蔣亮

摘 要：基于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)框架下的市場潛能模型，計算長江中游城市群地市區(qū)域的市場潛能，然后以2007-2014年長江中游城市群31個地市組成的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用固定效應(yīng)模型檢驗市場潛能與地區(qū)工業(yè)增長關(guān)系。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，市場潛能對長江中游城市群工業(yè)增長有明顯的正效應(yīng)，其對工業(yè)增長的貢獻(xiàn)率超過從業(yè)人員數(shù)、政府干預(yù)程度和全社會固定資產(chǎn)投資。但是現(xiàn)實中由于各地市間工業(yè)制成品的自由進(jìn)入性較低，導(dǎo)致工業(yè)增長與城市群外部市場潛能呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)?；诖?，提出相關(guān)的政策建議。

關(guān)鍵詞：市場潛能；市場進(jìn)入性；市區(qū)工業(yè)增長；實證檢驗；長江中游城市群

中圖分類號：F424.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-7866 （2018） 02-091-007

工業(yè)經(jīng)濟(jì)論壇 URL： http//www.iereview.com.cn DOI： 10.11970/j.issn.2095-7866.2018.02.012

Abstract： Based on the market potential equation of new economic geography and the panel data of 31 city units of urban agglomeration in the middle reaches of Yangtze River from 2007 to 2014， using the methods of econometric analysis to measure impact of market potential on the regional industrial growth. The result shows that the market potential has a significant promoting effect on the industrial growth of urban agglomerations in the middle reaches of the Yangtze River. However， the reality of urban industrial products into the external market of the urban agglomeration is relatively low degree of freedom， so that it can not make external market potential into industrial growth momentum， leading to regional industrial growth and urban agglomerations external market potential negative correlation. Then the study draws some political implications based on the analyses.

Key words： Market Potential； Market Accessibility； Industrial Growth of Urban； Empirical Research； Urban Agglomeration in the Middle Reaches of Yangtze River

引言

當(dāng)前，全球經(jīng)濟(jì)仍處于艱難的復(fù)蘇期。在外需持續(xù)疲軟的背景下，擴(kuò)大內(nèi)需，形成規(guī)?；膰鴥?nèi)市場，為經(jīng)濟(jì)增長提供內(nèi)在的動力源泉，一直是研究者和決策者關(guān)注的熱點。長江中游城市群位居中國中部樞紐區(qū)，與東部沿海地區(qū)相比，雖不具有鄰近海外市場的優(yōu)勢，但對國內(nèi)市場具有更高的進(jìn)入性。因此，面向國內(nèi)消費市場，發(fā)揮市場潛能的增長效應(yīng)，是長江中游城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長務(wù)實且可行的選擇。

市場潛能影響經(jīng)濟(jì)增長的思想可以追溯至Smith在《國富論》中提出的市場范圍假說，即市場范圍決定勞動分工的程度，勞動分工越細(xì)，規(guī)模經(jīng)濟(jì)就越顯著，生產(chǎn)效率也就越高。在內(nèi)生增長模型中，Romer（1986）[1]、Lucas（1988）[2]等都強調(diào)了市場潛能因素在知識擴(kuò)散、人力資本積累和研發(fā)中的重要作用，市場潛能被視為經(jīng)濟(jì)增長的重要影響因素。20世紀(jì)90年代以來，Krugman借鑒Fujita和Ottaviano提出的分析框架構(gòu)建市場潛能方程，指出市場潛能效應(yīng)是產(chǎn)業(yè)空間集聚和地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的內(nèi)生驅(qū)動因素[3]。其后，大量研究（Davis和Weinstein，1996[4]；Head和Mayer，2004[5]；Gao，2004[6]；劉修巖等，2007[7]；范劍勇和謝強強，2010[8]；馮偉，2015[9]等）解釋了市場潛能效應(yīng)引致廠商集聚的機制。因此本文利用長江中游城市群2007-2014年31個地市面板數(shù)據(jù)實證檢驗市場潛能對地區(qū)工業(yè)增長的影響。

一、長江中游城市群工業(yè)發(fā)展的時空格局

長江中游城市群工業(yè)發(fā)展迅速（圖1），規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值和工業(yè)增加值年均增長率為9.25%和20.7%（以2000年不變價計，下同），工業(yè)在其經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演的地位舉足輕重。但是，城市群地市間工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯差異。采用均值、標(biāo)準(zhǔn)差、變異系數(shù)、基尼系數(shù)和莫蘭指數(shù)計算了城市群規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值及其分布變化（表1）。其中，標(biāo)準(zhǔn)差的計算公式為，變異系數(shù)的計算公式為，這兩個指標(biāo)用來衡量工業(yè)發(fā)展的絕對差異和相對差異；基尼系數(shù)的計算公式為：

該指標(biāo)用來測度工業(yè)發(fā)展的地理集中程度，取值范圍為[0，1]。其中，代表第個地市的工業(yè)總產(chǎn)值，為所有地市工業(yè)總產(chǎn)值的平均值，代表城市數(shù)量?；嵯禂?shù)并不能反映工業(yè)分布的空間關(guān)系，因此我們需用全域莫蘭指數(shù)判斷工業(yè)的分布是否存在空間異質(zhì)性和相互依賴性，其計算公式如下：

由表1可以看出，長江中游城市群規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值均值由2007年的674.05億元增加至2014年的3071.20億元，工業(yè)增長逐年擴(kuò)大；標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)值逐年增加，顯示不同地市間工業(yè)差距在擴(kuò)大；變異系數(shù)和基尼系數(shù)都在減小，這兩個數(shù)值的減小說明城市群工業(yè)分布的市際相對差異趨于減小。莫蘭指數(shù)的8年均值為0.256，且在波動中逐漸下降，表明城市群工業(yè)分布在空間上存在正相關(guān)性，但空間集聚度趨于下降。然而從2007-2014基尼系數(shù)和變異系數(shù)的絕對值來看，兩個指標(biāo)的絕對值相對來說較高，說明城市群工業(yè)增長的地市分布仍然不均衡。分析城市群市區(qū)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的分布狀況，2007年武漢、長沙、南昌和岳陽集中了城市群40%以上的工業(yè)，大部分城市工業(yè)發(fā)展水平較低。到2014年工業(yè)布局發(fā)生了變化，這4個城市工業(yè)份額降至為30.1%。其他城市中，襄陽、宜昌和九江的工業(yè)增速最快?？傮w上看，長江中游城市群工業(yè)發(fā)展集中沿武漢及周邊——岳陽、長沙、株洲——南昌、九江呈現(xiàn)三角狀分布。

二、長江中游城市群市場潛能的時空分布

采用新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論下的市場潛能模型計算長江中游城市群工業(yè)的市場潛能值。一個區(qū)域的市場潛能不僅受各地區(qū)需求規(guī)模的影響，還取決于該地區(qū)工業(yè)產(chǎn)品對所有消費地的進(jìn)入性以及廠商集中所產(chǎn)生的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和空間競爭等因素的綜合作用?；贙rugman的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)經(jīng)典模型，推導(dǎo)出工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)地 的市場潛力方程：

其中，代表市場潛能；代表工業(yè)品生產(chǎn)地，代表工業(yè)品消費地；代表區(qū)域產(chǎn)出，以GDP衡量；代表工業(yè)產(chǎn)品的種類，以規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量表示；代表工資，以在崗職工平均工資表示；代表城市間交通成本。假設(shè)各地市間完全開放，交通成本只與距離有關(guān)，其中是單位運費，是兩地距離。本文以公路運輸作為主要交通方式，設(shè)定單位運費=0.8元/t·km。以計算第個地市的內(nèi)部距離，其中表示市區(qū)的面積[10]。

參數(shù)設(shè)置對市場潛能方程計算至關(guān)重要。值表示該區(qū)域提供的產(chǎn)品多樣性，其值越大，意味著消費者期望更多的產(chǎn)品選擇。根據(jù)研究經(jīng)驗[11]，設(shè)定=2。工業(yè)產(chǎn)品的支出份額 被假設(shè)為常數(shù)，根據(jù)相關(guān)研究提供的經(jīng)驗值[12]，設(shè)定=0.7。

市場潛能方程衡量了其他消費地對其工業(yè)產(chǎn)品的總需求。因此，我們需要界定工業(yè)產(chǎn)品的消費范圍。長江中游城市群位于中國中部，區(qū)位優(yōu)勢明顯，隨著城市群的建設(shè)及市場一體化建設(shè)的提高，它對其他省份的市場進(jìn)入性將大大提高。這時的工業(yè)市場潛能成為國內(nèi)市場潛能（M），它包括城市群內(nèi)部市場潛能（M1）和城市群外部市場潛能（M2）。西藏和海南由于地理位置的特殊性，暫未考慮在內(nèi)。基于數(shù)據(jù)的可得性和可操作性，將外省市場作為一個整體考慮，所有的數(shù)據(jù)來自于2008-2015年各地市統(tǒng)計年鑒，

從表2可以看出，長江中游城市群市區(qū)工業(yè)市場潛能均值由2007的17.035增加至2014年的64.876。其中城市群內(nèi)部市場潛能（M1）由1.242增加至5.883，城市群外部市場潛能（M2）由15.793增加至58.993。市場潛能逐年增加。變異系數(shù)、基尼系數(shù)和莫蘭指數(shù)的年際變化波動都很小。因此我們以城市群2007-2014年8年間的市場潛能均值分析地市市場潛能的空間分布（圖2）?？傮w上看，長江中游城市群區(qū)域內(nèi)31個地市市場潛能呈現(xiàn)出以武漢及周邊地市、長株潭和南昌為高值區(qū)，中西部為次高值區(qū)、東南和西北為低值區(qū)的空間分布特征（圖2左上），與長江中游城市群工業(yè)發(fā)展的空間格局基本一致。其中武漢市的工業(yè)市場潛能值最高，為4.872。長沙、株洲和湘潭的工業(yè)市場潛能值分別為4.610、4.596和4.488；南昌市的市場潛能值為3.740。江西省上饒市場潛能值為2.139，是城市群內(nèi)部潛能最低市區(qū)。

區(qū)域外市場潛能高值區(qū)明顯的向東北方向移動（圖2右上），其中襄陽市、武漢城區(qū)及周邊地市和九江等地為高值帶狀集中區(qū)，低值區(qū)主要分在城市群西部和南部?？偟膩砜矗瑓^(qū)域外市場潛能由東北向西南降低。城市群全國市場潛能空間分布與區(qū)域外市場潛力分布大體相同（圖2下），值得注意的是長沙和湘潭的市場潛能很高，是因為歷史上該地的工業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)較好，擁有雄厚的重工業(yè)，工業(yè)在全國占有重要地位。無論從區(qū)域外市場潛能還是從全國來看，長江中游城市群工業(yè)市場潛能呈現(xiàn)出從東北向西南遞減的分布格局，說明了市場進(jìn)入性對地區(qū)工業(yè)市場潛能有直接影響。城市群東北部地區(qū)由于距中國東部發(fā)達(dá)地區(qū)較近，便于產(chǎn)品的直接輸出，把潛在的市場潛能轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實中工業(yè)發(fā)展的動力，因此市場潛能較高；隨著向西部和南部的延伸，距離東部發(fā)達(dá)區(qū)越來越遠(yuǎn)，市場的通達(dá)性也會受到阻礙，市場潛能隨之逐漸降低。

三、市場潛能影響工業(yè)增長的實證檢驗

實證研究驗證市場潛能是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素[13-15]。發(fā)現(xiàn)工業(yè)總產(chǎn)值與區(qū)域內(nèi)市場潛能相關(guān)系數(shù)在1%的水平下顯著，說明城市群內(nèi)部的市場潛能是影響工業(yè)增長的顯著因素。因此采用如下的計量模型進(jìn)行檢驗：

其中，表示年份，表示各個城市，被解釋變量表示工業(yè)產(chǎn)出，用規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值表示。解釋變量中引入了滯后一年的工業(yè)總產(chǎn)值項，是為了控制初始狀態(tài)對工業(yè)產(chǎn)出增長率的影響。表示市場潛能，分別以國內(nèi)市場潛能、城市群內(nèi)市場潛能和城市群外部市場潛能表示?；谝延醒芯亢托陆?jīng)濟(jì)地理學(xué)模型的演繹，預(yù)期>0且通過顯著性檢驗。為控制變量，是為了控制其他因素對工業(yè)增長的影響，是誤差項。選取以下控制變量：（1）從業(yè)人員數(shù)（POP）：以工業(yè)年平均從業(yè)人員數(shù)占總的工業(yè)從業(yè)人員數(shù)比重來衡量。（2）政府的干預(yù)程度（GOV）：以地方財政支出占GDP比重來表示。（3）固定資產(chǎn)投資（INV）：選取全社會固定資產(chǎn)投資額來衡量。

基于以上的選取指標(biāo)，得出具體的計量模型：

表3列出了實證回歸結(jié)果，F(xiàn)統(tǒng)計量在1%的水平下顯著。模型的擬合效果較好，可以解釋全部工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長原因的一半以上。滯后期工業(yè)總產(chǎn)值系數(shù)的估計值在1%的水平下顯著，說明城市群市區(qū)的工業(yè)增長呈現(xiàn)出顯著的條件收斂特征。兩個模型中、的系數(shù)值通過了顯著性檢驗且為正，說明市場潛對工業(yè)增長的影響是正向的。同時也驗證新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論指出的本土市場效應(yīng)。而對于產(chǎn)品替代彈性和消費支出份額。按照新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)模型的基本假設(shè)>1，值越接近于1，說明消費者對各種差異化產(chǎn)品選擇的替代彈性越小，這意味著消費者傾向于追求更多種類的差異化產(chǎn)品，而擴(kuò)大某一種產(chǎn)品消費規(guī)模的意愿下降。值得注意的是，模型2中市區(qū)工業(yè)增長與區(qū)域外市場潛能呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)，原因是各地市間市場通達(dá)性的不同。相對而言，長江中游城市群內(nèi)部各地市之間的市場自由進(jìn)入度較高，各地市生產(chǎn)的工業(yè)制成品可以相互間自由流動，帶動市區(qū)工業(yè)增長。但是由于距離原因，同時加上省份間存在的貿(mào)易壁壘及政策因素限制，使得現(xiàn)實中長江中游城市群各市區(qū)工業(yè)產(chǎn)品對區(qū)域外消費市場的進(jìn)入性較低，市場潛能無法轉(zhuǎn)變?yōu)楣I(yè)發(fā)展的動力，導(dǎo)致兩者的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

從業(yè)人員數(shù)（POP）和固定資產(chǎn)投資（INV）通過了5%的顯著水平且為正值。柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)指出勞動量的供應(yīng)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中尤為重要；索羅模型指出高素質(zhì)勞動力供應(yīng)能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長。而且在從業(yè)人員數(shù)量充足的地區(qū)會形成勞動池效應(yīng)。固定資產(chǎn)投資的增加會改善區(qū)域的生產(chǎn)環(huán)境。反應(yīng)提供公共產(chǎn)品規(guī)模的政府干預(yù)度（GOV）的變量，兩個模型中系數(shù)估計值顯著為正，表明長江中游城市群近年來政府的經(jīng)濟(jì)干預(yù)顯著推動了工業(yè)的增長。政府財政支出是政府施行宏觀調(diào)控的重要手段，能夠完善基礎(chǔ)設(shè)施。

四、結(jié)論與政策建議

本文計算長江中游城市群市區(qū)的市場潛能，而且發(fā)現(xiàn)市場潛能對工業(yè)增長的影響顯著為正。從業(yè)人員數(shù)、全社會固定資產(chǎn)投資和政府公共產(chǎn)品的支出都在一定程度上推動城市群工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長。但由于現(xiàn)實中各地市進(jìn)入外省的市場進(jìn)入性較低，不能發(fā)揮潛在的市場潛能優(yōu)勢，使得工業(yè)增長與市場潛能呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

基于以上結(jié)論，提出以下政策建議：（1）市場潛能是區(qū)域工業(yè)增長的重要因素，要消除制約市場潛能擴(kuò)大的不利因素。（2）進(jìn)一步推進(jìn)區(qū)域的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)揮城市群外部市場潛能推進(jìn)工業(yè)增長的效應(yīng)。（3）推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化，政府之間要制定相應(yīng)的政策，完善市場統(tǒng)一制度，放大市場潛能的增長效用。

參考文獻(xiàn)

[1] Romer P. Increasing Returns and Long-Run Growth[J]. Journal of Political Economy，1986， 94（5）： 1002-1037.

[2] Lucas R E. On the Mechanics of Economic Development[J]. Journal of Monetary Economics， 1988， 22（1）： 3-42.

[3] Krugman P. Increasing Returns and Economic Geography[J]. Journal of Political Economy， 1991， 99（3）： 483-499.

[4] Davis D R， Weinstein D E. Does Economic Geography Matter for International Specialization？[R]. NBER Working Papers No.5706， 1996.

[5] Head K， Mayer T. Market Potential and the Location of Japanese Investment in the European Union[J]. Review of Economics and Statistics， 2004， 86（4）： 959-972.

[6] Gao， Ting. Regional Industrial Growth evidence from Chinese Industries [J]. Regional Science and Urban Economics. 2004，34：101-124.

[7] 劉修巖，殷醒民，賀小海.市場潛能與制造業(yè)空間集聚：基于中國地級城市面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究[J].世界經(jīng)濟(jì)，2007，30（11）：56-63.

[8] 范劍勇，謝強強.地區(qū)間產(chǎn)業(yè)分布的本地市場效應(yīng)及其對區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的啟示[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010，45（4）：108-119.

[9] 馮偉.本土市場規(guī)模與產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率：來自中國制造業(yè)的經(jīng)驗研究[J].財貿(mào)研究，2015，26（5）：11-18.

[10] Redding S， Venables A J. Economic Geography and International Inequality[J]. Journal of International Economics， 2004， 62（1）： 53-82.

[11] Hanson G. Market Potential， Increasing Returns and Geographic Concentration[J]. Journal of International Economics，2005，67（1）：1-24.

[12] Pons J， Paluzie E， Silvestre J， Daniel T. Testing the New Economic Geography： Migrations and Industrial Agglomerationsin Spain[J]. Journal of Regional Science， 2007， 47（2）：289-313.

[13] 黃玖立，黃俊立.市場規(guī)模與中國省區(qū)的產(chǎn)業(yè)增長[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2008，7（4）：1317-1332.

[14] 陳健生，李文宇.產(chǎn)業(yè)集聚、本地市場效應(yīng)與區(qū)域發(fā)展——以成都經(jīng)濟(jì)區(qū)為例[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2012（2）：38-44.

[15] 王永培.市場規(guī)模、外部性與工業(yè)集聚：基于空間計量模型的實證研究[J].南開商學(xué)評論，2013，22（2）：129-146.