李振发^,1, 贺灿飞^,2,31.伦敦大学学院巴特雷特规划学院,英国 伦敦 WC1E 6BT
2.北京大学城市与环境学院,北京 100871
3.北京大学-林肯研究院城市发展与土地政策研究中心,北京100871

Spatial distribution of intra-product export trade of electronic machinery manufacturing products in China

LI Zhenfa^,1, HE Canfei^,2,31. The Bartlett School of Planning, University College London, London WC1E 6BT, United Kingdom
2. College of Urban and Environmental Sciences, Peking University, Beijing 100871, China
3. Peking University-Lincoln Institute Center for Urban Development and Land Policy, Beijing 100871, China

通讯作者: 贺灿飞（1972-）,男,江西永新人,博士,教授,博士生导师,研究方向为经济地理、产业和区域经济。E-mail: hecanfei@urban.pku.edu.cn

收稿日期:2019-09-30接受日期:2020-05-25网络出版日期:2021-01-10

基金资助:

国家自然科学基金项目.41731278

Received:2019-09-30Accepted:2020-05-25Online:2021-01-10
作者简介 About authors
李振发（1993-）,男,河北承德人,博士研究生,研究方向为经济地理和区域发展。E-mail: zhenfa.li.19@ucl.ac.uk




摘要
电子机械制造业产品在中国对外贸易中占有重要地位,以产品内贸易视角研究其出口空间布局有助于剖析中国出口体系结构特征。在区分中间、最终产品,一般、加工贸易的前提下,本文观察了出口所在地和目的国两个维度中国电子机械制造业产品出口企业空间布局,并基于技术关联探讨了其动态演化的驱动因素。结果如下：① 在全国层面,除加工贸易最终产品外,一般贸易中间产品、加工贸易中间产品和一般贸易最终产品与某地产品结构的技术关联程度越高,对应的出口企业越可能到该地进行出口。在东部地区,上述关系在4类产品中均存在,而在中部和西部地区,其只存在于一般贸易产品。② 一般贸易产品与某国从中国进口的产品结构技术关联程度越高,对应企业越倾向于出口到该国。但依据收入水平将目的国分组后,这种促进关系在高收入国家中不存在。加工贸易产品出口企业目的国布局与对应技术关联程度无明显关系。
关键词： 电子机械制造业;产品内贸易;中间/最终产品;一般/加工贸易;技术关联

Abstract
Electronic machinery manufacturing products have occupied a crucial position in trading activities of China and studying the spatial pattern of such products from the perspective of intra-product trade can help to understand the Chinese trading system better. After differentiating intermediate/final products and general/processing trading modes, this study analyzes the spatial distribution of enterprises in China exporting electronic machinery manufacturing products in the aspects of export places and trading partners, and explains the distribution based on the technological relatedness. The findings are as follows. As for the descriptive part, firstly, firms of the general trading mode are located in more cities than those trading processing products, in which the latter prefers to agglomerate in the eastern region. Similarly, firms exporting intermediate products are more scattered in the inner areas. Secondly, firms exporting intermediate products export to most of countries, while those with final products mainly concentrate in developing countries. In other words, developed countries, mainly in America and Europe, import more intermediate products from China. In addition, the firms with final products, particularly the ones under the general trading mode, tend to export more to the developing countries represented by those in Africa and South America. As for the empirical part based on econometric models, first of all, at the national level, for enterprises with intermediate products under both the general and processing modes, and the ones with final products under the general mode, the higher degree of their technological relatedness to the local product structure, the greater chances they come to this place to export. In the eastern region of China, such positive correlation also exists in firms with final products under the processing mode. When it comes to the central and western regions, this promoting effect of technological relatedness on exporting behaviors only exists in the general-trade enterprises. Next, for firms exporting products under the general mode, the higher degree of their technological relatedness to the product structure imported from China of a certain country, the easier they select the country as one of the trading partners. This relation is not robust for firms with products under the processing mode. Moreover, when dividing countries into different groups by income levels, such promoting effect is validated in general-trade firms exporting to countries of middle- and low-income groups, while it is insignificant in the high-income destinations.
Keywords：electronic machinery manufacturing industry;intra-product trade;intermediate/final products;general/processing trading modes;technological relatedness


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本文引用格式
李振发, 贺灿飞. 中国电子机械制造业产品内出口贸易空间布局. 地理研究[J], 2021, 40(1): 119-137 doi:10.11821/dlyj020190854
LI Zhenfa, HE Canfei. Spatial distribution of intra-product export trade of electronic machinery manufacturing products in China. Geographical Research[J], 2021, 40(1): 119-137 doi:10.11821/dlyj020190854

1 引言

产品内贸易可简要总结为：产品生产的不同工序在空间上展开成为跨区或跨国性生产链条^[1,2]后,零部件（中间产品）和组装出的成品（最终产品）在国家和地区间进行贸易的现象。中国出口贸易近年来增长迅速,但巨大的贸易额无法掩盖中国由于创新能力低而在全球贸易体系中处于落后地位的事实。价值链的“微笑曲线”^[3]指出,中间产品研发与生产所创造的价值要明显高于简单的产品组装加工。而以进料和来料加工为主的加工贸易一直是中国极为倚重的出口贸易方式,在2010年前,加工贸易的出口额一直明显大于一般贸易,到2018年,其仍维持在40%的水平。

目前经济学与管理学领域已对产品内贸易进行了详细的研究,包括动因分析^[4,5,6]、水平度量^[7,8]和产品优化升级策略^[9,10,11]等方面。部分研究涉及了产品内贸易的空间布局,但均停留在国家尺度,忽略了微观层面的空间分异。这便给经济地理****带来了研究机遇。例如,现有的研究结论往往是中国处于全球价值链低位,凭借劳动力价格优势主要从事加工贸易,创造的附加值低,产品亟待升级等。但中国内部区域差异十分明显,是否每一个地级市都符合以中国为研究对象而营造出的“整体印象”?在区域差异显著的前提下,由于中间/最终产品、一般/加工贸易在内部特征和外部需求等方面有很大差异,进而对应的出口企业也会选择不同的出口地和贸易伙伴国。现有针对国家尺度的研究无法观测及解释上述现象,也就无法为地区的产业发展提供有效的指导。

当空间尺度细化到国家内部,知识溢出和认知邻近性等概念便可为空间布局的形成和演化提供理论支撑。知识溢出强调企业可通过集聚分布以共享知识,进而降低生产、运营、出口等方面的成本^[12,13]。据此,企业倾向集中分布在某一地区。而演化经济地理****则强调并非所有企业都能够顺畅地共享知识,只有生产工序具有一定相似性,即认知邻近性适中的企业才可以^[14]。在此基础上,****们设计出了技术关联指标^[15,16]来衡量认知邻近性,得到的结论基本为企业与某企业集群的技术关联度越高,其越倾向于进入该集群。当涉及出口维度时,结论相类似,即企业与出口地企业集群的产品结构技术关联度越高,其越倾向于进入该地进行出口^[17]。但目前上述研究大多将产品当成一个点来研究,并多关注一般贸易方式的出口产品,未能基于产品内贸易视角探讨处于不同工序与应用不同贸易方式的产品出口企业出口行为的空间差异性。

综上所述,从认知邻近性视角研究微观尺度中国产品内贸易空间布局具有一定的理论和实践贡献。本文基于2002—2016年中国海关数据库,选取出口贸易中最具代表性的电子机械制造业产品为对象,设计计量模型以研究中国产品内出口贸易微观空间格局。具体来说,本文研究上述产业一般/加工贸易方式下,中间/最终产品在出口地（地级市层面）和目的国维度的空间布局,并着重探讨出口产品与出口地和目的国产品结构技术关联程度对上述空间布局动态演化的影响,以期能够进一步了解中国产品内出口贸易空间格局,为地区产业优化升级提供建议。

2 研究假说与解释框架

2.1 中国电子机械制造业产品内出口贸易空间布局形成与演化动因分析

2.1.1 国家尺度 现有研究认为,产品内贸易的理论脉络与一般国际贸易理论（传统贸易理论、新贸易理论和新新贸易理论）是相同的,只不过其将分工边界由“产品”进一步到了“内部的生产工序”,本质上并无区别^[18]。

传统贸易理论主要包含绝对优势、比较优势和要素禀赋理论。其中,要素禀赋理论较好地总结和发展了前两者,认为一个国家应当出口本国要素禀赋相对密集的产品,进口要素禀赋相对稀缺的产品^[19]。从产品内贸易的视角去理解传统贸易理论,即有：在全球分工贸易体系内,一国应生产某一产品机会成本比率低、要素禀赋密集的工序并出口。现有研究已论述了上述理解的合理性^{[20,21,22,23]}。

新贸易理论打破了传统贸易理论中完全竞争、规模报酬不变、产品均质化等假设,认为由于规模报酬递增,即使两个国家具备完全相同的要素禀赋,由规模差异导致的机会成本差异仍然会推动贸易发生^[24]。在此基础上,Krugman^[4]拓展了规模经济对产品内贸易的作用,认为产品生产工序在全球范围内的分工是由各工序能在何地达到最佳规模水平而决定的。此后,Yi^[25]、Jones等^[26]和卢峰^[27]等****从通讯、交通运输、劳动资本等方面的规模经济论证了上述理论。

新贸易理论虽然考虑到了产品异质性,但并未顾及企业异质性。新新贸易理论则认为企业之间存在明显差异,只有生产率足够高,实力足够雄厚的企业才有实力进入新的出口市场^[28]。在企业成功进入出口市场以后其面临着诸多选择：如是在出口市场设置子公司负责全部生产,还是将加工组装中间或最终产品的工作直接外包给出口目的地的企业。为解答上述问题,****们结合产权和不完全契约等外部理论成果,认为仍是企业收益决定了企业是以对外直接投资、国际外包还是市场内部化的组织形式将承担产品链不同位置产品生产的部门分配在不同国家^[29,30]。

2.1.2 国家内部尺度 对于经济****来说,国家尺度已可以建构普适性的经济理论或模型,但若地理****想参与到该领域,则必须考虑更微观的空间尺度。尽管Krugman已将新贸易理论引入了空间区位理论中,形成了新经济地理,并针对国家内地区尺度的产业集聚现象进行了研究,但遗憾的是产品内贸易几乎并未参与到该领域。前文已经提到,企业集聚分布带来的知识溢出可以降低企业生产和出口成本,企业倾向于进入集群从事生产和出口。这种知识溢出一般来说分为两种：MAR外部性和Jacobs外部性。MAR外部性^[31]认为,同产业企业容易集聚分布,并进行专业化生产,原因是其可共享劳动力、中间产品市场、专业化配套服务和同行业企业间的知识溢出^[32]。相比之下,Jacobs外部性^[33]则认为核心的知识溢出发生在不同产业之间,导致企业在本地集聚的真正原因是产业的多样化,并非专业化生产。

将上述知识溢出应用在研究出口企业的空间集聚时,****们认为集聚分布的企业之间可以通过正式、非正式渠道获得已有企业的出口信息,包括各类出口市场的文化、制度、经济等层面的发展情况。这些信息不仅可以间接提高企业的生产率^[34],还可降低企业进入海外市场的沉没成本,控制出口风险,从而促使企业出口^{[35, 36]}。同时,出口贸易行为不仅涉及出口地维度,同时也涉及贸易目的国维度,而后者也存在知识溢出现象。类比于出口地,可知,如果某个贸易目的国的市场信息在本地出口企业集群中顺畅流动,那么这个国家被更容易被更多企业选为贸易伙伴。罗芊^[37]25将此现象称作目的国知识溢出。部分研究印证了目的国知识溢出的重要性,如Eaton等^[38]基于法国出口企业数据研究了出口目的地选择的影响因素,结果表明除了市场规模和生产率等因素外,企业对出口市场的了解程度对其是否选择该市场具有显著的影响。

演化经济地理学从认知邻近性的角度补充了知识溢出。简而言之,认知邻近性指企业的生产工序具有一定的关联性。该领域****认为,只有认知邻近性适中的企业才能促进相互之间产生知识溢出。另一方面,认知邻近性适中的企业越多,企业能够获得知识溢出的几率也就越高,从而进一步导致更多的企业发生知识溢出,形成正向的“马太效应”^[39]。为量化认知邻近性,****们设计出了技术关联指标以衡量一种产品与地区产品结构的技术相似度。某种产品与某地产品结构技术关联度越高,对应企业越容易产生并获得知识溢出。大量****检验了技术关联的作用,结论多为其是鼓励企业进入集群生产以及出口的重要因素^{[40,41,42,43]}。

2.2 研究假设与解释框架

集聚外部性理论、认知邻近性概念与产品内贸易研究交集甚少。但本文认为,综合中间/最终产品、一般/加工贸易为产品带来的差异化属性,上述领域具备相互结合的条件。而将研究对象集中在中国时,即可进一步得出微观尺度下中国产品内出口贸易空间布局。

首先,中间产品与最终产品之间在以下方面存在差异：① 中间产品具有严密的“不可分”性。张彬等^[44]指出,一种中间产品的生产往往意味着其他中间品的投入。另一方面,中间产品出口企业也会吸引对应的最终产品出口企业到其附近从事出口行为。② 中间产品生产的技术含量更高,要求企业所在地能够提供价格合理的高端人才、熟练劳动力以及更加现代化的基础配套设施。③ 中间产品对贸易成本更加敏感。这里的贸易成本含义较为广泛,包括劳动力和交通运输成本、东道国和母国的赋税程度、贸易壁垒和区域一体化情况等^[45]。前文提到,中间产品在投入和生产方面不可分,因此其可能会多次进出一国海关。在此情况下,相比于“一次性进出”的最终产品,国家的征税制度和两国之间的贸易关系即会对中间产品产生更强的影响^[46]。

其次,一般贸易与加工贸易方式存在如下差异：① 加工贸易“两头在外”^[47],这会导致本地原料采购率和成品销售率低,令其与当地产品结构关联度较弱。②中国政策的变化显著地影响了加工贸易的发展。在21世纪初,中国鼓励加工贸易发展,在意识到加工贸易所创造的附加值较低后,不再突出鼓励其发展,并将沿海的加工贸易企业向内陆转移。而一般贸易则并未受到如此“关照”。③ 在华的外资企业主要进行加工贸易^[48],一个地区拥有较多的外资企业往往意味着该地区加工贸易比例较高。④ 加工贸易企业对融资约束更加敏感。陈琳等^[49]指出,当出口企业面临融资约束时,其会倾向选择成本更低的加工贸易。

结合上述差异与前文提及的知识溢出与认知邻近性如何影响企业选择出口地与目的国,本文尝试提出如下假设：

由于中间产品、一般贸易对技术要求更高,与当地产品联系更强,因此提出基于出口地维度的假设1：

假设1：中国电子机械制造业一般贸易中间产品与出口地产品结构技术关联程度越高,对应的出口企业越倾向于到该地出口。相比之下,加工贸易最终产品出口企业受技术关联度的影响并不显著。

至于加工贸易中间产品、一般贸易最终产品出口企业是否受到上述关系的显著影响需要模型验证。

由于加工贸易企业出口目的地的选择往往与被承包企业（多为跨国企业）的销售战略有关。因此,本文认为,相比于出口地维度,目的国维度的知识溢出对加工贸易的影响性会更小。据此,提出假设2：

假设2：中国电子机械制造业一般贸易中间产品与目的国从中国进口的产品结构技术关联程度越高,对应的出口企业越倾向于出口到该国。相比之下,加工贸易出口企业受上述技术关联度的影响并不显著。

至于一般贸易最终产品出口企业是否受到上述关系的显著影响需要模型验证。

综上所述,本文认为,以产品与出口地、目的国产品结构关联度衡量的认知邻近性对处于不同工序和贸易方式下中国电子机械制造业产品出口选择的影响存在差异,进而导致了该行业一般/加工贸易方式下中间/最终产品出口企业时空间布局不同。据此,本文提出如下解释框架（图1）以更直观地展示上述逻辑链条,并为后文描述性与实证分析奠定基础。

图1

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图1中国电子机械制造业产品内出口贸易空间布局概念框架

Fig. 1The conceptual framework of spatial distribution of intra-product export trade of electronic machinery manufacturing products of China

3 数据来源和研究方法

3.1 数据来源与预处理

本文研究数据源自中国海关贸易数据库。使用数据之前需进行数据预处理工作,主要包括：① 剔除出口产品不一定在本地生产,只负责为出口企业完成报关流程的贸易公司。② 剔除进口数据。由于演化经济地理学技术关联指标不适用于企业进口行为,因此本文只关注企业出口贸易。③ 统一HS代码至2007年版。④ 配合联合国第三版国际贸易货物标准分类（SITC Rev.3）、联合国经济大类分类法（BEC）识别数据库中电子机械制造业一般、加工贸易方式下的中间、最终产品。限于数据质量和可得性,本文研究期定于2002—2016年。

3.2 变量计算

本文涉及的主要变量分别是：① 用于描述企业进入出口地或出口到目的国的动态变量。② 企业出口产品与出口地产品结构的技术关联程度,用以表示出口地维度的知识溢出。③ 企业出口产品与目的国从中国进口产品结构的技术关联程度,用以表示目的国维度的知识溢出。

3.2.1 企业进入新市场识别 本文认为,如出口企业t-1年不在海关库中,而t年出现,则该企业于t年进入出口市场。该指标可在出口地、目的国两个维度进行计算。具体计算公式如下：

（1）entryc,p,t=1ifNumc,p,t>10ifNumc,p,t=0
式中：c代表出口地市场;p代表电子机械制造业（各类）产品;t代表年份;Num_c,p,t为在t年进入c市场中出口p产品企业的数量。如进入量大于0,entry_c,p,t赋值为1,否则为0。将c换为目的国s信息即可得目的国维度企业进入新市场识别变量entry_s,p,t。

3.2.2 产品与出口所在地、贸易目的国技术关联程度 Hidalgo等^[15]提出的技术关联密度被广泛用于衡量产品与某个地区产品结构的技术关联度。已有大量研究证明了技术关联密度会对企业的出口行为构成显著影响,可表现在增加出口值^[17],提升出口产品专业化水平^[43],促进企业进入新的出口市场等方面^[37]79。应用于本文的指标具体计算步骤如下：

首先,计算电子机械产品与其他产品在同一城市出口的条件概率：

（2）Фp,i,t=minPVc,p,t>0|Vc,i,t>0,PVc,i,t>0|Vc,p,t>0
式中：i代表除电子机械产品外剩余任意一类产品;c代表出口地（地级市）市场;V代表对应产品的出口额,其余角标含义与公式（1）相同;Ф_p,i,t表示特定年份电子机械产品和其余任意一种产品处在同一城市出口体系的最小条件概率。当电子机械产品与其他产品高频共现于一个城市的出口体系中时,即可认为电子机械产品与上述产品在生产技术、劳动力知识水平、资本要素禀赋等方面都具有相似性。Ф_p,i,t越大,表明共现概率越大,则这种产品与电子机械产品技术关联程度越高。

据此,即可计算电子机械产品与特定出口地产品结构的技术关联密度Density_c,p,t：

（3）Densityc,p,t=∑ixc,i,tФp,i,t∑iФp,i,t
式中：x_c,i,t为（0/1）变量,若c城市的i产品在t年具有出口比较优势,其取值为1,否则赋值为0。产品是否具有比较优势可以通过计算产品的区位商RCA_c,i,t衡量,当t年c城市出口的i产品其RCA_c,i,t大于1,则具有比较优势。RCA_c,i,t具体计算公式如下：

（4）RCAc,i,t=Vc,i,t∑iVc,i,t∑cVc,i,t∑c,iVc,i,t
将上述出口地信息换为目的国s信息,即可计算目的国维度的知识溢出Density_s,p,t,限于篇幅,不再展开说明。上述所有指标均按照一般贸易中间产品、加工贸易中间产品、一般贸易最终产品和加工贸易最终产品四个种类分别计算。

4 中国电子机械制造业产品内出口贸易空间布局描述性分析

4.1 出口地维度

选取2002年、2009年、2016年三个典型年份作为时间节点,绘制中国电子机械制造业四种产品地级市出口额占比空间布局图（见图2、图3）。可得信息如下：

图2

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图2中国一般贸易电子机械制造业中间、最终产品出口额占比

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2020)3183号）绘制,底图无修改。
Fig. 2The proportion of total export of electronic machinery products under the general mode in China

图3

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图3中国加工贸易电子机械制造业中间、最终产品出口额占比

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2020)3183号）绘制,底图无修改。
Fig. 3The proportion of total export of electronic machinery products under the processing mode in China



（1）中国电子机械制造业产品中,出口四种产品的城市均随时间发展而增多,体现出的空间特征也都为由沿海向内陆扩散。其中,出口一般贸易中间产品的城市分布最为广泛,而其余三种产品则更加集中在东部沿海地市,加工贸易最终产品的分布最为集中。上述现象表明：① 一般贸易中间产品出口发展势头迅猛,更多的城市参与到出口活动中;② 加工贸易相比于一般贸易更加注重经济发展、交通便利性等因素,因此集中在沿海地区。

（2）结合出口额总额分析,可知出口一般贸易中间产品的城市虽数量较多,分布较广泛,但其总额则远远少于出口加工贸易中间产品的城市。由此可得多是中小规模企业出口一般贸易中间产品,而从事加工贸易中间产品的企业多为实力强劲的大型企业。

4.2 目的国维度

以出口额占比为对象,选取2002年、2009年、2016年三个年份,基于目的国维度绘制世界范围内中国电子机械制造业产品空间分布,得图4、图5（见第127页）。可获取的信息如下：

图4

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图4中国一般贸易电子机械制造业中间、最终产品出口额占比（目的国维度）

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)1667号）绘制,底图无修改
Fig. 4The proportion of total export of electronic machinery products under the general mode of China (trading country dimension)

图5

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图5中国加工贸易电子机械制造业中间、最终产品出口额占比（目的国维度）

注：此图基于国家自然资源部标准地图服务系统的标准地图（审图号：GS(2016)1667号）绘制,底图无修改
Fig. 5The proportion of total export of electronic machinery products under the processing mode of China (trading country dimension)



（1）在研究时段早期,加工贸易产品出口地基本未涉及非洲国家,但随时间发展,非洲部分国家也被纳入了出口体系,表明中国加工贸易产品的出口由发达国家向发展中国家扩散。

（2）中间产品的出口地中,出口额占比高的国家主要集中在北美、欧洲、东亚和东南亚等地,可知代表了技术水平的中间产品更多地销往发达国家,且一般贸易企业出口地比加工贸易更加集中。导致该现象可能的原因,首先是中国的中间产品具有价格优势,可令其顺利挤入发达国家市场。其次,加工贸易中间产品的出口地往往是“定向”的,受被承包公司销售战略的影响。跨国公司往往会尽可能地占领更多的市场,因此会使得其集聚度不如一般贸易产品。

（3）值得注意的是,一般贸易最终产品着重输出到了非洲部分国家。原因可能是相对于经济技术落后的非洲各国来说,技术含量不高,价格相对便宜的一般贸易最终产品更受青睐。除此之外,1949年以来,中国就与多个非洲国家建立了良好的外交关系,在21世纪开始后更是签订了诸多援助协定。因此,在两国关系和政策协议的驱动下,中国生产的最终产品大量注入了这些市场。

5 实证模型与结果分析

5.1 计量模型

（1）出口地维度构建如下模型：

（5）entryc,p,t=β0+β1Densityc,p,t+β2Labor_educ,t+β3GY_porpc,t+β4SY_porpc,t+β5WZ_porpc,t+β6lnGLLCc,t+β7Zone_allc,t+β8lnFDIc,t+β9lnZZYB_valuec,p,t+β10lnZZJG_valuec,p,t+β11lnLoanc,t+β12Cityc+β13Tt+εc,t
式中：核心解释变量为出口地维度知识溢出Density_c,p,t;City为城市虚拟变量;T为时间虚拟变量;ε为随机扰动项城。模型分别纳入城市、时间虚拟变量以控制不同城市与年份带来的影响。β₀为常数项,β₁~β₁₃为各变量前系数。控制变量选取如下：

① 地级市开发区数量：Zone_all,以衡量中国政策的影响。此处开发区指地级市内部所有级别开发区数量总和。② 地级市各所有制（国有、私营、外资）电子机械制造业产品出口额占比：GY_porp、SY_porp、WZ_porp。前文提到中国的加工贸易主要由外资企业完成,因此加入所有制变量以期控制其影响。③ 人力资本水平：Labor_edu,该变量指地级市人口中高校在读学生人数占比,用以衡量劳动力技术文化水平。④ 地级市公路里程：GLLC,用以控制出口地交通运输成本的影响。⑤ 地级市实际利用外资总量：FDI。与所有制变量相似,本文还控制了出口地的外资水平以探究加工贸易和一般贸易的差异。⑥ 地级市金融机构信贷总量：Loan,用以反映企业的融资约束情况。⑦ 地级市内（一般/加工贸易）电子机械制造业中间/最终产品出口企业出口额：ZZYB_value、ZZJG_value,当核心解释变量按照中间产品计算时,该控制变量则按照最终产品计算,反之亦然。中间产品出口企业会吸引最终产品出口企业到本地分布,但后者一般情况下却无法吸引前者。因此也需要控制这些变量。变量④、变量⑤、变量⑥、变量⑦纳入模型时取自然对数以最大程度消除量纲影响。

（2）目的国维度构建如下模型：

（6）entrys,p,t=β0+β1Densitys,p,t+β2lntbts,t+β3lnadps,t+β4lnGEOdists,t+β5lnINSTdists,t+β6lnpgdps,t+β7Countrys+β8Tt+εs,t
式中：核心解释变量为目的国维度知识溢出Density_s,p,t;Country为国家虚拟变量;T、ε含义与公式（5）相同。模型分别纳入国家、时间虚拟变量以控制不同国家与年份带来的影响。β₀为常数项,β₁~β₈为各变量前系数。控制变量选取如下：① 贸易壁垒变量：tbt、adp指中国遭受到的目的国贸易壁垒事件数量、反倾销事件数量。② 中国与目的国地理、制度距离：GEOdist、INSTdist。有研究指出中国与目的国在各个方面的邻近性对中国贸易出口行为具有显著影响。结合电子机械产品自身技术性高的特征,可知目的国与中国的地理距离（物流成本）和制度距离（市场规范情况）对其有密切的影响。本文将全球治理指数作为国家制度环境质量的测量标准^[50],并基于Kogut等^[51]提出的方法计算中国与贸易目的国的制度距离。③ 目的国人均国民生产总值：pgdp。该变量可以衡量目的国市场需求。相类似地,所有变量均取自然对数后纳入模型。

鉴于本文的因变量为（0/1）变量,解释变量与因变量均不存在0值过多问题,因此采取Probit模型进行回归。由于空间有限,回归结果表格中不汇报城市、国家和时间虚拟变量。

5.2 实证结果

（1）首先在出口地维度进行全样本回归。经过相关系数检验,可知Density、lnZZYB_value、lnZZJG_value三个变量两两之间的相关系数,lnloan与Density、lnZZYB_value的相关系数,lnFDI与Density相关系数均大于0.6,因此不纳入同一模型。回归结果如表1。其中,模型（1）不纳入lnZZYB_value、lnZZJG_value、lnloan、lnFDI变量;模型（2）不纳入Density、lnZZJG_value、lnloan变量;模型（3）不纳入Density、lnZZYB_value变量。可知,除加工贸易最终产品外,剩余三类产品本地技术关联密度全部为正向显著,即对应的企业出口产品与出口地产品结构技术关联度越高,其越倾向于到该地进行出口。

Tab. 1
表1
表1出口地维度回归结果
Tab. 1Empirical results of export places

变量	一般贸易中间产品				加工贸易中间产品
	模型（1）	模型（2）	模型（3）		模型（1）	模型（2）	模型（3）
Density	3.804***				2.152**
Labor_edu	-0.002**	-0.002*	-0.002*		0.003***	0.003***	0.003**
GY_porp	-0.240	-0.276	-0.302		0.098*	0.102*	0.100*
SY_porp	-0.318**	-0.294**	-0.278*		-0.061	-0.031	-0.018
WZ_porp	-0.309*	-0.305	-0.303		0.003	0.002	0.002
lnGLLC	0.141	0.142	0.132		0.102	0.098	0.078
Zone_all	0.028	0.027	0.025		0.013	0.012	0.008
lnZZYB_value		0.023*				0.012
lnFDI		0.015	0.021			0.113*	0.115*
lnZZJG_value			0.020				0.009
lnLoan			-0.094				0.350*
_cons	-1.178	-2.180	-1.755		-2.141	-2.403*	-3.561**
N	2274	2178	2153		2993	2909	2891
变量	一般贸易最终产品				加工贸易最终产品
	模型（1）	模型（2）	模型（3）		模型（1）	模型（2）	模型（3）
Density	6.027***				0.165
Labor_edu	-0.001	0.000	-0.001		0.003***	0.003***	0.003***
GY_porp	-0.320*	-0.330*	-0.295		0.008	0.003	-0.002
SY_porp	-0.277**	-0.166	-0.151		0.007	0.007	0.008*
WZ_porp	-0.229	-0.240	-0.177		-0.048	-0.038	-0.028
lnGLLC	0.163	0.132	0.173		0.277	0.208	0.265
Zone_all	0.004	0.012	0.009		0.024	0.019	0.019
lnZZYB_value		0.028**				0.032*
lnFDI		0.093*	0.090*			0.182**	0.150*
lnZZJG_value			0.016*				0.038***
lnLoan			0.137				0.109
_cons	-1.452	-1.535	-2.270		-3.866	-5.877*	-7.108*
N	2543	2482	2454		2603	2560	2543

注：*、**、***分别表示p<0.05、p<0.01、p<0.001。下同。

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随后,分东、中、西部地区分别回归,得结果见表2、表3和表4（见第130页、第 131页和第132页）,可得信息如下：① 东部地区中,四类产品的技术关联密度全部为正向显著。② 中部与西部地区内,技术关联密度只能促进一般贸易产品出口企业进入出口地出口,对加工贸易出口企业没有明显的影响。

Tab. 2
表2
表2出口地维度回归结果（东部地区）
Tab. 2Empirical results of export places (the eastern region)

变量	一般贸易中间产品				加工贸易中间产品
	模型（1）	模型（2）	模型（3）		模型（1）	模型（2）	模型（3）
Density	5.294**				4.633***
Labor_edu	-0.006***	-0.006***	-0.007**		0.001	0.000	0.000
GY_porp	-0.517	-0.535	-0.428		0.157**	0.167**	0.161**
SY_porp	-0.146	-0.114	-0.116		-0.019	-0.021	-0.011
WZ_porp	0.221	0.042	0.134		0.050	0.051	0.055
lnGLLC	1.706**	1.540*	1.545*		0.148	0.114	0.072
Zone_all	0.006	0.001	0.003		-0.041	-0.042	-0.046
lnZZYB_value		0.055*				0.040**
lnFDI		0.094	0.126			0.117	0.115
lnZZJG_value			0.043				0.015
lnLoan			0.460				0.365
_cons	-12.710**	-12.520**	-14.390**		-1.466	-2.048	-3.553
N	432	432	426		920	920	914
变量	一般贸易最终产品				加工贸易最终产品
	模型（1）	模型（2）	模型（3）		模型（1）	模型（2）	模型（3）
Density	7.704***				7.548***
Labor_edu	-0.003**	-0.003**	-0.003**		0.001	0.001	0.001
GY_porp	-0.382	-0.357	-0.356		0.223	0.296	0.239
SY_porp	-0.157	-0.144	-0.073		-0.003	-0.003	-0.001
WZ_porp	-0.091	-0.089	-0.015		-0.229	-0.285	-0.228
lnGLLC	1.049***	1.071**	1.075***		0.246	0.321	0.263
Zone_all	0.008	0.017	0.007		0.003	0.007	-0.002
lnZZYB_value		0.0470*				0.070*
lnFDI		0.122	0.096			0.119	0.058
lnZZJG_value			0.014				0.051**
lnLoan			0.505				0.377
_cons	-8.404***	-9.742***	-11.410***		-5.360	-6.145	-7.903
N	822	822	816		1059	1059	1053

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Tab. 3
表3
表3出口地维度回归结果（中部地区）
Tab. 3Empirical results of export places (the central region)

变量	一般贸易中间产品				加工贸易中间产品
	模型（1）	模型（2）	模型（3）		模型（1）	模型（2）	模型（3）
Density	3.034*				0.158
Labor_edu	0.000	0.000	0.000		0.003**	0.003**	0.003*
GY_porp	-0.250	-0.223	-0.220		-0.014	-0.016	-0.021
SY_porp	-0.301	-0.282	-0.278		0.065	0.076	0.134
WZ_porp	-0.293	-0.266	-0.309		0.005*	0.005*	0.005**
lnGLLC	0.007	-0.049	-0.058		0.234	0.221	0.156
Zone_all	0.039	0.045	0.043		0.084**	0.084**	0.084**
lnZZYB_value		0.012				-0.005
lnFDI		-0.015	-0.017			0.001	-0.006
lnZZJG_value			0.012				-0.017
lnLoan			0.182				0.708
_cons	-3.005	-2.455	-3.294		-5.222*	-5.073	-9.376*
N	1126	1120	1106		1266	1261	1253
变量	一般贸易最终产品				加工贸易最终产品
	模型（1）	模型（2）	模型（3）		模型（1）	模型（2）	模型（3）
Density	5.630**				-1.391
Labor_edu	-0.001	-0.001	-0.001		0.004***	0.005***	0.005**
GY_porp	-0.315	-0.316	-0.297		-0.993***	-1.000***	-1.066***
SY_porp	-0.091	0.004	-0.040		-0.057	-0.085	-0.195
WZ_porp	-0.496	-0.513	-0.428		-0.271	-0.276	-0.304
lnGLLC	-0.194	-0.234	-0.217		-0.101	-0.092	0.001
Zone_all	-0.002	0.003	0.004		0.009	0.009	0.012
lnZZYB_value		0.018				0.003
lnFDI		0.017	0.008			0.062	0.074
lnZZJG_value			0.020				0.048**
lnLoan			0.205				0.201
_cons	1.385	1.477	0.359		-3.338	-4.225	-6.899
N	1093	1088	1080		996	994	986

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Tab. 4
表4
表4出口地维度回归结果（西部地区）
Tab. 4Empirical results of export places (the western region)

变量	一般贸易中间产品				加工贸易中间产品
	模型（1）	模型（2）	模型（3）		模型（1）	模型（2）	模型（3）
Density	4.144*				1.588
Labor_edu	-0.003	-0.003	-0.003		0.003*	0.003	0.002
GY_porp	-0.197	-0.410	-0.462		-0.035	0.045	0.105
SY_porp	-0.431*	-0.424*	-0.391*		-0.227	-0.130	-0.151
WZ_porp	-0.608	-0.592	-0.597		-0.003	-0.003	-0.003
lnGLLC	-0.291	-0.245	-0.271		0.454	0.481	0.631
Zone_all	-0.080	-0.098	-0.089		-0.018	-0.033	-0.067
lnZZYB_value		0.015				0.009
lnFDI		0.024	0.028			0.079	0.087
lnZZJG_value			0.003				0.057*
lnLoan			-0.029				1.467**
_cons	6.331*	5.797	6.246		-6.916*	-7.588*	-17.330***
N	716	626	621		807	728	724
变量	一般贸易最终产品				加工贸易最终产品
	模型（1）	模型（2）	模型（3）		模型（1）	模型（2）	模型（3）
Density	5.097*				-4.390
Labor_edu	0.001	0.001	0.001		0.004**	0.004*	0.003*
GY_porp	-0.488	-0.522	-0.483		-0.279	-0.368	-0.417
SY_porp	-1.070***	-0.809***	-0.798***		0.026	0.028*	0.033*
WZ_porp	-0.285	-0.313	-0.283		-2.141*	-2.233**	-2.472**
lnGLLC	-0.110	-0.323	-0.219		1.314**	0.758	1.014
Zone_all	-0.064	-0.072	-0.084		0.094*	0.081	0.081
lnZZYB_value		0.021				0.028
lnFDI		0.145*	0.155*			0.274**	0.258*
lnZZJG_value			0.003				0.041*
lnLoan			0.068				0.437
_cons	-1.943	-1.574	-2.558		-10.740***	-9.448*	-12.580**
N	628	572	558		548	507	504

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总结来说,不同经济区域内电子机械制造业产品出口企业对其产品与本地出口产品结构技术关联密度的敏感性差异显著。全国、中部和西部的实证结果均与假设1相符,但具体结果略有不同。全国尺度方面,加工贸易中间产品、一般贸易最终产品出口企业产品与某地产品结构技术关联密度越高,越有利于企业选择该地作为出口地,但在中部和西部,这种促进作用对加工贸易中间产品不再显著。另一方面,东部地区的实证结果与假设1部分矛盾,即本地技术关联密度对一般、加工贸易出口企业的出口决策都具有显著的促进作用。表明在该地区内,即使加工贸易出口企业受到国外公司策略的影响,出口地的知识溢出仍会左右其是否进入出口地进行出口。造成上述差异可能的原因是,东部地区相对发达,已经形成了较为成熟的电子机械制造业产品生产和出口链条^[52]。即使加工贸易出口企业不注重彼此间的知识溢出,良好环境造就的“额外”知识也会影响其出口选择。相对应的,中西部市场环境较差,企业集群内部知识溢出不畅,加之国外公司的直接影响,加工贸易企业的出口行为与技术关联关系不大。

（2）接下来,从目的国维度进行全样本回归。回归之前检验各变量相关系数,可知lnadp、lntbt之间的相关系数大于0.6,因此不放入同一个模型。回归结果如表5（见第132页）。其中,模型（1）不纳入lnadp变量;模型（2）不纳入lntbt变量。可知,电子机械产品出口企业与目的国从中国进口产品结构的技术关联密度可以稳定促进一般贸易出口企业进入该国市场,但对于加工贸易出口企业,在更换控制变量后,促进作用即会消失,证明其并不稳健。

Tab. 5
表5
表5目的国维度回归结果
Tab. 5Empirical results of trading countries

变量	一般贸易中间产品			加工贸易中间产品			一般贸易最终产品			加工贸易最终产品
	模型（1）	模型（2）		模型（1）	模型（2）		模型（1）	模型（2）		模型（1）	模型（2）
Density	7.847***	7.831***		5.796**	4.396		6.334***	6.313***		5.553*	5.531
lntbt	0.002			-0.009			-0.014			0.014
lnGEOdist	7.471*	-3.648		0.652	-2.049		-0.633	-0.791		3.807	-3.343
lnINSTdist	-0.495	-0.412		0.030	0.963		-0.269	0.213		0.684	0.492
lnpgdp	0.079	0.078		0.191*	0.178*		-0.055	-0.057		0.284***	0.284***
lnadp		-0.019			0.032			-0.004			0.041
cons	-63.050*	31.850		-7.130	14.160		4.599	5.844		-34.550	25.330
N	962	870		1485	1399		1317	1198		1892	1742

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随后,将目的国按照收入水平为高收入、中等收入和低收入三类样本进行分组回归,观察目的国市场差异对结果的影响。首先,由于收入水平与pgdp具有较强的相关性,因此在分组回归中不再控制该变量;其次,在中等收入国家组中,lntbt和lnadp变量的相关系数小于0.6,因此同时纳入模型中;最后,在低收入国家组中,lnadp变量由于观测值过少被舍弃。

结果如表6、表7、表8（见第133页）。可得信息如下：① 在高收入国家中,目的国维度的技术关联密度不能吸引任何种类的电子机械制造业产品出口企业出口到该国市场。② 中等收入、低收入国家中,技术关联密度方面与全样本所得结果一致,即只能促进一般贸易方式的出口企业出口到该国市场。

Tab. 6
表6
表6目的国维度回归结果（高收入国家）
Tab. 6Empirical results of trading countries (the high-income group)

变量	一般贸易中间产品			加工贸易中间产品			一般贸易最终产品			加工贸易最终产品
	模型（1）	模型（2）		模型（1）	模型（2）		模型（1）	模型（2）		模型（1）	模型（2）
Density	-9.289	-12.370		3.920	4.164		-1.209	0.211		6.579	7.001
lntbt	-0.266			0.038			0.125			0.016
lnGEOdist	-50.630*	-38.210		-1.986	-2.131		-1.892*	-1.441		3.077	3.245
lnINSTdist	4.290	6.548		1.562	1.376		2.090	0.922		-1.790	-1.997
lnadp		106.700***			0.005			0.104			-0.040
_cons	487.800*	362.800		16.040	17.580		16.420*	13.370		-27.330	-28.710
N	54	54		186	186		192	192		294	294

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Tab. 7
表7
表7目的国维度回归结果（中等收入国家）
Tab. 7Empirical results of trading countries (the middle-income group)

变量	一般贸易中间产品		加工贸易中间产品		一般贸易最终产品		加工贸易最终产品
Density	8.034**		0.269		7.725***		2.308
lntbt	0.014		-0.016		-0.013		-0.008
lnadp	0.000		0.209***		0.239***		0.054
lnGEOdist	-6.204*		-8.509***		2.891		-4.771
lnINSTdist	-0.609		0.594		-0.322		-0.341
_cons	53.440*		69.310***		-26.310		39.450
N	392		934		560		920

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Tab. 8
表8
表8目的国维度回归结果（低收入国家）
Tab. 8Empirical results of trading countries (the low-income group)

变量	一般贸易中间产品	加工贸易中间产品	一般贸易最终产品	加工贸易最终产品
Density	12.890**	5.575	2.130*	1.370
lntbt	0.310	0.034	0.070	0.085
lnGEOdist	1.292	-0.632*	1.235	-0.439
lnINSTdist	-2.576*	-0.856	0.782	-0.476
_cons	-11.340	2.988	-12.240	2.725
N	221	374	308	347

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目的国维度技术关联密度的回归结果,在全样本、中等收入和低收入国家层面与假设2相符。在高收入国家技术关联密度影响并不显著的原因可能是,这类国家一直是中国出口贸易的最主要伙伴,出口产品极具多元化特征。因此,高收入国家从中国进口的产品结构更复杂^[53,54],电子机械制造业产品与这类产品结构的技术关联程度即会较低。在中等收入、低收入国家,中国的一般贸易出口产品在技术水平和产品质量上并未落后于当地产品,因此基本可以实现专业化出口,目的国维度技术关联密度呈显著正向相关。加工贸易层面,与出口地维度技术关联不同,国外公司对出口企业的影响要大于目的国维度的技术关联。从另一个角度说,可认为目的国维度的知识溢出对加工贸易企业的影响要小于出口地维度的知识溢出。

6 结论与建议

本文基于中国海关贸易数据库2002—2016年出口企业数据,选取电子机械制造业产品作为研究对象,在区分一般与加工贸易的基础上,展示了该行业中间和最终产品在地级市尺度的分布和与各国的出口贸易网络空间格局,并结合认知邻近性概念分析了格局形成和动态演化的驱动机制。得到的主要结论为：

（1）一般贸易产品出口企业覆盖的城市最广,加工贸易,尤其是加工贸易最终产品出口企业更倾向集中在东部沿海。中间产品出口企业的出口地选择多于最终产品出口企业。

（2）中间产品出口企业目的国几乎实现了世界“全覆盖”,而最终产品则稍为逊色,主要相差在欧美等发达国家。最终产品,尤其是一般贸易最终产品的出口地中,非洲各国增长势头明显,即经济较为落后的发展中国家成为了主要的出口市场。

（3）以本地技术关联密度衡量的出口地维度知识溢出可以显著促进全国尺度除加工贸易最终产品以外的各类电子机械制造业产品出口企业进入出口地进行出口,在东部地区上述促进作用存在于全部4类企业,但在中西部则只存在于一般贸易出口企业。

（4）目的国维度的技术关联密度对电子机械制造业产品出口企业出口目的国选择的影响只局限在一般贸易企业中。在高收入国家中,该影响甚至在一般贸易企业中都不存在。本文在一定程度上完善了产品内贸易空间布局研究的理论框架。另一方面,在深入到产品内部后,本文也丰富了演化经济地理学的研究对象。

本文的研究也具有一定的政策意义。首先,各城市应加大对辖区内一般贸易出口企业的扶持力度,如财政补贴用于聘用人才,投入研发,增强基础配套设施等。真正将这类企业做强才可以根本改变中国电子机械制造业出口产品结构,提升自身创造的附加值。其次,中国应从政府合作层面加强与发达国家的交流,提升市场的连接程度,便于最终产品更多地输入这些市场,进而提升自身出口产品的竞争力。

致谢

衷心感谢二位匿名评审专家在论文评审中提出的宝贵建议,令文章在题目、研究框架、结论与建议部分逻辑更加清晰;模型变量、全文语言、全国与世界图件部分表达更加精炼与规范,令本文受益匪浅。

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The question of how new regional growth paths emerge has been raised by many leading economic geographers. From an evolutionary perspective, there are strong reasons to believe that regions are most likely to branch into industries that are technologically related to the preexisting industries in the regions. Using a new indicator of technological relatedness between manufacturing industries, we analyzed the economic evolution of 70 Swedish regions from 1969 to 2002 with detailed plant-level data. Our analyses show that the long-term evolution of the economic landscape in Sweden is subject to strong path dependencies. Industries that were technologically related to the preexisting industries in a region had a higher probability of entering that region than did industries that were technologically unrelated to the region's preexisting industries. These industries had a higher probability of exiting that region. Moreover, the industrial profiles of Swedish regions showed a high degree of technological cohesion. Despite substantial structural change, this cohesion was persistent over time. Our methodology also proved useful when we focused on the economic evolution of one particular region. Our analysis indicates that the Linkoping region increased its industrial cohesion over 30 years because of the entry of industries that were closely related to its regional portfolio and the exit of industries that were technologically peripheral. In summary, we found systematic evidence that the rise and fall of industries is strongly conditioned by industrial relatedness at the regional level.

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