地理集聚會優(yōu)化商業(yè)信用環(huán)境嗎？— —來自浙江地級市的證據(jù)

陳海盛

（浙江省信用中心，杭州310006）

在經(jīng)濟增長過程中，經(jīng)濟活動的區(qū)域異質性是普遍現(xiàn)象。世界范圍看，不同地區(qū)工業(yè)化發(fā)展與地理集聚程度的不斷提高密切相關，美國底特律汽車城、歐洲藍橡膠產(chǎn)業(yè)帶［1］和日本沿太平洋產(chǎn)業(yè)帶［2］均印證了該規(guī)律。中國自改革開放以來，隨著先行地區(qū)政策效果階梯性向內地顯現(xiàn)，經(jīng)濟活動逐漸向東部沿海地帶集聚［3-5］。以工業(yè)園區(qū)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶作為載體，在推進中國經(jīng)濟增長同時也導致了區(qū)域不平衡格局的出現(xiàn)［6］。盡管現(xiàn)有研究對地理集聚進行了較為深入闡述，但對地理集聚的經(jīng)濟效應缺乏“技術外部性”之外的驗證。本文嘗試從商業(yè)信用環(huán)境視角對地理集聚產(chǎn)生的外部性進行探索，彌補相關研究的一些不足。

一、文獻回顧

對地理集聚的關注早在1920 年就已開始，Marshall［7］將勞動市場分享、知識外溢及投入產(chǎn)出關系作為地理集聚外部性的三種主要來源。Gilles 和Puga［8］在研究基礎上，將外部效應總結為以下三類：一是匹配效應，如匹配概率和質量提升、敲竹杠現(xiàn)象減少等；二是共享效應，如公共產(chǎn)品效應、多樣化與專業(yè)化效應、風險分擔效應；三是學習效應，包括知識形成、積累及外部擴散。實踐檢驗方面也成果斐然，中國學者通過研究，驗證了地理集聚對企業(yè)組織形態(tài)［9］、技術改進［10］和企業(yè)間商業(yè)信用［11］具有明顯作用。地理集聚有利于形成新的比較優(yōu)勢［12］，并明顯推動企業(yè)出口擴張［13］。

但是，已有研究重點對地理集聚的技術外溢性進行分析，對于交易成本、非正規(guī)金融等制度外溢效應較少涉及，尤其對于地區(qū)現(xiàn)代市場經(jīng)濟建立和運行密切相關的商業(yè)信用環(huán)境鮮有學者進行闡釋。從國外研究看，意大利學者對地理集聚對緩解融資約束進行了系列研究。Otatti［14］指出產(chǎn)業(yè)集聚的內生動力包括企業(yè)商業(yè)信用的擴展，有利于改善要素供給條件。Fabiani 等［15］提出產(chǎn)業(yè)集聚企業(yè)優(yōu)于非集聚企業(yè)的重要原因是信息和監(jiān)督等存在較大優(yōu)勢。Russo 和Rossi［16］通過研究表明，意大利南部松散企業(yè)要比中部和北部集聚企業(yè)面臨更大的融資成本和更窄的信貸渠道?？傊乩砑鄞嬖诩夹g性外部性同時，同樣具有制度性外部性，對于提高地區(qū)整體的商業(yè)信用環(huán)境具有較大意義。但是，上述研究主要針對意大利，國內相關研究尚未系統(tǒng)開展關于地理集聚是否會優(yōu)化商業(yè)信用環(huán)境的研究。對此，本文以浙江實踐素材作為樣本進行探索。

基于浙江數(shù)據(jù)研究具有一定代表性。一方面，法律、制度不健全和傳統(tǒng)信貸模式路徑依賴背景下，通過聲譽機制、社會網(wǎng)絡、商業(yè)信用等非正式機制開展金融借貸，是民營企業(yè)圖生存求發(fā)展的現(xiàn)實寫照。因此，作為中國民營經(jīng)濟最發(fā)達省份，浙江省追求經(jīng)濟發(fā)展的重要前提是切實改善地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境。近年來，浙江以“最多跑一次”改革為牽引，通過政府數(shù)字化轉型、法治體系和信用體系建設，切實降低制度性交易成本，促進民營企業(yè)追求內生式和長遠化發(fā)展。另一方面，作為改革開放的沿海先行地區(qū)之一，浙江省以“畝均論英雄”為突破口，不斷提高資源集約效率，推動經(jīng)濟增長方式轉變和動力轉換。地理集聚程度不斷提升，以工業(yè)園區(qū)、經(jīng)濟開發(fā)區(qū)、科技城、特色小鎮(zhèn)等為標簽的地理集聚形態(tài)，隨著實踐要求不斷向前演進。因此，浙江省民營經(jīng)濟與集聚形態(tài)的雙重特色，為研究地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境問題提供了生動案例。

地理集聚怎樣影響商業(yè)信用環(huán)境呢？從理論上看，主要存在三種通道：一是供應鏈效應，地理上的集聚降低了交通運輸成本，進而提高業(yè)務往來頻率，增進商業(yè)信用環(huán)境；二是競爭效應，企業(yè)集聚提高了市場競爭強度，供應商為提高資金周轉率，借助應收賬款為企業(yè)提供商業(yè)信用，進而改善地區(qū)信用環(huán)境；三是聲譽機制。企業(yè)商業(yè)信用提供的前提是交易信任及對方聲譽［17］。聲譽機制建立在兩個基礎之上，一是交易往來的歷史時間相對較長；二是信息傳播的速度較快，合同履行的監(jiān)督成本較低［18］。地理集聚不僅通過商業(yè)往來增加彼此交易信任，而且通過信息加速傳播，降低了監(jiān)督成本，降低了違約概率，提高了聲譽機制發(fā)揮作用的空間，交易雙方共享商業(yè)信用好處，進而優(yōu)化地區(qū)整體性的商業(yè)信用環(huán)境。

本文主要在以下三點有所創(chuàng)新：一是研究視角上，首次考察了地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境的影響問題，從以往研究中注重交通擁擠、空氣污染等“技術外部性”轉向機制安排、提升商業(yè)信用環(huán)境、降低交易成本等“制度外部性”層面；二是研究方法上，以往研究大多應用最小二乘法進行計量，忽略了空間關聯(lián)性，本文采用空間計量方法考察地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境的影響，過程更為科學，結論更為可信。三是，本文不僅考察了地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境的平均效應，而且討論了其對不同區(qū)位、不同政治地位以及不同政策地區(qū)影響的差異性，為地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境關系進行了更為全面和準確回答。

二、指標構造、數(shù)據(jù)說明與計量模型設定

（一）指標構造

1. 地理集聚指數(shù)

根據(jù)Porter［19］解釋，集聚意為“具有經(jīng)濟聯(lián)系企業(yè)在地理集中現(xiàn)象”。地理集聚重要特征包括地理集中、經(jīng)濟關聯(lián)和專業(yè)分工不斷深化等三個層次。關于地理集聚指數(shù)測算方式，概括來看，主要分為三種類別：一是建立在區(qū)位商基礎上，以Holmes 和Stevens［20-21］為代表，該測算方式優(yōu)點在于可以對地區(qū)專業(yè)化水平進行有效測算，但不足之處在于對地理集中水平和經(jīng)濟聯(lián)系程度關注不夠；二是借助人口密度指標對經(jīng)濟集聚程度進行估計，盡管對地理面積造成誤差得到較大程度消除，但是也相應弱化了對經(jīng)濟內部聯(lián)系和專業(yè)化程度的考量；三是通過對地區(qū)排名靠前的企業(yè)占據(jù)的比例進行測算，包括赫芬達爾指數(shù)以及Ellison 和Glaeser［22］以此為基礎形成的EG 指數(shù)，該方法在實際工作中應用較為廣泛，但是卻因忽視其他企業(yè)相關信息受到一定質疑，為此，本文借鑒Krugman［23］思路，將傳統(tǒng)基尼（Gini）系數(shù)修正為空間基尼（Gini）系數(shù)，并將關注點從微觀層面的企業(yè)轉到中觀層面的產(chǎn)業(yè)，形成產(chǎn)業(yè)層面的地理集聚指數(shù)，其公式具體構造如下：

其中：Density 為地理集聚指數(shù)；Si表示地區(qū)i 某產(chǎn)業(yè)特定指標（資本、就業(yè)和產(chǎn)出）占全省該產(chǎn)業(yè)比重；Xi表示該地區(qū)i 上述指標占全省的整體比重；N 為全省地區(qū)數(shù)量。Density 處在［0，1］區(qū)間，越接近0 表示地理集聚程度越弱，反之越接近1 則表示地理集聚程度越強。

2. 商業(yè)信用環(huán)境

從研究文獻看，目前信用風險評價模型主要包括Credit risk Metrics、KMV 模型和期權定價模型等，但是研究對象主要局限于單個主體或行業(yè)，缺乏對整體信用環(huán)境的衡量標準。基于此，中國管理科學研究院、中國市場學會信用工作委員會等單位組成聯(lián)合課題組根據(jù)現(xiàn)代信用管理理論和社會信用體系運行原理，研發(fā)形成“中國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)（CEI）”并定期對外發(fā)布，為測度各地商業(yè)信用環(huán)境提供了支撐。CEI 指數(shù)依據(jù)城市公開信息數(shù)據(jù)，從信用投放、誠信教育、政府信用監(jiān)管、重點領域誠信狀況、征信系統(tǒng)、企業(yè)信用管理、誠信教育7 個方面對城市商業(yè)信用環(huán)境進行綜合評價。

3. 其他控制變量

企業(yè)規(guī)模、居民人均存款、政府對經(jīng)濟影響力、對外聯(lián)系強度、人均教育投入和失業(yè)保險覆蓋率作為控制變量，根據(jù)浙江統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫進行計算并對數(shù)化處理。其中企業(yè)規(guī)模由規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值/單位數(shù)表示，政府對經(jīng)濟影響力由固定資產(chǎn)投資中財政支出占據(jù)比重表示，對外聯(lián)系強度由進出口總額與GDP 占比表示。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文使用數(shù)據(jù)為2014—2019 年浙江省統(tǒng)計年鑒和11 設區(qū)市統(tǒng)計年鑒及國家相關統(tǒng)計公告，商業(yè)信用環(huán)境數(shù)據(jù)來源于中國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)課題組開展研究并發(fā)布的CEI2013、CEI2015、CEI2017 和CEI2019，對于尚未發(fā)布CEI 報告年份的商業(yè)信用環(huán)境指標，參照同行慣例，采用相鄰年份數(shù)據(jù)進行平均處理的方法進行測算。

（三）計量模型

本文研究重點在于考察地理集聚對地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的影響，基準計量模型設定如下：

其中：因變量trade-credit_environmentit表示商業(yè)信用環(huán)境指標；densityt為地理集聚指標，分別采用densityh_asset、density_employment 和density_output 進行具體描述；Zit表示地區(qū)層面控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（X1）、居民人均存款（X2）、政府對經(jīng)濟影響力（X3）、對外聯(lián)系強度（X4）、人均教育投入（X5）和失業(yè)保險覆蓋率（X6）；β 和γ 分別表示地理集聚、特定控制變量對商業(yè)信用環(huán)境的影響系數(shù)；αi、αt分別表示地區(qū)固定效應、時間固定效應。

對于特定地區(qū)來說，居民、企業(yè)、政府等主體狀況和行為及相互交織影響，形成了不同的商業(yè)信用環(huán)境。對于企業(yè)來說，隨著規(guī)模擴大，品牌意識更加強烈，更加重視自身信譽以求得長遠發(fā)展。對于居民來說，隨著收入提高，人均存款增加，更加重視生活質量，假冒偽劣產(chǎn)品存在空間減少，倒逼企業(yè)設計并生產(chǎn)或提供高質量產(chǎn)品和服務。對于政府來說，通過加大財政支出，應用于提高地區(qū)整體教育素質，擴大包括失業(yè)保險在內的社會福利保障體系，對于減少失信行為、弘揚良好社會風氣具有正向作用。此外，增進國內外交流合作，有利于對標國際規(guī)則，構建基于規(guī)則和秩序的市場經(jīng)濟運行機制。

但是，一個地方商業(yè)信用環(huán)境質量的高低，在行政割據(jù)力量逐漸弱化情況下，不僅受到區(qū)域內部若干因素的影響，而且還愈來愈受到鄰近地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的影響。尤其在長三角一體化高質量發(fā)展上升為國家戰(zhàn)略背景下，生產(chǎn)要素的地理集聚更加強化了信用環(huán)境的空間依賴性。

對變量的空間相關性檢驗進一步支持了上述猜想。trade-credit_environmentit全局單變量莫蘭指數(shù)為-0.312，trade-credit_environmentit與density_asset、density_employment、density_output、X1、X2、X3、X4、X5和X6全局雙變量莫蘭指數(shù)分別為0.063、-0.199、-0.267、-0.108、-0.223、-0.080、-0.084、-0.140 和-0.134，說明各地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境之間以及因變量與各影響變量之間均存在較為明顯的空間相關性。

根據(jù)空間相關性不同沖擊方式，選擇空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）對地理集聚影響商業(yè)信用環(huán)境狀況進行考察。空間滯后模型表達式如下：

其中：ρ 表示空間回歸系數(shù)，對樣本觀測值的空間依賴性進行表征，Wit表示空間滯后因變量，即周邊地區(qū)觀測值對本地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的作用方向和力度；空間權重矩陣選擇“車式（rook）”鄰接，當?shù)貐^(qū)x 與地區(qū)y 相鄰時取1，反之，當?shù)貐^(qū)x 與地區(qū)y 不相鄰時取0。

空間誤差模型表達式如下：

其中：λ 表示空間誤差系數(shù)，反映樣本觀測值的空間依賴度，即指周邊地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境對本地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境觀測值的作用方向和力度，比較SLM、SEM 特殊性在于空間依賴性作用存在于誤差項，衡量了周邊地區(qū)關于因變量誤差沖擊對本地區(qū)觀測值的作用程度；μ 表示正態(tài)分布隨機誤差向量。

三、計量估計結果

（一）基準模型估計結果

對涉及變量開展空間自相關檢驗之后，分別運用普通最小二乘法（OLS）、空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）考察地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境（CEI）的作用程度，基準模型計量結果見表1。其中，模型（1）～模型（3）、模型（4）～模型（6）和模型（7）～模型（9）選取的地理集聚指標分別為資本集聚（density_asset）、就業(yè)集聚（density_employment）和產(chǎn)出集聚（density_output）。

通過Log-likelihood、AIC 和SC 比較分析，判定模型（2）、模型（6）和模型（9）擬合度最高，選擇開展下一階段的討論。就業(yè)集聚降低了商業(yè)信用環(huán)境的質量，而資本集聚和產(chǎn)出集聚提升了商業(yè)信用環(huán)境，產(chǎn)出集聚對商業(yè)信用環(huán)境的作用為5.983，是資本集聚的2.508 倍。說明總體上地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境具有較強的正相關關系，地理集聚較高的地區(qū)，商業(yè)信用環(huán)境水平普遍較高，產(chǎn)出集聚對CEI 的影響要高于資本和勞動力集聚的效果。經(jīng)濟學意義為，特定地區(qū)總體商業(yè)信用環(huán)境的優(yōu)劣主要取決于該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展程度，而與該地區(qū)的就業(yè)人數(shù)不存在直接的關系，這與新常態(tài)下經(jīng)濟發(fā)展由要素驅動、投資驅動向創(chuàng)新驅動轉變的是相印證的。

進一步對控制變量分析，政府對經(jīng)濟影響力（X3）對商業(yè)信用環(huán)境的作用為正，表明通過提高宏觀調控力度，健全優(yōu)化社會保障體系，一定程度上產(chǎn)生了正向外溢效應，提高了社會整體信用意識。人均教育支出（X5）與商業(yè)信用環(huán)境顯著負相關，影響系數(shù)通過1%的穩(wěn)健性檢驗。這可能與傳統(tǒng)應試教育體制存在一定關聯(lián)，在升學壓力下，學校將主要精力放在提高學業(yè)成績上，缺乏必要誠信教育課程，導致學生信用認知、意識和行為與社會要求差距較大。人均存款（X2）對商業(yè)信用環(huán)境的影響為正，這是因為人均存款較高地區(qū)客觀上要求較高的商業(yè)信用環(huán)境才能更好支持間接融資有效運轉，注重維護并提升商業(yè)信用環(huán)境成為地區(qū)增進社會利益的共同認識。

表1 地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境:基準模型估計結果

（二）地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境影響：區(qū)位差異性

地域發(fā)展初始條件及演化路徑存在異質性特征，沿海地區(qū)（杭州、寧波、溫州、嘉興、紹興、舟山、臺州）在改革開放初期形成的先發(fā)優(yōu)勢，在“鎖定效應”下逐漸拉大與非沿海地區(qū)（湖州、金華、衢州、麗水）的發(fā)展差距。沿海地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境普遍較高，一方面，現(xiàn)代市場經(jīng)濟是法治和信用經(jīng)濟，在關系、聲譽機制等非正式機制約束下，不同市場主體在經(jīng)濟活動中會更加重視自身品牌和形象經(jīng)營，以便在資源要素配置、產(chǎn)品差異定價、國際化推廣等領域獲得優(yōu)勢。另一方面，相對于非沿海地區(qū)，沿海先行地區(qū)市場規(guī)則和秩序較為完善，作為制度有效供給的重要方面，社會信用體系建設及實踐，有助于倒逼市場主體行為從軟約束向硬約束、從自發(fā)秩序向制度秩序進行深層次的轉變。因此，在基準模型中引入沿海地區(qū)和非沿海地區(qū)與地理集聚的交互項，對地理集聚影響商業(yè)信用環(huán)境的回歸結果見表2。

通過Log-likelihood、AIC 和SC 值比較，選擇模型（2）、模型（6）和模型（9）進行進一步分析。結果顯示，地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境的作用具有顯著的區(qū)位差異性，就業(yè)集聚對沿海地區(qū)的商業(yè)信用環(huán)境的影響在1%的統(tǒng)計水平上為正，產(chǎn)出集聚和資本集聚在1%和10%統(tǒng)計水平上對非沿海地區(qū)的商業(yè)信用環(huán)境具有支撐作用，集聚×（沿海，非沿海）回歸系數(shù)分別為0.017、0.013 和0.006，影響力度呈現(xiàn)依次遞減的狀態(tài)。經(jīng)濟學意義為，沿海地區(qū)整體處于工業(yè)社會向后工業(yè)社會轉變的關鍵時期，人口流動頻繁，人際交往方式由建立在親緣、地緣基礎上的熟人社會向基于規(guī)則、秩序的陌生人社會進行轉變，并伴隨著商業(yè)信用意識的普遍提高。對于非沿海地區(qū)來說，經(jīng)濟發(fā)展階段滯后于沿海地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展占據(jù)更重要地位，而其中資本驅動型產(chǎn)業(yè)仍是經(jīng)濟增長的主要力量，地區(qū)信用狀況對經(jīng)濟形勢及資本特征較為敏感，在這種情況下資本集聚和產(chǎn)出集聚對非沿海地區(qū)的商業(yè)信用環(huán)境具有促進作用。

表2 地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境:區(qū)位差異性

（三）地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境影響：政治差異性

考慮到浙江乃至全國特殊轉型背景，行政力量的存在仍然能夠對經(jīng)濟社會起到一定的支配作用。副省級城市（杭州、寧波）相較地級市而言，在審批權限、金融財稅、要素支撐等方面具有諸多優(yōu)勢，但與此同時，在經(jīng)濟發(fā)展方式深刻轉變、市場化改革明顯加快背景之下，“官本位”意識的消極作用也同樣不可小覷，行政職能的錯位和越位現(xiàn)象嚴重遲滯市場經(jīng)濟的現(xiàn)代化轉型，不利于市場主體的主動性和創(chuàng)造性發(fā)揮，也將對社會整體信用環(huán)境造成威脅。有鑒于此，在基準模型中引入副省級和地級市與地理集聚的交互項，探討地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境的作用機理，回歸結果見表3。

根據(jù)Log-likelihood、AIC 及SC 值，選擇模型（2）、模型（5）和模型（9）開展下一步討論。從計量結果看，集聚×（副省級，地級）的回歸系數(shù)均為負，且就業(yè)集聚和產(chǎn)出集聚對商業(yè)信用環(huán)境的影響通過1%的統(tǒng)計檢驗，說明地理集聚在整體上對區(qū)域商業(yè)信用環(huán)境造成影響，但是存在明顯的政治差異性。具體來看，在集聚特征依次選取就業(yè)、產(chǎn)出和資本情況下，交互項回歸系數(shù)分別為-0.587、-0.053 和-0.001，表明地理集聚顯著降低了副省級城市的商業(yè)信用環(huán)境，就業(yè)集聚對CEI 影響程度最大，其次是產(chǎn)出集聚，最后是資本集聚。其經(jīng)濟學解釋如下：由于發(fā)展的階段性特征，相對于地級城市來說，副省級城市一方面在居民落戶、投資密度、環(huán)評準入等領域設置了較高的制度門檻，另一方面在通勤成本、房地產(chǎn)價格、生活質量等方面對市場資源要素的自由流動配置構成了系列隱蔽約束，進而對地理集聚造成一定的扭曲效應，相應降低了地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的質量。

表3 地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境:政治差異性

（四）地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境影響：政策差異性

在現(xiàn)行體制下，政策差異性也是引致地區(qū)異質性的重要因素。作為推進社會信用體系建設的重要載體，國家信用示范城市創(chuàng)建（杭州、溫州、義烏）通過平臺構建、紅黑名單認定及管理、城市分研發(fā)、信用服務機構培育等具體政策措施，在數(shù)據(jù)歸集和信用應用兩方面加快探索經(jīng)驗，并通過相應制度文件對成果進行固化，客觀上對相關地區(qū)的商業(yè)信用環(huán)境起到了促進作用。為對以上分析進行檢驗，將集聚×（信用示范，非信用示范）引入基準模型，回歸結果見表4。

對Log-likelihood、AIC 和SC 值進行比較分析，判斷模型（2）、模型（6）和模型（7）擬合度最高，進行更深入討論。從回歸結果看，依次選取資本、就業(yè)和產(chǎn)出集聚情況下，交互項對CEI 回歸系數(shù)分別為0.019、0.040 和0.028，表明總體上地理集聚提升了國家信用示范城市的商業(yè)信用環(huán)境，與上述假設結果相一致。具體來看，在1%統(tǒng)計檢驗條件下，資本集聚和就業(yè)集聚顯著提高了信用示范城市商業(yè)信用環(huán)境，且就業(yè)集聚影響強于資本集聚，但產(chǎn)出集聚對信用示范城市CEI 回歸系數(shù)不顯著，說明政策差異背景下地理集聚對CEI 影響主要取決于資本和就業(yè)集聚，與產(chǎn)出集聚關系較弱。

（五）“雙重差分”（DID）估計

在以基準模型為基礎的系列估計中，實際是根據(jù)不同地區(qū)集聚水平及差異化特征來估計地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境的影響程度，在這種情況下，難以觀察到“如果地區(qū)不存在差異的情況下”商業(yè)信用環(huán)境的“反事實結果”（counterfactual outcome），為此無法準確判定地理集聚對CEI 影響。為更好檢驗地理集聚作用，引入政策控制變量，運用“雙重差分”方法，得到國家信用示范城市創(chuàng)建前和創(chuàng)建后的不同結果并開展相應分析，見表5。

表4 地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境:政策差異性

表5 雙重差分法估計結果:引入政策控制變量

比較政策前后地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境影響估計結果，發(fā)現(xiàn)存在顯著差異。政策實施前，資本集聚、就業(yè)集聚和產(chǎn)出集聚對CEI 回歸系數(shù)分別為2.131、-0.021 和-19.439，呈依次遞減狀態(tài)，政策實施后，三者回歸系數(shù)則分別為1.143、7.575 和13.961，呈依次遞增狀態(tài)，資本集聚對CEI 作用逐漸減弱，但仍為正向，就業(yè)集聚和產(chǎn)出集聚則均從負向效應轉為正向效應。這進一步證實政策差異性是影響地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境作用效果的重要因素。

四、結論

現(xiàn)有文獻對集聚外部效應考察，側重于“技術外部性”分析，缺少對商業(yè)信用環(huán)境作用的系統(tǒng)研究。本文借鑒Krugman［23］思路構建較為科學的地理集聚指標，以浙江案例為樣本，運用空間計量方法考察地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境的影響，并進而討論了其對不同區(qū)位、不同政治地位以及不同政策地區(qū)影響的差異性。得出以下結果。

（1）地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境具有較強的正相關關系，產(chǎn)出集聚的作用超過了資本集聚和就業(yè)集聚的效果。特定地區(qū)總體商業(yè)信用環(huán)境的優(yōu)劣主要取決于該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展程度，而與該地區(qū)的就業(yè)人數(shù)不存在直接的關系，這與新常態(tài)下經(jīng)濟發(fā)展由要素驅動、投資驅動向創(chuàng)新驅動轉變相適應。

（2）從區(qū)位差異性看，沿海地區(qū)就業(yè)集聚對商業(yè)信用環(huán)境存在顯著正面作用，非沿海地區(qū)產(chǎn)出集聚和資本集聚對商業(yè)信用環(huán)境同樣具有較強支撐作用。對于沿海地區(qū)來說，人口流動頻繁，人際交往由建立在親緣、地緣基礎上的熟人社會向基于規(guī)則、秩序的陌生人社會進行轉變，伴隨著商業(yè)信用環(huán)境的逐漸優(yōu)化。對于非沿海地區(qū)來說，資本驅動型產(chǎn)業(yè)仍是經(jīng)濟增長的主要力量，其信用環(huán)境對經(jīng)濟形勢及資本特征較為敏感。

（3）從政治差異性看，地理集聚顯著降低了副省級城市的商業(yè)信用環(huán)境，就業(yè)集聚的作用超過產(chǎn)出集聚和資本集聚。由于發(fā)展階段性特征，副省級城市在落戶、投資密度、環(huán)評準入等設置較高制度門檻同時，還通過高房價、高通勤成本等限制資源要素的自由合理配置，對地理集聚造成一定的扭曲效應，相應降低了地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的質量。

（4）從政策差異性看，資本集聚和就業(yè)集聚顯著提高了信用示范城市商業(yè)信用環(huán)境，且就業(yè)集聚作用超過資本集聚，但產(chǎn)出集聚對商業(yè)信用環(huán)境影響不顯著。

本文研究啟示如下：首先，地理集聚不僅可以推動非正式制度發(fā)展，而且通過優(yōu)化商業(yè)信用環(huán)境成為影響民營經(jīng)濟發(fā)展的重要因素，這為理解浙江產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展歷史和處理當下中國中小微企業(yè)融資約束問題提供了全新思路；其次，由于經(jīng)濟發(fā)展存在路徑依賴性，不同發(fā)展階段地區(qū)地理集聚對商業(yè)信用環(huán)境的影響機制不同，因此應根據(jù)區(qū)域異質性實施差異化措施促進經(jīng)濟高質量發(fā)展；再次，對于大城市來說，弱化地區(qū)間行政壁壘，減少行政力量對資源要素配置扭曲，是推動區(qū)域一體化發(fā)展的基本前提，也是深化市場化改革、優(yōu)化商業(yè)信用環(huán)境的客觀要求；最后，在現(xiàn)行體制難以取得突破性進展情況下，因地制宜采取適當政策，有助于緩解行政割據(jù)對地理集聚的扭曲效應，提升商業(yè)信用環(huán)境，進而支撐經(jīng)濟發(fā)展方式轉變、經(jīng)濟結構優(yōu)化和增長動力轉換，最終實現(xiàn)中國經(jīng)濟深刻轉型。