中国经济发展的速度和规模前所未见。在1990-2015年期间，中国的国内生产总值（GDP）翻了大约30倍，人均生产总值（GDP per capita）翻了大约10倍。在世人惊叹中国经济增长奇迹的同时，学者们提出一系列理论来帮助理解中国在经济发展上取得空前成就的原因，例如落后优势、国家政策、金融发展、经济和政治改革等等。特别地，学者们尤其关注中国经济发展与其在国际贸易中所出口产品的复杂程度的关系。

事实上，早在1992年，中国出口的产品所体现的经济发展水平，已经接近于中国在2015年所达到的人均生产总值[1]。经济复杂性方面的很多研究认为，所出口产品的高复杂程度驱动了中国经济的飞速发展[2][3][4]。

那么，中国是如何学习到出口复杂产品的呢？又是如何在其幅员辽阔的土地上拓展这一实践的呢？学者们给出了两种可能的答案。

一方面，通过相似技术外溢（inter-industry spillovers）[5]，一个区域可以利用相似产品所蕴含的技术和制造能力（capabilities）。例如，已经非常擅长制造衬衫的区域，很容易能学会如何制造裤子，因为衬衫和裤子所蕴含的技术能力很接近。

另一方面，通过近邻区域外溢（inter-regional spillovers）[6]，区域可以利用邻里优势来拓展自身能力。例如，周边已经有很多能成功制造衬衫的区域，那么该区域也能很容易学会制造衬衫，因为相邻区域之间往往存在很强的人才、技术和资源交换。

已有研究表明，这两条学习途径（或知识外溢途径）都对区域经济发展有显著影响。然而，已有研究大多只关注其中一条学习途径，缺乏对两条学习途径共同作用的深入探讨。

另外，贸易数据大多应用于国际尺度分析，由于数据获取困难等诸多原因，很难应用于区域尺度的分析。基于企业注册信息数据，我们研究了中国区域经济发展的外溢效应，分析了两条学习途径的相互作用关系。

我们的数据涵盖1990-2015年间沪深A股的所有上市公司所用信息包括企业的注册省份、所属的行业类别、雇佣的员工总量、存续的时间等。我们分析数据发现，省份更容易发展与其已有产业高度相关的产业，以及其周围邻居省份已经发展的产业，这说明了相似技术外溢和近邻区域外溢对中国区域经济发展的显著作用。

进一步，我们分析了两条学习途径的彼此相互作用，发现他们存在一定程度的相互替代。如果区域在一条学习途径上显著活跃，那么是否在另一条学习途径上也活跃就显得不那么重要了。

换句话说，相似技术外溢和近邻区域外溢在共同影响中国区域经济发展上能够彼此替代，可能存在收益递减现象。在分析产业退出上，我们也发现了类似的结果。最后，我们分析了高铁建设对近邻区域外溢上的影响。在过去二十年，中国铁路经历了几次大规模提速，这很大程度上对相邻区域之间的知识和技术外溢有促进作用。

初期的高铁提速大多基于已有旧线路来进行升级改造，而非刻意地连接某些特定产业共同发展的区域，这为分离两条学习途径的作用和解决内生性问题提供了一定的基础。我们以高铁引入（铁路提速）为工具，利用双重差分模型（DID，difference-in-differences）分析了高铁如何调节近邻区域外溢对经济发展的影响。

我们发现，即使在控制其他重要因素条件下，被高铁连接的省份在产业结构上仍然变得更加相似，这说明高铁对近邻区域外溢有显著的促进作用。我们同时分析了1998-2008期间中国所有规模以上工业企业数据和巴西人力资源数据，发现我们的核心结果具有很好的鲁棒性和普遍性。总的来说，我们的结果印证了技术相似和地理近邻在区域经济能力扩展上的显著作用，并且支持了改善交通条件能促进生产能力扩散的观点。

参考资料：

[1] D. Rodrik,What’s so special about China’s exports? China & World Economy 14(5) (2006)1-19.

[2] A.Tecchella, et al., A new metrics for countries’ fitness and products’complexity, Scientific Reports 2 (2012) 723.

[3] J. Gao, T.Zhou, Quantifying China’s regional economic complexity, Physica A 492 (2018)1591-1603.

[4] C. A.Hidalgo, Economic complexity theory and applications, Nature Reviews Physics 3(2021) 92-113.

[5] C. A.Hidalgo, et al., The product space conditions the development of nations,Science 317 (2007) 482-487.

[6] B. Jun, etal., Bilateral relatedness: Knowledge diffusion and the evolution of bilateraltrade, Journal of Evolutionary Economics 30 (2020) 247-277.

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