我国应急产业空间集聚省际特征与空间溢出效应研究——兼论应急产业对重大突发事件防控支撑能力

冯 楠 胡登峰

（安徽财经大学，安徽 蚌埠 233000）

一、引言

随着中国经济的快速发展、社会转型速度的加快以及产业结构的调整，社会公众安全牵一发而动全身，影响面大。2019年末出现的新型冠状肺炎疫情，恰逢中国春节，对一个人口大国、人口相对集中的转型经济社会来说，无疑是一次巨大的挑战。本次疫情从发生到控制不仅仅是对一国国家治理能力的考验，也是对应急能力做了一次较好的检验。在武汉疫情大爆发阶段，应急物资供应也相对丰裕，为最后的疫情稳控奠定基础，这从某种程度印证多年来我国应急产业的快速发展对缓解突发公共安全问题发挥了重要作用。2017年，国务院印发《国家突发事件应急体系建设“十三五”规划》明确指出，我国要加强应急管理体系建设，鼓励公众参与，鼓励应急产业建设主体多元化发展。中国工业和信息化部数据显示（2018），过去几年中国应急产业相关商品及服务的产值已经超过万亿元。2020年4月27日召开的中央全面深化改革委员会第十三次会议指出，打赢疫情防控人民战争、总体战、阻击战，医疗物资保障是重要基础支撑。会议针对公共卫生应急物资保障体系、应急管理体系建设等改革内容进行了部署。上述均表明国家加大了对应急产业的扶持力度，颁布了一系列法律、法规以及相关文件，旨在全面提高中国应急能力，完善应急措施，推动应急产业的发展。但是随着中国经济圈层化、区域经济一体化进一步加深，中国应急产业空间集聚程度是否与这种圈层化、区域经济人口集聚以及区域经济对外发展等情况相互适应，有待于进一步检验。同时中国产业发展中存在高度同质化竞争现象、部分产业科技能力依旧不足，而我国应急产业的空间分布情况、应急产业空间集聚的原因、空间溢出效应以及应急产业对重大突发事件的防控支撑能力等问题都值得进行深入探讨。

二、文献综述

国外早在20世纪60年代左右就已经开始关注产业集聚现象。关于产业集聚的研究，Romer[1-2]（1986）提出了“MAR外部性”研究理论。目前国外应急产业发展过程中，政府的作用主要从应急产业的选择、布局以及集聚化引导等方面（Lee et al，2013）[3]体现，关于应急产业集聚的研究，王建光[4]（2015）结合应急产业特点，通过对应急产业发展动力的研究，提出各种因素相互作用加快了应急产业的发展。魏际刚[5]（2013）通过对应急产业发展的现状和趋势的研究，提出应急产业空间集聚对经济增长的促进作用。郝晓龙[6]（2015）分析了推进应急产业集聚发展的必要性，研究了我国应急产业的空间分布现状和应急产业在发展过程中面临的阻碍，发现我国应急产业空间分布不均匀、应急产业集聚度有待提高等问题。文东伟[7]（2014）指出：至今学术界对应急产业仍然没有一个明确的界限，在衡量应急产业集中度方法的选择上，主要采用E-G指数和区位熵，通过实证研究得出应急产业集聚程度有待提高，空间分布不均匀，但总体而言应急产业发展前景良好。张廷海[8]（2018）利用2005—2014年中国30个省级政府面板数据，运用空间面板分析计量方法，构建三种不同的空间权重矩阵，并在此基础上运用SEM模型来分析应急产业发展过程与经济增长的关系，并指出影响空间集聚的因素。在产业集聚与区域经济关系方面，何雄浪[9]（2007）基于区域效应、集聚效应、空间成本的新视角对我国产业集聚的原因进行探讨，指出我国产业集聚的形成和发展，既有地理位置影响因素的作用，也有空间集中分布的作用。

通过上述分析可以看出，国内外对于产业集聚的研究有着丰富的理论基础，这些为本研究提供了基础和参考。随着区域的圈层化发展，应急产业发展是否也具有这种圈层化特征以及这种特征本身的空间效应等，需要我们进一步研究；另外根据国家应急产业发展有关文件规定，过去我国应急产业发展仅限于有限几个产业，但是这次疫情爆发到稳控过程中，我们发现应急医疗、其他产业跨界生产以及跨地区合作等方面都有别于过去应急产业概念，这也是本研究在做区间溢出效应研究过程中，希望进一步探讨的问题；同时应急产业集聚空间溢出效应对区域公共安全的支撑能力等问题，也是值得深入思考的问题。

本文根据《应急产业重点产品和服务指导目录》，以应急产品为研究重点，结合国民经济行业分类，并参考王点[10]（2017年）关于应急产业的制造业分类方法，以制造业分类中的专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、计算机，通信及电子设备制造业和仪表仪器制造业代替应急产业重点产品和服务进行研究，同时考虑到应急产业不仅涉及第二产业中的制造业，还涉及到第三产业服务业，根据国名经济行业分类，将卫生和社会工作、公共管理，社会保障和社会组织等纳入到应急产业核算中去，以此来明确行业界定。

三、应急产业空间集聚度：省际特征

自工业和信息化部于2009年提出“扶持应急产业发展的政策意见”和国家发改委也于2011年提出鼓励发展“公共安全与应急产品”，我国应急产业发展已经从单纯产品和服务概念转变为一个独立产业概念。因此我国应急产业统计也从单纯的产品和服务统计演变为单纯的产业统计，整个统计口径也相对粗略和不严谨，但是通过相关宏观数据以及其他行业数据，基本上能够反映出国内应急产业发展总体情况及空间分布。通过对2007-2016年应急产业产值统计分析，可以看出国内应急产业的发展整体呈现逐年递增的发展趋势，并且增长幅度较大。通过分析应急产业空间总体分布情况，可以看出应急产业主要集中在东部地区，中部地区次之，西部地区最少。

（一）指标选取与方法选择

衡量产业集聚的方法有很多，主要有区位熵、产业集中指数、市场集中度、赫芬达尔指数、空间基尼系数和EG指数等方法。为了数据获取的全面性以及分析的可行性，本文通过计量应急产业集聚的区位熵系数（lq）来反映应急产业的空间分布情况。一般来说，当LQij＞1时，我们认为j地区区域经济对全国而言有竞争优势；当LQij＜1时，我们认为j地区区域经济对全国而言具有劣势。

其中，Xij表示产业i在j地区的产值；ΣXij表示地区j所有产业的产值；ΣXij表示产业i在全国所有地区的产值；ΣΣXij表示全国所有行业的产值。根据区位熵的计算公式，计算出中国30个省份和直辖市应急产业（2007-2016年）的区位熵值。

（二）空间集聚度测算与分析

由图1可以发现：整体上看，经济发展水平较高的地区应急产业区位熵系数多大于1，说明这些地方应急产业集聚程度高，而经济发展水平较落后的地区应急产业区位熵系数多小于1，也反映了我国地区之间存在较大的应急产业发展差异，那些区位熵小于1的地区应急产业相对于经济发展地区有较大差距。从空间上看，我国应急产业主要集中于东部地区，中部地区次之，西部地区最少，东部地区应急产业集聚程度远远大于中西部地区。从趋势上看，东部经济发展水平较高的地区应急产业集聚度逐渐减小，反而中西部地区应急产业集聚度在不断增长。从各个省份基本情况看，北京、天津、上海等经济发展水平好的地区，从2007年开始应急产业区位熵持续减小，而对于中西部地区，例如安徽、江西、湖南、新疆、宁夏、青海等地区，应急产业区位熵呈现小幅度增长趋势，这种小幅上升说明随着我国在公共供给能力增强，部分欠发达地区在医疗卫生、物流运输等领域得到较快发展有直接关系，但是总体而言，可以看出在经济较为发达地区，应急产业发展依旧保持着高位优势。应急产业发展总体上与我国经济社会发展直接关联。

图1 2007-2016全国各省份年应急产业空间集聚情况

四、应急产业聚集的影响因素以及空间溢出效应实证

应急产业在东部地区产业集中度较高，而中西部地区集中度较低。为了更加深入的了解应急产业出现上述空间分布情况的原因，我们利用空间杜宾模型（SDM）对应急产业聚集的影响因素以及空间溢出效应进行进一步分析。

（一）变量选取与统计描述

运用空间面板分析计量方法，构建地理距离矩阵和经济距离矩阵，并在此基础上建立空间Durbin模型(SDM)，分析哪些因素影响应急产业空间集聚以及对应急产业空间集聚的溢出效应进行分析。本文选取2007-2016年间全国除西藏外30个省份及直辖市的相关数据，数据来自中国统计年鉴、各省份统计年鉴、中国统计数据网站以及全球EPS数据库。

被解释变量：以各省份的应急产业区位熵系数作为被解释变量，来反映应急产业在空间分布中的集中情况。解释变量：选取各地区经济状况、各地区研究与开发水平、城市基础设施建设作为应急产业聚集的解释变量，具体来说：反映各地区经济状况的变量为各省市人均GDP（PGDP)以及人均可支配收入(CON)；反映各地区研究与开发水平的变量为各省市研究与开发机构(COLLE)；反映城市基础设施建设的变量为城市化水平(URBAN)、运输成本(TRANS)以及医疗机构的密集程度(MED)。控制变量：应急产业发展除了受到各地区自身环境的影响以外，还会受到整体环境的影响，如政府对应急产业的投入力度、科技发展水平、应急产业发展前景等影响，因此本文选取政府财政支出(FINA)、互联网普及率(INTER)以及技术市场成交额(TETURN)作为控制变量。为了增加数据模型结果的可靠性，对上述数据均取自然对数。

（二）模型构建

为了进一步分析哪些因素影响应急产业空间集聚以及对应急产业空间集聚的溢出效应进行分析，本文构建杜宾模型（SDM）。

其中，i＝1，…，31；t＝1，…，10；αt为截距项；λ是衡量本地区的应急产业聚集受到关联地区的应急产业聚集的溢出效应的大小（即空间溢出效应弹性）；β1，…，β9分别表示研发投入力度、人均GDP、人均可支配收入、城市化水平、运输成本、医疗机构的密集程度、政府财政支出、互联网科技以及技术市场成交额对应急产业聚集的贡献度；γ表示邻近地区相应的变量对本地区应急产业聚集的影响程度及方向；μi、εit为扰动项。W为30×30的空间权重矩阵，为了充分了解应急产业在不同的空间关联关系中空间分布的差异有何不同，本文考虑了两种空间权重矩阵：地理距离矩阵（W1），以区域之间的球面距离的倒数来衡量区域地理矩阵，其主对角线元素为0；经济距离矩阵（W2），以区域间人均GDP的差值的倒数来衡量区域经济矩阵，其主对角线元素为0。

（三）空间相关性检验

1.全局空间自相关

为了确保本文空间面板分析计量方法的有效运用，通过Moran's I指数对应急产业集聚的区位熵系数进行全局空间自相关检验。在2007-2016年间，在地理距离矩阵的空间权重关系中，应急产业集聚的Moran's指数中I值除2007年外均为负值，但都没有通过10%显著性水平检验（见表1），这表明我国应急产业空间分布情况不是相互独立的，在空间上存在负相关的关联关系，即随着空间分布位置的离散，反而应急产业区位熵系数与其相关性越显著。在经济距离矩阵的空间关联关系中，应急产业聚集的Moran's指数I值从2012年开始均为正值，也说明了应急产业在区域间的发展是相互关联的，经济距离矩阵下呈现空间正相关的发展趋势，即应急产业集聚程度较高的地区，周边地区的应急产业集聚程度也较高，反之亦成立。

表1 应急产业的聚集度在Moran指数

2.局部空间自相关及圈层变化对比

通过上述有关Moran's I指数的分析，我们可以清晰地得出应急产业空间集聚存在相关性，但无法得知应急产业空间集聚分布的具体情况。为了更加详细地了解各省市应急产业的空间分布情况，通过构建Moran's I指数散点图，将各省市应急产业分布的格局以及其变化趋势展现出来。限于篇幅，在此仅给出2007年以及2016年，在两种不同的空间权重矩阵下的应急产业集聚的Moran's I指数散点图。

图2和图3分别展现的是在地理和经济距离矩阵下，各省份应急产业空间集聚的圈层情况，结果表明，无论是在地理距离矩阵还是在经济距离矩阵下，应急产业的空间集聚现象都呈现出这样一种分布情况：东部地区多呈现高高集聚或者高低集聚现象，说明东部地区多为应急产业空间集聚度较高的省份构成；对于中部地区，应急产业空间集聚多处于低高集聚状态，说明我国应急产业在中部地区的发展有待提高；对于西部地区，应急产业空间集聚多处于低低集聚状态，西部地区应急产业空间分布密度较小。通过将两年空间分布情况进行对比，各省区应急产业空间集聚程度变化幅度较大，但是总体圈层关系比较明显，且这种圈层关系也处于动态调整中，地理空间的圈层变化，可以通过经济距离矩阵看城市与周边城市关系，例如北京和浙江由原来的高高集聚转为高低集聚，说明这些中心城市应致力于提高其辐射功能，积极带动周边地区应急产业的发展，努力发挥“1+1＞2”的效用。这些变化趋势也再一次印证了应急产业的空间集聚与各地经济发展水平存在一定的关联性，应急产业空间分布不均匀，东部地区应急产业集聚程度远高于中西部地区，但对于东部地区中心城市更加强大，辐射周边城市圈能力有待加强，各中心城市不仅应关注自身应急产业的发展能力，还应将注意力放在周边地区的发展上。综上所述，各地区应急产业的空间分布情况与各地区经济发展水平密切相关，但应急产业空间集聚是否存在溢出效应、哪些因素会影响应急产业空间产生集聚现象以及如何有效的提高应急产业的空间聚集度，我们继续进行下一步的研究。

图2 基于地理距离矩阵的2007年与2016年应急产业集聚的Moran's I散点图

图3 基于经济距离矩阵的2007和2016年应急产业集聚的Moran's I指数散点图

（四）空间Durbin模型估计

通过对杜宾模型（SDM）回归方程的运用，在两种不同的空间权重矩阵下运用Hausman检验，得到下列结果（如表2所示），并且该检验结果在1%显著性水平下拒绝原假设，说明在随机效应和固定效应中，本文应选择固定效应模型。LM检验结果均在5%的显著水平下拒绝了原假设，表明数据模型不可简化，故选取空间杜宾模型对应急产业的空间溢出效应进行回归分析更加稳健有效。

如表2所示，回归结果表明，其空间自回归系数(rho)除地理距离矩阵下的时间固定效应模型以外均大于0，且经济距离矩阵下的个体固定效应模型以及双固定效应模型均通过了1%的显著性检验，说明被解释变量lnlq对自身有正向的空间溢出效应，再次说明应急产业空间集中分布情况存在空间自相关的关系。比较两种不同空间权重矩阵下三种固体效应的回归结果可知，无论是地理距离矩阵还是经济距离矩阵下，均是个体固定效应显著性最好。通过两种不同的空间权重矩阵下回归结果的比较，可以看出地理距离矩阵下显著性较好。通过上述分析可得，地理位置分布情况对应急产业空间集聚的影响比各地区经济发展水平的影响更加显著。

Wx项比main的系数更能说明空间传导效应，从地理距离矩阵下Wx项结果来看，人均收入水平、运输成本、各地区医疗机构密集程度、人均GDP、技术市场成交额对应急产业空间集聚的影响是正向的，科研机构数、城市化水平、各地区财政支出以及互联网普及率对应急产业空间集聚的影响是负向的。具体地，其中人均收入水平、运输成本均通过了1%的显著性检验，人均GDP、各地区医疗机构密集程度、各地区财政支出以及技术市场成交额均通过了5%显著性水平的检验，也说明这些因素的影响相比其余因素而言影响力更大。其中弹性系数最大的影响因素是人均可支配收入水平，然后是运输成本、人均GDP、各地区医疗机构密集程度、技术市场成交额等因素。通过上述回归分析，可以看出人均可支配收入水平对应急产业空间集中分布情况的影响是正向的，说明公众越来越重视对应急产业的建设，提高了安全防卫的意识，产生应急需求。从城市发展趋势而言，城市化进程与应急产业的发展存在负向影响，说明在地理位置的影响下，各地区城市化发展对应急产业集聚的作用不明显，说明各地区应加快城市化进程，提高各城市基础设施建设，努力发挥城市化水平的积极作用。从政府的角度来看，各地区财政支出对于应急产业发展的影响是负向的，说明各地区政府对应急产业空间集聚发展的投入力度不够，各地区政府对应急产业的扶持力度跟不上应急产业发展的需求。出现这种现象也说明政府应该积极支持应急产业的发展，为应急产业发展提供更多的政策支持，投入更多财政资金用于应急产业的建设，同时也要给于应急产业更多的优惠政策。另外，从科技发展水平来看，应急产业的发展不仅需要科技支持，更需要提高创新发展能力。技术市场成交额以及各地区的研发投入力度对于应急产业发展的影响都是正向的，且技术市场成交额的影响通过了5%显著性水平的检验，也再次说明技术对于各地区应急产业发展起着至关重要的作用。但互联网普及率对应急产业的发展有着负向影响作用，同为技术领域的几大重要指标却呈现出不同的影响效果，说明科技无法转化为有效的生产力，当前生产力水平无法跟上科技进步的脚步，在一定程度上阻碍了应急产业的发展水平的提高。从社会角度来看，各地区交通运输便利度对于应急产业的发展有积极的正向作用，减少运输成本，会在一定程度上促进应急产业的发展，同时，各地区医疗机构的密集度对于应急产业的发展有显著的促进作用，说明医疗机构建设数量的提高，也在一定程度上反映了这个地区应急措施的完善程度。

总体而言，经济距离矩阵下，空间Durbin模型的个体固定效应回归结果与地理距离矩阵下的回归结果基本相同，其空间自相关系数大于0且通过了1%的显著性水平，说明在经济距离矩阵的关联关系中，各地区应急产业空间集中分布情况存在明显的空间正相关，这符合地理经济学的一个假说，即各地区经济发展水平会受到周围地区的影响，自然会导致一个地区应急产业空间集聚程度也会受到周围地区应急产业空间集聚程度的影响。

为进一步探析动态空间杜宾模型中回归系数所包含的交互信息，利用空间回归模型偏微分方法，将解释变量与控制变量对应急产业聚集的空间溢出效应进行分解，分解结果如表3所示。

表3 应急产业聚集空间溢出效应分解

总效应是由直接效应和间接效应构成。不论是在地理距离矩阵还是在经济距离矩阵的空间关联关系中，就直接效应而言，各地区经济发展水平对于应急产业发展的作用是负向的，且通过了1%显著性水平测试。在两种不同的空间权重矩阵下，人均GDP对应急产业的聚集的总效应为正，说明总体而言，各地区应急产业空间集聚程度的提高与各地区经济发展水平密切相关，二者呈现同方向变动。在地理距离矩阵的关联关系中，运输成本减少带来的总效应最大，本地区运输成本减少对提高本地区应急产业空间集聚程度的积极影响效果远大于周边地区降低运输成本对本地区应急产业空间集聚的影响效果。而在经济距离矩阵下，城市化水平的提高对应急产业集聚的总效应影响最大，周边地区城市化水平对该地应急产业的集聚正向影响大于本地区城市化水平的提高对应急产业的空间集聚的正向影响。在两种空间权重矩阵下，对于直接效应而言，互联网普及率的提高能够显著提高应急产业的聚集程度，互联网普及率与周边地区存在反向变动关系，是一种此消彼长的状态。即本地区互联网普及率越高越能带动应急产业空间集聚程度的提高，周边地区互联网普及率的提高则会阻碍本地区应急产业的发展。政府财政支出的总效应为负，且通过了10%显著性水平的测试，说明周边地区财政支出的增加对于提高本地区应急产业集聚程度的负面影响大于本地区财政支出所带来的的正面影响。在地理距离矩阵下，本地区人均可支配收入水平以及技术市场成交额对应急产业集聚的影响是正向的，且影响显著，周边地区对本地区的影响为负向的且影响显著，其总效应为正，并且人均收入水平还通过5%的显著性水平测试，这说明本地区人均收入水平以及技术市场成交额对应急产业的空间集聚的负向影响小于周边地区对该地应急产业的集聚正向影响，从而使其总效应为正。各地区医疗机构密集度对应急产业集聚的直接效应为负向影响，间接效应为正向影响，且总效应为正，说明本地区医疗机构密集度对应急产业的空间集中分布的消极影响小于周边地区对该地应急产业的空间集中分布的积极影响，从而使其总效应为正。总效应为正主要是因为各地区医疗机构越多，越有利于应急措施的完善，能够更好地应对突发事件的发生。

五、结论与讨论

本文利用2007-2016年中国30个省市面板数据，利用空间Durbin模型(SDM)，分析哪些因素影响应急产业空间集聚以及对应急产业空间集聚的溢出效应进行分析，同时使用偏微分方法对各地区应急产业空间集中分布的空间溢出效应进行分解，得到如下结论：

1.总体而言，我国应急产业空间集中分布状况不均匀，且存在着明显的空间自相关性，东部地区应急产业的发展优于中西部地区，但是从过去十年数据对比来看，东部地区应急产业集聚有弱化趋势；随着国家交通基础设施、城市化进程、公共医疗等公共服务水平上升，中西部地区显现应急产业较好的集聚趋势且空间关联效应进一步增强。

2.在两种不同的空间权重矩阵下，得出的结论大概相同。区域经济社会发展水平（人均收入水平、人均GDP、各地区医疗机构密集程度）对于急产业空间集聚的影响是正向的，地方科技研发活动强度（技术市场成交额）对地区应急产业发展具有正向作用，而地区科研机构数的影响则不是关键因素。

3.在区域经济圈层化越来越明显的今天，周边地区城市化水平提升有助于中心城市应急产业集聚，同时运输成本减少带来区域应急产业集聚的总效应明显，这也进一步证明我国中西部地区交通基础设施及其城市化发展，有助于应急产业在区域内中心城市集聚。

通过上述分析，并结合近日冠状病毒疫情的发展状况，我们认为本次疫情对未来区域安全防控力量配置具有较好的经验借鉴：

一是在区域圈层化发展趋势以及我国应急产业区域内发展不平衡现实情况下，要求未来国家围绕重大公共安全需要，合理引导应急产业区域空间配置，同时加大中心城市周边物流、仓储等应急物资配给能力，提升区域内面对突发事件的应急能力。二是重大公共安全应急能力与各地区经济发展状况、人口分布、运输成本以及地理位置等息息相关。对于东部地区，结合城市化水平高、人口密度大、科研机构布局集中等特点，应该根据需要加大高端应急产业发展；对于中国中西部地区，在地区经济水平受限、医疗条件有限的情况下，要继续加大应急产业布局和资源配置，根据城市化发展提升本地应急产业集聚能力。三是我国应急产业空间分布动态的变化，说明我国应急产业仍以劳动力密集型、资源密集型为主。从疫情发展以及重大公共安全需要看，应急产业应该是高科技支撑的产业，而从疫情中发现，许多重度感染患者都需要依赖医疗设备的辅助治疗。随着经济和社会的不断发展，围绕未来重大公共安全，需要进一步培育更多知识密集型、科技能力强的应急产业的发展。四是积极加大应急产业及相关产业发展，提升围绕重大公共安全产业融合能力建设。不仅仅要培育那些具有较好带动产业链提升能力的企业，同时培育好具有较好跨界能力的企业同等重要，要明显看到这些跨界企业与区域的集群有直接关联。