高速公路网络对企业专业化分工的影响——以长三角地区为例

文/李耕（同济大学经济与管理学院）

一、引言

在改革开放初期，随着国民经济的快速发展，公路客货运输量急剧增加，公路交通建设长期滞后所产生的后果充分暴露出来。为了集中力量、突出重点，加快我国高速公路的发展，交通部于1992年制定了“五纵七横”国道主干线系统规划并付诸实施，为我国高速公路持续、快速、健康发展奠定了基础。2012年年底，中国高速公路的通车里程已达到95600公里，超过美国成为世界上规模最大的高速公路系统。2013年6月，国家出台《国家公路网规划（2013年-2030年）》，保持原国家高速公路网规划总体框架基本不变，补充连接新增20万以上城镇人口城市、地级行政中心、重要港口和重要国际运输通道。作为微观经济活动的主体，企业如何在投资决策中把握高速公路网络结构演化带来的机遇，并有效应对其带来的挑战，对企业自身发展而言十分重要。

随着我国经济发展迈入新常态，经济发展由高速增长阶段向高质量发展阶段转型，“人口红利”给经济带来的快速增长已逐渐消失，如何实现经济的可持续发展是当下的重大挑战。再者，资源禀赋的差异也体现在不同地区、不同产业层面，过去基于人口红利、自然资源红利的粗放型经济发展方式使得资源集中在劳动密集型、资源密集型行业，而对于第三产业、高技术产业的投入相对不足。在经济新常态的当下，如何实现资源的合理配置、产业分工的合理布局，提升企业生产效率是实现经济可持续发展的关键。

部分学者发现道路基础设施的建设能够促进产业集聚。Holl（2004）分析了1980-1994年西班牙城市道路基础设施，证明机动车道的减少会吸引制造业新建企业选址[1]。Duran-Fernandez等（2014）以 墨西哥的数据证明了道路基础设施促进制造业在沿线集聚[2]。Ghani等（2016）考察了印度的黄金高速公路，发现高速公路明显提升了沿线制造业的生产效率[3]。另一方面，交通基础设施也会带来溢出效应，Yang（2017）[4]发现中国高速公路的修建影响了新企业的进入和已有企业的重新分布，Cosar和Fajgelbaum（2016）[5]使用了中国地级市产业层面的数据，发现在交通基础设施发展带来的经济一体化进程下，交通运输条件不同的地区在国内贸易与出口贸易间发生了专业化分工。可见，已有文献对于高速公路网络究竟是促进企业专业化分工还是集聚一体化发展尚未形成一致结论。鉴于此，本文以高速公路网络密度较高、产业分工体系较完善的长三角地区为研究区域，以A股上市公司作为研究对象，研究高速公路网络密度对企业专业化分工的影响。

本文可能的创新之处：（1）虽然高速公路已成为我国主要的交通基础设施，但用高速公路密度来衡量交通基础设施水平，进而研究交通基础设施与企业专业化分工水平之间联系的文章较少。本文揭示了高速公路影响企业分工的微观机理。（2）长三角地区是全球第六大城市群，已拥有较完善的高速公路网络，有利于其他地区合理设计和建设高速公路系统，发挥区位优势。

二、理论分析与提出假设

新经济地理理论认为，古典增长理论和现代经济增长理论忽略了地理空间这一因素，而空间是一切经济活动得以展开的载体，虽然产品是可以自由流动的，但需要运输成本，厂商需要权衡运输成本和生产成本（Isard，1956）。“中心—外围”模型是新经济地理理论的基础核心模型，强调区位因素取决于规模经济和运输成本的相互影响。具体而言，其假设处于核心地区的制造业存在报酬递增的特点，处于外围地区的农业生产的规模报酬不变，随着时间推移，生产将聚集在最大的市场，从而使运输成本最小并取得递增报酬（Krugman，1991）[6]。在“中心—外围”模型的基础上，后续诸多学者分别从要素 流 动（Martin和Rogers，1995；Forslid和Ottaviano，2003）[7,8]、资本创造（Baldwin，1999；Martin和Ottaviano，1999）[9,10]、中间品关联（Krugman和Venables，1995）[11]等不同角度对其进行了拓展，使得新经济地理理论对经济活动空间集聚的机制路径更加完善。

交通的发展改变了区域和城市的空间结构、分布结构和层级结构（王雨飞和倪鹏飞，2016）[12]。高速公路等快速交通扩大了中心城市的日常辐射范围，加速了中心城市的空间扩张（余慧敏等，2020）[13]，中心城市逐步发展为交通枢纽，对本地区和周围区域的经济产出有显著影响（胡煜和李红昌，2015）[14]。另外，发达的交通网络成为城市群形成的纽带（薛东前等，2000）[15]，城市突破单个城市的局限向区域化方向发展（赵丹和张京祥，2011）[16]。在推动区域多中心空间结构形成的同时，也在一定程度上造成了“核心”“边缘”城市的空间分异更加突出，从中国范围看，经济基础相对较好的东、中部地区进入中心区，而基础薄弱的东北和西部地区面临边缘化的危险。

交通基础设施也为知识溢出提供了更加便利的渠道。Parent和LeSage（2008）[17]探讨了欧洲地区间专利活动所产生的知识溢出模式，发现其知识溢出取决于交通网络联系。交通网络联系越强，便利度越高，大大增加了人与人面对面交流的机会，有利于知识创造与商务交流（Chen和Hall，2011；罗燊和林晓言，2018）[18,19]，从而区域间知识溢出效应越大，削弱了地理距离对知识溢出的限制（徐德英和韩伯棠，2015；王雨飞和倪鹏飞，2016）[20]。基于此，本文提出以下假说。假设1：在高速公路网络增密过程中，高速公路网络对区域制造企业专业化分工存在促进作用。假设2：在高速公路网络增密过程中，高速公路网络对区域制造企业专业化分工存在先抑制后促进的U型影响。

三、研究设计

（一）数据来源

本文以2007-2017年办公地址在长三角地区28个城市的A股上市公司为初始研究样本，并按以下原则对样本进行筛选：①剔除金融行业样本；②剔除ST、*ST的样本；③剔除相关变量缺失的样本。最终得到129家上市公司的1419个公司—年度观测值。公司财务数据主要源于国泰安（CSMAR）数据库，地区层面数据主要源于各省市统计年鉴。本文对所有连续变量在上下1%水平上进行缩尾处理。

（二）模型设计与变量说明

借鉴范子英和彭飞（2017）[21]、施炳展和李建桐（2020）[22]等的研究，构建如下计量模型：

式（1）中，i代表企业，t代表年份，被解释变量VSIi,t表示i企业在t年的专业化分工程度，解释变量HWi,t-1表示i企业所在地级市t-1年高速公路密度，考虑到高速公路的滞后效应，故选取前一年高速公路密度。X表示一系列控制变量，包括公司规模（Size）、资产负债率（Leverage）、公司年龄（Age）、产权性质（State）、大股东持股比例（TopHold）、股权制衡（Balance）、管理层持股比例（MagHold）、机构投资者持股比例（Institute）、总资产收益率（ROA）以及董事会规模（Board）。此外，本文还控制了企业（γcompany）和年份（γyear）固定效应，控制不可观测因素对本文核心参数估计结果的影响。本文参考范子英和彭飞（2017）、袁淳等（2021）[23]的研究计算企业纵向一体化水平（VASAdj），从而得到纵向一体化水平反向指标（VSI）。具体计算如下：

其中，增加值采用企业销售额与采购额之差来表示，采购额根据式（3）计算得到，平均净资产收益率采用所在行业近3年的均值衡量。

VASAdj度量了企业增加值占销售收入的比重，该指标数值越大，表示企业纵向一体化程度越高，因此定义VASAdj的反向指标为企业专业化程度（VSI），具体如下：

其中，VSI指标的数值越大，表示企业专业化分工程度越高，为保证度量有效性，本文剔除VSI偏离合理值域[0,1]区间的观测值。

四、实证分析

（一）描述性统计

表1展示了本文主要变量的描述性统计。从表中可以看出，VSI的均值为0.593，最大值为0.980，最小值为0，表明不同的上市公司之间的专业化程度存在较大差异；HW的最小值为0.004，最大值为0.130，说明样本中上市公司所在地级市的高速公路密度存在较大差异；Size的最大值和最小值之间同样存在较大差异；State的均值为0.466，表明样本中大约有47%左右的公司是国有企业，即非国有企业的比例略高于国有企业，TopHold的均值为0.354，表明在我国的上市公司中仍然存在一股独大的情况，第一大股东持股比例超过三分之一；Balance的均值为0.188，与第一大股东持股比例相加后发现，上市公司前十大股东持股比例平均值超过50%，说明我国上市公司股权仍相对集中；MagHold的均值为0.058，表明我国上市公司管理层持股比例较低；Institute的均值为0.495，表明机构投资者持股比例相对较高；ROA的均值为0.050，表明上市公司盈利能力较差；Board的均值为9.161，表明我国上市公司董事会规模普遍在9人左右。

表1 描述性统计

（二）相关性分析

表2展示了本文的相关性分析。可以看出，HW和VSI的相关系数为0.101，在1%水平上显著为正，表明高速公路网络密度与企业专业化程度显著正相关，与本文的假设保持一致。在其他变量方面，公司规模、资产负债率、公司年龄、产权性质、大股东持股与企业专业化程度显著正相关，说明规模越大、负债越高、上市时间越久以及大股东持股比例越高越有利于企业专业化分工，同时国有企业比民营企业更愿意专业化分工；另外，股权制衡、管理层持股更不愿意专业化分工，盈利能力更强的企业更愿意倾向纵向一体化。

表2 相关性分析

（三）回归结果分析

表3报告了回归结果。其中，第（1）、第（2）列控制了公司、公司和时间的固定效应，第（3）、第（4）列引入了二次项。第（1）列和第（2）列结果表明，在公司、公司与时间固定效应下，高速公路网络密度对企业分工产生不同影响，以第（2）列为例，HW的系数为正，意味着企业办公地的高速公路密度越高，其专业化分工水平就越高。以第（4）列为例，在添加HW的二次项之后，HW的系数β1为负，HW2的系数β2显著为正，且二次关系曲线的拐点-β1/2β2=0.067，处于高速公路网络密度的取值范围

表3 高速公路网络对企业分工的影响

[0.004,0.130]之间。因此，高速公路网络密度与企业专业化分工水平存在显著的U型关系，假设2成立。在城市发展过程中，随着高速公路网络密度的提升，企业内部的协调、监督、信息交换等管理成本得以降低，企业也因此通过提高纵向一体化水平，获得更高利润。当高速公路网络密度达到一定阈值后，运输效率不断提高，中间投入品的外部交易成本相对于内部生产成本更低，企业更倾向于专业化分工。同时，企业规模越大越倾向于专业化分工，其更能发挥产业关联和协作优势。

（四）稳健性检验

表4报告了改变企业专业化程度的衡量。样本期内中国企业增值税税率发生多次调整，且不同行业的增值税税率也存在差异。前文计算企业专业化指标时为简化运算，企业增值税税率均采用17%，可能高估企业增值税税率，从而低估企业专业化程度。因此本文参考范子英和彭飞（2017）的研究，分步采用13%和0%的增值税税率进行稳健性检验，重新计算企业专业化程度。表4报告了检验成果，发现系数为负，系数在5%水平上显著为正，且二次关系曲线的观点仍处于高速公路网络密度的取值范围，说明高速公路网络密度与企业专业化分工水平存在显著的U型关系，支持了本文的基本结论是稳健的。

表4 稳健性检验：改变企业专业化程度的衡量

五、结论与启示

本文基于2007-2017年长三角地区A股上市公司数据，发现高速公路网络密度与企业专业化分工水平存在显著的U型关系，有助于我们更深入地理解可达性提高、运输成本下降对于产业垂直结构的影响。同时，考察高速公路网络密度对企业专业化分工水平的影响同样存在重要的现实意义。尽管当前我国已建立全球最大的高速公路网络，高速公路里程全球第一，但地区间发展不平衡问题突出，经济比较落后的西藏、新疆、青海、内蒙古和甘肃等西部地区高速公路密度相对较小，在交通强国建设指引下，高速公路、城市群快速公路网络仍将是我国未来建设重点。因此，本文将对我国制定基于高速公路的区域产业政策，优化城市群生产力空间布局起到一定的参考作用。