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GEOGRAPHICAL RESEARCH >

2025 , Vol. 44 >Issue 5: 1399 - 1417

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020241050

Research on the High-Quality Development of Ice and Snow Economy

Spatial effects of the agglomeration of ice and snow enterprises on high-quality economic development in Northeast China

  • FANG Yan , 1, 2 ,
  • ZHANG Yao 1 ,
  • JIANG Yiyi , 1, 2 ,
  • XU Haibin 1
Expand
  • 1. School of Recreational Sports and Tourism, Beijing Sport University, Beijing 100084, China
  • 2. Beijing Winter Olympics Culture and Ice & Snow Sports Development Research Base, Beijing 100084, China

Received date: 2024-09-29

  Accepted date: 2025-03-27

  Online published: 2025-05-21

Fold

Abstract

As a resource-constrained strategic emerging industry, the economic effect of ice and snow industry agglomeration urgently needs theoretical explanation and empirical analysis. Based on the perspectives of industrial heterogeneity and spatial spillover, this paper takes 34 prefecture-level cities in Northeast China as the research object, integrates the data of ice and snow enterprises from 2015-2022 of Enterprise Search, and utilizes GIS spatial analysis and spatial measurement model to systematically investigate the spatial agglomeration characteristics of the enterprises in the four categories of snow and ice tourism, snow and ice sports, snow and ice manufacturing, and ice and snow culture as well as their spatial effect on the regional economic high-quality development. Results show that: (1) Ice and snow tourism, ice and snow sports and ice and snow manufacturing enterprise agglomeration level as a whole shows an upward trend, ice and snow culture enterprise agglomeration level is relatively stable; core space locking and relocation coexist in different types of ice and snow enterprise agglomeration, with Harbin continuing to play the leading hub role. (2) Industrial features determine the intensity of spatial economic effects. Ice and snow manufacturing, ice and snow tourism and ice and snow sports enterprise agglomeration have a significant positive effect on on the high-quality economic development, contributing to the intensity of 2.6375%, 1.8319% and 1.0039%, respectively, while the economic effect of ice and snow culture enterprise agglomeration is not significant. (3) The regional transformation mechanism exhibits differentiated characteristics. Ice and snow sports enterprises demonstrate a dual spillover effect between local and neighboring areas, while ice and snow tourism and manufacturing enterprises primarily generate a unidirectional cross-regional radiation effect, with limited direct impact on the local economy. In contrast, ice and snow cultural enterprises show no significant spatial spillover effects. This study reveals the heterogeneous impact of different types of ice and snow industry agglomeration on the high-quality economic development, provides scientific basis for optimizing the spatial layout of the ice and snow industry, builds a differentiated “Ice and snow are also as valuable as gold and silver” practice path, which is of great significance for enhancing the radiation effect of the ice and snow economy.

Key words： ice and snow industry; industrial agglomeration; high-quality economic development; northeastern revitalization; spatial econometric modeling

Cite this article

FANG Yan , ZHANG Yao , JIANG Yiyi , XU Haibin . Spatial effects of the agglomeration of ice and snow enterprises on high-quality economic development in Northeast China[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2025 , 44(5) : 1399 -1417 . DOI: 10.11821/dlyj020241050

1 引言

党的二十大报告指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。高质量发展不仅关注经济总量的增长，更强调经济结构优化、发展方式转变、创新驱动增强以及绿色可持续性等方面的全面提升。习近平总书记指出：“高质量发展，就是能够很好满足人民日益增长的美好生活需要的发展，是体现新发展理念的发展，是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展。”在这一背景下，冰雪经济作为新兴的经济形态，具备产业链条长、导流效应大、社会效益高等特点，对扩大消费、拉动投资、增加就业的促进作用日益凸显，正从“冷资源”向“热经济”加速转型，逐渐成为推动高质量发展的重要引擎。2024年11月，国务院办公厅印发的《国务院办公厅关于以冰雪运动高质量发展激发冰雪经济活力的若干意见》（国办发〔2024〕49号），提出巩固和扩大“带动三亿人参与冰雪运动”成果，以冰雪运动为引领，带动冰雪文化、冰雪装备、冰雪旅游全产业链发展，推动冰雪经济成为新增长点。2024年中央经济工作会议提出“大力提振消费、提高投资效益，全方位扩大国内需求”，并专门指出要“积极发展冰雪经济”；2025年政府工作报告中明确提出“积极发展冰雪运动和冰雪经济”，进一步凸显了冰雪经济在推动高质量发展中的重要作用。
在资源禀赋和政策引导的双重驱动下，中国冰雪产业正呈现显著的集聚发展态势。东北地区因拥有丰富的冰雪资源，已成为我国冰雪经济发展的主要区域之一[1]。2019年，国务院办公厅印发《关于促进全民健身和体育消费推动体育产业高质量发展的意见》，提出“支持东北三省等地区大力发展寒地冰雪经济”。2023年9月，习近平总书记在黑龙江考察并主持召开新时代推动东北全面振兴座谈会时强调，要把发展冰雪经济作为新增长点，推动冰雪运动、冰雪文化、冰雪装备、冰雪旅游全产业链发展。2024年12月，中央区域协调发展领导小组办公室印发《推动东北地区冰雪经济高质量发展助力全面振兴取得新突破实施方案》，进一步巩固冰雪经济在东北振兴战略中的核心地位。近年来，东北冰雪产业链加速升级，涵盖冰雪旅游、冰雪运动、冰雪文化和冰雪制造等多个领域，呈现出集群化、规模化发展的显著趋势。例如，吉林市打造冰雪产业高质量发展试验区和冰雪装备产业园，哈尔滨建设冰雪运动装备制造产业园，齐齐哈尔的冰雪装备产业园区和七台河冰雪经济产业园等加快建设。近年来东北地区冰雪产业快速发展，冰雪企业数量持续增长。根据企查查2024年1月发布的调查报告显示，中国现有冰雪企业1.15万家，其中东北地区共有2,443家，占比超过1/5，充分彰显了东北在全国冰雪产业发展中的重要地位。
冰雪产业作为经济高质量发展的重要引擎，其经济效应备受关注。研究表明，冰雪产业发展不仅为优化产业结构提供新动能，还对区域经济增长产生了显著的拉动作用[2]。同时，其在推动区域协调发展、提升区域竞争力[3]以及促进乡村振兴等方面发挥积极作用[4]。具体而言，冰雪旅游业的繁荣有效促进了产业结构调整[5]，并通过创造大量就业机会惠及低收入人群[6]。此外，冰雪运动的普及进一步激活了体育消费市场[7]，并对区域经济、文化和社会协同发展起到重要推动作用[8]。总体而言，现有研究普遍认为冰雪产业在促进经济增长、优化产业结构、激活体育消费以及推动区域协同等方面具有重要作用。然而，当前文献对冰雪产业经济效应的探讨多集中于产业整体的经济贡献，较少关注冰雪产业在空间布局上的非均衡性及其集聚特征对经济发展的影响。同时，现有研究多以定性分析为主，缺乏系统的定量研究和实证支撑。
关于产业集聚对经济发展的影响，现有研究认为其具有双重效应：一方面，产业集聚通过促进产业升级[9]、降低交易成本[10]、推动技术交流[11]、优化劳动力结构[12]和共享基础设施[13]等途径，提高生产效率和经济增长质量。另一方面，产业集聚也可能引发“拥挤效应”，即在集聚过程中伴随的产能扩张和资源消耗，可能对环境承载力[14]、资源配置效率[15]产生负面影响。冰雪产业作为多领域融合的复合型产业，其集聚发展不仅可能带来创新溢出和协同效应，同时也可能面临资源竞争加剧与环境压力增大的挑战。在东北振兴战略背景下，冰雪产业作为区域特色产业，形成了以冰雪运动、冰雪旅游、冰雪装备制造为核心的产业集群。然而，冰雪产业集聚对经济高质量发展的具体效应尚未得到充分揭示。因此，深入研究东北地区冰雪产业集聚对经济高质量发展的作用机制和影响效应，不仅有助于丰富产业集聚理论的内涵，也为东北地区冰雪经济可持续发展提供重要理论依据和实践指导。同时，这一研究对于京张、新疆等冰雪资源富集地区优化冰雪产业结构布局，推动经济高质量发展也具有重要的借鉴意义。
基于此，本研究聚焦冰雪产业集聚对经济高质量发展的作用机理与空间效应，以2015—2022年东北地区34个地级市的冰雪企业数据与宏观经济数据为基础，通过测度冰雪产业集聚水平与经济高质量发展水平，运用空间计量模型实证检验冰雪产业集聚对经济高质量发展的影响及其空间效应。本文的边际贡献主要有以下三方面：① 通过系统梳理冰雪产业集聚对经济高质量发展的作用机制和空间传导机制，为理解冰雪产业在高质量发展中的角色提供新的理论视角；② 采用空间计量模型进行实证分析，从量化角度揭示冰雪产业集聚对经济高质量发展的影响及空间效应，增强了研究的科学性和可验证性；③ 立足东北振兴国家战略需求，研究结果为优化冰雪产业布局、提升区域经济活力提供科学依据。

2 理论机制分析

2.1 冰雪产业集聚对经济高质量发展的作用机制

高质量发展是体现新发展理念的发展，新发展理念是高质量发展的科学指引。依据新发展理念核心内涵——创新、协调、绿色、开放、共享，本文从规模经济效应、技术驱动效应、资源配置效应、低碳共治效应、品牌带动效应和就业引致效应六个方面，系统阐述冰雪产业集聚对经济高质量发展的作用机制。
① 规模经济效应是指随着生产规模的扩大，单位成本降低的经济现象。规模经济分为内部规模经济和外部规模经济两类：内部规模经济强调企业自身扩大，从而降低单位生产成本；外部规模经济则侧重产业集聚带来的区域内企业整体成本下降[16]。冰雪产业集聚通过共享交通设施、通信设施和物流网络等基础设施，显著降低单个企业的固定投资与运营成本。同时，冰雪企业的集聚吸引大量相关专业人才向该区域集中，减少企业的劳动力搜寻与培训成本。此外，规模经济效应不仅体现在生产环节，还延伸至服务领域。例如，冰雪旅游区的酒店、餐饮等配套服务通过客流量共享摊薄运营成本，形成“成本递减—收益递增”的正向循环，直接推动区域经济效率提升。
② 技术驱动效应表现为产业集聚对技术研发投入和科技创新效率的显著促进作用[17]。冰雪产业中的制造业具有显著的技术密集型特征，其集聚区成为技术创新的试验场。地理邻近性有效打破了企业、高校与科研机构之间的合作壁垒，通过装备共研、人才互聘和实验设施共享等机制，加速知识和技术的传播与转化。此外，冰雪产业集聚形成的竞争压力倒逼企业加大研发投入，通过技术迭代提升产品性能与服务效率，促进冰雪产业从传统要素驱动向创新驱动发展模式转型升级。
③ 产业在空间上高度集中后，通过企业间的协同合作，能够显著提高资源的利用效率，实现资源的优化配置[12]。在冰雪产业集聚区内，冰雪人才的集中形成高技能劳动力池，促进人力资本的高效匹配；政府专项扶持政策、市场融资渠道的拓宽以及产业基金的设立，为企业提供更多融资机会，降低资金获取成本；土地资源在产业集聚区内的合理规划与集约利用，提高了土地承载能力和使用效率，避免因分散布局导致的资源浪费。随着冰雪产业的集聚发展，其与相关产业的深度融合进一步推动了产业结构的优化和升级，促使经济重心从低端产品向高附加值、高技术含量的产业领域转移。这不仅提升了冰雪产业的整体竞争力和附加值，同时为区域其他产业的转型升级提供了示范效应和引领作用，从而推动了区域经济的高质量发展。
④ 冰雪产业集聚为低碳技术的推广和环境治理体系的完善提供重要平台。在这一平台上，冰雪企业通过紧密合作和信息共享，加速低碳技术的研发和应用，推动绿色生产方式的普及，进而降低生产过程中的能源能耗和碳排放强度。同时，政府通过强化环保监管、完善环境政策体系，持续优化区域环境治理能力，为冰雪产业乃至区域经济实现绿色、低碳、可持续发展提供了坚实的制度保障与政策支撑。这一低碳共治效应不仅有助于提升冰雪产业的生态效益，也为区域经济高质量发展注入了绿色动能。
⑤ 品牌带动效应体现为冰雪产业集聚对地区知名度与吸引力的提升作用。通过举办大型冰雪赛事、冰雪文化节庆活动以及打造具有地域特色和文化辨识度的冰雪品牌[18]，冰雪产业集聚区不仅塑造了高质量的区域形象，还向外界传递了独特的文化价值。这一品牌作为一种无形资产，通过降低信息不对称和减少交易成本，吸引了更多的投资、人才和其他关键生产要素的流入，进一步增强了区域经济的竞争力和可持续发展能力。
⑥ 就业引致效应表现为冰雪产业集聚对就业机会[19]与收入水平的双重提升。随着冰雪产业的规模化发展，企业在空间上的集中分布直接扩大了劳动力需求，创造了包括多元化、多层次的就业岗位。同时，冰雪产业集聚促进了相关服务业、制造业和旅游文化等上下游产业的联动发展，构建了完善的产业链生态系统，既创造了更多高附加值就业机会，又通过收入分配机制提高了整体收入水平，为区域经济的包容性增长和社会稳定提供有力支撑。

2.2 冰雪产业集聚对经济高质量发展的空间溢出机理

冰雪产业集聚对经济高质量发展的空间溢出机理可以归纳为技术扩散效应、产业联动效应、要素重组效应和生态示范效应四大效应。
在技术扩散效应方面，产业集聚通过企业、科研机构和相关产业间的知识共享和技术交流，提升区域内的创新能力，并通过空间扩散机制向周边区域辐射[20]，形成以冰雪产业集聚区为中心的梯度传导机制，不仅强化了核心区的竞争优势，也促使周边区域受益于知识溢出，进而优化区域经济结构，推动整体创新能力的提升。
产业联动效应则表现为通过产业链纵向延伸与产业集群横向拓展的双重动力，促进上下游产业的协同和融合发展。冰雪产业横跨第二、三产业，具有关联性强、融合度高和产业协同特征显著的特点，其聚集能带动装备制造、文化旅游、体育健康等关联产业的深度融合，形成跨区域的产业集群体系，产生溢出效应[21]。此外，土地资源、冰雪资源、冰雪专业人才等生产要素的系统性优化，为冰雪产业联动效应的发挥提供了关键支撑[22]。这种联动效应形成的协同网络，不仅促进核心区的产业升级，还促进周边地区经济的结构性升级。因此，区域协同合作开发是冰雪产业未来开发的重要路径[23]，为区域经济的高质量发展注入了持续动力。
在要素重组效应方面，冰雪产业集聚加速了资本、人才和信息的跨区域流动，使核心区优质资源得以向周边区域扩散，有效地打破了地域壁垒。通过劳动力、技术和资本的合理配置，产业集聚效应在更大范围内发挥作用，缓解了区域发展不平衡问题，促进了区域经济的协调发展。
生态示范效应则体现为绿色发展典型案例和成功经验对邻近地区的示范和引领作用[24]。作为自然资源依赖型的产业，冰雪产业开发受生态阈值约束，倒逼核心区探索环境治理与经济增长的共生路径。绿色技术研发、生态补偿机制等创新实践通过学习效应外溢，促使周边地区提高环保标准，从而实现生态保护与经济增长的良性互动，促进区域整体的绿色可持续发展进程。
综上，冰雪产业集聚对经济高质量发展的影响机制如图1所示。
图1 冰雪产业集聚对经济高质量发展的影响机制

Fig. 1 Mechanism of the impact of ice and snow industry agglomeration on high-quality economic development

3 研究方法与数据来源

3.1 基准回归

为研究冰雪企业集聚对经济高质量发展的影响，构建面板计量模型，如公式（1）。
Y i t = α 0 + α 1 X i t + β 1 C o n t r o l s i t + μ i + ε i t
式中： Y i t表示i城市第t年的经济高质量发展水平； X i t表示i城市第t年的冰雪企业集聚指数； C o n t r o l s i t表示各地各年的控制变量集； α 0为常数项； α 1 、 β 1为回归系数； ε i t为随机扰动项； μ i为个体固定效应。

3.2 空间计量模型构建

城市间的经济社会发展具有一定的空间关联性，即一个地区的经济发展不仅受自身因素的影响，还会受到邻近地区的空间效应的影响。考虑到冰雪企业集聚可能对城市经济高质量发展产生空间效应，本文将空间权重矩阵引入模型进行分析，建立空间计量模型[25]。
Y i t = α + ρ ∑ j = 1 N w i j Y j t   + β X i t + θ ∑ j = 1 N w i j X j t + μ i + δ t + ε i t ε i t = λ ∑ j = 1 N w i j ε j t + ν i t
式中： α为常数项； ρ为邻近区域因变量对本区域因变量的空间溢出效应； θ表示邻近区域自变量对本区域自变量的空间溢出效应； w i j代表空间权重矩阵； ε i t和 ν i t为随机扰动项； λ为随机误差项的空间误差系数；其他变量同公式（1）。

3.3 空间权重矩阵构建

空间权重矩阵通过数学形式定义不同空间单元之间的邻近性或关联强度，是量化地理单元之间空间关系的重要工具，矩阵设定的优劣直接影响模型的解释力。空间权重矩阵可分为地理距离矩阵、反距离矩阵、邻接矩阵和经济距离矩阵等。冰雪产业的集聚通常依托自然地理条件形成区域性集群，其溢出效应更多发生在相邻地区之间；同时，冰雪产业的发展受到政策引导，政策制定和经济合作往往发生在相邻地区，使用邻接矩阵能够合理、准确地描述冰雪产业集聚与经济高质量发展之间的空间关系，并有效排除远距离噪声影响。因此，本文选取邻接矩阵作为空间权重矩阵，其中相邻城市 w i j为1，不相邻城市 w i j为0。

3.4 变量选取

3.4.1 解释变量

随着产业集聚理论的持续发展，评估产业集聚程度的方法日益完善。第一，行业集中度用于评估某一行业中几家主要企业的市场份额，从而揭示该产业的集中程度[26]。第二，赫芬达尔指数通过计算所有企业在总收入或总资产中的比例平方和来衡量集中程度[27]。第三，区位熵分析特定地区内产业专业化水平，揭示该区域在整体区域中的地位[28]。第四，空间基尼系数则通过计算某地区特定产业就业人数占该产业全国就业人数的比例，与该地区总就业人数占全国总就业人数的比重之间的平方差来衡量该行业的空间分布特征[29]。
与其他评估方法相比，区位熵通过对比地方与全国的经济水平，考虑了企业规模和区域差异，从而消除了区域规模带来的外部干扰。因此，本文采用区位熵方法，以就业人数作为基础性指标[30]测算冰雪企业的集聚指数。t年城市i的冰雪企业集聚指数 A g g l o i t为：
A g g l o i t = ( M i t M t ) / ( P i t P t )
式中： M i t为城市i在t年的冰雪企业就业人数， P i t为城市i在t年的总就业人数， M t和 P t分别为t年n个城市冰雪企业总就业人数和t年n个城市总就业人数。

3.4.2 被解释变量

准确把握经济高质量发展的核心概念及其基本特征对于理论研究至关重要，同时也是评估地区发展质量的前提[31]。目前，相关研究主要从经济增长的速度和稳定性出发，探讨经济增长数量与经济发展质量之间的关系。有学者从流程视角出发，将经济发展质量的研究聚焦于经济增长方式、过程及结果[32]。从需求的角度来看，满足人民日益增长的美好生活需要也是评判经济发展质量的重要标准之一。这种需要不仅限于物质层面的满足，还包括个体全面发展的各方面要求[33,34]。从生态环境角度来看，经济高质量发展要求通过技术的创新来开发绿色清洁技术，减少环境污染，走可持续的生态经济发展道路，并促进环保及生态产业的发展[35]。现有研究通常采用两种思路构建经济高质量发展的评价指标体系。第一种是基于单一指标，将全要素生产率[25]、社会从业人员数量[36]等作为衡量经济发展质量的指标。第二种是构建综合指数法，从投入产出角度[37]、高质量发展内涵视角[38]出发，构建多维度的评价指标体系。
本研究在构建东北地区经济高质量发展评价指标体系时，充分借鉴了现有研究成果，并基于东北区域发展特征进行调整优化，以提升指标体系的科学性与适用性。遵循新发展理念的核心内涵，现有研究普遍从创新、协调、绿色、开放、共享五个维度构建评价体系[39,40]。创新是驱动经济发展的核心动力，经济创新性多从创新投入和创新产出两个方面进行测度，如科技支出占比、教育支出占比、专利授权数等[41]。经济协调性强调经济各部门、各区域之间的协调发展，主要体现为城乡协调和产业协调，采用城乡收入比或城镇化率表征城乡协调，第三产业产值占GDP比重表征产业结构协调[42,43]。生态环境保护是高质量发展的重要组成部分，主要通过环境污染与环境治理进行衡量，如三废排放和污染物治理[38]。开放是现代经济发展的重要特征之一，经济开放性衡量一个地区在贸易、投资和国际合作方面的能力，主要体现为对外贸易水平和外资水平[44]。共享发展是经济高质量发展的最终目标，经济共享性强调发展成果惠及全体人民，解决人民最关心的利益问题，如就业、收入、医疗、公共服务水平等，具体指标体现为失业水平、相关保险参保水平、生活水平等[45,46]。
东北地区作为我国重要的老工业基地，面临产业结构偏“重”、资源依赖性强等发展瓶颈问题[47]。在推动经济转型升级过程中，提升经济效率成为破解资源约束、实现高质量发展的关键。因此，在构建东北地区经济高质量发展评价体系时，经济效率维度尤为重要。经济效率主要反映区域经济增长的稳定性、资源配置的合理性及生产要素的利用效率。在已有研究中，经济效率通常通过GDP增长率、劳动生产率、土地生产率和资本生产率等指标进行衡量，这一测度方法已应用于评估东北地区高质量发展的研究[48]。具体而言，增长质量是衡量经济运行稳定性的核心指标，经济运行稳定是提升经济效率的基础；劳动生产率、土地生产率和资本生产率是生产要素使用效率的重要体现。因此，本文构建的东北地区经济高质量发展指标体系，既继承已有研究创新性、协调性、绿色性、开放性和共享性五大维度，确保指标体系的科学性与可比性，又强化了经济效率维度，凸显东北地区资源利用效率提升的重要性。经济高质量发展指标体系如表1所示。
表1 市域经济高质量发展指标体系

Tab. 1 Indicator system for high-quality economic development

一级指标 二级指标 三级指标 三级指标补充说明 指标属性 参考文献
经济效率 增长质量 人均GDP（元） 全市GDP/全市总人口（元） 正 王伟等[48]
GDP增长率（%） （本期GDP-上期GDP）/上期GDP（%） 正
要素利用 劳动生产率 GDP/从业人数（亿元/每人） 正
资本生产率 GDP/全社会固定资产投资 正
土地生产率 GDP/ 城市建成区面积（亿元/km2） 正
经济发展协调性 城乡协调 城乡收入比 城镇居民人均可支配收入/
农村居民人均可支配收入		 负 欧阳峣等[42]
杨耀武等[43]
产业协调 产业结构 第三产业占GDP比重（%） 正
经济发展绿色性 环境污染 工业废气污染 单位工业产值废气排放量
（m3/万元）		 负 刘佳等[38]
工业废水污染 单位工业产值废水排放量
（L/万元）		 负
工业固废污染 单位工业产值固体废物产生量
（t/万元）		 负
环境治理 污水治理 污水处理厂集中处理率（%） 正
垃圾治理 生活垃圾无害化处理率（%） 正
经济发展开放性 对外贸易 贸易开放度 进出口总额占GDP比重（%） 正 王小华等[44]
净出口额 出口额-进口额（万元） 正
外资水平 外资企业总产值（万元） 正
外商投资企业个数（个） 正
经济发展共享性 失业水平 城镇登记失业率（%） 负 张震[45]
魏艳华等[46]
社会保障 医疗保障 职工基本医疗保险参保人数/
总人口数（%）		 正
就业保障 失业保险参保人数/总人口数（%） 正
养老保障 城镇职工基本养老保险参保人数
占总人口数比重（%）		 正
居民生活 医疗水平 千人拥有医生数（个） 正
收入水平 城镇非私营单位在岗职工
平均工资（元）		 正
消费水平 社会消费品零售总额/GDP 正
经济发展创新性 创新投入 教育支出强度 教育支出/地方一般公共
预算支出（%）		 正 杜锦等[41]
科技支出强度 科技支出/地方一般公共
预算支出（%）		 正
创新产出 技术创新成效 每万人专利授权数（件） 正

3.4.3 控制变量

考虑到其他关键因素对经济高质量增长的影响，根据已有文献，分别从金融、政府、投资等方面进行控制[49,50]。① 金融发展程度（Financial Development Level，FDL）：金融发展可以提高资源配置的效率，使资金能够更迅速和有效地流向最有生产力的项目和企业。通过金融市场，资本可以在不同产业之间进行再分配，从而促进经济的高质量发展。故使用年末金融机构存贷款余额与GDP比值表示金融发展程度。② 政府介入水平（Government，GOV）：政府的政策和行为对地区企业的生产活动有重要影响，进而影响经济发展，因此采用政府财政一般支出与该地区GDP的比值来评估政府介入的程度。③ 人力资本水平（Human Capital Level，HCL）：人力资本的增长代表了城市知识资本的积累过程，这有助于推动经济高质量发展。大学生作为创新活动的重要力量，其数量的增多反映出城市的活力，并有利于企业的创新活动，从而促进城市经济的高质量发展。因此，采用在读本科及专科学生人数与年终总人口的比例作为代表指标。④ 基础设施水平（Basic Facility Level，BFL）：完善基础设施可以有效减少生产要素流动的成本，这有利于区域规模效应的形成。为了衡量这一水平，本文选取了人均公路货运量作为代表变量。⑤ 互联网普及率（Internet Popularity Ratio，IPR）：互联网普及率高意味着信息获取和传播的速度和广度增加。企业和个人能够更快速地获取市场信息、技术信息和政策信息，电商交易和数字服务的规模和质量更高，提升经济质量。本文选用每百人互联网用户数表征互联网普及率。所有变量说明见表2。
表2 变量说明

Tab. 2 Variable explanation

变量类型 变量 变量符号 变量解释
解释变量 冰雪企业集聚 Agglo 根据式（3）计算
被解释变量 经济高质量发展 EDQ 根据表1中的指标体系计算
控制变量 金融发展程度 FDL 年末金融机构存贷款余额/GDP
政府介入水平 GOV 政府财政一般支出与/GDP
人力资源水平 HCL 普通本专科在校学生数/年末总人口数
基础设施水平 BFL 人均公路货运量
互联网普及率 IPR 每百人互联网用户数

3.5 数据来源

以2015—2022年东北三省34个地级市（不包括延边朝鲜族自治州和大兴安岭地区）为研究对象。经济高质量发展及控制变量数据来源于历年《中国城市建设统计年鉴》《中国城市统计年鉴》，以及各市统计年鉴和统计公报。冰雪企业数据主要通过全国企业征信查询平台“企查查”（https://www.qcc.com）获取。首先，通过筛选关键词“冰”“雪”，收集和整理辽宁省、吉林省和黑龙江省范围内冰雪企业数据，包括企业名称、经营状态、注册资本、实缴资本、成立时间、营业期限、参保人数、所属省份城市、所属行业和经营范围等属性信息。其次，以经营范围包含“滑冰、滑雪、冰雪、冰场和冰球”为条件，剔除非冰雪相关企业，通过去除所有状态为撤销、吊销、注销或重复注册的公司，最终获得有效的冰雪行业企业数据总计4,711条（截止日期2022年12月31日）。
划分冰雪企业类型的标准是：① 冰雪旅游企业：企业名称包含“旅游”或经营范围包含“旅游管理服务、游览景区管理和旅游”。② 冰雪运动企业：经营范围包含“滑雪培训、滑冰培训、冰壶培训与冰球培训”或“体育竞赛和体育运动项目”。③ 冰雪文化企业：企业名称包含“文化”或经营范围包含“组织文化艺术交流活动、艺术、会议和展览”。④ 冰雪制造企业：经营范围包含“冰雪运动设备、滑雪设备、滑雪器材、雪板、雪服、雪镜、雪鞋、雪机、冰机、雪车、滑雪场设备、缆车、魔毯、体育用品、制造与安装”任何一项，即被认定为冰雪制造企业。

4 实证结果分析

4.1 冰雪企业集聚的时空演变特征

基于区位熵测算的各类冰雪企业集聚水平如图2所示。可以看出，2015—2022年冰雪旅游、冰雪运动和冰雪制造企业集聚水平整体呈上升趋势。具体而言，冰雪旅游企业集聚水平在研究期内保持较高水平，在2019年和2022年集聚水平均超过0.9，在2019年达到最高值0.951。冰雪运动企业的集聚水平在整个研究期内波动较大，2015—2018年呈下降趋势，从0.626下降至0.499；随后在2019年有所回升，2022年集聚水平为0.583。冰雪制造企业集聚水平呈现明显的上升趋势，从2015年的0.419逐步增加到2022年的0.529。冰雪文化企业集聚水平相对较为稳定，始终保持在0.6至0.7之间。
图2 2015—2022年冰雪企业集聚水平变化趋势

Fig. 2 Trends in the level of ice and snow enterprise agglomeration from 2015 to 2022

冰雪旅游企业集聚水平持续上升，主要得益于政策支持和市场需求的增长[51]，尤其是随着冬季奥运会等大型赛事的影响，冰雪旅游的吸引力增强。东北地区的一些知名冰雪旅游品牌和项目，如亚布力滑雪场、长白山国际度假区等，具有较强的市场号召力，吸引了大量游客和相关企业的集聚。冰雪运动企业集聚水平波动较大，可能与市场初期阶段的需求不稳定以及政策推广力度的变化有关，但近年来随着冰雪运动热潮的逐步升温，集聚水平有所回升。冰雪制造企业集聚水平的提升反映了冰雪产业链的逐步完善和对制造业基础的依赖，特别是在北京冬奥会筹备阶段（2015—2021年），冰雪装备制造企业数量快速增加[52]，推动产业集聚和技术创新。而冰雪文化企业集聚水平的下降可能是文化产品和服务创新不足、市场成熟度较低以及政策支持和资源投入相对滞后等原因。
为了更直观地展示各类冰雪企业集聚水平的时空演变趋势，本文采用等分法将 2015年、2022年发展水平分为5个区间类型，并运用 ArcGIS 软件，绘制 2015 年和 2022年4类冰雪企业集聚水平空间分布图（图3）。可以看出，2015年冰雪旅游企业集聚以哈尔滨和白山为最高点，2022年新增阜新，呈“三足鼎立”局面。2015年冰雪运动企业集聚主要集中在哈尔滨和白山，2022年哈尔滨继续作为中心城市，但另一个中心由白山转移到阜新。2015年、2022年冰雪文化企业集聚均以哈尔滨、牡丹江、吉林和朝阳为核心，其他地区集聚水平较低。冰雪制造企业始终集中在哈尔滨，哈尔滨作为工业基础较强的城市，拥有完善的制造业体系，吸引大量冰雪制造企业集聚，其他地区的冰雪制造业发展尚未成熟、集聚水平相对较低。
图3 2015年和2022年冰雪企业集聚空间分布

注：此图底图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号为GS（2019）1822号）绘制。

Fig. 3 Spatial distribution of agglomeration of ice and snow enterprises in 2015 and 2022

4.2 冰雪企业集聚对经济高质量发展的影响效应

4.2.1 基准回归分析

表3列（1）为面板混合最小二乘法的估计结果，冰雪运动、冰雪制造产业的集聚对经济高质量发展的影响系数显著为正，其回归系数分别为0.3371和0.0883。列（2）为加入控制变量后的面板混合最小二乘法的估计结果，加入控制变量后，冰雪旅游、冰雪运动和冰雪制造产业集聚对经济高质量发展的影响系数均在1%的水平上显著为正。由于各地存在异质性因素，可能存在不随时间变化的个体固定效应，故列（3）呈现了个体固定效应估计结果。基准回归结果表明冰雪旅游、冰雪运动和冰雪制造产业集聚对经济高质量发展具有显著促进作用，冰雪文化产业集聚的效应不显著。
表3 基准回归结果

Tab. 3 Baseline regression results

变量 （1）
面板混合最小二乘法		 （2）
面板混合最小二乘法		 （3）
个体固定效应
Agglo冰雪旅游 -0.1124 0.2832*** 0.3517***
（0.0691） （-0.0188） （0.0752）
Agglo冰雪运动 0.3371*** 0.2370*** 0.2513***
（0.0911） （-0.0153） （0.0758）
Agglo冰雪文化 0.0016 -0.1354 -0.0705
（0.0253） （0.7782） （0.0450）
Agglo冰雪制造 0.0883* 0.3706*** 0.2632***
（0.0489） （0.0281） （0.0735）
FDL 0.0372 0.0767**
（0.6151） （0.0368）
GOV 0.2085 -0.1516***
（0.1748） （0.0470）
NUS 0.3683*** 0.0351
（0.0213） （0.0332）
BFL 0.0113 0.0453
（0.6523） （0.0288）
IPR 0.1248*** 0.0655
（0.0185） （0.0591）
常数项 -1.275*** -1.4687*** -1.0309***
（0.0435） （0.2956） (0.2430)
R2 0.1892 0.6738 0.4601

注：1. 非括号内值为回归系数，括号内值为标准误。2. *、**和***分别表示在10%、5%和1%水平下显著。3. 表6和表7同

4.2.2 空间相关性检验及模型识别

在运用空间计量模型分析之前，首先对冰雪企业集聚指数和经济高质量发展水平进行空间依赖特征分析。基于邻接矩阵，表4列出了2015—2022年冰雪企业集聚指数和经济高质量发展水平的Moran's I 指数。结果显示，Moran's I 指数均通过了1%的显著性水平，说明冰雪企业集聚指数和经济高质量发展水平具有空间正相关性，即高水平经济高质量发展与冰雪企业集聚程度高的城市与其他高水平城市地理邻近，这些城市在空间上并不是独立分布的。
表4 2015—2022年冰雪企业集聚指数和经济高质量发展水平Moran's I指数

Tab. 4 Moran's I value of the level of high-quality economic development from 2015 to 2022

年份 冰雪企业集聚指数 经济高质量发展水平
2015 0.121 0.138
2016 0.128 0.130
2017 0.136 0.127
2018 0.149 0.105
2019 0.156 0.095
2020 0.159 0.125
2021 0.164 0.142
2022 0.176 0.087
根据Elhorst[53]的空间模型选择方法，使用LR检验和Wald检验判断空间杜宾模型（SDM）能否退化为空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。根据表5显示的检验结果，LR检验和Wald检验拒绝空间杜宾模型退化为空间滞后和空间误差模型，除此之外，Hausman检验值为5.22，P值为0.876，未达到显著水平，因此选择随机效应的空间杜宾模型。
表5 空间计量模型识别结果

Tab.5 Spatial measurement model identification results

空间计量模型检验 Value P-value
LR检验 LR-SDM/SLM 53.32 0.000
LR-SDM/SEM 56.58 0.000
Wald检验 Wald-SDM/SLM 47.35 0.000
Wald-SDM/SEM 61.02 0.000
Hausman检验 5.22 0.876

4.2.3 空间效应分析

表6是随机效应SDM的估计结果。在考虑空间效应的SDM模型中，冰雪旅游、冰雪运动和冰雪制造企业集聚及其空间滞后项系数均为正，对经济高质量发展的影响程度为冰雪制造>冰雪旅游>冰雪运动，且均通过了1%的显著性检验；然而，冰雪文化企业集聚对经济高质量发展的作用不显著。对比来看，SDM所报告出的回归系数大于基准回归估计结果，说明基准回归由于忽视空间效应会低估冰雪企业集聚的影响效应。
表6 空间杜宾模型估计结果

Tab. 6 Estimation results of SDM

变量 主效应 w x
Agglo冰雪旅游 1.8319*** 2.6031**
（-0.5030） （-1.0633）
Agglo冰雪运动 1.0039*** 2.3054***
（-0.2134） （-0.8014）
Agglo冰雪文化 -0.2950 -0.9817
（-0.1833） （-0.6723）
Agglo冰雪制造 2.6375*** 3.7283**
（-0.7177） （-1.5615）
FDL -0.0443*** -1.4476***
（-0.0153） （-0.4026）
GOV -0.1382 1.5741
（-0.1248） （-1.5421）
NUS 0.4877** 0.4822***
（-0.2426） （-0.1556）
BFL -0.0027*** -0.0647***
（-0.0009） （-0.0188）
IPR 0.0011 0.0312***
（-0.0007） （-0.0075）
常数项 -12.3602***
Log-L 207.6904
冰雪旅游、冰雪制造和冰雪运动企业集聚对经济高质量发展的影响程度存在差异的主要原因为：第一，产业链和附加值不同。冰雪制造业的产业链较长，涉及从原材料采购、生产加工到市场销售的各个环节，且技术含量高，附加值较大。因此，其对经济发展的拉动作用最为显著。冰雪旅游和冰雪运动虽然也能带动经济，但其产业链相对较短，附加值和技术含量相对较低，因此影响程度次之。第二，市场规模和需求结构不同。冰雪制造业的市场覆盖面广，面向全国乃至国际市场，需求规模较大，而冰雪旅游和冰雪运动的市场主要依赖地方及周边地区，受地域和季节性因素影响较大，市场规模相对有限。
此外，冰雪文化产业集聚的经济效应不显著，主要源于其经济效益的显性与隐性差异。冰雪文化产业以非物质文化产品和创意服务为核心，其经济价值的实现高度依赖品牌塑造、文化消费市场的成熟度以及市场认知度。尽管东北地区拥有丰富的冰雪文化资源，但尚未形成规模化的IP 开发、数字内容生产等高附加值产业链，导致集聚效应难以直接转化为显著的经济产出。此外，冰雪文化产业的隐性价值主要体现在区域品牌塑造、文化认同强化等方面，这些影响往往具有长期性和间接性。由于现有经济核算体系难以有效衡量其对经济增长的直接贡献，因此冰雪文化企业的集聚未能对经济高质量发展产生显著影响。

4.2.4 空间效应分解

当因变量的空间滞后系数显著不为零时，SDM模型的点估计可能会出现偏差。这要求对所有自变量的总效应进行详细分解，以准确计算出其直接效应和间接效应。不同类型冰雪企业集聚对经济高质量增长的直接效应和间接效应结果见表7。
表7 空间效应分解结果

Tab. 7 Results of spatial spillover partial differential estimation

变量 效应分解
直接效应 间接效应 总效应
Agglo冰雪旅游 0.2617
（0.2102）		 12.9903**
（5.3374）		 13.2520**
（5.5009）
Agglo冰雪运动 0.2888**
（0.1342）		 5.9112***
（2.0375）		 6.2000***
（2.1016）
Agglo冰雪文化 -0.0728
（0.0578）		 -1.8777
（1.4371）		 -1.9505
（1.4767）
Agglo冰雪制造 0.4979
（0.3721）		 17.6692**
（7.1437）		 18.1672**
（7.3677）
冰雪旅游与冰雪制造企业的集聚效应在促进经济高质量增长方面表现出显著的间接效应，而直接效应并不显著，即其对本地经济高质量增长缺乏显著作用，但能够有效带动邻近区域的发展。这一现象可能源于冰雪旅游与冰雪制造企业的产业溢出效应。两类冰雪企业的集聚能够推动周边区域的基础设施建设、消费市场拓展及相关产业协同发展，从而促进邻近地区的经济高质量增长。具体而言，冰雪制造企业通常具有明显的产业链分工特征，其核心制造环节往往依赖周边城市提供原材料、零部件等配套支持。这种跨区域的产业链协作模式使得技术溢出与经济效益更多体现在周边地区，而非集聚地本身。同时，集聚地可能面临土地、环境等要素约束，限制了冰雪制造企业集聚带来的规模效应在本地的充分释放。冰雪旅游企业以中小企业为主，普遍存在经营规模小、纳税贡献有限的特点，难以形成显著的规模经济效应，从而对地方财政的直接贡献相对有限，形成“旅游业富民不富政府”的发展困境[54]。此外，冰雪旅游具有较强的空间流动性，游客的跨区域消费行为会将经济效益外溢至邻近地区，进一步削弱了冰雪旅游对本地经济的直接拉动作用。
冰雪运动企业集聚的直接效应和间接效应均显著，主要源于其产业链延展性和消费带动效应。首先，冰雪运动企业的发展能够直接推动本地体育产业、旅游服务业及相关制造业协同发展，提升区域经济质量。其次，冰雪运动设施的建设和赛事活动的举办能够吸引大量外部游客和投资，扩大消费市场，增强本地经济活力。同时，冰雪运动企业的技术创新、品牌影响力及市场拓展往往具有较强的空间溢出效应，带动邻近区域冰雪经济的发展。可见，冰雪运动产业在赋能区域发展的同时也发挥了“利他”属性[55]。

5 结论与讨论

5.1 结论

本文基于2015—2022年东北地区34个地级市的冰雪企业数据和经济数据，揭示了冰雪企业集聚的时空演化特征，运用空间杜宾模型深入研究了冰雪企业集聚对经济高质量发展的影响机理和空间溢出效应。主要结论如下：
① 从冰雪企业集聚发展趋势看，2015—2022年期间，冰雪旅游、冰雪运动和冰雪制造企业集聚水平整体呈上升趋势，产业集中度逐步提高；冰雪文化企业的集聚水平相对稳定，波动较小。从空间分布来看，该时期冰雪制造企业始终高度集中于哈尔滨，产业集聚格局较为稳定；冰雪文化企业的集聚核心保持不变，未出现明显的空间变迁；冰雪旅游和冰雪运动企业的集聚中心则发生显著变化，阜新逐渐成为新的重要集聚点。整体而言，哈尔滨在四类冰雪企业集聚中均占据核心地位，是东北冰雪产业发展的重要中心。
② 冰雪旅游、冰雪运动和冰雪制造企业集聚对经济高质量发展具有显著促进作用，且影响程度从大到小依次为冰雪制造（2.6375%）、冰雪旅游（1.8319%）和冰雪运动（1.0039%）；而冰雪文化企业集聚对经济高质量发展的作用不显著。
③ 冰雪旅游、冰雪运动和冰雪制造企业集聚对经济高质量发展具有显著空间溢出效应。在邻接矩阵下，冰雪运动企业集聚对经济高质量发展具有本地和邻近区域的双重空间溢出效应；冰雪旅游和冰雪制造企业集聚则主要对邻近区域的经济高质量发展产生空间溢出效应，但对本地经济的影响有限；冰雪文化企业集聚的空间溢出效应不显著。

5.2 政策建议与讨论

基于以上研究结论，提出如下政策建议：
① 分类制定实施产业政策，精准释放冰雪企业集聚效应。针对冰雪制造业对经济高质量发展的强劲作用，需强化其供应链的区域辐射能力，鼓励龙头企业将原材料加工、零部件生产等环节向周边城市转移，并通过跨区域技术共享平台促进产学研合作，提升整体竞争力。冰雪旅游业应重点破解景区分散带来的服务短板，统筹设计跨省域冰雪旅游线路，加快构建“三纵三横”旅游通道；以亚布力、雪乡、长白山、北大湖、松花湖等冰雪旅游特色IP为核心，打造冰雪旅游核心圈；利用数字化技术优化游客管理，并通过联合营销、票务互通等方式增强整体吸引力。冰雪运动业应依托赛事经济，充分发挥大型体育赛事对冰雪运动业的引领和带动作用。通过政府引导、企业投资与社会资本参与，引进具有国际影响力的高水平赛事，打造自主品牌赛事，形成完善、稳定的赛事体系，扩大赛事对相关产业的带动效应。
② 强化核心城市辐射能力，构建多层级冰雪产业集群。依托哈尔滨、长春、沈阳等核心城市的资源禀赋和产业基础，建设一批冰雪经济产业园区，培育形成世界级冰雪运动和旅游中心。在核心城市培育冰雪制造、体育培训等高端业态的同时，通过政策支持、产业协同和基础设施建设，增强其对周边地区的辐射带动作用。通过完善技术、市场和资本的流动机制，促进核心城市与周边城市联动发展，推动冰雪产业链的协同创新和资源共享，最终形成多层级、多维度的冰雪产业集群体系，提升整体竞争力，推动东北地区冰雪经济的协同高质量发展。
③ 推动冰雪文化价值转化，探索区域协同创新路径。针对冰雪文化企业集聚效应不显著的问题，须以文化赋能为核心，深入挖掘东北少数民族冰雪文化元素，打造具有地方特色的文化IP，通过影视、文创产品、非遗手工艺等多元载体实现市场化转化，形成“冰雪+文化”品牌矩阵。选取延边、长白山等地区试点“冰雪文化+乡村振兴”融合模式，通过冰雪节庆、民俗活动与乡村生态旅游结合，开发冰雪民宿、文化研学等新业态，带动边缘地区经济多元化发展，破解冰雪文化企业集聚的经济效应不足的问题。
④ 构建区域协同机制，提升空间溢出效应。加快建设核心城市与邻近县域的快速交通廊道，在省际交界区设立“冰雪经济合作示范区”，联合投资交通、物流等跨区域基础设施，降低要素流动成本。推动建立“冰雪产业技术创新联盟”，推动冰雪企业跨行业协作研发智能化设备，通过技术共享降低创新成本，强化企业间知识溢出。搭建东北冰雪产业协同发展联席会议平台，由三省发改、文旅、交通等部门及龙头企业定期召开会议，统筹制定跨区域冰雪产业规划、技术标准与生态保护红线，破解政策碎片化与重复建设问题。
尽管冰雪产业集聚在现实发展中已取得一定进展，但其对经济高质量发展的具体作用路径和空间效应仍有待深入探讨。因此，本文分析了冰雪产业集聚对经济高质量发展的作用机制，并揭示了其对经济高质量发展的影响及空间效应。研究结果与现有文献研究结论基本一致，即冰雪经济的发展能够提高城乡居民收入、城镇化水平和可持续发展能力[2,4]。本文在现有研究的基础上进一步深化和拓展：聚焦冰雪产业内部的异质性特征，系统研究不同类型冰雪产业的集聚模式，并通过引入空间杜宾模型，实证检验其对经济高质量发展的差异化影响及空间溢出效应。这一研究不仅弥补了现有文献在冰雪产业类型分析及空间效应探讨方面的不足，还为相关领域研究提供了分析框架和实证依据，进一步丰富了冰雪产业经济效应的研究视角与内容。
然而，本文仍存在一些局限：其一，本文采用区位熵衡量冰雪企业集聚水平，虽能反映空间集中度，但未能全面揭示冰雪企业集聚的多维特征。未来研究可进一步引入产业专业化集聚和多样化集聚等指标，以更精准地刻画冰雪企业的集聚特征。其二，本文研究基于市域尺度，未考虑不同空间尺度下的差异性。后续研究需进一步关注省域、县域与城市群等尺度效应。其三，本文研究基于东北地区，研究结论在其他冰雪经济区的适用性仍需进一步验证。未来可对比不同气候区与不同经济水平区域的冰雪产业经济效应，提炼具有普适性的规律，为区域冰雪经济发展提供更具针对性的政策建议。

感谢三位匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力，评审专家对本文研究框架调整、指标体系构建、研究方法完善、图表结果呈现和研究结果讨论的修改意见，使本文获益匪浅，在此深表谢意。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
邱灵. 践行“冰天雪地也是金山银山”理念打造东北全面振兴新增长点. 宏观经济管理, 2025(2): 2, 93.

[Qiu Ling. Practice the concept of “ice and snow are also gold mountains and silver mountains”, and create a new growth point for the comprehensive revitalization of Northeast China. Macroeconomic Management, 2025(2): 2, 93.]

[2]
孙哲. 东北三省冰雪产业高质量协同发展的现实困境与实践通路. 沈阳体育学院学报, 2023, 42(4): 122-128.

DOI

[Sun Zhe. Practical difficulties and paths of high-quality coordinated development of ice and snow industry in Northeast China. Journal of Shenyang Sport University, 2023, 42(4): 122-128.]

DOI

[3]
“吉林省冰雪经济高质量发展调查研究”课题组. 冰雪经济发展与城镇化水平动态关系研究. 经济纵横, 2022(6): 121-128.

[“Survey and Research on High-Quality Development of Ice and Snow Economy in Jilin Province” Research Group. Research on the dynamic relationship between the development of ice and snow economy and the level of urbanization. Economic Review Journal, 2022(6): 121-128.]

[4]
孙辉, 刘冬磊, 王子朴. 中国式现代化视域下冰雪产业高质量发展: 基础、使命与路径. 沈阳体育学院学报, 2023, 42(2): 9-16.

DOI

[Sun Hui, Liu Donglei, Wang Zipu. High-quality development of ice and snow industry in the perspective of Chinese path to modernization: Foundation, missions and paths. Journal of Shenyang Sport University, 2023, 42(2): 9-16.]

[5]
张东徽, 吴昊, 吴畏, 等. 冰雪旅游与区域共同富裕: 基于东北6市面板数据的实证研究. 科学决策, 2022(8): 136-149.

[Zhang Donghui, Wu Hao, Wu Wei, et al. Ice and snow tourism and regional co-prosperity: An empirical study based on the panel data of six cities in Northeast China. Scientific Decision Making, 2022(8): 136-149.]

[6]
李瑛, 程茂滕, 张路. 北京冬奥会与中国冰雪经济发展: 基于体育赛事产业的研究视角. 山西财经大学学报, 2022, 44(12): 122-130.

[Li Ying, Cheng Maoteng, Zhang Lu. Beijing winter olympics and China's ice and snow economy development: Based on the research perspective of sport event industry. Journal of Shanxi University of Finance and Economics, 2022, 44(12): 122-130.]

[7]
杨向军, 郭修金, 曹大伟, 等. 冰雪运动助力东北地区乡村振兴的内在逻辑、困境与路径. 体育文化导刊, 2022(8): 27-34, 42.

[Yang Xiangjun, Guo Xiujin, Cao Dawei, et al. Inner logic, dilemma and path of ice and snow sports helping rural revitalization in Northeast China. Sports Culture Guide, 2022(8): 27-34, 42.]

[8]
王飞, 张莹, 孙大海, 等. 以冰雪运动高质量发展推进体育强国建设: 现实基础、困境与战略路径. 沈阳体育学院学报, 2023, 42(3): 24-30.

DOI

[Wang Fei, Zhang Ying, Sun Dahai, et al. Promoting sports power construction with high-quality development of ice and snow sports in China: Realistic basis, dilemmas and strategic paths. Journal of Shenyang Sport University, 2023, 42(3): 24-30.]

[9]
沈宏亮, 张佳, 刘玉伟. 产业集聚、FDI约束与产业升级: 基于中国工业企业数据的实证分析. 商业研究, 2020(2): 83-90.

[Shen Hongliang, Zhang Jia, Liu Yuwei. Industrial agglomeration, FDI constraints, and industrial upgrading: An empirical analysis based on China's industrial enterprise data. Commercial Research, 2020(2): 83-90.]

[10]
Vargas M, Garrido N. The spatial concentration of high-skilled workers and city productivity: The case of Latin America. CEPAL Review, 2022, 2021(135): 177-201.

[11]
谢里, 张敬斌. 中国制造业集聚的空间技术溢出效应: 引入制度环境差异的研究. 地理研究, 2016, 35(5): 909-928.

DOI

[Xie Li, Zhang Jingbin. The spatial technology spillovers effect of Chinese manufacturing industries' agglomeration: The difference of institutional environment. Geographical Research, 2016, 35(5): 909-928.]

[12]
季书涵, 朱英明, 张鑫. 产业集聚对资源错配的改善效果研究. 中国工业经济, 2016(6): 73-90.

[Ji Shuhan, Zhu Yingming, Zhang Xin. Study of industrial agglomeration improving misallocation of resources. China Industrial Economics, 2016(6): 73-90.]

[13]
曾曦昊, 纪明, 许贵林. 新基建赋能共同富裕的效应及机制研究. 统计与决策, 2024, 40(14): 52-57.

[Zeng Xihao, Ji Ming, Xu Guilin. Research on the effect and mechanism of new infrastructure empowering common prosperity. Statistics & Decision, 2024, 40(14): 52-57.]

[14]
郭倩钰, 孙威, 孙涵. 北京市制造业与生产性服务业协同集聚的测度方法与时空演变. 地理学报, 2025, 80(2): 415-432.

DOI

[Guo Qianyu, Sun Wei, Sun Han. Measuring methods and spatio-temporal evolution of the collaborative agglomeration between manufacturing and producer services in Beijing. Acta Geographica Sinica, 2025, 80(2): 415-432.]

DOI

[15]
朱惠, 李晓辉, 陈昭. 产业协同集聚对出口技术复杂度的影响及其作用机制: 基于创新创业水平中介效应的研究. 科技管理研究, 2024, 44(22): 173-184.

[Zhu Hui, Li Xiaohui, Chen Zhao. The impact and mechanism of industrial synergy agglomeration on export technology complexity: A study based on the mediating effect of innovation and entrepreneurship level. Science and Technology Management Research, 2024, 44(22): 173-184.]

[16]
Marshall A. Principles of Economics. London: Macmillan, 1890: 267-277.

[17]
王仁祥, 白旻. 金融集聚能够提升科技创新效率么? 来自中国的经验证据. 经济问题探索, 2017(1): 139-148.

[Wang Renxiang, Bai Min. Can financial agglomeration improve the efficiency of scientific and technological innovation? Empirical evidence from China. Inquiry into Economic Issues, 2017(1): 139-148.]

[18]
王稳, 孙巧荣, 李晓华. 我国民族传统体育中劳动资源的系统整饬与创新应用. 体育学研究, 1-19[2025-05-12]. https://doi.org/10.15877/j.cnki.nsic.20250107.002.

[Wang Wen, Sun Qiaorong, Li Xiaohua. The systematic reorganization and innovative application of labor resources in China's national traditional sports. Journal of Sports Research, 1-19[2025-05-12]. https://doi.org/10.15877/j.cnki.nsic.20250107.002.]

[19]
曹倩雯, 曾军平. 知识产权治理与城市经济韧性: 来自国家知识产权示范城市的经验证据. 城市问题, 2024(12): 46-55.

[Cao Qianwen, Zeng Junping. Intellectual property governance and urban economic resilience: Empirical evidence from national intellectual property demonstration cities. Urban Problems, 2024(12): 46-55.]

[20]
孙久文, 夏迎. 西部地区高新技术产业集聚对经济高质量发展的影响研究. 贵州师范大学学报(社会科学版), 2025(1): 75-88.

[Sun Jiuwen, Xia Ying. Research on the influence of high-tech industry agglomeration on high-quality economic development in Western China. Journal of Guizhou Normal University (Social Science Edition), 2025(1): 75-88.]

[21]
曾鑫峰, 黄海燕. 长三角体育产业集聚的经济溢出效应: 基于空间杜宾模型的实证分析. 上海体育学院学报, 2023, 47(8): 22-32.

[Zeng Xinfeng, Huang Haiyan. Economic spillover effects of sports industry agglomeration in the Yangtze River Delta: An empirical analysis based on spatial dubin model. Journal of Shanghai University of Sport, 2023, 47(8): 22-32.]

[22]
李宇, 巩蓉蓉, 董锁成, 等. 中国冰雪经济新质生产力的理论体系与发展方向. 地理学报, 2025, 80(2): 545-562.

DOI

[Li Yu, Gong Rongrong, Dong Suocheng, et al. The theoretical system and development directions of new quality productive forces of China's ice and snow economy. Acta Geographica Sinica, 2025, 80(2): 545-562.]

DOI

[23]
唐承财, 肖小月, 秦珊. 中国冰雪旅游研究: 内涵辨析、脉络梳理与体系构建. 地理研究, 2023, 42(2): 332-351.

DOI

[Tang Chengcai, Xiao Xiaoyue, Qin Shan. Research on ice and snow tourism in China: Connotation identification, context sorting and system construction. Geographical Research, 2023, 42(2): 332-351.]

[24]
成春林, 李涵, 陶士贵. 长江经济带高质量发展指标体系构建与测度. 统计与决策, 2022, 38(9): 99-103.

[Cheng Chunlin, Li Han, Tao Shigui. Index system construction and measurement of high-quality development in the Yangtze River Economic Belt. Statistics & Decision, 2022, 38(9): 99-103.]

[25]
朱喜安, 张秀. 高新技术产业聚集与区域经济增长质量的空间溢出效应研究: 基于面板空间杜宾模型的研究. 经济问题探索, 2020(3): 169-184.

[Zhu Xi'an, Zhang Xiu. Research on the relation between high-tech industry agglomeration and the quality of regional economic growth-empirical analysis based on provincial panel space durbin model. Inquiry into Economic Issues, 2020(3): 169-184.]

[26]
王子龙, 谭清美, 许箫迪. 产业集聚水平测度的实证研究. 中国软科学, 2006(3): 109-116.

[Wang Zilong, Tan Qingmei, Xu Xiaodi. The empirical analysis of agglomeration level measurement of industrial cluster. China Soft Science, 2006(3): 109-116.]

[27]
乔彬, 李国平, 杨妮妮. 产业聚集测度方法的演变和新发展. 数量经济技术经济研究, 2007, 24(4): 124-133, 161.

[Qiao Bin, Li Guoping, Yang Nini. The evolution and new development of the industry agglomeration measurement. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2007, 24(4): 124-133, 161.]

[28]
张琳彦. 产业集聚测度方法研究. 技术经济与管理研究, 2015(6): 113-118.

[Zhang Linyan. Research on the measurement methods of industrial agglomeration. Journal of Technical Economics & Management, 2015(6): 113-118.]

[29]
赵文琦, 胡健. 能源产业集聚对经济增长的影响研究: 基于“一带一路”沿线西部9省区的实证分析. 西安财经大学学报, 2020, 33(5): 71-81.

[Zhao Wenqi, Hu Jian. Research on the influence of energy industry agglomeration on economic growth: Based on the empirical analysis of nine western provinces along “the Belt and Road”. Journal of Xi'an University of Finance and Economics, 2020, 33(5): 71-81.]

[30]
李涛, 李国平, 薛领. 生产性服务业集聚对绿色经济效率的影响研究. 科学学研究, 2022, 40(11): 1968-1978.

[Li Tao, Li Guoping, Xue Ling. Research on the impact of producer services agglomeration on the efficiency of green economy. Studies in Science of Science, 2022, 40(11): 1968-1978.]

[31]
金碚. 关于“高质量发展”的经济学研究. 中国工业经济, 2018(4): 5-18.

[Jin Bei. Study on the “high-quality development” economics. China Industrial Economics, 2018(4): 5-18.]

[32]
马轶群, 史安娜. 金融发展对中国经济增长质量的影响研究: 基于VAR模型的实证分析. 国际金融研究, 2012(11): 30-39.

[Ma Yiqun, Shi Anna. Research on the impact of financial development on the quality of economic growth in China: An empirical analysis based on the VAR model. Studies of International Finance, 2012(11): 30-39.]

[33]
任保平. 新时代中国经济从高速增长转向高质量发展: 理论阐释与实践取向. 学术月刊, 2018, 50(3): 66-74, 86.

[Ren Baoping. Theoretical interpretation and practical orientation of China's economy from high speed growth to high quality development in new era. Academic Monthly, 2018, 50(3): 66-74, 86.]

[34]
刘志彪. 理解高质量发展: 基本特征、支撑要素与当前重点问题. 学术月刊, 2018, 50(7): 39-45, 59.

[Liu Zhibiao. Understanding the high-quality development: Basic features, supporting elements and current key-issues. Academic Monthly, 2018, 50(7): 39-45, 59.]

[35]
罗良文, 赵凡. 工业布局优化与长江经济带高质量发展: 基于区域间产业转移视角. 改革, 2019(2): 27-36.

[Luo Liangwen, Zhao Fan. Industrial layout optimization and high-quality development of Yangtze River economic belt: From the perspective of interregional industrial transfer. Reform, 2019(2): 27-36.]

[36]
朱纪广, 李小建. 产业集聚对区域经济高质量增长的影响效应: 基于空间溢出效应视角. 经济地理, 2022, 42(10): 1-9.

DOI

[Zhu Jiguang, Li Xiaojian. The effect of industrial agglomeration on high-quality regional economic growth: From the perspective of spatial spillover effect. Economic Geography, 2022, 42(10): 1-9.]

DOI

[37]
李涛, 薛领, 李国平. 产业集聚空间格局演变及其对经济高质量发展的影响: 基于中国278个城市数据的实证分析. 地理研究, 2022, 41(4): 1092-1106.

DOI

[Li Tao, Xue Ling, Li Guoping. The evolution of spatial pattern of industrial agglomeration and its impact on the high-quality economic development: Empirical analysis based on the data of 278 cities in China. Geographical Research, 2022, 41(4): 1092-1106.]

[38]
刘佳, 黄晓凤, 陈俊. 高铁与城市经济高质量发展: 基于地级市数据的实证研究. 当代财经, 2021(1): 14-26.

[Liu Jia, Huang Xiaofeng, Chen Jun. High speed rail and high-quality development of urban economy: An empirical study based on the data of prefecture-level cities. Contemporary Finance & Economics, 2021(1): 14-26.]

[39]
叶祥松, 周龙驹, 王志勇. 要素市场化水平对经济高质量发展的影响: 来自中国省级面板数据的证据. 广州大学学报(社会科学版), 2025, 24(2): 20-33.

[Ye Xiangsong, Zhou Longju, Wang Zhiyong. The impact of factor marketization level on high quality economic developmen: Evidence from China's provincial panel data. Journal of Guangzhou University (Social Science Edition), 2025, 24(2): 20-33.]

[40]
张国俊, 梁真源, 吴宗书. 中国城市群数字普惠金融演化特征及其对高质量发展的效应分析. 地理研究, 2024, 43(3): 621-639.

DOI

[Zhang Guojun, Liang Zhenyuan, Wu Zongshu. The evolution characteristics of digital financial inclusion in Chinese urban agglomerations and its effects on high-quality development. Geographical Research, 2024, 43(3): 621-639.]

[41]
杜锦, 苗长虹, 许家伟, 等. 中原城市群城市高质量发展时空格局与影响因素. 经济地理, 2025, 45(1): 67-76.

DOI

[Du Jin, Miao Changhong, Xu Jiawei, et al. Spatial-temporal pattern and influencing factors of high-quality development in the central plains urban agglomeration. Economic Geography, 2025, 45(1): 67-76.]

DOI

[42]
欧阳峣, 谢北辰. 国家高新区促进经济高质量发展的空间溢出效应及机制检验. 求是学刊, 2025, 52(1): 40-57.

[Ouyang Yao, Xie Beichen. The spatial spillover effect and mechanism tests of national high-tech industrial development zones promoting high-quality economic development. Seeking Truth, 2025, 52(1): 40-57.]

[43]
杨耀武, 张平. 中国经济高质量发展的逻辑、测度与治理. 经济研究, 2021, 56(1): 26-42.

[Yang Yaowu, Zhang Ping. Logic, measurement and governance in China's high-quality economic development. Economic Research Journal, 2021, 56(1): 26-42.]

[44]
王小华, 杨玉琪, 罗新雨, 等. 中国经济高质量发展的空间关联网络及其作用机制. 地理学报, 2022, 77(8): 1920-1936.

DOI

[Wang Xiaohua, Yang Yuqi, Luo Xinyu, et al. The spatial correlation network and formation mechanism of China's high-quality economic development. Acta Geographica Sinica, 2022, 77(8): 1920-1936.]

DOI

[45]
张震, 刘雪梦. 新时代我国15个副省级城市经济高质量发展评价体系构建与测度. 经济问题探索, 2019(6): 20-31,70.

[Zhang Zhen, Liu Xuemeng. Construction and measurement of high-quality development evaluation system of China's 15 sub-provincial cities in the new era. Inquiry into Economic Issues, 2019(6): 20-31,70.]

[46]
魏艳华, 王丙参, 马立平. 中国经济高质量发展水平差异测算与分解方法. 统计与决策, 2025, 41(4): 120-125.

[Wei Yanhua, Wang Bingcan, Ma Liping. Measurement and decomposition methods for differences in the level of high-quality development of China's economy. Statistics & Decision, 2025, 41(4): 120-125.]

[47]
姚树洁, 刘嶺. 新发展阶段东北地区高质量发展探究. 学习与探索, 2022(9): 93-101.

[Yao Shujie, Liu Ling. Research on high-quality development of Northeast China in the new development era. Study & Exploration, 2022(9): 93-101.]

[48]
王伟, 王成金. 东北地区高质量发展评价及其空间特征. 地理科学, 2020, 40(11): 1795-1802.

DOI

[Wang Wei, Wang Chengjin. Evaluation and spatial differentiation of high-quality development in Northeast China. Geographical Science, 2020, 40(11): 1795-1802.]

[49]
黄庆华, 时培豪, 胡江峰. 产业集聚与经济高质量发展: 长江经济带107个地级市例证. 改革, 2020(1): 87-99.

[Huang Qinghua, Shi Peihao, Hu Jiangfeng. Industrial agglomeration and high-quality economic development: Examples of 107 prefecture-level cities in the Yangtze River economic belt. Reform, 2020(1): 87-99.]

[50]
张虎, 张毅, 向妍. 产业协同集聚对制造业高质量发展的影响研究: 基于空间杜宾模型的实证分析. 数理统计与管理, 2024, 43(2): 191-208.

[Zhang Hu, Zhang Yi, Xiang Yan. Research on the impact of industrial co-agglomeration on the high-quality development of the manufacturing industry: An empirical analysis based on the spatial durbin model. Journal of Applied Statistics and Management, 2024, 43(2): 191-208.]

[51]
唐承财, 方琰, 厉新建, 等. 新时代中国冰雪旅游高质量发展模式构建与路径创新. 干旱区资源与环境, 2023, 37(12): 140-150.

[Tang Chengcai, Fang Yan, Li Xinjian, et al. Construction of high-quality development model and innovation path of China's ice and snow tourism in the new era. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2023, 37(12): 140-150.]

[52]
宋昌耀, 厉新建, 殷婷婷, 等. 中国冰雪装备制造企业的时空特征及其区位选择影响因素. 地理研究, 2023, 42(4): 1070-1087.

DOI

[Song Changyao, Li Xinjian, Yin Tingting, et al. Spatio-temporal characteristics and location choice influencing factors of ice-snow equipment manufacturing enterprises in China. Geographical Research, 2023, 42(4): 1070-1087.]

[53]
Elhorst J P. Matlab software for spatial panels. International Regional Science Review, 2014, 37(3): 389-405.

[54]
宋瑞, 保继刚, 魏小安, 等. 旅游强国建设与旅游业高质量发展. 旅游学刊, 2024, 39(7): 16-27.

[Song Rui, Bao Jigang, Wei Xiaoan, et al. Construction of the strong tourism country and high-quality development of tourism. Tourism Tribune, 2024, 39(7): 16-27.]

[55]
刘花香. 后冬奥时代我国冰雪运动产业高质量发展研究. 体育文化导刊, 2023(6): 82-88.

[Liu Huaxiang. High-quality development of ice and snow sports industry in China in the post Winter Olympics era. Sports Culture Guide, 2023(6): 82-88.]

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