產業(yè)集聚對中國木材企業(yè)全球價值鏈地位的作用機制及其實現(xiàn)路徑*

侯方淼 王宏飛 劉 璨 帥冰玥

（1.北京林業(yè)大學經濟管理學院 北京 100083；2.浙江農林大學浙江省鄉(xiāng)村振興研究院 杭州 311300；3.國家林業(yè)和草原局發(fā)展研究中心 北京 100714）

木材產業(yè)依托森林資源而發(fā)展，與生態(tài)緊密相聯(lián)，是國民經濟重要的基礎性產業(yè)。據(jù)中國木材保護工業(yè)協(xié)會發(fā)布的消息，2021 年，中國木材及木制品進出口貿易額達695.88 億美元，同比增加27.18%，其中，進口額為252.77 億美元，同比增加19.60%，出口額為443.11 億美元，同比增加31.95%，為世界上木材最大的消費國、加工國和貿易國。中國木材產業(yè)雖然通過國際貿易廣泛參與全球價值鏈（global value chain，GVC），但是大進大出的加工貿易模式使產業(yè)過度依賴國際生產網絡，木材加工企業(yè)被俘獲在GVC 中低附加值的加工環(huán)節(jié)，缺少價值鏈控制力和分工主動權。這種分工模式建立在木材資源大量消耗和低效利用的基礎上（侯方淼等，2020），企業(yè)只能獲得低端產品加工的微薄利潤，與中國龐大的林產品貿易規(guī)模不相匹配。2001—2015 年，中國上市林業(yè)企業(yè)出口國內附加值率（domestic value added rate，DVAR）呈現(xiàn)波動下降趨勢（侯方淼等，2017），中國木材加工企業(yè)處于發(fā)達國家對中國產業(yè)的低端鎖定困局，亟需一條立足于經濟內循環(huán)的全球價值鏈突圍之路。產業(yè)集聚作為現(xiàn)代產業(yè)發(fā)展的重要組織形式，使企業(yè)既扎根于規(guī)模巨大的國內市場，又嵌入GVC 生產體系中，是打造雙循環(huán)新格局的重要交匯點（胡翠等，2014）。新形勢下，如何推動本土產業(yè)集聚持續(xù)發(fā)揮內循環(huán)優(yōu)勢、通過產業(yè)集聚提升企業(yè)GVC 地位，形成國內國際雙循環(huán)相互促進的新格局，已成為木材產業(yè)需要迫切研究的重要課題。

與本研究主題相關的文獻包括全球價值鏈（GVC）地位和出口國內附加值率（DVAR）測算、產業(yè)集聚和經濟之間的關系等。第一，在全球價值鏈背景下，出口產品包括大量國外價值，傳統(tǒng)出口總量指標夸大了中國的真實貿易利得（Koopmanet al.，2010；2014；Upwardet al.，2013；張杰等，2013；Keeet al.，2016；侯方淼等，2017）。DVAR 是衡量企業(yè)參與全球價值鏈位置的重要指標（張杰等，2013；Keeet al.，2016），能夠更客觀地反映企業(yè)和產業(yè)國際競爭力強弱。采用Koopman等（2010）和Wang 等（2013）提出的附加值溯源分解法，Upward 等（2013）核算了2003—2006 年中國出口企業(yè)的DVAR。Kee 等（2016）通過識別貿易中間商和進口中間品，在企業(yè)層面重新測算DVAR，提出從微觀層面加總到宏觀層面的測算方法。影響DVAR 的因素主要包括產業(yè)集聚（邵朝對等，2019）、規(guī)模經濟（張杰等，2013；廖澤芳等，2017）、技術水平（廖澤芳等，2017；張兵兵等，2021）、工資水平（蔣艷萍等，2021）和垂直專業(yè)化分工程度（呂婕等，2013；羅長遠等，2014）等。第二，Marshall（1920）提出產業(yè)集聚和集聚外部性，勞動力蓄水池、中間投入共享和知識技術溢出是學界廣為認可的集聚經濟主要來源；然而，因研究對象和使用數(shù)據(jù)差異，已有文獻對產業(yè)集聚影響經濟增長的結論不一。有學者認為產業(yè)集聚顯著促進經濟增長（Martinet al.，2011；羅勇等，2005；劉修巖，2014；潘文卿等，2012；郭麗燕等，2020；金浩等，2021；夏永紅等，2019）；也有學者認為產業(yè)集聚在不同時期對經濟發(fā)展的效應不同，即存在非線性的“U”形或“N”形關系（Henderson，2003）；還有學者認為產業(yè)集聚效應具有動態(tài)性，集聚對經濟發(fā)展可能產生正向的增長效應或負向的擁塞效應（Brülhartet al.，2008）。第三，由于研究行業(yè)、使用數(shù)據(jù)和切入視角等不同，學者們在產業(yè)集聚對DVAR 的作用路徑上存在不同觀點。有學者認為經濟集聚依靠地區(qū)信息化水平的提高和國內中間品投入的增加提升企業(yè)DVAR（楊燁等，2020）；也有學者認為國內外中間品的相互替代和企業(yè)成本加成率之間可以相互強化，作為產業(yè)集聚效應路徑共同提升企業(yè)DVAR（閆志俊等，2019； Broersmaet al.，2009）。另外，相關文獻（張麗等，2021；Broersmaet al.，2009）對產業(yè)集聚效應發(fā)揮受到哪些因素影響存在差異，如企業(yè)所在區(qū)域、企業(yè)所有制性質、企業(yè)參與貿易的方式等不一而足。雖然已有學者將制造業(yè)產業(yè)集聚和出口附加值置于同一框架下開展研究（楊燁等，2020；邵朝對等，2019；閆志俊等，2019；張麗等，2021），但現(xiàn)有研究依然存在可以改進的學術空間：首先，忽視對木材企業(yè)全球價值鏈地位的研究。林業(yè)產業(yè)尤其是木材產業(yè)有別于其他制造業(yè)，木材產業(yè)發(fā)展應兼顧生態(tài)保護和經濟效益目標，對于國內森林資源匱乏的中國來說，如何以有限的資源提供最大的產出和收益值得研究，提高出口國內附加值率即為其中重要的一方面，但聚焦木材企業(yè)DVAR 的研究甚少，無法衡量木材企業(yè)和產業(yè)在全球價值鏈下的真實利得。同時，木材產業(yè)發(fā)展已有研究大多使用宏觀層面數(shù)據(jù)，從微觀層面探討木材企業(yè)出口國內附加值的研究更是匱乏。其次，研究產業(yè)集聚對企業(yè)參與全球價值鏈影響機制的文獻較少，且已有文獻的研究對象集中于制造業(yè)總體，而制造業(yè)各產業(yè)特點各異，總體研究得出的結論針對性不強。第三，產業(yè)集聚對企業(yè)參與全球價值鏈的作用路徑有待進一步明確。已有研究對產業(yè)集聚作用于DVAR 的路徑莫衷一是，也鮮有文獻從統(tǒng)籌國內與國外2 個市場經濟雙循環(huán)視角解構本地化產業(yè)集聚與DVAR 的關系；產業(yè)集聚對每一具體行業(yè)的作用路徑不明確，尤其對木材產業(yè)集聚通過何種路徑影響企業(yè)DVAR 更不明確，需要結合木材產業(yè)特點加以辨識，而產業(yè)集聚與木材產業(yè)DVAR 是否存在非線性關系、是否存在負向的擁塞效應也需要進一步驗證。

本研究可能的邊際貢獻在于：第一，已有相關研究多通過投入產出表等宏觀數(shù)據(jù)測算木材產業(yè)全球價值鏈地位指數(shù)，既未能度量企業(yè)的真實收益，也忽視了木材產業(yè)細分行業(yè)和企業(yè)層面的異質性；本研究擬利用企業(yè)微觀數(shù)據(jù)測算DVAR，能夠真實反映企業(yè)出口獲利動態(tài)變化，提出的政策建議更具有針對性，尤其是重點研究的DVAR 表現(xiàn)為國內生產要素對進口要素的替代作用，這是出口企業(yè)的國內附加值（domestic value added，DVA）難以體現(xiàn)的，可以更好表征企業(yè)參與全球價值鏈的真實收益和地位；第二，本研究選取木材產業(yè)及其細分行業(yè)，分析產業(yè)集聚對不同木材企業(yè)DVAR 存在不同影響，驗證產業(yè)集聚對木材企業(yè)DVAR 不存在非線性關系、在木質家具制造業(yè)存在負向擁塞效應，彌補了已有研究忽視行業(yè)異質性的不足；第三，本研究結合木材產業(yè)特點構建理論研究框架，并通過中介效應模型深入分析產業(yè)集聚通過企業(yè)成本加成率和國內中間品相對價格2 條路徑對DVAR 的影響，從產業(yè)集聚解構視角探究產業(yè)集聚的勞動力蓄水池效應、中間投入共享效應和知識技術溢出效應，更系統(tǒng)探究了產業(yè)集聚對木材產業(yè)及其細分行業(yè)異質性企業(yè)DVAR 的作用路徑和影響機制。

1 機制分析、模型構建與數(shù)據(jù)來源

1.1 產業(yè)集聚影響DVAR 的機制分析

首先，通過模型識別影響DVAR 的各種因素（李楠等，2021；邵朝對等，2019；閆志俊等，2019；張麗等，2021；Broersmaet al.，2009；白東北等，2020），然后分析產業(yè)集聚影響進口中間品替代和企業(yè)成本加成率效應（邵朝對等，2019；閆志俊等，2019；張麗等，2021）等因素，將產業(yè)集聚與全球價值鏈地位置于統(tǒng)一理論分析框架下。

假設木材行業(yè)為完全競爭市場，測算國內附加值需剔除進口的附加值，引入國際與國內市場中間品拓展生產函數(shù)，企業(yè)的生產函數(shù)為：

在式（2）條件下，第f企業(yè)的常替代彈性函數(shù)可采用和測算：

給定要素價格條件和產量目標，企業(yè)決定生產要素的最佳投入組合?？墒钩杀咀钚』牡趂企業(yè)的邊際生產成本為：

進口中間品占企業(yè)總收入的比例（岳文，2018）表示為：

式中：μft=Pft/mcft表示第f企業(yè)第t年的成本加成率。，

另外，為計算進口中間品成本占總成本的比例需求解成本最小化問題：

進口中間品成本占生產材料總成本的比例為：

由式（9）可知，DVAR 變化受成本加成率（μft）、國內中間品與進口中間品相對價格（PD/PI）的影響。對式（9）求DVAR 對 μft和PD/PI的一階導數(shù)可知，成本加成率提高和國內中間品相對價格降低可提高DVAR。

成本加成率和國內中間品相對價格影響出口DVAR 的經濟學邏輯為：第一，成本加成率增加一方面提升產品定價能力，抬高出口價格，另一方面改進生產效率，降低企業(yè)生產邊際成本，從而增加企業(yè)利潤并增強競爭力，使企業(yè)在全球價值鏈中獲得更多國內附加值；第二，根據(jù)既定產量下企業(yè)生產成本最小化原則，相對于進口中間品，國內中間品價格降低能夠促使企業(yè)使用更多國內中間品投入代替進口中間品以穩(wěn)定成本，從而增加出口DVAR。

1.2 中介效應模型構建與變量選取

1.2.1 中介效應模型構建 基于上述學理分析，較高的DVAR 可能源于提高成本加成率和降低國內中間品相對價格，產業(yè)集聚對DVAR 有2 條作用路徑（Marshall，1920；Ellisonet al.，1997），因此采用年份和地區(qū)雙固定的固定效應模型（邵朝對等，2019；張麗等，2021）構建中介效應模型（溫忠麟等，2004）。

第一，木材產業(yè)集聚可提升DVAR，由此設定基準計量模型如下：

第二，木材產業(yè)集聚通過提高企業(yè)成本加成率、降低國內中間品相對價格提升DVAR，由此設定中介效應模型如下，驗證該作用路徑：

式中：下標i、j、k和t分別表示企業(yè)、產業(yè)、地區(qū)和年份；DVARijkt表示第t年地級市k產業(yè)j中企業(yè)i的出口國內附加值率；aggijkt表示第t年地級市k產業(yè)j中企業(yè)i的產業(yè)聚集指數(shù)；X表示控制變量的合集；Markupijkt、(PD/PI)ijkt為中介變量，分別表示企業(yè)的成本加成率和國內中間品相對價格；引入交互項agg×Markup、agg×(PD/PI)以檢驗產業(yè)集聚對企業(yè)DVAR 的作用渠道；φi、vi、μi分別為地區(qū)、企業(yè)和年份的固定效應；εijkt為隨機擾動項。

1.2.2 變量選取和測算 1） 被解釋變量和測算 被解釋變量為DVAR，測算公式DVAR=1-IMP/EXP，EXP為出口貿易額，IMP為出口貿易中包含的進口中間品部分。為準確識別并剔除出口貿易中的進口中間品，對以各種貿易方式進口的中間品、貿易代理商引致的間接貿易和國內生產原料包含進口成分等問題進行處理（Upwardet al.，2013；張杰等，2013；Keeet al.，2016）：

2） 核心解釋變量和測算 核心解釋變量為產業(yè)集聚（agg）。本研究利用區(qū)位熵（Rosenthalet al.，2004；徐敏燕等，2013；范劍勇等，2014）測算木材產業(yè)集聚水平，該指標代表一個地區(qū)某特定產業(yè)的專業(yè)化程度，相較行業(yè)集中度、赫芬達爾指數(shù)、空間基尼系數(shù)等其他測度方法可以合理規(guī)避地區(qū)規(guī)模對產業(yè)集聚的影響，能夠較為真實反映出產業(yè)集聚要素的地理分布特征。測算公式如下：

式中：下標i、j、k和t分別表示企業(yè)、產業(yè)、地區(qū)和年份；aggijkt為利用區(qū)位熵測算的產業(yè)集聚水平；Ljkt為第t年地區(qū)k產業(yè)j的總就業(yè)人數(shù)；Lijkt為第t年地區(qū)k產業(yè)j中企業(yè)i的就業(yè)人數(shù)；Lkt為第t年地區(qū)k的制造業(yè)就業(yè)人數(shù)?？紤]到細化的區(qū)域層次更能客觀反映地區(qū)產業(yè)集聚真實水平（邵朝對等，2019），本研究選擇在市級三位數(shù)行業(yè)層面計算區(qū)位熵指數(shù)。Ljt為第t年地區(qū)k所在省份產業(yè)j的就業(yè)人數(shù)；Lt表示第t年地級市k所在省份的制造業(yè)就業(yè)人數(shù)。

②國內中間品相對價格（PD/PI）。中間品相對價格測算需要同時獲取國內中間品價格和進口中間品價格，國內中間品投入量越多，國內中間品相較進口品的價格就越低（張麗等，2021）。本研究采用“國內中間品投入比例”指標進行替代，以國內中間品投入與進口中間品投入之比計算。國內中間品投入額根據(jù)各年平均匯率換算成美元。

4） 控制變量 參考已有文獻（Upwardet al.，2013；張杰等，2013；Keeet al.，2016），選取如下控制變量：①企業(yè)規(guī)模（scale），采用企業(yè)固定資產凈值年均余額表示；②企業(yè)年齡（age），以數(shù)據(jù)當年年份減去企業(yè)成立年份計算；③企業(yè)加工密集度（pi），采用企業(yè)加工出口額占總出口額的比例表示；④企業(yè)資本密集度（ci），采用企業(yè)就業(yè)人數(shù)平均企業(yè)固定資產表示；⑤企業(yè)全要素生產率（tfp），采用OP 法對企業(yè)全要素生產率進行測算；⑥國有企業(yè)虛擬變量（soe），若企業(yè)所有制類型是國有企業(yè)、集體企業(yè)或私營企業(yè)，則soe 取值為1，其他為0；⑦外資企業(yè)虛擬變量（foe），若企業(yè)所有制類型是外商企業(yè)、港澳臺企業(yè)或其他類型，則 foe 取值為1，其他為0。

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

數(shù)據(jù)來源于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫、海關貿易數(shù)據(jù)庫和《中國城市統(tǒng)計年鑒》。根據(jù)研究目標，需合并兩大數(shù)據(jù)庫，參考Brandt 等（2012）、田巍等（2013）的研究，首先，按照企業(yè)名稱和年份粗略合并；其次，根據(jù)地區(qū)代碼、電話號碼和成立時間等信息，采用序貫識別法進行多輪匹配識別出同一家企業(yè)，并賦予匹配成功企業(yè)唯一標識碼，其中對于地區(qū)行政代碼和《國民經濟行業(yè)分類》的版本更迭，按照2017 年版本予以統(tǒng)一；再次，刪除數(shù)據(jù)異常的企業(yè)，包括就業(yè)人數(shù)小于8、企業(yè)年齡缺失、固定資產大于總資產、本年折舊大于累計折舊、工業(yè)增加值大于總產出等；最后，對樣本進行1%的縮尾處理。基于“以木材為原料，采用機械加工方法，產品保持木材特性”的原則，選取《國民經濟行業(yè)分類》中三位數(shù)行業(yè)代碼分類下的“201 木材加工業(yè)、202 人造板制造業(yè)、203 木制品制造業(yè)和211木質家具制造業(yè)”共4 類細分產業(yè)，最終獲得的匹配數(shù)據(jù)包含企業(yè)有效觀測值458 840 個、企業(yè)數(shù)15 406家，如表1 所示。

表1 木材產業(yè)及其細分產業(yè)的企業(yè)具體信息①Tab.1 Company-specific information on the wood industry and its sub-sectors

1.4 描述性統(tǒng)計

企業(yè)出口DVAR、控制變量指標測算數(shù)據(jù)均源自2000—2014 年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和海關貿易數(shù)據(jù)庫，產業(yè)集聚指標區(qū)位熵測算數(shù)據(jù)源自中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫和歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》，對上述變量指標分行業(yè)進行描述性統(tǒng)計，結果如表2 所示。與前文分析一致，就DVAR 指標而言，木質家具制造業(yè)最高，人造板制造業(yè)和木制品制造業(yè)相近，接近于木材產業(yè)整體水平，木材加工業(yè)水平最低；就agg 指標而言，木材加工業(yè)和人造板制造業(yè)產業(yè)集聚水平高于木制品制造業(yè)和木質家具制造業(yè)；就Markup 指標而言，4 類細分產業(yè)水平相近；就PD/PI指標而言，人造板制造業(yè)高于其他3 類細分產業(yè)，說明人造板制造業(yè)使用國內中間品的平均比例相對較高；就age 指標而言，木質家具制造業(yè)平均企業(yè)年齡最大，人造板制造業(yè)平均企業(yè)年齡最小；就pi 指標而言，木制品制造業(yè)加工密集度最高，人造板制造業(yè)加工密集度最低；就tfp 指標而言，人造板制造業(yè)高于木制品制造業(yè)高于木質家具制造業(yè)，木材加工業(yè)最低；4 類細分產業(yè)中國有企業(yè)和外資企業(yè)的比例相近。

2 結果與分析

2.1 基準模型結果分析

表3 結果顯示，產業(yè)集聚對木材產業(yè)整體DVAR的估計系數(shù)在1%水平顯著為正；加入控制變量后，雖然產業(yè)集聚的估計系數(shù)和顯著性水平有所下降，但對DVAR 的影響在5%水平依然為正。產業(yè)集聚水平每提高1 個單位，可使DVAR 提升0.002 3 個單位，產業(yè)集聚對木材產業(yè)整體DVAR 具有促進作用，表明產業(yè)集聚形成的經濟正外部性有助于企業(yè)在全球價值鏈中獲取更高DVAR。

表3 結果顯示，木材加工業(yè)集聚對DVAR 的估計系數(shù)為負，未通過顯著性檢驗，表明木材加工業(yè)集聚對DVAR 雖有抑制作用但不明顯；控制變量中企業(yè)加工密集度（pi）對DVAR 的估計系數(shù)在1%水平顯著為負，可能是導致樣本期內木材加工業(yè)DVAR 下降的原因。人造板制造業(yè)集聚對DVAR 的估計系數(shù)在1%水平顯著為正，估計系數(shù)和顯著性水平在加入控制變量后變動較小，表明人造板制造業(yè)集聚對DVAR 具有促進作用，產業(yè)集聚水平每提高1 個單位， DVAR 顯著提升0.014 1 個單位。不論是否引入控制變量，木制品制造業(yè)集聚對DVAR 的估計系數(shù)均為正，但未通過顯著性檢驗，產業(yè)集聚對木制品制造業(yè)DVAR 影響不明顯；控制變量中企業(yè)規(guī)模（scale）和加工密集度（pi）對DVAR 的估計系數(shù)顯著為負，表明企業(yè)規(guī)模較大和加工密集度較高會降低木制品制造業(yè)DVAR。加入控制變量前后，木質家具制造業(yè)集聚對DVAR 的估計系數(shù)在10%水平為負，表明木質家具制造業(yè)集聚會降低DVAR，產業(yè)集聚水平每提高1 個單位，DVAR 將降低0.006 8 個單位，這與本研究假設相悖，需對產業(yè)集聚影響DVAR 的路徑進行進一步分析和檢驗。

2.2 中介效應檢驗

表4 結果顯示，產業(yè)集聚對企業(yè)成本加成率和國內中間品相對價格的估計系數(shù)均顯著為正，表明產業(yè)地理集聚有利于降低企業(yè)生產邊際成本、促進國內中間品市場發(fā)展。成本加成率和國內中間品相對價格對DVAR 的估計系數(shù)顯著為正，成本加成率提高和國內中間品相對價格下降會使DVAR 上升。同時，產業(yè)集聚與成本加成率、產業(yè)集聚與中間品相對價格交互項的估計系數(shù)也顯著為正，意味著木材產業(yè)集聚可強化企業(yè)成本加成率和國內中間品相對價格對DVAR的促進作用。

表4 產業(yè)集聚對木材產業(yè)整體DVAR 的中介效應檢驗結果①Tab.4 Results of the mediating effect test of industrial agglomeration on the overall DVAR of wood industry

表5 結果顯示，木材加工業(yè)集聚對企業(yè)成本加成率和國內中間品相對價格的影響未通過顯著性檢驗，表明木材加工業(yè)集聚對企業(yè)成本加成率提升和國內中間相對價格降低沒有發(fā)揮出明顯規(guī)模外部性。國內中間品相對價格提升會顯著提高DVAR，但成本加成率對DVAR 的作用不顯著。最終，木材加工業(yè)集聚沒有引起企業(yè)成本加成率和中間品市場的顯著變化，對DVAR 的影響并不明顯。

表5 產業(yè)集聚對木材加工業(yè)的中介效應檢驗結果①Tab.5 Results of mediating effect test of industrial agglomeration on wood processing industry

表6 結果顯示，人造板制造業(yè)集聚對企業(yè)成本加成率的影響不顯著，產業(yè)集聚通過成本加成率對DVAR 的影響也不顯著；人造板制造業(yè)集聚對國內中間品相對價格的估計系數(shù)在1%水平顯著為正，表明人造板制造業(yè)集聚可增加企業(yè)對國內中間品的投入比例，降低國內中間品相對價格；產業(yè)集聚與國內中間品相對價格交互項的估計系數(shù)在10%水平顯著為正，表明產業(yè)集聚強化了國內中間品相對價格對人造板制造業(yè)DVAR 的提升作用。

表6 產業(yè)集聚對人造板制造業(yè)的中介效應檢驗結果①Tab.6 Results of the mediating effect test of industrial agglomeration on the wood-based panel industry

木制品制造業(yè)的產業(yè)集聚、產業(yè)集聚交互項估計系數(shù)均未通過顯著性水平檢驗（表7），表明木制品制造業(yè)集聚未通過成本加成率、國內中間品相對價格影響企業(yè)DVAR；但成本加成率和國內中間品相對價格對DVAR 的估計系數(shù)均顯著為正，再次驗證成本加成率和中間品相對價格是DVAR 的重要影響因素。

表7 產業(yè)集聚對木制品制造業(yè)的中介效應檢驗結果①Tab.7 Results of the mediating effect test of industrial agglomeration on the wood products industry

表8 結果顯示，木質家具制造業(yè)集聚對企業(yè)成本加成率、國內中間品相對價格的估計系數(shù)為負，表明木質家具制造業(yè)集聚降低企業(yè)成本加成率、減少國內中間品投入比例。成本加成率和國內中間品相對價格對DVAR 的估計系數(shù)在1%水平顯著為正，產業(yè)集聚與成本加成率、產業(yè)集聚與國內中間品投入價格交互項對DVAR 的估計系數(shù)顯著為負，表明產業(yè)集聚通過降低企業(yè)成本加成率、提高國內中間品相對價格弱化2 條途徑對DVAR 的提升作用。這意味著當集聚區(qū)內木質家具企業(yè)數(shù)量超過一定比例后，因同質化競爭和進口木材價格高造成的過度聚集會產生市場擁塞，同類家具企業(yè)爭奪國內市場中有限的資源，包括勞動力和國內中間品，企業(yè)間因惡性競爭會減少交流與合作，并通過增加勞動力報酬和壓低產品價格以獲得市場份額，促使企業(yè)邊際成本提高，成本加成率開始下降，導致出口DVAR 降低。

表8 產業(yè)集聚對木質家具制造業(yè)的中介效應檢驗結果①Tab.8 Results of mediating effect test of industrial agglomeration on wooden furniture industry

2.3 內生性檢驗

因變量內生性引致模型有偏估計是實證研究中最常需要處理的問題，常見內生性來源包括反向因果關系和遺漏變量。本研究核心變量DVAR 和產業(yè)集聚水平分別為企業(yè)層面和地級市層面數(shù)據(jù)，能夠有效規(guī)避因聯(lián)立因果關系引致的內生性問題；但是，一些同時影響產業(yè)集聚水平和出口DVAR 的不可觀測變量或重要變量被忽略也會導致內生性問題。對此，本研究參考邵朝對等（2019）和趙春明等（2020）的做法，運用工具變量法進行檢驗，選取合適的指標作為產業(yè)集聚的工具變量：1） 使用1995 年各地級市人口數(shù)作為工具變量，人口密集地區(qū)勞動力資源豐富、市場需求大、產業(yè)基礎完善，更會吸引企業(yè)自發(fā)形成產業(yè)集聚，同時1995 年數(shù)據(jù)相對樣本期數(shù)據(jù)時間間隔較大，通過有效滯后可降低對企業(yè)出口DVAR 的影響；2） 使用區(qū)位熵的滯后一期值作為工具變量，區(qū)位熵的滯后一期值與當期產業(yè)集聚水平正相關，且與當期的企業(yè)出口DVAR 之間存在內生性，符合工具變量要求。

單獨使用區(qū)位熵滯后一期值和1995 年各地級市人口數(shù)作為工具變量的兩階段最小二乘法估計結果（表9）顯示，不可識別檢驗LM 統(tǒng)計量在1%水平拒絕工具變量識別不足的原假設，弱工具變量檢驗F統(tǒng)計量在5%水平拒絕工具變量為弱識別的原假設，說明所選工具變量與潛在內生變量之間存在較強相關性。木材產業(yè)集聚對企業(yè)出口DVAR 的影響顯著為正，與前文基準回歸結果一致。同時使用2 個工具變量，結果依然具有較好穩(wěn)健性（表9）。

表9 工具變量回歸結果①Tab.9 Regression results of instrumental variables

2.4 穩(wěn)健性檢驗

參考現(xiàn)有測算產業(yè)集聚的文獻（邵朝對等，2019；Ellisonet al.，1997；Liet al.，2009），采用企業(yè)所在地級市同一行業(yè)的企業(yè)數(shù)量重新測算產業(yè)集聚水平。Koopman 等（2010）認為出口企業(yè)使用的國內中間品包含5%～10% 國外價值，前文中測算DVAR 均按10%比例進行，在此將該比例替換為5% 重新測算DVAR，并再次進行基準回歸檢驗。由表10 可知，更換指標測算方法和測算誤差后，木材產業(yè)集聚對DVAR 的提升依然具有積極影響，說明模型具有較好穩(wěn)健性。

表10 異質性檢驗和指標更換檢驗回歸結果①Tab.10 Results of heterogeneity test and index replacement test

根據(jù)貿易方式不同，將木材產業(yè)樣本企業(yè)劃分為一般貿易、加工貿易和混合貿易企業(yè)，分別檢驗產業(yè)集聚對企業(yè)出口DVAR 的影響。結果（表10）顯示，一般貿易企業(yè)的產業(yè)集聚估計系數(shù)在5%水平顯著為正，表明產業(yè)集聚有利于提高一般貿易企業(yè)的出口DVAR，而加工貿易和混合貿易企業(yè)產業(yè)集聚對出口DVAR 的影響不顯著?？赡艿脑蚴?，加工貿易和混合貿易企業(yè)在生產和貿易過程中與國際市場的聯(lián)系較一般貿易企業(yè)更密切，對進口產品的依賴性較高，使用較少的國內或中間品，因此地方產業(yè)集聚構建的生產體系在這些企業(yè)的作用較弱。根據(jù)企業(yè)所有制類型不同，將木材產業(yè)樣本企業(yè)劃分為本土和外資企業(yè)，進一步納入產業(yè)集聚與本土企業(yè)、外資企業(yè)的交互項分析產業(yè)集聚對企業(yè)出口DVAR 的影響。結果（表10）顯示，產業(yè)集聚對本土企業(yè)和外資企業(yè)出口DVAR 均有顯著提升作用，且對本土企業(yè)的提升作用更大?？赡艿脑蚴牵就疗髽I(yè)本地化程度較高，相對于外資企業(yè)對國內市場的依賴程度更高，而外資企業(yè)則更多與國外市場進行交流和聯(lián)系，使其受本地化生產體系的影響相對較弱。

2.5 拓展分析

2.5.1 非線性檢驗 產業(yè)集聚的DVAR 效應可能存在“倒U”形或“N”形的非線性關系。一方面，木材產業(yè)集聚形成的正外部性可降低企業(yè)生產成本提升企業(yè)成本加成率，以及通過中間品共享效應降低國內中間品相對價格，從而推動木材DVAR 提升；另一方面，產業(yè)集聚程度過高可能帶來市場飽和，尤其是低技術制造業(yè)，企業(yè)間的同質競爭會導致各種生產要素成本上升和利潤降低等擁塞效應，降低集聚區(qū)內DVAR?？梢?，產業(yè)集聚對DVAR 的影響取決于集聚正效應和擁塞負效應二者之間的強弱。前文實證檢驗結果發(fā)現(xiàn)，木材產業(yè)整體和人造板制造業(yè)產業(yè)集聚對DVAR 的提升作用顯著，對此，為檢驗產業(yè)集聚與DVAR 之間是否存在“倒U”形或“N”形的非線性關系，選取這2 個行業(yè)為研究對象，在基準模型中引入產業(yè)集聚指數(shù)的平方項（agg2）和三次方項（agg3），構建模型如下：

由表11 可知，加入控制變量前后，木材產業(yè)整體產業(yè)集聚對DVAR 的估計系數(shù)仍顯著為正，且與基準模型結果相近，保持較好穩(wěn)健性。產業(yè)集聚指數(shù)平方項和三次方項的估計系數(shù)均未通過顯著性水平檢驗，表明木材產業(yè)集聚與DVAR 二者之間不存在非線性關系。人造板制造業(yè)產業(yè)集聚的平方項和三次方項估計系數(shù)也不顯著，即不存在非線性關系。這說明木材產業(yè)集聚尚未出現(xiàn)明顯擁塞效應，企業(yè)生產仍處于規(guī)模報酬遞增區(qū)間，木材產業(yè)進一步集聚仍可以促進DVAR 提升。

2.5.2 產業(yè)集聚解構 將產業(yè)集聚分解為“勞動力蓄水池”（Lagg）、“中間投入共享”（Magg）和“知識技術溢出”（Tagg）3 個外部性指標，從產業(yè)集聚解構視角進一步考察不同集聚外部性對DVAR 的影響（圖1）：

圖1 產業(yè)集聚外部性對DVAR 的影響路徑Fig.1 Impact path of industrial agglomeration externality on DVAR

式（18）測算勞動力蓄水池效應，用臨近城市木材產業(yè)的就業(yè)人數(shù)比例之和表示，其中Emjrt和Emct分別表示第t年r市木材產業(yè)和制造業(yè)的就業(yè)人數(shù)；表示2 個臨近城市之間的距離。式（19）測算中間投入共享效應，用臨近城市木材產業(yè)使用的中間投入產業(yè)的投入系數(shù)與其相應產業(yè)規(guī)模的乘積之和表示，其中Emsrt為產業(yè)規(guī)模，用中間投入產業(yè)的就業(yè)人數(shù)表示；Rsjt為木材產業(yè)使用s中間投入產業(yè)的完全消耗系數(shù)，由當年鄰近年份的中國投入產出表獲得。式（20）測算知識技術溢出效應，用各地級市木材產業(yè)的新產品產值之和表示?！皠趧恿π钏亍蓖ㄟ^降低勞動力成本提升企業(yè)成本加成率，“中間投入共享”降低國內中間品相對價格，“知識技術溢出”則同時強化2 條作用路徑，最終對DVAR 產生影響。

由表12 可知：第一，勞動力蓄水池對成本加成率的影響估計系數(shù)顯著為正，二者交互項對企業(yè)DVAR的影響也顯著為正，表明產業(yè)集聚形成的勞動力蓄水池效應可強化成本加成率對企業(yè)DVAR 的提升作用；第二，中間投入共享效應對國內中間品相對價格的影響估計系數(shù)顯著為正，二者交互項對企業(yè)DVAR 的影響也顯著為正，說明產業(yè)集聚可促進具有規(guī)模經濟的國內中間品市場形成，市場的中間投入共享效應強化了國內中間品相對價格對DVAR 的提升作用；第三，知識技術溢出效應對成本加成率、國內中間品相對價格的影響顯著為正，知識溢出效應和2 條作用路徑交互項對DVAR 的影響均顯著為正，這意味著產業(yè)集聚產生的知識、技術溢出效應通過激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新，能夠提高企業(yè)成本加成率，進而提升DVAR。

表12 產業(yè)集聚外部性作用路徑對DVAR 作用機制的檢驗結果Tab.12 Results on the impact mechanism of industrial agglomeration externality on DVAR

3 結論與建議

3.1 結論

1） 產業(yè)集聚通過提高企業(yè)成本加成率和降低國內中間品相對價格2 條路徑顯著提升木材產業(yè)整體DVAR，產業(yè)集聚水平每提高1 個單位可使DVAR 提升0.002 3 個單位。

2） 具體到木材產業(yè)各行業(yè)，產業(yè)集聚對DVAR的影響呈現(xiàn)出異質性，產業(yè)集聚水平每提高1 個單位，人造板制造業(yè)DVAR 顯著提升0.014 1 個單位，人造板制造業(yè)產業(yè)集聚促進DVAR 提升的主要路徑是國內中間品相對價格降低，成本加成率變化對DVAR 的作用不明顯；產業(yè)集聚對木材加工業(yè)、木制品制造業(yè)DVAR 影響不顯著；產業(yè)集聚水平每提高1 個單位，使木質家具制造業(yè)DVAR 降低0.006 8 個單位?？梢姡ㄟ^成本加成率和國內中間品相對價格2 條路徑，產業(yè)集聚對木材產業(yè)不同細分行業(yè)DVAR 產生不同方向作用，導致產業(yè)集聚對木材產業(yè)各細分行業(yè)DVAR影響的異質性。

3） 從企業(yè)異質性角度看，由于一般貿易企業(yè)和本土企業(yè)相比加工貿易企業(yè)和外資企業(yè)與國內中間品市場的聯(lián)系更為緊密，一般貿易企業(yè)比加工貿易企業(yè)的DVAR 更高，本土企業(yè)比外資企業(yè)的DVAR 更高；同時，產業(yè)集聚對各類企業(yè)DVAR 的影響不存在“倒U”形和“N”形的非線性關系，即企業(yè)生產仍處于規(guī)模報酬遞增區(qū)間，木材產業(yè)進一步集聚可提升DVAR。從產業(yè)集聚外部性的具體作用看，勞動力蓄水池效應、中間投入共享效應和知識技術溢出效應以及企業(yè)成本加成率和國內中間品相對價格2 條路徑對木材企業(yè)的DVAR 具有協(xié)同促進作用。

4） 中介效應模型結果顯示，成本加成率和國內中間品相對價格對DVAR 的估計系數(shù)顯著為正，成本加成率每提高1 個單位，DVAR 顯著提升0.066 0 個單位；國內中間品相對價格每下降1 個單位，DVAR 顯著提升0.151 5 個單位。同時，產業(yè)集聚與成本加成率、中間品相對價格交互項的估計系數(shù)也顯著為正。

5） 從木材產業(yè)細分產業(yè)看，產業(yè)集聚作用各異。產業(yè)集聚對木材加工業(yè)和木制品制造業(yè)出口DVAR的作用并不明顯，對木質家具制造業(yè)出口DVAR 甚至出現(xiàn)相反作用，僅對人造板制造業(yè)出口DVAR 具有提升作用，這意味著各細分產業(yè)的共同集聚作用大于某個細分產業(yè)的單獨集聚作用?？赡艿脑蚴?，細分產業(yè)共同集聚形成的市場大于某一個產業(yè)單獨集聚的市場。以木質家具制造業(yè)為例，因同質化競爭和進口木材價格高等原因，同類家具企業(yè)爭奪國內市場中有限的資源，包括勞動力和國內中間品，產生集聚擁擠效應，導致出口DVAR 降低。而作為其上游產業(yè)的木材加工業(yè)、人造板制造業(yè)等企業(yè)，因生產聯(lián)系加入并形成共同集聚，極大壯大了集群內共同的勞動力市場、中間投入市場，既緩解了木質家具制造業(yè)集聚的擁擠效應，又強化了木材加工業(yè)等產業(yè)的集聚正效應，最終表現(xiàn)出細分產業(yè)的共同集聚作用大于某一個產業(yè)的集聚作用。產業(yè)集聚解構視角中的勞動力蓄水池效應、中間共享效應和知識技術溢出效應對企業(yè)出口DVAR 的提升也驗證了這一點。

3.2 政策建議

1） 合理引導并促進分工合理、良性互動的木材產業(yè)集群形成，使本土產業(yè)集群成為支撐企業(yè) GVC升級的堅實后盾，持續(xù)強化木材產業(yè)集聚對DVAR 的提升作用。木材產業(yè)集聚應建立起完善的勞動力和中間品市場，關注木材產業(yè)鏈的建鏈、補鏈和強鏈，完善產業(yè)鏈條，從而最大發(fā)揮集聚效應，降低企業(yè)生產的邊際成本。

2） 優(yōu)化木材產業(yè)布局，強化本地產業(yè)集聚木材加工業(yè)、木制品制造業(yè)和木質家具制造業(yè)DVAR 的正向溢出，減少同類企業(yè)爭奪國內市場有限資源帶來的擁塞效應，從本地產業(yè)集聚中汲取價值鏈升級動力。一方面，技術創(chuàng)新在提升企業(yè)成本加成率和豐富國內市場中間品種類方面具有根本性作用，政府應實施創(chuàng)新驅動發(fā)展，鼓勵和激發(fā)本土企業(yè)自主創(chuàng)新與研發(fā)活力；另一方面，政府還應積極引導和強化木材產業(yè)人才培養(yǎng)的戰(zhàn)略投入，構建有效的知識交流、人才協(xié)作平臺。

3） 木材企業(yè)應通過產業(yè)集聚更好地融入國內大市場，逐步降低對國際市場的依賴，從根本上改變以國內補貼方式維持加工貿易企業(yè)融入GVC 分工體系的傳統(tǒng)做法。政府應統(tǒng)籌建設全國性的木材產業(yè)生產體系，逐步打破區(qū)域行政性壁壘，打造統(tǒng)一的要素和資源市場，促使林業(yè)生產要素在全國范圍乃至世界市場中的自由流動和地理聚集，從而最大化釋放產業(yè)集聚正外部性；加速GVC 與國內地方產業(yè)集群的供應鏈整合，為助推木材產業(yè)向GVC 高端攀升提供龐大豐富的國內中間品市場支撐，通過不斷提升DVAR實現(xiàn)內生化GVC 升級路徑，突破全球價值鏈低端鎖定困局。