中国城市的空间集聚效应与工业能源效率，本文主要内容关键词为：中国论文,效应论文,效率论文,能源论文,工业论文，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。
中图分类号 F061.5 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2014)05-0072-08 doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2014.05.012 能源问题是已是影响我国经济发展的热点和焦点问题。一方面，我国正处于工业化进程中期，对能源需求越来越大，经济的快速发展不可避免地需要不断增加能源投入。2011年我国一次性能源生产总量增长6.41％，一次性能源消费总量增长7.67％，而世界一次性能源生产和消费总量分别增长2.51％和2.11％。中国的能源生产和消费增长趋势与世界相反，能源生产量及增长率均低于能源消费量及增长率。伴随中国城市化进程加快，能源供求矛盾必将进一步凸显。另一方面，能源生产和使用是环境污染的主要来源，我国的能源消费结构中69.0％是煤炭消费，对环境保护造成很大压力。2009年中国温室气体排放量已超过美国成为世界头号温室气体排放国。可见，我国能源使用和能源产业发展正面临利用率低、经济效益差和环境污染等重要问题。改变我国各地区“高能耗”、“高污染”的发展方式，提高能源效率，真正将节能减排落实到实处，对于加快“两型社会”建设，促进区域经济稳定、可持续发展具有重要的现实意义。 那么如何提高能源的利用效益呢?大多数研究认为影响能源效率的因素主要包括产业结构、技术进步、政府影响力、FDI等[1]。然而，这些研究仅考察当地技术要素对能源效率的影响，却忽视了与集聚相关的区位和空间因素的作用。事实上，经济活动均发生于一定的空间；生产要素和产品市场的空间组织形式和结构不同，地区要素生产率也各异。能源作为要素投入的一部分，其效率必然受到经济活动空间结构(集聚或分散)、进而要素和市场空间分布方式的影响。经济活动集聚促进要素生产率和经济增长的思想最早可追溯到Marshall[2]。集聚外部性有利于提高要素的生产效率，并为厂商带来较佳的生产绩效[3]。Head等[4]综合马歇尔外部性的三个微观机制分析了1980年起751个日本制造企业劳动生产率。结果显示，自然资源和专业化劳动力不是决定日本制造企业区位选择的重要因素，而中间投入和净技术溢出效应对制造业生产效率具有显著影响。而Olson[5]的研究指出技术性劳动力、运输与通讯设施、邻近大学与研发中心的程度是产生集聚经济的关键因素。这些研究为马歇尔外部性的存在性提供了足够证据，但他们均忽略了集聚外部性在地区间的影响(即空间外部性)。随着交通和通讯技术的创新和发展，区域一体化进程加快，产业价值链已由单一区域走向跨区域合作。Feser[6]衡量了美国各县市50英里通勤范围内的劳动力、中间投入品及生产性服务活动、知识和技术等供给因素对中心县市农业园林机械部门与测量和控制装置部门经济增长率的影响。Drucker and Feser[7]则认为空间集聚外部性作用为75 km。这些研究揭示了集聚经济外部性不仅来自城市内部的厂商集聚，而且来自邻近地区的集聚，而且对要素生产率具有促进作用。对中国各城市集聚效应的研究也指出，100km范围内邻近城市间的产业集聚有互相依赖作用，邻近市县产业集聚是促进当地劳动生产率提高的重要因素[8]。 目前国内研究集聚经济影响能源效率的文献仍在少数，且多数文献仅考察了当地经济集聚规模对能源效率的影响[9-10]，未对集聚经济的各种具体来源进行深入分析，也未考察空间中其他地区集聚外部性的影响，因而能源效率主要得益于哪种类型的空间集聚外部性更是无从得知。鉴于此，本文将在马歇尔集聚经济理论基础上，把更远距离的空间因素纳入传统集聚机制构建空间外部性指标，并以我国2003-2011年284个地级及以上城市为样本分析各种空间集聚外部性对工业能源效率的影响及其差异，探讨能源效率提升的空间集聚机制。 1 空间集聚外部性对能源效率的影响机制及检验模型 假设非农业生产单位按优化原则安排经济活动、决定劳动、资本和能源投入及最终产出，那么全市的非农业产出是所有非农业生产单位要素投入和产出的总和。代表性城市的生产函数可以写为柯布—道格拉斯形式：
其中，
分别为城市i在第t期的非农业总产出、就业、资本和生产中消耗的能源。A为由本地经济规模和技术条件决定的全要素生产率。α、β、γ为相应的弹性系数，ε为随机误差，反映了其它未知因素的影响。资本有国内资本和国际资本之分，以I代表国内资本、F代表外商直接投资存量，资本K可表示为：
。则(1)式可表示为：
其中
为消耗单位能源带来的总产出，即能源效率；
分别为消耗单位能源所需的劳动力、国内资本和国际资本投入。值得注意的是，技术进步(由规模经济和技术条件决定)和能源替代都可以降低单位GDP能源消耗。能源替代是以增加非能源要素投入、减少能源要素投入为主的生产要素的重新组合。本文认为把能源作为中间投入品的生产者和终端消费者可改变他们的能源偏好和选择，技术经济外部性和能源替代都成为降低能源强度的主要方式。
则衡量了一个地区劳动力和资本等非能源要素投入对能源要素的替代能力。 根据集聚经济理论，由集聚引起的外部经济或溢出效应主要来源于三个方面：劳动力“蓄水池”效应、中间投入品规模经济和技术外溢效应[2，11]。这三个微观机制是地区经济形成集聚优势、获得竞争力、提高要素生产率的重要来源。经济活动空间集聚使得处于同一市场或产业区中的厂商能够在能源消耗不变的条件下根据产品市场需求的变化便捷地获得所需的劳动力，提高单位能源生产率；城市中集中分布的大型研发中心和生产性服务企业可为厂商提供优良的商业和生产服务，并通过基础设施共享增进能源效率；而集聚引起的企业间研发投入的邻近性以及技术工人们通过正式或非正式的接触加快了技术溢出速度，提高了企业技术效率、降低了能源消耗。然而传统集聚经济理论所描述的这些外部性仅仅存在于本地区，随着交通和通讯技术的创新和发展，集聚经济的作用范围随之扩大，集聚外部性不仅来自城市内部的厂商集聚，而且来自邻近地区的集聚[6-7，12]。据此，我们设定城市全要素生产率同时是来自本城市及其他邻近城市专业化劳动力、中间投入和技术溢出的函数，即：
其中，
为常数，表示除外部经济外可能影响企业生产效率的其它因素。
为厂商感受到的来自城市i本身及其它城市的空间供给外部性，分别为专业化劳动力、中间投入和技术溢出。 李思慧[9]认为，人力资本通过影响技术吸收及创新能力，进而影响能源效率。此外，Kambara[13]认为中国能源节约主要来自于产业结构变化，其贡献率可达70％；魏楚、沈满洪[14]也认为产业结构调整能够改善能源效率。因而我们在计量方程中加入人力资本(EDU)、产业结构(IS)，以控制人力资本和产业结构对能源效率的影响。考虑到数据可得性和相关区域经济文献的论述，已有普遍共识的能够影响能源效率的重要变量还包括政府控制程度[15]等。以GOV代表政府控制能力，(4)式可重写为：
其中
为控制变量弹性系数。(5)式便是本文要估计的计量方程。 2 变量与数据 除了个别数据严重缺失的城市外，本文样本为2003-2011年全国284个地级及以上城市。数据主要来自2004-2012年《中国城市统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》，价格指数来自2001年以来各省《统计年鉴》。下面是有关变量和测度的说明。 (1)能源效率(EP)。目前有统计的城市能源主要有天然气、液化石油气和电力等，且这三种能源占到城市市辖区能源消耗总量的一半以上，因而采用这三种能源消耗量数据测算的能源效率可以基本代表城市总体对能源的使用效率。城市工业能源效率的测算主要分两步：首先，将城市市辖区天然气、液化石油气和电力的工业用量按照“各种能源折标准煤参考系数”统一折算为标准煤使用量①；其次，通过计算城市非农业GDP与城市工业能源使用量(以标准煤衡量)的比值获得各城市能源效率指标(万元/t)。 (2)专业化劳动力可得性(LS)。处于同一市场或产业区中的厂商能根据产品市场需求的变化便捷地从劳动力“蓄水池”中获得所需的劳动力。我们改进了Drucker and Feser[7]的指标，用邻近各城市基础产业部门的富足劳动力之和来衡量对空间中专业化劳动力资源的可得性：
(3)中间投入的可得性(PS)。我们用生产性服务业就业人数表示中间投入行业规模。令
为城市j中间投入行业s的规模，
为制造业单位产出对某一中间服务行业的完全消耗系数，
为制造业单位产出对全部中间服务行业的完全消耗系数。城市i与所有城市构成的中间投入市场的接近性可表示为
其中
的计算比较繁复，相关数据需从投入产出表中采集、计算。目前只有2002、2005和2007年投入产出表，且各年投入产出表中行业标准不尽相同，首先根据各年行业标准和我国城市分行业就业统计口径对原有表格进行拆分、合并和重新估算，得到19个行业投入产出基本流量表；其次利用插值法补齐缺失年份的表格，然后根据基本流量表计算2002-2007年19行业直接消耗系数表(2008年以后年份沿用2007年表格)。 (4)技术外溢(TS)。区域间技术外溢首先与科研活动投入有关，我们用区域科研活动费用支出
构建城市i受到的其它城市第一个技术溢出指标——区际研发的技术溢出：
式中的n包括我国所有地级以及以上的城市(下同)。 技术外溢其次与区域人才密度有关。专业技能人才的正式和非正式交往促进了知识溢出效应。用每个城市距离加权的人才总数(
)除以距离加权的就业总数(
)来表示的城市i的第二个技术溢出指标为：
该指标反映了城市之间各类人才之间沟通和接触的可能性，可称为区际人际沟通的技术溢出。由于大多城市未统计专业技术人才数据，本文以信息传输、计算机服务和软件业以及科研技术人数来表示。 (5)政府控制程度(GOV)。政府出台诸多与能源效率有关的政策，都强调满足国家长远的能源需求主要从增加能源供给和减少能源需求两个方面来努力。陈敏等[16]推断，相对于地方经济总量，政府财政收支比重越大，政府对地方经济的干预权力越大。本文以城市财政收入占GDP比重(GOV)表示地方政府对经济的控制能力③。财政收入为市辖区地方财政一般预算内收入(万元)。 (6)其他变量。市辖区生产总值(GDP：万元)数据直接取自《中国城市统计年鉴》。地区科研活动投入以市辖区财政收入中的科学支出(万元)测度。人力资本(EDU)以市辖区每万人中学生和大学生数(人/万人)表示。我们用两个变量来衡量城市产业结构状况(IS)：第二产业增加值占城市地区生产总值比重(SIS)和第三产业增加值占城市地区生产总值比重(TIS)。在计算中间投入市场接近性时，根据我国城市分行业就业统计口径，把19个行业中的电力煤气供水、建筑、交通运输仓储邮政、信息传输计算机服务和软件、批发零售、金融、租赁和商业服务、科技服务和地质勘查、水利环境和公共设施管理九个行业合并代表生产性服务业。城市各行业就业人数为市辖区单位从业人员数(万人)。资本存量、FDI存量及距离
的估算参考 Ke and Feser[12]和韩峰、柯善咨[17]。根据Ke[8]、Ke and Feser[12]和韩峰、柯善咨[17]的经验研究结果，设衰减参数σ等于1和2，且劳动力和资本等要素的空间作用范围基本在100 km以内，我们重点以100 km距离作为城市间空间外部性作用的界限。 3 计量检验与结果分析
注：括号中为t统计值；*表示p＜0.10，**表示p＜0.05，***表示p＜0.01；N为样本量。 3.1 全国样本的估计结果 进行计量检验之前首先要选择适宜的面板数据模型。本文顺序使用F-统计量、LM检验和Hausman检验方法分别检验模型不具有固定效应、个体随机效应和具有随机效应的三个原假设。我们还用Wooldridge test检验面板数据自相关、Wald检验来检验异方差。检验结果显示，方程(5)的估计宜采用固定效应模型，且误差项存在一阶自相关，个体间误差项亦存在异方差。④本文用具有双向固定效应的可行的广义最小二乘法(FGLS)来估计个体间的误差项存在自相关和异方差的情况。表1同时列出了混合效应、随机效应、单向、双向固定效应和面板FGLS模型的估计结果⑤。 首先来看各控制变量的参数估计。各方程中劳动力—能源比(lnl)、国内资本—能源比(lnk)和FDI存量—能源比(lnf)的参数估计均显著为正，说明劳动力和资本等非能源要素投入对能源要素具有明显的替代能力。除随机效应模型外，人力资本变量(lnEDU)在多数情况下具有显著为正的参数估计，印证了人力资本通过影响技术吸收及创新能力影响能源效率的理论预期。政府控制程度(lnGOV)对能源效率具有显著的抑制作用，表明在其他情况不变的情况下，某地区政府对经济控制力越强，其能源效率越低。表示产业结构的两个变量(lnSIS、lnTIS)的参数估计也显著为正，从而表面产业结构改善有利于提高能源效率。本文关于产业结构可以改善能源效率的结论与 Kambara[13]和魏楚、沈满洪[14]的研究一致，但本文的结论认为以制造业为主的第二产业比重增加比第三产业更有利于能源效率的提升，这可能意味着，第三产业中占比重最多的依然是劳动密集型的传统服务业，缺乏效率相对较高、技术密集型的现代服务业；而占第二产业比重最多的制造业的发展已经趋于成熟，且在产品研发、资源综合利用和节能减排等方面已取得新进展，因而单位能源投入将获得比第三产业更高的经济效益。 空间集聚外部性变量的参数估计是本文关注的重点。各空间外部性变量中，除中间投入的空间可得性指标(lnPS)的参数估计在多数方程中以10％显著水平通过检验外，其他变量的参数估计均在5％及以上显著水平通过检验，说明城市能源效率除与本身集聚因素有关外，还受到空间中100 km范围内其他城市专业化劳动力、中间投入和技术溢出效应的影响。要素的空间分布和城市的空间区位(或城市分布的空间结构)显著影响着城市彼此的能源效率。这一结果印证了我国各地区采取城市群、都市圈发展战略的科学性和有效性⑥，然而，城市群内城市间的相互作用不仅表现为互为关联、相辅相成和相互促进，而且也存在彼此间的竞争和相互抑制。各方程中两个技术外溢指标的参数估计均在5％以上的水平显著为正，充分说明当地能源效率不仅受到本身技术因素的影响，同时也受到临近城市技术因素的促进作用，而这些技术因素或者来源于各地区的研发投入或者来源于专业技术人才的积累及其密度。空间中间投入品可得性的参数估计尽管不及技术溢出显著，但其正参数估计说明城市间产业链上下游间的投入—产出联系是空间相互作用的重要方式，这种作用方式使经济活动在空间上呈现连续成片的分布格局。与空间技术外溢和中间品可得性不同，空间专业化劳动力可得性(lnLS)的参数估计与预期不符，该指标越大表示邻市的专业化程度越高，对其他城市能源效率的抑制作用越强。目前几乎所有文献均支持产业集聚有利于改进能源利用效率的观点[9-10]，而本文不仅同意以上观点，而且认为经济活动空间集聚对能源效率的影响并不必然是促进作用，而是最终取决于以上两种力量的综合效应。以面板FGLS的估计结果为例，能源效率对于空间技术外溢和中间投入可得性的综合弹性系数为0.0724，对于空间专业化劳动力的弹性系数为-0.0072，从而由空间关联性引起的净集聚效应为0.0652⑦。可见经济活动空间集聚对能源效率具有正的净集聚效应，且该促进作用主要通过空间技术外溢和中间投入品的规模经济效应来实现。
3.2 对八大地区的面板FGLS估计结果 由于各地区经济空间结构差异明显，不同的空间因素在各地区对能源效率的作用方式和大小都可能存在显著差异。为此，我们采用国务院发展研究中心发布的《中国中长期发展的重要问题(2006-2020)》中八大综合经济区的划分，对不同区域的城市样本分别进行估计。分地区城市样本的FGLS估计结果见表2。 我们重点考察城市自身及其它城市空间集聚变量的作用。东北地区的各空间变量中只有区际人际沟通的技术溢出(即本文的第二个技术溢出指标，
)显著促进能源效率的改善，而其他空间变量却不显著。这意味着东北地区作为我国重要的重工业基地，历史上积累的丰富专业技术人才及其区间流动有利于地区要素生产率的提高，然而其偏低的产业专业化水平和滞后的中间品(尤其是现代生产性服务业)市场使得专业化劳动力和中间品空间可得性并未对当地能源效率产生明显影响；同时区际研发的技术溢出未通过检验的参数估计还反映了东北地区利用现代技术改造传统产业的力度和速度依然落后于现实的需要。北部沿海地区空间研发的技术溢出(
)和中间投入可得性(lnPS)显著促进了能源效率的提高，但空间专业化劳动力(lnLS)对邻近城市的能源效率具有显著的抑制作用；值得注意的是尽管该地区区际沟通的技术溢出的负参数估计不显著，但可能反映了该地区专业技术人才主要集中几个大型城市(比如北京、天津、青岛、济南等)、具有明显的极化特征，不利于其他地区能源效率的提高。东部沿海和南部沿海地区空间变量的参数估计相似，中间投入品可得性、区际研发和人际沟通的技术溢出均对当地能源效率具有显著促进作用，而专业化劳动力具有不显著的负参数估计，这说明东南部沿海地区城市间的相互作用可能更多地体现为互补性而非竞争性。显然，我国东部和南部沿海地区不仅城市规模大，而且密度高、交通方便，产业集聚在城市间的溢出效应显著，各级城市都能比较便捷地获得劳动力、资本、技术和市场，因而互补性更甚于竞争性。黄河中游和长江中游地区空间集聚变量的参数估计与全国样本的估计结果基本一致(尽管显著性有所差异)，能源效率既受到空间技术溢出和中间投入品可得性的正向影响，也受到邻区专业化劳动力的负面作用。在大西南经济区，能源效率提升主要得益于中间投入的空间外部性和区际沟通的技术溢出，但受到邻近城市专业化劳动力可得性的负面影响。大西北经济区城市能源效率同样受到邻区专业化劳动力的负面影响，但不同的是，该区能源效率的提高仅得益于区际研发的技术溢出。由此可见，我国不同各地区能源效率受到的空间集聚外部性的影响方式、作用效果各不相同。 3.3 空间集聚外部性对能源效率影响的分位数估计结果 固定效应的FGLS模型分析了空间集聚外部性(G)对能源效率EP的条件期望值E(EP｜G)的作用，实际上反映了空间外部性对能源效率的平均边际影响，但均值回归结果难以体现空间外部性对整个条件分布的影响。本文以0.1，0.25，0.5，0.75和0.9为五个代表性分位点，并引入城市和年份虚拟变量来控制固定效应，采用线性规划方法进行估计，估计结果见表3⑨。
表3显示分位数估计结果多数情况下与预期基本一致，但不同分位点的系数大小和变化趋势不同。邻近地区专业化劳动力供给对当地能源效率的影响在各分位点上均显著为负，且对能源效率的影响随分位数的增加表现出先增后减的趋势，说明邻区专业化劳动力对能源效率条件分布中间部分的抑制作用大于对两端部分的影响。邻区中间投入或服务可得性的参数估计多数情况下显著为正且随着分位数增加亦呈现出先增后减的变化趋势，说明生产性服务业集聚规模与能源效率之间存在倒U型关系。根据本文理论机制，作为中间投入的生产性服务业在空间中的集聚有利于降低城市下游厂商的生产成本、提高要素生产率。而生产性服务业的空间集聚规模偏低不足以满足制造业部门降低成本的需要时，其对要素生产率的影响是有限的；随着生产性服务业规模的扩大，下游厂商在低成本的驱使下不断向城市集聚，集聚经济和规模经济效应的充分发挥有利于要素生产率快速提高；然而下游厂商的集聚也会促进中间厂商数量的增加，不仅厂商间竞争效应加强，而且中间服务部门的集聚规模也会超过城市制造业需要的合理范围，从而中间服务部门集聚的规模效益降低。区际研发的技术溢出(
)的参数估计随着能源效率由低分位点向高分位点变化具有先降低后增加的U型变化趋势，意味着邻近地区研发投入对能源效率相对较低或较高的城市更有利。区际人际沟通的技术溢出(
)的对能源效率边际贡献随分位数增加亦呈现先增后减的倒U型趋势。区际人际沟通的技术溢出与区域人才密度有关，能源效率较低的城市专业人才密度较低，人们之间较少的接触、交流的机会导致技术溢出效应较小；随着专业技术人才密度的增加，技术效应和能源效率在不断提高，同时由集聚引起的拥挤效应也在不断增加，当能源效率达到一定程度，技术溢出效应增长速度低于拥挤效应时，更密集的技术人才密度将导致能源效率增长趋缓。因而区际人际沟通的技术外溢对能源效率边际贡献的最终变化取决于两种力量的对比，从而区际沟通的技术外溢对能源效率的影响在能源效率较低或较高时较小而当能源效率条件分布处于中间部分时较大。 4 结论与启示 4.1 主要结论 本文以马歇尔集聚经济理论为基础构建空间集聚外部性指标和计量模型，并运用2003-2011年城市面板数据检验了空间外部性对能源效率的影响。估计结果显示，城市能源效率除与本身集聚因素有关外，还受到空间中100km范围内其他城市专业化劳动力、中间投入和技术溢出效应的影响，其中，中间投入的空间可得性和空间技术外溢对能源效率具有显著促进作用，而邻近地区专业化劳动力可得性却不利于当地能源效率的提高。经济活动空间集聚对能源效率具有正的净集聚效应，且该促进作用主要通过空间技术外溢和中间投入品的规模经济效应来实现。空间集聚外部性对各地区能源效率的综合效应均为正，但各地区不同集聚外部性对能源效率的作用渠道和影响效果不同。随分位数的增加，专业化劳动力可得性、中间投入和服务可得性和区际沟通的技术溢出对能源效率的边际贡献呈现出先增后降的倒U型变化趋势，而区际研发的技术溢出则表现出先降后增的U型变化趋势。 4.2 政策启示 以上结论对于提高各地区能源效率、促进节能减排与区域经济协调发展具有明显的政策含义。 首先，由于城市能源效率除与本身集聚因素有关外，还受到空间中其他城市专业化劳动力、中间投入和技术溢出效应的影响，因而促进区域经济协调发展同时也是实现节能减排、提高能源效率的过程，各地区在培育新的集聚中心或增长极和制定区域发展战略时应综合考虑各方面因素，统筹规划、合理布局，充分利用城市之间以及城市与其腹地之间在产业结构、市场需求偏好等方面的互补性因势利导，促进要素、技术、产品在城市之间自由流动和产业的有序转移，扩大经济活动在空间中的集聚经济和规模经济效应形成优势互补、互动合作的良性区域发展格局。 其次，由于空间集聚外部性对能源效率的影响在不同地区和不同的分位区间具有不同的变化趋势，因而各地区应统筹考虑当地能源效率受到的空间作用方式以及这种空间作用方式在不同的能源分位区间可能产生的具体影响，因地制宜地安排经济活动空间分布和制定节能减排政策。以北部沿海地区为例，通过表2我们知道，该地区能源效率主要得益于区际研发的技术溢出和中间投入空间可得性，但却受到邻区专业化劳动力的抑制作用；而通过表3我们可以获得该地区能源效率受到的每种空间外部性在不同分位区间的作用效果。因而我们可首先对北部沿海各城市能源效率进行排位，并针对该地区不同分位点的城市制定不同的经济活动区位和能源政策。比如为了提高能源效率处在低分位点城市的能源利用效率，可以在保证这些城市与其他城市投入产出联系的基础上，更加突出当地和邻近地区研发投入(加大科研支出、促进技术进步等)对能源效率的作用⑩。 注释： ①天然气、液化石油气和电力折标准煤参考系数分别为1.3300kg标准煤/
、1.7143kg标准煤/kg、0.1229kg标准煤/kW·h。 ②这18个行业包括：采矿业，制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业，交通运输仓储和邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商务服务业，科学研究、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育，卫生、社保和社会福利，文化、体育和娱乐业，公共管理和社会组织。 ③我们也用财政支出占GDP比重对模型进行了回归，回归结果基本与原先的一致，只是其稳定性与采用财政收入占GDP比重时相比欠佳。 ④限于篇幅，本文未列出方程的具体检验结果。 ⑤为节省篇幅，本文未列出290个固定效应的参数估计(283个城市和7年)。 ⑥100km范围内的城市集合与各地区打造的一小时经济圈基本吻合。 ⑦实际上采用FE(个体效应)和FE(双向效应)模型的估计结果也会算出类似的结论，但本文的计量检验结果显示面板FGLS的估计结果最有效。 ⑧由于西藏城市数据缺失，实际上在“大西北经济区”样本中未包含西藏的城市数据。各控制变量的参数估计与预期基本一致，在此不再赘述。 ⑨限于篇幅，本文未列出城市和年份虚拟变量的参数估计。 ⑩由于随着能源效率分位点的增加，空间中间投入可得性与专业化劳动力可得性的边际贡献具有先增加后减少的倒U型趋势，而研发支出的技术溢出效应具有先降低后增加的U型趋势，因而对北部沿海低分位点的城市来说，为了尽量降低邻区专业化劳动力的抑制作用，同时发挥集聚经济的最大促进作用，需要在保证中间投入空间可得性基础上更加突出研发投入的空间作用。
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