吉亞輝,曹希廣

(西北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

產(chǎn)業(yè)集聚的知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響
——基于制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的比較研究

吉亞輝,曹希廣

(西北師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

本文采用2005—2014年中國(guó)30個(gè)省份制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用Arellano-Bond GMM估計(jì)方法，考察了MAR、Jacobs與Porter溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響。結(jié)果表明：①目前制造業(yè)的MAR、Jacobs與Porter溢出效應(yīng)均縮小了區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距，而服務(wù)業(yè)的MAR和Porter溢出效應(yīng)有擴(kuò)大該差距的作用。②制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的MAR、Jacobs與Porter溢出效應(yīng)均與區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距存在非線性關(guān)系，當(dāng)跨越門檻臨界值后，知識(shí)溢出會(huì)產(chǎn)生相反的影響作用。③與沿海地區(qū)相比，內(nèi)陸地區(qū)的知識(shí)溢出更能縮小區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距。

產(chǎn)業(yè)集聚；知識(shí)溢出；區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距

1 引言

胡鞍鋼[1]曾指出：“若將中國(guó)放入國(guó)家背景之下比較的話，其地區(qū)發(fā)展差距最大的特點(diǎn)便是‘一個(gè)中國(guó)，四個(gè)世界’?！边@并不是一個(gè)夸張說(shuō)法，因?yàn)閺囊欢ǔ潭葋?lái)上說(shuō)，當(dāng)前中國(guó)各省內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異水平跟一個(gè)國(guó)家內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異水平是類似的，而各省之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異水平跟國(guó)家之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異水平是類似的。而且隨著經(jīng)濟(jì)的迅速增長(zhǎng)，中國(guó)區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)差距在不斷地?cái)U(kuò)大。中國(guó)區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差距形成的原因有許多，其中自然稟賦、投入要素、歷史條件以及政策條件等都是重要的影響因素。而從產(chǎn)業(yè)集聚與外部性的研究視角來(lái)看，產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距形成有密切的關(guān)系[2]。根據(jù)已有文獻(xiàn)的研究，產(chǎn)業(yè)集聚又分為產(chǎn)業(yè)內(nèi)集聚和產(chǎn)業(yè)間集聚，存在三種外部性(MAR溢出效應(yīng)[3]、Jacobs溢出效應(yīng)[4]和Porter溢出效應(yīng)[5])與之對(duì)應(yīng)[6]。

目前,隨著產(chǎn)業(yè)集聚理論和知識(shí)外部性(知識(shí)溢出，Knowledge Spillovers)理論的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的學(xué)者就產(chǎn)業(yè)集聚的知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及差距影響進(jìn)行了研究。相關(guān)的研究文獻(xiàn)主要沿著兩條研究思路展開(kāi)。第一條研究思路主要以內(nèi)生增長(zhǎng)理論為基礎(chǔ)，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚可以通過(guò)知識(shí)溢出促進(jìn)創(chuàng)新，創(chuàng)新將推動(dòng)集聚地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，進(jìn)而擴(kuò)大了區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距[7-8]。另一條研究思路基于新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)分析框架,認(rèn)為知識(shí)溢出效應(yīng)在空間集聚中發(fā)揮作用：知識(shí)溢出可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的空間集聚，該集聚會(huì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，進(jìn)而產(chǎn)生了區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距[9-11]。可見(jiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚可以通過(guò)促進(jìn)集聚區(qū)內(nèi)知識(shí)溢出的產(chǎn)生來(lái)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，從而各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也由于產(chǎn)業(yè)集聚的狀況不同而產(chǎn)生差異。

在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，本文以2005—2014年中國(guó)30個(gè)省(市，自治區(qū))(剔除西藏、港澳臺(tái)地區(qū))制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的面板數(shù)據(jù)作為樣本，運(yùn)用Arellano-Bond GMM估計(jì)方法，研究分析了不同類型產(chǎn)業(yè)的三種知識(shí)溢出對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響。

2 模型、變量與方法

2.1 模型構(gòu)建

本文主要研究MAR溢出效應(yīng)、Jacobs溢出效應(yīng)與Porter溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響?；贛arshall、Jacobs和Porter等人的知識(shí)溢出理論，并借鑒Cécile Batisse[12]以及Bivand等[13]人的實(shí)證計(jì)量模型，我們構(gòu)建了知識(shí)溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距影響的計(jì)量方程，如下式：

(1)

Κ∈(manufacture，service)

其中，i表示地區(qū)，t表示年份，R-disparityit表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，為被解釋變量；MARit為MAR溢出效應(yīng)，即專業(yè)化效應(yīng)；Jacobsit表示Jacobs溢出效應(yīng)，即多樣化效應(yīng)；Porterit為Porter溢出效應(yīng)，即競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。此外，根據(jù)Krugman[14]、賀燦飛等[15]與楊仁發(fā)等[11]多位學(xué)者研究，認(rèn)為不同類型產(chǎn)業(yè)的集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響機(jī)制與效應(yīng)是不同的。故本文將三種溢出效應(yīng)按產(chǎn)業(yè)類型分為制造業(yè)知識(shí)溢出和服務(wù)業(yè)知識(shí)溢出，以便對(duì)制造業(yè)知識(shí)溢出與服務(wù)業(yè)知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響進(jìn)行對(duì)比分析。Xit表示控制變量，包括人力資本(hcap)、城市化水平(city)、市場(chǎng)化水平(market)、外資占比(fdi)和開(kāi)放程度(open))；εit為隨機(jī)擾動(dòng)誤差項(xiàng)。

考慮到區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距具有持續(xù)性，這種差距的變化是一種動(dòng)態(tài)的過(guò)程，當(dāng)期的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距可能會(huì)受到上一期的影響。因此，我們將解釋變量的滯后項(xiàng)加入到計(jì)量模型(1)當(dāng)中，模型便擴(kuò)展為動(dòng)態(tài)面板模型：

(2)

K∈{manufacture，service}

其中，R-disparityit-1為解釋變量的滯后項(xiàng)。

2.2 變量說(shuō)明

(1)被解釋變量。R-disparity為區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，筆者采用各省(市，自治區(qū))的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和全國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)相減之后差值與全國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比值(或相對(duì)人均GDP與1的差值)來(lái)衡量。本文以各地區(qū)的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)將人均名義GDP折算成以2005年不變價(jià)格計(jì)算的人均實(shí)際GDP，從而剔除物價(jià)因素的影響。

(2)解釋變量。

①M(fèi)AR溢出效應(yīng)(MAR)，也稱專業(yè)化效應(yīng)。本文借鑒Glaeser等[3]構(gòu)建的地區(qū)專業(yè)化指數(shù)進(jìn)行衡量，定義i地區(qū)的專業(yè)化指數(shù)為：

(3)

其中，sij是i地區(qū)j行業(yè)的就業(yè)人數(shù)占i地區(qū)其所屬產(chǎn)業(yè)的總就業(yè)人數(shù)的比重；sj是j行業(yè)的就業(yè)人數(shù)占其所屬產(chǎn)業(yè)全國(guó)總就業(yè)人數(shù)的比重。二者的比值衡量了樣本產(chǎn)業(yè)中某個(gè)行業(yè)的專業(yè)化程度，對(duì)其取最大便得到了一個(gè)地區(qū)的樣本產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化程度。另外，當(dāng)Κ=manufacture時(shí)，MARΚ表示制造業(yè)的專業(yè)化指數(shù)；當(dāng)Κ=service時(shí)，MARΚ表示服務(wù)業(yè)的專業(yè)化指數(shù)。

②Jacobs溢出效應(yīng)(Jacobs)，也稱多樣化效應(yīng)，主要采用多樣化指數(shù)進(jìn)行衡量。本文借鑒了張宗慶等[16]關(guān)于多樣化指數(shù)的測(cè)度方法，即采用1-HHI(赫希曼-赫芬達(dá)爾系數(shù))來(lái)表示多樣化程度，其定義公式為：

service}

(4)

其中sij的含義同上。若一個(gè)地區(qū)的樣本產(chǎn)業(yè)的行業(yè)分布是多樣化的，則就業(yè)也傾向于在多個(gè)行業(yè)中分散，此時(shí)sij的值會(huì)變小，很顯然該多樣化指數(shù)的數(shù)值會(huì)變大[16]。Κ的分取情況同上。

③Porter溢出效應(yīng)(Porter)，也稱競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。本文借鑒Glaeser等[3]所使用的競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)進(jìn)行衡量，計(jì)算公式為：

(5)

其中qij表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)的企業(yè)個(gè)數(shù)，qnj表示全國(guó)j產(chǎn)業(yè)的企業(yè)個(gè)數(shù)；yij表示i地區(qū)j產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值，ynj表示全國(guó)j產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值。該指數(shù)越高，表明該地區(qū)樣本產(chǎn)業(yè)內(nèi)部企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)程度越大。Κ的分取情況同上。

(3)控制變量。人力資本(hcap)采用各地區(qū)普通高中與高等學(xué)校在校生數(shù)占總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量。城市化水平(city)采用各地區(qū)非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量。市場(chǎng)化水平(market)采用樊綱和王小魯構(gòu)建的各省市場(chǎng)化指數(shù)進(jìn)行衡量。外資占比(fdi)采用各地區(qū)FDI(外商直接投資)占GDP的比重進(jìn)行衡量，F(xiàn)DI按當(dāng)年美元對(duì)人民幣匯率調(diào)整成人民幣計(jì)價(jià)。開(kāi)放程度(open)采用對(duì)外貿(mào)易依存度，即各地區(qū)進(jìn)出口總額占GDP的比值來(lái)衡量，按當(dāng)年美元對(duì)人民幣的匯率調(diào)整為人民幣計(jì)價(jià)的進(jìn)出口總額。

2.3 數(shù)據(jù)選取

本文選取2005—2014年中國(guó)30個(gè)省(市，自治區(qū))(剔除西藏、港澳臺(tái)地區(qū))制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的面板數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行研究分析，其中有關(guān)制造業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的計(jì)算涉及26個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)，而有關(guān)服務(wù)業(yè)的指標(biāo)數(shù)據(jù)涉及了14個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)，主要來(lái)源于歷年《中國(guó)工業(yè)(經(jīng)濟(jì))統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于2006年和2010年《中國(guó)市場(chǎng)化指數(shù)——各地區(qū)市場(chǎng)化相對(duì)進(jìn)程報(bào)告》。除此之外，其他數(shù)據(jù)均來(lái)自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和Wind資訊數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.4 計(jì)量方法

我們構(gòu)建的計(jì)量模型(2)中包含了被解釋變量的滯后項(xiàng)，因此該模型是個(gè)動(dòng)態(tài)面板模型，但被解釋變量的滯后項(xiàng)與誤差項(xiàng)之間具有相關(guān)性(存在內(nèi)生性問(wèn)題)。而該相關(guān)性將會(huì)導(dǎo)致普通最小二乘法估計(jì)量有偏與不一致。為了得到無(wú)偏且一致的估計(jì)量，本文采用Arellano和Bover、Blundell和Bond提出的Arellano-Bond GMM動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)估計(jì)方法。本文采用stata 11.0作為分析軟件。

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 全國(guó)層面的知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響

本文使用Arellano-Bond GMM估計(jì)方法分別對(duì)制造業(yè)和服務(wù)業(yè)的知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響進(jìn)行了逐步回歸分析。回歸結(jié)果如表1所示，我們將三種溢出效應(yīng)逐次加入到模型當(dāng)中，得到模型(1)～(3)和(5)～(7)。結(jié)果顯示制造業(yè)的MAR溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響顯著為負(fù)，估計(jì)系數(shù)為-0.0144，說(shuō)明制造業(yè)專業(yè)化程度的提高1%會(huì)使區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距縮小0.0144%，意味著制造業(yè)的專業(yè)化水平提高有利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的改善，這與理論模型的結(jié)論是不一致的。本文認(rèn)為其主要的原因是：中國(guó)大部分地區(qū)的制造業(yè)還延續(xù)著勞動(dòng)密集型發(fā)展模式，企業(yè)中存在大量的低技術(shù)勞動(dòng)力。制造業(yè)在一個(gè)地區(qū)集聚會(huì)使得該地區(qū)大量農(nóng)村剩余勞動(dòng)力轉(zhuǎn)變這些制造業(yè)中的低技術(shù)勞動(dòng)力，使得企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率下降，抑制了該地區(qū)產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，從而縮小了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。另外，中國(guó)制造業(yè)存在“集而不聚”或者“形聚而神不聚”現(xiàn)象，僅僅是地理空間上的集聚，可能是由政府推動(dòng)產(chǎn)生或者無(wú)序自發(fā)產(chǎn)生，但沒(méi)有形成顯著的知識(shí)與技術(shù)溢出效應(yīng)。而服務(wù)業(yè)的MAR溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響顯著為正，估計(jì)參數(shù)為0.005，可制造業(yè)專業(yè)化程度的提高1%會(huì)使區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距擴(kuò)大0.005%，說(shuō)明服務(wù)業(yè)專業(yè)化程度的提高擴(kuò)大了區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，這一結(jié)果與理論模型的結(jié)論一致。

根據(jù)模型(2)(4)和(6)(8)回歸結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)無(wú)論制造業(yè)還是服務(wù)業(yè)的Jacobs溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響系數(shù)在1%的水平下均顯著為負(fù)，這說(shuō)明制造業(yè)與服務(wù)業(yè)多樣化程度提高均會(huì)縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，Jacobs溢出效應(yīng)并不存在。這一結(jié)果與我們的理論模型結(jié)論不一致，且與楊仁發(fā)[11]、程中華等[8]學(xué)者的結(jié)論有所不同，但與龍志和[17]與張宗慶等[16]學(xué)者的研究結(jié)果相似。本文認(rèn)為當(dāng)前中國(guó)不同產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性和互補(bǔ)性依然不足，并未發(fā)揮出技術(shù)和知識(shí)的溢出效應(yīng)，可能的原因是中國(guó)大部分企業(yè)過(guò)于保守，不同產(chǎn)業(yè)間的企業(yè)在一個(gè)地區(qū)集聚更多的是為共享市場(chǎng)，從而抑制了該類型的溢出效應(yīng)的發(fā)揮。模型(3)(4)和(7)(8)顯示制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的Porter溢出效應(yīng)的回歸系數(shù)分別在1%的水平下均顯著為負(fù)和顯著為正。前者說(shuō)明制造業(yè)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越高，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距會(huì)越小，這一結(jié)果與理論模型結(jié)果不一致。制造業(yè)內(nèi)部行業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)越激烈，就越容易導(dǎo)致某個(gè)企業(yè)知識(shí)和技術(shù)的創(chuàng)新被迅速模仿，創(chuàng)新的收益便會(huì)下降，故企業(yè)更加傾向于主動(dòng)抑制本企業(yè)內(nèi)部的這種非自愿技術(shù)外溢[6]，從而抑制了創(chuàng)新和技術(shù)外溢。后者表明服務(wù)業(yè)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越高，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距越大，即存在Porter溢出效應(yīng)。

由表1的回歸結(jié)果可知，五個(gè)控制變量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響與已有文獻(xiàn)的研究結(jié)論基本一致。地區(qū)人力資本與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距存在顯著正向關(guān)系，即人力資本的增加會(huì)拉大區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差距。地區(qū)外資占比對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距具有正向促進(jìn)作用，即導(dǎo)致區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的擴(kuò)大。開(kāi)放程度、市場(chǎng)化水平以及城市化水平的提高也會(huì)拉大區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差距。此外，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的一階滯后項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，意味著區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距具有很明顯持續(xù)性。

表1 知識(shí)溢出效應(yīng)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)數(shù)值表示穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)差，* * *、* *和*分別表示1%、5%和10%的顯著水平，lagR-disparity表示R-disparity滯后項(xiàng)，表中所給出的Hansen檢驗(yàn)和AR(2)都是其統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值，下同。

我們進(jìn)一步考慮到三種溢出效應(yīng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距可能存在著非線性關(guān)系，故將三者的平方項(xiàng)引入到計(jì)量方程(2)中(見(jiàn)表2)。根據(jù)表2中模型(9)和(12)的回歸結(jié)果，制造業(yè)MAR溢出效應(yīng)的估計(jì)參數(shù)在1%的水平下為正且顯著，而它的平方項(xiàng)顯著為負(fù)，說(shuō)明制造業(yè)的專業(yè)化程度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距之間存在正U型非線性關(guān)系，即存在門檻效應(yīng)。由負(fù)向影響轉(zhuǎn)為正向影響的門檻臨界值為12.21，該數(shù)值處于樣本取值區(qū)間內(nèi)部。這意味著當(dāng)?shù)陀谠撝禃r(shí)，制造業(yè)的專業(yè)化程度的提高將縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距；當(dāng)高于該值時(shí)，將擴(kuò)大區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，該結(jié)果驗(yàn)證了理論模型的結(jié)論。而服務(wù)業(yè)的MAR溢出效應(yīng)的估計(jì)參數(shù)在1%的水平下顯著為正，而它的平方項(xiàng)顯著為負(fù)，說(shuō)明服務(wù)業(yè)的專業(yè)化程度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距之間存在倒U型非線性關(guān)系。從模型(10)和(13)回歸結(jié)果來(lái)看，制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的Jacobs溢出效應(yīng)的估計(jì)參數(shù)均在1%的水平下顯著為負(fù)，其平方項(xiàng)顯著為正。這說(shuō)明不管是制造業(yè)還是服務(wù)業(yè)，多樣化程度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距之間存在正U型非線性關(guān)系，該結(jié)果也驗(yàn)證了理論模型的結(jié)論。該結(jié)果便對(duì)前文中Jacobs溢出效應(yīng)不存在的原因提供了進(jìn)一步的解釋。模型(11)和(14)結(jié)果顯示，制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的Porter溢出效應(yīng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距之間也呈現(xiàn)出顯著的正U型關(guān)系，該結(jié)果也驗(yàn)證了理論模型的結(jié)論。

表2 知識(shí)溢出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的非線性關(guān)系考察的回歸結(jié)果

3.2 沿海與內(nèi)陸地區(qū)的知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響

改革開(kāi)放以來(lái)，由于國(guó)家區(qū)域政策的傾斜以及參與全球化分工程度加深，使得東部沿海地區(qū)擁有較好的基礎(chǔ)設(shè)施和豐富的人力資本等條件，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于內(nèi)陸地區(qū)。即沿海與內(nèi)陸地區(qū)的知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響存在一定的差異，為了考察該差異，我們?cè)谟?jì)量方程(2)中引入了沿海內(nèi)陸的虛擬變量(沿海省份為0，包括遼寧、北京、天津、河北、浙江、江蘇、上海、福建、山東、廣東和海南11個(gè)省市；內(nèi)陸省份為1，為其余省市)分別與三種溢出效應(yīng)的交互項(xiàng)。

根據(jù)表3的回歸結(jié)果可以看出，模型(1)中沿海地區(qū)制造業(yè)的MAR溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響系數(shù)顯著為負(fù)，估計(jì)參數(shù)為-0.0137，而交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)顯著為正，那么綜合來(lái)看內(nèi)陸地區(qū)MAR溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響為-0.0041?？梢?jiàn)相比內(nèi)陸地區(qū)，沿海地區(qū)的專業(yè)化程度更有利于改善區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。而模型(5)中沿海地區(qū)服務(wù)業(yè)的MAR溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響顯著為正，而交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)并不顯著，這說(shuō)明沿海地區(qū)服務(wù)業(yè)的專業(yè)化程度的提高擴(kuò)大了區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差距，而內(nèi)陸地區(qū)則不存在這種效應(yīng)。模型(2)～(4)的結(jié)果顯示，沿海地區(qū)制造業(yè)的Jacobs和Porter溢出效應(yīng)均顯著為負(fù)，(2)和(3)中沿海地區(qū)的估計(jì)系數(shù)分別為-0.597和-0.0475，內(nèi)陸地區(qū)分別為-0.647和-0.121。雖然兩個(gè)地區(qū)制造業(yè)的多樣化程度與競(jìng)爭(zhēng)程度都有縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的作用，但內(nèi)陸地區(qū)的影響更強(qiáng)。模型(6)～(7)的結(jié)果顯示，沿海地區(qū)的服務(wù)業(yè)Jacobs溢出效應(yīng)與Porter溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響系數(shù)分別為-0.497和0.0974，內(nèi)陸地區(qū)分別為-0.564和-0.0276。說(shuō)明兩個(gè)地區(qū)服務(wù)業(yè)的多樣化程度提高都會(huì)縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，而內(nèi)陸地區(qū)的影響更大。另外，沿海地區(qū)服務(wù)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的提高會(huì)擴(kuò)大區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差距，而內(nèi)陸地區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)程度會(huì)縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。模型(8)中服務(wù)業(yè)的三種溢出效應(yīng)基本都不顯著(除了沿海地區(qū)的Jacobs溢出效應(yīng))，限于篇幅不再多做解釋。

此外，控制變量除了在個(gè)別模型中不顯著的情況外，基本與前文的研究一致。

表3 沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)的知識(shí)溢出對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響比較

4 結(jié)論

通過(guò)以上研究得出以下主要結(jié)論：

首先，從初步回歸結(jié)果中制造業(yè)集聚的知識(shí)溢出來(lái)看，MAR溢出效應(yīng)、Jacobs溢出效應(yīng)與Porter溢出效應(yīng)對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響系數(shù)均顯著為負(fù)，意味著目前各地區(qū)制造業(yè)的專業(yè)化程度、多樣化程度與競(jìng)爭(zhēng)程度的提高實(shí)際上縮小了區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距。而就服務(wù)業(yè)集聚的溢出效應(yīng)來(lái)看，MAR溢出效應(yīng)和Porter溢出效應(yīng)對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響系數(shù)均顯著為正，Jacobs溢出效應(yīng)顯著為負(fù)，意味著服務(wù)業(yè)專業(yè)化程度和競(jìng)爭(zhēng)程度的提高會(huì)擴(kuò)大區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距；多樣化程度的提高縮小了區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)差距。

其次，加入平方項(xiàng)的回歸結(jié)果。制造業(yè)的MAR溢出效應(yīng)、Jacobs溢出效應(yīng)與Porter溢出效應(yīng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距間均存在正U型非線性關(guān)系，說(shuō)明專業(yè)化程度、多樣化程度與競(jìng)爭(zhēng)程度較低時(shí)會(huì)縮小區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距，跨越門檻臨界值后，會(huì)擴(kuò)大區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距。就服務(wù)業(yè)來(lái)看，其MAR溢出效應(yīng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距之間存在倒U型非線性關(guān)系，表明隨著服務(wù)業(yè)專業(yè)化程度的提高，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距是先擴(kuò)大后縮小的。其Jacobs溢出效應(yīng)與Porter溢出效應(yīng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距間均存在正U型非線性關(guān)系，即隨著多樣化與競(jìng)爭(zhēng)程度的提高，區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距將先縮小后擴(kuò)大。

最后，我們?cè)谟?jì)量模型當(dāng)中引入了地區(qū)虛擬變量的交互項(xiàng)，實(shí)證結(jié)果表明沿海與內(nèi)陸地區(qū)制造業(yè)的MAR溢出效應(yīng)、Jacobs溢出效應(yīng)與Porter溢出效應(yīng)對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的影響系數(shù)均顯著為負(fù)，但內(nèi)陸地區(qū)的影響系數(shù)的絕對(duì)值更大，說(shuō)明兩個(gè)地區(qū)制造業(yè)的專業(yè)化、多樣化和競(jìng)爭(zhēng)程度均會(huì)縮小區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距，而內(nèi)陸地區(qū)的這個(gè)影響作用更明顯。沿海與內(nèi)陸地區(qū)服務(wù)業(yè)的情況有所不同，沿海地區(qū)服務(wù)業(yè)的專業(yè)化程度對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距具有擴(kuò)大作用，內(nèi)陸地區(qū)的影響作用不明顯。就服務(wù)業(yè)的多樣化程度來(lái)看，沿海地區(qū)的多樣化程度對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的作用要小于內(nèi)陸地區(qū)。

此外，相比市場(chǎng)化水平、城市化水平和外資占比等其他控制變量，人力資本的提高更加穩(wěn)定地?cái)U(kuò)大中國(guó)區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)差距。

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TheEffectsofKnowledgeSpilloversofIndustrialAgglomerationonRegionalEconomicDisparity——ComparativeStudyonManufacturingIndustryandServiceIndustry

Ji Yahui，Cao Xiguang

(School of Economics，Northwest Normal University，Lanzhou 730070，China)

This paper quantitatively estimates the effect of MAR spillovers，Jacobs spillover and Porter spillover on Chinese regional economic disparity with Arellano-Bond GMM estimation methods through panel data of manufacturing and services of Chinese 30 provinces from 2005 to 2014.The research conclusion indicates that:①M(fèi)AR spillovers，Jacobs spillovers effects and Porter spillovers of manufacturing industry are narrowing Chinese regional economic disparity,while MAR spillovers and Porter spillovers of service industry are expanding Chinese regional economic disparity.②The effect of MAR spillovers，Jacobs spillovers and Porter spillovers of manufacturing and service industries on Chinese regional economic disparity is non-linear，when they cross the threshold of critical values，knowledge spillovers will have the opposite effect.③Compared with coastal areas，inland areas of knowledge spillovers can narrow the economic disparity among regions in China.

Industrial agglomeration；Knowledge spillover；Regional economic disparity

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“供應(yīng)和需求混合中斷下供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)的理論與應(yīng)用研究”( 71471148) 。

2016-08-30

吉亞輝(1964-)，女，陜西韓城人，碩士，教授；研究方向：區(qū)域空間結(jié)構(gòu)等。

F207

A

(責(zé)任編輯 劉傳忠)