前沿技术、吸收能力与中国区域产业的协同发展，本文主要内容关键词为：中国论文,区域论文,能力论文,产业论文,前沿技术论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中国区域之间基于产业链的分工与合作是区域经济协同发展的微观基础。区域之间产业链空间分工是通过技术转移、创新溢出等效应建立的有机联系。如何通过跨区域的产业链分工与合作，实现经济发展的福利共享效应是制定产业空间发展政策的基础。因此，当我们在期望中国区域经济发展政策取得预期效果的时候，跨区域产业链条的空间联系引致的区域发展效应分析，就显得尤为重要。区域之间是否能够有效地建立分工，一方面取决于产业发展的自身条件，另一方面取决于不同区域产业之间的技术差异。中国在关注区域产业自身发展现状的同时，更应该关注区域产业发展的技术差距、技术扩散带来的跨区域产业分工与合作的可能性。区域间能否有效建立起基于产业链的分工是区域经济协调发展和协同发展的基础。区域经济协同发展区域经济理论的研究有：唐燕和李健以天津市为例利用耦合系数模型探究了工业城市资源再生产业与装备制造业经济系统的协同现状，提出了天津市产业协同发展战略方向；[1]苗长虹和张建伟利用演化理论探索了中国经济城市合作模型，认为城市合作的本质之一是追求更大规模和层次的聚集效应及协同效应，城市间的协同合作有助于提升大区域的经济效率；[2]李琳和刘莹从区域经济发展中的共生、有序、动态和高效率等方面，阐述了区域经济协同发展的内涵，并以协同学的哈肯模型分析了影响中国区域经济协同发展的驱动因素。[3] 在创新驱动的产业发展理论研究方面，学者们就内生增长理论对于创新和产业长期经济增长的关系进行了深入研究。最新的研究侧重应用新熊彼特(New-Schumpeterian)的创新理论，分析创新的经济发展效应。研究内容主要集中于两个方面：一方面是创新与劳动生产率增长的关系研究，经典的研究如格瑞林哲(Griliches)、格瑞林格和林特贝格(Griliches and Lichtenberg)的研究。[4][5]无论是发达国家，还是发展中国家的数据都表明，两者存在显著地正相关关系。另一方面，关注于产业、区域、国家层面的创新溢出效应。国外R & D溢出效应对于产业的发展已被诸多的理论与实证研究所证实。产业间、产业内以及国际层面的溢出生产率促进效应，如科尔等人(Coe et al.)、科勒(Keller)的研究。[6][7]格里菲斯和雷丁(Griffith and Redding)[8]利用欧盟国家层面的面板数据模型，实证检验了TFP的决定因素，发现R&D对于产业的增长具有显著地直接效应。这有效促进了不同国家和区域产业的收敛性，证明了产业层面的R & D具有显著地双面性。一方面，创新具有显著地促进企业创新潜能的功能，另一方面R&D也提高了产业和行业的创新吸收能力。人力资本与TFP的增长方面，尼克拉提等人(Nicoletti et al.)的实证研究发现，较高人力资本水平所引致的TFP的增长率水平也越高。当这一国家距离生产技术前沿面越近，人力资本TFP促进效应也更为显著。[9] 我国学者在探讨中国地区之间经济发展差异的内在原因方面，更多地侧重与区域自身发展的条件。沈坤荣和马俊认为人力资本水平、对外开放度以及工业化进程对中国省际经济增长的收敛作用显著，对各省经济增长起着明显的正向作用，体制因素也影响了中国各省份的经济增长，其中市场化程度尤为显著。[10]赵伟和马瑞永从资本收敛机制、技术收敛机制以及劳动生产率收敛机制等微观机制方面研究了中国经济增长。[11]研究表明1978-2002年间，技术收敛机制较好地发挥了作用，表现出显著的收敛性；劳动生产率收敛机制与资本收敛机制只在1978-1989年间发挥了收敛作用，而在1989-2002年间起了发散作用。虽然中国经济局部阶段出现了发散性，但是总体仍表现出一定的收敛性，收敛的主要原因是区际的贸易和投资以及技术交流。张茹研究表明投资效率、人力资本、技术水平、政府作用、所有制结构、初始产出水平是影响地区收敛的主要因素。[12]吴玉鸣、林光平等人、潘文卿将空间计量分析方法引入中国经济增长收敛研究中，认为自改革开放以来的全周期里中国存在着整个省域间的绝对收敛趋势，但是收敛的速度较慢、周期较长，并认为地理空间因素是研究中国经济增长收敛不可忽视的重要因素。[13][14][15] 纵观现有的研究，笔者发现区域协同发展的研究，更多地关注于从协同学、共生理论等方面阐述区域经济协同发展的概念、内涵，而缺乏系统性和动态性的实证研究。这就需要构建动态的、考虑区域间产业内在关联的一般均衡模型，描述区域产业对于前沿技术、空间溢出效应的吸收能力。而区域经济发展差距的研究，更多地侧重研究区域的要素禀赋、人力资本发展水平等因素的影响效应，却忽略了地区之间的产业发展内在联系、区域与产业技术前沿之间的相互关系。笔者以为本文的贡献体现在三个方面：首先，以新增长理论模型为基础，通过构建跨区域产业收敛与空间作用机理的实证研究框架，分析中国跨区域产业发展的内在联系效应；其二，通过构建多元化的区域间空间相互作用的联系矩阵，量化了区域间空间作用引致的产业层面的TFP增长效应；其三、通过量化分析前沿技术、区域层面的吸收能力与空间相互作用效应，探究了实现中国区域经济协同发展的途径。 二、创新、技术转移与区域产业全要素生产率空间联系的实证研究框架 技术创新、技术转移与区域全要素生产率变动引至的区域经济发展效应，源于熊比特的创新理论。内生的技术变化如何影响经济增长是第二代新增长理论的核心内容。对于一些国家而言，获得前沿技术的同时也更应该注重产业之间技术的吸收能力。产业的发展是多元因素协同作用的结果，即取决于自身技术的创新能力，又取决于技术以外的其他影响因素，如产业层面的技术溢出，产业参与国际分工的程度等。对于发展滞后的区域而言，如何通过跨区域的产业分工与合作，实现产业技术升级具有显著地经济发展福利政策含义。依据新熊彼特的创新理论，产业TFP增长，既取决于本产业的创新能力，同时也取决于产业对前沿技术的吸收能力。一般而言，那些处于技术前沿的国家与地区产业的增长，取决于新技术的发明，而处于技术跟随策略的国家与地区产业TFP取决于对新技术的吸收能力。因此长期均衡的趋势是产业层面TFP存在收敛趋势。然而，熊彼特的创新理论与其他新增长理论的创新理论不同之处在于强调制度与政策对于产业发展的影响效应。那些显著地鼓励技术引进和消化吸收，并处于技术发展滞后国家与区域，如果有良好的制度保障和政策扶持，它们的产业全要素生产率水平也会高；处于技术领先的发达国家与地区，如果更多地鼓励高等教育投资和R&D，他们产业TFP的增长率水平也越高。制度性因素典型表现形式是产业发展方面的规制，规制会显著地影响特定产业的技术创新能力与先进技术的吸收能力。 现有的研究更多地证实了创新和技术的传导途径。而依据新增长理论，人力资本水平的高低，在影响产业自主创新能力的同时，也直接影响到经济发展滞后区域追赶技术前沿的能力。本哈比普等人(Benhabib et al.)提出了技术模仿、升级和创新的内生经济增长模型，认为创新与技术的模仿，能够显著地促进产业的技术升级。[16]然而，尼尔森等人(Nelson et al.)的研究认为，直接将人力资本融入到回归方程中，显然是不合理的。他们认为人力资本更多的是影响新技术的采用和技术的创新。[17]因此笔者从区域产业的微观发展机制分析入手，构建了综合考虑区域技术创新、跨区域产业差异的实证研究框架。笔者所探讨的核心问题是中国不同区域的不同产业生产率，以及如何缩小区域之间的产业生产率差异。这里假设区域i的产业j在t年的生产函数如式(1)所示：
通常而言的
是不可观测的，因此在估计模型(2)的方程时，通常会把它作为残差项进行估计。基于模型(2)构建了产业技术差异的一般研究框架模型(3)：
模型(5)表明不同产业之间的劳动生产率长期具有显著地收敛趋势，并且是相对收敛的趋势。对于特定的产业而言，它的增长与发展过程是动态的一般均衡过程，即每个省份每个产业的发展过程，具有显著收敛于自身稳态的特征。影响区域产业层面TFP增长因素具有多元性，这里基于格里菲斯等人的研究[8]，将产业TFP的动态过程由模型(6)来表示：
其中的方程第一项代表格里菲斯所提及的技术的转移能力(Technological Transfer)，而第二项代表的是区域层面的特征与产业TFP的技术差距的交互效应，如果区域层面的特征性变量包含研发投入占区域层面的GDP的比重，那么这一变量就衡量了区域层面对于产业层面的技术前沿吸收能力(Absorbing Ability)，即体现出了R&D的两面性。
是体现i地区j产业属性特征的控制变量。由于不同产业发展过程中的要素禀赋不同，这直接影响到产业发展的潜能，显然这也影响产业TFP增长。因此这里采用了要素禀赋与要素投入强度的交叉项，以反映要素禀赋对于产业全要素增长率的影响效应。参照黄玖立和冼国明[18]的研究，将历年不同省份的农林牧副渔在各个省份就业比例表示地区的农业禀赋，用当年煤炭与洗选业，黑色金属采矿业、有色进入采矿业的工业总产值占各个省份的工业产值比重代表自然资源的要素禀赋，分别用农业和各种矿业的中间投入占总投入的比例，作为各个产业要素投入的要素强度。因为我国投入产出表的编制是每五年编制一次，2003年以后的数据，则采用了2007年相应省份的投入产出表。这里分别用
和来表示。
是与技术前沿省份技术差异交互作用的特征性变量。这一指标包括研发投入占产出比例
、出口比例
，以及各个省份的人力资本水平
。 三、实证数据来源与特征变量设计 (一)数据来源 本文实证分析数据集合，来源于国家统计局规模以上工业企业统计数据库2003-2011年和《中国统计年鉴》。实证分析是以2分位除去西藏以外30个省份的27个产业展开的。①省份层面的研发投入数据来源于《中国科技统计年鉴》，包括科技活动的人员数、科研经费的投入量。《新中国60年统计资料汇编》、《中国地区间投入产出表(2002)》、《中国投入产出表》2002和2007中提供了产业间的投入产出技术方面比例及相关的价格指数。为了弱化价格波动对于估计结果的影响，笔者对所有的数据都以1990年为基期的价格指数进行平减。各个省份层面的人力资本数据方面，参照陆明和陈钊的计算方法[19]，依据六岁及以上人口中，小学、初中、高中和大专以上的人口比重，测算了30个省份的人力资本水平。 (二)特征性变量的构建 1.产业层面TFP的测算 分产业TFP测算的准确与否，关系到实证研究结果的稳健性。TFP的计算方面分别采用了两种不同类型的TFP测算方法，一类是基于指数测度(Index Number)的方法。它的测算方法是基于增长核算的研究框架，充分考虑到了不同区域内企业生产投入的绝对量差异，以及地区之间的生产效率差异。第二种方法是基于非参数的随机前沿方法，测度产业层面的TFP。由于笔者所分析的各个产业之间存在显著的异质性，因此构建统一的随机生成前沿面，并不可以取。因此笔者采用了考虑异质性参数影响效应的随机前沿模型，估计各个产业的TFP。区域i的产业j年份t的全要素生产率的增长率，如模型(7)所示：
其中，
代表区域i的产业j年份t的产业增加值，
代表劳动的产出弹性，
分别代表产业的劳动投入和固定资产年平均余额。经过模型(7)得到以经济增长核算方法为基础的产业层面的全要素增长率。非参数的方法可以用DEA方法，计算同一年同一产业的非参数效率，依据技术效率对于各个地区进行排序，找到产业技术效率最高的产业。②在模型的稳健检验部分，将随机前沿效率中的排名第二和第三位产业的技术前沿作为前沿技术的参照，发现前沿技术与产业全面要素生产率增长的关系仍然存在。采用参数方法，计算不同产业层面的TFP增长率的计算过程与非参数的技术前沿的估计方法相互补充，能够提供各个省份不同产业的TFP的稳健估计量。 2.产业的技术前沿面的构建 在模型(4)的模型框架下，需要考虑到产业发展的异质性，分析不同产业不同省份的产值变化情况，找到相应的产业技术前沿。产业的技术前沿测算，可以给予两种方法进行，一种是基于非参数方法，一种是基于参数方法。由于这两种方法的前提假设不同，因此侧重分析的方面也不同。当采用非参数方法的时候，可以依据DEA，以30个省份自治区的数据为基础，分别计算了各个数据决策单元的技术效率，而后计算马尔奎斯特指数，将同一产业层面的不同省份进行排序得到产业的技术前沿。随机前沿方法的计算分析过程与DEA的分析方法是一致的。依据产业技术前沿面的计算过程，可以在同一产业不同省份之间进行比较，得到产业相应的技术前沿。同样的，依据全部前沿技术中的排序，可以将
分别选择排名在第一位、第二位和第三位的前沿技术作为参照，分别计算某一产业内的前沿技术与各个省份之间TFP的差异，形成实证模型的重要解释变量。③这一原理同样也适用于基于参数方法计算得到产业层面的TFP。 3.前沿技术与吸收能力的跨区域影响效应特征性变量构建 模型(4)的实证分析框架中将产业自身TFP增长影响因素归结为与产业前沿技术之间的距离、自身产业发展条件及其交互影响的函数。除去产业、区域层面的固定效应，还忽略了另一个十分重要影响因素——产业层面跨区域的联系效应。量化地区之间内在经济联系效应的主要依据是产业跨区域之间的联系。基于模型(4)参考空间计量经济学的理论框架，将考虑到地区之间内在经济联系的空间滞后效应，融入到模型(4)，构建了新的空间回归模型如模型(8)所示：
其中，矩阵W是体现产业之间内在经济联系的空间加权矩阵。依据空间计量经济学的一般原理，可以使用不同类型的空间加权矩阵衡量空间作用关系，如采用地理权重矩阵，交通权重矩阵和复合权重矩阵。现有的W实证研究表明，当选取的空间加权矩阵的复杂程度越高，④那么据此分析计算所得到如模型(8)的回归方程更为准确。这里将体现地区之间内在经济联系和地理距离关系的矩阵共同形成了最终的新的空间加权矩阵。经济权重的指标构建方面，将省份层面的2003-2011人均GDP取平均化，得到各个省份相对人均GDP水平值，而后以各个省份城市之间的路网数据为基础，构建了基于两者乘积的复合空间加权矩阵。正如张志强[20]的研究所证实的，复合的空间加权矩阵在空间面板数据模型框架下得的参数估计的有效性与一致性更高。这里以
表示地理距离为权重的空间加权矩阵，
表示复合的空间加权矩阵。 四、实证分析结论 (一)估计方法 如模型(8)的空间面板动态模型，表明不同区域之间在生产率的增长方面存在显著的协整关系，因此可以构建基于产业TFP与前沿技术差距之间的面板协整模型，估计区域特征、产业内技术差距与产业跨区域联系的TFP增长效应。与传统的误差修正模型不同之处在于空间加权矩阵W的存在，说明实证研究的各个目标个体之间存在显著的相关性。当面板的各个观测值之间存在相关性的时候，传统的基于残差的面板协整检验方法，并不能有效地估计和识别模型(8)中变量之间的协整关系。当存在横截面相关性的时候，经典的佩德罗尼(Pedroni)协整检验的不再有效。伍斯特路德(Westerlund)提出了基于残差的面板协整检验方法，在一定程度上纠正了横截面相关引致的面板协整检验偏差。[21][22]当面板的横截面个体之间存在相关性，伍斯特路德等人(Westerlund et al.)发现可以借助于横截面相关性构建新的统计量，识别经济变量之间存在的长期协整关系。[23]本文实证分析的数据是三维的面板数据，为了避免数据的非平稳所引致的虚假回归问题，回归的各个变量都进行了面板第一代和第二代单位根检验。第一代面板单位根检验基于IPS的方法；面板的第二代单位根检验基于皮萨兰(Pesaran)提出的面板共因素的CIPSM检验。由于第二代面板单位根检验，充分考虑到了横截面个体之间的相关性，因此这类单位根检验的结果更为稳健。[24]实证分析变量的描述性统计量与面板单位根检验结果如表1所示。⑤
表1中数据表明，第二代面板单位根检验在控制了横截面个体空间依赖性的基础上，各个变量的一阶差分变量都是平稳序列，基于这一特征可以对它进行长期协整关系的检验。检验的结果表明，这些变量都是一阶的平稳过程I(1)，因此基于区域和产业层面TFP增长率的回归不存在虚假回归问题。在模型(8)TFP增长率分析框架下，由于存在解释变量、被解释变量的一阶滞后变量和空间滞后变量，因此存在显著的内生解释变量问题。这也是空间动态面板数据模型和动态面板数据模型估计所必须解决的问题。动态面板数据模型方法是经典计量经济学中的重要研究方法，广泛地应用于包含被解释变量一阶滞后的动态模型估计。毫无例外的随着空间计量经济学方法的广泛应用，越来越多的研究者也将空间效应的模型，加入到动态空间面板数据模型中，形成了空间动态面板数据模型。这类模型的估计方法，目前有三类，一类是极大拟然(QML)的估计方法，另一类是广义矩的估计方法(GMM)，第三类是基于贝叶斯计量的MCMC方法。前者如厄尔胡思特(Elhorst)的研究[25]，虞等人(Yu et al.)分析了QML和LSDV方法相互复合情况下空间动态面板参数估计效率。[26]李等人(Lee et al.)以及刘等人(Liu et al.)则讨论了静态空间面板数据情况下的GMM参数估计。[27][28]李等人(Lee et al.)提出了动态空间面板固定效应参数估计方法，并采用蒙特卡洛模拟方法，分析了这一估计方法的有效性。[29]他们的分析也是基于GMM方法展开的。雅各布等人(Jacobs et al.)则将卡普等人(Kapoor et al.)提出的三阶段的静态空间面板的GMM估计方法，拓展到了空间动态面板自回归误差模型，并构造了更有效的工具变量矩阵，提高了动态空间面板模型的估计效率。[30][31]经过蒙特卡洛模拟这些学者发现SYS-GMM的参数估计方法要优于Diff-GMM对于空间动态面板的参数估计效率。鉴于此在模型估计中，同时使用了QML和GMM两种估计方法，以提高参数估计的有效性与一致性。 (二)实证研究结论 表2给出了基于面板固定效应，QML和差分GMM、系统GMM方法的模型估计结果。由于在方程中包含被解释变量的空间滞后项和时间滞后项，内生性是显著存在的，普通面板数据的固定与随机效应并不能够提供参数的有效估计量。因此，这里基于面板的固定效应的参数估计结果仅用于参考。
面板固定效应回归结果与考虑横截面个体相关性的GMM和QML估计结果存在明显差异。与新熊彼特创新理论的实证研究一致，所有的回归结果表明，不同区域产业的全要素生产率增长与产业的技术前沿之间存在显著的正相关关系。同一产业内的不同区域的产业技术差距，对于经济发展滞后地区具有显著的促进效应，可以有效地提高产业TFP。在同一产业内部，不同地区的产业发展差距越大，即如果一个地区距离前言技术的距离越大，那么它的TFP的增长速度越快。这也验证了产业技术收敛过程中的相对收敛假设。表2中的回归结果表明在给定的所有产业数据样本中，笔者发现前沿技术对于每个产业自身的全要素增长率都具有显著的促进效应，并且在考虑到区域之间的空间溢出效应的条件下，这一效应的短期弹性系数达到0.776，说明产业的前沿技术对于自身产业的发展的促进效应是普遍存在的。区域层面的研发支出水平、人力资本水平，这两个特征性变量与区域产业与前沿技术的差异的交互影响效应在所有的回归方程中都是正值，并且随着空间加权矩阵的复杂程度的提高。这一效应在显著增强，而这些特征性变量所揭示的是不同区域对于产业前沿技术的吸收能力。回归结果表明这一交互效应为正值，既前沿技术差距越大，如果区域自身的研发投入水平、人力资本水平越高，那么表明这一区域具有较强的前沿技术的吸收能力，进而促进了区域产业的全要素增长率增长。表征区域产业的要素禀赋的特征性变量，无论是农业要素禀赋还是矿业的要素禀赋对于区域产业的TFP增长，都具有显著的正效应。在考虑到空间依赖性的条件下，这一效应的弹性系数分别达到0.079和0.032，即区域产业发展所具有的自身条件对于产业的TFP增长，仍然具有显著地正效应。 在全部的回归结果中都加了产业、区域、时间的固定效应，以减少缺失变量偏差对于估计结果的影响效应。在全部回归结果中，笔者发现空间滞后项前的回归系数都是高度显著的。在广义矩的估计条件下，它的影响弹性系数达到0.028，即如果空间临近区域的全要素生产率每提高1%，会提高空间临近省份的全要素生产率2.8%。固定效应的模型估计结果与空间动态面板的估计的结果之间存在明显的差异。区域产业与前沿技术之间差异对于全要素生产率的影响效应为负值，这明显是不符合新增长理论的内涵。基于固定效应的面板估计的残差，经过Moran检验发现存在明显的空间效应。因此传统的固定效应的模型估计是不稳健的，而基于广义矩的空间动态面板的估计更为有效。以解释变量、被解释变量的空间滞后变量为工具变量，有效解决了内生性问题。Sargan检验表明，本文选择的工具变量是有效的工具变量。相应的空间动态面板的残差的Moran检验表明不存在空间相关性，模型的结论是稳健的。表2中的数据表明，以复合的空间加权矩阵得到的估计系数要高于传统地理聚集的空间加权矩阵的估计结果。依据经济含义，这一回归结果更为有效，在复合的空间加权矩阵的框架下，进一步揭示了产业层面技术转移与空间溢出效应。 空间效应的解释方面，由于空间加权矩阵W的存在，使得那些原有的回归系数的解释，不再具有典型的边际解释的效应，仅能部分的描述相应解释变量对于TFP增加率的解释效应。因此，乐萨志等人(LeSage et al.)的研究认为，在横截面的数据模型情况下，任意的解释变量对于被解释变量的影响效应，可以分为直接和间接效应。直接效应是空间乘子矩阵中主对角线元素均值、间接效应源于空间乘子矩阵中的行的均值或者列和的均值，因为两者相等是等效的，间接效应取两者均可，解释变量所带来的总效应是两者的和。[32]然而在空间动态面板的情况下，由于动态效应与空间效应的同时存在，引致了直接与间接效应的计算更为复杂。邓普西等人(Debarsy et al.)提出了动态空间面板情况下的空间效应的一般公式表达。[33]基于这一公式表达，分别计算了不同的解释变量变化所带来的直接效应、间接效应与总效应，限于篇幅这里仅给出了稳健的QML和SYS-GMM的分解结果，具体如回归表3所示。
表中数据表明，在空间效应存在的条件下，由于空间加权矩阵的存在，使得原有的回归系数所体现出的效应，在直接与间接效应的协同效应下，变得更为显著。以前沿技术变量为例，在空间加权矩阵作用下，它对于区域i的j产业的TFP增长率具有更为显著的正效应，其中直接影响效应在QML和GMM的估计条件下，经济距离为权重的空间加权矩阵情况下分别达到0.466和0.439，而考虑到空间乘子所引致的不同区域相同产业的反馈效应的间接效应达到0.123和0.124，并且这一效应显著地高于边际弹性情况下的TFP促进效应。空间加权的TFP增长率仍然具有显著的生产率收敛促进效应。这在所有的模型估计情况下都是高度显著的，因此直接与间接效应相互叠加，进一步的证明误差修正模型的估计结果是稳健的。 五、稳健性检验 (一)变量之间的长期协整关系 在短期的情况下存在前沿技术、吸收能力与区域产业全要素增长率增长的因果关系，那么在长期这些变量之间是否存在协整关系呢？因此这里给出了基于模型(6)的协整检验结果。由于笔者进行实证分析的个体之间存在显著的空间相关性，传统的不考虑相关性的协整检验明显存在缺陷，这里基于伍斯特路德和厄本(Westerlund and Urbain)提出的共因素(Common Factors)残差面板协整检验方法，构建了模型(9)的协整检验方程[34]：
其中，
代表短期分析中所涉及的技术差距，吸收能力等控制变量，
代表面板横截面相关的共因素。这一因素不同学者们提出了不同的设定方法，将显性的空间因素融入到协整关系的估计中。依据模型(8)中空间相关性的两类模型设定，分别在两类空间加权矩阵的设置条件下进行了基于残差的协整检验。检验结果如表4所示。
其中，表3中的三个模型，模型1代表检验中无截距项、无时间趋势项；模型2代表有截距项，没有时间趋势项；模型3代表协整检验方程中既有截距项也有时间趋势项。检验结果表明，考虑到区域产业之间空间相互作用的机理和类型，确实存在前沿技术、吸收能力与外部性的长期协整关系。这些引致区域产业协同发展的关键性因素，与区域产业的前沿技术差距、与区域自身产业的吸收能力相互补充，构成了区域产业全要素增长的内在驱动因素。显然，这与传统区域经济发展差异的内在原因的分析有所不同，它进一步地将区域产业发展的内在驱动因素显性化。此外，协整关系的检验将区域之间依据产业的空间相互作用强度融入到协整检验中，结果表明两类空间权重矩阵条件下协整关系都是高度显著的。因此区域产业发展的空间关联关系，同样能够显著地促进区域产业的全要素增长率增长。 (二)区域之间创新的空间溢出半径的识别 表2中的回归结果表明，区域产业之间的发展存在显著的空间溢出效应。这里关注的焦点在于它的空间溢出的地理范围。基于空间计量学的空间传导效应的分析方法⑥，模拟了其中一个省份与其产业的前沿技术差距增加1%所带来的辐射带动效应及其空间传导半径。以中国区域经济发展中的三大核心板块，即京津冀、长三角、珠三角为分析的样本，依据模型(8)的估计结果分别计算了不同区域的技术外溢与空间外部性的传导的空间范围。计算结果如图1～图3所示。
图1 京津冀地区北京TFP增加1%影响辐射范围的地理半径
图2 长三角核心城市上海TFP增加1%影响辐射的范围半径
图3 珠三角核心广东TFP增加1%所引致的空间辐射半径的地理范围 图1～图3表明随着地理范围的增加，以地区TFP增长率为代表的创新溢出的空间辐射范围额，在不同地区呈现出不同的发展特征。以北京为代表的京津冀地区，TFP增长所具备的空间溢出效应呈现明显的地理衰减特征，并且在100公里以外，尤为明显。它所具备的最大地理辐射范围是48.75公里，因此仅仅限于北京市的地理外围以内，而它对于其他地区的辐射影响效应有限。然而，长三角与珠三角的空间效应辐射半径方面，明显地高于京津冀地区的地理辐射范围，并且这两个地区的空间影响范围呈现典型的扩散性特征，在超过100公里以后，显得尤为明显。说明这两个地区经济发展的辐射与带动效应，已经步入了新的发展阶段。在影响效应方面，珠三角地区的影响效应要大于长三角地区。这一效应，无论是在以地理权重为基础的空间加权矩阵，还是以经济权重为基础的空间加权矩阵的空间模拟状况下都是高度显著的。⑦空间溢出范围的衰减特征进一步证明区域经济一体化的地区差异明显存在，其内在含义在于区域产业协同发展规模和水平也存在显著的地区差异。 六、对策建议 中国区域经济的发展差异是客观存在的。当我们在孤立的分析影响区域经济发展的内在驱动因素时，更多地关注于劳动力、资本等传统要素，而忽略了区域产业发展条件与该产业前沿技术差距所带来的综合效应。笔者的实证研究结论表明，区域产业与该产业前沿技术之间的差异，对于产业的TFP具有显著的促进效应。这表明区域产业发展具有收敛趋势。对于那些区域产业发展相对滞后的区域而言，持续的追赶产业的技术前沿，缩小与发达区域差异发展的技术产业，能够在促进自身产业发展的同时，追赶产业的技术前沿，缩小与发达地区的产业发展差距。这一过程也正是区域产业内在的协同一体化的过程。然而，借助于区域间产业内在微观联系所形成的产业空间收敛趋势，也为我国区域经济协调发展的宏观目标实现提供了产业链的支持。 区域之间产业发展空间联系效应在笔者的研究框架下得到证实，而这一效应在以往的相关研究中往往被忽略。区域之间产业空间联系效应的途径是通过地理距离、经济距离的复合效应实现的。区域之间的分工与合作都是基于内在的产业联系展开的。在区域经济协同发展的宏观背景下，区域产业的空间联系为促进区域之间的分工与合作提供了理论支撑。在中国区域经济发展的实践中，京津冀的区域经济协同发展是中国区域经济协同发展的重要组成部分。在促进区域经济的协同发展方面，正如笔者的实证结果所揭示的，基础设施是承载空间距离的典型形式，对于京津冀区域而言，基础设施统一的空间发展规划，将进一步促进京津冀的区域产业空间整合过程，而这也是京津冀协同发展中所欠缺的。此外，区域之间的内在的经济联系对于区域产业TFP增长具有显著的正效应。如果单独割裂区域之间内在的产业经济技术联系，而盲目追赶产业技术前沿是不可取的，同时也是不现实的，即区域产业层面的吸收能力对于产业TFP的增长仍然具有重要作用。区域产业所拥有的人力资本条件、研发创新条件与产业的技术差距的交互影响，是能够有效地促进经济欠发展区域的经济发展的，而空间相互作用效应的存在，进一步强化了空间临近省份之间内在的产业的联系，为促进区域产业的协同发展提供了微观基础。 区域产业的协同发展是实现区域经济协调发展的有效途径。目前对于区域经济发展问题的讨论，往往拘泥于自身的发展条件，而忽略了与发达区域差距对于自身产业发展的激励效应。区域产业的技术前沿，通过跨区域的空间溢出效应，能够显著地提升滞后区域产业的全要素生产率。笔者认为经济发展的滞后区域能够借助于战略新兴产业发展赶上甚至超过区域产业的技术前沿，实现区域经济发展的赶超。在未来中国区域经济发展过程中，应更加注重战略新兴产业所具有的产业发展的激励作用，同时积极的引进、吸收区域产业的前沿技术，实现全要素生产率的全局收敛，赶上甚至超过发达区域。要最终实现区域产业的协同发展，应充分的发挥前沿技术、吸收能力与空间相互作用的综合效应。在更广泛的空间范围内合理地统一规划人力资本、区域产业自主创新空间发展战略，这也是中国在区域经济协调发展过程中所欠缺的。 考虑技术的空间外溢效应及其空间影响半径，对于中国区域经济协同发展目标的实现，尤为重要。笔者的实证研究结论表明，区域之间存在技术溢出效应，对于不同区域不同产业的全要素生产率增长，具有显著的正效应。这一效应在复合的空间加权矩阵条件下更为显著。省域之间内在的经济联系与基础设施建立的内在联系，已经成为促进地区产业全要素增长的重要因素。然而笔者发现在分区域的辐射带动效应方面，京津冀地区的辐射带动效应的半径，明显低于长三角和珠三角地区。作为带动环渤海地区经济增长的增长极，京津冀并没有有效地将经济发展的效应，辐射带动出去。究其原因，笔者认为京津冀在经济发展过程中，更多的关注与自身的发展，而忽略了与周边的经济合作，即注重自身经济发展水平的提升，而忽略了产业的前沿技术、空间溢出效应所具备的区域产业的发展效应。随着京津冀协同发展战略上升为国家战略，如何进一步破除区域之间的经济发展壁垒，才是最终实现这一目标的关键。而这都依赖于破除以自我福利效应最大化为中心的发展战略。京津冀地区中的不同产业，应以区域内产业的技术前沿为参照，通过优化产业结构，合理接受区域产业发展中处于前沿区域的产业转移，能够显著地缩小区域内部的发展差异，而这与区域具有的自身发展条件紧密相连。京津冀地区的交通基础设施与其他区域相比较，仍然存在明显差异，而跨区域的交通基础设施建设成为京津冀协同发展的突破口，基于产业链的空间分工才是最终实现区域经济协同发展的有效途径。 本文的技术前沿都是以中国各个省份的产业为参照的。随着经济全球化与世界经济一体化进程的加快，我国区域产业的未来发展的着眼点是占领全球产业发展的前沿，提升中国产业的全球竞争力。这一过程也是在创新驱动带动下产业链升级的过程，而如何量化中国产业与发达经济体之间的产业技术差距所引致的产业TFP发展效应，将是本文进一步地研究方向。 感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。 ①煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业、农副食品加工业、食品制造业、饮料制造业、烟草制品业、纺织业、纺织服装、鞋、帽制造业、造纸及纸制品业、石油加工、炼焦加工业、化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、金属制品业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化、办公用机械制造业、电力、热力的生产和供应业。 ②限于篇幅，这里并没有给出全部的DEA和SFA的估计结果，感兴趣的学者可联系作者索取。 ③在本文的稳健检验部分，笔者分部采用不同的技术前沿参考面，验证了笔者的研究结论是稳健，限于篇幅这里并未给出检验结果，感兴趣的读者可联系作者索取。 ④空间加权矩阵的复杂程度，是通过空间加权矩阵中非零元素的个数来衡量，也被定义为空间加权矩阵的稀疏程度。 ⑤限于篇幅，这里仅给出最终变量的单整阶数的检验结果值，具体的变量检验结果可联系笔者索取。 ⑥限于篇幅，这里笔者没有给出基于空间加权矩阵内元素之间相互效应传导途径的计算方法，具体可以联系笔者索取。 ⑦限于篇幅，这里没有给出以地理距离为权重所估计的空间影响范围的图形，该结论与复合加权矩阵得到的结论一致。感兴趣的读者可以联系作者索取。
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前沿技术、吸收能力与中国区域产业协调发展_面板数据论文
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