王金營，王曉偉

（河北大學 經(jīng)濟學院，河北 保定 071000）

一、引言

世界勞工組織數(shù)據(jù)顯示中國勞動生產(chǎn)率在1998-2001 年出現(xiàn)了增長放緩現(xiàn)象，2002-2006 年則出現(xiàn)了一段時期的快速增長，2009 年以后又重新進入了放緩期。在這種勞動生產(chǎn)率的變化中，東亞經(jīng)濟模式下的政府干預(yù)在最初起到了很大的作用。大額的資本投資提高了資本深化程度，從而增加了勞動力的資本擁有量，帶動了勞動生產(chǎn)率的提升。然而，2010年以后政府干預(yù)并未減弱，勞動生產(chǎn)率卻再次出現(xiàn)了放緩現(xiàn)象，這又是什么原因呢？從微觀層面看，經(jīng)濟發(fā)展到一定階段以后，要素之間邊際替代率遞減，勞動生產(chǎn)率的提高必須通過調(diào)整要素結(jié)構(gòu)、技術(shù)革新、數(shù)據(jù)要素形成、管理變革等來實現(xiàn)。從宏觀層面看，勞動生產(chǎn)率的影響因素必然是復(fù)雜而多元的，包括資本、勞動力投入、公共政策、管理協(xié)作等。除了這些傳統(tǒng)因素以外，我們應(yīng)該站在一個更加宏觀和戰(zhàn)略的高度來思考。即區(qū)域的人口集聚和經(jīng)濟集聚是否存在對勞動生產(chǎn)率的影響？而這方面影響又是如何發(fā)生的呢？

關(guān)于人口與經(jīng)濟分布之間關(guān)系的研究已經(jīng)開始關(guān)注人口集聚與經(jīng)濟集聚之間存在的互動關(guān)系。王勝今、王智初發(fā)現(xiàn)人口集聚對中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平具有正向影響。［1］敖榮軍、劉松勤揭示了人口遷入與產(chǎn)業(yè)集聚間具有雙向累積特點，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是人口流動的風向標，人口流動與產(chǎn)業(yè)集聚之間隨著時間變化出現(xiàn)了低水平匹配、嚴重不匹配和高水平匹配三個階段特征。［2］姜乾之、權(quán)衡認為我國勞動力流動與產(chǎn)業(yè)集聚互為因果，一體化未達到高水平之前，人口集聚的“向心力”遠大于“離心力”。一體化水平提高到高水平之后，“離心力”會逐步大于“向心力”。［3］

已有文獻的研究也表明人口集聚與勞動生產(chǎn)率之間存在著相關(guān)關(guān)系，但并非簡單的線性相關(guān)，“U 形”關(guān)系得到了很多學者的認可。陳春華、華玲采用面板平滑回歸模型實證結(jié)果證明隨著人口聚集規(guī)模的增大，勞動力聚集的正向效應(yīng)逐漸被負向效應(yīng)所取代，從而導(dǎo)致城市勞動生產(chǎn)率呈現(xiàn)先上升后下降的“倒U 形”特點，［4］合理的人口規(guī)模能夠促進經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展。人口聚集規(guī)模過大、過小都不利于經(jīng)濟的穩(wěn)健性與持續(xù)性發(fā)展。Brülhart 和Sbergami 利用1966-1996 年30 年的數(shù)據(jù)進行分析，與Williamson 得出了相類似的結(jié)論，即聚集程度對經(jīng)濟增長存在門檻效應(yīng)，門檻之內(nèi)是正向影響，門檻之外呈負向影響。［5-6］

事實上，影響勞動生產(chǎn)率的諸多因素必定交互錯雜、互相關(guān)聯(lián)，傳導(dǎo)機制上也會呈現(xiàn)出多重驅(qū)動、共同驅(qū)動的特點。因此，從人口與經(jīng)濟分布的大環(huán)境上來考察勞動生產(chǎn)率的變化，可以減少靜態(tài)、內(nèi)生性分析所帶來的傳導(dǎo)誤差。為此，本文需要探討以下幾個問題：第一，人口集聚與經(jīng)濟集聚如何作用于勞動生產(chǎn)率？通過何種方式傳導(dǎo)作用？第二，人口集聚與經(jīng)濟集聚會處于什么樣的匹配形態(tài)？不同匹配形態(tài)下對勞動生產(chǎn)率影響又是怎樣的呢？第三，城市集聚對于勞動生產(chǎn)率的影響是否具有空間溢出效應(yīng)？對于這三個方面問題的解答將彌補以往研究的不足。

二、人口集聚與經(jīng)濟集聚的匹配對勞動生產(chǎn)率影響理論機制

（一）人口集聚與經(jīng)濟集聚影響勞動生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機制

人口集聚和經(jīng)濟集聚影響勞動生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機制是本文研究的重要理論基石。人口集聚與經(jīng)濟集聚兩個傳導(dǎo)機制的交互作用會產(chǎn)生新的傳導(dǎo)路徑，在不同的人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配形態(tài)下勞動生產(chǎn)率呈現(xiàn)梯度遞進特征，這是人口集聚和經(jīng)濟集聚兩個傳導(dǎo)機制交互作用的結(jié)果。

進入21 世紀以來，隨著交通運輸、基礎(chǔ)設(shè)施使用等成本占企業(yè)生產(chǎn)總成本比重的減少，城市勞動力市場池效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化、人力資本水平的提高正成為城市經(jīng)濟聚集的決定因素。［7］勞動力市場池經(jīng)濟、共享和匹配是人口集聚影響勞動生產(chǎn)率的途徑和機制，人口集聚通過勞動力市場的動態(tài)平衡性影響地區(qū)經(jīng)濟產(chǎn)出和勞動生產(chǎn)率。人口集聚帶來的勞動力市場集聚一方面支持了企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟，另一方面加速了人員的更新?lián)Q代、增加了人力資本積累和提高了人崗匹配度。人力資本是一種非物質(zhì)資本，表現(xiàn)為一種能為其帶來持久收入和相對恒定產(chǎn)出的能力，是其知識、技能、勞動熟練程度的綜合，其特征為創(chuàng)造性、收益遞增性、累積性和實效性。換言之，人口集聚作用于勞動生產(chǎn)率的核心傳導(dǎo)路徑是市場規(guī)模擴展、人力資本水平提升和人員配置效率優(yōu)化。

經(jīng)濟集聚影響勞動生產(chǎn)率的路徑主要為地理區(qū)位、產(chǎn)業(yè)布局以及在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生的交易費用、規(guī)模經(jīng)濟、溢出效應(yīng)和擁堵效應(yīng)。外部規(guī)模經(jīng)濟理論認為在條件相同的情況下，生產(chǎn)規(guī)模較大地區(qū)的全要素生產(chǎn)率高于生產(chǎn)規(guī)模較小地區(qū)，原因主要是規(guī)模的擴大，專業(yè)化和知識外溢推動技術(shù)進步有利于生產(chǎn)更加有效率，使生產(chǎn)處于邊際收益遞增。交易費用理論認為企業(yè)和市場是可以相互替代的兩種資源配置機制，經(jīng)濟集聚可以降低交易費用、抵御系統(tǒng)性風險、減少行業(yè)壟斷和增加競爭、提高生產(chǎn)專業(yè)化、有效減少“冰山”成本。經(jīng)濟集聚提高了勞動、資本、技術(shù)的運行密度，從而產(chǎn)生了多方面的積極溢出，包括信息、知識和技術(shù)等的共享。通過交流、學習、引進、吸收、模仿、創(chuàng)新等路徑和傳導(dǎo)促進勞動生產(chǎn)率的提高。地理上的鄰近性使得掌握不同技術(shù)的企業(yè)溝通更便捷，有利于各項技術(shù)整合，先進技術(shù)和先進生產(chǎn)方法的擴散速度也會加快。當然，人口、經(jīng)濟在某一地區(qū)的過度集中也會引發(fā)嚴重的“城市病”。Porter 的產(chǎn)業(yè)集群生命周期理論提出經(jīng)濟集聚有一個從出生到死亡的過程，他將產(chǎn)業(yè)集群的生命周期分為六個階段：形成、成長、飽和與轉(zhuǎn)型、衰退、解體和復(fù)興成長。［8］經(jīng)濟學家藤田昌久等在《空間經(jīng)濟學》中提出過區(qū)域產(chǎn)業(yè)（經(jīng)濟）集聚模型，闡明了當區(qū)域產(chǎn)業(yè)（經(jīng)濟）集聚程度超過支撐點時會引發(fā)經(jīng)濟集聚負效應(yīng)，集聚向心力會減弱，區(qū)域生產(chǎn)效率降低。［9］這些研究也從另一側(cè)面證明人口和經(jīng)濟在一個區(qū)域的集聚需要有一個合適的匹配度。

（二）人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配狀態(tài)決定不同的勞動生產(chǎn)率

通過對文獻資料、經(jīng)濟理論以及現(xiàn)實中城市形態(tài)歷史變遷的梳理與總結(jié)歸納，發(fā)現(xiàn)勞動生產(chǎn)率的發(fā)展呈現(xiàn)梯次遞進形態(tài)，不同的人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配特征形式?jīng)Q定不同的勞動生產(chǎn)率水平。人口集聚、經(jīng)濟集聚都會對勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，但產(chǎn)生影響的方式并非孤立和靜止的，而是表現(xiàn)出交互作用、協(xié)同演進、雙向累積的特點。人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配狀態(tài)對勞動生產(chǎn)率影響主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

命題1：人口空間集聚高于或者與經(jīng)濟空間集聚持平會使勞動生產(chǎn)率處于較低水平，區(qū)域處于貧困陷阱。

縱觀世界范圍內(nèi)各個國家或者地區(qū)的人口集聚與經(jīng)濟集聚的匹配狀態(tài)，在中國西部地區(qū)、澳大利亞中部沙漠地帶、非洲北部、南美洲雨林等地區(qū)便處于一個人口集聚程度相比經(jīng)濟集聚程度要高的狀態(tài)。這些地區(qū)自然環(huán)境惡劣，人口與經(jīng)濟聚落在地理分布格局上較為分散，空間規(guī)模不經(jīng)濟，尚未脫離以農(nóng)業(yè)為主的社會形態(tài)。人口集聚的最主要動因是追求適宜的自然環(huán)境，多向平原地帶、河流沿岸、綠洲等地域內(nèi)集聚，經(jīng)濟原因不足。

制約這些地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的最主要因素是自然條件?？臻g距離帶來的問題尤其突出，運輸成本高昂，生產(chǎn)所需要的勞動力、物質(zhì)資源無法有效流動，很難形成地區(qū)經(jīng)濟增長極。即使形成地區(qū)增長極，所累積的技術(shù)與管理優(yōu)勢也無法有效擴散。因此，這些地區(qū)的支柱型產(chǎn)業(yè)多為種植、畜牧業(yè)，農(nóng)業(yè)社會特征明顯，勞動生產(chǎn)率低下。低勞動生產(chǎn)率形成了貧困惡性循環(huán)，即在供給和需求兩個維度產(chǎn)生貧困的惡性循環(huán)。［10］落后地區(qū)受自然地理條件以及貧困惡性循環(huán)的影響，難以形成有效集聚。經(jīng)濟與人口分布呈現(xiàn)隨機性特點，人口集聚與經(jīng)濟集聚呈現(xiàn)雙零散特征，與之相對應(yīng)的勞動生產(chǎn)率也較為低下。

由此可以得出命題1的初步結(jié)論。

命題2：經(jīng)濟空間集聚優(yōu)先于人口空間集聚，人口集聚對經(jīng)濟集聚呈現(xiàn)追趕態(tài)勢，勞動生產(chǎn)率不斷提升。

經(jīng)濟空間集聚優(yōu)先于人口空間集聚，經(jīng)濟極化效應(yīng)主導(dǎo)人口集聚，經(jīng)濟集聚的形成引導(dǎo)人口集聚產(chǎn)生的市場作用機制。表現(xiàn)為一是發(fā)達地區(qū)不斷累積經(jīng)濟優(yōu)勢，工資水平較高，人口聚集“拉力”顯著；二是規(guī)模效益顯著，地區(qū)競爭力較強，對人、財、物產(chǎn)生持續(xù)的吸引力；三是乘數(shù)效應(yīng)強化經(jīng)濟集聚的極化效應(yīng)，是人口集聚的動力來源。

這一人口集聚與經(jīng)濟集聚的匹配促進勞動生產(chǎn)率較快增長。主要原因：一是經(jīng)濟發(fā)展速度較快，人口總規(guī)模不斷擴大，勞動力對其他生產(chǎn)要素的替代較為有效，邊際收益遞增，規(guī)模經(jīng)濟顯著；二是知識創(chuàng)新能力較強，技術(shù)進步較快，包括勞動生產(chǎn)率在內(nèi)的全要素生產(chǎn)率提升都較為迅速；三是受極化效應(yīng)影響，經(jīng)濟集聚發(fā)展優(yōu)先于人口集聚且促進人口集聚的發(fā)展；四是人口集聚也推動了經(jīng)濟集聚的進一步發(fā)展，二者互為動因，相互累積，交替主導(dǎo)勞動生產(chǎn)率的提高。

由此可以得到命題2。

命題3：當經(jīng)濟空間集聚穩(wěn)定而人口空間集聚出現(xiàn)離心力強化匹配時，勞動生產(chǎn)率處于徘徊不前狀態(tài)。

經(jīng)濟發(fā)展到一定程度以后，勞動對其他生產(chǎn)要素的替代效應(yīng)減弱，邊際收益處于遞減狀態(tài)，平均成本上升，規(guī)模報酬達到最大后開始遞減。此時由于可能存在的環(huán)境惡化和經(jīng)濟政策的限制，“城市病”開始顯現(xiàn)，對流動人口的吸引力下降，人口聚集程度開始降低。產(chǎn)業(yè)開始向其他地區(qū)轉(zhuǎn)移，技術(shù)也開始向周邊地區(qū)擴散。此時依賴大規(guī)模生產(chǎn)要素投入的紅利逐步萎縮，社會發(fā)展面臨的最大問題是滑入“中等收入陷阱”。

根據(jù)Karl Gunnar Myrdal 提出的梯度經(jīng)濟理論，此時擴展效應(yīng)超過了極化效應(yīng)和回程效應(yīng)，開始在城市發(fā)展與布局中占據(jù)主導(dǎo)地位。［11］高梯度地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展到一定程度后，為了進一步壓縮生產(chǎn)成本，開始投資低梯度地區(qū)。投資過程中伴隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、資本轉(zhuǎn)移與技術(shù)擴散。喪失生產(chǎn)優(yōu)勢的勞動密集型產(chǎn)業(yè)、初級產(chǎn)品加工等產(chǎn)業(yè)向低梯度地區(qū)轉(zhuǎn)移。政府為了促進低梯度地區(qū)的發(fā)展也傾向于向高梯度地區(qū)征收高額稅收。綜合以上因素，勞動力開始向低梯度地區(qū)回流。如果此時高梯度地區(qū)宏觀經(jīng)濟上不能有效促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，加速生產(chǎn)技術(shù)的更新?lián)Q代，就很容易陷入發(fā)展停滯。對生產(chǎn)要素進行新的排列組合也是一種質(zhì)的提高，促進技術(shù)發(fā)展也需要知識和實踐的長期積累，二者很難在短期內(nèi)跨越式發(fā)展，這也是我國突破經(jīng)濟發(fā)展新常態(tài)、找到新經(jīng)濟增長點所面臨的瓶頸所在。

由此可得出命題3。

命題4：當高經(jīng)濟空間集聚與高人才集聚和低人口空間集聚相匹配時，將促使勞動生產(chǎn)率達到較高水平。

以謬爾達的梯度經(jīng)濟理論為主線進行分析。［11］回程效應(yīng)是擴展效應(yīng)的一種反沖，回程效應(yīng)能夠削弱低梯度地區(qū)的發(fā)展，促進高梯度地區(qū)的進一步發(fā)展。［12］回程效應(yīng)的作用機制如下：一是人才向高梯度地區(qū)回流。二是資本向高梯度地區(qū)回流。

理想型高勞動生產(chǎn)率城市的存在往往并不是孤立的，總是伴隨著整個經(jīng)濟區(qū)域的崛起。其構(gòu)成包括經(jīng)濟中心、經(jīng)濟腹地和經(jīng)濟網(wǎng)絡(luò)。如珠三角、長三角、東京都市圈、紐約都市圈等。理想型高勞動生產(chǎn)率城市作為整個區(qū)域經(jīng)濟中心承擔著指揮全局的“大腦”角色和為經(jīng)濟腹地輸血的“心臟”角色。經(jīng)過長期的產(chǎn)業(yè)遷移轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟集散，存留下來的都是在價值鏈最頂端具有高附加值的產(chǎn)業(yè)，多為技術(shù)中心（硅谷）和金融中心（華爾街）。因此，這類城市人員素質(zhì)極高、勞動生產(chǎn)率極高、經(jīng)濟聚集度也極高，是城市發(fā)展的最高階段，勞動生產(chǎn)率處于一個最高狀態(tài)。

由此可以得到命題4。

這四個方面的理論機制上的結(jié)論將在下面的實證中給予檢驗。

三、數(shù)據(jù)來源、模型選擇和關(guān)鍵變量界定

（一）數(shù)據(jù)選擇及來源

為了對上述理論命題給予實際數(shù)據(jù)的驗證，本文選取包括北京市、上海市、天津市、重慶市4 個直轄市和71 個地市級城市（含副省級）作為考察研究樣本。數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》，缺失數(shù)據(jù)由各省統(tǒng)計年鑒和萬得數(shù)據(jù)庫補充完整?？紤]2008年之后一些經(jīng)濟指標統(tǒng)計口徑與之前有所不同以及部分城市數(shù)據(jù)缺失問題，為此考察期選定為2008-2017 年。城市選取上，本文主要目的為揭示人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配度對勞動生產(chǎn)率的影響，因此原則上選取每省地級市GDP排名前三的城市，總共涵蓋75個城市。為了保持數(shù)據(jù)的完整性，去掉了拉薩、日喀則、紅河等城市樣本。特殊省份中各地市GDP 體量差異懸殊，某些城市排名雖靠前但GDP 絕對值較小，也不予選取。因此，寧夏只選擇銀川與石嘴山，新疆只選擇克拉瑪依與烏魯木齊，貴州只選擇貴陽與遵義，青海只選擇了西寧作為樣本城市。

地域概念的界定上分為市轄區(qū)和地區(qū)。市轄區(qū)主要包括城區(qū)、郊區(qū)，是一個城市的主體區(qū)域，地區(qū)包括市轄區(qū)、下轄縣、縣級市。由于市轄區(qū)在一個地區(qū)內(nèi)擁有較高的生產(chǎn)力水平、先進的生產(chǎn)技術(shù)和服務(wù)業(yè)水平，所以市轄區(qū)作為本文研究勞動生產(chǎn)率的最主要空間范圍。

（二）模型選擇設(shè)定

關(guān)于城市生產(chǎn)率的研究主要以建立宏觀生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，通過對生產(chǎn)函數(shù)中投入要素的分解來說明城市勞動生產(chǎn)率的驅(qū)動動因。科布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)是常用的生產(chǎn)函數(shù)形式，可以通過要素產(chǎn)出系數(shù)來說明規(guī)模經(jīng)濟對產(chǎn)出的影響，因此我們采用如下生產(chǎn)函數(shù)：

其中，Y表示產(chǎn)出，K表示資本要素，L表示勞動要素，α表示資本份額，β表示勞動份額，g(A)表示技術(shù)和其他生產(chǎn)要素投入?，F(xiàn)在假設(shè)規(guī)模報酬不變，此時α+β=1，兩邊同時除以L得到：

兩邊分別取對數(shù)后整理得：

其中，Ln(Y/L)是勞均產(chǎn)出對數(shù)，表示產(chǎn)出水平或勞動生產(chǎn)率水平因素；Ln(K/L)為勞均資本的對數(shù)，表示資本相關(guān)要素投入情況；Lng(A)代表技術(shù)等相關(guān)要素投入情況。

城市生產(chǎn)率的影響因素是相對復(fù)雜的，我們以公式（3）作為模型設(shè)定的基礎(chǔ)，以前文關(guān)于影響機制和路徑分析為依據(jù)來選取解釋變量和替代工具變量。其中，Ln(Y/L)為城市勞動生產(chǎn)率，這里為了數(shù)據(jù)的可獲得性和穩(wěn)定性用城市市轄區(qū)人均GDP 替代；勞均資本要素Ln(K/L)包含勞動與資本兩方面。一是勞動投入方面，包含勞動力數(shù)量增長、企業(yè)用工增加而帶來的規(guī)模經(jīng)濟和人力資本水平的提高等。二是資本方面，其來源主要有企業(yè)投資、政府投資、外商投資等，分別用人均固定資產(chǎn)投資avinvest、財政支出占GDP 比重pfis、外商直接投資pfdi代替；與資本、勞動無關(guān)的相關(guān)要素Lng(A)則主要包含技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配度，這里分別用科技支出占財政支出比重rd、工業(yè)化程度indu作為控制變量，核心解釋變量用人口與經(jīng)濟一致性指數(shù)cpe代替。

人口集聚對勞動生產(chǎn)率的影響最主要通過勞動力市場的池經(jīng)濟、共享和匹配以及人力資本外部性等路徑產(chǎn)生作用，人力資本水平edu能夠很好地表現(xiàn)這兩項因素。經(jīng)濟集聚則通過indu、rd、pfdi、pfis對勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配度作為單獨解釋變量對勞動生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。從而將面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定為：

其中，prodit為被解釋變量，代表勞動生產(chǎn)率水平；解釋變量中cpeit代表人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配度，eduit代表人力資本水平，是人口集聚的效率表現(xiàn)，induit代表工業(yè)化程度，avinvestit代表固定資產(chǎn)投資水平，pfisit表示財政支出，pfdiit表示外商直接投資，rdit代表科技投入水平，β0為常數(shù)項，βi(i=1,2,3,4,5,6,7)分別為上述解釋變量的回歸系數(shù)，εit為誤差項。各變量的下標中i代表地區(qū)（城市），t代表時期。

（三）關(guān)鍵變量的界定和選擇

1.核心解釋變量：人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配度及其指數(shù)計算

人口與經(jīng)濟一致性系數(shù)，簡稱cpe指數(shù)，是由某一地區(qū)內(nèi)常住人口占比與生產(chǎn)總值占比的比值確定，能夠較為直觀地表現(xiàn)出人口集聚與經(jīng)濟集聚之間的匹配關(guān)系。具體計算公式如下：

其中，pi代表i地區(qū)人口集中度，gi代表i地區(qū)經(jīng)濟集中度，Gi代表i地區(qū)生產(chǎn)總值，Pi代表i地區(qū)常住人口數(shù)量。

從地理空間分布格局上看，當01 時，人口集聚高于經(jīng)濟集聚。人口集聚越趨向于1 時，人口與經(jīng)濟的空間一致性程度越高。但一致性程度高并不代表處于一種最優(yōu)發(fā)展狀態(tài)或者是勞動生產(chǎn)率最高。

2.其他核心變量和控制變量

本文將解釋變量分為核心解釋變量和控制變量，除人口集聚與經(jīng)濟集聚的匹配度（cpe）外，還有人力資本水平（edu），這也是重點關(guān)注的核心解釋變量。工業(yè)化程度（indu）、固定資產(chǎn)投資水平（avinvest）、財政支出（pfis）、外商直接投資（pfdi）、科技投入（rd）為可能影響城市勞動生產(chǎn)率的控制變量。這些變量的界定如表1所示，變量的統(tǒng)計特征見表2。

表1 變量描述和界定

表2 變量統(tǒng)計特征

（四）平穩(wěn)性檢驗

本文篩選具有代表性的71 個地級市以及4 個直轄市作為研究樣本。由于采用面板數(shù)據(jù)進行回歸分析，這類數(shù)據(jù)多為非平穩(wěn)形態(tài)，為此在回歸之前需要對數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗，以避免使數(shù)據(jù)產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象，產(chǎn)生結(jié)果偏差和不當結(jié)論。然而這類檢驗的方法有多種，優(yōu)劣各異，一般需要對數(shù)據(jù)采用LLC、ADF、PP三種檢驗方法配合相互印證進行單位根檢驗。對上述指標的數(shù)據(jù)單位根檢驗，結(jié)果表明，在水平值下Lnedu、Lnindu、Lnpfis等變量的單位根檢驗接受面板數(shù)據(jù)存在單位根的原假設(shè)，可以判定為原序列不平穩(wěn)。各個變量的一階差分均拒絕存在單位根的原假設(shè)，即模型變量均為一階單整。

四、實證結(jié)果及分析

（一）人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配對勞動生產(chǎn)率影響的回歸檢驗

經(jīng)過霍斯曼檢驗，傳統(tǒng)面板回歸結(jié)果選擇了固定效應(yīng)而非隨機效應(yīng)，說明固定效應(yīng)具有更好的模型擬合效果。固定效應(yīng)回歸結(jié)果如表3所示。

表3 結(jié)果顯示固定效應(yīng)回歸模型的擬合優(yōu)度較高，擬合效果較好。模型整體F檢驗顯著。當然，Durbin-Watson 統(tǒng)計量為1.368 9，說明殘差序列存在一定的一階負自相關(guān)性，變量可能存在空間屬性。模型中7 個解釋變量中只有外商直接投資因素未通過5%的顯著性檢驗，關(guān)鍵核心變量人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配度因素以及其他變量人力資本水平（代表了人口聚集效應(yīng)）、工業(yè)化程度、人均固定資產(chǎn)投資、科技投入、財政支出水平等因素均對勞動生產(chǎn)率有非常顯著性的影響。

表3 固定效應(yīng)面板回歸結(jié)果

由此可以得到如下結(jié)論：

第一，cpe指數(shù)對城市勞動生產(chǎn)率具有負向作用，與理論預(yù)期一致。印證了前述勞動生產(chǎn)率呈現(xiàn)梯次遞進的命題1、2，由人口集聚與經(jīng)濟集聚偏離大于1 向小于1 的演進中，值向小偏離越大越能促進勞動生產(chǎn)率的提高。高經(jīng)濟集聚與低人口集聚的匹配是最理想型匹配，人口集聚水平滯后于經(jīng)濟集聚的差距越大，勞動生產(chǎn)率的提高越有動力，命題2 和命題4 得到驗證。當然，由變量edu和rd的顯著性結(jié)果表明經(jīng)濟集聚和人口集聚匹配中需要足夠的人力資本水平和科技投入條件。

第二，在人口集聚追趕經(jīng)濟集聚過程中通過人力資本集聚促進勞動生產(chǎn)率提升。印證了前述有效率的人口集聚可以提高人力資本外部性，繼而提高勞動生產(chǎn)率的命題2 和命題4。人力資本水平是提高經(jīng)濟增長的關(guān)鍵性因素，地區(qū)集聚的人口中受過高等教育人口比率越高，其人力資本水平越高，越能促進知識創(chuàng)造和推動技術(shù)進步，其城市勞動生產(chǎn)率越高。

第三，工業(yè)化程度、人均固定資產(chǎn)投資、科技投入等資本深化因素對城市勞動生產(chǎn)率具有正向顯著作用。工業(yè)化程度代表了一個地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況，從一個側(cè)面反映了資本深化程度，一個地區(qū)第二、第三產(chǎn)業(yè)所占比重越高，生產(chǎn)能力越強，勞動生產(chǎn)率也就越高；固定資產(chǎn)投資是實現(xiàn)資本積累和深化的重要手段，并通過固定資產(chǎn)投資加速資本的更新?lián)Q代，使得新技術(shù)的擴散速度加快，進一步調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，從而提高地區(qū)生產(chǎn)能力，提升城市勞動生產(chǎn)率；財政支出中科技投入所占比重越高，對科技投入資金越多，越能促進技術(shù)進步和產(chǎn)出提高，進一步提高勞動生產(chǎn)率。這也進一步證明決定區(qū)域勞動生產(chǎn)率高低的因素多而復(fù)雜且交互作用，需要因素之間互相配合形成合力，才能夠大大促進勞動生產(chǎn)率的提高。

（二）人口集聚和經(jīng)濟集聚中的城市勞動生產(chǎn)率空間溢出效應(yīng)

根據(jù)空間計量理論，受空間溢出效應(yīng)的影響，臨近地理單元在經(jīng)濟特征上具有關(guān)聯(lián)性。為更好說明勞動生產(chǎn)率地區(qū)分布形態(tài)，需要對其進行空間相關(guān)性檢驗。因受到樣本選擇的影響，空間關(guān)聯(lián)性會在一定程度上弱化。

莫蘭指數(shù)值在0.27～0.41之間波動且P值都小于0.05，均通過了顯著性檢驗。說明我國高集聚地區(qū)的勞動生產(chǎn)率呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系，集群發(fā)展特征明顯。高勞動生產(chǎn)率地區(qū)與高勞動生產(chǎn)率地區(qū)毗鄰，而低勞動生產(chǎn)率地區(qū)與低勞動生產(chǎn)率地區(qū)毗鄰。勞動生產(chǎn)率發(fā)展呈現(xiàn)整體地域性特征，高勞動生產(chǎn)率地區(qū)往往呈現(xiàn)聚集分布。因此，需要對人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配的勞動生產(chǎn)率影響效應(yīng)進行空間估計檢驗以準確顯現(xiàn)出存在的空間溢出效應(yīng)。

1.空間模型設(shè)定

空間模型具有多種優(yōu)勢，可以避免傳統(tǒng)回歸模型造成的誤差，也可以有效解決內(nèi)生性問題。第一，普通OLS 估計中含有觀測值相互獨立的假設(shè)條件，而勞動生產(chǎn)率作為一種受地區(qū)生產(chǎn)協(xié)作影響程度較大的經(jīng)濟現(xiàn)象，具有強烈的空間依賴性。這種空間依賴性會造成使用傳統(tǒng)回歸方法估計結(jié)果的偏差，因此在傳統(tǒng)模型中加入空間因素可以更為準確地估計觀測值。第二，內(nèi)生性問題是模型中的一個或者多個解釋變量與隨機擾動項相關(guān)的問題，由于空間面板數(shù)據(jù)模型具有空間滯后項，能夠較好地解決內(nèi)生性問題。

本文空間模型的基本式為：

在模型式（4）基礎(chǔ)上加入空間相關(guān)因素W（空間矩陣），δ為空間自回歸系數(shù)，λ為空間自相關(guān)系數(shù)，α、β、θ為需要估計的模型參數(shù)。WY反應(yīng)依賴變量之間的相互作用，WX反應(yīng)獨立變量間的相互作用，Wu表示不同區(qū)域擾動項之間的相互作用，LN為n×1 單位列向量。依照δ=0、λ=0、θ=0 的不同組合方式，構(gòu)成了整個空間計量模型框架。當λ=δ=0，此時Y=αLN+Xβ+WXθ+ε，便為空間誤差模型的函數(shù)表達式。當λ=0 且θ=0，此時Y=δWY+αLN+Xβ+ε，便為空間滯后模型的函數(shù)表達式。當λ=0 時，公式變?yōu)閅=δWY+αLN+Xβ+WXθ+ε，即為空間杜賓模型表達式。Y為被解釋變量向量，是各市勞動生產(chǎn)率水平組成的列向量，X為式（4）顯示的解釋變量和控制變量的列向量，式（6）是式（4）基礎(chǔ)上拓展的空間模型的矩陣表達形式。

2.空間屬性的確定與最優(yōu)模型的選擇

空間計量模型可采用空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。到底采用哪一類模型最好，需要通過LM 檢驗和LR 檢驗。LM 檢驗被用來確定變量殘差是否存在空間依賴特征，即變量是否具有空間屬性。同時，LM 檢驗也被用來確定空間模型是適合于空間滯后模型（SLM）還是空間誤差模型（SEM）。LR 檢驗則被用來確定特殊化的空間杜賓模型（SDM）是否可以退化為一般化的空間滯后模型（SLM）或者空間誤差模型（SEM）。其中，LM檢驗中robust為穩(wěn)健性檢驗。LM檢驗結(jié)果、LR檢驗結(jié)果見表4。

表4 LM檢驗結(jié)果、LR檢驗結(jié)果

LM 檢驗中，SLM 與SEM 模型均在1%的顯著水平下拒絕了原假設(shè)，表明變量具有顯著的空間屬性，能夠適用于空間模型。而SLM 的穩(wěn)健性程度要比SEM 模型的穩(wěn)健性程度更高，說明采用SLM 模型要更優(yōu)于SEM模型。

LR 檢驗中，P值均為0，表明顯著拒絕了原假設(shè)，空間杜賓模型（SDM）無須一般化為空間滯后模型（SLM）或者空間誤差模型（SEM）。LM 檢驗、LR 檢驗結(jié)果表明空間杜賓模型為最優(yōu)模型。因此本文以空間杜賓模型的估計檢驗結(jié)果為最終結(jié)果展開分析。

3.空間杜賓模型的估計檢驗結(jié)果

空間杜賓模型是空間滯后模型和空間誤差模型的擴展形式，同時考慮因變量和自變量的自相關(guān)性。上述廣義空間嵌套模型式（6）中，當λ=0 時，即空間不存在自相關(guān)時，公式變?yōu)閅=δWY+αLN+Xβ+WXθ+ε，即為空間杜賓模型表達式?；貧w檢驗結(jié)果如表5所示。

表5 杜賓模型回歸結(jié)果

在空間杜賓模型回歸結(jié)果中，Main 表示本地區(qū)解釋變量對本地區(qū)勞動生產(chǎn)率的影響，不考慮空間因素；Wx表示周邊地區(qū)解釋變量變化對本地區(qū)勞動生產(chǎn)率的影響，是反映相鄰空間影響的因素。

空間杜賓模型的估計結(jié)果還包括三種效應(yīng)分解，即總效應(yīng)（LR-total）、直接效應(yīng)（LR-direct）、間接效應(yīng)（LR-indirest）。直接效應(yīng)（LR-direct）是某地區(qū)解釋變量對被解釋變量影響大小，其影響包括反饋效應(yīng)，即本地區(qū)解釋變量對其他地區(qū)的影響又反過來作用于本地區(qū)被解釋變量。間接效應(yīng)（LR-indirest）又稱為空間溢出效應(yīng)，用于度量周邊地區(qū)的解釋變量對本地區(qū)被解釋變量的影響?？傂?yīng)（LR-total）為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)之和，是本地區(qū)某一解釋變量對所有地區(qū)被解釋變量的平均影響。

建立空間杜賓模型后，霍斯曼檢驗選擇了固定效應(yīng)。其中，影響勞動生產(chǎn)率的解釋變量中，關(guān)鍵核心變量人口集聚與經(jīng)濟集聚的一致性指數(shù)對本城市的勞動生產(chǎn)率有直接的顯著負影響，在經(jīng)濟集聚優(yōu)先于人口集聚，而人口集聚追趕經(jīng)濟集聚進程中勞動生產(chǎn)率得到較大提高，彈性達到0.3 左右。這與面板固定效應(yīng)模型估計檢驗的結(jié)果（見表3）一致。進一步驗證了命題1-4的結(jié)論是成立的。同時，某一區(qū)域人口集聚和經(jīng)濟集聚的匹配狀態(tài)又具有空間溢出效應(yīng)。其他變量如人力資本水平、平均固定資產(chǎn)投資和科技投入都具有顯著的空間溢出性。

在效應(yīng)分解中，衡量集聚的相關(guān)指標，人口集聚與經(jīng)濟集聚一致性指數(shù)、人口集聚效率間接效應(yīng)估計值都為正，且都在5%的置信水平下顯著。模型檢驗結(jié)果回答了前面所提出的問題，即城市集聚具有顯著的空間溢出效應(yīng)，周邊地區(qū)人口集聚效率的提高可以促進本地區(qū)勞動生產(chǎn)率的發(fā)展。同時也表明高勞動生產(chǎn)率城市的出現(xiàn)不是孤立的，伴隨著周圍地區(qū)整體實力的增強，且高勞動生產(chǎn)率城市一般以集群形式存在。而人口經(jīng)濟一致性指數(shù)直接效應(yīng)估計值為正，而間接效應(yīng)估計值為負，印證了人口集聚與經(jīng)濟集聚的匹配形態(tài)的優(yōu)化可以促進本地區(qū)勞動生產(chǎn)率的發(fā)展。優(yōu)質(zhì)人才資源具有有限性，在某一地區(qū)的集聚，必然對周邊流出地區(qū)造成勞動生產(chǎn)率的損失，因此其間接效應(yīng)估計值為負。

人均固定資產(chǎn)投資無論是直接效應(yīng)還是空間溢出效應(yīng)，估計值都為正且均通過1%的顯著性檢驗。說明固定資產(chǎn)投資水平的提高有利于擴大再生產(chǎn)，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟，有效拉動需求，提高勞動生產(chǎn)率。科學技術(shù)支出直接效應(yīng)為正，而間接效應(yīng)為負，表明對本地區(qū)科學技術(shù)投入增加可以提高本地區(qū)生產(chǎn)能力，而相對削弱周邊地區(qū)競爭力，使得間接效應(yīng)系數(shù)為負。

五、結(jié)論和建議

（一）主要結(jié)論

通過對人口集聚與產(chǎn)業(yè)集聚匹配狀態(tài)影響城市勞動生產(chǎn)率的理論與實證研究，得出以下關(guān)鍵結(jié)論：

1.人口集聚與經(jīng)濟集聚匹配度對城市勞動生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)梯次遞進特征。隨著城市發(fā)展成熟和勞動生產(chǎn)率的不斷提高，經(jīng)濟集聚和人口集聚在動態(tài)匹配中不斷運行、發(fā)展、改變形態(tài)，總體上呈現(xiàn)出經(jīng)濟集聚優(yōu)先的匹配。人口空間集聚與經(jīng)濟空間集聚匹配指數(shù)由大于1 逐漸向小于1 轉(zhuǎn)變，則勞動生產(chǎn)率由低向高提升，在1 附近勞動生產(chǎn)率處于徘徊狀態(tài)，理想的勞動生產(chǎn)率匹配是高經(jīng)濟空間集聚與高人力資本集聚和低人口空間集聚。

2.人口與經(jīng)濟集散變化、勞動生產(chǎn)率提高的本質(zhì)是地區(qū)人力資本水平的提高、人口素質(zhì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和人崗匹配度的提高。隨著勞動生產(chǎn)率的變化，經(jīng)濟集聚與人口集聚水平呈現(xiàn)出不同匹配形態(tài)。企業(yè)也通過人口的遷移流動，從厚市場池中獲取所需要的勞動者，使得整體人力資源“新陳代謝”速度加快，人崗匹配度不斷提高。人崗匹配在層次與結(jié)構(gòu)上有不同的屬性，宏觀上主要為勞動力數(shù)量的供需匹配，微觀上主要為勞動力技能和崗位匹配；時期上主要為勞動力的閑暇與企業(yè)對勞動力的動態(tài)需求匹配，地域上主要為勞動力的流動與地區(qū)產(chǎn)能匹配。

3.人口與經(jīng)濟集散變化、勞動生產(chǎn)率提高的表現(xiàn)是產(chǎn)業(yè)地理空間布局的合理和優(yōu)化。無論是國家層面上的“雁陣模型”、“中心外圍理論”，還是地區(qū)層面上的“區(qū)位理論”，都說明了地區(qū)專業(yè)化會使生產(chǎn)更有效率。產(chǎn)業(yè)向具有區(qū)位優(yōu)勢、資源優(yōu)勢、政策優(yōu)勢的地區(qū)集中能夠提高生產(chǎn)專業(yè)化水平，而不同地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)協(xié)同能夠增強整個地域范圍內(nèi)的競爭力。高生產(chǎn)率城市的成長往往依賴于整個經(jīng)濟腹地的發(fā)展，如上海和整個長江經(jīng)濟帶，廣州、深圳與珠江經(jīng)濟帶。人口集聚滯后于經(jīng)濟集聚，經(jīng)濟集聚引導(dǎo)人口集聚。在這種動態(tài)變化之中，產(chǎn)業(yè)空間布局不斷優(yōu)化，生產(chǎn)專業(yè)化程度不斷加強，勞動生產(chǎn)率得到不斷提高。

（二）結(jié)論的延伸含義

1.優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間布局，梯次配置，明確城市功能定位

充分利用我國地域廣袤、人口規(guī)模巨大所具有的回旋潛力和優(yōu)勢，在區(qū)域之間，要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。實現(xiàn)東、中、東北、西部地區(qū)良性互動，各地區(qū)依托資源、地理優(yōu)勢，逐步形成分工合理、特色鮮明、優(yōu)勢互補的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系。中西部地區(qū)要制定優(yōu)惠的稅收政策，承接東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。東部地區(qū)要淘汰落后產(chǎn)能，將鋼鐵、水泥、玻璃制造等產(chǎn)能過剩行業(yè)進行兼并重組，以提高該類資源型產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，增強基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活力。

2.以城市群為主體，構(gòu)建大中小城市協(xié)調(diào)發(fā)展的空間布局，依據(jù)不同的城市發(fā)展類型，制定針對性人口政策引導(dǎo)人口集聚

嚴格控制大城市人口過度集聚，提升中小城市人口規(guī)模，推進城鎮(zhèn)化建設(shè)。以交通為導(dǎo)向，交城融合，形成疏密有致的城市分布格局。城市人口集聚要根據(jù)產(chǎn)業(yè)分布特點及城市功能定位，正確引導(dǎo)人口集聚。對勞動力市場進行分層管理，完善人才管理制度，共享人才信息，引導(dǎo)不同層次勞動力向各不同需求地域集聚，提高不同素質(zhì)勞動力配置效率。

3.提高生產(chǎn)要素流動，建立信息大數(shù)據(jù)共享機制，打破勞動、資本、技術(shù)流動限制

現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展過程中，信息已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)要素，具有戰(zhàn)略引導(dǎo)性與風險控制性。制約地區(qū)生產(chǎn)協(xié)作的重要因素，已經(jīng)不是自然地理和行政劃分所帶來的生產(chǎn)割據(jù)，而是由于市場單元內(nèi)信息無法及時傳遞和共享而帶來的資源配置誤差。建立類似于“區(qū)塊鏈”式信息網(wǎng)絡(luò)，能夠加強對信息統(tǒng)一管理，擴大對地方內(nèi)部子數(shù)據(jù)庫并入規(guī)模，使得需求與生產(chǎn)更加匹配，資源配置更加精準，有效規(guī)避市場機制自發(fā)性、盲目性、滯后性所帶來的資源浪費。

同時，也應(yīng)該致力于打破生產(chǎn)要素流動障礙，強化金融制度改革、土地制度改革和戶籍制度改革，使得生產(chǎn)要素實現(xiàn)自由流動，從而提高資源配置效率，為市場經(jīng)濟發(fā)展注入活力。