行区分,本文借鉴Lesage和Pace的研究方法[18],利用偏微分法对空间杜宾模型进行分解,将解释变量对被解释变量的影响效应分解成直接效应、间接效应和总效应。具体分解步骤如下:

水利工程是一项民生工程，是我国的一大主要工程，不仅关系到社会生产活动的运行，也关系到百姓的日常生活，因此，堤坝的施工质量是水利工程施工中的一个主要控制点。而对于堤坝渗水病害的治理，当前我国已经提出了具体的解决方法，例如，混凝土防渗墙技术、堤坝灌浆防渗技术等，本文主要分析几种堤坝防渗加固技术以及施工要点。

空间杜宾模型表达式转换为:

Y=ρWY+βX+θWX+αln+ε

(6)

由式(6)变换成:

(ln-ρW)Y=βX+θWX+αln+ε

(7)

Y=(ln-ρW)-1αln+(ln-ρW)-1(Xtβ+WXtθ)+
(ln-ρW)-1ε

(8)

令V(W)=(ln-ρW)-1,Sr(W)=V(W)(lnβ+Wθr),则有:

(9)

若令Sr(W)ij表示Sr(W)中的第i、j个元素,V(W)i表示V(W)中的第i行,ln表示n阶单位矩阵,k表示解释变量的个数,则式(9)的矩阵形式为:

(10)

(11)

2.2 变量说明

在借鉴已有研究的基础上,综合考虑长三角城市群文化创意产业的实际情况,本文构建被解释变量、核心解释变量和控制变量。

2.2.1 被解释变量

被解释变量采用人均GDP(PGDP)衡量各市经济增长状况。衡量经济增长的指标包括国民生产总值(GDP)、居民消费价格指数(CPI)、生产者价格指数(PPI)等,但考虑到数据的可获得性,本文选择PGDP作为衡量经济增长状况的指标[14]。

2.2.2 核心解释变量

采用区位熵(CIA)作为核心解释变量[12]。

2.2.3 控制变量

文化创意产业对区域经济增长的影响不仅局限于产业集聚,还受到其他因素的综合作用,因此本文选择以下变量作为控制变量:1) 人力资本(HUM),表示文化创意产业的发展潜力,用每万人高等院校在校大学生人数来衡量[5];2) 政府干预(GOV),表示政府对文化创意产业发展的支持力度,用文化产业财政拨款占地区财政总支出的比例来衡量[11];3) 交通基础设施(TRA),这主要是与各市的交通通达度相关的指标,用货运量(TRA)来衡量[12];4) 城镇化水平(URB),用来表示城市的发展水平和程度,通常可以用城镇人口总数占常住总人口比重来衡量[19];5) 地区开放程度(FDI),用来衡量各市经济与其他国家经济往来的程度,用外商直接投资来衡量[20]。

2.3 数据来源

研究数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国文化及相关产业统计年鉴》和各市统计局公布的统计年鉴、统计公报。数据尽量采用同一指标发布体系的数据,部分缺失值采用插值法补齐[21]。各变量原始数据的描述性统计如表1所示。

表1 各变量原始数据的描述性统计Tab.1 Descriptive statistics of original data of each variable

3 实证分析

3.1 长三角城市群文化创意产业空间集聚态势分析

以三年为基准分别取2010年、2013年、2016年和2019年的区位熵计算结果并结合Arcgis 10.2软件进行分级绘图分析。如图2和图3所示,长三角城市群文化创意产业的集聚水平较高,区位熵指数多数超过0.5,在近些年的集聚水平趋于均衡发展。具体来看,位于安徽省和江苏省的城市区位熵指数在2010—2013年有小幅度的下降,随后呈上升趋势;上海市和位于浙江省的城市区位熵指数变化幅度较小,表明此类城市的文化创意产业集聚水平维持稳定的增长趋势;在2019年多数城市的区位熵指数超过了1且集聚态势的曲线相较平缓,表明长三角城市群文化创意产业的空间集聚程度不断加强,空间集聚水平趋于均衡发展,由此验证假设1成立。

图2 长三角城市群文化创产业空间集聚态势Fig.2 Spatial agglomeration trend of cultural and creative industries in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

图3 2010—2019年区位熵指数分级Fig.3 Classification of location entropy index from 2010 to 2019

3.2 长三角城市群文化创意产业空间相关性检验

3.2.1 全局莫兰指数检验

运行Stata 16.0软件进行全局空间相关性检验,可得到如表2所示的结果。从表2可以看出,长三角城市群的经济增长存在较显著的空间相关性,全局莫兰指数通过1%水平的显著性检验且结果均为正数,并整体呈现上升的趋势,表示长三角城市群的经济增长存在空间集聚效应,且伴随长三角城市群一体化发展进程的加快,经济增长逐渐有明显的正向空间依赖性,由此验证假设2成立。具体来看(图4),2010—2011年的全局莫兰指数值有较为明显的上升,2012—2014年数值维持不变,2015—2016年有小幅下降趋势,2017—2019年则波动上升并保持相对稳定。其中,作为转折点的2016年是长三角城市群推进供给侧改革、优化产业结构、迈入经济新增长模式的重要时间节点,随着经济社会的向前迈步,区域经济发展更加稳定协调。

表2 2010—2019年长三角城市群PGDP莫兰指数Tab.2 PGDP Moran index of the Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 2010 to 2019

图4 2010—2019年长三角城市群PGDP莫兰指数趋势Fig.4 Trend chart of PGDP Moran index of the Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 2010 to 2019

3.2.2 局部莫兰指数检验

城市经济增长的局部空间相关性用莫兰散点图来验证,本文以每三年为基准分别取2010、2013、2016年和2019年的局部莫兰指数散点图进行分析。由图5可知,2010年长三角城市群经济增长集聚态势较为分散,第二象限与第四象限的城市相对较多,在2013—2019年的散点图中可以看出长三角城市群逐渐移动至第一、第三象限,说明长三角城市群的经济增长逐渐呈现出高高集聚和低低集聚的特征,表现出较为明显的正向空间集聚状态,经济增长局部空间关联性强。从动态演示的趋势来看,随着时间的推移,长三角城市群经济增长的集聚态势显著性不断增强,“H-H集聚型”的城市由2010年的5个在2019年变成9个,“L-L集聚型”的城市由2010年的7个在2019年变为9个。具体来看,位于“高高集聚区”的城市多为浙江省和江苏省的城市,位于“L-L集聚型”的城市多为安徽省的城市,这主要是由于江浙两省众多城市经济增长一直处于较高的状态,两省的基础设施建设更加完备,经济发展前景更广阔,吸引了大量文化创意企业进驻,周围城市经济增长也较高,因此出现高高集聚的现象。而安徽省内城市由于经济、地理、历史等诸多因素的影响,发展相对欠缺,安徽省内城市文化创意产业集聚不如江浙两省,因此呈现“L-L集聚”的态势。这表明经济增长较高(或者较低)的城市在空间上更容易集聚,进一步证明长三角城市群的经济增长空间差异较小,为本文从空间视角研究城市经济增长提供依据。

3.3 基于空间杜宾模型的影响效应分析

3.3.1 空间计量模型估计

莫兰指数检验结果表明,长三角城市群文化创意产业影响效应适宜采用空间计量模型进行研究,利用Stata 16.0软件对空间计量模型估计进行检验,可得到如表3所示的具体结果。从表3可以看出,LM-lag、LM-error、Robust LM-error均在1%的显著性水平下拒绝了原假设,Robust LM-lag在5%的显著性水平下拒绝原假设,证明本文选择建立空间计量模型是合理的;Wald Spatial-error、Wald Spatial-lag、LR Spatial-lag、LR Spatial-error均在1%的显著性水平下拒绝SDM模型可以退化成SAR或者SEM模型的原假设,说明本文选择SDM模型更能满足研究的需求;最后Hausman检验在1%的显著性水平下拒绝了原假设。因此,适宜建立固定效应的空间杜宾模型进行深度研究。

图5 局部莫兰指数散点图Fig.5 Scatterplot of local Moran index

表3 空间计量模型检验选择结果Tab.3 Selection results of spatial econometric model test

3.3.2 空间杜宾模型的固定效应检验

固定效应又分为个体固定效应、时间固定效应和双固定效应,本文使用极大似然估计法(MLE法)分别对三种固定效应进行检验,结果如表4所示。从表4可以看出,个体固定效应下的核心解释变量CIA回归结果显著,ρ值为0.700且在1%的显著性水平下显著,表明长三角城市群经济增长之间有显著的正向空间相关性,而时间固定效应和双固定效应下CIA、ρ值均未能通过显著性检验;同时根据R2数值判断,个体固定效应的R2值最大,表明个体固定效应模型相较其他两种模型的解释能力稍好。因此,本文选择基于个体固定效应的空间杜宾模型进一步展开研究。

表4 基于个体固定、时间固定、双固定效应的SDM回归结果Tab.4 SDM regression results based on individual fixed,time fixed and double fixed effects

3.3.3 基于个体固定的影响效应分解

由于空间杜宾模型中存在反馈效应,在表4中仅反映出显著性水平和作用方向上的有效性,针对自变量对因变量所产生的边际效应不能够直接反映,而长三角城市群文化创意产业空间集聚对区域发展的影响效应并不是单一的,因此本文采用偏微分的方法解释SDM模型中自变量变化对因变量所带来的影响。由式(6)～(11)可以得到某城市的文化创意产业空间集聚对本城市经济增长的直接效应、对其他城市经济增长的间接效应,以及对长三角城市群经济增长的总效应,具体结果如表5所示。

表5 个体固定效应下SDM模型效应分解Tab.5 Effect decomposition of SDM model under individual fixed effect

1) 由表5数据可知,在经济距离嵌套矩阵下,长三角城市群文化创意产业空间集聚对区域经济增长的直接效应为正值且不显著,可能是由于文化创意产业在本城市的集聚存在规划等限制,对经济发展的影响未能充分且显著地体现出来;间接效应和总效应均为正值且均通过了5%的显著性水平检验,表明文化创意产业在长三角城市群中的集聚水平不断提高,能够随着集聚水平的增长而形成溢出效应,显著地促进周边城市和整个区域经济的快速发展。直接效应估计系数远远小于间接效应的估计系数,表明文化创意产业空间集聚对周边城市和整个区域经济发展的影响要超过对本城市的影响,文化创意产业空间集聚所带来的空间溢出效应已经成为推动长三角城市群经济增长的重要因素。

2) 人力资本对区域经济增长的三种影响效应均为正值且都通过了显著性检验,表明人力资本作为经济发展中的生产要素,通过积极参与生产活动对经济发展产生正向的影响效应。其中,直接效应的估计系数为0.320 6,低于间接效应的估计系数和总效应的估计系数,表明人力资本在本城市的集聚能够显著地促进城市经济增长,但是对周边城市和区域的经济增长而言具有更强的空间溢出效应。这可能是因为在区域一体化发展的当下,长三角城市群各城市间经济活动的互动加强了人力资本的空间流动率,在一定程度上促进人力资本分布格局的改善,增强了地区经济发展的活力,说明人力资本的发展对于区域经济增长产生积极显著的作用,进一步证明高素质人才对经济增长的重要性。

3) 政府干预对区域经济增长的三种影响效应均为正值且分别通过了5%和10%的显著性检验,其中间接效应的估计系数超过直接效应的估计系数,说明政府干预虽然对本城市的经济发展有积极的正向促进作用,但相邻城市之间的影响程度要更为深刻;政府干预的总效应估计系数为2.350 0,即当长三角城市群文化创意产业空间集聚程度每增加1%,会促使该区域经济发展水平显著的增加2.350 0%,表明长三角城市群一体化发展成为区域发展的大势,在各级政府的协调下,区域一体化发展迈向更协调的发展阶段,区域内资源配置和使用效率得到提高,文化创意产业在长三角城市群之间形成良性的产业联动。

4) 交通基础设施对区域经济增长的三种影响效应的估计系数均为负值,且只有直接效应的系数通过了显著性检验,其中直接效应的估计系数为-0.047 3,意味着当交通基础设施在城市内集聚程度每增加1%,会导致本城市经济增长下降0.047 3%。这可能是因为当文化创意产业在本城市内集聚达到了一定的程度后,对交通设施完善度的需求便不再强烈,并转而寻求其他能促进产业集聚水平提高的影响因素,意味着交通基础设施的集聚意味着会对挤占城市内的生产要素,因此交通基础设施对城市经济增长的影响程度有所下降。间接效应和总效应的估计系数为负值但不显著,可能的原因是交通基础设施对周边城市和整个区域的空间溢出效应有限,但由于本城市的交通基础设施得到完善,会产生城市间的资源“虹吸效应”,从而导致对周边城市和整个区域的经济增长有负向的影响。

5) 城镇化水平的提升对区域经济增长的直接效应不显著,但间接效应和总效应均显著且系数为负值,城镇化水平表示城市的发展水平和发展状态,城镇化水平每提升1%,会导致本城市的经济增长提高0.004 7%,说明伴随城镇化的进展,城市内资源配置、基础设施条件、产业协同发展等多方面都有所改善,从而对城市的经济发展有着正向的影响作用;但间接效应和总效应显著为负则进一步说明当本城市的城镇化水平得到了提升,对周边落后城市生产要素的“虹吸效应”得到加强,更多的生产要素会流入较发达的城市,因此会对周边城市和整个区域的经济发展产生显著的抑制作用。

6) 对外开放程度的三种影响效应系数均为负值,其中间接效应和总效应的估计系数通过了5%的显著性检验,即对外开放程度每提高1%,会显著地引起周边城市经济发展水平下降0.866 2%、长三角城市群区域经济发展水平下降0.879 6%。这与季颖颖等[13]的研究结果相吻合,可能的原因是外商对长三角城市群的文化创意产业的投资通常是为了能够享受该区域内政策优惠、较低的生产成本,外商企业在长三角城市群的发展会加剧市场的竞争程度,对尚处于起步或成长阶段的本土企业产生挤出效应,从而导致对本城市、周边城市和整个区域的经济增长产生抑制作用。以上实证结果验证了假设3成立。

4 结论和建议

4.1 结 论

1) 长三角城市群文化创意产业存在明显的空间依赖性和空间影响效应。根据莫兰指数检验结果显示,长三角城市群经济增长存在较为明显的空间相关性,27个城市文化创意产业多位于“H-H集聚区型”“L-L集聚型”;从莫兰指数散点图的动态演示结果来看,长三角城市群经济增长空间差异逐渐缩小,区域经济整体发展呈现出更加稳定协调的态势。此外,根据莫兰指数散点图发现,浙江省、江苏省的城市多位于“H-H集聚型”,安徽省的城市多位于“L-L集聚型”,这与各城市之间的发展现状有着较为明显的关联,经济较为发达的上海市、浙江省和江苏省的城市拥有有利于文化创意产业集聚的经济环境、基础设施等,而处于安徽省的城市受到经济发展、地理因素、历史原因等影响,对文化创意产业的吸引力较低,产业集聚化水平较低。

2) 文化创意产业所具备的高渗透、高知识、高附加值等特性使其更容易在区域经济发展中成为各行各业的黏合剂。就长三角城市群而言,文化创意产业空间集聚对本城市经济增长有正向的促进作用,对周边城市和区域经济增长的发展影响更为显著且影响程度超过对本城市的影响程度,表明完善的文化创意产业价值链条不仅能够为城市提供大量的就业机会,而且通过带动相关产业转型升级并对区域经济增长有着显著的贡献。目前文化创意产业空间集聚所带来的溢出效应,已经成为推动长三角城市群经济高质量增长的重要因素。

3) 从控制变量影响效应估计系数来看,人力资本、政府干预的间接效应估计系数远超于直接效应,这表明此类控制变量对本城市经济发展有显著的正向促进作用,但对周边城市的溢出效应要更加深刻;交通基础设施、对外开放程度的三种影响效应系数均为负值,表明此类控制变量在区域经济增长过程中会出现挤占生产要素、产生“虹吸效应”,从而不利于区域经济增长;城镇化水平的提升有利于推进本城市的经济增长,同样由于“虹吸效应”的存在,会导致周边落后城市的生产要素流入该城市,并进一步影响整个区域的经济增长。由此可见,在文化创意产业空间集聚的过程中,诸多要素所起的作用也各不相同,未来将众多文化创意产业要素转换成经济高质量发展优势至关重要。

4.2 建 议

1) 统筹规划长三角城市群文化创意产业,形成各具特色的区域文化创意产业整体发展格局。长三角城市群在历史发展过程中陆续形成了以吴越文化、江南文化、徽派文化、海派文化为主的特色文化体系,不仅区域文化底蕴极为深厚,而且各城市间的文化特色不尽相同,未来各城市必须明确自身发展文化创意产业的优劣势,充分利用所在城市文化创意产业的资源禀赋,形成各具竞争优势的文化创意产业整体格局;同时根据城市发展和经济增长的实际情况,注重发挥城市的比较优势,避免长三角城市群内文化创意产业同构现象,促进区域文化创意产业协同发展。

2) 充分发挥政府协调作用,积极引导长三角城市群文化创意产业一体化发展进程。区域一体化发展强调文化创意产业资源应该在长三角城市群之间合理、适度的流动,以促使本城市、周边城市和整个区域的经济发展,因此资源禀赋相对落后的城市应该冲破行政藩篱和地域阻隔,以吸引到优质的文化创意产业资源在当地集聚;同时也应该避免因资源过度集聚而挤占其他产业和其他城市发展空间,进而发挥产业的规模效应以降低生产成本、提高产业生产效益,推动长三角城市群文化创意产业一体化可持续发展。

3) 明确不同产业门类的市场定位,合理推进长三角城市群文化创意产业进行空间集聚。针对不同类型文化创意产业发展所需的资源条件及其目标市场消费群体,合理选址能使产业充分利用政府优惠政策及产业资源。由于文化创意产业细分门类众多,不同产业类型对资源、政策等的需求各有侧重,因此,在加快引导产业集聚进程中必须明确不同产业门类的市场定位,如注重创造研发的文化创意企业选址应当靠近大学城、研发机构,不仅能享受到更优质的人才资源,还能利用政府所提供的创新创业优惠政策,保证行业领先位置。

4) 充分发挥文化创意产业资源比较优势,加快长三角城市群内部之间的分工协作。由于文化创意产业的细分门类众多,长三角各城市在引导产业集聚的过程中需要合理地考虑当地的资源禀赋和市场环境,充分发挥各城市的比较优势,有目地吸引某一类型的文化创意产业在当地集聚,推动长三角城市群文化创意产业链条高效衔接,打造跨地区、跨行业、跨资本的文化创意产业价值链条,提高长三角城市群文化创意产业分工协作效率,推进长三角城市群经济高质量增长和区域文化软实力稳步提升。

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