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西弗吉尼亚州发展区的就业变化

——基于动态空间偏离份额分析法

Janaranjana Herath1,*, Peter Schaeffer2, Tesfa Gebremedhin2
美国北卡罗来纳州橄榄山学院/大学提尔曼商学院

2美国西弗吉尼亚大学戴维斯农业、自然资源与设计学院资源管理系

*通讯作者:sbandara@moc.edu

2013年8月15日2013年9月5日修订版;2013年9月25日录用

摘要：本文采用动态空间偏离份额分析法研究1976-2007年间西弗吉尼亚州发展区的就业变化。本文不同于传统的偏离份额分析法，结合动态偏离份额与空间偏离份额，并对就业变化的因素分解成四个效应：国家增长效应、产业组合效应、近邻竞争效应和国家竞争效应。地方开发区的重要城市之间的距离是在基于权重的基础上考虑开发距离来测算近邻竞争效应的。结果表明，影响就业变化模式的十个选定因素主要为农业、采矿业、建筑业、制造业、批发和零售业、运输和公用事业、金融保险业和实物业、服务业、西弗吉尼亚州的政府和农业服务。在所有发展区的服务里，金融、保险、房地产、建筑业和政府部门一直处于领先地位，在32年间为就业增长作出的贡献最大。尽管如此，在西弗吉尼亚州的经济中，采矿业和制造业是两个主要部门，采矿业的就业增长尽在少数LD中有报告，制造业的就业人数在所有发展区中一直下降。所有的发展区都有一些部门在增加劳动力。投资它们可能会加速经济的增长。近邻竞争效应显示出对一些部门的潜在空间影响。

关键词：动态、空间偏离份额分析，地方发展区、西弗吉尼亚州

1. 引言

区域经济由各种具有经济潜力的部门组成。这些部门的任何改变对直接或间接地影响经济的整体增长和理解比较这些部门的优势，制定相关决策变得尤为重要。在西弗吉尼亚州，在欠发达地区确定优势部门比在发达地区更为重要。

西弗吉尼亚州是阿巴拉契亚东南部的一个贫困州。总人口大约185万人，将近56%的人居住在城镇，其余均居住在农村地区。2008年，西弗吉尼亚州的贫困率为17.4%，在报告中排名第五。而目前，农村贫困率为19.9%，比城镇贫困率高出5个百分点。失业率是9.5%，与其他州相比西弗吉尼亚州的失业率是最高的。2009年，西弗吉尼亚州的平均人口密度为每平方英里75人，人均收入32.219美元，全国人均收入为39.138美元，比全国低17.7%。2008年，农村地区人均收入为29.2美元，而城镇的人均收入为33.578美元。制造业、服务业、采矿业和旅游业（新兴产业）是西弗吉尼亚州的主要经济部门。烟煤、天然气、石材、水泥、盐和石油的生产对国家经济做出了巨大贡献。整个西弗吉尼亚都实行农业生产，但不是大规模的经济作物农业。农业总产量的82%都来自畜牧业，剩下的18%来自农作物。西弗吉尼亚州的只要制造业产品包括机械、塑料和硬木产品、金属制品、化学品、铝、汽车零部件和钢铁。在服务业中，社区、企业和个人服务集团所提供的服务占生产总值的最大份额，而这些服务大部分是由私人医疗保健、律师事务所、修理店和酒店提供的。滑雪和泛舟等旅游活动很受欢迎，给西弗吉尼亚州带来了可观的收入。根据2010年和2011年的经济展望，与全国的增长率相比，西弗吉尼亚州的经济增长缓慢而温和。为了促进经济增长，必须了解潜在区域和行业内普遍存在的就业模式。因此，本文的主要目的是分析当地的就业变化。

1. 西弗吉尼亚州的地方开发区

西弗吉尼亚州氛围11个地方发展地区与地区发展委员会，为国家提供各种类型的综合规划当地开发区（LD1）包括麦克道尔的县、美世、梦露、罗利、萨默斯和怀俄明州贝克利在罗利县和普林斯顿、布鲁菲尔，美世县市该地区的主要城市。LD2包括卡贝尔、林肯、洛根、梅森、明戈和韦恩县，亨廷顿在卡贝尔县是该地区的主要城市。LD3由Boone、Clay、Knanawha和Putnam县组成，而查尔斯顿在Kanawha县是主要的城市。LD4包括法耶特、格林布里尔、尼古拉斯、波卡洪塔斯和韦伯斯特县。主要城市是法耶特县的橡树山。LD5包括······。伍德县的帕克斯堡是LD5的主要城市。LD6有六个县，多德里奇、哈里森、马里恩、莫农加利亚、普雷斯顿和泰勒。摩根顿和克拉克斯堡是该地区的主要城市。LD7由巴伯、布拉克斯顿、吉尔莫、刘易斯、伦道夫、塔克和厄普舒尔组成。兰道夫县的埃尔金斯是主要城市。LD8包括五个县：格兰特、汉普郡、哈迪、Mineral和彭德尔顿县。Mineral的凯泽县是LD8的小城市。LD9由伯克利、杰斐逊和摩根县组成。杰斐逊的谢泼兹敦和卡伯顿以及伯克利的马丁斯堡是主要城市。LD10包括马歇尔，俄亥俄州和韦策尔县。惠灵是主要城市。LD11只包括两个县，布鲁克和汉考克，威尔顿是汉考克县的主要城市。

本文分为六个部分。第三部分为文献综述，第四节介绍方法和数据来源，第五节描述了实证结果和分析，第六节介绍结论和所涉政策问题。

图1：西弗吉尼亚州的地方开发区

1. 文献综述

区域增长分析的偏离份额分析法是由Daniel Creamer在20世纪40年代提出的。Dunn在1960年将其描述为一种理解国民经济区域发展的分析技术。Dunn认为，偏离份额法的主要特征是计算经济活动中的地理偏离。该分析方法自正式成立以来，在过去的40、50年间被广泛应用于区域经济、政治经济、城市研究、地理和市场营销等领域。该方法通常应用于描述历史增长趋势，预测区域增长，分析政策措施的效果，或为社区制定战略规划。

Isard发现任何空间单元都受到其临近区域传递的正负效应的影响，因此对其进行了大量的扩展和修改，试图弥补偏离份额分析的不足。Cliff和Ord研究了空间相关问题。Hewings在shift-share 模型中加入了空间交互。Nazara和Hewings以及Mayor和Lopez通过在shift-share分析中加入空间结构，在分解中考虑了区域间的相互作用。Femandez和Menendez使用空间偏离份额分析来衡量西班牙的就业增长。根据1995年至2004年国家旅游收入，将该技术应用于我国旅游业。该研究旨在探讨江苏省国际旅游空间竞争力与周边地区的比较。

1988年，Barff和 Knight提出了动态偏离份额分析的思想。Harris采用动态偏离分分析研究内华达州的经济影响，Markusen等采用攻台偏离份额分析跟踪区域增长对国际流动的敏感性，将偏离成分分解为进口、出口和国内市场以及生产率成分。Wilson等人利用动态偏离份额分析，对比东亚新兴工业化经济体对美国的出口，研究了中国电子产品的出口表现。在1988年至2001年间，美国、欧盟和日本都是这样。Herah等人使用动态偏离份额分析来测量西弗吉尼亚州地区的经济增长。

在区域经济增长分析的背景下，采用了优化技术、偏离份额、经济基础、投入产出、效益成本分析等多种方法。尽管这些模型在测量、精度、准确性和简单性方面存在一些差异，但每种分析方法都被用来知道巨额写着和研究人员回答与州或地区问题有关的基本问题。特别是与其他方法相比，偏离份额分析被区域发展从业者广泛使用，数据局限性最小。此外，偏离份额分析对于选择和理解一个需要发展地方产业伙伴关系的地区的关键主导行业十分重要。

1. 研究方法

4.1标准的偏离份额模型

标准偏离份额分析模型将一个地区的就业增长分解为三种效应：国家增长效应（SGE）、产业混合效应（IME）和竞争效应（CE）。NGE指的是一个地区的总就业变化的一部分，该变化归因于国家一级的就业增长率，IME是指如果每个地区都发生了变化，那么该地区所经历的变化量工业部门以国家的速度增长，减去SGE和CE是实际就业变化和如果每个工业部门以国家速度增长预期的就业变化之间的差值。这三种效应的综合给出了一个地区在考虑的时间段内总就业的实际变化。

假设分别代表区域j行业i的就业情况、就业增长率、行业i的就业增长率以及区域j行业i的就业增长率。然后，就业变化率（）如下（方程1：其中是考虑时间段终期的就业情况；是基期的就业情况）

（1）

（3）

（4）

（2）

表示SGE；表示IME，表示CE。总的就业变化可以通过这三个效应决定。

4.2动态偏离份额分析模型

动态偏离份额分析模型计算每一年的三种效应，然后总结研究期间的结果。与只考虑一个时间段的起始年和结束年的标准偏离份额分析不同，这种方法考虑了所有年度就业变化。因此，可以用动态方法克服在起始和结束年度内不断改变最低限度的假设不足。就业变化率（）可以表示如下。在标准的偏离份额分析法中，表示SGE，表示IME，表示CE。

（7）

（6）

（8）

（5）

4.3空间偏离份额分析模型

假设标准偏离份额分析模型在区域之间是相互独立的，相邻区域不存在任何正向或反向的影响。这种假设很弱，但是可以通过空间偏离份额分析模型来克服，在空间偏离份额分析模型中，可以估计邻近地区对就业变化的影响。因此，空间偏离份额分析模型的结果比标准的偏离份额分析更准确更有用。

区域是国家或州内的空间子单元，某一特定区域的绩效可能会受到周边地区绩效的影响。这种影响可以使用标准偏离份额分析中的空间结构来捕捉。权重矩阵W（W为R*R矩阵，R为区域数）表示区域间的相互作用。第r行表示区域r与区域内所有其他区域相互作用的结构，Wrs表示区域r与区域s相互作用的程度。零项意味着两个区域没有交互作用，而非零项意味着两个区域相互作用。权矩阵W通常用行来标准化，即矩阵中每一行的和等于1.

确定W的一种方法是考虑两个地区主要城市之间的距离。第一地理定理指出，地图上的所有位置都是相互关联的，距离较近的位置之间的相互作用强于距离较远的区域之间的相互作用。因此，区域相互作用与地理距离成反比关系。

4.4动态空间偏离份额分析模型

动态空间偏离份额分析模型将动态偏离份额分析与空间偏离份额分析相结合，可以得到更精确的估计。利用空间权重矩阵，将就业变化分解为SGE、IME、NeCE、SCE四个分量。NeCE为邻域竞争效应，SCE为国家竞争效应，通过将CE划分为两个比率得到。

（9）

（11）

（10）

在方程式11中，为j与k的LDs主要城市之间的最短道路距离，为LD中i部门的加权就业增长率。NeCE，以加权增长率衡量实际就业增长和就业增长之间的差异。当区域j内i行业的实际增长率高于统一区域内同一行业的加权增长率时，效果为正。SCE衡量的是同一行业加权增长率下的就业增长与国家增长率下的就业增长之间的差异。在j区域，当产业i的状态增长率小于产业i的加权增长率时，NCE为正。

4.5数据类型和来源

由于本研究利用了西弗吉尼亚州就业增长的偏离份额分析，因此使用了基于数据可用性的32年（1976年至2007年）的面板数据集。美国劳工统计局和美国人口普查局是主要的数据来源。主要是研究西弗吉尼亚州当地发展的各个行业的发展地区，收集到的数据在总就业分为十个主要行业：（1）农场就业（农场）、（2）矿业（MIN）、（3）建设（CON）、（4）制造业（MAN）、（5）批发和零售贸易（Wamp;R）、（6）运输和公用事业（Tamp;U）、（7）金融、保险和房地产（FIR）、（8）服务业（SER）：专业、个人和其他、（9）政府（GOV）和（10）农业服务、林业渔业和其他（AGR）。西弗吉尼亚州的就业变化被认为是国家层面的研究。同时在构建区域内需求要素的距离基权矩阵时，考虑了区域内主要城市之间的距离。

表1：1976-2007年地方开发区就业变化

1. 实证结果与分析

表1描述了总就业变化及其组成部分，SGE的数据显示，如果其他地方经济增长速度与州经济相同，就业增长就会出现。因此，所有开发区的正值表明，如果增长速度与国家相同，所有地区都可以增加就业。IME衡量的是地方就业部门相对于州一级的增长。它可以用于确定一个经济体中增长快或慢的部门。其他地区IME的负值表明，与州就业增长相比，增长较为缓慢。NeCE显示了实际就业增长与加权增长率下的就业增长之间的差异。LD3、LD4、LD5和LD8的积极影响表明，各地区的总增长率高于同一地区的加权增长率。换句话说，这些地区在总就业增长方面处于领先地位。SCE衡量的是同一行业加权增长率下的就业增长与国家增长率下的就业增长之差。SCE的积极价值意味着当地经济成功地吸引了对某一特定部门的投资。此外，一个积极的竞争效应指的是一个地区在某一特定领域的相对优势。因此，LD9和LD11的正值表明相对于SCE中其他消极发展区的优势具有潜在的竞争力。最后，就业变化表明LD3、LD7、LD8地区的地方开发区，在研究期间，LD9有就业增长，而其他的就业下降。

表2显示了各发展区对各部门的增长影响。所有发展地区的所有部门都有积极的价值表明，如果本地企业以同样的速度增长的话，潜在的就业情况会有所变化。在所有地方发展区，服务业对可持续发展目标的贡献最大。在许多发展区，贡献第二大的部门是整个销售和零售贸易。采矿业是西弗吉尼亚州的主要行业之一，它似乎只对LD1、LD2、LD3、LD5和LD6具有重要意义。1

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