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簡析產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長的模型

2020-08-14 19:45:44肖雪
青年生活 2020年29期
關(guān)鍵詞:區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)業(yè)集聚模型

肖雪

摘要:新經(jīng)濟地理學(xué)的出現(xiàn)引起了人們對產(chǎn)業(yè)集聚問題的新興趣。本文通過聯(lián)系兩條實證文獻,拓展了集聚經(jīng)濟對經(jīng)濟增長影響的研究,計算了一個局部化指數(shù)和一個聚類指數(shù)來衡量集聚的普遍性。利用這些指數(shù),確定了地理集中的行業(yè)和地點。本文的主要部分是計量經(jīng)濟學(xué)分析、產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長的模型設(shè)計。

關(guān)鍵詞:產(chǎn)業(yè)集聚;區(qū)域經(jīng)濟增長;模型

引言:

本文對產(chǎn)業(yè)集聚經(jīng)濟與區(qū)域經(jīng)濟增長的關(guān)系及其對區(qū)域差異收斂的影響進行了實證分析。在動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中,這兩個指數(shù)明確用于衡量集聚工廠的額外動態(tài)經(jīng)濟增長。這項研究使用了面板數(shù)據(jù),本文分析了191個制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的地區(qū)特征有利于經(jīng)濟增長。與其他產(chǎn)業(yè)/區(qū)域單元相比,產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)表現(xiàn)出更強的經(jīng)濟動態(tài)增長。

1. 產(chǎn)業(yè)集聚對實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟增長的重要性

區(qū)域科學(xué)和城市經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域討論了產(chǎn)業(yè)集聚對實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟增長的重要性。產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)被定義為由空間和產(chǎn)業(yè)相互依賴產(chǎn)生的產(chǎn)品效率,通常被認為是企業(yè)決策過程的外部效應(yīng)。Rosenthal和Strange概述了工業(yè)集聚效應(yīng)的性質(zhì)和來源,并以無組織的方式討論了這一重要概念。[1]產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)是否與一個產(chǎn)業(yè)的集中度和/或城市規(guī)模有關(guān)。不同的研究試圖從工業(yè)集聚對勞動生產(chǎn)率的影響中找出產(chǎn)業(yè)集聚對勞動生產(chǎn)率的影響。從城市規(guī)模的觀點來看,城市規(guī)模的100%增長很可能使勞動生產(chǎn)率提高3%至8%。大城市的勞動生產(chǎn)率普遍較高,人口規(guī)模對生產(chǎn)力的負面影響,造成經(jīng)濟不經(jīng)濟而不是聚集經(jīng)濟。這些產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)在概念上可分為本土化經(jīng)濟和城市化經(jīng)濟。本土化經(jīng)濟是指屬于同一產(chǎn)業(yè)部門并位于同一地點的一群企業(yè)所產(chǎn)生的集聚效應(yīng)。[2]這種外部性被內(nèi)部化,并在工業(yè)一級作為規(guī)模經(jīng)濟加以實現(xiàn)。城市化經(jīng)濟是聚集在各個部門的企業(yè)的經(jīng)濟。[3]這些外部性作為外部經(jīng)濟在工業(yè)層面起作用。利用1979年以來與城市相關(guān)的橫截面數(shù)據(jù),估算了城市群經(jīng)濟對兩位數(shù)制造業(yè)生產(chǎn)率的影響。工業(yè)規(guī)模100%的增長,本地化經(jīng)濟導(dǎo)致生產(chǎn)力增長4.45%,而城市人口100%增長,城市化經(jīng)濟導(dǎo)致增長3.36%。利用橫截面數(shù)據(jù)估計了兩位數(shù)制造業(yè)的集聚經(jīng)濟的性質(zhì)和范圍,幾乎沒有城市化經(jīng)濟的證據(jù),而是這些本地化經(jīng)濟的大量證據(jù),本土化區(qū)域經(jīng)濟更加強勁。

2. 產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長的模型設(shè)計

根據(jù)集聚經(jīng)濟理論,構(gòu)造生產(chǎn)函數(shù):y=F(Agg)f(, K, X( 1) 對地區(qū)i的經(jīng)濟增長是否有影響。其中Y;表示地區(qū)i的產(chǎn)出,1、K、X,分別表示勞動投入、資本投入以及其他可能影響產(chǎn)出的投入要素。

根據(jù)新古典假設(shè), f(*)規(guī)模報酬不變。F(Aggw) 為冪函數(shù)形式,則可表述為如下:In(y)=aln(Agg)+fInk, +yInX;(2)y為人均GDP, k,為人均資本投人,X為人均其他投入。

Agg,是地區(qū)i的產(chǎn)業(yè)集聚指標,包含它的函數(shù)以乘積的形式納人生產(chǎn)函數(shù),對生產(chǎn)函數(shù)產(chǎn)生影響,即研究Agg。

3. 產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響

本文考察了產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響,特別是產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟趨同的影響。基于我國各省數(shù)據(jù)的實證分析表明,本土化經(jīng)濟對區(qū)域增長的影響大于城市化經(jīng)濟體。尤其是制造業(yè)的本地化經(jīng)濟集中在當(dāng)?shù)?,而非制造業(yè)的經(jīng)濟集中在國家首都地區(qū)。這些經(jīng)驗證據(jù)表明,無論是制造業(yè)還是非制造業(yè),工業(yè)規(guī)模的擴大都優(yōu)于多樣性。此外,對這兩個行業(yè)的實證分析表明,市場準入的增長貢獻超過了集聚經(jīng)濟的增長貢獻,并且對生產(chǎn)率增長有顯著的影響。這表明,發(fā)展道路運輸系統(tǒng)對于促進區(qū)域間交通是非常重要的,因為從高效的交通網(wǎng)絡(luò)到大都市區(qū)獲得的經(jīng)濟效益比擁有充足的勞動力更為有利。[4]本文還考察了集聚經(jīng)濟的影響,包括市場準入對經(jīng)濟趨同的影響。結(jié)果表明,在樣本過程中,區(qū)域輻合發(fā)生了一定的變化。1980-2002年,本土化經(jīng)濟促進了制造業(yè)的經(jīng)濟融合。這表明,促進高生產(chǎn)率部門地方權(quán)力下放的發(fā)展政策在實現(xiàn)區(qū)域差距趨同方面是有效的。相比之下,在非制造業(yè)方面,這些影響繼續(xù)加劇地區(qū)間的差異,特別是城市化經(jīng)濟的結(jié)果表明,人口集中在大都市區(qū)提高了這些地區(qū)的生產(chǎn)力,從而加劇了區(qū)域生產(chǎn)力差距的擴大。因此,可以合理地得出結(jié)論:制造業(yè)的擴張有可能造成地區(qū)間的經(jīng)濟差距。這一證據(jù)意義重大,因為它表明,現(xiàn)行政策需要根據(jù)行業(yè)的部門構(gòu)成加以修訂。因此,有必要更詳細地進行工業(yè)分析,該分析采用部門數(shù)據(jù),并用于獲得所涉政策問題。特別是,為了調(diào)查服務(wù)部門的增長是否有可能擴大區(qū)域差距,與不同部門相對應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將十分重要。

結(jié)束語:

以地市數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),實證分析表明,產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域增長有顯著影響。此外,產(chǎn)業(yè)集聚促進了制造業(yè)的經(jīng)濟融合,同時也加劇了非制造業(yè)地區(qū)之間的差距。研究結(jié)果表明,非制造業(yè)部門所占份額的增加有可能造成這種地區(qū)差異。

參考文獻:

[1]慎丹,楊印生.吉林省農(nóng)產(chǎn)品電商產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響研究——基于阿里巴巴平臺數(shù)據(jù)[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2020,39(3):385-396. DOI:10.13860/j.cnki.sltj.20200331-005.

[2]封偉毅,楊碩.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度測度與比較研究 ——基于中國2007~2017年數(shù)據(jù)的實證分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2020,39(6):154-160. DOI:10.3969/j.issn.1004-910X.2020.06.020.

[3]杜建軍,謝家平,劉博敏.中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率 ——基于275個城市數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究[J].財經(jīng)研究,2020,46(6):49-63. DOI:10.16538/j.cnki.jfe.2020.06.004.

[4]黃林,佟艷芬,王盛連.產(chǎn)業(yè)集群的產(chǎn)業(yè)集聚度測度:理論與實踐——以我國南部海洋產(chǎn)業(yè)集群為例[J].企業(yè)經(jīng)濟,2020,(3):123-131. DOI:10.13529/j.cnki.enterprise.economy.2020.03.16.

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