嵇正龍，宋 宇

（1.西北大學 經濟管理學院，陜西 西安710127；2.宿遷學院 商學院，江蘇 宿遷223800）

一、引 言

經濟活動的空間不均勻導致較為普遍的經濟空間集聚現(xiàn)象，進而對諸如經濟增長、生產率、技術進步和擴散等產生影響。新經濟地理學認為，經濟活動的空間分布取決于集聚力和分散力，即本地市場效應和價格指數(shù)效應產生的向心力與市場擁擠效應產生的分散力等共同影響，造成了地區(qū)間生產率差異。大量的文獻探討了產業(yè)集聚通過貿易開放、企業(yè)規(guī)模、基礎設施、要素配置調整、人力資本積累和技術進步等因素影響生產率的機制［1-3］。也有學者從資產專用性角度深入到企業(yè)層面討論產業(yè)集聚對生產率的影響［4］。

事實上，企業(yè)作為經濟決策和資源配置主體，在空間上表現(xiàn)出顯著的不平衡分布特征。邵宜航和李澤揚（2017）嘗試使用企業(yè)經緯度數(shù)據(jù)變異系數(shù)衡量空間集聚，使用進入企業(yè)數(shù)量比率衡量企業(yè)動態(tài)，探討空間集聚和企業(yè)動態(tài)對經濟增長的影響［5］，具有良好的啟發(fā)性。本文將他們的研究進一步拓展優(yōu)化，聚焦于企業(yè)空間集聚影響生產率水平的企業(yè)更替機制分析，試圖回答三個問題：一是企業(yè)空間集聚影響生產率的企業(yè)更替機制是否存在？二是如果存在，企業(yè)更替機制表現(xiàn)出怎樣的特征？三是企業(yè)更替機制在不同時期和不同區(qū)域的異質性層面表現(xiàn)出怎樣的差異？以上三個緊密相關問題的回答，在理論方面推動空間集聚研究與企業(yè)動態(tài)理論的交叉，同時對于區(qū)域經濟中優(yōu)化企業(yè)發(fā)展政策具有一定指導意義。

本文相較于已有研究，試圖從以下兩個方面做出邊際貢獻：一是企業(yè)空間集聚程度和企業(yè)更替率兩個數(shù)量指標的設計。本文將企業(yè)經濟指標與企業(yè)的詳細地址信息相融合，構建地區(qū)產業(yè)集聚引力指數(shù)，精準測度企業(yè)空間集聚程度。同時，不同于以往簡單使用企業(yè)數(shù)量的變動衡量企業(yè)進入和退出的做法，本文考慮了企業(yè)的異質性因素，基于資源流動和配置的視角構建企業(yè)更替的測度指標。二是考察企業(yè)更替作為空間集聚動態(tài)影響生產率的機制。本文關注企業(yè)進入和退出行為所引發(fā)的企業(yè)更替動態(tài)所表征的資源流動影響，豐富了已有空間集聚影響生產率的微觀機制研究。

二、理論分析與假說

企業(yè)動態(tài)與經濟增長理論認為，企業(yè)的生產率及其市場表現(xiàn)與生存相關，在位企業(yè)的市場份額轉移或企業(yè)進入和退出，即生產率更高的企業(yè)獲得了更多的市場份額，成為推動產業(yè)總生產率變動的重要機制［6-9］?？臻g集聚通過企業(yè)競爭優(yōu)化了資源配置效率，進而提高企業(yè)全要素生產率［10］。楊汝岱和朱詩娥（2018）在研究產業(yè)政策和市場競爭影響企業(yè)退出行為進而影響區(qū)域生產效率演變時，發(fā)現(xiàn)在集聚程度高的產業(yè)中，只有生產率更高的企業(yè)才能生存下來［11］。大城市的高生產率來源于集聚經濟外部性與異質性企業(yè)內生選擇等［12］。高效率的企業(yè)為了獲得大的市場份額選擇大市場地區(qū)，而低效率的企業(yè)為了逃避競爭選擇小市場地區(qū)，使得地區(qū)間的生產率差異具有內生性［13］。優(yōu)勝劣汰的選擇效應表現(xiàn)為企業(yè)更替，同時也產生了在位企業(yè)提高生產率的激勵效應，從而提高整體的生產率［14］。也有學者從資源錯配視角探討了企業(yè)進入退出與生產率之間的動態(tài)微觀機制［15］?？偟膩碚f，空間集聚產生的擁擠效應、外部經濟性和競爭性等綜合作用影響微觀企業(yè)的進入和退出決策，即表現(xiàn)為企業(yè)更替，是影響企業(yè)生產率水平的關鍵機制之一。由此，本文提出假設1。

H1：空間集聚能夠顯著影響企業(yè)更替水平，進而促進企業(yè)生產率，且空間集聚與企業(yè)更替的交互作用能夠正向調節(jié)企業(yè)生產率水平。

理論研究通常認為產業(yè)集聚能夠提高全要素生產率，并闡釋了其機制和路徑。但實證分析的結果對產業(yè)集聚能否提高生產率存在較大分歧。部分學者認為產業(yè)集聚對地區(qū)企業(yè)生產率產生正向促進作用，存在顯著集聚效應［16-17］。也有不少人認為產業(yè)集聚負向抑制了生產率提高［2，4，18-19］。但由于本地市場效應、價格指數(shù)效應、擁擠效應和選擇效應等影響機制的綜合作用，更多學者認為產業(yè)集聚程度與生產率之間存在非線性關系，且由于關注的重點不同得到了不同的特征判斷，如“倒U”型關系［10］、非線性的邊際遞增特征［20］、門限效應［21］，先上升后下降再上升的N 型特征［22］等。甚至是相同產業(yè)門類的考察也會出現(xiàn)截然相反的結論，如在研究高新技術產業(yè)專業(yè)化集聚時，王鵬和王偉銘（2017）認為集聚抑制了生產率［23］，而劉雅嬌和胡靜波（2018）則認為集聚對生產率存在顯著正向效應［24］。由此，本文提出假設2。

H2：空間集聚和企業(yè)更替與生產率之間為非線性關系，且都呈現(xiàn)倒U型特征。

三、模型設置與數(shù)據(jù)說明

省級地方政府作為中國經濟發(fā)展的直接負責單位，并且經濟政策的制定和實施基本都是以省級行政區(qū)劃范圍為地理單元，因此，本文從省級層面構建面板模型進行分析?；谝延醒芯课墨I梳理和理論分析，本文關注空間集聚影響企業(yè)生產率的企業(yè)更替機制，并使用中國制造業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)尋找經驗證據(jù)。

（一）模型設置

企業(yè)更替作為空間集聚影響企業(yè)生產率機制的第一個條件是空間集聚能夠顯著影響企業(yè)更替。由此，本文首先設置檢驗空間集聚與企業(yè)更替關系的模型（1）。

其中：a和t分別為地區(qū)和年份；TRFat為地區(qū)企業(yè)更替率；ISAat為產業(yè)空間集聚程度；Xat為地區(qū)經濟控制變量集合，包括地區(qū)企業(yè)整體微觀特征和宏觀經濟特征兩類；ηa、μt和εt分別為地區(qū)固定效應、時間固定效應和隨機誤差項。根據(jù)理論假說，空間集聚的系數(shù)α1需要顯著為正。

企業(yè)更替作為空間集聚影響企業(yè)生產率機制的第二個條件是引入了企業(yè)更替之后，空間集聚對企業(yè)生產率的影響系數(shù)發(fā)生改變，且依然顯著。基于假說檢驗邏輯，本文采取分步引入變量的策略，首先估計空間集聚與企業(yè)生產率的系數(shù)，然后引入企業(yè)更替再次估計，根據(jù)空間集聚系數(shù)的前后變化做出判斷。為了進一步檢驗空間集聚和企業(yè)更替對企業(yè)生產率的非線性影響以及企業(yè)更替的調節(jié)效應，引入空間集聚和企業(yè)更替的二次項，及其交互項。為此，設定基本模型（2）。

其中：TFPat為地區(qū)生產率；為了考察企業(yè)空間集聚程度和企業(yè)更替的非線性影響，引入企業(yè)空間集聚指數(shù)的二次項ISA和企業(yè)更替率的二次項TRF；為了考察企業(yè)更替的調節(jié)效應，在計量模型中引入了產業(yè)空間集聚程度與企業(yè)更替率的交互項ISAat×TRFat。根據(jù)研究假說，引入企業(yè)更替變量后，空間集聚的系數(shù)β1需顯著變小。

（二）指標選擇

1.地區(qū)生產率

本文基本模型的被解釋變量為地區(qū)生產率，由地區(qū)企業(yè)生產率加權獲得。本文采用Olley和Pak?es（1996）提出的OP法［25］估計企業(yè)生產率用于模型基準回歸，使用OLS估計企業(yè)生產率用于穩(wěn)健性檢驗。地區(qū)生產率采用企業(yè)工業(yè)銷售產值加權估計得到，具體公式如下：

其中：θit表示t年i企業(yè)工業(yè)銷售產值在a地區(qū)所占份額；ρit表示t年i企業(yè)的生產率。

OP 生產率估計方法中投資是必需的代理變量，而中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中未提供投資指標數(shù)據(jù)。參考魯曉東和連玉君（2012）的做法［26］，本文采用資本永續(xù)盤存法估算企業(yè)投資數(shù)據(jù)。

其中：Iit為t年i企業(yè)的投資額，初始年份的投資采用第二年及以后年份的投資與固定資產比率的均值乘以初始年份的固定資產估計獲得；Kit為資本存量，用固定資產總值表示；Dit為企業(yè)折舊，即樣本中的本年折舊變量。

2.空間集聚程度

傳統(tǒng)產業(yè)集聚程度的測度方法，對于空間距離因素考慮不足，更多反映的是專業(yè)化集聚特征。而DO指數(shù)等方法又對反映企業(yè)異質性的經濟特征指標考慮不足，更多反映的是空間分布特征，且由于計算量的制約，很少被應用于計量模型實證［27］。應用經緯度數(shù)據(jù)變異系數(shù)構建空間集聚指標的嘗試［5］具有很好的示范意義，但是其只關注經緯度本身的變異性，對于集聚的經濟意義反映不足。本文采用嵇正龍和宋宇（2020）融合企業(yè)的空間距離因素和異質性企業(yè)經濟特征值指標因素測度企業(yè)空間集聚引力指數(shù)的做法［27］，分三步進行：

第一步，設定虛擬中心企業(yè)。

設t年a地區(qū)有N家企業(yè)，第i家企業(yè)的第j個經濟特征值指標為xitj，則i企業(yè)的j個經濟特征指標構成的指標集合為xit=c(xit1,xit2,xit3,…,xitj)。a地區(qū)N家企業(yè)的經濟特征值指標集合Xit中的同類指標分別降序排列，并取其中位數(shù)構造出虛擬中心企業(yè)Cot的特征值指標集合xot=c(xot1,xot2,xot3,…,xotj)。本文所考察企業(yè)的異質性特征值包括傳統(tǒng)產業(yè)集聚指標，估計常用的反映經濟活動的企業(yè)工業(yè)總產值、資產總值和就業(yè)人數(shù)等指標，還包括反映企業(yè)地理位置的經緯度坐標值。

第二步，估計企業(yè)點對引力指數(shù)值。

a地區(qū)的N個企業(yè)與虛擬中心企業(yè)Cot形成了N個引力點對關系。那么，t年第i企業(yè)與中心企業(yè)Cot地理距離記為doit，考察t年第i企業(yè)的第j個經濟特征因素的中心引力指數(shù)值為Gaitj。

設中心企業(yè)Cot所在位置為圓心O點，圓形的半徑rot為所有企業(yè)的中心點對距離的中位數(shù)，rot=median(doit)。該圓形區(qū)域為經濟集聚核心區(qū)q，包含有n家企業(yè)，與中心企業(yè)形成n個點對關系。那么，t年第k企業(yè)與中心企業(yè)Cot地理距離記為dokt，滿足dokt≤rot。根據(jù)第二步中的區(qū)域企業(yè)中心引力指數(shù)值估計方法，同理可得經濟集聚核心區(qū)的t年第k個企業(yè)的第j個經濟特征因素的中心引力指數(shù)值Gqktj。

第三步，企業(yè)空間集聚引力指數(shù)值。

只考慮j特征值指標的單因素產業(yè)空間集聚引力指數(shù)值為ISAatj。

綜合考慮l個特征值指標的多因素產業(yè)集聚引力指數(shù)值ISAat，為多因素加總后求均值得到。

在實證估計過程中，產業(yè)空間集聚引力指數(shù)模型的幾個參數(shù)需要做出約定說明：①參考白俊紅等（2017）關于引力模型參數(shù)設定的標準［28］，引力系數(shù)φ、引力因素參數(shù)α和β設定為1，γ設定為2；②參考嵇正龍和宋宇（2020）的估計方法［27］，根據(jù)企業(yè)的經緯度，應用航海上大圓距離公式計算企業(yè)點對距離doit；③為避免企業(yè)地址與虛擬中心企業(yè)地址非常接近，點對距離極小，導致出現(xiàn)企業(yè)中心引力極端值，干擾模型估計結果，本文設定企業(yè)點對距離下限-doit為1千米，即當doit＜1時，賦值為1。

3.企業(yè)更替率

企業(yè)更替是產業(yè)中企業(yè)進入、存活和退出的動態(tài)變化，反映產業(yè)中資源的流動與重新配置。大部分文獻在測度企業(yè)動態(tài)時采用企業(yè)進入或者退出的數(shù)量估計進入率或者退出率［11，29-30］。由于企業(yè)的異質性，單純企業(yè)數(shù)量的變更不足以準確測度企業(yè)更替所蘊含的資源流動配置的意義。朱克朋和樊士德（2013）使用變動的市場份額來測度企業(yè)更替，其中，市場份額采用企業(yè)主營業(yè)務銷售額占整個行業(yè)的比重衡量［31］。采用進入企業(yè)和退出企業(yè)的工業(yè)銷售總產值占整個地區(qū)比重的均值測度企業(yè)更替率TRFat。

其中：E、X、S分別表示進入企業(yè)、退出企業(yè)、存活企業(yè)集合；PRit為t年i企業(yè)的工業(yè)銷售總產值。

4.控制變量

為了提高模型估計的可靠性，借鑒相關文獻的做法［30，32-33］，本文選擇制造業(yè)微觀企業(yè)特征和地區(qū)宏觀經濟特征兩類控制變量。

（1）企業(yè)微觀特征指標。模型中地區(qū)制造業(yè)微觀特征控制變量都是在企業(yè)特征變量基礎上，應用企業(yè)銷售產值作為權重加權平均得到，類似地區(qū)生產率的估計方法。具體企業(yè)特征指標如下：①企業(yè)規(guī)模（size），使用資產總計衡量，反映企業(yè)抵御風險和投資的能力；②企業(yè)年齡（age），計算統(tǒng)計年份減去企業(yè)成立年份得到，可以反映企業(yè)的持續(xù)經營能力；③企業(yè)資本密集程度（fci），使用企業(yè)固定資產除以就業(yè)人數(shù)的比值衡量，可以反映企業(yè)的設備更新和研發(fā)投入。

（2）地區(qū)宏觀經濟特征指標。宏觀經濟指標反映企業(yè)經營所處的外部經營環(huán)境，能夠影響生產率水平。具體指標如下：經濟增長（GDP），有利于企業(yè)盈利能力提升，從而有能力開展研發(fā)和技術創(chuàng)新，促進生產率提高，本文選擇人均GDP指標；地區(qū)創(chuàng)新水平（ril），可以使用R&D活動的投入量（投資額和研究人員等）或者產出量（專利申請量和新產品銷售收入等）等變量來衡量，本文采用當年地區(qū)專利申請受理數(shù)量來衡量；對外開放水平（tie），地區(qū)的技術創(chuàng)新活動和效率與其開放程度密切相關，本文用進出口貿易總額作為衡量對外開放程度核算指標；交通運輸發(fā)展水平（act），一個地區(qū)交通運輸業(yè)發(fā)展水平直接影響企業(yè)的經營效率，本文采用貨物周轉量衡量。

（三）數(shù)據(jù)說明

企業(yè)微觀數(shù)據(jù)來源于中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)庫，參考相關文獻的數(shù)據(jù)清洗方法［27，30，32，34］，對樣本數(shù)據(jù)主要做如下處理：①選擇制造業(yè)企業(yè)；②刪除1949年之前成立的企業(yè)樣本；③工業(yè)生產總產值、工業(yè)銷售總產值、資產總計、固定資產、應付工資等都大于0；④就業(yè)人數(shù)不少于8人；⑤通過R語言的RCurl 包對接高德地圖的API 接口，利用企業(yè)詳細地址獲取對應的經緯度坐標值，用于估計企業(yè)間的點對距離。

對于部分年份企業(yè)財務數(shù)據(jù)的缺失，本文采用前后年的法人代碼匹配處理，識別企業(yè)的存續(xù)狀況，采用均值插值法和比率插值法補齊。具體做法如下：在處理t年的企業(yè)財務數(shù)據(jù)缺失時，結合t-1年和t+1 年的企業(yè)數(shù)據(jù)，通過法人代碼匹配，識別企業(yè)在t年是否存在且能夠使用插值法處理。企業(yè)在三年中出現(xiàn)與否，形成的排列組合有8 種情況，但是只有（存在，存在，存在）、（存在，否，存在）、（存在，存在，否）和（否，存在，存在）四種情況可以匹配識別并估計出t年的企業(yè)財務數(shù)據(jù)，其中前兩種情況，采用均值插值法補齊，后兩種情況采用比率插值法補齊。

關于企業(yè)的進入、存活和退出三種行為狀態(tài)的識別，參考常用的識別方法［29-30］，即采用企業(yè)法人代碼識別企業(yè)行為狀態(tài)。具體方法：t年存在，t-1年不存在的企業(yè)，定義為t年新進入狀態(tài)；t年存在，t+1年不存在的企業(yè)，定義為t年退出狀態(tài)；剔除只在t年存活1年的企業(yè)，剩余的企業(yè)即為t年存活企業(yè)。之所以剔除只在t年存活1年的企業(yè)，因為這部分企業(yè)同時符合進入和退出的定義，會導致重復界定。

區(qū)域宏觀經濟特征值指標數(shù)據(jù)來源于國研網(wǎng)宏觀經濟數(shù)據(jù)庫。樣本數(shù)據(jù)以1998 年為基期，并應用工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)和固定資產投資價格指數(shù)剔除相應指標的價格因素。本文實證分析所使用的主要變量的描述性統(tǒng)計見表1所列。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的經驗分析

（一）基本估計

本文采用核心變量回歸和引入控制變量的兩步策略，應用模型（1）檢驗空間集聚對企業(yè)更替的影響，結果見表2中的估計1和估計2。結果表明，空間集聚顯著正向影響企業(yè)的更替，且在引入控制變量后，雖然系數(shù)變小，依然顯著。因此，企業(yè)更替是空間集聚影響企業(yè)生產率機制的第一個條件成立。

為進一步考察空間集聚和企業(yè)更替影響地區(qū)生產率的情況，且關注企業(yè)更替機制問題，同樣采取逐步加入變量的策略，應用模型（2）展開分析，得到的估計結果見表2 中的估計3、估計4 和估計5。估計3的結果表明，空間集聚及其二次項系數(shù)皆顯著，前者為正，后者為負，說明空間集聚與地區(qū)生產率之間呈現(xiàn)先促進后抑制的倒U型關系，與袁駿毅和樂嘉錦（2018）的研究［10］相一致。究其原因，空間集聚程度逐漸上升的過程，企業(yè)受益于集聚的經濟性，而隨著集聚程度超過最佳的臨界值，集聚的擁擠效應超過了經濟性，不利于企業(yè)生產率的提高。估計4的結果表明，企業(yè)更替及其二次項系數(shù)也都顯著，且前者為正，后者為負，表明企業(yè)更替與企業(yè)生產率之間同樣存在先促進后抑制的倒U型關系。企業(yè)更替是資源優(yōu)化重置的過程，過高水平的更替并不利于企業(yè)生產率改善。由此可見，估計3和估計4的結果驗證了H2。

同時考慮空間集聚和企業(yè)更替，并引入控制變量的模型（2）得到估計5，結果表明，空間集聚對企業(yè)生產率的影響系數(shù)顯著變小，結合理論分析和H1 的估計結果，本文認為企業(yè)更替是空間集聚影響企業(yè)生產率的重要機制，很好地驗證了H1。進一步分析發(fā)現(xiàn)，估計5的結果中主要變量所表現(xiàn)出的特征與估計3 和估計4 所得到的判斷相一致，再次驗證了H2。

表2 基本模型估計結果

總體來看，基本估計的結果很好地驗證了本文理論分析部分提出的H1 和H2。進一步從理論層面看，空間經濟理論強調集聚外部性能夠顯著影響生產率，而新熊彼特增長理論［35-36］強調企業(yè)進入和退出的“創(chuàng)造性破壞機制”有助于創(chuàng)新產出和企業(yè)生產率改進，本文的實證分析為兩大理論提供了中國經驗的微觀證據(jù)。

（二）穩(wěn)健性檢驗與內生性討論

1.穩(wěn)健性檢驗

為了進一步檢驗估計結果的穩(wěn)健性，本文采用OLS法估計的企業(yè)生產率替換OP法估計的企業(yè)生產率，作為模型的被解釋變量，以同樣模型設置和回歸步驟進行實證計算。估計6、估計7 和估計8的結果表明，空間集聚和企業(yè)更替及其交互項對生產率的影響系數(shù)屬性和特征狀態(tài)與基準估計基本一致，表明基準估計的結果較為穩(wěn)健，也再一次驗證了H1和H2。

2.內生性討論

考慮作為核心解釋變量的空間集聚與企業(yè)更替可能存在內生性，即企業(yè)生產率更高的地區(qū)往往具有更高的技術水平、更多的資源和市場機會，企業(yè)更傾向于在該區(qū)域集聚，也加劇了企業(yè)的更替，即可能存在“反向因果關系”。借鑒Aghion et al.（2016）的變量時點法［36］以檢驗上述估計結果是否歸因于反向因果關系。具體做法如下：保持解釋變量不變，將因變量和控制變量滯后一期，以判斷未來一期的解釋變量能否預測現(xiàn)期的因變量變化。表3 中采用變量時點法得到的估計9，結果表明在與基本估計保持相同的估計策略、控制變量集、地區(qū)效應和時間效應設置的情況下，空間集聚及其二次項、企業(yè)更替及其二次項以及空間集聚與企業(yè)更替交互項的系數(shù)均不顯著。因此，基本可以認為企業(yè)生產率對空間集聚和企業(yè)更替不存在顯著反向因果關系，可以忽略本文核心解釋變量的內生性對基準估計結果的干擾。

表3 穩(wěn)健性檢驗和反向因果估計結果

續(xù)表3

五、異質性分析

企業(yè)更替既是空間集聚動態(tài)的表現(xiàn)，也是空間集聚影響經濟增長和生產率的基本動態(tài)機制之一。為進一步從細分層面討論空間集聚影響企業(yè)生產率的企業(yè)更替機制，本文從時期和區(qū)域兩個異質性角度，采用與基準估計相一致的策略做實證分析。限于篇幅，此部分僅報告關鍵變量的估計結果和檢驗統(tǒng)計量。

（一）時期異質性

在樣本研究期內，中國加入國際貿易組織和世界發(fā)生國際金融危機是兩個重要的時間節(jié)點，對于企業(yè)的更替具有重要影響。2001 年末，中國宣布加入WTO，進一步放寬了外資企業(yè)準入，加劇了市場競爭，沖擊中國的企業(yè)更替水平。而2008年發(fā)生的世界性金融危機，直接導致外向型企業(yè)及其相關產業(yè)鏈受到沖擊，無疑也加劇了企業(yè)更替。由此，本文將觀測樣本分為1998—2001 年、2002—2007 年和2008—2013 年三個時期，考察空間集聚通過企業(yè)更替機制影響生產率的時期差異。

分時段的回歸結果見表4中的第1-3列。分析發(fā)現(xiàn)：①在加入國際貿易組織之前，中國的企業(yè)集聚并不能促進生產率的上升，相反卻抑制了生產率。而企業(yè)更替與生產率之間呈現(xiàn)倒U型特征，且與空間集聚的交互項顯著促進了企業(yè)生產率提高。②在加入國際貿易組織之后兩個時段的估計結果與基準估計基本一致。但是金融危機之后，企業(yè)空間集聚對企業(yè)生產率的影響顯著提高，而企業(yè)更替的影響卻相對減弱?？傮w來說，中國加入國際貿易組織之后，經濟的空間集聚特征越來越顯著，作為經濟資源配置主體的企業(yè)，其更替加劇，是影響企業(yè)生產率提高的重要機制之一。

（二）區(qū)位異質性

根據(jù)國家統(tǒng)計局的東部地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)和東北地區(qū)的統(tǒng)計口徑，本文將樣本數(shù)據(jù)根據(jù)企業(yè)所在省份分為四組，采用與基準估計一致的估計策略，檢驗空間集聚通過企業(yè)更替影響企業(yè)生產率的空間差異特征。

區(qū)位異質性分析的回歸結果見表4中的第4-7列。結果表明：①東部地區(qū)的空間集聚與企業(yè)更替以及兩者交互項對企業(yè)生產率的影響效應表現(xiàn)出與全樣本基本模型估計相一致的特征，且系數(shù)顯著變大，說明東部地區(qū)的空間集聚經濟性更強，且企業(yè)更替機制更為重要。②中部、西部和東北地區(qū)的樣本分析結果與基本估計顯著不同。從區(qū)域間檢驗結果的對比分析可以看出：東部地區(qū)的市場發(fā)展水平領先，且其空間集聚特征顯著，并且企業(yè)更替是影響企業(yè)生產率的重要機制；中西部地區(qū)和東北地區(qū)的企業(yè)空間集聚都顯著促進了企業(yè)生產率上升，且其與企業(yè)更替的交互影響顯著為正。

總的來看，企業(yè)空間集聚與企業(yè)更替及其交互項對企業(yè)生產率的影響在時間上和空間上表現(xiàn)出顯著差異。中國從更加開放的市場中獲益，且企業(yè)的空間集聚經濟性越來越顯著，通過企業(yè)更替機制影響生產率，對于完善企業(yè)及其附屬資源的退出和重置具有重要的啟示意義。

表4 時間異質性和區(qū)域異質性估計結果

六、結論與啟示

（一）研究結論

在梳理歸納相關研究基礎上，本文從微觀層面測度企業(yè)空間集聚和企業(yè)更替，探討空間集聚影響企業(yè)生產率的企業(yè)更替機制，并應用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)進行了實證檢驗。本文的研究結論主要有：①空間集聚顯著正向促進了企業(yè)更替，并進而改善了生產率；②空間集聚和企業(yè)更替與企業(yè)生產率之間都呈現(xiàn)顯著的倒U型關系；③企業(yè)更替機制顯著調節(jié)了空間集聚對于企業(yè)生產率改善的影響；④時間異質性分析表明，隨著開放程度提高，中國的企業(yè)空間集聚經濟性愈發(fā)增強，企業(yè)更替始終是其改善企業(yè)生產率的重要機制之一；⑤區(qū)域異質性分析表明，東部地區(qū)的空間集聚影響企業(yè)生產率的企業(yè)更替機制與整體相一致，而中西部地區(qū)和東北地區(qū)表現(xiàn)出較大差異?？傮w來說，本文認為空間集聚通過企業(yè)更替顯著改善了生產率，也就是說空間集聚產生的競爭效應所導致的企業(yè)進入與退出，能夠促進地區(qū)生產率的改善。

（二）政策啟示

探討企業(yè)更替作為企業(yè)空間集聚影響生產率的機制，對于發(fā)揮市場作為要素配置的決定性作用，以企業(yè)作為市場主導力量促進創(chuàng)新和生產率提高是各級政府著重努力的方向。由本文的理論分析和實證討論，可以得到如下幾點啟示：一是地方政府產業(yè)政策需要做精準化調整，在關注產業(yè)規(guī)模和企業(yè)數(shù)量之外，還需要關注企業(yè)異質性因素影響?；诎l(fā)展迅速的數(shù)據(jù)技術，更為精準地測度企業(yè)集聚程度，服務產業(yè)政策的制定和實施。二是基于資源重新配置視角的企業(yè)更替測度，表明地區(qū)生產率改善背后的資源重新配置機理需要得到重視。地方政府需要綜合考慮新進入或退出集聚的企業(yè)是否有利于地區(qū)生產率的提高，尤其是對于那些效率低下的僵尸企業(yè)，促進其退出市場并釋放低效率狀態(tài)的資源，為進入企業(yè)創(chuàng)造發(fā)展機會，實現(xiàn)社會資源效益的最大化。三是企業(yè)的空間集聚與企業(yè)更替之間，由于集聚的經濟效應、價格效應和擁擠效應等多方面的相互影響，存在內生互動機制。因此，地方政府在發(fā)揮市場對要素配置的決定性作用時，要著眼于企業(yè)的優(yōu)勝劣汰，實現(xiàn)生產率的持續(xù)改善。四是進一步深化改革開放，從空間集聚中獲得更多的收益，同時提升市場化水平，構建企業(yè)更替的良好秩序，不斷完善生產率提高的市場內生機制。