区域工业全要素生产率的增长及其结构变动研究.doc

区域工业全要素生产率的增长及其结构变动研究基于空间溢出效应的实证分析天津工业大学 王景姝、卫守俊、陈宏目录摘要3一、引 言3二、文献综述4三、研究方法及数据处理6（一）全要素生产率的测算6（二）空间计量模型71Moran I指数82空间滞后模型（SLM）与空间误差模型（SEM）83.模型设定及变量选取9（三）指标选择及数据处理10四、实证分析12（一）工业各产业全要素生产率的变动分析12（二）空间计量结果12五、简要结论15参考文献16摘要：运用空间计量分析技术，本文考察了1988-2008年中国大陆28个省级区域工业全要素生产率的增长同就业结构转变之间的关系。研究表明，我国区域工业就业结构存在显著的正向相关性。相对全要素生产率的增长和资本产出比的提高会降低产业的就业份额。人均收入的提高对产业的就业份额的影响可正可负。产业结构与就业结构的变动未必同步。提高制造业的就业份额关键在于空间效应的提高。关键词：就业结构；全要素生产率；空间面板一、引 言随着经济全球化和区域经济一体化进程的不断加快，区域板块成为了区域经济发展的核心来参与到国际分工与全球经济竞争当中去。我国各地区都在着力打造不同级别、不同辐射作用的区域增长极。从东部地区的长三角、珠三角、环渤海地区，再到东北地区的辽宁沿海经济带、西北地区的关中天水经济区，区域经济带和增长极的研究得到了学术界的广泛关注。经济地理学认为空间外溢效应可以解释区域经济发展的不平衡，区域增长极可以带动周边地区的经济发展。区域在空间中不再是独立的，而是与邻近区域密切相关。这种跨区域的外部性以物资和人员的流动以及知识和技术的溢出为基础，因而具有显著的地理特征和空间局限性。不同区域的各产业发展速度不同，同一地区内部不同产业之间的经济增长率和全要素生产率的增长速度也存在差异。自从Clark将就业在产业之间的分配与人均收入水平相联系以来，产业结构的变化就引起了很多学者的兴趣。产业结构变动可以分为产出结构变动和就业结构变动两部分。改革开放以来，虽然我国第一产业的就业比重持续降低，第二产业和第三产业的就业比重一直在上升，但是目前我国第三产业就业比重与同样人均收入水平的国际标准模式相比仍然是过低的 郑吉昌、何万里、夏晴，我国产业结构偏离现状和趋势及对服务业发展的启示，经济学动态，2007年第6期。，产业结构偏离度过大。有学者认为应该采取一定的措施来纠偏 吴云勇，我国就业结构和产业结构升级的不同步探因，改革，2007年第3期。产业结构一定要与就业结构同步升级？什么原因导致了劳动力在产业之间的流动？这种流动是否会受到空间溢出效应的影响？迄今为止，我们对于区域之间的这种空间溢出作用的强度和作用范围的实证研究依然有限。二、文献综述“空间”是人类进行社会经济活动的场所，是任何公共生活形式和权力动作的载体。空间演进的动力来自于区域之间的相互作用。区域溢出效应一直以来都是经济地理学和空间经济学研究的热点问题，这一效应将空间上彼此分离的地区结合成为具有一定结构和功能的有机整体，即空间体系。国内外对于经济空间集聚与扩散的研究有个显著特征，集聚理论的研究多于扩散理论研究，因此本文关注区域之间的扩散问题。经典的区域经济理论认为经济的发展导致了产业在发达地区的集聚，产业的集聚又造成规模效应，吸引更多的厂商，带来的更多的就业机会。当经济发展到一定程度，带动了生产和物价水平的提高时，离心力的作用会大于集聚效应，厂商在选址上开始倾向于离开集聚中心，以获得更大的利润。从空间上讲，经济活动的扩散方式一般来说有三种，即近邻扩散、等级扩散和跳跃扩散。近邻扩散是指经济活动由发达地区向着相邻的周边地区的扩散。决定产业扩散地区的选择主体因素是运输成本以及该地区的收入水平。近邻扩散首先向近邻地区发展。导致经济扩散的原因有：新市场的开拓。经济发展促进了市场的发展，新市场的出现改变了原来的生产布局。当企业所在区域出现激烈竞争时，将导致竞争力较弱的企业迁移去寻找新的市场。老生产中心的交通拥堵、生活费用、土地价格的上升迫使这一地区的劳动力成本增加，从而使得企业迁移，导致资源的流动。资源除了在空间地理上会出现转移外，它们在同一空间内部产业之间也会出现转移。德国经济学家Hoffmann（1931) 通过对工业内部消费品和资本品的比较，认为技术差异即不同投入产出会引起资本品工业的优先发展；美国经济学家Rostow (1963) 以主导产业理论认为依靠科学技术进步并且具有较强扩散效应的为数有限的主要部门会对其它部门产生重要作用；日本经济学家筱原三代平(1957) 在论证日本产业结构的规划基准时，以生产率上升基准为主要依据。这些研究的一致推断是：技术变动会促进产业结构改善。Baumol（1967）将一个经济体分为生产率增长的滞后部门和进步部门。他认为若两个部门的产出比例不变，进步部门生产率增加将会导致劳动力不断地转移到滞后部门，而进步部门的劳动力将趋于零。滞后部门的投入份额、价格和成本会增加，从而最终整个经济体将会只剩下滞后部门。同时他认为服务业的劳动生产率较低，是滞后部门，这就是著名的服务业“成本病”假说。这一假说对服务业增长具有比较强的解释力，但也遭到了很多批评。因此，Baumol对这一假说进行了修正，他增加了第三个部门“渐进停滞部门”（asymptotic stagnant sector）。这三类部门的生产率非均衡表现在：进步部门生产率增长较快，停滞部门生产率缓慢甚至停止增长，渐进停滞部门生产率先较快增长但随后停滞下来。若要保持三类部门的实际产出均衡增长，则劳动力将会不断地转移到停滞部门和渐进停滞部门的停滞部分，这两个部门在产出总成本中的比重也将不断上升。随着内生增长理论的发展，一些学者开始从理论上分析不同产业技术进步增长速度差异对产业结构变动的影响（Ngai and Pissarides，2008；Duarte and Restuccia, 2007）。我国学者对技术进步和产业结构的研究主要集中在以下几个方面。一是分析产业结构变动对技术进步的影响，即结构红利现象，如吕铁（2002）、王德文（2004）、袁鹏（2007）等。二是技术进步对产业结构优化升级作用的定性研究。周叔莲等（2001）、渠海雷等（2000）、陈桢等（2003）、牛仁亮等（2004）、曾福生等（2005）、陈永奇等（2006）都曾对这一问题进行过定性分析。三是研究技术选择与产业结构升级的关系。如林毅夫（1994，2001，2004，2005）、张军（2002）、苗文龙等（2005）、黄茂兴等（2009）。四是从总量水平探讨技术进步对产业结构变动的影响。如张若雪（2010）通过实证研究指出产业结构水平低的原因是技术水平较低，技术水平较低是由于人力资本缺乏造成的。上述研究成果具有重要的参考价值，为本文的研究提供了许多重要的基础性资料和在研究路径和研究方法方面的启示，但是，目前国内学术界关于技术进步促产业结构调整的影响问题的研究还存在一些不尽如人意之处：一是理论上的研究比较薄弱，大多停留在基本原理和简单的定性分析上；二是缺乏细致的研究，大多数文献研究技术进步对产业结构转型总体影响，对于结合需求面分析各产业技术进步差异对产业结构转型的影响；对于产业结构的实证分析局限于三次产业之间，对三次产业内部结构问题少有涉及；三是缺乏对空间的研究，传统的计量经济分析中，可能由于分析工具所限，学者们对产业结构的区位相关问题大多采用默认和回避的态度，一方面承认空间因素对产业结构的影响，另一方面在实际建模分析中又往往因为无法量化而忽略了这种影响。四是缺乏实证研究，运用中国实际数据进行空间研究的文献较少。三、研究方法及数据处理（一）全要素生产率的测算生产率测量的目标是识别产出差异中不能被投入差异解释的部分。对于那些生产同样产出的企业，如果投入越少就意味着生产率越高。如果一个企业的产出增加的比投入多或者是投入减少比产出减少要多，就意味着这个企业的生产率在提高。为了达到这个目的，人们需要准确的观测到投入和产出并且控制投入和生产的技术水平。各个方法的不同点是统计技术、投入环境及非可观测点的差异的假定。如果企业之间的技术水平发生变化、规模经济不是不变的时候首选的方法是数据包络分析（DEA）。企业通常来自不同的产业、处于不同的生产阶段、不同的生命周期。DEA模型的主要优势是无需设定生产函数的具体形式和假定企业的行为，允许企业之间存在技术异质，从而避免了较强的理论约束。采用这种方法进行效率分析，要依据一定的标准构造前沿面，被评估的决策单元与该前沿面的差距就是它的效率。其评估效率的优势在于无需认为给定各指标的权重，也无需预先设定理论假设约束。而一般情况下，相关投入和产出的数据比较容易获得，而要素价格等信息的获取通常比较困难。Malmquist指数是不变替代弹性（CRS）技术，利用DEA的分析方法去计算全要素生产率指数（见Fre 等，1994）。将每省区作为一个决策单元，在时期=1，2，T有一种投入生产一种产出。=1，2，28，代表我国的各个省区。不需要任何函数形式设定，我们用非参数数据包络分析方法从产出角度来构造t时期的不变规模报酬（CRS）的技术前沿： (1)Z表示每个横截面观察值的权重。技术前沿可定义相应的k省区的产出距离函数，如（2）式: (2)此产出距离函数是求解线性规划，使最大。在投入给定的情况下，使产出达到最大。当且仅当Dct=1时，生产在技术上有效率。若Dct1，则在时期t，观测点（xt,yt）在生产前沿面内部，即在目前的技术水平上生产无效率。根据Fre 等（1989），基于产出的Malmquist生产率变化指数可定义为： (3)若大于1表明全要素生产率的改进，小于1表明生产率的退化。（二）空间计量模型我们使用空间计量模型，这一模型引入了空间概念，空间计量的概念在最早由Paelinck(1979)提出后，经多位经济学者们的探索，逐渐形成了空间计量经济学理论体系。在克鲁格曼等经济学家的推动下，这一概念也逐渐被主流经济学所接受。空间计量经济学认为：一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或者属性值是相关的。使用空间计量方法进行经济增长研究的文献从1995年开始与日俱增，从2003年开始更是出现了爆炸式增长。传统计量分析中一般存在这一基本假设：各地区的经济现象是相互独立的，但是，显然各个地区之间，尤其是经济发展方面会受到其它地区的影响，尤其是受到相邻地区的影响。大多数学者认为经济增长与产业结构变迁之间存在着必然的相互促进的关系。在经济增长的研究中，Lesage(1999)运用非参数和贝叶斯空间计量经济方法分析了中我国省区经济增长之间的关系，研究结果表明，中国3O个省、自治区、直辖市的经济增长表现出显著的空间聚集模式。Lopez等(2004)运用空间计量经济模型研究了有关欧共体的技术扩散问题，结果显示出生产在空间上的聚集可能导致收益递增。其他一些学者也在研究中得出了一些相似的结论。我们可以看出空间计量经济方法由于考虑了空间效应，不仅有利于揭示经济增长的空间异质性,而且有利于探测空间相关性和聚集性，因而非常适合于研究与区域经济相关的问题。同时，由于产业结构与经济增长的密切关系，我们认为在研究产业结构问题上也非常适合使用空间计量的方法。1Moran I指数空间计量通常使用空间自相关指数Moran I：Moran I (4)式子中，表示第i个地区的观测值，n为地区总数，为二进制的空间权重矩阵，用来定义两个区域的相邻关系，两个地区相邻取“1”，否则为“0”。Moran I的取值范围为-1,1，大于0表示地区之间空间正相关，小于0表示空间不相关。2空间滞后模型（SLM）与空间误差模型（SEM）空间计量模型研究的空间效应包括空间自相关（或空间依赖性）和空间差异性。前者是指一个地区样本观测值与其他地区观测值相关，观测值在空间上缺乏独立性，而且空间相关程度及其模式由绝对位置和相对位置决定；后者是指由于空间单位的异质性而产生的空间效应在区域层面上的非均一性，即空间相关性由模型没有涉及的其他因素决定（Anselin，1988）。根据模型设定对于“空间”体现方法不同，Anselin认为可以将空间计量模型分为两种：空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）和空间误差模型（Spatial Error Model, SEM），分别表示如下：SLM: (5)SEM: 其中 (6)其中，Y是被解释变量，X是外生解释变量矩阵，是X的参数向量,和分别是空间滞后回归系数和空间误差回归系数。和表示随机误差项，W为空间权重矩阵。空间权重矩阵表征空间单元之间的相互依赖与关联程度，在实证研究中，通常采用邻接标准来定义空间权重矩阵。邻接标准指若两个空间单元之间相邻，则认为二者之间存在空间相关，反之，不相邻则不相关。这里采用的是0-1空间权重矩阵,即依据空间是否相邻来设定,相邻的区域被赋予“1”,不相邻区域被赋予“0”,对角线上的被赋予“0”，即。确定空间权重的方法有很多种，关于空间权重的选择外生并且任意。由于邻接方法的简便，它被广泛使用，本文使用这一方法。3.模型设定及变量选取若产业结构的变动与全要素生产率在地理空间上存在着明显的相关性与溢出效应，那么忽视这种空间相关性，将会导致研究结论出现偏误。本文的被解释变量为就业结构对数值（lnn/n），其中n为某行业的就业人数占工业总就业人数的比重。本文主要研究工业各行业内部结构变化。我们将待估计的计量模型设定为： (7)其中，下标i表示各省区，t表示年份，i表示地区效应，t是时间效应，其他变量涵义同上。为了考察地区就业结构与产业全要素生产率的关系，我们在现有研究的基础上，选取其中已经被证实对就业结构有重要影响的主要变量。本文将工业分为采矿业、制造业和电力、燃气及水的生产和供应业。回归方程的被解释变量为工业各行业就业结构指标的对数值，解释变量包括相对全要素生产率的增长（JS），资本劳动比（K）、各产业发展水平（G）和人均收入水平（shr）得对数值。（1）供给方面指标。供给方面的指标包括相对全要素生产率的增长和资本劳动比。相对全要素生产率的增长（js）以各产业全要素生产率增长率同工业平均全要素生产率增长率的比值来衡量。Ngai and Pissarides（2008）认为各产业相对全要素生产率的变动可能对其就业结构产生或正或负的影响。在其他条件不变的情况下，若某产业的全要素生产率的增长高于平均水平时，若各产业替代弹性大于1，那么此产业相对全要素生产率的增长会导致其就业份额增加，反之则反。也就是说各产业全要素生产率的增长同其就业份额之间的关系取决于就业份额。李国璋和魏梅等（2008）认为替代弹性较难获得，根据同样的方法，他们认为若某产业价格弹性较大，那么全要素生产率的增长将会导致就业份额的增加。鉴于工业中这三个行业的非可替代性，我们预计这项的系数为负。各产业资本劳动比（K）以资本存量与劳动人数的比值来衡量。由于资本劳动比增加，会导致就业的相对减少。在技术条件许可的情况，资本与劳动存在着替代关系。资本劳动比越高，就业份额越低。因此，该指标估计系数为负。（2）需求方面指标。需求方面的指标包括人均收入水平和各行业发展水平。人均收入指标（shr）同就业结构的关系同产业特征有关。若某产业产品属于奢侈品，在其他条件不变的情况下，那么随着收入的增加，此产业产品的需求会增加，就业结构也会随之发生变动。若某产业产品属于低档品或者处于产业生命周期的末端，那么随着人们收入的增长，而其他条件不改变，此产业就业份额就会减少。因此，这一指标的估计系数正负不确定。各行业发展水平（G）以各产业增加值来衡量。传统理论和实证研究认为，较高的产业发展水平不仅创造了巨大的市场，更会因为自身的发展创造出相互需求，从而引起对资源及劳动的需求。所以该指标的估计系数为正。（三）指标选择及数据处理本文的样本涵盖了我国28个省、直辖市和自治区，其中重庆的数据并入四川，不包括海南和西藏（数据的缺失）和港澳台地区，考察期为1987-2008年，共588个观测值。工业全要素生产率的产出变量为工业增加值，投入变量包括资本存量和劳动投入，其中资本存量数据参照李小平等（2006）和郑玉歆等（1995），选取固定资产净值作为资本投入，并以各行业固定资产投资价格指数进行平减。劳动投入指标指在生产过程中实际投入的劳动量，用标准劳动强度得劳动时间来衡量。目前我国尚缺乏这方面统计资料，在劳动时间数据难以搜集的情况下，我们参照大多数学者的处理方法，以职工年均人数代表劳动投入。本文用工业各行业职工人数占工业职工人数的比重来衡量就业结构。职工人数数据全部来自于中国工业经济统计年鉴（1988-2009），其中19881992年数据为年末职工人数，19931997年数据为年均职工人数和19982003的全部从业人员年平均人数。 我们用一下公式推算1987-1997年的职工平均人数。缺失年份采用线性插值法补。年平均人数=（上年末人数+本年末人数）/2。三大行业的职工人数等于各小行业职工人数之和。人均地方生产总值衡量区域人均收入水平。根据经济学理论，衡量国民经济总产出的总量指标包括国民生产总值、国内生产总值、国民收入等。但是由于我国社会总产值和国民收入两项指标只分别统计到了1992年和1993年，因此，为了保持数据的连续和统一，本文将国内生产总值（GDP）作为我国经济总量的唯一统计指标。各省区地区生产总值数据（1987年=100）来源于各省相应年份统计年鉴，并按照各地区生产总值指数折算为1987年不变价格。各年份各省区人口采用年末人口数指标，这一数据来自于中国统计年鉴及各地区统计年鉴相应年份。相关变量的统计量描述见表1。表1 研究变量统计量描述 这里是工业全部三个行业的统计量描述。变量名称平均值中位数最大值最小值标准差观测值n0.330.140.9900.351764g477.0587.3618811.940.041347.731764k8.173.98319.24015.951764js10.992.7300.211764shr0.830.575.620.120.771764四、实证分析（一）工业各产业全要素生产率的变动分析根据DEAP2.0软件的计算结果，我国工业各行业的全要素生产率呈现增长趋势，其中采矿业的全要素生产率增长最快，平均增长率为16%，制造业和电力、燃气及水的生产和供应业的平均增长率分别为6.2%和7.3%。采矿业的全要素生产率从1988年的0.89上升到2008年的1.21。制造业和电力、燃气及水的生产和供应业的全要素生产率则分别从1.17和0.94到0.94和0.85。样本期各行业相对全要素生产率变化趋势见图1。限于篇幅，具体到各个省份的工业各行业全要素生产率计算结果这里不再详细叙述。图1 1988-2008年我国工业各行业相对全要素生产率增长率（二）空间计量结果对于空间计量模型而言，由于允许共同冲击，扰动项中包含了空间滞后变量。对于式（7）,本文参考Kapoor等（2007）提出的两阶段方法对其进行估计。具体做法为：首先对式（7）中的固定效应（或随机效应）进行预估计，得到系数和的一致估计。然后，根据第一步中得到的残差利用矩方法对参数、2和2进行估计。最后，利用第二步得到的估计结果采用FGLS的方法，对式（7）中的固定效应（或随机效应）再次进行估计，从而得到和的一致有效估计。表2 空间面板模型回归结果变量采矿业制造业电力、燃气及水的生产和供应业SLMSEMSLMSEMSLMSEMlnk-0.472*（0.031）-0.499*(0.033)-0.020*（0.013）-0.033*（0.013）-0.185*(0.037)-0.224*(0.046)js-0.373*（0.083）-0.337*(0.089)-0.063*（0.023）-0.067*（0.025）-0.162*(0.039)-0.170*(0.044)lnshr-0.061（0.080）-0.158*(0.088)0.020（0.033）0.009（0.037）0.108*(0.065)0.060(0.116)lng0.171*（0.053）0.229*(0.059)-0.022（0.021）-0.011（0.028）0.111*(0.040)0.274*(0.051)0.335*(0.045)0.374*（0.049）0.700*(0.040)0.145*(0.040)0.035*（0.047）0.676*(0.032)调整R20.660.660.2890.2890.0800.080Morans I0.179*0.188*0.528*SLM-LM12.634*43.535*336.51*SLM-RLM0.9749.031*32.911*SEM-LM34.915*38.746*305.42*SEM-RLM23.255*4.242*1.820（1）括号内为标准误差；（2）*、*、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上拒绝原假设，下同。经豪斯曼检验，上述模型均采用固定效应（fixed effects）模型。当样本随机取自整体时，选择随机效应模型较恰当，当回归分析局限于一些特定个体时，则应该选择固定效应模型（Baltagi，2001）。显然，对于按照中国大陆省级区域划分的区域产业结构计量分析而言，固定效应模型是更好的选择。此外，对于空间计量模型的选择，按Anselin等（2004）的判断规则，如果SLM-LM（或SEM-LM）比SEM-LM（或SLM-LM）统计量更为显著，且SLM-RLM（或SEM-RLM）显著而SEM-RLM（或SLM-RLM）不显著，则恰当的模型是SLM（或SEM）模型。结果见表2。从回归结果来看，资本劳动比对工业各产业就业结构产生负向的影响。对采矿业来说，这种现象最为明显。根据LM统计量，我们选择SEM模型。采矿业的资本劳动比每增加1个百分点，其就业份额增加约0.5个百分点。对于制造业来说，资本劳动比前的系数较小。这表明，提高制造业的资本劳动比对制造业就业份额的减少影响不大。实际上，资本劳动比的提高本身就意味着对制造业本身产品的需求。资本对劳动的替代在制造业中表现得不明显。全要素生产率都对工业各产业的就业结构产生负面的影响，并且估计结果相当显著。即由于各行业之间的替代性较小，某行业全要素生产率增长的速度越快，此行业的就业份额越低。换言之，通过提高全要素生产率来改变就业结构不可行。从工业各产业来看，全要素生产率对就业结构影响最大的产业是采矿业，其次是电力 、燃气及水的生产和供应业。人均GDP的增长对制造业就业结构的影响不显著，这和我们的预期不同，具体原因尚需进行深入分析。人均GDP的增长对采矿业就业结构的影响为负，对电力 、燃气及水的生产和供应业影响为正。这说明经济的发展会加大对电力等行业的需求，减少对采矿业等初级加工的需求。采矿业和电力 、燃气及水的生产和供应业自身的发展会增加就业份额，制造业产出的增加对其就业份额的影响不显著。从空间相关系数来看，这些指标都为正值并且都通过了1%的显著性概率检验。这说明，本地区的产业的就业结构容易受到周边地区的就业结构的影响。也就是说，一个地区产业全要素生产率的增长存在着显著的正向空间相关效应。地理位置的相邻或者接近，便于地区间知识特别是隐性知识的传播利用，有助于临近地区各种资源要素的共享和合理配置，从而促进区域产业空间集聚的形成，使得特定地区的产业结构出现了同构现象。对采矿业来说，对其就业份额影响最大的是资本劳动比，其次是全要素生产率的增长。对制造业来说，对其就业份额影响最大的是空间相关效应。地理位置的相邻，产业的集聚会导致制造业就业份额增加。其次是全要素生产率的增长，这一指标提高会导致其就业份额的下降。对电力 、燃气及水的生产和供应业来说，对其就业份额影响最大的是空间相关效应。这和这类产业的发展特点有关。资本产出比对此行业就业份额的影响次之。资本产出比越大，此行业的就业份额越低。五、简要结论本文运用1988-2008年中国大陆28个省级行政区域（西藏和海南除外）面板数据考察区域工业内部各产业全要素生产率的增长同其就业结构的关系。我们将工业分为采矿业、制造业和电力、燃气及水的生产和供应业。首次将空间面板计量分析技术引入到产业就业结构的经验研究中，并计算了工业各产业的全要素生产率。研究发现：样本期内，我国采矿业的全要素生产率的增长率最高，其次是电力、燃气及水的生产和供应业，最后是制造业。这表明要提高工业总体的全要素生产率，关键是制造业。就业结构不一定要与产业结构发展变化同步，这取决于资本产出比、相对全要素生产率和人均收入水平的变化。前二者对就业结构的影响为负，人均收入对就业结构的影响取决于行业特点，产业自身的发展有助于就业份额的提高。简言之，产业结构会影响就业结构，但是就业结构未必与产业结构同步，就业结构的变动还取决于其他因素。一个地区的就业结构不是无规律的随机分布，而是依赖于周边地区的经济发展和产业发展。提高制造业的就业份额关键在于空间相关效应。从政策层面来讲，提高区域就业应充分考虑到区位因素的影响。加强邻近地区的信息流通，共享信息、技术与人才等科技资源，加强交流与合作，加快地区经济发展，这是促进就业与优化产业结构升级的必然要求。参考文献1Baltagi, 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