空間集聚、外商直接投資對中國家具企業全要素生產率的影響研究

陳志芳，吳紅梅

(北京林業大學經濟管理學院)

一、文獻綜述

2004年中國家具出口額首次超過了第一出口大國意大利，成為世界最大的家具出口國。根據2019年中國家具協會數據，我國家具行業規模以上企業共有 6 410 家，產量 89 698.45 萬件，同比下降 1.36%；實現營業收入7 117.16億元，同比增長1.48%；出口560.93億美元，同比增長0.96%。在全球經濟萎靡不振、國際競爭和貿易摩擦日益激烈的形勢下，我國以出口為主的外向型經濟面臨著巨大的挑戰，中國經濟努力重振，國內產業升級迫在眉睫。作為傳統制造業之一，中國家具企業面臨內外雙重壓力，內部勞動力成本上升，家具企業成本增加，外部中美貿易戰的影響使得出口下降，必須從粗放型增長方式向集約型增長方式有效轉變，因此提高全要素生產率（Total Factor Productivity，以下簡稱 TFP），增強自身的國際競爭力是家具企業的首要任務。

學者們通過不同方法度量了微觀企業的全要素生產率。魯曉東等[1]運用最小二乘法（簡稱OLS法）、固定效應法（簡稱FE法）、Olley-Pakes法（簡稱OP法）和Levinsohn&Petrin法（簡稱LP法）4種方法測算了中國工業企業全要素生產率，并對比分析了這4種測算方法存在的問題。張志強[2]認為LP、OP、ACF測度方法傾向于高估微觀企業的全要素生產率，而De Loecker、GNR和聯合矩估計法得到的微觀企業全要素生產率更為準確。趙奇偉等[3]采用LP法測算企業全要素生產率，并研究了企業全要素生產率的動態演化。王健等[4]等梳理了OP、LP、ACF、De Loecker和Beverven模型測算企業全要素生產率時存在的問題，提出在測算時，不同的問題要選擇不同的度量方法。

空間集聚和外商直接投資（Foreign Direct Investment，以下簡稱FDI）作為影響企業全要素生產率的重要影響因素，學者們也進行了大量的分析。①空間集聚對全要素生產率的影響。曹正旭等[5]利用2006—2018年的省級面板數據，驗證了威廉姆森假說在工業領域存在，即過度集聚對全要素生產率的促進作用會降低。袁駿毅等[6]基于新經濟地理學理論，利用1998—2007年中國工業企業數據庫數據進行計量分析，認為空間集聚程度與企業全要素生產率之間存在典型的“倒U”形關系。鹿坪[7]運用2004—2015年的中國城市面板數據分析產業集聚對地區全要素生產率的影響，認為制造業集聚對地區全要素生產率有顯著負影響，不存在擁擠效應；生產性服務業集聚對地區全要素生產率有顯著正影響，且存在擁擠效應。②FDI對全要素生產率的影響。劉乃郗等[8]利用農業企業面板數據，并通過工具變量法解決模型存在的內生性，得出FDI通過直接效應促進了接受外商投資的農業企業全要素生產率進步，通過間接效應促進了未接受外商投資的農業企業的全要素生產率進步。崔興華等[9]利用2010—2013年中國工業企業的微觀數據，并使用基于傾向得分匹配的雙重差分法（PSM-DID）探討了FDI對企業綠色全要素生產率的影響，認為總體上FDI對企業綠色全要素生產率具有正向影響，并且存在滯后效應。李淑云等[10]利用2000—2007年的中國工業企業數據庫，考察了市場導向型FDI對企業生產率的影響，認為市場導向型FDI的增加有利于企業全要素生產率的提升，但是依賴于外資企業的進口活動。③空間集聚和FDI的互動關系。空間集聚程度對FDI區位選擇具有重要的影響，周偉[11]、張公嵬等[12]、曾鵬等[13]均認為，產業集聚與FDI之間存在互動關系，二者之間相互影響。

上述分析大多將空間集聚、FDI和TFP的增長割裂開來進行研究，且由于選擇指標、研究對象的不同，結論也大相徑庭?，F實中，我國外商投資企業分布與企業集聚在空間上呈現一致性，將集聚和FDI納入同一框架，研究二者的交互項對企業全要素生產率的影響方向和程度，對我國企業的引資和選址建設等能夠提供有益參考?；诖耍疚膶囊韵卵芯恳暯沁M行分析：①基于ACF-OP法測算中國家具企業全要素生產率，并使用OP法進行穩健性檢驗。②將空間集聚和FDI同時納入影響家具企業全要素生產率的模型中，實證分析二者對家具企業全要素生產率的影響。③為了控制模型存在的內生性，本文采用迭代GMM法以達到更為準確的結果。

二、影響機理分析

（一）空間集聚對家具企業全要素生產率的影響機理分析

空間集聚對家具企業全要素生產率的影響主要分為以下幾個方面：第一，外部規模經濟。集聚對區域經濟增長具有外部性，家具企業集聚通過要素、信息和技術共享等形成外部規模經濟，依靠比較優勢吸引外資，獲取先進的管理經驗和技術，進而提高家具企業生產率。二是擁擠效應。家具企業的過度集聚超出了集聚地區空間的合理界限，使得企業逃離集聚區，可能會對家具企業全要素生產率產生負向影響。三是競爭效應。集聚效應帶來的家具企業規模不斷擴大，家具企業的生產成本和交易成本隨之上升，促使家具企業進行轉型升級，產業結構的改變導致技術水平還未提升的家具企業效率較低，影響家具企業全要素生產率。

（二）外商直接投資對家具企業全要素生產率的影響機理分析

FDI為我國經濟發展提供了豐富的資本、先進的管理經驗和技術，FDI的技術溢出效應優化了資源配置效率，顯著推動了國民經濟發展。首先，外資加快了國內雇傭勞動人員的流動，有利于內資家具企業通過學習外資家具企業的管理經驗，模仿改造外資家具企業的產品技術，以提高技術水平與管理能力。其次，外資的注入加劇了國內家具行業的市場競爭，內資家具企業只能不斷地縮減成本、提升產出以創造更大的利潤來維持生存。外資家具企業也可以與本土家具企業建立產業鏈前后向關系，促進發達地區向欠發達地區的技術溢出。

（三）空間集聚、外商直接投資對家具企業全要素生產率的影響機理分析

第一，在外資公司示范下，集聚內的本土家具公司將推進標準化生產，規范化企業行為，加大對新技術的投資。第二，跨國公司在東道國家具行業投資建廠，按照項目引進技術人才，并對本土雇傭工人進行技能培訓，這將有利于提升家具行業勞動力質量。當這些外國家具行業技術人才或本土雇傭家具行業勞動力進入新企業或自行創業時，就會出現勞動力共享外部性。第三，由于FDI技術溢出隨距離增加而縮小，促使家具企業以FDI溢出主體為中心在空間上集聚，同時家具行業與關聯企業集聚，形成產業集聚。本土家具企業在集聚區域內吸收先進的管理經驗和技術，從而提高自身全要素生產率。

三、模型設定與數據說明

（一）模型設定

測算微觀企業全要素生產率的方法主要有基于C-D函數的OLS法、DEA法、OP法、LP法、ACF法和適用非完全競爭市場單一產品的De Loecker模型和多產品的Beverven模型等。OP、LP方法假定勞動力是自由變量，可以進行調整，而ACF否定了這一假定。Daniel等[14]發現現實中企業勞動調整成本很高，并認為勞動作為自由變量的假設過于嚴格。ACF法是在OP法和LP法的基礎上做了相關改進，將投入要素都設為狀態變量，并認為企業所做的投資決策受到其自身生產率和生產過程中投入要素的影響。本文采用ACF-OP法測算中國家具企業TFP，采用OP法進行穩健性檢驗。

基于上述理論分析，本文建立的基準回歸模型如下：

在式（1）中，下標i= 1 ,2,3··· 代表中國各個家具企業，本文經過篩選，得到56個樣本企業，t=2005,2006,···,2013，代表各樣本期， T FPit表示i家具企業t年的全要素生產率， E Git表示i家具企業t年所屬地級市的空間集聚情況， F DIit表示i家具企業t年的外商直接投資情況，Xit表示其他控制變量， μit表示家具企業的個體固定效應， εit是誤差項。在基準模型的基礎上，引入空間集聚指數和外商直接投資的交互項EDIit，分析空間集聚和外商直接投資的互動效應是否有利于家具企業全要素生產率的增長，如式（2）所示：

（二）變量選取

基于ACF-OP和OP兩種方法，對中國家具企業全要素生產率進行測算。采用全要素生產率的對數形式表征。根據前文理論分析和模型設定，參考已有研究的計算方法，使用市級層面的EG指數衡量空間集聚水平。由于本文的數據來源于中國工業企業數據庫，存在著統計指標變化的問題，同時考慮到數據的獲得性，本文選取的外商直接投資采用虛擬變量來表示，企業i的資本構成中如果有外商資本，即FDI取值為1，否則，取值為0。

根據已有文獻，結合本文的研究主題，本文的控制變量選擇如下：企業的出口行為（EX）對生產率的影響，一種觀點認為“學習效應” 使得出口行為提高企業TFP，另一種觀點不支持“學習效應”，即“生產率悖論”。本文采用出口比重來衡量企業的出口行為，即出口交貨值占工業銷售產值的比重，驗證家具企業出口對生產率的影響。企業研發創新（RD），已有研究認為研發創新是企業生產率提高的重要因素，企業的研發創新越多，則效率越高，本文用企業研究開發費用來表示。企業規模（Size）越大越容易產生規模效應，可以提高勞動分工程度，提高企業的生產效率，本文選取企業員工數來表示。企業年齡（Age），企業成立的時間越久，在資金來源、技術支持等各方面資源積累越豐富，全要素生產率越高，本文用企業被統計年度減去企業開業年度來衡量。各個變量含義及描述性統計如表1所示。

表1 模型中各變量的含義及描述性統計

（三）數據說明

基于數據的可得性和有效性，本文選取中國工業企業數據庫2005—2013年家具行業的樣本數據進行實證分析（目前中國工業企業數據庫數據只更新到2014年）。首先剔除重復統計的樣本以及缺少流動資產規模、資產總計、從業人員數、主營業務收入等指標的觀測值。為統一行業分類以使數據具有可比性和連續性，將中國工業企業數據庫2005—2013年的行業代碼轉換成《國民經濟行業分類》（GB/T4754—2002）的行業代碼。其中，家具業的4位數細分行業包括木制家具（2110），竹、藤家具（2120），金屬家具（2130）和其他家具（2190）。對于樣本匹配，本文采用的是“法人代碼+企業名稱”的方法進行匹配。

在測算家具企業的全要素生產率時，選取企業工業總產值作為產出（Y）的代理變量，企業的從業人員數作為勞動（L）的代理變量。此外，為了使本文的分析更加準確，參考魯曉東等[1]的方法，對工業總產值以及資本存量進行平減，其中工業總產值采用工業品價格指數進行平減，實際資本存量采用固定資產投資價格指數進行平減，以2005年為基期。采用永續盤存法估算固定資產投資，按式（3）計算，折舊率的數值參考張杰等[15]的方法選為15%。

式（3）中，It為固定資產投資，K0為基期資本存量，δ為折舊率，Kt-1為滯后一期的資本存量。

（四）全要素生產率的測算結果

圖1為分別用ACF法和OP法計算的中國家具企業全要素生產率的核密度圖。兩種方法測算的TFP核密度圖變動趨勢都接近正態分布，且OP法比ACF法整體后移，說明OP法測算的全要素生產率整體高于用ACF法測算的結果，這與前人的研究比較吻合。從圖1中，我們還可以看出ACF法測算的家具企業全要素生產率集中在7.8左右，OP法測算的結果集中在8.8左右。

圖1 中國家具企業全要素生產率的核密度圖

四、實證分析

（一）實證結果

對式（1）分別采用固定效應模型和隨機效應模型進行估計，并通過豪斯曼檢驗選擇最合理的估計結果。由檢驗結果可知，采用固定效應模型估計更為合適[16-17]。

表2的計量結果是固定效應模型估計結果，同時為了使模型的估計更加準確，模型都采用了穩健標準誤進行估計。由式（1）的OLS估計結果可知，空間集聚（EG）和企業規模（Size）在模型中并不顯著，而其他變量顯著。檢驗空間集聚（EG）和外商直接投資（FDI）的 OLS估計模型（2）顯示，交互項（EDI）和空間集聚（EG）也同樣不顯著。

表2 固定效應模型估計結果

考慮到模型存在的內生性，本文考慮引入被解釋變量的滯后項，進行動態面板數據回歸。對動態方程結構存在的內生性問題使用OLS、2SLS回歸不再有效，需要使用GMM估計法。為了最大化規模樣本，將被解釋變量的一階滯后項放入內生變量，以及解釋變量的一階滯后項作為工具變量。從表2的檢驗結果來看，式（3）迭代GMM是在統計意義上比較理想的模型選擇。

從式（3）的檢驗結果來看，空間集聚（EG）與企業全要素生產率呈負相關，在5%的顯著性水平上顯著。通過查閱相關文獻，由“資源詛咒”假說，本文認為家具產業的空間集聚可能會“擠出”技術進步，空間集聚區域內的產業價值鏈不匹配，難以發揮空間集聚的正外部性，更多的是爭奪資源，促使生產成本上升。

外商直接投資（FDI）與企業全要素生產率呈正相關，在1%的顯著性水平上顯著，說明外商直接投資能顯著促進家具企業全要素生產率。由前文外商直接投資對全要素生產率的影響機理分析可知，家具企業通過學習外資帶來的先進管理經驗和模仿先進的技術，以及前后關聯效應帶來的正向影響大于外資對中國企業帶來的負向影響，促進了家具企業全要素生產率的提升?？臻g集聚（EG）和外商直接投資（FDI）的交互項（EDI）對全要素生產率有正向影響，在10%的顯著性水平上顯著，說明了空間集聚和外商直接投資的互動效應促進了家具企業全要素生產率的提高。由前文可知，集聚區域內的外部性吸引外商直接投資，外資的引入通過技術溢出效應提升了集聚內家具企業的全要素生產率，而以外商直接投資為中心的地區也容易形成空間集聚，從而發揮集聚的正外部性，共同促進了家具企業全要素生產率的提升。出口（EX）與企業全要素生產率呈負相關，通過了1%的顯著性水平檢驗，說明出口抑制了家具企業全要素生產率的提升，驗證了中國家具企業存在“生產率悖論”。根據新新貿易理論，由于家具企業的出口選擇效應和學習效應，使得中國家具出口企業的生產率大于非出口企業。研發創新（RD）與企業全要素生產率呈正相關，并且在5%的顯著性水平上顯著，說明研發創新是一個企業提升生產率的重要途徑。企業的研發創新能力越強，越有利于企業全要素生產率的提升。中國家具企業應該重視自身研發創新能力，進而提高自身的國際競爭力。企業規模（Size）與企業全要素生產率呈正相關，未通過顯著性水平檢驗，說明企業規模與家具企業的全要素生產率沒有明確的相關關系。企業年齡（Age）對企業全要素生產率有正向影響，且在1%的水平上顯著，說明企業經營年限的積累有助于企業提高全要素生產率。

（二）穩健性檢驗

為了保證結果的準確性和可信度，本文采用OP法計算家具企業全要素生產率，同時進行對數化處理，豪斯曼檢驗表明仍然采用固定效應模型，進一步檢驗空間集聚、FDI對家具企業全要素生產率影響結果的穩健性，結果如表3所示。表3各變量的大小和顯著性基本和表2一致。對于式（3），本文的核心變量空間集聚（EG）、外商直接投資（FDI）以及二者的交互項（EDI）仍然顯著，空間集聚對家具企業全要素生產率有顯著負向影響，FDI對家具企業全要素生產率也具有正向影響，二者的互動效應同樣顯著促進了家具企業全要素生產率的提升。在控制變量中，出口（EX）與家具企業全要素生產率的“生產率悖論”仍然存在，企業規模（Size）對家具企業全要素生產率具有顯著負向影響，而研發創新（RD）和企業年齡（Age）未通過顯著性檢驗。以上研究結果說明了空間集聚、FDI對家具企業全要素生產率的實證結果具有較好的穩健性。

表3 空間集聚、FDI對家具企業全要素生產率的穩健性檢驗結果

五、建 議

本文從理論上分析了空間集聚和FDI對家具企業全要素生產率的作用機理，并以2005—2013年中國工業企業數據庫中家具企業數據為樣本，采用了ACF-OP法測算家具企業全要素生產率，以OP法作為穩健性檢驗，選取了迭代GMM法實證分析了空間集聚和FDI對家具企業全要素生產率的影響?；谏衔姆治觯疚奶岢鋈缦陆ㄗh。

1）政府可以出臺相關政策優化家具企業布局。本文研究發現空間集聚對提高家具企業全要素生產率具有消極作用，政府可以在規劃設計、行業布局、企業集聚上下功夫，積極引導和幫助家具企業實現正規模經濟，減少“擁擠效應”帶來的效率損失問題，對空間集聚區內家具企業以用地、用能價格優惠，引導技術落后集聚區企業轉移。鑒于木材供給對家具企業的發展有著重要的影響，政府可以引導家具企業和林業產業的聯合發展，促進生產加工垂直產業格局的形成，加強集聚區內企業與農戶的聯系，充分發揮集聚正外部性以提高生產率。

2）加大家具企業FDI支持政策力度。根據本文研究，FDI有利于促進家具企業全要素生產率的提升，政府應積極鼓勵并吸引外商資本對中國家具企業進行投資，對外商資本進入中國家具產業環節進行積極性引導。尤其是那些需要長期的資本投入與引進先進技術經驗的產業環節，政府應該給予更大的支持和優惠力度，在全產業鏈不同環節廣泛地實現直接促進效應，全面提升中國家具企業全要素生產率提升。

3）政府和企業應重視研發創新能力。研發創新對家具企業全要素生產率的影響顯著為正。政府可以出臺相關補貼優惠政策，對家具企業研發創新環節進行補貼，減少企業成本，促使家具企業加大研發創新投入，為企業發展和家具企業全要素生產率的提升奠定基礎。