空间集聚、技术创新与中国省域经济增长——基于面板数据FE-IV模型的实证研究

发布时间：2018-02-09 12:40

  本文关键词： 空间经济集聚 技术创新 区域经济增长 面板FE-IV模型　出处：《北京理工大学学报(社会科学版)》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：通过对技术创新作用的比较静态分析,阐释了集聚影响增长的理论机制,构建了空间经济增长的群峰型周期结构框架,从理论上统一了"倒U形""U形"曲线关系等不一致的研究结论。随后,在利用空间赫希曼-赫芬达尔指数(HHI)和空间集中度指数(CR2)定量测度中国25省1990—2013年省域经济空间集聚程度的基础上,借助能同时处理个体效应和内生性问题的面板固定效应工具变量模型,对提出的理论假说进行了实证分析和稳健性检验。结果表明:在其他因素不变时,空间集聚对省域经济增长的影响呈"倒U形"曲线关系;而当创新水平提高和其他控制因素改善时,这一"倒U形"曲线则会向右上位移,不断拓展区域经济增长的潜在上限,形成一种周期性群峰结构;而实际的经济集聚程度则影响区域增长在上限范围内的具体位置,且达致最高增长水平的最优经济集聚程度与创新水平呈正比,过高或过低的集聚程度都不利于增长。
[Abstract]:Based on the static analysis of the function of technological innovation, this paper explains the theoretical mechanism of agglomeration influencing growth, and constructs the periodic structure frame of "peak-type" type of spatial economic growth. It unifies the inconsistency of the relationship between "inverted U-shaped" and "U-shaped" curves in theory. Based on the quantitative measurement of the regional economic spatial agglomeration in 25 provinces of China from 1990 to 2013 by using the spatial Hershman-Herfendal index (HHI) and the spatial concentration index (CR2), With the help of the panel fixed effect tool variable model, which can deal with both individual and endogenetic problems, the empirical analysis and robustness test of the theoretical hypothesis are carried out. The results show that, when other factors remain unchanged, The effect of spatial agglomeration on provincial economic growth is "inverted U-shaped" curve, but when innovation level is improved and other control factors are improved, this "inverted U-shaped" curve will shift to the right and expand the potential upper limit of regional economic growth. Forming a periodic peak structure, and the actual degree of economic agglomeration affects the specific position of regional growth within the upper limit, and the optimal degree of economic agglomeration, which achieves the highest growth level, is proportional to the level of innovation. Too high or too low a degree of agglomeration is not conducive to growth.
【作者单位】： 南京大学经济学院;
【基金】：国家社会科学基金青年项目资助(14CJL019) 全国统计科学研究项目资助(2015LY76) 河南省高等学校重点科研项目资助计划(17A790014)
【分类号】：F124

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