经济功能区的“生产率效应”研究

    本文以下安排为：第二部分从理论上分析了经济功能区“生产率效应”的影响机制；第三部分建立计量模型并对样本数据进行分析；第四部分使用基于倍差法的倾向评分匹配进行样本选择与回归，分析经济功能区对企业TFP的影响；第五部分，从地区专业化效应的角度对经济功能区的“生产率效应”进行了扩展分析；第六部分为结论及建议。 
      
    二 经济功能区对生产率的影响机制 
      
    中国自改革开放以来，为致力于发展经济和参与全球国际分工，设立了很多经济功能区，这些功能区加快了要素、资源和劳动分工在不同层面上的整合。随着交通便利化及运输成本的降低，一定时期内生产要素在区域间的流动成本不断降低，经济功能区对区域间生产要素的吸收能力显著增强。根据生产要素的自身属性，有些生产要素只能在特定区域内存在，短期内难以在区域间流动，这种要素称之为区域性要素，如区位、政策和自然资源等；而诸如劳动力、资本和技术等生产要素，可以在不同区域间移动并在生产中发挥作用，它们被称为非区域性要素（郝寿义，2007)。一般而言，聚集只能是区域性要素在特定区域内通过与非区域性要素相互作用而形成(郝大江，2012)，由于经济功能区是区域内优势要素的显著集聚，其所特有的区域性要素是聚集的基础，而其区域性要素对非区域性要素的选择构成经济功能区自身的要素禀赋结构。相对于非经济功能区而言，经济功能区所特有的区域性要素以及区域性要素与非区域性要素的配置效率共同构成经济功能区的比较优势，是形成分工和专业化的主要原因，分工和专业化必然导致产业“集中”、“集聚”和“集约”。若不考虑自身区域性要素实际，盲目吸收和发展以非区域性要素为基础的产业，势必难以形成有效的产业集聚。 
    随着经济功能区内产业集聚的形成，经济功能区进入自我强化期。区内企业规模不断扩大，带来就业和劳动者工资水平的提高以及税收增长，政府财政收入提高会带动区内基础设施和公共产品供给的增加，吸引非区域性要素的涌入(Gibson和Stillman，2009)。经济功能区内区域性要素对非区域性要素的需求不断得到满足，两者间的配置效率提升。借鉴循环累积理论成果(Myrdal，1957)，我们认为经济功能区内区域性要素对非区域性要素的选择和配置效率的提高会促进产业集聚，产业集聚又将促进经济功能区内生产要素的累积，从而进一步提升经济功能区内要素的配置效率(殷广卫，2009)。在政府政策的合理引导下，经济功能区的良性循环累积因果效应会促进产业集聚水平的不断提高。 
    经济功能区既是多种生产要素的集聚，也是政府引导下多元主体的集聚，它反映了多元主体和生产要素之间形成网络、相互作用、不断提升质量的过程(洪群联，2010)。由于中国经济功能区所特有的政策优势和区域性特征，经济功能区内产业集聚对企业生产率的影响也就存在独特之处。从技术提升角度看，首先，经济功能区内企业在地理上集聚可产生技术溢出效应，企业间相互学习和模仿缩小了企业间的技术水平和管理水平的差距，带来生产率的提升(Duranton和Puga，2004；Gilber等，2008)。其次，随着区内企业数量增加，竞争迫使企业增加研发投入，获得技术创新来扩大比较优势(崔宇明等，2013)。最后，经济功能区内企业利用社会网络，通过深化分工合作促进企业利用各自技术优势共同研发，提高企业的生产率(Folta等，2006)。可见，经济功能区企业通过分工和专业化带来的规模经济，彼此间学习模仿的外部经济性以及竞争和协作等途径促进了自身生产率的提升。从降低成本的角度看，首先，由于大量劳动力进入降低了企业成本，企业间的信息溢出可有效地降低原材料成本和产品服务市场的信息搜集、签约和履约成本（Ciccone，2002）。其次，相对于非经济功能区而言，经济功能区的相关政策决定了区内企业具有相对较低的土地使用成本、税负成本、贸成本、行政审批成本以及融资成本等。最后，政府加大经济功能区基础设施和公共产品投入，降低了企业的运营成本(姜彩楼与徐康宁，2009)。经济功能区通过上述途径最终降低了企业的平均生产成本，促进企业扩大规模和增加研发投入，从而带来生产率的提升。 
    由于经济功能区内区域性要素相对不变，比如划定区域内（区位因素）能够容纳的生产要素总量有限，也就意味着经济功能区所能容纳的非区域性要素不能无限增加，否则有违经济发展客观规律（孙浦阳等，2013）。当区域性要素与非区域性要素配置效率最优时，经济功能区对非区域性要素的需求趋于饱和；否则一旦超过区域性要素的最大承受能力，企业间会因争夺公共产品以及市场资源等出现恶性竞争，产业拥挤效应显现（汪彩君，2011）。产业拥挤造成经济功能区内企业生产成本提高，相互之间的恶性竞争破坏了原有的良性循环体系（施海燕，2012）。与此同时，过多的非区域性要素涌入造成经济功能区内要素配置效率的下降，导致经济功能区的比较优势下降，经济功能区产业集聚的正外部性难以抵消产业拥挤带来的负外部性，从而抑制企业生产率的提升（唐根年等，2009；沈能等，2014）。解决之道是需要适时优化提升区内要素质量，实现经济功能区自身的升级。经济功能区发展至今有诸如经济技术开发区、高新技术产业开发区、经济特区、海关特殊监管区、综合配套改革试验区和自由贸易试验区等多种载体，经济功能区作为同类经济活动在空间上的高度聚集，是区域优势要素的显著集聚，虽然载体不同，但对企业生产率影响的机制相同（孙海军，2010；封旭红，2011）。 
    综上所述，虽然国内外文献对经济功能区影响企业生产率的机理进行了分析，但基于企业微观视角的分析尚不充分。本文尝试基于微观数据检验经济功能区对企业的生产率效应。 
      
    三 计量模型及数据处理 
      
    （一）计量模型 
    本文借鉴Rosenbaum和Rubin（1983）及Smith和Todd（2005）的研究，运用基于倍差法的倾向评分匹配分析经济功能区对企业TFP的实际影响Y，为此，需要研究企业在进入经济功能区前后TFP的变化，表示为： 
                                   （1） 
    其中，D_i为表示经济功能区的二元虚拟变量，D_i=1表示企业属于经济功能区，D_i=0表示企业属于非经济功能区；表示经济功能区企业i在进入经济功能区前后两个时期TFP的变化，表示非经济功能区企业在该时期内TFP的变化。由于是不可观测的，需要使用可观测的进行替代；因此，运用倾向评分匹配的方法寻找可以替代的控制组。倾向评分匹配方法是根据匹配变量对处理组和控制组进行倾向评分，为避免匹配变量过少而降低配对质量以及匹配变量过多引起的“匹配变量诅咒”（Heckman，1997；周世民等，2013），根据Rosenbaum和Rubin（1983）的方法，有效配对须满足独立性条件和共同支持条件，独立性条件是指控制匹配变量后是否属于经济功能区与TFP的变化是相互独立的，共同支持条件则是保证每个处理组企业都能通过倾向评分匹配找到与其配对的控制组企业。 
    由于变量缺失会影响倍差法估计结果的有效性（Meyer，1995），在具体估计中加入控制变量：1）企业成立时间（AGE）。由于《中国工业企业统计年报》中只报告了企业的开业年份，本文的企业成立时间=当年年份-企业开业年份+1。在企业的不同阶段，“干中学”效应和研究创新对企业生产率的提高存在显著差异（周黎安等，2007）。2）企业外资比重（FDI）。对该指标用企业外商资本与实收资本的比值取对数来衡量，研究表明FDI流入在长期内能够促进TFP的提升（张宇，2007）。3）企业人力资本（RL）。该指标用对企业人均工资水平取对数衡量。研究证明人力资本水平的提高有利于全要素生产率的提升（许和连等，2006）。4）企业资本密集度（CAP）。用企业固定资产净值年平均余额与企业从业人数的比值取对数来衡量该指标，一般而言，资本密集度较高的企业更重视企业的设备更新和研发投入，从而具有更高的生产率。但由于可能存在的要素配置扭曲，会严重制约企业TFP的提升（Hsieh和Klenow，2009）。5）企业规模（SIZE）。对企业总资产取对数衡量该指标。“熊彼特假说”认为规模较小的企业由于创新动机不强而在技术创新中不占优势，规模越大越有利于技术创新，生产率也相对较高。6）地区虚拟变量（REGION）。构建31个省（市区）的虚拟变量，不包括中国香港、澳门和台湾地区。控制不同区域间的发展不平衡对企业TFP的影响。7）行业虚拟变量（INDUSTRY）。根据二分位行业代码生成38个行业的虚拟变量，用它来控制行业差异对估计结果有效性的影响。 

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