產業集聚、人力資本積累及空間溢出效應

黨楊 高維龍 李士梅

內容提要：人力資本對推動經濟高質量發展至關重要，產業集聚由于知識外部性等原因可能會加速人力資本積累。本文探討了產業集聚促進人力資本積累的微觀機制，并運用空間面板模型及機制識別方法進行實證檢驗，結果發現：專業化與多樣化集聚及其交互項對人力資本積累有正向影響，但專業化集聚作用更強。降低匹配成本會強化專業化集聚促進人力資本積累，但不能強化多樣化集聚的作用效果。競爭未能通過機制檢驗，反映現階段產業發展“集而不群”，缺乏有效的競爭機制。省域人力資本空間溢出效應顯著為正，但受制于地區貿易壁壘。因此，降低要素匹配成本、提高產業關聯度、促進區域一體化是加速人力資本積累的關鍵。

關鍵詞：產業集聚;人力資本;空間溢出

中圖分類號：F26文獻標識碼：A文章編號：1001-148X（2020）06-0055-10

創新驅動發展戰略下人力資本對增強我國自主創新能力、促進產業結構升級、提升國際分工地位和經濟競爭力意義重大。2012年中國“劉易斯拐點”的出現，客觀上要求經濟發展從勞動力數量驅動轉變為勞動力質量驅動。加速人力資本積累、實現由勞動力數量向質量的比較優勢轉型是加快新舊動能轉換、推動經濟高質量發展的必然選擇。

人力資本的積累途徑包括教育、職業訓練、醫療保健及“干中學”等[1]。加大教育醫療、職業訓練投入能夠促進人力資本積累[2-4]。而“干中學”強調的核心是在生產活動中的學習效應和知識積累的外部性，體現著人與物、人與人之間的信息交流與知識共享，這正是產業集聚效應的本質特征。由于產業集聚相伴生的產業內分工深化和產業間互補性知識溢出[5-6]、人力資本投資的競爭激勵[7]及信息成本下降[8]等原因，產業集聚會強化知識外部性。如果“干中學”是人力資本的形成途徑之一，則可以推斷產業集聚也很有可能對人力資本積累產生影響。

一、理論分析與假設

產業集聚促進人力資本積累的微觀機制分析是在Berliant（2006）[9]、Fujita（2007）[10]和Mukoyama（2009）[11]的研究基礎上展開的。盧卡斯（1988）認為新知識可以在社會活動中通過互相學習、交流而被創造并傳播，但人力資本積累受到個人和互動群體的技能水平影響[12]。2007年Fujita建立TP模型描述了這種知識創造及轉移的微觀過程。如圖1所示，Ki=Dij+Cij，Kj=Dji+Cij。其中，Ki和Kj分別為勞動者i和j的現有知識總量，Dij為i擁有而j沒有的知識，Dji為j擁有而i沒有的知識，Cij為兩人間有效交流與學習所必需的共同知識。新知識的創造可以被描述為兩人通過共同知識、異質性知識進行交流、相互學習并創新的過程。知識創造及轉移效率受Dij、Dji和Cij大小及比例的影響①。Cij不足意味著合作者缺乏相互交流和學習的基礎，Dij、Dji過少意味著合作中幾乎沒有異質性或獨創性，因而無法產生足夠的協同效應[10]。因此，充足的共同知識和異質性知識對于合作創造知識的過程是必須的。

令ndij（t）、ncij（t）、ndji（t）分別表示Dij、Cij、Dji大小，ni（t）、nj（t）分別表示Ki和Kj大小，其中t表示時間。則有：

ni（t）=ndij（t）+ncij（t）（1）

nj（t）=ndji（t）+ncij（t）（2）

假設存在兩種新知識的創造方式——獨立創新與合作創新。獨立創新時知識產量aii（t）是個人知識存量的正比例函數：

aii（t）=ani（t）（α>0）（3）

合作創新時知識產量aij（t）由如下C—D函數定義：

aij（t）=β·（ncij（t））θ·ndij（t）·ndj1（t）[SX（]1-θ2（0<θ<1，β>0）（4）

此外，合作創新過程中還伴隨著知識轉移，bij（t）、bji（t）分別表示從i到j的知識轉移量和從j到i的知識轉移量，則有：

bij（t）=γ·（ndij（t））μ·（ncij（t））1-μ（0<μ<1，γ>0）（5）

bji（t）=γ·（ndij（t））μ·（ncij（t））1-μ（0<μ<1，γ>0）（6）

合作創新階段結束后，i擁有的知識增量記為ni（t）（即t時i的人力資本增量），其大小等于i和j合作創新時產生的新知識與從j到i的知識轉移量之和。

ni（t）=aij（t）+bji（t）（7）

（7）式分別對ncij（t）、ndij（t）求偏導：

ni（t）ncij（t）=θ·β·（ncij（t））θ-1·ndij（t）·ndji（t）1-θ2+（1-μ）·γ·（ndj1（t））μ·（ncij（t））1-μ（8）

nj（t）ndij（t）=1-θ2·β·（ncij（t））θ·ndj1（t）1-θ2·ndij（t）-θ-12（9）

上面的結果表明人力資本增量與共同知識、異質性知識存量正相關，且共同知識和異質性知識間存在交互作用。獨立創新與合作創新的取舍取決于共同知識、異質性知識及參數的大小。產業集聚區內大量相關企業活動植根于其所在區域的制度和文化環境之中，構成了產業發展的共同基礎。產業集聚區市場規模大、產業分工細，有利于形成多樣化、專業化的知識結構，促進區域異質性知識積累。產業集聚區的這些優勢為合作創新提供了有利條件。

由（7）可知，一階段合作后共同知識增加，異質性知識減少，這將降低再次合作時的創新效率，可能促使二人尋找新的最優合作者②。由于匹配不能瞬間完成，匹配過程中存在時間成本和搜尋成本（統稱為匹配成本）。因此，面臨匹配數量與質量的權衡取舍③。可以預期隨著匹配成本下降，匹配范圍將逐漸縮小至匹配最優點附近，匹配效率將提高。即匹配成本可能是影響產業集聚促進人力資本積累的因素之一。

人力資本積累需要付出成本，專用性人力資本投資應該獲得價值補償，否則將失去人力資本投資的動力。顯然，壟斷市場中的企業沒有給員工支付更高工資的激勵，為避免被“敲竹杠”（hold-up），工人不會進行專用性人力資本投資④。假設生產由企業家和高素質勞動力共同完成，企業家創建企業付出成本e，生產獲得效用v，單位勞動力生產一單位產出，s為生產最低有效規模。勞動力通過訓練獲得必要技能的成本h，保留工資w⑤。當產品價格為p時，市場需求為D（p）。企業家面臨的問題是選擇工資和商品價格使自身效用最大化。記N≡intD（w+h）s（int表示不超過D（w+h）s的最大整數部分）。可以證明⑥，當N2時，唯一的子博弈精煉納什均衡為*=w+h=*，員工接受訓練并滿足生產需要，企業家獲得正效用為（v-e）。當N=1時，均衡結果為員工不接受訓練，企業不進行生產活動。

上面分析表明，競爭機制有助于專用性人力資本投資獲得價值補償，進而促進人力資本積累，而產業集聚區聚集大量同類企業，提高了企業間的競爭程度。因此，競爭可能是產業集聚促進人力資本積累的另一條途徑。

基于此，提出如下兩種假說：

假說1：共同知識和異質性知識存量有利于促進人力資本積累，且二者存在交互作用。

假說2：匹配成本與競爭可能是產業集聚促進人力資本積累的微觀機制。匹配成本越低、競爭機制越有效，越能發揮產業集聚對人力資本積累的促進作用。

二、計量模型與機制識別方法

（一）估計方法與模型設定

傳統計量模型假定擾動項不存在截面相關，但各截面單元間的互動聯系是產業集聚促進人力資本積累的本質特征。為體現并準確測度這種空間溢出效應，避免因遺漏重要解釋變量而產生的估計偏誤，使用一般空間面板模型：

yit=τyi，t-1+ρw′iyt+x′itβ+d′iXtδ+ui+γt+εit

εit=λm′iεt+vit

其中，yi，t-1為被解釋變量yit的一階滯后，τ=0時為靜態面板，w′i是空間權重矩陣W的第i行，d′iXtδ表示解釋變量的空間滯后，d′i為空間權重矩陣D的第i行，m′i為擾動項空間權重矩陣M的第i行，ui為個體效應，γt為時間效應。極大似然估計和廣義矩估計是空間面板常用的估計方法，Elhorst（2012）[14]的研究表明在估計動態空間面板模型時極大似然估計相對于廣義矩估計更加漸進有效。鑒于此，使用無條件極大似然估計法作為模型估計方法。通常估計時需要在一般空間面板模型的四種特殊形式間進行比較取舍，即空間杜賓SDM、空間自回歸SAR、空間誤差SEM和空間自相關SAC模型。本文的模型判定思路是從一般到特殊，首先估計SDM模型，使用LSDV法檢驗雙向固定效應，結果在1%水平上強烈拒絕無雙向固定效應原假設。使用hausman檢驗判斷應采用固定效應還是隨機效應，結果在1%水平上強烈拒絕原假設，故采用固定效應。然后通過wald檢驗和LR檢驗判斷SDM模型是否可以退化為SAR和SEM模型，結果在1%水平上拒絕原假設，即SDM不能退化為SAR和SEM。最后通過空間效應系數顯著性及AIC、BIC準則判斷SDM和SAC哪種形式更優，鄰接矩陣的靜態空間面板模型形式最終確定為SDM⑦。因為空間溢出不僅受地理鄰接關系、空間距離的影響，還可能與貿易政策等因素有關，為避免由空間權重矩陣設定不當造成的估計偏誤，構建反距離矩陣、非對稱貿易壁壘地理嵌套矩陣以更全面地考察截面單元的空間聯系。為了反映人力資本積累的長期、動態效應，同時控制因遺漏解釋變量產生的內生性問題，本文對靜態及動態空間面板模型估計結果進行對比分析。

（二）機制識別方法

為驗證假說，借鑒Acemoglu（2003）[15]機制識別方法對產業集聚促進人力資本的微觀機制進行識別。首先，將共同知識和異質性知識存量的代理變量及其交乘項引入模型（標準模型），觀察其系數及顯著性，如果三者顯著為正，則假說1得到驗證。在此基礎上，將匹配成本與產業集聚交乘項、競爭與產業集聚交項乘引入模型（機制模型），將得到的估計結果與標準模型結果對比。機制重要性的判別標準為：與標準模型對比，如果機制模型中產業集聚代理變量由顯著變為不顯著，或其顯著性和系數有明顯下降，而機制變量顯著，則該機制變量是產業集聚促進人力資本積累的一個主要渠道。如果產業集聚代理變量顯著而機制變量不顯著，或二者都顯著，但前者的顯著性及系數沒有明顯下降，則該機制變量不是產業集聚促進人力資本積累的一個渠道⑧。

三、變量及數據說明

（一）變量說明

1.被解釋變量

本文的研究對象是產業人力資本，指在產業生產活動中因人的體力、腦力等因素投入而帶來相應產出增長的那部分資本。那么如何衡量產業人力資本呢？從已有文獻看，成本法、產出法、收入法是被普遍采用的人力資本測度方法。教育年限法是從成本角度測量人力資本的常用指標，一方面因為教育是人力資本形成的一個主要渠道，另一方面是因為數據可得性。但是該方法存在缺陷，一是忽略了健康、職業訓練及“干中學”等其他人力資本形成途徑，二是將不同地區不同學校的教育視為同質，這顯然與現實不符。從產出角度測度人力資本的常用指標如勞動生產率，其背后的邏輯是：人力資本體現著勞動力的質量、勞動者的工作能力和技術水平，作為一種特殊形式的資本決定了經濟增長中勞動力的貢獻大小，而勞動生產率正是對勞動力貢獻的測度。從增長核算角度看，勞動生產率的定義是“在特殊的函數設定下扣除要素貢獻后勞均產出增長的殘差”。然而，殘差式的勞動生產率計算復雜且對函數形式設定具有較強的依賴性[16]，故文獻中常使用勞均產出作為勞動生產率的替代變量。但勞均產出和勞動生產率并不等同，這樣處理存在一定偏差。從收入的角度工資也常用來衡量人力資本。理論上，人力資本差異應該能夠部分解釋工資差異，根據價值規律，價格以價值為基礎上下波動。工資作為人力資本的價格能夠在一定程度上反映人力資本的大小，因此，用工資收入作為人力資本的代理變量有其合理性。但除了人力資本外，還存在影響工資收入的許多其他因素，如供求、物價、偏向性技術進步等[17]，為了相對準確地衡量人力資本需要對該方法加以改進。本文延續Byeongju（2002）[18]的思路，將低端制造業⑨平均工資作為單位人力資本所代表的工資水平，用各省制造業就業人員⑩總工資除以單位人力資本工資水平得到各省制造業人力資本總水平（11）。這樣做的目的是為了控制不同地區、不同年份其他因素可能對工資收入產生的異質性影響，降低僅以工資收入衡量人力資本時由上述原因帶來的系統性偏差。

2.核心解釋變量

從專業化集聚和多樣化集聚兩個指標反映產業集聚對人力資本積累的影響。使用文獻中常用的測度專業化集聚的方法——區位商作為地區制造業共同知識存量的代理變量，區位商越大，專業化水平越高，其共同知識存量也越多。使用赫希曼—赫芬達爾指數[20]（HHI）的倒數反映地區產業多樣化程度，代表地區異質性知識存量大小，值越大表示一個地區越偏向多樣化，異質性知識存量也越多（12）。

3.機制變量

參照譚洪波（2013）[21]的研究，使用交通運輸網絡密度、信息通信技術作為匹配成本的代理變量。交通運輸網絡密度用以反映與空間距離有關的交通運輸費用和時間成本，交通運輸網絡密度越高，由距離引起的匹配成本越低。信息通信技術為知識技術傳輸、信息收集提供極大便利，信息通信技術越發達，與信息有關的匹配成本越低。采用市場競爭強度和技能工資差距作為競爭的代理變量。市場競爭強度用各地制造業企業數除以制造業總產值計算，值越大表示地區制造業競爭程度越大（13）。技能工資差距用各地高端技術制造業平均工資與低端技術制造業平均工資之比計算。高端技術制造業是高人力資本行業，低端技術制造業是低人力資本行業，二者比值表示地區制造業行業間的競爭程度，即高技能職工與低技能職工的工資差距。一般來說，該比值越大對地區產業人力資本積累的激勵作用越強。

4.控制變量

首先，地區經濟發展水平為人力資本積累提供物質基礎，以各地區人均真實GDP來衡量地區經濟發展。其中，真實GDP使用以1999為基期的各省份人均GDP平減指數計算得到。其次，地區金融發展水平可為當地產業人力資本積累提供良好的金融保障[22]，本文利用地區金融機構貸款總額占生產總值的比例來反映金融發展水平。最后，物質資本過度深化、技術進步速度過快可能對人力資本積累產生“侵蝕效應”，阻礙人力資本深化進程[17，23]。對其進行控制，采用永續盤存法估算物質資本存量，利用固定資產投資價格指數把物質資本存量轉化為以2000年為基期的實際值，人均物質資本存量等于實際物質資本存量與各省人數之比。使用每萬人三項專利授權數表示技術進步。主要變量及空間權重矩陣說明見表2。

（二）數據處理

本文構建中國30個省級行政區1999—2017年的面板數據，考慮數據的完整性，研究剔除了香港、臺灣、澳門和西藏4個省級行政區。個別缺失數據采用插值法進行補充，形成平衡面板數據。為減少異方差對數據進行對數轉換，觀察表3可知，數據波動相對穩定。

四、實證結果與討論

（一）探索性空間數據分析

表4是1999-2017年中國省際人力資本MoransI指數檢驗結果。結果顯示，MoransI值都為正且均通過了顯著性檢驗，意味著中國各省制造業人力資本存在非常顯著的空間正相關性。為進一步考察空間相關性，利用Moran散點圖分析1999-2017年制造業人力資本積累的局部空間集聚特征。結果顯示，絕大多數省份觀測值位于1、3象限，部分中西部省份落在2、4象限，且高值集聚區集中在東部地區和東北地區，而低值集聚區則主要集中在中西部地區，說明中國制造業人力資本出現了較強的局部空間集聚效應，與全局Moran指數結果一致（14）。

（二）估計結果與分析

表5匯報了靜態空間面板SDM模型估計結果，模型1結果與預期一致，專業化集聚和多樣化集聚對人力資本的影響均顯著為正。從系數大小看，專業化集聚對人力資本的正向影響要強于多樣化集聚，說明現階段異質性知識對人力資本的促進作用弱于共同知識，產業間知識交流對人力資本的正向效應有待進一步提高。技能工資差距對本地區人力資本提升的激勵效應也十分明顯，行業間技能溢價一方面反映了地區要素稟賦特征和行業間技能勞動力需求結構的差異，一方面向勞動力傳遞人力資本價格信號，對人力資本投資起著最直接的激勵作用。地區經濟及金融發展水平作為外部環境也有效地促進了人力資本積累。人均物質資本和技術進步對人力資本積累產生了侵蝕效應，原因可能是技術進步速度與人力資本積累速度不匹配，人力資本不足以充分理解并靈活運用新技術，引起人力資本過時貶值、人力資本投資激勵下降。物質資本過度深化增加了干中學難度，進而降低人力資本積累效率。

模型2在模型1基礎上加入專業化集聚和多樣化集聚的交乘項以檢驗二者的交互作用。結果顯示交乘項系數顯著為正，說明共同知識和異質性知識共同影響著知識創新效率，二者存在交互作用，假說1得到驗證。模型3—10是在標準模型（模型2）基礎上引入匹配成本與產業集聚交乘項、競爭與產業集聚交乘項的機制模型。模型3中多樣化集聚與交通運輸網絡密度交乘項系數不顯著，根據機制識別標準，交通運輸網絡密度不是多樣化集聚促進人力資本積累的一個渠道。模型4中專業化集聚與交通運輸網絡密度交乘項系數顯著為正，專業化集聚由顯著變為不顯著，說明交通運輸網絡密度是專業化集聚促進人力資本積累的一個主要渠道。模型5中多樣化集聚與信息通信技術交乘項系數顯著為負，但多樣化集聚的顯著性及系數沒有明顯下降，說明信息通信技術不是多樣化集聚促進人力資本積累的一個渠道。模型6中專業化集聚與信息通信技術交乘項系數顯著為正，且專業化集聚顯著性及系數出現明顯下降，說明信息通信技術是專業化集聚促進人力資本積累的一個主要渠道。模型7和模型8中多樣化集聚與技能工資差距交乘項、專業化集聚與技能工資差距交乘項系數均不顯著，說明技能工資差距不是產業集聚促進人力資本積累的一個渠道。模型9中多樣化集聚與市場競爭強度交乘項系數顯著為負，但多樣化集聚的顯著性及系數沒有明顯下降，說明信息通信技術不是多樣化集聚促進人力資本積累的一個渠道。模型10專業化集聚與市場競爭強度交乘項系數顯著為負，而專業化集聚系數較標準模型略有下降，但顯著性未發生改變。上述結果表明：1.匹配成本是專業化集聚促進人力資本積累的一個主要渠道，而不作用于多樣化集聚促進人力資本積累過程。可能是因為目前人力資本積累主要得益于勞動分工與專業化生產，由于產業間聯系松散、協同效應較弱，多樣化集聚的雅各布斯外部性尚未顯現，這與上文的分析相一致。2.無論多樣化集聚還是專業化集聚，競爭都不是其促進人力資本積累的主要渠道，反映現階段產業發展“集而不群”，可能是由于缺乏科學的產業布局規劃，導致產業關聯度不高，專用性人力資本流動受限，產業集聚區內有效的競爭機制缺失，對人力資本積累產生一些負向影響。在空間相關性方面，模型1—10的相關系數ρ大多在5%水平上顯著為正，說明中國各省制造業人力資本存在較為顯著的正向空間依賴性，這與表4的結果相一致。除多樣化集聚外，各解釋變量的空間滯后項系數十分顯著，說明在進行分析時應納入這些變量的空間影響因子，避免因遺漏解釋變量而造成的估計偏誤。總體看，制造業人力資本存在明顯的空間溢出效應。

（三）內生性檢驗

表6匯報了動態空間面板SAR模型估計結果，模型1—10中人力資本滯后一階系數均在1%水平上顯著為正，表明人力資本積累具有動態、連續的特征，而且，動態空間面板模型的自變量及空間相關系數明顯低于靜態空間面板模型，可能是因為人力資本的一階滯后項將其他影響人力資本的潛在因素（如文化、政策等）從解釋變量和空間結構因素的影響中分離出來，糾正了靜態模型由于遺漏解釋變量而帶來的偏誤，從顯著增加的R2看，動態空間面板的擬合效果要明顯優于靜態空間面板。當然，動態空間面板模型回歸結果也進一步支持了假說1和機制識別結論的可靠性。

（四）穩健性檢驗

為了進一步檢驗研究結論的穩健性，將三種空間權重矩陣的估計結果進行對比分析。由于篇幅所限，僅匯報標準模型估計結果，機制模型結果與前述研究結論一致。從表7中可以看出，三種空間權重矩陣的估計系數波動較小，顯著性未發生明顯變化，動態模型的擬合度優于靜態模型，與上文的研究結論基本一致。而非對稱貿易壁壘地理嵌套矩陣的空間相關系數與反距離空間矩陣相比顯著性未發生變化，但數值略有下降，說明地區間貿易保護阻礙了人力資本的正向空間溢出效應。

五、結論與啟示

本文基于TP模型討論了共同知識和異質性知識對知識創造過程的重要性，在此基礎上分析了產業集聚促進人力資本積累的微觀機制。利用中國30個省級行政區1999—2017年制造業面板數據，構建靜態及動態空間面板模型檢驗了產業集聚對人力資本的影響，識別了其促進人力資本積累的微觀機制。研究結論顯示：（1）代表共同知識的專業化集聚與代表異質性知識的多樣化集聚對人力資本有正向影響，且二者存在交互作用，但專業化集聚作用強度明顯大于多樣化集聚，說明目前人力資本積累主要得益于專業化集聚的馬歇爾外部性。進一步識別產業集聚促進人力資本積累的微觀機制時發現，交通和信息匹配成本能夠強化專業化集聚對人力資本積累的促進作用，是專業化集聚促進人力資本積累的主渠道。然而，對多樣化集聚卻沒有起到同樣的效果，再次證明多樣化集聚的雅各布斯外部性尚未充分顯現。另外，無論是多樣化集聚還是專業化集聚，由市場競爭強度和技能工資差距所代表的競爭均未能通過機制識別檢驗，反映現階段產業集聚區內有效的競爭機制缺失，產業發展存在“集而不群”的問題。（2）三種權重矩陣的空間相關系數均在10%水平上顯著為正，表明空間溢出效應是研究產業集聚對人力資本影響時不可忽略的重要因素，貿易壁壘地理嵌套矩陣的空間相關系數略低于反距離矩陣說明地方保護對人力資本的正向空間溢出產生了阻礙作用。（3）技能工資差距的人力資本價格信號功能對人力資本投資存在激勵作用，地區經濟及金融發展水平的提高有助于人力資本積累，而物質資本的過度深化及技術進步與人力資本積累速度不匹配會對人力資本積累產生“侵蝕效應”。主要的政策啟示有：

（1）加強產業集聚區交通、信息等基礎設施建設，降低勞動要素與信息、技術、知識的匹配成本。各類要素在產業內及產業間的自由流動能夠促進知識的交流與創新，匹配成本越低，匹配效率越高，進而產業集聚對人力資本的促進作用越強。因此，要著重打破要素流動障礙，降低要素流動成本，提高要素流動效率，促進資源高效配置，實現資源整合與知識共享。

（2）科學規劃產業布局，提高產業關聯度。一方面，多樣化集聚促進人力資本積累的前提是產業間存在正向溢出。產業間有較強的聯系，協同效應才能得以發揮。如果產業間聯系不緊密，沒有形成產業鏈上下游配套關系，就無法產生雅各布斯外部性。另一方面，較高的產業關聯度是企業能夠共融共生，形成產業集群的必要條件。如果企業間關聯度較低，資產專用性較高的人力資本流動受到限制，則難以形成有效的競爭機制，導致產業發展“集而不群”，不利于人力資本積累。

（3）打破市場分割，促進區域一體化，減少地區貿易壁壘，充分發揮人力資本的正向空間溢出效應。研究表明，地方保護等貿易成本抑制了人力資本的正向空間溢出效應，勞動力、資本、技術等要素在跨區域流動過程中遇到了諸多制度性或行政性障礙，應盡快給要素市場“松綁”。打破行政層級壁壘和地方保護主義，釋放“制度紅利”，疏通人力資本空間傳導機制，實現“人口數量紅利”向“人口質量紅利”轉變，從而推動中國經濟高質量發展。

（4）充分發揮適當的技能工資差距對人力資本投資的激勵作用。進一步開放企業融資渠道，為人力資本積累提供良好的外部環境。加大教育和職業技能培訓的投入力度，提高人力資本對技術變遷的適應性，抵消由物質資本過度深化和和技術變遷過快對人力資本積累的“侵蝕效應”。

注釋：

①Berliant（2006）將勞動者的知識技能簡化為單點，采用歐幾里得距離度量知識空間中勞動者知識距離d。并認為存在一個知識創新效率最優的思想多樣性（idea-diversity）水平δ>0。d<δ時，知識創新效率與d正相關;d>δ時，知識創新效率與d負相關。

②i、j兩人共同知識增量ncij（t）等于合作創新產生的新知識與從i到j、從j到i知識轉移量之和ncij（t）=aij（t）+bij（t）+bji（t），i擁有而j沒有的異質性知識減少量（ndij（t））等于從i到j的知識轉移量ndij（t）=-bij（t）。

③通常情況下，個人選擇接受位于最優匹配某一鄰域內的合作者匹配。匹配成本為零時，個人將選擇思想多樣性最優水平的代理人合作（匹配最優點）。

④壟斷性企業的機會主義與道德風險，造成員工專用性人力資本投資不足。即使通過簽訂薪酬契約或企業自主培訓也無法解決，因為信息不對稱、信息不可證實等原因將導致契約無效、承諾不可信及員工逆向選擇，更詳細的討論參見Rotemberg（2000）[9]、李士梅和高維龍（2018）[13]。

⑤從事該項工作的機會成本。

⑥假設市場中有兩個企業選擇工資{1，2}使利潤最大化，若企業1選擇1（2<）則企業2可選擇2（1<2<）吸引市場上所有工人進行生產以最大化利潤。同樣，企業1也可采取類似策略，博弈的結果為1=2=。當1=2=>w+h時，市場上將有更多的工人（如L～選擇接受訓練。此時，=D-1（L～），隨著L～的上升而下降，直到=w+h，最終均衡為=w+h=*。在不考慮企業間存在合謀行為的情況下，該結論具有一般性。

⑦其他情況的模型形式判定思路類似。

⑧實際上，Acemoglu（2003）的機制識別方法包含三個方程，本文只檢驗了兩個方程，原因在于機制變量和產業集聚交乘項與產業集聚之間的相關性不證自明。出于嚴謹性作者對其進行了檢驗，由于篇幅所限正文沒有報告檢驗結果。

⑨參考傅元海等（2014）[19]的分類方法，低端制造業包括農副食品加工業，食品制造業，酒、飲料和精制茶制造業，煙草制造業，紡織業，紡織服裝服飾業，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業，家具制造業，造紙和紙制品業，印刷和記錄媒介復制業，文教、工美、體育和娛樂用品制造業，其他制造業。高端制造業包括通用設備、專用設備、交通運輸、電氣機械及器材、通信電子、儀器儀表及文化辦公用機械、化工醫藥等行業。

⑩中國勞動統計年鑒中單位就業人員指在各級國家機關、政黨機關、社會團體及企業、事業單位中工作，取得工資或其他形式勞動報酬的全部人員，不包含非正式就業統計，但這種偏差對本文的影響可以忽略。

（11）這種思路隱含假設不同地區、不同年份的低端制造業平均工資均代表單位人力資本投入，工資差異反映的是其他因素的影響，使用比值能夠剔除其他因素的影響。

（12）由數據可得性，本文使用工業銷售產值數據計算HHI，但《中國工業統計年鑒》中工業銷售產值不等于29個制造業行業產值之和。為此，本文重新加總29個制造業行業作為各地區制造業總產值。值得注意的是，2011年以前《中國工業統計年鑒》僅公布了20個制造業行業工業銷售產值數據，這種行業統計不一致性可能使得HHI指數計算產生偏誤。

（13）由于各地區制造業企業數據缺失，從比例看，采礦業、電力、熱力、燃氣及水生產和供應業與制造業相比體量較小，制造業占工業比重較大，故采用工業企業數代替。

（14）受篇幅所限，本文未給出Moran散點圖，僅報告變化結果，有需要的讀者可向作者索要。

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IndustrialAgglomeration，HumanCapitalAccumulationandSpatialSpilloverEffect

DANGYang1，GAOWei-long2，LIShi-mei2

（1.SchoolofEconomics，ChangchunUniversityofFinanceandEconomics，Changchun

130122，China;2.SchoolofEconomics，JilinUniversity，Changchun130012，China）

Abstract：Humancapitalisveryimportanttopromotehigh-qualityeconomicdevelopment.Industrialagglomerationmayacceleratetheaccumulationofhumancapitalduetoknowledgeexternalityandotherreasons.Thispaperdiscussesthemicromechanismofindustrialagglomerationpromotinghumancapitalaccumulation，andusesspatialpanelmodelandmechanismidentificationmethodtocarryoutempiricaltest.Theresultsshowthat：specializationanddiversificationagglomerationandtheirinteractionhaveapositiveimpactonhumancapitalaccumulation，butspecializationagglomerationplaysastrongerrole.Reducingthematchingcostwillstrengthenthespecializedagglomerationandpromotetheaccumulationofhumancapital，butcannotstrengthentheeffectofdiversifiedagglomeration.Competitionfailstopassthemechanismtest，whichreflectsthatthecurrentindustrialdevelopmentis“concentratedbutnotclustered”，andlackseffectivecompetitionmechanism.Thespatialspillovereffectofprovincialhumancapitalissignificantlypositive，butitissubjecttoregionaltradebarriers.Therefore，thekeytoacceleratetheaccumulationofhumancapitalistoreducethematchingcostoffactors，improvetheindustrialrelevanceandpromoteregionalintegration.

Keywords：industrialagglomeration;humancapital;spatialspillover

（責任編輯：周正）