产业集聚与城市经济增长——基于广东21个地级市面板数据的分析

林秀丽，赵佳（华南师范大学，广东 广州 510006）



产业集聚与城市经济增长
——基于广东21个地级市面板数据的分析

林秀丽，赵佳
（华南师范大学，广东 广州 510006）

[摘要]本文建立产业集聚与城市经济增长的关系机理，采用广东21个地级城市2003-2012年的面板数据，重点探索广东整体产业集聚以及分产业(制造业、服务业)集聚水平对城市经济增长的影响。研究表明，（1）产业集聚对城市经济增长具有正向效应，且制造业集聚的作用大于服务业；（2）无论整体产业集聚，还是制造业、服务业的集聚，与城市经济增长均呈现非线性的倒U型关系。基于以上结论，本文建议制定城市发展规划须重视各产业的共同发展，且关注不同地区产业集聚的最佳规模。

[关键词]产业集聚；制造业；服务业；城市经济；广东

一、前言

产业集聚能够提高地区的生产率，并带来竞争优势。因此，为了更好更快地发展经济，中国各省市均大力培育产业集聚区，希望通过产业集聚的规模效应、外部效应等提高城市竞争力。并且，随着工业经济向服务经济的转型发展，产业集聚不仅集中于工业中，服务业集聚也迅速发展起来。中央文件明确提出要加快生产性服务业发展，促进产业结构升级，如目前盛行的“退二进三”政策。然而，是否所有城市都适合这样的发展道路？产业集聚与城市经济增长究竟具有怎样的关系？服务业集聚的兴起，相比制造业，对城市经济增长的作用又如何？ 是否应该大力发展服务业集聚？

对于产业集聚与经济增长相关论题的研究，在20世纪90年代新经济地理学理论引入了空间因素去研究产业的集聚与分散，从此为区域经济增长提供了新的理论基础，也为此论题积累了丰富的研究成果。纵观国内外学者关于产业集聚的文献，早期相关研究主要集中于工业或制造业领域，自Scott(1988) 将“服务业集群”概念化后，服务业集聚的研究也取得了较大进展。关于产业集聚对经济增长影响的文献，主要有制造业集聚、服务业集聚以及两种产业的比较研究和共同集聚。

大部分学者认同产业集聚能够通过集聚效应提高技术水平、降低生产成本，最终提高劳动生产率或促进经济增长（范剑勇，2004，2006；蔡敬梅，2013；Yang，Fiona F，2013；程大中，2005；顾乃华，2010）。但是从不同技术行业集聚出发，或者专业化效应、多样化效应发挥的不同作用，产业集聚与经济增长并不具有明显促进作用（Brülhart &Sbergami，2009；Andersson，2004；魏峰，2007；陈立泰等，2011），如Brülhart &Sbergami(2009)运用 6 个欧盟成员国数据分析集聚与经济增长率的关系，认为高、中、低技术行业集聚与经济增长率均呈负相关；陈立泰等(2011)发现服务业集聚与区域经济增长呈负相关，因为我国服务业集聚为政府主导模式，这导致其专业化效应大于多样化效应。此外，还有一种常用研究方法是将产业集聚分为专业化集聚和多样化集聚，结果显示两种集聚的影响效果有所不同，无论是对工资水平、劳动生产率，还是城市经济增长（王海宁，2010；范剑勇，2014），并且采用不同区域的数据会有不同的结果，如韩峰(2011)使用湖南省地级市的数据，发现生产性服务业专业化对城市经济增长具有显著的促进作用，而多样化的影响却不显著；而韩峰等(2012)运用全国地级城市的数据进行研究，结果却显示生产性服务业多样化集聚对城市经济增长具有促进作用，专业化却对城市经济增长产生负向效应。近些年，更多的学者开始关注产业集聚与经济增长(或全要素生产率)之间表现出的倒 U 型非线性关系，产业集聚促进经济增长具有门槛效应，即其发展到一定程度，过度集聚会产生负外部性，使得集聚不利于经济增长（洪娟，2012；周圣强，2013；张云飞，2014；孙浦阳，2011；陶永亮，2014）。

关于产业集聚比较研究也已形成众多文献，主要包括将制造业、服务业集聚进行比较，以及共同集聚的影响。学者们发现制造业、服务业集聚对经济增长具有不同效果，并且共同聚集效应也有所不同，如吉昱华(2004)将改进之后的美国测度集聚效益的经典方法用于中国城市数据，结果显示工业部门并不存在明显的集聚效益，但二三产业加总存在显著的集聚效益。范剑勇(2006)合并服务业和制造业就业人数，利用中国地级城市截面数据研究产业集聚对劳动生产率差异的影响，实证研究结果显示具有正向影响。杨仁发(2013)采用工资差距这个视角，利用城市样本数据分析，发现制造业集聚对地区工资水平的影响显著为负，服务业集聚显著为正，且对地区工资水平影响力较大；此外，制造业与不同类型服务业的共同集聚对地区工资水平的影响也有所不同。于斌斌等(2015)引入地理距离分析，发现无论在全国层面还是区域层面上，制造业集聚、制造业与生产性服务业的共同集聚对地区经济效率的影响都明显不同。

通过对相关文献的回顾和梳理，整体来看，对制造业集聚与服务业集聚的对比研究并不多，很少有学者关注两者对经济增长发挥的作用大小，并且针对广东地区进行此类研究的文献未见。本文基于广东21个地级城市的面板数据，首先研究整体产业集聚对城市经济增长的作用，并试图对制造业集聚和服务业集聚进行比较研究，不仅考察两种集聚对经济增长的影响机制，还分析二者发挥的作用大小，最后检验广东产业集聚与城市经济增长是否为U型非线性关系。

二、理论假设的提出

(一)产业集聚对经济增长的影响机理

产业集聚能够降低生产成本，从而提升生产效率，最终促进城市经济的增长。本文认为，产业集聚主要从以下两方面发挥作用：(1)规模效应，即形成规模的企业同时会对产品产生巨大的需求，从而吸引新厂商、激励新投资，积累更多资本，且要素市场及中间投入品的规模效应使成本降低，进而使劳动生产率提高，促进区域经济的增长。(2)外部效应。货币外部效应使集聚内企业以较低交易成本获取所需原料和投入资源，且产生品牌效应，带来更多的市场机会；技术外部效应能够促进技术在企业之间流动扩散、吸收并提高创新能力。

分产业来看，制造业集聚和服务业集聚对经济增长的影响也有不同之处：(1)产业关联效应。制造业与服务业具有较强的互动关系，尤其与生产性服务业之间。具体来说，制造业能够通过需求效应促进生产性服务业的集聚，生产性服务业可以通过成本效应促进制造业的集聚，从而彼此通过产业关联性影响经济的增长。(2)服务业集聚更能通过知识溢出效应影响城市经济增长。知识溢出具有外部性是由于人们“无意”学习并掌握了某些知识而无需对此进行支付，城市的地理邻近能够使这种交流频繁，从而加大城市外部性。而服务业的集聚一般集中于经济活动活跃的地区，尤其是大城市，所以服务业集聚更能通过知识溢出效应发挥作用。

因此提出理论假设一：无论是整体的产业集聚，还是分产业的制造业或者服务业的集聚，在一定条件下都能够促进城市的经济增长，但由于制造业集聚和服务业集聚对经济增长的影响机制有所区别，所以两者对城市经济的影响程度也会有所不同。

(二)产业集聚与城市经济增长存在非线性关系

关于产业集聚与城市经济增长之间的关系，本文参考Fujita and Thisse(2003)三部门的含集聚因素的增长模型。此模型中包括A和B两个城市，传统部门(T)、现代工业部门(M)和研发部门(R)三个生产部门，低技术工人(L)和高技术工人(H)两种生产要素。其中，低技术工人分布在传统部门(T)和现代工业部门(M)，而高技术工人分布在研发部门(R)。令A、B两个城市高技术工人的总市场份额为1，其中，城市B的高技术工人份额为λ，在初始条件下，高技术工人以城市A、B的CBD为中心，呈对称分布。假设城市知识创新能力N由研发部门高技术工人份额决定，根据ROMER内生增长理论，稳态的经济增长路径取决于内生新产品数量，于是城市经济增长能力取决于N，并进而取决于λ。η代表两地区间知识溢出的强度，γ为熟练工人在知识创造中的互补程度，于是城市A创新能力或经济增长力可以记为λ的函数，得到：

对其求导，可以得到当0＜λ＜1/2时，G'(λ)＞0，；当λ=1/2时，G'(λ)=0；当1/2＜λ＜1时，G'(λ)＜0。这说明流动要素向某一地区集聚时，可以促进该地区的经济增长；但集聚的这种促进作用是有限的，并不会一直延续下去，其对经济增长的促进存在拐点，拐点出现之后会阻碍经济增长。也就是说，产业集聚对经济增长的影响总体呈现出先促进后抑制的倒U型的非线性曲线关系。

根据以上相关分析，提出理论假设二：产业集聚只能在一定范围内对城市经济发挥促进效应，当其超出某一个临界值后，就会对城市的经济增长发挥抑制作用。

三、实证模型的构建

(一)产业集聚水平的测算

本文使用就业密度作为衡量产业集聚的指标。就业密度是使用某个城市特定行业的总就业人口除以该城市的总面积，这是在产业集聚研究中广泛使用且结果较为稳定的指标(Ciccone,2002；Brillhart和Mathys,2008；范剑勇，2006)。根据本文研究内容，需要测算整体产业集聚水平、制造业集聚和服务业集聚水平，分别用Agg、M和S来表示。城市整体产业集聚水平Agg用非农产业就业密度表示，即工业和服务业的就业总量与城市面积的比值；制造业集聚水平M和服务业集聚水平S分别用制造业的就业密度和服务业的就业密度表示。采用《中国城市统计年鉴》2004～2013年数据，得出2003～2012年广东省各城市的集聚水平，表1为2012年的测算结果。

表1　2012年广东21个地级城市产业集聚测算结果(单位：人/km2)

（二）计量模型与指标说明

建立生产函数是估计集聚效应最为常用的方法。本文采用生产函数法，将集聚变量纳入C-D生产函数中，借鉴陈立泰(2011)的做法，生产函数Y 为集聚变量与控制变量的函数，函数形式如下：

Y=f(Agg,Control)

上式中，Y 是产出变量，Agg是集聚变量（包括城市整体产业集聚Agg、制造业集聚M和服务业集聚S），Control是控制变量，代表影响城市经济增长的其他因素，包括资本投入K 、劳动投入L、人力资本Edu 、经济开放度Open、政府干预度Gov 。各变量的指标选取如下：

（1）产出变量Y：采用不变价人均GDP来度量；剔除价格因素的影响才能反映城市经济的差异及变化趋势，所以文章中将以当年计价的人均GDP折算为以2003年为基期的不变价人均GDP；（2）资本投入K：地级城市数据中缺乏资本的直接度量，本文使用指标“固定资产投资额/GDP”来表示；（3）劳动投入L：选取常用的指标“年末单位从业人员数”；（4）人力资本Edu ：研究中通常采用“就业人员平均受教育年限”衡量，但地级城市层面的相关数据较难获取，因此文章选择指标“教师数/学生数”作为人力资本的代理变量；（5）经济开放度Open：采用“实际利用外资额/GDP”作为城市经济开放度的度量指标（其中，统计资料中“实际利用外资额”单位为美元，采用《中国统计年鉴》提供的年平均汇率折算成人民币）；（6）政府干预度Gov：选取指标“财政支出/GDP”，用于表示一个城市在多大程度上依赖于政府推动的经济增长方式。

本文研究得到以下两个模型。模型(1)用来说明整体产业集聚水平与城市经济增长的关系，模型(2)用来说明制造业集聚和服务业集聚水平与城市经济增长的关系。

式中，i 表示地级城市，t 为时刻，λ0为常数项，εi,t表示残差。

(三)数据说明

由于代表城市经济增长的指标用不变价人均GDP来度量，在将以当年计价的人均GDP折算为以不变价人均 GDP时，需要运用全国人均GDP平减指数对其进行平减。全国人均GDP平减指数出自于《中国统计年鉴》(2013)，平减指数是以1978年为基期，将其换算成以 2003 年为基期。其他数据主要来源于《中国城市统计年鉴》(2004～2013)，因此本研究采用的是2003～2012年广东省21个城市的面板平衡数据。

研究对象为我国广东省，包括广州市、韶关市、深圳市、珠海市、汕头市、佛山市、江门市、湛江市、茂名市、肇庆市、惠州市、梅州市、汕尾市、河源市、阳江市、清远市、东莞市、中山市、潮州市、揭阳市、云浮市21个城市。各变量的统计特征见表2。

表2　变量的统计特征

（续表）

产业整体集聚水平lnAgg ，制造业集聚水平lnM ，服务业集聚水平lnS 与城市经济水平lnY的散点图见图1、图2和图3。从图中可以发现，lnAgg 、lnM 、lnS 均与lnY整体上呈正向关系，但同时这种关系已经开始呈现出非线性。

图1lnY 与lnAgg的散点图

图2lnY 与lnM 的散点图

图3lnY 与lnS 的散点图

四、实证结果与分析

(一)模型估计采用方法

为了使实证结果更具有说服性，在进行计量检验之前首先选择适合于此面板数据模型的估计方法。使用F-统计量检验模型（1），结果表明不具有个体效应假设下的F-统计量远远大于任何可接受的临界值，即拒绝不具有固定效应的原假设，模型中需要包括个体效应。其次，采用hausman检验具有随机效应的零假设，Wald统计量大于可接受临界值，原假设成立的概率P=0.000 0，即拒绝随机效应原假设，不应采用随机效应计量模型。此外，此数据模型中，每个城市均有10年的观测值，导致误差项可能存在自相关；且误差项受到观测值影响，使模型可能存在异方差问题；同时，方程中同一变量的重复出现还会导致多重共线性问题。因此，本文用Wooldridge检验面板数据自相关，LR检验来检验异方差，并用逐项回归的方法来避免多重共线性。表3列出了hausman检验、Wooldridge检验和LR检验的结果。

表3　计量模型(1)检验结果

表3显示，计量模型方程误差项存在一阶自相关，个体间误差项亦存在异方差。为了消除异方差，本文用可行的广义最小二乘法(FGLS) 来估计个体间的误差项存在异方差的情况。

(二)模型估计结果

本文采用广东21个地级城市2003～2012年的平衡面板数据，利用Stata12软件，将区域范围内整体产业集聚水平lnAgg、制造业集聚水平lnM以及服务业集聚水平lnS对城市经济的增长水平 lnY进行FGLS回归。另外，为了检验产业集聚与城市经济增长是否为倒U型的非线性曲线关系，将模型(1)中加入整体产业集聚lnAgg的平方项(lnAgg)2，模型(2)中依次加入制造业集聚lnM、服务业集聚lnS的平方项(lnM)2、(lnS)2，然后再次进行FGLS回归。

回归结果见表4。

表4　广东城市面板数据的FGLS估计

（续表）

(三)结果说明

1. 整体产业集聚对城市经济增长的影响。

表4表明，首先，回归结果中五个控制变量资本投入K、劳动投入L、人力资本Edu以及经济开放度Open这四个要素的系数均为正，可以说明四者对城市经济增长起着促进作用。其次，政府干预度Gov的系数为负，虽然并不显著，但是大致意味着政府干预程度越深，越不利于推动经济增长，这可能是因为政府干预提高了资源误配的程度，进而导致产出的低效率。

表4中②回归结果显示，整体产业集聚的系数为正，且在1%水平具有显著性，这说明产业集聚水平与城市经济增长之间存在着正向促进作用。此外，表4中④回归结果显示，制造业集聚lnM、服务业集聚lnS系数均为正，且分别在1%和10%的水平上具有显著性。这可以说明产业集聚，无论是整体产业集聚，还是分产业的制造业集聚、服务业集聚，与城市经济增长之间都存在着正向关系。所以，一个城市的产业集聚(包括制造业和服务业集聚)初始水平越高，其后续的经济增长会越强。

2. 制造业集聚、服务业集聚对城市经济增长的影响比较

表4中④的回归结果显示，lnM系数为0.270，lnS的系数为0.140，且在1%和10%的水平上具有显著性，这表明制造业集聚比服务业集聚对城市经济增长的影响大。由于制造业集聚与服务业集聚在空间特征、地域分布以及形成动因方面都具有不同之处，所以两者对城市经济增长的影响程度也有所不同。实证结果表明，广东更多发展制造业集聚，能够对城市经济增长产生更强的影响。

3. 产业集聚与城市经济的非线性关系

将(lnAgg)2加入模型(1)中，(lnM)2、(lnS)2依次加入模型(2)中，以此探讨产业集聚与城市经济增长可能存在的非线性关系，并找到相应的临界值，从而寻找广东产业集聚最优集聚水平。回归结果见表4中③⑤⑥。

回归③中加入了(lnAgg)2变量，结果显示一次项的系数为正，二次项的系数为负，且均通过1%的显著性检验。这说明城市整体集聚水平与经济增长之间存在非线性关系，即倒 U 型变动关系；在临界值就业密度875.93人/km2之前，产业集聚水平的提高有利于推动经济增长，超过临界值之后，集聚效应将被削弱。同理，回归⑤中加入(lnM)2变量，回归⑥中加入(lnS)2变量，⑤⑥结果显示，其一次项的系数为正，二次项的系数为负，且在一定水平上具有显著性。这说明了制造业集聚和服务业集聚水平与城市经济增长也存在非线性的倒 U 型关系，拐点分别为365.93人/km2和100.11人/km2。从而可以得到产业集聚的最佳规模，整体产业集聚、制造业集聚、服务业集聚水平分别为就业密度875.93人/km2、365.93人/km2和100.11人/km2。从表1中数据得到，广州、深圳的就业密度较高，尤其是深圳，无论是整体产业集聚水平，还是制造业、服务业集聚水平，均已超过临界值，就业密度即产业集聚不再是最优水平。

二者之所以存在倒 U 型非线性关系，是因为在城市发展的初始阶段，产业集聚带来正外部性，使得城市经济增长较快，但是随着进一步集聚，过度集聚会带来拥挤效应，影响城市资源配置和产业分工的优化，此时集聚程度的增加会产生负外部性，阻碍经济增长。

五、结论与启示

以上分析表明，在一定范围内，广东地区产业集聚对城市经济的影响具有正向效应，且制造业集聚的作用大于服务业；并且，无论是整体产业集聚，还是制造业集聚、服务业集聚，与城市经济增长的关系并不是单一的，而是一种非线性的倒U型关系，即产业集聚效应在一定程度内发挥正向作用，一旦超过某一临界值，便开始抑制城市经济的增长。

因此，本文具有以下启示：各城市制定发展规划时，需要在培育产业集聚的同时，关注不同产业集聚对城市经济增长带来的不同经济效应，重视各产业的共同发展，避免跟风发展服务业集聚，而忽视制造业集聚；此外，还需关注不同地区产业集聚的最佳规模，一旦产业集聚水平达到临界值，要适当调整就业结构，始终发挥产业集聚的正面促进效应。各个城市需根据自身的不同情况，调整各自发展规划，发挥产业集聚的最佳效应。

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Industrial Agglomeration and the Economic Growth of the City --Based on the analysis of prefecture-level cities’ panel data of Guangdong

Lin Xiuli, Zhao Jia
(School of Economics and Management,South China Normal University,GuangZhou,510006,China)

Abstract:This article established the mechanism of relationship between urban economic growth and industrial agglomeration, explores the influence of the agglomeration level of the overall industry as well as the different industries (including manufacturing and service industries) to urban economic growth ,using the panel data of 21 prefecture-level cities in Guangdong from 2003 to 2012. Research shows that in Guangdong, (1)Industrial agglomeration have a positive effect on the urban economy, and the effect of manufacturing agglomeration is greater than that of service industry; (2) Both the overall industrial agglomeration and manufacturing or service agglomeration, are the nonlinear relations (shape of “inverted U”) with the city's economic development. Based on the above research, this paper suggests that the development plans of cities should attach great importance to the common development of various industries, and the best size of industrial agglomeration in different areas also needs to be concerned.

Key Words:Industrial Agglomeration; Manufacturing; Service Industry; City Economy; Guangdong Province

[作者简介]林秀丽，女，华南师范大学经济与管理学院，副教授，研究生导师，研究方向：产业集聚与产业专业化；赵佳，女，华南师范大学经济与管理学院，产业经济学硕士研究生。

[收稿日期]2016-1-18

[中图分类号]F061.5

[文献标识码]A

[文章编号]2095-7572(2016)02-0082-10