產業集聚、資產專用性和制造企業生產率

韋曙林　歐梅

摘要：本文在異質性企業一般均衡理論框架中引入產業集聚的不確定性降低和“必要沉沒成本”消化兩大效應，利用數理模型進行理論分析，發現產業集聚對生產率影響的方向和大小與其資產專用性水平密切相關，即資產專用性水平較低的企業更容易得到產業集聚的生產率促進作用。同時，本文也利用基于微觀企業層面的實證分析對理論分析所得的假設進行了驗證。本文的結論是產業集聚對企業生產率具有提升作用但受企業自身資產專用性的抑制。因此，在產業政策上，政府在除適度提升產業集聚水平外，更應通過在集聚區域內建立穩定的資產流動共享機制并以制度化手段規范市場、降低進入退出壁壘來促使產業集聚生產率提升效應更好地發揮。

關鍵詞：產業集聚；生產率；資產專用性；資產結構

文獻標識碼：A 文章編號：1002-2848-2017（03）-0077-09

一、引言

中國經濟已經經歷了自改革開放來三十年多年高速但偏粗放的增長，在后金融危機時代開始進入“新常態”。在產業“升級換擋”期間，實現全面集約化的經濟發展已經成為保持可持續發展的重要路徑，因而在產業層面優化空間分布和在企業層面優化資源配置成為今后經濟發展過程中的必然選擇。

從經濟地理學的角度來看，產業的空間集聚是企業生產率提高的重要推動力之一，特征相似的企業在一定區域大量集中，在區域內共享基礎設施、知識外溢并共同吸引行業所需的資源可以大幅降低生產成本、促進區域內企業的進一步分工和市場規模的進一步擴大，而分工的精細化程度與一個地區的市場規模具有顯著的正向關系，這也使得集聚利于資源的進一步有效利用和生產率的提高，形成良性循環。然而，目前以此為基礎研究產業集聚的文獻往往缺少對企業微觀層面的考察。自Melitz建立了企業異質性分析框架后，一些學者開始嘗試將企業異質性引人新經濟地理的分析框架，為分析產業集聚對企業生產率的影響提供新的認識視角與研究方法。理論上的研究對產業集聚提高全要素生產率的作用機理和路徑進行了闡釋，但在一些經驗研究文獻中，產業集聚能否提高生產率卻存在著較大的爭議。在新近的研究中，范劍勇等利用1998-2007年工業企業數據庫中的通信設備行業中的微觀數據研究了縣級層面產業的專業化集聚和多樣化集聚對企業全要素生產率及其構成因素的影響。胡玫等直接利用廣東省制造業數據，得出產業集聚對制造業具有較為明顯促進作用的結論。周立新和毛明明利用2001-2011年間重慶市27個制造業層面的數據，研究了產業集聚對生產率的促進作用，并分析了研發投入、外商直接投資和產業性質的調節效應。除此之外，近年來也有其他許多學者開始從貿易開放度、企業規模，基礎設施等進行理論上的補充分析產業集聚對生產率效應的調節機制，但都未深入到企業層面分析產業集聚對生產率的影響，而目前尚未將企業資產結構的作為調節因素角度來分析產業集聚生產率效應的文獻。

存在于各行各業中的專用性資產是現代經濟中企業進行差異化生產的重要前提條件。專用性資產的價值高度依賴于其與組織內其他資產或人力資源的協同作用，其用途往往單一、流動性差、變現成本較高，如果離開了特定的組織其價值將大幅貶低，也會在企業內部沉淀下來成為固定資產。因此，資產專用性高的行業通常存在著較高的進入壁壘且具有較高的固定資產占比，這在無形中提高了企業進入該市場的“必要沉沒投入”，形成了自選擇機制，即只有生產率高的企業才能在該行業存活和進一步發展壯大。產業集聚既是企業在空間上的一種分布模式，同時也是特定區域內的企業相互聯系網絡，作為一個企業間競爭合作的平臺，其功能的發揮與行業的資產沉淀導致的進入退出壁壘息息相關。在隨著中國經濟市場化的進程不斷深入和分工協作的細化，企業所需的專有資產分類越來越細化的條件下，在研究中忽略企業資產的結構對產業集聚的生產率效應影響的考察是不合適的，缺少這一方面參考的未來產業政策在制定、實施和評價上就可能存在偏誤。就目前的文獻來看，還沒有學者將產業集聚作用與企業的資產專用性結合起來分析產業集聚對生產率的作用。在本文中，筆者提出并試圖回答如下兩個問題：一是產業集聚對中國制造業企業生產率是否具有促進作用；二是資產專用性對產業集聚的生產率效應的影響究竟如何。對這兩個問題回答并分析、厘清其背后的作用機制，不僅有助于進一步完善和豐富產業集聚相關理論，也可以為我國的產業政策提供更有實際價值的建議。

二、數理模型

鑒于本文主要研究在特定資產專用性下引入產業集聚的兩個效應的經濟特征來研究其對企業生產率的決定機制，探究產業集聚對企業生產率影響的路徑。需要說明的是，本文主要引入了固定成本消化和不確定降低兩種作用，因在現有文獻中對產業集聚知識共享和信息傳播引致的生產率提升作用已經進行了較為充分的研究。本文將主要探討在控制其他作用后，在上述兩種作用下，產業集聚對企業生產率的影響。研究模型的設定主要參考了Melitz的企業異質性模型，我們對模型的基本假設界定如下：（1）在一國市場內，整個經濟體由兩個部門組成，一是具有完全競爭性的生產部門（如農產品生產部門，后文均將此部門稱為農業部門）和一個存在著進入成本的生產差異化產品的生產部門（如制造業，后文此部門均被成為制造部門），其中農業部門主要是為我們提供勞動工資的參考點，而制造業部門才是我們考察研究的重點對象；（2）在農業部門和制造業部門中，企業都以勞動作為單一的要素進行生產，我們將模型設定于充分就業的條件下，即勞動力市場達到出清狀態，供給缺乏彈性。同時在制造業部門中的企業，除了在進行生產之外，其還需要投入一定的要素作為“必要沉淀”以進入市場；（3）制造業部門中每個企業生產且只生產唯一的差異化產品，形成壟斷競爭性的市場，而農產品市場則以產品同質、自由競爭為其主要特征；（4）要素可以在國家不同的行業間進行自由流動，要素的邊際報酬決定了要素的價格。（5）消費者具有不變的替代彈性，在農產品與制造品之間選擇時，其效用函數為不變替代彈性的柯布一道格拉斯消費效用函數。endprint

三、實證模型設計

從本文建立的理論模型得到的結果來看，產業集聚對全要素生產率的貢獻沒有定論，但可以對產業集聚對企業生產率影響的異質性做出一定的解釋，總的來說，企業的資產專用性程度越高，那么企業的生產率將有隨著產業集聚水平上升的越弱。

（一）數據來源與處理

本文所有數據均來自國家統計局根據1999-2007年間國家規模以上工業企業統計報表匯總得到的《中國工業企業數據庫》，包括所有的國有和主營業務收入500萬元以上的非國有工業企業，基本涵蓋了中國工業40多個大類，600多個小類的所有企業，提供了企業生產經營過程中企業資產負債表和利潤表中的大部分財務信息，同時也擁有企業的法人代碼、所在區域和行業的信息，為我們分四位行業代碼對行業集聚水平的計算提供了方便。由于本文將主要關注產業集聚對制造業企業的影響，因此按二位代碼篩選出了30個制造業行業作為實證分析的基礎。

為了可以更加科學、準確地分析，參照李玉紅的方法并結合自身研究變量的特點對數據進行了如下處理：（1）刪除缺失公司代碼和缺少統計年份的企業；（2）刪除企業工業增加值、銷售收入、總資產、固定資產、職工人數和中間投入小于等于0的企業，同時剔除工業增加值或中間投入大于工業總產值的企業數據。（3）由于小規模企業的財務統計往往缺乏規范性，我們僅保留雇傭人數不少于8人的企業進行研究。最后我們得到了1，673，873家企業，巨大的樣本容量可以在相當程度上保證后續估計結果的可靠性。

（二）產業集聚與生產率的估計方法

1.產業集聚程度的衡量

通常而言，市場集中度、赫芬達爾指數和空間基尼系數等方法可以對產業集聚程度進行測量，但是因為上述測量產業集聚的指數容易受企業之間規模差異的影響，如在某一地區的某產業中存在著一個壟斷行業時，市場集中度、赫芬達爾指數和空間基尼系數都會出現較大的值，但并不能說明該地區的這一產業具有較高的集聚程度。Ellision和Glaeser提出了空間集聚指數，該指數考慮了企業的規模差異，解決了基尼系數的單個企業規模過大引起的誤差的問題。具體的公式如下：

2.生產率的計算

本文計量分析的被解釋變量是企業生產率，參考李春頂和楊汝岱等對生產率的測量方法后，我們將通過多種方法對其進行估計以提高模型分析的穩定性。首先，我們利用近似全要素生產率（Approximate TFP）來表征企業的生產率，其計算公式為：ATFP=lnV/L-slnK/L，其中V為產出，L為勞動投入，K為資本投入，s為資本對產出的貢獻。其次我們利用最小二乘法求出索洛余項得到企業的全要素生產率，計算公式為：TFP=lnV-αlnk-βlnl，其中α、β分別為資本投入和勞動投入的產出彈性。最后我們采用Olley and Pakes的方法，使用中間投入作為代理變量來解決投入與企業生產率沖擊的內生性問題，以獲得更有效的估計結果。

3.資產專用性的衡量

根據威廉姆森的定義，專用性資產在作為他用時價值將會有所損失，因此專用性資產與非專有性資產相較而言，具有更強的黏性和低流動性。國外許多學者認為不同期限和性質的資產具有不同的退出價值，其通過企業資產的清算價值和清算前價值的比例分布即可對不同資產的專用性進行衡量，但是因為清算價值只有企業兼并或破產等情況下才能得知，所以該方法并不通用。而德姆塞茨在分析資產專用性和縱向一體化的關系時則使用固定資產占總資產的比例作為資產專用性的一個測量。同樣地，在本文中我們也用固定資產占總資產的比重作為資產專用性的主要衡量指標。

4.估計方法

我們建立如下的模型通過解釋變量對生產率的分段回歸分析對前文的理論分析進行驗證。

其中i、j和t分別表示企業、四位碼行業和年份。被解釋變量中的P為前文所述的生產率，為規避指標選擇可能帶來的估計偏差，我們分別使用近似全要素生產率（ATFP）、最小二乘計算所得的全要素生產率（TFP）和OP方法測出的全要素生產率（OPTFP）來對企業生產率進行表征作為被解釋變量進行分析，D為反映各個四位碼行業資產專用性強弱的虛擬變量。我們將所有企業按照其資產專用性強弱進行了四等分，當D_2t、D_3t和D_4t取值為1時，分別指的是企業在該年的資產專用性處于第二個四分位區間（25%-50%）、第三個四分位區間（50%-75%）和第四個四分位區間（75%-100%）。考慮資產專用性強度與產業集聚之間的交互影響。EG為前文所根據Ellision&Glaeser提出的EG指數計算的產業集聚程度，我們也將產業集聚程度EG指數的平方引入回歸考察產業集聚本身增減對生產率的動態影響。為了更好地控制企業所有制性質及其所處地域因素對生產率造成的估計偏誤以及品牌建設和研發等因素對企業生產率的作用，我們設置了如下的虛擬變量如是否外企（foreignx）、是否為國企（statex）對所有制的生產率影響進行控制。

四、計量結果

（一）制造業產業集聚程度測量結果

基于前文關于產業集聚的計算方法，我們運用企業層面數據測度了1999-2007中國四位碼制造業的EG指數。表1報告了二位碼產業分類下的EG指數平均值，從中我們可以分析各個行業間產業集聚程度的差異。

從表1可以看出，1999-2007年間，中國制造業的產業集聚程度得到了極大加強。從所有行業計算得到的平均產業集聚程度來看，我國制造業的平均集聚水平從1999年的0.015增穩步長到了2007年的0.024，跨過了公認的產業集聚顯著水平0.02，制造業整體基本進入了集聚化發展的路徑。從不同的行業來看，不同行業在產業集聚水平上具有較大的異質性。總體而言在測度的時間段內，中國制造業的集聚有著強化的趨勢，但對于一些行業而言，其集聚程度呈現了一定的下降趨勢，如煙草制品行業、電器機械及器材制造業，它們的集聚水平分別從0.008下降到0.001和從0.035到0.280。橫向來看，不同行業間的集聚程度之間也存在著極大的差異性，如文教體育用品制造業、皮革、毛皮、羽毛及其制品業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業和電器機械及器材制造業具有較高的產業集聚水平。從表1中，我們發現在集聚水平較高的行業基本都具有資本密集和規模效應顯著的產業，而這些特征資產的專用性程度聯系緊密。endprint

（二）產業集聚程度與企業生產率關系的初步分析

在使用前文所述的三種方法對中國制造業企業的生產率進行了估計后，為直觀展示企業生產率與不同產業集聚水平行業中的不同，我們通過比較生產率在高集聚行業和低集聚行業的差異來進行說明。三種不同方法計算出的全要素生產率在高集聚產業中，其均值更高，且峰度值更大，生產率在高集聚產業的分布更為集中。為清晰地表達這一特征，我們選擇ATFP和OPTFP在不同集聚水平行業中的概率密度分布圖進行比較并在圖1中進行報告，TFP的分布與此類似但并未列出。不同方法測算出來的生產率在較高產業集聚情況下（EG>0.01）和較低水平下生產率（EG≤0.01）有明顯的偏移具有顯著差異。初步猜想產業集聚對企業生產率具有一定的拉動提升作用，但其作用模式是否如前文所說的隨著資產專用性程度提高而減弱，則是在下文計量分析中的重點問題。

（三）資產專用性對產業集聚效應的調節作用

如前文所述，我們使用固定資產占總資產的比重作為資產專用性的衡量標準，并對每個四位碼行業中的企業根據其資產專用性大小進行四分位區間劃分，例如某企業的資產專用性水平其所在行業的下四分位，那么我們就將其歸類為區間1。以此類推，分別設置虛擬變量D₁、D₂、D₃和D₄，我們就能根據資產專用性強弱對所有的企業在其所在行業內進行的定位。

為了測度資產專用性對產業集聚生產率效應的影響，我們分別以近似全要素生產率（ATFP）、最小二乘計算出來的全要素生產率（TFP）和OP方法計算出來的全要素生產率（OPTFP）作為被解釋變量進行面板回歸分析，通過Hausman檢驗后發現固定效應更為優良，因此我們將固定效應作為實證檢驗的回歸模型，其結果報告在表2中的（1）、（2）和（3）列中，作為基準回歸結果。為了克服計量模型中可能出現的內生性問題，我們在模型中都引入了企業上一年的生產率來緩解其帶來的估計方程的準確性問題，并將該估計結果與原來的結果進行對比作為穩健性檢驗，結果報告在表2的（4）、（5）和（6）列中。

從表2可知，在作為基準回歸的（1）（2）（3）的結果中，我們可以看到反映產業集聚對生產作用的系數β₁為正，即產業集聚水平的有利于生產率的提高，但系數并不顯著，產業集聚對四位碼行業生產率而言其作用仍存在著不確定性。進一步觀察產業集聚水平與資產專用性強度的交互項的回歸系數，我們發現β₂到β₄都呈現遞減趨勢甚至出現小于0的情況，表示資產專用性強度對產業集聚的生產率效應的正向作用強度不斷減弱而到了一定程度之后會抑制產業集聚對生產率的正向促進作用。產業集聚對生產率的正向拉動作用隨著資產專用性的提高而不斷減弱。從產業集聚水平與資產專用性強度的交互項來看，其對勞動生產率有著正影響，且隨著資產專用性強度的升高而變越來越顯著。在我們引入滯后項緩解了內生性問題后發現，產業集聚變量EG的回歸系數顯著為正，即證明產業集聚確實能夠在微觀層面促進生產率的提升。綜合表2的結果可以發現，產業集聚對企業的生產率具有促進作用，且證明這一促進作用的非線性。具體而言，在企業資產專用性較小的時候，產業集聚更容易促進企業生產率的提升，這與理論部分的分析結論一致。

五、結論與建議

通過分析，本文得出了產業集聚非線性影響企業生產率的結論，即產業集聚確實能夠在相當程度上提升企業的全要素生產率，但隨著表征企業的資產專用性的固定資產占比不斷上升時，受其掣肘，產業集聚通過降低企業可共享固定資產的強度和可能性降低，從而在一定程度上抑制了產業集聚的生產率提升作用。

因此，本文的研究結論也能為政府部門制定合適的產業集聚相關政策提供一些有益的啟示：（1）調整產業空間布局，適度提高產業集聚水平。如本文的研究表明，產業集聚可以提高制造企業的全要素生產率。在我國經濟整體進入“新常態”的現階段，以“三去一降一補”供給側改革的大政策環境下，適度提升產業集聚水平，有助于優化資源的配置并為產業結構的進一步升級提供動力。（2）培育和完善地區產業配套體系，建立集聚區內流暢的資產共享平臺，增強信息流動性。從研究所得的結果來看，高固定資產比例成為了產業集聚的生產率提升效應的重要抑制因素，隱藏在背后的是巨量無法被產業集聚消化的專用性資產。可以參考仿照當前盛行“共享經濟”模式，建立共享平臺促使集聚區域內的一些資產的所有權和使用權分離，化占有式的沉淀為租賃式的共享，提高資源的使用效率。（3）充分發揮產業集聚區域的優勝劣汰機制，鼓勵市場良性競爭，降低各行業進入成本。在保證市場活力的基礎上，將完善相關制度法規與進一步開放市場相結合。建立規范化的市場和降低進入壁壘會促使高生產率企業因預期收益而進入市場，進而在競爭中淘汰低生產率企業，倒逼整個行業生產率的提高。

責任編輯、校對：李再揚endprint