技术异质性与集聚经济<br/>——基于中国工业企业数据的实证分析

技术异质性与集聚经济
——基于中国工业企业数据的实证分析

2018-01-15汪彩君

税务与经济 2017年3期

汪彩君，邱梦

(浙江工业大学经贸管理学院，浙江杭州 310000)

一、引言

一直以来，学者们对产业集聚的理论研究都是假设微观主体为同质性的，即消费者偏好、企业生产、居民的迁移选择都是相同的[1]，然而，这与实际情况是相悖的。2003年，Melitz(2003)[2]将企业生产率异质性引入贸易模型，从企业层面出发研究异质性企业的国际贸易问题。受此影响和启发，不少学者开始将企业异质性引入产业集聚理论的新经济地理学，使新经济地理学模型更加符合现实中企业的经济行为，开创了“新”新经济地理学时代。Baldwin和Okubo(2006)[3]在自由资本模型中引入企业异质性，探讨了企业生产率异质性对企业区位选择与集聚的影响。他们研究发现，生产率高的企业由于具有竞争优势，为获得更大的市场份额，这些企业更倾向于重新选址到大区域(选择效应)；旨在缩小区域差距的政策会导致高生产率企业向中心区域转移，低生产率企业向外围区域转移(分类效应)。Saito(2008)[4]分析了贸易自由化对生产率异质性企业的集聚和区域经济发展的作用，他通过扩展线性自由企业家模型发现国内外的竞争使低生产率企业分散到欠发达地区，并实证验证了智利高生产率企业自我选择定位到大市场的假设，发现高生产率的企业(出口企业)的确定位于同行业其他企业集聚、产业结构多样化、市场规模大的地区。Okubo(2010)[5]在自由企业家模型中引入企业异质性，研究表明企业生产率异质性对企业的区位模式以及集聚有影响作用，生产率相似的企业以共同集聚为特征产生分类均衡，生产率低的企业更可能集聚；企业异质性是一种集聚力，异质性越大越容易发生集聚。Ottaviano(2011)[6]将企业异质性加入到新经济地理学的研究中，提出了一个异质性两企业两区位的“新”新经济地理模型，发现企业生产率与产品质量的差异是决定经济活动的空间集聚或者分散的微观因素。

大多数学者都将企业生产率、规模、所有制异质性作为企业异质性的衡量标准，来研究企业异质性与产业集聚的关系。梁琦等[7]通过中国工业企业数据库研究了生产率异质性企业的区位选择行为以及产业集聚效应对企业生产率差距的影响，研究表明我国生产率异质性企业的定位选择行为是显著存在的，而且影响着企业的生产率差距。张玉梅[8]发现小规模企业在集聚经济的作用下生产率提高从而形成集聚，而大规模企业通过区位选择集中在大市场形成集聚。刘修岩[9]发现不同所有制类型企业从集聚中获得的受益不同，国有企业获得的地方化经济效应高而外资企业获得的城市化经济效应高。然而企业异质性的内涵不仅如此，它还包括组织结构、产品质量、员工技能、企业战略、生产技术等差异。

技术一直以来被看作是独立于劳动和资本的第三种生产要素，被经济学者们所重视。技术上的差距使得不同国家、不同地区、不同产业、不同企业之间的经济发展有明显差异。美国学者Michael V. Posner(1961)[10]提出了一个国际贸易的技术差距模型，他指出，技术领先的国家在技术上具有比较优势可以出口技术密集型的产品，随着技术模仿、技术转移和技术溢出，国家之间技术差距缩小，以技术差距为基础的贸易也会随之缩小。Lucas(1988)[11]和Romer(1990)[12]研究的内生经济增长理论认为一个国家或地区的知识存量的差异决定了不同国家和地区投资与资本收益率的差异，进而决定了不同国家和地区经济增长的差异。从产业层面来看，每个产业都是产业链的一个环节，都与其他产业形成前后向联系，某一产业的技术会通过关联产业的传播途径溢出，从而影响到关联产业的技术研发和创新。然而技术溢出是需要付出成本的，存在一定的空间局限性，溢出效应与空间距离的远近紧密相关。技术溢出的空间局限性使得技术的传播呈现出地域性的特征，为获得技术溢出带来的收益，经济活动在空间上趋于集中，形成产业空间集聚的动力；产业集聚又反过来促进技术的溢出和转移，两者表现出一种累积循环因果关系。由于技术外溢的正效应和成本效应，Alcacer(2007)[13]指出技术领先和落后的企业选址倾向截然相反，技术领先的企业相比获取技术溢出，更担心自身技术的溢出，因此更加倾向于远离集聚区域；而技术落后的企业则更愿意向集聚区域靠拢，以便更好地促进人力的集聚和享受到技术溢出的好处，获得更大的利润。对于一个企业来说，技术是企业经过长期的经营和发展形成的战略性资产，为保持自身的市场份额和竞争优势，企业会付出成本来保护自身的技术使其难以被模仿和学习，具有高度的异质性。

技术差异与经济活动紧密联系，技术溢出对产业集聚的形成起着重要的推动作用。那么，技术程度不同的产业的集聚情况如何呢？企业之间的技术差异与产业集聚又有什么样的关系呢？本文拟通过对技术程度不同的行业的集聚情况进行测度来分析行业的技术水平与该行业的集聚情况有何关系，并通过工业企业数据库1998～2009年的面板数据来分析企业技术异质性与产业集聚的关系。

二、行业间技术差异与产业集聚的关系

本文选取集聚现象明显的制造业为研究对象，选择C门类制造业中的20个大类，为研究技术水平不同的行业与产业集聚的关系，以技术密集程度作为划分产业的标准。这里产业分类的标准同郭克莎[14]，根据0ECD的产业划分标准按R&D投入占产值的百分比来测算行业的技术密集程度，将制造业分为高技术产业、中高技术产业、中低技术产业和低技术产业四种类型。

关于产业集聚的测度存在多种方法，本文选择赫尔达芬系数(HHI)来反映产业集聚程度。赫尔达芬系数指的是某市场上所有企业的市场份额的平方和，计算公式为：

其中，Xij表示j地区产业i的工业总产值,Xi表示所有地区(全国31个省)i产业工业总产值，N表示地区总个数。HHI取值越大，表明该产业集聚程度越高。行业的数据来源于企业层面数据的加总。

从表1和图1可以看出，产业集聚程度与技术密集程度有一定的正相关关系，技术密集程度高的产业集聚程度也相对较高。从四个分类来看， 2009年高技术产业的整体平均HHI值达到0.1371，集聚水平最高，中高技术产业的集聚水平(0.1212)高于中低技术产业(0.0829)。高技术产业中，医药制造业的产业集聚程度较低。我国的医药企业主要依靠技术引进，缺乏自主研发，技术创新程度低，没有充分发挥技术这一要素在产业集聚中的作用。值得注意的是，有些低技术产业也表现出明显的集聚趋势，如纺织业、造纸业、农副产品加工业。原因可能在于这些产业都依赖于原料，会导致它们在原料丰富的产地形成集聚。

表1 中国20个主要制造业1999～2009年的产业集聚HHI值

图1 技术密集程度不同的行业的集聚趋势图

注：从左往右的每幅图，从最右边看，每条线依次代表C40通信设备、计算机及其他电子设备制造业、C41仪器仪表及文化办公用机械制造业、C27医药制造业；C28化学纤维制造业、C39电气机械及器材制造业、C35通用设备制造业、C26化学原料及化学制品制造业、C36专用设备制造业、C37交通运输设备制造业；C34金属制品业、C32黑色金属冶炼及压延加工业、C31非金属矿物制品业、C33有色金属冶炼及压延加工业；C17纺织业、C22造纸及纸制品业、C13农副产品加工业、C14食品制造业、C16烟草制品业、C25石油加工、炼焦及核燃料加工业、C15饮料制造业。

三、技术异质性衡量方法

对企业来说，技术体现在生产能力和创新能力两个方面。生产能力高的企业生产效率高、产品质量好、投入成本低；创新能力强的企业更能根据市场需求生产新产品或开发新技术。异质性的技术投入会影响企业的生产率[15]，技术高的企业更有利于自身形成核心优势，保持市场竞争力。企业技术的高低可以直接从企业在一段时间内的技术活动成果与效益表现出来，包括企业拥有的专利数、企业推出的新产品数等。也有一些学者根据企业技术能力与企业技术投入成正相关的假设，用企业R&D投资、研发的人力资源投入来衡量企业的技术水平。虽然研发投入、专利数也能反映企业的技术水平，但有一定的局限性，因为研发投入和专利数并不一定能投入到市场转化为产品，因此本文用新产品产值比例来衡量企业的技术水平。

给定一组数据来测量数据差异，可以运用统计学的离差思想。本文关于技术异质性的衡量采用龚六堂(2004)[16]测度边际生产率差异的方法，假设 n个企业的新产品产值已经给出，将这些值按照从大到小的顺序排序，分别记为T1，T2，…，Tn，可得技术差异指标为：

表2为四个技术密集程度不同行业的技术异质性值。

表2 典型行业的企业技术异质性测量结果表

通过表2进行分析。从纵向来看，每个行业的企业技术异质性都有增长的趋势，即从全国范围来看，同一行业之间企业的技术差异在变大，这也反映出技术溢出的空间局限性特点和企业对自身技术的保护。虽然从整体上来看，我国各行业的技术整体在上升，然而行业内各个企业技术的进步是有差距的，与偏远地区相比，在中心地区的企业拥有更先进的技术设备、更高素质的专业性人才，为技术的引进和创新提供了条件，从而更能掌握核心技术和新兴技术。不同区域的技术进步程度不同，使得行业内的企业技术异质性进一步扩大。从横向看，技术密集程度较高的行业的技术异质性要高于技术密集程度低的行业。技术密集程度高的行业对技术的依赖更强，因此企业会花更多的成本去保护他们的技术；高技术产业的企业更重视技术的创新，更倾向于在技术方面获得排他的竞争优势，也会投入更多的R&D经费和人力。结果会形成实力雄厚的企业技术水平越来越高而实力薄弱的企业技术相对较低的局面，企业之间的技术异质性进一步增大。而对技术依赖程度不高的行业，它们更多地依赖于资本、劳动力、自然资源等，技术相对单一，企业不会花较多的成本去开发新技术或者保护自身的技术，企业之间的技术差异扩大得较缓慢甚至会缩小。

四、行业内技术差异与产业集聚的关系

Okubo(2010)在自由企业家模型中论证了企业异质性是一种集聚力，上文通过对不同行业的企业技术异质性进行测量，发现企业的技术异质性处于一种上升趋势，与产业集聚的趋势基本一致，那么企业的技术异质性与产业的集聚程度的关系究竟如何呢?为了研究企业的技术异质性与产业集聚的关系，本文根据尹希果[17]的研究构建如下计量模型，进行实证研究。为了减小解释变量与被解释变量的内生性影响，将解释变量均滞后一年。

HHIt=C+β1DIVt-1+β2tradt-1+β3costt-1+β4induSt-1+β5FDIt-1+β6govt-1+ε

(一)变量说明

1.被解释变量和核心解释变量

被解释变量和核心解释变量分别为产业集聚HHI和技术异质性，已在上文做了详细说明。

2.其他解释变量

根据制造业集聚因素的其他理论和企业层面数据的可获得性，本文确定如下其他解释变量。

贸易自由度。贸易自由度包括运输成本和贸易成本。从行业层面来考虑贸易自由度，这里借鉴Rosenthal和Strange(2001)[18]、路江涌和陶志刚(2007)[19]的做法。使用存货占工业销售产值的份额衡量某一行业的运输成本，存货所占比越高，产品越易腐败，则运输成本会更高；用企业的销售费用减去广告费可以衡量产品到消费者手中所花费的成本，通过行业销售费用(不含广告费)占行业总销售值来衡量贸易成本。

行业规模。新经济地理学指出，规模报酬具有区域性的特点，当企业大量生产时，固定成本将会下降，有利于企业生产规模的进一步扩大，最终将形成生产的高度集中。规模经济是影响产业发生集聚的一个重要原因，本文用行业内企业平均产值来反映行业规模的大小。

外商直接投资(FDI)。对外开放使得外商投资大量涌入，所产生的经济活动对一个国家的产业布局产生重要影响，本文中用某一产业的外资企业和港澳台企业工业总产值占该产业工业总产值的比重来衡量FDI。

地方保护主义。很多地方政府的财政来源都依赖于地方产业的税收，为了保证税收，地方政府会通过国有资本实行经济控制来保护该产业，确保这些产业的市场份额。地方保护主义使自由贸易变得困难，从而影响了产业集聚的发生。本文用白重恩等(2004)[20]的做法，用某一产业国有企业的工业销售产值占该产业总的工业销售产值的比重来反映地方保护主义。

(二)数据来源及处理

数据来源于中国工业企业数据库(1998～2009年)。中国工业企业数据库是企业层面的原始数据，统计对象为全部国有和年营业额500万元及以上的非国有企业，其中有90%为制造业。截至2009年，共收录了42万多家工业企业。我们根据年份和行业对数据进行处理，分别对技术密集程度不同的行业采用面板数据分析。由于存在不同年度的对比，为消除物价因素的影响，所用基础数据均以1998年为基期进行相应价格指数平减处理。本文的核心解释变量为企业技术异质性，因此工业企业数据库中新产品产值的数据可靠性显得尤为重要，然而这一栏的数据却存在一些问题。第一，2004年和2008年的新产品产值数据缺失。这里采用聂辉华(2008)[21]对研发费用处理的方法，用前后两年数据的平均值代替。第二，每年的样本量中存在大量新产品产值为0的情况。新产品产值为0可能是由于统计失误导致的结果为0 ，也有可能是该企业的新产品产值没有上报或者新产品产值确实为0 。为了避免剔除的误差，本文采用董晓芳(2014)[22]的做法，将新产品产值为0的样本全部剔除。第三，每年的样本量数量不一致的问题。就通信设备、计算机及其他电子设备制造业来说，2000年新产品产值大于0的样本量有5213个，而2003年只有730个，因此如果选择全样本量，可能会由于每年样本量不一致导致测量误差，所以有必要对其进行抽样保证每年的样本数一致。值得说明的是，为排除区域内或小区间范围的技术外溢现象导致的测量误差，所选样本必须均衡覆盖全国31个省级区域。

表3 主要变量的摘要统计表

(三)实证结果与分析

Hausman检验支持固定效应模型1、3、5、7。从表3可以看出，贸易成本(trad)、行业规模(indus)、外商直接投资(FDI)、地方保护主义(gov)对行业的集聚都有显著的影响，贸易成本、地方保护主义与集聚呈负相关，行业规模、外商直接投资与集聚呈正相关，这与理论估计的情况一致。而运输成本的回归结果只在低技术产业中显著，这可能是因为，用存货占销售产值比例来表征运输成本主要是根据存货的易腐性，然而高技术、中高技术、中低技术的产业产品皆不具易腐性，所以该值并不能很好地反映出运输成本的实际大小，因此无法得出与理论估计一致的结果。

表4 回归分析表

注：FE与RE分别表示固定效应与随机效应；表中的标记***、**、*分别表示显著性水平1 % 、5% 、10%

下显著；括号内为标准差。

对于以上回归结果，从总体上来分析，技术异质性是一种集聚力，技术异质性与产业集聚呈正相关。随着技术异质性的增大，产业集聚程度在加强。企业之间的技术差异会影响它们的微观选择行为，比如技术较低的企业由于缺乏竞争力，会选择边缘地区进行生产销售活动以便维护自己微小的市场份额；而技术高的企业为了追求更小的生产成本会选择中心地区，吸引更多的就业人口和创造更大的工业总产值。由此可见，技术异质性企业的选择行为会进一步导致集聚发生。随着企业之间技术异质性的不断增大，技术外溢的空间局限性也会更加明显，技术优势地区通过小范围的技术外溢使得该区域技术更高，而技术落后地区由于空间距离的限制和本身的技术过低不具备吸收高技术的能力，使得企业之间技术异质性进一步拉大，集聚现象更加明显。

虽然技术异质性对行业的集聚皆有正向促进作用，然而对于技术程度不同的产业，技术异质性对集聚的促进强度不同。从技术异质性的系数大小可以看出，技术异质性对技术较高的行业促进集聚的程度更强。技术较高的行业，技术是其主要的生产要素，技术对这些行业经济活动的影响更为明显。而对于技术密集程度较低的企业，它们更依赖于劳动人口和原材料等，企业之间的技术差异相对较小，企业之间的差异主要来源于劳动生产率，因此技术异质性对产业集聚的影响相对较低。

五、研究结论

本文用HHI值对1999～2009年制造业20个行业的集聚程度和趋势进行了测度研究。总体而言，20个行业的集聚程度呈上升趋势。其中，技术密集程度高的行业集聚现象更为明显。在低技术行业中，也有一些依赖原料的行业如纺织业、造纸业、农副产品加工业表现出了很高的集聚程度。通过对技术异质性进行测度分析，总的来看，技术密集程度较高的行业的技术异质性要高于技术密集程度低的行业。最后，基于行业层面来分析产业集聚的决定因素，较之前学者们的研究相比，利用了企业微观数据，主要考察了企业异质性对产业集聚的影响，并从技术这一核心因素入手，通过测量企业之间的技术差异来探究技术差异的大小对产业集聚的影响。由实证结果可知，技术异质性是一种集聚力，这一结果对技术密集程度较高的行业尤为明显。

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