范文无忧网范剑勇:产业集聚与地区间劳动生产率差异
产业集聚与地区间劳动生产率差异
范剑勇
＊
内容提要:本文从产业集聚、劳动生产率、地区差距相互的紧密联系出发, 认为非农产业规模报酬递增地方化是产业集聚的源泉, 并提高了该区域劳动生产率, 进而对地区差距产生了持久的影响。利用中国2004年地级城市和副省级城市的数据, 我们发现大陆地区非农产业劳动生产率对非农就业密度的弹性系数为8. 8%左右, 高于现阶段欧美国家5%左右的水平。同时这一集聚效应在省际之间有存在差异和没有差异两种情况, 在非农产业分布极不平衡的情况下, 这都扩大了劳动生产率在各省之间的趋异, 将地区差距维持在较高的水平上。
关键词:产业集聚 劳动生产率 规模报酬递增地方化
一、引 言
改革以来中国地区间收入差距持续扩大, 至上世纪末我国已经成为世界上少数几个地区差距
最为悬殊的国家之一。从已有的相关研究可以看出(范剑勇、朱国林, 2002) , 地区间差距的持续扩大是与第二产业在空间上向东部沿海地区集中分不开的。另一方面, 从劳动生产率角度观察地区差距具有无比的优势, 因为地区收入一般以人均GDP 作为衡量指标, 它在很大程度上首先体现在劳动生产率差异; 而产业集聚很可能对劳动生产率产生较大的影响(见下文) 。因此, 地区差距、产业集聚与劳动生产率三者密切相关, 本文拟从产业集聚对劳动生产率的影响和这种影响是否存在省际差异两方面来考察地区差距的内在机制。同时, 通过验证产业集聚对劳动生产率具有正的影响, 本文在经验上证实规模报酬递增地方化的存在。
从理论上讲, 主流的新古典经济学往往假定规模报酬不变、忽视空间因素, 由此导出的结论是, 在不考虑自然资源分布的异质性情况下, 现实世界将变成“无城市”的世界或自给自足的生产状态(Krugman , 1991; Fujita et al , 1999) 。显然, 这与现实世界中到处是产业集聚和城市飞速发展的事实相矛盾。例如, 即使假定生产中具有不变的规模报酬, 但只要承认某一产品进入到消费者手中或作为中间投入品进入下一个生产链的运输过程中具有运输成本, 且这一成本随着距离的扩大而增大, 则可以马上看出, 在空间上存在特殊地理范围的规模报酬递增特征, 我们称之为“规模报酬递增地方化”(locally increasing r eturns ) 。本文正是基于现实世界中的产业集聚与城市发展等事实考虑, 认为规模报酬递增的地方化是产业集聚与城市发展的关键性因素。
从新经济地理学或城市经济学角度看, 规模报酬递增地方化主要体现为以下三个层面:一是厂商水平上的内部规模经济, 即随着生产厂商的规模扩大, 其产品平均成本也随之下降, 这是最易理解的规模报酬递增; 二是地方化经济(Localization Economy ) , 即通常所讲的“块状经济”, 其特点是一个区域内含有同一行业的许多企业, 该区域内共享基础设施、知识外溢、交流和具有广大的熟练劳
＊ 范剑勇, 复旦大学世界经济研究所, 邮政编码:200433, 电子信箱:j yfan0393@163. com 。本文在成稿过程中得到乔宝云教授、陆铭副教授、张吉鹏博士的帮助, 也感谢两位匿名审稿人的建设性意见。文中错误, 均由作者负责。本文得到国家自然科学基金(立项号70473017) 、教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(编号2006J DXM062) 、复旦大学经济学院985项目和上海市优秀青年教师后备人选项目(2005—2006年度) 资助。
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动力市场, 由此降低了单个企业产品的平均成本, 这类规模报酬递增对厂商来说是外部的, 对行业来说体现为内部规模报酬递增。三是城市化经济(Urbanization Economy ) , 这种产业集聚的好处是体现在城市范围的区域, 城市起到了“仓储系统”的作用, 体现在城市范围内的规模报酬递增特征。例如, 在乡村地区, 一个具有卡车运输队的制造业企业, 必须拥有自己的机械师或本地“共用”的机械师, 而在大城市区域, 可以从专门从事维修的服务性企业满足这种需求。当然, 城市化经济还体现为知识外溢、共享基础设施等具规模报酬递增等形式。
从上面三种形式可以看出, 产业集聚效应最终体现为产品的单位平均成本下降, 在本文中以各地区的劳动生产率水平来衡量。另外, 我们将产业集聚界定为单位土地面积的非农产业就业数量, 这种方法粗略地表示非农产业、特别是第二产业在空间上分布的不平衡。其含义是某一地区非农就业密度越大, 其规模报酬递增的地方化、产业间交流或外部性越明显。我们试图通过计量求证, 现阶段中国非农产业越在某一地区集中, 将显著提高该地区的劳动生产率。我们将非农就业密度对劳动生产率的促进程度定义为集聚效应, 这种效应使得产业集聚对地区收入差距产生了持久的影响。
在国外类似的研究中, Ciccone and Hall (1996) 发现美国非农就业密度提高一倍, 则非农产业劳动生产率将提高5%,而欧盟德国、意大利、法国、西班牙与英国在1992年的这一弹性系数在4. 5%左右。根据本文研究, 中国该系数平均达到8. 8%左右。同时, 欧美国家内部各地区之间的集聚效应差异不明显, 本文也将证实这一规律是否在中国也成立? 求证中国各地区之间的集聚效应是否存在差异, 其意义非常重大, 因为目前大部分非农产业已经转移到东部沿海地区(范剑勇, 2004) , 如果非农产业边际集聚效应不随着就业密度的提高而下降(体现为弹性系数为负) , 或者东部地区的集聚效应高于其他地区, 则东部地区的劳动生产率将持续高于其他地区, 地区差距可能具有粘性而不易逆转。
本文的意义还在于, 目前对于缓解地区差距扩大的具体政策有两种不同的主张:一是认为应遵循规模报酬递增的地方化特点, 将目前中西部地区的多数人口向东部沿海地区转移, 目前持这一观点的学者如李国平、范红忠(2003) 等人; 二是中西部地区应加快城市化建设和产业结构升级, 而这必须以大规模的投资为前提条件, 如美国经验(范剑勇、张涛, 2003; 范剑勇、杨丙见, 2002) 似乎支持中国走这一发展道路, 西部开发、中部崛起等战略措施也体现这一政策主张。本文不对这两类主张作具体评判, 而是做了与这两类主张均密切相关的基础性研究工作。
本文接下来的结构安排如下:第二部分是本文的模型, 第三部分是数据说明与一般性统计描述, 第四部分是计量方法设定与结果的讨论, 第五部分是总结性评论。
二、模 型①
1. 基本模型
为了取得关于产业集聚对劳动生产率影响的模型, 我们假定每个地区内部的非农产业分布是均匀的, 令f l (l , Q j , A j ) 为第j 地级市的单位土地面积上使用数量为l 的投入要素的非农制品产出, Q j 为第j 地级市的非农总产出, A j 为第j 地级市非农用地的总土地面积。用Q j A j 表示产出不平衡分布的密度状况, 代表单位面积土地的产出对非农产业在空间上分布的外部性, 其来源可以理解为前文所说的规模报酬递增的三种形式。假定单位面积土地的产出对该外部性的弹性系数为(λ-1) λ, f j (l , Q j , A j ) 对单位土地面积上的投入要素数量l 的产出弹性系数为α。因此, 基本模型表示为:
①
本部分模型是由Ciccone 和Hall (1996) 的原始模型演化而来。
范剑勇:产业集聚与地区间劳动生产率差异
f j (l , Q j , A j )=l
Q j
A j
(λ-1) λ
(1)
(λ-1) λ
α
Q j
由于假定j 地区内部的非农产业是均匀分布的, 故有Q j =A j l
A j
f j (l , Q j , A j )=l
αλ
, 从而直接可以得到:
(2)
上式(2) 中的投入要素l 上的指数α代表了单位土地面积上的产出对其投入的反应系数, 取值
范围在(0, 1) 之间, 如果单位土地面积上投入的资本与劳动力过多, 可能会产生负外部效应的拥挤成本; λ取值一般大于1, 反映了单位土地面积的产出对其区域内整体产出密度的反应。只有当αλ大于1时, 该区域才表现为规模报酬递增的地方化, 或称区域净集聚效应为正。
2. 实证模型
我们令投入要素l 具体化为劳动力要素Hn 与资本k , 其中H 为劳动力要素的质量, n 与k 分别为单位土地面积上的劳动力数量与资本数量。因此, 式(1) 具体化为:
f j =Ψj ((n j H j ) k
β1-β
j
Q j
)
A j
(λ-1) /λ
(3)
式(3) 中Ψj 代表第j 地级市的全要素生产率, 1-β为资本在投入要素中的份额, α为劳动力与资本的回报份额。同时假定地级市j 非农产业的总从业人员数为N j , 通过变换式(3) , 得到第j 地级市的平均劳动生产率:
Q j βK j
=ΨH j j N j N j
1-β
αN j
A j
αλ-1
(4)
在上式(4) 中, 我们无法得到每个地级市的资本数量K j , 但可以假定资本需求的表达式为K j =α(1-β)
j , 其中r j 为地级市j 的资本价格, 并且由于中国每一个省份的自主权都非常大, 我们认为r j 在一个省份内部各地级市间的资本价格是相同的。将资本需求的表达式代入式(4) , 可以得到:
Q j N j H j ω
=Λj Ψj H j N j A j
θ
其中θ=1-αλ(1-β)
(5)
上式中, θ代表就业密度与人力资本对地区劳动生产率的影响, Λ是一j 依赖于资本价格r j , ω个关于全要素生产率的参数, 相对于本文主题来说不是很重要。对于θ的表达式, 我们考虑以下几种情况:1) 、当αλ=1时, θ为0, 此时地级市就不存在规模报酬递增的地方化; 2) 、在αλ>1的情况下, 存在规模报酬递增的地方化, 同时如果(1-β)越大, 则集聚效应也越大, 外部资本由于受趋利的诱惑而持续地流入该地级市, 则该地级市的集聚效应进一步放大, 从而产生一个“滚雪球”效
应; 3) 、当αλ
将式(5) 采取线性对数形式, 可以得到:
E
j
log (Q j N j )=cons +φregionDumm +θlog (N j A j ) +∑δej H ej +μj
e =1
(6)
上式(6) 中的c ons 为常数项, μj 为其余影响地级市j 的劳动生产率的未观察因素, 假定其均值为0、方差为常数, H ej 为从业人员中的不同受教育水平的比例, E j 表示不同受教育水平的组份, 其回归系数为δej 。地区哑变量代表资本价格与全要素生产率等因素的综合, 待估系数为φ。对于上式(6) 中的地区哑变量, 我们设定为省级水平的哑变量, 这是因为中国省份的自主权已相当大, 省份内部各城市制度、文化较为统一、要素流动也较少存在障碍, 而这些因素在各省份之间差异较大。因此, 我们认为省级水平的地区哑变量基本上概括了反映地区特征的固定效应。
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同时, 结合中国的实际情况, 我们还需考虑以下两点:1) 城乡分割对本项估计的影响。由于非农劳动生产率是用非农产业产出除以非农从业人员数得到的, 在数据整理时, 我们发现部分地级市的非农从业人员数显得异常, 如常德、揭阳市的非农从业人员占总人口的比重分别仅为3. 76%、3. 14%,导致其非农劳动生产率显著高于全国平均水平, 两市的劳动生产率分别为193189元 人·年、234715元 人·年。因此, 非农从业人员数统计由于户籍制度而在各地级市统计报表中存在部分失真现象, 而中国特殊的城乡二元结构恰恰是以户籍制度来维系的, 基于这方面考虑, 我们增加了非农从业人员数占总人口比例这一指标, 试图控制城乡二元体制对劳动生产率的影响; 2) 对少数具有特殊自然资源的城市也进行以亚变量形式进行控制, 如大庆、东营和克拉玛依等石油城市和云南省卷烟城市玉溪, 主要因为这些观察点在关于劳动生产率与就业密度的散点图上处于边沿位置(见图1) 。
结合中国实际情况, 式(6) 变为:
E
log (Q j N j )=cons +φregionDumm +θlog (N j A j ) +∑δej H ej + nonp +ρpet +μj (7)
e =1
j
其中nonp 是非农从业人员数占总人口的比例, pet 为石油或卷烟城市, 、ρ均为待估系数。另外, 由于产出的分配一般为劳动力工资、资本利息与土地租金, 我们假定在一个省份内部各地级市之间资本利息与土地租金相同, 则式(7) 左边的被解释变量成为工资:
E
j
log (wage j )=cons +φregionDumm +θlog (N j A j ) +∑δnonp +ρpet +μ8) ej H ej + j (
e =1
三、数据来源与统计描述
1. 数据来源及说明
本文数据全部来源于《中国城市统计年鉴, 2005》。由于三大直辖市与地级城市无论从城市规
①
模、还是从人均GDP 来看, 都相差甚远, 我们将三大直辖市排除在观察样本外。同时, 本文的区域
分析单位为2004年的城市, ②它包括268个地级市和15个副省级市, 其中地级市的范围是其下辖的区、县及县级市。因此, 我们的样本基本包括了全国范围的城市, 其涵盖的人口数达到11. 42亿。另外需要说明的是, 非农劳动生产率是当年第二、第三产业的增加值除以第二、三产业的从业人员数, 单位是元 人·年; 工资直接摘录于《中国城市统计年鉴, 2005》, 单位也是元 人·年。就业密度是当年每平方公里土地面积上的非农从业人员数, 单位是人·年 km , 它反映了经济活动在空间上的分布差异。
由于城市统计年鉴没有直接的地区人力资本含量指标, 本文将地区非农从业人员的受教育程度指标用每万人中含各级学校的专任教师数来替代, 这是基于以下考虑和假设:1) 越高级别学校的专任教师数越多, 培养的含人力资本高的劳动力数量也越多, 相应地该地区人力资本含量就越高, 同时还假定专任教师数本身对地区的非农产业劳动生产率与工资没有直接影响; 2) 在数据整理时, 我们发现各地级市都存在高等学校, ③如黑龙江省鹤岗市和七台河市, 总人口分别只有109. 8万、88. 1万, 高等学校专任教师数也分别达到302人、154人, 因此, 我们认为, 只要排除了三大直辖市、深圳等含高等学校多、人口流动性较强的中心城市, 各地级市高等学校培养的毕业生基本上是为了
①②
2
重庆市规模远低于其他三大直辖市, 且成立时间较晚, 我们将重庆市看作四川省的一个地级市来考虑。
这种分析单位略高于Ciccone 和Hall (1996) 研究美国案例时的分析单位———县和Ciccone (2002) 研究欧盟六国的Nuts -3层事实上, 在268个地级城市中, 只有朔州、嘉峪关等15个城市不存在高等学校。当然, 我们没有考虑高等学校在质量上的
级地区。
③
差异。
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满足本地人才的需求, 而且考虑到近年来高等学校的扩招和教育产业化改革, 各地级市高等学校的教师数多寡可以反映当地劳动力市场中人力资本含量高的劳动力质量状况。
尽管2004年有数据记载的全国地级城市和副省级城市共计283个, 但本文计算和计量的样本数通常低于283个。其中的原因是, 有些城市是由于数据本身缺失而在计量时自动被删除, 有些城市是基于以下考虑而被排除:城市统计口径的不一致而导致其数据质量值得怀疑, 如江西省新余市的非农从业人员数占非农人口的比重高达96%,而这一指标的全国均值为27%。如果某市该指标远远超过27%,则只能说明该市的外来人口较多, 因此我们排除了在65%以上的四个城市———厦门、深圳、新余、中卫, 其中厦门这一指标为68%,深圳为82%;排除50%以上的城市是在此基础上再增加温州与克拉玛依两城市。同时, 这一做法的另一深层原因是, 城市的外来人口多, 说明城市的高劳动生产率吸引了外来劳动力流入, 而这恰恰隐含了本文计量方程存在内生性问题。因此, 在排除非农从业人数占非农人口比重为65%以上的城市和因数据缺失而自动删除的城市后, 本文计量的样本数缩减为261个。
2. 主要指标的简单描述
无论从土地面积、非农从业人员数、非农人口占总人口的比重看, 全国地级市的差异程度都相当大。就土地面积而言, 在276个地级与副省级城市中, 均值为16616. 92平方公里, 标准差为22192. 16, 最大为内蒙古的呼伦贝尔市, 达到253356平方公里, 最小为安徽省的铜陵市和浙江舟山市, 分别仅为1113和1440平方公里; 就非农从业人员占总人口比重而言, 其均值为8. 91%,标准差为6. 75%,最大的城市是安徽省安庆市, 达到63. 59%,最小是四川省广安市, 仅为2. 30%。
尽管地区间的人均GDP 差异非常大, 但地区间的非农产业劳动生产率差异有过之而无不及。
①
以地级市为观察单位, 最高10个地级市的非农产业劳动生产率是最低10个地级市的8. 8倍。而
在美国或欧洲, 制造业与服务业的劳动生产率在地区间的差异远远低于中国, 如在德国, 1992年最高5个地区的劳动生产率是最低5个地区的1. 4倍(Ciccone , 2002) , 美国1988年最高10个州的劳动生产率是最低10个州的1. 22倍(Ciccone 和Hall , 1996) 。就工资而言, 中国最高的10个地级市非农产业平均工资是最低10个地级市的3. 24倍。需要探讨的是, 除了通过代表自然资源、地理位置等因素影响的地区固定效应外, 这种劳动生产率巨大的地区间差异受产业集聚的影响有多大? 我们的计量结果表明, 就业密度、人力资本可以解释劳动生产率地区差异的62%左右(见表3) 。
由于非农产业劳动生产率、工资的地区差异直接构成地区收入差距的原因, 而劳动生产率、工资差异与集聚程度有密切联系。本处将简单回顾这些指标的统计描述, 以获得一手的感性认识(见表1) 。从各指标的差异程度看, 就业密度、高等教育两个指标的地区差异最为显著, 这两个指标的变异系数分别1. 04和1. 641, 显示了地级市之间巨大的差异, 从而有可能直接影响劳动生产率与工资水平。其次是中等教育与初等教育指标, 其变异系数分别为0. 92、0. 91, 这预示着, 即使在较低含量人力资本方面, 各地区的差异也是非常明显的, 而这又取决于自然地理条件、文化背景、财政分权等多方面因素。相对于上述四个指标, 劳动生产率与工资指标的方差系数相对较小, 分别只有0. 54与0. 29, 为什么后者的差异远小于前者? 这其中除了工资受政府管制的因素外, 更主要的是, 劳动生产率中除了劳动力报酬以外, 还有资本得利、土地租金等要素报酬; 就2004年各地级城市而言, 工资占劳动生产率的份额仅11%,要素报酬更多地体现在资本和土地上。
刘黄金(2005) 也发现, 自上世纪90年代以来地区间生产率差异随时间呈现出扩大的趋势, 同时证实各产业地区间的劳动
生产率差异是地区间人均收入差异的直接原因。
①
2006年第11期
表1
观察数
劳动生产率工资就业密度高等教育中等教育初等教育
[***********]
主要变量的统计描述(2004年)
均值127119. 3013466. 0933. 750. 00060. 00400. 0049
标准差68882. 233856. 1735. 180. 00100. 00370. 0044
变异系数0. 540. 291. 041. 64310. 91610. 9052
最小值35501. 616207. 110. 4400. 00030. 0003
最大值616495. 9031592. 94259. 970. 00940. 05410. 0656
注:劳动生产率、工资的单位均为元 人·年, 就业密度的单位是人·年 km 2, 高等教育、中等教育、初等教育的单位均为专任教
师数 万人人口。
资料来源:原始数据取自《中国城市统计年鉴, 2005》, 自己整理计算。
我们将全国283个城市分别归并到沿海、东北、中部、西南与西北五个地区, ①并通过算术平均得到表2。从表2中可以看出, 地区差异非常明显。其中沿海地区在劳动生产率、工资与就业密度等三个指标上的优势是明显的, 尤其是劳动生产率与非农就业密度遥遥领先于其它地区, 分别达到2
187383. 70元 人·年、64. 83人·年 km , 说明东部沿海地区的产业集聚水平显著高于其他地区。
3. 劳动生产率与就业密度的简单 表2全国各主要地区的主要指标均值(2004年) 相关关系
从上述简单的数据罗列并不能看出劳动生产率与就业密度的相关关系。为了弥补这一缺陷, 我们画出了劳动生产率与就业密度的散点图(见图1) 。散点图是基于非农从业人员占非农总人口的比重在65%以下、共计275个地级市得出的。
沿海东北三省中部西南西北
劳动生产率187383. 70107306. 00104523. 9698478. 5390732. 73
职工工资15948. 6711891. 8811803. 9512895. 9713680.
99
非农就业密度
64. 8322. 2036. 8618. 7415. 53
注:各指标单位与表1同。
资料来源:同表1。图1的横轴表示非农产业就业密
度, 纵轴表示非农产业劳动生产率, 劳动生产
率与就业密度总体上存在正相关关系, 但图中也存在几个边沿观测点:在最右下边的两点是广州与珠海, 代表极高的就业密度与较高的劳动生产率, 其劳动生产率分别是206983元 人·年、130414元 人·年, 其就业密度分别达到259人·年 km 、239人·年 km ; 左上方最高劳动生产率的点是东莞市, 其劳动生产率为616495元 人·年、其就业密度为74人·年 km ; 最左偏上、代表低就业密度与较高劳动生产率的点是一些有特殊自然资源
2
2
2
图1 劳动生产率与非农产业就业密度的散点图
①这五个地区是根据地理位置、气候条件、转轨状况来划分的, 具体包括:(1) 东北三省:黑龙江、吉林、辽宁省; (2) 东部沿海
各省:河北、山东、江苏、浙江、福建、广东、海南省; (3) 中部省份:山西、河南、安徽、湖北、湖南和江西省; (4) 西北地区:内蒙古、陕西、宁夏、甘肃、青海、新疆、西藏; (5) 西南地区:四川、云南、贵州、广西。
范剑勇:产业集聚与地区间劳动生产率差异
的城市, 如玉溪、大庆和克拉玛依, 其劳动生产率分别为234620元 人·年、274925元 人·年、239923元 人·年, 其就业密度分别为8. 13人·年 km 、20人·年 km 、12. 8人·年 km , 对于这一类具特殊自然资源的城市, 在计量时我们用哑变量来控制。
2
2
2
四、回归结果
1. 内生性问题
一般说来, 引起内生性的可能原因是变量联立性或缺失性, 即一个地区的劳动生产率高究竟是该地区的就业密度引起的, 还是反过来说由该地区高劳动生产率不断吸引外部企业、工人进入, 从而提高了该地区的就业密度? 或者是遗漏了必在的解释变量而导致解释变量与误差项之间存在相关性, 由此引起估计上的偏误。为此, 我们通过引入工具变量来检验方程是否具有内生性。在系列工具变量中, 我们选择土地面积作为就业密度的工具变量, 这是基于以下考虑:各地级市的存在与划分具较长的历史性和稳定性, 也就是说各地级市现在的人口规模是很久以前由居住在本地的居民繁衍而来, 并以此来间接影响现代非农产业的劳动生产率, 而土地面积、自然环境等在历史源远流长的各地级市中一直较为稳定。我们对就业密度与土地面积、各地级市的关系进行计量分析时,
22
发现土地面积的系数为-0. 75, t 检验值为-14. 16, R 值为0. 66; 当删除土地面积后的R 值下降为0. 39。因此我们认为土地面积作为就业密度的工具变量是合适的。接着, 将工具变量放入方程(7)
①中进行两阶段最小二乘法(2SLS ) 回归, 得到以下回归结果:
劳动生产率=0. 099就业密度+0. 074高等教育+0. 599
＊＊＊＊＊＊
-0. 435初等教育+0. 535特殊资源城市
＊＊＊＊＊＊＊＊＊
中等教育
为了检验上述方程是否有内生性问题, 我们进行了Hausman 检验, 发现卡方值为0. 14, P 值为1. 00, 说明应用工具变量进行回归的结果与OLS 结果没有系统性的差别, OL S 回归没有内生性这
一假定成立。
Hausman 检验结果为什么显示2SLS 与OLS 两种回归方法得出的结果没有显著性差别, 即OLS 回归不存在内生性问题? 我们试想, 东部沿海地区较高的非农就业密度本身就隐含着该地区具有较高水平的市场规模(home market ) , 这本身是历史上人口积淀引起的; 而较厚的市场规模是引致规模报酬递增地方化的两个源泉之一(Krugman , 1991) , 它直接提高了区域整体的劳动生产率。也就是说, 方程(7) 基本上不存在由劳动生产率与就业密度互动而引起的内生性。同时, 我们将非农从业人员数占非农人口比重在65%或50%以上的城市排除在样本范围外, 一定程度上减少了内生性问题。有鉴于此, 本文后面部分更倾向于使用OLS 方法。
2. 回归结果
根据上述方法, 得到的计量结果见表3, 下面我们分别进行阐述:
我们先看人力资本对劳动生产率与工资的影响, 高等教育、中等教育与初等教育等人力资本指标均符合我们的预期, 并大部分在1%水平上显著。我们感到意外的是, 中等教育的估计系数远远高于高等教育指标, 如中等教育系数在劳动生产率回归方程中达到0. 59左右, 而高等教育指标只有0. 078。在没有进一步的证据之前, 这似乎是一个很难准确回答的问题, 它也许可以反映全国各地级市产业结构技术含量不高、偏重于中初级的制造业产业结构等事实, 或者反映了具高人力资本含量的劳动力很难实现正确的匹配, 即劳动力市场存在结构性偏差。
我们再看玉溪、大庆、东营与克拉玛依等具特殊资源城市哑变量的回归系数, 发现它们对劳动生产率与工资均有正的相关关系, 其系数分别为0. 35与0. 18, 且都通过1%水平的显著性检验。
①
本方程省略了常数项与地区亚变量, 其中观察数为261, 调整后的R 2为0. 63, ＊＊＊表示在1%水平上显著。
2006年第11期
从就业密度对劳动生产率与工资的影响来看, 劳动生产率对就业密度的弹性系数达到0. 086-0. 089左右, 工资对就业密度的弹性系数达到0. 048, 并且均在1%水平上通过显著性检验。产业集聚效应意味着, 只要将就业密度提高一倍, 中国在地级城市水平上的劳动生产率将提高8. 6%—8. 9%,这证实了规模报酬递增地方化在中国的存在。在欧美国家, Ciccone 和Hall (1996) 估计美国这一弹性系数只有5%左右, Cicc one (2002) 估计的欧盟五国的弹性系数为4. 5%—5%左右。 除了符合理论预期外, 为什么就 表3 非农产业劳动生产率、工资与集聚的计量结果业密度对劳动生产率的回归系数显著高于其对工资的回归系数? 结合工资占劳动生产率的比重仅为11%这一事实, 本文认为, 就业密度对劳动生产
率的促进在很大程度上将规模报酬递常数项增的好处贡献给资质资本回报与土地租金上了。而这恰恰体现了这样一个事实, 由于规模报酬递增地方化使得一个地区累积起一定的优势后, 将不断吸引别的地区资本进入, 从而抬高了该地区土地租金和资本回报。这是
一个累积循环的机制, 也是第三部分中等教育方程(5) 中的αλ>1情形, 此时劳动生产率在地区间的差异不断上升。
从表3的回归结果中我们看到,
就全国平均而言, 如果非农就业密度非农从业人员数提高一倍, 地级城市的平均劳动生产占总人口比重率将提高8. 8%,那么这一指标在各省份之间是否有差异性, 及其劳动生
亚变量
产率的截距在各省之间是否有差异? 观察的基准点, 在式(7) 中加入“省级观察数亚变量×(各地级市的就业密度-平Adj . R 2
均就业密度) ”交互项, 得到的计量结 注:***
表示在果见表4。
特殊资源城市初等教育
(2)
因变量:非农产业劳动生产率
因变量:工资
(3)
5. 88***(23. 1)
4. 42***(53. 83)
4. 40***(55. 26)
就业密度
0. 086***0. 089***0. 048***0. 049***(2. 71)
(2. 77)
(3. 46)
(3. 53)
高等教育
0. 078***0. 078***0. 087***0. 086***(3. 18) 0. 59***(4. 31)
(2. 77) 0. 59***(4. 42)
(8. 51) 0. 13**(2. 16)
(7. 25) 0. 13**(2. 16) -0. 14**
-0. 44***-0. 44***-0. 14**
(-3. 37) (-3. 48) (-2. 28) (-2. 24) -0. 10
-0. 11
(-1. 52) (-1. 54
) 0. 35***(4. 99) 是2610. 62
1%水平上显著,
0. 34***(5. 06) 是2590. 62
**
0. 18***(5. 63) 是2610. 72
0. 19***(5. 98) 是2590. 71
*
为达到这一目标, 我们将广东省作为地区亚变量
表示在5%水平上显著, 表示在
10%水平上显著。括号内为t 检验值, 回归方程通过white 检验排除了异方差
从表4中可以看出, 广东省劳动性, 接受同方差性假设。
生产率对就业密度的弹性高达0. 20, 而该省的劳动生产率的截距项为5. 63, 两者均在1%水平上显著。以广东省为基准点, 我们发现:1) 代表地区固定效应的省级地区亚变量的系数大部分均显著, 且普遍略低于广东省, 其幅度从从河北的1. 9%到宁夏的11%不等, 其中山西、海南、甘肃、黑龙江与宁夏五个地区的截距项处于全国最低层次, 说明在代表地区外生特征的地理位置、经济发展环境等方面广东省领先于其他省份; 2) 从集聚效应的地区差异来看, 可以分为两类情况:一是有12个省份的集聚效应与广东省没有显著差异, 分别是河北、吉林、江苏、浙江、江西、山东、河南、广西、海南、四川、云南、宁夏等, 且这些省份多数的集聚效应略低于广东省, 但在统计上不显著; 二是有11个省份的集聚效应低于广东省, 且多数在5%—10%水平上显著, 如山西、内蒙古、辽宁、黑龙江、福建、湖北、湖南等。同时我们更应该看到, 在这些显著低于广东省集聚效应的省份中, 部分省份的净
范剑勇:产业集聚与地区间劳动生产率差异
集聚效应为负值 , 且在10%或5%水 表4平上显著, 如山西为-0. 06、内蒙古为
劳动生产率与集聚的省际差异
地区哑变量
交互项
-0. 36, 黑龙江为-0. 52、安徽为-系数t 检验值系数t 检验值0. 07、福建为-0. 08湖南为-0. 25、贵常数项或θ
(广东 555 0. 07. 63*** 20. 20*** 4.
州为-0. 30、陕西为-0. 12、甘肃为-河北-0. 11**-2. 14-0. 14-0. 56
0. 59。山西-7. 53-0. -1. 73-0. 38***26*因此, 集聚效应在省际间的差异内蒙古略显复杂些, 除了与广东省没有差异辽宁以外, 有接近一半的省份集聚效应低于广东省。这两种情况告诉我们, 在江苏目前第二产业的大部分制造业已转移浙江到东部沿海地区的背景下, 无论沿海安徽地区的集聚效应大于中西部地区, 或福建者无区别于中西部地区, 高就业密度江西
山东
产生的规模报酬递增地方化都使得劳动生产率的地区性差异维持在较高水湖北平, 这也印证了刘黄金(2005) 关于地湖南区劳动生产率在地区间的差异在上个广西世纪九十年代以来加速扩大的观点。海南
同时引发的思考是, 为什么中国四川现阶段劳动生产率对就业密度的弹性远远高于欧美国家? 联系到我国正处于工业化中期与城市化加速阶段, 在
贵州云南陕西甘肃河南吉林黑龙江
-0. 20**-0. 17***-0. 13-0. 48***-0. 0850. 055-0. 22***-0. 08-0. 24
***
-2. 29
-3. 69-1. 34-4. 32-1. 551. 04-5. 28-1. 53-4. 14-2. 75-5. 98-4. 79-4. 26-2. 21-3. 37-5. 13-3. 25-1. 35-6. 49-4. 39
-0. 56*
0. 29*
0. 22-0. 72*0. 11-0. 19-0. 27***-0. 28-0. 070-0. 35-0. 12-0. 15*-0. 45*-0. 54-0. 071-0. 10-0. 50**-0. 29-0. 32**-0. 79**
*
-1. 90
1. 750. 52-1. 741. 09-1. 50-2. 64-1. 74-0. 31-0. 03-1. 00-1. 69-1. 79-1. 08-0. 33-0. 74-2. 06-0. 62-2. 42-2. 24
-0. 13***
-0. 26***-0. 26***-0. 28***-0. 28**-0. 37***-0. 23***-0. 18***-0. 18-0. 35***-0. 45***
地级市的范围内农业劳动力不断向非宁夏-0. 57***-3. 33-0. 82-1. 25
**
-0. 32-2. 44-0. 70-0. 89农产业转移、农村劳动力不断向城市新疆
***表示在1%水平上显著, **表示在5%水平上显著, *表示在集聚, 这一状况使得非农产业的产出 注:效率明显高于农业产出效率, 而城市
10%水平上显著。观察数为261, 回归方程通过white 检验, 排除了异方差性。
基础设施建设、非农产业的扩大将促使区域市场规模扩大、规模报酬递增地方化得以提高。而当今
欧美国家, 已经处于工业化、城市化的后期, 非农产业的劳动生产率与农业劳动生产率之间的差距低于中国, 由此导致非农就业密度弹性系数低于中国同一指标。
五、总结性评论
本文计量分析了现阶段中国各地区非农就业密度对劳动生产率的影响, 发现劳动生产率对就业密度的弹性系数达到8. 8%左右, 省际之间的这一集聚效应存在有差异和没差异两种情况, 同时就业密度与人力资本两项对劳动生产率差异的解释力达到62%。这一发现预示着, 在非农产业已经分布极不平衡的情况下, 劳动生产率对就业密度的弹性系数在省际之间无论保持不变还是存在差异, 都意味着各省之间有巨大的劳动生产率差异, 从而导致地区之间巨大的收入鸿沟。也就是说, 正是多数省份、特别是沿海地区的劳动生产率对就业密度正弹性系数, 才导致非农产业存在着空间上的规模报酬递增特征, 通过累积循环机制使地区间的经济发展发生极化, 地区间劳动生产率、平均收入不断差异化。从这一意义上讲, 西部开发、中部崛起等形式的区域发展战略所期盼的成效可能在较长的时间以后才能出现。
2006年第11期
从本文研究结论中得出的政策含义是, 各地必须尽量利用制造业或服务业规模报酬递增的地
①
方化特性, 通过加快由工业化带动的城市化步伐来提高地区劳动生产率。可以选择的途径是, 加
快从农业中转移剩余劳动力, 加强公共基础设施建设, 增加人力资本的含量等。
参考文献
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Industrial Agglomeration and Difference of Regional Labor Productivity :
Chinese Evidence with International Comparison
Fan Jianyong
(Institute of World Economy , Fudan University )
A bstract :Based on the close relationship of industrial agglomeration , labor productivity and regional inequalit y , this paper holds that locall y increasing returns is the source of industrial agglomeration , which improving regional labor productivity and deepl y affecting regional inequality . Using data of 261cities in 2004, I find that the estimated elasticity of (average ) labor productivit y with respect to employment density is about 8. 8percent in China , compared to 5percent in the US and 4. 5percent in the E U . Further , I find that the difference of agglomeration effect among provinces exists t wo cases :no difference and significant difference . However , under the polarization of industrial location , both t wo cases enlarge the divergence of labor productivit y among provinces , and keep the high level of regional inequality .
Key Wo rds :Industrial Agglomeration ; Labor productivity ; Locally Increasing Returns JEL Classification :J610, R190, R230
(责任编辑:詹小洪) (校对:子 璇)
①由工业化带动的城市化具有巨大的外部性, 由此实现劳动生产率的提高。但在实际操作过程中, 某些地方政府为取得政
绩而简单将农用土地变更为开发园区或房地产项目, 忽视了变更农用土地用途的真正目的是获取非农产业、特别是制造业的规模
报酬递增地方化, 这些作法是有悖于本文政策含义的。感谢匿名审稿人指出这一点。