产业多样化对经济增长韧性的影响研究

摘 要：随着全球经济的高速发展与内外部环境的日趋复杂，经济韧性对地区稳定发展起着至关重要的作用。本文通过构建产业多样化、相关多样化、无关多样化与经济韧性关系的实证模型，以我国273个地级市面板数据为分析样本，发现产业多样化与经济韧性间呈现显著的倒U关系。本文在进一步的门槛效应检验中发现，产业多样化及无关多样化与经济韧性间存在对经济发展水平的双门槛效应。最终总结了研究结论，并结合实际提出了相应的政策建议，以供参考。

关键词：产业多样化；相关多样化；无关多样化；经济韧性；门槛效应

本文索引：钟美玲.产业多样化对经济增长韧性的影响研究[J].中国商论，2023（10）：-132.

中图分类号：F062.9 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）05（b）--04

2007年爆发的美国次级抵押贷款危机蔓延至世界各国，引发了全球性的金融危机。此次全球衰退直接导致我国GDP同比增长率由2007年14.23%跌至2009年9.4%，而2009年城镇登记失业率已达4.3%，对我国经济稳定与社会发展产生较大的负面影响。2019年末爆发的新冠疫情全球性蔓延，极大地影响了经济增速，并带来诸多结构性问题。这时经济体面对突发外在冲击的稳定性或韧性显得十分重要，如何提高经济韧性成为人们广泛关注的问题。本文尝试从产业多样性的角度讨论经济韧性问题。

1 文献综述

多样化的产业结构是否有助于提升地区的经济韧性，国内外相关研究因选择的样本及样本自身的差异性，使得研究结果有所差别。

首先，产业多样化对地区面临冲击时的分散风险作用被普遍肯定。目前，国内外的研究普遍表明：由于危机发生时仅会对该地区的某些产业产生冲击，在多样化的产业集群中其他未受冲击产业的协调帮助下，地区能尽快脱离危险并恢复原状，体现出该区域较好的经济韧性（Trendle，2006）。徐圆和邓胡艳（2020）基于经济地理学相关理论，分析了产业多样化对经济韧性的直接作用，亦肯定了多样化的风险分散能力及“稳定器”作用。其次，在将产业多样化区分为相关多样化与无关多样化后，两者的作用机制亦有所不同（孙晓华和柴玲玲，2012），但两者稳定器作用依旧突出。本文通过对2003—2009年地级市数据分析可知，由于相关多样化加深了相关产业的联系程度，从而增加了产业链直接与间接遭受冲击的概率，促使相关多样化对经济的稳定作用逐渐减少并发生逆转变为负，整体呈现出倒U型特征。本文以2008年经济危机为研究背景，利用我国2004—2018年264个地级市数据，研究两者与经济韧性之间的关系。结果表明，产业多样化、无关多样化与经济韧性间均呈现倒U型关系（陈奕玮和吴维库，2021）。

通过对产业多样化与经济韧性相关文献的分析可以看出，目前我国对于经济韧性的研究尚处于起步阶段，理论体系尚不完善。本文从提高经济韧性的角度出发，研究产业多样化与经济韧性的关系，并以经济发展水平为门槛变量，分析不同规模城市的产业多样化与经济韧性之间的关系。为此，本文结合上述文献综述提出以下研究假设：

产业多样化水平与经济韧性的关系是非线性的，适度的产业多样化水平有助于提高经济韧性。

2 实证研究设计

2.1 模型构建

基于上述研究假设，本文从产业多样化、相关多样化及无关多样化三个角度分别考察其与经济韧性之間的关系，并构建如下回归模型：

其中，被解释变量res表示地区的经济韧性；tv为产业多样化；rv为相关多样化；uv为无关多样化；X为其他影响因素包括经济发展水平及其滞后项、对外开放水平、政府干预程度、科技创新、产业升级及受教育程度。为减少变量波动性，各控制变量均取对数加入模型。C为常数项；i为地区；t为时间；为随机误差项。

2.2 指标测度与数据

本文对经济韧性的测度借鉴学者的通常做法，建立指数化指标（赵春燕和王世平，2021），并以2008年金融危机为背景，以各城市实际GDP增长率为基准数据，得出各城市历年实际GDP增长率与2008年该城市的GDP增长率的差值，以差值大小反映地区经济韧性的大小，具体的测算公式如下：

多样化的测度指标参考Frenken等提出的方法：建立熵指数，公式如下：

其中，TV为熵值，表示产业多样化程度；为每个产业的就业占比；N的范围为1～19，表示地区的19个产业。熵值的大小与产业多样化程度为正相关关系，熵值越大，则多样化程度越高。将产业多样化的公式进行分解后可得：

其中，G表示将各产业划分的大类行业数；N表示将各大类划分的细分行业数。各细分行业的就业比重之和，即大类行业Sg（g=1，2，…，G）的就业比重。RV为相关多样化，衡量了各大类经济、技术或知识关联度较大的行业内的多样化程度；UV为无关多样化，衡量了各大类相关程度较低或不相关行业间的多样化程度。

本文数据来源于2003—2022年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、国家统计局及国泰安CSMAR数据库，缺失数据采用线性插值法进行匹配并剔除异常值。

3 实证结果分析

3.1 基准回归分析

在进行实证回归前，本文先对变量间多重共线性问题进行检验。对各变量间的相关性进行检验，结果各相关性系数均小于0.6；方差膨胀因子分析中VIF值均远小于10。综上可知，变量间不存在多重共线性问题。

本文在采用LM检验及Hausman检验后，根据检验结果选择固定效应模型进行回归分析。

由表1可以看出，三者与地区经济韧性间均为倒U型关系，且产业多样化及相关多样化的结果均在1%的显著性水平上显著。这表明产业多样化、相关多样化及无关多样化程度在较低时会促进经济韧性的增长，但当多样化程度发展到一定阶段并超过临界点后，会抑制地区的经济韧性发展。

3.2 稳健性检验

本文通过改变核心变量（经济韧性）的测度方法进行稳健性检验，通过比较各城市及其所在省份的GDP增长率来测度其经济韧性，公式如下：

其中，yit为各城市t年的GDP增长率；yit为该城市所在省份t年的GDP增长率。当该取值大于0时，说明冲击对该城市的经济影响程度小于其所在省份的均值，经济韧性较高；反之，则经济韧性较低。回归结果显示，三种多样化与经济韧性间均呈现倒U型关系，产业多样化与相关多样化的结果均在5%的显著性水平上显著，验证了基准回归结果的稳健性。

4 拓展分析：门槛效应检验

借鉴Wang（2015）与Hansen（1999）的门槛模型回归方法，以地区经济发展程度为划分标准，以产业多样化、相关多样化及无关多样化为核心解释变量。结果表明，产业多样化与无关多样化门槛模型均具双门槛，相关多样化则不存在明显门槛。再分别对双门槛模型回归分析，结果显示产业多样化双门槛的两个门槛估计值分别为0.5692与1.3401，无关多样化双门槛的两个门槛估计值分别为0.6220和1.2949。

同时，门槛效应的回归结果如表2所示，当lnpgdp≤ 0.5692时，产业多样化对经济韧性的影响系数为正但不显著；当0.5692＜lnpgdp≤1.3401及lnpgdp＞1.3401时，该系数为负且至少在5%的显著性水平上显著。在无关多样化门槛回归的前两段结果中，无关多样化对地区经济韧性的影响系数均为正且在1%的显著性水平上显著；当lnpgdp越过1.2949时，该系数为负且结果在1%的显著性水平上显著。

综上，从多样化与经济韧性的角度来看，两种多样化对经济韧性的作用从较高的正向促进逐渐转为负向抑制；从经济发展水平的门槛角度来看，当地区的经济发展水平较低时，通过促进各产业间的两种多样化来促进经济韧性增长，但当地区的经济发展水平分别达到0.5692和1.2949门槛值时，再提高多样化程度会抑制经济韧性的增长。

5 结语

本文通过构建基准模型探讨地区产业多样化与经济韧性的影响关系。结果表明，产业多样化、相关多样化及无关多样化与地区经济韧性间均存在显著的倒U型关系。在以经济发展水平为门槛变量的门槛效应分析中，产业多样化、无关多样化与经济韧性间均存在双门槛效应。

本文提出以下政策建议：从政策角度来看，我国应将发展更有韧性的经济作为政策制定的长期战略要点，通过形成更具特色的经济韧性建设方案，带领整个区域的产业结构升级、经济与社会的稳定发展。从地区角度来看，要充分利用产业多样化分散风险的作用，通过营造公平公正的市场合作氛围、减少不良竞争带来的影响、改善产业发展的基础生产条件、动态调整对小微企业的帮扶力度等措施，为地区的产业多样化健康发展提供良好的环境，积极培育多样化的产业结构，并鼓励产业间的知识与技术交流，从而提高区域的创新能力，以加速新型经济的诞生，进而增强地区的经济韧性。从地区经济发展角度来看，对于经济发展水平较低的地区而言，要充分发挥产业多样化对其经济韧性的促进作用，政府应为其多元化的產业构建顺畅的信息交流平台，结合自身资源、产业等方面的优势，找准发展定位，并积极带动经济发展的同时，转移冲击风险；对于经济发展水平较高的地区而言，将政策重点置于发展优势产业中而非发展多元化的产业结构，减少地区发展的压力，从而有效提高经济韧性。

参考文献

Trendle B. Regional economic instability： the role of industrial diversification and spatial spillovers[J]. The Annals of Regional Science， 2006， 40（4）： 767-778.

徐圆，邓胡艳.多样化、创新能力与地区经济韧性[J].经济学动态，2020（8）：88-104.

孙晓华，柴玲玲.相关多样化、无关多样化与地区经济发展：基于中国282个地级市面板数据的实证研究[J].中国工业经济， 2012（6）：5-17.

陈奕玮，吴维库.产业集聚、产业多样化与地区经济韧性关系研究[J].科技进步与对策，2021（18）：64-73.

赵春燕，王世平.经济集聚对地区经济韧性的影响[J].中南财经政法大学学报，2021（1）：102-114.

Chen Z， Yu B， Yang C， et al. An extended time series （2000–2018） of global NPP-VIIRS-like nighttime light data from a cross-sensor calibration[J]. Earth System Science Data， 2021， 13（3）： 889-906.

徐康宁，陈丰龙，刘修岩.中国经济增长的真实性：基于全球夜间灯光数据的检验[J].经济研究，2015，50（9）：17-29+57.

Wang Q. Fixed-effect panel threshold model using Stata[J]. The Stata Journal， 2015， 15（1）： 121-134.