内循环格局下方言多样性与专业分工研究

丁从明 毛健 王聪

摘要：加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局，需要打通经济内循环的梗阻，形成有效的内部分工体系。本文基于中国264个地级市的方言多样性与城市分工数据，从文化视角研究了方言多样性对专业分工的影响。实证研究发现：方言多样性是抑制城市专业化分工的重要因素。平均而言，方言种类每增加1种，城市分工水平会降低3.11%，这意味着方言种类数量前5%的地区比方言种类数量后5%的地区专业化分工水平低21.77%左右。打通内循环的梗阻，需要鼓励要素流动，推进以城市圈建设为主体的城市化进程，进而打破方言背后的身份认同机制。本文同时从交通、人口流动、城市化等角度，为打破文化壁垒、打通国内循环提供了政策意见。

关键词：内循环;方言多样性;专业化分工;城市化;市场规模

文献标识码：A

文章编号：100228482021（04）010415

一、问题提出

改革开放以来，我国社会主义市场经济得到极大发展。实施出口导向战略，积极参与国际分工体系，大大提升了国民经济整体发展水平和综合国力。但由于国内各地区卷入国际分工体系的时间与程度不同，地区发展出现严重不平衡现象。城乡发展差距、沿海与内地的发展差距逐步成为我国发展不平衡不充分的重要表现。20世纪末提出的“两头在外、大进大出”的国际大循环发展思路，成为沿海地区乃至部分内陆省份在实践中普遍遵循的发展模式。长期原材料和销售市场放在国外的出口导向发展战略，带来经济增长奇迹的同时也造成对外部市场的过度依赖。我国对外贸易依存度（对外贸易额占GDP的比重）一度高达65%。同时，外向型经济格局还导致国内市场的分割加剧[1]。过度依赖国际循环不仅制约我国超级市场规模潜力的发挥，还制约国内劳动分工向广度与深度拓展，从而进一步加剧经济发展的不平衡和不充分。在此背景下，2020年中央政府做出“加快形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局”的重大决策，努力实现最终产品的供求均衡主要通过国内市场来实现。畅通的内外经济循环，需要打通生产、交换、分配、消费各环节的梗阻，而完整的产业链和分工体系，对资源的配置、整合、传输、利用有着不可替代的作用，是打通内循环梗阻的基础。

打通内循环梗阻需要完善的分工体系，那么制约有效分工的因素是什么呢？学术界对此并未形成一致的结论。省级层面的数据测算显示，地理区位因素可能对分工产生影响，东部及沿海城市更有条件开展对外贸易和国际专业化分工，所以嵌套于全球价值链的国内价值链分工水平相对较高;中西部地区开展国际物资交流的成本相对较高，因而更多地依托国内资源及本土市场进行分工合作，基于内生能力的国内价值链分工水平较高[2]。在城市层面的研究表明，地区间相对专业化水平与城市规模之间表现出U形关系，绝对专业化与城市规模之间表现出正相关关系[3]。其他研究主要从生产要素、交通、制度、产业结构等视角探究专业分工的影响因素。整体而言，现有研究鲜有从文化差异和语言多样性的角度考虑文化壁垒对专业分工的影响。无疑，文化差异是地区间经济发展差异的深层次原因。地区间多样的文化类型是否会对地区专业分工水平产生影响？如果存在，多样性文化通过什么机制影响地区专业化分工呢？

如图1所示，就东、中、西部地区而言，方言多样性呈现出比较明显的自东向西递增的分布格局（折线表示地区的方言多样性）。相反，专业化分工水平自东向西递减。方言多样性与分工专业化水平之间呈反向变化关系。实证研究中，为了探究方言多样性对专业分工的影响，本文将语言层次划分为“方言大类→方言小类→方言大片→方言小片”四类，再按照人口权重相对指标方法，构造264个地级市及以上城市的方言多样性指数;专业分工的指标度量采取赫芬达尔-赫希曼指数（Herfindahl-Hirschman Index，HHI）以及首位部门集中度（ZI）指数。本文边际贡献主要体现在：从文化多元的视角研究方言多样性对分工的影响，这是对现有国内文化经济学研究的较好补充。虽然国内关于地区专业分工的研究已经非常丰富，但是对于影响专业分工更深层的文化因素的探索还相对薄弱，本文是对上述文献的直接补充;同时，本文为理解打通内循环的梗阻提供了新的政策思路。打通内部经济循环，既需要打通包括交通基础设施等因素的硬连接，也需要疏通文化壁垒导致的软阻塞。

二、理论假说

分工的思想萌芽最早起源于公元前380年柏拉图的《国家篇》。柏拉图认为国家是社会分工的产物，分工是城邦正义和智慧的基础[4]。分工理论的正式形成标志是亚当·斯密1776年的《国富论》，书中最早系统全面地提出分工理论，并提出著名的“斯密定理”，即专业分工的深度取决于市场规模[5]。其后，马克思提出分工造成了劳动的异化，在劳动过程中，工人生产活动的异化也就是技术的异化导致了劳动者失去创造性[6]。阿林·杨格等[7]认为分工是规模报酬递增的真正原因，生产力的提高、市场一体化的形成以及国民财富的增加都是分工演进的过程。就专业化和分工的关系而言，盛洪[8]指出，专业化是指一个人或组织减少生产活动中不同职能操作的种类，即将生产活动集中于较少的不同职能的操作上。所有个体专业化形成的有机整体形成了社会分工。专业化倾向于对个体，而分工则是对整个社会的考虑。分工导致专业化，专业化又促进了分工，两者互为因果关系。毫无疑问，畅通的经济内部循环要求完善的社会分工体系，而社会分工能否深化又取决于交易成本的高低。文化异质性形成的文化壁垒在其中表现出重要的作用。

中国地域广袤，不同区域有着不同的自然和地理条件、社会发展轨迹和历史传统，形成了丰富而多样的地理文化。近些年来，地理文化对区域经济影响的研究方兴未艾，传统地理文化的研究主要强调方言地理和宗教地理。考虑宗教因素并非国内经济文化的主要表现，而方言则是地区文化传承的主要载体，是地区文化差异的直接体现，所以国内研究主要强调方言多样性对经济绩效的影响。在方言研究中，徐现祥等[9]发现方言多样性对经济增长存在负面效應。李秦等[10]强调方言多样性会阻碍劳动力的流动。阮建青等[11]进一步指出语言差异越大的区域，市场制度差异越大。李光勤等[12]指出，语言多样性抑制了对外开放。黄玖立等[13]考察了方言对社会信任的影响，发现方言多样性对社会信任会产生负面影响。同时，方言多样性还阻碍市场一体化，加剧国内市场分割。此外，语言多样性还会影响劳动和技术的跨区域流动、增加沟通成本、降低社会信任水平、抑制城市规模的扩张。具体到产业层面，文化和语言的多样性可以影响沟通、协调，影响生产要素的跨文化区域组织合作，进而影响地区间的专业化水平。

语言是人类最重要的交流工具之一，是人们进行沟通的主要方式。相似的个体沟通起来更容易，从而更易产生互动。方言是身份识别的重要机制，是划分族群和身份识别的重要维度。方言多样性导致沟通与交流成本的增加。文化冲突会增加交易成本，进而阻碍专业化水平的深化。作为一种特定区域内人们交流的工具，方言使得人们在交往中形成身份识别的甄别机制。这种识别机制，会给予不同个体异质性的信任水平，从而降低一般性社会信任水平。使用相同方言的群体因为感受到相似性而更加亲切，从而拉近距离，提高信任水平，减少互动活动的不确定性。黄玖立等[13]发现，在陌生人之间，使用同一种方言有利于建立信任关系。作为社会资本的重要组成部分，社会信任影响着经济增长和人均收入水平。Blau[14]提出人与人的信任是合作和社会协调互动的基础，信任可以使团队合作更具效率。当社会处于高度信赖的环境时，人们更愿意进行交易，从而进一步降低交易成本，促进合作的稳定性。总而言之，方言多样性带来交易成本的提高和社会信任水平的下降，对分工有阻碍作用。具体而言，方言多样性可能通过以下机制阻碍分工。

（1）阻碍市场规模，降低专业分工深度。唐东波[15]测算的数据显示，市场规模与经济发展水平高度相关，专业化程度最高的是浙江、江苏等东部沿海省份，最低的全部位于经济发展落后的西部地区。进一步的实证研究也表明，市场规模越大，企业的垂直专业化程度越高。Luis等[16]研究发现，伴随着市场规模的扩大，企业的精细化程度会深化，专业化水平将不断提高。正如斯密定理所强调的，分工受制于市场规模，狭小的市场扼制了销量，也遏制了分工的精细水平。方言的存在提高了市场分割水平。丁从明等[17]指出，方言多样性抑制了市场一体化的形成，方言是形成国内市场分割的重要文化因素。蒋为等[18]进一步指出，方言形成的壁垒限制了中国企业的本地市场发挥。其所引发的共同方言市场大大缩小了中国企业的本地市场规模，形成了无形的市场分割，进而抑制中国规模报酬递增部门的出口与发展。市场分割会造成企业进入异地市场的成本高昂，使得交易成本进一步提高。

（2）阻碍城市化水平，从而阻碍专业分工。城市化、分工和经济发展之间是互相促进、共同演化发展的过程[19]。城市化带动资本聚集，而资本聚集推动分工演进。商晨[20]研究发现，地区资本深化水平每提高1%，分工深化将提高1.02%。同时，城市化通过把人口和产业聚集在一起，扩大市场规模，提高了生产和服务的专业化程度，使得分工更加精细化。城市是分工演化的产物，分工的深化也带动城市化进程。城市化过程中，产业和人口集聚可以极大程度提高交易效率，促进分工的深化和市场规模的扩展[20]。现有研究发现，方言的多样性对城市化和城市规模具有负面影响。李光勤等[12]从方言的视角考察文化多样性对城镇化的影响。结果发现，方言多样性对城镇化具有显著的负面影响。丁从明等[21]进一步指出，方言多样性对以灯光指数度量的城市规模有显著的负向影响。城市化水平越高，城市规模越大，生产和服务的专业化水平也就越高，从而使得专业化的活动向大城市集中。

（3）方言多样性不利于人力资本和技术积累。信任是社会资本累积的先决条件，方言多样性带来信任水平的降低会对社会资本的相对积累产生负面影响[22]，進而对分工产生不利影响。徐现祥等[9]研究发现，方言多样性通过阻碍人力资本积累与技术扩散来抑制经济增长，如果消除方言多样性，那么城市的人均人力资本最多可提高约4%，技术水平最多可以提高约23%。李光勤等[12]研究发现：方言多样性对一个地区文盲率表现出显著的正向效应，同时对平均受教育年限有显著负面影响;方言多样性降低一个地区人口对其他语言的学习能力和掌握程度，从而阻碍人力资本的积累，导致该地区人力资本降低。林建浩等[23]利用方言数据测度文化差异，发现文化差异通过阻碍制度传播阻碍技术从前沿地区向其他地区扩散。

综上，本文提出如下假说：

由于身份认同与文化壁垒效应的存在，方言的异质性造成不同方言使用群体的信任分割，阻碍了市场规模的扩张、城市化水平的提高，以及技术和人力资本水平的积累，进而阻碍地区专业化水平。

三、研究设计

（一）方法说明

为了检验方言多样性对城市专业分工的影响，本文采用普通最小二乘法（OLS）进行回归，回归方程如下：

yi=α+β·diai+δXi+εi（1）

其中，yi表示第i个城市的专业化分工水平;关键解释变量diai表示第i个城市的方言种类;Xi表示其他控制变量，包括资本投入、对外开放程度、GDP第三产业增加比重、人均GDP以及是否沿海、城市经纬度等;εi为误差项;β度量方言多样性对分工的影响程度。

在考虑数据的完整性后，本文筛选出2017年中国264个地级市的数据，检验方言多样性与地区专业分工水平之间的关系。

（二）指标选择

1.专业分工指标

目前对专业化分工度量的指标较多，并没有统一规范。Duranton[24]用首位部门集中度（即一个地区最大的或前几大部门所占的份额）来衡量地区专业化。相比较其他指数，这是目前最简单直接的方法。衡量地区的专业化和多样化只是程度问题，专业化程度深就意味着多样化程度浅。比如Duranton[24]用区位基尼系数的倒数以及赫芬达尔-赫希曼指数的倒数来衡量各个地区的多样化水平和专业化水平。衡量专业化分工还需要考虑绝对专业化分工和相对专业化分工，两者内涵不同，演变规律也不同，通常会得到不同的研究结果。其中代表的有用基尼系数来衡量相对专业化，利用赫芬达尔-赫希曼指数、熵指数（多样化指数）来衡量地区的绝对专业化水平。此外，随着区域分工的演进，城市群内部的分工形式表现为中心城市管理和研发职能的不断开发、周边城市生产制造职能的加强，被称为职能专业化。以往研究中，一般用管理部门与生产部门就业的相对比重衡量职能专业化水平。

本文对城市专业分工的度量采用赫芬达尔-赫希曼指数以及首位部门集中度，主要采用就业在不同行业部门的分布，计算方法如下：

HHIi=∑jt2ij（2）

ZIi=Max（tij）j（3）

其中，HHI代表赫芬达尔-赫希曼指数，ZI代表首位部门集中度，i和j分别表示城市和行业，tij表示i城市j行业的就业份额。依据《中国城市统计年鉴》2018年的分类方法，本研究的行业具体包括农林牧渔业，采矿业，制造业，电力、煤气及水生产供应业，建筑业，交通运输、仓储及邮政业，信息传输、计算机服务和软件业，批发和零售业，住宿和餐饮业，金融业，房地产业，租赁和商业服务业，科研、技术服务和地质勘查业，水利、环境和公共设施管理业，居民服务和其他服务业，教育业，卫生、社会保险和社会福利业，文化、体育和娱乐业，公共管理和社会组织等19个行业。

2.方言多样性的度量

本文采取丁从明等[17]度量方言多样性的方法。方言数据包括少数民族方言在内的方言指标，汉语方言多样性数据来源于《汉语方言大词典》，少数民族数据来源于《中国语言地图集》。结合上述两种数据，本文将中国的语言层次划分为四级：方言大类→方言小类→方言大片→方言小片。其中，方言大类即方言所属语族，共9种;方言小类即语种，共80种;方言大片在方言小类的基础上，按照地域差异以及语言本身的差异进一步细分，共173种;方言小片即汉语方言小片、少数民族土话和次方言，共248种。在基准回归中，本文采用方言小类作为方言多样性的衡量指标，其他作为稳健性测试指标。上述指标均将1986年的方言数据匹配到2017年的城市中，最终得到各地级市方言种类数据。

（1）绝对方言多样性指标。对汉语语言种类的分类与徐现祥等[9]的汉语方言树图有所不同，本文对语种的分类考虑了所有语族的语言多样性，统计结果见表1。

（2）相对方言多样性指标。考虑语言使用的人口权重、语言相似度对语言差异的影响，本文借鉴徐现祥等[9，17]的方法，采取如下两种衡量方言多样性的指标。

其一，在权重的设定上，考虑方言使用人口数量比重的差异，重新构造方言多样性指数记为dip。dip可以反映每种方言小类的使用情况，需要确定使用每种方言小类的确切人口规模[数据来源于2017年《中国人口和就业统计年鉴》中各县的人口数量，将每个地级市及以上城市的各县市人口数量与各县市的方言小类种类相匹配，若为单一方言县市，则考虑把该县市人口全划分为该方言的使用人口，若该县市为多方言地区，则把该县市的人口均分到各方言小类的使用人数。]。

dipi=1-∑nj=1S2im（4）

其中，Sim表示在城市i中使用方言小类m的人口比重，n为该城市的方言小类数量。dip的取值在0～1之间，取值越大，说明该地区的方言多样性程度越高。

其二，考虑到方言相似程度的多样性，本文将方言距离记为dis。其中Smi和Ski表示城市i中使用方言小类m和方言小类k的人口比重，dmk表示两种方言小类的距离，将城市i中的每种方言小类依次和该城市其他的方言小类进行比较，若为同一方言小类，则dmk取值0;若來自同一方言大类，则取值1;若属于不同的方言大类，则取值2。dis的值越大，说明在该城市中的方言差异性越大，即方言多样性程度越高。描述性统计结果见表1。

disi=∑mm=1∑Kk=1Smi×Ski×dmk（5）

3.其他控制变量

资本是经济发展不可或缺的投入要素，对分工的演进产生重要的影响。李娜[25]在分析产业分工机理中明确指出，资本的投入是影响产业分工的根本因素之一。一方面，资本投资是经济发展不可或缺的要素，要素的流动会导致资源的重新分配，直接影响到产业的分工水平;另一方面，分工的演进也表现在资本投资的流动之中。因此，本文采用各城市不变价固定资产投资额对数来衡量各地区的资本投资。

产业分工可能还会受到产业结构的影响。张琰等[26]研究发现，中国产业结构“瀑布效应”问题的解决，一定会伴随着产业结构的优化，充分肯定了产业结构的优化对产业分工的影响。本文借鉴产业经济研究常用的衡量指标，用各城市在GDP第三产业的增加比重以及各城市的人均GDP对数来衡量产业结构。陈健等[27]研究发现，对外开放程度与城市分工程度正相关，因此本文也考虑到这个因素影响，其中对外开放程度采用地区进出口总额占地区GDP的比重来衡量。考虑到地理位置可能会对城市分工产生影响，本文控制各个城市的经纬度、是否沿海城市虚拟变量来控制城市地理位置差异，并添加是否包含少数民族的虚拟变量。

四、实证结果分析

（一）基准模型

基准回归的估计结果见表2。从第（1）列可以看出，在不添加任何控制变量时，方言数量的估计系数为-0.0115，并且在1%的水平上显著为负。这表明方言小类增加1种，会使城市分工水平降低1.15%。具体而言，由表1中的描述性统计可知，方言小类最大值为8，最小值为1，如果消除城市的方言多样性，保持其他条件不变，则城市的专业分工水平最大可以提高8%左右。第（2）列结果表明，在控制资本投资之后，估计结果依旧显著为负。第（3）列加入了产业结构、是否包含少数民族以及对外开放因素，方言系数降至0.66%，依旧在10%水平上显著为负，其中对外开放系数显著为正，说明经济全球化背景下对外开放的市场环境促进了分工的形成。第（4）（5）列进一步加入了经纬度、是否沿海等变量，结果再次表明，方言多样性对城市分工的影响显著为负，城市的位置越靠南或者偏向东部，城市的分工水平越高，结果均在5%水平上显著。总体而言，表2的回归结果验证了本文的假说：方言多样性程度越高，越不利于地区专业分工的深化。

（二）稳健性分析

1.指标稳健性

语言归属的确认需要依靠大量的语言自身特性，比如词汇、语音、语调等因素。考虑到语言的分支繁杂，对语言的量化研究存在一定影响，以方言小类作为衡量多样性的指标可能会存在测量误差。为了检验估计结果的稳健性，表3第（1）（2）列分别用“方言大片”以及“方言小片”代替关键解释变量“方言小类”[考虑到本文中单一地级市中有超过200个城市讲的都是单一方言大类，所以本文进一步使用“方言大片”“方言小片”估计结果的稳健性，而未采用“方言大类”指标。]。估计结果显示，根据不同层次的方言指标，方言多样性指标的估计系数依旧显著为负，并且估计系数会根据衡量方言种类的细分程度略微降低，细分程度越高，估计系数越小，分别为-0.50%和-0.62%。

考虑语言使用的人口权重对语言差异的影响，本文进一步采取“方言多样性”和考虑语言相似程度的指标“方言距离”替代“方言小类”。表3第（3）（4）列中方言多样性和方言距离的估计系数均为负值，且通过5%水平的显著性检验，说明在考虑人口权重以及语言相似度对语言分类的影响后，方言多样性对专业分工的影响依然存在，估计系数分别为-3.62%和-2.48%。估计系数的变化源于衡量方言多样性的指标变化。

对分工指数的再度量。本文考虑采用首位部门集中度替代文章的被解释变量赫芬达尔-赫希曼指数来重新度量城市分工水平。表3第（5）列报告了首位部门集中度系数在5%水平上显著为负，估计系数为1.38%，结论依旧显著。

2.语言的异质性影响

（1）南北方语言文化差异。方言的形成与地理位置有很大的关系。我国国土面积广袤，南北方的纬度跨越较大，同时北方地区河流和山川较少，多以平原为主，因此北方方言之间的差异较小。而南方地区多为丘陵，山多、河流多、湖泊多，因此南方方言之间的差异较大。与此同时，南北地区经济发展、社会协作水平存在较大差异。为了控制上述南北方差异，本文引入虚拟变量“南北”，以秦岭淮河一线为分界线，北方地区赋值1，南方地区赋值0。表4第（1）（2）列报告了引入虚拟变量“南北”的回归结果。其中第（1）列加入了虚拟变量，相比较基准回归的方言小类系数，回归系数没有发生变化，单独控制“南北”虚拟变量时，虚拟变量系数在5%水平上显著为负，说明北方地区专业分工指数相对南方较小。第（2）列同时加入虚拟变量与方言多样性的交乘项，交乘项的结果并不显著，进一步说明方言多样性在南北之间也许存在一定的差异，但是方言多样性对城市分工的影响并不因南北而异。

（2）官话[官话名称源自中国古代对汉语官方标准语的称呼，1909年定称“国语”，1956年改称“普通话”。随着学术发展，“官话”在语言学上成为特定汉语方言的专有名词，官话方言旧称“北方方言”。]与非官话。徐现祥等[9]指出，在语言的分类不均问题上，说官话地区的方言分类可能更详细，而在说非官话地区的方言分类相对粗糙，因此在说官话地区方言多样性可能被高估。考虑到这一点，本文引入虚拟变量“官话”。讲官话的城市赋值1，讲非官话城市赋值0。其中表4第（3）列加入了虚拟变量“官话”，第（4）列同时加入了虚拟变量“官话”以及其与方言多样性的交乘项。与基本回归的系数相比，仅仅加入虚拟变量官话，方言小类的系数没有显著变化。但是同时控制官话以及其与方言的交乘项，从第（4）列可以看出，虽然虚拟变量官话以及其与方言多样性的交乘项的系数不显著，但是方言小类的系数变成-1.18%，对城市分工影响的估计系数作用增大了48%左右。这说明，方言多样性确实在说官话和非官话地区之间存在差异，而且其对城市分工的影响在说官话地区和说非官话地区存在差异。

（3）方言层次差异。方言的差异性不仅仅表现在南北方、官话与非官话，还有一部分体现在不同层次的方言之间。跨越两种方言大类的方言小类，其语法、发音等方面具有明显的差异。如果是同方言大类下的方言小类，其语言的差异度要远小于跨越两种方言大类的方言小类。这种区别会影响方言间的互补效应。可以预期，方言层次差异会影响方言多样性对分工的抑制作用。如果一个地区的方言小类属于不同的方言大类，那么该地区的语言多样性对城市分工的抑制水平就高。为了检验这一观点，本文引入一个新的虚拟变量“方言层次”。如果某地区的方言大类数大于1，也就是该地区的方言小类属于不同的方言大類，赋值1;如果某地区的方言大类数等于1，则赋值0。表4第（5）（6）列引入了虚拟变量“方言层次”以及其与方言的交乘项，结果显示交乘项的系数不显著，但是方言小类的系数扩大至-1.04%，对分工的影响扩大了近0.3倍。这说明，一个地方的方言小类如果跨越了方言大类，方言多样性对分工的抑制效应更大。

（三）遗漏变量讨论

回归分析的关键在于判断系数估计的稳定性，即在仅有的控制变量下得到的估计系数是否可信。如果新增加的控制变量可以较大幅度地改变估计系数，说明估计结果存在不稳健性。下文通过添加可能的遗漏变量进一步讨论。

1.地理环境与方言多样性

方言的形成与地形密切相关，民间自古就有“隔山不同语，过河非乡音”“十里不同音，百里不同言”等说法。地理因素决定了方言多样性，同时地理因素也对城市分工有所影响。复杂的地形会引起地区分割，这种分割几乎不会随时间发生变化。分割不仅表现在语言的多样性上，还表现在经济交往中的阻碍。讲同一语言的种族通常定居在地理条件和自然资源相近的地方，也就是说自然资源可能也与方言的分布相关。因此本文控制地理因素。

表5第（1）（2）列分别控制了城市海拔和坡度。估计结果表明，在控制了地理因素之后，方言小类的估计系数仍然在5%水平上显著为负，并且估计系数没有显著变化。方言相同的地区气候条件也比较相近。本文进一步采用各地区的年平均气温和降雨量[部分城市的温度和降雨量数据缺失。]来近似衡量各地区的气候条件，回归结果见第（3）（4）列，可以发现，平均气温和降雨量系数均不显著，方言小类的估计系数基本没有变化，也就是说自然资源和气候条件对估计结果产生的影响很小。

2.社会、经济禀赋

（1）民族多样性。中国是一个多民族的国家，语言多样性部分源于民族多样性。与汉族聚居地不同，少数民族的分布呈现“大杂居、小聚居”的特点。少数民族人数多的地方，主要以农业、手工业为主，市场经济不发达，所以民族多样性对地区专业分工起到抑制作用。考虑民族多样性和方言多样性的高度重合，少数民族人数较多的地方一般方言多样性的程度也会更高，因此城市分工的抑制不一定源于方言多样性，还可能源于民族多样性。表6第（1）（2）列控制了各地区的少数民族人数占比以及是否多民族的虚拟变量，方言小类的系数为-0.61%，结果依旧显著为负，比表2的基准回归系数下降近25%。原因在于，少数民族人数占比与方言小类之间存在共线性，二者相关系数约为0.41，使得方言多样性对城市分工的影响部分转嫁到少数民族人数占比的估计系数上。当然，在控制民族多样性之后，方言多样性对城市分工的抑制作用依旧显著。

（2）交通纽带。空间联系是要素传输媒介，也是产业分工的联系纽带。产业分工以多样化的空间联系通道为依托，高效率的空间联系通道有利于生产要素、商品、产业要素流通。方言多样性对城市分工的负面影响也许是由于交通设施落后所导致的地理阻断，抑制了地区专业化分工水平。表6第（2）列考虑了交通便利程度的影响。控制了人均道路[人均道路采用各地区道路总长度/地区人口数衡量。]后，方言多样性的系数依旧显著为负，估计系数为-0.79%，几乎不变。人均道路系数显著为正，说明交通便利程度确实可以促进城市分工水平提高。

（3）行政区数。高翔等[28]认为省制行政区划对文化的分割会显著降低省内非主流文化城市的经济产出，即一个省内的行政区划会对市场分割产生较大影响。市场分割的加剧可能会抑制城市分工水平。表6第（3）列控制了行政区数，结果显示，行政区的划分对分工有显著的负面影响，同时关键解释变量方言多样性的回归系数依然显著为负。

（4）工业企业数量。产业集聚对地区的分工有着重要的影响，工业发展水平与产业集聚的关系密切，故本文考察各地区的工业企业数量对城市分工的影响。表6第（4）列控制了各地区工业企业数量。结果显示，各地区的工业企业数量对分工有显著的正面影响，同时方言多样性的显著性影响依旧成立。

（5）劳动力流动。要素成本的差异、最终需求的不可移动、聚集不经济、低工资等都是导致产业空间分散的因素，因此劳动力要素流动对地区间的分工有深远的影响。中国的生产力要素集中在沿海城市，劳动力流动与产业集聚呈现正反馈的机制。本文参考邵宜航等[29]使用城市常住人口/户籍人口的比值度量城市劳动力流动，当比值小于1时，说明该地是劳动力流出地，当比值大于1时，说明该地是劳动力流入地。表6第（5）列控制了劳动力流动，结果表明劳动力流动对分工存在显著正向影响。同时，关键解释变量方言多样性的回归系数依然显著为负，即方言多样性对城市分工的负向影响并未受到干扰。

表6第（6）列同时控制所有遗漏变量，方言多样性的回归系数仍旧显著为负。与基准回归相比，每增加1种方言小类会导致城市分工水平降低程度由0.81%降至0.73%。整体而言，估计结果与预期完全一致。

3.不可观测因素

本文在基准回归和遗漏变量部分尽可能控制影响城市专业分工的变量，出于稳健性的考虑，对不可观测的遗漏变量进一步分析。在添加可观测的控制变量后，如果系数是稳定的，那么遗漏变量所造成的偏误将相当有限。所以本文参考Altonji等[30]的方法，对不可观测因素的影响效应通过控制可观测因素的估计系数变化来估算。

具体做法是比较两个回归结果的估计系数。一组加入受约束的控制变量，得到回归方程中解释变量的系数βR;另一组加入所有控制变量，得到回归方程中解释变量的系数βF，然后用|βF/（βR-βF）|来衡量不可观测因素对结果的影响。βR与βF的值越接近，|βR-βF|的值越小，说明已经添加的控制变量对估计系数的影响非常有限，也意味着不可观测因素的影响要远大于添加的控制变量的影响才会使得估计系数发生较大的偏误。βF越大，不可观测因素的影响越不可能使得估计系数发生显著变化。综上所述，|βF/（βR-βF）|的值越大，不可观测因素对回归估计系数的影响越有限，一般当比值大于1时，即不可观测因素是可观测因素1倍以上时，估计系数才可能受到不可观测因素的影响。

本文的做法与丁从明等[17]类似。考虑两组受约束变量：第一组控制变量与基准回归一致，第二組加入上文已识别的遗漏变量。|βF/（βR-βF）|的值见表7。表7汇报的12个比值均大于1，也就是说基本可以认为方言多样性的估计效应不受不可观测因素影响。比值在1.29～2.37之间，均值为1.83，这表明如果想要使文章的回归结果产生严重的偏误，那么所需的不可观测因素至少是已经控制的可观因素的1.29倍，平均而言需要超过1.83倍。基于上文分析，本文认为不太可能存在1.8倍以上的不可观测因素使结果产生严重偏误。

（四）因果关系讨论——工具变量

在基准回归模型中，本文已经控制诸多可能影响方言多样性与城市分工的因素，但是OLS的结果可能依旧难以确定方言多样性与地区分工的因果关系。一方面，一些不可观测的因素可能同时影响方言多样性与地区分工，从而造成对方言多样性估计系数的遗漏变量偏误。另一方面，基于对方言多样性的测量也存在一定的偏误，同一方言小类内部在语音、语调等方面依旧会存在多样化和复杂化的特征，这些可能低估方言多样性的影响。进一步采用工具变量估计检验回归结果的因果性。本文使用各城市的河流长度作为方言多样性的工具变量。首先，河流山川造成的地理阻隔是形成多样性方言的重要因素，相比平原地区，河流山川等地理阻隔较多的地区通常存在较大的方言差异。因此，一个地区的河流长度与该地区的方言多样性密切相关。另一方面，河流的存在可能对分工产生潜在影响，地形越复杂、坡度越大、山川与河流越多，这个地区就越可能被分割成一片片相对隔离的区域。河流可能影响交通便利性、地理坡度、人口流动和地区与地区之间行政边界的划分等，从而影响地区专业分工。为了排除上述可能的影响，本文控制了地区人均道路、坡度以及地区行政区数。当然，考虑到其他可能内生性的存在，进一步借鉴Conley等[31]近似外生方法对估计结果进行检验。

以河流长度作为工具变量的回归结果见表8。本文将河流长度这一工具变量作为控制变量进行检验，结果见第（1）列。在控制了地区人均道路、劳动力流动、行政区数、坡度以及工业企业数量这些河流可能影响分工的途径以后，估计结果表明河流长度的系数并不显著，说明河流长度与城市分工之间并无直接关系，为该工具变量的外生性提供了间接的支持性证据。第（2）—（5）列报告了使用两阶段最小二乘法的估计结果。第一阶段的回归结果在1%的水平上显著为正，证明河流长度和方言多样性之间存在高度相关关系，两阶段估计系数为负且通过了显著性检验。整体而言，估计系数符合预期。F值均大于10，依据经验法则，拒绝“弱工具变量”可能性。第（3）列结果表明方言小类增加1个，城市专业分工水平会降低3.11%。也就是说，方言种类数量前5%的地区比方言种类数量后5%的地区城市专业化分工低了约21.77%。

表8第（6）（7）列报告了剔除省会、直辖市、省辖市的样本回归结果，因为这些样本相对于其他城市可能会享受更多政策上的优惠，并且这些城市的人口净流入较多。为了排除可能的政策和人口迁徙对城市分工的影响，剔除样本后重新估计，结果表明无论是否剔除样本，本文的基准回归结果依旧成立。

最后，基于Conley等[31]在放松工具变量外生性条件之下进行工具变量估计的实证框架，对本文的工具变量估计结果稳健性进行再检验。Conley等[31]假定工具变量接近于外生，从而在不同的外生性近似程度之下考察工具变量估计结果的变化趋势。表9第（1）（3）列汇报了采用工具变量估计的结果。结果显示，在局部归零方法（Local to Zero Approach，LTZ）之下，内生变量（方言小类）的估计系数依然显著为负。

总体而言，工具变量的回归结果说明地区方言种类每增加1种，地区的专业化水平将降低约3.11%。我国东西部地区的分工与方言多样性存在严重差异。西部地区的平均分工水平为0.146，方言小类平均为2.45;东部地区平均分工水平为0.195，方言小类平均为1.54。西部地区的平均分工水平仅为东部地区74.9%的水平[數据为笔者计算得来。]。在其他条件保持不变的情况下，如果消除地区方言多样性的差异，西部地区的平均分工水平最大可以增加到0.177，达到东部地区的90.8%。可以看出，如果消除方言多样性对专业分工的影响，东西部地区分工差异将得到极大的弥补。

（五）机制检验

根据上文的分析，方言多样性会通过身份和文化认同形成甄别机制，造成文化壁垒和信任水平降低，遏制市场规模和城镇化进程，不利于人力资本和技术积累，进而对专业分工产生不利影响。为了识别上述机制，本文构建如下方程进行检验：

wi=α+r2·diai+μXi+εi（6）

yi=α+β2·diai+θwi+φXi+εi（7）

其中，w为中介变量，控制变量与前文一致。第一步，对式（6）进行回归，测试方言多样性与中介变量是否存在正向促进或负向抑制作用。第二步，测试式（7）中介变量是否会对城市分工产生影响。为了测试该机制，本文构建如下变量用以衡量分工的影响机制。市场规模：市场规模=ln（每平方千米人口数×人均GDP）。城市化：城市化=该地区城镇人口/该地区总人口。人力资本：各地区人口平均受教育年限。技术变量：技术积累的构建参考徐现祥等[9]的方法。考虑稳态经济下的新古典经济增长模型：Y=Kα（ALh）1-α，其中Y、K、L、h分别代表各城市的GDP、固定资产投资额、常住人口和对数平均职工工资，简单将α取值为1/3[9]。将数据代入新古典经济增长模型，即可求出各城市对应的科技发展水平。进一步，本文还采用工业行业研发经费支出占总产值比重作为技术进步的辅助指标。回归结果见表10和表11。

从表10的结果可知：方言多样性的存在对市场规模产生不利影响，也会阻碍城市化进程;方言对人力资本的形成有着显著的负面影响;多样化的方言不仅对该地区的技术积累产生不利影响，而且抑制该地区的技术进步。进一步在表11中用城市分工水平对各中介变量指标进行回归，回归结果表明，市场规模、城市化水平、技术变量对城市化分工水平的系数均显著。同时控制这些中介变量，方言的估计系数依旧显著为负，但是显著减小，从表6第（6）列的0.73%下降至表11第（6）列的0.55%，下降幅度达25%，即能够被本文四个机制解释的效应约为25%。

表10和表11的传导机制实证结果可总结如下：方言多样性的增加不利于地区市场规模的扩大，阻碍城市化进程，也不利于当地的技术进步，从而抑制地区分工水平，影响内循环的畅通。上述传导机制背后深层次影响因素源于文化多样性带来的较高的交易成本，阻碍劳动、资本、技术要素等在不同群体间的流动，形成流动壁垒。同时，方言多样性背后的“身份甄别”带来文化壁垒和社会信任水平下降，使得不同群体间的合作、交易成本提高，进而对专业分工产生负面影响。

五、结论与政策建议

中国广阔的疆土以及悠久的历史孕育出多样的地域文化，方言多样性则是文化多样性的重要外在表征。文化多样性影响社会信任水平，影响身份认同，影响要素跨地区流动，也影响一体化市场和市场整合。打通内部经济大循环的关键是形成完整的产业链和完善的专业分工体系。在此背景下，本文基于文化经济学的视角，探索了方言多样性对专业分工体系的影响。本文的实证结果表明，方言多样性对城市分工具有显著的负向影响。如果消除方言多样性，在其他条件不变情况下，城市的分工水平最大可以增加约8%。考虑到可能的因果识别问题，本文进一步以各地区的河流长度作为语言多样性的工具变量，两阶段最小二乘估计结果显示，语言多样性对城市专业化分工的负向影响依然稳健，每增加1种方言种类，地区专业化分工水平降低约3.1个百分点。本文研究显示，在经济高速发展的背景下，城市分工受到生产要素、交通、制度、技术等一系列经济和政策因素影响的同时，多样文化形成的方言多样性是影响城市分工的更深层次的因素。根据以上研究结论，本文提出以下政策建议：

第一，优化方言复杂区的交通状况。文化多样性带来的交易成本提高是内循环畅通的重要梗阻。打通内部经济循环，关键是形成统一的市场和完善的产业分工体系，这就需要降低市场交易成本。方言多样性高的地区市场分割程度普遍较高，市场规模相对较小。一方面，交通的优化便利会极大削弱方言对市场整合的阻碍作用;另一方面，完善的交通设施可以促进地区间的文化快速融合，提高该地区信任水平，降低长期内经济成本。同时，优化交通无疑可以促进地区间的交流合作，降低地区间的交易费用，从而扩大市场规模。

第二，鼓励人口跨地区流动。劳动力流动与产业集聚呈现正反馈机制，同时人口的充分流动可以带来地区间的文化、技术交流融合，促进产业优化升级。劳动力跨地区流动还促进多样性人口的融合，提高流动人口的社会信任水平，延长信任半径，打破方言背后的身份识别机制，从而突破信任壁垒，形成要素资源的有效协作。

第三，推进城镇化进程，加大普通话的推广力度。在城镇化推广过程中，普通话普及率得到极大提升，提高了地区间交流的质量，增强了地区间的信任关系与文化认同，对经济发展做出了巨大贡献。

需要强调的是，本文指出方言多样性可能阻碍专业分工的形成，但并不意味着要摈弃方言。恰恰相反，方言多样性是我国丰富的优秀传统文化资源。本文研究强调：关键不是改变文化外在表征的方言，而是改变文化多样性背后凸显的身份甄别机制，改变方言背后“非我族类，其心必异”的信任壁垒。打通影响内循环格局梗阻的关键不是消除多样性方言，而是鼓励并推动人才和技术等生产要素跨地区的交互流动，扩大一体化市场规模，推进国内城市群和城市化建设，降低交易成本，打破文化壁垒，打通国内循环。

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责任编辑、校对： 高原

Dialect Diversity and Division of Labor under the Environment of Internal Circulation

DING Congming， MAO Jian， WANG Cong

（School of Public Management， Chongqing University， Chongqing 400044， China）

Abstract： To speed up the formation of a new development pattern with domestic circulation as the main body and domestic and international double circulation promoting each other， we need to break through the “obstruction” of economic internal circulation and form an effective internal division of labor system. This article studies the influence of language diversity on the division of labor from the perspective of culture. Based on the data of dialect diversity and urban division of labor of 264 prefecture level cities in China， this article finds that dialect diversity is an important factor to inhibit urban specialization. A series of robustness tests and instrumental variable estimation show the robustness of the estimation results. On average， with each increase of dialect type， the level of urban division of labor will decrease by 3.11%， which means that the specialization level of the top 5% of dialect types is 21.77% lower than that of the bottom 5%. This article emphasizes that to break through the “obstruction” of internal circulation， we need to encourage the flow of factors， promote the urbanization process with the construction of urban circle as the main body， and then break the identity mechanism behind dialect. At the same time， this paper provides policy suggestions for breaking the cultural barriers and breaking through the internal circulation from the perspectives of transportation， population flow and urbanization.

Keywords： internal circulation; dialect diversity; specialized division; urbanization; market size

收稿日期：2020-11-22。

基金项目：国家社会科学基金一般项目“政商关系视角下中国南北经济分化生成机制与治理路径研究”（20BJL100）。

作者简介：丁从明，男，重庆大学公共管理学院教授，研究方向：制度与文化经济，电子邮箱：hayekting@126com;

毛健，男，重庆大学公共管理学院硕士研究生，研究方向：制度与文化经济;

王聪，女，重庆大学公共管理學院硕士研究生，研究方向：制度与文化经济。