企业规模、市场外向度与制造业集聚——基于行业面板数据的实证分析

徐春华 刘力

（1.中国人民大学 经济学院，北京 100872；2.广东外语外贸大学 国际经贸学院，广东 广州510006）

一、引言及相关文献

对产业集聚及其影响因素的探讨历来受经济学家的重视，Marshall［1］、Jacobs［2］及新经济地理学派（Krugman［3］，Fujita［4］）都在这方面有突出贡献。总的说来，已有研究从知识外溢、经济外部性（Marshall［1，5］）、资源禀赋差异（Ohlin［6］）、规模报酬、交通费用以及特定产业的集聚经济（Fujita，等［4］）等视角对产业地区集聚进行了相关探讨。国内研究显示，我国制造业已呈现出日益显著的集聚态势，在空间上主要集中在江苏、广东、山东、浙江和上海等经济发达地区（文玫［7］，罗勇和曹丽莉［8］），并且产业生命周期不同阶段中集聚对产业发展有不同影响（张丽华，等［9］）。但当前研究从外资（FDI）的视角探讨制造业发展与集聚的文献居多（金煜，等［10］；刘巳洋，等［11］）。

在企业规模方面，已有研究探讨了企业规模和市场竞争（朱恒鹏［12］）、（企业）技术创新（聂辉华，等［13］；吴延兵［14］；高良谋和李宇［15］）、经营绩效（凌江怀和胡雯蓉［16］）、企业融资（谭之博和赵岳［17］）、经济增长（肖欢和庄子银［18］）等诸多方面之间的关系。同时，现有研究也从生产率分布形态（章韬和孙楚仁［19］）、企业规模分布（Helpman，等［20］；Luttmer［21］；Eaton，等［22］）、市场和政府（杨其静等［23］）等方面对企业规模的影响因素或其分布进行了相应探析。

具体到企业规模与产业集聚的关系方面，一般认为产业集聚和企业规模之间是正相关关系（陆毅，等［24］），同时也有人认为区分企业规模的不同性质将会使与规模经济相关的理论研究出现明晰的路径（张元智和马鸣萧［25］），因为不同规模的企业可能获得不同类型的集聚经济（傅十和与洪俊杰［26］）①如马歇尔外部经济（行业内集聚经济）与雅各布斯外部经济（跨行业集聚经济）。。

还应看到的是，随着我国对外开放程度的日益提高——这一点在新经济地理学的相关研究中并未给予足够的重视（张萃和赵伟［27］），从对外开放这一视角分析产业集聚的文献也不断涌现。大体说来，已有研究普遍认为出口与外资流入是促进我国产业地区集聚的重要因素（赵伟和张萃［28］，袁冬梅和魏后凯［29］），且对外开放将通过制度转型机制、技术溢出机制和基础设施机制等三个机制促进制造业区域集聚（张萃和赵伟［30］）。此外，有些学者（赵伟和王春晖［31］）甚至提出区域开放与国际开放的“二重开放”理论来解释我国的产业集聚现象。

尽管已有研究从企业规模和对外开放两方面探析了我国的产业集聚（制造业集聚）现象并取得了较为丰硕的成果，但仍有两大问题值得重视。第一，企业规模对制造业集聚的作用关系是简单的线性关系还是表现出显著的非线性特征？对此，鲜有研究对之进行较为详尽的探讨。第二，一方面，对外开放程度有空间维度上的地区差异，2010年我国主要贸易大省（亦即开放程度较高的省份）仍集中于东部沿海地区，内陆地区的开放程度则明显要低得多；另一方面，对外开放程度还有行业维度上的显著差异，亦即不同类别的行业往往面临着不同的外资流入水平和对外贸易状况，从而每一行业对外部市场呈现出不同的依赖程度，可将之定义为表征行业外向型水平的市场外向度。对此，已有研究同样尚付阙如。

事实上，就中国这么一个对外开放程度不断提高且制造业地区集聚特征显著的经济体而言，从细分行业层面把握制造业内部不同行业的规模大小和市场外向度，由此捕获这两大因素对不同行业集聚程度的影响理应是一个值得初步尝试与深入探讨的话题。基于这一认识，本文拟先对我国制造业细分行业的企业规模、市场外向度以及地区集聚程度的大体现状进行初步考察，然后在控制相关变量的基础上实证分析前两者对第三者的作用情况，以期获得不同于前人的发现和相应政策启示。

二、制造业集聚程度、市场外向度及企业相对规模的现状

（一）制造业的集聚现状

为了尽可能保持统计口径的一致性②2004版的《中国工业经济统计年鉴》开始采用新国民经济行业分类体系（GB/T4754-2002）进行行业分类。，在对制造业细分行业的选取上，本文参照已有研究的相应做法（罗勇和曹丽莉［8］；赵伟和张萃［28］），选择了2003-2010年间制造业的20个细分行业③限于篇幅，具体行业见表1，并将地理分布主要取决于矿产资源等自然资源分布的采掘业排除。作为研究样本，因为这20个行业的分类标准在新的国民经济分类体系中基本未作改变且都属于比较典型的制造业。

在产业集聚指标的选取与构造方面，Krugman［3］提出了空间基尼系数④其计算公式为：G＝∑i（si-xi）2其中，G为空间基尼系数，si表示i地区某行业就业人数占全国该行业就业人数的比值，xi表示i地区就业人数占全国总就业人数的比值。系数G的数值越大（最大值为1）说明产业在地理上的聚集程度越明显。这一指标来研究美国制造业的聚集程度，但由于这一公式没有考虑到企业的规模差异而使其结果存在一定的失真性（Ellision和 Glaeser［32］）。鉴于此，本文选用Ellision和 Glaeser［32］构造的产业空间集聚指数，其计算公式为

其中，G为空间基尼系数，M为地理区域数目，N为某一行业内的企业数目，为赫芬达尔指数（Herfindahl Index）①公式中，Zj＝（Xj/X）表示第j个企业的市场占有率，其中Xj表示j企业的规模，X表示市场总规模。，为该产业中以就业人数为标准计算的企业规模分布。这一指数越大，则产业集聚程度越高，总结简洁好。应该说明的是，在计算γ指数时，虽然我国没有发布企业员工人数分布的具体统计数据，但可借用《中国工业经济统计年鉴》中的企业单位数和全部从业人员平均人数这两个指标对赫芬达尔指数进行大致测算（罗勇、曹丽莉［8］，雷鹏［33］）。此外，还可从相应年份的《中国工业经济统计年鉴》中获得各省域20个制造业细分行业的就业人数与地区总人口数。表1给出了所选20个行业的行业名称、相应代码及其空间集聚指数。

表1 我国20个制造业细分行业的空间集聚指数

从表1可知，我国制造业中这20个行业的空间集聚程度存在较大差异，电子及通信设备、电气机械、仪器仪表、化学纤维制造以及金属制品等行业的集聚程度显著高于饮料制造、医药制造、非金属矿物制造和有色金属冶炼及延压等行业。此外，绝大部分行业的集聚程度显示出先升后降的变动趋势，仅有烟草加工、化学原料及化学制品制造、化学纤维制造、专用设备制造及交通运输设备制造等行业表现出较为显著的上升趋势。从总体上看，大部分行业（如食品制造、纺织、造纸及纸制品、石油化工及炼焦等）2010年的集聚指数仍然高于2003年的数值，这说明制造业中绝大部分行业的地区集聚程度在绝对数值上仍然有所加强。

（二）制造业细分行业的企业规模

如何才能较为合理而准确衡量出企业规模？对这一问题一直存在着截然相反的观点和主张（张元智和马鸣萧［25］，朱恒鹏［12］），一般是采用销售收入、资产总额或员工人数来度量企业规模（凌江怀和胡雯蓉［16］））。由于本文要探讨不同行业的规模情况，而每一行业内往往都有着数目不一的企业。鉴于此，本文采用员工人数以及企业个数这两类数据构造相对企业规模（Kim［34］，Amiti［35］）这一指标来度量不同行业的规模状况，相对企业规模（scec）的构造方法为

其中Eij和Nij分别为区域（本文中为各省市自治区）j中产业i的就业人数与企业个数，该数值越大则表明产业i的相对规模越大。从相应年份的《中国工业经济统计年鉴》中可以获得构造这一指标所需要的相应数据。图1给出了2003-2010年间我国20个制造业细分行业的相对规模均值。

图1 20个制造业细分行业相对规模的均值（2003-2010年）

由图1可知，除了烟草加工业外，其余19个行业的相对规模均值都不高于0.1，而烟草加工业的这一数值则高达0.22。造成这一现象出现的主要原因可归结于烟草加工业自身的国家垄断性①中国在1982年国务院批准中国烟草总公司正式成立，从此一统烟草天下；1983年国务院又颁布了《烟草专卖条例》，旨在建立一个“统一领导、垂直管理、专卖专营”的经营管理体制。。事实上，从世界范围看，烟草行业基本上均是国家垄断行业，从而其相对规模必然会高于其他行业。在其余19个行业中，石油化工及炼焦业、黑色金属冶炼及压延加工业、仪器仪表及文化办公机械制造业等三大行业具有较大的相对规模。

（三）制造业细分行业的市场外向度

如前所述，对外开放程度不仅存在区域开放与国际开放的“二重开放”，还有行业开放这一“第三重开放”。事实上，从行业层面所构造出的衡量指标更能直接反映出不同行业的市场外向程度（external market oriented degree，EMOD）。鉴于此，本文将每一行业中出口交货值占该行业工业销售产值（当年价格）的比重作为此行业市场外向度（EMOD）的衡量指标。各地区相应行业的具体数据可从相应年份的《中国工业经济统计年鉴》中获得。2003-2010年间20个制造业细分行业的市场外向度均值如图2所示。

由图2可知，电子及通信设备制造业的市场外向度最高，其均值高达0.64；其次是仪器仪表及文化办公机械制造业，其均值也达到了0.46；紧随其后的是纺织业（0.23）、金属制品业（0.23）以及电子及通信设备制造业（0.25）。这与我国当前的现实情况大体吻合。事实上，《中国统计年鉴》（2011）中“机械及运输设备”这一项在2010年已占我国出口货物总额的49.45%，同年出口货物分类中的机器、机械器具、电气设备等产品（第十六类）占出口货物总额的44.68%，而其中的主要构成主要为电子及通信设备制造、仪器仪表及文化办公机械制造、电子及通信设备制造等行业的产品。相应地，烟草加工、石油化工及炼焦这两大行业的市场外向度则低得多（依次分别为0.007与0.021），这同样与其自身的国家垄断程度较高密切相关。

图2 20个制造业细分行业市场外向度的均值（2003-2010）

综上可知，制造业的20个细分行业不仅自身集聚程度存在显著差异，且其相对规模和市场外向度也差异明显。针对这一分析事实，本文将通过实证分析探讨各行业的相对规模和市场外向度对其集聚程度的作用情况。

三、模型、方法与数据

如上所述，一方面，基于行业层面来测度的市场外向度更能反映出制造业细分行业与外部市场的关联水平，从而理应会更理想地捕获“行业开放”对集聚程度带来的影响；另一方面，企业规模可能对行业集聚表现出非线性的作用，亦即企业规模并不会在一开始便能显著促进行业集聚，起促进作用应有一定的“临界值”，或者说只有当企业规模达到一定程度的时候（即形成一定规模的时候）才能明显地促使行业集聚的加速；同时，也还可能当企业规模达到一定程度时便会形成离心力，由此促使行业趋于分散。鉴于这两方面的认识，本文将有待考察的计量模型设定为如下形式

其中，egindexit为前文所计算出来的t时期i行业的空间集聚指数，用于衡量制造业各细分行业的集聚程度。αi为行业特定效应，控制不随时间变化的个体因素；λt为时间特定效应，控制随时间变动的因素对行业集聚的影响。EMODit为各行业的市场外向度，衡量行业与外部市场的联系水平，相应数值如前文所述。scecit与scecsqit分别为各行业相对规模的一次项与二次项，用于捕获行业相对规模对行业集聚的非线性作用。Zit为控制变量矩阵，包括各行业的外资渗透率（penetration）指标（fdipene）、产值增长率（gprodu）、交易费用（cost）以及劳动力密集程度（labint）等。

表2 各变量的描述性统计

在控制变量方面，首先，随着改革开放的推进，流入制造业中的外资（FDI）①本文所涉及的“外资”为港澳台资本与外商资本之和，下同。也不断增加②据《中国工业经济统计年鉴2011》显示，截止到2010年，外资在全国制造业实收资本总额中的占比为29.98%，而在2007年这样比例高达33.13%。，并且外资对我国制造业地区集聚的集聚产生了不容忽视的影响（Aitken和 Harrison［36］，张宇和蒋殿春［37］）。鉴于此，本文采用外企就业人数占行业总就业人数比率作为各行业FDI渗透程度的衡量指标（Blomstrom［38］，赵伟和张萃［28］）。其次，用各行业的人均产值增长率（gprodu）作为行业增长的测度指标，选用人均产出而非总产出的原因在于剔除由人口规模增长对经济增长的影响。再次，考虑到我国并未报告出各行业交易成本的数据，本文采用各行业的主营业务成本与主营业务收入的相对比重来测度各企业的相对成本（cost），即

其中Cij和Rij分别为区域j中产业i的主营业务成本和主营业务收入；同时，虽然成本与费用的下降有可能促进制造业在地域上进一步聚集（Krugman［3］，文玫［7］），但成本因素对行业集聚还可能存在非线性的作用，即当该成本超过某一临界值时则可能抑制行业集聚——这也是与现实情况较为吻合的，由此本文加入了成本指标的二次项（costsq）用于捕获成本因素对行业集聚的倒“U”型作用。最后，出于我国劳动力资源相对丰裕且制造业对其依赖程度较高这一事实的考虑，参照Loayza和 Raddatz［39］的做法构造出各行业的劳动力密集程度（labint）这一变量：用该行业就业人数占所有行业总就业人数的比重（li）除以该行业产出占所有行业总产出的比重（si）来表示，即labint＝li/si。以上数据除特别说明外均来自相应年份的《中国工业经济统计年鉴》。变量的描述性统计如表2所示。

在回归方法上，首先，本文采用逐步回归的面板数据回归方法对相关参数进行估计，由此获得模型的初步回归结果。其次，对可能存有内生性的变量进行处理后，再考察解释变量在模型中的回归结果。最后，剔除异质性样本，进一步探讨回归结果的稳健性；同时，还分别对高、低集聚行业进行分类考察，由此得出本文的相应结论及其政策启示。

四、实证结果

表3给出了模型（3）的估计结果，从Hausman检验的结果可知，第②、⑥、⑦三列采用了随机效应模型，其余各列均选择了固定效应模型。其中，第①至⑧列的唯一差别在于回归模型中所加入的控制变量不同。

由表3可知，在解释变量的回归结果方面，第一，基于行业层面度量的市场外向度的提高在整体上能对各行业的地区集聚形成显著的促进作用，表明行业与外部市场关联水平的提高的确是致使其自身集聚程度加强的一大原因。第二，企业相对规模对产业集聚的非线性作用基本上都显著存在（除第⑦列回归结果外），并且呈现出“U”型特征（如图3所示）。这表明在行业发展的初始阶段，由于自身的相对规模较小而往往倾向于分散分布在各地区；当该行业内各企业的相对规模扩张到一定程度时，则追求地区集聚的倾向会不断增大，亦即此时企业更注重集聚所形成的规模效应；或者说，只有当企业规模达到一定程度的时候，才能提高行业内各企业加快集聚的内在冲动。

值得进一步探讨的是，在这20个制造业细分行业中，有哪些行业的企业规模已经处于“U”型曲线的上升部分？若采用第②列的回归结果可以算得这一“U”型曲线的转折点数值大致为0.175 8，但这可能因忽视了其他影响因素而存在较大偏误，选用在控制了本文所选取的所有变量后的估计结果（第⑧列）可知，“U”型曲线的转折点大致出现在企业规模数值约为0.183 6这一点上。事实上，从图1可知，超过这一拐点数值的行业只有烟草加工业，而其余行业均处于这一“U”型曲线的左边部分。当然，这一结论完全可能因回归模型受烟草加工业这一异质性行业影响较大或是并未对不同集聚程度的行业区分考察而存在较大偏误，而这有待于下文的进一步分析。

表3 实证回归结果

在控制变量方面，首先，外资的渗透确实能提高制造业的集聚水平，这与已有研究（赵伟和张萃［28］）的主要结论大体一致。其次，值得注意的是，行业自身的增长则呈现比较显著的负向作用，表明在这20个细分行业中行业自身的增长在总体上有助于它们的分散而非集聚，这与新经济地理学的观点并不一致①尽管多数研究倾向于认为经济增长与行业集聚之间存在正向的关系（如Ciccone和Hall（1996）采用美国各州数据的实证研究），但Sbergami（2002）使用欧盟内部国家的跨国面板数据对经济增长率和经济集聚的关系直接研究后发现，无论是高技术行业还是中等技术和低技术行业的集聚对于经济增长率都是负的影响，而在赵伟和张萃（2007）的研究中，行业增长对其自身集聚的作用不显著。，这一现象至少可以从 Williamson［40］假说（Williamson hypothesis）②威廉姆森认为，在发展早期空间集聚对经济增长有促进作用，但是这一促进作用在经济发展达到一定水平后会消失，甚至变为负向影响。中得到部分解释。再次，各行业的相对成本对行业集聚表现出倒“U”型的作用关系，但其回归结果并不显著。最后，劳动力密集程度的提高能显著促进行业的集聚，这不仅体现出产业集聚对生产要素的依赖性，而且还应与我国制造业中劳动力密集型部分较高的事实关系密切。

图3 行业空间集聚与相对企业规模之间的“U”型关系

五、进一步探讨

（一）对内生性问题的处理

内生性问题是研究经济现象时不可避免的问题。事实上，就本文而言，一方面，由于当期行业增长对产业集聚的作用存有相应的时滞，故很可能存在行业增长与产业集聚之间相互作用而引发的内生性问题；另一方面，产业集聚对企业规模也有影响（Kim［34］，Holmes［41］），从而这两者之间也存在内生性问题。鉴于此，本文对行业产值增长率以及企业规模两个变量作滞后一期处理③解决内生性问题的常用方法是用内生变量的滞后变量作为工具变量（Haaland等.［42］），出于对变量自由度问题的考虑，此处仅对此变量作滞后一期处理。——下文分析均如此，以此消除或尽可能地减轻因内生性而对模型估计带来的偏误。考虑内生性问题后，对模型（3）的回归结果如表4中的第①列所示。从中易知，考虑内生性问题后，尽管各变量的作用力度及其显著性均有所变动——外资渗透、行业增长以及劳动力密度等三大变量均变得不显著，但前文关于解释变量的结论依然成立。

（二）剔除异质性样本后的考察

由前文分析已知，烟草加工业具有明显的异质性，在此剔除这一异质性样本，用剩下的19个行业作为研究对象考察模型回归结果的稳健性。剔除异质性样本后模型的回归结果如表4第②列所示。从中可知，在考虑内生性问题以及剔除异质性样本后，外资渗透、行业增长以及劳动力密度等三大变量依然不显著，但行业市场外向度以及行业相对规模（包括一次项和二次项）这两大主要解释变量的回归系数的绝对值均进一步变大，并且都至少在10%的显著性水平下显著成立，亦即前文结论依然成立。此时可算得“U”型曲线的转折点数值为0.143 1，19个行业仍处于这一“U”型曲线的左边部分，这意味着我国制造业的企业相对规模仍未达到能显著促进相应行业的集聚程度这一范围内。对这一结果，我们认为是未将高低集聚行业区分开来分析而导致回归结果中仍然存有较大程度的失真性。

（三）对高、低集聚行业划分后的考察

遵循Ellision和 Glaeser［32］的研究思路，利用空间集聚指数在上下限区间的相对位置来判断集聚程度的高低，并将上下限区间分为三个类：γ＜0.02为第一区间，表示该产业无地方化现象；0.02≤γ≤0.05为第二区间，表示该产业的区域分布较为平均；γ＞0.05表示该产业的地区集聚程度最高①需要说明的是，与罗勇和曹丽莉（2005）以及雷鹏（2011）等人选用最近一年的集聚指数进行排序这一处理方式不同，本文选用各行业2003-2010年集聚指数的均值进行排序，有理由认为这样处理更能反映出行业集聚的真实性，从而尽可能排除受最近一年波动干扰而引发的失真性问题。。在考虑内生性并剔除异质性样本的前提下，对高、低集聚行业进行划分后①限于篇幅，此处仅报告行业代码。高集聚行业从高到底依次为：C40、C39、C41、C28、C34、C25、C17、C13、C35；低集聚行业从高到底依次为：C36、C14、C26、C33、C31、C27、C15、C37。考虑到样本容量问题，把均值高于0.4的C13（均值为0.044）和C35（均值为0.0419）两行业仍归属于高集聚行业，把均值稍高于0.2的C37（均值为0.020 7）归属于低集聚行业。，各自的回归结果依次为表4第③、④两列所示。从中不难发现，当对高、低集聚行业分别考察时，回归结果尤其是高集聚行业的回归结果出现了明显变化。一方面，高集聚行业市场外向度的提高将不利于其集聚水平的进一步提高——虽然这种负向作用并不显著，这表明高集聚行业开放程度的提高使其面临更大的国际竞争压力，从而使得原有集聚区域内的规模经济和外部经济被稀释而产生了离心力（尽管尚不明显），同时这还应与由集聚带来的成本上升因素削弱了低附加值出口行业的竞争力有关；而市场外向度提高则能显著促使低集聚行业集聚水平的提升。事实上，已有研究表明封闭型经济可能会更能促进经济活动的地区集聚（Krugman和 Elizondo［43］），甚至有人认为对外开放阻碍了经济活动的空间集聚（陈得文和苗建军［44］）。

表4 实证回归结果

另一方面，在高集聚行业里边（第③列），企业相对规模的无限扩大并非会一直促进行业集聚，而是存在一个转折点，当企业规模超过这一转折点时，其规模的进一步扩张将对行业集聚水平的提高产生抑制作用，由此形成倒“U”型关系；在低集聚行业中（第④列），企业规模对行业集聚的作用则依然呈现出原有的“U”型特征，并且高、低集聚行业中企业规模对行业集聚的非线性作用都十分显著。综合来看，行业集聚与企业规模之间大体上呈现出倒“S”型关系（图4），即企业规模对行业集聚的作用存在一个最低的“门槛”——可将之视为各企业在初期共聚一处所必须支付的最低成本（如对地租、共享设施支出等方面的承担能力），只有当企业规模达到这个“门槛”时，它们便开始追求彼此集聚带来的外部效应，以减少交易成本、参与价值链分工，由此推动着行业集聚水平不断提高；然而，当企业规模进一步壮大到特定程度时，原有集聚区域内部的企业往往面临着要素价格的不断上涨、建筑交通拥挤、环境污染的加剧、区域开发重点的转移等因素影响，致使原有的外部经济不复存在，由此促使越来越多的企业迁出原有集聚区，使得该行业的集聚水平开始下降。

图4 行业空间集聚与相对企业规模之间的倒“S”型关系

遵循前文思路，分别求出第③、④两列估计结果的企业规模的转折点，依次为0.077 3和0.051 2，这就是说，当企业规模超出0.051 2这一临界值时，企业规模的进一步扩张将提高行业集聚水平，而当企业规模达到并超过0.077 3这一数值时，企业规模的进一步扩张则会驱使行业的分散化。就本文所探讨的19个行业而言（烟草加工业因其垄断性质过于明显而不做讨论），落入［0.051 2，0.077 3］这一区间的行业②依据各行业2003-2010年集聚指数的均值来判断，下同。有石油化工及炼焦（0.073 4）、化学纤维制造（0.053 9）、交通运输设备制造（0.057 1）等三大行业，而超过0.077 3这一数值的行业有黑色金属冶炼及压延加工业（0.086 7）与电子及通信设备制造业（0.094 5），剩余行业的企业规模均小于0.051 2。由此可见，企业相对规模的扩大并不一定会促进行业集聚程度的提升，这种正向促进作用只有企业相对规模处于一定的范围内才能显著表现出来。

在第③、④两列中的控制变量的估计结果方面也有明显变化。首先，外资渗透这一变量的作用力度和显著水平在高集聚行业中有相当明显的提高——其回归系数将近为低集聚行业同一回归系数的10倍，表明外资对产业集聚的促进作用主要体现在高集聚行业中。其次，高集聚行业的相对成本对行业集聚的倒“U”型关系在5%的显著性水平下显著成立，表明行业成本的提高在一定范围内可以促进行业集聚水平的提升——或者说行业集聚水平的提高自身是一个伴随着行业成本提高的过程，但是当行业成本高达一定临界值时，将会促使行业趋向分散化，这也是一个合乎现实的过程，但这一现象并未在低集聚行业中出现。最后，劳动力密集程度的强化对产业集聚的显著促进作用仅表现在高集聚行中。

此外，为了尽可能地确保估计结果的有效性，运用Levin-Lin-Chu（LLC）同质单位根检验（common root test）和 Fisher-ADF异质单位根检验（individual root test）对表4中各模型的残差项进行平稳性检验，结果均拒绝了残差项有单位根这一原假设，从而模型的残差项是平稳的。

五、结论与政策启示

从企业的外向型程度和企业规模两方面来探析我国的制造业集聚应对两方面加以重新审视：一方面，企业规模对制造业集聚的作用并不一定是简单的线性关系；另一方面，对外开放不仅有区域开放与国际开放的“二重开放”，还有行业维度上的差异，亦即不同类别的行业往往面临着不同的对外贸易状况，从而具有行业开放这一“第三重开放”的特征。对此，已有研究略显不足。

基于上述，通过实证分析，本文得出以下几点主要结论：第一，制造业中绝大部分行业的地区集聚程度在总体上仍然呈现出不断强化的趋势，制造业细分行业的相对规模与对外开放程度均存在明显的行业差异；第二，总体层面的回归结果表明，行业市场外向度的提高在整体上能对各行业的地区集聚形成显著的促进作用——这一作用在高集聚行业中不显著而在低集聚行业中十分显著，企业相对规模对产业集聚的非线性作用呈现出“U”型特征；第三，对高、低集聚行业进行划分后，企业相对规模与产业集聚之间的关系在低集聚行业中依然呈现出原有的“U”型特征，但在高集聚行业中表现出倒“U”型关系，由此使得行业集聚与企业规模之间大体上呈现出倒“S”型关系。

鉴于上述结论，可得如下政策启示：首先，加大各行业的对外开放，尤其是低集聚行业的对外开放，积极引入外资，以此提升我国低集聚行业的集聚规模，使其在地区集聚的规模效应和外部经济中增强自身的国际竞争力；其次，提高低集聚行业中各企业的相对规模，促使其进入企业规模与集聚水平正向互动的阶段，以充分利用集聚经济来提升我国制造业的整体规模与行业竞争力，当然，若是低集聚行业因为低附加值造成的集聚经济利益不能充分体现出来并被集聚不经济取代，则应努力提升其产业技术水平以释放更多的外部经济效应；再次，依据不同行业相对规模各不相同的特点制定和实施产业转移政策，譬如对于相对规模较大且集聚程度又较高的行业（如那些处于倒“U”型曲线右端的行业）则遵循和利用其自身的分散动力促使其合理扩散和转移，而不应采用过多的人为干预来进一步强化其集聚水平；最后，成本因素在高集聚行业中表现出来的显著的倒“U”型作用也应该给予相应重视，同时劳动力因素也是导致高集聚行业走向进一步集聚的显著原因，从而合理有效地控制高集聚行业的外部成本（如多征收污染税等）以及引导劳动力在高集聚行业中流出均能降低这一行业的集聚水平。

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