中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率增長

丁文雅　張二華

摘?要：本文引入研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入為門檻變量，將制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度、外商直接投資、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城鎮(zhèn)化進(jìn)程和全要素生產(chǎn)率納入到回歸模型中，分析各地區(qū)在研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入差別下，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生怎樣的影響。研究表明，研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入帶來的門檻效應(yīng)存在于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間，且二者呈現(xiàn)非線性的關(guān)系;隨著研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入占比的增加，技術(shù)進(jìn)步增長將對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響，當(dāng)超過某一門檻值時，技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率的削弱將產(chǎn)生更大的影響，使得高階段時的全要素生產(chǎn)率降低。

關(guān)?鍵?詞：制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚;全要素生產(chǎn)率;研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入;門檻回歸模型

DOI：10.16315/j.stm.2019.05.005

中圖分類號：?F0615

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：?A

Industrial?agglomeration?and?total?factor?productivity?growth?in?China：

a?study?based?on?interprovincial?differences

DING?Wenya，?ZHANG?Erhua

（Business?School，Ningbo?University，Ningbo?315211，?China）

Abstract：This?paper?takes?sales?revenue?of?R&D?new?products?of?provinces?in?China?as?threshold?variables?by?using?Hansens?panel?data?threshold?regression?model?to?analyse?Industrial?Agglomeration.This?study?reveals?the?driving?force?of?regional?economic?development，?and?the?different?impact?of?regional?industrial?agglomeration?on?economic?development?under?the?difference?of?sales?revenue?of?R&D?new?products?in?different?regions.?The?results?show?that?manufacturing?agglomeration?has?a?nonlinear?relationship?with?total?factor?productivity，as?well?as?a?threshold?effect;?With?the?increase?of?sales?revenue?of?R&D?new?products，?the?growth?of?technological?progress?will?have?a?positive?impact?on?total?factor?productivity，?when?it?exceeds?a?certain?threshold?value.?At?the?same?time，?the?weakening?of?technology?efficiency?will?have?a?greater?impact?on?TFP，?which?will?reduce?TFP?at?a?high?stage.

Keywords：manufacture?industrial?agglomeration;total?factor?productivity?growth;sales?revenue?of?R&D?new?products;threshold?regression?model

收稿日期：?2019-06-04

作者簡介：?丁文雅（1994—），女，碩士研究生;

張二華（1979—），男，副教授，博士，碩士生導(dǎo)師.

經(jīng)濟(jì)活動的集聚現(xiàn)象是否能帶來技術(shù)創(chuàng)新、促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，一直以來都是許多學(xué)者關(guān)注的焦點，對于產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象大家公認(rèn)的觀點是集聚地區(qū)不僅可以提供有利于創(chuàng)新的生產(chǎn)要素，也能提供有利于創(chuàng)新知識和技術(shù)溢出效應(yīng)的創(chuàng)新環(huán)境。不少國內(nèi)外學(xué)者采用數(shù)量規(guī)模，尤其是行業(yè)就業(yè)人數(shù)來作為對經(jīng)濟(jì)活動密集的度量，在研究影響產(chǎn)業(yè)集聚程度的因素方面，王麗麗[1]用制造業(yè)就業(yè)人數(shù)占比衡量產(chǎn)業(yè)集聚，研究產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。王燕等[2]研究20個制造行業(yè)空間集聚，發(fā)現(xiàn)集聚促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步并且存在最佳集聚規(guī)模。周懿敏[3]通過各地區(qū)就業(yè)人數(shù)衡量區(qū)位熵，發(fā)現(xiàn)東北部、東部、中部、西部地區(qū)集聚差異較大，而城市化進(jìn)程、研發(fā)投入、市場化進(jìn)程等是影響集聚的重要因素。關(guān)于技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步的研究以及對于模型的使用上，多數(shù)學(xué)者以非線性關(guān)系切入研究，大多實證結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)集聚主要是通過技術(shù)進(jìn)步促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高。王麗麗等[4-5]采用門檻回歸模型，通過對28個制造行業(yè)的面板數(shù)據(jù)研究了空間集聚與TFP增長之間的非線性關(guān)系。白積洋[6]引入門檻變量，利用非線性的門檻回歸方法探討了門檻變量下產(chǎn)業(yè)集聚影響全要素生產(chǎn)率的途徑。柴志賢等[7]、潘江玲[8]、崔宇明等[9]、金飛等[10]均基于DEA模型，分解各地區(qū)行業(yè)TFP數(shù)據(jù)驗證技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率對TFP的增長貢獻(xiàn)，結(jié)果表明增長貢獻(xiàn)主要是來自技術(shù)進(jìn)步。本文的研究在總結(jié)已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，引入研發(fā)投入，從研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入占比的角度，研究制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響，探討研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入達(dá)到一定值時是否引起全要素生產(chǎn)率的結(jié)構(gòu)突變，同時對比省際間差異。

1?集聚測算及分析

產(chǎn)業(yè)集聚是指在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中由于某一地理區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)資本要素不斷匯聚而使該產(chǎn)業(yè)在空間尺度上不斷趨同的過程，運(yùn)用較廣的產(chǎn)業(yè)集聚的測算方法主要有空間基尼系數(shù)、EG指數(shù)和區(qū)位熵指數(shù)等。

1.1?測算結(jié)果

本文選用區(qū)位熵指數(shù)來衡量集聚程度以及各地區(qū)制造業(yè)的專業(yè)化程度，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平根據(jù)各地區(qū)1997—2016年28個制造行業(yè)就業(yè)人數(shù)測算，集聚水平表達(dá)式如下：

LQi=mi/∑miMi/∑Mi。（1）

本文以制造業(yè)就業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)測算全國各省市自治區(qū)的區(qū)位熵指數(shù)，各數(shù)據(jù)來源于同花順數(shù)據(jù)庫、各地區(qū)統(tǒng)計年鑒。式（1）中等號左邊LQi代表i地區(qū)該產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)，等號右邊mi代表i地區(qū)該產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)，∑mi全國該產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人數(shù)，Mi代表i地區(qū)總就業(yè)人數(shù)，∑Mi代表全國總就業(yè)人數(shù)。若區(qū)位熵指數(shù)大于1，則表示存在產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象，反之則不存在產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象，集聚度越高區(qū)位熵指數(shù)值越大。將各省市、自治區(qū)數(shù)據(jù)代入式（1）得到1997—2016年我國各地區(qū)制造業(yè)區(qū)位熵指數(shù)，結(jié)果如表1所示。

1.2?空間特征

對比我國各省市、自治區(qū)1997—2016年制造業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)制造業(yè)未出現(xiàn)明顯的產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象，東部地區(qū)制造業(yè)整體空間集聚水平明顯高于中部、西部地區(qū)。

1999年之前，東北地區(qū)制造業(yè)的集聚水平與東部地區(qū)差異較小，而1999年之后，東北地區(qū)制造業(yè)的集聚水平有較大的下降趨勢，逐步降低到同時期中部地區(qū)集聚水平以下，并且區(qū)位熵指數(shù)在2008年之后保持在1以內(nèi)，說明東北地區(qū)未能繼續(xù)形成集聚現(xiàn)象。東部地區(qū)北京、天津、上海等制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度相對較高，但2003年以后集聚程度普遍呈弱化趨勢，并且在2008年、2012年集聚程度均有較大幅度下降，2013年至今一直相對平穩(wěn)。產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)在2003年以前一直對東部和中部地區(qū)集聚有促進(jìn)作用，而之后集聚效應(yīng)的促進(jìn)作用開始減弱，2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)大環(huán)境使減弱程度更加明顯。究其原因可能是東部沿海地區(qū)企業(yè)勞動力等要素成本增加使得經(jīng)營成本增加，生產(chǎn)加工型制造業(yè)向內(nèi)陸地區(qū)逐步分散，中部地區(qū)制造業(yè)得以集聚發(fā)展，集聚度進(jìn)一步增加，使得中東部地區(qū)的差距進(jìn)一步縮小。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整使得第三產(chǎn)業(yè)的占比逐漸加大而制造業(yè)的占比逐漸減少，生產(chǎn)要素更多的轉(zhuǎn)向第三產(chǎn)業(yè)等。西部地區(qū)由于地理位置的劣勢，一直未形成制造業(yè)的集聚現(xiàn)象[11]，同時西部地區(qū)制造業(yè)區(qū)位熵值一直保持在0.55左右，如圖1所示。

2?全要素生產(chǎn)率測算及分析

全要素生產(chǎn)率反映的是國家及地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量，主要是指一個地區(qū)的總產(chǎn)出量與全部生產(chǎn)要素真實投入量之比，全要素生產(chǎn)率指標(biāo)在顯示國家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度中發(fā)揮著重要作用。全要素生產(chǎn)率的增長則是指除有形生產(chǎn)要素如資本、土地、勞動等生產(chǎn)要素所帶來的經(jīng)濟(jì)增長以外的經(jīng)濟(jì)增長，一般是指技術(shù)進(jìn)步所帶來的經(jīng)濟(jì)增長。

2.1?測算方法

Malmquist最早提出Malmquist指數(shù)，后來RolfFare等將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）與之結(jié)合，將Malmquist指數(shù)分解為不同方面（技術(shù)進(jìn)步變動與技術(shù)效率變動），本文主要涉及DEAMalmquist指數(shù)法，指數(shù)分解如下：

M=[Dtn（xt+1n，yt+1n）Dt+1n（xt+1n，yt+1n）×Dtn（xtn，ytn）Dt+1n（xtn，ytn）]12×Dtn（xt+1n，yt+1n）Dtn（xtn，ytn）。（2）

2.2?測算結(jié)果

2.2.1?數(shù)據(jù)選取

產(chǎn)出量數(shù)據(jù)：選取全國31個省市、自治區(qū)1997—2016年的GDP數(shù)據(jù)來衡量各省市、自治區(qū)的產(chǎn)出量，將歷年名義GDP轉(zhuǎn)化為以1997年為基期的不變價格計算的實際GDP，使數(shù)據(jù)更具可比性。

3.1.3?變量說明

被解釋變量：全要素生產(chǎn)率增長以及分解量技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率是本文的被解釋變量。

解釋變量：解釋變量為各地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平。

門檻變量：一般來說，增加研發(fā)的投入會使企業(yè)對先進(jìn)技術(shù)的引進(jìn)、吸收和消化能力逐漸加強(qiáng)，技術(shù)溢出效應(yīng)效果也會逐漸顯著。研發(fā)新產(chǎn)品的銷售收入可以在一定程度上衡量產(chǎn)品或技術(shù)研發(fā)的效果，因此，本文選取各省市研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入占DGP的比重作為門檻變量，數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計局。

控制變量：外商直接投資會影響地區(qū)資本存量，而地區(qū)能通過產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、技術(shù)關(guān)聯(lián)和知識溢出等進(jìn)一步提高全要素生產(chǎn)率，采用地區(qū)實際利用外資額占GDP的比重來衡量外商直接投資作用效果;產(chǎn)業(yè)規(guī)模，產(chǎn)業(yè)的集聚所形成的產(chǎn)業(yè)分工能使生產(chǎn)效率進(jìn)一步的提升，采用各地區(qū)制造業(yè)就業(yè)比例衡量該指標(biāo);基礎(chǔ)設(shè)施，通過降低運(yùn)輸成本和生產(chǎn)要素的交易成本形成規(guī)模效應(yīng)和集聚經(jīng)濟(jì)，采用人均城市道路面積衡量該指標(biāo);城鎮(zhèn)化進(jìn)程，隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，各地區(qū)通過城鎮(zhèn)化有可能吸引更多技術(shù)、資本以及人才的流入提高地區(qū)的創(chuàng)新能力，從而促進(jìn)地區(qū)發(fā)展，采用城鎮(zhèn)人口占比來衡量該指標(biāo)。

數(shù)據(jù)來源：各地區(qū)各變量的實證數(shù)據(jù)均來自于同花順數(shù)據(jù)庫以及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒中制造業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，實證檢驗數(shù)據(jù)跨度為2005—2016年。

3.2?實證結(jié)果

3.2.1?門檻效應(yīng)檢驗

本文基于模型（5）、（6）、（7），借助Eviews10軟件分析全國31個省市、自治區(qū)2005—2016年的面板數(shù)據(jù)，對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度與全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率進(jìn)行實證研究。

首先檢驗門檻效應(yīng)是否存在于制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間，然后分析不同類型門檻模型對應(yīng)的門檻值及置信區(qū)間，如表3所示。從表3可以看出，通過400次的模擬得到單一門檻、雙重門檻、三重門檻的F統(tǒng)計量與P值，根據(jù)模擬數(shù)據(jù)單一門檻、雙重門檻或是三重門檻在5%水平下均拒絕原假設(shè)，即存在門檻值。從表4可以看出，在95%置信區(qū)間顯著性差別不大的情況下，單一門檻的置信區(qū)間范圍最廣為[0.004，0.036]，因此選擇單一門檻效應(yīng)模型，對應(yīng)的門檻值為0.035，將我國31個省市、自治區(qū)研發(fā)投入占比分為低、高2個等級。

通過各門檻區(qū)間省份分布情況，我國各地區(qū)研發(fā)投入水平基本處于低水平，雖然近兩年的情況有所好轉(zhuǎn)，但仍然只有北京、上海這兩座城市的研發(fā)比重達(dá)到高水平，如表5所示。

3.2.2?回歸結(jié)果

對模型（5）、（6）、（7）分別以0.035為門檻值進(jìn)行回歸分析，模型（5）回歸分析結(jié)果，如表6所示：

公式表述：

TFP=0.925+0.015lq（inno≤0.035）-0.015lq（inno>0.035）-0.019fdi+

0.039size+0.1infra-0.051urban。（8）

基于模型（6），用同樣的方法對產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)進(jìn)步的關(guān)系進(jìn)行實證研究最終實證結(jié)果，如表7所示。

公式表述：

TC=0.425-0.000?1lq（inno≤0.035）+

0.027?8lq（inno>0.035）-0.265fdi+

0.291size+0.11infra+0.901urban。（9）

基于模型（7），用同樣的方法對產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)效率的關(guān)系進(jìn)行實證研究最終實證結(jié)果，如表8所示。

公式表述：

EC=1.413+0.013?5lq（inno≤0.035）-

0.036?2lq（inno>0.035）+0.213fdi-

0.201size-0.104?1infra-0.104urban。（10）

4?結(jié)論

前文對中國31個省市、自治區(qū)1997—2016年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證檢驗，缺失值進(jìn)行刪減處理，利用門檻回歸模型對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率及其分解變量做非線性回歸分析，根據(jù)3個模型的實證結(jié)果，得出以下結(jié)論：

首先，檢驗?zāi)Ｐ驼w是顯著的，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間存在非線性關(guān)系，低水平階段（inno≤0.035）的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與高階段（inno>0.035）的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)正反差異，存在門檻效應(yīng)。從回歸結(jié)果式（8）來看，低水平階段（inno≤0.035）的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響為0.015，即制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平增加一單位會使得全要素增長率增加0.015個單位，而高階段時的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響為-0.015，即制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平增加一單位會使得全要素增長率減少0.015個單位。二是，結(jié)合回歸結(jié)果式（9）與式（10）來看，低水平階段（inno≤0.035）的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)進(jìn)步增長的影響為-0.000?1，不顯著，低水平階段（inno≤0035）的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)效率增長的影響為0.013?5，在10%水平下顯著，技術(shù)進(jìn)步增長作用促進(jìn)了全要素生產(chǎn)率的提高;高水平階段（inno≤0035）時的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)進(jìn)步增長的影響為0.027?8，在5%水平下顯著，高階段水平（inno≤0.035）時的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)效率增長的影響為-0.036?2，在1%水平下顯著，技術(shù)效率增長的抑制作用大于技術(shù)進(jìn)步增長的促進(jìn)作用，從而導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率的下降。

隨著研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入占比的增加，技術(shù)進(jìn)步增長將對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極影響，當(dāng)超過某一門檻值時，技術(shù)效率對全要素生產(chǎn)率的削弱將產(chǎn)生更大的影響，使得高階段時的全要素生產(chǎn)率降低，也即當(dāng)研發(fā)新產(chǎn)品銷售收入占比處于高水平時，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)進(jìn)步的促進(jìn)作用不敵其對技術(shù)效率的阻礙。一般來說，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚可以給地區(qū)帶來競爭效應(yīng)、學(xué)習(xí)效應(yīng)、專業(yè)化效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，企業(yè)可以在相互競爭和交流中學(xué)習(xí)先進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，然而隨著對研發(fā)重視度的提高，企業(yè)對新技術(shù)的吸收能力增強(qiáng)，但是技術(shù)效率仍得不到大幅度的提升。

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[編輯：厲艷飛]