黃河流域城市經濟關聯與空間溢出實證研究

陳聞君，徐 陽，張旭東

（1.新疆財經大學 絲路經濟與管理研究院，新疆 烏魯木齊830012；2.新疆財經大學 經濟學院，新疆 烏魯木齊830012）

黃河流域資源豐富，作為中華民族和中華文明的發祥地，人文底蘊深厚，記錄著中國的過去、綿延著中國的未來，黃河流域高質量發展對于中華民族偉大復興具有舉足輕重的作用［1］。但是，黃河流域生態環境脆弱，不同區域之間自然稟賦存在較大差異，使各區域協調發展面臨巨大挑戰［2］。相較于對長三角、粵港澳大灣區、長江經濟帶等沿海地區和經濟較發達地區經濟發展的研究［3-7］，國內長久以來對黃河流域整體發展的關注和研究較少。我國改革開放以來所顯現的區域發展不平衡現象，使得有關學者把空間計量模型用于區域發展空間差異、區域經濟空間極化與擴散研究表現出較高的熱情［8-9］，伴隨著空間計量經濟學的成熟，空間誤差模型、空間滯后模型及空間杜賓模型被廣泛應用于區域經濟的空間溢出等研究［10-12］。本文從空間的視角分析黃河流域主要城市經濟布局及投入要素的稟賦狀況、城市群之間經濟要素流動與經濟發展之間的關系，以期探尋黃河流域高質量發展的路徑，為流域高質量發展和各區域協調發展決策提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源與指標設計

本研究所用經濟數據包括黃河流域50個主要城市2008—2017年經濟發展數據，主要來源于《中國城市統計年鑒》及各城市的發展統計公報；構建空間矩陣所需的各城市間的距離數據以及有關地圖，主要來源于國家地理信息公共服務平臺。引入科布道格拉斯函數（C-D生產函數），將黃河流域主要城市的人均GDP作為被解釋變量，將資本、勞動力和技術作為解釋變量，同時將第二產業占GDP比重、第三產業占GDP比重、外資利用量占固定資產比重以及財政支出占GDP比重作為控制變量，構建空間回歸模型。

1.2 模型設定與空間矩陣構建

1.2.1 空間相關性檢驗

首先對數據進行空間相關性檢驗，以驗證其是否適合使用空間計量模型。采用莫蘭指數度量黃河流域全局空間相關性及各地區局部空間相關性，全局莫蘭指數與局部莫蘭指數計算公式分別為

式中:I為全局莫蘭指數；I i為局部莫蘭指數；i、j為城市編號；n為城市數量；W i j為空間權重；x i與x j為城市屬性指標；ˉx為城市屬性指標的均值。

莫蘭指數取值范圍為［-1，1］，大于0表明城市間正相關，小于0表明城市間負相關。采用莫蘭散點圖檢驗不同區域經濟發展水平的空間差異。

1.2.2 空間矩陣

空間矩陣是空間計量分析的基礎，其定義各區域間的空間關系、展現各區域經濟屬性值對空間的依賴程度。采用地理距離矩陣（W1）和經濟距離矩陣（W2）兩種空間矩陣來表達黃河流域主要城市在空間上的關聯程度，其元素計算公式分別為

式中:i、j為城市編號；W1ij為城市i和城市j的地理距離；d為城市i與城市j的實際距離；W2i j為城市i和城市j的經濟距離；ˉy i和ˉy j分別為2008—2017年城市i和城市j的人均GDP。

1.2.3 空間計量模型

空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）為目前空間計量經濟學采用的三大主要模型，空間滯后模型（SAR）形式為［5］

空間誤差模型（SEM）形式為

空間杜賓模型（SDM）形式為

式中:i為城市編號；t為時間（年份）；y為人均GDP；k、c、l分別為資本、技術、勞動力投入；w′t為空間權重；u i為個體趨勢項；γt為時間趨勢項；M i為空間誤差項的待估計系數為鄰接地區各變量對經濟增長的空間溢出效應；ρ、αi和βi為模型估計參數；l it為誤差項。

1.3 變量的解釋說明

把2008—2017年黃河流域50個主要城市歷年的人均GDP作為被解釋變量，為消除價格因素的影響，以2008年為基期，對數據進行平減處理。在核心解釋變量選擇時，把各城市歷年科技投入及年末就業人數作為技術和勞動力指標，并將全社會固定資產投資額作為資本的替代量。為綜合考慮產業結構、外資和政府治理對于經濟的影響，把第二產業占GDP比重、第三產業占GDP比重、外資利用量占固定資產比重、財政支出占GDP比重作為控制變量，分別記為a1、a2、a3、a4。在實證之前，首先對各變量進行描述性統計，對變量的數據性質進行檢驗，見表1。

表1 各變量描述性統計

2 實證分析

2.1 城市經濟的相關性分析

首先利用莫蘭指數度量黃河流域各城市之間的空間相關性，進而判斷空間分析的合理性。距離長短和經濟發展程度與城市間的聯系密切相關，距離長短影響交通運輸及人才流動的通達程度，而經濟發展程度在一定程度上會影響資金、科技及人才的流向。考慮這兩大因素對各城市間聯系和相關性的影響，依據基于地理距離矩陣（W1）和經濟距離矩陣（W2）的莫蘭指數（見表2），度量黃河流域主要城市是否存在空間集聚和關聯性。

表2 基于不同空間矩陣的全局莫蘭指數

黃河流域主要城市基于兩種空間矩陣的莫蘭指數均通過了顯著性檢驗，說明各城市之間具有較明顯的正相關性及空間上的集聚性。由表2可知，基于經濟距離矩陣的莫蘭指數值大于基于地理距離矩陣的，說明相對于地理因素而言，黃河流域主要城市經濟空間的相關性更強。從趨勢上看，歷年莫蘭指數較為穩定，意味著在研究時段內各城市的空間相關程度具有穩定性。

采用局部莫蘭散點圖（見圖1）可以分析空間對象的局部差異、局部地區的聚類和空間異質性特征，其橫坐標z為各城市標準化處理后的人均GDP、縱坐標Wz為相鄰城市（區域）標準化處理后的人均GDP［5］。在局部莫蘭散點圖中，某城市若處于第一象限則表明其經濟發展水平較高且被高值城市（區域）所包圍，若處于第二象限則表明其經濟發展水平較低但被高值城市（區域）所包圍，若處于第三象限則表明其經濟發展水平較低且被低值城市（區域）所包圍，若處于第四象限則表明其經濟發展水平較高但被低值城市（區域）所包圍。由圖1可知，黃河流域主要城市集中在第一象限和第三象限，表明黃河流域主要城市的經濟水平在空間上具有高-高聚類和低-低聚類的特點。第一象限集中了濟南、太原、鄭州、東營、鄂爾多斯等省會城市和經濟強市，這類高-高聚類的城市數量較少，而多數城市處在低-低聚類的第三象限，這說明黃河流域整體上經濟發展水平不高，城市間經濟發展差異較大，區域一體化及協同發展的能力弱，經濟強弱地區有進一步割裂的態勢。省會城市及經濟強市在經濟發展中享受經濟外部性帶來的好處，而經濟發展要素短缺、區位條件差及缺乏政策支持的城市則在經濟發展過程中處于劣勢地位，這也表明推進黃河流域整體經濟高質量發展的必要性。

圖1 基于不同空間矩陣的局部莫蘭散點圖

基于莫蘭指數的分析表明，黃河流域主要城市經濟發展在空間上有著顯著的相關關系，適合使用空間計量模型進行下一步的測算。

2.2 黃河流域主要城市經濟增長的空間溢出性分析

2.2.1 數據檢驗與模型選擇

為確定合適的模型，首先對兩種空間矩陣進行LM檢驗，結果見表3。空間誤差檢驗與空間滯后檢驗結果為:地理距離矩陣W1沒通過LM-error檢驗、通過顯著性水平為10%的LM-Lag檢驗，經濟距離矩陣W2通過顯著性水平為10%的LM-error，兩種矩陣均通過了顯著性水平為1%和5%的LM-Lag、LM-error、RLMLag、R-Lerror檢驗，表明選擇空間杜賓模型（SDM）較為合適。Hausman檢驗結果為:地理距離矩陣通過顯著性水平為10%的檢驗，而經濟距離矩陣因統計值為負而沒有通過檢驗，其原因是隨機模型基本假設的漸進性無法得到滿足。此外，時間固定效應、個體固定效應及雙固定效應檢驗表明，時間固定效應較其他兩種固定效應更為顯著。為進一步驗證空間杜賓模型（SDM）是否適合本研究以及是否可以簡化為空間滯后模型（SAR）和空間誤差模型（SEM），進行了Wald與LR檢驗，結果表明，Wald檢驗1和LR檢驗1均拒絕了空間杜賓模型（SDM）能夠簡化為空間滯后模型（SAR）的假設，Wald檢驗2和LR檢驗2均拒絕了空間杜賓模型（SDM）能夠簡化為空間誤差模型（SEM）的假設，因此選擇空間杜賓模型（SDM）是最優的。

表3 兩種空間矩陣檢驗結果

2.2.2 空間杜賓模型回歸分析結果

選擇時間固定效應的空間杜賓模型（SDM），依據普通面板數據（樣本數量為500）對黃河流域主要城市經濟發展的影響因素進行回歸分析，結果見表4。

表4 基于普通面板數據的空間杜賓模型回歸分析結果

對比表4中基于非空間面板數據的回歸結果和基于空間面板數據的回歸結果可知，若不考慮空間因素，則會高估資金、技術、產業等因素對經濟的影響，而低估勞動力、政府干預、外資利用對經濟的影響。對比基于地理距離矩陣和經濟距離矩陣的回歸結果可知，基于地理距離矩陣分析時，技術、政府干預、外資利用對當地及周邊經濟的影響并不顯著，而基于經濟距離矩陣分析時，除外資利用對周邊經濟影響不顯著外，其他因素均對周邊經濟有顯著性水平為1%及5%的影響。因此，經濟因素對周邊的溢出效應更強。

具體來看，在對當地經濟的影響中，基于兩種空間矩陣的分析均表明資本投入對當地經濟發展起正向作用、勞動起負向作用，基于地理距離矩陣的分析表明技術對當地經濟的影響不顯著，基于經濟距離矩陣的分析表明技術對當地經濟產生了負向作用。控制變量中，當地的產業高級化以及外資的引入有利于經濟增長，政府干預抑制了經濟的發展。上述結果說明，資本是促進黃河流域城市發展的主要因素，而技術投入的產出效率較低，單純依靠地方政府的研發投入往往效果較差、不能對經濟產生有效推動。

在對周邊經濟的影響中，當地的資本和產業高級化有正向溢出效應，勞動力和政府干預為主要的抑制因素。黃河流域城市間經濟發展的差距較大，城市間經濟發展要素的競爭和博弈劇烈，發達地區容易對周邊產生人才等要素的“虹吸”效應，進而加劇經濟發展的不平衡。因此，要推進黃河流域整體的高質量發展，必須改變依靠勞動密集型為主的產業模式，各城市的發展不能單純依靠政府支持，而要加快產業結構的優化升級，這不僅對當地經濟發展有促進作用，而且有利于周邊地區的經濟發展、推動黃河流域經濟的整體增長。

2.2.3 黃河流域城市經濟空間溢出效應分解

采用偏微分方法對空間杜賓模型得出的主要城市經濟發展空間溢出效應進行分解，結果見表5。

表5 黃河流域主要城市經濟發展空間溢出效應分解

（1）直接效應。基于兩種空間矩陣的分解結果表明，資本對于經濟均產生了正向直接效應，且都達到1%的顯著性水平，資本是促進黃河流域城市經濟發展最重要的因素。基于地理距離矩陣的分解結果表明技術對當地經濟的影響并不顯著，而基于經濟距離矩陣的分解結果表明技術對當地經濟發展的效應是負向的，這與由表4所得結論一致，說明黃河流域技術投入效率亟待提升。此外，勞動力增加對當地經濟的抑制作用也說明了黃河流域需要升級傳統的勞動密集型產業。

（2）間接效應。影響黃河流域經濟發展的主要因素中只有資本產生了正向的外溢，而發達城市所帶來的對勞動力的回流效應較強，反而影響了黃河流域落后城市的經濟發展。傳統產業依舊在經濟結構中占有很大的比重，使得勞動力增加反而不利于周邊地區的經濟增長，各城市同質性投資較多造成城市間的惡性競爭，對經濟發展產生負向（抵消）作用。技術的正外部效應在黃河流域各城市的經濟發展中并未充分體現，基于兩種空間矩陣的分解結果均表明當地技術提高對周邊地區的影響不顯著。

（3）控制變量的作用。黃河流域各城市第二產業、第三產業提升對經濟的增長有正向作用。基于兩種空間矩陣的分解結果均表明政府治理投入增加的直接效應和間接效應都顯著為負，即對經濟發展有負向作用，基于經濟距離矩陣的負向作用大于基于地理距離矩陣的負向效應，說明政府在行政上可能存在過度干預的情況。在對外開放方面，外資同當地資本投入類似，可以促進當地和周邊地區經濟的發展，但其影響的程度不高。

3 結論與建議

3.1 主要結論

（1）黃河流域主要城市之間具有較強的空間相關性，且空間集聚效應明顯，絕大部分城市經濟發展呈現出高-高聚類和低-低聚類特點，高-高聚類的城市主要包括濟南、鄭州、太原、東營、鄂爾多斯等省會城市和經濟強市，低-低聚類的城市主要是流域西北部城市。

（2）相對于非空間面板數據的分析結果，考慮地理距離和經濟距離的空間因素后，經濟因素的影響被削弱了，說明各城市的經濟發展在空間上存在較強的聯系，而空間上的關聯和集中在一定程度上提高了各城市發展成本，擁擠效應的出現使得各經濟因素對經濟發展的促進作用降低。

（3）資本仍然是促進黃河流域各城市自身及其周邊地區經濟發展的主要因素，技術對各城市的經濟促進能力不強、正向外部性和關聯性未充分體現，勞動力的投入對當地及其周邊地區的經濟發展都產生了抑制作用，傳統的勞動密集型產業需要盡快優化升級。

（4）在控制變量中，產業結構優化、外資利用能夠對經濟增長起到促進作用，且第三產業對當地及周邊地區經濟的促進作用大于第二產業的；政府對經濟的干預不僅不利于經濟的增長，反而會帶來負的經濟抑制作用。

3.2 建 議

（1）黃河流域各地經濟發展的自然條件和社會條件差異較大，在充分考慮各地異質性特點的基礎上應積極探索流域協同發展之路，密切注意經濟形勢和產業發展新業態，在承接其他地區產業的同時要努力挖掘自身的經濟增長點，建立長效的人才挖掘和培育機制，避免資本和人才的過度外流。

（2）進一步釋放各個生產要素的正向溢出效應，提高經濟要素的利用效率，更加重視人力資本和人才資源的集聚。

（3）由于技術外溢和經濟擴散存在地域局限性，技術對黃河流域整體經濟的發展未能發揮顯著的正向作用，缺乏技術積累使得技術產出效率低，因此應提高創新能力，做好對技術的長時期積累和進化，培育創新型城市，提高區域發展的質量。

（4）產業結構的優化升級可以推動黃河流域經濟的發展，應構建以黃河為紐帶、以城市為載體、以產品為核心、以市場為導向、以互利合作為前提的黃河流域產業合作聯盟，實現全流域的產業結構優化調整。