四、企業選址實踐：一般化的程序

企業與所在地比較優勢的契合程度如何影響企業的發展，以及影響的程度仍有待實證研究給出具體的量化分析。最基本的方法是使用工業企業數據庫（或者其他類似的微觀企業數據）進行回歸分析。工業企業數據庫為國家統計局的調查數據，包括全部國有工業企業和規模以上（主營業務收入在500萬元以上）的非國有工業企業樣本，從1998年開始每年調查一次。這套數據包括了企業完整的財務報表，以及企業身份、所有制、企業規模、電話、郵編、地址等詳細信息，因此足以勝任這樣的任務。本文建議的一般化分析模型如下：

其中Growthijc是位于城市c行業j的企業i的增長情況，Xijc是該企業的其他變量。我們重點關注CAjc，即行業j在城市c的比較優勢情況，由上一節提到的比較優勢指標構成。比較優勢對企業發展的作用由系數向量β給出，根據其顯著性及大小，可以看到比較優勢是否影響企業的發展，以及其影響的程度。比如，如果要素稟賦比較優勢FCAjc的系數，而其二次項系數，則可以斷定要素稟賦比較優勢在發揮作用，并且最符合比較優勢的位置為。而一個潛在進入的企業可以通來計算本企業如果在某城市選址，其在要素稟賦比較優勢方面的“得分”情況。

需要指出的是，此處使用的比較優勢指標并不僅限于上節提到的四類。不同行業、不同地區或者不同所有制的企業可能對地區比較優勢的要求也不同，因此應當充分考慮到其他因素的作用。例如，對外部融資要求較高的企業，需要考慮不同地區金融發展程度及金融結構與自身特點的契合程度；在考察資本勞動比的時候，有時候需要進一步對不同技能水平和教育程度的勞動力結構進行細分。此外，在分析樣本的選擇上，也應當充分考慮企業可選地址的范圍。具體而言，如果企業可在全國內選址，那么使用全國樣本來估計式（3-4）并得出相應的系數向量β用以分析是合適的；但是當企業必須將新廠址安排在某省時，只使用該省的樣本才能得到合適的系數（此時將式（3-4）中的城市層面變量細化為縣區層面或許更有幫助）。

納入比較優勢指標的回歸分析并不能提供一套選址決策的替代方法，因為回歸分析是基于已經存在的企業來推斷尚未建立的企業如何受到當地比較優勢的影響。由于尚未建立的企業并沒有提供其企業層面的信息，即式（3-4）中的Xijc，因此無法通過回歸分析來推斷企業建立后的預期增長情況。但是通過回歸方程（4）確實可以為企業選址提供重要的信息，即企業（一旦建立）與當地比較優勢的契合程度。也就是說，根據企業所在行業j和可能的選址城市c，可以由計算企業在城市c的比較優勢情況。在得到這一信息后，可將其與其他衡量絕對優勢的指標結合起來，通過標準的企業選址方法進行操作。具體的操作方法在管理學已經得到詳盡的研究，可參見陳榮秋和馬士華（2013）等管理學專著的介紹，本文不再贅述。