生產性服務業與制造業協同集聚能促進就業增長嗎

莊德林+吳靖+楊羊+晉盛武

摘 要：產業的協同集聚發展已經成為國家層面的產業政策，它對就業增長具有重要影響。從理論上分析生產性服務業與制造業協同集聚的區域內和區域間就業效應，并基于中國31省（市）的面板數據進行實證檢驗。研究發現，生產性服務業集聚不僅會顯著提升區域內總就業水平，而且對區域內制造業就業和生產性服務業就業均具有促進作用；制造業集聚會促進區域內制造業就業增長，但也會抑制生產性服務業的就業增長；生產性服務業與制造業的區域內協同集聚總體上抑制了就業增長，它們的省際協同集聚對區域內制造業、生產性服務業和總體就業均具有顯著的空間互補效應。

關鍵詞：

生產性服務業；協同集聚；就業效應；擠出效應；互補效應

文章編號：2095-5960（2017）05-0059-10；中圖分類號：F121.3；文獻標識碼：A

一、引言

產業協同集聚不僅是一種普遍的區域產業組織形式[1][2]，也是重要的產業發展政策。近年來制造業與生產性服務業的協同集聚在中國各省市呈現出迅速上升的趨勢[3][4]。從政策層面來看，加快生產性服務業與制造業的協同發展和集聚發展以推動產業結構的優化調整和促進經濟提質增效已經上升為國家層面的產業發展政策，并在中國各省市全力推進。與此同時，伴隨著中國經濟發展進入新常態，就業的結構性矛盾更加凸顯，穩定和擴大就業的壓力不斷加大。然而，協同集聚尤其是生產性服務業與制造業協同集聚對就業的影響研究尚未引起學術界的足夠重視，它們之間的協同集聚到底是促進還是抑制了地區就業值得深入研究。

集聚與協同集聚是相互依存的，目前國內外學者對產業集聚與就業關系的研究較多，而很少關注協同集聚對就業的影響。學術界關于產業集聚就業效應的研究主要集中在制造業或服務業集聚對就業結構[5]、工資增長[6][7]和就業增長的影響等方面。學者們對產業集聚是促進了就業增長還是抑制了就業增長并沒有達成一致的結論，現有研究主要可以分為三類觀點。一是產業集聚會帶來長期的就業增長。Dauth[8]和Hendersonet al.[9]等分別以德國和美國數據進行的研究表明產業集聚的MAR外部性和Jacobs外部性對就業增長都有顯著影響，并且具有明顯的行業差異性。劉軍和楊浩昌利用中國省級面板數據進行的研究表明產業聚集的規模效應和勞動分工深化效應能夠顯著促進制造業的就業增長。[10]二是產業集聚會抑制就業的增長。De Vor和De Groot以荷蘭阿姆斯特丹為例進行的研究表明產業的專業化集聚會阻礙地方就業的增長；[11]Bishop 和 Gripaios對英國進行的研究發現不相關產業的多樣化集聚對就業增長沒有顯著的影響作用。[12]閆逢柱等認為中國制造業的地理集聚抑制了就業的增長，其中勞動生產率和垂直分工程度提高所引致的勞動節約效應超過生產擴大的就業創造效應是其主要原因。[13]三是產業集聚與就業增長之間的關系并不是簡單的線性關系。晉盛武和盛淑潔的研究發現高技術產業就業水平與產業集聚之間存在著倒U形關系。[14]

協同集聚是產業集聚研究領域的前沿熱點之一，近年來學者們就產業協同集聚的測度[2]、協同集聚的機理[3][15][16]和協同集聚的效應[4][17]等進行了大量研究，但是關于產業協同集聚就業效應的研究尚不多見。Barrios et al.和Mukim研究了企業間協同集聚的就業效應，前者的研究發現愛爾蘭制造業外資跨國企業與本國企業之間的協同集聚具有明顯的工作創造效應[18]，后者的研究發現印度制造業中正規公司與非正規公司的協同集聚帶來了非正規公司就業的增長[19]。在產業協同集聚層面，楊仁發研究了制造業與生產性服務業協同集聚的工資增長效應[20]，袁志剛和高虹首次測算了城市制造業就業對服務業就業的乘數效應[21]，陳曉峰和陳昭鋒實證分析了制造業與生產性服務業協同集聚的演進關系及對區域經濟增長和產業優化升級作用，并認為它們之間的協同集聚會促進就業的增長[22]。遺憾的是，上述學者并沒有對產業協同集聚的就業增長效應進行實證檢驗。

從現有研究來看，不少學者已經對產業內協同集聚的就業增長效應進行了研究，但產業間協同集聚對就業影響的實證研究非常缺乏。在產業融合與經濟新常態的背景下，研究生產性服務業與制造業協同集聚的就業效應，對合理優化就業結構和緩解就業矛盾具有重要的現實意義。因此，本文擬從制造業集聚、生產性服務業集聚、二者協同集聚（包括省內協同集聚和省際協同集聚）等多個角度來計量檢驗它們的就業效應，為調整產業結構、促進就業增長的政策提供實證支撐。

二、產業集聚與協同集聚的測算

（一）產業集聚的測算方法

鑒于區位熵可以消除區域規模的差異，因此國內外眾多學者選擇用區位熵來衡量產業集聚水平。[3][23]本文亦采用區位熵來衡量產業集聚度，其計算公式為：

其中，qim表示i地區m產業的發展水平，Qm表示全國范圍m產業的發展水平，qi表示i地區所有產業的發展水平，Q表示全國范圍所有產業的發展水平，本文用產業對應產值表示其發展水平。aggmi值越大表明該產業專業化程度越高。

（二）協同集聚的測算方法

對產業協同集聚水平的測度，本文借鑒陳國亮和陳建軍的研究[3]，使用產業集聚的相對差異大小來衡量某一區域的產業協同集聚水平。具體而言，省內生產性服務業與制造業協同集聚的計算公式如下所示：

（2）式中，aggmi表示i地區制造業的集聚度，aggsi表示i地區生產性服務業的集聚度，comisi表示i地區生產性服務業與制造業協同集聚度，其值越大表示在i地區兩產業的協同集聚度越高。

（三）區域間協同集聚的測算方法

現有文獻普遍忽視了區域間的產業協同集聚。隨著區域一體化和專業化分工程度的不斷加深，區域間產業協同集聚已經成為一種常態。以長三角和京津冀城市群為例，核心城市北京和上海均具有相當高的生產性服務業集聚水平，但這些城市的制造業比重不斷下降，它們的生產性服務業主要服務于周邊其他省份的制造業。[24][25]本文利用區域間關系創建的一般做法，并借鑒引力模型的思想[26]提出了省際產業協同集聚度的測度方法，計算公式如下：endprint

（3）式中，comisj表示i地區與j地區生產性服務業與制造業協同集聚度，aggmi表示i地區制造業的集聚度，aggsj表示j地區生產性服務業的集聚度，dij表示i地區和j地區兩地的空間直線距離，本文以省會城市間直線距離代替，通過經緯度計算得出。

（四）研究區域與數據來源

本文研究樣本包括中國大陸31個省（市），所用數據主要來源于2011—2015年《中國統計年鑒》與《中國工業統計年鑒》，省市面積數據來源于中華行政區劃網。

（五）各地區產業集聚與協同集聚測算

依據上文的計算公式對中國大陸31個省（市）的制造業集聚度、生產性服務業集聚度以及兩部門協同集聚度進行測算，并利用arcgis軟件對中國31省（市）生產性服務業與制造業協同集聚演化情況作圖（見圖1）。從全國范圍來看，生產性服務業與制造業的協同集聚水平有較大程度的提高，同時高協同集聚的區域范圍也在不斷擴大。從省市層面來看，2010年高協同集聚地區主要是南部沿海省份、江蘇、河北、天津等省（市），2014年高協同集聚地區已經擴展至江蘇、浙江、福建、廣東等整個東南沿海地區，以及河北和天津等京津冀大部分地區。中部地區以及西部地區則主要表現為中等協同集聚度。低協同集聚地區主要分為兩類地區（見圖2），一是北京、上海等少數經濟發展領先地區，其主要原因是近些年來這些地區的制造業大量外遷，制造業占比不斷下降，而生產性服務業的集聚水平遠遠超過其制造業的集聚水平；二是西藏和海南等制造業發展水平滯后地區，這些地區的生產性服務業有較高的集聚水平，但是其制造業的總體發展水平比較滯后，集聚程度很低，因此協同集聚的整體水平也較低。

三、理論分析與研究假設

學術界普遍認為產業集聚所帶來的規模經濟和正外部性等集聚效應會顯著提高生產率和帶動經濟增長，并進而促進就業的增長。具體而言，產業集聚對就業的集聚效應體現在以下兩個方面：一是循環累積的規模經濟，產業集聚有利于降低交易成本和提高勞動力與企業的匹配質量，繼而引起市場規模和產業規模的擴大，帶動經濟增長，提升工資水平和就業水平，進而又進一步提升產業集聚水平，如此循環累積不斷擴大集聚的規模（陳建軍、胡晨光，2008）。[10][27]二是正外部性，產業集聚所具有的資金外部性、知識與技術外部性、分工深化和上下游產業投入產出關聯效應的存在有利于新企業的建立和吸引企業集聚發展，這就間接推動了勞動力需求的上升（余珮、孫永平，2011）。[28]由此提出第一個假設：

H1：產業集聚對提升區域內就業水平具有正向作用。

在生產性服務業與制造業空間集聚的過程中一直伴隨著互補效應和擠出效應的此消彼長，而要素成本與交易成本等商務成本則是影響兩大產業部門之間互補效應與擠出效應主導地位更替的主要因素。[3][29]制造業與生產性服務業對要素成本與交易成本的敏感性具有明顯的行業異質性，其中制造業的大規模生產特征使其對勞動力和土地等要素成本更加敏感，而生產性服務業的無形性及其契約密集型特征使其對制度要素引起的交易成本更加敏感（譚洪波，2013）。[30]當前中國多數制造業產業集聚都表現為全球價值鏈低端的勞動密集型企業在特定空間范圍內的扎堆[20][31]，伴隨著要素成本的不斷攀升，這些地區制造業集聚的擁擠效應已經凸顯[32]。與此同時，在勞動密集型和資源密集型等低端制造業集聚水平高的地區，制造業往往占據主導地位，并且與生產性服務業的互補效應相對較弱；相反，在擁擠效應已經凸顯的情境下，制造業與生產性服務業對重疊性要素和集聚空間的爭奪使得擠出效應不斷增強，進而抑制生產性服務業的發展和就業的增長。由此提出第二個假設：

H2：區域內制造業集聚水平的提升對生產性服務業就業具有抑制作用。

學術界普遍認為投入產出關聯、水平關聯和外部性等是推動產業協同集聚的主要原因[3][15]，但是對中國的生產性服務業與制造業協同集聚有兩個因素沒有得到足夠的重視。一是，中國以位于全球價值鏈低端的勞動密集型產業集群為主導的制造業產業集群近年來普遍處于產業轉型升級過程中[33]，同時，產業關聯是推動生產性服務業與制造業協同集聚度提高的關鍵因素，因此，兩大部門協同集聚程度的提高很大程度上得益于技術密集型產業比重的大幅提升和勞動密集型產業比重的降低，而這意味著勞動密集型崗位的大量擠出和技術密集型崗位的增加，但是兩者的數量消漲顯然不成比例。二是，中國的產業集聚具有非常強的政府主導性，尤其是基于地方政府政績競爭和“政策租”基礎上形成的生產性服務業和制造業集群，其集聚的速度快，集聚效應不充分，而擁擠效應顯著[32][34][35]，這種情形下隨著兩部門之間協同集聚程度的提高，其擠出效應很快會超過互補效應。由此提出第三個假設。

H3：區域內產業協同集聚程度的提高對區域總就業水平具有負向影響。

中國的生產性服務業和制造業在同一行政區劃內因為爭奪重疊性資源而使得兩大部門間的擠出效應日趨嚴重[29]，同時，勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業以及生產性服務業對要素成本和交易成本的敏感性存在顯著異質性[30]，這將驅使關聯質量和匹配質量不高的生產性服務業與制造業實現行政區劃空間上的分離。與之相對應的是，中國區域間生產性服務業與制造業的發展水平、要素成本和交易成本等均存在顯著的差異性，因此相鄰區域之間的生產性服務業與制造業容易憑借要素成本和交易成本等方面的比較優勢基于投入產出關聯、水平關聯和市場主導的集聚外部性等多重因素的驅動而形成兩大部門的區域間協同集聚[3][29]，而這種協同集聚可能具有更強烈的就業互補效應。由此提出第四個假設：

H4：生產性服務業與制造業在臨近空間上的集聚具有空間互補效應，有利于提升區域就業水平。

四、模型設定與實證結果分析

（一）模型設定

由上文可知，現有協同集聚測算方法雖然可以衡量生產性服務業與制造業集聚的協同程度，但在同一協同集聚水平下卻難以區分不同省份生產性服務業和制造業的集聚情況。因此，要測定協同集聚對區域就業產生的效應，不僅要考慮產業協同發展情況，還應該考慮產業集聚情況。另外，大多數學者認為工資水平、人力資本和區域基礎設施情況對就業存在重要影響[21][36]，但是工資水平本身又與產業集聚密切相關[20]，本文在共線性檢驗中也證實了這種情況，因此本文未將工資水平作為控制變量，而保留人力資本和區域基礎設施作為控制變量。根據以上分析，本文將基本模型設定為：endprint

ln workers=a0+a1ln cosimi+a2ln aggsi+a3ln aggmi+a4ln infra+a5ln hc+ε （4）

其中workers為區域就業密度（每平方公里就業人口），cosimi為生產性服務業與制造業協同集聚變量，aggsi為生產性服務業集聚變量，aggmi為制造業集聚變量，infra為區域平均基礎設施（每平方公里內航、鐵路、公路擁有量），hc為人力資本變量（每十萬人中高等學校在校生人數）。以上指標數據來自2011—2015年《中國統計年鑒》或本文計算所得。

（二）實證結果分析

1.區域內協同集聚的就業效應

為了檢驗假設1、2和3，本文將公式（4）基本模型的被解釋變量workers先后設定為總就業人口，制造業就業人口以及生產性服務業就業人口，分別用固定效應模型和隨機效應模型進行實證分析。三個模型中，第一個模型的霍斯曼檢驗（Prob>chi2）失效，本文采用學術界對短面板的一般處理方法，采納固定效應模型的實證結果；其余兩個模型的霍斯曼檢驗均支持采納固定效應模型的實證結果。方差膨脹因子vif顯示，實證方程不存在共線性問題。根據三個模型的實證結果，本文得出以下結論：

第一，產業集聚對提升就業水平存在正的集聚效應。模型1中生產性服務業集聚變量的系數顯著為正，表明生產性服務業集聚會顯著提升就業水平，這與近年來中國大力發展生產性服務業，引導產業結構升級和促進就業增長的現實相吻合。模型1中制造業集聚變量系數為正，也符合預期，但系數很小且不顯著，表明總體上制造業集聚對就業的帶動作用已經有限，集聚不經濟的情況開始出現。另外從模型2和模型3中集聚變量的回歸系數上看，生產性服務業集聚和制造業集聚均有利于提升自身就業水平，這就驗證了假設1。產業集聚引發的循環累積性規模經濟可以直接推動就業水平的提升，同時產業集聚所引發的正外部性也有利于新企業的建立和吸引外部企業到本地區集聚發展從而間接推動了就業水平的上升。

第二，制造業集聚對生產性服務業就業產生擠出效應。在模型2中，生產性服務業集聚變量和制造業集聚變量的系數均顯著為正；在模型3中，制造業集聚變量的系數顯著為負，生產性服務業集聚變量的系數為正，以上結果表明雖然制造業集聚有利于制造業就業，但對生產性服務業就業產生了擠出效應，而生產性服務業集聚既在一定程度上有利于自身就業水平的提升，同時也顯著推動了制造業就業水平的提升，這就驗證了假設2。同時，該結果初步表明，生產性服務業和制造業在同一區域協同集聚并不能使區域充分發揮產業比較優勢，從而不利于總就業水平的提升。

第三，區域內生產性服務業與制造業協同集聚對區域內總就業具有抑制作用。模型1中協同集聚變量的系數顯著為負，且生產性服務業集聚變量的系數明顯大于制造業集聚變量的系數，說明生產性服務業與制造業協同集聚水平提升過程中，生產性服務業具有良好的就業創造效應，但是制造業由勞動密集型主導的價值鏈低端集聚向高端轉型升級過程中大量低端就業崗位流失，就業崗位的消長相抵之后反而抑制了總就業水平的提升，假設3得到驗證。

2.區域間協同集聚的就業效應

雖然區域內產業協同集聚不利于總就業水平的提升，但是中國境內相鄰區域之間的生產性服務業與制造業往往容易憑借要素成本、交易成本和產業分工等方面的比較優勢而形成區域間協同集聚，并基于區域間協同集聚的互補效應促進總體就業的增長。我們根據前文中提出的區域間協同集聚計算方法（公式3），計算出省際產業協同集聚度，再利用ucinet繪制出2014年中國31省市間協同集聚網絡圖（見圖3）。由圖3中線條的粗細可知生產性服務業與制造業的區域間協同集聚普遍存在，并且在長三角和京津冀等地區表現得非常突出，北京和上海等省市的生產性服務業與周邊省市的制造業之間已經形成了有效的關聯和協同，這與陳國亮和陳建軍等學者研究基本一致[3]。基于此，本文構建了協同集聚就業效應模型來測度生產性服務業與制造業區域間協同集聚對就業的影響。基本模型設置如下：

其中，comisj表示省內制造業和省外生產性服務業協同集聚水平，cosimj表示省內生產性服務業與省外制造業協同集聚水平，其余變量與式（4）解釋一致。并且本文假定影響區域內制造業就業水平的省際協同集聚變量僅為comisj，影響區域內生產性服務業集聚水平的變量僅為cosimj。

由于省際協同集聚變量的加入，多種集聚與協同集聚變量之間存在一定的相關性，使模型出現多重共線性問題，直接使用最小二乘估計將會產生偽回歸。本文借鑒范祚軍等[37]學者的研究思路，考慮使用主成分回歸方法。主成分回歸法的降維優勢明顯，比較常用于解決復雜模型的多重共線性問題。對式（5）中解釋變量進行主成分分析后，Bartlett球度檢驗λ2值為1149.6，KMO檢驗值為0.638，相伴概率為0.000，說明本文的樣本數據適合于主成分分析。本文提取特征值大于0.5的三個主成分，累計解釋的總方差達到87.7%，符合大于85%的一般標準，三個主成分由模型解釋變量的線性組合得到。

將Z1、Z2和Z3與被解釋變量進行固定效應模型回歸，回歸結果顯示提取成分均與被解釋變量在1%水平上顯著相關。利用成分回歸系數和式（8）還原出各解釋變量的相關系數，同時運用相同的回歸方法對式（6）和式（7）的模型進行估計，估計結果如表2所示。根據估計結果可以發現區域間協同集聚對就業具有強烈的空間互補效應，具體得出三個結論：

第一，區域內制造業與區域外生產性服務業協同集聚有利于提升區域內制造業就業水平。模型5的省際協同集聚變量comisj的系數為正，表明區域內制造業與區域外生產性服務業協同集聚有利于提升區域內制造業就業水平。從系數大小上看，這種空間互補效應對就業的促進作用要強于集聚效應。中國的制造業與生產性服務業發展水平、要素成本和交易成本等均存在明顯的區域差異性，而韓峰和柯善咨的經驗研究認為中間投入可得性在100—300公里范圍內對制造業集聚仍然具有顯著影響[38]，余泳澤等則發現金融業集聚對工業的空間溢出效應在超過500公里以后才出現明顯的衰減[39]，因此雖然近年來中國很多省市制造業產業集群已經顯現出明顯的擁擠效應，但是制造業與相鄰區域的生產性服務業基于中間投入品共享、知識溢出等多重集聚外部性形成了良好的空間互動和專業化分工[3]，而這有效地推動了區域內制造業競爭力的提升、產業規模的擴大和就業水平的提高。endprint

第二，區域內生產性服務業集聚與區域外制造業協同集聚能夠促進區域內生產性服務業就業的增長。模型6的省際協同集聚變量cosimj的系數為正，表明區域內生產性服務業集聚與區域外制造業協同集聚能夠促進區域內生產性服務業就業水平。從系數大小上看，這種空間互補效應對就業的促進作用也要強于集聚效應。信息與通信技術的革命性發展和中國經濟區域一體化的深化使得生產性服務業與制造業之間的溝通成本、信任成本、制度成本等交易成本大幅下降，市場分割態勢漸趨弱化，一體化市場規模不斷擴大，生產性服務業的服務邊界不斷擴大[29][30]。因此，生產性服務業不僅可以與本區域內的制造業形成協同集聚，而且它還可以與周邊省市的制造業形成有效協同，需要特別指出的是，這種區域間的協同是基于專業化分工基礎上的以互補效應主導的協同，因此，這對本區域生產性服務業的發展和就業水平的提升具有顯著的促進作用。

第三，區域間協同集聚對促進就業產生重要的空間互補效應。對區域內的總體就業而言，從模型4兩種區域間協同集聚變量（comisj和cosimj）的回歸系數上看，區域間協同集聚可以顯著促進區域內總體就業的增長，并且它們產生的空間互補效應要明顯大于區域內集聚產生的規模效應；模型4中區域內協同集聚變量（cosimi）的系數顯著為負，這與假設3已經證實的區域內生產性服務業與制造業的協同集聚對區域內總就業具有抑制作用的結論相一致；從區域內集聚變量（aggmi和aggsi）的系數來看，與制造業集聚相比，生產性服務業集聚對拉動就業已經明顯占據主導地位。結合模型5和模型6的結果，可以發現生產性服務業與制造業的區域間協同集聚可以顯著促進區域內制造業就業、生產性服務業就業和區域內總體就業水平的提升，因此假說4得到驗證。

五、結論與啟示

本文基于2010—2014年中國31省（市）的面板數據，利用區位熵計算區域產業集聚、協同集聚指數以及區域間協同集聚指數，分析了制造業集聚、生產性服務業集聚和兩部門協同集聚的就業效應。研究發現：第一，產業集聚對提升自身產業就業水平和總就業水平具有正的集聚效應，但制造業集聚對總就業水平的拉動作用已經不如生產性服務業。第二，從產業集聚對其他產業就業影響的交叉就業效應上看，生產性服務業集聚對制造業就業同樣具有促進作用，但制造業集聚會對生產性服務業就業產生擠出效應，第三，從總體上看，省內生產性服務業和制造業協同集聚不利于充分發揮產業比較優勢，抑制了區域內總體就業的增長。第四，生產性服務業與制造業的區域間協同集聚具有明顯的空間互補效應，顯著促進了區域內制造業就業、生產性服務業就業和區域內總體就業水平的提升。

根據以上結論可以得到以下三方面的政策啟示。首先，分類施策推動制造業與生產性服務業集聚式發展，有效釋放產業集聚的就業效應。產業的集聚式發展仍然是促進就業增長的重要途徑，但是制造業集聚與生產性服務業集聚的就業效應已經體現出顯著性差異，因此各省市需要根據自身特點采取相匹配的差異化政策來提升產業集聚的就業效應。其次，有效提升區域內生產性服務業與制造業協同集聚的質量，多途徑緩解就業的結構性矛盾。以提供優惠的“政策租”為主導，一味追求短期內提升兩大部門間協同集聚水平的傳統做法不利于協同集聚效應的充分發揮，也無益于區域內就業的增長。推動制造業向技術密集型轉型升級，推動制造業與生產性服務業的融合發展，創新生產性服務業模式和新業態，推進兩大部門在本省市內基于產業關聯、水平關聯以及市場驅動的集聚外部性形成協同集聚應該是各省市產業政策的立足點。同時，對于在這一過程中出現的異質性勞動力短缺和同質化勞動力過剩等結構性矛盾需要通過引進、培養和再培訓提升工程以及完善中介服務體系等多種途徑實現勞動供需的平衡，有效提升勞動力與企業的匹配質量。最后，有效推進生產性服務業與制造業的區域間協同集聚發展，開辟就業增長新空間。生產性服務業與制造業的區域間協同集聚發展對中國這樣幅員遼闊且區域間差異大的國家尤其重要，它可以更加有效的利用市場潛力大、要素成本和交易成本區域差異大，地區產業發展水平差異大等有利條件，形成兩大部門之間的跨區域協同集聚，從而充分發揮空間互補效應，為解決就業問題提供新的有效途徑。

參考文獻：

[1]胡尊國，王耀中，尹國君.勞動力流動、協同集聚與城市結構匹配[J].財經研究.2015（12）：26-39.

[2] Ellison G，Glaeser E L.Geographic Concentration in U.S.Manufacturing Industries：A Dartboard

Approach[J].Journal of Political Economy.1997，105（5）：889-927.

[3] 陳國亮，陳建軍.產業關聯、空間地理與二三產業共同集聚——來自中國212個城市的經驗考察[J].

管理世界.2012（4）：82-100.

[4] Ke S，He M，Yuan C.Synergy and Co-agglomeration of Producer Services and Manufacturing：A Panel Data Analysis of Chinese Cities[J].Regional Studies.2014，48（11）：1829-1841.

[5] 劉軍，徐康寧.產業聚集、工業化水平與區域差異——基于中國省級面板數據的實證研究[J].財經科

學.2010（10）：65-72.

[6] 謝露露.產業集聚和“工資俱樂部”：來自地級市制造業的經驗研究[J].世界經濟.2015（10）：148-168.

[7] 趙紅，隋月紅.集聚類型、勞動力市場特征與工資——生產率差異[J].經濟研究.2015（6）：33-58.endprint

[8] Dauth W.Agglomeration and regional employment dynamics[J].Papers in Regional Science.2013，92（2）：19-435.

[9] HendersonV，Kuncoro A，Source M T.Industrial Development in Cities [J].Journal of Political

Economy.1995，103（5）：1067-1090.

[10]劉軍，楊浩昌.產業聚集對制造業就業的影響及其地區差異——基于中國省級面板數據的實證分析

[J].經濟問題探索.2015（11）：79-87.

[11] De Vor F，De Groot H L F.Agglomeration externalities and localized employment growth：the

performance of industrial sites in Amsterdam[J].The Annals of Regional Science.2010，44（3）：409-431.

[12] Bishop P，Gripaios P.Spatial Externalities，Relatedness and Sector Employment Growth in Great Britain[J].Regional Studies.2010，44（4）：443-454.

[13] 閆逢柱，喬娟，秦建軍.中國制造業地理集聚對就業的影響[J].西安交通大學學報（社會科學版）.2010（4）：27-32.

[14] 晉盛武，盛淑潔.中國高技術產業集聚的就業效應研究——基于空間面板的實證分析[J].地理與地

理信息科學.2015（1）：80-86.

[15] Howard E，Newman C，Tar F.Measuring industry coagglomeration and identifying the driving forces[J].Journal of Economic Geography.2016，16：1055-1078.

[16] 盧飛，劉明輝.生產性服務業集聚門檻與制造業升級研究——基于集聚三重效應的分析[J].貴州

財經大學學報.2016（04）：24-35.

[17] 賀燦飛，肖曉俊.產業集聚、產業共聚與中國制造業生產率[J].哈爾濱工業大學學報（社會科學版）.

2012（1）：111-120.

[18] Barrios S，Bertinelli L，Strobl E.Coagglomeration and spillovers[J].Regional Science and Urban Economics.2006，36（4）：467-481.

[19] Mukim M.Coagglomeration of formal and informal industry：evidence from India[J].Journal of

Economic Geography.2015，15（2）：329-351.

[20] 楊仁發.產業集聚與地區工資差距——基于我國269個城市的實證研究[J].管理世界.2013（8）：41-52.

[21] 袁志剛，高虹.中國城市制造業就業對服務業就業的乘數效應[J].經濟研究.2015（7）：30-41.

[22] 陳曉峰，陳昭鋒.生產性服務業與制造業協同集聚的水平及效應——來自中國東部沿海地區的經驗

證據[J].財貿研究.2014（2）：49-57.

[23] Donoghue，D.Gleave D.A note on methods for measuring industrial agglomeration[J].Regional

Studies.2004，38（4）：419-427.

[24] 胡曉鵬，李慶科.生產性服務業與制造業共生關系研究——對蘇、浙、滬投入產出表的動態比較[J].

數量經濟技術經濟研究.2009（2）：33-46.

[25] 盛豐.生產性服務業集聚與制造業升級：機制與經驗——來自230個城市數據的空間計量分析[J].產

業經濟研究.2014（2）：32-39.

[26] Anderson J E，Wincoop E.Gravity with Gravities：A Solution to the Border Puzzle[J].American

Economist Review，2003，69（1）：106-116

[27] 陳建軍，胡晨光.產業集聚的集聚效應——以長江三角洲次區域為例的理論和實證分析[J].管理世

界，2008（6）：68-83.

[28] 余珮，孫永平.集聚效應對跨國公司在華區位選擇的影響[J].經濟研究，2011（1）：71-82.

[29] 陳國亮，唐根年.基于互聯網視角的二三產業空間非一體化研究——來自長三角城市群的經驗證據

[J].中國工業經濟.2016（8）：76-92.

[30]譚洪波.細分貿易成本對中國制造業和服務空間集聚影響的實證研究[J].中國工業經濟.2013（9）：

147-159.endprint

[31]沈能，趙增耀，周晶晶.生產要素擁擠與最優集聚度識別——行業異質性的視角[J].中國工業經濟.

2014（5）：83-95.

[32]李曉萍，李平，呂大國，等.經濟集聚、選擇效應與企業生產率[J].管理世界.2015（4）：25-37.

[33]阮建青，石琦，張曉波.產業集群動態演化規律與地方政府政策[J].管理世界.2014（12）：79-91.

[34]錢學鋒，黃玖立，黃云湖.地方政府對集聚租征稅了嗎？——基于中國地級市企業微觀數據的經驗究[J].管理世界.2012（2）：19-29.

[35]朱英明，楊連盛，呂慧君，等.資源短缺、環境損害及其產業集聚效果研究——基于21世紀我國省級工

業集聚的實證分析[J].管理世界.2012（11）：28-44.

[36]張光南，李小瑛，陳廣漢.中國基礎設施的就業、產出和投資效應——基于1998～2006年省際工業企

業面板數據研究[J].管理世界，2010（4）：5-13.

[37]范祚軍，常雅麗，黃立群.國際視野下最優儲蓄率及其影響因素測度——基于索洛經濟增長模型的研

究[J].經濟研究，2014（9）：20-33.

[38]韓峰，柯善咨.追蹤我國制造業集聚的空間來源：基于馬歇爾外部性與新經濟地理的綜合視角[J].管理

世界.2012（10）：55-70.

[39]余泳澤，宣燁，沈揚揚.金融集聚對工業效率提升的空間外溢效應[J].世界經濟.2013（2）：93-116.

Have Co-agglomeration of Producer Services and ManufacturingPromoted the Growth of Employment

ZHUANG De-lin1， WU Jing1， YANG Yang2， JIN Sheng-wu1

（1.School of Economics， Hefei University of Technology， Hefei 230601， China；

2.Institute of Finance and Economics of SUFE， Shanghai 200433，China）

Abstract：

Co-agglomeration of industries has become a national industries policy in China and also has important effects on employment. The paper theoretically analyzes the effect of co-agglomeration of producer services and manufacturing on regional employment and inter-regional employment ，and empirically examine the effects by using Chinese 31 provincial panel data. The key results are as follows： （1） Agglomeration of producer services not only significantly promote the regional total employment， but also promote the job growth in regional manufacturing and producer services respectively.（2） Agglomeration of manufacturing significantly promote the job growth in regional manufacturing ，but significantly diminish the job growth in regional producer services.（3） Co-agglomeration of producer services and manufacturing in certain province significantly diminish the regional total employment.（4） Co-agglomeration of producer services and manufacturing between provinces significantly promote the intra-provincial job growth of manufacturing and producer services ，and also the regional total employment.

Key words：

Producer Services； Co-agglomeration； Employment Effect； Crowding out Effect； Complementary Effectendprint