高技术产业集聚对产业效率的影响——基于威廉姆森假说与开放性假说的检验

高技术产业集聚作为高技术产业的一种区域组织形式，对经济发展、竞争力、产业创新能力和企业效率具有重要影响。在理论机制方面，学者们的结论较为一致，认为产业集聚可通过产业关联与知识溢出效应对产业增长和创新产生影响。在实证检验方面，并未达成较为一致的结论，部分学者认为高技术产业集聚可促进产业效率提升，部分学者认为集聚对效率的影响有限。实证结果的分歧表明，在以产业集聚促进高技术产业效率提升过程中，还有其它因素对二者关系产生影响。

威廉姆森假说认为，在一国或地区经济发展初期，由于交通和信息基础设施建设不完善，此时经济集聚会显著促进经济效率提升，随着经济发展水平提升，土地价格和劳动力成本上升会带来拥挤效应，产生集聚负外部性，从而不利于地区经济效率提升[1]。开放性假说认为，封闭空间内的经济集聚对经济发展的影响效果优于开放性空间的经济集聚效应[2]。因此，从理论视角出发，应该将经济发展和对外开放纳入产业集聚影响产业效率框架中。从现实看，我国高技术产业在发展过程中呈现出显著的集聚特征，并且经济发展、贸易开放和产业集聚呈现出相伴相随的特征[3]。在此情况下，抛开经济发展和对外开放研究高技术产业集聚对产业效率的影响未免有失偏颇。因此，从现实视角出发，将经济发展和对外开放纳入高技术产业集聚影响产业效率的框架中，对于分析我国高技术产业效率影响因素，促进高技术产业效率提升，具有重要的现实意义。

1 文献综述与研究假设

1.1 经济发展对产业集聚与产业效率关系的影响

Williamson[1]通过研究经济集聚与早期经济发展的关系，提出威廉姆森假说。该理论指出，在经济发展初期，道路交通和通信等基础设施较为缺乏，经济集聚带来的益处大于坏处，经济集聚可以显著促进经济增长，但是随着经济发展水平提升，道路交通和通信等基础设施不断完善，拥挤效应显现，经济集聚带来的好处会小于坏处，进而不利于经济增长。

Bertinelli&Black[4]在研究城市化对经济增长的影响时指出，经济增长往往在集聚地区或者城市发起，由集聚产生的效益会抵消拥挤带来的损失，但是在经济发展的不同阶段，集聚带来的收益和损失也会此消彼长。在经济发展初期，地区或者城市发展显著受益于集聚，随着经济发展水平提升，集聚造成的拥挤也会增加相应的成本。在技术发展低水平阶段，由集聚和人力资本推动的经济增长十分重要，但是不区分经济发展水平的集聚也会使经济停滞在发展陷阱中。一般来说，经济活动在空间上的布局和分配速度是十分缓慢的，且空间集聚也需要时间，许多国家在以经济集聚促进地区发展过程中，容易在经济已经发展到一定水平的背景下继续坚持经济集聚，导致经济集聚规模超过最优水平，从而不利于经济增长。

在实证方面，以往国内研究都是从制造业或者服务业角度出发，验证制造业和生产性服务业的威廉姆森假说在中国是否成立。其中，徐盈之等[5]使用1978—2008年我国内地省域面板数据，发现制造业集聚对经济增长存在门限影响，随着经济发展水平提升，集聚与经济增长存在倒U型关系；于斌斌等[6]基于2003—2011年我国内地285个地级城市面板数据，发现制造业集聚、制造业与生产性服务业协同集聚显著阻碍全要素生产率提升，但随着经济发展水平提升，制造业集聚与地区经济效率之间存在N型关系；王晶晶等[7]基于2000—2011年我国内地261个城市面板数据，发现服务业集聚可显著促进服务业劳动生产率提升，服务业集聚与人均GDP的交互项回归系数为负，验证了威廉姆森假说在中国的存在性；孙浦阳等[8]基于全球85个国家近10年的面板数据，认为随着经济发展，人口集聚的好处将会弱化，验证了威廉姆森假说；王智勇[9]基于1989—2015年城市面板数据，发现随着经济发展水平提高，人口集聚与经济增长之间存在倒U型曲线关系；于斌斌[10]基于2003—2011年我国内地城市群面板数据，发现随着经济发展水平提升，产业集聚对经济效率的影响由显著阻碍变为不显著，否定了威廉姆森假说；陶永亮等[11]基于2003—2011年我国内地286个地级市面板数据，检验了人口密度对经济增长率的影响，结果表明随着经济发展水平提升，集聚效应对经济发展的正向作用会减弱，之后会阻碍经济增长；朱俏俏和孙慧[12]基于2006—2013年我国内地31个省市区面板数据，检验了资源型产业集聚对全要素生产率的影响。研究发现，随着经济发展水平提高，产业集聚与经济发展水平的交叉项回归系数为负，支持威廉姆森假说在中国的存在性；Lessmann & Christian[13]、Rosero &Guevara[14]也都证实了威廉姆森假说的存在性。基于上述分析，本文提出以下假设：

H1：经济发展水平在以产业集聚促进高技术效率提升过程中发挥重要的调节作用，随着人均国内生产总值提升，集聚所带来的拥挤效应愈发显著，会进一步弱化产业集聚对产业效率的正向作用，高技术产业集聚对产业效率的影响存在经济发展的门限效应，随着人均国内生产总值提升，高技术产业集聚对产业效率的正向影响是边际递减的。

1.2 对外开放对产业集聚与产业效率关系的影响

本文借鉴Melitz[15]、Bernard[16]、Melitz & Ottaviano[17]提出的企业异质性理论，同时融合Greenaway & Knelle[18]以及Clerides[19]提出的相关观点，分析产业集聚通过对外开放程度影响产业效率的具体机制。

异质性企业理论认为，对外开放能够促进生产投入要素和产品市场份额重新分配，而这一重新配置过程降低了企业市场进入成本，进而提升了产业效率。综合产业集聚理论和企业异质性理论，产业集聚产生的关联效应和知识溢出效应会降低企业进入产品市场的沉没成本，降低企业进入门槛，促进产业竞争，同时扩大产业市场规模。随着国家或者地区对外开放程度提升，会进一步吸引国外企业进入本国市场，同时也会促进本国企业进入国外市场，国内市场规模扩大和企业竞争加剧会增加产业生产投入要素需求，而需求上升会引起生产投入要素价格上涨，生产投入要素价格上涨必然引起企业生产成本上涨，从而降低企业营业利润。在上述情况下，行业内生产效率较低的国内企业会被淘汰出局，随着国内低效率企业退出，产业整体效率提升。随着产业集聚和对外开放水平进一步提升，国外市场拓展和竞争加剧会导致要素需求增加及价格上升，进一步清退低效率企业，最后重新达到市场均衡。

在技术溢出方面，对外开放通过产业内以及产业上下游的技术溢出作用于产业集聚。在产业内部，加强对外开放，外商投资先进的生产和管理技术创造了高额利润，对集聚区内的本地企业产生了示范效应，本地企业可通过知识和技术溢出学习、模仿先进的生产与管理技术，促进效率提升；在产业上下游方面，进出口贸易为集聚区内企业提供了优质和低成本的中间投入品，通过进出口带动了产业链上下游知识和技术溢出，提升了产业国际分工地位，促进了效率提升。

在实证检验方面，仇怡和吴建军[20]基于1998—2007年我国内地31个省市的高技术产业面板数据，检验产业集聚和国际贸易对技术进步的影响，结果表明，产业集聚和国际贸易均可显著促进高技术产业技术进步，同时，国际贸易强化了产业集聚对技术进步的促进作用；王丽丽[3]基于2001—2007年制造业面板数据，使用门限模型检验不同贸易开放度下产业集聚对全要素生产率的影响，结果发现，不同贸易开放水平下，产业集聚与全要素生产率存在非线性关系，随着贸易开放水平提升，产业集聚的影响由不显著、显著负向转变为显著正向；李波等[21]使用2005—2010年我国产业面板数据，实证分析贸易便利化对产业增长的影响，结果表明，贸易便利化与产业集聚的交互项系数为正，意味着贸易便利化条件改善能显著促进集聚程度较高的产业增长。在影响渠道方面，贸易便利化通过进口中间品的水平效应、垂直效应和成本节约效应影响产业增长，通过最终产品的规模经济效应、资源配置效应、竞争效应和知识技术转移效应促进产业增长。基于上述分析，本文提出以下研究假设：

H2：对外开放在以产业集聚促进高技术产业效率提升过程中发挥重要调节作用，随着对外开放水平提升，对外开放带来的要素资源和产品市场配置效应愈发显著，进一步强化产业集聚对产业效率的正向作用。

因此，本文认为，高技术产业集聚对产业效率的影响也存在对外开放的门限效应，随着对外开放水平提升，高技术产业集聚对产业效率的正向影响是边际递增的。

2 模型设定、数据来源与变量

2.1 模型设定

根据前文理论和文献综述分析，高技术产业集聚对产业效率的作用可能受经济发展水平和对外开放程度的影响。在以往文献中，孙浦阳等[22]、王晶晶等[23]均采用交互项方法研究集聚效应，王丽丽[3]和于斌斌[24]使用面板门限研究集聚效应。因此，本文使用交互项分析方法和面板门限方法，先分别检验高技术产业集聚与经济发展水平和对外开放程度交互项的影响方向，再使用面板门限方法确定具体门限值及不同门限值范围内产业集聚对产业效率的影响。为了检验经济发展水平和对外开放程度是否影响了高技术产业集聚与效率的关系，本文构建如下计量模型：

lnYit=A1+θ1Marit+θ2PGDPit+θ3Marit*PGDPit+θ4Jacobsit+θ5Comit+θ6lnLit+ai+bt+μit

lnYit=A2+β1Marit+β2Openit+β3Marit*Openit+β4Jacobsit+β5Comit+β6lnLit+ai+bt+μit

在模型(1)和(2)中，下标i代表区域省份，t代表时间年份。lnY为被解释变量，代表高技术产业效率；Mar为本文核心解释变量，代表高技术产业集聚；PGDP代表经济发展水平，Mar*PGDP代表高技术产业集聚与经济发展水平的交互项；Open代表对外开放程度，Mar*Open代表高技术产业集聚与对外开放程度的交互项；Jacobs、Com和lnL分别为控制变量，代表高技术产业多样化、企业竞争程度和研发从业人员数量的对数。ai代表各省份的空间效应，bt代表时间效应，μit为计量模型随机误差项。

在模型(1)中，高技术产业集聚和经济发展水平的交互项Mar*PGDP的回归系数θ3为本文关注重点，如果该回归系数为负，且高技术产业集聚Mar的系数为正，则表明经济发展水平提升弱化了产业集聚对产业效率的正向影响，验证了威廉姆森假说在我国高技术产业领域的存在性。

在模型(2)中，高技术产业集聚和对外开放程度的交互项Mar*Open的回归系数β3为本文关注重点，如果该回归系数为正，且高技术产业集聚Mar的系数为正，则表明对外开放程度提升强化了产业集聚对产业效率的正向影响。

接下来，本文使用Hansen[25]提出的非动态面板门限回归模型，分别以经济发展水平和对外开放程度作为门限变量，以高技术产业集聚作为门限依赖变量，建立面板门限模型。由于具体门限数量未知，本文首先建立单门限模型，经过检验之后，如果门限多于一个，则在此模型基础上进行调整，具体模型如式(3)、式(4)所示。

lnYit=A3+θ1MaritZ(PGDPit≤γ)+θ2MaritZ

lnYit=A4+β1MaritZ(Openit≤γ)+β2MaritZ

在模型(3)和(4)中，下标i代表区域省份，t代表时间年份。lnY为被解释变量，代表高技术产业效率；Mar为本文核心解释变量，代表高技术产业集聚；PGDP代表经济发展水平，Open代表对外开放程度，γ为待估计的门限值，Z为指示性函数，

为其它控制变量，μit为计量模型的随机误差项。

2.2 数据来源与变量说明

被解释变量为高技术产业效率。江静[26]和冯泰文[27]使用劳动生产率代表产业效率，故本文也使用劳动生产率代表产业效率，并借鉴范剑勇[28]和孙浦阳[29]的测算方法测算劳动生产率。在高技术产业劳动生产率测算指标选择上，由于本文使用的数据主要来自于历年《中国高技术产业统计年鉴》，该年鉴自2011年后就不再公布产值相关数据，故本文使用主营业务收入与从业人数的比值作为高技术产业劳动生产率，数据来自《中国高技术产业统计年鉴(1996—2017)》，并以2002年为基期，使用工业品出厂价格指数进行平减，以消除价格波动的影响，工业品出厂价格指数来自于《中国统计年鉴(1996—2017)》。

核心解释变量为高技术产业集聚。本文借鉴彭向与蒋传海[30]、洪群联和辜胜阻[31]以及王鹏和王伟铭[32]的研究方法，使用区位熵指数测算，如式(5)所示。

彭向和蒋传海在构建产业集聚指数时，使用地区产业增加值和地区制造业总增加值进行测算，考虑到《中国高技术产业统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》自2011年后不再公布地区产业增加值与地区制造业产值，因此，本文借鉴霍春辉和杨锐[33]的产业集聚指数构建方法，使用高技术产业从业人员平均人数和高技术分行业从业人数测算集聚。测算上述集聚指标的相关数据来自于《中国高技术产业统计年鉴(1996—2017)》。其中，Empitj代表i省份t年高技术j行业从业人员平均人数。根据《高技术产业统计年鉴》的相关数据，高技术产业主要包括医药制造业、航空航天器及设备制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、医疗仪器设备及仪器仪表设备制造业和信息化学品制造业等6大类，由于信息化学品制造业自2015年开始纳入《高技术产业统计年鉴》，因此，本文采用洪群联与辜胜阻[31]以及王鹏和王伟铭[32]的研究方法，使用除信息化学品制造业外的高技术细分行业数据作为样本数据。Empit代表i省份t年高技术产业从业人数，Emptj代表全国t年高技术j行业从业人数，Empt代表t年全国范围内高技术产业从业总人数。

对于经济发展水平PGDP变量，李斌等[34]、何兴强等[35]以及孙浦阳等[8]均使用人均GDP指标进行衡量，故本文也使用人均GDP代表经济发展水平，相关数据来自于《中国统计年鉴(1996—2017)》。在测算过程中，本文以2002年为基期，使用GDP指数对人均GDP进行平减，以消除价格波动的影响，同时利用历年人民币汇率对以美元衡量的进出口贸易额进行换算，GDP指数来自于《中国统计年鉴(1996—2017)》。

对于对外开放程度Open，蒋殿春和张宇[36]及纪玉俊等[37]均使用进出口贸易额与GDP的比值表示，故本文也使用进出口贸易额与GDP的比值代表对外开放程度，相关数据来自于《中国统计年鉴(1996—2017)》。在测算过程中，本文以2002年为基期，使用GDP指数对进出口总额和地区GDP进行平减以消除价格波动的影响，同时，利用历年人民币汇率对以美元衡量的进出口贸易额进行换算，GDP指数来自于《中国统计年鉴(1996—2017)》。

虽然学术界认同产业集聚对产业效率的提升作用，但对于何种产业集聚模式有助于产业效率提升存在争议。一方观点认为，专业化集聚有利于效率提升，另一方支持多样化集聚的作用，二者争议还在于竞争对效率的影响。此外，人力资本对效率提升也有重要作用。因此，本文选取高技术产业多样化、企业竞争和研发人员投入作为控制变量。其中，研发人员投入使用高技术产业研发人员数量的对数表示，产业多样化测算参照洪群联与辜胜阻[31]、王鹏和王伟铭等[32]的研究方法，企业竞争测算参照彭向和蒋传海等[30]的研究方法，产业多样化和企业竞争具体测算公式如式(6)、(7)所示。

Enit代表i省份t年高技术产业企业数量，Ent代表t年全国范围内总的高技术产业企业数量，相关数据来源于《中国高技术产业统计年鉴(1996-2017)》。

本文样本数据以“年份*省份”为观测单元，以1995—2016年我国内地各省份面板数据为基础，实证检验经济发展和对外开放对高技术产业集聚与效率的影响。由于统计口径和制度环境差异，本文未将香港、澳门和台湾纳入分析范围。另外，因为相关统计数据缺失，本文也未将新疆维吾尔族自治区和西藏自治区纳入分析范围。综上，剔除不予考虑和缺失的相关数据，回归样本为1995—2016年中国内地29个省市面板数据，共计638个观测单元。在进行回归之前，为了检测模型中各解释变量之间是否存在多重共线性问题，本文进行了方差膨胀因子(VIF)检验和相关系数检验，结果发现，变量间的VIF值均小于10，且变量之间的相关系数均小于0.6，可见，模型解释变量之间不存在多重共线性问题。表1为变量描述性统计结果，表2为变量的方差膨胀因子(VIF)检验和相关系数检验结果。

注：***表示在1%水平上面显著，**表示在5%的水平上面显著，*表示在10%水平上面显著，下同

3 实证检验结果

由于本文研究样本是以“年份*省份”为观测单元的面板数据，故使用Hausman检验方法判断面板数据是选择固定效应模型还是随机效应模型。通过Hausman检验，结果表明，样本面板数据在1%的显著性水平下拒绝自变量与随机误差项不相关假设，可见回归模型选择固定效应模型可以得到更有效的系数估计。因此，本文采用固定效应模型，使用Stata12.0统计软件进行计量分析，结果见表3。

注：本文所采用的估计软件为Stata12.0，模型估计均采用固定效应模型；括号内为t值，下同

从表3第二列可以发现，产业集聚的回归系数为0.159 2，在1%的统计水平上显著，表明高技术产业集聚可以显著促进产业效率提升。经济发展水平的回归系数为0.244 5，在1%的统计水平上显著，表明发展地区经济，提升人均GDP，可以显著促进高技术产业效率提升。控制变量中，高技术产业多样化系数为-0.049 2，但未通过显著性检验，表明地区多样化的高技术产业结构对产业效率没有产生影响。企业竞争水平和研发人员投入均显著促进了产业效率提升。

产业集聚与经济发展水平的交互项回归系数为-0.016 0，在10%的统计水平上显著，表明随着人均GDP水平提升，高技术产业集聚对产业效率的正向影响会减弱，证明了威廉姆森假说在我国高技术产业中的存在性。一方面，我国高技术企业主要集聚于低技术领域，在国际上处于价值链低端锁定状态。根据科技部发布的《2016年我国高技术产品贸易状况分析》，我国高技术产业加工贸易占出口额的比重较大。2016年，我国高技术产品来料加工贸易占出口额的比重达到57.4%，而高技术产品一般贸易占出口额的比重仅为26.1%，表明高技术企业生产主要集聚于来料加工贸易领域。与一般贸易相比，高技术产品加工贸易产业链条较短，具有劳动密集型特点，产品附加值较低，对产业链条上游高技术企业的辐射能力较弱，不利于提升企业技术能力[38]。上述原因导致高技术产业利润较低，随着经济发展水平提升，土地和人力资本等生产投入要素价格上升，企业对技术更新和转型升级的要求会越来越迫切，从而导致单纯的产业集聚不利于产业整体效率提升。另一方面，我国区域经济发展过程并非自发集聚过程，而是具有很强的政府主导性。政府主导的产业集聚具有速度快的特点，但是其集聚效应不强，还有可能带来一定的负效应[39]。政府在推动高技术产业集聚过程中，主要通过土地转让优惠、财税政策支持和低成本融资等优惠政策吸引高技术产业集聚，随着经济发展，这种粗放的产业集聚引导方式可能会产生拥挤效应，导致产业整体利润率下降，最终不利于产业效率提升。

从表3的第四列可以发现，产业集聚的回归系数为0.162 0，在1%的统计水平上显著，表明高技术产业集聚能够显著促进产业效率提升。对外开放程度的回归系数为0.845 5，在1%的统计水平上显著，表明坚持对外开放，加强进出口贸易，可以显著促进产业效率提升。控制变量中，高技术产业多样化系数为-0.047 5，但未通过显著性检验，企业竞争水平和研发人员投入均显著促进产业效率提升。

产业集聚与对外开放程度的交互项回归系数为0.035 3，在10%的统计水平上显著，表明随着对外开放程度提升，高技术产业集聚对产业效率的正向影响会增强，否定了开放性假说在我国高技术产业中的存在性。本文认为，上述实证结果存在一定的合理性。首先，开放性假说没有考虑技术溢出的作用，而高技术产业集聚的优势主要表现在技术溢出方面。对外开放强化了高技术产业集聚的技术溢出效应，使知识与技术随着进出口贸易和FDI的发展在产业间扩散，促进高技术产业集聚向更高层次发展。王福军和叶阿忠[40]认为，外企在产业集聚区内投资，会更有利于国内企业从FDI和产业集聚中吸收技术外溢，进而提升自身技术创新水平；其次，产业集聚结合对外开放会产生学习和共享效应，一方面，随着对外开放程度提升，贸易便利化会改善海关监管环境并提升贸易政策透明度，而产业集聚会强化这一学习过程。另一方面，对外开放会促进交通和通信等基础设施建设完善，集聚区内企业则会充分利用这一便利条件提升自身效率。在学习和共享效应下，对外开放对高技术产业集聚效应的促进作用增强；最后，中间投入品和最终产品进出口总额增加，在纵向上可以降低企业生产成本并扩大海外市场，强化产业集聚整体规模效应，促进产业整体效率提升，在横向上可以促进本土产业内企业竞争，并促进市场优胜劣汰，进一步提升产业效率。

前文检验了威廉姆森假说和开放性假说，但是仅检验出经济发展水平和对外开放程度影响产业集聚效应的方向。因此，接下来使用面板门限方法，测算经济发展水平和对外开放的具体门限值，进而根据不同门限值对产业集聚的影响进行回归。

在使用面板门限模型进行回归之前，要检验经济发展水平和对外开放程度是否存在门限效应，本文分别按照模型不存在门限、只存在单一门限、同时存在两个门限和同时存在3个门限进行假设检验，使用Hansen提出的自助抽样法(Bootstrap)估算出P值，进而确定门限数量。在确定门限数量之后，通过构建似然比(Likelihood Ratio)确定门限值的置信区间，当似然比(Likelihood Ratio)等于0时，门限变量的取值就是所求的具体门限值。本文通过Stata12.0软件，测算经济发展水平与对外开放程度的具体门限数量和门限值，如表4和表5所示。

通过表4和表5可以发现，以人均GDP代表的经济发展水平通过了单一门限和双重门限检验，经济发展水平双重门限检验在5%的统计水平上显著。其中，经济发展水平门限值为0.251和5.997，其置信区间为[0.251，2.549]和[5.997，7.146]。以进出口贸易与GDP比值表示的对外开放程度通过了单一门限和双重门限检验，对外开放程度在1%的统计水平上显著。对外开放程度的门限值为0.216和0.937，置信区间为[0.036，1.657]和[0.756，1.297]。

通过门限效应检验和门限值估计，接下来本文对门限模型进行回归分析，表6为经济发展水平和对外开放程度影响高技术产业集聚与产业效率关系的门限回归结果。

表6的门限回归结果进一步印证了威廉姆森假说，并为其提供了一个补充，即随着经济发展水平提升，产业集聚与产业效率之间存在倒N型关系。首先，当人均GDP低于0.251时，高技术产业集聚的回归系数为-0.069 3，在5%的统计水平上显著，表明当经济发展水平较低时，高技术产业集聚无法发挥外部性效应，以产业集聚政策推动高技术产业发展反而会阻碍产业效率提升。可能原因在于，在经济发展初期，资金、技术和基础设施建设都较为缺乏，产业集聚区内企业无法发挥前后向产业关联优势，企业间竞争也都以恶性竞争为主，技术和知识溢出受到阻碍，进而产业集聚的负向效应大于正向效应，不利于产业效率提升；其次，当人均GDP介于0.251～5.997之间时，高技术产业集聚的回归系数为0.051 0，在1%的统计水平上显著，表明当地区经济发展达到特定水平时，高技术产业集聚可以显著促进产业效率提升；最后，当人均GDP大于5.997时，高技术产业集聚的回归系数为-0.030 8，未通过显著性检验，表明当地区人均GDP大于5.997万元时，高技术产业集聚对产业效率的影响不显著。本文给出的解释是：①我国高技术产业在国际分工地位中处于价值链低端，如电子通信和计算机设备制造业均属于劳动密集型产业，行业进入门槛较低，随着经济发展水平提升，劳动力和土地等生产成本上升，产业集聚虽然可以促进产出增加，却不利于整体效率提升；②现阶段产业过度竞争和“三高一低”(高污染、高投入、高消耗和低效益)较为明显，降低了企业利润。综上，在对威廉姆森假说进行检验时，本文发现了一个补充性结论。随着经济发展水平提升，高技术产业集聚对产业效率的影响呈现倒N型关系，威廉姆森假说是对倒N型关系后半部分的解释，本文实证结果则补充了威廉姆森假说，即在经济发展初始阶段，高技术产业集聚会阻碍产业效率提升，当经济发展水平进一步提升时，高技术产业集聚会显著促进产业效率提升，继续提升经济发展水平，高技术产业集聚对产业效率的影响会由正向变为不显著。

表6的门限回归结果否定了开放性假说，随着对外开放程度提升，产业集聚对产业效率的正向影响是边际递增的。首先，当进出口贸易额与地区GDP比值低于0.216时，高技术产业集聚的回归系数为0.155 3，在1%的统计水平上显著，表明高技术产业集聚显著促进产业效率提升；其次，当进出口贸易额与地区GDP的比值介于0.216～0.937之间时，高技术产业集聚的回归系数为0.246 4，在1%的统计水平上显著，进一步证明了高技术产业集聚显著促进产业效率提升，并且其回归系数大于0.155 3，表明随着对外开放程度提升，产业集聚对产业效率的正向影响是递增的；最后，当进出口贸易额与地区GDP的比值大于0.937时，高技术产业集聚的回归系数为0.492 2，在1%的统计水平上显著，并且大于前两个阶段的回归系数。上述结果进一步证明，随着对外开放程度提升，产业集聚对产业效率的正向影响是递增的。上述结论与前文理论分析一致，随着产业集聚水平提升，对外开放程度不仅会影响产业内企业对知识和技术外部性的利用效率，还会影响企业之间制度环境的营造。随着对外开放程度提升，集聚区内企业会接触到更多国际潜在合作者，深度接触会增加知识和技术溢出，同时增强相互间信任，通过进出口贸易，企业可获得更多的创新资源，进而强化产业集聚对产业效率的提升作用。

4 结论与启示

4.1 结论

本文基于1995—2016年我国内地29个省市区面板数据，检验威廉姆森假说和开放性假说在我国高技术产业领域的存在性，并实证分析不同经济发展阶段和对外开放程度背景下高技术产业集聚对产业效率的影响，得到以下结论：

(1)验证了威廉姆森假说，即随着经济发展水平提升，高技术产业集聚对产业效率的正向影响是递减的，并且高技术产业集聚对产业效率的影响存在显著的经济发展门限效应，随着人均GDP提升，高技术产业集聚对产业效率的影响由阻碍变为促进，当人均GDP进一步提升时，正向影响变为不显著。

(2)否定了开放性假说，即随着对外开放程度提升，高技术产业集聚对产业效率的正向影响是递增的，并且高技术产业集聚对产业效率的影响存在显著的对外开放门限效应，随着进出口贸易额占GDP的比重提升，高技术产业集聚对产业效率的促进作用将逐步增强。

4.2 启示

基于上述结论，本文认为，政府在以产业集聚推动地区高技术产业发展过程中，应因地制宜，根据地区经济发展水平制定相应的高技术产业政策。对于经济发展水平较为落后的地区，应完善基础设施建设，推动高技术产业集聚，强化产业间的前后向关联效应和知识溢出效应，促进产业效率提升；对于经济发达地区，应注意产业集聚的拥挤效应，加快产业转型升级，鼓励产业梯度转移，从而降低产业集聚的负效应。对外开放程度提升有利于产业效率提升，因此，应进一步提升地区对外开放程度，促进产业效率提升。

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高技术产业集聚对产业效率的影响
——基于威廉姆森假说与开放性假说的检验

The Impact of High-tech Industry Agglomeration on Industrial Efficiency——an Empirical Test based on Williamson Hypothesis and Openness Hypothesis

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