中国中西部地区“集聚式”承接东部产业转移了吗？——来自20个两位数制造业的经验证据，本文主要内容关键词为：中国论文,两位数论文,制造业论文,证据论文,中西部地区论文，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。
中图分类号：F269.27 文献标识码：A 文章编号：1002-0241(2012)10-0067-13
0 引言
产业转移现象一直以来都是学术界关注的热点。有关其发生原因、形成机制等问题，国内外学者已经取得了丰硕的研究成果[1-7]。然而，一个极为重要的现实问题常常被人们所忽视，即产业转移承接过程中的承接效率问题。特别对于我国这样一个政府行政干预下的产业转移承接过程，该问题显得尤为重要。如今，我国中西部地方政府不遗余力地承接东部沿海发达地区的产业转移，自2010年1月首个获准国务院批复成立的皖江城市带承接产业转移示范区开始，中西部地区相继成立了广西桂东、重庆沿江、湖南湘南等国家级承接产业转移示范区。政府有形之手随处可见，产生的隐忧是：东部产业向中西部的转移集中可能并非源自产业的集聚效应，而是行政过度干预所致，从而带来效率的损失。
我们之所以有这样的担忧是因为：承接产业转移过程中，作为市场失灵时市场的替代——政府扮演了一个重要而又特殊的角色；政府行为在一定程度上能够减小市场失灵、降低产业转移与承接之间的交易费用、提高交易效率，但是，不可否认的是政府干预过度会造成产业转移承接过程中转移产业的无效率集中。现实中，由于信息不对称而带来的高额交易费用限制了转移企业的理性选择，一些地方政府出于发展当地经济的强烈愿望承诺了一些优惠政策或者掩盖了当地真实的产业承接条件，致使转移企业的大量集中并未能够产生促使产业集聚效应形成的劳动力池、专业化投入和知识溢出等马歇尔外部性。在市场力量驱动下的产业集中自然会形成产业集聚效应，但是行政化的过分干预会影响产业集聚效应的生成。这一点已被政府清醒地意识到，《国务院关于中西部地区承接产业转移的指导意见》(国发[2010]28号)中提出的首要基本原则就是“坚持市场导向，减少行政干预”。
因此，将从实证角度来解释我国中西部地区承接东部产业转移是否存在承接地该产业的集聚效应。如果东部转移产业在中西部不断集中的过程中呈现集聚效应的话，则称之为“集聚式”承接，说明转移企业集中到一起产生了溢出效应，各自从中受益；否则，大量企业集中到一起并非源自集中的好处，那么这种集中必然不是市场力量驱动的结果而是行政干预所致。
鉴于本文的研究目的，将借助“集聚”视角来分析。关于集聚，韦伯有过经典的论述，认为集聚是一种“优势”，或是一种生产的廉价，或是生产在很大程度上被带到某一地点所产生的市场化。其先行研究工作可以追溯到早期的区位理论[8-12]。马歇尔是最早关注这一经济现象并对集聚机制进行了系统的经济分析的，之后众多学者开展了深入的研究[13-19]。以克鲁格曼为代表人物的新经济地理学对集聚的解释令人较为满意，认为产业集聚的本质力量是规模报酬递增[16-17，20-21]。值得称道的是，Ciccone和Hall(1996)通过构建模型(以下简称“CH模型”)巧妙地将“规模报酬”与“集聚”衔接在一起[22]。国内较早研究这一问题的学者范剑勇(2006)对CH模型进行了拓展并实证研究我国的产业集聚[23]，结果表明，我国东部地区的集聚效应普遍高于中西部地区，其产生的规模报酬递增使其劳动生产率处于相对较高的水平。本文在借鉴前人研究的基础上进一步研究转移产业的集聚效应以识别行政干预是否过度。基本思路是：随着东部转移产业在中西部集中程度的不断提高，转移产业若呈现集聚效应，则必然带来劳动生产率的提高，否则，大量企业的集中会产生拥挤效应。所以，本文提出，如果某产业劳动生产率的提高能显著地被该产业集中度解释①，则说明该产业的集中产生了集聚效应，中西部地区实现了“集聚式”承接东部产业转移，不存在行政干预过当问题。
与以往研究相比，本文产生的知识增量主要体现在两个方面：(1)本文是国内较早实证研究产业转移承接过程中的行政干预是否适度问题的，并客观地评价了我国的产业转移承接效率；(2)本文采用面板数据涉及全国27个省区(剔除了西藏和东北三省)2000-2009年20个制造业的工业增加值、劳动生产率、企业数、行业从业人数以及集中指数等万余条数据，样本数据更具代表性，较以往采用截面数据分析产业集聚问题更客观全面。
1 模型及分析框架
从新经济地理学或城市经济学角度来看，规模报酬递增地方化表现为厂商水平的内部规模经济、地方化经济和城市化经济。从中可看出，产业集聚效应最终体现为产品单位平均成本的下降，可通过劳动生产率水平来衡量[23]。于是，本文将通过构建产业集聚程度与其劳动生产率的关系模型并从实证角度来验证产业集聚效应是否存在。基于Ciccone和Hall(1996)以及范剑勇(2006)的模型基础，理论模型构建如下。
1.1 模型
1.2 “集聚”效应的实证框架
根据模型(4)，如果能够将某产业劳动生产率的提高归结为产业集聚所致，那么该产业获得了规模报酬递增，呈现集聚效应。东部产业向中西部的转移不仅仅是产业区位逐渐由东部转移到中西部，而且还应体现集聚效应。与范剑勇(2006)研究我国的产业集聚效应存在明显区别的是，本文采用的两位数制造业数据更加细致，且不会造成产业集聚效应估计的夸大[24-25]，而范剑勇的研究是基于非农产业即二、三次产业来研究的。从整个非农产业来研究产业集聚效应是值得商榷的②。除此之外，以就业密度
衡量产业集聚程度时，就业密度的测度过于粗糙。范剑勇的就业密度是以非农产出与非农用地总面积之比来计算的，由于《中国统计年鉴》上的非农用地即建设用地包括“居民点及工矿用地”、“交通运输用地”、“水利设施用地”，而这些用地并不完全获取非农产业、特别是制造业的规模报酬递增及其地方化，因而以就业密度来衡量产业集聚程度偏差较大。为了克服这一不足，本文以产业集中份额即某地区制造行业的工业增加值与整个区域该制造行业的工业增加值之比来衡量产业集聚程度。该指标不仅反映了产业的区域性分布，而且其时序反映了产业的集中趋势。对于这种体现了时间和空间特征的指标，采用面板数据进行分析尤为适合。另外，根据模型(4)，产业的劳动生产率还要受全要素生产率和资本价格的影响，其中，全要素生产率是指要素(如劳动力和资本)投入之外的技术进步和能力实现等导致的产出增加[26]。范剑勇的处理方式是采用地区哑变量代表全要素生产率与资本价格的综合，其原因是这些因素在省份之间的差异比较大。但本文的分析对象是转移产业的承接问题，考虑到地方政府在财政、税收、金融等方面的政策往往受国家宏观政策调控的影响较大，因此，本文采用时间哑变量来反映这些因素的影响。
对式(4)两边取自然对数，并引入被解释变量的滞后项以考虑循环累积机制，以及结合我国现实国情引入城镇化率作为一个重要变量来考虑农村劳动力非农就业对劳动生产率的影响，构建动态面板数据模型为：
式中：i表示东部向中西部转移的产业；t表示年份(2000-2009年)；
表示不同地区的固定效应或随机效应，反映地区差异对劳动力生产率的影响；
为时间虚拟变量；
为扰动项。由于模型(5)中存在被解释变量的滞后一期项
与误差项是相关的，如果继续沿用常规的LSDV或者FGLS方法处理面板数据模型，即使误差项不存在序列相关的假定条件得以满足，得到的估计值仍将是有偏、非一致的。本文拟采用动态面板广义矩估计[27]，该方法解决了内生性和异质性所带来的问题，能够得到更为准确的估计。其操作可通过一阶差分GMM估计来实现，原理是通过一阶差分消除个体固定效应的影响，然后选取有效工具变量，以剔除可能存在的内生性，从而对面板模型进行合理估计。
2 变量、数据及处理
2.1 产业转移变量测度
产业转移状况一般很难直接测度，均是通过间接方法计算。间接方法主要分为两种途径：一是考察产业的集聚程度，通过集聚程度的变化来判断产业转移情况，如张公嵬和梁琦(2010)曾提出以产业的赫芬达尔指数(Herfindahl Index)、区位熵与产业的绝对份额来综合测度产业转移[28]；二是直接通过考察产业的市场份额占有者的变化来判断产业转移情况。本文将运用上述两种测算途径综合判断产业转移状况。目前产业地理集聚的主要测度方法有：集聚率、区位基尼系数、空间集聚指数、空间分散度指数等[29-31]。尽管Ellision和Glaeser的空间集聚指数具有一定的优越性[32]，但是由于其涉及的Herfindahl系数需要企业规模分布数据，因而其应用受到了一定程度的限制[33]。
我国产业转移的区域总体上分成三大区域即东部、中部和西部地区。东、中、西部的划分存在一定的分歧，分歧最大的地方是辽宁、吉林和黑龙江的归属问题。有的学者按照经济发展状况将其归为中部地区，也有的按照地理位置将其归为东部或东北地区。本文定义其为东北地区，并根据我国产业转移的区位特点，仅考虑东、中、西部③，其分别定义为：东部地区包括北京、天津、河北、山东、上海、浙江、江苏、福建、广东和海南等10省(市)；中部地区包括山西、河南、安徽、江西、湖南、湖北等6省；西部地区包括广西、重庆、四川、云南、西藏④、贵州、陕西、内蒙古、甘肃、青海、宁夏、新疆等12省(市、自治区)。由于转移产业以制造业居多，故本文选取两位数制造业作为分析样本。鉴于2004版的《中国工业经济统计年鉴》开始采用新的国民经济行业分类体系(GB/T4754-2002)对行业进行分类，为了保持统计口径的一致，选择了制造业的20个两位数行业(见表1)作为研究样本，这20个行业的分类标准在新的国民经济分类体系中基本未作改变，都属于比较典型的制造业。通过区位基尼系数，可以判定制造行业的集聚状况，再综合中西部集聚份额的变化，则可判定产业转移的趋势和特点。数据来源为：2001-2010年《中国统计年鉴》和《中国工业经济统计年鉴》。
有关指标的计算方法如下：
(2)中西部地区集聚份额的计算公式为：
表示t时间内产业k在地区i的工业增加值，m为中西部地区所包含的省份，N表示所有地区。
某产业发生较大规模转移的一个基本判定方法为：首先根据中西部地区的集聚份额
判断哪些产业具有明显的时间趋势，若趋势明显，则说明该产业存在较大规模转移的可能；再结合区位基尼系数
的时间趋势特点再次验证产业的转移状况。其具体表述为：若某产业的中西部上升而产业的区位基尼系数下降，则说明该产业发生了规模性转移；若某产业的中西部上升而产业的区位基尼系数也上升时，则说明该产业在中西部一直是集聚产业，不存在该产业的东部转移问题；其他情况均为不发生规模性转移。
2.2 实证变量及其数据说明
计量模型(5)中被解释变量劳动生产率的计算是以制造行业的工业增加值除以该行业的就业人数，数据来自有关年份的《中国工业经济统计年鉴》。解释变量为集聚程度，以制造行业的工业增加值(或工业总产值)与该制造行业在整个区域的工业增加值(或工业总产值)总和相比来衡量。作为一个重要控制变量的城镇化率，本文通过城镇人口占总人口的比重来衡量，数据来自历年的《中国统计年鉴》。
3 哪些制造业发生了规模性转移
根据20个两位数制造业2000-2009年工业产值数据(其中：2004年、2008年和2009年为工业总产值⑤，其余年份为工业增加值)，利用区位基尼系数公式计算结果见表2。区位基尼系数的大小表明了不同制造行业集聚程度的强弱。基尼系数越大，表明产业分布越集中，反之，则产业分布趋于均匀。根据生产要素投入的密集程度，可将制造行业进一步归类为劳动密集型、技术密集型和资本密集型产业。但考虑到实际中由于受到统计数据的制约以及技术因素日益涵盖在劳动要素和资本要素之中，很难将技术因素独立分离出来，三分法越来越困难。所以，本文采用二分法即分为劳动密集型和非劳动密集型(资本密集型和技术密集型的统称)产业。对于劳动密集型产业的甄别，黄桂田(2009)曾提出采用人均固定资产和工资在总成本中的比重两个指标[34]。按照黄桂田的观点，某个行业属于劳动密集型行业并不是一成不变的，上述两个甄别指标决定了其演变过程。结合黄桂田和其他学者的观点[35]，本文将农副产品加工、食品制造、饮料制造、纺织、造纸及纸制品、金属制品、非金属矿物制品等7个制造行业定义为劳动密集型制造业，而将其余制造业定义为非劳动密集型制造业。
总体上看，2000年以来，纺织业、化学纤维、通信电子设备、仪器仪表等4个行业的区位基尼系数在0.7以上，为高地理集聚度；农副食品加工、造纸及纸质品、金属制品、通用设备以及电气机械器材等5个行业的区位基尼系数在0.6～0.7之间，为较高的地理集聚度；其余制造业则处于较低的地理集聚度。产业集聚程度由高到低的行业分布基本上符合产业从技术密集型向资本密集型，再向劳动密集型转移的过程[32]。
从表2可以看出：农副食品加工、食品制造、饮料制造、烟草制品、石油加工炼焦、交通运输设备和专用设备等7个行业的集聚度基本上趋于下降，反映了这些产业存在扩散倾向，有规模性转移的可能；而其他制造业的分布则趋于集中，产业规模性转移的可能性较小。为了进一步地验证这7个制造业是否发生了较大规模的转移，本文将结合中西部地区制造业的集聚份额来综合判断，中西部地区20个两位数制造业的集聚份额见表3。
综合上述表的内容，得到以下基本判断：
(1)食品制造和饮料制造业出现了明显的规模性转移。以食品制造业为例，其产业转移趋势非常明显，2000年其在中西部地区的集聚份额约为27%，到2009年增加至41.3%；图1显示了2000年和2009年食品制造业在东、中、西部省份的集聚份额的对比情况，东部地区除了山东和福建的食品制造业集聚份额有所上升以外，其他省份均发生了较为明显的下降，而相应地，中西部地区大部分省份的食品制造业集聚份额出现了上升趋势，其中以河南、内蒙古、湖南、四川为最高。
(2)农副食品加工、非金属矿物、石油加工炼焦、专用设备等制造业存在微弱的产业转移趋势。以专用设备制造业为例，专用设备制造业的集聚程度总体上是下降的，但是下降的幅度很小，罗勇和曹丽莉(2005)认为[32]，这可能跟其属于资源密集型产业有关。专用设备制造业主要涉及起重运输、冶金、矿山、工程机械、农用机械等设备生产制造。图2显示：专用设备制造业集聚份额在北京、河北、上海、江苏、浙江、山东等东部6省(市)均出现了不同程度的降低；而在山西、湖南、内蒙古、广西、重庆、四川、宁夏等7省(市、自治区)均出现了上升趋势。这说明专用设备制造业正由东部地区向中西部地区进行转移，但是转移的规模较小，这不仅从表3能够看出，图2中集聚份额的较小变动幅度也显示了这一点。
图1 东、中、西部各省份食品制造业集聚份额对比
(3)其余制造业在东部地区的集聚程度越来越高，产业转移趋势并未显现。以通信电子设备制造业为例，表2显示了其高集聚度并且在东部地区的集聚有不断强化的趋势。通过图3，不仅能够看出通信电子设备制造业绝大部分集中在东部地区，在中西部的集聚份额非常微小，而且还能看出在东部地区集聚份额还在不断强化。例如，江苏的集聚份额由2000年的12.1%上升至2009年的23.85%，上升幅度最为明显；广东、山东、上海的增幅依次降低。
图2 东、中、西部各省份专用设备制造业集聚份额对比
图3 东、中、西部各省份通信电子设备制造业集聚份额对比
4 转移产业集聚效应的实证分析
4.1 模型估计
对模型(5)经一阶差分后，变为：
本文采用一阶差分GMM估计法，通过Sargan统计量来判别和选取合适的工具变量。鉴于2004年、2008年和2009年数据为工业总产值数据进而使得利用产值数据与劳动力数据相比而获得的制造业劳动生产率被高估的情况，本文采取插值法估算了上述三年的制造业劳动生产率以避免误差过大。因此，针对中西部省份承接的上述转移产业，给出了其集聚效应的回归计量结果(见表4)。Sargan统计量⑥表明，在对各转移制造业进行一阶差分GMM估计时，其工具变量是有效的。表4计量结果表明：
第一，转移产业表现出了产业集聚效应，农副食品加工、食品制造、饮料制造、非金属矿物、石油加工及炼焦、专用设备等制造业的集中程度每提高1个百分点，其劳动生产率分别提高了0.282，0.042，0.334，0.189，0.359和0.66个百分点；变量converge的回归系数除了食品制造业均显著大于0，即模型(5)中的θ＞1表明转移产业呈现规模报酬递增，存在集聚效应。
第二，
前面的系数表示产业的循环累积效应，除了石油加工及炼焦业以及专用设备制造业的循环累积效应不显著外，其余制造业的集聚均有明显的自我强化趋势。
第三，产业集聚过程中，以城镇化率表示的非农就业对转移制造业的集聚产生了正反两方面的影响，但影响均不显著；城镇化的推进对某些制造业的集聚产生负影响可能源于农村劳动力的非农就业仅是就业转移而非自身素质的提升。
第四，时间虚拟变量的回归结果表明，产业集聚过程中劳动生产率受时间效应的影响。总体上，时间效应的影响呈现先增大后减小的趋势。可能的解释是具有明显时间特征的政策环境等外部宏观因素产生的影响。
作为主要解释变量的产业集聚程度的刻画是本文实证的一个关键。Thomas J.Holmes(1995)曾采用同一地区相同产业的企业数表示区域的产业集聚度来分析产业集聚与垂直分工之间的关系[37]。因此，为了佐证表4中以工业产值所在份额表示的产业集聚对劳动生产率影响的稳健性，本文将采用制造行业的企业数来表示其行业的集聚程度ln(q-firm)代替表4中的ln(converge)进行重新GMM估计，估计结果与表4基本一致，具体见表5。
4.2 实证结果分析
实证结果已经显示，中西部地区承接东部的转移产业均表现出了集聚效应。换言之，转移产业在中西部的集中确实源于集中的好处，表现出了规模报酬递增(αλ＞1)。从这一点上说，地方政府在转移产业承接过程中的行政干预并未对产业的集中产生明显的不利影响。在前面，已经指出本文以时间哑变量来反映产业的全要素生产率。其实，全要素生产率与产业集聚以及劳动生产率之间有某种联系。产业集聚通过影响技术效率从而提高全要素生产率[38]。集聚有利于企业间的信息扩散和知识溢出，从而推动企业有效地利用现有技术，提高技术效率。技术效率的提高会传导至劳动生产率上，并且促使循环累积效应的生成。因此，设置劳动生产率的滞后项作为解释变量来考虑循环累积效应的同时，会产生一个问题就是全要素生产率引致的劳动生产率会内含于其中。这种处理可能会对集聚效应的估计造成一定的偏差，但是只要不造成实质性的影响(如参数估计结果出现正负逆转)，这种偏差也是可以接受的。为此，本文的稳健性检验一是通过利用企业数作为集聚变量替换工业产值份额进行回归检验，二是剔除劳动生产率的滞后项，将面板数据作为混合数据进行OLS估计，结果显示，集聚变量的回归系数正负方向与表4、表5一致。
综合表4和表5发现一个有趣的结果是：表4中的劳动密集型制造业的劳动生产率均表现出了明显的自我强化的循环累积效应，而非劳动密集型(资本或技术密集型)制造业的循环累积效应并不显著，譬如，专用设备制造业的劳动生产率每累积1%，由此而增进的劳动生产率仅为0.071%。这一结果似乎与高鸿鹰和武康平(2010)指出的“技术密集型制造业更加倾向于空间集聚[39]，并且存在循环累积的趋势”结论相悖。但是，深入分析可知技术密集型制造业并非一定存在循环累积效应，这跟中间品生产的专业化程度有很大关联。如今，中西部地区承接东部地区一些产业转移经常会碰到此类问题。根据施蒂格勒的产业生命周期理论[40]，中西部地区承接东部的转移产业一般是一些发展较为成熟的产业，与新兴产业相比，纵向非一体化是这些产业的典型特征。但是，一些承接地区并不具备相应的配套产业链，致使转移企业的一些生产环节(中间产品的生产)无法被市场专业化分工，纵向非一体化的困难削弱了产业的生产效率，进而影响产业集聚的循环累积效应。表4和表5中专用设备制造业的集聚效应估计不一致很能说明这一问题。总体上，专用设备制造业向中西部的转移过程中，其产值份额的增长速度要快于企业数的增长，说明单个企业的平均规模在扩大。根据美国的经验，地理集中的产业通常工厂的规模也相当小，原因是专业化程度较高。中西部地区专用设备制造业企业规模扩大的可能原因是企业未能通过垂直分工组织生产，企业纵向一体化趋势反映了专业化投入的中间品的欠缺。而中西部地区劳动密集型产业表现出的循环累积效应则说明了中间品生产的专业化程度较高。对于中西部地区而言，由于具有丰富的劳动力以及自然资源，而劳动密集型制造业的中间品生产往往也是一些非技术性、非资本性的投入，因而劳动密集型制造业较容易通过垂直分工组织生产。
5 简要结论与启示
5.1 简要结论
(1)东部产业转移至中西部的过程中基本上呈现了集聚效应，之前，我们所担忧的地方政府行政干预过当问题并没有被证实，说明中西部地方政府在承接东部产业转移的过程中发挥出了积极作用。
(2)转移产业的集聚效应大多数出现于劳动密集型制造业，通过对循环累积效应的实证估计，本文发现，相对于非劳动密集型制造业来说，劳动密集型制造业转移更易在中西部地区形成自我强化的循环累积效应。
(3)虽然转移产业的集聚效应与城镇化推进过程中农村剩余劳动力非农就业有关，但是实证结果从侧面反映出非农就业的劳动力素质并没有获得相应的提高。
5.2 启示
(1)中西部地方政府在积极承接东部产业转移的过程中，要更加注重配套产业链的完善，只有完善的基础设施、配套产业链，市场作用力才会吸引企业转移，尽量减少一些行政干预过度问题，做到有所为、有所不为。
(2)中西部地方政府要将承接产业转移与推进城镇化相结合，注重农村转移劳动力的文化、技能培训，提高其自身素质，以实现中西部地区向更高层次的产业承接，而不仅仅是劳动密集型产业的承接。
注释：
①需要指出的是，本文中的“产业集中”与“产业集聚”都是用来表达产业的集中状况，意思是一致的。之所以出现这种情况，是由于有些计算产业集中状况的指标用到了“集聚”这个词，使人容易误解形成了集聚效应。
②非农产业涉及范围很广，包括制造业、建筑业、交通运输业、信息软件业、批发零售业、住宿餐饮业、金融业、房地产业、居民服务业、文教、体育、卫生业等众多行业。仅从非农产业整体上研究过于宽泛，而且尽管非农产业表现出规模报酬递增，但仍不能得出其中所包含的行业表现出集聚效应。
③东北三省未纳入研究样本，不影响本文的研究结果。相反，剔除东北三省仅考察产业在东部与中西部之间的相对变化，将更加有利于分析产业在三大区域的区位特点。
④由于西藏有许多数据缺损，故样本点被剔除。
⑤由于《中国工业经济统计年鉴》、《中国统计年鉴》等并没有2004年、2008年和2009年的工业增加值数据，如果估算这些年份的增加值，亦会产生误差，于是作者用工业总产值来计算其区位基尼系数。为了验证这种替代算法的准确性，作者通过其他年份的两种产值计算得出的区位基尼系数对比发现结果偏差不大。
⑥Sargan检验的原假设为过度识别限制是有效的，即工具变量有效。在原假设成立的条件下，Sargan统计量服从自由度为r-k的χ2分布(r是工具变量的秩，k是待估参数的个数)。通过Eviews命令程序scalar pvar=@chisq(J，r-k)计算出的检验P值，在0.05的显著性水平下若小于0.05，则拒绝原假设，工具变量无效；否则，不拒绝原假设，工具变量有效。
标签：中西部地区论文; 劳动生产率论文; 劳动密集型论文; 产业转移论文; 中国工业经济统计年鉴论文; 中国统计年鉴论文; 集聚效应论文; 产业集聚论文; 区位因素论文; 区位理论论文; 集中趋势论文; 经济论文; 中国东部论文;