制造業產業集聚對全要素生產率增長的影響
——以佛山市為例

尚 晶

（廣東財經大學財政稅務學院，廣州 510320）

一、引言

經濟高質量發展終將訴諸于全要素生產率的提高，然而，產業集聚對全要素生產率（TFP，total factor productivity）增長的促進作用是否存在并持續發揮作用，基于不同國家或地區數據得出的實證研究結論存在較大爭議。制造業行業之間技術水平、行業規模、要素稟賦、市場結構的差異，是導致產業集聚與全要素生產率增長關系的研究結論存在差異的主要原因。國內學者徐盈之等、孫浦陽等和孫鐵山利用中國數據檢驗了“威廉姆森假說”的存在性，并對產業集聚的雙重效應做了闡述。王燕和徐妍發現，制造業產業集聚對全要素生產率的影響存在門檻效應。周圣強和朱衛平得出我國經濟集聚度與全要素生產率存在倒“U”形關系的結論。

佛山市是中國重要的制造業基地，工業體系較健全，傳統制造業和新興產業并蒂開花。2019 年，佛山市制造業利潤總額超過了全國半數以上省份全省制造業的利潤總額，是中財辦和國家發改委確定的全國唯一的制造業轉型升級綜合改革試點城市，對佛山市制造業產業集聚與其全要素生產率增長關系的深入研究，對于國內制造業集聚和轉型升級具有一定現實意義。筆者在測算佛山市制造業產業集聚程度和全要素生產率增長指數的基礎上，研究制造業產業集聚對佛山市全要素生產率增長的影響，進而提出政策建議。

二、模型方法及數據來源

（一）產業集聚測度

測度產業集聚程度的常用方法有區位熵、EG指數、赫芬達爾指數、DO 指數、空間基尼系數等，基礎指標通常選擇行業從業人員數或行業產值。然而，隨著制造業自動化、智能化水平提高，對勞動力數量的依賴逐漸降低，產業升級速度的區域性差異使得以單一指標測算的產業集聚結果可能發生偏倚。因此，筆者基于勞動、資本、產值等反映產業規模的數據構建多個集聚指數計算產業集聚程度：資產專業化集聚指數，考察制造業行業資產的集聚水平；勞動力專業化集聚指數，考察勞動者“用腳投票”的勞動力吸引效應；多樣化集聚指數，考察區域產業集聚多樣化特征；城市全行業綜合競爭指數，∑考察佛山市制造業全行業綜合競爭力在珠三角各市中的位次（i，j 分別表示地區和產業，Eij表示i 地區的j 產業資產總值，Fij表示i 地區的j產業企業單位數，Lij表示i 地區的j 產業從業人員數，Li表示i 地區從業人員數量，Lj表示全國j 產業從業人員數量，L 表示全國從業人員數量，φij表示i地區j 行業增加值占所有行業增加值比重）。

（二）全要素生產率測度

借鑒Dong-hyun Oh（2010）的方法，將全局DEA（Data Envelopment Analysis）技術與非徑向方向性距離函數（Non-Direction Distance Funtion，NDDF）相結合，構建GML（Global Malmquist-Luenberger）生產率指數測算全要素生產率及其增長指數。全局DEA技術基于樣本期T（1，2，…，L）全體決策單元構建最優生產前沿，對生產技術集進行逐期包絡，即TG=T1∪T2∪…∪TL。基于全局DEA 技術的非徑向方向性距離函數為：

基于全局生產邊界的各決策單元全要素生產率計算公式為：

根據Dong-hyun Oh（2010），全要素生產率增長的GML 指數為：

（三）面板數據回歸模型

采用面板數據模型考察產業集聚對佛山市制造業全要素生產率增長的影響。模型設定為：

式中，Yi為制造業分行業全要素生產率增長指數；Xi，Xj表示作為自變量的產業集聚指數及其他控制變量，當i=j 時，考察Xi對Yi的影響是否具有二次型特征，反之，考察二者對的影響是否存在交互作用；αi，βi為待估參數。

（四）數據來源

本文研究數據來自2013-2019 年度的《中國統計年鑒》《廣東統計年鑒》《廣東工業統計年鑒》、及珠三角九市的統計年鑒。佛山市及各區數據來自2003-2019 年《佛山統計年鑒》。行業樣本為“煙草制品業、其他制造業、金屬制品、機械和設備修理業”3個行業外的28 個制造業行業。

三、實證結果分析

（一）佛山市制造業產業集聚特征

區域層面，佛山制造業在資本和勞動上均表現出顯著的專業化集聚特征，多樣化集聚特征不顯著。佛山市制造業全行業綜合競爭力在珠三角九市的平均水平之上，排在第四位，佛山市的南海區、順德區、高明區和三水區制造業集聚特征顯著。

產業層面，生產性資源的高度集中是產業集聚的主要表現，佛山市制造業產業集聚從資本和勞動力兩個方向表現出顯著的行業異質性分化特征，據此可將其分為四組，如表1 所示。

（二）佛山制造業全要素生產率增長

從行業集聚角度看，佛山制造業全要素生產率增長在個別年份存在差異。基于珠三角各市制造業行業測算佛山市制造業行業全要素生產率增長，以2012 年為基期的佛山市制造業全要素生產率累積增長指數的分組均值變化趨勢如圖1 所示。除2014—2015 年，佛山市制造業行業均保持著高于珠三角制造業行業全要素生產率增長的速度。集聚不顯著的第四組行業從2015 年以來保持快速的全要素生產率增長態勢。2018 年，僅第三組行業全要素生產率負向增長，且低于佛山和珠三角制造業全行業全要素生產率增長指數的均值。

區域角度看，佛山市及各區制造業全要素生產率累積增長指數如圖2 所示。2002 年以來，佛山市及各區的制造業全要素生產率均保持快速的增長態勢。南海區、高明區和三水區累積增長最快，但環比增速的波動幅度相對較大；禪城區和全市累積增速趨同；順德區累積增長幅度低于其他區和全市整體水平。

表1 佛山制造業產業集聚類型

圖1 按集聚程度分組的佛山制造業全要素生產率累積增長趨勢

圖2 佛山市及各區制造業全要素生產率累積增長趨勢圖

（三）產業集聚對佛山市制造業全要素生產率增長的影響分析

1.面板回歸模型變量設定

產業集聚對佛山市制造業全要素生產率增長影響的考察也從分行業和分區域兩個維度展開。前者從行業層面考察產業集聚對佛山市制造業全要素生產率增長的影響，被解釋變量為佛山市制造業全要素生產率累積增長指數（Y1），解釋變量為專業化集聚指數（X1）和資產區位熵指數（X2），控制變量為各行業的企業平均規模，用從業人員數除以企業單位數（X3）表示。后者以行政區域為單位考察產業集聚對制造業全要素生產率增長的影響，被解釋變量為佛山市及其5 個區的制造業全要素生產率累積增長指數（Y2），解釋變量包括五個指標：（1）區域制造業集聚指數，用制造業產值區位熵指數（Z1）表示；（2）科技研發實力，用R&D 經費支出占GDP 比重（Z2）表示；（3）政府財力，用政府財政支出占GDP的比重（Z3）表示；（4）產權結構，用國有控股工業總產值占工業總產值比重（Z4）表示；（5）經濟活力，用旅客年周轉量（Z5）和貨物年周轉量（Z6）表示。

2.產業集聚對佛山制造業行業全要素生產率增長影響

由于佛山市制造業產業集聚的行業異質性，首先對不同集聚水平的行業組分別做回歸分析，回歸結果如表2 所示。調整R2 和模型設定的F 檢驗表明，對四組行業全要素生產率累積增長指數的廣義加權最小二乘回歸模型（Panel EGLS（Cross-section weights）在統計上是合適的。但是四組方程的回歸系數的符號及顯著性檢驗表明，對于集聚水平不同的行業，產業進一步集聚對全要素生產率增長的影響不同。高度集聚的第一組行業，勞動集聚、資產集聚和行業平均規模對其全要素生產率增長的影響呈現“U”型特征，集聚的進一步加強更有利于其全要素生產率增長。資產集聚和企業平均規模之間的正向交互作用被三者之間的負向交互作用削弱，而勞動集聚和企業平均規模之間的正向交互不顯著，表明資產集聚、勞動集聚和企業規模之間存在最優規模效應。特別是資產和勞動之間替代關系以及自動化、智能化生產過程的普及，使得在資產集聚和企業規模相應擴大的情況下，勞動進一步集聚反而不利于全要素生產率增長，這也是勞動集聚的擁擠效應的一個表現。第二組行業和第三組行業的回歸方程具有基本一致的回歸系數符號，勞動集聚和企業規模擴大對全要素生產率增長的影響呈倒“U”型趨勢，而資產進一步集聚對全要素生產率增長的“U”型影響不顯著。勞動集聚與企業規模之間存在顯著負向交互作用，而勞動集聚、產業集聚和企業規模之間存在顯著的正向交互影響。第四組行業的回歸方程系數符號和顯著性表明，勞動集聚對其全要素生產率增長的“U”型特征不顯著，且與企業規模存在負向交互作用；資產集聚的倒“U”型特征亦不顯著，而與企業規模存在正向交互影響；企業規模對全要素生產率增長的影響呈現先抑后揚的倒“U”型特征。將四組行業合并進行回歸分析，方程模型設定的調整R2 和F 檢驗均不顯著。造成這一結果的原因是四組行業產業集聚的異質性導致分組回歸與總體回歸的異質性差異。

3.產業集聚對佛山市及各區制造業全要素生產率增長的影響

表2 面板模型計算結果

對產業集聚影響佛山市及各區制造業全要素生產率增長的面板數據回歸分析過程發現，時點隨機效應模型和截面似不相關回歸的結果都表現出良好的統計特性，如表3 所示。兩種方法得到的回歸系數符號相同，數值差異不大，表明回歸系數具有穩健性。從回歸結果可以看出，產業集聚對佛山及其各區制造業全要素生產率增長具有倒“U”型特征，“威廉姆森假說”在這一維度上成立，即產業集聚初期對全要素生產率增長具有一定負面影響，隨著集聚規模擴大，其對全要素生產率增長的促進作用凸顯并具有一定的持續性。科技研發支出比重擴大對全要素生產率增長的促進作用顯著，這一積極作用受到產業集聚的制約，表現為二者交互變量的系數為負數，產業集聚帶來信息共享便利的同時，也可能造成企業創新惰性，從而制約了產業創新對全要素生產率增長促進作用的發揮。政府財政支出增加對全要素生產率增長的貢獻是負向的，表明政府對市場的過度干預不利于制造業全要素生產率增長，也證明了當前體制改革方向的適宜性。國有控股產業比重增加對全要素生產率增長的促進作用顯著。表示經濟活力的兩個控制變量對制造業全要素生產率增長貢獻的回歸系數符號相反，旅客周轉量的系數為正，但是與產業集聚水平存在負向交互；貨物周轉量的系數為負數，卻與政府財政支出規模存在正向交互。

四、結論

筆者對產業集聚影響制造業全要素生產率的研究從分行業和分區域兩個維度展開。做了以下工作：一是構建產業集聚測度的系列指數，一方面考察佛山市制造業各行業相對全國的集聚程度，并與珠三角其他城市做比較研究；另一方面考察佛山市及其各區制造業相對全國的集聚程度。佛山市制造業全行業綜合競爭力高于珠三角九市平均水平，排第四位。佛山市制造業集聚的專業化特征顯著，并具有顯著的行業異質性。二是分別以2012-2018 年珠三角九市制造業行業為基本決策單元，測算佛山市制造業分行業全要素生產率及增長指數，以2002—2018 年佛山市及各區為基本決策單元，測算制造業全要素生產率及增長指數。發現，佛山市制造業分行業全要素生產率增長趨勢和波動特征具有顯著行業異質性，集聚程度較高的前兩組行業具有較高的全要素生產效率，產業集聚不顯著的第四組行業反而具有較快的全要素生產率增長速度。佛山市及各區制造業全要素生產率增長的總體趨勢基本相同，增長速度存在些許差異。三是構建面板數據回歸模型分析產業集聚對佛山制造業全要素生產率增長的影響。行業分組回歸系數之間的差異，以及全行業面板回歸模型F 檢驗不顯著，均表明產業集聚對佛山市制造業行業全要素生產率增長的影響因產業集聚程度不同而存在顯著差異。產業集聚對區域制造業全要素生產率增長的影響表現為先抑后揚，即威廉姆森假說在分區域維度上成立。科技研發對區域制造業全要素生產率增長具有顯著促進作用。政府過度干預不利于制造業全要素生產率增長，表明體制改革的必要性。

表3 產業集聚對佛山及各區制造業全要素生產率增長的影響

基于實證分析結果，以提高佛山產業集聚質量促進制造業全要素生產率增長，應從以下幾個方面著手。

第一，以市場調節為主，行政調節為輔，引導產業有序集聚，降低產業集聚帶來的擁擠效應和惡性競爭風險，增強要素共享效應，促進企業之間、行業之間的技術溢出。第二，進一步改善和優化營商環境及用工條件，吸引和激勵技術水平更高的潛在投資者進入市場，吸引更多高水平勞動者用腳投票，實現產業集聚的規模效應最大化。第三，落實和執行好國家激勵創新的財稅政策，制定和施行適合本地的技術創新激勵、先進技術引進等政策，以科技創新推動制造業全要素生產率持續增長。