双重市场一体化下流通创新对工业集聚动态演变的效应与机制研究

丁震宇

（南京农业大学， 江苏 南京 210000）

0 引言

国内市场规模的不断扩大，不论是组建完整的国内产业价值链还是嵌入全球价值链（Global Value Chain,GVC）中的部分产业价值链，均不可能由单独的地区产业体系完成，只能基于各地区的产业体系，通过地区间分工和地区间贸易实现各地区的产业体系对接和价值链延伸而形成[1-3]。值得注意的是，在中国式财政分权和地区保护主义的背景下，造成了严重的国内区域市场分割，例如地区产业结构趋同、资源错配、过度集聚等非均衡现象。面对这一系列失衡问题，中央政府着重强调了市场在资源配置中的决定性作用，而市场化的推进离不开流通活动的支撑[7-9]。特别是在市场一体化的趋势下，商品贸易及中间品贸易还存在一定程度的流通障碍，而包含组织、技术、制度的流通产业创新是消除此障碍的主要路径之一[10]。

国内分工深化是中国工业集聚演变的内生动力，而分工深化将产生大量的中间品和最终产品贸易，其中关键问题在于现有的国内流通活动难以提供支撑，因此，在应对我国经济新常态过程中，流通创新是一项艰巨且长期的系统工程，对削弱国内市场分割和推动中国工业集聚演变具有深远的影响[11-13]。本文基于国内分工理论和贸易成本理论，探讨流通创新与中国工业集聚动态演变的效应，从商品和中间品双重市场一体化的角度，考察流通创新对中国工业集聚动态演变的影响机制，并依据不同要素密集度分析效应和机制的异质性。

1 计量模型、变量与数据说明

1.1 计量模型构建

为了考察流通创新对产业集聚演变的影响，建立以下计量模型：

式中：i、t 分别为省份和年份；hhii，t为地区工业专业化集聚指数，用以反映地区工业集聚演变程度；tfpi，t为流通业全要素生产率，用以反映流通创新程度；controlji，t代表一系列控制变量，包含城镇化、经济服务化、工业结构、外商依存度、经济开放度、政府干预；μi为地区个体效应；εi，t为随机扰动项。

考虑到工业集聚可能存在经济惯性，在模型（1）中加入工业专业化集聚指数的一阶滞后项，建立动态面板模型：

式中：hhii，t-1为工业专业化集聚指数hhii，t的一阶滞后项。

市场一体化中介效应见图1。

图1 市场一体化中介效应分析

1.2 变量选取

1.2.1 被解释变量

工业专业化集聚指数（hhi）。采用Glasser et al.[26]关于地区专业化指数的测算方法，计算公式如下：

式中：i、j、t 分别为省份、产业、年份；yi，j，t为i 省份j 产业在t 年的增加值；yi，t、yi，t、yt分别为i 省份在t 年的工业增加值、j 产业在t 年的全国增加值、t 年的全国工业增加值。该指数越大表明该省份的工业专业化程度越高。

1.2.2 解释变量

流通创新（lntfpi，t）。流通创新主要包括组织、技术、制度等方面，最终还是体现在流通业效率的提高，借鉴丁宁[16]的做法，使用流通业全要素生产率作为流通创新的代理变量。针对宏观层面的全要素生产率测算方法主要包含索洛余值法、DEA-Malmquist 指数法等，考虑到全要素生产率水平值测算方法的限制以及内生性问题，使用系统GMM模型对索洛余值法测算全要素生产率水平值。

流通业投入采用流通业年末资本存量，借鉴胡宗彪、董誉文、柳思维等学者的相关研究[17-19]，采用永续盘存法进行估算，公式为：

式中：i 为省份；t 为年份；Ki，t和Ki，t-1分别为i 省份在t年和t-1 年的流通资本存量；Ii，t为i 省份t 年的流通业固定资产投资额；δ 为流通业资本折旧率。基年流通业资本存量采用Kohli 方法估算，公式为：

式中：t0为基年；Kt0和It0分别代表基年流通业资本存量和基年流通业固定资产投资额；δ 和γ 分别代表流通业资本折旧率和观察期内流通业固定资产投资额年均增长率。张军[20]通过计算建筑安装工程、设备工器具、其他资产等三类资产寿命期的社会资产占比加权和，得到全社会固定资本形成总额的经济折旧率为9.6%，因此将流通业资本折旧率设为9.6%。

1.2.3 中介变量

市场一体化指数（insi，t）。采用Parsley and wei[21]的价格指数法测算得到，依据地区要素相对价格构建要素市场分割指数，简言之，通过地区之间要素价格的差异来衡量市场分割情况。其思想来源于“冰山成本”模型（Samuelson，1954），由于存在运输成本、仓储成本等损耗，要素在跨区域流动过程中价值会像冰川一样融化掉一部分，从而部分完整地到达目的地，即地区间市场完全整合，没有套利区间，相对价格pi/pj不必趋于1，因此，相对价格pi/pj只需在一个特定区间内波动，则可以认为地区间市场是整合的[22]。

构建三维（时间t、省份m、要素种类k）的面板数据，最终选择2009—2020 年30 个省份的环比价格指数测算。

1.2.4 控制变量

经济开放度（open）。采用各省份进出口贸易总额占GDP 的比值衡量；外资依赖度（fdi）。采用各省份外商直接投资实际利用总额占GDP 的比值衡量；城镇化指数（ur）。采用各省份年末城镇人口占总人口的比值衡量；政府干预（gov）。采用各省份政府财政支出占GDP 的比值来衡量；经济服务化（es）。采用各省份第三产业增加值占GDP 的比值来衡量；工业结构（is）。借鉴徐德云[23]提出的产业结构衡量指标，即：IS=，式中，i 为按照不同要素密集度分类的工业行业，分别为资源密集型、劳动密集型、资本密集型，yi为各省份i 工业行业占工业增加值的比重；国有企业份额（state）。采用各省份国有及国有控股工业企业总产值占工业总产值的比值来衡量。

1.3 数据说明

本文使用的工业数据均来源于中国工业经济统计年鉴，其中选取37 个二位码工业行业测算工业专业化指数，其他经济数据均来源于中国工业经济统计年鉴，且所有指标均以2005 年为基期进行价格平减。主要变量的描述性统计分析如表1 所示。

表1 主要变量的描述性统计分析

2 实证结果

考虑到工业集聚的经济惯性及动态面板模型的内生性问题，使用两步广义系统矩估计方法（SYS-GMM）进行估计。整个实证检验分为三个部分，一是从全行业、资源密集型、劳动密集型、资本密集型等四类样本对流通创新与产业集聚动态演变的效应进行实证检验，二是地方政府行为的调节效应实证检验，三是商品、中间品市场一体化的中介效应实证检验。

2.1 流通创新与产业集聚动态演变的效应实证检验

2.1.1 全行业效应分析

从表2 中模型1 的估计结果可以看出，AR（2）的结果说明模型1 的扰动项的差分但均不存在二阶自相关，故接受估计模型中的扰动项无自相关的原假设。同时，Hansen 工具变量过度识别检验结果也显示，在10%的显著水平下，无法拒绝所有工具变量均有效的原假设，这证明了模型1 设定的合理性和工具变量的有效性。模型1 的系数估计结果显示，工业专业化集聚滞后一期（hhii-1）的估计系数在1%的显著性水平下显著为正，这说明工业专业化集聚受到其自身前期的正向影响，具有循环累计效应。而流通创新（lntfp）的估计系数在1%的显著性水平下显著为负，反映流通创新显著地降低了工业专业化集聚程度，原因可能在于商品的流通成本大于中间品的流通成本，周浩（2015）[24]提出区域间需求可达性即商品的流通成本会促使企业从“中心”向“外围”扩散，而供给可达性即中间品的流通成本会促使企业从“外围”向“中心”集聚，虽然流通创新极大降低了商品和中间品的流通成本，但是商品的流通成本还是大于中间品的流通成本，从而导致工业专业化集聚程度降低。

表2 流通创新与工业集聚动态演变的效应实证检验结果

从模型2 和模型3 的估计结果来看，hhii-1的估计系数分别为0.962 2 与0.782 9，而系统GMM的估计系数为0.955 3，正好介于0.962 2 与0.782 9 之间，说明工具变量的选择并未对模型1 的估计结果产生较大的偏差，进一步验证了模型1 的稳健性。

2.1.2 分要素密集度的效应分析

不同要素密集度行业对生产要素的需求及商品市场的供给具有明显的差异，导致流通成本的构成产生结构性差异，流通创新对工业专业化集聚可能出现异质性效应。模型4、模型5 和模型6 的回归结果显示，劳动密集型和资本密集型的流通创新估计系数均在1%的显著性水平下显著为负，资源密集型的流通创新估计系数在5%的显著性水平下显著为正，反映在资源密集型行业中流通创新促进工业专业化集聚，而在劳动密集型行业和资本密集型行业中流通创新阻碍工业专业化集聚。从商品和中间品市场出发详细分析流通成本结构差异是如何影响流通创新对工业专业化集聚的效应。

2.2 双重市场一体化的中介效应实证检验

在工业生产过程中，商品和中间品是流通业的生产主体，即流通创新的主要任务为整合商品和中间品市场，因此，流通创新可能通过商品和中间品双重市场一体化来影响工业专业化集聚。由于表1 已经报告了递归方程的第一步估计结果，在表2 中只报告第二步和第三步估计结果。通过AR（2）和Hansen 工具变量过度识别检验的检验结果表明表2 中所有模型的两部系统GMM估计结果是稳健的。

2.2.1 全行业分析市场一体化的中介效应

表3 模型1 和模型2 结果显示，流通创新对商品市场一体化和中间品市场一体化地估计系数分别在10%和1%的显著性水平下为正，表明流通创新促进了商品市场一体化和中间品市场一体化的发展。从模型3 中可以看出，在全行业样本中，商品市场一体化对工业专业化集聚地估计系数在1%的显著性水平下显著为正，而中间品一体化对工业专业化集聚的估计系数在5%的显著性水平下显著为负，说明商品一体化促进工业专业化集聚，而中间品市场一体化不利于工业专业化集聚，这间接验证了周浩[25]的研究结论。同时商品市场一体化中介效应检验中流通创新的估计系数（值为-0.088 5）小于基准估计模型中的估计系数（-0.073 4），中间品市场一体化中介效应检验中流通创新的估计系数（值为-0.044 7）大于基准估计模型中的估计系数（-0.073 4），说明流通创新可以通过商品市场一体化和中间品市场一体化这两个传导机制，激励工业专业化集聚和阻碍工业专业化集聚，这与上文的理论分析一致，从表4 中可以看出，商品市场一体化的正向中介效应小于中间市场一体化的负向中介效应，导致整体中介效应为负向，从而流通创新通过市场一体化对工业专业化集聚产生抑制效应。

表3 双重市场一体化的中介效应检验结果

表4 市场一体化中介效应分析

2.2.2 分要素密集度分析市场一体化的中介效应

资源密集型行业样本的估计结果显示，商品市场一体化和中间品市场一体化的估计系数在1%的显著性水平下分别显著为正、负，商品市场一体化中介效应检验中流通创新的估计系数（值为0.003 2）小于基准估计模型中的估计系数（0.005 7），中间品市场一体化中介效应检验中流通创新的估计系数（值为0.006 4）大于基准估计模型中的估计系数（0.005 7），说明流通创新可以通过商品市场一体化和中间品市场一体化这两个传导机制，激励工业专业化集聚和阻碍工业专业化集聚，从表4 中可以看出，商品市场一体化的正向中介效应大于中间市场一体化的负向向中介效应，导致整体中介效应为正向，从而流通创新通过市场一体化对工业专业化集聚产生提升效应。劳动密集型行业样本的估计结果显示，商品市场一体化和中间品市场一体化的估计系数在1%的显著性水平下分别显著为正，且商品市场一体化和中间品市场一体化中介效应检验中流通创新的估计系数（值分别为-0.236 7、-0.206 9）小于基准估计模型中的估计系数（-0.183 1），说明流通创新可以通过商品市场一体化和中间品市场一体化这两个传导机制，激励工业专业化集聚，但总效用为负向影响，与中介效应存在差异。资本密集型行业样本的估计结果显示，商品市场一体化和中间品市场一体化的估计系数分别在10%和1%的显著性水平下显著为正、负，商品市场一体化中介效应检验中流通创新的估计系数（值为-0.124 5）小于基准估计模型中的估计系数（-0.122 9），中间品市场一体化中介效应检验中流通创新的估计系数（值为-0.103 8）大于基准估计模型中的估计系数（-0.122 9），说明流通创新可以通过商品市场一体化和中间品市场一体化这两个传导机制，激励工业专业化集聚和阻碍工业专业化集聚，从表4中可以看出，商品市场一体化的正向中介效应小于中间市场一体化的负向中介效应，导致整体中介效应为负向，从而流通创新通过市场一体化对工业专业化集聚产生抑制效应。

3 结论与建议

从商品和中间品市场一体化双重角度切入，综合考虑显性流通成本和影响流通成本，分析了流通创新对工业专业化集聚动态演变的影响和机制。利用2009—2020 年间30 个省份37 个工业行业进行了实证研究，实证研究显示：流通创新会抑制工业专业化集聚，原因在于中间品市场一体化的负向向中介效应大于商品市场一体化的正向中介效应，整体中介效应表现为负效应，同时，因要素密集度特征不同而异；具体而言，资源密集型工业的双重市场一体化为正向中介效应，劳动密集型工业的商品和中间品市场一体化均为正向中介效应，但由于过度集聚造成工业分散现象，资本密集型工业的双重市场一体化为负向中介效应。

上述结论可以带来以下启示：

1）不同要素密集度行业对生产要素的需求及商品市场的供给具有明显的差异，商品贸易与生产要素供给在工业区域间分工演变过程中具有互补性，因此在制度区域发展规划和工业地理分布政策时需要综合考虑各方面因素，发挥好各地区的比较优势。

2）在考虑运输成本降低贸易壁垒的同时，需着重注意地方保护主义造成的制度约束，建立统一、整合的全流通市场，整合各区域产业体系，构建现代国家价值链，对接全球价值链。

3）平衡好政府和市场之间的关系，既要“有效市场”，也要“有位政府”，保持资本、技术、劳动等要素的自由流动和最优配置。