戰略性新興產業集聚對區域創新能力的空間溢出效應研究

摘 要：推動以先進制造業為主體的戰略性新興產業集聚發展，是浙江省構建現代化產業體系，打造全球創新高地的有效途徑。本文基于2011年—2021年浙江省11個設區市的面板數據，采用區位熵描述了浙江省各設區市戰略性新興產業的集聚格局，并通過空間杜賓模型檢驗了戰略性新興產業集聚對浙江省各區域創新能力的空間影響。研究發現：浙江省各區域戰略性新興產業集聚存在正向空間溢出效應，能顯著推動當地創新能力提升；相鄰區域的戰略性新興產業集聚水平提升同樣能促進本區域的創新能力提升；產業關聯度和人力資本水平越高，區域創新能力越強，但鄰近城市人力資本水平和科技投入水平的提高會抑制本地的創新發展。

關鍵詞：戰略性新興產業；產業集聚；區域創新能力；空間杜賓模型；空間溢出效應

黨的二十大報告強調，“要推動戰略性新興產業融合集群發展，構建新一代信息技術、人工智能、生物技術、新能源、綠色環保等一批新的增長引擎”。戰略性新興產業具備高知識密集性、高創新水平、高技術含量等特點，其集聚發展對區域創新能力有效提升有重大促進作用。2022年，浙江省戰略性新興產業增加值達到7331億元，占規模以上工業總產值比重為33.47%，拉動規模以上工業增加值增長3.1個百分點，已成為推動經濟快速發展的重要動力。本文以浙江省各設區市戰略性新興產業為研究樣本，探討產業集聚與各設區市區域創新能力的關系，剖析戰略性新興產業聚集和區域創新能力的空間溢出效應，為推動戰略性新興產業高質量發展，優化浙江省戰略性新興產業布局，在設區市層面實現戰略性新興產業集聚與區域創新能力的良性互動提供實踐參考。

一、文獻綜述

目前，國內外學術界針對產業集聚和區域創新的研究主要圍繞四個方面展開。一是探討產業集聚對區域創新的影響機制。楊浩昌等指出，通過減少創新投入，增加創新有效產出，制造業的集聚能進一步推動技術進步或技術效率提升，進而促進創新生產率提升，并認為技術效率的改善是制造業集聚促進創新生產率提升的主要途徑[1]。董曉芳等以生命周期視角討論了本地化集聚和多樣化集聚如何影響不同區域的創新水平[2]。楊坤等認為，工業產業集聚水平增加能顯著推動區域創新績效，就高新技術產業而言，技術研發的作用尤為顯著[3]。Dijk M等指出，產業集聚對知識和創新要素的傳播有極大利好，可以通過產業生產關聯和企業關聯對區域的創新表現產生影響[4]。二是產業集聚過程中企業活動、知識溢出對區域創新的影響研究。Goldman B等認為，鄰近區域引起的知識溢出對于區域創新水平提高至關重要。因此，技術相對落后的企業在進行企業選址時更傾向選擇創新活動密集的地區[5]。張可等認為，產業集聚和區域創新存在交互作用，產業集聚和區域創新能通過技術溢出效應和規模效應產生正向的促進作用[6]。三是圍繞產業集聚和區域創新的實證研究，現有研究結論不一。孫超等采用面板Tobit模型，發現長三角地區能通過產業協同集聚實現創新效率的提升，而京津冀地區不能[7]。戴玲等基于2010年—2019年省級面板數據，實證檢驗了協同集聚、制造業集聚、生產性服務業集聚三者對于區域創新能力的不同作用，認為三者均能顯著提升區域創新能力，且作用由大到小的排序為協同集聚、制造業集聚、生產性服務業集聚[8]。四是產業集聚和區域創新空間溢出效應的檢驗。王曉彥等考察了產業集聚對高技術產業全要素生產率的空間溢出效應，發現產業集聚對高技術產業全要素生產率的空間溢出效應顯著為正，且其正向溢出效應大于直接效應[9]。馬亮等基于空間溢出視角，認為專業化集聚對鄰近地區存在顯著負向溢出效應，而多樣化集聚對鄰近地區存在顯著正向溢出效應[10]。徐丹等認為城市高技術產業集聚對本城市創新產出具有顯著直接促進作用，而對鄰近城市的空間溢出效應顯著為負[11]。

現有研究從理論、實證和方法等不同角度對產業集聚和區域創新展開討論，取得的研究成果較為豐碩。但上述研究還存在進一步拓展的空間：一是現有針對產業集聚的研究大都關注總體集聚水平而較少圍繞某一具體產業展開，從而忽略了不同產業的異質性特點；二是少有研究從空間視角出發就產業集聚和區域創新的關系展開分析，并且鮮有分析其存在的空間溢出效應；三是已有研究主要基于國家層面和不同省域之間，而就某一省份不同設區市產業集聚情況少有描述。設區市行政區域是各部門開展活動、政策落地實施的基本單元，產業集聚大都分布于設區市區域，將研究對象轉向位于設區市區域的產業更能捕捉到集聚和創新的空間效應?；谝陨锨闆r，本文聚焦浙江省11個設區市的戰略性新興產業集聚和區域創新情況，以空間視角分析兩者之間的關系及其產生的空間溢出效應。

二、理論分析與研究假設

根據產業集聚和區域創新的相關理論，戰略性新興產業集聚主要通過增長極效應、知識溢出及規模經濟效應三方面對區域創新產生影響。從增長極方面看，根據中心-外圍理論，市場主體在進行創新活動時引發空間上的要素聚集和重組，這種集聚及重組產生的增長極效應對周邊的創新活動主體有較大的虹吸效應，能夠使其大量集聚，從而提高產業集聚度[12]。此外，知識溢出使得市場主體在創新過程中專業化水平不斷提升，進而推動產業高度集聚。從知識溢出方面看，戰略新興產業集聚有利于產業間企業交流互動，推動知識和技術傳播，區域內企業主體獲取技術和知識更加便利，憑借資源互補優勢，集聚區的企業能進行產業鏈整合和技術融合，進而帶動集聚區的創新績效提升[13]。從規模經濟方面看，首先，根據新經濟地理學原理，產業集聚規模在一定范圍內的擴大能增加區域整體的規模效益[14]。產業集聚有利于性質特點類似的企業共享技術、人力、資本等要素的投入和服務，并且容易產生創新要素及資源的積累，企業進行創新投入時的要素成本和資源獲取成本相對較低，這有利于集聚區的企業提高資源利用效率、降低區域創新成本，進而提高區域創新水平[15]。其次，戰略性新興產業集聚區的企業大多性質類似或處于同一產業鏈，企業間更容易共擔利益和風險，企業間溝通成本和信息交流成本相對較低，這能進一步降低區域內的信息不對稱程度，容易達成創新合作，從而提高區域的創新水平。最后，由于集聚優勢的存在，集聚區往往更容易吸引新興產業的企業加入，新企業的加入又進一步提高集聚程度，內部競爭和合作推動區域創新水平不斷提升?；谝陨戏治?，本文提出第一個假設：

H1：戰略性新興產業集聚對于地區創新能力的提升會產生積極作用。

在經濟全球化和創新一體化的背景下，區域創新受周邊地區創新要素的共同影響。根據知識溢出效應理論，知識溢出對創新活動產生正向影響，有助于推動區域間的經濟均衡發展。知識溢出主要受到距離的影響，隨著距離的不斷增加，知識溢出效應呈減弱趨勢。在戰略性新興產業集聚區，企業高度集聚，不同資源和要素高度集中，集聚區的企業在產品貿易時容易引發文化、知識、技術的溢出，而要素的跨地區流動同樣能引發知識溢出，如人才在不同區域的流動會將知識技能帶去新區域，從而產生知識和創新溢出[16][17][18]。而且，通過當地的科研平臺和機構媒介，知識和技術在不同企業之間加速傳播，不同市場主體的交流互動更容易引發區域創新。通過產品流動、要素流動和科研機構、專業媒介等渠道，知識溢出不僅節約了企業大量技術創新成本，還會增強區域內新興產業內部企業知識技術學習便利性，對區域創新水平提高起到促進作用[19][20][21]。此外，城市間存在知識、技術的追趕與競爭關系。落后城市往往會向先進城市學習，繼而產生相應知識與技術的溢出。鄰近地區技術水平和創新水平越高，創新資源越豐富，當地在獲取創新資源時就更便利，在提高當地的技術和知識水平方面就更有利。因此，鄰近地區區域創新能力的提高，能夠推動當地的技術學習，對提升當地的創新能力有促進作用。本文由此提出第二個假設：

H2：戰略性新興產業集聚和區域創新均存在空間溢出效應，鄰近地區戰略性新興產業集聚水平的提高，對本地提升區域創新能力有促進作用。

三、模型方法與數據說明

（一）空間計量模型構建

1.空間相關性檢驗

為探索浙江省11個設區市的區域創新能力與其戰略性新興產業的空間關聯性及集聚模式，在確定采用空間計量模型前，需對區域創新能力及戰略性新興產業集聚是否存在空間自相關性進行檢驗，本文采用莫蘭指數（Moran's I）檢驗，具體如公式（1）和公式（2）所示。

公式（1）為全局莫蘭指數（IG）測算，從整體上衡量浙江省戰略性新興產業空間自相關程度，公式（2）為局部莫蘭指數（IL），對各設區市產業之間的空間差異情況進行測算。其中，n為浙江設區市數量，Yi、Yj表示i、j城市的屬性值，Wij為空間權重矩陣，本文采用經濟距離權重矩陣。莫蘭指數取值在-1至1之間。莫蘭指數越接近于1，就表示研究對象在空間上呈現的相似值的集聚度越高；莫蘭指數越接近于-1，就表示研究對象在空間上呈現的相異值的集聚度越高；莫蘭指數為0時，表示研究對象在空間上隨機分布，不存在相關性，未表現出集聚或離散特征。

2.空間計量模型設定

空間計量模型有空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）三種，本文構建公式如下。

公式（3）至公式（6）中，INNOat表示浙江省內a城市t年份的地區創新能力；LQat是a城市t年份的戰略性新興產業集聚水平；W是構建的浙江省各設區市經濟距離空間權重矩陣；IRat、OPENNESSat、GEat、FDIRat、Hat分別表示a城市t年份的產業關聯、對外開放、政府支出、外商投資和人力資本；β為變量的系數，反映的是各地區變量對本地區創新能力的影響程度；εat是a城市在不同年份t的隨機擾動項；φ是空間相關性系數；λa、γt分別是空間效應和時間效應。

（二）變量選取與數據來源

1.變量選取

被解釋變量：區域創新能力（INNO）。本文采用發明專利申請、授權和引用的數據。專利數據能直接反映創新主體的創新活動和創新能力，因而現有文獻大多采用專利數據衡量企業創新水平[22]。陳愛貞等采用專利申請數衡量并購前后企業創新水平的變化[23]；顧夏銘等將創新變量分為研發投入和專利申請，采用企業當年發明專利申請量、實用新型專利申請量和外觀設計專利申請量衡量企業創新活動[24]。

核心解釋變量：戰略性新興產業集聚水平（LQ）。目前，測量產業集聚程度的方法主要有投入產出法、赫芬達爾指數、區位熵、空間基尼系數等，本文考慮地理空間因素，選擇區位熵作為產業集聚的測量方法，計算公式為：

公式（7）中，LQ為區位熵指數，LQ值越大表示產業集聚程度越高，反之則產業集聚程度越低，LQ大于１時，通常認為該地區產業發展較集中，當區位熵值小于１時，則認為該地區產業發展較分散；Ei表示i地區所有產業的總產值；Ej表示地區戰略性新興產業總產值；Eij表示i地區戰略性新興產業的總產值；E表示地區產業總產值。利用公式（7）測算出浙江省2011年—2021年各設區市戰略性新興產業區位熵指數，具體結果如圖1所示。

控制變量：產業關聯度（IR）、人力資本（H）、對外開放程度（OPENNESS）、政府支出（GE）以及外商直接投資占比（FDIR）。

2.數據說明

本文選擇2011年 —2021年浙江省11個設區市的市級面板數據進行計量分析，變量描述性統計如表1所示。

四、實證分析

（一）空間相關性分析

1.全局Moran's I指數分析

根據公式（1），本文對2011年—2021年浙江省的創新能力和戰略性新興產業集聚水平進行全局空間自相關檢驗，結果如表2所示。

檢驗結果顯示，浙江省11個行政地區創新能力和戰略性新興產業集聚水平的Moran's I指數均為負值，且所有年份均通過10%的顯著性水平檢驗。結果表明，浙江省各個設區市的創新能力和戰略性新興產業在空間上并非隨機分布，而是整體表現為相異值之間的空間集聚，即高創新能力的地區趨于和低創新能力的地區相鄰，高發展水平的戰略性新興產業地區趨于和低發展水平的戰略性新興產業地區相鄰。整體來看，2011年—2021年浙江省各地區的創新能力和戰略性新興產業集聚水平的全局空間相關系數呈現小范圍的波動，但總體平穩。創新能力的空間相關系數位于［-0.152，-0.017］，戰略性新興產業的空間相關系數位于［-0.335，-0.134］，整體表現較為穩定。這表明浙江省11個設區市的區域創新能力和戰略性新興產業集聚存在較為明顯的負的空間相關性，這可以進一步做空間計量實證分析。

2.局部Moran's I指數分析

為進一步揭示浙江省各地區創新能力和戰略性新興產業的局域集聚特征，本文分別截取2011年和2021年的數據，并結合Moran's I散點圖對浙江省11個設區市進行局部關聯性檢驗，結果如圖2所示。

圖2是基于浙江省11個設區市經濟距離矩陣計算的2011年和2021年浙江省11個設區市創新能力及戰略性新興產業集聚的Moran's I散點圖。其中，圖（a）、圖（b）是利用2021年、2011年11個設區市發明專利數計算得出的Moran's I散點圖，圖（c）、圖（d）是依據2021年、2011年11個設區市戰略性新興產業區位熵計算得出的Moran's I散點圖。圖2中的直線斜率表明浙江地區的創新能力和戰略性新興產業集聚存在空間負自相關效應。

在圖２中，不同象限代表不同的空間自相關模式。位于第Ⅰ象限的點為高-高集聚（HH），表示該地區及其鄰近地區的創新能力或戰略性新興產業集聚水平均處于較高水平；位于第Ⅱ象限的點為低-高集聚（LH），代表該地區創新能力或戰略性新興產業集聚水平較低，但其鄰近區域的創新能力或戰略性新興產業集聚水平較高；位于第Ⅲ象限的點為低-低集聚（LL），表示該區域與鄰近區域的創新能力或戰略性新興產業集聚水平均處于較低水平；位于第Ⅳ象限的點為高-低集聚（HL），表示該區域的創新能力或戰略性新興產業集聚水平較高，且其鄰近區域的戰略性新興產業集聚水平較低。結合2011年與2021年的Moran's I散點圖，將浙江省各地區空間關聯模式列入表3和表4。

由表3四個象限的分布情況可知，2011年浙江省創新能力空間分布位于第Ⅰ象限、第Ⅱ象限、第Ⅲ象限、第Ⅳ象限的城市分別有0個、1個、6個、4個，而2021年則分別有2個、1個、3個、5個?？傮w看來，浙江省創新能力空間分布位于第Ⅲ象限、第Ⅳ象限，處于低-低和高-低分布的設區市較多。從動態變化上看，寧波創新能力從高-低（HL）模式轉向高-高（HH）模式、紹興創新能力從低-低（LL）模式轉向高-高（HH）模式，這表明與寧波相鄰的城市創新能力均有所增強，紹興市及其鄰近城市的區域創新能力均有所增強?？傮w上，浙江省各地區的區域創新能力分布以高低集聚與低低集聚為主，區域創新能力分布不均衡。表4的四個象限的分布情況顯示，2011年浙江省戰略性新興產業集聚空間分布位于第Ⅰ象限、第Ⅱ象限、第Ⅲ象限、第Ⅳ象限的城市分別有0個、4個、2個、5個，而2021年則分別有1個、3個、2個、5個?？傮w看來，浙江省各設區市戰略性新興產業集聚空間分布位于第Ⅱ、第Ⅳ象限的低-高分布及高-低分布較多，這表明浙江省各設區市的戰略性新興產業集聚整體表現為負向的空間相關關系。從動態變化上看，舟山戰略性新興產業集聚水平從2011年的低-高（LH）模式轉向2021年的高-高（HH）模式，表明該城市的戰略性新興產業集聚水平有所增強。整體看，浙江各地區的戰略性新興產業以高低集聚與低高集聚為主，兩極格局較為明顯。

（二）空間計量模型回歸分析

1.模型檢驗

在進行空間計量分析前，應對空間效應存在的形式進行檢驗，從而在SLM、SEM及SDM三種模型中選擇更合適的模型進行分析檢驗。由表5得知，LM檢驗結果表明，SLM和SEM統計值的P值均小于10%，表明存在空間自相關，應選擇SDM作為主模型展開分析。為進一步研究SDM是否可行，本文選用LR檢驗和Wald檢驗進一步判斷SDM是否能退化為SLM或SEM。LR檢驗結果顯示，SLM和SEM統計值的P值均通過5%的顯著性水平，說明SDM不能退化成SLM或SEM。Wald檢驗結果顯示在5%的置信水平下否定了原假設，同樣表明SDM不能退化成SLM或SEM。根據LM、LR、Wald檢驗結果，本文確定采用SDM進行計量分析。為進一步確定模型應采用固定效應模型還是隨機效應模型，再次進行豪斯曼（Hausman）檢驗，根據統計結果，SDM統計值的P值通過了1%的置信水平檢驗，故應選擇固定效應模型。綜上，本文選用空間杜賓固定效應模型作為計量分析模型。

2.空間杜賓固定效應模型實證結果分析

在全樣本條件下，空間杜賓固定效應模型的回歸結果如表6所示?？臻g杜賓雙向固定效應模型回歸結果顯示，核心解釋變量戰略性新興產業集聚（LQ）系數為0.0174，在10%的水平下顯著為正，說明戰略性新興產業集聚對浙江11個設區市的區域創新能力具有顯著的正向促進作用，戰略性新興產業集聚水平每提高1%，則該地區的區域創新能力會上升0.0174%，回歸結果與假設1（H1）相符。戰略性新興產業集聚能推動知識、技術及經驗傳播，一方面能減低信息和交易成本，另一方面又能帶來規模效應。此外，戰略性新興產業集聚能引發集聚區的企業展開技術競爭，推動企業不斷創新，進而帶動整個集聚區域創新能力的提升。從控制變量上來看，產業關聯度（IR）和人力資本水平（H）、對外開放（OPENNESS）、外商投資占比（FDIR）及政府投資（GE）對區域創新能力的影響均顯著為正。高產業關聯度對地區整個產業的效率提升、產業轉型升級和核心技術提升有促進作用；人力資本水平（H）是區域創新能力提升的重要支撐，高技術人才越多，集聚水平越高，區域創新水平越高；對外開放程度（OPENNESS）和外商直接投資（FDIR）也是推動浙江經濟發展、提升創新能力的重要影響因素。浙江省是外向型經濟較發達的省份，與外界高效交流過程中往往會引發技術和創新流動，從而帶動區域創新能力提升。

W*為空間杜賓固定效應模型中的相鄰矩陣項對應的系數，代表各變量之間的空間溢出效應?？臻g杜賓雙向固定效應模型回歸結果顯示，解釋變量戰略性新興產業集聚（LQ）系數的W*系數為0.0284，在10%的水平上顯著。說明浙江省各設區市的戰略性新興產業集聚在空間上存在正向溢出效應，即鄰近地區的戰略性新興產業集聚水平提高能夠推動本地創新能力的提升，實證結果與假設2（H2）相符?？刂谱兞慨a業關聯（IR）的W*項系數為-0.265，人力資本水平（H）的W*項系數為-0.000246，均在10%的水平下顯著。說明產業關聯和人力資本水平有空間虹吸效應，相鄰城市的人力資本水平和科技投入水平的提高會抑制本地的創新發展。外商直接投資（FDIR）的W*項系數為1.979，在5%的水平下顯著，說明外商直接投資有正向的空間溢出效應。

綜上分析，戰略性新興產業集聚水平、產業關聯度、人力資本水平提升對本區域的創新能力提升有顯著的促進作用。溢出效應方面，提高本區域的戰略性新興產業集聚水平和外商投資水平能推動相鄰地區的創新產出水平，但隨著本地區的產業關聯度和人力資本水平提高，鄰近區域的創新能力會被顯著抑制。

3.SDM效應分解

SDM的回歸系數無法反映本區域關鍵變量對其他區域創新能力的影響程度。為進一步探究本區域關鍵變量對區域創新的溢出效應，本文將SDM進行效應分解，結果如表7所示。檢驗結果表明，戰略性新興產業集聚的直接效應和溢出效應均為正，且戰略性新興產業集聚的直接效應大于間接效應，回歸系數在5%的顯著性水平下通過檢驗。具體來看，本區域的戰略性新興產業集聚水平每提高1%，本區域的創新能力將提高0.0325%，鄰近區域的創新能力會提高0.0205%，這再次驗證了假設2（H2）。戰略性新興產業集聚存在空間網絡外部性，集聚產生的外部性既能推動本區域創新能力提升，又能隨著不同區域間的合作互動、產業鏈的深化推動鄰近區域獲取創新資源，進而推動鄰近區域的創新能力提升。產業關聯直接效應的系數為0.298，通過了1%的顯著水平檢驗，這表明產業關聯能顯著促進本區域的創新能力提升，但產業關聯的間接效應（溢出效應）為-0.008且未通過10%的顯著性水平檢驗，這可能是浙江省產業發展在各區域表現出不均衡特征，導致其空間依賴性和緊密性降低，而浙江省人力資本也由于地區發展不平衡現象，降低了其空間依賴性和緊密性。

五、結論與政策建議

（一）結論

本文從空間視角出發，遵循“文獻綜述、理論分析、模型構建、實證分析”的研究框架，選取2011年—2021年浙江省的面板數據，采用區位熵指數法對全省11個設區市的戰略性新興產業集聚現狀進行評估，構建了戰略性新興產業集聚對區域創新能力的空間杜賓固定效應模型，并采用偏導數矩陣對空間溢出效應進行分解，實證分析了戰略性新興產業集聚以及產業關聯、人力資本、對外開放、外商投資、政府支出等控制變量對區域創新能力的影響。

本文最終的結論為：戰略性新興產業集聚和區域創新能力具有“空間自相關性”并存在“空間溢出效應”，兩者的全局和局部Moran's I指數均小于0，均存在負向的空間相關性；浙江省各設區市的戰略性新興產業集聚對本地區的創新能力提升有顯著的促進作用；浙江省戰略性新興產業集聚與區域創新存在顯著的空間溢出效應，且本區域的戰略性新興產業集聚對鄰近區域的創新能力有正向的空間溢出效應，能提升鄰近區域的創新能力；產業關聯度、人力資本水平、對外開放、外商投資占比及政府投資對區域創新能力的影響均有正向促進作用。

（二）政策建議

立足區域特色，發揮比較優勢。實證分析發現，浙江省戰略性新興產業集聚發展不均衡，杭州、寧波、嘉興、紹興、湖州等城市戰略性新興產業集聚程度較高，而鄰近的溫州、臺州、麗水、衢州等戰略性新興產業集聚水平較低。因此，浙江省內各城市要根據自身實際情況培育與發展戰略性新興產業集群，發揮區域優勢。例如，杭州高新區聚焦信息技術、生命健康、節能環保等新興產業，寧波高新區發揮電子信息、新材料、新能源產業優勢，溫州高新區立足激光光電、電商、軟件等基礎產業，以此深度推進各自戰略性新興產業集聚發展。

發揮產業集聚的溢出效應，推動區域協同發展。各設區市應進一步優化產業布局，深化產業鏈價值鏈，提高戰略性新興產業高質量集聚度，充分發揮正向的空間溢出效應。根據本文研究結論，舟山、衢州和麗水等地區戰略性新興產業集聚程度較低，區域創新能力相對弱，這些地區應加強學習先進技術，利用好區域特色資源，加大與創新能力較強的區域交流合作。同時，要進一步發揮杭州、寧波、嘉興等產業集聚水平較高地區的空間溢出效應，積極推進這些城市與鄰近城市的產業關聯，避免無效集聚。

加大人才招引力度，完善人才培養制度。人力資本能顯著提升本區域的創新能力。戰略性新興產業的集聚需要高度集中的專業性人才，各區域應結合戰略性新興產業特點，加大專業人才招引力度，完善專業人才培養梯隊，實施積極的人才政策，靈活運用產業集聚政策吸引人才，加強與科研機構合作，為產業對口輸送專業人才，豐富人才供給渠道。

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責任編輯：蔣建忠

收稿日期：2023-09-28

作者簡介：余海鳳，杭州市富陽區委黨校助理講師，研究方向為區域經濟。