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摘 要：东北地区产业结构高级化在地理空间上呈现显著的空间相关性;产业结构高级化对于人均GDP弹性和科技经费投入弹性分别呈显著负相关和正相关;城镇居民人均可支配收入和城镇化率对一个地区的产业结构高级化直接影響不是很显著，但对邻近地区有显著的正向影响。因此，经济政策的制定应以提高人民的生活水平为前提，而不应盲目加快产业结构高级化的进程;产业结构的高级化进程会因科研经费的加大投入而得到更高的回报率。
关键词：产业结构高级化;经济增长;空间计量模型;空间溢出效应
一、 引言
东北地区（黑龙江、吉林和辽宁）是我国重要的经济板块，但是20世纪90年代后，东北地区经济持续低迷。2003年和2013年国家两次提出振兴东北战略，其中产业结构的变革均被作为重点。本文利用2007～2017年东北地区所辖36个地级市的面板数据，对产业结构的高级化进行全局和局部自相关分析，并采用空间计量模型进行实证分析。
二、 变量选取及数据来源说明
（一）变量选取和度量
本文中，被解释变量为产业结构的高级化指标（TS），是研究的主要对象。解释变量分别从需求侧和供给侧进行选取，需求侧中，实际人均国民生产总值能够较为真实地反映一个地区的经济发展水平，是主要解释变量;城镇化率和城镇居民人均可支配收入与之共同反映人民需求量和需求能力。供给侧中，科学技术能够从根本上改变行业的生产方式，从而改变产业结构的发展模式。后三者共同构成控制变量指标。
采用陈保启（2011年）的观点对产业结构高级化进行指标度量，按如下公式计算。
其中，yi表示第i产业的实际产业增加值与该地区的实际GDP之比。TS值越大，表明该市的产业结构越高级化。
（二）数据来源说明
研究单元：东北地区所辖36个地级市（黑龙江省13个、吉林省9个和辽宁省14个）。
原始数据：数据源于2008～2018年《中国统计年鉴》《东三省统计年鉴》。消除物价因素影响，由相应的GDP指数和物价指数，计算出以2007年为基期实际的pgdp、科技经费和城镇居民人均收入。表1给出了各经济变量的解释及对数平滑处理后的统计性描述。
利用公式（1），对东北地区36个市产业结构高级化计算、排名。可以看到，三个省会城市的产业结构高级化水平较高，吉林市和大连市分别为吉林省和辽宁省的次级中心。
三、 主要经济变量的空间相关性检验
利用全局Moran’I指数进行产业结构高级化和pgdp的空间自相关性检验，公式如下。
（1）经济变量全局空间自相关检验
产业结构高级化和pgdp的Moran’I全局指数结果见表2。
由表2，东北地区产业结构高级化的Moran’s I均通过了1%显著性水平检验，在空间上表现出很强的正向空间依赖性，空间维度应被考虑。
（2）经济变量局部自相关分析
TS部分年份的局域Moran’s I散点图如图1（a-c）所示。
通过图1看到，更多更多城市在发展过程中被囊括进高水平和高水平地区邻近的聚集圈;朝、葫二市依旧具有高级化水平低的产业结构，自身升级动力严重不足;省会城市哈尔滨一直位于H-L聚集圈，说明其对邻近区域未发挥良好的带动和辐射作用，不能形成次级中心。
TS和pgdp的moran’s I十年内呈现了逐步加强的空间溢出效应，空间联动机制增强;但pgdp的空间溢出效应变化不大，且有所减弱，说明创造国民收入的空间联动机制并不如TS强烈。
（2）经济变量局部自相关分析
类似TS，分析pgdp的局部相关性，情况仍然是H-H和L-L聚集圈涵盖了绝大部分区域，并且pgdp的这种情况所囊括的城市比重更大。L-L聚集圈几乎全部属于黑龙江省，但大庆有赖于石油资源较为特殊。
通过以上分析，建立空间计量模型能够更加精确各个经济变量对产业结构升级的作用及作用程度大小。
四、 空间模型设定及实证分析
普通面板模型的空间计量分析估计不准确，同时Hausman检验统计量为52.1495（p=0.000），所以利用sfe的SDM模型进行空间计量分析。检验结果见表3.
四、 结论及建议
本文从空间角度分析东北地区产业结构高级化的影响因素，通过相关检验选取SDM模型进行实证研究。得出结论：产业结构高级化对于经济发展、科研经费投入都具有敏感弹性;城镇化水平和城镇居民人均收入的变化率对于本区的产业结构高级化速率影响显著性不强，却对邻近地区影响显著为正。因此相关政策的制定和实施中应该以人民生活质量为判断前提，不应盲目追求产业结构的高级化;另外，实施中既要考虑本地区实际，同时更要考虑跨省市协调发展，加大科研经费的投入量，必会得到产业结构高级化更多的回报率。
参考文献：
[1]孙平军，丁四保，修春亮等.东北地区“人口—经济—空间”城市化协调性研究[J]，地理科学，2012，32（4）：450-457.
[2]崔永涛，王燕，王强.产业结构变迁影响因素的统计考察[J]，统计与决策，2017，2：96-99.
[3]冼国明，冷艳丽.地方政府债务、金融发展与FDI——基于空间计量经济模型的实证分析[J]，南开经济研究，2016，3：52-74.
作者简介：周晓航，东北师范大学 经济学院，吉林长春。
关键词：产业结构高级化;经济增长;空间计量模型;空间溢出效应
一、 引言
东北地区（黑龙江、吉林和辽宁）是我国重要的经济板块，但是20世纪90年代后，东北地区经济持续低迷。2003年和2013年国家两次提出振兴东北战略，其中产业结构的变革均被作为重点。本文利用2007～2017年东北地区所辖36个地级市的面板数据，对产业结构的高级化进行全局和局部自相关分析，并采用空间计量模型进行实证分析。
二、 变量选取及数据来源说明
（一）变量选取和度量
本文中，被解释变量为产业结构的高级化指标（TS），是研究的主要对象。解释变量分别从需求侧和供给侧进行选取，需求侧中，实际人均国民生产总值能够较为真实地反映一个地区的经济发展水平，是主要解释变量;城镇化率和城镇居民人均可支配收入与之共同反映人民需求量和需求能力。供给侧中，科学技术能够从根本上改变行业的生产方式，从而改变产业结构的发展模式。后三者共同构成控制变量指标。
采用陈保启（2011年）的观点对产业结构高级化进行指标度量，按如下公式计算。
其中，yi表示第i产业的实际产业增加值与该地区的实际GDP之比。TS值越大，表明该市的产业结构越高级化。
（二）数据来源说明
研究单元：东北地区所辖36个地级市（黑龙江省13个、吉林省9个和辽宁省14个）。
原始数据：数据源于2008～2018年《中国统计年鉴》《东三省统计年鉴》。消除物价因素影响，由相应的GDP指数和物价指数，计算出以2007年为基期实际的pgdp、科技经费和城镇居民人均收入。表1给出了各经济变量的解释及对数平滑处理后的统计性描述。
利用公式（1），对东北地区36个市产业结构高级化计算、排名。可以看到，三个省会城市的产业结构高级化水平较高，吉林市和大连市分别为吉林省和辽宁省的次级中心。
三、 主要经济变量的空间相关性检验
利用全局Moran’I指数进行产业结构高级化和pgdp的空间自相关性检验，公式如下。
（1）经济变量全局空间自相关检验
产业结构高级化和pgdp的Moran’I全局指数结果见表2。
由表2，东北地区产业结构高级化的Moran’s I均通过了1%显著性水平检验，在空间上表现出很强的正向空间依赖性，空间维度应被考虑。
（2）经济变量局部自相关分析
TS部分年份的局域Moran’s I散点图如图1（a-c）所示。
通过图1看到，更多更多城市在发展过程中被囊括进高水平和高水平地区邻近的聚集圈;朝、葫二市依旧具有高级化水平低的产业结构，自身升级动力严重不足;省会城市哈尔滨一直位于H-L聚集圈，说明其对邻近区域未发挥良好的带动和辐射作用，不能形成次级中心。
TS和pgdp的moran’s I十年内呈现了逐步加强的空间溢出效应，空间联动机制增强;但pgdp的空间溢出效应变化不大，且有所减弱，说明创造国民收入的空间联动机制并不如TS强烈。
（2）经济变量局部自相关分析
类似TS，分析pgdp的局部相关性，情况仍然是H-H和L-L聚集圈涵盖了绝大部分区域，并且pgdp的这种情况所囊括的城市比重更大。L-L聚集圈几乎全部属于黑龙江省，但大庆有赖于石油资源较为特殊。
通过以上分析，建立空间计量模型能够更加精确各个经济变量对产业结构升级的作用及作用程度大小。
四、 空间模型设定及实证分析
普通面板模型的空间计量分析估计不准确，同时Hausman检验统计量为52.1495（p=0.000），所以利用sfe的SDM模型进行空间计量分析。检验结果见表3.
四、 结论及建议
本文从空间角度分析东北地区产业结构高级化的影响因素，通过相关检验选取SDM模型进行实证研究。得出结论：产业结构高级化对于经济发展、科研经费投入都具有敏感弹性;城镇化水平和城镇居民人均收入的变化率对于本区的产业结构高级化速率影响显著性不强，却对邻近地区影响显著为正。因此相关政策的制定和实施中应该以人民生活质量为判断前提，不应盲目追求产业结构的高级化;另外，实施中既要考虑本地区实际，同时更要考虑跨省市协调发展，加大科研经费的投入量，必会得到产业结构高级化更多的回报率。
参考文献：
[1]孙平军，丁四保，修春亮等.东北地区“人口—经济—空间”城市化协调性研究[J]，地理科学，2012，32（4）：450-457.
[2]崔永涛，王燕，王强.产业结构变迁影响因素的统计考察[J]，统计与决策，2017，2：96-99.
[3]冼国明，冷艳丽.地方政府债务、金融发展与FDI——基于空间计量经济模型的实证分析[J]，南开经济研究，2016，3：52-74.
作者简介：周晓航，东北师范大学 经济学院，吉林长春。