Impact and Mechanism of China's Urban Network Position on Economic Growth from the Perspective of Multi-source Data
Received date: 2024-03-11
Revised date: 2024-06-16
Online published: 2024-11-29
Based on the multi-source data of listed company headquarters and branches,co-publication papers,joint patent application and Baidu Index,this paper constructs aggregated network and categorized network among 286 cities at or above the prefecture level in China from 2011 to 2020. It uses the social network analysis method and spatial econometric model to empirically analyze the impact and mechanism of China's urban network position on economic growth. The results show that: 1) China's urban network exhibits significant spatial directionality,regions with higher urban network position and linkage strengths mainly distributed among the diamond-shaped structure composed of the Beijing-Tianjin-Hebei,Yangtze River Delta,Pearl River Delta and Chengdu-Chongqing urban agglomerations. There is also categorical heterogeneity in corporate network,information network,technology network and knowledge network. 2) The enhancement of urban network position and partner network position can promote economic growth. Economic agglomeration,technological innovation,green innovation efficiency and market potential are all important impact factors of urban network position on economic growth. 3) The impacts of urban network position on economic growth has regional heterogeneity in terms of location condition,size level and environmental quality,as well as categorical heterogeneity in different types of networks such as corporate network,information network,technology network and knowledge network.
ZHOU Honghao , GU Guofeng , REN Huimin . Impact and Mechanism of China's Urban Network Position on Economic Growth from the Perspective of Multi-source Data[J]. Economic geography, 2024 , 44(10) : 55 -65 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.10.006
图4 中国城市网络地位与经济增长的耦合协调度、相关系数与散点图Fig.4 Coupling coordination degree,correlation coefficient and scatter plots between China's urban network position and economic growth |
表1 空间效应检验Tab.1 Test of spatial effects |
统计量 | W | Wd | Wq | Wi |
---|---|---|---|---|
Moran's I | 142.535*** | 57.355*** | 34.827*** | 46.466*** |
LM lag | 9193.974*** | 1697.154*** | 999.241*** | 0.024 |
Robust LM lag | 319.395*** | 64.666*** | 109.265*** | 30.931*** |
LM error | 1.7e+04*** | 3212.217*** | 1199.460*** | 2040.257*** |
Robust LM error | 8493.778*** | 1579.729*** | 309.485*** | 2071.164*** |
LR spatial | 242.19*** | 75.74*** | 723.57*** | 2182.04*** |
LR time | 11484.82*** | 12016.78*** | 11727.33*** | 12280.74*** |
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 |
注:***表示1%的显著性水平。 |
表2 空间杜宾模型估计Tab.2 Estimation of spatial Durbin model |
变量与统计量 | W | Wd | Wq | Wi |
---|---|---|---|---|
kn | 0.073*** | 0.055*** | 0.064*** | 0.058*** |
(0.007) | (0.007) | (0.007) | (0.007) | |
W·kn | 0.433*** | 0.082*** | 0.041*** | 0.032*** |
(0.109) | (0.026) | (0.013) | (0.015) | |
LR lag | 418.43*** | 80.02*** | 76.95*** | 76.89*** |
LR error | 545.46*** | 158.95*** | 274.31*** | 170.29*** |
Hausman | 612.46*** | 64.68*** | 182.79*** | 145.96*** |
R2 | 0.077 | 0.330 | 0.142 | 0.046 |
N | 2860 | 2860 | 2860 | 2860 |
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 |
注:***表示1%的显著性水平;括号中数字表示对应的标准误。 |
表3 稳健性与内生性分析Tab.3 Robustness and endogenous analysis |
变量 | (1) viirs | (2) eg | (3) eg | (4) eg | (5) eg | (6) kn | (7) eg | (8) eg |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
kn | 0.159***(0.046) | 0.072***(0.008) | 0.085***(0.008) | 0.085***(0.008) | 0.226*(1.828) | 0.106***(12.308) | ||
W·kn | 4.964***(0.669) | 0.503***(0.107) | 0.748***(0.119) | 0.455***(0.113) | ||||
keig | 0.084***(0.009) | |||||||
W·keig | 0.488***(0.128) | |||||||
yz | 0.025***(3.650) | 0.003(0.997) | ||||||
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
LM test | 13.344*** | |||||||
Wald test | 13.325*** |
表4 基于SDM模型的作用机制分析Tab.4 Mechanism analysis of spatial Durbin model |
变量 | (1) jj | (2) eg | (3) js | (4) eg | (5) gge | (6) eg | (7) mp | (8) eg |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
kn | 0.133***(0.013) | 0.021***(0.006) | 0.417***(0.060) | 0.068***(0.008) | 0.180***(0.059) | 0.069***(0.007) | 0.011***(0.002) | 0.054***(0.007) |
W·kn | 0.550***(0.186) | 0.099(0.085) | 4.579***(0.875) | 0.357***(0.109) | 1.742**(0.862) | 0.469***(0.109) | 0.240***(0.036) | -0.013(0.102) |
jj | 0.331***(0.009) | |||||||
W·jj | 2.310***(0.184) | |||||||
js | 0.008***(0.002) | |||||||
W·js | 0.101**(0.044) | |||||||
gge | 0.009***(0.002) | |||||||
W·gge | 0.217***(0.048) | |||||||
mp | 0.853***(0.063) | |||||||
W·mp | 3.992***(0.528) | |||||||
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
表5 不同区域的异质性分析Tab.5 Heterogeneity analysis of different regions |
变量 | (1) 区位条件 | (2) 规模等级 | (3) 环境质量 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
区位条件好 | 区位条件差 | 大城市 | 中小城市 | 环境质量好 | 环境质量差 | |||
kn | 0.094***(0.010) | 0.038***(0.010) | 0.078***(0.015) | 0.063***(0.009) | 0.096***(0.011) | 0.021**(0.009) | ||
W·kn | 0.740***(0.164) | -0.002(0.101) | 0.502(0.319) | 0.404***(0.102) | 0.625***(0.138) | -0.455***(0.109) | ||
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
注:区位条件依据各城市质心到海岸线距离平均值划分;规模等级根据2014年《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》的划分标准,将第七次人口普查中城区常住人口大于100万的定义为大城市,其他则为中小城市;环境质量根据PM2.5年均浓度的平均值划分。 |
表6 城市网络分类异质性分析Tab.6 Categorical heterogeneity analysis of urban network |
变量 | (1) corp | (2) info | (3) pat | (4) wos | (5) lwos |
---|---|---|---|---|---|
Z | 0.007* | 0.078*** | 0.022** | -0.003 | 0.073*** |
(0.004) | (0.008) | (0.010) | (0.008) | (0.026) | |
W·Z | 0.265*** | 0.355*** | -0.579*** | -0.030 | -0.778*** |
(0.096) | (0.113) | (0.102) | (0.087) | (0.274) | |
控制变量 | 是 | 是 | 是 | 是 | 是 |
注:corp、info、pat和wos分别表示企业、信息、技术和知识网络的估计结果;lwos为知识网络加权度数中心性滞后两期的估计结果;Z和W·Z表示不同类型城市网络地位及其空间滞后项。 |
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