■李雯軒

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及其外部性研究
——基于動(dòng)態(tài)面板的實(shí)證分析

■李雯軒

本文采用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了中國(guó)省份范圍內(nèi)外部性對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。結(jié)果表明，無論是以HHI還是LQ作為專業(yè)化的代表，專業(yè)化（MAR外部性）對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響都顯著為負(fù)，多樣化（Jacob外部性）和競(jìng)爭(zhēng)性（Porter外部性）對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響均不顯著，符號(hào)受到所采用的專業(yè)化指標(biāo)的影響。此外，本文的研究結(jié)果還顯示，固定資產(chǎn)投資和人力資本投資對(duì)于各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有較大的正向作用。

專業(yè)化；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；動(dòng)態(tài)面板

李雯軒，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院。（北京100871）

一、引言

經(jīng)濟(jì)學(xué)界對(duì)于外部性與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的討論由來已久，從亞當(dāng)·斯密（1776）在其著名的《國(guó)富論》中提到勞動(dòng)分工開始，對(duì)于外部性促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的討論就從沒停止過。Marshall（1920）在分析產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的好處時(shí)認(rèn)為，一個(gè)企業(yè)因?yàn)榉止?dǎo)致的企業(yè)內(nèi)部組織管理、技術(shù)水平的提高稱為企業(yè)的內(nèi)部經(jīng)濟(jì)，因?yàn)橐粋€(gè)地區(qū)內(nèi)企業(yè)因?yàn)橹虚g市場(chǎng)、勞動(dòng)力資源、技術(shù)溢出等原因?qū)е碌纳a(chǎn)效率的提高稱為外部經(jīng)濟(jì)。后來Arrow（1962）和Romer（1986）分別從內(nèi)生增長(zhǎng)的角度完善了Marshall提出的外部性，這種外部性即被稱為MAR外部性，也稱為專業(yè)化。Jacob（1969）在討論城市的起源中認(rèn)為，是產(chǎn)業(yè)的多樣性激發(fā)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，這種跨行業(yè)的技術(shù)溢出、技術(shù)互補(bǔ)等帶來的好處被認(rèn)為是Jacob外部性，也稱為多樣化。進(jìn)入上世紀(jì)90年代后，Porter（1990）在分析一個(gè)地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力時(shí)認(rèn)為企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)促使該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，因而這種外部性被稱為Porter外部性，也稱為競(jìng)爭(zhēng)性。很多學(xué)者沿此思路討論外部性對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，Glaseser et al.（1992）開創(chuàng)了從實(shí)證角度研究三種外部性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的先河。

從國(guó)內(nèi)外的研究來看，國(guó)外學(xué)者更側(cè)重于城市范圍的研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者更喜歡利用省級(jí)范圍的數(shù)據(jù)。Glaseser et al.（1993）研究了美國(guó)170個(gè)城市6個(gè)主要產(chǎn)業(yè)中三種外部性對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，認(rèn)為專業(yè)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響為負(fù)。Henderson（1994）則是從縣的角度考察了美國(guó)742個(gè)縣的外部性對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，認(rèn)為專業(yè)化和多樣性對(duì)未來的就業(yè)都有時(shí)間上的影響。薄文廣（2007）研究了我國(guó)1994年~2003年29個(gè)省25個(gè)產(chǎn)業(yè)的外部性，發(fā)現(xiàn)從全國(guó)范圍來看專業(yè)化水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有負(fù)向的影響；潘文卿和劉慶（2012）對(duì)我國(guó)31個(gè)省份2001~ 2007年的研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)HHI對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正向促進(jìn)作用。通過分析可以將國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于此問題的研究主要分為三類：第一種認(rèn)為專業(yè)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正向影響（Henderson，1997；潘文卿和劉慶，2012）；第二種認(rèn)為專業(yè)化對(duì)經(jīng)濟(jì)有負(fù)向影響（薄文廣，2007；吳三忙和李善同，2011）；還有一種加入了非線性關(guān)系的作用，認(rèn)為外部性的非線性關(guān)系對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正向影響（賀燦飛和潘峰華，2009）。但國(guó)內(nèi)外學(xué)者在對(duì)此問題的研究中相關(guān)指標(biāo)的選取存在一定的分歧，主要在專業(yè)化指標(biāo)的選擇中，有些學(xué)者選擇了HHI（赫芬達(dá)爾指數(shù)）作為專業(yè)化指標(biāo)的測(cè)度（潘峰華和劉慶，2012）；大部分學(xué)者選擇了LQ（區(qū)位商）作為衡量專業(yè)化的測(cè)度（Henderson，1997；薄文廣，2007；賀燦飛和潘峰華，2009；吳三忙和李善同，2011）。同時(shí)HHI和區(qū)位商作為測(cè)度產(chǎn)業(yè)集聚最常用的兩種方法，在產(chǎn)業(yè)集聚測(cè)度問題上也被大量使用。

是否是由于專業(yè)化指標(biāo)選擇的不同造成了學(xué)者們得出不同的結(jié)論是本文首要關(guān)注的問題，我們比較了兩種集聚測(cè)算方法下專業(yè)化指標(biāo)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。其次在方法的選擇上，固定效應(yīng)模型和動(dòng)態(tài)面板方法是研究此類問題最常使用的兩種方法，我們采用了兩種方法來分析專業(yè)化對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，同時(shí)增加了固定資產(chǎn)、人力資本、交通運(yùn)輸、非國(guó)有資本比例等變量，以期能夠更為全面地考察不同要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

二、理論框架和模型設(shè)定

（一）模型設(shè)定

新古典主義將技術(shù)、資本和勞動(dòng)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要來源，并且按照學(xué)者們對(duì)外部性的分析，并沒有特別強(qiáng)調(diào)外部性對(duì)于資本和勞動(dòng)的非中性影響，因此在模型設(shè)定時(shí)，我們采用技術(shù)中性的柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)作為模型的函數(shù)，三種外部性作為技術(shù)變量進(jìn)入生產(chǎn)函數(shù)：

其中，Yi表示地區(qū)i的生產(chǎn)總值；Ki為資本；Li為地區(qū)i的勞動(dòng)投入，以地區(qū)總?cè)藬?shù)代替；Xi為地區(qū)其他投入要素，如土地、人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施等等。對(duì)式(1)兩邊同除以Li，即可得到：

由于函數(shù)為柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，因此(2)式也可寫為：

為避免回歸中的異方差，再對(duì)（3）式兩邊取對(duì)數(shù)可得：

對(duì)應(yīng)的計(jì)量模型可寫為：

其中，yi為人均GDP的對(duì)數(shù)，hi為外部性的對(duì)數(shù)，ki為人均資本投入的對(duì)數(shù)，xi為人均其他要素投入的對(duì)數(shù)。為了考察對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，我們將人均GDP對(duì)數(shù)的一階滯后項(xiàng)添加到自變量中來，模型變?yōu)椋?/p>

式(6)即為本文需要估計(jì)的計(jì)量模型，與傳統(tǒng)的計(jì)量模型不同在于因變量的滯后項(xiàng)進(jìn)入了自變量中，因此本文不能使用傳統(tǒng)的面板方法，轉(zhuǎn)而采用動(dòng)態(tài)面板的方法來進(jìn)行計(jì)量檢驗(yàn)。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文主要使用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)。在外部性指標(biāo)的計(jì)算中，本文采用的是工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋1998年到2011年共3,656,577個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)。由于本文使用到了HHI，在計(jì)算過程中需要運(yùn)用企業(yè)層面的數(shù)據(jù)，因而工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)能提供比較可靠的數(shù)據(jù)來源。在數(shù)據(jù)整理過程中，本文首先刪除了營(yíng)業(yè)狀態(tài)不正常的企業(yè)數(shù)據(jù)；由于2008年前后相同變量的差距太大，2008年和2009年的數(shù)據(jù)質(zhì)量有很大的問題，因而我們刪除了2008年以后的數(shù)據(jù)；最后我們剔除了工業(yè)總產(chǎn)值（現(xiàn)價(jià)）、資產(chǎn)總計(jì)和從業(yè)人數(shù)這三個(gè)指標(biāo)缺失的觀測(cè)值和小于0的觀測(cè)值，最后使用了2,125,758個(gè)觀測(cè)值。

在相關(guān)指標(biāo)計(jì)算的過程中，本文采用了兩位數(shù)行業(yè)來計(jì)算各省份HHI和區(qū)位商，然后根據(jù)各省份各兩位數(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占當(dāng)年省份總產(chǎn)值的比例將HHI和區(qū)位商分別加權(quán)，最后得出這個(gè)省份當(dāng)年的專業(yè)化水平；對(duì)于多樣化和競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)的計(jì)算也遵從此規(guī)則。

由于在回歸過程中，本文采用的省份變量數(shù)據(jù)來自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，在某些年份年鑒缺少西藏和青海兩個(gè)省份的數(shù)據(jù)，因而我們將這兩個(gè)省份刪去，最終考察的是29個(gè)省份的外部性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的問題。其中省份HHI和LQ在部分年份的加權(quán)值如表1所示。通過表1可知，HHI與LQ的加權(quán)值相差較大，基本差了一個(gè)量級(jí)，HHI的加權(quán)值多小于1，而LQ的值多大于1，越是不發(fā)達(dá)的省份，LQ反而越大。

（三）變量說明

按照前文所設(shè)定的模型可知，本文使用的被解釋變量為人均GDP的對(duì)數(shù)值。主要的解釋變量為外部性變量，分別為專業(yè)化指標(biāo)、多樣化指標(biāo)和競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)，這三個(gè)指標(biāo)也分別取對(duì)數(shù)。其他控制變量為人均固定資產(chǎn)的對(duì)數(shù)，用這個(gè)指標(biāo)來代指資本的對(duì)數(shù)；人力資本投資的對(duì)數(shù)，人力資本投資有助于提高勞動(dòng)者的素質(zhì)，理論上對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能起到促進(jìn)作用，具體計(jì)算方法為各省每年的教育支出比上當(dāng)年所有的人口；人均鐵路里程的對(duì)數(shù)；人均土地收入的對(duì)數(shù)；非國(guó)有經(jīng)濟(jì)比例的對(duì)數(shù)，我們采用這個(gè)指標(biāo)反映民營(yíng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度，有的學(xué)者也將此指標(biāo)代指地方保護(hù)主義程度的指標(biāo)，計(jì)算方法為各省非國(guó)有經(jīng)濟(jì)的就業(yè)人數(shù)比當(dāng)年各省總?cè)丝?，然后取?duì)數(shù)。

表1 各省份部分年份HHI和LQ

1.專業(yè)化指標(biāo)

本文采用的專業(yè)化指標(biāo)主要有兩種形式，一種為HHI（赫芬達(dá)爾指數(shù)），其公式如下所示：

其中N代表某地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的企業(yè)數(shù)目，X為該地區(qū)某一產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值，即企業(yè)層面的市場(chǎng)占有率的平方和。HHI指數(shù)與企業(yè)數(shù)目密切相關(guān)，若某地區(qū)的某產(chǎn)業(yè)只有一個(gè)企業(yè)，則HHI為1；若有相當(dāng)數(shù)量的企業(yè)且每個(gè)企業(yè)規(guī)模相同，則HHI趨于0。通過公式可知，HHI不能進(jìn)行跨區(qū)域的比較，因?yàn)楦鱾€(gè)區(qū)域的企業(yè)數(shù)目和規(guī)模都不同；HHI也不能進(jìn)行跨行業(yè)的比較，行業(yè)細(xì)分程度不同得出的集聚效應(yīng)的結(jié)果也不同。

而LQ（區(qū)位商），其公式如下：

其中E指代一個(gè)總產(chǎn)值，Ei，j為一個(gè)地區(qū)某行業(yè)的總產(chǎn)值，分子為一個(gè)地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)業(yè)比上該地區(qū)所有行業(yè)總產(chǎn)值之和；分母為該行業(yè)全國(guó)總產(chǎn)值與全國(guó)所有行業(yè)總產(chǎn)值之和的比例。LQ在同一地區(qū)的比值可以進(jìn)行比較，得出某一地區(qū)某行業(yè)是否占優(yōu)的結(jié)論，計(jì)算較為簡(jiǎn)單，受到企業(yè)數(shù)目的影響也較小。

2.多樣化指標(biāo)

多樣化指標(biāo)代指Jacob外部性，按照大部分學(xué)者使用的情況（吳三忙和李善同，2012），本文采用的多樣化指標(biāo)如下所示：

即一個(gè)地區(qū)某行業(yè)去除自身產(chǎn)值后的HHI的倒數(shù)與所有地區(qū)該行業(yè)去除自身產(chǎn)值的HHI的倒數(shù)之比，我們也可以認(rèn)為這是一種標(biāo)準(zhǔn)化的HHI指數(shù)。對(duì)多樣性的計(jì)算方法基本沒有很大的爭(zhēng)議，都是采用HHI倒數(shù)的方法進(jìn)行計(jì)算。

3.競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)

競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)代指Porter外部性，主要使用省份范圍所有企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化企業(yè)規(guī)模值：

即一個(gè)地區(qū)某產(chǎn)業(yè)的企業(yè)個(gè)數(shù)與此地區(qū)產(chǎn)值之比作為分子，分母為所有地區(qū)該產(chǎn)業(yè)的企業(yè)個(gè)數(shù)與所有地區(qū)所有產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值之比。這個(gè)公式也比較類似區(qū)位商，可以認(rèn)為是區(qū)位商公式的一種變形。

表2提供了所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)值，除滯后變量外所有的觀測(cè)值為290個(gè)，時(shí)間T為10，截面數(shù)為29個(gè)，在實(shí)際使用中所有的觀測(cè)值為261個(gè)。

表2 所有變量的描述性統(tǒng)計(jì)

三、計(jì)量檢驗(yàn)和結(jié)果分析

（一）固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型

由于模型中含有被解釋變量的滯后項(xiàng)，因此不能采用OLS進(jìn)行分析。但我們可以采用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型判斷本文應(yīng)該選擇的模型形式。同時(shí)本文設(shè)置了兩種模型，模型1是只包含專業(yè)化指標(biāo)作為外生性的模型，模型2是包含了專業(yè)化指標(biāo)、多樣化指標(biāo)和競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)三種類型作為外生性的模型，表3給出了以HHI為專業(yè)化指標(biāo)的兩個(gè)模型的固定效應(yīng)回歸和隨機(jī)效應(yīng)回歸的結(jié)果，同時(shí)還給出了Hausman檢驗(yàn)結(jié)果；表4是以LQ為指標(biāo)的兩個(gè)模型的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)回歸的結(jié)果。通過Hausman檢驗(yàn)結(jié)果可知，固定效應(yīng)模型更適合我們所研究的內(nèi)容，也與我國(guó)省份并不隨機(jī)的現(xiàn)實(shí)相符合。

表3和表4反映出，對(duì)于HHI為專業(yè)化指標(biāo)的模型來說，專業(yè)化指標(biāo)都不顯著，多樣化指數(shù)也僅在模型2中的固定效應(yīng)模型中顯著；對(duì)于LQ為專業(yè)化指標(biāo)的模型來說，隨機(jī)效應(yīng)模型中的多樣化指標(biāo)比較顯著，符號(hào)為負(fù)，多樣化指標(biāo)也顯著，符號(hào)為負(fù)。競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)在兩種情況下都不顯著。當(dāng)然，這種情況是由于模型內(nèi)部含有內(nèi)生性導(dǎo)致的，我們?cè)诖_定了選擇固定效應(yīng)模型后就著手處理模型的內(nèi)生性。***p<0.01。

表3 兩個(gè)模型的固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)回歸（以HHI為專業(yè)化指標(biāo)）

表4 兩個(gè)模型的固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)回歸（以LQ為專業(yè)化指標(biāo)）

（二）動(dòng)態(tài)面板模型

盡管上文給出了采用固定模型的結(jié)論，但如何解決內(nèi)生性還是本模型的一個(gè)大問題。一般來說，解決內(nèi)生性的方法主要有兩種，一種是采用IV方法解決內(nèi)生性，另一種是在沒有比較好的IV的情況下采用矩估計(jì)法解決內(nèi)生性，GMM方法即是第二種方法。針對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型也有常用的兩種解決方法，一種是一階差分動(dòng)態(tài)面板方法，另一種是系統(tǒng)動(dòng)態(tài)面板方法。二者的不同之處在于，一階差分動(dòng)態(tài)面板方法通過差分消除模型中不隨時(shí)間變化的效應(yīng)，同時(shí)采用高階變量作為一階差分方法的工具變量；系統(tǒng)動(dòng)態(tài)面板方法除了水平差分，還提供了垂直差分、水平差分與垂直差分結(jié)合的方法，更適用于大N小T，并且個(gè)體效應(yīng)的波動(dòng)大于常規(guī)干擾項(xiàng)波動(dòng)的情況。本文選擇系統(tǒng)動(dòng)態(tài)面板的方法來對(duì)上文的模型進(jìn)行估計(jì)。

采用動(dòng)態(tài)面板方法需要通過相應(yīng)的檢驗(yàn)，Stata提供的檢驗(yàn)結(jié)果有以下幾類：（1）二階自相關(guān)檢驗(yàn)，采用Arellano-Bond二階自相關(guān)檢驗(yàn)，原假設(shè)為模型不存在二階自相關(guān)，若不能通過此檢驗(yàn)，則模型設(shè)定存在問題；（2）對(duì)工具變量的檢驗(yàn)。Stata對(duì)工具變量的檢驗(yàn)分為兩種類型，一種是Sargan檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)工具變量是否存在過度識(shí)別的現(xiàn)象，原假設(shè)為所有的矩條件均有效，另一種是Hansen檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)工具變量是否為外生，原假設(shè)為工具變量外生，并且Hansen檢驗(yàn)的結(jié)果不能太靠近于1，否則會(huì)被認(rèn)為使用了不恰當(dāng)?shù)墓ぞ咦兞?。?jīng)過很多次的實(shí)驗(yàn)，我們選擇非國(guó)有經(jīng)濟(jì)比例的對(duì)數(shù)的滯后項(xiàng)和原被解釋變量的滯后項(xiàng)作為工具變量。表5給出了分別以HHI作為專業(yè)化指標(biāo)和LQ作為專業(yè)化指標(biāo)的兩種模型形式下的計(jì)量結(jié)果。與上文一樣，模型1為只將專業(yè)化指標(biāo)作為外部性的模型，模型2為將專業(yè)化指標(biāo)、多樣化指標(biāo)和競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)同時(shí)作為外部性的模型。

表5 動(dòng)態(tài)面板回歸結(jié)果

表5的結(jié)果顯示，所有的模型中專業(yè)化指標(biāo)都顯著為負(fù)，但多樣化指標(biāo)和競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)都不顯著。四個(gè)模型都顯示通過了Arellano-Bond二階自相關(guān)檢驗(yàn)，即不存在二階相關(guān)的現(xiàn)象；Roodman（2006）的文章中提到，當(dāng)工具變量過多時(shí)，Hansen檢驗(yàn)會(huì)傾向于1，一般來說，適合的模型的Hansen檢驗(yàn)值在0.12~0.25之間，過大的檢驗(yàn)值可能表明使用的工具變量不恰當(dāng)，表5中所有模型中的Hansen檢驗(yàn)基本可以滿足Roodman（2006）的要求；Sargen檢驗(yàn)顯示以HHI為專業(yè)化指標(biāo)的兩個(gè)式子沒有通過Sargen檢驗(yàn)，但以HHI為專業(yè)化指標(biāo)的兩個(gè)式子中Sargen檢驗(yàn)的結(jié)果并不是很大，基本可以認(rèn)為并不存在過度識(shí)別的現(xiàn)象，但通過Sargen檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，HHI與LQ相比，LQ更合適作為專業(yè)化指標(biāo)的測(cè)度。除了外部性變量外，人均固定資本的對(duì)數(shù)和人均人力資本的對(duì)數(shù)在4個(gè)回歸中都顯著為正，說明在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，各省份應(yīng)注重對(duì)固定資本和人力資本的投資；非國(guó)有經(jīng)濟(jì)比例的對(duì)數(shù)在當(dāng)期對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有負(fù)向的作用，在長(zhǎng)期來看有正向的作用，這個(gè)作用存在滯后的影響，這個(gè)結(jié)果說明在各省份加總的制造業(yè)部門來看，還是國(guó)有企業(yè)對(duì)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到更多的拉動(dòng)作用，非國(guó)有經(jīng)濟(jì)比例的作用還有待提升。同時(shí)我們還注意到交通的作用，在幾個(gè)回歸模型中，人均鐵路里程的對(duì)數(shù)基本為顯著的正值，說明各省份應(yīng)該加強(qiáng)交通等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，交通設(shè)施的完善有利于生產(chǎn)要素和商品的流通，對(duì)各地經(jīng)濟(jì)自然有拉動(dòng)作用。

綜上，本文運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板方法發(fā)現(xiàn)，外部性對(duì)我國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響主要通過專業(yè)化指標(biāo)的路徑，專業(yè)化對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響顯著為負(fù)，與很多學(xué)者的研究保持一致；但多樣化和競(jìng)爭(zhēng)性指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響并不顯著，可能是由于加權(quán)計(jì)算的原因。同時(shí)固定資本投資、人力資本投資和鐵路里程也對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著正向的促進(jìn)作用，尤其是人力資本投資的影響力度基本大于固定資本的影響力度，未來各省份應(yīng)加大對(duì)人力資本的投資。

四、結(jié)語

對(duì)外部性中專業(yè)化的討論一直是產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的熱點(diǎn)，無論是從產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)度，還是作為專業(yè)化測(cè)度進(jìn)入回歸方程，HHI和LQ是使用頻率最高的兩種測(cè)度方法。關(guān)于這兩種測(cè)度方法的技術(shù)探討比較多見，但放在一起作為專業(yè)化測(cè)度進(jìn)行比較的文章并不多見。本文從外部性中專業(yè)化指標(biāo)的角度研究了外部性對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，通過對(duì)比HHI與LQ的不同，將其分別作為專業(yè)化指標(biāo)測(cè)度進(jìn)行面板分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)無論哪種指標(biāo)都顯示在我國(guó)省級(jí)范圍內(nèi)，專業(yè)化指標(biāo)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到負(fù)向的影響，即MAR效應(yīng)為負(fù)。雖然這一結(jié)果與大部分學(xué)者的研究一致，但我們認(rèn)為這個(gè)也有可能與選擇的行業(yè)有關(guān)。最可能的原因是由加權(quán)因素導(dǎo)致，按照潘文卿和劉慶（2012）的做法，他們使用的就是加權(quán)后的HHI指標(biāo)；但更多的學(xué)者使用兩位數(shù)行業(yè)分類來研究外部性的影響（薄文廣，2007），如果將其擴(kuò)展為不同層次的細(xì)分行業(yè)，可能會(huì)更有說服力。從另一個(gè)角度來看，結(jié)果為負(fù)也可以理解為任何一個(gè)區(qū)域過于集中在某一個(gè)或某幾個(gè)產(chǎn)業(yè)，對(duì)于長(zhǎng)遠(yuǎn)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都是不利的，這固化了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和要素構(gòu)成，不利于長(zhǎng)遠(yuǎn)的結(jié)構(gòu)調(diào)整。還有一種可能的解釋是按照中國(guó)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的考察標(biāo)準(zhǔn)，我國(guó)省份之間還存在著嚴(yán)重的地方保護(hù)主義（白重恩等，2004），地方保護(hù)主義的盛行在一定程度上阻礙了要素和商品的正常流動(dòng)，因而使得專業(yè)化測(cè)度并非那么準(zhǔn)確，或者說專業(yè)化測(cè)度并沒有反映出一個(gè)地區(qū)真正的專業(yè)化程度，因而從結(jié)果來看對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有阻礙作用。按照行業(yè)分類再對(duì)HHI和LQ進(jìn)行研究是本文可以繼續(xù)擴(kuò)展的方面，未來我們將從兩位數(shù)行業(yè)、三位數(shù)行業(yè)入手，討論不同細(xì)分行業(yè)下外部性對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

同時(shí)本文的研究結(jié)果還發(fā)現(xiàn)固定資本投資、人力資本投資和交通設(shè)施投資對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性。對(duì)一個(gè)地區(qū)而言，在制定相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策的同時(shí)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的手段可以從以上三點(diǎn)入手，在政策層面加大對(duì)三個(gè)方面的投入力度，改善要素流動(dòng)的環(huán)境，進(jìn)而全面提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

[1]Roodman，David Malin.How to do xtabond2:an introduction to“difference”and“system”gmm in stata，2006，9（1），86~136.

[2]白重恩，杜穎娟，陶志剛，仝月婷.地方保護(hù)主義及產(chǎn)業(yè)地區(qū)集中度的決定因素和變動(dòng)趨勢(shì)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2004，(4)：29~40.

[3]薄文廣.外部性與產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)——來自中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2007，(1)：39~ 46.

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1006-169X（2017）05-0043-06