侯方淼 王宏飛 劉 璨 帥冰玥

（1.北京林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院 北京 100083；2.浙江農(nóng)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(chǎn)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(jīng)濟重要的基礎(chǔ)性產(chǎn)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(mào)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(mào)易國。中國木材產(chǎn)業(yè)雖然通過國際貿(mào)易廣泛參與全球價值鏈（global value chain，GVC），但是大進大出的加工貿(mào)易模式使產(chǎn)業(yè)過度依賴國際生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)，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(quán)。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(chǔ)上（侯方淼等，2020），企業(yè)只能獲得低端產(chǎn)品加工的微薄利潤，與中國龐大的林產(chǎn)品貿(mào)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(nèi)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(chǎn)業(yè)的低端鎖定困局，亟需一條立足于經(jīng)濟內(nèi)循環(huán)的全球價值鏈突圍之路。產(chǎn)業(yè)集聚作為現(xiàn)代產(chǎn)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(nèi)市場，又嵌入GVC 生產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚持續(xù)發(fā)揮內(nèi)循環(huán)優(yōu)勢、通過產(chǎn)業(yè)集聚提升企業(yè)GVC 地位，形成國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進的新格局，已成為木材產(chǎn)業(yè)需要迫切研究的重要課題。

與本研究主題相關(guān)的文獻包括全球價值鏈（GVC）地位和出口國內(nèi)附加值率（DVAR）測算、產(chǎn)業(yè)集聚和經(jīng)濟之間的關(guān)系等。第一，在全球價值鏈背景下，出口產(chǎn)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(mào)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(chǎn)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(mào)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(chǎn)業(yè)集聚（邵朝對等，2019）、規(guī)模經(jīng)濟（張杰等，2013；廖澤芳等，2017）、技術(shù)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(chǎn)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(shù)溢出是學界廣為認可的集聚經(jīng)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(chǎn)業(yè)集聚影響經(jīng)濟增長的結(jié)論不一。有學者認為產(chǎn)業(yè)集聚顯著促進經(jīng)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(chǎn)業(yè)集聚在不同時期對經(jīng)濟發(fā)展的效應(yīng)不同，即存在非線性的“U”形或“N”形關(guān)系（Henderson，2003）；還有學者認為產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)具有動態(tài)性，集聚對經(jīng)濟發(fā)展可能產(chǎn)生正向的增長效應(yīng)或負向的擁塞效應(yīng)（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(chǎn)業(yè)集聚對DVAR 的作用路徑上存在不同觀點。有學者認為經(jīng)濟集聚依靠地區(qū)信息化水平的提高和國內(nèi)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(nèi)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(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)路徑共同提升企業(yè)DVAR（閆志俊等，2019； Broersmaet al.，2009）。另外，相關(guān)文獻（張麗等，2021；Broersmaet al.，2009）對產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)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(zhì)、企業(yè)參與貿(mào)易的方式等不一而足。雖然已有學者將制造業(yè)產(chǎn)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(shù)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(chǎn)業(yè)尤其是木材產(chǎn)業(yè)有別于其他制造業(yè)，木材產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)兼顧生態(tài)保護和經(jīng)濟效益目標，對于國內(nèi)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(chǎn)出和收益值得研究，提高出口國內(nèi)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(chǎn)業(yè)在全球價值鏈下的真實利得。同時，木材產(chǎn)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(nèi)附加值的研究更是匱乏。其次，研究產(chǎn)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(chǎn)業(yè)特點各異，總體研究得出的結(jié)論針對性不強。第三，產(chǎn)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(chǎn)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(nèi)與國外2 個市場經(jīng)濟雙循環(huán)視角解構(gòu)本地化產(chǎn)業(yè)集聚與DVAR 的關(guān)系；產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚通過何種路徑影響企業(yè)DVAR 更不明確，需要結(jié)合木材產(chǎn)業(yè)特點加以辨識，而產(chǎn)業(yè)集聚與木材產(chǎn)業(yè)DVAR 是否存在非線性關(guān)系、是否存在負向的擁塞效應(yīng)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(guān)研究多通過投入產(chǎn)出表等宏觀數(shù)據(jù)測算木材產(chǎn)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(chǎn)業(yè)細分行業(yè)和企業(yè)層面的異質(zhì)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(nèi)生產(chǎn)要素對進口要素的替代作用，這是出口企業(yè)的國內(nèi)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(chǎn)業(yè)及其細分行業(yè)，分析產(chǎn)業(yè)集聚對不同木材企業(yè)DVAR 存在不同影響，驗證產(chǎn)業(yè)集聚對木材企業(yè)DVAR 不存在非線性關(guān)系、在木質(zhì)家具制造業(yè)存在負向擁塞效應(yīng)，彌補了已有研究忽視行業(yè)異質(zhì)性的不足；第三，本研究結(jié)合木材產(chǎn)業(yè)特點構(gòu)建理論研究框架，并通過中介效應(yīng)模型深入分析產(chǎn)業(yè)集聚通過企業(yè)成本加成率和國內(nèi)中間品相對價格2 條路徑對DVAR 的影響，從產(chǎn)業(yè)集聚解構(gòu)視角探究產(chǎn)業(yè)集聚的勞動力蓄水池效應(yīng)、中間投入共享效應(yīng)和知識技術(shù)溢出效應(yīng)，更系統(tǒng)探究了產(chǎn)業(yè)集聚對木材產(chǎn)業(yè)及其細分行業(yè)異質(zhì)性企業(yè)DVAR 的作用路徑和影響機制。

1 機制分析、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

1.1 產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚影響進口中間品替代和企業(yè)成本加成率效應(yīng)（邵朝對等，2019；閆志俊等，2019；張麗等，2021）等因素，將產(chǎn)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(shè)木材行業(yè)為完全競爭市場，測算國內(nèi)附加值需剔除進口的附加值，引入國際與國內(nèi)市場中間品拓展生產(chǎn)函數(shù)，企業(yè)的生產(chǎn)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(chǎn)量目標，企業(yè)決定生產(chǎn)要素的最佳投入組合?？墒钩杀咀钚』牡趂企業(yè)的邊際生產(chǎn)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(chǎn)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(nèi)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(dǎo)數(shù)可知，成本加成率提高和國內(nèi)中間品相對價格降低可提高DVAR。

成本加成率和國內(nèi)中間品相對價格影響出口DVAR 的經(jīng)濟學邏輯為：第一，成本加成率增加一方面提升產(chǎn)品定價能力，抬高出口價格，另一方面改進生產(chǎn)效率，降低企業(yè)生產(chǎn)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(nèi)附加值；第二，根據(jù)既定產(chǎn)量下企業(yè)生產(chǎn)成本最小化原則，相對于進口中間品，國內(nèi)中間品價格降低能夠促使企業(yè)使用更多國內(nèi)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(yīng)模型構(gòu)建與變量選取

1.2.1 中介效應(yīng)模型構(gòu)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(nèi)中間品相對價格，產(chǎn)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(yīng)模型（邵朝對等，2019；張麗等，2021）構(gòu)建中介效應(yīng)模型（溫忠麟等，2004）。

第一，木材產(chǎn)業(yè)集聚可提升DVAR，由此設(shè)定基準計量模型如下：

第二，木材產(chǎn)業(yè)集聚通過提高企業(yè)成本加成率、降低國內(nèi)中間品相對價格提升DVAR，由此設(shè)定中介效應(yīng)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(chǎn)業(yè)、地區(qū)和年份；DVARijkt表示第t年地級市k產(chǎn)業(yè)j中企業(yè)i的出口國內(nèi)附加值率；aggijkt表示第t年地級市k產(chǎn)業(yè)j中企業(yè)i的產(chǎn)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(nèi)中間品相對價格；引入交互項agg×Markup、agg×(PD/PI)以檢驗產(chǎn)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(yīng)；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(mào)易額，IMP為出口貿(mào)易中包含的進口中間品部分。為準確識別并剔除出口貿(mào)易中的進口中間品，對以各種貿(mào)易方式進口的中間品、貿(mào)易代理商引致的間接貿(mào)易和國內(nèi)生產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚水平，該指標代表一個地區(qū)某特定產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚的影響，能夠較為真實反映出產(chǎn)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(chǎn)業(yè)、地區(qū)和年份；aggijkt為利用區(qū)位熵測算的產(chǎn)業(yè)集聚水平；Ljkt為第t年地區(qū)k產(chǎn)業(yè)j的總就業(yè)人數(shù)；Lijkt為第t年地區(qū)k產(chǎn)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?qū)哟胃芸陀^反映地區(qū)產(chǎn)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(chǎn)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(nèi)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(nèi)中間品價格和進口中間品價格，國內(nèi)中間品投入量越多，國內(nèi)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(nèi)中間品投入比例”指標進行替代，以國內(nèi)中間品投入與進口中間品投入之比計算。國內(nèi)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(chǎn)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(chǎn)表示；⑤企業(yè)全要素生產(chǎn)率（tfp），采用OP 法對企業(yè)全要素生產(chǎn)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(guān)貿(mào)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(jīng)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(chǎn)大于總資產(chǎn)、本年折舊大于累計折舊、工業(yè)增加值大于總產(chǎn)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(chǎn)品保持木材特性”的原則，選取《國民經(jīng)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(zhì)家具制造業(yè)”共4 類細分產(chǎn)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(chǎn)業(yè)及其細分產(chǎn)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(guān)貿(mào)易數(shù)據(jù)庫，產(chǎn)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(jié)果如表2 所示。與前文分析一致，就DVAR 指標而言，木質(zhì)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚水平高于木制品制造業(yè)和木質(zhì)家具制造業(yè)；就Markup 指標而言，4 類細分產(chǎn)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(chǎn)業(yè)，說明人造板制造業(yè)使用國內(nèi)中間品的平均比例相對較高；就age 指標而言，木質(zhì)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??；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(zhì)家具制造業(yè)，木材加工業(yè)最低；4 類細分產(chǎn)業(yè)中國有企業(yè)和外資企業(yè)的比例相近。

2 結(jié)果與分析

2.1 基準模型結(jié)果分析

表3 結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)集聚對木材產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚對木材產(chǎn)業(yè)整體DVAR 具有促進作用，表明產(chǎn)業(yè)集聚形成的經(jīng)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(jié)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(dǎo)致樣本期內(nèi)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(chǎn)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(chǎn)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(zhì)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(zhì)家具制造業(yè)集聚會降低DVAR，產(chǎn)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(shè)相悖，需對產(chǎn)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(yīng)檢驗

表4 結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)成本加成率和國內(nèi)中間品相對價格的估計系數(shù)均顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)地理集聚有利于降低企業(yè)生產(chǎn)邊際成本、促進國內(nèi)中間品市場發(fā)展。成本加成率和國內(nèi)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(nèi)中間品相對價格下降會使DVAR 上升。同時，產(chǎn)業(yè)集聚與成本加成率、產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚可強化企業(yè)成本加成率和國內(nèi)中間品相對價格對DVAR的促進作用。

表4 產(chǎn)業(yè)集聚對木材產(chǎn)業(yè)整體DVAR 的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果①Tab.4 Results of the mediating effect test of industrial agglomeration on the overall DVAR of wood industry

表5 結(jié)果顯示，木材加工業(yè)集聚對企業(yè)成本加成率和國內(nèi)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(nèi)中間相對價格降低沒有發(fā)揮出明顯規(guī)模外部性。國內(nèi)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(chǎn)業(yè)集聚對木材加工業(yè)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果①Tab.5 Results of mediating effect test of industrial agglomeration on wood processing industry

表6 結(jié)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(chǎn)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(nèi)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(nèi)中間品的投入比例，降低國內(nèi)中間品相對價格；產(chǎn)業(yè)集聚與國內(nèi)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(chǎn)業(yè)集聚強化了國內(nèi)中間品相對價格對人造板制造業(yè)DVAR 的提升作用。

表6 產(chǎn)業(yè)集聚對人造板制造業(yè)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)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(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)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(nèi)中間品相對價格影響企業(yè)DVAR；但成本加成率和國內(nèi)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(chǎn)業(yè)集聚對木制品制造業(yè)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果①Tab.7 Results of the mediating effect test of industrial agglomeration on the wood products industry

表8 結(jié)果顯示，木質(zhì)家具制造業(yè)集聚對企業(yè)成本加成率、國內(nèi)中間品相對價格的估計系數(shù)為負，表明木質(zhì)家具制造業(yè)集聚降低企業(yè)成本加成率、減少國內(nèi)中間品投入比例。成本加成率和國內(nèi)中間品相對價格對DVAR 的估計系數(shù)在1%水平顯著為正，產(chǎn)業(yè)集聚與成本加成率、產(chǎn)業(yè)集聚與國內(nèi)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(chǎn)業(yè)集聚通過降低企業(yè)成本加成率、提高國內(nèi)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(nèi)木質(zhì)家具企業(yè)數(shù)量超過一定比例后，因同質(zhì)化競爭和進口木材價格高造成的過度聚集會產(chǎn)生市場擁塞，同類家具企業(yè)爭奪國內(nèi)市場中有限的資源，包括勞動力和國內(nèi)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(chǎn)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(dǎo)致出口DVAR 降低。

表8 產(chǎn)業(yè)集聚對木質(zhì)家具制造業(yè)的中介效應(yīng)檢驗結(jié)果①Tab.8 Results of mediating effect test of industrial agglomeration on wooden furniture industry

2.3 內(nèi)生性檢驗

因變量內(nèi)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(nèi)生性來源包括反向因果關(guān)系和遺漏變量。本研究核心變量DVAR 和產(chǎn)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(guān)系引致的內(nèi)生性問題；但是，一些同時影響產(chǎn)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(dǎo)致內(nèi)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)完善，更會吸引企業(yè)自發(fā)形成產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚水平正相關(guān)，且與當期的企業(yè)出口DVAR 之間存在內(nèi)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(jié)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(shè)，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(shè)，說明所選工具變量與潛在內(nèi)生變量之間存在較強相關(guān)性。木材產(chǎn)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(jié)果一致。同時使用2 個工具變量，結(jié)果依然具有較好穩(wěn)健性（表9）。

表9 工具變量回歸結(jié)果①Tab.9 Regression results of instrumental variables

2.4 穩(wěn)健性檢驗

參考現(xiàn)有測算產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚水平。Koopman 等（2010）認為出口企業(yè)使用的國內(nèi)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(chǎn)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(zhì)性檢驗和指標更換檢驗回歸結(jié)果①Tab.10 Results of heterogeneity test and index replacement test

根據(jù)貿(mào)易方式不同，將木材產(chǎn)業(yè)樣本企業(yè)劃分為一般貿(mào)易、加工貿(mào)易和混合貿(mào)易企業(yè)，分別檢驗產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)出口DVAR 的影響。結(jié)果（表10）顯示，一般貿(mào)易企業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚估計系數(shù)在5%水平顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)集聚有利于提高一般貿(mào)易企業(yè)的出口DVAR，而加工貿(mào)易和混合貿(mào)易企業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對出口DVAR 的影響不顯著?？赡艿脑蚴牵庸べQ(mào)易和混合貿(mào)易企業(yè)在生產(chǎn)和貿(mào)易過程中與國際市場的聯(lián)系較一般貿(mào)易企業(yè)更密切，對進口產(chǎn)品的依賴性較高，使用較少的國內(nèi)或中間品，因此地方產(chǎn)業(yè)集聚構(gòu)建的生產(chǎn)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(chǎn)業(yè)樣本企業(yè)劃分為本土和外資企業(yè)，進一步納入產(chǎn)業(yè)集聚與本土企業(yè)、外資企業(yè)的交互項分析產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)出口DVAR 的影響。結(jié)果（表10）顯示，產(chǎn)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?，本土企業(yè)本地化程度較高，相對于外資企業(yè)對國內(nèi)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(chǎn)體系的影響相對較弱。

2.5 拓展分析

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

由表11 可知，加入控制變量前后，木材產(chǎn)業(yè)整體產(chǎn)業(yè)集聚對DVAR 的估計系數(shù)仍顯著為正，且與基準模型結(jié)果相近，保持較好穩(wěn)健性。產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚與DVAR 二者之間不存在非線性關(guān)系。人造板制造業(yè)產(chǎn)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(guān)系。這說明木材產(chǎn)業(yè)集聚尚未出現(xiàn)明顯擁塞效應(yīng)，企業(yè)生產(chǎn)仍處于規(guī)模報酬遞增區(qū)間，木材產(chǎn)業(yè)進一步集聚仍可以促進DVAR 提升。

2.5.2 產(chǎn)業(yè)集聚解構(gòu) 將產(chǎn)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(shù)溢出”（Tagg）3 個外部性指標，從產(chǎn)業(yè)集聚解構(gòu)視角進一步考察不同集聚外部性對DVAR 的影響（圖1）：

圖1 產(chǎn)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(yīng)，用臨近城市木材產(chǎn)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(chǎn)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(yīng)，用臨近城市木材產(chǎn)業(yè)使用的中間投入產(chǎn)業(yè)的投入系數(shù)與其相應(yīng)產(chǎn)業(yè)規(guī)模的乘積之和表示，其中Emsrt為產(chǎn)業(yè)規(guī)模，用中間投入產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù)表示；Rsjt為木材產(chǎn)業(yè)使用s中間投入產(chǎn)業(yè)的完全消耗系數(shù)，由當年鄰近年份的中國投入產(chǎn)出表獲得。式（20）測算知識技術(shù)溢出效應(yīng)，用各地級市木材產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品產(chǎn)值之和表示。“勞動力蓄水池”通過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(nèi)中間品相對價格，“知識技術(shù)溢出”則同時強化2 條作用路徑，最終對DVAR 產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚形成的勞動力蓄水池效應(yīng)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(yīng)對國內(nèi)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(chǎn)業(yè)集聚可促進具有規(guī)模經(jīng)濟的國內(nèi)中間品市場形成，市場的中間投入共享效應(yīng)強化了國內(nèi)中間品相對價格對DVAR 的提升作用；第三，知識技術(shù)溢出效應(yīng)對成本加成率、國內(nèi)中間品相對價格的影響顯著為正，知識溢出效應(yīng)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(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的知識、技術(shù)溢出效應(yīng)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(chǎn)業(yè)集聚外部性作用路徑對DVAR 作用機制的檢驗結(jié)果Tab.12 Results on the impact mechanism of industrial agglomeration externality on DVAR

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

1） 產(chǎn)業(yè)集聚通過提高企業(yè)成本加成率和降低國內(nèi)中間品相對價格2 條路徑顯著提升木材產(chǎn)業(yè)整體DVAR，產(chǎn)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(chǎn)業(yè)各行業(yè)，產(chǎn)業(yè)集聚對DVAR的影響呈現(xiàn)出異質(zhì)性，產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚促進DVAR 提升的主要路徑是國內(nèi)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚水平每提高1 個單位，使木質(zhì)家具制造業(yè)DVAR 降低0.006 8 個單位?？梢?，通過成本加成率和國內(nèi)中間品相對價格2 條路徑，產(chǎn)業(yè)集聚對木材產(chǎn)業(yè)不同細分行業(yè)DVAR 產(chǎn)生不同方向作用，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集聚對木材產(chǎn)業(yè)各細分行業(yè)DVAR影響的異質(zhì)性。

3） 從企業(yè)異質(zhì)性角度看，由于一般貿(mào)易企業(yè)和本土企業(yè)相比加工貿(mào)易企業(yè)和外資企業(yè)與國內(nèi)中間品市場的聯(lián)系更為緊密，一般貿(mào)易企業(yè)比加工貿(mào)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(chǎn)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(guān)系，即企業(yè)生產(chǎn)仍處于規(guī)模報酬遞增區(qū)間，木材產(chǎn)業(yè)進一步集聚可提升DVAR。從產(chǎn)業(yè)集聚外部性的具體作用看，勞動力蓄水池效應(yīng)、中間投入共享效應(yīng)和知識技術(shù)溢出效應(yīng)以及企業(yè)成本加成率和國內(nèi)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(yīng)模型結(jié)果顯示，成本加成率和國內(nèi)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(nèi)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)細分產(chǎn)業(yè)看，產(chǎn)業(yè)集聚作用各異。產(chǎn)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(zhì)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(chǎn)業(yè)的共同集聚作用大于某個細分產(chǎn)業(yè)的單獨集聚作用。可能的原因是，細分產(chǎn)業(yè)共同集聚形成的市場大于某一個產(chǎn)業(yè)單獨集聚的市場。以木質(zhì)家具制造業(yè)為例，因同質(zhì)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(nèi)市場中有限的資源，包括勞動力和國內(nèi)中間品，產(chǎn)生集聚擁擠效應(yīng)，導(dǎo)致出口DVAR 降低。而作為其上游產(chǎn)業(yè)的木材加工業(yè)、人造板制造業(yè)等企業(yè)，因生產(chǎn)聯(lián)系加入并形成共同集聚，極大壯大了集群內(nèi)共同的勞動力市場、中間投入市場，既緩解了木質(zhì)家具制造業(yè)集聚的擁擠效應(yīng)，又強化了木材加工業(yè)等產(chǎn)業(yè)的集聚正效應(yīng)，最終表現(xiàn)出細分產(chǎn)業(yè)的共同集聚作用大于某一個產(chǎn)業(yè)的集聚作用。產(chǎn)業(yè)集聚解構(gòu)視角中的勞動力蓄水池效應(yīng)、中間共享效應(yīng)和知識技術(shù)溢出效應(yīng)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(dǎo)并促進分工合理、良性互動的木材產(chǎn)業(yè)集群形成，使本土產(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚對DVAR 的提升作用。木材產(chǎn)業(yè)集聚應(yīng)建立起完善的勞動力和中間品市場，關(guān)注木材產(chǎn)業(yè)鏈的建鏈、補鏈和強鏈，完善產(chǎn)業(yè)鏈條，從而最大發(fā)揮集聚效應(yīng)，降低企業(yè)生產(chǎn)的邊際成本。

2） 優(yōu)化木材產(chǎn)業(yè)布局，強化本地產(chǎn)業(yè)集聚木材加工業(yè)、木制品制造業(yè)和木質(zhì)家具制造業(yè)DVAR 的正向溢出，減少同類企業(yè)爭奪國內(nèi)市場有限資源帶來的擁塞效應(yīng)，從本地產(chǎn)業(yè)集聚中汲取價值鏈升級動力。一方面，技術(shù)創(chuàng)新在提升企業(yè)成本加成率和豐富國內(nèi)市場中間品種類方面具有根本性作用，政府應(yīng)實施創(chuàng)新驅(qū)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(yīng)積極引導(dǎo)和強化木材產(chǎn)業(yè)人才培養(yǎng)的戰(zhàn)略投入，構(gòu)建有效的知識交流、人才協(xié)作平臺。

3） 木材企業(yè)應(yīng)通過產(chǎn)業(yè)集聚更好地融入國內(nèi)大市場，逐步降低對國際市場的依賴，從根本上改變以國內(nèi)補貼方式維持加工貿(mào)易企業(yè)融入GVC 分工體系的傳統(tǒng)做法。政府應(yīng)統(tǒng)籌建設(shè)全國性的木材產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)業(yè)集聚正外部性；加速GVC 與國內(nèi)地方產(chǎn)業(yè)集群的供應(yīng)鏈整合，為助推木材產(chǎn)業(yè)向GVC 高端攀升提供龐大豐富的國內(nèi)中間品市場支撐，通過不斷提升DVAR實現(xiàn)內(nèi)生化GVC 升級路徑，突破全球價值鏈低端鎖定困局。