中国城市集聚效应与非农劳动生产率的实证研究Word文档下载推荐.docx
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这种发展方式的不可持续性也是显而易见的,没有劳动生产率或全要素生产率的显著提升,单纯依靠要素投入扩张的经济增长以粗放式地消耗要素和资源为代价,从中长期来看是不可持续的。
生产效率和要素投入对经济增长贡献的相对比例大小直接决定一国的经济增长方式。
因此如何加快转变经济增长方式,努力提高生产效率是当前我国经济发展面临的一个突出问题。
克鲁格曼(Krugman,1991)的“中心一外围”理论提出:
消费者对商品的多样性偏好、地区之间运输成本以及厂商内部规模经济构成的正外部性即规模报酬递增会形成产业的集聚,进而提高劳动生产率,刺激经济增长。
本文的目的即是验证集聚效应是否对劳动生产率产生影响。
若实证的结果表明集聚效应会对劳动生产率产生正相关的影响,则为我国转变经济发展方式提供一定的借鉴和参考。
对集聚现象的简单观察可以追溯到18世纪亚当·
斯密(AdamSmith),在其名著《国富论》中他提出分工理论所带来的规模效应,这就是最早关于集聚现象的观察。
20世纪初,马歇尔在其名著《经济学原理》中则系统地研究了集聚问题。
继而马歇尔又把产业区的区域规模经济分为内部和外部。
与上述集聚的理论研究相对应,Sveikauskas(1975)比较早地通过实证方法来研究集聚问题,其将工人人均产出的对数对城市人口的对数进行回归,发现人口增加一倍将使得工人的人均产出会增加6%。
之后,Ciccone、Hall(1996)也得出类似的结论:
美国非农就业密度提高一倍,则其非农产业的劳动生产率将提高6%。
在国内,范剑勇(2006)、张艳和刘亮(2007)、刘修岩(2009)也有很多的该类研究成果,他们大都比较关注的是集聚效应对人均GDP的影响,也就是所谓经济增长的影响。
本文认为人均GDP是经济增长的结果,其并不能代表经济增长的方式,进而不能说明集聚是经济增长方式转变的路径。
改革开放以来,我国经济保持了长期较快的增长,从经济总量上来说,我国已跃居世界第二,但经济增长的方式却没有发生根本的转变,问题的关键就是效率不高。
因此本文尝试从劳动生产率的视角来对国内集聚经济现象进行实证研究。
国内外该类研究多选用城市面板数据回归分析,从而经常会遇到内生性问题。
在模型内生性问题的处理上,Ciccone(2002)的方法是选用欧洲各地区的土地面积作为工具变量,其认为欧洲地域的划分有着历史的原因,是按照各地区的人口大致相等的标准划分的,因此人口密度就会与土地面积负相关,这些在历史上人口密度的差别会对现在各个地区的就业密度产生影响。
在国内,刘修岩(2009)选用在1933年铁路是否通车作为工具变量,范剑勇(2006)则将各城市土地面积作为工具变量。
国内外已有研究表明,基于国内数据针对集聚效应与劳动生产率的相关关系的实证检验并不多,因此本文将基于2005~2010年的城市面板数据,以1982年各城市人口密度作为工具变量,尝试证明集聚效应对劳动生产率会产生影响。
二、模型设定
为了检验集聚效应对劳动生产率的影响,本文参考了以往文献中的模型设定并做出了四点改进和优化:
(1)本文将非农劳动生产率作为被解释变量,重点考察经济增长中效率提升的问题;
(2)本文基于城市面板数据进行计量分析,侧重考察第二、三产业劳动生产率问题;
(3)本文考虑到我国区域差异性大的因素,因此在模型中加入了三个虚拟变量;
(4)本文选用工具变量来解决模型内生性问题。
按照面板数据的要求建立的标准回归模型如下:
(一)主要变量介绍
上述模型中,i表示城市,t表示年份;
Lproit表示非农劳动生产率,是模型的被解释变量;
其值由城市辖区第二、三产业产值之和除以城市辖区非农产业就业总人数得出。
其中,为了剔除价格因素的影响,国内生产总值使用的是经城市所在省份GDP平减指数平减过的实际国内生产总值,基年定于2005年。
AEDit表示城市非农就业密度,是模型中用来度量集聚经济的变量,也是本文最为关心的解释变量。
其值由城市辖区第二、三产业就业总人数除以城市辖区面积。
考虑到目前我国城市的户籍制度特征,非农人口指标并不能很好地衡量城市的就业密度,本文采用非农就业密度。
考虑到国内的改革开放水平呈现由东向西逐步减弱的特征,并且我国区域经济差异性较大,因此引入三个虚拟变量可以控制不同地区间不可观测的地域特征,其中E代表东部地区;
W代表西部地区;
R代表三大经济圈,即长江三角洲地区、珠江三角洲地区和环渤海经济圈地区。
PD为1982年城市人口密度,这是本文所选用的工具变量。
在前面的文献综述部分已经提到,使用劳动生产率视角来实证检验集聚经济的计量模型具有明显的内生性问题,并且本文在直接用面板数据做固定效应和随机效应估计时,回归系数都是不显著的,因此本文选用工具变量法解决内生性问题是可行的。
(二)数据来源
本文所做实证研究选取的样本为全国地级以上城市(含直辖市、副省级省会城市、计划单列市和地级市),研究对象为地级以上城市的市辖区,不包括省管县级市和市辖县级市。
样本的数据,均源自《中国统计年鉴》、《中国经济统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和《新中国六十年统计资料汇编》。
关于研究采用的GDP平减指数,由于目前大部分地级以上城市并不提供该数据,因此本文采用各城市所在省份的GDP平减指数代替该城市的GDP平减指数。
各省份的GDP平减指数的数据,来源于《中国统计年鉴》。
研究采用的各城市的实际外商直接投资额,是根据《中国统计年鉴》提供的历年平均的人民币市场汇率,折算为等值人民币计数。
三、计量分析
本文首先分别作了稳健的和非稳健的OLS、RE、FE回归,这一步旨在判断估计方法的选择,但结果发现,在FE估计结果最后一行的联合F检验,(Ftestthatallu_i=0:
F(220,878)=23.28Prob>
F=0.0000),拒绝ci全部为零的原假设,这说明数据存在个体异质性,从而我们可以排除OLS估计方法,选用FE或者RE方法来估计。
但我们同时发现,无论是哪种方法,得出的关键解释变量AED均不显著,且系数为负值,这说明非农就业密度对于非农劳动生产率是负相关的,这一点违背了集聚效应的理论,这也与大多数国内外已有研究的结论相左。
针对这一点,并根据已有文献检讨,在利用模型去检验集聚效应时,很容易产生内生性问题,因此大致判断非农劳动就业密度在设定的模型中具有内生性。
针对这一问题,本文选用工具变量法。
在本文中,我们选用1982年中国各城市的人口密度作为工具变量。
在进行工具变量回归之前,首先要检验模型的内生性问题,其次对工具变量的有效性进行初步的检验。
由于本文只采用一个工具变量,因此不需要对模型的过度识别进行检验。
一个有效的工具变量必须满足工具变量的相关性条件(instrumentrelevance)和工具变量的外生性条件(instrumentexogeniety),即遵循工具变量(IV)与解释变量相关又与随机扰动项无关的原则。
工具变量是否满足上面两个条件,这对工具变量回归来说至关重要。
本文选择了1982年各城市的人口密度作为非农就业密度的工具变量。
如此选择主要是因为相对本文研究的时间跨度2005~2010年来说,1982年的城市人口密度是一个时间滞后变量,且滞后了20多年。
考虑到中国改革开放以来城市化进程发展迅猛,变化很快,人口流动也很频繁,因此20多年前还处于改革开放初期的城市人口密度对当前的非农劳动生产率已经没有直接的影响,是工具变量的外生性。
其次,进一步考虑相关性方面,20多年前的城市人口密度之所以能够对现在各个城市的劳动生产率产生直接的影响,这是因为那些以往人口密度较高的地区,往往自然资源、气候条件、交通环境以及生存环境都相对优越,这便会吸引更多的劳动人口向这些地区集聚。
因此,历史上曾经是人口密集的地区,现在还有可能是适合于经济集聚的地区。
综上,我们可以大致判断,这个工具变量和解释变量是具有相关性的。
(一)模型内生性检验
模型的内生性检验分为两个步骤进行,首先用AED对其他外生的解释变量以及我们选取的工具变量进行回归。
接着,再用上述回归所得到的残差项作为一个解释变量加入到之前的回归模型中。
回归结果显示,残差项e的系数估计量为-108.6084,且在1%的统计水平上显著,这说明AED存在显著的内生性,这与我们之前的判断以及和以往的研究是一致的,我们认为模型是有内生性问题的。
因此,我们需要使用工具变量回归来解决模型的内生性问题。
(二)工具变量的检验
关于相关性的检验,本文将模型中所有外生变量和工具变量PD对非农就业密度AED进行回归。
从结果来看,工具变量PD的系数为0.0288,在1%的统计水平上显著,这符合相关性的基本要求。
工具变量的第二个条件就是要与模型的残差项无关,这一条件是无法直接检验,但本文在前面已对外生性条件作了相关说明。
(三)工具变量回归
在满足工具变量相关性和外生性检验的条件下,接下来,我们用此工具变量PD(我国1982年的城市人口密度)对模型进行回归。
基于本文提供的数据,在利用工具变量进行回归时,该模型对固定效应回归和随机效应回归的选择非常敏感。
如果错误地选择了随机效应回归的话,即便利用工具变量回归也将得出错误的结论,因此本文还对2SLS回归进行了豪斯曼检验,FE和RE的检验结果显示chi2(4)=74.5;
Prob>chi2=0.0000,豪斯曼检验结果拒绝了原假设,因此在本文中我们最终将模型设定为2SLS固定效应回归。
在表2中,本文对所有输出结果进行了整理,并作了对比分析。
(四)结果分析
使用工具变量的2SLS固定效应回归结果显示在表2的最后一列。
本文最关键的解释变量AED的系数为23.2672,P值为0.021,并且在5%的统计水平上显著。
集聚效应从理论上预测该系数为正,而在本文中,我们利用工具变量的固定效应进行估计时得到了完全一致的结果:
非农就业密度每提高1%,则劳动生产率可以提高23%。
这一结果与我们的预期是相一致的,即经济集聚能促进地区非农劳动生产率的提高,从而能改变区域经济发展的方式,将原有的要素累积型转变为效率提升型,这也是本文想要论证的观点。
考虑到中国城市存在较为明显的集聚现象,应该采用稳健的标准差进行统计推断。
本文的实证分析也表明,通过采用稳健回归,统计变量的标准差无论是在固定效应回归还是随机效应回归情况下都有所提高,这一改进的效果是非常明显的。
四、结论及建议
本文从劳动生产率视角对中国城市水平的集聚经济效应进行了实证分析。
区别于既有的研究,本文重点考察了非农劳动生产率和集聚效应的相关关系。
在分析过程中,本文进一步证实了非农劳动生产率和非农人口密度之间的内生性问题,并且通过引入工具变量对内生性问题进行了控制。
在模型的选择上,本文逐步对各方法做了检验,最终选用固定效应回归方法进行实证分析。
本文实证研究表明:
(1)中国城市集聚效应对非农劳动生产率有着显著的正相关影响,非农就业密度每提高一个百分点,则非农劳动生产率可以提高23个百分点。
在目前工业化加速时期的中国,第二、三次产业会越来越成为经济发展的核心,而产业发展的关键又在于劳动生产率的提升,产业劳动生产率的提升又与产业集聚程度密切相关。
(2)本文从理论和实证角度验证了各地方政府应该采取进一步鼓励各类经济活动在城市集聚发展的产业政策,并通过产业集聚来提升劳动生产率,如此才能在一定程度上改变我国经济高度依赖要素投入而非要素效率的增长模式,最终实现我国经济发展模式的根本性转变。
针对如何加快转变经济发展方式,加快提升产业劳动生产率,本文结合上述研究认为:
在宏观政策方面,由于中央政府与地方政府的利益目标肯定有所不同,总量管理与差异化政策必须同时施行。
中央政府应该尽可能权让利,不要过多干预地方政府的经济行为,通过税收政策调整和地方考核指标差异化来让地方政府根据自身的发展需要和特定的产业竞争禀赋进行产业布局,如此才能在总体利益最大化基础上推进我国地方总体产业布局的合理化进程,规避产业同构和零散布局的不利局面,加快产业转型、升级和构建区域间更加合理的产业分工格局。
参考文献:
Ciccone,A.&
R.E.Hall(1996),“Productivityandthedensityofeconomicactivity”,AmericanEconomicReview86:
54-70.
Ciccone,A.(2002),“AgglomerationeffectsinEurope”,EuropeanEconomicReview46:
213-227.
Combes,P.-P.eta1(2009),“Estimatingagglomerationeffectswithhistory,geology,andworkerfixedeffects”,TheEconomicsofAgglomeration,NBER.
Krugman,P.(1991),“Increasingreturnsandeconomicgeography”,JournalofPoliticalEconomy99(3):
483-499.
Sveikauskas,L.(1975),“Theproductivityofcities”,TheQuarterlyJournalofEconomics89:
393-413.
范剑勇,2006;
《产业集聚与地区间劳动生产率差异》,《经济研究》第11期。
刘国光李京文,2001:
《中国经济大转变:
经济增长方式转变的综合研究》,广东人民出版社。
刘伟张辉,2008:
《中国经济增长中的产业结构变迁和技术进步》,《经济研究》第11期。
刘修岩,2009:
《集聚经济与劳动生产率:
基于中国城市面板数据的实证研究》,《数量经济技术经济研究》第7期。
马歇尔,1964:
《经济学原理》,商务印书馆。
吴敬琏,2005:
《中国增长模式抉择》,上海远东出版社。
张燕刘亮,2007:
《经济集聚与经济增长——基于中国城市数据的实证分析》,《世界经济文汇》第1期。