本部分基于2003—2008年284个地级单位面板数据，利用SPSS16.0进行回归分析。除了对全国城市进行估计之外，还对分地区分规模城市进行了分析。在全国样本范围中，通过对方程进行逐步回归分析，上面提到的φ（SSi，t，FSi，t）中可能存在的8个变量中的FS、FS2、SS2、SS、（SS×FS）、（SS×FS）2依次进入模型，1/FS和1/FS2没有进入④。在此基础上，本文以固定进入方式考察了资本、劳动、产业专业化、职能专业化及其乘数项与知识溢出和经济增长的关系，模型（1）到（8）中资本与劳动的系数均为正，而且均在1%水平显著，这与传统的从要素角度考察经济增长的观点一致，说明了资本与劳动对城市经济增长的促进作用。在模型（2）、（5）、（6）和（8）中，SS的一次项系数均为正，二次项系数均为负，且在1%水平显著，说明产业专业化水平与知识溢出和经济增长存在非线性关系，二次项系数为负表明在临界值之前产业专业化水平的提高将有利于促进知识溢出，当产业专业化水平超过临界值之后，对知识溢出的促进作用将有所降低。在模型（3）、（5）和（7）中，FS一次项系数为正，二次项系数为负，且在1%水平显著，模型（8）中职能专业化二次项系数为负，在10%水平显著，这显示了职能专业化与知识溢出之间存在非线性关系，二次项系数为负表明临界值为最有利于促进知识溢出的职能专业化水平。模型（4）、（6）和（8）均显示（SS×FS）的一次项系数为正，二次项系数为负，且在1%水平显著，说明产业专业化与职能专业化的乘积与知识溢出之间存在非线性关系，且存在一个最优水平。总的来看，SS与FS以二次项或交叉形式与知识溢出存在非线性关系。

　　在全国样本范围中，从平均值、标准差与临界值的比较来看（如表3），三个变量的平均值均小于临界值，因而对于大部分城市来说进一步提升产业专业化和职能专业化水平，将更有利于促进知识溢出和经济增长。这表明，结合我国城市发展实际情况来看，更倾向于支持MAR溢出。

　　①以往的研究往往区分产业专业化和多样化，实际上专业化和多样化只是“度”的问题，衡量专业化的指标同样也在衡量多样化，因而本文不专设多样化指标。

　　②1/FSi=（Li生产人员/Li企业管理人员）/（LN生产人员/LN企业管理人员），以生产人员的相对就业比重衡量生产部门集聚。

　　③其中32个样本的商务服务业数据缺乏，另外还有张家界（2个）、广安（1个）、娄底（2个）、丽江（1个）共6个偏离合理区间太大的异常点，最终样本观测值为1666个。

　　④当（SS×FS）2进入模型时，FS被剔除。1/FS和1/FS2没有进入模型，表明生产部门集聚对知识溢出的促进作用并不显著，这与理论预期一致。以往关于多区位企业的研究表明，生产部门对劳动者的知识、技术要求较低，生产部门集聚更多的是为了利用马歇尔提出的三类集聚经济中的前后向联系和共享劳动力市场，而不是知识溢出。

　　国城市专业化水平与临界值比较分析为了进一步考察经济结构、知识溢出在不同类型城市中的作用，本文按照地区和规模对城市进行划分。采用逐步回归方式对分地区分规模城市的专业化与知识溢出的关系进行估计，以考察各类城市中φ（SSi，t，FSi，t）的具体形式，模型（9）到（19）中，资本和劳动均显示了对经济增长显著的正向关系，这与全国样本范围的分析结果一致。资本与劳动的贡献率在不同地区差异较大，东部地区的资本贡献率较高，劳动贡献率较低，而中西部地区劳动贡献率较高，资本贡献率较低。其中，东部大城市的资本贡献率最高，中西部大城市的劳动贡献率最高。产业专业化方面，除了模型（11）、（14）和（18）之外，产业专业化指标以SS2或（SS×FS）2的形式进入模型，体现了显著的非线性关系，其中模型（15）中的二次项系数为正，其余模型的系数均为负（具体分析见下一部分）；在模型（11）和（18）中，SS只有一次项进入模型，系数为正，支持了MAR溢出；在模型（14）中，SS没有进入模型。职能专业化方面，除了模型（12）、（15）和（18）之外，职能专业化指标以FS2或（SS×FS）2进入模型，二次项系数均为负。模型（12）中，职能专业化以（SS×FS）的形式进入模型，系数为正。模型（15）和（18）中，职能专业化没有进入模型。

　　由此表明，以往实证研究的争论，与研究者所采用的样本有很大关系，不同规模不同地区城市中两类专业化水平对知识溢出和经济增长的影响作用是不一样的，即对不同发展水平的城市，产业专业化与职能专业化引起的MAR溢出和Jacobs溢出的重要性不同。下一部分对各类城市最优专业化水平的讨论将进一步考察这个问题。

　　3．对不同类型城市最优专业化水平的讨论

　　由于多个模型存在二次项，因而可以通过比较专业化水平的分布特征和临界值来考察最优专解释变量大城市模型（9）中小城市模型（10）东部城市模型（11）中部城市模型（12）西部城市模型（13）对于东部大城市来说，FS的一次项系数为正，二次项系数为负，均在1%和5%水平显著，临界值为4.69，FS的均值小于临界值，因而对于大部分东部大城市来说，提高FS水平，将更有利于促进知识溢出和经济增长。在此类城市中，职能专业化引起的MAR溢出对经济增长影响更为显著。因而，东部大城市需要着力推动向东部中小城市和中西部城市的产业转移（转出生产部门），同时需要促进企业管理部门集聚，从而提高职能专业化水平，促进城市发展。

　　对于东部中小城市来说，SS的二次项系数为正，在5%水平显著（一次项的负向关系不显著），临界值为0.1417，小于均值。因而，对于大多数东部中小城市来说，进一步提高产业专业化水平将有利于知识溢出，产业专业化引起的MAR溢出对经济增长影响更为显著。因而，东部中小城市在产业发展或承接产业转移时，应着力培养主导产业，加强对承接产业的筛选，提高城市产业专业化水平。

　　对于中部大城市来说，SS和（SS×FS）的一次项系数均为正，均在5%水平显著，二次项系数均为负，均在1%水平显著。SS临界值为0.2296，与均值0.2345比较接近，此类城市可以根据自身水平向临界值调整；（SS×FS）的临界值为0.3746，大于均值，因而对于大部分中部大城市来说提高（SS×FS）的水平将有利于促进知识溢出。结合SS和（SS×FS）的分析，由于SS的均值与临界值比较接近，因而通过提高FS值提升（SS×FS）水平能够更有效地促进经济增长。对于此类城市来说，职能专业化相对于产业专业化的MAR溢出作用更显著。因而，中部大城市在承接东部产业转移的同时，应当积极承担自己所处经济圈的中心城市功能，辐射带动中西部地区发展。积极提高当地职能专业化水平对于东部水平，这对不同地区不同规模城市的经济结构调整具有重要的指导意义。本部分的讨论重点围绕分地区分规模二维分类的六类城市，使分析更具有针对性。比较了六类城市的SS、FS、（SS×FS）的均值、标准差与临界值。其中，临界值是对模型（14）到（19）中存在显著非线性关系变量的一次项和二次项以固定进入方式估计并计算得出。

　　对于中部中小城市来说，当分别引入一次项之后，SS和（SS×FS）的一次项和二次项均不再显著，因而只能根据模型（17）确定其存在显著的非线性关系，但不能确定其最优专业化水平。

　　对于西部大城市来说，表5显示了SS一次项的正向关系，且在1%水平显著，二次项的关系不显著。因而西部大城市支持了产业专业化引起的MAR溢出。对于西部大城市来说，提高产业专业化水平将有利于促进经济增长。

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