資源型產業集聚、要素扭曲配置與技術創新

（武漢大學中國中部發展研究院，武漢 430072）

關于產業集聚與技術創新的關系，新古典經濟學家馬歇爾最早給出了解答，他認為產業在地理上的集中有利于新知識流動，區域內企業未支付成本就能享受到技術溢出，實現技術創新。之后，新經濟地理學（NEG）與以Romer為代表的內生增長理論進一步明確指出：區域內產業集聚產生以知識溢出為主的外部性，從而推動技術創新［1，2］。不少國內外學者的研究均印證了這一作用機制［3-6］。誠然，已有研究關于產業集聚 “外部性”對技術創新推動作用的探討取得了突出成就。但是從現實情況來看，產業集聚似乎并不總能帶來技術創新，我國中西部大量資源型地區一直飽受 “資源詛咒”困擾。劉軍等［7］認為，資源型產業過分依賴資源稟賦擠出了其對技術創新的需求，得出了資源型產業集聚抑制技術創新的結論。

已有研究與現實情況產生分歧的原因是忽視了要素配置在產業集聚影響技術創新過程中發揮的傳導性作用。產業集聚本質上是生產要素在空間上的不均衡分布與區域間流動，其中資本、勞動力要素的配置情況對技術創新有著直接的影響。那么，產業集聚是否會改變資本、勞動力要素的配置情況，從而進一步作用于技術創新活動？如果存在上述影響機制，影響的方向和效果如何？本文嘗試對上述問題進行解答。具體來說本文的邊際創新主要體現在以下3個方面：（1）資源型產業發展主要以開發利用自然資源為基礎，較其他產業呈現出更為明顯的地方化特征。以全國13個資源型行業為研究對象，彌補以往基于產業層面對集聚的研究大多集中于制造業、服務業的缺失；（2）梳理并歸納相關文獻，從資本、勞動力要素配置視角，系統闡述產業集聚影響技術創新的內在傳導機制；（3）主要構建中介效應模型與面板門檻模型，驗證產業集聚如何通過影響要素配置進而作用于技術創新，并探討產業集聚、要素配置與技術創新三者之間是否存在非線性關系。研究結果有利于補充和回應關于產業集聚與技術創新的現有研究，更好地支持我國資源稟賦地區經濟轉型發展。

1 理論分析與研究假說

1.1 產業集聚與要素配置

生產要素是經濟活動的基礎，研究產業在空間上的集中現象也應該從要素視角出發。以資源型產業為例，為更好地獲取資源稟賦等生產投入品，資本、勞動力等要素向資源稟賦地區轉移，可以有效提高要素的配置效率：（1）市場競爭加劇帶來的本地要素有效配置。企業在地理上集中加劇了競爭，并且緩解信息不對稱現象，低生產率企業逐漸被淘汰，生產要素流向高生產率企業，進而使得要素配置情況得到改善；（2）極化效應吸引周邊地區要素的轉移。勞動力市場不斷擴大加強了企業與勞動力的匹配程度，使得周邊勞動力得到充分利用。與此同時，盛丹和王永進［8］提出，擴大的市場規模有效降低企業成本，減少經營風險，吸引了資本要素涌入。另外，過分強調規模和效率也有可能造成資源配置不當：（1）產業集聚程度持續提高導致企業管理成本上升，資本配置缺口增大；生活成本高昂，區域內部分勞動力被迫遠離集聚區；（2）我國資源型行業的開發與產業集聚受到國家政策影響，李曉萍等［9］認為大量低水平企業為尋求 “政策租”涌入集聚區，資源浪費問題顯著，要素配置扭曲情況進一步加劇。由此本文提出以下假設：

假設1：資源型產業集聚加劇或緩解了資本、勞動力要素配置扭曲程度。

1.2 要素配置與技術創新

生產要素邊際成本等于邊際收益時，企業利潤達到最大化。然而，現實情況是資本、勞動力等生產要素的實際價格往往與均衡價格有所差異，廠商生產未能達到帕累托最優，這種要素配置扭曲也會對企業技術創新活動產生不利影響［10］。紀雯雯和賴德勝［11］就勞動力市場進行了研究，認為不充分的勞動力市場如戶籍制度等，抑制了研究與開發人員自由流動，同時部分地方政府通過壓低勞動力價格的方式吸引企業進入，廉價的勞動力可能會導致企業缺乏主動創新的動力。Boldrin和Levine［12］就資本市場進行研究，發現企業尋租與政府補貼等行為往往會造成資本市場的供求失衡，使創新資本無法按照市場規律進入邊際收益最高的領域，阻礙技術創新活動。Hsieh和Peter［13］的研究結果表明，中國要素配置效率如果能夠達到美國的程度，創新績效可以提升30%～50%。由此本文提出以下假設：

假設2：資本、勞動力要素扭曲配置抑制了技術創新。

1.3 產業集聚、要素配置與技術創新

產業集聚產生了以知識溢出為主的外部性，對區域內技術創新有著正向推動作用，這一觀點得到了學界的廣泛支持。知識溢出外部性又分為馬歇爾外部性與雅克布外部性。馬歇爾外部性認為隸屬同一產業的企業集聚通過模仿、人才流動與思想傳播實現了知識溢出，從而推動地區內技術創新和經濟增長［14］。雅克布外部性強調多樣化集聚對創新的激發，認為隸屬于不同產業的企業之間的集聚激發了差異化個體的知識交流和互動，即多樣化對地區內技術創新的推動［15］。除上述產業集聚外部性對技術創新的直接推動作用，需要進一步探討的是：產業集聚對技術創新的影響是否還可以通過其他間接影響機制傳導？結合已有分析，從資本、勞動力等要素配置視角考慮，產業集聚可能加劇或改善區域要素配置扭曲情況，要素配置情況又是抑制創新的主要因素之一，那么產業集聚能否通過加劇或改善要素配置扭曲情況進而間接對技術創新產生影響？如果要素配置的中間影響機制存在，其在集聚產業對技術創新產生總效應中占有多大比重？由此，我們提出以下假設：

假設3：資源型產業集聚可以通過影響要素配置間接影響技術創新。

2 研究設計

2.1 模型設定

基于上述分析，本文按照以下3個步驟依次構建基準回歸模型、交互項模型、中介效應模型和面板門檻模型，來探索變量之間關系。

（1）設定基準回歸模型觀察產業集聚、要素配置對資源型產業技術創新的影響。式（1）、（2）中i和t分別表示行業和時間，Innit為被解釋變量技術創新，Aggit代表產業集聚程度，Mkit與Mlit分別表示資本、勞動力要素配置扭曲系數，Xit表示所有控制變量，εit為隨機誤差項。

考慮到要素配置扭曲情況對技術創新具有抑制作用，而產業集聚可以改變區域要素配置情況，因此有必要探究要素配置扭曲情況是否在產業集聚影響技術創新過程中發揮作用，故依次引入產業集聚程度與資本、勞動力要素配置扭曲系數的交互項對要素配置扭曲情況可能存在的中間傳導作用進行初步考察，如式（3）、（4）。

（2）以交互項模型為基礎，構建中介效應模型深入研究產業集聚、要素配置與技術創新三者之間可能存在的影響機制。交互項模型主要探討了產業集聚與資本、勞動力要素配置的交互關系可能對技術創新產生影響，并不能說明三者之間的作用路徑。而中介效應模型可以用于分析自變量對因變量產生影響的過程和作用機制，檢驗自變量是否通過中間變量對因變量產生影響。本文借鑒溫忠麟和葉寶娟［16］完善的中介效應檢驗程序，構建以下遞歸模型：

同理可得勞動力要素配置扭曲系數（Mlit）的中介效應模型。定義自變量產業集聚程度（Aggit）對因變量技術創新（Innit）產生的總效應為c；產業集聚程度（Aggit）經過中介變量資本、勞動力配置扭曲系數（Mkit、Mlit） 對技術創新（Innit）產生的影響稱為中介效應，值為ab；產業集聚程度（Aggit）對技術創新（Innit）產生的直接效應為c′， 有ab＝c-c′。

（3）為探討在不同要素配置扭曲程度下資源型產業集聚對技術創新的影響是否會變動，借鑒Hansen［17］的做法建立面板門檻模型，對產業集聚影響技術創新機制進行非線性檢驗，將資源型產業資本、勞動力要素配置扭曲系數分別設為門檻變量，構建資源型產業集聚程度對技術創新影響的分段函數。先假設存在 “單門檻效應”，如式（8），I（·）為指示函數，γ為門檻值，Mxit代表資本、Mkit、Mlit代表勞動力要素配置扭曲。

根據式（8）單門檻效應進行檢驗，若原假設m1＝m2成立，表明不存在門檻效應；若拒絕原假設，則存在單門檻效應。在單門檻效應基礎上進行雙重門檻檢驗，若檢驗未通過，接受單門檻假設；若通過，則存在雙重門檻效應。雙重門檻模型如式（9）所示，其余多重門檻模型與檢驗過程以此類推，不再贅述。

2.2 變量選取與測算

式（1）～（9）共涉及被解釋變量、核心解釋變量、控制變量3類。

被解釋變量。技術創新（Inn），用行業i新產品產值占生產總值的百分比來衡量。

核心解釋變量分別為產業集聚程度（Agg）與資本、勞動力要素配置扭曲系數（Mk、Ml）。產業集聚程度（Agg） 指標采用Ellison與Glaeser［18］提出的EG指數進行測量，由于我國微觀企業數據較難獲取，無法完全按照原始方法進行計算，由此參考楊洪焦等［19］的做法，假設在每個區域，同一產業的企業具有相同規模（nij為j區域擁有i產業的企業數量），對方程進行簡化的同時不影響對產業集聚度的評估和比較，測度方程最終確定為：

其中，M代表所研究經濟體劃分的地理區域個數，N代表產業的企業個數。sij表示j區域i產業就業人數占所研究經濟體該指標的比重；xj是j地區就業人數占所研究經濟體該產業該指標的比重。資本、勞動力要素配置扭曲系數（Mk、Ml）參考 Chari等［20］與 Aoki［21］的研究結果， 具體測算公式為：與。 以資本配置扭曲系數為例，ki／k表示i行業實際使用資本占工業總資本比例，而則為不存在要素錯配時所使用資本的理論比例，si為i行業的產出份額，αi為資本產出彈性，ˉα則代表產出份額加權的資本產出彈性，對要素產出彈性的測算借鑒韓國珍和李國璋［22］的做法，采用分階段收入份額法測算。若ki＞1，表明資本價格偏低，i行業過度使用了資本。勞動要素配置扭曲系數（Ml）的測度與此相同。

控制變量。模型共包含7個控制變量，基本控制變量有產業集聚程度滯后一期（Lagg）與資本、勞動力配置扭曲系數滯后一期（Lmk、Lml）。資源型產業的集聚大多由資源稟賦主導，由于自然資源的不可移動性與有限性，資源型產業的集聚往往受到上一期集聚程度的影響；要素配置為連續、多期的生產投入活動，企業當期的投入決策存在路徑依賴。為了捕捉到產業集聚與要素配置的 “慣性”特征，本文分別加入資源型產業集聚程度，資本、勞動配置扭曲系數的一階滯后項作為控制變量。其余4個控制變量說明如下：

政府支持程度（Gov）。政府對技術創新的支持程度會促進企業研發活動，有時也會擠出企業創新，造成資源配置的重復、低效率［23］。本文用行業i的R＆D支出中政府資金所占比重來表示政府對技術創新活動的支持程度。

市場化程度（Mar）。市場化水平提升有利于資本、勞動力等生產要素在區域內以及區域間流動，充分激發創新資源活力。本文用非國有企業的工業總產值占整個地區工業總產值的比重表示市場化程度。

外商直接投資（Fdi）。外商直接投資可以為企業發展帶來資金、技術等生產要素，對技術創新有促進作用，但是技術引進也減少了企業自主創新需求［24］。本文引入實際利用外商直接投資與GDP比值來度量外商直接投資的情況。

能源利用效率（Ene）。具有較高能源利用效率企業的創新需求可能會下降，與此同時能源利用效率提高需要投入大量資本、勞動力等要素，造成要素過度配置。本文用能源消費量占工業總產值的比重來反映產業能源利用效率。

2.3 樣本數據來源說明

資源型產業分為廣義資源型產業和狹義資源型產業。劉媛媛和孫慧［25］指出，廣義的資源型產業是指直接從事自然資源開發和初步加工的產業，狹義的資源型產業是指從事礦產資源的開采與初級加工的產業。根據廣義資源型產業的內涵，按照2017年 《國民經濟行業分類》標準，本文選擇煤炭開采和洗選業（B6）、石油和天然氣開采業（B7）、黑色金屬礦采選業（B8）、有色金屬礦采選業（B9）、非金屬礦采選業（B10）、石油加工、煉焦和核燃料加工業（C25）、非金屬礦物制品業（C30）、黑色金屬冶煉和壓延加工業（C31）、有色金屬冶煉和壓延加工業（C32）、金屬制品業（C33）、電力、熱力生產和供應業（C44）、燃氣生產和供應業（C45）、水的生產和供應業（C46）共13個兩位數行業。

本文搜集、整理了2009～2018年共10年的相關數據。產業集聚程度測算中的行業就業數來自 《中國勞動統計年鑒》、《中國人口和就業統計年鑒》，企業個數主要來源于中國工業數據庫。要素配置扭曲系數測算中，行業實際使用資本用資本固定凈值表示。工業企業的勞動收入（工資和福利）數據來源于 《中國經濟普查年鑒》以及《中國投入產出表》。其余數據來源于 《中國統計年鑒》、《中國工業統計年鑒》、《中國科技統計年鑒》。為了在一定程度上消除量綱的影響，并減少多重共線性，本文在回歸時對所有變量均進行了對數化處理。

3 實證結果與分析

3.1 基準回歸與交互項模型檢驗

構建基準回歸模型對產業集聚、要素配置扭曲與技術創新三者間關系進行初步估計，結果如表1， （1）、 （2）列為不含交互項的回歸結果，說明產業集聚對技術創新有促進作用，而資本、勞動力要素配置扭曲不利于技術創新，為假設2提供了支持。（3）、（4）列分別加入了資本、勞動力要素配置扭曲系數與產業集聚的交互項，以研究產業集聚是否會通過影響要素配置對技術創新產生影響。交互項回歸系數顯著為正，說明資本、勞動力要素配置越合理，產業集聚對技術創新的正向促進作用越小，側面為假設1和3提供了支持。

控制變量的估計結果均有顯著預期符號，政府支持程度（Gov）、市場化程度（Mar）、外商直接投資（Fdi）、能源利用效率（Ene）與技術創新均在1%的水平上顯著相關。研發補助是政府支持企業創新活動的一種手段，對技術創新產生顯著正向影響。市場化程度高，為企業提供了自由的經營環境，有利于技術創新產生。外商直接投資不利于資源型產業技術創新，這主要由于外商直接投資降低了資源型產業的自主創新需求，具有一定 “擠出”效應。同樣，較高能源利用效率反而不利于技術創新。

3.2 對交互項的進一步討論：基于中介效應模型

基準模型與交互項模型驗證了產業集聚對技術創新具有促進作用，要素配置扭曲程度抑制了技術創新，并初步探究了要素配置扭曲對產業集聚影響技術創新的約束，但是沒有對產業集聚是否通過改善要素配置情況進而影響技術創新這一機制給出充分支持。為明晰三者之間的傳導路徑，構建中介效應模型：（1）檢驗產業集聚對技術創新的總效應；（2）檢驗產業集聚對技術創新的間接作用機制與直接作用機制。表2中5個方程均通過Huasman檢驗，因此采用固定效應模型的面板數據回歸，中介效應全過程檢驗結果如下。

表1 基準回歸與交互項模型檢驗結果

表2 中介效應全過程檢驗結果

續 表

總效應檢驗。表2第（1）列的回歸結果顯示，產業集聚與技術創新在5%的水平上顯著正相關，總效應c為0.5702，說明整體來看資源型產業聚集對技術創新具有促進作用。

間接與直接影響機制檢驗。表2第（2）、（3）列的回歸結果分別顯示了資源型產業集聚對資本、勞動力要素配置的影響。資源型產業集聚與資本、勞動要素配置扭曲系數分別在1%與5%水平上顯著負相關，效應a分別為-0.1562、-0.1563，說明資源型產業集聚可以改善資本、勞動力要素的錯配情況，驗證了假說1。將中介變量Mk、Ml納入回歸模型進行分析，兩者均在5%水平下顯著，如列（4）、（5）。 系數b分別為-0.9364， -1.0148，說明資本、勞動力要素配置扭曲不利于創新，驗證了假說2。依次檢驗系數a、b均為顯著，可以說明產業集聚對技術創新的作用至少有一部分是通過要素配置實現的，要素配置的間接效應顯著，驗證了假說3。產業集聚對技術創新的影響是否全部通過要素配置的間接效應實現？觀察列（4）、（5）在控制了中介變量Mk、Ml的影響后，產業集聚對技術創新的直接效應c′分別為0.4482、0.4542，均在10%水平下顯著，并且c′小于總效應c，說明了直接影響機制的存在，產業集聚產生外部性等可以直接對技術創新產生正向影響。由ab／c′可得通過資本、勞動力要素配置促進技術創新的中介效應分別占總效應的25.7%與27.8%。

表2列（1）、（4）、（5） 同表1相比， 控制變量對技術創新（Inn）作用方向與顯著性相差不大，說明模型估計結果穩健，此處不再贅述。列（2）、（3） 對Mk、Ml進行解釋，資本、勞動力要素上一期的配置情況會對當期產生正向影響，要素配置總是沿著原有決策方向進行。能源利用效率（Ene）與資本要素配置扭曲系數在1%水平上正相關，說明能源利用效率越高，資本要素配置扭曲程度越大。能源利用效率提高很大程度依賴先進設備的置辦，導致了企業對資本要素的過度使用。政府支持程度（Gov）對勞動要素配置扭曲系數的影響為正，說明資源型行業勞動力的流動受到政府扶持政策影響，勞動力尤其是技術型人才更偏向于流向政府支持力度較大的產業。值得注意的是，資本、勞動力要素配置扭曲系數均與產業集聚程度滯后一期（Lagg）在1%的水平上顯著正相關，雖然當期的集聚有效緩解了要素配置扭曲的情況，但是上一期的集聚卻會加劇要素錯配，說明產業集聚與要素配置間具有非線性關系，與肖興志和李沙沙［26］的研究結果一致。

3.3 影響機制的非線性檢驗：基于面板門檻模型

考慮到中介效應模型假定 “產業集聚通過改變要素配置情況對技術創新產生影響”是單調的，存在一定局限性，并且基于目前研究對產業集聚影響技術創新方向的爭論，我們有理由猜測產業集聚、要素配置與創新之間存在非線性關系，即產業集聚對創新的影響可能會隨著要素配置情況的變化而改變。由此，本文以資本、勞動力要素配置扭曲系數為門檻變量，經過300次Bootstrap自抽樣得到結果（表略）。資本要素配置扭曲系數Mk作為門檻變量時，單門檻、雙重門檻效應均通過了10%水平的顯著性檢驗，三重門檻效應通過了5%水平的顯著性檢驗，因此采用三重門檻模型，3個門檻值分別為資本要素配置扭曲系數處于-0.586、-0.155和1.461水平；勞動要素配置扭曲系數Ml作為門檻變量時，只有單門檻在10%顯著水平上通過了檢驗，門檻值為勞動要素配置扭曲系數處于0.053水平。

對非線性門檻模型進行參數估計，并與式（5）采用固定效應模型的回歸結果進行比較（結果表略）。由回歸結果可知，無論采用固定效應模型還是門檻模型，各個解釋變量的顯著性和估計系數基本相同，說明估計結果穩健。對比固定效應模型，門檻模型的擬合優度有所提高，說明門檻可以較好地解釋產業集聚與技術創新的關系。

三重門檻效應根據資本要素配置扭曲程度的高低，將整個樣本劃分為4個門檻區間，當資本要素配置扭曲程度處于不同門檻區間時，產業集聚對技術創新影響的估計系數顯著不同。具體來看，當資本要素配置扭曲系數低于第二門檻時，資源型產業集聚對技術創新的影響并不顯著；當資本要素配置扭曲系數跨越第二門檻小于第三門檻時（-0.155＜Mkit≤1.461），產業集聚對技術創新的影響在10%水平上顯著，系數為0.4033；當資本要素配置扭曲系數跨越第三門檻時（Mkit＞1.461），產業集聚對技術創新的影響在1%的水平上顯著，該影響的顯著性水平大幅度提高，估計系數為0.6668，說明在此區間資源型產業集聚對技術創新的影響力進一步增強。資源型產業集聚是否可以有效促進技術創新，受到資本要素配置扭曲程度的制約，只有資本要素配置扭曲程度提高到一定程度，即跨越第二門檻值之后，產業集聚對技術創新的促進作用才會顯現，并且資本要素配置扭曲程度越高，產業集聚對技術創新的作用越顯著。究其原因，當資本配置扭曲嚴重，單位產業集聚能夠帶來更多的資本有效轉移，吸引優質資本流入，當過度使用資本現象不十分明顯時，市場信號較弱，產業集聚也不能帶來更多的資本流動，從而間接地失去對技術創新的正向影響。

單門檻模型根據勞動要素配置扭曲程度的高低，將整個樣本劃分為兩個門檻區間。當勞動力要素配置扭曲系數低于0.053時，產業集聚對技術創新的影響在5%水平上顯著，系數為0.5683，當勞動要素配置扭曲系數跨越門檻值時，產業集聚對技術創新的顯著性與影響系數均有所提高，在1%水平上顯著，系數為0.6982。雖然通過了單門檻效應檢驗，但勞動配置扭曲系數約束產業集聚對技術創新的影響并不像資本配置扭曲那樣顯著，這主要是因為勞動力流動存在時滯性。由于距離、交通以及生活成本等因素的限制，勞動力流動并不能向資本轉移一樣，面對集聚效應做出較快的反應，從而使產業集聚對技術創新間接產生顯著但并不十分明顯的促進作用。

根據識別出門檻值的大小，將資源型行業資本、勞動力配置扭曲情況進行分類，結果如表3。總體來看，相比于2009年，2018年資源型行業總體的要素配置扭曲情況得到緩解。2018年，超半數資源型行業的資本配置扭曲程度小于第二門檻值，這些行業集聚程度增加不能較為有效地改善資本要素配置扭曲狀況，從而無法對技術創新產生顯著作用。

表3 2009年與2018年資源型行業要素配置扭曲情況行業分布格局

4 穩健性檢驗

4.1 中介效應的再檢驗

為了檢驗產業集聚、要素配置與技術創新之間確實存在部分中介效應，排除隨機趨勢或確定趨勢的影響，避免 “偽回歸”問題的產生，本文更換核心解釋變量進行穩健性檢驗。采用空間基尼系數再次測算產業聚集程度（G-agg），將測算結果引入回歸方程，對中介效應進行再檢驗。結果表略，發現實證結果并未隨著參數設定的改變而發生變化，可認為本文的部分中介效應估計結果是穩健的。

4.2 分樣本檢驗

為了驗證產業集聚對技術創新的非線性影響，以面板門檻模型檢驗出的門檻值為依據，將樣本進行回歸，結果如表4。可以看到，資本要素配置扭曲系數只有大于-0.155時，產業集聚才能對技術創新發揮正向促進作用；在不同勞動力要素配置扭曲區間，產業集聚對技術創新均有顯著的正向作用，隨著勞動力要素配置扭曲系數增加，產業集聚對技術創新的促進作用也更為顯著。分樣本檢驗結果與面板門檻模型估計結果相同，說明面板門檻檢驗結果穩健。

表4 分樣本結果

5 研究結論與啟示

現有集聚理論與實際經濟發展存在割裂，主要原因是忽視了要素配置在經濟活動中的基礎作用。本文從資本、勞動力要素配置的視角出發，理論層面梳理相關文獻，對產業集聚影響技術創新的機制進行系統闡述；實證層面以全國13個資源型行業2009～2018年相關數據為樣本，主要構建中介效應模型、面板門檻模型檢驗資源型產業集聚程度通過何種機制影響技術創新。結果如下：（1）資源型產業集聚顯著促進技術創新活動，在資本、勞動力要素配置得到優化情況下，產業集聚對技術創新的促進作用有所降低；（2）中介效應模型檢驗結果顯示，資本、勞動力要素配置在資源型產業集聚對技術創新促進過程中發揮著部分中介效應，分別占總效應的25.7%與27.8%，驗證了產業集聚通過影響要素配置進而作用于技術創新的傳導機制；（3）面板門檻模型檢驗結果發現，資本、勞動力要素配置情況部分中介效應的存在，約束著產業集聚對技術創新的促進作用。當資本要素配置扭曲系數跨越第二門檻后，產業集聚對技術創新才具有顯著促進作用，當資本要素配置扭曲系數跨越第三門檻后，產業集聚對創新的促進作用顯著增強。勞動力要素配置扭曲系數較高，產業集聚對技術創新的促進作用更明顯。

上述研究結論對充實集聚理論與推進我國資源型產業轉型升級，以及培育新的經濟增長引擎有著一定的意義與啟示：（1）對于要素配置中介作用存在的驗證，并未否認傳統集聚理論關于外部性的判斷。區域要素配置優化意味著地區經濟結構性的變化，其對技術創新的影響是內生性的，體現經濟的發展與結構；外部性帶來的單位生產要素產出提升是外生性的，意味著經濟的增長與效率；（2）長期來看，產業集聚過程中要素配置是變化的，追求要素重新優化配置，也促進了經濟的調整與升級。我國經濟步入新常態符合客觀發展規律，培育完善的市場調節機制對資源型產業轉型發展和持續創新至關重要。