互聯網技術、空間擁擠成本與制造業集聚選擇
——基于新經濟地理模型及檢驗

郭 峰 陳 凱，2

1（東北大學工商管理學院，沈陽 110169） 2（東北大學秦皇島分校經濟學院，秦皇島 066004）

引 言

制造業布局調整是中國生產空間優化的核心內容。工業革命以來，中國傳統制造業憑借勞動力和資源優勢，造就了 “世界工廠”奇跡，但與此同時，以 “胡煥庸線”為界的 “東南稠密，西北稀疏”的產業空間失衡問題日漸顯現[1]。在當前新舊動能轉換之際，互聯網的快速發展和應用擴散成為技術進步的中堅力量，以網絡平臺、電子商務、大數據、人工智能為代表的新一代信息技術，在釋放經濟發展潛能的同時，也帶動生產要素區位轉移，為重塑產業空間格局創造了歷史機遇。從實踐經驗來看，互聯網技術打破距離、運輸成本、地理條件、信息不對稱等傳統因素的剛性制約，在弱化資源配置時空阻隔、降低經濟交易成本、催生商業運營模式、拓寬市場潛在空間等方面均有革命性作用[2-5]。面對全新的網絡科技環境，眾多學者強調應重新考量區域經濟理論，重視 “新區位因素” 的空間布局影響[6，7]。

關于互聯網對制造業空間布局的影響，Baptista和Swann（1998）指出，網絡平臺有效降低了企業創新成本，但并未對產業地理集聚起到抑制作用[8]；劉軍和石喜愛（2018） 基于中國省域數據證實，“互聯網+”有助于制造業聚集[9]。但也有學者認為，網絡技術變革了產業生產模式，促使價值鏈分工朝網絡化、柔性化、數字化、智能化發展，進而推動了產業分散[10，11]。而孫斌棟（2018）通過城市、城市群和國家層面的實證對比得出，信息革命對經濟空間的影響是小尺度分散、大尺度集聚[12]；王亮（2019）基于空間動態杜賓模型發現，網絡零售對制造業集聚產生 “倒U型”直接效應和 “U型”間接效應[13]。已有文獻對互聯網與制造業空間分布的關系進行了廣泛的討論，但鮮有文獻注意到區位擁擠成本對互聯網集散形態的動態調節作用。空間擁擠成本的高低決定了企業集聚收益的大小，當擁擠成本越過某一臨界值后，將形成經濟擴散機制觸發企業選址向要素價格更低的外圍區域擴散。與傳統區位因素不同的是，互聯網的產業集散形態存在 “實體空間”與 “虛擬空間”的共生與轉化。當地區擁擠成本較低時，互聯網技術可以通過降低區際交易成本和提高企業生產效率等途徑，共同發揮地理集聚優勢和虛擬集聚優勢，強化企業地理范圍的集聚程度；當地區擁擠成本較高時，過度集聚的外部環境增加了制造業生產成本，為規避較高的集聚擁擠成本，經營主體傾向于向外圍區域轉移，而互聯網為產業擴散提供技術支撐，市場參與者可以借助互聯網技術實現無邊界信息交換，以往依靠地理鄰近規避交易成本的方式被弱化，市場接近、知識溢出、技術模仿、供應鏈協同等集聚外部性逐漸通過網絡虛擬空間取代，使得企業選址趨向靈活、區位分布趨向分散。因此，受“集聚租金”的約束，互聯網對制造業空間分布可能存在復雜的非線性關系，具體的影響效果需要規范的理論闡釋和定量分析加以證實。

鑒于此，本文基于城市擁擠視角探究互聯網與制造業空間分布的邏輯關系，利用城市層面數據并結合門檻回歸方法進行實證檢驗。與已有研究相比，本文擬從以下3個方面進行改進：（1）基于新經濟地理學研究框架，嘗試將互聯網技術引入中心-外圍模型，借以剖析互聯網技術、城市擁擠與制造業空間布局的內在機理；（2）利用面板門檻回歸模型，將城市擁擠成本作為門檻變量，檢驗互聯網對制造業區位選擇的非線性影響；（3）考慮經濟空間尺度的異質性，選用中國285個城市面板數據展開實證分析，彌補傳統研究采用省級數據而缺乏城市視域比較的不足。

1 數理模型分析

為刻畫擁擠成本約束下互聯網影響制造業空間分布的作用機理，本文基于Krugman（1991）的中心-外圍（CP）模型[14]，結合皮亞彬（2016）[15]的研究思路，將互聯網技術引入新經濟地理模型進行數理分析。

1.1 基本假設

假設經濟體存在2個區域（北部N和南部S）、2個生產部門（農業部門A和制造業部門M）以及2種生產要素（高技能勞動力H和低技能勞動力L）。每個區域存在1個城市，制造業部門集中于城市中心區CBD，農業部門分布在城市范圍外。由于區際要素稟賦存在差異，故南部S的相關變量均賦予上標 “?”以便區分。

農業部門具有規模收益不變和完全競爭的特點，使用單位低技能勞動力生產單位同質農產品，且產品貿易不存在交易成本，農產品價格標準化為1，故南北部低技能勞動力工資水平相等，即，其中，PA為農產品價格，ω為低技能勞動力工資。制造業部門具有規模收益遞增和壟斷競爭的特點，同時使用兩種技能勞動力生產異質但一定程度上可替代的產品。每個企業只生產一種制成品，使用1單位高技能勞動力作為固定成本，故地區高技能勞動力比例決定了企業產業份額，每單位產出還需投入aM單位低技能勞動力，企業的成本函數為FM＝R+ωaMx，其中R為高技能勞動力工資，x為制成品產出量。高技能勞動力可在區際間自由流動，低技能勞動力不能在區際間流動，只限于本區域不同部門間轉換。企業生產成本會受到本地互聯網技術水平η、η?的影響：區域互聯網技術水平越高，企業生產效率也越高，所需投入的邊際勞動力aM、越少，即，為簡化分析，令，其中，b＞0為常數，0＜η≤1，0＜η?≤1。 制成品的區際貿易存在冰山交易成本T、T?，該成本取決于運輸成本和信息成本，互聯網技術提升有助于降低信息傳遞成本，即ηT（η）／?η＜0，?T?（η?）／?η?＜0，因而設T＝ed／η、T?＝ed／η?，其中d為區際運輸成本，d＞0，T＞1，T?＞1。

城市內部空間屬于單中心結構，CBD僅為城市中心的1個點，高技能勞動力居住區以CBD為中心向四周擴展，高技能勞動力居住于城市內部需支付城市空間成本。城市空間成本EC由擁擠租金θ和高技能勞動力比例λ決定，擁擠租金和勞動力比例越高，城市空間成本越大，即?EC／?θ＞0，?EC／?λ＞0。為此，假設北部及南部城市空間成本分別為：

1.2 短期均衡

（1）消費者行為。所有消費者偏好同質，效用函數由擬線性效用函數和不變替代彈性函數給出：

其中，U為消費者的效用，CA和CM分別為農產品和制成品的消費量，μ為消費者對制成品的偏好系數，ci為消費者對第i種制成品的消費量，nw為制成品總種類數，σ為任意兩種制成品的替代彈性。根據消費者預算約束條件：

其中，PM為制成品價格指數，Y為消費者總收入，pi為第i種制成品的價格。求解消費者效用最大化問題，可知消費者對農產品和制成品的需求量分別為：

將式（1）、 式（4） 代入式（2），可得消費者間接效用函數為：

（2）生產者行為。制造業廠商利潤函數為π＝px-（R+ωaMx），根據利潤最大化原則，企業采用邊際成本加成定價。由于區際交易存在冰山交易成本，故北部產品在本地及南部的價格分別為p＝ωaMσ／（σ-1），p?＝T?p。 同理，南部產品在本地及北部的價格分別為。北部及南部消費者對北部制成品消費量分別為ci和，故北部企業總產出為，其中，ρ、ρ?分別為北部及南部低技能勞動力數量。壟斷競爭情況下企業均衡利潤為0，即銷售收入等于生產成本px＝R+ωaMx。得到：

利用兩區域制成品價格指數：

其中，φN＝T1-σ，φS＝T?1-σ，nw＝1。 為簡化分析，令，將式 （7）代入式 （6），整理可知：

1.3 長期均衡

根據高技能勞動力流動方程Δλ＝（V-V?）λ（1-λ）可知，存在內部均衡（V＝V?，0＜λ＜1） 及核心-邊緣結構均衡（λ＝0或λ＝1）兩種穩態。當V＝V?且0＜λ＜1時，南北兩地均占有一定比例的高技能勞動力；當λ＝0或λ＝1時，高技能勞動力全部集中在經濟核心地區。

考慮南北兩地高技能勞動力的實際效用水平差異：

將式（1）、 式（7） 和式（8） 帶入式（9），整理可知：

上式取值決定于集聚機制（本地市場效應、價格指數效應、生產率效應）和分散機制（本地競爭效應、城市擁擠效應）的力量對比。Baldwin等（2003）指出，本地市場效應、價格指數效應和競爭效應均會隨貿易成本的下降而減弱，但后者減弱速度更快，至某一臨界點時集聚力大于分散力，經濟活動趨向于核心區集中[16]。互聯網技術的提高不僅有效降低了區際交易成本，并且憑借生產率優勢進一步強化了企業集聚動力。但是，當擁擠成本較高時，互聯網技術升級帶來的集聚影響相對減弱，與城市規模相關的擁擠效應逐漸增強，經營主體為規避較高的集聚成本，可以通過網絡虛擬平臺維系規模經濟，推動企業選址向外圍擴散。

1.4 數值模擬

運用Matlab軟件進行數值模擬，綜合考慮對稱和非對稱兩種狀態下互聯網技術對企業空間分布的影響。經濟活動均衡的穩定性依據?（V-V?）／?λ取值判定：當?（V-V?）／?λ＜0 時，北部產業份額增大導致南部實際效用水平高于北部，理性勞動力將從北部遷回南部，內部分散均衡得以穩定；反之，當?（V-V?）／?λ＞0時，北部產業份額增大導致南部實際效用水平低于北部，理性勞動力不斷從北部遷向南部，經濟集聚機制得以加強，進而形成核心-邊緣結構。

（1）對稱狀態參數設定。低擁擠成本情形①：μ＝0.4，σ＝3，ρ＝ρ?＝1，θ＝0.3，d＝0.15；高擁擠成本情形②：μ＝0.4，σ＝3，ρ＝ρ?＝1，θ＝0.85，d＝0.15。將λ從0～1遍歷，得到對稱情形下互聯網技術與制造業空間分布的動態均衡過程。由圖1和圖2的模擬結果可見，在低擁擠成本情形中，當互聯網技術處于不同水平時，高技能效用差額均隨λ的增大而增大，即?（V-V?）／?λ取值為正，制造業區位選址趨向集中；而在高擁擠成本情形下，隨著互聯網技術水平的提高，?（V-V?）／?λ取值由正轉負，制造業區位選址最終趨向分散。

圖1 互聯網技術與企業空間分布（情形①：θ＝0.3）

圖2 互聯網技術與企業空間分布（情形②：θ＝0.85）

（2）非對稱狀態參數設定。低擁擠成本情形③：μ＝0.4，σ＝3，ρ＝1.1，ρ?＝1，θ＝0.3，d＝0.15；高擁擠成本情形④：μ＝0.4，σ＝3，ρ＝1.1，ρ?＝1，θ＝0.85，d＝0.15。 將λ從 0～1遍歷，得到非對稱情形下互聯網技術與制造業空間分布的動態均衡過程。根據圖3和圖4的模擬結果可知，即使市場份額較高的地區擁有技術優勢，由于受高擁擠成本約束，制造業空間布局仍趨向分散。

圖3 互聯網技術與企業空間分布（情形③：θ＝0.3）

圖4 互聯網技術與企業空間分布（情形④：θ＝0.85）

綜合上述分析結果可知，城市擁擠成本對互聯網技術的制造業空間集散效應具有動態調節作用。當城市擁擠成本處于低值時，網絡技術升級通過降低區際交易成本和提高企業生產效率強化了企業集聚優勢，促使經濟活動向核心區集中；當城市擁擠成本處于高值時，即使市場份額較高的地區擁有技術優勢，經營主體也將借助網絡集聚外部性效應，推動產業布局向外圍擴散。

2 實證研究設計

2.1 變量選擇

被解釋變量：制造業區位熵（Lq）。區位熵反映了地區產業空間分布情況，該指標數值越大，表明產業集聚程度越高。計算公式為，其中，qij為城市j制造業就業人數，為城市j就業總人數，為全國制造業就業人數，為全國就業總人數。

核心解釋變量：互聯網技術水平（Inet）。采用每百人信息服務從業數作為核心解釋變量，該指標反映了互聯網技術應用深度，用 “信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數占總人口比重?100”表征。為保證實證結果的可靠性，同時使用互聯網普及率進行穩健性檢驗，用 “年末國際互連網用戶數量占總人口比重”衡量。

門檻變量：城市擁擠成本（lnWage）。采用市轄區職工工資對數作為門檻變量，城市集聚規模擴大引發交通堵塞、資源緊缺、地價上漲、環境污染等問題出現，導致居民通勤成本、房價租金等生活成本提高，繼而間接推動勞動力要素報酬上漲，因此本文使用市轄區職工工資對數衡量城市擁擠成本。

控制變量：參考已有文獻的研究成果，使用工業結構比重（Sec）、 政府干預度（Gov）、 交通運輸條件對數（lnTra）、基礎服務設施水平（Inf）、金融配置效率（Fin）等因素作為控制變量。其中，工業結構比重用 “第二產業增加值占GDP的比重”度量；政府干預度代表了地區行政體制因素，用 “政府財政支出占地區GDP比重”表征；交通運輸條件用 “人均公路貨運量”衡量；基礎服務設施水平用 “醫院床位數占總人口比重”代替；金融效率反映了資本配置情況與金融發展程度，用 “年末金融機構各項貸款余額／年末金融機構各項存款余額”刻畫。

2.2 模型設定

為準確反映城市擁擠成本約束下互聯網與制造業地理集散形態的非線性關系，引入Hansen面板門檻回歸模型進行實證檢驗。模型表述如下：

其中，i為城市，t為年份，δ1、δ2、……δn+1為對應門檻區間的核心解釋變量回歸系數；qit為門檻變量，即為城市職工工資對數lnWage；γ1、γ2、……、γn為待估計門檻值；I（·）為示性函數，當括號內條件為真時，I＝1；反之，I＝0；Control為控制變量向量；φ為控制變量回歸系數向量；εit為隨機誤差項。

2.3 數據說明

綜合考慮變量的數據可得性，本文采用2003～2018年中國285個地級以上城市的面板數據展開分析。數據來源于《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、各省（市、自治區）統計年鑒及地方統計局網站。部分缺失數據采用插值法或指數平滑法填補，指數平滑預測設定平滑系數分別為0.3、0.6和0.9，取最小誤差時的預測值。為消除通貨膨脹因素的影響，所有價值形態數據均以2003年為基期的各城市所在省份CPI指數進行平減。

3 實證結果分析

3.1 全樣本回歸結果

本文采用Bootstrap自抽樣法重復抽樣2000次進行仿真。根據表1的門檻效應BS檢驗結果可知，在10%的顯著性水平下，單一門檻和雙重門檻均通過顯著性檢驗，三重門檻未通過檢驗，故以lnWage為門檻變量時，互聯網技術對制造業集聚的效應研究適用于雙重門檻模型。雙重門檻值分別為9.479和9.936，經指數返回原值為13082元和20660元。據此可知，當全國職工工資水平分別超過13082元和20660元時，互聯網技術對制造業區位熵的邊際效應呈現出階段性差異。

全樣本雙重門檻回歸模型的參數估計結果整理至表2。由表2基準回歸結果可知，當職工工資對數低于9.479時，Inet的回歸系數為0.520，且在1%的置信水平下顯著，說明職工工資對數處于低水平區間時，互聯網技術對制造業集聚表現出顯著的正向效應；當職工工資水平對數介于9.479和9.936之間時，Inet的回歸系數顯著為正，數值為0.149，意味著職工工資對數處于中等水平區間時，互聯網技術對制造業集聚仍有促進作用，但邊際貢獻大幅降低；當職工工資對數高于9.936時，Inet的回歸系數變為-0.085，亦在1%的置信水平下顯著，說明職工工資對數處于高水平區間時，互聯網技術對制造業集聚有負向抑制作用。

表1 全樣本門檻效應BS檢驗結果

上述結果表明，互聯網技術對制造業空間集散形態的影響會隨著擁擠成本區間轉移而發生變化，當擁擠成本處于低區間時，互聯網有助于制造業空間集聚，而當擁擠成本處于高區間時，互聯網推動制造業空間擴散，這與理論推導的命題結論一致。目前，全國層面下市轄區職工工資對數的平均值為10.815，說明現階段城市擁擠成本已越過高門檻值，互聯網發展對城市制造業區位熵的影響處于負效應區間，即推動制造業向外圍區域擴散階段。但通過系數對比可知，高區間核心解釋變量的回歸系數絕對值遠小于前兩個階段，表明研究期內互聯網的產業擴散效應明顯小于集聚效應。主要原因在于，制造業區位布局存在路徑鎖定效應，產業轉移成本較高且轉入地需滿足相關配套條件，因此短期內技術水平的提升難以觸發大規模的產業擴散現象。為保證實證結果的可靠性，本文將核心解釋變量替換為互聯網普及率進行穩健性檢驗，發現雙重門檻模型仍然適用，雖然門檻區間有所調整，但依然滿足在擁擠成本限制下互聯網技術對制造業集聚作用呈現由正轉負的非線性變化特征的研究結論。

表2 全樣本面板門檻回歸模型估計結果

從控制變量參數估計結果來看，工業結構比重對制造業集聚的作用顯著為正，工業結構比重越高，代表地區工業市場規模越大，制造企業越能通過地理范圍集聚實現規模效益，進而有助于制造業空間集聚；政府行政干預的回歸系數符號為負，但未通過顯著性檢驗；交通運輸條件對制造業區位熵的影響系數在1%水平下顯著為負，表明交通運輸條件改善有助于城市制造業擴散，這是因為互聯互通的交通環境打通了區域間交易流通渠道，有利于挖掘周邊城市的發展優勢，進而驅動經濟活動向外圍區域流動轉移；基礎服務設施水平對制造業集聚的作用顯著為負，究其原因在于平均層面上地區基礎服務設施的配置水平仍然較低，因此抑制了制造業空間集聚。金融效率對制造業區位熵的正向影響未通過顯著性檢驗，主要原因在于現階段金融服務存在效率不高和供給不足等狀況，未能有效滿足企業生產經營的資金需求，進而對制造業的集聚作用并不顯著。

3.2 分區域回歸結果

為全面考察互聯網對制造業空間布局的區域異質性影響，本文將樣本劃分為東部和中西部展開分析。經過門檻效應BS檢驗，發現在10%的顯著性水平下，東部和中西部兩區域均通過單一門檻檢驗和雙重門檻檢驗，東部雙重門檻值分別為9.787和10.288，中西部雙重門檻值分別為9.491和9.803。表3給出了分區域的面板門檻回歸模型的估計結果。根據表3的核心解釋變量估計參數可知，不同門檻區間內Inet的回歸系數在統計上均顯著，表現為當職工工資對數處于低區間時，兩區域互聯網技術對制造業集聚均有顯著的促進作用，當職工工資對數位于中等區間時，兩區域互聯網技術對制造業集聚仍有推動作用，但正向邊際效應大幅降低；當職工工資對數處于高區間時，兩區域互聯網技術對制造業集聚均表現為抑制作用，且負向邊際效應較小。可見，東部及中西部互聯網技術對制造業空間集散形態的影響與全國樣本回歸結果基本吻合，進一步驗證理論推導和實證結果的可靠性。

表3 分區域面板門檻回歸模型估計結果

對比兩區域的核心解釋變量回歸系數的絕對值可知，不同門檻區間內中西部互聯網對制造業區位熵的邊際效應均大于東部。主要原因在于，傳統經營模式高度依賴地理區位和先發優勢，排除了區位稟賦較差的主體進入市場的可能，但網絡技術的出現打破了實體空間距離的剛性約束，削弱了市場主體參與經濟活動的不平等性，相較于東部地區，中西部地區具有更好的自然資源優勢、勞動力優勢和政策扶持力度，對制造業集聚的推動潛力更大。但是，中西部地區由于技術基礎薄弱、有限的資金及優質人才資源缺乏，產業發展模式主要以勞動密集型制造業為主，而這類產業承擔要素報酬上漲的能力較低，且產業轉移成本較資本、技術密集型產業更低，因此在高擁擠成本約束下，互聯網技術推動中西部企業擴散的作用更大。

3.3 分城市回歸結果

為驗證互聯網技術對制造業空間布局的城市異質性影響，本文根據城市規模等級將樣本劃分為大、中、小3類城市展開分析。經過門檻效應BS檢驗，發現在5%的顯著性水平下，各類城市的回歸模型均只通過單一門檻檢驗，門檻值分別為9.914、10.120和9.634。根據表4的估計結果可知，在城市擁擠成本的約束下，互聯網技術對制造業集聚的影響依然呈現由正轉負的變化特征。值得注意的是，在不同的擁擠成本區間內，大城市的互聯網技術集聚邊際效應最高、擴散邊際效應最小，而小型城市的集散邊際效應均高于中等城市，這也意味著互聯網發展更有利于維系大型城市制造業規模的擴大及穩定，與此同時，相較于中等城市，互聯網對小城市制造業布局變動的影響更大。

表4 分城市規模的面板門檻回歸模型估計結果

4 結論及建議

本文將互聯網技術引入新經濟地理學研究框架，分析城市擁擠成本約束下互聯網與制造業空間分布的內在邏輯關系，并以2003～2018年中國285個地級市面板數據作為樣本，結合面板門檻回歸模型進行實證檢驗，研究發現：

（1）基于全國層面而言，互聯網技術對制造業空間集散形態的影響會隨著擁擠成本區間轉移而發生變化，當擁擠成本處于低區間時，互聯網有助于制造業空間集聚，而當擁擠成本處于高區間時，互聯網推動制造業空間擴散，但擴散邊際效應明顯小于集聚邊際效應。現階段城市擁擠成本均值已越過高門檻值，意味著互聯網發展對制造業區位布局的影響處于擴散階段。

（2）考慮區域異質性和城市異質性的影響，隨著城市擁擠成本的增加，互聯網技術對制造業集聚的影響依然呈現由正轉負的非線性特征。與此同時，中西部地區互聯網集散邊際效應大于東部；大城市的互聯網集聚邊際效應最高、擴散邊際效應最小，而小型城市的集散邊際效應均高于中等城市。

從政策實施的角度來看，要遵循互聯網技術作為經濟擴散機制引發的制造業分布規律，抓住技術升級推動城市空間均質化布局的發展契機。值得注意的是，當前制造業轉移成本較高，互聯網釋放的空間擴散力作用不強，因此要理性看待網絡技術的產業疏導功能，應加快完善產業承接地的基礎條件，漸進性推進制造業布局調整。結合地區差異性而言，互聯網技術有助于維系大型城市制造業的集聚規模，而不利于中西部地區及小型城市制造業布局的穩定，這也意味著短期內網絡技術沖擊對欠發達區域制造業調整的波動性更大，因此各級政府尤其要重視這些地區的制造業調整動態，警惕城際間要素偏向性產業的極端化分布，與此同時，應繼續推動實體經濟轉型升級，提高產業科技含量和競爭優勢，增強抵御擁擠成本上漲的能力。