产业集聚模式、知识溢出及其对出口技术复杂度影响的异质性

一 问题提出

改革开放以来，中国出口贸易发展迅速。但2008年全球金融危机与外需疲软，使中国外贸出口增速自2010年开始出现下滑，2015年之后甚至呈现负增长趋势。反观高技术产业的出口情况，在国内出口速度整体下降、国外吸引高端制造业回流之际，中国高技术产业制造业出口额仍保持较高增速，可以认为，这是中国高技术产品出口技术含量不断提高的一个重要表征。当前中美贸易关系紧张，美国政府对华输美产品不断加征关税，还进一步强化高技术产业技术对华输出的限制政策，由此而提出的一个重要问题是：如何进一步提升中国高技术产业出口技术复杂度，实现以高技术产品出口带动中国出口规模和技术含量增长。

国内外学者对出口复杂度的研究，早期主要聚焦于出口技术复杂度的测算，多围绕Hausmann et al.(2007)[1]的显性比较优势测算法和 Schott(2008)[2]的相似度测算法进行修正。近年来学界将出口复杂度的研究焦点转向至影响因素以及作用机制，其中产业集聚作为一个重要影响因素受到越来越多的关注，但大多从产业集聚的整体效应进行分析，鲜有学者从产业集聚模式差异对出口复杂度的影响进行异质性探讨。进一步而言，产业集聚模式对出口技术复杂度在中国区域以及行业间表现出怎样的差异？本文采用我国高技术产业1999-2016年30个省级区域面板数据，从理论与实证两个层面，考察三种产业集聚模式对出口技术复杂度的影响，以期为我国高技术产业的布局与发展提供理论参考。

二 文献综述与理论分析

新-新贸易理论认为，企业生产效率的异质性决定了企业的出口意愿以及产品出口能力，只有生产效率高的企业才能够负担高额的沉没成本，进行出口贸易。而产业的空间集聚能提高企业的生产率，进而促进企业出口量以及出口产品技术含量的提升。由于技术复杂度偏低的行业较难形成产业集聚现象(Tveteras，2002)[3]，因此，产业集聚对出口产品技术复杂度的影响与产品的技术特征紧密相关。高技术产业具有生产工序复杂、技术含量高的特性，容易在地理空间上形成产业集聚，且集聚类型多元化。目前，产业集聚主要有专业化集聚、多样化集聚与市场竞争三种类型(Glaeser et al.，1992)[4]，以此对应形成的三种集聚外部性分别为马歇尔集聚外部性、雅各布斯集聚外部性和波特外部性。马歇尔集聚外部性理论认为产业内集聚有利于知识的溢出，雅各布斯集聚外部性则强调知识溢出更多来自于产业间的集聚，而波特外部性认为基于自身比较优势形成的集聚，知识溢出更容易发生在企业竞争过程中。

至于何种集聚类型对产品出口的影响作用更大，相关文献各执一词。有研究表明多样化集聚和专业化集聚都能提高企业的出口可能性以及产品在国际贸易中的竞争优势(David和 Richard，2008)[5]。但有学者认为专业化集聚更有利于产品出口。Vernon(1997)[6]研究城市贸易时，发现专业化集聚更有助于产品出口到其他城市。张国峰等(2016)[7]从集聚产生沟通外部性的作用机制出发，认为高度专业化集聚对出口规模作用最强。另有学者发现，相比专业化集聚，多样化集聚提升产品出口质量的效果更强(莫莎和欧佩群，2016)[8]。此外，部分学者分析集聚引起的竞争效应，认为其对出口的影响存在区域与行业差异(叶宁华等，2014[9]；陈旭等，2016[10])。

关于产业集聚如何影响出口技术复杂度的实证研究较多从集聚经济产生成本优势、信息共享、知识溢出等机制出发，结果大致可分为两类：一类是产业集聚对出口技术复杂度的升级有显著正向作用。莫莎和何桂香(2013)[11]、刘洪铎(2016)[12]在Melitz模型的基础上建立了产业集聚对产品出口复杂度促进作用机制的理论模型，发现产业集聚是提升技术产品出口复杂度的重要途径。刘竹青等(2014)[13]利用2000-2007年中国制造业企业的非平衡面板数据，采用Heckman选择模型考察了地理集聚对中国出口贸易的微观影响，得出集聚程度的提升显著提高了技术复杂度较高企业的出口倾向和出口量。另一类是产业集聚对出口复杂度的提升有负向影响。踪家峰和杨琦(2013)[14]认为企业间的激烈竞争，使产业集聚对出口技术复杂度具有显著的负面作用。冯德连和边英姿(2017)[15]在考察中部地区高新技术产业外贸竞争力影响因素的过程中，发现中部地区的产业集聚除了对江西高新技术产业外贸竞争力有微弱的促进作用外，对其他省份没有显著影响。

以上关于整体集聚效应影响出口产品技术复杂度的研究，为本文的进一步探索提供了有益借鉴。那么，考虑到集聚类型的多样性，产业集聚模式分别会如何作用于高技术产品出口技术复杂度？周沂和贺灿飞(2018)[16]从新产品扩展和已有产品生存两个角度，发现多样化集聚均有利于提高高技术复杂度产品进入的概率, 同时也显著降低了高技术复杂度产品退出的风险, 而专业化增加了高技术复杂度产品退出的风险。与此不同，本文关注的重点是：在异质性集聚经济产生知识溢出效应的情形下，出口技术复杂度是否会因行业和区域而异？理论上，集聚首先产生知识生成与引进效应，为知识传播提供基础。集聚区内成熟的专业化生产经验与分工工序，有利于经验性知识的生成，即“干中学”效应。此外，专业化分工会引致包括内企或外企等更多同质性企业和关联性企业入驻集聚区，为集聚区引进新知识和技术。已有研究认为，通过企业间的学习效应，有利于刺激马歇尔外部性和雅各布斯外部性的知识和技术溢出。同时，集聚区内的同质企业越来越多时，为了抢占市场份额，同质性企业会加强对技术研发的投资，产生波特外部性(吕承超和商圆月，2017)[17]。那么知识溢出是否一定会提升出口技术复杂度呢？事实上，学习效应和竞争效应仅仅为企业获取外部技术提供了可能性。一国出口技术复杂度的改善, 在很大程度上还要受知识流的加成影响(王静娴和杨敏，2019)[18]。由于知识分为明确知识与默会知识，相比明确知识，默会知识的掌握难度更大，而地区间或行业间的知识存量存在异质性，提升出口产品的技术复杂度，还取决于地区和行业内对溢出知识的吸收、消化能力。从行业内外部来看，马歇尔外部性在同质性企业学习交流过程中产生的知识和技术性溢出，更容易被同类型企业所吸收和再创新；而雅各布斯外部性由于知识跨界的客观存在，默会知识的溢出可能需要更多的时间和经验才能被消化，但多样性知识一旦被掌握，行业内部扩展新产品的概率会越高，有利于出口产品的多样化，提升出口产品的质和量。在区域层面，知识溢出带来的技术进步，促进了技术相对落后国家或地区产品出口技术复杂度的提高(王永进等，2010)[19]。但由于地理位置和技术禀赋的差异，不同区域的集聚区，在消化新知识以及对新技术产品进行二次创新的能力上会有所差异，知识和技术溢出对出口技术复杂度的作用效果也会不同。

本文从知识属性、对知识加成能力两方面进行机制分析，通过构建集聚模式影响出口技术复杂度的实证检验模型，得到行业层面和区域层面，集聚模式对出口技术复杂度的异质性作用，并提出研究中国出口贸易扩张和出口结构改善的新思路，对中国高技术产业的合理布局提供参考。

三 研究设计与变量说明

(一)研究设计

基于马歇尔外部性和雅各布斯外部性相关理论，本研究以柯布-道格拉斯生产函数为基础，依据Hausmann et al.(2007)[1]的“成本发现”理论，并参考洪世勤和刘厚俊(2015)[20]的函数模型，假定高技术产业出口部门的生产函数如下：

(1)

其中，L代表研发人员投入，K为物质资本投入，α为研发人员投入的产出系数，φ为资本存量投入的产出系数。A表示利用、组合这些要素进行生产的技术参数，服从[0，b] 上的一致均匀分布。b由一国技术禀赋决定，是一切促进知识积累的综合，集聚经济可以产生知识溢出的效应，因此，参考吕承超和商圆月(2017)[17]的做法，扩展关于集聚模式的技术进步效率函数，具体形式为：

(2)

其中，bij0为i地区的初始技术水平；spe为专业化集聚程度；div为多样化集聚程度；com为市场竞争程度；β1为专业化集聚对技术进步效率的影响弹性系数，β2为多样化集聚对技术进步效率的影响弹性系数，β3为市场竞争对技术进步效率的影响弹性系数，假定生产函数规模报酬不变，则β1+β2+β3=1。Ai越大，则表示该经济体生产前沿水平越高，越可能生产具有较高生产率水平的产品。

根据“成本发现”原理，某一企业可以选择自主创新和模仿两种生产模式，企业的选择具有不确定性。选择自主创新的企业的技术水平为Ai; 选择模仿的企业的生产率水平为δAmax，其中，Amax为最高生产率水平，δ为(0<δ<1)生产率水平最高产品的技术外溢系数。企业通过比较生产率水平Ai和δAmax的大小决定是进行自主创新还是模仿。经推导得到，在存在不确定性的情况下出口企业技术参数A的期望值为:

(3)

将式(3)代入式(1)，根据规模报酬不变的设定，得到:

(4)

其中，bit=g(speit,divit,comit)。根据异质性企业贸易理论，一国出口自身最有竞争力的产品，出口部门具有相对高的技术水平，每个生产者都会选择其最高生产率水平的产品进行生产，由此可将出口品生产率水平视为该行业的出口技术水平。由式(4)可知，出口部门的生产率水平主要依赖于产业集聚模式、人均资本和研发人员投入等。从事新产品开发和成本发现的企业数量(q)也对出口部门生产率水平具有正向促进作用。

expy=F(spe,div,com,con)

(5)

将出口行业的生产率水平视为该行业的出口技术水平，最终得到出口技术复杂度决定模型。根据已有研究的做法，本文将高技术产业模型(5)扩展为具体的面板数据模型：

Lnexpyi, j, t=β0+β1Lnspei, j, t+β2Lndivi, j, t+β3Lncomi, j, t+β4Lnconi, j, t+μi+εi, j, t

(6)

为解决内生性问题，本文选取被解释变量的滞后一期作为工具变量纳入模型：

Lnexpyi, j, t=β0+γLnexpyi, j, t-1+β1Lnspei, j, t+β2Lndivi, j, t+β3Lncomi, j, t+β4Lnconi, j, t+μi+εi, j, t

(7)

其中，i、j、t分别表示省份、行业、年份；β0为截距项；expy为高技术产业出口技术复杂度；spe、div、com分别为高技术产业专业化集聚度、多样化集聚度、市场竞争程度；con代表控制变量，包括研发人员投入(hc)、外商直接投资(fdi)、基础设施水平(infra)、物质资本(mc)、金融发展水平(fin)；μ为个体效应；ε为随机扰动项。

全样本估计中，高技术产业模型通过对各行业数据进行算术平均化处理得到。模型形式为：

Lnexpyi, t=β0+γLnexpyi, t-1+β1Lnspei, t+β2Lndivi, t+β3Lncomi, t+β4Lnconi, t+μi+εi, t

(8)

(二)变量说明

1.出口技术复杂度(expy)。本文借鉴Hausmann(2007)[1]的出口复杂度指数进行测算。测算用到的各地人均GDP、各地出口贸易总额数据来自国家统计局数据库，其他数据均来自《中国高技术产业统计年鉴》。测度公式如下：

(9)

(10)

2.产业集聚模式(1)解释变量所用数据来源如下：产业集聚模式、研发人员投入、物质资本相关数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》，金融发展水平数据来源于《中国金融统计年鉴》，基础设施数据来源于《中国经济与社会发展统计数据库》，外商直接投资数据来源于《wind金融数据库》。。作为本文的核心解释变量，产业集聚模式有三种集聚效应。借鉴吕承超和商圆月(2017)[17]的做法，构建高技术产业集聚模式指标。其中，专业化集聚(spe)表示同一产业内的知识溢出效应，多样化集聚(div)表示产业间知识溢出效应，市场竞争(com)表示产业内的企业竞争程度。三种集聚模式单位为%。计算公式如下：

3.控制变量

(1)物质资本(mc)。参考王正新和朱洪涛(2017)[21]的做法，本文以高技术产业固定投资额衡量物质资本禀赋，单位为亿元。

(2)研发人员投入(hc)。一般认为，高技术产业研发人员的投入程度越高，越有利于技术进步，可以显著提高生产率进而提升出口技术复杂度。本文以R&D人员折合全时当量表示，单位为人年。

(3)金融发展水平(fin)。研究发现，金融发展可通过多种渠道影响中国各行业出口技术复杂度的提升(刘威等，2018)[22]。本文以各省市区金融机构存贷款余额之和占该地区当年生产总值的比例衡量。

(4)外商直接投资(fdi)。FDI可通过技术外溢促进出口技术复杂度提升(蒲红霞，2015)[23]，本研究采用各省市区实际利用外商直接投资额衡量，单位为亿元。

(5)基础设施水平(infra)。已有研究表明，基础设施水平的完善，可以使企业在生产、运输、销售等环节降低成本，同时，区域便捷的基础设施也有利于吸引更多的贸易和投资企业集聚，从而能稳健提升出口技术复杂度(王永进等，2010)[19]。本研究采用各省市区当年的铁路里程与公路里程之和与全国之比测量。

(三)数据来源

按照OECD分类标准，将中国高技术产业细分为5个行业(2)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、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业。。依据地理位置将全国分为东、中、西三个地区(3)东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地区包括广西、重庆、四川、陕西、贵州、云南、甘肃、青海、宁夏、新疆、内蒙古。西藏数据严重缺少，故剔除。。对于单位为美元的原始数据均采用当年的年度中间汇率转换为人民币，数据来源于国家统计局官网。针对缺失数据，在现代计量软件回归过程中，缺失数据会被跟踪并被简单忽略掉(伍德里奇，2015)[24]，因此，本文依照以上方法处理缺失值。另外，根据本文使用的对数模型，对部分零值数据加1处理。变量统计特征如表1所示。

表1 描述性统计

四 实证结果分析

系统GMM二阶段回归能有效解决动态面板模型中自变量包含因变量的滞后一阶而导致的内生性问题。同时，为确保系统GMM估计结果的有效性，本文采用Arellano和Bover(1995)[25]提出的检验方法对估计结果进行鉴别(4)鉴别方法：一是二阶序列相关检验AR(2)，该检验主要用于判断系统GMM估计的残差是否存在序列相关，当二阶段自回归不存在序列相关时，该方程的估计结果是有效的；二是过度识别约束检验，该检验主要是判断系统GMM估计中所采用的工具变量是否整体有效，实证中采用Sargan检验进行判定。。根据上述理论模型，利用我国30个省级区域1999-2016年的数据，对我国高技术产业集聚模式与出口技术复杂度分别进行全样本、分区域和分行业的实证分析。为降低异方差的影响，在实证中对所有变量进行对数化处理。

(一)全样本估计结果

为确保模型的稳健性，本文使用三种面板估计方法对模型(8)进行全样本检验。其中，表2第二列是最小二乘混合面板估计，第三列是经过豪斯曼检验后的固定效应估计，第四列是系统GMM二阶段回归。从系统GMM回归结果看，高技术产业出口技术复杂度滞后一阶在1%的显著性水平上通过检验，出口技术复杂度t-1期每提升1%，t期将提升0.854%，表明出口技术复杂度前期的累积效应具有明显的惯性特征。集聚外部性对出口技术复杂度有异质性影响。其中，专业化集聚系数为0.279，在1%的显著性水平上促进了高技术产业出口复杂度的提升；市场竞争在5%的显著性水平上对出口技术复杂度有负向效应，影响程度为-0.017。这表明部分地区出现了“拥挤效应”，过度拥挤不利于发挥知识溢出对出口部门生产率的提高作用，反而阻碍了出口技术复杂度的提升；多样化集聚系数为-0.388，通过1%的显著性水平检验，存在负面影响，可能与高技术产业细分行业间的技术壁垒限制、制度性差异以及人才流动机制不健全等因素有关，也可能是集聚区的企业在消化吸收跨行业的知识共享和技术时，难以突破行业界限，导致多样化集聚抑制了出口技术复杂度的提升。从控制变量看，物质资本、研发人员投入、金融发展水平、基础设施水平和外商直接投资对高技术产业出口技术复杂度的提升均有微弱的推动作用。物质资本和基础设施水平在5%的水平下显著，影响系数分别为0.017和0.031。研发人员投入、金融发展水平、外商直接投资均在1%的水平下显著，对出口技术复杂度的影响分别为0.038、0.026和0.008。

(二)分地区估计结果

为探讨区域异质性背景下产业集聚外部性对出口技术复杂度的作用，本文依据前文对中国区域的划分，进行分地区检验。鉴于System GMM检验要求数据满足满秩的条件，比照模拟结果，回归过程中，剔除中部地区的控制变量金融发展程度(fin)和基础设施(infra)。

分地区实证结果如表2所示。东、中部地区出口技术复杂度滞后一阶均通过1%显著性水平的检验，具有正向推动作用，表明出口技术复杂度的提升具有明显的惯性特征。从集聚外部性看，产业集聚模式对出口技术复杂度在区域内部及区域间均呈现明显的异质性。就区域内部而言，马歇尔外部性和雅各布斯外部性对东部地区的出口技术复杂度提升效应最明显，说明东部地区高技术产业具有相对更为成熟的专业化生产工序，企业之间共享的知识更易被消化吸收。从区域间看，市场竞争在三个地区均通过显著性水平检验，但系数符号存在差异：东部地区和西部地区的估计系数为负，中部地区相反。这是因为东部地区产业内同质企业的大量集聚，导致高技术产品出口出现“拥挤效应”，这与杨丽华(2013)[26]的研究结果颇为吻合。西部地区则相反，由于西部地区同质企业较少，企业之间竞争较小，企业缺乏创新活力，因而东、西部地区的波特外部性抑制了出口技术复杂度的提升。

从控制变量来看，物质资本投入对西部地区出口技术复杂度有促进作用，在东、中部地区并不显著；科研人员投入对东、西部地区出口技术复杂度起抑制作用。原因可能是当前我国高技术产业的人力资本投入与生产率水平要求不符，尽管各地区科研人员投入数量可观，但由于管理制度不完善，科研人员在质量上良莠不齐，对出口技术复杂度未起到提升作用；外商直接投资显著带动了东、中、西部出口技术复杂度的提升，在中部地区的作用最强。

表2 中国高技术产业回归结果

(续上表)

变量OLSFESYS_GMM东部地区中部地区西部地区lnspe0.031∗∗0.0210.279∗∗∗3.643∗∗∗0.139-0.135∗(1.979)(0.941)(9.451)(2.971)(0.136)(-1.944)lndiv-0.0030.049-0.388∗∗∗3.015∗∗∗-1.8820.452∗∗(-0.094)(1.004)(-6.407)(2.919)(-0.901)(2.250)lncom-0.009-0.005-0.017∗∗-0.462∗∗0.336∗-0.140∗∗(-1.247)(-0.353)(-2.311)(-2.480)(1.888)(-2.040)lnmc0.033∗∗∗0.045∗∗∗0.017∗∗-0.060-0.0260.039∗(5.840)(6.776)(2.142)(-0.764)(-0.144)(1.752)lnfdi-0.019∗∗∗-0.0100.008∗∗∗0.611∗∗∗1.082∗∗0.417∗(-4.295)(-1.161)(2.598)(2.677)(2.410)(1.806)lnhc-0.001-0.019∗0.038∗∗∗-0.152∗∗∗-0.032-0.266∗(-0.048)(-1.975)(3.059)(-2.971)(-0.335)(-1.038)lnfin-0.008-0.0210.026∗∗∗0.986∗∗- 0.200∗∗∗(-1.177)(-0.809)(3.978)(2.399)-(4.101)lninfra0.0040.009∗0.031∗∗-0.434∗∗--1.161(0.987)(1.906)(2.375)(-2.153) -(-1.616)Constant1.142∗∗∗1.397∗∗∗1.128∗∗2.2211.3983.292∗∗(8.585)(7.892)(5.980)(1.462)(0.321)(2.175)Chi2(33)--28.9022.2424.32e-150.072(0.671)(0.999)(0.999)(0.999)N529529533198144198R-squared0.971 0.971----AR(2)--0.5916 -0.4682 -0.73330.5151

注：***、**和*分别代表在1%、5%和10%的水平上显著，括号里是Z统计量；Chi2表示Sargan值,括号内是概率；AR(2)表示的是Arellano-Bond test for AR(2)。GMM方法所用程序为xtabond2。

(三)分行业估计结果

进一步地，利用模型(7)对中国高技术产业五大细分行业的出口技术复杂度分别进行System GMM估计，回归结果如表3所示。

从各行业的动态面板模型回归结果来看，细分行业中除电子计算机及办公设备制造业外，其他行业的被解释变量滞后一期系数均显著为正，表明这些行业的出口技术复杂度存在较强的技术惯性特征。电子计算机及办公设备制造业在采用滞后二阶作为工具变量时，解决了滞后一阶产生的序列自相关问题，而滞后一阶与滞后二阶系数均不显著，说明其出口技术复杂度的前期积累效应不明显。

产业集聚外部性对出口技术复杂度的影响，在医药制造业均以正向溢出的形式通过显著性检验，多样化集聚的溢出效应最强；在航空航天器制造业领域，多样化集聚和市场竞争系数分别为1.56和-0.5，通过显著性检验，表现出较强的推动作用和抑制作用；在电子及通信设备制造业中，专业化集聚与市场竞争都通过1%的显著性水平检验，专业化集聚溢出效果最好；在电子计算机及办公设备制造业和医疗及仪器仪表制造业，仅专业化集聚在5%的水平下显著，说明这两个行业出口技术复杂度的提升主要依赖于对产业内知识溢出的消化吸收。

控制变量中，物质资本投入对出口技术复杂度的提升作用，除航空航天器制造业外的行业均有效果。研发人员投入仅对医药制造业的出口技术复杂度有推动作用，这与现有研发人员投入质量与高技术产业生产率水平要求不匹配有关。金融发展水平在大部分行业对出口技术复杂度有提升作用，表明金融资源对高技术产业出口产品技术复杂度的提高起到了支持作用。外商直接投资水平对电子及通信设备制造业的出口技术复杂度有抑制作用，原因可能是跨国公司不愿向当地企业转移电子通信技术，为防止非自愿的技术溢出，往往采用后向联系内部化，以保持自己在技术上的优势(崔喜君和欧志斌，2009)[27]。

表3 分行业估计结果

(续上表)

变量医药制造业航空航天器制造业电子及通信设备制造业电子计算机及办公设备制造业医疗及仪器仪表制造业N536319471304464Chi2(33)24.689 13.897 27.536 14.73323.454(0.8509)(0.9986)(0.7358)(1.0000)(0.8903)AR(2)0.48750.36120.93190.24620.1508

注：***、**和*分别代表在1%、5%和10%的水平上显著，括号里是Z统计量；Chi2表示Sargan值,括号内是概率；AR(2)表示的是Arellano-Bond test for AR(2)。

五 结论与启示

适应新的世界经济技术环境变化，提高我国出口产品技术含量，改进出口结构和高技术产业布局，有必要深入研究不同产业集聚模式对出口技术复杂度的异质性影响。基于1999-2016年中国高技术产业省际面板数据，本文构建产业集聚模式影响出口技术复杂度的动态面板模型，运用System GMM估计法就中国高技术产业产业集聚模式对出口技术复杂度的影响分别进行了总体、地区和细分行业的实证分析，研究表明：三种集聚模式对我国高技术产业出口技术复杂度的影响在区域与行业上存在异质性。专业化集聚的知识溢出对集聚区内的出口技术复杂度基本均有提升，说明专业化集聚的知识溢出更易被进行改造和二次创新；多样化集聚产生的知识溢出效应，因行业壁垒和区域技术禀赋的差异，对集聚区内的出口技术复杂度有异质性影响；市场竞争对出口技术复杂度的提升作用则可能存在一定的阈值。

本文实证结果丰富和拓展了集聚与出口技术复杂度的经验研究，对中国高技术产业从区域发展布局和产业升级的视角提升出口技术复杂度有重要的政策启示。其一，各区域政府相关部门应运用各种手段打破现有阻碍信息共享和知识流通的市场分割壁垒，以降低出口企业在生产过程中面临的不确定性，同时有利于各地知识存量的积累以及进一步发挥三种集聚模式的知识溢出对出口技术复杂度的提升作用。其二，各地区应根据产业集聚模式对地区和行业出口技术复杂度的异质性影响，制定差异化发展战略。东部沿海地区的企业随着要素成本的不断高涨，以及同质企业出口的过度竞争，原有出口优势产生的规模经济效应将会逐渐消失，可将拥挤成本较高的产业环节迁至中西部地区；针对中西部地区专业化集聚发展不足的现状，国家可通过政策、金融激励的方式，鼓励更多的同质企业在中西部地区布局，并加强新进企业与原有企业的沟通和交流，强化西部地区高技术产业的竞争效应，充分发挥专业化集聚和市场竞争对高技术产品出口技术复杂度的提升作用。出口产品技术含量越高，中国在全球贸易和生产分工中才更有可能提升地位。