变量选取和数据描述

1.被解释变量——新增企业数量

本章用新增企业数量来构建企业区位选址指标，数据来自2013年的中国工业企业数据库^[6]。该数据库中的工业企业类型包括全部国有工业企业和规模以上非国有工业企业，行业范围涉及采矿业、制造业以及电力生产和供应业等39类两位数行业分类，为了更好地分类并比较新企业的行业分布和空间分布情况，本章对部分行业进行归类加总^[7]。此外，为了得到更为连续并且准确的新增企业数量，本章使用2013年的工业企业数据，根据每个企业的开业年份、行业代码及行政区划代码，生成并加总得到2001—2013年各地级市各行业的新增企业数量。原始的2013年中国工业企业数据库包含344875个企业，剔除异常值^[8]后剩余320032个企业。其他的数据说明同特征分析部分。

2.解释变量——市场规模与交通基础设施

（1）市场规模。本章将市场规模分为本地市场规模（RMS）、邻近地区市场规模（NMS）和国外市场规模（FMS）三个层次；其中，本地市场规模用人均实际GDP取其对数得到，表示为RMS_pgdp；邻近地区市场规模是通过276个地级市最短公路距离的空间权重矩阵与人均实际GDP计算，取其对数得到，表示为NMS_pgdp；国外地区市场规模用实际出口总额占实际GDP的比重衡量，表示为FMS_export。本章在稳健性检验中还使用人均实际全社会消费品零售总量来衡量市场规模，相应的本地市场规模和邻近地区市场规模分别表示为RMS_pcomsumption和NMS_pcomsumption。社会消费品零售总额是表现国内消费需求最直接的数据，可以作为了解国内零售市场变动情况及衡量市场规模大小的重要指标。

（2）交通基础设施（Traffic）。良好的交通基础设施一方面能够降低企业运输成本、库存成本、出行成本，提高地区间通达性，改善地区之间的经济贸易往来，扩大市场规模，影响企业区位选址，从而影响经济活动的空间分布基于世界银行（1994［123］）的定义以及Demurger等（2001［124］）的研究，本章中分别计算了各省份2001—2013年铁路密度（Railway_density）、公路密度（Road_density）、内河航道密度（Warterway_density），并加总得到综合交通基础设施密度（Traffic_density），分别对铁路密度、公路密度、内河航道密度及综合交通基础设施密度取对数后代入回归模型，表示为Railway、Road、Warterway和Traffic。总体上，相比沿海地区，内陆、沿边地区的交通基础设施较为薄弱，尤其是沿边地区，这不仅与该地区的经济发展水平有关，还与该区域地理环境紧密相关。内河航道密度最高的是江苏、上海及浙江，其次是广州、安徽、湖北、湖南、江西及重庆等省市。为了进一步研究不同等级公路对企业区位选址决策的影响，本章还将公路细分为高速公路（Expressway）、除高速公路外的等级公路（Standard）和等外公路（Substandard），并分别计算了这三种等级公路的密度后取对数。

3.控制变量集

本章选择了可能影响企业区位选址的六个控制变量：人口规模、经济增长、工资水平、外资开放度、公共财政支出和贸易条件。

（1）人口规模（Pop）。企业区位选址是一个企业利润最大化的过程，企业要创造利润就必须要有市场需求，而消费者是市场需求最直接的提供者。若一个地区人口基数较大，市场需求就较大，那么企业销售的产品就多，收益就越高，获得的利润就越高，这个地区对新企业的吸引力就越强。本章使用地级市人口密度反映一个地区人口规模，人口密度等于总人口数量除以国土面积，对其进行取对数，表示为Pop。其中，地级市人口数据来自中国区域统计年鉴。

（2）经济增长（Light）。用地区平均灯光亮度来衡量经济水平，全球夜间卫星灯光数据不会受地区间价格因素的困扰，可以有效地解决由于GDP测算的误差而导致的估计偏差。许多开始选择灯光数据作为GDP的代理变量（范子英等，2016；徐康宁等，2015）。(www.xing528.com)

（3）工资水平（Wage）。在空间经济学中，一个地区的工资水平是生产活动空间集聚的主要条件，工资越高，集聚力越大，越容易吸引新企业进入。工资水平是指企业所在市场的居民收入水平。本章用城镇单位在岗职工平均工资，通过居民消费价格指数（CPI）进行平减，计算得到在岗职工实际的平均工资水平，并对其进行取对数。

（4）外资开放度（Fdi）。外资开放对企业区位选址的影响主要体现在外商直接投资可以为本国企业带来技术、管理等溢出效应。外资开放度等于实际吸收利用外资占实际GDP比重。其中，实际吸收外商直接投资总额首先经年度平均汇率换算，然后用工业品出厂价格指数进行平减得到。

（5）公共财政支出（Public）。公共财政支出是政府用于购买公共产品和服务的支出费用。公共财政支出越多，这个地区公共服务等基础设施就越完善，对资金、劳动力等生产要素的吸引力就越大（Boarnet，1998），越容易吸引新企业进入。本章用实际的公共财政支出占实际GDP的比重表示一个地区公共财政支出的规模，表示为Public。其中，实际公共财政支出经由居民消费价格指数平减得到，公共财政支出数据来自中国区域统计年鉴。

（6）贸易条件（Oversea）。企业贸易条件用各地级市到最近的港口或口岸的距离（Oversea）来衡量。这主要是从海外市场接近程度角度考虑，各地级市到港口或口岸的公路距离越近，贸易条件越好，越有利于企业选址。为此我们选取上海港和深圳港两个最大的沿海口岸，以及广西防城港东兴口岸、新疆伊犁州霍尔果斯口岸、内蒙古呼伦贝尔市满洲里口岸和云南德宏州瑞丽口岸四个最大的陆路沿边口岸，取各地级市到这六个口岸的最近距离，口岸所在地级市到口岸的距离取该地级市的内部距离。

本章中实证检验所涉及主要变量的描述性统计结果如表4-2所示。

表4-2　主要变量描述性统计

续　表