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    相關(guān)多樣性、非相關(guān)多樣性與地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長
    ——兼對演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論觀點(diǎn)的拓展研究

    2013-07-19 12:44:20李福柱厲夢泉
    關(guān)鍵詞:勞動生產(chǎn)率外部性工業(yè)

    李福柱 厲夢泉

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    相關(guān)多樣性、非相關(guān)多樣性與地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長
    ——兼對演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論觀點(diǎn)的拓展研究

    李福柱 厲夢泉

    演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)將產(chǎn)業(yè)多樣性進(jìn)一步細(xì)分為相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性,彌補(bǔ)了Jacobs(1969)對產(chǎn)業(yè)多樣性認(rèn)知的不足?;谛鹿诺浞妒结槍?001-2010年我國大陸30個省級經(jīng)濟(jì)區(qū)工業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析結(jié)果表明:相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性具有明顯的產(chǎn)業(yè)外部性差異;具有相關(guān)多樣性特征的產(chǎn)業(yè)組合在靜態(tài)和動態(tài)兩個視角下均對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長有著顯著的外部性,相關(guān)多樣性水平高的地區(qū)比非相關(guān)多樣性水平高的地區(qū)具有更強(qiáng)的生產(chǎn)率外部性,相關(guān)多樣性更符合Jacobs(1969)對多樣性知識溢出的詮釋;非相關(guān)多樣性對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長不能直接產(chǎn)生有效的外部性。

    相關(guān)多樣性; 非相關(guān)多樣性; 區(qū)域工業(yè)發(fā)展; 勞動生產(chǎn)率; 外部性

    一、引言

    外部性②MAR外部性、Jacobs外部性和知識溢出已經(jīng)成為外部性理論的基本概念,本文對其內(nèi)涵不再贅述??陀^上存在,然而,在產(chǎn)業(yè)外部性發(fā)生機(jī)理仍被視為“黑箱”以及外部性強(qiáng)度難以被準(zhǔn)確度量的條件下,現(xiàn)有外部性研究圍繞產(chǎn)業(yè)內(nèi)的專業(yè)化外部性(即MAR外部性)與產(chǎn)業(yè)間的多樣性外部性(即Jacobs外部性)是否顯著問題尚未形成一致認(rèn)識,特別在新古典分析框架下,國內(nèi)外對于工業(yè)部門內(nèi)產(chǎn)業(yè)外部性的已有研究成果更多地支持MAR外部性的存在,認(rèn)為MAR外部性能夠促進(jìn)生產(chǎn)率增長,提高地區(qū)工業(yè)競爭力,工業(yè)部門的多樣性則有利于促進(jìn)地區(qū)就業(yè)與產(chǎn)出增長,導(dǎo)致以提高生產(chǎn)率為主要目標(biāo)的工業(yè)布局政策傾向于過度追求地區(qū)生產(chǎn)專業(yè)化,致力于向區(qū)域外部輸出本地產(chǎn)品,地區(qū)經(jīng)濟(jì)及其工業(yè)發(fā)展更多地依賴于外部需求的擴(kuò)大,但是,較為單一的工業(yè)組合極易因外部需求減少而使地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長受到?jīng)_擊。

    二、相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性的外部性差異:文獻(xiàn)綜述

    相關(guān)多樣性、非相關(guān)多樣性在地區(qū)就業(yè)與產(chǎn)出增長中所表現(xiàn)出的外部性差異并不能完整地詮釋Jacobs外部性,由于技術(shù)外部性提高了知識創(chuàng)新效率,擴(kuò)大了知識創(chuàng)新的應(yīng)用范圍,是生產(chǎn)率得以提高的重要源泉,因此只有厘清二者是否具有顯著的生產(chǎn)率外部性及其差異,才能進(jìn)一步完善Jacobs外部性的理論體系。值得關(guān)注的是,國外一般采用2級產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)作為測度非相關(guān)多樣性知識溢出效應(yīng)水平或外部性強(qiáng)度的樣本產(chǎn)業(yè),以3級或3級以下產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)作為測度相關(guān)多樣性知識溢出效應(yīng)水平的樣本產(chǎn)業(yè);國內(nèi)現(xiàn)有有關(guān)三次產(chǎn)業(yè)內(nèi)各部門間相關(guān)多樣性對促進(jìn)城市就業(yè)與產(chǎn)出增長的積極外部性,以及三次產(chǎn)業(yè)間非相關(guān)多樣性在降低城市失業(yè)率與穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的作用(孫曉華等,2012)等的研究*孫曉華、柴玲玲:《相關(guān)多樣化、無關(guān)多樣化與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展——基于中國282個地級市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究》,《中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)》2012年第6期。,存在由于產(chǎn)業(yè)多樣性劃分過于寬泛而難以反映相關(guān)多樣性本質(zhì)特征等問題,未能在狹義的Jacobs外部性理論基礎(chǔ)上探討我國地區(qū)工業(yè)組合中相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性的生產(chǎn)率外部性特征。

    三、相關(guān)多樣性、非相關(guān)多樣性生產(chǎn)率外部性的研究方法

    (一)樣本產(chǎn)業(yè)選擇與數(shù)據(jù)來源

    合理選擇檢驗(yàn)相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性知識溢出效應(yīng)的樣本產(chǎn)業(yè)是決定研究結(jié)果可靠性的重要因素。產(chǎn)業(yè)的可細(xì)分層次越多,相比上一級產(chǎn)業(yè),下一級細(xì)分產(chǎn)業(yè)間的技術(shù)相似度就越高,但產(chǎn)業(yè)層級也不宜劃分得過于細(xì)致,原因在于:產(chǎn)業(yè)細(xì)分等級越低,對細(xì)分產(chǎn)業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)目越多,數(shù)據(jù)的可獲得性也就越低;同時,產(chǎn)業(yè)細(xì)分等級越低,細(xì)分產(chǎn)業(yè)間技術(shù)相似度或共性技術(shù)比重也就越高(如工業(yè)門類下的5級或6級產(chǎn)業(yè)),因而會包含一定程度的MAR外部性。此外,單純依靠現(xiàn)有計(jì)量回歸分析方法并不能完全識別地區(qū)工業(yè)部門中產(chǎn)業(yè)內(nèi)與產(chǎn)業(yè)間技術(shù)外部性的主導(dǎo)類型,關(guān)鍵在于合理選擇能夠充分反映二者特征的樣本產(chǎn)業(yè)與度量指標(biāo)。

    (二)計(jì)量回歸分析模型構(gòu)建

    假定地區(qū)工業(yè)部門年度勞均產(chǎn)值能夠反映工業(yè)平均勞動生產(chǎn)率水平,本文采用集約形式的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù),模型如下:

    yi,t=Ai,tKi,t

    (1)

    其中,i表示省(市),t表示年份;yi,t為地區(qū)工業(yè)平均勞動生產(chǎn)率;Ai,t為地區(qū)工業(yè)部門全要素生產(chǎn)率,根據(jù)前述理論主張,假定各省級經(jīng)濟(jì)區(qū)工業(yè)部門Ai,t主要來源于工業(yè)部門內(nèi)的多樣性知識溢出,暫不考慮MAR外部性的影響;Ki,t為地區(qū)工業(yè)部門勞均固定資本存量,反映當(dāng)期單位勞動力資本投入水平。

    根據(jù)近似復(fù)合利率增長規(guī)則,為反映勞動生產(chǎn)率變化并獲得面板數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)分布形態(tài),對(1)式兩邊取對數(shù),獲得(2)式:

    lnyi,t=lnAi,t+lnKi,t

    (2)

    依據(jù)理論預(yù)期結(jié)果和計(jì)量回歸分析模型要求選取被解釋變量、解釋變量與控制變量,本文設(shè)定如下計(jì)量回歸分析模型:

    lnyi,t=α0+α0lnRVi,torlnUVi,t+α2lnKi,t+α3lnPeredi,t+α4Regiondum+ui,t(3)

    (三)變量定義與度量指標(biāo)選取

    被解釋變量勞動生產(chǎn)率yi,t由i省(市)第t年全部工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值*由于缺失部分年份的分省市工業(yè)企業(yè)增加值,本文只能采用工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值代替增加值指標(biāo),以滿足動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對數(shù)據(jù)連續(xù)性的要求。除以全部工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)得到,總產(chǎn)值依據(jù)工業(yè)品出廠價格指數(shù)縮減為2001年價格(單位:萬元)。解釋變量包括相關(guān)多樣性熵指數(shù)RVi,t或非相關(guān)多樣性熵指數(shù)UVi,t、勞均固定資本存量Ki,t,控制變量包括工業(yè)從業(yè)人員分布密度Peredi,t和地區(qū)虛擬變量Regiondum,ui,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    地區(qū)工業(yè)部門內(nèi)2級產(chǎn)業(yè)非相關(guān)多樣性熵指數(shù)UVi,t的計(jì)算公式如下:

    式中,Pi,j為i省(市)第t年工業(yè)部門內(nèi)某2級產(chǎn)業(yè)j全部工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值所占地區(qū)工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值比重。

    式中,Pj,k為i省(市)第t年某2級產(chǎn)業(yè)j內(nèi)3級產(chǎn)業(yè)k全部工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值所占地區(qū)工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值比重。

    2.勞均固定資本存量ki,t。資本深化是勞動生產(chǎn)率增長的決定因素之一,采用資本的服務(wù)值來度量資本投入水平最為理想,然而,利用國內(nèi)現(xiàn)有公開統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以測度出分省(市)工業(yè)部門資本服務(wù)值,一般以固定資本存量的核算值作為資本投入的度量指標(biāo)。本文勞均固定資本存量由各年各省(市)工業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)凈值(依據(jù)固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)平減為2001年價格)除以工業(yè)企業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)得到。

    3.工業(yè)從業(yè)人員分布密度Peredi,t。密集的地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動,既能為產(chǎn)業(yè)間知識溢出提供更好的溢出來源,產(chǎn)生顯著的地理外部性*地理外部性是指地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動密度對本地區(qū)生產(chǎn)率的影響,如Ciccone and Hall (1996)、范劍勇(2006)分別考察了非農(nóng)就業(yè)密度對地區(qū)勞動生產(chǎn)率的影響。,也是影響產(chǎn)業(yè)間多樣性知識溢出的經(jīng)濟(jì)地理因素。為輔助多樣性熵指數(shù)更好地反映一定地理空間范圍內(nèi)工業(yè)部門從業(yè)人員分布密度對產(chǎn)業(yè)間多樣性知識溢出的影響,一個厚的工業(yè)勞動力市場無疑是工業(yè)多樣性知識來源的最佳控制變量。工業(yè)部門主要分布在非農(nóng)化地區(qū),工業(yè)部門內(nèi)的知識溢出活動主要集中于工業(yè)化地區(qū),本文采用各省(市)相應(yīng)年份城市市轄區(qū)每平方公里工業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)作為工業(yè)從業(yè)人員分布密度度量指標(biāo)。

    表1 相關(guān)多樣性、非相關(guān)多樣性熵指數(shù)年平均值及其排序*表中相關(guān)多樣性、非相關(guān)多樣性熵指數(shù)年平均值的時間范圍為20012010年。

    續(xù)表1

    地區(qū)相關(guān)多樣性熵指數(shù)年平均值排名非相關(guān)多樣性熵指數(shù)年平均值排名天津3.173150.62922北京3.104160.58724河北3.030170.82611重慶3.002180.53925陜西2.955191.1487海南2.929200.67020內(nèi)蒙古2.697211.1815吉林2.695220.67119云南2.679230.82412甘肅2.645240.9889寧夏2.559251.1496貴州2.556261.1288黑龍江2.252271.3122新疆2.006281.2154山西1.968291.2783青海1.923301.3941

    4. 地區(qū)虛擬變量Regiondum。引入地區(qū)虛擬變量既有利于綜合反映多樣性產(chǎn)業(yè)地區(qū)分布差異對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的地理外部性,也能在一定程度上消除因地區(qū)工業(yè)發(fā)展環(huán)境不同所產(chǎn)生的隨機(jī)影響,同時,地區(qū)虛擬變量還能夠識別模型驗(yàn)證目標(biāo)與非驗(yàn)證目標(biāo)之間可能存在的差異。從表1中可以看出,30個省(市)相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性年平均值基本表現(xiàn)出負(fù)向關(guān)系,故地區(qū)虛擬變量值的選取應(yīng)將檢驗(yàn)地區(qū)劃分為高相關(guān)多樣性水平地區(qū)和高非相關(guān)多樣性水平地區(qū)兩類,本文以相關(guān)多樣性熵指數(shù)年平均值排名前15位且非相關(guān)多樣性熵指數(shù)排名后15位的12個省份(浙江、江蘇、山東、福建、湖南、上海、湖北、江西、遼寧、廣東、廣西和天津)為高相關(guān)多樣性水平地區(qū),賦值為1,其余18個省級經(jīng)濟(jì)區(qū)均賦值為0。

    四、數(shù)據(jù)檢驗(yàn)與實(shí)證結(jié)果分析

    (一)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

    為消除模型的內(nèi)生性問題,本文采用成熟的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型(DPD)分析解釋變量對被解釋變量的作用方向與影響程度。運(yùn)用相關(guān)計(jì)量分析軟件針對模型設(shè)定形式及異方差性、序列自相關(guān)性等進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)排除了模型存在異方差性和序列自相關(guān)性的可能性,且模型在隨機(jī)效應(yīng)下具有很好的穩(wěn)定性。

    表2 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果*表中***和*分別表示相應(yīng)變量在1%、10%置信水平上平穩(wěn)。

    由于相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性熵指數(shù)具有不同的分布形態(tài),本文將回歸方程設(shè)定為兩種類型:相關(guān)多樣性變量模型(1)和(2)分別選用相關(guān)多樣性熵指數(shù)及其一期滯后項(xiàng)作為關(guān)鍵變量,非相關(guān)多樣性變量模型(3)和(4)分別選用非相關(guān)多樣性熵指數(shù)及其一期滯后項(xiàng)作為關(guān)鍵變量,兩類模型中其它變量均保持不變。采用Kao檢驗(yàn)?zāi)P?,分別針對上述兩種情況就各變量對數(shù)形式進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示:各變量序列對數(shù)形式數(shù)據(jù)平穩(wěn),序列存在1階單整(見表2);進(jìn)一步分別對兩類模型進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),在1%置信水平下一、二類模型ADF統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值分別為-5.602、-5.252,故相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性變量模型中變量間均存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,面板數(shù)據(jù)模型回歸分析結(jié)果可信。

    (二)實(shí)證結(jié)果分析

    動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型能夠更好地揭示各解釋變量對大陸30個省級經(jīng)濟(jì)區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的作用方向與影響程度,將相關(guān)多樣性熵指數(shù)與非相關(guān)多樣性熵指數(shù)納入模型后發(fā)現(xiàn),相關(guān)多樣性水平越高,對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長所產(chǎn)生的外部性強(qiáng)度也越大,工業(yè)相關(guān)多樣性水平地區(qū)差異對工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長具有控制效應(yīng),資本深化是決定地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的基本因素,工業(yè)勞動力的地理集中能夠產(chǎn)生相對偏弱的生產(chǎn)率外部性。

    1.相關(guān)多樣性對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長具有顯著的外部性。模型(1)和模型(2)的回歸分析結(jié)果表明,當(dāng)期與滯后一期的相關(guān)多樣性熵指數(shù)項(xiàng)系數(shù)均為正,t統(tǒng)計(jì)量在1%置信水平上顯著,相關(guān)多樣性在靜態(tài)和動態(tài)兩種情況下均對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長有著顯著的外部性。

    從靜態(tài)視角來看,掌握一定共性技術(shù)或相關(guān)知識的企業(yè)家和被雇傭勞動者更有能力吸收相近知識,知識的有效溢出更多地發(fā)生在銷售相關(guān)產(chǎn)品的企業(yè)、勞動者等微觀主體之間,知識有效溢出的發(fā)生提高了工業(yè)勞動者的工作技能和企業(yè)的創(chuàng)新效率,是工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的外部動力,多樣性的地區(qū)相關(guān)工業(yè)組合有利于促進(jìn)地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長,即相關(guān)多樣性具有顯著的靜態(tài)生產(chǎn)率外部性。

    相關(guān)多樣性還具有動態(tài)的生產(chǎn)率外部性。模型(2)中相關(guān)多樣性熵指數(shù)一期滯后項(xiàng)系數(shù)高達(dá)1.698,相關(guān)多樣性的動態(tài)外部性顯著。相關(guān)多樣性知識溢出不僅發(fā)生于產(chǎn)業(yè)間微觀組織的橫向傳播層面,還具有跨期的持續(xù)發(fā)生特性,相關(guān)多樣性在一定地理空間內(nèi)存在著持續(xù)的動態(tài)或時間外部性。同時,在不考慮其它影響因素的情況下,相關(guān)多樣性水平越高,產(chǎn)業(yè)間動態(tài)知識溢出效應(yīng)就越強(qiáng),也越有利于地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率的增長。

    表3 相關(guān)多樣性、非相關(guān)多樣性與地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的回歸分析結(jié)果*表中括號內(nèi)為t統(tǒng)計(jì)量值,***、**和*分別表示在1%、5%和10%置信水平上顯著,×表示該項(xiàng)在10%置信水平上沒有通過顯著性檢驗(yàn)。

    3.資本深化仍是地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的決定因素。資本投入是我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的主要動力,資本深化主要表現(xiàn)為資本數(shù)量增加與資本質(zhì)量改善兩個方面,是工業(yè)化過程的必然要求,盡管包含技術(shù)進(jìn)步在內(nèi)的資本投入能夠在一定程度上替代資本數(shù)量規(guī)模的變動,但扣除價格變動的影響后,該替代效應(yīng)會反映在勞均固定資本存量變動之中,因而實(shí)踐中以價值計(jì)算的勞均固定資本存量水平可以揭示地區(qū)工業(yè)的資本深化過程。模型(1)至模型(4)中勞均固定資本存量的回歸系數(shù)均大于1,且在1%置信水平上顯著。盡管部分地區(qū)由于淘汰落后工業(yè)產(chǎn)能、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級及生態(tài)環(huán)境保護(hù)與土地利用規(guī)劃雙重約束等原因,年度及地區(qū)間工業(yè)固定資本投入出現(xiàn)了較大幅度的的波動差異,導(dǎo)致勞均固定資本存量的統(tǒng)計(jì)分布形態(tài)不平滑,進(jìn)而導(dǎo)致勞均固定資本存量對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的影響程度弱于相關(guān)多樣性熵指數(shù),但無論基于新古典生產(chǎn)函數(shù)理論或計(jì)量回歸分析結(jié)果,工業(yè)勞均固定資本存量增加對工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長均具有直接的推動作用,工業(yè)資本投入增加與資本技術(shù)含量提高仍是工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的基本因素。

    4.具有相關(guān)多樣性的地區(qū)工業(yè)組合更有利于產(chǎn)生工業(yè)從業(yè)人員的地理外部性。模型(1)和模型(2)中工業(yè)從業(yè)人員分布密度項(xiàng)系數(shù)值均約為0.2,且在1%置信水平上具有顯著性,工業(yè)從業(yè)人員分布密度對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長具有積極的地理外部性。在地區(qū)工業(yè)組合表現(xiàn)為相關(guān)多樣性的條件下,工業(yè)從業(yè)人員的地理集中有利于勞動者在轉(zhuǎn)換工作崗位時以更短的時間找到相同或相近的就業(yè)崗位,減少適應(yīng)新工作崗位所需的人力資本投資,提高勞動效率,形成勞動力共享優(yōu)勢,促進(jìn)相關(guān)技術(shù)知識以較非相關(guān)技術(shù)知識更有效的方式在從業(yè)人員間流動,從而間接提高勞動技能與創(chuàng)新效率。

    模型(3)和模型(4)中工業(yè)從業(yè)人員分布密度項(xiàng)系數(shù)值仍為正,但僅約為0.09,其值小于模型(1)和模型(2)中的對應(yīng)值,這說明在地區(qū)產(chǎn)業(yè)組合表現(xiàn)為非相關(guān)多樣性的條件下,工業(yè)從業(yè)人員的地理集中也能夠產(chǎn)生積極的地理外部性,但對具備非相關(guān)技術(shù)知識的勞動者而言,其工作崗位轉(zhuǎn)換與差異化技術(shù)知識吸收過程均需結(jié)合一定的人力資本投資或研發(fā)活動才能實(shí)現(xiàn)。

    5.高相關(guān)多樣性水平地區(qū)為工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長提供了更好的溢出環(huán)境。工業(yè)相關(guān)多樣性水平較高而非相關(guān)多樣性水平較低的12個省級經(jīng)濟(jì)區(qū)的地區(qū)虛擬變量回歸系數(shù)均為正,且在5%置信水平上具有顯著性。總體上,無論從地區(qū)工業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)條件或改革開放以來地區(qū)工業(yè)化進(jìn)程中結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平視角來看,相比其它省市,上述12個高相關(guān)多樣性水平省市中小型工業(yè)企業(yè)數(shù)目較多,細(xì)分產(chǎn)業(yè)門類相對齊全,相關(guān)細(xì)分產(chǎn)業(yè)的多樣性地理集中為積極Jacobs外部性的產(chǎn)生提供了良好的溢出來源,地區(qū)工業(yè)組合體中相關(guān)多樣性水平越高,就越有利于為知識溢出提供良好的產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境,這也符合Jacobs外部性理論的基本主張。

    五、研究結(jié)論

    以往新古典范式下的產(chǎn)業(yè)間外部性研究忽略了多樣性產(chǎn)業(yè)間的技術(shù)關(guān)系差異,對Jacobs外部性的傳統(tǒng)界定存在理論缺陷,導(dǎo)致研究結(jié)論存在較大分歧。演化經(jīng)濟(jì)地理學(xué)主要代表人物Frenken et al.(2007)和Boschma et al.(2008)基于演化視角將產(chǎn)業(yè)多樣性進(jìn)一步細(xì)分為相關(guān)多樣性與非相關(guān)多樣性,彌補(bǔ)了Jacobs(1969)對產(chǎn)業(yè)多樣性認(rèn)知的不足,是進(jìn)入21世紀(jì)以來Jacobs外部性理論研究中取得的重大突破。

    (1)具有相關(guān)多樣性特征的工業(yè)組合能夠?qū)Φ貐^(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長產(chǎn)生積極的外部性,相關(guān)多樣性在靜態(tài)(當(dāng)期)和動態(tài)(滯后一期)情況下均具有顯著的產(chǎn)業(yè)外部性,相關(guān)多樣性水平越高,對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的外部性強(qiáng)度越大,相關(guān)多樣性更加符合Jacobs(1969)對多樣性知識溢出的理論預(yù)期,相關(guān)多樣性水平高的地區(qū)比非相關(guān)多樣性水平高的地區(qū)具有更強(qiáng)的生產(chǎn)率外部性。

    (2)非相關(guān)多樣性對地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長不能直接產(chǎn)生有效的知識溢出效應(yīng),但也不能就此而否定其知識溢出效應(yīng)的存在,因?yàn)椴町惢夹g(shù)知識的吸收需要借助人力資本投資(包括“干中學(xué)”和在職培訓(xùn)等)、研發(fā)投入等才能實(shí)現(xiàn)。本文不針對這一問題進(jìn)行探討,擬在今后獲取詳盡相關(guān)數(shù)據(jù)后,借助案例進(jìn)一步分析非相關(guān)多樣性知識溢出的發(fā)生機(jī)理與特征。

    (3)資本深化仍然是決定工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的基本因素。包含技術(shù)進(jìn)步的相關(guān)產(chǎn)業(yè)資本質(zhì)量改善與資本規(guī)模增加,既是促進(jìn)地區(qū)工業(yè)勞動生產(chǎn)率增長的直接動力,也是獲取本地工業(yè)規(guī)模報(bào)酬遞增的外部性源泉之一。

    (4)工業(yè)勞動者是工業(yè)技術(shù)知識溢出的重要載體,勞動力稟賦優(yōu)勢不僅是降低勞動力成本、促進(jìn)地區(qū)工業(yè)發(fā)展的有利條件,此外,工業(yè)勞動力特別是相關(guān)工業(yè)部門勞動者的地理集中,在降低企業(yè)與勞動者“選擇”成本、產(chǎn)生勞動力共享收益的同時,也能夠更便利地促進(jìn)產(chǎn)業(yè)間技術(shù)知識的溢出與融合。

    從上述研究結(jié)論中,本文得出明確的政策啟示。在以發(fā)展主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、提高產(chǎn)業(yè)競爭力為核心目標(biāo)的地區(qū)生產(chǎn)專業(yè)化過程中,要重視促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的地理集中,形成存在技術(shù)聯(lián)系的、相關(guān)多樣性特征明顯的地區(qū)工業(yè)綜合體,具體分為以下2個方面:

    (1)在發(fā)揮比較優(yōu)勢、打造以主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為龍頭的地區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈的過程中,應(yīng)充分調(diào)查地區(qū)工業(yè)發(fā)展資源與相關(guān)支持條件,結(jié)合產(chǎn)業(yè)間技術(shù)關(guān)系,優(yōu)化工業(yè)資本投入,注重在工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的每一個環(huán)節(jié)上延伸相關(guān)行業(yè),形成技術(shù)相關(guān)、產(chǎn)品互補(bǔ)的地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)。工業(yè)部門內(nèi)相關(guān)多樣性產(chǎn)業(yè)的地理集中,既有利于增強(qiáng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)抵御外部需求沖擊的能力,擴(kuò)大就業(yè)規(guī)模,也有利于提高勞動生產(chǎn)率,獲取外部規(guī)模報(bào)酬遞增收益,并進(jìn)而提升地區(qū)工業(yè)競爭力。

    (2)在我國新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化與基本公共服務(wù)均等化協(xié)調(diào)發(fā)展背景下,工業(yè)趨于在城市郊區(qū)和城鎮(zhèn)布局,應(yīng)統(tǒng)籌考慮城市化地區(qū)中各工業(yè)區(qū)、生活居住區(qū)等功能區(qū)之間交通、通訊等基礎(chǔ)設(shè)施的便利化水平,尤其應(yīng)加強(qiáng)制造業(yè)基地及制造業(yè)基地間的生產(chǎn)性與生活性基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為促進(jìn)人力資本的流動與交流、提升地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力創(chuàng)造良好的知識溢出環(huán)境。

    [責(zé)任編輯:賈樂耀]

    RelatedVariety,UnrelatedVarietyandtheGrowthofRegionalIndustrialLaborProductivity——AnExtensiveStudyoftheTheoryofEvolutionaryEconomicGeography

    LI Fu-zhu LI Meng-quan

    (College of Economics, Ocean University of China, Qingdao 266100, P.R.China; College of Economics, Ocean University of China, Qingdao 266100, P.R.China)

    Taking the dynamic industrial panel data of 30 provincial-level regions of mainland China from 2001 to 2010 as samples, the study shows that evident industrial externality differences exist between related variety and unrelated variety. Related variety has positive externality on the growth of regional industrial labor productivity, both in the static model and dynamic model. That is, a higher level of regional related variety leads to stronger industrial externality, while unrelated variety has no direct externality on the growth of regional industrial labor productivity.Keywords: related variety; unrelated variety; regional industrial development; labor productivity; externality

    國家社科基金項(xiàng)目“我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率格局及其變化趨勢研究”(項(xiàng)目編號13BJL085)、山東省社科規(guī)劃研究項(xiàng)目“藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)海洋食品加工業(yè)集群演化機(jī)理與發(fā)展戰(zhàn)略研究”(項(xiàng)目編號12CJJJ06)部分理論研究成果。

    李福柱,中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士(青島 266100);厲夢泉,中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士研究生(青島 266100)。感謝中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生劉鐵鷹對計(jì)量分析軟件使用提供的建議,文責(zé)作者自負(fù)。

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