生产性服务业集聚与企业出口国内附加值率——来自中国的经验证据

杜运苏

(南京财经大学 国际经贸学院,江苏 南京 210023)

一、引言

改革开放以后,中国抓住经济全球化发展机遇,充分发挥本国要素禀赋优势,积极融入跨国公司主导的全球价值链,迅速成长为世界第一大出口国,极大促进了国内经济增长和产业升级。2019年中国货物贸易出口额高达2.5万亿美元,占世界出口额的13.23%。(1)数据来源：https://www.wto.org/english/res_e/statis_e/merch_trade_stat_e.htm.十九大报告在新阶段提出了推动形成全面开放新格局,推进贸易强国建设。然而,中国出口在快速增长的同时,也存在一个不可忽视的问题,即国内附加值率相对较低,不仅是“两头在外”的加工贸易企业出口的国内附加值率较低,即使是一般贸易,国内附加值也有待提高。[1]实际上,国内附加值的多少在很大程度上反映了出口与国内产业的关联程度,也决定了从贸易中获益的多寡。面对外需疲软、新一轮“逆全球化”兴起、国内生产成本上升等外贸发展新形势,提高国内附加值无疑将成为未来中国出口发展的重要方向,也是中国出口由高速增长向高质量增长的重要体现。

在全球价值链分工模式下,每个国家基于要素禀赋优势专业化从事产品的特定生产环节,“商品贸易”转变为“任务贸易”。[2]在此情形下,中间产品往往多次在不同国家流转,重复计算不可避免,出口额已经无法准确体现一国产业的国际竞争力以及参与分工获益的多寡,国内附加值开始受到各方关注。从方法上来看,主要有两种:一是基于投入产出表进行测算。投入产出法源于Hummels et al[3]提出的垂直专业化指数,Johnson和Noguera[4]、Koopman et al.[5]等不断发展完善,可以将一国出口分解为国内附加值、国外附加值、重复计算、返回国内等四个部分,已经成为研究贸易附加值问题的重要方法。二是基于企业层面数据测算,经典文献有Upward et al.[6]、张杰等[1]等。两种方法,各有优劣,前者通过投入产出关系测算相对更为准确,但受限于世界投入产出表,而后者更加便于分析影响因素。鉴于本文探讨生产性服务业集聚与企业出口国内附加值的关系,我们采用第二种方法。部分学者考察了中间产品自由化[7]、上游垄断[8]、制造业服务化[9]、市场分割[10]等对中国企业出口国内附加值的影响。

近年来,在世界范围内出现了“工业型经济”向“服务型经济”转变的新特点,在制造业上体现为投入服务化和产出服务化,即服务化趋势。[11]许和连等[9]研究表明,中国制造业投入服务化对一般贸易企业出口国内附加值具有显著的正向促进作用,而对加工贸易企业和混合贸易企业的影响呈现U型关系。那么,值得我们思考的问题是地区生产性服务业集聚是否是有利于提高中国出口国内附加值,作用机理是什么。遗憾的是,目前生产性服务业集聚的文献主要围绕集聚如何影响制造业效率[12]、城镇化[13]、制造业升级[14]等,缺乏针对生产性服务业集聚如何影响企业出口国内附加值的相关研究。基于此,本文通过构建理论模型阐述生产性服务业集聚如何影响企业出口国内附加值,并利用2003—2013年中国制造业企业层面数据进行实证检验,以期为提高“中国制造”出口的国内附加值和全球价值分工地位提供一个新的视角。

二、理论分析

本部分主要在Melitz和Ottaviano[15]的基础上构建一个理论模型考察生产性服务业集聚对企业出口国内附加值率的影响。具体地,生产性服务业集聚可以通过以下两个渠道影响企业的出口国内附加值率:一是生产性服务业集聚降低了企业国内服务投入的价格,从而促使企业更多使用国内服务投入;二是生产性服务业集聚通过降低企业国内服务投入的价格,促使更多的低生产率企业进入市场,这提升了存续企业在行业内的相对效率水平,进而对企业出口国内附加值率产生影响。

1.消费者行为的假设

借鉴M-O模型,假设每个经济体都有L数量的消费者,并且每个消费者具有相同的线性偏好,其效用函数为:

(1)

(2)

根据公式(2),我们可以得到差异化产品i的需求函数为:

(3)

(4)

2.企业行为的假设

假设企业生产使用劳动力和服务进行生产,并且假设在生产要素市场上,厂商是生产要素价格的接受者,其生产函数为:

(5)

其中,χ=μ-μ(1-μ)μ-1,μ∈(0,1)表示服务投入的密度,φ∈(φm,∞)表示企业从分布函数G(φ)中随机抽取的生产率,L表示劳动力投入,X表示服务投入,由国内服务投入(XD)和国外服务投入(XF)两部分组成:

(6)

其中,σ>1表示国内服务投入和国外服务投入的替代弹性,根据公式(6)可以得到服务投入的价格为:

(7)

(8)

(9)

(10)

其中,φ*=w1-μ(PX)μ/pmax。

3.自由进入条件

在均衡状态,企业的预期利润等于进入成本,即:

(11)

假设企业的生产率服从帕累托(Pareto)分布G(φ)=1-(φm/φ)k,根据公式(11)可得:

(12)

4.生产性服务业集聚对出口贸易增加值的影响

企业出口国内附加值率(DVAR)可以表示为:

(13)

公式(13)两边同时对生产性服务业集聚程度s求偏导,可得:

(14)

在其他条件不变的情况下,生产性服务业集聚有利于提升企业出口的国内附加值率。

三、模型设定、指标测度与数据处理

(一)模型设定

除了本文所关注的生产性服务业集聚,影响企业出口国内附加值率的因素还包括企业规模、行业集中度等。在借鉴Kee和Tang[7]、李胜旗和毛其淋[8]等基础上,本文建立以下计量模型:

LnDVARijt=α+β·LnPSCjt+

δ·Xijt+ηi+σj+λt+εijt

(15)

其中,下标i、j和t分别表示企业、地区和年份。DVARijt表示地区j企业i在t期出口的国内附加值率,数值越大说明国内附加值在其出口中所占比重越大,实现价值增值能力越强。PSCjt为地区生产性服务业集聚的指标,是本文的核心解释变量。这两个变量的具体测算方法将在下面予以介绍。Xijt为除了核心变量以外,其他控制变量,具体包括:(1)全要素生产率(TFP),虽然测算全要素生产率通常采用Olley-Pakes(OP)或Levinsohn-Petrin(LP)方法,但由于数据库部分年份缺少工业增加值和中间品投入信息,受制于数据限制,本文借鉴许和连等[9]方法,采用TFP=ln(y/l)-s×ln(k/l)来估算。其中,y为企业工业总产值,k为固定资产总额,l为职工人数,s代表生产函数中资本的贡献度,并将s设定为1/3。[16](2)企业规模(Size),采用企业就业人数取对数表示。(3)企业年龄(Age),运用下列公式计算:企业年龄=当年年份-企业开业年份+1。(4)人均固定资产(Percap),即固定资产除以员工人数。(5)行业集中度(HHI),采用企业所在四位数行业的赫芬达尔-赫希曼指数(Herfindahl-Hirschma,HHI):HHIjt=∑i∈Ω(sijt/Sjt)2,其中,sijt为行业j企业i在t期的销售额,Sjt为t期i所在行业j的总销售额。HHI数值大小反映了行业的竞争程度。(6)加工贸易(PRO),企业从事加工贸易为1,否则为0。(7)国有企业(SOE)和外资企业(FOE),如果是国有企业或外资企业取1,否则取0。为了异方差性,除了虚拟变量和行业集中度,其他变量取对数进入模型。ηi、σj、λt和εijt分为企业、城市、年份固定效应以及随机误差项。

(二)核心指标测度

1.生产性服务业集聚(PSC)。目前,测度产业集聚程度的方法有多种,考虑到数据的可获得性,本文运用区位商来测度各个城市历年的生产性服务业集聚,具体计算方法为:

(16)

其中,PEj、Ej代表j城市生产性服务业就业人数和全部就业人数,PE、E代表城市生产性服务业就业人数和全部就业人数(2)本文根据《国民经济行业分类》(GB/T4754-2002),借鉴现有研究,本文生产性服务包括“交通运输、仓储和邮政业、信息传输、计算机服务和软件业”“科学研究、技术服务和地质勘查业”“金融业”“租赁和商业服务业”等5个行业。。如果PSCj大于1,则说明生产性服务业在该城市的占有份额高于全部城市所占份额,反之则相反。该指标越大,相对集聚程度越高。

2.企业出口的国内附加值率(DVAR)。借鉴Upward et al.[6]、张杰等[1]以及Kee和Tang[7]的做法,利用中国工业企业数据库与海关数据库测算企业层面的出口国内附加值率,即:

(17)

(三)数据处理

本文数据来源于中国海关数据库、中国工业企业数据库以及历年《中国城市统计年鉴》。由于服务业分类标准在2002年以后进行了较大幅度调整,为了防止偏差,本文选取2003-2013年样本数据。针对本文的研究主题而言,需要按照最大效率原则将工业企业数据库与海关数据进行合并,本文通过四个步骤进行处理:第一,剔除资产、增加值等异常以及平均就业人数小于10的观测值,并根据“工业增加值=工业总产值-中间投入+增值税”这一等式将2004 年的企业工业增加值补齐;第二,去除贸易中间商的样本。借鉴Ahn et al.[17]做法,将海关数据库中企业名称包含“贸易”“科贸”“进出口”“经贸”“科贸”“物流”等从样本中剔除。第三,借鉴Manova和Yu[18]合并方法,并参考Kee和Tang[7]的做法,删除异常样本和过度进口或过度出口的变量,描述性统计见表1。

表1 变量的描述性统计

四、基准回归结果与分析

(一)基准回归结果

考虑到估计结果的稳定性,本文在控制企业固定效应、城市固定效应和年份固定效应前提下,以生产性服务业集聚为基础变量,然后逐步加入其他控制变量进行回归。

从表2第一行可以看出,生产性服务业集聚(LnPSC)系数始终在1%水平显著为正,验证了前面的理论模型,生产性服务业集聚可以显著提高该地区企业出口的国内附加值率,即在其他条件相同条件下,本地区生产性服务业集聚程度越高,区域内企业出口的国内附加值比重越高。除了中间产品自由化、上游垄断、制造业服务化、市场分割等影响企业出口国内附加值,本文补充印证了地区生产性服务业集聚对企业出口国内附加值的正向促进作用。长期以来,企业出口国内附加值较低是“中国制造”有可能被“低端锁定”的重要表现形式。本文研究结论为突破这一困境提供了一个新的思路。生产性服务业集聚不仅可以通过竞争效应、专业化效应、共享效应等为制造业提供“物美价廉”的服务投入,还可以通过改善地区营商环境、提高技术扩散效率等促进本地区制造业生产效率的提高。顾乃华[19]、惠炜和韩先锋[20]等利用中国城市或省份数据研究发现,生产性服务业集聚能显著提升劳动生产率,而高生产效率的企业往往具有更高的成本加成,后者是企业出口附加值的重要组成部分。在经济新常态下,生产性服务业集聚势必成为未来一段时间中国提高企业出口国内附加值的重要措施。当然,生产性服务业集聚对不同地区、不同行业、不同所有制类型等企业出口国内附加值的影响存在一定的异质性,下面将从不同角度进行检验。

从回归结果来看,绝大部分控制变量的系数符合预期。全要素生产率(LnTFP)对企业出口国内附加值率提升具有显著的促进作用,系数显著为正,与许和连等[9]、毛其淋和许家云[21]等研究结论一致。企业规模(LnSize)回归系数符号在加入其他控制变量时由正转负,但系数值比较小,在纳入全部控制变量时,系数值只有0.0068。理论上,本文用企业员工作为规模的代理变量,因为劳动报酬是国内增加值的重要组成部分,企业员工人数越多,劳动报酬占出口额的比重有可能越大,出现这一结果可能是由于加工贸易在中国出口占有较大比重,相对来说,进口的原材料和中间品更多。企业年龄(LnAge)的回归系数也显著为正,企业设立时间越长,与国内供应商和产业的联系也越紧密,便于出口企业采购国内原材料,提高其出口的国内附加值。与上述几个变量不同,人均固定资产(LnPercap)对企业出口国内附加值具有负面影响,可能由于人均固定资产较高的企业国际化发展也较快,更擅于在国际市场上采购原材料。企业是否从事加工贸易(PRO)的回归系数显著为负,因为加工贸易出口的国内附加值相对较低,与现有研究基本一致。行业集中度(HHI)的回归系数不显著,说明国内行业的竞争程度对出口的国内附加值率影响不大。国有企业(SOE)和外资企业(FOE)两个变量回归系数恰好相反,前者为正,后者为负。

表2 基准回归结果

(二)稳定性检验

上文中,我们已经证实地区生产性服务集聚可以显著地提高企业出口国内附加值比例。为了检验这一结论的可靠性,本文从三个角度进行稳健性检验。

第一,重新测度核心变量。考虑到贸易中间商的影响，吕越等[10]提出企业出口国内附加值率的新方法，即：

(18)

其中,X表示出口额,D表示国内销售,Am表示考虑贸易代理商调整后的进口,其他字母含义与(17)相同。

前文在测算企业出口国内附加值过程中,由于很多年份缺乏中间投入,没有将其纳入计算。为了稳健起见,我们借鉴Koopman et al.[5]估算,出口企业使用国内中间投入品大概含有国外成分为5%,利用2003—2007年样本进行稳定性检验(DVAR3)(3)中国工业企业数据只有2000—2007年公布了企业的工业中间投入，本文仅对这个期间的样本进行稳定性检验。从表3前两列可以看出,生产性服务业集聚对企业出口国内附加值的影响依然显著为正。

另外,除了区位熵测度生产性服务业集聚,本文还测度了下述两种生产性服务业集聚对企业出口国内附加值的影响,分别为:

1.生产性服务业专业集聚(SSC)。参考Ezcurra等[22]方法构建,即：

(19)

2.生产性服务业多样化集聚(DSC)。根据韩峰等[13]的方法构建该指标:

(20)

其中,字母含义同公式(19)。

由表3第三列和第四列回归结果可知,生产性服务专业化集聚和多样化集聚有利于提高企业出口国内附加值。

第二,内生性问题的处理。本文的核心变量是地区生产性集聚程度,与企业出口国内附加值之间双向因果关系较弱,一般情况下,单个企业很难影响地区的生产性服务业集聚程度,但如果单个企业或出口国内附加值变化相似的少数企业规模非常大时,有可能由联立关系导致内生性。为此,本文将所有解释变量进行滞后一期处理,表3第(5)列的结果显示,生产性服务业集聚对企业出口国内附加值的提升效应依然存在。另外,如果遗漏与生产性服务业集聚和企业出口国内附加值共同相关的变量,如制度环境等,也有可能导致内生性偏误。为了处理这一问题,本文在以地区生产性服务集聚水平的滞后一期作为工具变量进行两阶段最小二乘回归(2SLS)。从表3第(6)列可以看出,模型不存在识别不足和弱工具变量问题,而PSC的估计系数在5%的置信水平下显著为正,表明本文的结论是稳健的。

第三,系统广义矩估计(SYS-GMM)。考虑动态性特征,我们在回归方程中加入被解释变量的滞后项,并用可以克服弱工具变量和小样本偏误影响的系统广义矩估计(SYS-GMM) 方法进行回归。表3最后一列报告了使用SYS-GMM方法的估计结果,扰动项自相关检验和过度识别检验均通过,与前面结果相同,生产性服务集聚水平对企业出口国内附加值具有正向影响,进一步说明本文得出的结论较为稳健。

五、进一步扩展分析

(一)异质性分析

中国出口的重要特点是在贸易方式、企业类型、要素密集度等方面存在较大差异,而且不同生产性服务业所包含的知识、信息、技术等高级要素不同,影响企业出口国内附加值的机理也不同。由于总体层面的分析,无法反映这些方面的特点,下面将从多个角度进行异质性分析。

表3 稳定性检验

1.贸易方式异质性分析。本文按照贸易方式不同,将出口企业分为纯一般贸易企业、纯加工贸易企业和混合贸易企业。由表3前三列可以看出,生产性服务业集聚对三类出口企业的国内附加值都有正向促进作用,但影响程度存在一定差异。具体来看,加工贸易企业的回归系数最大,混合贸易企业最小,纯一般贸易企业居中,导致这一现象的主要原因可能是企业大部分原材料、零部件等依赖进口,而且是贴牌生产,利润较低,生产性服务业集聚非常有利于这类企业实现产品升级和功能升级[23],进而提高国内附加值比重。以功能升级为例,加工贸易出口企业要从贴牌生产(OEM)向自主设计生产(ODM)或自主品牌生产(OBM)升级,不仅需要咨询、技术服务等提高支撑,还需要信息传输、计算机服务等获得市场反馈,进而提高产品的耐用性、安全性和舒适度,锁定目标市场并获得较高的附加值,生产性服务业集聚可以在这些方面发挥重要作用。而纯一般贸易的国内附加值本身已经比较高,基期的国内附加值率均值已经达到近80%,远高于其他两类,导致生产性服务业集聚对其国内附加值率提高的边际促进作用要小于加工贸易企业。混合贸易出口企业样本量最大,同时其企业构成也比较复杂,生产性服务业集聚影响其出口国内附加值率小于前面两者。

2.企业类型异质性分析。按照所有制的不同,可以将企业分为本土企业和外资企业(见表3)。不难发现,生产性服务业集聚有利于两类企业出口的国内附加值提高,但对外资企业影响更大,究其原因,可能是由于外资企业从事加工贸易的比重相对较高,而上述研究结论表明:生产性服务业集聚对加工贸易企业出口的国内附加值率提升作用更大。虽然外资企业更加擅长于在全球配置资源,与国外的原料和零部件供应商的关系较为稳定,但地区生产性服务业集聚不仅可以为外资企业提高更具竞争力的服务投入,还可以通过提升国内产业的配套能力进而带动外资企业增加采购中间投入品。

3.地区异质性分析。本文根据城市区位,将总体样本分为东部、中部、西部等三个子样本,表5前三列分别报告了三个子样本的回归结果。从中可以看出,东部城市的生产性服务业集聚对企业出口国内附加的影响显著为正,系数高达0.3028,中部地区其次,而中西部子样本中,不仅系数比较小,且不显著。可能的原因是东部地区生产性服务业较为发达,与当地制造业融合程度也较高,且集聚程度在样本期间上升较快,这两个因素共同导致了东部地区生产性服务业集聚对企业出口国内附加值促进作用相对较大。在推进东部中低端制造业向中西部梯度转移的过程中要高度重视当地生产性服务业集聚程度的提升,否则可能不利于提高企业出口附加值,阻碍中国制造业向全球价值链中高端攀升。

表4 贸易方式和企业类型异质性回归结果

4.要素密集度异质性分析(4)劳动密集型行业包括农副食品加工业、食品制造业、饮料制造业、烟草制品业、纺织业、纺织服装鞋帽制造业、皮革皮毛羽毛及其制品业、木材加工业。资本密集型行业包括家具制造业、造纸及纸制品业、印刷业、文教体育用品制造业、石油加工冶炼及核燃料加工业、橡胶制品业、塑料制品业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、金属制品业。技术密集型行业包括化学原料及化学制品制造业、医药制造业、化学纤维制造业、通用设备制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电器机械及器材制造业、通信设备计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业。。按照所在行业,本文将出口企业分为劳动密集型、资本密集型、技术密集型等三类。比较表5的第(4)-(6)列可以发现,生产性服务业集聚对三类企业出口国内附加值的影响显著为正。具体而言,生产性服务业集聚对技术密集型企业出口附加值影响最大,其次是劳动密集型企业,而对资本密集型企业影响最小,其中后两者系数差别较小。可能的解释是,技术密集型产品对生产性服务业更加敏感,信息计算机、R&D等是高科技企业提升出口国内附加值非常重要的影响因素,下文从生产性服务业类型角度的异质性分析进一步证实了这一结论。

5.生产性服务异质性分析。从表6可以看出,不同类型的生产性服务业集聚对企业出口国内附加值的影响存在显著差异,其中,信息计算机集聚对企业出口国内附加值提高的促进作用最大,其次是科研技术、批发零售以及租赁商业,而交通仓储的集聚对企业出口国内附加值没有显著影响,金融集聚甚至会产生一定程度负面影响。结合上文要素密集的分析,信息计算机和科研技术集聚对技术密集型企业出口国内附加值具有显著的正向影响。与行业特征有关,金融集聚在提升企业出口国内附加值方面作用并不是很大。这个结论表明,如果要利用生产性服务业集聚促进企业出口国内附加值上升,不仅要提高集聚程度,还要注重结构改善,才能有利于“中高端”制造业企业提高出口的国内附加值。

表5 地区和要素密集度异质性回归结果

表6 生产性服务异质性回归结果

续表6 生产性服务异质性回归结果

(二)生产性服务集聚影响企业出口国内附加值率的机制检验

根据前面理论分析,地区生产性服务集聚通过降低服务投入价格和行业相对生产率两个渠道影响企业出口国内附加值率。遗憾的是,目前无法获取地区生产性服务业投入价格,但我们可以从制造业服务投入高低来间接证明第一个影响渠道机制,即如果机制成立,生产性服务业集聚对高服务投入行业企业出口国内附加值率的促进效应将显著大于低服务投入企业。为此,我们用2002年123行业投入产出表测算出所有制造业行业的生产性服务投入水平,即完全消耗系数。同时,我们将高于均值的行业划为高服务投入行业,低于均值划为低服务投入行业。表7前两列是分样本的回归结果,结果显示,生产性服务业集聚对高服务投入行业制造企业出口国内附加值率要显著高于低服务投入行业,第一个影响渠道得以证实。

Melitz和Ottaviano[15]基于线性效应函数构建的可变成本加成贸易模型表明,生产效率高的企业往往具有更高的成本加成。那么,我们可以以成本加成作为中介变量来考察第二个机制是否成立,即:

DVARijt=α+β·PSCjt+δ·Xijt+

ηi+σj+λt+εijt

(21)

Markupijt=α2+β2·PSCjt+δ·Xijt+

ηi+σj+λt+εijt

(22)

DVARijt=α3+β3·PSCjt+γ·Markupijt+

δ·Xijt+ηi+σj+λt+εijt

(23)

其中,Markup为企业成本加成率。De Loecher和Warzynski[24]在缺乏产出价格与产量数据的情况下,通过构造成本最小化求解企业加成率,更为有效、科学。基于此,本文采取此方法计算样本企业的成本加成率。(5)为了保证系数可比性,本部分回归所用样本仅为成本加成率(Markup)可以计算的样本。

从表7第(3)-(5)列为生产性服务业集聚影响企业出口国内附加值率的第二个影响渠道的检验结果。其中,第(4)列为公式(22)回归结果,生产性服务业集聚的系数显著为正,说明生产性服务业集聚可以显著提高出口企业的成本加成率。第(5)列为公式(23)回归结果,即本文核心变量与中介变量对因变量的影响。从中可以看出,成本加成率回归系数在1%水平为正,说明Markup上升可以显著促进企业出口国内附加值提高,内在逻辑是成本加成率提高,必然会提高企业的利润率,从而有利于提高出口的国内附加值。比较第(5)列与第(3)列发现,生产性服务业集聚变量虽然都在1%水平下显著为正,但系数值要略小于基准回归结果,主要是由于成本加成影响渠道的弱化作用导致生产性服务业集聚系数变小。由此可以得出,本文理论部分得出的影响渠道在现实中是成立的。

表7 机制检验与调节效应

(三)市场化进程调节效应检验

考虑到中国各地区的市场化程度存在明显差异,还需要考察该因素在生产性服务业集聚影响企业出口国内附加值率过程中的调节作用。现有文献中常用的反映市场化程度主要有市场化指数(MFREE)和市场分割指数(MFG),我们通过交叉项形式建立如下模型:

DVARijt=α+β·PSCjt+δ·PSCjt×MFREEjt+

δ·Xijt+ηi+σj+λt+εijt

(24)

DVARijt=α+β·PSCjt+δ·PSCjt×MFGjt+

δ·Xijt+ηi+σj+λt+εijt

(25)

其中,市场化指数(MFREE)采用樊纲等[25]和王小鲁等[26]编制的“中国各地区市场化指数”来衡量,而市场分割指数(MFG)则借鉴吕越等(2018)[10]方法,选取2003—2013年《中国统计年鉴》中的粮食、油脂、水产品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、中西药品、化妆品、书报杂志、文化体育用品、日用品、家用电器、燃料等13种商品环比价格指数编制得到,指数值越高,市场分割越严重,市场化程度越低。由于市场化指数的编制方法在样本期间有所调整,前后不具有可比性,为了解决这一问题,我们对市场化指数和市场分割指数均做标准化处理。

市场分割与生产性服务业集聚的交叉项显著为负(见表7),说明市场分割程度越低,即市场化程度越高,生产性服务业集聚对企业出口国内附加值的正向促进作用越大,因为市场化程度越高,资源流动更加容易,有利于进一步放大生产性服务业集聚的促进效应。市场化程度指数纳入模型回归以后,生产性服务业集聚的系数仍然为正,但不是很显著。不过,生产性服务业集聚与市场化程度指数交叉项在1%水平下显著为正,而且系数值较大,说明市场化进程在生产性服务业集聚影响企业出口国内附加值过程中具有重要的调节作用。

六、研究结论与政策启示

本文首先通过拓展一个可变加成的异质性企业贸易模型刻画了生产性服务业集聚影响企业出口国内附加值率的内在机理,然后利用2003—2013年全国城市数据库、中国工业企业数据库、海关数据库等匹配数据,对理论命题进行检验,得到以下重要研究结论和政策启示:

1.在总体上,地区生产性服务业集聚有利于提高企业出口国内附加值。从本文回归结果表明,无论是地理空间集聚,还是专业化集聚和多样化集聚,生产性服务业集聚对企业出口国内附加值具有正向促进作用。那么,为了解决长期以来困扰我国企业出口国内附加值率较低这一问题,加快生产性服务业集聚是“经济服务化”大趋势下的当然选择。对于当前依托服务业发展支持“中国制造业”向中高端攀升而言更是不容错过的重要机遇。

2.生产性服务业集聚对不同地区企业出口国内附加值的影响存在一定程度差异,对东部地区企业影响较大,而中西部地区影响不是很显著。随着东部地区生产成本的不断上升,制造业向中西部梯度转移将会进一步加快。中国对外贸易政策在未来一段时间的一项重要内容是如何提高中西部本地企业和东部转移企业出口的国内附加值比例[27]。本文的研究结论表明,加快生产性服务业集聚是一个重要抓手。

3.生产性服务业集聚的内在结构还需要进一步提升,重点是高端服务业集聚。从本文的回归结果来看,集中体现在两个方面:一是生产性服务业集聚对技术密集型企业出口国内附加值影响较大;二是区分生产性服务业类型来看,信息计算机等集聚对企业出口国内附加值影响较显著。尤其是东部地区,目前正处在制造业换挡升级的关键时刻,尤其需要高端生产性服务业支撑。这就决定了,不仅要加快本国高端服务业发展集聚,还要大力引进国外高端服务业,在对内改革和对外开放的共同努力下,增强生产性服务业集聚对企业出口附加值和攀升全球价值链的支撑作用。

4.市场化进程在生产性服务业集聚提升企业出口附加值率过程中具有很重要调整作用。市场化进程与要素流动、交易成本等息息相关,其高低可以对生产性服务业集聚提升效应产生促进或抑制作用。尽管我国在打破地方市场分割,形成国内统一市场方面取得了一定成效,但还存在较大空间,仍然需要将其作为国内改革的重要内容加快推进。