彭紅英

（1.浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，杭州 310027；2.浙江師范大學(xué)行知學(xué)院，浙江 金華321004）

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在一些地區(qū)出現(xiàn)了制造業(yè)與分銷業(yè)協(xié)同集聚的現(xiàn)象。該現(xiàn)象可以用Alfred Marshall（1920）的產(chǎn)業(yè)集聚成因理論進(jìn)行解釋，即制造商為了接近市場而在其附近形成集聚，從而可以節(jié)約運(yùn)輸費(fèi)用、降低信息獲取成本、減少買賣雙方的溝通成本[1]。因此，在研究制造業(yè)集聚的影響因素時(shí)，應(yīng)將分銷業(yè)集聚納入考察范疇，但以往文獻(xiàn)大多圍繞對外開放、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、城市化等傳統(tǒng)影響因素開展研究。

本文試圖將分銷業(yè)集聚影響因素納入考察范圍，利用2000～2009年的全國省際面板數(shù)據(jù)從地區(qū)和行業(yè)兩個(gè)層面進(jìn)行研究。

1 我國分銷業(yè)集聚與制造業(yè)集聚的測度

測度行業(yè)集聚程度的指標(biāo)較多，其中，比較常用的是空間基尼系數(shù)、產(chǎn)業(yè)份額、區(qū)位熵。

區(qū)位熵也是常用的集聚值指標(biāo)，用LQmi代表m地區(qū)i行業(yè)的區(qū)位熵，其計(jì)算公式為：LQmi=Smi/Xm，如果LQmi大于1，說明行業(yè)i在小區(qū)域m的集中程度較高，如果LQmi小于1，則相反。由于統(tǒng)一了比較尺度（即大于1還是小于1），因此，在比較地理面積、人口數(shù)差異較大的地區(qū)間行業(yè)集聚水平時(shí)，運(yùn)用這一指標(biāo)更加清楚直觀。

本文采用空間基尼系數(shù)測度全國制造業(yè)和分銷業(yè)的集聚值，采用區(qū)位熵或產(chǎn)業(yè)份額測度31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）這兩個(gè)行業(yè)的集聚值。

利用2000～2009年的全國31個(gè)?。ㄊ小^(qū)）制造業(yè)和分銷業(yè)年末從業(yè)人員數(shù)，分別計(jì)算兩個(gè)行業(yè)的空間基尼系數(shù)，其中Gm代表制造業(yè)空間基尼系數(shù)，Gd代表分銷業(yè)空間基尼系數(shù)，結(jié)果見圖1中第一個(gè)分圖?？梢钥闯?，在這一時(shí)期，全國制造業(yè)集聚一直高于分銷業(yè)集聚，除2005、2006年分銷業(yè)集聚水平有所下降外，其余年份兩者呈同向上升趨勢。

圖1 2000～2009年全國、典型省份的分銷業(yè)及制造業(yè)集聚值變化趨勢圖

對31個(gè)?。ㄊ小^(qū)）的兩個(gè)行業(yè)分別計(jì)算區(qū)位熵（或產(chǎn)業(yè)份額）集聚值①香港、澳門、臺灣未納入研究范圍。，可以發(fā)現(xiàn)，盡管在多數(shù)地區(qū)兩者呈同向變化，但其關(guān)系存在差異。圖1中的第二至第四個(gè)分圖選取浙江、遼寧、上海的變化趨勢線說明這一差異（為了統(tǒng)一對比尺度，這三個(gè)圖均采用區(qū)位熵指標(biāo)），其中LQmm代表某地區(qū)制造業(yè)區(qū)位熵集聚值，LQmd代表某地區(qū)分銷業(yè)區(qū)位熵集聚值。

可以發(fā)現(xiàn)存在“浙江現(xiàn)象”，即分銷業(yè)集聚程度較高，其對應(yīng)的制造業(yè)集聚程度則更高，與浙江類似的還有廣東等；也存在“遼寧現(xiàn)象”，相較于浙江，相同的分銷業(yè)集聚程度在遼寧所對應(yīng)的制造業(yè)集聚程度卻低得多，與遼寧類似的還有黑龍江等；還存在“上?，F(xiàn)象”，即分銷業(yè)集聚持續(xù)上升，但制造業(yè)集聚卻呈下降趨勢，與上海類似的還有天津、北京等。

總體而言，我國分銷業(yè)集聚與制造業(yè)集聚呈正向關(guān)聯(lián)。但“浙江現(xiàn)象”、“遼寧現(xiàn)象”、“上?，F(xiàn)象”的客觀存在，也促使我們思考其原因。

2 分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚的影響：實(shí)證研究

為了研究分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚的影響及其程度，本文構(gòu)建回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。

2.1 計(jì)量模型及變量說明

本文選取模型中的解釋變量時(shí)，參考了以往的文獻(xiàn)，并增加分銷業(yè)集聚影響因素，設(shè)定以下計(jì)量模型：

其中，Smm為m地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)份額集聚值、Smd為m地區(qū)分銷業(yè)產(chǎn)業(yè)份額集聚值（采用年末從業(yè)人數(shù)計(jì)算得到）。E為對外開放程度，計(jì)算公式為：進(jìn)出口額/GDP。Ine表示內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)，計(jì)算公式為：制造業(yè)年末從業(yè)人數(shù)/規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)數(shù)。U為城市化程度，計(jì)算公式為：公共交通工具數(shù)/萬人數(shù)。α0為常數(shù)項(xiàng)、ε1為干擾項(xiàng)。

本文分別按地區(qū)和行業(yè)層面進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，所用面板數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度均為10年，即從2000～2009年。在地區(qū)層面的實(shí)證分析中，全國省際面板數(shù)據(jù)包括31個(gè)?。ㄊ小^(qū)）共310組。東部數(shù)據(jù)為110組，中部數(shù)據(jù)為80組，西部數(shù)據(jù)為120組②東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。。在行業(yè)層面的實(shí)證中，涉及19個(gè)制造業(yè)細(xì)行業(yè)，均采用省際層面的全國面板數(shù)據(jù)。

2.2 計(jì)量結(jié)果分析

2.2.1 地區(qū)層面的分析

為研究不同地區(qū)層面分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚的影響，本文分全國及東中西部進(jìn)行實(shí)證分析。首先利用全國面板數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，表1是其變量統(tǒng)計(jì)性描述，表2是變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果。

由單位根檢驗(yàn)可知，全國面板數(shù)據(jù)為0階平穩(wěn)（即不存在單位根），不需進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，可進(jìn)一步考察變量的因果關(guān)系，本文采用Hurlin和Venet（2001）提出的固定系數(shù)面板格蘭杰因果檢驗(yàn)方法[3]。根據(jù)AIC信息準(zhǔn)則選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)為1，參與檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)量均為279。結(jié)果如表3所示。

表1 全國面板數(shù)據(jù)的變量統(tǒng)計(jì)性描述

表2 變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

表3 全國面板數(shù)據(jù)的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

通過格蘭杰因果檢驗(yàn)可知，所有因變量均通過了檢驗(yàn)，且分別與自變量為雙向格蘭杰困果關(guān)系，可以繼續(xù)進(jìn)行回歸系數(shù)分析。

全國面板數(shù)據(jù)涉及31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)），時(shí)間跨度為10年，可能存在異方差和序列相關(guān)，不能按混合面板數(shù)據(jù)處理，且豪斯曼檢驗(yàn)拒絕了隨機(jī)效應(yīng)優(yōu)于固定效應(yīng)的假設(shè)，因此，全國面板數(shù)據(jù)采用固定效應(yīng)估計(jì)方法。經(jīng)檢驗(yàn)，該面板數(shù)據(jù)存在異方差、序列相關(guān)、截面相關(guān)，通過綜合處理得到了修正后的結(jié)果。在這一基礎(chǔ)上，為了得出分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚的影響程度，并與其他影響因素相比較，需要消除因變量和自變量所取單位的影響，因此對結(jié)果進(jìn)一步處理，得到標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)（參見表4第1列）。本文采用stata11.0軟件進(jìn)行回歸。

從回歸結(jié)果可以看出，我國分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚呈現(xiàn)非常顯著的正向影響。另外，對外開放對制造業(yè)集聚呈正向影響，說明我國進(jìn)出口水平越高的地區(qū)，其制造業(yè)集聚水平越高，這與浙江、江蘇、廣東等地的情況十分吻合。內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)對制造業(yè)集聚呈正向影響。說明內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)即平均成本下降效應(yīng)促使制造類企業(yè)紛紛擴(kuò)大規(guī)模，從而推動(dòng)了當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)集聚的發(fā)展。城市化對制造業(yè)集聚也呈正向影響，說明信息交流越快捷、物流越發(fā)達(dá)，制造業(yè)集聚水平越高。

表4 全國及東中西部面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果

因?yàn)樘蕹巳≈祮挝坏挠绊?，?biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)直接體現(xiàn)了各因素對制造業(yè)集聚的影響程度，可以進(jìn)行比較，下面就重要程度進(jìn)行分析。分銷業(yè)集聚的影響程度與城市化相當(dāng)，且略高于對外開放、內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)。由此可見，分銷業(yè)集聚是制造業(yè)集聚的重要影響因素。

由于我國地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度不同，本文對東中西地區(qū)分別進(jìn)行了實(shí)證分析。分地區(qū)樣本回歸的單位根檢驗(yàn)均為0階單整、且均在10%的水平上通過了格蘭杰因果檢驗(yàn)，因篇幅所限，未詳細(xì)列出檢驗(yàn)過程。從回歸結(jié)果可以看出（見表4第2～4列），在東部，分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚的正向影響非常顯著，其影響程度遠(yuǎn)小于城市化，與對外開放相當(dāng)，略高于內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)。在中、西部，分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚的影響不顯著，對后者產(chǎn)生正向影響的是內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)。

2.2.2 行業(yè)層面的分析

通過分地區(qū)的實(shí)證可以發(fā)現(xiàn)，分銷業(yè)集聚并非在所有地區(qū)對制造業(yè)集聚產(chǎn)生顯著正向影響，兩者關(guān)系以“浙江現(xiàn)象”、“遼寧現(xiàn)象”、“上海現(xiàn)象”等多種形式表現(xiàn)出來，本文試圖從產(chǎn)業(yè)特征角度探討其原因，因而進(jìn)一步分析了分銷業(yè)集聚對不同制造業(yè)細(xì)行業(yè)集聚的影響。

出于數(shù)據(jù)可獲性和統(tǒng)計(jì)口徑連貫性的考慮，本文對紡織業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)等19個(gè)細(xì)行業(yè)進(jìn)行回歸分析，仍采用上述模型及全國31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）跨度10年的面板數(shù)據(jù)，不過，其中的制造業(yè)集聚變量Smm、內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)變量Ine分別利用a制造業(yè)細(xì)行業(yè)的數(shù)據(jù)計(jì)算得到并納入回歸分析。另外，為了解分銷業(yè)中的批發(fā)業(yè)和零售業(yè)集聚各自對這些制造業(yè)細(xì)行業(yè)集聚的影響，也分別進(jìn)行了回歸分析。分行業(yè)樣本回歸的單位根檢驗(yàn)均為0階單整、且均在10%的水平上通過了格蘭杰因果檢驗(yàn)，因篇幅所限，未詳細(xì)列出檢驗(yàn)過程。分行業(yè)樣本回歸結(jié)果如表5所示，因篇幅所限，表5僅列出了分銷業(yè)集聚及其中的批發(fā)業(yè)集聚、零售業(yè)集聚分別對制造業(yè)各細(xì)行業(yè)集聚的影響系數(shù)，對外開放等其他變量的影響系數(shù)未列出。

表5 分銷業(yè)集聚對制造業(yè)細(xì)行業(yè)集聚的影響系數(shù)

由回歸結(jié)果可以看出，分銷業(yè)集聚并非對所有制造業(yè)細(xì)行業(yè)集聚產(chǎn)生正向影響。其中，分銷業(yè)集聚對紡織業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、造紙及紙制品業(yè)集聚的正向影響最為明顯，這些均為強(qiáng)分銷業(yè)依賴型行業(yè)，分銷業(yè)集聚程度越高，對于這些行業(yè)而言吸引力越強(qiáng)，從而在其附近形成了制造業(yè)細(xì)行業(yè)集聚，而且零售業(yè)集聚的影響程度要大得多。

分銷業(yè)集聚對通用設(shè)備制造業(yè)、金屬制品業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、儀器儀表及文化辦公用機(jī)械制造業(yè)集聚有一定正向影響，但程度小于對紡織品等行業(yè)集聚的影響。

分銷業(yè)集聚對食品制造業(yè)、飲料制造業(yè)集聚的影響不顯著，但零售業(yè)集聚對食品制造業(yè)集聚、批發(fā)業(yè)集聚對飲料制造業(yè)集聚有一定正向影響。其原因可能在于：食品和飲料消費(fèi)具有一定特殊性，消費(fèi)者通常在產(chǎn)生需求時(shí)立即購買并消費(fèi)這兩類商品，因此，為方便消費(fèi)者及時(shí)購買，其銷售渠道即包括分銷業(yè)集聚程度較高的批發(fā)市場或零售商區(qū)，也包括分散的超市或小商店。因此，零售業(yè)集聚或批發(fā)業(yè)集聚分別對這兩個(gè)制造業(yè)集聚產(chǎn)生了一定正向影響，但分銷業(yè)集聚的總體影響卻不顯著。

分銷業(yè)集聚對煙草制品業(yè)集聚基本沒有影響，其原因可能是：一方面，受煙葉供應(yīng)限制，煙草制品業(yè)多集中在煙葉產(chǎn)地；另一方面，煙草制品屬于專賣產(chǎn)品，由煙草專賣局根據(jù)煙草證限量派分給各銷售點(diǎn)，其流通數(shù)量受到嚴(yán)格控制，該商品也就無法形成具規(guī)模的分銷業(yè)集聚。

除煙草制品業(yè)外，分銷業(yè)集聚對黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)；有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)；通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)；石油加工、煉焦及核燃料加工集聚沒有顯著正向影響。這些制造業(yè)細(xì)行業(yè)具有兩個(gè)特征：其一，其生產(chǎn)需要大量的資源和能源，因此，通常這些行業(yè)多集聚于資源或能源供應(yīng)地；其二，這些行業(yè)屬于弱分銷業(yè)依賴型，其產(chǎn)品通常是其他行業(yè)生產(chǎn)所需的原材料、能源或設(shè)備，主要通過企業(yè)與企業(yè)間的大型采購行為進(jìn)行銷售，基本不需要通過分銷渠道進(jìn)行銷售，因此，分銷業(yè)集聚對這些制造業(yè)細(xì)行業(yè)集聚整體上沒有顯著正向影響。

綜合以上分析，可以發(fā)現(xiàn)分銷業(yè)集聚對于紡織業(yè)等強(qiáng)分銷業(yè)依賴型細(xì)行業(yè)的影響更大，而對于石油加工、煉焦及核燃料加工業(yè)等弱分銷業(yè)依賴的細(xì)行業(yè)則沒有顯著正向影響。從而也不難理解，在對我國東中西部地區(qū)面板數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸時(shí)，東部的分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚的影響非常顯著，而中、西部地區(qū)卻不顯著，這與東部地區(qū)特別是浙江、廣東等省的制造業(yè)多為強(qiáng)分銷業(yè)依賴型有很大的關(guān)系，因此表現(xiàn)為分銷業(yè)集聚極大地促成制造業(yè)集聚的“浙江現(xiàn)象”。而中西部地區(qū)則多為弱分銷業(yè)依賴、強(qiáng)資源與能源依賴性的制造業(yè)，因此在遼寧等省份呈現(xiàn)出分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚正向影響較小的“遼寧現(xiàn)象”。

至于“上?，F(xiàn)象”，也可以利用該結(jié)果進(jìn)行解釋。上海經(jīng)過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和升級，其制造業(yè)主要是新能源、民用航空制造業(yè)、先進(jìn)重大裝備、海洋工程裝備、新材料、生物醫(yī)藥、電子信息制造業(yè)、新能源汽車。由上述分析可知，分銷業(yè)集聚對于這些制造業(yè)細(xì)行業(yè)的正向影響較小甚至沒有顯著正向影響，從而出現(xiàn)了分銷業(yè)集聚不斷加大，但制造業(yè)集聚卻并沒有隨之加大，反而有所下降的“上?，F(xiàn)象”。

3 結(jié)論

（1）在全國、31個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）兩個(gè)區(qū)域水平上，分銷業(yè)和制造業(yè)的集聚值整體呈同向變化趨勢。但在不同地區(qū)存在差異，出現(xiàn)了“浙江現(xiàn)象”、“遼寧現(xiàn)象”和“上?，F(xiàn)象”。

（2）分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚具有顯著正向影響，是一個(gè)不容忽視的影響因素。

（3）產(chǎn)業(yè)特征差異是分銷業(yè)集聚對制造業(yè)集聚的影響程度在不同地區(qū)存在差異的原因。分銷業(yè)集聚對強(qiáng)分銷業(yè)依賴型的制造業(yè)細(xì)行業(yè)（如紡織業(yè)）集聚產(chǎn)生較強(qiáng)的正向影響，而對弱分銷業(yè)依賴型，強(qiáng)資源、能源依賴型的制造業(yè)細(xì)行業(yè)集聚的正向影響較小或無顯著正向影響。

其現(xiàn)實(shí)意義在于：我國東中西部由于制造業(yè)集聚程度的差異，因而導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)水平差異，可以通過在中西部促成分銷業(yè)集聚而緩解。其內(nèi)在的原因正是，分銷業(yè)集聚對強(qiáng)分銷業(yè)依賴型制造業(yè)集聚具有正向影響，從而可以提高中西部地區(qū)此類制造業(yè)集聚水平。

[1]Alfred Marshall.Principles of Economics[M].London,U.K.:MacMillan and Co,1920.

[2]Krugman.Geography and Trade[M].Cambridge,MA:MIT Press,1991.

[3]Hurlin C，Venet B.Granger Causality in Panel Data Models with Fixed Coefficients[EB/OL].http://www.core.uac.be/archives/EC2-2001 /program.html,2001.