產業集聚、產業共聚與中國制造業生產率

賀燦飛，肖曉俊

(北京大學a.城市與環境學院;b.北京大學－林肯研究院城市發展與土地政策研究中心，北京 100871)

引 言

隨著經濟全球化和國際勞動地域分工的日益深化，產業地理集聚逐漸成為區域產業組織的重要形式，也是產業競爭力提升的重要途徑。“第三意大利”傳統產業集群、美國硅谷電子產業集群、英國劍橋高保真器材集群和德國斯圖加特機床產業集群等是全球產業集聚的成功范例［1］。自改革開放以來，伴隨市場化和全球化，中國制造業在不同空間尺度上越來越集聚，尤其那些競爭性產業和參與經濟全球化程度較高的產業更為集聚［2］，在沿海省區如江蘇、浙江和廣東等地形成了眾多產業集群，如溫州鞋業集群、大唐襪業集群、昆山電子產業集群、東莞的電子產業集群、寧波和虎門的服裝業集群等［3］。

企業聚集在城市中可以共享不可分割的產品或設施、分享產業多樣性和城市專業化帶來的規模效益遞增、分享個體專業化的大量的企業和人口聚集在城市中可以顯著提升相互作用各方的匹配質量、匹配機會以及減少等待問題，從而降低成本，提高效率。城市里的學習效應是非常顯著的，因為城市促進知識的創造、知識的擴散以及知識的積累。通過這種共享，匹配和學習機制，經濟活動空間聚集將帶來成本節約和效率提高［4］。案例研究或者記者調查發現一些企業確實能夠從產業集聚中獲益，一些采用城市或產業等截面數據的定量研究也發現了城市規模或產業規模與生產率存在正向關系［5～8］。但是產業地理集聚有不同的類型，不同的產業集聚對產業的發展貢獻不同。有些產業受益于行業間集聚，而不受益于行業內集聚。有些產業在大空間尺度上集聚，在小尺度上離散。現有研究囿于本地化經濟和城市化經濟的固有分類，缺乏對制造業地理集聚及其效應的細分。

本文打開產業集聚經濟的黑箱，在系統綜述產業地理集聚的效率效應基礎上，深入分析不同類型的集聚對產業效率的影響。本文研究的是經濟地理對經濟活動的影響，有助于理解全球化和經濟轉型背景下中國產業空間格局的發展趨勢。本文結構如下:第二部分對文獻進行綜述，接下來介紹數據與方法，隨后對產業地理集聚與共聚的描述，第五部分介紹產業集聚和產業生產效率的回歸模型，最后展開討論和總結結論。

一、文獻綜述:集聚經濟

(一)多種類型的集聚經濟

產業地理集聚實現成本節約和效率提高存在多種的機制。本文從產業層次、時間延續性和空間層次等方面予以區分。

對于集聚經濟的劃分，最經典是以集聚企業是否屬于同一產業，而將集聚效應區分為地方化經濟和城市化經濟，這種區分已經廣泛應用于實證研究。地方化經濟最早由馬歇爾提出，是指同一產業內的相關企業聚集可以降低企業的各種成本，給定區域內某個產業規模越大，這種集聚經濟越顯著。Henderson指出地方化經濟主要源于下列四種成本節約:(1)產業內專業化經濟，產業規模的增加允許中間產品市場、專業化服務業以及金融市場等的發展;(2)與勞動力市場相關的成本節約，空間集中可以利用熟練的、不需培訓的勞動力而減少索尋勞動力的成本;(3)公司網絡的形成顯著降低交通通訊成本;(4)針對特定產業的公共產品和服務業的規模經濟［9］。城市化經濟是由于各種不同的經濟活動聚集在一定的空間，共同分享基礎設施，接近龐大的產品市場和多樣化的勞動力市場以及產業間的知識溢出等產生的成本節約。這種外部經濟與區位規模和經濟活動的多樣化程度相關。

靜態外部性和動態外部性的劃分源于對集聚經濟在時間上是否延續的考察。靜態外部性重點在于解釋特定時點集群對企業區位選擇的吸引，這一定程度上包括前面的地方化經濟和城市化經濟。而動態外部性側重于考察產業集聚如何推動產業和城市的增長。馬歇爾最早指出動態外部性源于信息溢出，阿羅和羅默對這種觀點進行了模型化，故而又稱MAR外部性。MAR理論認為，通過偷竊、模仿和高技能勞動力的流動，相關企業很容易獲取產業特定知識和信息，地方專業化和地方壟斷有利于產業創新和產業增長。Porte也認為專業化的、在空間集中的產業能夠促進增長，但他認為地方競爭才有利于產業創新。與MAR和波特不同，Jacob認為最重要的信息溢出發生在不同產業之間，因而產業多樣化而不是專業化促進產業在空間上的集中，而且地方競爭有利于創新和采用新技術。動態地考察集聚效應越來越受到學界的關注［10～11］。

從空間層次可直觀地區分出大地理范圍產業集聚與小地理范圍產業集聚［12］。在大區域范圍，非農經濟活動明顯分塊，少數區域經濟活動密集，而大部分區域則經濟活動與人口分布稀疏，其理論基礎源于新經濟地理學。在小區域范圍，集聚體現為城市與農村、大型城市與小城市之間的差別及其效率差異，其理論基礎來源于城市經濟學。

此外，McCann 和 Sheppard［13］從企業微觀互動機制區分了純集聚、產業綜合體和社會網絡。純集聚是類似馬歇爾所描述的眾多地理鄰近的互動頻繁的中小企業集合體。產業綜合體是指圍繞特定大型企業的眾多配套企業的綜合。社會網絡是指眾多企業間的互動依托特定關系，而不一定是地理鄰近。

(二)集聚經濟的生產率效應

隨著產業集聚理論的發展，自20世紀70年代以來，許多研究試圖驗證城市化經濟和地方化經濟的現實存在性，重點在于其對生產率的影響。早期的研究多采用城市規模或就業密度衡量城市化經濟，總體上實證研究確認了城市化經濟確實存在，如Ciccone對五個歐洲國家的分析表明就業密度增加一倍，勞動生產率提高4.5%［14］。大量研究試圖對比地方化經濟和城市化經濟對生產率的影響，并發現地方化經濟更為重要［9］。Nakamura對日本制造業集聚研究表明，產業規模擴大一倍，勞動生產率提高4.5%，而城市規模擴大一倍，勞動生產率提高3.4%，地方化經濟更為重要［15］。

城市化經濟或者地方化經濟并不是在所有產業中都能夠顯著提升生產率，這取決于產業和區域特性、經濟發展階段以及集聚水平等因素。研究表明多數的產業存在地方化經濟，而城市化經濟僅在某些產業中存在［9，15］，甚至勞動生產率與人口規模或就業密度可能呈倒U型關系，出現擁擠效應［16～17］。產業集聚的生產率效應也存在發展階段性，對西班牙城市就業密度和勞動生產率關系的考察，發現1860—1985年前具有顯著相關關系，但 1985—1999 沒有顯著的集聚效應［18］。而賀燦飛和潘峰華發現，專業化經濟與多樣性經濟對增長率均呈現出非線性關系，但初始階段專業化經濟促進產業增長，越過一定階段后阻礙產業增長，而多樣化經濟則相反，在初始階段多樣性經濟阻礙產業增長，但越過一定階段后促進了產業增長［19］。

一個城市或產業的勞動生產率高可能是由于集聚引起的，也可能是因為高效率企業自主集聚在大城市。忽略自選擇問題導致的內生性可能高估集聚經濟的作用［20］。目前主要是采用工具變量來控制內生性的，但這并不能徹底解決內生性問題。更好的辦法是通過獲取更微觀的數據，如企業級數據，通過能夠控制一系列企業屬性、產業特性以及城市特征來解決內生性。例如Rigby和Essletzbichler采用美國普查企業數據研究了集聚經濟對美國城市企業生產率的影響，控制企業屬性、產業特性以及城市特征，驗證了地方化經濟和城市化經濟對多數產業內企業生產率具有正向作用［21］。

(三)不同空間尺度的集聚

不同空間尺度，各產業集聚程度不同，產業集聚的績效也有差異。空間尺度越小，集聚水平越高。He和Zhu指出對所有兩位數產業，其省級尺度的集聚水平低于市級，市級低于縣級［6］。中國制造業在越小的空間尺度越集中，一方面與規模效應有關，因為我國大多省區經濟規模較大，有條件發展各種兩位數產業，導致兩位數產業在各省均有相當的發展，而較小的市級和區縣在產業發展上受制于市場規模和資源條件，僅能發展少數產業，因此產業在區縣和市級尺度分布更為集中。因此，集聚經濟研究的區域層次選擇應該是越細越適宜，例如郵政編碼區層次，甚至100m ×100m的柵格。但限于條件的數據條件，我國多數研究是省級層面的［6］，少部分研究達到地級城市的水平甚至大型城市內部的區級水平［22～23］。

集聚效應存在空間差異。一是外部性隨空間層次的提高，距離增大而降低。Rosenthal和Strange(2003)對美國六個產業的研究中，發現集聚外部性在周邊幾英里范圍內降低很快［24］。二是在不同的空間層次，發揮作用的外部性不同。在省級層面上，多數文獻得出專業化經濟對該省經濟增長具有負面的影響，而多樣性經濟對經濟增長有正面的推動作用;但在地級城市層面上，多數文獻得出以多樣性為特征的Jacob外部性比專業化為特征的 MAR 外部性更顯著［25～26］。

改革開放以來，中國產業經歷了一個先分散后集聚的過程，產業向沿海集聚的過程伴隨中國出口的快速增長。研究發現資源投入強度、內部規模經濟、出口與利用外資、集聚經濟、政策制度等推動了中國產業的地理集聚［27～29］。然而對于產業集聚的生產率效應研究才剛開始，而且多數研究與西方在20世紀七八十年代的研究類似，即主要利用城市或產業層面數據研究集聚經濟對城市產業生產率的彈性，在主要結論上和國際研究較為一致。如集聚經濟的廣泛存在［29］，地方化經濟比城市化重要［30］，擁擠效應的存在［31］，集聚經濟發揮效應的條件差異［22～32］。

當前國內的研究固守于地方化經濟和城市化經濟的分類，缺乏對產業集聚內部構成的深入分析;另外多數研究并沒有處理內生性問題，發現的城市化經濟效應并不一定真實存在，可能是由于企業自主空間選擇導致的。而本文貢獻之處在于控制企業自主選擇的情況下，去探詢產業集聚由哪些部分構成?是哪部分提高了企業的績效?空間層次是否影響了集聚效應的發揮?

二、數據與方法

本文采用Ellison和Glaeser提出的EG指數來衡量產業集聚程度。相對于其他指標，EG指數的優勢在于排除了大企業規模效應對集聚的影響，一個就業規模大的公司不會被認為集聚。利用EG指數，我們可以將注意力集中到純集聚上，從而與產業綜合體區別開來，這在以規模以上企業為研究對象的研究中特別重要。

EG指數是從企業區位選擇模型出發設計，如果企業區位決策不是獨立的，那么企業選擇某個區位是為了利用某個區位的自然優勢，如接近原材料，或者從與其他企業臨近中獲得好處。假設N表示某個產業內的企業數，z1，z2，…，zN表示每一個企業的就業占該產業就業的比重。M為區域個數，x1，x2，…，xM 表示每個區域內的就業占全國的就業比重。區域i中的產業就業比重為si，其中企業 j位于區域 i，則 μji=1，否則為0。Uji是非獨立的Bernouilli變量，有P(uji=1)=xi。任何兩個企業區位選擇的相關性可用γ表示，γ也可以表示產業內信息溢出效應的強度。γ的估計公式為

若γ為正，則表示該產業傾向于集聚。

為了測量一組產業內子產業的共聚程度，以Gj，Hj和wj表示第j產業的毛地理集中度，企業的Herfindahl系數以及就業比重，γj為第j產業的EG估計值，G是該組產業整體的總體地理集中度，為該組產業的Herfindahl系數，該組產業內產業的共聚程度表示如下:

如果某一產業內企業是隨機分布的，那么EG指數為0;如果企業是分散的，則EG指數為負值。在EG指數大于0的情況下，Ellison和Glaeser認為低于0.05算一般集聚，超過0.2則高度集聚。不同于地方化經濟和城市化經濟，EG指數和EG共聚指數事實上測算的是一個產業的集聚程度和產業間集聚程度。

本文進一步探討產業集聚與共聚對產業生產率的影響，生產效率可以是勞動生產率，也可以是全要素生產率。多數研究均是采用了勞動生產率，但不同行業差別顯著的投入產出效率可能干擾集聚的效果。在中國目前的以勞動密集型產業為主、裝配型制造業為主的產業結構情況下，采用勞動生產率可能會產生一個向下低估的效率估計［12］。在描述分析部分，我們采取直觀勞動生產率，用人均工業增加值衡量。而在計量分析部分，我們估計全要素生產率來衡量產業生產率。全要素生產率是除去勞動、資本、土地等要素投入之后的“余值”，主要有三個來源:即外部性、技術進步與規模效應。我們采用傳統的索羅殘差法，以工業總產出(Y)為因變量，資本存量(K)、就業數(L)和工業中間投入(I)為自變量，以其殘差(e)為全要素生產率。

本文數據源于2007年的工業普查數據，該數據庫收入了全國規模以上工業企業的詳細信息，如企業地址、增加值、總產值、就業人數、固定資產、流動資產、產業代碼、出口交貨值、企業所有制等，2007年共有33萬多個企業。

目前布病所引起的肝功能異常以積極抗菌藥物治療同時聯合保肝治療[34]。利福平有肝毒性，使用時定期復查肝功能及腹部超聲。對肝功能明顯受損者，避開利福平的組合方案，可選擇替代方案多西環素+左氧氟沙星和多西環素+第三代頭孢類菌素。

三、中國制造業地理集聚與共聚

(一)中國制造業總體分布

20世紀90年代以來，特別是加入WTO以后，我國產業不斷向沿海集聚，而內陸省市往往依靠部分大型國有企業支撐，這使得省區之間差異較大。同時，長三角地區和珠三角地區等城市群的產業向周邊的擴散，使得區縣、地市層面的差別縮小(圖1)。

為了探討產業在不同空間尺度的集聚程度，本文測算了中國制造業在不同空間層次的EG指數。傳統研究以Gini系數或區位商等來測算集聚程度，會得出空間層級越低，集聚程度越高的結論［33］，許多產業在區縣層次的Gini系數能夠達到0.9以上。這很大程度上是由于一個區縣存在某一個大型企業，是純集聚和產業綜合體混合的結果。EG指數的測算排除了企業規模的影響，空間層次越細，反而越不集聚，產業在省層面的集聚較為突出。現有研究集聚的測算過程中，很大程度上源于規模效應。從行業細分角度看(表1)，二位數產業的集聚程度低于三位數產業，產業越是細分，越可能基于比較優勢去布局從而產業集聚。而許多三位數產業下面就只有一兩個四位數行業，兩者總體接近。

圖1 中國制造業企業數在省區、地市和區縣的分布(2007)

表1 不同空間層次和產業層次的EG指數平均值

(二)二位數制造業集聚

如表2所示，二位數制造業中，最為集聚的產業包括有色金屬冶煉及壓延加工業、化學纖維制造業、文教體育用品制造業、交通運輸設備制造業、工藝品及其他制造業、飲料制造業、皮革毛皮羽毛(絨)及其制品業、廢棄資源和廢舊材料回收加工業、木材加工及木竹藤棕草制品業、造紙及紙制品業、黑色金屬冶煉及壓延加工業。我國重化工業的沿海化發展使得裝備制造業、金屬冶煉等行業在東部地區高度集聚。文教體育用品、化學纖維、塑料制品等被視為地方保護最弱的產業，空間分布由市場力量主導，產業區位與區域比較優勢相匹配。整體來看，空間上集中的產業部分是勞動密集型，部分是資本密集型。最分散產業包括金屬制品業、紡織服裝鞋帽制造業、塑料制品業、家具制造業、非金屬礦物制品業、紡織業、化學原料及化學制品制造業、農副食品加工業。這些產業主要需要接近本地市場或者本地資源投入，因此較為分散。

表2 兩位數制造業地市級EG指數和EG共聚指數

(三)二位數制造業EG指數分解

大多數二位數制造業在空間上集聚。我們可以將二位數產業的EG指數分解為由下屬三位數產業的EG指數和這些三位數產業之間的共聚程度。那么這兩者，誰承擔著主要作用呢?依據公式求EG共聚指數的公式(2)，我們推導可以得到公式(4)

三位數產業間共聚程度較高產業主要源于兩方面。一是二位數下屬三位產業間本身形成產業聯系，產業前后向聯系導致產業聚集，如金屬冶煉業(S33)下屬的常用有色金屬冶煉(S331)、有色金屬合金制造(S334)、有色金屬壓延加工(S335)由于前后向聯系，有聚集的需求。黑色金屬冶煉及壓延加工、造紙及紙制品、煙草制品業都屬于這一類。另一類盡管下屬三位數產業沒有形成前后向聯系，但他們的生產基于同一套生產體系，或者需要同一類資源，從而出于對第三方的需求而聚集在一起。如交通運輸制造業(S37)下屬的鐵路運輸設備制造(S371)、汽車制造(S372)、摩托車制造(S373)、自行車制造(S374)、船舶及浮動裝置制造(S375)、航空航天器制造(S376)、交通器材及其他交通運輸設備制造(S379)，可能出于對機械人才、資金、前向的產品供應商等，從而聚集在一起。相應的，文教體育用品對銷售渠道、勞動力的類似需求，從而聚集在我國的沿海地區。飲料制造業、工藝品及其他制造業也屬于這一類。

(四)三位數產業集聚和產業間共聚

二位數產業掩蓋了許多中類產業的差異。行業選擇越細，越能正確地度量該行業的生產效率與集聚指標，越易控制行業特征，進而準確地衡量集聚對生產效率的影響。二位數行業是一個較粗的層次，其包含顯著差異的多個四位數行業。為了進一步揭示中國制造業的地理格局，我們計算了三位數制造業的集聚水平，各產業聚集程度差別更為明顯。圖2展示了三位數制造業EG系數的頻率分布圖，其中三位數產業個數為169個，平均值為0.0371。139個行業的集聚指數小于0.05，處于微弱集聚，占總產業數的80%，如表3所示，這主要是如水泥及水泥石膏等本地資源的產業，塑料板、管、型才等本地市場的行業。24個行業的集聚指數處于0.05－0.15，屬于中等集聚的行業，這主要包括文體用品、塑料制造等國內已經出現中小企業集群的產業。還有六個產業的集聚指數超過0.15，其中三個產業超過0.2，屬于高度集聚產業，如高度管制的核輻射、其他金屬制品(金銀)，以及著名的產業集群基地，如毛皮鞣質加工等。

圖2 三位數行業EG頻率分布圖

(五)產業集聚和生產效率

產業地理集聚與勞動生產效率存在正相關關系(圖3)。大部分二位數產業的集聚和勞動生產率相關。高集聚—高生產效率的行業有有色金屬冶煉及壓延加工、廢棄資源和廢舊材料回收、飲料制造業、交通運輸設備制造業;分散進而效率低的行業有家具制造業、紡織服裝鞋帽制造業、印刷業和記錄媒介的復制。產業EG指數和勞動生產效率的相關系數為0.29，產業集聚對生產效率的提高貢獻并不像相關文獻中提到的那么大。更多的是產業本身特性決定了其勞動者生產效率的提高，如木材、皮革、文體等勞動者密集型行業，盡管被許多研究引以為產業集群促進效率提高的典型，但是囿于本身的勞動者產業特性，勞均生產效率比不上資本密集型行業。也有一些產業，盡管并不集聚，但勞動效率較高，如煙草行業和石油加工、煉焦及核燃料加工業，這些行業主要是受到政府監管的影響，在空間上呈均勻布局。產業特性很大程度上決定了產業的勞動生產效率，而產業集聚的作用相對較小，這從三位數產業來看更加明顯。三位數產業EG指數和勞動生產率相關系數僅為0.16。許多產業盡管集聚程度類似，但是由于產業特性的差異，勞動生產效率差距較大。冶煉等重工業和資源型行業的勞動效率較高，各類裝備制造業其次，勞動者密集型行業最低。

表3 全國三位數制造業最集聚和最分散的十位產業(2007年)

圖3 二位數EG和勞動生產率四分圖(2007)

四、產業集聚、產業共聚與產業生產率

(一)模型設計

以產業全要素生產率為因變量，本文引入不同類型產業集聚以及集聚變量和其他變量交叉項來考察產業集聚對產業生產率的影響。控制變量包括反映企業內部規模經濟的行業內企業平均規模和反映企業創新能力的研發費用，其他研究中還經常控制產業發展階段和行業人力資本等變量。在我們的研究中，絕大部分行業內企業的平均年齡均在十年左右，產業發展階段變量的影響并不顯著。由于缺乏各行業從業人員平均受教育年限的數據，我們試圖用行業內企業平均培訓費用來反映人力資本變量，但結果顯示并不是一個很好的變量。

計算是基于2007年的169個三位數產業樣本。但是由于部分三位數行業不存在四位數行業，最后有101個三位數產業作為研究樣本。對變量的相關性分析表明，除了集聚變量，各變量相關系數均小于0.5，是穩健合適的。出于規避內生性的考慮，我們在因變量保持2007年數據的同時，自變量采用2005年數據進行了同一回歸，結果是穩健的。

表4 變量表

(二)產業集聚和共聚的生產率效應

統計分析表明，產業集聚顯著提升生產率，而產業間共聚卻抑制了效率提升(表5)。和現有文獻一致，地方化經濟比多樣化經濟更能促進效率提高。上述描述分析可知，我國產業集聚主要是由下屬產業間共聚支撐的，但是這種產業間共聚并不直接促進產業效率的提高，而是下屬各產業自身的集聚才是促進產業效率提升的關鍵。

行業間共聚似乎并不影響產業生產率，這可能和本研究采用的共聚指數有關。我們依照國民經濟行業分類與代碼(GB/T4754－2002)對行業進行了細分，產業共聚測算的是某三位數行業下屬四位數行業的共聚情況。但是某一四位數行業效率的提高，可能不需要和同一三位數行業內的其他行業協作，而是需要同一二位數行業下屬的其他四位數行業，甚至是需要其他二位數下屬行業的共聚，如屬于造紙及紙制品業(S22)的紙制品制造(S223)和屬于印刷業和記錄媒介的復制(S23)的印刷(S231)之間的共聚。

表5 不同空間尺度產業集聚的生產率效應

我們將行業內平均企業規模和研發效應分別和集聚指數叉乘，考察內部規模經濟和研發效應。在以規模以上企業為樣本的研究中，size變量一般顯著為負，因為這些大企業往往已經實現并超過了其內部規模經濟。將size和集聚變量叉乘，我們發現產業集聚能夠促進內部規模經濟的實現，而產業間共聚不利于內部規模經濟。同樣，產業集聚能夠促進內部研發的實現，而產業間共聚不利于內部研發的實現。

(三)不同空間尺度產業集聚的生產率效應

上述分析中的EG指數是基于地市層次的，為了比較不同空間尺度的產業集聚生產率效應，本部分在模型中引入區縣和省區尺度的產業集聚變量(表5)。結果表明，省區尺度的產業集聚不能提升產業生產略，表明產業集聚主要在較小的空間尺度上。其次，在各空間層次，同一產業下屬各產業間的共聚均顯著不利于效率的提高，產業共聚可能更傾向于跨行業間多樣化的共聚，而不是同一個產業內相鄰產業的共聚。同一個產業內相鄰產業可能由于相互對公共資源的競爭，反而不利于效率的提高。

結論和討論

本文基于2005—2007年全國制造業企業數據，采用EG指數多視角測算了多種類型集聚的特征，進而考察其對產業生產率的影響。結果表明，某一產業集聚主要是由下屬產業間共聚構成，但下屬產業自身集聚才是促進效率提高的關鍵。區縣層面產業集聚弱于省區層面，但是集聚效應在區縣和地市層次發揮作用。同一產業下屬各產業間的共聚不利于效率的提高，產業共聚可能更傾向于跨行業間多樣化的共聚，而不是同一個產業內相鄰產業的共聚。

本文研究表明，我國產業集聚主要是由下屬產業間共聚支撐的，但是這種產業間共聚并不直接促進產業效率的提高，而是下屬各產業自身的集聚促進效率的提高。這提醒我們關注產業集群的微觀機制，看到一個大產業集群應該關注這個集群是主要是由什么類型的集聚支撐的，又是什么集聚提高了其效率。在對一個產業集群提出發展策略時候，應該圍繞這個提高效率的集聚去發展，而不是盲目擴大產業集聚，從而提升核心競爭力。

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