门槛效应制造业地区集聚与全要素生产率增长

门槛效应、制造业地区集聚与全要素生产率增

长

——基于贸易开放的视角

王丽丽

? 2012-11-06 12:49:23 来源：《财经论丛》(杭州)2012年3期

【内容提要】本文采用门槛模型回归方法，利用中国27个省市1985-2007年的地区制造业数据，在贸易开放的视角下对集聚与全要素生产率增长之间的门槛效应进行了检验，结果发现集聚对全要素生产率增长的促进作用随贸易开放程度的加深逐步增大，存在门槛效应。在开放条件下，集聚主要通过推动技术进步对全要素生产率增长产生影响，而集聚对技术效率的影响却为负，则在一定程度上说明了中国制造业地区集聚的负外部性以及重复投资等问题。

【关 键 词】集聚/全要素生产率/贸易开放/门槛效应

一、引言

近年来，随着经济集聚现象愈发普遍，以产业集聚为出发点来研究地区经济增长差异的文献不断涌现。一般来讲，理论分析表明产业集聚水平的提高可以通过知识和信息外溢、共享基础设施和资本、劳动力等要素资源、拓展产业前后向关联等多种途径来促进生产率的增长。然而需要提及的是，虽然理论上的分析强调了产业集聚对生产率提高的种种作用途径，但将理论分析应用于实证检验时，所得结论却并不一致，支持与不支持产业集聚促进生产率提高的结论均大量存在（Moomaw，1985；Ciccone和Hall，1996；Futagami和Ohkusa，2003；Bode，

2004；Bautista，2006）。这说明产业集聚水平的提高并不必然会促进生产率的提高，有可能其他因素也在影响着产业集聚对生产率的促进。

在此背景下，本文尝试在贸易开放的视角下对产业集聚促进生产率提高的内在机制进行探讨，主要是基于两个方面的考虑。一方面，从理论层面来看，现有的研究往往是在封闭条件下进行的，很少考虑贸易开放对产业集聚生产率促进作用的影响。而以Melitz（2003）、Bernard等（2003）、Melitz和Ottaviano（2005）等为代表的异质性企业理论认为，存在企业进入沉淀成本的情况下，贸易开放可通过重新分配要素资源和市场份额来提高产业的平均生产率

[1][2][3]。进入成本的降低是产业集聚外部性的内在体现之一[4][5]，随着产业集聚水平的提高，企业将更容易进入出口市场并对均衡生产率产生影响。另一方面，从实践层面来看，当前中国地区经济呈现显著的集聚特征，东部沿海经济发达省市的经济集聚程度普遍较高。在这些以制造业为主导的产业集聚区，其贸易开放水平也相对较高，产业集聚与贸易开放呈相伴相随的特征。在此情况下，如果不考虑贸易开放的效应，则很难区分这些地区相对较高的生产率是来自于较高的产业集聚水平，还是来自于较高的贸易开放水平。因此，在贸易开放的视角下重新探讨产业集聚与生产率增长之间的关系，将具有十分重要的理论和现实意义。

二、理论分析与实证方法说明

（一）产业集聚通过贸易开放促进生产率增长的机制分析

产业集聚通过贸易开放促进生产率增长的作用机制，可从异质性企业理论与集聚外部性思想相融合的角度来进行分析。

产业集聚水平的提高可以通过共享基础设施、劳动力资源以及市场信息等途径来实现企业进入的沉淀成本的降低，这有利于企业成功进入市场。在开放的条件下，随着进入市场特别是进入国外市场的企业数目增加，企业必然会增加对劳动力等原材料投入的需求，推动国内生产要素价格的上升，继而增加国内厂商的投入成本，降低国内厂商的经营利润。对那些生产率水平较高的企业而言，由于它们能够进入国外市场，因此可以通过国外市场利润的增加来弥补国内市场利润的减少，从而继续存留在产品市场。而那些生产率水平较低的企业，由于海外市场进入成本的存在，它们只能在国内市场上进行产品的销售，当国内市场的利润降低之后，有些企业将被迫退出产品市场。相应地，随着这些企业退出市场，那些高生产率企业的市场份额得以增加，整个行业的平均生产率也相应增加。

由此可以看出，贸易开放在产业集聚促进生产率增长的过程中发挥着重要的作用，并且随着贸易开放程度的加深，产业集聚通过贸易开放带来的要素资源和市场份额的重新分配效应也会更加明显，其结果便是更高程度的生产率增长。因此，产业集聚与生产率增长之间存在贸易开放的门槛效应。

（二）门槛模型分析方法

为检验产业集聚促进生产率增长是否依赖于贸易开放水平，需要将三者置于统一的框架中进行分析，这里采用Hansen（1999）提出的门槛模型分析方法对此进行检验[6]。

以存在单一门槛值为例，门槛模型的基本形式可以描述为：

其中，Y为被解释变量，X为解释变量向量，θ为系数向量，e为误差项，q为门槛变量，γ为门槛值。门槛值将样本划分为两个区制，不同区制内解释变量的系数是不同的。将式（1）改写成单一方程的形式为：

通过残差平方和来反推值，使式（3）最小的值就是所要估计的门槛值。

对模型中不只存在一个门槛值的情况，可在估计出第一个门槛值的基础上，同样利用残差平方和来估计第二个乃至更多的门槛值。完成对门槛值的估计后，我们就可以依据门槛值，对变量进行内生分组，从而对不同区制内门槛效应的大小进行比较分析。

（三）样本数据说明

本文选取全要素生产率作为生产率的代理变量，综合考虑影响全要素生产率增长的各种因素，建立的门槛模型表示如下：

1.被解释变量。全要素生产率（TFP）是回归分析的被解释变量，本文利用基于数据包络分析的Malmquist指数方法加以测算，以人均GDP作为产出的代理变量，以资本和劳动就业作为投入的代理变量。

2.门槛变量和门槛依赖变量。贸易开放水平（TRADE）和制造业地区集聚水平（AGG）分别为门槛变量和门槛依赖变量，前者用各地区进出口总额占地区国内生产总值的比率表示，后者用地区单位土地面积的制造业就业人数占全国平均水平的比率度量。I（TRADE，γ）为指示函数，γ为门槛值。

3.控制变量。（1）政府支出（GOV）：以各地区政府财政支出与财政收入之差占国内生产总值的比例表示；（2）基础设施建设（INFRA）：以各地区每百人拥有的公路里程表示；（3）人力资本（HC）：以各地区每百人中大学生在校的人数表示；（4）外商直接投资（FDI）：以各地区实际利用的外商直接投资占地区国内生产总值的比值表示。

文中选取参照国民经济行业分类标准下的28个制造业行业以及中国内地除海南、西藏、重庆和四川外的27个省市自治区作为研究对象。地区的就业数据来自《中国劳动就业统计年鉴》，土地面积数据来自《中国统计年鉴》，其余数据来源于中国数据在线数据库（China Data Online）。样本的时间跨度为1985-2007年。

三、开放条件下制造业地区集聚影响全要素生产率增长的门槛检验

（一）地区贸易开放度门槛值的识别

首先对门槛值的大小进行识别。为直观起见，我们采用基于最小二乘的似然比统计量LR对门槛值进行识别，LR取值为零的门槛变量的值即为估计的门槛值。从图1单一门槛模型中似然比LR作为门槛变量TRADE的函数趋势图可以看出，LR与横轴的交点为0.703，故0.703即为模型估计的门槛值。由图1还可以看出，当TRADE取值在0.179左右时，LR的估计值也有较为明显的下陷，这意味着模型中除0.703这一门槛之外，还可能存在另外一个门槛。对双门槛模型进行估计并重新识别两个门槛值，结果如图2、图3所示。此时，识别的两个门槛值分别为0.179和0.703，这进一步印证了图1所预示的结论①。

（二）地区贸易开放度样本的内生分组结果

根据贸易开放度与门槛值的大小关系，这里把贸易开放度样本分为较低贸易开放度（TRADE≤0.179）、中等贸易开放度（0.179＜TRADE 0.703）和较高贸易开放度（TRADE＞0.703）三个区间。通过观察三个区间内具体包含的省市（见表1所示），可以发现广大的中西部省市处于较低贸易开放度区间，而处于中等和较高贸易开放度区间内的省市相对较少，且多为东部沿海经济发达地区。随着时间的推移，较低贸易开放度区间内省市数目有减少趋势，而中等和较高贸易开放度区间内的省市数目整体上正逐步增加，这说明中国地区的贸易开放程度不断加深，正有逐步向中、高贸易开放度区间跨越的趋势。

（三）门槛模型的估计结果及讨论

接下来对制造业地区集聚影响全要素生产率增长的门槛效应进行检验。为进一步检验门槛效应的作用渠道，我们将全要素生产率分解为技术进步和技术效率两部分，并分别对技术进步和技术效率也进行了门槛回归。与此同时，为比较线性模型回归结果，我们也对全要素生产率、技术进步和技术效率进行线性模型估计。

首先考察全要素生产率模型。当采用不同的估计方法时，各控制变量的统计显著性和回归系数符号差异不大。政府支出、人力资本和外商直接投资对全要素生产率增长的影响显著为正，而基础设施建设对全要素生产率的增长没有起到促进作用，反而起到了阻碍作用。其原因可能在于：中国以资本深化为主要特征的经济增长方式使很多地区存在资本过度积累的现象，基础设施投资在中国总体投资中占有相当大的份额[7]，在地区整体投资过度的背景下，投资数量的进一步

增加往往不利于提高资本的使用效率以及调动其他要素的生产积极性，使全要素生产率的提高受阻。关键变量产业集聚对全要素生产率的影响在线性模型中显著为正，说明产业集聚通过贸易开放对全要素生产率的增长有显著的正向促进作用。在区分不同的贸易开放度区间后，门槛模型的回归结果显示产业集聚在三个区间内的估计系数分别为0.016、0.070和0.126。当贸易开放度处于第一区间时，产业集聚的参数估计值在统计上是不显著的，这说明产业集聚对全要素生产率的影响还存在很多的不确定性。当贸易开放度跨越0.179这一门槛之后，产业集聚对全要素生产率的正向影响开始变得显著，并且随着贸易开放度区间的提高，这种促进作用逐步增大。这与理论分析相一致，贸易开放程度越高，产业集聚越容易通过贸易开放促进要素资源和市场份额的重新分配，从而在更大程度上促进生产率的提高。

其次考察技术进步和技术效率模型。人力资本和基础设施建设在统计显著性和回归系数符号上与其在全要素生产率模型中保持一致，但技术进步模型中的系数绝对值显著大于技术效率模型，这说明人力资本和基础设施建设对技术进步和技术效率均产生影响，但它们对全要素生产率的影响更多的是通过技术进步来发生作用的。无论采用哪种方法，外商直接投资对技术进步和技术效率的影响均不甚显著，这说明外商直接投资对全要素生产率的影响是技术进步和技术效率综合作用的结果，单独强调其中任一方面都不利于外商直接投资对全要素生产率促进作用的发挥。关键变量产业集聚对全要素生产率的影响主要是通过技术进步体现出来的。线性模型中，产业集聚通过贸易开放对技术进步有显著的正向影响，这种正向影响在拓展后的门槛模型中得到了进一步的证实，三个区间内的影响系数均显著为正，且影响程度随区间提高依次增大。与此形成鲜明对比的是，产业集聚通过贸易开放对技术效率的影响显著为负，这种负向影响随贸易开放度区间的提高也逐步增大。其原因可能在于：贸易开放与产业集聚的过程是相伴而生的，

贸易开放程度较大的地区也是产业集聚水平较高的地区，虽然产业集聚水平提高有助于地区的技术进步，但集聚水平较高也会带来诸如交通拥挤、环境污染、能源和基础设施供给短缺等问题，从而导致效率的损失。

四、结论

本文基于中国27个省市1985-2007年的面板数据，对开放条件下制造业地区集聚影响全要素生产率增长的门槛效应及其影响渠道进行了实证检验，得出以下主要结论：

第一，制造业地区集聚与全要素生产率增长之间存在显著的贸易开放双门槛效应。两个门槛值将贸易开放水平划分为较低、中等和较高三个区间，中国大部分省市的贸易开放水平处于较低区间，少数沿海经济发达省市处于中、高区间。随着时间的推移，中国各省市贸易开放程度不断加深，不少省市正向中、高贸易开放度区间跨越。

第二，受贸易开放门槛效应的影响，产业集聚在较高贸易开放水平下更有利于促进全要素生产率的增长。技术进步是产业集聚影响全要素生产率增长的主要渠道。产业集聚对技术进步的正向促进作用随贸易开放水平的提高逐步增大，对技术效率的负向影响随贸易开放水平的提高逐步加深，这可能是集聚水平过高导致了集聚负外部性以及重复投资等问题的出现。

注释：

①受篇幅所限，文中未对门槛值识别的显著性检验予以展示。有需要的读者，可向作者索取。

②在线性模型估计中，为反映贸易开放条件下集聚对全要素生产率的影响，产业集聚变量以集聚与贸易开放度乘积项的形式进入模型。

【参考文献】

[1]Melitz M. J. The Impact of Trade on Intra-industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity[J]. Econometrica, 2003, 71(6), pp. 1695-1725.

[2]Bernard A. B. , Eaton J. , Jensen J. B. , Kortum S. Plants and Productivity in International Trade[J]. American Economic Review, 2003, 93(4), pp.1268-1292.

[3]Melitz M. J. , Ottaviano G. I. P. Market Size, Trade and Productivity[C]. NBER Working Paper, 11393, 2005.

[4]Greenaway D. , Kneller R. Exporting, Productivity and Agglomeration[J]. European Economic Review,2008, 52(5), pp. 919-939.

[5]Clerides S. K. , Lach S. , Tybout J. R. Is Learning by Exporting Important? Micro-dynamic Evidence from Colombia, Mexico and Morocco[J]. Quarterly Journal of Economics, 1998, 13(3), pp. 903-947.

[6]Hansen B. E. Threshold Effects in Non-dynamic Panels: Estimation, Testing and Inference[J].Journal of Econometrics, 1999, 93(2), pp. 345-368.

[7]郑京海，胡鞍钢，Arne Bigsten.中国的经济增长能否持续[J].经济学(季刊)，2008，(3)：777-80 8.^

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/cz4t.html