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2020 , Vol. 40 >Issue 6: 69 - 76

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2020.06.008

Analysis on the Difference of the Impact of Government-Led Regional Economic Integration on the Development of Surrounding Cities：An Empirical Study of PSM-DID from the Perspective of Industrial Difference

  • WANG Zili ,
  • XIE Zhuoting , ※
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  • Institute of Industrial Economics，Jiangxi University of Finance and Economics，Nanchang 330013，Jiangxi，China

Received date: 2019-11-22

  Revised date: 2020-05-10

  Online published: 2025-05-14

Fold

Abstract

Taking the influence and mechanism of government-led regional integration on the economic growth of surrounding cities as the research content,using the panel data of 277 cities in China from 2000 to 2016,the double differential tendency score matching method (PSM-DID) was used for empirical testing. This paper finds that: 1) The government-led regional integration can promote the economic growth of the surrounding cities,and the economic growth effect is the highest for the surrounding cities with moderate industrial levels,followed by the surrounding cities with higher industrial levels,and the surrounding cities with lower industrial levels. The city has the lowest effect. 2) The government-led regional integration prompts the surrounding city governments to increase financial investment and increase the employment ratio of the secondary industry to enhance their urban competitiveness. 3) The government-led regional integration has heterogeneity in the role of fixed capital investment and labor mobility in the surrounding cities of different industrial levels.

Key words： regional economic integration; surrounding cities; PSM-DID; government intervention

Cite this article

WANG Zili , XIE Zhuoting . Analysis on the Difference of the Impact of Government-Led Regional Economic Integration on the Development of Surrounding Cities：An Empirical Study of PSM-DID from the Perspective of Industrial Difference[J]. Economic geography, 2020 , 40(6) : 69 -76 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2020.06.008

自改革开放以来，我国多个地方开始实施区域经济一体化政策，以期打破在“锦标赛体制”下的区域分割，以更大范围的资源优化配置，实现经济增长。理论上，一体化有可能会产生集聚效应，但也可能产生扩散效应[1-3]。在现有体制下，政府主导型区域经济一体化是否一定能够打破壁垒，形成合作进而实现效率改善，存在不确定性[4-5]。但无论区域经济一体化政策的实施对周边城市产生任何影响，周边城市政府部门必然会采取相应的措施，力图使周边城市在区域发展中处于有利的位置。同时，我国地区间经济发展水平的差异在很大程度上是由于工业发展水平的地域差异和分布不均衡造成的[6-9]。因此，一体化周边城市是否会受一体化城市的溢出效应而实现经济增长?区域经济一体化对不同工业水平地区的经济增长的作用是否一致?这些问题的回答都需要从区域一体化的经济增长效用来进行分析，这对解决经济可持续发展，实现区域协调发展具有重要的政策含义。
从现有文献来看，国内外学者对区域一体化的经济效应研究主要集中在三个方面：一是按照区域分布特点来评价。如Groenewold研究发现我国东、中和西部三大经济区域在经济发展中相互影响，存在溢出效应，但是溢出效应主要为东部地区向中部地区和西部地区的溢出，而不存在西部地区向中部地区的溢出[10]。孙博文等通过对长江经济带分析得出，市场一体化对本地经济增长拉动呈现“倒U”型特征，有利于发挥溢出效应的带动作用，从而实现本地与异地经济增长的共同发展[11]。二是从区域一体化对生产要素流动影响来分析。一体化城市为了发展区域内经济不断出台政策吸收周边城市人才、资本和技术等生产要素向区域内城市转移，一体化城市要素的集聚对周边城市的经济发展具一定抑制效应[12-15]。特别是一些中心城市，由于政府对其制造业的发展有政策支持倾向，造成周边城市制造业中生产要素不断流出到中心城市[16]。三是从区域内产业结构优化与协调发展来进行研究。认为区域产业集聚、扩散效应是一个动态过程，其重点在于借力产业集聚来解决区域产业发展不平衡的问题，但各地经济发展水平、一体化程度存在较大差异[17-22]，会使得一体化对不同地区产业结构影响程度不一致，导致区域产业转移对我国产业结构优化的影响具有差异性和不确定性[23-26]。同时，鉴于行政政策的成本和时效性以及考虑产业结构调整是区域经济发展的重要手段，各级地方政府额外青睐于制订区域产业发展规划等产业政策，以此来协调区域产业分工及合作，实现区域产业布局合理和产业结构优化的战略目标，以此推动区域经济增长[27-28]。
从现有研究成果来看，大多数区域一体化研究主要集中在一体化区域内城市经济增长的研究上，对一体化对周边城市经济增长的研究相对较少，并且大多集中在某一个城市群或某一区域，在全国层面的研究也多从传统地理分布进行分析，忽略了不同工业水平对一体化周边城市经济增长的影响。因此，本文利用2000—2016年全国地级城市面板数据，运用PSM-DID方法实证分析政府主导型区域经济一体化对周边城市以及不同工业水平周边城市的影响差异。有助于更好地了解政府主导型区域经济一体化对周边城市经济增长的带动作用，为研究区域一体化引入新的研究视角。

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域

1.1.1 样本选取

由于我国城市之间实行一体化合作的组织形式非常多，且多以地方政府之间的合作备忘录、座谈会等非正式形式出现，但这些形式存在执行力度不一，或实际流于形式，在效果判断上识别困难，因此本文在选择样本时舍弃了这一部分样本。本文以各城市地方政府间是否正式签订区域一体化协议或者具有可操作性的规划纲要等标志性事件为判断标准，来判断某个城市是否实施了一体化政策以及实施时间。而城市之间正式签订区域一体化协议主要在省域内部城市间进行，在同一省域的城市，更有利于减少政策成本和发挥政策时效。经过梳理，我们发现我国实施一体化政策的省份和城市群主要有陕西西咸一体化、湖南长株潭一体化、辽宁辽抚一体化、新疆乌昌一体化、河南郑汴一体化、吉林昌吉一体化、广东广佛肇一体化、广东深莞惠一体化、江苏宁镇扬一体化、甘肃酒嘉一体化、陕西太晋一体化、福建厦漳泉一体化、江西昌九一体化等。

1.1.2 基于工业水平差异的样本分类

区域内工业水平差异在一定程度上反映出了参与区域一体化政策的城市在区域经济发展方面存在的差异。第二产业阈值则能够在一定程度上体现城市在区域内工业化的水平，因此采用第二产业阈值对所选样本进行分类。为减少各地区资源禀赋以及个别特征差异对回归结果的影响，本文在分析中将一体化周边城市按照一体化城市第二产业阈值分类进行划分。首先计算出每个城市的第二产业在2000—2016年的阈值，计算公式为：城市i第t年的第二产业阈值=（城市i第t年第二产业产值/城市i第t年GDP）/（城市所在省第t年的第二产业产值/城市所在省第t年的省GDP），然后将每个城市的阈值按年平均得出每个城市的平均第二产业阈值，再将每个城市的平均第二产业阈值按照一体化城市群进行平均，得到一体化城市群的第二产业阈值均值），将所有样本划分为三个不同的类型，具体结果见表1。
表1 基于工业水平差异的一体化周边城市分类

Tab.1 Classification of integrated surrounding cities based on differences in industrial level

一体化城市群 周边城市 工业水平
酒嘉一体化 张掖市 高 工业
水平
较高
长株潭一体化 郴州市、娄底市、益阳市、岳阳市、衡阳市 高
昌九一体化 上饶市、抚州市、宜春市 高
沈抚一体化 铁岭市、阜新市、锦州市、鞍山市、辽阳市、本溪市 高
深莞惠一体化 清远市、云浮市、江门市、中山市、河源市、汕尾市、韶关市 中 工业
水平
中等
广佛肇一体化 中
厦漳泉一体化 龙岩、三明、福州、莆田 中
宁镇杨一体化 淮安市、盐城市、泰州市、常州市 中
长吉一体化 白山市、通化市、四平市、松原市、辽源市 中
太晋一体化 忻州市、吕梁市、长治市、阳泉市、临汾市 低 工业
水平
较低
郑汴一体化 新乡市、焦作市、洛阳市、许昌市、周口市、商丘市、平顶山市 低
西咸一体化 汉中市、安康市、商洛市、渭南市、铜川市、延安市、宝鸡市 低

数据来源：由于乌昌一体化周边城市数据缺失，故不将其周边城市计入。

1.2 数据来源

1.2.1 数据来源

在数据收集方面，本文在研究中以《中国城市统计年鉴》为主，考虑到数据的可获得性以及数据的完整性，以2012年中国地级市行政区域的划分标准确定城市样本，并根据历年具体变动情况对缺失的部分进行补齐。需要说明的是，由于部分地区数据缺失较多以及行政区划变动，考虑到连续性，将这部分城市从样本中剔除，并依据所选样本的一体化政策实施年份，本文选择277个城市2000—2016年的数据为样本数据 ① 。本文利用ArcGIS10.4软件标注出一体化周边城市在2000—2016年中4个典型年份的数量变化和分布图（图1），从图1中我们可以看到一体化周边城市随着时间的推移，在传统地理位置上是由中西部向东部逐步扩散，这与我国实行西部大开发、中部崛起以及东部产业升级等战略发展政策相印证，更进一步说明区域一体化同整个国家宏观发展方向是一致的。
图1 典型年份一体化周边城市数量变化和分布（2003、2006、2009、2012年）

Fig.1 Schematic diagram of the change and distribution of the number of integrated surrounding cities in a typical year(2003,2006,2009 and 2012)

1.2.2 数据选取

本文采用城市人均GDP的对数作为被解释变量，用来代表和反映一体化政策的实施对周边城市经济增长带来的影响。为了消除价格变动的影响，计算人均GDP时，以2000年为基期，以GDP平减指数分别计算出2000—2016年的实际人均GDP。
核心解释变量是区域一体化这个虚拟变量，因此虚拟变量区域一体化即是解释变量。本文引入du和dt 2个虚拟变量，其中du=1代表实施了一体化政策城市群的周边城市，du=0代表一体化政策实施之后非周边城市；dt=0代表实施一体化政策之前的年份，dt=1代表实施一体化政策之后的年份。一体化政策实施之前解释虚拟变量du·dt取值0，一体化政策实施之后解释虚拟变量du·dt取值为1。
在控制变量的选择方面，本文以资本变量和劳动力变量为主要的控制变量。其中，资本变量选择全社会固定资产投资、外商实际投资和居民人民币储蓄存款余额3个变量，它们能够在一定程度上反映出区域内的资本流动情况。劳动力变量选择就业率、在岗职工平均工资和人口密度、第二产业就业比4个变量，以上4个变量能够在一定程度上反映出区域内劳动力的流动 ② 。本文选择的研究指标见表2。
表2 主要研究变量汇总

Tab.2 Summary of main research variables

变量类型 变量名称 变量说明
被解释变量 lnY 人均GDP对数
解释变量 du·dt 区域一体化
控制变量 fixed_inv 全社会固定资产投资
fdi 外商直接投资
save 居民人民币储蓄存款余额
ind2 第二产业就业比
emp_lev 就业率
meansalary 在岗职工平均工资
dens 人口密度

1.3 研究方法

1.3.1 双重差分倾向得分匹配（PSM-DID）

一体化政策的实施必然会对区域经济增长产生一定的积极影响，通常对政策实施效果采用双重差分（DID）方法进行分析和评价。在具体研究中根据距离远近，选择实施一体化城市群接壤的周边地级城市作为研究中的处理组，而其他地级市非一体化城市作为研究中的控制组。同时，采用DID方法最重要的前提是实行政策的处理组和控制组必须满足共同趋势假设，但无论是从经典的经济收敛理论还是一体化地区与其他地区的经济发展现实来看，这一假定很可能无法满足。然而，倾向得分匹配法（PSM）基于匹配估计量，在分析中可以通过倾向性得分匹配（PSM）方法找出与处理组在各个特征方面较为相似的对照组，然后进行配对分析，可以有效降低样本选择性偏差对分析结果带来的影响，也能够在很大程度上消除控制变量等可观测因素对考察变量的混杂偏移程度，因此可以较好地解决DID方法中的共同趋势假定问题[29]，进而能够有效避免回归分析中的存在的内生性问题。本文选择的匹配变量为全社会固定资产投资情况（fixed-inv）、第二产业占比（ind2）、人口密度（dens）、高校在校学生人数（high）4个变量按照1∶4进行匹配。匹配后除去未成功配对的一体化周边城市，最后得到3 570个样本。同时为了使匹配结果可靠，我们对样本进行平衡检验。检验结果见表3。
表3 平衡性检验

Tab.3 Balance test

变量 样本 处理组均值 对照组均值 标准化偏差（%） 标准化偏差绝对值减少（%） t p > t
high 未匹配前 10.27 11.22 -45.9 -8.74 0.000
匹配后 10.27 10.30 1.2 97.3 0.31 0.715
dens 未匹配前 6.005 6.15 -11.2 -2.81 0.006
匹配后 6.005 6.011 -0.5 91.5 -0.09 0.853
fixes-inv 未匹配前 15.363 15.775 -31.2 -6.14 0.000
匹配后 15.363 15.297 3.1 87.9 0.72 0.510
ind2 未匹配前 4.401 4.108 6.7 1.52 0.088
匹配后 4.401 4.298 3.4 71.2 0.41 0.837
从表3可以发现，样本进行匹配之前，区域一体化周边城市和非周边城市在几个变量之间存在差异。样本进行匹配之后，4个变量在平衡性检验中得出P值均大于5%，因此得出在匹配之后，对照组城市和处理组城市在全社会固定资产投资情况（fixed-inv）、第二产业占比（ind2）、人口密度（dens）、高校在校学生人数（high）4个变量不存在显著性的差异和标准化偏差值均大幅度缩小，得出本文在研究中选择的匹配方法是合理的，通过PSM匹配得出的变量具有有效性。
因此，本文采用PSM-DID来分析区域一体化对周边城市人均GDP以及不同工业水平下的周边城市人均GDP的影响。本文建立以下计量模型：
l n Y i t = β 0 + β 1 d u · d t + ∑ j n γ C o n t r o l s j i t + ε i t
l n Y x i t = β 0 + β 1 d u · d t + ∑ j n γ C o n t r o l s j i t + ε i t
式中： l n Y i t代表i城市在t年的人均GDP对数； l n Y x i t代表不同工业水平背景下i城市在t年的人均GDP对数，其中x代表区域工业发展水平，具体取值为（a代表区域内工业水平较低；b代表区域工业水平中等；c代表区域工业水平较高）； ∑ j n γ C o n t r o l s j i t代表除一体化政策之外其他经济发展影响因素； ε i t代表残差项。

1.3.2 组间差异显著性检验

在针对分组检验过程中，区域一体化在工业水平较低、工业水平中等和工业水平较高之间的人均GDP是否存在显著差异是我们的基本判断依据。为克服传统Wald检验的小样本偏误，本文采用“自抽样法（bootstrap）“来检验组间差异的显著性[30-31]。原假设是H0：d0=0，即组间的系数估计值不存在显著差异。检验的统计量是采用Bootstrap法计算出的经验p值，它表示我们实际观察到的组间系数差异可能出现的概率，获取步骤如下：①把来自工业水平度较低、工业化平中等和工业水平较高3个城市样本组两两混合，假设来自工业水平较低和工业水平中等2个组中的样本数目分别为n1和n2，则共有n=n1+n2个样本；②在三轮模拟中，从这n个样本城市中随机抽取n1和n2个城市，并把它们分别定义为工业水平较低组和工业水平中等组、工业化水平中等组和工业水平较高组以及工业水平较低组和工业化水平较高组；③分别估计这三轮模拟中各两个组中的系数值，并记录系数差异di；④将第2步和第3步反复进行k次（本文中k=1 000），继而计算出di（i=1，2，…，k）大于实际系数差d0的百分比，即得到经验p值，它与传统检验中的p值具有相同的含义。

2 计量结果与分析

2.1 区域一体化对周边城市总体经济增长的影响分析

从表4的估计结果中可以得出，4个模型的du·dt均在1%的水平上显著，表明区域一体化对周边城市人均GDP增长的影响显著为正。表明区域一体化的实施必然会导致区域内各类型要素的流动。根据佩鲁提出的增长极理论，区域一体化的实施使得参与一体化的城市成为区域内的增长极，进而通过不同的渠道和方式对周边地区的经济发展产生影响。
表4 区域一体化对周边城市总体经济增长的影响效应

Tab.4 The effect of regional integration on the overall economic growth of surrounding cities

量 人均GDP
模型1 模型2 模型3 模型4
du·dt 0.577***（0.0541） 0.310***（0.0535） 0.591***（0.0579） 0.321***（0.0507）
fixed_inv 8.32e-08***（6.23e-09） 8.17e-08***（6.11e-09）
fdi 5.77e-07（3.21e-07） 6.15e-07*（2.99e-07）
save 1.79e-08***（3.51e-09） 1.45e-08***（3.92e-09）
dens 0.000304*（0.000197） -1.37e-05（3.77e-05）
emp_lev 0.971*（0.510） 0.601*（0.370）
meansalary 1.40e-06***（4.23e-07） 3.92e-07*（2.28e-07）
ind2 -4.41e-09（3.42e-08） -5.99e-08**（2.81e-08）
Constant 8.417***（0.0272） 8.255***（0.0254） 8.352***（0.0692） 8.210***（0.031）
固定效应 Yes Yes Yes Yes
Observations 3 570 3 570 3 570 3 570
R-squared 0.041 0.537 0.201 0.582

注：括号内为稳健标准差，*、**、***分别表示10％、5％和1％的显著性水平。表5~表7同。

由于地缘因素，一方面区域一体化会导致人力资本的极化效应，也就是说周边城市劳动力会向一体化城市流动，以及产业化的需求导致一体化城市第二产业快速得到发展，对于周边城市产业化的进程和经济发展带来负面影响；另一方面区域一体化在加强和强化了一体化城市竞争力的同时，也会带来知识、技术等的溢出，受到一体化城市生活成本上升的影响，一部分劳动力则会向周边地区流动，同时周边城市政府为了加强城市竞争力而加大固定资产投资，必然会提高周边城市的就业水平，优化劳动力结构，这些措施的实施也会对当地人均GDP的增长起到显著的促进作用。从总体上来看，区域一体化对周边城市人均GDP的扩散效应大于极化效应，其所带来的溢出效应推动和促进了周边城市经济的增长，经济增长带来的就业以及资本积累和技术进步等对于周边城市GDP的增长起到推动和促进作用。

2.2 工业水平差异下的区域一体化对周边城市经济增长的影响分析

2.2.1 工业水平差异下的周边城市经济增长基准分析

表5的模型1a~1c回归结果表明，区域一体化对3个不同工业化水平的周边城市人均GDP的影响分别在5%、1%和1%的水平上显著为正。说明区域一体化对于周边城市人均GDP的增长均有促进作用，区域一体化的溢出效应明显。从不同工业化水平周边城市来看，区域一体化所带来的经济效应对工业化水平中等的周边城市效用最大，其次为工业化水平较高和较低的周边城市。而经验p值也验证了在上述差异在统计上的显著性：在两两不同分组下的经验p值分别为0.026、0.032和0.019，均在5%的水平上显著。究其原因，主要是因为工业水平中等周边城市的产业结构合理，工业化程度相对较高，虽然工业水平中等，但是由于其基础设施较为完善，产业结构合理，经济发展水平较高，因此充分发挥了增长极的作用，对于周边城市的经济发展起到了积极的带动作用。
表5 工业水平差异下的周边城市经济增长基准分析

Tab.5 Benchmark analysis of economic growth of neighboring cities under industrial level differences

变量 人均GDP
模型1a 模型1b 模型1c
du·dt 0.371**（0.0775） 0.681***（0.0801） 0.497***（0.0793）
Constant 8.354***（0.0295） 8.579***（0.0257） 8.370***（0.0351）
固定效应 Yes Yes Yes
Observations 1 190 1 360 1 020
R-squared 0.21 0.052 0.047
经验p值 0.026**（a与b） 0.032**（b与c） 0.019**（a与c）

注：“经验p值”用于检验组间系数差异显著性。

从我国区域一体化的客观条件来看，大部分区域一体化城市本身就属于区域内经济发展较好的城市，虽然内部存在较大的差异，但是从区域的总体情况来看，参与区域一体化的城市在政策实施前已经具备区域中心城市的功能。例如广佛肇一体化、深莞惠一体化中的参与城市本身在区域内具有较强的优势和辐射能力，其在一体化政策实施之前的辐射作用已经较为明显，而区域一体化所带来的扩散效应要大于集聚效应；另一方面，区域一体化加快了劳动力在区域城市间的流动，其对于周边城市的集聚效应不明显。相反随着周边城市经济的快速发展以及中心城市生活成本的增加所导致的劳动力等相关资本的扩散效应要大于对周边地区的集聚效应，使区域一体化所带来的溢出效应更加明显。

2.2.2 引入资本和劳动力要素的工业水平差异下的周边城市经济增长分析

表6的模型2a~2c回归结果表明，引入资本和劳动力变量之后，区域一体化对工业水平较低的周边城市的估计系数为负，且不显著。而对于工业水平中等和工业水平较高的周边城市来讲，估计系数均为正，且分别在5%和1%的水平上显著，与基准回归结果保持一致，具有稳健性。对于工业水平中等和工业水平较高的周边城市来讲，区域一体化能够显著促进周边城市人均GDP的增长，且从效果来看，工业水平中等的周边城市大于工业水平较高的周边城市。而经验p值也验证了在上述差异在统计上的显著性：在两两不同分组下的经验p值分别为0.012、0.026和0.017，均在5%的水平上显著。从各变量的影响情况来看，反映资本的要素均能够促进和推动周边城市人均GDP的增长，其中，固定资产投资在1%的水平下显著促进周边城市人均GDP的增长，表明在工业水平较高的周边城市，其工业发展已从劳动密集型产业向资本密集型产业转变；从反映劳动力要素的变量来看，就业率在1%的水平上显著为正，区域一体化促使一体化城市向周边城市进行产业转移有利的提高周边城市的就业率；但是我们发现第二产业就业比对人均GDP的影响在10%的水平下显著为负，表明随着周边城市经济的不断发展，第二产业对低技术劳动力的需求不断降低。
表6 引入资本和劳动力要素工业水平差异下的周边城市经济增长分析

Tab.6 Analysis of the economic growth of surrounding cities under the introduction of differences in the industrial level of capital and labor factors

变量 人均GDP
模型2a 模型2b 模型2c
du·dt -0.0399（0.0597） 0.411**（0.0698） 0.328***（0.0605）
fixed_inv 2.66e-08**（6.55e-09） 7.58e-08***（6.77e-09） 7.34e-08***（2.39e-08）
fdi 1.88e-06***（3.83e-07） -5.98e-08（4.72e-07） 1.68e-06（6.33e-07）
save 1.39e-08**（2.89e-09） 1.47e-08*（5.99e-09） 5.03e-09（7.63e-09）
dens 6.29e-05（5.13e-05） -5.79e-06（4.96e-05） -4.97e-05（0.000176）
emp_lev 0.337（0.295） 0.614（0.375） 3.910***（0.559）
meansalary 4.01e-05**（1.98e-06） 3.21e-07**（7.76e-08） 2.17e-05（8.74e-06）
ind2 3.51e-09（2.75e-08） 2.79e-08（3.32e-08） -7.96e-08*（5.27e-08）
Constant 7.881***（0.0577） 8.953***（0.0549） 7.927**（0.205）
固定效应 Yes Yes Yes
Observations 1 190 1 360 1 020
R-squared 0.670 0.518 0.671
经验p值 0.012**（a与b） 0.026**（b与c） 0.017**（a与c）

注：1.为节省篇幅，仅报告引入全部控制变量的回归结果；2.“经验p值”用于检验组间系数差异显著性。

3 政府主导型区域经济一体化带动周边城市发展的机制检验

从上述各类检验结果可以得出，政府主导型区域经济一体化对周边城市经济增长有促进作用，那么，区域一体化是通过何种因素促进周边城市的经济增长?区域一体化在不同工业水平的周边城市对于这些因素的影响是否一致?因此，本文通过考察政府主导型区域经济一体化对各种经济驱动因素的作用来分析其原因。表7体现了政府主导型区域一体化带动周边城市发展的机制检验结果。
表7 政府主导型区域一体化带动周边城市发展的机制检验

Tab.7 Mechanism test of government-led regional integration driving the development of surrounding cities

类别 变量 fixed_inv fdi save dens emp_lev meansalary ind2 finance
总体 du·dt 0.0228
（0.0175）		 0.231
（0.147）		 -0.0744
（0.0445）		 -0.0345***
（0.0127）		 0.0987
（0.0337）		 0.0201
（0.0172）		 0.0455*
（0.0261）		 0.0982**
（0.0596）
Constant 13.51***
（0.0259）		 9.837***
（0.0675）		 13.27***
（0.0285）		 5.660***
（0.0614）		 2.461***
（0.0127）		 8.973***
（0.0101）		 49.656***
（0.0139）		 11.20***
（0.0324）
N 3 570 3 570 3 570 3 570 3 570 3 570 3 570 3 570
R2 0.020 0.266 0.253 0.061 0.295 0.486 0.207 0.448
工业水
平较低		 du·dt 0.0375**
（0.0213）		 0.216
（0.151）		 -0.0537
（0.0426）		 -0.0652***
（0.0327）		 0.0815
（0.0339）		 0.0197
（0.0151）		 0.0385**
（0.0136）		 0.1102***
（0.0611）
Constant 12.53***
（0.0237）		 8.972***
（0.0604）		 12.93***
（0.0342）		 5.175***
（0.0572）		 2.271***
（0.0131）		 8.493***
（0.0124）		 45.273***
（0.0142）		 10.47***
（0.0372）
N 1190 1190 1190 1190 1190 1190 1190 1190
R2 0.027 0.284 0.291 0.083 0.315 0.506 0.263 0.492
工业水
平中等		 du·dt 0.0416***
（0.0332）		 0.322
（0.154）		 0.0267
（0.0151）		 -0.0243*
（0.0122）		 0.1142
（0.0524）		 0.0415
（0.0211）		 0.0381**
（0.0232）		 0.0794**
（0.0522）
Constant 13.98***
（0.0275）		 9.795***
（0.0667）		 13.86***
（0.0275）		 5.491***
（0.0597）		 2.396***
（0.0136）		 8.762***
（0.0115）		 48.472***
（0.0135）		 10.83***
（0.0351）
N 1360 1360 1360 1360 1360 1360 1360 1360
R2 0.023 0.292 0.317 0.0693 0.329 0.461 0.191 0.442
工业水
平较高		 du·dt 0.0159
（0.0103）		 0.342
（0.151）		 -0.0624
（0.0427）		 -0.0159
（0.0114）		 0.0834
（0.0371）		 0.0175
（0.0133）		 0.0259*
（0.0162）		 0.0577*
（0.0352）
Constant 14.38***
（0.0312）		 10.152***
（0.0724）		 14.23***
（0.0297）		 5.893***
（0.0721）		 3.058***
（0.0233）		 9.352***
（0.0235）		 49.847***
（0.0204）		 12.34***
（0.0357）
N 1 020 1 020 1 020 1 020 1 020 1 020 1 020 1 020
R2 0.043 0.342 0.357 0.0533 0.315 0.342 0.218 0.342
区域一体化对第二产业就业比和财政支出比显著为正；对总体、工业水平较低和工业水平中等的周边城市的人口密度显著为负；对工业水平较低、工业水平中等的周边城市全社会固定资本投入显著为正；对于其他影响经济增长的因素的作用因地区的差异要么不显著，要么存在负向效应。
以上机制可以表明，政府主导型区域一体化虽然促进了第二产业就业比和财政支出比，但对于不同工业水平的周边城市，由于各个工业水平的周边城市与一体化城市经济水平、技术水平、产业结构和基础设施的差异，导致区域一体化对其他经济增长因素影响效果不一。因此，说明政府主导型区域一体化在具体实施中要依据各城市的工业水平有的放矢地采取不同措施。

4 稳健性检验

为进一步对本文回归结果的稳健性进行检验，在检验中选择采用改变政策时间带宽的方法进行稳健性检验。将处理组和对照组由时间区间2000—2016年分别缩短为2000—2012年和2000—2011年2个时间区间，即处理组分别为2002—2012年实行一体化的城市和2002—2011年实行一体化的城市，而将2012和2011年进入一体化的周边城市分别划入对照组，重新PSM-DID匹配检验。通过检验结果，我们发现无论时间区间为2000—2012年还是2000—2011年，政府主导型区域经济一体化对周边城市的经济增长都有显著增长，这与本文基准回归的结果一致；对于政府主导型一体化对不同工业水平的周边城市的影响的稳健性检验来看，与基准回归结果一致，结果没有发生改变。由于篇幅限制，这里就不再报告有关稳健性检验结果。综合上述检验结果，本文所选区域一体化实验起始点，以及样本分类等研究设计是合理有效，所得结果稳定可靠。

5 主要研究结论及政策建议

通过本文的理论分析得出，政府主导型区域经济一体化的实施必然会带来一定程度的扩散效应。利用2000—2016年全国地级市面板数据，运用PSM-DID方法估计发现，政府主导型区域一体化整体上促进了周边城市的经济增长。但对不同工业水平周边城市的经济增长的促进作用存在差异，由于不同工业水平周边城市基础设施、技术水平及产业结构，区域一体化对工业水平中等的城市的经济增长效果最大，工业水平较高的城市效果次之，工业水平较低的城市最低。同时，机制识别结果表明，政府主导型区域一体化提高了周边城市第二产业比和财政支出比，但对不同工业水平周边城市的全社会固定资本投资和人口密度的作用不一。
本文的政策建议：①合理进行区域资源优化配置，在一体化过程中，要兼顾周边城市的产业结构调整和发展。同时，周边城市要积极引入与本地自然资源、人力资源、环境承载力相匹配的产业，加快配套设施建设，出台措施加强本地产业与外来转移产业的对接，实现产业共同发展。②优化周边城市营商环境，积极引进资本投资。开放经济条件下，产业转移有利于深化产业专业分工，实现周边城市产业升级，周边城市为接受一体化城市的产业转移与本地产业升级，往往通过财政支出加大对基础设施建设，而产业集聚又会带动产业增加固定资产投入，从而吸引更多外商直接投资。实证结果已说明一体化政策实施对周边城市资本和劳动力要素有着较为明显影响，为了实现区域的协调共同发展，应当进一步优化周边城市营商环境，创造出良好的投资环境，积极引进各种资本投资和劳动力到周边城市产业发展中，实现周边城市产业的协调发展。③加大对工业水平低的周边城市的产业发展支持，基于工业水平低的周边城市由于地理和历史的原因导致经济基础薄弱的现实，地方政府应强化政府间合作，依靠行政力量的一致性，求同存异，以市场为导向，挖掘自身的地理特色和发展模式，优化区域内资源配置，从而促进本地产业结构调整和经济发展。

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