一、引言

产业集群这种产业组织形式从一定程度上解决了经典的“马歇尔冲突”问题，也是现在中国产业发展的重要基础。面对日益加剧的内外部竞争压力，自从1996年以来，我国大量的集群企业不断地从各个集群中迁出和迁入，希望通过迁移摆脱在原区域的资源困境并获得目标区域的新资源，从而推动企业的再次成长。集群企业在迁出的同时也会带走了企业拥有的资源与网络关系，影响了产业集群之间的分工与协作，进而成为产业集群跨区域协同发展的微观基础。当本地难以为企业提供成长所需要的资源时，迁移开始成为集群企业实现成长的一种重要手段。一个地区产业集群内部企业的流动性问题影响了该地区的产业发展格局和产业演进方式，如何正确的引导产业集群迁移和产业集群转型升级是处在转型改革关键时期和经济危机时期的中国中央政府和地方政府的重要课题，如何正确的决策迁移方式也是产业集群内部企业面临的重要决策，本文以浙江慈溪产业集群为例，分析了影响产业集群企业迁移的因素，希望为区域政府对产业集群迁移的政策引导提供建议，为优化集群内部企业的迁移决策和迁移绩效提供理论和实践支撑。二、文献回顾自1996年起，我国涌现了持续的企业迁移热潮，尤以浙江、福建、广东等沿海省份企业最为活跃（邬爱其，2006）。2000年以来，国内一些学者开始关注企业迁移问题。在产业集群背景下，国内研究主要关注了两种形式的企业迁移，分别是来自全球价值链的FDI和国内集群企业自发的迁移。对于FDI，研究主要关注FDI对区域产业集群的带动作用。对于国内集群企业的自发性迁移，相关研究较少，研究主要涉及迁移形式及其对区域经济协同发展的影响。李王呜等（2004）、邬爱其（2006）、李松志（2007）对集群企业迁移形式进行了实证研究。陈建军和姚先国（2003）研究了浙江企业迁移对于区域间关系的影响；向荣（2006）分析了浙商的外迁与反哺的机制。但是，总的来说，国内研究开始关注我国集群企业的自发性迁移行为，但对于集群企业迁移行为（包括动因、形式与绩效）及其对产业集群演进的作用机制还有待系统的理论与实证分析三、实证分析（一）基本情况统计分析我们在09年2月对慈溪市301家产业集群企业进行了问卷调研，共发放了301份问卷，由于依托在慈溪市经济发展局和慈溪市统计局对问卷进行回收，加上慈溪当地集群企业的配合，问卷全部回收，回收率达到了100%。介于各软件的功能差异，我们主要用Spss13.0进行了统计性描述分析，用Eviews6.0对统计结果进行回归分析。

我们主要关注了有外迁倾向的企业的情况，经统计发现301家企业中共有44家企业打算迁出慈溪市发展，占被调研企业总数的将近15%（见表格4）。其中服装、家电、电子信息行业拟迁出发展的企业比例较大（见表格5），我们对这些企业迁出的原因进行了排序分析，发现这些企业拟去外地发展的首要原因是外地的优惠政策，其次是劳动力便宜，再次是土地问题和配套设施问题。（二）Logistic回归分析
我们将企业拟迁出慈溪发展与否作为因变量，对影响企业迁出倾向的因素进行了回归分析。为了能得到一致和有效估计结果，我们控制了一些对企业迁移有影响且问卷中涉及到的变量，主要有企业产值、实现利润、从业人数，缴税额度等，回归分析中可能涉及的变量汇总如表格7：我们将拟迁出慈溪发展的集群企业赋值为1，没有迁出打算的企业赋值0，这就使得因变量企业迁出慈溪的打算out只能取两个值0、1，out是一个二值离散变量。我们尝试着从模型的拟合优度检验模型的合理性，我们主要采取比较通用的期望–预测表（Expectation-Prediction Table）检验法检验模型的拟合优度。与普通线性回归模型不同，在Logistic回归模型中，给定解释变量后，等式右边的
给出的不是
的估计值，而是
这个事件，即企业迁出发生的概率估计值。因此，如果对样本中 取值为1的观测数据，模型给出的
的概率估计值很大，对样本中 取值为0的观测数据，模型给出的
的概率估计值较小，就可以认为模型估计与观测数据的拟合程度较好。模型参数估计后，我们首先选取适当的截断值
将观测数据分成两组：
归入第一组，
归入第二组，其中。如果样本中的一个观测数据的out取值为0、并且该样本属于第一组，或者一个观测数据的out取值为1、并且属于第二组，就称这个观测数据是分组恰当的，否则的话就称这个观测数据是分组不恰当的。很显然，如果模型估计与实际观测数据比较一致，则大多数的观测数据应该是分组恰当的，反之，如果分组不恰当的观测数据所占的比重很大，模型估计与实际观测数据的拟合程度就较差，模型就需要调整。因此，可以利用分组恰当观测数据占总样本的比例来检验模型的拟合优度，这种检验方法称为期望-预测表检验。由于14.6%的企业有迁出的倾向，所以我们选择的截断值
，在EViews6.0中出现的期望-预测表如格10。表的左边给出对观测数据的分组结果，检验结果显示，归入第一组的观测数据共有247个，其中分组恰当的238个、分组不恰当的9个；归入第二组的观测数据为42个，其中分布恰当的36个、分组不恰当的6个。这样对因变量out取值为0的观测数据（共有244个）而言，模型的分组恰当率为97.54%，而对因变量 取值为1的观测数据（共有45个）来说，模型的分组恰当率为80.00%，模型所有观测数据的总的分组恰当率为94.81%。因此模型的拟合优度较好。

结合慈溪产业集群的实际背景，上表的结果可以解释为：如果我们选用该模型作为企业迁移预测模型，即根据迁移企业的相关数据和方程
和
计算各个企业迁出慈溪的概率倾向，并将迁出概率估计值大于0.15的企业看成“迁出企业”、违约概率小于等于0.15的企业看成“非迁出企业”，那么预测模型对244个非迁出企业的预测准确率为97.54%，对45个迁出企业的预测准确率为80.00%，对全部被调研企业的预测准确率为94.81%，模型的预测准确率较高，设定比较合理。四、结论和建议由于劳动力成本、市场接近度、土地获取成本和难易程度以及当地产业优惠政策四个方面显著的影响了集群企业的迁移倾向，本文根据调研结果和统计分析的结果对这四个方面给出一些建议，希冀促进产业集群合理转型升级，提升企业迁移绩效。（一）土地方面大部分企业认为税收制约了企业的转型升级，而且最主要的是在土地方面的税收，工业用地的土地使用税、房产税、增值税都较高，这是企业外迁的一个重要影响因素。（二）政策方面以块状经济为特征的浙江集群企业的转型升级本来就面临很多困难，集群企业的升级涉及到技术、资金、市场、人才、政策、成本、品牌等多个方面，现在又处在经济危机之下，这就更要求政府在扶持集群企业转型升级方面要综合考虑，完善升级的引导政策和扶持政策。（三）劳动力和人力资本方面：鼓励引进人才，对企业引进人才进行政策扶持。支持企业加强固定资产投资，（四）市场培育方面提升完善政府部门对企业的公共服务平台，企业信息交流平台，提升集群企业的工业信息化水平。