基于产业集聚视角下的中国制造业效率研究

　　内容提要：制造业高质量发展是经济可持续健康发展的重要内容。本文采用我国2000-2016年省区层面制造业数据对制造业的效率和产业集聚效应进行测度，并就二者的关系进行实证研究。研究表明：(1)样本期内我国制造业发展表现为先集聚、再分散然后再小幅集聚的变动趋势。其中，东部地区制造业资源和劳动密集型产业向西部地区分散趋势明显，同时东部地区开始转而集聚高技术产业。(2)总体上我国制造业集聚促进了生产率的增长。其中，对资源和劳动密集产业，集聚对产业效率提升的影响效应要大于资本和技术密集型产业;产业高度集聚对制造业效率提升的影响效应并不明显，而产业中低度集聚对制造业纯技术效率的影响要大于规模效率的影响。

　　关键词：制造业;产业集聚;制造业效率

 

　　作者：徐斯旸

　　一、引言

　　制造业集聚代表不同发展时期制造业变化的主要发展特征，体现特定技术时期内生产要素比较优势选择与不断进行空间匹配的结果，从而对制造业效率的变化产生重要影响[1]。我国制造业发展存在极强的产业集聚差异性，在东西部区域形成的极化边缘局势是由各个地方的要素配置、市场消费和政策规制等一系列影响因素共同作用的结果。在一定交通成本条件下，区域比较优势能够有效地降低贸易成本，实现规模经济，产业进一步集中也决定了初期的制造业产业布局。这种在东部地区制造业集聚形成的地方性生产网络，可以促进工业企业创新能力与区域基础设施、科技资源的有效链接。區域科技基础设施的供给也能够通过促进技术创新能力的提升来优化集聚形式，促进集聚企业之间的生产交易网络的形成，进而建立较强的差异性、外部性关系。既有文献大多集中于针对产业集聚与生产率之间关系的研究，而未聚焦到制造业或者仅以制造业中某一类行业作为分析样本，对于我国制造业效率变化的动态过程仍需深入挖掘。因此，针对中国制造业发展的新形势，梳理产业集聚与制造业效率协同发展的因果关系，寻找推动制造业效率增长的作用规律，具有理论和现实意义。

　　本文系统梳理我国产业集聚与制造业效率研究的脉络，利用行业集中度、区位熵指数、空间基尼系数等方法，以中国大陆31个省市(自治区)2000-2016年的面板数据为观测样本，测度制造业区域和行业集聚程度，并采用面板回归模型分析产业集聚对于制造业效率的影响。本文的主要贡献是系统构建了产业集聚与制造业效率关系的研究框架，基于集聚视角揭示制造业效率变化的特征，发现两者并非简单的线性关系，而是呈现出周期性的规律，当集聚在合理的范围之内，能够通过技术要素匹配和外部性效应促进制造业效率的提升，当集聚超出合理范围，会导致要素技术投入的不匹配，导致制造业效率下滑。由于我国制造业在自身发展过程中产业集聚现象比较明显，在当前制造业结构更新的背景下考虑区域和行业的异质性，从而拓展和完善该领域方向上的理论深度。

　　二、理论基础与研究思路

　　(一)理论基础

　　1.产业集聚。产业集聚描述了产业经济活动的空间不均衡现象，解释了产业在某个特定区域内高度集中、资本要素不断集聚的动力机制。自然资源禀赋、外部性、规模经济、运输成本等是产业集聚的基础。区域经济增长具有外部性，包括企业同质和异质外部性，它们是专业化和多样化经济形成的积极原因。Porter(1998)认为集聚的产生是以要素禀赋为原始诱因，但正在转向选择兼有效率、质量和专业化的区位[2]。在外部性理论、劳动分工理论、交易费用理论、新竞争优势理论等之后，Fujita & Mori(1996)从核心外围两个层面，引入交通运输成本解释了全球化视角下投入-产出关联引致的制造业集聚趋势，认为随着交通运输成本的不断下降，外围和中心会形成收敛态势，从而打破集聚机制[3]。

　　产业集聚的存在形式包括企业层面的内部规模经济、本地化外部规模经济和城市化经济等，企业集聚有利于在竞争环境中提高自身竞争力，同时也能从企业信任、社会纽带等非正式关系中了解和交换信息，减少信息不对称可能带来的风险问题。不完全竞争和运输成本可能引发上下游产业之间的前向关联和后向关联，这些关联遇到运输成本适中的条件下，就会带来集聚，而一旦运输成本进一步降低，扩散效应便会呈现[4]。也有学者从劳动力效应、中间投入、知识外溢等方面分析了产业集聚的机制与生产率效应。

　　2.制造业效率。新古典经济增长理论基于人口和劳动力增长率假定常数的前提，定义生产率的直接来源包括资本和劳动力两种要素投入。非新古典增长范式认为内生因素包括信息溢出和外部性带来的经济增长较为重要，技术进步直接决定经济增长。产业集聚带来的经济外部性，通过中间产品、劳动力市场共享和产业结构多样化带来的知识溢出，能够降低运输和工资等生产成本，提高生产效率。在新古典和非新古典经济增长理论的基础上，从劳动力效应、中间投入、知识外溢等内生性因素方面开展的生产效率研究，发现经济活动规模增长会激发空间外部性和规模经济，以及中间投入产品的需求，两者共同决定了生产率的变化，使要素投入和消费产品的多样性让步于规模经济，从而让集聚产生更高的生产效率，规模化生产企业和专业化城市更有利于在一定范围内提升生产效率[5]。

　　制造业效率研究主要关注效率测度、效率变化机制、效率的影响因素三大方面，研究发现投资配置效率对于区域经济增长影响具有异质性和动态性[6-7]。在影响制造业效率变化的外部环境因素研究中，学者们多从在宏观经济投资、劳动分工、发展支撑条件等方面进行阐释。在全球经济一体化、国际分工背景下，传统的垂直分工向跨国性的水平分工带来的多样性产业集聚，有利于提供创新环境、提升效率。如Oleksandr(2005)对中国80多家钢铁制造业的投资效率进行随机前沿模型(SFA)分析，发现整体投资效率上升，产业内部的技术效率上升却不明显，规模效率带动的总体效率提升不具有可持续性[8]。Sochirca et al.(2013)探討了外商资本投资对工业发展投资效率的影响，发现在经济结构发生重大调整时，技术密集型工业的投资效率更明显，而外商直接投资所表现的结构倾斜性、技术溢出效应对产业结构升级具有重要作用[9]。Gomariz & Ballesta(2014)则探讨了融资约束下某些因素是否会影响到投资-投资效率的敏感性，使用投资现金流敏感性模型对投资效率进行了分析，表明了企业面临融资约束程度的上升时投资效率会显著提高[10]。

　　3.产业集聚与制造业效率。基于报酬递增和外部性的产业集聚及其引发的空间溢出有力地推动着制造业效率变化，并成为国家提升制造业竞争力的重要战略工具。产业集聚增强了知识技术交流和企业合作，降低企业生产成本，提高竞争优势。这种产业集聚产生的内部技术溢出效应，有助于经济增长收敛。在向高质量增长转型的过程中，可以通过集聚以深化外部性效应实现规模经济和结构升级，并通过提高专业化水平、差异化服务促进制造业形成竞争优势，以自身的专业化发展实现制造业成本的下降，并且通过知识密集化、技术密集化等形式提升制造业的技术创新能力，以达到提升制造业效率的目标。在产业集聚的过程中，不同企业节点之间的直接联系主要是通过集聚网络内企业之间的知识信息共享和信任沟通进行实现。

　　(二)逻辑梳理

　　基于产业集聚的视角，可以结合宏微观两个层面，进一步对我国制造业投资效率进行深入考察研究。从宏观角度说，产业集聚是包括产业结构、规模、组织和技术等多方面综合性整合升级的过程，对产业技术效率的影响主要通过外部性、规模经济、技术溢出效应来体现;从微观层面来说，产业集聚是指产业集聚区各企业通过互相学习、资源整合、优势互补等方式向先进性产业方向不断转移、演化从而实现集聚区企业效率提升的动态过程，具体通过创新能力、资产专用性、要素投入、投资决策对产业技术效率产生作用。

　　在产业集聚区内，不同增长率的产业间重新配置生产资源、调整生产率结构，提高全要素生产率实现产业集约型增长。在经济增长的过程中，决定和影响制造业投资效率的因素很多，从产业集聚角度分析，在宏观层面，经济增长、人才培养、技术进步和政策支持等对制造业投资效率都具有驱动作用，如经济增长促进产业分工及结构转型，提高投资效率优化资源配置。技术进步是生产力发展的巨大杠杆，是制造业结构不断优化、转型和升级的源泉。制度影响则是提升制造业投资效率的重要内生变量，是产业集聚的耦合动力。在微观层面，制造业企业在进行投资活动时，通常将行业投资环境看作投资活动运作的外部条件，行业本身的人力资本市场、技术外溢、规模效益等则是产业空间聚集产生的市场因素。

　　基于产业转型视角，结合宏微观两个层面，综合分析影响我国制造业投资效率的相关因素，我们对制造业投资效率的相关影响因素描述如图1所示。

　　(三)研究思路

　　产业集聚是影响当前我国制造业效率发展重要因素。改革开放之后的40多年中，我国制造业持续快速增长极大地刺激了经济发展，很大程度上依赖于东部地区的制造业集聚带来的规模增长和技术进步。当前我国制造业生产正处于区域转移过程之中，部分地区仍然依靠大规模的物质要素投入来维持竞争力，存在突出的区域差异、产品低端锁定等突出问题，急需探讨优化区域间生产效率的发展路径，摆脱要素投入的路径依赖。在我国积极推动制造业转型升级进程中，有必要从产业集聚的视角来探讨其对于制造业效率的影响作用，认识制造业效率的变化规律，指导我国制造业结构调整和转型升级步伐。鉴于此，本文基于文献与逻辑梳理，利用我国制造业工业企业数据，在分别从地理和行业角度对制造业集聚度进行测算的基础上，采用面板回归模型分析产业集聚对于制造业效率的影响。

　　三、实证研究设计

　　(一)制造业集聚的测度

　　测度产业集聚指标的方法较多，包括EG指数、泰尔系数、赫芬达尔指数、空间基尼系数以及区位熵等。本文鉴于数据可获得性和分析效果，选取以下方法。

　　(四)数据来源与描述性统计

　　在区域制造业集聚度测算方面，现有文献大多采用就业数据或产出数据，国内通常使用就业数据进行测算，由于我国不同省份的劳动生产率差距较大，就业数据使用容易形成差异干扰，统计口径不一致也会降低精确性，因此本文选择工业总产值进行制造业区域集聚的分析[14]。

　　本文所使用的数据来源于2000-2016年的《中国工业统计年鉴》和《中国统计年鉴》。分行业、分地区的规模以上制造业企业主要经济指标来自于《中国工业统计年鉴》，在数据选择的过程中，使用制造业销售产值数据进行区域制造业集聚分析。从表1可以看出，2000年我国31个省区观测值中最大值是9005.96亿元，平均值是2106.73亿元。到了2016年制造业观测值中最大值是150132.65亿元，平均值是33607.23亿元。这表明样本期内我国制造业的总量显著提升，并从标准差可得知各个省区之间的差异也较大，且这种区域差异正在被逐渐拉大。

　　所有变量的说明及描述性统计分为三类：一类是制造业效率(TF)、纯技术效率(PTF)和规模效率(SE)的估算指数;第二类是制造业集聚度(Cagg)，采用制造业销售产值，并进行量纲处理;第三类是从统计年鉴中新获取的控制变量数据。行业规模(Cscale)使用主营业务收入占工业总产值的比重来衡量;外资因素(Cfdi)采用外商投资和港澳台投资之和占行业总资产的比重进行衡量;要素比例(Cysbl)固定资产净值与从业人员年均人数的比值来衡量;研发投入(Cr&d)使用新产品产值占工业总产值的比重来衡量;出口贸易(Cexport)使用出口交货值占工业总产值的比重进行衡量。以上数据来源于2000年到2016年的《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。

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文章名称： 基于产业集聚视角下的中国制造业效率研究

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