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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

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

谢里, 张敬斌
湖南大学经济与贸易学院,长沙 410079

The spatial technology spillovers effect of Chinese manufacturing industries' agglomeration： The difference of institutional environment

XIELi, ZHANGJingbin
School of Economics and Trade, Hunan University, Changsha 410079, China
收稿日期:2015-12-8
修回日期:2016-04-11
网络出版日期:2016-05-10
版权声明:2016《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:

国家自然科学基金项目（71573074）

国家社会科学基金重大项目（11&ZD012）

湖南省哲学社会科学基金基地项目（13JD013）

湖南省哲学社会科学基金重点项目（12ZDB32）

作者简介:
-->作者简介：谢里（1982- ）,男,湖南长沙人,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为产业集聚与绿色发展。E-mail: xiexan@163.com

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摘要
基于Fujita和Thisse提出的理论框架,引入制度环境变量,研究地区制造业集聚和制度环境通过地区技术创新影响空间技术溢出的机制。在此基础上,采用2003-2012年中国内地30个省、自治区和直辖市的面板数据,运用面板工具变量两阶段最小二乘法（IV-TSLS）对其机制进行实证检验。研究表明：一方面,从全国总体样本来看,加入制度环境变量后,制造业集聚与法律制度的交互项对地区技术创新和空间技术溢出有显著的正向促进作用;另一方面,从分地区的样本来看,东部地区与全国样本检验结果一致,而中西部地区的制造业集聚并未产生显著的空间技术溢出效应。进而,提出通过优化制造业集聚提高空间技术溢出效应的政策建议。

关键词：制造业集聚;制度环境;技术溢出;工具变量两阶段最小二乘法
Abstract
Based on the theoretical framework established by Fujita and Thisse in 2003, the paper introduces institutional environment variables into the model to study the mechanism about how regional manufacturing industries' agglomeration and institutional environment affect spatial technology spillovers through technological innovation. According to the theoretical analysis results, the manufacturing industries' agglomeration plays a positive role in promoting regional technological innovation. When the manufacturing industries are gathering within a region, the growth rate of technological innovation of manufacturing industries in this region will be increased gradually, leading to the improvement of regional technological innovation, thus the spatial technology spillovers effect will be stronger. Besides, the institutional environment in a region is better, the manufacturing industry companies' are gathering within the region, the level of technological innovation of the manufacturing industries is higher, then the spatial technology spillovers effect is stronger. On this basis, the paper uses panel instrumental variable two-stage least squares estimation method to test the mechanism with panel data of China's 30 provinces, autonomous regions and municipalities from 2003 to 2012. The results are shown as follows. On the one hand, from the national overall sample, the manufacturing industries' agglomeration alone neither has a positive role in promoting regional technological innovation, nor brings positive spatial technology spillovers effect. However, once the institutional environment variables are introduced, such as the legal system, the marketization level of the real economy, and the marketization level of the virtual economy, the interaction term of manufacturing industries' agglomeration and the legal system has a significantly positive role in promoting regional technological innovation and spatial technology spillovers effect. While in the sample years, the interaction of the manufacturing industries' agglomeration and the marketization level of the real economy, as well as the interaction of the manufacturing industries' agglomeration and the marketization level of the virtual economy does not have a significantly positive role in promoting spatial technology spillovers effect. On the other hand, from the sample of sub-regional perspective, the results of the eastern region of China are consistent with those of the national sample, while the manufacturing industries' agglomeration in the central and western regions of China has little significantly positive effect on spatial technology spillovers. Furthermore this paper makes some policy recommendations on improving the spatial technology spillovers by optimizing the manufacturing industries' agglomeration.

Keywords：manufacturing industries' agglomeration;institutional environment;technology spillovers;IV-TSLS

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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[J]. , 2016, 35(5): 909-928 https://doi.org/10.11821/dlyj201605009
XIE Li, ZHANG Jingbin. The spatial technology spillovers effect of Chinese manufacturing industries' agglomeration： The difference of institutional environment[J]. 地理研究, 2016, 35(5): 909-928 https://doi.org/10.11821/dlyj201605009

1 引言

1949年以来,尤其是改革开放三十多年来,中国制造业持续快速发展,有力地推动了工业化和现代化的进程,增强了综合国力。2015年5月国务院印发的《中国制造2025》提出制造业是国民经济的主体,是立国之本,兴国之器,强国之基,这体现了制造业在经济发展中的关键性作用。如今中国已成为世界第二大经济体和第二大贸易国,作为全球最具活力的经济体,中国的经济增长过程也是经济集聚不断深化的过程^[1]。在经济集聚过程中,最重要的是制造业集聚。伴随着制造业的快速发展,制造业的集聚程度也在不断加深,很多制造业行业不断向东部沿海的几个省份集中,而中西部地区的制造业就业水平占全国的份额越来越低^[2-4]。然而,与世界先进制造业国家相比,制造业仍然大而不强,从发展最初到现在一直承担着中国制造的角色。尤其是在自主创新能力方面与发达国家差距明显,因而制造业技术创新和转型升级的任务十分艰巨。根据新经济地理学,产业在地理空间上的集聚可以带来劳动力的共享。专业技术人才集聚在同一地区有利于技术知识的交流,进而促进地区技术创新水平的提高。但由此引发出一个问题,制造业集聚对空间技术溢出是否存在显著影响,以及制造业集聚对空间技术溢出效应的影响究竟有多大效果?这个问题值得研究,以此通过优化地区制造业集聚来提高空间技术溢出效应。
值得注意的是,传统意义上的产业集聚是以市场机制为主导而自发形成的。然而,政府对产业集聚的过度干预现象却普遍存在,地方政府建立的各种开发区和产业园区往往向企业提供融资和税收等各种优惠政策。在“政策租”的引诱下形成的表面的产业集聚是一种虚假的产业集聚,这种产业集聚并未遵循市场规律,会在低水平的竞争循环中导致重复建设和资源浪费,因而使得产业集聚效应产生的效果相对有限^[1,5]。从现有文献来看,关于中国省域层面空间技术溢出效应的研究相对匮乏。因此,有必要考察省份制造业集聚对空间技术溢出效应的影响程度,以期为实施创新驱动发展战略提供政策性建议。在已有的研究基础上,运用理论模型研究了制造业集聚与制度环境通过地区技术创新影响空间技术溢出的理论机制,且利用中国内地2003-2012年30个省份的面板数据,实证了地区制造业集聚的空间技术溢出效应。
与本文相关的研究文献主要涉及以下方面：一是中国制造业集聚水平测算的研究;二是技术溢出效应的研究;三是产业集聚影响技术溢出的研究。
（1）中国制造业集聚水平测算的研究
关于测度制造业空间集聚水平的文献有很多,目前有很多指标可以用来测度产业集聚水平,例如区位熵、空间基尼系数、赫芬达尔指数和EG指数或γ指数。以上各种指标有不同的应用范围和优缺点。具体采用哪种指标来测度产业集聚水平更加合适尚未形成统一的定论。从中国制造业企业层面的研究来看,很多****采用Ellison等提出的EG指数或γ指数^[6]。例如谢里等采用这一指数对1986-2006年制造业两位数20个分行业的集聚水平做了动态测算,研究发现中国制造业整体集聚水平呈现出U型变化特征,且正处于中度向高度集聚水平递进的阶段,集聚的主导行业已由资源密集型行业向技术密集型行业转变;同时,技术密集型行业向东部地区集聚的趋势明显,而资源密集型行业则逐步向中西部地区集聚^[7]。文东伟等同样运用这一指标对1998-2009年各省份制造业的空间集聚水平进行了量化,结果表明：制造业的空间集聚程度在不断加深,并且越来越多的行业逐渐向东部沿海的几个省份高度集聚。但是与欧美发达的市场经济国家相比,制造业的集聚水平仍然还是较低的^[4]。从地区所有产业集中度的研究来看,很多****采用了赫芬达尔指数,其取值从0到1,数值越大,表示地区产业集聚程度越高^[8,9]。从中国制造业区域层面的研究来看,很多****采用了区位熵指标来衡量地区制造业的集聚水平,区位熵的优点是可以消除区域规模的差异因素,能够真实反映地理要素的空间分布^[10]。
（2）技术溢出效应的研究
国内外研究技术溢出的文献很多,从不同方面对技术溢出进行了深入的研究。根据溢出的来源,可以分为外商直接投资的技术溢出效应、国际贸易的技术溢出效应和人员流动的技术溢出效应,概括起来就是资本、实物和人才三者对技术溢出的影响,但这三种溢出不是单独发生的或者单独存在的,三种溢出往往同时发挥作用。谢建国运用1994-2003年中国29个省份的面板数据,实证研究了外商直接投资对中国省份经济增长效率的影响,研究结果表明外商直接投资对中国省份的技术效率有显著的促进作用,但是对外贸易并没有产生很强的技术溢出效应^[11]。Krammer利用1990-2006年27个转型国家和20个西欧国家的面板数据,实证分析了贸易和FDI对各个国家技术溢出的影响,结果表明对两种国家而言,贸易仍是技术溢出的主要渠道,FDI相对而言重要性要小一些,发展中国家会比发达国家获得更多技术溢出带来的好处^[12]。李晓钟等实证考察了外商直接投资对高新技术产业中内资企业的产出水平,自主创新水平和新产品开发的影响,结果表明外商直接投资通过竞争效应、示范效应、人员流动效应以及产业关联效应促进了内资企业的劳动生产率的提高,内资企业的技术差距过大和技术消化吸收能力不足导致了外资对高新技术企业自主创新能力的提升^[13]。李平等将海归引入到国际研发溢出模型,实证分析了海归对各地区技术进步的影响,结果表明海归对各地区的技术溢出效应显著^[14]。
根据研究对象不同,分别以微观企业、行业或地区为对象,对企业间、行业间或地区间的技术溢出进行了实证分析。潘文卿等将Jaffe对已有的文献概括性的总结进行了梳理^[15],根据技术溢出传导方式的不同,可以把技术溢出的形成机制归类为三种：第一种是知识性溢出。知识性溢出是一种最广泛的技术溢出方式,同时也是最难以测度的,技术人才的流动,新思想在互联网上的迅速传播和公开的技术专利都能促进技术在地区或者产业之间的溢出。第二种是产业关联性溢出。相同行业有类似的投入产出结构,因此会主动学习行业内竞争者的技术,并以此来进行创新。第三种是市场性溢出。市场交易可以促进企业或者地区之间的技术溢出,进一步可以划分为有形和无形的技术溢出,有形的技术溢出就是通过商品贸易将物化的技术知识从一个地区或者企业传到另外一个地区或者企业,进而,利用1997年、2002年和2007年的投入产出表,测算了35个工业部门1997-2008年的产业相似度矩阵,以此矩阵为权数构建了技术相邻指标和技术溢出指标,分析了产业间的技术溢出效应对工业行业劳动生产率的影响^[16]。有一部分是以省份区域为研究对象,尹静等利用2001年28个制造业行业和30个地区的横截面数据,构造了各部门之间的技术相邻指标和技术溢出指标,回归结果证实了地区间制造业行业的技术溢出会使该地区制造业行业的研发投入上升,且专利申请的数量也会上升^[17]。以上研究都是通过对指标的计算得到了行业或者地区间的技术溢出水平。
（3）产业集聚影响技术溢出的研究
很多研究实证分析得出产业集聚有利于技术溢出。Almeida等通过分析半导体行业的专利引用数据,考察了专利持有者的流动与技术地方化的关系,结果发现企业之间工程师的流动影响了技术在地方间的转移。产业在地理上的相互接近可以产生技术人才之间的交流,提供一个劳动力共享池,这样可以加速技术在企业之间的流动^[18]。Fischer等采用欧洲203个地区1997-2002年的面板数据,研究了地区间技术溢出与全要素生产率之间的关系,结果表明一个地区的全要素生产率不仅取决于本地的技术资本,而且还取决于跨地区间的技术溢出,同时两者在很大程度上存在本地化特征。他们的研究同样支持了地区的技术溢出具有空间局限性的特征,地理上的集聚会促进空间技术溢出水平的提高^[19]。张宇等对东道国的产业集聚、FDI和技术进步的关系做了简单的理论分析,接着又实证检验了外商直接投资与产业集聚、产业集聚与技术进步之间的关系,结果表明产业集聚程度与行业的技术水平存在正相关关系,产业集聚的形成和强化可能会导致跨国公司技术的扩散和溢出的扩大^[20]。颜克益等对高技术产业的创新绩效进行了理论和实证研究,结果表明产业集聚对地区高技术产业的创新绩效有积极的影响^[21]。Eriksson分析了地理接近如何影响企业间的技术溢出以及技术流动对工厂生产效率增长的作用,结果表明经济活动密度的增加能够促进短距离相邻企业的生产率的增长,即产业集聚对空间技术溢出有正向的促进作用^[22]。张宗庆等以长三角地区为例对产业集聚进行细分,探讨了集聚的不同组合及相应技术溢出的作用途径,结果表明长三角地区存在三种产业集聚组合,这样的组合带来了正向的MAR溢出和不显著的负向的Jacobs溢出;对于长三角地区而言,技术池和吸收能力是地区间技术溢出效应的两个重要途径;此外,还提出建立一个更加具有开放性和竞争性的经济环境也会有利于集聚的技术溢出效应^[23]。Figueiredo等运用美国州层次上的数据检验了技术溢出随着产业地方化集聚的水平提高会逐步增加这一假设,结果证实了在Jaffe等^[24]研究中提到的距离对技术溢出的负效应,研究还发现地区技术溢出与产业地方化有很强的正相关关系,产业集聚可以弥补距离对空间技术溢出的负效应^[25]。
但是也有研究表明产业集聚水平的提高也会不利于技术的外溢。李平等分析了产业集聚和FDI技术溢出影响东道国自主创新水平的内在机制,发现FDI技术溢出对各省份的自主创新的促进作用随着产业集聚程度是先上升后降低的,即较低的产业集聚水平促进了东道国企业与跨国企业间的技术扩散,有利于东道国企业获得技术溢出,而高水平的产业集聚会加剧企业之间的竞争,因而跨国企业会加强对核心技术的垄断,从而不利于技术的外溢^[26]。毕红毅等利用山东省2000-2009年的制造业行业面板数据,将产业集聚纳入到FDI技术溢出的研究中,结果表明山东省吸引的FDI确实存在技术溢出效应,然而,相关行业的产业集聚在一定程度上抑制了FDI对制造业行业的技术溢出,外资的技术溢出与本地的自主技术创新存在互相挤出效应。这种挤出效应可能更有利于提高本地区的自主创新,促进企业发展^[27]。

2 理论分析

借鉴Fujita和Thisse构建的一个关于两个地区内生经济增长的理论模型^[28],模型中论证了制造业劳动力的空间分布与地区技术创新之间的关系。制造业是一个地区的发动机,是创新的源泉。由于制造业中有大量的高技术劳动力,制造业的创新是地区经济增长的不竭动力。模型假设经济中有两个地区：地区1和地区2,两个部门：传统部门和制造业部门;传统部门使用的劳动力为L,L为不变的常数,传统部门的劳动力在地区间不能自由流动,给定每个地区传统部门使用相同数量的劳动力（L/2）;制造业部门使用的劳动力为H,同时制造业部门的劳动力可以在地区之间自由流动,两个地区制造业部门的劳动力总数保持不变,并且标准化为1,设λ为制造业部门的劳动力在两个地区分布的比例,则有：

\begin{matrix} λ_{1} + λ_{2} = 1 \end{matrix}

（1）
由于地区的制度环境可以影响到劳动力在两个地区制造业部门的空间分布,因此可以把地区的制度因素加入模型,制度因素可以表示为δ,其中δ为制度影响因子,地区1的制度影响因子设为δ₁,地区2的制度影响因子设为δ₂。具体来说,制度因素会影响制造业部门劳动力在两个地区的集聚水平,因而也会影响制造业企业在两个地区的集聚水平。因此,式（1）可以表示为：

\begin{matrix} λ_{1} (δ_{1}) + λ_{2} (δ_{2}) = 1 \end{matrix}

（2）
尽管假设制造业部门的劳动力总量不会随时间改变,但是地区的技术创新规模指标可以通过另外一个指标来衡量,即知识存量的增长,知识存量会随着专利和产品种类的增长而不断增加。同时,假定地区的空间技术溢出水平与该地区技术创新规模的增长呈正相关关系,即地区的技术创新增长速度越快,地区的技术创新规模也就越大,因而该地区的空间技术溢出效应也就越大。
（1）消费者行为
两地区的消费者偏好相同,所有的消费者有相同的瞬时效用函数。则地区1和地区2的消费者的瞬时效用函数的形式为：

\begin{matrix} u = \frac{Q^{θ} τ^{1 - θ}}{θ^{θ}} {(1 - θ)}^{1 - θ} ， 0 < θ < 1 \end{matrix}

（3）
式中：u是每个消费者的瞬时效用函数;τ表示消费者消费传统部门同质化产品的数量;Q表示消费者消费制造业部门产品种类的指数;θ表示相对风险规避系数。其中Q可以表示成如下形式：

\begin{matrix} Q = {[\int_{0}^{M} q {(i)}^{ρ} di]}^{\frac{1}{ρ}} ， 0 < ρ < 1 \end{matrix}

（4）
式中：M表示制造业部门的产品种类总数量;q(i)表示消费制造业部门生产的产品i(i∈[0,M])的数量函数。
（2）生产者行为
假设制造业部门的生产率会伴随过去的创新思想和知识存量的增长而增长,这些知识具有公共品的属性。具体而言,地区r的知识存量可以设为K_r,则地区r的制造业部门工人的生产率为K_r,制造业劳动力在地区r的份额为λ_r,因此,地区r制造业的技术创新规模为：

\begin{matrix} n_{r} = K_{r} λ_{r} \end{matrix}

（5）
由式（5）可以看出一个地区制造业的技术创新规模由知识存量和制造业部门的劳动力数量决定。
进一步,把地区1和地区2的制造业部门劳动力的分布函数分别设为：

\begin{matrix} λ_{1} (δ_{1}) = {λ_{1}}^{δ_{1}} ； λ_{2} (δ_{2}) = {λ_{2}}^{δ_{2}} \end{matrix}

（6）
把式（6）带入式（5）,得到地区1和地区2制造业的技术创新规模的表达式为：

\begin{matrix} n_{1} = K_{1} λ_{1}^{δ_{1}} ； n_{2} = K_{2} λ_{2}^{δ_{2}} \end{matrix}

（7）
进一步假设,地区的知识存量是所有制造业部门的劳动力相互交流的结果。每一个制造业工人可以向其他制造企业的工人学习,交流技术和经验。设每个制造业部门工人j自己的知识函数为h(j),因此地区r的可用的知识存量为：

\begin{matrix} K_{r} = {[\int_{0}^{λ_{r}} h {(j)}^{β} dj + η \int_{0}^{1} h {(j)}^{β} dj]}^{\frac{1}{β}} ， 0 < β < 1 \end{matrix}

（8）
β表示制造业部门工人在知识创造方面的互补性,参数η(0≤η≤1)表示知识在两个地区之间的溢出强度。假设制造业部门工人j的知识随着经济中已有技术创新规模的增长而增长,Fujita等认为制造业的产品种类取决于其拥有的相应的技术专利,因此制造业部门产品种类数量M即为当前的技术专利存量^[28]。假设技术存量为M,那么制造业工人的知识增长函数可以表示为：

\begin{matrix} h (j) = αM \end{matrix}

（9）
进一步α可以标准化为1,则式（8）可以简化为：

\begin{matrix} K_{r} = M {[λ_{r} + η (1 - λ_{r})]}^{\frac{1}{β}} ， 0 < β < 1 \end{matrix}

（10）
因此,r地区制造业的技术创新规模为：

\begin{matrix} n_{r} = M λ_{r}^{δ_{r}} {[λ_{r}^{δ_{r}} + η (1 - λ_{r}^{δ_{r}})]}^{\frac{1}{β}} \end{matrix}

（11）
则地区1和地区2的知识存量分别可以表示为：

\begin{matrix} K_{1} = M {[λ_{1} (δ_{1}) + η (1 - λ_{1} (δ_{1}))]}^{\frac{1}{β}} ； K_{2} = M {[λ_{2} (δ_{2}) + (1 - λ_{2} (δ_{2}))]}^{\frac{1}{β}} \end{matrix}

（12）
地区1和地区2制造业的技术创新规模分别为：

\begin{matrix} n_{1} = M λ_{1}^{δ_{1}} {[λ_{1}^{δ_{1}} + η (1 - λ_{1}^{δ_{1}})]}^{\frac{1}{β}} ； n_{2} = M λ_{2}^{δ_{2}} {[λ_{2}^{δ_{2}} + η (1 - λ_{2}^{δ_{2}})]}^{\frac{1}{β}} \end{matrix}

（13）
假设制造企业发明专利后,对专利的持有期限是无限的。因此,企业可以生产出一种新的物品从而永久地享有垄断地位,在一个这样的经济体中,制造企业开发这些新产品的动机可以用下面的等式来表示：

\begin{matrix} \dot{M} = n_{1} + n_{2} = M \{λ_{1}^{δ_{1}} {[λ_{1}^{δ_{1}} + η (1 - λ_{1}^{δ_{1}})]}^{\frac{1}{β}} + λ_{2}^{δ_{2}} {[λ_{2}^{δ_{2}} + η (1 - λ_{2}^{δ_{2}})]}^{\frac{1}{β}}\} \\ = M \{λ_{1}^{δ_{1}} {[λ_{1}^{δ_{1}} + η (1 - λ_{1}^{δ_{1}})]}^{\frac{1}{β}} + {(1 - λ_{1}^{δ_{1}})}^{δ_{2}} {(1 - λ_{1}^{δ_{1}} + η λ_{1}^{δ_{1}})}^{\frac{1}{β}}\} \end{matrix}

（14）

\begin{matrix} k_{1} (λ_{1}^{δ_{1}}) = {[λ_{1}^{δ_{1}} + η (1 - λ_{1}^{δ_{1}})]}^{\frac{1}{β}} ； k_{2} (λ_{1}^{δ_{1}}) = {(1 - λ_{1}^{δ_{1}} + η λ_{1}^{δ_{1}})}^{\frac{1}{β}} \end{matrix}

（15）

\begin{matrix} g (λ_{1}^{δ_{1}}) = λ_{1}^{δ_{1}} k_{1} (λ_{1}^{δ_{1}}) + {(1 - λ_{1}^{δ_{1}})}^{δ_{2}} k_{2} (λ_{1}^{δ_{1}}) \end{matrix}

（16）
因此,表示开发新产品的动机的式（14）可以表示为：

\begin{matrix} \dot{M} = g (λ_{1}^{δ_{1}}) M \end{matrix}

（17）
式中：

\begin{matrix} g (λ_{1}^{δ_{1}}) \end{matrix}

表示新的专利和产品种类数量的增长率,即地区制造业部门的技术创新增长率;

\begin{matrix} λ_{1}^{δ_{1}} \end{matrix}

表示制造业部门劳动力在地区1的分布状况,进而可以表征地区1的制造业集聚水平。
先考虑两个地区的制度环境相同时的情形,即

\begin{matrix} δ_{1} = δ_{2} = 1 \end{matrix}

,则式（16）可以简化为：

\begin{matrix} g (λ_{1}) = λ_{1} k_{1} (λ_{1}) + (1 - λ_{1}) k_{2} (λ_{1}) \end{matrix}

（18）
此时可以对

\begin{matrix} g (λ_{1}) \end{matrix}

求导,当

\begin{matrix} η < 1 \end{matrix}

时,两个地区之间的溢出不是完全的,这时两个地区的制造业集聚程度会影响技术创新增长率。即：
当

\begin{matrix} λ_{1} \geq \frac{1}{2} \end{matrix}

时,

\begin{matrix} \overset{}{g'} (λ_{1}) \geq 0 \end{matrix}

当

\begin{matrix} λ_{1} = \frac{1}{2} \end{matrix}

时,

\begin{matrix} \overset{}{g'} (λ_{1}) = 0 \end{matrix}

当

\begin{matrix} λ_{1} \leq \frac{1}{2} \end{matrix}

时,

\begin{matrix} \overset{}{g'} (λ_{1}) \leq 0 \end{matrix}

同时

\begin{matrix} \overset{}{g''} (λ_{1}) > 0 \end{matrix}

\begin{matrix} λ_{1} \in (0, 1) \end{matrix}

从地区制造业部门技术创新增长率的一阶导数值可以看出,当制造业部门的劳动力都在同一个地区集聚时,地区制造业的技术创新以最快的速度增长,然而,当制造业部门的劳动力在两个地区均匀分布时,地区制造业的技术创新增长率最低。
考虑到制造业部门的劳动力在两个地区分布的只有两种情形：
一方面,当制造业部门的劳动力在两个地区初始均匀分布时,即当

\begin{matrix} λ_{1} = λ_{2} = \frac{1}{2} \end{matrix}

时,当地区1和地区2的制度环境相同,即

\begin{matrix} δ_{1} = δ_{2} = 1 \end{matrix}

,此时制度环境对制造业部门劳动力的空间分布不会产生任何影响,此时,

\begin{matrix} λ_{1}^{δ_{1}} = \frac{1}{2} = λ_{2}^{δ_{2}} \end{matrix}

,地区制造业的技术创新增长率最低;当地区1和地区2的制度环境不同时;如

\begin{matrix} 0 < δ_{1} < 1 < δ_{2} \end{matrix}

,此时制度环境会对制造业劳动力的空间分布产生影响,此时

\begin{matrix} λ_{1}^{δ_{1}} > \frac{1}{2} > λ_{2}^{δ_{2}} \end{matrix}

,地区制造业部门的技术创新增长率最高,越有利于技术的空间溢出。
另一方面,当制造业部门的劳动力在两个地区初始分布不均匀时,设

\begin{matrix} λ_{1} > \frac{1}{2} > λ_{2} \end{matrix}

,当地区1和地区2的制度环境相同,即

\begin{matrix} δ_{1} = δ_{2} = 1 \end{matrix}

,同样地,此时制度环境对制造业部门劳动力的空间分布不会产生任何影响,但此时同样满足

\begin{matrix} \overset{}{g'} (λ_{1}) \geq 0 \end{matrix}

,此时地区制造业部门的技术创新增长率最高;当地区1和地区2的制度环境不同时如

\begin{matrix} 0 < δ_{1} < 1 < δ_{2} \end{matrix}

,此时制度环境会对制造业部门劳动力的空间分布产生影响,此时

\begin{matrix} λ_{1}^{δ_{1}} > {\frac{1}{2 > λ}}_{2}^{δ_{2}} \end{matrix}

,地区制造业部门的技术创新增长率也越高,越有利于技术的空间溢出。
综上所述,可以得到以下命题：
命题一：制造业集聚对地区的技术创新有正向的促进作用。当制造业向一个地区集聚时,该地区制造业的技术创新增长率逐步增长,该地区的制造业创新水平不断提高,因而该地区的技术创新水平也就越高,相应地空间技术溢出水平也越高。
命题二：当一个地区的制度环境越好时,制造业劳动力向该地区集中,即制造业企业向该地区集聚,该地区制造业的技术创新水平越高,因而该地区的技术创新水平也会越高,空间技术溢出水平也越高。

3 研究方法与数据来源

3.1 计量经济模型设计

通过前面理论的分析,假定制造业集聚对地区技术创新会有显著影响,进而会促进本地区的空间技术溢出水平。同时,制度环境的优化也会促进地区制造业集聚,进而对空间技术溢出也会产生影响。为了检验制造业集聚对空间技术溢出的影响机制,采用面板工具变量两阶段最小二乘法来进行估计,计量模型如下：

\begin{matrix} \ln (t s_{it}) = α_{0} + α_{1} \ln (t i_{it}) + α_{2} \ln (la w_{it}) + α_{3} \ln (nonstat e_{it}) + α_{4} l n (financ e_{it}) + a_{0} + μ_{it} \end{matrix}

（19）

\begin{matrix} \ln (t i_{it}) = β_{0} + β_{1} \ln (ag g_{it}) + β_{2} \ln (la w_{it}) + β_{3} \ln (nonstat e_{it}) + β_{4} \ln (financ e_{it}) + β_{5} \ln (ag g_{it}) \\ \times \ln (la w_{it}) + β_{6} \ln (ag g_{it}) \times \ln (nonstat e_{it}) + β_{7} \ln (ag g_{it}) \times \ln (financ e_{it}) + β_{8} \ln (h r_{it}) \\ + β_{9} \ln (r d_{it}) + β_{10} \ln (fd i_{it}) + β_{11} \ln (trad e_{it}) + b_{0} + v_{it} \end{matrix}

（20）
式中：ts为被解释变量,即空间技术溢出水平;ti同样也为被解释变量,即地区技术创新水平;agg为制造业集聚水平;law为法律制度;nonstate为实体经济市场化水平;finance为虚拟经济市场化水平;hr为人力资本水平;rd为研发投入资本存量;fdi为实际利用外商直接投资额;trade为贸易开放度;μ和ν均为随机误差项。
使用面板工具变量两阶段最小二乘法（IV-TSLS）和加权最小二乘法（WLS）两种检验方法。其中使用面板工具变量两阶段最小二乘法,可以检验本文的理论机制,避免直接采用制造业集聚对空间技术溢出回归带来的内生性问题。对式（19）和式（20）作差分处理,差分以后能够有效消除模型中的个体效应,得到新的计量模型

\begin{matrix} Δln (t s_{it}) = α_{0} + α_{1} Δln (t i_{it}) + α_{2} Δln (la w_{it}) + α_{3} Δln (nonstat e_{it}) + α_{4} Δln (financ e_{it}) + Δ μ_{it} \end{matrix}

（21）

\begin{matrix} Δln (t i_{it}) = β_{0} + β_{1} Δln (ag g_{it}) + β_{2} Δln (la w_{it}) + β_{3} Δln (nonstat e_{it}) + β_{4} Δln (financ e_{it}) \\ + β_{5} Δln (ag g_{it}) \times \ln (la w_{it}) + β_{6} Δln (ag g_{it}) \times \ln (nonstat e_{it}) + β_{7} Δln (ag g_{it}) \\ \times \ln (financ e_{it}) + β_{8} Δln (h r_{it}) + β_{9} Δln (r d_{it}) + β_{10} Δln (fd i_{it}) + β_{11} Δln (trad e_{it}) + Δ ν_{it} \end{matrix} \begin{matrix} （ 22 ） \end{matrix}

式（22）是诱导性方程。具体估计方法为：首先运用加权最小二乘法估计出式（22）中各个解释变量的参数值,然后再把ln(ti)的拟合值带入式（21）,同样采用加权最小二乘法估计出式（21）中各个解释变量的参数估计值,最终得到地区制造业集聚的空间技术溢出效应的大小。

3.2 变量说明

3.2.1 被解释变量（1）空间技术溢出。在已有的研究中,地区的空间技术溢出变量都是用本地区的创新水平来衡量的,例如专利数量或者新产品的增加值。采用各地区的技术市场成交额来衡量每个省份的空间技术溢出水平,该指标能够衡量出显性的空间技术溢出,即市场性溢出（market spillover）^[16]。技术市场是科技成果转化的重要渠道,通过引入市场机制对技术资源进行优化配置,是科技与经济结合的有效途径,是重要的生产要素市场。
（2）地区技术创新：选取每个省份三种专利申请授权数表示地区的技术创新水平。在统计年鉴中,专利包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利。专利是对发明人的发明创造经审查合格后,由专利局依据专利法授予发明人和设计人对该项发明创造享有的专利权,反映了拥有自主知识产权的科技和设计成果情况。虽然不是所有的发明都会被授予专利,但是被授权的专利至少已经到达了新奇、创新和潜在用途的最低标准。因此,专利可以被认为是衡量创新的最理想的指标^[29,30]。
3.2.2 核心解释变量（1）制造业集聚水平。按照引言中对制造业集聚水平测算研究的概括总结,采用区位熵指标来衡量一个地区制造业的集聚水平,计算公式为：

\begin{matrix} ag g_{ir, t} = \frac{(\frac{e_{ir, t}}{\sum_{i} e_{ir, t}})}{(\frac{\sum_{r} e_{ir, t}}{\sum_{i} \sum_{r} e_{ir, t}})} \end{matrix}

（23）
式中：e_ir,t表示i地区在t时期r产业的就业人数。
（2）制度环境。制度环境变量包括政治法律制度环境和经济制度环境,政治法律制度和经济制度包括很多方面。其中政治法律制度包括,法律环境,腐败程度;经济制度主要包括市场化水平,地方保护主义程度,金融发展水平。主要分析制度环境中几个比较重要的维度,具体包括：① 法律制度。一个地区的法律制度是否健全会影响地区制造企业的创新动机,地区的法律制度越完善,企业的研发投入得到的创新产出才能够得到保护,从而促使企业进一步加大研发投入,提高创新水平。对此参考陈德球等^[31],用各地区的律师人数占总人数的比例来衡量地区的法律制度。该指标的数值越大,说明地区的法律制度越完善,法律环境越好。② 实体经济市场化水平：实体经济包括农业、工业、交通通信业等物质生产和服务部门,也包括教育、文化、知识等精神产品的生产和服务部门。但工业是国民经济的主导,是国民经济各部门进行技术改造的物质基础,决定着国家的技术水平和经济发展水平,因此采用工业经济市场化水平来代替实体经济市场化水平。通常市场化水平用一个地区的非国有经济所占比重来衡量。一个地区的非国有经济比重占比越大,市场在资源配置中的作用也越强,市场化水平也越高,因而可以促使制造业集聚的形成更加符合市场规律,发挥产业集聚带来的技术溢出效应。采用各地区规模以上非国有工业总产值占地区全部工业总产值的比重来衡量地区的实体经济市场化水平^[32,33]。该指标的数值越大,说明该地区的实体经济市场化水平越高。③ 虚拟经济市场化水平：虚拟经济不仅包括货币市场,如银行业,外汇市场,也包括资本市场,如证券市场。虚拟经济市场化水平主要反映中央政府对虚拟经济控制的强弱程度。虚拟经济是一把“双刃剑”,既是适应实体经济的需要而产生,可以促进实体经济的发展,同时也可能对实体经济产生负面影响。中央银行划分信贷配额是执行货币政策的一个很重要的手段,地方政府有能力也有意愿通过金融机构的贷款进一步影响企业的投融资行为,因此,选取银行业中贷款与存款的比重来衡量金融发展的市场化水平。参考师博等^[1]做法,用中央政府信贷干预程度来表示虚拟经济市场化水平,即用各地区贷款和存款的比率来衡量。贷款与存款比值越低的地区,中央银行对信贷市场的干预较少,金融效率相对较高,虚拟经济市场化水平也越高。
3.2.3 控制变量（1）人力资本水平。一个地区的人力资本水平对本地区的技术创新水平有重要影响。因此,将人力资本加入到模型当中。采用各地区的研发人员从业人数来表示各地区的人力资本水平。
（2）研发投入水平。该指标采用本地区的研发资本存量来表示。研发资本存量采用永续盘存法来计算,根据Griliches^[34]的方法,t时期的研发资本存量用过去所有时期研发支出的现值与t–1期的研发资本存量的现值之和来表示。

\begin{matrix} R D_{it} = \overset{t}{\sum_{k = 1}} μ_{k} RD E_{i, t - k} + (1 - δ) R D_{i, t - 1} \end{matrix}

（24）
式中：RD表示R&D的资本存量;RDE表示过去的R&D支出;k代表滞后期;μ是R&D支出的贴现系数;δ是R&D资本存量的折旧率。通常滞后期k为1年,因此就会得到基期的RD资本存量RD₀和t期的R&D资本存量RD_it,计算公式为:

\begin{matrix} R D_{i, 0} = \frac{RD E_{i, 0}}{(g + δ)} \\ R D_{it} = RD E_{i, t - 1} + (1 - δ) R D_{i, t - 1} \end{matrix}

（25）
式中：g是每期R&D的增长速度,使用2002-2012年各地区研发投入支出增长率的算术平均值衡量;δ是R&D资本存量的折旧率,大部分研究都是根据经验将折旧率设为15%,另外,本文选取各地区每年规模以上工业企业R&D研发经费支出作为当期的R&D支出,朱平芳等^[35]将R&D支出价格指数设定为消费者物价指数和固定资产投资价格指数的加权平均值,权重分别为0.55和0.45。借鉴以上方法构建各地区2000-2012年的R&D支出价格指数,并对各地区当期的R&D经费支出平减为以2000年为基期的不变价格支出。
（3）实际利用外商直接投资额。大量研究表明外商直接投资对发展中国家的技术创新有正向的促进作用。采用各省份的实际利用外商直接投资额来衡量外商直接投资,并用当年的外汇汇率折算成人民币,并以2002年为基期进行平减。
（4）贸易开放度。发展中国家通过进口发达国家的商品和技术,对本国的技术创新水平也会产生影响。贸易开放度指标大多采用贸易依存度来衡量。包群等采用五种开放度指标检验了贸易开放度对中国经济增长的影响,结果发现贸易依存度能较好地反映中国经济增长的变化^[36],因此选择贸易依存度作为贸易开放程度的代理变量。计算公式为：

\begin{matrix} trad e_{it} = \frac{(impor t_{it} + expor t_{it})}{GD P_{it}} \end{matrix}

（26）
式中：trade表示贸易开放度;import表示进口额;export表示出口额;GDP表示国内生产总值。

3.3 数据来源与处理

根据数据的可得性和有效性,选取2003-2012年30个省份（不包括港澳台地区）为样本进行分析,因西藏自治区的数据缺失而未包括在内。各地区技术市场成交额、制造业从业人数、工业企业总产值、研发人员数、研发支出数据、实际利用外商直接投资和进出口总额数据均来源于2003-2013年的《中国统计年鉴》。中国各地区的律师人员数来自于各省、直辖市和自治区统计年鉴（2003-2013）,对个别年份缺失的数据采取插值法进行补充。表1为变量的描述性统计。在做正式计量检验之前,需对所有变量做相关系数检验,以观察变量之间是否存在严重的共线性,变量的相关性系数均在0.8以下。因此,模型中变量之间不存在严重的多重共线性问题。
Tab. 1
表1
表1各变量的描述性统计
Tab. 1The descriptive statistics of variables

变量名	观测数	平均值	标准差	最小值	最大值	变量名	观测数	平均值	标准差	最小值	最大值
ln(ts)	300	12.18	1.62	7.45	16.55	△ln(ts)	270	0.10	0.47	-2.34	1.71
ln(ti)	300	8.48	1.54	4.25	12.51	△ln(ti)	270	0.21	0.19	-0.57	0.83
ln(agg)	300	-0.19	0.38	-1.14	0.58	△ln(agg)	270	-0.01	0.04	-0.17	0.17
ln(law)	300	0.19	0.62	-1.35	2.46	△ln(law)	270	0.05	0.16	-1.07	0.39
ln(nonstate)	300	-0.64	0.40	-1.77	-0.12	△ln(nonstate)	270	0.04	0.09	-0.34	0.41
ln(finance)	300	-0.27	0.28	-0.97	0.77	△ln(finance)	270	-0.01	0.41	-1.57	1.50
ln(hr)	300	2.14	1.72	-2.12	6.86	△ln(hr)	270	0.02	0.06	-0.18	0.19
ln(rd)	300	5.92	0.94	3.86	8.70	△ln(rd)	270	0.15	0.07	0.02	0.34
ln(fdi)	300	6.49	2.31	0.66	11.19	△ln(fdi)	270	0.10	0.26	-0.96	1.26
ln(trade)	300	-1.64	1.02	-3.22	0.57	△ln(trade)	270	0.00	0.18	-0.61	0.55

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4 结果分析

4.1 全国样本检验

作为基准,首先对全国样本进行检验,具体结果如表2所示。完成本文理论机制的检验,需要分为两个步骤：第一步,检验制造业集聚对地区技术创新的影响;第二步,检验地区技术创新对空间技术溢出的影响。表2中奇数列是对诱导性方程的回归结果,偶数列是对原始方程的回归结果,均是采用加权最小二乘法。从总体结果来看,列（1）和列（3）中单独的制造业集聚对地区技术创新有显著负向影响,单独的制度环境变量对地区技术创新影响不显著,这与王琛等^[37]的研究结论一致,单独的产业集聚对地区技术创新的促进作用尚不明显,地理临近和企业间的频繁联系并未促使企业相互信任和技术创新,由于知识盗取的现象较为严重,企业之间并未建立基于知识和技术方面的联系。列（2）和列（4）中地区技术创新对空间技术溢出同样也是负向影响。这与本文的命题一不一致,对其可能的解释是：自1978年改革开放以后,中国的产业集群才开始出现,如珠江三角洲在短短20年的时间内就实现了工业化和城市化,并涌现了大量的各式各样的产业集群。随后各省份大力开发建设各种产业园区和开发区,产业园区和开发区逐步成为经济集聚的主要载体,然而这些园区内的产业集群并非是自发集聚的过程,而是具有很强的政府主导特性。吸引企业入驻产业园区的主要原因是政府为各种投资给予的大量政策优惠^[38]。在“政策租”基础上形成的产业集聚很多是一种虚假的产业集聚,并不是依靠技术外部性和金融外部性所形成的产业集聚,因而其集聚效应相对有限^[39]。列（5）是加入产业集聚和制度环境交互项的回归结果。从单独的制度环境变量对地区技术创新的影响看,法律制度的系数显著为正,说明地区的法律制度环境越完善,地区的技术创新水平越高。法律制度的完善能够保证公正的法制环境,提高知识产权保护的清晰程度,使技术创新者的成果能够得到合理的保护,进而能够激发企业进行技术创新^[40]。实体经济市场化水平的系数显著为负,说明地区的实体经济市场化水平越高,反而不利于地区技术创新的提升。这一结论与其他****^[41-43]的研究不一致。对其解释为：本文中实体经济市场化水平变量采用地区非国有工业企业总产值与工业企业总产值的比例来衡量。国有企业,尤其是中央企业对地区技术创新增长有一定的贡献,制造业上市公司中,国有控股企业的技术创新绩效明显高于民营企业^[44]。同时,国有企业虽然在竞争性行业中的技术创新能力低于民营企业,但是在垄断竞争性行业中却有较强的技术创新能力^[45],国有企业对某些重要领域内的技术创新仍发挥着关键性作用。因此,实体经济市场化水平的提高并不会必然导致地区技术创新效率的提升。产业集聚与法律制度的交互项与技术创新显著正相关,说明在产业集聚水平一定的条件下,地区较好的法律制度环境有助于提高地区技术创新水平。这验证了本文的命题二,地区的制度环境越完善,那么该地区的制造业集聚的创新能力越强。列（6）中地区技术创新对空间技术溢出的影响同样为负,但系数不显著。列（7）是在没有产业集聚和制度环境交互项下,加入地区的人力资本、研发投入、外商直接投资和贸易开放度后的回归结果。地区的人力资本是用本地区的研发人员数量来衡量的,研发投入是用本地区的研发支出资本存量来衡量的,这两者的系数显著为正,说明地区自身研发人员和资金的投入对本地区的技术创新起着关键的作用。这与陈继勇等^[46,47]的结论一致,以研发人员和研发资本存量来衡量的自主研发在地区工业知识生产中起决定性作用,提高自主创新的能力主要还是要增加研发投入。而外商直接投资额的系数显著为负,说明外商投资对本地区的技术创新有负向影响。外商直接投资对区域一般的技术创新能力有明显的提升作用,但是对区域的核心技术创新能力提升存在着某种替代或者挤出的负面效应,从总体来看,外商直接投资对技术创新的影响并不显著^[48,49]。贸易开放度的系数为负,但是不显著,说明对外开放对地区的技术创新没有起到正向的促进作用。通过列（7）加入新变量后,列（8）中的地区技术创新对空间技术溢出的系数显著为正,说明地区技术创新对空间技术溢出有显著正向影响。这验证了本文的命题,即地区的技术创新水平越高,相应地空间技术溢出水平也越高。列（9）是加入所有变量后的回归结果。同样地,单独的地区制造业集聚对地区技术创新的系数仍然显著为负。但加入制度环境后,法律制度与产业集聚交互项的系数显著为正。说明地区的法律制度环境对制造业集聚的技术创新有重要作用。实体经济市场化水平、虚拟经济市场化水平与产业集聚交互项的系数为一负一正,但是都不显著,说明地区实体经济市场化水平和虚拟经济市场化水平在样本年份内对地区制造业集聚的技术创新和空间技术溢出并未产生积极的促进作用。地区的人力资本水平、研发资本存量的系数比较稳健,也同样显著为正。列（10）中地区的技术创新对空间技术溢出的系数显著为正,这同样支持了地区技术创新水平越高,越有利于空间技术溢出水平的提高的假说。法律制度对空间技术溢出也有显著的正向影响,说明地区的法律制度不仅会影响地区的创新水平,对空间技术溢出也有显著正向促进作用。综合列（9）中制造业集聚与法律制度交互项对地区技术创新的影响系数β₂为0.503,列（10）中地区技术创新对空间技术溢出的影响系数α₁为0.987,两者相乘得到了产业集聚与制度环境对空间技术溢出效应的影响程度为0.496,显著为正。这验证了本文的命题二,当一个地区的制度环境越好时,制造业向该地区集聚,则该地区技术创新水平越高,空间技术溢出水平也越高。
Tab. 2
表2
表2全国样本回归结果
Tab. 2The regression results of the whole country

	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）	（7）	（8）	（9）	（10）
	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)
Δln(agg)	-0.669^***		-0.625^***		-0.620^***		-0.569^***		-0.445^*
	(0.177)		(0.179)		(0.235)		(0.175)		(0.232)
Δln(ti)hat		-1.685		-1.823^*		-0.326		0.978^**		0.987^**
		(1.245)		(1.056)		(0.744)		(0.463)		(0.396)
Δln(law)			0.016	0.228	0.140^*	0.221^*	-0.083	0.297^***	0.086	0.255^**
			(0.054)	(0.150)	(0.080)	(0.129)	-(0.056)	(0.101)	(0.079)	(0.108)
Δln(nonstate)			-0.115	0.172	-0.204^*	0.260	-0.017	0.574	-0.037	0.583
			(0.087)	(0.396)	(0.119)	(0.348)	(0.085)	(0.447)	(0.118)	(0.406)
Δln(finance)			-0.034	-0.227^***	-0.021	-0.180^***	-0.043	-0.115^*	-0.035	-0.083
			(0.023)	(0.074)	(0.045)	(0.068)	(0.028)	(0.069)	(0.045)	(0.063)
Δln(agg) ×ln(law)					0.402^**				0.503^***
					(0.169)				(0.159)
Δln(agg) ×ln(nonstate)					-0.250				-0.082
					(0.208)				(0.203)
Δln(agg) ×ln(finance)					0.057				0.038
					(0.095)				(0.087)
Δln(hr)							0.851^***		0.886^***
							(0.172)		(0.175)
Δln(rd)							0.562^***		0.573^***
							(0.155)		(0.153)
Δln(fdi)							-0.060^*		-0.059^*
							(0.034)		(0.033)
Δln(trade)							-0.067		-0.059
							(0.071)		(0.071)
常数项	0.166^***	0.451	0.167^***	0.4759^*	0.177^***	0.144	0.090^***	-0.149	0.095^***	-0.155
	(0.015)	(0.273)	(0.016)	(0.243)	(0.017)	(0.177)	(0.027)	(0.136)	(0.027)	(0.118)
N	270	270	270	270	270	270	270	270	270	270
R²	0.051	0.007	0.079	0.055	0.104	0.041	0.202	0.052	0.228	0.052

注：Δln(ti)hat为Δln(ti)的拟合值;括号内数据为标准误;^*表示P < 0.1,^**表示P< 0.05,^***表示P< 0.01。

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4.2 分地区的回归结果

由于地区间发展水平各异、制造业集聚水平和制度环境等也都各不相同。为了检验制造业集聚的空间技术溢出效应在地区间的差异,利用上述模型和计量方法分别检验东部、中部、西部三大地区制造业集聚的空间技术溢出效应。表3、表4和表5分别展示了东部地区、中部地区和西部地区的计量检验结果。
Tab. 3
表3
表3东部地区样本回归结果
Tab. 3The regression results of eastern China

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)
	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)
Δln(agg)	0.261		0.162		-0.297		-0.007		-0.305
	(0.446)		(0.423)		(0.497)		(0.337)		(0.393)
Δln(ti)hat		-7.240		-15.365^**		0.197		0.363		0.833^*
		(5.126)		(6.858)		(0.954)		(0.850)		(0.482)
Δln(law)			-0.129	-1.855^**	-0.049	0.148	-0.087	0.204	-0.021	0.264^***
			(0.114)	(0.885)	(0.119)	(0.137)	(0.112)	(0.146)	(0.117)	(0.087)
Δln(nonstate)			-0.866^***	-12.984^**	-1.220^***	-0.874	-0.484	1.698	-0.478	0.992
			(0.291)	(5.852)	(0.376)	(0.869)	(0.308)	(1.763)	(0.427)	(1.401)
Δln(finance)			-0.004	-0.187^*	-0.008	-0.144	-0.040	-0.232^*	-0.047	-0.255^***
			(0.042)	(0.105)	(0.042)	(0.094)	(0.055)	(0.123)	(0.056)	(0.0895)
Δln(agg) ×ln(law)					0.433^**				0.374^*
					(0.207)				(0.209)
Δln(agg) ×ln(nonstate)					-0.702				-0.160
					(0.451)				(0.448)
Δln(agg) ×ln(finance)					-0.040				-0.068
					(0.094)				(0.093)
Δln(hr)							0.864^***		0.956^***
							(0.290)		(0.304)
Δln(rd)							0.496^*		0.436^*
							(0.255)		(0.254)
Δln(fdi)							-0.070		-0.047
							(0.103)		(0.104)
Δln(trade)							-0.113		-0.117
							(0.162)		(0.162)
常数项	0.207^***	1.582	0.232^***	3.643^**	0.233^***	0.023	0.137^***	-0.014	0.136^***	-0.142
	(0.017)	(1.072)	(0.019)	(1.595)	(0.019)	(0.247)	(0.035)	(0.251)	(0.035)	(0.154)
N	99	99	99	99	99	99	99	99	99	99
R²	0.004	0.020	0.104	0.077	0.169	0.061	0.244	0.060	0.284	0.158

注：Δln(ti)hat为Δln(ti)的拟合值;括号内的数据为标准误;^*表示P < 0.1,^**表示P< 0.05,^***表示P< 0.01。

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Tab. 4
表4
表4中部地区样本回归结果
Tab. 4The regression results of central China

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)
	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)
Δln(agg)	-0.750^***		-0.637^***		-0.296		-0.657^**		0.248
	(0.235)		(0.236)		(0.873)		(0.262)		(0.840)
Δln(ti)hat		-1.023		-1.233		-0.253		-0.637^**		-1.065^***
		(0.756)		(1.186)		(0.460)		(0.302)		(0.260)
Δln(law)			0.009	1.034	-0.100	0.259	-0.363	0.312	-0.042	0.088
			(0.240)	(0.752)	(0.436)	(0.444)	(0.268)	(0.467)	(0.431)	(0.369)
Δln(nonstate)			-0.362^**	-0.871^*	-0.330	-0.592^*	-0.270^*	0.396	-0.039	-0.030
			(0.159)	(0.475)	(0.296)	(0.354)	(0.156)	(0.477)	(0.298)	(0.414)
Δln(finance)			-0.012	-0.082	0.203	-0.011	0.008	0.154^***	0.121	0.091^**
			(0.029)	(0.078)	(0.165)	(0.048)	(0.052)	(0.051)	(0.158)	(0.044)
Δln(agg) ×ln(law)					-0.006				0.879
					(0.687)				(0.887)
Δln(agg) ×ln(nonstate)					0.407				0.878
					(0.985)				(0.974)
Δln(agg) ×ln(finance)					0.408				0.243
					(0.326)				(0.315)
Δln(hr)							1.065^**		1.045^**
							(0.430)		(0.449)
Δln(rd)							0.622^*		0.798^*
							(0.313)		(0.463)
Δln(fdi)							-0.066		-0.060
							(0.053)		(0.060)
Δln(trade)							0.009		0.025
							(0.171)		(0.182)
常数项	0.169^***	0.351^*	0.193^***	0.372	0.188^***	0.182	0.108^*	0.312^***	0.072	0.468^***
	(0.027)	(0.190)	(0.033)	(0.269)	(0.038)	(0.117)	(0.059)	(0.108)	(0.080)	(0.094)
N	72	72	72	72	72	72	72	72	72	72
R²	0.127	0.026	0.269	0.059	0.367	0.042	0.407	0.293	0.451	0.404

注：Δln(ti)hat为Δln(ti)的拟合值;括号内的数据为标准误;^*表示P < 0.1,^**表示P< 0.05,^***表示P< 0.01。

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Tab. 5
表5
表5西部地区样本回归结果
Tab. 5The regression results of western region

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)
	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)	Δln(ti)	Δln(ts)
Δln(agg)	-0.960		-0.292		0.357		-0.389		-0.216
	(0.652)		(0.764)		(0.901)		(0.748)		(0.833)
Δln(ti)hat		0.749		-2.191		0.290		1.850^*		1.691^*
		(2.293)		(1.398)		(1.472)		(0.965)		(0.896)
Δln(law)			0.001	0.218	-0.026	0.298	-0.014	0.285	0.124	0.451^***
			(0.061)	(0.336)	(0.133)	(0.221)	(0.073)	(0.209)	(0.114)	(0.170)
Δln(nonstate)			0.151	-1.033	0.372^*	1.026^**	0.077	0.277	0.251	0.891^*
			(0.138)	(1.140)	(0.215)	(0.449)	(0.132)	(0.569)	(0.186)	(0.491)
Δln(finance)			-0.159^***	-0.249^*	-0.099	-0.324^*	-0.080	-0.397^***	-0.004	-0.269^*
			(0.053)	(0.144)	(0.111)	(0.164)	(0.057)	(0.139)	(0.100)	(0.147)
Δln(agg) ×ln(law)					-0.152				0.394
					(0.360)				(0.316)
Δln(agg) ×ln(nonstate)					0.459				0.250
					(0.351)				(0.302)
Δln(agg) ×ln(finance)					0.152				0.221
					(0.308)				(0.280)
Δln(hr)							1.026^***		1.076^***
							(0.307)		(0.303)
Δln(rd)							1.034^***		1.179^***
							(0.272)		(0.272)
Δln(fdi)							0.010		0.005
							(0.050)		(0.050)
Δln(trade)							0.013		-0.014
							(0.108)		(0.108)
常数项	0.127^***	-0.046	0.151^***	0.542^*	0.151^***	-0.002	-0.003	-0.302	-0.035	-0.293
	(0.048)	(0.472)	(0.049)	(0.325)	(0.050)	(0.332)	(0.056)	(0.241)	(0.056)	(0.234)
N	99	99	99	99	99	99	99	99	99	99
R²	0.022	0.001	0.133	0.058	0.156	0.113	0.382	0.160	0.450	0.140

注：Δln(ti)hat为Δln(ti)的拟合值;括号内的数据为标准误;^*表示P< 0.1,^**表示P< 0.05,^***表示P< 0.01。

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从东部地区的回归结果（表3）来看,列（1）中制造业集聚的系数为正,但不显著。这说明东部地区的制造业集聚对地区的技术创新有不显著的正向影响。随着（市场经济的建立并逐步走向成熟,资源和要素按照市场和经济规律来进行配置。中国工业特别是制造业的空间集聚程度在不断加深,越来越多的制造业行业不断向东部沿海省份区域集中,成为高度集聚或者非常集聚的行业^[4],东部地区的制造业集聚水平在全国处于前列,东部地区制造企业的集聚经历了由政府主导到自发集聚的转变,更加符合新经济地理学中产业集聚的三大特征,即专业化供应商队伍、劳动力市场共享和技术溢出。因此,东部地区制造业集聚对技术创新产生了正向影响。列（2）地区技术创新对空间技术溢出系数为负,同样也不显著。这说明东部地区制造业的集聚并未产生应有的空间技术溢出效应。列（3）是加入制度环境的回归结果,同样地,实体经济市场化水平对地区技术创新有显著的负向影响,这里不再详述理由。比较列（5）和列（9）制造业集聚与制度环境的交互项,制造业集聚与法律制度的交互项的系数显著为正,说明在地区的制造业集聚水平一定的条件下,法律制度环境对地区技术创新有显著的促进作用,这与全国回归样本一致。比较列（7）和列（9）结果,地区的人力资本水平、研发资本存量对地区技术创新有显著的促进作用,且具有稳健性,这与全国样本回归结果一致。列（10）中地区技术创新对空间技术溢出的影响有显著的正向影响,同样地,法律制度对空间技术溢出也有显著正向影响,再次证明了地区法律制度环境对一个地区技术创新和空间技术溢出的重要性。虚拟经济市场化水平对空间技术溢出有显著的负向影响,对其解释为：采用各地区贷款与存款的比例来反映中央政府对一个地区信贷的干预程度,这一比值越高说明虚拟经济市场化水平越低。国有银行处于绝对的优势地位,政府对银行有很强的干预。国有银行垄断对工业创新产生了效率损失^[50],因此需要加大银行之间的竞争程度,合理引导信贷资金支持企业技术创新。另一方面,中央银行划分地区信贷配额是执行货币政策的一个重要手段。贷款与存款比值越低的地区,中央银行对其信贷市场的干预较小,金融效率相对更高。1995年《中华人民共和国商业银行法》正式将存贷比纳入银行业监管目标,开启了对银行业20年之久的流动性监管,2015年8月29日,全国人大常委会表决通过关于修改《中华人民共和国商业银行法》的决定（草案）,删除了75%存贷比监管指标,并决定于2015年10月1日起施行,这一举措将会降低银行揽储压力,释放银行的贷款能力,降低社会融资成本。因此,虚拟经济市场化水平的提高对地区的技术创新和空间技术溢出可能都会起到积极的促进作用。综合列（9）中制造业集聚与法律制度交互项对地区技术创新的影响系数β₂为0.374与列（10）中地区技术创新对空间技术溢出的影响系数α₁为0.833,两者相乘得到了制造业集聚与制度环境对空间技术溢出效应的影响程度为0.312,同样支持本文的第二个命题。
从中部地区的回归结果（表4）来看,列（1）地区的制造业集聚系数显著为负,与全国样本的回归结果一致,说明中部地区的制造业集聚对地区技术创新有负向影响。列（2）地区技术创新对空间技术溢出系数为负,但是并不显著,本文不再详述理由。列（3）是加入制度环境的回归结果,同样地,实体经济市场化水平对地区技术创新有显著的负向影响。列（4）中地区技术创新对空间技术溢出的回归系数为负值,但并不显著。比较列（5）和列（9）制造业集聚与制度环境的交互项中,产业集聚与三项制度环境的交互项的系数都不显著,说明中部地区的制度环境对地区技术创新的促进作用并不明显,这跟全国和东部地区的回归结果不一致。比较列（7）和列（9）的结果,地区的人力资本水平、研发资本存量对地区技术创新有显著的促进作用,且具有稳健性。列（10）中地区技术创新对空间技术溢出的影响有显著的负向影响。这说明中部地区的技术创新并没有促进空间技术溢出水平的提高。
从西部地区的回归结果（表5）来看,列（1）制造业集聚的系数为负,但不显著。这说明西部地区的制造业集聚对地区技术创新有负向影响,但不显著。与全国和中部地区的回归结果一致。列（2）中地区技术创新对空间技术溢出的系数为正,但是不显著。列（3）是加入制度环境的回归结果,同样地,地区法律制度水平对地区技术创新有正向影响但是不显著。然而西部地区实体经济市场化水平对地区技术创新有正向影响。对此的解释为：西部地区的市场化进程比较缓慢,非国有企业数量较少,国有工业企业比重相对较大。西部地区的发展过程中存在着“政策陷阱”,中央政府和西部地方政府都过度集中于固定资产投资和资源能源的开发,却忽视了软环境的建设和体制机制的改革,造成了人力资本挤出、产业结构调整滞后等不良后果,导致了西部地区的发展政策没有发挥应有的效果,因此西部地区应该降低对资源开发的依赖,大力培养非国有经济,调整经济结构,继续发挥非国有经济对西部地区技术创新的促进作用^[51,52]。虚拟经济市场化水平对地区技术创新也显著为负,这里也不再赘述理由。列（5）和列（9）中产业集聚与制度环境的交互项中,制造业集聚与三项制度环境变量交互项的系数均不显著,说明制度环境与集聚的交互作用不显著,这与中部地区的回归结果一致,同样说明中西部地区制度供给较为稀缺。比较列（7）和列（9）的结果,地区的人力资本水平、研发资本存量对地区技术创新有显著的促进作用,且具有稳健性。列（10）中地区技术创新对空间技术溢出的影响有显著的正向影响,同样的法律制度对空间技术溢出也有显著正向影响,证明了地区法律制度环境对一个地区技术创新和空间技术溢出的重要性。

5 结论与讨论

基于Fujita等的理论框架^[28],引入制度环境变量,研究了制造业集聚和制度环境通过地区技术创新影响空间技术溢出的机制。然后利用2003-2012年中国内地30个省、自治区和直辖市的面板数据,首先,估计了在没有考虑地区制度环境时,地区制造业集聚的空间技术溢出效应。然后,将制度环境变量及其与制造业集聚变量的交互项引入模型,估计了制度环境与制造业集聚通过地区技术创新对空间技术溢出的影响。最后,又分别对东部、中部和西部地区进行了分组回归。研究结果表明：从全国所有地区的回归结果来看,单纯的制造业集聚对地区的技术创新并未产生明显的促进作用,也没有带来正向的空间技术溢出效应。但加入制度环境变量以后,地区的制造业集聚与法律制度的交互项对地区技术创新有显著的正向影响,同时也带来了正向的空间技术溢出效应;从地区分组的回归结果来看,东部地区制造业集聚的空间技术溢出效应较为明显,而中西部地区制造业集聚的空间技术溢出效应不明显。
研究结论对于如何优化制造业集聚,促进地区制造业集聚的空间技术溢出效应,推进实施创新驱动发展战略提供了重要的政策启示。基于本文的研究结论提出如下建议：一方面要大力培养符合市场经济规律的制造业集聚,营造激励创新的公平竞争环境。地区制造业集聚的空间技术溢出效应的发挥不仅仅单纯依靠制造业集聚的“数量”,而且更加依靠制造业集聚的“质量”。自改革开放以来,从东南沿海到东部地区,从东部地区再向中西部地区,产业集聚成为伴随经济发展的主要经济现象。制造业的空间集聚程度逐步加深,但企业由于受到“政策租”而产生的虚假集聚,并未产生理想的规模经济效应和空间技术溢出效应。同时要重视法律制度的完善,尤其是要制定和完善保护知识产权方面的相关法律制度,尽快形成适应创新驱动发展要求的法律体系,为进入创新型国家行列提供有力的法律制度保障。此外还要大力推进律师队伍的建设,提高律师队伍的从业素质,加强维权的主要力量,积极传播法律知识,培养企业的法律意识。政府相关部门要严格执法,公正司法,确保法律能够起到真实有效的积极作用。另一方面,东部地区要在现有制度环境不断优化的基础上进一步提高制造业集聚水平,尤其是高新技术制造行业的集聚水平。中西部地区要积极承接东部地区的制造业转移,以此来提高本地区的制造业集聚水平。同时,政府还要加大对中西部地区的制度供给,继续优化中西部地区的制度环境,尤其是要加强法律制度环境的构建。加快中西部地区市场化水平的进程,发挥市场在资源配置中的决定性作用。还要进一步深化金融市场的改革,减少政府对信贷市场的干预,发挥金融行业对制造业的积极促进作用。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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[3]	毛琦梁, 董锁成, 王菲, 等. 中国省区间制造业空间格局演变 . 地理学报, 2013, 68(4): 435-448.Magsci摘要针对改革开放以来中国经济发展不均衡的客观事实,刻画了经济空间结构的中心—边缘特征,并对中心—边缘结构下的省区间制造业分布差异进行了分析和实证检验。研究发现,1978 年改革开放以来区域发展的中心—边缘结构日益显著,表现出明显的东部沿海偏向型。随着改革开放的深入,产业布局逐渐符合省区间的发展优势,产业在中心与边缘省区间的分异格局日益显著,中心省区逐渐专业化于中间投入需求较大、最终需求比重较高、规模经济特征显著以及劳动力密集与人力资本密集等产业,边缘省区则与此相反并且逐渐专业化于高能耗产业,传统比较优势理论与新经济地理学都在一定程度上有力地解释了国内产业空间分布。东西部地区间的中心—边缘结构某种意义上具有不可逆性,各地区工业化不同步将是长期趋势,产业在中心与边缘省区间的显著分异格局与演变特征表明东西部省区间产业发展的差异不仅仅体现为当前空间分布的不同,更意味着未来各个省区内部产业结构演变轨迹的差异。 [Mao Qiliang, Dong Suocheng, Wang Fei, et al.Evolving spatial distribution of manufacturing industries in China . Acta Geographica Sinica, 2013, 68(4): 435-448.]Magsci摘要针对改革开放以来中国经济发展不均衡的客观事实,刻画了经济空间结构的中心—边缘特征,并对中心—边缘结构下的省区间制造业分布差异进行了分析和实证检验。研究发现,1978 年改革开放以来区域发展的中心—边缘结构日益显著,表现出明显的东部沿海偏向型。随着改革开放的深入,产业布局逐渐符合省区间的发展优势,产业在中心与边缘省区间的分异格局日益显著,中心省区逐渐专业化于中间投入需求较大、最终需求比重较高、规模经济特征显著以及劳动力密集与人力资本密集等产业,边缘省区则与此相反并且逐渐专业化于高能耗产业,传统比较优势理论与新经济地理学都在一定程度上有力地解释了国内产业空间分布。东西部地区间的中心—边缘结构某种意义上具有不可逆性,各地区工业化不同步将是长期趋势,产业在中心与边缘省区间的显著分异格局与演变特征表明东西部省区间产业发展的差异不仅仅体现为当前空间分布的不同,更意味着未来各个省区内部产业结构演变轨迹的差异。
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[5]	李晓萍, 李平, 吕大国, 等. 经济集聚、选择效应与企业生产率 . 管理世界, 2015, (4): 25-37.URL [本文引用: 1]摘要本文基于异质性企业定位选择模型与标准集聚模型相结合的嵌套模型,采用1999~2007年中国288个地级市工业企业层面的数据,实证检验经济集聚对于企业生产率及异质性企业空间选择行为的影响。研究表明:(1)从1999~2007年全国总体样本的检验结果来看,经济集聚对于多数制造业行业企业生产率产生负向影响,即主要表现为拥挤效应而不是集聚效应;不同规模的城市对于不同生产率企业的空间选择行为产生显著影响,低效率企业倾向选择中小城市回避市场竞争,即表现出显著的选择效应。(2)1999~2002年及2003~2007年分时段全国样本检验结果及比较显示,在两个不同时间段,经济集聚对于制造业企业生产率的影响发生显著变化,1999~2002年期间主要表现为显著的集聚效应,2003~2007年期间主要表现出显著的拥挤效应。2003年以来,地区之间的"竞次式" 补贴性竞争加剧,这削弱了区域内产业、企业的内在联系与协同发展,经济聚集过程中集聚效应显著减弱。此外,两个时段内经济集聚对于企业空间定位的影响均表现出显著的选择效应。(3)从发达地区(东部地区)、欠发达地区(中西部地区)的检验结果来看,东部地区城市经济过度集聚,对于企业生产率的影响主要表现为拥挤效应;西部地区城市的经济集聚水平相对较低,经济集聚对于企业生产率的影响主要表现为集聚效应。无论东部地区内部还是中西部地区内部,对于多数制造业行业而言,选择效应均不显著。因而,全国层面呈现出的显著选择效应,主要源于低效率企业更倾向于选择中西部中小城市以逃避东部地区激烈的市场竞争。 [Li Xiaoping, Li Ping, Lv Daguo, et al.The economic agglomeration, the selection effect, and the firms' productivity . Management World, 2015, (4): 25-37.]URL [本文引用: 1]摘要本文基于异质性企业定位选择模型与标准集聚模型相结合的嵌套模型,采用1999~2007年中国288个地级市工业企业层面的数据,实证检验经济集聚对于企业生产率及异质性企业空间选择行为的影响。研究表明:(1)从1999~2007年全国总体样本的检验结果来看,经济集聚对于多数制造业行业企业生产率产生负向影响,即主要表现为拥挤效应而不是集聚效应;不同规模的城市对于不同生产率企业的空间选择行为产生显著影响,低效率企业倾向选择中小城市回避市场竞争,即表现出显著的选择效应。(2)1999~2002年及2003~2007年分时段全国样本检验结果及比较显示,在两个不同时间段,经济集聚对于制造业企业生产率的影响发生显著变化,1999~2002年期间主要表现为显著的集聚效应,2003~2007年期间主要表现出显著的拥挤效应。2003年以来,地区之间的"竞次式" 补贴性竞争加剧,这削弱了区域内产业、企业的内在联系与协同发展,经济聚集过程中集聚效应显著减弱。此外,两个时段内经济集聚对于企业空间定位的影响均表现出显著的选择效应。(3)从发达地区(东部地区)、欠发达地区(中西部地区)的检验结果来看,东部地区城市经济过度集聚,对于企业生产率的影响主要表现为拥挤效应;西部地区城市的经济集聚水平相对较低,经济集聚对于企业生产率的影响主要表现为集聚效应。无论东部地区内部还是中西部地区内部,对于多数制造业行业而言,选择效应均不显著。因而,全国层面呈现出的显著选择效应,主要源于低效率企业更倾向于选择中西部中小城市以逃避东部地区激烈的市场竞争。
[6]	Ellison G, Glaeser E L.Geographic concentration in U.S. manufacturing industries: A dartboard approach . Journal of Political Economy, 1997, 105(5): 889-927.https://doi.org/10.1086/262098 URL [本文引用: 1]摘要 This paper discusses the prevalence of Silicon Valley-style localizations of individual manufacturing industries in the United States. Several models in which
[7]	谢里, 罗能生. 中国制造业空间集聚水平及其演变趋势 . 科学学研究, 2009, 27(12): 1836-1844.URL [本文引用: 1]摘要采用Ellison和Glaeser设计的产业内集聚水平系数对1986-2006年中国制造业两位数20个分行业的集聚水平进行动态测算,并分别从制造业整体、分行业及其地域分布三个层面对计算结果统计,分析演变趋势.研究结论更进一步表明:中国制造业整体集聚水平呈显著的U型变化趋势,且正处于中度向高度集聚水平迈进阶段;集聚的主导行业已山资源密集型行业向技术密集型行业转变;在地域分布上,东部与中西部地区集聚行业亦有明显差异,技术密集型行业有向东部地区而资源密集型行业则向中西部地区集聚的趋势. [Xie Li, Luo Nengsheng.The spatial agglomeration level of manufacturing in China and its changing tendency . Studies in Science of Science, 2009, 27(12): 1836-1844.]URL [本文引用: 1]摘要采用Ellison和Glaeser设计的产业内集聚水平系数对1986-2006年中国制造业两位数20个分行业的集聚水平进行动态测算,并分别从制造业整体、分行业及其地域分布三个层面对计算结果统计,分析演变趋势.研究结论更进一步表明:中国制造业整体集聚水平呈显著的U型变化趋势,且正处于中度向高度集聚水平迈进阶段;集聚的主导行业已山资源密集型行业向技术密集型行业转变;在地域分布上,东部与中西部地区集聚行业亦有明显差异,技术密集型行业有向东部地区而资源密集型行业则向中西部地区集聚的趋势.
[8]	马鹏, 李文秀. 高端服务业集聚效应研究: 基于产业控制力视角的分析 . 中国软科学, 2014, (4): 169-179. [本文引用: 1] [Ma Peng, Li Wenxiu.The study on high-order services agglomeration effect from the perspective of industry control . China Soft Science, 2014, (4): 169-179.] [本文引用: 1]
[9]	茅锐. 产业集聚和企业的融资约束 . 管理世界, 2015, (2): 58-71.URL [本文引用: 1]摘要本文通过理论模型说明,产业集聚将固定资产的最佳使用者在同一空间内集中,增强了固定资产的折变能力,降低了融资约束程度.给定同产业内企业的相遇概率,折变能力取决于产业对固定资产的依赖度和企业间增长的差异度.因此,产业集聚缓解融资约束的效果在产业间不同.实证检验发现,产业集聚减小了企业的投资-现金流敏感度,其效果对主产业内企业而言更大,并在不同行业分类标准的集聚度指标和估计方法下保持稳健.该效果还在固定资产占比较高、宏观周期性较弱和企业增长率变异性较大的产业中较强,与理论模型的推论一致.研究结论说明,培育产业集群、建立并完善企业资产的抵押和流转市场、以及深化金融改革,是解决企业融资约束问题的重要手段. [Mao Rui.The industrial clustering and firms' constraints in financing . Management World, 2015, (2): 58-71.]URL [本文引用: 1]摘要本文通过理论模型说明,产业集聚将固定资产的最佳使用者在同一空间内集中,增强了固定资产的折变能力,降低了融资约束程度.给定同产业内企业的相遇概率,折变能力取决于产业对固定资产的依赖度和企业间增长的差异度.因此,产业集聚缓解融资约束的效果在产业间不同.实证检验发现,产业集聚减小了企业的投资-现金流敏感度,其效果对主产业内企业而言更大,并在不同行业分类标准的集聚度指标和估计方法下保持稳健.该效果还在固定资产占比较高、宏观周期性较弱和企业增长率变异性较大的产业中较强,与理论模型的推论一致.研究结论说明,培育产业集群、建立并完善企业资产的抵押和流转市场、以及深化金融改革,是解决企业融资约束问题的重要手段.
[10]	杨仁发. 产业集聚与地区工资差距: 基于我国269个城市的实证研究 . 管理世界, 2013, (8): 41-52. [本文引用: 1] [Yang Renfa.The industrial agglomeration and the regional wage gap: A case study based on China's 269 Cities . Management World, 2013, (8): 41-52.] [本文引用: 1]
[11]	谢建国. 外商直接投资对中国的技术溢出: 一个基于中国省区面板数据的研究 . 经济学(季刊), 2006, 5(4): 1109-1128. [本文引用: 1] [Xie Jianguo.Technical spillovers of foreign direct investment in China: A study based on provinces Panel Data . China Economic Quarterly, 2006, 5(4): 1109-1128.] [本文引用: 1]
[12]	Krammer M S. International R&D spillovers in transition countries: The impact of trade and foreign direct investment . Kiel Advanced Studies Working Papers, 2008, No.446. [本文引用: 1]
[13]	李晓钟, 何建莹. FDI对我国高新技术产业技术溢出效应分析 . 国际贸易问题, 2012, (7): 87-95.URL [本文引用: 1]摘要本文借助C-D函数,实证并分析了FDI对我国高新技术产业内资企业产出、自主创新能力、新产品开发的影响。研究表明,外资通过竞争效应、人员流动效应、示范效应以及产业关联效应等带动高新技术内资企业劳动生产率提高,从而促进内资高新技术企业产出总量增加;但较大的内外资企业的技术差距和较弱的技术消化吸收能力抑制了FDI对航空航天器制造业自主创新能力的提升;较高的外资企业市场集中度和市场开放度,不利于电子及通信设备制造业以及电子计算机及办公设备制造业新产品市场开发。文章据此探讨了相应的对策建议,以期为高新技术产业更好地利用外资提供有益的思路。 [Li Xiaozhong, He Jianying.The analysis of technology spillover effect of FDI on China's high-tech industry . Journal of International Trade, 2012, (7): 87-95.]URL [本文引用: 1]摘要本文借助C-D函数,实证并分析了FDI对我国高新技术产业内资企业产出、自主创新能力、新产品开发的影响。研究表明,外资通过竞争效应、人员流动效应、示范效应以及产业关联效应等带动高新技术内资企业劳动生产率提高,从而促进内资高新技术企业产出总量增加;但较大的内外资企业的技术差距和较弱的技术消化吸收能力抑制了FDI对航空航天器制造业自主创新能力的提升;较高的外资企业市场集中度和市场开放度,不利于电子及通信设备制造业以及电子计算机及办公设备制造业新产品市场开发。文章据此探讨了相应的对策建议,以期为高新技术产业更好地利用外资提供有益的思路。
[14]	李平, 许家云. 国际智力回流的技术扩散效应研究: 基于中国地区差异及门槛回归的实证分析 . 经济学(季刊), 2011, 10(3): 935-964. [本文引用: 1] [Li Ping, Xu Jiayun.On the diffusion effect of intellectual returnees: An analysis based on regional differences and threshold characters in China . China Economic Quarterly, 2011, 10(3): 935-964.] [本文引用: 1]
[15]	Jaffe A B.The importance of spillovers in the policy mission of the advanced technology program . Journal of Technology Transfer, 1998, 23(2): 11-19. [本文引用: 1]
[16]	潘文卿, 李子奈, 刘强. 中国产业间的技术溢出效应: 基于35个工业部门的经验研究 . 经济研究, 2011, (7): 18-29. [本文引用: 2] [Pan Wenqing, Li Zinai, Liu Qiang.Inter-industry technology spillover effects in China: Evidence from 35 industry sectors . Economic Research Journal, 2011, (7): 18-29.] [本文引用: 2]
[17]	尹静, 平新乔. 中国地区(制造业行业)间的技术溢出分析 . 产业经济研究, 2006, (1): 1-10. [本文引用: 1] [Yin Jing, Ping Xinqiao.On the spillovers between regions or manufacturing industries in China . Industrial Economics Research, 2006, (1): 1-10.] [本文引用: 1]
[18]	Almeida P, Kogut B.Localization of knowledge and the mobility of engineers in regional networks . Management Science, 1999, 45(7): 905-917.https://doi.org/10.1287/mnsc.45.7.905 URL [本文引用: 1]摘要 Knowledge, once generated, spills only imperfectly among firms and nations. We posit that since institutions and labor networks vary by region, there should be regional variations in the localization of spillovers. We investigate the relationship between the mobility of major patent holders and the localization of technological knowledge through the analysis of patent citations of important semiconductor innovations. We find that knowledge localization is specific to only certain regions (particularly Silicon Valley) and that the degree of localization varies across regions. By analyzing data on the interfirm mobility of patent holders, we empirically show that the interfirm mobility of engineers influences the local transfer of knowledge. The flow of knowledge is embedded in regional labor networks.
[19]	Fischer M M, Scherngell T, Reismann M.Cross-region knowledge spillovers and total factor productivity: European evidence using a spatial panel data model . Social Science Electronic Publishing, 2007, 41(2): 204-220. [本文引用: 1]
[20]	张宇, 蒋殿春. FDI、产业集聚与产业技术进步: 基于中国制造行业数据的实证检验 . 财经研究, 2008, 34(1): 72-82. [本文引用: 1] [Zhang Yu, Jiang Dianchun.FDI, industrial agglomeration and technology progress: Evidence from Chinese manufacturing industries . Journal of Finance and Economics, 2008, 34(1): 72-82.] [本文引用: 1]
[21]	颜克益, 芮明杰, 巫景飞. 产业集聚视角下高技术产业创新绩效影响因素研究: 基于中国省级面板数据(1998-2007)的研究 . 经济与管理研究, 2010, (12): 57-67. [本文引用: 1] [Yan Keyi, Rui Mingjie, Wu Jingfei.The study on the factors affecting performance of technical innovation in high-tech industry: Evidence from provincial Panel Data in China (1998-2007) . Research on Economics and Management, 2010, (12): 57-67.] [本文引用: 1]
[22]	Eriksson R H.Localized spillovers and knowledge flows: How does proximity influence the performance of plants? . Economic Geography, 2011, 87(2): 127-152.https://doi.org/10.1111/j.1944-8287.2011.01112.x Magsci [本文引用: 1]摘要 By means of a unique longitudinal database with information on all industrial plants and employees in the Swedish economy, this article analyzes how geographic proximity influences the impact of spillovers and knowledge flows on the growth in productivity of plants. Concerning the effects of spillovers, it shows that the density of economic activities contributes mainly to the performance of plants within a short distance and that the composition of economic activities is more influential farther away. Regarding the influence of the local industrial setup, proximity increases the need to be located near different, but related, industries, whereas increased distance implies a greater effect of intraindustry spillovers. The analyses also demonstrate that knowledge flows via the mobility of skilled labor are primarily a subregional phenomenon. Only inflows of skills that are related to the existing knowledge base of plants and come from fewer than 50 kilometers away have a positive effect on the performance of plants. Concerning outflows of skills, the results indicate that it is less harmful for a dispatching plant if a former employee remains within the local economy rather than leaves it for a job in another part of the national economy.
[23]	张宗庆, 张寅. 产业集聚、知识溢出与区域增长: 基于长三角区域的实证研究 . 东南大学学报: 哲学社会科学版, 2012, 14(1): 37-43. [本文引用: 1] [Zhang Zongqing, Zhang Yin.An empirical study of the industrial agglomeration, knowledge spillovers and regional growing performance in Yangtze River Delta . Journal of Southeast University: Philosophy and Social Science, 2012, 14(1): 37-43.] [本文引用: 1]
[24]	Jaffe A B, Trajtenberg M, Henderson R.Geographic localization of knowledge spillovers as evidenced by patent citations . Quarterly Journal of Economics, 1993, 108(3): 577-598. [本文引用: 1]
[25]	Figueiredo O, Guimar?es P, Woodward D.Industry localization, distance decay and knowledge spillovers: Following the patent paper trail . Journal of Urban Economics, 2015, 89: 21-31. [本文引用: 1]
[26]	李平, 盛丹. 产业集聚、FDI技术溢出与东道国的自主创新 . 社会科学战线, 2009, (1): 92-99.URL [本文引用: 1]摘要通过构造包括最终产品部门、中间品部门和研发部门的内生经济增长模型,对产业集聚与FDI技术溢出影响东道国自主创新的内在机制考察发现:产业集聚与FDI技术溢出对东道国自主创新的影响呈现倒U型趋势,即FDI技术溢出对东道国自主创新的作用随着产业集聚程度是先上升后下降的。在此基础上,文章运用1998—2006年间我国29个省市的经济数据,对上述命题进行实证检验,得到了一致的结论。 [Li Ping, Sheng Dan.Industrial clustering, FDI technology spillover and independent innovation of the host country . Social Science Front Monthly, 2009, (1): 92-99.]URL [本文引用: 1]摘要通过构造包括最终产品部门、中间品部门和研发部门的内生经济增长模型,对产业集聚与FDI技术溢出影响东道国自主创新的内在机制考察发现:产业集聚与FDI技术溢出对东道国自主创新的影响呈现倒U型趋势,即FDI技术溢出对东道国自主创新的作用随着产业集聚程度是先上升后下降的。在此基础上,文章运用1998—2006年间我国29个省市的经济数据,对上述命题进行实证检验,得到了一致的结论。
[27]	毕红毅, 张海洋. 产业集聚对山东省FDI技术溢出的影响研究 . 国际贸易问题, 2012, (4): 73-82.URL [本文引用: 1]摘要本文将产业集聚因素纳入了外商直接投资(FDI)技术溢出的研究中,运用面板数据从行业的角度对比分析了山东省2000-2009年在有产业集聚倾向的行业与没有集聚倾向行业中FDI 对技术进步的影响,得出结论是山东省引进的外商直接投资存在技术溢出效应;相关行业的产业集聚抑制了FDI的技术溢出;同时产业集聚也抑制了流动资本周转率和资产负债率对技术进步的促进作用。 [Bi Hongyi, Zhang Haiyang.Industry cluster and technology spillover: Based on Shandong province analysis . Journal of International Trade, 2012, (4): 73-82.]URL [本文引用: 1]摘要本文将产业集聚因素纳入了外商直接投资(FDI)技术溢出的研究中,运用面板数据从行业的角度对比分析了山东省2000-2009年在有产业集聚倾向的行业与没有集聚倾向行业中FDI 对技术进步的影响,得出结论是山东省引进的外商直接投资存在技术溢出效应;相关行业的产业集聚抑制了FDI的技术溢出;同时产业集聚也抑制了流动资本周转率和资产负债率对技术进步的促进作用。
[28]	Fujita M, Thisse J F.Does Geographical agglomeration foster economic growth? And who gains and loses from it? . The Japanese Economic Review, 2003, 54(2): 121-145.https://doi.org/10.1111/1468-5876.00250 URL [本文引用: 3]摘要 This paper proposes a two-region model of endogenous growth, which is a natural combination of a core–periphery model à la Krugman and an endogenous growth model à la Grossman/Helpman/Romer. The innovation activity in the R&D sector involves knowledge externalities among skilled workers. Our analysis supports the idea that the additional growth spurred by agglomeration may lead to a Pareto-dominant outcome such that, when the economy moves from dispersion to agglomeration, innovation follws a much faster pace. As a consequence, even those who stay put in the periphery are better off than under dispersion, provided that the growth effect triggered by the agglomeration is strong enough. JEL Classification Numbers: F43, O18, R11
[29]	Bottazzi L, Peri G.Innovation and spillovers in regions: Evidence from European patent data . European Economic Review, 2003, (47): 687-710. [本文引用: 1]
[30]	王春杨, 张超. 中国地级区域创新产出的时空模式研究: 基于ESDA的实证 . 地理科学, 2014, 34(12): 1438-1444.URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>以341个地级层面区域作为空间观测单元,以专利申请受理数作为衡量指标,对中国1997~2009年期间地级区域创新产出的时空特征进行了ESDA分析.结果表明:中国地级区域创新产出的地域性特征显著,首先表现为全局上的地理集聚和地带间的巨大差异;但不同于省级空间尺度下地带内部区域创新显著的极化特征,地级空间尺度区域创新却呈现多样化的局部空间依赖模式.整体上,创新产出在地级空间尺度上自然形成2个显著的空间集群,即东部沿海的H-H集群和西部内陆的L-L集群.东部H-H集群在考察期内由东北和华北地区逐渐向山东半岛、长三角和珠三角地区转移,西部L-L集群的空间发展则相对稳定;H-L型集群和L-H型集群主要分布在中部地区和东中西邻接地区,创新的空间过渡特征明显.最后在实证分析的基础上,提出了政策建议和未来研究的方向.</p> [Wang Chunyang, Zhang Chao.Spatial-temporal pattern of prefecture-level innovation outputs in China: An investigation using the ESDA . Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(12): 1438-1444.]URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>以341个地级层面区域作为空间观测单元,以专利申请受理数作为衡量指标,对中国1997~2009年期间地级区域创新产出的时空特征进行了ESDA分析.结果表明:中国地级区域创新产出的地域性特征显著,首先表现为全局上的地理集聚和地带间的巨大差异;但不同于省级空间尺度下地带内部区域创新显著的极化特征,地级空间尺度区域创新却呈现多样化的局部空间依赖模式.整体上,创新产出在地级空间尺度上自然形成2个显著的空间集群,即东部沿海的H-H集群和西部内陆的L-L集群.东部H-H集群在考察期内由东北和华北地区逐渐向山东半岛、长三角和珠三角地区转移,西部L-L集群的空间发展则相对稳定;H-L型集群和L-H型集群主要分布在中部地区和东中西邻接地区,创新的空间过渡特征明显.最后在实证分析的基础上,提出了政策建议和未来研究的方向.</p>
[31]	陈德球, 魏刚, 肖泽忠. 法律制度效率、金融深化与家族控制权偏好 . 经济研究, 2013, (10): 55-68.URL [本文引用: 1]摘要本文从股东大会剩余控制权和董事会决策控制权两个层次,将家族企业控制权结构分解为金字塔结构和家族超额董事席位实现机制,并以2003—2010年家族上市公司为研究样本,从法律制度效率和金融深化两个维度实证检验家族控制权偏好背后蕴含的策略动机和机会主义行为。结果发现,地区法律制度效率和金融深化显著降低家族控制权结构中的控制权与现金流权分离度和家族董事席位超额控制程度,其影响家族控制权偏好的机理分别是降低控制权私人收益和缓解融资约束。这些结果表明,在转型经济中的家族企业控制权结构是一种对制度蕴含机会的利用和对制度风险规避的机制。 [Chen Deqiu, Wei Gang, Xiao Zezhong.Law efficiency, financial deepening and family control preferences . Economic Research Journal, 2013, (10): 55-68.]URL [本文引用: 1]摘要本文从股东大会剩余控制权和董事会决策控制权两个层次,将家族企业控制权结构分解为金字塔结构和家族超额董事席位实现机制,并以2003—2010年家族上市公司为研究样本,从法律制度效率和金融深化两个维度实证检验家族控制权偏好背后蕴含的策略动机和机会主义行为。结果发现,地区法律制度效率和金融深化显著降低家族控制权结构中的控制权与现金流权分离度和家族董事席位超额控制程度,其影响家族控制权偏好的机理分别是降低控制权私人收益和缓解融资约束。这些结果表明,在转型经济中的家族企业控制权结构是一种对制度蕴含机会的利用和对制度风险规避的机制。
[32]	葛小寒, 陈凌. 国际R&D溢出的技术进步效应: 基于吸收能力的实证研究 . 数量经济技术经济研究, 2009, (7): 86-98. [本文引用: 1] [Ge Xiaohan, Chen Ling.The technological progress effect of international R&D spillovers . Journal of Quantitative & Technical Economics, 2009, (7): 86-98.] [本文引用: 1]
[33]	孙早, 刘李华, 孙亚政. 市场化程度、地方保护主义与R&D的溢出效应: 来自中国工业的经验证据 . 管理世界, 2014, (8): 78-89. [本文引用: 1] [Sun Zao, Liu Lihua, Sun Yazheng.The degree of commercialization, the local protectionism and the spillover effect of R&D: An empirical evidence from China's industry . Management World, 2014, (8): 78-89.] [本文引用: 1]
[34]	Griliches Z.R&D and the productivity slowdown . The American Economic Reiview, 1980, 70(2): 343-348. [本文引用: 1]
[35]	朱平芳, 徐伟民. 政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D投入及其专利产出的影响: 上海市的实证研究 . 经济研究, 2003, (6): 45-53. [本文引用: 1] [Zhu Pingfang, Xu Weimin.On the impact of government's S&T incentive policy on the R&D input and its patent output of large and medium-sized industrial enterprises in Shanghai . Economic Research Journal, 2003, (6): 45-53.] [本文引用: 1]
[36]	包群, 许和连, 赖明勇. 贸易开放度与经济增长: 理论及中国的经验研究 . 世界经济, 2003, (2): 10-18. [本文引用: 1] [Bao Qun, Xu Helian, Lai Mingyong.Openness and growth: Theory and the case of China . The Journal of World Economy, 2003, (2): 10-18.] [本文引用: 1]
[37]	王琛, 林初昇, 戴世续. 产业集群对技术创新的影响: 以电子信息产业为例 . 地理研究, 2012, 31(8): 1375-1386.Magsci [本文引用: 1]摘要国内外理论界对产业集群和技术创新的关系存在重要争议。以电子信息产业为例,采用统计年鉴、企业调查问卷和深度访谈的数据,运用定量和定性相结合的方法,探索电子信息产业集群对技术创新的推动作用。研究表明,在中国目前的社会经济背景下,单纯的产业集聚对技术创新的推动作用尚不明显。案例研究显示,地理邻近性和企业之间频繁的联系并没有促进相互信任和技术创新。由于知识盗取的现象严重,很多企业并不愿意与本地其他企业建立基于知识和技术方面的联系。大多数被调查的企业都只涉及并不需要复杂知识的"边缘"创新,缺乏寻求外部合作的动力。因此,需要超越目前的集群理论,把更多的研究重点放在特定区域和制度环境下的"企业"个体上,而非企业之间的联系。 [Wang Chen, George C.S. Lin, Dai Shixu. Research on the relationship between industrial cluster and technological innovation of China's electronics and information industry . Geographical Research, 2012, 31(8): 1375-1386.]Magsci [本文引用: 1]摘要国内外理论界对产业集群和技术创新的关系存在重要争议。以电子信息产业为例,采用统计年鉴、企业调查问卷和深度访谈的数据,运用定量和定性相结合的方法,探索电子信息产业集群对技术创新的推动作用。研究表明,在中国目前的社会经济背景下,单纯的产业集聚对技术创新的推动作用尚不明显。案例研究显示,地理邻近性和企业之间频繁的联系并没有促进相互信任和技术创新。由于知识盗取的现象严重,很多企业并不愿意与本地其他企业建立基于知识和技术方面的联系。大多数被调查的企业都只涉及并不需要复杂知识的"边缘"创新,缺乏寻求外部合作的动力。因此,需要超越目前的集群理论,把更多的研究重点放在特定区域和制度环境下的"企业"个体上,而非企业之间的联系。
[38]	钱学峰, 陈勇兵. 国际分散化生产导致了集聚吗? 基于中国省级动态面板数据GMM方法 . 世界经济, 2009, (12): 27-39. [本文引用: 1] [Qian Xuefeng, Chen Yongbing.Does international fragmented production lead to agglomeration? Evidence from province level dynamic panel data model with GMM estimation . The Journal of World Economy, 2009, (12): 27-39.] [本文引用: 1]
[39]	钱学峰, 黄玖立, 黄云湖. 地方政府对集聚租征税了吗? 基于中国地级市企业微观数据的经验研究 . 管理世界, 2012, (2): 19-29. [本文引用: 1] [Qian Xuefeng, Huang Jiuli, Huang Yunhu.Have Local Governments Taxed Agglomeration Rents? An empirical study based on micro-level firms data of prefecture-level cities in China . Management World, 2012, (2): 19-29.] [本文引用: 1]
[40]	邓海滨, 廖进中. 制度安排与技术创新: 基于负二项式模型的研究 . 科学学研究, 2009, 27(7): 1101-1109. [本文引用: 1] [Deng Haibin, Liao Jinzhong.Institution arrangement and technology innovation: A study based on negative binomial model . Studies in Science of Science, 2009, 27(7): 1101-1109.] [本文引用: 1]
[41]	徐亚静, 王华. 开放条件下的外商直接投资与中国技术创新 . 国际贸易问题, 2011, (2): 136-146.URL [本文引用: 1]摘要本文利用30个省市 1999-2008年间的面板数据,研究了外商直接投资(FDI)对我国技术创新能力的影响,研究发现:就全国层面而言,单独的FDI并未对我国专利申请量产生促进作用;进一步的分区域的检验表明,FDI对专利申请量的影响存在着明显的区域性差异,即FDI对东部地区技术创新无显著影响,却能显著促进中部地区技术创新,对西部地区则存在显著负向影响;本文还发现非国有化程度、城市化程度和对外开放度等制度因素对我国的技术创新能力有直接促进作用,同时制度因素通过增强FDI的吸收能力间接提高了我国的技术创新能力。我们的研究警示,引资政策应充分考虑中国区域的异质性,不可盲目引资。同时强调制度因素对技术创新的促进作用。 [Xu Yajing, Wang Hua.Foreign direct investment and China's technological innovation in open economy . Journal of International Trade, 2011, (2): 136-146.]URL [本文引用: 1]摘要本文利用30个省市 1999-2008年间的面板数据,研究了外商直接投资(FDI)对我国技术创新能力的影响,研究发现:就全国层面而言,单独的FDI并未对我国专利申请量产生促进作用;进一步的分区域的检验表明,FDI对专利申请量的影响存在着明显的区域性差异,即FDI对东部地区技术创新无显著影响,却能显著促进中部地区技术创新,对西部地区则存在显著负向影响;本文还发现非国有化程度、城市化程度和对外开放度等制度因素对我国的技术创新能力有直接促进作用,同时制度因素通过增强FDI的吸收能力间接提高了我国的技术创新能力。我们的研究警示,引资政策应充分考虑中国区域的异质性,不可盲目引资。同时强调制度因素对技术创新的促进作用。
[42]	吴延兵. 中国哪种所有制类型企业最具创新性? . 世界经济, 2012, (6): 3-27.URL摘要本文通过构建一个由创新投入模型、创新函数模型和生产函数模型组成的循环结构联立方程分析框架,比较研究了中国国有企业、民营企业和外资企业的创新表现。创新投入分别用研发投入和技术投入表示,创新产出分别用专利数量、发明专利数量和新产品销售收入表示,研究结果表明,民营企业在创新投入和专利创新效率上处于领先地位,外资企业在新产品创新效率和生产效率上拥有显著优势,而国有企业在创新投入、创新效率和生产效率上均缺乏竞争力。 [Wu Yanbing.Enterprise ownership and innovative capacity . The Journal of World Economy, 2012, (6): 3-27.]URL摘要本文通过构建一个由创新投入模型、创新函数模型和生产函数模型组成的循环结构联立方程分析框架,比较研究了中国国有企业、民营企业和外资企业的创新表现。创新投入分别用研发投入和技术投入表示,创新产出分别用专利数量、发明专利数量和新产品销售收入表示,研究结果表明,民营企业在创新投入和专利创新效率上处于领先地位,外资企业在新产品创新效率和生产效率上拥有显著优势,而国有企业在创新投入、创新效率和生产效率上均缺乏竞争力。
[43]	吴延兵. 不同所有制企业技术创新能力考查 . 产业经济研究, 2014, (2): 53-64. [本文引用: 1] [Wu Yanbing.Innovative capacities of different ownership enterprises . Industrial Economics Research, 2014, (2): 53-64.] [本文引用: 1]
[44]	李政, 陆寅宏. 国有企业真的缺乏创新能力吗: 基于上市公司所有权性质与创新绩效的实证分析与比较 . 经济理论与经济管理, 2014, (2): 27-38. [本文引用: 1] [Li Zheng, Lu Yinhong.Do State-owned enterprises really lack innovation ability: A comparative analysis based on innovation performance of state-owned enterprises and private enterprises . Economic Theory and Business Management, 2014, (2): 27-38.] [本文引用: 1]
[45]	李长青, 周伟铎, 姚星. 我国不同所有制企业技术创新能力的行业比较 . 科研管理, 2014, 35(7): 75-83.URL [本文引用: 1]摘要利用微观企业数据,通过技术创新的投入指标、产出指标、效率指标和基于DEA的Maluquist生产率分解指标,对我国不同所有制企业的技术创新能力进行分行业测度。研究发现：（1）私营企业在大多数行业中的技术创新投入和产出处于优势;国有企业在垄断竞争行业的研发投入和产出相对较多,但在竞争性行业却很少;外资企业和港澳台企业的技术创新投入和产出刚好与国有企业相反。（2）港澳台企业、集体企业、外资企业和私营企业在竞争性行业的创新效率远高于国有企业,不同所有制企业在垄断竞争行业中的创新效率差异不明显。（3）竞争性行业中公有制企业＂技术追赶＂效应略好于非公有制企业,＂技术创新＂效应略逊于非公有制企业;在垄断竞争行业在公有制企业和非公有制企业的＂技术追赶＂效应和＂技术创新＂效应的差异不明显。 [Li Changqing, Zhou Weiduo, Yao Xing.An evaluation of technological innovation capability of different ownership enterprises from the industry level . Science Research Management, 2014, 35(7): 75-83.]URL [本文引用: 1]摘要利用微观企业数据,通过技术创新的投入指标、产出指标、效率指标和基于DEA的Maluquist生产率分解指标,对我国不同所有制企业的技术创新能力进行分行业测度。研究发现：（1）私营企业在大多数行业中的技术创新投入和产出处于优势;国有企业在垄断竞争行业的研发投入和产出相对较多,但在竞争性行业却很少;外资企业和港澳台企业的技术创新投入和产出刚好与国有企业相反。（2）港澳台企业、集体企业、外资企业和私营企业在竞争性行业的创新效率远高于国有企业,不同所有制企业在垄断竞争行业中的创新效率差异不明显。（3）竞争性行业中公有制企业＂技术追赶＂效应略好于非公有制企业,＂技术创新＂效应略逊于非公有制企业;在垄断竞争行业在公有制企业和非公有制企业的＂技术追赶＂效应和＂技术创新＂效应的差异不明显。
[46]	陈继勇, 盛杨怿. 外商直接投资的知识溢出与中国区域经济增长 . 经济研究, 2008, (12): 39-49.URL [本文引用: 1]摘要本文构建了包括国内知识资本、外商在华直接投资的知识溢出和地区技术进步的分析框架，通过中国29个省（直辖市、自治区）1992--2006年的面板数据检验了中国区域R＆D投入、外商在华直接投资的知识溢出对地区技术进步的影响。研究表明：地区自身科技投入是推动地区技术进步的最主要因素；受中国目前引资结构和质量的影响，外商在华直接投资的知识溢出效应特别是通过FDI企业在当地从事生产活动带来的知识溢出效应并不明显；FDI渠道传递的外国R＆D资本对技术进步的促进作用与当地的经济、科技发展水平有着密切关系。在上述结论的基础上，论文对中国FDI引资战略和区域经济发展提出了相应的政策建议。 [Chen Jiyong, Sheng Yangyi.An empirical study on FDI international knowledge spillovers and regional economic development in China . Economic Research Journal, 2008, (12): 39-49.]URL [本文引用: 1]摘要本文构建了包括国内知识资本、外商在华直接投资的知识溢出和地区技术进步的分析框架，通过中国29个省（直辖市、自治区）1992--2006年的面板数据检验了中国区域R＆D投入、外商在华直接投资的知识溢出对地区技术进步的影响。研究表明：地区自身科技投入是推动地区技术进步的最主要因素；受中国目前引资结构和质量的影响，外商在华直接投资的知识溢出效应特别是通过FDI企业在当地从事生产活动带来的知识溢出效应并不明显；FDI渠道传递的外国R＆D资本对技术进步的促进作用与当地的经济、科技发展水平有着密切关系。在上述结论的基础上，论文对中国FDI引资战略和区域经济发展提出了相应的政策建议。
[47]	吴延兵. 知识生产及其影响因素: 基于中国地区工业的实证研究 . 世界经济文汇, 2009, (2): 57-73.Magsci [本文引用: 1]摘要本文运用中国地区大中型工业企业面板数据,通过构建随机前沿知识生产函数模型,研究了自主研发、国外技术引进和国内技术引进对知识生产的影响,并分析了知识生产效率的决定因素.研究发现,自主研发和国内外技术引进对知识生产有积极影响,其中自主研发在知识生产中起主导作用,国内外技术引进在知识生产中起辅助作用.在知识生产效率的影响因素中,外商直接投资、国际贸易、人力资本和非国有化表现出显著正效应,而且人力资本和非国有化通过吸收外商直接投资和国际贸易中的技术溢出间接提高了知识生产效率. [Wu Yanbing.Knowledge production and its impact: An empirical study based on China's regional manufacturing . World Economic Papers, 2009, (2): 57-73.]Magsci [本文引用: 1]摘要本文运用中国地区大中型工业企业面板数据,通过构建随机前沿知识生产函数模型,研究了自主研发、国外技术引进和国内技术引进对知识生产的影响,并分析了知识生产效率的决定因素.研究发现,自主研发和国内外技术引进对知识生产有积极影响,其中自主研发在知识生产中起主导作用,国内外技术引进在知识生产中起辅助作用.在知识生产效率的影响因素中,外商直接投资、国际贸易、人力资本和非国有化表现出显著正效应,而且人力资本和非国有化通过吸收外商直接投资和国际贸易中的技术溢出间接提高了知识生产效率.
[48]	李晓钟, 张小蒂. 外商直接投资对我国技术创新能力影响及地区差异分析 . 中国工业经济, 2008, (9): 77-87.URL [本文引用: 1]摘要本文利用我国2002— 2006年29个省市自治区的面板数据实证分析了FDI对我国区域技术创新能力的影响,结果表明,FDI对区域一般技术创新能力提升的促进作用明显存在, 且东部较高、中部次之、西部不明显;但对区域核心技术创新能力提升仍然存在着某种"替代"甚至是"挤出"的负面影响。本文详细分析了FDI对我国创新能力提升作用存在地区差异的影响因素和产生"挤出效应"的原因,并揭示了FDI的梯度转移是激活中部地区的技术创新潜力的重要途径之一,但跨国公司通过其内部化及关键技术"黑匣子化"等对核心技术实现控制值得关注。论文最后还就进一步扩大FDI对区域创新能力提升的促进作用提出了相应的对策建议。 [Li Xiaozhong, Zhang Xiaodi.Analysis of different regional effect of FDI on innovative capacity in China . China Industrial Economics, 2008, (9): 77-87.]URL [本文引用: 1]摘要本文利用我国2002— 2006年29个省市自治区的面板数据实证分析了FDI对我国区域技术创新能力的影响,结果表明,FDI对区域一般技术创新能力提升的促进作用明显存在, 且东部较高、中部次之、西部不明显;但对区域核心技术创新能力提升仍然存在着某种"替代"甚至是"挤出"的负面影响。本文详细分析了FDI对我国创新能力提升作用存在地区差异的影响因素和产生"挤出效应"的原因,并揭示了FDI的梯度转移是激活中部地区的技术创新潜力的重要途径之一,但跨国公司通过其内部化及关键技术"黑匣子化"等对核心技术实现控制值得关注。论文最后还就进一步扩大FDI对区域创新能力提升的促进作用提出了相应的对策建议。
[49]	郑展鹏. 国际技术溢出渠道对我国技术创新影响的比较研究: 基于省际面板数据模型的分析 . 科研管理, 2014, 35(4): 18-25. [本文引用: 1]
[52]	[Liu Ruiming, Zhao Renjie.Western development: Growth drive or policy trap: An analysis based on PSM-DID method . China Industrial Economics, 2015, (6): 32-43.] [本文引用: 1]

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

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

The spatial technology spillovers effect of Chinese manufacturing industries' agglomeration： The difference of institutional environment

1 引言

2 理论分析

3 研究方法与数据来源

3.1 计量经济模型设计

3.2 变量说明

3.3 数据来源与处理

4 结果分析

4.1 全国样本检验

4.2 分地区的回归结果

5 结论与讨论

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

相关话题/技术 经济 创新 空间 环境

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1 引言

2 理论分析

3 研究方法与数据来源

3.1 计量经济模型设计

3.2 变量说明

3.3 数据来源与处理

4 结果分析

4.1 全国样本检验

4.2 分地区的回归结果

5 结论与讨论

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