陳海盛

（浙江省信用中心，杭州310006）

在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的區(qū)域異質(zhì)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(guān)，美國(guó)底特律汽車城、歐洲藍(lán)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(guó)自改革開(kāi)放以來(lái)，隨著先行地區(qū)政策效果階梯性向內(nèi)地顯現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)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(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)也導(dǎo)致了區(qū)域不平衡格局的出現(xiàn)［6］。盡管現(xiàn)有研究對(duì)地理集聚進(jìn)行了較為深入闡述，但對(duì)地理集聚的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)缺乏“技術(shù)外部性”之外的驗(yàn)證。本文嘗試從商業(yè)信用環(huán)境視角對(duì)地理集聚產(chǎn)生的外部性進(jìn)行探索，彌補(bǔ)相關(guān)研究的一些不足。

一、文獻(xiàn)回顧

對(duì)地理集聚的關(guān)注早在1920 年就已開(kāi)始，Marshall［7］將勞動(dòng)市場(chǎng)分享、知識(shí)外溢及投入產(chǎn)出關(guān)系作為地理集聚外部性的三種主要來(lái)源。Gilles 和Puga［8］在研究基礎(chǔ)上，將外部效應(yīng)總結(jié)為以下三類：一是匹配效應(yīng)，如匹配概率和質(zhì)量提升、敲竹杠現(xiàn)象減少等；二是共享效應(yīng)，如公共產(chǎn)品效應(yīng)、多樣化與專業(yè)化效應(yīng)、風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)效應(yīng)；三是學(xué)習(xí)效應(yīng)，包括知識(shí)形成、積累及外部擴(kuò)散。實(shí)踐檢驗(yàn)方面也成果斐然，中國(guó)學(xué)者通過(guò)研究，驗(yàn)證了地理集聚對(duì)企業(yè)組織形態(tài)［9］、技術(shù)改進(jìn)［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(shì)［12］，并明顯推動(dòng)企業(yè)出口擴(kuò)張［13］。

但是，已有研究重點(diǎn)對(duì)地理集聚的技術(shù)外溢性進(jìn)行分析，對(duì)于交易成本、非正規(guī)金融等制度外溢效應(yīng)較少涉及，尤其對(duì)于地區(qū)現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)建立和運(yùn)行密切相關(guān)的商業(yè)信用環(huán)境鮮有學(xué)者進(jìn)行闡釋。從國(guó)外研究看，意大利學(xué)者對(duì)地理集聚對(duì)緩解融資約束進(jìn)行了系列研究。Otatti［14］指出產(chǎn)業(yè)集聚的內(nèi)生動(dòng)力包括企業(yè)商業(yè)信用的擴(kuò)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(shì)。Russo 和Rossi［16］通過(guò)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?，地理集聚存在技術(shù)性外部性同時(shí)，同樣具有制度性外部性，對(duì)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(duì)意大利，國(guó)內(nèi)相關(guān)研究尚未系統(tǒng)開(kāi)展關(guān)于地理集聚是否會(huì)優(yōu)化商業(yè)信用環(huán)境的研究。對(duì)此，本文以浙江實(shí)踐素材作為樣本進(jìn)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(guò)聲譽(yù)機(jī)制、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、商業(yè)信用等非正式機(jī)制開(kāi)展金融借貸，是民營(yíng)企業(yè)圖生存求發(fā)展的現(xiàn)實(shí)寫照。因此，作為中國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)省份，浙江省追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要前提是切實(shí)改善地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境。近年來(lái)，浙江以“最多跑一次”改革為牽引，通過(guò)政府?dāng)?shù)字化轉(zhuǎn)型、法治體系和信用體系建設(shè)，切實(shí)降低制度性交易成本，促進(jìn)民營(yíng)企業(yè)追求內(nèi)生式和長(zhǎng)遠(yuǎn)化發(fā)展。另一方面，作為改革開(kāi)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(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變和動(dòng)力轉(zhuǎn)換。地理集聚程度不斷提升，以工業(yè)園區(qū)、經(jīng)濟(jì)開(kāi)發(fā)區(qū)、科技城、特色小鎮(zhèn)等為標(biāo)簽的地理集聚形態(tài)，隨著實(shí)踐要求不斷向前演進(jìn)。因此，浙江省民營(yíng)經(jīng)濟(jì)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(wèn)題提供了生動(dòng)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(yīng)鏈效應(yīng)，地理上的集聚降低了交通運(yùn)輸成本，進(jìn)而提高業(yè)務(wù)往來(lái)頻率，增進(jìn)商業(yè)信用環(huán)境；二是競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，企業(yè)集聚提高了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度，供應(yīng)商為提高資金周轉(zhuǎn)率，借助應(yīng)收賬款為企業(yè)提供商業(yè)信用，進(jìn)而改善地區(qū)信用環(huán)境；三是聲譽(yù)機(jī)制。企業(yè)商業(yè)信用提供的前提是交易信任及對(duì)方聲譽(yù)［17］。聲譽(yù)機(jī)制建立在兩個(gè)基礎(chǔ)之上，一是交易往來(lái)的歷史時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)；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(guò)商業(yè)往來(lái)增加彼此交易信任，而且通過(guò)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(yù)機(jī)制發(fā)揮作用的空間，交易雙方共享商業(yè)信用好處，進(jìn)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(diǎn)有所創(chuàng)新：一是研究視角上，首次考察了地理集聚對(duì)商業(yè)信用環(huán)境的影響問(wèn)題，從以往研究中注重交通擁擠、空氣污染等“技術(shù)外部性”轉(zhuǎn)向機(jī)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(yīng)用最小二乘法進(jìn)行計(jì)量，忽略了空間關(guān)聯(lián)性，本文采用空間計(jì)量方法考察地理集聚對(duì)商業(yè)信用環(huán)境的影響，過(guò)程更為科學(xué)，結(jié)論更為可信。三是，本文不僅考察了地理集聚對(duì)商業(yè)信用環(huán)境的平均效應(yīng)，而且討論了其對(duì)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(guān)系進(jìn)行了更為全面和準(zhǔn)確回答。

二、指標(biāo)構(gòu)造、數(shù)據(jù)說(shuō)明與計(jì)量模型設(shè)定

（一）指標(biāo)構(gòu)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(jì)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(jì)關(guān)聯(lián)和專業(yè)分工不斷深化等三個(gè)層次。關(guān)于地理集聚指數(shù)測(cè)算方式，概括來(lái)看，主要分為三種類別：一是建立在區(qū)位商基礎(chǔ)上，以Holmes 和Stevens［20-21］為代表，該測(cè)算方式優(yōu)點(diǎn)在于可以對(duì)地區(qū)專業(yè)化水平進(jìn)行有效測(cè)算，但不足之處在于對(duì)地理集中水平和經(jīng)濟(jì)聯(lián)系程度關(guān)注不夠；二是借助人口密度指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚程度進(jìn)行估計(jì)，盡管對(duì)地理面積造成誤差得到較大程度消除，但是也相應(yīng)弱化了對(duì)經(jīng)濟(jì)內(nèi)部聯(lián)系和專業(yè)化程度的考量；三是通過(guò)對(duì)地區(qū)排名靠前的企業(yè)占據(jù)的比例進(jìn)行測(cè)算，包括赫芬達(dá)爾指數(shù)以及Ellison 和Glaeser［22］以此為基礎(chǔ)形成的EG 指數(shù)，該方法在實(shí)際工作中應(yīng)用較為廣泛，但是卻因忽視其他企業(yè)相關(guān)信息受到一定質(zhì)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(guān)注點(diǎn)從微觀層面的企業(yè)轉(zhuǎn)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(gòu)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(biāo)（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(biāo)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(qiáng)。

2. 商業(yè)信用環(huán)境

從研究文獻(xiàn)看，目前信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型主要包括Credit risk Metrics、KMV 模型和期權(quán)定價(jià)模型等，但是研究對(duì)象主要局限于單個(gè)主體或行業(yè)，缺乏對(duì)整體信用環(huán)境的衡量標(biāo)準(zhǔn)?；诖?，中國(guó)管理科學(xué)研究院、中國(guó)市場(chǎng)學(xué)會(huì)信用工作委員會(huì)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(huì)信用體系運(yùn)行原理，研發(fā)形成“中國(guó)城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)（CEI）”并定期對(duì)外發(fā)布，為測(cè)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(kāi)信息數(shù)據(jù)，從信用投放、誠(chéng)信教育、政府信用監(jiān)管、重點(diǎn)領(lǐng)域誠(chéng)信狀況、征信系統(tǒng)、企業(yè)信用管理、誠(chéng)信教育7 個(gè)方面對(duì)城市商業(yè)信用環(huán)境進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

3. 其他控制變量

企業(yè)規(guī)模、居民人均存款、政府對(duì)經(jīng)濟(jì)影響力、對(duì)外聯(lián)系強(qiáng)度、人均教育投入和失業(yè)保險(xiǎn)覆蓋率作為控制變量，根據(jù)浙江統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行計(jì)算并對(duì)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(duì)經(jīng)濟(jì)影響力由固定資產(chǎn)投資中財(cái)政支出占據(jù)比重表示，對(duì)外聯(lián)系強(qiáng)度由進(jìn)出口總額與GDP 占比表示。

（二）數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文使用數(shù)據(jù)為2014—2019 年浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒和11 設(shè)區(qū)市統(tǒng)計(jì)年鑒及國(guó)家相關(guān)統(tǒng)計(jì)公告，商業(yè)信用環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)課題組開(kāi)展研究并發(fā)布的CEI2013、CEI2015、CEI2017 和CEI2019，對(duì)于尚未發(fā)布CEI 報(bào)告年份的商業(yè)信用環(huán)境指標(biāo)，參照同行慣例，采用相鄰年份數(shù)據(jù)進(jìn)行平均處理的方法進(jìn)行測(cè)算。

（三）計(jì)量模型

本文研究重點(diǎn)在于考察地理集聚對(duì)地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的影響，基準(zhǔn)計(jì)量模型設(shè)定如下：

其中：因變量trade-credit_environmentit表示商業(yè)信用環(huán)境指標(biāo)；densityt為地理集聚指標(biāo)，分別采用densityh_asset、density_employment 和density_output 進(jìn)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(duì)經(jīng)濟(jì)影響力（X3）、對(duì)外聯(lián)系強(qiáng)度（X4）、人均教育投入（X5）和失業(yè)保險(xiǎn)覆蓋率（X6）；β 和γ 分別表示地理集聚、特定控制變量對(duì)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(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)。

對(duì)于特定地區(qū)來(lái)說(shuō)，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(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，隨著規(guī)模擴(kuò)大，品牌意識(shí)更加強(qiáng)烈，更加重視自身信譽(yù)以求得長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。對(duì)于居民來(lái)說(shuō)，隨著收入提高，人均存款增加，更加重視生活質(zhì)量，假冒偽劣產(chǎn)品存在空間減少，倒逼企業(yè)設(shè)計(jì)并生產(chǎn)或提供高質(zhì)量產(chǎn)品和服務(wù)。對(duì)于政府來(lái)說(shuō)，通過(guò)加大財(cái)政支出，應(yīng)用于提高地區(qū)整體教育素質(zhì)，擴(kuò)大包括失業(yè)保險(xiǎn)在內(nèi)的社會(huì)福利保障體系，對(duì)于減少失信行為、弘揚(yáng)良好社會(huì)風(fēng)氣具有正向作用。此外，增進(jìn)國(guó)內(nèi)外交流合作，有利于對(duì)標(biāo)國(guó)際規(guī)則，構(gòu)建基于規(guī)則和秩序的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制。

但是，一個(gè)地方商業(yè)信用環(huán)境質(zhì)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(nèi)部若干因素的影響，而且還愈來(lái)愈受到鄰近地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的影響。尤其在長(zhǎng)三角一體化高質(zhì)量發(fā)展上升為國(guó)家戰(zhàn)略背景下，生產(chǎn)要素的地理集聚更加強(qiáng)化了信用環(huán)境的空間依賴性。

對(duì)變量的空間相關(guān)性檢驗(yàn)進(jìn)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(shuō)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(guān)性。

根據(jù)空間相關(guān)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(duì)地理集聚影響商業(yè)信用環(huán)境狀況進(jìn)行考察?？臻g滯后模型表達(dá)式如下：

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

空間誤差模型表達(dá)式如下：

其中：λ 表示空間誤差系數(shù)，反映樣本觀測(cè)值的空間依賴度，即指周邊地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境對(duì)本地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境觀測(cè)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(xiàng)，衡量了周邊地區(qū)關(guān)于因變量誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀測(cè)值的作用程度；μ 表示正態(tài)分布隨機(jī)誤差向量。

三、計(jì)量估計(jì)結(jié)果

（一）基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果

對(duì)涉及變量開(kāi)展空間自相關(guān)檢驗(yàn)之后，分別運(yùn)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(duì)商業(yè)信用環(huán)境（CEI）的作用程度，基準(zhǔn)模型計(jì)量結(jié)果見(jiàn)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(biāo)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(guò)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(kāi)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(zhì)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(duì)商業(yè)信用環(huán)境的作用為5.983，是資本集聚的2.508 倍。說(shuō)明總體上地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)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(duì)CEI 的影響要高于資本和勞動(dòng)力集聚的效果。經(jīng)濟(jì)學(xué)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(jì)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(guān)系，這與新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展由要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的是相印證的。

進(jìn)一步對(duì)控制變量分析，政府對(duì)經(jīng)濟(jì)影響力（X3）對(duì)商業(yè)信用環(huán)境的作用為正，表明通過(guò)提高宏觀調(diào)控力度，健全優(yōu)化社會(huì)保障體系，一定程度上產(chǎn)生了正向外溢效應(yīng)，提高了社會(huì)整體信用意識(shí)。人均教育支出（X5）與商業(yè)信用環(huán)境顯著負(fù)相關(guān)，影響系數(shù)通過(guò)1%的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。這可能與傳統(tǒng)應(yīng)試教育體制存在一定關(guān)聯(lián)，在升學(xué)壓力下，學(xué)校將主要精力放在提高學(xué)業(yè)成績(jī)上，缺乏必要誠(chéng)信教育課程，導(dǎo)致學(xué)生信用認(rèn)知、意識(shí)和行為與社會(huì)要求差距較大。人均存款（X2）對(duì)商業(yè)信用環(huán)境的影響為正，這是因?yàn)槿司婵钶^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(yùn)轉(zhuǎn)，注重維護(hù)并提升商業(yè)信用環(huán)境成為地區(qū)增進(jìn)社會(huì)利益的共同認(rèn)識(shí)。

表1 地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境:基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果

（二）地理集聚對(duì)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(zhì)性特征，沿海地區(qū)（杭州、寧波、溫州、嘉興、紹興、舟山、臺(tái)州）在改革開(kāi)放初期形成的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，在“鎖定效應(yīng)”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(chǎng)經(jīng)濟(jì)是法治和信用經(jīng)濟(jì)，在關(guān)系、聲譽(yù)機(jī)制等非正式機(jī)制約束下，不同市場(chǎng)主體在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中會(huì)更加重視自身品牌和形象經(jīng)營(yíng)，以便在資源要素配置、產(chǎn)品差異定價(jià)、國(guó)際化推廣等領(lǐng)域獲得優(yōu)勢(shì)。另一方面，相對(duì)于非沿海地區(qū)，沿海先行地區(qū)市場(chǎng)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(huì)信用體系建設(shè)及實(shí)踐，有助于倒逼市場(chǎng)主體行為從軟約束向硬約束、從自發(fā)秩序向制度秩序進(jìn)行深層次的轉(zhuǎn)變。因此，在基準(zhǔn)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(xiàng)，對(duì)地理集聚影響商業(yè)信用環(huán)境的回歸結(jié)果見(jiàn)表2。

通過(guò)Log-likelihood、AIC 和SC 值比較，選擇模型（2）、模型（6）和模型（9）進(jìn)行進(jìn)一步分析。結(jié)果顯示，地理集聚對(duì)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(duì)沿海地區(qū)的商業(yè)信用環(huán)境的影響在1%的統(tǒng)計(jì)水平上為正，產(chǎn)出集聚和資本集聚在1%和10%統(tǒng)計(jì)水平上對(duì)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(jì)學(xué)意義為，沿海地區(qū)整體處于工業(yè)社會(huì)向后工業(yè)社會(huì)轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時(shí)期，人口流動(dòng)頻繁，人際交往方式由建立在親緣、地緣基礎(chǔ)上的熟人社會(huì)向基于規(guī)則、秩序的陌生人社會(huì)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，并伴隨著商業(yè)信用意識(shí)的普遍提高。對(duì)于非沿海地區(qū)來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段滯后于沿海地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展占據(jù)更重要地位，而其中資本驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)業(yè)仍是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要力量，地區(qū)信用狀況對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)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(duì)非沿海地區(qū)的商業(yè)信用環(huán)境具有促進(jìn)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(duì)商業(yè)信用環(huán)境影響：政治差異性

考慮到浙江乃至全國(guó)特殊轉(zhuǎn)型背景，行政力量的存在仍然能夠?qū)?jīng)濟(jì)社會(huì)起到一定的支配作用。副省級(jí)城市（杭州、寧波）相較地級(jí)市而言，在審批權(quán)限、金融財(cái)稅、要素支撐等方面具有諸多優(yōu)勢(shì)，但與此同時(shí)，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式深刻轉(zhuǎn)變、市場(chǎng)化改革明顯加快背景之下，“官本位”意識(shí)的消極作用也同樣不可小覷，行政職能的錯(cuò)位和越位現(xiàn)象嚴(yán)重遲滯市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型，不利于市場(chǎng)主體的主動(dòng)性和創(chuàng)造性發(fā)揮，也將對(duì)社會(huì)整體信用環(huán)境造成威脅。有鑒于此，在基準(zhǔn)模型中引入副省級(jí)和地級(jí)市與地理集聚的交互項(xiàng)，探討地理集聚對(duì)商業(yè)信用環(huán)境的作用機(jī)理，回歸結(jié)果見(jiàn)表3。

根據(jù)Log-likelihood、AIC 及SC 值，選擇模型（2）、模型（5）和模型（9）開(kāi)展下一步討論。從計(jì)量結(jié)果看，集聚×（副省級(jí)，地級(jí)）的回歸系數(shù)均為負(fù)，且就業(yè)集聚和產(chǎn)出集聚對(duì)商業(yè)信用環(huán)境的影響通過(guò)1%的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說(shuō)明地理集聚在整體上對(duì)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(lái)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(xiàng)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(jí)城市的商業(yè)信用環(huán)境，就業(yè)集聚對(duì)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(jì)學(xué)解釋如下：由于發(fā)展的階段性特征，相對(duì)于地級(jí)城市來(lái)說(shuō)，副省級(jí)城市一方面在居民落戶、投資密度、環(huán)評(píng)準(zhǔn)入等領(lǐng)域設(shè)置了較高的制度門檻，另一方面在通勤成本、房地產(chǎn)價(jià)格、生活質(zhì)量等方面對(duì)市場(chǎng)資源要素的自由流動(dòng)配置構(gòu)成了系列隱蔽約束，進(jìn)而對(duì)地理集聚造成一定的扭曲效應(yīng)，相應(yīng)降低了地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的質(zhì)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(duì)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(zhì)性的重要因素。作為推進(jìn)社會(huì)信用體系建設(shè)的重要載體，國(guó)家信用示范城市創(chuàng)建（杭州、溫州、義烏）通過(guò)平臺(tái)構(gòu)建、紅黑名單認(rèn)定及管理、城市分研發(fā)、信用服務(wù)機(jī)構(gòu)培育等具體政策措施，在數(shù)據(jù)歸集和信用應(yīng)用兩方面加快探索經(jīng)驗(yàn)，并通過(guò)相應(yīng)制度文件對(duì)成果進(jìn)行固化，客觀上對(duì)相關(guān)地區(qū)的商業(yè)信用環(huán)境起到了促進(jìn)作用。為對(duì)以上分析進(jìn)行檢驗(yàn)，將集聚×（信用示范，非信用示范）引入基準(zhǔn)模型，回歸結(jié)果見(jiàn)表4。

對(duì)Log-likelihood、AIC 和SC 值進(jìn)行比較分析，判斷模型（2）、模型（6）和模型（7）擬合度最高，進(jìn)行更深入討論。從回歸結(jié)果看，依次選取資本、就業(yè)和產(chǎn)出集聚情況下，交互項(xiàng)對(duì)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(guó)家信用示范城市的商業(yè)信用環(huán)境，與上述假設(shè)結(jié)果相一致。具體來(lái)看，在1%統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)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(qiáng)于資本集聚，但產(chǎn)出集聚對(duì)信用示范城市CEI 回歸系數(shù)不顯著，說(shuō)明政策差異背景下地理集聚對(duì)CEI 影響主要取決于資本和就業(yè)集聚，與產(chǎn)出集聚關(guān)系較弱。

（五）“雙重差分”（DID）估計(jì)

在以基準(zhǔn)模型為基礎(chǔ)的系列估計(jì)中，實(shí)際是根據(jù)不同地區(qū)集聚水平及差異化特征來(lái)估計(jì)地理集聚對(duì)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(shí)結(jié)果”（counterfactual outcome），為此無(wú)法準(zhǔn)確判定地理集聚對(duì)CEI 影響。為更好檢驗(yàn)地理集聚作用，引入政策控制變量，運(yùn)用“雙重差分”方法，得到國(guó)家信用示范城市創(chuàng)建前和創(chuàng)建后的不同結(jié)果并開(kāi)展相應(yīng)分析，見(jiàn)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(jì)結(jié)果:引入政策控制變量

比較政策前后地理集聚對(duì)商業(yè)信用環(huán)境影響估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)存在顯著差異。政策實(shí)施前，資本集聚、就業(yè)集聚和產(chǎn)出集聚對(duì)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(shí)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(duì)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(fù)向效應(yīng)轉(zhuǎn)為正向效應(yīng)。這進(jìn)一步證實(shí)政策差異性是影響地理集聚對(duì)商業(yè)信用環(huán)境作用效果的重要因素。

四、結(jié)論

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)集聚外部效應(yīng)考察，側(cè)重于“技術(shù)外部性”分析，缺少對(duì)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(gòu)建較為科學(xué)的地理集聚指標(biāo)，以浙江案例為樣本，運(yùn)用空間計(jì)量方法考察地理集聚對(duì)商業(yè)信用環(huán)境的影響，并進(jìn)而討論了其對(duì)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(jié)果。

（1）地理集聚與商業(yè)信用環(huán)境具有較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)出集聚的作用超過(guò)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(jì)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(guān)系，這與新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展由要素驅(qū)動(dòng)、投資驅(qū)動(dòng)向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變相適應(yīng)。

（2）從區(qū)位差異性看，沿海地區(qū)就業(yè)集聚對(duì)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(duì)商業(yè)信用環(huán)境同樣具有較強(qiáng)支撐作用。對(duì)于沿海地區(qū)來(lái)說(shuō)，人口流動(dòng)頻繁，人際交往由建立在親緣、地緣基礎(chǔ)上的熟人社會(huì)向基于規(guī)則、秩序的陌生人社會(huì)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，伴隨著商業(yè)信用環(huán)境的逐漸優(yōu)化。對(duì)于非沿海地區(qū)來(lái)說(shuō)，資本驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)業(yè)仍是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要力量，其信用環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)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(jí)城市的商業(yè)信用環(huán)境，就業(yè)集聚的作用超過(guò)產(chǎn)出集聚和資本集聚。由于發(fā)展階段性特征，副省級(jí)城市在落戶、投資密度、環(huán)評(píng)準(zhǔn)入等設(shè)置較高制度門檻同時(shí)，還通過(guò)高房?jī)r(jià)、高通勤成本等限制資源要素的自由合理配置，對(duì)地理集聚造成一定的扭曲效應(yīng)，相應(yīng)降低了地區(qū)商業(yè)信用環(huán)境的質(zhì)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(guò)資本集聚，但產(chǎn)出集聚對(duì)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(dòng)非正式制度發(fā)展，而且通過(guò)優(yōu)化商業(yè)信用環(huán)境成為影響民營(yíng)經(jīng)濟(jì)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(dāng)下中國(guó)中小微企業(yè)融資約束問(wèn)題提供了全新思路；其次，由于經(jīng)濟(jì)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(duì)商業(yè)信用環(huán)境的影響機(jī)制不同，因此應(yīng)根據(jù)區(qū)域異質(zhì)性實(shí)施差異化措施促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；再次，對(duì)于大城市來(lái)說(shuō)，弱化地區(qū)間行政壁壘，減少行政力量對(duì)資源要素配置扭曲，是推動(dòng)區(qū)域一體化發(fā)展的基本前提，也是深化市場(chǎng)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(jìn)展情況下，因地制宜采取適當(dāng)政策，有助于緩解行政割據(jù)對(duì)地理集聚的扭曲效應(yīng)，提升商業(yè)信用環(huán)境，進(jìn)而支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和增長(zhǎng)動(dòng)力轉(zhuǎn)換，最終實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)深刻轉(zhuǎn)型。