企業規模、市場外向度與制造業集聚——基于行業面板數據的實證分析

徐春華 劉力

（1.中國人民大學 經濟學院，北京 100872；2.廣東外語外貿大學 國際經貿學院，廣東 廣州510006）

一、引言及相關文獻

對產業集聚及其影響因素的探討歷來受經濟學家的重視，Marshall［1］、Jacobs［2］及新經濟地理學派（Krugman［3］，Fujita［4］）都在這方面有突出貢獻。總的說來，已有研究從知識外溢、經濟外部性（Marshall［1，5］）、資源稟賦差異（Ohlin［6］）、規模報酬、交通費用以及特定產業的集聚經濟（Fujita，等［4］）等視角對產業地區集聚進行了相關探討。國內研究顯示，我國制造業已呈現出日益顯著的集聚態勢，在空間上主要集中在江蘇、廣東、山東、浙江和上海等經濟發達地區（文玫［7］，羅勇和曹麗莉［8］），并且產業生命周期不同階段中集聚對產業發展有不同影響（張麗華，等［9］）。但當前研究從外資（FDI）的視角探討制造業發展與集聚的文獻居多（金煜，等［10］；劉巳洋，等［11］）。

在企業規模方面，已有研究探討了企業規模和市場競爭（朱恒鵬［12］）、（企業）技術創新（聶輝華，等［13］；吳延兵［14］；高良謀和李宇［15］）、經營績效（凌江懷和胡雯蓉［16］）、企業融資（譚之博和趙岳［17］）、經濟增長（肖歡和莊子銀［18］）等諸多方面之間的關系。同時，現有研究也從生產率分布形態（章韜和孫楚仁［19］）、企業規模分布（Helpman，等［20］；Luttmer［21］；Eaton，等［22］）、市場和政府（楊其靜等［23］）等方面對企業規模的影響因素或其分布進行了相應探析。

具體到企業規模與產業集聚的關系方面，一般認為產業集聚和企業規模之間是正相關關系（陸毅，等［24］），同時也有人認為區分企業規模的不同性質將會使與規模經濟相關的理論研究出現明晰的路徑（張元智和馬鳴蕭［25］），因為不同規模的企業可能獲得不同類型的集聚經濟（傅十和與洪俊杰［26］）①如馬歇爾外部經濟（行業內集聚經濟）與雅各布斯外部經濟（跨行業集聚經濟）。。

還應看到的是，隨著我國對外開放程度的日益提高——這一點在新經濟地理學的相關研究中并未給予足夠的重視（張萃和趙偉［27］），從對外開放這一視角分析產業集聚的文獻也不斷涌現。大體說來，已有研究普遍認為出口與外資流入是促進我國產業地區集聚的重要因素（趙偉和張萃［28］，袁冬梅和魏后凱［29］），且對外開放將通過制度轉型機制、技術溢出機制和基礎設施機制等三個機制促進制造業區域集聚（張萃和趙偉［30］）。此外，有些學者（趙偉和王春暉［31］）甚至提出區域開放與國際開放的“二重開放”理論來解釋我國的產業集聚現象。

盡管已有研究從企業規模和對外開放兩方面探析了我國的產業集聚（制造業集聚）現象并取得了較為豐碩的成果，但仍有兩大問題值得重視。第一，企業規模對制造業集聚的作用關系是簡單的線性關系還是表現出顯著的非線性特征？對此，鮮有研究對之進行較為詳盡的探討。第二，一方面，對外開放程度有空間維度上的地區差異，2010年我國主要貿易大省（亦即開放程度較高的省份）仍集中于東部沿海地區，內陸地區的開放程度則明顯要低得多；另一方面，對外開放程度還有行業維度上的顯著差異，亦即不同類別的行業往往面臨著不同的外資流入水平和對外貿易狀況，從而每一行業對外部市場呈現出不同的依賴程度，可將之定義為表征行業外向型水平的市場外向度。對此，已有研究同樣尚付闕如。

事實上，就中國這么一個對外開放程度不斷提高且制造業地區集聚特征顯著的經濟體而言，從細分行業層面把握制造業內部不同行業的規模大小和市場外向度，由此捕獲這兩大因素對不同行業集聚程度的影響理應是一個值得初步嘗試與深入探討的話題。基于這一認識，本文擬先對我國制造業細分行業的企業規模、市場外向度以及地區集聚程度的大體現狀進行初步考察，然后在控制相關變量的基礎上實證分析前兩者對第三者的作用情況，以期獲得不同于前人的發現和相應政策啟示。

二、制造業集聚程度、市場外向度及企業相對規模的現狀

（一）制造業的集聚現狀

為了盡可能保持統計口徑的一致性②2004版的《中國工業經濟統計年鑒》開始采用新國民經濟行業分類體系（GB/T4754-2002）進行行業分類。，在對制造業細分行業的選取上，本文參照已有研究的相應做法（羅勇和曹麗莉［8］；趙偉和張萃［28］），選擇了2003-2010年間制造業的20個細分行業③限于篇幅，具體行業見表1，并將地理分布主要取決于礦產資源等自然資源分布的采掘業排除。作為研究樣本，因為這20個行業的分類標準在新的國民經濟分類體系中基本未作改變且都屬于比較典型的制造業。

在產業集聚指標的選取與構造方面，Krugman［3］提出了空間基尼系數④其計算公式為：G＝∑i（si-xi）2其中，G為空間基尼系數，si表示i地區某行業就業人數占全國該行業就業人數的比值，xi表示i地區就業人數占全國總就業人數的比值。系數G的數值越大（最大值為1）說明產業在地理上的聚集程度越明顯。這一指標來研究美國制造業的聚集程度，但由于這一公式沒有考慮到企業的規模差異而使其結果存在一定的失真性（Ellision和 Glaeser［32］）。鑒于此，本文選用Ellision和 Glaeser［32］構造的產業空間集聚指數，其計算公式為

其中，G為空間基尼系數，M為地理區域數目，N為某一行業內的企業數目，為赫芬達爾指數（Herfindahl Index）①公式中，Zj＝（Xj/X）表示第j個企業的市場占有率，其中Xj表示j企業的規模，X表示市場總規模。，為該產業中以就業人數為標準計算的企業規模分布。這一指數越大，則產業集聚程度越高，總結簡潔好。應該說明的是，在計算γ指數時，雖然我國沒有發布企業員工人數分布的具體統計數據，但可借用《中國工業經濟統計年鑒》中的企業單位數和全部從業人員平均人數這兩個指標對赫芬達爾指數進行大致測算（羅勇、曹麗莉［8］，雷鵬［33］）。此外，還可從相應年份的《中國工業經濟統計年鑒》中獲得各省域20個制造業細分行業的就業人數與地區總人口數。表1給出了所選20個行業的行業名稱、相應代碼及其空間集聚指數。

表1 我國20個制造業細分行業的空間集聚指數

從表1可知，我國制造業中這20個行業的空間集聚程度存在較大差異，電子及通信設備、電氣機械、儀器儀表、化學纖維制造以及金屬制品等行業的集聚程度顯著高于飲料制造、醫藥制造、非金屬礦物制造和有色金屬冶煉及延壓等行業。此外，絕大部分行業的集聚程度顯示出先升后降的變動趨勢，僅有煙草加工、化學原料及化學制品制造、化學纖維制造、專用設備制造及交通運輸設備制造等行業表現出較為顯著的上升趨勢。從總體上看，大部分行業（如食品制造、紡織、造紙及紙制品、石油化工及煉焦等）2010年的集聚指數仍然高于2003年的數值，這說明制造業中絕大部分行業的地區集聚程度在絕對數值上仍然有所加強。

（二）制造業細分行業的企業規模

如何才能較為合理而準確衡量出企業規模？對這一問題一直存在著截然相反的觀點和主張（張元智和馬鳴蕭［25］，朱恒鵬［12］），一般是采用銷售收入、資產總額或員工人數來度量企業規模（凌江懷和胡雯蓉［16］））。由于本文要探討不同行業的規模情況，而每一行業內往往都有著數目不一的企業。鑒于此，本文采用員工人數以及企業個數這兩類數據構造相對企業規模（Kim［34］，Amiti［35］）這一指標來度量不同行業的規模狀況，相對企業規模（scec）的構造方法為

其中Eij和Nij分別為區域（本文中為各省市自治區）j中產業i的就業人數與企業個數，該數值越大則表明產業i的相對規模越大。從相應年份的《中國工業經濟統計年鑒》中可以獲得構造這一指標所需要的相應數據。圖1給出了2003-2010年間我國20個制造業細分行業的相對規模均值。

圖1 20個制造業細分行業相對規模的均值（2003-2010年）

由圖1可知，除了煙草加工業外，其余19個行業的相對規模均值都不高于0.1，而煙草加工業的這一數值則高達0.22。造成這一現象出現的主要原因可歸結于煙草加工業自身的國家壟斷性①中國在1982年國務院批準中國煙草總公司正式成立，從此一統煙草天下；1983年國務院又頒布了《煙草專賣條例》，旨在建立一個“統一領導、垂直管理、專賣專營”的經營管理體制。。事實上，從世界范圍看，煙草行業基本上均是國家壟斷行業，從而其相對規模必然會高于其他行業。在其余19個行業中，石油化工及煉焦業、黑色金屬冶煉及壓延加工業、儀器儀表及文化辦公機械制造業等三大行業具有較大的相對規模。

（三）制造業細分行業的市場外向度

如前所述，對外開放程度不僅存在區域開放與國際開放的“二重開放”，還有行業開放這一“第三重開放”。事實上，從行業層面所構造出的衡量指標更能直接反映出不同行業的市場外向程度（external market oriented degree，EMOD）。鑒于此，本文將每一行業中出口交貨值占該行業工業銷售產值（當年價格）的比重作為此行業市場外向度（EMOD）的衡量指標。各地區相應行業的具體數據可從相應年份的《中國工業經濟統計年鑒》中獲得。2003-2010年間20個制造業細分行業的市場外向度均值如圖2所示。

由圖2可知，電子及通信設備制造業的市場外向度最高，其均值高達0.64；其次是儀器儀表及文化辦公機械制造業，其均值也達到了0.46；緊隨其后的是紡織業（0.23）、金屬制品業（0.23）以及電子及通信設備制造業（0.25）。這與我國當前的現實情況大體吻合。事實上，《中國統計年鑒》（2011）中“機械及運輸設備”這一項在2010年已占我國出口貨物總額的49.45%，同年出口貨物分類中的機器、機械器具、電氣設備等產品（第十六類）占出口貨物總額的44.68%，而其中的主要構成主要為電子及通信設備制造、儀器儀表及文化辦公機械制造、電子及通信設備制造等行業的產品。相應地，煙草加工、石油化工及煉焦這兩大行業的市場外向度則低得多（依次分別為0.007與0.021），這同樣與其自身的國家壟斷程度較高密切相關。

圖2 20個制造業細分行業市場外向度的均值（2003-2010）

綜上可知，制造業的20個細分行業不僅自身集聚程度存在顯著差異，且其相對規模和市場外向度也差異明顯。針對這一分析事實，本文將通過實證分析探討各行業的相對規模和市場外向度對其集聚程度的作用情況。

三、模型、方法與數據

如上所述，一方面，基于行業層面來測度的市場外向度更能反映出制造業細分行業與外部市場的關聯水平，從而理應會更理想地捕獲“行業開放”對集聚程度帶來的影響；另一方面，企業規模可能對行業集聚表現出非線性的作用，亦即企業規模并不會在一開始便能顯著促進行業集聚，起促進作用應有一定的“臨界值”，或者說只有當企業規模達到一定程度的時候（即形成一定規模的時候）才能明顯地促使行業集聚的加速；同時，也還可能當企業規模達到一定程度時便會形成離心力，由此促使行業趨于分散。鑒于這兩方面的認識，本文將有待考察的計量模型設定為如下形式

其中，egindexit為前文所計算出來的t時期i行業的空間集聚指數，用于衡量制造業各細分行業的集聚程度。αi為行業特定效應，控制不隨時間變化的個體因素；λt為時間特定效應，控制隨時間變動的因素對行業集聚的影響。EMODit為各行業的市場外向度，衡量行業與外部市場的聯系水平，相應數值如前文所述。scecit與scecsqit分別為各行業相對規模的一次項與二次項，用于捕獲行業相對規模對行業集聚的非線性作用。Zit為控制變量矩陣，包括各行業的外資滲透率（penetration）指標（fdipene）、產值增長率（gprodu）、交易費用（cost）以及勞動力密集程度（labint）等。

表2 各變量的描述性統計

在控制變量方面，首先，隨著改革開放的推進，流入制造業中的外資（FDI）①本文所涉及的“外資”為港澳臺資本與外商資本之和，下同。也不斷增加②據《中國工業經濟統計年鑒2011》顯示，截止到2010年，外資在全國制造業實收資本總額中的占比為29.98%，而在2007年這樣比例高達33.13%。，并且外資對我國制造業地區集聚的集聚產生了不容忽視的影響（Aitken和 Harrison［36］，張宇和蔣殿春［37］）。鑒于此，本文采用外企就業人數占行業總就業人數比率作為各行業FDI滲透程度的衡量指標（Blomstrom［38］，趙偉和張萃［28］）。其次，用各行業的人均產值增長率（gprodu）作為行業增長的測度指標，選用人均產出而非總產出的原因在于剔除由人口規模增長對經濟增長的影響。再次，考慮到我國并未報告出各行業交易成本的數據，本文采用各行業的主營業務成本與主營業務收入的相對比重來測度各企業的相對成本（cost），即

其中Cij和Rij分別為區域j中產業i的主營業務成本和主營業務收入；同時，雖然成本與費用的下降有可能促進制造業在地域上進一步聚集（Krugman［3］，文玫［7］），但成本因素對行業集聚還可能存在非線性的作用，即當該成本超過某一臨界值時則可能抑制行業集聚——這也是與現實情況較為吻合的，由此本文加入了成本指標的二次項（costsq）用于捕獲成本因素對行業集聚的倒“U”型作用。最后，出于我國勞動力資源相對豐裕且制造業對其依賴程度較高這一事實的考慮，參照Loayza和 Raddatz［39］的做法構造出各行業的勞動力密集程度（labint）這一變量：用該行業就業人數占所有行業總就業人數的比重（li）除以該行業產出占所有行業總產出的比重（si）來表示，即labint＝li/si。以上數據除特別說明外均來自相應年份的《中國工業經濟統計年鑒》。變量的描述性統計如表2所示。

在回歸方法上，首先，本文采用逐步回歸的面板數據回歸方法對相關參數進行估計，由此獲得模型的初步回歸結果。其次，對可能存有內生性的變量進行處理后，再考察解釋變量在模型中的回歸結果。最后，剔除異質性樣本，進一步探討回歸結果的穩健性；同時，還分別對高、低集聚行業進行分類考察，由此得出本文的相應結論及其政策啟示。

四、實證結果

表3給出了模型（3）的估計結果，從Hausman檢驗的結果可知，第②、⑥、⑦三列采用了隨機效應模型，其余各列均選擇了固定效應模型。其中，第①至⑧列的唯一差別在于回歸模型中所加入的控制變量不同。

由表3可知，在解釋變量的回歸結果方面，第一，基于行業層面度量的市場外向度的提高在整體上能對各行業的地區集聚形成顯著的促進作用，表明行業與外部市場關聯水平的提高的確是致使其自身集聚程度加強的一大原因。第二，企業相對規模對產業集聚的非線性作用基本上都顯著存在（除第⑦列回歸結果外），并且呈現出“U”型特征（如圖3所示）。這表明在行業發展的初始階段，由于自身的相對規模較小而往往傾向于分散分布在各地區；當該行業內各企業的相對規模擴張到一定程度時，則追求地區集聚的傾向會不斷增大，亦即此時企業更注重集聚所形成的規模效應；或者說，只有當企業規模達到一定程度的時候，才能提高行業內各企業加快集聚的內在沖動。

值得進一步探討的是，在這20個制造業細分行業中，有哪些行業的企業規模已經處于“U”型曲線的上升部分？若采用第②列的回歸結果可以算得這一“U”型曲線的轉折點數值大致為0.175 8，但這可能因忽視了其他影響因素而存在較大偏誤，選用在控制了本文所選取的所有變量后的估計結果（第⑧列）可知，“U”型曲線的轉折點大致出現在企業規模數值約為0.183 6這一點上。事實上，從圖1可知，超過這一拐點數值的行業只有煙草加工業，而其余行業均處于這一“U”型曲線的左邊部分。當然，這一結論完全可能因回歸模型受煙草加工業這一異質性行業影響較大或是并未對不同集聚程度的行業區分考察而存在較大偏誤，而這有待于下文的進一步分析。

表3 實證回歸結果

在控制變量方面，首先，外資的滲透確實能提高制造業的集聚水平，這與已有研究（趙偉和張萃［28］）的主要結論大體一致。其次，值得注意的是，行業自身的增長則呈現比較顯著的負向作用，表明在這20個細分行業中行業自身的增長在總體上有助于它們的分散而非集聚，這與新經濟地理學的觀點并不一致①盡管多數研究傾向于認為經濟增長與行業集聚之間存在正向的關系（如Ciccone和Hall（1996）采用美國各州數據的實證研究），但Sbergami（2002）使用歐盟內部國家的跨國面板數據對經濟增長率和經濟集聚的關系直接研究后發現，無論是高技術行業還是中等技術和低技術行業的集聚對于經濟增長率都是負的影響，而在趙偉和張萃（2007）的研究中，行業增長對其自身集聚的作用不顯著。，這一現象至少可以從 Williamson［40］假說（Williamson hypothesis）②威廉姆森認為，在發展早期空間集聚對經濟增長有促進作用，但是這一促進作用在經濟發展達到一定水平后會消失，甚至變為負向影響。中得到部分解釋。再次，各行業的相對成本對行業集聚表現出倒“U”型的作用關系，但其回歸結果并不顯著。最后，勞動力密集程度的提高能顯著促進行業的集聚，這不僅體現出產業集聚對生產要素的依賴性，而且還應與我國制造業中勞動力密集型部分較高的事實關系密切。

圖3 行業空間集聚與相對企業規模之間的“U”型關系

五、進一步探討

（一）對內生性問題的處理

內生性問題是研究經濟現象時不可避免的問題。事實上，就本文而言，一方面，由于當期行業增長對產業集聚的作用存有相應的時滯，故很可能存在行業增長與產業集聚之間相互作用而引發的內生性問題；另一方面，產業集聚對企業規模也有影響（Kim［34］，Holmes［41］），從而這兩者之間也存在內生性問題。鑒于此，本文對行業產值增長率以及企業規模兩個變量作滯后一期處理③解決內生性問題的常用方法是用內生變量的滯后變量作為工具變量（Haaland等.［42］），出于對變量自由度問題的考慮，此處僅對此變量作滯后一期處理。——下文分析均如此，以此消除或盡可能地減輕因內生性而對模型估計帶來的偏誤。考慮內生性問題后，對模型（3）的回歸結果如表4中的第①列所示。從中易知，考慮內生性問題后，盡管各變量的作用力度及其顯著性均有所變動——外資滲透、行業增長以及勞動力密度等三大變量均變得不顯著，但前文關于解釋變量的結論依然成立。

（二）剔除異質性樣本后的考察

由前文分析已知，煙草加工業具有明顯的異質性，在此剔除這一異質性樣本，用剩下的19個行業作為研究對象考察模型回歸結果的穩健性。剔除異質性樣本后模型的回歸結果如表4第②列所示。從中可知，在考慮內生性問題以及剔除異質性樣本后，外資滲透、行業增長以及勞動力密度等三大變量依然不顯著，但行業市場外向度以及行業相對規模（包括一次項和二次項）這兩大主要解釋變量的回歸系數的絕對值均進一步變大，并且都至少在10%的顯著性水平下顯著成立，亦即前文結論依然成立。此時可算得“U”型曲線的轉折點數值為0.143 1，19個行業仍處于這一“U”型曲線的左邊部分，這意味著我國制造業的企業相對規模仍未達到能顯著促進相應行業的集聚程度這一范圍內。對這一結果，我們認為是未將高低集聚行業區分開來分析而導致回歸結果中仍然存有較大程度的失真性。

（三）對高、低集聚行業劃分后的考察

遵循Ellision和 Glaeser［32］的研究思路，利用空間集聚指數在上下限區間的相對位置來判斷集聚程度的高低，并將上下限區間分為三個類：γ＜0.02為第一區間，表示該產業無地方化現象；0.02≤γ≤0.05為第二區間，表示該產業的區域分布較為平均；γ＞0.05表示該產業的地區集聚程度最高①需要說明的是，與羅勇和曹麗莉（2005）以及雷鵬（2011）等人選用最近一年的集聚指數進行排序這一處理方式不同，本文選用各行業2003-2010年集聚指數的均值進行排序，有理由認為這樣處理更能反映出行業集聚的真實性，從而盡可能排除受最近一年波動干擾而引發的失真性問題。。在考慮內生性并剔除異質性樣本的前提下，對高、低集聚行業進行劃分后①限于篇幅，此處僅報告行業代碼。高集聚行業從高到底依次為：C40、C39、C41、C28、C34、C25、C17、C13、C35；低集聚行業從高到底依次為：C36、C14、C26、C33、C31、C27、C15、C37。考慮到樣本容量問題，把均值高于0.4的C13（均值為0.044）和C35（均值為0.0419）兩行業仍歸屬于高集聚行業，把均值稍高于0.2的C37（均值為0.020 7）歸屬于低集聚行業。，各自的回歸結果依次為表4第③、④兩列所示。從中不難發現，當對高、低集聚行業分別考察時，回歸結果尤其是高集聚行業的回歸結果出現了明顯變化。一方面，高集聚行業市場外向度的提高將不利于其集聚水平的進一步提高——雖然這種負向作用并不顯著，這表明高集聚行業開放程度的提高使其面臨更大的國際競爭壓力，從而使得原有集聚區域內的規模經濟和外部經濟被稀釋而產生了離心力（盡管尚不明顯），同時這還應與由集聚帶來的成本上升因素削弱了低附加值出口行業的競爭力有關；而市場外向度提高則能顯著促使低集聚行業集聚水平的提升。事實上，已有研究表明封閉型經濟可能會更能促進經濟活動的地區集聚（Krugman和 Elizondo［43］），甚至有人認為對外開放阻礙了經濟活動的空間集聚（陳得文和苗建軍［44］）。

表4 實證回歸結果

另一方面，在高集聚行業里邊（第③列），企業相對規模的無限擴大并非會一直促進行業集聚，而是存在一個轉折點，當企業規模超過這一轉折點時，其規模的進一步擴張將對行業集聚水平的提高產生抑制作用，由此形成倒“U”型關系；在低集聚行業中（第④列），企業規模對行業集聚的作用則依然呈現出原有的“U”型特征，并且高、低集聚行業中企業規模對行業集聚的非線性作用都十分顯著。綜合來看，行業集聚與企業規模之間大體上呈現出倒“S”型關系（圖4），即企業規模對行業集聚的作用存在一個最低的“門檻”——可將之視為各企業在初期共聚一處所必須支付的最低成本（如對地租、共享設施支出等方面的承擔能力），只有當企業規模達到這個“門檻”時，它們便開始追求彼此集聚帶來的外部效應，以減少交易成本、參與價值鏈分工，由此推動著行業集聚水平不斷提高；然而，當企業規模進一步壯大到特定程度時，原有集聚區域內部的企業往往面臨著要素價格的不斷上漲、建筑交通擁擠、環境污染的加劇、區域開發重點的轉移等因素影響，致使原有的外部經濟不復存在，由此促使越來越多的企業遷出原有集聚區，使得該行業的集聚水平開始下降。

圖4 行業空間集聚與相對企業規模之間的倒“S”型關系

遵循前文思路，分別求出第③、④兩列估計結果的企業規模的轉折點，依次為0.077 3和0.051 2，這就是說，當企業規模超出0.051 2這一臨界值時，企業規模的進一步擴張將提高行業集聚水平，而當企業規模達到并超過0.077 3這一數值時，企業規模的進一步擴張則會驅使行業的分散化。就本文所探討的19個行業而言（煙草加工業因其壟斷性質過于明顯而不做討論），落入［0.051 2，0.077 3］這一區間的行業②依據各行業2003-2010年集聚指數的均值來判斷，下同。有石油化工及煉焦（0.073 4）、化學纖維制造（0.053 9）、交通運輸設備制造（0.057 1）等三大行業，而超過0.077 3這一數值的行業有黑色金屬冶煉及壓延加工業（0.086 7）與電子及通信設備制造業（0.094 5），剩余行業的企業規模均小于0.051 2。由此可見，企業相對規模的擴大并不一定會促進行業集聚程度的提升，這種正向促進作用只有企業相對規模處于一定的范圍內才能顯著表現出來。

在第③、④兩列中的控制變量的估計結果方面也有明顯變化。首先，外資滲透這一變量的作用力度和顯著水平在高集聚行業中有相當明顯的提高——其回歸系數將近為低集聚行業同一回歸系數的10倍，表明外資對產業集聚的促進作用主要體現在高集聚行業中。其次，高集聚行業的相對成本對行業集聚的倒“U”型關系在5%的顯著性水平下顯著成立，表明行業成本的提高在一定范圍內可以促進行業集聚水平的提升——或者說行業集聚水平的提高自身是一個伴隨著行業成本提高的過程，但是當行業成本高達一定臨界值時，將會促使行業趨向分散化，這也是一個合乎現實的過程，但這一現象并未在低集聚行業中出現。最后，勞動力密集程度的強化對產業集聚的顯著促進作用僅表現在高集聚行中。

此外，為了盡可能地確保估計結果的有效性，運用Levin-Lin-Chu（LLC）同質單位根檢驗（common root test）和 Fisher-ADF異質單位根檢驗（individual root test）對表4中各模型的殘差項進行平穩性檢驗，結果均拒絕了殘差項有單位根這一原假設，從而模型的殘差項是平穩的。

五、結論與政策啟示

從企業的外向型程度和企業規模兩方面來探析我國的制造業集聚應對兩方面加以重新審視：一方面，企業規模對制造業集聚的作用并不一定是簡單的線性關系；另一方面，對外開放不僅有區域開放與國際開放的“二重開放”，還有行業維度上的差異，亦即不同類別的行業往往面臨著不同的對外貿易狀況，從而具有行業開放這一“第三重開放”的特征。對此，已有研究略顯不足。

基于上述，通過實證分析，本文得出以下幾點主要結論：第一，制造業中絕大部分行業的地區集聚程度在總體上仍然呈現出不斷強化的趨勢，制造業細分行業的相對規模與對外開放程度均存在明顯的行業差異；第二，總體層面的回歸結果表明，行業市場外向度的提高在整體上能對各行業的地區集聚形成顯著的促進作用——這一作用在高集聚行業中不顯著而在低集聚行業中十分顯著，企業相對規模對產業集聚的非線性作用呈現出“U”型特征；第三，對高、低集聚行業進行劃分后，企業相對規模與產業集聚之間的關系在低集聚行業中依然呈現出原有的“U”型特征，但在高集聚行業中表現出倒“U”型關系，由此使得行業集聚與企業規模之間大體上呈現出倒“S”型關系。

鑒于上述結論，可得如下政策啟示：首先，加大各行業的對外開放，尤其是低集聚行業的對外開放，積極引入外資，以此提升我國低集聚行業的集聚規模，使其在地區集聚的規模效應和外部經濟中增強自身的國際競爭力；其次，提高低集聚行業中各企業的相對規模，促使其進入企業規模與集聚水平正向互動的階段，以充分利用集聚經濟來提升我國制造業的整體規模與行業競爭力，當然，若是低集聚行業因為低附加值造成的集聚經濟利益不能充分體現出來并被集聚不經濟取代，則應努力提升其產業技術水平以釋放更多的外部經濟效應；再次，依據不同行業相對規模各不相同的特點制定和實施產業轉移政策，譬如對于相對規模較大且集聚程度又較高的行業（如那些處于倒“U”型曲線右端的行業）則遵循和利用其自身的分散動力促使其合理擴散和轉移，而不應采用過多的人為干預來進一步強化其集聚水平；最后，成本因素在高集聚行業中表現出來的顯著的倒“U”型作用也應該給予相應重視，同時勞動力因素也是導致高集聚行業走向進一步集聚的顯著原因，從而合理有效地控制高集聚行業的外部成本（如多征收污染稅等）以及引導勞動力在高集聚行業中流出均能降低這一行業的集聚水平。

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