经济技术开发区在中西部地区产业结_省略_用_基于马氏距离配对的倍差法分析_刘重力

2010年11月第32卷 第6期当代经济科学M odern E c ono m ic S cience N ov . 02010Vo. l 32 No . 6

经济技术开发区在中西部地区产业结构升级中的作用

) ) ) 基于马氏距离配对的倍差法分析

刘重力, 邵 敏

(南开大学经济学院, 天津300071)

摘要:本文以第二产业增加值占GDP 比重度量产业结构优化程度, 以西部大开发战略提出之后建立的16个中西部地区国家级经济技术开发区为分析对象, 在马氏距离配对的基础上运用倍差法发现:平均来看中西部地区经济技术开发区的建立对母城产业结构升级的作用并不显著; 城市化水平和引资程度的提高能够对城市产业结构升级产生持续时间较长的促进作用, 且这种促进作用在制造业占比中表现得更为明显。因此, 中西部地区经济技术开发区应积极承接东部地区经济技术开发区的制造业产业转移, 提高自身的工业发展水平。

关键词:经济技术开发区; 中西部地区; 产业结构; 配对; 倍差法文献标识码:A 文章编号:1002-2848-2010(06) -0066-08

一、引 言

改革开放至今, 东部地区的经济取得了较快的增长速度, 中西部地区也在加速发展。在中西部地区资源、能源、劳动力廉价供应的基础上, 东部地区先富了起来。在以效率优先为原则的发展战略下, 中西部地区一直在补贴东部地区的发展, 实则就是让穷人补贴富人, 当然是富人越富, 穷人越穷代以后出现了持续扩大的趋势

[2]

[1]

过基尼系数结构分解法联系了起来, 得出结论认为改革开放以来地区差距持续扩大的根本原因是第二产业的高产值份额和非农产业在空间分布上的不平衡。也就是说, 东部沿海地区日益成为以轻工业产品为主的制造业中心, 而中西部地区则逐渐沦为以农业生产和采掘业为主的外围区域, 即所谓的东部沿海-内地层面的/中心-外围0格局剑勇和朱国林展制造业。

基于此, 本文将中西部地区的产业结构升级作为分析对象, 探讨中西部地区产业结构升级的主要影响因素及其实现途径, 并将研究焦点集中于经济技术开发区在中西部地区产业结构升级中的作用分析。1999年我国开始实施西部大开发战略, 此后国家共批准了16个中西部地区省会城市设立国家级

[7]

[8]

。根据范

, 中, 缩小地区差距的主要途径在于实

国经济发展的地区差距不断扩大, 且20世纪90年

。

对于这种地区差距扩大的原因, 国内学者进行了较为丰富的研究。综合来看, 国内学者主要将此归因于财政分权、区域间劳动力迁移、开放的次序及程度差异、人力资本差异、基础设施建设差异等多种原因

[3-6]

现中西部地区的产业结构转型, 帮助中西部地区发

。范剑勇和朱国林

[7]

则第一次将地区差距

演变与地区产业结构调整进度及其空间分布差异通

收稿日期:2010-06-23

基金项目:本文得到天津市重点调研课题5天津经济技术开发区对区外母城经济增长/溢出效应0研究6的资助, 课题编号:10-13。 作者简介:刘重力(1950-), 女, 河北省抚宁县人, 南开大学经济学院教授, 博士生导师, 研究方向:国际贸易管理与中国对外贸易; 邵敏(1983-), 女, 江西省抚州市人, 南开大学经济学院博士研究生, 研究方向:中国对外开放与工资差异。

经济技术开发区。本文即是要分析这16个国家级经济技术开发区在中西部地区产业结构升级中所发挥的作用。国内大多数学者在提及经济技术开发区在产业结构调整方面的重要作用时, 都局限于直接的文字表述, 却并未对此进行实证分析, 这也是本文的创新点之一。

事实上, 国内已有部分文献验证了产业结构升级对经济增长的促进作用。如刘伟和李绍荣中的比重能够扩大经济规模; 刘伟和张辉

[10]

[9]

º

¹

产业增加值占GDP 的比重作为产业结构升级和优化的主要标志, 但根据刘伟

[17]

和李绍荣

[9]

, 对于工

业化未完成的发展中国家, 第三产业的发展对经济增长的作用低于工业制造业, 且如果第三产业增加值在GDP 中的占比超过一定的限度, 就会导致经济衰退。因此, 本文并不采用第三产业增加值占比指标, 而仅利用第二产业增加值占GDP 的比重变化来刻画产业结构的演变, 该比重值的上升即意味着产业结构的优化和升级。

本文分析的对象为中西部地区14个国家级经济技术开发区, 其中合肥、郑州、成都、长沙、西安、昆明、贵阳、南昌、西宁、呼和浩特等10个城市于2000年被批准建立国家级经济技术开发区, 南宁、太原和银川等3个城市于2001年被批准建立国家级经济技术开发区, 兰州则于2002年被批准建立国家级经济技术开发区。我们将这14个城市并称为/设有经济技术开发区的城市0。

本文的研究目的是考察经济技术开发区在中西部地区产业结构调整中的作用。首先在模型的框架下对这一问题进行分析。本文将14个/设有经济技术开发区的城市0视为处理组, 将未建立经济技术开发区的城市视为对照组, 构造一个二元虚拟变量D i ={0, 1},其中D i =1表示城市i 为处理组城市, D i =0则表示城市i 为对照组城市。同时构造另一个二元虚拟变量T ={0, 1},其中T =1表示城市建立经济技术开发区以后的时期, T =0则表示城市建立经济技术开发区之前的时期。假设城市建立经济技术开发区的年份为t , 则当时期t =t +s (为大于0的整数) 时, T =1; 当t =t 时, T =0。

令struc it 表示城市i 在t 时期的产业结构,

*

*

*

¾

½

通过

对中国经济的实证分析得到, 增加第二产业在GDP

实证度

量了产业结构变迁对中国经济增长的贡献, 得出结论认为产业结构变迁对中国经济增长的贡献一度十分显著, 但随着市场化程度的提高, 其贡献呈现出不断降低的趋势; 吕铁和周叔莲

[11]

则从经济增长方式

的角度研究了产业结构升级的集约增长效应。这些文献均未涉及产业结构升级的影响因素及其可能的实现途径, 本文则试图在这方面作微薄的尝试。

文章的结构安排如下:第二部分为模型构建与产业结构变量描述; 第三部分为马氏距离配对及变量说明; 第四部分为模型估计与变量选取; 最后是主要结论与政策性含义。

»

二、模型构建与产业结构变量描述

在这部分内容中我们主要阐述文章的分析对象以及倍差法模型的构建, 同时对样本城市的产业结构情况进行描述性统计分析。

(一) 模型构建

衡量产业结构升级有许多评价指标, 鉴于数据的可获得性, 本文采用第二产业增加值占GDP 的比重来衡量。部分文献如张秀生和雷武科

¼

[16]

将第三

¹ 建立开发区是我国推动改革开放、加快经济发展的重要战略。我国的开发区从种类上来说, 包括经济技术开发区、高新技术产业开发区、出口加工区、保税区、边境经济合作等多种类别。各类开发区在我国国民经济的发展中发挥了重要的拉动作用, 其中尤以国家级经济技术

开发区的作用最为突出。2008年, 49个国家级经济技术开发区和5个享受国家级开发区政策的园区, 共完成GDP 约15313亿元, 约占该年全国GDP 总量的5. 1%, 即在不到全国总面积万分之一的土地上, 国家级经济技术开发区却创造了约占全国5. 1%的地区生产总值。因此, 本文选择国家级经济技术开发区作为分析对象。

º 如无特别说明, 下文所提及的/经济技术开发区0均指代/国家级经济技术开发区0。

» 部分文献分析了吸引外资对我国产业结构升级的影响, 如黄日福和陈晓红[12]、裴长洪[13]、彭德芬[14]等文献。这部分文献得出的结论均为/外资的进入能够促进地区的产业结构升级0。

¼ 采用这一指标衡量产业结构升级的文献还包括黄日福和陈晓红[12]、陈安平[15]等文献。

½ 由于2000年国家制定的在西部大开发中享受优惠政策的范围又增加了内蒙古和广西, 因此本文的西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古和西藏等共12个省级行政区, 但西藏数据缺失较为严重, 因而本文将其从西部地区样本中剔除; 中部地区则包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等共8个省级行政区。

¾ 本文实证分析样本中/设有经济技术开发区的城市0总数为14个, 而并不是前文提及的16个, 这主要是因为2000年批准建立的石河子经济技术开发区为县级城市(本文分析对象为地级及以上城市), 而2001年批准建立的拉萨经济技术开发区为西藏自治区城市, 因此本文在实证分析中将这两个城市从样本中剔除。

$struc it 表示城市i 在T =0与T =1与两个时期间产业结构的变化, 为可观测值。根据Roy b i n

[19]

[18]

对于处理组即D =1, 城市在T =0与T =1两个时期的第二产业增加值占比分别为

E [struc it |D i =1]=

1

和Ru -

, 考虑处理组城市T =0在T =1与两个时期

B 0+B 1, T =0B 0+B , T =11+B 2+C

间的产业结构变化$struc it , 并将其划分为两种情况:第一种情况即如果市内建立了经济技术开发区, 则将城市在T =0与T =1两个时期间的产业结构变化记为$struc it , 为可观测值; 第二种情况即如果市内不建立经济技术开发区, 则将城市在与两个时期间的产业结构变化记为$struc , 这是一种反事实结果, 为不可观测值。这样, 建立经济技术开发区这一事件对城市产业结构升级的平均影响就为:

C =E (C i |D i =1) =E ($stru c |D i =1) -E ($struc it |D i =1)

it

1it

0it

1

因此, 在T =0与T =1两个时期间处理组的E [$struc it |D i =1]=B 2+C 。

对于对照组即D =0, 城市在T =0与T =1两个时期的第二产业增加值占比分别为

E [struc it |D i =0]=

01

B 0, T =0B 0+B 2, T =1

因此, 在T =0与T =1两个时期间对照组的E [$struc it |D i =0]=B 2。

从而根据式(1) 有, C =(B 2+C ) -B 2=C 。C >0即意味着:

(struc D =1, T=1-struc D =1, T=0) >(stru c D =0, T =1-struc D =0, T=0) 了正向的促进作用。

(二) 产业结构变量描述

本文处理组包括于2000年或2000年以后建立经济技术开发区的14个城市, 对照组则包括除武汉、芜湖、长春、哈尔滨、重庆和乌鲁木齐等6个城市以外的其余165个中西部地区地级及以上城市; 同时, 为了考察东部地区与中西部地区产业结构差异, 我们也将东部地区未建立经济技术开发区的76个地级及以上城市作为对照组样本。由于处理组中建立经济技术开发区最早的年份为2000年, 最晚的年份为2002年, 因此我们将产业结构演变的考察期间确定为1999年至2006年。由于对照组中部分城市2000年之前的数据严重缺失, 因此在分析过程中我们也将这部分城市从对照组中剔除掉, 最后对照组中共有191个地级及以上城市, 其中包括72个东部地区城市和119个中西部地区城市。

分别计算1999年至2006年处理组城市、东部地区对照组城市、中西部地区对照组城市三者的第二产业增加值占比, 计算结果见表1。根据表1, 我们可以得出如下两点结论:第一, 处理组城市的第

»

º

(1)

如前所述, E ($stru c |D i =1) 是一项反事实均值(coun te rfactua lm ean), 不可观测。因此, 要实现对C 的估计, 就必须为E ($struc it |D i =1) 找到一个合适的替代。倍差法(D iffe rence -i n -D ifferences , D I D ) 即是基于这样一种思想:在所有城市样本中, 存在一部分城市为未建立经济技术开发区的城市, 从而可以用这部分城市的$struc it 来度量/设有经济技术开发区城市0的$struc it , 即令E ($struc it |D i =1) =E ($struc it |D i =0) 。其中E ($struc it |D i =0), 即为未建立经济技术开发区城市在T =0与T =1两个时期间的产业结构变化均值, 为可观测值。这样, 式(1) 就转化为

C =E (C i |D i =1) =E ($stru c it |D i =1) -E ($struc it |D i =0)

¹

1

00

(4)

即经济技术开发区的建立对产业结构升级发挥

(2)

本文拟采用倍差法对C 进行估计。具体估计方程式如式(3) 所示, 其中D 和T 的设置方法及其含义与前文相同。

struc it =B #D i @T t +E 0+B 1#D i +B 2#T t +C it

(3)

其中, i 和t 分别表示城市和时间, struc 和E 分别为第二产业增加值占比和扰动项, E (E it ) =0。交互项D i @T t 的估计系数C 即度量了城市建立经济技术开发区这一事件对其产业结构的平均影响。具体解释如下:

¹ 根据前述, 倍差法对参数的估计存在着一个假定前提, 即如果不建立经济技术开发区, 则处理组城市与对照组城市产业结构的平均

变化是相同的。这就意味着假定如果不建立经济技术开发区, 则处理组城市与对照组城市产业结构的时间变化路径是平行的。这是一个强假设, 但当一些影响产业结构变化的因素与开发区的建立相关时, 这个假定将不能成立, 从而导致倍差法的估计系数有偏。后文将对此进行分析。

º 这6个城市分别于1993或1994年建立了经济技术开发区, 因此将其从对照组样本中剔除。» 如无特别说明, 本文所有变量的数据皆来源于5中国城市统计年鉴6相应各期。

二产业增加值占比均值低于对照组城市, 即处理组城市的产业结构优化程度低于对照组。处理组城市第二产业增加值占比平均来看均低于50%, 而对照组城市则均高于50%。第二, 东部地区对照组城市第二产业增加值占比均值要高于中西部地区对照组

城市及处理组城市。对1999年至2006年东部地区对照组城市与中西部地区对照组城市及处理组城市的第二产业增加值占比均值进行t 检验, 由检验结果可知, 2002年以后中西部地区产业结构优化程度与东部地区差异呈逐年扩大趋势。

表1 处理组城市与对照组城市的第二产业增加值占比(平均值:1999) 2006) 1999

处理组

东部

对

照组

中西部平均

T-test(prob )

46. 1452. 5849. 7250. 643. 36(0. 08)

200046. 1653. 0150. 3651. 133. 31(0. 08)

200145. 2752. 4550. 3650. 783. 01(0. 11)

200245. 5852. 1550. 7150. 972. 24(0. 22)

200345. 63353. 7951. 9752. 402. 70(0. 14)

200446. 8955. 7953. 5754. 173. 10(0. 09)

200541. 0254. 7850. 8452. 833. 99(0. 04)

200642. 1055. 9351. 3953. 844. 16(0. 02)

我们根据式(4) 两端的表达式, 分别计算处理组城市与对照组城市第(t +s) 年(s =1, 2, 3, 4, 对应着T =1) 第二产业增加值占比均值与第(t ) 1) 年(对应着T =0) 相比的变化值。由于14个经济技术开发区的建立时间分为三种, 相应地我们在t =2000、t =2001和t =2002三种情况下进行了计算, 结果见表2。

表2 处理组城市与对照组城市第二产业增加值的变化

样本组处理组

2000年建立

对照组T-prob 处理组

2001年建立

对照组T-prob 处理组

2002年建立

对照组T-prob

t *+1-0. 8720. 1360. 507-0. 997-0. 1220. 683-0. 4401. 701-t *+2-0. 5580. 3290. 5990. 6931. 4030. 7802. 2503. 229-t *+3-0. 5071. 7510. 2112. 1672. 9630. 796-5. 7301. 555-t *+40. 7483. 5210. 169-2. 1901. 3210. 4002. 686-4. 400-*

*

**

*

城市第二产业增加值占比均值的一个相同变化趋势, 即2001年以后均呈上升趋势。对开发区建立前后处理组城市与对照组城市第二产业增加值占比均值的变化值进行t 检验, 由检验的相伴概率可知, 二者不存在显著差异。

对于2001年建立经济技术开发区的3个城市, 与开发区建立前一年相比, 开发区建立后第一年其第二产业增加值占比均值减少了0. 997个单位, 建立后第二年与第三年分别增加了0. 693和2. 167个单位, 但相同时期内对照组第二产业增加值占比均值却分别增加了1. 403和2. 963个单位。仍然对二者间这种差异进行t 检验, 检验结果仍然表明二者间不存在显著差异。综合上述, 这即意味着估计式(3) 中估计系数可能为负, 但通不过显著性检验。但由于基于两组样本均值的t 检验的检验结果在很大程度上受两组样本观测值数目对比的影响, 因此这种不显著的估计系数有待后文进一步的实证分析。

对于2002年建立经济技术开发区的兰州市, 其变化与2000年建立经济技术开发区的10个城市大致相同, 这里就不再赘述。

注:2002年建立经济技术开发区的城市数仅为1, 从而无法进行

两样本均数的t 检验, 从而其对应的t 检验相伴概率为空值。

对于2000年建立经济技术开发区的10个城市, 与开发区建立前一年相比, 开发区建立后第一年其第二产业增加值占比均值减少了0. 872个单位, 建立后第二年与第三年分别减少了0. 558和0. 507个单位, 至第四年则相对增加了0. 748个单位。而与1999年相比, 对照组城市第二产业增加值占比均值在2001年至2004年间均有了不同程度的增加, 且增加幅度逐年扩大。这反映对照组城市与处理组

三、马氏距离配对及变量说明

由前文可知, 倍差法估计式(3) 中估计系数的可靠性取决于假设条件/如果不建立经济技术开发区, 则处理组城市与对照组城市产业结构的时间变化路径是平行的0是否成立。A lberto Abad ie

[20]

指出

估计系数可估计的充分条件是:P (Dit =1|E it ) =P (Dit =1) 。由于1999年以后建立的这14个经济技术开发区是西部大开发战略的重要组成部分, 且

国家对于这14个经济技术开发区的建立城市具有很强的政策指向性, 即建立在中西部地区各省的省会城市, 因此在这14个省会城市中建立国家级经济技术开发区这一事件可以看作是西部大开发战略的产物, 为一外生变量, 即估计式(3) 满足P (Dit =1|E it ) =P (Dit =1) 这一条件, 可直接进行估计。但直接估计式(3) 会存在另一个问题, 即处理组与对照组观测值数目相差悬殊, 如对于2000年建立经济技术开发区的处理组, 处理组与对照组观测值数目之比为10/191; 对于2001年建立经济技术开发区的处理组, 该比值为3/191; 对于2002年建立经济技术开发区的处理组, 该比值则为1/191, 从而最后参与回归的处理组与对照组观测值数目之比为14/573, 这会使倍差法估计系数有偏

[21]

估计系数的有效性降低; 与之相反, 较大的配对比例会增加估计系数的有效性, 但同时也会增大估计系数:4的有偏性。权衡其中, 我们将配对比例确定为1。

配对后, 2000年建立经济技术开发区的处理组中出现了/一个对照组城市同时作为几个处理组城市配对样本0的情况, 即配对后对照组中存在重复记录。我们将重复记录从该对照组中剔除, 最后得到配对后2000年建立经济技术开发区的处理组城市10个, 相应的对照组城市22个(其中有11个东部地区城市); 2001年建立经济技术开发区的处理组城市3个, 相应的对照组城市12个(其中有2个东部地区城市) ; 最后处理组城市与对照组城市观测值数目之比为13/34。

表3 配对前后处理组城市与对照组城市在匹配变量上的差异

配对前

处理组类别匹配变量

处理组

2000年

pop (万人) traf ic(辆)

2001年

pop (万人) traf ic(辆)

197. 498. 03144. 345. 70

对照组77. 025. 1277. 854. 99

处理组197. 498. 03144. 345. 70

对照组118. 437. 79104. 166. 61

配对后

»

。因此, 在对式

(3) 进行估计前, 先运用马氏距离配对方法(Maha-l anobisM atch i n g ) 对处理组与对照组进行匹配。

马氏距离配对主要是基于这样一种思想:对于任意的i I {Dit =1}与j I {Dit =0},i 与j 间距离d ij 为:d ij =(U i -U j ) #C #(U i -U j ) 。其中, U i 和U j 分别为i 和j 的匹配变量值, C 为对照组各匹配变量值的协方差矩阵。因此, 对于处理组观测值i , 只有那些具有最小d ij 值的一个或几个对照组观测值被选择作为新的对照组。

在进行马氏距离配对前, 必须首先确定匹配变量的选取。由于存在着匹配变量维度的诅咒

º

[22]

¹

T

-1

注:由于2002年建立经济技术开发区的处理组只有一个城市,

无法进行马氏距离配对, 因此在分析过程中我们将其从处理组样本中剔除掉。

配对后, 对照组城市的规模与基础设施状况显著提高, 与处理组城市间的差异显著缩小, 配对效果良好。

(the curse of di m ensi o na lity), 匹配变量不宜过多, 因此我们选择如下两个匹配变量:年末总人口数p op 和每百万人拥有汽电车数traf ic, 其中前者度量了城市的规模, 后者则度量了城市的基础设施情况。表3列出了配对前即第(t -1) 年处理组城市与对照组城市在这两个变量上所存在的差异, 处理组城市的规模和基础设施情况均优于对照组城市。

匹配变量确定后, 运用马氏距离配对方法所需确定的另一问题为配对比例的选择。配对比例的选择主要是基于估计系数的有效性与无偏性之间的权:1的配对, 会减少不恰当衡:较小的配对比例, 如1

的匹配观测值(bad m atches) 从而减少估计系数的有偏性, 但也会因为参与回归的样本点的减少, 而使

四、模型估计与变量选取

我们的基本估计式即为式(3) 。同时M eyer

[23]

指出倍差法运用的有效性可能受到变量缺失的威胁, 因此我们也在估计式(3) 中加入一些控制变量C V , 这样就得到我们的扩展模型:

struc it =B 0+B #D i @T t 1#D i +B 2#T t +C +

E

j

H j #CV j +E it

(5)

模型(5) 中包括的控制变量有:(1) 东部地区城市虚拟变量reg ion i I

{0, 1},其中reg ion i =1表

示城市i 为东部地区城市, reg ion i =0则表示城市为中西部地区城市; (2) 城市化水平变量cit y it , 控制城

¹ 这取决于匹配比例的选取。

º 由于/在省会城市中建立经济技术开发区0这一事件为外生变量, 因此匹配变量的选取并不影响估计系数r 的无偏性和一致性。» 这13个东部地区城市包括唐山、邯郸、鞍山、抚顺、无锡、徐州、常州、湖州、淄博、枣庄、珠海这11个城市, 其中邯郸和徐州这两个城市同时作为了2000年和2001年建立经济技术开发区处理组城市的对照组。

市化水平对产业结构的影响, 采用人口比重指标来度量, 计算指标为/非农业人口总数占年末总人口数的比重0; (3) 人均实际利用外资额ln (fd i) it , 控制城市引资程度对产业结构的影响, 计算指标为/实际利用外资额与年末总人口数的比重0。由于参与回归的样本数较少, 所以这里我们并未在估计式中加入与城市相关的虚拟变量, 而是以东部地区城市虚拟变量reg ion 来近似度量。此外, 由于加入的控制变量本身不能受处理事件的影响, 即处理组城市与对照组城市在这些控制变量上不能存在显著差异, 因此我们对处理组城市与对照组城市在这些变量上的均值进行t 检验, 检验结果见表4。

表4 处理组城市与对照组城市在控制变量上的均值T 检验

t

cit y ln (fdi)

*

经济技术开发区并未能使其获得更优的产业结构。

(3) 东部地区城市虚拟变量reg ion i 的估计系数为正, 但未通过显著性检验。由表1可知, 配对前东部地区城市产业结构的优化程度显著高于中西部地区, 但由表5的估计结果可知, 东部地区城市这种较优的产业结构可能主要源于其较大的城市规模, 较好的基础设施、较高的城市化水平和引资程度等因素。在控制这些因素的影响后, 该变量的估计系数即不显著。

(4) 城市化水平变量cit y 的估计系数在1%的显著性水平下显著为正, 这说明城市化水平的提高有利于产业结构的升级。

(5) 引资程度变量ln (fdi)的估计系数在10%的显著性水平下显著为正, 说明引资程度的提高有利于优化城市的产业结构。这与黄日福和陈晓红等的估计结果相一致。

此外, 根据前文, 配对比例的选择主要是基于估计系数的有效性与无偏性之间的权衡, 为了检验交互项D *T 不显著的估计系数是否由较小的配对比例导致, 我们将配对比例扩大至无配对情况。在不配对的情况下对模型(5) 重新进行估计, 估计结果见表5的第7列。比较第7列与第6列估计结果发现, 二者不存在显著差异, 大样本下交互项D *T 的估计系数仍然不显著。因此, 为了获得更为无偏和更为有效的估计系数, 我们此后的分析将采用第5列对应的估计方程式。

考虑到经济技术开发区的建立对母城产业结构升级的作用可能存在着时滞效应, 我们分别运用经济技术开发区建立后第(t +2) 、(t +3) 、(t +4) 年数据对模型(5) 进行估计, 估计结果见表5的最后三列。在这三列估计结果中, 交互项的估计系数仍没有通过显著性检验, 说明平均来看经济技术开发区的建立对母城产业结构升级的作用并不明显。观察四个时期内各变量估计系数大小的演变发现, 城市化水平和吸引外资会对产业结构产生持续时期较长的正向影响。

由于第二产业包括了采掘业, 制造业, 电力、燃气及水的生产和供应业以及建筑业等四个产业, 由于经济增长的主要动力在于工业制造业

¹

[17]

*

*

*

[12]

+1t

*

+2

*

t +30. 1620. 412

t

*

+4

0. 1480. 495

0. 1610. 475

0. 2650. 484

由t 检验的相伴概率值可知, 处理组城市与对照组城市在城市化水平和引资程度等方面均不存在显著差异, 可直接对模型(5) 进行估计, 估计结果见表5。在估计过程中, 我们将控制变量逐一加入估计方程中进行回归, 以检验模型的主要估计结果是否受控制变量的影响, 具体见表5的第2至5列。在表5的第6列估计结果中, 我们还加入了与省份特征相关的虚拟变量dum ies 。样本中的城市共涵盖了21个省份, 据此产生了21个省份虚拟变量。以河北省作为基准参照, 最后共有20个省份虚拟变量进入了估计方程。比较第6列与第5列估计结果, 发现二者并无显著差异。综观表5第2列至第6列的估计结果, 可以得出如下几点主要结论:

(1) 变量D i 的估计系数均在1%的显著性水平下显著为负, 估计系数的大小在区间[-0. 176, -0. 123]内波动。这说明控制城市的地理位置、城市化水平和引资程度差异以后, 处理组城市的产业结构优化水平仍要显著低于对照组城市。由该变量的估计系数可知, 处理组城市第二产业增加值均值比对照组城市低12. 3至17. 6个百分点。

(2) 交互项D @T 的估计系数为负, 但未能通过显著性检验。这与前文分析一致, 说明城市中建立

, 我们将

模型(5) 中的被解释变量替换成/制造业从业人员与全部从业人员的比重0, 回归结果见表6。

¹ 由于5中国城市统计年鉴6中并未细分产业统计增加值, 因此我们这里采用制造业从业人员占比替代增加值占比以度量城市制造业结构。如果将表5估计结果中的被解释变量替换成第二产业从业人员占比后再进行回归, 所得到的估计结果与表5各列结果大致相同。由于篇幅有限, 这里就不再将该结果列出。

表5 模型(5) 的主要估计结果

t *+1(2至7列)

列标cons D T D *T d ong c ity l n (fdi) d um ie s R 2ob s 注:*

**

*

t +2

6

***

0. 319(0. 049)

*

t +390. 383***(0. 039) -0. 181***(0. 026) -0. 002(0. 017) -0. 009(0. 026) 0. 015(0. 035) 0. 265***(0. 070)

**0. 026(0. 010)

t *+4100. 413***

(0. 042) -0. 175***(0. 029) -0. 002(0. 017) -0. 003(0. 028) -0. 002(0. 040)

**0. 261(0. 062)

2

***

0. 586(0. 017) ***-0. 136(0. 025)

30. 573***

(0. 021)

***-0. 123(0. 028)

40. 413***

(0. 028) -0. 135***(0. 028) -0. 004(0. 024) -0. 006(0. 037) 0. 025(0. 023) 0. 237***(0. 060)

50. 428***

(0. 045) -0. 137***

(0. 029) -0. 0001(0. 024) -0. 010(0. 039) 0. 032(0. 023) 0. 254***(0. 064) -0. 008(0. 009)

7

***

0. 313(0. 074) *

**

-0. 111(0. 030)

*

80. 355***(0. 053)

***-0. 172(0. 024)

-0. 176**

(0. 023)

-0. 007(0. 026) -0. 002(0. 038)

-0. 007

(0. 026) -0. 002(0. 039) 0. 034(0. 024)

-0. 0001

(0. 015) -0. 016(0. 025) 0. 032(0. 040)

***

0. 341(0. 072) *

0. 028(0. 015)

-0. 007(0. 007) -0. 007(0. 041) -0. 021(0. 076)

***

0. 235(0. 021) ***

0. 018(0. 003)

0. 003(0. 026) -0. 009(0. 026) 0. 023(0. 039) 0. 339***(0. 080) 0. 022*(0. 013) yes 0. 76691

0. 021*

(0. 011) yes 0. 73291

no 0. 28594

no 0. 30094

no 0. 39594

no 0. 40891

yes 0. 79791

yes 0. 379772

yes 0. 74191

***

、、分别代表在1%、5%、10%的显著性水平下显著。估计系数下方括号内的数据值为相应的标准差。

表6 制造业的主要估计结果

con s

t *+1t *+2t *+3t *+4

0. 071

(0. 083)

***0. 200(0. 074)

D -0. 148***

(0. 035) -0. 133***(0. 036) -0. 148***(0. 036) -0. 131***(0. 037)

T -0. 024

(0. 020) -0. 032(0. 024) -0. 062***(0. 022) -0. 070***(-0. 025)

D *T -0. 016

(0. 039) -0. 022(0. 041) -0. 007(-0. 034) -0. 007(0. 043)

dong

**

-0. 269(0. 044) **

-0. 248(0. 054)

*

city

***

0. 500(0. 096) ***0. 327(0. 096) ***0. 321(0. 107)

ln (fd i) 0. 046***

(0. 011) 0. 043***(0. 013) 0. 053***(0. 012)

**0. 040(0. 014)

R 20. 6890. 6190. 6770. 617

obs 91919191

*

0. 183**

(0. 074) 0. 100(0. 081)

***

-0. 273(-0. 058)

-0. 148**(0. 058) 0. 318**(0. 099)

***

注:***、、分别代表在1%、5%、10%的显著性水平下显著。估计系数下方括号内的数据值为相应的标准差。表中估计结果均为加入省市虚拟变量后的估计结果。

由表6的估计结果可知:在所有的估计结果中, 交互项的估计系数仍未能通过显著性检验, 即经济技术开发区的建立对母城制造业占比也未能产业显著作用。通过比较表5与表6的估计结果, 我们可以发现以下几个不同的结论:

第一, 从第(t +3) 年开始, 制造业占比出现了显著的下降趋势, 表现为变量T 的估计系数在5%的显著性水平下显著为负。第二, 东部地区城市虚拟变量dong 的估计系数均在5%或1%的显著性水平下显著为负, 说明剔除了城市规模, 基础设施、城市化水平和引资程度等因素的影响后, 对照组中东部地区城市的制造业占比反而低于中西部地区城市。*

第三, 城市化水平和吸引外资也会对制造业占比产生持续时期较长的正向影响, 但这种正向影响大于二者对第二产业总体占比的影响。

五、主要结论与政策含义

文章以西部大开发战略提出之后建立的16个中西部地区国家级经济技术开发区为分析对象, 对经济技术开发区在中西部地区产业结构升级中的作用进行了计量检验, 得出以下结论:第一, 在控制了城市规模、基础设施、城市化水平和引资程度等因素的影响后, 样本中东部地区城市的产业优化程度与中西部地区城市并无明显差异; 第二, 城市化水平和

引资程度的提高能够对城市产业结构升级产生持续时间较长的正向促进作用, 且这种促进作用在制造业占比中表现得更为明显; 第三, 平均来看经济技术开发区的建立对母城产业结构升级的作用并不显著, 将制造业从第二产业中剥离出来后, 分析发现经济技术开发区的建立对城市制造业占比提高的作用也并不显著。

由此可知, 中西部地区城市产业结构升级的主要动力在于城市化和吸引外资, 而经济技术开发区未能有效发挥其产业结构升级带动作用。其原因可能在于, 中西部经济技术开发区工业基础较为薄弱, 工业发展水平仍较低, 产业特点不突出, 未能形成完备齐全的产业链。目前, 国内产业转移为中西部经济技术开发区的产业发展及其功能发挥提供了良好的机遇。中西部经济技术开发区应积极承接东部经济技术开发区的制造业产业转移, 发挥中西部地区资源和劳动力优势, 加速资源的转化, 提高自身的工业发展水平。随着产业转移的不断深入, 越来越多的技术与劳动、资源紧密结合的产业将会进入中西部地区。中西部经济技术开发区在这一过程中, 也要善于抓住技术含量较高的产业环节, 积极承接较高层次产业, 走新型工业化道路。参考文献:

[1] 林毅夫, 刘培林. 中国的经济发展战略与地区收入差

距[J].经济研究, 2003(3):19-25.

[2] 林毅夫, 蔡昉, 李周. 中国经济转型期的地区差异分析

[J].经济研究, 1998(10) :3-10.

[3] 杨开忠. 中国区域经济差异的变动研究[J].经济研

究, 1994(12):28-33.

[4] 许召元, 李善同. 区域间劳动力迁移对地区差距的影

响[J].经济学(季刊), 2008, 8(1):53-76.

[5] 于凌云. 教育投入比与地区经济增长差异[J].经济

研究, 2008(10):131-143.

[6] Demurger S , Sachs J D , T hye W W, e t a. l G eography ,

econom i c po li cy and reg i ona l deve l op m ent i n Chi na[R ].CID W o rk i ng P aper , 2001, N o . 77.

[7] 范剑勇, 朱国林. 中国地区差距演变及其结构分解

[J].管理世界, 2002(7):37-44.

[8] 范剑勇, 张涛. 结构转型与地区收敛:美国的经验及其

对中国的启示[J].世界经济, 2003(1):42-48. [9] 刘伟, 李绍荣. 产业结构与经济增长[J].中国工业经

济, 2002(5):14-21.

[10] 刘伟, 张辉. 中国经济增长中的产业结构变迁和技术

进步[J].经济研究, 2008(11):4-15.

[11] 吕铁, 周叔莲. 中国的产业结构升级与经济增长方式

转变[J].管理世界, 1999(1):113-125.

[12] 黄日福, 陈晓红. FD I 与产业结构升级:基于中部地

区的理论及实证研究[J].管理世界, 2007(3):154-155.

[13] 裴长洪. 吸引外商直接投资与产业结构优化升级

[J].中国工业经济, 2006(1):33-39.

[14] 彭德芬. 中西部地区利用外资与产业结构的重新选

择[J].数量经济技术经济研究, 2000(7):6-8. [15] 陈安平. 地区差距与产业结构:中国实证研究[J].

统计研究, 2003(12) :31-34.

[16] 张秀生, 雷武科. 中部产业结构:现状与对策[J].管

理世界, 2006(6):143-145.

[17] 刘伟. 工业化进程中的产业结构研究[M].北京:中

国人民大学出版社, 1995.

[18] R oy A D. Some thoughts on the distr i bution o f earni ngs

[J].O xfo rd Econom ic P apers , 1951(3):135-146.

[19] Rubi n D B . Esti m ati ng causa l effects t o treat ments in

random ized and nonrandom ized stud i es [J].

Journal of

Educati onal Psycho logy , 1974(66):688-701.

[20] A bad i e A. Se m i pa ra m e tric d ifference-i n-d ifferences

esti m ators [J].T he R ev ie w of E conom i c St udies L t d , 2005(72):1-19.

[21] Caliendo M, Sabi ne K. Som e practical gu i dance f o r the

m ple i m entati on of propensity sco re m atching [R ].D iscussi on P aper , 2005, NO. 1588.

[22] H eck m an J , H i deh i ko I , T odd P. M atch i ng as an econ -om etr i c eva l uati on esti m a t o r :ev i dence fro m eva l uati ng a job tra i ning prog ramm e [J].R ev ie w of Econo m ic Stud -ies , 1997(64):261-294.

[23] M eyer B D . N atura l and quasi-experi m ents i n econo m-ics [J].

Journa l o f Busi ness and Econo m ic S tatistics ,

1995, 13(2):151-161.

IZA

责任编辑、校对:郑雅妮

M easure m ent on Bank R is k Aversion and Empirical R esearch

on China Banking Corporate Governance

JI N G Zh-i yong , KONG Dong -m i n , LI J-i b i n

(1. Busi n ess Schoo, l Shangha iNor m a lUn i v ersity , Shanghai 200234, Ch i n a ;

2. E cono m ics Schoo, l H uazhong Un i v ersity of Sc ience &Techno logy , W uhan 430074. China ;

3. Shangha i Pudong Deve lopm ent Bank , Shangha i 200437, China)

Abstract :Based on FD I C hypothesis on bank ing default loss d istri b uti o n , th is paper measures bank r isk aversion by V a R and conducts an e m pirical research on risk aversi o n fro m China listed banks w ith 2004-2008financial data . Bank r isk aversion can be reflected by risk controlwh ich can be affected by the for m er . W e find that the m ore is the risk aversi o n , the h igher is the ROE .

1

2

3

K ey words :R isk aversion ; Corporate governance ; Bank i n g risk manage men t

A Study on Innovation P rocess E fficiency in China fro m Net w ork P erspective :

Co m parison of the E ight Econo m ic Areas in China

PANG Ru-i zh, i L I Peng , LI Y an -ran

(Schoo l o f Econo m ics and Socia lDeve l o p m en, t N ankaiUn i v ersity , T ianjin 300071, Ch i n a) Abstract :Innovation efficien cy is the focus of acade m ic attention . By analyzing the flo w m echan is m of i n -

novati o n ele ments , th is paper reveals the net w ork character istics of the i n novation process . By constructing the net w ork DEA mode, l w e calculate the overall efficiency of the innovation process , /I nnovati o n resources Transfer 0effici e ncy and /Innovation Kno w ledge Convert 0efficiency . I n con trast Ch i n a p s eight econo m ic areas , w e find t h at the deter m i n an ts of /I nnovati o n resources Transfer 0efficiency and /Innovation Kno w ledge Con -vert 0efficiency are d ifferen , t w ith the for m er bei n g sub ject to the d istr i b u tion structural d istortion of R &Dper -sonne, l the latter to the i m balance of reg i o nal econo m ic develop m en, t and the overall efficiency of the process of innovation h i g h ly related to /I nnovati o n K now ledge Convert 0efficiency . Overall efficiency and the /Innova -tion K now ledge Convert 0efficiency increase steadily w ith the years . There is catch -up convergence i n overall efficiency and /I nnovati o n K now ledge Convert 0efficiency , but /I nnovation resources T ransfer 0efficiency is the h i d den danger of the d i v ergence of the overall effici e ncy .

K ey words :Innovation process efficiency ; N et w or k DEA; E igh t econo m ic areas ; Convergence analysis

Role of ETDZs in Central andW estern Regions p I ndustrial Structure Upgrading -an Analysis Based on M ahalanobis D istanceM atchi n g

L I U Zhong -l, i S HAO M in

(Internati o na lE cono m ics and Trade Depart m en, t Nanka iUniversity , T ian ji n 300071, Ch i n a) Abstract :Th is paper uses the share of the secondary i n dustry value -added i n GDP to accoun t for the de -

gree of industrial structure op ti m ization . Our mai n analysis sub jects are 16state -level Econo m ic and Techno -log icalD evelop m ent Zones (ETDZs) estab lished after thewestern develop m ent strategy being pu t for w ar d . The D ifference -in -D ifferences esti m ation resu lts suggest that the estab lish m en t ofETDZs has no si g n ificant effect on the industr ial structure upgrad i n g of their ho m e city . The esti m ators also sho w that the levels of urban ization and forei g n i n vest m en t have a conti n u ing si g n ificant positive effect on the industr ial structure upgrad i n g , and th is positi v e effect is larger to the share ofm anu factur i n g sector value -added in GDP .

K ey words :Econo m ic and T echnological Develop ment Zones ; Central and W estern Regi o ns , Industrial structu re ; M atch ing ; D ifference -i n -D ifferences