资源产业集聚对资源型城市经济增长的影响——基于夜间灯光数据的实证研究

罗福周，赵 佳

（西安建筑科技大学 管理学院，陕西 西安710055）

资源产业是依靠资源禀赋条件，围绕自然资源开发和利用的产业，而资源型城市正是依靠资源产业来支持自身经济发展的城市。作为我国重要的能源资源战略保障基地［1］，在过去几十年中资源型城市为中国的经济增长作出了重大贡献。然而，资源相对富裕的中西部资源型城市却普遍出现了社会经济增长乏力的现象，城市的可持续发展受到了严峻的挑战［2］。因此，明晰这一问题背后的原因，有助于恢复并促进资源型城市的经济增长，实现可持续发展。

现有关于资源型城市可持续发展的研究很少以长期发展和资源产业依赖为背景，学者们多基于自然资源的不可再生性和耗竭性，认为资源型城市的可持续发展必须“去自然资源化”。随着我国东部老矿区资源枯竭，大部分衰老煤矿逐渐退出，加上西南地区资源赋存条件较差，煤矿生产安全压力大，作为我国重要的煤炭及能源基地，未来全国煤炭生产将越来越向晋陕蒙地区集中。也就是说，在未来很长一段时间内，晋陕蒙地区仍将作为煤炭资源产业的集聚地，城市的发展也仍将依靠资源产业。因此，分析资源产业集聚与资源型城市经济增长之间的关系，能够为我国中西部资源型城市更好地发展资源产业提供参考依据。在实证对象选择上，考虑到山西省10 个地级市和3 个县级市均为资源型城市，是资源型城市大量集合的省份，其资源产业及资源型经济具有典型性。

本文将以山西省11 个地级市为实证对象，选取2005—2017 年为研究时间，运用校正整合的长时间序列夜间灯光数据反映资源型城市的经济发展水平，探究资源产业集聚对资源型城市经济增长的影响，并在资源产业依赖背景下为提升城市社会经济活力，实现可持续发展提出政策建议。

1 文献综述

依托工业化进程中对能源和原材料的大量需求，资源型城市得到了迅猛的发展。但资源产业具有高污染、高耗能和高排放的特征，地方政府为了追求经济的高速增长，“刻意”忽视了城市环境综合保护与治理，进一步导致了生态环境的恶化，最终资源型城市普遍出现了经济增长乏力、社会活力下降的现象［3，4］。基于此，学者们纷纷开展了关于资源型城市转型的研究。当前国内外学者的相关研究表明产业结构调整与转型、政府政策引导、生态环境治理、技术创新、基础设施水平等是影响资源型城市实现可持续发展目标的主要因素［5-7］。其中，产业结构调整与转型是公认的资源型城市转型发展的重要突破口，是实现可持续发展的关键［8-10］。基于自然资源尤其是矿产资源的可耗竭性是资源型城市产生各种问题的根源的认知，外生型的产业结构调整模式得到了学术界的大力肯定［11］。该模式通过转变产业结构，培育与地区自然资源基本脱离的替代产业和接续产业，逐步将原来投入到资源产业的人力、财力、物力等转移到新产业，将主导产业转向非资源型产业，从而降低对自然资源的依赖，达到提升城市社会经济活力的目的。可以看出，该调整模式很少以仍需长期发展和依赖资源产业为背景，因为它基于自然资源的不可再生性，认为资源型城市的可持续发展必须“去自然资源化”。对于仍将作为煤炭资源产业集聚地的晋陕蒙地区来说，这种外生型的产业结构调整模式显然并不太适用。因此，晋陕蒙地区要想提升社会经济活力，实现可持续发展，就必须关注经济增长中遇到的资源产业集聚问题。

作为一种社会经济活动现象，产业集聚伴随着城市经济发展而出现，与经济增长是相伴而生、难以分离的过程。一直以来，产业集聚与经济增长之间的关系受到了学术界的广泛关注，随之产生了丰富的研究成果，表明产业集聚可通过不同的外部因素对生产力产生影响，最终作用于城市经济发展。相关文献表明，产业集聚对于城市经济增长的影响可能存在以下关系：①产业集聚和经济增长之间存在正向关系。程鹏飞、李婕、张红丽等基于空间计量经济学视角，验证了林业产业集聚对区域林业经济增长具有显著正向促进作用［12］；任阳军、汪传旭、李伯荣等证实了生产性服务业集聚和制造业集聚均会显著地促进绿色全要素生产率提升［13］。②集聚对经济增长存在负向阻碍作用。Ercole R和O’Neill R的研究结果支持了产业集聚与制造业的发展成反比［14］；Tanaka K和Managi S的研究表明，在造纸和纸浆工业中产业集聚有助于提高能源效率，但在水泥工业中集聚效应对能源效率的影响是负面的［15］。③越来越多的学者提出空间集聚与经济增长之间并不是简单的线性关系，而更多地呈倒“U”型关系，即著名的“威廉姆森假说”［16］。黄金凤、武翰涛、曹增栋等运用集聚经济外部性，建立门槛回归模型并实证检验了“威廉姆森假说”［17］；Meng Q 的研究表明，农产品加工业集聚对县域经济发展具有显著影响，呈现出先升后降的倒“U”型关系［18］；陈路、孙博文、谢贤君从一般均衡理论模型角度出发，证实了产业集聚与经济发展之间存在着显著的非线性关系［19］。此外，孙慧与朱俏俏［20］，胡安军、郭爱君与钟方雷［21］也证实了产业集聚与生产率之间有倒“U”型的曲线关系。由此可见，产业集聚与城市经济增长之间的关系虽然一直是学术界研究的热点，但仍未形成一致的定论。同时，不同类型的产业集聚对城市经济活力的影响也有一定的区别。由于自然资源具有可耗竭性，所以资源产业集聚如何作用于区域的经济发展尚不明确。

现有关于地区经济增长的研究基本上都以GDP或人均GDP 等统计数据作为衡量地区经济水平的指标，但传统的经济统计数据难免存在采集和计算偏差、统计口径不一致、数据准确度有限等问题，甚至还会因为部分地方政府官员在政绩与GDP 挂钩的体制压力下人为地高估GDP［22］。近年来随着遥感技术的进步，学者们开始使用夜间灯光数据来研究经济增长和区域发展的问题，从而补充GDP 统计数据的不足，相关研究也证实了灯光数据可以作为社会经济活动和经济发展的客观记录［23-25］。如，秦蒙、刘修岩、李松林运用经过校正的夜间灯光数据来反映经济增长，研究了城市蔓延对经济增长的影响［26］；LI H、Xiong Z、Xie Y 基于1992—2012 年夜间灯光数据，分析得出单位面积的灯光强度和人均GDP之间存在极高的相关性［5］；刘华军、杜广杰的研究结果表明，夜间灯光数据可以最大限度地消除人为等因素的干扰，为我国区域经济发展差距和区域协调发展的研究提供新的视角［27］。因此，本文拟采用校正整合的长时间序列夜间灯光数据作为反映城市社会经济发展水平的指标，从而提高实证分析结果的准确性和可靠性。

2 数据来源及处理

2.1 数据来源

本文衡量经济增长水平的指标来自于美国国家地球物理数据中心（National Geophysical Data Center，NGDC）发布的夜间灯光遥感数据，包括DMSP/OLS数据和NPP/VIIRS 数据两类。DMSP/OLS 灯光数据包括第四版本2005—2013 年的全年无云稳定灯光数据；NPP/VIIRS 数据包括云掩膜处理数据（VCMCFG）和云掩膜散光校正数据（VCMSLCFG）两种类型，由于2013 年缺乏VCMSLCFG 类型的数据，考虑到连续性，本文均选用VCMCFG 类型数据。在处理过程中使用的山西省地级市行政区划矢量数据来自于国家基础地理信息中心的全国1 ∶400 万数据库。其他数据资料主要来源于2006—2018 年《中国城市统计年鉴》《山西统计年鉴》、各地级市历年国民经济和社会发展统计公报。

2.2 DMSP/OLS夜间灯光数据处理

现有的夜间灯光数据产品有1992—2013 年DMSP/OLS 年度数据集和2012 年至今的NPP/VIIRS月合成产品数据集。由于本文的研究对象是山西省各地级市2005—2017 年长时间序列的经济活动现象，单一的数据源不能满足需求，所以需要在DMSP/OLS 数据校正处理的基础上完成两种不同数据源的夜间灯光影像集的校正整合，从而得到更长时间序列的夜间灯光影像。具体步骤如下：

第一步，研究区影像重投影、重采样与裁剪。由于 DMSP/OLS 原始稳定灯光影像的坐标为WGS-84，空间分辨率为30 弧秒，为了使投影面积变形最小，本文将WGS-84 地理坐标系转换为投影坐标系Krassovsky-1940-Albers，并将影像中的网格重采样为1km2，得到研究区域的夜间灯光影像。

第二步，DMSP/OLS数据相互校正。由于DMSP/OLS数据无法进行准确的星上定标，各年份数据之间的灯光值并不能直接比较，所以本文参考曹子阳、吴志峰、匡耀求等［28］的方法对DMSP/OLS 数据进行相互校正。选取F16—2006 年鹤岗市作为标定数据，选择幂数方程建立校正模型式：

式中，DN表示待校正影像的像元DN值；DNcorrect表示校正后的像元DN值；a、b为幂数回归得到的不同参数。将模型结果运用到待校正影像，完成影像的饱和校正与相互校正。

第三步，对同一年不同传感器获得的影像数据进行年内融合。融合公式为：

式中，DNn-1，i、DNn，i和DNn+1，i分 别 表 示 第n - 1年、第n年和第n+1 年经相互校正和年内融合后的夜间灯光影像i像元的DN值。

最终，得到2005—2013 年山西省各地级市时间序列的DMSP/OLS 夜间灯光影像数据，以满足本文研究的需要。

2.3 NPP/VIIRS数据处理

由于NPP/VIIRS 数据为月合成数据，因此首先对其进行平均值合成，以得到年度影像，然后采用与DMSP/OLS数据相同的方法进行重采样处理，最终得到空间分辨率一致的夜间灯光数据集。NPP/VIIRS数据中，由于高反射率表面的影响使得月度夜间灯光数据中有一部分灯光亮度会变得极高，远远超出实际情况，因此需要对图像中的极高异常值进行消除。考虑到太原市是山西省的省会城市，其中心区域经济活动最为密集，所以本文采用提取当年太原市中心最大灯光亮度值作为阈值，以消除灯光数据中的极大值。同时，对于灯光亮度值小于0 的区域赋值为0。最后，利用公式（3）对NPP/VIIRS 合成数据进行连续性校正。

2.4 DMSP/OLS与NPP/VIIRS数据集的校正整合

DMSP/OLS夜间灯光影像是非辐射定标的稳定灯光影像，其传感器未经过星上定标，像元DN 值是相对亮度辐射值，且时间覆盖范围为1992—2013 年；而NPP/VIIRS影像经过辐射定标，像元值的单位为nW× cm-2× sr-1，时间覆盖范围为2012 年至今，所以这两种数据不具有可比性，不能直接用于长时间序列的相关研究。

为了延长研究的时间覆盖范围，需要进行两种数据集的校正整合，具体步骤如下：

第一步，选取2012 年DMSP/OLS 数据与NPP/VIIRS数据进行回归拟合，回归关系的拟合结果如图1所示。

图1 DMSP/OLS和NPP/VIIRS数据的拟合

从图1 可见，对数方程的相关系数R2＝0.852，表明这两个数据集之间存在很强的相关性。本文选择对数方程作为回归模型。拟合公式为：

式中，x 表示2012 年DMSP/OLS 数据；y 表示2012 年NPP/VIIRS数据。

第二步，利用所建立的回归方程对2013—2017 年的NPP/VIIRS数据进行校正。

第三步，得到了2005—2017 年DMSP/OLS 尺度基准的长时间序列夜间灯光影像集。

2.5 产业集聚度测算

由于本文研究的是资源产业集聚度，对于煤炭资源型城市而言，其资源产业无疑是采矿业这一支柱产业，因此本文测量了采矿业产业集聚度。衡量产业集聚水平的指标有很多，主要有赫希曼—赫芬达尔指数（H 指数）、行业集中度（CRn）、区位商（LQ值）、空间基尼系数（Gini 系数）和EG 指数等。其中，区位商作为产业集聚测度的代表性方法之一，能较为直观地反映研究区域某一行业在地理上的空间分布，是一种简单方便且综合性较强的指数。考虑到区位商的优点和数据的可获取性，本文选取区位商指数来测度山西省各地级市采矿业的集聚程度。计算公式为：

式中，qij为山西省j 地级市i 产业的经济规模；LQi，j为山西省j地级市i产业的区位商指数。通常，若区位商指数大于1，表示该行业在区域内产生集聚现象。数值越大，证明该行业在区域内的集聚程度越高。在计算采矿业区位商指数时，为避免通货膨胀和价格因素对计算结果准确性的影响，采用各地级市年末就业人数对经济规模进行表征。

3 模型设计与实证分析

3.1 模型设计

为了全面探讨资源产业集聚与经济增长之间的关系，本文选择有光栅格平均亮度DN 值度量城市经济增长水平，区位商指数（LQ）测量资源产业集聚度。考虑到经济增长自身固有的惯性使得滞后一期的水平值会在一定程度上影响当期，以及面板数据中可能存在的内生性问题，本文在模型中引入被解释变量的一阶滞后项来构建动态面板模型，并引入了LQ2来反映资源产业集聚对经济增长的影响是否存在非线性关系。设定的计量模型为：

结合前人研究，控制变量具体包括6 个：①资本投入（Invest）。高水平的物质资本投入可有效促进经济增长，采用固定资产投资额占GDP 的比重来反映物质资本投入。②人力资本水平（Edu）。人力资本是地区经济发展中不可或缺的因素，是促进地区经济增长的重要力量，选用在校大学生占人口的比例来反映人力资本水平。③产业结构（Third）。采用第三产业产值占GDP的比重，以反映产业结构对经济增长的作用。④基础设施水平（Road）。良好的基础设施条件可提高地区吸引和汇聚生产要素的能力，对地区的经济发展具有促进作用，因此以人均年末实有道路面积反映各城市的基础设施状况。⑤金融环境（Finance）。金融环境对于地区经济的发展影响显著，通常良好的金融环境将促进地区产业的发展，从而提升地区经济，本文选用金融机构存贷款占GDP的比重来度量各地区的金融环境。⑥科技进步（Tech）。采用技术支出占GDP 的比重衡量科技进步水平。

3.2 实证分析

关于动态面板数据模型的回归分析常用的方法有差分广义矩估计（DIF- GMM）和系统广义矩估计（SYS- GMM）两种。系统GMM 可以克服差分GMM在解决工具变量选择方面的问题，提高估计效率，因此本文采用系统GMM 方法进行估计，实证结果见表1。

根据表中AR（1）、AR（2）统计量的P 值，可以认为方程不存在二阶自相关，表明所设立的模型是合理的。Sargan检验证明模型中的工具变量有效，不存在过度识别问题。

表1 资源产业集聚与资源型城市经济增长的估计结果

从回归结果看，产业集聚变量的一次项和二次项系数符号分别为正号和负号，且均通过5%显著性检验，说明资源产业集聚对城市经济增长的作用效应是非线性的倒“U”型结构。即，对煤矿资源型城市而言，采矿业这一支柱产业在集聚初期对城市经济增长的影响是正向的，当集聚水平达到一定程度后，反而会阻碍经济增长，对城市经济增长产生负向影响。这一结果支持了“威廉姆斯假说”，也说明了资源产业集聚对城市经济增长是存在门槛效应的，存在阈值。经济增长的滞后变量L.lndn 的回归系数为正且显著，说明资源型城市经济增长具有惯性，存在“路径依赖”，前一期的经济增长有助于当期的经济发展。

在控制变量中：①因为资本投资本身具有滞后性，所以本文将固定资产投入设定为先决变量。从表2 可见，滞后的物质资本投入系数为正，且通过了显著性检验，即投资水平的提升能有效促进城市经济的增长。②以高校在校生比例衡量的人力资本水平变量和技术支出占比所反映的技术创新投入的系数不显著，或许是选取的度量方法准确性有限，更多的可能是传统的支柱产业用工门槛低、创新低，目前资源产业还处在粗放式发展阶段，故人力资本和技术创新的作用有限，只有当科技投入到达一定阈值后才能真正促进经济发展。③金融环境是影响城市经济增长的重要因素，通常金融环境越好，越有利于城市产业的繁荣，从而促进城市经济发展。本文金融环境的回归系数为正，并通过了显著性检验，说明在资源集聚地区，资源产业相关项目的政策倾斜和相对较高的资源租金引进了大量投资，促进了城市经济增长。④从产业结构的角度来看，第三产业对城市经济增长的效应是负向的，并没有通过显著性水平为10%的统计性检验，说明第三产业的发展尚不完善，对城市经济的发展未起到促进作用，有待进一步发展。⑤基础设施水平的回归系数为负值，但从理论上说，煤炭产业对交通运输具有一定的依赖性，而煤炭资源型城市的重要地域功能是向外输出煤炭，城市的经济增长固然与交通设施水平是密切相关的，因此也在一定程度上说明本文的实证结果还存在一定问题，对于交通基础设施水平这一因素需要进一步研究。

4 结论及启示

4.1 结论

以往学者从理论和实证角度分析并证实了产业集聚对城市经济增长的重要作用，但关于资源型城市的研究多关注于结构调整、产业转型等方面，缺乏关于资源产业集聚对经济增长影响的研究。现实情况是，晋陕蒙地区在未来很长一段时间内仍是煤炭资源产业的集聚区，资源产业依然是支柱产业。正是在这样的背景下，本研究引入经过校正整合的夜间灯光数据来反映经济增长，运用动态面板SYS -GMM方法实证分析了资源产业集聚对城市经济增长的影响。实证检验结果表明：①动态面板模型说明，无论是从系数还是变量的显著性来看，资源产业集聚都能有效促进城市经济增长，且两者之间存在显著的倒“U”型非线性关系，即适度的资源产业集聚有助于城市经济增长，但是过度集聚并不利于经济发展。目前，资源产业集聚度尚未到达“拐点”，对资源型城市的经济增长有显著的促进作用。②金融环境水平的显著正向促进作用说明，外部资金的引入和金融的政策支持可以为资源型企业提供良好的金融环境，能够进一步促进区域经济的增长。③目前资源产业的技术创新能力较低，经济多为粗放式，产业的转型与升级仍需进一步发展，尚未能够显著为经济增长提供可持续的技术支持。

4.2 政策启示

根据研究结论，本文提出以下政策启示：①鼓励集聚发展，壮大城市经济。依据现实情况和实证分析结果，应鼓励围绕资源开发的上下游企业进一步集聚，形成较为完备的产业链结构，出台相应的扶持政策，为资源产业集聚创造条件，进一步发挥资源产业集聚对经济增长的正向效应，从而促进资源型城市经济的繁荣发展。②加大技术投入，致力于企业生产的技术进步，发挥技术创新对资源产业发展的作用，推进产业转型及升级，提升集聚质量，避免盲目不当的集聚产生负向影响。③加强地区间交流合作，充分发挥集聚效应。在进行产业布局时，不应只限于某一区域内，应提高与相邻区域间的关联性和互动性，通过构建信息交流和合作平台，有利于相关知识、技术、劳动力、资金、管理经验等生产和经营要素在不同区域和企业间的流动，从而促进企业技术创新，提高资源利用效率和生产效率，同时减轻对生态环境的污染。④随时调控资源产业分布和集聚规模，避免产生拥挤效应。虽然资源产业集聚对经济增长具有显著的正向作用，但是两者之间也是非线性的倒“U”型关系，如果长期通过政策手段盲目追求资源产业高度集聚可能会适得其反，促使发生“资源诅咒”，从而抑制城市的经济增长。因此，需科学合理地发展资源产业，同时把握好资源产业集聚的分布、规模与城市承受能力之间的关系，随时调控，建立适度的集聚规模，实现资源产业集聚与城市经济增长的协同发展。

本文的不足之处在于：一是未对资源产业集聚对经济增长的影响路径做详细的理论分析；二是在实证分析资源产业集聚对地区经济增长的影响时，虽然验证了资源产业集聚可以显著提升地区经济增长，但是并没有对其倒“U”型的影响效应曲线作进一步分析。后续研究中应选用合适的分析方法进行深入探讨。