企業遷移促進了全要素生產率提高嗎？
——基于城市內部制造業遷移的驗證

席強敏

一、引 言

企業遷移是企業應對內外部環境變化，為經營活動尋求新的空間擴張而進行的區位調整行為，是城市產業空間結構再配置的主要驅動力。20世紀90年代，隨著土地出讓制以法律的形式成為中國城市土地使用基本制度①《中華人民共和國城鎮土地使用稅暫行條例》、《中華人民共和國城鎮土地使用權出讓和轉讓暫行條例》先后于1988年和1990年頒布。，城市內部土地價格差異帶來的級差地租開始成為影響制造業企業空間布局的重要因素。處于城市核心區的制造業企業，特別是占地面積大、地均產值低的制造業企業紛紛遷至城市郊區。與此同時，在“退二進三”產業結構調整政策和開發區開發熱潮的影響下，制造業企業遷移成為中國城市內部空間重構的重要特征，主要體現在制造業企業由城市核心區向郊區及開發區遷移。對城市內部制造業企業遷移的研究是從微觀角度理解城市空間重構的重要途徑。

按照遷移程度的不同，企業遷移可以分為部分遷移和整體遷移兩類。部分遷移是在維持原區位經營活動的同時將總部、研究機構或者生產基地等部分部門遷移到新區位，而整體遷移則是指企業從原區位完全遷入到新區位。企業部分遷移的數據難以獲取，故本文以中國城市內部制造業企業整體遷移為研究對象，嘗試探討制造業企業遷移行為是否會促進企業全要素生產率(TFP)的提高，以及遷移前后地區比較優勢變動和企業異質性對企業遷移效應的影響。在對企業遷移的效應進行實證評估的過程中，本文重點關注并解決了如下三方面的偏誤:第一，由于我們只能觀測到企業發生遷移情形下的 TFP，而無法觀測到遷移企業在不發生遷移這一“反事實條件”下的 TFP，故而導致難以對企業遷移的效率改進效果進行直接測度；第二，即便能夠做到對企業遷移效果的準確評估，但由于企業遷移的決策行為是內生的，其決策過程中可能會存在挑選贏家或者挑選輸家的行為，即存在自選擇性。如果不考慮此內生性，那么企業遷移對效率改進效應顯著的結果很可能是因為發生遷移的企業原本就是發展潛力較好的企業，即使不發生遷移，其TFP也會顯著提升。相反，如果得出企業遷移對效率改進效應不顯著的結論，則很可能是因為遷移時企業的發展趨勢已較差，若不遷移其 TFP會更差；第三，基于均質性因果關系假設的實證研究忽略了企業遷移行為的異質性效果，會帶來估計偏誤。例如，本文所關注的企業遷移前后地區比較優勢的變動以及企業遷移前TFP水平這兩個因素都有可能對企業遷移效果大小帶來影響。

為此，本文在“反事實框架”下，利用雙重差分傾向得分匹配法(differences-indifferences PSM)和分位數雙重差分法來克服企業遷移效應估計過程中的自選擇性和異質性可能帶來的偏誤。首先在1998—2007年中國工業企業調查數據庫中基于法人代碼識別出十年期間連續存在的企業，共23682家。根據行政區劃代碼的變化將樣本劃分為城市內部跨區縣遷移企業、城市間遷移企業以及未發生跨區遷移企業，數量分別為7738個、850個和15094個。將在城市內部發生跨區縣遷移的企業和未發生跨區縣遷移的企業，分別設為處理組(treatment group)和對照組(control group)來驗證企業遷移行為是否促進了效率改進①由于工業企業調查數據庫中反映企業空間位置信息最為準確和完整的變量是其所處的區縣行政區劃代碼(鄉鎮、街道辦事處、居委會等變量的缺失值太多)，故而本文用企業所處區縣行政區劃代碼是否變動來判斷是否遷移(對同一區縣行政區劃代碼變更的情況已做調整)。需要說明的是該處理方式會導致在區縣內部進行遷移的企業不會納入到處理組中，本文的實證研究對象是在城市內部發生跨區縣遷移的企業。。然后再根據企業所處行業在遷出地和遷入地比較優勢的變動、企業生產率水平的差異分成不同遷移類型，分樣本進行實證探究比較優勢、異質性對企業遷移效率改進的影響。本文的研究結果顯示中國城市內部企業遷移行為對TFP提升有顯著的促進效果，從整體上看企業遷移屬于理性行為，并且促進效應大小隨時間推移呈現逐漸增強趨勢；比較優勢理論適用于企業遷移行為，當選擇比較優勢強于初始區位的新區位作為遷入地時，企業 TFP的提升更顯著；低效率企業遷移的機會成本相對較小，競爭程度相對較低，因此遷移帶來的效率改進幅度強于高效率企業。

二、文獻評述

企業遷移是企業區位再選擇的行為，因此對于企業遷移的研究始于企業的區位選擇研究，即從企業主體的特征出發，研究適合企業進行經營活動的可能空間，然后從中優選出最佳區位。關于企業遷移的研究始于20世紀 70年代，主要集中在地理學和經濟學領域，前者偏重于對企業遷移的時空特征和遷移軌跡的研究，而后者更多關注企業遷移決策的影響因素，并形成了成熟的理論體系。

以 Thunen(1826)的農業區位理論、Weber(1909)的工業區位論、Losch(1940)的市場區位理論等為代表的古典區位理論，在古典政治經濟學的地租學說、比較優勢學說基礎上從不同視角揭示了企業經濟活動的區位選擇機制。新古典區位理論在古典區位理論基礎上，基于理性和掌握完全信息的企業會選擇使其利潤最大化的最優區位的假設，從動力角度系統討論了推力、拉力、阻力對企業遷移的作用機制。而以Simon(1955)、Pred(1969)和 Townroe(1972)為代表的行為區位理論派認為企業決策者只掌握了有限信息，在有限理性情形下接受次優的區位而非最優區位。他們認為企業的區位選擇行為是一個決策過程，企業年齡和規模等企業內部因素在決策過程中發揮重要作用。區別于新古典區位理論和行為區位理論從區位因素和企業內部因素分析企業遷移機制，制度區位理論學派認為制度因素在企業的區位選擇決策過程中發揮重要作用(Krumme，1969；Thrift 和 Olds，1996)。企業遷移作為企業投資策略的結果，其過程“嵌入”當下的社會機構或網絡中，與政府關于價格、工資、稅收、補貼、基礎設施等的政策制度密切相關。例如城市政府為促進城市產業結構升級和城市空間結構優化，改善城市生態環境而對現狀產業進行“騰籠換鳥”，采用發布禁限目錄等方式強制低附加值、高耗能型企業從城市中心區遷往遠郊區或者城市以外地區。

對于現實中企業往往會處于贏利空間界限內，但并非一定遷移至最優區位的現象，以 Krugman(1991)、Fujita(1988)為代表的新經濟地理學用企業區位選擇的“鎖定”效應進行了解釋。他們在壟斷競爭模型基礎上，通過把規模報酬遞增、不完全競爭和交易成本(包括運輸和交易費用)納入企業區位選擇分析得出，某些特定區位在偶然性、路徑依賴、歷史和特殊事件等主導因素影響下獲得區位優勢以后，通過前向和后向關聯，可產生累積效應，進而在規模報酬遞增作用下產生“鎖定”效應，一定程度上影響現實中的企業向最優區位遷移(Sunley，1996)。新經濟地理學將區位選擇的研究視角停留在中觀的產業層面，假定產業內任何企業的區位決策在同一區位條件和市場環境下是一致的。然而現實經濟活動中，產業內的各企業之間、各消費者之間、以及勞動力之間存在顯著差異，由此導致異質性企業在同一區位條件和市場環境下會作出差異化的區位選擇。為深入研究微觀企業異質性對企業區位決策的影響，Melitz(2003)、Baldwin和 Okubo(2006)等將企業異質性引入到新經濟地理學模型中，提出了兩企業兩區位的“新”新經濟地理模型。他們從生產率差異的角度研究企業的區位選擇行為，得出高效率企業自動選擇集聚于核心區，而低效率企業則分布于邊緣區，企業的區位選擇和遷移過程中存在基于效率差異的空間選擇效應(Asplund和 Nocke，2006)。“新”新經濟地理學經過十余年的發展已取得了長足的發展，將企業異質性納入到企業區位選擇的理論研究中，但受微觀數據的限制，現有研究大多集中于模型的構建與分析，且主要關注的是異質性企業的遷移行為，而對于企業遷移行為發生后究竟對企業效率有何影響，很少采用經驗數據進行驗證和探討。本研究利用中國工業企業調查數據庫制造業企業遷移的數據，從企業異質性角度實證研究企業遷移后的效率改進問題，有助于為“新”新經濟地理學理論模型解釋中國制造業企業遷移的現實問題提供經驗論據。

從目前相關文獻來看，企業遷移模式、路徑以及影響因素是現有研究的主要內容，而對企業遷移的效應研究并不多見(王業強，2007)；并且從研究方法上更多地采用案例研究或定性描述的方法(朱華晟等，2009；梁育填，2013；等)，而較少采用計量模型進行驗證。從研究對象上看，國外學者對英國、德國、法國、意大利、日本等國家和地區的微觀企業轉移的影響因素進行了大量實證研究(Okubo和 Tomiura，2012；Brouwer等，2004)，而國內主要側重于從國家、都市圈、城市等空間層面基于產業份額變動對產業轉移現象的研究(李國平等，2016)，從較小尺度基于企業微觀數據對城市內部企業遷移進行研究的文獻較少，且主要集中于對北京、上海、南京等大城市的個案研究(呂衛國和陳雯，2009；賀燦飛等，2005)，缺乏對大樣本企業轉移的實證研究。本文從比較優勢和企業異質性的視角對企業遷移行為的TFP改進效應進行實證研究，可以為我們進一步理解企業遷移行為對企業效率的作用機制提供新的認識。

三、理論假說

以利潤最大化為目標的企業的任何行為決策都旨在尋求對效率的改進以提高市場競爭力和盈利能力。企業的遷移行為是對空間成本與空間收入綜合權衡的結果。理性的企業以追求利潤最大化為目標，當企業現有區位處于贏利空間之外時，企業將在推力因素下離開現有區位遷移至贏利空間界限之內。當企業區位處于贏利空間界限之內時，企業決策者將在拉力因素下遷移至贏利空間界限內利潤最大區位。當然，除了推力和拉力因素外，企業進行遷移決策時還受到企業遷移所造成的固定和可變成本損失、管理者旅行成本增加等阻力影響。綜合考量推力、拉力、阻力等因素后，理性的企業在追求更大利潤的動機下作出是否遷移的決策。在信息有限和鎖定效應的影響下，企業并不一定遷移至最優區位，但理性的企業一旦在市場或政府作用下作出遷移決策，就會遷移至比初始區位優越的新區位。

按照驅動主導因素的不同，企業遷移可以分為成本節約型、市場擴張型和政府推動型三種類型，不同類型企業遷移對生產效率的影響機制存在差異:成本節約型企業遷移在新區位上可能獲得價格相對較低的土地、勞動力、資本等生產要素，降低企業平均成本，進而提高企業生產效率；市場擴張型企業遷移是為了擴大市場份額、擴張企業空間而進行的遷移；而政府推動型企業遷移則主要通過獲得“政策租”，進而提升企業生產效率。

以上主要針對的是制造業生產部門遷移促進生產效率提升的機理分析。除此以外，制造業研發和管理總部的遷移也將在一定程度上促進企業效率提升，但由于部門屬性不同，作用機制存在差異:研發部門遷移的主要目的是為了鄰近科技創新資源，獲得更大的技術溢出和科技人才共享，提升企業研發創新效率，進而促進企業效率提高。而管理總部則趨向于遷往具有總部集聚優勢和信息溝通優勢的地區(吳波和郝云宏，2014)，在總部集聚區可以獲得知識溢出、商務服務和高端人才集聚優勢，提升總部運營效率，同時信息溝通便捷更有利于管理總部與分支機構、生產部門的溝通，降低商務成本，進而促進企業生產效率的提升。

綜上，本文提出假說1:理性的企業遷移行為將在一定程度上促進企業效率改進。

比較優勢理論經過李嘉圖、赫克歇爾和俄林、林毅夫等學者的研究已發展成熟，該理論強調當企業所選擇的產品和技術與其所在區域要素稟賦所決定的比較優勢相匹配時，企業才能降低生產要素成本，最大限度地創造經濟剩余，提高企業效率(林毅夫和李永軍，2003)。比較優勢理論的提出始于對國際貿易的關注，因而比較優勢理論普遍應用于分析跨國貿易問題，但國內已有大量研究將該理論應用于中國國內產業政策效果的分析，研究結論都印證了企業所在行業與所處地區比較優勢的吻合對產業政策效果的發揮具有顯著促進作用(陳釗和熊瑞祥，2015；李力行和申廣軍，2015)。本文所關注的企業遷移行為是企業從遷出地轉移到遷入地的動態過程，遷入地與遷出地勞動力、土地、資本等要素稟賦、產業基礎以及政策環境的差異必然會給企業的生產經營活動帶來不同的生產成本和市場規模，進而會呈現出不同的效率水平。因此從動態視角來看，遷入地與遷出地比較優勢的差異會對企業遷移前后效率變動產生重要影響。當企業所處行業在遷入地的比較優勢強于遷出地的比較優勢時，該企業能相應地獲得更多比較優勢帶來的效益，尤其是內生性比較優勢帶來的規模經濟和專業化經濟①地區間的比較優勢可以分為內生性比較優勢(獲得性比較優勢)和外生性比較優勢(自然比較優勢)，其中內生性比較優勢對企業發展的促進作用更顯著。(Grossman和 Helpman，1990):與其他同行業企業可以通過共享勞動力市場，從而降低匹配勞動力的搜尋時間；共享產品市場，從而降低交通運輸成本；充分利用其他企業的的知識溢出，進而促進企業效率的提高。相反，如果企業所處行業在遷入地的比較優勢弱于遷出地的比較優勢時，企業效率提升將受到阻礙。

綜上，本文提出假說2:企業所在行業在遷入地的比較優勢強于遷出地比較優勢時，企業遷移效率提升顯著。

異質性是區別企業的一系列特征，表現在企業規模、產品質量、員工技能、組織形式、企業家才能等諸多方面，綜合地體現為企業邊際生產成本或生產率的差異。企業異質性的存在導致在相同的地理和市場環境下，異質性企業的區位遷移決策行為及其效應存在顯著差異。在考慮企業異質性的“新”新經濟地理學的框架下，以企業邊際生產成本和生產率的差異衡量企業的異質性，并將企業異質性與新經濟地理模型結合，對企業區位選擇進行研究得出:異質性對企業遷移行為的影響體現在高效率企業為獲得本地市場效應傾向于遷移至具有較大市場的中心地區(選擇效應)，而低效率企業為避免在中心地區與高效率企業之間的激烈競爭，以及其遷移成本相對較低，會優先選擇遷移至本地市場效應較小的外圍地區(分類效應)(Baldwin和Okubo，2006)。

然而，不同效率的企業遷移的效率改進程度存在一定差異。高效率企業在中心地區獲取本地市場效應的同時也會因此面臨激烈的競爭(擁擠效應)；而低效率企業在從中心地區遷移至外圍地區時不僅遷移的機會成本相對較小、競爭程度相對較低(Asplund和 Nocke，2006)，而且會在一定程度上受到政府為平衡區域差距而提供的補貼，因而低效率企業遷移的效率改進將高于高效率企業。

綜上，本文提出假說 3:企業異質性影響企業遷移的效率改進，低效率企業遷移獲得的效率改進程度強于高效率企業。

四、數據處理與測算

(一)數據來源與處理

本文采用的數據來源于1998—2007年中國工業企業調查數據庫①由于本文識別遷移企業的主要指標之一法人代碼指標在2008年中國工業企業數據庫中缺失，所以為了保證樣本的精確性，本文的研究時間節點截止至2007年。。該數據庫由國家統計局每年將全部國有及規模以上非國有企業的季報和年報數據匯總而來，為中國企業層面的微觀問題研究提供了一個巨大的非平衡面板，但也存在企業個體匹配和識別的問題。本文對數據進行了以下處理和篩選。

1.異常值處理

在進行企業樣本識別之前，借鑒 Brandt等(2012)和聶輝華等(2012)的方法，對數據庫中的異常值進行了如下處理:(1)剔除掉銷售額、職工人數、總資產或固定資產凈值缺失或不為正的觀測值；(2)職工人數小于 8人的企業往往缺乏可靠的會計系統，予以刪除；(3)剔除總資產小于流動資產、資產小于固定資產凈值、累計折舊小于當期折舊等財務異常的觀測值；(4)剔除實收資本為負或為零的觀測值。另外，數據庫中每年大約有10～30家企業存在重復的法人代碼，也將其剔除。

2.行業代碼調整

先依據國民經濟分類與代碼剔除數據庫中的非制造業樣本，然后由于《國民經濟行業分類》(GB/T4754—2002)與《國民經濟行業分類》(GB/T4754—1994)相比，關于制造業細分行業的分類發生了較大的調整，故將2002年前制造業行業代碼統一調整為《國民經濟行業分類》(GB/T4754—2002)的標準。

3.樣本識別

單位(企業)法人代碼是國家統一標識代碼，是由政府職能部門給每一個單位(企業)頒發的在全國范圍內使用的唯一的固定不變的法定代碼。因此，本文將法人代碼作為識別同一家企業的主要標識，按照法人代碼將1998—2007年十年間持續存在于工業企業調查數據庫中的制造業企業篩選出來，共獲得23682個觀測值。然后，再根據行政區劃代碼將樣本化分為1998—2007年間在城市內部跨區遷移企業、城市間遷移企業以及未發生跨區遷移企業，數量分別為 7738個、850個和15094個。需要特別說明的是，精確、系統地識別中國遷移企業名單是一項非常復雜和巨大的工程，本文依據法人代碼和行政區劃代碼識別遷移企業的方法只能選取出部分遷移企業名單，不能全面地反映中國遷移企業的總量特征，但通過對該樣本數據進行實證研究得出的特征規律，一定程度上可以為企業遷移的相關理論和政府決策提供佐證和參考。

(二)企業全要素生產率的測度

隨著估計方法的不斷改進，現有關于TFP的測算已逐步從宏觀層面轉向微觀企業層面(楊汝岱，2015)。對 TFP的估計通常從擬合生產函數開始，Cobb-Douglas生產函數(C-D生產函數)是應用最為廣泛的生產函數。對 C-D生產函數取對數后得出如下TFP的估計方程:

其中，Y、K、L分別表示產出(用工業增加值衡量)、資本投入和勞動投入，i代表企業，t代表時間。對式(1)進行傳統的面板固定效應估計將會帶來同時性偏差和樣本選擇性偏差，其中最主要的是同時性偏差，即企業會根據當前可觀測到的企業生產率狀況調整生產要素的投入組合，進而導致估計時代表TFP的殘差項和回歸項相關，帶來估計偏誤。Olley和 Pakes(1996)為克服以上偏差，引入企業的當期投資作為不可觀測的生產率沖擊的代理變量來解決同時性偏差。采用Olley-Pakes法(簡稱OP法)估計以下模型:

其中，age代表企業年齡，代理變量為企業投資 lnI，狀態變量為 lnK和 age，自由變量為 lnL，退出變量則根據企業的營業情況確定。需要補充如下說明:(1)由于2004年為普查年份，工業企業調查數據庫中不包含工業總產值和工業增加值，因此本文依據會計準則計算2004年各企業工業增加值:工業增加值＝銷售收入+期末存貨-期初存貨-中間投入+增值稅，各年份工業增加值按照全國分行業生產者價格指數進行了平減①數據來源于《中國城市(鎮)生活與價格年鑒》。。(2)由于登記誤差，數據庫中出現了同一企業在不同年份數據庫中開工年份不統一的情況。為保證前后一致性，本文將該類企業的開工年份確定為10年中出現次數最多的年份。(3)借鑒Brandt 等(2012)的方法對1998—2007年各企業樣本實際資本存量和投資進行估算，即假定企業的投資增速和所在省份所屬兩位數行業投資增速相同，基于1993—2007年期間分省份分兩位數行業固定資本原值增長率的測算，推算出各企業從開業年份到進入樣本年份之間每年的固定資產名義購買量，消脹后得到每年固定資產投資真實值，然后采用永續盤存法估算實際資本存量。

由圖1所示本文選取的7738家在城市內部跨區遷移企業在遷移前后的TFP估計值的核密度函數圖可以看出，企業平均 TFP由遷移前的2.864 提高到遷移后的3.297。但并不能由此斷定企業的遷移行為促進了企業效率的提升，效率的改進有可能是由生產技術的進步或者投入要素配置效率提高帶來的。同樣，我們也不能用遷移企業遷移后的全要素生產率與未遷移企業進行直接比較來衡量企業遷移行為的效率改進效果，因為該方法難以排除遷移企業與未遷移企業既有的無法觀測的效率差異。為了準確地估計企業遷移行為是否提升了企業效率，下文將采用雙重差分傾向得分匹配來進行實證估計。

圖1 企業遷移前后TFP估計值的核密度函數圖

五、實證估計與分析

本文應用雙重差分法估計企業遷移對TFP的影響，回歸方程如下:

其中，TFPit是企業i在t年的全要素生產率。R ELit表示企業i在 t年是否在城市內部跨區縣遷移，取值為1代表發生遷移，取值為 0則代表未遷移。Xit表示其他隨時間變動的、影響企業全要素生產率的企業層面和城市層面的控制變量，主要包括工資水平、研發投入、企業年齡、所有制結構等企業特征信息和行業比較優勢、城市等級等城市屬性。μi、νt分別代表企業個體固定效應和年份固定效應。β表示企業遷移對TFP作用效果的估計值，為本文關注的核心參數。企業的遷移行為是企業自我選擇的結果，存在自選擇效應，這也正是“新”新經濟地理學理論中強調的空間選擇效應:高效率企業為了獲得更多的市場份額傾向于選擇在核心地區布局，而低效率企業則為了避免競爭，傾向于遷移至邊緣區，以期通過運輸成本等壁壘維持市場份額。為了消除企業遷移行為的自選擇效應帶來的估計偏差，本文采用傾向得分匹配方法(propensity score matching，簡稱 PSM)來控制處理組與對照組之間不可觀測且不隨時間變化的組間差異。此方法的核心邏輯是為解決樣本數據中缺失遷移企業在沒有遷移情況下的“反事實情形”，采用半參數估計方法估計企業遷移的傾向得分 PS(propensity score)值，進而為遷移企業選擇匹配特征盡可能接近的未遷移企業，保證處理組與對照組在遷移前的發展軌跡除“是否遷移”這一特征外基本“平行”。然后用匹配的對照組近似替代和模擬遷移企業的“反事實情形”，通過考察兩組企業在考察期全要素生產率的平均差異來測度遷移行為對遷移企業效率的平均處理效應(average treatment effect on the treated，簡稱ATT)。采用如下Logit模型估計傾向得分值PS:

如果企業遷移是隨機的，則 P{Di=1|Xi}代表企業在匹配向量 Xi條件下發生遷移的概率，為邏輯分布的累積分布函數，Xi是企業遷移前一期企業的匹配變量集合。根據 Abadie(2005)的研究，用于估計傾向得分的 Xi既應影響企業的全要素生產率水平，同時也應影響企業的遷移決策，以降低樣本自選擇效應對實證結果的影響。因此在已有理論與經驗文獻的基礎上，本文的匹配向量 Xi包括:(1)工資水平lnwage，衡量企業的勞動力成本。(2)研發投入 lntec，衡量企業的創新能力，用中國工業企業數據庫中的研發費用來衡量①由于1999年、2000 年、2002 年和2003 年的數據庫中缺乏研發費用數據，借鑒錢學鋒等(2011)的處理方法，認為企業一旦進行研發投入，那么每年的投入基本保持不變，對于缺失年份的數據使用2001年的數據替代。。(3)行業區位商 lq，借鑒陳釗和熊瑞祥(2015)的方法，用行業區位商代表企業所在區縣的行業比較優勢。企業i處于a城市的b區縣，屬于c產業，則lq為b區縣c行業增加值占區縣制造業增加值的份額與a城市c行業增加值占全市制造業增加值的份額之比。(4)企業年齡 age，核算企業年齡的方法為統計年份減去開業年份。(5)所在城市的等級，將中國地級及以上城市分為直轄市、副省級城市和省會城市、普通地級城市三類。定義企業所在城市是否為直轄市的虛擬變量:level1＝{0，1}，取值為1表示處于直轄市；定義所在城市是否為副省級城市或省會城市的虛擬變量:level2＝{0，1}，取值為1表示處于副省級城市或省會城市。(6)企業所有制結構type:按照企業登記注冊類型將企業分為國有企業和非國有企業，取值為1代表國有企業。定義登記注冊類型為110、141、143、151的企業為國有企業，其余為非國有企業。

待估計完傾向得分值 PS之后，為處理組中的每個企業在對照組中匹配與其傾向得分值最為接近的企業，使得 Xi在匹配后的處理組與對照組之間分布較均勻，滿足“平衡條件”(balancing property condition)。同時還要滿足“重疊假定”(overlap assumption)，即在 Xi的任何可能取值上都同時存在處理組與對照組的企業，確保處理組與對照組的傾向得分范圍存在相同的部分。匹配完成后采用雙重差分法(difference-indifferences estimator，簡稱DID)計算平均處理效應ATT。

(一)企業遷移的平均處理效應

為觀察企業在第 t期遷移后對未來企業全要素生產率的 ATT，本文在匹配時定義處理變量為企業在1999年是否發生遷移的虛擬變量，發生遷移為1，否則為0；結果變量為2000—2007年企業的全要素生產率。處理組包含1999年發生跨區縣遷移的樣本企業，共2879家；對照組則包括1998—2007年未發生跨區縣遷移的樣本企業，共15094家，全部樣本企業為17973家。回歸過程中采用核匹配進行傾向得分匹配，表1報告了 Logistic回歸結果和傾向評分匹配平衡檢驗。匹配之后，大部分變量的標準偏差明顯降低，處理組與對照組的差異變得不顯著了，這意味著匹配之后兩組企業可比性大幅增強。同時從企業遷移的 Logistic回歸模型估計結果可以看出支付的工資水平與企業遷移概率正相關，在遷出地的行業區位商和成立時間與企業遷移概率負相關，在北京、天津、上海、重慶直轄市內部企業遷移發生的概率相對較高，國有企業比非國有企業更常發生在城市內部的跨區縣遷移。

使用匹配之后的子樣本進行雙重差分估計，結果顯示處理組和對照組企業在遷移發生前的效率差異不顯著(表2)，遷移發生后的平均處理效應為 0.17，且在1%情況下通過了顯著性檢驗，觀測值基本都在共同取值范圍內，即企業遷移促進企業的全要素生產率提高了0.17。為了驗證回歸結果的穩健性，本文還分別對2000—2007年期間各年企業遷移進行了雙重差分估計，結果均顯示企業遷移的平均處理效應顯著為正。由此可得，從整體上看，中國城市內部企業遷移行為對其全要素生產率提升有顯著的促進效果，企業遷移大多屬于企業為應對外部環境變化，基于有限信息遷移至相對較優區位的市場驅動型遷移，與魏后凱和白玫(2009)的判斷一致。當然除了市場驅動型企業遷移以外，還有由政府驅動型企業遷移，例如北京為緩解中心城區功能過度集中帶來的“大城市病”問題，推動部分先進制造企業向外圍區的遷移疏解，然而其中也含有市場驅動因素(降低土地和勞動力等要素成本)，對制造業企業的效率仍可能有促進作用。

表1 企業遷移的Logistic模型估計結果與傾向評分匹配平衡檢驗

表2 雙重差分傾向得分匹配企業遷移平均處理效應估計結果

(二)比較優勢與企業遷移的平均處理效應

整體回歸結果顯示企業遷移行為促進了企業全要素生產率的改進，然而并不是所有企業的遷移都取得了一致的效率改進效果。企業所處行業在遷出地與遷入地比較優勢的差異會給遷移企業帶來地區專業化程度的變動，進而導致對企業效率變動的平均處理效應存在差異。比較優勢理論自提出以來廣泛運用于產業轉移的實證分析，空間尺度大多集中于跨國、跨地區分析。針對中國地區間的產業轉移分析得出由于我國地方保護和國內市場分割問題依然嚴重，地區間比較優勢在產業轉移中會發揮作用(范劍勇，2004)。那么從城市內部跨區企業遷移來看，從遷出地到遷入地比較優勢的改進是否會促進遷移企業效率的提高？

現有研究主要利用出口數據和生產數據兩類指標來衡量比較優勢(陳釗和熊瑞祥，2015)，然而城市內部的貿易數據不可得，故本文采用城市內部區縣層面的行業區位商來衡量比較優勢。當企業所處行業的比較優勢在遷入地強于遷出地時，則定義為比較優勢增強型企業遷移；反之則定義為比較優勢減弱型企業遷移。通過分組回歸發現，比較優勢增強型與減弱型企業遷移的平均處理效應均顯著為正(表3)，進一步驗證了表2回歸結果的穩健性。但從平均處理效應的大小來看，比較優勢改進型企業遷移的平均處理效應(0.156)高于比較優勢減弱型企業遷移(0.134)，系數的顯著性也更強。由此證明比較優勢理論適用于解釋企業遷移行為效應，當企業選擇向行業比較優勢相對較強的區位進行遷移時，可以享受到更多地區專業化優勢帶來的本地市場規模經濟和外部溢出效應，進而促進企業全要素生產率水平的提高。

表3 不同比較優勢變動類型企業遷移平均處理效應估計結果

(三)異質性與企業遷移的平均處理效應

由式(3)可知即使是處理組和對照組企業均發生了遷移，處理組企業的生產率變化與對照組企業仍然存在差異，即仍存在異質性效應。前文的PSM方法能較好地處理自選擇效應，在均值回歸模型的框架上估計企業遷移對全要素生產率的平均處理效應，但其并不能克服異質性效應帶來的偏差，不便于估計企業遷移對不同全要素生產率水平的企業可能產生的不同影響。由此，為了識別企業遷移平均處理效應的異質性，本文在雙重差分傾向得分匹配估計基礎上引入非參數的分位數回歸方法，估計企業遷移對全要素生產率的處理效應隨著企業生產率水平在樣本分布中位置的變化而產生的變化。估計結果顯示低效率企業樣本回歸得到的企業遷移平均處理效應強于高效率企業樣本回歸得到的平均處理效應(圖2)，驗證了假說 3提出的異質性對企業遷移效率改進的影響。低效率企業遷移損失的機會成本較小，獲得的效率提高相對較多。

圖2 基于分位數回歸的異質性企業遷移平均處理效應估計結果

(四)穩健性檢驗

接下來本文從不同角度對以上結果進行了穩健性檢驗，具體包括:考慮遷移發生后不同時間的影響效應，考慮企業所有制因素、不同行政等級城市的影響，采用其他DID估計方法和TFP估計方法。

1.考慮不同時間段的影響效應

為考察企業遷移行為對企業效率的長期動態影響效果和增強回歸結果的穩健性，分別估算企業遷移發生時間點t之后第1、3、5、7、9年的平均處理效應。估計結果顯示從動態上來看，企業遷移的平均處理效應雖有略微的波動，但總體上呈現增長態勢。企業在遷移初期，受遷移成本和適應新區位市場環境等因素影響，平均處理效應僅為0.049，且不顯著(表4)。隨著時間的推移，平均處理效應不斷提高，在 t+9年達到0.374，且非常顯著。分樣本來看，無論是比較優勢改進型還是比較優勢減弱型企業遷移都呈現出企業遷移對效率改進的影響隨時間逐步增加的規律，且比較優勢改進型企業遷移的平均處理效應在各時間點上均強于比較優勢減弱型企業遷移，進一步驗證了假說2的結論。

表4 企業遷移平均處理效應的動態估計結果

2.考慮企業所有制因素

企業所有制類型作為中國企業異質性的重要特征變量，其對企業的全要素生產率水平具有重要影響，現有研究大多反映出國有企業的效率低于民營企業，國有企業改制對于企業績效改善有顯著影響(楊汝岱，2015)。那么企業所有制類型的差異有可能會影響企業遷移的效率改進程度。本研究將企業遷移樣本分為國有企業遷移和非國有企業遷移兩個子樣本進行雙重差異傾向得分匹配估計，結果存在明顯差異(表5):非國有企業遷移的平均處理效應顯著為正，進一步佐證了假設1；而國有企業的平均處理效應很小且不顯著，這可能是由于國有企業的遷移行為大多是行政驅動下的被動型企業遷移，而并非市場驅動下追求利潤最大化的行為。

3.考慮不同行政等級城市的影響效應

前文的企業遷移Logistic回歸結果顯示企業所在城市的行政等級會對企業遷移行為發生的概率產生影響，那么企業所在城市的行政等級是否會影響企業遷移的效率改進程度？為回答這一問題，本研究將 7738家遷移企業按所在城市行政等級分為直轄市(3303家)、省級和副省級城市(2385家)以及其他地級城市(2050家)三個子樣本分別進行回歸，表6的結果顯示三個子樣本回歸得到的企業遷移平均處理效應均顯著為正，進一步驗證了表2回歸結果的穩健性。另外通過對平均處理效應系數的對比可以發現，行政等級越低的城市內部企業遷移獲得的效率提升效應越高。

表5 不同所有制類型的企業遷移平均處理效應回歸結果

表6 不同行政等級城市的企業遷移平均處理效應回歸結果

4.采用其他DID估計方法

為了克服企業遷移決策內生性帶來的樣本自選擇問題，本文采用 PSM 方法為遷移企業選擇了匹配特征盡可能接近的未遷移企業。但在進行匹配過程中，匹配特征變量的選擇可能會給匹配結果帶來一定的偏誤。為了增強回歸結果的穩健性，本文在估計過程中不采用傾向得分匹配，直接采用全樣本加入包含企業年齡、所有制結構、工資等企業屬性和行業比較優勢、城市等級等城市屬性的控制變量后進行雙重差分估計，得出的平均處理效應仍顯著為正。另外，為探究遷移事件所發生的年份效應，本文還在加入年份控制變量后進行了雙重差分估計，ATT仍顯著為正。

5.采用其他TFP估計方法

前文的實證研究是基于OP方法估算出的TFP為被解釋變量展開的。為了克服同時性偏差，除了OP法中采用的投資額作為代理變量外，Levinsohn和Petrin(2003)提出了還可以采用中間投入等指標作為代理變量，以此避免OP法中存在的投資額為零的企業樣本被刪除可能帶來的統計偏誤?；诖朔椒?，本文重新估算了TFP并再次實證分析了企業遷移的平均處理效應，以及不同比較優勢變動類型和不同生產率水平的企業遷移效應的差異，得出的結論與基于OP法的結論一致。

六、結論及政策含義

作為城市空間重構的主要動力，城市內部制造業企業的區位選擇調整是城市經濟學的經典論題，長期受到學界的關注，但缺乏從企業微觀層面進行的效應評估，以及對于企業遷移效應影響因素的實證分析。本文通過基于1998—2007年中國工業企業調查數據庫的企業法人代碼和區縣行政代碼篩選出城市內部發生跨區縣遷移的企業樣本，使用微觀企業數據實證得出:企業遷移對全要素生產率改進具有顯著促進效果，并且這一促進效果是逐年遞增的。同時分別考察了企業從遷出地到遷入地的地區行業比較優勢的變動類型和企業異質性對企業遷移效果的影響，研究得出遷移前后比較優勢改進型企業遷移的效率改進效果更為顯著，低效率企業通過企業遷移獲得的效率提升更突出。這一研究既從企業微觀層面豐富了我們對企業遷移效應的認識，也為各城市結合內部各區比較優勢制定差異性產業政策提供了證據支撐。

在經歷了改革開放以來三十余年的世界歷史上規模最大、速度最快的城鎮化進程之后，中國城市的發展中出現了令人擔憂的城市病問題:隨著城市規模的擴大，產業、人口等要素不斷向大城市集聚，由此會產生明顯的規模收益，但與此同時也會帶來由于產業、人口密集導致的居住、交通、生產成本和管理成本增加，生存環境惡化等外部成本上升。長期以來，為破解要素過度集聚帶來的“大城市病”，中國采取的政策是嚴格控制大城市規模，然而除了規模以外，空間作為城市發展的關鍵要素，其結構優化對解決城市病問題，提高城市效率也會產生重要的影響。制造業企業在市場和政策驅動下在城市內部尋找最優的微觀區位是推動城市空間優化、統籌產業和空間兩大結構的重要推動力?，F實中各區縣政府之間出于稅收競爭與晉升壓力，在招商引資過程中一味追求吸引高技術企業入駐，而不顧自身的產業發展基礎和稟賦結構，這樣的直接后果是不利于推動企業全要素生產率的提升。如果城市政府在制定引導各區縣產業差異化發展的產業政策時能夠按照各區縣的比較優勢行業來確定各區縣的主導行業，引導各行業向具有比較優勢的產業集聚區遷移，那么制造業企業的全要素生產率潛力就能夠獲得進一步挖掘。另外，政府在“騰籠換鳥”引導企業向郊區轉移的過程中，應當重點引導低效率企業優先遷離城市中心，通過低效率企業的區位再選擇實現市域范圍內產業空間配置效率的提升。