能源产业集聚与知识溢出的静态效应分析

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  摘 要:产业专业化对知识溢出有着怎样的影响?产业集聚会促进地方化知识溢出,知识溢出又会影响产业经济增长。长期以来,一直存在着两种结构性争论:究竟是产业专业化还是多样化、是地方竞争还是地方垄断,有利于知识溢出和产业经济增长?
  关键词:产业集聚;知识溢出;Mar外部性;Jacobs外部性;Porter外部性
  一、引言
  知識溢出和知识传播都是知识扩散的方式。知识溢出效应的存在是无可辩驳的,但长期以来,关于知识溢出效应的原因却存在两种结构性争论:究竟是产业专业化还是多样化、是地方竞争还是地方垄断,有利于知识溢出和产业经济增长?从该研究问题的文献综述不难发现,对于究竟是哪种外部性是知识和技术溢出的更主要的原因,并没有给出确定性的答案。本文以我国环鄂尔多斯区的能源产业为对象,基于1997-2011年省级面板数据,分析能源产业集群的知识溢出效应,检验能源产业受益于何种外部性影响。
  二、指标的构建及测度方法的选择
  对产业专业化对竞争性水平指标的测度主要参考Glaeser(1992)以及Feldman和Audretsch(1999)的方法,采用就业在部门间的分布来衡量产业专业化与竞争性特征,以此来作为产业集聚指标的判别。
  1.专业化指数的测度方法
  Spec变量用来测度产业专业化水平,来衡量Mar外部性
  Spec=industry employment in city/total employment in cityindustry emoloyment in China/total employment in China
  2.竞争性系数的测度方法
  Comp变量用来测度产业竞争性水平,来衡量Porter外部性
  Comp=firms in city-industry/workers in city-industryfirms in China industry/workers in China industry
  3.多样化指数的测度方法
  Divi变量用来测度地区产业发展的多样化水平,来衡量Jacobs外部性,该变量被定义为:
  Divij=GM=1-∑nk=1XK2(∑nk=1XK)2
  三、实证分析
  1.理论基础与计量模型
  如果在一个经济模型中,单单只考虑一种形式的市场结构对知识溢出的影响,则可以得到以下三个实证模型:
  2.实证结果分析
  本部分基于1997-2011年5个省际单位(环鄂尔多斯区)面板数据,利用STATA11.0进行回归分析。回归结果见如下(表1):
  在模型(1)中,我们仅将产业的专业化程度作为产业集聚指标,估计结果显示,资本和劳动的回归系数均为正,而且资本的回归系数在5%的统计水平下显著,劳动的回归系数在1%的统计水平下显著,符合传统角度上从要素角度考虑经济增长的观点。在模型(2)中,我们选取的产业集聚指标仅为多样化指数,估计结果显示资本和劳动的回归系数在1%的统计水平下显著为正。同样的在模型(3)中,我们选取的集聚指标为竞争性系数,资本和劳动要素的回归结果依然符合假定的经济意义,但与上面两个模型不同的是,虽然竞争性指数的回归系数为正,说明就能源产业而言,企业的竞争性水平越高,越能促进产业的知识溢出和产业经济增长,支持Porter外部性假说,但是值得注意的是,回归系数的P值为0.349,说明回归结果不显著。
  综合以上3个模型,得到模型(4)。在模型(4)中,专业化指标的回归系数为负,多样化指标和竞争性指标的回归系数均为正,与前3个模型的回归结果相一致,且在统计水平上更为显著。说明环鄂尔多斯区的能源产业集群的知识溢出存在显著为负的Mar外部性和显著为正的Jacobs外部性。
  四、结论与建议
  分析结果显示:能源富集区的能源产业存在负向关系的Mar外部性和正向关系的Jacobs外部性,正向关系的Porter外部性结果不显著。这表明能源产业专业化的产业结构对知识溢出和产业的经济增长有反作用,而地区产业多样化程度越高,越有利于能源产业的知识溢出和产业经济增长。地区竞争性水平的知识溢出效应在本样本中的影响不明显。
  依据研究结果,本文对提出以下建议:①鼓励能源富集区产业结构的调整,加强各产业之间的分工和联系。②能源富集区需要一个差异化和有层次的区域政策:利用其存在的显著Jacobs外部性,建立更广泛的知识交流平台,使能源产业能更多的获得其他产业的知识溢出,提高产品增加值,引领能源产业升级,促进产业经济增长。
  (作者单位:西安财经学院)
  参考文献:
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