經濟集聚與輻射的協同效應測度及驅動因素研究

賀世紅 劉天祥

2015年，國務院發布的《關于支持沿邊重點地區開發開放若干政策措施的意見》中明確指出要深入推進興邊富民行動，實現穩邊安邊興邊。黨的十九大報告明確要求：“加快邊疆發展，確保邊疆鞏固、邊境安全”。隨著近年來西部大開發、“一帶一路”倡議與鄉村振興的深入推進，民族地區經濟發展取得了翻天覆地的變化，但與東部發達地區甚至全國平均水平相比，民族地區總體經濟水平仍較為滯后?，F階段，推動民族地區經濟協同發展具有客觀基礎和現實需要，隨著我國經濟轉入高質量發展階段，民族地區迎來高質量發展轉型升級的關鍵時期，民族地區由于特殊的地理位置和獨特的民族文化資源，在推動高質量發展的過程中更具獨特性、挑戰性，對民族地區高質量發展路徑也提出了新的挑戰。經濟集聚效應與輻射效應能有效帶動區域、城市經濟增長，但經濟集聚與輻射如何帶動民族地區經濟高質量發展為本文提供新的思考方向。本文以7個民族地區省份的地（縣）級市為考察對象，探討經濟集聚與經濟輻射的協同效應，為民族地區城市的協同發展提供建議。

一、文獻綜述

協同發展一直是區域、城市領域的研究熱點，一些學者認為主要的城市群，例如長三角城市群已經達到了高度的協同關系，正朝向一體化趨勢發展（洪銀興，2018；方大春，2020；張安馳，2019）。2010-2012年長三角處城市群產業鏈屬于垂直聯動模式，核心城市上海的制造業發展速度已經緩慢落后于浙江和江蘇，以上海為發展極點的發展模式已經出現了改變，逐步轉變成相互協作的模式（鞠立新，2013），長三角城市群的發展模式現在正進入多次擴容階段，輻射范圍正在擴大，形成以上海、南京、杭州為主的圈層結構（劉曙華、沈玉芳，2010）。

而目前對城市經濟集聚與經濟輻射的協同研究較少，大多是經濟集聚和經濟輻射的單方面研究。首先從測度上，測度城市集聚的方法主要分為兩大類（王燕、郭立宏，2021）：一是偏定性的測度方法，例如波特的鉆石模型評估方法（Porter，1990）；二是偏定量的測度方法，例如空間基尼系數、區位熵、行業集中度等都是常用的指標。其次，在驅動因素方面，中心城市的集聚現象和多種因素有關，這些因素在每個中心城市的差異導致了集聚規模的不同，由于因素種類多種多樣，導致影響效果也各不相同（金勇彬，2010）。Ravi Kanbur（2011）研究得出基礎設施建設因素和投資因素對中國區域經濟協同的影響明顯，但在不同的子區域上，影響幅度又有不同。許多學者在各城市群層面對經濟協同效應的影響因素做了研究，主要得出科學技術發展、人才流動、產業結構、政府的行政分割、教育體制、醫療衛生、交通承載力是影響區域經濟協同效應的重要因素（齊喆，2016；楊珍麗，2018）。

通過梳理相關文獻可見，經濟集聚效應測度研究與經濟輻射效應測度研究相對成熟，但大多都集中在產業層面、城市群層面或省域的研究，缺乏針對民族地區中心城市經濟集聚效應與經濟輻射效應的研究，且在驅動機制研究中多為固定效應模型和空間效應模型，較少運用考慮異質性的分位數回歸模型；其次，較少有學者以協同視角分析經濟集聚與經濟輻射效應。借鑒國內城市群協同發展的經驗，為民族地區城市發展找尋路徑，本文針對城市發展相對落后的民族地區，對經濟集聚與經濟輻射的協同效應進行測度，并通過分位數回歸方程探討其驅動機制，為民族地區城市的協同發展提供建議指導。

二、研究設計

（一）經濟集聚測度指標構建

本文參考劉修巖（2014）的方法對經濟集聚指標以及經濟輻射指標做估計。經濟集聚指標參考Spiezia（2002）所提出的調整的地理集中指數（Aggre），計算方法如下：

其中，Si是i城市的產出占所在省區產出的比重，Ai表示i城市的行政區域面積占所在省區的行政面積比，Amin是最小面積的城市的行政面積占所在省區的行政面積比重。

（二）經濟輻射測度指標構建

經濟輻射指標采用是市場潛能指數（Radia），計算方法如下：

其中Ij表示的是地區j的GDP，dij表示地區i與地區j之間的距離，省區內部的距離用dii表示，用地區半徑的2/3來替代，計算方法為，SAi表示i城市對應省份的行政土地面積。

（三）經濟集聚與經濟輻射協同效應測度模型

經濟集聚與經濟輻射的協同效應采用耦合協調度擬合。兩個指標的量綱差距較大，因而對地理集中指數和市場潛能指數進行極差法標準化處理，再進行耦合協調度模型分析，計算公式如下：

式中C為耦合度，D為協調度；T為綜合指數，是經濟集聚效應與經濟輻射效應兩個子系統指標值標準化后的加權平均值。耦合協調度的分級標準見表1。

表1 耦合度判定標準

（四）分位數回歸模型

分位數回歸最早由Koenker和Bassett在1978年提出，在2004年koenker又進一步提出了面板分位數回歸，實質是OLS深化擴展，稱為條件分位數（CQR）。不僅采用殘差絕對值加權平均數作為最小化目標函數，能夠揭示因變量條件分布的全貌。相對于均值回歸，它既不需要假定誤差項的分布函數，又能在某種程度上克服異方差的問題，而且對于異常值的敏感程度小，是一種穩健性方法。條件分位數回歸可以分析自變量對于因變量在不同分位點上的異質性影響，因此本文通過面板分位數回歸分析經濟集聚與經濟輻射協同效應的驅動因素。經濟集聚與經濟輻射對經濟發展都有顯著的正向影響，依據內生增長理論構建模型，研究二者協同效應的驅動因素。模型如下：

其中模型等式左邊的Coorit代表的是城市經濟集聚與經濟輻射相互的協同效應指數；右邊的Xit代表的是各個驅動因素，包括產業因素（advan、bspec、tspec）、政策因素（inf）、社會因素（growth）、能源因素（resoc）、環境因素（env）、規劃因素（iarea）；βi表示的是各個核心驅動因素變量的影響系數矩陣；α為常數項；μit代表固定效應，i為個體固定效應，t為時間固定效應；εit表述隨機誤差項。

具體的分位數回歸模型如下：

（五）變量選取與數據來源

1.數據來源

模型實證數據來源于《中國城市統計年鑒》《中國縣域統計年鑒》以及各省區的統計局官方數據。民族地區省份包括廣西、云南、青海、貴州、西藏、新疆、內蒙古、寧夏。其中西藏區數據缺失，因此未納入實證模型中。再者，由于所選的樣本包括地級市和縣級市，年鑒的統計指標口徑存在不一致，選取的變量在地級市層面為市轄區數據，縣級市層面為全市數據。所選取的時間跨度為2003年—2019年，為消除數據量綱的影響，對所選變量進行了歸一化標準化處理或對數化處理。變量的描述情況如表2。

2.數據說明

（1）核心變量

經濟集聚與經濟輻射協同效應指標Coor，由前文對經濟集聚效應（地理集中指數）與經濟輻射效應（市場潛能指數）進行極差法標準化處理后進行耦合協調模型的計算得到。主要反映的是民族地區各城市經濟集聚效應與經濟輻射效應相互作用的程度。協同效應指數越大，表明城市經濟集聚效應與經濟輻射效應相輔相成，能夠助力區域經濟發展；協同效應指數越小，說明集聚能力與輻射能力尚為薄弱，或是二者還未能達到平衡。

（2）驅動因素

依據上述模型方程，產業因素由產業結構高級化指數（advan）以及第二產業專業化程度（bspec）、第三產業專業化程度（tspec）來反映。產業結構高級化主要包括三方面內容：1.在整個城市的產業結構中，由第一產業優勢逐級往第二三產業占優轉移；2.有勞動密集型產業占主要比重向資本密集型、技術密集型產業占優勢演進；3.所生產的產品由初級產品轉向中間產品、最終產品或是產業鏈長的高附加產品轉變。因此，產業結構高級化能為地區吸引資源，帶動鄰近地區發展。而第二產業專業化程度與第三產業專業化程度反映的是地區行業的生產實力，一定程度上也體現了地區的技術發展水平。政策因素本文選用的是政府干預指標（inf），由政府支出占當年GDP的比重來表示。政府一般會以制定政策或者項目計劃進而實現大規模公共支出投入經濟發展當中，公共支出占生產總值之比能衡量政府參與市場經濟的程度，也就是政策投入的多少。社會因素由人口自然增長率（growth）來衡量，反映的是人口增長對經濟集聚或是經濟輻射效應的作用，往往集聚效應和輻射效應正顯著增強的城市，會具有較高的人口增長率。人口增長越快，城市人口規模越大，一定程度上刺激了城市規模的擴張需求。能源因素用資源型城市虛擬變量（resoc）表示，主要反映資源稟賦是否能促進城市的經濟集聚或加強經濟輻射。但由于地級市和縣級市的能源數據較難獲得，《中國能源統計年鑒》中披露的數據也只能到省級層面，因此為綜合考慮城市賦有的能源資源，本文依據截至2020年國家公布的262個資源型城市名單，與本文的研究樣本一一對比篩選，是資源型城市的樣本，該指標為1，否則為0。環境因素使用規模以上工業企業產值占GDP比重（env）替代，工業產值與環境污染成正向相關關系，規模以上工業產值越高，工業廢物排放量會越大，對環境影響較重；其次大規模的產值需要大面積的生產用地作為平臺支撐，一定程度上減少了城市的綠地面積占比，也不利于環境友好。規劃因素主要側重于城市建設方面，最直觀的用城市建成區面積（iarea）表示，研究建成區面積的擴大是否能影響經濟集聚或是經濟輻射作用之間的協調性。各變量描述如表2。

表2 描述性統計

三、實證分析

（一）經濟集聚與輻射的協同效應測度結果分析

從表3對民族地區經濟集聚與經濟輻射協同效應的均值計算結果來看，民族地區市轄區從2003年至2012年集聚效應和輻射效應的協調度處于中度失調狀態，從2013年至2019年處于基本協調狀態，并且市轄區協調度呈現逐漸上升趨勢?？h級市的協調度常年處于中度失調狀態且呈現上升趨勢。中心城市在2016年之前處于中度失調狀態，但2016年之后上升為基本協調水平，呈現波浪式上升趨勢。而非中心城市也是常年穩定于中度失調狀態，但是大致呈現上升增長趨勢，協調度漸漸趨于基本協調水平?？傊?，相對于縣級市和非中心城市而言，市轄區和中心城市的經濟集聚和輻射效應兩系統間的協調作用相對較高。

表3 分城市等級經濟集聚與經濟輻射效應協調度計算結果（均值）

（二）基本回歸分析

表4是民族地區全樣本協同效應的驅動因素分析，表4的列（1）是雙向固定效應的普通最小二乘法的基本回歸結果，發現產業高級化系數對經濟集聚與經濟輻射有顯著的正向影響，影響因子為0.736，民族地區產業的高級化轉變加強了城市的集聚與輻射的協同效應。而在分位數回歸中五個分位點上的系數都非常顯著，但整體隨著分位的增加呈現下降趨勢，原因在于協同效應較好的城市多為大規模城市，擁有相對合理的產業結構布局。政策因素對經濟集聚與經濟輻射的協調作用效果呈現逐步增大的趨勢，在高分位點0.9的回歸中系數達到0.207，明顯高于低分位回歸，由此可見，政策是更傾向于大型城市。能源因素在普通最小二乘回歸中顯著性為10%，系數為0.086。在0.1分位數回歸中，系數不顯著，在中分位數0.5與0.75的回歸中，系數顯著性達到了0.01水平。由此可見，較多中等城市的發展有依賴于能源的帶動，民族地區擁有能源資源的城市不少，這些城市的轉型發展尤其是第二產業的發展，能夠依靠能源稟賦獲得發展機會，對其經濟集聚與輻射的能力有一定的提升，促進二者的協同效應增長。社會因素方面，人口規模的自然增長在普通最小二乘法和所有的五個分位數回歸中系數都不顯著，值得注意的是，在高分位組的回歸中，人口自然增長率對經濟集聚與經濟輻射的協同效應產生了負向影響?？赡艿脑蚴敲褡宓貐^的人口向大規模城市匯聚，容易造成城市擁堵，使得資源分配出現問題，長期如此會削弱城市的經濟輻射作用，直至降低經濟集聚與經濟輻射的協調作用。城市規劃因素反應的是建成區域面積占城市總體的行政區域面積，反映城市的擴張，緩解城市擁堵效應的能力。從表4中的統計結果來看，城市規劃能對經濟集聚與經濟輻射協同效應起到顯著的正向影響，最小二乘回歸的系數為0.133，顯著水平為0.01。在分位數回歸中，系數隨著分位數的增長而增長。環境因素整體上不顯著，而低分位回歸中的系數與高分位回歸的作用系數相反?？赡苡捎诟叻治换貧w中城市的工業產值增加對環境的影響小于其對經濟的拉動作用，民族地區城市在近十年發展較快，其中大部分得益于工業制造業的帶動，再加之國家五位一體布局中綠色理念的深入，節能減排的技術得到發展，工業排放量減少，產能上升。

表4 民族地區全樣本協調度驅動因素分析

（三）影響因子作用程度分析

從影響因素模型估計結果（表5）看，產業高級化對經濟集聚與輻射的協同效應影響最顯著，其次是第二三產業的專業化程度和政府干預；環境因素和人口自然增長率不顯著。進一步了解驅動因素的效應，利用夏普利值分解法，對各個影響因素子系統進行貢獻程度分析。通過表5可以發現在模型設定中六個驅動因素組分別對應表格中的分組，Group1代表的產業因素系統，夏普值為0.107，占比較高，達到69.69%，說明產業結構的高級化和產業的專業化程度是影響經濟集聚與經濟輻射協調作用的關鍵驅動因素。城市規劃因素占比人口增長對經濟集聚與經濟輻射協同效應的影響最小，僅僅占到0.03%。與前文的影響因素分析的分位數回歸結果基本吻合。

表5 經濟集聚與輻射的影響因子貢獻程度

（四）影響因素變化趨勢分析

分位數回歸不僅能看出影響因素產生的作用是否穩定，還能改進模型的擬合效果。從影響因素的分位數回歸模型中發現，各影響因素回歸系數的標準誤差基本都服從隨著分位點數的增加，先降低后升高的趨勢，且部分變量的顯著性與預期不符合，因此有必要繪制出影響因素的變化趨勢圖，觀測各個變量在不同分位數水平下的回歸模型系數的置信區間，分位數從0.01到0.99上等距變化。圖1中深色的曲線表示不同分位數水平下各自變量對應的系數估計值，灰色區域表示系數的95%置信區間，深色虛線表示均值回歸模型中各系數的估計值，兩側的淺色虛線之間為均值回歸模型中系數的95%置信區間。隨著分位數的增大，各系數的置信區間在逐漸變寬。產業結構與二三產業專業化程度對應系數估計值的置信區間先變窄后變寬，系數置信區間變寬，在統計學意義上可以理解為標準差在逐漸變大，即參數估計值的波動增加，穩定性相對較差。政策因素對應參數的置信區間變化均勻，說明政策影響對于經濟集聚與經濟輻射的協同效應的作用效果非常穩健。在能源因素上，系數置信區間在逐漸縮小，說明分位數在中高位更能擬合資源要素對經濟集聚與經濟輻射的協同效應的影響。同時黑色虛線基本都在灰色陰影部分中，且黑色實線也都位于兩條灰色虛線之間，即能源因素對應的系數估計值基本在均值回歸模型的系數置信區間內，說明基本OLS回歸與分位數回歸結果都能很好地擬合變量之間的關系。規劃因素的系數置信區間狹長，寬度變化不大，但系數自身的變化呈單調遞增趨勢，說明在不同的分為數水平下，規劃因素的作用效果不同，回歸估計存在偏誤。然而，從整體的八個變量系數圖來看，僅有規劃因素變量是單調的，因此可以認為模型不存在“分位數交叉問題”，其余變量在不同分位數水平下，影響效果在一定程度上相同。人口增長率變量在低分位水平時，系數的標準誤變化大，其他分位數趨于穩定，在高分位水平下，分位數回歸與基本最小二乘回歸的估計結果基本一致。最后是環境變量，環境變量影響因素在中分位水平下變化波動較大，整體上較為穩定?？傮w上看，除了能源因素對應的系數估計值在基本均值模型的置信區間內，其余系數的估計值基本不在均值回歸模型的系數置信區間之內，尤其是低分位數和高分位數上，大多數影響因素的系數擬合差別較大，這也進一步說明了均值回歸模型在一定程度上具有不合理性，分位數回歸模型可以更好地解釋變量間的關系。

圖1 各影響因素系數變化趨勢圖

（五）穩健性檢驗

首先，本文運用的分位數回歸的方法，本身就是一種相對穩健的方法。因此穩健性檢驗從消除隨機性影響或極端值影響入手，采用的是蒙特卡洛模擬法，蒙特卡洛模擬是以一個概率模型為基礎，按照這個模型所描繪的過程，通過模擬實驗的結果，作為問題的近似解。本節在每個分位點進行蒙塔卡洛模擬抽樣500次進行分位數回歸，保證模型實驗的隨機性。從表6的結果來看，列（1）至列（5）為0.1、0.25、0.5、0.75、0.9五個分位點的蒙特卡洛模擬抽樣做的分位數回歸。估計結果的影響系數作用方向和顯著性水平與基本的面板分位數回歸基本一致。其中在蒙特卡洛模擬抽樣方法中，人口自然增長率在低分位回歸系數是顯著的，顯著水平為0.05，在0.25分位上系數不顯著，環境因素同樣也在0.1分位數上顯著，在0.25分位的回歸系數為不顯著，0.5分位回歸上顯著。因此人口增長和環境因素對經濟集聚與輻射協同效應的影響不穩定，結論也與前文的基礎分位數回歸一致。除此之外其余影響因素僅僅是系數大小差異，因此可以認為本文對經濟集聚與經濟輻射的協同作用的驅動因素分析結果具有穩健性。

表6 蒙特卡洛法

四、結論與建議

本文通過分位數回歸方程對民族地區中心城市經濟集聚與輻射的協同效應進行相關探討，實證分析了2003—2019年民族地區經濟集聚效應和輻射效應的協調度及影因子作用程度分析，研究結果表明：相對于縣級市和非中心城市而言，市轄區和中心城市的經濟集聚和輻射效應兩系統間的協調作用相對較高。產業高級化和政府有效干預能顯著促進經濟集聚與輻射的協調發展，是影響經濟集聚與經濟輻射協調作用的關鍵驅動因素，但政策效果在大城市相對更明顯；環境因素和人口自然增長率未能有效促進經濟集聚與輻射的協調發展；城市規劃能促進經濟集聚與經濟輻射協同效應；而資源型城市能夠依靠能源稟賦促進二者的協同效應增長。

本文研究結論對民族地區中心城市協同發展具有以下幾點建議：一是促進產業轉型升級，部分民族地區雖能依靠資源稟賦優勢帶動第二產業發展、促進城市經濟集聚和經濟輻射，但城市發展應著眼長遠，始終堅持綠色、高質量發展的理念，應鼓勵民族地區產業不斷轉型升級，推動以傳統的第一產業為主導向二三產業為主導的轉變，民族地區更應利用自身區位優勢推動產業轉型升級，積極促進城市經濟效益提升與城市的集聚與輻射的協同效應。二是強化政策支持導向，政策支持在較大城市更易發揮出效果，但在區域協同發展的背景下，一方面需持續加強政策支持引導、強化政府公共支出，保證較大城市的可持續發展；另一方面是針對規模較小的城市，強化政策傾斜，確保經濟發展緊跟大城市步伐，進而促進民族地區中心城市經濟集聚與協同效應提升。三是調整城市空間布局，城市規劃是城市發展的地理框架，人口增長則是社會經濟發展的基礎，特別是在現階段人口可能出現負增長的情況下，更應切實增強人口吸引力，強化城市發展基礎。同時要有效協調人口增長與城市空間布局的合理性，避免因人口的快速增長導致城市擁堵，為城市經濟集聚與經濟輻射騰出協調發展空間。