知识溢出与生产服务业集聚发展关系研究

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1、知识溢出与生产服务业集聚发展关系研究  内容摘要:伴随着经济社会的发展,我国生产性服务产业发展存在空间集聚态势。本文在借鉴国内外学者相关研究基础上,将知识溢出纳入生产性服务业的计量模型中,利用中国地级以上286个城市进行检验,并结合我国经济社会发展现状和特点,解释了空间计量结果。在此基础上,纳入知识经济和创新因素,进一步就未来我国城镇化过程中如何更好地推进生产性服务业集聚提出相关政策建议。关键词:知识溢出生产性服务业城市空间集聚引言20世纪90年代以来,以克鲁格曼为代表的学者在传统的经济学分析框架下考虑了空间因素,创新解

2、释了产业集聚理论。当前,全球经济发展逐渐从危机中回暖,产业结构不断升级,专业化发展增强,服务经济发展日新月异,生产性服务业的空间集聚态势日益明显。针对这一现象,学者们进行了理论和实证研究,如胡霞(2008)、王朝阳(2008)、陈立泰(2009)等。综合文献,学者们对服务业空间集聚现象、案例、实证进行了研究,但有关方面仍需继续深入,如文献忽视了知识存量和知识溢出对生产性服务业的影响;大多文献的研究多以省级为研究对象,省级范围较大可能会掩盖生产性服务业集聚的真正因素,以城市为视角可能更为合适。8因此,为进一步探究学者们研究

3、的不足,本文从知识溢出角度构建生产性服务业空间集聚影响因素分析框架,将知识能力等要素纳入分析框架中,利用我国286个地级以上城市数据进行计量检验,以进一步研究生产性服务业集聚的异质性和依赖性等机理。理论假设及模型设计(一)理论假设根据相关学者的研究,结合本文研究需要,提出以下理论假设:假设1:区域的知识存量对生产性服务业集聚有明显的正向影响。假设2:地区之间存在知识溢出。假设3:人力资本门槛假说成立。假设4:交易费用降低促进生产性服务业的空间集聚。假设5:规模经济对生产性服务业集聚有明显的促进作用。假设6:生产性服务业的

4、集聚依赖于制造业的发展。假设7:对外开放的提升有利于生产性服务业集聚。假设8:政府的积极引导与规划对生产性服务业集聚具有促进作用。(二)因变量8从现有学者研究的文献看,学者们对产业集聚测度的方法不同,有从企业角度、有从行业角度,采用的方法有赫芬达尔指数、空间基尼系数等。综合学者们的研究方法,结合服务业的特点,衡量生产性服务业集聚程度,本文采用城市单位从业人员与全国城市平均单位从业人员的比,从结果来看,生产性服务业主要集中在沿海地区。(三)解释变量其一,知识存量,选择指标评价法,通过各项评价指标,采用统计方计算各城市知识存

5、量分数,以OECD的标准,选取10个评价指标从编码知识(专利数和研发投入)和沉默知识(科技人员和人才发展)测算知识存量,以我国2001-2010年286个城市数据,分别以标准化方法、主成分分析法进行计算,得出各城市的因子得分,结合方差贡献率,得出各城市的知识存量分数。其二,人力资本,采用平均受教育年限,对小学、初中、高中和大专及以上受教育年限设置不同年限,接受中等和高等教育人数的比例越高,人力资本水平越高。其三,空间权重矩阵(W),采用基于距离的二进制空间权重矩阵,使用空间计量软件Geoda生成空间距离权重矩阵W。(四)

6、控制变量8其一,交易费用,学者们根据不同的研究视角,采取了不同的方法,如金玉国(2005)将国民经济部门划分为交易和转换部门,本文采用沈能(2013)的研究方法,绝对交易费用=(批发零售贸易业和餐饮业增加值+邮电通讯业增加值)×95%+(房地产业增加值+金融、保险业增加值+社会服务业增加值)×5%+国家机关、党政机关和社会团体增加值;相对交易费用=绝对交易费用/同年GDP;其二,规模经济,本文采用各地区生产性服务业的增加值占全国的比重;其三,制造业发展水平,本文采用各地区工业增加值占全国的比重;其四,对外开放水平,本文采

7、用各地区FDI存量占全国的比重测算;其五,政府政策引导,本文采用政府非转移支付支出在财政支出中占比;其六,地理虚拟变量,改革开放以来,东部城市值为1,中、西部城市值为0。(五)模型设定综合学者们的研究,结合中国经济社会发展现状和态势,根据服务业发展特点,衡量知识溢出等因素对生产性服务业集聚影响,计量模型设定如下:InSERV=β+β1InKNO+β2InHUM+β3InW×KNO+β4InW×KNO×HUM+β5InCOST+β6InSCALE+β7InIND+β8InFDI+β9GOV+β10InDUM+ε模型中的W为

8、空间权重矩阵;lnW×KNO表征地区间的知识溢出;系数β3反映了地区间的知识溢出对生产性服务业集聚的影响等。为了弥补传统模型估计的偏差,纳入空间计量经济学,以客观正视城市间的关联性和异质性。8考察基于全局Mroan’sI指数的集聚效应来看,检验金融集聚现象的空间相关性存在与否,实际应用研究中常常使用空间自相关指数Mo

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