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城镇化、要素禀赋与城市产业结构升级

2016-06-17 10:25　来源: 互联网作者：李宝礼胡雪萍浏览次数 4618

　　7.城市对外开放度（open）。城市的对外开放程度与城市的产业发展层次之间有密切联系，本文以城市进出口总额与地区生产总值的比重来衡量城市的对外开放程度。
　　本文以2009—2013年中国345个城市（包括全部地级市和自治州及部分省管县级市）数据作为研究对象。原始数据来源于《中国城市统计年鉴》、《中国城市建设统计年鉴》，人口城镇化数据和对外贸易数据来源于各省市自治区统计年鉴，统计口径为市域数据。
　　（二）基于全局Moran’s I指数的变量空间自相关检验
　　改革开放以来，我国区域经济发展格局的差异化现象日益明显，东中西部地区在产业结构、城镇化发展等方面出现了区域性分化现象，这种现象的产生是随机的还是存在一定的空间相关性，需要进行空间相关性检验。本文基于全局Moran’s I指数方法，对2009—2013年期间我国345个城市的产业结构升级系数、人口城镇化率和土地城镇化率进行空间自相关检验，结果如表1所示。
　　表1的结果表明，我国产业结构发展水平、人口城镇化率、土地城镇化率存在一定的空间相关性，说明我国产业结构和城镇化发展水平的地域分化现象并不是随机的而是存在一定的正向空间相关性，产业结构和城镇化发展的空间分布在全局上表现出显著的空间依赖特征。从时间维度看，2009—2013年间我国产业结构升级系数、人口城镇化率和土地城镇化率的空间相关系数均呈上升趋势，说明我国不同区域间产业和城镇化发展的差异性在样本期间内逐年扩大。同时，在三个变量中，人口城镇化率的空间相关性最高，产业结构系数次之，土地城镇化率最小。
　　（三）模型设定
　　根据空间自相关检验结果，我国产业结构系数、城镇化发展水平均存在显著的正向空间自相关问题，需要建立空间计量模型对数据进行实证估计。常用的空间计量模型包括空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），两种空间计量模型各具优势，最优模型形式的筛选可以采用Anselin（1995）提出的拉格朗日乘子（LM）检验，以选择最适合本文要求的空间计量模型形式。LM检验结果见表2。
　　表2的结果显示，Moran’s I指数在1%的显著性水平上显著，再次证明了模型存在空间相关性。在SEM模型和SLM模型的选择上，Anselin（1995）提出了判断准则：当LMERR在统计上比LMLAG更加显著，并且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著时，可以判定最优的模型形式为空间误差模型。反之，则最优的模型为空间滞后模型。根据表2的检验结果：LMLAG和R-LMLAG均不显著，LMERR和R-LMERR则在1%的显著性水平上通过检验，据此可知，空间误差模型（SEM）更适合本文。本文的空间误差模型设定如下：
　　lnstru=β0+β1lnpurb+β2lnlurb+β3lnsave+β4lnpscin+β5lnenvr+β6lnopen+λlnW-μ+ε（1）
　　式（1）中，β为模型系数，ε是模型的随机误差项，lnW-μ表示空间滞后误差项，系数λ表示空间误差项的相关系数，以残差之间的空间相关强度表示地区间的空间溢出效应的大小。
　　四、实证结果分析

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