劉 芹，陳玉璞 （上海理工大學，上海 200093）

0 引言

電子及通訊設(shè)備制造業(yè)是為其他行業(yè)提供信息化產(chǎn)品和支持的基礎(chǔ)與保證，國務(wù)院《中國制造2025》提出加快從制造大國轉(zhuǎn)向制造強國，電子及通訊設(shè)備制造業(yè)作為有力支撐將推動發(fā)展智能制造和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)；《國務(wù)院關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動指導意見》明確未來3年以及10年的“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展目標，提出包括智慧能源、便捷交通、普惠金融、協(xié)同制造、綠色生態(tài)等共11項重點行動，推動互聯(lián)網(wǎng)由消費領(lǐng)域向生產(chǎn)領(lǐng)域擴展，電子及通訊設(shè)備制造業(yè)的需求會進一步提升。而全要素生產(chǎn)率是衡量產(chǎn)業(yè)質(zhì)量的重要指標，它的提高有利于電子及通訊設(shè)備制造業(yè)的持續(xù)發(fā)展。在此背景下，電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚能不能提高其全要素生產(chǎn)率，如果能，那么最優(yōu)的集聚規(guī)模是多少？這些問題的解決對于我國建設(shè)產(chǎn)業(yè)鏈完善、創(chuàng)新能力強、特色鮮明的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)有很大的意義。

國內(nèi)外學者有很多學者就產(chǎn)業(yè)集聚和全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系來展開研究。Chia－L.C.,Les Oxley（2009）[3]利用Herfindahl指數(shù)來測算臺灣242個四分位行業(yè)的集聚水平，并研究了集聚和全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚以及研發(fā)支出對全要素生產(chǎn)率的顯示正效應。范劍勇、馮猛等（2014）[4]用LP半?yún)⒐烙嫹y算了我國通信設(shè)備、計算機與其他電子設(shè)備業(yè)企業(yè)縣級層面的數(shù)據(jù)，研究產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，專業(yè)化集聚對全要素生產(chǎn)率的增長有積極的促進作用，而多樣化集聚不具有這一功效。吳明琴與童碧如（2016）[5]通過對我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間存在正相關(guān)關(guān)系，這種關(guān)系在非國有企業(yè)之間表現(xiàn)的尤為顯著。楊浩昌、李廉水等（2016）[6]通過對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研究發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚能促進了其技術(shù)進步的提升，這一促進作用在東部地區(qū)的表現(xiàn)更為顯著。Ren Lu,Min Ruan和Torger Reve（2016）[7]基于我國珠江三角洲1993～2012的數(shù)據(jù)研究不同階段的集群對其全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)新生的集群對集群內(nèi)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率有負面的影響，而成熟的集群則會對其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極的影響。

現(xiàn)有的文獻主要集中在研究產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率的線性關(guān)系研究上，對于兩者之間非線性關(guān)系的研究比較少，針對電子及通訊設(shè)備制造業(yè)的研究則更少，但是由于產(chǎn)業(yè)之間的差異性，特別是作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集合當代尖端技術(shù)，需要更多研發(fā)投入，對其他產(chǎn)業(yè)滲透性強，它的專利保護意識也會更為強烈。所以專門針對電子及通訊設(shè)備制造業(yè)的相關(guān)研究，對國家相關(guān)的政策和產(chǎn)業(yè)自身發(fā)展戰(zhàn)略的制定有很大的參考價值。所以本文將基于我國大陸地區(qū)省際面板數(shù)據(jù)來研究電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚對其全要素生產(chǎn)率的影響。

1 模型設(shè)定

電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚減少了交易費用，節(jié)約了生產(chǎn)成本，產(chǎn)生了外部規(guī)模效應和外部范圍效應以及較為完善公共設(shè)施和公共秩序，這些極大提高了生產(chǎn)效率和資源配置利用效率，對技術(shù)效率有積極的影響；集聚所創(chuàng)造更為有利的知識經(jīng)驗傳播環(huán)境，以及企業(yè)的競爭所促使的技術(shù)改進與創(chuàng)新，對技術(shù)進步起著積極的影響，有利于全要素生產(chǎn)率的提高。產(chǎn)業(yè)過度集聚所帶來的擁擠效應以及集聚發(fā)展過程中的路徑依賴產(chǎn)生的鎖定效應，破壞了正常的市場的秩序，資源配置得不到有效的配置，企業(yè)管理效率大打折扣，技術(shù)進步受到阻礙，對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了消極影響。所以本文假設(shè)產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率之間存在倒“U”型的曲線關(guān)系。為了考察全要素生產(chǎn)率的各個拆分項如何對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響，本文在選取控制變量時加入了純技術(shù)效率（PECH）、規(guī)模效率（SECH）、技術(shù)進步（TECHCH） 三項，此外還有技術(shù)知識溢出（TS）、政府補助（GS）、人力資本水平（HL）、R&D投入（RD），構(gòu)建如下回歸模型：

其中：i表示省份，t表示年份，j表示控制變量的個數(shù)，agg是電子及通訊設(shè)備制造業(yè)的集聚程度。

技術(shù)知識溢出（TS）指企業(yè)進行科技開發(fā)活動后產(chǎn)出的新知識可以通過各種渠道擴散到其他企業(yè)中，對周邊企業(yè)產(chǎn)生溢出效應，所以技術(shù)知識的溢出對全要素生產(chǎn)率的影響為正。本文參考王弓（2016）[8]研究選擇國內(nèi)專利申請授權(quán)數(shù)來衡量，預期符號為正。

政府補助（GS）是政府無償對企業(yè)進行的財政撥款，可以在一定程度上緩解企業(yè)的資金問題，對企業(yè)研發(fā)活動提供支持，激發(fā)企業(yè)研究與創(chuàng)新的熱情，本文選用政府對研發(fā)活動提供的資金來衡量政府補助，預期符號可能為正。

人力資本水平（HL）對全要素生產(chǎn)率的影響主要表現(xiàn)在兩方面：第一，勞動者較高的受教育程度、較為熟練的專業(yè)技能掌握以及運用程度對全要素生產(chǎn)率的增長有著積極的影響；第二，高素質(zhì)的勞動者可以提高企業(yè)的管理效率、研發(fā)水平、技術(shù)知識的吸收能力，從而對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生積極的影響。本文參照孫慧（2016）[9]的做法選取人力資本水平的衡量指標為普通高等學校在校生數(shù)量，預期符號為正。

R&D投入（RD）會促進技術(shù)的創(chuàng)新與進步，從而對全要素生產(chǎn)率有正向的促進作用。本文對R&D的衡量指標選取的是R&D經(jīng)費的內(nèi)部投入，預期符號為正。

2 數(shù)據(jù)來源與指標測算

（1） 數(shù)據(jù)來源

本文使用2009～2015年全國大陸地區(qū)各省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，以電子及通訊設(shè)備制造業(yè)為例重點研究了產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響?？紤]到數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)可得性，刪除了數(shù)據(jù)不完整的西藏、新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、海南、青海，選取剩余的25個省、直轄市、自治區(qū)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來自于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國科技統(tǒng)計年鑒》。因變量全要素生產(chǎn)率用Malmquist指數(shù)，通過DEAP軟件計算。自變量中專業(yè)化集聚水平的測度借鑒Glasser et al（1995）[10]的測度方法計算得出。

（2）電子及通訊設(shè)備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的測度

本文選用DEA－Malmquist方法，運用DEAP軟件來測算全要素生產(chǎn)率。將不同的省份作為不同的決策單元。本文參考楊清可、段學軍（2014）[11]基于DEA－Malmquists模型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的時空測試與省際差異的研究，在投入指標的選取上從人力、物力、財力三方面投入入手，選擇了企業(yè)數(shù)、從業(yè)人員年平均數(shù)、固定資產(chǎn)投資額、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出四個指標；在產(chǎn)出指標的選擇上，既要考慮電子與通訊設(shè)備制造業(yè)的總體產(chǎn)出水平，也不能忽視了它的技術(shù)創(chuàng)新能力，所以本文選擇主營業(yè)務(wù)收入和新產(chǎn)品銷售收入兩項作為產(chǎn)出指標。本文在計算全要素生產(chǎn)率的投入和產(chǎn)出指標體系如表1所示：

表1 電子與通訊設(shè)備制造業(yè)TFP測度指標體系

（3）電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚的測算

本文選用專業(yè)化集聚水平作為產(chǎn)業(yè)集聚的衡量指標，大量研究文獻對專業(yè)化集聚和多樣化集聚的測量做出了貢獻，本文沿用Glasser et al（1995）的測度方法，并參考陳勁、梁靚（2013）[12]的做法采用以下方法來測算專業(yè)化集聚水平：

公式中，aggij代表j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化集聚程度；L是從業(yè)人員年平均人數(shù)，Lij代表j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)，Lj代表j地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的從業(yè)人員年平均人數(shù)，Li代表全國范圍內(nèi)的i產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員年平均人數(shù)，L代表全國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的年平均從業(yè)人數(shù)。

3 計量分析

面板數(shù)據(jù)模型主要有混合模型、固定效應模型和隨機效應模型三種，本文先分別采用三種不同的模型整體來進行回歸分析，然后通過Hausman檢驗和似然比檢驗（Likelihood Ratio）來確定最適合的模型形式。

首先基于上文確定的計量模型對電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚對其全要素生產(chǎn)率的影響用混合OLS進行估計，結(jié)果如表2中的第一列模型1所示。解釋變量專業(yè)化集聚水平的系數(shù)為0.508，在5%的顯著性水平下通過檢驗；專業(yè)化集聚水平的平方項系數(shù)為-0.348，并在5%的顯著性水平下通過檢驗；回歸方程呈現(xiàn)倒“U”型曲線，拐點為0.73，即最優(yōu)的專業(yè)化集聚水平為0.73。

固定效應模型的回歸結(jié)果如表2中的第二列模型2所示。解釋變量專業(yè)化集聚水平的系數(shù)為0.51，在5%的顯著性水平下通過檢驗；專業(yè)化集聚水平的平方項系數(shù)為-0.343，并在10%的顯著性水平下通過檢驗；同樣，回歸方程呈現(xiàn)倒“U”型曲線，拐點為0.743。

隨機效應模型的回歸結(jié)果如表2中的第三列模型3所示。解釋變量專業(yè)化集聚水平及專業(yè)化集聚平方項的系數(shù)分別為0.611和0.432，且均在5%的顯著性水平通過檢驗?；貧w方程呈倒“U”型曲線，拐點為0.707。

綜上三種模型的分析，我國的電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚與其全要素生產(chǎn)率之間均存在著顯著的倒“U”型曲線關(guān)系，拐點大概在0.7到0.8之間。也就是說對于我國的電子及通訊設(shè)備制造業(yè)來說并不是專業(yè)化集聚程度越高全要素生產(chǎn)率就越高，其中存在一個最優(yōu)的集聚水平，達到這個水平之前，電子及通訊設(shè)備制造業(yè)的集聚對其全要素生產(chǎn)率有積極的影響，達到最優(yōu)的水平之后，集聚便會對其全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生消極的影響。本文進行Hausman檢驗和似然比檢驗（Likelihood Ratio）來確定最適合分析我國電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚對其全要素影響情況的模型形式。結(jié)果表明隨機效應模型即表2中的模型3更適合本文的研究情況。

表2 電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚對其全要素生產(chǎn)率影響的整體估計

確定了電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚及其全要素生產(chǎn)率之間顯著的倒“U”型關(guān)系，以及適合本文的模型形式之后，本文采用逐步代入控制變量的方法來進行下一步的具體分析，以考察各控制變量對全要素生產(chǎn)率以及倒“U”型曲線的具體影響情況。結(jié)果如表3所示：

表3 電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚對其全要素生產(chǎn)率影響的分步分析

通過對模型1～5的分析，在逐步加入變量的過程中，倒“U”型的曲線關(guān)系是存在的，解釋變量專業(yè)化集聚水平符號一直為正，且至少在5%水平下通過檢驗，集聚水平的平方項系數(shù)一直為負，均在5%的顯著性水平下通過檢驗。主要的控制變量全要素生產(chǎn)率的三個拆分項均在1%的顯著性水平下符號持續(xù)為正，其他控制變量除了模型2、模型3中的變量GS（政府補助）不顯著外，其他控制變量至少在10%的顯著性水平下通過檢驗。所有變量符號均保持不變，證明本文假設(shè)的電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚與其全要素生產(chǎn)率之間的倒“U”型曲線關(guān)系和所選取的控制變量對全要素生產(chǎn)率的影響都是十分穩(wěn)健的。

模型1除解釋變量選取的是產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)集聚的平方項之外，控制變量選取技術(shù)進步、技術(shù)效率和規(guī)模效率，回歸結(jié)果顯示為倒“U”型曲線，拐點為0.708。

模型2增加了控制變量政府補助，其符號為正，從單個控制變量來看，政府補助對全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著，原因可能是政府在對企業(yè)進行補貼的時候有可能存在“規(guī)模歧視”和“所有制歧視”（羅雨澤，2016）[13]，針對性的補貼部分企業(yè)，造成社會福利的流失；另一方面企業(yè)在收到政府補助款的時候并沒有有效地利于研究開發(fā)，導致政府補助并不是資源合理、有效的分配，所以全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著。

模型3增加了控制變量TS（技術(shù)知識溢出），回歸結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，知識溢出對全要素生產(chǎn)率具有積極的影響，這也驗證了之前的猜想。

模型4增加了控制變量HL（人力資本水平），人力資本水平對全要素生產(chǎn)率有顯著的積極作用，并且促進了拐點值的后移，表明高素質(zhì)的勞動者對全要素生產(chǎn)率的增長有顯著的推動作用。

模型5增加了控制變量RD（研發(fā)支出），是本文最終完整的模型形式，和預期相反研發(fā)投入的系數(shù)為負，并沒有對全要素生產(chǎn)率的增長產(chǎn)生積極影響。原因可能是一方面企業(yè)進行研發(fā)投資可能是出于尋租的動機，而不是致力于真正的技術(shù)進步與創(chuàng)新（羅雨澤，2016）[13]。申香華（2010）[14]也指出企業(yè)為了獲得政府的補貼，或者僅僅是為了完成政府分配的指標，會發(fā)送“虛假的”創(chuàng)新信號；另一方面，我國的專利保護制度還不是十分的健全，尤其是在電子及通訊設(shè)備制造業(yè)這種高技術(shù)行業(yè)，企業(yè)花費大量的成本進行的技術(shù)創(chuàng)新研發(fā)后，技術(shù)成果會被模仿，從而使得最終企業(yè)獲得回報遠遠低于預期，甚至可能面臨虧損，企業(yè)不會真正的對R&D進行大量的投資。羅雨澤（2016）在對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP的影響因素進行分析時指出知識產(chǎn)權(quán)保護的缺位已經(jīng)對我國國內(nèi)企業(yè)的自主研發(fā)和FDI的自主創(chuàng)新績效產(chǎn)生了明顯的抑制作用。除此之外，我國的研發(fā)投入所帶來的專利產(chǎn)品雖然多，但是專利向?qū)嶋H生產(chǎn)的轉(zhuǎn)化率還比較低。

4 結(jié)束語

本文利用2009～2015年中國大陸地區(qū)25個省份（除西藏、新疆、內(nèi)蒙古、寧夏、海南、青海）的面板數(shù)據(jù)，控制了其它可能影響全要素生產(chǎn)率的指標：技術(shù)溢出、政府補助、人力資本水平、研發(fā)投入之后，分析了電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚對其全要素生產(chǎn)率的影響機制，最終得到以下三個結(jié)論：

（1）無論采用總體回歸分析還是逐步代入分析，專業(yè)化集聚水平系數(shù)都顯著為正，集聚水平的平方項系數(shù)都顯著為負，這表明我國電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚與其全要素生產(chǎn)率之間存在顯著的倒“U”型關(guān)系，而且這種關(guān)系是十分穩(wěn)健的。在最優(yōu)集聚程度之前專業(yè)化集聚對全要素生產(chǎn)率有積極作用，超過最優(yōu)的集聚水平之后專業(yè)化集聚對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生消極影響。

（2）從最優(yōu)的集聚規(guī)模來看，本文分析結(jié)果表明，對我國電子及通訊設(shè)備制造業(yè)來說最優(yōu)的專業(yè)化集聚規(guī)模在0.7左右，控制變量的加入會導致最優(yōu)的專業(yè)化集聚規(guī)模產(chǎn)生小范圍的波動，但結(jié)果維持在0.7～0.75之間。

（3）將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進步（TECHCH），純技術(shù)效率（PECH）和規(guī)模效率（SECH）之后，三項對全要素生產(chǎn)率的影響都顯著為正。就影響程度來看規(guī)模效率＞技術(shù)進步＞純技術(shù)效率。電子及通訊設(shè)備制造業(yè)屬于技術(shù)密集型行業(yè)，科技含量高，技術(shù)和產(chǎn)品更新速度快，企業(yè)的發(fā)展需要大量的資金投入與長期的人才積累和技術(shù)積累，對技術(shù)和人才的有效管理和利用是十分重要的。目前我國相關(guān)專利保護和轉(zhuǎn)化體系還不完善，相關(guān)研發(fā)成果并沒有有效地轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，此外企業(yè)自身管理水平、結(jié)構(gòu)模式尚有不足之處，沒有達到資源的合理、有效利用，可能是純技術(shù)效率存在不足之處的原因。

本文研究尚有很多的不足之處，比如控制變量的選取方面，仍有很多因素會對全要素生產(chǎn)產(chǎn)生影響，本文只選取少量的指標進行研究，期待在后續(xù)研究中更加全面地考慮其他影響因素，以對電子及通訊設(shè)備制造業(yè)和其全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系進行更全面的把握。本文用宏觀數(shù)據(jù)對我國電子及通訊設(shè)備制造業(yè)集聚和其全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系進行研究，期待以后可以從企業(yè)等微觀層面出發(fā)對產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響機制進行更深入細致的分析。此外，在以后的研究中可以對國內(nèi)和國外的一些電子及通訊設(shè)備制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)園區(qū)進行對比分析，和國際接軌，向世界發(fā)達國家學習，為我國電子及通訊設(shè)備制造業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高作出更多貢獻。

[1]李小建.經(jīng)濟地理學[M].2版.北京：高等教育出版社，2006.

[2]成剛.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析與MaxDEA軟件[M].北京：知識產(chǎn)權(quán)出版社，2014.

[3]Chia－Lin Chang,Les Oxley.Industrial agglomeration,geographic innovation and total factor productivity:The case of Taiwan[J].Mathematics and Computers in Simulation,2009,79(9):2787－2796.

[4]范劍勇，馮猛，李方文.產(chǎn)業(yè)集聚與企業(yè)全要素生產(chǎn)率[J].世界經(jīng)濟，2014(5):51－73.

[5]吳明琴，童碧如.產(chǎn)業(yè)集聚與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：基于中國制造業(yè)的證據(jù)[J].產(chǎn)經(jīng)評論，2016(7):30－44.

[6]楊浩昌，李廉水，劉軍.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚集對技術(shù)創(chuàng)新的影響及區(qū)域比較[J].科學學研究，2016(2):212－219.

[7]Ren Lu,Min Ruan,Torger Reve.Cluster and co－located cluster effects:An empirical study of six Chinese city regions[J].Research Policy,2016(12):1984－1995.

[8]王弓，葉蜀君.金融產(chǎn)業(yè)集聚對新型城鎮(zhèn)化影響的理論與實證研究[J].管理世界，2016(1):174－175.

[9]孫慧，朱俏俏.中國資源型產(chǎn)業(yè)集聚對全要素生產(chǎn)率的影響研究[J].中國人口資源與環(huán)境，2016(1):121－130.

[10]Glaeser.E L,Kallal H D.Growth in cities[J].Journal of Political Economy,1995,103(5):1065－1090.

[11]楊清可，段學軍.基于DEA－Malmquist指數(shù)模型的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率的時空測度與省際差異研究[J].經(jīng)濟地理，2014(7):103－110.

[12]陳勁，梁靚，吳航.開放式創(chuàng)新背景下產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新績效關(guān)系研究——以中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例[J].科學學研究，2013(4):623－629.

[13]羅雨澤，羅來軍，陳衍泰.高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)TFP由何而定？——基于微觀數(shù)據(jù)的實證分析[J].管理世界，2016(2):8－18.

[14]申香華.成長空間、盈虧狀況與營利性組織財政補貼績效——基于2003～2006年河南省和江蘇省上市公司的比較研究[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2010(9):64－69.