京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)分析

張英良

（邯鄲學(xué)院，河北 邯鄲 056005）

引 言

京津冀協(xié)同發(fā)展、京津冀一體化的推進(jìn)，對于改善、加快京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。2015 年，中央審議通過了《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》，再次表明了京津冀協(xié)同發(fā)展在國家戰(zhàn)略規(guī)劃中的重要地位。在推動區(qū)域協(xié)同發(fā)展的過程中，有必要對京津冀區(qū)域內(nèi)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)效應(yīng)進(jìn)行研究，以為更好地推動京津冀協(xié)同發(fā)展提供參考。同時也讓我們更為深入地認(rèn)識中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)性。

對中國區(qū)域間經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)聯(lián)效應(yīng)較早地研究主要集中在某個區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長是否存在空間溢出效應(yīng)。如Brun et al（2001）[1]1-18通過將中國分為內(nèi)陸和沿海地區(qū)，并引入東、中、西三個二值變量研究了沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)的相互影響，發(fā)現(xiàn)沿海地區(qū)對內(nèi)陸地區(qū)存在空間溢出效應(yīng)。Liu（2002）[2]579-602在沿用Brun 等人思路的基礎(chǔ)上，通過將其他地區(qū)GDP 的變動作為解釋變量直接引入模型的方式，分析了中國東、中、西三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的空間溢出效應(yīng)。Jing和Zhang（2004）[3]較早利用網(wǎng)絡(luò)分析過程描述了我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長空間相關(guān)的特征，并基于QAP 方法研究了影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長空間相關(guān)的因素。林光平等（2005）[4]67-82采用空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量的方法，研究了中國28 個省市1978-2002 年間人均GDP 的β—收斂情況，通過將25 年的數(shù)據(jù)以每12 年為一個時段劃分成14 個滾動時段，分析了中國地區(qū)GDP 增長經(jīng)濟(jì)收斂情況的變化過程。Groenewold et al（2010）[5]101-122區(qū)域間溢出效應(yīng)是中國經(jīng)濟(jì)增長政策的核心，其在考察了中國沿海地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的產(chǎn)出溢出效應(yīng)后發(fā)現(xiàn)，從沿海地區(qū)到其他兩個地區(qū)，從中部地區(qū)到西部地區(qū)都有很強(qiáng)的溢出效應(yīng)，但對西部地區(qū)的沖擊對其他兩個地區(qū)沒有流動效應(yīng)。因此，發(fā)展沿海地區(qū)的政策可能會間接地使其他兩個地區(qū)受益。潘文卿（2012）[6]54-65分析了中國各省區(qū)人均GDP 的空間分布格局和溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)空間溢出效應(yīng)是影響中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，并且距離越遠(yuǎn)則溢出效應(yīng)越弱。張可和汪東芳（2014）[7]70-82提出經(jīng)濟(jì)集聚與環(huán)境污染相互影響，并且兩個都具有空間溢出效應(yīng)。

之后，學(xué)者們主要將研究重心放在了影響經(jīng)濟(jì)增長空間溢出相應(yīng)的影響因素問題研究上。如張翠菊和張宗益（2016）[8]46-52提出城鄉(xiāng)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化對區(qū)域間經(jīng)濟(jì)互動具有推動作用。楊水根和王露（2017）[9]99-109不同城市間的經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)能夠顯著影響其經(jīng)濟(jì)外溢效應(yīng)。吳宗杰等（2019）[10]126-130以山東省為例，運(yùn)用空間杜賓模型發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚有利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的空間溢出效應(yīng)。吳茂國和陳影（2018）[11]72-81,86、常新鋒和陳璐瑤（2020）[12]35-45發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展和資本效率均能提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，同時也能推動高質(zhì)量發(fā)展的外溢效應(yīng)。任通先和林娟運(yùn)（2021）[13]發(fā)現(xiàn)高鐵的開通不僅對于本地經(jīng)濟(jì)的增長具有促進(jìn)作用，也會推動高鐵開通地區(qū)周邊區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。王少鵬等（2021）[14]49-57發(fā)現(xiàn)不同地區(qū)高?？萍紕?chuàng)新活動之間具有外溢效應(yīng)，并且其會對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生顯著影響。

這些文獻(xiàn)基本上都是從全國的范圍角度進(jìn)行考察，分析的是中國不同區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，本文以京津冀地區(qū)為考察對象，分析了具體到區(qū)域內(nèi)部的空間關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)當(dāng)具體到某個區(qū)域時，這種空間溢出效應(yīng)的結(jié)果呈現(xiàn)出不同的特征。

一、京津冀地區(qū)人均GDP 的空間相關(guān)性

根據(jù)“地理學(xué)第一定律”：各地區(qū)間的變量通常具有一定的聯(lián)系，并且距離越近的地區(qū)聯(lián)系越密切，因此，在研究地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展時，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注地區(qū)間的空間關(guān)聯(lián)性。度量不同地區(qū)某一變量的空間關(guān)聯(lián)性的指標(biāo)有“莫蘭指數(shù)I”（Moran’sI）、“吉爾里指數(shù)C”（Geary’sC）等，其中“莫蘭指數(shù)I”最為常用。其計(jì)算公式為：

在表1 中列舉了2008—2018 年間按距離倒數(shù)定義的空間權(quán)重矩陣計(jì)算的Moran’sI 指數(shù)值及p-value?？梢钥闯觯m然隨著時間的推移，京津冀地區(qū)空間自相關(guān)的Moran’sI 指數(shù)有由負(fù)轉(zhuǎn)正的趨勢，但指數(shù)值很小，且p-value 過大，無法通過顯著性檢驗(yàn)。這說明，從莫蘭指數(shù)I 的結(jié)果來看，京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的空間關(guān)聯(lián)性較弱，沒有明顯的空間集聚效應(yīng)。

上述Moran’sI 指數(shù)度量了京津冀地區(qū)全域范圍內(nèi)不同地區(qū)間的空間關(guān)聯(lián)性。結(jié)果顯示京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長并不存在明顯的空間關(guān)聯(lián)性。為了解某地區(qū)i附近的空間關(guān)聯(lián)情況，下面引入“局域莫蘭指數(shù)I”（local Moran’sI），其用來度量局域空間自相關(guān)的主要指標(biāo)，其計(jì)算公式為：

表1.京津冀空間自相關(guān)Moran’sI 指數(shù)及檢驗(yàn)值

局域Moran’sI 指數(shù)的含義與上文中的全局Moran’sI 指數(shù)相似。正的表示地區(qū)i與周圍地區(qū)具有顯著的正向關(guān)聯(lián)效應(yīng)，負(fù)的表示表示相反。另外，局域Moran’sI 與Moran 散點(diǎn)圖相結(jié)合可以區(qū)域關(guān)聯(lián)效應(yīng)更加清晰（Anselin，1996）。

圖1.京津冀地區(qū)人均GDP 的Moran 散點(diǎn)圖

圖1 給出了按上文中提到的空間權(quán)重矩陣W測度的2008 年、2013 年和2018 年京津冀地區(qū)人均GDP 的Moran 散點(diǎn)圖。位于第一象限和第三象限的散點(diǎn)代表具有典型觀察值的地區(qū)，意味著人均GDP 較高的地區(qū)其周邊地區(qū)的人均GDP 相對較高，而人均GDP 較低的地區(qū)其周邊地區(qū)的人均GDP也較低。可以看出，從2008 年到2018 年，具有典型觀察值的地區(qū)沒有明顯的變化，僅在2018 年增加了一個。結(jié)合局域Moran’s I 指數(shù)的結(jié)果：2008 年伴隨概率p 值小于10%的地區(qū)數(shù)量為0，2013年僅唐山地區(qū)的p 值小于10%，到2018 年也僅是增加到了唐山、天津兩地。這說明，隨著時間的推移，京津冀地區(qū)雖然呈現(xiàn)出了一定的局域性空間集聚加強(qiáng)的特征，但這種特征并不十分顯著，這與全局Moran’sI 指數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果相一致。

上述指標(biāo)給出了京津冀地區(qū)空間關(guān)聯(lián)性的初步判斷，但需要指出的是，上述全局Moran’sI 和局域Moran’sI 指標(biāo)僅提供是否存在空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)的初步檢驗(yàn)，更為深入和準(zhǔn)確的檢驗(yàn)有賴于建立正式的空間計(jì)量模型。

二、京津冀地區(qū)人均GDP 的空間溢出效應(yīng)分析

本文將運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法的塊模型中的Concor 方法研究京津冀各地人均GDP 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的聚類現(xiàn)象，并以此為基礎(chǔ)分析各地人均GDP 溢出效應(yīng)變化情況，這需要建立相應(yīng)的引力模型進(jìn)行運(yùn)算，如公式（3）[15]83-95。

其中i,j代表各個地市，yij為地市i和地市j之間的人均GDP 引力值，X i和Xj分別表示地市i和地市j的人均GDP，xij則表示地市i在地市i,j之間產(chǎn)業(yè)相互聯(lián)系的貢獻(xiàn)率，iA和Aj分別表示地市i和地市j的年末人口值，iB和Bj分別表示地市i和地市j的固定資產(chǎn)投資總額，Ci和Cj分別表示地市i和地市j的GDP 值，Dij則表示地市i和地市j的城市距離。根據(jù)各個地區(qū)人均GDP 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)整體的密度與其板塊密度矩陣中的密度值的比較可以得出人均GDP 關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的像矩陣，即板塊密度大于整體密度取值1，表明板塊之間具有關(guān)聯(lián)關(guān)系；小于整體密度則取值0，表明板塊之間沒有關(guān)聯(lián)關(guān)系。根據(jù)表2 中的結(jié)果可以得出各個板塊的溢出情況，其中板塊內(nèi)接受關(guān)系數(shù)（發(fā)出關(guān)系數(shù)）為接受關(guān)系矩陣中對角線上的關(guān)系數(shù)，板塊外接受關(guān)系數(shù)（發(fā)出關(guān)系數(shù)）為接受關(guān)系矩陣中除自身板塊之外的每列（行）的關(guān)系數(shù)之和。其中板塊外的接受關(guān)系數(shù)代表某板塊接受其它板塊的溢出影響，板塊外的發(fā)出關(guān)系數(shù)代表對某板塊對其它板塊的溢出影響。

表2.2008-2018 年京津冀人均GDP 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)接受矩陣及板塊效應(yīng)溢出表

板塊2（唐山市） 0 4 0 6板塊3（北京市、天津市） 0 16 0 5板塊4（承德市、秦皇島市、張家口市、滄州市） 0 0 0 0板塊5（廊坊市、保定市） 0 0 0 0板塊6（衡水市、邯鄲市） 0 0 0 1板塊7（邢臺市） 0 0 0 0 2018 年板塊接受關(guān)系數(shù) 發(fā)出關(guān)系數(shù)板塊內(nèi) 板塊外 板塊內(nèi) 板塊外板塊1（石家莊市） 0 6 0 4板塊2（唐山市） 0 5 0 6板塊3（北京市、天津市） 0 16 0 5板塊4（承德市、秦皇島市、張家口市） 0 0 0 0板塊5（廊坊市、滄州市） 0 0 0 0板塊6（保定市、邯鄲市） 0 0 0 0板塊7（邢臺市、衡水市） 0 0 0 0

從表2 的結(jié)果看，2008-2018 年板塊的數(shù)目并沒有發(fā)生變化，但每個板塊的內(nèi)容有所改變?！笆仪f板塊”和“唐山板塊”比較固定，與它們產(chǎn)生關(guān)系的板塊對象也比較固定，其中“石家莊板塊”的關(guān)系板塊涉及的地區(qū)主要集中在冀中南地區(qū)，與“唐山板塊”的關(guān)系板塊涉及的地區(qū)主要集中在冀北地區(qū)，但近年來也逐步與“京津板塊”發(fā)生聯(lián)系；“京津板塊”主要由北京和天津兩個地區(qū)構(gòu)成，這可能與天津市近年來不斷承接北京產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移有關(guān)系，也比較固定，與其發(fā)生關(guān)系的板塊對像中涉及的地區(qū)近年來逐步從“環(huán)京津”地區(qū)向冀南和冀北擴(kuò)展；“承秦張滄板塊”近年來也逐步穩(wěn)定下來，與其發(fā)生關(guān)系的板塊主要集中在京津唐石地區(qū)；隨著廊坊與其他地區(qū)關(guān)聯(lián)程度的減弱，它逐步從其他板塊中脫離并自身形成了獨(dú)立板塊，而且主要是與“京津板塊”發(fā)生關(guān)系；而保定隨著近年來與河北南部的地區(qū)不斷緊密，逐步與邯鄲和衡水組成板塊，并且主要與京津石地區(qū)產(chǎn)生聯(lián)系；而邢臺也隨著自身與其他地區(qū)關(guān)聯(lián)的減弱，形成了獨(dú)立的板塊，并只與“石家莊板塊”產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。

然后需要根據(jù)各個板塊內(nèi)外接受和發(fā)出的總體關(guān)系分析各個板塊的類型（見表3），其中g(shù)k表示第k個板塊中的成員數(shù)目，g表示所研究對象的總體數(shù)目。

表3.板塊類型表

“京津板塊”屬于“經(jīng)紀(jì)人板塊”，其在整體網(wǎng)中起到了中介作用，接受的關(guān)系比較多，網(wǎng)絡(luò)中的很多板塊都通過其與其它板塊發(fā)生作用；“石家莊板塊”和“唐山板塊”屬于“收益人板塊”，其從網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中受益較多；“承秦張滄板塊”和“衡保邯板塊”屬于“諂媚人板塊”，其主要是對“經(jīng)紀(jì)人板塊”和“收益人板塊”產(chǎn)生有利的外溢作用，而自身在這種關(guān)系中受益較少；“廊坊板塊”和“邢臺板塊”則屬于“孤立者板塊”，其中“邢臺板塊”基本喪失了與周邊地區(qū)板塊和地區(qū)的聯(lián)系，“廊坊板塊”則失去與河北地區(qū)板塊的聯(lián)系。

在對人均GDP 關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中各個板塊之前的關(guān)系以及各個板塊的類型進(jìn)行分析后，還需要進(jìn)一步通過像矩陣對人均GDP 關(guān)聯(lián)板塊的總體特征進(jìn)行描述（見表4）。

表4.2008-2018 年京津冀人均GDP 空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)密度矩陣、像矩陣表

從表4 的像矩陣總體分布情況看，2008-2018 年京津冀人均GDP 關(guān)聯(lián)的像矩陣分為兩大部分，一部分集中在矩陣的左下部，另一部分集中在矩陣的右上部，這兩部分其實(shí)都表現(xiàn)了京津冀地區(qū)“經(jīng)濟(jì)中心部分”與“非經(jīng)濟(jì)中心部分”之間的聯(lián)系，左下部代表了“非經(jīng)濟(jì)中心部分”對“經(jīng)濟(jì)中心部分”的外溢作用，右上部則正好相反。兩者都具有一定的“關(guān)系傳遞性”，即具有對象1 作用于對象2，對象2 作用于對象3，從而確定對象1 也作用于對象3。這種“關(guān)系傳遞性”使得京津冀的人均GDP 關(guān)系網(wǎng)絡(luò)關(guān)系總體較為緊密。

三、空間溢出效應(yīng)的模型設(shè)定

（一）理論模型

現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)理論告訴我們，地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的主要動力來源于自身的要素稟賦，新古典增長理論提出，地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長主要是由資本等各種生產(chǎn)要素的投入引發(fā)的。新地理經(jīng)濟(jì)學(xué)則從需求與供給相互推動的視角提出地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的極化機(jī)制，相關(guān)學(xué)者間不同地區(qū)間的空間距離作為權(quán)重對周邊區(qū)域相關(guān)變量的總產(chǎn)值進(jìn)行加總以測度某個地區(qū)生產(chǎn)產(chǎn)品與服務(wù)的潛在市場需求。Redding（2005）[16]29-55進(jìn)一步將這種思路拓展到對地區(qū)人均GDP 的影響因素的研究上。本文沿用這一思路，構(gòu)造時期t地區(qū)i的市場潛能指標(biāo)：

其中，y1t、y2t、y3t……ynt代表t時期各地區(qū)的人均GDP；iW代表空間權(quán)重矩陣W的第i行。某一特定地區(qū)的市場潛能MitP越高，意味著周邊地區(qū)對該地區(qū)的產(chǎn)品需求越高，周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對該地區(qū)的潛在帶動作用越強(qiáng)。這樣，以MitP作為地區(qū)i的市場潛能，可以得到某一特定地區(qū)人均收入與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)間的相關(guān)關(guān)系：

（二）模型設(shè)定

根據(jù)以上理論模型的論述，本文將市場潛能MitP作為解釋變量引入到計(jì)量模型，借此研究周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對某特定地區(qū)的溢出效應(yīng)。另外，根據(jù)新古典增長理論，本文將資本、勞動力以及技術(shù)變量作為控制變量引入模型。具體模型設(shè)定如下：

其中，變量下標(biāo)t代表年份、i代表地區(qū)，y it代表時期t地區(qū)i的人均GDP；Popit代表時期t地區(qū)i的人口數(shù)量，反映地區(qū)人口增長對經(jīng)濟(jì)增長的影響；Invit表示固定資產(chǎn)投資總額，反映投資對經(jīng)濟(jì)增長的影響；Sc iit表示科技與教育支出總額占財政總支出的比例，反映地區(qū)科技水平對經(jīng)濟(jì)增長的影響；M itP表示上文所述的市場潛力，反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中地區(qū)間的空間溢出效應(yīng)。

四、京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)

為了對京津冀地區(qū)13 個市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，本文利用（6）式中設(shè)定的計(jì)量模型進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析。

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究使用的數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008-2019）、《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2008-2019），各市間的距離利用行政中心的經(jīng)緯度計(jì)算得到。各類數(shù)據(jù)均使用實(shí)際數(shù)據(jù)。固定資產(chǎn)投資總額按照固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進(jìn)行了調(diào)整，各地區(qū)的GDP 數(shù)據(jù)、財政總支出和科技與教育總支出都根據(jù)GDP 平減指數(shù)進(jìn)行調(diào)整，總而消除了價格變動的影響。

（二）模型估計(jì)

本研究采用京津冀地區(qū)13 個市區(qū)11 年的面板數(shù)據(jù)，因此需要使用panel data 方法進(jìn)行計(jì)量估計(jì)。并且，考慮到面板數(shù)據(jù)模型常存在的時間固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng)問題，本文擬采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)。在第三部分的模型設(shè)定中，已經(jīng)通過市場潛能MitP這一變量來反映某一特定地區(qū)與其他地區(qū)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，但是，地區(qū)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系是比較復(fù)雜的，僅通過市場潛能無法完全刻畫全部的影響因素，而那些具有空間關(guān)聯(lián)性且影響京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的其他因素則會進(jìn)入到模型的誤差項(xiàng)中，這可能導(dǎo)致模型的誤差項(xiàng)存在較強(qiáng)的空間依賴性。因此，本文使用空間誤差模型（SEM）對（6）式進(jìn)行改進(jìn)：

其中，iλ代表個體固定效應(yīng)；tω代表時間固定效應(yīng)。iW的含義與上文相同。利用Stata 軟件對（6）式代表的空間誤差模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5 所示。

表5.京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長因素分析

在對（7）式所對應(yīng)的基本面板模型進(jìn)行是否存在時間效應(yīng)的檢驗(yàn)中，p-value=0.0000，在1%的顯著水平上拒絕不存在時間效應(yīng)的原假設(shè)；對于應(yīng)該使用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)的Hausman test，p-value 同樣等于0.0000，在1%的顯著水平拒絕隨機(jī)效應(yīng)假設(shè)，認(rèn)為應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。這說明本文所選的雙向固定效應(yīng)下的空間誤差模型是合理的。

從空間誤差模型的估計(jì)結(jié)果可以看出，2008—2018 年間京津冀地區(qū)整體的空間溢出效應(yīng)值為負(fù)的0.8526，且在統(tǒng)計(jì)上十分顯著，說明市場潛能每增加1%，地區(qū)人均GDP 約下降0.8526 個百分點(diǎn)，我們稱市場潛能所代表的溢出效應(yīng)為直接溢出效應(yīng)。另外，誤差項(xiàng)的空間自回歸系數(shù)（lambda）同樣為負(fù)，且統(tǒng)計(jì)顯著，說明影響京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的其他因素同樣對周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長具有負(fù)向作用，稱空間自回歸系數(shù)所代表的溢出效應(yīng)為間接溢出效應(yīng)。這些直接、間接效應(yīng)都表明，進(jìn)入新世紀(jì)以來京津冀地區(qū)整體上并不存在返還型溢出效應(yīng)，周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展反而會阻礙本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，空間溢出在京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中并沒有表現(xiàn)出良好的正向作用。因此，京津冀地區(qū)在未來發(fā)展的過程中，應(yīng)當(dāng)注重形成良好的經(jīng)濟(jì)循環(huán)系統(tǒng)，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)間的相互合作、協(xié)調(diào)發(fā)展。

另外，地區(qū)人均GDP 對人口的彈性系數(shù)為-1.3455，人均GDP 與人口數(shù)量呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系，表明人口壓力是制約京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素；人均GDP 對投資的彈性系數(shù)為0.1767，呈正向相關(guān)關(guān)系，表明京津冀地區(qū)投資的增長是拉動經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵要素。這些都與傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)理論相符。人均GDP 對科教支出占財政支出比例的彈性系數(shù)為0.0855，且在統(tǒng)計(jì)上不顯著。本文認(rèn)為，這或許部分是由以下原因?qū)е碌模阂皇强平讨С鰧萍妓降奶嵘饔镁哂休^長的滯后性，短期內(nèi)難以完全顯現(xiàn)其對科技水平提高的促進(jìn)作用；二是科技成果的轉(zhuǎn)化速度較慢；三是京津冀地區(qū)接受科技成果轉(zhuǎn)化的能力較弱。事實(shí)上，北京作為科技創(chuàng)新的中心地，其科技成果大多在廣東、江蘇、上海等地完成轉(zhuǎn)化，而非本地。

結(jié)論與啟示

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的視角讓我們了解到，地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，不僅依賴于本地區(qū)的資本、勞動力和技術(shù)水平等的變動，而且還會受到其周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。因此，在研究地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，考慮地區(qū)間的空間關(guān)聯(lián)性就變得尤為重要。本文通過利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法，對京津冀地區(qū)進(jìn)行研究，得出以下結(jié)論和啟示：

首先，本文使用空間關(guān)聯(lián)性指標(biāo)對2008—2018 年間京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間集聚性進(jìn)行分析。結(jié)果表明：雖然京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間集聚性近年來有所增強(qiáng)，但整體上集聚效應(yīng)依然較弱，并沒有顯著地呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)與發(fā)展水平較高的地區(qū)相聚、發(fā)展水平較低的地區(qū)與發(fā)展水平較低的地區(qū)相聚的特征。事實(shí)上，以北京為例，與其相鄰的保定、張家口等地2018 年的人均收入反而相對較低。這反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)并沒有對周邊地區(qū)起到較好的輻射帶動作用。

其次，在使用雙向固定效應(yīng)下的空間誤差模型對影響京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素進(jìn)行分析時，發(fā)現(xiàn)市場潛能變量的系數(shù)顯著為負(fù)。這說明：京津冀地區(qū)空間溢出效應(yīng)顯著為負(fù)，周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長對本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長具有明顯的抑制作用，而不是帶動作用。這反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不僅沒有給周邊地區(qū)的發(fā)展帶來機(jī)會，反而可能掠奪了周邊地區(qū)的發(fā)展資源，給周邊地區(qū)帶來不利影響。因此，在推動京津冀一體化，建設(shè)首都經(jīng)濟(jì)圈的過程中，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)京津冀地區(qū)間的相互合作、彼此協(xié)調(diào)，盡可能地使區(qū)域間的發(fā)展能夠彼此促進(jìn)、相互帶動，形成一種良性循環(huán)，使周邊地區(qū)能夠受惠于地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

最后，從空間誤差模型的結(jié)果可以看出，投資依然是促進(jìn)京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。因此，在推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中，投資依然是重要的方式，尤其是應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)基層設(shè)施的建設(shè)。另外，估計(jì)結(jié)果顯示，整體上，科教支出對提高京津冀地區(qū)人均GDP 并沒有十分顯著的作用。本文認(rèn)為，在優(yōu)化科教投入的方式、領(lǐng)域，促進(jìn)科教資源優(yōu)化配置的同時，應(yīng)當(dāng)努力加快優(yōu)秀科技成果的就地轉(zhuǎn)化，努力挖掘科技這一要素對地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用。