开发区生产率优势的来源：集聚效应还是选择效应?，本文主要内容关键词为：效应论文,生产率论文,开发区论文,优势论文,来源论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
开发区是中国探索经济发展政策的试验田，也是地方政府开展辖区竞争的重要手段，在改革开放以来的经济发展进程中发挥了关键的作用。从1984年第一个经济开发区——大连经济技术开发区的正式设立开始，经过三十余年的发展，开发区已经遍及全国各地。截至2015年5月底，国务院总共批准设立了497个国家级开发区，其中包括219个经济技术开发区、129个高新技术产业开发区、63个出口加工区、13个保税区以及73个其他国家级开发区，此外还有1167个省级开发区。①开发区不仅吸引了大量的外商直接投资、吸纳了大量的就业，而且也促进了全要素生产率的增长(Wang，2013；Lu et al.，2015)。然而，一个十分重要却悬而未决的问题是，开发区到底通过什么渠道来提高生产率?对该问题的回答不仅有助于深入理解中国经济的发展模式，而且对于新常态背景下的经济发展模式探索也具有重要的政策指导涵义。 理论上，开发区的生产率优势主要有两个来源：一是“集聚效应”，即通过吸引企业和人口集聚，促进知识外溢和技术进步；二是“选择效应”，即开发区政策导致竞争加剧形成的优胜劣汰机制。实际上，在城市和集聚经济的文献中，大量研究已经证实了集聚经济对生产率的积极作用(Melo et al.，2009)。一方面，集聚经济通过中间投入品共享、劳动力市场蓄水池以及知识溢出效应等机制来提高生产效率(Marshall，1890)；另一方面，集聚经济存在空间外溢效应，知识外溢对相邻地区的发展也会产生积极的影响(López-Bazo et al.，2004)。包括开发区政策在内的地区政策(place-based policy)有助于创建企业集群、增加区内就业、引进高技能劳动力和高科技行业先进设备，从而形成较强的集聚经济(Combes et al.，2011)。然而，在现实中开发区到底能否形成集聚经济还是一个未解之谜。正如郑江淮等(2008)所指出的，企业进驻开发区的主要目的是获取“政策租”，由此导致的开发区企业“扎堆”并不具有一般意义上的产业集聚效应。 如果不存在集聚经济，那又该如何解释开发区的生产率优势呢?以Melitz(2003)和Melitz & Ottaviano(2008)为代表的异质性企业贸易理论的最新进展为我们解答这一谜题提供了思路。该理论认为，一国总体的生产率水平不仅取决于企业的技术水平，而且还依赖于资源的配置效率。开发区政策在吸引企业进入的同时，也会加强企业间的竞争，促使低效率企业退出市场或者转移到区外，将资源从低效率企业转移到区内的高效率企业，从而提升区内的资源配置效率和企业的平均生产率水平，这便是开发区的“选择效应”。 近期很多学者从不同视角考察了选择效应对生产率的影响。Syverson(2004)使用分位数方法对选择效应进行了估计，发现中心地区存在较强的选择效应，因此其生产率水平比外围地区更高。Arimoto et al.(2014)基于日本缫丝行业考察了产业集群影响生产率的作用渠道，并发现选择效应和集聚效应都会显著提升产业集群地区的生产率水平。但是，Combes et al.(2012)以及余壮雄和杨扬(2014)的研究则发现，大城市的选择效应对生产率的影响并不明显。那么，开发区内是否存在显著的“选择效应”，其是否足以形成并维持区内的生产率优势呢?回答上述问题就需要在经验研究中对开发区的“选择效应”进行识别。然而，大部分研究将开发区的经济影响归于区内的集聚经济(Wang，2013；Lu et al.，2015)，对开发区的“选择效应”却鲜有涉及。 与已有研究相比，本文的贡献在于以下三个方面。第一，本文首次在异质性企业模型和集聚经济模型的基础上，对开发区影响生产率的“集聚效应”和“选择效应”理论机制进行了系统阐述。虽然越来越多的城市和贸易经济学家发现“选择效应”和“资源配置效率”对生产率的重要作用，但是已有关于开发区的文献均忽略了“选择效应”以及由此导致的“资源配置效率”改善对开发区生产率的影响。第二，在实证上，如何识别开发区的“集聚效应”和“选择效应”是一个令人棘手的难题。采用一般的计量回归方程进行估计时，难以回避集聚效应与生产率之间的内生性问题。尽管一些学者试图通过工具变量法得到集聚效应的一致估计(Combes et al.，2010)，但是却难以识别选择效应对生产率的贡献。在大城市生产率优势的识别中，Combes et al.(2012)提出了一种定量区分大城市“集聚效应”和“选择效应”的方法，本文将该方法运用于开发区生产率优势的研究中。第三，在估计开发区的“集聚效应”和“选择效应”时，本文还考虑到了集聚效应的企业异质性影响。已有研究已经证实了集聚效应异质性的存在，并发现忽略该异质性会造成“集聚效应”和“选择效应”的估计偏误(Combes et al.，2012；Arimoto et al.，2014)。具体地，本文考察了开发区“集聚效应”对不同年龄、规模和所有制类型企业的生产率影响差异。此外，本文还进一步探讨了开发区“集聚效应”和“选择效应”的持续性。 本文余下部分安排如下：第二部分为文献综述；第三部分为数据说明与描述统计；第四部分为理论模型与估计模型；第五部分为估计结果分析；最后为本文的结论。 二、文献综述 本部分首先对中国开发区制度变迁和优惠政策与生产效率方面的文献进行了梳理，然后总结了开发区“集聚效应”方面的文献，整理了开发区“集聚效应”和“选择效应”影响区内企业生产率的作用机制。 (一)开发区的制度变迁与优惠政策 开发区管理体制是指政府或其代表机构、企业或民间组织对开发区的建设和运行所采取的管理方法与模式，包括管理机构的设置以及管理职能的界定等(朱永新，2001)。经济技术开发区的制度创新包括实现政企分离和部分生产要素的市场化配置，初步建立激励机制、精简高效的治理机构，以及以服务为主的制度框架等。葛顺奇和田贵明(2008)以国家级经济技术开发区为例发现，在我国经济特区建设经验和吸收国际上经济区经验的基础上，开发区创造性地形成了一整套具有中国特色的开发区管理模式与体制。张诗雨(2009)进一步指出，我国开发区普遍实行的管委会管理模式降低了交易成本，提高了服务效率。 中国经济技术开发区是特定历史条件下的增量制度安排，曾经破除了对传统制度的路径依赖，并通过一系列的制度变迁与政策安排实现了区域经济的快速增长(韩亚欣等，2015)。胡军(2005)指出，经济技术开发区是中国改革开放中制度创新的一个典型案例，政府在制度变迁中具有主导影响。向宽虎和陆铭(2015)也认为，早期的开发区是改革开放的试验田，承担着经济改革和制度创新的任务。开发区的体制创新导致交易成本下降，效率上升，为企业发展创造了良好的制度环境，在以较低的摩擦成本启动中国市场化改革方面发挥了重要作用。因此，开发区的制度变迁是开发区经济增长和效率提升的重要动力，区内政策极大地节约了企业的交易成本，提升了企业的生产效率。 (二)开发区的集聚效应与选择效应 通过江苏沿江开发区的实证研究，郑江淮等(2008)发现企业进驻开发区的主要目的是获取“政策租”，由此导致的开发区企业“扎堆”并不具有一般意义上的产业集聚效应，即靠近要素或者靠近市场的好处。然而，值得注意的是，企业一旦“落地”开发区，其技术和市场行为必将与当地政府和产业关联要素发生作用，从而在一定程度上加强开发区的集聚效应，影响企业的经济绩效。王辑慈(1999)认为，有效的政策支持、选择性的项目引入、集群支持网络建设、创新环境和集群文化是培育开发区产业集群的必备条件。葛顺奇和田贵明(2008)指出，经济技术开发区成为我国吸引跨国公司投资和产业聚集的基地，是中国最大外商投资企业的集中地区，产业聚集效应突出。其他一些研究也将开发区的经济影响归于集聚经济(Wang，2013；Lu et al.，2015)。 关于集聚经济对生产率的影响，已有研究从各个方面进行了充分的讨论。Melo et al.(2009)通过梳理集聚经济与生产率关系的相关研究发现，大量研究结果表明集聚与生产率之间呈现正向关系。集聚经济可以通过知识和技术外溢等方式来提高企业的生产效率(Duranton & Puga，2004)。开发区的集聚经济对区内企业的生产率有积极的推动作用，会提高所有企业的生产率水平，使得企业的生产率分布向右移动。尽管所有企业都可以从集聚效应中获益，但是不同效率的企业获益程度并不相同(Combes et al.，2012；Arimoto et al.，2014；余壮雄和杨扬，2014)。因此，在考察集聚效应对生产率的影响作用时，还需要考虑集聚效应的企业异质性。 最近，越来越多的研究开始关注生产率的另一个重要影响因素——“选择效应”，即市场竞争的优胜劣汰机制。Baldwin & Okubo(2006)的研究发现，高效率企业会选择市场规模较大的城市。经济活动密集的大市场中企业间竞争程度更加激烈，使得低效率企业退出市场，高效率企业才能持续生存(Melitz，2003；Melitz & Ottaviano，2008)。由于“选择效应”的存在，在经济活动密集的集聚地区，退出市场的低效率企业比例将会更高，区内的平均生产率水平因此而提升，此时开发区企业的生产率分布呈现左断尾特征。 另一个非常重要的问题是，如何在经验研究中对集聚效应和选择效应进行识别。首先，如果不考虑选择效应，将选择效应的作用归于集聚经济，那么集聚效应对生产率的影响会被高估。其次，采用一般的计量回归方程进行估计时，又难以回避集聚效应与生产率之间的内生性问题。尽管采用工具变量法在理论上可以得到集聚效应的一致估计，但是却难以捕捉选择效应对生产率的贡献。在大城市生产率优势的研究中，Combes et al.(2012)提出“无条件分布特征—参数对应”的分析方法，根据生产率的无条件分布特征测度了大城市的集聚效应和选择效应。这种分析方法不仅可以同时测度开发区的集聚效应和选择效应对生产率的贡献，其估计过程也不依赖于其他控制变量，在克服内生性问题的同时，还避免了遗漏变量对估计结果的影响。 三、数据说明与描述统计 (一)数据说明 本文使用的1998-2007年中国工业企业数据库涵盖了所有国有企业以及产品销售收入(或主营业务收入)在500万元以上的非国有企业。在使用数据时我们对行业代码和县区代码进行了调整，并对不符合一般会计准则的观测值，以及员工人数少于8人的观测值进行了删减。全要素生产率估计中的企业变量均来自中国工业企业数据库，产出平减指数和投资平减指数来自Brandt et al.(2012)。为了考察生产率估计方法对结论的影响，本文通过OP法和LP法计算了全要素生产率。同时，本文根据永续盘存法得到的实际资本和实际固定资产净值②分别估算了企业的生产率水平，最终得到了四个生产率指标：tfp_lp、tfp_lp_net、tfp_op和tfp_op_net。 本文使用的开发区数据来自《中国开发区审核公告目录(2006年版)》，目录中包括开发区的名称、批准机关、批准年份、核准面积(公顷)等变量。开发区所在县区的行政代码通过查询开发区管委会所在地而得。2006年后基本暂停了开发区的新设或扩建，各省级开发区则不断升级为国家级开发区。本文关于开发区企业的识别规则如下：如果企业所在的县区建有开发区，则将该企业识别为开发区企业；反之，则该企业为非开发区企业。
图1 开发区与非开发区企业生产率核密度 注：图中横坐标为根据LP法和永续盘存实际资本得到的企业全要素生产率(tfp_lp)，纵坐标为全要素生产率对应的概率密度；样本剔除了开发区和非开发区前后各0.5%的观测值；其他生产率指标的核密度图与tfp_lp相似。 (二)描述统计分析 本文首先通过核密度图(kernel density plot)对开发区与非开发区企业的生产率分布进行直观的比较分析，对数生产率核密度见图1。由图1可知，开发区企业的生产率分布在非开发区企业的基础上向右偏移，并且低效率企业的移动幅度更大。这意味着，一方面，开发区的平均生产率水平更高，尤其体现在区内的低效率企业相对较少；另一方面，开发区企业的生产率分布比非开发区更集中，区内的资源配置效率更高。 表1为开发区数目和开发区面积占比(即开发区面积占城市总面积的比重)的描述统计结果。其中，第一部分(左)为县区开发区数目的统计结果，第二部分(中)和第三部分(右)分别为城市开发区数目、城市开发区面积占比的统计结果。从生产率均值的变化趋势来看，随着县区(城市)开发区数目的增加，县区(城市)的平均生产率水平不断上升；与此同时，生产率的标准差总体上呈现下降的趋势。随着城市开发区面积比重的提高，生产率呈现相同的变化趋势。也就是说，开发区的数目越多、面积占比越高，开发区所在地区的平均生产率水平越高，生产率分布也越集中，区内的资源配置效率更高。
四、理论与估计模型 本部分首先在异质性企业选择模型的基础上，考虑了开发区的税收优惠政策，构建了开发区的企业生产率决定模型。然后，与集聚经济模型相结合，在同一理论框架下分析了开发区“集聚效应”和“选择效应”对生产率的影响。最后，参照Combes et al.(2012)设定最终估计模型。 (一)企业生产率决定模型 假定有两个地区i和j，i为开发区，j为非开发区。
分别为地区i和地区j的人口规模。假定单个消费者的效用函数如下：
其中，
为同质产品消费量，
为差异产品集合Ω中第k种产品的消费量。α、γ、η为差异产品的效用识别参数。α越高，η越小，则相对于同质产品，消费者对差异产品的需求越高；γ越高则意味着差异产品之间的差异越大。由效用最大化条件得到差异产品k的需求函数：
其中，
为产品k的价格。
为均衡时消费量大于0的差异产品集合，
为所消费的差异产品的平均价格，且P＜α。式(2)中
为差异产品k的价格门槛(threshold price)。 假定企业生产一单位同质产品需要一单位劳动，单位劳动工资为1，并且同质产品的生产满足规模报酬不变。差异产品市场为垄断竞争，企业在支付进入成本s后，雇佣h单位的劳动进行生产。此时，h即为企业生产差异产品的边际成本。当企业的边际成本高于消费者愿意支付的价格门槛h时，企业的产出为0。因此，价格门槛h即为企业的边际成本门槛。均衡时差异产品的集合为
。假定企业间的边际成本h各不相同，且h的概率密度函数为g(h)，分布函数为G(h)。我们参照Melitz & Ottaviano(2008)的假定，认为企业的生产率1/h服从帕累托分布，③即
。企业边际成本h的分布函数可表示为
。 假定企业跨地区销售的冰山贸易成本为τ(τ≥1)。当i=j时，企业在本地区销售，τ=1；当i≠j时，企业跨地区销售，τ＞1。由于差异产品k与企业一一对应，即产品k为地区i内边际成本为h的企业所生产的产品，我们将该企业记为(i，h)。通过计算可得企业(i，h)在地区j的价格水平和利润分别为：
由式(7)可知，开发区税率与区内企业的边际成本门槛正相关，与区外企业的边际成本门槛负相关。这意味着，开发区的低税率伴随着区内较低的边际成本门槛，即开发区的生产率门槛较高。同时，区外的生产率门槛会因为区内的低税率而降低，低效率企业在区外存活的可能性更高。一方面，开发区的税收减免会吸引大量企业进入，区内企业的竞争激烈，边际成本较高(生产率较低)的企业较难获利，从而退出开发区市场；另一方面，开发区内的低税率在吸引企业进入的同时，区外企业的竞争有所减弱，因此提高了区外低效率企业的生存概率。所以，与非开发区相比，开发区的低税率会造成区内企业生产率分布的左断尾特征。 此外，开发区的进入成本与区内企业的边际成本门槛正相关，与区外企业的边际成本门槛负相关。开发区内诸多的优惠政策(如优惠提供工业用土地等)会降低区内企业的进入成本，较低的进入成本会吸引更多的企业进入，进而加剧区内企业的竞争程度，提高了区内企业的生产率门槛，低效率企业难以生存。 (二)集聚经济模型 假定每位劳动者只有一单位劳动时间，劳动者之间的相互交流以及本地区位优势会提高劳动者的生产效率。单位劳动的有效劳动供给记为
，
≥1。当
=1时，地区i不存在集聚效应；
＞1则存在集聚效应。令
，根据企业的劳动需求函数可得企业的对数生产率为：
其中，
为企业(i，h)在地区j面临的总产品需求。定义地区i中退出市场的低效率企业占比为
为不存在选择效应(
→∞)和集聚效应(
=0)时企业对数生产率的潜在累积密度，并假定开发区与非开发区企业的潜在累积密度相同。当地区i不存在选择效应时，市场中的低效率企业都可以存活；当不存在集聚效应时，
，即
。假定高效率企业的劳动者更有效率，并且从集聚效应中获益更大。此时，单位劳动者的有效劳动供给为
，
≥1
=1时，不同效率的劳动者从集聚经济中获益程度相同)。地区i实际观测到的存活企业的对数生产率累积密度函数可以表示为：
从式(9)可以看出，集聚效应通过参数
来反映，选择效应则通过淘汰
比例的低效率企业使得企业的生产率分布呈现左断尾特征。根据企业生产率决定模型和集聚经济模型，我们可以得到如下假说： 假说1：开发区的税收优惠政策会吸引大量企业进入，以获得“政策租”带来的好处，企业入驻开发区会加强区内的集聚经济，从而提高区内企业的生产率水平。 假说2：开发区企业集聚的驱动力主要是区内的税收减免等优惠政策，由此形成的集聚经济不具有一般意义上的产业集聚效应，即靠近要素或者靠近市场的好处，集聚效应的可持续性较弱。 假说3：开发区的税收优惠会降低企业的边际成本门槛，提高企业的生产率门槛，将低效率企业淘汰，从而提高区内企业的平均生产率水平。 (三)估计模型设定 由于潜在的对数生产率累积密度
是不可观测的，因此无法根据式(9)估计参数
。但是，利用Combes et al.(2012)的方法可以估计出开发区相对于非开发区的相对参数。令
。相对参数A反映开发区相对于非开发区的集聚效应；当A大于0时，开发区的集聚效应更强。相对参数D用来捕捉集聚经济的企业异质性；D大于1意味着开发区内高效率企业从集聚效应中获益更大，而D小于1则表明区内低效率企业获益更大，同时也意味着区内企业的生产率分布更集中。相对参数S衡量开发区相对于非开发区的选择效应；S大于0意味着开发区内低效率企业更容易退出市场，区内的选择效应更明显。通过开发区与非开发区生产率分布的相互转换，以及生产率分布的分位数转换，我们可以得到如下矩条件：
五、估计结果分析 本文首先考察开发区“集聚效应”和“选择效应”的行业异质性，并定量测度了两种效应对生产率的贡献。然后，本文分别从全要素生产率的估计方法、开发区企业的识别，以及生产率分布右断尾特征三方面，对结论进行稳健性检验。最后，本文进一步考察开发区的长期效应和短期效应，以及开发区对企业的异质性影响。 (一)基本估计结果 本文采用OECD技术分类标准，将行业分为低技术行业、中低技术行业、中高技术行业和高技术行业，然后对各行业的开发区“集聚效应”和“选择效应”进行了估计。表2为分行业的估计结果，以及所有制造业样本的基本估计结果。其中，列(1)、列(2)、列(3)分别为开发区“集聚效应”A、集聚效应异质性D、“选择效应”S的估计结果。列(4)为拟合效果R2，列(5)为样本量。 列(1)中各行业的A估计值均大于0，并且在5%的置信水平下显著。其中，中低技术行业和中高技术行业的“集聚效应”最强。所有制造业部门的估计结果中，A的估计值为0.287，且显著性非常高。这表明，与非开发区相比，开发区的生产率分布右移幅度更大，区内企业的平均生产率水平更高。换言之，开发区的“集聚效应”更强。 列(3)中的估计结果显示，各行业的S估计值均显著大于0。其中，低技术行业的S估计值最大，意味着低技术行业中开发区企业的竞争更为激烈，低效率企业更难生存。所有制造业部门的估计结果中，S的估计值为0.017，并且十分显著。这意味着，总体来看开发区内企业的竞争程度更为激烈，低效率企业更容易被淘汰，即区内存在更强的“选择效应”。
观察列(2)中的估计结果可知，各行业的D估计值均显著小于1，并且低技术行业的D估计值最小，表明低技术行业中低效率企业从开发区的集聚效应中获益更大。所有制造业部门的估计结果中，D的估计值仍然显著小于1。这意味着，总体来看，开发区内的低效率企业从“集聚效应”中获益更大，而且区内企业的生产率分布更集中。列(4)中估计结果的拟合值
均高于0.958，所有制造业部门的估计拟合值
高达0.983。这表明，开发区的“集聚效应”、“选择效应”以及集聚效应的异质性基本上解释了开发区的生产率优势。 集聚效应的异质性表明低效率企业从开发区的“集聚效应”中获益更大，其原因主要有如下几点。第一，开发区的集聚经济是政府通过一系列优惠政策形成的，并非市场力量(如交通枢纽、城市集聚力量等)自发作用的结果。此时，为获取“政策租”而进入开发区的低效率企业要想在市场上持续生存，就必须与区内的高效率企业进行合作交流。因此，低效率企业从集聚外溢中获益的动机最强。第二，开发区是政府通过产业集聚或产业集群方式带动相关产业发展的特殊区域，政府为区内企业的交流和合作营造了良好的环境，低效率企业可以较为容易的获得集聚外溢的好处，从而取得较快的发展。第三，开发区中的出口加工区、保税区以及省级产业园区主要发展加工制造业、资源密集型和劳动密集型产业，这些行业中企业的生产率较低，而开发区政策对这些企业较为有利，其生产率水平会有较大的上升。第四，开发区扮演着“孵化器”的角色，对民营中小型企业的成长较为有利。 (二)集聚效应和选择效应的定量分析 接下来，本文首先运用约束估计模型重新对“集聚效应”和“选择效应”进行估计，定性考察其对生产率的重要性；然后，根据所有制造业部门的估计结果，定量测算开发区“集聚效应”和“选择效应”对生产率的贡献，以及二者对生产率的总贡献。
表3为约束估计结果。表3中列(1)、列(2)和列(3)为不考虑集聚效应异质性的估计结果。与表2相比，表3列(1)中A被低估，列(2)中S被高估，即开发区的“集聚效应”被低估，“选择效应”则被高估；表3中列(3)的拟合值均不高于表2。列(4)和列(5)为缺失集聚效应异质性和“选择效应”的估计结果；列(6)和列(7)为缺失“集聚效应”和集聚效应异质性的估计结果。与表2相比，列(4)中的A估计值和列(6)中的S估计值均被严重高估。因此，在生产率的分析中，需要同时考察“集聚效应”、集聚效应异质性和“选择效应”。 为了定量测算开发区“集聚效应”和“选择效应”对生产率的作用大小，我们根据表2中所有制造业部门的估计结果，计算了各个生产率分位点处，“集聚效应”和“选择效应”对生产率的贡献，以及二者的总贡献，⑤见图2。由图可知，开发区的“集聚效应”和“选择效应”在不同生产率分位点处的影响并不相同，两种效应对低效率企业的作用最强。比较“集聚效应”和“选择效应”的作用大小可以发现，开发区的生产率优势主要来源于区内的“集聚效应”。
图2 集聚效应和选择效应对生产率的贡献 (三)稳健性检验 为了验证结论的稳健性，本文分别从全要素生产率的估计方法、开发区企业的识别以及生产率分布右断尾特征三方面进行了检验。首先，全要素生产率的估计结果见表4的第一部分。四种tfp的结果显示，参数A、D、S的符号一致，且均在5%的置信水平下显著，说明全要素生产率的估计方法对本文的结论没有实质的影响。
其次，本文将位于开发区县区内的企业均识别为开发区企业，这样会高估开发区的企业数目，对本文结论的可靠性可能产生较大的影响。为此，我们参照向宽虎和陆铭(2015)的做法，如果某个企业的字段中出现“开发”、“工业园”、“工业区”、“园区”、“高新”字样，则认定该企业为开发区企业；非开发区企业则为不含开发区的县区的企业。估计结果见表4的第二部分。结果发现，“集聚效应”和“选择效应”的估计值和显著性都没有发生实质的变化。因此，根据开发区县区来识别开发区企业对本文的结论没有产生显著的影响。由于向宽虎和陆铭(2015)的识别方法会极大降低估计的样本量，所以本文仍然采用开发区县区的识别方法进行研究。 最后，高效率企业的选址行为可能会影响开发区的“集聚效应”和“选择效应”，而生产率分布的右断尾特征可以控制高效率企业的分布状况。因此，本文在估计模型中控制生产率分布的右断尾特征(sorting)，重新进行估计。估计结果见表4的第三部分。由结果可知，加入分布的右断尾参数后，“集聚效应”和“选择效应”的估计值与基本估计结果相近。也就是说，考虑高效率企业的分布特征后，本文结论依然稳健。 (四)进一步讨论 接下来，本文进一步考察了不同时期成立的开发区的“集聚效应”和“选择效应”，并以2000年新成立的开发区为例，分析了开发区的短期效应和长期效应。此外，本文还深入考察了开发区“集聚效应”和“选择效应”对不同企业的异质性影响。⑥ 1.开发区成立时段。根据开发区的发展阶段，本文将开发区的成立时期分为四个时段，即1978-1990年、1991-1995年、1996-2003年和2004-2006年。估计结果显示，1980-1990年和1991-1995年成立的开发区的“集聚效应”较强，其次为2004-2006年成立的开发区，“集聚效应”最弱的为1996-2003年间成立的开发区。开发区集聚效应的变化与开发区的发展以及整顿清理不无关系。另外，后期成立的开发区其“集聚效应”对低效率企业的作用更强。最后，随着成立时间的推移，开发区的“选择效应”逐渐降低，2004-2006年间成立开发区的“选择效应”不再显著，这意味着后期成立的开发区内企业的竞争程度较弱。 2.开发区的短期效应和长期效应。开发区成立后，区内的“集聚效应”和“选择效应”可能会随时间的推移发生变化。本文以2000年成立的开发区为例，以1999年的非开发区为比较对象(base nonsez)，估计了开发区在成立之后各年的“集聚效应”和“选择效应”，以此考察开发区成立初期的短期效应，以及成立后期的长期效应。此外，本文还分别估计了2001-2007年非开发区相对于1999年非开发区的“集聚效应”和“选择效应”。通过对比开发区与非开发区的估计结果，可以准确反映开发区“集聚效应”和“选择效应”的变化趋势。 图3中为集聚效应、集聚效应异质性和选择效应随时间变化的趋势图。首先，开发区的集聚经济优势主要体现在成立初期，在成立后期开发区的“集聚效应”不再高于非开发区。换言之，开发区集聚经济的可持续性较弱。其次，开发区成立后期低效率企业从“集聚效应”中的获益不断减少。最后，开发区和非开发区的“选择效应”都在2004年之后才开始显著。也就是说，新成立开发区在成立后期，区内企业的竞争程度更加激烈。 3.企业异质性。为了考察开发区“集聚效应”和“选择效应”对不同企业的作用差异，本文从企业所有制类型、企业规模和企业年龄三方面，探讨了开发区“集聚效应”和“选择效应”对企业生产率的异质性影响。 首先，国有企业、集体企业、民营企业和外资企业的估计结果表明，国有企业的“集聚效应”最强。集聚效应异质性的结果则进一步说明，民营低效率企业从“集聚效应”中获益较大。另外，开发区内集体企业和民营企业的“选择效应”较强。 其次，在企业规模的异质性分析中，本文根据企业的就业规模将企业样本等分为五组，分别考察各组内开发区的“集聚效应”和“选择效应”。结果发现，随着企业就业规模的增大，开发区的“集聚效应”整体呈现上升的趋势，“选择效应”则逐渐减弱。集聚效应异质性的结果表明，规模较小的低效率企业和规模较大的低效率企业从“集聚效应”中获益较多。 最后，在企业年龄的考察中，本文删除了年龄超过200或小于0的企业，并根据企业的年龄将样本等分为五组，估计各组内开发区的“集聚效应”和“选择效应”。本文将年龄最小的一组称为新生企业，年龄最大的一组称为老企业，中间的三组称为年轻企业。估计结果表明，随着企业年龄的增大，开发区的“集聚效应”先减弱后增强，即开发区内新生企业和老企业的生产率分布右移幅度较大；并且，低效率的新生企业和年轻企业从开发区的“集聚效应”中获益较多；此外，开发区内老企业的“选择效应”不显著，而新生企业和年轻企业的“选择效应”都显著大于0。
图3 集聚效应、集聚效应异质性和选择效应的变化趋势 改革开放三十多年来，作为对外开放窗口和区域经济发展引擎的开发区，对中国经济的快速发展有着巨大的贡献。开发区在吸引大量外商直接投资、吸纳大量就业的同时，也保持了较高的生产率水平。准确识别开发区生产率优势的来源不仅有助于深入理解开发区的发展模式，而且还可以为新常态背景下的经济发展模式探索提供重要的指导依据。在理论上，开发区的生产率优势主要来源于两个方面，一是区内企业集中所形成的“集聚效应”，二是在“政策租”的诱导下所形成的“选择效应”。“集聚效应”通过知识和技术外溢等方式提高区内所有企业的生产率水平，“选择效应”则通过淘汰低效率企业，将资源从低效率企业转向高效率企业，在提升资源配置效率的同时，提高区内企业的平均生产率水平。 本文首次在Melitz & Ottaviano(2008)异质性企业选择模型和Combes et al.(2012)集聚经济模型的基础上，结合开发区的优惠政策，构建了开发区的企业生产率决定模型，对开发区影响生产率的“集聚效应”和“选择效应”机制进行了系统的阐述。然后，本文采用“无条件分布特征-参数对应”分析方法，基于1998-2007年中国工业企业数据，对开发区的“集聚效应”和“选择效应”进行估计，并定量识别了开发区生产率优势的主要来源。本文将开发区的“集聚效应”和“选择效应”置于同一理论框架下进行分析，并在实证研究中对两种效应进行识别，既丰富了集聚效应和选择效应的相关研究，同时也完善了开发区发展模式的探讨。 研究发现，第一，“集聚效应”和“选择效应”在统计上都是开发区生产率优势的重要来源，但是从作用大小来看，开发区的生产率优势主要来源于“集聚效应”，并且开发区的“集聚效应”主要体现在成立初期，成立后期“选择效应”的作用占主导地位。也就是说，开发区集聚经济的可持续性较弱。这与郑江淮等(2008)的结论较为一致，即开发区企业“扎堆”不具有一般意义上的产业集聚效应。第二，开发区的“集聚效应”存在明显的企业异质性。具体表现为，开发区内年轻、小规模、民营低效率企业从“集聚效应”中获益较大。这意味着，一方面开发区企业的生产率分布更为集中，区内的资源配置效率较高；另一方面，开发区有利于民营、中小、年轻企业的发展，从而起到了“孵化器”的作用。第三，在“开发区热”时期成立的开发区，其“集聚效应”较弱，对各类开发区进行整顿后，新成立开发区的“集聚效应”得以恢复和加强。最后，经过一系列稳健性检验后，本文结论仍然成立。 本文结论具有重要的政策涵义。首先，开发区建设必须结合国家的发展战略和经济运行规律，以避免开发区之间的无序竞争。改革开放以来，早期成立的开发区在经济改革与制度创新、经济增长与区域平衡方面做出了突出的贡献。但是，在2000-2003年间，地方政府在开发区建设上加大投入，使得开发区数目和面积快速扩张，从而削弱了开发区的集聚经济。2003年底国务院对各类开发区进行整顿，在成功控制开发区过度扩张的同时，也加强了省级以下开发区分布的区域平衡，开发区的“集聚效应”得以恢复和加强。其次，从产业扶植重点来看，由于中等技术行业的“集聚效应”较强，开发区在发挥区位和自然比较优势的同时，可以“因势利导”地促进中等技术行业的发展，而不是盲目地发展高技术行业。再次，从集聚效应的异质性来看，民营、小规模、年轻的低效率企业从开发区的“集聚效应”中获益较大。为此，开发区的优惠政策应该向这些企业有所倾斜，进一步加强开发区集聚经济的外部性。最后，在开发区优惠政策的基础上，可以通过营造有利于企业和就业人员交流的良好外部环境，并辅之以其他政策加强集聚经济的外溢效应。 ①数据来源于中国开发区网，网址为：http://www.cadz.org.cn/index.html。 ②实际固定资产净值通过对名义固定资产净值进行投资价格指数平减而得。 ③假定企业生产率(1/h)服从帕累托分布主要出于如下两方面的考虑：(1)帕累托分布可以较好的拟合现实中企业的生产率分布(Del Gatto et al.，2006)；(2)帕累托分布自身的优良性质有助于简化模型的计算，方便进行比较静态分析。 ④开发区税率减免的分析同样适用于土地优惠政策等节约企业成本的优惠政策。 ⑤“集聚效应”和“选择效应”贡献的定量计算公式限于篇幅未报告，感兴趣的读者可以向作者索取。 ⑥进一步讨论的所有估计结果限于篇幅未报告，感兴趣的读者可以向作者索取。
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开发区生产力优势的来源：集聚效应还是选择效应？_集聚效应论文
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