空间集聚与企业全要素生产率——基于中国工业企业数据库的考察*

袁骏毅，乐嘉锦

(1.东华大学 旭日工商管理学院，上海 200051；2.东华大学 计算机科学与技术学院，上海 200051)

一、引言

经济活动在某一地区有组织性、系统性的不断集中，即空间集聚，是现实经济发展过程中的一个普遍现象。在凹凸不平的世界中，经济活动、生产要素等在空间和地理上的高度集中是世界经济发展的普遍规律。美国大约80%的人口集中在大约4%的国土面积上，其他发达国家也存在类似的情况(Rosenthal和Strange,2004)[1]2119-2171。在中国同样如此，尤其是伴随着改革开放以来相当一段时期以东部优先发展的区域非均衡战略，经济活动也逐渐呈现出以东部地区为代表的空间集聚态势。目前，超过90%的出口企业集聚于东部地区。对于发展中国家，空间集聚效应对于区域经济增长的作用一直以来都是发展经济学不可避免的问题。

空间集聚对于经济增长的作用从20世纪90年代开始成为新经济地理学研究的热点话题，并有大量的学术研究从宏观层面进行了理论研究和实证检验(赵玉奇、柯善咨，2016)[2] 74-98。从2010年开始，随着新新经济地理学的发展，关于经济集聚与经济增长的关系开始逐步转向微观机制的研究。经济集聚与经济增长的关系和机理关乎政府在重大区域战略和产业政策的制定和实施(陆铭，2015)[3] 64-68。生产要素不断集聚产生的规模经济效应，可以分为正向和反向两种效应。正向的经济效应包括：经济密度提升产生的规模经济效应、多样化经济带来的企业关联效应、大市场带来的低成本优势等；负向的经济效应包括：要素过度集聚带来的拥挤效应、环境污染和犯罪率加大等。空间集聚的过程中始终伴随着正向和反向的两种经济效应。当然，空间集聚不会一直持续下去，在集聚效应和拥挤效应的拉锯战中会趋于平衡，由单向的虹吸效应逐步转向外向溢出效应的过程，进而形成合理的空间经济结构体系。

从理论上讲，一般将空间集聚对生产效率的影响归结为外部性、规模经济以及市场竞争效应等。马歇尔进一步将经济集聚的作用归纳为分享、匹配与知识溢出效应。以克鲁格曼为代表的新经济地理学家认为空间集聚对经济增长的作用主要体现为：规模收益递增效应、前后相关联关系、劳动力池效应。目前，学界已有大量的学者采用各国的数据就空间集聚与经济增长的关系进行了研究，且有不少研究都支持空间集聚有利于经济增长这一典型事实(Martin和Ottaviano,1996；刘修岩等，2012)[4]281-302,[5]52-64，进而得出中国的城市规模普遍过小，缺乏规模经济效应的结论。然而，也有研究表明中国的城市规模被低估的数量已经明显减少，大部分城市处于最优规模的附近，中西部地区城市规模扩大的边际经济效应呈现明显增强态势(梁倩等，2015)[6]1053-1072。但以上研究大多基于宏观层面的数据进行研究，且选用的经济效率指标为宏观层面的人均GDP。经济增长的核心在于全要素生产效率的提升，全要素生产率代表着一个地区的内生增长动力。此外，单纯的从宏观层面的分析主要基于新经济地理学的研究框架，没有考虑微观异质性带来的估计偏误问题。

通过上述的理论分析及文献评述，得出本文研究的两个基本假设：

H1：空间集聚与企业全要素生产率之间存在典型的“倒U”型关系；

H2：空间集聚通过促进资源配置效率的提升进而促进企业全要素生产率。

二、数据说明与计量检验

(一) 数据处理说明

本文使用的数据是由国家统计局维护的《中国工业企业数据库》，基于数据的可得性和样本的相对缺失度，采取1998年至2007年的非平衡面板数据。近年来，《中国工业企业数据库》在学界有着非常广泛的应用，其主要特点是覆盖面广、持续时间长、样本容量大，是目前我国微观企业数据库中最为常用也是最为全面的数据库，但也存在着诸如变量缺失严重、指标大小异常、样本匹配混乱的问题(聂辉华等，2012)[7]142-158。本文借鉴杨汝岱(2015)[8]61-74的做法，对数据进行详细地处理和样本匹配，进行面板数据处理后，共有720 917家企业。

(二)企业全要素生产率计算方法的选取

关于采用何种方法对企业全要素生产率进行测算最为适合的问题，学术界仍存在较大的争议。基于内生性问题的考虑，一般认为OLS和FE方法存在严重的不足，而最为常用的计算方法不外乎为OP方法(Olley和Pakes,1992)[9]1263-1297和LP方法(Levinsohn和Petrin,2003)[10] 317-341，对现有相关研究中使用的方法及结果进行对比，本文主要采用OP方法对企业的全要素生产率进行估算，采用LP方法对计算的结果进行稳健性检验。

(三)空间集聚指标的选择

参照Rosenthal、Strange(2004)[1]2119-2171和范剑勇等(2014)[11]51-73的方法，分别构建如下几类空间集聚的指标：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(四)计量模型及实证检验

基于本文的研究内容，设定如下形式的计量回归方程：

LnTFPit=∂+α1Lnsij+α2LnΓEit+it

(6)

其中，LnTFPit为企业i在t年的全要素生产率对数，Lnsij为空间集聚指标的对数，LnΓEit为其他控制变量，包括企业研发投入、企业年龄、企业规模等。it为随机误差项。我们主要关心的系数为α1，当α1显著为正时，则表明空间集聚有利于企业全要素生产率的提升。

表1 固定效应面板模型

注：上标*、**、***分别表示在10%、5%、1%的置信水平下显著，括号内为标准差。

在控制其他控制变量的基础上，采用固定效应模型进行估计。模型1到模型5分别为不同集聚指标的估计结果。从表1的回归结果可知，无论采用何种形式的空间集聚指标，均对企业的全要素生产率有显著的促进效应，这一结论与范剑勇等(2014)的研究是一致的[11]726-737。此外，从控制变量的回归系数来看，科研投入对于企业全要素生产率有较大的促进效应，而企业规模与企业的全要素生产率存在“U型”的关系，由此也说明，更大规模的企业更容易拥有产品和技术的创新，而中小企业需要做的则更多是模仿和学习。另外，有产品出口行为的企业拥有更高的企业生产效率，平均而言，企业生产年份越久，其全要素生产率越高。

三、稳健性检验

(一) 替换解释变量与被解释变量

空间集聚程度较高的地区也是城市规模较大的地区，学界有大量相关研究采用城市规模作为空间集聚的代理指标(刘修岩等，2012)[5]52-64。因此，本文采用城市规模(地级市常住人口数量)作为空间集聚的代理指标。

表2中，从模型1到模型3的结果来看，城市规模的扩大均会促进企业全要素生产率的提升，其二次项的回归系数显著为负，这也说明城市规模与企业全要素生产率存在典型的“倒U型”关系，即城市规模并非越大越好，与本文的理论分析一致。此外，从其他控制变量的影响来看，基本与前文表1的回归结果一致。

表2 替换解释变量与被解释变量的固定效应面板回归

注：上标*、**、***分别表示在10%、5%、1%的置信水平下显著，括号内为标准差。

(二)考虑内生性问题

关于城市规模与企业全要素生产率之间的内生性问题是我们不得不考虑的因素。基于内生性问题的考虑，我们采用目前较为常用的系统矩估计方法和两阶段最小二乘法来解决双向因果关系的内生性问题。

从表3的回归结果可以看出，无论采取何种方法的检验，均表明城市规模与企业全要素生产率存在着显著的“倒U型”关系。并且主要变量城市规模及其平方项的系数差别不大，表现出较好的稳健性。城市规模每扩大1%，可以促进企业全要素生产率提升将近3.1%左右。

表3 考虑内生性问题的计量检验

注：上标*、**、***分别表示在10%、5%、1%的置信水平下显著，括号内为标准差。

四、进一步的机制分析

本文基于中介效应模型，主要探讨空间集聚如何通过促进资源配置效率(地级市层面企业全要素生产率基尼系数)的机制来影响企业全要素生产率。其中，资源配置效率采用城市样本中企业全要素生产率的基尼系数表示，基尼系数越小则说明资源配置效率越高。关于中介效应模型的估计方程组如下：

LnTFPit=β0+β1Lnpit+β2ΓEit+λ0t+δ0i+0it

(7)

Mit=a0+a1Lnpit+a2ΓnΓEit+λ1t+δ1i+1it

(8)

LnTFPit=c0+c1Lnpit+c2Mit+c3ΓEit+λ2t+δ2i+2it

(9)

其中，Mit表示资源配置效率。Lnpit表示城市空间集聚的系列指标。其他变量与上文式(6)中的含义相同。式(7)表示空间集聚对于企业全要生产率的总效应，系数β1表示总效应的程度。式(8)反映空间集聚对于机制变量的影响，具体的系数用a1表示。式(9)中的系数c2表示机制变量对企业全要素生产率的直接效应。将式(8)代入式(9)可以进一步得到机制变量对企业全要素生产率的中介效应，具体用系数a1c2表示。具体的估计结果见表4。

由表4的估计结果可知，无论采用哪种空间集聚指标，其对企业全要素生产率的中介机制效应均是显著存在的。空间集聚有利于企业之间的竞争行为，在市场机制下，实现生产要素的自由流动，从而优化资源配置效率，促进企业全要素生产率的提升。

表4 中介效应模型估计

五、主要结论及政策启示

(一) 主要结论

本文通过构建1998年至2007年中国工业企业的非平衡面板企业数据，分别采用OP方法和LP方法计算1998年至2007年中国工业企业的全要素生产率(TFP)，发现从相对意义层面，用两种方法计算的企业全要素生产率走势基本相同。通过构建五类空间集聚指标，从企业层面检验空间集聚与企业全要素生产率的影响关系，并通过系统矩估计和两阶段最小二乘法解决内生问题，采用替换解释变量与被解释变量的途径进行稳健性检验。

研究发现：空间集聚及城市规模的扩大能够显著提升企业的全要素生产率，但城市规模并非越大越好，城市规模扩大到一定程度后，拥挤效应逐渐大于集聚效应，会抑制企业全要素生产率的提升。总体来看，城市规模与企业全要素生产率呈现典型的“倒U型”关系。只是，当前我国的城市规模大多处于拐点的左端，仍有很大的规模经济效应潜力。此外，空间集聚可以通过优化资源配置效率的机制来促进企业全要素生产率水平。

(二)政策启示

本文的研究具有明确的政策启示：

首先，空间集聚程度的不同是地区之间企业全要素生产率存在差异的重要原因。当前我国的城市规模仍普遍偏小，空间集聚程度普遍偏低，不利于规模经济效应的发挥。城市为空间集聚的主要载体，为此，在城市化的进程中，不应通过市场分割及制度设计限制城市规模的扩大。

其次，当前我国的经济正处于“新常态”，出现劳动力短缺现象，企业生产效率的提升幅度滞后于企业生产成本的提升幅度，亟需改变生产方式，调整微观、中观和宏观层面的经济结构，加强微观层面的市场化改革进程，加强企业的研发投入总量和质量，实现生产效率主导下的内生性增长模式。不仅需要做大区域层面的经济规模，同时，还需要注重中小企业生存成本的降低，通过降低杠杆和成本来增强中小民营企业的融资能力，建立平等的企业竞争环境。通过本文的研究发现，只有企业规模达到一定程度后，实现微观层面的规模化生产，才能有利于生产成本的降低，提升其生产效率。因此，加强对中小企业的扶持，建立完善的、公平的市场竞争环境是其进一步扩大生产的必要条件。在加快供给侧结构性改革的进程中，要注重建立微观经济活动的市场环境，真正实现市场在资源配置中的决定性作用。