聚集外部性(财政学)

1、集聚外部性区域外部性：区域外部性： MAR 外部性外部性 Jacobs 外部性外部性 Porter 外部性外部性MAR 外部性MAR 外部性产生于外部性产生于同行业内企业间的知识外溢。在这种情况下，同行业内企业间的知识外溢。在这种情况下，产业的空间集聚以及区域专业化趋向于刺激企业间的知识外溢和当产业的空间集聚以及区域专业化趋向于刺激企业间的知识外溢和当地的工业增长。地的工业增长。 这个理论表明存在一个垄断市场：这个理论表明存在一个垄断市场：事实上，它允许人们保护他们事实上，它允许人们保护他们的创新，并更好地利用他们。这些外部性是由以下指标给的创新，并更好地利用他们。这些外部性是由以下指标给出：

2、出：MAR 外部性（CONT.）Si j t表示在部门就业人数表示在部门就业人数j在区域在区域i时间时间t占区域占区域i时间时间t总人数的比率总人数的比率S j t表示在部门就业人数在全国水平下时间表示在部门就业人数在全国水平下时间t占时间占时间t全国总人数的全国总人数的比例比例JACOBS 外部性Jacobs 外部性基于这样一个假设，通过不同生产活动之间的交叉外部性基于这样一个假设，通过不同生产活动之间的交叉供养，工业品种能够促进长期发展。供养，工业品种能够促进长期发展。竞争是最适合这种类型的外部竞争是最适合这种类型的外部性的市场形式，因为只有竞争使企业提高知识性的市场形式，因为只有竞争使企

3、业提高知识水平，从而生存。这水平，从而生存。这种外部性通常是由种外部性通常是由Hirshman-Herfindal逆指数的表达。逆指数的表达。PORTER 外部性Porter 外部性表示了外部性表示了MAR和和Jacobs论文的一个交叉。由下面的指论文的一个交叉。由下面的指标表达：标表达：firm I j t 是表示在时间是表示在时间t区域区域i部门部门j公司的数量公司的数量由于无法得到部门的企业数量，因此这个外部性在我们的分析中省由于无法得到部门的企业数量，因此这个外部性在我们的分析中省略。略。此外，此外，一个一个特定的地方经济产生的特定的地方经济产生的外部性很可能不发挥它们外部性很可能不发

4、挥它们的影响，的影响，但它们可以影响其他位置的但它们可以影响其他位置的性能。性能。我们有一个额外的变量，其我们有一个额外的变量，其目的目的是量化与产业集聚过程有关的外部特征；是量化与产业集聚过程有关的外部特征；因此，我们考虑一个变量因此，我们考虑一个变量表达表达的溢出效应在地区接近给定区域集中就业和其作用是当地生长的溢出效应在地区接近给定区域集中就业和其作用是当地生长的改进产生的，的改进产生的，生产能力和效率。生产能力和效率。我们用下列表达式表示这个变量：我们用下列表达式表示这个变量：E k , t 表示位置表示位置k在时间在时间t的就业人数的就业人数d j , k表示两个通用地点的距离，表示

5、两个通用地点的距离，j，k代表识别距离矩阵代表识别距离矩阵W的下标。的下标。这个索引是空间中的一个滞后变量。特别是，我们使用作为衡量的这个索引是空间中的一个滞后变量。特别是，我们使用作为衡量的距离从一个区域和其他人的距离表示在公里的距离。这个距离矩阵距离从一个区域和其他人的距离表示在公里的距离。这个距离矩阵有一个有趣的经济含义：距离的增加减少了一个特定区域和邻近区有一个有趣的经济含义：距离的增加减少了一个特定区域和邻近区域之间的联系强度域之间的联系强度换句话说换句话说，这个指数隐含地假定，溢出效应，除了距离，只是取决，这个指数隐含地假定，溢出效应，除了距离，只是取决于就业水平（就业的浓度），无

6、论在邻近地区的就业类型。相反，于就业水平（就业的浓度），无论在邻近地区的就业类型。相反，如就业质量的因素（熟练如就业质量的因素（熟练/非技术工人）和非技术工人）和/或就业专业化，或其他或就业专业化，或其他类似的因素，可能发挥的作用，在确定的溢出效应。不幸的是，不类似的因素，可能发挥的作用，在确定的溢出效应。不幸的是，不可用的更具体的数据不允许我们有一个更完美的索引时，估计空间可用的更具体的数据不允许我们有一个更完美的索引时，估计空间溢出效应溢出效应的影响。的影响。此外，它是要强调个体对于使用环境变量可以在计量分析产生偏数此外，它是要强调个体对于使用环境变量可以在计量分析产生偏数据缺乏重要。特别

7、是，如果我们假设熟练工人产生在生产比不熟练据缺乏重要。特别是，如果我们假设熟练工人产生在生产比不熟练工人的增加，在分析均匀就业指标如总人数考虑（技术和非技术的）工人的增加，在分析均匀就业指标如总人数考虑（技术和非技术的）而不是一个分类，可以伪造向上或朝下对生产的影响。换句话说，而不是一个分类，可以伪造向上或朝下对生产的影响。换句话说，如果总的就业是由不熟练的工人，我们可能会观察到一个虚假的溢如果总的就业是由不熟练的工人，我们可能会观察到一个虚假的溢出效应的影响，对生产的底部（或顶部）。然而，非可用性的存款出效应的影响，对生产的底部（或顶部）。然而，非可用性的存款总数据的就业质量（熟练总数据的就

8、业质量（熟练/非技术工人）不允许控制这种影响非技术工人）不允许控制这种影响研究方法随机前沿方法随机前沿方法：使我们能够验证使我们能够验证的影响，集聚外部性的的影响，集聚外部性的区域生产过程的区域生产过程的性能。性能。收敛分析收敛分析：使我们能够验证在使我们能够验证在意大利的区域性能收敛意大利的区域性能收敛的的存在。存在。随机前沿分析我们假设柯布我们假设柯布-道格拉斯生产函数除了考虑道格拉斯生产函数除了考虑Y、L、K,还包括区域外还包括区域外部性部性(MAR i , t 和和J i , t)和技术进步和技术进步A i , t .随机前沿分析（CONT.）假设集聚外部性对企业而言是外生的，我们用以

9、下方式模拟他们：假设集聚外部性对企业而言是外生的，我们用以下方式模拟他们：随机前沿分析（CONT.）因此，在空间外溢性假设下，我们估计的函数是：因此，在空间外溢性假设下，我们估计的函数是：随机前沿分析（CONT.）我们的分析将进行我们的分析将进行2步。首先，我们认为一个模型，效率低下是一步。首先，我们认为一个模型，效率低下是一个函数的集聚个函数的集聚外部性，外部性，当我们实施了一个模型，还包括导致效率低当我们实施了一个模型，还包括导致效率低下的因素之间下的因素之间的空间溢出效应，的空间溢出效应，最后，我们比较了溢出效应如何影最后，我们比较了溢出效应如何影响效率的确定响效率的确定。随机前沿分析（

10、CONT.）我们模型集聚外部性的外溢效应我们模型集聚外部性的外溢效应，通过提高效率提高了所有投入的生，通过提高效率提高了所有投入的生产力。我们的柯布道格拉斯生产函数将有下面的形式：产力。我们的柯布道格拉斯生产函数将有下面的形式： （3） i,t 表示效率测量，表示效率测量，0i,t 1, i,t 表示测量误差表示测量误差随机前沿分析（CONT.）对等式（对等式（3）求对数得到）求对数得到：t 表示时间影响，表示时间影响，i 表示捕获区域未观测到的异质性表示捕获区域未观测到的异质性随机前沿分析（CONT.）期望非效率函数：期望非效率函数：zi,t 表示影响效率的向量变量表示影响效率的向量变量是向

11、量的系数是向量的系数随机前沿分析（CONT.）一个单级的一个单级的最大似然允许我们估计生产函数的参数和等式（最大似然允许我们估计生产函数的参数和等式（5）中）中的参数。的参数。我们为我们为ui,t 考虑四种不同的情况：考虑四种不同的情况：1.无效率是无效率是MAR外部性和外部性和Jacobs外部性的函数外部性的函数2.在在1的基础上还考虑了空间溢出效应的基础上还考虑了空间溢出效应3.在在1的基础上考虑依赖于特定地区的非效率反应的不同的基础上考虑依赖于特定地区的非效率反应的不同4.在在3的基础上添加上空间溢出效应的基础上添加上空间溢出效应随机前沿分析（CONT.）四种不同的情况的函数模型：四种不

12、同的情况的函数模型：1. 2.3.4.随机前沿分析（CONT.）通过这种方式模型化的外部性被解释为非效率的决定因素，因为他通过这种方式模型化的外部性被解释为非效率的决定因素，因为他们直接解释了不同地区的非效率结果。们直接解释了不同地区的非效率结果。收敛的空间分析收敛意味着区域性能增长率与初始效率得分相关联。特别是，有收敛意味着区域性能增长率与初始效率得分相关联。特别是，有收敛时，低性能区域的增长速度快于高性能的，导致前者最终赶收敛时，低性能区域的增长速度快于高性能的，导致前者最终赶上后者在生产上后者在生产性能。性能。在我们的分析中，我们考虑的计量经济学模型，其中包括空间效应。在我们的分析中，我

13、们考虑的计量经济学模型，其中包括空间效应。如果在邻如果在邻近的地区存在空间溢出，或当一个人工空间框架不符合近的地区存在空间溢出，或当一个人工空间框架不符合市市场场的过程时，这些模型是相关的。的过程时，这些模型是相关的。收敛的空间分析我们用我们用OLS模型开始收敛分析，紧接着进行允许控制空间效应的空模型开始收敛分析，紧接着进行允许控制空间效应的空间诊断测试。间诊断测试。OLS模型：模型：i t 表示随机项误差表示随机项误差收敛的空间分析此外，因为地理的意大利地区的特点是一个强烈的极化结构，此外，因为地理的意大利地区的特点是一个强烈的极化结构，我们我们包括一个虚拟变量包括一个虚拟变量（南），以确（

14、南），以确定南部地区为目标定南部地区为目标。这使我们能够。这使我们能够控制的以控制的以2个区域（意大利北部和意大利南部）为特征的差异。个区域（意大利北部和意大利南部）为特征的差异。为了评估空间影响，我们实现了四个测试为了评估空间影响，我们实现了四个测试，特别是拉格朗日乘数测，特别是拉格朗日乘数测试试。LM-Lag 和和 Robust LM-Lag让我们评估是否空间滞后模型是让我们评估是否空间滞后模型是一种比一种比OLS模型更模型更好的选择。好的选择。收敛的空间分析相反，相反，LM-Error 和和 Robust LM-Error让我们来测试是否空间误差让我们来测试是否空间误差模型的模型的OLS模型的最佳选择。模型的最佳选择。Robust LM-Lag 和和 Robust LM-Error只有在只有在LM-Lag 和和LM-Error有意义时才考虑。有意义时才考虑。 收敛的空间分析总体而言，我们考虑空间效应的三个模型，每一个模型都允许一个总体而言，我们考虑空间效应的三个模型，每一个模型都允许一个收敛过程的不同解释。收敛过