行業維度下行業集聚與全要素生產率關系實證研究

■ 劉斯康 劉斯敖 副教授（、浙江經濟職業技術學院 杭州 3008 、浙江工業大學之江學院 杭州 3004）

引言

產業集聚是產業地理空間分布的重要形式，對區域生產率的增長具有顯著的影響。集聚產生了集聚效應，如信息與知識的外溢，勞動力市場與基礎設施的共享等，從而成為影響生產率差異的重要因素，而產業集聚發展的不平衡，必然導致全要素生產率增長的不平衡。早在1890年馬歇爾就研究了地方產業集聚所形成的規模經濟效應對地方經濟增長的影響，而后國內外大量經濟學家研究了產業集聚與生產率增長之間的關系（Jocabs，1969；Dogan,2001，Mukkala，2004；范劍勇，2006；薄文廣，2007；柴志賢、黃祖輝，2008，劉修巖，2009）。

長期以來，我國制造業發展呈現出區域和行業發展的不平衡現象，這既有地理區位、社會文化制度等因素，同時也與行業特征高度相關。目前，我國大部分制造業都集聚在東部沿海地區，而部分資源依賴型的產業寄居在中西部地區，不同行業之間的集聚度水平相差很大。而改革開放的市場競爭，導致不同行業沿著不同的路徑集聚變遷，并進一步影響生產率水平的波動。測度行業集聚度和行業的生產率變化，并分析兩者之間的關系，有利于進一步分析我國行業集聚變遷路徑和生產率水平，提出相應的區域和行業發展政策。

指標選取及數據來源

本文以我國制造業為研究對象，樣本數據來自于1991-2009年歷年《中國工業經濟統計年鑒》，部分年度的工業統計年鑒（1991、1995、1996和1998）缺失，2004年數據來自《中國工業經濟普查年鑒2004》。

為了保持統計口徑的一致性，統計口徑為“全部國有及規模以上非國有工業企業主要經濟指標統計”數據。為了保持地區數據的一致性，排除港、澳、臺地區，因西藏地區數據過小而忽略不計，并且將重慶合并到四川當中去。這樣本文共選取了29個省市自治區。

為保持行業數據一致性，排除采掘業以及電力、煤氣、水的生產和供應與建筑業，同時排除一些因前后無數據而無法延續的行業，并將食品加工業和食品制造業合并為食品加工與制造業，將普通設備制造業和專用設備制造業合并為機械制造業。這樣選擇出的制造業共有17個，分別為食品加工及制造業、飲料制造業、煙草加工業、紡織業、造紙及紙制品業、石油加工及煉焦業、化學原料及化學制品業、醫藥制造業、化學纖維制造業、非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、機械制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、電子及通信設備制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業。

行業集聚度分析

產業集聚度研究可以分為地區維度和行業維度，相應的產生了一系列測度方法。測度地區維度集聚度的常用方法有Theil指數、克魯格曼指數和區位熵等，測度行業維度集聚度的方法有集中率、赫芬達爾指數、空間基尼系數、EG指數等，各種方法各有利弊。

Ellision和Glaeser（1997）提出了新的集聚指數來測定產業空間集聚程度。假定國家或地區的某一產業內有N個企業，且將國家或地區劃分為M個地理區域，這N個企業分布于M個區域之中。Ellision和Glaeser建立的產業空間集聚指數計算公式為：

表1 1990-2008中國17個制造業的行業集聚度

表2 1990-2008年各行業生產率平均指數

表3 全要素生產率指數和產業集聚度的面板單位根檢驗

其中，si表示區域i的某產業就業人數或工業總產值占該產業就業人數或全部工業總產值的比重，xi表示區域i全部就業人數或工業總產值占全部就業總人數或工業總產值的比重。赫芬達爾指數（Herfindahl Index）表示該產業中以就業人數或工業總產值為標準計算的企業分布。由于無法獲取每個企業的規模，因此需要對EG指數中的行修正，修正為：

Qij表示地區i產業j的企業單位數，Yij表示地區i產業j的工業總產值，Yij/Qij表示地區i產業j的企業平均規模，Y是制造業工業總產值。Ellision和Glaeser建立的產業空間集聚指數充分考慮了企業規模及區域差異帶來的影響，彌補了空間基尼系數的缺陷，使能夠進行跨產業、跨時間、甚至跨國的比較。

利用EG指數公式，采用工業總產值指標，對1990-2008年的行業集聚度計算，部分年份結果如表1所示。從結果來看，行業集聚度變遷呈以下特征：

第一，在1990-2008年間，我國17個制造業的行業集聚度有了大幅度提高，產業趨向于空間集聚。1990年產業集聚系數rj≥0.04行業只有煙草加工業，而2008年增加到了5個行業，為化學纖維制造業、電子及通信設備制造業、煙草加工業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業和紡織業；1990年產業集聚系數0.02≤rj<0.04只有3個，而到2008年增加到5個行業；同時低度集聚的行業則從13個減少到7個。

第二，從行業類型來看，集聚度較高的行業多為資本技術密集型、壟斷型和自然資源依賴型行業，如化學纖維、電子及通信設備制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業、煙草加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、石油加工及煉焦業等。這結論與羅勇和曹麗莉（2005）、路江涌和陶志剛（2006）、楊洪焦和孫林巖（2009）的研究結論基本一致。同時，高集聚度行業還包括兩個傳統制造業：食品加工及制造業與紡織業。這用傳統經濟地理理論難以解釋，楊洪焦、孫林巖和高杰（2008）等認為可以從新經濟地理學中找到一些理論依據，如一個地區的企業數量、人力資本、消費者購買力及交通運輸條件等都可以導致制造業在該地區的集聚。

第三，從行業集聚度變化的趨勢來看，兩種類型的行業集聚度上升較快，一是傳統行業，如食品加工與制造、飲料制造業、紡織業；二是資本密集型和技術密集型的行業，如造紙及紙制品、醫藥制造、化學纖維制造、電氣機械及器材制造、電子及通信設備制造、儀器儀表及文化辦公用機械制造。而壟斷型的煙草制造和資源型的石油加工及煉焦以及交通運輸設備制造的行業集聚度變化則不大。這也說明市場競爭的結果是企業更趨向于空間集聚，以獲取集群競爭優勢；而壟斷則延緩了這一結果。

全要素生產率分析

Battese和Coelli對生產率的測度方法進行了總結，認為主要有四種：回歸生產函數模型、隨機前沿法（SFA）、指數法和數據包絡分析法（DEA），前兩種為參數方法，需要事先設定生產函數形式，后兩種為非參數方法，不需要設定生產函數模型。以數據包絡分析為基礎的Malmquist指數方法，可以將生產率拆分為技術進步、技術效率變化和規模效率的改善，從而被廣泛使用。Fare等（1994）提出了基于產出的Malmquist生產率指數，其基本公式為：

方括號外的比值表示時期t到t+1的相對效率指數(TE)變化，方括號內的兩個比值測度了技術邊界從時期t到t+1的移動，即技術進步率指數(TP)變化。因此，全要素生產率的變化可以分解為技術效率的改善和技術進步率的變化。效率變化指數又可以進一步分解為純技術效率變化指數(PE)和規模效率變化指數(SC)。

根據Malmquist指數計算方法，運用DEAP2.1，本文計算了17個制造業的Malmquist指數。限于篇幅，本文只給出了1990-2008年各行業生產率平均指數，如表2所示。

從表1中可以看出，1990-2008年間，17個制造業的全要素生產率都有較大幅度的提高，其中增長最快的兩個行業是石油加工及煉焦業（1.166）和交通運輸設備制造業（1.114），平均增長速度超過了10%，其技術效率和技術進步率都得到了較大的提高；生產率平均指數介于1.05-1.1之間的行業有化學纖維制造業（1.086）、黑色金屬冶煉及壓延加工業（1.083）、儀器儀表及文化辦公用機械制造業（1.075）、化學原料及化學制品業（1.073）、電子及通信設備制造業（1.065）、飲料制造業（1.064）、煙草加工業（1.059）、機械制造業（1.058）和電氣機械及器材制造業（1.05），這些行業的技術效率和技術進步率均大于1，但增速相對較小；而低于1.05的行業為食品加工及制造業（1.048）、紡織業（1.017）、造紙及紙制品業（1.032）、醫藥制造業（1.019）、非金屬礦物制品業（1.04）、金屬制品業（1.037），這些行業技術效率相對較低甚至倒退，技術進步率也相對較低。

表4 模型回歸結果

從技術效率分解來看，純效率指數提高相對較差，石油加工及煉焦業、交通運輸設備制造業、電子及通信設備制造業三個行業的純效率指數大于1，煙草加工業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、機械制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業純效率指數等于1，其它行業的純效率指數小于1。相反，絕大部分行業的規模效率指數提高較快，除電子及通信設備制造業外均大于1，這也反映了這個行業增長主要依賴于技術進步，其它行業產業集聚度提高產生了經濟規模效應。

行業集聚度對全要素生產率的影響分析

根據產業集聚度和全要素生產率的計算結果，建立全要素生產率與制造業集聚度之間的行業面板數據模型：

j代表行業，i=1，2，3，4，5，分別代表技術效率指數、技術進步指數、純效率指數、規模效率指數和全要素生產率指數。β0是常數項，β1為系數，ηj代表行業的個體固定效應， ε是誤差項。

為保證面板數據時間變量的平穩性，首先對各變量進行單位根檢驗，檢驗結果如表3所示。結果表明各種生產率指數和產業集聚度均具有很好的平穩性。

分別對各種生產率指數和產業集聚度的面板數據模型進行估計，模型估計結果如表4所示。從模型估計結果來看，各生產率指數對產業集聚度均具有正向的彈性系數，也即行業集聚程度的提高促進了生產率的提高。從具體影響分析來看，行業集聚度的提高對技術效率的改善影響較為明顯，其彈性系數達到0.020，從對技術效率指數分解來看，對純效率提高的彈性系數為0.011，對規模效率的提高為0.009。這也驗證產業集群形成了規模經濟效應，共享的勞動力和商品市場、信息資源和基礎設施等為企業帶來了競爭優勢；而集群內的專業化分工協作體系促進了純效率的提高，從而提升了技術效率。同時，集群內部市場競爭引發了企業技術創新的動力，刺激企業加強R&D投入、引入新技術、改變生產組織方式等，以及集群內的勞動力流動和知識溢出為企業模仿和創新提供了機會，促進了整個行業的技術進步，形成了規模報酬遞增效應，驗證MAR溢出效應的存在。

結論

本文通過行業維度對我國17個制造業的1990-2008年間EG指數的計算分析，發現不同行業之間的產業集聚變遷差異很大。

總體上來說，我國各行業集聚度總體呈上升趨勢，壟斷型、自然資源依賴型和技術密集型行業集聚度相對較高，傳統行業如食品加工與制造、飲料制造業、紡織業及資本密集型和技術密集型行業的集聚度上升較快，產業集聚分布空間來看，絕大部分行業分布前幾位地區都集中在東部地區。與產業集聚度相似，各行業的全要素生產率呈上升趨勢，但存在行業差異，全要素生產率的提高主要依賴于技術進步和規模效率的提高，純效率的提高則相對較弱。

產業集聚度的提高促進了各行業生產率的提高，尤其是提升了技術效率，同時促進了技術進步，但行業差異也非常明顯。因此，要提高行業生產率，促進區域經濟發展，應該制定更為合理的產業政策，本文認為應：

一是調整區域產業結構。行業集聚度的變遷不僅與行業特點有關，也與地理區位、社會文化制度、區域人力資本存量等緊密相連，因此需要遵循行業發展特點和區域發展特點，加快產業結構調整與產業集聚的合理分布，形成規模報酬遞增效應。

二是加強集群組織制度創新。行業集聚有效地改善了技術效率，但這主要是眾多企業的集聚形成了規模經濟效應，部分行業純效率的提高則不明顯甚至倒退。因此需要加強集群內部的組織制度創新，形成更為合理地專業化分工合作體系，減少惡性競爭，提升行業組織的制度績效。

三是加強行業的技術創新投入。行業集聚促進技術進步，一是源于集聚體內R&D投入增加，二是源于集群知識溢出效應。加大行業的R&D投入與創新，形成合理的集群R&D合作體系，加強專利保護的同時共享R&D創新與知識溢出效應，促進行業集聚的技術進步，提高行業的生產率水平，提升整個行業的市場競爭力。

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