黃志基，賀燦飛

(北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院，北京100871;北京大學(xué)－林肯研究院城市發(fā)展與土地政策研究中心，北京100871)

一、引言

改革開放以來，我國制造業(yè)跨入高速發(fā)展時期，尤其是加入“WTO”以后，發(fā)展更為迅速，在很多制造業(yè)領(lǐng)域占據(jù)了較大的生產(chǎn)和市場份額。2000年，我國的工業(yè)總產(chǎn)值約為4萬億元;到2010年，工業(yè)總產(chǎn)值實現(xiàn)16萬億元，十年實現(xiàn)總產(chǎn)值翻兩番。經(jīng)濟(jì)學(xué)界對于中國經(jīng)濟(jì)高速增長的解釋主要有兩種，一種認(rèn)為中國經(jīng)濟(jì)增長模式采用的是“自下而上”的自主式改革策略，其本質(zhì)是一個不斷學(xué)習(xí)、改進(jìn)和創(chuàng)新的過程［1－2］;另一種解釋則著眼于體制變化，認(rèn)為中國經(jīng)濟(jì)高速增長僅是一系列制度創(chuàng)新的結(jié)果，其實質(zhì)則是“東亞發(fā)展模式”的延伸［3］。美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家保羅·克魯格曼(Paul Krugman)撰文指出，東亞的經(jīng)濟(jì)增長完全可以用要素投入的增加來解釋，全要素生產(chǎn)率沒有貢獻(xiàn)，因此，他推斷在東亞經(jīng)濟(jì)的增長中沒有技術(shù)進(jìn)步的成分，不存在所謂的“東亞奇跡”［4］?？唆敻衤倪@一論點引發(fā)了關(guān)于東亞經(jīng)濟(jì)增長模式的爭論，也引起了國內(nèi)外學(xué)界對中國經(jīng)濟(jì)增長模式和經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的熱烈討論。許多研究沿襲了全要素生產(chǎn)率的分析方法，使之成為考察我國經(jīng)濟(jì)增長來源的重要指標(biāo)，用于判斷現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式的可持續(xù)性。

全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，以下簡稱TFP)是生產(chǎn)活動在某一特定時間內(nèi)的效率，是用來衡量單位總投入的總產(chǎn)量的生產(chǎn)率指標(biāo)。全要素生產(chǎn)率常被視為科技進(jìn)步的指標(biāo)，是衡量一個國家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量和技術(shù)進(jìn)步、管理效率水平的重要標(biāo)志［5］。TFP分析的核心在于考察經(jīng)濟(jì)增長的質(zhì)量，由于這種方法將TFP定義為投入要素之外影響經(jīng)濟(jì)增長的各種要素，因而TFP的增長反映了技術(shù)進(jìn)步、制度變革、結(jié)構(gòu)演化等非投入要素。而這些因素目前被視為是決定各國或各地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)增長差異的主要因素［6］。由此，對不同國家或地區(qū)之間的TFP檢驗，也就成為跨國或跨地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長分析的重點之一。本研究以2005至2007年《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》為基礎(chǔ)，基于OP方法［7］對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行全新估計［8］，研究城市制造業(yè)TFP的空間溢出效應(yīng)及其影響因素，探討制造業(yè)創(chuàng)新投入對中國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的作用機理。

二、城市創(chuàng)新、外部性與TFP溢出效應(yīng)

全要素生產(chǎn)率(TFP)是總產(chǎn)出的增長率與各要素投入增長率加權(quán)平均和(權(quán)重為各要素投入的產(chǎn)出彈性)的差額，它通常可以被理解為技術(shù)進(jìn)步或制度變化等非生產(chǎn)型投入要素的貢獻(xiàn)。Solow于1957年發(fā)表了《技術(shù)變化和總量生產(chǎn)函數(shù)》，被認(rèn)為是研究全要素生產(chǎn)率的開山之作。該研究把總產(chǎn)出看作是資本、勞動兩大投入要素的函數(shù)，從總產(chǎn)出增長中扣除資本、勞動力帶來的產(chǎn)出增長，所得到的余值作為技術(shù)進(jìn)步對產(chǎn)出的貢獻(xiàn)。他的研究表明，美國在1909－1949年間的經(jīng)濟(jì)增長中，80%以上歸結(jié)為技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果，即索洛余值(Solow's Residual)［9］。諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獲得者Denison(1962)在其著作《美國經(jīng)濟(jì)增長的源泉》一書中，對美國經(jīng)濟(jì)增長的因素進(jìn)行了詳細(xì)分析［10］。Denison把經(jīng)濟(jì)增長歸因于生產(chǎn)要素的投入導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)增長和生產(chǎn)率提高導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)增長。同時，Denison還估計了未來生產(chǎn)率的提高主要是由知識進(jìn)步的提高導(dǎo)致的，知識進(jìn)步對于經(jīng)濟(jì)增長的重要性愈來愈顯著。他認(rèn)為，Solow測量的技術(shù)進(jìn)步之所以存在一個較大的TFP增長率，主要是由于對投入增長率的低估造成的，而這種低估又是由于對資本和勞動兩種投入要素的同質(zhì)性假設(shè)造成的［11］。之后的研究，大多認(rèn)為知識進(jìn)步、技術(shù)進(jìn)步是經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉，全要素生產(chǎn)率(TFP)作為衡量經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的指標(biāo)被不斷接受和深化。

現(xiàn)有文獻(xiàn)從創(chuàng)新活動、規(guī)模效應(yīng)、人力資本、集聚外部性、基礎(chǔ)設(shè)施、對外貿(mào)易和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等城市特征，考察了城市TFP增長的影響因素［5］，其中研究創(chuàng)新活動對城市TFP增長的影響成為焦點。Bronzini(2009)對意大利全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估算，得出R＆D投入對提升全要素生產(chǎn)率具有積極作用［12］。陶長琪和齊亞偉(2010)測算了中國1987－2007年28個省區(qū)的全要素生產(chǎn)率的變動，發(fā)現(xiàn)R＆D投入對技術(shù)效率的改善有顯著正向影響［13］。然而，并不是所有的研究都得到一致的結(jié)論。李賓(2010)測定了國內(nèi)研發(fā)和國外技術(shù)溢出對中國TFP的影響。他在分析的過程中，考慮到了序列平穩(wěn)性、內(nèi)生性、殘差序列相關(guān)性等細(xì)節(jié)，其研究結(jié)果支持了國內(nèi)研發(fā)對TFP的提高沒有起到應(yīng)有的促進(jìn)作用，甚至起著阻礙作用的質(zhì)疑［14］。羅亞非等(2010)通過國際比較，也發(fā)現(xiàn)多數(shù)國家的研發(fā)創(chuàng)新主要依靠規(guī)模效率推動，而中國的技術(shù)進(jìn)步效率不高，應(yīng)該逐步提高研發(fā)投入的規(guī)模［15］。

創(chuàng)新活動對城市TFP增長的影響，不僅在于創(chuàng)新投入總量和強度，創(chuàng)新投入在產(chǎn)業(yè)間的多元化也是重要影響因素。其理論依據(jù)來源于MAR外部性和Jacobs外部性。新經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為城市外部性帶來的知識溢出是經(jīng)濟(jì)增長與發(fā)展的基本特征，人們的知識可得性是城市創(chuàng)新與創(chuàng)意的核心因素［16］。MAR外部性強調(diào)知識溢出發(fā)生在同一個產(chǎn)業(yè)內(nèi)部，單個產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)增長。而Jacobs外部性認(rèn)為大多數(shù)重要的知識轉(zhuǎn)移發(fā)生在跨產(chǎn)業(yè)之間，城市的產(chǎn)業(yè)多元化比專業(yè)化更有利于創(chuàng)新，面臨多元化環(huán)境的產(chǎn)業(yè)將實現(xiàn)更快增長［17］。Jan Fagerbeg(2000)利用1973－1990年期間39個國家24個行業(yè)的數(shù)據(jù)，分析了專業(yè)化和結(jié)構(gòu)變化對生產(chǎn)率增長的影響。結(jié)果表明，結(jié)構(gòu)變化并不導(dǎo)致生產(chǎn)率的必然變化，但致力于發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的國家，將比其他國家具有更高的生產(chǎn)率［18］。大量的實證研究試圖驗證MAR外部性和Jacobs外部性對經(jīng)濟(jì)增長和創(chuàng)新的影響，但這些實證研究并沒有得出一致的結(jié)論［19－20］。

全要素生產(chǎn)率所代表的技術(shù)進(jìn)步是否具有空間溢出效應(yīng)，也是現(xiàn)有研究關(guān)注的重點。新增長理論認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步是增長的重要源泉，而技術(shù)進(jìn)步主要來源于自主創(chuàng)新和技術(shù)擴散兩種方式。在日益加速的區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程中，一個地區(qū)或城市的技術(shù)進(jìn)步程度不僅要受到區(qū)域內(nèi)自主創(chuàng)新活動的影響，同時也受到區(qū)域之間技術(shù)擴散因素的影響。Bronzini(2009)發(fā)現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)率的增長與周邊地區(qū)的研發(fā)活動和公共設(shè)施建設(shè)具有正相關(guān)性［12］。也有研究表明，技術(shù)專業(yè)化或多樣化程度，以及城市創(chuàng)新率存在著顯著的空間自相關(guān)性［21］。

總之，新增長理論強調(diào)技術(shù)進(jìn)步對經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的積極作用。本文探討在經(jīng)濟(jì)快速增長背景下，技術(shù)擴散與創(chuàng)新投入如何影響中國城市全要素生產(chǎn)率的增長，進(jìn)而影響城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。同時，本文利用中國2005至2007年《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》數(shù)據(jù)，探討了創(chuàng)新投入多樣化或?qū)I(yè)化如何影響城市全要素生產(chǎn)率的增長。

三、數(shù)據(jù)與方法

本研究使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是由國家統(tǒng)計局維護(hù)的《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》。該數(shù)據(jù)庫由國家統(tǒng)計局建立，它的數(shù)據(jù)主要來自于樣本企業(yè)提交給當(dāng)?shù)亟y(tǒng)計局的年報匯總。該數(shù)據(jù)庫的全稱為“全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫”，其樣本范圍為全部國有工業(yè)企業(yè)以及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)，其統(tǒng)計單位為企業(yè)法人。這里的“工業(yè)”統(tǒng)計口徑包括“國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類”中的“采掘業(yè)”、“制造業(yè)”以及“電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)”三個門類，主要是制造業(yè)(占90%以上)。這里的“規(guī)模以上”要求企業(yè)每年的主營業(yè)務(wù)收入(即銷售額)在500萬元及其以上。2005年、2006年、2007年數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計的制造業(yè)企業(yè)個數(shù)分別為25.11萬、27.88萬、31.24萬。

本研究主要對象為城市全要素生產(chǎn)率，由企業(yè)全要素生產(chǎn)率加權(quán)求和得到，權(quán)重為企業(yè)的從業(yè)人員［22－23］。企業(yè)全要素生產(chǎn)率的估計，源于《地理與中國出口企業(yè)“生產(chǎn)率之謎”》［8］。楊汝岱等(2012)系統(tǒng)整理了《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》，對企業(yè)級數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的校核和調(diào)整［8］。在此基數(shù)上，通過非平衡面板數(shù)據(jù)構(gòu)建、資本變量處理和價格指數(shù)處理等步驟，得到估計企業(yè)全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。在企業(yè)全要素生產(chǎn)率估計方面，選擇OP方法［7］進(jìn)行估計。OP方法是一種半?yún)?shù)估計，較傳統(tǒng)使用的OLS方法來估計全要素生產(chǎn)率有兩大優(yōu)勢，一是規(guī)避聯(lián)立性(simultaneity)所引起的內(nèi)生性，二是規(guī)避樣本選擇偏差(selection bias)所導(dǎo)致的內(nèi)生性。用OP方法估計企業(yè)全要素生產(chǎn)率的表達(dá)式為:

其中企業(yè)的工業(yè)增加值為VA，資本為K(企業(yè)的固定資產(chǎn)凈值年平均余額)，勞動力為L(全部從業(yè)人員年平均人數(shù))。

創(chuàng)新活動對城市TFP的影響是本研究主要考察的因素。對創(chuàng)新活動的研究，大量文獻(xiàn)采用了授予專利數(shù)來衡量區(qū)域的創(chuàng)新產(chǎn)出。由于本研究是基于地市層面，而地市層面的專利數(shù)據(jù)難以收集，即使能夠從省級統(tǒng)計年鑒上獲得某些省區(qū)的數(shù)據(jù)，也由于統(tǒng)計口徑不一致，從而導(dǎo)致無法進(jìn)行比較。因此，本研究主要從《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》所報告的企業(yè)研發(fā)投入經(jīng)費，統(tǒng)計得到城市制造業(yè)研發(fā)投入，衡量城市制造業(yè)創(chuàng)新活動的水平。衡量創(chuàng)新投入的指標(biāo)包括:城市研發(fā)總投入、城市研發(fā)投入強度和城市研發(fā)投入多樣化程度。城市研發(fā)總投入由制造業(yè)企業(yè)的研發(fā)投入經(jīng)費加總得到;城市研發(fā)投入強度用城市研發(fā)總投入與制造業(yè)營業(yè)收入之比來衡量;城市研發(fā)投入多樣化程度用泰爾系數(shù)(Theil＇s relative entropy)來衡量［21］。泰爾系數(shù)的表達(dá)式如下:

其中，T為泰爾系數(shù)，n為城市中產(chǎn)業(yè)的個數(shù);CREATEi表示第i類產(chǎn)業(yè)的研發(fā)投入;μ表示城市中所有產(chǎn)業(yè)平均的研發(fā)投入。泰爾系數(shù)的取值范圍在0－1之間。若所有的研發(fā)投入平均分配于各個產(chǎn)業(yè)中，則泰爾系數(shù)為0，說明研發(fā)投入趨于多樣化;若所有的研發(fā)投入集中于1個產(chǎn)業(yè)，則泰爾系數(shù)為1，說明研發(fā)投入趨于專業(yè)化。為了考察研發(fā)投入在制造業(yè)產(chǎn)業(yè)不同層面的分配情況，本研究分別計算了2位數(shù)、3位數(shù)、4位數(shù)產(chǎn)業(yè)的泰爾系數(shù)，分別用Theil_2，Theil_3，Theil_4表示。根據(jù)新增長理論，創(chuàng)新活動是推動經(jīng)濟(jì)增長的重要因素，因此，我們預(yù)期研發(fā)總投入和研發(fā)投入強度對城市TFP的增長有正向影響。城市創(chuàng)新的多樣化，有利于城市化經(jīng)濟(jì)，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，因此，預(yù)期泰爾系數(shù)對城市TFP增長有負(fù)向影響，即多樣化更有利于城市TFP增長。

本研究還探討了市場化、全球化、集聚經(jīng)濟(jì)以及地方力量對城市TFP增長的影響。市場化力量是轉(zhuǎn)型期中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要作用力，市場化程度的提高有利于企業(yè)的競爭，從而推動城市TFP增長。市場化用非國有資本占比(Non－nation ratio)來衡量，預(yù)期為正向影響。全球化力量在推動中國經(jīng)濟(jì)增長方面具有重要的作用，尤其是中國加入“WTO”以后，中國已全面融入世界經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程。本文用FDI占GDP比重(FDI_GDP)來衡量一個城市全球化影響的程度，預(yù)期為正向影響。集聚經(jīng)濟(jì)通過知識溢出、中間投入品的分享以及降低交易成本等途徑，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。本研究用人口密度(lndensity)來衡量集聚經(jīng)濟(jì)，并預(yù)期為正向影響。中國改革開放伴隨著經(jīng)濟(jì)分權(quán)的增強，地方力量在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面起著越來越重要的作用。本文用地方財政支出占GDP比重(Fisc_out_GDP)來衡量地方政府力量，預(yù)期為正向影響。最后，本研究還控制了人力資本和交通通達(dá)性兩個變量，分別用每千人擁有的高等教育在校人數(shù)(Edu_capita)和客運總量(Lntransportion_p)衡量。地級市層面的數(shù)據(jù)主要來源于相應(yīng)年份的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》。

如前文所述，區(qū)別于以往研究，本文關(guān)注城市之間的相互影響帶來的外部性，而傳統(tǒng)的OLS方法并不合適，因此，本文選用空間回歸模型進(jìn)行計量分析［24］。通常使用的空間回歸模型有空間滯后模型(SDM)和空間誤差模型(SEM)?？臻g滯后模型的表達(dá)式為:Y=ρWY+∑βX+ε，其中ρ和β為系數(shù)，ε為殘差，WY為空間滯后變量，X為自變量，模型含義為空間單元的經(jīng)濟(jì)增長受到該空間單元自身因素(∑βX)和周邊空間單元經(jīng)濟(jì)增長(WY)的影響?？臻g誤差模型為Y=∑βX+ε，其中∈=λWε+μ該模型認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長是由非系統(tǒng)性的擾動因素導(dǎo)致，這種隨機擾動帶來的溢出即為空間外部性。判斷使用空間滯后模型還是空間誤差模型，一般通過最大似然LM—Lag檢驗及最大似然LM—Error檢驗等空間效應(yīng)檢驗來進(jìn)行［24］。最后需要說明的是關(guān)于空間權(quán)重矩陣的設(shè)置。一般來說，空間權(quán)重矩陣設(shè)置主要有兩種，一種為基于鄰接關(guān)系，包括邊鄰接(Rook Contiguity)和廣義邊鄰接(Queen Contiguity);另一種為基于距離的空間矩陣，主要包括K近鄰指數(shù)(K－Nearest Neighbor)和距離閥值(Threshold Distance)。因為本研究的單元為中國地級市，由于單元之間鄰接不規(guī)則，而且有較多未鄰接的單元，故不適宜選擇基于鄰接關(guān)系，而需選擇基于距離的空間權(quán)重矩陣設(shè)置。經(jīng)過多次比較，本文選擇d=330km作為距離閥值①選擇d=330km，是因為內(nèi)蒙古和西部地區(qū)有些地市面積太大，而距離測定是以區(qū)域中心點為起點設(shè)定，所以若距離設(shè)置小于330km，將出現(xiàn)一些地市沒有鄰接單元的情況。，以保障每個城市均有鄰接單元。

四、實證分析:中國城市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率影響機制

(一)中國城市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率和研發(fā)投入空間格局

本研究計算了2005年至2007年期間，全國286個地級市(未含拉薩)制造業(yè)平均的全要素生產(chǎn)率。結(jié)果表明，在地級市層面，城市制造業(yè)TFP表現(xiàn)出顯著的空間差異(圖1)。山東半島、東部沿海和珠三角地區(qū)是制造業(yè)全要素生產(chǎn)率比較高的地區(qū)，大部分地區(qū)TFP都大于2.5。四川、河南、內(nèi)蒙古、遼寧的部分地市的TFP也較高。東部地區(qū)的TFP水平較高，可能得益于該地區(qū)較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和比較成熟的市場機制，中國2001年加入WTO進(jìn)一步激活了東部地區(qū)的區(qū)位和制度優(yōu)勢，從而帶動了全要素生產(chǎn)率的增長。中部地區(qū)以及東北部分地區(qū)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率水平相對較低，區(qū)位劣勢、市場機制未充分發(fā)育、對外貿(mào)易不足以及規(guī)模、集聚效益未能充分實現(xiàn)可能是其主要原因。

圖1 中國286個地級市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)分布圖(2005－2007年平均)

城市研發(fā)投入強度(研發(fā)投入與營業(yè)收入之比)是衡量城市創(chuàng)新活動的重要指標(biāo)。圖2展示了2005年至2007年期間，全國286個地級市(未含拉薩)制造業(yè)平均的研發(fā)投入強度。與以往認(rèn)識不太一致的是，從總體上看，研發(fā)總投入較高的區(qū)域并沒有顯著集中于東部等發(fā)達(dá)地區(qū)，而在中西部地區(qū)分布也較為廣泛。環(huán)渤海地區(qū)除了幾個中心城市，如北京、天津、大連、濟(jì)南、青島之外，其他地級市的研發(fā)投入強度僅維持在中等水平。長三角地區(qū)的研發(fā)總投入也未能形成顯著的集中分布。而最為“異?！钡氖侵槿堑貐^(qū)的研發(fā)總投入水平，除了廣州、佛山等少數(shù)幾個地市外，其他城市都較低，這可能與珠三角地區(qū)主要從事出口加工型、勞動力密集型產(chǎn)業(yè)有關(guān)。而重慶、四川、陜西、湖北等省市的地級市研發(fā)投入強度相對較高，表現(xiàn)出與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不一致的態(tài)勢，這可能因為這些地區(qū)分布較多的國有企業(yè)，以及三線建設(shè)時期遺留下來的大量重工業(yè)企業(yè)，這些企業(yè)是國家重點支持的關(guān)系國民經(jīng)濟(jì)命脈的產(chǎn)業(yè)，因此相應(yīng)地研發(fā)投入強度也較高。

圖2 中國286個地級市制造業(yè)研發(fā)投入強度分布圖(2005－2007年平均)

本文也展示了地級市層面制造業(yè)研發(fā)總投入水平。從分布來看，北京、天津、上海和重慶四個直轄市以及廣州市的研發(fā)總投入相對較高，同時也可以看出這些大城市周邊地市的研發(fā)總投入也較高，表明存在空間相互影響效應(yīng)。另外，山東半島和東北老工業(yè)基地核心區(qū)也是研發(fā)總投入水平較高的地區(qū)。

(二)空間相關(guān)性分析

新經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，技術(shù)擴散是技術(shù)進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)增長的重要源泉。為了進(jìn)一步探析地級市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率和研發(fā)投入Theil系數(shù)是否具有空間自相關(guān)效應(yīng)，本研究運用探索性空間分析技術(shù)(ESDA)［25］，分別計算了我國地級市城市制造業(yè)TFP和Theil系數(shù)的Moran＇s I值(表1)。從計算結(jié)果來看，城市TFP的Moran＇s I值為0.2971，而且P值小于0.01，說明城市TFP具有顯著的空間自相關(guān)效應(yīng)?？疾霻heil系數(shù)，無論是哪個層級的制造業(yè)研發(fā)投入，其Theil系數(shù)均具有顯著的空間自相關(guān)效應(yīng)，而且Theil_4、Theil_3、Theil_2的Moran＇s I值表現(xiàn)出依次遞減的關(guān)系，說明制造業(yè)劃分得越細(xì)，其研發(fā)投入多樣化程度的空間自相關(guān)作用越強。

表1 我國地級市城市制造業(yè)TFP和Theil系數(shù)的Moran＇s I值和p值

為了進(jìn)一步探析各空間區(qū)域單元的自相關(guān)程度，本研究運用局部空間自相關(guān)分析技術(shù)，分別對地級市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率和研發(fā)投入Theil系數(shù)繪制了LISA集聚圖(圖3－圖5)。LISA集聚圖將區(qū)域與周邊自相關(guān)劃分為5個類型，分別為“高－高”、“低－低”、“高－低”、“低－高”以及空間自相關(guān)不顯著(P＞0.05)。“高－高”表示研究區(qū)域為高值，其周邊區(qū)域也為高值，因此研究區(qū)域為高值聚集區(qū)，具有顯著的高值空間相關(guān)性;相反，“低－低”表示研究區(qū)域為低值，其周邊區(qū)域也為低值，表明研究區(qū)域為低值聚集區(qū)，具有顯著的低值空間相關(guān)性?！案撸汀?、“低－高”為兩類特殊的區(qū)域，被稱為“熱點”(hotspot)區(qū)域?！案撸汀北硎狙芯繀^(qū)域為高值，而其周邊區(qū)域為低值;而“低－高”區(qū)域正好相反。這兩類區(qū)域有可能成為研究發(fā)現(xiàn)的重點地區(qū)。

針對中國286個地級市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)空間布局來看，“高－高”區(qū)域主要集中在山東半島城市群、以江蘇、上海、浙江為中心的長三角城市群、以廣州、深圳為中心的珠三角城市群、以及福建沿海等區(qū)域。這些區(qū)域制造業(yè)全要素生產(chǎn)率較高，表明技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的能力較強，這與它們的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是相適應(yīng)的?！暗停汀眳^(qū)域主要集中在西部的甘肅、寧夏、陜西，以及東北的黑龍江省等。“高－低”區(qū)域也有一些分布，主要在哈爾濱、長春等東北省會城市，以及西部甘肅省、東北若干地區(qū)。而“低－高”區(qū)域主要分布在中部以東部沿海地區(qū)鄰近的地級市。

圖3 中國286個地級市制造業(yè)研發(fā)總投入分布圖(2005－2007年平均)

圖4 中國286個地級市制造業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)的LISA集聚圖

圖5 中國286個地級市制造業(yè)創(chuàng)新投入Theil_2系數(shù)的LISA集聚圖

圖6 中國286個地級市制造業(yè)創(chuàng)新投入Theil_3系數(shù)的LISA集聚圖

城市制造業(yè)研發(fā)投入的Theil系數(shù)反映的是研發(fā)投入在產(chǎn)業(yè)間的多樣化或?qū)I(yè)化。Theil系數(shù)越高(即越趨近于1)，則表示研發(fā)投入越集中于少數(shù)產(chǎn)業(yè)中，體現(xiàn)出研發(fā)投入在產(chǎn)業(yè)間的專業(yè)化。如果Theil系數(shù)越低(即越趨近于0)，則表示研發(fā)投入越分散于所有產(chǎn)業(yè)中，體現(xiàn)出研發(fā)投入在產(chǎn)業(yè)間的多樣化。從圖5、圖6可以看出，不論是哪個產(chǎn)業(yè)層次的Theil系數(shù)，其空間分布差異比較明顯?！案撸摺眳^(qū)域主要分布在西部地區(qū)，如甘肅、陜西、云南、貴州、廣西等區(qū)域;而“低－低”區(qū)域主要分布在東部沿海地區(qū)，主要集中在江蘇、浙江、上海、福建和廣東等區(qū)域。結(jié)果說明，東部沿海地區(qū)的研發(fā)投入在產(chǎn)業(yè)間表現(xiàn)出多樣性，研究投入分散于比較多的產(chǎn)業(yè)門類;而西部地區(qū)的研發(fā)投入在產(chǎn)業(yè)間表現(xiàn)出專業(yè)化，研究投入集中于少數(shù)幾個產(chǎn)業(yè)門類。

(三)解釋中國城市制造業(yè)TFP空間格局

按照Anselin(2005)提供的方法，本研究首先通過計算LM值來選擇空間計量模型。主要步驟是首先判斷空間滯后模型和空間誤差模型的LM值，選擇LM值具有顯著性特征的模型繼續(xù)進(jìn)行回歸分析。若兩個模型的LM值均不顯著，則繼續(xù)判斷穩(wěn)健性LM值，選擇具有顯著性特征的模型繼續(xù)進(jìn)行回歸分析。按照這一思路，通過表2的分析可知，兩個模型的LM值均顯著，但空間滯后模型的穩(wěn)健性LM值的顯著性優(yōu)于空間誤差模型或與空間誤差模型相似。因此，本研究考慮選擇空間滯后模型進(jìn)行空間回歸分析。

本文分別應(yīng)用普通OLS模型和空間滯后模型進(jìn)行回歸分析。為了從不同方面研究創(chuàng)新投入對城市TFP增長的影響，本研究分別引入研發(fā)總投入、研發(fā)投入強度和研發(fā)投入多樣化程度(Theil_2，Theil_3，Theil_4)進(jìn)行回歸分析。以上數(shù)據(jù)均為2005年至2007年的年平均值?；貧w分析使用Geoda軟件［25］完成。

圖7 中國286個地級市制造業(yè)創(chuàng)新投入Theil_4系數(shù)的LISA集聚圖

表2 空間滯后模型和空間誤差模型的LM檢驗

模型可以很好解釋城市TFP增長的空間格局，R2達(dá)到0.45，而且通過F檢驗。多重共線性指數(shù)(Multicollinearity condition index)介于40至50之間，說明模型的多重共線性問題不嚴(yán)重，不影響統(tǒng)計回歸結(jié)果。模型中的控制變量大多顯著，能有力支撐模型的解釋力度。Lndensity的系數(shù)顯著為正，說明集聚經(jīng)濟(jì)對城市TFP的增長有顯著的促進(jìn)作用。Non－nation ratio的系數(shù)為正，說明非國有資本比重越大，城市TFP增長越快，預(yù)示著市場化有利于城市TFP增長。同時，該系數(shù)在引入研發(fā)總投入、研發(fā)投入強度的模型中顯著為正，而在引入研發(fā)投入多樣化程度的模型中顯著性較差，說明非國有資本比重變量解釋前者比解釋后者重要。FDI_GDP的系數(shù)不顯著，表明模型在控制其他變量情形下，全球化作用未能顯著促進(jìn)城市TFP的增長。Fisc_out_GDP的系數(shù)顯著為負(fù)，說明地方財政支出沒有引起城市制造業(yè)創(chuàng)新投入的增長。在中國企業(yè)普遍創(chuàng)新資金投入不充分的情況下，地方財政支出的增加可能促使制造業(yè)企業(yè)將資金轉(zhuǎn)投生產(chǎn)或銷售環(huán)節(jié)，反而降低了創(chuàng)新活動投入比例。姚洋等(2001)在分析中國工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率時，也發(fā)現(xiàn)公共研發(fā)投入對企業(yè)的效率產(chǎn)生負(fù)的影響［26］。人力資本和交通通達(dá)性變量均與城市TFP正相關(guān)，說明加大人力資本投入，以及改善基礎(chǔ)設(shè)施通達(dá)性，有利于城市TFP增長。

表3 我國地級市城市制造業(yè)TFP影響因素回歸結(jié)果(1)

統(tǒng)計結(jié)果表明，在控制相關(guān)城市特征變量的基礎(chǔ)上，城市制造業(yè)創(chuàng)新活動仍顯著影響城市制造業(yè)TFP的增長。城市制造業(yè)創(chuàng)新投入通過3個方面來加以討論。首先，引入制造業(yè)研發(fā)總投入到模型中，其系數(shù)顯著為正，說明研發(fā)總投入的增加有利于TFP增長。其次，將研發(fā)投入強度引入模型中，其系數(shù)顯著為正，說明研發(fā)投入強度越高的城市，其TFP越高，科技進(jìn)步實力越強。再次，分別引入2位數(shù)、3位數(shù)、4位數(shù)制造業(yè)的研發(fā)投入多樣化程度，即Theil_2，Theil_3，Theil_4?；貧w統(tǒng)計結(jié)果表明，Theil_2，Theil_3，Theil_4的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明研發(fā)投入的多樣化更有利于城市制造業(yè)TFP的增長，這也驗證了Jacobs外部性對中國工業(yè)增長具有更顯著的作用。值得注意的是，針對中國制造業(yè)分類，不同層級的泰爾系數(shù)，對城市制造業(yè)TFP的影響是一致的，即各個層級的研發(fā)投入多樣化均有利于城市TFP增長，這與Huallachain等(2011)［22］的發(fā)現(xiàn)不一致。后者認(rèn)為針對高層面類別技術(shù)專業(yè)化有利于創(chuàng)新城市的增長，而低層面類別技術(shù)多樣化更有利于創(chuàng)新城市的增長。進(jìn)一步考察Theil_2，Theil_3，Theil_4的系數(shù)發(fā)現(xiàn)，其呈現(xiàn)逐步遞減的趨勢，說明層級劃分越細(xì)，其研發(fā)投入多樣化對城市TFP增長越顯著。

本文區(qū)別于以往研究的重要特征是，引入空間滯后模型進(jìn)行計量分析。從統(tǒng)計結(jié)果看，空間滯后變量系數(shù)(Spatial lag coefficient)顯著為正，空間滯后單元的TFP增長1%，本研究單元的TFP則增長0.3%，說明城市TFP存在著顯著的空間自相關(guān)效應(yīng)，從而進(jìn)一步驗證了引入空間計量模型的必要性。空間計量模型的引入也降低了模型解釋變量的相關(guān)系數(shù)，表明普通OLS模型高估了解釋變量的解釋力度。

表4 我國地級市城市制造業(yè)TFP影響因素回歸結(jié)果(2)

五、結(jié)論和政策啟示

本研究以2005至2007年《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫》為基礎(chǔ)，基于OP方法對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行全新估計，研究城市制造業(yè)TFP的空間溢出效應(yīng)及其影響因素，探討創(chuàng)新活動對中國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的作用。首先，本文發(fā)現(xiàn)城市制造業(yè)TFP呈現(xiàn)“東高西低”的基本格局，城市研發(fā)總投入主要集中在四個直轄市和少數(shù)幾個經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，如廣州等;而城市研發(fā)投入強度則呈現(xiàn)東西分布較為均衡的態(tài)勢，這一態(tài)勢的形成與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)布局的歷史沿革有關(guān)。第二，通過空間自相關(guān)分析，本研究發(fā)現(xiàn)城市制造業(yè)TFP以及泰爾系數(shù)均具有典型的空間自相關(guān)效應(yīng)，城市制造業(yè)TFP“高高”聚集主要分布在東部，而“低低”聚集主要分布在西部，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平吻合;而泰爾系數(shù)“高高”聚集主要分布在西部，而“低低”聚集分布在西部，說明東部地區(qū)研發(fā)投入趨于在產(chǎn)業(yè)間多樣化。第三，空間計量模型結(jié)果表明，研發(fā)總投入和研發(fā)投入強度顯著正向影響城市TFP，而研發(fā)投入的泰爾系數(shù)與城市TFP具有顯著的負(fù)向關(guān)系，說明制造業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入在產(chǎn)業(yè)之間的多樣化更利于城市TFP增長。

本文通過對中國城市制造業(yè)研發(fā)投入和全要素生產(chǎn)率的研究，揭示了在中國現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)體制環(huán)境下，創(chuàng)新投入確實有利于城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提升。本文的政策含義在于:首先，我國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的提升依賴于創(chuàng)新投入的增長，要通過各種方式促進(jìn)城市制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新活動。可以通過加大政策支持力度和資金支持力度，不斷拓展制造業(yè)企業(yè)的融資渠道，搭建高效的融資平臺，提高制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新投入總量和投入強度。其次，在提高創(chuàng)新投入的基礎(chǔ)上，要提高城市創(chuàng)新投入的多元化，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)間創(chuàng)新活動溢出效應(yīng)，支撐城市整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升。伴隨著中國制造業(yè)升級與調(diào)整，可以通過吸引不同產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)外研發(fā)企業(yè)和機構(gòu)，尤其是促進(jìn)外資的技術(shù)溢出效應(yīng)，加強外資企業(yè)和內(nèi)資企業(yè)正式與非正式的創(chuàng)新交流，通過構(gòu)建有效的產(chǎn)業(yè)間協(xié)作，實現(xiàn)創(chuàng)新效率的增長，從而有力提升中國城市經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量。再次，各城市或地區(qū)應(yīng)充分利用技術(shù)進(jìn)步帶來的空間溢出效應(yīng)，積極融入我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的總體布局中。要發(fā)揮城市群在引領(lǐng)未來中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心作用，加強城市群內(nèi)部協(xié)作與整合，通過提升城市群整體效益，促進(jìn)區(qū)域一體化發(fā)展。

［1］Naughton B.Growing Outof the Plan:Chinese Economic Reform［M］．Cambridge:Cambridge University Press，1995．

［2］張軍．雙軌制經(jīng)濟(jì)學(xué):中國的經(jīng)濟(jì)改革1978－1992［M］．上海:上海人民出版社，上海三聯(lián)書店，1997．

［3］Sachs J，Woo W．Structural Factors in Economic Reforms of China，Eastern Europe and the Former Soviet Union［J］．Economic Policy，1994，9(18):101－145．

［4］Krugman P．The Myth Of Asia＇s Miracle:A Cautionary Fable［J］．Foreign Affairs，1994，73(6):62－78．

［5］劉建國，李國平，張軍濤．經(jīng)濟(jì)效率與全要素生產(chǎn)率研究進(jìn)展［J］．地理科學(xué)進(jìn)展，2011，30(10):1263－1275．

［6］周曉艷，韓朝華．中國各地區(qū)生產(chǎn)效率與全要素生產(chǎn)率增長率分解(1990－2006)［J］．南開經(jīng)濟(jì)研究，2009，(5):26－48．

［7］Olley S，Pakes A．The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry［J］．Econometrica，1996，(64):1263–1298．

［8］Yan R D，He CF．Geography and the Productivity Puzzle of China＇s Exporters［R］．Working Paper，2012．

［9］Solow R M．Technical Change and the Aggregate Production Function［J］．Review of Economics and Statistics，1957，39(3):312－320．

［10］Denison E F．The Sources of Economic Growth in the United States and the Alternatives Before Us［M］．New York:Committee for Economic Development，1962．

［11］Denison E F．Why Growth Rates Differ:Post－War Experience in Nine Western Countries?［M］．Washington:Brookings Institution，1967．

［12］Bronzini R，Piselli P．Determinants of Long－Run Regional Productivity with Geographical Spillovers:The Role of R＆D Human Capital and Public Infrastructure［J］．Regional Science and Urban Economics，2009，39(2):187－199．

［13］陶長琪，齊亞偉．中國全要素生產(chǎn)率的空間差異及其成因分析［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2010，(1):19－32．

［14］李賓．國內(nèi)研發(fā)阻礙了我國全要素生產(chǎn)率的提高嗎?［J］．科學(xué)學(xué)研究，2010，28(7):1035－1042，1059．

［15］羅亞非，王海峰，范小陽．研發(fā)創(chuàng)新績效評價的國際比較研究［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2010，(3):28－41．

［16］Lucas．On the Mechanics of Economic Development［J］．Journal ofMonetary Economics，1988，(22):3－421．

［17］Jacobs．The Economy of Cities［M］．New York:Vintage，1996．

［18］Jan Fagerbeg．Technological Progress，Structural Change and Productivity Growth:A Comparative Study［J］．Structural Change and Economic Dynamics，2000，(11):393－411．

［19］Beaudry C，Schiffauerova A．Who＇s Right，Marshall or Jacobs?The Localization Versus Urbanization Debate［J］．Research Policy，2009，(38):318–337．

［20］賀燦飛，潘峰華．中國城市產(chǎn)業(yè)增長研究:基于動態(tài)外部性與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型視角［J］．地理研究，28(3):726－737．

［21］Huallachain BO，Lee D S．Technological Specialization and Variety in Urban Invention［J］．Regional studies，2011，45(1):67－88．

［22］Hsieh C T，Klenow P J．Misallocation and Manufacturing TFP in China and India［J］．Quarterly Journal of Economics，2009，124(4):1403－1448．

［23］Brandt L，Biesebroeck JV，et al．Creative Accounting or Creative Destruction?Firm－Level Productivity Growth in Chinese Manufacturing［J］．Journal of Development Economics，2012，97(2):339－351．

［24］Anselin L，Griffith D．Do Spatial Effects Really Matter in Regression Analysis?［J］．Papers in Regional Science，1988，65(1):11－34．

［25］Anselin L，Syabri L，Youngihn K．GeoDa:An Introduction to Spatial Data Analysis［J］．Geographical Analysis，2006，(38):5－22．

［26］姚洋，章奇．中國工業(yè)企業(yè)技術(shù)效率分析［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2001，(10):13－19．