去工業化、技術差距與產業轉移的技術溢出效應

鄭重陽 賀培科

摘要：中西部承接產業轉移缺乏顯著的正向技術溢出效應，成為2000年后區際技術差距持續擴大以及近年部分地區過早去工業化的關鍵影響因素之一。利用2001～2017年全國30個省（市）面板數據研究證實，各地區技術水平與工業增加值在地區生產總值中的份額之間存在顯著正相關性;中西部在2005～2014年承接了較大規模產業轉移，而區際技術差距卻持續擴大，技術溢出效應顯著為負。在相對偏低的技術水平條件下，中西部地區在十余年的產業承接中主要依賴于廉價的要素成本優勢，其自主創新能力、創新資源積累已不足以抵御本地消費升級、要素成本上升與國際需求疲軟等負面因素的疊加影響。最終，技術差距、商品及服務凈輸出赤字的擴大至少加快了部分欠發達地區的去工業化。

關鍵詞：全要素生產率?凈輸出?工業份額?自主創新?面板數據

中圖分類號：F061.5? 文獻標識碼： 文章編號：

一、引?言

Kaldor（1967）[1]將工業、制造比作經濟增長的引擎，其在國民經濟中的份額上升被稱為現代經濟增長的關鍵特征，而技術創新則被當作引擎持續運轉的根本動力來源。大量研究基于歷史維度的國別考察發現，發達國家或地區、新興經濟體無不是在工業、制造業引擎的推動下實現了國家的發展與國民生活水平的提高，而制造業本身又構成了技術創新、傳播、應用的主陣地。后發國家往往將承接國際制造業轉移作為趕超發達國家的基本路徑，依托廉價的勞動力或豐富的自然資源融入國際生產分工與貿易體系，開啟了本國或本地區的工業化進程。但一個嚴峻的事實是，時至今日僅有少數國家或地區步入高收入階段，大量發展中國家過早的去工業化成為其深陷中等收入陷阱的核心關鍵因素之一。

對于世界范圍內的國別或地區之間發展差距，歸根到底是技術差距，技術傳播的空間有限性在其中發揮了重要作用。大量研究及實踐表明，人類創新活動具有天然的地理鄰近性、空間集聚性，美國硅谷、美國128號公路、日本筑波、瑞典基斯塔、法國格勒羅布爾、英國Silicon?Glen、北京中關村等全球知名創新中心均在地理空間上呈現“塊”或“帶”狀特征，各類科研機構與高科技企業集聚使其易于獲得各種有利于技術創新，卻在空間距離上迅速衰減的技術知識。為縮小與前沿技術的差距，避免技術知識的空間衰減，承接發達經濟體的產業轉移成為發展中國家縮小技術差距的重要通道，但大量非編碼知識與信息卻并不一定能為欠發達國家所掌握，承接地容易長期處于被動的技術跟隨狀態，當原有的要素成本優勢喪失后則會迅速進入去工業化階段。近年來，全國以及大部分省市服務業比重已超過第一、第二產業，工業增加值、就業比重出現了過早、過快的下降（魏后凱;王頌吉，2019）[2]，全國和省域層面均有明顯的過早去工業化跡象。令人費解之處在于，自西部大開發、中部崛起戰略實施以來，中西部積極承接東部、國際產業轉移，其在全國的工業占比獲得了快速上升，但未能真正遏制或減輕近年來承接地以及全國出現的去工業化趨勢。基于相關理論與實踐經驗，中西部承接產業轉移有利于實現技術溢出效應，增進承接地技術、制度創新，縮小與發達地區的經濟、技術差距，可有效彌補產業承接地日漸喪失的要素成本優勢，為產業資本過早、過快多向海外轉移構造隔離帶、緩沖區。但全國范圍內普遍的去工業化趨勢可能意味著產業升級、轉移與中西部承接的“大國雁陣”（蔡昉、王德文等，2009）[3]發生了一定程度的先后失序與隊伍錯亂，可能在未來一段時期內導致我國偏低的勞動生產率增長，對新時期更加充分、更加均衡發展的國家戰略造成不可忽視的影響。

有鑒于此，本文將以“去工業化”為基本研究主題，聚焦產業轉移及其技術溢出效應對于區際技術差距的影響，重點解答的問題包括：1.我國區際之間是否存在顯著的技術差距，特別是國家實施區域協調發展戰略以來是否出現了技術差距的收斂;2.中西部承接產業轉移的技術溢出效應不足是否是造成區際技術差距擴大的重要原因之一;3.技術溢出效應的不足是否是近年部分欠發達地區出現過早去工業化趨勢的誘因;4.中國應該如何避免過早過快的“去工業化”，在較長時間內持續保持較快的勞動生產率增長。相信基于對以上問題的解答或可為貫徹實施新時期的國家創新驅動戰略、區域協調發展戰略提供有益的見解與幫助。

二、理論與文獻

國內外學著對“去工業化”的研究始于概念的解析，如Bluestone;Harrison（1982）[4]將去工業化概括為系統性地減少對國家基本生產能力的投資;王秋石等（2010）[5]將去工業化看作是經濟發展到一定階段制造業份額的下降，劃分出總量與結構兩類不同的去工業化。Lever（1991）[6]歸納了諸多學者的對去工業化的定義，從工業或制造業生產與就業減少、產業服務化、貿易失衡、進口支付能力下降等四個維度描述了去工業化。概括而言，當國民經濟中出現工業地位持續下降的過程便可被稱為去工業化，集中表現為工業或制造業產值或就業份額的下降。這種下降趨勢背后的動因又常被劃分為消費升級、成本病、勞動分工與外包、國際貿易與競爭等四個方面，構成了解釋去工業化趨勢的主要因素及框架，特別是大部分學者將去工業化當作生產率持續增長的一種正面現象（Kand?ija;Tomljanovi?，2017）[7]。

長期以來，產業結構演變的經典理論已將經濟服務化奉為一國或地區成為高收入經濟體的必經階段和一般規律，但大批發展中國家過早、過快的去工業化卻令人警醒與反思。實際上，發展中國家經濟的起飛與工業化進程源于承接國際產業轉移、參與國際分工，正如“雁行模式”、“邊際產業轉移”和“勞動力無限供給”等理論所揭示的產業轉移與承接機理。不過，后發國家的產業結構的升級不能僅僅依賴于對外部產業轉移的承接，更需要吸收產業轉移過程中存在的技術溢出效應以縮小與前沿技術的差距，加快自身的產業結構升級。

MacDougall（1960）[8]最早關注到承接FDI過程中的技術溢出效應，部分學者又對技術溢出的渠道進行了劃分，如傳染或示范效應（B.Aitken?et.al，1994）[9]、競爭效應（S.Das，1987）[10]、人力資本的流動效應（Fosfuri?et.al，1998）[11]、產業鏈式效應（S.LALL，2009）[12]等，更多的學者則集中于不同時空維度下的實證研究及影響因素分析。Liu;Wang（2003）[13]、李小建（1999）[14]、關愛萍;魏立強（2013）[15]、郭麗娟;鄧玲（2013）[16]等學者在對我國承接FDI或區際產業轉移的研究中發現，技術溢出對我國或部分區域具有顯著的正向影響，但不少學者的研究結論剛好相反。如Wei;Liao（2013）[17]發現蘇州通信產業中的外商對本地企業并沒有顯著的溢出效應;劉燦輝等（2012）[18]實證研究發現湖北省承接的FDI對內資企業具有顯著的“擠出效應”。蔡之兵（2012）[19]、周揚波（2012）[20]、季穎穎等（2014）[21]等學者基于不同地域或行業尺度的研究也有技術溢出不顯著或為負的相似結論。以上實證研究結論相佐的重要影響因素可能包括了人力資本（E.Borensztein?et.al，1998）[22]、金融深化（趙奇偉;張誠，2007）[23]、基礎設施（何潔，2000）[24]等方面，特別是?R.Griffith;?R.Reenen（2004）[25]用R&D投入作為技術吸收能力的代表常被認為是實現顯著正向技術溢出效應的關鍵變量。

在全球化的背景下，國際分工與貿易因素對于解釋去工業化現象應占據更大的比例（Leif，2016）[26]，而擁有更高的技術水平與生產率增長可有效避免過早或過度的去工業化現象。20世紀90年代，德國、日本制造業就業份額下降的速度遠慢于英、美，韓國甚至在當時還沒有出現下降的趨勢（Obstfeld;Rogff，1996）[27]。Matsuyama（2009）[28]基于一個開放的多國Ricardian模型證明制造業更快的增長并不意味著制造業就業份額的快速下降，一國擁有更高的制造業生產率增長能夠暫時提高制造業的就業份額或減緩去工業化進程，即更快的技術進步將在在國際貿易中擁有更突出的比較優勢。奧德茲（Audretsch）;萊曼（Lehmann）（2018）[29]測算了德國制造業持續的生產率增長，其有效抵消了工資的上漲，使英國、意大利、法國等國的單位勞動成本高出德國約15～20%。對于技術水平相對落后的發展中國家，Rodrik（2016）[30]發現其達到制造業份額頂點時的人均收入水平顯著低于歐美發達國家，意味著大量發展中國家、新興經濟體在全球化背景下面臨著更為殘酷的國際競爭，需要更快的產業生產率增長以彌補了比較優勢的喪失，從而為邁向工業化高級階段提供足夠長的窗口期。

綜合來看，過早、過快的去工業化與技術差距有著較為緊密的關系，而產業轉移的技術溢出效應正好在前兩者之間架設了一座相互聯系的橋梁。近年來，國內外學者已經關注到中國的去工業化問題，Rodrik（2016）[30]、王文;孫早（2015）[31]、黃群慧等（2017）[32]等學者在同一收入水平條件下橫向對比了其它發達國家的產業結構轉型路徑，發現中國經濟發展的服務化程度正不斷提高，確實已經出現了過早、過快的去工業化端倪。魏后凱;王頌吉（2019）[2]將該視角進一步延伸至中觀層面，認為中西部地區尚處于工業化中期，現階段的去工業化現象值得高度警惕。隨著內陸地區勞動、土地等要素價格的快速上升，有限的技術進步率易于導致當地生產成本過快增長。若產業承接地缺乏足夠的技術溢出效應，技術進步速度可能會慢于要素成本的上升，本地生產企業將向更具要素成本優勢的區域轉移，觸發本地過早、過快的去工業化發展趨勢。對于國內已出現的去工業化問題，現有文獻普遍局限于過早、過快去工業化的判定，對內在影響因素的分析往往面面俱到，尚缺乏對某一重要因素或從某一重要視角的深入探討，易于陷入“只見森林，不見樹木”的寬泛理解，不利于抓住關鍵核心問題。此外，現有文獻鮮見將去工業化、技術差距與產業轉移的技術溢出效應等三大因素相結合的研究，有待從以上三大變量入手進一步探尋國內去工業化的關鍵誘因、基本機理以及避免過早去工業化的對策。

三、現象與解析

國內外學者常用工業、制造業產值或就業在整個國民經濟中的份額衡量去工業化。當工業產值或就業份額步入倒“U”型曲線的下降區間且具有持續的趨勢時，則可確認一國或地區步入了去工業化階段。如果該國或地區在一個較低的經濟發展水平啟動了去工業化進程，又可被稱為過早的去工業化。Rodrik（2016）[30]、Felipe?et?al.（2014）[33]基于發達國家的歷史數據研究指出，發達國家制造業就業份額普遍達到30%的頂點，而發展中國家大多在更低的就業份額頂點、更低的收入水平開啟了去工業化進程。對于中國，國內學者較為一致的觀點是中國工業化尚未完成，近年來已經出現了過早的去工業化端倪（王文、孫早，2015[31];黃群慧等[32]，2017;魏后凱、王頌吉，2019[2]）。按照城鎮非私營單位產值與就業測算，我國制造業產值、就業份額分別在2010、2013年左右達到頂點后出現了持續的下滑，就業份額頂點尚未達到30%，人均GDP也顯著低于發達國家達到制造業份額頂點時的水平，符合相關過早去工業化的特征描述。

相較于大多數西方發達國家有限的國土空間，我國地域廣闊且區際發展差距明顯，大量欠發達內陸地區實際仍處于工業化初期、中期階段，特別是中西部地區歷經十余年承接產業轉移后依然啟動了過早的去工業化進程。圖1中，全國、東部工業增加值份額約在2006年達到頂點后出現了長期的下滑，中西部略晚于東部，于?2011年觸頂后開始持續的下降，且中西部的下降幅度明顯大于東部地區。2011～2017年，內蒙、青海、甘肅、新疆、山西、河南、四川、重慶等中西部省市工業增加值占其地區生產總值的份額下降超過10個百分點，

而同一時間段內的江蘇、廣東下降的幅度僅為5.8%和7%，圖2所表示的中西部承接工業產業轉移似乎并沒有為當地進一步工業化或避免過早去工業化提供足夠的支撐，承接地勞動力、土地等要素成本的快速上升可能是重要的原因之一。圖3中，安徽、湖北、湖南、重慶、四川、陜西、甘肅、寧夏、新疆等中西部省區制造業工資水平已達到部分東部地區的水平，重慶、新疆的薪酬水平與廣東大體相當，貴州甚至略高于傳統經濟強省山東，區際間的勞動報酬梯度正逐步趨近。此外，全國房地產市場價格近十余年來歷經數輪的快速上漲助推了制造業生產成本的上升。王文春;榮昭（2014）[35]、邵朝對等（2016）[36]、佟家棟;劉竹青（2018）[37]等一批學者研究發現，房價過快上漲、土地財政成為制造業持續發展的負擔，對制造業的創新、就業形成抑制，阻礙了本地勞動生產率的提升，不利于區際技術差距的縮小。

通過東、中、西以及東北地區的全要素生產率指數發現，2000年以來區際技術差距出現了明顯的擴大趨勢，即大量承接產業轉移的中西部地區投入——產出效率迅速下滑（見圖4）。按照經典的發展階段論，中西部地區的經濟發展方式更加依賴于投資驅動，資本、勞動投入的不斷增加自然會導致邊際產出的降低，引起全要素生產率的下滑。但是，在東部地區全要素生產率下降相對較小的情況下，區際技術差距的持續擴大可能意味著中西部承接產業轉移的技術溢出效應顯著為負，成為部分欠發達地區過早去工業化的重要誘因，也可部分解釋一些欠發達地區GDP增速為何一度落后于東部省市。2018年，山西、廣西、甘肅、新疆、重慶、內蒙等省份GDP增長率在全國排名靠后，甚至落后或僅略高于浙江、廣東、江蘇、北京、上海等經濟發達地區。在創新驅動的發展新階段，過大的區際技術差距易于導致收入差距擴大，更可能加快全國的去工業化，不利于國民經濟保持中高速增長。

從全球化、區域一體化角度來看，后發地區發展往往以融入區際、國際生產貿易體系為前提，依靠商品與服務凈輸出實現本國或地區經濟增長與資本持續積累。德國、日本、韓國、新加坡、中國均是出口導向發展的經典案例，持續的出口貿易順差以及外匯儲備增長為本國的大規模的投資建設提供了重要的融資來源。我國加入WTO以后，直接面向全球市場的東部沿海地區承接了更多的國際產業轉移，產業技術水平得到了快速提高，貿易順差與工業化進程之間形成了良性循環，迅速使我國成為世界第一的工業、制造業大國。隨著東部地區要素成本的上升與產業升級的需要，部分FDI、東部傳統制造業更多向欠發達地區轉移，國家也先后設立了六大產業轉移承接示范區支持承接地的工業化發展，但不少地區并未真正改變常年處于商品與服務凈流入的狀態。圖5中，四大板塊的商品及服務凈流出與地區生產總值的比例變化趨勢大體與圖4中的區際技術差距吻合，說明技術水平、生產效率與商品及服務凈輸出有著較為緊密的正向相關性（見圖6），即更高的勞動生產率、更低的相對成本意味著更強的比較優勢，能夠在國際、區際貿易中占據更大的份額，可有效避免過早、過快的去工業化。Nordhaus（2006）[38]在成本病的研究中發現，制造業勞動生產率與制造業就業實際上存在著正向關聯性。

2000年后，中西部欠發達地區的凈出口總額保持了較快增長，FDI向內陸地區擴展，對外開放水平獲得了顯著提高。但從全球、全國價值鏈分工來看，中西部地區依然長期處于貿易增加值的赤字狀態，08年金融危機后赤字又進一步擴大。P.Timmer?etal.（2013）[39]認為以總產出衡量的凈出口不能很好的衡量一國在國際市場的比較優勢，而用刨去中間品進口后的凈出口增加值能夠更好的反映其所具備的國際市場競爭力。可見，在國內各區域由內向型垂直分工轉向外向型垂直分工（李跟強;潘文卿，2016）[40]的背景下，圖5能反映出中西部地區通過承接國際、國內的產業轉移后并未實現價值鏈的“攀爬”，反而因技術差距擴大而在國內價值鏈環節上表現為相對的“沉降”。按照當前國內產業轉移的研究，大量尚處于工業化初級、中級階段的欠發達地區通過承接國際、國內產業轉移的確實現了區際之間以人均GDP為核心衡量指標的收斂，但隨著區域商品及服務凈輸入的擴大及累計，中西部地區資本積累、技術溢出及自主創新的相對不足或將大大減緩、阻礙其工業化發展進程。

四、實證檢驗

（一）基本模型

去工業化、技術差距與產業轉移的技術溢出效應構成了全文分析的核心變量，三大變量間的相互關系的驗證是本文研究的重要內容。在上文分析中，中西部在承接國際、區際產業轉移中出現了明顯的區際技術差距擴大，而這一差距又直接表現為欠發達地區商品及服務凈輸出赤字的擴大，引起赤字地區的去工業化問題。有鑒于此，計量實證檢驗至少需要建立二大關系等式，包括技術差距與去工業化、技術差距與產業轉移。

（1）去工業化與技術差距

去工業化反映了工業（制造業）在整個國民經濟中地位的相對下降，可用Shareit代表工業增加值份額對數后的差分，去工業化與技術差距的數量關系則表示為：

（1）其中，AGDPit為i地區t年的不變價人均GDP，將其二次方也帶入等式以衡量工業份額的隨著經濟水平提高而表現出的倒“U”特征;Prodit為第二產業勞動生產率的對數比上第三產業勞動生產率的對數后的差分，用以捕捉成本病理論所揭示的機理;Exportit為地區凈商品及服務輸出/GDP的一階差分，其與某一地區的全要素生產率指數TDit具有緊密的相關性（見圖6），是避免過早或過度去工業化的關鍵變量之一。另外，考慮到地區間存在發展階段差異，在回歸中會考慮加入代表中西部地區的虛擬變量REG與其它變量間的交互項。

（2）技術差距與產業轉移

將技術差距與產業轉移的實證分析置于C-D生產函數框架內，模型設置為：

（2）

其中，Yit為產出;Kit為資本存量;Lit為勞動力;Ait代表技術水平;表示規模報酬不變。假設技術水平為，令Indusit為區域i在時間t時擁有的產業份額。對公式（3）求導以后得到全要素生產率的增長率GTFPit，又因為承接產業轉移在理論上存在技術溢出效應，利于承接地技術進步，故區域i產業份額Indusit應該存在某一種如公式（4）中的數學抽象關系

（3）

（4）

從以上簡單的模型推導來看，承接產業轉移會促進承接地的技術進步，實現正向的技術溢出效應，即系數為正。不過，影響變量GFTPit因素是十分多樣的，在公式（4）的基礎上需要加入其它相關控制變量Xit和被解釋變量的滯后項GTFPit-1，形成實證檢驗回歸的基本公式（5）：

（5）

目前，區際產業轉移的識別一直是相關研究的主要難點，既有研究均難以直接獲得產業轉移的實際數據，如國內區外投資額。因此，國內學者更多采取絕對比例、相對比例、集聚度、重心法間接表示我國工業產業的空間分布及其變化。圖2中，我國中西部承接產業轉移的時間段主要集中在2005～2014年間，綜合考慮指標可得性、統計口徑的一致性和面板計量回歸的需要，采取各地區工業增加值占全國的比重Indusit作為產業布局的代理變量。同時，引進虛擬變量REG0514，令2005～2014年間的中西部地區為“1”，其它為“0”，使用虛擬變量與工業增值加值比重的交互項Indusit·REG0514it去識別中西部地區承接產業轉移對于其技術水平的影響。最終，將采用公式（6）進行實證分析：

（6）

以上控制變量Xit中引入地區商品及服務凈流出/GDP的一階差分Exportit、技術投入強度RDit以滿足模型回歸的相關假設檢驗，提高回歸的整體有效性。另外，為了保證變量的穩健性，將使用實際使用外資的對數FDIit、制造業投資的全國份額的對數INVit替換公示（6）中的變量Indusit來檢驗變量及結論的穩健性。

（二）指標、數據與檢驗

表1對參與模型回歸擬合的各類變量進行了一般的統計描述，說明了變量的名稱、來源。大部分變量數據期間為2001-2017年，包括了全國30個省（市）、自治區（西藏除外），僅個別變量存在少數統計數據缺失。為了保證模型擬合的有效性，避免、降低偽回歸對最終結論的影響，表2采用了LLC、Breitung、IPS、Fisher-ADF、Fisher-PP等五類面板單位根檢驗方法，在不同的模式下去檢驗各變量的穩定性。由檢驗結果可知（見表2），各變量至少通過了LLC和Fisher-ADF在10%及以上標準的平穩性檢驗，符合面板單位根的判定標準，可將相關變量直接帶入回歸方程進行實證分析。

（三）擬合回歸

基于技術水平與工業份額之間正相關性的預先判定，等式（1）的擬合回歸顯示技術水平的提高有利于避免某一地區過早或過度的去工業化，即變量TDit系數符號顯著為正（見表3）。在3.1～3.4的回歸結果中，變量AGDP、AGDP?2系數顯著不為零，系數符號符合倒“U”特征，反映了工業份額隨著收入增長的變化特征;限于各地區制造業、工業增加值與就業數據的缺失，基于第二、三產業數據測算的Prodit與Prodit·REG系數均不顯著，難以直接確認發達或欠發達是否地區存在的成本病機理;變量Exportit、TDit系數較為顯著，系數符號顯著為正說明兩者都有利于扼制過早或過度工業化的發生。值得注意的是，等式（1）中的變量Exportit、TDit與某一地區的商品與服務凈出口均具有較為緊密的相關性，兩者在同一擬合回歸過程中保持了系數的顯著性，沒有出現明顯的多重共線性，其主要原因應該是兩者在不同的維度下存在對工業增加值份額的影響。Exportit為差分變量，可以更多反映市場需求的變化，而TDit是水平變量，可以更多反映供給端的技術水平，兩者都是避免過早工業的重要核心因素。

為驗證產業轉移的技術溢出效應，等式（6）在FE、RE和動態面板三類方法下進行了擬合回歸（見表4）。回歸結果4.1～4.6中F、Wald檢驗結果顯著，方程回歸整體成立，關鍵核心變量Indusit、FDIit、INVit與虛擬變量REG0514的交互項在1%標準下系數顯著不為零。不過，考慮FE、RE回歸中引入了被解釋變量一階滯后項GTFPit-1可能會引起內生性問題，又分別使用了兩步差分GMM、系統GMM對等式（6）進行了擬合回歸，動態面板檢驗A（1）與A（2）檢驗結果拒絕存在二階自相關，Sargan與Hansan檢驗均在10%水平以上接受原假設，工具變量使用有效，差分GMM、系統GMM回歸模型成立（見表4）。同樣，回歸結果4.7～4.12顯示以上核心變量與虛擬變量的交互項系數較為顯著，符號方向與既有判斷一致。另外，表4中FDIit、INVit以及虛擬變量所體現的一致性回歸結果說明擬合通過了穩健性檢驗，中西部地區承接產業轉移確實存在因技術溢出效應不足而加劇或造成了區域間的技術差距擴大。

結合表3、表4的擬合結果可知，技術水平、商品及服務凈出口與工業增值份額之間具有顯著的正向數量關系，因而當技術差距擴大、商品及服務輸出赤字的累積易于招致欠發達地區過早的去工業化進程。中西部地區在2005-2014年間對東部、國際產業轉移的大規模承接以勞動、資本密集型為主，未形成顯著的技術溢出效應，不僅在短期內降低了全要素生產率增長，更在較長的時期內固化、擴大了區際間的技術差距，本地技術資本積累將不足以彌補要素成本上升帶來的比較優勢損耗。巴西、阿根廷、南非、墨西哥等中等收入國家在相當程度上均因貿易比較優勢喪失致使大量就業人口轉移至勞動生產率增長較慢的服務業部門。

五、結論與建議

隨著我國區際間經濟發展水平與收入差距的縮小，內陸欠發地區一度擁有的要素成本優勢已經顯著下降，僅依靠承接傳統產業推進本地工業化發展的路徑正走向盡頭。近年來，部分內陸欠發達地區在外部需求不振、國內消費升級的疊加影響下已出現了去工業化跡象，對全國未來較長一段時間內避免過早、過快的去工業化，保持國民經濟中高速增長造成了較為不利的負面影響。究其緣由，中西部在承接東部、國際產業轉移中缺乏顯著的正向技術溢出效益是重要影響因素之一。

基于全文分析及實證檢驗，我國東部、國際產業在2005-2014年更多向內陸欠發達地區布局，中西部在該階段實現了本地工業產業份額的快速上升，但以全要素生產率衡量的區際技術差距在這一階段并未縮小，反而出現了長期、持續的擴大。表4中，通過引入虛擬變量REG0514與產業份額的交互項證明，中西部地區承接產業轉移確實存在實現顯著的負向技術溢出效應，其在較長的時期內并沒有為本地的技術進步以及區際技術差距的縮小做出應有的貢獻。另一方面，表3的回歸結果說明地區工業份額與技術水平、商品及服務凈輸出之間的正向關系成立，技術水平提升、商品輸出擴張是遏制過早、過度工業化的關鍵變量。但是，在區際技術差距的持續擴大，商品及服務凈輸出赤字不斷累積的情況下，不少中西部欠發達地區很難避免本地過早的去工業化，造成全國工業、制造業份額下降過快，區際間經濟發展差距也可能出現由收斂轉變為再次擴大。

有鑒于此，為有效避免中西部欠發達地區以及全國過早、過快去工業化，有賴于產業承接地產業技術水平以及勞動生產率的快速提升，擴大本地產品及服務凈輸出，穩定承接地工業份額或減緩其的下降速度，為全國未來較長一段時期經濟中高速增長提供有力支撐。國內市場方面，中西部產業承接地應積極對接國內高端制造業產業鏈條，積極承接具有更高勞動生產率及增長的行業部門，同時不斷加大本地自主創新、提高技術吸收能力、強化技術溢出效應，為國內日益高端化、多樣化的市場需求提供強大的供給支持能力;國際市場方面，深處內陸的中西部地區需積極融入“一帶一路”發展，在陸海統籌大格局下蓄勢儲能，積極打造以高端制造、服務貿易為重要組成的內陸開放型經濟高地，依靠自主創新與技術進步推動本地及全國深度工業化進程。概括而言，現階段中西部產業承接地避免過早去工業化需要緊緊圍繞深度工業化，積極對接國內、國際兩大生產分工鏈條，有效強化自主創新以及技術吸收能力，不斷提高本地產品生產及服務的國內、國際競爭力，在持續上漲的勞動力、土地、能源等要素成本條件下為本地及全國深度工業化發展提供更大的輾轉騰挪空間。

參考文獻

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Deindustrialization，?Technology?Gap?and?Technology?Spillover?Effect?of?Industrial?Relocation

Zheng?Chongyang1，?2??He?Peike3

• PBC?School?of?Finance，?Tsinghua?University;

2.?National?Institute?of?Finance，?Tsinghua?University

3.?School?of?Economics，?Sichuan?University）

Abstract：?The?lack?of?significant?positive?technology?spillover?effect?of?undertaking?industrial?transfer?in?the?central?and?western?regions?of?China?is?one?of?the?core?factors?widening?inter-regional?technology?gap?after?2000?and?inducing?the?premature?de-industrialization?in?recent?years.?Though?calculating?the?panel?data?of?30?provinces?in?2001-2017，?there?is?a?significant?positive?correlation?between?the?technological?level?and?their?own?share?of?industry?value?add?in?local?GDP，?and?the?industrial?transfer?toward?to?the?central?and?western?regions?in?2005-2014?has?contribute?to?the?technology?gap?widening?among?regions?for?significantly?negative?spillover?effects.?Due?to?the?relatively?low?technical?level，?the?central?and?western?regions?have?attracted?industrial?transfer?mainly?rely?on?cheap?factor?costs?for?more?than?a?few?decades，?their?independent?innovation?capability?and?resources?is?hardly?to?resist?the?combine?effects?of?local?consumption?upgrading，?rising?factor?costs?and?weak?international?demand.?Finally，?the?widening?of?technology?gap?and?net?export?deficit?for?goods?and?services?at?least?has?accelerated?the?de-industrialization?of?some?less?developed?regions.

Keyword：?TFP;?Net?Exports;?Industrial?Share;?Independent?Innovation;?Panel?Data

責任編輯：吳錦丹