经济集聚与经济增长的空间计量分析论文

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1、经济集聚与经济增长的空间计量分析论文.freeli(2002)使用6个欧盟成员国1984～1995年的跨国面板数据对经济增长率和经济集聚相互关系进行实证检验，研究结果发现。高技术行业、中等技术和低技术行业的集聚对于经济增长率的影响都是负面的。㈣更为复杂的是，空间集聚对经济增长的影响可能是非线性的，在发展的早期阶段，集聚促进增长；但当达到某个收入水平后，集聚对经济增长就没有作用，甚至有害于经济增长。这一假说得到了Brulhart和Sbergami(2009)的验证，他们利用跨部门OLS和动态面板GMM估计方法研究了一国经济活动的空间集聚对国家层面增长的影响，发现只

2、在经济发展的某一水平集聚才能推动GDP增长，关键水平约为人均10000美元。针对中国的经济集聚与经济增长问题，范剑勇(2004)认为，中国现阶段仍处于“产业高集聚、地区低专业化”的状况，国内市场一体化水平总体上仍较低，且滞后于对外的一体化水平，这一现状使得制造业集中于东部沿海地区，无法向中部地区转移，进而推动地区差距不断扩大。㈣张艳、刘亮(2007)运用工具变量法，基于中国城市的面板数据实证检验了经济集聚对于城市人均实际GDP的影响，结果发现，经济集聚具有内生性，它对于城市经济增长具有显著的促进作用。张卉、詹宇波、周凯(2007)构造了产业间集聚指数和产业内集聚

3、指数，并以此作为解释变量实证检验了中国产业集聚与劳动生产率和经济增长的内在关系。他们的研究发现，产业内集聚和产业间集聚都对中国经济增长存在显著影响。吴利学、傅晓霞(2008)以规模报酬递增为基础构建了一个包含集聚经济的生产函数，分析了城市化和市场化对中国各地区集聚经济效应的影响，他们的实证研究发现，中国各地区集聚经济效应显著，且集聚经济效应在地区经济增长中作用明显。马君潞、郭威(2007)通过对我国分省面板数据的实证分析表明，提升一个地区吸引外商直接投资的能力很大程度上取决于该地区的集聚经济环境，因此，积累集聚经济优势是吸引外资、促进区域经济增长的途径之一。在这

4、些实证分析中，虽然有的研究也考虑到了不同地区差异的影响并以地区虚拟变量来衡量，但从本质上看，区域总是被当成一个独立的个体进行分析，区域间潜在的相互影响往往被忽略。事实上，任何一个地区的经济都不可能独立存在，它总是与其他经济体存在着千丝万缕的联系。但在多数研究中，这一观点都还没有被正式引入模型进行实证分析。空间计量经济学是在横截面或面板数据中研究经济单位的空间相互作用，近年来越来越受到学术界的关注。一些学者开始运用空间计量方法，明确将地理空间因素考虑到经济集聚与经济增长的实证研究中去。Ying(2003)采用1978～1998年的省级横截面数据，从空间经济学的视角

5、研究了中国经济增长问题，并指出中国区域经济增长的来源主要是非农业劳动力增长率、制造业产出、资本积累和实际的外商直接投资。林光平、龙志和及吴梅(2005)采用空间计量经济方法，研究我国28个省(市、区)1978～2002年间人均GDP的卢收敛情况，认为随着经济体制改革的深入，地区间的空间相关性对各地区经济增长的作用越来越大，我国地区间经济存在收敛性，但是它的估计值表现出增大的趋势。”吴玉鸣(2007)运用空间计量经济学模型，对2000年中国2030个县域的增长集聚与差异进行了空间计量分析，结果表明，中国县域经济增长不仅与人力资本、城市化、工业化、信息化等因素密切相

6、关，而且与相邻县域的经济增长之间存在一定的空间依赖性。㈣符淼(2009)采用空间计量分析方法对技术传播的空间模式进行了实证研究，发现技术和经济活动都存在局部集聚，技术集聚度高于经济集聚，且两者的集聚度随时间增强，地理分布高度一致。随地理距离快速下降的技术溢出效应是导致局部集聚和东西部发展不均衡问题的原因之一。针对江苏经济表现出来的空间集聚现象与地区差距问题，本文拟采用空间计量经济模型，对江苏省县域经济集聚与经济增长的关系进行实证检验。二、江苏省县域经济活动的空间相关性首先，画出江苏省2007年县域人均GDP的空间分布四分图(图1)。按照人均GDP的大小，65个县

7、域被平均分为4组，以颜色的深浅代表相应县域的人均GDP的大小。由图1可见，江苏省县域层次的经济活动在地理分布上是极不均衡的，呈现出苏南一苏中一苏北梯度递减模式。并且邻近区域的经济指标水平基本相近，具有明显的集聚特征。接着，通过计算县域人均GDP的MoransI指数对其空间相关性进行检验。Moran’sI是最常用的检验空间自相关性的统计指标。利用GeoDa0.9.5软件，得出Moran’sI=0.7445，在0.1％的概率上显著，表明江苏省县域经济的分布的确存在明显的空间相关性。代写论文进一步，作出江苏省2007年县域人均GDP空间自相关聚类图(图2)，图中Hig

8、llHigh部分表示人均