产业升级与经济增长实证研究

汪小龙 梁倩妮 马诗琪 吴佳怡 陈 淇

(无锡太湖学院 会计学院，江苏 无锡 214064)

0 引言

全球经济一体化程度日益加深，需要积极发挥政府产业政策引导作用和提高资源禀赋能力扩大出口优势发展本国经济。在新的经济形势下，特别是全球“新冠疫情”对经济的影响下，如何在外部市场萎缩的情况下，通过“内循环+外循环”促进经济增长成为重要的议题。内循环强调创新空间要素对经济增长的作用，强调促进生产要素在生产、分配、流通和消费环境的经济利益最大化，包括劳动资源、科技创新资源、金融市场资源、税收政策资源等。最早提出生产要素促进经济增长的观点认为劳动需求和资本需求富有价格弹性，以及教育水平是推动经济增长的重要因素。外循环强调产品空间要素促进经济增长的影响，认为提高产品出口复杂度、经济复杂度和产品邻近度的方式提高产品国际竞争能力，进而促进经济增长。

从以往研究看，将创新空间、产品空间对经济增长的影响建立统一分析框架的研究文献相对较少。黄兴年(2006)利用对比分析法，基于1992-2001年世界银行数据，指出电子产品和纺织类产品应当摆脱对比较优势度的崇拜，通过政府创造良好的制度环境，从技术进步与自主品牌建设中获益，第一次将产品空间比较优势度与创新空间法治环境、技术投入要素结合，研究对国家经济增长的影响[1]。但是，产品空间中9个大类产品仅分别研究了2个，并未全面考量各类产品之间经济复杂度和产品邻近度作用经济增长的关系；创新空间要素选择较少，忽略了例如外资吸引、税收、城镇化等要素的影响，研究结果可能存在偏差。陈砺和黄晓玲(2020)依据1996-2017年SITC数据，认为产品邻近度对产品比较优势具有正向促进作用，应积极寻找产品邻近且处于核心区域的产品优先发展，进一步发现了核心区域的经济复杂度高的产品对经济增长的促进作用，并指出了政府积极产业政策引导的作用[2]。但是，世界范围内，不同的经济体如何协调创新空间与产品空间的协同关系，创新空间与产品空间作用于经济增长的非直线型关系并未得到考量。

上述文献为本文研究提供了诸多有益的参考，但相关主题的研究仍存在进一步拓展的空间，本研究的边际贡献可能包括：①模型设定层面，区别于传统的OLS回归无法观测相关系数的趋势情况，使用分位数回归检验可以通过拆分分位点的方法，观测影响的变化程度并避免数据分布正态性的影响。②数据选择方面，避免了传统研究中按照特定地理位置、特定行业等分类的主观偏向性，通过合并世界银行与Atlas数据库1995-2018年199个经济体不同样本数据，克服了样本数据选择性偏差的问题。③研究方法拟合了包括技术创新、政府效率、外资吸引、税收政策、城镇化、基础设施、就业率、人居环境、基尼系数、教育水平、碳排放、金融市场和政策安全，建立了创新空间综合系数。同时也拟合了纺织类优势度、农业类优势度、钻石类优势度、矿产类优势度、金属类优势度、化工类优势度、汽车类优势度、设备类优势度、电子类优势度、经济复杂度和产品邻近度，建立了产品空间综合系数，全面厘清了创新空间与产品空间作用于经济增长的影响关系和程度。④在实证层面，运用分组检验方法，系统梳理不同经济周期、发展程度以及资源密集类型的经济体交互效应，对不同分组经济体优先发展创新空间或者产品空间的最优路径选择进行了计量。研究结果为处在全球新冠疫情冲击下的当前国际社会，提供了如何促进国家经济增长的理论支撑与实践指导。

1 文献综述与研究假设

整理1995-2018年全球199个经济体出口数据，按照洲别分类标准如图1所示。增长绝对值上看，美洲、大洋洲和亚洲的平均人均国民收入与世界平均水平变化趋势大致相同，非洲最低，欧洲最高；增长相对值上看，非洲的增长幅度最为平缓，其次是美洲、亚洲和大洋洲、变化幅度最大的是欧洲；从增长阶段上看，全球平均人均国民收入1995-2008年总体保持增长，但2009-2018年增长出现差异，部分洲别如美洲、大洋洲和亚洲增长起伏较大，非洲则保持平缓增长，而欧洲则表现为阶段性下降的趋势。

图1 全球及各洲别平均人均国民收入变动趋势

具体而言，1995-2008年间，全球年平均人均国民收入增长率为8.11%，其中欧洲的增长最为明显，特别是2000-2008年期间，增长幅度达到13.99%；美洲、大洋洲和亚洲与全球平均水平大致相当，而非洲绝对值则增长缓慢，仅提高1598美元/人。2009-2018年间，全球年平均人均国民收入增长率为0.86%，其中美洲为1.82%、大洋洲为3.68%；非洲为1.62%以及亚洲为1.83%，欧洲是唯一出现负增长的洲别，为-1.29%。

表1 全球及各洲别平均人均国民收入情况 单位：美元

创新空间是指影响创新能力提升的要素指标在一定区域范围内积聚的程度，周一星(1982)首次对创新空间要素开展量化研究，依据1950-1975年日本、苏联和美国城市化的数据，建立城镇化对GNI的OLS回归模型，认为人口向城市集聚是劳动分工逐渐完善的必要前提，城镇化促进国民经济增长是普遍规律[3]。Lester Metal.(2000)基于1995年13个国家数据，指出创新空间要素中，法制环境可以促进非营利组织发展[4]。移民数量作为考察一个经济体的人居环境指标之一，Stark Q 和 Wang Y(2002)利用1990-2001年世界银行数据库，发现移民概率取决于人力资本积累，熟练劳动力流出对原籍国有害，但是职业吸引力会部分弥补原籍国损失[5]。Blanchard O 和 Giavazzi F(2003)利用1960-2000年世界银行数据，通过协整检验的方法，实证教育程度、人力资本对经济增长推动作用具有滞后性，但是长期内效果显著[6]。其他创新空间要素，诸如：外资吸引(钟昌标，2007)[7]、碳排放(鲍健强等，2008)[8]、税负率(Paula 和 Jose A S，2010)[9]、金融市场(肖娱，2011)[10]和基础设施建设(Chen D Y 和 Han C D，2012)[11]对经济增长的正向影响，学者们也进行了研究。综上提出假设H1：创新空间促进经济增长。

有关产品空间要素，通过哈佛大学Atlas数据库绘制的产品空间结构图(见图2)发现，产品出口比较优势度与国民经济增长呈现负相关的纺织类、农业类、钻石类和矿产类，分别位于产品空间图的右边外围位置和左边下方位置，而技术密集型的金属、化工、汽车、电子和设备类则处于产品空间结构图的中心位置。RCA指标作为产品空间图的要素之一，只是指出了圆点的大小，即一国的产品出口量占该国的比例与该类产品的全球出口占比关系。而圆点是否处于产品空间中心位置，以及圆点与其他圆点的距离远近关系还需要分别考量经济复杂度ECI和产品邻近度PCI指标。ECI指数越高，圆点越接近结构图的中心区域，产品溢价能力越高。PCI指数越高，圆点与其他圆点的位置越邻近，一国转换生产产品的能力也越强。

图2 产品空间结构

李晓华(2006)运用对比分析法，认为电子产品属于产业链低端，依赖低人工成本优势的生产基础非常脆弱，产业衰落会非常迅速[12]。郑云(2007)利用1980-2004年中国统计年鉴，指出农产品出口总额与经济增长正向关系，但是土地密集型农产品出口没有显著性因果关系[13]。陈晓华、黄先海(2010)依据1993-2006年美国金属进口数据，实证中国金属出口价格偏低、技术含量低，国民收入增长缓慢[14]。林毅夫和陈斌开(2013)基于2000-2009年统计年鉴，利用数值模拟方法，实证重工业发展优先战略对城镇化具有显著负相关关系，欠发达国家的政府效率对国家经济绩效起至关重要的作用[15]。齐玮(2013)建立引力模型，发现汽车出口是带动GDP增长的主要因素[16]。赵玉敏、童莉霞(2016)利用2012年WTO数据构建回归模型，认为中国的矿产出口贸易政策抑制贸易出口，且与国民收入增长负相关[17]。马海燕和于孟雨(2018)认为产品复杂度与产品密度具有相互促进作用，有利于促进经济结构调整，增加国民收入[18]。近期的研究者指出，产品邻近度对产业新产品、产品比较优势具有正向促进作用(刘威，2020)[19]，资源型行业升级至技术型行业需要更多轮次，甚至缺乏技术型行业的路径(陈普，2020)[20]；煤炭产业、自然资源型产业、资源依赖程度与全要素生产率增长之间存在资源诅咒现象，技术创新和金融业存在挤出效应(张丽和盖国风，2020；熊若愚和吴俊培，2020；海琴和高启杰，2020)[21-23]等。综上提出假设H2：产品空间抑制经济增长。

2 数据收集与实证方法

本文使用的创新空间数据来源于世界银行1995-2018年全球199个经济体宏观经济数据，并经过熵值法拟合为综合系数；产品空间数据来源于1995-2018年哈佛大学Atlas数据库，经济复杂度和产品邻近度为直接获得，9个大类的产品优势度为测算获得，并经熵值法拟合为综合系数。为避免数据选择性偏差，本文数据集除包含年份、人均国民收入、技术创新、政府效率、外资吸引、税收政策、城镇化、基础设施、就业率、人均环境、基尼系数、教育水平、碳排放、金融市场、政策安全、纺织类出口、农业类、钻石类、矿产类、金属类、化工类、汽车类、设备类和电子类比较优势度、经济复杂度和产品邻近度等连续型变量外，还包括洲别、经济周期、发展程度和资源密集类型等虚拟二值变量。本文所用的创新空间和产品空间综合系数具有代表性和可信性，具体变量指标定义见表2。

表2 变量定义

相关变量描述性统计整理如表3所示，变量数据峰值普遍大于0，说明总体数据分布与正态分布相比较为陡峭，为尖顶峰。变量数据的偏度说明数据分布形态与正态分布的程度偏离不大。

表3 变量的描述性统计

进一步，检验自变量的Pearson相关系数。结果如表4显示，主要变量的相关系数为0.001，证明变量之间不存在明显的多重共线性问题，可以进行回归分析。

表4 变量的 Pearson系数

实证采用分位数回归方法，目的在于克服样本数据正态分布问题并区分在条件分布不同位置，创新空间与产品空间对经济增长的影响。Koenker 和 Bsasett(1978)最早提出分位数回归理论，其原理是将数据按被解释变量进行拆分成多个分为数点，研究不同分位点情况下解释变量对被解释变量的影响[24]。总体来看，分位数回归相比传统的OLS回归更便捷地分析自变量对因变量的影响趋势关系，排除正态性和异常值对回归结果的影响偏差。研究设计过程为，首先，设因变量Y的分布函数为：

F(y)=P(Y≤y)

(1)

则y的第τ分位数可定义为：

Q(τ)=inf{y:F(y)≥τ}

(2)

其中，0<τ<1代表在回归线或回归平面以下的数据占全体数据的百分比，分位函数的特点是，变量y的分布中存在比例为τ的部分小于分位数Q(τ)，而比例(1-τ)的部分大于分位数Q(τ)，y的整个分布被τ分为两部分，对于任意的0<τ<1，定义检验函数为：

(3)

u为反映概率密度函数的参数，而ρ、u表示被解释变量y的样本处于τ分位以下和以上时的概率密度函数关系，分位数回归模型为：

yi=xiβ(τi)+ε(τi)

(4)

在具体估计过程中，假定u=1，则对于τ分位数的样本分位数线性回归是求满足以下公式的解β(τ)，公式为：

(5)

其次，建立创新空间与产品空间对经济增长的分位数回归模型，其中：β0是常数项，β1和β2是相关系数，εi是随机误差项。NISI为创新空间综合系数，PSI为产品空间综合系数，公式如下所示：

GNIper=β0+β1NISI+β2PSI+εi

(6)

最后，建立OLS回归作为稳健性检验，考察创新空间、产品空间对经济增长的非直线关系和交互效应，稳健性检验模型如下：

GNIper=β0+β1NISI+β3NISI2+β3PSI+β4PSI2+β5NISI*PSI+εi

(7)

其中，分别考察了相关关系、非直线型结构的曲率和交互效应。

3 结果分析与稳健性检验

3.1 全样本分位数回归结果

分位数回归方法能够估计y在给定x下整个的条件分布，表5报告了全样本回归结果，本文选择了9个分位点，以便更为详尽地观测自变量对因变量的影响趋势。创新空间NISI对国民收入增长相关系数为正，并且全部分位点具有显著性。产品空间PSI对国民收入增长除0.4分位点外，均呈现负相关关系。

表5 全球分位数回归结果

通过图3发现，创新空间综合系数对经济增长作用显著为正，但是具有一定的“起点效应”，在0.1和0.2分位点上，正向促进作用较小。一旦跨过“起点”，在0.3分位点正向促进作用显著增加至0.139，并且至0.7分位点区间正向作用持续增加，达到效用最大化。在0.8和0.9分位点的下降趋势显示，创新空间与经济增长存在倒U型的曲线关系，一国的创新投入和经济产出存在最优经济性。

图3 全球NISI对GNIper分位数回归趋势

产品空间综合系数是由产品出口比较优势度，经济复杂度和产品邻近度通过熵值权重系数折算而成。通常，某一经济体出口比例与世界出口比例越趋近，则产品空间综合系数越低，产品空间综合系数越高，经济体出口的均衡性越差。图4显示了全球产品空间作用于经济增长的趋势关系，0.1至0.4的分位点系数均高于0.5-0.9区间，并且在0.4分位点达到正向效应最高。

图4 全球PSI对GNI分位数回归趋势

为了更详尽地考察创新空间和产品空间作用于经济增长的非直线型关系，本文运用分组分位数检验的方法，考察不同经济周期、不同发展程度和不同资源密集类型的经济体影响趋势关系，进一步考察经济体最优选择问题。

3.2 经济周期分组分位数回归结果

世界平均人均国民收入总体上呈现了平稳上升阶段和振荡差异阶段，为准确考察不同经济周期情况下创新空间、产品空间对经济增长影响的差异程度，将24个样本年限，分为1995-2006年和2007-2018年2个经济周期。分位数回归结果如表6所示，1995-2006年创新空间正向促进经济增长，具有显著性。产品空间在0.2、0.3、0.5和0.7，四个分位点具有正向促进作用，在分位点两端均为负相关关系。2007-2018年创新空间对经济增长具有正向促进作用，并有显著性。产品空间除0.1-0.3分位点作用不明显外，其他分位数回归系数为负相关关系。

表6 经济周期分组分位数回归检验

1995-2006年回归数据显示，创新空间经过起点效应的0.4分位点后，促进经济增长的作用明显加强，并在0.7分位点达到最高值。

图5 1995-2006经济周期NISI对GNI分位数回归趋势

图6 2007-2018经济周期NISI对GNI分位数回归趋势

2007-2018年数据回归结果对比前一经济周期而言，创新空间作用经济增长的相关关系总体减弱，但相关系数各个分位点显著为正，并且起点效应仍然出现在0.4分位点处，进一步检验了创新空间需要积累过程。0.5分位点处正向促进作用最大，至0.8处总体正向作用保持较高水平。但是，两个经济周期的数据均显示，部分特别发达的经济体创新空间促进经济的作用在放缓，这为发展中经济体实现经济增长赶超开启了机会窗口期。

1995-2006年经济周期回归结果显示，0.1-0.3分位点回归系数出现正向效应，并保持增长趋势，0.4-0.6分位点处出现振荡起落的现象，而0.7-0.9分位点则出现持续负效用的情况。说明在1995-2006年经济周期阶段，侧重依赖人力资源型或者自然资源型产品出口仍然可以促进经济增长，但是表现出不稳定性。

图7 1995-2006经济周期PSI对GNI分位数回归趋势

2007-2018年经济周期则显示出经济体应进一步均衡出口结构的迫切需要，从0.1-0.9分位点回归系数，出现持续增长的负效应。此前依赖人力资源型和自然资源型产品出口的经济体，必须要通过技术创新，向技术密集型产业转移，才能降低产品空间综合系数，实现经济的可持续增长。图8显示从0.6分位点开始，负效用幅度显著增加，说明经济体越是对某一类产品出口过重依赖，越增加陷入“收入陷阱”的风险。

图8 2007-2018经济周期PSI对GNI分位数回归趋势

3.3 发展程度分组分位数回归结果

发展中经济体和发达经济体在国民收入基础、政府效率、技术创新以及技术型产品优势度方面存在固有差异，在考察创新空间、产品空间作用于经济增长的关系时，有必要进行分组的分位数检验，探讨影响程度和作用趋势。如表7所示，创新空间方面，发展中经济体从0.1-0.8分位点处回归系数均显著为正。而发达经济体则在0.6-0.9分位点处均出现了不显著的相关关系。产品空间方面，发展中经济体并未表现出显著的负相关关系，而发达经济体则表现出除0.4分位点外的，一致性的负效应。

表7 发展程度分组分位数回归检验

如图9显示，发展中经济体创新空间作用于经济增长的相关系数显著为正，在0.1-0.6分位点处总体上表现平稳促进的作用，尽管在0.7分位点处出现短暂的正向程度降低，但是仍然在0.8分位点处出现0.012的正相关系数。

图9 发展中经济体NISI对GNI分位数回归趋势

发达经济体创新空间促进经济增长的相关系数尽管自0.1-0.9分位点出现持续下降的趋势，但是总体相关系数均为正值，在0.8和0.9两处分位点的回归系数尽管为负，但是并未表现出显著性。而且，发达经济体创新空间促进经济增长的相关系数在0.1-0.6分位点处均显著大于发展中经济体，说明发展中经济体仍然需要提高创新空间的投入水平，以实现促进经济增长的最优效应。

发展中经济体产品空间系数作用于经济增长除0.5和0.7两个分位点相关系数显著为负外，总体上保持了正向的促进作用，并在0.9分位点处达到最大值4.224，具有显著性。全球产品空间平均效应显示，0.1-0.4分位点的系数相对高于0.5-0.9分位点。说明，尽管发展中经济体短期内的人力和自然资源密集型产品出口优势度促进了经济增长，但是从长期来看，出口产品类别的均衡化、以及产业由人力、自然资源密集型向技术密集型转移更有利于经济的可持续增长。

图10 发达经济体NISI对GNI分位数回归趋势

图11 发展中经济体PSI对GNI分位数回归趋势

发达经济体的产品空间分位数回归趋势图与全球的平均趋势图大致相当，首先，相关系数除0.4分位点外均为负数；其次，均在0.4分位点处达到促进作用的最大值；最后，0.5-0.9回归系数均出现正U型结构，进一步说明了产品空间均衡效应和产业技术升级的重要性，如图12所示。

图12 发达经济体PSI对GNI分位数回归趋势

3.4 资源类型分组分位数回归结果

资源类型不同的经济体，在产品空间的初始位置以及产品的邻近程度会有很大的不同。按照资源类型对经济体进行分组分位数检验，可以更加准确地考察创新空间和产品空间作用与经济增长的程度和趋势关系。如表8所示，人力资源密集型、自然资源密集型和技术密集型经济体创新空间系数对经济增长的关系均为正向关系。产品空间方面，人力资源型、自然资源型和技术型经济体均具有负向相关关系。

表8 资源类型分组分位数回归检验

如图13所示，人力密集型经济体创新空间对经济增长作用显著为正，并在0.1-0.9分位点处连续性上升趋势，说明创新空间投入对于人力密集型经济体经济增长具有促进作用。且在0.4分位点后，促进幅度明显增强，0.9分位点处达到最大值，为3.58。

图13 人力密集型经济体NISI对GNI分位数回归趋势

自然资源密集型经济体相比人力型经济体而言，创新空间作用经济增长的程度大幅提高，分别从0.1分位点的0.01提高到0.107，和从0.9分位点的3.58提高到8.74.但是，创新空间的起点效应在0.6分位点处，相比人力型经济体的0.4分位点更大一些。说明自然资源型经济体进行创新空间要素投入具有最高的经济性。

图14 自然资源密集型经济体NISI对GNI分位数回归趋势

技术密集型经济体，创新空间与经济增长的关系为倒U型曲线关系，起点效应在0.3分位点处，0.4分位点与0.6分位点保持平稳增长，0.7-0.9分位点处出现下滑，但是总体上创新空间效应为正，并在0.6分位点处达到最大值0.14。

人力密集型经济体的产品空间在0.7-0.8两个分位点处效应为正，分别为24.12和6.33。其他分位点相关系数为负，且幅度变化不大。说明，人力密集型经济体在产品优势度方面，限于人工附加值较低的原因，出口产品类别转移并未给经济增长造成较大的影响。结合图13的创新空间趋势图分析，创新要素的投入是经济体经济增长的重要途径。

自然资源密集型经济体的产品空间与经济增长的关系呈正U型结构，左端的出口产品的均衡化和右端的特定产品出口比较优势对于经济增长具有正向作用。0.1-0.6分位点产品空间促进经济增长的作用持续下降，但是0.6-0.9分位点出现效应的提升，说明自然资源型经济体出口的资源类产品出口规模效应仍然可以促进国家经济增长。

图16 人力密集型经济体PSI对GNI分位数回归趋势

图17 自然资源密集型经济体PSI对GNI分位数回归趋势

技术密集型经济体产品空间均衡性促进经济增长，产品空间在0.1-0.2分位点处具有促进经济增长的相对优势，但在0.2-0.9的分位点处表现为波动性下降的特点，并在0.9分位点处达到负效用最大值，为-3765.25。

图18 技术密集型经济体PSI对GNI分位数回归趋势

3.5 OLS全样本回归稳健性检验

通过OLS全样本回归，进行稳健性检验，回归模型见如下公式：

GNIper=14926.46+0.571NISIit-0.0016NISI2it-2460.61PSIit+22.342PSI2it-0.335NISI*PSIit+εit

(12)

回归模型拟合度F=32.816，调整后决定系数R2=0.584，相应控制变量显著性结果如表9所示。创新空间与经济增长呈倒U型结构，相关系数为0.571，表明每增加一个单位的创新空间系数，国民收入增加0.571美元，曲率为-0.0016，曲线开口向下，顶点数值为创新空间最优经济点，数值为2881。产品空间与经济增长呈正U型曲线关系，相关系数-2460.61，表明产品空间系数每增加一个单位，人均国民收入减少2460.61美元，说明产品出口比例越均衡，人均国民收入增长越迅速。但是，曲线开口向上，曲率为22.342，跨过底部端点数值后，产品空间系数每增加一个单位，人均国民收入增长2460.61美元。创新空间与产品空间的交互效应为负的0.335，说明创新空间会显著促进经济增长，而且，产品空间系数出现下降时，创新空间促进经济增长的效应会额外增加0.335美元。

表9 OLS回归稳健性检验

4 结论

在探讨创新空间、产品空间对经济增长影响时，如果忽略了内生机制和外生给定的分组情况，可能很难识别促进经济增长的变量要素和作用机制。并且，容易陷入平均效应的认识偏差。而且，由于传统OLS回归无法观测相关系数变化趋势，样本数据正态分布和异常值也会产生影响，所以，本文采用分组分位数检验方法，对于创新空间系数、产品空间系数影响经济增长进行分类别地探讨最优经济性，并在稳健性检验中，利用多元二次项和交互效应构建模型，相关研究结果，为当前世界经济体应对疫情冲击下的经济持续增长提供了理论借鉴和实践指导。

从世界范围看，创新空间对经济增长形成正向促进作用，并呈现倒U型结构，“起点效应”出现在0.2分位点处，“转移效应”出现在0.7分位点处。产品空间对经济增长负相关关系，表明产品出口结构越均衡，国民收入增长越稳定，表现为0.1-0.4分位点回归系数明显高于0.5-0.9分位点处，说明过度依赖人力和自然资源类型的经济体需要尽快向半导体等技术密集型产业转移。

经济周期分组来看，2007-2018年阶段，创新空间仍然正向促进经济增长，但是幅度相比前一经济周期明显降低，而且这一阶段的产品空间系数与经济增长的关系为持续增加的正效应，进一步表明当前阶段出口产品类别的均衡化是影响经济增长的重要因素。

从经济体发展程度上看，发展中经济体创新空间促进经济增长的作用在0.1-0.6分位点处创新增强，相比发达经济体的0.1-0.9分位点处持续减弱的趋势，发展中经济体存在“弯道超车”的机会窗口。

从资源密集类型上看，自然资源密集型经济体的创新投入促进经济增长的作用最大，相应的政府部门应当有意识提高创新要素投入，发挥政府引导经济增长的作用。产品空间方面尽管人力密集型和自然资源类型的经济体，在短期内仍然存在部分产品空间系数促进经济增长的作用，但是从长期来看，尽早布局半导体等技术密集型产业，遵循产品邻近和产品向中心化的发展演进是提升经济的关键。

基于以上结论，经济体在经济治理手段和路径需要结合自身特点，分主次、分方向的实施，寻找最优的国家经济治理路径依赖机制。当然，研究也存在一定的局限性，虽然本文建立了创新空间、产品空间对国家经济增长影响的模型，利用分位数回归方法计量了变量作用于国家经济增长的程度和趋势关系，通过回归进行模型稳健性检验，考察了非直线型关系和变量交互效应。但是，未来可以引入服务产品作为产品空间的指标，进一步考察对经济增长的影响。