要素密集度、產(chǎn)業(yè)集聚與生產(chǎn)率提升
——來自中國企業(yè)微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究

張萬里 魏 瑋

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

一、問題提出與文獻(xiàn)評(píng)述

改革開放至今，中國經(jīng)濟(jì)獲得高速增長(zhǎng)，從而進(jìn)入產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的關(guān)鍵時(shí)期。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2016年中國工業(yè)增加值同比上年增長(zhǎng)6.0%，其中制造業(yè)增長(zhǎng)6.8%，從而確保了中國國內(nèi)生產(chǎn)產(chǎn)值以6.7%的增長(zhǎng)速度而增長(zhǎng)。從近年來制造業(yè)發(fā)展情況可以看出(圖1)，其生產(chǎn)產(chǎn)值呈現(xiàn)正向波動(dòng)趨勢(shì)，中國高速增長(zhǎng)的GDP離不開制造業(yè)的穩(wěn)步發(fā)展，提升制造業(yè)的生產(chǎn)效率是未來發(fā)展的重中之重。

圖1 2000—2015年中國制造業(yè)銷售產(chǎn)值和增長(zhǎng)率

數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計(jì)局

由于中國非均衡發(fā)展戰(zhàn)略最早在環(huán)渤海、珠三角和長(zhǎng)三角區(qū)域?qū)嵤@些地區(qū)良好的制度條件和市場(chǎng)環(huán)境促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)重構(gòu)，制造業(yè)也不斷向這些區(qū)域集聚，從而支撐了中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展(韓峰 等，2013)。圖2為中國207個(gè)地級(jí)市綜合EG指數(shù)(右)和效率的分布圖(左)，總體上東部沿海地區(qū)的綜合EG指數(shù)和效率*綜合EG指數(shù)是利用207個(gè)地級(jí)及以上行政級(jí)別市不同行業(yè)2003—2013年的工業(yè)總產(chǎn)值和在職人數(shù)，運(yùn)用熵權(quán)法并進(jìn)行算數(shù)平均而求得；效率是考慮非期望產(chǎn)出的207個(gè)地級(jí)及以上行政級(jí)別市不同行業(yè)2003—2013年的效率，并通過算數(shù)平均求得。遠(yuǎn)大于中西部地區(qū)，產(chǎn)業(yè)高度集聚(大于0.05)，但中國集聚經(jīng)濟(jì)發(fā)展還沒實(shí)現(xiàn)均衡(劉修巖，2014)；效率與集聚分布存在顯著性差異，過度集聚問題突出(范劍勇，2004)。由于港口優(yōu)勢(shì)和國家政策支持，制造業(yè)不斷向東部沿海地區(qū)集聚，而較高企業(yè)間的分工合作水平、充裕的勞動(dòng)力市場(chǎng)、健全的匹配制度和知識(shí)外溢等因素共同造成了外部性，使得東部集聚地區(qū)企業(yè)具有更高的效率(李曉萍 等，2015)。但近年來，產(chǎn)業(yè)同構(gòu)、重復(fù)建設(shè)問題加劇了東部沿海地區(qū)資源錯(cuò)配、環(huán)境污染和擁擠(魏守華 等，2013；張可 等，2015；季書涵 等，2016)。制造業(yè)的非均衡發(fā)展表現(xiàn)為中國經(jīng)濟(jì)空間上的不平衡性，這迫使各級(jí)政府必須推行優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的政策，然而西部大開發(fā)和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移帶來的產(chǎn)業(yè)聚集并沒有能夠有效促進(jìn)當(dāng)?shù)厣a(chǎn)率的大幅提升，且西部地區(qū)與東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚差距仍在不斷擴(kuò)大。產(chǎn)業(yè)集聚中出現(xiàn)的粗放型發(fā)展是以生態(tài)環(huán)境為代價(jià)的，會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)造成一定的負(fù)面影響(沈能 等，2014；楊仁發(fā)，2015)。因此，在環(huán)境硬約束條件下，從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、地區(qū)分布及時(shí)機(jī)抉擇等方面解決過度集聚問題是中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的關(guān)鍵。

圖2 中國各省區(qū)效率(左)和綜合EG指數(shù)(右)分布* 圖2通過arcgis軟件做出，由于中部地區(qū)和西部地區(qū)部分城市數(shù)據(jù)缺失，所以圖中該部分顏色較輕。

集聚能夠產(chǎn)生外部性，并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。有學(xué)者對(duì)集聚現(xiàn)象進(jìn)行了分析(文東偉 等，2014；袁海紅 等，2014)。也有文獻(xiàn)研究集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，但并未得到一致研究結(jié)論。一些學(xué)者認(rèn)為，集聚會(huì)形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，產(chǎn)生知識(shí)和創(chuàng)新溢出，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(陳得文 等，2010；盛龍，2013)。另外一些學(xué)者認(rèn)為，集聚會(huì)加劇環(huán)境污染、擁擠和資源錯(cuò)配，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用有限甚至起阻礙作用(季書涵 等，2017；張可 等，2015)。集聚對(duì)生產(chǎn)率的作用在不斷減小，出現(xiàn)了作用不顯著現(xiàn)象，甚至表現(xiàn)出非線性關(guān)系(Rizov et al.，2012)。但這些研究都忽略了集聚的內(nèi)生性問題，需要尋找工具變量研究?jī)烧哧P(guān)系(Bosker，2007)。也有文獻(xiàn)通過建立傳統(tǒng)非線性模型、傳統(tǒng)門限模型進(jìn)行研究，從而得出集聚與生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)或倒“U”型曲線關(guān)系研究結(jié)論(唐根年，2009；惠煒 等，2016；陳旭 等，2016)。多數(shù)研究認(rèn)為過度集聚產(chǎn)生的原因是環(huán)境污染，集聚可以提高產(chǎn)出效率，通過技術(shù)改進(jìn)實(shí)現(xiàn)的效率提升可能只提高單位產(chǎn)出，但是會(huì)加重環(huán)境污染(宋馬林 等，2013；葉寧華 等，2014)。集聚引起的環(huán)境污染能否對(duì)區(qū)域生產(chǎn)率產(chǎn)生影響值得深思，且這種關(guān)系在不同地區(qū)、不同類型制造業(yè)中的影響機(jī)制是不同的，研究不同分類生產(chǎn)率、集聚和污染之間的關(guān)系是非常重要的(魏瑋 等，2015)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)大多分析整個(gè)制造業(yè)的集聚水平，對(duì)行業(yè)分類也只是限于省級(jí)層面，而本文以工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，通過加總不同行業(yè)、不同地區(qū)企業(yè)相關(guān)指標(biāo)用以代表地級(jí)及以上行政級(jí)別市不同行業(yè)數(shù)據(jù)，以期進(jìn)行微觀和宏觀層面分析；由于數(shù)據(jù)的不完全性，通過單一的就業(yè)人數(shù)、銷售產(chǎn)值來測(cè)量集聚指數(shù)還不夠全面，本文通過熵權(quán)法對(duì)不同指標(biāo)得出的集聚指數(shù)進(jìn)行加權(quán)(呂開宇 等，2016)；現(xiàn)有研究計(jì)算生產(chǎn)率并未考慮環(huán)境污染、擁擠等非期望產(chǎn)出(郭貫成 等，2014)，同時(shí)集聚和生產(chǎn)率之間存在內(nèi)生性，內(nèi)生性問題急需解決(Gardiner et al.，2011)，本文對(duì)這一問題也加以考慮；現(xiàn)有研究過度關(guān)注集聚并未體現(xiàn)門限轉(zhuǎn)換的平滑，為了準(zhǔn)確刻畫集聚與生產(chǎn)率之間的非線性關(guān)系，本文使用更為合理的PSTR模型(趙增耀 等，2012；孫海波 等，2017)；現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮有從區(qū)域?qū)用婧鸵孛芗纫暯翘骄考叟c生產(chǎn)率之間的關(guān)系，不同地區(qū)要素密集度制造業(yè)的行業(yè)特征引致出不同的集聚和生產(chǎn)率關(guān)系，上述關(guān)系會(huì)引致出不同的最優(yōu)集聚水平，對(duì)此本文也予以關(guān)注。

綜上，本文以207個(gè)地級(jí)及以上行政級(jí)別市2003—2013年的面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，使用數(shù)據(jù)包絡(luò)和PSTR模型探究空間視角下不同地區(qū)要素密集度集聚與生產(chǎn)率之間的關(guān)系。

二、理論分析

制造業(yè)集聚實(shí)質(zhì)是勞動(dòng)力的集聚，勞動(dòng)力集聚促成市場(chǎng)的形成，產(chǎn)業(yè)集聚勢(shì)必引致出勞動(dòng)力集聚現(xiàn)象。本文通過研究勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)區(qū)域系統(tǒng)效率的影響，以此反映制造業(yè)集聚對(duì)效率的影響。區(qū)域系統(tǒng)效率取決于區(qū)域內(nèi)企業(yè)，而區(qū)域內(nèi)企業(yè)的分布受制于擴(kuò)散和集聚的交互作用。區(qū)域系統(tǒng)效率是區(qū)域內(nèi)所有企業(yè)生產(chǎn)總值與勞動(dòng)力福利及其他成本之差。接下來借鑒中心外圍理論和吳穎等(2008)的理論分析框架，在資源有效的約束條件下分析集聚對(duì)生產(chǎn)率的影響。

(一)模型假設(shè)

(1)假設(shè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中存在兩個(gè)區(qū)域i1、i2，區(qū)域i1與區(qū)域i2相比存在集聚優(yōu)勢(shì)，即單位勞動(dòng)成本低，熟練勞動(dòng)力在勞動(dòng)力中占比高。

(2)整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的勞動(dòng)力包括熟練工人和非熟練工人，整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的勞動(dòng)力恒為L(zhǎng)。

(3)資源有限，技術(shù)短期不變。

(二)參數(shù)選取

(1)定義不同地區(qū)的的貿(mào)易成本因子為Ti，不同區(qū)域的集聚水平隨Ti的增大而減小。

(2)定義不同區(qū)域集聚程度為σ(σ∈(0,1))，當(dāng)σ→1時(shí)，空間集聚程度大；當(dāng)σ→0時(shí)，空間集聚程度小。

(3)定義區(qū)域內(nèi)的生產(chǎn)損失因子為Ai。不同區(qū)域的集聚福利水平隨Ai增大而降低。影響A1的因素包括環(huán)境污染、擁擠等，而影響A2的因素指由于與區(qū)域i1的地區(qū)差距擴(kuò)大產(chǎn)生的社會(huì)成本。

(三)模型設(shè)定

借鑒中心外圍理論定義區(qū)域系統(tǒng)生產(chǎn)模型，即：隨著Ti的降低，區(qū)域集聚水平將提高，熟練勞動(dòng)力在某區(qū)域集聚降低了該區(qū)域價(jià)格指數(shù)，進(jìn)而引起其他區(qū)域相對(duì)價(jià)格指數(shù)上升，因此區(qū)域系統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)如下：

(1)

其中，P是價(jià)格指數(shù)，Y是地區(qū)產(chǎn)值，Y是勞動(dòng)L、資本K和人均資源耗費(fèi)量αi的增函數(shù)，設(shè)熟練工人數(shù)量占比為φi，其他工人為1-φi，區(qū)域i兩類勞動(dòng)力的生產(chǎn)率分別為Wis和Wir(i=1,2)，熟練勞動(dòng)力總是向區(qū)域i1轉(zhuǎn)移，由于熟練工人會(huì)帶動(dòng)非熟練工人生產(chǎn)率的提升。區(qū)域i2向本區(qū)域內(nèi)的勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移會(huì)對(duì)非熟練勞動(dòng)力產(chǎn)生負(fù)外部性，因此，本文將L1作為區(qū)域i2非熟練勞動(dòng)力的負(fù)向影響因素。短期技術(shù)水平不變，則熟練工人生產(chǎn)率W1s和W2s也不變，則：

Y1=φ1W1sL1+(1-φ1)W1rL1

(2)

Y2=φ2W2sL2+(1-φ2)W2r(L1)L2

(3)

區(qū)域i2的工人不斷向區(qū)域i1轉(zhuǎn)移，從而對(duì)區(qū)域i2造成負(fù)面影響，即?Y2/?L1<0。其他非熟練勞動(dòng)力也會(huì)向區(qū)域i2集聚，則φ2會(huì)不斷減少。

區(qū)域效率函數(shù)為區(qū)域生產(chǎn)函數(shù)減去總成本的結(jié)果，式(4)可以表示為：

(4)

(5)

通過引入資源約束條件，同時(shí)假定αis、αir為熟練工人、非熟練工人人均耗費(fèi)資源量，則有式(6)：

φ1α1sL1+(1-φ1)α1rL1+φ2α2sL2+(1-φ2)α2r(L1)L2+α2r(L1)L3≤R

(6)

其中，R為資源總量，L3為新進(jìn)入的非熟練勞動(dòng)力，由于缺乏工作經(jīng)驗(yàn)，在勞動(dòng)力市場(chǎng)沒有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，所以只會(huì)進(jìn)入競(jìng)爭(zhēng)壓力相對(duì)較小的區(qū)域i2。非熟練勞動(dòng)力區(qū)域的生產(chǎn)率會(huì)隨鄰近熟練勞動(dòng)力區(qū)域的溢出效應(yīng)而增加，區(qū)域i1的勞動(dòng)力熟練區(qū)域增加意味著區(qū)域i2熟練勞動(dòng)力向區(qū)域i1轉(zhuǎn)移，所以?α2r/?L1>0。前文假定區(qū)域i1的技術(shù)短期不變，所以熟練勞動(dòng)力的流入不會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)厥炀殑趧?dòng)力、非熟練勞動(dòng)力人均耗費(fèi)資源產(chǎn)生影響。通過對(duì)式(6)求L1的偏導(dǎo)數(shù)，則有：

φ1α1s+(1-φ1)α1r+(1-φ2)α2r(L1)L2+α2r(L1)L3>0

(7)

(8)

一階條件為?LL/?L1=?LL/?L2=0，這反映出中國現(xiàn)階段存在嚴(yán)重兩級(jí)分化及環(huán)境污染等問題。產(chǎn)業(yè)集聚引起的最常見的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象就是規(guī)模效應(yīng)，而規(guī)模經(jīng)濟(jì)往往造成長(zhǎng)期平均成本降低和知識(shí)溢出外部性。集聚對(duì)效率還會(huì)產(chǎn)生環(huán)境污染、生產(chǎn)要素?fù)頂D以及要素錯(cuò)配等負(fù)外部性，而并非單調(diào)遞增，這會(huì)嚴(yán)重抑制當(dāng)?shù)刭Y源配置效率。因此，各行業(yè)的發(fā)展水平與行業(yè)規(guī)模并非呈現(xiàn)簡(jiǎn)單線性關(guān)系，各地方政府不能僅僅注重短期利益，一味提高區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)力的集聚水平，而應(yīng)采用合理的措施促進(jìn)集聚對(duì)區(qū)域效率的影響。

三、模型設(shè)定、變量選取與數(shù)據(jù)說明

PSTR作為一種門檻模型，更加符合集聚與效率之間的非線性關(guān)系，具體公式如下：

(9)

其中，γ為轉(zhuǎn)換速度，會(huì)影響模型的平滑性；c為平滑參數(shù)；qit為轉(zhuǎn)換變量，具體轉(zhuǎn)換函數(shù)表示如下：

(10)

(11)

(一)變量選取與方法介紹

1.效率變量的選取

本文引入非期望產(chǎn)出DEA模型求解不同行業(yè)的地級(jí)市層面效率(王藝明 等，2016)。由于現(xiàn)有年鑒沒有統(tǒng)計(jì)地級(jí)市不同行業(yè)數(shù)據(jù)，所以使用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行加總，其中非期望產(chǎn)出指標(biāo)利用《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)，其具體指標(biāo)選取如下：(1)投入指標(biāo)，將固定資產(chǎn)合計(jì)(億元)、年末從業(yè)人數(shù)(萬人)、流動(dòng)資產(chǎn)總值(億元)、主營業(yè)務(wù)成本(億元)作為投入變量；(2)產(chǎn)出指標(biāo)，主要包括利潤總額(億元)、主營業(yè)務(wù)收入(億元)、工業(yè)總產(chǎn)值(億元)；(3)非期望產(chǎn)出指標(biāo)，基于熵權(quán)法，使用工業(yè)廢水排放量(萬噸)、工業(yè)煙(粉)塵排放量(萬噸)、工業(yè)二氧化硫排放量(萬噸)三個(gè)指標(biāo)構(gòu)造綜合污染指數(shù)。

2. PSTR模型變量的選取

(1)被解釋變量：生產(chǎn)率(θ)。以一個(gè)行業(yè)所有地區(qū)所有年份為樣本，基于上述指標(biāo)，使用Matlab軟件進(jìn)行編程，采用非期望產(chǎn)出DEA模型進(jìn)行求解。

(2)核心解釋變量：綜合EG指數(shù)。首先求出以就業(yè)人數(shù)、工業(yè)總產(chǎn)值和銷售產(chǎn)值為研究對(duì)象的EG指數(shù)，然后對(duì)不同行業(yè)所有EG指數(shù)用熵權(quán)法進(jìn)行加權(quán)平均。由于EG指數(shù)是通過赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)和空間基尼指數(shù)方式測(cè)算而得，能夠有效反映集聚程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)情況，所以本文采用該指數(shù)(范慧慧 等，2009)。

(3)控制變量。由于不同行業(yè)地級(jí)市數(shù)據(jù)的缺失，本文控制變量的選取與效率變量選取類似，即使用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫相關(guān)指標(biāo)的加總替代地級(jí)市數(shù)據(jù)，具體選取方式如下：融資能力(Fi)，用利息支出與銷售收入的比表示；外商參與度(FDI)使用外商投資總額比工業(yè)生產(chǎn)總值衡量；道路密度(Road)用年末實(shí)有城市道路面積與行政區(qū)域土地面積之比表示；使用就業(yè)人數(shù)、銷售產(chǎn)值和工業(yè)總產(chǎn)值求出的相關(guān)多樣化指標(biāo)進(jìn)行熵權(quán)法加權(quán)作為地級(jí)市相關(guān)多樣化衡量指標(biāo)RV(Frenken et al.，2007)；基于數(shù)據(jù)可得性，本文選取科學(xué)技術(shù)支出和公共財(cái)政支出之比來表示研發(fā)投入，即R&D(謝榮輝 等，2016)。

(二)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

以上變量數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，由于PSTR模型和DEA模型需要平衡面板數(shù)據(jù)，本文剔除數(shù)據(jù)缺失地區(qū)，最終以207個(gè)地級(jí)及以上行政級(jí)別市作為研究對(duì)象。本文按照工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫分類的30個(gè)二分位制造業(yè)，采用郭克莎(2005)、趙書華等(2009)等分類方法，按生產(chǎn)要素密集度把數(shù)據(jù)劃分為勞動(dòng)密集型、技術(shù)密集型、資本密集型和資源密集型四類，具體結(jié)果見表1*之所以先考慮資源密集型，是因?yàn)檫^度依賴資源，并使用存貨占生產(chǎn)總值的比表示，如果該數(shù)值超過所有行業(yè)的均值，數(shù)值超過50%，則為資源密集型。資本與勞動(dòng)是相互對(duì)立的，所以使用人均固定資產(chǎn)占比來區(qū)分資本密集型和勞動(dòng)密集型，如果小于均值且數(shù)值超過50%，則為勞動(dòng)密集型；如果該指標(biāo)大于均值且數(shù)值超過50%，則為資本密集型。技術(shù)人員占所有員工的比例是區(qū)分技術(shù)密集型的主要變量，對(duì)于其他沒有分類的制造業(yè)，如果該指標(biāo)大于平均值且數(shù)值超過50%，則將其劃分為技術(shù)密集型，此種分類方法可能使部分制造業(yè)沒有被劃分，則回到第二步，如果剩下的制造業(yè)人均固定資產(chǎn)占有額小于50%，則歸為勞動(dòng)密集型，反之歸為資本密集型。。

表1 制造業(yè)按要素密集度分類

表2是變量的描述性統(tǒng)計(jì)，ln FDI(外商參與度)的標(biāo)準(zhǔn)差最大(26.165)，變化波動(dòng)最為明顯；Gc(地理中心度)的標(biāo)準(zhǔn)差最小(0.014)，變化波動(dòng)較小；其他變量標(biāo)準(zhǔn)差差異不大，表現(xiàn)為波動(dòng)的一致性。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)分析

四、實(shí)證檢驗(yàn)和結(jié)果分析

在對(duì)集聚與生產(chǎn)率之間關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)前，需要對(duì)PSTR模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換函數(shù)的數(shù)量、位置參數(shù)的數(shù)量m以及平滑參數(shù)r和位置參數(shù)c的初始值的選擇。

(一)非線性檢驗(yàn)及門檻個(gè)數(shù)的選擇

在進(jìn)行實(shí)證分析前需要檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，以確保實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。表3為單位根檢驗(yàn)結(jié)果，除變量R&D的LLC檢驗(yàn)結(jié)果不顯著外，其他變量檢驗(yàn)結(jié)果均顯著，并不存在單位根。

表3 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)

注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著；括號(hào)中為參數(shù)估計(jì)的P值。下同。

相關(guān)文獻(xiàn)研究結(jié)果表明，面板數(shù)據(jù)各截面之間存在相關(guān)性會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)單位根檢驗(yàn)失效，從而造成顯著性偏差。接下來對(duì)截面相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，表4為截面相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果，除Edu外的其它變量均顯著拒絕截面相互獨(dú)立的原假設(shè)*這里主要使用Pesaran(2004)的CD統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)截面相關(guān)性，P為滯后期。。

表4 截面相關(guān)性檢驗(yàn)

表5為第二代單位根檢驗(yàn)，意在解決截面相關(guān)性問題。與第一代檢驗(yàn)相似，所有變量在不同階數(shù)下的CIPS和CZ統(tǒng)計(jì)量均拒絕了存在單位根的原假設(shè)。

表5 第二代面板單位根檢驗(yàn)

(續(xù)表5)

統(tǒng)計(jì)量P=1P=2P=3R&DCIPS-1.707**(0.01)-2.031**(0.04)-3.093**(0.01)CZ-53.625***(0.00)-56.000***(0.00)-61.333***(0.00)lnRoadCIPS-2.718**(0.01)-2.089**(0.02)-3.714***(0.00)CZ-25.623***(0.00)-30.112***(0.00)-41.16***(0.00)RVCIPS-3.301***(0.00)-2.056**(0.04)-1.955**(0.01)CZ-37.746***(0.00)-46.421***(0.00)-66.066***(0.00)GcCIPS-4.090***(0.00)-3.875**(0.02)-2.658***(0.00)CZ-45.004***(0.00)-53.330***(0.00)-68.889***(0.00)

表6 線性與剩余非線性檢驗(yàn)

(續(xù)表6)

模型原假設(shè):H0∶r=0備擇假設(shè):H0∶r=1LMLMFLRT原假設(shè):H0∶r=1備擇假設(shè):H0∶r=2LMLMFLRTAICm=1m=2BICm=1m=2A8250.277(0.00)9.826(0.01)255.310(0.00)19.285(0.01)2.189(0.02)19.314(0.01)4.9645.5115.2135.672A9109.625(0.00)4.241(0.00)111.158(0.00)21.047(0.01)2.388(0.01)21.103(0.01)5.0005.2236.3576.570A1089.053(0.00)3.419(0.00)89.898(0.00)38.541(0.00)4.391(0.01)38.698(0.00)4.2464.3554.9675.124A11223.095(0.00)8.795(0.00)228.174(0.00)25.031(0.01)2.844(0.01)25.093(0.01)4.0054.1874.5344.623A1277.939(0.00)2.988(0.00)78.641(0.00)36.562(0.07)2.078(0.09)36.715(0.08)4.1124.0334.5704.338A1340.328(0.02)1.543(0.05)40.922(0.00)0.978(0.80)0.109(0.91)0.098(0.83)4.7754.8044.1294.456A1438.699(0.03)1.479(0.64)39.233(0.00)2.615(0.65)0.292(0.83)2.617(0.70)5.3545.5605.1915.339A1539.911(0.02)1.524(0.05)40.389(0.00)19.082(0.01)2.159(0.03)19.190(0.01)4.5434.9035.5465.955A1686.161(0.00)3.403(0.00)88.762(0.00)30.298(0.00)3.452(0.00)30.611(0.04)5.7804.3676.1475.909

由于效率和生產(chǎn)率之間可能存在內(nèi)生性問題，所以本文采用劉修巖(2014)提出的地理中心度指標(biāo)來解決內(nèi)生性問題。在使用工具變量前需要進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，通過stata得到統(tǒng)計(jì)量chi2(3)=1851，這顯著拒絕所有變量均為外生變量的原假設(shè)。接下來采用弱工具變量檢驗(yàn)地理中心度是否為有效工具變量，得到統(tǒng)計(jì)量F=26.132，地理中心度Gc為有效工具變量。

(二)實(shí)證結(jié)果及分析

PSTR回歸首先需要通過網(wǎng)格搜索法選取適用于模型的殘差平方和最小的初始值*網(wǎng)格搜索法、PSTR回歸都通過matlab編程得到結(jié)果。。表7為所有模型(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10、A11、A12、A13、A14、A15、A16)的實(shí)證結(jié)果，可以看出大多數(shù)變量的回歸系數(shù)在1%顯著性水平下顯著，說明了模型具有可靠性。圖3為所有模型(A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10、A11、A12、A13、A14、A15、A16)的轉(zhuǎn)換函數(shù)，除了模型A12只有少數(shù)觀察值在高低機(jī)制之間，其他模型的高低機(jī)制之間都存在大量觀察值，這表明使用非平滑轉(zhuǎn)換模型或線性模型會(huì)產(chǎn)生偏誤。

圖3不同模型回歸結(jié)果的轉(zhuǎn)換函數(shù)

從全國層面來看，所有類型制造業(yè)都只有一個(gè)門檻值，并且除了資本密集型制造業(yè)外，其他類型制造業(yè)轉(zhuǎn)換程度都比較低，分別為γ=0.095、γ=0.159、γ=0.096。勞動(dòng)密集型制造業(yè)門檻值為EG=e-3.552，集聚程度低的時(shí)候，其對(duì)生產(chǎn)率的關(guān)系為負(fù)，隨著集聚水平的增加，其對(duì)效率的負(fù)向關(guān)系減弱，但仍為負(fù)，屬于集聚遞減型。資本密集型制造業(yè)兩者之間關(guān)系數(shù)值前期為負(fù)，隨著集聚水平提高到門檻值EG=e-10.573，集聚開始對(duì)效率產(chǎn)生正向作用，并且正向作用比較大，屬于集聚推進(jìn)性。技術(shù)密集型、資源密集型制造業(yè)門檻值分別為EG=e-14.141、EG=e-3.707，集聚初期對(duì)效率產(chǎn)生正向作用，隨著集聚水平提高到門檻值，這種正向作用開始減弱，但兩者仍為正相關(guān)，屬于過度集聚型。

東部地區(qū)勞動(dòng)密集型和資源密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)換程度γ=0.068和γ=0.055，所以斜率的變化較為平緩。勞動(dòng)密集型門檻值為EG=e-5.382，前期集聚和效率的關(guān)系為正，到達(dá)門檻后這種關(guān)系減弱，最終變?yōu)樨?fù)值，屬于過度集聚型。資本密集型、技術(shù)密集型和資源密集型制造業(yè)的門檻值分別為EG=e-10.462、EG=e-10.015和EG=e-23.934，當(dāng)集聚水平小于門限值時(shí)，集聚與效率呈現(xiàn)正相關(guān)，隨著集聚水平提高，集聚與效率的正相關(guān)關(guān)系逐步增強(qiáng)，屬于集聚推進(jìn)型。

對(duì)于中部地區(qū)而言，勞動(dòng)密集型、資本密集型和資源密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)換程度γ=14.048、γ=182.527和γ=58.841，轉(zhuǎn)換斜率曲線比較陡峭。勞動(dòng)密集型制造業(yè)門限值為EG=e-14.048，集聚對(duì)效率的影響初始為正，達(dá)到門檻值后，這種作用突然增大，屬于集聚推進(jìn)型。資本密集型、技術(shù)密集型制造業(yè)的門檻值分別為EG=e-14.369、EG=e-14.476，集聚對(duì)效率的作用初期都為正，但是隨著集聚水平不斷提高，這種正向作用不斷變?nèi)?，甚至變?yōu)樨?fù)值，屬于過度集聚型。資源密集型制造業(yè)存在兩個(gè)門檻值EG1=e-10.892和EG2=e-15.496，集聚初期對(duì)效率產(chǎn)生正向作用，但隨著集聚水平提高到第一個(gè)門檻值，這種作用變?yōu)樨?fù)，隨著集聚水平繼續(xù)提高到第二個(gè)門檻值，其對(duì)效率的作用又變?yōu)檎⑶艺蜿P(guān)系比較弱，屬于過度集聚型。

表7 模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

(續(xù)表7)

A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8β60.021(1.31)-0.012***(-4.58)-0.003(-1.09)0.005(0.62)2.083***(3.86)-0.003(-0.54)-0.007***(-2.62)-0.026*(-1.87)β70.380***(3.13)0.098***(3.19)0.121***(5.15)0.245***(3.94)5.416***(5.88)0.729***(9.60)0.632***(7.28)-0.153***(-6.55)β80.073(0.08)0.202***(2.94)0.806***(3.24)-1.059*(-2.02)20.848(1.01)0.119*(1.69)0.012(0.13)3.730***(3.70)β'1-0.068***(-8.07)0.014***(8.61)-0.007***(-9.05)-0.019***(-7.39)-2.849***(-9.06)0.003***(6.88)0.005(0.86)0.015***(5.13)β'21.172(1.58)1.029(1.06)9.084***(2.68)7.793(1.45)1.952(1.29)2.259**(2.26)4.732***(4.44)-1.411*(-1.83)β'3-0.006***(-3.66)-0.001***(-5.26)-0.002***(-3.59)-0.005***(-6.49)-0.147***(-3.28)-0.052***(-3.30)-4.771(-1.39)0.009***(5.43)β'4-52.493***(-3.58)-4.131***(-3.49)4.264(0.93)-12.477(-1.39)-19.099***(-4.15)0.865(0.63)1.043(0.63)-1.430(-0.08)β'5-6.112**(-7.57)-0.383***(-5.20)-2.772***(-11.18)-1.658***(-3.04)-16.943(-6.91)-0.549***(-9.62)-0.767***(-14.72)3.129***(4.52)β'6-0.029(-1.60)0.011***(9.85)0.001(0.22)-0.001(-1.00)-2.096***(-3.85)0.016***(12.10)0.011***(6.36)0.044**(2.03)β'7-0.101***(-3.30)-0.010***(-3.62)-0.047***(-5.62)-0.063*(-2.02)-5.464***(-5.88)-0.028***(-8.56)-0.028***(-5.87)0.251***(6.91)γ0.0951.6340.1590.0960.0681.3211.1230.055c13.55210.57314.1413.7075.38210.46210.01523.934 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 A16β10.046(0.85)0.012***(4.65)0.023***(6.16)0.085**(2.21)7.866***(3.87)0.115***(5.37)0.013***(6.67)0.084***(5.31)β2-1.003***(-3.09)-8.318***(-3.51)-3.972***(-6.13)-1.245***(-4.37)-9.875***(-2.80)-1.030**(-2.22)8.931(0.75)-3.776(-1.55)β3-0.037***(-3.59)-0.048***(-4.90)-0.047***(-4.67)-0.057***(-6.29)-0.208(-0.25)-0.010***(-5.27)-0.085***(-4.71)-0.051***(-2.93)β4-14.744***(-8.36)-15.206***(-4.91)-9.395***(-7.36)-13.295***(-9.09)76.032(1.01)-15.692***(-6.51)-10.472***(-6.88)-10.314***(-5.57)β5-0.629***(-6.02)-0.707***(-6.89)-0.518***(-5.99)-0.540***(-6.22)96.453(1.19)-0.469**(-2.36)-0.840***(-6.36)-0.475***(-3.78)β6-0.013***(-4.09)-0.016***(-5.68)-0.011***(-4.81)-0.008***(-3.29)16.801(-1.35)0.018**(-2.28)-0.015***(-2.92)-0.036(-0.07)β7-0.008***(-3.32)-0.011***(-4.32)-0.007***(-3.73)-0.004*(-2.08)35.534**(2.37)-0.009***(-2.69)-0.012***(-4.46)-3.15*(-1.65)β80.585***(4.99)0.526***(4.38)0.579***(5.11)-0.168**(-2.12)61.514**(2.01)0.663***(3.52)-0.202(-1.46)0.407***(2.73)β'10.025(0.53)-0.021**(-2.21)-0.012***(-4.06)-0.120(-0.62)-9.862***(-3.87)-0.062***(-2.81)0.001(1.31)-0.052***(-2.76)β'2-8.769**(-2.32)-1.232(-0.17)5.235***(3.17)-0.662(-0.19)9.899***(2.80)-1.174**(-2.41)-17.468(-0.67)8.649(1.51)β'3-0.016(-0.89)-0.031*(-1.91)0.017***(0.96)-4.695***(-5.03)0.207(0.26)-0.009***(-3.25)-0.046(-1.15)-0.078**(-2.37)β'48.072***(4.19)6.276**(2.57)4.191**(2.02)10.739***(7.20)-76.396(-1.01)-2.794(-0.54)12.599***(4.10)-8.513**(-2.34)β'5-1.419(-7.76)-0.534*(-1.99)-1.592***(-10.04)-0.874***(-7.25)-99.132(-1.20)-0.225***(-3.39)0.023(0.05)0.237(0.66)β'60.004***(2.79)0.005***(3.301)0.008(5.87)0.002*(1.75)-16.839(-1.37)-0.012(-0.73)-0.033(-1.05)-0.012***(-4.78)β'70.009***(2.84)0.010***(3.119)0.008***(2.82)0.004*(1.72)-29.633**(-2.37)0.018**(2.53)-0.002(-0.43)0.023***(4.03)γ51.281182.5272.18158.8410.0361.4838.0523.458c114.04814.36914.47610.89215.32015.05515.1372.078c2---15.496---15.656

注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著；括號(hào)中為參數(shù)估計(jì)的t值。

對(duì)西部地區(qū)而言，勞動(dòng)密集型和資本密集型制造業(yè)分別存在一個(gè)轉(zhuǎn)換機(jī)制EG=e-15.320和EG=e-15.055，當(dāng)集聚水平較小的時(shí)候，其對(duì)效率產(chǎn)生正向作用，隨著集聚水平不斷提高，這種關(guān)系逐漸變?yōu)樨?fù)，屬于過度集聚型。技術(shù)密集型制造業(yè)集聚對(duì)效率初期為正，隨著集聚水平不斷提高到門檻值EG=e-15.137，這種關(guān)系不斷深化，屬于集聚推進(jìn)型。資源密集型制造業(yè)存在兩個(gè)門檻值，分別為EG1=e--2.078和EG2=e-15.656，當(dāng)集聚水平較低的時(shí)候，其對(duì)效率的作用為正，當(dāng)產(chǎn)業(yè)不斷集聚時(shí)，兩者變?yōu)樨?fù)相關(guān)，然而隨著集聚水平不斷提高并達(dá)到第二個(gè)門檻值時(shí)，集聚對(duì)效率又產(chǎn)生正向作用，并且作用比較小，屬于過度集聚型。

接下來按照行業(yè)分類對(duì)不同地區(qū)進(jìn)行分析，可以看出東部和西部地區(qū)勞動(dòng)密集型制造業(yè)屬于過度集聚型，由于2003—2013年正是中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向技術(shù)型、集約型轉(zhuǎn)型的重要時(shí)期，此時(shí)廉價(jià)勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)不復(fù)存在，此時(shí)大型機(jī)械設(shè)備和技術(shù)開始廣泛應(yīng)用，勞動(dòng)力數(shù)量的增加并不能造成生產(chǎn)率的顯著提高。距離港口較遠(yuǎn)、勞動(dòng)力外流以及企業(yè)融資難都促使西部地區(qū)集聚對(duì)生產(chǎn)率的微弱正向作用不斷變?yōu)樨?fù)的，而東部地區(qū)因?yàn)閷?duì)外開放政策以及國外FDI的介入，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷向資本和技術(shù)密集型轉(zhuǎn)變，高昂的生產(chǎn)成本和租賃費(fèi)用導(dǎo)致勞動(dòng)密集型制造業(yè)的不斷退出，所以生產(chǎn)率不斷下降。由于中部地區(qū)發(fā)展水平比西部地區(qū)要好，既沒有高昂的房?jī)r(jià)，也沒有激烈的競(jìng)爭(zhēng)，加之大量引進(jìn)FDI和技術(shù)，勞動(dòng)力不斷聚集，隨著集聚水平的提高，效率也得到顯著提高，屬于集聚推進(jìn)型。

對(duì)于資本密集型制造業(yè)而言，中部地區(qū)屬于過度集聚型，因?yàn)橘Y本密集型是以大量資本和機(jī)械設(shè)備為基礎(chǔ)的，為了避開西部偏遠(yuǎn)地區(qū)以及生產(chǎn)成本較高的東部沿海地區(qū)，資本密集型企業(yè)會(huì)選擇在中部地區(qū)發(fā)展，隨著集聚水平不斷提高，競(jìng)爭(zhēng)壓力不斷增加，生產(chǎn)率開始下降，那些發(fā)展較好的資本密集型企業(yè)便會(huì)向東部地區(qū)轉(zhuǎn)移。而東部沿海地區(qū)城市快速發(fā)展，吸引了大量熟練勞動(dòng)力、機(jī)械設(shè)備和技術(shù)聚集，降低了企業(yè)成本，所以企業(yè)數(shù)量不斷增加并產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，從而獲得超額利潤，促進(jìn)了生產(chǎn)率提高。但是東部地區(qū)也會(huì)伴隨擁擠、競(jìng)爭(zhēng)等問題，這種正向關(guān)系會(huì)減弱。西部地區(qū)資本密集型制造業(yè)的集聚水平不高，競(jìng)爭(zhēng)壓力較小，在政府的政策支持下，隨著集聚水平不斷的提高，這種正相關(guān)不斷提高。

全國范圍、東部地區(qū)資源型制造業(yè)都屬于過度集聚型，由于資源本身可以帶來高利潤，從而促進(jìn)生產(chǎn)率顯著提高，當(dāng)資源消耗殆盡時(shí)，企業(yè)會(huì)出現(xiàn)發(fā)展瓶頸，此時(shí)企業(yè)會(huì)倒閉或者遷移，并且這些企業(yè)污染處理技術(shù)水平并不高，污染帶來的負(fù)外部性將導(dǎo)致生產(chǎn)率再次降低。西部和東部地區(qū)制造業(yè)集聚初期對(duì)效率會(huì)產(chǎn)生正向影響，但是隨著集聚水平提高，其影響變?yōu)樨?fù)向的，但是當(dāng)集聚水平提高到一定限度后，其對(duì)生產(chǎn)率的作用又開始為正，但是正向作用效果不如集聚初期，這是因?yàn)榧鄢跗诘奈廴疽呀?jīng)嚴(yán)重影響企業(yè)正常生產(chǎn)，但是中西部地區(qū)地域遼闊，資源豐富，促使這類企業(yè)不斷提高污染處理技術(shù)，此時(shí)生產(chǎn)率又開始提高。

技術(shù)型制造業(yè)的特點(diǎn)是前期投入成本高，一旦度過瓶頸期，產(chǎn)業(yè)的收益和規(guī)模會(huì)顯著增加。而東部地區(qū)在熟練勞動(dòng)力、FDI和技術(shù)方面存在優(yōu)勢(shì)，并且相關(guān)多樣化水平高，隨著集聚水平不斷提高促進(jìn)有效技術(shù)的產(chǎn)生，并且該類型產(chǎn)業(yè)外部性較高，從而促進(jìn)當(dāng)?shù)厣a(chǎn)率顯著提高。而西部地區(qū)發(fā)展緩慢，西部大開發(fā)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、一帶一路等政策都促使技術(shù)型產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展，保證其生產(chǎn)率不斷提高。由于接近東部地區(qū)，中部地區(qū)大量技術(shù)人員愿意轉(zhuǎn)移到東部沿海地區(qū)發(fā)展，而且該地區(qū)主要以其他密集型產(chǎn)業(yè)為主，發(fā)展技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)不具有優(yōu)勢(shì)，隨著集聚水平不斷增加，生產(chǎn)率會(huì)降低，屬于過度集聚型。

五、結(jié)論及政策啟示

基于2003—2013年中國207個(gè)地級(jí)及以上行政級(jí)別市30個(gè)二分位制造業(yè)的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用非期望產(chǎn)出數(shù)據(jù)包絡(luò)模型和非線性面板平滑轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，研究了不同地區(qū)要素密集度下集聚與生產(chǎn)率之間關(guān)系，從而得到以下主要結(jié)論：(1)考慮環(huán)境污染等非期望產(chǎn)出的東部沿海地區(qū)城市生產(chǎn)率要顯著高于中西部地區(qū)城市生產(chǎn)率；(2)東部沿海地區(qū)集聚指數(shù)顯著大于中西部地區(qū)，中西部地區(qū)城市產(chǎn)業(yè)過度集聚要多于東部沿海城市；(3)相關(guān)多樣化對(duì)生產(chǎn)率的影響基本為正，但中西部資源密集型制造業(yè)為負(fù)相關(guān)；(4) 人力資本和研發(fā)投入對(duì)生產(chǎn)率的影響隨著集聚水平的提高而提升，且數(shù)值顯著為正；(5)道路密度初期對(duì)生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向作用，各地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)沒有跟上集聚水平的提高；(6)國外的科技水平與管理模式對(duì)中國制造業(yè)的作用顯著，外商投資與效率呈現(xiàn)正相關(guān)。

如何處理貧富兩級(jí)分化，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，合理優(yōu)化資源配置是解決當(dāng)今社會(huì)問題的關(guān)鍵，因此本文的政策性啟示為：第一，地方政府應(yīng)該采取相應(yīng)的稅收和補(bǔ)貼壁壘政策，避免過度集聚出現(xiàn)，需要對(duì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)行適當(dāng)干預(yù)，從而合理優(yōu)化資源配置；第二，政府應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，大力培養(yǎng)高科技人才，發(fā)揮院?？蒲袃?yōu)勢(shì)，積極引進(jìn)外商投資，借鑒國外先進(jìn)管理模式，加速依靠廉價(jià)勞動(dòng)力的傳統(tǒng)模式向以高科技技術(shù)為導(dǎo)向的產(chǎn)業(yè)模式轉(zhuǎn)型；第三，政府和企業(yè)應(yīng)通過研發(fā)和引入國外技術(shù)，提高污染處理水平，針對(duì)不同地區(qū)污染狀況及集聚水平制定相應(yīng)的政策，引導(dǎo)外商投資向清潔產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，降低環(huán)境污染程度；第四，中西部地區(qū)地方政府應(yīng)加大投入財(cái)政支出力度，提高當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施水平，建立健全良好的金融體系，解決企業(yè)融資難問題，吸引東部地區(qū)企業(yè)進(jìn)入，提高產(chǎn)業(yè)相關(guān)多樣化水平；第五，中西部地區(qū)應(yīng)實(shí)施人才保留政策，避免熟練勞動(dòng)力大量外流，提高當(dāng)?shù)仄髽I(yè)生產(chǎn)率。