产业集聚与企业全要素生产率

　　内容提要：本文以年通信设备、计算机与其他电子设备业企业为素材应用半参估计方法与随机前沿分析方法估计企业全要素生产率及其结构性因素，考察了县级层面产业集聚的主要形式—专业化和多样化经济对全要素生产率及其构成要素的影响。我们发现：两种方法得出的增长走势基本相似技术效率改善与前沿技术进步是增长的主要结构性因素，但在总体上前者的贡献份额高于后者；专业化经济对提升具有显著影响，多样化经济不具这一功效；专业化经济通过技术效率改善来促进增长且其作用渠道是行业内厂商平均规模；多样化经济虽然能够促进前沿技术进步，但没有显著促进整体增长这是因为前沿技术进步总体上对增长的贡献不大。

　　关键词：专业化经济；多样化经济；全要素生产率；技术效率改善

　　一、引言

　　产业集聚通过技术进步对经济增长及其质量产生重要影响。从理论上讲，城市经济学将产业集聚产生的外部性归结为技术外部性和它既包括新增长理论所言的外部性也包括产业外部性的三个源泉。本文使用县级层面数据分析产业集聚对制造业企业生产率的影响。具体说来，通信设备、计算机及其他电子设备制造业的企业能够从产业集聚中获得多大的利益？单个厂商从本行业集群中获得的好处有多大，或者从多行业集聚中获得的好处有多大？本文将前者称为“专业化经济”将后者称为“多样化经济并在县级区域层面上回答专业化经济与多样化经济对企业全要素生产率的影响。据本文所知这是目前在国内此类研究中所涉及的区域层面最低的。本文的研究目标就是鉴定和估算产业集聚对企业全要素生产率的影响。

　　需要说明的是本文选择通信设备、计算机及其他电子设备业作为研究对象，其出发点十分简单：首先该行业在信息化浪潮的背景下发展十分迅速本身规模较大，地方政府希望通过抓住这一有利时机来发展本地经济；其次不同行业产业集聚发挥作用的机制、表现形式与效果可能不完全相同本文在单个行业层面进行深入分析试图发现通信设备、计算机及其他电子设备业产业集聚的特有机制拓展已有文献的深度与广度。

　　二、研究方法选择与切入点

　　我们将产业集聚按其静态含义区分为专业化经济与多样化经济。从这一方向的已有文献看，存在以下关键性、争议性的技术选择问题，这也是本文研究的切入点。

　　(一）区域层次选择

　　展开产业集聚研究的适宜区域层面应该是较低的区域其理由是，如果区域层次过高则衡量产业集聚的专业化经济或多样化经济指产业外部性的三个源泉分别是指上下游产业链、共享基础设施、劳动力蓄水池具体见和。

　　专业化经济（又称“地方化经济”）是指在某一空间范围内企业生产率取决于该区域同一行业内其他企业的规模总量与集聚程度；多样化经济（又称“城市化经济”）是指在某一区域内，企业生产率取决于该区域内其他行业的规模总量与多样化程度。对国内外文献的综述可参见和标无法准确反映集聚状况。例如，中国多数省份的规模相当巨大省内产业门类相对齐全其计算得出的专业化经济指数势必较低，但从县级层面看，各县的专业化特征明显范剑勇和姚静。以这一标杆来考察国内相关文献多数研究基于省级层面李金滟和宋德勇；贺灿飞和潘峰华少部分研究达到地级城市甚至大型城市内部的区级水平范剑勇；刘修岩；陈良文和杨开忠，其中，陈良文等的研究对象是北京市内个区的生产率。从国外文献来看和采用的是邮政编码区层次的数据，和采用的地理单元更是在纽约市曼哈顿地区每的栅格。本文选择国内多个区县作为考察的区域单位，从我们掌握的文献来看，这是在目前国内该类文献中区域单位最小的选择。对于支持本文区域单位选择的另两篇代表性文献是和与和，前者发现产业集聚在空间上衰减十分迅速，后者发现专业化经济的空间影响范围仅为公里。

　　(二）行业层次选择

　　基于数据可得性，国内多数文献基于位数行业只有少部分文献基于位数甚至位数行业进行经验分析范剑勇和石灵云；张卉等。我们认为，行业选择越细越能正确地度量该行业技术外部性也越易控制行业特征进而准确估算产业集聚对生产率的影响。本文选择位数行业通信设备、计算机及其他电子设备制造业中的个位数行业作为指标层面考察对象是企业微观主体其生产率易受本县内的该位数行业与其他位数行业的企业集聚状况影响。

　　（三）产业集聚的衡量指标

　　从产业集聚指标的分类看一般可以分为绝对指标与相对指标。就专业化经济的绝对指标而言’陈良文和杨开忠用本行业产出水平表示专业化经济范剑勇和石灵云以及应用位数行业的就业人数或企业数量作为专业化经济的指标；也有学者应用某城市中最大行业的就业比重作为专业化经济指标李金滟和宋德勇；刘修岩；本文的处理方法是，将某企业所处位数行业内的其他企业就业总人数作为度量指标，并以该位数行业内的其他企业数量或平均规模作为就业总人数稳健性检验的备选选择。另外，本文以某县选择区县作为考察区域单位是基于以下考虑的其一中国区域经济发展与地方政府的作用密不可分，县级政府的作用尤为明显其二从产业集群角度看其主要载体可能是工业园区，每个县级经济体所包含的成功工业园区个数不会太多，

　　通常只有个本文选择县级经济体接近于每个县包括个工业园区的事实。当然行业区分过细也会有一定缺陷，如无法测度位数行业内部的位数行业之间的关联行业集聚效应。

　　专业化经济的相对指标度量是指某地区某行业人数占该地区所有行业就业人数的比重除以全国该行业就业人数占全国所有行业就业人数的比重，如、樊福卓、张丼等、薄文广、贺灿飞和潘峰华。与上述文献一致本文的专业化经济相对度量方法是县级某位数行业就业人数（除本企业以外）占本县制造业的比重与全国该行业就业人数的比重之比值。对于多样化经济的相对度量方法而言多数学者采用的指标是对某地区某一行业以外的其他行业就业人数集中率与全国层面该指数的差取绝对值后累加再取其倒数，李金滟和宋德勇；贺灿飞和潘峰华；刘修岩。本文采用同样的方法进行度量。

　　(四）生产率的度量与计量方法的选择

　　产业集聚影响的对象是企业生产率，它既可以是劳动生产率，也可以是全要素生产率。这两种度量方法均有文献采用。本文认为采用劳动生产率而不是全要素生产率，在中国以劳动密集型与装配型制造业为主的产业结构背景下，可能会产生向下低估的偏误。因此，采用全要素生产率作为生产率的衡量可能更为适宜。

　　测定企业层面全要素生产率的方法选择无法避免内生性问题以往文献多数采用半参法与半参法来避免内生性问题。

　　但是对于这两种方法在相关文献中的应用我们发现方法估计会损失左右的样本数量，中国金融市场的扭曲也会制约这一方法的正确性，因此本文采取方法进行估算。同时不考虑生产率估算的内生性，假定随机前沿生产函数方法估算引起的内生性偏误不足以影响本文的结论。

　　我们采用方法估算企业的变化及其构成要素技术效率改善、前沿技术进步、规模效益变化与配置效率变化试图从结构上探寻损失样本的原因有两种情况：

　　一种情况是，不是所有企业在每一年均有投资记录；另一情况是中国金融市场发育不全如利率管制、贷款的所有制歧视等，致使投资并不能真正体现企业自身的生产率大小（范剑勇和冯猛。余淼杰应用方法计算了生产率。

　　需要指出的是，限于方法本身特点其无法得到企业全要素生产率水平值。同时，由方法得出的全要素生产率增长与得出的变化趋势基本一致。在估算出的基础上，我们进一步估计产业集聚对的影响：首先，产业集聚专业化经济与多样化经济对方法得出的的影响。从科学性角度看，内生性问题是一个绕不过去的坎已有文献通常采用滞后年份’或引入工具变量，或者采用固定效应等方法来避免内生性问题。

　　相比于已有文献采用的估计方法，本文采用系统方法来避免内生性的困扰。其次鉴于变化的主要结构因素是技术效率改善与前沿技术进步，在方法估算基础上本文进一步探讨产业集聚对技术效率改善与前沿技术进步的影响。在分析产业集聚对技术效率改善的影响时本文采用与和的一步估算法将产业集聚嵌入函数进行估算。另外，使用估计方法得出的前沿技术进步作为因变量，用系统方法估算产业集聚对前沿技术进步的影响。

　　(五)计量结果的比较。

　　由于区域层面的选择差异多数文献得出的产业集聚对生产率影响的结论存在较大差异。在省级层面上专业化经济对一省经济增长具有负面影响多样化经济对经济增长有正面推动作用薄文广；在地级城市层面上多样化经济比专业化经济对生产率产生更大的影响张丼等，李金滟和宋德勇。贺灿飞和潘峰华发现专业化与多样化经济对增长率的影响均呈非线性关系，初始阶段专业化经济促进产业增长，越过一定阶段后开始阻碍产业增长多样化经济则相反其在初始阶段阻碍产业增长，但越过一定阶段后就开始促进产业增长。本文以通信设备、计算机与其他电子设备行业为例，得出的结论与上述文献不尽相同。总体来看在县级层面上专业化经济对增长有正面的促进作用，多样化经济对增长没有影响；这一结果与等、的结论是一致的但与其他文献不同。从产业集聚对增长的构成因素影响来看，专业化经济对技术效率改善有促进作用，多样化经济则没有；进一步细化研究以厂商数量多寡衡量的专业化经济对技术效率改善没有影响，以厂商平均规模衡量的专业化经济对技术效率改善有促进这是本文同时采用方法与方法进行生产率估计的原因。

　　例如薄文广、范剑奥和石灵云将衡量多样化经济或非农就业密度滞后年；刘修岩、范剑勇等文献将年该城市是否通铁路、城市土地面积等作为产业集聚的工具变量。更多的文献采用产业固定效应作用。多样化经济对前沿技术进步有促进作用专业化经济则没有；鉴于前沿技术进步对增长的贡献份额在考察期间总体上不高，因而多样化经济对增长没有发挥正面的推动作用。上述是本文的技术选择与研究切人点以及初步结论。本文的总体研究目标不但是鉴别不同的产业集聚类别对增长的影响而且细化了产业集聚的具体形式对增长中的主要成分—技术效率改善与前沿技术进步的影响及其程度，以便地方政府有的放矢地制定产业政策。

　　三、数据处理与变量构造

　　(一）数据的匹配与处理

　　本文数据主要源于年国有企业及非国有企业规模以上（销售额在万元以上）工业企业数据库。受企业重组、兼并等因素影响，企业的相关信息在各年之间存在着一定的异常变动，对这些数据进行识别与匹配可以得到前后一致的面板数据。等较早对该数据库进行了全面的匹配与清理但他们的匹配方法未能考虑年间中国县域变更和相应代码变更的情形，本文在其基础上进行了相应的改进。

　　类似于等的方法本文的匹配指标按优先程度依次分为项：标准法人代码，标准企业名称，标准法人姓名省地县码位数行业代码，企业电话号码省地码企业所在乡镇名称企业主要产品位数行业代码企业开业年份企业所在省份码。我们首先对企业按标准法人代码进行匹配，只有那些无法通过此指标匹配的企业才能使用标准企业名称进行匹配根据上述优先程度进行类推。通过对连续年份和间隔年份的企业匹配，得到在年期间至少连续出现两次的非平衡面板数据。

　　相对于等的匹配工作，本文在以下方面进行了边际上的改进：在等第步匹配中仅凭法人姓名一个指标无法正确锁定同一企业因为很多企业在填写法人姓名时仅填写了“负责人”或“法人”等字样而非具体的人名，甚至该指标出现空置。作为改进，本文对法人姓名进行地域和行业维度的双重限定，重新构建该指标，在一定程度上减少了误配并未考虑中国在正式匹配前，我们对各项指标进行了标准化处理。比如，原始企业名称等字符串数据可能存在空格数不同、指标可能出现批量空置以及前后行业代码不一致等问题这类因素均可能导致误配。

　　世纪初大规模的县域合并问题连续数年的县域合并或变更导致县级区划代码发生了较大变化，以致该指标的原始数据无法准确匹配，本文基于国家统计局历年发布的《县及县以上行政区划变更情况及代码》系列标准对省地县码进行了相应的调整匹配通信设备、计算机及其他电子设备制造业共下属个位数行业、个位数行业如附表所示。年行业统计口径发生变化我们按照年以后的行业口径对年的通信设备、计算机及其他电子设备制造业下属行业统计口径进行调整。在获得完整的、前后一致的企业面板数据后，我们按以下标准剔除了那些不符合经济学常识的数据：工业总产值、资本原值、资本净额、职工数、中间投人等指标必须为正数，折旧、工资、福利、保险、实收资本等指标不能为负相关数据还必须满足会计上的勾稽关系。等将样本中企业员工人数小于人的剔除本文数据中有个企业、个企业观测样本（不同年份的企业为不同的观测样本）员工人数小于人经逐个辨认，其中的家企业员工人数出现突变，我们推测可能出现报错的情况另外的家企业则为正常样本。因此，本文剔除了家员工人数发生突变的企业，但没有剔除小于人的样本。经过上述处理获得的年连续非平衡面板数据包括企业家、累计个观察样本点。本文涉及变量主要有两类：涉及生产函数投入产出的相关变量和产业集聚变量。

　　根据生产函数估计的要求，首先对企业工业总产值、资本投人和中间投入等变量进行时间维度上的价格指数平减。所有变量平减的基年均为年工业总产值和中间投人采用的平减指数分别为《中国统计年鉴》中工业品出厂价格指数和原材料、燃料、动力购进价格指数。资本投入的平减指数为固定资产投资价格指数按照张军等的方法，平减后资本投入：其中，为平减后年份固定资产净值年末平均余额为当年价格的固定资产净值年末平均余额，为以年为基年、年份的投资价格平减指数。劳动力投入为企业雇佣的劳动力数量。

　　(二)产业集聚变量构造

　　本文的产业集聚分别为基于绝对与相对的度量和共计种衡量方法：经过细致琐碎的调査配对我们发现全国年间共有约次县级层面的代码变更涉及简单代码变更、县扩区、市改区、县合并、分割以及重组等。本文在计量过程中对除时间及区域虚拟变量外的所有变量指标全部采取加后取对数的处理方法。

　　其中，为地区位数行业年份企业的就业人数，为地区位数行业在年份时的就业人数：为地区年份时的制造业就业人数，为年份时的全国制造业就业人数，《为地区位数行业在时期的企业数量。。为绝对专业化度量指标下文省去下标其中为本地区该位数行业（除企业以外）的就业人数，为本地区该位数行业（除企业以外）的企业数量，为本地区该位数行业（除企业以外）的企业平均就业人数，为本地区本行业（除企业以外）企业就业人数占本地区全部就业的比例。为相对专业化度量指标，具体表述为本地区本行业（除企业以外）的企业就业人数占本地区全部就业的比例除以全国该行业就业占全国制造业就业人数的比例，是一个区位熵的概念。多样化指标下文省略上下标）为本地区本行业就业人数占地区就业的比例与本行业全国就业人数占全国就业比例的绝对值偏差和的倒数见式，其中是其他位数行业，该值越大，表示行业的企业所面临的多样化经济越强。

　　基于我们测算了通信设备、计算机与其他电子设备制造业微观企业面临的专业化经济与多样化经济见表。从专业化经济的度量指标来看个指标各有侧重，所揭示的变化趋势也不完全一致。从的均值水平来看企业面临的专业化经济本行业内总就业人数，表示除与年以外，均呈现出上升的趋势，这与以厂商数量表示的专业化经济所呈现出的趋势是完全一致的。鉴于之间的关系，以厂商平均规模表示的专业化经济（呈现出相对稳定的趋势，每个县级该位数行业厂商平均规模达到人左右年除外达到人）。在一定意义上，单个厂商面临的专业化经济实际上是在厂商平均规模保持基本不变的情况下，厂商数量与行业总就业人数的增加与、相一致，以表示的专业化经济在考察期间（除年以外也呈现增强趋势。

　　从与的均值水平比较来看产业集聚呈现出不同的趋势。与两者的变化趋势是一致的，通信设备、计算机与其他电子设备业所属的位数行业面临专业化经济下降、多样化经济上升年除外）的趋势。从这一意义上说每个县级经济体的产业结构呈现出多样化发展趋势。总结起来专业化经济绝对水平与相对水平的不同衡量方法揭示出的变化趋势并不完全一致。

　　四、全要素生产率估算及其分解

　　本部分应用方法求得企业层面的全要素生产率水平值。同时为了探寻增长的内部结构性因素，我们改用方法估算前沿技术进步、技术效率改善、配置效率变化与规模效应变化等四个结构性因素对增长的贡献。

　　我们比较两种不同方法得出的增长率走势。首先采用方法得出的全要素生产率增长率明显低于用方法得出的全要素生产率增长率，考察期间的均值分别为与；从理论上讲用方法得出的全要素生产率的准确性要高于方法，因为其在一定程度上解决了内生性问题。其次，两种方法得出的增长率趋势基本一致与年除外，其中年的增长率骤降是因为当年进行了制造业的普査，使得大量原先没有统计的小型工业企业进人数据库，样本数量从上一年的万家猛增到万家。

　　鉴于两种方法得出的全要素生产率增长走势基本一致且方法能够从内部结构上探讨全要素生产率增长的源泉我们进一步采用方法对增长的内在结构性因素进行估算，结果见表。从增长的结构分解中可以看出以下特点：关于生产函数具体形式主要在于科布道格拉斯生产函数和超越对数生产函数之间的选择。我们先设定基本形式为超越对数生产函数并进行函数可行性的检验，如果符合零假设条件则选择函数作为本文主要函数形式。附表的结果显示，检验均拒绝零假设条件。

　　技术效率改善与前沿技术进步是增长的主要贡献因素，两者的贡献份额之和几乎达到，其余两个因素贡献甚微。技术效率改善尽管是增长的最主要贡献者但其大小由期初的逐年下降为年的；相反前沿技术进步由期初的逐年上升为年的。从考察期间的总体表现看，前者的贡献显著高于后者。配置效率变化在考察期间出现了明显的恶化趋势其贡献份额从期初的逐年下降为年的。技术无效率项在总体上解释了生产率联合误差的左右。

　　上述简单的数字隐藏着怎样的经济学故事？按照方法中的全要素生产率增长分解含义见附录式前沿技术进步代表的是每个企业在理想状态下能够达到的技术水平技术效率是现存技术水平与理想技术水平之间的距离其直接含义是其现实技术水平占企业理想技术水平的百分比。从这一含义出发并结合表的数据我们可以认为，通信设备、计算机与其他电子设备业的企业生产率增长是由前期的技术效率改善主导逐渐改为由技术效率改善与前沿技术进步联合主导。也就是说随着考察时间的推进’全要素生产率增长不仅是由企业的技术或管理效率提升贡献的’而且其理想技术水平提升所做的贡献也越来越大在年前沿技术进步的贡献份额已经超越技术效率改善。同时，被誉为“改革红利”的配置效应变化对增长的贡献正快速下降其中年是配置效应变化对增长贡献由正转向负的拐点。这一考察结论与张军等、凃正革和肖耿等文献是一致的。

　　本文的目标是研究静态的产业集聚形式（专业化经济与多样化经济）对及其技术效率改善、前沿技术进步的影响。技术效率改善、前沿技术进步对变化贡献的内在机制的全面分析显然超出了本文的研究范围。

　　五、产业集聚对全要素生产率及其构成的影响

　　鉴于用方法得出的企业全要素生产率可在一定程度上避免内生性的困扰用方法得出的仅是变化本节的策略是：首先报告产业集聚对由方法得出的全要素生产率影响的计量结果；其次，变化的内在结构性因素是技术效率改善与前沿技术进步，我们进一步检验产业集聚对这两个结构性因素的影响。

　　(一）产业集聚对的影响

　　我们使用系统方法进行估计其中值大于系统地拒绝二阶自相关，满足序列相关的检验要求；同时，检验值大于，满足过度识别检验的要求。计量结果如表所示。结果显示首先在县级经济体层面上专业化经济与多样化经济对企业全要素生产率影响呈现出完全不同的结果，其中，无论对专业化经济用的是哪一种衡量方法，都表现出正面推升企业全要素生产率的作用多样化经济没有显出正面的影响力。这一基本结论与发现是一致的。其次，在种不同专业化经济的衡量方法中，由于其度量单位没有统一，其不同的回归系数大小之间是没有可比性的。

　　(二)产业集聚对技术效率改善的影响

　　我们在方法估计基础上采用一步法（和，估算产业集聚对技术效率改善的影响。其方法是将产业集聚变量嵌入普通的超越对数生产函数中和具体如下：

　　第一,从无效率项来看，指标高达说明无效率因素解释了模型中生产率误差项联合方差的，行业内企业的技术无效率显著存在。

　　第二,多样化经济对技术效率改善没有影响，专业化经济对技术效率改善呈现出非线性的影响关系。着眼于表模型结果专业化经济阻碍技术效率改善的临界点为即要求本县本行业（除自身外）就业人数达到亿时，才会出现专业化经济对技术效率改善的阻碍，这在县级经济体中是不可能的。因此，我们有理由认为专业化经济对技术效率改善具有显著的促进作用或单向的正面影响。考虑到考察期间样本中专业化经济指标均值为专业化经济促进技术效率提高的平均弹性为即本县本行业其他企业就业人数增长倍技术效率改善将提升约。

　　第三,作为稳健性检验，模型、、均揭示专业化经济显著促进了技术效率的提高。在模型中，以厂商平均规模构造的专业化经济指标在水平上显著，且存在显著的非线性影响。曲线拐点为对应平均企业规模为即当本县本行业其他厂商平均规模达到人以上时，专业化经济开始促进技术效率改善。数据显示在全部个样本点中本县内本行业的企业平均规模小于人的点仅有个企业，占比仅为。说明表示专业化经济表示专业化经济的平方表示该地区多样化经济。为节省篇幅略去了前沿面参数估计结果的报告。由于小数点后只保留两位数，故小于的系数在表中显示为。

　　第四，在模型中，以厂商数量表示的专业化经济没有促进技术效率改善这一结论与表模型表现出的其促进提升形成了鲜明的对比。

　　总结起来在通信设备、计算机及其他电子设备行业的县级层面上，专业化经济促进了企业全要素生产率中的技术效率改善多样化经济对技术效率改善没有显著影响。

　　(三）产业集聚对前沿技术进步的影响

　　利用附录中的式基本超越对数生产函数形式，我们得到每个企业的前沿技术进步，然后考察产业集聚对其影响。在这一估算中面临的技术难点仍然是内生性问题我们使用随机效应、固定效应与系统等方法不断进行试错。在随机效应与固定效应方法的比较中，检验的值均为，拒绝随机效应。在固定效应与方法的比较中，在解决联立性内生性时，固定效应面临的偏误风险高于系统方法。因此我们选择系统方法作为检验的基准方法具体结果。从方法上来看系统模型通过了序列相关及过度识别检验，拒绝二阶自相关假设均大于，满足序列相关的检验要求。同时，检验值大于，满足过度识别检验的要求。

　　本文试图寻找产业集聚对前沿技术进步影响的证据。表的结果显示专业化经济均没有显示出其对前沿技术进步具有促进作用，其中以厂商数量表示的地方化经济（还显示其有负面影响。同时，多样化经济却显著推动了前沿技术进步，例如，在模型中如果县域多样化经济提高倍，则前沿技术进步将提高。

　　需要提示的是尽管多样化经济对前沿技术进步具有显著的促进作用但是前沿技术进步仅是构成变化的结构性因素之一，且在考察期间其对增长的贡献总体上远低于技术效率改善。表的结果显示多样化经济并没有对产生显著的影响。因此，本处隐含的结论是鉴于前沿技术进步对增长的贡献低于技术效率改善多样化经济还没有达到通过影响前沿技术进步进而对产生影响。

　　(四）对检验结果的总结

　　纵观表的计量结果，本文的基本发现是专业化经济对增长具有显著的促进作用，而多样化经济没有影响。这一结果显然与、等在较低区域层面的发现是一致的，但是与国内文献在较高区域层级的发现具有明显的差异，薄文广，李金滟和宋德勇，也与国外其他文献的发现存在一定差异。

　　尽管多样化经济没有对产生积极的影响但是其对促成变化的前沿技术进步产生了正面的推动作用专业化经济没有对前沿技术进步产生影响。从产业集聚对技术效率改善的角度看，专业化经济正是通过技术效率改善这一着力点对增长产生了正面的推动作用多样化经济没有此功效；同时专业化经济发挥作用的渠道是厂商平均规模而非厂商数量。

　　本文对主要发现总结如下：专业化经济借助于其对技术效率的改善对增长发挥作用；前沿技术进步在推动增长方面不及技术效率改善因素，多样化经济尽管对前沿技术进步有正面的影响，但是还没有累积到足够推动增长的高度专业化经济通过厂商平均规模来发挥其推动增长的作用这与等的发现是一致的，而有别于的研究。

　　六、结论

　　本文构造了年通信设备、计算机及其他电子设备制造业的企业面板数据，从半参法、随机前沿生产函数方法入手在企业层面上测算并分析了全要素生产率及其变化的结构性因素。我们发现，采用两种方法得出的增长趋势相同（除个别年份外）；同时，在的估计结果中，技术无效率项解释了生产率联合误差的左右份额。在构成变化的结构因素中技未效率改善与前沿技术进步两者贡献了以上的份额，其中技术效率改善的贡献在考察斯间总体上高于前沿技术进步。

　　本文的另一主要工作是在县级层面上分析了产业集聚对企业及构成变化的结构性因素的影响。我们发现，专业化经济对增长产生正面的显著影响，多样化经济则没有。在产业集聚发挥作用的渠道上专业化经济通过技术效率改善来发挥作用。更进一步专业化经济是通过厂商平均规模这一形式达到其影响技术效率改善的目的。同时多样化经济虽然能够促进前沿技术进步但是没有显著促进整体增长这是因为前沿技术进步总体上对增长的贡献不大。

　　参考文献：

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