互联网技术、空间拥挤成本与制造业集聚选择——基于新经济地理模型及检验

郭 峰 陈 凯，2

1（东北大学工商管理学院，沈阳 110169） 2（东北大学秦皇岛分校经济学院，秦皇岛 066004）

引 言

制造业布局调整是中国生产空间优化的核心内容。工业革命以来，中国传统制造业凭借劳动力和资源优势，造就了 “世界工厂”奇迹，但与此同时，以 “胡焕庸线”为界的 “东南稠密，西北稀疏”的产业空间失衡问题日渐显现[1]。在当前新旧动能转换之际，互联网的快速发展和应用扩散成为技术进步的中坚力量，以网络平台、电子商务、大数据、人工智能为代表的新一代信息技术，在释放经济发展潜能的同时，也带动生产要素区位转移，为重塑产业空间格局创造了历史机遇。从实践经验来看，互联网技术打破距离、运输成本、地理条件、信息不对称等传统因素的刚性制约，在弱化资源配置时空阻隔、降低经济交易成本、催生商业运营模式、拓宽市场潜在空间等方面均有革命性作用[2-5]。面对全新的网络科技环境，众多学者强调应重新考量区域经济理论，重视 “新区位因素” 的空间布局影响[6，7]。

关于互联网对制造业空间布局的影响，Baptista和Swann（1998）指出，网络平台有效降低了企业创新成本，但并未对产业地理集聚起到抑制作用[8]；刘军和石喜爱（2018） 基于中国省域数据证实，“互联网+”有助于制造业聚集[9]。但也有学者认为，网络技术变革了产业生产模式，促使价值链分工朝网络化、柔性化、数字化、智能化发展，进而推动了产业分散[10，11]。而孙斌栋（2018）通过城市、城市群和国家层面的实证对比得出，信息革命对经济空间的影响是小尺度分散、大尺度集聚[12]；王亮（2019）基于空间动态杜宾模型发现，网络零售对制造业集聚产生 “倒U型”直接效应和 “U型”间接效应[13]。已有文献对互联网与制造业空间分布的关系进行了广泛的讨论，但鲜有文献注意到区位拥挤成本对互联网集散形态的动态调节作用。空间拥挤成本的高低决定了企业集聚收益的大小，当拥挤成本越过某一临界值后，将形成经济扩散机制触发企业选址向要素价格更低的外围区域扩散。与传统区位因素不同的是，互联网的产业集散形态存在 “实体空间”与 “虚拟空间”的共生与转化。当地区拥挤成本较低时，互联网技术可以通过降低区际交易成本和提高企业生产效率等途径，共同发挥地理集聚优势和虚拟集聚优势，强化企业地理范围的集聚程度；当地区拥挤成本较高时，过度集聚的外部环境增加了制造业生产成本，为规避较高的集聚拥挤成本，经营主体倾向于向外围区域转移，而互联网为产业扩散提供技术支撑，市场参与者可以借助互联网技术实现无边界信息交换，以往依靠地理邻近规避交易成本的方式被弱化，市场接近、知识溢出、技术模仿、供应链协同等集聚外部性逐渐通过网络虚拟空间取代，使得企业选址趋向灵活、区位分布趋向分散。因此，受“集聚租金”的约束，互联网对制造业空间分布可能存在复杂的非线性关系，具体的影响效果需要规范的理论阐释和定量分析加以证实。

鉴于此，本文基于城市拥挤视角探究互联网与制造业空间分布的逻辑关系，利用城市层面数据并结合门槛回归方法进行实证检验。与已有研究相比，本文拟从以下3个方面进行改进：（1）基于新经济地理学研究框架，尝试将互联网技术引入中心-外围模型，借以剖析互联网技术、城市拥挤与制造业空间布局的内在机理；（2）利用面板门槛回归模型，将城市拥挤成本作为门槛变量，检验互联网对制造业区位选择的非线性影响；（3）考虑经济空间尺度的异质性，选用中国285个城市面板数据展开实证分析，弥补传统研究采用省级数据而缺乏城市视域比较的不足。

1 数理模型分析

为刻画拥挤成本约束下互联网影响制造业空间分布的作用机理，本文基于Krugman（1991）的中心-外围（CP）模型[14]，结合皮亚彬（2016）[15]的研究思路，将互联网技术引入新经济地理模型进行数理分析。

1.1 基本假设

假设经济体存在2个区域（北部N和南部S）、2个生产部门（农业部门A和制造业部门M）以及2种生产要素（高技能劳动力H和低技能劳动力L）。每个区域存在1个城市，制造业部门集中于城市中心区CBD，农业部门分布在城市范围外。由于区际要素禀赋存在差异，故南部S的相关变量均赋予上标 “∗”以便区分。

农业部门具有规模收益不变和完全竞争的特点，使用单位低技能劳动力生产单位同质农产品，且产品贸易不存在交易成本，农产品价格标准化为1，故南北部低技能劳动力工资水平相等，即，其中，PA为农产品价格，ω为低技能劳动力工资。制造业部门具有规模收益递增和垄断竞争的特点，同时使用两种技能劳动力生产异质但一定程度上可替代的产品。每个企业只生产一种制成品，使用1单位高技能劳动力作为固定成本，故地区高技能劳动力比例决定了企业产业份额，每单位产出还需投入aM单位低技能劳动力，企业的成本函数为FM＝R+ωaMx，其中R为高技能劳动力工资，x为制成品产出量。高技能劳动力可在区际间自由流动，低技能劳动力不能在区际间流动，只限于本区域不同部门间转换。企业生产成本会受到本地互联网技术水平η、η∗的影响：区域互联网技术水平越高，企业生产效率也越高，所需投入的边际劳动力aM、越少，即，为简化分析，令，其中，b＞0为常数，0＜η≤1，0＜η∗≤1。 制成品的区际贸易存在冰山交易成本T、T∗，该成本取决于运输成本和信息成本，互联网技术提升有助于降低信息传递成本，即ηT（η）／∂η＜0，∂T∗（η∗）／∂η∗＜0，因而设T＝ed／η、T∗＝ed／η∗，其中d为区际运输成本，d＞0，T＞1，T∗＞1。

城市内部空间属于单中心结构，CBD仅为城市中心的1个点，高技能劳动力居住区以CBD为中心向四周扩展，高技能劳动力居住于城市内部需支付城市空间成本。城市空间成本EC由拥挤租金θ和高技能劳动力比例λ决定，拥挤租金和劳动力比例越高，城市空间成本越大，即∂EC／∂θ＞0，∂EC／∂λ＞0。为此，假设北部及南部城市空间成本分别为：

1.2 短期均衡

（1）消费者行为。所有消费者偏好同质，效用函数由拟线性效用函数和不变替代弹性函数给出：

其中，U为消费者的效用，CA和CM分别为农产品和制成品的消费量，μ为消费者对制成品的偏好系数，ci为消费者对第i种制成品的消费量，nw为制成品总种类数，σ为任意两种制成品的替代弹性。根据消费者预算约束条件：

其中，PM为制成品价格指数，Y为消费者总收入，pi为第i种制成品的价格。求解消费者效用最大化问题，可知消费者对农产品和制成品的需求量分别为：

将式（1）、 式（4） 代入式（2），可得消费者间接效用函数为：

（2）生产者行为。制造业厂商利润函数为π＝px-（R+ωaMx），根据利润最大化原则，企业采用边际成本加成定价。由于区际交易存在冰山交易成本，故北部产品在本地及南部的价格分别为p＝ωaMσ／（σ-1），p∗＝T∗p。 同理，南部产品在本地及北部的价格分别为。北部及南部消费者对北部制成品消费量分别为ci和，故北部企业总产出为，其中，ρ、ρ∗分别为北部及南部低技能劳动力数量。垄断竞争情况下企业均衡利润为0，即销售收入等于生产成本px＝R+ωaMx。得到：

利用两区域制成品价格指数：

其中，φN＝T1-σ，φS＝T∗1-σ，nw＝1。 为简化分析，令，将式 （7）代入式 （6），整理可知：

1.3 长期均衡

根据高技能劳动力流动方程Δλ＝（V-V∗）λ（1-λ）可知，存在内部均衡（V＝V∗，0＜λ＜1） 及核心-边缘结构均衡（λ＝0或λ＝1）两种稳态。当V＝V∗且0＜λ＜1时，南北两地均占有一定比例的高技能劳动力；当λ＝0或λ＝1时，高技能劳动力全部集中在经济核心地区。

考虑南北两地高技能劳动力的实际效用水平差异：

将式（1）、 式（7） 和式（8） 带入式（9），整理可知：

上式取值决定于集聚机制（本地市场效应、价格指数效应、生产率效应）和分散机制（本地竞争效应、城市拥挤效应）的力量对比。Baldwin等（2003）指出，本地市场效应、价格指数效应和竞争效应均会随贸易成本的下降而减弱，但后者减弱速度更快，至某一临界点时集聚力大于分散力，经济活动趋向于核心区集中[16]。互联网技术的提高不仅有效降低了区际交易成本，并且凭借生产率优势进一步强化了企业集聚动力。但是，当拥挤成本较高时，互联网技术升级带来的集聚影响相对减弱，与城市规模相关的拥挤效应逐渐增强，经营主体为规避较高的集聚成本，可以通过网络虚拟平台维系规模经济，推动企业选址向外围扩散。

1.4 数值模拟

运用Matlab软件进行数值模拟，综合考虑对称和非对称两种状态下互联网技术对企业空间分布的影响。经济活动均衡的稳定性依据∂（V-V∗）／∂λ取值判定：当∂（V-V∗）／∂λ＜0 时，北部产业份额增大导致南部实际效用水平高于北部，理性劳动力将从北部迁回南部，内部分散均衡得以稳定；反之，当∂（V-V∗）／∂λ＞0时，北部产业份额增大导致南部实际效用水平低于北部，理性劳动力不断从北部迁向南部，经济集聚机制得以加强，进而形成核心-边缘结构。

（1）对称状态参数设定。低拥挤成本情形①：μ＝0.4，σ＝3，ρ＝ρ∗＝1，θ＝0.3，d＝0.15；高拥挤成本情形②：μ＝0.4，σ＝3，ρ＝ρ∗＝1，θ＝0.85，d＝0.15。将λ从0～1遍历，得到对称情形下互联网技术与制造业空间分布的动态均衡过程。由图1和图2的模拟结果可见，在低拥挤成本情形中，当互联网技术处于不同水平时，高技能效用差额均随λ的增大而增大，即∂（V-V∗）／∂λ取值为正，制造业区位选址趋向集中；而在高拥挤成本情形下，随着互联网技术水平的提高，∂（V-V∗）／∂λ取值由正转负，制造业区位选址最终趋向分散。

图1 互联网技术与企业空间分布（情形①：θ＝0.3）

图2 互联网技术与企业空间分布（情形②：θ＝0.85）

（2）非对称状态参数设定。低拥挤成本情形③：μ＝0.4，σ＝3，ρ＝1.1，ρ∗＝1，θ＝0.3，d＝0.15；高拥挤成本情形④：μ＝0.4，σ＝3，ρ＝1.1，ρ∗＝1，θ＝0.85，d＝0.15。 将λ从 0～1遍历，得到非对称情形下互联网技术与制造业空间分布的动态均衡过程。根据图3和图4的模拟结果可知，即使市场份额较高的地区拥有技术优势，由于受高拥挤成本约束，制造业空间布局仍趋向分散。

图3 互联网技术与企业空间分布（情形③：θ＝0.3）

图4 互联网技术与企业空间分布（情形④：θ＝0.85）

综合上述分析结果可知，城市拥挤成本对互联网技术的制造业空间集散效应具有动态调节作用。当城市拥挤成本处于低值时，网络技术升级通过降低区际交易成本和提高企业生产效率强化了企业集聚优势，促使经济活动向核心区集中；当城市拥挤成本处于高值时，即使市场份额较高的地区拥有技术优势，经营主体也将借助网络集聚外部性效应，推动产业布局向外围扩散。

2 实证研究设计

2.1 变量选择

被解释变量：制造业区位熵（Lq）。区位熵反映了地区产业空间分布情况，该指标数值越大，表明产业集聚程度越高。计算公式为，其中，qij为城市j制造业就业人数，为城市j就业总人数，为全国制造业就业人数，为全国就业总人数。

核心解释变量：互联网技术水平（Inet）。采用每百人信息服务从业数作为核心解释变量，该指标反映了互联网技术应用深度，用 “信息传输、计算机服务和软件业从业人员数占总人口比重∗100”表征。为保证实证结果的可靠性，同时使用互联网普及率进行稳健性检验，用 “年末国际互连网用户数量占总人口比重”衡量。

门槛变量：城市拥挤成本（lnWage）。采用市辖区职工工资对数作为门槛变量，城市集聚规模扩大引发交通堵塞、资源紧缺、地价上涨、环境污染等问题出现，导致居民通勤成本、房价租金等生活成本提高，继而间接推动劳动力要素报酬上涨，因此本文使用市辖区职工工资对数衡量城市拥挤成本。

控制变量：参考已有文献的研究成果，使用工业结构比重（Sec）、 政府干预度（Gov）、 交通运输条件对数（lnTra）、基础服务设施水平（Inf）、金融配置效率（Fin）等因素作为控制变量。其中，工业结构比重用 “第二产业增加值占GDP的比重”度量；政府干预度代表了地区行政体制因素，用 “政府财政支出占地区GDP比重”表征；交通运输条件用 “人均公路货运量”衡量；基础服务设施水平用 “医院床位数占总人口比重”代替；金融效率反映了资本配置情况与金融发展程度，用 “年末金融机构各项贷款余额／年末金融机构各项存款余额”刻画。

2.2 模型设定

为准确反映城市拥挤成本约束下互联网与制造业地理集散形态的非线性关系，引入Hansen面板门槛回归模型进行实证检验。模型表述如下：

其中，i为城市，t为年份，δ1、δ2、……δn+1为对应门槛区间的核心解释变量回归系数；qit为门槛变量，即为城市职工工资对数lnWage；γ1、γ2、……、γn为待估计门槛值；I（·）为示性函数，当括号内条件为真时，I＝1；反之，I＝0；Control为控制变量向量；φ为控制变量回归系数向量；εit为随机误差项。

2.3 数据说明

综合考虑变量的数据可得性，本文采用2003～2018年中国285个地级以上城市的面板数据展开分析。数据来源于《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、各省（市、自治区）统计年鉴及地方统计局网站。部分缺失数据采用插值法或指数平滑法填补，指数平滑预测设定平滑系数分别为0.3、0.6和0.9，取最小误差时的预测值。为消除通货膨胀因素的影响，所有价值形态数据均以2003年为基期的各城市所在省份CPI指数进行平减。

3 实证结果分析

3.1 全样本回归结果

本文采用Bootstrap自抽样法重复抽样2000次进行仿真。根据表1的门槛效应BS检验结果可知，在10%的显著性水平下，单一门槛和双重门槛均通过显著性检验，三重门槛未通过检验，故以lnWage为门槛变量时，互联网技术对制造业集聚的效应研究适用于双重门槛模型。双重门槛值分别为9.479和9.936，经指数返回原值为13082元和20660元。据此可知，当全国职工工资水平分别超过13082元和20660元时，互联网技术对制造业区位熵的边际效应呈现出阶段性差异。

全样本双重门槛回归模型的参数估计结果整理至表2。由表2基准回归结果可知，当职工工资对数低于9.479时，Inet的回归系数为0.520，且在1%的置信水平下显著，说明职工工资对数处于低水平区间时，互联网技术对制造业集聚表现出显著的正向效应；当职工工资水平对数介于9.479和9.936之间时，Inet的回归系数显著为正，数值为0.149，意味着职工工资对数处于中等水平区间时，互联网技术对制造业集聚仍有促进作用，但边际贡献大幅降低；当职工工资对数高于9.936时，Inet的回归系数变为-0.085，亦在1%的置信水平下显著，说明职工工资对数处于高水平区间时，互联网技术对制造业集聚有负向抑制作用。

表1 全样本门槛效应BS检验结果

上述结果表明，互联网技术对制造业空间集散形态的影响会随着拥挤成本区间转移而发生变化，当拥挤成本处于低区间时，互联网有助于制造业空间集聚，而当拥挤成本处于高区间时，互联网推动制造业空间扩散，这与理论推导的命题结论一致。目前，全国层面下市辖区职工工资对数的平均值为10.815，说明现阶段城市拥挤成本已越过高门槛值，互联网发展对城市制造业区位熵的影响处于负效应区间，即推动制造业向外围区域扩散阶段。但通过系数对比可知，高区间核心解释变量的回归系数绝对值远小于前两个阶段，表明研究期内互联网的产业扩散效应明显小于集聚效应。主要原因在于，制造业区位布局存在路径锁定效应，产业转移成本较高且转入地需满足相关配套条件，因此短期内技术水平的提升难以触发大规模的产业扩散现象。为保证实证结果的可靠性，本文将核心解释变量替换为互联网普及率进行稳健性检验，发现双重门槛模型仍然适用，虽然门槛区间有所调整，但依然满足在拥挤成本限制下互联网技术对制造业集聚作用呈现由正转负的非线性变化特征的研究结论。

表2 全样本面板门槛回归模型估计结果

从控制变量参数估计结果来看，工业结构比重对制造业集聚的作用显著为正，工业结构比重越高，代表地区工业市场规模越大，制造企业越能通过地理范围集聚实现规模效益，进而有助于制造业空间集聚；政府行政干预的回归系数符号为负，但未通过显著性检验；交通运输条件对制造业区位熵的影响系数在1%水平下显著为负，表明交通运输条件改善有助于城市制造业扩散，这是因为互联互通的交通环境打通了区域间交易流通渠道，有利于挖掘周边城市的发展优势，进而驱动经济活动向外围区域流动转移；基础服务设施水平对制造业集聚的作用显著为负，究其原因在于平均层面上地区基础服务设施的配置水平仍然较低，因此抑制了制造业空间集聚。金融效率对制造业区位熵的正向影响未通过显著性检验，主要原因在于现阶段金融服务存在效率不高和供给不足等状况，未能有效满足企业生产经营的资金需求，进而对制造业的集聚作用并不显著。

3.2 分区域回归结果

为全面考察互联网对制造业空间布局的区域异质性影响，本文将样本划分为东部和中西部展开分析。经过门槛效应BS检验，发现在10%的显著性水平下，东部和中西部两区域均通过单一门槛检验和双重门槛检验，东部双重门槛值分别为9.787和10.288，中西部双重门槛值分别为9.491和9.803。表3给出了分区域的面板门槛回归模型的估计结果。根据表3的核心解释变量估计参数可知，不同门槛区间内Inet的回归系数在统计上均显著，表现为当职工工资对数处于低区间时，两区域互联网技术对制造业集聚均有显著的促进作用，当职工工资对数位于中等区间时，两区域互联网技术对制造业集聚仍有推动作用，但正向边际效应大幅降低；当职工工资对数处于高区间时，两区域互联网技术对制造业集聚均表现为抑制作用，且负向边际效应较小。可见，东部及中西部互联网技术对制造业空间集散形态的影响与全国样本回归结果基本吻合，进一步验证理论推导和实证结果的可靠性。

表3 分区域面板门槛回归模型估计结果

对比两区域的核心解释变量回归系数的绝对值可知，不同门槛区间内中西部互联网对制造业区位熵的边际效应均大于东部。主要原因在于，传统经营模式高度依赖地理区位和先发优势，排除了区位禀赋较差的主体进入市场的可能，但网络技术的出现打破了实体空间距离的刚性约束，削弱了市场主体参与经济活动的不平等性，相较于东部地区，中西部地区具有更好的自然资源优势、劳动力优势和政策扶持力度，对制造业集聚的推动潜力更大。但是，中西部地区由于技术基础薄弱、有限的资金及优质人才资源缺乏，产业发展模式主要以劳动密集型制造业为主，而这类产业承担要素报酬上涨的能力较低，且产业转移成本较资本、技术密集型产业更低，因此在高拥挤成本约束下，互联网技术推动中西部企业扩散的作用更大。

3.3 分城市回归结果

为验证互联网技术对制造业空间布局的城市异质性影响，本文根据城市规模等级将样本划分为大、中、小3类城市展开分析。经过门槛效应BS检验，发现在5%的显著性水平下，各类城市的回归模型均只通过单一门槛检验，门槛值分别为9.914、10.120和9.634。根据表4的估计结果可知，在城市拥挤成本的约束下，互联网技术对制造业集聚的影响依然呈现由正转负的变化特征。值得注意的是，在不同的拥挤成本区间内，大城市的互联网技术集聚边际效应最高、扩散边际效应最小，而小型城市的集散边际效应均高于中等城市，这也意味着互联网发展更有利于维系大型城市制造业规模的扩大及稳定，与此同时，相较于中等城市，互联网对小城市制造业布局变动的影响更大。

表4 分城市规模的面板门槛回归模型估计结果

4 结论及建议

本文将互联网技术引入新经济地理学研究框架，分析城市拥挤成本约束下互联网与制造业空间分布的内在逻辑关系，并以2003～2018年中国285个地级市面板数据作为样本，结合面板门槛回归模型进行实证检验，研究发现：

（1）基于全国层面而言，互联网技术对制造业空间集散形态的影响会随着拥挤成本区间转移而发生变化，当拥挤成本处于低区间时，互联网有助于制造业空间集聚，而当拥挤成本处于高区间时，互联网推动制造业空间扩散，但扩散边际效应明显小于集聚边际效应。现阶段城市拥挤成本均值已越过高门槛值，意味着互联网发展对制造业区位布局的影响处于扩散阶段。

（2）考虑区域异质性和城市异质性的影响，随着城市拥挤成本的增加，互联网技术对制造业集聚的影响依然呈现由正转负的非线性特征。与此同时，中西部地区互联网集散边际效应大于东部；大城市的互联网集聚边际效应最高、扩散边际效应最小，而小型城市的集散边际效应均高于中等城市。

从政策实施的角度来看，要遵循互联网技术作为经济扩散机制引发的制造业分布规律，抓住技术升级推动城市空间均质化布局的发展契机。值得注意的是，当前制造业转移成本较高，互联网释放的空间扩散力作用不强，因此要理性看待网络技术的产业疏导功能，应加快完善产业承接地的基础条件，渐进性推进制造业布局调整。结合地区差异性而言，互联网技术有助于维系大型城市制造业的集聚规模，而不利于中西部地区及小型城市制造业布局的稳定，这也意味着短期内网络技术冲击对欠发达区域制造业调整的波动性更大，因此各级政府尤其要重视这些地区的制造业调整动态，警惕城际间要素偏向性产业的极端化分布，与此同时，应继续推动实体经济转型升级，提高产业科技含量和竞争优势，增强抵御拥挤成本上涨的能力。