新型城镇化推动产业结构升级了吗?——基于中国省级面板数据的空间计量研究
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财经研究 2013 年 第 39 卷第 12 期, 页码：59 - 73
摘要
参考文献
摘要
文章通过空间自相关检验和空间局域LISA地图,分析了新型城镇化和产业结构升级在我国各省的分布格局和空间上的相互依赖性,并通过构建空间滞后模型和空间误差模型,分析新型城镇化对中国产业结构升级的影响。结果显示,中国新型城镇化和产业结构升级存在显著的空间相关性,具有高水平区域集中、低水平区域聚集的特点;新型城镇化对产业结构升级具有强烈的空间冲击效应,能够显著提升产业发展层次;金融支撑、科技发展、市场化程度对区域产业结构升级具有显著正向效应,而受引资质量和结构性偏倚的影响,资本流动对产业升级的影响效应不明显。
[1]辜胜阻,刘江日.城镇化要从“要素驱动”走向“创新驱动”[J].人口研究,2012,(6):3-12.
[2]何江,张馨之.中国区域经济增长及其收敛性:空间面板数据分析[J].南方经济,2006,(5):44-52.
[3]李逢春.对外直接投资的母国产业升级效应——来自中国省际面板的实证研究[J].国际贸易问题,2012,(6):124-134.
[4]李克强.协调推进城镇化是实现现代化的重大战略选择[J].行政管理改革,2012,(11):4-10.
[5]魏后凯,张燕.全面推进中国城镇化绿色转型的思路与举措[J].经济纵横,2011,(9):15-19.
[4]牛文元.中国新型城市化报告[M].北京:科学出版社,2011.
[5]夏春萍.工业化、城镇化与农业现代化的互动关系研究[J].统计与决策,2010,(10):125-127.
[6]郑有国,魏禄绘.中国城市化曲折进程原因探析[J].亚太经济,2013,(1):66-70.
[7]钟昌标.外商直接投资地区间溢出效应研究[J].经济研究,2010,(1):80-89.
[8]Anselin L.Spatial econometrics:Methods and models[M].NL:Kluwer Academic Publishers,1988.
[9]Baitagi B H.Econometric analysis of panel data[M].UK:John Wiley&Sons Press,Chichester,2001.
[10]Farhana K M,Rahman S A,Rahman M.Factors of migration in urban Bangladesh:An empirical study of poor migrants in Rajshahi city[J].Bangladesh e-Journal of Sociology,2012,9(1):63-86.
[11]Hope K R.Urbanization and urban growth in Africa[J].Journal of Asian and African Studies,1998,33(4):345-358.
[12]Kolko J.Urbanization,agglomeration,and coagglomeration of service industries[M].Chicago:University of Chicago Press,2010.
[13]Michaels G,Rauch F,Redding S J.Urbanization and structural transformation[J].The Quarterly Journal of Economics,2012,127(2):535-586.
[14]Soja E W.Regional urbanization and the end of the metropolis era[J].The New Blackwell Companion to the City,2012,20(5):324-353.
①MoranI=[ε′×(ITW)×ε]/(ε′×ε),ε′为OLS估计所得残差,Wij为n×n阶空间权重矩阵,本文采用的是空间邻接标准:当区域i与区域j相邻时,Wij=1,;当区域i与区域j不相邻时,Wij=0。
②在运用Geoda软件进行局域空间分析时,采用的空间权重矩阵为Rook邻近矩阵,经纬度数据来自国家地理信息系统(GIS)及有关地理统计数据。文中只展示了2011年的LISA集群图,对于其他年份的LISA图,感兴趣者可以向作者索取。
③采用2SLS方法估计时运算过程更加简单,但在统计性质上逊于MLE(Kelejian和Prucha,1998);GMM在高阶空间自回归模型估计中有较好的效果,但MLE效率更高(黄莹等,2008)。
④Hausman检验结果显示,在截面随机效应和时间随机效应条件下均在1%显著性水平上拒绝原假设,即接受固定效应模型为更优选择,这也是国内外众多学者在处理空间面板回归时所共同接受的。
[2]何江,张馨之.中国区域经济增长及其收敛性:空间面板数据分析[J].南方经济,2006,(5):44-52.
[3]李逢春.对外直接投资的母国产业升级效应——来自中国省际面板的实证研究[J].国际贸易问题,2012,(6):124-134.
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[7]钟昌标.外商直接投资地区间溢出效应研究[J].经济研究,2010,(1):80-89.
[8]Anselin L.Spatial econometrics:Methods and models[M].NL:Kluwer Academic Publishers,1988.
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[10]Farhana K M,Rahman S A,Rahman M.Factors of migration in urban Bangladesh:An empirical study of poor migrants in Rajshahi city[J].Bangladesh e-Journal of Sociology,2012,9(1):63-86.
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[13]Michaels G,Rauch F,Redding S J.Urbanization and structural transformation[J].The Quarterly Journal of Economics,2012,127(2):535-586.
[14]Soja E W.Regional urbanization and the end of the metropolis era[J].The New Blackwell Companion to the City,2012,20(5):324-353.
①MoranI=[ε′×(ITW)×ε]/(ε′×ε),ε′为OLS估计所得残差,Wij为n×n阶空间权重矩阵,本文采用的是空间邻接标准:当区域i与区域j相邻时,Wij=1,;当区域i与区域j不相邻时,Wij=0。
②在运用Geoda软件进行局域空间分析时,采用的空间权重矩阵为Rook邻近矩阵,经纬度数据来自国家地理信息系统(GIS)及有关地理统计数据。文中只展示了2011年的LISA集群图,对于其他年份的LISA图,感兴趣者可以向作者索取。
③采用2SLS方法估计时运算过程更加简单,但在统计性质上逊于MLE(Kelejian和Prucha,1998);GMM在高阶空间自回归模型估计中有较好的效果,但MLE效率更高(黄莹等,2008)。
④Hausman检验结果显示,在截面随机效应和时间随机效应条件下均在1%显著性水平上拒绝原假设,即接受固定效应模型为更优选择,这也是国内外众多学者在处理空间面板回归时所共同接受的。
引用本文
蓝庆新, 陈超凡. 新型城镇化推动产业结构升级了吗?——基于中国省级面板数据的空间计量研究[J]. 财经研究, 2013, 39(12): 59–73.
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