《表3 logit回归结果》

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《生产性服务业集聚与城市生产率——差异化学习效应、选择效应与分类效应》

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注:括号内为稳健性z值；*、**、***分别表示显著性水平为0.1、0.05、0.01；ρ为企业不可观测异质性方差占总误差方差的比例，对应括号内数值是它的P值。

表3回归结果中ρ的系数为企业不可观测异质性方差占总误差方差的比例，下方括号是它的P值。从结果可知4列的P值均为0，表明LR检验强烈拒绝ρ=0的原假设，该模型需要考虑企业的个体异质性，不宜使用混合模型回归（1）。值得注意的是，列（1）和列（3）中自变量的回归系数均已转化为几率比（odds ratio）的形式，系数大于1表明自变量与因变量有正相关关系，系数小于1表明自变量与因变量有负相关关系。先分析列（1）和列（3）的回归结果。Lntfplp的系数分别为0.1675和0.1889，且在1%的水平显著，表明生产率Lntfplp每提高1单位，全地区和市辖区企业退出的概率平均下降83.25%（0.1675-1=-0.8325）和81.11%，即生产率提高会显著降低企业退出的概率。全地区Density1的系数为0.9034，但不显著，市辖区为1.2691，在5%的水平显著，表明集聚对全地区企业退出概率的影响并不显著，对市辖区企业退出概率有显著的影响。每平方公里增加100个生产性服务就业人口，市辖区企业平均退出概率会增加26.91%（1.2691-1=0.2691）。进一步表明，集聚对市辖区企业有明显的拥挤效应，对全地区企业拥挤效应并不显著。全地区交叉项Density1×tfp的系数为0.9955，但不显著，市辖区为0.7845，在1%的水平显著，表明集聚主要“挤出”了市辖区低生产率企业，随着生产率提高，企业被“挤出”的概率显著下降。以上结果表明，生产性服务业集聚对市辖区企业有显著的拥挤效应，增加了低生产率企业退出市场的概率，分类效应显著存在，理论假说3得到证实。理论上低生产率企业有两种策略应对集聚的拥挤效应，一是从集聚区转移到非集聚区，二是直接退出市场。本部分只考虑了企业直接退出市场的情况（即退出数据库），若考虑企业从集聚区转移到非集聚区，分类效应会更加明显。全地区Density2的系数为1.0034，市辖区为1.001，但均不显著。这表明制造业集聚对企业退出的概率没有显著影响。Logit模型假设累计分布函数服从逻辑分布，为了减少由于分布函数的设定导致回归结果的不稳健，本文同时使用Probit模型进行回归。值得注意的是Probit模型回归结果目前尚不能转化为几率比的形式，所有回归系数均不能与列（1）和列（3）的结果进行直接比较，但从回归系数的符号和显著性水平看，Logit和Probit模型的回归结果非常接近。这表明本部分得到的回归结果是稳健的。