李 琳,曾 巍
(湖南大学 经济与贸易学院,湖南 长沙 410079)
“985”高校经济学人计划ECONOMIST PROGRAM OF“PROJECT 985”
地理邻近、认知邻近对省际边界区域经济协同发展影响机制研究
——基于对中三角、长三角省际边界区域的实证
李琳,曾巍
(湖南大学 经济与贸易学院,湖南 长沙 410079)
文章首先探讨了地理邻近、认知邻近对省际边界区域经济协同发展的影响机理,并提出了五个假设。然后,以中三角、长三角省际边界区域为例,利用2000-2013年面板数据,建立模型对理论假设进行了验证。结果表明:地理邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响呈倒“U”型,中三角省际边界区域受单一地理邻近影响且“饱和点”高于长三角区域;认知邻近性推动长三角省际边界区域经济协同发展,但对中三角边界区域推动作用不明显;地理邻近与认知邻近对两边界区域协同发展均产生显著交互影响,交互影响为互补效应,且互补效应明显大于单一邻近性作用,长三角省际边界区域互补作用强于中三角。最后,根据研究结论提出了相关政策建议。
地理邻近性;认知邻近性;省际边界区域;协同发展
[DOI]10.3969/j.issn.1007-5097.2016.05.001
区域经济协同发展是新常态下我国正在实施的重大战略之一,2014年9月,《国务院关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》提出,“打破行政区划界限和壁垒”、“形成区域协调发展新机制”。2015年4月,《长江中游城市群发展规划》中指出:“促进省际毗邻城市组团发展”、“建立产业协同发展机制,促进城市群产业布局与协同发展”。2015年4月,《京津冀协同发展规划纲要》的通过更是将区域协同发展的热度推至顶峰。省际边界区域作为一种受中心城市影响小、经济发展相对落后的特殊区域,因边界地区之间的地理邻近性和文化相通性,而使其成为区域经济协同发展的重点与难点区域。探索省际边界区域经济协同发展的影响机制,进而有效推进省际边界以及更高层次区域经济的协同发展,其重要意义不言而喻。
学术界对区域经济协同发展影响因素给予了较多关注,Haken(1971)率先提出协同(synergy)概念[1],初步建立了协同学的基本理论框架;国内外学者借用协同学理论内核,提出区域经济协同发展的概念,对区域经济协同发展的研究主要集中于内涵[2]、评价体系[3]及实证分析[4-6],部分学者对区域经济协同发展的影响因素进行了分析,认为影响区域经济协同发展的因素有基础建设、社会投资和保护、治理结构改革、制度差异、地方保护主义、文化思想观念的差异等[7-8]。在此基础上,极个别学者定性分析了省际边界区域经济协同发展的影响因素,认为省级“行政区边缘经济”的形成受空间距离因素、边界因素和地区之间的交易成本的影响[9]。
省际边界区域作为特殊区域,具有空间上的接近性、历史往来的紧密性以及文化习俗的相似性。现有研究从一般视角定性分析了省际边界区域经济协同发展,缺乏从省际边界区域的特殊性角度进行研究。多维邻近性是近年来研究区域(创新)发展的最新视角。国外研究起步较早,20世纪90年代,法国邻近动力学派(French School of Proximity Dynamics)最先提出多维邻近性概念,先后有学者分析了邻近性与区域创新的关系[10-12],实证研究了多维邻近性对创新的影响[13-16]以及在区域经济发展中的作用[17]。国内以李琳为代表的学者对多维邻近性进行归纳并分类[18],先后对我国产业集群创新[19-20]、高新区创新绩效[21]、企业合作创新[22]、产学研合作创新[23]、知识溢出[24]进行分析。此外,王缉慈(2005)、李福刚等(2007)、王孝斌等(2007)分别分析了地理邻近与区域产业联系[25]、集体学习与区域创新的影响[26-27]。党兴华等(2013)分析了认知邻近性、制度邻近性、地理邻近性对跨区域技术创新合作的影响[28]。但尚未有文献将多维邻近性视角引入省级边界区域协同发展研究论题。
综上,目前学术界对于省际边界区域经济协同发展影响因素的分析仅局限于一般视角,缺乏创新,且以定性分析为主,缺乏实证分析。基于省际边界区域的特殊性,本文尝试从多维邻近性视角出发,实证探讨省际边界区域经济协同发展影响机制(基于篇幅,本文仅考虑地理邻近性与认知邻近性)。首先,从理论上阐述多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响机制并提出假设;其次,建立回归模型,分区域利用面板数据进行实证分析;最终根据回归结果得出结论并提出政策建议。
(一)省际边界区域经济协同发展的内涵与特征
省际边界区域经济协同发展指相邻省份毗邻区域之间基于共同的合作发展目标,依托统一的发展规划,高效且有序整合,充分发挥各部分的比较优势,使得区域经济联系不断增强、区间经济差距逐渐较小,最终实现区域经济的有序发展。区域经济协同发展强调经济联系增强和经济差距逐渐缩小的动态演变和趋势。在协同发展初期,经济联系增强,而区域经济差异可能超过某一特定范围,随着协同发展的不断深化,经济差距逐渐缩小并最终保持在一定范围内。
省际边界区域经济协同发展不同于其他区域的协同发展,具有以下几个特征:①邻近性。省际边界区域以行政边界为界,紧紧相连,空间距离小,具有高度的地理邻近性;同时,由于处于同一地理区域,历史上往来密切,差异性较少,语言、文化相近,具有认知邻近性。②差异性。省际边界区域往往属于不同省份,跨区域政策环境差异大;同时,往往是老少边穷地区,与其他地区经济差异大,经济发展水平远小于中心区域。③复杂性。省际边界区域经济发展落后,思想观念守旧,体制僵硬;由于不同行政区域的政策环境存在差别,比之其他区域,省际边界区域经济的协同发展更加复杂。④动态性。省际边界区域经济的协同发展是从低级到高级不断演变的动态发展过程,在不同阶段,其主要的影响因素也是不断变化的。⑤潜力巨大性。省际边界区域经济发展相对落后,资源丰富,文化习俗相似,系统布局能释放巨大的发展潜力。
(二)多维邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响机制分析
1.地理邻近对省际边界区域经济协同发展的影响机制
地理邻近性反映区域间距离的远近性,这种距离并不单纯从空间距离衡量,还将传播、运输的时间与成本考虑在内。地理邻近性对省际边界区域经济协同发展的促进作用主要体现在以下三方面:首先,省际边界不同区域间的地理邻近有利于生产要素、产成品的跨边界流动,提高生产效率;其次,地理邻近性的增加有利于边界区域各产业间的互动,促进区域间的产业转移与合理分工,形成产业链,推动区域经济的协同发展;最后,省际边界区域间的地理邻近,能够提高知识外溢,有利于主体间的相互学习,促进双方区域创新活动的产生,有助于区域经济发展。基于以上分析,提出假设1。
H1:地理邻近性对省际边界区域经济协同发展影响效应为正。
地理邻近性存在“饱和点”,过度的地理邻近性一方面容易加大企业间的竞争压力,可能导致省际边界区域经济主体的恶性竞争,不利于区域经济的健康发展;另一方面,容易形成封闭的经济空间,降低经济主体的学习创新能力,阻碍区域经济发展[26-27]。因此,进一步提出假设1a。
H1a:地理邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响效应先促进后抑制,呈倒“U”型。
2.认知邻近对省际边界区域经济协同发展的影响机制
认知邻近性是指经济主体感知、诠释、理解和评估世界方式的相似性[13]。区域之间的认知邻近包括语言、文化习俗、技术结构、知识结构的相近性。
语言文化的相近性是省际边界区域经济协同发展的天然优势。相比于其他区域,省际边界区域由于具有共同的地域地理特征及多年的历史往来,往往具有相似的语言和文化习俗。相近的语言有利于区域间的交流;相近的文化习俗保证了区域经济主体间具有相似的行为准则与判断标准;而几千年来区域之间的“姻亲”关系使得经济主体在相互接触时感觉更亲近,更容易产生信任。相似的语言和文化习俗有利于区域间建立一种和谐的氛围,有助于区域之间在政治、经济活动中多维度、深层次地开展合作,为区域经济协同发展奠定基础。
而要实现区域经济的协同发展,必须具有技术、知识的邻近性。省际边界区域由于自身经济基础相对薄弱,要想实现区域经济协同发展,必须吸收先进技术,加强交流合作。区域之间的认知邻近性保证技术能在区域间交流。区域之间认知距离越小,主体之间越容易达成合作,实现技术创新与产品升级;反之,认知距离越大,区域之间沟通越困难,新技术新知识越难吸收,越不利于合作。基于以上分析,提出假设2。
H2:认知邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响为正。
过度认知邻近对省际边界区域经济协同发展有负效应。首先,过度的认知邻近性容易导致区域间产业结构趋同。产业结构趋同意味着各地区未能形成以比较优势为基础的规模经济,造成地区资源优势的浪费,并可能导致在生产要素市场和产品市场的激烈竞争,各区域出于自身经济发展的需要,形成地方保护主义,阻碍区域经济协同发展。其次,创新是需要差异的、互补的知识相互融合、碰撞,即需要一定的认知距离。过度的认知邻近性降低区域间的差异性,使区域经济由于缺乏创新而锁定在旧的轨迹,区域经济缺乏活力。最后,过度的认知邻近性容易导致过度的知识溢出,不利于知识产权的保护,打击企业的创新积极性,不利于区域经济协同、有序发展。因此,进一步提出假设2a。
H2a:认知邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响效应先促进后抑制,呈倒“U”型。
3.地理邻近性、认知邻近性对省际边界区域经济协同发展的交互影响
地理邻近性、认知邻近性之间具有特定的联系。边界区域经济的协同发展需要地理邻近性、认知邻近性共同作用。地理邻近性的增加,保证了区际生产要素能够低成本地快速流动,为区域经济协同发展奠定基础。而仅有地理邻近性的区域只能产生以资源更大范围配置、降低成本为特征的“低级”区域经济发展模式,更高一级由区域知识的共享和区域经济创新带动的区域经济发展模式,则需要区域双方基于认知邻近,相互学习、通力合作和共同研发。基于此,提出假设3。
H3:地理邻近、认知邻近对省际边界区域经济协同发展具有交互作用。
地理邻近性、认知邻近性的交互作用既可以是互补效应,也可以是替代效应,具体与区域经济协同发展阶段有关[18]。
4.其他因素对省际边界区域经济协同发展的影响
根据有关文献[9,29-30],影响省际边界区域经济协同发展的一般影响因素包括基础设施建设落后、政府干预、地区保护主义、区域知识基础薄弱等。
省际边界区域往往经济欠发达,交通等基础设施建设薄弱。如中三角省际边界区域,很长一段时间内,江西九江到湖北咸宁无直达车次,只能中转到达。基础设施的薄弱意味着要素流动的高难度,不利于区域之间的交流与学习,阻碍区域经济的发展。
地方保护主义严重阻碍要素的自由流动,人为造成市场价格扭曲,造成资源的浪费及效率损失,阻碍区域经济协同发展。此外,地区为追求自身利益的最大化而忽略了自身的比较优势以及对合适产业选择的敏感性,难以在地区之间形成互补的产业结构,要实现地区间经济的协同发展,难度更大。省际边界地区往往思想观念守旧,地方保护主义更严重。
知识基础的强弱决定了创新能力的大小,创新能力的高低决定了边界区域技术水平的高低与发展潜力的大小。边界区域双方知识基础越好,接受学习能力越强,越容易承接产业转移,形成跨区域产业链;边界区域知识存量越高,创新能力往往越强,经济活力越大,越容易实现跨区域经济合作与协同发展。
(一)指标选取
1.区域经济协同发展度(Syn)
省际边界区域作为特殊区域,具有空间接近、文化相似的天然优势,在区域经济协同发展过程中,最重要的是保证要素的充分流动,加强区域间的经济联系,实现区域经济的相对均衡发展,使经济差异逐渐较小,最终保持在合理范围内。基于此,选择区域经济联系与经济差异衡量区域经济协同发展度。一般而言,区域之间经济联系越紧密,地区之间的要素流动越快,区域之间的协同发展度也越高;两地区之间经济差异越大,区域经济协同发展度越低。
第一步,分别测度经济联系与经济差异。采用引力模型衡量经济联系度EC,即
其中,Pit、Pjt、Git、Gjt分别为t年地区i、j的人口规模、地区生产总值;Dij为i,j两点的直线距离。
采用泰尔指数衡量地区之间的经济差异,泰尔指数T表达式为:
其中,i表示地区;yit、pit分别表示t年份地区i的GDP、人口比重。
第二步,综合测度经济协同发展度。首先将正反两个指标进行归一化处理,为使回归更有效,值扩大100倍,缩小指标之间的数量级。
归一化处理后,取平均值表示区域经济协同发展度。地区i、j在年份t的区域经济协同发展度表达式为:
2.区域间地理邻近性(Geo)
地理邻近代表两地区之间距离的远近,可以从空间与时间两个维度衡量。由于资料的可获得性,本文分别采用区域间的火车运行距离(Gkm)、铁路的最短旅行时间(Gtime)衡量区域间的最短交通距离与交通时间。其中,有直达列车的,以直达火车的最短距离和最短时间衡量;无直达火车则使用火车中转的最短距离及其时间衡量。由于历年区域火车运行距离变动较少,将空间与时间两个维度整合为一个指标,地区i、j在t年的地理邻近性:
其中,Gkmijt、Gtimeijt分别代表i、j两地t年基于铁路的最短交通距离及最短交通时间。
3.区域间认知邻近性(Cogn)
国外有学者以技术距离及产业结构相似数分别衡量区域间的认知邻近性[31]。国内则有学者以技术距离与产业结构相似数的综合指标来衡量[28]。本文认为,技术距离(Ctec)、产业结构相似数(issd)分别代表认知邻近的某个维度,综合考虑更为全面。
第一步,分别测度区域间的产业结构相似系数与技术距离。区域产业结构相似系数(issd)采用联合国工业发展组织国际工业研究中心提出的相似系数法来衡量。
其中,xikt、xjkt分别表示t年地区i、j行业k(k=1,2,…,19)的分行业从业人员数。区域产业结构相似数取值位于0与1之间,取值越接近于1,表示两地区产业结构越相似;越接近于0,产业结构相差越远。
技术距离(Ctec)采用Jaffe的技术距离公式,采用区域间专利申请的相似性衡量。
其中,按国际专利分类标准将专利分为八大类,fint、fjnt分别表示t年地区i、j第n类(n=1,2,…,8)专利的专利申请量。Ctec介于0与1之间,数值越大,地区间技术距离越小,认知邻近越大;数值越大,地区间技术距离越大,认知邻近性越小。
第二步,综合测度区域间的认知邻近性。地区i、j之间t年的认知邻近性:
4.其他控制变量
知识存量(know)采用地区间人均知识存量衡量。地区知识存量包括历年的积累量和新一年的流量,采用永续盘存法,以财政支出中教育、科技支出作为投入计算知识存量[32]。区域第t年知识存量:
基期知识存量R0:
其中,R0、Rt、Rt-1分别为基期、t期、t-1期的知识存量;Et-θ为第t-θ年的投入;θ为研究开发滞后期,我国的情况一般3年;δ为知识陈腐率,我国为0.071 4;ρ为知识资本投入的增长速度。
设相邻两个地区i、j在t年的知识存量分别为Rit、Rjt;人口分别为Pit、Pjt;地区i、j在t年的人均知识存量为:
地区市场分割程度(Mseg):根据有关研究,商品零售价格指数差异能较为准确反映地区间市场分割程度[33]。本文采用价格法衡量地区间市场分割程度,两地区t年市场分割度:
其中,RPIit、RPIjt表示i、j地区t年的商品零售价格指数,所有价格指数均以1990年为基期。
(二)研究对象选择与数据来源
长三角省际边界区域位于我国中部,经济发展相对落后;同时,该区域具有相近的历史背景、文化风俗,即具有一定认知邻近基础。长三角是我国经济第一大经济区,是其他地区发展的参照与模板。中三角省际边界区域与长三角区域分别处于区域经济协同发展的不同阶段。
基于此,选取中三角、长三角省际边界区域为研究对象,参照《长江中游城市群发展规划》,中三角包括湖南、湖北、江西;长三角包括上海、江苏、浙江、安徽。文章以边界区域不同省份的相邻地区为一个研究单元,故研究对象为吉安-株洲、株洲-萍乡、萍乡-长沙、长沙-宜春、宜春-岳阳、岳阳-咸宁、咸宁-九江、九江-岳阳、岳阳-荆州、荆州-常德、常德-宜昌、荆州-益阳、黄石-九江、九江-黄冈,上海-苏州、上海-嘉兴、嘉兴-苏州、苏州-湖州、湖州-无锡、南京-马鞍山、滁州-南京、滁州-扬州、淮安-滁州、宿迁-滁州,共24组,其中中三角省际边界区域14组,长三角省际边界区域10组。
本文经济数据主要来源于2000-2013年《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、各地级市《国民经济和社会发展统计公报》;地区间直线距离采用Google地图基于两地区市政府之间的距离;火车间最短交通距离及最短交通时间来自历年《全国铁路旅客列车时刻表》;专利数据来自中国专利数据库。由于各个因素从变动到影响经济协同发展需要一定时间,因此,被解释变量与解释变量间存在一定滞后,根据有关研究,本文综合考虑滞后一年。主要变量的统计特征见表1所列。
表1 主要变量描述性统计
(三)实证分析
本文需要论证地理邻近性、认知邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响,参考党兴华和弓志刚[28]、刘生龙和胡鞍钢[34]的研究,构造以下基本回归模型:
其中,下标i、j、t表示地区与时间;因变量Syn表示区域经济协同发展度;自变量Geo、Cong、Mseg、know分别表示区域间的地理邻近性、认知邻近性、市场分割程度与区域人均知识存量;c为常数项;u为随机扰动项。
为检验不同邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响及地理邻近性、认知邻近性对经济协同的共同影响,逐步建立以下回归模型:模型1、模型2验证单一地理邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响;模型3、模型4验证单一认知邻近性的影响;模型5验证地理邻近性、认知邻近性的共同作用;在此基础上,模型6验证地理邻近性与认知邻近性的交互作用。具体见表2所列。
表2 回归模型
1.变量相关性分析
变量间的pearson相关系数见表3。地理邻近性、认知邻近性与省际边界区域经济协同发展水平呈显著正相关,初步证实H1、H2。区域知识基础与省际边界区域经济协同发展水平也呈显著正相关,与前文理论分析相符。另外,主要变量之间的相关系数均小于0.5,方差膨胀因子小于10,表明不存在多重共线性。
表3 变量pearson相关系数矩阵及VIF
2.单位根检验、协整检验与面板模型选择
为确保估计的有效性,避免“伪回归”,采用LLC检验、IPS检验与Fisher-ADF检验对面板数据进行单位根检验,结果见表4,所有检验均证明在5%的显著性水平下1阶单整,说明此面板数据平稳。
表4 面板数据单位根检验
进一步进行协整检验,结果见表5,Pedroni在5%的显著性水平下拒绝原假设,KAO检验及Johansen均在1%的显著性水平下拒绝原假设,说明面板数据中存在协整关系,不存在伪回归。
表5 面板数据协整检验结果
本文是面板数据,不同个体间可能存在未观测效应,回归之前应用F检验、LM检验及hausman检验进行模型选择,经检验,应选择随机效应模型。
3.回归结果与分析
长三角省际边界区域经济水平发展程度高,交通发达,技术水平高;中三角省际边界区域经济发展水平低,技术相对落后。两区域经济发展情况不同,地理邻近性、认知邻近性对两区域的影响可能不同。为探究地理邻近性、认知邻近性对两区域经济协同发展的不同影响,分别对中三角省际边界区域、长三角省际边界区域进行回归分析,限于篇幅,仅列出模型1、2、3、6,结果见表6所列。
表6 中三角省际边界区域与长三角边界区域分组回归结果
根据表6,可以得出以下结论:
(1)地理邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响呈倒“U”型,且不同区域饱和点不同。由(4)、(8)可知,地理邻近一次项系数为正,二次项系数为负,且在1%的显著性水平下显著,H1a成立。“饱和点”之前,随着地理邻近性的增强,生产要素能够快速且低成本地流动,区际交流互动增强,促进省际边界区域经济协同发展;“饱和点”之后,随着地理邻近性的增加,区域间可能出现恶性竞争,阻碍经济协同发展。进一步分析可知,长三角省际边界区域地理邻近性饱和点(Geo=2.1)明显小于中三角省际边界区域(Geo=3.41),这是因为长三角区域多平原,交通较发达;而中三角省际边界区域多高山丘陵,交通往来、信息交换相对不便,同等情况下,要想实现区域的协同发展,需要更高的地理邻近性。由(1)、(2)可知,中三角区域单一地理邻近性系数为正,但不显著,加入二次项后一次项系数为正,二次项系数为负,且都显著,表明中三角地区地理邻近性对经济协同发展的影响不再是简单的线性正相关关系,存在过度的地理邻近性(株洲和萍乡、岳阳和咸宁),抑制边界区域经济协同发展。根据(5)、(6),单一地理邻近对长三角边界区域经济协同发展影响为正,且显著,加入二次项后均不显著,表明暂不存在过度的地理邻近。
(2)认知邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响为正,但目前对于两区域的影响不同;暂不存在倒“U”型特征。由(7)式、(8)式可知,长三角省际边界区域认知邻近性系数为正,且在1%的显著性水平下显著,表明认知邻近性促进区域经济协同发展,与预期符合,H2成立。而根据(3)式、(4)式,认知邻近性系数为正但不显著,表明中三角边界区域暂不存在明显的促进作用。这是因为中三角省际边界区域技术较低,产业低端且关联度弱,相邻地区认知邻近水平较低,暂不能有效促进区域经济协同发展。而长三角地区由于开放较早,知识技术水平较高,区域间产业关联度大,产业结构较高级,相邻区域认知邻近性较高;浙江、江苏、安徽等地的边界区域能高效吸收上海、杭州等地的先进技术、快速学习先进的经营管理理念和有效承接产业转移,区域间经济互动频繁,促进边界区域经济协同发展。
(3)地理邻近性、认知邻近性具有显著的正向互补作用,且长三角省际边界区域交互作用强于中三角地区。根据(4)式、(8)式,地理邻近性与认知邻近性的交互项系数为正,且在1%的显著性水平下显著,表明地理邻近性、认知邻近性具有显著的交互作用,即H3通过。这是因为地理邻近性的增加,提高区域经济主体间相互交流的频率与效率,促进隐性知识的传播,提高认知邻近性;认知邻近性的提高,区际经济之间合作潜力巨大,区域双方很可能为获得合作收益而进行交通基础设施建设,进而提高地理邻近。中三角省际边界区域交互项系数小于长三角(21.16<113.52),表明该地区地理邻近性与认知邻近性的相互作用较小,这可能是因为中三角省际边界区域经济发展水平相对落后,知识基础薄弱、技术水平较低,经济发展停留在低端的以跨区域资源配置降低成本为主的区域经济发展模式。两区域内,交互项系数均明显大于单一邻近性系数,表明地理邻近性、认知邻近性的互补作用大于单一邻近性。
(4)人均知识存量符号为正,市场分割程度符号为负,且均显著,与预期相符。表明省际边界区域人均知识存量的增加有助于边界区域经济协同发展水平的提升,市场分割程度阻碍省际边界区域经济协同发展。
(一)结论
本文首先分析了地理邻近性、认知邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响机理并提出假设。分别以中三角、长三角省际边界区域为例,就地理邻近、认知邻近对省际边界区域经济协同发展影响效应进行了实证分析。得出以下结论:
(1)地理邻近性对省际边界区域经济协同发展的影响呈先促进后抑制的倒“U”型。中三角省际边界区域受单一地理邻近性影响,且“饱和点”明显高于长三角省际边界区域。中三角省际边界区域存在过度的地理邻近性,长三角区域暂不存在过度地理邻近性对区域经济协同发展的抑制作用。
(2)认知邻近性对省际边界区域经济协同发展具有正影响。目前暂不存在过度认知邻近抑制区域经济协同发展。认知邻近性促进长三角区域经济协同发展;但对中三角省际边界区域经济协同发展的推动作用暂不明显。
(3)地理邻近性与认知邻近性交互作用,共同促进省际边界区域经济协同发展,且交互作用大于单一邻近性作用。两区域内地理邻近性与认知邻近性的互补作用显著,但长三角省际边界区域明显强于中三角省际边界区域。
(4)区域知识存量促进边界区域经济协同发展,区际市场分割程度阻碍省际边界区域经济协同发展。
(二)政策启示
根据以上理论分析及实证结果可知,地理邻近性和认知邻近性对省际边界区域经济协同发展有积极的促进作用,但这种促进作用并不是简单地随着邻近性水平的增加而增加,要实现省际边界区域经济的协同发展,可以从以下几个方面努力:
第一,合理进行交通基础设施建设,充分发挥地理邻近性的最佳效应。本文实证分析得出部分地区存在过度的地理邻近性,对于这部分区域(如岳阳-咸宁),不能单一依赖于地理上的邻近,而应拓展加强非空间上的邻近性来促进区域经济协同发展。而绝大部分地区未达到“饱和点”,区域间的地理邻近性有待加强。需根据地区实际情况,统筹公路、铁路、水路、航空四位一体的交通基础设施建设,建立城际交通网络,加强各种运输方式的衔接和综合交通枢纽建设,提高区域间的可达性。
第二,发挥省际边界区域的比较优势,加强产业关联度。根据文章分析,关联性越强,认知邻近性越强,越能促进省际边界区域经济协同发展。基于此,省际边界区域各地区应依托各自产业基础,充分发挥比较优势,加强分工协作,搭建跨区域产业合作平台,实现优势互补、互利共赢。如武汉、长沙、株洲、九江等地基于汽车产业建立产业联盟,共同研发关键技术,构建配套协作、体系完整的汽车及零部件产业链。武汉、宜昌、黄冈、荆州、岳阳、益阳、九江等地依托长江黄金水道,整合设计制造资源,综合发展船舶产业。
第三,加强科技创新投入,缩小区域间的技术距离。根据文章分析,技术距离越小,认知邻近性越大,越能促进省际边界区域经济协同发展。因此,需培养具有较强创新能力的企业及科研机构,加强企业与高等院校、科研院所之间的合作,建立区域间的技术联盟。面向市场需求,加快产业关键共性技术协作攻关创新。发挥上海张江、武汉东湖自主创新示范区和合芜蚌(合肥、芜湖、蚌埠)自主创新综合试验区的引领示范作用,推进长株潭自主创新示范区建设。
第四,改善区域间市场环境,打破区域性市场壁垒。从实证结果看,区际市场分割程度阻碍省际边界区域协同发展。因此,应清理阻碍要素合理流动的地方性政策法规,打破市场壁垒,推动劳动力、资本、技术等要素跨区域流动和优化配置。
第五,知识基础对经济协同发展水平产生正效应。应采取措施,加强教育投入,提高区域知识技术水平,推动区域间教育科技合作交流。如推动武汉、长沙、南昌,上海、南京等地高校开展联合办学、学生访学、学科共建等校级交流与合作;加强高校及科研院所合作,搭建教学科研平台,推动国家重大科研基础设施和大型科研仪器等科技资源的开放共享。
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[责任编辑:周业柱]
A Study on the Mechanism of the Impact of Geographical Proximity and Cognitive Proximity on the Coordinated Development of the Interprovincial Boundary Regional Economies —An Empirical Analysis of the Central Delta and the Yangtze River Delta
LI Lin,ZENG Wei
(School of Economy and Trade,Hunan University,Changsha 410079,China)
Firstly,this paper explores the mechanism of the impact of geographical proximity and cognitive proximity on the coordinated development of the interprovincial boundary regional economies,and proposes five hypotheses accordingly.Then,by exemplifying the interprovincial boundary regions of the Central Delta and the Yangtze River Delta,the paper establishes the regression model to verify the theoretical assumptions based on the panel data from 2000 to 2013.The results show that the impact of geographical proximity on the coordinated development of the interprovincial boundary regional economies is an inverted“U”curve,the interprovincial boundary regions of the Central Delta are affected by the single geographical proximity and their“saturation point”is higher than that of the Yangtze River Delta;Cognitive proximity promotes the coordinated development of interprovincial boundary regional economies of the Yangtze River Delta,but the impact is not significant to the Central Delta;Both geographical proximity and cognitive proximity produce a significant interaction,which is presented by the complementary effect and is apparently stronger than the single proximity effect.The complementary effect of the interprovincial boundary regional economies of the Yangtze River Delta is stronger than that of the Central Delta.Finally,the paper,in terms of the research findings,puts forward some policy suggestions.
geographical proximity;cognitive proximity;interprovincial boundary regions;coordinated development
F127
A
1007-5097(2016)05-0001-08
2015-10-13
国家社会科学基金后期资助项目(14FJL012)
李琳(1965-),女,湖南涟源人,教授,博士生导师,研究方向:多维邻近性与区域协同发展;曾巍(1992-),男,湖南娄底人,硕士研究生,研究方向:多维邻近性与区域协同发展。