高端服務(wù)業(yè)的空間分布、空間溢出及對工業(yè)升級的影響

吳遠(yuǎn)仁，李淑燕

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

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

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

一、文獻(xiàn)綜述

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

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

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

(一)模型假設(shè)

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

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

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

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

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

(1)

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

最大化消費者效用所受到的限制是：

(2)

(二)模型的短期均衡

1.農(nóng)業(yè)部門

通過使用農(nóng)業(yè)部門的aA單位勞動投入作為估值單位，可以得到：

(3)

2.工業(yè)部門

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

(4)

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

(5)

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

(6)

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

(三)高端服務(wù)部門空間分布、空間溢出與工業(yè)升級

(7)

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

(8)

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

(9)

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

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

(10)

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

(11)

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

(12)

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

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

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

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

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

圖1 高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級關(guān)系曲線

三、實證分析

(一)數(shù)據(jù)來源

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

(二)我國高端服務(wù)業(yè)空間分布和工業(yè)升級的空間特性

1.高端服務(wù)業(yè)的空間分布特征

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

(13)

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

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

2.工業(yè)升級速度的探索性空間分析

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

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

(14)

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

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

表1 2003-2016年中國30個省份高端服務(wù)業(yè)區(qū)位熵

表2 2003-2016年中國工業(yè)升級的Moran’s I值

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

3.其他解釋變量

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

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

4.空間面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定

我們設(shè)定最常用的兩種空間面板數(shù)據(jù)模型如下。

空間面板滯后模型(SLPDM)：

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

空間面板誤差模型(SEPDM)：

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

μit=λWμit+εit

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

表3 OLS殘差的Moran檢驗和LM檢驗

表4 高端服務(wù)業(yè)空間分布、空間溢出與工業(yè)升級關(guān)系模型估計結(jié)果

注：***、**和*分別表示通過1%、5%和10%的顯著性檢驗。

(三)模型選擇與估計

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

(四)模型結(jié)果分析

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

表4的估計結(jié)果體現(xiàn)出以下幾個特征：

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

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

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

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

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

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

四、結(jié)論

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

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

2.理論模型表明，高端服務(wù)業(yè)集聚水平的提高能夠促進工業(yè)的升級，但當(dāng)前中國高端服務(wù)業(yè)集聚水平不高，在區(qū)域?qū)用嫔须y以對工業(yè)升級產(chǎn)生促進作用，甚至減弱了工業(yè)升級的速度，而在時間層面上極大地促進了工業(yè)的升級速度。因此，應(yīng)該整合我國優(yōu)質(zhì)的高端資源，促進高端服務(wù)業(yè)集聚水平通過，進而促進工業(yè)的升級。

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

注釋：

① 限于篇幅，具體推導(dǎo)過程可以參見參考文獻(xiàn)[1]的附錄A。

② 限于篇幅，具體推導(dǎo)過程可以參見參考文獻(xiàn)[1]的附錄B。

③ 限于篇幅，具體推導(dǎo)過程可以參見參考文獻(xiàn)[1]的附錄D。

④ 限于篇幅，具體推導(dǎo)過程可以參見參考文獻(xiàn)[1]的附錄E。