張梅青，武勇杰

（北京交通大學經(jīng)濟管理學院，北京100044）

中國地區(qū)就業(yè)增長的集聚效應：理論構建與實證檢驗

張梅青，武勇杰

（北京交通大學經(jīng)濟管理學院，北京100044）

基于就業(yè)供需和地區(qū)基本特征，結合外部性和新經(jīng)濟增長理論，建立了包含本地效應、鄰近效應、滯后效應、結構效應和溢出效應的地區(qū)就業(yè)集聚經(jīng)濟效應的綜合分析框架及計量模型，采用面板IV-GMM探討了2004-2014年中國283個地級及以上城市多維集聚效應對地區(qū)就業(yè)增長的作用機制。研究發(fā)現(xiàn)，本地效應和鄰近效應共同決定了本地外部性規(guī)模；多樣化產(chǎn)業(yè)結構效應和惡化的就業(yè)基礎環(huán)境抑制了地區(qū)就業(yè)增長，而高質化人力資本和完善的就業(yè)公共服務則促進了地區(qū)就業(yè)增長；顯著的滯后效應表明空間目標和區(qū)域協(xié)調促進了就業(yè)增長政策的效用最大化。

就業(yè)增長；集聚效應；本地效應；鄰近效應；滯后效應

一、引言

經(jīng)濟增長一般可由產(chǎn)出、收入或就業(yè)增長等經(jīng)濟指標進行測度［1-3］，就就業(yè)增長而言，多實證研究表明中國就業(yè)增長在區(qū)域間呈現(xiàn)出不均衡發(fā)展趨勢［4-7］，且集聚經(jīng)濟效應作為解釋地區(qū)就業(yè)增長差異的重要因素已經(jīng)基本達成共識［8-9］。集聚經(jīng)濟效應可分為本地外部性規(guī)模效應和人力資本溢出效應，前者又可以分為行業(yè)內和行業(yè)間的本地規(guī)模外部性，分別表示本地化和城市化經(jīng)濟，這兩種外部性與本地規(guī)模經(jīng)濟有關，本地化（城市化）經(jīng)濟來自同種（所有）產(chǎn)業(yè)的集中。跟這一規(guī)模外部性相比，雅各布斯則強調了產(chǎn)業(yè)多樣化在就業(yè)增長中的作用［10］。后者人力資本溢出則體現(xiàn)為創(chuàng)新活動的集中促進創(chuàng)新外部性提升與就業(yè)增長［11］。由此，關于地區(qū)就業(yè)增長集聚效應的深入探討則顯得尤為必要。

目前，關于集聚經(jīng)濟性質及其表現(xiàn)類型的實證研究也已取得了一定的成果。在規(guī)模效應方面，傅十和和洪俊杰［12］從微觀角度出發(fā)檢驗了不同規(guī)模的企業(yè)在不同規(guī)模城市中所得益的集聚經(jīng)濟的類型；魏守華、周山人和千慧雄［13］研究發(fā)現(xiàn)市場機制下的集聚效應對城市規(guī)模偏差有顯著影響；Au&Hender?son［14］觀察了勞動生產(chǎn)率與城市規(guī)模之間的逆U曲線關系，研究表明中國的大城市擁擠成本超過了規(guī)模效應，Lourens&Jouke［15］、Lourens&Jan［16］也得出了同樣的結論。在密度效應方面，張海峰和姚先國［9］運用3種經(jīng)濟密度指標分析度量了縣級區(qū)域的經(jīng)濟集聚程度，并認為企業(yè)勞動生產(chǎn)率顯著受益于雅各布斯外部性；蘇紅鍵和魏后凱［17］考察了中國密度效應及最優(yōu)城市人口密度，研究得出密度效應存在顯著的倒U型特征。在結構效應方面，李金滟和宋德勇［18］對專業(yè)化和多樣化在經(jīng)濟集聚中的相對貢獻進行了理論和實證研究，對中國地級市的實證研究表明現(xiàn)階段多樣化更能促進經(jīng)濟集聚；席強敏，陳曦和李國平［19］認為生產(chǎn)性服務多樣化程度越高的城市，其提升勞動生產(chǎn)率的作用越強。蘇紅鍵、魏后凱和鄧明［20］則構建了包含上述的規(guī)模效應、密度效應和結構效應的三維城市集聚經(jīng)濟綜合分析框架，并分別實證檢驗了城市集聚經(jīng)濟的這三種效應，研究發(fā)現(xiàn)這三種效應均呈現(xiàn)出顯著的倒U型特征。然而，以上學者在考察規(guī)模效應時，忽略了本地效應和鄰近效應的區(qū)別及二者對本地外部性規(guī)模效應的貢獻率，也沒有考慮將空間滯后效應納入到集聚經(jīng)濟的綜合分析框架中來。而Rosenthal&Strange［21］以及Han?son［22］認為本地外部性規(guī)模效應不僅局限于區(qū)域范圍內，而是隨著距離而逐漸減弱，Saito&Wu［10］研究發(fā)現(xiàn)一個地區(qū)的就業(yè)增長也受到了鄰近地區(qū)就業(yè)集中的正向影響。Fu&Hong［23］總結得出在中國大城市的城市人口規(guī)模對生產(chǎn)率有負向影響，同時指出集聚經(jīng)濟的其他表現(xiàn)類型如城市多樣化和人力資本溢出則促進了這些城市的生產(chǎn)率。由此，雖然集聚經(jīng)濟各項效應在文獻中已得到廣泛的探討，直到現(xiàn)在，只有少量集聚經(jīng)濟效應對就業(yè)增長的影響大小的研究，尚沒有在考慮就業(yè)供需和地區(qū)基本特征的情況下構筑城市就業(yè)集聚經(jīng)濟效應的綜合分析框架及計量模型的相關研究。本文則對集聚經(jīng)濟對就業(yè)增長的影響進行了系統(tǒng)的理論分析，特別考慮了本地效應和鄰近效應對集聚經(jīng)濟外部性規(guī)模的影響以及考察了空間滯后效應促進就業(yè)增長政策效用最大化的顯著性。在實證分析時，本文還考慮了鄰近地區(qū)就業(yè)增長對本地就業(yè)增長的內生性問題。

二、理論框架及計量模型

（一）勞動需求、本地效應、鄰近效應和滯后效應

1.勞動需求與勞動生產(chǎn)率

假使勞動需求Lr與工資率wr、資本租金率kr和勞動生產(chǎn)率Pr相關，則有：

其中，r表示地區(qū)，r=1，2，…，n。

假使勞動生產(chǎn)率Pr與本地就業(yè)密度LEr、鄰近地區(qū)就業(yè)密度NEr和具有本地特征的其他影響勞動生產(chǎn)率提升的因素XEr相關，則有：

2.本地效應和鄰近效應

經(jīng)濟活動集聚有助于促進相似企業(yè)的溝通與交流，實現(xiàn)供給與需求的平衡，進而提升企業(yè)生產(chǎn)率。集聚有利于增加本地外部性規(guī)模（本文稱為規(guī)模效應），不僅受到本地就業(yè)密度LEr的增加的影響（本文稱為本地效應），同時還可能一定程度上受到鄰近地區(qū)就業(yè)密度NEr的影響（本文稱為鄰近效應）。由此，就業(yè)密度可以看作是一個衡量地區(qū)集聚經(jīng)濟外部性規(guī)模效應的指標。鄰近地區(qū)就業(yè)密度NEr主要用于考察鄰近地區(qū)提升本地外部性規(guī)模效應進而促進勞動生產(chǎn)率的提高。由于規(guī)模經(jīng)濟隨著距離的增加而遞減，那么，鄰近地區(qū)離本地距離越遠，兩地之間的相互關系則越小［21］，即如果地區(qū)m離地區(qū)r越遠，權重Dmr則越??；相反，如果地區(qū)m離地區(qū)r越近，權重Dmr則越大。

假使所有地區(qū)的資本租金率kr是一致的。將式（2）帶入式（1），同時在兩邊分別取對數(shù)并進行微分計算，則有：

3.滯后效應

（二）勞動供給、地區(qū)基本特征、結構效應和密度效應

1.勞動供給

假使地區(qū)r的勞動供給與地區(qū)r的工資率wr和地區(qū)r的生活質量LQr相關，且勞動力可以自由流動，無轉移成本。假設UE為地區(qū)r的均衡效用水平。

對式（5）進行微分計算得：

2.地區(qū)基本特征

假使地區(qū)r的基本特征與生活質量LQr和其他影響就業(yè)增長的因素XEr相關，且生活質量LQr與本地就業(yè)密度LEr、就業(yè)基礎環(huán)境BEr和公共服務PSr相關；其他影響就業(yè)增長的因素XEr與本地就業(yè)密度LEr、鄰近地區(qū)就業(yè)密度NEr和公共服務PSr相關。

式（8）和式（9）中，公共服務PSr主要是為了考察通過提供公共服務改善基礎環(huán)境質量和促進就業(yè)增長的基本情況，且參數(shù)a3和b3的估計值均預期為正。另外，式（8）中本地基礎環(huán)境BEr則主要為分析本地環(huán)境綠化、資源和生態(tài)保護等地區(qū)基本特征促進人們生活水平提高和就業(yè)增長的影響，且參數(shù)a2估計值的預期符號為正。

3.結構效應和密度效應

對就業(yè)增長的影響除本地就業(yè)密度和鄰近地區(qū)就業(yè)密度等核心指標外，地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結構和人力資本結構狀況也是衡量就業(yè)增長重要因素。本文運用多樣化產(chǎn)業(yè)結構的集中度指數(shù)DIVr和在校大學生比例HKr考察地區(qū)雅各布斯城市化經(jīng)濟（結構效應）和人力資本（密度效應）促進就業(yè)增長的基本情況，且參數(shù)a4和a5估計值的預期符號分別為負向和正向。而參數(shù)b1、b2估計值的預期符號則不確定，主要由集聚經(jīng)濟外部性規(guī)模效應估計結果來決定。同理，a1預期符號則依據(jù)本地效應的大小決定，則有：

將式（9）和式（10）帶入式（7）得：

三、變量測算及數(shù)據(jù)說明

（一）變量選取

基于式（11），結合數(shù)據(jù)的可獲取性和可量化性以及中國的實際情況，選取相關變量指標見表1所列①。

表1 變量選取與指標解釋

第一組變量：以就業(yè)增長作為因變量。就業(yè)增長采用就業(yè)增長率表示，采用市轄區(qū)非農業(yè)總就業(yè)人數(shù)增長率計算。

第二組變量：以集聚效應作為核心解釋變量。就業(yè)集聚效應主要包括以下五個方面：一是本地效應。蘇紅鍵和魏后凱［17］選取城區(qū)總人口衡量集聚規(guī)模效應，但這一指標僅僅反映城市規(guī)?？偭繂栴}，并沒有反映城市的就業(yè)規(guī)模問題，本文則采用本地就業(yè)密度進行測度。二是鄰近效應。魏守華、周山人和千慧雄［13］用市區(qū)人口除以建成區(qū)面積來測度集聚的擁擠效應，雖然反映了可能由于本地集聚過度而帶來的擁擠效應問題，但并沒有考慮本地擁擠效應的呈現(xiàn)也可能是由于鄰近地區(qū)集聚規(guī)模效應的增加，由此設置鄰近地區(qū)就業(yè)密度這一指標衡量本地外部性規(guī)模。三是滯后效應。多數(shù)的研究以考察因變量的滯后效應為主，本文則設置鄰近地區(qū)就業(yè)增長率這一指標來衡量鄰近地區(qū)就業(yè)增長率對本地就業(yè)增長的滯后效應。四是結構效應。魏守華等［13］、蘇紅鍵等［17］和韓峰等［24］認為專業(yè)化集聚經(jīng)濟與多樣化集聚經(jīng)濟是測度城市集聚效應時的兩個重要指標，本文則僅考慮多樣化集聚經(jīng)濟這一指標，用地區(qū)二位數(shù)行業(yè)③就業(yè)比例的平方和表示，用于分析多樣化產(chǎn)業(yè)結構對區(qū)域就業(yè)增長影響程度。五是密度效應。羅勇、王亞和范祚軍［11］實證驗證了異質型人力資本集聚促進地區(qū)專業(yè)化與經(jīng)濟增長的作用，本文則以高等普通本專科和中等職業(yè)學校在校學生總人數(shù)占非農業(yè)總就業(yè)人數(shù)的比例進行測度，用于分析充裕的人力資本對區(qū)域就業(yè)增長的影響程度。

第三組變量：以地區(qū)基本特征作為控制變量。地區(qū)基礎特征主要分為基礎環(huán)境和公共服務兩個方面。其中，基礎環(huán)境綜合指標LBr主要與工業(yè)廢水、廢氣及煙塵排放量、城市綠化水平相關。本文用工業(yè)固體廢物綜合利用率（%）、工業(yè)廢水排放達標率（%）、生活污水處理率（%）、生活垃圾無害化處理率（%）和建成區(qū)綠化覆蓋率（%）來表示地區(qū)基礎環(huán)境綜合指標④。而公共服務綜合指標PSr與醫(yī)療、教育、文化和交通等公共服務資源相關，本文用市區(qū)萬人擁有醫(yī)生數(shù)（人/萬人）、萬人擁有教師數(shù)（人/萬人）、萬人擁有公共圖書館藏書（冊/萬人）和萬人擁有公共電汽車（輛/萬人）來表示公共服務綜合指標⑤。以上各項指標均為正向指標，且在標準化處理后運用主成分分析法得到基礎環(huán)境綜合指數(shù)和公共服務綜合指數(shù)。

一般而言，兩地距離的倒數(shù)即Harris［25］提出的所謂的市場潛力模型常常用來測度兩地之間的關聯(lián)程度。本文借鑒這一思想考察地區(qū)r和地區(qū)m之間的關系。同時，已有學者根據(jù)研究需要將地區(qū)之間的實際距離作為觀測值，如王慶喜和徐維祥［26］運用地理、經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)和技術等多維距離測度了地區(qū)之間的關聯(lián)程度；Mark［27］也研究了城市集聚與農村貧困之間的實際距離問題，研究發(fā)現(xiàn)城市集聚效應隨著距離的增加而衰減，這在一定程度上是由于通勤或移民所帶來的不完全競爭的勞動供給的調整；Mark［28］的另一項研究表明，城市人口增長效應在130公里處存在回流效應。換句話說，就業(yè)增長的集聚效應可能存在于130公里距離內。席強敏、陳曦和李國平［19］近期研究同樣實證驗證了空間溢出效應隨距離增加而減小的情形，并進一步明晰了溢出效應的作用范圍，100公里以內效應最強，超過350公里效應則不斷減弱。由此，本文設置100km為均衡距離，以此作為判斷區(qū)域就業(yè)增長的集聚效應。假使地區(qū)r和地區(qū)m虛擬半徑分別為dm和dr⑥，那么地區(qū)r和地區(qū)m之間的距離為dmr=dm+dr。如果dmr小于等于100km，則有Dmr= 1/dmr，否則Dmr=0（模型a）。為進一步加強穩(wěn)健性檢驗，本文對距離權重變量設置還采取以下幾種模式：如果dmr小于等于50km，則有Dmr=1/dmr，否則Dmr=0（模型b）；如果dmr小于等于150km，則有Dmr=1/dmr，否則Dmr=0（模型c）；如果dmr小于等于100km，則有Dmr=1/ dmr2，否則Dmr=0（模型d）；如果地區(qū)r和地區(qū)m之間存在公共邊界，則有Dmr=1，否則Dmr=0（模型e）。

（二）數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源主要為《中國城市統(tǒng)計年鑒（2005-2015）》中283個地級及以上城市2004-2014年的相關數(shù)據(jù)⑦。原有拉薩市、中衛(wèi)市和隴南市由于數(shù)據(jù)不全暫不考慮，同理，2011年才轉為地級市的銅仁市和畢節(jié)市、2011年被撤銷為縣級市的巢湖市以及2013年新增的三沙市及海東市也暫不考慮。表2列出了主要變量的樣本統(tǒng)計值。

表2 變量描述性統(tǒng)計特征

四、計量檢驗及結果分析

（一）計量檢驗模型的確定

表3是根據(jù)式（11）得出的回歸結果，列（a）給出了以100km為均衡距離的基礎模型的估計結果。在對就業(yè)增長模型進行計量估計之前，首先應確定合適的面板數(shù)據(jù)模型?；谇笆龇治?，結合區(qū)域和城市經(jīng)濟學原理，不僅本地就業(yè)密度、多樣化產(chǎn)業(yè)結構對本地規(guī)模外部性有影響，對鄰近地區(qū)就業(yè)規(guī)模也有一定的影響，而且鄰近地區(qū)就業(yè)規(guī)模增加也必將促進本地就業(yè)規(guī)模的擴張，促進本地就業(yè)增長。因而，本地和鄰近地區(qū)就業(yè)增長之間可能存在聯(lián)立內生性。另外，囿于數(shù)據(jù)的可獲取性，在進行變量設計時忽略了諸如制度、政策和自然條件等變量，可能導致解釋變量與隨機擾動項之間存在相關性。為降低內生性及偏誤，本文采用工具變量廣義矩估計（IVGMM）。工具變量的選取滿足以下兩個條件：一是該變量與內生解釋變量高度相關；二是該變量與隨機誤差項不相關。由此，選取考慮權重矩陣的鄰近地區(qū)就業(yè)增長率為工作變量。豪斯曼檢驗結果顯示所有模型均選擇固定效用，過度識別檢驗和弱工具變量檢驗結果顯示模型工具選擇和估計結果是合理的。在實際回歸分析過程中，由于部分數(shù)據(jù)異常而進行了處理或刪除，因此進入各個模型中的樣本量并不一樣。

表3 區(qū)域就業(yè)增長模型的參數(shù)估計結果

（二）本地效應、鄰近效應和滯后效應的估計結果

由表3（a）列基礎模型可知，本地就業(yè)密度（lnLEr）系數(shù)顯著為正，表明本地的高就業(yè)密度促進了本地就業(yè)的集中，就業(yè)規(guī)模的本地效應明顯。鄰近地區(qū)就業(yè)密度（lnNEr）系數(shù)也正向顯著，表明鄰近地區(qū)就業(yè)增長對本地就業(yè)集中與增長具有積極的促進作用，就業(yè)規(guī)模的鄰近效應顯著。由此，本地就業(yè)集聚的外部性規(guī)模效應由本地效應和鄰近效應共同構成，鄰近效應也是制約本地城市就業(yè)集聚規(guī)模的重要因素。這與周圣強和朱衛(wèi)平［29］、王俊和李佐軍［30］的研究結論相似。鄰近地區(qū)就業(yè)增長率（Lm'）系數(shù)正向積極顯著，證實了空間滯后效應的存在，即鄰近地區(qū)的當?shù)匾?guī)模外部性對本地就業(yè)增長具有積極的正向影響。由此，等式（3）修正的區(qū)域就業(yè)增長模型與傳統(tǒng)的就業(yè)增長模型相比，具有普適性。

（三）結構效應和密度效應的估計結果

由表3（a）列基礎模型可知，雖然以多樣化產(chǎn)業(yè)結構（lnDIVr）作為考察結構效應的代表性指標未通過顯著性檢驗，但呈現(xiàn)出負向的結構效應。這表明產(chǎn)業(yè)多樣化不利于產(chǎn)業(yè)的集聚和專業(yè)化發(fā)展，這與預期符號為負相一致，與席強敏、陳曦和李國平［19］的研究結論也一致，同時支持了雅各布斯城市化經(jīng)濟溢出。值得一提的是，以高質化人力資本作為考察溢出效應的代表性指標通過1%的高度顯著性檢驗，表明高質化人力資本積累對就業(yè)增長具有積極的溢出效應，這與彭國華［31］的研究結果相近，高技能型勞動力引入有助于減小地區(qū)發(fā)展差異。可見，密度效應對城市就業(yè)增長起著較為明顯的促進作用。

（四）地區(qū)基本特征的估計結果

就基礎環(huán)境（lnBEr）而言，由表3（a）列基礎模型可知，系數(shù)在統(tǒng)計上高度顯著，且對就業(yè)增長呈負向作用。這暗示就業(yè)的過度集中在一定程度上造成了環(huán)境污染、生態(tài)破壞、水資源短缺和綠化縮減等“大城市病”問題，不利于就業(yè)的健康和可持續(xù)增長。就公共服務（lnPSr）而言，系數(shù)為正，但在統(tǒng)計不顯著。這表明地區(qū)就業(yè)的公共服務水平仍舊較低，滯后于地區(qū)經(jīng)濟和就業(yè)增長的快速發(fā)展。以上結論與以往大部分研究結果一致，韓峰、紅聯(lián)英和文映［24］研究也得出，作為反映公共服務的城市交通條件的改善以及作為反映基礎環(huán)境的城市生態(tài)環(huán)境質量的提高對城市化影響均具有顯著促進作用。

（五）進一步穩(wěn)健性檢驗

為了考察結果的的穩(wěn)健性，本文構建了不同的距離權重矩陣對式（11）進行了估計。表3中列（b）-（e）給出了不同距離權重模型的估計結果。同時，列（f）給出了不同時間段因變量的估計結果。列（b）-（f）的估計結果顯示，除了列（b）的鄰近地區(qū)就業(yè)密度、列（e）的本地就業(yè)密度和基礎環(huán)境、列（f）的基礎環(huán)境通過5%的顯著性檢驗以及列（e）的多樣化產(chǎn)業(yè)結構通過了1%的顯著性檢驗外，其余所有系數(shù)的顯著性水平在定性和定量上跟列（a）的估計是相似的。對比列（a）和列（b）-（f）的估計結果表明，不論是在多維的空間權重距離作用下還是在因變量不同的估計時間段內，各模型的參數(shù)估計結果是穩(wěn)健的。

五、結論及啟示

本文研究結果表明：本地效應和鄰近效應共同決定本地就業(yè)外部性規(guī)模，即一個地區(qū)的高就業(yè)增長率得益于本地的就業(yè)及其鄰近地區(qū)的就業(yè)增長。同時，不同模型下穩(wěn)健性檢驗表明滯后效應對就業(yè)增長的影響高度顯著。另外，多樣化產(chǎn)業(yè)結構效應和惡化的就業(yè)基礎環(huán)境抑制了地區(qū)就業(yè)增長，而高質化人力資本和完善的就業(yè)公共服務則促進了地區(qū)就業(yè)增長。本文研究結論具有重要的政策含義。

（1）樹立區(qū)域平衡和城市空間與協(xié)同發(fā)展目標，推進就業(yè)增長政策的效應最大化。政府部門應采取措施鼓勵經(jīng)濟活動和勞動力的空間集聚，順應就業(yè)跨區(qū)域集聚的趨勢，加快地區(qū)間協(xié)同發(fā)展，從經(jīng)濟層面和制度層面綜合關注都市區(qū)（圈、帶）和經(jīng)濟圈（帶）建設；制定更有效的政策以減少就業(yè)成本，提升地區(qū)內部就業(yè)人口、技術和資本水平的提高，進而提高地區(qū)勞動生產(chǎn)率和促進經(jīng)濟增長以縮小地區(qū)差距。

（2）各地區(qū)在制定產(chǎn)業(yè)和城市發(fā)展戰(zhàn)略時，應統(tǒng)籌產(chǎn)業(yè)集聚的外部性規(guī)模效應、結構效應和密度效應。因地制宜發(fā)展現(xiàn)代工業(yè)及服務業(yè)，調整和完善工業(yè)及服務業(yè)結構，充分發(fā)揮就業(yè)集聚的溢出效應；兼顧并充分利用鄰近地區(qū)與本地就業(yè)集聚的協(xié)同效應和規(guī)模經(jīng)濟效應；統(tǒng)籌就業(yè)供給和就業(yè)需求推進就業(yè)集聚與增長，優(yōu)化工業(yè)及服務業(yè)布局和結構，推進產(chǎn)城融合和經(jīng)濟發(fā)展。

（3）重視地區(qū)基本特征，改進和提升公共服務和就業(yè)環(huán)境質量。各地區(qū)在制定經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略時應充分考慮影響地區(qū)就業(yè)集聚的經(jīng)濟因素、社會因素、資源因素和環(huán)境因素，提供高品質的就業(yè)環(huán)境和高覆蓋的公共服務。

注釋：

①由于集聚經(jīng)濟多集中于城市市區(qū)，故相關指標均與市區(qū)(或市轄區(qū))相關，對應的數(shù)據(jù)盡量選取與市區(qū)(或市轄區(qū))相關的數(shù)據(jù)，個別數(shù)據(jù)采取全市數(shù)據(jù)。

②本文所指的“鄰近地區(qū)”是指與所要研究地區(qū)相鄰的地區(qū)，以我國行政區(qū)劃為單位。

③本文對二位數(shù)行業(yè)的選擇主要根據(jù)《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(GB/T 4754-2011)對工業(yè)和服務業(yè)進行分類界定。

④KMO值為0.525，Bartlett球形度檢驗近似卡方值為1155.676，自由度為6，顯著度為0.000，各指標系數(shù)分別為：0.763、0.544、0.573和0.559。

⑤KMO值為0.549，Bartlett球形度檢驗近似卡方值為4129.243，自由度為6，顯著度為0.000，各指標系數(shù)分別為：0.512、0.577、0.656和0.614。

⑥本文所指的虛擬半徑是指先將各城市市區(qū)面積近似看作圓的面積，并根據(jù)圓的面積公式S=πr2，計算出圓的半徑r=(S/ π)^(1/2)，即各城市市區(qū)的半徑(r=dr或dm)，相鄰城市半徑相加，則得到相鄰城市之間的距離dmr。

⑦由于相關變量指標在2004年之后才有相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如反映城市基礎環(huán)境特征的“三廢”指標、反映城市公共服務特征的交通指標以及反映集聚結構效應的按國家標準《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》(GB/T 4754-2011)分類的多樣化產(chǎn)業(yè)指標等。

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Agglomeration Effect of Regional Employment Growth in China：Theory Building and Empirical Test

ZHANG Mei-qing,WU Yong-jie
（School of Economics and Management,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)

Based on employment supply and demand and regional basic features,combined with the externality and the new economic growth theory,this paper builds an integrated analysis framework and the econometric model of agglomeration economic effects of regional employment growth,which contains local effect,proximity effect,lag effect,structure effect and spillover effect.And then,the paper ap?plies the panel IV-GMM to discuss the mechanism of multidimensional agglomeration effects on regional employment growth in China’s 283 prefecture-level and above cities from 2004 to 2014.The results show that the externality of local scale is determined by both local ef?fect and proximity effect.Although the diversified industrial structure effect and the deteriorating employment environment restrain region?al employment growth,the high quality human capital and the perfect public services promote the regional employment growth.A signifi?cant spatial-lag effect indicates that spatial targeting and regional coordination are necessary to maximize the effectiveness of employment growth policies.

employment growth;agglomeration effect;local effect;proximity effect;lag effect

F124；F127

A

1007-5097（2017）07-0075-07

［責任編輯：張青］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.07.010

2017-03-05

國家社會科學基金重大項目（13&ZD026）；北京市哲學社會科學規(guī)劃項目（13JDCSD002）

張梅青(1961-)，女，內蒙古呼和浩特人，教授，經(jīng)濟學博士，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，區(qū)域經(jīng)濟；武勇杰(1987-)，男，山西晉中人，博士研究生，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟，區(qū)域經(jīng)濟。