一、 引言

中国式的经济增长是否具备了内生经济增长的特征？长期以来一直存在争议：一些研究认为，我国的经济增长仍然依靠劳动力和投资驱动，技术进步和人力资本的影响微弱 (黄新飞和舒元，2010；宋冬林等，2011)；另外一些研究则发现技术外溢效应主要通过外商直接投资渠道产生 (苏基溶和廖进中，2009；傅元海等，2010；钟昌标，2010；)，但蒋殿春和张宇 (2008)认为外商直接投资对国内企业的影响并不显著。这方面大量的实证研究基本属于行业或者省区层面的宏观研究，缺乏直接的微观经验证据。我们关心的问题：我国大量的本土中小企业中，是否存在内生经济增长所特有的人力资本溢出效应？从现有的研究中并没有找到确凿的答案。人力资本溢出效应属于知识溢出效应的范畴，根据马歇尔 (1920)以及Krugman (1991)等的研究，知识溢出效应在产业集群地区体现更为强烈。因此我们拟从企业人力资本投资的角度出发，通过考察产业集聚对于人力资本投资收益的影响，以识别我国经济中的人力资本溢出效应。我们研究的思路是利用中国工业企业数据库的企业在职培训数据，实证检验人力资本投资与企业绩效之间的敏感性联系是否受到产业集聚因素的影响，如果存在因产业集聚而产生的知识溢出，那么产业集聚程度越高，企业人力资本投资的绩效敏感性就越大。

本文的研究发现，只有在中小企业大量集聚的区域，才会生成人力资本溢出效应。本文的实证检验结果表明：企业人力资本投资的绩效敏感性存在显著的集群区域差异，在中小企业集群地区，产业集聚程度上升将会提高企业人力资本投资的边际收益；而在非中小企业集群地区，产业集聚对企业人力资本投资的边际收益没有产生影响。为了进一步确认溢出效应的存在，本文还考察没有人力资本投入的企业，分析其绩效是否受到地区人力资本投资总体水平的影响。本文发现，地区人力资本投资水平对该地区没有人力资本投入的企业绩效具有显著影响，而且对于中小企业集群地区没有人力资本投入的企业，地区人力资本投资水平提高给其带来的边际绩效大于非集群地区的企业。本文的研究结论说明，我国大量的本土中小企业中存在着显著的人力资本溢出效应，有助于我们重新审视中国式经济增长的独特面貌和内在特征。

本文的研究具有三个方面的贡献：一是目前国内关于知识溢出效应的实证研究大部分基于行业或省区层面，本文从企业层面出发提供了知识溢出效应的更为直接的微观经验证据，弥补现有研究的缺陷；二是作为人力资本积累的两个主要途径之一在职培训 (另一个是学校教育)，目前国内学界关注比较少，本文考察了企业在职培训产生的知识外溢现象，在国内尚属首次；三是本文的实证研究首次证实产业集聚生成的溢出效应在集群与非集群地区存在显著差异，深化了学界和实务界对产业集聚机制的理解。

本文的研究涉及到讨论产业集群中知识溢出现象的文献。马歇尔 (1920)发现地区产业集聚程度与该地区的企业生产效率和工资存在紧密的正相关关系。马歇尔认为，其原因在于产业集聚除了降低企业生产成本以外，还具有知识溢出效应，即集群中知识的传播速率和频率大大快于集群外部，一旦集群中出现一项新发明或新技术，将很快扩散到集群的其他企业，这种知识溢出效应是集聚带来的特有现象。Dixit and Stiglitz (1977)提出有名的DS模型，可以解释规模收益递增和产品多样性同时并存的现象。Krugman (1991)在DS模型的基础上建立了中心—外围的产业集聚模型。Krugman模型的中心思想和马歇尔 (1920)基本一致，都认为集聚会产生知识溢出、劳动力共享、上下游一体化等集聚收益，这些集聚收益又进一步强化了集聚程度。后继的理论研究主要关注集聚与知识溢出之间的微观联系机制。Berliant, Reed Ⅲ, and Wang (2006)构建了一个搜寻-匹配模型，模型中具有差异化知识和信息的代理人匹配在一起可以创造新的知识，进而提高生产效率，由此导致产业集聚，而集聚使得知识溢出效应更加显著。Hunt (2007)拓展了Berliant等的模型，在他的模型中，代理人的匹配过程随着区域产业集聚程度的提升而缩减，代理人有更多的时间分配在生产过程，这进一步提高了生产效率。

研究者主要从两方面考察集聚溢出效应的经验证据：一是考察集群区域的经济绩效，二是考察集群区域劳动者的工资溢价。在集群区域经济绩效方面。Wallsten (2001)利用GIS (地理信息系统) 的数据研究当一家企业获得政府研发资助时，相邻近的企业是否更可能也得到类似的研发资助，他发现答案是肯定的，这时邻近企业获得研发资助的概率显著上升。Carlino, Chatterjee, and Hunt (2007)利用城市层面的数据考察劳动者密度与人均专利数量之间的关系，他们发现在当城市的劳动者密度增加一倍时，人均专利数量上升20%。Jofre-Monseny, Marín-López, and Viladecans-Marsal (2011)对西班牙新建企业的地理分布情况进行分析，他们指出影响新建企业选址的主要因素是该区域是否存在相同的劳动者和类似技术，说明企业可能为追逐知识溢出效应而有意识的选择产业集聚区域。Chyi，Lai, and Liu (2012)对台湾新竹工业园的研究表明，企业的净销售收入与该企业的外部研发水平正相关，显示出比较强的知识溢出效应。

在集群地区劳动者的工资溢价研究方面。Glaeser and Mare (2001)发现城市劳动者工资比非城市的劳动者工资平均高出33%，他们认为工资溢价现象主要是由于城市是各种行业密集集中的地区，劳动者人力资本积累速度大大高于非城市的劳动者，因此获得了更高的工资收入。Combes, Duranton, and Gobillon (2003)利用法国企业和劳动力面板数据分析，发现更高的经济聚集程度与更高的工资报酬正相关，他们认为这是由于产业集群吸引了大量高技能的劳动者。Yankow (2006)的实证研究也得到类似结论，他的研究表明接近三分之二的工资溢价可以归因于城市吸引到高技能的劳动者。Blasio and Addario (2005)调查了意大利产业集群中的劳动力市场状况，他们的实证研究显示，与外部相比，集群中劳动者因教育水平产生的报酬较低，因工作资历产生的报酬和外部基本一样；他们同时发现集群中劳动力流动性显著大于集群外部，劳动者更容易更换工作，也更容易开始自己的创业。Addario and Patacchini (2007)考察了意大利1995-2002年242个随机抽取的区域劳动市场情况，发现劳动者密集程度越高的区域，工资水平也越高。Rosenthal and Strange (2008)利用GIS系统考察美国产业集群中的人力资本外溢效应，他们发现劳动力的空间集聚与工资水平正相关，如果集群中的劳动者和受过大学教育的劳动者之间的相邻距离越近，则获得的报酬溢价越高，体现显著的知识和技能溢出效应，随着相邻距离越远，溢出效应显著下降。Fu and Ross (2009)的实证研究发现，产业集聚对劳动者工资的溢价效应主要来源于劳动者的集聚，而并非来源于产业集群中劳动者的教育水平和技能。但是产业集聚程度、劳动者技能和工资之间存在着相互影响相互联系，在实证研究中经常会碰到内生性问题，Combes, Duranton, Gobillon, and Roux (2008)采取多种工具变量控制内生性后发现劳动者集聚程度对工资仍有显著的正向效应，但与没有控制内生性的情况相比，正向效应大约减少了一半，这一方面说明存在集聚的外溢效应，另一方面也显示集群吸引了较高技能的劳动者加入集群。

关于产业集聚与知识溢出的国内研究，大部分属于实证研究。很多研究者都发现在我国的中小企业集群中，比较重要的竞争优势是集群的网络效应和规模效应，通过集群网络，新的知识和技术得到迅速传播扩散，产生知识溢出效应；通过集群内的分工合作获取生产成本优势，实现了与大企业一样的大规模产出 (吴波，2008；朱小斌和林庆，2008；吴结兵和郭斌，2010；王钦，2011)。彭向和蒋传海 (2011)考察全国各省区工业行业集聚程度和创新活动之间的联系，他们发现区域内工业行业集聚程度上升能够显著增加该区域的创新产出，该文将其原因归于集聚的知识溢出效应。吴建峰和符育明 (2012)利用我国制造业数据考察集聚外部效应与专业化之间的相互作用，发现集聚程度高的产业有着更高的专业化程度，他们认为这是集聚产生的外部性效应所致。孙浦阳、韩帅和许启钦 (2013)使用全国地级市的数据研究城市产业集聚对劳动生产率的影响，他们也发现工业集聚对长期劳动生产率有正面效应，作者指出其效应应来源于集聚的外部性。以上研究有助于人们深入理解我国产业集聚活动的内在机理，但这些研究并没有提供关于知识溢出的直接经验证据，特别是企业层面的微观证据，本文研究有望弥补这一空白。

从以上国内外的文献综述可以看到，尽管对产业集聚的知识溢出效应已经有不少研究，但目前还很少从企业人力资本投资的角度考察产业集聚溢出效应的文献，而企业的人力资本投资显然是知识和技能生成的主要来源之一，因此从人力资本角度研究知识溢出效应，能够获得更为直接的微观经验证据；而且研究者普遍没有注意到在产业集群和非集群地区，产业集聚与知识溢出效应之间的关系是有显著差异的^①。本文的研究可望在这些方面做出实质贡献。

①在此我们需要厘清产业集聚与产业集群的关系：产业集群都有较高程度的产业集聚，但产业集聚程度高的地区并不一定是产业集群。正如Ellison and Glaeser (1997)所指出的，如果某地区只有少数几个大企业，那么该地区从统计指标度量可能具有很高的产业集聚程度，但并不是真正意义上的产业集群，也缺乏集聚产生的外部效应。

本文其余部分的组织结构如下：第二部分提出可检验假设，第三部分研究集群与非集群地区产业集聚对人力资本投资-绩效敏感性的影响，第四部分考察地区人力资本投资对没有人力资本投资企业的溢出效应，第五部分为结论。

二、 研究假设

Romer (1986；1990) 指出知识和思想具有外部性，他认为知识和思想的传播是没有成本的，因此新的知识和思想一旦被发现或提出，就会迅速扩散出去，为整个社会所共享。产业集群意味着大量相似性质的企业和人员的区域集聚，在集群区域内知识、思想以及技能的扩散现象更明显，速度更快，频率更高 (马歇尔，1920；Krugman，1991)。这是由于四个因素的驱动而造成的：一是地域因素。相互邻近的社会成员通过相互学习和相互启发，也随之使自己的人力资本获得增加；但是与之相邻较远的社会成员，则因为经常性交往的频率不高，从人力资本投资中获得的外溢收益也较少。二是劳动力市场因素。产业集群地区通常共享一个劳动力市场，企业可以从中找到大量具有相似知识和技能的劳动者，研究人员发现集群劳动市场上劳动者的流动频繁程度明显高于非集群地区 (Blasio and Addario, 2005；Addario and Patacchini, 2007)。人员的流动带动了信息的流动，促进了知识、思想和技能在集群范围内的频繁交流。三是竞争性因素。人力资本外部性效应主要发生在同质的人力资本范围之内，而当同质的人力资本聚集在一起，相互间的竞争就不可避免了，区域人力资本集聚的密度越高，竞争的强度越大。为了不在竞争中被淘汰，集群社会成员必须尽一切可能，利用一切机会，学习和搜寻新的知识、新的方法、新的技能，以使自己在竞争中胜出。四是创新和模仿因素。集群社会成员为了取得竞争优势，必须寻求创新的途径，因此在产业集聚的区域创新活动要比其他地区更加活跃。创新意味着新的发展机会、新的市场领域和新的利润增长点。当创新被集群内的企业家转化成现实的生产力，并在市场上获得成功的时候，对创新的模仿就出现了。集群内部信息交流沟通和人员流动的便捷，使得创新的模仿可以在短时间内大量扩散。

根据Lucas (1988；2001)，知识和思想可以看作是附着在个人身上的人力资本的一部分，他指出人力资本外部性即是个人在工作中通过学习和相互间的交流获得了社会其他成员人力资本投资带来的收益。当个人具有更高的知识和技能时，他也能够通过学习和交流获得更多的外部收益。因此在人员和信息交流沟通越便捷的区域，知识、思想和技能的传播扩散速度越快，人力资本投资的外部收益也越高。相对于非集群地区，产业集群地区存在更为显著的知识和技能外溢效应，而且产业集群地区的集聚程度越高，其外溢效应越强。较高的人力资本外溢收益也吸引其他地区的社会成员加入，这更进一步强化了集群的外溢效应。

正如之前所指出的，大企业的集聚并不能形成马歇尔意义上的产业集群，产业集群本质上是中小企业的集群。从我国现实的观察看，可能引发知识和技能溢出效应的各种典型的产业集聚现象也主要发生在中小企业集群中 (王缉慈，2001；朱华晟，2004；吴波，2008；彭向和蒋传海，2011)，因而我们以是否属于中小企业集群作为产业集群的判别标准。根据以上思路，产业集群地区的企业从人力资本投资中获得的边际利益包含了集群其他成员知识和技能产生的外部收益，而且当该地区产业集聚程度越高，知识和技能的外部效应越强，企业人力资本投资获得的外部收益应该也越大。但是在非集群地区，产业集聚并未产生马歇尔所提及的集聚现象，因此在这些地区，产业集聚程度与人力资本投资边际收益没有强烈的正向关系。

基于以上讨论，本文在此提出可检验的研究假设1：

假设1：在中小企业集群地区，产业集聚程度上升将导致企业人力资本投资边际收益提高；在非中小企业集群地区，产业集聚程度对企业人力资本投资边际收益没有影响。

根据人力资本外部性理论 (Lucas, 1988; 2001)，企业空间上集聚的动力之一是为了获得集聚产生的知识和技能外部溢出报酬。如果知识溢出效应确实存在，那么对于没有发生人力资本投入的企业而言，也应该能享受到该区域的知识溢出报酬，而且该地区人力资本投资水平越高，该企业得到的溢出报酬也越大。由于中小企业集群地区中的溢出效应比非集群地区更为显著，所以我们预期集群地区的没有人力资本投入的企业相对于非集群地区企业，很可能将获得更高的溢出报酬。因此，本文在此提出可检验的研究假设2：

假设2：地区人力资本投资水平的提高会改善该地区没有人力资本投入的企业绩效；对于中小企业集群地区没有人力资本投入的企业，地区人力资本投资给其带来的边际绩效大于非集群地区的企业。

三、 样本数据 (一) 样本说明

根据Becker (1964)以及Acemoglu and Pischke (1999a; 1999b)，企业主要以在职培训方式进行人力资本投资，因此本文以企业在职培训投入测度企业人力资本投资。我们拟使用中国工业企业数据库中的企业在职培训数据，该数据库包括了1996-2007年全国各类所有制性质的工业企业共计2, 276, 581个观测值 (包括国有、法人、集体、个人、港澳台资和外商)，每年的样本企业数目在2-30万家之间，04年以来样本企业数目基本保持在27万家以上，遍及全国各个地区，是目前样本容量最大的中国微观数据库。该数据库包含的内容主要有企业基本情况 (企业名称、地址、法人代码、法人代表姓名、登记注册类型、行业类别、企业员工人数、性别构成和教育程度构成等)、财务信息 (资产负债表、损益表和现金流量统计) 以及企业产值数据 (企业销售产值、工业增加值和出口交货值等)，为企业管理、产业经济学、劳动经济学和公司金融等领域的研究者提供了相当丰富的数据信息。

但是该数据库也存在比较严重的潜在问题 (聂辉华等，2012)，一是该数据库样本缺失比较严重，相当比例的企业存在指标缺失，而且不少指标缺乏连续的记录，如企业的现金流量指标只有4个年度的数据，企业管理费用明细的各项指标均只有3或4年数据，企业员工构成状况的指标只有2004年全国经济普查的数据；二是该数据库存在相当比例的样本指标值异常，如总资产为负数、企业产值为负或者企业员工人数为0等；三是该数据库相当比例的样本出现相同法人代码但是企业名称不同，或者相同企业名称但法人代码不同的混乱状况。

本文的研究需要观察中小企业集群和非集群企业多年的表现情况。因此本文根据聂辉华等 (2012)建议的程序对工业企业数据库进行重新整理，在此基础上提取2000-2007年连续8年具有观测值的企业样本，剔除掉其中总资产、营业收入、研发费用、职工在职培训费用以及持股比重等指标出现异常或不合理数值的样本，最后得到48, 624家企业8年共计388, 992个观测值的样本数据。由于工业企业数据库只在2001以及2004—2007年度报告了企业在职培训数据，因此本文的研究中，只使用其中2004—2007年度的样本数据 (共计194, 496个观测值)。

本文涉及到的变量名和定义列在下面的表 1中。

其中度量地区产业集聚程度的是三个Herfindahl指数：Herfin_emp、Herfin_sale和Herfin_asset，之所以采用三个指标度量产业集聚程度，主要是出于稳健性的考虑。Herfindahl指数的计算如下：

$H{{I}_{it}}=\sum\limits_{j=1}^{N}{{{\left(\frac{{{x}_{ijt}}}{{{x}_{it}}} \right)}^{2}}}$

HI_it为第t年i地区的产业集聚Herfindahl指数，x_ijt为第t年i地区j行业的就业人数/销售收入/资产总额，x_it为第t年i地区全部企业的就业人数/销售收入/资产总额。一般来说，产业集群地区产业集聚程度越高，Herfindahl指数也越大。但是Herfindahl指数大并不意味着一个地区是产业集群。因为如果该地区只有少数几家大企业，那么该地区的Herfindahl指数也比较大，但不能说该地区出现了产业集聚现象，因为产业集聚现象的生成需要两个条件：一是该地区企业集中于某一个或数个行业；二是每个行业内部企业数量众多 (特别是中小企业)。Ellison and Glaeser (1997)指出目前用于度量产业集中程度的另一个指标空间基尼系数也存在类似的问题，因此他们给出了一个修正的度量指标，即所谓的EG指数，但是EG指数主要用于度量某一行业在全国范围内的集中程度，难以应用于度量地区的产业集聚程度。从现有研究看，目前关于产业集群的划分大部分属于定性描述，缺乏统一的定量标准，根据意大利1993年的法案规定，产业集群的认定标准主要是所处区域人均企业数量大于全国平均水平、中小企业比重超过50%、专业行业比重大于30%。有鉴于此，本文也从中小企业数量和行业占比两个方面定义中小企业集群：如果一个地区的微型和中小型企业数量占比超过该地区企业数量的50%以上，且地区Herfindahl指数位于5分位以上，那么该地区可以认定为中小企业集群^①。

①本文的实证检验中，主要采用地区就业人数集中度的Herfindahl指数，因为目前多数产业集聚文献中对产业集聚的度量，无论是EG指数还是空间基尼系数，都是根据行业就业人数进行计算。作者也分别采用地区销售收入集中度的Herfindahl指数和地区资产集中度的Herfindahl指数做实证检验，发现检验结果并没有实质性变化。

在计算Herfindahl指数中，涉及到行业分类。中国工业企业数据库给出了行业分类的4位数代码，行业类别可分为816个行业，本文采用2位数行业代码，将行业类别合并为43类。为了考察不同行业特性对企业在职培训的影响，本文还区分出较高技术含量的行业和较低技术含量的行业。在定义中小企业集群时，涉及到企业规模的分类，本文采用世界银行Almeida and Aterido (2010)建议的企业规模分类方法，具体的分类标准已列在表 1中。为了控制住区域特征对本文所考察变量的影响，本文根据聂辉华等 (2009)，将全国各省市自治区划分为六大区域，具体区域划分标准参见表 1。

(二) 集群与非集群的均值比较为了节省篇幅，本文没有提供样本数据的描述性统计，感兴趣的读者可以向作者索取。

以上表 2列出了中小企业集群和非集群样本的均值比较。从表 2可以看到，大部分变量在集群和非集群之间均呈现出显著差异，说明两类地区确实存在不同的特质，需要分开考虑两类地区企业人力资本投资的效应，本文的划分是合理的。表 2显示，集群企业的人力资本投资 (在职培训) 显著高于非集群企业，这与本文的理论分析是一致的。中小企业集群的产业集聚程度显著高于非集群地区，说明本文对中小企业集群的认定标准比较合理。通过考察表 2的三个研发水平度量指标可以发现集群企业的研发水平显著低于非集群企业，这说明集群中的中小企业缺乏足够的研发实力。在此情况下，相对于研发活动，企业员工在职培训在集群知识和技能传播中起到的作用尤为重要。此外从表 2可以看到中小集群的受教育水平低于非集群地区，这个统计学结论符合中国实际情况，从中小企业集群的分布看，基本位于县域或乡镇，这些地区并不是高等学历人员集中的区域，中小企业本身也很难吸引到高学历人员。说明集群地区的生产活动并非是简单的再生产，而是有一定技术含量的生产活动，需要具备一定技术水平的人员。因此，中小企业集群地区提高人力资本、培养合格技术人员的主要途径很可能是企业自己进行人力资本投资 (即员工在职培训)。

四、 产业集聚与企业人力资本投资-绩效敏感性 (一) 实证检验策略

为了检验研究假设1，本部分拟将全部样本分为属于中小企业集群和不属于中小企业集群的样本，利用如下计量模型对两组样本分别进行检验：

${{y}_{it}}=a+{{\beta }_{1}}Regiontrai{{n}_{it}}+{{\beta }_{2}}Cluster{{s}_{it}}+\\ {{\beta }_{3}}Regiontrai{{n}_{it}}*Cluster{{s}_{it}}+\delta {{X}_{it}}+{{c}_{i}}+{{\varepsilon }_{it}}$

y_it代表一组企业绩效变量，本文选用ROA、Lnsale、Lnaddvalue和Lnwage做为企业绩效的代理变量。X_it代表一组控制变量，c_i为企业特质的不可观测固定效应。控制变量有企业规模变量 (Small、Med和Large)，企业外向型变量 (Open)，企业经营年限 (Lnage)，企业负债变量 (Longdebt)，行业技术水平变量 (Tech和Lowtech)，企业人员结构变量 (Edu、Techman、Techworker和Uniondum)，产权构成变量 (Ownership1-Ownership6) 和5个地区虚拟变量。c_i代表了不可观测到的企业特质。是否存在某种不可观察的企业特质同时影响企业绩效和企业的人力资本投资？比如一个高水平企业家管理的企业，即重视人力资本投资，经营管理业绩也会很好。如果存在这种可能性，则随机效应模型的估计是有偏误的。为了排除该可能性，我们还给出了固定效应模型的估计结果。尽管固定效应模型更为稳健，但是由于随机效应模型保留了企业和行业层面不随时间变动的特质变量，有助于研究者了解这些特质变量的数量效应，因此本文同时给出随机效应和固定效应两种模型的检验结果，相互对比，以确保估计结果的稳健性。

本部分感兴趣的变量是Trainexp_it和Trainexp_it*Herfin_emp_jt，其中Trainexp_it的系数度量了企业在职培训投入的边际效益，Trainexp_it*Herfin_emp_jt的系数度量了不同程度的产业集聚对绩效—在职培训关系的影响效应。如果研究假设1是正确的，那么可以预计，只有中小企业集群样本组体现出产业集聚程度对企业在职培训边际效益的增进作用 (即交叉乘积项Trainexp*Herfin_emp的系数应该显著为正)，而非中小企业集群样本组没有显示出这样的效应 (即Trainexp*Herfin_emp的系数不显著为正)。

(二) 实证检验结果与解释

实证检验的结果列在表 3和表 4中，标准差采用对面板单元序列相关和异方差稳健的标准差，所有的回归均控制了企业的产权性质和地区属性。其中表 3为随机效应模型的估计结果，表 4为固定效应模型的估计结果。从表 3和表 4可以看到：

(1) 如果不考虑集聚的外溢效应，单看在职培训的效果，非集群企业Trainexp的系数基本显著为正，而集群企业Trainexp的系数则显著为负。这个结果显示出非集群企业在职培训的边际收益大于集群企业在职培训的边际收益。这个结果并不出人意外，因为产业集群的企业基本为中小企业，而中小企业的员工流动性较强，在职培训的边际成本比大企业高 (大企业的在职培训具有规模成本优势)，所以中小企业在职培训的边际收益相对大企业而言是比较低的，甚至可能边际收益为负。Almeida and Carneiro (2009)以及Almeida and Aterido (2010)也发现类似的现象，中小企业在职培训的边际收益显著低于大企业，Trainexp的系数很可能反映的是企业规模的影响。

(2) 本部分感兴趣的是交叉项Trainexp*Herfin_emp的系数。表 3和表 4估计结果显示，非集群企业的该项系数值基本是不显著的，而集群企业的该项系数值基本显著为正。这说明虽然中小企业在职培训的边际效益比较低 (不考虑集群因素)，但是由于集群外溢效应的存在，中小企业集群内部企业的在职培训会获得显著正的边际收益，而且随着集群地区产业集聚程度进一步上升，企业在职培训导致的收益也随之增加。而在非集群企业的样本中，并没有出现如此的效应。尽管集聚可以带来其他外部收益 (如劳动力市场共享以及成本节约)，但是我们认为因人力资本投资而获得的外部收益主要来自于更及时的信息交流，更深刻的理解这些信息，更全面的学习各种新知识。因此这些外部收益大部分应该属于知识溢出的收益。本部分的估计结果表明只有在产业集群地区，产业集聚的引发的人力资本溢出效应才可能存在，产业集聚可以帮助集群中小企业克服人力资本投资成本高收益小的困难，促进中小企业人力资本质量不断提升，有利于中小企业实现产业升级。

(3) 随机效应和固定效应模型的估计结果基本一致，四个企业绩效代理变量的估计结果也基本相符，这说明本部分得到的估计结果比较稳健。

(三) 稳健性检验

以上部分检验了企业人力资本投入对企业绩效的影响，但是这其中还可能存在逆向的因果关系，即绩效好的企业也愿意投入更多资金用于员工的在职培训^①。为了进一步确认以上部分实证检验结论的可信程度，本部分将滞后一期的在职培训变量放入计量模型中，替代当期的在职培训变量，即以L.Trainexp替代Trainexp，以交叉项L.Trainexp*Herfin_emp替代Trainexp*Herfin_emp。当期的企业绩效可能影响当期的在职培训，但是不可能影响到前一期的企业在职培训水平，因此包含滞后期在职培训变量的计量模型可以有效克服逆向因果关系带来的识别难题。以下表 5给出了包含滞后一期在职培训变量的估计结果，可以发现与上一部分的估计结果基本相同。当绩效变量为ROA或者Lnaddvalue时，集群企业的样本组中，在职培训和产业集聚的交叉项显著为正，而非集群企业样本组的该项系数则是不显著的。当绩效变量为Lnsale或者Lnwage时，非集群企业也显示出一定的产业集聚影响效应，即交叉项的系数估计值显著为正，但是其系数值约等于集群企业样本的该项系数估计值的一半，说明集群企业获得的产业集聚外溢报酬比非集群企业更高。因此，稳健性检验的结果表明本部分的实证检验结果是稳健的，得到的结论是可信的，符合研究假设1的论断。

①逆向因果关系的一部分来源于不可观测的固定效应，即绩效好的企业通常是那些对员工在职培训比较注重的企业，本文前面部分已经通过固定效应模型处理掉了这部分固定效应的影响。

五、 地区人力资本投资水平的影响 (一) 实证检验策略

在本文的研究中，产业集聚引发的人力资本投资溢出效应占据着核心地位，中小企业人力资本投资的动机以及企业人力资本投资绩效的决定因素均与这种溢出效应息息相关。本文上一部分的实证检验结果与基于人力资本溢出效应的理论推断是一致的。在前一部分的检验中，为了排除解释变量和因变量受到不随时间变化的不可观测固定效应的影响，我们使用了固定效应模型，为了排除逆向因果关系，我们将在职培训变量滞后一期。但是也可能存在使得解释变量和因变量同时受到影响的随时间变化的不可观测效应，如企业管理者在样本期间可能发生更替，可能同时影响企业绩效和人力资本投资政策，但是我们无法直接观测到这种效应。为了避免时变因素的干扰，本部分设计了一个巧妙的实证策略以有效的识别产业集群中的知识溢出效应。

我们的具体策略是考察那些没有在职培训投入的企业绩效是否受到所在区域其他企业在职培训的影响。如果人力资本投资的溢出效应存在，那么当同一区域内其他企业为员工提供在职培训时，没有在职培训的企业也可以从中获得正的外部性收益。如果中小企业集群地区的外溢效应更强烈，那么集群地区没有在职培训投入的企业获得的外部性收益更大。这也是研究假设2的内容。对于没有在职培训投入的企业而言，其他企业的在职培训投入独立于该企业，因此可以视为外生的冲击，能够有效克服此前估计中的内生性干扰。

(二) 计量模型设定

本部分拟采用如下计量模型识别知识溢出效应：

y_it=a+β₁Regiontrain_it+β₂Clusters_it+β₃Regiontrain_it*Clusters_it+δX_it+c_i+ε_it

在模型中，Regiontrain为地区层面的变量，是没有在职培训投入的企业所处地区企业在职培训投入总额的对数。本部分以Regiontrain作为度量地区在职培训水平的代理变量，其系数表示没有在职培训投入企业获得的该地区其他企业在职培训的外溢效应，而交叉项Regiontrain*Cluster的系数则度量了集群地区没有在职培训投入的企业获得的外溢效应。绩效变量和控制变量均与上一部分的设定相同。

(三) 实证检验结果与解释

本部分的实证检验结果见表 6。可以发现：

(1) 在控制了产业集群的因素之后，地区在职培训水平仍然可以显著提升没有在职培训投入的企业的绩效。虽然在随机效应模型的估计中，ROA和Lnaddvalue的系数显著为负，但是一旦剔除了不可观测的固定效应的影响，ROA的系数就呈现出显著为正的特征，而Lnaddvalue的系数不显著，但符号为正。无论在随机效应还是在固定效应的估计中，Lnsale和Lnwage的系数均显著为正。这些结果说明人力资本投资的外溢效应是存在的，能促进所处区域其他企业的员工生产率提高和企业绩效改善。

(2) 相对于非集群地区的企业，属于中小企业集群地区的企业，尽管没有在职培训投入，但仍然获得了更多的知识溢出收益。从表 6可以看到，在随机效应模型中，交叉项Regiontrain*Cluster的系数估计值符号均为正，其中ROA和Lnaddvalue的系数显著为正；在固定效应模型中，交叉项系数的显著程度进一步上升了，ROA、Lnaddvalue和Lnwage的系数均显著为正。交叉项系数的估计结果说明相对于非集群地区，中小企业集群地区的外溢效应更为显著，集群地区企业能够获得知识外部性的收益，无论该企业是否进行了人力资本投资。

综合以上两点，本文认为存在本土企业间的人力资本投资溢出效应，而且产业集群地区拥有更强的知识溢出效应，本文的研究假设2是成立的。

六、 结论

本文利用我国工业企业大样本微观数据，设计了两种实证检验策略，考察产业集聚对企业人力资本投资-绩效关系的影响，以识别我国本土企业中的人力资本投资溢出效应。本文的研究有两个发现：(1) 产业集聚与企业人力资本投资的绩效敏感性之间的正向关系只存在于中小企业集群地区：在中小企业集群地区，产业集聚程度上升将导致企业人力资本投资边际收益提高；在非中小企业集群地区，产业集聚程度对企业人力资本投资边际收益没有影响。这说明产业集群地区特有的集聚机制是生成知识和技能溢出效应的主要源泉；(2) 地区人力资本投资水平的提高会改善该地区没有人力资本投入的企业绩效；对于中小企业集群地区没有人力资本投入的企业，地区人力资本投资给其带来的边际绩效大于非集群地区的企业。这说明即便没有人力资本投入，处于产业集聚区域的企业也能享受到知识外溢的利益。我们的实证检验策略，可以有效克服计量模型中的内生性问题，获得的结论是稳健可靠的。

我们的研究结论说明，中国式的经济增长具有内生经济增长的典型特征，推动我国经济快速增长的动力并不仅仅是简单的要素堆积，而是包含着大量本土中小企业的人力资本积累。在我国区域经济发展中，集群式发展能够促进地区经济获得大量集聚利益，生产经营效率提高，资金技术和人才迅速积累，规模报酬递增，从而走上持续快速扩张的良性轨道。本文的研究也表明，集聚利益的生成需要该地区中小企业集聚达到一定程度，因此地方政府在产业集群发展初期应该采取多方面措施，从政策、资金和配套设施等方面给予有力支持，以加快产业集聚进程。此外，由于中小企业资金实力薄弱，缺乏足够的在职培训投入，地方政府应该给予中小企业一定的补贴，加强职业教育设施的建设，增加集聚区域公共教育投入，促进集聚区域人力资本的积累。