市场获得与制造业区位

  本文关键词：交通基础设施、市场获得与制造业区位——来自中国的经验数据，由笔耕文化传播整理发布。

南开经济研究；NANKAIECONOMICSTUDIES201；交通基础设施、市场获得与制造业区位——来自中国的；摘要：本研究通过构建制造业区位选择分布模型，引入；标——市场获得，并实证测算了我国省份层面的多层次；区域分布在近20年内并没有收敛趋势；通过拟合企业；2007期间样本实证考察了我国制造业企业区位发展；场获得从不同层面构成了企业区位差异选择的动因，

南 开 经 济 研 究

NANKAI ECONOMIC STUDIES2010年 第4期 No.4 2010

交通基础设施、市场获得与制造业区位 ——来自中国的经验数据 刘钜强 赵永亮?

摘 要：本研究通过构建制造业区位选择分布模型，，引入新经济地理理论新型指

标——市场获得，并实证测算了我国省份层面的多层次市场空间；我国阶梯型市场获得的

区域分布在近20年内并没有收敛趋势；通过拟合企业区位投资的泊松分布，利用1995—

2007期间样本实证考察了我国制造业企业区位发展的影响因素，发现中间品和最终品市

场获得从不同层面构成了企业区位差异选择的动因，中间品市场获得对西部地区的重要

性更大，在东部企业投资更注重最终品市场获得；交通基础设施通过克服自然壁垒对制造

业企业发展作用显著，其边际贡献率在东西部也存在差异，因而交通基础投资应在科学决

策和区域协调下注重结构合理。

关键词：中间品市场获得；最终品市场获得；交通基础设施

一、引 言

我国经济快速发展的进程中，交通基础设施的贡献斐然；尤其在改革开放政策诱导下，交通基础设施投资极大地促进了产业集聚，并对我国沿海经济带的产生起到显著作用。对于区位理论来说，交通基础设施的作用研究可追溯于古典Weberian模型，该区位模式很早就考虑交通和要素成本(Weber，1929)。其后，Losch(1959)强调市场规模的重要性；更多的新经济地理文献再次强调规模经济和垄断竞争下交通成本对制造业区位的重要性(Krugman，1991)。交通基础设施改善等同于市场一体化整合的效果，可以改变经济集聚力(市场规模和集聚经济)和离散力(要素成本和竞争)的相对平衡，影响经济活动的空间分布。良好的交通连接使得本来经济活动低密度区将更加具有吸引力，促使已有或潜在企业获得与中心区域交往联系的更多机会。同时，在给定空间距离情形下，外围低密度经济区可以更便捷地向中心区供给产品，于是集聚区域的竞争加剧；这也意味着中心区可以从更低成本和扩大的需求联系中获得收益。当企业自由进退区域市场时，基础设施投资产生的总社会收益在外围区和中心区之间的分配比重? 刘钜强，中山大学岭南学院(邮编：510275)，E-mail：13822223336@139.com；赵永亮(通讯作者)，暨南大学经济学院(邮编：510632)，E-mail：ericjue@sohu.com。作者感谢国家社科基金重大项目(项目批准号：08&ZD030)、教育部人文社会科学项目(项目批准号：09YJC90120)以及广东省哲学社会科学“十一五”规划2010年度规划项目(项目批准号：09E-25) 的资助，文责自负。

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刘钜强、赵永亮：交通基础设施、市场获得与制造业区位——来自中国的经验数据

并不明确(Venables，1996；Paga，1999)。

二、文献回归

经验研究对于交通基础设施的经济影响并没有一般性结论。绝大多综述性研究认为基础设施投资和经济增长具有正相关关系(Aschauer，1989；Masetal.，1996)。Holtz—Eakin(1994)则认为诸多研究得出的正相关结论并不可靠，因为基础设施投资存在内生性。Haughwout(1998)以此批评运用一般生产函数的方法，认为C—D函数等理论模式忽视了基础设施对于个体企业的影响。随着空间经济活动的可流动，当地市场的地理空间优劣程度也被资本化，进而被计算进当地企业成本中，影响其生产率。Mikelbank 和Jackson(2000)强调了地理空间的经济影响差异性，由于网络特征，交通基础设施可以导致相似区域存在正(或负)溢出效应。这意味着新的交通基础设施投资将影响网络效应的区位变化，相似或相邻区域并非获得同等的正外部收益；因为一个地区的新交通设施改善可以吸引外部资本和企业进驻，而减少周边区域的吸引力。类似的研究，如Chandra andThompson(2000)在分析美国非中心地区州际高速路的经济影响时发现，新增公路设施提升了州际高速路的建设投资方(修建城镇)收益而减少了相邻城镇的收益。Masetal.(1996)在研究西班牙市区情形时也获得了正溢出效应的经验证据；Voith(1993)和Haughwout(1997)通过实证研究发现，中心城市向外的新增交通设施可以提升周边郊区房地产价值。Haughwout(1999)研究美国乡镇就业增长时发现，美国在州层面的交通基础设施投资影响各州内部的就业区位分布，并且导致经济活动趋于地区差距化。Holtz-Eakin和Schwartz(1995)则认为，尽管交通基础设施在乡镇和中心城市的投资存在明显的收益再分配效应，但是没有发现交通投资对相邻州的生产率产生显著性影响，这意味着重要的公路设施投资只影响区域内而非外部区域，因而更加详细的交通投资区位分析必须要考虑新增设施对不同距离情形的经济影响。

基础设施在区域制造业发展方面的研究。Eberts(1986)利用1953—1991年美国38个大都市区的资料，考察了公共资本存量对区域制造业生产的影响。他发现，美国各地区交通基础设施等公共投资对制造业产出的影响具有很大的差异性，在南部大都市区的公共投资要比北部更为有效。同时，Eberts(1990a)还研究了1965—1977年美国地方交通基础设施等公共资本存量与区域制造业产出、投入及生产率之间的关系。其结果表明，尽管公共资本存量对区域生产率的影响有限，但公共基础设施是解释投入增长率差异的主要原因之一。Martin和Rogers(1994)采用系统的数据和计量模型方法，研究了交通公共设施在跨国制造业区位选择的影响，并认为跨国企业偏好于在具备良好交通基础设施的国家设厂投资，因而对于政府决策来说，政策引导下的基础设施投资将决定一国工业发展的布局；而落后地区通过改进基础设施政策促进贸易发展，进而实现区域差距的缩小。魏后凯(2001)基于我国改革开放政策下的区域制造业 124

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发展差异及其变迁进行因素探讨，强调了交通基础设施的重要作用；通过研究改革开放以来中国区域制造业的发展差异及其变迁，说明中国区域制造业的发展主要受当地市场规模、基础设施和效率工资等的影响；区域基础设施与制造业的发展密切相关，二者之间并非简单的因果关系，而是一种双向的互动关系。张光南等(2009)利用中国1998—2005年27个制造业行业企业的面板数据，分析了基础设施对制造业企业的成本影响，发现基础设施显著降低了制造业10个行业企业的生产平均成本，且对中国、美国和加拿大的基础设施效应进行比较分析。

先前研究大多针对基础设施对制造业发展进行了必要的经验分析，但较少涉及交通基础设施对制造业区位选择影响的经验分析，这是本研究提供进一步考察的契机。

三、制造业选择的区位模型

根据Krugman和Venables(1995)和Keith Head和Thierry Mayer(2004)的基本思路，我们以下将展开一个非完全竞争背景下的企业区位选择模型，我们强调的区位选择动机主要从市场可获得性以及地区生产率优势两个层面来阐述。首先定义Er为地区r代表性行业的支出，消费者(企业或个人)配置他们的支出用于购买该行业内的不同类型产品。理论和经验研究一致认为企业的区位选择并非随机游走的过程，而是最大化个体收益的结果，区域选择决定取决于在给定区位下企业的未来收益水平；在每个行业内具有相同的效用函数，在给定支出以及潜在地区产品价格的约束条件下，最大化效用函数可得到代表性多样性产品的需求曲线如下：

pσ qij=E (1) σj?r=1r1?rj

pij是目标地区j消费者对来自i地区产品的接受价格；贸易成本包括所有的产品跨区域空间移动的交易成本，最优问题获得的需求形式表达了企业的定价模式，即每个企业都将设定最大化利润的价格。根据Dixit和Stiglitz(1997)的思路，公司视替代弹

因此性σ为需求的价格弹性。结果最优价格体现为超过边际成本cr的部分，

pr=cr[σ/(σ?1)]，将其带入方程(1)，我们得到地区i生产企业在每个目标地区j出售的价格为：

(cτij)Ej (2) qij=i?σ

j

其中Gj≡则地区i生产企业在每个目标地区j的总利润为： ∑rnr(crτrj)1?σ，

iij

j(c)?σ πij=(pi?ci)τijqij=Ej (3)

总利润是给定行业内地区j支出的递增函数；Ej的系数部分依赖于代表性企业相对所有潜在地区竞争者的成本。到达每个目标地区j的贸易成本越低，则利润越高；因

?σ为贸易成本效应可体现为替代弹性的指数关系，我们引入Φ=τ1rj来定义产品从地区iij

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到j的市场可获得程度，(3)式中分母则包含了竞争者的相应特征；值得注意的是当多样性之间差异不大时，企业的竞争程度极其高以至于利润很低。对以上每个市场的利润函数求总，并以Fr来体现在地区i开设企业的固定成本，我们由此获得每个潜在地区r的总净利润函数∏r为：

∏r=rjEjc?σΦ?Fr=Mr?Fr (4) ∑j=1rjj1?σR

企业在低生产成本和高市场潜力之间的权衡；在新经济地理模型中，通常认为企业具有足够动机近距离靠近原料和中间供应来源地以及低成本向市场供给产品，这构成了企业竞争均衡的理性选择。当一个公司选择一个区位时，仅仅重要的信息是利润的地区排序，不变的固定成本不影响地区的利润排序，因而可以忽略；直观浅显来看，我们假定固定成本不是跨区域差别的。由此，我们对利润函数重新整理，取对数可获得新的利润函数：

Ur=lnσ+ln(∏+F)=?lnCr+(σ?1)?1lnMr (5) 其中Mr=∑(ΦE/G)，我们将Mr看作克鲁格曼的市场潜力。则利润方程意味着jj

若我们考虑市场潜力Mr由最终品市场获得来决定，而成本则受制于中间品市场获得的影响，于是公式(5)中的市场潜力和成本模式则表达为两个层面市场获得的函数，于是，式(5)可表达为：

Ur=?lnC(wi,∑j∈ISAij,qij)+(σ?1)?1lnM(∑j∈IMAij) (6) I表示存在的地区数目，地区i代表性企业r的期望利润取决于所有地区销售的收入和地区生产成本。在管辖市i的企业产品中销往城市j的产量为qij。企业的收益来自价格水平和销售数量，假定价格水平主要受到市场需求潜力和可获得程度的影响。

其中MAij为地区i产品销往j地区的市场 MAij为市场需求获得(Market Access)。

获得，指企业产品销售外部市场的准入程度，主要受制于消费者接触的空间成本和消费市场的潜力(即与对象市场的收入水平和销往对象地区空间距离高度相关)。我们有理由认为市场获得MAij越大，地区i产品在j市场的销售价格空间越大，进而收入越高。 从成本来看，企业的成本因素主要包括基本的要素成本wj、中间品购置成本(受SAij影响)和最终品生产成本(由产量决定)。其中，SAij为市场供应获得(Supplier Ac-cess)，指企业通过外部市场购买中间品和原料的可获得程度，企业越接近中间产品市场，越容易以较低成本获得生产要素，从而降低成本；因而SAij越大，同时，ci成本越低。对于地区i在本地区进行产品销售，则仅仅依赖于自身的价格和需求，即pii(MAii)=pjj。

如企业的技术优势和其他不易观察的缺省因素。 此外，fi表示地区i企业特征因素，

地区r的利润状况成为一个微观企业是否进入该地区的主要依据。我们可以假定外资企业在选择区域r时充分考虑了利润Ur，于是在特定时期内从宏观总体来看待区 126

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域r的外资企业数目体现为利润的函数关系，即nr=f(ur)；基于式(6)的经验分析通常可以展开为McFadden(1974)的随机成本函数形式，即以利润最大化为基础的Logit模型，然后多区域的大量计算使得该模型失去了其优越性，于是经验上需要随机选择相对较小规模的企业区位集，尽管样本量小了，但是理论上估计仍然是一致的，这也是计量策略的次优选择。小样本损失了充分信息，在条件Logit回归情形下，次要性的选择也是相互独立的，这要求企业不进入特定区位的选择独立于其不进入其他区位的决定(包括与其临近的区位市场)。但是，当企业的选择集过大时，我们不能忽视相邻区位的重要性，一些非观察的因素起作用，企业在市场进入时对于相邻区位获得信息要充分些，而过多的可选择对象区位，使得周边以外区位的搜寻成本较高，也构成了企业的市场进入成本(或壁垒)(Figueiredo et al.，2002)。

尽管构造全样本下单个企业的多区位选择模式过于复杂，我们可以通过考察新企业进入特定市场来替代以上分析思路。对于管辖市j，若企业具有竞争优势(取得一定的区位优势利润)，则在自由市场经济下新企业必然进入，于是我们基本判断管辖市j给定部门的期望利润与该部门新增企业进入程度密切相关；以此为逻辑，我们只需观察一定时期内样本区域每个管辖市(包括所有I个区域Ir个管辖市)的新增企业数，便可替代分析特定管辖市i一定时期内的利润情况，则由以下关系式表达：

nkit=fk(xit)+εkit (7) nkit表示管辖市j部门i在时期t新建立企业的数量，xit为影响期望利润的城市特

εkit为随机误差项。对于特定管辖市某个生产部门的给定年份下，新进入企业征变量，

数为非负数，我们也考虑了存在无新企业进入的情形，因此非连续的新企业进入数可被认为具有随机发生，且每家新进入企业的决定行为是相互独立的，因而可认为特定管辖市某个生产部门的给定年份下企业进入数服从泊松分布，即：

prob(nkit)=e?λkitλkit?n

nkit!λ>0,nkit=0,1,2,...,n (8)

nkit体现为随机变量，泊松分布的参数λkit是单个年份t内特定管辖市i内部门k随机出现新企业建立(进入)的平均发生率。根据泊松分布的特性，新企业进入的①

平均数目和方差符合以下关系式，即：

E(nkit)=Var(nkit)=λkit (9)

且ln(λkit)=βk′xit，其中βk′为待估 nkit的期望和λkit均与解释变量存在对数线性关系，

参数向量，xit为可观察的管辖市特征因素向量。泊松分布的优点在于计量分析时的易展开，即使大样本的选择集下，也可以很好解决因变量为零的问题。在有限观察样本的地区数约束集下，我们得到一组企业区位选择确定的充分信息，方程估计时需要考虑未观察因素的影响(如企业规模和企业的性质)，我们有理由认为大公司在区位进入选① 泊松分布为概率论中常用的一种离散型概率分布，prob(nkit=0)=e?λkit。

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