摘要：传统的有关产业集聚和知识溢出的研究采用的单向方程模型往往会产生内生性偏差，本文尝试建立联立方程模型来研究产业集聚与知识溢出。实证结果表明，联立方程模型的建立纠正了内生性偏差，产业集聚和知识溢出并非单向的关系，它们彼此加强；同时，提高了知识溢出对产业集聚作用量化的准确性，使结果更加符合理论预期；由于定域化经济和城市化经济存在，知识溢出、劳动力汇集、人口和投入变量与产业集聚正相关。
关键词：产业集聚；知识溢出；联立方程
中图分类号：F127文献标识码：A 文章编号：1002-2848-2008（06）-0045-05
一、引 言
企业的地理集中是规模报酬和外部性作用的结果。许多研究表明外部性所致的产业集聚能影响当地企业的生产力，促进区域经济的发展。自从马歇尔以来，越来越多的研究表明，产业集聚是由于中间产品投入的多样性、知识溢出、劳动力池所致。
自从Romer把知识溢出（技术溢出）创造的外部经济视做经济长期增长的重要因素以来，知识溢出成为了有关产业集聚讨论的核心因素，原因在于它对企业区位决策的影响，特别是当知识溢出具有地方化特点是距离的递减函数时，企业就会选择区位于其他相关企业集中地区，形成利用相似知识的企业集聚；也就是说，企业在寻求知识溢出的同时，逐渐形成了创新网络，最新开发的技术和信息就扩散了，在这种技术加速扩散的过程中，吸引了更多的寻求新技术和知识的企业选择区位于企业集中的地区，因此产业集聚和知识溢出是相互促进的关系。
已有的实证研究只集中在产业集聚或者知识溢出，强调运输成本的减少、知识溢出、多样化的中间产品投入和劳动力池对产业集聚形成的推动作用，其中有相当数量的研究集中在知识溢出对产业集聚形成和发展的推动作用方面，一方面许多区域经济学家和经济地理学家对产业集聚和生产力的关系进行了研究。Henderson、Moomaw等学者的研究表明：生产力水平随产业集聚水平的提高而提高。另一方面，一些主流经济学家对产业的知识溢出进行了研究。Scherer使用“借入的研发”的概念分析了研发产业和容易接受知识溢出的产业之间的潜在知识流；Bernstein和Nadiri的研究表明知识溢出明显和企业的成本结构有关；Jaffe使用知识生产函数发现了来自科研院所地方化经济的知识溢出证据。
还需要指出的是，在已有的产业集聚研究中，知识溢出往往属于外生变量，只是隐含在模型中，往往用产业规模或者城市规模来做为该变量的替代变量；更早期的大部分研究还没有涉及到知识溢出的空间因素，后期的研究逐渐对空间因素予以重视。Adams和Jaffe、Audretsch和Feldman的研究证明了空间在创新和溢出中的作用，并检验了同处一地的企业对创新和知识溢出的影响。主流经济学家Krugman和Venables通过在研究中引入区位，搭建了经济学和地理学之间的桥梁，但他们也不承认产业集聚对知识溢出的驱动力。
综上可见，已有的文献存在两个方面不足。第一，产业集聚和知识溢出的内生性关系很少得到认可。由于经验研究的结果对于内生性问题是很敏感的，忽视内生性会使变量评价出现偏差；第二，在产业集聚或地区水平上几乎没有学者尝试去测度知识溢出；第三，如果没有恰当的评价产业集聚和知识溢出来源的相对重要性，那么以他们为杠杆来提高区域竞争力的政策目标可能是不明智的。
二、模型、变量和数据
本文是在一个联立模型的框架中研究产业集聚和知识溢出之间关系。这样，产业集聚和知识溢出方程分别得到发展，同时又能准确评估他们之间的潜在内生性或者互动机制。
（一）产业集聚模型及变量说明
1.产业集聚模型。根据Marshall理论，本文的产业集聚方程主要包括马歇尔集聚经济的三个来源：即知识溢出、劳动力池、专业化投入。产业间邻近性促进知识溢出并减少新技术和创新的成本；由于劳动力池所允许的收缩和扩展的灵活性，产业可以从劳动力池获益；出于减少交易成本、与更多的需求方和供应商合作的机会，因而产业谋求与供应商集聚在一地。
FAij=B0+B1KSij+B2LPij+B3INPij+B4Pj+εij （1）
式中，FAij——产业i在区域j的集聚度；KSij——产业i在地区j创造的知识溢出；IPij——产业i在地区j的劳动力汇集； INPij——产业i在地区j的投入变量；Pj——地区j的人口；这是一个特定区位变量，与传统的地方化经济有关，如进入市场、商业服务和运输网络。由于定域化经济和城市化经济存在，知识溢出、劳动力池、投入变量和人口这些变量与产业集聚水平正相关；εij——随机误差项。
2.变量说明。产业i在地区j的集聚程度用产业i的地区就业密度相对于产业i的国家就业量来表示：
FAij=Eij[]EicLj（2）
式中，Eij——产业i在地区j的就业量；Eic——产业i的全国就业量；Lj——省区j的面积。产业集聚的实质是经济活动的密度，空间密度通过集聚经济导致聚合收益递增。因此，本文使用每平方公里就业密度作为产业集聚度的测量，可以在不同规模的地区间进行比较，也希望这种测度能使潜在的异质性最小化。
LPij本文采用科技活动人员数来测量。也就是说，对于一个地区的产业来说，当地劳动力池的重要性是由它们的规模和能提供科技人员的数量来体现的。
产业i在地区j的投入变量通过投入—产出完全消耗系数和产业的地区区位商之乘积总和来测量（我国目前的投入产业表最新的数据为2002年）。
INPij=∑nki=1wkilqkj（3）
式中，wki——从产业k到研究产业i的投入—产出完全消耗系数；lqkj是产业k在省区j的区位商； pj——省区j的人口总数。
（二）知识溢出模型及变量说明
1.知识溢出模型。之前的研究说明了在知识溢出过程中，地区和产业特性具有重要作用。本文建立了一个基于地区特性的知识溢出方程，知识溢出主要由产业集聚、公司规模分布、产业结构和当地竞争力所决定。
很多的经济地理学的研究认为，社会关系、信息网络对于产业集聚和知识溢出有重要的影响。对中小企业有关此类研究多集中在论证有关因素的重要性方面。最近的研究集中在以新增长理论观点来分析马歇尔产业区。由于地理上邻近是中小企业外部经济的主要来源，通过企业之间空间上的密切联系和合作，小公司的集聚能获得规模经济和灵活的专业化。此外，在小公司内，他们相互作用和互相学习，创造知识溢出并因此以外部经济替代内部经济。
KSij=α0+α1FAij+α2SPij+α3DVij+α4LCij+uij （4）
式中，KSij——产业在地区产生的知识溢出；FAij是产业i在地区j的聚集水平；SPij是产业i在地区j的专门化指数；DVij是产业i在地区j经济的多样化指数；LCij是产业i在地区j的当地竞争力水平。
当前，有关产业和市场对知识溢出影响的理论不断发展，有关每个因素的相对重要性存在许多不同的看法。Marshall，Arrow和Romer认为当一个地方产业专门化（MAR外部性）水平较高时，知识溢出的外部性是最大化的。Porter也强调产业创造的动态外部性的重要性。另一方面，Chinitz（1961）和Jacobs认为重要的知识传递大部分发生在产业间，因而要重视发展地区的产业的多样化；然而Henderson等学者证明两个假设都是对的，差异主要取决于产业。
此外，关于地方竞争力因素的看法也不一致。根据Chinitz，Jacobs和Porter的理论，地方竞争力刺激技术模仿和技术传递，并且影响地方知识溢出和经济增长。但MAR模型认为，太多地方竞争力妨碍企业家们的创新行为，也隐含的说明了通过内化外部性，垄断（或寡占）的市场结构可以刺激创新。
本文预期产业集聚、多样化、专门化和地方竞争力和知识溢出是正相关的，知识密集产业能产生更多的溢出。
2.变量说明。由于知识溢出是无形的，所以它的测量是一个难题。本文通过RD强度来测算知识溢出，即RD经费占工业增加值的百分比计算，强度越高说明科技投入越多。
KSij=RDij/Gij（5）
专门化（MAR）采用专业化指数来衡量。专业化指数更能反映城市产业集聚的信息溢出量。
SPij=Eij/Ej[]Eic/Ec（6）
式中，Eij——产业i在地区j的就业量；Ej是地区j的总就业量；Eic是产业i的全国就业量；Ec是全国总就业量。如果它的值大于1，意味着相对于国家平均水平来说，产业i在省区j的就业量是比较集中的。
Urbanization／Jacob的测度，以前许多文章采用城市人口规模来表示，实践证明这一度量是不合适的，常常不显着。现多采用标准化的郝芬达尔指数的倒数来衡量。对于i产业在j省的多样化指数为：
DVij=1/∑I[]i′≠i(Ei′j[]Ej-Eij)2[]
1/∑I[]i′≠i(Ei′j[]Ec-Ei)2[SX)]（7）
式中，I——产业总数；Eij——产业i在地区j的就业量；Ej——省区总就业量；Ei——i产业全部就业量；Ei′j——j省除了i产业以外其他所有产业就业量之和；Ec——全国总就业量。多样化指数代表i产业在j省所具有的产业多样性。如果存在Jacob外部性，这个描述产业多样化水平的变量在给定省区内将对产业增加值起到正向作用。多样化指数不像专门化指数只集中在一个产业，它考虑到整个地区经济的产业混合。因此，和一般的观点相反，专门化和多样化并不一定是相互排斥的概念。一个地区经济可能有少数专门化产业并且同时是多样化。
沿着Glaeser等人的思路（1992），产业i在地区j的当地竞争力定义如下：
LCij=ETSij/Eij[]ETSic/Eic（8）
式中，ETSij——产业i在省区j的企业数；ETSic——产业i在全国企业数；Eij——产业i在省区j的就业量；Eic——产业i在全国就业量。LC的值大于1表明在省区j相对于这个产业的规模来说，和国家平均水平相比拥有更多的公司，也即说明产业i在省区j更加具有竞争力。
（三）数据
1. 省区和产业的选择。随着世界制造中心向中国的转移，中国制造业在90年代后持续增长，制造业产品在出口中比例也越来越大，因而制造业成为本文的目标产业。本文选择的是两位数制造业的数据，虽在产业组织研究中两位数产业定义通常被认为太宽泛，但在区域经济的研究中还是比较合适的，且我国细类三位数或四位数产业数据缺失较多。
另外，有限的数据明显限制了目标产业的范围。本打算采用全国31个省级行政单位18个制造业数据，但由于资料的缺失，最终采用了30个省市7个制造业的数据。7个两位数制造产业包括：食品制造业、纺织业、石油化工炼焦、化学原料及化学制品业、非金属矿物制造业、金属制造业、机械制造业。由于截至目前，最新投入产出表为2002年，因此本文采用2002年数据，数据来自《中国工业经济统计年鉴》及各省市《统计年鉴》。
2. 估计方法选择。产业集聚现象较为复杂，其中的经济变量之间的关系是相互依存、互为因果的，即一个经济变量影响另外一个（或多个）经济变量，反过来，这个变量又受到其他经济变量的影响，并且多个变量的行为是同时决定的，这种经济现象在计量经济学中称为经济系统。在这种情况下，若采用单方程模型进行研究，可能会忽略产业集聚和知识溢出之间的内生性，形成随机扰动项跨方程相关，因而两个模型的系数估计就会产生潜在偏差。为了得到一致而且有效的估计，本文采用联立方程的三阶段最小二乘法（3SLS），充分考虑到单独估计时两个模型误差项（εij和uij）的关系，使参数的系数估计得到改进。
三、模型估计结果
（一）单独OLS估计结果
对于忽视内生性的产业集聚和知识溢出模型首先进行单独等式的最小二乘估计（OLS），从而与联立方程的结果进行比较，印证联立方程模型结果的可靠性。
1. 产业集聚的估计结果。表1是单独产业集聚模型普通最小二乘结果。样本决定系数（R2）和修正样本决定系数（R2）分别是0.43和0.42。各变量的符号均与预期吻合。知识溢出、人口变量分别在10%和5%的置信水平上显着。劳动力池和产业投入并非和省区的产业集聚水平相关。
2. 知识溢出模型的OLS估计。在知识溢出方程中，结果表明MAR外部性和产业特点对知识溢出存在显着的影响。也就是说，在当地产业实现专门化水平和知识溢出正相关。除多样化外，其他变量在10%的水平上都是显着的，但多样化和当地竞争并不有助于知识溢出水平的提高。
（二）联立方程估计结果
由于单方程估计法没有考虑可能存在随机扰动项跨方程相关的情况，只能得到一致但非有效的估计。联系方程三阶段二乘法（3SLS）是一种系统估计法，可同时确定多个方程模型的参数，获得一致且渐进有效的估计量。
1. 产业集聚模型的估计。在产业集聚等式，调整后的可决系数达到0.68，整体上联立模型效果比较好。D.W.检验值为1.74，说明残差无序列相关。
通过和单独模型估计对比，各个估计值都有一定变化，所有的马歇尔产业集聚变量在统计上是有意义的。即知识溢出、投入变量、劳动力汇集都和产业集聚正相关。此外，在解释变量的相对重要性中发现了OLS模型和3SLS模型之间的另一个重要差异，即在产业集聚模型中，知识溢出和投入变量的重要性增加了。
2.知识溢出的估计结果。知识溢出3SLS估计的可决系数R2达到0.72，说明模型的拟合优度很好；D.W.检验值为2.12，从整体上看，模型效果比较好。
和单独模型估计相比，系数估计的变化甚至是更加明显。多样化和当地竞争在单独模型中是没有意义的，但是在联立模型中是有意义的。模型认为在我国省区中，更多的经济专门化和多样化以及竞争力同样鼓励更多的知识溢出，同时支持MAR、Jacobs和Porter的观点。总之，当经济活动更加集中、专门化和多样化水平较高、公司面临更高水平的当地竞争时，地区经济易于产生更多知识溢出。
在知识溢出模型中，产业集聚成为影响知识溢出最重要的因素。专门化因素仍然是知识溢出最重要的解释因素之一，但是它的相对地位被明显减弱。最后，在知识溢出中，竞争力的影响相对于其它因素来说，尽管统计上有意义，但相对较小。
四、结 论
本论文和大多数有关研究的区别在于，是在联立方程中研究产业集聚和知识溢出问题。在经济增长中产业集聚的重要性和知识溢出模式决定了它们之间存在强烈的潜在内生性，如果他们没有同时被考虑，就产生一个严重的偏差。本文研究展示两个实证模型表明这一点。单独OLS模型中的一些变量的系数在统计上没有意义，甚至出现与期望的符号相反的情况。但是，在联立3SLS方法下，产业集聚和知识溢出同时被估计，结果更加接近理论预测。知识溢出、劳动力汇集、投入变量和人口是与产业集聚相关的；另外，在省区单元中，产业集聚、专门化、多样化、当地竞争和产业特性明显影响知识溢出水平。
这些结论对实际问题是具有指导意义的。表明了基于MAR理论、Jacobs理论和Porter理论的产业集聚战略实际上是一个令人满意的方法。区域政府能够通过认真进行产业集聚的发展战略来促进知识溢出。在特定的目标产业里，更多的产业集聚，将产生更多知识溢出，因而也会形成更多的经济增长。本研究也强调了当地竞争的重要性。
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责任编辑、校对：李再扬
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