“雙循環”視角下國內市場整合對出口技術復雜度升級的空間溢出效應研究

雷娜 張汝飛

[摘 要]文章選取中國2002—2017年30個省份的面板數據，對國內市場整合影響出口技術復雜度的空間溢出效應進行了實證檢驗。研究結果表明，中國省域出口技術復雜度呈現出由東部沿海向中西部內陸地區梯度遞減的格局，并存在明顯的正向空間相關性。在考慮空間關聯的情況下，國內市場整合程度的提高顯著促進了出口技術復雜度提升，市場整合的空間溢出效應是驅動出口技術復雜度升級的重要因素。市場整合的空間溢出效應存在時期異質性特征，在市場整合處于相對較低水平時期，其空間溢出效應不顯著;而在市場整合處于較高水平時期，其空間溢出效應大幅增加，對出口技術復雜度升級起到顯著推進作用。

[關鍵詞]市場整合;空間溢出效應;出口技術復雜度

[中圖分類號]F753.62;C812 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0461（2021）09-0018-11

一、引 言

改革開放以來，特別是加入WTO后，中國憑借豐富的勞動力和自然資源優勢積極參與國際分工，對外貿易迅猛增長，成為具有全球影響力的貿易大國。然而，在全球價值鏈分工體系中，中國仍然處于中低端位置[1]，外貿“大而不強”問題依然突出。隨著國內外形勢的深刻變化，中國對外貿易以量取勝、以廉取勝的發展模式已不可持續。特別是新冠肺炎疫情發生后，國際形勢不穩定性、不確定性更加突出，中國外貿發展面臨的挑戰和壓力進一步增大。黨的十九屆五中全會強調要“立足國內大循環，發揮比較優勢，協同推進強大國內市場和貿易強國建設”。中國擁有14億人口的超大規模市場和巨大的消費潛力，進一步暢通國內經濟循環，推進國內市場整合，依托國內大量需求形成的規模經濟效應提升出口技術復雜度，構建企業參與國際大循環的競爭新優勢，成為實現貿易強國戰略和經濟高質量發展的可行路徑和客觀選擇。

近年來，關于出口技術復雜度影響因素的研究得到國際貿易學界普遍關注。毛其淋（2012）[2]認為，物質資本相對豐富的地區在資本密集型產品出口上具有比較優勢，可能會生產和出口更多相對資本密集和復雜的產品，從而具有較高的出口技術復雜度;人力資本和研發投入作為國內自主創新的基本源泉 [3]，不僅直接促進了知識資本積累，提高了生產率水平，而且間接促進了知識轉移、吸收與利用，從而促進了出口技術水平提升 [4];進口貿易、FDI及OFDI作為外部技術轉移與擴散的重要渠道，也對發展中國家出口技術復雜度提升發揮著積極影響[5-7]。此外，金融發展[8]、物流發展 [9]、基礎設施 [10]、知識產權保護 [11]等因素都顯著促進了中國出口技術復雜度提升。然而，鮮有文獻關注國內市場整合對出口技術復雜度的影響效應。在國內經濟轉型升級的關鍵時期和全球經貿風險及不確定性加劇的背景下，立足中國特有超大規模市場優勢，深入探討國內市場整合與出口技術復雜度之間的關系，對于實現國內國際雙循環的良性互動無疑具有重要理論價值與現實意義。

隨著中國基礎設施建設的不斷完善和市場一體化水平的提升，各省份之間的“距離”進一步縮短，地區間經濟聯系日益密切，一個地區很難脫離其他地區而獨立發展。因此，各省份出口技術復雜度可能存在空間相關性。在考慮空間維度的情況下，市場整合程度的提高是否可以推動出口技術復雜度提升？其發揮作用的機制又是什么？如何擴大市場整合影響出口技術復雜度的正向空間溢出效應？為了解答這些問題，本文將在系統闡釋市場整合趨勢下出口技術復雜度空間溢出效應理論機制的基礎上，選取中國2002—2017年的省際面板數據，對國內市場整合影響出口技術復雜度的空間溢出效應進行實證檢驗，并提出相應政策建議，以彌補已有研究的不足，對該領域研究作出一定邊際貢獻。

二、理論機制分析

根據Myrdal（1957）[12]的“地理上的二元經濟”理論，經濟發展是一個各種因素相互作用、互為因果、循環積累的非均衡發展過程。在這一過程中存在兩種效應：一是回波效應（即極化效應），表現為生產要素從落后地區向發達地區流動，導致區域經濟差距進一步擴大;二是擴散效應，指生產要素由發達地區向落后地區轉移擴散，使區域經濟差距不斷縮小。相似的，Hirschman（1958）[13]也提出了極化效應與涓滴效應（即擴散效應）這一對概念，并強調了極化效應轉向擴散效應的必然性。然而，無論是極化效應還是擴散效應，均通過典型的新古典趨利機制而加以實現 [14]，只有不斷降低區域間貿易壁壘，促進市場整合程度提升，才能消除空間距離對要素流動帶來的阻礙。本文將以上述理論為依據，闡釋國內市場整合進程中，出口技術復雜度空間溢出效應的形成機制。

由于中國不同地區自然資源稟賦的差異性和社會資源配置的非均衡性，各地區出口技術復雜度存在極大差異，國內市場整合程度的提升降低了區域間貿易壁壘，為極化效應和擴散效應的釋放提供了空間。

一方面，隨著市場整合程度的提升，市場將在區域間資源配置中發揮決定性作用，經濟資源的稀缺性和逐利性特征會使其自動由低邊際收益率區域向高邊際收益率區域轉移集中。高出口技術復雜度地區往往具有更大利潤空間和更廣闊的發展前景，在“擇優”機制作用下，鄰近地區的產品、技術、人才和資金等資源要素以及先進企業將不斷涌入當地市場。如研發人才會流入經濟發達、待遇豐厚和環境優越的區域，而研發資本也偏向流入創新風險低、收益高的區域。優質創新要素的集聚進一步提高了當地出口技術復雜度，進而吸引更多鄰近地區要素資源流入，最終造成鄰近地區創新資源流失，出口技術復雜度提升受阻。此時便形成出口技術復雜度的極化效應，其作用力是由低出口技術復雜度地區指向高出口技術復雜度地區的集聚力量，由外圍向中心方向集聚。因此，一個地區出口技術復雜度的提升可以通過極化效應抑制鄰近地區出口技術復雜度的提升。隨著區域間市場整合程度的提升，科技創新資源和創新主體不斷在極化效應集聚力的作用下，由低出口技術復雜度地區流入高出口技術復雜度地區，從而造成先進地區出口技術復雜度的大幅提升，以及落后地區因資源流失而導致的出口技術復雜度增長停滯，地區間的出口技術復雜度差距將進一步擴大。

另一方面，市場整合程度的提升減少了地區分割和行政壟斷，為商品、生產要素跨區域流動和企業跨區域經營創造了基本條件。高出口技術復雜度地區的科技創新成果可以通過產品、信息、技術和人才等技術交流與合作方式擴散到鄰近地區，帶動其技術進步和生產效率提升 [15]。高出口技術復雜度地區先進的基礎設施、完善的金融和信息服務等也使周邊地區共同受益，降低其生產成本和交易成本，獲得外在經濟效益 [16]。同時，發達地區先進企業對鄰近地區的產業轉移和投資，可以彌補鄰近地區資金、要素等缺口，帶來先進技術和管理經驗，進而提升鄰近地區企業經營管理水平和綜合競爭力。此外，高質量商品和先進企業的進入會為當地企業帶來競爭壓力，迫使他們加大研發投入，加強管理、技術等方面的創新和變革，進而提高地區整體技術水平和競爭力 [17]。此時便形成出口技術復雜度的擴散效應。擴散效應是由高出口技術復雜度地區指向低出口技術復雜度地區的發散力量，由中心向外圍方向擴散。因此，一個地區出口技術復雜度的提升，可以通過擴散效應促進其鄰近地區出口技術復雜度提升。隨著市場整合程度的提高，低出口技術復雜度地區不斷在擴散效應發散力的作用下，通過承接高出口技術復雜度地區技術擴散和產業轉移獲得后發優勢，在快速提升出口技術復雜度的同時，也逐步縮小地區間出口技術復雜度差距，最終實現整個國家出口技術復雜度升級。

市場整合趨勢下，出口技術復雜度的極化效應和擴散效應同時產生，二者作用力方向相反，極化效應導致高出口技術復雜度地區對鄰近地區生產資源和創新要素的掠奪，抑制鄰近地區出口技術復雜度提升;而擴散效應促進了地區間技術交流與合作，為鄰近地區提供了生產資源和創新要素，可以促進鄰近地區出口技術復雜度提升。隨著地區間空間經濟聯系不斷加強，極化效應和擴散效應的總量都在增加，出口技術復雜度的空間溢出效應為正值還是負值，取決于何種效應居于主導地位。在地區間打破貿易壁壘逐步實現市場整合的初期，生產資源和創新要素會在利益最大化的驅使下，不斷地從低出口技術復雜度地區流入高出口技術復雜度地區，此時極化效應大于擴散效應，市場整合對出口技術復雜度影響的空間溢出效應為負;隨著時間的推移，市場整合程度不斷提升，區域間要素流動成本大幅下降，有利于生產可能性邊界的擴展，推進擴散效應份額不斷上升。同時，高出口技術復雜度地區生產資源和創新要素逐漸累積到一定限度，可能出現“擁擠效應”，使企業面臨市場競爭加劇、要素資源價格上升等眾多負面約束，進而促使生產資源和創新要素向周邊地區轉移擴散。隨著擴散效應逐漸增強，極化效應逐漸減弱，兩種效應相互抵消，最終擴散效應超過極化效應占據主導地位，市場整合對出口技術復雜度影響的空間溢出效應轉為正值并不斷增大。

三、模型設定、變量選取與數據說明

（一）模型設定

1.空間計量模型

空間面板模型主要包括空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）三類。在三類模型中，SDM模型更具綜合性和一般化，將其附加一定限制條件即可簡化為SAR模型或SEM模型。由于三類空間面板模型假定的空間傳導機制并不相同，所揭示的經濟含義亦有所差別，因此，本文將分別對SAR、SEM和SDM模型進行估計。

空間自回歸模型（SAR）假定一個地區的被解釋變量受鄰近地區被解釋變量的影響，模型設定如下：

空間誤差模型（SEM）假定不同地區被解釋變量之間的空間相關性主要通過模型隨機誤差項的關聯性來體現，模型設定如下：

空間杜賓模型（SDM）同時考慮了上述兩類空間溢出機制，即假定一個地區的被解釋變量同時受到鄰近地區被解釋變量和解釋變量的影響，模型設定如下：

2.空間權重矩陣

由于空間鄰近省份往往具有相似的區位條件、資源稟賦與產業基礎，彼此間存在較強的示范效應與競爭效應，因此，相鄰省份出口技術復雜度之間可能存在更為顯著的相互影響。因此，本文選擇常用的地理相鄰權重矩陣對省份間出口技術復雜度的依賴程度和溢出效應進行分析。地理相鄰權重矩陣W根據各省份在空間上的鄰接關系進行賦值，矩陣主對角線上元素為0，非主對角線元素構造原則為：若省份i與j不相鄰，則取值為0，若省份i與j相鄰，則取值為1。由于海南與大陸不鄰接，本文借鑒多數文獻的做法，假定其與廣東、廣西相鄰。

（二）變量選取

被解釋變量：出口技術復雜度（Soph）。本文沿襲陳曉華等（2011）[18]的研究，對Hausmann等（2007）[19]提出的RCA指數法進行了修正，剔除了加工貿易帶來的指標測算偏差，更為真實準確地反映了中國制造業各行業及省份層面的出口技術復雜度。計算公式如下：

核心解釋變量：市場整合程度（Integ）。參照盛斌和毛其淋（2011）[5]的做法，在利用Parsley和Wei（2001）[20]的相對價格法計算市場分割指數的基礎上，對國內市場整合程度進行測算。

控制變量：物質資本（Cap），借鑒周兵等（2012）[21]的方法，以各省份固定資本形成總額占GDP的比重來衡量;人力資本（Edu），以各省份居民平均受教育年限來衡量，即對文盲、小學、初中、高中和大專及以上教育程度分別按0年、6年、9年、12年和16年進行折算，再與相應教育水平人口占6歲及以上人口比重相乘并求和得出;研發投入（Rd），以各省份科研經費內部支出占GDP的比重來衡量;進口貿易（Imp），采用各省份進口貿易總額與GDP之比來反映;外商直接投資（Fdi），以各省份實際利用外商直接投資額來衡量;金融發展（Fin），以各省份金融機構人民幣貸款余額占GDP的比重來代表;基礎設施（Infra），采用各省份鐵路營業里程和公路里程之和來衡量;物流效率（Logis），以各省份貨物周轉量來反映。

（三）數據說明

基于數據可得性與連續性，選取中國2002—2017年30個省級行政區（西藏和港澳臺除外）數據為樣本。在出口技術復雜度指標測算中，進料加工進口、來料加工裝配進口及出口數據均來源于國研網統計數據庫，并根據《國民經濟行業分類》（GB/T 4754—2011）將國研網HS四位碼商品出口數據歸類匯總到20個制造業行業之中①;各省份人均GDP②、市場整合程度③、物質資本、人力資本、基礎設施、物流效率等指標測算數據來源于《中國統計年鑒》;研發投入測算所用數據來源于《中國科技統計年鑒》;進口貿易、外商直接投資及金融發展相關測算數據來源于各省份統計年鑒。以美元為單位的外商直接投資數據根據美元對人民幣中間匯率折算為人民幣表示，并以居民消費價格指數（2000年為基期）進行平減，以剔除物價水平波動的影響。除物質資本、研發投入、進口貿易、金融發展等比率性指標外，出口技術復雜度、市場整合程度、人力資本、外商直接投資、基礎設施和物流效率等指標均取對數進入模型，以消除量綱及異方差問題。樣本處理之后，各變量描述性統計如表1所示。

四、實證結果分析

（一）中國省域出口技術復雜度的空間格局

為了直觀了解中國出口技術復雜度的空間分布格局與演變情況，本文基于三分位數將出口技術復雜度分為高出口技術復雜度、中出口技術復雜度、低出口技術復雜度3個區間。由表2可見，隨著時間的推移，中國各省份出口技術復雜度不斷提升，但呈現出顯著的區域差異。出口技術復雜度較高的省份大多位于東部沿海地區，其中北京、天津、上海、江蘇、浙江及廣東地區始終位于高出口技術復雜度區間。海南雖屬東部沿海地區，但出口技術復雜度仍位于中低水平。出口技術復雜度較低的省份大多位于西部地區，其中青海、甘肅、寧夏、內蒙古、云南、貴州、廣西始終位于低出口技術復雜度區間。位于中出口技術復雜度區間的省份主要分布于中部地區。在西部省份中，四川2002年及2012年均跨入高出口技術復雜度區間，重慶在2012年及2017年跨入高出口技術復雜度區間，陜西也在2017年居于高出口技術復雜度區間，而其他西部省份與東部地區出口技術復雜度存在較大差距。總體來看，中國省域出口技術復雜度呈現出由東部沿海向中西部內陸地區梯度遞減的格局，具有明顯的區域集聚態勢。高出口技術復雜度省份大多與高出口技術復雜度省份相鄰，而低出口技術復雜度省份往往與低出口技術復雜度省份相鄰，中出口技術復雜度省份基本居于高、低出口技術復雜度省份之間，這意味著中國各省份出口技術復雜度可能具有空間相關性，有必要從統計上進行驗證。

（二）空間相關性檢驗

1.全局莫蘭指數

全局莫蘭指數的計算公式為：

本文首先利用全局莫蘭指數對出口技術復雜度變量進行了空間相關性檢驗，結果顯示（見表3），2002—2017年，基于地理相鄰權重矩陣的中國各省份出口技術復雜度全局莫蘭指數全部為正值，且在大多數年份至少通過10%水平的顯著性檢驗，表明中國相鄰省份出口技術復雜度存在明顯的空間正相關關系。2002—2007年Morans I值呈現逐漸上升趨勢，并在2007年達到峰值0.389，出口技術復雜度在空間上的集聚呈現出由弱到強的趨勢。這可能是因為加入WTO后，中國制造業發展迅速，科技創新資源不斷向經濟發展水平高、區位優勢明顯的發達地區集中，從而使出口技術復雜度呈現出顯著的空間集聚特征。2008年后Morans I值有所下降，2011—2017年Morans I值顯著低于2008年前的水平，說明省份間出口技術復雜度空間相關性有所減弱，在個別年份呈現出隨機分布特征。這可能是由于隨著改革開放逐步深化，中國制造業整體競爭力不斷增長，部分中西部省份出口技術復雜度得到顯著提升，區域發展不平衡狀況得到一定改善。

2.局部莫蘭指數

以上結果表明中國各省份出口技術復雜度不服從隨機分布，具有空間正相關性。但全局莫蘭指數不能具體解釋省份之間的空間關聯情況。因此，本文進一步采用局部莫蘭指數具體分析各省份之間的空間相關性。局部莫蘭指數的計算公式為：

式（7）中各符號含義與式（6）相同。局部莫蘭指數Ii大于0表示地區i的高（低）值被周圍高（低）值包圍;Ii小于0表示地區i的高（低）值被周圍低（高）值包圍。

圖1為基于地理相鄰權重矩陣繪制的部分年份中國出口技術復雜度局部莫蘭指數散點圖。可以看出，在4個年份中，大部分省份集中于第Ⅰ、Ⅲ象限，呈現出“高—高”“低—低”空間聚集趨勢。“高—高”集聚型地區多為東部發達省份，而“低—低”集聚型地區多為西部落后省份。2002年共9個省份位于第Ⅰ象限，9個省份位于第Ⅲ象限;2007年共8個省份位于第Ⅰ象限，12個省份位于第Ⅲ象限;2012年共8個省份位于第Ⅰ象限，9個省份位于第Ⅲ象限;2017年共11個省份位于第Ⅰ象限，10個省份位于第Ⅲ象限。這與全局莫蘭指數分析所得結論基本一致，再次證實省份間出口技術復雜度存在正向空間相關性，即出口技術復雜度較高的省份在地理上相互鄰近，而出口技術復雜度相對較低的省份在地理上也趨于集中。

（三）模型結果及分析

1.空間計量模型估計

為提高回歸結果準確性，本文分別對SAR、SEM和SDM模型進行估計，并借鑒Anselin等（2004）[22]提出的判斷標準，依據Loglikelihood值、Wald檢驗和LR檢驗，選擇擬合效果最佳的模型進行分析。表4列（1）、（3）、（5）分別為SAR、SEM和SDM模型固定效應估計，列（2）、（4）、（6）為隨機效應估計。根據Hausman檢驗結果，SAR模型應選擇隨機效應估計，SEM和SDM模型應選用固定效應估計。估計結果顯示，SAR、SEM和SDM模型的空間系數ρ或λ均顯著為正，表明相鄰省份出口技術復雜度存在較強的空間依賴性。從模型擬合效果來看，SDM模型與SAR、SEM模型相比，R2值最高且Loglikelihood值最大，表明SDM模型的估計結果最優。

本文進一步對SDM模型進行了Wald檢驗和LR檢驗，檢驗結果如表5所示。可以看到，Wald檢驗及LR檢驗均在1%水平上拒絕了原假設，這表明SDM模型不能簡化為SAR或SEM模型，即SDM模型包含的兩種空間傳導機制對出口技術復雜度的作用不可忽略，選擇SDM模型進行分析更為合理。

2.空間溢出效應分解

對于普通面板模型來說，回歸系數即表示解釋變量的邊際效應。而在包含空間滯后項的空間計量模型中，地區解釋變量對自身被解釋變量和鄰近地區被解釋變量都可能產生影響。因此，SDM模型的回歸系數并不能直接反映各解釋變量對被解釋變量的影響程度。本文遵循LeSage和Pace（2009）[23]提出的方法，采用偏微分將SDM模型的總效應分解為直接效應與間接效應。直接效應表示本地區解釋變量對自身被解釋變量的影響;間接效應又稱為空間溢出效應，表示鄰近地區解釋變量對本地區被解釋變量的影響。總效應則為兩者之和，反映了解釋變量對所有地區被解釋變量的平均影響。估計結果顯示（見表6），市場整合程度的直接效應和空間溢出效應在10%水平上顯著為正，總效應在5%水平上顯著為正。這說明，在考慮空間關聯的情況下，市場整合程度的提高顯著促進了出口技術復雜度提升。市場整合程度對出口技術復雜度影響的空間溢出效應顯著為正，說明在國內市場一體化進程中，出口技術復雜度的擴散效應大于其帶來的極化效應，擴散效應居于主導地位。市場整合連通了先進地區與落后地區間的市場通道，這為省份間的技術擴散和產業轉移提供了基本條件。各省份的創新成果以產品、技術、信息、人才等方式不斷擴散到鄰近地區，使鄰近地區能夠快速實現創新趕超，促進其出口技術復雜度的提高。另外，商品和要素的自由流動可以彌補各省份資源要素缺口和產業劣勢，在一定程度上為其追趕高出口技術復雜度地區提供了條件。市場整合程度的空間溢出效應在總效應中所占比重達到72.36%，表明市場整合的空間溢出效應是驅動出口技術復雜度提升的重要因素。

從控制變量來看，物質資本的直接效應和總效應分別在1%和10%水平上顯著為正，而間接效應不顯著。說明物質資本投入主要促進了本地出口技術復雜度提升，而其帶來的空間溢出效應較小。人力資本變量的直接效應為正，但不顯著。說明人力資本水平的提高對當地出口技術復雜度提升具有正向影響，但其驅動作用還有待提升，這也暗示了中國在教育發展和人力資本配置上存在的問題。人力資本是企業提升技術水平和生產績效的重要資源，但只有人力資本積累到一定程度、達到一定層次，并且和其他要素資源緊密配合，對技術創新的促進作用才能顯現，因此，人力資本層次偏低，人職匹配不合理和激勵機制不健全等，可能影響了人力資本對當地出口技術復雜度提升的促進作用。人力資本的空間溢出效應及總效應在1%水平上顯著為正，說明人力資本具有明顯的外部性，可以通過技術擴散對其鄰近省份出口技術復雜度發揮正向積極影響，總體上有利于推進中國出口技術復雜度的提升。研發投入的直接效應顯著為負，間接效應和總效應均為正但不顯著，本文認為這與研發激勵機制不健全，研發效率偏低有關。進口貿易的直接效應在1%水平上顯著為正，而空間溢出效應及總效應不顯著。這可能是由于省份間的技術勢差，影響了對進口貿易品承載的先進技術和知識的消化、吸收與利用，而對于技術水平相近的省份，進口貿易產生的技術轉移空間及創新收益狹小，從而導致進口貿易對鄰近省份溢出效應不顯著，在整體上也未對出口技術復雜度升級產生顯著推進作用。外商直接投資、金融發展、物流效率的直接效應、間接效應和總效應均在1%水平上顯著為正。基礎設施的空間溢出效應在10%水平上顯著為正，直接效應和總效應均在1%水平上顯著為正。外商直接投資、金融發展、基礎設施和物流效率的空間溢出效應在總效應中所占比重分別達到88.39%、72.15%、54.82%和85.12%，這表明FDI的增加、金融環境的改善、基礎設施的完善和物流效率的提升不但促進了當地出口技術復雜度提升，還對鄰近省份出口技術復雜度產生了積極顯著影響。

3.時期異質性分析

樣本數據顯示，2002—2008年，國內市場整合程度總體水平較低且波動幅度較大，各省份市場整合指數平均值為58.85。2009年后國內市場一體化進程明顯加快，并在2014年達到歷史高點（值為109），2009—2014年，市場整合指數平均值達到76.85。為對比分析市場整合不同階段出口技術復雜度空間溢出效應的異質性特征，本文將樣本分為2002—2008年、2009—2014年兩個時期進行估計④，SDM模型空間溢出效應分解結果分別報告于表7第（1）—（3）列及第（4）—（6）列。

可以看出，在2002—2008年市場整合處于相對較低水平時，市場整合對出口技術復雜度影響的直接效應和總效應都在1%水平上顯著為正，空間溢出效應為正但不顯著，直接效應所占比重為66.15%。這說明，本階段市場整合主要對當地出口技術復雜度升級發揮積極效應，而對鄰近省份空間溢出效應非常微弱。如理論分析部分所述，在市場整合初期，市場機制將驅使優勢資源向高出口技術復雜度地區集聚，極化效應一般居于主導地位，從而導致高出口技術復雜度地區對鄰近地區的正向溢出效應不顯著。在2009—2014年，市場整合對出口技術復雜度影響的直接效應在10%水平上顯著為正，其空間溢出效應和總效應均在1%水平上顯著為正，空間溢出效應所占比重達到88.25%。直接效應系數由0.129降至0.037，而間接效應系數由0.067提高至0.278。這說明，在市場整合處于較高水平時期，市場整合對當地出口技術復雜度的推進作用有所減弱，而對鄰近省份出口技術復雜度的空間溢出效應大幅增加，擴散效應開始居于主導地位，且對出口技術復雜度升級起到更加突出的推進作用。這與前文理論分析相一致。

（四）穩健性檢驗

由于相鄰省份在經濟上的相互關系并不完全相同，經濟發展水平相近省份之間往往存在更強空間相關性。因此，本文采用將區域經濟差距考慮在內的經濟地理權重矩陣W′ 重新進行空間計量估計，以檢驗回歸結果穩定性。經濟地理權重矩陣W′ =W×E，其中矩陣E主對角線元素為0，非主對角線元素為Eij =1Yi -Yj （i≠j）， Yi 為省份i樣本期間人均實際GDP均值。表8第（1）—（3）列報告了經濟地理權重矩陣下SDM模型的空間效應測算。可以看出，核心解釋變量估計系數符號及顯著性水平未發生實質性變化。同時，由于人均 GDP無法衡量不同行業技術水平之間的差異，本文借鑒許治和王思卉（2013）[24]的方法，采用制造業各行業勞動生產率數據，替代人均GDP重新測算了各省份出口技術復雜度，并將其納入模型進行估計，空間效應測算結果報告于表8第（4）—（6）列。可以發現，核心解釋變量估計系數符號及顯著性無明顯變化。這表明，估計結果不會因空間權重矩陣設定及被解釋變量的測度方法不同而發生較大變化，回歸結果在總體上是穩健可靠的。

五、結論與政策啟示

本文利用中國2002—2017年30個省份的面板數據，對國內市場整合影響出口技術復雜度的空間溢出效應進行了實證檢驗。總體來看，市場整合對出口技術復雜度的影響具有顯著正向空間溢出效應，即市場整合對出口技術復雜度影響的“擴散效應”大于其帶來的“極化效應”。市場整合的空間溢出效應在總效應中所占比重達到72.36%，成為驅動出口技術復雜度提升的重要因素。研究證實，統一開放的國內市場是增強高出口技術復雜度地區“擴散效應”的基礎。國內大循環的暢通和健康發展有利于出口技術復雜度提升，構建企業參與國際大循環的競爭新優勢。各省份要充分認識到出口技術復雜度提升的空間關聯特征以及市場整合對出口技術復雜度影響的正向空間溢出效應，從經濟整體發展著眼，打破行政區劃界限，超越局部短期利益，使“以鄰為壑”轉向“以鄰為友”，在推進國內市場整合，清除資源要素流動壁壘和企業生產經營空間拓展障礙的基礎上，加強區域產業聯動，深化區域交流合作，進一步擴大市場整合影響出口技術復雜度的正向空間溢出效應，推進中國出口技術復雜度的整體躍升。

一方面，要延伸和大力發展國內價值鏈，推進區域間產業聯動和經濟融合。高出口技術復雜度地區主要通過產業間的擴散和吸納效應帶動周邊地區發展，因此，區域產業關聯程度將影響擴散效應的實現。因而建立延伸和大力發展國內價值鏈，帶動關聯產業發展，是放大高出口技術復雜度地區擴散效應，推進制造業整體轉型升級的重要途徑。一是繼續深化“一帶一路”“長江經濟帶”等貫穿南北、橫跨東西的軸帶式發展戰略，塑造有利于培育國內價值鏈的經濟地理格局。二是充分利用區域與產業異質性特征，因地制宜推進制造業價值鏈升級。東部地區主要從事研發、設計和銷售，占據國內價值鏈乃至全球價值鏈的高端環節;中部地區應不斷增強生產制造能力，積極承接新興產業布局和轉移，重點發展中間價值環節;西部地區應大力提升初級產品加工能力，成為國內價值鏈能源資源及初級產品來源地。更加科學有序地引導產業由東向西梯度轉移，逐步形成合理的國內價值鏈分工格局和獨立完整的國內經濟循環體系。三是加快淘汰落后產能，做大做強本土優質企業，提高企業跨區域運營能力和空間資源整合集成能力，為國內價值鏈分工的推進提供微觀主體。四是統籌傳統和新型基礎設施發展，構建現代化基礎設施體系，大力發展現代物流業，提升對外聯系通達度。不斷完善社會信用體系，提高政府管理運行效率，降低企業運行的交易成本，為國內價值鏈分工的深入開展創造良好基礎條件和市場環境。

另一方面，要加強區域科技交流與合作，構筑開放共享、合作共贏的區域發展格局。一是建立健全區域合作法律法規制度體系，加強深化區域合作的法治建設，用法律手段來規范和引導區域合作行為。成立區域合作協調機構，完善區域合作與協商機制，妥善解決區域合作規劃、監督及資金分配等問題。建立健全區域利益協調和補償機制，實現地方經濟利益的再分配，在平等、互利、協作的基礎上促進各地區共同進步，從根本上縮小地區發展差距，有效緩解區域經濟的“馬太效應”，提高跨區域合作的穩定性和長效性。二是加強區域科技合作與協同創新，加大對跨省協同創新項目財政支持力度，推動高校、科研院所、企業、研發機構等創新主體跨區域開展產學研合作，共建科技創新中心，實現互利共贏發展。充分發揮東部發達地區技術、人才等資源優勢，鼓勵東部省份與西部省份合作創新，對西部地區進行對口科技援助，擴大東部地區的輻射帶動作用和知識溢出效應，形成以強帶弱、強弱銜接的空間協同格局，提升國家整體技術創新能力。結合受援地區產業資源優勢，加大國家重大科技工程、科研基礎設施、研發力量的布局，增強受援地區自我發展能力，推動單向支援向互利合作轉變。三是拓展區域科技創新合作平臺，順應“互聯網+”發展趨勢，依托現代信息技術手段搭建區域合作網絡平臺，實現區域創新創業、項目成果、人才交流等信息的開放共享，打造以大數據平臺為支撐的創新應用共同體。充分發揮國家和省際間重大經貿投資洽談會、論壇、博覽會等會展平臺作用，搭建區域合作和項目推介網絡，加快科技創新成果向落后地區擴散，增強創新主體之間的互動交流和對接合作，推動區域合作創新及創新資源優化配置。

[注 釋]

① 為減少指標測算偏差，本文對制造業相關行業進行了合并：將農副食品加工業、食品制造業合并為“食品加工和制造業”，將木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業及家具制造業合并為“木材加工和家具制造業”，將造紙和紙制品業 、印刷和記錄媒介復制業合并為“造紙印刷制造業”，將黑色金屬冶煉和壓延加工業、有色金屬冶煉和壓延加工業、金屬制品業合并為“金屬及金屬制品業”，將計算機、通信和其他電子設備制造業及儀器儀表制造業合并為“計算機通信電子設備及儀器儀表制造業”，將化學纖維制造業并入紡織業。

② 本文選擇了糧食、水產品、飲料煙酒、服裝鞋帽、紡織品、家用電器及音像器材、日用品、化妝品、中西藥品及醫療保健用品、書報雜志及電子出版物、燃料、建筑材料及五金電料等12類商品的零售價格指數，對市場整合程度進行了測算，商品種類覆蓋面更為廣泛，增強了指標準確性和代表性。

③ 為消除價格因素影響，本文采用各省份人均GDP指數（2000年=100）對人均GDP進行縮減從而得到實際人均GDP數據。

④ 2014年后各省份市場整合指數出現下降，這可能與新常態下中國經濟下行壓力普遍加大，地方保護主義有所抬頭有關。為觀察對比市場整合程度處于低水平和高水平發展階段影響效應的差異化特征，本文并未將2009年后市場整合指數處于下降狀態的年份（即2015—2017年）納入模型。

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（責任編輯：張積慧）