工业集聚、空间溢出与区域经济增长——基于空间面板杜宾模型的研究
发布时间：2020-07-11 06:40
【摘要】：基于空间计量经济学的研究视角,运用全域空间自相关Moran's I指数、空间局域LISA分析,考察2001-2013年我国省际工业集聚与经济增长的空间相关性,并构建三种不同空间权重矩阵下的空间面板杜宾模型,进一步分析中国工业集聚对经济增长的影响。结果表明:我国工业集聚和经济增长具有明显的空间依赖性,并呈现出"东高西低"的格局;工业集聚对经济增长具有显著的促进作用,若不考虑空间因素,结果会被高估;在仅考虑经济因素的空间权重下,其他地区工业集聚对本地区经济增长的回流效应占主导地位,工业集聚表现出显著的空间负溢出效应,加剧区域不平衡增长;而纳入地理因素后,其他地区工业集聚对本地区经济增长的扩散效应抵消了回流效应,负的空间溢出效应不太显著。当然,人力资本和物质资本的投入、交通基础设施的改善也将促进地区经济增长。
【图文】：
在全域空间自相关的基础上，用Moran＇sI散点图检验不同区域工业集聚和经济发展水平在空间上的差异程度及其显著性，结果如下图所示:图12013年工业集聚Moran＇sI散点图图22013年人均GDP的Moran＇sI散点图我国省际工业集聚与经济增长总体上呈现出集聚态势，且空间非均衡分布特征明显。工业集聚的Moran＇sI散点图中，大部分省份位于第一和第三象限，呈现出“高—高”和“低—低”特征。经济增长的空间集聚趋势更为显著。为了更加清晰地在地图上呈现出省域工业集聚程度和经济增长的空间差异，文中给出了LISA显著水平图，如下所示:图32013年工业集聚的LISA显著水平图图42013年人均GDP的LISA显著水平图从图3和图4可以清晰地看出，东部沿海省份的工业集聚和经济增长水平多呈现出“高—高”特征，而西部落后地区呈现“低—低”特征。这表明工业集聚与经济增长的空间分布并非完全随机，而是表现出明显的非均质性。这要求我们在研究工业集聚与经济增长的关系时，不能忽视其空间依赖性，否则会导致估计结果有偏。(二)空间计量模型的估计结果与分析1.普通面板数据模型估计。本文使用的是面板数据模型，首先需要根据Hausman检验确定使用混合OLS模型、固定效应模型还是随机效应模型。固定效应又分为空间固定效应、时期固定效应和空间时期双固定效应。为了确定模型的具体形式，本文分别进行了LM检验、LＲ检验和Hausman检验，结果表明，在经济距离权重和嵌套权重矩阵下，应使用空间和时期双固定效应模型，而0－1邻接权重矩阵则使用随机效应模型。具体回归结果如下表所示:71
在全域空间自相关的基础上，用Moran＇sI散点图检验不同区域工业集聚和经济发展水平在空间上的差异程度及其显著性，结果如下图所示:图12013年工业集聚Moran＇sI散点图图22013年人均GDP的Moran＇sI散点图我国省际工业集聚与经济增长总体上呈现出集聚态势，且空间非均衡分布特征明显。工业集聚的Moran＇sI散点图中，大部分省份位于第一和第三象限，呈现出“高—高”和“低—低”特征。经济增长的空间集聚趋势更为显著。为了更加清晰地在地图上呈现出省域工业集聚程度和经济增长的空间差异，文中给出了LISA显著水平图，如下所示:图32013年工业集聚的LISA显著水平图图42013年人均GDP的LISA显著水平图从图3和图4可以清晰地看出，东部沿海省份的工业集聚和经济增长水平多呈现出“高—高”特征，而西部落后地区呈现“低—低”特征。这表明工业集聚与经济增长的空间分布并非完全随机，而是表现出明显的非均质性。这要求我们在研究工业集聚与经济增长的关系时，不能忽视其空间依赖性，否则会导致估计结果有偏。(二)空间计量模型的估计结果与分析1.普通面板数据模型估计。本文使用的是面板数据模型，首先需要根据Hausman检验确定使用混合OLS模型、固定效应模型还是随机效应模型。固定效应又分为空间固定效应、时期固定效应和空间时期双固定效应。为了确定模型的具体形式，本文分别进行了LM检验、LＲ检验和Hausman检验，结果表明，在经济距离权重和嵌套权重矩阵下，应使用空间和时期双固定效应模型，而0－1邻接权重矩阵则使用随机效应模型。具体回归结果如下表所示:71
在全域空间自相关的基础上，用Moran＇sI散点图检验不同区域工业集聚和经济发展水平在空间上的差异程度及其显著性，结果如下图所示:图12013年工业集聚Moran＇sI散点图图22013年人均GDP的Moran＇sI散点图我国省际工业集聚与经济增长总体上呈现出集聚态势，且空间非均衡分布特征明显。工业集聚的Moran＇sI散点图中，大部分省份位于第一和第三象限，呈现出“高—高”和“低—低”特征。经济增长的空间集聚趋势更为显著。为了更加清晰地在地图上呈现出省域工业集聚程度和经济增长的空间差异，文中给出了LISA显著水平图，如下所示:图32013年工业集聚的LISA显著水平图图42013年人均GDP的LISA显著水平图从图3和图4可以清晰地看出，东部沿海省份的工业集聚和经济增长水平多呈现出“高—高”特征，而西部落后地区呈现“低—低”特征。这表明工业集聚与经济增长的空间分布并非完全随机，而是表现出明显的非均质性。这要求我们在研究工业集聚与经济增长的关系时，不能忽视其空间依赖性，否则会导致估计结果有偏。(二)空间计量模型的估计结果与分析1.普通面板数据模型估计。本文使用的是面板数据模型，首先需要根据Hausman检验确定使用混合OLS模型、固定效应模型还是随机效应模型。固定效应又分为空间固定效应、时期固定效应和空间时期双固定效应。为了确定模型的具体形式，本文分别进行了LM检验、LＲ检验和Hausman检验，结果表明，在经济距离权重和嵌套权重矩阵下，应使用空间和时期双固定效应模型，而0－1邻接权重矩阵则使用随机效应模型。具体回归结果如下表所示:71
【图文】：
在全域空间自相关的基础上，用Moran＇sI散点图检验不同区域工业集聚和经济发展水平在空间上的差异程度及其显著性，结果如下图所示:图12013年工业集聚Moran＇sI散点图图22013年人均GDP的Moran＇sI散点图我国省际工业集聚与经济增长总体上呈现出集聚态势，且空间非均衡分布特征明显。工业集聚的Moran＇sI散点图中，大部分省份位于第一和第三象限，呈现出“高—高”和“低—低”特征。经济增长的空间集聚趋势更为显著。为了更加清晰地在地图上呈现出省域工业集聚程度和经济增长的空间差异，文中给出了LISA显著水平图，如下所示:图32013年工业集聚的LISA显著水平图图42013年人均GDP的LISA显著水平图从图3和图4可以清晰地看出，东部沿海省份的工业集聚和经济增长水平多呈现出“高—高”特征，而西部落后地区呈现“低—低”特征。这表明工业集聚与经济增长的空间分布并非完全随机，而是表现出明显的非均质性。这要求我们在研究工业集聚与经济增长的关系时，不能忽视其空间依赖性，否则会导致估计结果有偏。(二)空间计量模型的估计结果与分析1.普通面板数据模型估计。本文使用的是面板数据模型，首先需要根据Hausman检验确定使用混合OLS模型、固定效应模型还是随机效应模型。固定效应又分为空间固定效应、时期固定效应和空间时期双固定效应。为了确定模型的具体形式，本文分别进行了LM检验、LＲ检验和Hausman检验，结果表明，在经济距离权重和嵌套权重矩阵下，应使用空间和时期双固定效应模型，而0－1邻接权重矩阵则使用随机效应模型。具体回归结果如下表所示:71
在全域空间自相关的基础上，用Moran＇sI散点图检验不同区域工业集聚和经济发展水平在空间上的差异程度及其显著性，结果如下图所示:图12013年工业集聚Moran＇sI散点图图22013年人均GDP的Moran＇sI散点图我国省际工业集聚与经济增长总体上呈现出集聚态势，且空间非均衡分布特征明显。工业集聚的Moran＇sI散点图中，大部分省份位于第一和第三象限，呈现出“高—高”和“低—低”特征。经济增长的空间集聚趋势更为显著。为了更加清晰地在地图上呈现出省域工业集聚程度和经济增长的空间差异，文中给出了LISA显著水平图，如下所示:图32013年工业集聚的LISA显著水平图图42013年人均GDP的LISA显著水平图从图3和图4可以清晰地看出，东部沿海省份的工业集聚和经济增长水平多呈现出“高—高”特征，而西部落后地区呈现“低—低”特征。这表明工业集聚与经济增长的空间分布并非完全随机，而是表现出明显的非均质性。这要求我们在研究工业集聚与经济增长的关系时，不能忽视其空间依赖性，否则会导致估计结果有偏。(二)空间计量模型的估计结果与分析1.普通面板数据模型估计。本文使用的是面板数据模型，首先需要根据Hausman检验确定使用混合OLS模型、固定效应模型还是随机效应模型。固定效应又分为空间固定效应、时期固定效应和空间时期双固定效应。为了确定模型的具体形式，本文分别进行了LM检验、LＲ检验和Hausman检验，结果表明，在经济距离权重和嵌套权重矩阵下，应使用空间和时期双固定效应模型，而0－1邻接权重矩阵则使用随机效应模型。具体回归结果如下表所示:71
在全域空间自相关的基础上，用Moran＇sI散点图检验不同区域工业集聚和经济发展水平在空间上的差异程度及其显著性，结果如下图所示:图12013年工业集聚Moran＇sI散点图图22013年人均GDP的Moran＇sI散点图我国省际工业集聚与经济增长总体上呈现出集聚态势，且空间非均衡分布特征明显。工业集聚的Moran＇sI散点图中，大部分省份位于第一和第三象限，呈现出“高—高”和“低—低”特征。经济增长的空间集聚趋势更为显著。为了更加清晰地在地图上呈现出省域工业集聚程度和经济增长的空间差异，文中给出了LISA显著水平图，如下所示:图32013年工业集聚的LISA显著水平图图42013年人均GDP的LISA显著水平图从图3和图4可以清晰地看出，东部沿海省份的工业集聚和经济增长水平多呈现出“高—高”特征，而西部落后地区呈现“低—低”特征。这表明工业集聚与经济增长的空间分布并非完全随机，而是表现出明显的非均质性。这要求我们在研究工业集聚与经济增长的关系时，不能忽视其空间依赖性，否则会导致估计结果有偏。(二)空间计量模型的估计结果与分析1.普通面板数据模型估计。本文使用的是面板数据模型，首先需要根据Hausman检验确定使用混合OLS模型、固定效应模型还是随机效应模型。固定效应又分为空间固定效应、时期固定效应和空间时期双固定效应。为了确定模型的具体形式，本文分别进行了LM检验、LＲ检验和Hausman检验，结果表明，在经济距离权重和嵌套权重矩阵下，应使用空间和时期双固定效应模型，而0－1邻接权重矩阵则使用随机效应模型。具体回归结果如下表所示:71
【参考文献】
相关期刊论文 前4条
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【共引文献】
相关期刊论文 前10条
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3 李华;马U
本文编号：2750083
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