空间集聚与企业生产率——基于中国企业微观数据的实证分析

发布时间：2016-06-10 05:52

1 绪 论

1.1 研究背景

当今世界经济全球化不断深入发展，产业集聚已经成为经济发展的一个重要特征。从全球范围来看，随着国际贸易壁垒的进一步削弱，各生产要素在全球范围内自由流动，跨国公司在全球范围内配置自己的生产要素，寻找最佳的入驻地，从而获得最大的收益。世界经济逐渐形成以高新技术产业和尖端制造业集聚为主要特征的发达国家和以劳动、资源密集型产业集聚为主要特征的发展中国家的格局。发达国家已经成为高新技术产业和高附加值制造业的集聚区，而发展中国家则成为劳动、以及资源密集型产业和低附加值制造业的集聚区，世界经济集聚特征显著。从各个国家来看，产业集聚也已经成为各国经济发展的一个主要特征。发达国家各国都已形成各自著名的产业集聚区，其各个产业集聚区已经成国家经济发展的重要增长极，比如美国硅谷电子信息产业集聚区，英国伦敦金融产业集聚区，“第三意大利”传统产业集聚区等。我国从上个世纪改革开放以来，随着市场化的不断改革发展，产业集聚特征也越来越明显，大量制造业向东南沿海城市集聚，形成了中国著名的“长三角”、“珠三角”以及“京津冀”三大集聚区，成为中国经济发展的重要增长极。自从上世纪 80 年代开始，各国政府纷纷开始制定规模宏大的聚集政策，例如法国政府从 2005 年起，开始在全国各地建立不同产业的竞争力集群①。计划实施近七年以来，法国已建成 71 个“竞争力集群”，超过 7000 家科研机构、企业参与其中，研究人员约 1.5 万名，资助科研项目达到 886 个，政府投资总额达 11亿欧元。2010 年法国政府再次宣布将投入 6300 万欧元用于支持新的竞争力集群计划②。同时中国各地政府也纷纷开始实施产业集聚政策，通过大力度的优惠政策吸引企业集聚，最明显的就是各地产业园区的建设，投资巨大。仅河南省就有180 个产业集聚区，2012 年 1-11 月份的产业集聚区固定资产投资高达 1361.61亿元，占整个河南省基础设施投资的 41.9%③。与此同时，在中国产业集聚区建设快速的发展过程中，也出现了众多问题，一个很明显的现象就是，行业内集聚和行业间集聚规模出现两个方向的极端化，在地方政府的政策扶持下以行业内集聚为主要特征的产业集聚区快速发展壮大，而产业集聚区内的行业间集聚却很少.

............

1.2 研究意义及创新点
集聚是当今世界经济发展的一个重要趋势，其规模和结构是影响一个地区乃至一个地区企业生产率的重要因素。目前，关于集聚对生产率影响的实证研究既有基于将集聚作为一个整体变量的宏观研究也有基于将集聚分为行业内集聚和行业间集聚的细致研究。本文拟根据中国的现实情况将这两类研究综合起来，以一个地区的集聚程度（行业内集聚和行业间集聚）和企业的全要素生产率作为研究对象，通过利用企业层面的面板数据实证分析空间集聚的外部环境对企业生产率的影响。从而结合当今中国社会城镇化进程加快发展的大背景下，为政府集聚政策的实施提供参考意见。本选题的研究具有以下两个方面的意义：理论意义：国内关于集聚对生产率的实证研究比较充足，但大部分都是基于截面数据的实证分析。由于截面数据实证分析是基于某一年数据的分析，这就意味着利用截面数据的实证分析结果具有不稳定型和偶然性。同时国内学者在为数不多的面板数据的研究中对变量内生性问题的考虑都并不充分。本文利用中国工业企业数据库 1998-2007 的面板数据进行实证分析，并借鉴和完善了国外相关问题研究的模型和方法充分考虑了各种情况下的变量内生性问题，对国内集聚对生产率的实证分析是一个很好的补充。
.......

2 文献综述

最早对有关集聚的理论方面进行研究的是 Marshall（1920），他认为大量企业集聚所产生的外部经济是集聚产生的主要原因，并在《经济学原理》中指出外部经济“往往能因许多性质相似的小型企业集中在特定的地方而获得”，同时在此基础上将外部经济和规模经济二者结合从一个新的角度将经济集聚的成因归结为技术的外溢，，提供一个专业性劳动力市场，提供专业化的中间投入品市场三个方面，并认为相同行业的企业之间的集聚会因以上三个方面的原因会变得更加专业化从而提高企业的生产率，很显然 Marshall（1920）对集聚的研究实际上是对行业内企业集聚的研究。和 Marshall（1920）所强调的行业内集聚的专业化不一样，Jacobs（1969）认为工人之间的交流而产生的知识外溢不仅发生在行业内还发生在行业间，创新也可能来自于不同行业间的知识信息的外溢，所以一个产业的劳动生产率也取决于所处区域的产业多样性（Weber，1929，Hoover，1939），即行业间集聚。对于集聚类型的分类，本文采用之前学者通常的做法将企业面临的聚集环境分为行业内集聚和行业间集聚，而本文所指的行业内集聚和行业间集聚并不等价于专业化经济和多样化经济，而是主要指企业在选择一个城市时所面临的其同行业内企业以及本身所属行业外的企业的集聚规模状况的这个外部环境。下面将主要从实证的方面来进行相关文献的综述。

2.1 国外相关文献
从实证研究来讲，国外已有不少文献利用各种数据和方法在生产函数的框架中估计了经济集聚对生产率的影响。纵观国外文献，总体来说，实证研究思路为由不考虑内生性到考虑内生性问题，以及怎样最大限度的消除内生性问题。首先在此类实证研究中引入内生性的是 Ciccone and Hall(1996)，在其关于劳动力密度对美国各州劳动生产率显著性差异的研究中，他建立了两个模型并行进实证估计，一个模是基于地区的地理经济的外部性，另一个是基于地区的中间产品的服务的多样化程度，在此两个模型中都假设空间经济活动的密度是劳动生产率增加的主要原因。同时在利用美国 1988 年各州数据对劳动力密度对各州劳动生产率影响的实证分析中，考虑到不同地区自身特征的差异性（气候、交通条件等）所可能带来的内生性问题，例如一个地区较高的生产率是由于其自身拥有良好的自然分布、交通条件的等自身的自然优势，从而吸引更多的劳动力在此集聚而不是由于劳动力的集聚产生的，也即不可观测的异质性所产生的内生性问题，文章在进行估计时采用引入工具变量的 IV 估计法进行实证估计，综合考虑美国的具体情况，文章认为美国 18 世纪和 19 世纪中期的集聚形式不会影响那些现在对生产率有显著影响的要素，并将其作为工具变量进行实证分析，结果表明，当控制各州的平均教育水平后，劳动力密度（劳动力集聚）增加一倍时，州的劳动生产率会增加 6%。同时 Ciccone (2002) 利用德国、法国、英国等欧洲国家的数据进行相同的实证分析发现，欧洲国家劳动力生产率对经济密度的弹性为 4.5%，低于美国的水平。
..........

2.2 国内相关文献
国内关于此方面的实证研究文献也比较多，但大部分主要集中在截面数据的分析研究。范剑勇（2006）参照 Ciccone(2002) 利用西方国家数据关于生产率与经济密度关系的实证研究，利用中国 2004 年地市级数据实证分析了地区差距、产业集聚与劳动生产率三者之间的关系，着重检验了非农经济密度与生产率的关系。在此实证研究中他利用单位土地面积上非农产业就业数量对产业集聚进行了界定，从而构建了非农经济密度这个变量，进而实证分析了非农就业密度对劳动生产率影响。由于非农经济密度与劳动生产率具有较高的关联性，即一个地区的较高的劳动生产率究竟是这个地区的较高的非农就业密度造成的，还是由于这个较高的劳动生产率从而吸引企业不断入驻，从而引起劳动者不断迁入从而造成了这个地区较高的非农就业密度。从而会因变量之间的关联性引起的内生性问题，同时考虑到解释变量选择的不全面（变量缺失）也会造成误差项和解释变量之间具有相关性从而产生内生性问题，在计量模型构建以及估计中，他将这两类因变量相关和确实引起的内生性问题引入模型及估计中，并引入土地面积非农经济密度变量的工具变量从而加以解决。研究结果表明，非农就业密度对劳动生产率具有显著的促进作用，非农产业劳动生产率对非农就业密度的弹性系数为 8.8%左右, 远高于 Ciccone(2002) 利用法国、德国、意大利、西班牙、英国数据测得的欧美国家 4.5%左右的水平。
............

3 计量模型及估计方法....16
3.1 计量模型的设定....16
3.2 估计方法........18
4 数据的描述和变量的构造........20
4.1 数据的描述....20
4.2 变量的构造....20
5 回归结果和分析........23
5.1 基本回归结果分析........23
5.2 分类回归结果分析........26

4 数据的描述和变量的构造

4.1 数据的描述
本文使用 1998-2007 年城市层面的企业微观数据，时间跨度大，样本值多，可以更加直接处理因不可观测的异质性和联立性偏差造成的内生性问题。同时由于集聚外部性的局限性，即集聚通过信息、知识技术的外溢所产生的外部性，会随着空间距离的扩大而逐渐减弱，因此在对集聚所带来的外部性收益进行分析时，城市是最适合的空间单位而不是省份，这是本文选取城市区域数据的一个重要原因。考虑到统计年鉴数据是通过各种维度加总后得到，为了获取企业层面的原始数据，本文采用中国工业企业数据库的企业数据为文章数据来源。到 2007 年，该数据库一共收录了中国 33 万多家工业企业，占中国工业总产值的 95%左右，同时覆盖了中国工业 40 多个大类、90 多个中类、600 多个小类，每个企业提供超过上百个变量，不仅包含企业的总产量，工业增加值，员工人数，实收资本，资产，负债等详细的企业内部信息数据，还包含了企业所在地区，所在行业的分类和结构等外部信息。是目前国内最为全面和权威的企业层面数据。该数据库是我国经济学和管理学研究领域的重要资料，利用该数据库已有很多学者做出了非常有价值的研究成果。结合本文的研究，对数据进行一些筛选，首先根据企业的年龄（企业开工时间减去所观察的年份加一）删除了一些极端值（删除后企业的年龄控制在 1 到100 之间），然后根据各变量的定义删除一些不符合定义的数据（比如国有资本的比率删除小于 0 大于 1 的数值，企业的负债率删除小于 0 大于 1 的数值，企业总资产删除等于 0 的值），最后删除了企业员工人数没有超过 10 的企业，从而删除一些规模过于小的企业。
.........

结论

本文利用了中国 1998-2007 的工业企业的数据，在解决面板数据估计面临的两大类内生性问题前提下，实证分析了企业空间集聚的外部环境对企业生产率的影响，并在此基础分析了二者之间的关系。结果表明：目前整个区域集聚环境对企业的生产率具有正的外部性，并且通过将区域集聚变量拆分为区域企业集聚数量和区域集聚企业的平均规模两个变量分析发现，集聚的这种外部性是通过区域内企业集聚数量发挥和传播的而不是通过区域劳动力的数量进行的，同时进而将区域集聚变量分为行业内集聚和行业间集聚两类分析发现，虽然目前整个区域集聚环境对企业的生产率具有正的外部性，但行业内集聚和行业间集聚对企业生产率的作用并不相同，企业的生产率同时受到行业间集聚外部环境和行业内集聚外部环境的影响，但只有行业间集聚外部环境对企业的生产率具有正的外部性，而行业内集聚外部环境对企业的生产率具有负的外部性，同时通过对企业及其所在城市进行分类回归发现，集聚的外部环境对企业的生产率的影响会因企业的规模和企业所处城市的规模的不同而不同。而且集聚和企业生产率之间也并非通常所认为的线性递增关系，具体表现为“倒 U 形”的非线性关系：企业生产率随着其面临集聚规模的变大先上升后下降。此外，最大化企业生产率的集聚规模和现实中集聚的最大规模相比发现二者并不一致而存在很大偏差，意味着在中国目前市场还不够完善的情况下，虽然企业在选址时会把因集聚而产生的生产率收益作为其一个重要考虑因素，但并不能充分将此收益内生化。依靠企业自发形成的集聚规模并不能达到最优规模，在现有外部条件下，企业自发形成的集聚规模会偏离最优规模从而需要政府进行政策干预。
.........
参考文献(略)

本文编号：55470