產業多樣化對經濟增長韌性的影響研究

摘 要：隨著全球經濟的高速發展與內外部環境的日趨復雜，經濟韌性對地區穩定發展起著至關重要的作用。本文通過構建產業多樣化、相關多樣化、無關多樣化與經濟韌性關系的實證模型，以我國273個地級市面板數據為分析樣本，發現產業多樣化與經濟韌性間呈現顯著的倒U關系。本文在進一步的門檻效應檢驗中發現，產業多樣化及無關多樣化與經濟韌性間存在對經濟發展水平的雙門檻效應。最終總結了研究結論，并結合實際提出了相應的政策建議，以供參考。

關鍵詞：產業多樣化；相關多樣化；無關多樣化；經濟韌性；門檻效應

本文索引：鐘美玲.產業多樣化對經濟增長韌性的影響研究[J].中國商論，2023（10）：-132.

中圖分類號：F062.9 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2023）05（b）--04

2007年爆發的美國次級抵押貸款危機蔓延至世界各國，引發了全球性的金融危機。此次全球衰退直接導致我國GDP同比增長率由2007年14.23%跌至2009年9.4%，而2009年城鎮登記失業率已達4.3%，對我國經濟穩定與社會發展產生較大的負面影響。2019年末爆發的新冠疫情全球性蔓延，極大地影響了經濟增速，并帶來諸多結構性問題。這時經濟體面對突發外在沖擊的穩定性或韌性顯得十分重要，如何提高經濟韌性成為人們廣泛關注的問題。本文嘗試從產業多樣性的角度討論經濟韌性問題。

1 文獻綜述

多樣化的產業結構是否有助于提升地區的經濟韌性，國內外相關研究因選擇的樣本及樣本自身的差異性，使得研究結果有所差別。

首先，產業多樣化對地區面臨沖擊時的分散風險作用被普遍肯定。目前，國內外的研究普遍表明：由于危機發生時僅會對該地區的某些產業產生沖擊，在多樣化的產業集群中其他未受沖擊產業的協調幫助下，地區能盡快脫離危險并恢復原狀，體現出該區域較好的經濟韌性（Trendle，2006）。徐圓和鄧胡艷（2020）基于經濟地理學相關理論，分析了產業多樣化對經濟韌性的直接作用，亦肯定了多樣化的風險分散能力及“穩定器”作用。其次，在將產業多樣化區分為相關多樣化與無關多樣化后，兩者的作用機制亦有所不同（孫曉華和柴玲玲，2012），但兩者穩定器作用依舊突出。本文通過對2003—2009年地級市數據分析可知，由于相關多樣化加深了相關產業的聯系程度，從而增加了產業鏈直接與間接遭受沖擊的概率，促使相關多樣化對經濟的穩定作用逐漸減少并發生逆轉變為負，整體呈現出倒U型特征。本文以2008年經濟危機為研究背景，利用我國2004—2018年264個地級市數據，研究兩者與經濟韌性之間的關系。結果表明，產業多樣化、無關多樣化與經濟韌性間均呈現倒U型關系（陳奕瑋和吳維庫，2021）。

通過對產業多樣化與經濟韌性相關文獻的分析可以看出，目前我國對于經濟韌性的研究尚處于起步階段，理論體系尚不完善。本文從提高經濟韌性的角度出發，研究產業多樣化與經濟韌性的關系，并以經濟發展水平為門檻變量，分析不同規模城市的產業多樣化與經濟韌性之間的關系。為此，本文結合上述文獻綜述提出以下研究假設：

產業多樣化水平與經濟韌性的關系是非線性的，適度的產業多樣化水平有助于提高經濟韌性。

2 實證研究設計

2.1 模型構建

基于上述研究假設，本文從產業多樣化、相關多樣化及無關多樣化三個角度分別考察其與經濟韌性之間的關系，并構建如下回歸模型：

其中，被解釋變量res表示地區的經濟韌性；tv為產業多樣化；rv為相關多樣化；uv為無關多樣化；X為其他影響因素包括經濟發展水平及其滯后項、對外開放水平、政府干預程度、科技創新、產業升級及受教育程度。為減少變量波動性，各控制變量均取對數加入模型。C為常數項；i為地區；t為時間；為隨機誤差項。

2.2 指標測度與數據

本文對經濟韌性的測度借鑒學者的通常做法，建立指數化指標（趙春燕和王世平，2021），并以2008年金融危機為背景，以各城市實際GDP增長率為基準數據，得出各城市歷年實際GDP增長率與2008年該城市的GDP增長率的差值，以差值大小反映地區經濟韌性的大小，具體的測算公式如下：

多樣化的測度指標參考Frenken等提出的方法：建立熵指數，公式如下：

其中，TV為熵值，表示產業多樣化程度；為每個產業的就業占比；N的范圍為1～19，表示地區的19個產業。熵值的大小與產業多樣化程度為正相關關系，熵值越大，則多樣化程度越高。將產業多樣化的公式進行分解后可得：

其中，G表示將各產業劃分的大類行業數；N表示將各大類劃分的細分行業數。各細分行業的就業比重之和，即大類行業Sg（g=1，2，…，G）的就業比重。RV為相關多樣化，衡量了各大類經濟、技術或知識關聯度較大的行業內的多樣化程度；UV為無關多樣化，衡量了各大類相關程度較低或不相關行業間的多樣化程度。

本文數據來源于2003—2022年《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》、國家統計局及國泰安CSMAR數據庫，缺失數據采用線性插值法進行匹配并剔除異常值。

3 實證結果分析

3.1 基準回歸分析

在進行實證回歸前，本文先對變量間多重共線性問題進行檢驗。對各變量間的相關性進行檢驗，結果各相關性系數均小于0.6；方差膨脹因子分析中VIF值均遠小于10。綜上可知，變量間不存在多重共線性問題。

本文在采用LM檢驗及Hausman檢驗后，根據檢驗結果選擇固定效應模型進行回歸分析。

由表1可以看出，三者與地區經濟韌性間均為倒U型關系，且產業多樣化及相關多樣化的結果均在1%的顯著性水平上顯著。這表明產業多樣化、相關多樣化及無關多樣化程度在較低時會促進經濟韌性的增長，但當多樣化程度發展到一定階段并超過臨界點后，會抑制地區的經濟韌性發展。

3.2 穩健性檢驗

本文通過改變核心變量（經濟韌性）的測度方法進行穩健性檢驗，通過比較各城市及其所在省份的GDP增長率來測度其經濟韌性，公式如下：

其中，yit為各城市t年的GDP增長率；yit為該城市所在省份t年的GDP增長率。當該取值大于0時，說明沖擊對該城市的經濟影響程度小于其所在省份的均值，經濟韌性較高；反之，則經濟韌性較低。回歸結果顯示，三種多樣化與經濟韌性間均呈現倒U型關系，產業多樣化與相關多樣化的結果均在5%的顯著性水平上顯著，驗證了基準回歸結果的穩健性。

4 拓展分析：門檻效應檢驗

借鑒Wang（2015）與Hansen（1999）的門檻模型回歸方法，以地區經濟發展程度為劃分標準，以產業多樣化、相關多樣化及無關多樣化為核心解釋變量。結果表明，產業多樣化與無關多樣化門檻模型均具雙門檻，相關多樣化則不存在明顯門檻。再分別對雙門檻模型回歸分析，結果顯示產業多樣化雙門檻的兩個門檻估計值分別為0.5692與1.3401，無關多樣化雙門檻的兩個門檻估計值分別為0.6220和1.2949。

同時，門檻效應的回歸結果如表2所示，當lnpgdp≤ 0.5692時，產業多樣化對經濟韌性的影響系數為正但不顯著；當0.5692＜lnpgdp≤1.3401及lnpgdp＞1.3401時，該系數為負且至少在5%的顯著性水平上顯著。在無關多樣化門檻回歸的前兩段結果中，無關多樣化對地區經濟韌性的影響系數均為正且在1%的顯著性水平上顯著；當lnpgdp越過1.2949時，該系數為負且結果在1%的顯著性水平上顯著。

綜上，從多樣化與經濟韌性的角度來看，兩種多樣化對經濟韌性的作用從較高的正向促進逐漸轉為負向抑制；從經濟發展水平的門檻角度來看，當地區的經濟發展水平較低時，通過促進各產業間的兩種多樣化來促進經濟韌性增長，但當地區的經濟發展水平分別達到0.5692和1.2949門檻值時，再提高多樣化程度會抑制經濟韌性的增長。

5 結語

本文通過構建基準模型探討地區產業多樣化與經濟韌性的影響關系。結果表明，產業多樣化、相關多樣化及無關多樣化與地區經濟韌性間均存在顯著的倒U型關系。在以經濟發展水平為門檻變量的門檻效應分析中，產業多樣化、無關多樣化與經濟韌性間均存在雙門檻效應。

本文提出以下政策建議：從政策角度來看，我國應將發展更有韌性的經濟作為政策制定的長期戰略要點，通過形成更具特色的經濟韌性建設方案，帶領整個區域的產業結構升級、經濟與社會的穩定發展。從地區角度來看，要充分利用產業多樣化分散風險的作用，通過營造公平公正的市場合作氛圍、減少不良競爭帶來的影響、改善產業發展的基礎生產條件、動態調整對小微企業的幫扶力度等措施，為地區的產業多樣化健康發展提供良好的環境，積極培育多樣化的產業結構，并鼓勵產業間的知識與技術交流，從而提高區域的創新能力，以加速新型經濟的誕生，進而增強地區的經濟韌性。從地區經濟發展角度來看，對于經濟發展水平較低的地區而言，要充分發揮產業多樣化對其經濟韌性的促進作用，政府應為其多元化的產業構建順暢的信息交流平臺，結合自身資源、產業等方面的優勢，找準發展定位，并積極帶動經濟發展的同時，轉移沖擊風險；對于經濟發展水平較高的地區而言，將政策重點置于發展優勢產業中而非發展多元化的產業結構，減少地區發展的壓力，從而有效提高經濟韌性。

參考文獻

Trendle B. Regional economic instability： the role of industrial diversification and spatial spillovers[J]. The Annals of Regional Science， 2006， 40（4）： 767-778.

徐圓，鄧胡艷.多樣化、創新能力與地區經濟韌性[J].經濟學動態，2020（8）：88-104.

孫曉華，柴玲玲.相關多樣化、無關多樣化與地區經濟發展：基于中國282個地級市面板數據的實證研究[J].中國工業經濟， 2012（6）：5-17.

陳奕瑋，吳維庫.產業集聚、產業多樣化與地區經濟韌性關系研究[J].科技進步與對策，2021（18）：64-73.

趙春燕，王世平.經濟集聚對地區經濟韌性的影響[J].中南財經政法大學學報，2021（1）：102-114.

Chen Z， Yu B， Yang C， et al. An extended time series （2000–2018） of global NPP-VIIRS-like nighttime light data from a cross-sensor calibration[J]. Earth System Science Data， 2021， 13（3）： 889-906.

徐康寧，陳豐龍，劉修巖.中國經濟增長的真實性：基于全球夜間燈光數據的檢驗[J].經濟研究，2015，50（9）：17-29+57.

Wang Q. Fixed-effect panel threshold model using Stata[J]. The Stata Journal， 2015， 15（1）： 121-134.