經濟增長的產業與空間匹配機制研究

呂鷹飛 教授（吉林省科技金融研究中心 長春 130028）

引言

伴隨中國城市化進程加速和“新常態”時期經濟增長動能發生深刻轉變，我國經濟與社會發展面臨著經濟空間格局優化與創新型經濟體塑造、地區產業結構調整與“有效供給”形成、“大城市病”治理與貧困落后地區發展等重大現實問題，而要解決這些問題，明確經濟增長的產業與空間匹配機制是關鍵。城市發展與產業選擇既息息相關，也相互影響，似乎存在著某種合意的匹配關系。一方面，不同產業選擇導致城市發展格局迥異。另一方面，不同的城市發展階段與城市規模特征同時也影響了不同類型產業的空間區位選擇，進而呈現不同的城市經濟增長模式。那么產業空間布局究竟如何影響了城市經濟增長？以超大、特大城市為代表區域中心城市如何帶動周邊中小城市發展？基于此，本文以城市為空間維度來研究地區經濟增長的產業與空間匹配機制。

空間經濟學視角下經濟增長與產業-空間匹配機理分析

本文嘗試構建考慮產業匹配、要素結構和集聚規模的城市經濟增長理論模型，探討三種因素對城市經濟增長的作用機制。

（一）“匹配效應”與城市經濟增長

本文定義城市服務業特征和工業特征分別為：城市工業類型特征Ci定義為城市采礦業就業人數/制造業就業人數；城市服務業類型特征Cs定義為生產性服務業就業人數/消費性服務業就業和公共基礎性服務業就業之和。Ci＞1代表城市工業類型屬于采礦業；0＜Ci＜1代表城市工業類型屬于制造業；Cs＞1表示城市服務業屬于生產性服務業為主導；0＜Cs＜1表明城市服務業生產性服務業不占優勢。

本文將城市產業劃分為主導產業、關聯產業以及基礎產業，考慮產業關聯的集聚作用，引入產品和要素的流動性，力圖構建反映真實世界的模型框架。

假定經濟體中存在兩個區域或城市（c=r,s）三個產業類別（k=d,m,b），每個城市中存在主導產業（d）、關聯產業（m）和基礎產業（b）。假設城市主導產業使用K、L及關聯產業提供的中間品，關聯產業都使用資本K和勞動力L來生產中間產品。并假設同一城市內勞動力成本與資本回報率相同，因此，城市經濟總量來源于主導產業和關聯產業的產業增加值，基礎產業僅影響消費者的流動偏好。

假設經濟體中城市r的對基礎產業的要素分配滿足下式，則城市s或其余城市的要素比例份額為1-λbr。

假設城市為單中心線性城市結構（Alonso，1964），每居住在x的勞動力擁有單位1土地，并提供單位時間的勞動，勞動力單位距離通勤成本為2θc，距離城市中心CBD距離x的勞動力供給s(x)為：

假定不同城市的消費者偏好相同，均消費主導產業的制成品以及本地基礎產業產品，參考Amiti（2005）對消費者的效用函數定義：

假設主導產業產品間具有不變替代彈性（CES）（Dixit、Stiglitz，1977），σd＞1 則：

式（5）中Cdr為城市r的最終制成品的消費量；Car為城市r的基礎產業品的消費量；μ為消費者對最終制成品的消費份額；Cdrr為城市r消費本城市生產的最終制成品Cd；為城市r消費城市s生產的最終制成品；τ為城市rrs與城市s之間制成品的運輸冰山成本(τ＞1)，本文仍采用Samuelson（1952）形式，當τ=1時，運輸成本為0；當τ=∞時，則城市間不存在產品貿易。σd為主導產業最終產品的替代彈性。

短期均衡時城市主導產業企業規模可用要素成本w和r來表示，因此城市經濟總量受到要素配置結構、產業關聯性、城市經濟 擁擠成本、市場規模等主要因素的影響產業總成本可用城市總收入在不同要素消費的加總來表示。以勞動力市場為例，主導產業、關聯產業和基礎產業的勞動力要素使用比例可為：

同時，可以求出城市基礎產業的要素份額，如式（7）所示（下式右側未帶角標）。

采用城市r和城市s的相對產出水平vd=Sdr/Sds來反映城市經濟增長差異：

從相對城市經濟總量vd可知，產業匹配、要素結構和集聚規模三種因素均不同程度上影響了城市經濟增長。

（二）匹配機制的作用機理I：要素結構與產業關聯

當生產技術短期不變時，要素成本結構不變，即ad、am、η和σm不變，城市主導產業要素投入增加對城市的經濟總量具有正效應，但受到城市勞動力要素成本的負面影響（注：[+]為正數的常數項符號式）。

從要素配置結構ρk和產業關聯性η來看，產業關聯性對城市內要素配置結構存在倒“U”型的閥值效應。

為進一步驗證，提出假設I：對城市經濟增長，城市要素結構與產業關聯性存在最優匹配關系。

（三）匹配機制的作用機理II：城市規模與產業結構

由于產業關聯性η同時與城市規模、城市要素結構相互耦合，當增加城市規模和城市非基礎產業要素投入時，能夠提高產業關聯性的正向效用，但還受到要素結構配置的影響，當城市中人均資本存量較大時，產業關聯性正向效應增強；反之城市人均資本存量較低時，非基礎產業要素投入與城市規模的產業關聯正向效應將被削弱。

另外，城市規模對城市經濟總量影響受到產業關聯性的影響。

由此，本文提出假設II：城市經濟增長也受到城市規模與產業關聯匹配關系的影響，存在相對最優城市規模。

（四）匹配機制的作用機理III：市場規模與產業選擇

對市場規模φd求偏導，反映本地市場效應對經濟總量差異的影響，如圖1所示，?vd/ ?φd＞0，本地市場規模擴大，利于提高本地經濟總量。

圖1 市場規模與產業選擇的“分類效應”

表1 匹配機制計量模型中各變量定義及描述統計量

因此，提出假設III：城市市場規模與產業選擇存在匹配關系，當城市規模和市場規模都較小時，服務業等消費產業過度發展，將不利于城市經濟的總體增長。另外，通過? vd/?nd＞0可知，產業規模與城市經濟總量正相關；當城市內聯系成本d越大時，則導致該城市經濟總量下降，因為 1-σd＜0，則 ?vd/?rd＜0，即城市內部聯系成本（擁擠成本）增加會導致城市經濟總量下降，這與一般經濟常識相吻合。

空間經濟增長下經濟增長的產業與空間匹配機制實證研究

（一）模型構建與數據選取

計量模型構建。為提供研究城市經濟增長差異vd的計量模型，將各個城市的各項指標均與全國平均水平進行對比，同時考慮到城市經濟增長也受到前期滯后性影響，故將被解釋變量滯后一期加入自變量中，形成動態模型。本文采用城市戶籍人口作為度量城市規模的指標；同時，本文也加入城市就業人口來衡量城市規模的影響；要素配置結構（ρk與ρw）與產業結構及關聯性共同影響了城市經濟增長。因此，本文計量基準模型分別為：

而當利用城市戶籍人口時，城市規模存在著二次項，模型為：

其中，Lc為城市c就業人口；L為全國總就業人口；參數為β0=lnnd；β1為被解釋變量滯后項系數：

可以看出，當利用常住或戶籍人口，而非就業人口來度量城市規模時，城市相對規模是以二次項的對數值與產業關聯性進行耦合的。其中ui為個體異質性的截距項，εit為擾動項，后續實證分析將同時考慮該兩種計量模型的差別。

在計量技術上，本文采用系統GMM方法（Arellano，Bond，1991）。在使用系統GMM時，還需要檢驗動態模型設定是否恰當以及工具變量是否有效等問題，即：模型差分的殘差是否序列相關；工具變量是否過度識別。對工具變量的過度識別問題，通常運用Hansen和Sargan估計來進行檢驗。另外，為消除異方差問題，本文在估計時均使用Robust穩健標準誤差處理。

數據來源與統計分析。本文使用2007-2017年中國277個地級市。主要數據來源于歷年《中國城市統計年鑒》，價格指數取值來自歷年《中國統計年鑒》。

本文被解釋變量為相對于全國水平的城市經濟總量vd。除產業關聯性指標外，其余計量變量數據處理時均折算為全國水平的相對值。

為考慮不同城市發展階段產業結構差異，參考柯善咨、趙曜（2017）和于斌斌（2015）的研究，本文采取第三產業與第二產業產值的比值來度量城市發展的階段化特征。各變量定義及描述性統計如表1所示。

表2 計量模型V1、V2固定面板FE、混合OLS和系統GMM回歸結果

（二）城市經濟增長的匹配機制實證分析

數據平穩性檢驗。面板數據LLC單位根檢驗結果顯示本文數據為I（0）（零階平穩序列），即都為同階單整，因而數據都是平穩的。在數據處理時，本文將各指標進行了以各年全國水平的折算，這保證了本文數據的良好平穩性。并且，數據平穩性檢驗結果表明城市相對經濟總量與本文的其余解釋變量存在協整關系。由于篇幅所限，在此不列出具體數據檢驗結果。

圖2 2017年城市經濟總量與城市發展階段的關系

表3 “四大板塊”的計量模型V2系統GMM回歸結果

空間維度一：全國城市的整體回歸檢驗結果。本文主要采取一步系統GMM估計技術，主要對GMM估計的解釋變量一階滯后項系數與混合OLS、面板FE估計值進行比較。同時還分別檢驗GMM使用條件與工具變量的過度識別問題。

由表2可知，系統GMM估計被解釋變量一階滯后項位于面板FE估計值與混合OLS范圍內，從結果可以看出，系統GMM工具變量選擇是合適的。因此，本文后續研究以系統GMM的分析結果為主。

對中國277個地級市的經濟指標整體檢驗結果可知，從自變量顯著性來看，變量系數符號與理論分析結果一致。城市要素配置結構ρkt與城市經濟增長vdt顯著正相關，即人均資本存量愈大，則越有利于城市經濟增長，但城市的相對要素配置結構ρk與產業關聯性η對城市經濟增長呈負效應，這也驗證了理論假設I，為我國城市要素配置與產業關聯優化提供了參考。

其次，盡管城市經濟運行成本γdt系數符號與理論一致，但指標統計量并不顯著。這表明，盡管提高城市內交通水平來增進經濟聯系有利于城市經濟增長，但總體來看顯著性并不高。再者，城市相對規模與產業關聯性的一次項和二次項系數符號與理論一致。提高就業人口與城市規模總體有利于城市經濟增長，但效果也并不顯著。

空間維度二：“四大區域板塊”內的不同城市。由于不同區域要素集聚水平和城市規模不同，本文列出了東部、中部、西部和東北地區的回歸結果（見表3）。

從表3可知，不同區域的城市經濟增長機制不同。第一，城市要素配置結構不同區域的城市經濟增長總體影響機制相同，且都呈正相關，但西部地區城市的正向效應并不顯著；從產業內要素結構與產業關聯來看，東部地區和西部地區要素結構對經濟增長貢獻顯著，但與產業關聯性匹配程度不高，壓低了經濟增長潛力；中部地區要素配置結構與產業關聯匹配程度較好。第二，對于城市內經濟運行成本，東部和中部地區城市總體都呈現正相關，西部地區城市卻是負相關關系。第三，東部地區和中部地區的城市規模與產業關聯并不匹配，西部地區城市規模與產業關聯性對經濟增長正向效應。這也驗證了假說II，城市規模與產業關聯耦合也影響了城市經濟增長，存在著相對最優的城市規模。對東北地區而言，盡管通過了內生性檢驗和工具變量過度識別檢驗，AR（2）P值為0.349和0.345，Hansen P值為0.982和0.998，但變量系數回歸結果大多都不顯著。我們認為可能由于東北地區地級市數據樣本較小。其次，東北地區的要素配置結構與產業關聯、城市規模的匹配程度較低，系數均為負，同時由于市場規模較小，交通成本系數為負，這也進一步驗證了假說III。

時間維度：不同發展階段城市的回歸估計分析。本文依據工業化階段（CPUD＜1）和城市化階段（CPUD≥1）對面板數據進行了劃分，并進行回歸檢驗。實證研究表明，對尚位于工業化階段的城市，提高非基礎產業要素配置比例有利于經濟增長；其次，城市規模與產業關聯耦合項與城市經濟增長正相關。由于篇幅所限，在此不列出具體數據檢驗結果。

對邁過工業化階段進入城市化階段的城市，非基礎產業要素投入與產業關聯表現為負向，且不顯著。同時城市化進程中城市的城市規模與產業關聯的匹配性較差，與經濟增長負相關，其余指標與理論預期一致。由于城市化階段城市的類型存在兩極分化，既存在產業關聯性較高、城市規模較大的大城市，也存在一些規模較小、經濟總量占比較低的中小城市，如張家界、伊春市。另外還有一些產業結構高度“服務化”的城市，如三亞，如圖2所示，特大與超大城市占比較大，在剔除中小城市后，再進行回歸，仍發現城市規模與產業關聯呈負相關，同時要素配置與產業關聯盡管系數符號不變，但顯著性降低。

最后，為保障分析結論可靠性，本文進行了以下兩項穩健性檢驗：移除被解釋變量一階滯后項。若理論模型正確、分析方法可靠，則自變量回歸結果的系數符號不會變化；改變數據樣本時間區間。本文以國際金融危機爆發的2008年為分界點，將樣本時間區間劃分為2007-2008和2009-2017年兩個時間段。檢驗驗證了本文實證結果的穩健性，在此不贅述。

結論與啟示

本文利用中國277個地級及以上城市2007-2017年統計數據對經濟增長的產業與空間匹配機制進行實證研究，主要結論如下：

第一，總體來看，城市要素配置結構、集聚規模與產業關聯性交互影響了城市經濟增長。從實證結論來看，人均資本存量和市場規模與經濟總量增長顯著正相關，但城市的相對要素結構與產業關聯性的匹配程度不高，整體來看資本與勞動力要素與產業結構尚未達最佳匹配；城市規模與產業關聯相互耦合，存在相對最優城市規模，當城市規模較大時，提高產業關聯性，大力發展城市基礎產業與生產性服務性產業，有利于城市經濟增長；反之，當城市規模低于最優規模時，過度追求產業結構“高端化”反而會拉低城市經濟總量。

第二，從不同區域來看，產業匹配、集聚規模和要素結構的作用機制存在空間差異。從產業內要素結構與關聯性來看，盡管要素結構單獨與經濟增長正相關，但東部與西部地區的產業關聯性不高，而中部地區由于承接東部產業較多，產業關聯性與要素結構的匹配程度優于東、西部地區。東部與中部地區的城市規模與產業關聯匹配性不高，這表明在東、中部地區，通過提高城市規模并不能有效增進經濟總量，而應將城市經濟重心放在提高產業關聯性，優化城市產業空間布局上來；西部地區仍具有城市規模經濟效應，但效果并不顯著，城市內聯系成本高于全國平均水平。另外，要素結構合理化有利于提高城市經濟總量，但西部地區的正效應卻并不顯著。

第三，對于不同城市發展階段，城市產業選擇、要素結構的影響機理也并非統一，應實施差別化的經濟政策。對于工業化比例較高的城市，城市規模通常都不大，要素配置在制造業部門仍具有明顯經濟優勢，城市產業政策應當重點培育“有效供給”，通過提高非基礎產業的要素配置、城市規模與產業關聯耦合性，可以優化產業空間組織與要素配置效率。對位于城市化階段的城市，由于“兩極分化”明顯，存在著不同程度的要素匹配和規模不經濟，可以通過提高產業關聯、控制合理城市規模、提高基礎產業要素投入來釋放更多產業升級的“結構紅利”，而在產業選擇、要素配置等政策制定上，不同城市更應考慮更符合地區實際情況的差異化政策。