劉修巖

(東南大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,江蘇南京210096)

一、引 言

集聚經(jīng)濟在勞動生產(chǎn)率增長中起著重要作用的觀點得到了多數(shù)城市與區(qū)域經(jīng)濟學(xué)家的普遍證實。在另一個路徑下,公共基礎(chǔ)設(shè)施的生產(chǎn)率效應(yīng)研究也得到經(jīng)濟學(xué)家的廣泛關(guān)注。許多學(xué)者基于跨國數(shù)據(jù)或國內(nèi)跨地區(qū)(如美國各州)數(shù)據(jù),展開了對公共基礎(chǔ)設(shè)施生產(chǎn)率效應(yīng)的研究。多數(shù)研究表明,公共基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)率存在積極的影響。然而,在分析城市生產(chǎn)率時把集聚經(jīng)濟與公共基礎(chǔ)設(shè)施兩者結(jié)合起來的研究則并不多見,幾乎沒有一篇文獻真正意識到公共基礎(chǔ)設(shè)施在實現(xiàn)集聚經(jīng)濟方面的重要作用。我們知道,集聚經(jīng)濟產(chǎn)生于經(jīng)濟活動主體在空間上的相互接近所帶來的外部性,它是以交通成本的降低以及運輸貨物、交流思想和傳授技術(shù)知識的便利為基礎(chǔ)的,而公共基礎(chǔ)設(shè)施作為一種可共享的投入,它提供了一種方式,使得經(jīng)濟活動在空間上的相互接近能提高所有參與者的生產(chǎn)率,因此促進了集聚經(jīng)濟的形成。在忽視基礎(chǔ)設(shè)施的情況下,多數(shù)集聚經(jīng)濟的研究都假定,公有資本所提供的服務(wù),在相近規(guī)模城市之間是沒有差異的,而如果人均基礎(chǔ)設(shè)施在大城市比小城市高,那么集聚經(jīng)濟的估計值就可能偏高(Eberts和McMillen,1999)?？紤]到上述原因,本文將基于中國的城市面板數(shù)據(jù)同時考慮集聚經(jīng)濟和公共基礎(chǔ)設(shè)施在城市勞動生產(chǎn)率差異形成中的作用。

研究發(fā)現(xiàn)城市集聚經(jīng)濟和公共基礎(chǔ)設(shè)施對勞動生產(chǎn)率都存在著顯著的正效應(yīng),但在忽略城市公共基礎(chǔ)設(shè)施的情況下,集聚經(jīng)濟的估計值明顯偏高,這表明經(jīng)濟活動的集聚水平和公共基礎(chǔ)設(shè)施的差異是形成各城市勞動生產(chǎn)率差異的重要因素。與現(xiàn)有研究相比,本文的不同之處在于:(1)使用中國城市面板數(shù)據(jù)的研究,有別于國內(nèi)多數(shù)使用省級面板和城市截面數(shù)據(jù)的研究；(2)采用目前較為前沿的動態(tài)面板數(shù)據(jù)研究方法,解決了關(guān)鍵解釋變量的內(nèi)生性問題,從而獲得了更為可靠的回歸結(jié)果；(3)與國內(nèi)外多數(shù)文獻只考察集聚經(jīng)濟效應(yīng)的研究不同,我們同時考察了集聚經(jīng)濟和公共基礎(chǔ)設(shè)施的生產(chǎn)率效應(yīng)。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分是文獻回顧,第三部分是集聚經(jīng)濟模型的設(shè)定和相關(guān)數(shù)據(jù)的說明,第四部分是實證結(jié)果及解釋；最后一部分是結(jié)論及建議。

二、理論背景和相關(guān)實證研究綜述

集聚經(jīng)濟是指由經(jīng)濟活動在城市或區(qū)域的集中所帶來的勞動力市場發(fā)育(labor pooling)、投入共享(input sharing)、知識外溢(knowledge spillover)、消費效應(yīng)(consumption effects)和本地市場效應(yīng)(home market effects)等外部性收益。早在19世紀末期,馬歇爾(1890)就對集聚經(jīng)濟進行了系統(tǒng)研究。在他看來,外部性是決定集聚經(jīng)濟的關(guān)鍵因素,這種外部性主要來源于知識或信息外溢、勞動力市場發(fā)育和投入共享等三個方面。在馬歇爾的基礎(chǔ)上,許多學(xué)者對集聚經(jīng)濟的理論研究進行了拓展和模型化(Ohlin,1933；Hoover,1937；Henderson,1974；Abdel-Rahman,1990),最終把集聚經(jīng)濟歸結(jié)為三種類型:一是廠商水平上的規(guī)模經(jīng)濟,即隨著定位于某一區(qū)位生產(chǎn)廠商規(guī)模的擴大,其單位生產(chǎn)成本也隨之下降；二是地方化經(jīng)濟(location economy)。即通常所講的“塊狀經(jīng)濟”,其特點是一個區(qū)域內(nèi)含有同一行業(yè)的許多企業(yè),該區(qū)域內(nèi)共享基礎(chǔ)設(shè)施、知識外溢、交流和具有完善的熟練勞動力市場,由此降低了單個企業(yè)產(chǎn)品的平均成本,這類規(guī)模經(jīng)濟對廠商來說是外部的,對行業(yè)來說體現(xiàn)為內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟,隨著行業(yè)規(guī)模的擴大而降低了單位產(chǎn)品的平均成本；三是城市化經(jīng)濟(urbanization economy),指的是在城市層面的規(guī)模經(jīng)濟,它對企業(yè)和產(chǎn)業(yè)而言都是外部經(jīng)濟(Jacobs,1969),能使城市中所有的企業(yè)都受益。例如,公共基礎(chǔ)設(shè)施就是城市化經(jīng)濟的一個重要源泉,它提供道路、公用事業(yè)、信息設(shè)備等,因而城市區(qū)域有效地降低了定位于城市區(qū)域的所有企業(yè)的成本(Eberts和McMillen,1999)。

在集聚經(jīng)濟理論獲得發(fā)展的同時,國內(nèi)外學(xué)者也做了大量關(guān)于城市集聚經(jīng)濟的實證檢驗工作。一些學(xué)者基于城市制造業(yè)增加值數(shù)據(jù)實證檢驗了城市規(guī)模(用來測度城市化經(jīng)濟)或產(chǎn)業(yè)規(guī)模(用來測度地方化經(jīng)濟)的生產(chǎn)率效應(yīng),多數(shù)研究證實了集聚經(jīng)濟的存在性(Shefer,1973；Sverikauskas,1975；Se-gal；1976；Moomaw,1981；Fogarty和Garogalo,1998 ；Capello,2002；張昕和李廉水,2006),而部分學(xué)者也發(fā)現(xiàn)集聚經(jīng)濟的大小和顯著性會因產(chǎn)業(yè)而有所不同(Moomaw,1983；Nakamura,1985；Henderson,1986)。上述研究提供了城市集聚經(jīng)濟存在的證據(jù),但這些研究忽視了大城市中服務(wù)業(yè)占主導(dǎo)地位的這一事實,僅局限于對制造業(yè)的研究可能會產(chǎn)生嚴重的偏誤(Ciccone和Hall,1996)。如國內(nèi)學(xué)者吉昱華等(2004)使用中國城市數(shù)據(jù)的研究就表明,工業(yè)部門作為一個整體并不存在明顯的集聚效應(yīng),但二、三產(chǎn)業(yè)加總則存在顯著的集聚效益?；谶@一認識,一些學(xué)者使用城市總產(chǎn)出數(shù)據(jù)重新檢驗了城市的集聚經(jīng)濟效應(yīng),得到了集聚經(jīng)濟非常顯著的證據(jù)(Ciccone和Hall,1996；Ciccone,2002,范劍勇,2006；陳良文、楊開忠,2006；高鴻鷹和武康平,2007)。Ciccone和Hall(1996)采用城市就業(yè)密度作為集聚經(jīng)濟的度量對地方經(jīng)濟活動密度對生產(chǎn)率的作用進行了檢驗。研究發(fā)現(xiàn)就業(yè)密度增加一倍大概可以提高6%的生產(chǎn)率。國內(nèi)學(xué)者范劍勇(2006)也借鑒Ciccone和Hall(1996)的方法對中國城市經(jīng)濟密度的生產(chǎn)率效應(yīng)進行了研究,發(fā)現(xiàn)2004年非農(nóng)產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率對其就業(yè)密度的彈性為8.8%,顯著高于歐美國家5%左右的水平。

上述關(guān)于城市集聚經(jīng)濟的研究還存在著一個共同的局限,他們都忽略了公共基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)率的貢獻,也就是說都隱含著這樣一個假定:公有資本所提供的服務(wù),在相近規(guī)模城市之間是沒有差異的。但這并不代表公共基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)率的影響被忽略了。相反,在另一研究路徑下,大量并且越來越多的文獻已經(jīng)開始研究公共基礎(chǔ)設(shè)施對工商業(yè)成本和勞動生產(chǎn)率的影響。Tabuchi(1986)估計了用標準大都市區(qū)內(nèi)的公路、污水處理設(shè)施和供水設(shè)施度量的公有資本存量對制造業(yè)產(chǎn)出的直接影響以及公有資本和其他生產(chǎn)投入的技術(shù)關(guān)系。他發(fā)現(xiàn),公有資本存量對制造業(yè)產(chǎn)出具有在統(tǒng)計上很顯著的正向貢獻。和Tabuchi(1986)一樣,Dalenberg(1987)也利用了相同的公有資本存量,但把它視為半固定投入,建立了1976-1978年期間美國31個標準大都市區(qū)的成本函數(shù)。研究發(fā)現(xiàn),當公有資本存量增加10%時,制造業(yè)的成本下降2%。這一影子價格接近私有資本的平均投入價格,意味著公有資本與私有資本的平均報酬是接近的。Deno(1988)使用同樣的公有資本的度量,建立了1970-1978年期間美國標準大都市區(qū)的利潤函數(shù),但考慮到公共資本存量的特征,Deno(1988)使用了大都市總?cè)丝诘闹圃鞓I(yè)份額與公有資本存量的交互項變量,研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出與公有資本存在密切的關(guān)系,給水、排水和公路基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)出彈性分別為:0.08、0.30和0.31。而一些基于美國州級水平或國家層次的實證研究卻得到了不一致的結(jié)論,Tatom(1991)發(fā)現(xiàn),公共基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)出的影響是負的,并且在統(tǒng)計上不顯著。Holtz-Eakin(1993)根據(jù)美國州一級的面板固定效應(yīng)模型發(fā)現(xiàn),如果將州固定效應(yīng)考慮在內(nèi),基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)率的正效應(yīng)將變小或消失。而Munnell(1992)通過采用州固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型對C-D生產(chǎn)函數(shù)的估計則發(fā)現(xiàn),公有資本存量對產(chǎn)出有很強的正效應(yīng),并且在統(tǒng)計上也很顯著。最近基于跨國或歐美地區(qū)數(shù)據(jù)的許多研究也提供了公共基礎(chǔ)設(shè)施可以顯著地促進生產(chǎn)率的證據(jù)(Canning,1999；Demetriades和Mamuneas,2000；Roller和Waverman,2001；Calderon和Chong,2004)。

然而,上述研究在分析公共基礎(chǔ)設(shè)施對勞動生產(chǎn)率的影響時,卻并沒有把集聚經(jīng)濟和公共基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合起來。但作為例外,也有部分研究在分析過程中同時包括了集聚效應(yīng)和公共基礎(chǔ)設(shè)施的度量。Mera(1973)強調(diào)了公共基礎(chǔ)設(shè)施在獲得集聚經(jīng)濟效應(yīng)時的重要性,他認為對于特定城市規(guī)模而言,從全社會共有設(shè)施改進角度所定義的那些社會間接資本的投資,將會降低集聚不經(jīng)濟,產(chǎn)生更大的凈勞動生產(chǎn)率。因此把公共基礎(chǔ)設(shè)施的量度包括在生產(chǎn)函數(shù)中的方法,可以區(qū)分經(jīng)濟集聚和公有資本存量在形成大城市勞動生率優(yōu)勢方面的各自作用。他發(fā)現(xiàn),就業(yè)和社會間接資本對日本大多數(shù)產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率具有正的且在統(tǒng)計上很顯著的影響。Moomaw(1983)的研究中也包括了交通基礎(chǔ)設(shè)施量度和度量凈集聚效應(yīng)的城市人口規(guī)模變量。他發(fā)現(xiàn),對于幾種兩位數(shù)產(chǎn)業(yè)而言,交通基礎(chǔ)設(shè)施變量具有正向的且在統(tǒng)計上很顯著的作用。這表明,即使將公共基礎(chǔ)設(shè)施與人口變量一起引入方程,對于美國標準都市區(qū)的一些產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率也會產(chǎn)生積極的影響。Seitz(1993)建立模型并估計了公共基礎(chǔ)設(shè)施和集聚經(jīng)濟對德國城市區(qū)域私有部門勞動生產(chǎn)率的影響。他在超越對數(shù)成本函數(shù)中引入了公共基礎(chǔ)設(shè)施和測度集聚經(jīng)濟的變量,并利用永續(xù)盤存法估計了人均意義上的公共基礎(chǔ)設(shè)施,而集聚經(jīng)濟是用每個城市的總就業(yè)量來衡量。他的實證研究表明,存在顯著的遞減的集聚經(jīng)濟效應(yīng),而公共基礎(chǔ)設(shè)施的成本彈性值為-0.127。①

通過以上關(guān)于集聚經(jīng)濟理論和實證研究文獻的梳理,我們發(fā)現(xiàn):首先,有關(guān)集聚經(jīng)濟和公共基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)率作用的文獻之間一直缺少聯(lián)系。多數(shù)集聚經(jīng)濟的研究都忽略了公共基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)率的貢獻。盡管集聚經(jīng)濟的概念是以降低交通成本、運輸貨物、交流思想以及傳授技術(shù)和知識的方便為基礎(chǔ),但考慮公共基礎(chǔ)設(shè)施的集聚經(jīng)濟研究,仍是例外而非常態(tài)。在忽視基礎(chǔ)設(shè)施的情況下,多數(shù)集聚經(jīng)濟的研究都假定,公有資本所提供的服務(wù)在相近規(guī)模城市之間并沒有差異。其次,理論研究表明,無論是采用城市規(guī)模,還是城市密度作為集聚經(jīng)濟的度量,都不可避免地存在內(nèi)生性問題,現(xiàn)有的多數(shù)文獻或忽視這一問題的存在,或沒能很好地解決這一問題。本文將結(jié)合集聚經(jīng)濟和公共基礎(chǔ)設(shè)施的生產(chǎn)率效應(yīng),通過采用較為前沿的動態(tài)面板數(shù)據(jù)的方法來考察中國各城市之間勞動生產(chǎn)率差異的內(nèi)在機制。

三、集聚經(jīng)濟模型和相關(guān)數(shù)據(jù)說明

(一)集聚經(jīng)濟模型

根據(jù)外部性理論,從微觀企業(yè)層面看,集聚經(jīng)濟的存在意味著企業(yè)的產(chǎn)出不僅是一般投入的函數(shù),同時還是其所在地區(qū)產(chǎn)業(yè)、工業(yè)或整個地區(qū)經(jīng)濟活動規(guī)?；蛎芏鹊暮瘮?shù)。在投入一定的情況下,企業(yè)的總產(chǎn)出會隨著這些外部總量的增加而提高,產(chǎn)出的平均成本將隨之下降。那么估計生產(chǎn)函數(shù)是對集聚經(jīng)濟最直接的測度方法,同時,為了將公共基礎(chǔ)設(shè)施引入生產(chǎn)函數(shù),假設(shè)城市區(qū)域的生產(chǎn)函數(shù)具有類似于如下形式:

其中:yit表示t時期j地區(qū)的產(chǎn)出；K、L、G和Z分別表示資本、勞動力、公共基礎(chǔ)設(shè)施和其他投入。生產(chǎn)函數(shù)通常假定規(guī)模報酬不變。集聚經(jīng)濟以乘數(shù)的形式進入生產(chǎn)函數(shù),并引起生產(chǎn)函數(shù)的移動。在這里,g(S)是希克斯中性生產(chǎn)率,其測度結(jié)果反映了城市集聚經(jīng)濟的大小和顯著性,S可以用一個城市的人口或就業(yè)總量來表示,也可以用一個城市的人口或就業(yè)密度來衡量。因此,根據(jù)上述生產(chǎn)函數(shù)的表達式,為了驗證集聚經(jīng)濟和公共基礎(chǔ)設(shè)施對勞動生產(chǎn)率的影響,我們借鑒Arellano和Bond(1991)的方法設(shè)立如下的動態(tài)一階自回歸模型:②

其中:i、t分別代表城市和年份；prod代表非農(nóng)勞動生產(chǎn)率；ln prodi,t-1是因變量的一階滯后項；dens表示城市的集聚水平,用城市的非農(nóng)就業(yè)密度來衡量；road是反映城市公共基礎(chǔ)設(shè)施的變量,用各城市的人均鋪裝道路面積來測度；xir表示其他控制變量,包括:各城市勞均固定資產(chǎn)投資(avinvest)、人力資本(edu)、財政支出比重(pfis)、外商直接投資(pfdi)、省會城市虛擬變量(capitaldum)、港口城市虛擬變量(portdum)和年份虛擬變量(yeardum)等；ai表示非觀測的地級固定效應(yīng)；vit是隨機誤差項。α和β分別代表各個解釋變量的系數(shù)。表1列出了計量模型中所涉及變量的簡單定義。

(二)相關(guān)數(shù)據(jù)說明

本文使用的數(shù)據(jù)主要來自于2002-2008年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。從《中國城市統(tǒng)計年鑒》的統(tǒng)計數(shù)據(jù)看,對城市(包括直轄市、省會城市和其他地級市)分別列出“地區(qū)”和“市轄區(qū)”兩項,市轄區(qū)包括城區(qū)、郊區(qū),是一個城市的主體區(qū)域,而地區(qū)則包括了市區(qū)和下轄縣、縣級市。由于我們所研究的是一個城市主體區(qū)域集聚經(jīng)濟對非農(nóng)勞動生產(chǎn)率的影響,以城市的市轄區(qū)為研究對象,所以,我們使用的數(shù)據(jù)為城市統(tǒng)計年鑒中“市轄區(qū)”的統(tǒng)計指標。③此外,還需要指出的是,由于《中國城市統(tǒng)計年鑒》中某些城市的指標數(shù)據(jù)存在缺失,對此我們按照當年各省份的統(tǒng)計年鑒進行補齊。另外,從《中國城市統(tǒng)計年鑒》中關(guān)于各城市市轄區(qū)的土地面積數(shù)據(jù)可以看出,有相當部分城市在不同的年份里都發(fā)生過行政區(qū)劃的變動,從而導(dǎo)致土地面積發(fā)生了變動,由于我們并不清楚這種變動的原因及具體形式,所以,為了保持數(shù)據(jù)的一致性,我們根據(jù)2001年《中國城市統(tǒng)計年鑒》上所列城市市轄區(qū)的土地面積為標準,剔除了2001-2007年間土地面積發(fā)生了較大變化的城市,④這樣我們的樣本最終包含了186個地級及地級以上的城市。⑤

表2給出了各主要變量的簡單統(tǒng)計描述。表2顯示中國各城市非農(nóng)勞動生產(chǎn)率、就業(yè)密度和勞均固定資產(chǎn)投資都呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢。同時,各城市的人力資本狀況和公共基礎(chǔ)設(shè)施有所提高和改善,財政支出水平也呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢。

表2 主要變量的統(tǒng)計描述(2001-2007年)

另外,考慮到我國的東部沿海與中西部內(nèi)陸之間存在著較大的發(fā)展差距,本文還對東部城市與中西部城市在非農(nóng)勞動生產(chǎn)率、非農(nóng)就業(yè)密度和人均道路鋪裝面積等指標上進行了簡單的對比(見表3)。我們發(fā)現(xiàn),首先,2001-2007年間,無論是東部城市還是中西部城市,非農(nóng)勞動生產(chǎn)率、非農(nóng)就業(yè)密度和人均道路鋪裝面積等指標都普遍得到了提高和改善。其次,從三個指標的東部與中西部對比看,東部城市在2001-2007年各年中都占有絕對的優(yōu)勢。對于非農(nóng)勞動生產(chǎn)率,東部城市2001-2006年間的均值為94 155.24元/人,而中西部城市僅為60 597.71元/人；同樣,對于非農(nóng)就業(yè)密度和人均鋪裝道路面積,東部城市在2001-2007年的均值分別為274.22人/平方公里和9.70公里/人,遠高于中西部城市的108.94人/平方公里和5.98公里/人。這表明我國東部地區(qū)的城市擁有較高的經(jīng)濟集聚水平和較為完善的公共基礎(chǔ)設(shè)施,更加有利于集聚經(jīng)濟的發(fā)揮,從而勞動生產(chǎn)率也較高；而西部地區(qū)則反之。這為本文前面的理論分析提供了一個直觀的佐證。

表3 東部城市與中西部城市的主要指標對比

四、公共基礎(chǔ)設(shè)施影響集聚經(jīng)濟效應(yīng)的計量分析

在我們的動態(tài)模型(2)中,雖然納入了時間固定效應(yīng),但并沒有消除不可觀測的城市固定效應(yīng)；同時該模型中的解釋變量如就業(yè)密度、人均鋪裝道路面積、固定資產(chǎn)投資、人力資本、外商直接投資、財政支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等也可能與被解釋變量存在聯(lián)立內(nèi)生性問題,這會導(dǎo)致混合OLS估計和固定效應(yīng)(組內(nèi))估計的結(jié)果發(fā)生偏差。為了克服動態(tài)面板數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的這兩個問題,我們將運用由Arellano、Bover(1995)和Blundell、Bond(1998)發(fā)展而來的系統(tǒng)GMM 方法對動態(tài)一階自回歸模型(2)進行估計。動態(tài)面板GMM估計方法的好處在于它通過差分或使用工具變量來控制住不可觀測的時間和個體效應(yīng),同時還使用前期的解釋變量和滯后的被解釋變量作為工具變量克服內(nèi)生性問題。

我們首先對動態(tài)一階自回歸模型進行兩步的系統(tǒng)GMM估計(two-step system GMM,以下簡稱系統(tǒng)GMM),其計量結(jié)果見表4第四列。結(jié)果顯示就業(yè)密度,以及反映城市基礎(chǔ)設(shè)施狀況的人均城市道路面積等變量的回歸系數(shù)都顯著為正,這與我們最初的理論預(yù)期完全一致。我們還在剔除了人均鋪裝道路面積變量后對動態(tài)模型進行了系統(tǒng)GMM 估計,回歸結(jié)果為表4的第五列。同時,AR(2)檢驗和Hansen過度識別檢驗的結(jié)果也顯示了模型設(shè)定的合理性和工具變量的有效性。另外,計量經(jīng)濟學(xué)理論研究證實,在動態(tài)一階自回歸模型(2)中,因變量的一階滯后項ρ的一致估計量會處于采用混合OLS估計和固定效應(yīng)估計而得到的ρ估計量之間(Hisao,1986；Nickell,1981；Bond,2002)。為此,我們還對計量模型(2)進行混合OLS和固定效應(yīng)估計,其計量結(jié)果見表4第二列和第三列。從中可以看到,系統(tǒng)GMM估計中ρ的系數(shù)(0.5123)正好介于混合OLS估計中ρ的系數(shù)(0.6624)和固定效應(yīng)估計中ρ的系數(shù)(0.1456)之間。以上分析表明,第四列的回歸結(jié)果是穩(wěn)健的,下面將基于這一結(jié)果進行分析。

表4 包含及剔除反映城市公共基礎(chǔ)設(shè)施狀況變量后的回歸估計結(jié)果

首先,從就業(yè)密度對勞動生產(chǎn)率的影響看,非農(nóng)勞動生產(chǎn)率對就業(yè)密度的彈性系數(shù)為0.0365,并且在1%的統(tǒng)計水平上顯著。這表明在中國的城市中存在著顯著的集聚經(jīng)濟效應(yīng),即當一個城市的就業(yè)密度提高一倍,會使各該城市的勞動生產(chǎn)率提高3.65%左右。但是,本文所得到的就業(yè)密度的彈性系數(shù)明顯低于范劍勇(2006)使用中國2005年城市截面數(shù)據(jù)所得到的就業(yè)密度的彈性系數(shù)(0.088),以及Ciccone和Hall(1996)基于美國各縣數(shù)據(jù)所得到的這一彈性系數(shù)(0.055-0.06)。我們認為,形成這一結(jié)果的原因可能在于,在范劍勇(2006)及Ciccone和Hall(1996)的研究中都忽略了反映城市公共基礎(chǔ)設(shè)施的變量,正如我們在前面所提到的,城市公共基礎(chǔ)設(shè)施對于城市集聚經(jīng)濟效應(yīng)存在著重要的影響,而如果人均基礎(chǔ)設(shè)施在大城市比小城市高,⑥那么集聚經(jīng)濟的估計值就可能偏高。我們在剔除了反映城市公共基礎(chǔ)設(shè)施狀況的變量后的估計發(fā)現(xiàn)集聚經(jīng)濟效應(yīng)明顯高于包含人均鋪裝道路面積的估計結(jié)果(見表4第五列),這也支持了這一結(jié)論。(2)a零假設(shè)為差分后的殘差項不存在一階序列相關(guān)(若差分后的殘差項存在一階序列相關(guān),系統(tǒng)GMM依然有效,參見Roodman(2006))；b零假設(shè)為差分后的殘差項不存在二階序列相關(guān)(若差分后的殘差項存在二階序列相關(guān),則系統(tǒng)GM M為無效)；cHansen檢驗的零假設(shè)為過度識別約束是有效的。

其次,反映城市公共基礎(chǔ)設(shè)施狀況的人均鋪裝道路面積變量的系數(shù)為0.0073,且在1%的統(tǒng)計水平上顯著,表明城市人均鋪裝道路面積每提高1平方米,非農(nóng)勞動生產(chǎn)率將提高0.73%。這證實了公共基礎(chǔ)設(shè)施存在著顯著的生產(chǎn)率效應(yīng),它作為不支付的生產(chǎn)要素可以通過提高其他投入的生產(chǎn)率、吸引來自其他地方的投入、刺激對基礎(chǔ)設(shè)施的需求和其他服務(wù)的需求以及提高集聚經(jīng)濟的強度等途徑來影響城市的經(jīng)濟活動,從而提高城市的勞動生產(chǎn)率。

最后,我們還注意到,勞均固定資產(chǎn)投資、外商直接投資和人力資本等變量對勞動生產(chǎn)率存在著顯著為正的影響,表明城市固定資產(chǎn)投資和外商投資的增加提高了城市的資本存量,從而有利于勞動生產(chǎn)率的提高,而城市人力資本的改善也是促進生產(chǎn)率提高的一個重要途徑；另外,政府對市場的干預(yù)或參與程度對勞動生產(chǎn)率的影響顯著為負,由于中國經(jīng)濟改革的起點是政府全面參與經(jīng)濟活動的計劃經(jīng)濟,在這一體制下,資源的配置效率和使用效率均受到負面影響,因此政府退出經(jīng)濟活動將有利于集聚和經(jīng)濟增長(金煜等,2006)。

五、主要結(jié)論與政策建議

本文基于2001-2007年中國城市面板數(shù)據(jù)對中國城市勞動生產(chǎn)率的空間差異的影響因素進行了實證檢驗。在研究過程中,考慮到解釋變量潛在的內(nèi)生性,我們通過使用動態(tài)面板數(shù)據(jù)的計量方法解決了內(nèi)生性問題,從而得到更加可靠的研究結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn),在控制住地區(qū)的固定資產(chǎn)投資、人力資本、財政支出、外商直接投資等因素后,一個城市的就業(yè)密度和公共基礎(chǔ)設(shè)施對其勞動生產(chǎn)率依然有著顯著為正的影響,但在未包含公共基礎(chǔ)設(shè)施變量的回歸模型中,集聚經(jīng)濟的估計明顯偏高,這證實在中國的城市中存在著顯著的集聚經(jīng)濟效應(yīng)。由此,本文的政策含義在于,各地區(qū)應(yīng)該充分發(fā)揮集聚經(jīng)濟和公共基礎(chǔ)設(shè)施的生產(chǎn)率效應(yīng),通過加快由工業(yè)化帶動的城市化步伐來提高地區(qū)勞動生產(chǎn)率?？晒┻x擇的途徑是,通過改革當前限制勞動力流動的戶籍制度和土地產(chǎn)權(quán)制度等手段來鼓勵農(nóng)業(yè)勞動力向城市的轉(zhuǎn)移,從而進一步提高城市的經(jīng)濟活動集聚水平；進一步加強城市化建設(shè),特別是城市公共基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),提高城市固定資產(chǎn)投資的更新改造和投資水平,從而進一步發(fā)揮城市的集聚經(jīng)濟效應(yīng)。

注釋:

①關(guān)于公共基礎(chǔ)設(shè)施生產(chǎn)率效應(yīng)估計和包含公共基礎(chǔ)設(shè)施的集聚經(jīng)濟效應(yīng)研究等方面的更多文獻可參考Eberts和McMillen(1999)所做的這方面的詳細的文獻綜述。

②動態(tài)模型的好處在于,一方面,它有助于消除靜態(tài)模型中的模型設(shè)定偏誤問題；另一方面,當模型中一些解釋變量存在內(nèi)生性時,可以通過動態(tài)面板數(shù)據(jù)的計量方法消除模型的內(nèi)生性偏誤,從而獲得這些解釋變量系數(shù)的一致性估計。

③中國的城市建制劃分為直轄市、省會城市、地級市、縣級市和鎮(zhèn),對于樣本城市,我們選擇了地級及其以上的城市,而沒有考慮縣級市。

④我們保留了此期間內(nèi)市轄區(qū)土地面積沒有發(fā)生變動和土地面積的變動不超過總面積的0.1%的城市。

⑤另外,我們也將四個直轄市以及各省的省會城市包括在內(nèi),雖然這些城市確實具有特殊性,在本文的實證分析中,也嘗試為它們添加了虛擬變量以捕捉這些城市所特有的效應(yīng),但是結(jié)果并沒有影響我們所關(guān)心的變量的回歸系數(shù)的大小及其顯著程度。

⑥在中國的城市中的確如此,大城市一般擁有更好的公共基礎(chǔ)設(shè)施狀況,如在我們的樣本城市中人均鋪裝道路面積與城市人口規(guī)模和密度顯著正相關(guān)。

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