中國城市的空間集聚效應(yīng)與工業(yè)能源效率

韓峰　馮萍　陽立高

摘要：本文以馬歇爾集聚理論為基礎(chǔ)構(gòu)建空間外部性指標和計量模型，運用2003-2011年城市面板數(shù)據(jù)檢驗了經(jīng)濟活動空間集聚對能源效率的影響。結(jié)果顯示，城市能源效率受到空間中城市專業(yè)化勞動力、中間投入和技術(shù)溢出效應(yīng)的影響，其中，中間投入空間可得性和空間技術(shù)外溢對能源效率具有顯著促進作用，而鄰區(qū)專業(yè)化勞動力卻不利于當?shù)啬茉葱实奶岣摺姆值貐^(qū)的估計結(jié)果來看，空間集聚外部性對各地區(qū)能源效率的綜合效應(yīng)均為正，但各地區(qū)不同集聚外部性對能源效率的作用渠道和影響效果各異。進一步通過考察空間集聚外部性對能源效率不同分位點的邊際效應(yīng)及其變化趨勢發(fā)現(xiàn)，專業(yè)化勞動力可得性、中間投入可得性和區(qū)際溝通的技術(shù)溢出對能源效率的邊際貢獻隨分位數(shù)增加呈現(xiàn)先增后降的倒U型變化趨勢，而區(qū)際研發(fā)的技術(shù)溢出則呈現(xiàn)U型變化趨勢。

關(guān)鍵詞：空間外部性；集聚經(jīng)濟；工業(yè)能源效率；分位數(shù)回歸

中圖分類號 F061.5 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2014）05-0072-08

能源問題是已是影響我國經(jīng)濟發(fā)展的熱點和焦點問題。一方面，我國正處于工業(yè)化進程中期，對能源需求越來越大，經(jīng)濟的快速發(fā)展不可避免地需要不斷增加能源投入。2011年我國一次性能源生產(chǎn)總量增長6.41%，一次性能源消費總量增長7.67%，而世界一次性能源生產(chǎn)和消費總量分別增長2.51%和2.11%。中國的能源生產(chǎn)和消費增長趨勢與世界相反，能源生產(chǎn)量及增長率均低于能源消費量及增長率。伴隨中國城市化進程加快，能源供求矛盾必將進一步凸顯。另一方面，能源生產(chǎn)和使用是環(huán)境污染的主要來源，我國的能源消費結(jié)構(gòu)中69.0%是煤炭消費，對環(huán)境保護造成很大壓力。2009年中國溫室氣體排放量已超過美國成為世界頭號溫室氣體排放國?？梢?，我國能源使用和能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展正面臨利用率低、經(jīng)濟效益差和環(huán)境污染等重要問題。改變我國各地區(qū)“高能耗”、“高污染”的發(fā)展方式，提高能源效率，真正將節(jié)能減排落實到實處，對于加快“兩型社會”建設(shè)，促進區(qū)域經(jīng)濟穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

那么如何提高能源的利用效益呢？大多數(shù)研究認為影響能源效率的因素主要包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)進步、政府影響力、FDI等[1]。然而，這些研究僅考察當?shù)丶夹g(shù)要素對能源效率的影響，卻忽視了與集聚相關(guān)的區(qū)位和空間因素的作用。事實上，經(jīng)濟活動均發(fā)生于一定的空間；生產(chǎn)要素和產(chǎn)品市場的空間組織形式和結(jié)構(gòu)不同，地區(qū)要素生產(chǎn)率也各異。能源作為要素投入的一部分，其效率必然受到經(jīng)濟活動空間結(jié)構(gòu)（集聚或分散）、進而要素和市場空間分布方式的影響。經(jīng)濟活動集聚促進要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟增長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產(chǎn)效率，并為廠商帶來較佳的生產(chǎn)績效[3]。Head等[4]綜合馬歇爾外部性的三個微觀機制分析了1980年起751個日本制造企業(yè)勞動生產(chǎn)率。結(jié)果顯示，自然資源和專業(yè)化勞動力不是決定日本制造企業(yè)區(qū)位選擇的重要因素，而中間投入和凈技術(shù)溢出效應(yīng)對制造業(yè)生產(chǎn)效率具有顯著影響。而Olson[5]的研究指出技術(shù)性勞動力、運輸與通訊設(shè)施、鄰近大學與研發(fā)中心的程度是產(chǎn)生集聚經(jīng)濟的關(guān)鍵因素。這些研究為馬歇爾外部性的存在性提供了足夠證據(jù)，但他們均忽略了集聚外部性在地區(qū)間的影響（即空間外部性）。隨著交通和通訊技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，區(qū)域一體化進程加快，產(chǎn)業(yè)價值鏈已由單一區(qū)域走向跨區(qū)域合作。Feser[6]衡量了美國各縣市50英里通勤范圍內(nèi)的勞動力、中間投入品及生產(chǎn)性服務(wù)活動、知識和技術(shù)等供給因素對中心縣市農(nóng)業(yè)園林機械部門與測量和控制裝置部門經(jīng)濟增長率的影響。Drucker and Feser[7]則認為空間集聚外部性作用為75 km。

這些研究揭示了集聚經(jīng)濟外部性不僅來自城市內(nèi)部的廠商集聚，而且來自鄰近地區(qū)的集聚，而且對要素生產(chǎn)率具有促進作用。對中國各城市集聚效應(yīng)的研究也指出，100 km范圍內(nèi)鄰近城市間的產(chǎn)業(yè)集聚有互相依賴作用，鄰近市縣產(chǎn)業(yè)集聚是促進當?shù)貏趧由a(chǎn)率提高的重要因素[8]。

空間集聚外部性變量的參數(shù)估計是本文關(guān)注的重點。各空間外部性變量中，除中間投入的空間可得性指標（lnPS）的參數(shù)估計在多數(shù)方程中以10%顯著水平通過檢驗外，其他變量的參數(shù)估計均在5%及以上顯著水平通過檢驗，說明城市能源效率除與本身集聚因素有關(guān)外，還受到空間中100 km范圍內(nèi)其他城市專業(yè)化勞動力、中間投入和技術(shù)溢出效應(yīng)的影響。要素的空間分布和城市的空間區(qū)位（或城市分布的空間結(jié)構(gòu)）顯著影響著城市彼此的能源效率。這一結(jié)果印證了我國各地區(qū)采取城市群、都市圈發(fā)展戰(zhàn)略的科學性和有效性100 km范圍內(nèi)的城市集合與各地區(qū)打造的一小時經(jīng)濟圈基本吻合。，然而，城市群內(nèi)城市間的相互作用不僅表現(xiàn)為互為關(guān)聯(lián)、相輔相成和相互促進，而且也存在彼此間的競爭和相互抑制。各方程中兩個技術(shù)外溢指標的參數(shù)估計均在5%以上的水平顯著為正，充分說明當?shù)啬茉葱什粌H受到本身技術(shù)因素的影響，同時也受到臨近城市技術(shù)因素的促進作用，而這些技術(shù)因素或者來源于各地區(qū)的研發(fā)投入或者來源于專業(yè)技術(shù)人才的積累及其密度?？臻g中間投入品可得性的參數(shù)估計盡管不及技術(shù)溢出顯著，但其正參數(shù)估計說明城市間產(chǎn)業(yè)鏈上下游間的投入—產(chǎn)出聯(lián)系是空間相互作用的重要方式，這種作用方式使經(jīng)濟活動在空間上呈現(xiàn)連續(xù)成片的分布格局。與空間技術(shù)外溢和中間品可得性不同，空間專業(yè)化勞動力可得性（lnLS）的參數(shù)估計與預期不符，該指標越大表示鄰市的專業(yè)化程度越高，對其他城市能源效率的抑制作用越強。

目前幾乎所有文獻均支持產(chǎn)業(yè)集聚有利于改進能源利用效率的觀點[9-10]，而本文不僅同意以上觀點，而且認為經(jīng)濟活動空間集聚對能源效率的影響并不必然是促進作用，而是最終取決于以上兩種力量的綜合效應(yīng)。以面板FGLS的估計結(jié)果為例，能源效率對于空間技術(shù)外溢和中間投入可得性的綜合彈性系數(shù)為0.072 4，對于空間專業(yè)化勞動力的彈性系數(shù)為-0.007 2，從而由空間關(guān)聯(lián)性引起的凈集聚效應(yīng)為0.065 2實際上采用FE（個體效應(yīng)）和FE（雙向效應(yīng)）模型的估計結(jié)果也會算出類似的結(jié)論，但本文的計量檢驗結(jié)果顯示面板FGLS的估計結(jié)果最有效。。可見經(jīng)濟活動空間集聚對能源效率具有正的凈集聚效應(yīng)，且該促進作用主要通過空間技術(shù)外溢和中間投入品的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)來實現(xiàn)。

3.2 對八大地區(qū)的面板FGLS估計結(jié)果

由于各地區(qū)經(jīng)濟空間結(jié)構(gòu)差異明顯，不同的空間因素在各地區(qū)對能源效率的作用方式和大小都可能存在顯著差異。為此，我們采用國務(wù)院發(fā)展研究中心發(fā)布的《中國中長期發(fā)展的重要問題（2006-2020）》中八大綜合經(jīng)濟區(qū)的劃分，對不同區(qū)域的城市樣本分別進行估計。分地區(qū)城市樣本的FGLS估計結(jié)果見表2。

我們重點考察城市自身及其它城市空間集聚變量的作用。東北地區(qū)的各空間變量中只有區(qū)際人際溝通的技術(shù)溢出（即本文的第二個技術(shù)溢出指標，TS2）顯著促進能源效率的改善，而其他空間變量卻不顯著。這意味著東北地區(qū)作為我國重要的重工業(yè)基地，歷史上積累的豐富專業(yè)技術(shù)人才及其區(qū)間流動有利于地區(qū)要素生產(chǎn)率的提高，然而其偏低的產(chǎn)業(yè)專業(yè)化水平和滯后的中間品（尤其是現(xiàn)代生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)）市場使得專業(yè)化勞動力和中間品空間可得性并未對當?shù)啬茉葱十a(chǎn)生明顯影響；同時區(qū)際研發(fā)的技術(shù)溢出未通過檢驗的參數(shù)估計還反映了東北地區(qū)利用現(xiàn)代技術(shù)改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的力度和速度依然落后于現(xiàn)實的需要。北部沿海地區(qū)空間研發(fā)的技術(shù)溢出（lnTS1）和中間投入可得性（lnPS）顯著促進了能源效率的提高，但空間專業(yè)化勞動力（lnLS）對鄰近城市的能源效率具有顯著的抑制作用；值得注意的是盡管該地區(qū)區(qū)際溝通的技術(shù)溢出的負參數(shù)估計不顯著，但可能反映了該地區(qū)專業(yè)技術(shù)人才主要集中幾個大型城市（比如北京、天津、青島、濟南等）、具有明顯的極化特征，不利于其他地區(qū)能源效率的提高。東部沿海和南部沿海地區(qū)空間變量的參數(shù)估計相似，中間投入品可得性、區(qū)際研發(fā)和人際溝通的技術(shù)溢出均對當?shù)啬茉葱示哂酗@著促進作用，而專業(yè)化勞動力具有不顯著的負參數(shù)估計，這說明東南部沿海地區(qū)城市間的相互作用可能更多地體現(xiàn)為互補性而非競爭性。顯然，我國東部和南部沿海地區(qū)不僅城市規(guī)模大，而且密度高、交通方便，產(chǎn)業(yè)集聚在城市間的溢出效應(yīng)顯著，各級城市都能比較便捷地獲得勞動力、資本、技術(shù)和市場，因而互補性更甚于競爭性。黃河中游和長江中游地區(qū)空間集聚變量的參數(shù)估計與全國樣本的估計結(jié)果基本一致（盡管顯著性有所差異），能源效率既受到空間技術(shù)溢出和中間投入品可得性的正向影響，也受到鄰區(qū)專業(yè)化勞動力的負面作用。在大西南經(jīng)濟區(qū)，能源效率提升主要得益于中間投入的空間外部性和區(qū)際溝通的技術(shù)溢出，但受到鄰近城市專業(yè)化勞動力可得性的負面影響。大西北經(jīng)濟區(qū)城市能源效率同樣受到鄰區(qū)專業(yè)化勞動力的負面影響，但不同的是，該區(qū)能源效率的提高僅得益于區(qū)際研發(fā)的技術(shù)溢出。由此可見，我國不同各地區(qū)能源效率受到的空間集聚外部性的影響方式、作用效果各不相同。

3.3 空間集聚外部性對能源效率影響的分位數(shù)估計結(jié)果

固定效應(yīng)的FGLS模型分析了空間集聚外部性（G）對能源效率EP的條件期望值E（EP︱G）的作用，實際上反映了空間外部性對能源效率的平均邊際影響，但均值回歸結(jié)果難以體現(xiàn)空間外部性對整個條件分布的影響。本文以0.1，0.25，0.5，0.75和0.9為五個代

表性分位點，并引入城市和年份虛擬變量來控制固定效應(yīng)，采用線性規(guī)劃方法進行估計，估計結(jié)果見表3限于篇幅，本文未列出城市和年份虛擬變量的參數(shù)估計。。

表3顯示分位數(shù)估計結(jié)果多數(shù)情況下與預期基本一致，但不同分位點的系數(shù)大小和變化趨勢不同。鄰近地區(qū)專業(yè)化勞動力供給對當?shù)啬茉葱实挠绊懺诟鞣治稽c上均顯著為負，且對能源效率的影響隨分位數(shù)的增加表現(xiàn)出先增后減的趨勢，說明鄰區(qū)專業(yè)化勞動力對能源效率條件分布中間部分的抑制作用大于對兩端部分的影響。鄰區(qū)中間投入或服務(wù)可得性的參數(shù)估計多數(shù)情況下顯著為正且隨著分位數(shù)增加亦呈現(xiàn)出先增后減的變化趨勢，說明生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚規(guī)模與能源效率之間存在倒U型關(guān)系。根據(jù)本文理論機制，作為中間投入的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在空間中的集聚有利于降低城市下游廠商的生產(chǎn)成本、提高要素生產(chǎn)率。而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚規(guī)模偏低不足以滿足制造業(yè)部門降低成本的需要時，其對要素生產(chǎn)率的影響是有限的；隨著生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)規(guī)模的擴大，下游廠商在低成本的驅(qū)使下不斷向城市集聚，集聚經(jīng)濟和規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)的充分發(fā)揮有利于要素生產(chǎn)率快速提高；然而下游廠商的集聚也會促進中間廠商數(shù)量的增加，不僅廠商間競爭效應(yīng)加強，而且中間服務(wù)部門的集聚規(guī)模也會超過城市制造業(yè)需要的合理范圍，從而中間服務(wù)部門集聚的規(guī)模效益降低。區(qū)際研發(fā)的技術(shù)溢出（lnTS1）的參數(shù)估計隨著能源效率由低分位點向高分位點變化具有先降低后增加的U型變化趨勢，意味著鄰近地區(qū)研發(fā)投入對能源效率相對較低或較高的城市更有利。區(qū)際人際溝通的技術(shù)溢出（lnTS2）的對能源效率邊際貢獻隨分位數(shù)增加亦呈現(xiàn)先增后減的倒U型趨勢。區(qū)際人際溝通的技術(shù)溢出與區(qū)域人才密度有關(guān)，能源效率較低的城市專業(yè)人才密度較低，人們之間較少的接觸、交流的機會導致技術(shù)溢出效應(yīng)較小；隨著專業(yè)技術(shù)人才密度的增加，技術(shù)效應(yīng)和能源效率在不斷提高，同時由集聚引起的擁擠效應(yīng)也在不斷增加，當能源效率達到一定程度，技術(shù)溢出效應(yīng)增長速度低于擁擠效應(yīng)時，更密集的技術(shù)人才密度將導致能源效率增長趨緩。因而區(qū)際人際溝通的技術(shù)外溢對能源效率邊際貢獻的最終變化取決于兩種力量的對比，從而區(qū)際溝通的技術(shù)外溢對能源效率的影響在能源效率較低或較高時較小而當能源效率條件分布處于中間部分時較大。

4 結(jié)論與啟示

4.1 主要結(jié)論

本文以馬歇爾集聚經(jīng)濟理論為基礎(chǔ)構(gòu)建空間集聚外部性指標和計量模型，并運用2003-2011年城市面板數(shù)據(jù)檢驗了空間外部性對能源效率的影響。估計結(jié)果顯示，城市能源效率除與本身集聚因素有關(guān)外，還受到空間中100 km范圍內(nèi)其他城市專業(yè)化勞動力、中間投入和技術(shù)溢出效應(yīng)的影響，其中，中間投入的空間可得性和空間技術(shù)外溢對能源效率具有顯著促進作用，而鄰近地區(qū)專業(yè)化勞動力可得性卻不利于當?shù)啬茉葱实奶岣摺?/p>

經(jīng)濟活動空間集聚對能源效率具有正的凈集聚效應(yīng)，且該促進作用主要通過空間技術(shù)外溢和中間投入品的規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)來實現(xiàn)。空間集聚外部性對各地區(qū)能源效率的綜合效應(yīng)均為正，但各地區(qū)不同集聚外部性對能源效率的作用渠道和影響效果不同。隨分位數(shù)的增加，專業(yè)化勞動力可得性、中間投入和服務(wù)可得性和區(qū)際溝通的技術(shù)溢出對能源效率的邊際貢獻呈現(xiàn)出先增后降的倒U型變化趨勢，而區(qū)際研發(fā)的技術(shù)溢出則表現(xiàn)出先降后增的U型變化趨勢。

4.2 政策啟示

以上結(jié)論對于提高各地區(qū)能源效率、促進節(jié)能減排與區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展具有明顯的政策含義。

首先，由于城市能源效率除與本身集聚因素有關(guān)外，還受到空間中其他城市專業(yè)化勞動力、中間投入和技術(shù)溢出效應(yīng)的影響，因而促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展同時也是實現(xiàn)節(jié)能減排、提高能源效率的過程，各地區(qū)在培育新的集聚中心或增長極和制定區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略時應(yīng)綜合考慮各方面因素，統(tǒng)籌規(guī)劃、合理布局，充分利用城市之間以及城市與其腹地之間在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、市場需求偏好等方面的互補性因勢利導，促進要素、技術(shù)、產(chǎn)品在城市之間自由流動和產(chǎn)業(yè)的有序轉(zhuǎn)移，擴大經(jīng)濟活動在空間中的集聚經(jīng)濟和規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)形成優(yōu)勢互補、互動合作的良性區(qū)域發(fā)展格局。

其次，由于空間集聚外部性對能源效率的影響在不同地區(qū)和不同的分位區(qū)間具有不同的變化趨勢，因而各地區(qū)應(yīng)統(tǒng)籌考慮當?shù)啬茉葱适艿降目臻g作用方式以及這種空間作用方式在不同的能源分位區(qū)間可能產(chǎn)生的具體影響，因地制宜地安排經(jīng)濟活動空間分布和制定節(jié)能減排政策。以北部沿海地區(qū)為例，通過表2我們知道，該地區(qū)能源效率主要得益于區(qū)際研發(fā)的技術(shù)溢出和中間投入空間可得性，但卻受到鄰區(qū)專業(yè)化勞動力的抑制作用；而通過表3我們可以獲得該地區(qū)能源效率受到的每種空間外部性在不同分位區(qū)間的作用效果。因而我們可首先對北部沿海各城市能源效率進行排位，并針對該地區(qū)不同分位點的城市制定不同的經(jīng)濟活動區(qū)位和能源政策。比如為了提高能源效率處在低分位點城市的能源利用效率，可以在保證這些城市與其他城市投入產(chǎn)出聯(lián)系的基礎(chǔ)上，更加突出當?shù)睾袜徑貐^(qū)研發(fā)投入（加大科研支出、促進技術(shù)進步等）對能源

效率的作用由于隨著能源效率分位點的增加，空間中間投入可得性與專業(yè)化勞動力可得性的邊際貢獻具有先增加后減少的倒U型趨勢，而研發(fā)支出的技術(shù)溢出效應(yīng)具有先降低后增加的U型趨勢，因而對北部沿海低分位點的城市來說，為了盡量降低鄰區(qū)專業(yè)化勞動力的抑制作用，同時發(fā)揮集聚經(jīng)濟的最大促進作用，需要在保證中間投入空間可得性基礎(chǔ)上更加突出研發(fā)投入的空間作用。。

（編輯：常 勇）

參考文獻（References）

[1]魏楚， 沈滿洪. 能源效率及其影響因素：基于DEA的實證分析[J]. 管理世界， 2007，（8）： 66-76.[Wei Chu， Shen Manhong. The Energy Efficiency and Its Influencing Factors： Empirical Analysis Based on DEA[J]. Management World， 2007，（8）：66-76.]

[2]Marshall A. Principles of Economics： An Introductory Volume（M）. London： Macmillan， 1961.

[3]Flyer F，Shaver J M. Location Choices Under Agglomeration Externalities and Strategic Interaction[R]// Baum J A C，Sorenson O. Geography and Strategy. Oxford，UK：Elsevier JAI，Amsterdam， 2003， 20： 193-213.

[4]Head K，Ries J， Swenson D. Agglomeration Benefits and Location Choice： Evidence from Japanese Manufacturing Investments in the United States[J]. Journal of International Economics， 1995，38： 223-247.

[5]Olson K. Strategic Clustering[J]. Executive Excellence， 1998， 15（12）： 16-24.

[6]Feser E J. Tracing the Sources of Local External Economies[J]. Urban Studies， 2002， 39（13）：2485-2506.

[7]Drucker J， Feser E. Regional Industrial Structure and Agglomeration Economies： An Analysis of Productivity in Three Manufacturing Industries[J]. Regional Science and Urban Economics， 2012， 42：1-14.

[8]Ke Shanzi. Agglomeration， Productivity and Spatial Spillovers Across Chinese Cities[J]. The Annals of Regional Science， 2010， 45（1）：157-179.

[9]李思慧. 產(chǎn)業(yè)集聚、人力資本與企業(yè)能源效率：以高新技術(shù)企業(yè)為例[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟， 2011，（9）： 128-134.[Li Sihui. Industrial Agglomeration， Human Capital and Firm Energy Efficiency：Taking High and New Tech Enterprises as an Example[J]. Finance & Trade Economics， 2011，（9）： 128-134.]

[10]師博， 沈坤榮. 城市化、產(chǎn)業(yè)集聚與EBM能源效率[J]. 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究， 2012，（6）： 10-16.[Shi Bo， Shen Kunrong. Urbanization， Industrial Agglomeration and EBM Energy Efficiency[J]. Industrial Economics Research， 2012，（6）： 10-16.]

[11]OSullivan A. Urban Economics [M]. Boston， MA： Irwin McGraw Hill/Irwin， 2009.

[12]Ke Shanzi， Feser E. Count on the Growth Pole Strategy for Regional Economic Growth？ Spreadbackwash Effects in Greater Central China[J]. Regional Studies， 2010， 44（9）： 1131-1147.

[13]Kambara T. The Energy Situation in China[J]. The China Quarterly， 1992，（131）： 608-636.

[14]魏楚， 沈滿洪. 結(jié)構(gòu)調(diào)整能否改善能源效率：基于中國省級數(shù)據(jù)的研究[J]. 世界經(jīng)濟， 2008，（11）： 77-85.[Wei Chu， Shen Manhong. Can Structural Adjustment Changes Energy Efficiency： A Study Based on Provincial Panel Data[J]. World Economy， 2008，（11）： 77-85.]

[15]Pietro F. Peretto， Energy Taxes and Endogenous Technological Change[J]. Journal of Environmental Economics and Management， 2009，57：269-283.

[16]陳敏，桂琦寒，陸銘，等. 中國經(jīng)濟增長如何持續(xù)發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)？[J]. 經(jīng)濟學（季刊），2007，7（1）：125-150.[Chen Min， Gui Qihan， Lu Ming， et al. How to Maintain Chinas High Growth Rate via Scale Economy？[J]. China Economic Quarterly， 2007，7（1）：125-150.]

[17]韓峰， 柯善咨. 追蹤我國制造業(yè)集聚的空間來源：基于馬歇爾外部性與新經(jīng)濟地理的綜合視角[J]. 管理世界， 2012，（10）： 55-70.[Han Feng， Ke Shanzi. Tracing the Spatial Sources of Manufacturing Agglomeration： Based on the Comprehensive View of Marshallian Externalities and New Economic Geography[J]. Management World， 2012，（10）： 55-70.]

[11]OSullivan A. Urban Economics [M]. Boston， MA： Irwin McGraw Hill/Irwin， 2009.

[12]Ke Shanzi， Feser E. Count on the Growth Pole Strategy for Regional Economic Growth？ Spreadbackwash Effects in Greater Central China[J]. Regional Studies， 2010， 44（9）： 1131-1147.

[13]Kambara T. The Energy Situation in China[J]. The China Quarterly， 1992，（131）： 608-636.

[14]魏楚， 沈滿洪. 結(jié)構(gòu)調(diào)整能否改善能源效率：基于中國省級數(shù)據(jù)的研究[J]. 世界經(jīng)濟， 2008，（11）： 77-85.[Wei Chu， Shen Manhong. Can Structural Adjustment Changes Energy Efficiency： A Study Based on Provincial Panel Data[J]. World Economy， 2008，（11）： 77-85.]

[15]Pietro F. Peretto， Energy Taxes and Endogenous Technological Change[J]. Journal of Environmental Economics and Management， 2009，57：269-283.

[16]陳敏，桂琦寒，陸銘，等. 中國經(jīng)濟增長如何持續(xù)發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)？[J]. 經(jīng)濟學（季刊），2007，7（1）：125-150.[Chen Min， Gui Qihan， Lu Ming， et al. How to Maintain Chinas High Growth Rate via Scale Economy？[J]. China Economic Quarterly， 2007，7（1）：125-150.]

[17]韓峰， 柯善咨. 追蹤我國制造業(yè)集聚的空間來源：基于馬歇爾外部性與新經(jīng)濟地理的綜合視角[J]. 管理世界， 2012，（10）： 55-70.[Han Feng， Ke Shanzi. Tracing the Spatial Sources of Manufacturing Agglomeration： Based on the Comprehensive View of Marshallian Externalities and New Economic Geography[J]. Management World， 2012，（10）： 55-70.]

[11]OSullivan A. Urban Economics [M]. Boston， MA： Irwin McGraw Hill/Irwin， 2009.

[12]Ke Shanzi， Feser E. Count on the Growth Pole Strategy for Regional Economic Growth？ Spreadbackwash Effects in Greater Central China[J]. Regional Studies， 2010， 44（9）： 1131-1147.

[13]Kambara T. The Energy Situation in China[J]. The China Quarterly， 1992，（131）： 608-636.

[14]魏楚， 沈滿洪. 結(jié)構(gòu)調(diào)整能否改善能源效率：基于中國省級數(shù)據(jù)的研究[J]. 世界經(jīng)濟， 2008，（11）： 77-85.[Wei Chu， Shen Manhong. Can Structural Adjustment Changes Energy Efficiency： A Study Based on Provincial Panel Data[J]. World Economy， 2008，（11）： 77-85.]

[15]Pietro F. Peretto， Energy Taxes and Endogenous Technological Change[J]. Journal of Environmental Economics and Management， 2009，57：269-283.

[16]陳敏，桂琦寒，陸銘，等. 中國經(jīng)濟增長如何持續(xù)發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)？[J]. 經(jīng)濟學（季刊），2007，7（1）：125-150.[Chen Min， Gui Qihan， Lu Ming， et al. How to Maintain Chinas High Growth Rate via Scale Economy？[J]. China Economic Quarterly， 2007，7（1）：125-150.]

[17]韓峰， 柯善咨. 追蹤我國制造業(yè)集聚的空間來源：基于馬歇爾外部性與新經(jīng)濟地理的綜合視角[J]. 管理世界， 2012，（10）： 55-70.[Han Feng， Ke Shanzi. Tracing the Spatial Sources of Manufacturing Agglomeration： Based on the Comprehensive View of Marshallian Externalities and New Economic Geography[J]. Management World， 2012，（10）： 55-70.]