第三届世界佛教论坛ｄｏｉ：
１０．３９６９?ｊ．ｉｓｓｎ．１００５－８１４１．２０２１．０４．００８
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）
摘要：在资源依赖背景下，发挥好资源产业集聚的正向作用，是资源型城市实现经济可持续增长的关键。基于２００５—２０１７年山西省１１个地级市面板数据，采用校正整合的夜间灯光数据度量城市经济增长，并运用系统广义矩估计法（ＳＹＳ－ＧＭＭ）检验了资源产业集聚对城市经济增长的影响。结果表明：资源产业集聚对资源型城市经济增长影响显著，呈“先上升，后下降”的倒“Ｕ”型关系，在资源产业集聚初期将推动城市经济增长，但过度集聚反而会抑制经济增长。关键词：资源产业集聚；经济增长；夜间灯光数据；系统广义矩估计中图分类号：Ｆ２９９．２３文献标志码：Ａ文章编号：１００５－８１４１（２０２１）０４－０４２９－０６
ＩｍｐａｃｔｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅｓＩｎｄｕｓｔｒｙＡｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｏｎＥｃｏｎｏｍｉｃＧｒｏｗｔｈｏｆＲｅｓｏｕｒｃｅ－ｂａｓｅｄＣｉｔｉｅｓ
ＥｍｐｉｒｉｃａｌＳｔｕｄｙＢａｓｅｄｏｎＮｉｇｈｔ－ＴｉｍｅＬｉｇｈｔＤａｔａ
ＬＵＯＦｕ－ｚｈｏｕ，
ＺＨＡＯＪｉａ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｘｉ′ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ′ａｎ７１００５５，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｈｅｃｏｎｔｅｘｔｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ，ｇｉｖｉｎｇｐｌａｙｔｏｔｈｅｐｏｓｉｔｉｖｅｒｏｌｅｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｉｓｔｈｅｋｅｙｆｏｒｒｅｓｏｕｒｃｅ
－ｂａｓｅｄｃｉｔｉｅｓｔｏａｃｈｉｅｖｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐａｎｅｌｄａｔａｏｆ１１ｐｒｅｆｅｃｔｕｒｅ－ｌｅｖｅｌｃｉｔｉｅｓｉｎＳｈａｎｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅｆｒｏｍ２００５ｔｏ
２０１７，ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｄｏｐｔｅｄｎｉｇｈｔ－ｔｉｍｅｌｉｇｈｔｄａｔａｔｏｍｅ
ａｓｕｒｅｕｒｂａｎｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ，
ａｎｄｕｓｅｄｓｙｓｔｅｍａｔｉｃｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｍｏｍｅｎｔｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ
（ＳＹＳ－ＧＭＭ）ｔｏｅｍｐｉｒｉｃａｌｌｙｅｘａｍｉｎｅｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｒｅｓｏｕｒｃｅｉｎｄｕｓｔｒｙａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｏｎｕｒｂａｎｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔ：ｒｅ
ｓｏｕｒｃｅｓｉｎｄｕｓｔｒｙａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｈａｄａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｍｐａｃｔｏｎｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈｉｎｒｅｓｏｕｒｃｅ－ｂａｓｅｄｃｉｔｉｅｓ，
ａｎｄｓｈｏｗｅｄａｎｉｎｖｅｒｔｅｄＵ－ｓｈａｐｅｄｒｅｌａ ｔｉｏｎｓｈｉｐｏｆ“ｒｉｓｉｎｇｆｉｒｓｔ，ｔｈｅｎｆａｌｌｉｎｇ”．Ｉｎｔｈｅｂｅｇｉｎｎｉｎｇ，ｍｏｄｅｒａｔｅｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎｄｕｓｔｒｙａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｐｒｏｍｏｔｅｄｕｒｂａｎｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ，ｗｈｉｌｅｅｘｃｅｓ
ｓｉｖｅａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｗｏｕｌｄｒｅｓｔｒａｉｎｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ．Ｆｉｎａｌｌｙ，
ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｒｅｌｅｖａｎｔｐｏｌｉｃｙｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｓｏｕｒｃｅｓｉｎｄｕｓｔｒｙａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ；ｅｃｏｎｏｍｉｃｇｒｏｗｔｈ；ｎｉｇｈｔ－ｔｉｍｅｌｉｇｈｔｄａｔａ；ＳＹＳ－ＧＭＭ
收稿日期：２０２０－１１－０１；修订日期：２０２１－０１－１０
基金项目：国家自然科学基金项目（编号：７１９７４１５５）
；国家重点研发计划课题（编号：２０１８ＹＦＤ１１００２０２－０４）
。第一作者简介：罗福周（１９６３－），男，陕西省铜川人，教授，博士生导师，研究方向为区域经济、产业集。
通讯作者简介：赵佳（１９９５－）
，女，山西省吕梁人，硕士研究生，研究方向为区域经济、产业集。
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。
·
９２４·
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。ＥｒｃｏｌｅＲ和Ｏ’ＮｅｉｌｌＲ的研究结果支持了产业集聚与制造业的发展成反比［１４］；ＴａｎａｋａＫ和ＭａｎａｇｉＳ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］；ＭｅｎｇＱ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］；ＬＩＨ、ＸｉｏｎｇＺ、ＸｉｅＹ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
·０３４·
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（ＮａｔｉｏｎａｌＧｅｏｐｈｙｓｉｃａｌＤａｔａＣｅｎｔｅｒ，
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（ＶＣＭ
ＣＦＧ）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。
２．２ＤＭＳＰ?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：
ＤＮ
ｃｏｒｒｅｃｔ＝ａ×ＤＮｂ（１）
…………………………
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：
ＤＮｎ，ｉ＝０ＤＮａｎ，ｉ＝０或ＤＮｂｎ，ｉ＝０
（ＤＮａｎ，ｉ＋ＤＮｂｎｉ）／２
{其他
（２）
………………………………………………
式中，ＤＮａｎ，ｉ和ＤＮｂｎ，ｉ分别表示第ｎ年相互校正后
两个不同传感器获取的ｉ像元的ＤＮ值；ＤＮｎ，ｉ表示影
像年内融合校正后第ｎ年ｉ像元的ＤＮ值。
第四步，多传感器获取的不同年度影像数据间
煤矿施工组织设计
的校正。计算公式为：
ＤＮ
ｎ，ｉ＝
０ＤＮ
ｎ＋１，ｉ＝０
ＤＮ
ｎ－１，ｉＤＮｎ＋１，ｉ＞０
，且ＤＮｎ－１，ｉ＞ＤＮｎ，ｉ
ＤＮ
ｎ，ｉ
{
其他
（３）
………………………………………………
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。
２．３ＮＰＰ?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。
２．４ＤＭＳＰ?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。
·１３４·
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：ｙ＝３５．９９ｌｎ（ｘ）＋２５．３２（４）……………………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：政府预算管理论文
ＬＱｉ，ｊ
＝ｑｉｊ
ΣｑｊＱ
ｉ
Ｑ（５）……………………………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
我想生活在唐朝
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：
ｌｎｄｎｉ，ｔ
＝α１
ｌｎｄｎｉ，ｔ－１
金沙农庄
＋α２
ＬＱｉ，ｔ
＋α３
ＬＱ２
ｉ，ｔ
＋Σδｊ
Ｘｊ，ｉ，ｔ
＋λｉ
＋εｉ，ｔ
（６）…………………………………式中，ｔ和ｉ分别表示年份和地区，
被解释变量城市经济发展水平用各地级市的有光栅格平均亮度ＤＮ值来衡量；ＬＱｉ，ｔ
和ＬＱ２ｉ，ｔ
是本文主要关注的解释变量，表示在研究期内资源产业集聚水平和产业集聚水平的平方项；Ｘｊｉ，ｔ
中ｊ表示第ｊ个控制变量；δｊ
表示第ｊ个控制变量的系数；λｉ
代表地级市的个体效应；εｉ，ｔ
为残差项。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·
２３４·
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
变量系数
Ｌ．ｌｎｄｎ３．０８５ （０．０３４）
ｉｎｖｅｓｔ０．１０６（０．３６３）Ｌ．ｉｎｖｅｓｔ０．１３１ （０．０５８）
ＬＱ１．９５０ （０．０３５）
ＬＱ２－０．８８４ （０．０３４）
Ｅｄｕ－６１．５２９（０．１６４）
Ｔｅｃｈ１２１．２１２（０．１１７）
Ｆｉｎａｎｃｅ０．０４１ （０．０２０）
Ｔｈｉｒｄ－０．４０６（０．３８１）
Ｔｒａｎ－０．０２８ （０．０７３）
Ｃｏｎｓ－４．１７２（０．１１７）
ＡＲ（１）０．４０９７
ＡＲ（２）０．５３２５cad二次开发
Ｓａｒｇａｎ１．０００
注：“ 、 、 ”分别表示在０．１、０．０５和０．０１的水平下显著，括号内为Ｐ值。
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
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