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1、第8卷第1期2008年10月经 济 学 (季 刊)China Economic QuarterlyVol18, No1 1October, 2008经济集聚密度与劳动生产率差异) 基于北京市微观数据的实证研究陈良文 杨开忠 沈体雁 王 伟*摘 要 地区间劳动生产率差异是普遍存在的经济现象, 根据北京市2004年经济普查数据分析发现, 市内各地区的劳动生产率差异非常显著, 其差异程度不亚于各市间a各省间的差异水平b我们从经济集聚密度的视角对北京市内的劳动生产率差异进行解释, 结果发现劳动生产率与经济密度之间存在显著的正向关系, 劳动生产率对单位面积上产出和单位面积上就业的弹性分别为1118%和1
2、612%, 高于欧美的4% ) 5%的平均水平b这一分析结论验证了集聚经济效应的存在, 也为解释我国地区间劳动生产率的差异提供了一个比较好的理论视角b关键词 产业集聚, 劳动生产率, 经济密度* 陈良文, 天津新技术产业园区科技局; 杨开忠a沈体雁,北京大学政府管理学院;王伟, 中国地质大学(北京)土地科学技术学院b通信作者及地址:陈良文, 天津新技术产业园区华苑产业区梅苑路6号海泰大厦1002室, 300384;电话: (022)83710356; E-mail: chlw1982 163. comb本文得到国家自然科学基金重点项目/ 我国区域城镇化管理的系统研究0(项目资助号: 70433
3、002)资助b第一作者感谢张庆华副教授在本文思路形成过程中给予的有益建议,感谢龚六堂教授a梁进社教授a刘明兴副教授a陆军副教授a张波副教授对本文早期版本的建议,感谢首届中日区域科学研讨会期间Masahisha Fujita教授和TakatoshiTabuchi教授对本文的修改建议,感谢两位匿名审稿人和姚洋主编的修改建议,当然文责作者自负b1 参见Ciccone and Hall(1996)和Ciccone(2002)b一a引 言地区之间劳动生产率的差异是现实世界中普遍存在的特征事实, 以美国为例, 1988年美国劳动生产率最高的州比最低的州高出三分之二; 而在德国,1992年最高5个地区的劳动
4、生产率是最低5个地区的1114倍b1 从我国的情况来看, 劳动生产率的地区差异更是显著, 2004年劳动生产率最高的省市 (上海) 是最低省市 (贵州) 的1215倍, 劳动生产率最高5个城市与最低5个城市劳动生产率之比也达到1015B1b导致地区间劳动生产率差异的原因是多重的, 如自然条件a技术水平a人力资本水平a资本密集度等因素都是导致地区间劳动生产率差异的因素之一b而从集聚经济研究的视角来看, 经济集聚程度通常被视为地区间劳动生100 经 济 学 (季 刊) 第8卷产差异的主要影响因素b根据马歇尔外部规模经济理论, 经济集聚影响劳动生产率的渠道主要包括三个: 一是劳动力池效应, 即大量劳
5、动力和厂商的空间集聚能够有效满足劳动力供需双方的需求, 从而提高经济的运行效率; 二是专业化投入品效应或上下游产业间的投入产出效应, 具备上下游联系的企业在空间上集聚能够降低有效满足上下游企业的供需要求a降低运输成本和交易成本, 提高劳动生产率; 三是知识外溢效应, 大量经济活动主体的空间集聚带来的面对面交流能够促进知识和技术的交流和创造, 从而提高生产的效率b20世纪70年代以来, 随着微观经济学a计算机模拟技术a运筹学等的发展, 上述集聚经济效应与劳动生产率之间关系的作用机制研究开始模型化,涌现出了一大批集聚经济理论模型b22 关于集聚经济模型的综述参见陈良文和杨开忠(2006)或Dura
6、nton and Puga(2004)b在集聚经济理论发展的同时, 有大量研究对劳动生产率与经济集聚的关系进行实证检验b根据集聚经济理论, 一个城市的总体规模 (经济规模或人口规模) 越大, 表明该城市集聚的经济活动越多, 在集聚经济效应作用下,其理论预期是该地区的劳动生产率越高bSveikauskas ( 1975) 较早地提出了检验模型, 并利用美国1967年标准都市统计区 ( SMAS) 分产业数据对劳动生产率与城市人口规模的关系进行实证分析, 其基本结论是城市规模每增加一倍, 城市劳动生产率将会提升51 98%, 验证了城市规模对生产率的正向作用b此后, Segal ( 1976)aM
7、oomaw ( 1981b)aTabuchi ( 1986)aFogartyand Garofalo (1988)aNakamura (1985) 和Henderson (1986) 等都对劳动生产率与经济集聚的关系进行了检验, 大部分研究结果都在不同程度上支持了集聚经济效应对地区劳动生产率具有显著的正向影响b虽然这些实证研究具备坚实的理论基础, 并且大部分的研究结论都证实了经济规模 (城市规模或产业规模) 对生产率有正向作用的理论假说b但正如Ciccone and Hall (1996)aCiccone (2002) 等研究所指出的, 经济活动的分布密度即每单位面积土地上承载的经济活动量 (
8、简称经济密度) 更能衡量经济活动的集聚程度, 因此讨论城市经济密度与生产率之间的关系更有意义b理论上而言, 经济密度与生产率之间的关系是非常清晰的: 经济密度越高,知识外溢a劳动力池a专业化投入品等集聚效应更强, 从而生产率越高b但大部分的集聚经济模型都是基于经济规模而非经济密度建模的, 因此关于经济集聚密度与劳动生产率关系的研究一直没有显著进展, 直到Ciccone andHall (1996) 才首先提出了生产率与经济密度关系的理论模型, 在此基础上给出计量模型并利用美国各县的数据进行实证检验, 计量结果显示经济密度越高a生产率越高bCiccone ( 2002) 利用法国a德国a意大利a
9、西班牙a英国县级层面的数据进行分析, 发现劳动生产率对于经济集聚密度的弹性为第1期 陈良文等: 经济集聚密度与劳动生产率差异 101 415%b此外, Harris and Ioannides (2000) 利用1950 ) 1990年美国都市区的数据进行分析, 也发现经济密度对生产率的影响显著为正b国内关于经济密度与劳动生产率关系的研究较少, 范剑勇 ( 2006) 参照Ciccone ( 2002) 的研究, 利用2004年我国地级市的数据检验了劳动生产率和经济密度的关系,验证了集聚经济效应的存在, 但其计算经济密度时使用的是各地级市全市的土地面积, 而实际上, 各市非农产业主要发生在建成
10、区, 利用全市土地面积计算的经济密度显然不能反映各地产业集聚的实际程度b陈良文 (2007) 利用我国所有地级市建成区面积数据进行了实证分析, 结果发现城市劳动生产率对城市经济总量规模和城市经济密度的弹性分别为917%和7%, 高于欧美的4% ) 5%的平均水平b尽管如此, 现有研究面临的共同问题之一就是分析的空间尺度过于宏观,所采取的空间单元多是县a城市甚至州b空间尺度过于宏观会带来两个方面比较严重的问题: 一是集聚经济效应的作用范围通常是局限于有限的地理空间之内的, 尤其是知识外溢效应所需要的面对面交流通常局限在几公里甚至几百米左右的范围内, 因此空间单元过于宏观会大大降低分析的可信度,
11、这也是近年来有关集聚经济效应的实证研究中采纳地理单元越来越微观的主要原因, 如Rosenthal and Strange (2003)aHenderson (2003) 验证集聚经济效应的研究中采用的都是邮政编码区 ( Zipcode) 层次的数据, Arzaghi andHenderson (2006) 采用的地理单元更是纽约市曼哈顿地区每100m 100m的栅格; 二是经济密度的分析尤其需要微观的地理单元, 经济密度反映的每单位面积土地上承载的经济活动, 实际上, 一个县a城市内部经济活动的空间分布是非常不均匀的, 以一个县或市区的平均经济密度衡量该地区的经济集聚程度大大降低了分析的精确性
12、, 即使陈良文 ( 2007) 的分析中仅使用各城市建成区面积a剔除了农业用地面积, 但建成区范围内经济活动分布不均匀现象仍然很普遍, 并且在我国各地区对建成区面积的统计口径也不一致, 这些都影响了结论的可信度b本文即着眼于对经济密度与劳动生产率的关系进行实证分析, 以对集聚经济效应进行实证检验, 同时也为地区间劳动生产率的差异提供一个新的解释视角b本文利用的数据为北京2004年全国首次经济普查数据, 该数据包括北京市所有工业企业和服务业企业的地址a产值a就业人员等数据, 因此,数据允许我们进行微观尺度的分析, 本文选取的空间单元为市内的行政区) 街道, 街道是区的一级派出行政机构, 面积在几
13、平方公里到十几平方公里不等, 目前北京市所有街道的平均面积为1010平方公里, 因此是比城市a区小得多的微观地理单元, 相对于已有研究而言, 本文的新贡献在于利用微观尺度的数据对经济密度与劳动生产率的关系进行实证检验, 弥补了已有研究空间尺度普遍过于宏观的不足b102 经 济 学 (季 刊) 第8卷二a劳动生产率与经济密度差异: 特征事实我们利用北京市2004年度经济普查数据对北京市内各地区的劳动生产率和经济密度进行测算, 结果发现市内各地区劳动生产率和经济密度的差异非常显著b由于郊区县与市区产业结构a面积a产业分布密度差异都比较大,因此我们的分析没有考虑郊区县, 仅限于城8区范围 (东城a西
14、城a崇文a宣武a朝阳a丰台a石景山a海淀)b经济普查数据库包括北京市所有二三产业企业的总产值a营业收入a雇员数a工资总额a详细地址等数据, 但没有包括工业增加值的数据, 因此我们无法利用增加值除以雇员数计算各地区的劳动生产率, 而是以各地区的平均工资衡量各地区的平均劳动生产率b由于工资水平衡量的是劳动要素的回报, 并不包含资本等其他要素的回报, 因此可以视为净劳动生产率b33 通常而言,劳动生产率是指增加值除以从业人员数得出的数值,在本文中,职工工资衡量的是去除其他因素影响后劳动者自身的劳动生产率,实际上是净劳动生产率,在本文中我们也称后者为劳动生产率bSveikauskas(1975)aSe
15、gal(1976)aHarris and Ioannides(2000)等的研究中也是如此处理b我们分别选取区和街道作为分析单元, 由于丰台区的卢沟桥街道和卢沟桥乡a长辛店街道与长辛店镇等地区所辖范围重叠, 因此我们在分析中将其分别合并b主要分析结果如下:一是各地区以平均工资衡量的劳动生产率的差异非常显著b2004年劳动生产率最高的区为西城区, 人均年工资达到37 297102元, 而最低的丰台区的劳动生产率仅约为西城区的一半b从街道层面而言, 2004年劳动生产率最高的5个街道平均工资为50 963155元, 而最低的5个街道平均工资仅为12305116元, 两者之比达到4114B1, 这说
16、明城市内部各地区的劳动生产率差异也非常突出, 甚至显著高于部分发达国家城市之间的劳动生产率差异 (见表1)b表1 2004年北京市各区劳动生产率差异区 平均工资(元) 区 平均工资(元)东城 34 443102 朝阳 29 464. 77西城 37 297. 02 丰台 21 180. 42崇文 23 538. 21 石景山 24 523. 83宣武 31 238. 64 海淀 27 156. 99二是各地区经济密度的差异也非常显著b我们分别以每单位面积土地上的产出 (产出密度) 和每单位土地面积上的从业人员数 (就业密度) 分别衡量经济密度, 由于经济普查数据库中只有总产值而没有增加值的数据, 因此我们以总产值衡量产出水平, 此外, 由于第三产业没有总产值统计指标, 因此我们以营业收入指标衡量第三产业的产值数据b结果显示, 各地区经济密度的差异非常显著, 单位
