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      產業集聚與城市經濟結構變遷:演化機 制與實證研究

      發布時間:2023-01-05 11:37
      目錄
      第1章緒論 1
      1.1研究背景與問題提出 1
      1.2研究內容和研究意義 3
      1.2.1研究思路與寫作結構 3
      1.2.2研究意義 4
      1.3研究方法與可能的創新點 5
      1.3.1研究方法 5
      1.3.2可能的創新點 6
      第2章相關理論及文獻綜述 8
      2.1演化經濟學的研究范式 8
      2.1.1理論源起 8
      2.1.2研究框架 10
      2.1.3應用前景 13
      2.1.4困境與展望 16
      2.2關于產業融合的相關研究 17
      2- 2.1基于服務業外部化的研究 18
      2-2. 2基于制造業服務化的研究 19
      2. 2. 3基于城市集聚經濟的研究 20
      2.3產業集聚與經濟增長理論 22
      2. 3.1中心-外圍模型 22
      2. 3. 2開放經濟條件下的產業集聚與擴散 24
      2. 3.3經濟地理與經濟增長:知識溢出效應 25
      2.4空間計量分析方法 27
      第3章產業集聚與城市化的共同演化:演化經濟學視角 30
      3.1理論框架:產業集聚與城市化共同演化的結構與過程 31
      3.1.1共同演化的結構與內容 32
      3.1.2共同演化的動力機制 33
      3-1.3動態演化的過程及階段 35
      3.2兩個案例:“義烏商圈”和“柯橋商圈” 37
      3.2.1城市化主導的“義烏商圈”與產業集聚主導的“柯橋商圈” 38
      3.2.2兩大商圈的核心動力:專業市場與產業集群的良性互動 39
      3-2.3演化路徑的殊途同歸:以城市經濟為中心的創新整合 41
      3.3小結 43
      第4章城市經濟集聚與變遷:產業融合理論視角 44
      4.1理論分析:制造業與服務業的互動效應 44
      4.1.1擠出效應 44
      4.1.2偏利效應 45
      4.1.3互惠效應 46
      4.2演化模型:制造業與服務業的博弈分析 47
      4.2.1復制動態方程與演化均衡 47
      4. 2.2互動均衡的演化路徑分析 48
      4. 2. 3互動均衡演化的穩定性分析 51
      4.3實證檢驗:“義烏商圈”和“柯橋商圈”的數據分析 52
      4. 3.1 一個共生演化模型
      4. 3. 2變量選取及參數估計
      4.3.3兩大商圈的演化路徑分析
      4.4 小結
      第5章產業集聚與城市經濟結構調整:空間溢出效應視角 文獻評述與理論基礎
      研究方法與變量選擇
      5.2.1空間計量模型設定
      5.2.2數據與變量說明
      空間溢岀效應分析
      5.3.1空間相關性檢驗
      5. 3.2空間面板模型的回歸分析
      5. 3. 3城市間溢出效應的地理邊畀
      拓展性討論
      5.4.1地區差異的控制
      5.4.2發展階段的控制
      5.4. 3城市規模的控制
      小結
      5.1
      5.2
      5.3
      5.4
      5.5
      第6章產業集聚與城市經濟效率差異
      6.1
      6.2
      模型設定、變量說明與數據來源
      6.1.1模型設定
      6.1.2變量說明
      6.1.3數據來源
      空間計量檢驗與分析
      6.2.1空間相關性檢驗
      6.2.2全國層面的城市數據分析
      6.2.3區域層面的城市數據分析
      集聚外部性對地區經濟效率的影響效應 小結
      6.3
      6.4
      第7章結論與啟示
      7.1主要結論...
      7.2政策含義...
      7.3未來展望.... 致謝
      參考文獻
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      102
      104
      附錄仁中國城市相對專業化、多樣化指數測算結果     117
      附錄2:中國城市勞動生產率的空間分布圖 119
      附錄3:中國城市勞動生產率的LISA集聚圖 122
      博士期間發表的論文與取得的學術成果 125
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
      圖目錄
      圖2-1企業、產業與環境共同演化的分析框架 16
      圖2-2演化經濟學理論體系的概念模型 17
      圖2-3新經濟地理學中運輸成本的作用機理 23
      圖3-1產業集聚與城市化共同演化的結構與內容 32
      圖3-2產業集聚與城市化共同演化的過程及階段 35
      圖3-3義烏市工業總產值、地區GDP及市場成交額(1997-2012年) 40
      圖3-4紹興縣工業總產值、紡織業總產值及市場成交額(1997-2012年) 41
      圖3-5兩大商圈演化模式及演化路徑的概念模型 43
      圖4-1制造型企業的復制動態演化路徑 50
      圖4-2服務型企業的復制動態演化路徑 51
      圖4-3制造型企業與服務型企業互動的均衡點相位圖 51
      圖4-4制造型企業與服務型企業共生演化的相位圖 55
      圖4-5 %-幾>0且*變化時兩大商圈制造業與服務業的共生演化路徑 57
      圖4-6色-幾<1且幾變化時兩大商圈制造業與服務業的共生演化路徑 58
      圖4-7 %-屁<0且0,變化時兩大商圈制造業與月畏務業的共生演化路徑 59
      圖5-1 2003-2011年中國城市整體、工業和服務業的勞動生產率的Moran's I指數 68
      圖5-2中國城市2011年城市規模-勞動生產率和城市規模-多樣化的關系散點圖 78
      表目錄
      表4-1制造型企業與服務型企業的演化博弈矩陣 47
      表4-2制造型企業與服務型企業共生演化模型的平衡點及穩定條件 54
      表4-3兩大商圈制造業與服務業產值的時間序列(億元) 56
      表4-4制造業與服務業互動效應的系數范圍界定 57
      表5-1變量的描述性統計 66
      表5-2中國城市整體、工業和服務業的勞動生產率的Moran's指數隨地理距離的變化及其統計 檢驗 69
      表5-3空間面板模型的回歸結果:全國層面的估計 71
      表5-4空間誤差系數與地理距離的關系 73
      表5-5空間面板模型的回歸結果:地區分組的估計 74
      表5-6空間截面模型的回歸結果:產業兩階段的估計 76
      表5-7空間截面模型的回歸結果:城市規模分組的估計 79
      表6-1中國城市地區經濟生產函數模型的估計系數 86
      表6-2 2003-2011年中國城市經濟效率的Moran's I指數 88
      表6-3中國城市經濟效率的Morals指數隨地理距離的變化及其統計檢驗 88
      表6-4空間面板模型的回歸結果:全國層面的估計 89
      表6-5空間面板模型的回歸結果:區域層面的估計 91
      表6-6集聚外部性對地區經濟效率影響的空間計量結果 94
      第1章緒論
      中國經濟過去的高速增長,與其處在工業化與城市化的進程之中密切相關。在工業 化和城市化的進程之中,產業集聚形成的規模經濟效應起了關鍵作用,規模經濟的增長 有利于市場擴張,也有利于提高勞動生產率(陸銘等,2011)。未來中國經濟的持續增 長,仍然需要進一步發揮城市化進程中產生的規模經濟效應。關于中國城市化問題的討 論,在持續提高城市化水平這一方面是存在共識的,爭議的焦點在于城市產業體系如何 合理化。而城市產業體系合理化是在生產要素自由流動的前提下,在勞動者自由遷徙和 企業自主選址的條件下,在城市發展的集聚效應和擁擠效應權衡機制下實現的。因此, 具有不同自然、地理、歷史等條件下的城市都會達到勞動生產率最大化的最優規模,從 而形成不同功能、不同規模城市的專業分工和共同發展的城市體系。本章將從城市集聚 經濟的背景入手,提出本文研究的主要問題和內容,進而對本文的研究意義、研究方法 和可能的創新點進行概括和總結。
      1.1研究背景與問題提出
      城市作為現代經濟活動的集聚地,其重要性隨著全球經濟格局的演變和世界城市化 進程的加速而日益突出。全球的經濟活動主要集中在大城市或特大城市,全球1.5%的 土地面積上囊括了世界1/2的生產活動。例如,僅占埃及國土面積0.5%的開羅,經濟產 出超過全國GDP的一半以上;同樣,占巴西總面積15%的中南部三州,貢獻了全國一 半以上的GDP (世界銀行,2009);在亞洲(如泰國、菲律賓和印度尼西亞),大部分的 人口和產業都集中在少數幾個大城市或沿海港口城市(Fujita and Mori, 1996);中國地 區之間也具有顯著的“空間集聚”和“空間依賴”現象,沿海城市和大城市的經濟發展 速度比國內其他地區更快(Ho and Li, 2010;許政等,2010)。在中國的城市化和工業 化進程中,城市集聚經濟產生的規模效應至關重要,不僅有利于市場成長和勞動生產率 提高,還起到了擴大內需的作用(陸銘、向寬虎,2012)。根據《中國新型城市化報告 (2013)》的數據計算發現,全國排名前100位的城市占國土面積2.65%,承載著全國 17.57%的人口,卻貢獻了全國一半以上(52.52%)的GDP,而全國所有城市對GDP的 貢獻超過70%。在快速提升城市化水平的背景下,未來中國經濟的持續增長,更加需要 進一步發揮城市化進程中產生的規模經濟效應。
      從世界范圍來看,“二戰”后發達國家(地區)的人均GDP增速普遍加快,20世紀60年代 之后才開始下降,而“亞洲四小龍”的人均GDP也經歷了 30余年的快速增長后,于1970 后進入減速階段。這正是由于產業結構服務化的調整壓縮了勞動生產率持續高增長的空 間,導致經濟增長由“結構性增速”轉換為“結構性減速”(Maddison, 2006;袁富華, 2012),也是任何國家在工業化發展道路上都無法回避的階段。隨著服務業所占比重的 增高,經濟活動和人口布局開始向大城市及周圍集聚。以美國為例,在經歷1950-1980
      年的人口規模下降后,一些大城市(如紐約、洛杉磯和波士頓)的產業結構轉向金融、 知識、新技術、專業化和多樣化服務等思想密集型(idea-intensive)產業,又進入了人 口規模和勞動生產率同時增長的發展階段。而像底特律這樣的傳統工業城市,由于沒有 發展起思想密集型的產業而出現了萎縮(陸銘和向寬虎,2012)» 一些傳統的大城市或 港口城市在歷史上曾集聚了大量人口,但由于產業結構沒有作出相應的調整而出現衰落 或離散。如果是這樣,中國也不會例外,也就是說,產業結構調整會影響城市的發展模 式及可持續發展。
      從世界城市經濟版圖可以看出,城市在規模分布和產業構成上存在明顯差異。許多 中等城市的某幾個產業會高度專業化,如美國的底特律、法國的克萊蒙弗朗、英國的謝 菲爾德和日本的豐田(Henderson, 1997; Duranton and Puga, 2000),但像美國紐約、 日本東京這類大城市卻是高度多樣化的,容納了很多并無直接關聯的產業(Chinitz, 1961; Fujita and Tabuchi, 1997)O根據作者的實際測算,中國的伊春、白城、鶴崗等中 等城市的專業化程度較高,而太原、西安、南京等規模較大的省會城市則呈現出典型的 多樣化特征-那么中國城市發展應該走專業化還是多樣化道路?相關研究顯示,城市 發展模式的選擇應以提高城市勞動生產率為標準。這緣于產業結構變遷是一個“創造和 破壞并存的過程”:一方面,產業結構變遷使得生產要素從低生產率部門向高生產率部 門轉移,而且資源再配置效應會加速新興行業及現代服務業的發展,從而增加就業規模 和提高城市勞動生產率;另一方面,產業結構變遷通常伴隨產業之間的劇烈轉換、資本 構成的不斷提高以及傳統產業的急劇衰退,進而降低了城市的就業規模和壓縮了勞動生 產率提升的空間。
      中國經濟增長的動力已經由原先的工業化“單引擎”向工業化與城市化的“雙引擎” 轉變。而且,根據作者對2011年中國287個地級及以上城市數據的統計發現,第三產 業占GDP的比重超過第二產業的城市只有93個,僅占32.4%,中國城市經濟結構的“服 務化”或“高級化”調整還遠遠沒有完成。因此,制造業集聚與城市化的互動發展仍然 是中國區域經濟發展的主要動力。制造業的發展如果脫離了服務業的支持,就會很快遇 到發展瓶頸,在現實中存在的產業結構調整緩慢和升級相對困難的地區大都是脫離大城 市或中心城市的傳統農村工業區或中小城市地區;而且,現代服務業尤其是生產性服務 業(如金融服務、現代物流、技術研發、信服服務等),作為制造業的中間投入,也不 能脫離制造業而孤立存在。中心城市因大力發展現代服務業而提出的“退二進三”成為 城市發展的普遍訴求,而各類制造業集聚區的建立也是區域經濟發展部門的主要興趣。 那么,如何建立合理的產業發展順序,優先發展制造業集群還是優先促進服務業集聚? 怎樣在一個城市或區域內實現制造業與服務業協調發展?這將涉及中國城市發展模式 的選擇問題。
      中國地級及以上城市的專業化指數和多樣化指數的計算方法詳見第五章,具體排名見附錄« 2
      通過上述背景分析可以看出,在世界范圍內,產業集聚尤其是城市集聚經濟是區域 經濟增長的主要動力,而區域經濟可持續發展的關鍵在于城市產業結構的合理化變遷。 因此,研究產業集聚與城市經濟結構變遷的演化機制并提供典型的案例支持和相關的計 量分析就顯得尤為重要。鑒此,本文將嘗試解決以下幾個問題:(1)產業集聚與城市化 進程是否存在某種演化規律?能否提供典型的案例支持,以找尋演化規律中的普遍價值 和實踐意義?(2)城市集聚經濟的產業結構如何合理化,尤其是制造業與生產性服務 業集聚對城市或區域經濟發展存在怎樣的影響機制,而這些機制又受到哪些因素的影 響?(3)為什么有些產業會集中在一些特定城市,有些城市發展迅速,而有些城市發 展滯后?這可以從影響城市集聚經濟產業結構變遷的關鍵因素,即地理距離以及區域間 的相互作用中找到原因。為此,本文擬運用空間計量方法檢驗產業集聚與城市經濟結構 變遷的空間溢出效應。
      1.2研究內容和研究意義
      1.2.1研究思路與寫作結構
      本文的主要研究目的在于考察產業集聚與城市經濟結構變遷之間的內在演化機制 并進行相應的實證檢驗,即研究影響我國城市經濟結構調整和空間分布的微觀機制以及 這種經濟集聚對地區勞動生產率和經濟可持續發展的影響效應,從而為我國推進新型城 鎮化建設和經濟重心進一步向城市集聚的事實提供一種新的解釋視角,并在此基礎上提 出一些具有針對性和可行性的政策建議。鑒此,本文擬從演化經濟學、產業融合理論、 空間溢出效應三個視角深入研究產業集聚與城市經濟結構變遷的演化機制,內容結構安 排如下:
      第1章,緒論。本章主要從國際和國內的現實背景入手,引出本文的研究問題,并 對研究內容、研究意義、研究方法和可能的創新點進行簡要的介紹和總結。
      第2章,相關理論及文獻綜述。本章主要圍繞演化經濟學、產業融合理論、空間經 濟學等理論展開,對城市集聚經濟和產業結構變遷的相關研究進行綜述,為下文的分析 提供理論支持。此外,本章還對空間計量方法做了簡要的介紹。
      第3章,產業集聚與城市化的共同演化:演化經濟學視角。本章主要采用演化經濟 學的動態性的“演化范式”分析產業集聚與城市化共同演化的結構、內容、動力機制和 階段性特征,并選取全國具有典型性的“義烏商圈”和“柯橋商圈”進行案例分析,以 檢驗演化經濟學的分析框架對于產業集聚與城市化共同演化的解釋力。
      第4章,城市經濟集聚與變遷:產業融合理論視角。本章以制造業與生產性服務業 之間的互動效應為基礎,運用演化博弈論分析制造業與生產性服務業相互融合的微觀機 制,即制造型企業與服務型企業之間的博弈關系和演化均衡。同時,構建制造型企業和 服務型企業的共生模型,并運用“義烏商圈”和“柯橋商圈”在1993-2012年制造業和
      服務業的統計數據來檢驗制造業與服務業的共生演化關系,刻畫兩大商圈制造業與服務 業的演化路徑圖。
      第5章,產業集聚與城市經濟結構調整:空間溢出效應視角。大多數研究將地理距 離處理為一個“黑匣子”,掩蓋了城市之間的相互作用,因而忽視了產業集聚和城市經 濟結構調整的空間溢出效應。本章嘗試利用2003-2011年中國285個地級及以上城市的 統計數據,將產業結構調整分解為波動化和高級化兩個方面進行測度,并運用空間計量 方法引入地理距離來討論集聚外部性和產業結構調整影響中國城市勞動生產率的空間 溢出效應。同時,通過對城市的區域分布、發展階段、城市規模等進行分組性檢驗和拓 展性分析,進一步揭示了城市集聚模式和產業調整方式對勞動生產率影響的差異性。
      第6章,產業集聚與城市經濟效率差異。本章的重點是運用空間計量技術對產業集 聚與城市經濟效率之間的關系進行深入分析,以檢驗產業集聚方式如何影響城市經濟效 率提升,從而為城市發展選擇怎樣的產業集聚類型提供理論和實證依據。本章的研究結 論還將為威廉姆森假說和開放性假說提供一個新的解釋,同時還會探討集聚外部性對城 市經濟效率的影響效應,希望能從集聚外部性視角為城市經濟效率改善提供政策建議。
      第7章,結論與啟示。這一部分是對本文研究內容和主要結論的總結和評論,并提 出一些有針對性的政策建議,以及指出本文的研究不足和未來展望。
      1.2.2研究意義
      在理論層面,城市集聚經濟本身就是一個復雜性適應系統,涉及微觀(生產商或服 務商)、中觀(產業或區域)、宏觀(環境)等多個領域,并且各個領域之間又交叉、互 動,產業集聚與城市經濟結構變遷的演化是動態的、階段的,這些都迫切要求理論研究 范式及視角從“靜態均衡”轉向“動態演化”而走向真實。而演化經濟學則強調個體與 個體、系統與系統以及個體與系統等不同主體、不同層級之間的相互影響機制(Nelson, 1994; Luigi and Marc, 1997;黃凱南,2009),從而成為探索產業集聚與城市經濟結構 變遷的內在演化機制的有效分析工具。另外,雖然多樣化經濟和專業化經濟能夠說明城 市集聚經濟的形成與發展的原因,但無論是多樣化經濟和專業化經濟,都只考察了單一 城市內經濟主體的外部性,基本沒有考慮城市與城市之間的相互作用、尤其是地理臨近 城市之間的影響效應。因此,本文將空間經濟學和空間計量方法引入分析產業集聚與城 市經濟結構變遷的演化機制以解決這一困境。
      在實踐層面,一個城市選擇制造業集聚還是服務業集聚與其所處的工業化和城市化 階段密切相關。但是,具體到一個城市或區域,服務業的發展如何影響制造業的空間布 局,或者制造業的發展又將怎樣帶動服務業集聚?明確這兩者之間的關系對于現實中產 業集聚與城市經濟結構調整的規劃引導具有非常重要的現實意義。近幾來,生產性服務 業與制造業的協調發展已成為產業與城市發展的重要問題。一方面,為了推進城市化和 發展現代服務業,各個城市紛紛提出的“退二進三”、“騰龍換鳥”等引導政策;另一方 面,為了保持區域內的經濟增長,各個城市經濟發展部門又紛紛通過招商引資建立各類 制造業集聚區。這種自相矛盾的發展思路成為困擾產業結構調整和新型城市化發展的一 大難題。因此,如何建立合理的產業發展順序,怎樣在一個城市或區域內實現制造業與 服務業協調發展就成為一個迫切需要解決的現實問題。而要解決這些問題,必須要正確 把握制造業與生產性服務業的互動關系,這也是研究產業集聚與城市經濟結構變遷的演 化機制的實踐價值之所在。
      1.3研究方法與可能的創新點
      1.3.1研究方法
      鑒于所研究問題的復雜性、系統性,本文嘗試綜合運用產業經濟學、演化經濟學、 空間經濟學、制度經濟學、城市經濟學、區域經濟學、經濟地理學等多科學的基礎知識, 涉及到產業集聚理論、演化博弈論、復雜適應系統理論、產業結構理論、區域增長理論、 區域分工理論等相關理論。在研究方法上,本文力求做到定性分析與定量分析相曙、 靜態分析與動態分析相結合、理論推導和實證檢驗相結合、縱向比較與橫向比較相結合 等四個結合,并采用文獻研究法、案例分析法、檢驗假設法、統計分析法等方法。
      (―•)定性方法
      (1) 文獻研究方法。通過對國內外的相關文獻進行總結與評述,提煉出推動產業 集聚與城市經濟結構變遷的關鍵要素作為研究基礎,同時在影響因素、演化階段、翳合 程度等內容方面也將結合定性研究,如構建產業集聚與城市化共同演化的概念模型舊。
      (2) 案例分析方法。案例分析方法又稱個案研究法,是與“真實世界經濟學”相 緊密聯系的一種分析方法,從而區別于“黑板經濟學”。它既能將理論研究與實踐研究 相結合,又能使研究問題更加形象、生動,而且能更好地反映所研究問題的現實指導意 義。本文重點選擇了 “義烏商圈”和“柯橋商圈”作為案例研究的對象,通過分析兩個 商圈的發展模式,探討產業集聚與城市化共同演化、制造業與服務業相互融合的邏輯結 構與變遷路徑。
      (3) 動態比較分析方法。一方面,本文之所以比較兩個商圈的產業集聚與城市化 之間的互動機制和演化路徑,其目的是可以提煉出產業集聚與城市化共同演化的普遍機 制和特殊機制,從而能夠針對性地提出一些政策建議;另一方面,對我國東、中、西部 地區的產業集聚、產業結構、勞動生產率等方面進行比較分析,結合各地區的實際發展 情況,研究我國城市之間的產業集聚與城市經濟結構變遷的演化特點與演化路徑,以及 這些變化對區域經濟發展差異化的影響,從時間序列上反映出城市產業體系演化趨勢。
      (―)定量方法
      (1) 系統論方法。通過系統化地分析區域內部的比較優勢、產業結構的動態演化、 區域內外的要素流動以及空間結構的分化變遷等,在整個系統內且從微觀、中觀、宏觀 三個層面考察各個子系統之間的有機聯系,以及如何實施分工、協作,以達到整理經濟 效益最大化,從而為產業集聚與城市化的共同演化提供一個新的解釋視角。
      (2) 統計分析方法。統計分析方法是通過對研究對象所涉及到的各類數量關系(如 速度、規模、范圍、程度、效率等)的分析研究,以描述和揭示事物之間的相互關系、 變化規律和發展趨勢,進而實現對研究對象的解釋和預測。本文主要采用MATLAB, ArcGIS、Geota、Stata等計算機軟件來刻畫產業集聚與城市化、制造業與服務業、產業 結構調整與勞動生產率、城市集聚經濟結構變遷與經濟效率等變量之間的演化規律和演 化路徑。
      13.2可能的創新點
      本文可能的創新之處包括以下幾個方面:
      (一) 從演化經濟學的視角構建理論分析框架,對產業集聚與城市化的共同演化進行了較為系 統的理論分析和實證研憲。
      主流經濟的范式危機源于其機械論和簡單論的方法基礎,主要以靜態比較方法為 主,忽視了有限理性(Bounded Rationality)、多樣性(variety)、彳亍為連續性(behavioral continuity)、路徑依賴(limited path dependence)等組織行為對經濟績效的影響,離現 實越來越遠。自20世紀80年代以來,演化經濟學的迅速發展對主流經濟學的研究范式 提出了嚴峻挑戰(Nelson and Winter, 1982),主流經濟學中的“靜態"、“均衡”、“最優 化”、“同質性”等理論因遠離現實而受到越來越多的質疑(多普菲,2004),經濟學分 析呈現出從"均衡范式"向"演化范式"不斷發展的趨勢(Nelson and Winter, 2002; 賈根良,2004)o本文借鑒演化經濟學有限理性、多樣性、行為慣例、路徑依賴等特點, 構建了創新-選擇-擴散的理論分析范式,并結合“義烏商圈”和“柯橋商圈”中制造業 集聚與城市化共同演化的典型經驗,深入揭示產業集聚與城市化動態演化的機制與過 程,提煉產業集聚與城市化動態演化的階段性特征及階段間轉化條件,從而為學術界關 于產業集聚與城市化的互動研究提供理論補充。
      (二) 從產業融合尤其是制造業與生產性服務業互動效應的視角,從理論和實證兩個方面刻畫 了城市經濟集聚與結構變遷的演化路徑圖。
      在既定的空間范圍、要素稟賦條件下,一個區域(城市)的制造業與服務業之間必 然存在爭奪空間和資源的競爭性和排他性特征。因此,本文利用文獻研究方法創造性地 將二者的互動關系總結為“擠出”、“偏利”和“互惠”三種效應。在此基礎上,一方面, 本文以演化博弈論為基礎,通過構建制造業與服務業微觀主體之間的博弈關系,探討了 二者融合演化的微觀機制、作用條件和實現路徑;另一方面,本文借鑒生物學中描述不 同種群共生現象的Logistic模型,來分析制造業與服務業的動態演化過程,同時利用“義 烏商圈”和“柯橋商圈”的制造業與服務業在1994-2013年的統計數據,測度了兩大商 圈制造業與服務業的互動效應,并在兩大商圈現有產業結構的基礎上刻畫了制造業與服 務業的演化路徑圖。
      (三) 運用空間計量技術將地理距離引入到回歸模型之中,深入分析產業集聚、城市經濟結構 調整對于中國城市勞動生產率的影響機制和演化趨勢。
      需要指出的是,鮮有文獻將產業集聚和城市經濟結構變遷引入到中國城市化問題的 研究之中,而且大多數研究將視野鎖定在省級單位和三次產業結構的變動,對于產業結 構調整的測度指標單一,同時尚未將地理距離引入分析模型,掩蓋了城市之間的相互作 用;即使在個別考察地理因素的文獻中,也僅僅考慮了省域層面或少數選定的幾個大城 市,降低了結論的可信度。因此,本文嘗試利用2003-2011年中國285個地級及以上城 市的統計數據,將產業結構變遷分解為波動化和高級化兩個方面進行測度,并運用空間 計量方法引入地理距離來討論集聚外部性和產業結構變遷影響中國城市勞動生產率的 空間溢出效應。不僅如此,本文還通過對城市的區域分布、發展階段、城市規模等進行 分組性檢驗和拓展性分析,進一步揭示了城市集聚經濟和產業結構變遷對勞動生產率差 異化影響的演化規律。
      (四) 采用SFA模型對中國城市的經濟效率進行測度,并檢驗產業集聚對城市經濟效率的影響 效應,為構建合理的城市產業體系提供理論和實證依據。
      經濟活動的空間集聚能否提升地區經濟效率,不僅是新經濟地理學者關注的焦點, 也是連接新經濟地理學和新經濟增長理論的核心理論問題之一。在既有研究的基礎上, 本文將利用2003-2011年中國285個地級及以上城市的統計數據,對產業集聚對城市經 濟效率的影響效應進行檢驗和分析。主要貢獻體現在:第一,本文并沒有使用勞動生產 率或GDP增長率等傳統指標來度量經濟效率,而采用隨機前沿分析方法(Stochastic Frontier Analysis, SFA)來估計中國城市的經濟效率,以反映城市經濟效率的結構性變 化;第二,本文會運用空間計量方法引入地理距離來分析產業集聚對城市經濟效率的影 響機制,希望能為威廉姆森假說和開放性假說提供一種新的解釋視角;第三,本文還將「 拓展性地分析城市集聚經濟的MAR外部性、Jacobs外部性、Porter外部性等三種外部 性對城市經濟效率的影響效應,期望能從集聚外部性的視角為產業集聚與城市經濟結構 變遷的演化趨勢提供政策依據。
      第2章相關理論及文獻綜述
      城市的產生與發展是一個紛繁復雜的歷史過程,展現了人類社會從草莽未辟的蒙昧 狀態走向現代文明的歷程(喬爾•科特金,2010)。對于城市問題比較系統的研究可以 追溯到農業區位論、工業區位論和城市區位論等德國的古典區位理論。雖然這些理論局 限于所處的社會歷史背景,但卻是城市形成理論的一個非常有力的分析工具,這是由于 在古典區位理論中蘊含著阿羅-德布魯一般均衡的理論框架(Arrow-Debreu Framework) (Samuelson, 1983)«需要指出的是,馮•杜能的理論體系代表了德國古典區位理論和 馬歇爾空間集聚理論的核心內容,甚至包括了新經濟地理學(NEG)的理論思想(Fujita, 2012)o可以說,古典區位理論是新經濟地理學的偉大奠基人。當然,這是涉及本研究 主題的主流經濟學理論基礎,然而,本章另外一個重要任務是總結、評述與本研究相關 的非主流經濟學的理論脈絡,即演化經濟學的研究范式。因此,本章將圍繞演化經濟學、 產業融合理論、新經濟地理學、空間計量方法等關于產業集聚與城市經濟結構變遷的相 關理論和文獻進行梳理和評述。
      2.1演化經濟學的研究范式
      演化經濟學是現代西方經濟學的一門新興學科,興起于20世紀80年代,其主要借 鑒生物進化的思想以及自然科學的最新研究成果,以動態的、演化的視角來分析經濟現 象和經濟規律。通過對Econlit數據庫中經濟文獻的統計發現,在過去50年間,有90% 的有關演化的經濟學文獻是在1990年以后發表的(Silva and Teixeira, 2009);而在中國 期刊數據庫的統計發現,截止2012年底,關于演化經濟學的研究文獻有90%是在2005 年以后發表的。在過去30年里尤其是金融危機以后,主流經濟學(新古典經濟學)過 分追求形式邏輯的均衡分析范式逐漸遠離現實,受到了越來越多的質疑,而演化經濟學 的發展尤為迅速,關于演化的研究主題也越來越多。一些經濟學家甚至認為,經濟學正 在從“均衡”范式走向“演化”范式,經濟學理論即將迎來“第三次分叉”,而演化經 濟學在未來也可能成為主流經濟學(賈根良,2003; Hodgson, 2007a;劉志高,2007)» 本章嘗試對演化經濟學理論體系的形成和發展進行系統梳理,以期為后面的研究理清演 化經濟學的研究范式。
      2.1.1理論源起
      (一)歷史淵源
      演化經濟學最初源于老制度學2的代表人物派凡勃倫(《blen)于1898年在《經濟
      2霍奇遜(Hodson)指出,至少有六種文獻使用過“演化”這一術語,它們分別是老制度學派、新熊彼特學派、奧 地利學派、斯密、馬克思和馬歇爾(Hodson, 1999)。根據多普非(Dopibr)和波茨(Potts)對演化經濟學涵蓋范圍 的廣義描述,可以分為西方經濟學異端學派;演化理論、自組織理論及復雜適應系統等在自然科學中產生的新理論; 演化博弈論和基于主題計算的計算方法等數學方法(Dopfbr and Potts, 2004). 
      學季刊》上提出“經濟學為什么不是一門演化的科學”的宣言,主張借鑒演化論的方法 研究經濟學。彳而演化經濟學的奠基之作是博爾丁(Bouding)在1981年出版的《演化經 濟學》以及納爾遜(Nelson)和溫特(Winter)在1982年合作出版的《經濟變遷的演化 理論》兩書。20世紀90年代以來,隨著1988年在歐洲成立“演化政治經濟學協會 (EAEPE)”、在1991年創刊《演化經濟學》雜志以及1997年在日本成立“演化經濟學 會”等重要事件的發生,演化經濟學流派不斷涌現,其理論被廣泛應用于技術創新、制 度變遷以及產業演化等各個領域(賈根良,2004)o而國內學者對演化經濟學的引入和 研究較晚,第一篇論文是賈根良于1999年發表的《進化經濟學:開創新的研究程序》 一文;第一部著作是盛昭瀚和蔣德鵬在2002年出版的《演化經濟學》一書;第一套演 化經濟學叢書是由賈根良主編并于2004年出版的《演化經濟學譯叢》;第一個研究機構 是于2004年6月在南京成立的“中德演化經濟學與中國經濟發展問題研究中心”;第一 個開辟演化經濟學欄目的雜志是《南開經濟研究》。
      (二)興起原因
      (1) 均衡分析的范式危機。主流經濟學的范式危機源于其機械論和簡單論的方法 論基礎(梁正,2003),主要以靜態比較方法為主,離現實越來越遠(馬永濤,2009)。 例如,產業組織理論沒有真正關注技術創新演化和經濟結構變革(安東內利,2006); 新制度經濟學并沒有考察制度失衡后個體間的互動和協調過程(諾斯等,1994);新增 長理論將經濟增長視為移動均衡(Moving Equilibrium)過程,并不涉及任何知識增長過 程等,忽視了有限理性(BoundedRationality)、多樣性(variety)、行為連續性(behavioral continuity路徑依賴(limited path dependence)等組織行為對經濟績效的影響(Kahneman and Tversky, 1979; Tversky & Kahneman, 1986; Simon, 1986; Nelson and Winter, 2002)。
      (2) 自然科學的迅速發展。耗散結構理論、量子力學理論、混沌理論、綜合進化 論、演化博弈論等自然科學理論的興起和發展,發現和突顯了隱含在主流經濟學中的范 式危機,如耗散結構理論否定了主流經濟學理論中隱含的經濟過程可逆和線性系統的假 設,認為均衡是可變的(非穩定性),并且經濟系統可以自行產生自主性和相干性等自 組織現象(楊宏力,2008);混沌理論發現了機械決定論的弊端,認為經濟系統的不確 定性因素可能會被放大甚至可以影響整個經濟發展方向,是不可以忽略的;綜合進化論 的“生物學隱喻”為演化經濟學的發展提供了更多可以使用的語言和理論靈感,如個體 群方法(A Population Approach)(楊虎濤,2006);演化博弈論強調參與人的有限理性 行為(Smith, 1982)等。
      (3) 演化思想的積累滲透。演化思想在社會科學領域的積累和滲透,成為演化經
      3演化經濟學的萌芽最早可以追溯到以弗格森(Ferguson)、休謨(Hume)、孟德維爾(Mandeville)和斯密(Smith) 等為首的蘇格蘭道德哲學中.隨后,在德國歷史學派和馬克思主義經濟學中,演化思想也被廣泛運用于分析社會經 濟結構變遷。在達爾文主義的進一步推動下,演化經濟學的發展更為迅猛,尤其在二戰期間,演化思想在經濟學中 廣泛流傳,并成為當時經濟學的主流語言范式。
      濟學發展的重要思想來源。典型的有:馬克思對生產領域中保持平衡的經常趨勢與平衡 經常遭到破壞的反趨勢之間的論述;在德國歷史學派和達爾文進化論的影響下,凡勃倫 認為社會結構的演進是制度上的一個自然淘汰過程(凡勃倫,1997);熊彼特(Schumpeter) 把創新看作經濟變化過程的實質,強調了非均衡和質變在經濟體系中的作用 (Schumpeter, 1934);哈耶克(Hayek)的“自發秩序”理論將組織秩序分為人為秩序 和自發秩序,認為自發秩序產生于個體為實現自身利益的過程中,是非目的性的適應進 化結果(Hayek, 1973)等。
      (三)理論超越
      (1) 演化對均衡的超越。主流經濟學重視企業平衡狀態的研究,忽視了達到均衡 的過程,而演化經濟學認為,社會經濟系統是一個不可逆的歷史演化過程。多西(Dosi) 和梅特卡夫(Metcalfe)認為,“路徑依賴”說明個人或組織等參與者的行動將對經濟系 統的未來結構及其演化發展路徑產生重大影響。演化經濟學的歷史演化過程突出了路徑 依賴、不確定性和時間不可逆等重要特征,認為企業決策是連續的,新要素隨時間的推 移而創生。
      (2) 滿意對最優的超越。有限性和完全理性、滿意與最優是演化經濟學對主流 經濟學理論假設的重要反叛和超越(Nelson and Winter, 2002;劉梅英和蔡玉蓮,2008)。 演化經濟學認為,隨機因素對社會經濟系統具有關鍵作用,尤其是在企業決策和創新過 程中,隨機因素的不確定性使得企業在長期難以實現最優化決策。在經濟變遷的動態過 程和有限理性的基礎上,演化經濟學接受了馬奇(March)在行為主義中的滿意假設(次 優選擇),認為均衡只是暫時的并且存在“多重均衡”,最終實現或接近哪種均衡依賴于 演化的路徑。
      (3) 多樣性對同質性的超越。主流經濟學側重使用類型學思考方法,將所有的變 異都看作是對理想類型的偏離,是由暫時力量導致的“畸變"(Nelson and Winter, 1982)。 而演化經濟學采用超經濟人的個體群方法,認為“新奇”創生而形成的多樣性是社會經 濟系統演化變遷的基礎。因此,演化經濟學將個人選擇置于群體的多樣化行為之中,更 加強調個人行為的異質性和主觀偏好的特質性對“新奇”創生和創新過程的重要性(賈 根良,2004)»
      2.1.2研究框架
      如果主流經濟學是研究存在(being)的經濟學,那么演化經濟學就是研究生成 (becoming)的經濟學,是對經濟系統的創生、變異、擴散和由此所導致的結構演變進 行研究的科學。因此,演化經濟學的研究框架應該具備三個最基本的特征:(1)理論研 究的是一個經濟系統的動態演化過程或解釋這一系統為何或如何達到某一狀態 (Hodgson, 2002); (2)理論解釋既包括隨機因素又具有選擇機制,而演化結構既具有 不確定性,又帶有因果關系(Hodgson, 2006); (3)通過選擇機制生存下來的特征具有 一定慣性,因而可以觀察很多變量在相對較長時間內的運動軌跡和模式(Hodgson, 2007b)o
      (一) 過程分析范式
      演化經濟學引入時間因素和動態分析,演化過程就成為演化經濟學關注的核心問 題。納爾遜(Nelson)和溫特(Winter) (1982)沿用達爾文進化論的觀點,采用經濟基 因遺傳機制、搜尋機制和選擇機制的研究框架分析了企業、產業、市場、經濟增長、宏 觀政策等不同層次上經濟系統的動態變遷過程。我們將達爾文進化主義的研究框架,總 結為遺傳一一變異——選擇的過程分析范式。
      (1) 遺傳機制。霍奇遜(Hodson)將人類習慣(Vbblen)、個人(Malthus)、組織 慣例(Nelson and Winter)、社會制度等都視為經濟系統中的"基因類比物"(Hodgson, 2008)o納爾遜(Nelson)和溫特(Winter) (1997)將這些“基因類比物”與企業組織 聯系起來,稱為“組織基因”,也稱企業慣例。企業慣例具有相對穩定的特性和惰性, 可以歷時傳遞,并且這種慣例具有學習效應的獲得性遺傳特征,對一個行業或群體而言 具有重要意義。
      (2) 變異機制。變異機制也稱為“新奇”的創生,是經濟系統演化的核心(多普 非,2004)。變異機制的主要問題是“新奇”為什么和怎樣被創造。對于前者而言,“新 奇”的創生是對現有要素重新組合的結果;而對于后者而言,當企業處于不利競爭地位 時,就會在已知的技術和慣例中(路徑依賴)搜尋新技術和新慣例,創生世新技術和新 慣例。但是,創新改變原有慣例獲得較多利潤的情況只是暫時的,后來者靑以通過模仿 或創新追趕先進者。
      (3) 選擇機制。選擇機制是復雜的經濟系統在演化過程中如何尋找和確定演化路 徑的機制,主要研究變異或“新奇”在經濟系統中擴散的原因、時間和方式。企業在面 對復雜的內部環境(如創新引起的結構變化等)和外部環境(要素供給、產品需求、價 格波動等市場環境)時,要選擇與環境變化相適應的習俗、慣例和行為方式。
      (二) 結構分析范式
      演化經濟學的結構分析范式將經濟系統描述為一個多層次的復雜系統,解析其內部 結構,并研究內部組成部分之間的互動關系和演化過程。
      (1)微觀領域。演化經濟學的微觀領域認為,企業是異質的、有限理性,因此企 業的目標不是利潤最大化,而是實現正常利潤。演化經濟微觀領域的理論依據是企業的 “慣例”(如括有規律、可預測的企業行為模式),研究重點則在于動態過程而非靜態過 程。因為企業的“慣例”有一定的惰性,除非存在強大的內部動力和外部壓力,否則企 業很少去改變原有慣例,這也很好解釋了不同企業的績效差異(馬濤和龔海林,2012)。 演化經濟學對于企業組織和企業行為的關注,更加貼近現實,而主流經濟學就沒有給企 業“變異”留有余地,導致整個分析缺乏動態基礎(Nelsonand Winter, 1982)。
      (2) 中觀領域。演化經濟學對中觀領域的研究重點是對技術創新的分析。與主流 經濟學缺乏對時間因素的考量相比,演化經濟學將時間和空間兩個維度都納入分析框 架。在時間維度上,演化經濟學主要涉及技術創新與產業發展的協同演化(Dosi, 1997), 即產業演化的基礎是企業行為的慣例,動力是企業間的相互競爭,如通過適應性學習、 搜尋正利潤和選擇市場的聯合作用,企業和產業都隨著時間進行演化。在空間維度上, 演化經濟學主要關注產業集聚現象,認為產業集聚是企業自組織的綜合體,通過長期的 技術擴散、知識溢出及合作競爭等方面的協同演化機制而形成的。
      (3) 宏觀領域。演化經濟學和主流經濟學都關注經濟增長問題,但是演化經濟學 的增長理論是以企業異質性為理論基礎和出發點,沒有主流經濟學中的生產函數概念。 演化增長理論突破了主流經濟學的嚴格假定的束縛,認為企業的異質性、競爭、選擇、 模仿以及新企業進入都會導致創新(變異)的發生,由此決定經濟長期增長的演化過程
      (Nelson, 1994)。這也意味著,宏觀層面的經濟變遷都是由微觀因素驅動的。
      (三)系統分析范式
      主流經濟學雖也強調微觀(個體)是宏觀(群體或系統)的基礎,但事實上將微觀 到宏觀的過程割裂開來,而演化經濟學將微觀、中觀、宏觀看作一個系統,并可以借助 類似的演化機制進行分析,沒有孤立地分析任何一個層次。
      (1) 層級結構。演化經濟學將分析系統劃分為不同層級,每一層級都包含各自的 微觀個體和宏觀群體。最小的微觀個體是主觀性的個人,個人又組成微觀的社會組織(如 家庭、企業),而微觀組織又構成產業和市場等中觀組織,中觀組織又構成經濟系統, 之上又有文化系統、生態系統等。某一宏觀群體都可以看作一個系統層級,包括個人(消 費者)、企業、產業、經濟系統等,而系統層級內的微觀個體交互影響,不同層級之間 也相互影響。
      (2) 變量層級。在描述系統演化時,根據可變量的變化程度可以劃分出變量層級, 如根據變量變化速度可以分為市場交易、勞動分工、知識分工、技術、制度、文化和生 態演化等變量層級。主流經濟學縮小這個變量層級的范圍,重點研究市場交易和勞動分 工,忽視了這些緩慢變量或將其視為外生變量(凡勃倫,1997)。而演化經濟學則看重 這些緩慢變量(包括技術、制度、環境等),強調內生變化,如市場交易和勞動分工影 響企業的短期經營,技術和制度則影響企業的長期發展,而文化和生態變化也會間接影 響經濟系統的演化變遷。如何對層級系統進行劃分以及采用哪些系統變量,依賴于分析 目的和研究對象的特征。
      (3) 系統發生。系統發生是指微觀個體之間的相互影響而引起群體(系統)的變 遷,從而又影響到微觀個體的演化。例如,當某一企業組織研究開發出新技術被其他企 業模仿和學習,從而超出企業邊界影響到整個宏觀群體時,就變成了系統發生(Hodgson, 2002)o系統發生是一種個體群思維,根據不同的層級結構和和變量層級,引發系統表 層結構(資源或要素的聯接)和深層結構(技術和知識的聯接)的演變。因此,經濟演 化不僅意味著經濟組織和經濟現象的變化,還會引致技術、知識、文化、生態的變遷。
      2.1.3應用前景
      (一)兩種分析工具:演化博弈論和復雜適應系統理論
      (1)演化博弈論。演化博弈論的發展和演化經濟學的復興幾乎處于相同時期 (Maynard, 1982; Smith, 1982; Nelson and Winter, 1982),但演化博弈卻是最有可能
      促使演化經濟學成為主流的理論之一(Friedman, 1999)。演化博弈論與演化經濟學之 間存在很多理論互補性:①二者都包括創新-選擇-擴散的演化機制,而演化博弈論能很 好的刻畫三種機制的演化過程;②演化博弈論能夠將偏好、技術、制度等的演化從個體 選擇擴充到群體選擇,能很好的解釋偏好與制度之間的協同演化(Gintis, 2007);③演 化博弈論遵循有限理性的假設,從演化過程考察理性的生成,從數理邏輯上驗證了演化 經濟學的有限理性觀(Vfernon, 2003);④演化博弈論也釆用"種群思維"(population thinking)的方法論,描述不同主體間的互動,強調演化主體異質性;⑤演化博弈模型 都基于特定的時間和策略頻率的初始分布,強調歷史時間和路徑依賴的重要性。盡管演 化博弈模型更加開放,也包含了許多策略的演化信息,但是它并沒有關注參與者對博弈 形式的學習和創新,無法解釋外生參數變化導致一種博弈變成另一種博弈之間的內生關 聯,這是演化博弈論自身的理論局限。
      隨著博弈論的發展,有些學者提出,主觀博弈論(subjective games)或者歸納博弈 論(Inductive games)可以解釋制度內生演化問題,或許能成為演化經濟學建模的重要 工具(黃凱南,2012)o主觀博弈論假定,參與者不擁有全部客那知識、對博弈形式的 認識是主觀的,參與者通過學習主觀博弈形式,在既定的客觀博彝形式下,通過創新策 略推動主觀博弈形式的演化。主觀博弈解釋了參與者對博弈形式的認識問題,但是卻不 能改變既定的客觀博弈形式,這意味著主觀博弈論還是處于相對固定的技術環境。因此, 主觀博弈論要想更加準確地解釋制度內生化問題,就需要將客觀博弈形式納入分析,正 如格雷夫(Grief)指出的,多次重復博弈的累積效應可能會改變客觀博弈形式(Grief, 2006)。
      (2)復雜適應系統理論。復雜性適應系統理論(簡稱CAS)改變了主流經濟學的 同質性假設,以“適應性造就復雜性”為理論內核,其強大的模擬能力為演化經濟學尋 找理論工具提供了希望o適應性就是指主體能在與環境及其他主體之間的持續互動中獲 取知識和累計經驗,從而改變自身結構和行為方式,產生新的聚合、新的主體和環境多 樣性,這種主體間的適應性互動就是系統演化的動力。CAS理論的應用得益于計算機技 術的迅速發展,如計算機人工智能領域的元胞自動機(CellularAutomata, CA)、螞蟻算 法(Ant Colony optimization, ACO)> 分類器系統(Classfier Systems) > 遺傳算法、神經 元網絡等,尤其是人工股票市場模型、A-SPEN模型、宏觀經濟的SWARM建模、自組 織臨界態模型等能模擬現實中復雜的經濟主體互動,引起了演化經濟學家的強烈興趣 (Luigi and Marc, 1997)。[演化經濟學家為探討哪一種復雜性模型更適合分析經濟演化問題而專門召開了學術研討會,其中,科曼(Kinnan) 曾主張使用完全互動和局部互動的階段轉換模型(PhaseTYansition Models);梅特卡夫(Metcal金)倡導使用基因算 法(Genrtic algorithms);戴勒(Dalle)則提出用Gibbs隨機場作為重要的手段等(Luigi and Marc, 1997)。]
      當前,CAS理論中的一^新的工具 多智能體建模(multi-agent modeling),正受 到越來越多演化經濟學家的關注。這種模型能很好的滿足演化經濟學的分析需要:①模 型能夠涵蓋不同主體的多元特性,擺脫了主流經濟學的同質性假設。在模型數值化運算 中,主體的不同特征不會阻礙這一過程的運算,很好地包容了主體間的差異性。②“路 徑依賴”在模型中得到了很好的包容,主體每一次行動的結果都能反映在下一步的過程 中,由運行規則確定主體下一步的起始狀態,這一處理使得主流經濟學的極大化和均衡 不再成為必要。演化經濟學運用多元代理模型的試驗方法可以得到純粹的理論推導所不 能得到的東西。[當然,對于CAS理論的應用,一部分演化經濟學家也持抵制態度,如霍奇遜(Hodgson)、羅斯比(Rossby)、賈根 良等認為,CAS模型將演化經濟學異化成了單純的數值模擬,抹去了主體的能動性和創造性。但是筆者認為,模擬 建模存在一定局限性并非CAS理論本身的謬誤,至少這種“時期分析”在沒有計算機的時代是很難完成的,而且在 描述復雜性和系統涌現特征上很具有直觀性。]
      (-)一個重要分支:演化經濟地理學
      迄今為止,經濟地理學經過3次大的轉向,即基于社會學、文化學和政治學的“制 度轉向”(Martin, 1999)和“文化轉向” (Barnes, 2001 );引入空間范疇的新經濟地理 學(Krugman, 1991a)或地理經濟學(Ottaviano, 2011);產生于演化經濟學的演化經 濟地理學的"演化轉向"(Boschma and Lambooy, 1999;劉志高和尹貽梅,2005; Boschma and Frenken, 2006;李福柱,2011 )o演化經濟地理學作為演化經濟學里面的一個重要 分支,在2006年以后其理論主張和研究范式才變得較為清晰和系統。
      (1)基本的理論主張。劉志高(2005)最早將國外演化經濟地理學的基本理論引 入到國內,并將有限理性、動態過程、結果非最優化、“新奇”創生、歷史演化、企業 慣例、多樣性等演化經濟學的概念融入到了演化經濟地理學的分析框架(劉志高和尹貽 梅,2005)0演化經濟地理學的理論主張有:①企業異質性是產業、市場、城市和區域 多樣性發展的理論根源,為解釋空間經濟的異質性提供了微觀基礎(Essletzbichler and Rigby, 2007);②市場的競爭性選擇決定了企業的獲利能力、增長空間及形成新慣例的 能力,為企業的區域進入、發展和退出機制以及本地創新與技術變遷等研究提供了新的 研究視角;③在選擇過程中,企業慣例遵循路徑依賴,在一定空間范圍內具有連貫性, 保留了企業在行為、演化動力等方面的差異,揭示了空間經濟異質性的歷史演化過程
      (Knudsen, 2002)o
      (2)研究的基礎層面。①在企業(組織)層面,研究有限理性狀態下的企業區位 選擇與行為決策制定,以及企業之間和企業與環境之間的相互作用對區域發展的影響機 制(Boschma, 2004; Mackinnon and Cumbers, 2009);②在產業(區域)層面,引用
      "區位機會窗口 "(WLO: windows of locational opportumity)w ( Storper and Walker, 1989) 概念研究產業部門的新興空間、空間擴張及衰退,以及企業、技術與制度的相互作用
      (Frenken and Boschma, 2007);③在空間系統層面,偏好用"路徑”概念對空間系統 的集聚與擴散進行分析,如用"最適路徑(optimal path解釋空間系統的集聚(Boschma and Frenken, 2006);用“路徑鎖定”解釋空間系統的擴散與衰退等;④在制度層面, 涉及企業(組織)、產業(區域)、系統、環境等之間互動與協同演化的制度分析。
      (3)關注的重點議題。演化經濟地理學重點關注三個方面的研究:①研究企業集 聚的形成機制及其空間演化特征(Lammarino, 2005; Frenken andBoschma, 2007):② 深化演化經濟地理學對集聚外部性的本質特征和空間演化的解釋力(Alcacer, 2007; Giuliani, 2007);③將制度置于動態演化分析框架,以新的視角闡釋企業制度、技術創• 新和市場結構在不同空間的協同演化對區域經濟發展的作用(Boschma and Frenken, 2011)。
      (三)一個理論前沿:共同演化
      共同演化是演化經濟學的重要進展之一,是指兩個或兩個以上同時涌現的種群之間 的相互適應和相互因果的關系,即當且僅當種群之間持續存在重要的因果關系影響時, 才存在演化關系(Murmann, 2003; Malerba, 2006)»目前,共同演化的研究領域主要 集中在產業與產業、產業和技術、產業與企業、產業與環境、制度與組織、技術與產業 結構等之間的互動因果關系(Malerba, 2006)。李大元和項保華(2007)認為,將共同 演化引入組織研究應該要重點關注多向因果、多層嵌套、路徑依賴、非線性、有機性、 正反饋等特征對演化過程的影響(Lewin and Volberda, 1999; Porter, 2006;李大元和 項保華,2007))。共同演化系統是相互依賴、因果循環、遞歸反饋的,共同演化分析還 需要注意以下要求(Lewin&Volberda, 1999):①在歷史演化中進行跨期研究;②關注 微觀、中觀與宏觀層次的多向因果關系;③分析即時、交互、時滯、嵌入等多種作用效 應;④考慮路徑依賴對演化過程的影響;⑤考察不同國家(區域)制度安排的影響機制; ⑥研究社會、經濟、政治等宏觀因素的變化態勢。基于共同演化的特征和要求,通過借 鑒Lewin和V61berda(1999)模型可以構建企業、產業與環境之間共同演化的分析框架, 見圖2-1。
       
      /
      /管理行為:
      / •高管學習
      / •命令下達
      /戰略意圖:
      ;?戰略選擇
      ?戰略匹配
      •組織設計
      /組織調適:
      / .探索
      / .利用
      /企業績效:
      •正常回報
      •超常回報
      企業
      圖示:宏觀演化-——;微觀演 ;共同演化冬>
      資料來源:根據Lewin和Volberda (1999)的模型整理而成。
      圖2-1企業、產業與環境共同演化的分析框架
      近年來,許多學者意識到組織與其所處的環境是處于共同演化之中的,但是不考慮 環境變化和組織行為之間的因果關系,或僅把組織視為對環境的適應就很難正確理解組 織的行為與績效。瓦兆達(Vblberda)和列文(Lewin)認為,組織與環境的共同演化應 包括以下:①運用縱向的時間序列來研究組織歷時的適應性演化;②需要把組織的適應 性特征置于一個更為廣闊的社會環境和背景中;③正確理解組織的微觀演化和環境宏觀 演化之間的多向因果關系;④認識到到組織的復雜性特征;⑤路徑依賴不僅會在企業層 面制約企業發展,也作用于產業層面;⑥考慮到系統不同制度層面的變化,因為企業和 產業是內嵌于這些制度系統中的;⑦關注經濟、社會和政治等宏觀變量隨時間序列的變 化,以及這些變化對于微觀組織和宏觀環境演化的結構性影響(Volberda and Lewin, 2003)<>但是,共同演化所具有的這些復雜性特征,跨期收集資料難度很大,因此大多 數文獻只是從理論概念的角度進行分析,實證研究缺乏。如何系統地構建共同演化的微 觀和宏觀體系,形成更加統一的研究框架,運用前沿分析工具進行實證研究,將成為共 同演化理論未來的研究方向。
      2.1.4困境與展望
      與主流經濟學相比,演化經濟學強調動態化和多元化,更貼近實際并符合現實經濟 系統的復雜性特征,在過去幾年里,其基礎理論研究也取得了較大的發展,從最初的框
       
      架不統一、理論凌亂、政策不明確的無序狀態(楊虎濤,2007),慢慢地形成了自身較 為完備的理論體系,見圖2-2。但是,到目前為止,演化經濟學尚有很多困境難以突破, 主要表現在:①缺乏一個系統的、一致的分析范式和嚴格的數理模型;②側重哲學思辨 性而缺乏實證檢驗性;③擅長對經濟現象的解釋而缺乏明確的預測性;④尚未實現系統 的層級區分和層級過渡;⑤涉及領域繁多而沒有形成自己的核心領域;⑥還在尋找堅實 的自然科學基礎和新的理論工具。這些困境也是任何一種新理論在誕生之初的通病。但 是,演化經濟學對現代經濟學的影響不在于能否替代主流經濟學的研究范式,而是預示 著經濟學多元化范式的到來。而經濟學研究范式多元化時代的到來,必然要求經濟學“復 活”長期被壓制的信仰、文化、制度、心里、道德等因素應有的理論地位,將理性分析 與歷史分析、制度分析和心理分析相結合。演化經濟學與主流經濟學的交鋒,實際上是 “人文”經濟學和“科學”經濟學的碰撞。縱觀我國經濟學的發展歷史,可以發現30 年一次演化:從改革開放前30年照搬“蘇聯模式”的計劃經濟體制,到改革開放后30 年大量引入“西方模式”的市場經濟體制;在接下來30年,我們應該構建適合自己國 家經濟發展的“經濟學科體系”或者叫“中國經濟學”。而中國經濟快速發展和既有問 題等特殊背景,再加上中國經濟學界尚未形成“一元化統一”格局,中國是否有可能會 成為演化經濟學研究的中心,將拭目以待。
       
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      1 簸遙 !
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      > 演化思想 興起原因 理論般 i i
      1 i •老制度學派 •均衡范式危機 •演化對均衡的超越 I
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      i •新熊彼特學派 •自然科學發展 •滿意對最優的超越 I
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      共同演化 >>[ 演化經濟地理學
      圖2-2演化經濟學理論體系的概念模型
      2.2關于產業融合的相關研究
      從國際和國內產業發展的一般規律來看,在工業化的初、中、后期,三次產業結構 依次表現為“一二三”、“二三一”、“三二一”的演化規律。但如果不對本地區的經濟發 展階段、區位條件變化和資源結構狀況有一個清楚的認識,沒有對制造業與服務業的關 系演化有一個準確的把握,一味地追求“退二進三”向工業化后期的產業結構變遷,將 對制造業和服務業的發展都會產生不利影響。本章將結合產業集聚理論、城市經濟學、 社會網絡理論等學科的最新研究成果,從產業和空間層面對制造業和服務業協調發展的 相關文獻進行綜述。
      2. 2.1基于服務業外部化的研究
      服務業的發展存在一個由“內部化”向“外部化”演進的規律性趨勢。在經濟初期, 市場化程度較低、市場交易成本較高時,服務業尤其是生產性服務業都是由企業自身提 供,此時服務業在企業內部形成專業化分工和資源優化配置。隨著經濟發展、市場化程 度提高和市場交易成本下降,市場中會出現專門提供諸如營銷、設計、咨詢、物流等服 務的獨立市場主體,此時服務業的發展反映的是企業之間的專業化分工和以市場競爭為 基礎的資源配置體系,即企業可以通過市場交易來購買所需要的服務,而無需自我服務 (程大中,2008)。許多學者從分工理論、交易成本理論和產業集聚理論等三個方面對 此進行了解釋。
      服務業外部化的本質是實現制造業與服務業的社會分工,因而服務業外部化必然就 會同時提高兩個產業的生產率。服務業的健康發展不僅反映了自身專業化分工的深度 (服務質量或效率)和廣度(服務門類或種類),還能表征與其他產業的社會分工水平 (程大中,2008)<> Ethier (1982)在D-S效用函數啲基礎上建立了生產函數,研究發 現增加中間投入品種類可以提高廠商生產率,從而使毫無比較優勢的國家或地區內生出 一種新的比較優勢,促進制造業發展和改變其在分工中的地位。Markusen (1989)在 Ethier基礎上將生產性服務業引入模型,研究表明獲得生產性服務業的邊際成本是遞減 的,而社會分工可以擴大服務業部門的市場范圍,并促進服務的專業化、差異化和集聚 效應。格魯伯和沃克(1993)則采用奧地利學派的生產迂回學說來解釋制造業與服務業 之間關系,指出服務業尤其是生產性服務業能夠將人力資本和知識資本導入到生產過程 中。薛立敏(1993)深化了這一觀點,提出生產性服務業能通過供給知識和技術來增加 生產的迂回程度,從而促進生產專業化和資本深化,提高生產要素的生產率。顧乃華等 (2006、2010)、江靜等(2007)則分別運用省級面板數據和城市面板數據驗證了 “生 產性服務業外部化提高生產率”這一命題。由此可見,隨著社會分工的逐漸深化,經濟 效率將取決于不同生產活動之間的聯系屬性而非其本身的生產率。
      服務業外部化的另外一種解釋是交易成本理論的視角,Bhagwati (1984)> Daniels (1988)、Goe (1991)、劉志彪(2006)的研究結論相類似,即企業之所以選擇服務業 外包是基于成本-效率的考慮:服務業的專業化經營可以大大提升服務效率,外部交易 成本在規模效應作用下會低于內部組織成本。當然,只有當內部邊際組織成本超過了外 部邊際交易成本時,服務活動才會尋求外部化(呂拉昌和閻小培,2006;盧峰,2007)o
      6 Dixit和Stiglitz (1977)建立了一種特殊的效用函數,也被稱之為D-S效用函數,使得對社會分工功能的分析能夠 實現借助數理模型而形式化。
      陳憲和黃建鋒(2004)也指出,服務業外部化雖然是社會分工深化的必然結果,但只有 分工收益大于分工成本時才會實現這一機理。需要指出的是,由于資產專用化程度下降 和標準化程度加深,服務業外部化的成本也在不斷下降,因而內化的服務業也會存在外 部性傾向(鄭吉昌,2004)。而馮泰文(2009)通過構建生產性服務業與制造業效率關 系的中介變量模型發現,中國制造業效率的改善并非主要通過降低市場交易成本實現 的,這說明生產性服務業外部化的傾向并不顯著。可能的解釋是,國內生產性服務業尚 處于初級階段,分工收益并未超過分工成本。
      產業集聚由于企業在地理上鄰近和產業上相關,降低了企業之間的交易成本,從而 為企業從外部購買服務奠定了基礎,以此推動了服務業外部化的進程(馮寶軒,2008)o 外部化的服務型企業可以在集聚區內與其他經營主體建立頻繁的市場相互關系,也解釋 了為何外部化的生產性服務業都是圍繞制造業集聚區進行空間布局。產業集聚強調的是 外部規模經濟,但也有一些學者從內部規模經濟的視角來解釋服務業外部化的現象。 Markusen (1989)研究發現,生產性服務業知識密集型的產業特性使其具有壟斷競爭的 市場結構,因而在某些領域只會存在大規模化運作的服務商,從而才能為一國甚至全球 提供標準化和高質量的服務(周振華,2003)o Beyers (2003)的實證結果也支持這一結 論,即企業在選擇生產性服務業外包的眾多影響因素之中,最主要的兩個原因是技術專 家缺乏和經營規模太小。
      2. 2.2基于制造業服務化的研究
      自20世紀90年代末期,國內外學者的研究中就出現了 “基于服務的制造”、“新制 造業”、“服務增值型制造業”等一些列的概念。這些研究普遍認為,服務業能夠顯著促 進制造業的發展,制造業與服務業相互融合是產業發展的新趨勢。“服務化”
      (Servitization)的概念首先是由Vandermerwe和Rada (1988)提出的,主要指制造業 企業由僅提供產品向產品-服務包(Product-service Package)轉變的過程。White等(1999) 在Vandermerwe和Rada (1988)的研究基礎上加入了 “基于產品的服務"(Product-based Services),指出服務化的最終階段是制造業企業向客戶提供完全的服務契約。Fishbein 等(2000)提出了 “物品-服務連續區”的概念,反映了制造業企業由單純出售產品向 主要提供服務轉變的演化階段,即處于“直接出售產品”和“主要提供服務”之間存在 的交易模式。[具體而言,物品-服務連續區中的交易模式包括賣產品、賣產品和附加服務、資本性租賃(租賃期滿后承租人獲得 設備所有權)、維護性租賃(租賃期滿后租賃人仍擁有設備所有權)、租金和附加服務(租賃期間租賃人承擔產品或 設備維修的責任)、賣功能(買房使用設備、維修產品、培訓人員時需要向買房支付費用)、賣服務(買房僅向賣方 支付服務費用)。]Toflel (2002)則認為服務化是一種區別于傳統銷售模式的業務模式:制 造業企業出售不僅是產品本身還有產品功能,并且保留產品使用權和免費維修責任,而 客戶則根據對產品的使用情況向制造業企業付費。Davies (2003)的研究發現,生產商 的供給內容遵循從生產到生產-服務綜合體,再到中間服務和運營服務的演化路徑。而 Oliva和Kallenberg (2003)則將這樣的演化過程修改成一個閉合集,在集的兩端分別是
      產品和服務,并為這一演變過程提供了清晰的模型。
      對于制造業服務化這種現象的研究不在少數,但只有當制造業企業和服務業企業在 空間上集聚、融合,且融合收益大于融合成本時,可以實現制造業服務化還,同時這需 要社會網絡作為基礎。網絡理論是理解制造業服務化升級的關鍵,尤其是結構洞理論能 更清楚地闡述制造業服務化。任何組織或個人都鑲嵌或懸浮于一個由多種關系相互關聯 結成復雜、交叉、重疊的社會網絡之中(孫軍鋒和王慧娟,2006)。企業發展所具有的 資源獲取能力與企業所處的網絡位置相關聯,而制造業服務化這一過程就是制造業企業 依賴社會網絡獲取資源和推動其占據有利網絡位置的重要方式。馮寶軒(2008)認為企 業發展所追求的競爭優勢不是單純的資源優勢,更重要的是網絡位置優勢,主要包括信 息優勢(Information Benefits)和控制優勢(Control Benefits)。制造業企業與服務業企 業之間要么存在強關系,要么存在弱關系,從而完全可以借助社會網絡關系獲取其服務 化所需要的各類要素資源。
      制造業企業將服務整合到其核心產品中是為了實現利潤最大化(Oliva and Kallenberg, 2003)„由于企業的收益來自于產品整個生命周期的客戶群,具有較長生命 周期的產品,在整個生命周期內由服務需求(安裝、維護、維修、過程支持等)所帶來 的效益可能要遠高于產品本身創造的營業收益(Wise and Baumgartner, 1999)。一般而 言,服務的附加值較高、比產品具有更高利潤(Szalavetz, 2003),且不受投資拉動和 設備采購的經濟周期影響,這樣就降低了現金流的易變性和脆弱性(Mathieu, 2001)。 在日益激烈的市場競爭中,企業為了持續提升競爭力需要建構新的競爭優勢,因而在了 解供應商、分銷商、中間產品需求方、最終消費者等顧客內生價值的基礎上,向他們提 供可以滿足其價值生成的一整套產品和服務,成為唯一能在顧客關系管理中創造顧客價 值的要素(Gronroos, 1988)。Brown 等(2002)、Oliva 和 Kallenberg (2003)也認為' 制造業企業提供產品-服務包(Product-service Package)的目的是建立與維護與顧客之間 的良性關系上,有助于滿足顧客需求。
      2. 2. 3基于城市集聚經濟的研究
      服務業尤其是生產性服務業的區位選擇與制造業聯系緊密但又不完全依賴之,同時 以解釋工業企業集聚為目的而建立的產業集聚理論(包括外生性產業集聚理論和內生性 產業集聚理論),在解釋服務業集聚時有一定適用性,但也存在很多不足之處。Holmes 和Stevens (2002、2004)研究發現,制造業與服務業的集聚程度與企業規模顯著正相 關,但制造業為了獲得規模經濟和降低人力成本,傾向于大規模地搬遷到小城市或農村 地區,而服務業企業仍然集聚在大都市或大城市地區,其中典型的服務行業有審計行業 (Gong and Wheeler, 2002)、金融業(Clark, 2000)、法律服務業(Warf, 2001)。這表 明:一方面,服務業有著較小的有小規模,因而對于要素成本上升(如土地價格),存 在相對較強的承受能力(Lucas and Rossi-Hanberg, 2002);另一方面,制造業為了維持
      有效規模或規模經濟,將會轉移到要素價格較低的外圍地區,而服務業則仍集聚在中心 地區。換言之,制造業與服務業在規模經濟上的差異化使得二者在同一個城市地區內部 的區位選擇上存在互補效應。
      馬歇爾關于集聚經濟的三種外部性,即充足勞動力(Labor Force Pooling)、大量中 間產品(Pecialized Intermediate Goods)和技術外溢(Technological Spillover),成為產 業區位選擇的主要分析工具。在大都市或大城市內部,CBD是最具可達性的地區,而 且由于擁有各類互補性技能的勞動力,因而成為企業總部的首選區位(Millsa and Lubuele, 1997)»而服務業企業的可達性因為可以進一步提高企業生產率,提升了 CBD 對于企業總部的吸引力(Davis and Henderson, 2003;江靜等,2007;顧乃華等,2010)。 Shearmur和Alvergne (2002)對巴黎生產性服務業企業區位的研究發現,金融、法律等 服務業之所以集中在CBD是為了更加靠近于企業總部,而服務的對象既有企業也有消 費者的服務業(如保險、審計、房地產等)則很少集聚在市中心。另外,CBD較高的 就業密度所帶來的企業管理者、技術人員之間的面對面的接觸與交流是提高企業生產率 的重要原因之一(Lucas and Rossi-Hanberg, 2002)o那些從面對面的信息寥流中獲取收 益最多的企業就會傾向于支付較高的土地價格和人力成本以獲得可達性僉好的地理區 位(Mills和Lubuele, 1997)。Gong和Wheeler (2002)對亞達蘭大的研究也表明,CBD 集聚了大量面對面交流的審計行業的就業人員,而是釆用計算機和數據處理、信用報告 等電子通訊的企業則主要分布在城市周邊地區。
      與制造業相比,服務業具有更高的"勞動密集型"特征(Noyelle and Stanback, 1984), 尤其是生產性服務業更需要在地理上接近具備知識、信息、技術能力的勞動力資源。這 是因為生產性服務業不僅是勞動密集型產業,而且更是知識密集型產業,從而需要不可 替代的高技能勞動力。生產性服務業所需要的高質量勞動力,容易受到高質量的文化氛 圍和公共服務的吸引,從而大多集中在大都市區(Noyelle and Stanback, 1984)。Illeris (1996)也指岀,勞動力因素是作用于生產性服務業區位選擇的關鍵要素:一方面,較 為復雜的生產性服務業之所以集中在大城市地區,其目的是為了獲取高質量的人力資 源;另一方面,對于比較簡單的生產性服務業而言,廉價的勞動力資源成為其區位選擇 的首選因素。
      運輸成本對于產業集聚的解釋一直發揮著重要作用。馮•杜能首先提出了 “運輸成 本”的理念,即將其假設為勻質空間內影響企業區位選擇的唯一因素,而新經濟地理學 派也把運輸成本作為分析焦點。但是這些解釋大都是建立在工業或制造業的分析之上 的,這是因為制造業的生產和消費在時空上存在可分離性,而對于無形的服務產品而言, 傳統的運輸成本就難以解釋了。鑒此,陳建軍等(2009)提出采用信息傳輸成本來替代 制造業中的運輸成本,以作為生產性服務業集聚的重要影響因素。對于標準化的服務產 品而言,由于其生產和消費是可以分離的,信息傳輸成本的降低則會加快生產性服務業 的空間集聚(Coffey, 1992)。需要指岀的是,對于非標準化的生產性服務業而言,其生 產和消費是無法分離的,即主要依賴于“面對面”的接觸來完成生產和消費的過程,而 此時服務產品是沒有傳輸成本的,也正是這種“面對面”零成本的信息傳輸方式導致了 生產性服務業企業集聚在城市的中心地區。這也證實了信息傳輸成本的降低(為零)促 進了生產性服務業的空間集聚。
      2.3產業集聚與經濟增長理論
      新經濟地理學將長期被忽視的空間因素納入到一般均衡的分析框架中,解釋現實經 濟生活中存在的不同形式、不同規模的產業集聚機制,并以此分析區域經濟增長的規律 與途徑(Krugman, 1991; Krugman and Vemables, 1995; Vemables. 1995; Fujita and Mori, 1997; Fujita e/a/., 1999)。從理論上看,新經濟地理學和新增長理論的研究內容存在較 強的內在關聯:新經濟地理學研究經濟活動如何選址,以及解釋為什么企業會如此集中; 新經濟增長理論則重點關注經濟活動是如何通過技術創新生成的。因此,完全可以將新 經濟活動的選址過程與創新過程結合起來考慮。從方法論上看,兩個研究領域都是以 D-S模型(Dixit and Stiglitz, 1977)為基礎發展起來的,從而為兩個領域的交叉研究提 供了條件和可能。
      2. 3.1中心-外圍模型
      “中心-外圍”模型(Core-Periphery模型,簡稱CP模型)是空間經濟學的基本模 型,其建立在規模收益遞增、壟斷競爭模型和運輸成本三個命題之上,考察的是由初始 稟賦相同的兩地區組成的經濟系統,包括壟斷競爭的工業和完全競爭的農業兩個部門, 以及可流動的熟練勞動力和不流動的非熟練勞動力兩種生產要素。均衡狀態下工業企業 的地理分布由向心力(集聚力量)和離心力(擴散力量)的大小決定。其中,向心力具 有兩個來源:①本地市場效應(Home Market Effect)o為了降低運輸成本,工業企業傾 于向選擇在市場需求規模的地區進行生產,然后向市場需求規模較小的地區出口產品。 ②價格指數效應(Price Index Effect)。由于產品種類和數量在工業企業比較集中的地區 較多,從外地流入的產品種類和數量很少,運輸成本的存在使得該地區的商品具有較低 的價格水平,因而在兩地名義收入相同的條件下,該地區的熟練勞動力就能夠獲得更高 的實際收入,從而導致熟練勞動力流動到工業企業較多的地區。前一種向心力被稱為后 向關聯(Backward Linkage),后一種向心力被稱為前向關聯(Forward Linkage)o離心 力也有兩個來源:①市場擁擠效應(Market Crowding Effect)。這源自兩個原因:一方 面,在工業企業集聚的地區,更加激烈的市場競爭使本地區的工業企業所面臨的市場需 求低于另外一個地區;另一方面,運輸成本造成的“貿易保護效應”導致外地市場需求 對本地工業企業利潤的正向效果減小。因此,工業企業最終由于企業利潤水平的下降而 流向工業企業較少的地區。②非流動要素(Immobile Factors)。由于非熟練勞動力對工 業產品也存在消費需求,因而如果對稱分布時的非熟練勞動力較熟練勞動力越多,均衡
      時兩地市場需求規模的差異就越小,工業企業的地理分布就越分散。
      向心力和離心力的相對強弱決定了均衡時工業企業的空間布局,而運輸成本的大小 則決定了這兩種力量的強弱J具體而言,當運輸成本處于較高水平時,經濟系統的離 心力大于向心力,從而兩個地區會保持比較穩定、對稱的空間分布狀態。隨著運輸成本 的減少,向心力和離心里都會下降,但是離心力比向心力對運輸成本更加敏感,即離心 力下降的速度將更快。此時就存在運輸成本的某個臨界點,即外稱為間斷點(Break Point)。當運輸成本低于間斷點時(0>©),離心力大于向心力,此時對稱均衡不穩定, 見圖2-3 (a)。伴隨運輸成本的繼續下降,工業企業持續向某一地區流動,兩個地區的 工業企業數量不再呈對稱分布。當運輸成本下降至又一臨界點,即%稱為維持點(Sustain Point)o當運輸成本低于維持點時(0>軸),工業企業都會集聚在一個地區,而另一個 地區只有農業部門的生產均衡是穩定的,由此經濟系統便形成了 “中心-外圍”結構。
       
      圖2-3新經濟地理學中運輸成本的作用機理
      由于工業產品的運輸需要支付運輸成本,使得中心地區的消費者價格指數(CPI) 必然低于外圍地區,因而中心地區的消費者即熟練勞動力和非熟練勞動力的福利水平就 會高于外圍地區的消費者,即非熟練勞動力。當運輸成本很高時,兩個地區會維持對稱 的初始分布,兩個地區的熟練勞動力內、非熟練勞動力內的福利水平相同,但此時熟練 勞動力的福利水平會明顯高于非熟練勞動力的福利水平。隨著運輸成本降到間斷點之 下,部分工業企業開始從一個地區搬遷到另外一個地區,從而帶來了兩地消費者價格指 數和非熟練勞動力福利水平的差異。當運輸成本降低到維持點之下以后,兩個地區形成 “中心-外圍”結構,此時兩個地區消費者福利水平的大小依次為:中心地區熟練勞動 力〉中心地區非熟練勞動力〉外圍地區非熟練勞動力。當運輸成本降低至接近零時,中心 地區與外圍地區的消費者價格指數趨同,此時兩個地區非熟練勞動力的福利水平也相 等。因此,我們可以發現,運輸成本從無窮大降低至零的過程中,兩個地區消費者的福 利水平差距呈現出先增加后降低的“倒U型”趨勢,見圖2-3 (b)。這給我們的啟示是, 在經濟一體化的過程中,發達地區與落后地區的收入差距會不斷擴大,但當經濟一體化
      8新經濟地理學釆用的運輸成本是薩繆爾森的"冰山型"(IcebergForm)運輸成本(Samuelson, 1954),即運輸匸>1 單位的工業產品到目的地,只有1單位產品能夠達到。定義0 = T"e(O,l),其中,<r>l表示不同產品之間的替代 彈性,0反映了經濟一體化程度,0越大代表經濟一體化程度越高。
      向縱深繼續推進時,地區間的收入差異才會逐漸縮小。
      由于最初的“中心-外圍”模型在很大程度上依賴于生產函數、效用函數和運輸技 術等特定的函數形式(Fujita and Mori, 2005),因此多數學者在D-S框架下對“中心- 外圍"模型作了進一步的拓展,典型的有Martin和Rogers (1995)的資本自由流動模 型、Baldwin( 1999)的資本創造模型、Fujita等(1999)的核心邊緣垂直聯系模型、Ottaviano 等(2002)的企業家自由流動模型等。另外,Forslid和Ottaviano (2003)在自由資本模 型和自由企業家模型的基礎上引入了線性模型,將企業之間的相互影響納入到模型分 析;Berliant和Fujita (2008、2009)構建了知識關聯模型,將“中心-外圍”模型局限 在前后向關聯效應即經濟的溢出,拓展到專業化勞動力市場的知識和技術的外溢效應; Ottaviano和Pinelli (2006)重點關注了中間投入品對于企業區位選擇的影響效應。關于 新經濟地理學的理論拓展方向,關鍵在于逐漸放松“中心-外圍”模型的假定,檢驗模 型結論的穩健性,提高其對現實經濟活動的解釋力,例如在經濟實踐中,經濟活動的空 間集聚并不一定導致地區間收入差距擴大。
      2. 3. 2開放經濟條件下的產業集聚與擴散
      全球化是當今世界經濟發展的一個基本趨勢,各個國家的經濟活動的空間布局不可 避免地都會受到經濟全球化的影響。Behrens等(2009)對歐盟一體化的研究發現,有 些歐盟成員國從歐盟一體化中收益,而有些歐盟成員國則從中蒙受損失,這種經濟一體 化導致的利益分配不均是造成政治動蕩和社會混亂的重要原因。Fujita和Hu (2001)對 中國經濟發展經驗的研究指出,對外開放政策是導致中國經濟活動向東部沿海地區集聚 的主要因素之一。自Krugman (1991)以來,大量學者開始探討在開放經濟條件下全球 經濟一體化對多個國家或地區產業空間布局和社會福利水平的影響(Krugman and Venables, 1995; Tabuchi et al., 2005; Furusawa and Konishi, 2007)。Krugman 和 Elizondo (1996)將兩區域模型拓展到三區域并探討了國際貿易政策與城市規模之間的關系,研 究發現封閉市場有利于大城市的形成,而開放市場的作用正好相反。Zeng和Zhao(2010) 基于“松腳型資本”(Footloose Capital)的基本假設,即資本可以在國家和地區之間自 由流動,構建了一個兩國四區域模型,研究發現:一個國家內部的地區差距不僅取決于 本國內部的基礎設施狀況,還取決于其他國家內部的基礎設施水平;隨著對外開放程度 的提高,大國內部的地區差距會呈現“倒U型”的變化趨勢。究其原因,主要在于:一 方面,工業部門的規模報酬遞增技術是產業集聚力量的主要來源,國際貿易成本的下降 意味著工業部門面臨更大的國際市場需求,從而導致工業和資本向大國或具有大國優勢 的區域集聚以獲得規模報酬遞增帶來的收益;另一方面,由于本地市場效應的存在,工 業企業會因為國際貿易成本的下降而向大國遷移,從而導致國際市場需求對大國工業發 展的促進作用逐漸減弱,使得大國工業的空間布局趨向于分散化。
      上述模型大都假定一個國家內部的不同地區的國際貿易成本相同,這一假定顯然不 太符合中國的實際情況。中國的東部地區由于屬于沿海地區,其國際貿易成本明顯低于 中西部地區。對此,中國政府通過政策引導逐漸提高中西部地區的對外開放程度,而這 一舉措勢必會影響整個中國的產業空間分布。鄧慧慧(2009)構建一個包括兩部門、三 要素、三區域的開放經濟模型,并將中國的東部地區和西部地區分別設定為不同的國際 貿易成本,研究發現:當東部地區國際貿易成本足夠大時,即使國內地區之間的貿易成 本很高,也將導致工業和資本向東部地區集聚;隨著西部地區國際貿易成本的下降和東 部地區國際貿易成本優勢的減弱,工業和資本的空間布局將趨于分散化。宋華盛等 (2010)的研究結論也證實,一個國家的國內經濟一體化水平的不斷提高將使國內不同 地區之間的產業規模差距持續擴大。
      為什么中國越是落后地區,其地方保護主義和市場分割程度就越高?我們將上述地 區間產業規模差異的演化規律和中國的制度背景相結合就會發現,落后地區的政府往往 會在地區之間設置貿易屏障,以保護本地區的企業和阻止企業向外遷移,從而為本地區 創造更高的就業機會和收入水平。朱希偉等(2005)將地方保護和市場分割納入新經濟 地理模型,研究發現:當國外市場進入成本處于本地市場和國內其他市場的進入成奄之 間時,將導致低能力企業進入本地市場,中能力企業進入本地和國外市場,高能力企業 同時進入三個市場;當市場分割使國外市場進入成本低于本地市場進入成本時,低能力 企業就會進入國外市場,中能力企業進入本地和國外市場,高能力企業同時進入三個市 場。這也就解釋了為什么中國大量的民營企業會選擇通過OEM的方式進入國際市場, 而不進入國內市場的“舍近求遠”的異常現象。金祥榮等(2008)構建了一個兩國三地 區的壟斷競爭模型,并在市場分割的條件下引入企業異質性假定,研究發現法律和丐,權 保護等制度因素對地區出口差異具有顯著的影響,因而通過改善企業發展的制度環播可 以緩解地區之間的出口差異和經濟發展不平衡。
      2- 3.3經濟地理與經濟增長:知識溢出效應
      與“中心-外圍”的靜態模型相比,新經濟地理學的動態模型在原有的兩部門基礎 上引入了研發部門,也被稱之為資本生產部門,而研發活動往往具有溢岀效應。正是國 家或地區之間的知識溢出效應為國家或地區經濟增長速度差異提供了不同的解釋視角, 而且隨著地理距離的增加,知識溢出的強度也會不斷衰減(Glaesere/M, 1992; Jaffee/ al., 1993; Hendersone/也,1995)。與新增長理論不同的是,新經濟地理學的動態模型 關注的不僅僅是經濟增長,更重要地是經濟地理與經濟增長的關系。經濟地理與經濟增 長的關系在很大程度上依賴于資本屬性,即在經濟系統積累的物質資本和人力資本。需 要指出的是,物質資本的所有者既可以本地區投資也能跨地區投資,而人力資本與其所 有者不能分離,即物質資本集聚只會帶來工業生產活動的集聚,而人力資本能同時帶來 工業生產和消費的空間集聚。
      Martin 和 Ottaviano (1999)將 Romer (1990)、Grossman 和 Helpman (1991)的經 濟增長框架與Martin和Rogers (1995)的產業區位框架結合起來,探討了內生增長與 產業區位之間的內在關系,研究發現:當知識溢出是全域性的,經濟活動的空間集聚則 不會影響區域經濟增長,而當知識溢出去局部性的,產業集聚則會促進經濟增長。這說 明區域之間的運輸成本下降會通過影響企業的區位分布來促進經濟增長。Basevi和 Ottaviano (2002)在Martin和Ottaviano (1999)的基礎上,考察了企業從創新區域向 非創新區域遷移的基本情況,研究結論顯示:由于區域內部知識溢出的存在,企業具有 持續發明新產品的內生動力,而當企業從創新區域遷移到非創新區域以后,會導致產業 集聚程度的下降和創新區域的福利損失,從而不利于經濟增長。與上述研究假設研發部 門以人力資本投入為主不同的是,Martin和Ottaviano (2001)將研發部門的生產投入設 定為工業制成品,研究發現:由于交易成本的存在,經濟活動的空間集聚可以通過貨幣 外部性(Pecuniary Externalities)降低企業的創新成本,從而促進區域經濟增長;與此 同時,研發部門的生產投入需要工業制成品,這也相當于增加了對工業制成品的市場需 求,因而企業具有向創新區域集聚的動力。Hirose和Yamamoto (2007)將區域之間知 識溢出的對稱情況進行了對比發現,若區域之間的知識溢出是對稱的,則創新部門會集 聚在市場規模較大的區域,而當區域之間的知識溢出不對稱時,創新部門也有可能在市 場規模較小的區域集聚,這取決于兩個地區創新成本的高低。
      Baldwin (1999)構建了一個內生資本模型,與Martin和Ottaviano (199)的最大 不同在于假定資本不能在區域之間流動,從而為人力資本積累與經濟增長提供了一個分 析框架。Baldwin等(2001)在Baldwin ( 1999)的基礎上建立了階段式增長模型 (Stages-of-growth Model),通過貿易成本的變化并分為四個階段來解釋北方國家的工業 化和經濟起飛、全球貿易量迅速擴張和世界收入差距擴大等現象。Cerina和Muredd (2012)考察了工業產品與傳統產品的替代關系對于經濟地理與經濟增長的影響效應, 研究發現:如果工業產品與傳統產品之間具有完全替代關系,則經濟活動的空間集聚都 將發生,并且不受商品貿易成本大小的影響;即使知識溢出是全域性的,經濟活動的空 間分布也會影響區域的經濟增長,而且促進還是抑制經濟增長取決于工業產品與傳統產 品的替代關系。
      如果人力資本可以跨區域流動,那么長期穩定均衡將如何? Fujita和Thisse (2003) 以完全相同的兩個地區、兩種生產要素(可流動的熟練勞動力和不可流動的非熟練勞動 力)和知識溢出隨地理衰減為基本假設,指出穩定均衡只存在兩種:一是所有工業企業 和研發企業都集聚在一個地區的集聚均衡;二是兩個地區具有相同數量的工業企業和研 發企業的對稱均衡。但穩定性分析發現,集聚均衡是穩定的,而對稱均衡是不穩定的。 模型還發現,如果產業集聚能促進經濟增長,則無論是中心地區還是外圍地區的勞動力 都能從集聚均衡中獲得更高的福利水平。然而,關于產業集聚與經濟增長的研究,在理 論和實證兩個方面深入探討二者相互作用的內在機制和演化規律的研究都還相對較少: 在理論研究上,多數研究都以產業集聚降低研發成本為基本出發點來解釋產業集聚對經 濟增長的影響效應;在實證分析上,多數研究只是回答了產業集聚能否促進經濟增長, 而為什么促進或抑制則涉足較少。
      2.4空間計量分析方法
      空間計量經濟學作為一個確定的研究領域出現在20世紀70年代早期,為滿足區域 計量經濟學中處理區域經濟數據的需要而出現的。Tobler (1970)提出的“地理學第一 定律”認為,任何事物都存在空間相關,距離越近的事物空間相關性越大,這種空間相 關性的存在打破了傳統經典計量分析中的一些基本假設。Fisher (1971)首次在應用經 濟學領域提出了空間自回歸的概念,并分析了這一概念在線性回歸的應用。Paelinck于 1974年在荷蘭統計協會年會大會致詞中首次提出了 “空間計量經濟學” (Spatial Econometrics)的名詞。隨后,Paelinck和Klaassen (1979)明確了 "空間計量經濟學" 的概念并羅列該領域領域的五大研究特征,即計量模型中空間相互依賴作用、來自于其 他空間單元的要素對某一空間單元解釋的重要性、空間聯系的非對稱性、翦后作用差異 和空間技術建模的清晰化。Anselin (1988)進一步闡述了空間計量經濟學番定義為處理 在區域科學模型統計分析中因空間因素引致的諸多特性的技術總稱。
      空間計量經濟模型區別于傳統計量經濟模型的關鍵之處在于前者分析現在經濟行 為中考慮了個體之間在空間上的相互作用及表現的差異性,即空間效應(Spatial Efiects),而后者默認假設個體在空間上具有獨立性和同質性。空間效應在模型中的度 量主要通過引入空間權重矩陣(Spatial Weight Matrix),以及構造空間滯后身子(Spatial Lag Operator)來實現。本文所選擇的空間計量模型主要包括空間誤差模型急EM模型)、 空間滯后模型(SLM模型)和空間杜賓模型(SDM)o標準空間面板數據模型可表示為:
      兒嗨啦+/+帥叩+“+匕+勺 (2.1)
      其中,i、r分別表示地區和年份,兒代表解釋變量,九代表解釋變量,片、片、為 分別表示地區效應、時間效應和隨機擾動項。$是空間滯后系數,反映了樣本觀測值之 間的空間依賴性。當尸0時,空間杜賓模型將轉化為空間滯后模型;當丫+犁=0時,空間 杜賓模型將轉化為空間誤差模型(Elhorst, 2010)o w”表示空間權重矩陣(NXT) X (N XT)分塊矩陣中的元素,矩陣對角線上的每個子塊都是一個(NXN)的矩陣,而非對 角線的子塊全為0。權重矩陣通過標準化處理以后,每行元素之和為1。
      由于空間效應的存在,若仍用傳統的OLS方法對空間模型進行參數估計肯定得出 有偏或無效的結果,因而多數文獻采用極大似然法(Maximum Likelihood, ML)或工 具變量/廣義矩陣法(IV/GMM)對空間計量模型進行參數估計。本文以應用廣泛的個體 固定效應模型為例來說明極大似然法的估計方法。對于包含空間滯后解釋變量的面板模
       
      型而言,會存在兩個問題:一是空間滯后項具有內生性問題,違反了 =0的
      基本假設;二是樣本觀測值之間在每個時點存在的空間依賴性會影響對固定效應的估 計。Elhorst (2003)利用極大似然法來處理由空間滯后項引起的內生性問題,因此空間 滯后解釋變量的個體固定效應面板數據模型的極大似然法函數可以表示為:
      ZogZ = -^log(2^2) + nog|/A. -卿 I-W/J w (2.2)
      其中,x; = y” ,即對原來的序列進行組內去均值處理。0和cr, 的極大似然估計量分別為P =("的衣少-5(厶®W)Y]和宀吝(e; -de;)'(e; -de;)。Q是對 矩陣進行去均值的操作:r=er. (,iT®w)r =q^it®w)y, x'=qx. 令w=w{iK-swy',漸近方差矩陣可以表示為:
       
       
       
      由于標準極大似然法在對空間固定效應模型進行估計時存在偏誤,因而不同情形的 糾偏方法也不盡相同,主要包括:①若空間誤差模型、空間滯后模型和空間杜賓模型只 含有空間個體固定效應,而不含時間固定效應,那么殘差項方差,的估計孑就是有偏 的,可以通過Lee和Yu(2010)的簡單方法加以糾正(Bias Corrected, BC),即6:=壽孑;
      ②如果空間誤差模型、空間滯后模型和空間杜賓模型含有空間個體時間固定效應,而不 含固定效應,那么殘差項方差/的估計也是有偏的,誤差糾正的方法為慎=錢*;
      N—1
      ③當空間誤差模型、空間滯后模型和空間杜賓模型既含有空間個體固定效應又包括時間 固定效應時,那么不僅殘差項方差*是有偏的,而且其他參數的估計也需要糾偏,于是 空間誤差模型、空間滯后模型和空間杜賓模型的糾偏方法分別表示為(0表示Hadamard 乘積):
       
       
       
      自Kelejian和PruchaC 1999)提出空間截面模型的廣義矩估計以后,Kapoor等(2007) 將截面數據中的廣義矩估計方法(GMM)擴展到面板數據模型,并推導得出N趨于無 窮大而T固定時廣義矩方法估計量的大樣本性質。令” =2(厶®旳〃,不⑴®/)〃, E=(IT®W}£ ,其中厶為T階單位矩陣,那么可以得到:碗3陀-曲=云, £[W0E/N(T-l)]=o>(W'")/N , E[£Q£/N(T-l)] = 0 , E[£‘P£7N(T-l)] = 7Yr;+cr;=o■:,
      E[ePs/N(T-1)] = cr^tr(W'W)/N , E\s'PeIN] = 0。其中,厶=弓£, 0 =(厶-半)®人,P = ^®I„ , Q+P = I„> tr(Q) = N(T-\), tr(P)=N, Q(e7®/J = O, 人)=(弓®/、,)。
      隨后,Lee和Yu (2010)、Baltagi等(2011)等學者對空間面板數據模型的GMM 估計方法進行了補充、拓展和完善。空間計量分析方法逐漸進入了成熟階段,在區域經 濟學、經濟地理學、城市經濟學等領域得到了廣泛應用(Anselin, 2010),尤其是隨著 R、Gauss、MATLAB等語言編寫的計量程序的快速發展使更多研究者進入這一領域。
      第3章產業集聚與城市化的共同演化:演化經濟學視角
      中國經濟增長的動力已經由原先的工業化單引擎向工業化與城市化的雙引擎轉變 (經濟增長前沿課題組,2003),而產業集聚與城市化的互動發展也成為中國區域經濟 發展過程中一個十分顯著的經濟現象。盡管產業集聚與城市化的有效互動對于區域經濟 發展的重要性已達成共識,但是二者怎樣互動、如何演化卻有待深入研究。這主要歸因 于各領域對產業、城市二者研究的側重點不同,而產業集聚與城市化形成的共同基礎是 MAR外部性理論(Marshall, 1890)。其中,Krugman (1991)借鑒MAR外部性理論, 確認了產業專屬技能的勞動力市場、非貿易的特定投入品、信息溢出改進生產函數等所 形成的特定產業地方化是專業化城市產生的根本原因。而Mills和Hamilton (1994)將 MAR外部性運用到城市形成理論中,構建了米爾斯-漢密爾頓城市形成模型,認為城市 化的主要動力是產業的區位選擇和集聚過程。Duranton和Puga (2001)則提出“技術池” 觀點,認為城市化形成的專業化(交易成本和勞動力成本更低)、多樣性(金融、科研、 公共服務等)可以為企業提供更多的技術選擇機會來改造生產流程,進而影響企業的規 模生產、技術匹配、資本外溢和區位選擇(Berliant and Konishi, 2000)o W Henderson (1974、1997)用城市內部結構理論和MAR外部性解釋了城市中的產業集聚現象,并 從城市貿易的角度研究發現,專業化、多樣化城市更加有助于生產標準化產品并出口到 其他地區(城市)(李金淞和宋德勇,2008)o
      隨后,一些學者開始在新經濟地理學、區域經濟學、新古典經濟學等主流經濟學的 分析框架下,從多個角度對產業集聚與城市化的互動關系進行了初步探索。Fujita等 (1999)對中心-外圍模型進行了擴展,以此來解釋產業擴散現象和城市形成及新城市 產生的條件,并闡述了城市體系的形成過程。Duranton和Puga (2005)則提出“城市功 能專業化"(Functional Urban Specialization)概念來描述區域分工形式并構建了城市功 能專業化指數,不僅可以測度城市的分工水平,還能反映企業組織形式和產業空間結構 的雙重變化。而我國學者則主要是從中觀和宏觀兩個層面對產業集聚與城市化(城市群) 的互動關系進行了相關的理論和實證研究。多數學者認為,產業集聚效應與城市化之間 存在不斷演進的自增強機制(李清娟,2003;喬彬和李國平,2006),因而加速我國城 市化進程,需要同時發揮城市集聚經濟、產業集群和城市群的多重作用(蘇雪串,2004)。 葛立成則從空間關聯性的角度,重點分析了浙江省產業集聚的指向、類型和城市化的推 進方式、擴張形式之間的關聯性,并指出產業集聚既推動了城市化階段的更替,也影響 了城市化的地域模式。而徐維祥和唐根年(2005)總結提岀了以專業市場為對接平臺、 外商直接投資和基于開發區建設的產業集聚與城市化互動的三種模式。陸根堯等 (2011)、陳雁云和秦川(2012)則通過選取典型的產業集聚區和城市(城市群),對產 業集聚與城市化的互動關系進行了實證研究,結果顯示加強二者間的互動關系對區域經 濟發展有顯著的正效應。綜上所述,國外研究大多停留在理論建模方面,實證研究并不 多見,而國內還主要以定性的經驗分析為主,非常缺產業集聚與城市化互動關系的結構 分析。更重要的是,現有文獻大都是基于主流經濟學的研究范式,往往忽視了產業集聚 與城市化互動形成和發展的動態的、歷史的演化過程鷺又未進行不同時期、不同環境 和不同發展條件下復雜關系的比較分析,具有一定的實踐局限性。
      自20世紀80年代以來,演化經濟學的迅速發展對主流經濟學的研究范式提出了嚴 峻挑戰(Nelson and Winter, 1982),主流經濟學中的"靜態”、“均衡”、“最優化”、“同 質性”等理論因遠離現實而受到越來越多的質疑【° (多普菲,2004),經濟學分析呈現出 從“均衡范式”向“演化范式”不斷發展的趨勢(Nelson and Winter, 2002;賈根良, 2004)o此外,演化經濟學更加強調個體與個體、系統與系統以及個體與系統等不同主 體、不同層級之間的相互影響機制,從而形成了眾多的演化模型與分析工具(Nelson, 1994; Luigi and Marc, 1997;黃凱南,2009)o產業與城市本身就是兩個復雜性適應系 統,涉及微觀(生產商或服務商)、中觀(產業或區域)、宏觀(環境)等多個領域,并 且各個領域之間又交叉、互動,二者之間的演化是動態的、階段的,這些都迫切要求理 論研究范式及視角從“靜態均衡”轉向“動態演化”而走向真實。基于上述理論和實慝、 背景,本章構建了產業集聚與城市化共同演化的理論框架和模型,并結合“義烏商圈, 和“柯橋商圈”的歷史演進過程,深入揭示產業集聚與城市化動態演化的機制與過程, 提煉產業集聚與城市化動態演化的階段性特征及階段間轉化條件,從而為學術界關于產 業集聚與城市化的演化機制提供理論補充。
      3.1理論框架:產業集聚與城市化共同演化的結構與過程
      產業與城市分屬于兩個具有不同的行為特征和網絡結構,又相互影響、相互適應的 動態復雜性系統。在二者互動的過程中,任何一種要素的結構性變化,任一環境的適應 性調整,都會改變其他要素、系統、環境的演化路徑與功能,而這一動態變化又會通過 正負反饋機制形成“因果累積效應”來影響整個系統的演化方向,從而形成一種多層次、 多階段、互動型、共演型的邏輯結構和演化過程。
      9與Porter學派提出的"產業集群”概念相比,Krugman引領的新經濟地理學派更愿意使用"產業集聚”的概念”從 字面上理解,好像產業集群是產業發展的一種靜態結果,而產業集聚則更關注產業發展的動態過程。但實際上,新 經濟地理學派雖然己經注意到了產業動態演化的重要性,但是研究方法還是以比較靜態分析為主,并沒有更多地解 釋產業之間的動態關聯性和歷史演化過程。詳細可以參閱Boschma和Lambooy (1999), Boschma和Frenken (2006) 的觀點*
      10主拓經濟的范式危機源于其機械論和簡單論的方法基礎,主要以靜態比較方法為主,忽視了有限理性(Bounded Rationality),多樣性(variety)、行為連續性(behavioral 8ntinuity)、路徑依賴(limited path dependence)等組織行 為對經濟績效的影響,離現實越來越遠。尤其是隨著耗散結構理論、量子力學理論、混沌理論、綜合進化論、演化 博弈論等自然科學理論的興起和發展,更加突顯了隱含在主流經濟學中的范式危機,如耗散結構理論否定了主流經 濟學理論中隱含的經濟過程可逆和線性系統的假設,認為均衡是可變的(非穩定性),并且經濟系統可以自行產生自 主性和相干性等自組織現象;混沌理論發現了機械決定論的弊端,認為經濟系統的不確定性因素可能會被放大甚至 可以影響整個經濟發展方向,是不可以忽略的;綜合進化論的"生物學隱喻”為演化經濟學的發展提供了更多可以 使用的語言和理論靈感,如個體群方法(APopulationApproach);演化博弈論強調參與人的有限理性行為等。
      3-1.1共同演化的結構與內容
      根據各類主體互動的對象和范圍,我們將產業集聚與城市化互動的結構分為微觀、 中觀和宏觀三個層次,包括異質性個體(個人、企業組織等)之間互動的微觀主體、微 觀個體與其外部環境構成的中觀主體以及產業與城市兩大系統生發的宏觀主體。由此, 產業集聚與城市化之間就形成了一個包括微觀、中觀、宏觀多層級互動的共同演化結構, 其主要包括生產要素、產業結構、空間布局及制度環境等4個方面的耦合巴 見圖3-1。
       
      (1)生產要素的耦合。主要包括產品、技術、資本、人才4個方面的耦合。產品 上的耦合表現為產業微觀個體(生產商)生產能力與城市微觀個體(服務商)服務能力 之間的良性互動與對接。技術上的耦合比較多地表現為城市子系統的技術研發優勢向產 業子系統的擴散和滲透過程。資本上的耦合不僅表現為產業發展為城市化推進積累資
      "耦合(Coupling)是物理學的一個基本概念,主要是指兩個或兩個以上系統之間的良性互動、相互依賴、互相適應、 相互促進的動態關聯關系,這一概念同樣適合分析產業集聚與城市化之間的互動關系. 本,還表現為城市化對于產業優化升級提供的資本支撐(如城市系統嚴密的金融體系和 發達的資本市場)。人才上的耦合主要表現為產業人才需求效應與城市人才供給效應的 耦合(如人才交流信息平臺)。兩大系統在生產要素中頻繁互動而產生“累積因果效應” 最終推動了區域經濟的發展。
      (2) 產業結構的耦合。主要包括產業內的縱向承接、產業外的橫向對接和基礎設 施的配套服務。縱向承接的耦合是指產業與城市兩個系統在產業鏈基礎上上、下游產業 承接的耦合關系,如城市系統技術環節與產業系統生產環節的耦合可以推動整個產業鏈 的優化與升級。橫向對接的耦合主要表現為制造業與城市生產性服務業之間的相互作 用、相互依賴、共同發展的互動關系(GuerrieriandMeliciani, 2005),如生產性服務業 通過提供專業化服務,有利于制造業降低成本,提高效率(Markusen, 1989),而制造 業的發展、分工深化可以創造出更多的生產性服務需求。基礎設施的配套耦合更多的表 現為城市系統基礎設施的公共物品屬性(非排他性和非競爭性),降低了制造業企業的 交易成本和生產成本。
      (3) 空間布局的耦合。一是分布格局的耦合。在產業集聚形成初期,主要依賴于;" 人才、技術、資源等要素,所以集聚會產生于大量相關企業在要素相對密集的特定區域 集聚,而這些要素的集中,往往是城市化推進的結果(Duranton and Puga, 2001 )o二是 地域分工的耦合。不同的資源稟賦和區域優勢形成了產業的地域式分化,也推動了城市 系統生活區和生產區的分離,最終導致產業系統注重產業鏈的延伸、再造和升級,而城 市系統則側重服務鏈的擴充和價值鏈的增值。三是區域轉移的耦合。勞動密集型的產業 集聚區(如紡織、服裝、制鞋、玩具、小商品等)最終都會從勞動力成本偏高的大城市: 或東部沿海地區向中小城市或中西部地區轉移,而作為資本密集型和技術密集型的產業 環節往往會集聚在大城市或東部沿海地區。如此,產業系統與城市系統就會在相關產業 的區域轉移中形成了彼此的耦合關系。
      (4) 制度環境的耦合。產業集聚作為一種企業關聯網絡,其形成與發展都會根植 于當地的制度環境之中,包括產業制度、政策環境、社會文化等。城市系統是制度環境 的主要創造者和承載者,而良好的制度環境是產業集聚的關鍵。城市系統具有開放性環 境,可以為產業發展提供公平、公正的競爭制度和法律保障,保證了經濟主體間的交往 與合作,降低了企業的交易成本和合作成本。當產業集聚根據制度環境的變化做出適應 性調整時,這種調整又會推動城市系統制度環境的不斷演化。另外,制度環境的耦合還 會對高端要素(如高端人才、先進技術等)產生巨大的吸引力和凝聚力,從而推動整個 系統的優化升級。
      3.1.2共同演化的動力機制
      產業集聚與城市化的共同演化發生在社會經濟系統的各個層面(如個體、企業、產 業、國家、環境等),其動力機制來自于各個層級之間的相互嵌套和互為因果,具有自 組織理論特征。而達爾文主義的“變異、選擇和遺傳”作為經濟系統演化的一般分析結 構(Hodgson and Knudsen, 2008),可以轉化為"創新、選擇和擴散"(黃凱南,2009), 我們也以此作為產業集聚與城市化共同演化的動力機制,且這三種機制之間存在互動的 內生關系。
      (一)創新機制
      創新機制是多樣性的生成機制,是社會經濟演化的源動力。Nelson和Winter (1982) 將創新視為一種搜尋新技術的組織學習慣例,并將創新分為基于科學的體系 (Science-based regime)和累積技術體系(Cumulative technology)兩種。隨后,許多學 者將創新主體也從企業組織轉變為更大的涉及各種要素互動的復雜系統,如Freeman和 Soete(1997)認為創新系統是技術可能性和市場機會相互匹配以及各種要素和關系在生 產、使用和擴散新知識過程中的互動體系(Lundvall, 1992)。在產業集聚與城市化互動 的初期,由于市場環境和創新過程的高度不確定性,產業系統與城市系統的各個主體只 能根據自身實力作出非需求導向的創新,這種創新具有明顯的試探性特征。隨著產業系 統和城市系統互動程度的加深,尤其是兩個系統中領導型的企業或市場主體,為了能夠 在其他行動者完成模仿之前獲取創新利潤,它們會迅速行動進行創新技術與市場機會的 匹配。這時無兩個系統的微觀主體都會將會將創新視為重要的競爭戰略,并推動產業集 聚與城市化的互動發展,而這種高頻率的互動又會進一步促進創新在更大范圍內得到組 織和實施。在互動的后期,內嵌于各種技術、制度和社會文化結構中的大量抵制創新的 慣性將發揮作用,包括各種穩定和保守的生產慣例、消費習慣、社會認知、市場制度、 政治體制和文化傳統等。在該階段,創新行為被普遍的模仿行為所排斥,惡性競爭產生 的“檸檬市場”降低了產業集聚與城市化互動的能級,從而導致同質產品的過度生產和 市場飽和。可見,創新機制的生發與互動階段密切相關。
      (二)選擇機制
      選擇機制是多樣性的減弱機制,它通過某種標準來選擇適應性高的演化單元,淘汰 適應性低的演化單元,是社會經濟系統判斷優劣的能力。選擇機制包括市場選擇、社會 選擇和政治選擇等3種機制,這也構成了產業集聚與城市化互動過程中對產品、技術、 人才、網絡聯接、組織架構、區位、制度等的選擇機制。市場機制主要協調產業系統與 城市系統中各主體間市場競爭的準則和規則,主要以盈利能力為選擇標準(Hanuschand Pyka, 2007),如產業生產體系與城市服務體系之間形成的競爭選擇環境,對產品、技 術、資本和服務進行的市場競爭性選擇。社會選擇機制是指協調產業與城市中各主體交 往的習俗、慣例、意識形態和道德規范等社會文化制度,其選擇標準主要基于特定的道 德價值判斷而形成的觀念性力量(Henrich, 2003),如企業家往往依靠特定的城市居住、 學習、生活,往往與城市系統中各種主體存在密切的交往和接觸,從而影響了企業家的
      創新模式、管理理念和市場戰略。政治選擇機制是由政府主導而形成了各種正式或非正 式的制度規范,而這種機制在產業和城市的形成、發展、演變過程中作用非常顯著,如 產業發展規劃、城市發展規劃的制定、實施。而一旦考慮三種機制在各層級的互動,選 擇機制就是一種多層級嵌套的復雜系統。
      (三)擴散機制
      擴散機制描述了創新如何在社會經濟系統中被復制和釆用的過程擴散過程是新 知識、新技術通過特定的渠道在一段時間內被參與主體知道、接受和采用的過程,本質 上是一種多層次的學習機制(Nelson, 1994)。擴散機制所具有的路徑依賴和報酬遞增 特征,是產業系統和城市系統之間形成知識外溢效應、正反饋效應和網絡效應的主要動 力。例如,在產業集聚與城市化的互動過程中,城市系統各主體所積累的“創新知識” 可以根據外部環境的變化,實現與產業系統的相互嵌套和多層級互動,將其轉化為“企 業家認知”并適時地擴散到產業集聚區中;而產業系統的各個主體(如企業家)會對這 些“創新知識”進行有目的性的整合或編碼,并在產業系統交流中不斷儲存和再編碼, 最后會通過產業系統各主體與城市系統各主體的互動交流擴散到城市系統。如此,知識籌 外溢效應和正反饋效應會導致整個系統中知識容量的增加和知識類型的轉化,最終形成 創新網絡體系或區域創新體系。
      3.1.3動態演化的過程及階段
       
      圖3-2產業集聚與城市化共同演化的過程及階段
      12有些學者將擴散機制和選擇機制等同或側重于研究某一方面,如Schumadier (1934)側重于擴散機制、Nelson和 Winter (1982)側重于選擇機制。而筆者比較贊同黃凱南(2009)的觀點,即兩者既有區別也有聯系:一是被擴散的 創新可能不是被選擇出來的,而被選擇的創新可能不會被擴散,如發達國家對核心技術的限制性輸出;二是創新的 擴散與選擇也是相互作用,交織在一起的,如選擇機制的變化會影響微觀個體對創新的價值判斷,進而影響創新的 擴散等。
      上述理論分析表明,產業集聚與城市化互動的動力機制、參與主體、演化路徑都與 二者互動的模式及階段密切相關。借鑒Watts (1999)、陸立軍和鄭小碧(2011)的網絡 結構類型三分法,本文將產業集聚與城市化的互動階段分為萌芽起步、耦合發展和創新 整合3個階段。另外,基于本文的研究重點及我國的基本國情(工業化與城市化協調發 展研究課題組,2002;李強等,2012),我們又將耦合階段分為產業關聯、協同互動和 系統網絡3個階段,見圖3-2。由圖3-2可知,產業系統與城市系統的互動存在較為明 顯的“波浪式”上升遞演關系,這也符合產業集聚與城市化互動的復雜適應性特征。例 如,圖3-2中的A、B兩地雖然城市化程度相同,但可能由于產業類型、產業結構的差 異而導致產業集聚度不同。
      在產業集聚與城市化互動的萌芽起步階段,由于外部環境的高度不確定性以及相關 微觀主體才剛剛進入行業或城市,導致微觀主體不敢貿然參與市場競爭和合作交流,而 是選擇有限的、固定的合作伙伴開展合作(如制造業企業只能根據臨近城市的消費需求 進行定量的、配給性的生產加工)。在此階段,兩個系統之間基本處于自我維持階段, 產品的生產、銷售基本上可以自給自足;系統之間的微觀層級互動占有主導地位,而產 業與城市兩大系統的互動還遠遠沒有形成,但是這種微觀主體的互動促發了二者多局 部、小范圍的協同演化。由于創新的復雜性和高風險性,兩個系統中的微觀主體的創新 行為也會相當謹慎,它們主要釆取非需求導向的試探性創新,如改進產品或服務的質量、 品種、款式等。在該階段,政府選擇機制將起到主導作用,政府的發展規劃和政策扶持 十分重要,而市場競爭程度雖然逐步增加,但未成為主要的選擇機制。在利潤的誘導下, 制造業企業開始出現分化、繁衍并進入更加細化的市場領域,而隨著城市系統市場需求 的釋放,兩個系統的合作交流開始顯現。
      隨著產業與城市相互依存、相互影響關系的增強,二者的互動逐步進入耦合發展階 段。在耦合發展階段的初期(產業關聯階段),兩個系統微觀主體的互動對象、互動范 圍開始擴大,原先依靠老關系合作的形態開始演變為在不同層級、不同范圍、不同參與 者之間的互動;互動層級也從微觀向中觀躍遷,本地產業關聯程度加深,市場競爭程度 增強,市場選擇機制的作用開始顯現,逐漸形成本地型經濟系統。在耦合發展階段的中 期(協同互動階段),兩個系統的微觀主體的互動行為逐漸演變成產業關聯行為,對環 境的影響越來越大,包括產業環境、制度環境、技術環境在內的環境變量與各類主體形 成正反饋效應越來越明顯;互動層級開始從中觀向宏觀躍遷,產業子系統與城市子系統 的相互依賴、相互促進、協同互動的作用更加明顯,產業集聚和城市互動層級開始突破 本地約束向外擴張;此時,技術創新與市場機會的匹配增強,在市場選擇和政治選擇的 雙向推動下,創新知識在兩個系統的交互頻率越來越高。隨著系統間互動頻率的升高, 產業集聚與城市化的互動進入耦合發展階段的后期(系統網絡階段)。在此階段,兩個 系統的微觀主體、產業結構對環境的適應性逐漸增強,并形成聯系密切、交互頻繁的網 絡結構;制造業中的龍頭企業開始憑借長期的技術創新和知識積累,在系統及周邊地區 形成一個由自己主導的協作網絡,而很多以單個企業為主導的協作網絡不斷相互交織、 相互融合,逐漸形成聯接兩個系統的區域創新網絡體系;同時,龍頭企業隨著規模的擴 張,開始注重提升產品或服務的附加值及實施品牌化運作,以此來逐漸提高在全球價值 鏈上的地位;此外,市場選擇機制開始發揮主導作用,而政治選擇著重以改善產業集聚 與城市化的互動環境為己任,政策、制度環境逐漸優化。
      當市場進入者大量涌入系統,市場競爭日益激烈,微觀主體與產業、環境高頻互動 時,產業集聚與城市化的互動進入創新整合階段。在此階段,由于產品、產業、技術的 同質化競爭,產業集聚與城市化的互動層級開始出現分化,唯有系統之間進行優化升級 才能避免走向衰落。優化升級的關鍵是能否實現產業集聚與城市化互動層級的外延式躍 遷,促進兩個系統的各個主體在更為廣闊的需求、交易、創新空間內互動合作,將二者 的互動層級推向具有更高適應性的和更加復雜的國際化階段。同時,內嵌于技術、制度、 環境中抵制創新的慣性導致創新行為被模仿行為所排斥,此時需要加強政治選擇機制將 創新的外部收益轉化為創新者的內部收益,防止兩大系統的互動進入“創新停滯陷阱”; 此外,產業集聚的低端制造業環節開始出現區域性轉移,保留下來的高附加值、高科技 含量的環節在城市空間內重新布局,并與城市系統內的高端服務業尤其是生產型制造業 形成良性互動(陳建軍和陳菁菁,2011);知識性互動成為產業集聚與城市化創新整合、 優化升級的主導模式。
      產業集聚與城市化的共同演化是微觀個體、中觀產業、宏觀環境相互影響、相互適 應的互動過程,不同主體、不同層級在不同階段都具有各自不同的角色、地位和功能, 階段的互動是一個互動層級的相互融合和躍遷升級的過程。在經濟系統的演化過程中, 如果互動層級因外部因素而導致無法實現階段性的融合和躍遷,產業系統和城市系統的 互動就會中斷(如圖3-2中向下傾斜的虛線),這也是我國長期存在工業化與城市化不 協調的重要原因。而互動層次能否順利融合和躍遷,取決于產業集聚與城市化互動的創 新機制、選擇機制和擴散機制能否根據互動階段的變化做出適應性的調整和改變。'
      3.2兩個案例:“義烏商圈"和“柯橋商圈"
      在產業集聚與城市化的互動發展中,“義烏商圈”和“柯橋商圈”的本質是現代商 貿服務業與制造業集聚之間的互動與演化。專業市場與產業集群作為商貿服務業和制造 業的空間集聚現象,呈現出典型的產業縱向關聯特征:一是專業市場通過建立與更大空 間市場需求的網絡聯系,提高了本地產業集聚區的市場規模,即在市場總體購買力不變 的情況下,市場需求向某一特定區域或城市集聚,典型的是義烏小商品市場對本地及周 邊小商品制造業集聚區的正向效應;二是產業集聚蘊含的生產規模是專業市場產生和發 展的“源泉”,產業規模的擴大將誘致要素市場和產品市場的需求擴張,典型的是紹興 紡織產業集聚規模的擴張引致錢清中國輕紡原料城市場和柯橋中國輕紡城市場的創生。
      3-2.1城市化主導的“義烏商圈”與產業集聚主導的“柯橋商圈”
      義烏市地處浙江中部,是浙江省金華市所轄的一個縣級市,區位和資源優勢都不明 顯。自1982年提出“四個允許” 1咻出開放小商品市場的決策,1984年確立"興商建 (縣)市”發展戰略(1988年撤縣改市)到90年代中期實行“以商促工、貿工聯動” 戰略以來,經過30多年的精心培育和發展,義烏已經形成了以中國小商品城為核心, 20多個專業市場,40多條專業街為支撐,物流、產權、金融、勞動力等要素市場相互 配套的市場體系。以義烏小商品市場為核心的專業市場群極大地帶動了本地以商貿為特 色的現代服務業(會展經濟、現代物流、電子商務、金融服務等)的發展。截止2012 年底,義烏市服務業占三次產業的比重達55.8%,超過全省平均水平10.6個百分點。不 僅如此,義烏專業市場群的發展還極大地推動了本地及周邊、甚至外省的小商品制造業 集聚區的形成和發展。目前,義烏市域共有2.6萬余家工業企業、20多個特色鮮明的優 勢產業集群(如飾品、服裝、襪業、拉鏈、工藝品、玩具、化妝品、文化用品等)、13 個國家級產業基地、1個國家級經濟技術開發區,逐漸形成了以義烏小商品市場為核心, 開放性、跨區域分工協作網絡的“義烏商圈” [ "四個允許”是指允許農民經商,允許從事長途販運,允許開放城鄉市場,允許多渠道競爭。在當時的時代背景 下,"四個允許”的提出極大地釋放了當地市場經濟的活力,也為義烏小商品市場的建立與發展創造了良好的市場環 境。] [陸立軍(2006)最早提出“義烏商圈”的概念,它指國內外與義烏中國小商品市場有著密切聯系的經濟主體及區 域,既包括前向的產品銷售區域,也包括后向的產品生產區域,以及由此所形成的區域經濟分工合作與交流網絡。 這些納入“義烏商圈"范疇的經濟主體與區域具有共同的特征,即它們都借助義烏中國小商品市場這一平臺,將自 己的產品銷往各地,或采購來自全國各地乃至國外的小商品。] [從1984年開始,紹興縣改變了社隊對企業的統管、統收、統支的做法,廢止了企業人員“工作在廠、分配回隊、 評定折頭、報酬對照”的管理模式,實行廠長承包責任制,從業人員直接在企業領取工資和獎金,社隊企業改稱為 鄉鎮企業,成為獨立的核算單位。這極大地解放了生產力,提高了勞動者的生產積極性。]o
      柯橋是紹興縣城所在地(2000年縣政府從紹興市區遷往柯橋),位于浙江省中北部, 西臨杭州,東接寧波,區位優勢明顯,同時根據國務院批復于2013年撤銷“紹興縣” 并設立“柯橋區”。自古就有“絲綢之府”、“日出華舍萬丈綢”等盛譽的紡織文化積淀 是孕育紹興縣紡織產業集聚區的核心要素。隨著20世紀80年代初政府取消了化學原料 的國際計劃體制限制(無需憑票購買),一些以“技術靠退休”、“設備靠換舊”、“供銷 靠親友”為特征的社隊企業(鄉鎮企業)迅速興起巴遍地開花。正是由于紡織產業的 迅速發展,紹興縣已連續多年位居全國經濟百強縣前10位,是“全國紡織產業基地縣” 及全國規模最大的紡織產業集聚地,擁有楊汛橋精編、馬鞍化纖、齊賢紡機、夏履非織 造布、錢清紡織原料市場、蘭亭和離渚針織7大紡織名鎮及1個全球最大的中國輕紡城 市場,并榮獲“全國紡織模范產業集群”稱號。截止2012年底,紹興縣工業占三次產 業的比重達58.2%,超過全省平均水平8.2個百分點。以柯橋為中心的紡織產業集聚不 僅極大地推動了生產性服務業(設計、物流、金融、咨詢、房地產等)的發展,還帶動 了周邊、甚至外省的紡織產業集聚區迅速發展并壯大,一個以柯橋為中心,紡織產業為 特色的“柯橋商圈”基本形成。
      在這一階段,由于外部環境(政治環境、市場環境)的高度不確定性,獨立型共生 關系是產業集聚與城市化互動的主要特征。以“柯橋商圈”為例,分散型的紡織鄉鎮企 業只選擇在柯橋及周邊的市場進行銷售,并與柯橋內有限的商戶(或經營戶)進行生產 和銷售的合作,出現了初始的微觀層級互動。隨著輕紡市場在柯橋的建立,紡織企業與 市場商戶的微觀互動更加緊密:一方面,零散的紡織企業源源不斷向柯橋提供廉價產品, 有利支撐了柯橋商貿業的發展;另一方面,柯橋輕紡市場促進了紡織企業的規模化生產 和資本化累積。此時,紡織企業和商戶主要通過改進產品和服務的質量、品種、款式等 非需求的試探性創新,產業發展的專用性知識擴散較慢,互動層級的進一步躍遷也預示 著該階段的創新潛力很大。同時,這一時期,政治選擇機制起了主導作用,政府經濟體 制的轉變釋放了市場需求并推動紡織企業的迅速興起,而對專業市場的規劃和引導,則 擴大了市場規模,導致了紡織產業在柯橋及周邊地區的集聚及重新布局。紡織產業集群 與城市化的共同演化框架開始萌芽和形成。
      3.2.2兩大商圈的核心動力:專業市場與產業集群的良性互動
      進入20世紀90年代以后,“義烏商圈”的“城市拉力”開始發揮作用,專業市場 發展形成的商貿服務業及相關生產性服務業成為孕育產業集群的“溫床”,專業市場與 產業集群的發展進入良性互動階段。此時,政府也開始致力于搭建市場與產業融合發展 的平臺,尤其是在1993年組建中國小商品城集團股份有限公司(商城集團)實現“管 辦分離”、1994年成立義烏產權交易所規范市場攤位的租賃與轉讓、1994-1996年實施 “劃行規市、分類經營”以規范市場秩序與環境、1994年開始推行“引商轉工、貿工聯 動”戰略等,政府全面退出競爭性領域,進而為市場的交易活動提供公正透明、穩定規 范、可預期性的體制框架和制度環境,從而有效地推動了專業市場與產業集群的良性互 動。這一時期,義烏本地及周邊開始形成市場導向的各種制造業集群,專業市場中一些 有實力的經營戶開始轉向產業領域,因此逐漸形成了以三鼎織造(1994)、芬利集團 (1994)、王斌集團(1994)、夢娜襪業(1994)、浪莎襪業(1995)、新光飾品(1995) 等大企業為主導的分工協作集群。產業集群的發展進一步為義烏小商品市場輸入了更多 的質優廉價的產品,有效支撐并引領了專業市場的資源整合和貿工聯動的拓展。截止 2012年底,義烏小商品市場成交額為758.8億元,是1999年的4.1倍,連續22年居全 國專業市場首位";義烏市工業總產值和地區GDP分別為1533.7億元和802.9億元匕 分別是1997年的8.3倍和7.8倍,見圖3-3。由圖3-3可知,“義烏商圏”內專業市場與 產業集群的互動發展呈現明顯的正相關關系,專業市場的共享式平臺不僅為本地產業集
      16目前,義烏小商品市場已先后經歷了 "馬路市場”、“草帽市場”、“室內市場”、"集群市場”的變遷,六易其址, 十一次擴建,并因有全球最大的小商品市場而被譽為一座建在市場上的城市;義烏小商品市場現有經營總面積460 萬平方米,攤位6.2萬個,市場內匯聚了 16個大類、4202個種類、33217個細類、170萬種單品,日均客流量20萬 人次,產品出口到215個國家和地區。
      17由于義烏市相關產業集群的數據難以統計與獲取,而義烏產業集群的市場導向性又非常明顯,即主要以小商品制 造業集群為主(陸立軍和鄭小碧,2011),本文就以義烏市工業總產值和地區GDP來反映義烏產業集群發展的狀況, 重在分析專業市場與產業集群二者的互動趨勢。
      群的成長與發展提供了一個低成本的銷售渠道,而且有利于本地大企業以較低的交易成 本組織自己生產或銷售的跨區域分工協作網絡,促進自身的跨越式發展。
       
      + 義烏市工業總產值地區GDP + 市場成交額
       
      數據來源:《義烏市統計年鑒》(1998-2013)、《中國商品交易市場統計年鑒》(2001-2012).中國知網中國宏觀 數據挖掘分析系統以及作者計算整理。
      圖3-3義烏市工業總產值、地區GDP及市場成交額(1997-2012年)
      改革開放以后,紹興縣不僅繼承了質樸的紡織文化,還在當地累積起豐富的紡織生 產經驗與技能,這種特殊的文化和人力資源推動了紡織產業集群的快速發展。但是在 1987年前后,紹興縣紡織產業出現“增產不增收的局面”,為了解決市場交易問題,1988 年政府籌集資金650萬元對柯橋自發形成的"布街"進行改造,建成柯橋輕紡交易市場, 1992年更名為中國輕紡城。隨后,“集群拉力”開始發揮作用,政府也作出“興商建市、 興市建城”的戰略性決策,并在1993年將中國輕紡城改組為股份制企業實現“官辦分 離”,輕紡市場的發展不僅拓展了紡織產業鏈,還增強了紡織企業的集聚程度和紡織商 貿服務業在柯橋的匯聚,極大地促進了紹興縣紡織產業和城鎮化的發展。自1992年以 后,中國輕紡城市場一直位于全國百強市場第2位(僅次于義烏小商品市場)、同類專 業市場首位。它以品種豐富、信息快捷、客流量大而聞名,成為紹興縣紡織產業集群與 本地、外省及國際市場聯系的“總窗口”,有效推動了會展經濟叭金融服務、研發設計、 現代物流、電子商務等現代服務業的發展。經過20多年的發展,中國輕紡城市場已成 為全球最大的紡織品專業市場,市場經營戶總數達2.2萬余家,其中公司經營戶達到5200 多家,常駐國(境)外代表機構超過1000家,境外專業采購商4000余人,全球近1/4 的化纖面料在此成交,全國近1/2的紡織企業與之建立了產銷關系,產品遠銷180多個 國家和地區。截止2012年底,中國輕紡城市場成交額達973億元,同比增長9.3%;而 紡織產業總產值為1948.7億元,占工業總產值的59.4%,同比增長14.5%,增幅高出全
      18屮國柯橋國際紡織品博覽會自1999年在柯橋創辦以來,己連續舉辦17屆,并在2008年升級為國家級展會,己成 為國內規模最大、影響最廣,專業化、國際化、信息化水平最高的紡織品盛會之一,積極發揮了溝通供求信息、展 示品牌形象、引領行業潮流、推動創意創新等作用,從而帶動交通、金融、旅游、餐飲、住宿等第三產業的發展, 提升了柯橋城市的知名度和名譽度。
      "從2011年開始,紹興縣斥資20億元打造“網上輕紡城”,通過整合信息流、資金流、物流、客戶關系等價值鏈, 建設一個集紡織資訊、貿易信息、產品及企業大全、在線交易、公共信息化服務于…身的網上市場,實現有形市場 和網上市場的有效互動,加快紡織產業的轉型升級和柯橋新城的提升發展。截止2012年底,網上輕紡城注冊會員170 萬個,開通網上商鋪40多萬家,網站日訪問量達到200萬次,在線交易額達16.7億元。 縣規上工業平均2.5個百分點,見圖3-4o由圖3-4可知,紹興縣工業總產業、紡織業總 產值及市場成交額三者呈顯著的正相關發展趨勢。這表明,紡織產業集群的發展不僅推 動了中國輕紡城市場的形成與拓展,而且還拉動了整個工業經濟的持續增長;換言之, 產業集群與專業市場的良性互動成為紹興縣工業經濟增長的核心“引擎”。
      在這一階段,兩個商圈的互動對象、互動范圍開始擴大,互動層級也從微觀向中觀 躍遷,制造業企業與市場經營戶互動合作的頻率、范圍不斷擴張,并帶動相關產業的配 套發展,成為外部環境的積極塑造者。同時,政策變化、技術環境等環境變量對二者的 影響越來越大,互動者與環境之間的相互作用、相互依存關系逐漸增強。制造業企業和 市場主體都開始注重技術創新,并迅速行動尋找創新技術與市場機會的匹配性。例如“柯 橋商圈”通過“無梭化”革命迅速擴張市場規模。此時,產業集聚與城市化的互動關系 開始由集群推動城市的偏利型共生關系轉化為互惠型共生關系,而政府的規劃引導與市 場競爭發揮了同等、甚至更為重要的互動選擇功能。政府通過優化政策環境、健全市場 體系、設置市場管理機制、實施市場“管辦分離”、組建中國輕紡城股份集團等舉措, 為市場交易活動提供了穩定規范、公正透明的制度環境,有力推動了產業集群與專業市 場的良性互動。同時,隨著大企業的出現,產業集聚與城市化的互動結構開始優化,IT 龍頭企業為主導的社會合作網絡相互交織、相互融合,而這種社會網絡反過來又可以將 技術知識轉化為企業家認知,并迅速擴散到產業集聚區中促進了市場上產品的品種、質 量、技術的改善。此外,隨著互動結構的優化、互動空間的擴大,紹興縣紡織產業集聚 與城市化的互動網絡開始向周邊、省外甚至國外延伸、擴展。
       
      數據來源:《紹興縣統計年鑒》(1998-2013),《中國商品交易市場統計年鑒》(2001-2012)、中國知網中國宏觀 數據挖掘分析系統以及作者計算整理。
      圖3-4紹興縣工業總產值、紡織業總產值及市場成交額(1997-2012年)
       
      3. 2.3演化路徑的殊途同歸:以城市經濟為中心的創新整合
      進入21世紀以后,義烏依托中國小商品城市場逐步向信息化、高端化、品牌化和 國際化方向轉型提升,市場新型業態不斷涌現,并開始從集貿市場、批發市場轉向會展 經濟、現代物流、電子商務和國際貿易",市場功能由單一的商品交易向商品展示、價
      20目前,義烏小商品市場7.3萬家經營戶中有41.5%開通了電子商務,并且在本地匯聚了 7.6萬多家網商企業,網上 年成交額突破500億元,帶動了攝影、創意、快遞、倉儲、推廣、代運營等電子商務配套產業的發展;義烏已經初 格形成、信息匯集、產品研發等方向拓展,交易方式也從傳統的“三現”交易(現金、 現貨、現場)轉向洽談訂單、電子商務、物流配送等現代一體化交易方式。為了適應市 場環境的快速變化,義烏市政府積極創新政策,有效引導市場、產業與城市發展的重點 和方向:2002年,提出建設國際性商貿城市的戰略目標,國際商貿城一、二、三、四、 五區相繼投入使用;2003年,構建“一體兩翼”的發展布局,推進以商貿服務業為主的 新型城市化建設;2006年,發布“義烏•中國小商品指數”,成為世界小商品的“價格風 向標”:2011年,義烏國際貿易綜合改革試點獲得國務院批準,為義烏的產業發展與城 市化建設搭建了更高的平臺和開拓了更廣的空間。隨著“義烏商圈”的拓展、提升與演 化,以城市經濟為主的創新整合將推動義烏專業市場、產業集聚與城市化建設之間的互 動范圍和互動層級更趨于跨區域、網絡化和國際化,已基本形成義烏工業園區、金融商 務區、總部經濟、內陸口岸四大平臺支撐體系。
      產業轉移與總部經濟協調推進是“柯橋商圈”創新整合的主要路徑。為應對國內外 環境的劇烈變化,紹興縣于2006年在全國率先提出并實踐了 “畝產論英雄””的產業發 展理念,對印染、化纖等污染嚴重的產業環節集中建立污水處理廠,并逐步淘汰落后產 能,推動產業轉移和升級。同時,紹興縣積極實施“611工程” 22,在柯橋新城發展總 部經濟,集聚紡織產業的研發、營銷、策劃、品牌等高附加值環節,推動城市現代服務 業的發展。總部經濟以“交易模式公司化、運行方式國際化、交易主體全球化、交易時 間全天化”的全新理念,突破了一家一戶攤點式的傳統交易模式。隨后,在2008年8 月,紹興縣提出著力打造國際性紡織制造中心、國際性紡織貿易中心和國際性紡織創意 中心的戰略目標。2009年4月,紹興縣又出臺《紹興縣加快紡織產業集群升級計劃》, 明確了實現“三個中心”具體目標的主要途徑,即堅持紡織產業、輕紡城市場與柯橋新 城的聯動,以市場、城市帶動產業升級,在更大區域、更高層次上發揮紹興縣紡織產業、 輕紡市場的集聚優勢和柯橋新城的集散能力。此時,信息化、知識化、服務化、國際化 成為“柯橋商圈”演化的主要特征。(見圖3-5)
      在這一階段,隨著市場競爭日趨激烈、微觀主體與環境高頻互動,兩個商圈產業集 聚與城市化的互動進入創新整合、優化升級階段。由于產品、技術的同質化競爭,產業 集聚與城市化的互動空間更趨向于跨區域、網絡化、國際化,互動范圍和互動層級開始 出現擴充和分化,能否實現二者的優化升級是避免產業和城市衰落的關鍵。產業集聚與 城市化的互動需要向更高的互動層級外延式躍遷,從而使制造業與服務業的微觀主體在 步形成以小商品、文化產品、旅游產業、森林產品4個國家級展會為主,五金、玩具、禮品等40多個與本地產業高 度關聯的專業展會為輔的會展體系,推動了義烏會展經濟的高速發展;義烏擁有物流企業1300多家,全球20家海 運集團有近一半在義烏設立辦事處,從而有效支撐了電子商務等新型市場業態的發展,高效、便捷的物流體系己經 基本形成。
      21在相同的土地面積上,以產出、效益、稅收為評價企業的標準,推動企業改進傳統廠房模式,盤活存量土地,降 低生產成本,激勵企業走集約發展、科學發展的新路子。
      22 "611”工程是指用6年的時間,在柯橋新城建設100幢左右15層以上或45米以上用于商業、酒店、商務、辦公 等方面的企業總部和現代商務大廈,第三產業增加值占GDP的比重每年提高1個百分點。截止2012年底,己累積 建成投運總部、商務大樓80幢,在建45幢,待建5幢,極大地提高了城市的承載力. 更廣闊的需求空間和更高層級的創新空間內互動合作。這迫切需要二者的互動結構和互 動網絡走向以國際化、現代化、創新化為特征的優化升級之路。此時,政治選擇機制尤 為重要,一方面要推動產業低端環節轉移、淘汰落后產能、加強知識產權保護,有效承 接高附加值、高科技含量環節并將創新的外部收益轉化為創新者的內部收益;另一方面, 積極發展電子商務、會展經濟、現代物流、品牌經濟等生產性服務業,實現制造業集群 與生產性服務的良性互動。
      義烏商圈 柯橋商圈
       
      T政府行為卜
       
      圖3-5兩大商圈演化模式及演化路徑的概念模型
      3.3小結
      本章基于共同演化的分析框架,以“義烏商圈”和“柯橋商圈”為例,探討了產業, 集聚與城市化共同演化的機制、過程與階段。研究發現:①產業集聚與城市化之間是一; 種由微觀、中觀、宏觀及其與所處環境所構成的多層次互動演化關系。主流經濟學的“均釁 衡范式"難以全面而準確地分析二者互動的歷史演化過程,而共同演化的分析范式則成 為研究二者互動機理的理論創新。②產業集聚與城市化的互動是一個多階段的動態演化 過程,由創新機制、選擇機制和擴散機制共同作用驅動二者從萌芽起步階段向耦合發展 階段再向創新整合階段不斷地轉換和躍遷。在不同的互動階段,占主導的互動層級能否 完成階段性的融合和躍遷,決定了產業集聚與城市化多層級的互動過程和結果。③城市 化主導的“義烏商圈”與產業集聚主導的“柯橋商圈”雖然在不同階段的主導力量存在 差異,但是兩個商圈演化的核心動力(專業市場與產業集群的良性互動)和發展趨勢(以 城市經濟為主的創新整合)呈顯著的相似性。其中,“義烏商圈”能否在國際化、現代 化和創新化的動態演化過程中實現更高互動層級的外延式躍遷以及“柯橋商圈”能否在 產業區域轉移中成功打造總部經濟是兩個商圈在知識經濟階段避免衰退、實現轉型升級 的關鍵。這既取決于政治選擇的有效引導,更取決于產業集聚與城市化的多層級互動系 統對內生演化環境的適應性和穩定性。
      第4章 城市經濟集聚與變遷:產業融合理論視角
      目前,中國的產業集聚還是主要以制造業集群為主(羅勇和曹麗莉,2005),而中 國城市的發展則具有服務業集聚的顯著特征(陳建軍等,2009)»現實經濟實踐的結果 發現:一方面,產業結構調整緩慢和升級相對困難的地區大都是脫離大城市或中心城市 支撐的傳統農村工業區或中小城市地區,這說明制造業的發展如果脫離了服務業的支持 就會很快遇到發展瓶頸;另一方面,作為制造業的中間投入,生產性服務業(如金融服 務、現代物流、技術研發、信服服務、法律咨詢等)的發展也不能脫離制造業而孤立存 在(陳建軍和陳菁菁,2011)。但是,具體到一個城市或區域,服務業的發展如何影響 制造業的空間布局,或者制造業的發展又將怎樣帶動服務業的區域集聚?明確這兩者之 間的關系對于現實中產業集聚與城市化的互動演化與規劃引導具有非常重要的意義。近 年來,服務業與制造業的協調發展已成為產業與城市發展的重要問題。中心城市因大力 發展現代服務業而提出的“退二進三”成為城市發展的普遍訴求,而各類制造業集聚區 的建立也是區域(城市)經濟發展部門的主要興趣。那么,如何建立合理的產業發展順 序,優先發展制造業還是優先促進服務業?怎樣在一個城市或區域內實現制造業與服務 業協調發展?而回答這些問題,必須要正確把握制造業與服務業的互動關系,這也是研 究產業集聚與城市化共生演化的關鍵所在。鑒此,本章嘗試以制造業與服務業的互動關 系作為理論分析框架,構建制造業與服務業的演化博弈模型,并以“義烏商圈”和“柯 橋商圈”的統計數據對產業集聚與城市化的演化路徑進行實證分析。
      4.1理論分析:制造業與服務業的互動效應
      制造業與服務業到底是怎樣的關系?在區域(城市)空間、要素稟賦有限的條件下, 要推動區域經濟可持續發展,應該實施怎樣的產業政策?理論界對以上問題的回答雖然 存在差異,但是大多數學者在“制造業與服務業良性互動”上觀點一致。本文認為,既 然空間和要素是稀缺的,那么制造業與服務業之間必然存在爭奪空間和資源的競爭性和 排他性特征,因此本文將二者的互動關系總結為“擠出”、“偏利”和“互惠”三種效應。
      4.1.1擠出效應
      “擠出效應”是指在特定區域(城市)空間內,制造業與服務業之間并沒有形成良 性互動關系,而是二者之間(一方對另一方)存在較強的“排斥反應”或“替代效應”。 其中,最典型的是服務業與制造業在區位上的分離。Sassen (1991)發現,制造業與服 務業在地理位置上并非相互依賴,服務業并不一定會集聚在制造業周圍,尤其是現代服 務業主要是為了滿足金融、商業、信息流通的需要,而不是以制造業為中心。從要素成 本和交易成本的關系看,商務成本的上升會使對交易成本敏感的現代服務業主要集聚在 中心城市,而通過“擠出效應”將使對要素成本敏感的制造業在中心城市的外圍地區分
      布,最終形成服務業與制造業在區域(城市)空間布局的“中心-外圍”結構。而且, 現代服務業尤其是高級生產性服務業(APS)的區位選擇并不單純受制造業的影響,而 是政治、經濟、文化等眾多因素綜合作用的結果(Werner and Sharpe, 2003)。Jule薛Tranter (1996)通過對英國利茲和謝菲爾德兩大城市的實證研究也得出,制造業并非是高級生 產性服務業唯一或最主要的需求方;相對于制造業而言,服務業受其他部門的需求拉動 作用不大或對其他產業的依賴度更低,其增長主要依靠本身的自我增強機制(Pilat and Wolfl, 2005;程大中,2008李惠娟(2013)通過測算中國地級城市在2004-2010年 的服務業集聚程度發現,信息計算機服務和軟件業、金融業以及房地產業等生產性月艮務 業的集聚程度并不受制造業的影響。而張三峰和楊德才(2009)通過對我國中部地區81 個城市的實證分析發現,中部地區服務業與制造業之間并未形成較強的正向互動關系, 制造業的發展不僅沒有對服務業形成中間需求,相反還對本地區服務業的發展產生顯著 的“擠出效應”。制造業與服務業之間的“擠出效應”與一個地區(城市)的經濟發展 程度密切相關:一個地區(城市)經濟越發達,服務業對制造業的“擠出效應”越明顯; 經濟越落后,制造業對服務業的“擠出效應”就越顯著(Fiona, 2008)。
      4.仁2偏利效應
      “偏利效應”是指在制造業與服務業的互動過程中,表現為一方使另一方受益而另 一方無利也無害的共生關系。制造業對服務業的“偏利效應”(簡稱“制造偏利效應”) 與服務業對制造業的“偏利效應”(簡稱“服務偏利效應”)不同于顧乃華(2006、2010) 總結提出的“需求遵從論”和“供給主導論”。本文認為,無論是“制造偏利效應”還 是“服務偏利效應”都可以從需求和供給兩方面進行解釋,而不是單一方面地提供需求. 或創造供給。“制造偏利效應”認為制造業是(生產性)服務業的發展基礎,不僅是(生 產性)服務業的需求來源,還可以衍生出新的(生產性)服務業類型,即制造業的擴張 所引致的(生產性)服務需求與供給對(生產性)服務業發展的影響效應。制造業是服 務業產出的重要需求部門(Rowthom and Ramaswamy, 1999),典型的是制造業內部的 技術缺陷使制造企業對相關服務的需求必須通過外部購買實現,從而促進生產性服務業 的發展(Geo, 1991)。另外,制造業可以在產品基礎上衍生出新服務,不僅可以提供產 品或“產品+附加服務”,還能提供一攬子的“產品-服務包”,具有“制造業服務化”的 特征。制造業通過服務外包,進一步拓展了服務業的種類和規模,使制造企業能夠專注 于核心業務的發展,還能創新服務業發展模式和提升服務業運作效率(霍景東和黃群慧, 2012)o
      “服務偏利效應”認為(生產性)服務業是制造業效率提高的基礎和前提,不僅能 為制造業提供生產性服務,還能引致出新的制造業產品。(生產性)服務業是人力資本 和知識資本的輸出體以及企業或產品比較優勢的重要決定因素。若一個地區缺乏(生產 性)服務業,將會阻礙本地區制造業的生產效率和產業競爭力(Faeeel and Hitchens, 1990; Eswaran andKotwal, 2002)。劉志彪(2006)指出,現代生產性服務業是制造業知識密
      集化的構成要素,是制造業提高勞動生產率、提升產品競爭力的基本源泉(Dnniels, 1988; Illeris, 1994)„此外,現代服務業尤其是APS的發展可以細化專業化分工、延長產品的 生產鏈、降低市場交易成本,從而衍生出新的制造業產品。典型的是蘋果公司iPhone 的成功正是通過為客戶提供“開放式體驗”、功能升級等服務細化了手機制造的專業化 分工,使手機從以前僅有外殼、小屏幕和標準按鍵等幾個基本零部件,演變為觸摸屏、 標準鍵盤、數碼相機、錄像、音樂播放、攝像頭、存儲器集于一身的“智能機”(劉戒 驕,2011 )o
      4.1.3互惠效應
      “互惠效應”是指在制造業與服務業的互動過程中,兩者之間相互依賴、相互促進、 相互滲透、相互融合,通過獲取“制造外溢效應”和“服務外溢效應”最終實現二者"共 贏式”的協調發展。這類似于顧乃華(2006、2010)針對制造業與服務業互動關系總結 提出的“互動論”和“融合論”。制造企業的生產創新會引發(生產性)服務業的過程 創新,而(生產性)服務業的需求變化又會引致制造企業的生產創新,從而增強了制造 業與服務業的“互惠效應”(Hansen, 1994)。制造業技術變化所引起的“垂直分離”會 使服務業在新的分工領域中獨立出來(Francois, 1990),二者之間并非簡單的社會分工 關系,而是具有相互依賴、相互作用、共生演化的內在動態關聯性(Gurrieri and Meliciani, 2005)o制造業規模的擴大會促進貿易、金融、咨詢、物流、信息、外包等(生產性) 服務業的成長,從而提高制造業部門的生產效率,而(生產性)服務業的發展也要依靠 制造業部門中間投入需求的增加。梁軍和周揚(2013)通過比較不同驅動模式的生產性 服務業與制造業之間的關系,發現差異化驅動型生產性服務業不但能滿足制造企業的差 異化需求,還能降低其購買服務的成本,因此能與制造業形成良好的互動聯系。在理解 制造業與服務業的互動關系時,應根據不同地區、不同時期、不同產業類型的特殊性, 科學分析二者協調(共贏)發展的主要條件。
      另外,信息技術的迅速發展以及其對其他產業的滲透,在一定程度上消除了制造業 與服務業之間的技術專用邊界,二者出現融合趨勢(顧乃華,2010)o李文秀和夏杰長 (2012)將制造業與服務業的融合模式分為嵌入式融合、捆綁式融合和交叉融合三類。 其中,嵌入式融合是指制造企業在其產品中嵌入改善產品性能的服務,以提供生產效率, 如美的集團在產品中引入自我診斷軟件,持續監測產品性能;捆綁式融合是指制造企業 的產業邊界向服務業延伸和拓展,在銷售產品的同時捆綁提供功能服務及相關服務,如 大型裝備或產品制造商會為顧客提供融資、保險等金融服務;交叉融合是指原本相互獨 立的服務產品和制造產品在同一標準束或集合下通過功能相互滲透完全結為一體的產 品整合過程,如消費者在購買設備或產品的同時可以獲得安裝、維修、升級、培訓、回 購、技術支持等一系列的附加性服務。無形服務對生產流程及產業鏈的優化重組、服務 鏈對制造業產品鏈的不斷滲透,推動了服務業與制造業的融合發展,從而形成新的產業
      發展形態和產業發展模式。制造業與服務業融合使產業間的技術邊和市場邊界趨向模 糊,更多地表現為產業滲透、產業交叉和產業重組。
      4.2演化模型:制造業與服務業的博弈分析
      基于中國產業發展的現實情況,本文將產業集聚與城市化互動的微觀主體分別設為 制造型企業和服務型企業,并將加520)理解為參與互動的制造型企業數量,而把” (»>0)理解為參與互動的服務型企業數量。假設制造型企業主動與服務型企業互動 時需要付出成本Cl并得到收益A,而服務型企業向制造型企業提供服務時需要付出成本 C2并得到收益凡。由于機會成本是企業面臨選擇決策時所要考量的重要影響因素,例 如企業的新產品定位(李東,2001)、R&D聯盟構建(盧麗娟和張子剛,2005)、供應 鏈選擇(公彥德和李邦義,2012)等,因此本文也將機會成本納入到制造型企業與服務 型企業的互動分析中。如果制造型企業主動與服務型企業互動而服務型企業確沒有參與 互動,那么服務型企業將失去機會成本凡23,而制造型企業則因此失去效益( 博弈矩陣見表4-1 o
      表4-1制造型企業與服務型企業的演化博弈矩陣
      制造型企業 服務型企業
      互動 不互動
      互動 & - C], 7?2 —C2
      不互動 —R>,~7?2 一 C? 0, 0
      對上述博弈模型進行占優分析發現,(不互動,不互動)必定是模型的一個純策略~ Nash均衡。這意味著,如果沒有外界因素的干擾,制造型企業與服務型不互動將是一渋 個均衡。另外,(互動,互動)僅在K-G>-4且爲 <>-&即且&>導的 情況下才能成為模型的第二個純策略Nash均衡,即制造型企業與服務型企業互動是在 相對苛刻的條件下才能形成均衡「當三時,選擇互動的制造型企業還與選擇不互
      2
      動的制造型企業比較收益從而關注R £的大小,而服務型企業也在會在& -C2過低的 情況下偏離互動。因此,當時,該博弈模型的演化方向不明確。
      2
      4. 2.1復制動態方程與演化均衡
      由于制造型企業與服務型企業在每次互動結束后都會進行比較、學習而不斷調整策 略,所以大量的制造型企業與服務型企業在下次博弈后都會受到本次博弈結果的影響, 于是二者的互動就變成了 一種重復的群體博弈。假設在t期選擇互動的制造型企業所占
      23與生產成本相比,機會成本是一種隱形成本,經濟主體只有在面臨多方案選擇時才會產生機會成本。也就是說, 對于服務型企業而言,只有生產型企業存在與服務型企業進行互動的意向時,服務型企業才會面臨機會成本。而機 會成本的大小正是服務型企業不選擇與該生產型企業互動所放棄的收益。
      比例為x(/),而選擇互動的服務型企業所占的比列為刃/)。采用色表示選擇互動的制造 型企業群體的期望收益,用Eg表示選擇不互動的制造型企業群體的期望收益,用咼表 示整個制造型企業群體的期望收益,則可以得到如下等式:
      Eh =加[2_y(/)-1]7^ — mCx
      Eg = 一矽(/)必
      Ep = x(t)Eh + [1 - x(t)]Eg = [(2m+n)x(t)g(t)—- ny(t^\Ex - nvc(f)C]
      同理,如果用珂表示選擇互動的服務型企業群體的期望收益,用坨表示選擇互動 的服務型企業群體的期望收益,用塢表示整個服務型企業群體的期望收益,則可得到 如下等式;
      Ea = w[2x(/) _ 1]7?2 _ nC2
      Eb = 爲
      E$ = y(t)Ea + [1 - y(t}\Eb = 2[(2n + m)x(t)y(t) - mx(t) - ny^)^ - ny(,t)C2
      根據生物進化的“復制動態”思想,獲較低收益的博弈方會改變策略,從而模仿較 高收益方的行為,因此群體中采取不同策略的成員比列就會發生改變。特定策略的變化 速度與該比例群體的得益超過平均收益的大小成正比。同樣,制造型企業和服務型企業 的策略行為也會作出相應的調整,從而整個系統的變化過程可用復制動態方程表示為:
      (Jy
      —=琲)(坊一咼)= +
      at
      學 yg—Es) = y(t^-y(t)]{[(2n+m)x(t)-n]E2-nC2}
      at
      由上述復制動態方程可知,選擇互動的制造型企業群體有三個均衡點:% = 0或* = 1 或y=処兒+q);而選擇互動的服務型企業群體也有三個均衡點:丁 = 0或7 = 1或
      (2護+刃)&
      _ w(^2 +G)
      X — Q
      (2斤+加)地
      4. 2. 2互動均衡的演化路徑分析
      為了方便分析制造型企業與服務型企業互動模式的變遷,本文將單獨分析制造型企
      業和服務型企業的均衡演化路徑,并把巴(-)理解為制造型企業(服務型企業)與
      n m
      服務型企業(制造型企業)的互動比,將5和幺分別表示制造型企業的互動難度和服
      務型企業的互動難度。在現實中,產業集聚與城市化的互動模式主要存在3種:模式1 是服務業主導型互動模式;模式2是制造業主導型互動模式;模式3是制造業與服務業 共演型互動模式。本文重點分析模式1的均衡演化路徑,以此同理可推出模式2和模式 3的均衡演化路徑。
      (一)制造型企業的均衡演化路徑分析
      在制造型企業群體的三個均衡點中x = 0和x = 1對應了所有制造型企業選擇互動或 不互動的極端情況,一旦制造型企業或服務型企業的成本或收益發生改變,該均衡就會 收到干擾。而均衡點»=加3+5=_]_(1+勻表明:隨著制造型企業互動難度的
      (2加 + 肋7?1 2+土 & &
      m
      增加,為了擴大制造型企業的互動比例,服務型企業的互動比例也應該增加,但是也不 能盲目擴大。因為制造型企業群體的穩定性還與制造型企業與服務型企業的互動比"相 m 關。當0<m<n時,即服務型企業的互動規模大于制造型企業的互動規模時,此時均衡 點尹=〃®+G)=—1-(1 + £1)<1(1 +點)。當0<n<m時,即制造型企業的互動規模
      (2m + n)Rx 2 + 冬 & 3 R、
      m
      大于服務型企業的互動規模時,這時均衡點丁=塑&±£12=_「(1+£1)二丄(1+£1)。
      (2加+訥 2+二 A 3,Rj
      m
      因此,服務型企業選擇互動的比例最好是|(1+^),即寸=1,就能實現產業集聚與城
      市化的良性互動而互動效應顯著。
      A
      因為0M玫關,所以年的符號只與{[©肌+初心-血皿-mC.}有關。當 at
      迴也時,竺* 制造型企業選擇互動的比例保持不變,如圖4-1 (a)所示。 (2加 + ")& dt
      當 m(R、+CJ時,竺>o,這表明選擇互動的服務型企業比例增加會使選擇互動的制 (2m + ri)Rx dt
      造型企業比例也越來越高。事實上,當&_g>o時,制造型企業會因能獲取正利潤而
      選擇互動。此時,即使初始狀態x = 0,制造型企業與服務型的互動博弈也會向x = l演
      進并趨于穩定,見圖4-1 (6)o若R-G<0,則初始狀態兀=0會得以保持。當
      川器誌時’知° '選擇互動的企業會越來越少,互動將趨于瓦解,如圖4-心)。
       
      (二)服務型企業的均衡演化路徑分析
      在服務型企業群體的三個均衡點中y = 0和y = 1對應了所有服務型企業選擇互動或 不互動的極端情況。城市化主導型模式表明在產業集聚與城市化互動過程中服務型企業 更加主動(大多數服務型企業都會選擇互動策略),因而可以假設y = l作為服務型企業 的初始狀態。如果制造型企業也積極互動,那么制造型企業與服務型企業的互動就穩定 在丁 = 1的狀態;若制造型企業不積極,會導致服務型企業選擇互動的C?越來越大,則 服務型企業選擇互動的積極性就會逐漸減少。均衡點X ="(牡型=丄(1 +色)說明
      (2刃+加)& 2 +巴
      n
      選擇互動的服務型企業群體的穩定性不僅與&和C?有關,還與服務型企業與制造型企 業的互動比丄有關。
      m
      因為0刃(/)«1,所以型的符號只與{[(2n + »i)x(r)-n]Z?2-nC2}有關。由于是服務 dt
      業主導型模式,所以假設初始狀態是所有服務型企業都會選擇互動(如地方政府的強勢 推動),即y = U當x="(肛9)時,空=0,選擇互動的服務型企業比例保持不變,
      (2n + m)J?2 dt
      如圖4-2 (a)所示。當x> "(&+G)時,型>0,這說明制造型企業選擇互動的積極 (2n + m')R2 dt
      性使選擇互動的服務型企業越來越多,因而將保持丁 = 1的狀態,如圖4-2 (b)。但是, 如果制造型服務業選擇互動的積極性很差,使X<"g+C2),型<0,這表明選擇互動
      (2n + m)R2 dt
      的服務型企業會越來越少,互動將趨于瓦解并進入強推力階段,見4?2(c)。
       
       
       
      4. 2. 3互動均衡演化的穩定性分析
      基于上述討論,可將非平凡的均衡點為界,將制造型企業和服務型企業的互動博弈 過程劃分為4個不同的動態演化區域,其演變路徑見圖4-3。
       
      在IV內部的任何一點,由于選擇互動的制造型企業比例和選擇互動的服務型企業比 例都超過了分界值,二者將向著良性互動的方向均衡演化。此時,即使有來自制造型企 業和服務型企業的微小擾動,二者的互動體系依然演化到均衡點(1, 1)。這表明,即 使對制造型企業和服務型企業施加微小擾動,二者的互動體系還將會演化到均衡點(1, 1)。相應地,在區域I內部的任何一點,由于制造型企業和服務型企業兩個群體中選擇 互動的比例都低于均衡值,此時整個互動體系在二者選擇不互動的相互影響下迅速縮 減,直至互動徹底破裂。在區域h和ni內部,由于只有一方的積極性不高,因此在另一 方的積極努力下,互動規模仍然會保持在一方的增長中另一方縮減,導致整個互動體系 逐步演化到均衡點(也+9), 込!£2)。但是在該狀態下,任何微小的驅動或擾
      (2 總+ 加)丘 (2m + n}Rx
      動就可能會使互動系統進入到區域I內部或區域IV內部,因此制造型企業與服務型企業 互動的演變路徑就存在不確定性,即均衡點(W+G),処§+◎)是不穩定的。
      (2n+加)& (2m + n)R{
      上述分析為地方政府對產業集聚與城市化互動的合理規劃引導提供了理論依據。以 城市化主導型互動模式(模式1)為例,地方政府可以設立專項基金,引導產業集聚與 城市化的良性互動。當m<n時,專項基金可以向制造型企業傾斜,補貼("一空L給制 造型企業;^m>n,專項基金可以向服務型企業傾斜,補貼吐込■給服務型企業。 這樣就會使得二者為得到盡可能多的專項基金而在互動中更加積極,從而會促進雙方選 擇互動的比例都在提高,最終導致互動系統向均衡點(1, 1)演化。
      4.3實證檢驗:“義烏商圈”和“柯橋商圈”的數據分析
      為了進一步驗證本文所提出的理論分析框架和演化博弈模型,本章繼續選擇非常具 有典型意義的“義烏商圈”和“柯橋商圈”來進行實證檢驗。我們首先根據上文的理論 分析構建一個方便預測和檢驗的共生演化模型,然后再引入相關數據進行討論。
      4.3.1 —個共生演化模型
      本文借用生物學中描述不同種群共生現象的Logistic模型(龐博慧,2012),來分析 制造業與服務業的動態演化過程。為了使模型的結構更加清楚、分析更為方便,我們將 兩個產業微觀個體之間的相互作用簡化為制造型企業與服務型企業之間的互動關系。
      (-)模型假設條件
      假設1:假定地理相對集中的企業之間是相互獨立的,將處于特定區域(城市)的 制造型企業或服務型企業經歷的外生和內生變化簡化為企業的產值信號。此時,企業產 值的變化反映了該地區(城市)制造型企業與服務型企業的共生演化過程,且每個制造 型企業(服務型企業)的產值與其所處環境之間的關系可以用Logistic方程表示為:
      些® -纟) (4.1)
      dt K
       
      其中,0(r)表示制造型企業(服務型企業)產值隨時間/的函數,這里的時間(不僅 包含一般時間的概念,還包括信息、技術、資金、產業政策等影響產出或服務水平的外 部因素變化;/•代表制造型企業(服務型企業)產值的自然增長率或內稟性增長率;K 表示在特定區域(城市)或資源條件下,制造型企業或(服務型企業)的最大產值;rQ 體現了產值增長的趨勢,而(1-Q/K)稱為Logistic系數,代表了環境和資源對制造型企 業(服務型企業)產值增長的阻滯作用(劉明廣和李高揚,2012)o隨著制造型企業(服 務型企業)產值。的增加,fQ就越大,而(1-Q/JC)會越小,因此產值Q最終由上述兩 個因子共同作用的結果所決定。對于單一制造型企業(服務型企業)產值增長的Logistic 方程,我們可以得到的方程解為(Q,為初始產值):
       
      假設2:制造型企業(服務型企業)產值的變化受尸的影響,7•越大0(/)增長就越快, F的大小取決于行業本身的發展水平,是一個大于零的常數。
      假設3:在特定時間內,一個區域(城市)的資源稟賦是一定的,制造型企業(服 務型企業)的產值存在一個最大值K,且產值增長率F受自然市場飽和度Q/K的阻滯* 作用。
      假設4:區域(城市)內制造型企業和服務型企業之間存在的競爭與合作關系,反「 映了制造業與服務業之間的擠出效應、偏利效應和互惠效應的變化趨勢。其中,競爭關 系使制造型企業(服務型企業)的產值市場飽和度對服務型企業(制造型企業)的產值 增長率具有擠出效應,合作關系使制造型企業(服務型企業)的產值市場飽和度對服務 型企業(制造型企業)的產值增長率具有偏利效應或互惠效應。
      (二)模型構建及穩定條件
      用0(f)和2(0分別表示/時刻制造型企業與服務型企業的產值,瓦和Ks分別代 表制造型企業和服務型企業在既定技術水平和資源稟賦條件下的最大產值,丘和$分別 表示制造型企業和服務型企業的產值增長率。制造型企業與服務型企業的共生模型可以 表示為:
      = /(©,!2s)= U0m(1-第-© 告+ A 學)
      Kg
       
       
      警=畑3但(1-鈴7爵+尸2爲)
      (4.4)
       
       
       
       
      其中,a和0是制造型企業和服務型企業之間競爭與合作程度大小的度量指標。令
      方程式(3)和(4)為0,可以得到4個平衡點:Eg,。),E2(0,Ks),
       
       
       
      的穩定性,在E點將/(Qm,Qs)和g(QM,Qs:^Taylor展開,只取一次項,并構造雅克比
      矩陣•/,可得到:
       
      若行列式detJH,令p=(df(QMQ)/瑟必+理。財OF ©I ,q=detJ,當平衡 點E滿足p>0, g>0時穩定,p<0或@<0時不穩定。把血、耳、耳和坨分別代入 (4.5)式,再計算相應的p和?值,便可得到表4-1所示。
      表4-2制造型企業與服務型企業共生演化模型的平衡點及穩定條件
      平衡點 P q 穩定條件
      S _公(1 -色+02) 1曲<?(1-購+禹) «i-A <1 C2 - 角 >1
      坊(0,瓦) 色一角<1
      E( ) £(1-02+02))
      '1-(坷-#|)(°2-%) 1 - (坷-01)(。2~“2) 勺(1 -匕+山)+公(1-幺2 +角)
      1-(“1-01)(02-02) 応(1-閔+幾)(1-012 + 02)
      1-(0-01)(02-02) P\ <1 宅一角V1
      耳(0,0) 一(中 +$) %% 不穩定
       
      下面通過相軌線做進一步分析,從式(4.3)和(4.4)中可得到:
      4(0,Os)"-典-務繆+ A 爭 (4.6)
       
       
       
      叭Qm,Qs)='-號-a?*"良
      Qm
      (4.7)
       
       
      令爪Qm,Qs)= 0和鴨(0,2)=0,以平衡點d為例進行分析。由表4-2可知,平衡 點E,(K”,0)的穩定條件是匕-人<1 ,勺-禹>1,此時他,Qs)= 0和屮◎心=0可 以將相平面分為三個區域,分別為Q: dQM(t')/dt>Q , dQs(t)/dt>Q ; D2 : dQM(t)/dt>0 , dQs (/) / <7/ < 0 ; D3: dQM(t)/ dt <Q > dQs(t)l dt < 0,見圖 4-4 (a)。 若初始相位點落在9區域,制造型企業和服務型企業產值增長率均大于0,隨著時間的 推移,相位點會向右上方移動,最終進入2區域;若相位點從q點出發,制造型企業 的產值增長率大于0,而服務型企業的產值增長率小于0,相位點向右下方移動,并不 會進入區域q,而是最終趨向平衡穩定點血;若從q出發,制造型企業與服務型企業 的產值增長率都小于o,相位點必然會向左下方移動進入2區域,最終趨向平衡穩定點
      E.0其他3個平衡穩定點的相軌線分析類似于具體見圖4-4 (b)、圖4-4 (c)和 圖 4-4 (d)。
       
      4.3.2變量選取及參數估計
      由第3章分析可知,“義烏商圈”和“柯橋商圈”的制造業分別以小商品制造業集
      聚和紡織產業集聚為主,而城市服務業相類似,主要包括交通運輸、倉儲和郵政業,批 發零售業,住宿餐飲業,金融業,房地產業和其他服務業。根據統計口徑的一致性以及
      本文將以工業產值來代替制造業產值,服務業產值主要包括上 樣本數據來自1994-2013年的義烏市統計年鑒和紹興縣統計年
      鑒。通過分析制造業與服務業的共生演化關系,探討二者的互動效應,產值數據見表4-3o
      表4-3兩大商圈制 造業與月 良務業產彳 宜的時頁 序列(億元)
      年度 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
      時間t 0 I 2 3 4 5 6 7 8 9
      義烏商圈 制造業 15.26 25.70 42.50 51.64 55.01 59.20 52.17 60.32 69.06 79.71
      服務業 20.14 30.02 38.83 46.59 48.86 50.90 46.43 51.83 59.79 68.73
      柯橋商圈 制造業 30.72 46.70 59.71 79.39 89.91 98.15 106.02 119.49 131.19 151.51
      服務業 12.17 19.97 26.23 36.32 40.98 43.63 47.48 53.76 60.08 69.82
      年度 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
      時間f 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
      義烏商圈 制造業 98.28 133.52 138.65 162.25 194.00 223.5 227.33 265.50 310.90 334.15
      服務業 82.35 139.24 152.62 180.17 215.10 254.63 277.62 331.41 395.41 447.69
      柯橋商圈 制造業 179.21 214.78 350.50 292.54 351.01 387.61 405.62 473.40 555.96 587.17
      服務業 78.86 101.55 120.11 142.65 173.42 203.37 226.11 273.93 330.77 385.94
       
      為了刻畫兩大商圈制造業與服務業的演化路徑圖,需要求出方程式(4.3)和(4.4) 中的參數久、%、心、鳥的具體數值。本文通過對模型(1)對上述數據進行曲線擬 合,使點到模型垂直距離的平方和最小(最小二乘法),即求下式的最小值:
       
       
      將表4-3的數據代入模型(4.8),然后用matlab軟件工具箱的Lsqcurvefit函數分別 求得“義烏商圈”的加=0.2078、冷=0.1694、K珈=557.07、心=4419.77; “柯橋商圈” 的也=02061、缶=0.1956、心"=908.52、K命=1571.45。分別將上述數值代入方程式
      (4.3)和(4.4),得到兩大商圈制造業與服務業的產值增長模型:
      壘° = g(0 Q)=(M694QJ1-一 +(禹7)缶
      dt 沁鈕 l 4419.77 557.07
      = 加,%)= 0.2061為[1-- +(0i_aJQ歲
      dt m 908.52 1571.45
      = g(。甌,4)= 0.1956Q 小 一一 +(雖二)細
      dt sl 1571.45 908.52
      ~~4.3.3兩大商圈的演化路徑分析
      為了深入分析兩大商圈制造業與服務業的演化規律,本文根據方程式(4.9)、(4.10)、
      (4.11)、(4.12)運用matlab7.0繪制兩個商圈的動態演化路徑圖。由表1的平衡穩定條 件和表3的互動效應系數范圍共同決定,本文將分三類情況加以討論,并以兩大商圈 2012年的制造業和服務業的產值為初始值,時間跨度/取60年進行模擬仿真。通過設 定(他-02)來討論(閔-0"變化引起的演化路徑變遷,反之也可得出一致的結論。
       
      圖4-5冬-02>0且A變化時兩大商圈制造業與服務業的共生演化路徑
      當%-伙<\且a?-禹>1時,令也=2,爲=0.8, /=60,同=0.8, A分別賦值為0.3, 0.8, 1.2和2.0進行數值模擬,見圖4-5 (左圖為“義烏商圈”,右圖為“柯橋商圈”,下 文亦如此)。兩大商圈制造業與服務業演化的結果相一致,即最終制造業將服務業完全 擠出區域(城市)空間,這也驗證了前文的理論分析和共生演化模型的均衡結果。同時 還發現,A越大,制造業產值的增長速度就越快,此時制造業對服務業的擠出效應也會 越大;當幾>0.8時,即當服務業對制造業存在偏利效應時,兩大商圈的制造業產值分別 可以突破其單獨存在的最大產值557.07億元和908.52億元。同樣,當匕-人>1且 勺-02 <1時,也可以得到與(@-幾<1且色-爲>1)相類似的結論。
      當0.-/3. <1 且0<幺2-02<1 時,令勺=0.8,爲=0.3, /=60, ^=0.8,幾分別賦值 為0.3, 0.8, 1.2和2.0進行數值模擬,見圖4-6。由圖4-6可知,兩大商圈制造業與服 務業的演化路徑出現了較大的差異。對于以城市化主導的“義烏商圈”而言,服務業產
      值隨著時間的推移呈現遞增趨勢,且A越小,服務業產值的增長速度就越快;而制造業 產值隨時間推移出現短期增長后趨于平穩,尤其是A越小,服務業對制造業的擠出效應 就越顯著。對于制造業集聚主導的“柯橋商圈”而言,制造業和服務業產值的變化受A 的影響較大:當服務業對制造業存在偏利效應時,A越大,制造業產值的增長速度就越 快,并超過最大產值(908.52億元),而且A越大,制造業對服務業的擠出效應也越大; 當服務業對制造業存在弱擠出效應(匕-人<1)時,服務業產值增長速度加快并最終 超過制造業,而制造業短期增長之后因服務業的擠出效應而呈現微弱的遞減趨勢;此外, A越大,穩定時的制造業產值就越大而服務業產值就越小。
       
      圖4-6均-02<1且#變化時兩大商圈制造業與服務業的共生演化路徑
      當<1且0<爲一勺< 1時,令a2=0.3, 02=°",260,同=0.8,人分別賦值 為0.3, 0.8, 1.2和2.0進行數值模擬,見圖4-7。此時,兩大商圈的制造業與服務業都 存在互惠效應,也可達到雙方共存的穩定狀態。對“義烏商圈”而言,A越大,服務業 產值的增長速度就越快,且制造業與服務業的總產值就越大;當px-ax>\時,即服務 業與制造業存在互惠效應且服務業對制造業具有強偏利效應時,服務業和制造業都出現 高速增長,遠遠超過各自的最大產值,同時穩定時服務業產值遠遠超過制造業產值,其 中服務業超過18000億元,而制造業超過2000億元。對“柯橋商圈”而言,服務業產 值的增長速度也隨A的增大而加快,且件越大,制造業與服務業的總產值就越大,演化 趨勢類似于“義烏商圈";但是,當>1時,即當制造業與服務業存在明顯的互惠 效應時,二者產值都超過各自的最大產值,而且穩定時二者的最大產值差距不大,其中 服務業的最大產值接近6000億元,而制造業的最大產值接近5000億元。當制造業與服 務業存在互惠效應時,“義烏商圈”與“柯橋商圈”都是以服務業為主導而實現與制造 業的良性互動,服務業成為兩大商圈發展的最終選擇;從制造業與服務業的互動效應來 看,“義烏商圈”服務業的引領作用更加顯著,且互惠效應越強,服務業的主導地位就 越明顯,這為義烏市建設國際化大城市提供了理論支持;而“柯橋商圈”雖然服務業也
      占主導地位,但是穩定時服務業與制造業的產值差距并不大,而且互惠效應越強,二者 的總產值就越大,這顯然也為紹興縣著力打造“國際性紡織制造中心、國際性紡織貿易 中心和國際性紡織創意中心”的戰略目標提供了理論依據。
       
      圖4-7 a2-A<0且A變化時兩大商圈制造業與服務業的共生演化路徑
      4.4小結
      本章以制造業與服務業的互動效應為理論框架,構建了二者的演化博弈模型,并以 “義烏商圈”和“柯橋商圈”的統計數據例對制造業與服務業的演化路徑進行實證分析, 可以得出以下主要結論:①在特定區域(城市)空間內,制造業與服務業之間不僅存在 “互惠效應”,而且還存在相互排斥的“擠出效應”,這主要由制造業生產能力膨脹、產 能全面過剩以及現代服務業對城市的依賴性所引致的;②(生產性)服務業的發展依賴 于制造業,但不完全受制于它,尤其是隨著城市規模的擴大,現代服務業的發展逐漸呈 現出較強的獨立性和主導性;③制造業與服務業的演化路徑由二者的互動效應決定,而 且“義烏商圈”和“柯橋商圈”的共生演化結果一致顯示,制造業與服務業互惠效應越 強,區域(城市)的整體經濟容量就越大。因此,地方政府應該為制造業與服務業的發 展創造良好的互動環境,在推動制造業轉型升級的同時集聚現代服務業,并有針對性地 實現“制造業服務化”和“服務業制造化”,這意味著產業集聚與城市化在動態演化過 程中可以實現更高互動層級的外延式躍遷以及對演化環境更高的適應性,也從另一個側 面佐證了第3章的理論分析。
      第5章 產業集聚與城市經濟結構調整:空間溢出效應視角
      城市產業結構調整究竟怎樣影響一個城市的發展?學術界對此存在爭議,而爭議的 原因是產業結構調整是一個“創造和破壞并存的過程”。Laitner (2000)分析了產業結 構變遷的雙向效應,并將產業結構調整分為主動調整和被動調整,認為根據需求和稟賦 的變化進行主動調整的國家要比因受外部沖擊而被動調整的國家發展的更好。Glaeser (2005)利用波士頓1630-2003年的數據研究發現,城市的長期繁榮歸因于根據需求狀 況和技術變化迅速做出產業結構調整的能力。Duranton (2007)將“創新震蕩”引入城 市體系后發現,跨產業創新導致的產業結構變動是影響城市體系演變和就業增長的主要 原因。Findeisen和Siidekum (2008)通過西德326個城鎮的數據發現,城市的就業增長 并非取決于產業結構調整的強度,而是產業的初始結構。需要特別指出的是,鮮有文獻 將地理距離和產業結構變遷引入到這一問題的研究。大多數研究將視野鎖定在省級單位 和三次產業結構的變動,并將地理距離處理為一個"黑匣子”,掩蓋了城市間的相互作 用。因此,本章嘗試利用2003-2011年中國285個地級及以上城市的統計數據,將產業 結構變遷分解為波動化和高級化兩個方面進行測度,并運用空間計量方法引入地理距離 來討論集聚外部性和產業結構變遷影響中國城市勞動生產率的空間溢出效應。同時,本 章還通過對城市的區域分布、發展階段、城市規模等進行分組性檢驗和拓展性分析,進 一步揭示了城市集聚模式和產業變遷方式影響的差異性。
      5.1文獻評述與理論基礎
      經濟活動的地理集聚現象可以提高本地勞動生產率的思想早在19世紀末就得到了 新古典經濟學家的關注。Marshall (1890)就指出,空間外部性是決定經濟地理集聚的 關鍵因素,其主要來源于中間投入品的分享、專業化的勞動力市場集聚(Labor Market Pooling)和知識的外溢(Knowledge Spillover)o Hoover (1937)最早將集聚外部性分為 專業化經濟和多樣化經濟。其中,專業化經濟是指同一產業在地理上的集中使企業生產 績效隨行業規模的擴大而獲得外部性收益,從動態化視角也被稱為MAR (Marshall-Arrow-Romer)外部性;多樣化經濟是指多種相關性的產業在地理上集中所 產生的外部性收益,如跨產業的技術交流與合作、公共基礎設施的共享等,從動態化視 角也被稱為Jacobs外部性(Jacobs, 1969)。但是,經濟活動的空間集聚直到Krugman (1991)之后,才被經濟學家們所重視。新經濟地理學認為,由于生產中存在規模報酬 遞增、消費者需求的多樣性偏好和運輸成本,廠商會選擇在市場需求相對較大的地區組 織生產經營活動,從而導致該地區更大的生產規模和更高的要素價格水平。當達到均衡 時,集聚地區更高的要素價格必然產生更高的勞動生產率,否則,廠商會因追求利潤最 大化而選擇到其他要素價格相對較低的地區生產。隨后,Fujita和Mori (1997)、Fujita et al. (1999)重點探討了城市體系空間模式的變遷。在他們的模型中,一個城市體系的空 間布局取決于向心力和離心力的相互作用。根據“中心-外圍”理論,在這兩種力量的 作用下,一個地區的市場潛力與該地區與中心城市的地理距離之間呈現先下降后上升再 下降的“s”型曲線過程。這也反映了地區之間成本關聯與需求關聯的抗衡關系:一方 面,中心城市市場容量較大,離中心城市較遠的企業由于存在運輸成本而無法與集聚中 心的企業競爭,這就是新經濟地理學所說的本地市場效應(Home-market Effect);另一 方面,由于離大城市越近會導致競爭激烈、要素資源價格升高(如土地和住房租金)等 產生市場擁擠效應(Market Crowding Effect),離中心城市較遠的企業因競爭程度下降 而擁有更大的市場潛力。因此,若一個地區形成了一個新城市,就會產生集聚陰影效應 (Agglomeration Shadow Effect),使臨近區域不會再出現新的城市。
      隨后,越來越多的學者開始關注影響城市勞動生產率的經驗研究。多數文獻最早傾 向于從城市規模的視角考察勞動生產率的差異性。例如,Sveikauskas (1975)研究發現, 城市規模平均每擴大1倍,勞動生產率就會相應地提高4.77-6.39%,而Moovmaw( 1981) 則認為這一影響效應僅為2.7%o Glaeser和Resseger (2010)也發現,美國城市人口規 模與勞動生產率存在顯著的正相關性,而該效應在高人力資本的大城市尤為明顯。 Ciccone和Hall (1996)則認為經濟活動的空間密度較城市規模更能反映城市的集聚程 度。他們利用美國各州的統計數據測度發現,城市就業密度每增加1倍,勞動生產率會 提高 6%左右。此后,Ciccone(2002)、Brulhart 和 Mathys(2008)、柯善咨和姚德龍(2008)、 陳良文等(2009)等都對經濟活動密度與勞動生產率之間的關系進行了檢驗,研究結果 都從不同程度上證實了二者之間的相互促進關系。另外一些研究則著眼于專業化和多樣 化經濟在地區勞動生產率的作用,但并未得出一致的研究結論。例如,Henderson (2003) 發現,專業化城市有助于生產標準化產品,對城市的勞動生產率具有更大的促進作用。 Martine/ al. (2011)通過法國的企業數據發現,專業化經濟顯著提升了城市勞動生產率, 但多樣化經濟的影響效應并不顯著。Glaeser et al. (1992)從城市就業的角度發現,多樣 化促進了美國城市就業規模的增長,而專業化則降低了城市的就業水平。于斌斌和金剛 (2014)運用中國的城市統計數據發現,城市多樣化模式比專業化模式更能促進城市規 模擴張和勞動生產率提升。Gao (2004)、薄文廣(2007)也同樣得出了專業化與區域經 濟增長負相關的結論。這給我們的啟示是,城市發展是選擇專業化經濟還是多樣化經濟, 需要綜合考慮空間效應(地理距離)、城市規模、產業結構等多重因素,應因地制宜和 分類實施。
      隨著地理距離與城市間溢出效應逐漸被重視,一些學者將研究視角拓展至跨區域邊 界的集聚外部性。Meijers和Burger (2010)認為擁擠效應通常局限在城市內部,而集 聚的規模經濟效應可以在臨近城市之間共享。他通過控制其他影響因素后發現,多中心 都市圈的勞動生產率要顯著高于單中心都市圈。也有學者引入地理距離來分析集聚外部 性的空間變化趨勢。例如,Bottazzi和Peri (2003)、Fischer et al. (2009)分別以專利技 術和全要素生產率來衡量技術創新水平,發現歐洲區域間的技術溢出效應在300km范圍 內顯著,而Moreno&皿(2005)通過設定不同距離閾值的空間權重矩陣發現,歐洲17 個國家138個地區之間的技術溢出范圍為250km。國內學者付淼(2009)通過省區面板 數據的經驗分析發現,當距離超過800km時,技術溢出效應開始迅速下降,到達1250 公里后,技術溢出效應強度減半。潘文卿(2012)通過分析中國各省區人均GDP的空 間分布格局與特征發現,一個地區的市場潛能會隨著地區間距離的增大而減小,當距離 間隔超過3000km時,中國各省區之間將不存在直接的空間溢出效應。于斌斌和金剛 (2014)通過中國城市數據測度發現,城市間勞動生產率的空間溢出效應在0-850公里 范圍內呈現先上升后下降的“倒U型”過程,波峰出現在450公里左右。經濟主體在地 理距離上的臨近形成的集聚外部性通過資源共享、要素流動、知識傳播等方式來提高相 關地區勞動生產率的觀點逐漸得到了經濟學家的普遍認同。
      城市產業結構變遷是影響勞動生產率的另一個重要研究視角。多數學者認為,根據 市場需求和技術發展進行產業創新與結構調整并由此帶來的“結構紅利”是城市就業增 長和勞動生產率提高的關鍵(Fan et al., 2003; Glaeser, 2005; Duranton, 2007)□ Maddison (2006)總結“二戰”后發達國家和“亞洲四小龍”的發展經驗時指出,產業結構的服 務化調整壓縮了勞動生產率持續高增長的空間,從而導致經濟增長陷入“結構性減速” (袁富華,2012)。然而,世界經濟的發展趨勢正是產業結構的服務化,這也是未來中 國城市經濟發展所面臨的重要背景。以美國為例,在經歷20世紀50-80年代人口規模 下降之后,從20世紀70年代末開始,一些如紐約、波士頓等大城市又重新進入了人口 規模和收入水平同時增長的新階段,這與城市傾向于發展金融服務、高新技術等思想密 集型(Idea-intensive)產業密切相關。與此同時,一些傳統工業城市(如底特律)因為 沒有發展起相關的現代服務業而出現人口規模的萎縮(陸銘和向寬虎,2012).,如果是 這樣,服務業的集聚特征將是判斷城市產業結構高級化的一個重要標準。那么,這就需• 要說明兩個問題:一是城市的服務業與工業或制造業是如何互動變遷;二是城市如何才 能集聚服務業并發揮服務業的集聚外部性。
      由于服務存在庫存和運輸的不可能性,服務較制造品被認為是不可貿易的(井原哲 夫,1986)。但是生產性服務業作為制造業的中間投入品,是完全可以貿易的。已有研 究表明,生產性服務業的空間集聚不僅能夠提升自身產業效率,而且還會通過提升專業 化水平、降低交易成本等機制提升制造業的勞動生產率(Dnniels, 1989; Markusen, 1989; Eswaran andKotwal, 1989)。國內文獻也在理論分析和實證檢驗上證實了生產性服務業 與制造業之間相互促進、相互融合的互動關系(顧乃華等,2006;江靜和劉志彪,2007; 馮文泰,2009;陳建軍和陳菁菁,2011;宣悴,2012;于斌斌和胡漢輝,2014)。另外, 一些不可貿易的服務產業在地理上也體現出集聚的特征。楊向陽和徐翔(2004)、陸銘 和向寬虎(2012)分別利用中國服務業數據和中國城市數據證實了服務業規模經濟效應 的存在。此外,雖然消費型服務業是不可貿易的,但由于生產性服務業集中了大量的高 技能勞動者,因而對消費性服務業產生了大量的市場需求,也會帶動相應的消費性服務 業在地理上集聚。Beyers和Lindahl (1996)從中間需求角度的實證研究發現,對專業 技術知識的需求和政府管制的強化,是導致服務業尤其是生產性服務業集聚的最重要因 素。但是,鮮有文獻引入地理因素分析服務業的空間集聚效應,這將是本章研究的重點 之一。
      5.2研究方法與變量選擇
      5. 2.1空間計量模型設定
      在市場經濟條件下,勞動力、資本等生產要素可以自由流動,廠商可以根據市場需 求調節要素投入。我們假定在要素投入一定的情況下,城市集聚經濟的空間外部效應可 以通過地理鄰近、專業化、多樣化、產業結構變遷等特征提高城市的產出水平。假設城 市產出可用C-D生產函數描述:
      Y = 4f(K,L) (5.1)
      其中,y為城市實際產出,k為城市資本存量,z為城市勞動力,/是由初始稟賦、 區位條件等因素所決定的全要素生產率。假設f{K,L)為一次齊次函數,滿足規模報酬 不變的約束條件,我們對(5.1)式兩邊同時除以Z并取自然對數,可以導出城市勞動生 產率的基本模型:
      Ln(Y /L) = LnA + fiLn(K / L) (5.2)
      需要說明的是,全要素生產率廈在多數文獻中主要包括城市間的集聚外部性、產業 結構、人力資本、基礎設施等重要變量(Glaeser et al., 1992; Fujita et al., 1999; Henderson, 2003; Bronzinie/M, 2009)»另外,已有文獻還控制了政府規模、教育條件、外商直接 投資等通過吸引城市外部高技能人才的遷入來影響城市勞動生產率的變量(Kohler, 1997;柯善咨和姚德龍,2008;劉修巖,2009)□但是,上述模型將研究視角僅鎖定在 城市內部,忽視了城市間的相互作用。城市的規模變動、產業變遷都不可避免地受到城 市體系中其他城市的影響,而影響效應的強度和方向取決于施加城市的規模等級和地理 距離。換言之,一個城市的勞動生產率不僅與城市自身相關,還會與臨近城市通過勞動 力流動、資本輸出、知識傳播、投入產出關聯等途徑形成溢出效應。如果兩個城市的產 業結構互補,臨近城市的要素投入就會對本地城市存在擴散效應;反之,若兩個城市產 業結構同質,臨近城市之間會呈顯著的競爭格局,規模等級較大的城市可能會吸引臨近 城市的要素資源而造成回流效應。因此,本文以模型(5.2)為基礎加以擴展,引入地理 距離建立空間面板數據模型:
      LnProdu = p^W^LriProd^ + /3LnVkit + r)Aggljt + q)Strult +yXu +a( +v, +£•,.,
      7=1
      N
      巧=彳£ (53)
      >1
      其中,prod”表示i城市在/時間的勞動生產率,Znwt”表示城市勞均資本存量的對 數值;&gg?”表示城市集聚經濟指數;表示產業結構變遷指數,X”表示控制變量, 務、耳、為分別表示地區效應、時間效應和隨機擾動項。q和;I分別為空間滯后系數和 空間誤差系數,反映了城市之間的空間溢出效應"。代表空間權重矩陣,本文以城市 間直線距離的倒數作為權重25。
      5. 2. 2數據與變量說明
      為了更好地適應經濟發展的新形勢、滿足經濟統計和科學研究的需要以及與國際產 業分類接軌,中國國家統計局在2002年10月1日發布了新的《國民經濟行業分類與代 碼》,將原來的15個行業調整為現在19個行業;再加上20世紀90年代早期數據的嚴 重缺失以及2000年前后很多城市(多為市轄區)進行了大規模的行政區劃調整(汪宇 明等,2008),本文選取2003年及以后年份的中國城市市轄區的統計數據進行分析。另 外,在2011年,經國務院批準,安徽省撤銷巢湖市,并將其所轄的一區四縣劃歸合肥、 蕪湖、馬鞍山三市管轄;同年,國務院同意貴州省設立畢節(原縣級畢節市)和銅仁(原 縣級銅仁市和萬山特區)兩個地級市。由此,目前中國地級及以上城市的數量由原來的 287個變為288個。為了保證統計口徑一致,我們選擇除巢湖、畢節、銅仁、拉薩(缺 少歷年的統計數據)以外的285個地級及以上城市作為本文數據統計和實證分析的研究 對象。因此,本文最終選取的樣本為2003-2011年中國285個地級及以上城市9年的面 板數據,主要來源于歷年的《中國城市統計年鑒》、《中國區域經濟年鑒》和《中國統計 年鑒》。此外,我們對各個城市的生產總值和工資水平根據所在省份的GDP平減指數調 整為2003年的不變價格。本文選取的主要變量有:
      城市勞動生產率(Ped)。雖然很多發達國家的經驗研究將非農勞動生產率作為被解 釋變量,但其原因是為了控制高額的農業補貼對于勞動生產率的影響作用(Ciccone, 2002)o而中國正處于工業化和城市化的快速推進期,農業人口到非農產業的大規模轉 移可能導致非農勞動生產率的下降,因此簡單剔除并不可取。本文將采用各個城市的國 內生產總值與就業人數之比來表示。同時,本文還分別計算了城市的工業勞動生產率
      24當Q=0時,空間計量模型被稱為空間誤差模型或SEM面板數據模型;當2=0時,空間計量模型被稱為空間滯后 模型或SLM面板數據模型.
      25簡單的二元鄰接矩陣認為不相鄰城市之間不存在相關性的理念與現實情況有較大出入。本文采用城市間距離的倒 數作權數既考慮到了空間臨近但不相鄰的城市之間也可能存在相互影響的現實,還能夠避免地理距離內生于城市勞 動生產率提高所帶來的偏差。
      (Iprod)和服務業勞動生產率(Sprod)以作比較分析。
      勞均資本存量(Vk)。生產函數和經濟增長理論顯示,勞動生產率不僅取決于當期 投資,還受累積投資的影響。本文將借鑒單豪杰(2008)的處理方法,采用永續盤存法 估計資本存量。每個城市的新增固定資產投資來自《中國城市統計年鑒》,并以各城市 所在省區的價格指數為基準,折舊率設定為10.96%。城市的基期資本存量采用2003年 各個城市的GDP占本省GDP的比重乘以本省的基期資本存量來表示。勞均資本存量等 于資本存量與就業人數之比。
      城市集聚經濟指數。本文借鑒Duranton和Puga (2000)、李金港和宋德勇(2008) 的測度方法,分別采用相對專業化指數(RZI)和相對多樣化指數(RDI)來衡量。相 對專業化指數(RZI)反映了城市經濟的MAR外部性,其計算公式表示為:
      RZIt = Max©” / sj (5.4)
      其中,s”為i城市中j產業的就業人數占該城市總就業人數的比重,而©為_/產業的 就業人數占全部城市就業人數的比重。
      相對多樣化指數(RDI)反映了城市經濟的Jacobs外部性,其計算公式表示為:
      切=1/工心-咼| (5.5)
      其中,s”和嗎同上。
      產業結構變遷指數。從動態的角度,本文將城市的產業變遷分為產業結構波動化和 產業結構高級化兩個維度進行衡量。產業結構波動化反映了產業之間的結構轉換能力和 結構調整強度,也是要素投入-產出結構耦合度的一種度量。研究者一般選擇產業結構 偏離度指數,其計算公式為:
      E =》
       
      其中,E表示結構偏離度指數,卩、Z、八N分別表示產值、就業、產業和產業 部門數。根據新古典經濟學理論,£ = 0時經濟處于均衡狀態,E值越大,就表示經濟 發展越容易偏離均衡狀態。很多學者用E來度量產業結構合理水平,但經濟非均衡現象 是一種常態,E不可能為0,應將重點集中在EH0的產業結構分析上。本文借鑒干春暉 等(2011)的做法,釆用泰爾指數(也稱泰爾爛)度量產業結構波動化化其計算公式 如下:
      26若經濟處于均衡狀態下,則有TL=0;當TLH0時,則說明產業結構偏離了均衡狀態并出現了波動性調整,TL越 大,產業結構波動化程度越高。
       
       
       
      (5.7)
      產業結構高級化是對產業結構優化升級的一種測度,多數文獻根據克拉克定理釆用 非農產業的產值比重來衡量。但是,鑒于已有文獻的研究發現,經濟服務化是產業結構 升級的一個重要特征,而傳統度量方法不能反映出產業結構的這種傾向。因此,本文采 用第三產業與第二產業的產值之比(本文記為ES)來測度產業結構高級化。ES值越大, 越能夠反映出產業結構服務化的升級傾向。此外,本文還以GB2002分類的行業就業人 員比重作為衡量產業結構的代理變量。同時,借鑒方遠平和畢斗斗(2008)對于服務業 的分類方法,本文最終將19個行業分為農林牧漁業(Agri)、采礦業(Mini)、制造業 (Manu)、電力燃氣及水的生產和供應業(Elec)、建筑業(Cons)>生產性服務業(Pros)、 分配性服務業(Dist)、消費性服務業(Pers)和社會性服務業(Pubs) 9大類彳?。
      其他控制變量。考慮到影響城市勞動生產率的其他因素,本文還控制了一些解釋變 量:(1)工資水平(LnWage)。在產出水平固定的條件下,實際工資上漲會提高企業使 用其他生產要素來代替人力資本的傾向。本文用職工平均工資的對數值來反映勞動力成 本。(2)基礎設施(Inf)。基礎設施的改善能夠顯著降低生產要素的運輸成本和交易費 用,有助于城市規模效應和集聚經濟的形成。本文采用城市道路人均占有面積作為城市 基礎設施的代理變量。(3)人力資本(Edu)。具有知識、技能等特征的人力資本能夠顯 著提升城市的勞動生產率。本文將借鑒陸銘和向寬虎(2012)在面臨數據約束條件下的 做法,采用教師與學生的比率作為人力資本的代理變量。(4)政府規模(Gov)。由于政 府作用是城市勞動生產率的重要影響因素,本文以城市財政收入占GDP的比重來控制 城市間政府對經濟干預程度的差異。(5)外商直接投資(FDI)。外商直接投資不僅可以 增加一個城市的資本存量,還能通過產業轉移、技術關聯和知識溢出影響一個城市的勞 動生產率。本文將城市年度實際外商投資額(按歷年人民幣匯率的平均價格折算)占當 年固定資產投資額的比重作為代理變量。變量的描述性統計見表5-1»
      表5-1變量的描述性統計
      variable 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
      LnProd 11378
      [1.083] 11.634
      [0.488] 11.675
      [1.282] 11.920
      [0.45 刃 12.039
      [0.847] 12.243
      [0.453] 12.256
      [1.126] 12.488
      [0.444] 12.591
      [0.449]
      Lnlprod 11.449 11.745 11.737 12.009 12.141 12.390 12.398 12.634 12.754
      [1.135] [0.579] [1.33 習 [0.580] [0.916] [0.558] [1.191] [0.622] [0.587]
      LnSprod 11.186 11.384 11.481 11.718 11.826 12.006 12.046 12.251 12.361
      [1.076] [0.527] [1.277] [0.487] [0.868] [0.487] [1.126] [0.489] [0.482]
      LnVk 10.553 10.772 10.981 11.100 11.402 11.604 11.904 12.141 11.893
      27在服務業4個大類(14個行業)的劃分中,生產性服務業包括信息傳輸計算機服務和軟件業、金融業、房地產業、 租賃和商業服務業、科學研究技術服務業和地質勘查業5個行業;分配性服務業包括交通運輸倉儲及郵政業、批發 和零售業2個行業;消費性服務業包括住宿餐飲業、居民服務和其他服務業2個行業;社會性服務業包括水利環境 和公共設施管理業、教育、衛生社會保障和社會福利業、文化體育和娛樂業、公共管理和社會組織5個行業。
       
       
      [1.065] [0.571] [0.591] [0.568] [0.572] [0.621] [0.617] [0.554] [0.886]
      RZI 3.406
      [4.072] 3.465
      [3.822] 3.615
      [3.843] 3.483
      [3.55 刃 3.687
      [4.278] 3.903
      [4.749] 4.016
      [5.336] 4.263
      [7.223] 4.330
      [6.902]
      RDI 2.792
      [1.349] 2.747
      [1.367] 2.670
      [1.273] 2.617
      [1.246] 2.666
      [1.283] 2.599
      [1.229] 2.560
      [1.315] 2.486
      [1.174] 2.475
      [1.176]
      TL 0.171 0.184 0.194 0.125 0.174 0」89 0.214 0.210 0.191
      [0.200] [0.202] [0.246] [0.098] [0.198] [0.252] [0.329] [0.342] [0.257]
      ES 0.925 0.876 1.682 0.961 0.927 0.910 0.961 0.922 0.869
      [0.497] [0.469] [8.299] [0.557] [0.539] [0.535] [0.562] [0.563] [0.506]
      Agri 0.024 0.023 0.020 0.020 0.017 0.016 0.015 0.019 0.017
      [0.059] [0.049] [0.041] [0.043] [0.038] [0.039] [0.040] [0.063] [0.057]
      Mini 0.058
      [0.125] 0.059
      [0.126] 0.057
      [0.124] 0.058
      [0.128] 0.057
      [0.125] 0.058
      [0.128] 0.058
      [0.129] 0.056
      [0.125] 0.058
      [0.125]
      Manu 0.295
      [0.142] 0.291
      [0.144] 0.289
      [0.147] 0.288
      [0.150] 0.288
      [0.152] 0.279
      [0.153] 0.297
      [0.451] 0.272
      [0.15 習 0.265
      [0.154]
      Elec 0.033
      [0.209] 0.033
      [0.020] 0.033
      [0.021] 0.032
      [0.021] 0.032
      [0.021] 0.034
      [0.028] 0.031
      [0.019] 0.031
      [0.019] 0.028
      [0.018]
      Cons 0.083 0.085 0.089 0.090 0.093 0.090 0.095 0.097 0.118
      [0.054] [0,057] [0.063] [0.065] [0.070] [0.072] [0.076] [0.076] [0.084]勢
      Pros 0.094
      [0.036] 0.099
      [0.037] 0.101
      [0.037] 0.103
      [0.037] 0J06
      [0.040] 0.111
      [0.042] 0.118
      [0.043] 0.119
      [0.044] 0.117
      [0.042]
      Dist 0.111
      [0.047] 0.106
      [0.045] 0.099
      [0.045] 0.097
      [0.045] 0.094
      [0.044] 0.093
      [0.045] 0.089
      [0.043] 0.086
      [0.042] 0.089
      [0.042]
      Pers 0.021
      [0.018] 0.021
      [0.018] 0.021
      [0.018] 0.020
      [0.020] 0.020
      [0.022] 0.020
      [0.024] 0.019
      [0.023] 0.019
      [0.024] 0.019
      [0.025]
      Pubs 0.274
      [0.109] 0.284
      [0.109] 0.290
      [0.110] 0.292
      [0.110] 0.292
      [0.109] 0.295
      [0.110] 0.308
      [0.138] 0304
      [0.116] 0.287
      [0.112]落
      LnWdge 9.451 9.580 9.696 9.836 10.012 10.163 10.267 10.396 10.538
      [0.275] [0.274] [0.230] [0.292] [0.245] [0.23 刃 [1.653] [0.231] [0.213]
      Inf 6.883 7.340 7.793 8.594 11.432 9.346 9.666 10.515 11.178
      [4.737] [5.284] [4.713] [6.300] [0.661] [5.844]. [6.123] [7.023] [6.624]
      Edu 0.056
      [0.011] 0.057
      [0.013] 0.059
      [0.016] 0.058
      [0.010] 0.059
      [0.010] 0.049
      [0.010] 0.050
      [0.010] 0.159
      [0.468] 0.050
      [0.017]
      Gov 0.057
      [0.023] 0.058
      [0.024] 0.059
      [0.028] 0.064
      [0.033] 0.069
      [0.036] 0.070
      [0.039] 0.071
      [0.034] 0.078
      [0.035] 0.083
      [0.036]
      FDl 0.082
      [0.108] 0.063
      [0.075] 0.054
      [0.063] 0.054
      [0.060] 0.051
      [0.057] 0.048
      [0.053] 0.084
      [0.737] 0.035
      [0.040] 0.036
      [0.039]
      注:方括號內的數值為標準差.
       
      5.3空間溢出效應分析
      5. 3.1空間相關性檢驗
      對于判斷城市之間的空間相關性,本文釆用Moran's I指數進行檢驗,其計算公式為:
       
      £丈%(E-巧初
      Moran'si =旦上! (5.8)
      S吃刼
      1=1 戶 1
      1 _ _ 1 n
      其中,S2=_£(E_F)2,滬=丄£「Y;號分別代表第八/個城市的觀測值(本 文為勞動生產率5?爲表示城市數量;'為同上。Moran's I指數的取值范圍為當該 指數大于0時,城市之間具有空間正相關性,說明勞動生產率相似的城市集聚在一起; 當該指數小于0時,城市之間存在空間負相關性,表明勞動生產率相異的城市集聚在一 起;當該指數等于0時,城市之間空間不相關。另外,本文采用標準統計量Z來檢驗 MorarVsI指數的顯著性水平28,其公式表示為:
      Z(胚如斶=的丫炮?(泌泅”)其中e(m°w煜)=-丄 (5.9)
      yjVAR^Moran' si) h —1
       
       
       
      0. 4
      0. 35
      0. 3
      0. 25
      0. 2
      0. 15
      0. 1
      0. 05
      0
      2003 2004 2005 2006
      2007
      2008
      2009
      2010 2011
       
       
       
       
       
       
       
      圖5-1 2003-2011年中國城市整體、工業和服務業的勞動生產率的Moran's I指數
      數據統計結果顯示,中國城市整體、工業和服務業的勞動生產率的MorarTsI指數在 2003-2011年間都通過了 1%水平下的顯著性檢驗。這意味著中國產業勞動生產率之間存 在顯著的空間相關性和空間集聚效應。因此,我們可以推斷:地理距離是影響中國城市 體系集聚與擴散的重要因素,而城市的集聚外部性或規模經濟效應是勞動生產率提升的 主要動力。但是,需要指出的是(見圖5-1): —是中國城市服務業勞動生產率的空間相 關性要顯著高于工業;二是中國城市工業勞動生產率的空間相關性從2003年至2011年 出現了 “波動式”的遞減趨勢且下降幅度超過了 60%,而服務業勞動生產率的空間相關 性的下降趨勢并不明顯。這可能是因中國城市工業的集聚陰影效應要明顯大于服務業所 致。也就是說,與服務業相比,工業制成品更容易受運輸成本(或地理距離)的影響而 出現較強的局部集聚性特征,導致其周邊難以形成新的工業集聚區,從而降低了工業在 遠距離城市間的空間相關性。
      28若Moran's I指數正態統計量的Z值大于正態分布函數在10%顯著性水平下的臨界值1.65,則表示該城市經濟活 動在空間分布上具有顯著的正相關性,也意味著鄰近城市的類似特征值出現了集聚效應。
      考慮到一般區域間空間關聯規律是:地區間距離越短,空間相關性越強;隨著地理 距離的增加,地區間的相關性會逐漸減弱。我們通過進一步計算發現,306公里是中國 城市間最小的“門檻距離”,即在不小于該距離的情況下,才能實現每一個城市都至少 有一個鄰近的城市。于是,本文計算了從350-2350公里距離帶寬條件下的中國城市整 體、工業和服務業的勞動生產率在2003-2011年間的Moran's I指數及其統計檢驗,見表 5-2o結果顯示,隨著地理距離的增加,中國城市勞動生產率的空間相關的Moran's I指 數逐漸下降。同時,中國城市工業勞動生產率的空間相關性的衰減程度明顯高于服務業: 以2011年為例,當分別超過350公里和1550公里距離帶寬時,中國城市工業和服務業 的勞動生產率的Moran's I指數都由正變負。這表明,中國城市工業的勞動生產率在2011 年僅與周邊城市還存在空間相關性或外溢效應,進一步證實了工業隨時間推移而逐漸增 強的局部集聚性和集聚陰影效應。
      表5-2中國城市整體、工業和服務業的勞動生產率的Moran's指數隨地理距離的變化及其統計檢驗
      Year/km (0-350] (0-550] (0-750] (0-950] (0-1150] (0-1350] (0-1550] (0-1750] (0-1950] (0-2150] (0-2350]
      2003 Prod 0.263*** 0.143*** 0.098*** 0.083*** 0.069*** 0.049*** 0.032*** 0.007*** 0.003*** 0.001** -0.002
      Iprod 0.125*** 0.065*** 0.042*** 0.042*** 0.036*** 0.027*** 0.018*** 0.001 0.003*** 0.002*** 0.001***
      Sprod 0.267*** 0.162*** 0.115*** 0.096*** 0.077*** 0.052*** 0.034*** 0.009*** 0.004*** 0.001*** -0.001*
      2004 Prod 0.265*** 0.137*** 0.094*** 0.070*** 0.056*** 0.040*** 0.025*** 0.003** -0.001 -0.001 -0.003
      Iprod 0.104*** 0.045*** 0.026*** 0.027*** 0.024*** 0.018*** 0.011*** -0.003*** 0.000 0.001*** 0.000***
      Sprod 0.275*** 0.163*** 0」14*** 0.090*** 0.071*** 0.052*** 0.035*** 0.007*** 0.003*** 0.001** -0.001**
      2005 Prod 0.182*** 0.087*** 0.050*** 0.033*** 0.032*** 0.023*** 0.012*** -0.001 -0.003 -0.003 -0.003
      Iprod 0.077*** 0.023* 0.007 0.005 0.008* 0.006** 0.003** -0.001 -0.002 -0.002 -0.001
      Sprod 0.237*** 0.129*** 0.074*** 0.054*** 0.053*** 0.035*** 0.020*** -0.001 -0.002 -0.002 -0.002
      2006 Prod 0.179*** 0.079*** 0.048*** 0.028*** 0.026*** 0.019*** 0.008*** -0.002 -0.003 -0.003 -0.002
      Iprod 0.078*** 0.028*** 0.022*** 0.016 0.013*** 0.008*** 0.003** 0.001 -0.000 0.000** 0.001***
      Sprod 0.248*** 0.127*** 0.075*** 0.055*** 0.052*** 0.037*** 0.022*** 0.001 -0.000 -0.001 -0.002
      2007 Prod 0.166*** 0.078*** 0.049*** 0.026*** 0.021*** 0.014*** 0.005** -0.004 -0.005 -0.002 -0.002
      Iprod 0.097*** 0.043*** 0.036*** 0.021*** 0.012*** 0.007*** 0.001 -0.003 -0.003 -0.001 -0.000***
      Sprod 0.240*** 0.134*** 0.083*** 0.061*** 0.054*** 0.038*** 0.025*** 0.003*** 0.001** -0.000** -0.000***
      2008 Prod 0.152*** 0.058*** 0.034*** 0.018*** 0.014* 0.012*** 0.002 -0.006 -0.006 -0.003 -0.003
      Iprod 0.094*** 0.041*** 0.031*** 0.020*** 0.010** 0.007** -0.001 -0.004 -0.004 -0.001 -0.000**
      Sprod 0.207*** 0.107*** 0.063*** 0.046*** 0.043*** 0.031*** 0.020*** 0.001 -0.000 -0.002 -0.001
      2009 Prod 0.132*** 0.054*** 0.024*** 0.008 0.003 0.010*** 0.002 -0.006 -0.007 -0.005 -0.004
      Iprod 0.043*** 0.007 -0.006 -0.010 -0.010 0.001 -0.003 -0.005 -0.006 -0.003 -0.002
      Sprod 0.182*** 0.100*** 0.061*** 0.041*** 0.034*** 0.027*** 0.017*** -0.001 -0.002 -0.004 -0.003
      2010 Prod 0.150*** 0.058*** 0.026*** 0.006 0.003 0.009*** 0.002 -0.006 -0.007 -0.004 -0.004
      Iprod 0.047*** 0.004 -0.007 -0.013 -0.009 0.001 -0.001 -0.004 -0.005 -0.003 -0.002
      Sprod 0.213*** 0.116*** 0.070*** 0.046*** 0.035*** 0.028*** 0.018*** -0.001 -0.002 -0.002 -0.002
      2011 Prod 0.119*** 0.042*** 0.013* 0.001 -0.002 0.005* -0.003 -0.007 -0.006 -0.003 -0.003
      Iprod 0.043*** 0.012 -0.003 -0.002 -0.006 0.002 0.001 -0.003 -0.004* -0.002 -0.002
      Sprod 0.202*** 0.110*** 0.068*** 0.047*** 0.033*** 0.026*** 0.016*** -0.001 -0.001 -0.002 -0.002
      注:*、**、*"分別表示通過10%、5%、1%水平下的顯著性檢驗-
      上述Moran's I指數測度了中國全域范圍內各個城市之間的空間相關性,那么局部范 圍內相鄰城市是否存在空間關聯以及存在的是何種關聯?我們非常有必要引入空間關 聯局域指標(LISA)來分析中國城市空間關聯的局部特征,其計算公式為:
      I^Z^WyZj (5.10)
      其中,Z,=Y-Y, Zj=Yj-Y,乙、£、"、嶼同上。正的厶表示一個高值被高值 所包圍,或者是一個低值被低值所包圍,即具有相似勞動生產率的城市聚集在一起;負 的厶表示一個低值被高值所包圍,或者是一個高值被低值所包圍,即呈現相異勞動生產 率的城市聚集在一起。
      為了采用更加直觀的方式,我們分別繪制了 2003年和2011年中國城市整體、工業 和服務業勞動生產率的LISA集聚圖2駕結果分別見附錄2。從LISA集聚圖中可以發現: ①從中國城市整體來看,勞動生產率的高值集聚城市從浙江、上海、蘇南地區等長三角 城市群和珠三角城市群向蘇北地區和內蒙古中部地區轉移,而且中部地區低值集聚城市 的數量出現減少的趨勢;②中國城市工業勞動生產率的高值集聚區由2003年的浙江、 上海、蘇南地區等長三角中心城市轉換為2011年的的陜、甘、寧和內蒙古等地區的中 心城市;③中國城市服務業勞動生產率的高值集聚區由東部沿海地區向中部地區擴散, 同時東部沿海地區的高值集聚城市在減少(尤其是福建和廣東的沿海城市),而且中部 地區的高值集聚城市在增加(尤其是內蒙古中部城市)以及低值集聚區在減少。我們從 中得到的啟示是:①當產業尤其是工業集聚到一定程度時,由于擁擠效應(如要素價格 升高、市場競爭激烈等)產生了外部不經濟,因而出現東部沿海地區產業向中部地區擴 散的趨向;②對于中國城市產業的發展,存在繆爾達爾擴散效應,只不過服務業的外溢 效應要明顯高于工業,這取決于運輸成本或地理距離對二者的影響程度。
      5. 3. 2空間面板模型的回歸分析
      面板數據模型到底采取SLM模型還是SEM模型,可以通過比較兩個Lagrange乘數 及其穩健性來選擇(Anselin, 1995)。相應的選擇標準是:如果LMLAG比LMERR更 加顯著,且Robust-LMLAG通過顯著性檢驗而Robust-LMERR沒有,則選擇SLM模型; 反之,SEM模型則更合適。權重矩陣由于選擇基于距離倒數的空間權重矩陣,不存在 閾值。當因變量為LnProd時,LMLAG的值為1393.0381, LMERR的值為1403.6324(均 通過了 1%水平下的顯著性檢驗),且Robust-LMLAG未通過顯著性檢驗,而 Robust-LMERR通過了 1%水平下的顯著性檢驗,故選擇SEM模型更為合適。同理,當
      29 LISA集聚圖可以將區域與周邊地區的空間相關性劃分為“高-高”、"低-低”、"低-高”、"高-低”及"none”(空間 相關不顯著)5個類型。"高-高”代表研究區域為髙值,其周邊地區也為高值,表明研究區域為高值集聚區,具有顯 著的高值空間相關性;"低-低”表示研究區域為低值,其周邊地區也為低值,說明研究區域為低值集聚區,具有顯著 的低值空間相關性;"低-高”、“高-低”為兩類特殊區域,也稱為"熱點”(Hotspot)區域,其中,“低-高”代表研究 區域為高值,其周邊地區為低值,而“高-低”則相反。
      因變量為 Lnlprod 和 LnSprod 時,通過比較 LMLAG, LMERR、Robust-LMLAG 和 Robust-LMERR發現,選擇SEM模型依然明顯要優于SLM模型。根據Hausman檢驗, 本文選擇固定效應。
      從表5-3中模型(1) - (9)可以看出,在引入控制變量之后,各項指標的回歸結果 表現出很好的穩健性,這表明SEM模型具有非常好的擬合度。回歸結果顯示,一個城 市的勞均資本存量對城市整體勞動生產率、工業勞動生產率和服務業勞動生產率都有顯 著的正向影響,且都通過了 1%水平下的顯著性檢驗。這意味著一個城市的勞均資本存 量每提高10%,城市整體勞動生產率、工業勞動生產率和服務業勞動生產率都會相應的 提高36.%、40.8%和33.4%0該結論與生產函數和經濟增長理論的預期完全一致。對于 城市產業集聚的RZI指數和RDI指數而言,僅有城市相對多樣化對工業勞動生產率有 顯著的負向影響且通過了 5%水平下的顯著性檢驗,其他影響都不顯著。這說明一個城 市產業間的Jacobs外部性會明顯阻礙工業勞動生產率的提高。由TL指數和ES指數的 估計結果發現,城市產業結構波動化僅對工業勞動生產率有顯著的正向影響且通過了 1%水平下的顯著性檢驗,而城市產業結構高級化對城市整體、工業和服%業的勞動生 產率都具有顯著的負向影響且都通過了 1%水平下的顯著性檢驗。我們將這兩個指標結 合起來分析就可以作出一個判斷:中國整體上仍然處于工業化階段而非服務化階段,而 且工業內部的調整較跨產業調整更能促進城市勞動生產率的提高,更不是一味地“退二 進三”或發展服務業。該實證結果具有較強的政策含義:一方面,中國城市產業結構并 非具有服務化傾向的高級化,而這種“反向高級化”更能促進勞動生產率的提高;另一 方面,除了理性地看待產業結構高級化之外,應更多地關注同一行業內產電,鏈的延伸和 價值鏈的攀升對一個城市產業結構調整和勞動生產率提高的意義。 -
      表5-3空間面板模型的回歸結果:全國層面的估計
      LnProd Uilprod LnSprod
      模型(1) 模型⑵ 攜型⑶ 模型(4) 模型(5) 模型(6) 模型(7) 模型(8) 模型(9)
      LnVk 0.362***
      [15.436] 0.363***
      [12.750] 0.363***
      [15.485] 0.407***
      [16.300] 0.414***
      [13.613] 0.408***
      [16.363] 0.333***
      [14.175] 0.333***
      [11.889] 0.334***
      [14.215]
      HZI -0.009
      [-0.902] -0.010
      [-L293] -0.007
      [-0.641] -0.012
      [-1.374] -0.003
      [-0.282] -0.004
      [-0.473]
      RDI -0.030
      [-1.567] -0.018
      [-1.150] -0.052***
      [-2.591] -0.034**
      [-2.037] -0.032*
      [-1.708] -0.021
      [-1.370]
      TL 0.066
      [1.338] 0.067
      [1.349] 0.349***
      [6.643] 0.347***
      [6.578] 0.034
      [0.678] 0.030
      [0.612]
      ES -0.117***
      [-34.814] -0.117***
      [-34.812] -0.123***
      [-34.366] -0.123***
      [-34.367] -0.111***
      [-32.916] -0.111***
      [-32.903]
      Agri 0.178
      [0.494] 0.964
      [0.951] 1.111
      [1.327] 0.460
      [1.198] 0.928
      [0.858] 1.482*
      [1.664] 0.959***
      [2.655] 1.174
      [1.177] 1.264
      [1.507]
      Mini 0.204
      [0.424] 0.301
      [0.500] 0.343
      [0.687] -1.885***
      [-3.680] -2.127***
      [-3.306] -1.754***
      [-3.300] 1.779***
      [3.688] 1.802***
      [3.035] 1.802***
      [3.597]
       
       
      Manu 0.840*** 卩?251] 1.160***
      [3.704] 0.864***
      [3.335] -0.674**
      [-2.453] -0.455
      [-1.361] -0.630**
      [-2.286] 1.444***
      [5.577] 1.768***
      [5.737] 1.472***
      [5.669]
      Elec 1.611*
      [1.766] 1.836
      [1.634] 1.831**
      [1.974] -0.959
      [-0.989] -1.114
      [-0.929] -0.708
      [-0.717] 2.380***
      [2.604] 2.511**
      [2.270] 2.457***
      [2.642]
      Cons 0.265
      [0.755] 0.423
      [0.991] 0.296
      [0.838] -1.960***
      [-5.238] -2.008***
      [-4.414] -1.934***
      [-5.154] 1.021***
      [2.899] 1.168***
      [2.784] 1.024***
      [2.894]
      Pros 0.961*
      [1.805] 1.028*
      [1.872] 1.009*
      [1.874] 0.873*
      [1.650] 1.155*
      [1.656] 0.994*
      [1.736] -0.392
      [-0.734] -0.300
      [-0.467] -0.301
      [-0.557]
      Dist 0.680
      [1.376] 0.567
      [0.946] 0.690
      [1.396] 0.923*
      [1.756] 0.630
      [0.985] 0.954*
      [1.813] ■0.368
      [-0.744] -0.436
      [■0.73 刃 -0.343
      [-0.692]
      Pers -2.681**
      [-2.309] -1.988
      [-1.406] -2.517**
      [-2.161] -3.180***
      [-2.575] -2.189
      [-1-451] -2.942**
      [-2.376] -3.208"歩
      [-2.758] -2.604*
      [-1.871] -3.078***
      [-2.638]
      Pubs 2.064***
      [9.433] 2.102***
      [7.864] 2.058***
      [9.336] 2.154***
      [9.250] 2.102***
      [7.368] 2.125***
      [9.065] 1.420***
      [6.478] 1.446***
      [5.495] 1.396***
      [6.320]
      LnWage 0.413***
      [18.575] 0.402***
      [14.890] 0.413***
      [18.573] 0.434***
      [18.323] 0.423***
      [14.693] 0.434***
      [1&341] 0.411***
      [18.433] 0.401***
      [15.074] 0.411***
      [18.452]
      Inf -0.002
      [-0.601] -0.001
      [-0.279] -0.002
      [-0.626] -0.001
      [-0.291] -0.001
      [-0.116] -0.001
      [-0.325] -0.003
      [-0.934] -0.002
      [-0.560] -0.003
      [-0.952]
      Edu 0.053
      [0.810] 0.062
      [0.777] 0.057
      [0.872] 0.074
      [1.058] 0.086
      [1.019] 0.079
      [1.129] 0.040
      [0.608] 0.046
      [0.586] 0.042
      [0.636]
      Gov 2.332***
      [4.888] 3.759***
      [6.513] 2.355***
      [4.938] 1.957+
      [3.855] 3.438***
      [5.582] 1.990***
      [3.923] 2.381***
      [4.981] 3.732***
      [6.569] 2.400***
      [5.021]
      FDI -0.379**
      [-2.443] -0.583***
      [-3.102] ■0.393"
      [-2.524] 0.509***
      [3.081] 0.362*
      [1.807] 0.484***
      [2.928] -0.719***
      [4625] -0.924***
      [-4.995] -0.735***
      [4713]
      A 0.948*"
      [7&009] 0.948***
      [7&013] 0.949***
      [79.599] 0.944***
      [72.540] 0.948***
      [78.076] 0.948***
      [78.067] 0.949***
      [79.520] 0.946***
      [75.189] 0.949***
      [79.586]
      Adf-R2 0.638 0.472 0.638 0.643 0.478 0.644 0.618 0.464 0.618
      er2 0.037 0.054 0.037 0.042 0.062 0.042 0.037 0.052 0.037
      Log-L -1433.790 -193L320 -1432.176 -1592.508 -2097.439 ?1589.661 -1438.957 -1890.866 -1437.786
      注:<1)括號內的數值為T值檢驗;⑴*、”、***分別表示通過10%、S%、1%水平下的顯著性檢驗.
       
      從產業結構代理變量的估計結果可以看出:①制造業、生產性服務業和社會性服務 業占比的提升能顯著提高城市整體勞動生產率,而消費性服務業的影響效應則完全相 反;②城市采礦業、制造業和建筑業占比的提升顯著降低了工業勞動生產率且顯著提高 了服務業勞動生產率,而生產性服務業占比的提升能顯著提高工業勞動生產率;③城市 消費性服務業和社會性服務業對工業和服務業勞動生產率的影響效應與對整體的影響 趨勢基本一致。我們得到的啟發是,制造業、生產性服務業和以公共服務為主的社會性 服務業仍然是城市發展的主導性產業,而工業尤其是制造業(通過了 1%水平下的顯著 性檢驗)與生產性服務業的有效互動成為中國城市勞動生產率提升的主要動力。在其他 控制變量方面,工資水平對中國城市整體、工業和服務業勞動生產率都有顯著的正向影 響,這與于斌斌和金剛(2014)的研究結論相類似;FDI對中國城市整體和服務業勞動 生產率有顯著的的負向影響,而對工業勞動生產率卻有顯著的正向影響,這可能與外商 在中國的直接投資結構以工業為主相關,即FDI知識溢出效應的貢獻主要作用于工業的 發展。需要指出的是,政府規模對中國城市整體、工業和服務業勞動生產率都有顯著的 正向影響,這與陸銘和向寬虎(2012)、于斌斌和金剛(2014)的研究結論相悖。我們 給出的解釋是:①前期研究的控制變量較少,從而忽略了影響政府規模與城市勞動生產 率的內生性因素,尤其是產業結構變遷的影響效應;②在控制了產業結構代理變量和其 他變量以后,地方政府的財政支出特別是用于激勵科技創新、改善公共服務等方面的資 金支持隨經濟增長的逐年提高有效提升了城市產業勞動生產率。這意味著從城市勞動生 產率的角度看,中國地方政府規模在研究期間是適度的。
      5. 3. 3城市間溢出效應的地理邊界
      表5-4空間誤差系數與地理距離的關系
      因變量/距離(km) (0-350] (0-500] (0-650] (0-800] (0-950] (0-1100] (0-1250] (0-1400] (0-1550] (0-1700] (0-1850]
      Prod 0.634***
      [7.557] 0.577***
      [5.971] 0.560***
      [5.610] 0.546***
      [5.380] 0.475***
      [4.231] 0.387***
      [3」84] 0.336***
      [2.80 習 0.274***
      [2.309] 0.146
      [1.357] 0.067
      [0.70 習 0.036
      [0.449]
      Iprod 0.696*** 0.662*** 0.654*** 0.650*** 0.611*** 0.562*** 0.511*** 0.437*** 0.310*** 0.189** 0.112
      [9.920] [8.486] [8.213] [8.135] [7.055] [6.009] [5.247] [3.390] [3.108] [2.046] [0.159]
      Sprod 0.587*** 0.464*** 0.393*** 0.321** 0.243* 0.177 0164 0.135 0.051 0.012 0.006
      [6.236] [3.855] [2.951] [2.252] [1.647] [1.214] [1.218] [1.105] [0.463] [0.125] [0.075]
      注:(1)括號內的數值為T值檢驗;(2) *、**、***分別表示通過10%、5%、1%水平下的顯著性檢驗.
       
      根據前文分析,中國城市之間的勞動生產率存在顯著的空間溢出效應,這種溢出效 應包括技術溢出、效率溢出和產業溢出等多種途徑。本文將設定不同的距離閾值,生成 相應的基于距離倒數的空間權重矩陣30,從而分析城市間溢出效應隨地理距離增加的變 化趨勢。根據上節中的SEM模型和表5-3中的模型(3)、模型(6)和模型(9)確定 的空間權重矩陣和“門檻距離”,本文將從350公里開始每隔150公里進行一次回歸, 并記錄相應的距離帶寬、空間誤差系數和T統計量,見表5-4。
      結果顯示,中國城市整體、工業和服務業的勞動生產率的溢出效應都符合“地理學 第一定律”,即隨著地理距離的增加,城市間的溢出效應逐漸減弱。從城市間溢出效應 的地理邊界看,中國城市整體勞動生產率的溢出效應在0-1400公里呈緩慢的下降趨勢, 當超過1550公里時空間誤差系數無法通過10%的顯著性檢驗,而中國城市工業和服務 業的勞動生產率的溢出效應邊界分別是0-1700公里和0-950公里,即中國城市工業勞動 生產率的溢出半徑要遠大于服務業。這說明服務業更需要人口集聚和信息、知識的交流, 而對地理空間的需求沒有工業那么強。另外一種解釋是,工業更容易受成本約束(如運 輸成本、土地價格等)而出現產業轉移并在大、中、小城市間形成專業化分工,從而可 以在更大的空間范圍內產生溢出效應,而服務業更依賴于需求市場尤其是人口規模較大 的中心城市,即在同一城市體系中,核心大城市的服務業對同一城市體系內其他城市的 服務業具有替代作用。總體而言,工業和服務業的城市分割都是存在的,但工業的分割
      30不同距離閾值下的距離倒數權重矩陣根據Lacombe編寫的matlab代碼生成。 程度較弱,城市的市場分割主要存在于服務業。
      5.4拓展性討論
      5.4.1地區差異的控制
      由于中國幅員遼闊且區域間的經濟差異明顯,我們將全國285個城市劃分為東部、 中部、西部三個地區進行比較分析31。通過比較兩個Lagrange乘數及其穩健性發現,對 于東部和西部地區而言,SEM模型的結果更加穩健,而對于對于中部地區,SLM模型 的結果是穩健的;Hausman檢驗支持所有模型選擇固定效應。表5-5的估計結果顯示, 東、中、西部地區城市的勞均資本存量對勞動生產率的影響效應與全國總體情況基本相 符,但是中部地區城市的估計系數明顯小于東部和西部地區的城市。這意味著東部和西 部地區的城市資本投資對勞動生產率的貢獻度明顯高于中部地區。
      表5-5空間面板模型的回歸結果:地區分組的估計
      東部地區 中部地區 西部地區
      LnProd Lnlprod UiSprod LnProd Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod
      模型(1) 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型(5) 模型(6) 模型⑺ 模型(8) 模型(9)
      LnVk 0.213***
      [3.498] 0.242***
      [3.789] 0.198***
      [3.439] 0.070**
      [2.191] 0.067**
      [2.085] 0.075**
      [2.287] 0.321***
      [15.872] 0.441***
      [17.145] 0.386***
      [16.008]
      RZI -0.068**
      [-2.121] -0.065* 卜L95刃 -0.055*
      [-1.754] -0.013
      [-1.500] -0.007
      [-0.730] -0.012
      [-1.331] -0.023***
      [-3.965] -0.038***
      卜 5.071] -0.009
      [-1.294]
      RDI -0.039
      [-1.936] -0.036
      [-0.970] -0.042
      [-1.206] 0.002
      [0.088] -0.009
      卜0.386] -0.004
      [-0.172] 0.014
      [0.720] 0.010
      [0.371] -0.020
      [-0.783]
      TL 0.244*
      [1.936] 0.795***
      [6.088] 0.203*
      [1.676] -0.038
      卜0.61刃 -0.033
      [-0.527] -Q.048
      [-0.753] 0.336***
      [6.405] 0.555***
      [8.243] 0.315***
      [4.879]
      ES 0.075
      [0.653] -0.304**
      [-2.552] 0.467***
      [4.195] -0.120**
      [-2.372] -0.497***
      [-9.793] 0.166***
      [3.168] -0.118***
      [-76.701] -0.122***
      [-61.161] -0.114***
      [-59.048]
      Agri 8.444***
      [3.053] 9.750***
      [3.407] 6.873**
      [2.574] -1.175
      [-1.083] -1.731
      [-1.584] 0.463
      [0.410] 4386***
      [7.597] 4.890***
      [6.599] 3.203***
      [4.505]
      Mini 6.617***
      [3.843] 6.957***
      [3.907] 6.337***
      [3.808] -3.682***
      [-5.014] -6.328***
      [-8.548] -1.554**
      [-2.036] 4.213***
      [10.748] 0.360
      [0.714] 4.750***
      [9.805]
      Manu 3.121***
      [4.379] 3.378***
      [4.547] 2.968***
      [4.368] -2.648***
      卜5.374] -5.531***
      [-11.125] -0.886*
      [-1.730] 5.034***
      [15.279] 1.687***
      [4.001] 4.419***
      [11.066]
      Elec 2.008
      [0.649] 2.283
      [0.712] 1.947
      [0.652] -2.089**
      [203 刃 -5.382***
      [-5.212] -0.709
      [-0.665] 4.564***
      [6.018] 0.741
      [0.758] 4.032***
      &242]
      Cons 3.810***
      [3.436] 3.733***
      [3.234] 3.706***
      [3.497] -2.707***
      [-5.422] -5.376***
      [-10.645] ? 1.121**
      [-2.162] 4.094***
      [11.860] 0.328
      [0.739] 3.405***
      [7.966]
      Pros 2.935**
      12.016] 4.605***
      [3.046] 0.428
      [0.306] -4.468***
      [-5.684] -5.062***
      [-6.385] -4.188***
      [-5.126] 3.942***
      [8.148] 2.760***
      [4.425] 1,975***
      [3.255]
       
      31按照通常的區域規劃習慣,本文將北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11 個省份(市)作為東部地區,把山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等9個省份作為中 部地區,把廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等11個省份(市)作為西部地 區。
      Dist 4.760***
      [2.950] 7.294***
      [4.355] 2.280
      [L472] -3.040***
      [-4.541] -3.746***
      卜5.554] -3.248***
      [-4.667] 2.812***
      [6.236] 1.979***
      [3.420] 0.495
      [0.893]
      Pers -1.367
      卜0.456] -0.518
      [-0.167] -2.244
      [-0.774] -3.893**
      [-2.571] -3.844**
      [-2.517] -3.610**
      [-2.294] 4.855***
      [5.225] 2.536**
      [2」19] 2.610**
      [2-248]
      Pubs 6.620***
      [5.945] &862***
      [7.683] 4.391***
      [4.092] -0.194
      [-0.748] -0.238
      [-0.909] -0.197
      [-0.731] 6.390***
      [26.819] 5.457***
      [17.852] 3.966***
      [13.556]
      Ln Wage 0.360*** 0.382*** 0.348*** 0.295*** 0.258*** 0.336*** 0.235*** 0.272*** 0.304***
      [9.044] [9.300] [9.051] [4.977] [4.355] [5.492] [12.502] [11.243] [13.005]
      Inf ? 0.006 -0.005 -0.004 0.005 0.004 0.005 0.002 -0.001 ? 0.002
      [-1.005] [-0.855] [-0.830] [1.290] [0.928] [1.210] [0.529] [-0.191] [-0.291]
      Edu -0.199
      [-0.391] -0.244
      [-0.458] -0.068
      [-0.142] 0.035
      [0.704] 0.039
      [0.763] 0.028
      [0.536] 0.086
      [0.664] 0.152
      [0.917] 0.133
      [0.833]
      Gov 12.746***
      [8.931] 12.654***
      [8.547] 12.381***
      [9.020] 0.263
      [0.4621 -0.166
      [-0.290] 0.378
      [0.640] 0.080
      [0.161] 0.971
      [1.519] 0.077
      [0.124]
      FDI -1.749***
      [-4.138] -1.882***
      [4273] ? 1.660***
      [-4.120] 0.087
      [0.204] -0.064
      [-0.151] 0.189
      [0.428] 0.462
      [L253] 0.513
      [1.081] 0.918**
      [1.994]
      九t p 0.410*** 0.471*** 0.308*** 0.580*** 0.594*** 0.539*** 0.842*** 0.799*** 0.686***
      [3.990] [4.941] [2.699] [9.283] [10.449] [8.071] [23.526] [17.813] [10.272]
      Adj-R2 0.415 0.419 0.453 0.559 0.639 0.508 0.941 0.923 0.924
      cr2 0.292 0.313 0.274 0.134 0.137 0.145 0.038 0.063 0.060
      Log - L -733.498 -764.517 -702.439 -412.356 -420.865 -449.376 130.648 -37.916 -13.041
      注:(Q括號內的數值為T值檢驗;(2) *、“、分別表示通過10%、5%、1%水平下的顯看性檢驗。
       
      通過對RZI指數和對RDI指數的系數估計和檢驗結果發現,專業化經濟對東部城市 整體、工業和服務業以及西部城市整體和工業的勞動生產率有顯著的負向影響,而多樣 化經濟的作用效應都不顯著。這可能與東部城市勞動密集型產業過度專業化而演變成的 “剛性結構”,以及西部城市較中部城市承接更為低端的制造業有關,而這種“路徑依 賴”造成了 MAR外部性的負效應。從產業結構變遷的角度看,產業結構波動化對東部 城市和西部城市都具有顯著的正向效應,尤其對東部和西部城市工業勞動生產率的估計 系數要明顯高于服務業。對于ES指數而言,產業結構高級化對東部和中部城市的工業 和服務業的勞動生產率分別具有顯著的負向效應和正向效應,而對西部城市的所有產業 勞動生產率都具有顯著的負向效應。本文還從估計系數的差異上發現,城市產業結構高 級化對東部城市整體勞動生產率的影響并不顯著,而對中部城市整體勞動生產率具有顯 著的負效應且通過了 5%水平上的顯著性檢驗;東部城市產業高級化對服務業勞動生產 率的正效應明顯高于對工業勞動生產率的負效應(0.467〉0.304),而中部城市的這一影 響效應則完全相反(0.166<0.497)。上述分析給我們的啟示是:①將RZI指數和TL指 數結合起來分析就會發現,產業結構波動化是化解城市產業MAR外部性負效應的重要 手段;②對于東部城市而言,隨著工業的產業轉移和服務業的城市集聚,產業結構高級 化對于勞動生產率的貢獻度將逐漸顯現,而對于中部城市而言,產業結構的“反向高級 化”更能提高勞動生產率;③對于西部城市而言,工業和服務業的發展都相對滯后,更 無從談及產業結構高級化。
      從產業結構代理變量的估計結果可以看出,采礦業、制造業、建筑業和生產性服務 業的占比對于東部和西部城市勞動生產率具有顯著的正向效應,而對中部城市勞動生產 率卻有顯著的負向效應,這一結論超出了我們的預期。事實上,我們結合上文的分析就 會發現,中部城市的工業與生產性服務業之間并沒有形成有效互動或“互惠效應”。在 中部城市大量承接工業轉移和模仿東部地區“退二進三”模式的背景下,我們不難發現 中部城市的工業與生產性服務業之間必然存在顯著的“擠出效應”(于斌斌和胡漢輝, 2014)„與中部城市相比,東部城市的互惠效應更加明顯,而西部地區的工業和生產性 服務業仍處于發展階段。對于其他控制變量需要指岀的是,東部城市的政府規模明顯促 進了勞動生產率的提升且通過了 1%水平上顯著性檢驗,而外商直接投資的影響效應正 好相反。這可以從地方政府的財政支出方向和FDI的投資結構找到答案,即東部城市的 地方政府對于科技創新的投資逐年超過經濟增長速度,而外商直接投資仍以勞動密集 型、生產加工型的制造業為主。
      5.4.2發展階段的控制
      為了能夠深入認識城市產業結構變遷對勞動生產率的空間影響效應,本文將城市產 業發展階段按照產業高級化水平劃分為工業化(ES<1)和服務化(ES>1)兩個階段。 由于中國城市產業結構在近幾年的變化較為劇烈,本文僅選擇2011年的城市數據進行 空間截面模型分析,見表5-6。在選取的樣本中,處于工業化階段的城市有192個,占 總數的67.4%,處于城市化階段的城市有93個,占總數的32.6%。這說明中國城市產業 發展階段整體上仍處于工業化階段,進一步驗證了前文中的判斷。通過極大似然法(ML) 檢驗空間截面模型中的參數發現,本文選擇SEM模型更為合適。
      表5-6空間截而模型的回歸結果:產業兩階段的估計
      工業化階段 服務化階段
      LnProd Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod
      模型⑴ 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型⑸ 模型(6) 模型⑺ 模型(8) 模型(9) 模型(10) 模型(11)
      LnVk 0.409***
      [8.845] 0.405***
      [8.840] 0.438***
      [8.268] 0.423***
      [9.093] 0.411***
      [8.084] 0.423***
      [9.046] 0.347***
      [4.008] 0.387***
      [4.345] 0.517***
      [5.954] 0.439***
      [5-112] 0.267***
      [2.948] 0.371***
      [4.319]
      RZ1 -0.041
      [-L617] -0.032
      [-1.283] -0.044
      [-1.518] -0.011
      [-0.431] 0.013
      [0.454] -0.013
      [-0.492] 0.072
      [1.442] 0.080
      [1.631] 0.146***
      [2.878] 0.137***
      [2.844] 0.086*
      [1.656] 0.118**
      [2.480]
      RD! 0.009
      [0.020] 0.014
      10.711] -0.015
      [-0.620] 0.006
      [0.289J 0.027
      [1」84] 0.011
      [0.513] -0.001
      [-0.028] -0.003
      1-0.089] -0.009
      [-0.259] -0.012
      [-0.360] -0.018
      [-0.481] -0.020
      [-0.587]
      TL 0.086
      [0.665] 0.055
      [0.430] 0.024
      [0.165] -0.098
      [-0.745] -0.206
      [-1.453J -0.114
      [-0.871] -0.131
      [-0.629] -0.083
      [-0.399] -0.538**
      [-2.553] -0.592***
      [-2.950] -0.583***
      卜2.654] -0.444**
      [-2.203]
      ES -0.254**
      [-1.982] -0.994***
      [-7.639] 0.781***
      [5.976] 0」06*
      [1.682] -0.195***
      [-3.212] 0.284***
      [4.685]
      2.762
      [1.588] 2.780
      [1.615] 2.874
      [1.439] 2.938*
      [1.679] 2,971
      [1.551] 2.912*
      [1.655] -9.011
      [-1.566] -8.305
      [-1.454] -13.038**
      [-2.259] -15.584***
      [-2.810] -15.452**
      [-2.571] -14.253***
      [-2.613]
      Mini 1.029
      [0.979] 1.265
      [1.207] -0.674
      [-0.559] 0.264
      [0.248] 3.141***
      [2.715] 2.430**
      [2.274] -5.483
      1-0.999] -4.703
      [-0.861] -9.085*
      卜 1.655] -11.673**
      [-2.211] -9.729*
      [-1.695] -7.999
      [-1.525]
       
       
      Manu 0.701
      [0.692] 1.118
      [1.090] -1.250
      [-1.075] 0.404
      [0.387] 4.025***
      [3.602] 2.764***
      [2.642] -3.742
      [-0.694] 2640
      [-0.490] -5.940
      [-1.103] -8.849*
      [-1.702] ? 7.956
      [-1.410] -5.217
      [-1.005]
      Elec -0.170
      [-0.135] -0.028
      [-0.023] -1.833
      [-1.270] -1.228
      [-0.963] 1.703
      [1.235] 1.321
      [1.044] -11.357**
      [-2.042] -10.424*
      [-1.882] -14.175**
      [-2.546] -16.629***
      [-3.1U] -14.654**
      [-2.508] -12.615**
      [-2.359]
      Cons 0.474
      [0.452] 0.932
      [0.877] -1.625
      [-1.350] 0.182
      [0.168] 3.396***
      [2.941] 2.001*
      [1.843] -3.665
      [-0.672] -2.917
      [-0.538] -7.156
      [-1.311] -9.637*
      [-1.837] -7.886
      [-1.383] -6.146
      [-1.178]
      Pros -1.023
      [-0.679] -0.442
      [-0.290] -1.189
      [-0.686] 1.087
      [0.703] 1.064
      [0.641] -0.731
      [-0.470] -4.382
      [-0.777] -3.728
      [-0.666] -5.651
      [-1.006] -7.938
      [-1.473] -10.169*
      [-1.726] -&613
      [-1.606]
      Dist 0.574
      [0.544] 1.118
      [1.034] 0.570
      [0.471] 2.715**
      [2.468] 2.017*
      [1.732] 0.357
      [0.324] -2.115
      [-0.387] -1.227
      [-0.225] -2.068
      卜0.379] -4.684
      [-0.892] -7.771
      [-1.358] -5.625
      [-1.074]
      Pers -2.718
      [-1.235] -1.799
      [-0.808] -3.931
      [-1.554] -0.350
      [-0.155] 0.532
      [0.220] -2.312
      [-1.015] -5.883
      [-0.959] -5.684
      [-0.936] -8.106
      [-1.316] -9.759*
      卜1.662] -10.760*
      [-1.673] -10.461* 卜 1.785]
      Pubs 1.230
      (1.261] 1.798*
      [1-786] 0.740
      [0.661] 2.983***
      [2.910] 2.486**
      [2.315] 0.751
      [0.731] -2.743
      [-0.500] ■2.029
      [-0.372] -3.428
      [-0.625] -5.854 卜1.112] -8.568
      卜 1.493] -6.856
      [-1.308]
      LnWage 0.715***
      [6.332] 0.683***
      [6.043] 0.826***
      [6.362] 0.698***
      [6.056] 0.426***
      [3.424] 0.523***
      [4.536] 0.440**
      [2.354] 0.402**
      [2.166] 0.256
      [1.365] 0.314*
      [1.757] 0.556***
      [2.825] 0.430**
      [2.400]
      0.006
      [1.301] 0.005
      [1.056] 0.010*
      [1.856] 0.005
      [1.173] -0.001
      卜0.206] 0.003
      [0.546] 0.015
      [1.229] 0.016
      [1.292] 0.016
      [1.245] 0.017
      [1.412] 0.026*
      [1-911] 0.028**
      [2.286]
      Edu 0.184
      [0.075] 0.365
      [0.151] 0.157
      [0.056] 0.987
      [0.401] -0.743
      [-0.277] -1.237
      [-0.502] -2.991
      [-1.150] -2.707
      卜 1.066] -1.336
      [-0.532] -0.606
      [-0.252] -0.876
      [-0.331] 0.127
      [0.055]
      Gov -5.536***
      [-5-555] _5.443***
      [-5-513] -5.593***
      [-4.881] -5.249***
      [-5.225] 4113***
      [-3.751] -4.409***
      [-4.372] -6.193***
      [-4.318] -6.024***
      [-4.223] -4.822***
      [-3.300] -5.147***
      [-3.702] _6.444***
      [-4.235] -6.096***
      [-4.351]
      FDI 0.467*
      [1.759] 0.513*
      [1.941] 0.385
      [1.251] 0.538**
      [1.985] 0.743***
      [2.597] 0.579**
      [2.171] 0.968***
      [2.835] 0.982***
      [2.920] 1.167***
      [3.436] 1.157***
      [3.587] 0.703*
      [1.953] 0.801**
      [2.501]
      N 0.409***
      [2.809] 0.430***
      [2.995] 0.232
      [1.396] 0.337**
      [2.311] 0.570***
      [3.996] 0.532***
      [3.862] 0.432
      [1.612] 0.264
      [0.821] 0.870***
      [-3.144] 0.820***
      [-2.934] 0.263
      [1-292] -0.456
      [-0-967]
      0.956 0.957 0.946 0.958 0.945 0.953 0.583 0.596 0.752 0.777 0.662 0.725
      o-2 0.073 0.071 0.096 0.074 0.088 0.074 0.071 0.069 0.071 0.064 0.077 0.063
      Log-L -21.033 -19.092 -47.553 -22.165 ?39.827 -23.464 -7.745 -5.779 -9.413 -4.529 -12.944 -2.842
      注:(1)括號內的數值為T值檢驗;(2)"、***分別表示通過10%、5%、1%水平下的顯著性檢驗。
       
      空間模型的估計結果顯示,專業化經濟僅對進入服務化階段的城市工業和服務業勞 動生產率具有顯著的正向影響,而多樣化經濟的影響都沒有通過顯著性檢驗。這給前文 MAR外部性對城市勞動生產率產生的負效應提供了解釋,即只有當城市產業發展進入 服務化階段時,MAR外部性才會對勞動生產率形成顯著的正效應。從產業結構變遷的 影響效應看,產業結構波動化對工業化階段的城市勞動生產率沒有顯著影響,而對服務 化階段的城市工業和服務業的勞動生產率都有顯著的負向影響。這表明當產業發展進入 服務化階段時,城市產業結構調整應更趨于均衡化或合理化。ES的估計結果顯示,城 市產業結構高級化在兩個階段對工業和服務業的勞動生產率都分別具有顯著的負向和 正向影響。唯一不同的是,在工業化階段,產業結構高級化對城市工業勞動生產率的負 向效應更大(|4994|〉0.781),而在服務化階段,產業高級化對城市服務業勞動生產率 的正向效應更大(0.284〉|七195|)。該結論與產業結構高級化對東部和中部地區城市的影 響效應非常相似,這也給東部和中部地區產業階段的差異性提供了證據。通對產業結構
      代理變量的系數估計和檢驗發現,在工業化階段,城市工業與服務業的互惠效應更加顯 著,如采礦業、制造業和建筑業比重的提高能顯著提升服務業的勞動生產率,分配性服 務業和社會性服務業占比的提高能顯著提升工業的勞動生產率;而在服務化階段,城市 工業與服務業的擁擠效應,如電力燃氣及水的生產和供應業以及消費性服務業占比的提 高對工業和服務業的勞動生產率都有顯著的負向效應。在其他控制變量方面需要指出的 是,政府規模和外商直接投資對城市勞動生產率的影響效應與前文的結論完全相反。可 能的解釋是:政府規模或地方政府的財政支出對城市勞動生產率的貢獻多發生在下一期 的經濟發展過程中,即存在“以犧牲短期利益服務長期發展”的特征,而外商直接投資 的增加雖然在即期內能顯著提升城市的勞動生產率,但并不利于城市產業可持續發展。
      5.4.3城市規模的控制
      本文采用市轄區非農業人口數作為衡量城市規模的代理變量。由于有些城市市轄區 的行政區劃調整較為頻繁,我們僅選取2011年的城市數據進行分析。根據城市市轄區 人口總數,可以將城市規模劃分為四類:①特大城市:200萬人口以上;②大城市:100-200 萬人口;③中等城市:50-100萬人口;④小城市:50萬以下人口。在選取的樣本中, 特大城市有45個,大城市有81個,中等城市有108個,小城市有51個。通過ML法 估計空間計量模型中的參數發現,本文選擇SLM模型更為合適。由于城市規模和多樣 化程度與城市勞動生產率密切相關且呈近似的線性關系(見圖5-2),本文將城市的專業 化指數和多樣化指數分別與城市勞動生產率及其他變量進行回歸分析。
       
      圖5-2中國城市2011年城市規模-勞動生產率和城市規模-多樣化的關系散點圖
      由表5-7的估計結果可知,小城市的空間滯后系數。并未通過顯著性檢驗,這表明 小城市之間的空間溢出效應并不顯著,這與于斌斌和金剛(2014)的研究結論相一致。 在控制城市規模以后,城市集聚的專業化經濟和多樣化經濟僅對特大城市的勞動生產率 有顯著的影響效應,但是這一影響效應的作用機制完全相反,即城市專業化經濟不利于
      特大城市勞動生產率的提升,而城市多樣化經濟則具有顯著的正向效應。該結論可以用 Duranton和Puga (2001)的“技術池觀點”和Wang (2003)的“市場區觀點”進行解 釋,即城市多樣化為企業生存與發展提供了更多的技術選擇機會,并且能使消費者的多 樣性偏好更容易得到滿足。從產業結構變遷的視角看,城市產業結構波動性僅對特大城 市的勞動生產率產生顯著的負向效應。這與產業結構波動性對服務化階段的城市勞動生 產率的影響效應相一致。而產業結構高級化對特大城市和大城市的勞動生產率有顯著的 負向效應,而對中等城市存在顯著的正向效應。該結論超出我們的預期。但是,我們將 產業結構高級化指數與產業結構代理變量結合起來就會發現,產業結構高級化負效應是 由于城市規模過大導致城市的擁擠效應遠遠大于集聚效應,尤其是在特大城市中,任何 產業占比的提高都會反作用于城市勞動生產率。這也是新經濟地理學中分散力大于向心 力的結果。另外,其他變量中政府規模和外商直接投資的作用機制與控制產業發展階段 的分析基本一致。
      表5-7空間截面模型的回歸結果:城市規模分組的估計
      特大城市 大城市 中等城市 小城市
      Ln Prod Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod
      模型(1) 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型(5) 模型(6) 模型(7) 模型(8) 模型(9) 模型(10) 模型(11) 模型(⑵
      LnVk 0.056
      [0.630] 0.056
      [0.621] 0.038
      [0.426] 0.366***
      [7.368] 0.364***
      [7.288] 0.459***
      [9.227] 0.302***
      [4.393] 0.301***
      [3.866] 0.301***
      [4.270] 0.372**
      [2.424] 0.374**
      [2.003] 0.386***
      [3-121]
      RZI -0.273***
      [-3.736] -0.312***
      [-4.197] -0.254***
      [-3.367] -0.040
      [-0.997] -0.030
      [-0.742] 0.032
      [0.802] 0.038
      [1.191] 0.055
      [1.534] 0.073**
      [2.169J -0.090
      [-1.523] ? 0.045
      [-0.641] -0.066
      [-1.327]
      RDI 0.093***
      [4.085] 0.106***
      [4.555] 0.078***
      [3.168] 0.008
      [0.301] -0.019
      [-0.737] 0.014
      [0.557] 0.014
      [0.503] -0.002
      [-0.054] 0.011
      [0.411] 0.001
      [0.011] -0.046
      [-0.581] 0.005
      [0.085]
      TL -1.202***
      [-3.066] -1.542***
      [-3.864] -1.590***
      [-4.014] 0.235
      [1.454] -0.059
      [-0.360] -0.329**
      [-2.037] 0.169
      [1.177] 0.055
      [0.340] 0.014
      [0.097] 0.139
      [0.275] -0.340
      [-0.566] 0.257
      [0.582]
      ES -0.416***
      [-3.491] -0.833***
      [-6.860] 0.001
      [0.002] -0.161**
      [-2.063] -0.690***
      [-8.787] 0.364***
      [4.655] 0.189**
      [2.2 陶 -0.256***
      [-2.74 刃 0.649***
      [7.577] 0.025
      [0.268] -0.369***
      [-3.360] 0.329***
      [4.176]
      -74.757**
      [-2.301] -71.535**
      [-2-159] -77.586**
      [-2.347] -4.482
      [-0.153] 14.433
      [0.491] -31.440
      [-1.075] -0.691
      [-0.319] -1.940
      [-0.796] -0.277
      [-0.124] 8.288*
      [1.932] 6.430
      [1-241] 10.823***
      [3.044]
      Mini -75.205**
      [-2.324] -74.293**
      卜2.249] -73.824**
      [-2.228] -6.381
      [-0.219] 12.248
      [0.418] -2&733
      [-0.987] 0.309
      [0.226] -2.065
      [-1.343] 1.935
      [1.369] 4.883
      [1.576] 2.943
      [0.783] 8.412***
      [3.431]
      Manu -78.784**
      [-2.419] -78.567**
      [-2.364] -77.003**
      [-2.307] -6.592
      [-0.226] 12.195
      [0.417] -27.712
      [-0.952] 1.222
      [0.937] -1.054
      [-0.721] 3.927***
      [2.909] 3.449
      [1.100] 2.403
      [0.633] 7.392***
      [2.885]
      Elec -76.719**
      [-2.360] -78.007**
      [-2.349] -75.554**
      [-2.268] -6.444
      卜0.222] 12.143
      [0.416] -28.830
      [-0.992] -0.897
      [-0.533] -2.378
      [-1.257] 1.298
      [0.747] 5.305
      [1.588] 2.345
      [0.573] 8.825***
      [3.334J
      Cons -7&906**
      [-2.423] -78.635**
      [-2.367] -77.024** 卜2.引3] -6.865
      [-0.236] 11.632
      [0.397] -2&704
      [-0.986] 1.643
      [1.165] -0.757
      [-0.479] 3.847***
      [2.633] 4.305
      [1.340] 3.266
      [0.842] 6.128**
      [2.343]
      Pros -77.383**
      [-2.380] -75,075**
      卜2.262] -77.784** 卜 2.334] -7.772
      [-0.267] 13.730
      [0.470] -31.062
      [-1.068] -2.424
      卜 1.281] -3.143
      [-1.478] -0.883
      [-0.451] 2.762
      [0.689] 3.782
      10.781] 6.547**
      [2.037]
      Dist -81.157**
      卜2.472] -79.147**
      [-2.362] -80.714**
      [-2.399] -7.383
      [-0.254] 13.607
      [0.466] -30.297
      [-1.043] 0.705
      [0.505] 0.707
      L0.451] 0.796
      [0.551] 5.129
      [1.642] 7.425*
      [1.959] 5.565**
      [2.218]
      Pers -76.646**
      [-2.367] -75.976**
      [-2.300] -75.447**
      [-2.280] -5.604
      [-0.191] 15.633
      [0.531] -27,529
      [-0.939] ■0.840
      [-0.404] 0.758
      [0.325] -2.182
      [-1.010] -3.957
      [-0.750] 4169
      [-0.652] 0.572
      [0.135]
      東南大學傅上學位論文
      Pubs -75.892**
      [-2.340] -73.571**
      [-2.223] -75.827**
      [-2.281] -5.844
      [-0.201] 14.799
      [0.506] ?28.842
      [-0.991] 2.517**
      [1.986] 2.284
      [1.609] 2.421*
      [1.845] 3.531
      [1J13] 4.634
      [1.206] 5.418**
      [2.106]
      Ln Wage 1.487***
      [7.249] 1.561***
      [7.410] 1.476***
      [6.883] 1.167***
      [9.979] 1.211***
      [10.318] 0.920***
      [7.863] 0.746***
      [4.672] 0.923***
      [5-145] 0.545*** 卩.297] 0.350
      [1.321] 0.396
      [1.229] 0.002
      [0.009]
      inf -0.010**
      [-2.233] -0.010**
      [-2.358] -0.010**
      [-2.422] -0.003
      [-0.498] -0.001
      [-0.037] -0.016***
      [-2.879] 0.027***
      [2.727] 0.032***
      [2.893] 0.018*
      [1.792] 0.029*
      [1.690] 0.026
      [1.202] 0.032**
      [2.287]
      Edu -11.165***
      [-3.584] -11.122***
      [-3.450] -11.355***
      [-3.474] -0.613
      卜 0.251] 1.034
      [0.422] 1.538
      [0.629] -0.803
      [-0.261] -1.040
      [-0.299] -2.702
      [-0.849] 6.853*
      [1.774] 8.729*
      [1.889] 5.984*
      [1.889]
      Gov -7.736***
      [-5.076] -7.523***
      [-4.845] -7.959***
      [-5.033] -6.202***
      [-4.803] -5.929***
      [-4.571] -4.852***
      [-3.761] -4.866***
      [-3.423] -4.831***
      [-3.017] -3.055**
      [-2.080] -3.289*
      [-1.676] -2.280
      [-0.968] -3.560**
      [-2.095]
      FDI 0.526**
      [2.003] 0.506*
      [1.883] 0.747***
      [2.778] 0.338
      [1.432] 0.246
      [1.039] 0.686***
      [2.907] 0.066
      [0.194] -0.102
      [-0.268] 0.037
      [0.107] 1.005
      [1.168] 0.677
      [0.648] 1.067
      [1.432]
      P 0.974***
      [53.975] 1.255***
      [35.421] 0.346**
      [2.313] -0.599***
      [-4.123] -0.603***
      [-4.183] -0.591***
      [4032] 0.108**
      [2.037] 0.095*
      [1.657] 0.140***
      [2.610] -0.569
      [-0.868] -0.297
      [-0.487J -0.665
      [-1.240]
      Adj-R' 0.922 0.940 0.918 0.855 0.906 0.876 0.957 0.950 0.953 0.961 0.948 0.972
      CT2 0.015 0.016 0.016 0.035 0.035 0.035 0.059 0.075 0.063 0.105 0.153 0.072
      Log-L 30.570 30.330 29.085 18.197 17.764 18.341 -0.698 -13.344 -4.420 -9.046 -16.111 -5.554
      注:(1)括號內的數值為T值檢驗;(2) *, 分別表示通過10%、5%、1%水平下的顯著性檢驗。
       
      5.5小結
      本章基于2003-2011年中國285個地級及以上城市的統計數據,運用空間計量技術 將地理因素引入模型中,考察了城市集聚經濟與產業結構變遷對勞動生產率影響的空間 溢出效應。硏究發現,地理距離是影響城市體系集聚與擴散的重要因素,中國城市勞動 生產率存在顯著的正向空間相關性且隨著地理距離的增加逐漸減弱,工業和服務業勞動 生產率的高值區也開始由東部沿海地區向中西部地區轉移。由于受地理距離和運輸成本 的約束,中國城市服務業勞動生產率的空間相關性要顯著高于工業,同時工業的局部集 聚性和集聚陰影效應呈增強趨勢。另外,中國城市勞動生產率的溢出效應符合“地理學 第一定律”且溢出半徑為0-1400公里,而且工業勞動生產率的溢出半徑要顯著大于服 務業,分別為0-1700公里和0-950公里。由于中國城市整體上仍處于工業化階段,多樣 化經濟和產業結構高級化對中國城市勞動生產存在顯著的負向效應,尤其是阻礙了工業 勞動生產率的提升。從分區域結果來看,對東部和西部城市而言,專業化經濟對勞動生 產率提高存在顯著的負向影響,而產業結構波動化則存在顯著的正向影響。對于中部城 市而言,由于工業與服務業的互惠效應不明顯,產業結構高級化調整會明顯阻礙了城市 勞動生產率的提升。從分階段結果來看,專業化經濟僅對進入服務化階段的城市勞動生 產率有顯著的正向影響,而產業結構波動化對服務化階段的城市勞動生產率卻具有顯著 的負向影響。產業結構高級化無論在所有階段都是有利于服務業勞動生產率的提升,但 對工業的勞動生產率具有明顯的阻滯作用。另外,在工業化階段,城市工業與服務業之 間的互惠效應更明顯,而在服務化階段,二者的擁擠效應更顯著。從分規模結果來看, 小城市之間的溢岀效應并不顯著,而專業化經濟和多樣化經濟僅對特大型城市存在顯著 的影響效應,并且二者的影響效應完全相反,即城市專業化經濟不利于特大城市勞動生 產率的提升,而城市多樣化經濟則具有顯著的正向效應。產業結構波動化和產業結構高 級化對特大城市的勞動生產率都具有顯著的負向影響,這正是新經濟地理學中擁擠效應 大于集聚效應的作用結果。
      第6章產業集聚與城市經濟效率差異
      經濟活動的空間集聚能否提升地區經濟效率,不僅是新經濟地理學者關注的焦點, 也是連接新經濟地理學和新經濟增長理論的核心理論問題之一。新經濟地理學認為,經 濟活動的空間集聚存在兩股力量:向心力和離心力(Krugman, 1991; Fujita and Mori, 1997; Fujitaetal., 1999)。根據“中心-外圍”理論,在這兩種力量的作用下,一方面, 經濟活動的空間集聚會形成以中間投入品的分享、專業化的勞動力市場、信息與知識溢 出為特征的本地市場效應(Home-market Effect),從而使產業呈集聚態勢;另一方面, 生產要素在一個地區的過度集聚必然會導致市場競爭加劇、要素資源價格升高(如土地 和住房租金)等產生市場擁擠效應(Market Crowding Efiect),從而推動產業擴散。Martin 和Ottaviano (1999、2001)將新經濟地理的C-P模型和內生增長理論模型相結合,發現 工業活動將向經濟效率更高的地區聚集,而產業集聚后的前后關聯效應既能降低企業生 產成本,也能通過技術和知識的外溢效應促進地區生產率增長,因此地理集聚和經濟增 長是一個相互強化的過程。Fujita和Thisse (2003)從人力資本理論的視角也得出了類 似的研究結論。然而,不同類型的空間集聚不僅能形成有利于經濟增長的集聚效應 (Agglomeration Efiects),還會產生阻礙地方化經濟發展的擁塞效應(Congestion Effects) (Brakman et al, 1996)。這兩類效應的相互作用會在不同的發展階段達到不同的均衡 狀態(BriilhartandMathys, 2008)<,由此可見,產業集聚能否提升地區經濟效率取決于 集聚效應與擁塞效應的強弱。
      在產業集聚與地區經濟效率的實證研究方面,大多數學者主要考察產業集聚對勞動
      生產率的影響效應。Ciccone和Hall (1996)通過分析美國非農就業密度與勞動生產率
      的關系得出:非農就業密度每提高1倍,勞動生產率就可以提高5%,而且在就業密度
      越高的地區,集聚效應要比擁塞效應更顯著。隨后Ciccone (2002)在原有模型的基礎
      上測算了英、法、德、意和西班牙的集聚效應,研究結果顯示這些歐洲國家勞動生產率
      的就業密度彈性在4.5%左右,稍弱于美國。BriHhart和Mathys (2008)對Ciccone的研
      究進行了擴展:一方面,利用動態面板數據系統GMM方法對歐盟國家就業密度對勞動
      生產率的影響進行估計,從而解決了內生性問題;另一方面,對不同產業部門的集聚效
      應進行了分析。研究結論顯示,產業集聚對勞動生產率有顯著的正向影響且這種集聚效
      應具有隨時間推移逐漸增強的趨勢。Ottaviano和Pinelli (2006)采用芬蘭各地區的面板
      數據對產業集聚與地區經濟增長進行了檢驗,結果表明地區人口密度對地區收入增長具
      有顯著的正向效應oBraunerhjelm和Borgman(2006)采用E-G指數度量了瑞典1975-1999
      年的集聚經濟,發現產業集聚與勞動生產率也存在顯著的正相關關系。國內學者范劍勇
      (2006)基于中國城市2004年的截面數據發現,地方化非農產業的規模報酬遞增是產
      業集聚的源泉,進而提高了地區的勞動生產率。章元和劉修巖(2008)運用中國城市的
      面板數據著重對集聚的內生性問題進行了處理,也得出了產業集聚與地區經濟增長顯著
      正相關的結論。
      上述研究普遍發現產業集聚有利于地區勞動生產率的提高,但也有研究得出不同的 結論,其中最典型的是威廉姆森假說和開放性假說。威廉姆森假說指出,生產活動的空 間集聚在經濟發展早期會顯著提升經濟效率,但當經濟發展達到某一臨界水平,促進作 用會消失甚至為負向影響(Williamson, 1964)。隨后許多學者沿襲了這一研究思路,對 威廉姆森假說進行了驗證。Bertinelli和Black (2004)構建了一個模型對此進行了檢驗, 結果顯示:在經濟發展初期,人力資本積累的潛在收益最大,而擁塞效應并不顯著,但 隨著經濟發展水平的提高,人力資本積累的邊際收益逐步減少,擁塞效應的外部性開始 加強。Briilhart和Sbergami (2009)利用105個國家1960-2000年的跨國數據進行了分 析,結果發現只有當經濟發展處于一定水平時,產業集聚才能促進地區經濟增長。國內 學者徐盈之等(2011)、孫浦陽等(2011)、劉修巖等(2012)、王晶晶等(2014)等利 用門檻模型、系統動態面板GMM等方法估算了產業集聚對地區勞動生產率(經濟增長) 的影響,結果都證實了威廉姆森假說在中國存在性。另夕卜,Krugman和Elizondo (1996) 提岀的開放性假說認為:與開放經濟相比,產業集聚對封閉經濟的影響更大,這是因為 地理距離的縮短會提高國內交易水平,而國內貿易越受重視,與其他國家陥國際貿易就 會越少。與威廉姆森假說相比,針對開放性假說的研究相對缺乏。Ades和Glaeser (1995) 通過對世界范圍內85個國家的截面數據進行分析,發現開放性與城市人口集聚之間存 在顯著的負相關關系,但是他們對這一直接的因果關系也持懷疑態度。Henderson(2003) 利用世界70個國家的跨國數據分析發現,用城市化來表征的空間集聚對經濟增長的影 響并不顯著,而且只有在低收入國家,這種以最大城市人口規模衡量的空間集聚水平才 會對經濟增長具有明顯的推動作用。孫浦陽等(2011)基于全球85個國家的面板數據 證實,對外貿易增長削弱了國內產業集聚對地區經濟增長的促進作用。
      通過對文獻的進一步梳理,本文還發現關于產業集聚與地區經濟效率的已有研究更 多地是從制造業集聚這一單一角度進行,忽視了服務業集聚現象或沒有對地區產業進行 細分,尤其是對制造業與生產性服務業共同集聚(Co-Agglomeration)的關注則相對較 少。事實上,由于生產和消費在時空上的不可分性,服務業比制造業更依賴于本地市場 容豊 顯現出更強的空間集聚效應(Scott, 198& llleris etaL, 1993;程大中和陳福炯, 2005;姚永玲和趙宵偉,2012;王晶晶等,2014)。不僅如此,隨著中國服務業的快速 發展,尤其是生產性服務業的集聚程度不斷提高,從而與制造業在空間上形成了互動發 展的格局(陳國亮和陳建軍,2012;楊仁發,2013)。自Abraham和Taylor (1996)從 分工理論的視角指出生產性服務業是內生于制造業的以來,關于制造業與生產性服務業 的融合研究逐漸受到了國內外學者的重視。其中,Rowthom和Ramaswamy (1999)、 Daniel (1999)、Eswaran 和 Ashok (2002)> Desmet 和 Fafchamps (2005)、Franke 和 Peter (2005)以及國內學者顧乃華(2006、2010)對制造業與生產性服務業的互動關系進行 了理論研究和實證檢驗,并總結提出了需求遵從論、供給主導論、互動論和融合論等多 種論斷。然而,這些研究大都將關注點停留在制造業與生產性服務業的互動關系上,而 沒有深入分析二者的共同集聚與地區經濟增長或生產效率的內在關聯機制及影響效應。 對于產業集聚與地區經濟效率的研究,另一個容易被忽視的問題是地理距離。由于運輸 成本和貿易成本的存在,制造業和服務業集聚不僅與本地區的經濟特征有關,而且還會 受到空間臨近的其他經濟體的影響(Beyers and Lindahl, 1996;韓峰和柯善咨,2012)。 一些學者指出,擁塞效應通常被局限在地區內部,而集聚效應卻可以在臨近地區之間共 享(Phelps and Ozawa, 2003; Meijers and Burger, 2010)。在既有研究的基礎上,本章 將利用2003-2011年中國285個地級及以上城市的統計數據對產業集聚與城市地區經濟 效率的關系進行深入分析。
      6.1模型設定、變量說明與數據來源
      6.1.1模型設定
      借鑒 Moreno 等(2005)、Fischer 等(2009)> 潘文卿(2012)、于斌斌和金剛(2014) 等學者的空間計量方法,本文建立如下基本的空間計量模型:
      N
      ^TFPit = p^WylnTFP^ +J3\naggit +y\nXit +al.+vl +sa
      N
      弓=2工%為+弘 (6?1)
      其中,77北表示i地區在/時間的經濟效率,殛表示產業集聚水平,X為控制變量, %、%、勺分別表示地區效應、時間效應和隨機擾動項。Q和;I分別為空間滯后系數和 空間誤差系數,反映了地區之間的空間溢出效應。駕代表空間權重矩陣,本文同樣以 城市間直線距離的倒數作為權重。
      如上所述,由于空間集聚過程是由集聚效應和擁塞效應相互作用的結果,產業集聚 與地區經濟效率之間將呈二次函數關系,于是本文將在模型中引入產業集聚水平的二次 項進行檢驗。同時,根據Krugman (1991 )、Duranton和Puga (2000)、孫浦陽等(2013)、 楊仁發(2013)等學者的研究,不同行業的產業集聚所形成的集聚效應和擁塞效應存在 明顯差異,從而對地區經濟效率可能產生不同的影響效應。為此,本文將分別考察制造 業集聚(他?)、生產性服務業集聚(Sagg)、制造業與生產性服務業共同集聚(Coagg) 對地區經濟效率的影響。因此,本文設定的基本模型將修改為:
      N
      \nTFP"=吃% InTFP” +j3l\nMaggil + 爲 InSagg” + 角 InCoagg” + ]34(lnMaggit)2 +
      j3s(\nSaggu)2 ^6(JnCoaggit)2 +/ln^ +0 +匕 +%
      £嚴返底屁+從 (6.2)
      7=1
      本章的另一項重要任務是對威廉姆森假說和開放性假說進行系統地論證。參照孫浦 陽等(2011)、王晶晶等(2014)的處理方法,在空間計量模型中設置了一個特殊的變 量:產業集聚與人均國內生產總值(陀切)的交叉項,這可以檢驗地區經濟發展的不同 水平對經濟效率的影響,即從經驗視角來驗證威廉姆森假說的存在性。在處理開放性假 說的問題時,本文也采取了同樣的方法,在空間計量模型中引入了產業集聚與貿易開放 度(本文用加表征)的交叉項。最終,空間計量模型將設定為:
      N
      ^TFPit= pYWtj\nTFPu + Maggit +爲 InSa禽'+ j33]nCoaggu + ^(JnMagg^2 +
      A(lnSdgg) +06(lnCoa芻)+ djlnM碉xln蟲血+qinSd編xln陀血+&lnC仇碉xln農血十刃口兀 + 匕 +
      務=2》(63) 丿=1
      6.1.2變量說明
      (1)被解釋變量。地區經濟效率(TFP)。本文借鑒FSre等(1994)采用的隨機前 沿分析方法(Stochastic Frontier Analysis, SFA)估計中國城市的經濟效率。產出變量由 各個城市的實際GDP來表示,根據各個城市所在省份的GDP平減指數調整為2003年 的不變價格。確定資本存量和勞動投入作為投入變量。其中,資本存量采胡永續盤存法 進行估算,具體參照單豪杰(2008)的處理方法,設定折舊率為10.96%。城市的基期 資本存量采用2003年各個城市的GDP占本省GDP的比重乘以本省的基期資本存量來 表示。對于勞動投入,本文選取城市就業人數來表示。基于卡爾多程式化事實,本文將 利用柯布-達格拉斯形式的隨機前沿模型對中國城市地區的經濟效率進行核算,具體模 型如下:
      血幾=+角mz” +a2 InK” +觀+匕,_角
      “” =“expS(/-T)] (6.4)
      其中,%為待估計系數,,和丁分別為樣本的觀察期和基期年度,匕為隨機干擾項且 服從標準正態分布N(0q:),角為技術無效率項且服從非負斷尾正態分布Ng:),。為 技術效率水平的時變參數。在允許“和°自由取值的條件下,我們利用FRONTIER 4.1 軟件計算出模型(6.4)的估計系數,結果見表6-1。
      由表6-1可知,模型模型(6.4)的擬合度很好,所有系數的估計結果均通過了 1% 的極顯著性檢驗。同時,尸0.9411說明模型(6.4)存在非常明顯的復合結構,并且技術 
      無效率不存在的LR檢驗也拒絕了原假設,這些都充分表明SFA模型較傳統計量模型更 好地刻畫了中國城市地區的經濟生產函數。在計算出上述模型的系數估計結果后,中國 城市地區的經濟效率可通過如下公式求得:
      TFPa = TEU exp(a„ +a3t)
      禺=exp(-“”)
      其中,TE”表ZKi城市在/時期的技術效率,exp(a0 +a3t)表不/時期的前沿面技術水平。
      表6-1中國城市±1 h區經濟生產函數模型的估計系數
      變量 系數 估計值 /統計量
      截距 % -7.305*** 11.9694
      InK 0.1369*** 6.2031
      ln£ 1.0722*** 26.1533
      t 0.1219*** 8.3854
      a2 1.9820*** 17.4181
      Y 0.9411** 5.7499
      0.0536*** 4.5542
      0.0283*** 4.2723
      Log似然函數值 4257.7767
      技術無效率不存在的ZR檢驗 129.187***
      注:•> ***分別表示通過io%、s%、1%水平下的顯著性檢驗°
       
      (2)解釋變量。制造業集聚(如gg)和生產性服務業集聚(S磁)。產業集聚的測 度方法有很多,例如Hoover指數、Gini系數、E-G指數等。本文將借鑒Keeble等(1991 )、 Donoghue (2004)、陳國亮和陳建軍(2012)、王晶晶(2014)等學者的做法,選取區位 商指數來衡量地區的產業集聚水平。該指數能夠消除區域規模差異因素,可以真實反映 某一區域的要素空間分布情況。其計算公式如下:
      (6.6)
      其中,念典)表示r時期i城市丿產業的區位商指數,勺⑴表示r時期i城市丿產業的就 業人數,刁勾⑴表示/時期所有城市/產業的就業人數,孕勾(°表示/時期i城市所有產業 的就業人如,弓產⑴表示/時期所有城市所有產業的就並入數。區位商指數越大,產業 集聚程度越高,‘殳之則越低。本文將采用區位商指數來測算制造業集聚和生產性服務業 集聚叭
      32本文借鑒于斌斌和金剛(2014)對生產性服務業的分類方法,它主要包括信息傳輸計算機服務和軟件業、金融業、 房地產業、租賃和商業服務業、科學研究技術服務業和地質勘查業5個行業。
      共同集聚(Coagg)。對于共同集聚的測算,學術界并沒有形成一致的方法。本文借 鑒楊仁發(2013)的做法,采用產業集聚的相對差異來衡量制造業與生產性服務業的共 同集聚,具體計算公式為:
      Coagg = 1 -\Magg - 5agg| / (Magg+Sagg) (&7)
      該指數值越大,則說明制造業與服務業的共同集聚水平越高。
      (3) 控制變量。考慮到影響地區經濟效率的其他因素(Henderson, 2003; Bronzini and Piselli, 2009;于斌斌和金剛,2014),本文還控制了一些解釋變量:①工資水平
      (Wage).目前中國面臨勞動力成本上升的問題,在產出水平確定的條件下,實際工資 的上漲將推動企業使用其他生產要素來替代勞動力資源,本文用城市職工平均工資反映 勞動力成本。②人力資本(Ed”)。以知識、技能為要素構成的人力資本顯然能夠提高地 區的經濟效率。本文將借鑒陸銘和向寬虎(2011)在面臨數據約束條件下的做法,采用 教師與學生的比率作為人力資本的代理變量。③外商直接投資(FQ/)。一個地區的外 商直接投資不僅可以增加該地區的資本存量,還可以通過產業關聯和技術處溢影響該地 區的經濟效率。本文采用城市年度獲得的實際外商投資額占GDP的比重來表示,并按 歷年人民幣匯率的平均價格進行折算。④政府規模(Ge)。由于政府對經濟活動的干預 對地區經濟效率存在顯著影響,本文以城市財政收入占GDP的比重來控制城市間政府 對經濟干預程度的差異。
      (4) 交叉相乘項。(1)產業集聚與人均GDP的交叉相乘項,包括制造業集聚、生 產性服務業集聚、制造業與生產性服務業共同集聚分別與人均GDP的交叉相乘項。該 交叉項主要借鑒孫浦陽等人(2011)用以檢驗威廉姆森假說的方法,考察就著經濟發展 水平的提高,產業集聚對地區經濟效率的影響效應。(2)產業集聚與外商直接投資的交 叉相乘項,也包括三類集聚分別與外商直接投資的交叉相乘項。本文借鑒王晶晶等
      (2014)的做法,用FQ/來表征城市的對外開放程度,主要用以考察地區開放程度是否 能影響產業集聚對地區經濟效率的溢出效應,以檢驗前文提出的開放性假說。
      6. 1.3數據來源
      根據數據的可得性和有效性原則,除去數據嚴重缺失的拉薩和行政規劃調整頻繁的 巢湖、畢節和銅仁等4個城市外巴 本文最終選取了 2003-2011年中國285個地級及以 上城市9年的面板數據進行分析。本文數據主要來源于《中國城市統計年鑒X2004-2012 年)和《中國統計年鑒》(2004-2012年),并且對個別城市所缺失的數據采用插值法進 行補充。
      33在2011年,經國務院批準,安徽省撤銷巢湖市,并將其所轄的一區四縣劃歸合肥、蕪湖、馬鞍山三市管轄;同年, 國務院同意貴州省設立畢節(原縣級畢節市)和銅仁(原縣級銅仁市和萬山特區)兩個地級市。由此,目前中國地 級及以上城市的數量由原來的287個變為288個。
      6.2空間計量檢驗與分析
      6. 2.1空間相關性檢驗
      判斷地區之間經濟效率的空間相關性,這里同樣采用Moran's I指數進行檢驗,并且 利用標準統計量Z來檢驗Moran's I指數的顯著性水平,結果見表6-1。中國城市數據的 統計結果顯示,地區經濟效率的Moran's I指數在2003-2011年間都通過了 1%水平下的 極顯著性檢驗。這表明中國城市經濟效率存在顯著的空間相關性,即經濟效率相似的城 市存在明顯的空間集聚效應。從表6-2還可以看出,空間相關性呈逐年增強的趨勢,這 意味著中國城市經濟效率在空間集聚上存在較強的“馬太效應”。因此,本文可以推斷: 地理距離是影響中國地區經濟效率差異的重要因素,而規模經濟效應和集聚外部性是經 濟效率提升的關鍵。
      表 6-2 2003-2011 年中 國城市經務 :效率的Moran's I指數
      Year 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
      Moran' si 0.1549*** 0.1552*** 0.1554*** 0.1556*** 0.1559*** 0.1561*** 0.1563*** 0.1566*** 0.1568***
      注:*、“、分別表示通過10%、5%. 1%水平下的顯箸性檢驗.
       
      由于306公里是中國城市間最小的“門檻距離”,即在不小于該距離的情況下,才 能實現每一個城市都至少有一個鄰近的城市(于斌斌和金剛,2014),本文計算了 350-1050公里距離帶寬條件下的中國城市經濟效率在2003-2011年的Moran's I指數及其 統計檢驗,見表6-3。結果顯示,中國城市經濟效率的空間相關性隨著地理距離的增加 逐漸下降,而且當地理距離超過850公里時,空間相關性不再顯著。這也驗證了中國城 市經濟效率的空間相關性符合“地理學第一定律"(Tobler's First Law)o因此,考慮地理 距離的變化來分析產業的空間集聚對中國地區經濟效率的影響效應就顯得尤為重要。
      表6-3匸 F國城市經濟效率的Moran's指數頃 舟地理距離的變化及其統計檢驗
      Year/km (0-350] (0-450] (0-550] (0-650] (0-750] (0-850] (0-950] (0-1050]
      2003 0.0844*** 0.0756*** 0.0557*** 0.0281*** 0.0112* 0.0105* 0.0048 -0.0013
      2004 0.0846*** 0.0757*** 0,0557*** 0.0281*** 0.0112** 0.0106* 0.0049 -0.0012
      2005 0.0849*** 0.0759*** 0.0558*** 0.0282*** 0.0113* 0.0106* 0.0049 -0.0012
      2006 0.0851*** 0.0760*** 0.0559*** 0.0283*** 0.0113* 0.0107* 0.0049 -0.0011
      2007 0.0854*** 0.0761*** 0.0560*** 0.0283*** 0.0114* 0.0107* 0.0050 -0.0012
      2008 0.0856*** 0.0763*** 0.0561*** 0.0284*** 0.0114* 0.0108* 0.0050 -0.0011
      2009 0.0858*** 0.0764*** 0.0562*** 0.0285*** 0.0115* 0.0108* 0.0050 ? 0.0010
      2010 0.0861*** 0.0766*** 0.0563*** 0.0285*** 0.0115* 0.0108* 0.0051 -0.0010
      2011 0,0863*** 0.0767*** 0.0564*** 0.0286*** 0.0115* 0.0109* 0.0051 -0.0009
      注:*、**、分別表示通過10«、5%、1%水平下的顯著性檢驗.
       
      6. 2.2全國層面的城市數據分析
      對于空間面板數據模型到底選擇SLM模型還是SEM模型,我們采用第5章的做法,
      通過比較兩個Lagrange乘數及其穩健性來判斷。檢驗結果顯示,采用SLM模型將更為
      合理,并且經Hausman檢驗,模型選擇固定效應。由于空間效應的存在,利用傳統的 OLS方法對參數進行估計將會有偏或無效(Elhorst, 2003 )„因此,根據Lee和Yu (2010) 的建議,本文對模型將采取極大似然法(Quasi-maximum Likelihood Estimation)進行參 數估計。
      表6-4空間面板模型的回歸結果:全國層面的估計
      hlFP 模型⑴ 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型(5) 模型⑹ 模型(7)
      -0.0041***
      [-7.0299] ■^.0062***
      [-8.0245] -0.0073***
      [-5.881 習
      In殛 -0.0028***
      (-3.8776] -0.0044***
      [-3.6302] -0.0025
      [-1.4939]
      InCoagg -0.0056***
      [-7.5207] -0.0031*
      [-1.8721] -0.0048***
      [-2.7239]
      佃蝕? -0.0002**
      [24324] ■0.0003
      [-1.1126]
      -0.0002*
      [-1.9515] -0.0004
      [4.4314]
      (InCoagg)2 <0005*** 卜 63666] 0.0001
      [0.0071]
      0.0002***
      [6.1411] 0.0004***
      [4.5417]
      lndaggxln 冷診 0.0003***
      [5.7786] -0.0001
      [-0.6103]
      InCoo^xln^) -0.0002
      [1.2211] -0.0002
      [-1.0403]
      InA^ggxlnH)/ -0.0002***
      [-2.8586] 0.0001
      [0.5712]
      -0.0002*
      [-1.8877] -0.0003*
      [-1.8616]
      \nCoa^x\nFD! -O.CXXM***
      [-4.2088] -4).0005***
      [-3.1648]
      hWage O.(XX>7***
      [8.5593] 0.0008***
      [9.1397] 0.0008***
      [8.3149] 0.0009***
      [9.8277] 0.0010***
      [103136] 0.0008***
      [8.7284] 0.0009***
      [9.6367]
      hEdu 0.0004
      [E5221] 0.0003
      [1.2561] 0.0001
      [0.2877] 0.0008***
      [3.2875] 0.0008***
      [2.8438] 0.0001
      [0.5813] 0.0007***
      [2.7669]
      lnFDZ -0.0002***
      [-2.5914] -0.0002***
      [-2.6558] -0.0003***
      [-3.1679] -0.0003***
      [-3.6855] -0.0003***
      [-3.0693] £.0004十
      [-4.6445] -0.0005***
      [-4.3730]
      In Gov 0.0024***
      [9.9165] 0.0026***
      [10.1774] 0.0023***
      [9.0661] 0.0029***
      [1L4521J 0.0031***
      {11.6170] 0.0023***
      [9.0833] 0.0028***
      [10.9048]
      P 0.9909***
      [821.4943] 0.9899***
      [678.4453] 0.9899***
      [712.6614] 0.9W***
      [866.4108] 0.9899***
      [739.2397] 0.9899***
      [693.3796] 0.9910***
      [932.1961]
      Adf-ie 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998
      LogL -3516255.6 -3165485.3 3200624.4 -3552953.4 -3199413.5 -3186236.1 •3651724.9
      觀測值 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565
      注;\ **•分別表示通過5%、:!%水平下的顯著性檢驗。
      表6-4給出了采用極大似然法對產業集聚與地區經濟效率的空間計量分析結果。從 模型(1) - (3)的回歸結果看,制造業集聚、生產性服務業集聚和制造業與生產性服 務業共同集聚(下文簡稱共同集聚)對地區經濟效率的影響都存在極顯著的負向影響, 并且這三類集聚與地區經濟效率的二次項系數都通過了負的顯著性檢驗。這說明:中國 城市的制造業和生產性服務業的單獨集聚和共同集聚都不利于地區經濟效率的提升,其 原因正是由于過度集聚所引發的擁塞效應明顯高于集聚效應所致,從而最終推動了相關 產業向其他地區的擴散。然而,模型(7)的回歸結果顯示,僅有制造業集聚和共同集 聚對地區經濟效率存在顯著的負影響,而生產性服務業集聚以及這三類集聚的二次項對 地區經濟效率的的影響系數均未通過顯著性檢驗。這表明:當考慮經濟發展水平和對外 開放程度時,中國城市的制造業和生產性服務業的空間集聚并未出現明顯的擁塞效應。 需要指出的是,制造業集聚和共同集聚在兩種條件下對地區經濟效率的影響依然為負這 一結論與大多數學者的研究結論相悖。Henderson (2003)、Blasio和Addario (2005)、 Guiso和Schivardi (2007)的研究認為,隨著生產要素的空間集聚,廠商會通過規模經 濟效應和技術溢出效應提高地區生產率。但是本文認為,在擁塞效應不顯著的前提下, 制造業集聚對地區經濟效率影響為負與中國實際相符,而共同集聚對地區經濟效率的負 向影響也主要來源于制造業集聚的阻滯效應,這從二者影響系數絕對值的比較中 (|-0.0073| >|-0.0048| )可以看出。本文給出的可能解釋為:一是中國制造業大多數屬于勞 動密集型產業,并處于全球價值鏈的低端環節且進入的技術門檻較低,從而導致制造業 集聚雖然能有較高的經濟產出,但卻不利于地區經濟效率的提升;二是中國制造業集聚 并沒有表現出顯著的技術溢出效應,反而是“三高一低”(高投入、高消耗、高污染和 低效應)和過度競爭的特征更為明顯,從而壓縮了制造企業的利潤空間和降低了制造業 集聚區的經濟效率;三是生產性服務業雖然獲得了快速發展,但并未與制造業形成良性 互動,甚至在有些地方政府“退二進三”、“騰龍換鳥”等政策影響下,二者在有限的城 市空間內存在顯著的“擠出效應”(于斌斌和胡漢輝,2014)。
      我們進一步通過模型(4) - (6)的估計結果對威廉姆森假說和開放性假說進行檢驗。 在對威廉姆森假說進行檢驗時,本文發現了一個有趣的結論:雖然制造業集聚和生產性 服務業集聚對地區經濟效率具有顯著的負向影響,但它們與人均GDP的交叉項均顯著 為正。這意味著制造業集聚和生產性服務業集聚雖然目前對地區經濟效率有明顯的阻滯 效應,但當經濟發展達到一定水平后,阻滯效應會消失甚至變成促進作用。該結論是對 威廉姆森假說的一種補充或拓展,即隨著經濟發展水平的提高,產業集聚對地區經濟效 率的影響呈現出先正后負再正的“N”型過程,而威廉姆森假說是對“N”型前部分的 解釋,而該結論則是對“N”型后半部分的描述。進一步對開放性假說進行檢驗時,本 文發現制造業集聚、生產性服務業集聚和共同集聚對地區經濟效率具有顯著的負向影 響,并且它們與FDI的交叉項也顯著為負。這說明在中國城市地區中找到了支持開放性 假說的經驗證據,即由于存在地理距離和運輸成本,產業集聚并不利于開放程度較高地 區的經濟效率提升。該結論也可從FDI對地區經濟效率的影響顯著為負中得到驗證。模 型(7)中的估計結果與模型(4) - (6)相似。
      在其他控制變量方面,工資水平和人力資本對地區經濟效率有極顯著的正向影響, 這與絕大多數研究結論相一致(陸銘和向寬虎,2012;于斌斌和金剛,2014;王晶晶等, 2014)。外商直接投資對地區經濟效率的影響顯著為負,這可能與外商在中國地區的投 資結構仍以生產加工、品牌代工等全球價值鏈低端環節為主有關,并沒有對本地區產生 顯著的知識和技術外溢效應,從而不利于地區經濟效率的提升。需要指出的是,政府規 模對地區經濟效率有顯著的正向影響,這與多數研究結論并不一致。本文給岀的解釋是, 政府規模在研究期間是適度的,尤其是在快速推進城市化的背景下,很多地方政府在基 礎設施投資和推動農村剩余勞動力轉移等方面的舉措對地區經濟效率起了促進作用。
      6. 2. 3區域層面的城市數據分析
      考慮到中國幅員遼闊且區域經濟發展的不平衡,地區之間在制造業集聚、生產性服 務業集聚、人力資本存量等方面存在的巨大差距,本文將全國285個城市劃分為東、中、 西三個地區,三大地區的分類與第5章的分類方法相同,其中東、中、西部城市樣本的 個數分別為101、109和75。通過比較兩個Lagrange乘數及其穩健性發現,仍然更合適 選擇SLM模型,并且Hausman檢驗支持所有模型選擇固定效應,具體結果見表6-5。
      結果顯示,制造業集聚對東、中、西部城市地區的經濟效率影響均顯著為負,并且 都具有顯著的擁塞效應。而生產性服務業集聚對地區經濟效率的影響存在兩面性:一方 面,生產性服務業集聚對于東、西部城市的經濟效率存在明顯的負向影響,但是擁塞效 應并不顯著;另一方面,生產性服務業雖然對中部城市的經濟效率具有明顯的促進作用, 但卻存在顯著的擁塞效應。共同集聚對東部城市具有明顯的負向影響,而對中、西部城 市的經濟效率的影響顯著為正,但卻對三個地區都具有明顯的擁塞效應。本文從中可以 得到三點重要的啟示:對于東部城市而言,制造業過度集聚是導致制造業集聚和共同集 聚產生擁塞效應的主要原因,而應在避免生產性服務業出現擁塞效應的條件下,進行有 效的制造業轉移與服務業升級將明顯推動地區經濟效率的提升;對于中部城市而言,生 產性服務業的發展對優化整個中部城市的產業結構至關重要,但是前提是要避免復制東 部城市產業過度集聚與同質化競爭的老路;對于西部城市而言,單個產業的集聚并不能 帶來整個地區經濟效率的提高,而應該從制造業與生產性服務業良性互動的視角對制造 業和生產性服務業進行有選擇的承接和培育。
      表6-5空間面板模型的回歸結果:區域層面的估計
      In 77? 東部地區 中部地區 西部地區
      模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型⑷ 模型(5) 模型⑹ 模型(7) 模型(8) 模型(9) 模型(10) 模型(11) 模型(⑵
      In %踴 -0.0198***
      [-6.1018] -0.0205***
      [-5.9569] -0.0011
      [-0.6279] -0.0017*
      [-1.8761]] -0.0104***
      [-6.5134] -0.0208***
      [-5.8950]
      In極 -0.0022***
      [-2.4292] -0.0139***
      [-2.6018] 0.0035**
      [1.9852] 0.0034***
      12.5249] -0.0047*
      [-1.8136] -0.0142***
      [-3.6863]
      in Coagg -0.0311***
      [-5.3595] -0.0262***
      [43581] 0.0011***
      [2.5187] 0.0043***
      [2.4071]] 0.0143***
      [3.9312] 0.0303***
      [6.1486]
       
       
      (In 殛■)' -0.0069***
      [-5.2759] -0.0098***
      [-3.3803] -0.0013***
      [-4.2724] -0.0041***
      [-5.8887] -0,0005***
      [-4.0577] -0.0026***
      [-5.0776]
      (InW -0.0038
      [-1,2781] -0.0035
      [-0.8959] 0.0013
      [1.2886] -0.0028***
      [-2.5668] -0.0000
      [-0.2479] -0.0020
      [-1.3170]
      (InCoagg)2 -0.0027**
      卜2」311] -0.0101**
      卜2.3644] -0.0006
      [-0.8236] 0.0023**
      [2.4624] -0.0005***
      [-4.3677] 0.0017***
      [3.9174]
      \nMaggxlnVgdp 0.0015***
      [5.2300]] 0.0014***
      [4.9495] -0.0005***
      [-4.2724] -0.0005**
      [4712]] 0.0001
      [0.7074] -0.0005**
      [-2.1871]
      \nSagg^hVgdp -0,0005
      [-1.2017] 0.0005
      [1.2867] -0.0001
      [-1.2294] 0.0001
      [0.1599] 0.0003***
      [3.8365] 0.0008***
      [2.87081
      \nCoaggy.\nVgdp 0.0015***
      [3.8611] 0.0014***
      [3.3683] -0.0003**
      [-2-5361] -0.0002***
      [-2.7049] -0.0018***
      [-5.9151] -0.0028***
      [-6.9688]
      \nMagg^\nFDI -0.0014**
      [-2.3502] -0.0006
      (-0.6632] 0.0001**
      [1.9509] 0.0004**
      [1.9799] -0.0003*
      [-1.8655] -0.0006***
      [-2.6970]
      hSaggy.hFDI 0.0007
      [0.7729] 0.0008
      [0.7742] 0.0001
      [0.4759] -0.0001
      [-0.1168] -0.0003
      [-1.4049] -0.0007
      [-1.4377]
      ]nCoaggx]nFDI -0.0016
      [-1.1062] -0.0006
      [-0.6632] 0.0000
      [0」139] -0.0003
      [-1.0364] 0.0003**
      [2.3594] 0.0006*
      [1.9083]
      In Wage 0.0005***
      [3.0678] 0.0004**
      [2.5212] 0.0006***
      [3.2974] 0.0004**
      [2.4976] 0.0008***
      [6.19821 0.0009***
      16.96681 0.0009***
      [6.6377] 0.0007***
      [5.6021] 0.0013***
      [6.9416] 0.0015***
      [7.47481 0.0011***
      [6.3244] 0.0012***
      [6.67371
      In Edu -0.0006
      [1.0789] 0.0004
      [0.7729] 0.0004
      [0.7957] 0.0003
      [0.5056] 0.0008**
      [1,9737] 0.0008**
      [1.9583] 0,0008**
      [2」123] 0.0008**
      [2」340] 0.0010**
      [2.5234] 0.0012***
      [2.8750] 0.0010***
      [2.7166] 0.0011***
      [2,7486]
      hFDI -0.0027*** 卜8.10891 -0.0020***
      [-5.9972] 4).0028***
      [-6.78181 -0.0025***
      [-5.5901] -0.0001
      [-0.6236] -0.0001
      [-1.1329] 4).0002
      卜 1.2554] -0.0001
      [-0.3301] -0.0002
      [-1.1248] -0.0001
      [-0.5083] 0.0001
      [1.0068] -0.0003*
      [-1.8269]
      In Gov 0.0043***
      [9.4054] 0.0037***
      ⑺4405] 0.0049***
      [9.5419] 0.0049***
      [9.2022] 0.0068***
      [13.3547] 0,0072***
      [13.9728] 0.0070***
      [13.6412] 0.0070***
      [13.4373] -0.0010**
      [-2.2723] -0.0010**
      卜2.349習 -0.0029***
      [-6.8888] -0.0019***
      [-4.0043]
      P 9.9880***
      [580.0413J 0.9879***
      [573.2798] 9.9879***
      [573.8701] 0.9880
      [622.0967] 0.9900***
      [983.0171] 0.9899***
      [894」541] 0.9900***
      [948.6304] 0.9900***
      [999.9136] 0.9879***
      [475.1637] 0.9880***
      [419.2213] 0.9880***
      [443.9623] 0.9880***
      [555,7831]
      Adj-R2 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998
      LogL -916795.9 -877657.6 -898977.6 -970666.7 -2302402.2 -2179653.3 -2243693.0 -2380943.1 -950148.3 -886098.6 -935833.7 -1038736.9
      觀測值 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565
      注:\ “*分別表示通過10%\ 5%、1%水平下的顯著性檢驗。
       
      從表6-5中還可以看出,威廉姆森假說和開放性假說存在明顯的地區和產業差異。 這同樣從另外一個側面驗證了充分考慮經濟發展水平和對外開放程度對于研究產業集 聚與地區經濟效率的重要意義。估計結果顯示,威廉姆森假說適用于中、西城市的制造 業集聚和共同集聚。結合前文的研究結論發現,東部城市的制造業集聚處于“N”型過 程的后半部分,即通過經濟發展水平的不斷提升,可以化解制造業集聚對地區經濟效率 的負向效應,而中部和西部城市的制造業集聚更多地是處于“N”型過程的前半部分。 開放性假說只有在東、西部城市的制造業集聚中找到經驗證據,而生產性服務業集聚和 共同集聚對地區經濟效率的影響效應與外開放程度并無顯著的相關性。其主要原因在于 服務存在庫存和運輸的不可能性,較制造品受運輸成本的影響較小,這也說明了地理距 離對產業集聚和地區經濟效率的重要性。其他控制變量的影響與前文的研究結論基本一 致,僅在顯著性和系數大小方面有所差別。
      6.3集聚外部性對地區經濟效率的影響效應
      通過上述分析發現,從全國層面看,制造業集聚與共同集聚對地區經濟效率有顯著 的負向影響,但并未產生明顯的擁塞效應,而從區域層面看,產業集聚與地區經濟效率
      的影響因產業類型和地區差異而呈現出不同的結論。這與傳統空間集聚理論認為產業集 聚可以通過知識和技術溢出效應提高地區經濟效率的研究結論并不一致。為什么有些產 業會在沒有產生擁塞效應的條件下抑制地區經濟效率,而有些產業卻在具有明顯擁塞效 應的情況下促進地區經濟效率?前文嘗試從考慮經濟發展水平和對外開放程度等方面 給出了初步解釋,本文將進一步從集聚外部性視角對此分析。
      集聚外部性是指同一產業或不同產業在同一地區的集聚而產生的外部溢出效應,并 且與市場競爭程度密切相關。根據以往研究,產業集聚外部性可以總結為三類:一是 MAR 外部性。它由 Marshall (1980)提出,Arrow (1962)和 Romero (1986)修正, 最后被Glaser等(1992)認定為“M-A-R外部性”。該理論指出,同一產業在同一地區 的專業化集聚,有利于知識、信息和技術在產業內的擴散和共享,從而形成知識和技術 溢出的外部性效應。同時,該理論認為壟斷比競爭更有利于發揮技術溢出效應,更有利 于推動產業技術創新和地區經濟效率提升。二是Jacobs外部性。該理論由Jacobs (1969) 提出并認為,同一地區的產業多樣化集聚是推動產業技術創新和地區經濟效率提升的主 要動力,一個地區的產業多樣化集聚較專業化集聚更能發揮知識和技術溢出的外部性效 應。而且,該理論也指出,競爭化的市場結構要比壟斷性的市場結構更有禾塚產業之間 的知識外溢與技術創新,從而更能促進地區經濟效率的提高。三是Porter外部性。Porter (1990)指出,市場競爭程度才是影響產業技術創新和知識溢出的關鍵因素。而且,他 認為市場競爭比壟斷更有利于產業技術創新,而同一產業的空間集聚比多樣化產業的空 間集聚更能促進知識和技術的溢出效應。同一產業在同一地區的有效競爭可以促進廠商 將產業的創新技術更快地運用到實際生產過程中,這樣將更有利于地區產業增長和地區 經濟效率提升。
      那么,產業集聚的3種外部性如何影響地區經濟效率?本文借鑒Duranton和Puga (2000)、李金瀚和宋德勇(2008)、張學良(2012)、于斌斌和金剛(2014)的方法, 分別采用專業化指數、多樣化指數和波特指數來測度產業集聚的MAR外部性、Jacobs 外部性和Poter外部性,計算公式分別為:
      MAR^MaxQJs) (6.10)
      (6.11)
      (6.12)
      其中,S,為i地區中丿產業的就業人數占該城市總就業人數的比重,6為丿產業的就 業人數占全部城市就業人數的比重,M為i地區的工業企業數目,G,為i地區總的工業增 加值。
      表6-6集聚外部性對地區經濟效率影響的空間計量結果
      bilFP 全國層面 東部地區 中部地區 西部地區
      模型⑴ 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型⑸ 模型(6) 模型⑺
      lnA^4/? -0.0043***
      [-11.2863] -0.0060***
      [-13.5252] -0.0074***
      [-4.9417] -0.0050***
      [-5.3630] -0.0044***
      [-5.8190]
      in Jacobs 0.0006**
      [2.2618] 0.0008**
      [2.0234] 0.0055***
      [4.0785] -0.0003
      [-0.5394] -0.0007
      [-1.0095]
      In Porter -0.0014***
      [-4.5850] -0.0025***
      [-7.803刃 0.0012
      [0.9785] -0.0012***
      [-3.5222] -0.0059***
      [-11.2084]
      InWage 0.0008***
      [8.8962] 0.0009***
      [10.4379] 0.0007***
      [7.8526] 0.0009***
      [9.6741] 0.0004**
      [2.3460] 0.0009***
      [6.9137] 0.0010***
      [5.6183]
      ]nEdu 0.0003
      [1.1235] 0.0009*** 卩.7670] -0.0001
      [-0.2116] 0.0007***
      [2.8749] 0.0006
      [1.2360] 0.0007*
      [1.9407] 0.0007*
      [1.9299]
      InFDl -0.0002***
      [-2.8713] -0.0002***
      [-2.6481] -0.0002***
      [-2.7052] -0.0002**
      [-2.4353] -0.0018***
      [-5.6958] -0.0002**
      [-2.0352] -0.0005***
      [-4.3730]
      In Gov 0.0026***
      [9.8299] 0.0028***
      [11.6757] 0.0022***
      [8.6974] 0.0027***
      [10.6328] 0.0037***
      [8.0571] 0.0067***
      [13.0614] 0.0002
      [1.5568]
      P 0.9900***
      [655.8599] 0.9910+
      [912.5140] 0.9900***
      [672.9230] 0.9910***
      [953.5987] 0.9880***
      [625.9942] 0.9900***
      [966.4562] 0.9880***
      [606.8160]
      A^-R2 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998
      LogL -3147566.7 -3581725.0 3166389.0 -3414861.1 -912196.3 -2276553.4 -1068021.0
      觀測值 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565
      注:\ ”、***分別表示通過10%、5%、1%水平下的顯著性檢驗.
       
      根據檢驗結果,本文同樣選擇SLM模型和固定效應,具體結果見表6-6。從模型(1) -(4)中可以看出,在分別引入3種外部性之后,各項指標的估計結果都表現出了很好 的穩健性,這表明SEM模型具有較高的擬合度。從全國層面來看,Jacobs外部性對地 區經濟效率的影響顯著為正,而MAR外部性和Porter外部性對地區經濟效率卻存在明 顯的負向影響。這表明Jacobs外部性是中國城市地區經濟效率提升的主要來源,這與 Duranton和Puga (2001)、Wang (2003)、于斌斌和金剛(2014)的研究結論相一致。 MAR外部性和Porter外部性的估計結果進一步驗證了前文關于中國制造業集聚現狀的 評論。這表明在制造業集聚水平較高和競爭程度較強的地區,同一產業的過度集聚容易 導致企業技術創新被模仿和激烈的同質化競爭,這些現象并不利于地區知識和技術溢出 效應的發揮,進而對地區經濟效率產生了抑制作用。本文將3種外部性對地區經濟效率 的影響效應結合起來分析,就可以回答在節首提出的問題。為什么有些產業會在沒有產 生擁塞效應的條件下抑制地區經濟效率?這正是由于產業集聚的MAR外部性和Porter 外部性在起主導作用,雖然專業化集聚并沒有形成擁塞效應,但是創新水平低和同質化 競爭嚴重阻礙了地區經濟效率的改進,這與Cainelli等(1991)對意大利、DeLucioa(2002) 對西班牙和Combes (2002)對法國的研究結論相類似。而為什么有些產業卻在具有顯 著擁塞效應的情況下仍能促進地區經濟效率?這可以從Jacobs外部性對地區經濟效率 顯著的正向影響上找到答案,即多種產業在同一地區的集聚雖能增強本地區的擁塞效 應,但是能避免同質化競爭和低技術模仿以及有效地促進知識和技術的溢出和共享,從 而提高了本地區的經濟效率。從區域層面看,MAR外部性對東、中、西部城市經濟效 率的影響基本與對全國層面的研究結論相一致。而Jacobs外部性對東部城市經濟效率存 在顯著的正向影響,卻對中、西部城市經濟效率的影響并不顯著。這與前文中關于共同 集聚對中、西部城市經濟效率的正向效應結合起來分析就會得到一個相同的推論:中、 西部城市通過加強產業間尤其是制造業與生產性服務業的共同集聚可以明顯提高本地 區的經濟效率。Porter外部性對中、西部城市經濟效率具有顯著的負向影響,而對東部 城市經濟效率的影響效應為正,但沒有通過顯著性檢驗。該結論不僅對東部城市產業結 構優化的效果提供了證據支持,更重要的是為中、西部城市對于產業的低水平發展和同 質化競爭提出了警示。其他控制變量對地區經濟效率的影響與前文研究結論基本一致。
      6.4小結
      本章基于2003-2011年中國285個地級及以上城市的統計數據,運用空間計量技術 將地理因素引入模型中,分析了產業集聚對城市經濟效率影響的空間溢出效應。研究發 現:①中國城市地區經濟效率存在顯著的空間相關性,而這種空間相關性疇時間推移 呈逐年增強的趨勢,同時也符合“地理學第一定律”,當地理距離超過850公里時,空 間相關性不再顯著。②經濟發展水平和對外開放程度是影響產業集聚和地區經濟效率的 關鍵因素。從全國層面看,制造業集聚和共同集聚對地區經濟效率的影響顯著為負,而 生產性服務業集聚的負向影響并不顯著,但這三類集聚并沒有產生明顯的現塞效應。本 文還發現,產業集聚對地區經濟效率的影響具有先正后負再正的“N”型疝程,而威廉 姆森假說是對“N”型前部分的解釋,而本文結論更像是對“N”型后半畛的描述, 即在產業集聚對地區經濟效率產生負向影響時,經濟發展水平的進一步提嵩奇以消除這 種負向效應甚至變成促進作用。同時中國城市地區的經驗證據適用于開放性假說。從區 域層面看,由于制造業集聚對東、中、西部城市經濟效率都具有顯著的負向影響和擁塞 效應,也引致了共同集聚對三個地區的擁塞效應。而生產性服務業集聚和共同集聚對中 部和西部城市經濟效率都具有顯著的促進作用。東部城市的制造業集聚處于“N”型的 后半部分,而中部和西部城市的制造業集聚更多地處于“N”型前半部分。同時,開放 性假說只有在東、西部城市的制造業集聚中找到經驗證據,而生產性服務業集聚和共同 集聚對地區經濟效率的影響效應與外開放程度并無顯著相關性。③MAR外部性和Porter 外部性對地區經濟效率存在顯著的負向影響,并且這種效應貫穿于全國及東、中、西部 城市地區。而Jacobs外部性僅對東部城市經濟效率存在顯著的正向影響,卻對中、西部 城市經濟效率的影響并不顯著。④工資水平、人力資本和政府規模對地區經濟效率都存 在顯著的促進作用,而外商直接投資對地區經濟效率的阻滯作用更加明顯。
      第7章結論與啟示
      7.1主要結論
      從世界范圍的各個維度來看,城市經濟集聚都是一種普遍現象,但是地區差距(包 括人均差距和總量差距)的持續擴大往往與經濟集聚相伴而生。在發達國家,政策制定 者非常清晰地認識到,經濟逐漸向中心城市地區集聚的力量是如此之強大,以致于那些 致力于推動落后地區發展的政策雖然成本巨大但收效甚微。自西部大開發、中部崛起等 戰略實施以來,我國地區差距擴大的趨勢暫時得到緩解,但要改善地區差距僅依靠中央 政府向中西部地區大規模的轉移支付和政策優惠將難以最終解決根本問題。在十八大提 出“充分發揮市場在資源配置中的決定性作用”的重大戰略背景下,正確把握產業集聚 與城市經濟結構變遷演化的經濟規律對于解決中國產業結構調整和新型城市化的發展 問題就顯得尤為重要。本文從演化經濟學、產業融合理論、空間溢出效應三個視角對產 業集聚與城市經濟結構變遷的演化規律進行了理論和實證研究,其中涵蓋了靜態與動態 兩個方法、區域和城市兩個層面、時間和空間兩個維度、集聚和擴散兩個方向的研究內 容。本文得到的主要結論如下:
      (1 )本文首次采用演化經濟學的演化范式對產業集聚與城市化的共同演化進行了理 論和實證研究。基于共同演化的理論分析框架,本文對產業集聚與城市化共同演化的結 構、內容、動力和階段進行了系統性的論述,研究發現產業集聚與城市化之間的互動是 一種微觀、中觀、宏觀層級相互影響、相互作用的多層級、多階段的動態演化過程,而 且不同互動層級的微觀參與者在創新機制、選擇機制和擴散機制的共同作用下,內生性 地推動產業集聚與城市化從萌芽起步階段向耦合發展階段再向創新整合階段不斷地進 行層級轉換和階段躍遷。另外,通過對“義烏商圈”和“柯橋商圈”的案例分析,本文 發現產業集聚與城市化的共同演化既存在特殊性也存在普遍性:一方面,產業集聚與城 市化共同演化的起步階段即選擇城市化主導模式還是產業集聚主導模式,來源于本地區 經濟基礎以及產業文化和企業家精神的傳承與演化,例如“柯橋商圈”之所以采取產業 集聚主導的演化模式,關鍵在于“日出華舍萬丈綢”的歷史紡織文化積淀和改革開放以 后紡織類鄉鎮企業的迅速崛起;另一方面,兩個商圈產業集聚與城市化共同演化的過程 和方向相似即:兩個商圈演化的動力機制都在于專業市場與產業集群(商貿服務業和制 造業集群)的良性互動,而演化的最終方向都選擇通過發展城市經濟(如總部經濟)實 現產業集聚與城市化在更高層次和更高階段上的躍遷。
      (2)根據資源稀缺性的特點和產業融合的相關理論,本文以制造業與服務業的互動 效應為理論框架,運用演化博弈論方法從企業微觀層面闡述了城市制造業與服務業的演 化機制與演化路徑,最后采用“義烏商圈”和“柯橋商圈”的統計數據對相關理論機制 進行了檢驗。結果顯示:①在城市空間和生產要素具有稀缺性特點的基礎上,本文采用 
      文獻研究法總結了制造業與服務業三種互動效應,分別為擠出效應、偏利效應和互惠效 應。其中,擠出效應是制造業和服務業之間存在較強的“排斥反應”或“替代效應”, 是導致制造業與服務業在區位上分離的主要原因;偏利效應是指在制造業與服務業的互 動過程中,表現為一方使另「方受益而另一方無利也無害的共生關系,分為“制造偏利 效應”和“服務偏利效應”兩種類型;“互惠效應”是指在制造業與服務業的互動過程 中,兩者之間相互依賴、相互促進、相互滲透、相互融合,通過獲取“制造外溢效應” 和“服務外溢效應”最終實現二者共贏式的協調發展。②制造業與服務業的演化博弈存 在城市化主導型、產業集聚主導型和產業集聚與城市化共演型三種模式,采取何種模式 取決于地區之間初始稟賦和產業文化之間的差異性,這也再次佐證了本文采用演化經濟 學分析范式的合理性。③在“義烏商圈”和“柯橋商圈” 1993-2012年的統計數據基礎 上,本文引入共生演化模型刻畫了兩個商圈在未來60年中制造業與服務業的演化路徑 圖,發現兩個商圈的制造業與服務業在不同發展階段存在不同的互動效應,但最終兩個 商圈的服務業都會超過制造業,只不過制造業與服務業的比重取決于二者的演化模式。 這從統計數據上再次驗證了產業集聚與城市化的演化階段和方向。
      (3) 本文基于2003-2011年中國285個地級及以上城市的統計數據,述用空間計量 技術從空間溢出的視角討論了城市集聚經濟與產業結構變遷對勞動生產率影響機制。研 究發現,地理距離是影響城市體系集聚與擴散的重要因素,中國城市勞動生產率之間存 在顯著的空間相關性和空間集聚效應且符合“地理學第一定律”,并且工業勞動生產率 的溢出半徑要顯著大于服務業,分別為1700公里和950公里,即中國城市工業勞動生 產率的溢岀半徑要遠大于服務業。這一結論證實工業更容易受成本約束(如運輸成本、 土地價格等)而出現產業轉移并在大、中、小城市間形成專業化分工,從而呵以在更大 的空間范圍內產生溢出效應,而服務業更依賴于需求市場尤其是人口規模較大的中心城 市,即在同一城市體系中,核心大城市的服務業對同一城市體系內其他城市的服務業具 有替代作用。城市集聚經濟與產業結構變遷的影響效應存在顯著的地區、階段和規模差 異:城市專業化經濟對東部城市的勞動生產率有顯著的負向效應,而對進入服務化階段 的城市勞動生產率卻存在明顯的促進作用;城市多樣化經濟是特大城市勞動生產率提升 的重要來源,但其對工業勞動生產率的提高具有顯著的阻滯效應;產業結構波動化有利 于城市工業勞動生產率的提高,尤其是針對東部和西部的城市;產業結構高級化對正處 于工業化階段的城市并不適用,整體而言,產業結構的“反向高級化”更能促進中國城 市勞動生產率的提高。這意味著中國整體上仍然處于工業化階段而非服務化階段,而且 工業內部的調整較跨產業調整更能促進城市勞動生產率的提高,更不是一味地“退二進 三”或發展服務業。除了理性地看待產業結構高級化之外,應更多地關注同一行業內產 業鏈的延伸和價值鏈的攀升對一個城市產業結構調整和勞動生產率提高的意義。
      (4) 本文采用SFA模型對中國城市經濟效率進行了測度,以檢驗不同的產業集聚 模式對于城市經濟效率的影響機制,從而為產業集聚與城市經濟結構變遷的演化方向提 供相應的證據支持,并且進一步對威廉姆森理論假說和開放性理論假說提供中國案例。 研究發現:①從全國層面看,制造業集聚、制造業與生產性服務業共同集聚對地區經濟 效率的影響顯著為負,且制造業集聚對地區經濟效率的影響具有先正后負再正的“N” 型過程,從而對威廉姆森假說進行了擴充和修正。這可以說明三點:一是中國制造業集 聚并沒有表現出顯著的技術溢出效應,反而是“三高一低”(高投入、高消耗、高污染 和低效應)和過度競爭的特征更為明顯,從而壓縮了制造企業的利潤空間和降低了制造 業集聚區的經濟效率;二是生產性服務業雖然獲得了快速發展,但并未與制造業形成良 性互動,甚至在有些地方政府“退二進三”、“騰龍換鳥”等政策影響下,二者在有限的 城市空間內存在顯著的“擠出效應”;三是制造業集聚和生產性服務業集聚雖然目前對 地區經濟效率有明顯的阻滯效應,但當經濟發展達到一定水平后,阻滯效應會消失甚至 變成促進作用。②從區域層面看,制造業集聚對中、西部城市的經濟效率都具有顯著的 負向影響且支持威廉姆森假說,而生產性服務業集聚、制造業與生產性服務業共同集聚 對中、西部城市的經濟效率具有明顯的促進作用;開放性假說只有在東、西部城市的制造 業集聚中找到了經驗證據。③從外部性效應看,MAR外部性和Porter外部性對中國城 市地區的經濟效率都存在顯著的負向影響,而Jacobs外部性僅對東部城市的經濟效率具 有顯著的正向影響。該結論不僅對東部城市產業結構優化的效果提供了證據支持,更重 要的是為中、西部城市對于產業的低水平發展和同質化競爭提出了警示。
      7.2政策含義
      目前,中國正在從“鄉土中國”向“城市中國”過渡并實現經濟轉型、社會轉型的 關鍵時期,這一觀點無論是理論界還是政府層基本上已經形成共識。本文在傾向于提高 城市集聚和城市化水平的同時,兼顧城市之間的差距問題。從前文的理論和實證研究可 知,鑒于產業集聚與城市規模的匹配性問題,需要根據不同城市規模、不同發展階段、 不同產業結構合理地推進產業集聚與擴散及產業發展優先順序。本文根據前文研究提出 以下政策建議。
      (1)從產業關聯效應的視角改善制造業與服務業尤其是生產性服務業共同集聚的 外部互動環境。通過研究結論發現,制造業、生產性服務業和社會性服務業的集聚能夠 顯著提高東部地區城市的勞動生產率,而這三類產業對于中部地區城市則具有顯著的負 向效應,因而本文推斷:制造業與生產性服務業在同一地區集聚的“擠出效應”大于“互 惠效應”是導致二者單獨或共同集聚對地區經濟效率產生阻滯作用的根源。中國城市整 體上仍處于工業化階段,產業結構一定程度的波動或調整將有利于工業勞動生產率的提 高,而產業結構高級化或服務化雖然對服務業勞動生產率有一定的正向作用,但是不利 于工業的結構調整與升級。自從中央提出大力發展戰略性新興產業和現代服務業以后, 各地政府政府紛紛予以響應,但是中國城市在產業結構和城市規模的差異性較大,并非 所有地區都已進入了一個高水平的發展階段。因此,地方政府應該根據自身的實際情況 因地制宜地制定適當的產業結構調整政策,重點在促進制造業與服務業良性互動上下功 夫,而不是一味地“退二進三”或發展服務業。另外,在中國制造業集聚發展過程中, 應加強知識產權保護和技術創新激勵,以消除模仿性的技術復制和同質化競爭,以避免 再次掉入“制造業低端陷阱”。一方面,應該強化在人力資本、信息化水平和交通基礎 設施的積累和投入,擴大制造業與生產性服務業良性互動的區域邊界;另一方面,充分 發揮制造業集聚與生產性服務業集聚的空間外溢效應,構建二者在知識溢出、信息共享、 專業化人才等方面交流與融合的長效機制。
      (2)消除不同城市間的“市場分割”,減少對生產要素和商品流動的限制。中國城 市間的市場分割、集聚陰影效應以及激烈競爭使得勞動生產率的空間關聯效應存在“斷 層”,制約了中國勞動生產率全域性的空間傳導機制。而勞動力資源、資本在跨區域流 動和土地要素在跨區域配置過程中遇到的諸多制度性障礙及行政性壁壘使城市勞動生 產率的空間集聚效應嚴重受挫。因此,應盡快給要素市場“松綁”并在城市之間建立起
      “共同市場”,通過打破行政層級壁壘和地區保護來釋放“制度紅利”,從而提高城市的 勞動生產率。一是要積極引導勞動力資源的合理流動,逐漸消除限制勞動力在城市之間 自由流動的戶籍制度及地方區別管理的就業、醫療、養老等社會保障制度,建立快速、 有效的勞動力轉移預警機制,促進城市人力資源市場的公平化、均等化、統一化。二是 在典型的城市或城市群率先推進資本市場的自由化改革,加快資本要素在城市間的流通 速度并降低資本靈活流通的門檻,以優化資本要素在企業、產業及區域間的配置效率。 三是加大城市之間交通基礎設施、自由貿易市場的建設,降低商品跨城流通的交易成本 和貿易成本,同時要加強城市政府、行業協會、各級商會及消費者協會等中介組織之間 正式和非正式的交流與合作,逐漸弱化行政因素、地區因素在人才、資本和商品跨城流 通中的阻力。
      (3)完善區域發展戰略及相關政策,實現東、中、西部城市產業的功能再分工和 協調發展。東部地區正經歷產業結構調整的“陣痛期”,勞動生產率增速下滑,亟需新 的經濟增長方式和產業發展模式來加以改變。因此,應極力促進東部城市的產業結構從 價值鏈低端向技術、品牌及營銷端攀升,積極融入全球研發網絡和市場營銷體系,避免 落入“中等收入陷阱”,并且要著力發展物流、金融、培訓、中介、售后等生產性服務 業,通過打造城市“總部經濟”培育高附加值產業及加快推動東部城市勞動密集型產業 向中西部地區轉移,以“騰籠換鳥”的方式繼續提升城市勞動生產率。另外,本文的研 究結論表明,中部地區是東、西部區域發展的“過渡地帶”,既能較便捷地承接東部地 區的產業轉移,又接近西部地區低成本的要素市場,將是中國未來城市化版圖最重要的 部分。這需要進一步提升“中部崛起”的戰略地位,將區域發展重心從東部轉移至中部, 最大限度地挖掘中部地區的發展潛能,以保證中部地區盡早成為“前東部地區”。西部 地區正成為勞動生產率的高值集中區,需要進一步促進西部地區勞動力、資本等要素從 低生產率農業向高生產率制造業轉移,并建立應對外出勞動人口回流的社會保障、就業 政策等機制,為承接東部地區的產業轉移提供充足的人力資源,同時要借鑒東部地區產 業的發展教訓,提前建立防止本地產業在全球價值鏈中被低端化鎖定的預警機制,積極 尋求建構國內乃至國際比較優勢的可能途徑。
      (4) 根據產業的初始結構和調整方向,選擇“多樣化”為主、“專業化”為輔的“雙 軌式”城市化發展道路。本文的研究結論表明,專業化經濟對大城市和中等城市有明顯 的負向影響,而多樣化經濟對特大城市和大城市有顯著的正向效應。因此,應以“國際 化大都市” 34為發展方向來提高現有特大城市及大城市產業發展的多樣性,加強城市間 的產業異質性以滿足不同層次的就業、消費及生產技術的市場需求,將大城市打造成知 識中心與創新孵化器,強化城市間新知識的溢出效應、規模效應和匹配效應。同時,逐 步提高現有中等城市的人口密度,使其發展成為新的大城市乃至特大城市,繼而選擇多 樣化的城市發展道路,實現更高程度的范圍經濟。另外,由于小城市間的區域外部性對 城市勞動生產率的影響效應不明顯,需要加強小城市與大城市協調發展的功能分工,打 通大城市與小城市之間的知識溢出渠道:一要完善小城市連接大城市的交通運輸、基礎 設施和通訊設施的建設,改善城市間的通達性,鼓勵小城市吸收大城市的知識溢出而成 為“衛星城”,實現更高層次的規模經濟;二要加強小城市與大城市“點對點"式的交 流與協作,消除小城市與大城市間平等交流的意識障礙、體制痼疾及平臺缺陷,并建立 起長期、持續互通的保障機制。
      (5) 在都市圈和城市群的框架下規劃和引導城市結構調整和模式變遷,加快都市 圈和城市群的框架完善和層次提升。一方面,按照中國三大區域的梯度發展要求,對不 同區域城市群發展的目標和路徑進行適應性調整,如將長三角城市群和珠三角城市群培 育成為中國先進制造業和現代服務業的集中區,而把中原城市群、成渝城市群、以及關 中-天水城市群打造成為中國制造產業帶;另一方面,在中西部地區重點建設新的經濟 增長極和中心城市群,以優化調整城市的產業結構和空間布局。本文的研究結論表明, 在1400公里的距離帶寬以內,中國城市勞動生產率的溢出效應保持增長,而1400公里 以后溢出效應開始下降,至1700公里后逐漸消失,這為中國都市圈和城市群的規模設 定提供了有益的參考。由于中心城市因生產要素集中而具有顯著的規模經濟,過于鄰近 中心城市的區域難以形成與之媲美的發展優勢,而與中心距離稍遠的區域可以憑借低成 本優勢表現出較強的發展潛力。因此,在中西部城市城市群的培育中應堅持“中心-外 圍”的發展思路,在中心城市加強城市基礎設施建設并積極發展現代服務業,加快人口 和資源向核心城市集中,在中心城市周圍則重點發展制造業,增強小城市與中心城市在 交通、資訊等方面的可達性。
      7.3未來展望
      盡管本文試圖對產業集聚與城市經濟結構變遷的演化規律進行多維度的解析,但鑒
      34根據國家發改委2009年頒布的《關中-天水經濟區發展規劃》和國務院2010年頒布的《全國主體功能區規劃》, 目前中國僅有4個國際化大都市,分別為北京、上海、廣州和西安.
      于時間和能力有限,本研究仍然存在一些不足之處,主要包括:
      其一,作為產業集聚與城市化共同演化的探索性研究,本文構建的理論框架還有待 在未來開展更為充分的案例及實證研究,以證實論文研究結論的普適性意義,尤其是針 對產業集聚和城市化不同發展模式的實證比較研究將有助于檢驗和完善文中所提出的 理論觀點。另外,共同演化的研究框架本身就屬于演化經濟學的一個前沿方向,在某些 方面還可以進一步拓展和深化,如對產業集聚與城市化互動階段躍遷的前因后果分析, 產業集聚與城市經濟結構共同演化中更為多樣性的層級間關系類型的考察,以及社會網 絡結構的變化對城市系統演化的影響及網絡性交叉嵌套等。這些相關研究將會進一步深 化我們對產業集聚與城市化動態演化過程和機制的認識,并有助于拓展我們對二者演化 的研究視野。
      其二,由于新經濟地理學模型非線性、動態性的特征使得傳統計量經濟學難以處理, 本文盡管通過空間計量分析技術引入了地理距離及城市之間的相互作用,但仍未充分利 用城市內部微觀尺度的地理信息,對于上市公司數據、工業企業數據、微觀調査數據也 尚未進行挖掘和利用。考慮到地理信息系統(GIS)和遙感(RS)在地理峯間建模和描 述經濟活動的空間分布等方面具有獨特的技術優勢,這也是筆者未來研究矗重要方向。
      其三,囿于國內統計資料的限制,本文的實證研究部分盡管分為案例分析和數據分 析兩個方面,對有些問題得到了一致性結論,但還需要作進一步的拓展:一方面,案例 局限于浙江省內,帶有典型的“浙江模式”色彩,應進行跨地區甚至跨國界的對比性分 析,以檢驗理論分析的普適價值和差異化特性;另一方面,統計分析部分所選擇的度量 指標對于普遍關注的內生性問題和研究結論的穩健性檢驗可以再進行更為細致和深入 的討論。
      致謝
      時光荏苒,歲月如梭,轉瞬間博士研究生的生活即將結束。回首往事,感慨萬千。在 入學初期,便期望能夠早日畢業,盡早為家庭擔起責任,而如今即將畢業之時,心中卻 有幾分不舍。兩年多的博士生活、學習既經歷了在茫茫學術海洋中艱辛探索的困苦,也 收獲了求得真知過程中的喜悅,這些經歷讓我對未來的工作和生活滿懷憧憬。
      在博士論文即將完成之際,首先要感謝我的導師胡漢輝教授。胡老師是一位胸懷天 下、心系國家、知識淵博的學者。在胡老師的教誨和關懷下,我體會到了 “一日為師, 終身為父”的威嚴和信賴。現在還清楚地記得跟胡老師的第一次見面,那時胡老師就要 求我用國際化的視野來研究中國問題,培養形成“系統化”、“結構化”的獨立研究能力。 我非常慶幸能夠成為胡家村大家族的一員,并深切地感受到胡家村“頂天立地”的學術 文化和“合作、勤奮、求精”的研究宗旨。在博士期間,我參與了胡老師的多項產業規 劃課題,多次到蘇南、蘇北等各個地區進行實地調研和訪談,這讓我開闊了眼界,拓展 了研究視野,尤其是對博士論文的寫作提供了第一手資料和素材。之所以能夠比較早的 完成博士論文,正是胡老師在立題、設計、調研和寫作過程中的悉心指導和幫助。
      我還要感謝我的學術領路人、浙江省特級專家陸立軍教授。自從碩士階段成為陸家 軍的一員之后,陸老師就一直對我的學習、生活和工作給予無私的幫助。我之所以能較 早地順利畢業,正是陸老師在我碩士階段給我培養的學術基礎。從一個不知學術為何的 懵懂小子,到現在決定為此終生奮斗的探索者,也正是在陸老師的嚴厲和苛刻下完成了 蛻化。陸老師雖已年近花甲,卻依然活躍在學術舞臺,而且仍然不知疲倦地為學生一字 一句地修改論文,小到標點符號的使用。還記得陸老師第一次將修改過的論文交回自己 時,上面密密麻麻的紅色和藍色標注使我倍感面紅耳赤、難以自處,深覺能力之低下、 態度之馬虎,更佩服陸老師以身作則、精益求精的治學態度。我想這也是為什么自2005 年至今陸老師仍是浙江省唯一一位經濟類特級專家了。如今,聽說我博士畢業之后要回 浙江工作,陸老師欣喜之余又為我張羅起工作事宜。感激陸老師之余,我唯有努力學習、 認真工作,延續陸老師的學術衣缽才能報答他老人家對我的栽培與幫助。
      博士研究生的學習生涯,離不開同門師兄弟、師姐妹以及同窗好友的幫助和支持。 感謝已經踏上工作崗位的師兄楊煜博士、師姐費鐘琳副教授、吉敏博士、陳金丹博士、 黃曉博士等,在我博士期間的學習、生活及論文寫作方面給予的關心和幫助。感謝依然 在學校奮斗或即將畢業的朱依曦、余雷、李鵬、樊琦、周海波、湯繼龍、王芳芳、金剛、 陳玫潔、孫文婷、崔耀丹、段美娟、吳潔瑩等,與他們一起生活、學習與合作研究,為 我的博士生活平添了很多樂趣。感謝同窗好友吳亮、程中華、賈東峰,跟他們一起體驗 博士生活、討論學術問題和堅持體育鍛煉使我擺脫了攻讀博士學位時的孤寂與苦悶。
      攻讀博士學位并不是我一個人在戰斗,堅強后盾是我的家人。慢慢的求學路、遙遠 的工作地,不能時常回去看望父母,還要讓父母為我操心勞累,感謝他們一直以來對我 的理解和關愛。尤其是我要把最深沉的謝意送給我的愛人。自從我開始攻讀博士學位以 來,她既要全盤接手家務,還要做好自己的工作,辛苦至極也只會默默地承擔,對此我 十分愧疚。她似乎比我更著急我的博士畢業論文,那種期待也是我前進的動力。在工作 之余,她還要經常慰藉雙方的父母,感謝她為這個家付出的一切。
      于斌斌
      2015年5月于東大九龍湖校區
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