文献来源：Cainelli G, Ganau R. Distance-based agglomeration externalities and neighbouring firms’ characteristics[J]. Regional Studies, 2017:1-12.

摘要：本文通过研究意大利制造业中企业特定的基于距离的加权集聚度量与企业短期生产率增长之间的关系，检验了具有不同特征的企业能否产生地方外部性的假设。结果表明，当相邻企业的特征被考虑时，积极的本地化经济会随着距离的增加而增加。在短距离内，多元化型力量对生产率增长具有负面的影响，而无论考虑加权方案如何，在长距离内多元化型力量对生产率增长都有积极的影响。此外，行业间外部性的负面影响似乎在相邻企业的特征被考虑时仍然存在。

关键词：基于距离的集聚；邻近特征；全要素生产率；制造业；意大利

    一、引言

经济活动的空间集聚是许多国家，地区和地方系统的经济地理学（EG）的一个显著特征。硅谷、乔治亚洲达尔顿的地毯制造业以及意大利工业区是众所周知的一般且复杂现象的例子。自马歇尔（1920）开创性的贡献以来，对经济学和经济地理学领域的地理聚集区域的决定因素和主要特征的研究大量增加，并确定了三种可能诱导企业共同定位的机制：熟练劳动力的可用性（劳动力市场集中），专业化供应商的可达性（共享投入）以及企业间知识溢出的扩散。理论和实证的研究表明，位于聚集区域的企业能够从这些地方外部性中受益，这有助于降低生产成本。一些研究试图了解集聚力（特别是本地化和多元化经济）是否在解释企业的经济表现方面发挥作用，特别是在以全要素生产率作为衡量指标的时候。

以往的文献通常假定公司是同质化的，具有相同的特征，包括规模、生产力水平和技术等。但是经济地理学的一些研究发现，具有不同特征的企业共存是集群、工业区和当地生产系统中的一种普遍现象。在集聚区域内，公司可以是小型或大型，技术领先者或落后者，生产力高的或者生产力低下的。如果企业在某些特征上存在差异，它们在产生外部性方面的能力也应该不同。因此，进一步的假设放宽为公司间具有异质性。

该篇文章的研究重点在于：它分析了大量意大利制造企业样本，通过明确检验邻近企业特征影响局部外部性的假设，来实证调查聚集（本地化和多样化类型）外部性与企业短期生产率增长之间的关系。这个假设使用公司特定的基于距离的加权集聚度量来测试，以考虑邻近公司的规模和全要素生产率。这使得人们可以捕捉到企业在产生外部性方面所发挥的作用。这个想法是，空间集聚力不仅可以依赖于共同本地化公司的数量（即临界质量效应），而且还取决于它们的特性，因为企业可以根据其特性对地方外部性的产生作出不同的贡献。另外，该篇文章的另一个贡献之处是放宽可修正的区域单位问题（MAUP），该问题涉及用于分析基于现象的地理上的空间分区的任意选择。许多关于集聚与企业生产率关系的研究使用预定义的地理分析单位来捕捉集聚力。然而，当地的劳动力市场（LLM）和行政管理（如NUTS-2或NUTS-3）地区并不一定与实际经济地区保持一致。文章通过使用在样本中每个公司周围定义的连续和非重叠距离带内计算的基于距离的聚集度量来解决这个问题。

    二、数据和方法

（一）数据

文章的实证分析采用意大利企业级资产负债表数据集，这套数据涵盖了2003-2012年期间的所有企业数据，数据来源于AIDA数据库（Bureau Van Dijk）。调查采用三种不同但嵌套的样本进行，以便在实证分析的三个步骤中的每一步都样本量最大化。对原始样本进行清理，以清除增值、有形资产、劳动力成本和中间投入数据缺失或不一致的公司。报告增值转移比率和的公司以及在2003-12年期间连续不到7年的企业被排除在外。这导致了在2003-2012年期间观察到的69,933家企业的不平衡面板数据，并使用该数据来估计企业的全要素生产率。

（二）空间集聚的测度方法

基于距离的聚集度量是在每个公司周围确定的连续和非重叠距离带内计算的，在2009年所观察到的样本中有41,574个单位。然后，使用位于每个距离范围内的相邻企业的具体特征（即规模和估计的TFP）来构建加权聚集度量，以测试邻近企业的特征在外部性生成过程中是否重要。通过绝对密度测量来捕获行业内（本地化类型）和行业间（多样化类型）外部性，绝对密度测量在半径r的三个连续且非重叠的距离带内计算，最大距离30千米，如。文章还构建两种主要类型的集聚变量：未加权的变量和加权的变量。未加权的聚集变量代表了基准指标，因为它们建立在以前的贡献中的公司同质性假设上。事实上，它们的定义是考虑位于一定距离内的邻近公司的数量，而不考虑其具体特征。加权聚合变量的构建是考虑邻近企业的特征，即放宽企业同质性假设。由此可见，加权的产业内和产业间的集聚变量可以检验特定企业特征是否影响位于集聚区内的企业对当地外部性产生的贡献方式。两个公司特定的特征被认为是权重：规模—以就业指标来定义和全要素生产率（TFP）。TFP加权聚合度量可能是一个更好的代理，可以更好地反映相邻企业在产生局部外部性时所发挥的作用，而不是大小加权变量。

对样本中每个企业和每个距离区域内的企业构建聚集变量如下：

其中表示以公里为单位定义的半径为的距离带；分母是以属于两位数行业的参考企业为中心的距离带的（净）面积，其由表示为由其地理坐标标识的空间点；分子是属于两位数行业（由表示为空间点）并且位于特定距离范围内的所有相邻厂商的总和，其中代表在行业内的情况，代表行业间的情况；项表示参考公司和每个相邻公司之间的欧几里得距离；表示在每个距离带内捕获邻近企业特征的加权方案，在未加权的情况下，在规模加权的情况下，在加权的情况下。表示Ripley（1977）的边缘校正，其定义如下：

文章设置的计量回归模型为：

术语和分别捕获对数转换变量，分别计算在三个距离带内计算的产业内和产业间聚集外部性。上述方程使用普通最小二乘（OLS）估计很可能受到样本选择的影响，因为生产率增长仅在企业生存期的子样本中才能观察到。因此，文章选择两阶段样本模型（Heckman，1979）来解释在2009-2012年期间的企业退出问题。

    三、结论

经济地理学中的一个新流派强调了相邻企业在空间聚集地区的特征中所起的作用。实证结果表明，邻近企业的特征对产生外部性很重要，无论是在产业内部还是产业间的集聚力的背景下，从而根据案例研究分析正事了EG最近的观点。特别是，研究发现，当相邻企业（与参考企业在同一行业中运营）的特定特征被考虑时，本地化经济的积极影响会随着距离的增加而增加。在短距离（高达5公里）内，未加权和加权多元型的力量对企业的TFP增长具有显著的负面影响；但在更长的距离（15-30公里）上，无论是否考虑加权方案其都会产生积极影响。此外，当邻近企业的特征被考虑时，行业间外部性的负面影响似乎会依然随着距离而存在（长达15公里）。因此，这些结果支持了一些经济地理学研究的理论直觉：具有不同特征的企业对当地正向外部性和集聚不经济性的产生具有不同的影响。

文章提出的结果强调了表征空间集聚力实证分析的几个局限性，即均质企业的假设和预定义空间分区的使用。然而，这项研究有两个主要弱点，应在进一步的研究中加以解决。首先，使用样本而不是人口普查数据来计算集聚变量，其结果是只有意大利制造企业人口的（选定）子样本被包括在分析中。其次，邻近企业的规模和TFP是公司产生集聚外部性能力的粗略代表。应该考虑替代企业特有的特征（例如，研究与开发（R＆D），创新性，员工教育）以捕捉企业多样性在产生当地外部性中的作用。（朱俊丰，周玉龙）