交通基礎設施、FDI與中國產業集聚的實證分析

凌 晨，劉 軍，鄭 義

（1.東南大學 經濟管理學院，南京 211189；2.江蘇省交通科學研究院，南京 210017；3.南京信息工程大學 中國制造業發展研究院，南京 210044）

0 引言

交通基礎設施的“加密”加快了生產要素的流動，促進了區域經濟一體化的進程，拉近了城鄉的固有距離，使交通空間、經濟空間均發生重大變化。良好的交通基礎設施不但極大地促進了東部沿海地區的產業集聚，而且激發了中西部低密度經濟區的發展活力，促使已有或潛在企業獲得與中心區域交往聯系的更多機會。處在交通節點上的中西部城市在給定空間距離情形下可以更便捷地向東部發達省份供給勞動、原材料、中間產品得以先富，沿海中心區則由于享受中西部低廉勞動、向其兜售最終產品從而獲得巨大收益。交通基礎設施的大力投資，尤其是高速公路、高速鐵路的快速推進不但刺激了相關省份的經濟增長，而且改變了現有的地緣經濟格局，變遷了內陸、沿海的既有角色定位。圍繞著高速公路、高速鐵路干線分布的產業帶逐漸露出水面，交通節點上的樞紐城市迅速成為區域經濟中心。毫無疑問，交通基礎設施已經成為產業集聚、制造業鏈條化分布的重要影響因素。

1 產業分布的機制和相關假說

1.1 交通基礎設施與累積因果循環效應、交通基礎設施與規模遞增的機制

累積因果循環效應理論指出：一旦一種新的工業被配置于一個地區，就會發生連鎖效應，并進一步吸引新的工業。連鎖效應表現在：（1）擴大地方就業，進而提高收入水平；（2）上下游產業聚攏，形成完整產業鏈；（3）經濟和人口集中驅動基礎設施以及其他公共服務的投入，反過來又會吸引更多的產業和人才集聚。在累積因果循環效應的基礎上，Krugman（1991）提出中心-外圍模型來解釋產業聚集。他認為農產品可以在任何區域間以零成本運輸，而制造業的產品運輸成本遵循“冰山型成本假說”。在制造業工作的熟練勞動力可以更加自由地在不同區域間流動，而一般勞動力不能在農業部門自由流動。因此當運輸成本很低的時候所有制造業會集中在同一區域并成為經濟中心，而其他地區因為只能生產農產品變隧成外圍。Venables（1996）卻對前者產生質疑，他認為中心-外圍模型過分依賴于熟練勞動力有著良好的空間流動性的假定，如果勞動力呈粘性，集聚就不會發生。中心-外圍模型因此不能很好地解釋世界范圍內的產業集聚過程。但是如果在模型中加入中間產品部門，模型的解釋力會增強。他進一步指出由于存在運輸成本，上游企業被吸引到下游企業相對較多的地區進行生產，當中間產品的運輸成本相對高于最終產品的運輸成本時，會形成完善的地區分工，最終部門和中間部門都完全集中在一個區域。至此中間部門的存在是中心-外圍結構出現的又一重要原因。這就說明密集使用中間制成品投入的產業和以制造業廠商為主要消費者的產業傾向于選擇在交通基礎設施條件較好的地區生產。基于以上內容我們得出：

假說1：為了節省運輸成本，密集使用工業中間投入品的產業傾向于在交通基礎設施較好的省份組織生產活動。

假說2：規模報酬遞增行業傾向于在市場容量較大、交通基礎設施較好的地區生產。

1.2 勞動力市場、知識共享與制造業分布的內在邏輯

結合中國目前的實際情況，可以發現國際上勞動力成本的上升與產業升級“倒逼”大量的企業從發達國家轉移到發展中國家落戶生產，中國作為最大的發展中國家無疑會成為外資最厚愛的投資熱點，但是由于我國每年培養出來的“高級藍領”數目有限以及產需錯位（畢業生所學技能和社會所需技能不一致）導致（藍領和灰領）技術人員相對短缺，因此企業包括外資企業總是喜歡落戶在人才相對集中的發達地區，而這些地區由于工資、生活設施、交通便捷、文化及人文指數高等原因反過來又會吸引大量的大學畢業生和熟練勞動者以及競爭性較強的農民工落戶，本文得出：

假說3：為了更加低成本地尋找技術工人，技術相對密集型的產業傾向于集中分布在人力資本密集，工程技術人員占比較高的省份。

1.3 資源稟賦與產業集聚的關系

關于自然資源稟賦對行業集聚的影響一直存在爭論。新古典經濟學強調規模報酬不變和邊際收益遞減。國家和地區間生產結構和專業化分工的差異只能起源于資源稟賦、技術水平、消費者偏好和政策等“先天優勢”的不同。新古典經濟學關于地區專業化分工最完美的表述是國際貿易中的比較優勢理論，該理論認為產業在空間上的分布模式由國家或地區特征和產業特征共同決定，一國或地區傾向生產和出口其具有稟賦優勢的產品。空間地理學專家認為，自然資源稟賦是影響行業集聚最重要的因素,密集使用非流動資源的產業更加集中在該種資源充裕的地區。。基于以上理論，我們得出：

假說4：能耗產出比較高的產業，傾向分布在資源稟賦較好的省份生產。

1.4 FDI、產業集聚與制造業布局的關系

在某種意義上說，區位的特定優勢不是企業所擁有的，而屬東道國所擁有。區位優勢與所有權優勢和內部化優勢不同，企業無法自行支配，而只能適應和利用這種優勢。徐康寧（2003）認為在經濟發達國家和發展中國家，比較普遍地存在著外商直接投資的集聚效應，即外商資本一般都選擇特定的地區集中投資，而且這種投資和產業集中有相當的關系，出現了一個個外商集中投資的地區。外商直接投資出現的這種聚集效應，可以從環境模擬、風險規避、人才利用和示范作用這幾個方面去解釋。

Monfort和Nicolini（2000）等研究發現隨著對外貿易的擴大，區域間的產業集聚程度會不斷提高，進而驅動增長極的出現，當然也會加大地區間的收入差異。Behrens（2003）基于不同發展水平的國家來研究基礎設施、對外開放程度對于地區發展差異的影響。結論表明在基礎設施落后、相對封閉的發展中國家范圍內，貿易自由化很可能加劇區域發展差異；而在基礎設施完善、高度開放的發達國家內部，貿易自由化可能縮小地區差距。Crozet和Soubeyran（2004）研究發現對外開放有助于產業更多地集中于靠近國外市場的區域。部分學者還考察了中國的對外貿易強度與對其產業布局的影響，結論認為對外貿易是推動沿海地區產業集聚的主要原因，因為這些地方接近國外市場。基于以上理論，我們得出：

假說5：外國投資者可能會被吸引到外國公司集中的區域，外資企業傾斜于選擇累計使用外資較多的省區。

假說6：貿易強度較高的產業傾斜分布在洲際區位較好的省區。

2 研究方法、數據以及主要變量的說明

2.1 測量產業集聚方法的選定

為了探討行業層面上影響產業集聚的決定因素，我們首先需要建立可靠的衡量產業集聚水平的評價指標。本文使用E-G指數來衡量產業集聚程度。

2.2 主要變量說明

2.2.1 行業層面的變量說明

我們主要從經濟規模、中間產品投入、外資滲透強度等方面來討論行業集聚的影響因素。選取指標如下：能源強度（噸標準煤/萬元）、單位企業產出（億元/個）、FDI占投資比重、中間投入比重。、研發人員比重和貿易強度。

Scale：單位企業產出（億元/個），用行業內企業平均產值作為參考指標。單位規模相對較大的產業容易分享地方勞動力市場以及“資源”市場，通常分布在熟練勞動者較多，市場潛能較大的省份，而這些省份也相依分布在沿海地區。

Intermediate：中間投入比重，中間投入比重我們用每個行業的總產值減去工業增加值來衡量，使用中間產品比重越大的行業，越需要豐富的“資源”共享市場，這樣的行業前后向聯系緊密，依賴性強，集中分在人才密集度高、中間服務優、市場比較發達的省份。

FDIP：指外資在不同產業中滲透的強弱，用行業內外資投資占比來表示。外資投資比重相對較高的產業傾向于分布在沿海省份，外資總是“路徑依賴”地喜歡落戶在累計外資比重較大的省份，這些產業相對集中，諸如電子產品、儀表儀器制造、計算機、通訊器材等行業。

Energy density：能源強度，使用每個行業的能耗產出比值來表示。單位能耗產出很小的行業對于資源的依賴性較強，沒有資源優勢的省區很難發展起來，對于運輸距離也較敏感，能耗產出值小的行業都屬于資源密集型產業，強烈分布在“資源”周圍。

R&DP：研發人員比重，使用每個行業研發人員占總人口比例來衡量。大量知識密集型產業傾向集中在一起進行信息共享，而且會發生知識溢出。更加促使這些企業高度集中。勞動力市場發育對生產力的促進作用在于某行業可能因為其需要的專門人才在一些地區的集聚更容易找到合適的人才。通常情況下，專業人才和需要這些人才的行業的相互作用會提高行業的集聚程度。

2.2.2 區域層面的變量說明

Trans-Infra:交通基礎設施，用公路密度（km/km2）來表示，等于公路道路里程與該省面積的比值；HRP：人力資本密集度，用每個省份人均受教育年限來表示；Natural endowment：自然資源稟賦，使用各省區采掘業的產出（千億元）來衡量，已有研究表明自然資源稟賦是影響行業集聚最重要的因素；TradeP：進出口占全國比重，使用每一個省份進出口額占全國進出口總額的比重來衡量；SaleP：商品銷售占全國比重，每一個省份商品銷售額占全國的比重；FDITP：FDI累計總額占全國比重，用每一個省份累計外資總額占全國的比重來表示；TradeP：貿易強度，用每一個省份進出口總額占全國的比重來表示；Intercon-locate：洲際區位（FMA+海外距離），本文采用了與黃玖立、李坤望（2006）等不同的計算方法，額外加進一個加權的海外距離Dj。由于我國引進的FDI絕大部分來自于臺灣、香港、日本、韓國等亞洲國家，所以需要增添一個海外距離變量。即Dj表示每一個省會城市到臺灣、香港、東京、首爾的距離之和；minDjk表示內陸省份省會城市距離最近沿海省會城市的直線距離。則國外市場接近度使用各省到沿海距離的倒數的100倍來表示。對于沿海省份來說，該距離為該省的內部距離；對于內地省份則為其到最近沿海省會城市的距離加上該沿海省份的內部半徑。用C表示所有沿海省份的集合，則第i省的國外市場接近度FMAi：

沿海省份：

2.2.3 區域層面和行業層面交叉項的解釋變量

交通基礎設施*中間投入比重：Trans-Infra*Intermediate，用于檢驗假說1；交通基礎設施*企業規模：Trans-Infra*Scale，用于檢驗假說2；人力資本比重*研發人員比重：HRP*R&DP，用于檢驗假說3；自然資源稟賦*能源強度：Natural endowment*Energy density，用于檢驗假說4；累計FDI占全國比重*FDI投資強度：FDITP*FDIP，用于檢驗假說5；洲際區位*貿易強度：Intercon-locate*TradeP，用于檢驗假說6。上述數據均來自于2007年《中國工業經濟統計年鑒》和《中國統計年鑒》。

3 計量方法及其結果分析

3.1 我國制造業集聚水平的變化趨勢

鑒于Ellision和Glaeser（1999）提出的產業集聚測量方法的優越性，本文采用E-G指數來計算中國1987～2007年20個行業的集聚程度，考察較長時期的產業集聚變動趨勢。計算結果如圖1、圖2所示，圖1展示了中國1987～2007年整個制造業的集聚指數（E-G值）走勢，圖2則給出了20個代表性的行業不同年份（1987，1997，2007）的集聚水平比較。

圖1 中國1987～2007年制造業集聚指數（E-G值）走勢

由圖1可以看出，中國制造業產業集聚指數從1987到2005年一直處于上升趨勢，2005年達到頂峰。其中，在1997～2003年期間呈現出快速集聚趨勢，指數值直線上升，2007年集聚水平稍稍下降。由圖1可以看出，在1987～1997年期間，20個行業中有18個行業的E-G指數都在上升，只有飲料制造、石油加工、煉焦及核燃料加工業的集聚指數呈下降趨勢。而電氣機械及器材制造業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業，儀器儀表及文化、辦公用機械制造業，紡織業的集聚指數上升幅度都很大。在1997～2007年期間，有17個行業的E-G指數都在上升，只有石油加工、煉焦及核燃料加工業，交通運輸設備制造業，專用設備制造業的E-G指數在下降。2007年這3個產業的國有比重分別為：石油加工、煉焦及核燃料加工業75%，交通運輸設備制造業50%，專用設備制造業25%。行業之間產業集聚水平參差不齊，變化趨勢也不一樣。個中原因是什么呢？筆者認為可能是因為這3個行業的國有產值比重較大，基本上不受市場影響，不但規模大而且利潤豐厚。

圖2 中國20個行業不同年份（1987，1997，2007）的集聚水平比較

圖2說明在行業層面上每一個產業的集聚水平都在逐年提高，據此筆者判斷，隨著企業的兼并和競爭加劇，企業規模會繼續增大，這樣E-G指數還會提升。顯而易見，當行業中企業平均規模不斷增大時，企業數量同時將減少，企業的兼并與重組，加劇了產業集聚水平的升高，行業層面的特征最終通過區域層面的特征展現出來。

3.2 區域層面及其與產業層面交叉項的計量模型

其中，（1）式中(agglo.)regionali表示i區域的制造業集聚指數，β0,β1,β2...βn均表示相應變量的回歸系數。（2）式借鑒Ellison和Glaeser（1999）等人的做法，利用交叉項來檢驗比較優勢與產業集聚、比較優勢與契約制度的相互關系，本文則關注區域特征和產業特征交互項的符號與顯著性。該模型的潛在意義：密集使用某“要素”的產業傾向分布于該“要素”豐富的地區。其中，Sik表示i地區k產業的集聚指數，Popi和Mani為地區人口和制造業總體活動水平，為控制變量，y[j]i和z[j]k分別表示區域和對應的產業特征；α、θ和β[j]為回歸系數；γ[j]和k[j]分別表示臨界水平。由于Sik的取值范圍為[0,1]，直接用作被解釋變量將使最小二乘回歸有偏。借鑒黃玖立（2006）的做法，通過Logistic轉換把取值區間映射到（-∞,+∞），從而被解釋變量變為LN(Sik/(1-Sik))。用δi和λk分別表示地區和產業固定效應，則有：

表1 區域特征對于區域層面產業集聚影響的回歸結果（2007）

上述回歸方程中各個變量的含義及其交互項的理論來源在第三部分已經詳細說明，不再累述。回歸結果分別見表1、表2。

3.3 計量結果分析

由表1可以看出交通基礎設施、外資投資占比（外資在產業中滲透強度）以及貿易進出口比重對于區域產業集聚有顯著的正效應，洲際區位、人力資本密集度以及商品銷售比重對于產業集聚的影響也是正向的，但是不顯著。接下來著重分析交叉項的回歸結果。

3.3.1 交通基礎設施促進了產業集聚

交通基礎設施與中間投入比重（Trans-Infra*Intermediate）交互項的回歸系數顯著為正，驗證了假說1。表明交通基礎設施對中間產品比重較高行業的集聚水平促進作用顯著。密集使用中間產品的產業，為了節約運輸成本傾向于選擇在交通基礎設施條件較好的地區生產，既能降低生產過程中的運輸費用，又能低成本運達最終消費市場。長三角、珠三角以及京津唐城市群以其交通密集度高，通勤成本低自然成為中國最重要的制造業中心。

交通基礎設施與企業規模（Trans-Infra*Scale）交互項的回歸系數顯著為正，說明交通基礎設施對規模經濟行業的集聚水平促進作用顯著。交通基礎設施的優劣直接制約了產業的布局，基礎設施條件越好的區域，產業集聚程度越高。Krugman和Venables（1995）研究認為基礎設施水平過高或過低，都會降低產業集聚的程度，只有在適宜水平時產業集聚才會達到最高。本文的實證結果昭示中國的交通基礎設施還有不小的增長空間，完善與優化交通基礎設施，尤其是提高農村地區的公路通達能力，還會提高制造業的集聚水平。

3.3.2 人力資本強化了集聚水平，資源稟賦的作用不顯著

人力資本比重與研發人員比重（HRP*R&DP）交互項的回歸系數也是顯著為正，這說明較高的人力資本水平促進了知識密集型、技術密集型產業的集聚。人力資本稟賦確實是影響地區產業集聚的重要因素，通過加強教育和人力資本投資，能夠對人力資本密集行業的產業集聚產生顯著影響。驗證了“對專門勞動的需求與供給促進了工業在地理上的聚集”。即技術相對密集型的產業傾向于集中分布在人力資本密集較高的省份。產業聚集可以創造出更多的就業機會，高技術人員“匯集成池”反過來又會吸引大量的高科技企業云集。像美國的硅谷、臺灣的新竹、印度的班加羅爾以及天津的濱海新區、蘇州中新工業園、上海的浦東新區等都具有類似特點。外資企業最初落戶大陸沿海地區是覬覦這些地方的區域優勢，同時這些地方擁有工資相對較高、生活設施較齊全、交通便捷等優勢，久而久之，這些外資聚集區自然會會吸引大量的大學畢業生和熟練勞動者以及競爭性較強的農民工落戶。

自然資源稟賦與能源強度（Natural endowment*Energy density）交互項的回歸系數為正，但是不顯著。這說明自然資源稟賦對于能源密集型產業的“聚攏”起到一定的積極作用，但其作用并不顯著。

3.3.3 FDI、洲際區位均助漲了集聚水平

累計FDI占全國比重與FDI投資強度（FDITP*FDIP）交互項的回歸系數顯著為正，驗證了假說5，說明FDI是我國制造業產業集聚的重要推動力量，FDI顯著影響了我國的產業分布。這與Gao（2004）等人的結論一致，他們發現FDI和國際貿易對中國工業向東部沿海地區轉移發揮著積極作用。外商直接投資之所以在大陸沿海出現聚集效應，可以從風險規避、示范作用等方面來解釋。由于中國不同地區的契約制度存在較大差異（王永進等，2010），且契約本身具有不完全性，為了避免事后的再談判過程中投資方面臨被“敲竹杠”的風險，后來的外資企業傾向于“路徑依賴”先前的FDI選址區域。

洲際區位與貿易強度（Intercon-locate*TradeP）交互項的回歸系數顯著為正，驗證了假說6。結論表明沿海地區的區位優勢有助于高貿易強度產業的聚集。天然的外向型地理優勢加上沿海地區巨大的潛在市場容量足以吸引大量的外資內資企業云集于此。跨國公司對外投資設廠首先會考慮到區位問題，既然無法自行支配區位優勢，只能適應和利用這種優勢，加上這些地方人才聚集、基礎設施便捷、市場容量巨大，市場導向型、出口導向型的外資企業以及本土企業都會聚集在沿海省區。甚至整個國際化生產體系的布局也會受到區位因素的影響。

4 結論

本文基于中國2007年相關數據以新經濟地理學理論為支點重點分析了交通基礎設施、規模經濟以及FDI等要素對于產業布局的影響，主要結論如下：

（1）交通基礎設施提高了產業集聚水平。

實證結果表明交通基礎設施與中間投入比重交互項、交通基礎設施與企業規模交互項的回歸系數均顯著為正，驗證了假說1和假說2。交通基礎設施顯著促進了中間產品比重較高行業以及規模較大行業的集聚水平。完善與優化交通基礎設施，尤其是中西部地區以及提高廣大農村地區的公路通達能力，不僅會提高制造業的產業集聚水平，而且有助于平抑區域發展失衡，縮小城鄉收入差距。

（2）人力資本強化了集聚水平，資源稟賦的作用不顯著。

較高的人力資本水平顯著促進了知識密集型、技術密集型產業的集聚，人力資本業已成為影響地區產業集聚的重要因素，實證結果驗證了“對專門勞動的需求與供給促進了工業在地理上的聚集”。自然資源稟賦與能源強度交互項的回歸系數為正，但是不顯著。這說明自然資源稟賦對于能源密集型產業的“聚攏”起到一定的積極作用，但其作用并不顯著。

（3）FDI、洲際區位均助漲了集聚水平。

累計FDI占全國比重與FDI投資強度交互項、洲際區位與貿易強度交互項的回歸系數都是顯著為正，說明FDI、洲際區位是我國制造業產業集聚的重要影響因素。外商直接投資之所以在大陸沿海出現聚集效應，一是源于風險規避，二是源于先期FDI的示范作用，三是源于沿海地區獨特的區位優勢。

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