吳遠仁，李淑燕

(1.泉州師范學院 陳守仁商學院，福建 泉州 362000； 2.中國社會科學院 數(shù)量經(jīng)濟與技術經(jīng)濟研究所，北京 100732)

內容提要：本文運用新經(jīng)濟地理模型，考察高端服務業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的作用機制，發(fā)現(xiàn)三者間呈U型曲線關系，即當區(qū)域間空間溢出的強度保持不變時，高端服務業(yè)集聚程度的提高能夠推動工業(yè)的加速升級；而提升高端服務業(yè)空間外溢強度，可以全面提高整個經(jīng)濟體工業(yè)升級速度。進一步利用我國30個省份2003-2016年空間面板數(shù)據(jù)進行驗證，結果表明：中國各省份工業(yè)升級的空間正相關性顯著；中國高端服務業(yè)集聚水平較低，在省域間沒能對工業(yè)升級產(chǎn)生促進作用，甚至拖累了工業(yè)升級的速度，但在時間層面上顯著促進工業(yè)升級;高端服務業(yè)空間溢出在空間和時間層面全面地促進了工業(yè)升級；FDI和創(chuàng)新環(huán)境變量在區(qū)域層面拖累、在時間層面促進工業(yè)升級;政府干預變量在區(qū)域層面上顯著促進、在時間層面上阻礙了工業(yè)升級。

高端服務業(yè)隸屬于生產(chǎn)性服務業(yè)，具有明顯的溢出效應，對一個國家或地區(qū)戰(zhàn)略資源具有強大的控制力，是提高整體經(jīng)濟競爭力和控制力的服務行業(yè)的集合體[1]。合理優(yōu)化高端服務業(yè)的空間布局將推動中國工業(yè)在全球價值鏈治理體系下向中高端躍升，有益于促使中國工業(yè)由生產(chǎn)型工業(yè)轉型為服務型工業(yè)[2]。作為工業(yè)的上游產(chǎn)業(yè)，高端服務業(yè)地域分布的變化，以及高端服務業(yè)空間溢出可能會對要素配置效率及區(qū)域工業(yè)升級產(chǎn)生影響。因此，科學評價高端服務業(yè)空間布局、空間溢出對工業(yè)升級的影響，是當前工業(yè)升級以及高端服務業(yè)集聚區(qū)建設實踐中亟待解答的問題。

一、文獻綜述

有關服務業(yè)特別是生產(chǎn)性服務業(yè)空間分布影響工業(yè)升級特別是工業(yè)中的制造業(yè)升級的研究成果頗為豐富。大部分觀點表明，生產(chǎn)性服務業(yè)的空間聚集對制造業(yè)升級有利[3-4]。藤田昌久和蒂斯(2004)[5]構建的內生增長模型發(fā)現(xiàn)，某一地區(qū)創(chuàng)新部門的集聚可以增加工業(yè)部門的產(chǎn)品種類，促進整個經(jīng)濟體的經(jīng)濟增長；Eswarn和Kotwal(2002)[6]指出，生產(chǎn)性服務業(yè)具有強大的技術溢出效應，可以提高工業(yè)的勞動生產(chǎn)率，促進經(jīng)濟增長。Simmie和Strambach(2006)[7]的研究指出，城市知識密集型服務業(yè)的集聚及其背后的知識分工，不同程度地加強了當?shù)毓I(yè)的技術升級和轉型發(fā)展。在實證方面，顧乃華(2011)[8]發(fā)現(xiàn)中國城市的生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對制造業(yè)的溢出效應具有顯著的區(qū)域邊界，省級生產(chǎn)性服務業(yè)的集聚與其管轄范圍內制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的相關關系不明顯，但市級層面則存在顯著相關性。詹浩勇和馮金麗(2014)[9]實證研究發(fā)現(xiàn)，中國的區(qū)域中心城市和前工業(yè)化城市已經(jīng)顯示出生產(chǎn)性服務業(yè)集聚正向地影響了工業(yè)的轉型升級。盧飛和劉明輝(2016)[10]分析了生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響制造業(yè)升級的三重效應，表明其影響呈倒“U”型并使其他變量對制造業(yè)升級的影響存在門限特征。紀玉俊和丁科華(2015)[11]利用中國2004-2011年中國省級面板數(shù)據(jù)，采用門檻回歸模型檢驗了生產(chǎn)性服務業(yè)集聚與制造業(yè)升級間的非線性關系，表明前者對后者具有顯著的門檻效應。楊林生和曹東坡(2017)[12]研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)者服務業(yè)集聚可以幫助勞動密集型和資本密集型制造業(yè)打破低端鎖定而實現(xiàn)升級發(fā)展，但對技術密集型制造業(yè)升級的影響并不顯著。然而，上述文獻未能考慮工業(yè)升級存在的空間效應，缺乏對空間因素的研究，結果可能存在一定的偏差。

已有文獻尚未綜合考慮高端服務業(yè)空間布局、空間溢出兩個方面因素作用于工業(yè)升級的內在機制，基于中國情境的實證檢驗也相對缺乏。張晴云等(2018)[13]研究發(fā)現(xiàn)制造企業(yè)所產(chǎn)生的創(chuàng)新績效與其臨近城市的服務業(yè)集聚跨區(qū)溢出具有明顯的相關關系。目前，國內針對高端服務業(yè)集聚產(chǎn)生的空間溢出效應進行研究的僅有宣燁(2012)、盛豐(2014)、詹浩勇和馮金麗(2016)等利用城市空間面板數(shù)據(jù)模型，分析了生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對制造業(yè)效率的空間溢出效應，這種溢出效應不僅影響了本地區(qū)制造業(yè)的升級，而且也可能影響了周邊地區(qū)制造業(yè)的升級。但就高端服務業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的作用機制而言，這些研究僅僅是初步的，而且很多模型往往是將服務業(yè)的空間溢出當作外部變量，沒有將其納入到影響經(jīng)濟增長的內生性因素當中。與已有文獻相比，本文的貢獻在于：(1)利用新經(jīng)濟地理學理論構建高端服務業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級的關系模型，闡釋高端服務業(yè)空間分布與空間溢出對工業(yè)升級影響的微觀機制。(2)考慮高端服務業(yè)空間分布與工業(yè)升級的空間效應，構建的空間計量經(jīng)濟學模型基本上消除省域間空間效應的影響。(3)引入高端知識開放度反映高端服務業(yè)區(qū)域間知識溢出強度，發(fā)現(xiàn)高端服務業(yè)區(qū)域間知識溢出不管是在區(qū)域層面還是時間層面均極大地促進了工業(yè)升級。

二、高端服務業(yè)空間分布、空間溢出及其對工業(yè)升級影響的理論機制

(一)模型假設

高端服務業(yè)作為生產(chǎn)性的知識密集型服務業(yè)集合體，其產(chǎn)出具有高知識含量的特點，故將其產(chǎn)出看作是高端知識產(chǎn)出，并作為企業(yè)投入生產(chǎn)的要素，是經(jīng)濟生產(chǎn)的重要資源。而高端知識具有較強的溢出效應，降低高端服務業(yè)生產(chǎn)成本，進而降低區(qū)域工業(yè)成本，促使區(qū)域工業(yè)轉型升級。高端知識外溢水平受眾多復雜因素的影響，其溢出通道比較特殊，但毋庸置疑的是區(qū)際間高端知識外溢水平與區(qū)際間高端服務業(yè)務交流的頻次成正相關。區(qū)際間高端服務業(yè)務交流越頻繁，區(qū)際間高端知識的外溢水平就更高。受高端服務業(yè)務的難易程度或交易成本的影響，區(qū)際間高端知識的溢出主要受到政策法規(guī)、專利制度、文化習俗、交易風險等的影響，在本文中，這些影響因素統(tǒng)稱為高端知識開放度，用λ表示。

農業(yè)部門只使用勞動力作為生產(chǎn)要素，其產(chǎn)出為同質農產(chǎn)品，且具有規(guī)模收益不變和完全競爭的特征。假設每單位農產(chǎn)品價格為pA，需要投入aA單位勞動力，區(qū)域內和區(qū)域間的交易成本為零。

工業(yè)部門的特點是規(guī)模報酬遞增和壟斷競爭，生產(chǎn)的產(chǎn)品也具有差異化特點。工業(yè)品在本地區(qū)內交易時沒有運輸成本，而跨區(qū)交易時存在τ-1(τ≥1)單位產(chǎn)品的“冰山”運輸成本。假設每個工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)差異化的工業(yè)品，每個差異化工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)需要aM單位勞動力作為可變投入和一個單位高端知識作為固定投入。因此，工業(yè)企業(yè)的成本函數(shù)為π+waMx，其中π是高端知識收益率，w是勞動力工資，x是工業(yè)產(chǎn)品的產(chǎn)出數(shù)量。

高端服務業(yè)使用熟練技術工人作為投入要素，生產(chǎn)高端知識。由于高端知識具有跨期溢出的特點，促使高端知識的創(chuàng)造成本呈遞減趨勢。假設區(qū)域內的高端知識存量能夠完全被利用，而區(qū)域外高端知識存量的可利用程度取決于區(qū)際間高端知識溢出程度的大小，而高端知識溢出程度f(λ)與高端知識開放度λ呈正相關，即f(λ)是高端知識開放度λ的增函數(shù)。為了模型的易操作性，采用f(λ)=(1+λ)/2[14]。

假設東部和西部的資源稟賦、技術和交易水平等方面沒有差異，消費者偏好均具有總效用和子效用的雙層效用，且沒有差異?？傂в煤瘮?shù)U由CD函數(shù)表示，其是指消費者根據(jù)自己的收入以一定比例購買農產(chǎn)品和工業(yè)品的效用。其中，CA代表消費者消費的同質農產(chǎn)品量或效用；CM代表消費者消費的不同差異化工業(yè)品組合的量或效用。子效用函數(shù)CM由不變的替代彈性函數(shù)(即CES函數(shù))表示，其指的是消費者消費一組差異化工業(yè)產(chǎn)品的效用。因此，雙層效用函數(shù)如式(1)所示：

(1)

其中，東部和西部工業(yè)品種類數(shù)分別為n和n*，整個經(jīng)濟體工業(yè)品種類總數(shù)為nW=n+n*；消費者對工業(yè)品和農產(chǎn)品的支出份額分別為μ和(1-μ)；ci代表消費者消費第i種工業(yè)品的數(shù)量；σ是新經(jīng)濟地理學中的一個重要變量，代表了不同工業(yè)產(chǎn)品之間的替代彈性，并假定不同工業(yè)產(chǎn)品之間的替代彈性是相同的。σ直接決定了地區(qū)之間產(chǎn)業(yè)集聚能力的大小，是影響地區(qū)差異的重要因素。由于假設每一種差異化工業(yè)產(chǎn)品都使用一個單位的高端知識，故高端知識間的替代彈性也是σ。

最大化消費者效用所受到的限制是：

(2)

(二)模型的短期均衡

1.農業(yè)部門

通過使用農業(yè)部門的aA單位勞動投入作為估值單位，可以得到：

(3)

2.工業(yè)部門

(1)企業(yè)產(chǎn)出量決定。消費者的消費受到其收入的約束并追求消費總效用最大化。以東部為例，根據(jù)總效用最大化一階條件，東部總支出為E，則東部對工業(yè)品的支出為μE，它等于東部的勞動力工資總和加上高端知識收益之和，然后扣掉高端知識的創(chuàng)造性投資。再根據(jù)子效用最大化一階條件，可以得到東部對工業(yè)品j的消費量①：

(4)

其中，pj表示工業(yè)品j的價格。由于工業(yè)品j同時供應給東部和西部兩個市場，且工業(yè)品在兩個地區(qū)間運輸時具有“冰山”運輸成本，故工業(yè)品j的產(chǎn)出數(shù)量為：

(5)

(2)工業(yè)品價格的決定。工業(yè)企業(yè)在壟斷競爭市場中可以自由出入，達到短期均衡時，所有工業(yè)產(chǎn)品的產(chǎn)量及其價格都處在均衡水平，凈利潤為零，工業(yè)產(chǎn)品的價格采用邊際成本加成法進行定價。對東部工業(yè)企業(yè)而言，由于跨區(qū)交易具有“冰山”運輸成本，所以，西部的東部工業(yè)品價格是東部工業(yè)品價格的τ倍，即②：

(6)

在壟斷競爭市場與邊際成本加成定價法情況下，由于工業(yè)品具有差異化的特征，不同的工業(yè)品具有一定壟斷利潤，工業(yè)產(chǎn)品的均衡價格高于完全競爭的市場均衡價格。每個工業(yè)產(chǎn)品使用一個單位高端資源投入作為固定成本，使用aM單位的勞動力投入作為可變成本，因此每增加一個單位工業(yè)產(chǎn)品將會增加waM可變成本。根據(jù)p=waM/(1-1/σ)，工業(yè)品單位價格中固定成本占比為1/σ，可變成本占比為1-1/σ。所以，工業(yè)產(chǎn)品的均衡價格扣除可變成本后，還包括高端資源的收入部分，被稱為“加價”(make-up)。

(三)高端服務部門空間分布、空間溢出與工業(yè)升級

(7)

由于高端知識存在較強的外溢性，東部(或西部)的高端知識存量與東部熟練技術工人的知識存量以及西部熟練技術工人的知識存量的溢出量呈正相關。因此，設h(i)為某熟練技術工人i的知識存量，則兩個區(qū)域各自的總知識資本存量分別為：

(8)

其中，β是衡量技術工人高端知識溢出程度的參數(shù)，0<1<β；同時，f(λ)衡量東部和西部間高端知識外溢的強度。因此，東部和西部的高端知識與熟練技術工人的知識存量相關。為使問題簡化，假設這種高端知識存量可以用工業(yè)部門的產(chǎn)品類別M進行替代，即h(i)=M。因此，根據(jù)式(8),東部和西部的高端知識存量為：

(9)

由于f(λ)=(1+λ)/2，0≤λ≤1，則1/2≤f(λ)≤1。因此，當λ=1時，f(λ)=1，高端知識成為整個經(jīng)濟區(qū)域的公共品，東部和西部均能完全共享，則有K=M和K*=M。也就是說，此時每個地區(qū)的高端知識存量等于新產(chǎn)品的數(shù)量，這些高端知識存量促進了工業(yè)企業(yè)的技術進步而獲得升級發(fā)展。我們可以將問題一般化為Kd=Mg[rL+f(λ)(1-rL)]，d代表東部(或西部)，g代表東西部間熟練技術工人分布rL的函數(shù)，當f(λ)為定值時，可以得到g為嚴格凸的增函數(shù)，即有g′>0，g″>0，且有g(0)=0，g(1)=1。我們可以清晰地得到其經(jīng)濟學含義為：區(qū)域高端知識產(chǎn)出效率隨著區(qū)域熟練技術工人比重增加而提高,且呈現(xiàn)不斷加速態(tài)勢,說明高端知識收益具有遞增特性。因此，Kd函數(shù)具有明顯的經(jīng)濟學含義：當整個經(jīng)濟體中兩區(qū)域(東部和西部)為對稱分布時，那么一個必然的結果是，任何地區(qū)的高端知識存量僅由熟練技術工人的空間集聚狀態(tài)決定(這可通過區(qū)域內各部門勞動力的自由流動來保證)。根據(jù)式(9)，得兩個區(qū)域高端知識產(chǎn)出數(shù)量為：

東部：Z=Mg[rL+f(λ)(1-rL)]rL；西部：Z*=Mg[(1-rL)+f(λ)rL](1-rL)

(10)

假設工業(yè)企業(yè)得到某高端知識后生產(chǎn)出來的最終產(chǎn)品能夠一直壟斷該領域。因此，衡量工業(yè)升級的新制造產(chǎn)品數(shù)量等于新產(chǎn)生的高端知識數(shù)量，用表達式表達有：

(11)

令g(rL)≡g[rL+f(λ)(1-rL)]，g*(rL)≡g[(1-rL)+f(λ)rL]，可以得到整個經(jīng)濟體中工業(yè)產(chǎn)品升級的增長率為：

(12)

式(12)清楚表明，工業(yè)升級的增長率是高端服務業(yè)空間分布和空間溢出的函數(shù)。對式(12)進行深入分析，可以得到兩個有意義的命題：

命題1③：由于f(λ)=(1+λ)/2，當f(λ)≠1(或者λ<1)，即高端知識不能在區(qū)域間充分溢出時，H(rL,f(λ))是一條以rL=1/2為對稱軸的U型曲線。其具有明確的經(jīng)濟學含義：當高端知識不能在區(qū)域間充分溢出時，如果高端服務業(yè)主要聚集于某個區(qū)域(假設為東部)，那么隨著高端服務業(yè)集聚度的提高(即rL>1/2且逐漸增大)，整個經(jīng)濟體工業(yè)升級的速度將不斷提高，并且其升級的增速也會越來越快；相反，當高端服務業(yè)跨區(qū)域對稱分布(即rL=1/2)時，則此時整個經(jīng)濟體的工業(yè)升級速度最小。

命題2④：給定rL，如果f(λ)提高，則有H(rL,f(λ))上升。當f(λ)=1時，無論rL取何值，H(rL,f(λ))≡1。該命題同樣具有明確的經(jīng)濟學含義：高端服務業(yè)集聚程度rL固定的情況下，提高區(qū)域間高端知識的溢出強度，整個經(jīng)濟體工業(yè)升級的速度也將隨著增加。

根據(jù)命題1和命題2，可以繪制工業(yè)升級速度H(rL,f(λ))與高端服務業(yè)集聚程度rL以及高端知識溢出強度f(λ)的圖形如圖1所示。

圖中橫軸和縱軸分別代表整個經(jīng)濟體中高端服務業(yè)空間分布rL和工業(yè)升級速度H(rL,f(λ))，兩條U型曲線代表更高(虛U型曲線)和更低(實U型曲線)高端知識溢出水平下高端服務業(yè)集聚程度與工業(yè)升級速度的關系，體現(xiàn)了命題1的內容。與此同時，隨著高端知識在區(qū)域間溢出強度f(λ)的增加，工業(yè)升級的速度曲線H(rL,f(λ))逐漸上升，且逐漸變得更為平緩，直至當高端知識在區(qū)域間完全流動和充分共享即f(λ)=1時，工業(yè)升級速度H(rL,f(λ))曲線演變成一條水平直線，此時H(rL,f(λ))≡1，這體現(xiàn)了命題2的內容。因此，圖1直觀體現(xiàn)了高端服務業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的影響方向與大小。

圖1 高端服務業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級關系曲線

三、實證分析

(一)數(shù)據(jù)來源

根據(jù)原毅軍等(2011)[16]、湛軍(2014)[17]等的做法，結合數(shù)據(jù)的可得性，在產(chǎn)業(yè)層面上將信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè)、金融業(yè)、租賃和商務服務業(yè)、科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)四個產(chǎn)業(yè)認定為高端服務業(yè)。西藏由于數(shù)據(jù)殘缺較嚴重，故以除西藏外中國大陸30個省份作為研究對象。文中除了FDI指標所用數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)外，其他指標所用數(shù)據(jù)全部來自《中國經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》。

(二)我國高端服務業(yè)空間分布和工業(yè)升級的空間特性

1.高端服務業(yè)的空間分布特征

本文研究高端服務業(yè)空間分布、空間溢出及其對工業(yè)升級的影響，高端服務業(yè)空間分布特征用區(qū)位熵表示，具體采用高端服務業(yè)從業(yè)人員數(shù)進行測算，其公式為：

(13)

其中，i代表省份，j代表高端服務業(yè)，Eij和Ei分別為i省份高端服務業(yè)的從業(yè)人員數(shù)和所有行業(yè)的從業(yè)人員數(shù)，Ekj和Ek分別為中國大陸地區(qū)除西藏外30個省份高端服務業(yè)的從業(yè)人員數(shù)和所有行業(yè)的從業(yè)人員數(shù)。LQij>1表示i省份高端服務業(yè)集聚度較高，專業(yè)化水平也較高，具體計算結果如表1所示。

從表1可見，區(qū)位熵最大的省份是我國的三個直轄市：北京、上海和天津，各年區(qū)位熵均大于1，且遠遠高于其他省份。另外，東部的遼寧、廣東，西部的陜西、青海、寧夏在大部分年份的區(qū)位熵系數(shù)也大于1。同時我們發(fā)現(xiàn)，2016年與2003年比較，30個省份的高端服務業(yè)區(qū)位熵中只有北京、天津、河北、遼寧、黑龍江、上海、福建、山東、海南、四川、陜西、寧夏等省份保持微弱上升之勢，而其他18個省份高端服務業(yè)區(qū)位熵則呈下降趨勢，說明我國高端服務業(yè)空間分布總體上還比較分散，在許多省份中的集聚度甚至有下降之勢。

2.工業(yè)升級速度的探索性空間分析

由式(12)可知，工業(yè)升級速度是高端服務業(yè)空間分布和空間溢出的函數(shù)。而等式(11)表明工業(yè)升級可以用新產(chǎn)品種類數(shù)占工業(yè)產(chǎn)品種類數(shù)的比例來表示。因此，工業(yè)升級采用工業(yè)的新產(chǎn)品銷售收入率指數(shù)衡量，具體用工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務收入的比例。

為檢驗我國工業(yè)升級速度是否存在空間相關，采用Anselin(2006)[18]提出的全局Moran’s I指數(shù)測度任一區(qū)域與它的臨近區(qū)域的關聯(lián)程度，其定義式為：

(14)

因此，有1≤Moran’s I≤1，當Moran’s I>0時呈空間正相關，值越大正相關性越強；當Moran’s I<0時呈空間負相關，值越小負相關性越強；Moran’s I=0則不存在自相關性，屬性值是隨機分布的。

使用軟件OpenGeoda計算2003-2016年我國工業(yè)升級的Moran’s I值，結果如表2。

表1 2003-2016年中國30個省份高端服務業(yè)區(qū)位熵

表2 2003-2016年中國工業(yè)升級的Moran’s I值

表2顯示，中國工業(yè)升級速度的全局Moran’s I值均大于0，大多數(shù)年份通過了10%以下的P值檢驗，且近五年的Moran’s I值均保持在0.35以上，P值通過了5%的檢驗，已經(jīng)由2003年的0.1129提升至2016年的0.4110，說明中國工業(yè)升級速度在省級間具有顯著的空間正相關性，存在地理集聚性，并有不斷增強的趨勢。但2006、2009兩年工業(yè)升級速度的全局Moran’s I值沒有通過顯著性檢驗，對這兩年工業(yè)升級速度進行局部Moran’s I檢驗，發(fā)現(xiàn)在所研究的30個省份中，2006和2009年分別有53.3%和70%省份表現(xiàn)出空間正相關性。因此，總體而言，中國省級之間的工業(yè)升級速度具有空間正相關性，相鄰省份之間的工業(yè)發(fā)展緊密相關，且相關性具有增強趨勢。

3.其他解釋變量

高端服務業(yè)空間溢出指標采用區(qū)際經(jīng)濟開放度指標來衡量，區(qū)際經(jīng)濟開放度是新經(jīng)濟地理中衡量區(qū)際貿易和區(qū)際資本流動的一個重要因素，采用張應武(2011)[19]的做法，用各省份市場整合與分割角度進行測算。

工業(yè)升級速度除了受高端服務業(yè)空間分布和空間溢出影響，其他很多因素對工業(yè)升級的影響也不容忽視。結合中國工業(yè)發(fā)展實際，引入3個控制變量：一是外商直接投資FDI，用以考察FDI的溢出效應對工業(yè)企業(yè)技術水平提高的影響[20]，進而影響該地區(qū)的工業(yè)升級。采用外商投資企業(yè)投資總額占固定資產(chǎn)投資完成額的比重作為代理變量。二是政府的干預，中國的經(jīng)濟體制經(jīng)歷了計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟體制轉型的發(fā)展過程，在這個過程中政府扮演著非常重要的作用，對中國工業(yè)升級乃至整個經(jīng)濟的發(fā)展影響巨大。采用最終消費支出中政府消費支出的比重表示。三是區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，良好的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境為工業(yè)升級提供必備的外部條件，各地區(qū)只有通過不斷創(chuàng)新工業(yè)發(fā)展配套的生產(chǎn)技術、管理技術、專利等，才能有力地促進工業(yè)的升級發(fā)展。采用各省份的技術市場成交額與全國技術市場成交額的比值來表示。

4.空間面板數(shù)據(jù)模型的設定

我們設定最常用的兩種空間面板數(shù)據(jù)模型如下。

空間面板滯后模型(SLPDM)：

lnGSit=α+ρWlnGSit+α1lnJJit+α2lnKFDit+α3lnFDIit+α4lnZFit+α5lnCXit+μit

空間面板誤差模型(SEPDM)：

lnGSit=α+α1lnJJit+α2lnKFDit+α3lnFDIit+α4lnZFit+α5lnCXit+μit

μit=λWμit+εit

其中，i代表省份，t代表時間，GS代表工業(yè)升級的速度，JJ代表高端服務業(yè)區(qū)位熵，KFD代表開放度，F(xiàn)DI代表外商直接投資，ZF代表政府干預，CX代表區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境。

表3 OLS殘差的Moran檢驗和LM檢驗

表4 高端服務業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級關系模型估計結果

注：***、**和*分別表示通過1%、5%和10%的顯著性檢驗。

(三)模型選擇與估計

對模型OLS回歸的殘差進行Moran 檢驗及LM檢驗，其結果如表3。2003-2016年模型的Moran’s I值均大于0，并且通過了Z值的統(tǒng)計檢驗，表明高端服務業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的影響模型具有顯著的空間正相關性，普通OLS回歸會使結果產(chǎn)生偏誤或失效，因此，必須考慮空間效應的影響而采用空間面板數(shù)據(jù)模型進行回歸。OLS回歸殘差的四種LM檢驗值均通過顯著性檢驗，因此，模型既存在空間滯后影響，也存在空間誤差影響。另外，LMsar值大于LMerr值，穩(wěn)健的LMsar值大于穩(wěn)健的LMerr值，因此，空間滯后面板數(shù)據(jù)模型(SLPDM)優(yōu)于空間誤差面板模型(SEPDM)。此外，Baltagi(2005)[21]研究認為，個體效應不一定剛好是某種分布的隨機變量，在考慮采用固定效應模型或者隨機效應模型時，固定效應模型往往更加切合實際需要，因此，本文采用固定效應模型。在具體估計時還需要判定模型中是否存在空間和時間效應問題，因此本文估計空間固定效應、時間固定效應、時空雙固定效應三種空間面板數(shù)據(jù)模型。具體估計結果見表4。

(四)模型結果分析

從表4可以看出，SLPDM和SEPDM模型中時空雙固定模型的R平方估計值和對數(shù)似然值均最大，方差最小，很多變量在10%顯著性水平下檢驗顯著，優(yōu)先選擇時空雙固定模型。絕大多數(shù)解釋變量在空間固定、時間固定效應模型也得到了10%以內檢驗，表明模型同時存在空間固定效應影響和時間固定效應影響。同一解釋變量在SLPDM模型和SEPDM模型的三種固定效應中估計的結果方向一致，數(shù)值也非常接近。因此，結合前面的LM檢驗，SLPDM模型優(yōu)于SEPDM模型，故下文主要根據(jù)SLPDM模型進行分析，并以時空雙固定模型為主，空間固定和時間固定模型輔助進行分析。

表4的估計結果體現(xiàn)出以下幾個特征：

第一，高端服務業(yè)的空間集聚只在時間固定模型中表現(xiàn)出對工業(yè)升級的促進作用，而在空間固定和時空雙固定模型中均表現(xiàn)出不顯著的抑制作用。我國高端服務業(yè)發(fā)展水平總體不高，前面分析發(fā)現(xiàn)其集聚程度也相對較低，近幾年來部分地區(qū)甚至出現(xiàn)倒退的現(xiàn)象。因此，當前我國高端服務業(yè)的空間分布格局在省級區(qū)域層面上比較分散，尚難以對工業(yè)升級產(chǎn)生明顯地促進作用，但隨著時間發(fā)展，高端服務業(yè)空間分布格局已經(jīng)逐漸產(chǎn)生對工業(yè)升級的促進作用。從數(shù)值來看，隨著時間推移，高端服務業(yè)集聚度每提高1%，工業(yè)升級的速度將提高0.213%。

第二，高端服務業(yè)空間溢出的代理變量高端知識開放度方面，高端知識開放度在所有模型中均表現(xiàn)出對工業(yè)升級率非常顯著的促進作用，其促進作用從大到小依次為時空雙固定、地區(qū)固定、時間固定效應模型，高端知識開放度每提高1%，工業(yè)升級速度將分別提高9.188%、0.387%、9.789%。因此，不管是在區(qū)域層面還是時間層面，隨著我國服務業(yè)開放步伐逐漸加大，區(qū)域經(jīng)濟一體化的增強，區(qū)域間高端知識流動與利用更加便捷和高效，極大地促進了工業(yè)升級。而且，高端知識開放度的提高在區(qū)際層面比時間層面對工業(yè)升級的影響更加巨大，說明由于我國各省份間高端服務業(yè)發(fā)展程度存在較大差距，隨著區(qū)域間開放度或者區(qū)域經(jīng)濟一體化程度的提高，區(qū)域間知識流動更加流暢，各個省份能夠比較充分地利用周邊區(qū)域知識，從而促進本區(qū)域工業(yè)升級。

第三，F(xiàn)DI在地區(qū)固定效應模型中表現(xiàn)出了對工業(yè)升級速度顯著的抑制作用，而在時間固定效應模型中則表現(xiàn)出明顯的促進作用。究其原因，以前我國許多地方政府盲目追求招商引資規(guī)模，經(jīng)常發(fā)生重數(shù)量而輕質量的現(xiàn)象，不利于我國工業(yè)升級。但是，隨著中國經(jīng)濟結構調整需要以及對外開放的全面深入，F(xiàn)DI流入總額不斷增加，F(xiàn)DI的流向逐漸由原有的偏向勞動密集型產(chǎn)業(yè)向技術密集型和資本密集型產(chǎn)業(yè)轉移，特別是流向高端服務業(yè)和高端工業(yè)的外資逐年增多，成為近年來外資投資的重要領域，故而在時間層面上顯著促進了工業(yè)升級。

第四，政府的干預變量在地區(qū)固定效應模型中顯著地促進了工業(yè)的升級，而在時間固定效應模型中卻顯著地抑制了工業(yè)的升級，在雙固定模型中則對工業(yè)的升級表現(xiàn)出促進作用。這說明在區(qū)域層面上，我國不同省份間本身在工業(yè)發(fā)展水平上就存在較大的差距，其各省份政府基于自身區(qū)域特點對工業(yè)升級進行了不同程度的干預，存在顯著的空間差異性特征，促進了工業(yè)升級。而在時間層面上，由于政府干預經(jīng)濟，一定程度違背了市場經(jīng)濟發(fā)展的原則，特別是我國在2008年全球金融危機后，為了穩(wěn)定經(jīng)濟，實施了強有力的刺激計劃，造成大量工業(yè)企業(yè)重規(guī)模輕創(chuàng)新，造成產(chǎn)能過剩，企業(yè)升級動力不足，大大延緩了工業(yè)企業(yè)轉型升級的步伐。

第五，創(chuàng)新環(huán)境變量在地區(qū)固定和時空雙固定模型中對工業(yè)升級均表現(xiàn)出顯著的抑制作用，而在時間固定效應模型中則對工業(yè)升級表現(xiàn)出顯著的促進作用。說明在當前階段，雖然我國對區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的改善投入了大量的資源，但尚存在重視不足，創(chuàng)新資源投入產(chǎn)生的效益不高，尚難以對區(qū)域工業(yè)升級產(chǎn)生促進作用，甚至由于創(chuàng)新環(huán)境的不足阻礙了工業(yè)升級的速度。而在時間維度上，隨著我國對科研制度、人才制度、激勵制度體系等的建設與完善，隨著時間的推移區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境的改善促進了工業(yè)升級。

第六，除了SEPDM的時間固定效應模型中的空間誤差系數(shù)λ為正且顯著，說明該模型尚對工業(yè)升級存在空間效應的影響外，在其他模型中，空間滯后自回歸系數(shù)ρ或空間誤差系數(shù)λ均不顯著，表明這些模型已經(jīng)基本上消除了空間效應的影響。這也印證了在當前階段，由于我國高端服務業(yè)集聚水平較低，空間分布較為分散情況下，高端服務業(yè)在本區(qū)域中對工業(yè)升級尚難以發(fā)揮出應有的促進作用，對于周邊省份的溢出效應就顯得更為微弱或者并不顯著。

四、結論

本文運用新經(jīng)濟地理模型，闡述高端服務業(yè)空間分布、空間溢出對工業(yè)升級的作用機制，發(fā)現(xiàn)三者間呈現(xiàn)U型曲線關系，即當區(qū)域間空間溢出強度保持不變，提高高端服務業(yè)集聚水平可以推動工業(yè)加快升級；而提升區(qū)域間空間溢出水平，可以在任意高端服務業(yè)集聚水平下全面提高工業(yè)升級的速度。進一步利用我國30個省份2003-2016年空間面板數(shù)據(jù)模型對我國高端服務業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級關系進行驗證。得到以下幾點結論：

1.中國工業(yè)升級在省級層面上存在空間正相關，鄰近省份空間依賴性較強。因此，應該從國家層面統(tǒng)籌安排，制定各省工業(yè)升級的產(chǎn)業(yè)政策，加強省域之間工業(yè)企業(yè)的交流合作，充分發(fā)揮各省份的自身優(yōu)勢促進工業(yè)發(fā)展。同時，加強區(qū)域協(xié)調與促進區(qū)域一體化發(fā)展，使得各省份能夠充分借鑒共享周邊省份工業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗與成果，并積極向周邊省份溢出，促進各個省份工業(yè)升級速度的提升和區(qū)域間的均衡發(fā)展。

2.理論模型表明，高端服務業(yè)集聚水平的提高能夠促進工業(yè)的升級，但當前中國高端服務業(yè)集聚水平不高，在區(qū)域層面尚難以對工業(yè)升級產(chǎn)生促進作用，甚至減弱了工業(yè)升級的速度，而在時間層面上極大地促進了工業(yè)的升級速度。因此，應該整合我國優(yōu)質的高端資源，促進高端服務業(yè)集聚水平通過，進而促進工業(yè)的升級。

3.FDI和創(chuàng)新環(huán)境變量在省級層面上拖累了工業(yè)升級，時間層面上卻顯現(xiàn)出明顯的促進作用。政府干預程度變量在省級層面上顯著促進了工業(yè)升級，而在時間層面上卻顯現(xiàn)出阻礙作用。因此，各級地方政府應該摒棄重數(shù)量輕質量的外資引進思維，提升外資引進的技術含量，引導FDI流向產(chǎn)業(yè)鏈的高端部分，特別是流向高端工業(yè)和服務業(yè)，帶動我國工業(yè)升級；在營造與提升創(chuàng)新環(huán)境方面，各省份應該進一步增加科研投入，積極培養(yǎng)與引進各類人才，破除當前存在的許多妨礙科研甚至是違背科研規(guī)律的各項規(guī)章制度，完善科研的各項制度建設，創(chuàng)造一個有活力的科研創(chuàng)新環(huán)境。同時，應該協(xié)調產(chǎn)學研之間的關系，使得科研成果得到及時轉化，進而提升工業(yè)升級的速度。政府應該簡政放權，尊重市場規(guī)律，做好市場經(jīng)濟中的服務角色，通過規(guī)范市場，制定中長期的工業(yè)發(fā)展綱領，促進工業(yè)的升級發(fā)展。

注釋：

① 限于篇幅，具體推導過程可以參見參考文獻[1]的附錄A。

② 限于篇幅，具體推導過程可以參見參考文獻[1]的附錄B。

③ 限于篇幅，具體推導過程可以參見參考文獻[1]的附錄D。

④ 限于篇幅，具體推導過程可以參見參考文獻[1]的附錄E。