制造业新建企业区位选择——来自284个地级市的微观数据

宋 歌，林子欣

(中国科学技术大学管理学院,安徽 合肥 230026)

制造业作为第二产业和国民经济的重要组成部分，是衡量国家综合实力的重要指标。2015年，中国制造业的产业增加值占比超过全球制造业的五分之一，达到了2.86万亿美元，中国也成为世界级的制造业大国。但因中国地域辽阔，地区自然资源、禀赋差异较大，经济发展不平衡，不同地域间制造业的分布、集聚也有很大的不同之处。目前来看，中国制造业的整体发展规模较高，但在区域间分布并不均衡：东部地区已经形成了众多规模较大的产业集群，但在中西部地区，制造业的平均发展水平较低，存在企业数量较少、规模较小、自主创新能力较弱等问题，产业集聚度相对偏低，产业整体竞争力偏弱。

一个产业区位格局的最新变化通过本产业新建企业的区位选择反映，即产业的空间分布是企业区位选择的行为结果。探讨新建企业的区位选择问题，是研究中国制造业的产业空间格局变动的基础。本文的主要目的是探究在科技水平迅速发展的信息化时代背景下，制造业新建企业区位选择的影响因素。研究结果对于中国制造业产业的升级与转型、产业规划与持续发展、地区政府招商引资、缩小地区间工业差距及区域产业转移和促进区域经济可持续发展具有重要的现实意义。

1 文献综述

1.1 企业区位选择的影响机制相关综述

从A.韦伯提出工业区位论，即认为运费、劳务费以及产业集聚和分散对工业企业的区位选择起到决定性作用开始，企业的区位选择就是区域经济学的重要研究问题，一直受到人们的关注与研究。但韦伯提出的工业区位论是在孤立因素分析情况下得到的静态结果，无法解释资源贫瘠的地区为何能形成大量的产业集聚。20世纪90年代以来，以保罗·克鲁格曼为代表的西方经济学家重新回归到经济地理学视角，企业区位选择与决策的课题再次成为研究热点。新经济地理理论包含运输成本和规模报酬递增等因素，认为这是企业选择布局的重要推动力，为企业选址提供了新的解释。此后，交通可达性、劳动力成本、集聚经济、市场供求与竞争、科技发展、政府政策等因素都被逐步纳入企业区位选择的影响因子中来。

在以往的研究中，学者们多重视交通可达性、劳动力水平与集聚经济的影响研究。以印度、巴西和中国三个发展中国家为代表，Sridhar发现城市规模和劳动力成本是企业区位选择不可忽视的影响因素[1]。Meijers强调地理位置、人口和交通运输基础设施等共同影响、推动了产业的发展[2]。通过分析西班牙制造业新增企业的数据，Jofre-Monseny认为集聚经济、劳动力市场、 知识溢出和投入分配对制造企业的选址具有不可忽视的影响[3]。Bottazzi强调企业的空间位置分布是城市化经济效应与专业化经济效应共同作用的结果[4]。Frenken提出经济集聚对企业的区位选择有很强的吸引力，但是本土化经济对其产生影响暂不能准确衡量[5]。

国内学者的研究成果也肯定了上述因素的影响。考虑到中国特殊的经济环境，林立生等讨论了物流成本和劳动力在制造企业选址中的作用机制[6]。路江涌等认为地区溢出效应、物流成本和地区禀赋吸引企业选址落户，而地方保护主义限制了工业的集聚与发展[7]。关于集聚效应对企业选址的影响，陈良文等考虑了产业存在的地方化和城市化的经济效应[8]。袁丰等认为除去政府政策、交通条件、自然环境等因素，企业区位选择对于产业集聚有着较高的依赖性[9]。陈建军等认为，大多数企业的区位决策受集聚经济利益的影响[10]。刘修岩等深入分析了局部经济效应、城市市场规模效应和区域要素禀赋对促进制造业空间变化的作用[11]。韩峰等认为劳动力质量、研发知识溢出与本地市场需求对企业的空间集聚有积极的促进效用[12]。陈松林等通过研究福建省制造业企业的空间分布现状，认为可达性、规模经济与自然资源禀赋对其均有显著影响[13]。考虑知识溢出、产业集群的影响，郭嘉仪等对这些因素与企业区位选择之间的关系进行了深入的研究[14]。石敏俊等发现劳动力和土地等要素成本的区域差异不断扩大促使着沿海发达城市的制造业企业向要素成本较低的欠发达地区转移[15]。原嫄等认为交通设施改善对于制造业企业的区位分布有显著的正向效应，但低成本的劳动力与对外开放水平的相关影响不显著[16]。关于高速公路的发展对企业选址的影响作用，林善浪等也在研究中做出了探讨[17]。

随着经济的发展和学科研究的深入，越来越多的影响因素被学者们列入考虑之中。国家政策作为强有力的指导工具，其对企业选址的影响力不容忽视：Cheng等对日本制造业企业在中国的区位选择情况进行分析，认为国家政策在一定程度上影响着企业的区位选择决策[18]。Devereux探讨了政府补贴等政策工具与聚集外部性的相互作用对于跨国公司区位选择的影响[19]。Campbell认为地方经济的自由化在一定程度上可以促进一个地区吸引企业进行区位选址决策[20]。Bacher着重研究累进税与新创企业之间的关系，认为较高的均税费和复杂的税法对企业区位选择有负向的阻碍作用[21]。以税负水平作为国家政策的衡量指标，叶素云等对工业企业区位选择的影响因素做出了深入研究[22]。范红忠等通过对中国120个城市的新建工业企业数据进行回归分析，对政府管制的影响研究做出了补充[23]。

同时，科技发展作为第一生产力，显著地影响着企业的区位选择：通过比较比利时、爱尔兰和葡萄牙的制造业企业空间分布，Barrios认为技术水平、研发活动和劳动力市场质量对其均有显著影响[24]。考虑知识溢出、产业集群的影响，郭嘉仪等对这些因素与企业区位选择之间的关系进行了深入的研究[25]。此外，全球化的发展使得外商直接投资的重要性日益突出：企业选址的重要影响因素之一是FDI的溢出效应[26]。还有一些研究认为，环境规制、城市化水平、全要素生产率、土地改革等因素也对企业区位选择造成一定的影响[27-29]。

从研究方法上看，早期的企业区位选择研究往往基于较大的选址空间，如国家级与州、省级，在模型上，大多数文献采用Logit模型进行回归。Logit模型为企业区位选择提供了最坚实的微观基础，即企业选址是利益最大化的驱动结果。但当企业选址的备选空间数量较大而地理面积相对较小时，就无法解决Logit模型中备选空间违背独立不相关假设的问题，可能造成错误的伪回归。

1.2 本文主要贡献

在国内企业选址的相关研究中，现有成果多重视研究产业整体的分布，对于每年的新创企业的区位选择的相关研究较为缺乏，少数关于新创公司选址的相关研究大多基于省级数据，企业选址候选空间的划分仍然比较粗糙。本文对这几个方面的不足做了一定补充：首先，将企业区位选择的备选空间进行进一步细分，备选空间单位被拓展至284个地级市层面；其次，利用最新的 《中国工业企业数据库》，通过微观层面的汇总、统计，得到各个地级市每年的制造业新创企业的数据，以此来衡量企业的区位选择；再次，本文引用List等提出的测量模型[30]，将企业的区位选择问题转换成考察各个备选空间每年的新建企业数量，利用泊松回归模型和负二项回归模型进行面板数据的回归分析，实现了企业在较小备选空间中选址问题的无偏考察；最后，结合中国新型工业化与信息化的当前背景，主要考察经济环境，科技水平与信息化三个方面的因素对于制造业新创企业区位选择的影响。

2 数据、变量与模型选择

2.1 数据来源

本文的因变量数据来源于2005—2013年的 《中国工业企业数据库》，自变量数据来自相应年份的 《中国城市统计年鉴》，其中缺失部分参考各个省的省级统计年鉴进行填补。

2.2 被解释变量选择

本文用每年新增企业数(Δnt)衡量企业的区位选择，数据来源于包括2005—2013年 《中国工业企业数据库》。 《工业企业数据库》统计来源于微观层面的企业数据，每年包括近30万家企业数据，涵盖了全国所有的国有工业企业和规模以上的非国有工业企业，是国内最全面的企业数据库，样本量非常大，时间序列也比较长。本文从中筛选出每年制造业新建企业的相关信息，并将其汇总、计数到各个地级市层面。

2.3 解释变量选择

在解释变量选择方面，本文首先考虑的是各个城市经济环境的相关影响因素。首先，采取职工平均工资来衡量劳动力成本，同时，使用区位熵指数(LQ指数)来衡量地区制造业产业的专业化程度。区位熵指数是用全国平均水平来比较的衡量某个地区某产业的专业化程度(即集聚水平)的指数，具体计算公式如下：

在科技水平的衡量方面，本文用各个地级市的科研人员的从业比重与每年的政府科学支出经费来衡量。同时，本文选择移动电话与互联网普及程度衡量各个地级市的信息化发展水平，具体的指标解释见表1。

表1 解释变量选取与指标解释

2.4 计量模型选择

本文借鉴List等提出的测量模型，将企业选址问题转换为每年审查每个备选空间的新建企业数量，并使用计数模型进行估计[31]。假设t时刻地区k新企业数量的供给曲线可以用Ykt=(π(Xkt,εkt))。Ykt代表着新建企业数目的变动，π代表企业在k地区的利润，Xkt代表一组可观测的影响企业利润的城市特征变量，εkt是影响利润的随机扰动因素。企业决定在哪里建厂取决于企业在选择区域赚取的期望利润，利润越高新建企业的数量也会随之上升，企业区位选择的供给曲线的斜率为正，曲线呈现出斜向上的状态。随着城市中新建企业数量的增加，集聚经济或知识溢出不仅可能对每个企业的利润产生积极的影响，也可能加剧企业间的竞争或导致成本、劳动力等要素价格的上升而减损企业利润，t时刻城市k新企业数量的需求曲线可以表示为a(Ykt)，且其斜率可能为正，也可能为负。供给曲线与需求曲线的交点确定了均衡的新企业数量，我们可将交点的方程简化描述为：

Ykt=f(Xkt)+εkt

(1)

由于每个城市中的新建企业数是整数，因此可假设Ykt服从泊松分布，用计数模型进行回归。

2,,n

(2)

其中,λkt是泊松分布的参数，表示城市k在t时刻新建企业数目的均值。

泊松回归模型对数据有严格的 “均等分散”的要求，即被解释变量的期望与方差一定相等。但因中国地域广阔，区域之间产业发展差异较大，被解释变量 (各地级市每年新建企业数量)的方差明显大于期望。因此，本文将泊松回归模型进一步修正为负二项回归模型，消除地区间差异过大带来的影响。

3 描述性统计分析与实证分析结果

3.1 描述性统计分析

从各省新建制造企业数量分布的比较可以看出，近十年来新建企业的选址发生了重大变化。虽然东部沿海地区对于企业区位选择的影响力仍然强劲，但北上广等一线城市已经不再是企业优先选择落户的青睐对象。近十年来，长江中游城市群对于制造业企业区位选择的吸引力逐渐增强，选择在中部地区建厂经营的企业越来越多。

新建企业的区位选择显著的影响着产业整体的转移与分布，比较各个省2005年与2013年的年末所有制造业企业的分布情况，不难发现，一线城市的制造业企业数目逐年递减，而以安徽、江西、湖南、湖北为代表的中部地区的制造业企业数目连年递增，中部地区对制造业企业区位选择的吸引力日渐增强，制造业正从沿海的东部地区向中部地区进行着产业承接与转移。

3.2 实证分析结果

(1)因变量相关性检验。在进行模型回归之前，本文首先考察解释变量的相关性问题。如表2所示的相关性矩阵表明，各个变量没有格外密切的相关性，对模型估计中的共线性问题没有严重影响。同时，方差膨胀因子检验表明各个变量的VIF值与平均VIF值均远小于10，多重共线性问题可以忽略不计(见表3)。

表2 解释变量相关系数矩阵

表3 VIF检验结果

(2)全国范围回归结果。考虑到模型可能出现的内生性问题，本文同时进行面板数据的标准负二项回归和控制时间虚拟变量的负二项回归，控制时间虚拟变量在一定程度上控制了宏观经济环境和经济政策变动对于结果可能产生的影响。结果表明，模型具有显著的时间趋势，加入的时间虚拟变量的负二项回归模型的结果更优。从全国范围来看，衡量经济环境的四个变量对制造业新建企业的区位选择均有显著的积极影响。区位熵衡量的产业专业化水平是制造业企业区位选择的重要影响因素，产业集聚对于制造业企业区位选择起到了强有力的推动作用。制造业企业区位选择偏向于选择产业专业化程度较高的地区，以此加强企业间信息的交流与合作，共享知识溢出效应；同时，基础设施的共同利用不仅可以节约生产建设的相关资金投入与中间产品的运输费用，以此降低生产成本，这也有利于提高生产效率和利润，并增加规模经济。人口密度与当年实际利用外商投资额对于制造业企业区位选择也分别有一定的吸引作用，前者决定着市场需求和市场潜力；后者侧面反映了城市的经济开放程度，在经济开放程度比较高的城市，外商投资不仅会带来新的资金与技术，同时，通过促进示范和竞争，可以实现相当的知识溢出效应。

考虑衡量科技水平的两个因素，各个地级市的科学经费支出对制造业企业区位选择影响显著，然而，科研人员的从业比例对新制造企业的选址没有显著影响。结合中国制造业在产业转型重要阶段的现实分析:国内传统制造业正面临发展瓶颈，高端制造业尚未完全形成。

不论是在标准的固定效应负二项回归模型还是加入时间虚拟变量的固定效应负二项回归模型中，手机和互联网的普及对制造企业的选址具有积极的吸引力。这表明，信息化水平的提升与制造业产业发展息息相关，信息技术正在参与到生产过程中去，并对制造业生产方式的变革发挥着重要的影响。随着大数据、云计算运用的威力初显，网络信息技术更新而带来的地区的信息化水平提升对于制造业企业的区位选择有着重要的吸引作用。

(3)分地域回归结果。表4的回归结果初步表明，经济环境、科学技术与信息化水平对于中国制造业新建企业的区位选择均有显著的吸引作用。考虑到中国地域辽阔，资源分布不均，地区间产业发展状况差异明显的国情，本文将全国分成东部、中部和西部三个部分，分别进行计数回归，深入探讨影响东、中、西部制造业企业区位选择的影响因素并对比分析有何异同。其中，东部地区包括北京市、天津市、上海市、辽宁省、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、河北省、广西壮族自治区和海南省在内的共115个地级市；中部地区包括安徽省、江西省、河南省、湖北省、湖南省、山西省、吉林省、黑龙江省和内蒙古自治区所辖的109个地级市；西部地区包括重庆市、四川省、贵州省、云南省、山西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区所辖60个地级市。因为数据统计与缺失的原因，删除包括西藏自治区在内的小部分地级市资料，最终保留284个地级市的相关数据。

对东部、中部和西部分别进行标准的与加入时间虚拟变量的负二项回归，得到的结果与全国范围内的回归结果有较大的差异，各个因素对于三个地区的影响显著性也有较大的不同。对东部地区来说，劳动力成本的上升可能引起大部分劳动密集型企业为代表的企业利润空间的缩小，因此其显示出一定的负向阻碍作用。除劳动力成本外的其他三个衡量经济环境的指标对制造业新建企业的影响均表现出了显著的正向影响作用。这表明，在现阶段，东部地区有利的工业和经济环境对新建企业的选址仍具有较大的吸引力。其较为悠久良好的产业基础、产业集聚带来的知识共享与溢出、市场规模的不断扩大以及较高的对外开放水平与资金投入都增强了东部地区对企业区位选择的吸引力。同时，东部地区的科学研发投入处于全国的较高水平，更能吸引诸如医疗设备制造业、航空航天和航空制造业，电子和通信设备制造业等高附加值的高科技公司做出定位决策。在信息化水平的推动作用方面，移动电话与互联网的普及程度对东部地区的制造业企业区位选择影响显著，东部地区进入了互联网+的高速发展时代，高度发达的信息化水平推动了制造业企业的数字化、网络化、智能化。

表4 全国负二项回归结果

注：*p< 0.1，**p< 0.05，***p< 0.01，下同。

分析中部地区的模型回归结果，衡量经济环境的四个指标中，产业集聚程度与对外开放程度对于制造业新建企业区位选择有着显著的吸引力，但人口密度的上升却对其有一定的阻碍作用。人口密度的增加可能代表着人口的过快增长，由此可能带来一系列的劳动力与就业问题，如非熟练劳动力的大量过剩和熟练劳动力的相对短缺，这对于选择落户的新建企业来说是一个不利因素。科学技术水平对制造业企业在中部地区进行区位选择起到了显著的推动作用，信息化水平的促进作用也逐渐显露，表明国内制造业产业正值深刻分工调整之际，东部沿海地区的制造业产业向中部地区的转移步伐加快，产业承接已经在中部地区得到较好的发展和推广。

表5 分地区负二项回归结果

因为西部地区的人口稀少，市场规模较小，市场需求和市场容量都较小，对西部地区的制造业新建企业区位选择来说，产业集聚对于制造业发展初期的西部地区来说具有强力的吸引。同时，对于西部地区现阶段的制造业发展，投资是最重要的推动因素，不论是政府的科技投资还是外商投资，都给予了西部地区制造业最基础的资金支持，也是对新建企业区位选择最具吸引力的因素。在衡量信息化的两个指标中，移动电话的普及率对制造业新建企业区位选择有一定的正向吸引作用，然而，互联网的普及还没有显示出显著的影响。这表明西部地区信息化建设处于发展初期，信息化的技术发展和水平提升还并未给西部地区传统的制造业带来较大的冲击。

为了进一步揭示区域间企业选址影响因素的异同，本文依据2005年的统计数据，以人均GDP为划分标准，在回归时将东部、中部和西部分别划分为经济发达城市和经济次发达城市，以期对各个区域内部的企业区位选择进行比较研究。地域内比较研究结果与表5中的回归结果有一定的差异。首先，对东部经济发达城市来说，科研、技术服务从业人员比重对企业区位选择的影响变得更加重要，这表明东部发达地区科学技术的高速发展，对企业产生了强烈的吸引力；而在对次发达城市的回归结果分析中，劳动力成本与人口密度因素对制造业企业选址的影响并不显著，集聚经济、科技投资与外商直接投资的重要性不可忽视。其次，通过对表6中模型(3)和模型(4)的对比，中部地区经济发达城市与次发达城市间的回归结果差别并不大，人口过快增长导致的就业与发展问题亟待解决，经济集聚与对外开放进程的推进吸引了大量企业落户，科技投入、发展和信息化进程的推进对企业选址的影响力也不可低估。西部地区人烟稀少，大量省市亟待开发，科技发展对企业选址的影响力正在深化，信息化的波及也初见效果；但对于西部欠发达城市来说，人口增长解决了劳动力和市场潜力不足的问题，同资金投入一起吸引着制造业新建企业的落户，但因互联网等信息技术尚未扩散、发展，信息化效应并不显著。

表6 地区间比较分析负二项回归结果

5 结论与政策性建议

本文的主要结论有以下几点：首先，在全国范围内，经济环境、科学技术与信息化水平的提升对制造业企业的区位选择均有显著的吸引作用；其次，对于东部地区来说，良好的经济环境与较高的科技、信息化水平对于制造业企业区位选择的影响力日渐提升，尤其是对东部发达城市来说，科技发展水平已经成为企业选址的最强推动力；再次，产业集聚与对外开放进程的深化强有力地吸引制造业企业在中部地区进行区位选择，科技与信息化水平的提升也对其起到了显著的吸引作用；最后，对西部地区来说，信息化的高速发展还并未对新建企业的区位选择产生显著的影响，资金投入对企业来说仍是最重要的吸引因素。

现阶段，中国虽然已成为世界制造业的发展中心，但与制造业强国相比仍有一定距离。信息化与工业化的结合发展环境日益复杂，国际化的产业格局面临重大调整，新一轮的科技革命与产业革命正在带来新的机遇与挑战。基于中国的经济环境和制造业地区间产业转移的现状，本文提出以下几点政策性建议：第一，东部地区应依托良好的经济环境，大力集成科技资源，增加科技投入力度，充分利用科学技术对制造业产业的支撑和引导作用，积极引进、发展高技术、高附加值的高端制造业，推动东部地区制造业向高端发展。结合信息化的高速发展的时代背景，东部地区也应积极尝试新的商业模式，如电子商务等，以此减少库存、降低交易成本、缩短生产周期，减少交易中间环节、增加企业的交易机会。第二，首先，相关政策制定应鼓励东部沿海地区制造业企业向中、西部转移，支持中西部崛起；同时，中西部地区也应制定、实施更加优惠的企业吸引政策，增强自身对制造业企业的吸引力。第三，中西部地区应当抓住制造业产业承接转移的机会，不仅需要利用自身劳动力与能源禀赋优势，大力发展劳动密集型与资源能源消耗为主的制造业，同时应依托科技发展的推动力，提高自主创新能力与自我发展能力，力争改善产业投资环境，积极培育新兴产业，改造提升传统产业，优化产业结构，提升优势产能。第四，制定和实施促进东、中、西部制造业协调发展的政策，缩小地区间的发展差距，注重基本公共服务的均等化，引导区域间生产投入要素的合理流动。调整区域经济布局，完善区域发展政策，推动地区协调发展。