工业地理

F40 2007021389中国区域工业全要素生产率的空间计量经济分析=A spa- tial econometric analysis of industrial total factor productivity in China's provincial regions/吴玉鸣,李建霞//地理科学．—2006,26(4)．—385～391空间统计与空间计量经济学模型在测算我国省域工业全要素生产率中具有较好效果,利用这种方法测算的2003年中国大陆31个区域全要素生产率的实证结果比较符合工业生产率发展实际;在影响我国省域工业生产率的因素     

基于DEA-Malmquist指数法的省域全要素生产率比较研究

基于DEA的Malmquist指数方法,选取2000-2012年的面板数据,在把劳动力受教育因素定量纳入TFP影响因素的基础上,测算31个省区市和全国平均全要素生产率及其构成。根据测算结果,对31个省区市进行聚类分析,并对全国和东、中、西部的全要素生产率增长进行收敛分析。结果显示:2001-2012年全国全要素生产率的增长率为负值,技术进步对全要素生产率的贡献总体好于技术效率,技术效率是制约全要素生产率提升的主要原因;全国区域全要素生产率变化情况在空间上呈现U形分布的特征,东、西部全要素生产率增长较好,中部有明显的凹陷现象,西部省份间的分化严重;全国和东、中、西部不存在全要素生产率增长的区域性绝对收敛,但存在条件收敛,表明东中西全要素生产率增长有明显差距并不会随时间缩小,但会趋于稳定,省域经济发展的非均衡现象将长期存在。以上研究结果的政策含义是:提升省域技术效率对全要素生产率更为有效,应重点改善中部低质增长区域,东中西应实施差异化发展政策。     

中国区域全要素生产率的空间溢出关联效应研究

运用空间计量模型对1990~2011年中国全要素生产率进行研究,发现：此间中国省域全要素生产率在大部分年份呈现了空间自相关性,表明这22 a间中国省域全要素生产率并不是完全的随机状态,受其它区域的影响。进一步运用空间计量经济模型从空间维度探究了区域全要素生产率的影响因素,研究表明：经济的集聚水平越高,全要素生产率会得到显著改善;人力资本对经济增长与效率的提升有着显著地积极作用,并表现一定程度的溢出;政府干预和产业结构对全要素生产率的影响为负,说明政府部门要减少对经济的干预;同时表明了中国的产业结构可能存在不合理的地方;信息化水平、基础设施水平对全要素生产率的影响为正,但基础设施水平在统计学意义上并不显著;民营化所占比重的提升对全要素生产率的改进是显著的,因为私有化致使企业的权力下放有助于提高技术效率;经济开放水平显著提升了中国的区域全要素生产率;中国部分省份土地投入规模过大而出现规模不经济的问题。从全要素生产率在各个地区间溢出的证据出发,各个地方政府在统筹区域经济发展的过程中不仅需要考虑本地区经济发展的实际,需要打破目前行政区经济的界限,实现跨区域的协调与合作,实现共赢,最终实现所有地区全要素生产率的提高。     

中国高校创新产出的空间溢出效应与区域经济增长——基于省域数据的空间计量经济分析

采用空间计量经济学方法,基于2003~2012年中国省域高校创新产出及经济增长的统计数据,对中国省域高校创新产出的空间溢出效应及其对区域经济增长的影响进行测算与分析。结果表明：① 中国省域高校创新产出存在一定的空间依赖性,空间分布的不平衡性逐步加剧,从2003年的“沿海-沿江”分布进一步演变至2012年明显集聚在长江三角洲及山东、湖北、重庆等少数省域;② 空间计量模型结果表明,研究期内高校创新产出对区域经济增长的拉动作用不断提升;③ 计量结果显示,高校通过基础研究及产学研合作获得的创新产出对促进区域经济增长的贡献显著。     

中国区域经济增长集聚的空间统计分析

运用空间统计和计量经济学Moran I指数法及时空数据(Panel Data)模型分析了中国31个省级区域经济增长集聚及其影响因素.结果显示:①中国省域经济增长具有明显的空间依赖性,在地理空间上存在集聚现象,区域经济增长在时空上呈现出明显的空间效应,忽视空间效应将造成模型设定的偏差和计量结果的非科学性;②空间相关以及由此带来的国际国内贸易及外资等经济活动频繁程度,在很大程度上引起了31个省域区际经济增长的空间不均衡,空间集聚使得在经济增长过程中地理区位(距离)产生的空间成本降低,但地理特征将深刻作用于区域经济增长空间集聚的中心和外围关系;③外商直接投资、国际与区际贸易、人力资本、技术创新等因素对中国区域经济增长的贡献非常重要,但它却不能轻易改变经济地理的规则,经济增长因素在地理空间上的非均衡集聚导致了迥然不同的区域经济增长格局.     

省域经济增长与电力消费的局域空间计量经济分析

中国各个地区经济发展对电力消费需求量大且存在地域差异,不同区域间的电力需求与经济增长之间的关系十分复杂,并非能由常系数的普通最小二乘回归分析所解释.采用电力消费模型,利用局域空间计量经济学模型方法--空间变系数的地理加权回归模型,对中国省域电力消费与经济增长之间的关系进行了局域空间计量经济分析.结果发现,中国大陆30个省域的电力消费和经济增长之间表现为一种非均衡的联动关系和局域性特征,制定差异化的区域电力消费调控政策是非常必要的.     

中国经济效率和全要素生产率的空间分异及其影响

运用Malmquist 指数模型测度了1990-2009 年中国省域的经济效率和全要素生产率, 并对其影响因素进行了分析。研究发现:在这20 年间, 中国的全要素生产率在全国层面及不同空间尺度的区域层面呈现波动状态, 且全要素生产率平均下降了1.35%。按照东、中、西和东北进行划分, 只有东部地区平均全要素生产率得到改善, 平均上升了2.37%, 上升的原因在于技术进步率显著改善;其余区域的全要素生产率均呈现不同程度的下降, 其中, 中部地区下降最多, 平均下降了4.45%;西部地区和东北地区的全要素生产率的平均增长率分别下降了2.78%和1.84%;原因在于中国技术效率、纯技术效率和规模效率的增长率在大部分年份出现了下降。从全要素生产率的影响因素上看, 经济集聚、人力资本、信息化、基础设施、经济开放度及制度因素对全要素生产率的影响为正;产业结构、政府干预和土地投入对全要素生产率的影响为负;但基础设施水平对全要素生产率的影响在统计学上并不显著。文章讨论了主要结果赋予的政策含义。     

创新资源协同空间联系与区域经济增长——基于中国省域数据的实证分析

以中国31个省域为空间样本,运用趋势面、引力模型和探索性空间数据分析法研究中国创新资源协同空间联系的动态变化特征,通过构建创新资源协同势能与区域经济增长空间面板计量模型,实证探讨创新资源协同空间联系与区域经济增长关系。研究结果表明：2003~2014年中国各省域创新资源协同状况整体呈现“东南高,西北低”的空间分布特征;创新资源协同空间联系呈现显著的区域不平衡性,空间网络结构分布格局变化显著：从简单雏形逐渐发育为“鸡爪型”、多核心复杂化的“网络型”空间结构;创新资源协同势能呈现显著的空间正相关,主要向东部沿海地区集聚;实证结果显示中国区域经济增长存在显著的空间溢出效应,创新资源协同空间联系对区域经济增长表现出显著的促进效应,可以通过直接效应、间接效应和总效应空间溢出促进区域经济增长。     

中国公路运输全要素生产率时空演化及区域竞争——基于Hicks-Moorsteen指数框架

运用Hicks-Moorsteen TFP指数法对中国公路运输业全要素生产率进行测度和演化分析。结果发现：2009~2012年中国公路全要素生产率实现了增长,2013~2015年出现下降。2009年来技术进步推动了东部地区公路运输全要素生产率的增长,而运营效率提升则在推动中西部地区公路运输全要素生产率增长时起到了关键作用。中西部地区公路运输效率增长优于东部地区。东部地区在引领技术进步的同时,应注重公路运输效率的提升;中西部地区应注意加大先进技术的引进。政府和主管部门对中西部公路运输应推出持续性支持政策。     

中国沿海地区海洋科技全要素生产率时空格局演变及影响因素

建设海洋强国需要重点发展海洋科技。为厘清中国大陆沿海地区海洋科技全要素生产率时空格局演变及影响因素,采用随机前沿模型(SFA)测度了2006-2011年沿海11个省份海洋科技全要素生产率指数,在此基础上,借助探索性空间数据分析方法(ESDA)和空间面板计量模型对其时空格局演变及影响因素进行了分析。结果表明:研究期内沿海地区海洋科技全要素生产率增长主要由技术进步推动,区域增长极由多个变成单一,海洋经济后发地区保持全要素生产率指数高值水平,区域间海洋科技差距不断缩小。传统产业占比过高对海洋科技发展有负向作用,而从业人员科技素养提高、产学研相结合等能有效提升海洋科技水平。研究结果可为国家发展及制定相关政策提供参考。     

人力资本空间效应与区域经济增长

基于资本外溢性和省域技术水平间存在空间依赖性的假设,在Mankiw、Romer和Weil模型(简称MRW模型)中引入了变量的空间滞后项,构建了空间MRW模型,运用中国全域及东部、西部面板数据进行固定效应的空间面板估计,证实了模型假设的正确性,得到以下主要结论:第一,在中国全域及东、西部区域中,人力资本及其空间外溢效应对经济增长的贡献均不显著;第二,东部地区人力资本及其空间外溢效应对区域经济增长的贡献值均约为西部地区的两倍。     

中国城市碳排放强度的空间溢出效应及驱动因素探究（英文）

In this study, we adopt kernel density estimation, spatial autocorrelation, spatial Markov chain, and panel quantile regression methods to analyze spatial spillover effects and driving factors of carbon emission intensity in 283 Chinese cities from 1992 to 2013. The following results were obtained.(1) Nuclear density estimation shows that the overall average carbon intensity of cities in China has decreased, with differences gradually narrowing.(2) The spatial autocorrelation Moran's I index indicates significant spatial agglomeration of carbon emission intensity is gradually increasing; however, differences between regions have remained stable.(3) Spatial Markov chain analysis shows a Matthew effect in China's urban carbon emission intensity. In addition, low-intensity and high-intensity cities characteristically maintain their initial state during the transition period. Furthermore, there is a clear "Spatial Spillover" effect in urban carbon emission intensity and there is heterogeneity in the spillover effect in different regional contexts; that is, if a city is near a city with low carbon emission intensity, the carbon emission intensity of the first city has a higher probability of upward transfer, and vice versa.(4) Panel quantile results indicate that in cities with low carbon emission intensity, economic growth, technological progress, and appropriate population density play an important role in reducing emissions. In addition, foreign investment intensity and traffic emissions are the main factors that increase carbon emission intensity. In cities with high carbon intensity, population density is an important emission reduction factor, and technological progress has no significant effect. In contrast, industrial emissions, extensive capital investment, and urban land expansion are the main factors driving the increase in carbon intensity.     

中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究

基于2000~2012年中国31个省（市、自治区）面板数据,运用探索性空间数据分析方法对中国工业废气排放的空间分布特征进行研究,结果显示中国各省域（不含港澳台）工业废气排放存在显著的空间自相关和空间集聚效应;总体呈现东部、西部地区集聚的空间分布特征,其中东部多为高-高集聚区、西部则多为低-低集聚区,并且高值集聚现象的显著性逐渐增强,显著区域呈持续扩张趋势。在此基础上,以STIRPAT模型为基础构建空间计量模型,分析经济发展、人口规模、产业结构、技术水平和国家政策等因素对工业废气排放量的影响。研究结果表明,中国各省域工业废气排放存在空间依赖作用和正的空间溢出效应;经济发展、产业结构与工业废气排放之间呈现显著的正相关关系;技术进步和国家政策对工业废气排放具有抑制作用,而人口增长对工业废气排放的影响并不显著。     

新疆全要素生产率估算及其经济增长源泉分析

为深入探究新疆经济增长的驱动因素,基于1990-2015年新疆统计数据,运用索洛残差法对新疆的全要素生产率进行了估算,并对估算结果与影响新疆全要素生产率变动的技术进步因素和制度变迁因素进行了计量分析。研究表明：（1）新疆经济增长主要依赖资本和劳动力等要素投入驱动,是一种典型的要素投入型经济增长方式。（2）新疆全要素生产率变化具有很强的累积性和路径依赖性,其中技术转移和转化是新疆全要素生产率变化的主要原因,而制度进步和自主研发对新疆全要素生产率变化的影响不明显。（3）新疆制度发育尚不完全,阻碍生产要素优化配置的因素很多。（4）新疆的R&D经费投入偏低,尚未形成规模效应,未能显著地促进新疆全要素生产率的提高。基于本文的研究结论给出相应的政策启示。     

20世纪90年代中国区域经济增长的要素分析

利用中国各省1990～1999年的时间序列数据，采取丹尼森要素分析法，对影响中国各省区工业GDP增长的各要素进行了分析研究，结果表明：尽管资本投入是20世纪90年代GDP增长的主要推动力，但中国各省资本投入的增长差异并不能很好的解释地区经济的差异。而由技术进步和资源优化所呈现的全要素生产率越来越成为地区的经济增长的主要力量，也是90年代地区经济发展差异形成的主要因素，由此得出：在现有的条件下，未来中国地区经济差异将出现扩大化的趋势。     

海洋产业影响省域经济增长估计及其分异动因判识

采用静态和动态计量方法分析2006~2015年海洋经济对沿海省（市、区）经济发展的影响程度并通过空间计量方法识别差异动因。研究发现：① 海洋经济对中国省域经济发展具有显著地影响,其中天津、上海、福建、山东、广东、海南海洋经济总量贡献率高于全国平均水平;② 省域海洋产业对区域经济影响度分异呈现省际绝对差异不断扩大、相对差异不断缩小,且具有显著的空间相关性;③ 引起省域经济增长差异的海洋经济相关因素中,海洋第二产业、海洋进出口贸易额等起到正向促进作用（即拉大差异）,且海洋第二产业结构具有显著的溢出效应。相关发现有助于中国沿海省（市、区）经济的协调发展和科学决策。     

“双碳”目标下中国省域碳排放公平性及其影响因素

基于1999—2017年省级碳收支核算数据,构建空间计量模型检验影响碳排放公平性的关键因素。结果表明：(1)省域碳排放公平性的区域差异性显著,整体表现为西部地区>中部地区>东部地区;(2)中国省域碳排放公平性存在显著的空间溢出效应,从全国层面看,产业结构、经济发展水平、环境规制对碳排放公平性具有负向空间溢出效应,技术创新则对其具有正向空间溢出效应;从区域层面看,产业结构、城镇化进程、技术创新与对外开放水平对东部地区各省（市）碳排放公平性的空间溢出效应最明显,中部地区各省域的经济发展水平与技术创新对周边地区碳排放公平性有较为显著的正向空间溢出效应,经济发展水平、对外开放程度与环境规制是制约西部地区各省（区、市）碳排放公平性提升及溢出的主要因素。     

知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新影响的空间效应

知识密集型服务业作为国家创新体系的重要组成部分,已经成为促进区域旅游创新发展的关键因素。以中国长三角、珠三角和京津冀城市群为例,运用区位商、数据包络分析法、探索性空间数据分析法和空间计量模型等方法,对知识密集型服务业集聚和旅游创新的时空演变特征与两者之间的空间关联性深入分析。结果表明：① 三大城市群知识密集型服务业集聚特征明显,集聚程度由强到弱依次为珠三角、长三角和京津冀,且城市群内部各城市间的集聚存在不均衡特征。② 三大城市群旅游创新的生产效率变化主要由技术进步推动,旅游创新均表现出一定的空间集聚特征,长三角城市群具有明显空间集聚性,但空间集聚模式存在差异,珠三角和京津冀旅游创新集聚不明显。长三角城市群内部各城市大多属于高高和低低空间集聚模式,珠三角和京津冀城市群内部各城市大多属于高低和低高的空间集聚模式。③ 知识密集型服务业集聚对城市群旅游创新水平的提高具有一定的促进作用但存在地区差异性,三大城市群旅游创新水平呈现空间溢出效应,但其对周边城市的辐射带动作用有待加强。     

基于人口流的中国省域城镇化空间关联特征及形成机制

空间关联是区域相互作用和影响的纽带,以人口流动为载体的城镇化空间关联影响并不断调整着中国区域经济社会发展格局。根据省际人口流动数据,构建城镇化空间关联模型,通过分析1990-2015年中国省域城镇化空间关联强度与关联网络结构变化,揭示城镇化空间关联特征及形成机制。结果发现：① 中国省域城镇化空间关联强度演变过程可以解析出7种类型,其中主导类型与全国的吻合程度最高,并决定着全国城镇化空间关联强度演变过程;非主导类型的城镇化空间关联强度演变特征以2005年为界,之前增长缓慢甚至为负,之后与主导类型共同推动全国城镇化空间关联强度持续增长。② 对城镇化空间关联进行不同尺度的结构分析,全国城镇化空间关联网络结构日趋复杂,关联路径由集中转向分散,不同属性的地域子群间关联密度差异开始缩小,高等级节点由东部向中西部扩散。③ 采用面板向量自回归和面板分位数回归检验城镇化空间关联强度与关联网络中心度的互动机制,并解释了居民收入水平和区域产业结构对城镇化空间关联特征的影响方式。城镇化空间关联不仅深化了城镇化的研究,也为中国人口城镇化发展和产业空间转移调控提供理论依据。