葉作義,江千文
(上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué) 國(guó)際經(jīng)貿(mào)學(xué)院,上海 201620)
自2018年11月5日,長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化在首屆中國(guó)國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)開幕式上被上升為國(guó)家戰(zhàn)略后,長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究一時(shí)成為熱議[1]。2019年5月13日,中央發(fā)布《長(zhǎng)三角一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》,其中明確指出長(zhǎng)三角一體化的發(fā)展應(yīng)緊扣“一體化”與“高質(zhì)量”兩點(diǎn)[2]。并且,從地理位置角度來看,長(zhǎng)江三角洲是“一帶一路”和長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的重點(diǎn)交匯區(qū)域;從經(jīng)濟(jì)層面來看,2017年上海、江蘇、浙江及安徽三省一市GDP總量超過19萬億元,占中國(guó)GDP總量的23%。由此可見,江浙滬皖地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升不僅有利于促進(jìn)國(guó)家整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行穩(wěn)健發(fā)展,還有利于堅(jiān)持國(guó)家改革開放的大門越開越大。
陳建軍[3]、李永盛[4]以及侯立軍[5]在研究中均指出,長(zhǎng)三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨同程度多年來高居不下,同質(zhì)化現(xiàn)象不僅抑制了地區(qū)的異質(zhì)性發(fā)展,也抑制了地區(qū)的創(chuàng)新性發(fā)展。同質(zhì)化問題已然變成長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展無法避免的難題。但是,在同質(zhì)化問題下,從空間溢出角度出發(fā),長(zhǎng)三角地區(qū)(江浙滬皖)各產(chǎn)業(yè)在多大程度上帶動(dòng)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及同質(zhì)產(chǎn)業(yè)又在多大程度上促進(jìn)區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,仍然是一個(gè)研究不足的問題。因此,本文旨在研究江浙滬皖四個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況及區(qū)域間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系程度,并重點(diǎn)分析區(qū)域間產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度,并基于此來探討長(zhǎng)三角地區(qū)各產(chǎn)業(yè)對(duì)本地區(qū)貢獻(xiàn)如何以及長(zhǎng)三角地區(qū)同質(zhì)產(chǎn)業(yè)是否促進(jìn)了區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展,從而助力長(zhǎng)三角地區(qū)一體化高質(zhì)量發(fā)展。
針對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的發(fā)展現(xiàn)象與存在的問題,國(guó)內(nèi)學(xué)者多有研究。侯赟慧等[6]借鑒引力模型思想,通過運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法分析了長(zhǎng)三角城市群經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),指出長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系主要集中在部分城市間,且城市間聯(lián)系嚴(yán)重不平衡。張學(xué)良和李麗霞[7]通過使用標(biāo)準(zhǔn)區(qū)位熵的方法度量了長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)城市優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)及集聚情況,并運(yùn)用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)測(cè)度了城市之間的產(chǎn)業(yè)分工情況,分析結(jié)果表明城市間產(chǎn)業(yè)分工差異化程度不夠,且核心城市并未形成較強(qiáng)的集聚優(yōu)勢(shì)和輻射能力。劉志彪和孔令池[8]通過構(gòu)建多維度綜合指標(biāo)體系,指出長(zhǎng)三角一直表現(xiàn)為差異化走向,但數(shù)據(jù)表明地區(qū)間專業(yè)化分工水平依舊不高。以上研究都表明長(zhǎng)三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的不平衡,采用的方式均為選取單一指標(biāo)或構(gòu)建綜合指標(biāo)。但筆者認(rèn)為,多地區(qū)的一體化、高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)當(dāng)考慮到如下三種效應(yīng)的影響:區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)、區(qū)域間溢出效應(yīng)以及區(qū)域間反饋效應(yīng)。
區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)是指一個(gè)地區(qū)通過內(nèi)部產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展;區(qū)域間溢出效應(yīng)是指兩個(gè)地區(qū)通過地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)帶動(dòng)對(duì)方產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展;區(qū)域間反饋效應(yīng)是指本地區(qū)對(duì)其他地區(qū)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)影響后,其他地區(qū)通過地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)反過來影響本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
在已有研究文獻(xiàn)中,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)該三類效應(yīng)主要以溢出效應(yīng)為主。Groenewoldetal.[9]通過VAR模型分析指出長(zhǎng)江流域、黃河流域以及西北對(duì)其他地區(qū)有較大的溢出效應(yīng)。潘文卿[10]通過計(jì)量方法分析了中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng),發(fā)現(xiàn)中國(guó)地區(qū)人均GDP增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)會(huì)隨著空間距離的增大而趨于減小。Jiangetal.[11]利用SOLOW增長(zhǎng)模型估計(jì)分析了中國(guó)交通運(yùn)輸資源對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng),指出經(jīng)濟(jì)相似的省份間存在高度積極的溢出效應(yīng),而欠發(fā)達(dá)地區(qū)存在負(fù)溢出效應(yīng)是因?yàn)樯a(chǎn)要素的流動(dòng)于遷移。Suetal.[12]利用空間自相關(guān)、MARKOV-CHIAN轉(zhuǎn)換矩陣、動(dòng)態(tài)面板模型以及SYS-GMM來觀測(cè)中國(guó)城市碳排放量的空間溢出效應(yīng)。葛堯[13]基于空間杜賓計(jì)量模型指出產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的創(chuàng)新績(jī)效因地區(qū)而有所不同。殷李松和賈敬全[14]則從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶出發(fā),同樣基于動(dòng)態(tài)空間面板杜賓模型,實(shí)證分析了1998—2016年科技創(chuàng)新規(guī)模、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量對(duì)經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)。以上研究均從計(jì)量角度出發(fā)探究空間溢出效應(yīng),從計(jì)量方法可以看出,根據(jù)研究者選取的不同,模型設(shè)定也往往不同。并且研究角度大多從宏觀角度出發(fā)來考察中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng),而對(duì)于區(qū)域間的反饋效應(yīng)、乘數(shù)效應(yīng),計(jì)量方法難以進(jìn)行考察因此,關(guān)于區(qū)域三類效應(yīng)的測(cè)量,學(xué)者更多關(guān)注另一種數(shù)量分析方法——投入產(chǎn)出分析法。投入產(chǎn)出分析法起源于美國(guó),Walter[15]首先建立了區(qū)域間投入產(chǎn)出模型,即ISARD模型。Miller[16]在兩區(qū)域投入產(chǎn)出模型基礎(chǔ)上提出區(qū)域間乘數(shù)、溢出效應(yīng)及反饋效應(yīng)研究方法,隨后該方法被國(guó)外學(xué)者廣泛運(yùn)用于區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究。該方法在國(guó)外的廣泛運(yùn)用也得益于國(guó)外基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的豐富性及可靠性,而國(guó)內(nèi)由于數(shù)據(jù)的不完善,投入產(chǎn)出分析法起步較晚,1990年,我國(guó)才在聯(lián)合國(guó)區(qū)域發(fā)展中心的資助下,研制出我國(guó)第一版區(qū)域間投入產(chǎn)出表,此后相應(yīng)研究才陸續(xù)展開(1)1990年,在聯(lián)合國(guó)區(qū)域發(fā)展中心(UNCRD)的資助下,由市村真一和王慧炯教授負(fù)責(zé),國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心和清華大學(xué)聯(lián)合研制了1987年中國(guó)經(jīng)濟(jì)7區(qū)域、9部門的區(qū)域間投入產(chǎn)出表。[17]。
潘文卿和李子奈[18]在Miller[16]、Round[19-20]研究的基礎(chǔ)上進(jìn)一步明確區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)、區(qū)域間溢出效應(yīng)與區(qū)域間反饋效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)含義,從數(shù)理角度指出三大效應(yīng)間的相互關(guān)系以及乘法分解與加法分解的一致性問題,并提出一個(gè)統(tǒng)一以最終需求為出發(fā)點(diǎn)測(cè)度各類效應(yīng)的方法,研究指出中國(guó)沿海地區(qū)對(duì)內(nèi)陸地區(qū)的外溢程度只占內(nèi)陸地區(qū)總產(chǎn)出的4.8%,而內(nèi)陸地區(qū)對(duì)沿海地區(qū)的外溢程度占沿海地區(qū)總產(chǎn)出的4.8%。彭連清[21]將我國(guó)區(qū)域劃分為東北、京津、北部沿海、東部沿海、南部沿海、中部、西北以及西南八個(gè)地區(qū),使用中國(guó)2002年區(qū)域間投入產(chǎn)出表測(cè)算區(qū)域間溢出效應(yīng),他指出我國(guó)沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系較高,如東部沿海的雙向溢出效應(yīng)分別達(dá)到10.8與15.1,而我國(guó)區(qū)域間溢出效應(yīng)總體偏弱,這主要體現(xiàn)在中部、西北以及西南地區(qū)。潘文卿和李子奈[22]采用多區(qū)域投入產(chǎn)出模型測(cè)算了中國(guó)三大增長(zhǎng)極對(duì)內(nèi)陸不同地區(qū)的外溢性影響,指出三大增長(zhǎng)極對(duì)內(nèi)陸地區(qū)外溢效應(yīng)只有10.9%,且主要集中在對(duì)中部地區(qū)的外溢效應(yīng)。吳福象和朱蕾[23]在已有研究的基礎(chǔ)上建立三大地帶模型,結(jié)果同潘文卿和李子奈[18]研究結(jié)果類似,他們指出東部地區(qū)對(duì)中西部地區(qū)的溢出效應(yīng)不及中西部地區(qū)對(duì)東部地區(qū)的溢出效應(yīng)。潘文卿[24]通過整理中國(guó)1997年和2007年中國(guó)8區(qū)域的區(qū)域間投入產(chǎn)出表,運(yùn)用比較靜態(tài)方法分析了雙年份中國(guó)區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)、溢出效應(yīng)及反饋效應(yīng)的變化情況,指出10年間中國(guó)總產(chǎn)出中來自區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)的貢獻(xiàn)在數(shù)值上從34.64下降至32.60,而來自區(qū)域間溢出與反饋效應(yīng)的貢獻(xiàn)在數(shù)值上分別從8.52上升至9.94以及0.27上升至0.39。Wuetal.[25]基于CHENERY-MOSES模型,結(jié)合多區(qū)域投入產(chǎn)出表分析指出我國(guó)東部省份如廣東、浙江、江蘇以及上海的拉動(dòng)效應(yīng)主要來自地方出口,而東部省份是出口溢出效應(yīng)的主要來源。商勇[26]同樣基于兩地區(qū)投入產(chǎn)出模型分析了溢出效應(yīng)與反饋效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制,指出反饋效應(yīng)分為自反饋效應(yīng)以及互反饋效應(yīng),并且三大效應(yīng)中,乘數(shù)效應(yīng)最為關(guān)鍵。
投入產(chǎn)出法依賴于投入產(chǎn)出表的編制,而投入產(chǎn)出表的編制由于需要大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)而編制緩慢。目前我國(guó)國(guó)內(nèi)已有多個(gè)不同研究團(tuán)隊(duì)編制和研究中國(guó)國(guó)內(nèi)的區(qū)域間或區(qū)域投入產(chǎn)出表,大多為五年一編,也正因此,投入產(chǎn)出法缺陷在于時(shí)滯性,但其在區(qū)域間溢出與反饋效應(yīng)方面依舊是有力的工具之一。
與既有研究相比較,本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于:(1)在地區(qū)方面,已有文獻(xiàn)對(duì)長(zhǎng)三角的研究主要集中在江浙滬三大地區(qū),而根據(jù)2018年中國(guó)國(guó)際進(jìn)口博覽會(huì)以及2019年出臺(tái)的多部文件,長(zhǎng)三角地區(qū)已覆蓋江浙滬皖。安徽作為長(zhǎng)三角區(qū)域的新成員,少有文獻(xiàn)研究安徽在長(zhǎng)三角地區(qū)中產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng),本文則從江浙滬皖四個(gè)地區(qū)出發(fā),針對(duì)性分析各個(gè)地區(qū)在長(zhǎng)三角地區(qū)中產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng);(2)在方法論方面,已有文獻(xiàn)大多從計(jì)量角度或從構(gòu)建指標(biāo)體系出發(fā)來研究長(zhǎng)三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平,本文首次運(yùn)用投入產(chǎn)出分析法來研究江浙滬皖的空間溢出效應(yīng)。本文在潘文卿[10]、潘文卿和李子奈[18]、金澤孝彰等[27]、Ye[28]研究的基礎(chǔ)上,拓展至多區(qū)域投入產(chǎn)出模型對(duì)三大效應(yīng)的測(cè)算,以分析長(zhǎng)三角地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)聯(lián)影響。
表1 簡(jiǎn)易地區(qū)間投入產(chǎn)出表
潘文卿[10]以多地區(qū)投入產(chǎn)出模型為基礎(chǔ)測(cè)算乘數(shù)效應(yīng)、溢出效應(yīng)以及反饋效應(yīng)。本文在此基礎(chǔ)上,對(duì)長(zhǎng)江三角洲區(qū)域及其他地區(qū)的三大效應(yīng)進(jìn)行測(cè)算。本文依據(jù)2012年31省市區(qū)域間投入產(chǎn)出表,根據(jù)本文的研究對(duì)象上海、江蘇、浙江和安徽四個(gè)地區(qū)保留,其他28個(gè)省市區(qū)進(jìn)行合并為其他地區(qū)。簡(jiǎn)易地區(qū)間投入產(chǎn)出表(見表1)。
在此基礎(chǔ)上五個(gè)地區(qū)的均衡產(chǎn)出關(guān)系用公式(1)表示為:
(1)
其中,Xr為r地區(qū)的總產(chǎn)出,Yr為r地區(qū)最終使用,Ars為s地區(qū)對(duì)r地區(qū)投入中間產(chǎn)品的直接消耗系數(shù)矩陣,即Ars=Xrs/Xr。
根據(jù)Miller and Blair[29]的分解方法,公式(1)可以寫成如下:
(2)
其中,I為單位矩陣,Brs表示的是區(qū)域間Leontief逆矩陣中r地區(qū)與s地區(qū)的交叉部分。區(qū)域間Leontief矩陣可分解為:
(3)
其中,Lr=(I-Arr)-1,F(xiàn)r=Brr-(I-Arr)-1,因此,對(duì)于地區(qū)r,有:
(4)
溢出效應(yīng)可進(jìn)一步劃分為地區(qū)s的最終使用對(duì)地區(qū)r產(chǎn)生的直接溢出效應(yīng)以及地區(qū)s的最終使用對(duì)地區(qū)r產(chǎn)生的間接溢出效應(yīng),即互反饋效應(yīng)[26]。則公式(4)的第三項(xiàng)溢出效應(yīng)可以分解為:
(5)
這里以上海為例,將各項(xiàng)的效應(yīng)重新整理,公式如下:
X1=L1Y1+F1Y1+F1(B11)-1B12Y2+F1(B11)-1B13Y3+F1(B11)-1B14Y4+(I-F1(B11)-1)B12Y2+(I-F1(B11)-1)B13Y3+(I-F1(B11)-1)B14Y4+(I-F1(B11)-1)B15Y5
(6)
其中,L1=(I-A11)-1,F(xiàn)1=B11-(I-A11)-1。因此,區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)為L(zhǎng)1Y1,即上海的最終使用每增加一個(gè)單位通過區(qū)域內(nèi)部產(chǎn)業(yè)相互作用對(duì)該區(qū)域總產(chǎn)出的影響;F1Y1是上海最終使用每增加一個(gè)單位對(duì)本地區(qū)的反饋效應(yīng)(除去區(qū)域內(nèi)部產(chǎn)業(yè)相互作用產(chǎn)生的影響),即自反饋效應(yīng);F1(B11)-1B1sYs
表2 部門合并與分類對(duì)應(yīng)
刻畫的是s地區(qū)最終使用變化對(duì)上海產(chǎn)生的反饋效應(yīng),即互反饋效應(yīng);而(I-F1(B11)-1)B1sYs刻畫的是s地區(qū)最終使用變化對(duì)上海產(chǎn)生的溢出效應(yīng)。
根據(jù)以上的推導(dǎo),再將溢出效應(yīng)與反饋效應(yīng)因子(以上海為例,則F1為自反饋因子;F1(B11)-1B1s為互反饋因子;(I-F1(B11)-1)B1s為溢出因子)分別列項(xiàng)求和,可得某部門區(qū)域間溢出效應(yīng)與反饋效應(yīng)。為了明確某一地區(qū)最終使用產(chǎn)生的效應(yīng),可將對(duì)應(yīng)地區(qū)最終使用Y作為權(quán)重,與各因子相乘。此外,在本文中,其他地區(qū)為除去江浙滬皖以外的27個(gè)省市區(qū)總和。
本文使用的區(qū)域間投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)來自中國(guó)科學(xué)院區(qū)域可持續(xù)發(fā)展分析與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室編制的《中國(guó)2012年31省區(qū)市區(qū)域間投入產(chǎn)出表》[30]。根據(jù)本文的研究對(duì)象,將上海、江蘇、浙江和安徽四個(gè)地區(qū)保留,其他的27個(gè)省市區(qū)的中間使用、最終使用以及增加值、總產(chǎn)出分別合并為其他地區(qū),其結(jié)構(gòu)如表1所示。部門合并過程中,根據(jù)《中國(guó)2012年投入產(chǎn)出表編制方法》附錄一的部門分類解釋,將原來的42個(gè)部門合并為22個(gè)部門,其對(duì)應(yīng)如表2所示。
(二) 長(zhǎng)三角區(qū)域間三類效應(yīng)分析結(jié)果
根據(jù)公式(5)和(6)將長(zhǎng)三間地區(qū)的三類效應(yīng)進(jìn)行測(cè)算。表3為江浙滬皖及其他地區(qū)的區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)、區(qū)域間溢出效應(yīng)計(jì)算結(jié)果。表4給出了區(qū)域間自反饋效應(yīng)以及區(qū)域間互反饋效應(yīng)22個(gè)部門合計(jì)計(jì)算數(shù)據(jù),由于加權(quán)平均后數(shù)據(jù)過小,在此并不表述(加權(quán)后的產(chǎn)業(yè)分布具體情況可在第3部分展現(xiàn))。與眾多學(xué)者研究結(jié)果一樣,區(qū)域間的溢出效應(yīng)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于反饋效應(yīng)。以下分析我們重點(diǎn)關(guān)注的是長(zhǎng)三角地區(qū)即江浙滬皖四個(gè)地區(qū)所測(cè)效應(yīng)數(shù)據(jù)。
表3 乘數(shù)效應(yīng)與溢出效應(yīng)
數(shù)據(jù)來源:依據(jù)《中國(guó)2012年31省區(qū)市區(qū)域間投入產(chǎn)出表》計(jì)算所得。
表3為江浙滬皖及其他地區(qū)加權(quán)平均計(jì)算的乘數(shù)效應(yīng)與溢出效應(yīng)數(shù)據(jù)。由表3可知,按區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng),22個(gè)部門總計(jì)由高到低排序,長(zhǎng)三角地區(qū)分別為浙江(2.14)、江蘇(2.08)、安徽(2.01)、上海(1.80)。由此可以得知浙江地區(qū)內(nèi)部產(chǎn)業(yè)聯(lián)系最為緊密,江蘇與安徽的產(chǎn)業(yè)聯(lián)系緊密程度相當(dāng),上海相較于其他三個(gè)省份產(chǎn)業(yè)聯(lián)系程度最弱。從溢出效應(yīng)來看,安徽產(chǎn)業(yè)對(duì)江浙滬地區(qū)的溢出效應(yīng)最強(qiáng),數(shù)值分別為0.087、0.043、0.053,但承接來自江浙滬地區(qū)的溢出效應(yīng)卻是最弱的,數(shù)值分別為0.036、0.018、0.043;江蘇則與安徽恰恰相反,各產(chǎn)業(yè)對(duì)浙滬皖的溢出效應(yīng)均高于承接來自浙滬皖的溢出效應(yīng);上海各產(chǎn)業(yè)對(duì)江浙的溢出效應(yīng)分別為0.064、0.043,明顯高于對(duì)皖的溢出效應(yīng);浙江各產(chǎn)業(yè)不論是對(duì)其他三省市的溢出效應(yīng)還是承接來自其他三省市的溢出效應(yīng),二者整體上相差不大,分別為0.092、0.104。
綜合來看,長(zhǎng)三角地區(qū)間的溢出效應(yīng)不強(qiáng),如江蘇對(duì)浙江的溢出效應(yīng)為0.018,即江蘇最終投資增加1億元,對(duì)江蘇自身總產(chǎn)出可增加2億元,而對(duì)浙江的總產(chǎn)出僅增加180萬元。分地區(qū)來看,上海、浙江、安徽均對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)間發(fā)展產(chǎn)生較強(qiáng)的帶動(dòng)作用,但江蘇對(duì)外溢出效應(yīng)明顯不足,安徽對(duì)內(nèi)集聚作用又明顯不強(qiáng)。因此,長(zhǎng)三角地區(qū)間產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系較弱,并未達(dá)到“一體化”的區(qū)域意識(shí)。
表4 互反饋效應(yīng)與自反饋效應(yīng)
表4為江浙滬皖及其他地區(qū)區(qū)域間反饋效應(yīng)與自反饋效應(yīng)22個(gè)部門合計(jì)數(shù)據(jù)。由該表可知,在自反饋所測(cè)數(shù)據(jù)中,江浙滬皖均在0.1左右,江蘇略高,為0.177,浙江為末,為0.106。在區(qū)域間反饋效應(yīng)所測(cè)數(shù)據(jù)中,安徽各產(chǎn)業(yè)對(duì)上海的反饋效應(yīng)均高于江蘇與浙江對(duì)上海的反饋效應(yīng);安徽各產(chǎn)業(yè)對(duì)江蘇的反饋效應(yīng)也高于上海與浙江對(duì)江蘇的反饋效應(yīng);而安徽各產(chǎn)業(yè)對(duì)浙江的反饋效應(yīng)與上海對(duì)浙江的反饋效應(yīng)相差不大,數(shù)值分別為0.0022、0.0024;長(zhǎng)三角各地區(qū)產(chǎn)業(yè)對(duì)于安徽的反饋效應(yīng),均在0.001左右。因此,從自反饋與區(qū)域間反饋效應(yīng)數(shù)據(jù)中可以得知,長(zhǎng)三角地區(qū)中,安徽對(duì)江浙滬的輸出比重最高,江蘇省各產(chǎn)業(yè)對(duì)內(nèi)輸出效應(yīng)往往高于對(duì)外輸出效應(yīng)。
1. 區(qū)域內(nèi)乘數(shù)效應(yīng)
如圖1所示,上海乘數(shù)效應(yīng)較高的是交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子產(chǎn)品制造業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)運(yùn)輸業(yè)以及其他服務(wù)業(yè)。江蘇的紡織業(yè)、機(jī)械制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子產(chǎn)品制造業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)運(yùn)輸業(yè)、以及其他服務(wù)業(yè)乘數(shù)效應(yīng)均超過0.1。浙江乘數(shù)效應(yīng)主要體現(xiàn)在紡織業(yè)、化學(xué)制品及石油冶煉、機(jī)械制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子產(chǎn)品制造業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)運(yùn)輸業(yè)以及其他服務(wù)業(yè)。安徽22個(gè)產(chǎn)業(yè)部門中乘數(shù)效應(yīng)較高的是食品和煙草、機(jī)械制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子產(chǎn)品制造業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)運(yùn)輸業(yè)以及其他服務(wù)業(yè)。綜合來看,首先,長(zhǎng)三角地區(qū)22個(gè)產(chǎn)業(yè)中乘數(shù)效應(yīng)較高的重合在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子產(chǎn)品制造業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)運(yùn)輸業(yè)以及其他服務(wù)業(yè)。其次,江蘇與浙江由于具備紡織大省地位,在紡織業(yè)同樣具備較高的乘數(shù)效應(yīng)。再次,安徽作為欠發(fā)達(dá)的地區(qū),乘數(shù)效應(yīng)整體超過上海,原因在于農(nóng)業(yè)、食品與煙草、建筑業(yè)以及其他服務(wù)業(yè)具備較高的乘數(shù)效應(yīng),從折線趨勢(shì)可以看出,在江浙滬乘數(shù)效應(yīng)較高的產(chǎn)業(yè)中,除去建筑業(yè)與其他服務(wù)業(yè),安徽并不能與江浙滬比肩。
2. 區(qū)域間溢出效應(yīng)
如圖2所示,上海對(duì)江蘇的溢出效應(yīng)普遍較強(qiáng),而對(duì)安徽的溢出效應(yīng)較弱。上海在電子產(chǎn)品制造業(yè)對(duì)江蘇的溢出效應(yīng)最大,達(dá)0.034,其次是建筑業(yè),達(dá)0.02。從折線走勢(shì)來看,上海的溢出效應(yīng)相對(duì)較強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)分布基本一致,除去上海對(duì)江蘇電子產(chǎn)品制造業(yè)溢出效應(yīng)極高,其余產(chǎn)業(yè)主要集中在紡織業(yè)、化學(xué)制品及石油冶煉以及商業(yè)運(yùn)輸業(yè)。從數(shù)值上來看,上海對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)的溢出效應(yīng)并不強(qiáng),如上海地區(qū)增加1億元的投資,對(duì)江蘇電子產(chǎn)品制造業(yè)可以產(chǎn)生300萬元的溢出效應(yīng),但對(duì)其他產(chǎn)業(yè)的溢出效應(yīng)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于300萬元。也正與劉志彪和孔令池[8]的觀點(diǎn)相呼應(yīng),他們指出,上海并未充分發(fā)揮其“龍頭”的作用。
如圖3所示,江蘇22個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)上海、浙江、安徽的溢出效應(yīng)主要集中在食品和煙草、化學(xué)制品與石油冶煉、機(jī)械制造業(yè)、電子產(chǎn)品制造業(yè)以及商業(yè)運(yùn)輸業(yè)。但從數(shù)值來看,江蘇所產(chǎn)生的溢出效應(yīng)普遍不強(qiáng),最大的是江蘇對(duì)上海的商業(yè)運(yùn)輸業(yè),僅達(dá)0.008,即江蘇增加1億元的最終投資,對(duì)上海商業(yè)運(yùn)輸業(yè)的溢出效應(yīng)僅為80萬元。
如圖4所示,浙江22個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)上海、江蘇、安徽的溢出效應(yīng)主要集中在化學(xué)制品與石油冶煉、電子產(chǎn)品制造業(yè)以及商業(yè)運(yùn)輸業(yè)。其中浙江對(duì)上海的商業(yè)運(yùn)輸業(yè)溢出效應(yīng)最高,數(shù)值達(dá)0.02。與圖3比較,可明顯發(fā)現(xiàn),浙江對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)所產(chǎn)生的溢出效應(yīng)在各個(gè)產(chǎn)業(yè)部門均強(qiáng)于江蘇所產(chǎn)生的溢出效應(yīng)。
如圖5所示,安徽22個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)上海、江蘇、浙江的溢出效應(yīng)主要集中在化學(xué)制品及石油冶煉、電子產(chǎn)品制造業(yè)以及商業(yè)運(yùn)輸業(yè)。其中對(duì)江蘇的溢出效應(yīng)普遍較強(qiáng),主要體現(xiàn)在對(duì)江蘇化學(xué)制品及石油冶煉的溢出效應(yīng)達(dá)0.01、電子產(chǎn)品制造業(yè)的溢出效應(yīng)達(dá)0.015以及商業(yè)運(yùn)輸業(yè)的溢出效應(yīng)達(dá)0.017。所有產(chǎn)業(yè)中安徽對(duì)上海商業(yè)運(yùn)輸業(yè)的溢出效應(yīng)最高,其值達(dá)0.022。
因此,通過圖2至圖5數(shù)據(jù)可知,長(zhǎng)三角地區(qū)之間溢出效應(yīng)普遍不強(qiáng)且溢出效應(yīng)所分布的產(chǎn)業(yè)基本相似,均包括化學(xué)制品及石油冶煉、電子產(chǎn)品制造業(yè)以及商業(yè)運(yùn)輸業(yè),即產(chǎn)業(yè)間聯(lián)系程度不密切,上海雖未充分發(fā)揮其作為長(zhǎng)三角地區(qū)龍頭的作用,但依舊在長(zhǎng)三角地區(qū)起到引領(lǐng)作用,即溢出效應(yīng)在長(zhǎng)三角地區(qū)普遍最強(qiáng)。對(duì)比來看,作為長(zhǎng)三角地區(qū)欠發(fā)達(dá)省份,安徽對(duì)上海、江蘇、浙江的產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)效應(yīng)較為顯著。結(jié)合乘數(shù)效應(yīng),浙江經(jīng)濟(jì)不僅對(duì)自身有高拉動(dòng)作用且對(duì)外溢出效應(yīng)也較強(qiáng),而江蘇雖然乘數(shù)效應(yīng)較高,但對(duì)外溢出效應(yīng)卻明顯不強(qiáng)。
3. 區(qū)域間互反饋效應(yīng)與自反饋效應(yīng)
如圖6所示,上海22個(gè)產(chǎn)業(yè)中自反饋效應(yīng)較高的有紡織業(yè)、木材加工及制造、化學(xué)制品及石油冶煉、非金屬礦物制品以及電、氣、水的生產(chǎn)和供應(yīng)。江蘇的自反饋效應(yīng)較高的主要在于采礦業(yè)、造紙印刷和文教體育用品、化學(xué)制品及石油冶煉、金屬制造業(yè)、機(jī)械制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、電子產(chǎn)品制造業(yè)、電、氣、水的生產(chǎn)和供應(yīng)以及建筑業(yè)。22個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)于浙江所產(chǎn)生的自反饋效應(yīng)主要在于金屬制造業(yè)。相比來說,22個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)于安徽所產(chǎn)生的自反饋效應(yīng)普遍不強(qiáng),均未超過0.008,即安徽對(duì)外輻射的影響反饋至自身經(jīng)濟(jì)的效應(yīng)弱。
四個(gè)地區(qū)間的互反饋效應(yīng)(由于篇幅限制,沒有列出區(qū)域間的互反饋效應(yīng)結(jié)果,如有需要,可向作者索取),產(chǎn)業(yè)分布與溢出效應(yīng)極為類似,不同之處在于互反饋效應(yīng)值遠(yuǎn)小于溢出效應(yīng),這與眾多學(xué)者研究相同。從兩類效應(yīng)的推導(dǎo)公式也可以看出,互反饋效應(yīng)是通過再一次的地區(qū)間產(chǎn)業(yè)間傳導(dǎo)所產(chǎn)生的,因此其所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益要遠(yuǎn)小于溢出效應(yīng)所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益。四個(gè)地區(qū)22個(gè)產(chǎn)業(yè)的互反饋效應(yīng)主要集中在化學(xué)制品及石油冶煉、機(jī)械制造業(yè)、電子產(chǎn)品制造業(yè)、商業(yè)運(yùn)輸業(yè)。其中互反饋效應(yīng)最強(qiáng)的是上海對(duì)江蘇的電子產(chǎn)品制造業(yè),比值為0.00014。
通過對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)三類效應(yīng)的測(cè)度及比較分析,可以發(fā)現(xiàn)各地區(qū)的最終需求的增加產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益主要作用是本地區(qū)發(fā)展,其次才是對(duì)其他地區(qū)的拉動(dòng)作用。從產(chǎn)業(yè)分布來看,不論是乘數(shù)效應(yīng)、溢出效應(yīng)還是兩種反饋效應(yīng),第二產(chǎn)業(yè)對(duì)于地區(qū)內(nèi)部及地區(qū)間的影響力是最大的。
本文基于多地區(qū)投入產(chǎn)出模型,量化分析了長(zhǎng)三角四個(gè)地區(qū)的乘數(shù)效應(yīng)、溢出效應(yīng)、自反饋與互反饋效應(yīng)。經(jīng)過分析可以得出以下結(jié)論:
第一,從地區(qū)內(nèi)部乘數(shù)效應(yīng)來看,江、浙、滬、皖四個(gè)地區(qū)乘數(shù)效應(yīng)主要集中在第二產(chǎn)業(yè)。在第一產(chǎn)業(yè)中,上海的乘數(shù)效應(yīng)最低,安徽的乘數(shù)效應(yīng)最高;在第三產(chǎn)業(yè)中,上海的乘數(shù)效應(yīng)最高,安徽與江蘇的乘數(shù)效應(yīng)較弱。根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變理論,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)往往跟隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生相應(yīng)的變化,可見,上海盡管在乘數(shù)效應(yīng)總值上低于其他三個(gè)地區(qū),但在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分布上充分展現(xiàn)了發(fā)達(dá)城市所具備的條件。而江蘇、浙江、安徽目前依舊處于以工業(yè)為主的發(fā)展階段。因此,綜合來看,長(zhǎng)三角地區(qū)發(fā)展主要依靠的依舊是第二產(chǎn)業(yè)所產(chǎn)生的推動(dòng)力。
第二,從地區(qū)間溢出效應(yīng)來看,長(zhǎng)三角地區(qū)溢出效應(yīng)普遍偏弱。上海在化學(xué)制品及石油冶煉、電子產(chǎn)品制造業(yè)以及商業(yè)運(yùn)輸業(yè)等產(chǎn)業(yè)上具有引領(lǐng)長(zhǎng)三角其他地區(qū)發(fā)展的作用,但其產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)力并未充分體現(xiàn)。江蘇與浙江大力發(fā)展自身經(jīng)濟(jì),但對(duì)外經(jīng)濟(jì)影響力嚴(yán)重不足,如紡織業(yè)在江蘇與浙江蓬勃發(fā)展,但其溢出效應(yīng)甚至抵不過上海與安徽對(duì)他們的溢出效應(yīng)。相比之下,乘數(shù)效應(yīng)并不強(qiáng)的安徽在溢出效應(yīng)方面與浙江不相上下,可見,由于資源與要素流出,導(dǎo)致安徽在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中不能有效地聚集資源與要素,以供本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展使用。
第三,從地區(qū)間反饋效應(yīng)來看,江蘇在自反饋方面表現(xiàn)最強(qiáng),其次上海,浙江與安徽偏弱?;シ答佇?yīng)由于經(jīng)歷多一次的產(chǎn)業(yè)間傳導(dǎo),其產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于溢出效應(yīng)所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。
綜上所述,長(zhǎng)三角地區(qū)間產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)不足,主要依靠第二產(chǎn)業(yè)所展現(xiàn)的推動(dòng)力與影響力。筆者認(rèn)為,長(zhǎng)三角地區(qū)“一體化”發(fā)展可關(guān)注以下幾點(diǎn):
第一,“打鐵還需自身硬”。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展首先應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注自身,其次才是對(duì)外擴(kuò)散效應(yīng)。工業(yè)依舊是也始終是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要推動(dòng)力,哪個(gè)地區(qū)都不應(yīng)當(dāng)實(shí)行“去工業(yè)化”發(fā)展。上海在發(fā)展經(jīng)濟(jì)過程中應(yīng)避免工業(yè)比重的下滑。在乘數(shù)效應(yīng)與溢出效應(yīng)均強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域,如化學(xué)制品及石油冶煉與電子產(chǎn)品制造業(yè),上??膳c其他地區(qū)構(gòu)建產(chǎn)業(yè)園區(qū),實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。江蘇與浙江在工業(yè)方面具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì),可增強(qiáng)對(duì)安徽的輻射力度,促進(jìn)安徽的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。安徽在承接長(zhǎng)三角地區(qū)其他地區(qū)工業(yè)轉(zhuǎn)移的過程中,應(yīng)選擇高質(zhì)量工業(yè)企業(yè),以推動(dòng)本地區(qū)工業(yè)化高質(zhì)量發(fā)展,實(shí)現(xiàn)工業(yè)部門的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
第二,長(zhǎng)三角地區(qū)除去上海由于地理位置因素農(nóng)業(yè)不發(fā)達(dá),其他地區(qū)尤其是安徽適合農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,在過去四十年間,安徽加強(qiáng)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)建設(shè)顯著,但由于農(nóng)村人員外流現(xiàn)象嚴(yán)重,存在大量農(nóng)耕地荒廢現(xiàn)象,安徽應(yīng)當(dāng)整合省內(nèi)農(nóng)耕地,引進(jìn)“新農(nóng)人”以及外出打工人員回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè),打造綠色高效現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)。利用長(zhǎng)三角一體化信息與交通優(yōu)勢(shì),進(jìn)一步對(duì)外開拓農(nóng)業(yè)市場(chǎng)。
第三,上海應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加強(qiáng)服務(wù)業(yè)發(fā)展,并依托本地區(qū)在金融、科技與信息方面的優(yōu)勢(shì),增強(qiáng)對(duì)長(zhǎng)三角其他地區(qū)的輻射力度,推進(jìn)長(zhǎng)三角地區(qū)的商貿(mào)服務(wù)一體化,在自由貿(mào)易區(qū)的基礎(chǔ)上擴(kuò)大開放商貿(mào)服務(wù)業(yè)。安徽可著重發(fā)展交通運(yùn)輸業(yè),加強(qiáng)與江浙滬地區(qū)間聯(lián)系,不僅有利于安徽自身工業(yè)發(fā)展、也促進(jìn)了旅游業(yè)等服務(wù)業(yè)的發(fā)展。同時(shí)在科技方面,安徽應(yīng)在G60科創(chuàng)走廊的基礎(chǔ)上繼續(xù)增強(qiáng)與上海張江兩大科學(xué)中心的合作研究。在教育、醫(yī)療等公共服務(wù)方面,長(zhǎng)三角地區(qū)可加強(qiáng)資源共享,鼓勵(lì)技術(shù)交流,實(shí)現(xiàn)全方位長(zhǎng)三角一體化發(fā)展。
南京財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)2020年4期