专业市场集聚对区域经济增长的空间溢出效应研究

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2023.07.20220213

摘要/Abstract

摘要：

专业市场作为一种交易活动的空间集聚现象，在推动区域经济发展过程中发挥了重要的作用。采用2010—2019年中国31个省区的数据，对专业市场的集聚水平进行测度，并分析了专业市场的空间集聚特征；然后运用空间杜宾模型，验证了专业市场集聚对区域经济增长的空间溢出效应。研究结论如下：（1）2010—2019年中国专业市场发展存在显著的空间集聚特性，且表现出一定的自我锁定特征，“强强集聚、弱弱集聚”的格局特征明显；（2）专业市场对区域经济的增长存在显著的正向影响但空间溢出效应不显著，专业市场集聚水平每增加一个百分点，能直接引起本地区经济增长0.06个百分点；（3）劳动力投入、资本投入、对外开放等对经济增长具有正向促进作用，并存在空间溢出效应。

关键词: 专业市场, 经济增长, 空间集聚, 空间溢出效应, 空间计量模型

Abstract:

As a spatial agglomeration of trading activities, specialized markets play an important role in promoting regional economic development. This paper used the data of 31 provinces in China from 2010 to 2019 to measure the agglomeration level of specialized markets, and analyzed the spatial agglomeration characteristics of specialized markets. Then, used the spatial Dobin model to verify the spatial spillover effect of specialized market agglomeration on regional economic growth. The research conclusions are as follows: (1) From 2010 to 2019, the specialized market of 31 provinces in China have significant spatial agglomeration characteristics, and show certain self-locking characteristics. The eastern coastal provinces have always shown high agglomeration characteristics, and the western inland provinces have always been in a state of low agglomeration;(2) The specialized markets have a significant positive impact on the growth of the regional economy, but the spatial spillover effect is not significant. Every percentage point increase in the specialized markets agglomeration level can directly lead to 0.06 percentage points of economic growth in the region; (3) Labor input,capital investment, opening to the outside world, etc. have a positive role in promoting economic growth, and there is a spatial spillover effect.

Key words: specialized markets, economic growth, spatial agglomeration, spatial spillover effect, spatial econometric model

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图/表 8

图1 专业市场对区域经济增长的作用机制

Fig.1 Mechanism of specialized markets to promote regional economic growth

表1 2010—2019中国各省区专业市场区位熵

Tab.1 Location entropy of specialized markets in China's provinces from 2010 to 2019

地区	年份
地区	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019
北京	0.94	0.88	0.93	0.96	0.95	0.97	1.08	1.01	1.00	1.02
天津	2.22	1.88	1.46	1.67	1.08	1.01	0.91	0.81	0.74	0.67
河北	1.30	1.23	1.20	1.21	1.32	1.40	1.42	1.48	1.51	1.51
山西	0.31	0.27	0.26	0.30	0.32	0.37	0.39	0.34	0.33	0.36
内蒙古	0.44	0.45	0.39	0.37	0.31	0.32	0.30	0.36	0.36	0.34
辽宁	1.41	1.38	1.40	1.39	1.26	1.28	1.30	1.43	1.41	1.42
吉林	0.47	0.49	0.47	0.42	0.46	0.46	0.46	0.39	0.30	0.33
黑龙江	0.75	0.72	0.72	0.71	0.71	0.73	0.76	0.75	0.75	0.60
上海	2.05	2.02	2.93	2.46	2.26	2.33	2.10	2.09	2.21	2.35
江苏	1.61	1.71	1.69	1.69	1.69	1.54	1.60	1.77	1.87	1.90
浙江	2.40	2.45	2.32	2.40	2.49	2.55	2.56	2.53	2.60	2.58
安徽	0.74	0.80	0.77	0.85	0.77	0.74	0.75	0.79	0.75	0.70
福建	0.50	0.51	0.45	0.46	0.45	0.41	0.40	0.34	0.34	0.31
江西	0.75	0.68	0.65	0.71	0.72	0.74	0.82	0.75	0.77	0.79
山东	1.12	1.13	1.08	1.15	1.22	1.23	1.21	1.14	1.08	1.07
河南	0.39	0.46	0.49	0.52	0.58	0.62	0.65	0.62	0.55	0.53
湖北	0.44	0.44	0.48	0.44	0.48	0.46	0.48	0.46	0.42	0.45
湖南	0.76	0.78	0.81	0.81	0.79	0.78	0.79	0.90	0.93	0.96
广东	0.60	0.57	0.56	0.52	0.53	0.51	0.49	0.46	0.45	0.45
广西	0.64	0.62	0.57	0.58	0.54	0.42	0.43	0.45	0.51	0.53
海南	0.05	0.04	0.04	0.04	0.09	0.10	0.08	0.07	0.06	0.25
重庆	1.73	1.75	1.56	1.53	1.49	1.46	1.45	1.35	1.40	1.41
四川	0.38	0.43	0.41	0.49	0.60	0.62	0.54	0.57	0.58	0.58
贵州	0.36	0.39	0.36	0.35	0.48	0.45	0.64	0.62	0.75	0.82
云南	0.44	0.46	0.36	0.35	0.33	0.28	0.26	0.24	0.17	0.18
西藏	0.09	0.09	0.09	0.10	0.10	0.11	0.10	0.14	0.15	0.14
陕西	0.11	0.13	0.15	0.15	0.17	0.27	0.25	0.31	0.41	0.30
甘肃	0.54	0.52	0.50	0.49	0.46	0.43	0.38	0.29	0.34	0.36
青海	0.15	0.17	0.22	0.09	0.09	0.22	0.21	0.20	0.18	0.33
宁夏	0.73	0.70	0.63	0.73	0.82	0.84	0.82	0.83	0.81	0.64
新疆	0.67	0.71	0.71	1.00	1.07	1.33	1.32	1.52	1.41	1.37

表2 各省区专业市场集聚水平分类

Tab.2 Specialized markets aggregation level classification

类型	2010年	2019年
高集聚水平（区位熵>1.5）	天津、上海、江苏、浙江、重庆	河北、上海、江苏、浙江
较高集聚水平（区位熵1~1.5）	河北、辽宁、山东	北京、辽宁、山东、重庆、新疆
较低集聚水平（区位熵0.5~1）	北京、黑龙江、安徽、福建、江西、湖南、广东、广西、甘肃、宁夏、新疆	天津、黑龙江、安徽、江西、河南、湖南、广西、四川、贵州、宁夏
低集聚水平（区位熵<0.5）	山西、内蒙古、吉林、河南、湖北、海南、四川、贵州、云南、西藏、陕西、青海	山西、内蒙古、吉林、福建、湖北、广东、海南、云南、西藏、陕西、甘肃、青海

表3 2010—2019年地区生产总值和专业市场全局莫兰指数

Tab.3 GDP and specialized markets Global Moran Index from 2010 to 2019

地区生产总值			专业市场区位熵
年份	I值	P值	年份	I值	P值
2010	0.21	0.01	2010	0.33	0.00
2011	0.21	0.01	2011	0.34	0.00
2012	0.21	0.01	2012	0.42	0.00
2013	0.21	0.01	2013	0.41	0.00
2014	0.21	0.01	2014	0.44	0.00
2015	0.22	0.01	2015	0.40	0.00
2016	0.22	0.01	2016	0.41	0.00
2017	0.22	0.01	2017	0.42	0.00
2018	0.22	0.01	2018	0.40	0.00
2019	0.22	0.01	2019	0.42	0.00

图2 2010、2019年中国各省区专业市场集聚莫兰散点图

Fig.2 Moran scatterplot of specialized markets concentrations by province in China， 2010 and 2019

表4 三种固定效应下模型回归结果

Tab.4 Regression results of model under three fixed effects

变量	OLS回归	个体固定效应	时间固定效应	双向固定效应
Q_ij	0.08^***	0.03	0.06^***	0.05^***
Q_ij	（－0.02）	（－0.02）	（－0.02）	（－0.02）
lnL	0.63^***	0.26^***	0.59^***	0.24^***
lnL	（－0.02）	（－0.06）	（－0.04）	（－0.07）
lnK	0.40^***	0.19^***	0.53^***	0.28^***
lnK	（－0.03）	（－0.04）	（－0.07）	（－0.04）
lnOpen	0.11^***	0.01	0.07^***	0.01
lnOpen	（－0.01）	（－0.01）	（－0.01）	（－0.01）
lnISI	0.01^***	0	0.02^***	－0.01^*
lnISI	（0）	（0）	（0）	（0）
lnTech	0.11^***	－0.02	0.07^***	－0.02^*
lnTech	（－0.02）	（－0.01）	（－0.02）	（－0.01）
常数	－0.63^**
常数	（－0.29）
R²	0.967	0.755	0.973	0.704
Log-likelihood		（532.198）	（139.042）	（558.005）

表3 相关检验结果

Tab.3 Related test results

相关检验	Z值	P值
Global Moran I Error	15.549	0.000
LM-error	219.361	0.000
robust LM-error	194.243	0.000
LM-lag	25.474	0.000
robust LM-lag	0.356	0.551
LR检验	Prob>chi2=0.0000（比较SDM和SAR）
LR检验	Prob>chi2=0.0000（比较SDM和SEM）
联合显著性检验	Prob>chi2=0.0000
Hausman检验	Prob>chi2=0.0000

表5 SDM模型空间效应分解

Tab.5 SDM model spatial effect decomposition

变量	直接效应	间接效应	总效应
Q_ij	0.060^***	0.075	0.135
Q_ij	（－0.01）	（－0.33）	（－0.15）
lnL	0.232^***	－0.09	0.142
lnL	（0）	（－0.71）	（－0.62）
lnK	0.341^***	0.781^***	1.122^***
lnK	（0）	（0）	（0）
lnOpen	0.024^**	0.135^***	0.159^***
lnOpen	（－0.05）	（0）	（0）
lnISI	－0.008^***	－0.037^***	－0.045^***
lnISI	（－0.01）	（0）	（0）
lnTech	－0.029^*	－0.068	－0.096^*
lnTech	（－0.06）	（－0.11）	（－0.06）
spatial rho	0.409^***（0）
$σ 2$	0.002^***（0）
R²	0.704

表5 SDM模型空间效应分解

Tab.5 SDM model spatial effect decomposition

变量	直接效应	间接效应	总效应
Q_ij	0.060^***	0.075	0.135
Q_ij	（－0.01）	（－0.33）	（－0.15）
lnL	0.232^***	－0.09	0.142
lnL	（0）	（－0.71）	（－0.62）
lnK	0.341^***	0.781^***	1.122^***
lnK	（0）	（0）	（0）
lnOpen	0.024^**	0.135^***	0.159^***
lnOpen	（－0.05）	（0）	（0）
lnISI	－0.008^***	－0.037^***	－0.045^***
lnISI	（－0.01）	（0）	（0）
lnTech	－0.029^*	－0.068	－0.096^*
lnTech	（－0.06）	（－0.11）	（－0.06）
spatial rho	0.409^***（0）
$σ 2$	0.002^***（0）
R²	0.704

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