论文部分内容阅读
摘 要：
采用空间面板德宾（Durbin）模型，分析城市首位度对经济增长和不同产业发展的影响，结果表明：城市首位度对本地整体经济增长和第三产业发展具有正向促进作用，而对第二产业发展产生负向作用；相邻地区城市首位度的提高对本地第二产业和第三产业发展都具有显著的正向作用；各地区经济发展是相互依赖、相互关联的，一个地区发展会带动周围地区发展。
关键词：
城市首位度；空间面板德宾(Durbin)模型；空间效应文章编号：2095-5960（2014）04-0070-05
；中图分类号：F293.1；文献标识码：A
一、引言与文献综述
城市首位度是一个区域内人口规模第一位的城市与人口规模第二位的城市人口数量之比，它充分反映了一个区域内城市的分布情况，若其值较高则意味着本区域存在着一个超级中心城市，相反若其值较小则意味着区域存在规模相当的两个中心城市。同时，城市首位度是一个区域内人口聚集程度的一种衡量指标，这种聚集程度一方面受到自然环境的制约，同时也受到经济社会发展程度的影响，而且还会受到政府政策的影响。作为上述原因的结果，区域城市体系结构、城市人口的聚集程度又会对区域经济发展发挥作用：其正向影响来自于规模经济，而负向影响来自于人口拥挤、城市污染等城市病，因此最终的作用方向是上述两种力量合力的结果。通过研究城市首位度对区域经济的发展影响，有助于政府选择不同的区域城市发展战略政策来调整城市体系结构，进而最终促进经济增长。
城市首位度对经济增长、产业发展的影响结果到底怎么样，不同的学者进行了分析研究，但是却得到不同的结论，例如：Williamson (1965)认为只有在经济发展到一定阶段之后，城市集聚才能够促进人均GDP增长［1］；Henderson（2003）利用1960—1990年70个国家跨国证据证实存在城市首位度对经济增长的非线性关系，存在最优城市首位度可能最有利于经济增长［2］；Brülhart和Sbergami (2008)进一步利用较大样本的105个国家和较小样本的欧洲国家样本，采用扩展的OLS和改进的动态面板系统GMM方法证实在某种经济发展水平下，城市首位度确实能够促进人均GDP增长，他得到的结论证实了Williamson (1965)的假说［3］。但是，Steven和Frederick（2008）根据Henderson模型，将样本扩大后，通过城市首位度与FDI、FDI与经济增长这两者关系研究，然后实证研究发现，没有证据表明所谓最优城市首位度的存在，并进一步认为即使存在城市首位度对经济增长的非线性关系，也是与Henderson研究结论相反，即可能存在最差的城市首位度，可能存在一个城市首位度最不利于经济增长，并进一步分析出现结论相反的原因在于研究结论对样本和时间的选择具有非常大的敏感性［4］。关于城市首位度与经济增长的研究可进一步参考Davis 和Henderson (2003)［5］，Henderson (2004)［6］，Duranton (2007)［7］ ，Ploeg 和 Poelhekke (2008)［8］研究。国内学者也从不同角度研究了城市首位度与经济增长的关系，详细可以参加周一星（1995）［9］、王馨（2003）［10］、郭松（2006）［11］、王家庭（2012）［12］、王小鲁和夏小林（1999）［13］、龙大海（2003）［14］、韩瑜（2004）［15］、冯云廷（2004）［16］等。
但是上述研究仍旧有两点不足，一是忽略了不同区域之间的空间相互联系，从分割的角度单独看待本地空间单元。本地首位城市不仅会对自身、周围小城市产生影响，也会对周围地区的发展产生影响，即存在空间效应，换句话说本地不同的城市规模等级结构不仅对本地经济发展产生影响也会对周围地区经济发展产生作用。二是只整体地看待城市首位度对经济增长的影响，没有对城市首位度对经济体不同的产业，尤其是第二和第三产业的影响进行考察对比。不同的产业在不同的地区具有不同的优势，并且不同产业的空间相互联系是不同的，需要进行对比研究，以对政策制定提供更加有力的借鉴。
因此本文的创新点就在于，着重从空间相互依赖的角度，利用最近不断发展的空间面板德宾模型，来分析城市首位度对经济增长的影响，特别是分析城市首位度对第二产业发展和第三产业发展的不同影响。
二、城市首位度对经济发展的影响机制分析
上部分分析了城市首位度对区域经济增长的影响是城市人口空间分布的正向和负向因素合力的结果。值得一提的是，不仅本地城市首位度对本地经济增长具有影响，而且邻近地区的城市首位度也会对本地经济发展具有影响。在研究本地城市首位度对经济增长的直接效应时，也不应当忽略邻近地区的城市空间结构对本地经济的间接效应。这种间接效应是空间依赖关系下区域竞争和晋升激励的结果，知识、人才资源总是最为稀缺的，而这又是带动经济最为关键的要素，一省城市首位度的提高或者降低，提升或者降低了本省中心城市吸引力，不仅对本省人才的聚集和技术创新起到正向或者负向的作用，而且也对他省人才聚集和技术创新产生负向或者正向作用，因此他省也会对相邻各省城市空间布局战略决策做出反应。
同时，对比研究城市首位度对第二产业和第三产业的影响非常有必要。因为不同产业所具有的特点和属性，使得一个地区的空间城市布局结构对二者的影响可能不同。一般而言，以制造业为主的第二产业，可贸易性要强于以服务业为主的第三产业，所以对于具有不同第二产业相对优势的各个中心城市的发展，其第二产业发展更加依赖于本地区和相邻地区的市场潜力，本地不同城市之间更加需要制造业之间形成互补之势才能带动整个地区经济发展，而与相邻地区的制造业形成层次鲜明的相对优势时，不同地区的制造业贸易就会增加，从而对本地和相邻地区发展产生更加积极的效应。但是，第三产业的发展更加需要的是人口集聚和知识、信息的交流，而对市场需求没有制造业那么强，因此本地人口的中心〖JP2〗集聚会对创新能力有所提升，从而会对本地第三产业的发展产生积极的影响，同时因为相邻地区人口的集聚提升其创新能力时，虽然不能使得服务变得更加可贸易，但是会通过两种途径产生溢出效应：一是服务业产出效率提升会对本地制造业发展具有积极作用，从而带动制造业发展并提升贸易性。二是服务业的提升也会对相邻地区服务业的发展产生模范带头作用，促使相邻地区模仿学习。因此，在研究城市首位度对不同地区经济发展的影响时，有必要根据不同产业特点分析城市首位度对不同产业发展的影响。
三、模型、数据、变量
假定区域生产函数为柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）形式，城市首位度对经济的增长主要体现在对技术进步的影响。将生产函数取其对数形式进行实证检验，空间德宾面板模型计量检验形式可以设为：
yit=μi+λt+ρWyit+Uitβ+WUitθ+Xitβ+WXitθ+εit
其中，yit=lnYit Lit为对数人均GDP产出（lnrjgdp）、人均第二产业产出（lnrjsi）或者人均第三产业产出（lnrjti），Uit表示城市首位度，W为空间权重矩阵，μi、λt分别为个体效应和时间效应项，Xit表示其他控制变量，含有：选取区域内省级财政分权(lnfde)，使用乔宝云（2002）［17］的测度方法测算。对外贸易程度(lnopen)，采用各省对外进出口总值占本地区GDP比重来衡量，并经过历年人民币汇率中间值进行折算；政府规模(lnbgov)，采用预算内财政支出占GDP比重衡量；从业人员人均固定资产形成总额(lnpk)，上述变量在回归之中使用对数表达形式。构建空间权重矩阵的方法有很多，本文采取简单的0—1矩阵，若地区i和地区j边界相连，W中的元素Wij的值为1，否则为0。同时在实证研究之中，需要将空间矩阵W经过行标准化，以反映权重。正如前面分析的城市首位度对经济增长的影响机制，之所以选择空间面板德宾模型的原因就在于：本地区经济增长不仅受到本身经济要素的影响，也受到临近地区经济发展程度和邻近地区经济要素的影响，即各省经济发展存在空间溢出效应。
本文的研究样本为1989—2009年全国28个内陆省级行政区，数据分别来自《新中国六十年资料汇编》、历年《中国统计年鉴》、历年《中国财政年鉴》、历年《中国城市统计年鉴》，其中GDP 和人均GDP 数据以及各地区固定资本形成总额根据普查数据进行了调整。重庆、海南、西藏的数据较短或缺失较多，并不包括在内，在计算省级行政区城市首位度的过程之中，1997 年以后四川数据为不包含重庆数据，而之前包括重庆的数据，以此来计算四川的城市首位度。变量的描述性结果见表1。
表1描述性统计
变量
说明
计算方法
最小值
最大值
均值
方差
被解释变量
lnrjgdp
人均GDP对数
实际GDP/人口
6.885
10.778
8.524
0.789 lnrjsi
人均第二产业产值对数
实际第二产业/人口
8.182
12.486
10.117
0.925 lnrjti
人均第三产业产值对数
实际第三产业/人口
8.052
12.027
9.794
0.818
控制变量
lnfde
财政分权程度对数
乔宝云（2002）计算方法
-0.660
-0.070
-0.332
0.130 lnopen
对外开放程度对数
进出口总值/GDP
-10.480
0.790
-1.913
1.168 lnbgov
政府力量对数
预算财政支出/GDP
-3.012
-0.798
-2.055
0.394 lnpk
人均固定资产投资对数
固定资产总额/人口
5.910
10.923
8.221
1.001
核心解释变量
U
城市首位度
人口第一位城市/第二位城市
1
7.734
1.900
1.176
四、实证分析结果
为了检验城市首位度对经济增长、第二产业发展和第三产业发展的不同影响，理解城市首位度对不同经济发展的不同机制，文章进行了下面六种模型的回归检验。表2报告了这些空间德宾面板模型估计结果，其中模型1为城市首位度对整个经济产出（人均GDP）的空间面板固定效应模型回归结果，模型2为城市首位度对整个经济产出（人均GDP）空间面板随机效应回归结果，模型3、模型4分别为城市首位度对第二产业发展（人均第二产业增加值）空间面板固定、随机效应回归结果，模型5和模型6为城市首位度对第三产业发展（人均第三产业增加值）空间面板固定、随机效应回归结果。
在使用空间德宾面板模型之前，需要先期进行Moran检验，表明是否需要采用空间计量模型更加合适研究问题；再进行空间滞后LM和空间误差LM检验，表明是采用空间滞后模型还是空间误差模型；然后进行空间面板德宾模型和空间滞后模型Wald检验，表明是否采用空间面板德宾模型优于空间滞后面板模型。在本文研究过程之中，先期进行了上述检验，回归结果研究都很好地通过了显著性检验。因此本文采用空间面板德宾模型对城市首位度与经济增长的关系进行研究，回归结果见表2。
表2回归分析结果
空间面板德宾模型
模型1固定效应
模型2随机效应
模型3固定效应
模型4随机效应
模型5固定效应
模型6随机效应
被解释变量
人均国内生产总值（lnrjgdp）
人均第二产业产值（lnrjsi）
人均第三产业产值（lnrjti）
解释变量
系数
系数
系数
系数
系数
系数
lnfde
1.082***（13.096）
1.127***（13.776）
1.004***（3.883）
1.092***（4.594）
0.753***（3.306）
1.040***（4.900） lnopen
0.012***（3.555）
0.0136***（4.108）
0.006（0.551）
0.008（0.823）
0.026***（2.941）
0.030***（3.382） lnbgov
-0.461***（-16.639）
-0.470***（-17.249）
-0.192**-2.225）
-0.214***（-2.790）
-0.185**（-2.434）
-0.264***（-3.832） lnpk
0.166***（13.196）
0.170***（13.609）
0.190***（4.837）
0.220***（5.833）
0.080**（2.301）
0.109***（3.251） U
0.005（1.346）
0.004（1.083）
-0.021* （-1.652）
-0.015（-1.261）
0.015（1.367）
0.013（1.212） W*lnfde
-0.361** （-2.076）
-0.133（-0.769）
-2.115***（-4.078）
-1.705***（-3.820）
-0.906**（-1.974）
-0.400（-0.985） W*lnopen
0.066***（7.955）
0.072***（8.736）
0.041（1.623）
0.038（1.546）
0.075*** （3.340）
0.078***（3.581） W*lnbgov
0.280***（4.565）
0.170*** （2.821）
0.550***（3.015）
0.428***（3.064）
-0.088（-0.547）
-0.251（-1.930） W*lnpk
-0.080** （-3.926）
-0.060***（-2.937）
0.076（1.239）
0.089（1.487）
0.013（0.242）
0.015（0.295） W*U
-0.018*（-2.296）
-0.020**（-2.522）
0.085***（3.482）
0.065***（2.909）
0.091***（4.183）
0.069***（3.404） ρ
0.324*** （8.244）
0.207***（4.816）
0.349***（7.531）
0.259***（5.270）
0.120**（2.265）
0.067（1.237） Teta
0.046***（5.297）
0.175***（5.364）
0.150***（5.345）R-squared
0.996
0.991
0.974
0.820
0.974
0.894 log-likelihood
946.231
846.869
280.350
215.743
362.729
290.908 Wald_spatial_lag
159.381(0.000)
134.521(0.000)
27.046(0.000)
23.700(0.000)
33.024(0.000)
32.391(0.000) LR_spatial_lag
122.954(0.000)
26.3815(0.000)
36.3734(0.000)
Hausman 检验
18.646(0.068)
9.5233(0.574)
1.4435(0.999)
注：***、**、* 分别代表在1%、5% 和10% 显著性水平上显著。Teta为随机效应项。系数下方括号内为t统计量。
从表2回归结果可以看出，在选择不同的被解释变量分析回归模型之中，若分析城市首位度对整体经济发展的影响，Hausman检验表明固定效应模型优于随机效应模型，因此需要选择模型1作为基本分析模型。若分析城市首位度对第二产业的发展影响，Hausman检验表明随机效应模型优于固定效应模型，因此需要选择模型4作为基本分析模型。同时，若分析城市首位度对第三产业的发展影响，Hausman检验表明随机效应模型优于固定效应模型，因此需要选择模型6作为基本分析模型。
本文主要关注本地城市首位度、邻近地区城市首位度以及邻近地区发展状况即空间滞后项三者对本地经济发展的影响，对比模型1、模型4和模型6，可以得到结论：1989－2009年间本地区城市首位度的提高对当地整个经济增长、第三产业发展具有正向影响，但是作用不显著，而本地城市首位度的提高对本地第二产业的发展具有负向影响，且通过01的显著性水平检验。相邻地区城市首位度对本地经济增长则具有显著负向作用，并且通过01的显著性水平检验，换句话说本地城市首位度的提高对邻近地区经济具有显著负向作用，但是对第二产业发展和第三产业发展具有正向作用，且通过001的显著性水平检验。从空间滞后项回归系数来看，1989－2009 年间，相邻地区经济发展水平、第二产业发展和第三产业发展的提高对本地经济增长、第二产业、第三产业发展具有正向作用，并且其效应显著，仅只有相邻地区第三产业发展对本地第三产业发展的正向作用没有通过显著性水平检验，其他两者都通过显著性水平检验，则经济意义可以表述为各地经济发展和各产业发展具有相互关联、相互依赖的关系。
上述实证结果，可以由下列原因来解释：1.因为第二、三产业所具有的不同特点，使得本地城市首位度对本地第二产业和第三产业影响效果不同，以制造业为主的第二产业发展要依靠本地区各个城市之间的互补效应发挥，利用各自优势，从而扩大市场交易和提升可贸易性，而城市首位度提高意味着本地区人口主要集中在一个龙头城市，这样会减少第二位等其他城市相对优势的发挥，并且限制了本地不同城市之间第二产业的可贸易性。但是以服务业为主的第三产业发展主要靠人才聚集、知识信息集聚引导发展，可贸易性低并且不需要依靠本地区各城市之间的相互配合，城市首位度的提高会提升整个地区研发和智力创新的能力，进而对第三产业的发展产生积极影响。总体来看，城市首位度提高对第三产业发展的正向作用，超过对第二产业发展的负向效应，最终有助于本地经济发展的提高，但是效果不是很明显。2.临近地区城市首位度提高对本地第二产业发展和本地第三产业发展都具有正向作用，但是作用机制不同，对第二产业发展的提升是因为相邻地区城市首位度提高之后不同地区形成不同的相对优势，并且提高了各地区之间的可贸易性和扩大了市场交易，而对第三产业的提升是因为城市首位度提高增强了临近地区创新研发能力进而对本地区树立典型，本地区因此会加快新技术利用从而在“干中学”过程之中提高研发能力和服务能力，并且相邻地区研发能力提高之后也会对本地制造业产生需求，进而带动本地制造业发展最终会引致第三产业发展。但是为什么综合看来，相邻地区城市首位度提高之后对本地整体经济产生负向作用，现在不能有很好的解释，是一个值得继续探讨的方向。3.因为各地区是相互联系相互依赖的，不同地区并不是相互严格分割，因此一个地区各种产业的发展最终也会有助于其他邻近地区产业的发展，并最终带动整个经济的发展，这就解释了相邻地区经济发展水平、第二产业发展和第三产业发展的提高对本地经济增长、第二产业、第三产业发展都具有正向作用这一回归结果。
其他变量回归分析结果之中，不同控制变量在不同的回归模型之中有几点差异，具体表现在：本地开放程度和相邻地区开放程度对本地第二产业发展产生的正向效应，但是没有通过显著性检验；相邻地区的政府能力对本地第三产业发展产生负向作用，并且没有通过显著性检验；相邻地区人均固定资本对本地整体经济具有显著的负向效应；其他变量得到的结果在三种模型之中，正负向作用和显著性水平一致。
五、结论
文章通过采用不断发展的空间面板德宾模型，对城市首位度与经济增长、第二产业发展、第三产业发展的关系进行了分析，并对城市首位度对不同产业发展的影响进行了比较，得到以下结论：
1.本地城市首位度对本地整体经济增长和第三产业发展具有正向促进作用，而对第二产业发展产生负向作用。城市首位度对不同产业发展产生不同影响的原因可能是：产业的互补性依赖程度和可贸易性强度有所差异。
2.相邻地区城市首位度提高对本地第二产业和第三产业发展都具有正向显著作用，但是作用机制不同，对第二产业的影响主要是可贸易程度的扩大，而对第三产业影响在于“干中学”的示范效应。
3.相邻地区发展是相互依赖的，没有完全的分割，一个地区的发展会带动周围临近地区的发展。
因此，政府应当合理布局城市空间发展战略，从本区域和区域之外的空间依赖关系入手，既要通过人口集聚发挥龙头城市在带动整体经济和第三产业发展的作用，也要着眼长期解决各种阻碍要素流动的体制机制障碍，发挥好龙头城市的带头示范作用，增强邻近地区的合作，从而扩大以制造业为主的第二产业的市场需求并提高产出的可贸易性，从而实现共同发展。
参考文献：
［1］〖JP3〗Williamson J G. Regional inequality and the process of national development［J］.Economic Development and Cultural Change ,1965 (4): 3-45.
［2］Henderson J V. The urbanization process and economic growth: The so-what question［J］.Journal of Economic Growth,2003 (8): 47-71.
［3］Brülhart M, Sbergami F. Agglomeration and growth: Cross-country evidence［R］.Discussion Paper No. 6941, CEPR, London,2008.
［4］Steven P, Frederick P.Growth. foreign direct investment and urban concentrations: unbundling spatial lags［R］. Working Paper No. 195, DNB, Netherlands,2008.
［5］Davis J C, Henderson J V. Evidence on the political economy of the urbanization process［J］.Journal of Urban Economics,2003 (53):98-125.
［6］Henderson J V. Urbanization and growth［M］.In:P. Aghion and S. Durlauff (eds.), Handbook of Economic Growth. North-Holland, Amsterdam, 2004.
［7］Duranton G. From cities to productivity and growth in developing economies［R］.Discussion Paper No. 6634, CEPR, London,2007.
［8］Ploeg F. van der, Poelhekke S J.Globalization and the rise of mega-cities in the developing world［J］.Cambridge Journal of Regions, Economy and Society,2008（1）:1-25.
［9］周一星. 城市地理学［M］.北京:商务印书馆，1995：245.
［10］王馨.区域城市首位度与经济增长关系研究［D］.天津大学硕士学位论文，2003.
［11］郭松.城市规模对经济增长影响的实证研究［D］.东北财经大学硕士学位论文，2006.
［12］王家庭.城市首位度与区域经济增长［J］.经济问题探索，2012（5）：35-40.
［13］王小鲁，夏小林.优化城市规模推动经济增长［J］.经济研究，1999（9）22-29.
［14］龙大海城市化对经济增长推动作角的经济学分析［D］.东北财经大学硕士学位论文，2003.
［15］韩瑜.中国城市化进程与城市化经济发展取向分析［D］.辽宁师范大学硕士学位论文，2004.
［16］冯云廷.聚集经济效应与我国城市化的战略选择［J］.财经问题研究，2004 (9):35-41.
［17］乔宝云.增长与均等的取舍——中国财政分权政策研究［M］.北京：人民出版社，2002:134.
The Spatial Spillover Effects of Urban Primacy on Different Industries
- Based on Spatial Panel Durbin Model Analysis
XU Changsheng,ZHOU Zhipeng
(School of Economics, Huazhong University of Science and Technology,Wuhan,Hubei 430074, China)
Abstract：
We use the Spatial Panel Durbin Model to explore the relationship between urban primacy and different industries empirically .Based on the above result, we can gain many main conclusions: improvement of one unit’ urban primacy may raise this region’ economy and it’s the third industry output, but decrease its second industry output; improvement of its neighborhood urban primacy may also raise it’s both the second and third industries significantly; all regions’ growth depend their neighborhood partially.
Key words：
urban primacy; spatial panel durbin model; spatial effect
责任编辑：萧敏娜
吴锦丹 萧敏娜 常明明
采用空间面板德宾（Durbin）模型，分析城市首位度对经济增长和不同产业发展的影响，结果表明：城市首位度对本地整体经济增长和第三产业发展具有正向促进作用，而对第二产业发展产生负向作用；相邻地区城市首位度的提高对本地第二产业和第三产业发展都具有显著的正向作用；各地区经济发展是相互依赖、相互关联的，一个地区发展会带动周围地区发展。
关键词：
城市首位度；空间面板德宾(Durbin)模型；空间效应文章编号：2095-5960（2014）04-0070-05
；中图分类号：F293.1；文献标识码：A
一、引言与文献综述
城市首位度是一个区域内人口规模第一位的城市与人口规模第二位的城市人口数量之比，它充分反映了一个区域内城市的分布情况，若其值较高则意味着本区域存在着一个超级中心城市，相反若其值较小则意味着区域存在规模相当的两个中心城市。同时，城市首位度是一个区域内人口聚集程度的一种衡量指标，这种聚集程度一方面受到自然环境的制约，同时也受到经济社会发展程度的影响，而且还会受到政府政策的影响。作为上述原因的结果，区域城市体系结构、城市人口的聚集程度又会对区域经济发展发挥作用：其正向影响来自于规模经济，而负向影响来自于人口拥挤、城市污染等城市病，因此最终的作用方向是上述两种力量合力的结果。通过研究城市首位度对区域经济的发展影响，有助于政府选择不同的区域城市发展战略政策来调整城市体系结构，进而最终促进经济增长。
城市首位度对经济增长、产业发展的影响结果到底怎么样，不同的学者进行了分析研究，但是却得到不同的结论，例如：Williamson (1965)认为只有在经济发展到一定阶段之后，城市集聚才能够促进人均GDP增长［1］；Henderson（2003）利用1960—1990年70个国家跨国证据证实存在城市首位度对经济增长的非线性关系，存在最优城市首位度可能最有利于经济增长［2］；Brülhart和Sbergami (2008)进一步利用较大样本的105个国家和较小样本的欧洲国家样本，采用扩展的OLS和改进的动态面板系统GMM方法证实在某种经济发展水平下，城市首位度确实能够促进人均GDP增长，他得到的结论证实了Williamson (1965)的假说［3］。但是，Steven和Frederick（2008）根据Henderson模型，将样本扩大后，通过城市首位度与FDI、FDI与经济增长这两者关系研究，然后实证研究发现，没有证据表明所谓最优城市首位度的存在，并进一步认为即使存在城市首位度对经济增长的非线性关系，也是与Henderson研究结论相反，即可能存在最差的城市首位度，可能存在一个城市首位度最不利于经济增长，并进一步分析出现结论相反的原因在于研究结论对样本和时间的选择具有非常大的敏感性［4］。关于城市首位度与经济增长的研究可进一步参考Davis 和Henderson (2003)［5］，Henderson (2004)［6］，Duranton (2007)［7］ ，Ploeg 和 Poelhekke (2008)［8］研究。国内学者也从不同角度研究了城市首位度与经济增长的关系，详细可以参加周一星（1995）［9］、王馨（2003）［10］、郭松（2006）［11］、王家庭（2012）［12］、王小鲁和夏小林（1999）［13］、龙大海（2003）［14］、韩瑜（2004）［15］、冯云廷（2004）［16］等。
但是上述研究仍旧有两点不足，一是忽略了不同区域之间的空间相互联系，从分割的角度单独看待本地空间单元。本地首位城市不仅会对自身、周围小城市产生影响，也会对周围地区的发展产生影响，即存在空间效应，换句话说本地不同的城市规模等级结构不仅对本地经济发展产生影响也会对周围地区经济发展产生作用。二是只整体地看待城市首位度对经济增长的影响，没有对城市首位度对经济体不同的产业，尤其是第二和第三产业的影响进行考察对比。不同的产业在不同的地区具有不同的优势，并且不同产业的空间相互联系是不同的，需要进行对比研究，以对政策制定提供更加有力的借鉴。
因此本文的创新点就在于，着重从空间相互依赖的角度，利用最近不断发展的空间面板德宾模型，来分析城市首位度对经济增长的影响，特别是分析城市首位度对第二产业发展和第三产业发展的不同影响。
二、城市首位度对经济发展的影响机制分析
上部分分析了城市首位度对区域经济增长的影响是城市人口空间分布的正向和负向因素合力的结果。值得一提的是，不仅本地城市首位度对本地经济增长具有影响，而且邻近地区的城市首位度也会对本地经济发展具有影响。在研究本地城市首位度对经济增长的直接效应时，也不应当忽略邻近地区的城市空间结构对本地经济的间接效应。这种间接效应是空间依赖关系下区域竞争和晋升激励的结果，知识、人才资源总是最为稀缺的，而这又是带动经济最为关键的要素，一省城市首位度的提高或者降低，提升或者降低了本省中心城市吸引力，不仅对本省人才的聚集和技术创新起到正向或者负向的作用，而且也对他省人才聚集和技术创新产生负向或者正向作用，因此他省也会对相邻各省城市空间布局战略决策做出反应。
同时，对比研究城市首位度对第二产业和第三产业的影响非常有必要。因为不同产业所具有的特点和属性，使得一个地区的空间城市布局结构对二者的影响可能不同。一般而言，以制造业为主的第二产业，可贸易性要强于以服务业为主的第三产业，所以对于具有不同第二产业相对优势的各个中心城市的发展，其第二产业发展更加依赖于本地区和相邻地区的市场潜力，本地不同城市之间更加需要制造业之间形成互补之势才能带动整个地区经济发展，而与相邻地区的制造业形成层次鲜明的相对优势时，不同地区的制造业贸易就会增加，从而对本地和相邻地区发展产生更加积极的效应。但是，第三产业的发展更加需要的是人口集聚和知识、信息的交流，而对市场需求没有制造业那么强，因此本地人口的中心〖JP2〗集聚会对创新能力有所提升，从而会对本地第三产业的发展产生积极的影响，同时因为相邻地区人口的集聚提升其创新能力时，虽然不能使得服务变得更加可贸易，但是会通过两种途径产生溢出效应：一是服务业产出效率提升会对本地制造业发展具有积极作用，从而带动制造业发展并提升贸易性。二是服务业的提升也会对相邻地区服务业的发展产生模范带头作用，促使相邻地区模仿学习。因此，在研究城市首位度对不同地区经济发展的影响时，有必要根据不同产业特点分析城市首位度对不同产业发展的影响。
三、模型、数据、变量
假定区域生产函数为柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）形式，城市首位度对经济的增长主要体现在对技术进步的影响。将生产函数取其对数形式进行实证检验，空间德宾面板模型计量检验形式可以设为：
yit=μi+λt+ρWyit+Uitβ+WUitθ+Xitβ+WXitθ+εit
其中，yit=lnYit Lit为对数人均GDP产出（lnrjgdp）、人均第二产业产出（lnrjsi）或者人均第三产业产出（lnrjti），Uit表示城市首位度，W为空间权重矩阵，μi、λt分别为个体效应和时间效应项，Xit表示其他控制变量，含有：选取区域内省级财政分权(lnfde)，使用乔宝云（2002）［17］的测度方法测算。对外贸易程度(lnopen)，采用各省对外进出口总值占本地区GDP比重来衡量，并经过历年人民币汇率中间值进行折算；政府规模(lnbgov)，采用预算内财政支出占GDP比重衡量；从业人员人均固定资产形成总额(lnpk)，上述变量在回归之中使用对数表达形式。构建空间权重矩阵的方法有很多，本文采取简单的0—1矩阵，若地区i和地区j边界相连，W中的元素Wij的值为1，否则为0。同时在实证研究之中，需要将空间矩阵W经过行标准化，以反映权重。正如前面分析的城市首位度对经济增长的影响机制，之所以选择空间面板德宾模型的原因就在于：本地区经济增长不仅受到本身经济要素的影响，也受到临近地区经济发展程度和邻近地区经济要素的影响，即各省经济发展存在空间溢出效应。
本文的研究样本为1989—2009年全国28个内陆省级行政区，数据分别来自《新中国六十年资料汇编》、历年《中国统计年鉴》、历年《中国财政年鉴》、历年《中国城市统计年鉴》，其中GDP 和人均GDP 数据以及各地区固定资本形成总额根据普查数据进行了调整。重庆、海南、西藏的数据较短或缺失较多，并不包括在内，在计算省级行政区城市首位度的过程之中，1997 年以后四川数据为不包含重庆数据，而之前包括重庆的数据，以此来计算四川的城市首位度。变量的描述性结果见表1。
表1描述性统计
变量
说明
计算方法
最小值
最大值
均值
方差
被解释变量
lnrjgdp
人均GDP对数
实际GDP/人口
6.885
10.778
8.524
0.789 lnrjsi
人均第二产业产值对数
实际第二产业/人口
8.182
12.486
10.117
0.925 lnrjti
人均第三产业产值对数
实际第三产业/人口
8.052
12.027
9.794
0.818
控制变量
lnfde
财政分权程度对数
乔宝云（2002）计算方法
-0.660
-0.070
-0.332
0.130 lnopen
对外开放程度对数
进出口总值/GDP
-10.480
0.790
-1.913
1.168 lnbgov
政府力量对数
预算财政支出/GDP
-3.012
-0.798
-2.055
0.394 lnpk
人均固定资产投资对数
固定资产总额/人口
5.910
10.923
8.221
1.001
核心解释变量
U
城市首位度
人口第一位城市/第二位城市
1
7.734
1.900
1.176
四、实证分析结果
为了检验城市首位度对经济增长、第二产业发展和第三产业发展的不同影响，理解城市首位度对不同经济发展的不同机制，文章进行了下面六种模型的回归检验。表2报告了这些空间德宾面板模型估计结果，其中模型1为城市首位度对整个经济产出（人均GDP）的空间面板固定效应模型回归结果，模型2为城市首位度对整个经济产出（人均GDP）空间面板随机效应回归结果，模型3、模型4分别为城市首位度对第二产业发展（人均第二产业增加值）空间面板固定、随机效应回归结果，模型5和模型6为城市首位度对第三产业发展（人均第三产业增加值）空间面板固定、随机效应回归结果。
在使用空间德宾面板模型之前，需要先期进行Moran检验，表明是否需要采用空间计量模型更加合适研究问题；再进行空间滞后LM和空间误差LM检验，表明是采用空间滞后模型还是空间误差模型；然后进行空间面板德宾模型和空间滞后模型Wald检验，表明是否采用空间面板德宾模型优于空间滞后面板模型。在本文研究过程之中，先期进行了上述检验，回归结果研究都很好地通过了显著性检验。因此本文采用空间面板德宾模型对城市首位度与经济增长的关系进行研究，回归结果见表2。
表2回归分析结果
空间面板德宾模型
模型1固定效应
模型2随机效应
模型3固定效应
模型4随机效应
模型5固定效应
模型6随机效应
被解释变量
人均国内生产总值（lnrjgdp）
人均第二产业产值（lnrjsi）
人均第三产业产值（lnrjti）
解释变量
系数
系数
系数
系数
系数
系数
lnfde
1.082***（13.096）
1.127***（13.776）
1.004***（3.883）
1.092***（4.594）
0.753***（3.306）
1.040***（4.900） lnopen
0.012***（3.555）
0.0136***（4.108）
0.006（0.551）
0.008（0.823）
0.026***（2.941）
0.030***（3.382） lnbgov
-0.461***（-16.639）
-0.470***（-17.249）
-0.192**-2.225）
-0.214***（-2.790）
-0.185**（-2.434）
-0.264***（-3.832） lnpk
0.166***（13.196）
0.170***（13.609）
0.190***（4.837）
0.220***（5.833）
0.080**（2.301）
0.109***（3.251） U
0.005（1.346）
0.004（1.083）
-0.021* （-1.652）
-0.015（-1.261）
0.015（1.367）
0.013（1.212） W*lnfde
-0.361** （-2.076）
-0.133（-0.769）
-2.115***（-4.078）
-1.705***（-3.820）
-0.906**（-1.974）
-0.400（-0.985） W*lnopen
0.066***（7.955）
0.072***（8.736）
0.041（1.623）
0.038（1.546）
0.075*** （3.340）
0.078***（3.581） W*lnbgov
0.280***（4.565）
0.170*** （2.821）
0.550***（3.015）
0.428***（3.064）
-0.088（-0.547）
-0.251（-1.930） W*lnpk
-0.080** （-3.926）
-0.060***（-2.937）
0.076（1.239）
0.089（1.487）
0.013（0.242）
0.015（0.295） W*U
-0.018*（-2.296）
-0.020**（-2.522）
0.085***（3.482）
0.065***（2.909）
0.091***（4.183）
0.069***（3.404） ρ
0.324*** （8.244）
0.207***（4.816）
0.349***（7.531）
0.259***（5.270）
0.120**（2.265）
0.067（1.237） Teta
0.046***（5.297）
0.175***（5.364）
0.150***（5.345）R-squared
0.996
0.991
0.974
0.820
0.974
0.894 log-likelihood
946.231
846.869
280.350
215.743
362.729
290.908 Wald_spatial_lag
159.381(0.000)
134.521(0.000)
27.046(0.000)
23.700(0.000)
33.024(0.000)
32.391(0.000) LR_spatial_lag
122.954(0.000)
26.3815(0.000)
36.3734(0.000)
Hausman 检验
18.646(0.068)
9.5233(0.574)
1.4435(0.999)
注：***、**、* 分别代表在1%、5% 和10% 显著性水平上显著。Teta为随机效应项。系数下方括号内为t统计量。
从表2回归结果可以看出，在选择不同的被解释变量分析回归模型之中，若分析城市首位度对整体经济发展的影响，Hausman检验表明固定效应模型优于随机效应模型，因此需要选择模型1作为基本分析模型。若分析城市首位度对第二产业的发展影响，Hausman检验表明随机效应模型优于固定效应模型，因此需要选择模型4作为基本分析模型。同时，若分析城市首位度对第三产业的发展影响，Hausman检验表明随机效应模型优于固定效应模型，因此需要选择模型6作为基本分析模型。
本文主要关注本地城市首位度、邻近地区城市首位度以及邻近地区发展状况即空间滞后项三者对本地经济发展的影响，对比模型1、模型4和模型6，可以得到结论：1989－2009年间本地区城市首位度的提高对当地整个经济增长、第三产业发展具有正向影响，但是作用不显著，而本地城市首位度的提高对本地第二产业的发展具有负向影响，且通过01的显著性水平检验。相邻地区城市首位度对本地经济增长则具有显著负向作用，并且通过01的显著性水平检验，换句话说本地城市首位度的提高对邻近地区经济具有显著负向作用，但是对第二产业发展和第三产业发展具有正向作用，且通过001的显著性水平检验。从空间滞后项回归系数来看，1989－2009 年间，相邻地区经济发展水平、第二产业发展和第三产业发展的提高对本地经济增长、第二产业、第三产业发展具有正向作用，并且其效应显著，仅只有相邻地区第三产业发展对本地第三产业发展的正向作用没有通过显著性水平检验，其他两者都通过显著性水平检验，则经济意义可以表述为各地经济发展和各产业发展具有相互关联、相互依赖的关系。
上述实证结果，可以由下列原因来解释：1.因为第二、三产业所具有的不同特点，使得本地城市首位度对本地第二产业和第三产业影响效果不同，以制造业为主的第二产业发展要依靠本地区各个城市之间的互补效应发挥，利用各自优势，从而扩大市场交易和提升可贸易性，而城市首位度提高意味着本地区人口主要集中在一个龙头城市，这样会减少第二位等其他城市相对优势的发挥，并且限制了本地不同城市之间第二产业的可贸易性。但是以服务业为主的第三产业发展主要靠人才聚集、知识信息集聚引导发展，可贸易性低并且不需要依靠本地区各城市之间的相互配合，城市首位度的提高会提升整个地区研发和智力创新的能力，进而对第三产业的发展产生积极影响。总体来看，城市首位度提高对第三产业发展的正向作用，超过对第二产业发展的负向效应，最终有助于本地经济发展的提高，但是效果不是很明显。2.临近地区城市首位度提高对本地第二产业发展和本地第三产业发展都具有正向作用，但是作用机制不同，对第二产业发展的提升是因为相邻地区城市首位度提高之后不同地区形成不同的相对优势，并且提高了各地区之间的可贸易性和扩大了市场交易，而对第三产业的提升是因为城市首位度提高增强了临近地区创新研发能力进而对本地区树立典型，本地区因此会加快新技术利用从而在“干中学”过程之中提高研发能力和服务能力，并且相邻地区研发能力提高之后也会对本地制造业产生需求，进而带动本地制造业发展最终会引致第三产业发展。但是为什么综合看来，相邻地区城市首位度提高之后对本地整体经济产生负向作用，现在不能有很好的解释，是一个值得继续探讨的方向。3.因为各地区是相互联系相互依赖的，不同地区并不是相互严格分割，因此一个地区各种产业的发展最终也会有助于其他邻近地区产业的发展，并最终带动整个经济的发展，这就解释了相邻地区经济发展水平、第二产业发展和第三产业发展的提高对本地经济增长、第二产业、第三产业发展都具有正向作用这一回归结果。
其他变量回归分析结果之中，不同控制变量在不同的回归模型之中有几点差异，具体表现在：本地开放程度和相邻地区开放程度对本地第二产业发展产生的正向效应，但是没有通过显著性检验；相邻地区的政府能力对本地第三产业发展产生负向作用，并且没有通过显著性检验；相邻地区人均固定资本对本地整体经济具有显著的负向效应；其他变量得到的结果在三种模型之中，正负向作用和显著性水平一致。
五、结论
文章通过采用不断发展的空间面板德宾模型，对城市首位度与经济增长、第二产业发展、第三产业发展的关系进行了分析，并对城市首位度对不同产业发展的影响进行了比较，得到以下结论：
1.本地城市首位度对本地整体经济增长和第三产业发展具有正向促进作用，而对第二产业发展产生负向作用。城市首位度对不同产业发展产生不同影响的原因可能是：产业的互补性依赖程度和可贸易性强度有所差异。
2.相邻地区城市首位度提高对本地第二产业和第三产业发展都具有正向显著作用，但是作用机制不同，对第二产业的影响主要是可贸易程度的扩大，而对第三产业影响在于“干中学”的示范效应。
3.相邻地区发展是相互依赖的，没有完全的分割，一个地区的发展会带动周围临近地区的发展。
因此，政府应当合理布局城市空间发展战略，从本区域和区域之外的空间依赖关系入手，既要通过人口集聚发挥龙头城市在带动整体经济和第三产业发展的作用，也要着眼长期解决各种阻碍要素流动的体制机制障碍，发挥好龙头城市的带头示范作用，增强邻近地区的合作，从而扩大以制造业为主的第二产业的市场需求并提高产出的可贸易性，从而实现共同发展。
参考文献：
［1］〖JP3〗Williamson J G. Regional inequality and the process of national development［J］.Economic Development and Cultural Change ,1965 (4): 3-45.
［2］Henderson J V. The urbanization process and economic growth: The so-what question［J］.Journal of Economic Growth,2003 (8): 47-71.
［3］Brülhart M, Sbergami F. Agglomeration and growth: Cross-country evidence［R］.Discussion Paper No. 6941, CEPR, London,2008.
［4］Steven P, Frederick P.Growth. foreign direct investment and urban concentrations: unbundling spatial lags［R］. Working Paper No. 195, DNB, Netherlands,2008.
［5］Davis J C, Henderson J V. Evidence on the political economy of the urbanization process［J］.Journal of Urban Economics,2003 (53):98-125.
［6］Henderson J V. Urbanization and growth［M］.In:P. Aghion and S. Durlauff (eds.), Handbook of Economic Growth. North-Holland, Amsterdam, 2004.
［7］Duranton G. From cities to productivity and growth in developing economies［R］.Discussion Paper No. 6634, CEPR, London,2007.
［8］Ploeg F. van der, Poelhekke S J.Globalization and the rise of mega-cities in the developing world［J］.Cambridge Journal of Regions, Economy and Society,2008（1）:1-25.
［9］周一星. 城市地理学［M］.北京:商务印书馆，1995：245.
［10］王馨.区域城市首位度与经济增长关系研究［D］.天津大学硕士学位论文，2003.
［11］郭松.城市规模对经济增长影响的实证研究［D］.东北财经大学硕士学位论文，2006.
［12］王家庭.城市首位度与区域经济增长［J］.经济问题探索，2012（5）：35-40.
［13］王小鲁，夏小林.优化城市规模推动经济增长［J］.经济研究，1999（9）22-29.
［14］龙大海城市化对经济增长推动作角的经济学分析［D］.东北财经大学硕士学位论文，2003.
［15］韩瑜.中国城市化进程与城市化经济发展取向分析［D］.辽宁师范大学硕士学位论文，2004.
［16］冯云廷.聚集经济效应与我国城市化的战略选择［J］.财经问题研究，2004 (9):35-41.
［17］乔宝云.增长与均等的取舍——中国财政分权政策研究［M］.北京：人民出版社，2002:134.
The Spatial Spillover Effects of Urban Primacy on Different Industries
- Based on Spatial Panel Durbin Model Analysis
XU Changsheng,ZHOU Zhipeng
(School of Economics, Huazhong University of Science and Technology,Wuhan,Hubei 430074, China)
Abstract：
We use the Spatial Panel Durbin Model to explore the relationship between urban primacy and different industries empirically .Based on the above result, we can gain many main conclusions: improvement of one unit’ urban primacy may raise this region’ economy and it’s the third industry output, but decrease its second industry output; improvement of its neighborhood urban primacy may also raise it’s both the second and third industries significantly; all regions’ growth depend their neighborhood partially.
Key words：
urban primacy; spatial panel durbin model; spatial effect
责任编辑：萧敏娜
吴锦丹 萧敏娜 常明明