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摘 要：利用区位商、赫芬德尔指数等指标扩建Cobb-Douglas生产函数模型，对西北五省30个工业产业在2006—2013年间的相关数据进行分析，试图揭示专门化、多样化与西北五省工业产业增长之间的关系。结果表明，西北五省工业产业增长受益于Jacobs型外部性的正向影响，而非MAR型外部性的影响。也就是说，多种产业并存的工业格局有利于西北五省工业产业的增长，而某一产业在特定地区的集中会阻碍西北五省工业产业的后续增长。
关键词：专门化；多样化；工业产业增长
中图分类号：F426 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）15-0049-03
产业增长是经济增长的基础，对于产业增长问题，学者们既关注于传统要素投入的作用，也探讨了“集聚经济”的作用，即一个企业能否从同一地区同行业或不同行业的其他企业的经济活动中受益。Marshall（1920）和Arrow（1926）等人认为某一产业的不同企业在一个区域内的集中，即“产业专门化”，可以带动该产业增长，这被称为“地方化经济”（MAR型外部性）。与之相反的是“城市化经济”（Jacobs型外部性），也就是说，促进某个产业增长的主要因素是该地区工业产业布局的“多样化”。对于一个地区的特定产业而言，如果受“地方化经济”主导，同行业的企业就会向这一地区集中形成“专门化”，表现出产业内的外部性；反之，如果受“城市化经济”主导，那么该产业就需要在多种产业并存的“多样化”环境中发展，即受益于产业间的外部性。很多学者都通过实证研究对这两种观点进行了验证，得出的结果不尽相同（Henderson，1995；Mody & Wang，1997；Combes，2000）。
本文在现有研究的基础上，利用西北五省2006—2013年30个工业产业的相关数据，分析产业专门化、多样化对西北五省工业产业增长发挥的作用。
一、模型建立与变量选取
（一）模型的建立
本文借鉴Cécile Batisse（2002）的方法，利用两要素的Cobb-Douglas生产函数进行分析。对函数两边同时取对数得到如下方程：
lnGij=lnAij+αlnKij+βlnLij+μ
其中，Gij表示j省i产业的总产值在2006—2013年的增长幅度；K和L分别表示资本和劳动的投入；A代表全要素生产率水平；μ为随机误差项。由于全要素生产率会受到产业集聚外部性的影响，因而本文认为决定A的因素有：产业专门化水平（B）、企业数量规模（C）、产业多样化水平（D）以及该地区的工业初始发展水平（E）。则可以将以上方程写为：
lnGij=αlnKij+βlnLij+γlnBij+δlnCij+ηlnDij+θlnEij+μ
（二）变量的选取
被解释变量：j省i产业2013年总产值和2006年总产值之比的对数值。
解释变量由两部分组成：第一部分是生产要素，即资本和劳动的增长，选取i产业的固定资产净值作为资本投入，职工人数作为劳动投入，都采用增长率对数值的形式；第二部分是工业结构，包括产业专门化程度、企业数量规模、地区工业布局多样化程度和工业初始发展水平，也都取对数值形式。
专门化和多样化水平利用Henderson（ 1995）使用的方法测度。Bij是专门化指数，定义为i产业的工业总产值在j省工业总体中所占的份额与该产业在全国工业总体中所占的份额之比；Dij为多样化指数，定义为 j省除i产业外其他所有产业的Herfindhal指数的倒数与全国除i产业外其他所有产业的Herfindhal指数的倒数之比，即：
Bij=
Dij=
其中，n表示全国，Ein和Eij分别表示i产业在全国和j省的总产值；En和Ej分别表示全国和j省的工业总产值。
企业数量规模指标用j省i产业的企业数量与该产业产值之比除以全国i产业的企业数量与该产业产值之比来近似描述（Glaeser，1992），即：
Cij=
其中NBEij和NBEin分别表示j省和全国i产业的企业数量。本文还引入了地区工业总产值这一变量，因为它不仅能衡量地区工业经济规模，还可以从一定程度上反映出一个地区的工业初始发展水平。
动态的外部性假设前期工业环境会影响本期增长。因此，本文除了生产要素变量用增长率表示外，其他所有变量都选取期初值，最终建立如下回归方程：
ln（Eij，2013/Eij，2006）=αln（Kij，2013/Kij，2006）+β（Lij，2013/Lij，2006）+γln（Bij，2006）+δln（Cij，2006）+ηln（Dij，2006）+θln（Eij，2006）+μij
（三）数据描述
通过计算得出西北五省30个工业产业的专门化、多样化和企业数量规模指数（受版面限制，计算结果未列出），排序发现西北五省专门化和多样化指数排名较高的工业产业都属于自然资源开发型，而且，与专门化指数相比，多样化指数偏低，在各个产业间的变动较小。一些产业的专业化和多样化指数排名都比较靠前，说明产业集中度较强的专门化产业也可以同时享有多样化工业格局，二者并不排斥，只是从不同角度反映地区工业结构。总体而言，西北五省的工业经济对资源依赖过重，且发展水平差异显著，陕西省明显高于其他省区，其工业总产值占到西北五省工业总产值的近一半。
二、实证分析
接下来，本文对模型进行了回归，具体结果（见上表）。
上表显示，其他条件既定时，资本和劳动投入都促进了西北五省工业产业的增长，这可以看作是规模经济效应。企业数量规模和产业多样化水平也都与西北五省工业产业增长呈正相关关系，说明大量企业在某一产业内的存在可以促进技术创新，降低生产成本，从而有力地带动该产业增长，且某一产业可以从该地区其他产业的经济活动中受益。但是，产业专门化水平对西北五省工业产业增长会有着显著的影响。换而言之，一个产业在西北五省工业格局中的集中度越高，该产业的后续发展就越缓慢。这可能是因为：某一产业最初需要在特定地域内发展，但随着技术的进步和规模的扩大，该产业就会逐步向外转移，产业专门化对该产业增长的重要性也随之下降。
综上所述，西北五省工业产业增长受益于Jacobs型外部性的正向影响，即多种产业并存的工业格局有利于西北五省工业产业增长，而某一产业在特定地区的集中会阻碍产业的后续增长。根据各变量的参数值还可以看出，资本和劳动投入对西北五省工业产业增长的作用大于产业多样化，即西北五省工业产业增长更多的是依靠资本和劳动的大量投入，集聚经济产生的外部性影响比较有限。同时，值得注意的是，期初工业发展水平对产业的后续发展具有正向影响，这很有可能加剧西北五省之间的工业发展差距。
参考文献：
[1] Henderson，Kuncoro and Turner.Industrial Development in Cities[J].Journal of Political Economy，1995，（103）：1067-1090.
[2] Combes.Economic Structure and Local Growth：France，1984—1993[J].Journal of Urban Economics，2000，（47）：329-355.
[3] Cécile Batisse.专门化、多样化和中国地区工业产业增长的关系[J].世界经济文汇，2002，（4）：49-62.
[4] 陈良文，杨开忠.产业集聚、市场结构与生产率——基于中国省份制造业面板数据的实证研究[J].地理科学，2008，（3）：325-330.
[责任编辑 刘娇娇]
关键词：专门化；多样化；工业产业增长
中图分类号：F426 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）15-0049-03
产业增长是经济增长的基础，对于产业增长问题，学者们既关注于传统要素投入的作用，也探讨了“集聚经济”的作用，即一个企业能否从同一地区同行业或不同行业的其他企业的经济活动中受益。Marshall（1920）和Arrow（1926）等人认为某一产业的不同企业在一个区域内的集中，即“产业专门化”，可以带动该产业增长，这被称为“地方化经济”（MAR型外部性）。与之相反的是“城市化经济”（Jacobs型外部性），也就是说，促进某个产业增长的主要因素是该地区工业产业布局的“多样化”。对于一个地区的特定产业而言，如果受“地方化经济”主导，同行业的企业就会向这一地区集中形成“专门化”，表现出产业内的外部性；反之，如果受“城市化经济”主导，那么该产业就需要在多种产业并存的“多样化”环境中发展，即受益于产业间的外部性。很多学者都通过实证研究对这两种观点进行了验证，得出的结果不尽相同（Henderson，1995；Mody & Wang，1997；Combes，2000）。
本文在现有研究的基础上，利用西北五省2006—2013年30个工业产业的相关数据，分析产业专门化、多样化对西北五省工业产业增长发挥的作用。
一、模型建立与变量选取
（一）模型的建立
本文借鉴Cécile Batisse（2002）的方法，利用两要素的Cobb-Douglas生产函数进行分析。对函数两边同时取对数得到如下方程：
lnGij=lnAij+αlnKij+βlnLij+μ
其中，Gij表示j省i产业的总产值在2006—2013年的增长幅度；K和L分别表示资本和劳动的投入；A代表全要素生产率水平；μ为随机误差项。由于全要素生产率会受到产业集聚外部性的影响，因而本文认为决定A的因素有：产业专门化水平（B）、企业数量规模（C）、产业多样化水平（D）以及该地区的工业初始发展水平（E）。则可以将以上方程写为：
lnGij=αlnKij+βlnLij+γlnBij+δlnCij+ηlnDij+θlnEij+μ
（二）变量的选取
被解释变量：j省i产业2013年总产值和2006年总产值之比的对数值。
解释变量由两部分组成：第一部分是生产要素，即资本和劳动的增长，选取i产业的固定资产净值作为资本投入，职工人数作为劳动投入，都采用增长率对数值的形式；第二部分是工业结构，包括产业专门化程度、企业数量规模、地区工业布局多样化程度和工业初始发展水平，也都取对数值形式。
专门化和多样化水平利用Henderson（ 1995）使用的方法测度。Bij是专门化指数，定义为i产业的工业总产值在j省工业总体中所占的份额与该产业在全国工业总体中所占的份额之比；Dij为多样化指数，定义为 j省除i产业外其他所有产业的Herfindhal指数的倒数与全国除i产业外其他所有产业的Herfindhal指数的倒数之比，即：
Bij=
Dij=
其中，n表示全国，Ein和Eij分别表示i产业在全国和j省的总产值；En和Ej分别表示全国和j省的工业总产值。
企业数量规模指标用j省i产业的企业数量与该产业产值之比除以全国i产业的企业数量与该产业产值之比来近似描述（Glaeser，1992），即：
Cij=
其中NBEij和NBEin分别表示j省和全国i产业的企业数量。本文还引入了地区工业总产值这一变量，因为它不仅能衡量地区工业经济规模，还可以从一定程度上反映出一个地区的工业初始发展水平。
动态的外部性假设前期工业环境会影响本期增长。因此，本文除了生产要素变量用增长率表示外，其他所有变量都选取期初值，最终建立如下回归方程：
ln（Eij，2013/Eij，2006）=αln（Kij，2013/Kij，2006）+β（Lij，2013/Lij，2006）+γln（Bij，2006）+δln（Cij，2006）+ηln（Dij，2006）+θln（Eij，2006）+μij
（三）数据描述
通过计算得出西北五省30个工业产业的专门化、多样化和企业数量规模指数（受版面限制，计算结果未列出），排序发现西北五省专门化和多样化指数排名较高的工业产业都属于自然资源开发型，而且，与专门化指数相比，多样化指数偏低，在各个产业间的变动较小。一些产业的专业化和多样化指数排名都比较靠前，说明产业集中度较强的专门化产业也可以同时享有多样化工业格局，二者并不排斥，只是从不同角度反映地区工业结构。总体而言，西北五省的工业经济对资源依赖过重，且发展水平差异显著，陕西省明显高于其他省区，其工业总产值占到西北五省工业总产值的近一半。
二、实证分析
接下来，本文对模型进行了回归，具体结果（见上表）。
上表显示，其他条件既定时，资本和劳动投入都促进了西北五省工业产业的增长，这可以看作是规模经济效应。企业数量规模和产业多样化水平也都与西北五省工业产业增长呈正相关关系，说明大量企业在某一产业内的存在可以促进技术创新，降低生产成本，从而有力地带动该产业增长，且某一产业可以从该地区其他产业的经济活动中受益。但是，产业专门化水平对西北五省工业产业增长会有着显著的影响。换而言之，一个产业在西北五省工业格局中的集中度越高，该产业的后续发展就越缓慢。这可能是因为：某一产业最初需要在特定地域内发展，但随着技术的进步和规模的扩大，该产业就会逐步向外转移，产业专门化对该产业增长的重要性也随之下降。
综上所述，西北五省工业产业增长受益于Jacobs型外部性的正向影响，即多种产业并存的工业格局有利于西北五省工业产业增长，而某一产业在特定地区的集中会阻碍产业的后续增长。根据各变量的参数值还可以看出，资本和劳动投入对西北五省工业产业增长的作用大于产业多样化，即西北五省工业产业增长更多的是依靠资本和劳动的大量投入，集聚经济产生的外部性影响比较有限。同时，值得注意的是，期初工业发展水平对产业的后续发展具有正向影响，这很有可能加剧西北五省之间的工业发展差距。
参考文献：
[1] Henderson，Kuncoro and Turner.Industrial Development in Cities[J].Journal of Political Economy，1995，（103）：1067-1090.
[2] Combes.Economic Structure and Local Growth：France，1984—1993[J].Journal of Urban Economics，2000，（47）：329-355.
[3] Cécile Batisse.专门化、多样化和中国地区工业产业增长的关系[J].世界经济文汇，2002，（4）：49-62.
[4] 陈良文，杨开忠.产业集聚、市场结构与生产率——基于中国省份制造业面板数据的实证研究[J].地理科学，2008，（3）：325-330.
[责任编辑 刘娇娇]