经济一体化与中国省际创新差距收敛

胡浩然 宋颜群

一 引言与文献述评

改革开放40多年来，中国经济年均增速达到9.06%，实现了经济增长的“效率”。但是区域经济发展不平衡不充分问题凸显，对社会稳定、人民福利和国家治理带来了潜在隐患(Wilkinson和Pickett，2009)［1］，成为中国当前亟需解决的突出问题之一(Lee et al.，2012)［2］。为了促进经济增长的“公平”，新时期中国提出努力建设一体化要素市场、促进城市群整合等国内经济一体化战略。党的十九大报告也指出，必须切实贯彻创新、协调、绿色、开放和共享“五大”发展理念，这其中一个重要方面是促进地区间经济的协调发展和一体化。

那么，近20年来中国地区间的经济一体化程度呈现怎样的变化？统计数据显示，各省(包括省、直辖市和自治区，下文同)之间的经济一体化程度基本上呈现出波动上升趋势，说明经济高速增长的同时，中国整体的经济一体化程度在加深。很自然的疑问是，在经济一体化进程中，中国的经济发展是否实现了“公平”，即是否减小了地区间的经济差距？从目前文献来看，少有研究给出直接的答案。2018年，习近平总书记指出“科学技术是第一生产力，创新是引领发展的第一动力”，已有研究也表明创新是企业发展的动力源泉，而技术和创新差距是影响国家或地区之间经济差距的重要因素(Grossman和Helpman，1991)［3］。Abramovitz(1986)［4］认为，缩小创新差距可以促进落后国家的经济发展水平向发达国家收敛。白俊红和王林东(2016)［5］认为，减小创新差距可以促进中国区域间经济的收敛。因此，以地区间创新差距作为经济差距的代理变量具有较强的代表性(1)衡量地区间经济差距的指标包括工资水平差距、人均GDP差距和劳动生产率差距等方面，鉴于万众创新是“双创”战略的重要内容，因而选取现有文献较少研究的创新差距作为研究视角。。

与“经济一体化”具有相反经济含义的是“经济壁垒”“地方保护主义”等市场分割概念。中国地区间市场分割产生的根源是，市场化改革后地方政府具有更多的自主权发展本地经济，特别是1994年分税制改革后，地方政府经济发展自主权和竞争程度明显增强(刘小勇和李真，2008)［6］。Young(2000)［7］认为，随着要素市场放开，地方政府都试图发展高利润产业，导致地区间相同产业竞争加剧，彼此竞争威胁到地区产业的盈利能力，从而导致地方政府实施地区间的经济壁垒。综合可知，市场分割增大了地区间的贸易成本和要素流动成本，阻碍了劳动力、资本、技术或创新成果的充分流动(Poncet，2003［8］；陆铭，2017［9］)，进而降低了地区间经贸交流程度和资源配置效率。因此，打破市场分割和促进地区间经济一体化对于中国经济结构转型和区域协调发展具有重要意义。

陆铭和陈钊(2009)［10］、陆铭(2017)［9］认为，市场分割和经济增长之间呈现倒“U”型关系，市场分割带来的经济效应更多是区域间贸易的转移，尽管短期内有利于本地经济增长，但由于要素不能充分流动将不利于经济的长期增长。张杰等(2010)［11］发现，市场分割虽然激励了本土企业的出口，但市场分割程度越高的地区，企业的生产效率一般越低，而且造成了创新能力较低的本土企业才倾向于出口。由此可见，市场分割可能对本地经济增长有积极作用，但是一般有时间和条件限制，更多研究认为市场分割并不利于经济的持续发展。罗伟和吕越(2015)［12］研究发现，金融市场进入壁垒所导致的民间和正规金融市场的利率分割对所有企业出口均有阻碍作用。刘毓芸等(2017)［13］研究发现，相邻县级地区汉语方言差异造成的市场分割降低了地区之间的资源配置效率。其他研究也得出了类似的结论，例如：市场分割降低了企业出口国内附加值率(吕越等，2018)［14］，抑制了外资的技术扩散效应(赵奇伟，2009)［15］，甚至限制了国有企业在异地设立子公司(曹春方等，2015)［16］等。

那么，市场分割或者经济一体化对地区创新水平有怎样的影响？梳理文献发现，与此直接相关的研究相对较少(杨英和林典如，2014［17］；李嘉楠等，2019［18］)。数据显示(结合下文图1)，各省的市场分割与创新水平之间存在明显的负相关关系。罗小芳(2019)［19］认为各地政府在科技研发的补贴政策、购买政策、技术标准和市场准入等方面设置了或明或暗的壁垒，并且发现市场分割对技术创新活动存在负向影响，地方保护主义和市场分割并不利于技术创新。张杰和周晓艳(2011)［20］研究发现，中国地区间的市场分割行为限制了“市场需求引致创新”功能的发挥，进而造成本土企业自主创新动力缺失，最终抑制了研发创新活动。这些研究结论支撑了图1数据分析的结果，下文实证部分也反向验证了经济一体化可以提高各省整体的创新水平。但已有研究停留在单向维度，无法准确判断经济一体化是否可以减小地区间创新差距。从数据结果来看(结合下文图2)，经济一体化与各省创新差距之间存在着基本相反的变化趋势，说明经济一体化可能是促进各省创新差距收敛的一个重要内在影响因素，这也是需要重点验证的问题。

图1 市场分割程度与创新水平的年度变化趋势图

图2 经济一体化程度与创新差距的年度变化趋势图

已有研究表明，经济一体化有利于地区间市场整合，进而促进要素交流、技术或创新成果溢出。一方面，出于地方保护主义的市场分割会限制本地优质资源向外地溢出，其中包括了受当地政府扶持的产业的关键技术或创新成果等，从而抑制地区间技术或创新成果的共享，最终不利于提高创新水平以及降低地区间创新差距，而经济一体化可以起到相反的作用。另一方面，市场分割限制了劳动力、资本等经济要素在地区间的流动，从而不利于地区间资源的优化配置。而一国经济能够长期增长的内源原因在于技术进步，技术进步内生于劳动力、资本等要素的配置过程(Romer，1986［21］；Lucas，1988［22］)。内生增长理论(The Theory of Endogenous Growth)认为，技术进步包含在劳动投入过程中教育、职业培训、学习等方式所形成的人力资本，以及资本积累过程中的研发创新活动。因此，地区间劳动力、资本等传统要素的再配置过程，也是技术扩散和溢出的过程，对其有正向促进作用的正是地区间经济一体化。从而可以推断，经济一体化将有利于促进地区间创新差距的收敛。

本文使用1998—2016年中国省级面板数据，运用固定效应模型验证了经济一体化可以减小省际创新差距。从单向维度来看，经济一体化有利于提高地区整体的创新水平。边际贡献主要有两点：(1)数据显示，省际经济一体化与创新差距具有反向变化趋势。本文首次从创新差距的角度验证了经济一体化可以降低地区间经济差距，相关结论为中国进一步推动地区间经济一体化提供了积极的证据。(2)现有研究一般从单向维度展开，但是地区间经济一体化和发展差异是双向维度的概念，因而本文将数据结构进一步拓展到双向维度，从省份A与省份B双向维度构造经济一体化和创新差距指标，将省份组合(A、B)作为研究的基本单元，经济一体化对省份组合的综合作用实际上反映了对全部地区的平均作用。后文内容结构安排为：第二部分是典型事实，第三部分是研究设计，第四部分是实证检验，最后是结论与启示。

二 典型事实

(一)核心指标的构建

本文被解释变量为各省之间的创新差距(patentg)。现有研究一般从投入端的研发支出和产出端的创新成果两方面来衡量创新。但各省研发支出数据在2011年之前缺失较为严重，因而考虑从产出端构造创新指标，参照Aghion et al.(2005)［23］、王永进和冯笑(2018)［24］的方法，用各省当年申请专利项数的对数来衡量创新水平(lnpatent)(2)专利包括发明、实用新型和外观设计3种类型，用3种类型专利项数的总和来衡量创新水平。此外，专利分为申请和获得两类，由于投入转化为产出具有不确定性，因而专利申请可以体现当年地区的研发投入和创新行为(Aghion et al.，2005)［23］。。并且，借鉴Hsieh和Klenow(2009)［25］的方法，使用两个省专利申请项数差的绝对值来衡量创新差距(patentg)。具体如式(1)所示，其中A、B代表不同的省级地区。

patentgAB=|lnpatentA-lnpatentB|

(1)

核心解释变量为各省之间的经济一体化程度(integ)，其经济学含义与各省之间的市场分割程度相反，地区间经济一体化程度越高，则市场分割程度越低。借鉴盛斌和毛其淋(2011)［26］的方法构建经济一体化指标，首先测算各省的市场分割程度。测算市场分割程度的方法主要包括：贸易流量法(Naughton，2003)［27］、经济周期法(Xu，2002)［28］、生产法(Young，2000)［7］和价格法(Parsley和Wei，2001)［29］。相较于其他方法，价格法能更直接地反映地区间的市场分割程度，也是目前使用较多的方法，因而本文使用价格法，基于1998—2016年省级地区的价格数据来测算市场分割程度(seg)。数据主要来源于《中国统计年鉴》，选取10种在统计年鉴中连续存在的商品，包括：中西药品、家用电器、金银珠宝、燃料、书报杂志、纺织品、服装鞋帽、日用品、食品、饮料烟酒。由于原始数据中商品价格都是环比指数，借鉴盛斌和毛其淋(2011)［26］的方法，采用价格比对数的一阶差分形式来度量价格，具体如式(2)所示。其中，A、B、t分别代表省份和年份，P为环比指数，k为商品。

(2)

为了避免因两个省份的置放顺序不同而影响到相对价格方差的计算，对相对价格取绝对值处理。

(3)

(4)

(5)

本文样本共有29个省级地区，由于价格数据缺失严重，不包括西藏和海南。由于非相邻省份组合之间的市场分割程度已经超出地理区位差异、地方保护主义、经济壁垒等传统因素造成的市场分割范围。例如，广东和山东橘子的价格可能存在较大差异，其中既包含了传统因素造成地区之间市场分割的影响，也包含了橘子生产地和销售地地理距离差异造成的运输成本差异的影响。除此之外，橘子原产地不同进而造成供给不同，广东是橘子生产地，而山东不是，橘子价格差异甚至品质差异有其合理因素，并非完全因为市场分割。因此，对于省份组合的选择，不同于有些研究中计算所有省之间的市场分割程度(盛斌和毛其淋，2011)［26］，本文主要借鉴陆铭和陈钊(2009)［10］、刘毓芸等(2017)［13］的方法，仅保留地理位置相邻的省份组合，最终共有64对省份组合关系。

(二)相关事实描述

通过上述方法求出市场分割程度(seg)、创新水平(lnpatent)、经济一体化程度(integ)、创新差距(patentg)和相应的年度平均值，并且绘制出各变量的变化趋势图，如图1和图2所示。

图1表明，2000年以来中国各省之间的市场分割程度整体上处于下降趋势，但在2007—2009年国际金融危机期间有所提升，之后处于下降趋势，测算结果与现有研究较为一致(吕越等，2018)［14］。各省创新水平自1998年以来处于上升趋势，这可能与改革开放以来中国经济的持续增长有关。图2表明，各省之间的创新差距由较小逐渐增大，在2010年左右达到最大，之后下降。可以推断，在经济发展初期，受到改革开放等政策支持的沿海地区率先发展起来，形成与内陆省份的经济发展水平差距，但是随着落后地区学习沿海地区的发展经验和模式，逐步追赶进而减小了经济发展(包括创新水平)的差距，各省之间的经济一体化程度整体呈现上升趋势，细看呈现出先轻微降低后上升的变化趋势，与创新差距的变化趋势大致呈现出负相关关系。

从数据上看，市场分割程度与创新水平呈相反的变化趋势，下文实证部分也证实经济一体化程度越高，地区的创新水平越高。更重要的是，各省之间的经济一体化与创新差距大致呈现反向关系，宏观数据层面表明，经济一体化或许是促进省际创新差距收敛的原因之一。

三 研究设计

(一)计量模型设定

本文核心解释变量为省份组合的经济一体化程度(integ)，被解释变量为创新差距指标(patentg)，在回归方程中加入了双省份的控制变量。为了排除地区层面和时间层面潜在不变因素的干扰，回归方程控制了省份A、省份B和年份层面的固定效应，为了排除样本个体相关而造成异方差的潜在影响，在省份A-省份B双向维度层面加聚类处理，固定效应计量模型如式(6)所示：

(6)

其中，A和B分别代表两个省级地区，t代表年份，ε代表残差项，α表示固定效应，X、Y分别代表省份A、B层面的控制变量，C为省份A、B双向维度层面的控制变量。β的符号和显著性是本文关注的重点，如果β<0且通过了显著性检验，说明经济一体化可以减小地区间的创新差距。数据来源于国家统计局网站，样本期间为1998—2016年。

核心解释变量和被解释变量的设定方式都在省份A-省份B的双向维度层面，因而数据结构属于双向维度。对于省份组合(A、B)的定义，为了避免重复，数据中仅保留一组省份组合。例如，省份A对省份B可以看作一对省份组合，那么将不会再出现省份B对省份A的组合。

(二)控制变量

为了控制各省经济、人口等规模因素的影响，引入各省的人口规模(lnscale，用各省常住人口总数的对数来衡量)和各省的经济发展水平(lnpgdp，用各省人均不变GDP的对数来衡量，GDP用各省以1998年为基期的GDP平减指数进行折算)。由于科技和创新的发展离不开教育投入，因而设置教育程度(edubili)变量，用各省教职工总数与人口总数的比值来衡量。

内生增长理论认为，技术进步和创新来源于劳动投入过程中教育、职业培训等形成的人力资本，以及资本积累过程中的研发活动(Romer，1986)［21］。由于各省的劳动力、资本等要素禀赋存在差异，故使用各省不变人均资本量(lnpk)的对数来衡量，其中资本用各省的固定资产投资额表示，并使用以1998年为基期的固定资产价格指数进行平减。除此之外，劳动力资源在区域间配置和投入与各地区交通状况密切相关，越是经济发达地区的客运流量越大。因此，设置客运交通(kybi)变量，用各省公路、铁路、水路的客运总人次除以地区人口总数来衡量。

从外部来看，市场越是开放的地区，经济发展水平相对越高，本地创新水平可能也更高。因此，设置经济开放程度(open)变量，用进出口总额除以本地GDP来衡量。此外，本地市场化程度(market)不仅与对外开放程度有关，还与本地的政府行为、法律制度、产品和要素市场等综合因素有关，借鉴已有研究，使用王小鲁等(2017)［30］的市场化指数来衡量。

上述变量设定方式为单向维度，需要在回归方程中加入双省份(A、B)的控制变量。此外，考虑到省份间双向维度的关系，控制各省之间地理距离(lnpdist)的影响，使用实际地理距离的对数来衡量。参考Martincus和Molinari(2007)［31］的方法，实际地理距离按照经纬度数据测算各省几何中心之间的距离，数据由Googe Earth软件读取。设置区域虚拟变量，将处于相同区域的省份组合设置为1，其他设置为0(4)区域具体指东部、中部和西部地区，区域划分标准参照国家统计局行政区划标准，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；西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。。

表1 主要经济变量的描述性统计

四 实证检验

本部分主要使用面板数据固定效应模型检验经济一体化是否可以降低地区间创新差距。基本思路为：首先，在不加入控制变量的情况下，通过不断增加固定效应的控制条件和加入聚类调整，得出基本结论；其次，通过不断加入控制变量、更换固定效应、聚类标准、控制变量、解释变量和被解释变量等方法，验证结论的稳健性；最后，考虑潜在内生性的影响和进行相关异质性检验。

(一)基准回归结果

本文主要控制省份A、省份B和年份层面的固定效应，并且在省份A-省份B维度进行聚类调整(5)其中，省份固定效应可以控制地理特征、文化等不随地理位置变化的潜在因素的影响，年份固定效应可以控制不随时间变化的潜在因素的影响，聚类调整可以控制样本间可能存在相关的影响。。表2列(1)为随机效应模型，列(2)控制了省份A层面的固定效应，列(3)在列(2)的基础上加入了省份B层面的固定效应，列(4)进一步控制了年份固定效应，列(5)则进一步加入了省份A-省份B维度的聚类标准误。结果显示，经济一体化程度(integ)的系数为负，且逐步变得显著，这说明经济一体化有利于减小地区间的创新差距。

表2 基准回归结果

对于解释变量integ系数的解释：一方面，经济一体化有利于弱化地方保护主义的限制，促进地区间先进技术、创新成果以及管理经验的扩散，在学习效应和追赶效应的作用下，最终有利于地区整体创新水平的提升和地区间创新差距的收敛。另一方面，经济一体化可以降低地区间贸易成本和要素流动成本(Young，2000)［7］，进而有利于劳动力、资本等传统要素流动和资源优化配置。根据内生增长理论，技术进步来源于劳动力教育、培训所形成的人力资本，以及资本投入过程中产生的研发活动(Lucas，1988)［22］。因此，要素优化配置的过程也是技术进步和溢出的过程，最终将有利于减小地区间创新差距。

(二)稳健性检验

1.加入控制变量

在表2列(5)的控制条件基础上逐步加入省份A和省份B层面的控制变量，可以控制其他潜在因素的影响，验证基本结论的稳健性。回归结果如表3所示，控制变量的系数方向基本上不变，且与已有研究和理论一致，说明控制变量是有效的。integ的系数显著为负，与前文基准回归结果一致。

表3 稳健性检验：逐步加入控制变量

2.更换固定效应

通过控制固定效应、进行聚类调整和加入控制变量可以看到基本结论的稳健性，但依然需要在表3列(6)的基础上做进一步的稳健性检验，回归结果如表4所示。表4列(1)更换了地区层面的固定效应，考虑到地区间可能存在潜在不变因素的干扰，因而将省份A和省份B层面的固定效应更换为省份A-省份B维度的联合固定效应，可以看出integ的系数显著为负，系数方向和显著性并没有发生变化，说明本文结论通过了稳健性检验。

表4 稳健性检验

3.调整聚类标准

前文在省份A-省份B维度对回归系数的标准误进行聚类调整。进一步更换为在省份A或者省份B单向维度的地区层面进行聚类调整。回归结果如表4列(2)和列(3)所示，integ的系数显著为负，与基本结论一致。

4.更换控制变量构造方法

核心解释变量和被解释变量为双向维度，回归方程尽管控制了双省份的特征变量，但是属于单向维度。借鉴前文创新差距指标(patentg)的构造方法，将单向维度的人口规模(lnscale)、经济发展水平(lnpgdp)、人均资本量(lnpk)、教育程度(edubili)、客运交通(kybi)、经济开放程度(open)和市场化指数(market)构造成双向维度的地区层面控制变量。例如，人口规模差距(scaleg)用省份A和省份B人口规模差的绝对值来表示，scalegAB=|lnscaleA-lnscaleB|，其他变量构造方法相同。回归结果如表4列(4)所示，integ的系数显著为负，与基本结论一致，通过了稳健性检验。

5.替换解释变量

由于市场分割与经济一体化的经济学含义是反向关系，因而使用市场分割程度指标(seg)反向替代经济一体化程度指标(integ)。回归结果如表4列(5)所示，seg的系数显著为正，与前文基本回归结果相反，通过了稳健性检验。

6.替换被解释变量

前文使用各省的专利申请项数作为创新的代理变量，属于产出端的衡量方法，进一步从投入端构造创新指标，使用各省研发资金投入(rd)与地区生产总值(GDP)的比值来衡量单向维度的创新(rdbi)，并构造双向维度的创新差距指标(rdbig)，rdbigAB=|rdbiA-rdbiB|。回归结果如表4列(6)所示，integ的系数显著为负，与基本结论一致。但需要注意的是，由于数据缺失，研发资金投入(rd)数据仅有2004年、2008—2009年、2011—2016年，因而不适合作为核心指标使用。

创新是经济增长的核心动力，缩小地区间创新差距是中国实现区域经济一体化的重要途径(白俊红和王林东，2016)［5］。可以推断，随着地区间创新差距缩小，地区间经济发展水平差距也将缩小。因此，本文进一步检验经济一体化对地区间经济发展水平差距的影响。具体地，用不变人均GDP差距pgdpgAB=|lnpgdpA-lnpgdpB|衡量地区间经济发展水平差距，由于不变人均GDP与前文中的控制变量经济发展水平(lnpgdp)指标属于同类，为了避免变量相关，方程中不再加入经济发展水平(lnpgdp)指标。回归结果如表4列(7)所示，integ的系数依然显著为负，与基本结论一致。

7.控制非线性关系

考虑到解释变量(integ)与被解释变量(patentg)之间可能并不是简单的线性关系，而是存在着非线性关系。本文进一步在回归方程中加入经济一体化指标的平方项(integ2)，进而控制潜在的非线性关系。回归结果如表4列(8)所示，integ的系数显著为负，与基准回归结果一致。同时，integ2的系数没有通过显著性检验，说明解释变量和被解释变量之间并不存在非线性关系。

(三)内生性检验

尽管上文通过了多重稳健性检验，可以保证基本结论的稳健性和客观性，但是依然需要考虑潜在内生性的影响。遗漏变量、核心解释变量与随机误差项相关以及反向因果关系都可能导致内生性问题。上文回归方程通过严格控制固定效应、聚类调整和加入控制变量，基本上可以排除遗漏变量的影响。那么，是否解释变量与被解释变量存在反向因果关系的可能？变量相关的基本逻辑为：经济一体化可以减小地区间的创新差距，通过技术创新溢出效应带动地区间经济协调发展，但是地区间经济协调发展也可能进一步促进经济一体化。

有研究认为，核心解释变量的滞后项可以减弱内生性(郭家堂和骆品亮，2016)［32］，主要因为被解释变量可能对当期解释变量产生反向关系，但是对解释变量滞后项的影响相对较弱。即经济一体化可以减小创新差距，创新差距也可能进一步影响当期和以后的经济一体化，但是创新差距对地区间过去的经济一体化的影响微乎其微。因此，使用integ的滞后一期替代integ进行检验，表(5)列(1)显示，integ滞后一期的系数显著为负，与基本结论一致。

进一步使用两阶段最小二乘法(2SLS)进行内生性检验，工具变量(IV)为integ的滞后一期，回归结果见表5列(2)和列(3)。第一阶段回归结果显示，integ滞后一期的系数显著为正，说明工具变量与解释变量具有显著的正相关关系；第二阶段回归结果显示，integ的系数显著为负，与基本结论一致。此外，弱工具变量检验的Wald F值为2651.36，远大于临界值10，说明integ滞后一期并不是弱工具变量。

表5 内生性检验

(四)微观基础和相关异质性检验

1.单向维度检验

前文数据分析发现，经济一体化与地区创新水平之间具有相对一致的正相关关系，Spearman相关系数为0.34。因此，可以推断，经济一体化减小地区间创新差距的基础应该是提高地区整体创新水平，进而通过技术创新溢出效应减小省际创新差距。

表6 微观基础和指标分解

2.专利异质性

前文主要使用专利数据来衡量创新，但是专利包括了发明专利、实用新型专利和外观设计专利，那么经济一体化对用不同类型专利衡量的创新差距的影响是否存在差异？按照不同类型专利的数据分别构造创新差距指标，构造方法与前文相同。分别用patentgi、patentgp、patentgd表示使用发明专利、实用新型专利、外观设计专利数据构造的创新差距指标。将4种创新差距指标的年度变化趋势绘制如图3所示，可以看出创新差距及其分解指标的平均数值尽管存在差异，但是变化趋势基本一致。说明分解指标能够反映总体创新差距的变化，也可以作为创新差距的替代指标。回归结果如表6列(3)—列(5)所示，integ的系数显著为负，与基本结论一致。此外，列(3)、 列(4)的发明专利和实用新型专利组估计系数的绝对值要小于列(5)，原因可能在于，不同类型专利背后技术创新成果溢出效应程度不同。说明相对于发明专利和实用新型专利，外观设计专利更容易被邻近地区模仿和吸收，因而带来的技术溢出效应更强，对创新差距的影响也更显著。

图3 创新差距及其分解指标的年度变化趋势图

3.区域异质性

如前文表3所示，区域虚拟变量的系数显著为负，表明处于相同区域的各省之间的创新差距更小。从经济现实来看，处于相同区域的各省之间的经济发展水平相差不大，这与我国沿海地区开放时间较早、开放程度较高以及其他区域呈阶梯式开放和发展等因素密切相关。处于临界位置的各省之间，尽管区位较为相似，但是经济发展水平存在较大差异，例如北京与河北、山东与河南、江苏与安徽、四川与西藏等。因此，本文将研究样本分为处于相同区域的省份组合样本和处于不同区域的省份组合样本，然后重新进行检验。

回归结果如表7列(1)和列(2)所示，integ的系数为负，但仅在相同区域样本通过了显著性检验，且列(1)系数的绝对值比列(2)更大。可能的原因在于，处于相同区域的省份组合的初始经济发展水平差距一般较小，经济一体化程度也高，故表现为显著的负相关关系。但是，处于不同区域的省份组合一般初始经济发展水平差距较大，经济一体化程度也较低。因此，不同区域的各省之间更应当加强经贸交流与合作。

那么，处于相同区域的省份组合，由于东部、中部和西部地区经济基础与资源禀赋的差异，经济一体化对创新差距的影响是否存在差异？在回归方程中引入区域虚拟变量，具体设置东部地区虚拟变量(east)，将东部地区省份设置为1，其他设置为0，中部地区虚拟变量(mid)用类似方法设置。分别将east、mid乘以integ，并放入回归方程中，将西部地区作为对照组，具体如式(7)所示：

(7)

回归结果如表7列(3)所示，integ×east与integ×mid的系数为负，但是仅integ×east通过了显著性检验，并且系数的绝对值更大。这说明即使处于相同区域，东部地区省份组合样本中经济一体化减小创新差距的作用更大，中部和西部之间并没有显著差异。原因可能在于，东部地区经济发展水平更高，经济一体化的进程也相对更早、更快。例如，长江三角洲附近上海、江苏和浙江之间的经济协调发展程度较高，并且区域合作相对更早。因此，需要引导中西部地区加强经济合作和协调发展，注重留住并用好人才、资本等要素，避免经济要素过度地“孔雀东南飞”。

五 结论与启示

经济一体化是促进区域协调发展和减小地区间经济差距的重要手段，而创新差距是造成地区间经济差距的核心因素。本文使用1998—2016年中国省级层面数据，实证检验各省之间双向维度的经济一体化对创新差距收敛的影响。结果显示：(1)经济一体化可以减小各省之间的创新差距，并且通过了多重稳健性检验。从宏观数据层面看，经济一体化与创新差距之间呈现相反的变化趋势。(2)从单向维度来看，经济一体化有利于提高整体创新水平，说明经济一体化促进创新差距收敛具有比较完美的基础，经济一体化不但实现了创新发展的“效率”，更重要的是实现了创新差距收敛的“公平”。(3)从异质性检验结果来看，经济一体化对发明、实用新型和外观设计专利省际创新差距都有减小作用，对外观设计专利创新差距的影响更大；处于相同区域的省份组合经济一体化促进创新差距收敛的作用更大，并且这种作用在东部地区更为显著。

由此得到的启示为：(1)本文研究结论基本上肯定了中国区域经济一体化有利于在实现创新水平提升的同时，实现地区间创新差距的收敛，即同时实现了“效率”和“公平”。面对地区间发展不平衡不充分的经济现实，中央政府和地方政府积极推进区域经济一体化具有重要意义。应当积极引导地方政府促进地区间要素、技术和创新成果的交流，进而逐步打破地区间市场分割对经济发展的负向影响，通过区域经济一体化缩减地区间的发展差距。(2)异质性检验中发现，省际经济一体化在相同区域和东部地区的作用相对更为明显，但是也反向提醒了跨区域以及中西部地区的经济协调发展状况可能并不理想。尽管中西部地区经济起步较晚且发展水平较低，进而造成区域间经济发展水平存在差异，但是依然可以通过学习效应和追赶效应减小彼此之间的经济差距和创新差距。中西部地方政府可积极学习东部先进经验，摒弃地方保护主义思维，吸收东部地区前沿技术和创新成果。(3)地区间市场分割或者经济一体化的影响因素包括了区位、地理距离、要素的比较优势、地方保护主义、产业政策等国内经济大环境中的各个层面。因此，应积极从地方产业政策、交通基础设施建设、互联网信息高速公路建设等方面寻求促进区域经济一体化的路径，从而缩小地区间创新差距。