东北地区产业结构对区域经济韧性的空间溢出效应研究

张 振，赵儒煜，杨守云

(1.吉林大学 东北亚研究院，吉林 长春 130012；2.吉林省住房和城乡建设厅，吉林 长春130051)

0 引言

区域产业结构是劳动地域分工的结果，对区域经济韧性影响而言，究竟何为合理的产业结构，如何通过产业结构调整促进资源优化配置，从而实现经济增长方式转换、提升区域经济韧性，对区域经济发展产业结构多样性抑或是专业化具有重大意义。一种观点认为，产业结构专业化通过降低生产成本、提升生产效率、促进知识溢出等推动经济增长和区域创新。另一种观点则认为，不同产业间更容易产生知识溢出效应，多样化产业结构对促进创新和提升技术水平，最终促进地区经济增长具有更加显著的作用[1]。当前，区域经济发展遇到各种冲击或扰动，区域不仅需要在经济发展中具有竞争力，同时还要避免、抵御和适应危机。区域经济韧性是指对一个特定经济体而言，增长过程被打断时，其增长方式的恢复能力。区域经济韧性概念的产生为区域经济发展产业结构多样化或专业化带来一个全新视角，其中的内在逻辑是外部经济冲击一般直接影响一个还是多个产业，何种产业结构能够帮助区域抵御冲击，回到甚至超越从前的增长方式。本文梳理以往学者对产业结构与区域经济韧性关系的研究，厘清区域经济韧性概念和测度指标，探究产业结构多样化与专业化对区域经济韧性的溢出效应，找到东北地区未来产业结构发展方向，从而为促进东北老工业基地振兴提供相关建议。

1 文献综述

韧性(Resilience)最初的定义源于物理学，用来表示金属在外力作用下产生形变，进而恢复到原状的能力。加拿大生物学家Holling[2]首次将韧性概念应用到生态学研究中，用来定义生态系统通过抵抗破坏和迅速恢复以应对扰动或干扰的能力。随后，这一概念逐步被其它自然科学与社会科学引入，具体包括气候学、土壤学、地理学、社会学及区域经济学等领域。相对于其它学科，韧性在经济学领域的应用起步较晚，当前观点普遍认为，韧性首次在经济学领域出现是在2002年。Reggiani等[3]认为，在研究空间经济系统动态过程中，韧性这一概念应作为一个关键思路，尤其是空间经济系统在应对冲击或扰动时。近年来，世界各地区域发展接连受到重大自然灾害和环境的影响，使全球大部分地区造遇了巨大的经济损失，人类开始高度关注区域应对经济危机的能力，以及区域在这些冲击和扰动影响中迅速恢复的能力；Martin[4]提出适应性理论，认为产业、企业、技术和制度在区域经济中相互影响与适应以确保区域经济稳定发展，在适应性理论中，区域经济韧性既包括路径依赖发展能力，又包括一些偶发事件，如技术革命促使区域发展而成的新增长模式；Boschma[5]认为，区域经济韧性概念需要将面对短期冲击和长期扰动的两种能力整合，进而促使区域发展出一种长期增长路径，区域是个人、组织、产业、网络和制度的集合，需要从多维度定义区域经济韧性；Shaw等[6]认为，区域经济韧性是一种转型升级能力，当区域受到各种外部冲击时，自身系统与组织结构由一种运行模式向另一种模式转变，实现自身抵御风险、抗干扰的能力。

许多学者从多个角度解释产业结构对区域经济韧性的影响。Martin 等[7]认为，产业结构多样化可以防止区域产业结构单一而造成的区域锁定现象，既可以降低冲击对区域经济的破坏力，也有利于区域经济在冲击过后迅速恢复；Brown等[8]利用俄亥俄州35年的县级就业变化数据研究产业结构多样化与经济韧性关系发现，在遭受外部冲击后，产业结构多样化的县有更好的表现，产业结构专业化的县经济韧性较差；王琛等[9]研究发现，在中国现阶段社会经济背景下，以龙头企业引领的地方产业结构比中小企业为主的多样化产业结构更能抵御外部危机和风险。现有学者针对产业结构对区域经济韧性影响的研究包括以下两种观点：一是由于外部冲击直接影响的是一个或多个产业，产业结构多样化能够有效分散风险，而对于专业化产业结构，一旦主导产业遭到冲击，短期内无法寻找接替产业，从而导致工人重新就业机会变少、经济韧性减弱[10-12]；二是产业最先受到冲击的是经济优势较弱企业。对于专业化产业结构而言，企业间在学习、匹配、共享作用下，会进一步提升自身竞争力，以更好地抵御冲击[13-14]。一个区域产业结构专业化进程由区位指向、集聚经济、创新网络3种机制组成，刻意寻求产业结构多样化发展而忽视专业化生成机制，反而会减弱区域经济韧性[15]。

对于当前东北地区而言，传统优势产业形成的路径依赖使区域在面对正向外力时无法抓住机会并及时转变经济增长方式，东北地区重工业占比高，专业化基础设施需要高昂投资，从而产生了巨大的退出壁垒，使得东北地区在面临外部冲击时转型困难[16]。但也有另一种观点认为，如果重工业企业规模不大、专业化程度不高，则无法获得稳定利润，在受到冲击时转型会更加困难。只有在产业发展到一定规模时才能获得更多资源，产生更强的竞争力，进而抵御市场变化[17]。也有学者认为，新产业革命改变了产业选择的前提条件，其中包括当前人与自然间关系的技术变革，满足人类自身发展需要的技术变革以及生产过程技术变革、市场模式技术变革，这些变革成为产业选择的重要依据，对市场的决定性作用日益凸显。因此，东北地区产业结构选择应跳出传统区域分工和主导产业两个角度，不应忽视需求和新产业革命的重要影响[18]。

2 理论分析

2.1 区域经济韧性定义与构成

本文在系统梳理相关文献的基础上，将区域经济韧性概念界定为：区域经济系统对外来冲击或扰动作出反应并形成适应新环境的运行方式，维持或改善经济增长过程的能力。区域经济韧性可分为抵抗力和重构力两种形态。其中，抵抗力是指区域经济系统受到外部要素冲击时保持原有经济运行方式及增长过程不变的能力；重构力是指区域经济系统在外部要素冲击改变其经济运行方式及增长过程后，自我调整恢复到原经济运行方式及增长过程的能力，以及自我改良而形成新经济运行方式并实现经济增长的能力。在这个意义上，重构力包括破坏后恢复到原来状态的复原力以及提升到新增长模式的转型力。

抵抗力与重构力在现实中往往通过最简单的冲击反应得以体现。当一个区域经济系统受到外部冲击后，其经济增长方式未受到影响、增长过程没有被打断，则其区域经济韧性表现为较强的抵抗力；当外部冲击对一个区域经济体经济运行方式产生影响，改变其经济增长过程时，则认为这个区域经济体在韧性上不具备较强抵抗力。但是，如其经过调整经济增长过程实现恢复，则认为区域经济韧性虽然没有足够的抵抗力，但具备较好的复原力；如这种调整改善了其经济运行方式，实现了新环境下更好的经济增长，则其区域经济韧性重构力不仅具有复原力，而且转型力较强。

在此，抵抗力与重构力的区别在于，抵抗力是由于区域经济系统各组成部分构成的经济运行方式具有较强稳定性，足以抵御外来冲击，或者具有较多积累，有足够深度吸收外来冲击。这种案例的典型代表，就是深圳受到美国技术转让限制时，以华为为代表的企业因有足够技术储备而不为所动。相比之下，重构力是区域经济系统中某些构成部分被冲击破坏后，能够迅速弥补甚至提升以消除外部经济的影响。其典型案例是2008年金融危机以来，东部沿海多地因对外贸易依存度较高，使得其出口受挫，区域经济增长短期下行。但随着这些区域积极融入“一带一路”倡议，开发国际市场，推动供给侧改革以适应国内消费结构升级的需要，这些区域经济逐步得以恢复，回到原有经济增长过程，体现出区域经济韧性复原力。另外，很多地区进一步推进产业结构转型升级，则体现出区域经济韧性转型力，见图1。

传统分析更注重静态分析，即a点为区域经济受到冲击或扰动后的状态，b点为恢复到原来的状态。加入动态过程后，应注意到增长方式依然保持从前状态向前发展即c的状态，增长方式超越从前并继续发展即为d 的状态。因此，复原力是从相对静态角度看，转型力则是从动态角度看。

值得注意的是，当前产业技术日新月异、绿色发展大势所趋，几乎所有国家、区域都面临着增长方式变革、区域经济系统重建难题。因此，区域经济向原来经济运行方式、原来增长过程回归已经难以实现，区域经济重构力更主要地体现为转型力。因此，区域经济复原力的主要意义在于应对短周期波动，通过局部调整，使区域经济回到原来经济增长框架。特别是在遇到短周期危机、非系统性风险情况下，从前增长方式依然可以存留。如1997年亚洲金融危机后，东南亚各国货币大幅贬值，通过削减财政赤字以及IMF给予借款协助资金周转，很快就恢复出口竞争力，实现了经济复苏。而当长周期波动冲击出现，如果未能合理利用这一冲击带来的机遇，找准新产业革命方向并朝着数字化、信息化、智能化、绿色化升级，就会导致增长方式无法实现升级，如果只是通过复原力，则必然造成对原来发展路径、要素利用方式、制度框架的过度依赖，其结果必然是经济无法回到原来增长过程，更无法实现跨越式转型升级。因此，区域经济体受到外力冲击导致运行方式被破坏、增长过程被打断后，是培育区域经济复原力还是转型力，主要取决于这个外力冲击是否已经从根本上改变了经济运行方式，并使之出现经济增长方式转型升级。

图 1 复原力与转型力

2.2 产业结构对区域经济韧性的影响机制

产业结构代表一个特定区域产业基础的基本要素，是区域进行资源配置、实现资源增值的载体。在经济体制和企业效率一定的前提下，区域经济韧性强弱很大程度上取决于区域产业结构先进性。在这里，不能将产业结构仅仅抽象看作是区域经济体内部各产业间的比例关系。从广义上看，产业组织、主导产业种类、产业结构形态都对区域经济韧性具有不容忽视的影响。

产业组织是指一个特定产业内部生产者间的内在联系或其市场关系，其中既包含因产业技术关联而形成的上下游产业链、产业集团、产业承包关系等组织形态，又包含市场上厂商间垄断与竞争等各种关系，其存在形态可为区域经济系统经济韧性奠定基础。通常而言，垄断企业享有垄断利润，其技术进步动力小，会减弱区域经济韧性。相反，具有充分竞争的市场则往往技术进步活跃，有助于区域经济韧性提升。

主导产业依靠科学技术进步形成高速增长率及较强的扩散效应，对其它行业增长有带动作用，主导产业定位既决定区域产业转型升级空间，又决定区域经济形成新经济运行方式并实现经济增长，不同种类主导产业对经济韧性的敏感度存在较大差异，在当前新一轮产业革命背景下，以重化工业技术体系为主导产业的区域经济韧性较差，而以智能化、高附加值、适应社会需求个性化、多样化、符合当前社会可持续发展要求为主导产业的区域经济韧性较强。

产业结构形态分为产业结构多样化和专业化。对于专业化产业结构而言，在整体宏观经济势头良好情况下，产品需求与劳动力需求大幅提升，上下游与横向关联产业产出在内部规模经济带动下实现快速增长，带动经济增长和就业增加。当经济处在下行周期或遇到针对性较强的产业危机时，经济受外部市场需求而产生较大波动时，由于需求萎缩带来的产出急剧下滑会迅速由一个产业向相关产业传导，产生连锁反应，进而导致大范围生产锐减、劳动力失业、经济增速下滑。对于多样化产业结构而言，当区域经济受到各种冲击和扰动时，区域内多样化产业组合可以更好地分散、降低外界冲击和扰动带来的风险，增强区域经济发展稳定性。当一些行业遭到冲击时，由于不同产业衰退周期不同，在区域内不同产业间不会出现一损俱损的情况，处在低谷期的行业被迫减员时，处在上升期的行业在一定程度上可以弥补就业缺口。

不容忽视的是，无论是多样化还是专业化产业结构，其对区域经济韧性的影响均以产业组织和主导产业为依托，即区域经济韧性提升并不是以追求产业多样化或者专业化为目标，而是区域经济系统不断追求以技术进步为目标，从而在内涵上带来的经济增长方式变化以及在载体上带来的产业体系发展。如果对未来产业发展趋势缺乏清晰认知，即使拥有多样化产业结构，那也是由处在价值链低端的产业构成的，既无法抵御冲击也无法实现可继续经济增长。

2.3 产业结构对区域经济韧性的空间溢出效应

当前研究都忽视了产业结构在空间上对区域经济韧性的影响，在区域经济学中，空间已不仅是地理距离上的概念，而被视作一种经济资源，不同空间资本、人力、信息、货物间的相互流动产生了空间相互关联与相互作用，表面看似不相关的经济活动在时间、空间及产业等层面存在着潜移默化的联系，随着全球化和信息技术的不断推进，这种关联性越发密切，随之产生的空间溢出效应也越来越大。

由于不同地区产业结构存在差异，主导产业类型和产业水平不同，使得产业结构和经济韧性地区间差异较大，各区域产业间以不同上下游产业链连接而成，这一过程具体反映到经济活动最小单元的企业以及由此形成的产业和产业体系之中，各产业部门间通过一定的技术经济相互联系。

在受到外部冲击时，其中一个地区产业结构对冲击的抵抗能力会对空间内其它经济系统产生影响。当产业链其中一环受到影响时，尤其是处于核心价值链的产业受到影响时，会对其它上下游产业产生冲击。其中，一个区域适应新环境运行方式时，其产业结构变化不仅决定本区域，也决定其它区域能否走上全新增长态势。在冲击中通过技术创新、产业创新实现从低端分工链条环节向高端分工链条环节转换，也会带动周边区域分工转换，如新能源汽车快速发展，会带动周边地区关于锂电池制造、研发及新能源汽车其它零部件制造和研发产业迅速发展；互联网技术不断突破，也会使基站、天线、光缆、芯片、射频器件等通信设备相关产业迎来快速发展期。由此可见，区域产业结构不同，不仅对处在本地产业链在面对外部冲击时能否维持原来增长态势产生影响，也会对相关产业链邻近地区产生影响。区域间产业生产过程变化通过产业关联关系对其它地区产业产生波及作用，从而构成了对区域经济韧性影响的溢出效应。

产业结构和区域经济韧性空间异质性，使得当前空间同质性假设难以解释二者间的复杂关系，当前学者主要采用传统面板数据模型考察产业结构对区域经济韧性的影响存在一定局限性。因此，本文将空间因素引入实证模型，构建空间面板回归模型，探讨产业结构多样化和产业结构专业化对区域经济韧性的空间溢出效应，揭示东北地区产业结构多样化还是产业结构专业化更有利于区域经济韧性提升。

3 研究假设、模型方法与数据来源

3.1 研究假设

产业多样化之所以对区域经济韧性存在空间溢出效应，可能的原因是(见图2)：①本产业与互补产业间不存在直接竞争关系，因此多样化产业结构有助于促进技术交流、知识溢出与创新活动，从而带动邻近地区提升区域技术水平。不同产业间共同发展在避免同质化恶性竞争所带来的集聚不经济的同时，有助于受到冲击的产业向周边地区扩散，从而寻求新发展机会、开辟新市场、减小竞争压力；②企业对产品品种选择的多样化更能为邻近地区企业生产带来更多选择。从产业关联效应看，企业间建立“前向关联” 和“后向关联”，企业间生产范围扩大，可以更好地与周边地区建立生产协作关系，从而实现区域间专业分工并完善产业价值链构建，使各区域有效避免专业化带来的认知锁定及经济增长方式路径依赖；③各种不同产业经历的产业周期各有不同，产业间协作关系不会轻易断裂，也不会因一个产业受到冲击而给周边地区企业带来一损俱损的情况，劳动力间的自由流动也会由于产业多样化使得工人胜任不同工作的能力得到培育。其中一个产业受到冲击时，流入到本市其他产业或周边城市产业进行生产，失业工人就可以很快重新就业，不会因为某一产业的巨大冲击而造成生产力大幅下滑，由此可以保证不同区域产业链稳定，减少人才外流，从而提升区域经济韧性。由此，本文提出如下假设：

H1:产业多样化对区域经济韧性存在空间溢出效应。

图2 产业多样化对区域经济韧性空间溢出效应传导过程

产业专业化对区域经济韧性存在空间溢出效应，原因可能是(见图3)：①产业专业化程度高、发展较好地区可以给周边地区起到示范带动作用，促使技术和知识迅速传播，以相似性技术为纽带，引导企业在相关领域合作，将技术固定在几个领域。同时使专业化产业间能够充分进行知识交流，从而带动邻近落后地区通过技术进步改进生产方式、提高生产效率；②分工常常与专业化相联系，分工不仅会促进专业化，而且个人专业化水平及专业间差异程度上升也会促进分工，专业化投入有利于扩大中间投入品与专业化服务市场容量，从而发挥中间投入品或专业化服务生产规模经济效应，降低本地和邻近地区企业投入成本。由于企业地理位置邻近，又处于同一产业之内，企业间相互交流与交易频繁，通过信息交换、模仿及高技术人才流动，新创意和新思路有助于在一个区域产业间快速传播，最终提升区域经济韧性；③对于资源禀赋相对匮乏区域，在产业技术变革重要阶段，专业化产业结构能够帮助这类萧条区域更有效地选择符合需求市场需求、适合本区域产业技术基础、在区域内具有一定产业关联度、有新产业革命支撑的高端创新产业为主导产业，邻近地区辅以配套的关联产业，强化产业链建设，从而实现专业化的产业结构通过区域内协作提高效率，并有效拉动区域经济发展，提升区域经济韧性。由此，本文提出如下假设：

H2:产业专业化对区域经济韧性存在空间溢出效应。

图3 产业专业化对区域经济韧性空间溢出效应

3.2 模型方法

在引入空间变量前，首先构建产业多样化、产业专业化与区域经济韧性间的关系模型。

Resiit=C+β1Mullit+β2Fixlit+β3Humit+β4GDPit+β5Ftriit+β6Invit+εit

(1)

其中，下标i代表区域城市；t代表时间年份；Resiit为被解释变量，表示i区域在t时间的经济韧性；Mullit、Fixlit、Humit、GDPit、Ftriit、Invit为解释变量，分别表示地区产业多样化指数、专业化指数、人力资本水平、生产力水平、对外贸易、区域创新水平，C为常数项，εit为随机误差项。

3.3 变量设计

3.3.1 被解释变量

本文被解释变量为经济韧性(Resiit)，采用区域经济韧性综合评价体系测算经济韧性指标。在计算前，首先对指标进行标准化处理。标准化处理有助于增强不同指标的可比性，方便对不同指标的相对权重进行赋值，一定程度上可消除异常值的影响，计算公式如下：

正向标准化公式：

(2)

负向标准化公式：

(3)

其中，Xs表示标准化值，X表示指标值，Vmin表示指标最小值，Vmax表示指标最大值。

以往研究通过主观或客观测算对各指标进行权重分配，然后通过加权平均法得出最后指标值，以体现不同指标对评价对象的重要程度。本文运用熵值法设定区域经济韧性各三级指标权重，可在一定程度上可避免受到主观因素影响，使指标权重更具客观性和可信度。具体方法如下：

对指标进行比重变换：

(4)

指标熵值：

(5)

熵值标准化：

αj=1-(-k·hj)

(6)

指标Xj的权重：

(7)

设Xij表示样本i的第j个指标的数值i=1,2,…n；j=1,2,…p,其中n和p分别表示样本个数和指标个数。

3.3.2 解释变量

对于地区产业多样化指数(Mullit)，本文采用改进赫芬达尔-赫希曼指数(HHI指数)的倒数测算。专业化指数(Fixlit)采用文献[11]的研究方法，用被测城市就业人数最多行业的就业人数所占总就业人数的份额衡量。公式分别如下：

(8)

(9)

其中，Sij表示测度城市i中，产业j就业人口数占该城市总就业人口数的比重，Sj表示城市i中，产业j就业人口数在全国所有城市产业j就业人口数中所占比重。对于多样化指数而言，计算得出的数值越大，表示区域具有更多样化的产业结构；对于专业化指数而言，计算得出的数值越大，表示该区域产业越趋于专业化。

3.3.3 控制变量

为进一步提高模型准确性，本文选取经济发展水平、人力资本水平、区域创新水平、对外贸易作为控制变量。

(1)人力资本水平(Humit)。采用地区高校生占总人口比重、研发人员比重、高科技从业人员占比3项指标之和表征，为增强指标间可比性，分别对3项指标进行标准化处理。公式如下：

(10)

其中，Xs表示标准化值，X表示指标值，Vmin表示指标最小值，Vmax表示指标最大值。计算得出的数值越大，表示区域人力资本水平越高。

(2)生产力水平(GDPit)。按户籍人口计算，地区人均生产总值数值越大表示区域生产力水平越高，同时对其也进行标准化处理。

(3)对外贸易(Ftrit)。采用传统对外贸易依存度计算，即该城市进出口总额占GDP的比重，其数值越大表示对外开放程度越高，同时对国际市场依赖程度也越高。

(4)区域创新水平(Invit)。采用R&D经费投入强度衡量，主要计算方法是R&D经费占公共财政支出的比重，其数值越大表示该区域新技术创造能力及吸收能力越强。

综上所述，本文构建区域经济韧性综合评价指标体系，见表1。

表1 区域经济韧性综合评价指标体系

3.4 数据来源

本文样本数据以“年份*城市”为观测单元，测算2009-2018年东北地区34地级以上城市经济韧性、产业多样化水平、专业化水平、人力资本水平、对外贸易水平、区域创新水平、生产力水平。本文原始数据主要来源于2010-2019年《中国城市统计年鉴》、《辽宁省统计年鉴》、《吉林省统计年鉴》、《黑龙省江统计年鉴》以及其它各类统计年鉴、数据库、统计公报，对无法从官方直接获取的数据，采取相关指标替代或估算。本文选取辽宁省、吉林省、黑龙江省共34个地级以上城市，其中包括辽宁省14个城市、吉林省8个城市(除延边外)，黑龙江省12个城市(除大兴安岭地区外)，变量描述性统计结果见表2。

表2 变量描述性统计结果

3.5 研究方法

3.5.1 空间自相关检验

是否需要在原模型基础上加入空间效应，取决于东北地区经济韧性、产业结构是否存在空间自相关特征，采用全局Moran's I指数，计算公式如下：

Moran'sI=

(11)

(12)

其中，E(I)为Moran's I的期望值，VAR(I)为Moran's I的标准差。

3.5.2 空间权重矩阵选择

在计算 Moran's I指数时，需要构建空间权重矩阵。空间权重矩阵构建常遵循以下方法：第一种是根据地理距离的倒数；第二种是根据空间是否相邻；第三种是根据经济距离的倒数。由于在经济学领域，不仅要考虑两个区域间的地理距离，还不能忽视区域间经济发展水平、资本流动、劳动力流动等因素。因此，本文根据经济距离的倒数设定空间权重矩阵，经济距离空间权重矩阵依据城市间人均收入水平差距的倒数设定，两个城市间收入差距越小，表示经济水平越接近，因而对其赋予较大的权数，反之则赋予较小的权数。定义如下：

(13)

3.5.3 空间面板模型设定

表3显示东北地区34个地级以上城市在2009-2018年全局Moran's I指数，结果发现7个变量的Moran's I指数在2009-2018年均通过显著性检验，表明东北地区经济韧性、产业多样化、产业专业化、人力资本水平、区域创新水平存在显著空间自相关性。

表3 2009-2018 年全局Moran's I 指数

通过上文空间自相关检验可以发现东北地区经济韧性、产业多样化、产业专业化存在显著空间自相关性。因此，在模型(1)基础上加入空间效应进行分析，空间计量模型包括空间滞后模型(SLM)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)。空间滞后模型是将被解释变量间内生自相关效应纳入模型，空间误差模型是将误差项间的自相关效应纳入模型，空间杜宾模型则是同时将误差项和被解释变量空间自相关纳入模型考量。因此，在理论上空间杜宾模型具有更加稳健的估计效果[12]。以上3种模型公式如下：

空间滞后模型(SLM)：

Resiit=C+ρW*Resiit+β1Mullit+β2Fixlit+β3Humit+β4GDPit+β5Ftriit+β6Invit+μi+vt+εit

(14)

空间误差模型(SEM)：

Resiit=C+β1Mullit+β2Fixlit+β3Humit+β4GDPit+β5Ftriit+β6Invit+μi+vt+τitτit=γW*τit+εit

(15)

空间杜宾模型(SDM)：

Resiit=C+ρW*Resiit+β1Mullit+β2Fixlit+β3Humit+β4GDPit+β5Ftriit+β6Invit+β7W*Mullit+β8W*Fixlit+β9W*Humit+β10W*GDPit+β11W*Ftriit+β12W*Invit+μi+vt+εit

(15)

在以上3个表达式中，C为常数项；ρ和β为待估系数；W为空间权重矩阵，溢出效应强弱受两个城市间地理距离、经济技术差距等因素的影响，这种差异通过分配不同权重加以量化；μi、vt分别为固定效应和随机效应；τit为误差项，取决于空间滞后误差项W*τit和随机误差项εit。

为确定模型具体形式，使用Stata15.0软件，首先进行混合OLS 回归，结果见表4。从中可见，本文选取的解释变量对区域经济韧性有较高解释度，调整后R2为0.824。由前文空间自相关检验可知，各变量存在空间自相关，混合OLS 忽略了这种空间相互作用的影响，模型估计有偏。表3第二、第三、第四列给出了个体、时间、个体和时间3种固定效应下的OLS 模型回归结果，似然比LR个体固定效应和时间固定效应两个统计量结果均在1%水平下显著，支持个体和时间双固定效应。拉格朗日乘数LMlag、LMerror及其稳健估计R-LMerror、R-LMlag 结果显著性很高，表示SDM模型比SLM和SEM更优。

表4 3种固定效应下OLS 模型估计结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%显著性水平下显著，括号内为t值，下同

Hausman 检验结果为116.698，在1%显著性水平上拒绝选用随机效应的原假设，说明选择固定效应更优(见表5)。Wald 检验和LR 检验均在1%显著水平上拒绝SDM 模型可以退回SLM和SEM 模型的原假设，SDM 模型得到肯定，与前文检验结果一致。综上所述，本研究最优拟合模型是个体和时间双固定效应空间杜宾模型。

4 模型结果分析

基于SDM偏微分方法对溢出效应进行分解，估计各解释变量对区域经济韧性的直接效应和溢出效应，结果见表6。

根据表6分解结果可知，在直接效应下，产业多样化系数为0.135，在5%水平下显著，溢出效应和总效应均在1%水平下显著，但溢出效应和总效应均为负值，系数分别为-0.720和-0.585。这表明，东北三省发展产业结构多样化并不能有效提升区域经济韧性，假设H1未得到验证。原因在于：东北三省产业技术水平相对落后，从当前产业体系看，传统优势产业占据核心位置，首位产业与相关配套产业严重不协调，新兴产业发展缓慢，科技与经济发展融合度低，增长过度依靠投资拉动；同时，在整个分工体系中既缺失高技术产业，传统基础加工行业也缺乏优势；总体自然资源缺乏优势，劳动力资源流失严重，传统优势产业增长乏力。在这些约束条件下，发展产业结构多样化即便丰富了邻近区域产业链，也只是由低端价值链构成的产业多样化，在受到外部冲击时，这样的多样化产业结构不堪一击。同时，走大而全的产业布局路线只会进一步丧失东北比较优势，造成中心城市抢占邻近城市资源，不仅无法带动邻近区域创新活动、降低邻近区域失业率，更无法抵御冲击和实现可持续经济增长，反而会减弱邻近城市经济韧性。

在直接效应下，产业专业化系数为0.257且在1%水平下显著，溢出效应和总效应均在1%水平下显著，且均为正值，系数分别为0.476和0.733。由此可见，产业多样化区域间溢出大于区域内溢出。这说明，东北三省发展专业化产业结构能够更好地发挥自身竞争优势，优化资源配置，有利于相似技术在区域内快速传播，扩大中间投入品和专业化服务市场容量，从而带动周边城市提升生产效率及形成规模效应，假设H2得到验证。当前，在东北地区传统产业占据核心位置、工业部门衰退严重、企业融资渠道不畅的情况下，通过集中少量高端人口，发展高技术含量、高附加值、高市场占有率产品，各省根据自身竞争力优势、资源禀赋优势，可着力发展具有地方特色的优势产业作为主导产业。 对邻近地区而言，通过区域内相关配套产业建设，建立起更好的产业关联度，发展专业化产业结构走小而精的产业发展之路，通过具有竞争力的主导产业对邻近城市的带动，能够更好地促进区域合作及技术快速传播，提升中间品加工深度，促进专业化衍生服务，不仅能够抵御外部冲击的影响而保持增长态势不变，还可以在新发展环境中快速调整适应新环境的经济运行方式，修复被冲击增长过程并实现经济良性增长。

表5 个体、时间固定效应与随机效应SDM 估计结果

表6 解释变量对区域经济韧性的直接效应与溢出效应

人力资本直接效应在1%水平下显著，但对周边城市经济韧性的溢出效应不显著且为负值。可能原因在于：一方面，人力资本作为一项重要的生产要素，城市间存在激烈的竞争关系，中心城市吸引人力资本单向涌入，导致周边地区人才匮乏，失去了技术创新能力，进而减弱了经济韧性；另一方面，区域间缺乏人才沟通交流机制，使周边城市失去了学习隐性知识的通道，从而减弱了周边城市的经济韧性。

生产力水平直接效应在1%水平下显著，但溢出效应和总效应均为负值，说明生产力水平提高有助于提升本区域经济韧性，但却对邻近城市经济韧性带来了负向溢出效应。原因在于：东北地区中心城市作为区域发展增长极并未带动其它城市共同发展，其过度依赖中心城市及资源型城市的现状，导致区域发展不均衡以及对中小型城市支持力度过小，中小城市与中心城市功能未能形成有效对接。其中，沈阳、大连、长春、哈尔滨作为东北地区中心城市及辽中城市群、哈长城市群核心城市，自身仍处在产业转型升级过程中，其区域辐射效应和带动力远远落后于一线发达城市，无法承担带动整个城市群经济快速发展的重任。各城市产业间缺乏互补性，区域合作职能与分工不明确，盲目建设导致的资源浪费阻碍了区域经济韧性提升。

在直接效应下，对外贸易系数为-0.166且在10%水平下显著，间接效应和总效应均不显著，说明东北地区对外贸易发展对区域经济韧性不存在空间溢出效应，这也是东北地区外向型经济发展滞后的体现。从贸易规模看，东北地区对外贸易规模小、开放型经济拉动增长乏力，在受到外部冲击或扰动时，由于其依赖的国外市场有限，且东北三省对外贸易常年处在逆差状态，对外贸易多元化格局远未形成，所受到的冲击小于贸易多元化格局地区。从进出口商品结构看，目前东北三省进出口商品主要为原材料、初级加工品、劳动密集型产品及部分资本密集型产品等，高技术产品所占比重较小，而进口额度低导致对新产品引入力度不够，未能通过引入高技术产品、设备实现学习效仿，通过技术进步提高本地产业技术水平，对外贸易与产业结构间没有起到相互带动、相互促进的作用，也没有对区域经济韧性产生溢出效应。

区域创新能力直接效应、溢出效应和总效应均在1%水平下显著为正，说明提高区域创新能力是提升区域经济韧性的有效途径。知识溢出效应使本地和周边地区获得了大量隐性知识，并因此降低生产经营成本。一个厂商研发流动受益点并不局限于厂商本身，还可以带动周边地区创新能力提升。

5 结语

5.1 研究结论

本文基于2009-2018年东北地区34个地级以上城市面板数据，采用空间杜宾模型，测度产业多样化与产业专业化对区域经济韧性的影响，对东北振兴中的产业结构选择进行探索，结果发现：

(1)产业结构多样化对本市经济韧性均起到提升作用，但会降低邻近城市的经济韧性。在新产业革命背景下，东北地区产业选择既要从自身局限条件出发，刻意追求大而全的产业布局路线只会进一步丧失东北比较优势，造成中心城市抢占邻近城市资源，失去互动作用，无法形成中心城市和邻近城市联动机制，形成多极化发展格局，反而降低邻近城市的经济韧性。

(2)产业结构专业化对本市和邻近城市经济韧性都起到提升作用，能够更好地发挥自身竞争优势、优化资源配置、形成规模效应。着力发展具有竞争优势的产业，通过区域内相关配套产业建设，建立起更好的产业关联度，走少而精的产业发展之路，通过竞争力强的主导产业对邻近城市的带动，能够更好地促进区域合作职能与分工明确，带动邻近地区经济发展，提高区域经济韧性。

(3)东北地区在产业选择上应因地制宜，既不能忽略当前需求变化、新产业革命、产业政策等具有普遍性的影响要素，更不能忽略当前东北地区产业体系、资源禀赋、企业构成等特殊性影响要素，各省根据自身竞争力优势、资源禀赋优势，在本区域构建存在技术支撑和产业关联度，符合当前新产业革命要求的创新型高附加值产业。东北地区当前应发展产业结构专业化，追求少而精的产业布局，集中力量发展主导产业，通过区域内相关配套产业建设带动邻近城市发展，选择符合市场发展需求的产业构建产业体系，在推动汽车、农产品加工等支柱产业发展壮大的同时，重点培育发展先进制造业、光电信息、生物医药、新能源、新材料等战略性新兴产业，提高区域经济韧性，最终实现产业转型升级。

5.2 不足与展望

本文实证分析研究方法还有待进一步创新，特别是在构建区域经济韧性综合评价指标体系进行测度时，受数据获取等因素的影响，评价指标体系仍不够完善。由于采用的是城市样本数据，对2009年之前的部分数据获取存在困难，导致样本容量较小，研究存在一定局限。如何进一步完善指标体系，提高测度的合理性与准确性，以及进一步对全国其它地区经济韧性进行测度并与东北地区进行比较分析，进而探究全国范围的产业转型升级是下一步研究方向。