高端服务业的空间分布、空间溢出及对工业升级的影响

吴远仁，李淑燕

(1.泉州师范学院 陈守仁商学院，福建 泉州 362000； 2.中国社会科学院 数量经济与技术经济研究所，北京 100732)

内容提要：本文运用新经济地理模型，考察高端服务业空间分布、空间溢出对工业升级的作用机制，发现三者间呈U型曲线关系，即当区域间空间溢出的强度保持不变时，高端服务业集聚程度的提高能够推动工业的加速升级；而提升高端服务业空间外溢强度，可以全面提高整个经济体工业升级速度。进一步利用我国30个省份2003-2016年空间面板数据进行验证，结果表明：中国各省份工业升级的空间正相关性显著；中国高端服务业集聚水平较低，在省域间没能对工业升级产生促进作用，甚至拖累了工业升级的速度，但在时间层面上显著促进工业升级;高端服务业空间溢出在空间和时间层面全面地促进了工业升级；FDI和创新环境变量在区域层面拖累、在时间层面促进工业升级;政府干预变量在区域层面上显著促进、在时间层面上阻碍了工业升级。

高端服务业隶属于生产性服务业，具有明显的溢出效应，对一个国家或地区战略资源具有强大的控制力，是提高整体经济竞争力和控制力的服务行业的集合体[1]。合理优化高端服务业的空间布局将推动中国工业在全球价值链治理体系下向中高端跃升，有益于促使中国工业由生产型工业转型为服务型工业[2]。作为工业的上游产业，高端服务业地域分布的变化，以及高端服务业空间溢出可能会对要素配置效率及区域工业升级产生影响。因此，科学评价高端服务业空间布局、空间溢出对工业升级的影响，是当前工业升级以及高端服务业集聚区建设实践中亟待解答的问题。

一、文献综述

有关服务业特别是生产性服务业空间分布影响工业升级特别是工业中的制造业升级的研究成果颇为丰富。大部分观点表明，生产性服务业的空间聚集对制造业升级有利[3-4]。藤田昌久和蒂斯(2004)[5]构建的内生增长模型发现，某一地区创新部门的集聚可以增加工业部门的产品种类，促进整个经济体的经济增长；Eswarn和Kotwal(2002)[6]指出，生产性服务业具有强大的技术溢出效应，可以提高工业的劳动生产率，促进经济增长。Simmie和Strambach(2006)[7]的研究指出，城市知识密集型服务业的集聚及其背后的知识分工，不同程度地加强了当地工业的技术升级和转型发展。在实证方面，顾乃华(2011)[8]发现中国城市的生产性服务业集聚对制造业的溢出效应具有显著的区域边界，省级生产性服务业的集聚与其管辖范围内制造业全要素生产率的相关关系不明显，但市级层面则存在显著相关性。詹浩勇和冯金丽(2014)[9]实证研究发现，中国的区域中心城市和前工业化城市已经显示出生产性服务业集聚正向地影响了工业的转型升级。卢飞和刘明辉(2016)[10]分析了生产性服务业集聚影响制造业升级的三重效应，表明其影响呈倒“U”型并使其他变量对制造业升级的影响存在门限特征。纪玉俊和丁科华(2015)[11]利用中国2004-2011年中国省级面板数据，采用门槛回归模型检验了生产性服务业集聚与制造业升级间的非线性关系，表明前者对后者具有显著的门槛效应。杨林生和曹东坡(2017)[12]研究发现生产者服务业集聚可以帮助劳动密集型和资本密集型制造业打破低端锁定而实现升级发展，但对技术密集型制造业升级的影响并不显著。然而，上述文献未能考虑工业升级存在的空间效应，缺乏对空间因素的研究，结果可能存在一定的偏差。

已有文献尚未综合考虑高端服务业空间布局、空间溢出两个方面因素作用于工业升级的内在机制，基于中国情境的实证检验也相对缺乏。张晴云等(2018)[13]研究发现制造企业所产生的创新绩效与其临近城市的服务业集聚跨区溢出具有明显的相关关系。目前，国内针对高端服务业集聚产生的空间溢出效应进行研究的仅有宣烨(2012)、盛丰(2014)、詹浩勇和冯金丽(2016)等利用城市空间面板数据模型，分析了生产性服务业集聚对制造业效率的空间溢出效应，这种溢出效应不仅影响了本地区制造业的升级，而且也可能影响了周边地区制造业的升级。但就高端服务业空间分布、空间溢出对工业升级的作用机制而言，这些研究仅仅是初步的，而且很多模型往往是将服务业的空间溢出当作外部变量，没有将其纳入到影响经济增长的内生性因素当中。与已有文献相比，本文的贡献在于：(1)利用新经济地理学理论构建高端服务业空间分布、空间溢出与工业升级的关系模型，阐释高端服务业空间分布与空间溢出对工业升级影响的微观机制。(2)考虑高端服务业空间分布与工业升级的空间效应，构建的空间计量经济学模型基本上消除省域间空间效应的影响。(3)引入高端知识开放度反映高端服务业区域间知识溢出强度，发现高端服务业区域间知识溢出不管是在区域层面还是时间层面均极大地促进了工业升级。

二、高端服务业空间分布、空间溢出及其对工业升级影响的理论机制

(一)模型假设

高端服务业作为生产性的知识密集型服务业集合体，其产出具有高知识含量的特点，故将其产出看作是高端知识产出，并作为企业投入生产的要素，是经济生产的重要资源。而高端知识具有较强的溢出效应，降低高端服务业生产成本，进而降低区域工业成本，促使区域工业转型升级。高端知识外溢水平受众多复杂因素的影响，其溢出通道比较特殊，但毋庸置疑的是区际间高端知识外溢水平与区际间高端服务业务交流的频次成正相关。区际间高端服务业务交流越频繁，区际间高端知识的外溢水平就更高。受高端服务业务的难易程度或交易成本的影响，区际间高端知识的溢出主要受到政策法规、专利制度、文化习俗、交易风险等的影响，在本文中，这些影响因素统称为高端知识开放度，用λ表示。

农业部门只使用劳动力作为生产要素，其产出为同质农产品，且具有规模收益不变和完全竞争的特征。假设每单位农产品价格为pA，需要投入aA单位劳动力，区域内和区域间的交易成本为零。

工业部门的特点是规模报酬递增和垄断竞争，生产的产品也具有差异化特点。工业品在本地区内交易时没有运输成本，而跨区交易时存在τ-1(τ≥1)单位产品的“冰山”运输成本。假设每个工业企业生产差异化的工业品，每个差异化工业产品的生产需要aM单位劳动力作为可变投入和一个单位高端知识作为固定投入。因此，工业企业的成本函数为π+waMx，其中π是高端知识收益率，w是劳动力工资，x是工业产品的产出数量。

高端服务业使用熟练技术工人作为投入要素，生产高端知识。由于高端知识具有跨期溢出的特点，促使高端知识的创造成本呈递减趋势。假设区域内的高端知识存量能够完全被利用，而区域外高端知识存量的可利用程度取决于区际间高端知识溢出程度的大小，而高端知识溢出程度f(λ)与高端知识开放度λ呈正相关，即f(λ)是高端知识开放度λ的增函数。为了模型的易操作性，采用f(λ)=(1+λ)/2[14]。

假设东部和西部的资源禀赋、技术和交易水平等方面没有差异，消费者偏好均具有总效用和子效用的双层效用，且没有差异。总效用函数U由CD函数表示，其是指消费者根据自己的收入以一定比例购买农产品和工业品的效用。其中，CA代表消费者消费的同质农产品量或效用；CM代表消费者消费的不同差异化工业品组合的量或效用。子效用函数CM由不变的替代弹性函数(即CES函数)表示，其指的是消费者消费一组差异化工业产品的效用。因此，双层效用函数如式(1)所示：

(1)

其中，东部和西部工业品种类数分别为n和n*，整个经济体工业品种类总数为nW=n+n*；消费者对工业品和农产品的支出份额分别为μ和(1-μ)；ci代表消费者消费第i种工业品的数量；σ是新经济地理学中的一个重要变量，代表了不同工业产品之间的替代弹性，并假定不同工业产品之间的替代弹性是相同的。σ直接决定了地区之间产业集聚能力的大小，是影响地区差异的重要因素。由于假设每一种差异化工业产品都使用一个单位的高端知识，故高端知识间的替代弹性也是σ。

最大化消费者效用所受到的限制是：

(2)

(二)模型的短期均衡

1.农业部门

通过使用农业部门的aA单位劳动投入作为估值单位，可以得到：

(3)

2.工业部门

(1)企业产出量决定。消费者的消费受到其收入的约束并追求消费总效用最大化。以东部为例，根据总效用最大化一阶条件，东部总支出为E，则东部对工业品的支出为μE，它等于东部的劳动力工资总和加上高端知识收益之和，然后扣掉高端知识的创造性投资。再根据子效用最大化一阶条件，可以得到东部对工业品j的消费量①：

(4)

其中，pj表示工业品j的价格。由于工业品j同时供应给东部和西部两个市场，且工业品在两个地区间运输时具有“冰山”运输成本，故工业品j的产出数量为：

(5)

(2)工业品价格的决定。工业企业在垄断竞争市场中可以自由出入，达到短期均衡时，所有工业产品的产量及其价格都处在均衡水平，净利润为零，工业产品的价格采用边际成本加成法进行定价。对东部工业企业而言，由于跨区交易具有“冰山”运输成本，所以，西部的东部工业品价格是东部工业品价格的τ倍，即②：

(6)

在垄断竞争市场与边际成本加成定价法情况下，由于工业品具有差异化的特征，不同的工业品具有一定垄断利润，工业产品的均衡价格高于完全竞争的市场均衡价格。每个工业产品使用一个单位高端资源投入作为固定成本，使用aM单位的劳动力投入作为可变成本，因此每增加一个单位工业产品将会增加waM可变成本。根据p=waM/(1-1/σ)，工业品单位价格中固定成本占比为1/σ，可变成本占比为1-1/σ。所以，工业产品的均衡价格扣除可变成本后，还包括高端资源的收入部分，被称为“加价”(make-up)。

(三)高端服务部门空间分布、空间溢出与工业升级

(7)

由于高端知识存在较强的外溢性，东部(或西部)的高端知识存量与东部熟练技术工人的知识存量以及西部熟练技术工人的知识存量的溢出量呈正相关。因此，设h(i)为某熟练技术工人i的知识存量，则两个区域各自的总知识资本存量分别为：

(8)

其中，β是衡量技术工人高端知识溢出程度的参数，0<1<β；同时，f(λ)衡量东部和西部间高端知识外溢的强度。因此，东部和西部的高端知识与熟练技术工人的知识存量相关。为使问题简化，假设这种高端知识存量可以用工业部门的产品类别M进行替代，即h(i)=M。因此，根据式(8),东部和西部的高端知识存量为：

(9)

由于f(λ)=(1+λ)/2，0≤λ≤1，则1/2≤f(λ)≤1。因此，当λ=1时，f(λ)=1，高端知识成为整个经济区域的公共品，东部和西部均能完全共享，则有K=M和K*=M。也就是说，此时每个地区的高端知识存量等于新产品的数量，这些高端知识存量促进了工业企业的技术进步而获得升级发展。我们可以将问题一般化为Kd=Mg[rL+f(λ)(1-rL)]，d代表东部(或西部)，g代表东西部间熟练技术工人分布rL的函数，当f(λ)为定值时，可以得到g为严格凸的增函数，即有g′>0，g″>0，且有g(0)=0，g(1)=1。我们可以清晰地得到其经济学含义为：区域高端知识产出效率随着区域熟练技术工人比重增加而提高,且呈现不断加速态势,说明高端知识收益具有递增特性。因此，Kd函数具有明显的经济学含义：当整个经济体中两区域(东部和西部)为对称分布时，那么一个必然的结果是，任何地区的高端知识存量仅由熟练技术工人的空间集聚状态决定(这可通过区域内各部门劳动力的自由流动来保证)。根据式(9)，得两个区域高端知识产出数量为：

东部：Z=Mg[rL+f(λ)(1-rL)]rL；西部：Z*=Mg[(1-rL)+f(λ)rL](1-rL)

(10)

假设工业企业得到某高端知识后生产出来的最终产品能够一直垄断该领域。因此，衡量工业升级的新制造产品数量等于新产生的高端知识数量，用表达式表达有：

(11)

令g(rL)≡g[rL+f(λ)(1-rL)]，g*(rL)≡g[(1-rL)+f(λ)rL]，可以得到整个经济体中工业产品升级的增长率为：

(12)

式(12)清楚表明，工业升级的增长率是高端服务业空间分布和空间溢出的函数。对式(12)进行深入分析，可以得到两个有意义的命题：

命题1③：由于f(λ)=(1+λ)/2，当f(λ)≠1(或者λ<1)，即高端知识不能在区域间充分溢出时，H(rL,f(λ))是一条以rL=1/2为对称轴的U型曲线。其具有明确的经济学含义：当高端知识不能在区域间充分溢出时，如果高端服务业主要聚集于某个区域(假设为东部)，那么随着高端服务业集聚度的提高(即rL>1/2且逐渐增大)，整个经济体工业升级的速度将不断提高，并且其升级的增速也会越来越快；相反，当高端服务业跨区域对称分布(即rL=1/2)时，则此时整个经济体的工业升级速度最小。

命题2④：给定rL，如果f(λ)提高，则有H(rL,f(λ))上升。当f(λ)=1时，无论rL取何值，H(rL,f(λ))≡1。该命题同样具有明确的经济学含义：高端服务业集聚程度rL固定的情况下，提高区域间高端知识的溢出强度，整个经济体工业升级的速度也将随着增加。

根据命题1和命题2，可以绘制工业升级速度H(rL,f(λ))与高端服务业集聚程度rL以及高端知识溢出强度f(λ)的图形如图1所示。

图中横轴和纵轴分别代表整个经济体中高端服务业空间分布rL和工业升级速度H(rL,f(λ))，两条U型曲线代表更高(虚U型曲线)和更低(实U型曲线)高端知识溢出水平下高端服务业集聚程度与工业升级速度的关系，体现了命题1的内容。与此同时，随着高端知识在区域间溢出强度f(λ)的增加，工业升级的速度曲线H(rL,f(λ))逐渐上升，且逐渐变得更为平缓，直至当高端知识在区域间完全流动和充分共享即f(λ)=1时，工业升级速度H(rL,f(λ))曲线演变成一条水平直线，此时H(rL,f(λ))≡1，这体现了命题2的内容。因此，图1直观体现了高端服务业空间分布、空间溢出对工业升级的影响方向与大小。

图1 高端服务业空间分布、空间溢出与工业升级关系曲线

三、实证分析

(一)数据来源

根据原毅军等(2011)[16]、湛军(2014)[17]等的做法，结合数据的可得性，在产业层面上将信息传输、计算机服务和软件业、金融业、租赁和商务服务业、科学研究、技术服务和地质勘查业四个产业认定为高端服务业。西藏由于数据残缺较严重，故以除西藏外中国大陆30个省份作为研究对象。文中除了FDI指标所用数据来自中经网外，其他指标所用数据全部来自《中国经济与社会发展统计数据库》。

(二)我国高端服务业空间分布和工业升级的空间特性

1.高端服务业的空间分布特征

本文研究高端服务业空间分布、空间溢出及其对工业升级的影响，高端服务业空间分布特征用区位熵表示，具体采用高端服务业从业人员数进行测算，其公式为：

(13)

其中，i代表省份，j代表高端服务业，Eij和Ei分别为i省份高端服务业的从业人员数和所有行业的从业人员数，Ekj和Ek分别为中国大陆地区除西藏外30个省份高端服务业的从业人员数和所有行业的从业人员数。LQij>1表示i省份高端服务业集聚度较高，专业化水平也较高，具体计算结果如表1所示。

从表1可见，区位熵最大的省份是我国的三个直辖市：北京、上海和天津，各年区位熵均大于1，且远远高于其他省份。另外，东部的辽宁、广东，西部的陕西、青海、宁夏在大部分年份的区位熵系数也大于1。同时我们发现，2016年与2003年比较，30个省份的高端服务业区位熵中只有北京、天津、河北、辽宁、黑龙江、上海、福建、山东、海南、四川、陕西、宁夏等省份保持微弱上升之势，而其他18个省份高端服务业区位熵则呈下降趋势，说明我国高端服务业空间分布总体上还比较分散，在许多省份中的集聚度甚至有下降之势。

2.工业升级速度的探索性空间分析

由式(12)可知，工业升级速度是高端服务业空间分布和空间溢出的函数。而等式(11)表明工业升级可以用新产品种类数占工业产品种类数的比例来表示。因此，工业升级采用工业的新产品销售收入率指数衡量，具体用工业企业新产品销售收入占工业企业主营业务收入的比例。

为检验我国工业升级速度是否存在空间相关，采用Anselin(2006)[18]提出的全局Moran’s I指数测度任一区域与它的临近区域的关联程度，其定义式为：

(14)

因此，有1≤Moran’s I≤1，当Moran’s I>0时呈空间正相关，值越大正相关性越强；当Moran’s I<0时呈空间负相关，值越小负相关性越强；Moran’s I=0则不存在自相关性，属性值是随机分布的。

使用软件OpenGeoda计算2003-2016年我国工业升级的Moran’s I值，结果如表2。

表1 2003-2016年中国30个省份高端服务业区位熵

表2 2003-2016年中国工业升级的Moran’s I值

表2显示，中国工业升级速度的全局Moran’s I值均大于0，大多数年份通过了10%以下的P值检验，且近五年的Moran’s I值均保持在0.35以上，P值通过了5%的检验，已经由2003年的0.1129提升至2016年的0.4110，说明中国工业升级速度在省级间具有显著的空间正相关性，存在地理集聚性，并有不断增强的趋势。但2006、2009两年工业升级速度的全局Moran’s I值没有通过显著性检验，对这两年工业升级速度进行局部Moran’s I检验，发现在所研究的30个省份中，2006和2009年分别有53.3%和70%省份表现出空间正相关性。因此，总体而言，中国省级之间的工业升级速度具有空间正相关性，相邻省份之间的工业发展紧密相关，且相关性具有增强趋势。

3.其他解释变量

高端服务业空间溢出指标采用区际经济开放度指标来衡量，区际经济开放度是新经济地理中衡量区际贸易和区际资本流动的一个重要因素，采用张应武(2011)[19]的做法，用各省份市场整合与分割角度进行测算。

工业升级速度除了受高端服务业空间分布和空间溢出影响，其他很多因素对工业升级的影响也不容忽视。结合中国工业发展实际，引入3个控制变量：一是外商直接投资FDI，用以考察FDI的溢出效应对工业企业技术水平提高的影响[20]，进而影响该地区的工业升级。采用外商投资企业投资总额占固定资产投资完成额的比重作为代理变量。二是政府的干预，中国的经济体制经历了计划经济向市场经济体制转型的发展过程，在这个过程中政府扮演着非常重要的作用，对中国工业升级乃至整个经济的发展影响巨大。采用最终消费支出中政府消费支出的比重表示。三是区域创新环境，良好的区域创新环境为工业升级提供必备的外部条件，各地区只有通过不断创新工业发展配套的生产技术、管理技术、专利等，才能有力地促进工业的升级发展。采用各省份的技术市场成交额与全国技术市场成交额的比值来表示。

4.空间面板数据模型的设定

我们设定最常用的两种空间面板数据模型如下。

空间面板滞后模型(SLPDM)：

lnGSit=α+ρWlnGSit+α1lnJJit+α2lnKFDit+α3lnFDIit+α4lnZFit+α5lnCXit+μit

空间面板误差模型(SEPDM)：

lnGSit=α+α1lnJJit+α2lnKFDit+α3lnFDIit+α4lnZFit+α5lnCXit+μit

μit=λWμit+εit

其中，i代表省份，t代表时间，GS代表工业升级的速度，JJ代表高端服务业区位熵，KFD代表开放度，FDI代表外商直接投资，ZF代表政府干预，CX代表区域创新环境。

表3 OLS残差的Moran检验和LM检验

表4 高端服务业空间分布、空间溢出与工业升级关系模型估计结果

注：***、**和*分别表示通过1%、5%和10%的显著性检验。

(三)模型选择与估计

对模型OLS回归的残差进行Moran 检验及LM检验，其结果如表3。2003-2016年模型的Moran’s I值均大于0，并且通过了Z值的统计检验，表明高端服务业空间分布、空间溢出对工业升级的影响模型具有显著的空间正相关性，普通OLS回归会使结果产生偏误或失效，因此，必须考虑空间效应的影响而采用空间面板数据模型进行回归。OLS回归残差的四种LM检验值均通过显著性检验，因此，模型既存在空间滞后影响，也存在空间误差影响。另外，LMsar值大于LMerr值，稳健的LMsar值大于稳健的LMerr值，因此，空间滞后面板数据模型(SLPDM)优于空间误差面板模型(SEPDM)。此外，Baltagi(2005)[21]研究认为，个体效应不一定刚好是某种分布的随机变量，在考虑采用固定效应模型或者随机效应模型时，固定效应模型往往更加切合实际需要，因此，本文采用固定效应模型。在具体估计时还需要判定模型中是否存在空间和时间效应问题，因此本文估计空间固定效应、时间固定效应、时空双固定效应三种空间面板数据模型。具体估计结果见表4。

(四)模型结果分析

从表4可以看出，SLPDM和SEPDM模型中时空双固定模型的R平方估计值和对数似然值均最大，方差最小，很多变量在10%显著性水平下检验显著，优先选择时空双固定模型。绝大多数解释变量在空间固定、时间固定效应模型也得到了10%以内检验，表明模型同时存在空间固定效应影响和时间固定效应影响。同一解释变量在SLPDM模型和SEPDM模型的三种固定效应中估计的结果方向一致，数值也非常接近。因此，结合前面的LM检验，SLPDM模型优于SEPDM模型，故下文主要根据SLPDM模型进行分析，并以时空双固定模型为主，空间固定和时间固定模型辅助进行分析。

表4的估计结果体现出以下几个特征：

第一，高端服务业的空间集聚只在时间固定模型中表现出对工业升级的促进作用，而在空间固定和时空双固定模型中均表现出不显著的抑制作用。我国高端服务业发展水平总体不高，前面分析发现其集聚程度也相对较低，近几年来部分地区甚至出现倒退的现象。因此，当前我国高端服务业的空间分布格局在省级区域层面上比较分散，尚难以对工业升级产生明显地促进作用，但随着时间发展，高端服务业空间分布格局已经逐渐产生对工业升级的促进作用。从数值来看，随着时间推移，高端服务业集聚度每提高1%，工业升级的速度将提高0.213%。

第二，高端服务业空间溢出的代理变量高端知识开放度方面，高端知识开放度在所有模型中均表现出对工业升级率非常显著的促进作用，其促进作用从大到小依次为时空双固定、地区固定、时间固定效应模型，高端知识开放度每提高1%，工业升级速度将分别提高9.188%、0.387%、9.789%。因此，不管是在区域层面还是时间层面，随着我国服务业开放步伐逐渐加大，区域经济一体化的增强，区域间高端知识流动与利用更加便捷和高效，极大地促进了工业升级。而且，高端知识开放度的提高在区际层面比时间层面对工业升级的影响更加巨大，说明由于我国各省份间高端服务业发展程度存在较大差距，随着区域间开放度或者区域经济一体化程度的提高，区域间知识流动更加流畅，各个省份能够比较充分地利用周边区域知识，从而促进本区域工业升级。

第三，FDI在地区固定效应模型中表现出了对工业升级速度显著的抑制作用，而在时间固定效应模型中则表现出明显的促进作用。究其原因，以前我国许多地方政府盲目追求招商引资规模，经常发生重数量而轻质量的现象，不利于我国工业升级。但是，随着中国经济结构调整需要以及对外开放的全面深入，FDI流入总额不断增加，FDI的流向逐渐由原有的偏向劳动密集型产业向技术密集型和资本密集型产业转移，特别是流向高端服务业和高端工业的外资逐年增多，成为近年来外资投资的重要领域，故而在时间层面上显著促进了工业升级。

第四，政府的干预变量在地区固定效应模型中显著地促进了工业的升级，而在时间固定效应模型中却显著地抑制了工业的升级，在双固定模型中则对工业的升级表现出促进作用。这说明在区域层面上，我国不同省份间本身在工业发展水平上就存在较大的差距，其各省份政府基于自身区域特点对工业升级进行了不同程度的干预，存在显著的空间差异性特征，促进了工业升级。而在时间层面上，由于政府干预经济，一定程度违背了市场经济发展的原则，特别是我国在2008年全球金融危机后，为了稳定经济，实施了强有力的刺激计划，造成大量工业企业重规模轻创新，造成产能过剩，企业升级动力不足，大大延缓了工业企业转型升级的步伐。

第五，创新环境变量在地区固定和时空双固定模型中对工业升级均表现出显著的抑制作用，而在时间固定效应模型中则对工业升级表现出显著的促进作用。说明在当前阶段，虽然我国对区域创新环境的改善投入了大量的资源，但尚存在重视不足，创新资源投入产生的效益不高，尚难以对区域工业升级产生促进作用，甚至由于创新环境的不足阻碍了工业升级的速度。而在时间维度上，随着我国对科研制度、人才制度、激励制度体系等的建设与完善，随着时间的推移区域创新环境的改善促进了工业升级。

第六，除了SEPDM的时间固定效应模型中的空间误差系数λ为正且显著，说明该模型尚对工业升级存在空间效应的影响外，在其他模型中，空间滞后自回归系数ρ或空间误差系数λ均不显著，表明这些模型已经基本上消除了空间效应的影响。这也印证了在当前阶段，由于我国高端服务业集聚水平较低，空间分布较为分散情况下，高端服务业在本区域中对工业升级尚难以发挥出应有的促进作用，对于周边省份的溢出效应就显得更为微弱或者并不显著。

四、结论

本文运用新经济地理模型，阐述高端服务业空间分布、空间溢出对工业升级的作用机制，发现三者间呈现U型曲线关系，即当区域间空间溢出强度保持不变，提高高端服务业集聚水平可以推动工业加快升级；而提升区域间空间溢出水平，可以在任意高端服务业集聚水平下全面提高工业升级的速度。进一步利用我国30个省份2003-2016年空间面板数据模型对我国高端服务业空间分布、空间溢出与工业升级关系进行验证。得到以下几点结论：

1.中国工业升级在省级层面上存在空间正相关，邻近省份空间依赖性较强。因此，应该从国家层面统筹安排，制定各省工业升级的产业政策，加强省域之间工业企业的交流合作，充分发挥各省份的自身优势促进工业发展。同时，加强区域协调与促进区域一体化发展，使得各省份能够充分借鉴共享周边省份工业发展的经验与成果，并积极向周边省份溢出，促进各个省份工业升级速度的提升和区域间的均衡发展。

2.理论模型表明，高端服务业集聚水平的提高能够促进工业的升级，但当前中国高端服务业集聚水平不高，在区域层面尚难以对工业升级产生促进作用，甚至减弱了工业升级的速度，而在时间层面上极大地促进了工业的升级速度。因此，应该整合我国优质的高端资源，促进高端服务业集聚水平通过，进而促进工业的升级。

3.FDI和创新环境变量在省级层面上拖累了工业升级，时间层面上却显现出明显的促进作用。政府干预程度变量在省级层面上显著促进了工业升级，而在时间层面上却显现出阻碍作用。因此，各级地方政府应该摒弃重数量轻质量的外资引进思维，提升外资引进的技术含量，引导FDI流向产业链的高端部分，特别是流向高端工业和服务业，带动我国工业升级；在营造与提升创新环境方面，各省份应该进一步增加科研投入，积极培养与引进各类人才，破除当前存在的许多妨碍科研甚至是违背科研规律的各项规章制度，完善科研的各项制度建设，创造一个有活力的科研创新环境。同时，应该协调产学研之间的关系，使得科研成果得到及时转化，进而提升工业升级的速度。政府应该简政放权，尊重市场规律，做好市场经济中的服务角色，通过规范市场，制定中长期的工业发展纲领，促进工业的升级发展。

注释：

① 限于篇幅，具体推导过程可以参见参考文献[1]的附录A。

② 限于篇幅，具体推导过程可以参见参考文献[1]的附录B。

③ 限于篇幅，具体推导过程可以参见参考文献[1]的附录D。

④ 限于篇幅，具体推导过程可以参见参考文献[1]的附录E。