内容摘要：本文利用2008年广东省深圳市经济普查数据，探讨了深圳市内制造业小型企业劳动生产率与集聚、竞争程度之间的关系。结果发现，小企业劳动生产率对其就业密度弹性系数为9.2%，高于欧美的4%-5%的水平；小企业劳动生产率对竞争程度的弹性为-0.9%。这一结论验证了集聚的经济效应的存在，同时也解释了集聚的提高也会产生负外部性。  

　　关键词：劳动生产率，集聚，竞争程度，外部性  

　　本文从劳动生产率的角度考察了深圳各区的差异，研究认为小企业空间上的聚集带来较高的经济效率，同时聚集度提高使其竞争加大对劳动生产率有负的影响，即集聚度的提高也会产生负外部性。

　　相关理论综述  

　　小企业集聚可以获得个体之间资源与信息的互补，增加企业的适应性，减少不确定性，使小企业具有更好的生存能力。马歇尔从新古典经济学的角度提出外部经济理论，他认为外部经济来源于小企业集聚产生的外部经济，把全部具有相同性质的小企业集合起来，并且对生产过程中各个阶段进行专业化的分工，实现了作为巨型企业特征的规模经济，即小企业集群有利于技能、信息、技术和新思想在集群内企业之间的传播与应用(马歇尔，1997)。

　　迈克尔·波特的新竞争优势理论认为竞争程度与劳动生产率的关系呈倒“U”型，在倒“U”型曲线前半段，提高行业的竞争程度可以促进企业创新，对劳动生产率有正的作用，此时产业内集聚带来的规模效应超过竞争效应；但竞争达到一定程度后，此时劳动生产率增长出现停滞(Porter，M.，1990)。

　　当企业空间聚集超过最佳规模时，公共资源和生产要素的需求量大大超过其供给量，会造成公共资源的紧缺和生产要素价格上涨，从而形成外部不经济。Batisse(2002)采用中国29个省市、自治区(不包括港、澳、台地区及青海和西藏)30个制造业1985-1989年的面板数据进行研究，结果发现全国以及沿海和内地都存在马歇尔外部性负向影响和Jacobs外部性的正向影响。吴颖、蒲勇健(2009)运用空间经济理论阐释了区域系统内的过度集聚会带来负外部性，并会对区域系统福利带来损失，认为政府应该采取保证区域集聚效率和条件公平上减弱区域差距的政策路径。

　　从以上相关理论来看，现有文献大多考虑国家或城市内的规模以上大中小型企业经济集聚效应，而忽视了众多“同质的”小型企业在某一空间高度集聚所产生的外部性。傅十和、洪俊杰(2008)利用中国制造业企业普查数据得出小型企业在超大和特大城市(市区非农业人口总数200万以上或100万至200万人口)中显著得益于雅各布斯外部经济(跨行业集聚经济)。同时Arzaghi and Henderson(2006)采用地理单元是纽约市曼哈顿地区第100m×100m的栅格验证了广告业聚集在曼哈顿有较强的外部性，但与广告客户相距在750米，外部性就很快消失。陈良文等(2008)利用北京市2004年全国首次经济普查数据，选取的空间单元是市内的行政区——街道这一微观尺度的数据，从经济密度的视角对北京市内的劳动生产率差异进行解释，结果发现劳动生产率与经济密度之间存在显著的正向关系，劳动生产率对单位面积上就业的弹性为1 6.2%。仇保兴(1999)从信息经济学的角度，以浙江省永康市保温杯生产作为具体案例，分析表明小企业集群在面临外部市场剧烈竞争的情况下，小企业集群虽然有整体反应快、弹性度大和生产成本低的优势，但也极易发生内部过度竞争而出现产品质量恶性循环、不断退化的“柠檬市场”效应。

　　外部性是企业集聚的源动力。众多小企业通过分工协作的关系并在某一地理空间高度集聚，随着小企业数量的增加特别是同一产业企业数量的增多，一个企业在与之信息交流、在劳动力市场的匹配与搜寻、共享基础设施和知识外溢上享受外部性。因此，本文借鉴Henderson(2003)的做法，以企业数目作为本文实证分析的外部性变量。另一方面，在企业数量一定的条件下，企业平均规模可以反向反映企业所处环境的竞争状况，企业规模越小，竞争越激烈，越能促进劳动生产率的上升(Glaeser et al.，1992)。范剑勇(2009)研究表明，企业所处竞争程度总体上有利于劳动生产率的提高。因此，本文应用Glaeser衡量企业竞争的方法(企业数量与就业数量之比)，验证企业的竞争程度是否能促进劳动生产率的提高。

　　模型设立与变量定义  

　　(一)理论模型

　　根据产业外部性理论，外部性的存在意味着企业的产出不仅是一般投入的函数，同时也是其所在地区产业或整个地区经济规模的函数。在投入一定的情况下，企业的总产出会随着这些外部总量的结构、数量、空间分布变化而改变。因此，估计生产函数采取如下形式：

　　Yij＝g(rij)f(Kij，Lij，Zij)    (1)

　　其中Yij表示j区i企业的产出；K、L、Z分别表示资本、劳动力和其他投入。企业自身的生产函数f(·)通常假定规模不变。外部效应函数g(·)以乘数的形式进入生产函数，并引起生产函数的移动。rij是外部性要素变量，此处可以是同一产业的企业数量多少，其测度小企业集聚的外部性大小和显著性。

　　(二)实证模型

　　根据上述生产函数表达式，为了验证聚集效应的存在性，设立如下计量模型：

　　lnprodij＝con+αlnpercapij＋βlnemployeeij＋γlnfirmij＋σD＋φj＋εij    (2)

　　其中i，j分别代表区、四位数行业；prodij代表i区j行业的劳动生产率；percapij为i区j行业的人均资本；employeeij为i区j行业的就业密度；firmij为i区j行业的人均企业数，为企业竞争程度变量；φj表示二位数行业的固定效应，由于每个产业所具有的特性或技术机会不同，其生产函数的性质必定有一定的差异，忽视不同产业之间的生产技术上的差异可能会造成估计结果的偏差。同时鉴于特区与非特区由于市场化水平、制度等因素可能导致的的生产效率差异，本文引入了两大地区的虚拟变量D；εij为随机误差项。

　　(三)数据及变量说明

　　本文所用数据来源于深圳2008年全国经济普查数据中小型制造业数据，包括28000多个四位数小型制造业企业，包含深圳所有规模以上和规模以下的小型制造业企业，因现实生产中，产业集聚是在四位码层次上进行的，所以运用四位码更能反映现实情况。在地域范围内，运用市内各区数据的原因是聚集效应的作用范围通常是局限于有限的地理空间之内。由于经济普查数据库中没有各企业的增加值数据和资本存量数据，因此被解释变量不能直接以各街道GDP除以总从业人数得到的劳动生产率来衡量，而需要进行修正。由于工资水平可以衡量产出中单位劳动的贡献，因此工资水平可以用来衡量各地区小企业劳动者的生产效率。由于是截面数据，生产函数的资本投入用固定资本年均净值作为其代理变量。

　　主要变量如表1所示，可以看出，深圳市全市竞争程度差异较大，就业密度次之。由表2可以看出，深圳市各区差异明显，龙岗区、宝安区的劳动生产率、就业密度都低于其他地区，且变异系数较大，数据离散较大。

　　回归结果分析  

　　根据实证模型，本文进行了相应的回归，结果见表3。所有方程都控制了两大地区的虚拟变量与二位数产业的固定效应。从方程(1)中可以看出，深圳市小型企业就业密度提高一倍，其劳动生产率提高9.2%，高于欧美地区的4%-5%，低于陈良文的研究结果16.2%，就业密度的增加对其劳动生产率的贡献依然较大。主要是众多的小企业赖以生存的因素是其拥有廉价的劳动力、比较配套的基础设施以及便利的交通运输条件。而当企业数增加一倍时，劳动生产率提高-0.88%。因为就业量一定时，小企业越多，竞争程度越激烈。激烈的竞争程度对劳动生产率有正的促进作用，但企业数目继续增加到一定程度时，则对劳动生产率有负的影响。考虑方程(2)中的交互项影响：竞争程度对劳动生产率的影响随着人均资本的提高而增加，意味着人均资本高的资本密集型产业在深圳的劳动生产率会随着同行业竞争程度的增加而提高。即相对于资本密集型企业来说，竞争程度越高，越能提高劳动生产率。

　　方程(3)、(4)分别是特区与非特区的回归结果，表明人均资本对劳动生产率的影响显著为正，这与大部分研究结果一致。就业密度提高一倍，特区的劳动生产率提高13%，非特区提高5.8%；竞争程度提高一倍，特区的劳动生产率提高0.05%，非特区的劳动生产率提高-0.83%。就业密度、竞争程度对两个区的劳动生产率影响呈现出一种相反的趋势。这也说明了特区在市场化水平及制度因素影响下，出现与非特区不同的发展趋势。

　　结论  

　　本文利用2008年深圳市经济普查的四位数行业小型制造业企业数据，计量分析了产业集聚及其企业所处的竞争环境对劳动生产率的影响。研究发现，产业集聚总体上对行业劳动生产率产生了显著正面影响，但制造业四位数行业的企业竞争环境总体上的负向效果已经凸显。结果显示，劳动生产率对就业密度弹性为9.2%，高于欧美地区的4%-5%，低于北京市就业密度弹性16.2%。这说明深圳大部分就业人员仍分布在传统劳动密集型产业中，产业结构需要进行调整和升级，就业密度的增加对该地区的劳动生产率的贡献不大。劳动生产率对竞争程度的弹性为-0.88%，众多“同质”小企业集聚相互竞争，必然会使劳动力成本上升，基础设施出现拥挤，随着一个地方企业的增加，该地的工资水平、租金将会上升，因此劳动生产率增长率出现了停滞。

　　参考文献：  

　　　　1.马歇尔.经济学原理[M].商务印书馆，1997(英文版1920年)  

　　　　2. Porter, M. The Competitive Advantage of Nations. New York: The Free Press,1990  

　　　　3. Batisse, C., S. Poncet. Protectionism and Industry Localization in Chinese Provinces[R]. ERSA Conference Papers No.ersa03, 2003  

　　　　4.吴颖，浦勇健.区域整合中过度集聚的负外部性及其对策研究[J].科技进步与对策，2009(5)  

　　　　5.傅十和，洪俊杰.企业规模、城市规模与集聚经济——对中国制造业企业普查数据的实证分析[J].经济研究，2008(11)  

　　　　6. Arzaghi M., J. Henderson. Networking off Madison Avenue. working paper , Brown university, 2006  

　　　　7.陈良文，杨开忠，沈体雁，王伟.经济集聚密度与劳动生产率差异——基于北京市微观数据的实证研究[J].经济学季刊，2008，8(1)  

　　　　8.仇保兴.发展小企业集群要避免的陷阱——过度竞争所致的“柠檬市场”[J].北京大学学报，1999(1)  

　　　　9. Glaeser, E. L., H. D. Kallal, J.A. Scheinkman, A. Shleifer. Growth in cities. Journal of Political Economy,100, 1992  

　　（作者单位： 暨南大学经济学院统计学系）