城市群企業生產率優勢來源：集聚效應或選擇效應
——基于2006～2018年民營上市企業的分析

（華中科技大學經濟學院，武漢 430074）

引 言

人口分布更密集、經濟活動更頻繁的大城市企業生產率更高，這被稱為 “大城市企業生產率優勢”，其存在已經得到眾多經濟學研究的證實[1-4]。而城市群作為城市化進程中城市進一步集聚、發展和升級的產物，其生產率問題卻未引起多少關注，鮮少有文獻對城市群與非城市群地區生產率差異的存在與來源進行研究。黨的十九大報告提出，“以城市群為主體構建大中小城市和小城鎮協調發展的城鎮格局”。因此，對我國城市群與非城市群間企業生產率差異進行研究，探討 “城市群企業生產率優勢”的存在性并分析優勢來源能夠幫助我們更好地了解城市群戰略實施情況并指引未來發展道路。

1 文獻綜述

對區域生產率差異來源的分析多基于集聚效應和選擇效應，相關研究最早可以追溯到馬歇爾時代。Marshall[5]通過對小企業的研究發現聚集在一起的企業具有更高的生產效率，其原因在于知識外溢、勞動力市場匹配、上下游的投入產出關聯，這被稱為 “馬歇爾外部性”，通常也歸于集聚效應（Aggregation Effect）。此后，集聚效應受到廣泛認可，成為區域經濟學的一個重要概念。在此基礎上，以Krugman為代表的主流經濟學家提出了新經濟地理理論，研究經濟活動的空間聚集及增長動力。新經濟地理學理論的提出，激發了有關集聚經濟的大量實證研究，并發現集聚經濟能提高集群地區企業的生產效率[2，6，7]。 但是這些研究結論正在受到質疑。集群地區的企業生產效率相對較高可能并不是由于聚集效應，而是因為集群地區企業初始生產率就較高。在此基礎上，新新經濟地理學說出現了，該學說放棄了傳統的企業同質性假說，提出了選擇效應理論。根據選擇效應[8-10]，集群地區激烈的市場競爭將低效率企業淘汰至非集群地區，而將高效率企業保留，最后導致 “低效率企業分布于非集群地區，高效率企業分布于集群地區”的市場格局。

近年來，關于集聚效應與選擇效應對中國企業生產率和空間分布影響的研究受到了一些學者的重視，余壯熊和楊揚[11]、 李曉萍等[12]、 劉海洋等[3]、 陳強遠等[4]考察了城市規模與企業生產率間關系，但由于采用了不同的實證方法和城市規模劃分標準，故結論并不統一，集聚效應和選擇效應所起作用有待進一步驗證；王永進和張國鋒[13]、 盛丹和張國鋒[14]則基于集聚效應和選擇效應分別對開發區企業生產率優勢和企業成本加成率優勢進行了研究，發現集聚效應和選擇效應均產生影響，其中由制度和政策優惠造成的選擇效應起主要作用。

總的來說，目前還未有文獻對城市群與非城市群地區企業生產率差異及其來源進行研究，現有關于城市群生產率的研究均是基于城市群生產率的內在影響機制[15，16]，或是針對某一個或某幾個城市群的發展路徑進行測評[17-19]。本文將基于新經濟地理學和新新經濟地理學中所提出的集聚效應和選擇效應，對城市群與非城市群生產效率差異及其來源進行研究，并提出相關政策建議。本文的邊際貢獻在于：（1）首次從城市群角度對區域企業生產率差異進行研究，證實了 “城市群企業生產率優勢”的存在；（2）從更微觀的企業視角出發，基于集聚效應和選擇效應對城市群企業和非城市群企業的生產率差異來源進行識別，并發現集聚效應是導致 “城市群企業生產率優勢”的根本原因。

2 理論基礎與模型設定

2.1 理論基礎

（1）集聚效應的影響。集聚效應包括集聚經濟和集聚不經濟，兩者相互抵消并表現為凈集聚效應，凈集聚效應可能為正也可能為負。規模經濟、勞動力市場匹配、技術外溢、分工協作等是集聚經濟的主要表現形式，集聚經濟將促進集群地區內部企業生產率的提高；勞動力成本上升、地租上升、環境惡化、集聚陰影①等是集聚不經濟的主要表現形式，集聚不經濟將導致集群地區內部企業生產率的降低。

集聚效應將對集群地區內所有企業造成影響，但對地區內部異質性企業生產率的影響程度有所不同，即存在集聚效應異質性。如果高效率企業從集聚經濟中獲益更大，或因集聚不經濟導致的損失更小，那么高效率企業和低效率企業間差異就會增加，地區內部企業生產率差距會擴大；如果低效率企業從集聚經濟中獲益更大，或因集聚不經濟導致的損失更小，那么高效率企業與低效率企業間差異就會降低，地區內部企業生產率差異會縮小。李曉萍等[12]將前者稱之為增強效應，而未對后者進行定義，本文參考增強效應的說法將后者稱為減弱效應，增強效應和減弱效應分別對應集群地區內部企業生產率差異的增強和減弱。

（2）選擇效應的影響。本文所提及的 “選擇效應”是指由于集群地區和非集群地區的市場競爭程度存在差異，使得低效率企業主動或被動地選擇在非集群地區發展，造成不同地區間企業生產率差異。

2.2 模型設定

為進一步用計量模型識別 “集聚效應”與“選擇效應”，本文采用 Combes等[20]所提出的“無條件分布特征——參數對應”法，通過比較城市群地區和非城市群地區企業生產率分布差異，識別分布的移動（Shift）、伸縮（Dilate）和截斷（Truncate）。 記λk（u）為Fk在概率為u處的生產率分位數，其中，F為累計密度函數，k＝1、2，1為非城市群地區，2為城市群地區。則城市群地區與非城市群地區的生產率之間存在以下關系：

具體的參數涵義如下：

A用來反映城市群地區企業生產率分布的移動特征，用于衡量凈集聚效應的影響，參數A的值可大于0或小于0。A＞0意味著凈集聚效應為正，此時集聚經濟占主導地位，能從整體上提高城市群內企業效率，使得城市群企業生產率分布在非城市群基礎上右移；反之，A＜0意味著凈集聚效應為負，此時集聚不經濟占主導地位，將對城市群內所有企業產生負面影響，使得城市群企業生產率分布在非城市群基礎上左移。

D用來反映城市群地區企業生產率分布的伸縮特征，用于衡量集聚效應的異質性，參數D的值可以大于1或小于1。D＞1表明存在增強效應，此時城市群企業生產率分布在非城市群基礎上擴張，分布更為發散，此時城市群內部企業生產率差異更大。而D＜1表明存在減弱效應，城市群企業生產率分布在非城市群企業基礎上收縮，分布更加集中且城市群內部企業生產率差異更小。

S用來反映城市群地區企業生產率分布的左斷（拖）尾特征，用于捕捉低生產率企業的區位選擇，可用來衡量選擇效應的影響，參數S的值可以大于0或小于0。S＞0說明選擇效應作用明顯，城市群中激烈競爭使低效率企業主動或被動轉移至非城市群，此時城市群中低生產率企業所占比重較低，其分布呈現左斷尾；S＜0則說明選擇效應作用不明顯或者選擇效應被其他因素的影響抵消，城市群中低生產率企業所占比例較高，其分布呈現左拖尾。

3 實證分析

3.1 數據說明及描述性統計

本文所采用數據主要來自于2006～2018年民營上市企業公開財務報表。剔除國有上市企業的一個原因是國有企業的區位選擇和生產決策往往由政府主導，而非市場選擇。整個模型所涉及的變量有兩個：企業對數全要素生產率（LTFP）與城市群（CLUSTER）。

企業對數全要素生產率（LTFP）計算方法主要參考魯曉東和連玉君[21]以及 Giannetti等[22]的研究，將企業生產函數設定為：

其中，Yit、Kit、Mit、Lit分別表示企業i在時間t內的產出、資本要素投入、中間投入和勞動要素投入，分別用上市公司年度報表中所公示的主營業務收入、總資產、購入商品和勞務金額及企業員工數量進行衡量。對式（2）進行估計后得到的殘差值εit即我們所需的企業對數全要素生產率LTFP。此外，為了驗證不同全要素計算方法對結果穩健性的影響，在式（2）中加入上市公司年齡對上市公司性質進行控制計算出LTFP2，用資本性支出替代總資產作為資本要素投入計算出LTFP3，并加入上市公司年齡計算出LTFP4。

城市群（CLUSTER）是虛擬變量，當企業所在城市不屬于任一城市群時取值為1，企業所在城市屬于某一城市群時取值為2。我國城市群建設正如火如荼地展開，目前已存在大大小小20多個城市群，但并非所有城市群都有完整規劃，很多城市群概念都只是提出而并未繼續推進或提出時間較短且規模較小，本文在對現有城市群進行分析后選出了14個具有代表性的城市群，具體情況見表1。

表1 城市群具體情況

續 表

表2給出了不同變量的描述性統計結果。從表2可以看出，城市群企業生產率均值均要大于非城市群企業，即對民營上市企業而言，存在 “城市群企業生產率優勢”。

表2 變量描述性統計

3.2 實證檢驗

3.2.1 基準檢驗

表3報告了2006～2018年全樣本期的基準估計結果，（1）～（5）是對基準模型的變換，即分別考慮A、D、S；A、D；A、S；A；S。 參數A、D、S分別用于考察集聚效應、集聚效應異質性和選擇效應。另外通過對比（1）～（5）列可以看出，第（1）列的模型擬合系數最高，可以據此認為綜合考慮集聚效應、集聚效應異質性和選擇效應的模型才是最優模型。

實證結果如表3所示，主要看第1列（即同時考慮A、D、S）所示結果：參數A的值顯著大于0，說明凈集聚效應為正，此時集聚經濟占主導，促使城市群內企業生產率整體提升；參數D的值顯著小于1，說明存在減弱效應，低效率企業更能從城市群協同發展中受益，城市群內企業生產率差異較小；參數S小于0且不顯著，說明城市群內低效率企業占比較非城市群高，選擇效應作用不明顯。

表3 基準估計結果

3.2.2 城市群異質性檢驗

分別對各城市群發展情況進行分析。具體做法是當企業所在城市不屬于任14個城市群之一時對變量CLUSTER取值為1，當企業所在城市屬于對應城市群時對變量CLUSTER取值為2。實證結果如表4所示。就參數A的值來看，京津冀城市群、長三角城市群、關中平原城市群、粵港澳大灣區4個城市群對應參數A顯著大于0，說明存在正的凈集聚效應，集聚經濟占主導，發展態勢較好，促進了城市群內企業生產率的整體提高；而海峽西岸城市群和遼中南城市群對應參數A顯著小于0，說明存在負的凈集聚效應，集聚不經濟占主導，城市群內企業生產率相對于非城市群企業整體降低；而其他城市群集聚效應作用不明顯。就參數D的值來看，除了蘭西城市群外，其他13個城市群對應參數D均顯著小于1，存在減弱效應，即這13個城市群內民營上市企業生產率差異都小于非城市群。就參數S的值來看，所有城市群對應S值均不顯著，說明選擇效應未發生明顯作用。

表4 各城市群估計結果

續 表

3.2.3 穩健性檢驗

為了避免由企業全要素生產率估算模型導致的誤差，分別計算了LTFP2、LTFP3和LTFP4，計算方法參見數據說明部分，實證結果如表5所示。可以看出，穩健性回歸結果與基準回歸結果較為一致，均表現為參數A顯著大于0，參數D顯著小于1，且參數S不顯著，說明存在集聚效應和減弱效應，而選擇效應作用并不明顯。

表5 民營上市企業TFP分布的穩健性檢驗估計結果

4 結論與建議

為了考察城市群和非城市群企業生產率差異，本文采用2006～2018年中國民營上市企業數據進行了分析，并發現城市群企業生產率均值要高于非城市群企業，即存在 “城市群企業生產率優勢”，證實了城市群發展戰略的必要性。為了進一步考察“城市群企業生產率優勢”來源，本文基于 “無條件分布特征——參數對應”法進行了識別，并在此基礎上對各城市群進行了分析，發現：（1）總體而言，“城市群企業生產率優勢”是集聚效應作用的結果，選擇效應作用并不顯著；（2）對不同城市群，集聚效應表現不一：京津冀城市群、長三角城市群、關中平原城市群、粵港澳大灣區4個城市群內集聚經濟占主導，而海峽西岸城市群和遼中南城市群內集聚不經濟占主導，其他城市群集聚效應作用不明顯；（3）不同的全要素生產率計算方法不影響結果穩健性。

為進一步促進城市群戰略實施，助力企業生產率提高，本文提出如下政策建議：（1）要加快城市群集聚速度，強化城市群集聚能力，通過加強城市群內產業集聚、改善城市群內企業交流環境、促進人才自由流動等措施提升集聚經濟正向影響；（2）要合理規劃城市群發展，既要協調好城市群中心城市及外圍城市的分工和布局，不顧此失彼，不拆東補西，又要協調好不同城市群的定位，避免惡性競爭；（3）要進一步推動企業特別是優秀企業落戶于城市群內，形成帶動效應。

注釋：

①集聚陰影是指在城市群規劃以中心大城市為主，忽視外圍小城市的發展時，會掠奪小城市資源以發展大城市，致使外圍小城市企業生產率降低。