中國(guó)區(qū)域工業(yè)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)效應(yīng)與數(shù)據(jù)相關(guān)性實(shí)證分析
1 模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)處理
本文的主要目的為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的選擇提供一個(gè)新視角，所以我們借鑒了Davis and Weinstein構(gòu)建的如下實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停涸撃Ｐ蛯?shí)質(zhì)上是一個(gè)包含了規(guī)模報(bào)酬遞增和要素稟賦的融合方程。其中，Xncg是國(guó)家c行業(yè)n產(chǎn)品g的產(chǎn)出，SHAREncg指國(guó)家c行業(yè)n產(chǎn)品g相對(duì)于世界其它國(guó)家的產(chǎn)出水平，IDIODEMncg衡量國(guó)家c行業(yè)n產(chǎn)品g的超常需求，Vc代表國(guó)家c的要素稟賦向量。依據(jù)系數(shù)β2的大小可以判定是否存在本地市場(chǎng)效應(yīng)，當(dāng)β2=0時(shí)貿(mào)易模式由比較優(yōu)勢(shì)決定，當(dāng)0<β21時(shí)存在貿(mào)易成本的比較優(yōu)勢(shì)，而當(dāng)β2>1時(shí)則存在本地市場(chǎng)效應(yīng)并決定貿(mào)易模式。
但是，考慮到我國(guó)正處于轉(zhuǎn)型期，除了本地市場(chǎng)效應(yīng)和要素稟賦向量外，可能還有一些其他的因素對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整影響較大，比如政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平，本文實(shí)際采用的模型為如下的拓展形式：Yijt=β0+β1×YROJijt+β2×X1ijt+β3×X2ijt+β4×X3it+β5×X4it+εijt(2)其中，被解釋變量Yijt是i省份j行業(yè)第t年增加值，并用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)調(diào)整為可比價(jià)格數(shù)據(jù)。
解釋變量YROJijt衡量不存在超常需求時(shí)省行業(yè)的基本產(chǎn)出，并假定它與該行業(yè)在其它省區(qū)的平均產(chǎn)出相同。同樣地，該指標(biāo)用工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)調(diào)整為可比價(jià)格數(shù)據(jù)。
解釋變量 X1ijt代表超額需求。根據(jù)本地市場(chǎng)效應(yīng)理論，對(duì)于行業(yè)j而言本地需求應(yīng)理解為本地居民和企業(yè)等各種經(jīng)濟(jì)主體對(duì)該行業(yè)的實(shí)際需求，包括中間需求和最終需求，它的理想數(shù)據(jù)來(lái)源是投入產(chǎn)出表。但是，由于各省的投入產(chǎn)出表都是每五年編制一次，不僅時(shí)效性差，中間年份的數(shù)據(jù)也需要推算，所以許多學(xué)者用GDP與凈出口之差來(lái)衡量本地需求，如Schumache（r2006）、錢(qián)學(xué)鋒，陳六傅(2006)等。但是，很明顯這種測(cè)算方法仍存在一定的問(wèn)題，因?yàn)樗皇怯?jì)量了本地的最終需求而漏掉了中間需求部分。鑒于此，我們借鑒邱斌、尹威（2010）的做法，用各省各工業(yè)行業(yè)的銷(xiāo)售產(chǎn)值與出口交貨值之差代表本地需求。于是，超額需求X1ijt由i省j行業(yè)第t年的本地需求減去其他省區(qū)j行業(yè)該年平均本地需求得到。最后，用j行業(yè)的工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)將其折算為可比價(jià)格數(shù)據(jù)。
解釋變量 X2ijt衡量各省各行業(yè)資源稟賦，表征每個(gè)地區(qū)的比較優(yōu)勢(shì)。參照鄧慧慧（2011）的做法，本文選取和要素稟賦結(jié)構(gòu)特點(diǎn)呈高度相關(guān)關(guān)系的人均資本存量來(lái)衡量，并用i省j行業(yè)第t年固定資產(chǎn)凈值年平均余額除以i省j行業(yè)第t年年平均從業(yè)人員數(shù)得到。解釋變量 X3it是i省第t年財(cái)政用于經(jīng)濟(jì)建設(shè)支出，是體現(xiàn)政府干預(yù)程度的指標(biāo)，旨在反映政府在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整中發(fā)揮的作用。經(jīng)濟(jì)建設(shè)支出由基本建設(shè)、挖潛改造、地質(zhì)勘探費(fèi)、科技三項(xiàng)支出、流動(dòng)資金等加總得出，由于每年的財(cái)政支出分類(lèi)不是完全相同，我們進(jìn)行了相應(yīng)的歸并和調(diào)整。最后，用商品零售價(jià)格指數(shù)將其調(diào)整為可比價(jià)格數(shù)據(jù)。
解釋變量 X4it反映各省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。
生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)貫穿于企業(yè)生產(chǎn)的上游、中游和下游各個(gè)環(huán)節(jié)中，是二、三產(chǎn)業(yè)加速融合的關(guān)鍵，在我國(guó)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中起著重要的作用。所以，本文引入生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展程度作為控制變量�？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，我們采用金融業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、科學(xué)研究技術(shù)服務(wù)地質(zhì)勘查業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)等5個(gè)行業(yè)在各省的就業(yè)人數(shù)之和占各省就業(yè)總?cè)藬?shù)的比例，即各省每萬(wàn)就業(yè)人口中在這5個(gè)行業(yè)就業(yè)的人數(shù)，來(lái)反映各省生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。
2 實(shí)證分析
2.1 空間相關(guān)性檢驗(yàn)
根據(jù)空間統(tǒng)計(jì)學(xué)與空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，在建模時(shí)必須考慮其是否存在空間相關(guān)性，所以本文的分析思路是：首先檢驗(yàn)運(yùn)用OLS估計(jì)的模型殘差是否存在明顯的空間依賴(lài)性，若存在則建立空間面板數(shù)據(jù)模型，若不存在則建立普通面板數(shù)據(jù)模型。檢驗(yàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)變量的空間相關(guān)性存在與否，空間統(tǒng)計(jì)學(xué)一般使用空間自相關(guān)指數(shù) Moran′sI，其取值范圍為，絕對(duì)值越大說(shuō)明空間相關(guān)性越顯著，正值代表存在正的空間相關(guān)性，負(fù)值則與此相反；零值代表不存在空間相關(guān)性。但是，即使在空間相關(guān)的情況下，相鄰地區(qū)間的影響并不是完全相同的，經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)對(duì)其鄰近省區(qū)的影響力要比經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)其鄰近地區(qū)的影響力弱。為了在模型中更好地體現(xiàn)各省區(qū)之間的空間相關(guān)性，我們?cè)O(shè)置如下的經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣：其中，W為不包括西藏在內(nèi)的內(nèi)地30個(gè)省的空間鄰接矩陣；為省區(qū)i在時(shí)間t的工業(yè)增加值。
以上檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣只能用于截面數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)，為了將其應(yīng)用于面板數(shù)據(jù)，必須用分塊對(duì)角矩陣 C=I⊗WE（I為T(mén)維單位時(shí)間矩陣，WE為上述N×N的經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣，T為時(shí)期數(shù)，N為地區(qū)數(shù)，⊗表示矩陣的kronecker乘積）作為空間權(quán)重矩陣。
經(jīng)計(jì)算，如表1所示，在27個(gè)工業(yè)行業(yè)中有14個(gè)在5%的顯著性水平下存在空間相關(guān)關(guān)系，這些行業(yè)分別為交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)（12）、通用設(shè)備制造業(yè)(19)、金屬制品業(yè)(13)、電器機(jī)械及器材制造業(yè)(4)、造紙及紙制品業(yè)(26)、專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)(27)、非金屬礦物制品業(yè)(7)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(25)、化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)(11)、儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè)(22)、黑色金屬礦采選業(yè)(8)、石油和天然氣開(kāi)采業(yè)(15)、非金屬采礦業(yè)(6)、農(nóng)副食品加工業(yè)(14)。說(shuō)明這些行業(yè)受周?chē)》莸挠绊戄^大，需建立空間面板模型；其他13個(gè)行業(yè)不存在空間相關(guān)關(guān)系，應(yīng)建立普通面板模型。
2.2 模型的建立與分析
2.2.1 存在空間相關(guān)關(guān)系的工業(yè)行業(yè)的空間面板數(shù)據(jù)模型建立空間面板模型，首先需要進(jìn)行固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)的選擇，一般的做法是：先建立隨機(jī)影響的模型，然后檢驗(yàn)該模型是否滿(mǎn)足個(gè)體影響與解釋變量不相關(guān)的假設(shè)，如果滿(mǎn)足就將模型確定為隨機(jī)效應(yīng)模型，反之則將模型定為固定效應(yīng)模型。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示:適合建立隨機(jī)效應(yīng)模型的行業(yè)包括黑色金屬礦采選業(yè)（8）、儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè)(22)、專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)(27)。
其次，需要進(jìn)行空間滯后與空間誤差兩種模型形式的判定，一般采用拉格朗日乘子及其穩(wěn)健形式進(jìn)行檢驗(yàn)，具體為：先用OLS估計(jì)不考慮空間相關(guān)性的模型，然后進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，如果拉格朗日乘子LMsar比LMerr在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且穩(wěn)健的 R-LMsar 顯著而R-LMerr不顯著, 則認(rèn)為空間滯后面板數(shù)據(jù)模型是比較合適的模型；反之，如果拉格朗日乘子LMerr比LMsar在統(tǒng)計(jì)上更加顯著，且穩(wěn)健的R-LMerr顯著而R-LMsar不顯著, 則認(rèn)為空間誤差面板數(shù)據(jù)模型是比較合適的模型。檢驗(yàn)結(jié)果顯示: 電器機(jī)械及器材制造業(yè)(4)、黑色金屬礦采選業(yè)(8)、農(nóng)副食品加工業(yè)(14)、通用設(shè)備制造業(yè)(19)、儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè)(22)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(25)、造紙及紙制品業(yè)(26)適合建立空間滯后面板數(shù)據(jù)模型；其他7個(gè)行業(yè)適合建立空間誤差面板數(shù)據(jù)模型。
將上述兩個(gè)檢驗(yàn)結(jié)合起來(lái)，可以確定14個(gè)工業(yè)行業(yè)需建立的空間面板數(shù)據(jù)模型的類(lèi)型，結(jié)果如表2所示。從Adj-R2可以看出，所有模型的擬合效果均較好。電器機(jī)械及器材制造業(yè)(4)、黑色金屬礦采選業(yè)(8)、農(nóng)副食品加工業(yè)(14)、通用設(shè)備制造業(yè)(19)、儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè)(22)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(25)、造紙及紙制品業(yè)(26)等7個(gè)適合建立空間滯后模型的工業(yè)行業(yè)的空間滯后項(xiàng)(I⊗WE)y都通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)。而非金屬采礦業(yè)(6)、非金屬礦物制品業(yè)(7)、化學(xué)原料及化學(xué)制品業(yè)(11)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)(12)、金屬制品業(yè)(13)、石油和天然氣開(kāi)采業(yè)(15)、專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)(27)等其他7個(gè)適合建立空間誤差模型的行業(yè)的空間誤差項(xiàng) μ(I⊗WE) 也都通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)。而經(jīng)檢驗(yàn)，上述14個(gè)行業(yè)的空間面板模型的殘差在5%的顯著性水平下均已不存在空間相關(guān)性（結(jié)果從略）。這就再次說(shuō)明這14個(gè)行業(yè)的發(fā)展確實(shí)受到空間相關(guān)因素的影響，通過(guò)空間相關(guān)檢驗(yàn)和建立空間面板數(shù)據(jù)模型消除了空間自相關(guān)之后，模型可以更好地反映這些行業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況。
2.2.2 不存在空間相關(guān)關(guān)系的工業(yè)行業(yè)的普通面板數(shù)據(jù)模型
空間相關(guān)性檢驗(yàn)不顯著的行業(yè)需建立普通面板模型，在建立模型前，同樣要對(duì)模型的形式選擇進(jìn)行相應(yīng)的檢驗(yàn)，限于篇幅，這里不再對(duì)檢驗(yàn)過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明，只給出模型結(jié)果，如表3所示�？梢钥闯�，各行業(yè)的模型Adj-R2都較高，都在0.9以上，模型的擬合效果較好。
本文編號(hào)：8152
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