产业外移与研发集聚——工资成本上升及其“对冲”效应分析

代　明，陈　俊，姜　寒

(暨南大学经济学院，广东　广州　510632)



产业外移与研发集聚
——工资成本上升及其“对冲”效应分析

代明，陈俊，姜寒

(暨南大学经济学院，广东广州510632)

“中心-外围”说是经济地理与区域经济学的“要核”，经济活动的集聚会推高本地工资水平而出现产业外移的“离心力”。本文研究发现知识外溢和市场潜力可强化本地的产业“向心力”，惠及并吸纳相对倚重知识、信息和市场氛围的研发活动(产业)。这两种力的“对冲”效应及其消长得到了国内相关区域数据的证实，较好地解释了国内外普遍发生的产业外移和研发集聚现象，对我国优化区域产业布局、推动经济转型升级具有重要的战略意义和政策启示。

产业外移；研发集聚；工资成本；知识外溢；市场潜力

一、引　言

自2014年以来，我国经济发展进入新常态阶段这一话题受到媒体、学术界的广泛关注，具体表现为从高速增长转向中高速增长、经济结构不断优化升级、从要素和投资驱动转向创新驱动等三大特征，而创新驱动发展则进一步上升为国家重大战略。科技研发投入是企业实现自主创新的原动力。据世界银行统计，截止2012年，美国研发投入强度(R&D/GDP)为2.79%，英国1.72%、德国2.92%、日本3.39%、中国1.98%。2013年，美国知识产权收益为1291.8亿美元，英国129.5亿美元、德国129.1亿美元、日本315.9亿美元、中国8.9亿美元。与发达经济体相比，我国的研发投入强度和知识产权收益与自身的国际经济地位极不相称。尽管发展中国家可凭借后发优势学习国外先进科技，以降低企业研发风险，实现技术进步。但高春亮等(2007)的研究发现，模仿虽降低了企业生产成本而获得正的利润，但无法实现利润最大化。这说明“市场换技术”策略难以为继，选择自主研发以提升企业科技创新能力是唯一的可行之举[1]。研发活动的特点在于高度的信息和知识密集性，但知识本身会随着距离增加而不断衰减，使研发活动在空间上具有集聚特性[2]。此外，经济活动集聚会导致地区有限要素资源紧张，推高企业的生产成本，因而企业要生存和发展就必须获得一定的额外补偿，以“对冲”生产成本的上涨①本文的对冲借自于“对冲基金/hedge fund”,Alfred W. Jones创造了“对冲基金”一词，1949年首次确立对冲基金的结构而广受赞誉。。

区域产业外移并不会伴随研发集聚，区域研发集聚也不意味着产业外移。随着工资(或其他要素)成本上升，不具备竞争优势的产业逐渐向“外围”地区转移，研发活动(产业)则逐渐向“中心”地区集聚。近年来，我国东部沿海地区的产业转移现象很好地印证了前一趋势，后一趋势在部分发达城市也有体现。例如，深圳市在2009-2013年平均研发投入强度为3.66%，高于同期美国的平均水平，高新技术产业自主知识产权比例超过60%，2014年底创新载体总数超过1034家，这均显示深圳正逐渐向“创新型城市”转型。另外，各地区劳动力雇佣成本不断上涨，人口红利逐渐消失，低端产业被迫向“外围”转移，进而为高端产业腾换发展空间。研发活动(产业)居于产业链上游，具有较高的附加值，强化研发集聚有利于提高地区核心竞争力，推动产业向“高级化”转型升级。因此，在经济“新常态”下深入探讨研发集聚规律，对优化区域产业布局、推动经济转型升级具有一定的现实意义。

二、相关文献回顾

关于运用“中心-外围”模型研究经济活动集散问题的文献，我们按研究主体大致分为三类。第一类是由Krugman(1991)在Dixit和Stiglitz(1977)的垄断竞争框架下构建的规模报酬递增、多样性偏好假设的“中心-外围”模型，主要分析制造业中心-农业外围的内生机制[3][4]。企业生产存在规模经济效应，本地厂商数量的增加可共享基础设施、劳动力池(Labor Pooling)和本地市场，从而节约生产成本，引致厂商集中生产，厂商和工人的流入则进一步扩大本地市场，消费者因商品种类的增加而不断提高福利水平。同时，在规模经济的作用下，企业可为工人提供更高的工资，吸引劳动力流入，循环累积而形成“中心-外围”结构。第二类是第一类的改进，放松劳动力自由流动这一假设，厂商之间存在前后向关联。Venables(1996)证明这种垂直关联(Vertical Link)是导致厂商集聚的重要原因[5]。该框架下的研究对象由原来的农业和制造业部门转变为制造业和生产性服务部门。本文借鉴的则是由Alonso-Villar et al.(2001)建立的包括制造业、农业和研发三部门的第三类模型[6]，该模型假定农业部门完全竞争、工资水平内生决定，在本质上更接近于现实生产结构。

产业集聚可有效提高地区劳动生产率。Ciccone和Hall(1996)的研究表明经济活动密度是美国各州劳动生产率提升的重要解释，且源自规模经济效应[7]。至于经济活动在一定空间范围内集聚的动因，最早可追溯到德国古典经济学家杜能的农业区位理论。在完全孤立的条件下，运费是导致农业圈式分布的决定性因素[8]。进入工业社会后，生产场所发生转变，工厂选址则由运输成本、劳动力和集聚三个指向因素决定[9]。马歇尔把集聚动因概括为知识外溢、产业关联和劳动力市场互动(Labor Market Interactions)三类，与Duranton和Puga(2003)归纳的共享(Sharing)、匹配(Matching)和学习(Learning)三种机制高度吻合，且多个微观模型的构建使该理论受到高度重视[2]。

赵勇和白永秀(2009)综述知识外溢是内生增长理论、新经济地理学等解释集聚、创新和区域增长的重要概念之一[10]。知识外溢被视为一种外部性，通过知识外溢提高创新产出效率，推动经济持续增长[11]。Barde(2009)运用Venables(1996)的模型在研究知识外溢对产业区位选择的影响时发现高溢出效应的产业比低溢出效应的产业更易于在空间上集聚。Audretsch和Feldman(1996)检验区位对制造业集聚的影响时得到了类似结论[5][12][13]。关于市场潜力的研究主要集中在区际贸易领域。赵永亮(2011，2012)测度了我国国内和国际市场潜力指标并运用于国际/区际贸易研究[14][15]。Hanson(2005)研究市场潜力、报酬递增和地理集中的关系，与Mion和Naticchioni(2005)的分析结论一致，均表明市场潜力对工资存在显著影响[16][17]。

综上所述，“中心-外围”理论在解释产业空间集散问题上具有重要地位，运用该模型及其扩展模型的研究越来越受到关注。从现有文献看，三部门“中心-外围”模型的运用仍不多。本文在Alonso-Villar et al.(2001)发展的三部门“中心-外围”模型基础上[6]，重新构建一个包括制造业、农业和研发三部门的理论模型，并把知识外溢、市场潜力与工资成本考虑在内，从集聚力与分散力的“对冲”角度展开讨论，利用我国30个省份12年的相关数据对比分析东部与中西部地区研发集聚的差异性，据此提出政府在鼓励各地区开展创新(研发)活动时应针对不同区域采取差别化的政策措施。

三、研究模型推导

假设仅存在两个完全同质的区域R1和R2，劳动力数量分别为L1和L2。劳动力无法跨区域流动，但可在部门间自由流动。每一个区域有农业部门(完全竞争)、制造业部门(垄断竞争)和研发部门(垄断竞争)等三个部门，研发部门只为本地制造业部门提供研发服务(专利)，以生产最终产品。产品跨区域运输成本为T。

(一)制造业部门

我们不妨先考虑R1的情况，x11为代表性厂商的本地供给，x12为向R2供给的产品总量。全部供给须投入Lm单位劳动力和Q单位专利，生产函数为Cobb-Douglas形式，即

(1)

(2)

由一阶最大化条件得到劳动力投入量Lm和专利需求qi为：

(3)

最终产品需求量(x11+x12)由消费市场外生决定，每个制造厂商的劳动力投入量取决于劳动工资，各专利需求取决于与之对应的价格。

(二)研发部门

研发是一种高度依赖于知识的创造性活动。假定知识外溢可节约研发部门的固定成本，与Alonso-Villaretal.(2001)的研究方法类似，设定生产技术函数为：

Ls=θ-1f+qi

(4)

利润函数为πs=piqi-w1Ls

(5)

由一阶最大化条件得到专利的价格pi和供给qi为：

pi=w1ρ-1qi=β(x11+x12)ρ(w1n1)-1

(6)

(三)农业部门

假设农业部门生产仅使用劳动力投入，生产技术为严格的凹函数且0<γ<1，则有：

(7)

利润函数为

(8)

(9)

根据自由进出条件，长期研发部门利润为零，即piqi=w1Ls

(10)

综上，我们可得区域R1的研发厂商数量为：

n1=θβ(x11+x12)(1-ρ)(w1f)-1

(11)

在该模型中，地区工资水平取决于农业劳动力占比，该比重越高，工资水平则越低。γ代表农业生产技术水平，其值增大，则可提高地区工资水平。假定各研发企业仅生产一种专利，由式(11)可知区域R1的研发企业数与最终产品总需求(x11+x12)、知识溢出效应(θ)呈正相关，与工资水平(w1)、研发服务之间的替代弹性(σ=1/(1-ρ))呈负相关。β表示制造业部门对研发的依赖程度，f为生产的固定成本。

一般来说，地区工资水平(w1)随社会经济的发展而逐渐上升。由式(11)可知，若要保持n1不变，可通过提高溢出效应(θ)或增加市场需求(x11+x12)来实现。当x11+x12与θ的变化不足以弥补w1的上升时，n1就会减小；反之，当x11+x12与θ的变化强于w1的上升时，n1就会增大。三者的变化决定了该地区研发企业的数量。

四、数据来源与变量衡量

(一)样本选择和数据来源

本文使用2001-2012年30个省(自治区、直辖市)的面板数据，基础数据主要来源于国家统计局网站、《中国科技统计年鉴》和各地区统计年鉴。人均人力资本数据来自中央财经大学中国人力资本与劳动经济研究中心发布的2014年中国人力资本报告。非自然保护区面积数据来源于我国环境保护部。因西藏的关键数据缺失，故未包括在样本中。

(二)主要变量的衡量指标

1.研发集聚。它反映的是一个地区从事研发活动的密度，常用区位商(LQ)、区域基尼系数(LGC)和赫芬达尔指数(HHI)等测量产业集中度。此类测量指标的不足在于无法度量溢出效应，而EG指数、地理集中度指数(GCI)等虽可度量溢出效应，但所需数据在现行统计体系中难以获得。根据前文的假设条件，任意研发企业仅生产一种专利，那么同等面积上的研发企业数量越多，该区域研发集聚程度也就越高，因此单位面积上的专利授权数能很好地反映区域研发集聚程度。鉴于自然保护区一般较少发生经济活动，故我们使用各省份的专利授权数除以非自然保护区面积来更准确地衡量区域研发集聚程度。

2.知识外溢。Audretsch和Feldman(1996)采用专业技术工人(Skilled Labor)占就业人员的比例来衡量区域溢出效应[13]。在我国各省统计体系中，专业技术工人指标并没有进行连续统计，因此我们采用就业人员中具有大专以上学历人员的比例来衡量区域知识外溢水平。

(12)

4.工资成本。它反映的是一个地区雇佣工人平均发生成本。实际上，研发活动主要发生在城镇范围内，故选取各地城镇单位在岗职工平均工资，并用消费者价格指数(CPI)折算成2000年可比价，以表征地区工资成本。

5.控制变量。(1)地区人力资本存量，采用地区人均人力资本表征；(2)外商投资，采用外商直接投资占地区GDP的比重表征；(3)地区基础设施水平，采用地区邮电业务总量占地区GDP的比重表征；(4)人口数量，采用地区常住人口数量表征。

表1　主要变量的统计性描述及定义

(三)主要变量的趋势分析

由图1可见，知识外溢、市场潜力和工资成本均呈逐年上升趋势。其中，知识外溢年均增长8.7%，市场潜力年均增长18.6%，工资成本上涨较慢(1.1%)。这表明我国人才教育和技术市场发展取得了较大进步，提高了地区的知识溢出水平和研发的潜在市场需求。东部沿海省份是我国改革开放的“先行先试”地区，与中西部地区相比许多方面都走在时代前列。图1的四张折线图分别反映了东部与中西部地区研发集聚水平、知识外溢、市场潜力和工资成本随时间变化的走势。图(1)反映了东部地区的研发集聚水平高于中西部地区且增长速度更快，二者的差距呈逐渐拉大的趋势。图(2)反映了东部地区知识外溢高于中西部地区，波动趋势比较一致，说明二者的差距相对稳定。图(3)的走势类似于图(1)，反映了东部地区市场潜力与中西部地区的差异正逐渐扩大。图(4)的曲线较为稳定、平缓，表明东部、中西部的工资成本上升速度相对同步，东部地区略高于中西部地区的总体趋势。

图1　主要变量的时间趋势图

五、实证研究结果及分析

(一)实证研究结果

本文选取我国30个省份2001-2012年的面板数据，考虑到东中西部地区的差异性和便于对比分析，我们将全部样本分为东部和中西部两组*根据国家统计局的分类，东部地区包括辽宁、北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、海南等11个省份，中西部地区包括山西、江西、吉林、湖南、湖北、黑龙江、河南、安徽、重庆、云南、新疆、四川、陕西、青海、宁夏、内蒙古、贵州、广西、甘肃等19个省份(西藏数据缺失而被剔除)。。以地均专利授权数(Patent)为被解释变量，采用OLS方法估计得到第(1)列。鉴于可能存在省份个体效应，使用固定效应(FE)方法估计得到第(2)列。由表2可知，调整拟合优度(Adj-R2)显著提高，似然比(LR)和豪斯曼(H)检验均显著，拒绝了OLS和随机效应方法，说明采用固定效应(FE)相对更优。采用FE方法分别加入知识外溢、市场潜力和工资成本进行回归并得到第(3)、(4)、(5)列，对全国30个省份和东部、中西部样本分别进行回归并得到第(6)、(7)、(8)列。

表2　知识溢出、市场潜力和工资成本的回归结果

注：“*** ”、“** ”和“* ”分别表示t值在1%、5%和10%的水平上显著；括号内为bootstrap重复200次抽样计算所得的统计值；被解释变量为区域研发集聚的衡量指标(Patent)。下表同此。

第(1)、(2)列显示控制变量HCapital、FDI、Infrastr、Population对区域研发集聚均存在显著影响，第(3)列显示解释变量Wage对区域研发集聚具有显著负效应，工资成本每上升1%，区域研发集聚水平降低1.770件/平方公里。从模型的拟合优度看，第(3)列的R2比第(2)列提高了9.2%(=0.812-0.719)。第(4)、(5)列显示市场潜力(MPotential)、知识外溢(Knowledge)对区域研发集聚均存在显著正效应。MPotential每增加1个单位，区域研发集聚水平提高6.518个单位；Knowledge每增加1个单位，区域研发集聚水平提高4.256个单位。模型的拟合优度比第(3)列均有上升。

从第(3)、(6)列的结果来看，Knowledge和MPotential对Wage产生了“对冲”作用。第(6)列的Wage系数为-1.397，表明Wage上升1%，区域研发集聚水平下降1.397件/平方公里。第(3)列的Wage系数为-1.770，说明加入Knowledge和MPotential两个变量后，Wage对区域研发集聚水平的影响程度下降了21.07%。因此，知识外溢、市场潜力对地区工资成本上升具有一定的“对冲”效应，这与理论模型推导的结论相一致。

由第(7)、(8)列的结果显示，在我国东部地区，知识外溢、市场潜力对区域研发集聚的影响更加显著。Knowledge、MPotential和Wage的系数估计值在5%(后两者为1%)的水平上均显著，而中西部地区只有MPotential在5%的水平上显著，这说明区域研发集聚存在较大的地域差异，东部地区更加依赖知识外溢和市场潜力的提高，中西部地区提高区域研发集聚水平不能照搬东部地区的经验，而应采取差别化的发展战略。

(二)稳健性检验

以地均专利申请数(Patentapp)为被解释变量，我们检验第(2)、(6)、(7)、(8)列回归结果的稳健性。由表3可知，第(9)、(10)、(11)列的变量符号没有改变，显著性略有变化，所得结论基本一致。第(12)列与第(8)列结果略有不同，HCapital的系数由正变负，但在10%的水平上都不显著，Knowledge的系数在10%的水平上显著。总体来说，表2的回归结果与表3无显著差异，因而依据表2得到的结论比较稳健、可靠。

表3　稳健性检验结果

六、结　语

本文引入研发部门后重新构建一个包含制造业、研发和农业的三部门“中心-外围”模型，利用我国2001-2012年30个省份的相关数据，着重探讨影响我国区域研发集聚的两类主要因素：以工资成本为代表的分散力因素；以知识外溢和市场潜力为代表的集聚力因素。本文试图通过构建理论模型找到区域研发集聚的微观基础，发现工资成本、知识外溢和市场潜力是影响研发集聚的重要因素。从两力“对冲”的角度梳理了知识外溢、市场潜力与工资成本的内在联系，结果表明知识外溢和市场潜力可在一定程度上“对冲”工资成本上升产生的负效应。根据“中心-外围”理论探讨我国东、中西部地区长期存在的区域差异问题，发现东、中西部在区域研发集聚水平、知识外溢、市场潜力和工资成本等方面均存在明显的差异。因此，提高知识外溢效应和市场潜力对促进东部地区研发集聚具有更显著的作用，但对中西部地区则不够明显，这为各区域通过强化研发活动推动产业“高端化”的发展思路提供了重要启示。针对东部地区，应通过加强人才建设提高知识外溢效应、加强区域合作培育市场潜力等措施提升区域研发集聚水平；对于中西部地区而言，不可照搬东部地区的经验。从国家层面来说，在鼓励各地区开展研发活动时需针对不同区域采取差别化的政策措施。

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(责任编辑:化木)

Industries Relocation and R&D Agglomeration——Wages Rising and Its “Hedging Effects” Analysis

DAI Ming，CHEN Jun，JIANG Han

(College of Economics，Jinan University，Guangzhou 510632，China)

“Core-Periphery” model is the core theory of Economic Geography and Regional Economics. Existing papers have shown that agglomeration of economic activities will bid up local wages, which may result in the dispersion of local companies, called “centrifugal forces”. This paper finds that the increase of knowledge spillovers and market potential can strengthen the “centripetal forces” for local companies, and especially important for R&D activities or industries, which rely more on knowledge, information and market atmosphere. Then we use empirical data of different provinces to analyze how these two forces, hedging each other, affect regional R&D agglomeration. The results may be explanatory to industries relocation and R&D agglomeration in many regions. Besides, it is meaningful for policy-makers to optimize regional industries distribution and to enhance economic transformation and upgrading.

industries relocation；R&D agglomeration；wages；knowledge spillovers；market potential

2015-10-15

广东省产业发展与粤港澳台区域合作研究中心(经纬粤港澳经济研究中心)资助项目(B070300066)

代明(1955-)，男，重庆市人，暨南大学经济学院教授；陈俊(1992-)，男，江西抚州人，暨南大学经济学院博士生；姜寒(1988-)，男，湖北宜昌人，暨南大学经济学院博士生。

F129.9

A

1004-4892(2016)10-0003-08