如何推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)
——基于學(xué)習(xí)效應(yīng)的視角①

楊繼東，王薇安

一、導(dǎo)論

2018年的“中興通訊事件”對(duì)中國(guó)芯片產(chǎn)業(yè)敲響了警鐘，社會(huì)各界普遍呼吁國(guó)家層面加強(qiáng)對(duì)芯片行業(yè)的扶持力度。②2018年4月16日，美國(guó)商務(wù)部宣布，未來7年禁止美國(guó)公司向中興通訊銷售零部件、商品、軟件和技術(shù)。禁售理由是中興違反了美國(guó)限制向伊朗出售美國(guó)技術(shù)的制裁條款。而由于中興的基帶芯片、射頻芯片、存儲(chǔ)、大部分光器件均來自美國(guó)，短期內(nèi)影響重大。此禁令一出，中興未來業(yè)務(wù)基本處于癱瘓狀態(tài)，市場(chǎng)反應(yīng)劇烈。同時(shí)政府也做出了積極反應(yīng)，于2018年5月17日發(fā)布了《2018-2019年中央國(guó)家機(jī)關(guān)信息類產(chǎn)品（硬件）和空調(diào)產(chǎn)品協(xié)議供貨采購(gòu)項(xiàng)目征求意見公告》，龍芯、申威、飛騰等國(guó)產(chǎn)CPU服務(wù)器都被列入了政府采購(gòu)名錄。中興事件也再一次引發(fā)各界對(duì)于政府是否應(yīng)該干預(yù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展這一問題的關(guān)注。

學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)同，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展、跨越中等收入陷阱的重要途徑。然而，如何才能實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)呢？推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，是要依靠政府力量還是市場(chǎng)力量？在這些爭(zhēng)論中，有兩種截然相反的觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)主張通過政府政策推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。Peters等（2012）認(rèn)為合適的產(chǎn)業(yè)政策有助于引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展的方向，從而提高創(chuàng)新的效率；另一種觀點(diǎn)主張通過自發(fā)的演化推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策不僅無(wú)效，而且可能還會(huì)帶來新的失靈，李文溥和陳永杰（2003）指出我國(guó)20年來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演變和相應(yīng)時(shí)期的產(chǎn)業(yè)政策之間不存在密切的因果關(guān)系。

然而，無(wú)論哪種觀點(diǎn)，都不能否認(rèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個(gè)學(xué)習(xí)的過程，有文獻(xiàn)表明，一地區(qū)的多樣化發(fā)展不是憑空產(chǎn)生，而是從先前存在的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變而來，該地區(qū)擁有的一系列能力和資產(chǎn)決定了該地區(qū)能夠發(fā)展的新路徑和新行業(yè)（Boschma 等，2012；Hidalgo等，2007；Neffke等，2011）。Nelson 和 Winter（1982）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)會(huì)通過行業(yè)和企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的能力積累來進(jìn)行學(xué)習(xí)。換句話說，無(wú)論是政府主導(dǎo)，還是市場(chǎng)主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，都應(yīng)該遵循一定的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律，任何國(guó)家和地區(qū)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，都應(yīng)重視學(xué)習(xí)和積累過程。

學(xué)習(xí)效應(yīng)被看作推動(dòng)技術(shù)擴(kuò)散、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要力量。在關(guān)于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究中，學(xué)術(shù)界認(rèn)為，這種學(xué)習(xí)可以通過兩種渠道實(shí)現(xiàn)：一是行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)。行業(yè)間學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，一個(gè)新行業(yè)的出現(xiàn)，依賴該地區(qū)是否存在可供學(xué)習(xí)的相關(guān)行業(yè)，新行業(yè)出現(xiàn)的概率會(huì)隨著相關(guān)行業(yè)數(shù)目的增加而增加。Neffke等（2011）發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品之間的技術(shù)相關(guān)性不僅通過相關(guān)品種的集聚外部性推動(dòng)了現(xiàn)有工業(yè)的增長(zhǎng)，而且還促進(jìn)形成新的增長(zhǎng)路徑。另一種渠道是區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)，即存在相鄰地區(qū)之間的學(xué)習(xí)。相鄰地區(qū)之間的區(qū)域?qū)W習(xí)是促進(jìn)一個(gè)地區(qū)出現(xiàn)新行業(yè)的重要因素。一個(gè)新行業(yè)的出現(xiàn)依賴于該行業(yè)在鄰近區(qū)域的發(fā)展程度，新行業(yè)出現(xiàn)的概率隨著擁有該行業(yè)的鄰近區(qū)域相關(guān)行業(yè)密度的增加而增加。Boschma等（2016）使用美國(guó)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并發(fā)現(xiàn)，一個(gè)區(qū)域更可能發(fā)展那些鄰近區(qū)域已經(jīng)發(fā)展起來的行業(yè)。因此，根據(jù)學(xué)習(xí)效應(yīng)有關(guān)理論的邏輯，相鄰行業(yè)或者相鄰省份相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，能夠?yàn)槟骋粋€(gè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

本文以工業(yè)用地出讓為例，新增工業(yè)用地出讓能夠反映地區(qū)招商引資情況，工業(yè)用地出讓的行業(yè)結(jié)構(gòu)差異和地區(qū)結(jié)構(gòu)差異，可以在一定程度上表征該地區(qū)未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)，據(jù)此可以討論中國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程中，是否存在學(xué)習(xí)效應(yīng)這一區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律。本文利用了2007-2015年的分省—分行業(yè)工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)，假設(shè)一地區(qū)工業(yè)土地在各行業(yè)的出讓情況能夠反映該地區(qū)新增投資方向（楊繼東和楊其靜，2016），各行業(yè)的新增土地出讓宗數(shù)和面積，能夠反映該行業(yè)的發(fā)展方向以及相應(yīng)的轉(zhuǎn)型升級(jí)狀況。參考 Boschma等（2016）關(guān)于學(xué)習(xí)效應(yīng)的相關(guān)文獻(xiàn)，本文基于該工業(yè)用地?cái)?shù)據(jù)構(gòu)造了相應(yīng)指標(biāo)，檢驗(yàn)影響產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的學(xué)習(xí)效應(yīng)。其中核心的指標(biāo)是比較優(yōu)勢(shì)、活躍關(guān)聯(lián)行業(yè)密集度和活躍鄰省密集度，比較優(yōu)勢(shì)采用 Balassa（1965）提出的顯示性比較優(yōu)勢(shì)指標(biāo)，而活躍關(guān)聯(lián)行業(yè)密集度和活躍鄰省密集度都采用余弦相關(guān)度來計(jì)算。

本文的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，第一，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在產(chǎn)業(yè)間的學(xué)習(xí)效應(yīng)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)，即一產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中，能夠通過關(guān)聯(lián)行業(yè)及鄰近省份得到學(xué)習(xí)，而這種學(xué)習(xí)效應(yīng)的產(chǎn)生可能是通過吸取管理經(jīng)驗(yàn)、人力資本流動(dòng)等方式進(jìn)行知識(shí)擴(kuò)散來實(shí)現(xiàn)。第二，在發(fā)展比較優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的過程中，行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)之間具有替代性，一種學(xué)習(xí)渠道飽和時(shí)，另一種學(xué)習(xí)渠道的邊際效應(yīng)為負(fù)。第三，學(xué)習(xí)效應(yīng)的發(fā)揮受到一區(qū)域市場(chǎng)化程度的影響。市場(chǎng)化指數(shù)對(duì)于比較優(yōu)勢(shì)的發(fā)展基本上起著負(fù)向的影響，即市場(chǎng)化程度越高，發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的概率就越低，這與我們的直觀感受一致，并且在加入市場(chǎng)化指數(shù)后，學(xué)習(xí)效應(yīng)仍然是顯著的。另外，面積數(shù)據(jù)和宗數(shù)數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果都顯示，市場(chǎng)化程度并不會(huì)影響行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)，而市場(chǎng)化程度越高，區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)越小。

本文對(duì)于相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)做出了如下補(bǔ)充和貢獻(xiàn)：

第一，國(guó)內(nèi)研究產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的文獻(xiàn)，主要關(guān)注貨幣政策（彭俞超和方意，2016）、金融市場(chǎng)（易信和劉鳳良，2015）等方向，其中，彭俞超和方意（2016）對(duì)結(jié)構(gòu)性貨幣政策促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的有效性進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)非對(duì)稱地實(shí)施結(jié)構(gòu)性貨幣政策效果更好。易信和劉鳳良（2015）發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展能夠通過技術(shù)創(chuàng)新的“水平效應(yīng)”和“結(jié)構(gòu)效應(yīng)”推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文基于學(xué)習(xí)效應(yīng)的視角，對(duì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行了分析。

第二，已經(jīng)有一些學(xué)者利用中國(guó)的數(shù)據(jù)對(duì)學(xué)習(xí)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，例如，Gao等（2017）利用中國(guó)1990年到2015年分省—分行業(yè)上市公司數(shù)目進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)中國(guó)存在行業(yè)間學(xué)習(xí)和地區(qū)間學(xué)習(xí)效應(yīng)，這意味著對(duì)于某個(gè)省份來說，一個(gè)行業(yè)相關(guān)行業(yè)的密度越高，那么在該行業(yè)就越有可能產(chǎn)生上市公司；Zhu等（2017）則利用中國(guó)的出口數(shù)據(jù)，分析了發(fā)展中國(guó)家、區(qū)域在發(fā)展新行業(yè)時(shí)能否擺脫產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)間的路徑依賴性，并發(fā)現(xiàn)一區(qū)域可以通過發(fā)展區(qū)域外聯(lián)系和內(nèi)部創(chuàng)新來實(shí)現(xiàn)這種跳躍。但是這些研究仍然存在一定不足。使用上市公司數(shù)目可能很難真實(shí)反映內(nèi)在的學(xué)習(xí)機(jī)制，一個(gè)地區(qū)上市公司數(shù)目受到政策影響很大，并且有些公司雖然沒有上市卻也在行業(yè)中占據(jù)著重要的位置。使用行業(yè)出口數(shù)據(jù)也存在問題，出口只是一個(gè)地區(qū)部分行業(yè)結(jié)構(gòu)的反映，特別是內(nèi)陸出口很少的省份，使用出口數(shù)據(jù)不能反映該地區(qū)新行業(yè)的產(chǎn)生和成長(zhǎng)。而在本文中，我們采用的是工業(yè)土地出讓的數(shù)據(jù)，一個(gè)地區(qū)新增行業(yè)的土地出讓能夠反映該行業(yè)的發(fā)展以及相應(yīng)的轉(zhuǎn)型升級(jí)狀況。

第三，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型是靠政府還是靠市場(chǎng)，一直存在較大爭(zhēng)議。工業(yè)用地較多受到政府控制，但是本文的結(jié)果表明，工業(yè)用地出讓仍然遵循了一定的學(xué)習(xí)效應(yīng)。這說明：或者政府在發(fā)展產(chǎn)業(yè)時(shí)遵循了演化規(guī)律，或者即使政府能夠控制土地供應(yīng)，但是企業(yè)存在自我選擇，企業(yè)在選址的過程中，遵循了演化規(guī)律。此外，工業(yè)用地中很大一部分是通過工業(yè)園區(qū)形式出讓土地，采用工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)，分析結(jié)果也能在一定程度上反映工業(yè)園區(qū)的發(fā)展是否符合學(xué)習(xí)效應(yīng)的理論預(yù)測(cè)。這對(duì)中國(guó)工業(yè)園區(qū)的招商引資具有一定的借鑒意義。

本文如下部分的結(jié)構(gòu)這樣安排：第二部分我們整理并回顧了學(xué)習(xí)效應(yīng)方面的文獻(xiàn)，提出本文的研究假說；第三部分我們對(duì)本文所采用的土地出讓數(shù)據(jù)和建立的回歸模型進(jìn)行了介紹；第四部分展示了回歸結(jié)果；最后對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說

演化經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)或企業(yè)間網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行能力上的積累，從而整個(gè)經(jīng)濟(jì)體可以從這種積累中進(jìn)行學(xué)習(xí)（Nelson和Winter，1982）。這種學(xué)習(xí)是建立在產(chǎn)品空間理論基礎(chǔ)上的。Hidalgo和Hausmann（2014）建立了產(chǎn)品空間理論，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展問題提供了一個(gè)二維的網(wǎng)絡(luò)視角。在產(chǎn)品空間的比喻中，產(chǎn)品空間相當(dāng)于一片森林，把每一種產(chǎn)品都想象成一棵樹，產(chǎn)品結(jié)構(gòu)變化的過程就相當(dāng)于猴子在不同的樹之間進(jìn)行跳躍，這種跳躍就意味著國(guó)家或地區(qū)將資源和能力配置到不同的行業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)。猴子只能在一定距離內(nèi)跳到樹上（即兩個(gè)行業(yè)之間的相關(guān)性）。換句話說，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)更有可能“跳躍”（或多樣化）到與其現(xiàn)有行業(yè)密切相關(guān)的行業(yè)。

一個(gè)地區(qū)或國(guó)家從現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到鄰近產(chǎn)業(yè)是一個(gè)學(xué)習(xí)的過程。目前，學(xué)術(shù)界認(rèn)為，這種學(xué)習(xí)可以通過兩種渠道實(shí)現(xiàn)，即行業(yè)間學(xué)習(xí)和區(qū)域間學(xué)習(xí)。行業(yè)間學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，一個(gè)新行業(yè)的出現(xiàn)依賴該地區(qū)是否存在可供學(xué)習(xí)的相關(guān)行業(yè)。新行業(yè)出現(xiàn)的概率會(huì)隨著相關(guān)行業(yè)發(fā)展程度的增加而增加。而區(qū)域間學(xué)習(xí)理論認(rèn)為，區(qū)域之間也存在著學(xué)習(xí)行為，相鄰地區(qū)之間的區(qū)域?qū)W習(xí)是促進(jìn)一個(gè)地區(qū)出現(xiàn)新行業(yè)的重要因素，一個(gè)新行業(yè)的出現(xiàn)依賴于該行業(yè)在鄰近區(qū)域的發(fā)展程度，新行業(yè)出現(xiàn)的概率隨著擁有該行業(yè)的鄰近區(qū)域相關(guān)行業(yè)密度的增加而增加。

學(xué)術(shù)界對(duì)于這兩種學(xué)習(xí)效應(yīng)都使用不同層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行過實(shí)證分析。

（一）假說一：行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)

行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)認(rèn)為一個(gè)行業(yè)發(fā)展成為具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)，受到相鄰行業(yè)密度的影響。相鄰的行業(yè)中比較優(yōu)勢(shì)行業(yè)越多，該行業(yè)越有可能發(fā)展成為比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)。

在國(guó)家層面，Hidalgo等（2007）及Hausmann和Hidalgo（2014）都使用出口數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，并得出一個(gè)國(guó)家在某個(gè)新產(chǎn)品上發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的概率極大地取決于它所出口的關(guān)聯(lián)產(chǎn)品的數(shù)量。Hidalgo等（2007）發(fā)展了產(chǎn)品空間的概念，并畫出了國(guó)家—產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)圖，將產(chǎn)品升級(jí)所蘊(yùn)含的比較優(yōu)勢(shì)演化與一個(gè)國(guó)家產(chǎn)業(yè)升級(jí)的路徑和經(jīng)濟(jì)績(jī)效聯(lián)系起來。

而在區(qū)域?qū)用妫糠謱W(xué)者（Boschma, 2017; Delgado等，2016; Semitiel-Garcia和Noguera-Mendez，2012; Boschma和Iammarino，2009; Frenken等，2007）使用投入產(chǎn)出關(guān)系、勞動(dòng)力流動(dòng)和產(chǎn)品組合等數(shù)據(jù)來衡量產(chǎn)業(yè)之間的相關(guān)性。Neffke等（2011）使用瑞典的制造業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在一個(gè)地區(qū)，某行業(yè)進(jìn)入或者退出該地區(qū)的概率隨著該地區(qū)的關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)數(shù)量的增加而增加。

而在公司層面，Teece（1980）認(rèn)為，當(dāng)產(chǎn)品的發(fā)展需要利用專有知識(shí)和不可分割的物質(zhì)資產(chǎn)時(shí)，聯(lián)合的多產(chǎn)品企業(yè)（生產(chǎn)多種相關(guān)產(chǎn)品組合的企業(yè)）是組織經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的有效方式。Neffke和Henning（2013）使用勞動(dòng)力流動(dòng)的數(shù)據(jù)建立起了產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)，他們認(rèn)為那些需求技能相近的產(chǎn)業(yè)更可能會(huì)交換勞動(dòng)力。利用他們建立起來的技能關(guān)聯(lián)度矩陣，他們發(fā)現(xiàn)公司進(jìn)行多元化發(fā)展時(shí)更可能生產(chǎn)與現(xiàn)有產(chǎn)品相關(guān)聯(lián)的新產(chǎn)品。

（二）假說二：區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)

區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)認(rèn)為一個(gè)省份發(fā)展出具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)，受到活躍鄰省密度的影響。其鄰省中在該行業(yè)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的省份越多，它就越可能在該行業(yè)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)。

對(duì)于區(qū)域間學(xué)習(xí)來說，這部分的文獻(xiàn)比較少。在國(guó)家層面，Bahar等（2014）發(fā)現(xiàn)即使拋開產(chǎn)品空間中關(guān)聯(lián)行業(yè)的影響，當(dāng)一個(gè)國(guó)家的鄰國(guó)成功出口某商品時(shí)，該國(guó)出口這個(gè)商品的可能性會(huì)顯著增加。在區(qū)域?qū)用妫珹cemoglu等（2015）研究了哥倫比亞本地能力的直接和溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)這種溢出效應(yīng)非常大，約占本地能力擴(kuò)張影響的50%。Boschma等（2016）使用美國(guó)的數(shù)據(jù)表明，一個(gè)區(qū)域更可能發(fā)展那些鄰近區(qū)域已經(jīng)發(fā)展起來的行業(yè)。在公司層面，Holmes（2011）研究了沃爾瑪在美國(guó)的選址問題，發(fā)現(xiàn)沃爾瑪新店會(huì)選擇沃爾瑪密度較大區(qū)域的鄰近地區(qū)，從而節(jié)省貨運(yùn)成本以及選址成本。

還有一些學(xué)者也利用中國(guó)的數(shù)據(jù)來研究中國(guó)經(jīng)濟(jì)是否存在著產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)和區(qū)域間學(xué)習(xí)的效應(yīng)。Gao等（2017）利用1990年到2015年中國(guó)各省份各行業(yè)上市公司的數(shù)量，發(fā)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)確實(shí)存在產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)，并且這兩種效應(yīng)極大地促進(jìn)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。而上市公司只是國(guó)內(nèi)公司的一小部分，其數(shù)量并不能完全代表某個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的狀況，而土地出讓的數(shù)量可以在一定程度上反映某個(gè)行業(yè)的成長(zhǎng)狀況，所以本文采用新增工業(yè)用地出讓的數(shù)據(jù)來對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行分析。Zhu等（2017）區(qū)分了兩種區(qū)域多樣化形式——路徑依賴和路徑斷裂，研究發(fā)展中國(guó)家能否突破產(chǎn)品空間的桎梏，實(shí)現(xiàn)向新產(chǎn)品跨越，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。文章使用了2001到2013年間中國(guó)的進(jìn)出口數(shù)據(jù)，分析出中國(guó)內(nèi)地的工業(yè)發(fā)展在2007-2013年期間呈現(xiàn)出更多的路徑斷裂模式，可能不僅是由于產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，也由于中央政府頒布了縮短區(qū)域差距和促進(jìn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展的政策。

（三）假說三：制度環(huán)境與學(xué)習(xí)效應(yīng)

企業(yè)或行業(yè)通過向相鄰行業(yè)和區(qū)域進(jìn)行學(xué)習(xí)從而實(shí)現(xiàn)能力上的積累，這個(gè)學(xué)習(xí)的過程伴隨著資源、人力、知識(shí)的交流和溝通，而每個(gè)區(qū)域不同的制度環(huán)境也會(huì)影響溝通和交流的效果，從而影響學(xué)習(xí)效應(yīng)的發(fā)揮。近年來，學(xué)界分別從企業(yè)規(guī)模（張杰等，2008）、企業(yè)研發(fā)投入（戴覓和余淼杰，2012）、企業(yè)所有制（荊逢春等，2013）等角度分析了影響學(xué)習(xí)效應(yīng)的因素。張先鋒等（2016）利用 2005—2007 年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)的合并數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)證檢驗(yàn)制度距離如何影響企業(yè)的出口學(xué)習(xí)效應(yīng)。研究結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)制度距離與出口學(xué)習(xí)效應(yīng)顯著正相關(guān)，而法律制度距離和文化制度距離與出口學(xué)習(xí)效應(yīng)顯著負(fù)相關(guān)。

制度環(huán)境影響學(xué)習(xí)效應(yīng)的機(jī)制可以從以下兩個(gè)方面理解：（1）鄰省區(qū)域之間的制度環(huán)境（比如經(jīng)濟(jì)制度、法律制度、文化制度等）差距過大，會(huì)阻礙區(qū)域之間資源和交換行為，例如，法律制度差異會(huì)增加合同簽定與執(zhí)行成本，這會(huì)導(dǎo)致學(xué)習(xí)行為受阻，從而降低學(xué)習(xí)效應(yīng)的效果；當(dāng)一個(gè)區(qū)域同另一個(gè)制度環(huán)境較為寬松的區(qū)域交流時(shí)，企業(yè)更有可能學(xué)習(xí)到對(duì)方的知識(shí)、技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)，從而有利于學(xué)習(xí)效應(yīng)的提升；（2）當(dāng)一個(gè)區(qū)域的制度環(huán)境較為寬松時(shí)，區(qū)域內(nèi)部各企業(yè)之間的溝通和交流也會(huì)更順暢，從而提升學(xué)習(xí)效應(yīng)的效果。

本文也對(duì)制度環(huán)境是否影響學(xué)習(xí)效應(yīng)進(jìn)行了研究，著重考察區(qū)域的市場(chǎng)化程度是否會(huì)影響區(qū)域間或區(qū)域內(nèi)部學(xué)習(xí)效應(yīng)的發(fā)揮。

三、模型構(gòu)建和數(shù)據(jù)說明

（一）變量選取和模型設(shè)定

1. 被解釋變量及測(cè)度

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)是否通過現(xiàn)有產(chǎn)品結(jié)構(gòu)演化而來，即一產(chǎn)品發(fā)展或維持比較優(yōu)勢(shì)是否受到鄰近產(chǎn)業(yè)或地區(qū)的影響。測(cè)度產(chǎn)品的比較優(yōu)勢(shì)一般使用顯示性比較優(yōu)勢(shì)（Revealed Comparative Advantage，RCA），這一指數(shù)由 Balassa（1965）提出，原始指數(shù)采用的是出口值數(shù)據(jù)，指標(biāo)含義為某國(guó)家在某行業(yè)的出口額占某行業(yè)總出口的份額與某行業(yè)全球的出口額占全球所有行業(yè)出口額的份額之比。在本文中我們用工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)來計(jì)算這一指標(biāo)。

使用工業(yè)土地出讓面積（或宗數(shù)）的數(shù)據(jù)，這個(gè)指標(biāo)的含義為一個(gè)地區(qū)出讓給某行業(yè)的土地面積（或宗數(shù)）占該地區(qū)土地出讓的份額與全國(guó)范圍內(nèi)出讓給該行業(yè)的土地面積（或宗數(shù)）占全國(guó)土地出讓的面積（或宗數(shù)）總量的份額之比。如果比率大于或等于1，說明某一行業(yè)在這個(gè)地區(qū)有著比較優(yōu)勢(shì)，該地區(qū)重點(diǎn)發(fā)展該行業(yè)，如果小于1，則說明沒有比較優(yōu)勢(shì)。對(duì)于某一行業(yè)來說，具有比較優(yōu)勢(shì)意味著得到重點(diǎn)發(fā)展，也就是該行業(yè)成為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要方向。值得指出的是，由于出讓面積大小可能未必反映投資大小，比如一些西部地區(qū)出讓土地面積可能較大，有鑒于此，我們也考察了土地出讓宗數(shù)，宗數(shù)能夠較好反映招商引資的項(xiàng)目多少。

如果用 xi,a,t表示省份在t年出讓給a行業(yè)的土地出讓面積（宗數(shù)），那么RCA指標(biāo)的具體計(jì)算公式為：

同時(shí)，結(jié)合前面關(guān)于RCA指標(biāo)的定義，我們?cè)O(shè)定當(dāng) R CAi,a,t≥1時(shí)，Ui,a,t=1，反之則 Ui,a,t=0。被解釋變量則為 Ui,a,t+3，之所以選擇滯后三期，是因?yàn)橐话阏J(rèn)為三年是一個(gè)比較合適的產(chǎn)業(yè)發(fā)展時(shí)間。

2. 解釋變量及其測(cè)度

在考察行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)時(shí)，我們的主要解釋變量是活躍關(guān)聯(lián)行業(yè)的密集度，為了計(jì)算這個(gè)指標(biāo)，首先要計(jì)算行業(yè)與行業(yè)之間關(guān)聯(lián)度大小。參考Gao等（2017）的做法，在本文中我們采用余弦相似度的方式來計(jì)算，具體的計(jì)算公式為：

其中，φα,β,t是t年α行業(yè)和β行業(yè)之間的相關(guān)性， xi,a,t表示i省份在t年出讓給α行業(yè)的土地出讓面積（宗數(shù)）。

而活躍關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的密集度是指，在同一省份內(nèi)某產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)中顯露出比較優(yōu)勢(shì)的那部分占關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)總數(shù)的比例，用公式來表示即為：

ωi,α,t表示i省份t年α行業(yè)的活躍關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)密集度， Ui,β,t代表i省份t年β行業(yè)是否具有比較優(yōu)勢(shì)，若有比較優(yōu)勢(shì)，則為1，否則為0。

同樣的，我們構(gòu)建了一個(gè)活躍鄰省密集度指標(biāo)——一個(gè)省份地理意義上的鄰省在某行業(yè)具有比較優(yōu)勢(shì)的數(shù)量占總鄰省距離的比重，距離越遠(yuǎn)，影響越小。該指標(biāo)的具體計(jì)算方式如下：

其中，Ωi,α,t表示t年i 省α行業(yè)的活躍鄰省密集度， Di,j則表示省份i和省份j之間的地理距離，用省會(huì)城市之間的直線距離來表示。

3. 其他控制變量和模型

考慮到計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性和數(shù)據(jù)的可獲得性，參考Gao等（2017）及一些同類研究，本文將一些其他的控制變量加入到了模型中，包括行業(yè)活躍省份的數(shù)量、省份活躍行業(yè)的數(shù)量等。本文為了研究區(qū)域內(nèi)部市場(chǎng)化程度對(duì)學(xué)習(xí)效應(yīng)是否有影響，還將市場(chǎng)化指數(shù)也加入了模型中。

據(jù)此，本文設(shè)定如下回歸模型：

此模型用來研究行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)，其中，Ma,t=∑iUi,a,t是在某行業(yè)有比較優(yōu)勢(shì)的省份數(shù)量總和，Ni,t=∑aUi,a,t是在某省份有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)數(shù)量總和。εi,a,t是誤差項(xiàng)，μt是時(shí)間固定效應(yīng)，控制了省份和行業(yè)特征中隨時(shí)間變化的那部分，我們使用Ma,t和Ni,t代替了省份固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)，意義就在于Ma,t和Ni,t代表了省份和行業(yè)因素中與學(xué)習(xí)效應(yīng)直接相關(guān)的因素，同時(shí)，短期內(nèi)省份活躍行業(yè)數(shù)目和行業(yè)的活躍省份數(shù)目隨時(shí)間變化不大。

同樣地，為了研究區(qū)域間的學(xué)習(xí)效應(yīng)，我們使用了如下模型：

其中，Ωi,a,t表示t年i省α行業(yè)的活躍鄰省密集度，其他的變量含義與產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)的方程相同。在分別分析了產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)之后，我們還將兩種效應(yīng)結(jié)合起來進(jìn)行了分析，所用到的具體回歸模型為：

其中的變量含義與前面模型中相同。

在本文的最后，我們還加入了各省份的市場(chǎng)化指數(shù)，以研究市場(chǎng)化程度的高低對(duì)于學(xué)習(xí)效應(yīng)的發(fā)揮是否有影響。我們用θi,t表示i省t年的市場(chǎng)化指數(shù)，加入模型中，具體的模型如下：

（二）數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計(jì)

在研究產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)時(shí)，以往的文獻(xiàn)使用的是出口數(shù)據(jù)或者上市公司數(shù)量，這兩者在一定程度上能反映一地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，但也存在著缺陷。首先，影響產(chǎn)品出口的因素有很多，只看出口數(shù)據(jù)無(wú)法反映一個(gè)地區(qū)真實(shí)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r；其次，類似Gao等（2017）使用上市公司數(shù)量也無(wú)法反映這一問題，有些公司雖然沒有上市，但也是行業(yè)龍頭企業(yè)，在行業(yè)中占據(jù)著重要的位置。而地方政府每年出讓給各行業(yè)的土地出讓宗數(shù)和面積，則在一定程度上可以反映各行業(yè)在各地區(qū)的新增投資狀況以及地方政府的支持情況，因此在本文中，我們使用地方政府制造業(yè)土地出讓面積和宗數(shù)來研究行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)。

本文以中國(guó)省份為空間單位進(jìn)行分析，其中不包括香港、澳門、西藏和臺(tái)灣，總計(jì)包括30個(gè)空間單位。產(chǎn)業(yè)范圍僅僅包括制造業(yè)，根據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T 4754-2011）將整個(gè)制造業(yè)分為29個(gè)細(xì)分子行業(yè)。土地出讓的數(shù)據(jù)來源于中國(guó)土地網(wǎng)（http://www.landchina.com/），時(shí)間跨度為2007年到2015年，總共有6 852個(gè)有效樣本，見表1和表2。

表1 各主要變量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

表2 中國(guó)2007年-2015年間土地出讓整體情況

從整體情況我們可以看出，中國(guó)各地區(qū)之間土地出讓面積和宗數(shù)存在著較大的差異，這主要是由各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和地理狀況決定的。一般情況下，企業(yè)都會(huì)更傾向于在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)進(jìn)行投資，因此經(jīng)濟(jì)發(fā)展好的省份傾向于出讓更多的土地。而各省份之間地理狀況的不同也會(huì)影響土地出讓狀況，省份之間存在著可出讓土地?cái)?shù)量的差別。除此之外，地方政策的不同也會(huì)影響土地出讓情況，特別是會(huì)影響省份之間對(duì)于制造業(yè)各細(xì)分行業(yè)的扶持態(tài)度。但整體而言，在制造業(yè)中，隨著時(shí)間變化，我國(guó)出讓給重工業(yè)和高精尖制造業(yè)的土地較多。

四、主要結(jié)果

本文的實(shí)證結(jié)果按照以下結(jié)構(gòu)進(jìn)行報(bào)告。首先，我們構(gòu)建了類似產(chǎn)品空間的行業(yè)空間來研究產(chǎn)業(yè)間的學(xué)習(xí)效應(yīng)，并依照工業(yè)土地出讓面積和宗數(shù)數(shù)據(jù)研究當(dāng)活躍關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)密集度變化時(shí)，某產(chǎn)業(yè)發(fā)展出（或維持）比較優(yōu)勢(shì)的概率是否會(huì)變化。接著，我們研究區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)，也就是一個(gè)省份在某一產(chǎn)業(yè)發(fā)展或維持比較優(yōu)勢(shì)的概率是否會(huì)隨著鄰近省份該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展而增加。隨后我們將這兩種效應(yīng)結(jié)合在一起分析，考察兩種學(xué)習(xí)效應(yīng)在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的相互作用。最后，我們將整個(gè)研究進(jìn)一步深入，利用市場(chǎng)化指數(shù)分析市場(chǎng)化程度對(duì)學(xué)習(xí)效應(yīng)的發(fā)揮是否有影響。

（一）產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)

本文通過研究一個(gè)地區(qū)某產(chǎn)業(yè)發(fā)展或維持比較優(yōu)勢(shì)的概率是否會(huì)隨著關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)數(shù)量的增加而增加，來考察產(chǎn)業(yè)之間的學(xué)習(xí)效應(yīng)。

首先，我們根據(jù)2015年各省份工業(yè)土地出讓的面積數(shù)據(jù)建立了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖。

圖1 2015年基于工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)的中國(guó)制造業(yè)結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)圖

圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表著不同的制造業(yè)子行業(yè)，節(jié)點(diǎn)上的數(shù)字標(biāo)簽是行業(yè)代碼，節(jié)點(diǎn)的大小參考2015年各省政府出讓給每個(gè)行業(yè)的工業(yè)用地面積總和，出讓面積多的行業(yè)，其節(jié)點(diǎn)就越大，反之則越小。節(jié)點(diǎn)之間的連接則是依據(jù)2015年行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)度，行業(yè)之間關(guān)聯(lián)度越強(qiáng)，則相應(yīng)節(jié)點(diǎn)之間的連線越粗，反之則越細(xì)。整個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖的繪制方法參考Gao等（2017）的五步繪制法，先搭建整體框架，然后再疊加其他連接。

從圖中可以看出，比較大的節(jié)點(diǎn)是26化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)、33金屬制品業(yè)、35專用設(shè)備制造業(yè)，這三個(gè)制造業(yè)細(xì)分行業(yè)在全國(guó)范圍內(nèi)的土地出讓面積最大。對(duì)比行業(yè)代碼可以看出，2015年中國(guó)的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)可以粗略分為兩部分，一部分是左邊密集關(guān)聯(lián)的包括金屬制品業(yè)、化學(xué)制品業(yè)在內(nèi)的技術(shù)含量較高的制造業(yè)，另一部分則是右邊包括食品制造業(yè)、紡織業(yè)在內(nèi)的技術(shù)含量較低的輕工業(yè)，顯而易見的是，2015年中國(guó)各省份土地出讓更集中于重工業(yè)制造業(yè)，而不是輕工業(yè)制造業(yè)。

圖2用白色圓圈表示2007年、2010年、2013年和2015年中北京、上海、四川和浙江的行業(yè)中有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)。在這四個(gè)例子中，我們可以看到，每個(gè)省份都有的新興行業(yè)往往與該省其他行業(yè)有聯(lián)系。比如北京的制造業(yè)從黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)逐漸向其他關(guān)聯(lián)制造業(yè)轉(zhuǎn)移，最后在汽車制造業(yè)、鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)等發(fā)展出了比較優(yōu)勢(shì)。

圖2 2007年至2015年中國(guó)省級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演變

為了研究產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)，本文使用2007-2015年的工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸分析，研究了某行業(yè)在一個(gè)省份發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)或者維持比較優(yōu)勢(shì)的概率是否會(huì)隨著活躍關(guān)聯(lián)行業(yè)密集度而變化。我們將數(shù)據(jù)集分成了兩組，一組是所有的省份—行業(yè)組合都顯示出比較優(yōu)勢(shì)（因此也可能失去比較優(yōu)勢(shì)），另一組是所有的省份—行業(yè)組合都沒有顯示出比較優(yōu)勢(shì)（因此有發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的潛力）。

分別按照這兩組進(jìn)行回歸，一個(gè)回歸解釋了具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)在三年內(nèi)保持這種比較優(yōu)勢(shì)的概率，而另一個(gè)則解釋了在某個(gè)省份中不具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)在三年內(nèi)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的概率。同時(shí)我們還在回歸中加入了其他的控制項(xiàng)，包括某省份具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)數(shù)量、在某行業(yè)中具有比較優(yōu)勢(shì)的省份數(shù)量，用來控制省份和行業(yè)因素中與學(xué)習(xí)效應(yīng)直接相關(guān)的部分。

表3 衡量產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)的OLS回歸模型

我們?cè)诒?中同時(shí)展示了使用出讓面積數(shù)據(jù)和出讓宗數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的結(jié)果。表3的前兩列展示了關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)密集度、某行業(yè)活躍省份的數(shù)量及某省份活躍行業(yè)的數(shù)量對(duì)一個(gè)產(chǎn)業(yè)維持比較優(yōu)勢(shì)的概率的影響，后兩列則表示這些變量對(duì)一個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的概率的影響。

在面積數(shù)據(jù)下維持比較優(yōu)勢(shì)的回歸中核心解釋變量密集度的系數(shù)為2.203，在1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著，這意味著活躍關(guān)聯(lián)行業(yè)的密集度每增加1%，則該行業(yè)維持比較優(yōu)勢(shì)的概率會(huì)增加2.2%，在宗數(shù)數(shù)據(jù)下，這個(gè)值達(dá)到了2.795；另外，發(fā)展比較優(yōu)勢(shì)時(shí)，活躍關(guān)聯(lián)行業(yè)密集度的系數(shù)為1.694，在宗數(shù)數(shù)據(jù)下約為 1.804。這說明在維持和發(fā)展比較優(yōu)勢(shì)中展示出顯著正向的作用，說明密集度越高，即關(guān)聯(lián)行業(yè)發(fā)展得越好，該行業(yè)就更容易維持和發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)，這為產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)的存在性提供了證據(jù)。即一產(chǎn)業(yè)在發(fā)展過程中，能夠從關(guān)聯(lián)行業(yè)中得到學(xué)習(xí)效應(yīng)，而這種學(xué)習(xí)效應(yīng)的產(chǎn)生可能是通過吸取管理經(jīng)驗(yàn)、人力資本流動(dòng)等方式。

某省份活躍行業(yè)的數(shù)量起著顯著負(fù)向的作用，這說明在某省份發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)越多，則在該行業(yè)發(fā)展和維持比較優(yōu)勢(shì)的概率就越低。而行業(yè)活躍省份數(shù)量的系數(shù)顯著為正，意味著對(duì)于某一行業(yè)來說，發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的省份數(shù)越多，則一省份更有可能發(fā)展出或維持比較優(yōu)勢(shì)。

（二）區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)

在用工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)研究行業(yè)之間的學(xué)習(xí)效應(yīng)之后，我們還考察了區(qū)域之間的學(xué)習(xí)效應(yīng)，相比于前者，學(xué)術(shù)界對(duì)區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)的研究要少了許多。要探究區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)，我們可以研究地理位置相近的省份是否具有相似的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。同理，我們用活躍鄰省密集度這個(gè)指標(biāo)來研究一個(gè)省份未來在某行業(yè)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的概率是否與它的鄰省在該行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r相關(guān)，這個(gè)指標(biāo)可以衡量某省在某行業(yè)有比較優(yōu)勢(shì)的鄰省密集情況。

類似產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)，在這里我們也使用了一個(gè)OLS模型進(jìn)行回歸分析（見表4），研究了活躍鄰省的密集度如何影響一個(gè)省份在某個(gè)行業(yè)中發(fā)展出或者維持比較優(yōu)勢(shì)的概率。同樣地，我們也控制了一個(gè)省份內(nèi)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)總數(shù)和在一個(gè)行業(yè)上發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的省份總數(shù)。

表4 衡量區(qū)域間學(xué)習(xí)的OLS回歸模型

相應(yīng)的，我們也在表4中展現(xiàn)了用面積數(shù)據(jù)和宗數(shù)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。與分析產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)時(shí)一樣，我們還是將整體的數(shù)據(jù)分為了兩組，一組是沒有顯露出比較優(yōu)勢(shì)的省份—行業(yè)組（因此未來可能會(huì)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)），另一組是顯露出了比較優(yōu)勢(shì)的省份—行業(yè)組（因此未來有可能失去這種比較優(yōu)勢(shì)）。

從表格中可以看出，不論是對(duì)于維持比較優(yōu)勢(shì)還是發(fā)展比較優(yōu)勢(shì)，區(qū)域間學(xué)習(xí)都起著顯著正向的作用，即一省份可以從鄰近省份中進(jìn)行學(xué)習(xí)。在控制了時(shí)間固定效應(yīng)后，在面積數(shù)據(jù)下維持比較優(yōu)勢(shì)的回歸中核心解釋變量密集度的系數(shù)為 0.142，在 1%統(tǒng)計(jì)水平下顯著，密集度每上升1%，則維持比較優(yōu)勢(shì)的概率會(huì)上升0.142%；同時(shí)，在三年內(nèi)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的情況下，密集度系數(shù)為0.17，說明密集度每上升1%，則發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的概率會(huì)上升0.17%，宗數(shù)數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果與面積數(shù)據(jù)大致相近。這為區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)的存在性提供了證據(jù)。

（三）產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)與區(qū)域間學(xué)習(xí)互動(dòng)

在前面兩個(gè)部分我們通過使用工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)分別研究了產(chǎn)業(yè)間和區(qū)域間的學(xué)習(xí)效應(yīng)，但是在現(xiàn)實(shí)情況中，兩種效應(yīng)是同時(shí)存在的，因此我們還需要將這兩種效應(yīng)結(jié)合起來去考察其作用情況。通過建立模型并進(jìn)行回歸，我們發(fā)現(xiàn)活躍關(guān)聯(lián)省份的密集度和活躍關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的密集度不管是對(duì)于維持比較優(yōu)勢(shì)還是發(fā)展比較優(yōu)勢(shì)都有著顯著正向的作用，也就是說行業(yè)間和區(qū)域間的學(xué)習(xí)效應(yīng)是存在的，一個(gè)行業(yè)可以通過關(guān)聯(lián)行業(yè)獲得發(fā)展經(jīng)驗(yàn)、勞動(dòng)力等資源來發(fā)展自己，同理，一個(gè)區(qū)域也可以受益于鄰近區(qū)域的發(fā)展。基于上面的分析，我們?cè)诒?模型中，同時(shí)加入了活躍關(guān)聯(lián)省份密集度和活躍關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的密集度以及兩者的交互項(xiàng)。

表5 將區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)與行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)相結(jié)合

同時(shí)考慮行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)與區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)之后，我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于在三年內(nèi)維持比較優(yōu)勢(shì)而言，只有面積數(shù)據(jù)中的行業(yè)間學(xué)習(xí)是顯著的，這意味著兩種學(xué)習(xí)效應(yīng)在維持比較優(yōu)勢(shì)中幾乎都沒有發(fā)揮作用。這可能是由于那些已經(jīng)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)和省份，其發(fā)展已經(jīng)基本成熟，學(xué)習(xí)效應(yīng)的幫助非常有限。而在三年內(nèi)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)而言，對(duì)于那些原本沒有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)，只有宗數(shù)數(shù)據(jù)下的活躍鄰省密集度是不顯著的，這說明產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)對(duì)于發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)有幫助。

用工業(yè)土地出讓面積的數(shù)據(jù)估計(jì)出在三年內(nèi)發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的情況下，活躍關(guān)聯(lián)行業(yè)的密集度系數(shù)為0.784，意味著當(dāng)密集度上升1%，發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的概率上升0.784%，這一數(shù)字在宗數(shù)數(shù)據(jù)下是0.398。并且結(jié)果表明，在發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的情況下，兩種學(xué)習(xí)效應(yīng)的交互項(xiàng)是負(fù)的，這說明當(dāng)一種學(xué)習(xí)渠道飽和時(shí)，另一種學(xué)習(xí)帶來的邊際效應(yīng)為負(fù)。

（四）學(xué)習(xí)效應(yīng)與制度因素

在研究了學(xué)習(xí)效應(yīng)的存在性之后，我們還研究了制度環(huán)境是否會(huì)影響學(xué)習(xí)效應(yīng)的發(fā)揮。在各種制度因素中，我們考察市場(chǎng)化程度的影響，這種影響可能有正負(fù)兩個(gè)方向：一方面，一個(gè)區(qū)域的市場(chǎng)化程度影響著該區(qū)域資源與信息交換的能力和速度，當(dāng)一個(gè)地區(qū)市場(chǎng)化程度越高時(shí)，其學(xué)習(xí)效應(yīng)也會(huì)越強(qiáng)，導(dǎo)致其更容易發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)；而另一方面，市場(chǎng)化程度高也會(huì)導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度大，發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)變得更加困難。一般而言，我們認(rèn)為這種正的效應(yīng)會(huì)大于負(fù)的效應(yīng)。

為了研究這一問題，我們參考了中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告（2016），該報(bào)告對(duì)2008～2014年我國(guó)各省、自治區(qū)和直轄市市場(chǎng)化改革進(jìn)展的總體情況和不同方面的進(jìn)展情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，并使用評(píng)分作為各區(qū)域的市場(chǎng)化指數(shù)數(shù)據(jù)。我們采用其對(duì)于各省份市場(chǎng)化情況的總體評(píng)分作為市場(chǎng)化程度的衡量，得到的回歸結(jié)果如表6所示。

表6 市場(chǎng)化指數(shù)對(duì)于學(xué)習(xí)效應(yīng)的影響

從表6中可以看出，市場(chǎng)化指數(shù)對(duì)于比較優(yōu)勢(shì)的發(fā)展基本上起著正向的影響，即市場(chǎng)化程度越高，發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的概率就越大，這與我們的直觀感受一致，并且在加入市場(chǎng)化指數(shù)后，學(xué)習(xí)效應(yīng)仍然是顯著的。另外，面積數(shù)據(jù)和宗數(shù)數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果都顯示，市場(chǎng)化指數(shù)與關(guān)聯(lián)行業(yè)密集度的交互項(xiàng)系數(shù)不顯著異于零，這意味著，市場(chǎng)化程度并不會(huì)影響行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)。而市場(chǎng)化指數(shù)與活躍鄰省密集度的交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，這說明市場(chǎng)化程度越高，區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)越小。這一結(jié)論與我們的假設(shè)相反，按照前面所提到的市場(chǎng)化程度對(duì)學(xué)習(xí)效應(yīng)的影響有兩種方向的說法，目前看來負(fù)向的影響要大于正向的影響，導(dǎo)致市場(chǎng)化程度越高，地區(qū)間學(xué)習(xí)效應(yīng)越小。

五、結(jié)論

在本文中，我們利用2007-2015年分省—分行業(yè)工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)（包括面積數(shù)據(jù)和宗數(shù)數(shù)據(jù)），分析了中國(guó)經(jīng)濟(jì)中是否存在產(chǎn)業(yè)間學(xué)習(xí)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)。首先，我們構(gòu)建了行業(yè)空間，并建立了回歸模型，分析行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)，結(jié)果表明在一省份中，活躍行業(yè)密集度越高，則該行業(yè)在該省份中發(fā)展和維持比較優(yōu)勢(shì)的概率也會(huì)更大。接著，我們對(duì)區(qū)域間學(xué)習(xí)進(jìn)行了分析，加入了地理距離數(shù)據(jù)，回歸結(jié)果表明一行業(yè)發(fā)展和維持比較優(yōu)勢(shì)的概率，會(huì)隨著該行業(yè)在鄰近省份的發(fā)展程度的上升而上升。然后，我們結(jié)合了兩種學(xué)習(xí)效應(yīng)，分析其相互間的影響，結(jié)果表明兩種學(xué)習(xí)效應(yīng)在發(fā)展出比較優(yōu)勢(shì)的情況下具有替代性，一種學(xué)習(xí)渠道飽和時(shí)，另一種學(xué)習(xí)的邊際效應(yīng)為負(fù)。

此外，我們研究了制度因素對(duì)于學(xué)習(xí)效應(yīng)的影響，在原模型中加入了市場(chǎng)化指數(shù)，結(jié)果表明市場(chǎng)化程度并不會(huì)影響行業(yè)間學(xué)習(xí)效應(yīng)，但市場(chǎng)化程度越高，區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)越小。

我們的研究也存在著一些局限性。例如，首先，本文的研究對(duì)象是工業(yè)土地出讓數(shù)據(jù)，雖然土地出讓已經(jīng)進(jìn)入全面市場(chǎng)化階段，但是土地出讓具有隨著省級(jí)黨代會(huì)的召開時(shí)間而變化的政治周期性（余靖雯等，2015），土地出讓的方式也受到地方政府財(cái)政缺口的影響（趙文哲和楊繼東，2015），因此政府行為會(huì)影響土地出讓結(jié)果，土地出讓數(shù)據(jù)可能不能完全反映企業(yè)的學(xué)習(xí)效應(yīng)，甚至有可能包含政府的學(xué)習(xí)效應(yīng)在內(nèi)。其次，土地出讓數(shù)據(jù)可能不能完全反映行業(yè)發(fā)展的狀況，畢竟對(duì)于土地的投資不能代表該行業(yè)所有的投資額，也不能代表該行業(yè)的產(chǎn)出額，所以土地出讓數(shù)據(jù)可能不能作為行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的一個(gè)完美的替代指標(biāo)。最后，空間分辨率有限。我們使用了各省份的土地出讓數(shù)據(jù)，但在中國(guó)省份是一個(gè)比較大的行政單位，有些省份的人口數(shù)達(dá)到了1億多，省份內(nèi)部的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也非常不平衡，因此，縮小空間分辨率也是一個(gè)比較好的改進(jìn)方向。

本文的結(jié)論說明中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在著行業(yè)間學(xué)習(xí)和區(qū)域間學(xué)習(xí)效應(yīng)，因此，政府可以通過行業(yè)和區(qū)域之間的關(guān)聯(lián)度，利用產(chǎn)業(yè)政策去引導(dǎo)區(qū)域的多樣化發(fā)展方向，同時(shí)，加強(qiáng)交通、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，創(chuàng)造一個(gè)交流、溝通順暢的環(huán)境，也有助于學(xué)習(xí)效應(yīng)的發(fā)揮，從而帶來經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

本文提供的證據(jù)支持了中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著行業(yè)間和地區(qū)間學(xué)習(xí)效應(yīng)的推斷，也支持了經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個(gè)學(xué)習(xí)過程的觀點(diǎn)，并且這種學(xué)習(xí)過程是有路徑依賴性的。在目前中國(guó)正在尋求產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的大背景下，我們希望能夠啟發(fā)新的關(guān)于學(xué)習(xí)效應(yīng)的研究，進(jìn)一步分析具體的學(xué)習(xí)渠道和影響路徑。