芯集聚济影响企业溢价分布吗

集聚经济影响企业溢价分布了吗？孙楚仁樊丁芯（报告人）上海对外经贸大学

研究动机什么是溢价？什么是集聚经济？为什么要研究两者之间的关系？

1.在新经济地理学和空间经济学企业生产率被假定为外生变量，溢价通常固定不变。Krugman(1979,1980)利用Dixit&Stiglit(1977)的垄断竞争模型研究集聚经济Melitz(2003)引入异质性企业，但即使考虑了集聚经济，其对产品价格和边际成本的影响也会相互抵消，溢价仍保持不变Ottaviano,Tabuchi&Thisse.s(2002)将代表性消费者的效用函数假定为一个拟线性的二次效用函数，由于生产率仍被假定为外生变量，所以集聚经济只影响企业产品价格Melitz&Ottaviano(2008)强调集聚的竞争效应，集聚经济只能通过影响市场中的最高价格而影响溢价水平现有的研究成果2.溢价作为内生变量分析集聚经济对其的影响Combes&Lafourcade(2011)在非长期均衡的模型中，利用法国的数据，得出集聚经济对溢价的影响为正Zhao（2011）基于Melitz&Ottaviano(2008)模型，强调集聚经济引起的“选择效应”，认为集聚经济对溢价的影响为负，估计2002-2004年中国企业层面的溢价，证明集聚经济对企业平均溢价水平的负效应Lu,Tao&Yu（2012）估计1998-2005年中国制造业企业水平的溢价，并用DID的方法察了集聚对企业溢价的影响，也发现在中国集聚经济的竞争效应大于知识外溢效应，即集聚对企业溢价有负的作用现有的研究成果1.我们对Dixit-Stiglitz(1977)模型进行改进，加入了集聚经济的因素，从理论上分析了集聚经济对企业溢价水平的影响2.我们运用DeLocker&Warzynski(2012)的方法估计了中国1998-2007年企业层面的溢价水平，并分析了集聚对不同规模城市中企业溢价分布的位置变化、离散程度和形态偏度的影响，是对原有从溢价分析集聚经济文献的重要补充。3.与Lu,Tao（2012）和Zhao(2011)类似，本文发现集聚经济对企业平均溢价水平的影响显著为负。但本文还发现集聚还使高效率企业溢价下降得更快，从而导致在大城市中低溢价企业比例更高。本文的创新点1.理论模型2.DeLocker&Warzynski(2012)估计企业溢价

的方法。3.数据来源、处理办法和生产率的估计方法。4.

实证分析和结果5.用分位数回归进行稳健性分析。6.结论。结构安排模型模型命题1：大城市中的企业的平均溢价水平更低。且企业生产率越高，其溢价水平下降幅度更大。模型命题2：相对于小城市而言，大城市中企业平均溢价水平更低，其分布形态左移且离散程度减少。模型命题3：相对于小城市而言，大城市中企业溢价分布偏度右偏。模型

企业水平溢价的估计

数据来源和处理：本文的实证数据用到了中国城市和企业水平数据。城市水平数据来自中国城市统计年鉴、中国统计年鉴和中国区域统计年鉴(1990-2007)。企业水平数据来自中国国家统计局1998至2007年度“中国工业企业年度调查数据库”。本文参考孙楚仁等（2013）以及Sunetal.(2013)的处理方法对数据库进行了处理。数据来源、处理与企业生产率估计集聚经济的度量：本文的目的在于从聚经济的空间效应分析其对溢价的影响，因此，我们用企业所在城市的人口总数表示集聚经济的程度。而城市人口又有三种分类：户籍人口、常住人口和非农人口。我们用企业所在城市制造业的就业总量作为衡量集聚经济规模的指标。数据来源、处理与企业生产率估计企业生产率估计：考虑到微观企业数据估计中出现的联立性和选择性偏差问题，Levinshon&Petrin(2003)提出了利用中间品投入作为状态变量、通过半参数方法估计企业资本存量及生产率的估计方法（称为LP方法）。这里我们用LP方法估计了企业水平生产率。数据来源、处理与企业生产率估计

企业层面的溢价水平:由于DeLocker&Warzynski(2012)计算溢价的方法需要用到企业滞后两项的劳动人口、企业资产净值、企业增加值等，而原始数据本身存在缺失值，再加上这些变量取对数时损失掉一部分数据，最终我们得到961056个企业层面的溢价。计量模型和实证结果为了直观考察集聚对溢价的影响，我们将城市按一线、二线、三线城市分为大、中、小三类。首先，我们利用企业水平溢价估计结果，分行业考察了不同规模城市企业平均溢价水平之间的差异。其次，我们还比较了1998-2007年一线、二线、三线城市企业溢价的核密度分布图。计量模型和实证结果计量模型和实证结果行业代码行业名称一线城市二线城市三线城市6电力、热力的生产和供应业0.911.261.117电气机械及器材制造业0.270.560.7510纺织服装、鞋、帽制造业0.430.540.6813纺织业0.100.320.5714非金属矿采选业0.670.650.6015非金属矿物制品业-0.230.110.1616废弃资源和废旧材料回收加工业-0.040.290.6717工艺品及其他制造业0.030.240.4618黑色金属冶炼及压延加工业0.030.620.8319化学纤维制造业-0.080.460.5120化学原料及化学制品制造业-0.310.010.1621家具制造业0.400.720.8722交通运输设备制造业-0.040.330.5023金属制品业-0.200.190.4024煤炭开采和洗选业0.630.610.4125木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业0.260.590.7626农副食品加工业0.491.231.3827皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业-0.010.260.3228燃气生产和供应业-0.96-0.44-0.6129石油和天然气开采业1.471.070.9230石油加工、炼焦及核燃料加工业0.200.780.9131食品制造业0.821.331.4032水的生产和供应业1.050.710.1233塑料制品业0.220.450.6534通信设备、计算机及其他电子设备制造业0.390.670.8135通用设备制造业-0.110.270.4536文教体育用品制造业-0.190.000.2937橡胶制品业-0.350.000.1939烟草制品业3.382.902.5440医药制造业0.351.041.1441仪器仪表及文化、办公用机械制造业-0.13-0.020.1942饮料制造业0.220.821.0043印刷业和记录媒介的复制0.220.600.6844有色金属冶炼及压延加工业0.200.710.9445造纸及纸制品业0.180.570.6746专用设备制造业-0.300.050.29平均值0.280.570.66计量模型和实证结果计量模型和实证结果基准回归模型(1)(2)(3)(4)(5)(6)城市制造业劳动力对数-0.0199****-0.0165****-0.0142****-0.0141****-0.0185****×企业生产率对数()(-179.01)(-138.58)(-118.59)(-118.69)(-205.37)城市制造业劳动力对数-0.399****-0.241****-0.0882****-0.0817****-0.0407****()(-136.42)(-77.97)(-25.28)(-23.23)(-30.06)所有权虚拟变量否否否是是是行政隶属虚拟变量否否否是是是经营状态虚拟变量否否否是是是规模虚拟变量否否否是是是注册类型虚拟变量否否否是是是行业虚拟变量否否否否是是年份虚拟变量否否否否否是截距-3.471****0.236****-0.649****-2.774****-2.825****-4.071****(-459.30)(6.36)(-17.57)(-58.68)(-29.53)(-183.98)Sigma1.07341.13871.07991.05781.01160.8676样本数864951864951864951863905863905863905不同生产率企业溢价水平与城市制造业就业规模的回归结果注：括号内为t-统计量。*

p<0.10,**p<0.05,***p<0.01,****p<0.001基准回归模型结果分类回归模型(1)(2)(3)(4)(5)(6)小城市虚拟变量-0.215****-0.228****-0.184****-0.182****-0.229****×企业生产率对数(-138.84)(-125.39)(-100.70)(-100.48)(-164.14)大城市虚拟变量-0.255****-0.233****-0.190****-0.189****-0.257****×企业生产率对数(-168.13)(-104.96)(-85.57)(-85.73)(-148.94)大城市虚拟变量-0.278****-0.196****-0.0599****-0.0471***-0.0412****(-83.15)(-13.40)(-4.13)(-3.27)(-3.61)所有权虚拟变量否否否是是是行政隶属虚拟变量否否否是是是经营状态虚拟变量否否否是是是规模虚拟变量否否否是是是注册类型虚拟变量否否否是是是行业虚拟变量

否否否否是是年份虚拟变量否否否否否是截距-3.587****-4.712****-3.515****-3.828****-3.782****-4.447****(-443.59)(-3325.41)(-361.61)(-169.05)(-43.84)(-237.73)sigma1.08011.13091.07951.071781.02270.8679样本数864951864951864951863905863905863905注：括号内为t-统计量。*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01,****p<0.001。参照组为小城市样本。不同生产率企业溢价水平与大小城市类别变量的回归结果分类回归模型结果溢价概率密度分布的回归模型(1)(2)(3)(4)(5)(6)小城市虚拟变量0.798****0.804****0.804****0.802****0.801****×企业溢价对数(1014.53)(1008.24)(1010.74)(1008.10)(1010.94)大城市虚拟变量0.787****0.778****0.778****0.777****0.775****×企业溢价对数(975.48)(935.21)(936.80)(933.21)(935.40)大城市虚拟变量0.164****0.0759****0.0739****0.0729****(47.29)(42.49)(41.40)(41.03)所有权虚拟变量否否否是是是行政隶属虚拟变量否否否是是是经营状态虚拟变量否否否是是是规模虚拟变量否否否是是是注册类型虚拟变量否否否是是是行业虚拟变量否否否否是是年份虚拟变量否否否否否是截距-1.369****-1.033****-1.406****-1.263****-1.240****-1.211****(-3043.03)(-563.45)(-1435.23)(-113.39)(-26.27)(-25.78)sigma0.532581.052540.5315390.53260.525560.52411样本数864951864951864951863905863905863905大小城市企业溢价分布回归结果注：括号内为t-统计量。*

p<0.10,**p<0.05,***p<0.01,****p<0.001。参照组为小城市样本。溢价概率密度分布的回归结果本节采用分位数回归方法来对命题2进行稳健性分析。我们用分位数回归从位置、尺度和偏态三方面全方面分析在不同规模城市的企业溢价分布变化。位置变化：我们可以根据被估计的分位数回归系数随分位数变化的关系图分析溢价分布的位置变化。对于初始单位系数，水平线表明系数并不随分位数变化，如果这条直线在水平零直线之上，那么存在正向的变化，如果在水平零直线之下，那么存在负向的变化。另外，一条非水平直线代表总体分布在位置和