聚集是產業經濟學的領域中非常重要的議題之一，許多國家在制定產業政策時，也都會以促成廠商聚集於特定區域作為施政方向。雖然許多文獻都指出，聚集會為廠商帶來許多經濟的外部性效益，但亦有學者發現聚集有可能會產生競爭或擁擠等不經濟現象；此外，在相關文獻的探討當中，理論方面的研究相當豐富，但實證資料的運用卻相對稀少，難以對理論進行更深入的驗證。本研究即希望在此一背景下，透過實證資料的運用，一方面可稍補足過去文獻不足之處，一方面驗證相關理論，以更清晰地描繪出聚集所產生的影響，供政府與廠商在決策時有更多的參考依據。 基於此，本研究將主題聚焦在聚集及其效益之上，分別使用三種實證資料，進行三個相關主題的實證研究。首先本研究以台灣的整體製造業為標的，透過1986至2001年工商及服務業普查資料所整理出來的產業追蹤資料（panel data），以及以距離為基礎所計算出來的聚集指數，進行對台灣製造業當中各產業聚集程度的動態觀察（第二章），並分析聚集程度對產業績效的影響（第三章）。實證結果顯示產業的聚集程度、每人附加價值、資本密集度、外銷比例、產業規模等，皆會對整體製造業、高科技產業及非高科技產業績效產生影響，且產業的聚集程度與績效間存在著單向因果關係。 其次，本研究將層次由產業轉至廠商，以第二章當中所觀察到出現聚集現象的電腦製造業（2610）為對象，透過1986至2001年工商及服務業普查資料所提供的所有廠商資料，嘗試回答一個重要而關鍵的問題：「位在廠商高度聚集區域內的廠商，是否也會有高績效的表現？」亦即當地理空間中出現廠商高度聚集的區域，原有或新設廠商究竟應該選擇進入高聚集區，抑或離開高聚集區，才能創造高績效。實證結果發現，位於高聚集區內的廠商並不如研究假設般，會擁有較佳的績效表現，反而是中聚集區內的廠商，會有較佳的績效表現。但同時透過對新竹市東區的觀察也發現，仍有高聚集區內的廠商能夠享受到較佳的績效，此一例外顯示新竹市東區內重要的聚集區域—新竹科學園區的存在，形成了特殊的聚集，能夠充分享受聚集帶來的正面效益，而降低聚集帶來的負面效益。因此若政府只是一味地創造高聚集區，卻無法複製新竹科學園區的成功因素，恐怕可能無法達成政策預期的效果。 綜合上述研究成果，本研究建立聚集與績效間可能存在著非線性相關的假設，為進一步驗證此一假設，本研究使用經濟部1992年到2004年「工廠校正暨營運調查」的資料，並整理成追蹤資料（Panel data）來進行實證分析。透過Hansen（1999）的縱橫門檻迴歸（Panel Threshold）模型，並使用廠商每人平均研發存量作為門檻變數，以檢視台灣電子業廠商聚集與績效間是否存在著門檻效果。實證結果發現確實存在著門檻效果，廠商的聚集對於績效間的影響，要視廠商本身的研發存量而定：若為高研發投入的廠商，則聚集對其而言是有利的；但若不是高研發投入的廠商，則聚集反而是不利的。此一結果除了驗證聚集與績效間並非線性相關的假設外，並提供新竹科學園區之所以為一特殊聚集的可能因素，即該區域內多為高研發廠商，故高度聚集相對有利；至於其他的高聚集區域，若廠商並不具高研發特性，則高度聚集反而是有利的。 綜上所述，本研究發現在製造業當中，聚集程度較高的產業(包含了第四章設定之高聚集及中聚集區)，其績效表現亦相對較佳；但對於電腦製造業或電子業的廠商而言，卻並不代表要進入高聚集區或盡量靠近聚集重心，而應視自身的特性或資源而定。若不考量其他因素，在一般的情況下，廠商是以中等聚集程度，最能帶來高度的績效表現，亦即適度的聚集，可以享受聚集帶來的好處，又能避免過度聚集帶來的不經濟效益。 In the early empirical studies, many economists focus on the determinant of economies of agglomeration, but few papers to investigate the phenomenon of diseconomies of agglomeration. We empirical evidence suggesting on the economies and diseconomies of agglomeration as clusters evolve. Covering with 1986, 1991, 1996 and 2001 from Industry, Commerce and Service Census. This study focuses on manufacturing industries and uses the regionally industrial type of data to measured cluster index, Econometric estimation we investigate the performance of industry by using panel unit root test. Panel unit root can increase power in contrast to conventional individual ADF test. By Hausman test, we choose the regression model of fixed effect to confirm the research hypothesis. The results show that no matter cluster index or the other operation factor is positively related to the industry performance. Next to the finding of part 2, we empirical study of computer manufacturers in Taiwan. We provide further evidence on the rank both firm performance and regionally share ratio. The results show that high agglomeration area without the more return beside East District in Hsinchu City. So we want to find a key factor to successful in East District in Hsinchu City. In order to achieve this purpose, in part 3, we use panel data from MOEA's Factory Adjustment and Operation Survey for all the Taiwan’s electronic firms since 1992 to 2004. To study the relationship between firm agglomeration and R & D stock effects considering with threshold Model which has been published by Hansen (1999). The practical result of threshold effect find three threshold values and four areas threshold effect which are existing between the performance of firms and R&D stock. Three threshold values separately are 631.1749, 1202.2045, and 2970.6946(Unit: NT $ Thousand). Only in the highest level (R & D stock > NT $ 2970.6946 Thousand Dollars), the firms are closer to the center of industry, the more benefit will increase.
