产业协同集聚与制造业企业出口国内附加值率

白东北 张营营

(1.安徽财经大学 经济学院, 安徽 蚌埠 233030； 2.西北大学 经济管理学院, 陕西 西安 710127)

一、问题提出

当今，经济发达的国家或地区均实现了制造业和生产性服务业的“双轮驱动”，产业协同集聚成为经济发展过程中的必然趋势，并由此衍生出诸多新产品、新业态以及新服务，从而促进技术进步。目前，传统产业对中国经济增长贡献急剧下降，而新产业贡献尚未达到一定规模，这一新旧动能转换的空档导致中国经济进入调整期。在此阶段呈现出三个方面特征：“经济增长速度由高速增长转向中高速增长，经济结构不断优化升级，发展动力从要素驱动、投资驱动转向创新驱动”(1)2014年11月9日，***主席在APEC工商领导人峰会开幕式主旨演讲中指出了“新常态”经济的三个特征。。三大特征中，经济结构优化有效激发了创新活力，使得经济在效率提高和质量提升的基础上保持中高速增长，这对适应和引领经济新常态具有重要的现实意义。而产业协同集聚则是优化产业结构布局，促进产业结构转型的重要手段。

事实上，产业协同集聚是普遍存在的，没有一个地区是完全专业化的(只有单一产业)或完全多样化的(拥有所有产业)。由于资源禀赋方面的比较优势，地区产业集聚是介于专业化产业集聚与多样化产业集聚之间的中性结构，因此产业协同集聚是经济发展的普遍规律。然而现有研究中，鲜有学者关注产业协同集聚与出口贸易之间的关系。自2001年加入世界贸易组织以来，中国与世界各国(地区)之间的贸易往来越来越密切，出口贸易额实现了年均10%以上的高速增长，现已成为全球贸易第一大国。值得深思的是，对于拥有最大规模市场、最为完整分工体系的中国，贸易总量越大是否意味着贸易利得越大？苹果手机(iPhone)的案例明确回答了这一问题，iPhone的生产为中国创造的出口总价值达19亿美元，但中国零部件生产及组装环节的所得收益仅占总价值的3.84%左右(Xing et al.,2010)。显然，中国出口贸易存在“低附加值”和“只赚数字不赚钱”的现实问题。为此，本文将从产业协同集聚角度探寻影响企业出口国内附加值率的积极因子，从而为推进中国向价值链中高端跃进提供新思路。

当前，垂直分工开始由产品间分工转向产品内分工，各个国家(地区)开始专注于产品价值链的某个环节，而不再是关注某种产品(张杰 等,2013)。鉴于此，传统的贸易总量统计已经不能反映一国真实的贸易发展水平和贸易利得(Ide-jetro,2011)。世界贸易组织研究报告指出，附加值贸易(Trade in Value-added)能够更加准确衡量一国的贸易特征及其在全球贸易中的真实水平。而出口国内附加值率(Domestic Value Added Ratio，以下简称DVAR)可以更加准确衡量单位出口贸易中的一国国际贸易利得大小、发展状况，并度量一国全球价值链参与度(王玉燕 等,2014；吕越 等,2015；魏浩 等,2015)，因此，出口国内附加值率(DVAR)逐渐成为国际贸易领域研究热点。基于不同的算法和数据，现有文献测算DVAR大体分为两类：其一，基于投入-产出模型的国家或行业层面附加值测算(Hummels et al.,2001；Koopman et al.,2014；Wang et al.,2013)；其二，在区分一般贸易和加工贸易的基础上，测算微观企业出口国内附加值率(唐东波，2012；Upward et al. ,2013)。而Kee et al.(2016)和吕越等(2015)在Upward et al.(2013)模型基础上分析了贸易中间代理商、原材料的进口成分对中国企业出口国内附加值率的影响。在此基础上，部分学者从对外开放的角度研究了影响出口DVAR的原因：张杰等(2013)和毛其淋等(2018)发现,FDI通过前、后向关联渠道推动中国企业出口DVAR的提升，而且对于非发达国家和新兴国家的出口有利于中国出口DVAR提升；Kee(2015)和程文先等(2017)研究发现，中间品进口关税降低和引入外资增加国内中间品的种类这两个渠道，使得中国企业用国内中间品替代国外中间品，从而促进了中国企业出口DVAR的提升；余淼杰等(2018)重点研究了加工贸易方式下人民币贬值对出口DVAR的影响，发现人民币贬值会通过降低本国商品与外国商品相对价格或者提高本国企业相对生产效率两个途径影响企业出口DVAR。中国企业是否参与中国-东盟自由贸易区(CAFTA)亦对企业出口DVAR的变化趋势有显著的影响，参与CAFTA使中国企业DVAR比不参与CAFTA的中国企业有较明显的提升(洪静 等,2017)。还有学者从融资约束(吕越 等，2017；邵昱琛，2017)、对外直接投资(刘海云 等，2016)以及制造业投入服务化(许和连 等，2017)等视角研究影响企业出口国内附加值率的因素。不难发现，除少数文献从中国产业结构内部视角分析企业出口国内附加值率的决定因素(李胜旗 等，2017；盛斌 等，2018)，大部分文献都忽略了国家内部产业协同集聚因素可能产生的作用。

产业集聚不仅是单一产业在地理空间的不断集中，还伴随着相关产业和支援性产业的协同集聚，只有如此才能提高产业集聚内部劳动力蓄水池的投入水平，以此缓解内部竞争，产生合作效应(Ellison et al.,1997；Duranton et al.,2005；Duranton et al.,2008；Ellison et al.,2010)。产业协同集聚就是由“单轮驱动”向“双轮驱动”转化，从而形成产业融合发展的空间平台；同时，还会通过产业间外部规模经济与集聚产业之间的协同效应，不断强化“集体效率”和“外部经济”。为此，本文从产业协同集聚理论基础、产业协同集聚效用机制以及产业协同集聚的测评三个方面对产业协同集聚进行总结。而产业协同集聚主要以制造业和生产性服务业为研究对象，Krugman(1991)发现，美国大量的制造业集聚并不囿于传统的高新技术产业。由于产业关联、劳动力可得性、知识溢出以及金融外部性和技术外部性(Scitovsky,1954)均对制造业集聚有显著的影响，且其作用程度存在区域异质性(Rosenthal et al.,2001)。产业协同集聚通过结合产业关联效应与市场潜能，从而对地区收入产生重要影响(陈建军 等，2016)。生产性服务业与制造业协同集聚的溢出效应对微观企业生产率有显著提升效果(宣烨 等，2017)。产业协同的集聚外部性与贸易开放对雾霾污染存在明显的改善作用(蔡海亚 等，2018)。关于产业协同集聚的测度指标选取和构建，具体包括以下几种：Ellison et al.(1997、2010)构建的E-G指数、Duranton et al.(2005、2008)构建的D-O指数、Stephen et al.(2016)构建的Colocalization指数、陈国亮等(2012)和陈建军等(2016)构建的γ指数和Θ指数等。现今只有少数文献关注产业协同集聚对微观企业的影响，鲜有文献关注产业协同集聚对企业出口国内附加值率的影响。

基于此，本文先通过中国工业企业数据库与海关贸易数据库的合并数据衡量出企业出口国内附加值率，之后系统研究了国内产业协同集聚对制造业企业出口国内附加值率的影响及其作用机制。可能贡献在于：(1)与部分文献着重从对外开放视角研究企业出口国内附加值率影响因素不同，也与部分文献从市场结构维度讨论企业出口国内附加值率影响因素迥异，本文系统考察了产业协同集聚过程中生产性服务业集聚和制造业集聚的融合发展对中国制造业企业出口国内附加值率的影响；(2)从产业协同集聚视角来看，既有研究微观企业影响的文献并不多见，而研究企业出口国内附加值率文献更是凤毛麟角，本文采用历史数据的工具变量方法，借鉴合成工具变量寻找准则，试图解决产业协同集聚与企业DVAR二者之间的内生性问题；(3)本文利用了中介效应模型考察产业协同集聚如何影响制造业企业出口国内附加值率。

二、机制分析与研究假说

随着经济全球化和国际分工的日益深入发展，生产性服务业与制造业的协同互动已经成为世界经济发展的重要趋势，也是中国高端制造业向价值链高端迈进的必由之路。接下来将借助模型来分析产业协同集聚影响企业出口国内附加值率的机制。借鉴Kee et al.(2016)的做法，将企业f的生产函数设定为：

(1)

(2)

(3)

企业根据利润最大化或成本最小化原则进行生产，据此得到以下关系式：

(4)

(5)

本文采用与Kee et al.(2016)类似的方式，将进口产品占企业总收入的比重表示为：

(6)

(7)

针对式(7)求解，可以推导出进口中间品成本占原材料总成本的比重，具体表达式为：

(8)

(9)

综上，本文提出两个研究假设：

研究假设1：在其他条件不变的情况下，产业协同集聚促进制造业企业出口国内附加值率提高。

研究假设2：产业协同集聚通过成本加成和研发创新两个渠道影响制造业企业出口国内附加值率。

三、计量模型设定与数据描述

1.计量模型构建

本文关注的核心问题在于：产业协同集聚是否促进了制造业企业出口国内附加值率提高，以及通过何种渠道对其产生影响。根据已有研究文献做法，结合前文研究假设，构建如下基本计量模型：

DVARfjit=β0+β1ln Coaggloit+β2Xfjit+ψj+φi+μt+εfjit

(10)

其中，DVARfjit衡量t年份i地区j行业的f企业出口国内附加值率；Coaggloit表示t年份i地区的产业协同集聚指数，此为核心解释变量；ψj、φi、μt分别表示行业、地区、年份的固定效应；εfjit为随机误差项；Xfjit为其他影响企业出口国内附加值率的控制变量。Xfjit可表示为以下形式：

Xfjit=β1ln pro+β2ln Emplyfjit+β3ln Capitalfjit+β4ln importWeightedAveragedDutyfjit+β5ln Agefjit

(11)

式(11)的控制变量包括企业生产率(pro)、企业规模(Emply)、企业资本密集度(Capital)、中国企业进口加权平均关税(ImportWeightedAveragedDuty)和企业年龄(Age)。

2.变量与数据说明

(1)被解释变量：出口国内附加值率(DVAR)。关于企业出口国内附加值率的测算方法，本文借鉴Upward et al.(2013)、张杰等(2013)的做法，利用中国工业企业数据库和中国海关贸易数据库相关数据测算企业层面的出口DVAR，具体测算公式为：

(12)

(2)核心解释变量。本部分的数据来源于中国统计年鉴和中国工业企业数据库，生产性服务业的指标测算数据来源于各省份的统计年鉴和中国统计年鉴，制造业产业集聚采用EG指数来衡量，具体的计算公式如下所示：

(13)

式(13)中，下标r和i分别表示地区和行业；xr表示地区r就业人数Er占全国的总就业人数(E=∑rEr)比值，即xr=(Er|E)，其实质是全国的就业人员的地区分布。

Gi是Krugman(1991)以及Audretsch et al.(1996)构建的产业空间基尼系数，其指标具体计算公式如下所示：

(14)

Hi为行业i的赫芬达尔指数，反映行业i的竞争程度，其具体的计算公式如下所示：

(15)

生产性服务业与制造业的协同集聚(Coagglo)，本文采用区位熵衡量生产性服务业集聚(Psagglo),借鉴宣烨等(2017)关于生产性服务业的界定，将“信息运输、计算机服务和软件业”“交通仓储邮政业”“金融业”“租赁与商务服务业”“科学研究、技术服务和地质勘探业”等行业数据进行汇总，最终合并为生产性服务业数据。目前，产业协同集聚测度方法并未统一，本文借鉴杨仁发(2013)的做法，通过产业集聚的相对差异表示产业之间的协同集聚，计算公式如下所示：

(16)

式(16)中，Coagglo表示生产性服务业与制造业的协同集聚指数，其值越大，表示i地区的两产业协同集聚程度越高。

3.数据处理

为了考察产业协同集聚对企业出口国内附加值率的影响，本文主要对数据进行如下处理：

(1)1999—2006年中国规模以上工业企业数据，该数据来源于国家统计局的中国工业企业数据库。对中国规模以上工业企业数据处理办法是：一是剔除非营业状态的企业；二是剔除与本文相关的研究中变量值(企业总资产、固定资产净值、销售额、工业总产值、工业增加值)为负、缺失的观测值；三是对样本进行缩尾1%的Winsorize处理；四是剔除企业年平均从业人员数少于8人的观测值；五是剔除利润率低于0.1%或者高于99%的企业。接下来，根据一般公认会计准则(GAAP)，本文还进一步删除了以下企业观测值：流动资产超过总资产的企业；固定资产高于总资产的企业；固定资产净值高于总资产的企业；成立时间无效的企业；累计折旧小于本年折旧的企业。

(2)2000—2006年的中国产品层面海关贸易数据，该数据来自于中国海关总署。对中国海关贸易数据进行了如下处理：一是将月度的海关数据合并为年度的海关数据；二是由于中国企业样本期内多存在依靠中间商进出口的现象，故而需要对贸易代理商进行识别，我们借鉴前人的方法，将海关贸易数据库企业名称中包含 “经贸”“科贸”“进出口”“外经”“贸易” 等字样的企业界定为贸易中间商，对企业的实际进口中间品数量进行了调整(Ahn et al.,2011)；三是对联合国BEC产品分类和中国海关数据HS-6分类产品编码进行匹配(3)分别使用BEC-HS编码1996、BEC-HS编码2002进行匹配。，识别出进口品中所包含的中间品、资本品和消费品；四是中国企业使用国内中间投入含有5%～10%的国外成分(Koopman et al.,2012)，根据以往研究，本文假定国内原材料含有5%的国外成分(4)本文将国内原材料含有10%以及含有国外成分进行稳健性检验。；五是贸易代理商的存在，使企业存在过度进口的现象，本文剔除过度进口的观测值(5)过度进口企业定义为企业实际中间品进口大于中间投入总和。；六是对样本进行缩尾1%的Winsorize处理。

根据本文研究主题，我们将处理后的中国工业企业数据与中国产品层面海关贸易数据进行合并，在此借鉴了Yu(2015)的方法：第一步，将相同年份的工业企业数据和海关数据依照企业名称进行匹配；第二步，将未匹配成功的企业依照电话号码后7位与邮政编码进行匹配；第三步，将两次匹配的结果进行合并。本文还使用了以下数据：1996—2006年中国进口关税数据，进口关税数据来自WTO 的Tariff Download Facility数据库；中国各省级数据来源于2001—2007年《中国统计年鉴》；BEC和HS海关编码转换表来源于联合国网站(6)数据来源：http://unstats.un.org/unsd/cr/registry/regdnld.asp?Lg=1。。

4.产业协同集聚未采用城市数据的进一步说明

由于产业协同集聚具有外部性和溢出性两个方面特征，省份的产业协同集聚对内部城市的影响具有溢出性，而对于临近省份的影响则具有外部性。同时，产业协同集聚的溢出效应并不局限于市级或县区级范围，而是具有对本省份的溢出效应。为此，本文采用省级层面数据测算产业协同集聚指标。由于某些城市的产业协同集聚程度较小，会损失一定的微观企业样本，例如广东省揭阳市、海南省三亚市以及辽宁省铁岭市等市的2003年的产业协同集聚程度较小，其生产性服务业从业人数小于10万人，借鉴宣烨(2012)的办法，删除这些数据，因此，本文在测算产业协同集聚指标时采用省级样本。

四、基本估计结果

本文将对基准回归模型结果进行分析，对可能存在的内生性问题、测量误差等问题进行稳健性检验，以验证产业协同集聚对企业出口国内附加值率影响的研究假说。

1.基准回归结果

本文的被解释变量企业出口国内附加值率为受限变量，取值范围在0到1之间，因此本文采用双限制Tobit估计模型进行估计，具体的回归结果见表1。

表1 基准回归结果

注：括号中的值为系数的t值或z统计量；***、**、*分别表示1%、5%、10%水平上显著；文中所有实证结果均控制了行业、地区和年份固定效应。下表同。

表1列(1)控制了时间、行业和地区固定效应，模型未包括控制变量，为了检验模型估计的稳健性结果，逐次将控制变量纳入列(1)基准回归模型。基于列(1)基准回归模型结果可以发现，产业协同集聚对企业出口国内附加值率产生了显著正效应影响，且在1%显著性水平上通过了检验，支持了本文提出的研究假说1。表1列(2)在基准回归模型中纳入企业生产率控制变量，回归结果得到如下结论：企业生产率的提高显著提升企业出口国内附加值率。由于生产率高的企业更可能参与出口(范剑勇 等，2013)，同时企业生产率和中间产品质量存在正相关关系，生产率高的企业提供的中间产品质量越高，就越能提升国内中间产品替代国外中间产品可能性；生产率高的企业生产的最终品差异化程度越大就越具有市场定价竞争力，从而增加了成本加成率，进而促进了企业出口国内附加值率提升。在表1列(3)模型加入企业生产规模，结果发现：企业规模对企业出口国内附加值率具有显著负向影响，且在1%水平上显著。事实上，规模较大的企业，大部分为国有企业，而技术创新绝大部分产生在民营中小型企业，因而规模较大的企业出口国内附加值率相应地较低。在列(4)模型纳入了资本密集度，回归结果说明资本密集度越高的企业，其出口国内附加值率越低。这可能是因为：样本期内中国的比较优势为劳动密集型产业，资本密集度较高，劳动参与度较低，从而偏离比较优势，导致出口产品缺乏竞争力，产品定价能力较弱，出口DVAR较低。表1列(5)模型加入了企业所面临的加权平均进口关税，回归结果显示，加权平均进口关税与出口DVAR的估计系数在1%的水平上显著为正。这可能由于进口关税较高，使得企业所使用的国内中间品相对于进口中间品相对价格也相应较低，从而对国内企业进口中间品产生挤出效应，导致企业增加对国内中间品的使用，因而，进口关税的增加促进了企业出口DVAR的上升。在列(6)模型加入了企业年龄，结果发现，企业年龄对企业出口国内附加值率在1%显著水平上为正向影响。企业成立时间越长，企业出口DVAR越大，说明企业生存时间越长，越有利于知识溢出效应的扩大，从而促进企业成本加成率的提高，进而影响企业出口DVAR。总体而言，在依次加入控制变量后，产业协同集聚保持着对企业出口国内附加值率显著正向影响，且系数波动幅度较小，说明基准回归结果具有较好的稳健性。

除此之外，由于Tobit模型的估计系数并不能反映其边际效益，为此需要进一步检验产业协同集聚的边际效应。以表1列(6)为例，产业协同集聚每提高1个百分点，会促进企业出口国内附加值率提升0.52%，说明产业协同集聚对企业出口国内附加值率的影响存在经济显著性。推动制造业和生产性服务业融合发展，创新生产性服务业模式，形成两大产业的协同发展，这是“新常态”经济结构调整的主要任务。产业协同集聚显著提升了企业出口国内附加值率，对于目前中美贸易战也有重要启示意义：不论外部贸易环境如何变化，优化自身的经济结构才是走向贸易强国的必由之路。

2.稳健性检验

(1)测量误差性检验。在基准回归模型中，本文假定国内中间产品含有国外中间产品的成分为5%。Koopman et al.(2012)研究指出，中国加工贸易企业使用国内原材料所占的国外产品份额在5%到10%之间。为了进一步检验估计结果的稳健性，本文假定企业使用国内原材料含有10%的国外成分，由此可以计算企业出口DVAR，以此进行测量误差的稳健性检验。同时，本文还利用中国统计年鉴数据，采用区位熵测量方法重新测度各省份的制造业产业集聚指数，以对产业协同集聚指数进行稳健性检验。对于产业协同集聚测量误差的进一步稳健性检验，本文借鉴江曼琦等(2014)的办法，对Ellison et al.(1997)的产业协同集聚计算公式进行简化，具体如下所示：

(17)

(18)

式(17)中：wi、wj为权重指标，用单个产业从业人员占总就业人员的比重进行衡量；Hi、Hj、Hij分别代表产业形成的地理集中度，用赫芬达尔指数进行度量，具体测算公式如式(18)所示；Sk表示为某产业第k个地区的从业人员占该产业整个区域从业人员比重；n表示地区个数；计算出来的产业协同集聚指数rij值越大，说明产业协同集聚的程度越高。

表2列(1)是基于区位熵方法重新测度产业协同集聚指数结果。结果表明，产业协同集聚显著促进企业出口国内附加值率提高，且通过1%显著性水平检验。表2列(2)使用Elllison et al.(1997)产业协同集聚的简化方法，以衡量产业协同集聚指数。结果表明，产业协同集聚在1%显著水平上对企业出口国内附加值率有正向影响。在列(3)—(5)使用国内中间品含有10%国外成分的企业出口DVAR进行重新测算。结果发现，产业协同集聚对企业出口DVAR均具有正向影响，且通过显著性水平检验，进一步说明产业协同集聚对企业出口国内附加值的影响具有稳健性。

表2 测量误差性问题稳健性检验

(2)内生性问题。本文主要考察产业协同集聚对企业出口国内附加值率的影响，由于因变量(企业DVAR)的维度是微观企业，而核心解释变量是地区层面的产业协同集聚，因此由逆向因果关系而引致的内生性问题可能性较小。不过出于稳健性考量，这里放松了对产业协同集聚的外生假定，而采用历史的工具变量方法解决此内生性问题。具体以1978年改革开放起始年份作为中位数分界点，以此选择前后共七年的数据，并与本文研究的2000—2006年数据进行年份匹配，即2003年的工具变量选择用1978年的数据指标，2000年的工具变量选择用1975年的数据指标，2006年的工具变量选择用1981年的数据指标。改革开放作为政策冲击变量，1978年以后年份设置为1，1978年以前设置为0。改革开放后，生产要素迅速向东部地区集聚，从而形成了非内生发展的产业协同集聚现象，由此说明各省份的开放度与产业协同集聚存在相关性，因此产业协同集聚的工具变量通过历史数据进行代理，采用改革开放政策与地区开放度交互项作为处理内生性问题的方式。历史数据的对外开放度与改革开放政策乘积项对当前的微观企业出口不存在影响，满足了工具变量的外生性需求。对外开放度用各个省份当年的进出口总量与实际GDP总量的比值衡量，GDP以1952年作为基期进行处理，具体回归结果见表3列(1)和列(2)，列(1)为工具变量的第一阶段回归结果，列(2)为第二阶段回归结果。根据识别不足检验和弱识别检验结果，说明本文选取的工具变量具有可行性。结果发现，产业协同集聚有利于提高企业出口国内附加值率，且通过1%显著性水平检验。同时，本文还使用产业协同集聚的滞后一期作为工具变量，再次进行内生性问题检验，回归结果见表3列(3)和(4)，其中列(3)为第一阶段回归结果，列(4)为第二阶段回归结果，回归结果表明，产业协同集聚显著促进了企业出口国内附加值率提高。此外，本文对所有变量滞后一期进行内生问题检验，结果见表3列(5)，由此可以发现，产业协同集聚仍然显著提升了企业出口国内附加值率，本文核心结论在处理内生性问题之后依然成立。

表3 内生性问题检验

(3)其他稳健性分析。进一步，本文还做了其他的稳健性检验，具体结果见表4。

表4 其他稳健性分析

本文还使用了OLS方法估计产业协同集聚与企业出口国内附加值率的关系，具体见表4列(1)。同时，由于中国省份内的不同城市发展差异较大，产业协同集聚对企业出口国内附加值率的影响是否会因城市不同而产生差异呢？我们通过城市邮政编码控制城市固定效应进行稳健性检验，具体结果如表4列(2)。考虑到行业的异质性，表4列(3)进一步控制了行业固定效应，所有模型控制了企业固定效应，由估计结果可以发现，产业协同集聚会促进企业出口国内附加值率，且通过显著性水平检验。此外，本文的核心解释变量是省级层面的产业协同集聚指标，有可能会受到省级层面随时间变动因素的影响，因此，本文在实证模型中纳入了省级GDP(ln GDP)和外资引入(ln FDI)，具体估计结果见表4列(4)。同时，在列(5)控制了地区时间趋势，所有结果均显示，产业协同集聚显著促进企业出口国内附加值率提高，且通过显著性水平检验，表明本文的核心结论具有内在的一致性。

3.渠道检验

即使前文已经验证了本文的主要研究结论，即：产业协同集聚促进了出口企业国内附加值率提高。但并没有对内在识别渠道进行深入的研究，接下来将进一步讨论产业协同集聚通过什么机制影响出口企业国内附加值率。为验证本文研究假说2，本文从企业成本加成率和研发创新两个渠道构建中介效应模型进行检验。与既有文献类似，本文构建如式(19)—(22)的中介效应检验模型：

Markupfjit=β0+β2ln Coaggloit+γXfjit+ψj+φi+μt+εfjit

(19)

DVARfjit=β0+β1ln Coaggloit+ωMarkupfjit+γXfjit+ψj+φi+μt+εfjit

(20)

Innfjit=β0+β3ln Coaggloit+γXfjit+ψj+φi+μt+εfjit

(21)

DVARfjit=β0+β4ln Coaggloit+τInnfjit+γXfjit+ψj+φi+μt+εfjit

(22)

表5 影响渠道检验结果

表5汇报了产业协同集聚对制造业企业出口国内附加值率的影响渠道检验结果。其中，表5列(1)对应式(19)的回归结果，结果发现：产业协同集聚估计系数显著为正，且通过1%显著水平性检验。说明产业协同集聚明显提升了制造业企业成本加成率。产业协同集聚的分工协同、制度协同、创新协同以及资本协同效应(高峰 等，2008)扩大了本国中间品生产种类范围，提升了产品质量，进而促使制造业企业边际成本下降，在其他条件恒定情况下，这会提升企业的成本加成率。列(2)是式(20)的检验结果，结果表明，产业协同集聚与成本加成率都显著促进企业出口国内附加值率提升，且在1%显著水平上，表明成本加成率提高。具体表现在：在一定资源约束条件下，有助于提高企业生产总值额度，增加企业利润，进而促进了企业出口国内附加值率提升。进一步分析可知，产业协同集聚通过提升成本加成率促进制造业企业出口国内附加值率提高，验证了研究假说2。表5列(3)是式(21)的回归结果，结果可以发现，产业协同集聚的估计系数显著为正，表明在控制其他变量之后，产业协同集聚促进了制造业企业研发创新。产业协同集聚的创新协同效应有利于产业内部企业的技术进步。尤其对于制造业而言，作为中间产品投入制造业重要内容，生产性服务业的产出促使两种产业互补型知识外溢。列(4)是式(22)的检验结果，研究发现，企业研发创新的回归系数显著为正，这表明研发创新有助于提高制造业企业出口国内附加值率。这可能因为，企业的研发创新使得国内中间产品的供给种类扩大以及质量提升，提高了国内中间产品对国外中间产品的替代程度，进而提升了企业出口国内附加值率。产业协同集聚会通过促进企业研发创新方式提升制造业企业出口国内附加值率，这就验证了研究假说2。此外，本文在基准回归模型中加入中介变量进行回归，具体结果见表5列(5)，产业协同集聚估计系数以及显著性水平数值与基准回归结果相比都有所下降，这充分说明成本加成率与企业研发创新是产业协同集聚提升制造业企业出口国内附加值率两个可能的影响渠道，研究假说2再次得到验证。

五、扩展分析

本部分将进行多维度(所有制属性、贸易方式、区域以及能源消耗强度)的异质性讨论，同时在考虑市场环境影响情况下进行扩展分析，对产业协同集聚促进企业出口国内附加值率提升的研究假说再次检验。

1.地区、能源消耗强度、贸易方式和所有制异质性下的讨论

(1)区域异质性下的产业协同集聚与制造业企业出口国内附加值率。由于不同地区自然禀赋、基础设施、要素配置效率以及经济发展水平会存在差异，导致产业协同集聚对企业出口国内附加值率的影响存在不同。本文将样本分为东部地区、中部地区以及西部地区三大区域，分别对产业协同集聚影响企业出口国内附加值展开讨论，实证结果见于表6列(1)—(3)。产业协同集聚对东部地区省份影响最大，且在1%显著水平上通过检验，而对西部地区的出口附加值影响并不显著。出现这种情况是因为：东部地区要素市场配置效率较高，市场相对开放，拥有较为便捷的交通网络以及优质的人力资本，生产要素的规模效应促进了企业生产率提升与创新活动积极性提高，从而加强了产业协同集聚对企业出口国内附加价值率的影响；而西部地区资本要素禀赋较弱，创新资本稀缺，加之人力资本流失严重，基础设施落后以及经济发展相对闭塞，因而产业协同集聚对出口附加值影响并不显著。

表6 分区域和能源消耗强度行业异质性的样本回归

(2)能耗异质性下的产业协同集聚与制造业企业出口国内附加值率。本文借鉴周五七(2016)的做法，按行业能源消耗强度高低将行业划分为高能源强度行业、中能源强度行业和低能源强度行业三组，产业协同集聚影响企业出口国内附加值率的具体情况见于表6列(4)—(6)。实证结果发现，产业协同集聚对不同能耗强度行业类型企业出口国内附加值率均产生显著正向影响，对高耗能行业企业出口国内附加值率的影响要强于中能耗和低能耗行业类型企业。产业协同集聚促进技术结构更新换代，技术效率对高能耗行业能源作用程度最强(周五七，2016)，因此高能耗行业企业在产业协同集聚过程中的生产率进步空间较大，生产效率的提升促进了企业出口国内附加值率提高。从高能耗行业内部来看，产业协同集聚促进国内中间产品技术复杂度提升，促使国内中间产品替代了国外中间产品，进而提高了企业出口国内附加值率。

(3)所有制异质性下的产业协同集聚与制造业企业出口国内附加值率。不同类型所有制企业面临产业协同集聚时，其影响出口国内附加值程度并不相同。这是因为：外商企业的技术源于企业母国，与中国的产业协同集聚并不同步，尤其当其技术水平超越东道国水平之时，两者差异更大；由于地方政府长期给予外资企业超国民待遇(张杰 等，2013)，因此生产性服务业的发展为外资企业创造出口国内附加值率提供了良好的条件；同时，国有企业融资和补贴方面享受国家的政策优待(林毅夫 等，2005)，其集聚水平并非市场内生主导形成的，因而产业协同集聚对国有企业出口国内附加值率影响微乎其微。基于以上分析，接下来对产业协同集聚影响不同所有制企业出口国内附加值率分别进行考察。借鉴聂辉华等(2012)对企业所有制划分的处理方法，具体实证结果见于表7列(1)—(3)。研究发现，产业协同集聚对国有企业出口国内附加值率影响并不显著，对外资企业出口国内附加值影响大于民营企业，说明产业协同集聚对中国引进优质外资、提升外资质量具有重要影响。同时，产业协同集聚对民营企业出口国内附加值率影响虽小，但通过1%显著性水平检验，表明产业协同集聚对民营企业提升出口竞争力有不容忽视的影响。

表7 分所有制和贸易方式的样本回归

(4)贸易方式异质性下的产业协同集聚与制造业企业出口国内附加值率。中国以廉价的劳动力作为比较优势，形成了加工贸易出口模式，促进了贸易增长。然而，与一般贸易方式不同，加工贸易主要利用充裕的劳动力进行组装加工，对国内中间产品的依赖程度较低，因此加工贸易产生的国内附加值率较小。混合贸易的企业同时进行加工贸易和一般贸易，具有进口替代贸易与出口导向贸易结合的双向特征。生产性服务业与制造业的结构优化，有利于混合贸易的发展。为检验不同贸易方式下研究结论的可靠性，可以根据贸易方式将企业分为三类：一般贸易企业、加工贸易企业、混合贸易企业。具体回归结果见表7列(4)—(6)。结果表明，产业协同集聚对混合贸易企业出口国内附加值率的正向作用要远远大于加工贸易企业与一般贸易企业。

2.考虑市场环境影响下的扩展分析

上文已经细致地分析产业协同集聚对制造业企业出口国内附加值率的影响，验证了本文提出的研究假说。接下来将讨论不同市场环境下产业协同集聚对企业出口国内附加值率的异质性影响。区域的市场环境决定了企业参与价值链分工程度(吕越 等，2018)，本文选取区域的法制环境、电子商务应用两个因素作为市场环境的代理变量，具体使用《中国市场化指数》(樊纲 等，2011)中的“市场中介组织的发育和法律制度环境”指数作为法制环境的代理度量(law)，电子商务应用则采用宋周莺等(2013)信息化发展指数代理(net)。具体采用如下公式进行检验：

DVARfjit=β0+β1ln Coaggloit×ln lawit+β2ln Coaggloit+β3ln lawit+β4Xfjit+ψj+φi+μt+εfjit

(23)

DVARfjit=β0+β1ln Coaggloit×ln netit+β2ln Coaggloit+β3ln netit+β4Xfjit+ψj+φi+μt+εfjit

(24)

基于表8的实证结果可知，列(1)考察了法制环境的影响，结果表明，产业协同集聚与法制环境的交互项对企业出口国内附加值率的影响系数显著为正，且通过1%显著水平性检验，说明法制环境强化了产业协同集聚对企业出口国内附加值率的影响。产业协同集聚会激发企业的创新活动开展，而法制的完善则保护了企业的专利所有权，提升了企业生产产品的技术复杂度，提高了国内中间产品替代国外中间产品程度，从而提升了企业出口国内附加值率。列(2)考察了电子商务应用的影响，结果表明，产业协同集聚与电子商务的交互项对企业出口国内附加值率产生显著正向影响，且通过了显著性水平检验，充分说明电子商务能够增强产业协同集聚对企业出口国内附加值率的影响。电子商务的应用，缩短了生产者和消费者之间的距离，定制化生产满足了消费者效用，提高了生产者市场定价话语权，鉴于此，企业的成本加成率提高促进了企业出口国内附加值率提升。为此，电子商务越发达，产业协同集聚对企业出口国内附加值率的正向作用越强。

表8 市场环境的影响

六、结论与启示

本文采用微观企业数据，验证了地区产业协同集聚与制造业企业出口DVAR之间关系，具体办法是：通过Tobit计量方法对产业协同集聚与企业出口国内附加值率进行计量检验，同时采用Margins方法对产业协同集聚与企业DVAR进行边际效应检验。

本文基于全球价值链分工模式的视角，考察产业协同集聚对中国制造业企业出口国内附加值率的影响，得出的研究结论如下：(1)产业协同集聚显著提升制造业企业出口国内附加值率。(2)产业协同集聚提升制造业企业出口国内附加值率的主要渠道为企业的成本加成率和企业的研发创新等。(3)从区域异质性视角来看，产业协同集聚对东部地区的制造业企业出口国内附加值率影响程度最大，而对西部地区制造业企业影响并不显著。基于能耗异质性维度来看，产业协同集聚对高能耗类型企业的出口国内附加值率作用程度大于中能耗和低能耗类型企业。从企业所有制视角看来，产业协同集聚对民营企业和外资企业的出口国内附加值率有显著正向影响，对外资企业的影响程度最大，而对国有企业出口国内附加值率影响并不显著。从贸易方式异质性来看，产业协同集聚对不同贸易类型的企业出口国内附加值均有显著正向影响，对混合贸易类型企业的出口国内附加值率的影响程度最大。(4)本文以地区法制环境和电子商务应用衡量区域的市场环境，结果表明，法制环境越完善的地区，产业协同集聚对制造业企业出口附加值率的正向作用越大，地区电子商务应用也强化了产业协同集聚对制造业企业出口国内附加值率的正向作用。

要实现国际贸易高质量的发展，增加国际贸易利得，提升一国国际贸易的竞争力，已经不能简单使用扩大贸易规模、增大贸易总量这种方式，更为可持续、可行的方式是通过提升企业出口DVAR来实现。要推动经济从外延式增长过渡到创新驱动的内涵式增长，生产性服务业和制造业的协同融合发展可能是最适合的路径。产业协同集聚可以减缓产业间的资源错配程度，优化产业结构与资源配置。只有提高两大产业协同集聚的程度，充分利用生产性服务业价值链两端的粘合作用，才能促进制造业向创新驱动发展，以此提升制造业企业的附加值率，实现中国由贸易大国向贸易强国的迈进。具体对我们的启示是：

(1)与一些发达国家和新兴国家相比，中国企业出口DVAR还存在着较大空间。产业协同集聚作为提升企业出口DVAR行之有效的方式，政府部门应充分重视。政府部门应该积极引导生产性服务业在空间有序集聚，结合本地区资源禀赋比较优势，促使制造业和生产性服务业“双轮”协同集聚，充分发挥生产型服务业集聚的知识溢出效应，引导制造业产业合理布局，避免产能过剩出现。与此同时，要培育和打造制造业服务化、生产性服务业实体化的产业协同发展的新模式，促进产业协同集聚的规模经济和集聚经济的发展，提升制造业企业出口国内附加值，改变中国贸易过程中低附加值困境，实现中国制造向中国创造的转变。

(2)加大人才引进力度，强化研发创新力度，充分发挥生产性服务业知识溢出效应，提升中国贸易攀登价值链中高端的能力。生产性服务业的层级分工对于高人力资本要素需求极为严格，而如何形成产业协同集聚生产性服务业的集聚效应和溢出效应是首要任务，其中高素质人才是产业协同集聚的关键。要依托科技人才创新，助力产业协同集聚形成，这不仅可以提升本地区制造业企业出口国内附加值率，还可以对临近地区具有涓滴效应。政府部门应该搭建产业协同集聚对接的信息服务平台，减少信息不对称造成的交易成本提高。尽量消除产业之间空间距离的隔阂，让生产性服务业对制造业效率的提升作用凸显，进而显著促进企业出口国内附加值率，提升中国贸易竞争力。

(3)营造良好的市场竞争环境，充分发挥产业协同集聚对制造业企业出口国内附加值率影响的正向效应。地方政府应当从立法与执法两方面入手，加强知识产权保护，营造良好的市场竞争环境，促进地区产业协同集聚。同时，地方政府应该抓住互联网快速发展的历史潮流，积极通过互联网平台发挥产业协同集聚的溢出效应，通过生产模式的定制化生产，扩大企业发展的利润空间，提升企业出口国内附加值率。