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[经济学论文] 产业集聚与城市经济增长 [推广有奖]

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        产业集聚与城市经济增长
        ——基于广东 21 个地级市面板数据的分析

             林秀丽,赵 佳

          (华南师范大学,广东 广州    510006)

  [ 摘要 ]
本文建立产业集聚与城市经济增长的关系机理,采用广东 21 个地级城市 2003-2012 年的面板数据,重点探索广东整体产业集聚以及分产业 ( 制造业、服务业 ) 集 聚水平对城市经济增长的影响。研究表明,(1)产业集聚对城市经济增长具有正向效应, 且制造业集聚的作用大于服务业;(2)无论整体产业集聚,还是制造业、服务业的集聚, 与城市经济增长均呈现非线性的倒 U 型关系。基于以上结论,本文建议制定城市发展 规划须重视各产业的共同发展,且关注不同地区产业集聚的最佳规模。
[ 关键词 ] 产业集聚;制造业;服务业;城市经济;广东
[ 中图分类号 ] F061.5   [ 文献标识码 ] A  [ 文章编号 ] 2095-7572(2016)02-0082-10

   一、前言

   产业集聚能够提高地区的生产率,并带来竞争优势。因此,为了更好更快地发展经济, 中国各省市均大力培育产业集聚区,希望通过产业集聚的规模效应、外部效应等提高城市竞 争力。并且,随着工业经济向服务经济的转型发展,产业集聚不仅集中于工业中,服务业集 聚也迅速发展起来。中央文件明确提出要加快生产性服务业发展,促进产业结构升级,如目 前盛行的“退二进三”政策。然而,是否所有城市都适合这样的发展道路?产业集聚与城市 经济增长究竟具有怎样的关系?服务业集聚的兴起,相比制造业,对城市经济增长的作用又 如何? 是否应该大力发展服务业集聚?

[ 收稿日期 ]  2016-1-18
[ 作者简介 ] 林秀丽,女,华南师范大学经济与管理学院,副教授,研究生导师,研究方向:产业集聚与产业专业化; 赵佳,女,华南师范大学经济与管理学院,产业经济学硕士研究生。

   对于产业集聚与经济增长相关论题的研究,在 20 世纪 90 年代新经济地理学理论引入了 空间因素去研究产业的集聚与分散,从此为区域经济增长提供了新的理论基础,也为此论题 积累了丰富的研究成果。纵观国内外学者关于产业集聚的文献,早期相关研究主要集中于工 业或制造业领域,自 Scott(1988) 将“服务业集群”概念化后,服务业集聚的研究也取得了较 大进展。关于产业集聚对经济增长影响的文献,主要有制造业集聚、服务业集聚以及两种产 业的比较研究和共同集聚。

   大部分学者认同产业集聚能够通过集聚效应提高技术水平、降低生产成本,最终提高劳 动生产率或促进经济增长(范剑勇,2004,2006;蔡敬梅,2013;Yang,Fiona F,2013;程大 中,2005;顾乃华,2010)。但是从不同技术行业集聚出发,或者专业化效应、多样化效应 发挥的不同作用,产业集聚与经济增长并不具有明显促进作用(Brülhart &Sbergami,2009; Andersson,2004;魏峰,2007;陈立泰等,2011),如 Brülhart &Sbergami(2009) 运用 6 个欧 盟成员国数据分析集聚与经济增长率的关系,认为高、中、低技术行业集聚与经济增长率均呈 负相关;陈立泰等 (2011) 发现服务业集聚与区域经济增长呈负相关,因为我国服务业集聚为 政府主导模式,这导致其专业化效应大于多样化效应。此外,还有一种常用研究方法是将产业 集聚分为专业化集聚和多样化集聚,结果显示两种集聚的影响效果有所不同,无论是对工资水 平、劳动生产率,还是城市经济增长(王海宁,2010;范剑勇,2014),并且采用不同区域的 数据会有不同的结果,如韩峰 (2011)  使用湖南省地级市的数据,发现生产性服务业专业化对城市经济增长具有显著的促进作用,而多样化的影响却不显著;而韩峰等 (2012) 运用全国地级城 市的数据进行研究,结果却显示生产性服务业多样化集聚对城市经济增长具有促进作用,专业 化却对城市经济增长产生负向效应。近些年,更多的学者开始关注产业集聚与经济增长 ( 或全 要素生产率 ) 之间表现出的倒 U 型非线性关系,产业集聚促进经济增长具有门槛效应,即其发 展到一定程度,过度集聚会产生负外部性,使得集聚不利于经济增长(洪娟,2012;周圣强, 2013;张云飞,2014;孙浦阳,2011;陶永亮,2014)。

   关于产业集聚比较研究也已形成众多文献,主要包括将制造业、服务业集聚进行比较,以及共同集聚的影响。学者们发现制造业、服务业集聚对经济增长具有不同效果,并且共同 聚集效应也有所不同,如吉昱华 (2004) 将改进之后的美国测度集聚效益的经典方法用于中国 城市数据,结果显示工业部门并不存在明显的集聚效益,但二三产业加总存在显著的集聚效 益。范剑勇 (2006)合并服务业和制造业就业人数,利用中国地级城市截面数据研究产业集聚对劳动生产率差异的影响,实证研究结果显示具有正向影响。杨仁发 (2013) 采用工资差距这 个视角,利用城市样本数据分析,发现制造业集聚对地区工资水平的影响显著为负,服务业 集聚显著为正,且对地区工资水平影响力较大;此外,制造业与不同类型服务业的共同集聚 对地区工资水平的影响也有所不同。于斌斌等 (2015) 引入地理距离分析,发现无论在全国层 面还是区域层面上,制造业集聚、制造业与生产性服务业的共同集聚对地区经济效率的影响 都明显不同。

   通过对相关文献的回顾和梳理,整体来看,对制造业集聚与服务业集聚的对比研究并不 多,很少有学者关注两者对经济增长发挥的作用大小,并且针对广东地区进行此类研究的文 献未见。本文基于广东 21 个地级城市的面板数据,首先研究整体产业集聚对城市经济增长的 作用,并试图对制造业集聚和服务业集聚进行比较研究,不仅考察两种集聚对经济增长的影 响机制,还分析二者发挥的作用大小,最后检验广东产业集聚与城市经济增长是否为 U 型非 线性关系。

   二、理论假设的提出

   ( 一 ) 产业集聚对经济增长的影响机理   产业集聚能够降低生产成本,从而提升生产效率,最终促进城市经济的增长。本文认为, 产业集聚主要从以下两方面发挥作用:

   (1) 规模效应,即形成规模的企业同时会对产品产生 巨大的需求,从而吸引新厂商、激励新投资,积累更多资本,且要素市场及中间投入品的 规模效应使成本降低,进而使劳动生产率提高,促进区域经济的增长。

   (2) 外部效应。货币 外部效应使集聚内企业以较低交易成本获取所需原料和投入资源,且产生品牌效应,带来 更多的市场机会;技术外部效应能够促进技术在企业之间流动扩散、吸收并提高创新能力。

   分产业来看,制造业集聚和服务业集聚对经济增长的影响也有不同之处:
   (1) 产业关联 效应。制造业与服务业具有较强的互动关系,尤其与生产性服务业之间。具体来说,制造 业能够通过需求效应促进生产性服务业的集聚,生产性服务业可以通过成本效应促进制造 业的集聚,从而彼此通过产业关联性影响经济的增长。

   (2) 服务业集聚更能通过知识溢出效 应影响城市经济增长。知识溢出具有外部性是由于人们“无意”学习并掌握了某些知识而 无需对此进行支付,城市的地理邻近能够使这种交流频繁,从而加大城市外部性。而服务 业的集聚一般集中于经济活动活跃的地区,尤其是大城市,所以服务业集聚更能通过知识 溢出效应发挥作用。

   因此提出理论假设一:无论是整体的产业集聚,还是分产业的制造业或者服务业的集聚, 在一定条件下都能够促进城市的经济增长,但由于制造业集聚和服务业集聚对经济增长的影响 机制有所区别,所以两者对城市经济的影响程度也会有所不同。

  ( 二 ) 产业集聚与城市经济增长存在非线性关系   关于产业集聚与城市经济增长之间的关系,本文参考 Fujita and Thisse(2003) 三部门的 含集聚因素的增长模型。此模型中包括 A 和 B 两个城市,传统部门 (T)、现代工业部门 (M) 和研发部门 (R) 三个生产部门,低技术工人 (L) 和高技术工人 (H) 两种生产要素。其中,低 技术工人分布在传统部门 (T) 和现代工业部门 (M),而高技术工人分布在研发部门 (R)。令 A、B 两个城市高技术工人的总市场份额为 1,其中,城市 B 的高技术工人份额为 ,在初始条 件下,高技术工人以城市 A、B 的 CBD 为中心,呈对称分布。假设城市知识创新能力 N 由 研发部门高技术工人份额决定,根据 ROMER   内生增长理论,稳态的经济增长路径取决于内生新产品数量,于是城市经济增长能力取决于 N,并进而取决于 。 代表两地区间知识溢 出的强度, 为熟练工人在知识创造中的互补程度,于是城市 A 创新能力或经济增长力可 以记为 的函数,得到:

   对其求导,可以得到当 0 1 / 2 时,G '() 0 ,;当 1 / 2 时,G '() 0;当1 / 2 1 时, G '() 0 。这说明流动要素向某一地区集聚时,可以促进该地区的经济增长;但集聚的这种促 进作用是有限的,并不会一直延续下去,其对经济增长的促进存在拐点,拐点出现之后会阻碍经济增长。也就是说,产业集聚对经济增长的影响总体呈现出先促进后抑制的倒 U 型的非线性 曲线关系。

   根据以上相关分析,提出理论假设二:产业集聚只能在一定范围内对城市经济发挥促进效 应,当其超出某一个临界值后,就会对城市的经济增长发挥抑制作用。

   三、实证模型的构建

   ( 一 ) 产业集聚水平的测算

   本文使用就业密度作为衡量产业集聚的指标。就业密度是使用某个城市特定行业的总就业人 口除以该城市的总面积,这是在产业集聚研究中广泛使用且结果较为稳定的指标 (Ciccone,2002; Brillhart 和 Mathys,2008;范剑勇,2006)。根据本文研究内容,需要测算整体产业集聚水平、制 造业集聚和服务业集聚水平,分别用 Agg、M 和 S 来表示。城市整体产业集聚水平 Agg 用非农 产业就业密度表示,即工业和服务业的就业总量与城市面积的比值;制造业集聚水平 M 和服务 业集聚水平 S 分别用制造业的就业密度和服务业的就业密度表示。采用《中国城市统计年鉴》 2004 ~ 2013 年数据,得出 2003 ~ 2012 年广东省各城市的集聚水平,表 1 为 2012 年的测算结果。

  表 1  2012 年广东 21 个地级城市产业集聚测算结果 ( 单位:人 /km2)
N3C(W7611P[B7OTS(~R}[R4.png
31OPFV~2E@W$U0M{%4$J(SJ.png
数据来源:根据《中国城市统计年鉴 2013》计算得来。

   (二)计量模型与指标说明

   建立生产函数是估计集聚效应最为常用的方法。本文采用生产函数法,将集聚变量纳入 C-D
生产函数中,借鉴陈立泰 (2011) 的做法,生产函数 Y 为集聚变量与控制变量的函数,函数形式如下:
Y f ( Agg,Control)
上式中,Y 是产出变量,Agg 是集聚变量(包括城市整体产业集聚 Agg、制造业集聚 M 和 服务业集聚 S),Control 是控制变量,代表影响城市经济增长的其他因素,包括资本投入 K 、 劳动投入 L、人力资本 Edu 、经济开放度 Open、政府干预度 Gov 。各变量的指标选取如下:

   (1)产出变量 Y:采用不变价人均 GDP 来度量;剔除价格因素的影响才能反映城市经济 的差异及变化趋势,所以文章中将以当年计价的人均 GDP 折算为以 2003 年为基期的不变价人均 GDP;   
   (2)资本投入 K:地级城市数据中缺乏资本的直接度量,本文使用指标“固定资产投资 额 /GDP”来表示;
   (3)劳动投入 L:选取常用的指标“年末单位从业人员数”;
   (4)人力资 本 Edu :研究中通常采用“就业人员平均受教育年限”衡量,但地级城市层面的相关数据较难获 取,因此文章选择指标“教师数 / 学生数”作为人力资本的代理变量;
   (5)经济开放度 Open: 采用“实际利用外资额 /GDP”作为城市经济开放度的度量指标(其中,统计资料中“实际利用 外资额”单位为美元,采用《中国统计年鉴》提供的年平均汇率折算成人民币);
   (6)政府干 预度 Gov:选取指标“财政支出 /GDP”,用于表示一个城市在多大程度上依赖于政府推动的经 济增长方式。

   本文研究得到以下两个模型。模型 (1) 用来说明整体产业集聚水平与城市经济增长的关系,
模型 (2) 用来说明制造业集聚和服务业集聚水平与城市经济增长的关系。
1}V3@C9)BUW1SB18A5Y{ZXG.png

   ( 三 ) 数据说明

   由于代表城市经济增长的指标用不变价人均 GDP 来度量,在将以当年计价的人均 GDP 折算 为以不变价人均 GDP 时,需要运用全国人均 GDP 平减指数对其进行平减。全国人均 GDP 平减 指数出自于《中国统计年鉴》(2013),平减指数是以 1978 年为基期,将其换算成以 2003 年为基期。 其他数据主要来源于《中国城市统计年鉴》(2004 ~ 2013),因此本研究采用的是 2003 ~ 2012 年 广东省 21 个城市的面板平衡数据。

   研究对象为我国广东省,包括广州市、韶关市、深圳市、珠海市、汕头市、佛山市、江门市、
湛江市、茂名市、肇庆市、惠州市、梅州市、汕尾市、河源市、阳江市、清远市、东莞市、中山 市、潮州市、揭阳市、云浮市 21 个城市。各变量的统计特征见表 2。

        表 2  变量的统计特征
J[0UG@UAO(@59A~F_A1~{7R.png
GNH_PO14[U(CAA4V4VTH$DE.png

数据来源:用 Stata 计算得来。

   产业整体集聚水平 lnAgg ,制造业集聚水平 lnM ,服务业集聚水平 lnS 与城市经济水平 lnY 的散点图见图 1、图 2 和图 3。从图中可以发现, lnAgg 、 lnM 、 lnS 均与 lnY 整体上呈正向关系, 但同时这种关系已经开始呈现出非线性。
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   四、实证结果与分析

   ( 一 ) 模型估计采用方法

   为了使实证结果更具有说服性,在进行计量检验之前首先选择适合于此面板数据模型的估 计方法。使用 F- 统计量检验模型(1),结果表明不具有个体效应假设下的 F- 统计量远远大于 任何可接受的临界值,即拒绝不具有固定效应的原假设,模型中需要包括个体效应。其次,采 用 hausman 检验具有随机效应的零假设,Wald 统计量大于可接受临界值,原假设成立的概率 P=0.000 0,即拒绝随机效应原假设,不应采用随机效应计量模型。此外,此数据模型中,每个 城市均有 10 年的观测值,导致误差项可能存在自相关;且误差项受到观测值影响,使模型可能 存在异方差问题;同时,方程中同一变量的重复出现还会导致多重共线性问题。因此,本文用 Wooldridge 检验面板数据自相关,LR 检验来检验异方差,并用逐项回归的方法来避免多重共线性。 表 3 列出了 hausman 检验、Wooldridge 检验和 LR 检验的结果。

       表 3  计量模型 (1) 检验结果

[7ZBVG{Q)]O08TD6KVSL9D7.png
    表 3 显示,计量模型方程误差项存在一阶自相关,个体间误差项亦存在异方差。为了消除异 方差,本文用可行的广义最小二乘法 (FGLS) 来估计个体间的误差项存在异方差的情况。

( 二 ) 模型估计结果

   本文采用广东 21 个地级城市 2003 ~ 2012 年的平衡面板数据,利用 Stata12 软件,将区域范 围内整体产业集聚水平 lnAgg、制造业集聚水平 lnM 以及服务业集聚水平 lnS 对城市经济的增长 水平 lnY 进行 FGLS 回归。另外,为了检验产业集聚与城市经济增长是否为倒 U 型的非线性曲 线关系,将模型 (1) 中加入整体产业集聚 lnAgg 的平方项 (lnAgg)2,模型 (2) 中依次加入制造业集 聚 lnM、服务业集聚 lnS 的平方项 (lnM)2、(lnS)2,然后再次进行 FGLS 回归。
回归结果见表 4。


      表 4    广东城市面板数据的 FGLS 估计

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关键词:产业集聚 经济增长 城市经济 wooldridge 中国城市统计年鉴 产业集聚 城市经济 师范大学 服务业 制造业

沙发
期业 发表于 2016-6-1 15:10:22 |只看作者 |坛友微信交流群
   ( 三 ) 结果说明

   1. 整体产业集聚对城市经济增长的影响。
   表 4 表明,首先,回归结果中五个控制变量资本投入 K、劳动投入 L、人力资本 Edu 以及经 济开放度 Open 这四个要素的系数均为正,可以说明四者对城市经济增长起着促进作用。其次, ZF干预度 Gov 的系数为负,虽然并不显著,但是大致意味着ZF干预程度越深,越不利于推 动经济增长,这可能是因为ZF干预提高了资源误配的程度,进而导致产出的低效率。
表 4 中②回归结果显示,整体产业集聚的系数为正,且在 1% 水平具有显著性,这说明产业
集聚水平与城市经济增长之间存在着正向促进作用。此外,表 4 中④回归结果显示,制造业集聚 lnM、服务业集聚 lnS 系数均为正,且分别在 1% 和 10% 的水平上具有显著性。这可以说明产业集聚, 无论是整体产业集聚,还是分产业的制造业集聚、服务业集聚,与城市经济增长之间都存在着正
向关系。所以,一个城市的产业集聚 ( 包括制造业和服务业集聚 ) 初始水平越高,其后续的经济 增长会越强。

   2. 制造业集聚、服务业集聚对城市经济增长的影响比较
   表 4 中④的回归结果显示,lnM 系数为 0.270,lnS 的系数为 0.140,且在 1% 和 10% 的水平 上具有显著性,这表明制造业集聚比服务业集聚对城市经济增长的影响大。由于制造业集聚与服 务业集聚在空间特征、地域分布以及形成动因方面都具有不同之处,所以两者对城市经济增长的
影响程度也有所不同。实证结果表明,广东更多发展制造业集聚,能够对城市经济增长产生更强 的影响。

   3. 产业集聚与城市经济的非线性关系
   将 (lnAgg)2 加入模型 (1) 中,(lnM)2、(lnS)2 依次加入模型 (2) 中,以此探讨产业集聚与城市 经济增长可能存在的非线性关系,并找到相应的临界值,从而寻找广东产业集聚最优集聚水平。 回归结果见表 4 中③⑤⑥。

   回归③中加入了 (lnAgg)2 变量,结果显示一次项的系数为正,二次项的系数为负,且均通
过 1% 的显著性检验。这说明城市整体集聚水平与经济增长之间存在非线性关系,即倒 U 型变动 关系;在临界值就业密度 875.93 人 /km2 之前,产业集聚水平的提高有利于推动经济增长,超过 临界值之后,集聚效应将被削弱。同理,回归⑤中加入 (lnM)2 变量,回归⑥中加入 (lnS)2 变量,
⑤⑥结果显示,其一次项的系数为正,二次项的系数为负,且在一定水平上具有显著性。这说明 了制造业集聚和服务业集聚水平与城市经济增长也存在非线性的倒 U 型关系,拐点分别为 365.93
人 /km2 和 100.11 人 /km2。从而可以得到产业集聚的最佳规模,整体产业集聚、制造业集聚、服 务业集聚水平分别为就业密度 875.93 人 /km2、365.93 人 /km2 和 100.11 人 /km2。从表 1 中数据得到, 广州、深圳的就业密度较高,尤其是深圳,无论是整体产业集聚水平,还是制造业、服务业集聚 水平,均已超过临界值,就业密度即产业集聚不再是最优水平。

   二者之所以存在倒 U 型非线性关系,是因为在城市发展的初始阶段,产业集聚带来正外部性, 使得城市经济增长较快,但是随着进一步集聚,过度集聚会带来拥挤效应,影响城市资源配置和 产业分工的优化,此时集聚程度的增加会产生负外部性,阻碍经济增长。

   五、结论与启示


   以上分析表明,在一定范围内,广东地区产业集聚对城市经济的影响具有正向效应,且制造 业集聚的作用大于服务业;并且,无论是整体产业集聚,还是制造业集聚、服务业集聚,与城市 经济增长的关系并不是单一的,而是一种非线性的倒 U 型关系,即产业集聚效应在一定程度内 发挥正向作用,一旦超过某一临界值,便开始抑制城市经济的增长。

   因此,本文具有以下启示:各城市制定发展规划时,需要在培育产业集聚的同时,关注不同 产业集聚对城市经济增长带来的不同经济效应,重视各产业的共同发展,避免跟风发展服务业集 聚,而忽视制造业集聚;此外,还需关注不同地区产业集聚的最佳规模,一旦产业集聚水平达到 临界值,要适当调整就业结构,始终发挥产业集聚的正面促进效应。各个城市需根据自身的不同 情况,调整各自发展规划,发挥产业集聚的最佳效应。

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Industrial Agglomeration and the Economic Growth of the City
--Based on the analysis of prefecture-level cities’ panel data of Guangdong
Lin Xiuli, Zhao Jia

(School of Economics and Management,South China Normal University,GuangZhou,510006,China)


   Abstract: This article established the mechanism of relationship between urban economic growth and industrial agglomeration, explores the influence of the agglomeration level of the overall industry as well as the different industries (including manufacturing and service industries) to urban economic growth ,using the panel data of 21 prefecture-level cities in Guangdong from 2003 to 2012. Research shows that in Guangdong, (1)Industrial agglomeration have a positive effect on the urban economy, and the effect of manufacturing agglomeration is greater than that of service industry;
(2) Both the overall industrial agglomeration and manufacturing or service agglomeration, are the nonlinear relations (shape of “inverted U”) with the city's economic development. Based on the above research, this paper suggests that the development plans of cities should attach great importance to the common development of various industries, and the best size of industrial agglomeration in different areas also needs to be concerned.
   Key Words:  Industrial Agglomeration; Manufacturing; Service Industry; City Economy; Guangdong Province

﹝责任编辑:邓  ﹞




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