雷雨亮 方敏 徐樂

摘 要：基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，運(yùn)用空間杜賓模型，依據(jù)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市2003-2019年數(shù)據(jù)，考量產(chǎn)業(yè)集聚技術(shù)外部性發(fā)揮的有限性，以及政府科教支持對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚技術(shù)外部性的交互作用。結(jié)果顯示：在一定臨界值之前，產(chǎn)業(yè)集聚能推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的提升，過度集聚則會(huì)產(chǎn)生擁塞效應(yīng)，多元化集聚可能產(chǎn)生的擁塞效應(yīng)更強(qiáng)，專業(yè)化集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用更穩(wěn)定，產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率具有積極的空間溢出效應(yīng)。政府加大教育支持有助于釋放產(chǎn)業(yè)集聚的技術(shù)外部性，但在當(dāng)前的支持力度下，政府科教支持效果甚微。

關(guān)鍵詞： 產(chǎn)業(yè)集聚;政府科教支持;全要素生產(chǎn)率;長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶

中圖分類號(hào)：F424?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A??? 文章編號(hào)：1003-7217（2022）02-0139-08

一、引 言

如何保持經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)家爭(zhēng)辯的“不朽”話題，歸根結(jié)底是關(guān)于如何提高“效率”的問題。當(dāng)前中國(guó)正面臨勞動(dòng)力成本和人口撫養(yǎng)比上升壓力，經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展比以往任何時(shí)候更依賴全要素生產(chǎn)率（TFP）的提升。如果無(wú)法依靠技術(shù)創(chuàng)新來(lái)擴(kuò)展生產(chǎn)的可能性邊界，經(jīng)濟(jì)發(fā)展將停滯不前?，F(xiàn)有研究表明，由勞動(dòng)力和資本的產(chǎn)業(yè)間配置和空間分布所形成的產(chǎn)業(yè)集聚是全要素生產(chǎn)率提升的重要?jiǎng)恿1]。在人口紅利消失、資本回報(bào)率遞減的工業(yè)化后期，產(chǎn)業(yè)集聚外部性的發(fā)揮對(duì)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展尤為重要。然而，若一味模仿甚至照搬發(fā)達(dá)城市的產(chǎn)業(yè)布局，忽視本地的產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段和要素稟賦結(jié)構(gòu)特征，則會(huì)造成產(chǎn)業(yè)無(wú)序集聚及資源配置扭曲，使得經(jīng)濟(jì)發(fā)展陷入低效率的境地。

新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論倡導(dǎo)者林毅夫（2012）認(rèn)為在“有效市場(chǎng)”里政府應(yīng)當(dāng)“因勢(shì)利導(dǎo)”，爭(zhēng)做“有為政府”，企業(yè)則應(yīng)當(dāng)按照比較優(yōu)勢(shì)謀求在某一地區(qū)的發(fā)展[2]。一個(gè)城市的比較優(yōu)勢(shì)來(lái)源于要素稟賦結(jié)構(gòu)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心問題不是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，而是要素稟賦結(jié)構(gòu)升級(jí)問題，這離不開對(duì)教育和科學(xué)研發(fā)的投入。因此，政府在積極實(shí)施產(chǎn)業(yè)支撐政策、吸引產(chǎn)業(yè)集聚的同時(shí)，往往會(huì)通過科教支持政策，為本地區(qū)產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步積累人力資本，改善要素稟賦結(jié)構(gòu)。

已有研究也驗(yàn)證了人力資本、科技創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)提升全要素生產(chǎn)率的重要性。從人力資本與科技創(chuàng)新角度，夏良科（2010）基于中國(guó)大中型工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)指出人力資本與R&D是影響TFP的重要因素[3]。蘇科和周超（2021）則采用長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶103個(gè)城市的數(shù)據(jù)，指出人力資本水平的提升，有助于科技創(chuàng)新對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率正向作用的發(fā)揮[4]。從產(chǎn)業(yè)集聚角度，伍先福（2019）則基于246個(gè)城市的數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)[5]。郭麗燕等（2020）的研究顯示，人力資本流動(dòng)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚二者相互作用共同推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[6]。然而，關(guān)于政府科教支持是否有助于產(chǎn)業(yè)集聚外部性發(fā)揮的問題，在以往的研究中并未得到具體且深入的分析。

鑒于此，本文將在梳理不同產(chǎn)業(yè)集聚模式對(duì)全要素生產(chǎn)效率影響的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討政府科學(xué)和教育支持機(jī)制下產(chǎn)業(yè)集聚的技術(shù)外部性的發(fā)揮問題。由于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市群具有經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)自西向東逐漸升級(jí)，產(chǎn)業(yè)集聚多種模式并存的特征，在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市為研究對(duì)象，解答以上問題，將為各級(jí)城市制定更加科學(xué)的產(chǎn)業(yè)政策，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚外部性有效發(fā)揮，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展向“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”和“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型提供典型的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、理論機(jī)制與研究假設(shè)

（一）產(chǎn)業(yè)集聚、政府科教支持對(duì)全要素生產(chǎn)率的直接效應(yīng)

技術(shù)進(jìn)步是影響一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的決定性因素，全要素生產(chǎn)率是度量技術(shù)進(jìn)步的重要指標(biāo)[7]。一個(gè)國(guó)家或地區(qū)全要素生產(chǎn)率的影響因素主要包括以下五個(gè)方面：技術(shù)創(chuàng)新、基礎(chǔ)設(shè)施投資、教育水平、市場(chǎng)效率、體制。其中，基礎(chǔ)設(shè)施投資、教育水平和體制方面大多依賴于政府部門的積極支持，技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)效率則主要依賴于產(chǎn)業(yè)集聚、結(jié)構(gòu)升級(jí)和知識(shí)部門投入。就其成分而言，全要素生產(chǎn)率包含資源配置效率和微觀生產(chǎn)效率[8]。其中，資源配置效率可以是在產(chǎn)業(yè)之間流動(dòng)產(chǎn)生的配置效率，表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級(jí);也可以是通過勞動(dòng)力和其他生產(chǎn)要素在空間上流動(dòng)形成的資源配置效率，表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)集聚。微觀生產(chǎn)效率的提升則主要通過人力資本和科學(xué)技術(shù)投入獲得。20世紀(jì)80年代，新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論在內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步模型中提出對(duì)知識(shí)生產(chǎn)部門的投入不足會(huì)導(dǎo)致一國(guó)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期處于低增長(zhǎng)率狀態(tài)，而且知識(shí)和人力資本具有很強(qiáng)的溢出效應(yīng)[9]。然而，當(dāng)不同國(guó)家或地區(qū)所積累的人力資本水平存在差距時(shí)，即使面對(duì)相同的知識(shí)，其運(yùn)用的效果也會(huì)不同。由此可見，產(chǎn)業(yè)集聚、人力資本和知識(shí)投入都是提升全要素生產(chǎn)率的重要渠道，其中人力資本充足是知識(shí)溢出效應(yīng)產(chǎn)生的前提。基于此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H1 產(chǎn)業(yè)集聚和政府科教支持都有助于提高全要素生產(chǎn)率。

（二）產(chǎn)業(yè)集聚的外部性及其空間溢出效應(yīng)

在城市化的推動(dòng)下，熟練勞動(dòng)力逐漸向工資水平和生產(chǎn)效率更高的地區(qū)遷移，具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)的地區(qū)因更多熟練勞動(dòng)力的加入而形成產(chǎn)業(yè)集聚。產(chǎn)業(yè)集聚外部性的產(chǎn)生源于共享中間投入品、專業(yè)化的勞動(dòng)力供應(yīng)市場(chǎng)和知識(shí)、技術(shù)升級(jí)。前兩者可以歸納為規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，后者歸納為技術(shù)溢出效應(yīng)。按照集聚模式劃分，產(chǎn)業(yè)集聚又可以劃分為專業(yè)化和多元化集聚。通過專業(yè)化的資源互補(bǔ)，同一城市同一產(chǎn)業(yè)的企業(yè)能通過專業(yè)化的投入和產(chǎn)出市場(chǎng)獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)效率。專業(yè)化的產(chǎn)業(yè)集聚也能加劇企業(yè)之間的良性競(jìng)爭(zhēng)，促使企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新上保持強(qiáng)烈的憂患意識(shí)。一旦新的技術(shù)產(chǎn)生，便會(huì)擴(kuò)散開來(lái)。企業(yè)只有不斷地創(chuàng)新，提高生產(chǎn)效率才會(huì)獲得市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。一方面，城市化經(jīng)濟(jì)中的多元化“大熔爐”通過提供互補(bǔ)的技術(shù)和知識(shí)，促進(jìn)新產(chǎn)品、新想法和新技術(shù)的產(chǎn)生，推進(jìn)跨行業(yè)的知識(shí)交流;另一方面，當(dāng)市場(chǎng)足夠大時(shí)，多元化的產(chǎn)業(yè)集聚通過共享中間投入品、提供多元化的產(chǎn)品和服務(wù)，培育和擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)效率。然而，規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和技術(shù)升級(jí)的產(chǎn)生受到地方稟賦結(jié)構(gòu)，以及由稟賦結(jié)構(gòu)所決定的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的約束。隨著區(qū)域稟賦結(jié)構(gòu)的調(diào)整，產(chǎn)業(yè)集聚的形式和產(chǎn)業(yè)的選擇都不是唯一最優(yōu)的[10]。產(chǎn)業(yè)集聚通過自組織演化的機(jī)制，不斷地進(jìn)行主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)培育和衰退產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。當(dāng)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)過度集聚時(shí)，造成資源不足，企業(yè)利潤(rùn)率下降，產(chǎn)生擁塞效應(yīng)，阻礙技術(shù)進(jìn)步[11]。gzslib202204011850

產(chǎn)業(yè)集聚的外部性也具有一定的空間溢出效應(yīng)。一方面，在競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制作用下，當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚在相鄰城市之間發(fā)生時(shí)，將促使相鄰城市的企業(yè)不斷改良技術(shù)，淘汰落后產(chǎn)能，進(jìn)而推動(dòng)相鄰城市的產(chǎn)業(yè)技術(shù)升級(jí);另一方面，在知識(shí)共享機(jī)制作用下，同一產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)可以通過各種會(huì)議展示新技術(shù)，共謀城市群產(chǎn)業(yè)發(fā)展。然而，當(dāng)鄰近城市的產(chǎn)業(yè)集聚達(dá)到較高水平時(shí)，可能會(huì)對(duì)本地市場(chǎng)產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”。由于市場(chǎng)份額下降，技術(shù)人員流失，本地產(chǎn)業(yè)規(guī)模效益持續(xù)降低，企業(yè)逐漸退出，技術(shù)水平也難以升級(jí)。因此，產(chǎn)業(yè)集聚外部性的空間溢出效應(yīng)可能因產(chǎn)業(yè)集聚水平不同而存在差異?；诖?，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)H2 產(chǎn)業(yè)集聚技術(shù)外部性的發(fā)揮具有有限性，過度集聚會(huì)產(chǎn)生擁塞效應(yīng)。

假設(shè)H3 產(chǎn)業(yè)集聚的技術(shù)外部性具有空間溢出效應(yīng)。

（三）政府科教支持對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚技術(shù)外部性的調(diào)節(jié)效應(yīng)

即使在有效的市場(chǎng)里，產(chǎn)業(yè)集聚、知識(shí)、人力資本外部性的發(fā)揮，依然需要一個(gè)“有所為，有所不為”的政府?！皷|亞奇跡”的案例說(shuō)明，市場(chǎng)與政府之間并不是對(duì)立或者替代關(guān)系，“強(qiáng)”政府或“弱”政府，都只是政府在謀求經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展過程中“相機(jī)抉擇”的表象。一味地依賴市場(chǎng)調(diào)節(jié)，可能導(dǎo)致資源協(xié)調(diào)成本過高，無(wú)法產(chǎn)生集聚的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效率;若僅僅依靠人力資本自發(fā)地流動(dòng)和“人才政策”的吸引，則可能導(dǎo)致各城市陷入“搶人大戰(zhàn)”，不利于企業(yè)成本控制和知識(shí)技術(shù)共享機(jī)制的形成。而政府的科教支持能改善地區(qū)稟賦結(jié)構(gòu)，適宜的產(chǎn)業(yè)布局將有助于稟賦優(yōu)勢(shì)的充分發(fā)揮。從產(chǎn)業(yè)布局的時(shí)空演化進(jìn)程可見，企業(yè)更傾向于布局在人力資本水平較高、知識(shí)密集的地區(qū)，如此更容易獲得技術(shù)和知識(shí)外部性[12]。特別是制造業(yè)集聚能與當(dāng)?shù)刂R(shí)、人力資本的集聚形成有效的、良性的互動(dòng)關(guān)系，共同推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新[13]?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

假設(shè)H4 政府科教支持有助于產(chǎn)業(yè)集聚技術(shù)外部性的發(fā)揮。

三、模型、變量和檢驗(yàn)

（一）變量選取

被解釋變量全要素生產(chǎn)率（TFP）用以反映技術(shù)進(jìn)步率。測(cè)度全要素生產(chǎn)率的方法主要分為參數(shù)法和非參數(shù)法，非參數(shù)法通常適用于微觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，參數(shù)法中生產(chǎn)函數(shù)法和隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法則需要滿足過多限制性假設(shè)條件。因此本文采用索洛剩余法進(jìn)行測(cè)度全要素生產(chǎn)率來(lái)反映技術(shù)進(jìn)步率。參照張軍和施少華（2003）的方法[14]，以1987年為基期，采用2004-2020年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，估算出2003-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市的全要素生產(chǎn)率（TFP）。

主要解釋變量產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)，在實(shí)證分析過程中將被分為專業(yè)化集聚指數(shù)（rzi）和多元化集聚指數(shù)（rdi），分別估計(jì)其影響參數(shù)。參考于斌斌（2016）研究中基于區(qū)位熵的方法，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)專業(yè)化和產(chǎn)業(yè)多元化集聚指數(shù)[15]。如式（1），i城市j產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占i城市就業(yè)人數(shù)的比重與全國(guó)j產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)比重之商的最大值則為產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚指數(shù)rzii。

rzii=MAX（sji/sj）=MAX（empji/empiempj/emp）（1）

如式（2），用i城市j產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占i城市就業(yè)人數(shù)的比重與全國(guó)j產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)比重之差的絕對(duì)值來(lái)表示產(chǎn)業(yè)多元化集聚指數(shù)rdii。

rdii=1/∑jsji-sj=1/∑jempjiempi-empjemp（2）

政府教育支持和政府科學(xué)支持，主要用相應(yīng)財(cái)政支出占比來(lái)衡量。人力資本是全要素生產(chǎn)率提升的重要途徑，政府在提升人力資本水平方面所提供的支持，也可能進(jìn)一步通過促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚來(lái)對(duì)全要素生產(chǎn)率提升產(chǎn)生間接作用。

根據(jù)文獻(xiàn)梳理和理論分析，控制變量主要包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、國(guó)內(nèi)投資力度、外商投資力度、金融支持力度和人力資本水平，分別用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比例、固定資產(chǎn)投資占比、FDI占比、金融貸款余額占比以及在校大學(xué)生占常住人口比例來(lái)衡量。

（二）模型設(shè)立

由于技術(shù)和知識(shí)空間溢出效應(yīng)的存在，檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用時(shí)有必要采用空間計(jì)量模型。通過檢驗(yàn)，結(jié)果顯著拒絕H0：θ=0，ρ=0。同時(shí)，根據(jù)Akaike和Schwarz的貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)了AIC和BIC統(tǒng)計(jì)量，結(jié)果都顯示選擇空間杜賓模型（SDM）進(jìn)行實(shí)證估計(jì)更為有效。具體模型設(shè)定如下：

ln TFP=∝+τln TFPit-1+ρ∑nj=1wijln TFPit+

∑Kk=1∑nj=1wijlnxjtkθk+∑Kk=1βkln xitk+μi+

γt+εit（3）

xitk=β1ln clusterit+β2ln cluster2it+β3ln eduit+

β4ln sciit+β5ln thirdit+β6ln third2it+

β7ln invit+β8ln fdiit+β9ln loanit+

β10ln pstuit （4）

式（3）中，TFP表示索洛剩余法計(jì)算的全要素生產(chǎn)率。其中wij表示城市i與城市j之間的空間權(quán)重矩陣元素。ρ是空間自回歸系數(shù)，表達(dá)了相鄰區(qū)域間全要素生產(chǎn)率之間的空間交互關(guān)系。θ代表自變量的空間自回歸系數(shù)，當(dāng)θ不為零時(shí)，說(shuō)明本地解釋變量對(duì)相鄰地區(qū)有溢出效應(yīng)或虹吸效應(yīng)。μi和γt則分別表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。式（4）中，cluster表示產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)，具體分為產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚指數(shù)rzi和產(chǎn)業(yè)多元化集聚指數(shù)rdi，edu為政府教育支持，sci為政府科學(xué)支持，third表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，inv表示國(guó)內(nèi)投資力度，fdi表示外商投資力度，loan為金融支持力度，pstu表示人力資本水平。本文研究?jī)?nèi)容涉及經(jīng)濟(jì)、金融、產(chǎn)業(yè)、技術(shù)和人口等多個(gè)方面，區(qū)域之間相互作用既受到地緣因素的影響，也受到區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差距的約束。因此本文將引入經(jīng)濟(jì)地理矩陣，以更好地?cái)M合各區(qū)域的空間關(guān)系。gzslib202204011851

W*=W·E（5）

式（5）中，W=1/D2ij，Dij為城市i與城市j之間的地理距離;E=1/PGDPij，PGDPij表示城市i與城市j之間人均GDP的差距。當(dāng)?shù)乩砭嚯x和經(jīng)濟(jì)差距越大時(shí)，地理權(quán)重越小。最后將空間矩陣中每個(gè)元素除以所在行元素之和，以保證每行權(quán)重之和為1，也稱空間權(quán)重矩陣的“行標(biāo)準(zhǔn)化”。

（三）數(shù)據(jù)處理與變量說(shuō)明

以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市為研究對(duì)象，以2002年國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類為劃分依據(jù)，選取2003-2019年的指標(biāo)數(shù)據(jù)。變量明細(xì)表見表1，從表格中可見，這些控制變量都具有很大的極差，這些差異將構(gòu)成全要素生產(chǎn)率差異的重要原因。

（四）空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

通過計(jì)算長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市TFP的全局Morans I指數(shù)發(fā)現(xiàn)，2003-2019年期間全要素生產(chǎn)率的空間自相關(guān)系數(shù)處于不斷波動(dòng)中，僅在2009年和2011年Morans I指數(shù)表現(xiàn)出顯著的空間負(fù)相關(guān)關(guān)系，2018年呈現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)關(guān)系。整體上，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市群TFP的全局空間相關(guān)性不顯著。

根據(jù)Anselin Local Morans I指數(shù)，本文進(jìn)一步分析2003-2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶TFP局部聚類情況。2003年，湘西州、銅仁市和鹽城市表現(xiàn)出顯著的“高-高”集聚，安徽省的銅陵市、馬鞍山和江蘇的鹽城市則出現(xiàn)“低-低”集聚。此外，也有少數(shù)城市表現(xiàn)出“高-低”分散和“低-高”分散，大部分城市的局部集聚特征不顯著。2008年，云南南部TFP呈現(xiàn)明顯的“高-高”集聚，江西省內(nèi)則出現(xiàn)大范圍的“低-低”集聚區(qū)域，TFP局部分散的城市依然較少。此后，全要素生產(chǎn)率的“高-高”集聚區(qū)域逐漸減少，江西省和安徽省內(nèi)依然存在少數(shù)“低-低”集聚城市。如圖1所示，2019年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶大部分城市TFP局部空間關(guān)系依然不顯著，江西省東北部與安徽省南部形成“高-高”集聚區(qū)域，該區(qū)域外圍零星分布著“低—高”分散城市。而在云南省境內(nèi)則出現(xiàn)顯著的“高-低”分散和“低-低”集聚區(qū)域。由此可見，整體而言長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域全要素生產(chǎn)率參差不齊，協(xié)同關(guān)系并不緊密。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)TFP的總體效應(yīng)分析

首先運(yùn)用Stata軟件實(shí)現(xiàn)空間杜賓模型（SDM）和普通面板模型（OLS）估計(jì)，在Hausman檢驗(yàn)之后，均選擇固定效應(yīng)模型。專業(yè)化集聚與多元化集聚的模型估計(jì)結(jié)果分別展示在表2中。

從表2的結(jié)果可以看出，與普通面板的OLS結(jié)果相比，使用空間杜賓模型估計(jì)的系數(shù)顯著性水平得到了提升，說(shuō)明考慮空間溢出效應(yīng)情況下，解釋變量對(duì)被解釋變量的影響更加具有統(tǒng)計(jì)顯著性。根據(jù)表中SDM模型估計(jì)的專業(yè)化集聚指數(shù)的參數(shù)可得，（TFPi/TFPi）/（rzij/rzij）=0.0307-0.0214ln rzi，TFP對(duì)專業(yè)化產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)rzi的彈性與該城市當(dāng)時(shí)的專業(yè)化集聚水平有關(guān)。當(dāng)專業(yè)化集聚水平逐漸上升時(shí)，全要素生產(chǎn)率的彈性下降。rzi大于4.1978后，TFP對(duì)rzi的彈性由正轉(zhuǎn)負(fù)。同理，從多元化集聚參數(shù)估計(jì)結(jié)果可見，（TFPi/TFPi）/（rdij/rdij）=0.0681-0.0858 ln rdi，TFP對(duì)多元化集聚指數(shù)rdi的彈性也與該城市當(dāng)時(shí)多元化集聚水平相關(guān)。當(dāng)多元化集聚指數(shù)rdi上升到2.2116時(shí)，TFP對(duì)rdi的彈性由正轉(zhuǎn)為負(fù)。這意味著在一定的產(chǎn)業(yè)集聚臨界值前，產(chǎn)業(yè)集聚能持續(xù)推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的提升。然而產(chǎn)業(yè)過度集聚則會(huì)產(chǎn)生擁塞效應(yīng)，抑制全要素生產(chǎn)率上升。

在不考慮其他因素和常數(shù)的情況下，比較專業(yè)化集聚和多元化集聚與TFP的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)盡管一個(gè)城市產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚指數(shù)rzi與多元化集聚指數(shù)rdi之間存在此消彼長(zhǎng)的關(guān)系，但二者對(duì)TFP的影響趨勢(shì)大體上保持一致。當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚水平較低時(shí)，TFP對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)的彈性較大，但隨著產(chǎn)業(yè)集聚水平上升，彈性逐漸下降為負(fù)。不同之處在于，rzi與TFP函數(shù)曲線在經(jīng)過極值點(diǎn)后，下降趨勢(shì)平緩，而rdi與TFP函數(shù)曲線在經(jīng)過極值點(diǎn)后下降趨勢(shì)明顯?？梢姡?dāng)?shù)胤疆a(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)達(dá)到較高水平后，多元化集聚模式比專業(yè)化集聚模式對(duì)TFP的抑制效應(yīng)更明顯。這意味著各類產(chǎn)業(yè)混亂地集聚在資源稟賦有限的地區(qū)時(shí)，造成的“擁塞效應(yīng)”會(huì)抑制本地TFP提升。與之相比，專業(yè)化集聚不僅能在較長(zhǎng)階段內(nèi)對(duì)TFP產(chǎn)生積極效應(yīng)，而且在推動(dòng)TFP提升到高位后能“功成身退”，幾乎不會(huì)隨著專業(yè)化集聚水平的進(jìn)一步增長(zhǎng)而對(duì)TFP產(chǎn)生明顯的“副作用”。因此，專業(yè)化集聚對(duì)TFP的外部性更具穩(wěn)定性。

在專業(yè)化集聚和多元化集聚模型估計(jì)結(jié)果中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的參數(shù)幾乎一致。在早期第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重較低，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷高級(jí)化，當(dāng)?shù)谌a(chǎn)業(yè)增加值占比高于33.639%時(shí)，TFP對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的彈性由負(fù)向正轉(zhuǎn)變，且彈性越來(lái)越大。當(dāng)?shù)谌a(chǎn)業(yè)增加值占GDP比例超過85%后，TFP對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級(jí)化的彈性也將大于1。2003-2019年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市第三產(chǎn)業(yè)增加值平均占比達(dá)到36.78%，因此，整體而言，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)TFP產(chǎn)生著積極作用。近年來(lái)，全國(guó)第三產(chǎn)業(yè)增加值占比都有大幅提升，2019年平均占比達(dá)到53.9 %，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)TFP的推動(dòng)作用也將越來(lái)越明顯。

空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果還顯示了固定資產(chǎn)投資、貸款、外商投資等投資方面的重要因素對(duì)TFP的影響，三者估計(jì)參數(shù)均顯著為負(fù)。這意味著在樣本期內(nèi)投資因素對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶TFP并沒有產(chǎn)生積極作用，可能與房地產(chǎn)市場(chǎng)過度投資和資本市場(chǎng)投資的“脫實(shí)向虛”密切相關(guān)[16]。盡管資金方面的投入產(chǎn)生了負(fù)面效果，但人力資本對(duì)TFP的積極作用顯著。TFP對(duì)在校大學(xué)生人數(shù)占比的彈性為0.0313。從這一數(shù)值來(lái)看，人力資本對(duì)TFP的影響力并不大，但隨著高等教育的逐漸普及，人力資本存量對(duì)TFP的貢獻(xiàn)將不容忽視。

（二）全要素生產(chǎn)率影響因素的長(zhǎng)期直接效應(yīng)與長(zhǎng)期間接效應(yīng)gzslib202204011851

采用空間杜賓模型，既考慮了其他地區(qū)解釋變量對(duì)本地區(qū)被解釋變量的作用，也考慮到了其他地區(qū)TFP對(duì)本地區(qū)TFP的影響。當(dāng)模型中存在解釋變量和被解釋變量的滯后項(xiàng)時(shí)，估計(jì)參數(shù)就不僅反映了各解釋變量對(duì)TFP的影響，還包含空間溢出效應(yīng)。為進(jìn)一步檢驗(yàn)變量之間的空間交互關(guān)系，下面將從長(zhǎng)期直接效應(yīng)和長(zhǎng)期間接效應(yīng)來(lái)分析總體效應(yīng)，具體結(jié)果見表3。長(zhǎng)期直接效應(yīng)實(shí)際為長(zhǎng)期平均直接效應(yīng)，是將108個(gè)城市變量對(duì)該城市TFP的直接效應(yīng)求算術(shù)平均的結(jié)果;長(zhǎng)期間接效應(yīng)則是其他地區(qū)解釋變量對(duì)本城市TFP影響的算術(shù)平均;二者相加便得到總效應(yīng)。長(zhǎng)期間接效應(yīng)主要反映了其他地區(qū)解釋變量對(duì)本地區(qū)TFP的空間溢出效應(yīng)，根據(jù)估計(jì)結(jié)果可得，其他地區(qū)rzi超過4.1378前能持續(xù)對(duì)本地區(qū)TFP增長(zhǎng)產(chǎn)生正向的空間溢出效應(yīng)。也幾乎是在這一臨界值之后，rzi的繼續(xù)上升對(duì)本地區(qū)和其他地區(qū)的TFP都會(huì)產(chǎn)生抑制作用。當(dāng)rdi低于2.2172時(shí)，本地區(qū)TFP對(duì)其他地區(qū)rdi的彈性為正，反之為負(fù)。當(dāng)其他地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值占比超過33.43%后，對(duì)本地區(qū)TFP的積極效應(yīng)越發(fā)明顯。

綜合直接和間接效應(yīng)可知，無(wú)論是本地區(qū)還是其他地區(qū)，當(dāng)專業(yè)化產(chǎn)業(yè)集聚指數(shù)小于4.2，多元化集聚指數(shù)小于2.2，第三產(chǎn)業(yè)增加值占比超過33.43%時(shí)，都能推動(dòng)TFP上升。從間接效應(yīng)估計(jì)結(jié)果中可知，其他地區(qū)人力資本水平的提升對(duì)本地區(qū)TFP增長(zhǎng)亦能產(chǎn)生顯著的空間溢出效應(yīng)。因此，培育人才、提高勞動(dòng)力的知識(shí)水平是推動(dòng)TFP增長(zhǎng)的有效途徑。這不僅能為本地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展貢獻(xiàn)力量，也能促進(jìn)人才流向周邊城市，或?yàn)榧亦l(xiāng)發(fā)展出謀劃策。

（三）政府科教支持下產(chǎn)業(yè)集聚的技術(shù)外部性

考慮到政府對(duì)科教事業(yè)的投入是提升人力資本的重要支持，在基本估計(jì)模型的基礎(chǔ)上，本文加入了政府對(duì)教育和科學(xué)的財(cái)政支出占比，估計(jì)這兩方面投入因素對(duì)TFP的影響。進(jìn)一步地，本文還引入了教育支出和科學(xué)支出占比與產(chǎn)業(yè)集聚的交互項(xiàng)，分析政府科教支持是否能改善產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)TFP作用的有限性。表4中顯示了回歸的結(jié)果，部分變量結(jié)果與表2基本一致，此處省略展示。

由表4列（1）和列（4）可知，TFP對(duì)教育支出占比和科學(xué)支出占比的彈性都顯著為正，相比之下教育支出占比的提高對(duì)TFP的推動(dòng)作用更強(qiáng)。政府科學(xué)支出占比對(duì)TFP的作用比較小，但實(shí)際上R&D投入經(jīng)費(fèi)75%來(lái)源于企業(yè)，尤其是大型企業(yè)才是科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展投入的主力軍。在中國(guó)，企業(yè)R&D投入對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響彈性最大，其次為科研機(jī)構(gòu)和高等學(xué)校。在政企合力支持下，大規(guī)模的R&D投入將對(duì)全要素生產(chǎn)率的提高產(chǎn)生巨大的推動(dòng)力。列（2）和列（5）考慮了教育支出占比對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的調(diào)節(jié)作用，回歸結(jié)果顯示，教育支出占比越大，更有助于產(chǎn)業(yè)集聚，包括專業(yè)化產(chǎn)業(yè)集聚和多元化產(chǎn)業(yè)集聚都能獲得技術(shù)外部性，對(duì)TFP的正向促進(jìn)作用將更持久。如若教育支出占比超過了20%，那么專業(yè)化產(chǎn)業(yè)集聚能在大于4.1時(shí)依然對(duì)TFP發(fā)揮積極作用。而教育支出占比30%以上時(shí)，才能發(fā)揮出其對(duì)多元化產(chǎn)業(yè)集聚積極性的這種延續(xù)作用。從列（3）和列（6）中可以得到，科學(xué)支出對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的調(diào)節(jié)作用并不顯著，這可能與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市各政府一般預(yù)算支出中科學(xué)支出占比較低有關(guān)，不足以與產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生交互作用。

綜上檢驗(yàn)結(jié)果可見，良好的高等教育和充分的科學(xué)投入有助于推進(jìn)“產(chǎn)學(xué)研”一體化和自主創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，直接推動(dòng)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。在推進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的同時(shí)，加大教育支出，將有助于進(jìn)一步釋放產(chǎn)業(yè)集聚技術(shù)外部性。然而，目前政府對(duì)教育和科學(xué)的投入在促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚，從而推動(dòng)技術(shù)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率提升方面發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用還有待加強(qiáng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)說(shuō)明

為了檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的穩(wěn)健性，從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市中隨機(jī)抽取54個(gè)城市進(jìn)行模型估計(jì)，得到的結(jié)果與表2基本一致，但部分控制變量參數(shù)估計(jì)不顯著。此外，本文考慮到產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的作用是否主要來(lái)自大規(guī)模企業(yè)集群的問題，并就此進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)大型企業(yè)集群不會(huì)改變產(chǎn)業(yè)集聚外部性發(fā)揮作用的拐點(diǎn)，但有助于提高其外部效應(yīng)水平①。

五、結(jié)論與政策啟示

在梳理產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷和政府科教支持與全要素生產(chǎn)率的理論機(jī)制基礎(chǔ)上，以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市數(shù)據(jù)為依據(jù)，實(shí)證分析不同產(chǎn)業(yè)集聚和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平下對(duì)全要素生產(chǎn)率作用的差異性，并試圖從科學(xué)與教育投入方面探討政府人力資本支持下產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率的外部性，得到如下結(jié)論：第一，近年來(lái)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶108個(gè)城市全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)系逐漸增強(qiáng)，重心逐漸向長(zhǎng)三角區(qū)域轉(zhuǎn)移，并向內(nèi)陸擴(kuò)大輻射范圍。第二，適度的產(chǎn)業(yè)集聚，包括專業(yè)化和多元化集聚能持續(xù)推動(dòng)全要素生產(chǎn)率的提升，過度集聚則產(chǎn)生擁塞效應(yīng)。多元化集聚可能產(chǎn)生的擁塞效應(yīng)更強(qiáng)，專業(yè)化集聚的外部性更具穩(wěn)定性。第三，良好的高等教育和充分的科學(xué)投入有助于推進(jìn)“產(chǎn)學(xué)研”一體化和自主創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，直接推動(dòng)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)。相較于科學(xué)支出，加大教育支出對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚知識(shí)和技術(shù)溢出效應(yīng)發(fā)揮的調(diào)節(jié)作用更顯著。2003-2019年間，固定資產(chǎn)投資、貸款、外商投資等投資方面因素對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶TFP并未產(chǎn)生積極作用。

基于以上結(jié)論，建議：第一，適時(shí)調(diào)整產(chǎn)業(yè)集聚模式，避免產(chǎn)業(yè)過度集聚阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在發(fā)展多元化產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，注重產(chǎn)業(yè)之間的有效融合，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)新。第二，加大政府教育投資力度，提高人力資本配置效率。利用高等教育機(jī)構(gòu)與職業(yè)技能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)培養(yǎng)高素質(zhì)人才，同時(shí)制訂合理的人才計(jì)劃，吸引符合核心地方企業(yè)發(fā)展需求的人才流入。促進(jìn)人力資本與產(chǎn)業(yè)集聚的良性互動(dòng)，以人才促創(chuàng)新，以產(chǎn)業(yè)育人才。

注釋：

①? 限于篇幅，結(jié)果省略不展示。

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（責(zé)任編輯：鐘 瑤）

The Impact of Industrial Agglomeration on Total Factor Productivity

in the Context of Governmental? Science and Education Suppont：

A Case Study of 108 Cities Along Yangtze Economic Belt

LEI Yuliang1， FANG Min2，XU Le1

（1.College of Economics， Hunan Agricultural University， Changsha，Hunan 410000， China;

2.Hunan Science and Technology Affairs Center， Changsha，Hunan 410013， China）

Abstract：Based on the new structural economic theory， this paper estimates the limitation of the technological externalities of industrial agglomeration， and the interaction between the governments scientific and educational support and industrial agglomeration? by constructing Spatial Durbin Models and using the data of 108 cities in the Yangtze River Economic Belt from 2003 to 2019. The results show that below? a certain critical value， industrial agglomeration can promote the improvement of total factor productivity， while excessive agglomeration will produce a congestion effect. The congestion effect of diversified agglomeration is stronger， and the effect of specialized agglomeration on TFP is more stable. Industrial agglomeration has a positive spatial spillover effect on TFP. The governments increasing educational support helps to release the technological externalities of industrial agglomeration， but the governments scientific support has little effect under the current level of support.

Key words：industrial agglomeration; government scientific and educational support; TFP; Yangtze Economic Belt

收稿日期： 2021-07-21

基金項(xiàng)目：? 湖南省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（18YBQ068）