区域经济增长驱动因素与空间溢出效应的对比研究

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闫东升^,¹, 王玥², 孙伟^,³, 李平星³

1.河海大学公共管理学院,南京 211100

2.上海市现代管理研究中心,上海 200052

3.中国科学院南京地理与湖泊研究所,流域地理学重点实验室,南京 210008

A comparative study on the driving factors and spatial spillover effects of economic growth across different regions of China

YAN Dongsheng^,¹, WANG Yue², SUN Wei^,³, LI Pingxing³

1. Public Administration School, Hohai University, Nanjing 211100, China

2. Modern Management Center, Shanghai 200052, China

3. Key Laboratory of Watershed Geography, Nanjing Institute of Geography Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China

通讯作者: 孙伟（1980-）,男,辽宁彰武人,博士,研究员,博士生导师,主要研究方向为区域发展与规划。E-mail: wsun@niglas.ac.cn

收稿日期:2020-08-7接受日期:2020-11-30

基金资助:

国家自然科学基金项目(41871209)
国家自然科学基金项目(42101183)
美丽中国生态文明建设科技工程专项(XDA23020102)
南京大学长江三角洲经济社会发展研究中心重大项目(CYD-2020018)

Received:2020-08-7Accepted:2020-11-30
作者简介 About authors
闫东升（1990-）,男,河南项城人,博士,讲师,主要研究方向为区域发展与规划。E-mail: yds1223@163.com

摘要
准确把握经济增长驱动因素与空间溢出效应,对于进一步理清城市相互关系、推动区域均衡发展具有重要的理论与实践意义。本文以长江三角洲、广东省为例,采用不均衡指数、地理集中度探析经济格局时空演变特征,并基于空间计量方法,对经济增长驱动因素与空间溢出效应进行对比研究。结果发现：① 21世纪以来,伴随着对全国经济增长贡献的稳步提升,研究区域经济格局也呈现差异化演变态势,但“核心-边缘”格局均未明显改变。② 空间计量结果表明,区域经济增长驱动因素存在显著差异,但经济增长均存在显著正向空间溢出效应,且长江三角洲空间溢出效应更强。③ 进一步的分解、对比表明,不同区域、不同时期经济增长驱动因素存在差异,空间溢出效应也表现为时间上的逐渐增强、空间上的核心区更强。基于距离变动的分析发现,研究区域经济增长空间溢出效应均呈现“倒U”型趋势。本研究有助于揭示研究区域城市间相互关系,也为推动区域一体化发展、合理引导城市群扩容等提供前瞻性参考。
关键词： 经济增长;驱动因素;空间溢出效应;对比

Abstract

During the 14th Five-Year Plan period (2021-2025), enhancing the radiation role of central cities and urban clusters will be an important measure to promote coordinated regional development. In this context, accurately exploring the driving factors of economic growth and spatial spillover effects is significantly important to understand relationships among cities and promote balanced regional development. Taking the Yangtze River Delta and Guangdong province as examples, we utilized the imbalance index and geographic concentration to explore the spatio-temporal evolution of the economic pattern, and compared the driving factors and spatial spillover effects of economic growth based on the spatial econometric model. The main conclusions can be drawn as follows: (1) Since the beginning of the 21st century, with the steady economic growth, the evolutions of the economic pattern of both study areas have presented differentiated characteristics, but the “core-edge” pattern of economic distribution showed strong stability. (2) The spatial econometric model results showed that there were significant differences in the driving factors of economic growth across different regions. Both study areas had significant positive spatial spillover effects of economic growth, but the spatial spillover effect in the Yangtze River Delta was stronger. (3) Further decomposition and comparison showed that there were differences in the driving factors of economic growth across different regions and periods in the study areas. The spatial spillover effects of both study areas’ economic growth were higher in 2009-2017 compared with 2000-2008, and the spatial spillover effects of the core area were higher than those of the marginal area. The spatial spillover effects based on the change of geographic distance presented an “inverted U” trend, and the distance with the strongest spatial spillover effect in the Yangtze River Delta was significantly greater than that in Guangdong province, but the latter had a higher maximum spillover effect. This research provides an empirical reference for understanding the relationship of cities. It also tries to provide a theoretical basis for formulating scientific policies in order to promote integrated development and narrow regional development gaps. The results in this paper may offer a forward-looking reference for the integrated development of other urban agglomerations, and reasonably guide the expansion of urban agglomerations.

Keywords：economic growth;driving factor;spatial spillover effect;comparison

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本文引用格式
闫东升, 王玥, 孙伟, 李平星. 区域经济增长驱动因素与空间溢出效应的对比研究[J]. 地理研究, 2021, 40(11): 3137-3153 doi:10.11821/dlyj020200740
YAN Dongsheng, WANG Yue, SUN Wei, LI Pingxing. A comparative study on the driving factors and spatial spillover effects of economic growth across different regions of China[J]. Geographical Research, 2021, 40(11): 3137-3153 doi:10.11821/dlyj020200740

1 引言

区域发展差距不仅是社会各界关注焦点,更是区域经济学等研究热点问题之一^[1,2,3]。诸多理论与实证研究发现,尽管一定程度发展差距有利于加快要素流动、优化资源配置等,但持续显著的发展差距不仅削弱区域合作效率,更给区域高质量发展埋下隐患^[1,3,4]。对于综合国力逐渐增强、加快迈向现代化的中国,不同尺度、不同区域依旧显著的发展差距,成为新时代社会主要矛盾中“不平衡”的主要体现,进一步缩小区域发展差距,成为中国经济高质量发展的应有之义,也是解决新时代社会主要矛盾的重要举措^[2,3]。

科学把握经济增长驱动因素,是制定针对性政策实现区域发展差距缩小的重要基础^[2,5]。长期以来,以新古典为代表的理论较多地关注内在要素驱动,指出经济增长是人力投入、物质投资、技术水平、政府政策和产业结构等多重因素作用结果^[1,4,5]。随着全球化深入、一体化深化等,过度强调“内生动力”的研究对区域发展差距解释愈加乏力^[2,6],****意识到经济增长并不是一种空间孤立现象,相互作用及其带来的空间溢出效应这一“外部性”,在经济增长与区域协调中发挥着重要作用^[3,4,5,6,7]。理论上,无论是地理学第一定律^[6,8],还是区域差异增长理论、新经济地理学或新增长理论等^[2,7,9,10],日益重视“空间溢出效应”在经济增长中的关键作用。近年来,实证研究也发现“空间溢出效应”不仅是经济增长不可忽视力量,也深刻影响区域发展格局及其演变^[10,11,12]。在强化合作实现协调发展成为社会共识背景下,准确测度这一效应及其演变,对于制定科学政策推动区域协调发展具有重要现实意义^[6,10,11]。

随着数据完善、方法发展,****采用空间计量模型^[3,12-15]、门槛回归模型^[16]、地理加权回归模型^[2]、Conley-Ligon模型^[7]、网络分析法^[5]、空间泊松模型^[6]、面板分位数回归^[17]及空间MRW模型^[18]等方法,基于邻接关系^[15,19]、地理距离^[14]、经济距离^[13]、距离阈值^[12]、时间距离^[20]等对称矩阵与非对称矩阵^[5],从多重区域、差异化尺度^[7,17,19,20],对经济增长^[2,5,7]、创新格局^[14,16]、产业分布^[6]、要素利用效率^[20,21]及碳排放^[17]等的空间溢出效应进行测度。结果表明,无论是经济增长抑或影响经济增长的要素,在多重尺度上均呈现显著空间溢出效应^[7,14,18]。但在政府政策、边界壁垒、交通条件等驱动下,空间溢出效应呈现多样化特征：① 不同尺度、不同区域空间溢出效应存在差异,如不同省市经济增长空间溢出效应正负、大小的差异^[7],中部、东北、西北地区土地利用效率空间溢出效应显著高于西南地区^[22]。② 不同时期空间溢出效应的差异,如FDI对中国技术驱动的空间溢出效应经历了“挤出效应-正向溢出-不显著/挤出效应”的转变^[16];2011—2014年,中国农机化水平空间溢出效应是2001—2005年的4.6倍^[21]。③ 空间溢出效应存在距离衰减特征^[11,13,14],如500 km为全国生产性服务业空间外溢的“半衰”距离^[13];长江三角洲研发企业知识溢出强度呈负指数幂函数形式加速衰减,在40 km处减势趋于平缓^[19];中国城市创新空间溢出效应随距离增长呈现“倒U”趋势,空间溢出效应在650 km最强^[14]。丰富研究成果,为科学测度空间溢出效应、理清区域相互关系,提供了有益参考。但与创新格局、产业分布和发展效率等方面丰富研究相比,对经济增长空间溢出效应研究相对不足^[2,3,5],部分相关研究较多关注总体效应测度,对经济增长空间溢出效应的深度分析、不同区域的对比研究等相对欠缺^[5,6,15],这些是科学制定“因地制宜”政策重要基础,也是本文研究的重要内容、创新方向。

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》（http://www.gov.cn/xinwen/2021-03/13/content_5592681.htm）明确提出,健全区域协调发展体制机制,推动区域协调发展,表明区域协调发展将继续向纵深推进。面对区域发展差距、分工协作不充分等状况^[3,18],本文选取若干典型区域,在经济格局演变对比分析基础上,采用空间计量模型,对比研究经济增长驱动因素、空间溢出效应及其时空演变规律,进一步准确把握区域城市相互作用关系及区域之间发展差异,为不同层级政府制定科学政策推动区域协调发展、深化一体化进程等提供理论与实践支撑。

2 模型构建、研究方法与数据说明

2.1 计量模型构建

因具有较好实证操作性,Cobb-Douglas生产函数被广泛用于经济增长核算及驱动因素研究。借鉴相关研究^[23],本文构建如下模型：

（1）

\ln Y_{it} = β_{0} + β_{1} \ln L_{it} + β_{2} \ln K_{it} + β_{3} \ln X_{control} + ε_{it}

式中：i表示地区;t表示年份;

β

为回归系数;

ε_{it}

为扰动项;Y表示经济产出,用GDP表征;L表示劳动投入,表征就业人口;K表示资本投入,表征物质资本存量;

X_{control}

为若干控制变量,兼顾数据可得性、指标共线性与模型方差等,选择以下5个指标：① 对外开放度（FT,单位为亿元）：采用进出口总额表征对外开放度^[23],由当年价格计算的外贸依存度乘以可比价GDP得到。② 财政状况（Fin,单位为亿元）：采用一般公共预算支出表征城市财政水平。③ 交通可达性（Road,单位为km）：采用公路通行里程表征交通状况^[23]。④ 技术水平（Pat,单位为件）：采用专利授权量表征城市技术水平^[12]。⑤ 公共服务状况（Ser,单位为张）：采用卫生机构床位数表征。

一体化深化强化了“空间溢出效应”在经济增长与区域协调中的作用,忽视这一效应的模型（1）,可能导致结果偏误^[3,23]。借鉴已有研究成果^[3,15,23,25],在公式（1）基础上,构建如下空间计量模型。其中,空间滞后模型（SAR）假设被解释变量通过空间相互作用,对周边区域经济增长产生影响：

（2）

\ln Y_{it} = β_{0} + ρW \ln Y_{it} + β_{1} \ln L_{it} + β_{2} \ln K_{it} + β_{3} \ln X_{con tr ol} + ε_{it}

空间误差模型（SEM）假定空间溢出效应是随机冲击结果,即通过误差项进行传导：

（3）

\begin{array}{l} \ln Y_{it} = β_{0} + β_{1} \ln L_{it} + β_{2} \ln K_{it} + β_{3} \ln X_{con tr ol} + μ_{it} \\ μ_{it} = λW μ_{it} + ε_{it} \end{array}

空间杜宾模型（SDM）同时考虑上述两类空间传导机制和空间交互作用,即经济增长不仅受自身自变量影响,还受周边城市经济增长和自变量驱动：

（4）

\begin{array}{l} \ln Y_{it} = β_{0} + ρW \ln Y_{it} + β_{1} \ln L_{it} + β_{2} \ln K_{it} + β_{3} \ln X_{con tr ol} \\ + δ_{1} W \ln L_{it} + δ_{2} W \ln K_{it} + δ_{3} W \ln X_{con tr ol} + ε_{it} \end{array}

式中：

ρ

为因变量的空间滞后项系数;

δ

为空间交互项系数;

λ

为空间误差项系数;模型中

ρ

、

δ

、

λ

的显著性水平、正负号及绝对值大小等,是经济增长空间效应综合结果,表征了空间溢出效应的存在性、正负向及影响力等^[23,25];

W

为空间权重矩阵;

μ_{it}

与

ε_{it}

为扰动项,且二者均服从独立同分布。

存在显著空间集聚,是空间计量分析前提。文章基于全局自相关方法,对这一相关性进行检验^[3]。具体方法为：

（5）

I = \frac{n \sum_{i = 1} \sum_{j = 1} W_{ij} (x_{i} - \bar{x}) (y_{j} - \bar{y})}{\sum_{i = 1} \sum_{j = 1} W_{ij} \sum_{i = 1} (x_{i} {- \bar{x})}^{2}}

式中：x_i、y_j为研究单元i或j的GDP;n为研究单元数;

\bar{x}

、

\bar{y}

为区域GDP均值;空间权重W_ij的设定是空间计量基础,以地理距离负指数衰减形式构造空间权重矩阵^[14,23]。具体方法为：

（6）

W_{ij} = \{\begin{array}{l} e^{\frac{- d_{ij}}{d_{\max}}} d_{ij} \neq 0 (i \neq j) \\ 0 d_{ij} = 0 (i = j) \end{array}

式中：d_ij为城市i与城市j之间的距离;d_max为区域城市间距离最大值。

2.2 时空格局演变研究方法

（1）采用不均衡指数（E）度量区域GDP分布非均衡总体格局^[24],计算公式如下：

（7）

E = \sqrt[]{\frac{\sum_{i = 1} {[\frac{\sqrt[]{2}}{2} (X_{i} - Y_{i})]}^{2}}{n}}

式中：n为研究单元总数;X_i、Y_i表示城市i的GDP、面积占总量比例。

（2）基于地理集中度,探究区域GDP空间集聚格局演变特征^[24]。计算公式为：

（8）

R_{GD P_{it}} = \frac{X_{it}}{Y_{it}}

式中：

R_{GD P_{it}}

表示i城市t年经济地理集中度;X_it、Y_it分别表示i城市t年GDP、国土面积占区域总量比例。

2.3 研究区域与数据处理

考虑到作为落实区域发展战略与国家宏观政策重要依托的地级市,在经济发展中扮演着重要角色,本文以城市尺度为基准开展研究^[2,3,14]。基于文章研究主旨,重点从以下方面考虑,选择长江三角洲、广东省作为研究区域：一方面,《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》提出,发挥中心城市和城市群带动作用推进区域协调发展,进一步突显资源高度集中的城市群,在引领经济增长、优化区域发展格局中的重要性^[3]。其中,城市群日渐扩容的长江三角洲、以珠江三角洲为核心且城市群尚未扩容的广东省,作为国家宏观政策集聚、一体化起步较早的发达区域,二者“核心-边缘”发展格局^[2,24]、城市间联系等均具有较强代表性。另一方面,行政边界壁垒、中心城市分布及发展水平对区域经济增长、空间溢出效应等具有重要影响^[7,11,14,27]。借鉴相关方法测度发现^[26,27],长江三角洲（多中心）、广东省（双中心）城市分布形态差异也具有一定代表性。此外,二者样本量较多、统计数据相对完善,也是本文研究区域选择的重要考虑因素。

本文数据主要来源于2000—2018年各省、市统计年鉴、统计公报等,主要数据处理方法如下：① 以2000年区划为准,采用县级数据对涉及区划调整城市的数据进行估算。② 部分缺失或调整数据,基于往期增长率估算。③ 经济指标以2000年数据为基础,结合价格指数对原始数据进行调整。④ 参考张军等^[28]方法测算省域资本存量,2000年城市资本存量以占省域固定资产投资比例分配,2001—2017年按照城市新增固定资产投资比例对省域资本存量增量分配,循环累计得到2000—2017年城市资本存量^[29]。

3 区域经济格局时空演变对比研究

3.1 经济贡献率稳步提升

2000—2017年研究区域GDP占全国比例,均呈现稳步增长态势,二者之和从33.126%提高到42.447%,且长江三角洲增长更为显著（见图1）。近年来,在沿海主要要素成本上升、中国宏观调控等作用下,基础设施完善、“成本洼地”优势明显的部分中西部地区要素吸引力增强,如沿海部分劳动密集型产业加快向成渝转移。但这并未削弱长江三角洲、广东省对中国经济的贡献,表明区域内部要素流动,特别是近距离产业转移仍占据重要地位^[2,24];此外,完善配套服务、优良营商环境等带来的综合优势也是吸引要素集聚重要因素,如上海劳动力成本明显攀升与外资加快集聚的并存,一定程度上解释了这一现象。

图1

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图1GDP占全国比例演变

Fig. 1Evolution of the proportion of GDP in China

3.2 经济集散格局的差异化演变

不均衡指数测算发现（见图2）。① 广东省不均衡指数显著大于长江三角洲,表明后者GDP分布相对均衡。② 2000—2017年,不均衡指数呈现差异化演变态势,长江三角洲从0.0251下降到0.0227,GDP分布扩散化趋势明显;广东省从0.0520增长到0.0544,GDP分布进一步集聚。③ 从演变历程看,长江三角洲呈现“倒U”型趋势、广东省呈现“N”型态势。21世纪初期,要素向部分发达城市集聚,不均衡指数均有所增长,而后全面开放进一步深化、要素集散格局转变及区域宏观政策差异等,带来长江三角洲的扩散与广东省的先扩散后集聚差异,表征未来宏观政策制定应“因地制宜”。

图2

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图2GDP分布不均衡指数演变

Fig. 2Evolution of unbalanced index of GDP distribution

3.3 城市尺度经济集散格局的演变

基于不均衡指数转变时间点,采用经济集中度指数,对比研究2000—2017年GDP集聚时空演变特征（见表1、表2）。总体上,区域GDP集聚演变呈现以下主要特征：

Tab. 1
表1
表12000—2017年长江三角洲城市经济集中度演变
Tab. 1The evolution of urban economic concentration in the Yangtze River Delta, 2000-2017

	2000年	2004年	2017年		2000年	2004年	2017年		2000年	2004年	2017年
上海	11.742	11.597	9.642	台州	1.110	1.153	1.040	铜陵	0.368	0.367	0.462
无锡	4.012	4.266	4.437	扬州	1.101	1.075	1.306	宿迁	0.364	0.360	0.441
苏州	2.807	3.130	3.350	泰州	1.083	1.088	1.330	阜阳	0.317	0.231	0.241
南京	2.396	2.531	2.851	湖州	1.004	1.013	0.978	巢湖	0.312	0.280	0.271
嘉兴	2.138	2.298	2.170	芜湖	0.936	0.923	1.281	亳州	0.296	0.229	0.232
常州	2.123	2.209	2.507	徐州	0.886	0.878	1.059	滁州	0.295	0.233	0.258
宁波	1.853	1.962	1.783	金华	0.773	0.805	0.767	衢州	0.283	0.295	0.300
镇江	1.821	1.859	2.227	淮南	0.751	0.696	0.664	宿州	0.281	0.237	0.248
绍兴	1.457	1.512	1.348	合肥	0.714	0.824	1.244	安庆	0.254	0.221	0.231
南通	1.305	1.308	1.578	连云港	0.591	0.569	0.673	宣城	0.201	0.139	0.055
杭州	1.289	1.355	1.339	淮北	0.558	0.512	0.491	六安	0.176	0.152	0.157
舟山	1.225	1.304	1.532	盐城	0.501	0.494	0.591	黄山	0.128	0.117	0.115
马鞍山	1.158	1.258	1.537	淮安	0.449	0.440	0.533	丽水	0.122	0.131	0.128
温州	1.127	1.155	0.990	蚌埠	0.415	0.383	0.414	池州	0.109	0.096	0.112

注：核心区城市以灰色底色标示,其余为边缘区。

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Tab. 2
表2
表22000—2017年广东省城市经济集中度演变
Tab. 2The evolution of urban economic concentration in Guangdong province, 2000-2017

	2000年	2004年	2014年	2017年		2000年	2004年	2014年	2017年
深圳	17.976	19.745	19.060	19.525	茂名	0.586	0.538	0.514	0.507
广州	5.490	5.507	5.377	5.349	湛江	0.454	0.387	0.368	0.364
东莞	5.326	6.658	6.224	6.220	汕尾	0.421	0.387	0.465	0.461
佛山	4.381	4.636	5.148	5.172	阳江	0.323	0.293	0.328	0.320
珠海	3.216	3.227	2.949	3.087	云浮	0.284	0.225	0.233	0.228
汕头	3.214	2.391	1.975	2.017	肇庆	0.270	0.242	0.280	0.265
中山	3.080	3.664	3.972	3.911	梅州	0.182	0.160	0.135	0.134
揭阳	0.948	0.684	0.826	0.790	韶关	0.168	0.150	0.136	0.131
潮州	0.921	0.784	0.749	0.735	清远	0.132	0.126	0.148	0.143
江门	0.849	0.717	0.661	0.660	河源	0.089	0.093	0.115	0.109
惠州	0.621	0.577	0.683	0.688	—	—	—	—	—

注：核心区城市以灰色底色标示,其余为边缘区。

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（1）在历史禀赋、宏观政策和政府发展导向等作用下,经济集中度均呈现较为稳定的“核心-边缘”格局,特别是沪-宁-杭-甬沿线、广-深-佛-珠沿线经济集中度明显较高。

（2）经济集中度指数的对比,印证了广东省区域发展差距较大的状况。如2000年广东省极差约17.887（深圳、河源）、长江三角洲极差约11.633（上海、池州市）。这一差异不仅与区域经济格局存在直接联系,更是城市自然地理环境差异的重要表现,如长江三角洲平原为主的自然条件与广东省粤北等山地为主自然条件,不利自然条件也是部分城市经济欠发达重要因素之一。

（3）不均衡指数演变,是城市尺度GDP集聚演变结果。① 2000—2004年,在渐次开放深化、不均衡发展战略主导阶段,要素加快向发达城市集聚,长江三角洲表现为苏州、无锡、嘉兴、南京、合肥等经济集中度增长与滁州、亳州、阜阳等的下降,广东省表现为深圳、东莞、广州等的增长和湛江、江门、汕头等的下降,增长以发达城市为主、下降以欠发达城市为主的演变推动不均衡指数上升。② 2004—2017年,在要素成本上升、政府对均衡发展重视及城市合作范围扩大等推动下,长江三角洲多数发达城市集中度下降、多数欠发达城市集中度增长推动不均衡指数下降。2004—2014年在全球金融危机冲击、“腾笼换鸟”政策等驱动下,广东省部分欠发达城市经济集中度有所增长,不均衡指数呈现波动下降;2014—2017年在产业结构调整成效渐显、国家对粤港澳大湾区重视下,广深等发达城市再次迎来增长契机,而前期承接产业转移的欠发达城市,在成本上升、国际环境转变等影响下,经济增长面临转型压力,发达城市集中度增长进一步带来不均衡指数上升,如深圳经济集中度从2000年的17.976增加到2017年的19.525,这也是广东省城市发展差距进一步扩大重要表征之一。总体上,欠发达城市通过承接产业转移等,实现经济快速增长并推动发展格局演变,但区域发展差距依然显著。

4 驱动因素及空间溢出效应的测度与对比

4.1 计量模型的选择

基于全局自相关分析发现（见图3）。一方面,Moran′s I值在10%显著性水平上显著为正,表明GDP分布存在明显的空间集聚。另一方面,Moran′s I值的增长表明集聚格局的增强,但2008年以来广东省Moran′s I值的波动稳态与长江三角洲Moran′s I值的稳步增长等,进一步印证了区域GDP集散的差异化演变。

图3

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图3经济分布的全局自相关结果

Fig. 3Results of Global Moran′s I for economic distribution

借鉴已有研究^[3,14,23-25],对模型进行甄选^①(①模型选择相关估计结果未展示,如有需要可向作者索取。)：一方面,SAR、SEM的LM、Robust LM统计量均在5%水平上显著,表明SAR优于SEM,结合Walds、LR检验的比选发现,SAR、SEM的Walds、LR统计量同样通过5%显著性检验,拒绝模型可以简化的假设,即SDM是本文研究的最优模型^[15,24]。

4.2 经济增长驱动因素及空间溢出效应的估计

基于极大似然法对模型估计^[14],具体结果见表3。回归拟合优度分别为0.961、0.994,表明模型设定及指标选取具有一定科学性。因变量空间滞后系数分别为0.436、0.379,均通过1%显著性水平检验,表明区域经济增长呈现显著正向空间溢出效应。空间溢出效应是城市之间竞合综合作用结果,差异化结果表明城市间“正溢出效应”与“负溢出效应”强度对比的不同,也是区域GDP集散演变不同的因素之一。

Tab. 3
表3
表3经济增长驱动因素与空间溢出效应估计结果
Tab. 3SDM estimation results of economic growth

	长江三角洲	广东省
ln L	0.245*** （7.11）	0.486*** （9.91）
ln K	0.808*** （37.89）	0.691*** （12.16）
ln FT	0.082*** （6.14）	0.098*** （3.60）
ln Fin	0.014* （1.93）	0.016*** （3.03）
ln Road	0.172*** （5.95）	0.225*** （3.05）
ln Pat	0.005*** （4.97）	0.058* （1.88）
ln Ser	0.045*** （2.89）	0.756*** （7.24）
W×lnL	-0.097** （-2.31）	10.738*** （6.28）
W×ln K	7.021*** （7.14）	4.661*** （3.27）
W×ln FT	0.180*** （2.96）	-1.053 （-1.01）
W×ln Fin	-0.164** （-2.08）	-1.069 （-0.65）
W×ln Road	-0.750 （-0.08）	2.493* （1.91）
W×ln Pat	-0.825*** （-2.76）	-0.158 （-0.22）
W×ln Ser	0.869 （1.51）	0.835*** （4.92）
ρ	0.436*** （4.20）	0.379*** （4.16）
Adj.R²	0.961	0.994

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%显著性水平;括号内为t值。

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区域经济增长驱动因素及空间效应均存在显著差异：一方面,长江三角洲投资对经济拉动效应更强,而广东省劳动力拉动更明显,其他因素特别是技术水平系数差异,进一步表明经济增长驱动因素不同。另一方面,劳动力、资本、对外开放、财政状况、技术水平是长江三角洲空间溢出效应核心要素,而广东省则为劳动力、资本、交通可达性、公共服务状况,进一步印证区域城市间相互作用的差异性。与部分研究“经济梯度越大、空间溢出效应越强”结果有所差异^[2,7],可能与区域交通设施网络、中心城市空间分布格局、城市分布几何形态等有较强关系^[2,3,18],具体机制有待深入探究。

4.3 稳健性检验

（1）不同空间权重矩阵^②(②未展示稳健性检验结果,如有需要可向作者索取。)。构建基于地理距离与地理距离平方的矩阵^[14,23],对计量模型再估计。结果发现,虽然变量估计系数大小存在一定变化,但绝大多数的方向、显著性没有发生根本性改变,特别是ρ始终呈现较强显著性,表明本文模型设定、影响因素、空间权重矩阵选择的可行性及结果的稳健性。

（2）考虑内生性^③(③未展示稳健性检验结果,如有需要可向作者索取。)。变量之间的因果关系,是导致内生性主要原因之一^[23]。本文采用空间模型GMM方法,对内生性进行处理,以检验实证结果稳健性^[23,30]。借鉴已有研究方法,选择驱动因素空间滞后项作为工具变量,基于Hansen J检验的合理性验证,表明这一方法的可行性^[23,30]。主要变量回归系数、方向及空间滞后项系数等均未发生根本性改变,再次验证了本文结果稳健性。

5 驱动因素及空间溢出效应的分解与对比

5.1 经济增长驱动因素效应的分解

采用“求偏微分法”^[23,25],对经济增长驱动因素的总效应、直接效应与间接效应进行分解。结果表明（见表4）。直接效应系数均显著为正,系数大小差异表征了经济增长动力的不同;相比而言,间接效应是城市间要素竞合结果,在“正向溢出”与“负向虹吸”综合对比下,回归系数大小、驱动方向均存在一定差异。具体分析发现：

Tab. 4
表4
表4空间杜宾模型的效应分解
Tab. 4SDM effects decomposition results of economic growth

	长江三角洲			广东省
	总效应	直接效应	间接效应	总效应	直接效应	间接效应
ln L	0.136*** （2.68）	0.260*** （10.03）	-0.124 （-0.61）	7.445*** （4.42）	0.776*** （7.14）	6.668*** （3.44）
ln K	1.668*** （4.85）	0.393*** （11.90）	1.275*** （3.70）	0.463*** （2.93）	0.193*** （13.37）	0.270** （2.31）
ln FT	0.475 （1.38）	0.159*** （12.05）	0.316 （0.83）	-0.646 （-0.81）	0.118*** （5.12）	-0.765 （-1.25）
ln Fin	-0.155 （-0.04）	0.016*** （2.99）	-0.171 （-0.48）	-0.077 （-0.64）	0.002** （2.25）	-0.079 （-0.69）
ln Road	0.003 （1.12）	0.021*** （2.86）	-0.018 （-1.07）	1.797*** （3.28）	0.182*** （5.04）	1.615*** （3.17）
ln Pat	-0.386*** （-3.51）	0.078*** （5.63）	-0.464*** （-4.16）	0.521** （2.01）	0.628** （2.08）	-0.107 （-0.21）
ln Ser	0.650** （2.28）	0.148*** （3.75）	0.502* （1.77）	1.174*** （3.15）	0.621*** （5.82）	0.553*** （2.98）

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%显著性水平;括号内为t值。

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（1）对于长江三角洲而言,物质资本、开放水平与公共服务间接效应为正,表明城市跨界投资共建、对外开放协同、医疗资源共享等领域存在较强合作,特别是近年来园区共建的兴起等。但在城市对高端外资竞争、差异化开放政策集聚下,开放水平的间接效应并不显著。其他因素间接效应为负,表明城市之间要素竞争仍然较强,特别是创新驱动战略下,对创新人才、高新技术企业等的争夺相对较强,带来技术水平显著的“负溢出效应”。

（2）对于广东省而言,省域一体化制度壁垒相对较少,劳动力、物质资本、交通可达性和公共服务间接效应显著为正,体现为劳动力流动更为便捷、欠发达城市交通可达性提升带来的产业承接能力增强等。此外,在自贸区等开放政策向广深等少数城市集聚过程中,对外水平相对较强的“负溢出效应”,表明省域一体化同样存在明显竞争。

（3）区域对比发现：劳动、资本直接效应表现为增长弹性差异,但劳动力间接效应的差异,表明长江三角洲城市对劳动力争夺更加明显。其他因素中,表现为交通可达性、技术水平、公共服务等直接效应差异与开放水平、交通可达性、技术水平等间接效应差异。负的间接效应表明,城市间要素以“虹吸效应”为主,这与区域发展差距存在正相关^[3]：开放水平间接效应对比,与FDI等空间集聚带来的空间溢出效应锁定有关^[14],且广东省开放水平差异明显、开放政策差异化集聚过程中,高端要素争夺更加激烈^[2]。交通设施改善一方面通过要素集聚“规模效应”加快经济增长,但也可能造成部分城市要素流失、经济增速下滑,总效应取决于城市间互动关系^[13,24];长江三角洲可达性提升带来相对较强“虹吸效应”,广东省均衡扩散带来较强“空间溢出效应”,如促进劳动力更便捷流动等。对比发现,相比于开放水平这一外部冲击、财政状况表征的政府作用对长江三角洲影响明显,广东省更多受到交通可达性提高、技术水平提升及公共服务完善的驱动。驱动因素直接效应、间接效应与总效应的差异,表明制定政策引导区域协调发展应“因地制宜”,以提高政策有效性、可行性。

5.2 驱动因素效应分解的区域对比

基于“核心-边缘”对比发现^④(④估计结果未展示,如有需要可向作者索取。),所有区域均表现正向空间溢出效应。其中：核心区空间溢出效应长江三角洲（0.737）强于广东省（0.626）,边缘区空间溢出效应广东省（0.395）强于长江三角洲（0.257）,表明空间溢出效应与边界壁垒特别是省界效应等有较强关系^[11]。不同区域相关因素直接效应、间接效应与总效应的分解表明（见表5）。

Tab. 5
表5
表5不同区域空间杜宾模型的效应分解
Tab. 5SDM effects decomposition results for different regions of China

			lnL	lnK	lnFT	lnFin	lnRoad	lnPat	lnSer
长江三角洲	总效应	核心区	0.359** （2.04）	0.853*** （2.89）	-0.258 （-0.34）	0.044** （2.21）	0.770** （2.51）	-0.083 （-0.84）	0.667** （1.99）
	总效应	边缘区	0.106** （2.35）	1.428*** （4.86）	-0.130 （-0.79）	-0.153 （-1.44）	-0.070 （-1.17）	-0.041** （-2.26）	0.335 （1.12）
	直接效应	核心区	0.419*** （8.83）	0.667*** （15.41）	0.044*** （2.68）	0.070** （2.14）	0.049** （2.47）	0.026*** （2.64）	0.317* （1.87）
	直接效应	边缘区	0.252*** （7.09）	0.691*** （24.38）	0.051*** （3.69）	0.050*** （4.33）	0.023*** （3.94）	0.022 （0.86）	0.320 （1.02）
	间接效应	核心区	-0.060 （-0.28）	0.186 （1.47）	-0.302 （-0.15）	-0.026 （-0.94）	0.721*** （2.78）	-0.109 （-1.18）	0.350** （2.33）
	间接效应	边缘区	-0.146** （-2.20）	0.736** （2.48）	-0.180* （-1.87）	-0.203** （-1.97）	-0.093 （-1.60）	-0.062** （-2.39）	0.015 （1.13）
广东省	总效应	核心区	2.502*** （4.21）	2.460*** （4.03）	-0.669** （-2.22）	0.989** （2.42）	3.111*** （2.65）	0.088*** （2.84）	0.433*** （3.90）
	总效应	边缘区	0.591*** （3.45）	2.685*** （3.86）	0.139* （1.75）	-0.579 （-0.85）	0.242 （0.54）	-0.015 （-0.30）	0.126* （1.75）
	直接效应	核心区	0.649*** （3.46）	0.352*** （3.59）	0.023*** （6.17）	0.297 （0.26）	1.701* （1.85）	0.015*** （3.50）	0.054*** （3.93）
	直接效应	边缘区	0.265*** （8.34）	0.983*** （10.98）	0.041** （2.37）	0.409*** （3.95）	0.140** （2.16）	0.039 （0.60）	0.176* （1.79）
	间接效应	核心区	1.853*** （3.31）	2.108*** （4.03）	-0.692** （-2.23）	0.692** （1.97）	1.410*** （2.60）	0.073*** （2.71）	0.380*** （3.80）
	间接效应	边缘区	0.326 （1.25）	1.702*** （2.76）	0.099* （1.73）	-0.988 （-0.64）	0.102 （0.25）	-0.054 （-0.14）	-0.051*** （-2.68）

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%显著性水平;括号内为t值。

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（1）长江三角洲劳动力、资本的对比,印证不同发展水平区域经济增长驱动力存在差异。其他变量中,除交通可达性间接效应方向发生转变,主要表现为显著性改变,如直接效应中开放水平对边缘区拉动明显,而核心区更受益于技术水平提升与设施完善带来的较强要素集聚能力;间接效应对比表明,边缘区城市间要素竞争带来的“负溢出效应”更为明显,如交通可达性提升带来的核心区“扩散效应”与边缘区较强“虹吸效应”的对比。

（2）广东省区域对比,同样表现为间接效应明显差异。劳动力、资本的间接效应均为正,但核心区城市合作更加明显,如边缘区城市对劳动力特别是高端人才的竞争相对强烈。其他变量的直接效应与长江三角洲类似,但间接效应的差异更加显著,如开放水平、财政状况、技术水平与公共服务等更明显的对比,特别是发达核心城市之间以广深科技走廊为载体的技术创新紧密合作与欠发达城市之间对创新资源的竞争等。

（3）区域对比发现,间接效应中劳动力长江三角洲负效应与广东省正效应的对比,表明劳动力流动在后者核心区呈现明显“正溢出效应”,其余地区则呈现不同程度的“极化效应”,且“极化效应”在长江三角洲边缘区最为明显。直接效应对比表明,开放水平的提升对边缘区经济拉动更显著;核心区的开放政策差异及对高端外资等的竞争带来负的间接效应,而长江三角洲边缘区负效应源于开放水平较大差距及其带来的外资争夺等^[2]。经济增长是政府主要目标之一,但在效应边际递减、政府转而追求更高质量经济增长如产业转型升级等,带来广东省核心区直接效应的不显著;负效应为主的间接效应,表明政府对高端要素的争夺依然强烈,而广东省核心区正的间接效应反映了省域内城市合作的深化。间接效应为正表明交通设施完善带来较强“扩散效应”^[3],如快速交通网络完善带来的“潮汐就业人口”,且广东省核心区更为明显;长江三角洲边缘区负的间接效应表明,欠发达地区交通设施完善有利于“虹吸”周边要素,表明交通一体化可能带来部分区域发展的“塌陷”。科技水平的直接效应,反映不同发展阶段对技术需求的差异,如创新要素集聚及其带来的技术攀升成为核心区经济增长重要动力;但发展阶段、城市关系差异带来间接效应的不同,如广东省核心区产业联系紧密、城市相对集聚带来正的间接效应,而其余区域负的间接效应表明对创新要素的争夺依然强烈。一体化壁垒弱化、交通设施完善显著扩大公共服务辐射面积,广东省边缘区负间接效应不仅与公共服务差距较大有关,也与交通网络特别是高速铁路网络完善相对滞后有一定关系。总体上,边缘区间接效应以负效应为主,而核心区协同效应日益显现;但在省域边界的作用下,广东省间接效应的作用力相对较大。不同区域效应差异,进一步表明政策制定应结合区域发展阶段等,“因地制宜”提高政策针对性和效率。

5.3 驱动因素效应分解的时间对比

区域发展不仅受宏观政策调控,也与全球环境息息相关^[2,16,24]。2008年国务院颁布的《国务院关于进一步推进长江三角洲地区改革开放和经济社会发展的指导意见》（网址：http://www.scio.gov.cn/ztk/xwfb/52/9/Document/1057059/1057059.htm）《珠江三角洲地区改革发展规划纲要（2008—2020）》（网址：http://www.scio.gov.cn/ztk/xwfb/52/9/Document/1057059/1057059.htm）表明区域发展进入国家宏观战略,在“自上而下”宏观政策推动、全球金融危机冲击等影响下,区域经济增长、集散态势均发生了一定变化。兼顾不同时段样本平衡,对2000—2008年、2009—2017年对比研究^⑤(⑤估计结果未展示,如有需要可向作者索取。),发现不同时期经济增长均存在显著正向空间溢出效应,且空间溢出效应有所增强。不同时期相关因素的效应分解表明（见表6）。

Tab. 6
表6
表6不同时期空间杜宾模型的效应分解
Tab. 6SDM effects decomposition results in different periods

		年份	lnL	lnK	lnFT	lnFin	lnRoad	lnPat	lnSer
长江三角洲	总效应	2000—2008	0.120* （1.70）	1.182*** （12.81）	0.409 （1.23）	-0.323 （-1.23）	0.109*** （2.72）	-0.040** （-2.25）	0.025 （0.81）
	总效应	2009—2017	0.283** （2.45）	1.695*** （5.59）	-1.069** （-2.52）	-0.505 （-0.99）	0.426* （1.95）	0.058** （2.14）	0.904* （1.95）
	直接效应	2000—2008	0.230*** （7.41）	0.707*** （6.96）	0.054** （2.31）	0.415*** （3.59）	0.135*** （3.28）	0.023** （2.19）	0.084 （0.66）
	直接效应	2009—2017	0.274*** （6.18）	0.674*** （17.03）	0.066 （1.08）	0.106** （2.48）	0.237 （1.21）	0.073*** （5.11）	0.519** （2.28）
	间接效应	2000—2008	-0.110*** （-2.72）	0.475*** （4.55）	0.355 （1.11）	-0.738* （-1.71）	-0.026 （-1.62）	-0.063*** （-3.69）	-0.058 （-0.71）
	间接效应	2009—2017	0.007 （0.03）	1.021*** （3.14）	-1.135*** （-2.61）	-0.611* （-1.92）	0.189 （1.62）	-0.015 （-0.66）	0.385 （0.27）
广东省	总效应	2000—2008	0.979 （1.37）	1.990 （1.51）	0.087 （1.60）	-0.746 （-1.40）	0.009 （0.85）	-0.008 （-0.51）	0.030 （0.93）
	总效应	2009—2017	3.401** （2.22）	1.123*** （2.86）	-0.202 （-0.12）	0.732 （1.47）	3.603** （2.33）	0.154 （1.02）	0.042** （2.40）
	直接效应	2000—2008	0.203** （2.24）	0.700*** （7.80）	0.058* （1.74）	0.711*** （2.77）	0.054** （2.10）	0.026 （0.66）	0.017 （0.50）
	直接效应	2009—2017	0.356*** （3.79）	0.657*** （6.12）	0.056 （0.68）	0.331 （1.16）	1.381*** （2.73）	0.047*** （2.81）	0.031*** （2.71）
	间接效应	2000—2008	0.776 （1.28）	1.290 （0.24）	0.028 （1.56）	-1.457 （-1.28）	-0.045 （-1.28）	-0.034 （-0.54）	0.013 （1.04）
	间接效应	2009—2017	3.045*** （3.12）	0.466* （1.79）	-0.258 （-0.17）	0.401 （1.48）	2.222** （2.31）	0.107 （1.43）	0.011* （1.83）

注：*、**、***分别表示10%、5%、1%显著性水平,括号内为t值。

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（1）时间演变看,区域经济增长驱动因素转变呈现较强一致性,直接效应中劳动力弹性增加与资本弹性缩小,以及开放水平的不显著、政府效应的下降及其他效应的增强。间接效应看,部分因素由负转正以及效应提升,如劳动力间接效应长江三角洲由显著负效应转变为不显著正效应、以及广东省不显著向显著的转变及效应的提升等,表明随着一体化深化、发展水平提升等,经济增长驱动因素及城市要素竞合关系均发生一定转变。

（2）区域对比看,劳动力、资本的直接效应变化表现为前者弹性增加、后者弹性下降,而间接效应的由负转正或强化,表明了一体化的深化。扩大开放始终能够拉动经济增长,但2008年以来越来越多地方政府意识到出口导向型增长不可持续,转而追求更高质量经济发展,带来开放水平直接效应的不显著转变^[2,24];与此同时,伴随着要素成本上升、全球产业转移等,城市对外资等需求从“来者不拒”转为“有所选择”,高质量外资等的竞争日益强化,带来间接效应的由正转负,且长江三角洲竞争更为明显。随着设施完善、投资边际效用下降等,政府对经济增长拉动效应有所下降,转而寻求融入一体化以实现经济增长,带来间接效应的转变,如广东省政府主导的“腾笼换鸟”推动发达城市产业转型同时也带动周边城市发展,边界壁垒复杂的长江三角洲一体化相对缓慢。交通设施完善显著推动了经济增长与一体化进程,且这一转变在广东省更为明显,可能与省域一体化便利、2009年以来省域交通网络的完善等有一定关系。作为发达经济体增长重要动力的技术水平与公共服务,2009—2017年直接效应、间接效应均出现了明显的强化,间接效应的强化与城市差距的缩小、一体化深化等有一定关系,如技术水平间接效应中长江三角洲负效应向正效应转变、广东省的不显著转变为显著等,说明一体化推进伴随着创新协同的强化,且后者城市合作意愿更为明显。总体上,随着时间演进带来的一体化深化,经济增长驱动因素表现为劳动力弹性增加、资本弹性下降、对外开放和财政水平效应弱化以及交通可达性、技术水平、公共服务效应强化;间接效应表现为多数因素效应增强与方向由负转正,但广东省在劳动力流动、政府合作、交通一体化、创新协同等方面更为明显。此外,不同时期的对比表明,制定科学政策推动区域协调发展,更要做到“与时俱进”。

5.4 空间溢出效应的地理距离变动模式

随着城市间距离的变化,要素流动机制也发生改变,进而对经济增长空间溢出效应产生影响^[14,29,25]。本节基于25 km距离递增研究发现（见图4）,随着距离阈值增加,空间溢出效应演变均呈“倒U型”趋势,表明在市场体制逐步完善、距离增加带来的要素流动成本上升、部分要素“本地偏好”以及地方保护主义等综合作用下^[2,13,29],经济增长空间溢出效应存在“局部性”,这也是经济集聚和存在显著差距的重要因素之一^[5,11]。

图4

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图4随地理距离变动的经济增长空间溢出效应

注：除广东省25 km的空间溢出效应不显著外,其余均通过5%显著水平检验。
Fig. 4Economic growth spatial spillover effects changing with distance

区域对比看：一方面,长江三角洲在400 km处空间溢出效应最强、广东省在225 km处空间溢出效应最强：中心城市及其发展状况是影响空间溢出效应的重要因素^[27],舍弃中心城市的长江三角洲（沪宁杭合）、广东省（广深）空间溢出效应分别为0.235、0.179,在一定程度上验证了这一结论;空间溢出效应最大值对比,表明省域一体化的广深辐射作用更强。另一方面,在距离阈值超过400 km、350 km后长江三角洲更高的状况,与区域中心城市分布等有一定关系,如长江三角洲中心城市均匀分布、广东省广深临近,以及长江三角洲总体格局相对规则圆形、广东省近似三角形等;借鉴相关方法^[26],发现安徽省具有单中心城市特征,对这一区域测度发现125 km处空间溢出效应最大,此后随着距离增加出现显著下降。此外,当距离小于325 km时,广东省空间溢出效应大于长江三角洲,而后表现为长江三角洲更大,且在325~350 km范围内广东省空间溢出效应出现明显下降,可能与这一区域多数城市与广深距离在350 km范围内有较大关系,验证了城市分布几何形状与空间溢出效应的关系。

基于空间溢出效应演变趋势,分三个距离阈值区间分析：① 0~100 km为第一区间,城市间资源要素竞争相对强烈,经济增长的空间溢出效应也相对较弱。② 第二区间距离阈值范围分别为100~400 km、100~225 km,城市之间相对高效地共享资源要素、公共设施等,经济增长空间溢出效应显著为正且随距离增加而增强。其中,400 km、225 km分别是上海覆盖合肥这一中心城市、深圳覆盖肇庆进而实现核心区全覆盖的距离,表明城市群最优范围存在一定边界。③ 第三区间分别为400~800 km、225~800 km,随着距离增加要素交流机会逐步减少,进而影响城市分工、合作,空间溢出效应虽显著但有所减弱,而依然显著的空间溢出效应表明,城市合作对于带动边缘城市发展具有重要意义。

6 结论与讨论

6.1 结论

在“不平衡”成为新时代社会主要矛盾背景下,理清城市相互作用关系、加快推动区域协调发展,成为解决这一问题的可行路径。本文以长江三角洲、广东省为研究区域,采用2000—2017年城市尺度面板数据,对经济格局演变进行对比研究,并采用空间计量模型,对区域经济增长驱动因素与空间溢出效应进行深入对比分析。主要结论如下：

（1）2000—2017年,研究区域GDP占全国比例均呈现稳步提升态势。不均衡指数测度发现,长江三角洲经济格局呈现“集聚-扩散”趋势,广东省表现为“集聚-扩散-集聚”趋势;基于经济集中度演变的分析,也验证了这一现象,即在显著的“核心-边缘”格局基础上,长江三角洲经济分布有所扩散、而广东省进一步向核心区集聚。

（2）基于空间杜宾模型的定量研究发现,一方面,区域经济增长驱动因素存在一定差异;另一方面,验证了经济增长显著正向空间溢出效应的存在,且长江三角洲空间溢出效应更强的状况,这是自然条件、城市分布格局、交通条件差异等综合作用结果。基于不同空间权重矩阵、内生性的检验表明,本文结果具有较强稳健性。

（3）效应分解、对比发现：① 驱动因素直接效应均显著为正,但间接效应表现不一,表明相关政策制定要“因地制宜”。② “核心-边缘”空间溢出效应对比发现,尽管不同区域均存在显著正向空间溢出效应,但长江三角洲核心区效应更强、而边缘区与之相反,且边缘区差距更加明显。③ 不同时期空间溢出效应对比发现,不同区域均存在显著正向空间溢出效应,且随着发展水平提升、基础设施完善、区域一体化深化等,空间溢出效应也有所增强。④ 从地理距离变动看,经济增长空间溢出效应均呈现“倒U”型趋势,但长江三角洲在400 km处空间溢出效应最强、广东省在225 km处空间溢出效应最强,最大空间溢出效应差异表明,这一效应是边界壁垒、城市分布结构、中心城市辐射力等综合作用结果。

6.2 讨论

高质量发展阶段,推动区域发展差距缩小,不仅是中国经济高质量发展基本要义,也是未来社会发展面临的重要挑战之一。在前文研究基础上,本文对进一步缩小全国区域发展差距与深化相关研究等,提出以下建议：

（1）区域经济增长显著正向空间溢出效应,表明进一步破除长期以来GDP导向竞争策略、“地方本位”思想,构建区域协同发展的宏观政策,成为推动区域发展差距缩小的可行路径。对此,加强区域经济发展整体规划引领作用,强化基础设施协调、对接力度,明确城市主导产业的差异化、协同功能定位,重点消除区域间的市场、贸易及行政等壁垒,促进要素跨区域无障碍交流,放大经济增长的空间溢出效应,以带动更大区域协调发展。

（2）空间溢出效应存在根源在于,城市经济发展差异及其带来的要素流动,且受中心城市辐射力影响较大^[3,7]。空间溢出效应的“倒U型”演变,表明应基于中心城市辐射能力科学界定城市群范围,打造梯度合理、联系紧密的城市发展共同体,优化交通网络与塑造发达城市群多中心结构等,通过缓解空间溢出效应衰减速度,实现更大区域的协同发展。此外,对于欠发达区域而言,通过制定更加优惠的招商引资、产业发展和税收等政策,将区位条件好、发展基础优的城市打造成区域“发展高地”,积极承接发达地区要素转移、加快向周边城市要素外溢等,也是引领欠发达地区融入发达地区和实现更大区域协调发展的可行路径。

（3）本文对经济增长驱动因素与空间溢出效应研究作了一定补充、完善,但依然存在需要进一步完善环节：考虑研究主题与文章篇幅,对经济增长驱动因素考虑并不全面,对城市群渐次扩容的空间溢出效应分析不足;限于数据可得性等,地理空间矩阵可能无法准确测度城市之间联系,忽视了更细尺度经济增长驱动因素及空间溢出效应的对比探讨;空间溢出效应是城市竞合作用结果,本文重点在于测度、对比,而对其影响因素的深入探讨较为欠缺;这些同样重要问题,都有待后续深入地思考、研究。

致谢

真诚感谢匿名评审专家在百忙之中审阅本文,并对文章在研究思路、模型设定、结果分析、结论梳理等方面提出针对性的修改意见,使本文获益匪浅。

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采用尺度方差、核密度估计、空间马尔科夫链和地理加权回归对1990-2010年广东省区域经济发展的溢出效应及其驱动因素进行了时空动态分析。① 尺度方差研究表明,在3个尺度分析的基础上发现县级尺度对整个区域经济差异的贡献份额最大,因此是空间溢出效应研究的核心尺度;② 核密度估计研究表明,1990-2010年间县域人均GDP差距呈不断扩大趋势,2000-2010年相比于1990-2000年人均GDP差距幅度更大,使得空间溢出更为明显;③ 空间马尔科夫链研究表明,在县域经济发展过程中存在空间溢出效应,若以较富裕地区为邻,受到的溢出效应是正向的,县域经济向上转移的概率增加,向下转移的概率减小,反之亦然。④ 空间滞后回归和地理加权回归研究表明,全球化、简政放权和固定资产投资是广东省空间溢出效应的三个核心驱动因素;市场化、城镇化水平和储蓄水平是辅助理解其空间溢出效应的驱动因素。

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采用变异系数、泰尔指数、空间自相关和尺度方差等统计方法从地带、省级、地级和县级4 个尺度对1998-2009 年中国区域经济差异进行测度和空间格局比较分析。① 差异测度研究表明, 自1998 年以来, 中国区域经济差异在4 个尺度上均表现出扩大的趋势;省级、地级和县级单元人均GDP具有显著的空间自相关性, 其中地级和县级人均GDP的空间自相关程度呈扩大趋势。② 尺度方差及其分解研究表明, 尺度方差及其构成大小依次排列均为县级、地级、省级、地带, 即尺度越小, 尺度方差越大, 对区域经济差异的贡献份额也越大。③ 空间格局研究表明, 不同尺度区域经济空间关联格局总体相对稳定, HH类型集聚区大多分布于东部沿海地区, LL类型在中西部地区的大规模集聚是不同尺度区域经济空间自相关性的主要原因;各尺度显著空间关联类型对总体空间自相关和区域经济差异的影响各不相同。

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以腾讯公司根据手机位置得到的中国地级及以上城市之间人口流动数据为基础,考察人口流动网络下地级市经济增长的空间关联模式及其演变,结合网络分析方法,测度地级市间经济增长的空间溢出效应。主要结论有：① 符合现实的空间权重矩阵应该是非对称的,且随着互动关系的改变而发生变化。② 人口流动网络等反应地级市之间互动的因素在经济增长空间溢出中发挥了重要作用。③ 基于网络的空间溢出效应是地级市经济增长的重要因素。

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集聚经济指向是中国制造业企业区位选择的重要特征,同时企业的选址决策通常受到集聚经济的空间效应影响。因此,尝试使用空间泊松模型探讨中国制造业企业区位选择集聚经济指向的空间效应。结果表明：① 地方化经济和城市化经济均存在显著的空间效应,但空间效应的作用要弱于本地效应。② 地方化经济和城市化经济的空间效应是不同的,前者存在溢出效应,后者则为阴影效应。③ 地方化经济和城市化经济的正向影响尺度也存在差异,前者正向影响尺度较大,而后者正向影响仅限于本地。④ 集聚经济的本地效应和空间效应存在行业差异,其强度存在正相关。

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为深入分析国内外市场潜力对于中国制造业集聚发展的重要影响,首先引入一个新经济地理学模型,从理论上分析国内外市场潜力对于制造业区位选择的影响,进而结合跨省面板数据,采用空间杜宾模型对中国省域国内外市场潜力对制造业集聚的影响效应进行经验论证。参数估计结果很好地证实了省域内的国内外市场潜力对制造业集聚的显著的直接促进作用以及省域间的国内市场潜力和国外市场潜力对制造业集聚的空间溢出效应。此外,实证结果也证实了交通基础设施和市场化程度对制造业集聚的直接促进作用,劳动生产率对制造业集聚的直接促进作用和正向溢出效应,实际工资水平对制造业集聚的直接和间接阻滞（负溢出）作用。基于地理距离空间权重矩阵和0-1邻接空间权重矩阵的估计结果具有一致性。文章最后指明了上述结论的政策含义。

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FDI(外商直接投资)对内资企业的技术溢出效应是国内外研究的重要话题,但相关文献多为静态研究。本文认为FDI的技术溢出存在时间效应,即FDI对内资企业的技术溢出或挤出效应,随着FDI进入东道国的时间推移而变化。利用2003-2007年中国工业企业数据库,以通信设备、计算机和其他电子设备制造业为例,对城市面板数据建立门槛回归模型,研究FDI技术溢出效应随时间变化的动态过程。结果表明,随着FDI进入东道国的时间推移,技术溢出效应的变化呈扁S曲线：初始,FDI对内资企业表现为明显的挤出效应;3~4年后,逐渐由挤出效应向溢出效应转变;随着时间的进一步推移,溢出效应减缓下降,最终表现为不明显的溢出或挤出效应。此外,对不同所有制的内资企业,FDI技术溢出效应随时间变化的动态过程不同。

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采用核密度估计、空间自相关、空间马尔科夫链和面板分位数回归等方法对1992-2013年全国283个城市碳排放强度的空间溢出效应和驱动因素进行了分析。① 核密度估计结果表明,中国城市碳排放强度总体均值下降,差异在逐步缩小。② 空间自相关Moran's I指数表明城市碳排放强度存在显著的空间集聚性且空间集聚性在逐渐增强,但空间集聚水平的变化逐年缩小。③ 空间马尔科夫链分析结果表明：第一,中国城市碳排放强度存在马太效应,低强度与高强度的城市在相邻年份转移过程中呈现维持初始状态的特征。第二,城市碳排放“空间溢出”效应明显,且不同区域背景下溢出效应存在异质性,即若与碳排放强度低的城市为邻,该城市的碳强度能够增加向上转移的概率,反之亦然。④ 面板分位数结果显示：在碳排放强度低的城市,经济增长、技术进步、适当的人口密度起到减排作用;外商投资强度与交通排放是使碳强度增大的主要因素。在碳排放强度高的城市,人口密度是重要的减排因素,技术进步暂时没起减排作用;工业排放、粗放式的资本投资以及城市土地蔓延则是碳强度上升的主要因素。

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利用2005年中国规模以上制造业企业数据,以长三角地区为范围,对企业地址进行地理编码,建立企业点对点的空间邻近关系,将距离从5 km逐次扩大到100 km,进行企业知识溢出的空间效应分析。研究发现,长三角地区的研发企业比较集中,大约在20 km范围内有明显的集聚状况,之后则有比较明显的分散,并与整体制造业活动空间分布趋向一致。知识溢出的空间强度随距离递增呈负指数幂函数形式加速衰减,于40 km处左右减势趋于平缓。与连续空间上的微观数据分析相比,区域层面上的归并数据分析放大了知识溢出的效应。

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