产业集聚、资产专用性和制造企业生产率

韦曙林　欧梅

摘要：本文在异质性企业一般均衡理论框架中引入产业集聚的不确定性降低和“必要沉没成本”消化两大效应，利用数理模型进行理论分析，发现产业集聚对生产率影响的方向和大小与其资产专用性水平密切相关，即资产专用性水平较低的企业更容易得到产业集聚的生产率促进作用。同时，本文也利用基于微观企业层面的实证分析对理论分析所得的假设进行了验证。本文的结论是产业集聚对企业生产率具有提升作用但受企业自身资产专用性的抑制。因此，在产业政策上，政府在除适度提升产业集聚水平外，更应通过在集聚区域内建立稳定的资产流动共享机制并以制度化手段规范市场、降低进入退出壁垒来促使产业集聚生产率提升效应更好地发挥。

关键词：产业集聚；生产率；资产专用性；资产结构

文献标识码：A 文章编号：1002-2848-2017（03）-0077-09

一、引言

中国经济已经经历了自改革开放来三十年多年高速但偏粗放的增长，在后金融危机时代开始进入“新常态”。在产业“升级换挡”期间，实现全面集约化的经济发展已经成为保持可持续发展的重要路径，因而在产业层面优化空间分布和在企业层面优化资源配置成为今后经济发展过程中的必然选择。

从经济地理学的角度来看，产业的空间集聚是企业生产率提高的重要推动力之一，特征相似的企业在一定区域大量集中，在区域内共享基础设施、知识外溢并共同吸引行业所需的资源可以大幅降低生产成本、促进区域内企业的进一步分工和市场规模的进一步扩大，而分工的精细化程度与一个地区的市场规模具有显著的正向关系，这也使得集聚利于资源的进一步有效利用和生产率的提高，形成良性循环。然而，目前以此为基础研究产业集聚的文献往往缺少对企业微观层面的考察。自Melitz建立了企业异质性分析框架后，一些学者开始尝试将企业异质性引人新经济地理的分析框架，为分析产业集聚对企业生产率的影响提供新的认识视角与研究方法。理论上的研究对产业集聚提高全要素生产率的作用机理和路径进行了阐释，但在一些经验研究文献中，产业集聚能否提高生产率却存在着较大的争议。在新近的研究中，范剑勇等利用1998-2007年工业企业数据库中的通信设备行业中的微观数据研究了县级层面产业的专业化集聚和多样化集聚对企业全要素生产率及其构成因素的影响。胡玫等直接利用广东省制造业数据，得出产业集聚对制造业具有较为明显促进作用的结论。周立新和毛明明利用2001-2011年间重庆市27个制造业层面的数据，研究了产业集聚对生产率的促进作用，并分析了研发投入、外商直接投资和产业性质的调节效应。除此之外，近年来也有其他许多学者开始从贸易开放度、企业规模，基础设施等进行理论上的补充分析产业集聚对生产率效应的调节机制，但都未深入到企业层面分析产业集聚对生产率的影响，而目前尚未将企业资产结构的作为调节因素角度来分析产业集聚生产率效应的文献。

存在于各行各业中的专用性资产是现代经济中企业进行差异化生产的重要前提条件。专用性资产的价值高度依赖于其与组织内其他资产或人力资源的协同作用，其用途往往单一、流动性差、变现成本较高，如果离开了特定的组织其价值将大幅贬低，也会在企业内部沉淀下来成为固定资产。因此，资产专用性高的行业通常存在着较高的进入壁垒且具有较高的固定资产占比，这在无形中提高了企业进入该市场的“必要沉没投入”，形成了自选择机制，即只有生产率高的企业才能在该行业存活和进一步发展壮大。产业集聚既是企业在空间上的一种分布模式，同时也是特定区域内的企业相互联系网络，作为一个企业间竞争合作的平台，其功能的发挥与行业的资产沉淀导致的进入退出壁垒息息相关。在随着中国经济市场化的进程不断深入和分工协作的细化，企业所需的专有资产分类越来越细化的条件下，在研究中忽略企业资产的结构对产业集聚的生产率效应影响的考察是不合适的，缺少这一方面参考的未来产业政策在制定、实施和评价上就可能存在偏误。就目前的文献来看，还没有学者将产业集聚作用与企业的资产专用性结合起来分析产业集聚对生产率的作用。在本文中，笔者提出并试图回答如下两个问题：一是产业集聚对中国制造业企业生产率是否具有促进作用；二是资产专用性对产业集聚的生产率效应的影响究竟如何。对这两个问题回答并分析、厘清其背后的作用机制，不仅有助于进一步完善和丰富产业集聚相关理论，也可以为我国的产业政策提供更有实际价值的建议。

二、数理模型

鉴于本文主要研究在特定资产专用性下引入产业集聚的两个效应的经济特征来研究其对企业生产率的决定机制，探究产业集聚对企业生产率影响的路径。需要说明的是，本文主要引入了固定成本消化和不确定降低两种作用，因在现有文献中对产业集聚知识共享和信息传播引致的生产率提升作用已经进行了较为充分的研究。本文将主要探讨在控制其他作用后，在上述两种作用下，产业集聚对企业生产率的影响。研究模型的设定主要参考了Melitz的企业异质性模型，我们对模型的基本假设界定如下：（1）在一国市场内，整个经济体由两个部门组成，一是具有完全竞争性的生产部门（如农产品生产部门，后文均将此部门称为农业部门）和一个存在着进入成本的生产差异化产品的生产部门（如制造业，后文此部门均被成为制造部门），其中农业部门主要是为我们提供劳动工资的参考点，而制造业部门才是我们考察研究的重点对象；（2）在农业部门和制造业部门中，企业都以劳动作为单一的要素进行生产，我们将模型设定于充分就業的条件下，即劳动力市场达到出清状态，供给缺乏弹性。同时在制造业部门中的企业，除了在进行生产之外，其还需要投入一定的要素作为“必要沉淀”以进入市场；（3）制造业部门中每个企业生产且只生产唯一的差异化产品，形成垄断竞争性的市场，而农产品市场则以产品同质、自由竞争为其主要特征；（4）要素可以在国家不同的行业间进行自由流动，要素的边际报酬决定了要素的价格。（5）消费者具有不变的替代弹性，在农产品与制造品之间选择时，其效用函数为不变替代弹性的柯布一道格拉斯消费效用函数。endprint

三、实证模型设计

从本文建立的理论模型得到的结果来看，产业集聚对全要素生产率的贡献没有定论，但可以对产业集聚对企业生产率影响的异质性做出一定的解释，总的来说，企业的资产专用性程度越高，那么企业的生产率将有随着产业集聚水平上升的越弱。

（一）数据来源与处理

本文所有数据均来自国家统计局根据1999-2007年间国家规模以上工业企业统计报表汇总得到的《中国工业企业数据库》，包括所有的国有和主营业务收入500万元以上的非国有工业企业，基本涵盖了中国工业40多个大类，600多个小类的所有企业，提供了企业生产经营过程中企业资产负债表和利润表中的大部分财务信息，同时也拥有企业的法人代码、所在区域和行业的信息，为我们分四位行业代码对行业集聚水平的计算提供了方便。由于本文将主要关注产业集聚对制造业企业的影响，因此按二位代码筛选出了30个制造业行业作为实证分析的基础。

为了可以更加科学、准确地分析，参照李玉红的方法并结合自身研究变量的特点对数据进行了如下处理：（1）删除缺失公司代码和缺少统计年份的企业；（2）删除企业工业增加值、销售收入、总资产、固定资产、职工人数和中间投入小于等于0的企业，同时剔除工业增加值或中间投入大于工业总产值的企业数据。（3）由于小规模企业的财务统计往往缺乏规范性，我们仅保留雇佣人数不少于8人的企业进行研究。最后我们得到了1，673，873家企业，巨大的样本容量可以在相当程度上保证后续估计结果的可靠性。

（二）产业集聚与生产率的估计方法

1.产业集聚程度的衡量

通常而言，市场集中度、赫芬达尔指数和空间基尼系数等方法可以对产业集聚程度进行测量，但是因为上述测量产业集聚的指数容易受企业之间规模差异的影响，如在某一地区的某产业中存在着一个垄断行业时，市场集中度、赫芬达尔指数和空间基尼系数都会出现较大的值，但并不能说明该地区的这一产业具有较高的集聚程度。Ellision和Glaeser提出了空间集聚指数，该指数考虑了企业的规模差异，解决了基尼系数的单个企业规模过大引起的误差的问题。具体的公式如下：

2.生产率的计算

本文计量分析的被解释变量是企业生产率，参考李春顶和杨汝岱等对生产率的测量方法后，我们将通过多种方法对其进行估计以提高模型分析的稳定性。首先，我们利用近似全要素生产率（Approximate TFP）来表征企业的生产率，其计算公式为：ATFP=lnV/L-slnK/L，其中V为产出，L为劳动投入，K为资本投入，s为资本对产出的贡献。其次我们利用最小二乘法求出索洛余项得到企业的全要素生产率，计算公式为：TFP=lnV-αlnk-βlnl，其中α、β分别为资本投入和劳动投入的产出弹性。最后我们采用Olley and Pakes的方法，使用中间投入作为代理变量来解决投入与企业生产率冲击的内生性问题，以获得更有效的估计结果。

3.资产专用性的衡量

根据威廉姆森的定义，专用性资产在作为他用时价值将会有所损失，因此专用性资产与非专有性资产相较而言，具有更强的黏性和低流动性。国外许多学者认为不同期限和性质的资产具有不同的退出价值，其通过企业资产的清算价值和清算前价值的比例分布即可对不同资产的专用性进行衡量，但是因为清算价值只有企业兼并或破产等情况下才能得知，所以该方法并不通用。而德姆塞茨在分析资产专用性和纵向一体化的关系时则使用固定资产占总资产的比例作为资产专用性的一个测量。同样地，在本文中我们也用固定资产占总资产的比重作为资产专用性的主要衡量指标。

4.估计方法

我们建立如下的模型通过解释变量对生产率的分段回归分析对前文的理论分析进行验证。

其中i、j和t分别表示企业、四位码行业和年份。被解释变量中的P为前文所述的生产率，为规避指标选择可能带来的估计偏差，我们分别使用近似全要素生产率（ATFP）、最小二乘计算所得的全要素生产率（TFP）和OP方法测出的全要素生产率（OPTFP）来对企业生产率进行表征作为被解释变量进行分析，D为反映各个四位码行业资产专用性强弱的虚拟变量。我们将所有企业按照其资产专用性强弱进行了四等分，当D_2t、D_3t和D_4t取值为1时，分别指的是企业在该年的资产专用性处于第二个四分位区间（25%-50%）、第三个四分位区间（50%-75%）和第四个四分位区间（75%-100%）。考虑资产专用性强度与产业集聚之间的交互影响。EG为前文所根据Ellision&Glaeser提出的EG指数计算的产业集聚程度，我们也将产业集聚程度EG指数的平方引入回归考察产业集聚本身增减对生产率的动态影响。为了更好地控制企业所有制性质及其所处地域因素对生产率造成的估计偏误以及品牌建设和研发等因素对企业生产率的作用，我们设置了如下的虚拟变量如是否外企（foreignx）、是否为国企（statex）对所有制的生产率影响进行控制。

四、计量结果

（一）制造业产业集聚程度测量结果

基于前文关于产业集聚的计算方法，我们运用企业层面数据测度了1999-2007中国四位码制造业的EG指数。表1报告了二位码产业分类下的EG指数平均值，从中我们可以分析各个行业间产业集聚程度的差异。

从表1可以看出，1999-2007年间，中国制造业的产业集聚程度得到了极大加强。从所有行业计算得到的平均产业集聚程度来看，我国制造业的平均集聚水平从1999年的0.015增稳步长到了2007年的0.024，跨过了公认的产业集聚显著水平0.02，制造业整体基本进入了集聚化发展的路径。从不同的行业来看，不同行业在产业集聚水平上具有较大的异质性。总体而言在测度的时间段内，中国制造业的集聚有着强化的趋势，但对于一些行业而言，其集聚程度呈现了一定的下降趋势，如烟草制品行业、电器机械及器材制造业，它们的集聚水平分别从0.008下降到0.001和从0.035到0.280。横向来看，不同行业间的集聚程度之间也存在着极大的差异性，如文教体育用品制造业、皮革、毛皮、羽毛及其制品业、通信設备、计算机及其他电子设备制造业和电器机械及器材制造业具有较高的产业集聚水平。从表1中，我们发现在集聚水平较高的行业基本都具有资本密集和规模效应显著的产业，而这些特征资产的专用性程度联系紧密。endprint

（二）产业集聚程度与企业生产率关系的初步分析

在使用前文所述的三种方法对中国制造业企业的生产率进行了估计后，为直观展示企业生产率与不同产业集聚水平行业中的不同，我们通过比较生产率在高集聚行业和低集聚行业的差异来进行说明。三种不同方法计算出的全要素生产率在高集聚产业中，其均值更高，且峰度值更大，生产率在高集聚产业的分布更为集中。为清晰地表达这一特征，我们选择ATFP和OPTFP在不同集聚水平行业中的概率密度分布图进行比较并在图1中进行报告，TFP的分布与此类似但并未列出。不同方法测算出来的生产率在较高产业集聚情况下（EG>0.01）和较低水平下生产率（EG≤0.01）有明显的偏移具有显著差异。初步猜想产业集聚对企业生产率具有一定的拉动提升作用，但其作用模式是否如前文所说的随着资产专用性程度提高而减弱，则是在下文计量分析中的重点问题。

（三）资产专用性对产业集聚效应的调节作用

如前文所述，我们使用固定资产占总资产的比重作为资产专用性的衡量标准，并对每个四位码行业中的企业根据其资产专用性大小进行四分位区间划分，例如某企业的资产专用性水平其所在行业的下四分位，那么我们就将其归类为区间1。以此类推，分别设置虚拟变量D₁、D₂、D₃和D₄，我们就能根据资产专用性强弱对所有的企业在其所在行业内进行的定位。

为了测度资产专用性对产业集聚生产率效应的影响，我们分别以近似全要素生产率（ATFP）、最小二乘计算出来的全要素生产率（TFP）和OP方法计算出来的全要素生产率（OPTFP）作为被解释变量进行面板回归分析，通过Hausman检验后发现固定效应更为优良，因此我们将固定效应作为实证检验的回归模型，其结果报告在表2中的（1）、（2）和（3）列中，作为基准回归结果。为了克服计量模型中可能出现的内生性问题，我们在模型中都引入了企业上一年的生产率来缓解其带来的估计方程的准确性问题，并将该估计结果与原来的结果进行对比作为稳健性检验，结果报告在表2的（4）、（5）和（6）列中。

从表2可知，在作为基准回归的（1）（2）（3）的结果中，我们可以看到反映产业集聚对生产作用的系数β₁为正，即产业集聚水平的有利于生产率的提高，但系数并不显著，产业集聚对四位码行业生产率而言其作用仍存在着不确定性。进一步观察产业集聚水平与资产专用性强度的交互项的回归系数，我们发现β₂到β₄都呈现递减趋势甚至出现小于0的情况，表示资产专用性强度对产业集聚的生产率效应的正向作用强度不断减弱而到了一定程度之后会抑制产业集聚对生产率的正向促进作用。产业集聚对生产率的正向拉动作用随着资产专用性的提高而不断减弱。从产业集聚水平与资产专用性强度的交互项来看，其对劳动生产率有着正影响，且随着资产专用性强度的升高而变越来越显著。在我们引入滞后項缓解了内生性问题后发现，产业集聚变量EG的回归系数显著为正，即证明产业集聚确实能够在微观层面促进生产率的提升。综合表2的结果可以发现，产业集聚对企业的生产率具有促进作用，且证明这一促进作用的非线性。具体而言，在企业资产专用性较小的时候，产业集聚更容易促进企业生产率的提升，这与理论部分的分析结论一致。

五、结论与建议

通过分析，本文得出了产业集聚非线性影响企业生产率的结论，即产业集聚确实能够在相当程度上提升企业的全要素生产率，但随着表征企业的资产专用性的固定资产占比不断上升时，受其掣肘，产业集聚通过降低企业可共享固定资产的强度和可能性降低，从而在一定程度上抑制了产业集聚的生产率提升作用。

因此，本文的研究结论也能为政府部门制定合适的产业集聚相关政策提供一些有益的启示：（1）调整产业空间布局，适度提高产业集聚水平。如本文的研究表明，产业集聚可以提高制造企业的全要素生产率。在我国经济整体进入“新常态”的现阶段，以“三去一降一补”供给侧改革的大政策环境下，适度提升产业集聚水平，有助于优化资源的配置并为产业结构的进一步升级提供动力。（2）培育和完善地区产业配套体系，建立集聚区内流畅的资产共享平台，增强信息流动性。从研究所得的结果来看，高固定资产比例成为了产业集聚的生产率提升效应的重要抑制因素，隐藏在背后的是巨量无法被产业集聚消化的专用性资产。可以参考仿照当前盛行“共享经济”模式，建立共享平台促使集聚区域内的一些资产的所有权和使用权分离，化占有式的沉淀为租赁式的共享，提高资源的使用效率。（3）充分发挥产业集聚区域的优胜劣汰机制，鼓励市场良性竞争，降低各行业进入成本。在保证市场活力的基础上，将完善相关制度法规与进一步开放市场相结合。建立规范化的市场和降低进入壁垒会促使高生产率企业因预期收益而进入市场，进而在竞争中淘汰低生产率企业，倒逼整个行业生产率的提高。

责任编辑、校对：李再扬endprint