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      異質性企業(yè)空間選擇、集聚與服務業(yè)生產率*

      2020-09-08 10:21:42南京郵電大學經濟學院王晶晶朱冬明
      經濟研究參考 2020年11期
      關鍵詞:生產率異質性服務業(yè)

      南京郵電大學經濟學院 王晶晶 朱冬明

      一、引言

      2018年我國服務業(yè)增加值占比達53.3%,服務業(yè)已成長為國民經濟的第一大產業(yè)。與此同時,在吸納就業(yè)方面,服務業(yè)也發(fā)揮著重要的“蓄水池”作用,2018年服務業(yè)從業(yè)人員占總就業(yè)人員的比重達46.3%。但與其他經濟體相比,我國服務業(yè)發(fā)展相對滯后,截至2018年,服務業(yè)增加值占全球經濟產出的比重以及服務業(yè)從業(yè)人數(shù)占比均已超過70%。黨的十九大報告明確指出,應支持傳統(tǒng)產業(yè)優(yōu)化升級,加快發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè),瞄準國際標準,提高水平,促進我國產業(yè)向全球價值鏈高端發(fā)展。服務業(yè)全要素生產率的提升是服務業(yè)高質量發(fā)展、效益優(yōu)先的重要體現(xiàn),是解決服務業(yè)發(fā)展滯后與服務業(yè)“成本病”問題的重要路徑。

      伴隨著全球產業(yè)結構升級以及服務業(yè)規(guī)模報酬遞增的特征,服務業(yè)空間集聚日趨明顯,如倫敦金融服務業(yè)集聚、加利福尼亞多媒體集聚、上海陸家嘴金融業(yè)集聚等,2018年,廣東、江蘇、山東、浙江及上海的服務業(yè)增加值占全國的比重已接近50%。經濟活動的集聚效應是空間經濟學經久不衰的論題(Ciccone & Hall,1996;Baldwin & Martin,2004;Herdenson,2003;Brülhart & Myths,2008;范劍勇,2006;陸銘和向寬虎,2012;孫浦陽等,2013)。集聚效應是提升生產率的重要途徑之一,大量研究表明,大市場的企業(yè)生產率較高,存在顯著的生產率優(yōu)勢。新新經濟地理學認為,除了集聚效應,企業(yè)的選擇效應也是大市場生產率優(yōu)勢的重要來源。

      二、文獻綜述

      Marshall(1890)最早對產業(yè)集聚現(xiàn)象進行系統(tǒng)研究,指出產業(yè)集聚效應的源泉是厚的勞動力共享市場、中間投入品多樣化以及知識溢出。以Krugman(1991)、Fujita和Thisse(2002)等為代表的新經濟地理學,引入了規(guī)模報酬遞增和不完全競爭,并結合區(qū)位理論中的運輸成本,構建了“中心—外圍”模型,解釋了產業(yè)集聚與企業(yè)生產率提升的內在機制。新經濟地理學認為產業(yè)集聚是由循環(huán)累積因果效應引起的,偶然的擾動打破了對稱區(qū)域原有的均衡,引起產業(yè)集聚區(qū)市場規(guī)模的擴大,產生本土市場效應。新經濟地理學文獻依賴于企業(yè)同質性假設,而大量的經驗研究文獻表明,企業(yè)在規(guī)模(Cabral & Mata,2003)、生產力以及貿易行為方面具有很大差異(Bernard et al.,2003;Helpman et al.,2004)。Melitz(2003)構建的異質性企業(yè)貿易模型為新經濟地理學拓展至企業(yè)層面的研究奠定了基礎。學者們將企業(yè)異質性納入新經濟地理學的模型中(Baldwin & Okubo,2006;Okubo et al.,2010),形成了基于企業(yè)與個體異質性的“新”新經濟地理學(Ottaviano,2011)。

      新新經濟地理學認為,除了集聚效應,選擇效應也是影響地區(qū)生產率差異的重要因素。對于選擇效應,現(xiàn)有文獻可被分為以下兩類:第一,選擇效應來源于異質性企業(yè)的“選址效應”,生產率最高的企業(yè)比效率低的企業(yè)更傾向于在大市場中集聚,因為效率高的企業(yè)有更高的銷售額,因此享受更大的貿易成本節(jié)約,此外在大市場上的額外本地競爭對效率高的企業(yè)而言并非大的問題(Baldwin & Okubo,2006)。Baldwin和Okubo(2006)在Melitz(2003)文獻的基礎上構建了第一個基于微觀主體異質性的經濟地理模型,指出生產率最高的企業(yè)是那些首先進入大市場的企業(yè),這種非隨機的“選擇”效應意味著標準的經驗方法論會高估集聚效應,選擇效應及分類效應將會導致生產率最高的企業(yè)選擇定位于“中心”地區(qū),而生產率較低的地區(qū)選擇外圍地區(qū)。第二,選擇效應來源于市場競爭效應,Melitz和Ottaviano(2008)、Venables(2011)指出,大市場中競爭激烈,而“優(yōu)勝劣汰”的機制會淘汰生產率低的企業(yè),從而退出市場。Melitz和Ottaviano(2008)構建了企業(yè)異質性的壟斷競爭貿易模型,表明市場規(guī)模和貿易影響市場競爭激烈程度,進而反饋至異質性生產廠商的定位選擇,市場規(guī)模越大,競爭激烈程度越高,從而導致較低的平均加成和較高的生產率。

      新新經濟地理學認為集聚效應的標準計量經濟學測度可能高估了集聚經濟對企業(yè)效率的影響,產生一定的選擇效應偏差。Syverson(2004)研究了產品市場生產率差異的空間替代效應。當生產者集聚在一個市場中,消費者更容易在不同的生產商之間轉換,從某種意義上使得市場更具有競爭性,此時,生產率較低的生產商更難因此獲利??商娲缘脑黾訉⑸a率分布從下方截斷,從而導致最低的生產率和平均生產率水平更高,且生產率分散程度降低。Combes等(2012)得出大城市的企業(yè)平均生產效率更高,有兩種主要解釋即選擇效應和集聚效應,為了區(qū)分選擇效應和集聚效應,構建了一個簡單的企業(yè)選擇模型和標準集聚模型的通用版本。在大城市中,較強的選擇效應使得生產率的分布呈現(xiàn)左斷尾,而較強的集聚效應會使得生產率分布右移,并擴大分布。

      國內文獻基于新新經濟地理學模型,對異質性企業(yè)選擇效應與集聚效應進行了實證檢驗,研究結果并不一致,主要包括以下幾點:

      第一,異質性企業(yè)的選擇效應顯著。梁琦等(2013)利用中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù),運用分位數(shù)回歸的方法,檢驗了異質性企業(yè)的空間選擇效率與產業(yè)集聚效應對企業(yè)生產率的影響,研究結果表明異質性企業(yè)的選擇效應顯著,而集聚效應并不顯著。朱江麗和李子聯(lián)(2014)認為異質性企業(yè)會主動進行空間選擇,并產生顯著的歸類效應,從而影響地區(qū)經濟差異的形成。劉海洋等(2015)指出中國集群顯示的企業(yè)具有生產率優(yōu)勢,低生產率企業(yè)少,呈現(xiàn)左斷尾,而高效率企業(yè)也少,未呈現(xiàn)右移動,即中國集群地區(qū)的生產率優(yōu)勢來源于選擇效應而非集聚效應。趙曜和柯善咨(2017)通過改進的新新經濟地理模型考察了城市與企業(yè)之間的雙向選擇機制。研究結果表明,生產率高的企業(yè)能夠制定較低的價格、占有較大的市場,因此傾向于進入大城市,而生產率低的企業(yè)傾向于選擇規(guī)模較小的城市。李瑞琴和孫浦陽(2018)基于企業(yè)異質性使用嵌套Logit模型檢驗了中國企業(yè)的區(qū)位自選擇效應,研究結果表明,在專業(yè)化經濟程度較高的中心地區(qū),企業(yè)的自選擇效應較為明顯。呂大國等(2019)以新新經濟地理模型為基礎,分析了生產率異質性企業(yè)定位選擇對地區(qū)生產率差距的影響,研究發(fā)現(xiàn),異質性企業(yè)定位選擇是中國地區(qū)經濟差距縮小和生產率差距擴大的原因,但導致異質性企業(yè)分類集聚的原因是勞動力成本差異,而非市場規(guī)模差異。

      第二,集聚效應顯著,選擇效應不顯著。余壯雄和楊揚(2014)基于格點搜索的NLS回歸檢驗大城市的生產率優(yōu)勢,基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)分析表明,集聚效應是解釋大城市生產率優(yōu)勢的基本原因,而選擇效應并不存在。王文雯等(2015)運用無條件分布特征—參數(shù)對應的計量方法,研究了集聚效應和選擇效應對我國制造業(yè)企業(yè)效率的影響。研究結果表明,不同行業(yè)集聚效應對企業(yè)效率的影響存在差異,資本技術密集型行業(yè)在大城市擁有更強的集聚效應,勞動密集型行業(yè)在中小城市擁有更強的集聚效應;而選擇效應對企業(yè)效率的影響并不顯著。孫楚仁和陳瑾(2017)考察了企業(yè)生產率異質性是否會影響工業(yè)集聚,構造了一個兩地區(qū)、兩部門、異質性企業(yè)經濟地理模型考察了工業(yè)企業(yè)生產率異質性對工業(yè)集聚的影響。研究結果表明,企業(yè)生產率差異越大,工業(yè)越趨于集聚,生產率異質性與運輸成本對經濟集聚的影響方向相反。

      第三,集聚效應和選擇效應均顯著。陳強遠等(2016)考察了選擇效應、分類效應、競爭效應與集聚效應如何導致城市間異質性企業(yè)生產率分布差異。研究結果表明,城市企業(yè)的生產率溢價是集聚效應、選擇效應、競爭效應和分類效應的共同作用結果,集聚效應提高了大部分行業(yè)企業(yè)的生產率溢價。王永進和張國峰(2016)運用Combes等(2012)文獻中系統(tǒng)識別的方法對開發(fā)區(qū)和非開發(fā)區(qū)生產率分布進行了比較,結果表明“選擇效應”和“集聚效應”都顯著提高了開發(fā)區(qū)的生產率水平。

      現(xiàn)有文獻對新新經濟地理學視角下企業(yè)生產率差距優(yōu)勢來源是集聚效應還是空間選擇效應的研究仍主要聚焦于制造業(yè),國內相關文獻主要以中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫為基礎與城市數(shù)據(jù)匹配,對服務業(yè)層面的研究甚少。考慮到服務業(yè)發(fā)展相對滯后以及成本病的問題,本文將基于2001~2015年中國服務業(yè)上市企業(yè)數(shù)據(jù),與地區(qū)數(shù)據(jù)相匹配,考察新新經濟地理學視角下服務業(yè)企業(yè)生產率增長的來源,分析市場規(guī)模與服務業(yè)集聚對異質性服務企業(yè)生產率的影響,豐富新新經濟地理學以及異質性企業(yè)理論在服務業(yè)領域的研究。

      三、理論與假說

      本文在Combes等(2012)文獻的基礎上,基于異質性企業(yè)空間選擇模型,揭示異質性服務企業(yè)空間選擇效應與集聚效應。假設有i個地區(qū),i地區(qū)的人口規(guī)模為Ni,單個消費者的效用如下:

      (1)

      式(1)中,qk表示差異化產品集合Ω中的第k種產品的消費量,q0表示同質產品的消費量,α、γ、η為差異化產品的效用識別參數(shù)。當α越高、η越低的時候,對差異化產品的消費需求越高;當γ越高時,產品的差異化程度越高。根據(jù)效應最大化條件以及預算約束條件,可知對個體消費者而言差異化產品k的反向需求如下:

      (2)

      (3)

      同質產品的生產滿足規(guī)模報酬不變,每生產1單位同質產品需要投入1單位勞動,可在城市間自由貿易,這意味著企業(yè)雇用一單位勞動力的成本是統(tǒng)一的。差異化產品是在壟斷競爭的市場中產生的。企業(yè)開發(fā)一種新產品,會產生沉沒成本s,每單位產出需投入h單位勞動力。假定每單位勞動力成本等于1個計價單位,h同時也是邊際成本,每個企業(yè)的h存在差異。每個h都是隨機的,在產生沉沒成本以后,地區(qū)概率密度函數(shù)為g(h)和累計分布G(h)。當企業(yè)邊際成本高于價格時,消費需求為0,則企業(yè)無法支付其邊際成本,并選擇退出市場,因此最終產品組合是在均衡狀態(tài)下產生的。

      根據(jù)Melitz和Ottaviano (2008)的假設,企業(yè)生產率1/h服從帕累托分布,而本文并未對g(h)采用任何特定的分布,僅需要G(·)是有差異的。假定差異化產品的市場是細分的,當將產品銷售至其他地區(qū)時,需要支付冰山成本τ(>1)至目的地。產品是可貿易的,而企業(yè)是不可自由移動的。

      由于所有的差異化產品效用都是對稱的,我們用企業(yè)的單位勞動需求h和城市i來替代特定產品。引入J地區(qū)的消費者,那么,個人消費需求如下:

      (4)

      將個人消費需求乘以j城市中消費數(shù)量Nj,得到i城市企業(yè)在J地區(qū)面臨的需求表達式:

      (5)

      (6)

      將式(5)和式(6)代入利潤公式中,得到均衡利潤如下:

      企業(yè)進入壟斷競爭行業(yè),直至市場中所有企業(yè)的預期利潤轉變?yōu)?。因此在進入壟斷競爭市場之前,預期經營利潤必須完全由沉沒進入成本抵消。

      (7)

      下面考慮模型中的集聚效應,工人被賦予單一的工作時間,每一單位工作時間均是非彈性的,通過與其他工人的互動與學習,每個工人的工作效率都提高了,這種集聚經濟的動機可從企業(yè)勞動力之間的互動中尋求。但這種相互作用具有一定的空間衰減效應,這就意味著城市i中每個工人的有效勞動供給為a(Ni+δ∑j≠iNj), 參數(shù)δ測度了城市間企業(yè)互動強度,考慮到給予每單位有效勞動供給的單位報酬,每個工人的勞動收入為a(Ni+δ∑j≠iNj)。

      城市i中企業(yè)需要雇用勞動力數(shù)量為:

      li(h)=∑jQij(h)h/a(Ni+δ∑j≠iNj)

      (8)

      總成本為:

      a(Ni+δ∑j≠iNj)l(h)=∑jQij(h)h

      (9)

      Ai≡ln[a(Ni+δ∑j≠iNj)]

      (10)

      企業(yè)生產率的自然對數(shù)如下:

      (11)

      i城市不能在產品市場競爭中存活企業(yè)所占的比例:

      (12)

      (13)

      集聚效應使得生產率對數(shù)的分布向右移動Ai,選擇效應消除Si的進入者,即那些生產率較低的企業(yè)。

      假設單位勞動力在其單位工作時間內提供的有效勞動單位是a(Ni+δ∑j≠iNj)h-(Di-1),有:

      Di≡ln[d(Ni)+δ∑j≠iNj]

      (14)

      且d(0)=1,d′>0,d″<0,在這種情況下,城市i中單位成本為h的企業(yè)生產率自然對數(shù)為:

      (15)

      城市i活躍企業(yè)生產率對數(shù)的累計分布函數(shù)如下:

      (16)

      根據(jù)生產率對數(shù)的累計概率分布,我們得到以下假說:

      假說1:當異質性企業(yè)存在空間選擇效應時,企業(yè)生產率對數(shù)的概率分布呈現(xiàn)左斷尾,淘汰比例為Si的低效率企業(yè),當τ>1時,地區(qū)規(guī)模越大,其左斷尾的程度越高。當存在選擇效應時,大市場中的競爭程度加強,生產率高的企業(yè)更能夠在競爭中生產,而生產率低的企業(yè)退出市場,提高企業(yè)生產率。

      假說2:當異質性企業(yè)存在集聚效應時,企業(yè)生產率對數(shù)的概率分布擴大Di,右移動Ai,如果當δ<1時,規(guī)模越大的地區(qū)右移動程度越大。企業(yè)集聚產生勞動力共享、中間投入品共享、知識溢出等外部經濟,促進大市場之間的互動,促進地區(qū)企業(yè)生產率提升。

      四、模型、變量及數(shù)據(jù)

      (一)計量模型構建

      根據(jù)理論假說,本文將實證檢驗異質性服務企業(yè)的空間選擇、集聚與生產率,分析大市場集聚效應與選擇效應的存在性,構建了市場潛能、服務業(yè)集聚等經濟地理因素及企業(yè)微觀因素對服務業(yè)企業(yè)生產率影響的計量模型,基本模型如下:

      productivityit=α0+α1mpit+α2saggit+α3Xit+εit

      (17)

      其中,i和t分別表示企業(yè)和時間變量,α0和εit分別表示常數(shù)項和擾動項;productivity為服務企業(yè)全要素生產率(tfp);主要解釋變量為市場潛能(mp)、服務業(yè)集聚(sagg),以考察服務企業(yè)的空間選擇效應和集聚效應;X為一個多元組合,包含了影響服務企業(yè)生產率的一系列控制變量,包括人力資本、信息化水平、企業(yè)利潤率、企業(yè)資本密集度及企業(yè)勞動力成本。

      (二)相關變量

      服務企業(yè)全要素生產率。本文采用LP方法測度服務企業(yè)的全要素生產率,該方法可減少樣本選擇性偏差及同時性偏差。LP方法用中間投入指標作為代理變量,其數(shù)據(jù)更具可得性。在全要素生產率的計算中,采用主營業(yè)務收入來衡量產出,采用企業(yè)員工數(shù)來衡量勞動投入,采用固定資產凈額來衡量資本投入,用中間投入指標作為生產率不可觀測沖擊的代理變量。中間投入?yún)⒖贾燔鹾蛷執(zhí)烊A(2015)的方法,中間投入=主營業(yè)務成本+銷售、財務、管理費用-本期固定資產折舊-勞動者報酬。

      服務業(yè)集聚(sagg)。測度產業(yè)集聚的方法包括空間基尼系數(shù)、赫芬達爾指數(shù)、E-G系數(shù)等。本文利用區(qū)位熵指數(shù)來衡量地區(qū)服務業(yè)集聚程度,該指數(shù)主要衡量某一區(qū)域要素的空間分布情況,反映某一產業(yè)部門的專業(yè)化程度,可以排除區(qū)域規(guī)模差異因素,更能顯示區(qū)域的真正優(yōu)勢行業(yè)。服務業(yè)集聚區(qū)位熵指數(shù)如下:

      (18)

      式中,SLQij(t)表示i地區(qū)j服務行業(yè)的區(qū)位熵指數(shù),Lij表示i地區(qū)服務業(yè)j的就業(yè)人數(shù),當SLQij>1時,表示j服務業(yè)在i地區(qū)相對集中,區(qū)位熵指數(shù)越大,表明服務業(yè)集聚程度越高。

      人力資本(hr)。人力資本是地區(qū)生產率提升的重要動力,人力資本可通過增加工人的邊際生產率提高企業(yè)生產率,還可以通過技術擴散等渠道產生溢出效應,促進大市場全要素生產率的提高。本文選取地區(qū)每萬人普通高等學校專任教師數(shù)來衡量人力資本。

      信息化水平(inform)。從地區(qū)層面來看,信息化水平越高的地區(qū),信息傳輸費用越低,更容易集聚更多的服務企業(yè)(盛龍和陸根堯,2013),從而促進企業(yè)生產率提升。本文采用地區(qū)電信業(yè)務總量來衡量信息化水平。

      企業(yè)利潤率(profit)。企業(yè)的利潤率反映了企業(yè)的盈利能力,利潤率越高則企業(yè)擁有更豐厚的資金用于開發(fā)新產品、擴大規(guī)模等,有利于生產率的提高。本文采用凈利潤除以營業(yè)總收入來衡量利潤率。

      資本密集度(kdensity)。服務業(yè)本身具有資本和知識密集度較高的特征,當企業(yè)資本密集度高時,有更多的資本采用先進的生產技術和設備,從而促進企業(yè)研發(fā)和創(chuàng)新,提升生產率。本文采用服務企業(yè)固定資產凈值與員工總數(shù)的比值來衡量資本密集度。

      勞動力成本(lcost)。異質性服務企業(yè)的集聚會產生勞動力蓄水池效應,導致大量的服務業(yè)專業(yè)化人才與企業(yè)集中在集聚區(qū)域,高生產率企業(yè)需要高技能勞動者,會選擇集聚在高勞動力成本地區(qū),低生產率企業(yè)選擇集聚在低勞動力成本地區(qū)。本文采用服務企業(yè)應付職工薪酬來衡量。

      (三)數(shù)據(jù)來源及核密度比較

      本文選取中國2001~2015年滬深兩市A股服務業(yè)上市公司作為研究樣本,并遵循上市公司數(shù)據(jù)處理的方式,刪除ST、PT公司樣本,刪除有重要財務指標缺失及雇員人數(shù)為10人以下的企業(yè)樣本,得到11370個樣本。為研究服務企業(yè)的集聚效應和選擇效應,本文利用Wind數(shù)據(jù)庫中服務企業(yè)所在省份信息,將企業(yè)編碼信息與國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)進行匹配。圖1是市場潛能與服務企業(yè)生產率之間關系的散點圖,如圖所示,市場潛能與服務企業(yè)全要素生產率之間成正相關關系,即異質性生產率高的服務企業(yè)越傾向于選擇集聚在市場規(guī)模大的地區(qū)。

      圖1 市場潛能與服務企業(yè)生產率散點圖

      為初步識別服務業(yè)企業(yè)生產率優(yōu)勢是來源于集聚效應還是選擇效應,將樣本分為“中心”和“外圍”兩個部分,參考陳強遠等(2016)采用平均值的處理方法,當?shù)貐^(qū)服務業(yè)集聚的區(qū)位熵高于平均值時,則為中心地區(qū),否則為外圍地區(qū)。根據(jù)理論模型中的結論,對服務企業(yè)生產率的選擇效應和集聚效應進行初步鑒定。如圖2所示:第一,在概率密度分布圖形的左端,較之外圍地區(qū),中心地區(qū)低效率企業(yè)較少,產生了左斷尾,表明存在一定的選擇效應;二是在分布圖形的右端,中心地區(qū)企業(yè)生產率分布向右移動,表明我國大市場中服務業(yè)生產率的提升也存在集聚效應。

      圖2 中心與外圍地區(qū)服務企業(yè)生產率核密度

      表1中給出中心地區(qū)和外圍地區(qū)生產率對數(shù)的相關統(tǒng)計,表中數(shù)據(jù)顯示中心地區(qū)生產率對數(shù)的平均值高于外圍地區(qū),而標準差小于外圍地區(qū)。Syverson(2004)指出,空間選擇效應產生時,空間可替代性增強,從而導致集聚區(qū)的最低生產和平均生產率水平更高,而生產率的分散程度降低。

      表1 中心、外圍地區(qū)服務企業(yè)全要素生產率對數(shù)的相關統(tǒng)計

      表2中給出中心地區(qū)和外圍地區(qū)服務企業(yè)生產率對數(shù)的分布差異,本文參考Combes等(2012)構建的“左斷尾—右移動”的系統(tǒng)識別方法。當存在選擇效應時,大市場中企業(yè)生產率在低端分位點上較高,在5%、10%、25%分位點上,中心地區(qū)服務企業(yè)全要素生產率高于外圍地區(qū);當存在集聚效應時,右移動使得大市場中較大分位點上的企業(yè)生產率較高,表中數(shù)據(jù)顯示在75%、90%以及95%的分位點上,中心地區(qū)服務企業(yè)生產率高于外圍地區(qū)。

      表2 中心、外圍地區(qū)服務企業(yè)生產率對數(shù)的分布差異

      五、實證分析

      (一)全樣本分位數(shù)回歸分析

      表3 全樣本分位數(shù)回歸結果

      研究結論如下:

      市場潛能能夠顯著促進服務企業(yè)平均生產率的提升,隨著分位數(shù)的增加,市場潛能的分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)逐步上升的趨勢,即國內市場潛能對高效率企業(yè)的空間選擇作用大于低效率企業(yè),在10%、25%、50%、75%及90%的分位數(shù)下,市場潛能的分位數(shù)回歸系數(shù)分別是0.17、0.176、0.179、 0.210及0.289,均在1%的顯著性水平顯著。這一結論驗證了異質性服務企業(yè)空間選擇效應顯著,高效率的服務企業(yè)更傾向于集聚在市場規(guī)模較大的地區(qū),低效率的企業(yè)為了避免激烈的競爭,退出大市場,選擇定位于市場規(guī)模較小的地區(qū)。而根據(jù)企業(yè)生產率分位點來識別選擇效應和集聚效應的基本思想是,選擇效應只作用于生產率分布的左端,集聚效應則使得生產率分布向右移動。在低端分位數(shù)上,市場規(guī)模與企業(yè)生產率分布成正相關,根據(jù)假說1,服務企業(yè)的空間選擇效應顯著;而在高端分位數(shù)上,市場規(guī)模與企業(yè)生產率分布同樣呈現(xiàn)正相關,根據(jù)假說2,服務企業(yè)同樣存在集聚效應。

      服務業(yè)集聚對地區(qū)服務企業(yè)生產率的影響并不顯著,導致這一結果可能有兩方面原因。一方面,服務業(yè)空間集聚對地區(qū)企業(yè)生產率的影響是動態(tài)的,既存在促進生產率的集聚效應,也存在抑制生產率的擁塞效應,而對生產率的影響取決于凈效應的大小。服務業(yè)集聚對生產率的促進作用存在一定的拐點,經濟發(fā)展的初期,由于信息、交通等基礎設施的改善以及資本市場的擴張,集聚效應為正,一旦達到某一臨界點時,集聚區(qū)內的擁擠成本上升,競爭加劇,擁塞效應占主導。另一方面,服務業(yè)本身行業(yè)異質性較大,不同行業(yè)及地區(qū)服務業(yè)集聚對企業(yè)生產率的影響可能存在差異。這一實證結果證明大市場服務業(yè)企業(yè)生產率優(yōu)勢的主要來源是空間選擇效應。

      地區(qū)人力資本對異質性服務企業(yè)區(qū)位選擇的影響為正,人力資本越高,地區(qū)服務業(yè)生產率越高。分位數(shù)回歸結果顯示,人力資本的分位數(shù)系數(shù)對生產率條件分布的兩端影響不顯著,而對中間部分影響顯著,并呈現(xiàn)遞增趨勢。信息化水平對服務企業(yè)平均生產率的影響并不顯著,但在75%的分位數(shù)下,信息化水平越高,服務企業(yè)越傾向于選擇定位在該地區(qū)。

      企業(yè)的利潤率與勞動力成本對異質性服務企業(yè)生產率的提升作用顯著為正,資本密集度的系數(shù)為負。分位數(shù)回歸的結果顯示,企業(yè)利潤率的回歸系數(shù)隨著分位數(shù)的提升逐步下降,即企業(yè)利潤率對低生產率服務企業(yè)的促進作用大于高生產率企業(yè)。勞動力成本的分位數(shù)基本符合逐步上升的趨勢,當?shù)貐^(qū)勞動力成本存在差異時,生產率異質性的服務企業(yè)會呈現(xiàn)分類集聚的態(tài)勢,高生產率企業(yè)選擇集聚在勞動力成本較高的地區(qū),而低生產率企業(yè)選擇集聚在低勞動力成本地區(qū),這與呂大國等(2019)的研究結果一致。

      (二)分地區(qū)實證結果分析

      我國經濟發(fā)展存在顯著的區(qū)域差異性,因此將企業(yè)樣本分為東部地區(qū)、中部地區(qū)及西部地區(qū),表4為分區(qū)域的計量結果。其中,方程7、方程9、方程11的解釋變量僅包括市場規(guī)模及服務業(yè)集聚水平,方程8、方程10、方程12為東、中、西部固定效應的最終計量結果。

      表4 分地區(qū)計量結果

      續(xù)表

      區(qū)域層面計量結果表明:第一,東、中、西部市場規(guī)模對服務企業(yè)生產率的促進作用均顯著,表明大市場的服務企業(yè)空間選擇效應顯著;而市場規(guī)模對于東部地區(qū)和西部服務企業(yè)生產率的提升作用高于中部地區(qū)。在東部地區(qū),大市場較多,一方面,生產率高的服務企業(yè)會通過歸類效應選擇定位于大市場中;另一方面,生產率低的服務企業(yè)可能在競爭中處于劣勢,致使其退出大市場。而西部地區(qū)可通過政策優(yōu)惠、生產補貼等方式促進非優(yōu)勢地區(qū)服務業(yè)產生歸類效應。第二,服務業(yè)集聚對不同區(qū)域企業(yè)生產率的影響差異較大。西部地區(qū)服務業(yè)空間集聚能夠顯著促進服務企業(yè)生產率的提升,產生正向溢出。而中部地區(qū)集聚效應并不顯著,東部地區(qū)服務業(yè)集聚對企業(yè)生產率的影響為負。威廉姆森假說認為當經濟發(fā)展到一定水平后,空間集聚對經濟增長的影響會產生一定的擁塞效應,東部地區(qū)服務企業(yè)的集聚程度較高,其市場競爭激烈等產生的擁塞效應大于正向集聚效應時,使得東部地區(qū)服務業(yè)集聚的回歸系數(shù)顯著為負。第三,東、中、西部的勞動力成本對服務企業(yè)生產率提升作用均顯著為正,且東部地區(qū)回歸系數(shù)最高,服務企業(yè)生產率高的企業(yè)更傾向于選擇勞動力成本較高的地區(qū)。第四,人力資本、信息化水平、企業(yè)利潤率以及資本密集度對服務企業(yè)生產率的影響在不同區(qū)域存在顯著差異。

      (三)分行業(yè)異質性計量結果

      服務業(yè)內部的行業(yè)異質性較大,本文按照細分服務業(yè)的定義及特征,將服務業(yè)劃分為生產性服務業(yè)、消費性服務業(yè)以及公共服務業(yè)。其中,生產性服務業(yè)包括交通運輸、倉儲和郵政業(yè),信息傳輸、計算機服務業(yè)和軟件業(yè),金融業(yè),租賃和商務服務業(yè),科學研究、技術服務和地質勘查業(yè);消費性服務業(yè)包括批發(fā)和零售業(yè)、房地產業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、居民服務和其他服務業(yè);公共服務業(yè)包括教育、水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè),以及衛(wèi)生管理和社會組織、文化體育和娛樂業(yè)。

      分行業(yè)異質性計量結果如表5所示。第一,無論生產性服務業(yè)、消費性服務業(yè)還是公共服務業(yè),市場規(guī)模對服務企業(yè)生產率的促進作用均顯著,生產率越高的企業(yè)越傾向于定位于市場規(guī)模大的區(qū)域。第二,生產性服務業(yè)集聚對生產性服務業(yè)企業(yè)生產率的提升作用顯著,即集聚效應顯著,但消費性服務業(yè)的集聚效應尚未顯現(xiàn),公共服務業(yè)的集聚效應顯著為負。第三,在不同類型的服務業(yè)中,勞動力成本對服務企業(yè)生產率影響均顯著為正,服務業(yè)本身具有資本與技術密集度較高的特征,這也決定了高生產率的服務企業(yè)會定位于知識密集度較高的地區(qū),以尋求高端服務人才,減少搜索成本。第四,企業(yè)利潤率對分行業(yè)服務業(yè)企業(yè)生產率的提升作用均顯著,而企業(yè)的資本密集度回歸系數(shù)均為負,地區(qū)人力資本水平對不同類型的服務業(yè)存在顯著差異。

      表5 分行業(yè)計量結果

      六、主要結論與政策建議

      在經濟全球化的背景下,地區(qū)服務業(yè)集聚現(xiàn)象日趨顯著,服務業(yè)生產率增長相對滯后,而大市場中服務企業(yè)生產率的優(yōu)勢到底來源于選擇效應還是集聚效應。本文在Combes等(2012)文獻的基礎上,解釋了異質性服務企業(yè)空間選擇效應與集聚效應,并基于2001~2015年我國服務企業(yè)上市公司數(shù)據(jù)與31個省份數(shù)據(jù)進行匹配,分析了市場規(guī)模、服務業(yè)集聚對服務業(yè)企業(yè)生產率的影響,得出以下結論與啟示。

      第一,根據(jù)概率密度分布圖以及“左斷尾—右移動”系統(tǒng)識別方法可知,中心地區(qū)相對于外圍地區(qū)存在左斷尾和右移動,而大市場中企業(yè)生產率在低端分位數(shù)上較高,較大分位數(shù)上的企業(yè)生產率也較高,初步判斷存在空間選擇效應與集聚效應。

      第二,分位數(shù)回歸的計量結果表明,市場規(guī)模能夠顯著促進服務企業(yè)平均生產率的提升,隨著分位數(shù)的提高,市場規(guī)模分位數(shù)回歸系數(shù)呈現(xiàn)逐步上升的趨勢,異質性服務企業(yè)的空間選擇效應顯著。東、中、西部服務企業(yè)的空間選擇效應均顯著,而市場規(guī)模對東部地區(qū)與西部地區(qū)的影響大于中部地區(qū)。中、西部地區(qū)可通過政策優(yōu)惠、生產補貼等方式促進非優(yōu)勢地區(qū)服務業(yè)空間選擇效應的發(fā)揮,因地制宜,發(fā)揮各自區(qū)域服務業(yè)的比較優(yōu)勢,提高人力資本、信息化水平,縮小地區(qū)的差距,緩解地區(qū)發(fā)展不平衡的現(xiàn)狀。

      第三,分位數(shù)回歸的結果得出服務業(yè)集聚對地區(qū)服務企業(yè)生產率的影響并不顯著。而東、中、西部的結果存在較大差異,西部地區(qū)服務業(yè)空間集聚能夠顯著促進服務企業(yè)生產率提升,而中部地區(qū)這一效應不顯著,東部地區(qū)的集聚效應顯著為負。服務業(yè)集聚對企業(yè)生產率的促進作用存在一定的拐點,在臨界點之前集聚對生產率的促進作用為正,超過拐點之后,集聚區(qū)內競爭加劇,擁塞效應占主導,過度的集聚反而會抑制服務企業(yè)生產率的提升。因此,各地區(qū)政府應保持適度的服務業(yè)空間集聚程度,避免集聚的負效應的產生。

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