曹如中, 張 陽, 胡燕玲, 郭 華

(上海工程技術大學 a.管理學院; b.圖書館,上海 201620)

文化創(chuàng)意產業(yè)作為國民經(jīng)濟的支柱性產業(yè)之一,在推動地區(qū)經(jīng)濟增長、促進產業(yè)升級轉型中起著重要的作用。其中,實踐角度下的長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)發(fā)展水平在中國具有較大的知名度和影響力,且集聚化發(fā)展特征越來越明顯,不僅對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有著直接的推動作用,而且對周邊和關聯(lián)地區(qū)產生了良好的溢出效應[1]。在已有研究中,這種集聚效應的正向作用也被多位學者證實[2-3]。然而,目前的研究多是從相對單一的經(jīng)濟學或管理學視角展開,鮮有從地理距離和經(jīng)濟發(fā)展兩方面來綜合探討長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)之間的依附關系及其影響效應[4]。據(jù)此,為了豐富本領域研究成果,本文結合長三角區(qū)域內27個城市2010—2019年的面板數(shù)據(jù),從文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚與經(jīng)濟增長之間的空間關聯(lián)關系視角出發(fā),通過構建城市群經(jīng)濟距離嵌套矩陣,使用莫蘭指數(shù)和區(qū)位熵來分析長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)的空間相關性和空間集聚態(tài)勢,并進一步運用空間杜賓模型探究長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚對本城市(直接效應)、周邊城市(間接效應)及整個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響效應(總效應)。本文的研究旨在為區(qū)域文化創(chuàng)意產業(yè)協(xié)同發(fā)展和經(jīng)濟高質量增長提供決策參考。

1 理論假設

研究表明,自然資源、產業(yè)政策、地理區(qū)位等多種經(jīng)濟地理因素能夠引起產業(yè)集聚[5]。長三角城市群作為中國最早發(fā)展文化創(chuàng)意產業(yè)的區(qū)域之一,不僅擁有優(yōu)越的文化資源、雄厚的經(jīng)濟基礎和龐大的消費市場,而且具備眾多知名高校、科研機構和高素質人才[6]。到目前為止,長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)已形成較為穩(wěn)定的產業(yè)集群,且隨著政府規(guī)劃和政策加持得到不斷完善,文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚形態(tài)趨于均衡發(fā)展。由此,提出本文的第一個假設。

假設1:長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出空間集聚并趨于均衡發(fā)展。

長三角各城市之間有著頻繁的經(jīng)濟往來并相互影響,區(qū)域內文化創(chuàng)意產業(yè)規(guī)模不斷擴張,產業(yè)結構不斷優(yōu)化[7],空間集聚水平不斷提高[8]。受產業(yè)內在發(fā)展規(guī)律和外部影響,文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚不僅引起周邊城市經(jīng)濟發(fā)展的變化[9],而且導致城市之間的空間依賴性越發(fā)顯著,同時城市之間的距離也對這種空間依賴性產生影響。由此,提出本文的第二個假設。

假設2:長三角城市群各城市之間經(jīng)濟發(fā)展存在空間相關性,且彼此之間相互影響。

文化創(chuàng)意產業(yè)是一種極具附加值的產業(yè),能通過城市之間的生產活動帶動周邊城市和區(qū)域的經(jīng)濟增長。特別是當文化創(chuàng)意產業(yè)集聚化發(fā)展達到一定規(guī)模時,會對本城市、周邊城市和整個區(qū)域范圍的經(jīng)濟發(fā)展產生特定的影響[10]。其中作為智力因素的人力資本和作為指引因素的政府干預將對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展產生顯著的促進作用[11];而城鎮(zhèn)化水平、交通基礎設施[12]和對外開放程度[13]則會在空間層面上由于“虹吸效應”的存在而擠占其他的生產要素,從而導致對區(qū)域經(jīng)濟增長有顯著的抑制作用。由此,提出本文的第三個假設。

假設3:文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在正向的影響,且人力資本、政府干預等變量能夠顯著地促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展,城鎮(zhèn)化水平、交通基礎設施、對外開放程度則對區(qū)域經(jīng)濟增長產生顯著的抑制作用。

2 模型構建與數(shù)據(jù)來源

2.1 模型構建

2.1.1 長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚態(tài)勢測度

區(qū)位熵綜合考慮了產業(yè)規(guī)模和地域差異[14],可以作為長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)集聚水平的測度指標,具體計算公式如下:

(1)

一般來說,區(qū)位熵指數(shù)越大,代表文化創(chuàng)意產業(yè)集聚水平越高。

2.1.2 長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間相關性分析

1) 長三角城市群空間權重矩陣構建?？臻g權重矩陣可以衡量城市間空間地理距離、相互依賴程度、經(jīng)濟發(fā)展水平等情況[15]。為了探討長三角城市群之間的相鄰關系,本文構建兼顧地理和經(jīng)濟兩種影響因素的經(jīng)濟距離嵌套矩陣,具體表達式如下:

(2)

2) 長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間相關性檢驗模型。借鑒現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)[16],長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)相關性可以結合莫蘭指數(shù)I來進行分析。運用全局莫蘭指數(shù)I可以分析得出整體空間集聚狀況,計算公式為:

(3)

計算局部空間集聚狀況:

(4)

式中:s2表示樣本方差。

局部自相關有四種類型且分布在四個象限中,具體如圖1所示。

圖1 局部自相關的四種類型分布Fig.1 Four types of local autocorrelation maps

2.1.3 長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)影響效應分析

1) 空間杜賓模型構建?？臻g杜賓模型同時兼顧了解釋變量和被解釋變量的空間滯后效應[17],可以用來考察長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間影響效應。為減少數(shù)據(jù)存在多重共線性、自相關帶來的誤差,增強模型的說服力,本文將模型的各指標數(shù)據(jù)均取對數(shù)形式,具體如下:

(5)

式中:a為常數(shù)項,t表示不同年份;lnPDGPit是被解釋變量,為第i個城市第t年的人均生產總值;lnCIAit是核心解釋變量,lnXit為一組控制變量,包括產業(yè)要素、產業(yè)關聯(lián)、區(qū)位優(yōu)勢三類;WijlnXjt、WijlnYjt表示城市i的解釋變量與被解釋變量的空間滯后項;ρ為空間回歸系數(shù);β、θ分別表示解釋變量和解釋變量空間交互項的待估系數(shù);μi為空間效應,λi為時間效應;εit為隨時間和空間改變的空間誤差項,服從獨立分布。

2) 影響效應分解。由于某個城市解釋變量的變化不僅會影響到本城市的被解釋變量,還會影響到其他城市。因此,為了對兩種影響進行區(qū)分,本文借鑒Lesage和Pace的研究方法[18],利用偏微分法對空間杜賓模型進行分解,將解釋變量對被解釋變量的影響效應分解成直接效應、間接效應和總效應。具體分解步驟如下:

水利工程是一項民生工程，是我國的一大主要工程，不僅關系到社會生產活動的運行，也關系到百姓的日常生活，因此，堤壩的施工質量是水利工程施工中的一個主要控制點。而對于堤壩滲水病害的治理，當前我國已經(jīng)提出了具體的解決方法，例如，混凝土防滲墻技術、堤壩灌漿防滲技術等，本文主要分析幾種堤壩防滲加固技術以及施工要點。

空間杜賓模型表達式轉換為:

Y=ρWY+βX+θWX+αln+ε

(6)

由式(6)變換成:

(ln-ρW)Y=βX+θWX+αln+ε

(7)

Y=(ln-ρW)-1αln+(ln-ρW)-1(Xtβ+WXtθ)+
(ln-ρW)-1ε

(8)

令V(W)=(ln-ρW)-1,Sr(W)=V(W)(lnβ+Wθr),則有:

(9)

若令Sr(W)ij表示Sr(W)中的第i、j個元素,V(W)i表示V(W)中的第i行,ln表示n階單位矩陣,k表示解釋變量的個數(shù),則式(9)的矩陣形式為:

(10)

(11)

2.2 變量說明

在借鑒已有研究的基礎上,綜合考慮長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)的實際情況,本文構建被解釋變量、核心解釋變量和控制變量。

2.2.1 被解釋變量

被解釋變量采用人均GDP(PGDP)衡量各市經(jīng)濟增長狀況。衡量經(jīng)濟增長的指標包括國民生產總值(GDP)、居民消費價格指數(shù)(CPI)、生產者價格指數(shù)(PPI)等,但考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選擇PGDP作為衡量經(jīng)濟增長狀況的指標[14]。

2.2.2 核心解釋變量

采用區(qū)位熵(CIA)作為核心解釋變量[12]。

2.2.3 控制變量

文化創(chuàng)意產業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響不僅局限于產業(yè)集聚,還受到其他因素的綜合作用,因此本文選擇以下變量作為控制變量:1) 人力資本(HUM),表示文化創(chuàng)意產業(yè)的發(fā)展?jié)摿?用每萬人高等院校在校大學生人數(shù)來衡量[5];2) 政府干預(GOV),表示政府對文化創(chuàng)意產業(yè)發(fā)展的支持力度,用文化產業(yè)財政撥款占地區(qū)財政總支出的比例來衡量[11];3) 交通基礎設施(TRA),這主要是與各市的交通通達度相關的指標,用貨運量(TRA)來衡量[12];4) 城鎮(zhèn)化水平(URB),用來表示城市的發(fā)展水平和程度,通常可以用城鎮(zhèn)人口總數(shù)占常住總人口比重來衡量[19];5) 地區(qū)開放程度(FDI),用來衡量各市經(jīng)濟與其他國家經(jīng)濟往來的程度,用外商直接投資來衡量[20]。

2.3 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國文化及相關產業(yè)統(tǒng)計年鑒》和各市統(tǒng)計局公布的統(tǒng)計年鑒、統(tǒng)計公報。數(shù)據(jù)盡量采用同一指標發(fā)布體系的數(shù)據(jù),部分缺失值采用插值法補齊[21]。各變量原始數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計如表1所示。

表1 各變量原始數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計Tab.1 Descriptive statistics of original data of each variable

3 實證分析

3.1 長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚態(tài)勢分析

以三年為基準分別取2010年、2013年、2016年和2019年的區(qū)位熵計算結果并結合Arcgis 10.2軟件進行分級繪圖分析。如圖2和圖3所示,長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)的集聚水平較高,區(qū)位熵指數(shù)多數(shù)超過0.5,在近些年的集聚水平趨于均衡發(fā)展。具體來看,位于安徽省和江蘇省的城市區(qū)位熵指數(shù)在2010—2013年有小幅度的下降,隨后呈上升趨勢;上海市和位于浙江省的城市區(qū)位熵指數(shù)變化幅度較小,表明此類城市的文化創(chuàng)意產業(yè)集聚水平維持穩(wěn)定的增長趨勢;在2019年多數(shù)城市的區(qū)位熵指數(shù)超過了1且集聚態(tài)勢的曲線相較平緩,表明長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)的空間集聚程度不斷加強,空間集聚水平趨于均衡發(fā)展,由此驗證假設1成立。

圖2 長三角城市群文化創(chuàng)產業(yè)空間集聚態(tài)勢Fig.2 Spatial agglomeration trend of cultural and creative industries in the Yangtze River Delta Urban Agglomeration

圖3 2010—2019年區(qū)位熵指數(shù)分級Fig.3 Classification of location entropy index from 2010 to 2019

3.2 長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間相關性檢驗

3.2.1 全局莫蘭指數(shù)檢驗

運行Stata 16.0軟件進行全局空間相關性檢驗,可得到如表2所示的結果。從表2可以看出,長三角城市群的經(jīng)濟增長存在較顯著的空間相關性,全局莫蘭指數(shù)通過1%水平的顯著性檢驗且結果均為正數(shù),并整體呈現(xiàn)上升的趨勢,表示長三角城市群的經(jīng)濟增長存在空間集聚效應,且伴隨長三角城市群一體化發(fā)展進程的加快,經(jīng)濟增長逐漸有明顯的正向空間依賴性,由此驗證假設2成立。具體來看(圖4),2010—2011年的全局莫蘭指數(shù)值有較為明顯的上升,2012—2014年數(shù)值維持不變,2015—2016年有小幅下降趨勢,2017—2019年則波動上升并保持相對穩(wěn)定。其中,作為轉折點的2016年是長三角城市群推進供給側改革、優(yōu)化產業(yè)結構、邁入經(jīng)濟新增長模式的重要時間節(jié)點,隨著經(jīng)濟社會的向前邁步,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展更加穩(wěn)定協(xié)調。

表2 2010—2019年長三角城市群PGDP莫蘭指數(shù)Tab.2 PGDP Moran index of the Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 2010 to 2019

圖4 2010—2019年長三角城市群PGDP莫蘭指數(shù)趨勢Fig.4 Trend chart of PGDP Moran index of the Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 2010 to 2019

3.2.2 局部莫蘭指數(shù)檢驗

城市經(jīng)濟增長的局部空間相關性用莫蘭散點圖來驗證,本文以每三年為基準分別取2010、2013、2016年和2019年的局部莫蘭指數(shù)散點圖進行分析。由圖5可知,2010年長三角城市群經(jīng)濟增長集聚態(tài)勢較為分散,第二象限與第四象限的城市相對較多,在2013—2019年的散點圖中可以看出長三角城市群逐漸移動至第一、第三象限,說明長三角城市群的經(jīng)濟增長逐漸呈現(xiàn)出高高集聚和低低集聚的特征,表現(xiàn)出較為明顯的正向空間集聚狀態(tài),經(jīng)濟增長局部空間關聯(lián)性強。從動態(tài)演示的趨勢來看,隨著時間的推移,長三角城市群經(jīng)濟增長的集聚態(tài)勢顯著性不斷增強,“H-H集聚型”的城市由2010年的5個在2019年變成9個,“L-L集聚型”的城市由2010年的7個在2019年變?yōu)?個。具體來看,位于“高高集聚區(qū)”的城市多為浙江省和江蘇省的城市,位于“L-L集聚型”的城市多為安徽省的城市,這主要是由于江浙兩省眾多城市經(jīng)濟增長一直處于較高的狀態(tài),兩省的基礎設施建設更加完備,經(jīng)濟發(fā)展前景更廣闊,吸引了大量文化創(chuàng)意企業(yè)進駐,周圍城市經(jīng)濟增長也較高,因此出現(xiàn)高高集聚的現(xiàn)象。而安徽省內城市由于經(jīng)濟、地理、歷史等諸多因素的影響,發(fā)展相對欠缺,安徽省內城市文化創(chuàng)意產業(yè)集聚不如江浙兩省,因此呈現(xiàn)“L-L集聚”的態(tài)勢。這表明經(jīng)濟增長較高(或者較低)的城市在空間上更容易集聚,進一步證明長三角城市群的經(jīng)濟增長空間差異較小,為本文從空間視角研究城市經(jīng)濟增長提供依據(jù)。

3.3 基于空間杜賓模型的影響效應分析

3.3.1 空間計量模型估計

莫蘭指數(shù)檢驗結果表明,長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)影響效應適宜采用空間計量模型進行研究,利用Stata 16.0軟件對空間計量模型估計進行檢驗,可得到如表3所示的具體結果。從表3可以看出,LM-lag、LM-error、Robust LM-error均在1%的顯著性水平下拒絕了原假設,Robust LM-lag在5%的顯著性水平下拒絕原假設,證明本文選擇建立空間計量模型是合理的;Wald Spatial-error、Wald Spatial-lag、LR Spatial-lag、LR Spatial-error均在1%的顯著性水平下拒絕SDM模型可以退化成SAR或者SEM模型的原假設,說明本文選擇SDM模型更能滿足研究的需求;最后Hausman檢驗在1%的顯著性水平下拒絕了原假設。因此,適宜建立固定效應的空間杜賓模型進行深度研究。

圖5 局部莫蘭指數(shù)散點圖Fig.5 Scatterplot of local Moran index

表3 空間計量模型檢驗選擇結果Tab.3 Selection results of spatial econometric model test

3.3.2 空間杜賓模型的固定效應檢驗

固定效應又分為個體固定效應、時間固定效應和雙固定效應,本文使用極大似然估計法(MLE法)分別對三種固定效應進行檢驗,結果如表4所示。從表4可以看出,個體固定效應下的核心解釋變量CIA回歸結果顯著,ρ值為0.700且在1%的顯著性水平下顯著,表明長三角城市群經(jīng)濟增長之間有顯著的正向空間相關性,而時間固定效應和雙固定效應下CIA、ρ值均未能通過顯著性檢驗;同時根據(jù)R2數(shù)值判斷,個體固定效應的R2值最大,表明個體固定效應模型相較其他兩種模型的解釋能力稍好。因此,本文選擇基于個體固定效應的空間杜賓模型進一步展開研究。

表4 基于個體固定、時間固定、雙固定效應的SDM回歸結果Tab.4 SDM regression results based on individual fixed,time fixed and double fixed effects

3.3.3 基于個體固定的影響效應分解

由于空間杜賓模型中存在反饋效應,在表4中僅反映出顯著性水平和作用方向上的有效性,針對自變量對因變量所產生的邊際效應不能夠直接反映,而長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚對區(qū)域發(fā)展的影響效應并不是單一的,因此本文采用偏微分的方法解釋SDM模型中自變量變化對因變量所帶來的影響。由式(6)～(11)可以得到某城市的文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚對本城市經(jīng)濟增長的直接效應、對其他城市經(jīng)濟增長的間接效應,以及對長三角城市群經(jīng)濟增長的總效應,具體結果如表5所示。

表5 個體固定效應下SDM模型效應分解Tab.5 Effect decomposition of SDM model under individual fixed effect

1) 由表5數(shù)據(jù)可知,在經(jīng)濟距離嵌套矩陣下,長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長的直接效應為正值且不顯著,可能是由于文化創(chuàng)意產業(yè)在本城市的集聚存在規(guī)劃等限制,對經(jīng)濟發(fā)展的影響未能充分且顯著地體現(xiàn)出來;間接效應和總效應均為正值且均通過了5%的顯著性水平檢驗,表明文化創(chuàng)意產業(yè)在長三角城市群中的集聚水平不斷提高,能夠隨著集聚水平的增長而形成溢出效應,顯著地促進周邊城市和整個區(qū)域經(jīng)濟的快速發(fā)展。直接效應估計系數(shù)遠遠小于間接效應的估計系數(shù),表明文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚對周邊城市和整個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響要超過對本城市的影響,文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚所帶來的空間溢出效應已經(jīng)成為推動長三角城市群經(jīng)濟增長的重要因素。

2) 人力資本對區(qū)域經(jīng)濟增長的三種影響效應均為正值且都通過了顯著性檢驗,表明人力資本作為經(jīng)濟發(fā)展中的生產要素,通過積極參與生產活動對經(jīng)濟發(fā)展產生正向的影響效應。其中,直接效應的估計系數(shù)為0.320 6,低于間接效應的估計系數(shù)和總效應的估計系數(shù),表明人力資本在本城市的集聚能夠顯著地促進城市經(jīng)濟增長,但是對周邊城市和區(qū)域的經(jīng)濟增長而言具有更強的空間溢出效應。這可能是因為在區(qū)域一體化發(fā)展的當下,長三角城市群各城市間經(jīng)濟活動的互動加強了人力資本的空間流動率,在一定程度上促進人力資本分布格局的改善,增強了地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的活力,說明人力資本的發(fā)展對于區(qū)域經(jīng)濟增長產生積極顯著的作用,進一步證明高素質人才對經(jīng)濟增長的重要性。

3) 政府干預對區(qū)域經(jīng)濟增長的三種影響效應均為正值且分別通過了5%和10%的顯著性檢驗,其中間接效應的估計系數(shù)超過直接效應的估計系數(shù),說明政府干預雖然對本城市的經(jīng)濟發(fā)展有積極的正向促進作用,但相鄰城市之間的影響程度要更為深刻;政府干預的總效應估計系數(shù)為2.350 0,即當長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚程度每增加1%,會促使該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平顯著的增加2.350 0%,表明長三角城市群一體化發(fā)展成為區(qū)域發(fā)展的大勢,在各級政府的協(xié)調下,區(qū)域一體化發(fā)展邁向更協(xié)調的發(fā)展階段,區(qū)域內資源配置和使用效率得到提高,文化創(chuàng)意產業(yè)在長三角城市群之間形成良性的產業(yè)聯(lián)動。

4) 交通基礎設施對區(qū)域經(jīng)濟增長的三種影響效應的估計系數(shù)均為負值,且只有直接效應的系數(shù)通過了顯著性檢驗,其中直接效應的估計系數(shù)為-0.047 3,意味著當交通基礎設施在城市內集聚程度每增加1%,會導致本城市經(jīng)濟增長下降0.047 3%。這可能是因為當文化創(chuàng)意產業(yè)在本城市內集聚達到了一定的程度后,對交通設施完善度的需求便不再強烈,并轉而尋求其他能促進產業(yè)集聚水平提高的影響因素,意味著交通基礎設施的集聚意味著會對擠占城市內的生產要素,因此交通基礎設施對城市經(jīng)濟增長的影響程度有所下降。間接效應和總效應的估計系數(shù)為負值但不顯著,可能的原因是交通基礎設施對周邊城市和整個區(qū)域的空間溢出效應有限,但由于本城市的交通基礎設施得到完善,會產生城市間的資源“虹吸效應”,從而導致對周邊城市和整個區(qū)域的經(jīng)濟增長有負向的影響。

5) 城鎮(zhèn)化水平的提升對區(qū)域經(jīng)濟增長的直接效應不顯著,但間接效應和總效應均顯著且系數(shù)為負值,城鎮(zhèn)化水平表示城市的發(fā)展水平和發(fā)展狀態(tài),城鎮(zhèn)化水平每提升1%,會導致本城市的經(jīng)濟增長提高0.004 7%,說明伴隨城鎮(zhèn)化的進展,城市內資源配置、基礎設施條件、產業(yè)協(xié)同發(fā)展等多方面都有所改善,從而對城市的經(jīng)濟發(fā)展有著正向的影響作用;但間接效應和總效應顯著為負則進一步說明當本城市的城鎮(zhèn)化水平得到了提升,對周邊落后城市生產要素的“虹吸效應”得到加強,更多的生產要素會流入較發(fā)達的城市,因此會對周邊城市和整個區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展產生顯著的抑制作用。

6) 對外開放程度的三種影響效應系數(shù)均為負值,其中間接效應和總效應的估計系數(shù)通過了5%的顯著性檢驗,即對外開放程度每提高1%,會顯著地引起周邊城市經(jīng)濟發(fā)展水平下降0.866 2%、長三角城市群區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平下降0.879 6%。這與季穎穎等[13]的研究結果相吻合,可能的原因是外商對長三角城市群的文化創(chuàng)意產業(yè)的投資通常是為了能夠享受該區(qū)域內政策優(yōu)惠、較低的生產成本,外商企業(yè)在長三角城市群的發(fā)展會加劇市場的競爭程度,對尚處于起步或成長階段的本土企業(yè)產生擠出效應,從而導致對本城市、周邊城市和整個區(qū)域的經(jīng)濟增長產生抑制作用。以上實證結果驗證了假設3成立。

4 結論和建議

4.1 結 論

1) 長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)存在明顯的空間依賴性和空間影響效應。根據(jù)莫蘭指數(shù)檢驗結果顯示,長三角城市群經(jīng)濟增長存在較為明顯的空間相關性,27個城市文化創(chuàng)意產業(yè)多位于“H-H集聚區(qū)型”“L-L集聚型”;從莫蘭指數(shù)散點圖的動態(tài)演示結果來看,長三角城市群經(jīng)濟增長空間差異逐漸縮小,區(qū)域經(jīng)濟整體發(fā)展呈現(xiàn)出更加穩(wěn)定協(xié)調的態(tài)勢。此外,根據(jù)莫蘭指數(shù)散點圖發(fā)現(xiàn),浙江省、江蘇省的城市多位于“H-H集聚型”,安徽省的城市多位于“L-L集聚型”,這與各城市之間的發(fā)展現(xiàn)狀有著較為明顯的關聯(lián),經(jīng)濟較為發(fā)達的上海市、浙江省和江蘇省的城市擁有有利于文化創(chuàng)意產業(yè)集聚的經(jīng)濟環(huán)境、基礎設施等,而處于安徽省的城市受到經(jīng)濟發(fā)展、地理因素、歷史原因等影響,對文化創(chuàng)意產業(yè)的吸引力較低,產業(yè)集聚化水平較低。

2) 文化創(chuàng)意產業(yè)所具備的高滲透、高知識、高附加值等特性使其更容易在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中成為各行各業(yè)的黏合劑。就長三角城市群而言,文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚對本城市經(jīng)濟增長有正向的促進作用,對周邊城市和區(qū)域經(jīng)濟增長的發(fā)展影響更為顯著且影響程度超過對本城市的影響程度,表明完善的文化創(chuàng)意產業(yè)價值鏈條不僅能夠為城市提供大量的就業(yè)機會,而且通過帶動相關產業(yè)轉型升級并對區(qū)域經(jīng)濟增長有著顯著的貢獻。目前文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚所帶來的溢出效應,已經(jīng)成為推動長三角城市群經(jīng)濟高質量增長的重要因素。

3) 從控制變量影響效應估計系數(shù)來看,人力資本、政府干預的間接效應估計系數(shù)遠超于直接效應,這表明此類控制變量對本城市經(jīng)濟發(fā)展有顯著的正向促進作用,但對周邊城市的溢出效應要更加深刻;交通基礎設施、對外開放程度的三種影響效應系數(shù)均為負值,表明此類控制變量在區(qū)域經(jīng)濟增長過程中會出現(xiàn)擠占生產要素、產生“虹吸效應”,從而不利于區(qū)域經(jīng)濟增長;城鎮(zhèn)化水平的提升有利于推進本城市的經(jīng)濟增長,同樣由于“虹吸效應”的存在,會導致周邊落后城市的生產要素流入該城市,并進一步影響整個區(qū)域的經(jīng)濟增長。由此可見,在文化創(chuàng)意產業(yè)空間集聚的過程中,諸多要素所起的作用也各不相同,未來將眾多文化創(chuàng)意產業(yè)要素轉換成經(jīng)濟高質量發(fā)展優(yōu)勢至關重要。

4.2 建 議

1) 統(tǒng)籌規(guī)劃長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè),形成各具特色的區(qū)域文化創(chuàng)意產業(yè)整體發(fā)展格局。長三角城市群在歷史發(fā)展過程中陸續(xù)形成了以吳越文化、江南文化、徽派文化、海派文化為主的特色文化體系,不僅區(qū)域文化底蘊極為深厚,而且各城市間的文化特色不盡相同,未來各城市必須明確自身發(fā)展文化創(chuàng)意產業(yè)的優(yōu)劣勢,充分利用所在城市文化創(chuàng)意產業(yè)的資源稟賦,形成各具競爭優(yōu)勢的文化創(chuàng)意產業(yè)整體格局;同時根據(jù)城市發(fā)展和經(jīng)濟增長的實際情況,注重發(fā)揮城市的比較優(yōu)勢,避免長三角城市群內文化創(chuàng)意產業(yè)同構現(xiàn)象,促進區(qū)域文化創(chuàng)意產業(yè)協(xié)同發(fā)展。

2) 充分發(fā)揮政府協(xié)調作用,積極引導長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)一體化發(fā)展進程。區(qū)域一體化發(fā)展強調文化創(chuàng)意產業(yè)資源應該在長三角城市群之間合理、適度的流動,以促使本城市、周邊城市和整個區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展,因此資源稟賦相對落后的城市應該沖破行政藩籬和地域阻隔,以吸引到優(yōu)質的文化創(chuàng)意產業(yè)資源在當?shù)丶?同時也應該避免因資源過度集聚而擠占其他產業(yè)和其他城市發(fā)展空間,進而發(fā)揮產業(yè)的規(guī)模效應以降低生產成本、提高產業(yè)生產效益,推動長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)一體化可持續(xù)發(fā)展。

3) 明確不同產業(yè)門類的市場定位,合理推進長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)進行空間集聚。針對不同類型文化創(chuàng)意產業(yè)發(fā)展所需的資源條件及其目標市場消費群體,合理選址能使產業(yè)充分利用政府優(yōu)惠政策及產業(yè)資源。由于文化創(chuàng)意產業(yè)細分門類眾多,不同產業(yè)類型對資源、政策等的需求各有側重,因此,在加快引導產業(yè)集聚進程中必須明確不同產業(yè)門類的市場定位,如注重創(chuàng)造研發(fā)的文化創(chuàng)意企業(yè)選址應當靠近大學城、研發(fā)機構,不僅能享受到更優(yōu)質的人才資源,還能利用政府所提供的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)優(yōu)惠政策,保證行業(yè)領先位置。

4) 充分發(fā)揮文化創(chuàng)意產業(yè)資源比較優(yōu)勢,加快長三角城市群內部之間的分工協(xié)作。由于文化創(chuàng)意產業(yè)的細分門類眾多,長三角各城市在引導產業(yè)集聚的過程中需要合理地考慮當?shù)氐馁Y源稟賦和市場環(huán)境,充分發(fā)揮各城市的比較優(yōu)勢,有目地吸引某一類型的文化創(chuàng)意產業(yè)在當?shù)丶?推動長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)鏈條高效銜接,打造跨地區(qū)、跨行業(yè)、跨資本的文化創(chuàng)意產業(yè)價值鏈條,提高長三角城市群文化創(chuàng)意產業(yè)分工協(xié)作效率,推進長三角城市群經(jīng)濟高質量增長和區(qū)域文化軟實力穩(wěn)步提升。

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