分銷業集聚對制造業集聚的影響：地區與行業層面的實證

彭紅英

（1.浙江大學經濟學院，杭州 310027；2.浙江師范大學行知學院，浙江 金華321004）

0 引言

隨著我國經濟的發展，在一些地區出現了制造業與分銷業協同集聚的現象。該現象可以用Alfred Marshall（1920）的產業集聚成因理論進行解釋，即制造商為了接近市場而在其附近形成集聚，從而可以節約運輸費用、降低信息獲取成本、減少買賣雙方的溝通成本[1]。因此，在研究制造業集聚的影響因素時，應將分銷業集聚納入考察范疇，但以往文獻大多圍繞對外開放、規模經濟、城市化等傳統影響因素開展研究。

本文試圖將分銷業集聚影響因素納入考察范圍，利用2000～2009年的全國省際面板數據從地區和行業兩個層面進行研究。

1 我國分銷業集聚與制造業集聚的測度

測度行業集聚程度的指標較多，其中，比較常用的是空間基尼系數、產業份額、區位熵。

區位熵也是常用的集聚值指標，用LQmi代表m地區i行業的區位熵，其計算公式為：LQmi=Smi/Xm，如果LQmi大于1，說明行業i在小區域m的集中程度較高，如果LQmi小于1，則相反。由于統一了比較尺度（即大于1還是小于1），因此，在比較地理面積、人口數差異較大的地區間行業集聚水平時，運用這一指標更加清楚直觀。

本文采用空間基尼系數測度全國制造業和分銷業的集聚值，采用區位熵或產業份額測度31個?。ㄊ小^）這兩個行業的集聚值。

利用2000～2009年的全國31個?。ㄊ?、區）制造業和分銷業年末從業人員數，分別計算兩個行業的空間基尼系數，其中Gm代表制造業空間基尼系數，Gd代表分銷業空間基尼系數，結果見圖1中第一個分圖。可以看出，在這一時期，全國制造業集聚一直高于分銷業集聚，除2005、2006年分銷業集聚水平有所下降外，其余年份兩者呈同向上升趨勢。

圖1 2000～2009年全國、典型省份的分銷業及制造業集聚值變化趨勢圖

對31個?。ㄊ?、區）的兩個行業分別計算區位熵（或產業份額）集聚值①香港、澳門、臺灣未納入研究范圍。，可以發現，盡管在多數地區兩者呈同向變化，但其關系存在差異。圖1中的第二至第四個分圖選取浙江、遼寧、上海的變化趨勢線說明這一差異（為了統一對比尺度，這三個圖均采用區位熵指標），其中LQmm代表某地區制造業區位熵集聚值，LQmd代表某地區分銷業區位熵集聚值。

可以發現存在“浙江現象”，即分銷業集聚程度較高，其對應的制造業集聚程度則更高，與浙江類似的還有廣東等；也存在“遼寧現象”，相較于浙江，相同的分銷業集聚程度在遼寧所對應的制造業集聚程度卻低得多，與遼寧類似的還有黑龍江等；還存在“上海現象”，即分銷業集聚持續上升，但制造業集聚卻呈下降趨勢，與上海類似的還有天津、北京等。

總體而言，我國分銷業集聚與制造業集聚呈正向關聯。但“浙江現象”、“遼寧現象”、“上?，F象”的客觀存在，也促使我們思考其原因。

2 分銷業集聚對制造業集聚的影響：實證研究

為了研究分銷業集聚對制造業集聚的影響及其程度，本文構建回歸模型進行實證分析。

2.1 計量模型及變量說明

本文選取模型中的解釋變量時，參考了以往的文獻，并增加分銷業集聚影響因素，設定以下計量模型：

其中，Smm為m地區制造業產業份額集聚值、Smd為m地區分銷業產業份額集聚值（采用年末從業人數計算得到）。E為對外開放程度，計算公式為：進出口額/GDP。Ine表示內部規模經濟，計算公式為：制造業年末從業人數/規模以上制造業企業數。U為城市化程度，計算公式為：公共交通工具數/萬人數。α0為常數項、ε1為干擾項。

本文分別按地區和行業層面進行實證檢驗，所用面板數據的時間跨度均為10年，即從2000～2009年。在地區層面的實證分析中，全國省際面板數據包括31個?。ㄊ小^）共310組。東部數據為110組，中部數據為80組，西部數據為120組②東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。。在行業層面的實證中，涉及19個制造業細行業，均采用省際層面的全國面板數據。

2.2 計量結果分析

2.2.1 地區層面的分析

為研究不同地區層面分銷業集聚對制造業集聚的影響，本文分全國及東中西部進行實證分析。首先利用全國面板數據進行檢驗，表1是其變量統計性描述，表2是變量的單位根檢驗結果。

由單位根檢驗可知，全國面板數據為0階平穩（即不存在單位根），不需進行協整檢驗，可進一步考察變量的因果關系，本文采用Hurlin和Venet（2001）提出的固定系數面板格蘭杰因果檢驗方法[3]。根據AIC信息準則選擇的最優滯后階數為1，參與檢驗的數據量均為279。結果如表3所示。

表1 全國面板數據的變量統計性描述

表2 變量的單位根檢驗結果

表3 全國面板數據的格蘭杰因果檢驗結果

通過格蘭杰因果檢驗可知，所有因變量均通過了檢驗，且分別與自變量為雙向格蘭杰困果關系，可以繼續進行回歸系數分析。

全國面板數據涉及31個?。ㄊ?、區），時間跨度為10年，可能存在異方差和序列相關，不能按混合面板數據處理，且豪斯曼檢驗拒絕了隨機效應優于固定效應的假設，因此，全國面板數據采用固定效應估計方法。經檢驗，該面板數據存在異方差、序列相關、截面相關，通過綜合處理得到了修正后的結果。在這一基礎上，為了得出分銷業集聚對制造業集聚的影響程度，并與其他影響因素相比較，需要消除因變量和自變量所取單位的影響，因此對結果進一步處理，得到標準回歸系數（參見表4第1列）。本文采用stata11.0軟件進行回歸。

從回歸結果可以看出，我國分銷業集聚對制造業集聚呈現非常顯著的正向影響。另外，對外開放對制造業集聚呈正向影響，說明我國進出口水平越高的地區，其制造業集聚水平越高，這與浙江、江蘇、廣東等地的情況十分吻合。內部規模經濟對制造業集聚呈正向影響。說明內部規模經濟即平均成本下降效應促使制造類企業紛紛擴大規模，從而推動了當地制造業集聚的發展。城市化對制造業集聚也呈正向影響，說明信息交流越快捷、物流越發達，制造業集聚水平越高。

表4 全國及東中西部面板數據的回歸結果

因為剔除了取值單位的影響，標準回歸系數直接體現了各因素對制造業集聚的影響程度，可以進行比較，下面就重要程度進行分析。分銷業集聚的影響程度與城市化相當，且略高于對外開放、內部規模經濟。由此可見，分銷業集聚是制造業集聚的重要影響因素。

由于我國地區經濟發展程度不同，本文對東中西地區分別進行了實證分析。分地區樣本回歸的單位根檢驗均為0階單整、且均在10%的水平上通過了格蘭杰因果檢驗，因篇幅所限，未詳細列出檢驗過程。從回歸結果可以看出（見表4第2～4列），在東部，分銷業集聚對制造業集聚的正向影響非常顯著，其影響程度遠小于城市化，與對外開放相當，略高于內部規模經濟。在中、西部，分銷業集聚對制造業集聚的影響不顯著，對后者產生正向影響的是內部規模經濟。

2.2.2 行業層面的分析

通過分地區的實證可以發現，分銷業集聚并非在所有地區對制造業集聚產生顯著正向影響，兩者關系以“浙江現象”、“遼寧現象”、“上海現象”等多種形式表現出來，本文試圖從產業特征角度探討其原因，因而進一步分析了分銷業集聚對不同制造業細行業集聚的影響。

出于數據可獲性和統計口徑連貫性的考慮，本文對紡織業、非金屬礦物制品業、造紙及紙制品業、農副食品加工業等19個細行業進行回歸分析，仍采用上述模型及全國31個?。ㄊ?、區）跨度10年的面板數據，不過，其中的制造業集聚變量Smm、內部規模經濟變量Ine分別利用a制造業細行業的數據計算得到并納入回歸分析。另外，為了解分銷業中的批發業和零售業集聚各自對這些制造業細行業集聚的影響，也分別進行了回歸分析。分行業樣本回歸的單位根檢驗均為0階單整、且均在10%的水平上通過了格蘭杰因果檢驗，因篇幅所限，未詳細列出檢驗過程。分行業樣本回歸結果如表5所示，因篇幅所限，表5僅列出了分銷業集聚及其中的批發業集聚、零售業集聚分別對制造業各細行業集聚的影響系數，對外開放等其他變量的影響系數未列出。

表5 分銷業集聚對制造業細行業集聚的影響系數

由回歸結果可以看出，分銷業集聚并非對所有制造業細行業集聚產生正向影響。其中，分銷業集聚對紡織業、非金屬礦物制品業、專用設備制造業、造紙及紙制品業集聚的正向影響最為明顯，這些均為強分銷業依賴型行業，分銷業集聚程度越高，對于這些行業而言吸引力越強，從而在其附近形成了制造業細行業集聚，而且零售業集聚的影響程度要大得多。

分銷業集聚對通用設備制造業、金屬制品業、交通運輸設備制造業、化學原料及化學制品制造業、醫藥制造業、農副食品加工業、電氣機械及器材制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業集聚有一定正向影響，但程度小于對紡織品等行業集聚的影響。

分銷業集聚對食品制造業、飲料制造業集聚的影響不顯著，但零售業集聚對食品制造業集聚、批發業集聚對飲料制造業集聚有一定正向影響。其原因可能在于：食品和飲料消費具有一定特殊性，消費者通常在產生需求時立即購買并消費這兩類商品，因此，為方便消費者及時購買，其銷售渠道即包括分銷業集聚程度較高的批發市場或零售商區，也包括分散的超市或小商店。因此，零售業集聚或批發業集聚分別對這兩個制造業集聚產生了一定正向影響，但分銷業集聚的總體影響卻不顯著。

分銷業集聚對煙草制品業集聚基本沒有影響，其原因可能是：一方面，受煙葉供應限制，煙草制品業多集中在煙葉產地；另一方面，煙草制品屬于專賣產品，由煙草專賣局根據煙草證限量派分給各銷售點，其流通數量受到嚴格控制，該商品也就無法形成具規模的分銷業集聚。

除煙草制品業外，分銷業集聚對黑色金屬冶煉及壓延加工業；有色金屬冶煉及壓延加工業；通信設備、計算機及其他電子設備制造業；石油加工、煉焦及核燃料加工集聚沒有顯著正向影響。這些制造業細行業具有兩個特征：其一，其生產需要大量的資源和能源，因此，通常這些行業多集聚于資源或能源供應地；其二，這些行業屬于弱分銷業依賴型，其產品通常是其他行業生產所需的原材料、能源或設備，主要通過企業與企業間的大型采購行為進行銷售，基本不需要通過分銷渠道進行銷售，因此，分銷業集聚對這些制造業細行業集聚整體上沒有顯著正向影響。

綜合以上分析，可以發現分銷業集聚對于紡織業等強分銷業依賴型細行業的影響更大，而對于石油加工、煉焦及核燃料加工業等弱分銷業依賴的細行業則沒有顯著正向影響。從而也不難理解，在對我國東中西部地區面板數據分別進行回歸時，東部的分銷業集聚對制造業集聚的影響非常顯著，而中、西部地區卻不顯著，這與東部地區特別是浙江、廣東等省的制造業多為強分銷業依賴型有很大的關系，因此表現為分銷業集聚極大地促成制造業集聚的“浙江現象”。而中西部地區則多為弱分銷業依賴、強資源與能源依賴性的制造業，因此在遼寧等省份呈現出分銷業集聚對制造業集聚正向影響較小的“遼寧現象”。

至于“上?，F象”，也可以利用該結果進行解釋。上海經過產業結構調整和升級，其制造業主要是新能源、民用航空制造業、先進重大裝備、海洋工程裝備、新材料、生物醫藥、電子信息制造業、新能源汽車。由上述分析可知，分銷業集聚對于這些制造業細行業的正向影響較小甚至沒有顯著正向影響，從而出現了分銷業集聚不斷加大，但制造業集聚卻并沒有隨之加大，反而有所下降的“上?，F象”。

3 結論

（1）在全國、31個?。ㄊ?、區）兩個區域水平上，分銷業和制造業的集聚值整體呈同向變化趨勢。但在不同地區存在差異，出現了“浙江現象”、“遼寧現象”和“上海現象”。

（2）分銷業集聚對制造業集聚具有顯著正向影響，是一個不容忽視的影響因素。

（3）產業特征差異是分銷業集聚對制造業集聚的影響程度在不同地區存在差異的原因。分銷業集聚對強分銷業依賴型的制造業細行業（如紡織業）集聚產生較強的正向影響，而對弱分銷業依賴型，強資源、能源依賴型的制造業細行業集聚的正向影響較小或無顯著正向影響。

其現實意義在于：我國東中西部由于制造業集聚程度的差異，因而導致的經濟水平差異，可以通過在中西部促成分銷業集聚而緩解。其內在的原因正是，分銷業集聚對強分銷業依賴型制造業集聚具有正向影響，從而可以提高中西部地區此類制造業集聚水平。

[1]Alfred Marshall.Principles of Economics[M].London,U.K.:MacMillan and Co,1920.

[2]Krugman.Geography and Trade[M].Cambridge,MA:MIT Press,1991.

[3]Hurlin C，Venet B.Granger Causality in Panel Data Models with Fixed Coefficients[EB/OL].http://www.core.uac.be/archives/EC2-2001 /program.html,2001.