产业协同集聚条件下城市生产效率的提高_生产效率论文

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       DOI：10.3785/j.issn.1008-942X.CN33-6000/C.2015.12.233

       [本刊网址·在线杂志]http：//www.journals.zju.edu.cn/soc

       [在线优先出版日期]2016-03-22 [网络连续型出版物号]CN33-6000/C

       一、引言

       随着经济发展的不断深入，处于转型期的中国经济呈现出诸多阶段性的新特征。首先，中国经济发展进入新常态，“进入新常态后，经济增长速度正从高速增长转向中高速增长，经济结构不断优化升级，发展动力从要素驱动、投资驱动转向创新驱动”①。其次，产业融合发展成为趋势，产生诸多新的产品或服务，推动新技术的进步。生产性服务业内部产业间的融合发展可以生成新的中间部门，提供新的产品或服务，如“互联网+金融”产生的互联网金融、“互联网+零售”产生的电子商务等；而生产性服务业与制造业之间的融合发展促进了制造业的技术进步和生产效率，如“互联网+制造”产生的智能制造等。

       事实上，新常态经济发展的三个主要特征是一个具有内在统一逻辑的体系。产业层面的经济结构调整激发创新活动，在效率提升的基础上保持经济中高速增长，从而实现三者的良性互动，对我国优化产业布局、适应新常态和引领新常态具有重要的现实意义。另一方面，产业升级并非简单的产业替代，并非直线式地向产业链两端攀升，而是产业间的融合与渗透，由此形成了融合创新的新动力。一个显著的特征性事实是，经济发达的国家或地区均实现了现代服务业和先进制造业的“双轮驱动”，产业协同集聚成为优化产业布局、促进结构转型的重要手段。中国各城市也相继提出积极发展生产性服务业，使城市产业结构由制造业单一驱动向制造业和服务业“双轮驱动”转化[1]。可见，产业融合创新的现实空间平台就是产业的协同集聚。能否在空间上形成产业协同集聚、协同发展，是形成创新驱动的前提空间条件。产业的协同发展、融合发展已经成为未来促进城市发展、提高生产效率和城市竞争力的重要走向。

       因此，本文聚焦于产业协同集聚提升城市生产效率的内在机理及其作用大小。生产效率增进效应是否存在地区差异和行业异质特征?特别是如何利用产业协同集聚的生产效率增进效应，在有限的空间范围内实现合理的产业布局，从而实现协调发展?这些问题的解决将有助于形成新常态下经济发展的新思路，即以产业融合发展、协同发展作为促进发展动力转变的前提，进而实现生产效率的提升。

       产业集聚不仅是单一产业在空间上的不断集中，更伴随着相关产业的协同集聚[2-6]。最早关注产业协同集聚现象的是Ellison和Glaeser，他们发现多样化的产业倾向于共同集聚[2]。Ellison等进一步对共同集聚的微观机制进行了详细探讨[5]，研究表明不同产业间的共同集聚同样源于Marshall[7]所强调的三个关键因素，即中间投入品与最终产品供应商之间的联系、共享劳动力市场、增加信息交换和创新机会。Venables基于垂直关联模型，从理论上解释了上下游产业在空间上的协同区位选择问题[8]。此后的研究大多以制造业和生产性服务业之间的协同集聚为研究重点，探讨两者之间的相互作用及影响。Marshall研究生产性服务业和制造业关系时发现，生产性服务对制造业的发展非常关键，差异化空间生产性服务业的供给不同，不但影响制造业的发展模式，还会对地区增长产生影响，并认为促进制造业和地区增长的手段之一就是发展关键的生产性服务业[9]。江静等基于地区和行业面板数据研究了生产性服务业对制造业效率的提升，发现生产性服务业对提高制造业发展竞争力有重要的推动作用[10]。赵伟、郑雯雯也得出了相似结论[11]。陈建军、陈菁菁以浙江省69个城市和地区的产业分布为样本，验证了生产性服务业与制造业之间的协同定位关系，发现两者的相互作用在不同规模的城市中存在差异，这种差异决定了产业发展顺序的差异，提出大城市要推进制造业的转型升级应首先关注生产性服务业的发展与集聚，而中小城市则首先要推动制造业的集群，才能吸引生产性服务业的集聚[12]。

       随着研究的深入，近年国内学者开始进行产业协同集聚的效应研究。高峰、刘志彪分析认为，产业协同集聚是通过相关产业和支援性产业的集聚，以及产业间外部经济与集聚产业之间产生的协同效应，不断强化产业集群的“集体效率”和“外部经济”，提升产业集群内在的“知识含量”和竞争水平[13]。陈晓峰、陈昭锋在产业协同集聚水平测度的基础上，研究了东部沿海地区10个省市生产性服务业与制造业协同集聚的演进关系及其效应，发现两者协同集聚对区域经济增长、专业化水平提升及产业优化升级有正向促进作用，但其产业协同集聚水平的度量方法则有待商榷[6]。胡艳、朱文霞研究发现，生产性服务业与制造业的协同集聚效应明显，对城市经济增长有正向促进作用；但生产性服务业与其他服务业的协同集聚效应在现阶段城市经济增长中的作用却未能显现[14]。此外，陈国亮以海洋产业为例，研究发现产业协同集聚存在空间外溢效应，并受区域边界约束[15]。

       综上所述，目前关于产业协同集聚效应的研究大多处于现象观察和定性分析阶段。已有的研究只是考察了产业协同集聚对区域(城市)经济增长的作用，并没有对产业协同集聚的生产效率增进效应进行系统性探讨。基于现实背景和文献的可拓展之处，本文将在构建产业协同集聚指标的基础上，利用中国2004-2012年240个城市的面板数据，实证考察产业协同集聚对城市生产效率的增进作用，以及产业协同集聚效应的空间外溢作用范围，以期更好地指导区域(城市)产业结构优化和生产效率提升。

       二、产业协同集聚与城市生产效率测算及空间特征

       (一)相关指标的选取与构建

       目前衡量产业协同集聚的指标主要有Ellison、Glaeser[2]和Ellison等[5]构建的E-G指数以及Duranton和Overman[3-4]构建的D-O指数。限于数据的可得性，D-O指数的适用性有限。根据E-G指数，衡量产业i和j协同集聚度的计算公式为：

      

       其中，m表示城市，

表示i产业在m城市的就业比重，

表示j产业在m城市的就业比重，

表示城市加总产业的平均就业比重。正值表示两个产业在相同城市共同集聚，0值表示两个产业没有共同集聚趋势，负值表示两个产业在不同城市集聚。

       借鉴Ellison、Glaeser[2]和Ellison等[5]的思想，本文构建了新的产业协同集聚指数，计算公式为：

      

       其中，

表示i产业在m城市的集聚度，

表示j产业在m城市的集聚度。这里，我们选取区位商指标来衡量产业集聚度水平。显然，该指数值越大，表示产业协同集聚水平越高；反之，则表示产业协同集聚水平越低。

       比较E-G指数与本文构建的产业协同集聚指数，在样本范围内两者的相关系数高达0.9409。而本文构建的产业协同集聚指数的优点在于不仅能够反映“协同质量”，还能够反映“协同高度”。因为高度集聚的城市产业通常是优势主导产业，能够带动相关产业的协同发展，因此，考虑“协同高度”能够全面反映产业协同集聚水平。

       (二)测算结果及分析

       根据修正的E-G指数，本文对2003-2011年中国地级及以上城市的产业协同集聚水平进行了测算，以观察其总体水平及趋势。如图1所示，从时间序列上看，中国城市产业协同集聚水平小幅下降，但2010年后有上升趋势。分地区看，东部地区城市的产业协同集聚一直保持在较高水平，平均值为2.69；而中西部地区分别为2.39、2.31，两地区产业协同集聚水平呈下降趋势，但在2009、2010年后有所好转。另一个明显的特点是，中部与西部产业协同集聚水平呈现出反向变动关系(2006-2010年)，表明两地在产业要素资源方面存在一定程度的竞争性。图2为2011年中国城市产业协同集聚指数空间分布图，地区差异特征明显。

      

       图1 中国城市产业协同集聚水平测算②

      

       图2 2011年中国城市产业协同集聚指数

       此外，本文以劳动生产率测算了2003-2011年中国城市生产效率③，其空间分布形态如图3(a)和(b)所示，2011年中国城市生产效率总体上提升明显，特别是处于“外围”的中西部地区城市与处于“中心”的东部沿海城市的差距有缩小趋势。通过Moran's I指数的测算，的确发现城市生产效率存在空间外溢，这种外溢效果随着距离的增加而逐渐减弱(见表1)。

      

       图3 中国城市生产效率空间分布(2003、2011年数据)

      

       通过将2011年中国产业协同集聚指数与城市生产效率进行拟合，初步发现，产业协同集聚水平与城市生产效率存在正相关关系(见图4)，本文实证部分将进行深入分析。

      

       图4 2011年中国城市产业协同集聚指数与城市生产效率拟合

       三、理论分析与模型构建

       (一)产业协同集聚促进城市生产效率的内在机理

       产业协同集聚是产业融合的现实空间基础，同样来源于Marshall关于集聚的三个微观机制，即中间投入品与最终产品供应商之间的联系、共享劳动力市场、增加信息交换和创新机会[7]。同时，相同产业或不同产业间的协同集聚由于空间邻近会获得两种外部收益，包括分工深化导致的中间部门不断生成和知识溢出导致的技术外部性。由专业化分工深化而形成的中间部门产业能提供新的产品或服务，知识溢出形成的技术外部性通过重要但无法观察到的个体知识与能力差异、学习效应等非经济因素产生新的技术，正是中间部门产业的不断生成和技术外部性的共同作用促进了产品或服务的创新以及技术的创新，从而提高了空间范围内的劳动生产率。具体到城市层面，产业协同集聚产生的这两种外部性使城市劳动生产率的提高主要依靠创新驱动，推动城市发展动力由要素驱动、投资驱动向创新驱动转换。

       产业协同集聚具有产业和空间的二重属性，产业区位选择可以影响城市(群)空间格局，而城市(群)空间格局的优化又进一步促进产业协同集聚，形成循环累积因果的产城互动发展模式。运输成本和面对面接触需求是主导这一过程的关键因素，在产业层面的规模经济下发生作用。运输成本决定了产业接入供给和需求的能力；面对面接触则有利于具备相似知识的产业工人进行交流和互动[16]，进行知识、技能和经验的分享，激发创新，提升产业总体的生产效率。具有垂直产业关联的上下游产业为节约运输成本，以及具有水平产业关联的相近产业链条上的产业为满足面对面接触需求，都倾向于在空间上协同定位，在城市规模不断扩大的同时使城市结构也不断优化；而城市空间格局的优化又进一步降低了运输成本、促进了面对面接触，从而强化了产业协同集聚。

       需要指出的是，集聚同样会产生规模不经济，经济活动密度的增加会导致城市交通、公共基础设施和服务的拥挤[17]316。规模不经济下的拥挤效应形成了分散力，使产业要素在空间上的分布离散化，形成了产业协同集聚发展的挑战。本文认为，现实的解决路径是一方面加强城市的公共基础设施和服务供给，提高其承载能力；另一方面，加强城市间的基础设施建设，缩短城市间的时空距离，促进产业要素在更大空间范围内的自由流动，降低运输成本、满足面对面接触需求，即以城市群经济实现同城化发展，利用同城化产生的正外部性(规模经济和知识溢出)缓解单个城市的负外部性(拥挤效应)。

       以上内在机理的分析表明，产业协同集聚通过分工和技术外部性可以产生创新，提高城市劳动生产率，是实现发展动力由要素驱动、投资驱动向创新驱动转换的重要途径；在运输成本和面对面接触需求的主导下，产业协同集聚与城市空间结构形成循环累积的因果关系并互相强化，从而打通了以产业协同集聚为抓手实现城市生产效率增进的理论通道，也为以空间结构调整带动产业协同集聚的战略提供了基本依据。

       (二)模型设定和方法

       本文通过扩展Ciccone和Hall[18]的生产密度模型考察产业协同集聚对城市生产效率的增进作用。C-H模型用于研究经济活动密度导致的集聚外部性，其基本形式为：

      

       Ciccone和Hall以及以往的研究通常以就业密度来衡量集聚经济[18]。然而，集聚的三个微观基础并不仅仅依赖就业密度来体现，还包括规模经济。缺乏产业关联和知识关联下经济活动的有效互动，就业密度不一定产生集聚效应。同时，就业密度的提高在产生集聚经济的同时还会产生拥挤效应，导致集聚不经济。因此，就业密度作用于城市生产效率的净效应无法保证恒为正[19]。基于上述考虑，本文将产业协同集聚(Θ)引入模型，从产业协同视角和就业密度视角共同考察集聚经济，将模型修正为：

      

       本文考虑空间维度，实证检验产业协同集聚对城市生产效率的增进效应。在实证策略上，由于我国地区发展存在差异以及产业发展路径依赖特征明显，本文将分地区、分行业进行分析。

       四、变量、数据和处理

       (一)变量说明

       除核心变量产业协同集聚水平(Θ)外，其他主要变量的选取和处理如下：

       (1)劳动生产率(LP)。城市劳动生产率为城市总产出与就业人口总数之比。

       (2)人力资本变量(H)。人力资本变量以城市每万人中高等学校在校学生数代表。

       (3)人均资本存量④(k)。人均资本存量为城市资本存量与总人口之比。

       (4)就业密度(e)。就业密度为就业人数与城市土地面积之比。

       (5)控制变量：政府规模(GOV)和外商直接投资(FDI)。政府规模大小反映其对市场的干预力度，本文以预算内支出额代表；外商直接投资在增加资本存量的同时，通过引进先进技术和管理经验带动生产效率提升[20]，本文以外商直接投资存量表示，估算方法与资本存量方法类似。控制变量预期符号均为正。

       (二)数据和相关处理

       本文数据主要来源于2004-2012年《中国城市统计年鉴》市辖区统计数据，其他数据来源于《中国统计年鉴》以及国家基础地理信息系统数据库。剔除缺失数据，共选取了240个城市的有效样本数据。行业数据的选取根据《国民经济行业分类》(GB/T4754-2011)的标准，将交通运输仓储和邮政业(jt)、信息传输计算机服务和软件业(xx)、金融业(jr)、房地产业(fc)、租赁和商务服务业(zl)、科学研究技术服务和地质勘查业(ky)六类作为生产性服务业细分行业。本文对全部数据进行了对数化处理以消除异方差的影响，为避免因反向因果关系产生的内生性问题，对因变量作滞后一期处理。

       五、实证结果分析

       本文以空间计量的方法实证检验了产业协同集聚的城市生产效率增进效应。在空间权重选择方面，本文采用地理临近权重和空间距离权重两种方式。根据LM检验结果，本文选取空间滞后模型。Hausman检验结果显示，均为固定效应。空间相关系数在1％的水平下通过检验，验证了空间溢出效应的存在。

       (一)制造业—生产性服务业产业协同集聚的城市生产效率增进效应

       表2中计量模型1结果显示，全国样本范围内核心解释变量均在1％水平上显著，整体拟合优度高达84.55％。计量模型2加入控制变量后，结果依然稳健，拟合度也有所提高。与全国样本方法类似，计量模型3-8为分地区检验结果。从全国来看，制造业-生产性服务业产业协同集聚显著促进了城市生产效率的提高(0.1507)，并显示出对临近城市的空间外溢效应，周边城市效率提升也能带动本地效率增进；但城市生产效率增进仍然以要素驱动和投资驱动为主，特别是人均资本存量的系数高达0.3190。政府因素和FDI因素与预期一致，呈现出一定程度的正向作用。

       从地区角度来看，产业协同集聚的城市生产效率增进效应依然显著，但效应大小存在地区差异，呈现“东—低、中—高、西—中”特征。其他因素方面，(1)东部城市人均资本存量、人力资本、FDI变量作用与产业协同集聚相差不大，体现了发展动力由要素驱动、投资驱动向创新驱动转变的多路径均衡发展态势。(2)中部和西部城市产业协同集聚变量作用高于东部城市，但仍旧过度依赖投资驱动，人均资本存量系数分别为0.2384和0.5541，这与近年的中部崛起和西部大开发政策不无关系；中部城市人力资本、政府规模和FDI因素作用较小，而西部城市人力资本、政府规模变量则没有通过显著性检验。然而，西部城市空间相关系数显著为负，表明存在竞争效应，应避免产业同质化、要素向少数产业集聚而导致竞争性加剧。

       值得一提的是，无论是全国样本还是分地区的结果显示，就业密度变量的系数均为负。本文的结果与Ke[19]一致，表明中国城市拥挤效应明显。原因在于：一方面，中国就业密度远远高于发达经济体，是美国的3.9倍[19，21]；另一方面，中国城市基础设施承载能力远不能满足现实需求，导致效率损失。因此，在有限的城市空间范围内，加强基础设施建设、提高承载能力和有效供给成为目前较为现实的选择。

      

       本文又分别考察了协同集聚、制造业集聚、生产性服务业集聚对城市生产效率的影响，方法上与表2相同。出于验证模型稳健性的考虑，该部分采用空间距离权重，结果显示协同集聚的系数依然在1％水平上显著为正。根据表3，比较协同集聚、制造业集聚、生产性服务业集聚对城市生产效率的作用，可以发现：在协同集聚水平较高的东部城市，协同集聚的作用大于制造业集聚，生产性服务业集聚是城市生产效率提升的主导；在协同集聚水平较低的中西部城市，协同集聚的作用较小，主要依靠制造业集聚推动城市生产效率的增进。

      

       从行业角度来看，产业协同集聚对生产效率的增进效应具有明显的行业异质性特征。本文从制造业与生产性服务业细分行业之间的协同集聚、生产性服务业细分行业之间协同集聚两个层次进行考察(见表4、表5)。研究发现，全国样本中，制造业与生产性服务业细分行业协同集聚的城市生产率增进效应最大的为制造业—金融业(0.1650)，最小的为制造业—房地产业(0.0459)；生产性服务业细分行业之间协同集聚的城市生产率增进效应最大的为交通运输仓储和邮政业—金融业(0.1608)，最小的为租赁和商务服务业—科学研究技术服务和地质勘查业(-0.0076)。

       分地区来看，无论是制造业与生产性服务业细分行业协同集聚还是生产性服务业细分行业之间协同集聚，东、中、西部发挥生产效率增进作用的行业配对数依次减少，但东部城市所有细分行业之间的协同集聚均在1％水平下通过检验，显示出产业协同发展、融合发展的良好态势，而中西部地区城市应在现有产业优势的基础上，注重相关产业链条的延伸和横向扩张，优化产业布局。

      

       (二)空间外溢范围估计

       上述分析表明，产业协同集聚对城市生产效率增进具有空间外溢效应。为了考察空间溢出效应的边界，本文对空间距离进行了区间划分，假设两个城市之间的空间距离区间为

的递进距离，设v=20km。

      

       本文通过该设置方法将不同递进距离的权重矩阵带入模型，观察空间相关系数显著性和大小来确定制造业—生产性服务业产业协同集聚生产效率增进效应的空间溢出边界。

       根据上述方法，本文将不同递进距离的权重矩阵带入回归模型，得到了从14km至2514km范围内的126个空间外溢估计系数以及对应的t检验统计值。结果显示，空间外溢系数均在1％的水平上通过显著性检验，证明估计系数可信。

       空间外溢系数与地理距离关系如图5所示。根据图5看出，产业协同集聚对城市生产效率增进的空间外溢效应随着距离的增加而逐渐衰减，总体上空间外溢系数变动可分为三个区间：区间(1)为0至300公里范围，区间内空间外溢系数处于最高水平；区间(2)为300公里至750公里范围，空间外溢系数缓慢下降，但仍处于相对较高水平；区间(3)为750公里以外的范围，空间外溢系数下降明显，直至下降至0.1左右。因此，空间外溢效应边界的确定为突破行政区划限制进行产业协调和同城化发展提供了科学依据。

      

       图5 空间外溢系数与地理距离关系

       六、结论和政策建议

       本文在梳理产业协同集聚促进城市生产效率的内在机理基础上，从空间维度实证检验了产业协同集聚的效率增进效应和空间外溢效应。研究还发现：产业协同集聚对城市生产效率的增进效应存在地区差异性特征，中西部地区城市仍以投资驱动为主，而东部地区城市形成了发展动力由要素驱动、投资驱动向创新驱动转变的多路径均衡发展态势。产业协同集聚的效率增进效应还具有行业异质性，不同行业间协同集聚对效率增进的作用大小不同。在运输成本和面对面接触需求的主导下，产业协同集聚对城市生产效率增进的空间外溢效应随距离增加而衰减，在300公里范围内的空间外溢效应最强，超过750公里后空间外溢效应明显下降。本文据此提出政策建议：

       首先，由于产业协同集聚对城市生产效率的增进效应具有地区差异性和行业异质性特征，产业发展应予以差别化和精细化指导。东部地区城市应进一步促进产业间的融合和深化，特别是生产性服务业内部细分行业之间的协同和融合发展；而中西部地区城市则应利用主导产业优势，注重产业链条的横向扩张和纵向延伸，避免同质竞争，在此基础上逐步优化产业结构调整。

       其次，在单个城市拥挤效应显现的情况下，产业协同发展应突破行政区划限制，以同城化发展进行产业要素的合理分配，加强基础设施建设，在提高城市基础设施承载能力的同时要特别注重区域城市间的交通基础设施建设，加速要素在更大空间范围内的自由流动，改善经济空间联系格局，利用同城化产生的正外部性(规模经济和知识溢出)缓解单个城市的负外部性(拥挤效应)。

       另外，应加大教育和创新投入，提高人力资本的知识、能力水平，激发和鼓励学习效应和有效互动下的可能创新，吸引FDI在本地选址，加大政府支出规模及固定资产投资。

       *注：如需本文图表资料，请读者与原刊或原作者联系。

       注释：

       ①2014年11月9日，习近平主席在APEC工商领导人峰会开幕式主旨演讲中概括了“新常态”经济的三个新特征。

       ②该测算结果为制造业和生产性服务业之间的产业协同集聚水平。

       ③城市生产效率以城市劳动生产率表示，为城市总产出与就业人口总数之比。

       ④本文采用永续盘存法对中国2003-2011年城市资本存量进行了估算。参看Y.Wu,"Is China's Economic Growth Sustainable? A Productivity Analysis,"China Economic Review,No.11(2000),pp.278-296；邵军、徐康宁《我国城市的生产率增长、效率改进与技术进步》，载《数量经济技术经济研究》2010年第1期，第58-66页。

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