产业集聚与城市经济结构变迁：演化机制与实证研究

发布时间：2023-01-05 11:37

第1章绪论 1

1.1研究背景与问题提出 1

1.2研究内容和研究意义 3

1.2.1研究思路与写作结构 3

1.2.2研究意义 4

1.3研究方法与可能的创新点 5

1.3.1研究方法 5

1.3.2可能的创新点 6

第2章相关理论及文献综述 8

2.1演化经济学的研究范式 8

2.1.1理论源起 8

2.1.2研究框架 10

2.1.3应用前景 13

2.1.4困境与展望 16

2.2关于产业融合的相关研究 17

2- 2.1基于服务业外部化的研究 18

2-2. 2基于制造业服务化的研究 19

2. 2. 3基于城市集聚经济的研究 20

2.3产业集聚与经济增长理论 22

2. 3.1中心-外围模型 22

2. 3. 2开放经济条件下的产业集聚与扩散 24

2. 3.3经济地理与经济增长：知识溢出效应 25

2.4空间计量分析方法 27

第3章产业集聚与城市化的共同演化：演化经济学视角 30

3.1理论框架：产业集聚与城市化共同演化的结构与过程 31

3.1.1共同演化的结构与内容 32

3.1.2共同演化的动力机制 33

3-1.3动态演化的过程及阶段 35

3.2两个案例：“义乌商圈”和“柯桥商圈” 37

3.2.1城市化主导的“义乌商圈”与产业集聚主导的“柯桥商圈” 38

3.2.2两大商圈的核心动力：专业市场与产业集群的良性互动 39

3-2.3演化路径的殊途同归：以城市经济为中心的创新整合 41

3.3小结 43

第4章城市经济集聚与变迁:产业融合理论视角 44

4.1理论分析：制造业与服务业的互动效应 44

4.1.1挤出效应 44

4.1.2偏利效应 45

4.1.3互惠效应 46

4.2演化模型：制造业与服务业的博弈分析 47

4.2.1复制动态方程与演化均衡 47

4. 2.2互动均衡的演化路径分析 48

4. 2. 3互动均衡演化的稳定性分析 51

4.3实证检验：“义乌商圈”和“柯桥商圈”的数据分析 52

4. 3.1 一个共生演化模型

4. 3. 2变量选取及参数估计

4.3.3两大商圈的演化路径分析

4.4 小结

第5章产业集聚与城市经济结构调整:空间溢出效应视角文献评述与理论基础

研究方法与变量选择

5.2.1空间计量模型设定

5.2.2数据与变量说明

空间溢岀效应分析

5.3.1空间相关性检验

5. 3.2空间面板模型的回归分析

5. 3. 3城市间溢出效应的地理边畀

拓展性讨论

5.4.1地区差异的控制

5.4.2发展阶段的控制

5.4. 3城市规模的控制

小结

5.1

5.2

5.3

5.4

5.5

第6章产业集聚与城市经济效率差异

6.1

6.2

模型设定、变量说明与数据来源

6.1.1模型设定

6.1.2变量说明

6.1.3数据来源

空间计量检验与分析

6.2.1空间相关性检验

6.2.2全国层面的城市数据分析

6.2.3区域层面的城市数据分析

集聚外部性对地区经济效率的影响效应小结

6.3

6.4

第7章结论与启示

7.1主要结论...

7.2政策含义...

7.3未来展望.... 致谢

参考文献

,・・••••••••・••• 63

,•••・・•・■•••••• 78

100

102

104

附录仁中国城市相对专业化、多样化指数测算结果 117

附录2：中国城市劳动生产率的空间分布图 119

附录3：中国城市劳动生产率的LISA集聚图 122

博士期间发表的论文与取得的学术成果 125

图目录

图2-1企业、产业与环境共同演化的分析框架 16

图2-2演化经济学理论体系的概念模型 17

图2-3新经济地理学中运输成本的作用机理 23

图3-1产业集聚与城市化共同演化的结构与内容 32

图3-2产业集聚与城市化共同演化的过程及阶段 35

图3-3义乌市工业总产值、地区GDP及市场成交额(1997-2012年) 40

图3-4绍兴县工业总产值、纺织业总产值及市场成交额(1997-2012年) 41

图3-5两大商圈演化模式及演化路径的概念模型 43

图4-1制造型企业的复制动态演化路径 50

图4-2服务型企业的复制动态演化路径 51

图4-3制造型企业与服务型企业互动的均衡点相位图 51

图4-4制造型企业与服务型企业共生演化的相位图 55

图4-5 %-几＞0且*变化时两大商圈制造业与服务业的共生演化路径 57

图4-6色-几＜1且几变化时两大商圈制造业与服务业的共生演化路径 58

图4-7 %-屁＜0且0,变化时两大商圈制造业与月畏务业的共生演化路径 59

图5-1 2003-2011年中国城市整体、工业和服务业的劳动生产率的Moran's I指数 68

图5-2中国城市2011年城市规模-劳动生产率和城市规模-多样化的关系散点图 78

表目录

表4-1制造型企业与服务型企业的演化博弈矩阵 47

表4-2制造型企业与服务型企业共生演化模型的平衡点及稳定条件 54

表4-3两大商圈制造业与服务业产值的时间序列(亿元) 56

表4-4制造业与服务业互动效应的系数范围界定 57

表5-1变量的描述性统计 66

表5-2中国城市整体、工业和服务业的劳动生产率的Moran's指数随地理距离的变化及其统计检验 69

表5-3空间面板模型的回归结果：全国层面的估计 71

表5-4空间误差系数与地理距离的关系 73

表5-5空间面板模型的回归结果：地区分组的估计 74

表5-6空间截面模型的回归结果：产业两阶段的估计 76

表5-7空间截面模型的回归结果：城市规模分组的估计 79

表6-1中国城市地区经济生产函数模型的估计系数 86

表6-2 2003-2011年中国城市经济效率的Moran's I指数 88

表6-3中国城市经济效率的Morals指数随地理距离的变化及其统计检验 88

表6-4空间面板模型的回归结果：全国层面的估计 89

表6-5空间面板模型的回归结果：区域层面的估计 91

表6-6集聚外部性对地区经济效率影响的空间计量结果 94

第1章绪论

中国经济过去的高速增长，与其处在工业化与城市化的进程之中密切相关。在工业化和城市化的进程之中，产业集聚形成的规模经济效应起了关键作用，规模经济的增长有利于市场扩张，也有利于提高劳动生产率（陆铭等，2011）。未来中国经济的持续增长，仍然需要进一步发挥城市化进程中产生的规模经济效应。关于中国城市化问题的讨论，在持续提高城市化水平这一方面是存在共识的，争议的焦点在于城市产业体系如何合理化。而城市产业体系合理化是在生产要素自由流动的前提下，在劳动者自由迁徙和企业自主选址的条件下，在城市发展的集聚效应和拥挤效应权衡机制下实现的。因此，具有不同自然、地理、历史等条件下的城市都会达到劳动生产率最大化的最优规模，从而形成不同功能、不同规模城市的专业分工和共同发展的城市体系。本章将从城市集聚经济的背景入手，提出本文研究的主要问题和内容，进而对本文的研究意义、研究方法和可能的创新点进行概括和总结。

1.1研究背景与问题提出

城市作为现代经济活动的集聚地，其重要性随着全球经济格局的演变和世界城市化进程的加速而日益突出。全球的经济活动主要集中在大城市或特大城市，全球1.5%的土地面积上囊括了世界1/2的生产活动。例如，仅占埃及国土面积0.5%的开罗，经济产出超过全国GDP的一半以上；同样，占巴西总面积15%的中南部三州，贡献了全国一半以上的GDP （世界银行，2009）；在亚洲（如泰国、菲律宾和印度尼西亚），大部分的人口和产业都集中在少数几个大城市或沿海港口城市（Fujita and Mori, 1996）；中国地区之间也具有显著的“空间集聚”和“空间依赖”现象，沿海城市和大城市的经济发展速度比国内其他地区更快（Ho and Li, 2010；许政等，2010）。在中国的城市化和工业化进程中，城市集聚经济产生的规模效应至关重要，不仅有利于市场成长和劳动生产率提高，还起到了扩大内需的作用（陆铭、向宽虎，2012）。根据《中国新型城市化报告（2013）》的数据计算发现，全国排名前100位的城市占国土面积2.65%,承载着全国 17.57%的人口，却贡献了全国一半以上（52.52%）的GDP,而全国所有城市对GDP的贡献超过70%。在快速提升城市化水平的背景下，未来中国经济的持续增长，更加需要进一步发挥城市化进程中产生的规模经济效应。

从世界范围来看，“二战”后发达国家（地区）的人均GDP增速普遍加快，20世纪60年代之后才开始下降，而“亚洲四小龙”的人均GDP也经历了 30余年的快速增长后，于1970 后进入减速阶段。这正是由于产业结构服务化的调整压缩了劳动生产率持续高增长的空间，导致经济增长由“结构性增速”转换为“结构性减速”（Maddison, 2006；袁富华， 2012）,也是任何国家在工业化发展道路上都无法回避的阶段。随着服务业所占比重的增高，经济活动和人口布局开始向大城市及周围集聚。以美国为例，在经历1950-1980

年的人口规模下降后，一些大城市(如纽约、洛杉矶和波士顿)的产业结构转向金融、知识、新技术、专业化和多样化服务等思想密集型(idea-intensive)产业，又进入了人口规模和劳动生产率同时增长的发展阶段。而像底特律这样的传统工业城市，由于没有发展起思想密集型的产业而出现了萎缩(陆铭和向宽虎，2012)» 一些传统的大城市或港口城市在历史上曾集聚了大量人口，但由于产业结构没有作出相应的调整而出现衰落或离散。如果是这样，中国也不会例外，也就是说，产业结构调整会影响城市的发展模式及可持续发展。

从世界城市经济版图可以看出，城市在规模分布和产业构成上存在明显差异。许多中等城市的某几个产业会高度专业化，如美国的底特律、法国的克莱蒙弗朗、英国的谢菲尔德和日本的丰田(Henderson, 1997； Duranton and Puga, 2000),但像美国纽约、日本东京这类大城市却是高度多样化的，容纳了很多并无直接关联的产业(Chinitz, 1961； Fujita and Tabuchi, 1997)O根据作者的实际测算，中国的伊春、白城、鹤岗等中等城市的专业化程度较高，而太原、西安、南京等规模较大的省会城市则呈现出典型的多样化特征-那么中国城市发展应该走专业化还是多样化道路？相关研究显示，城市发展模式的选择应以提高城市劳动生产率为标准。这缘于产业结构变迁是一个“创造和破坏并存的过程”：一方面，产业结构变迁使得生产要素从低生产率部门向高生产率部门转移，而且资源再配置效应会加速新兴行业及现代服务业的发展，从而增加就业规模和提高城市劳动生产率；另一方面，产业结构变迁通常伴随产业之间的剧烈转换、资本构成的不断提高以及传统产业的急剧衰退，进而降低了城市的就业规模和压缩了劳动生产率提升的空间。

中国经济增长的动力已经由原先的工业化“单引擎”向工业化与城市化的“双引擎” 转变。而且，根据作者对2011年中国287个地级及以上城市数据的统计发现，第三产业占GDP的比重超过第二产业的城市只有93个，仅占32.4%,中国城市经济结构的“服务化”或“高级化”调整还远远没有完成。因此，制造业集聚与城市化的互动发展仍然是中国区域经济发展的主要动力。制造业的发展如果脱离了服务业的支持，就会很快遇到发展瓶颈，在现实中存在的产业结构调整缓慢和升级相对困难的地区大都是脱离大城市或中心城市的传统农村工业区或中小城市地区；而且，现代服务业尤其是生产性服务业(如金融服务、现代物流、技术研发、信服服务等)，作为制造业的中间投入，也不能脱离制造业而孤立存在。中心城市因大力发展现代服务业而提出的“退二进三”成为城市发展的普遍诉求，而各类制造业集聚区的建立也是区域经济发展部门的主要兴趣。那么，如何建立合理的产业发展顺序，优先发展制造业集群还是优先促进服务业集聚？怎样在一个城市或区域内实现制造业与服务业协调发展？这将涉及中国城市发展模式的选择问题。

中国地级及以上城市的专业化指数和多样化指数的计算方法详见第五章，具体排名见附录« 2

通过上述背景分析可以看出，在世界范围内，产业集聚尤其是城市集聚经济是区域经济增长的主要动力，而区域经济可持续发展的关键在于城市产业结构的合理化变迁。因此，研究产业集聚与城市经济结构变迁的演化机制并提供典型的案例支持和相关的计量分析就显得尤为重要。鉴此，本文将尝试解决以下几个问题：（1）产业集聚与城市化进程是否存在某种演化规律？能否提供典型的案例支持，以找寻演化规律中的普遍价值和实践意义？（2）城市集聚经济的产业结构如何合理化，尤其是制造业与生产性服务业集聚对城市或区域经济发展存在怎样的影响机制，而这些机制又受到哪些因素的影响？（3）为什么有些产业会集中在一些特定城市，有些城市发展迅速，而有些城市发展滞后？这可以从影响城市集聚经济产业结构变迁的关键因素，即地理距离以及区域间的相互作用中找到原因。为此，本文拟运用空间计量方法检验产业集聚与城市经济结构变迁的空间溢出效应。

1.2研究内容和研究意义

1.2.1研究思路与写作结构

本文的主要研究目的在于考察产业集聚与城市经济结构变迁之间的内在演化机制并进行相应的实证检验，即研究影响我国城市经济结构调整和空间分布的微观机制以及这种经济集聚对地区劳动生产率和经济可持续发展的影响效应，从而为我国推进新型城镇化建设和经济重心进一步向城市集聚的事实提供一种新的解释视角，并在此基础上提出一些具有针对性和可行性的政策建议。鉴此，本文拟从演化经济学、产业融合理论、空间溢出效应三个视角深入研究产业集聚与城市经济结构变迁的演化机制，内容结构安排如下：

第1章，绪论。本章主要从国际和国内的现实背景入手，引出本文的研究问题，并对研究内容、研究意义、研究方法和可能的创新点进行简要的介绍和总结。

第2章，相关理论及文献综述。本章主要围绕演化经济学、产业融合理论、空间经济学等理论展开，对城市集聚经济和产业结构变迁的相关研究进行综述，为下文的分析提供理论支持。此外，本章还对空间计量方法做了简要的介绍。

第3章，产业集聚与城市化的共同演化：演化经济学视角。本章主要采用演化经济学的动态性的“演化范式”分析产业集聚与城市化共同演化的结构、内容、动力机制和阶段性特征，并选取全国具有典型性的“义乌商圈”和“柯桥商圈”进行案例分析，以检验演化经济学的分析框架对于产业集聚与城市化共同演化的解释力。

第4章，城市经济集聚与变迁：产业融合理论视角。本章以制造业与生产性服务业之间的互动效应为基础，运用演化博弈论分析制造业与生产性服务业相互融合的微观机制，即制造型企业与服务型企业之间的博弈关系和演化均衡。同时，构建制造型企业和服务型企业的共生模型，并运用“义乌商圈”和“柯桥商圈”在1993-2012年制造业和

服务业的统计数据来检验制造业与服务业的共生演化关系，刻画两大商圈制造业与服务业的演化路径图。

第5章，产业集聚与城市经济结构调整：空间溢出效应视角。大多数研究将地理距离处理为一个“黑匣子”，掩盖了城市之间的相互作用，因而忽视了产业集聚和城市经济结构调整的空间溢出效应。本章尝试利用2003-2011年中国285个地级及以上城市的统计数据，将产业结构调整分解为波动化和高级化两个方面进行测度，并运用空间计量方法引入地理距离来讨论集聚外部性和产业结构调整影响中国城市劳动生产率的空间溢出效应。同时，通过对城市的区域分布、发展阶段、城市规模等进行分组性检验和拓展性分析，进一步揭示了城市集聚模式和产业调整方式对劳动生产率影响的差异性。

第6章，产业集聚与城市经济效率差异。本章的重点是运用空间计量技术对产业集聚与城市经济效率之间的关系进行深入分析，以检验产业集聚方式如何影响城市经济效率提升，从而为城市发展选择怎样的产业集聚类型提供理论和实证依据。本章的研究结论还将为威廉姆森假说和开放性假说提供一个新的解释，同时还会探讨集聚外部性对城市经济效率的影响效应，希望能从集聚外部性视角为城市经济效率改善提供政策建议。

第7章，结论与启示。这一部分是对本文研究内容和主要结论的总结和评论，并提出一些有针对性的政策建议，以及指出本文的研究不足和未来展望。

1.2.2研究意义

在理论层面，城市集聚经济本身就是一个复杂性适应系统，涉及微观（生产商或服务商）、中观（产业或区域）、宏观（环境）等多个领域，并且各个领域之间又交叉、互动，产业集聚与城市经济结构变迁的演化是动态的、阶段的，这些都迫切要求理论研究范式及视角从“静态均衡”转向“动态演化”而走向真实。而演化经济学则强调个体与个体、系统与系统以及个体与系统等不同主体、不同层级之间的相互影响机制（Nelson, 1994； Luigi and Marc, 1997；黄凯南，2009）,从而成为探索产业集聚与城市经济结构变迁的内在演化机制的有效分析工具。另外，虽然多样化经济和专业化经济能够说明城市集聚经济的形成与发展的原因，但无论是多样化经济和专业化经济，都只考察了单一城市内经济主体的外部性，基本没有考虑城市与城市之间的相互作用、尤其是地理临近城市之间的影响效应。因此，本文将空间经济学和空间计量方法引入分析产业集聚与城市经济结构变迁的演化机制以解决这一困境。

在实践层面，一个城市选择制造业集聚还是服务业集聚与其所处的工业化和城市化阶段密切相关。但是，具体到一个城市或区域，服务业的发展如何影响制造业的空间布局，或者制造业的发展又将怎样带动服务业集聚？明确这两者之间的关系对于现实中产业集聚与城市经济结构调整的规划引导具有非常重要的现实意义。近几来，生产性服务业与制造业的协调发展已成为产业与城市发展的重要问题。一方面，为了推进城市化和发展现代服务业，各个城市纷纷提出的“退二进三”、“腾龙换鸟”等引导政策；另一方面，为了保持区域内的经济增长，各个城市经济发展部门又纷纷通过招商引资建立各类制造业集聚区。这种自相矛盾的发展思路成为困扰产业结构调整和新型城市化发展的一大难题。因此，如何建立合理的产业发展顺序，怎样在一个城市或区域内实现制造业与服务业协调发展就成为一个迫切需要解决的现实问题。而要解决这些问题，必须要正确把握制造业与生产性服务业的互动关系，这也是研究产业集聚与城市经济结构变迁的演化机制的实践价值之所在。

1.3研究方法与可能的创新点

1.3.1研究方法

鉴于所研究问题的复杂性、系统性，本文尝试综合运用产业经济学、演化经济学、空间经济学、制度经济学、城市经济学、区域经济学、经济地理学等多科学的基础知识，涉及到产业集聚理论、演化博弈论、复杂适应系统理论、产业结构理论、区域增长理论、区域分工理论等相关理论。在研究方法上，本文力求做到定性分析与定量分析相曙、静态分析与动态分析相结合、理论推导和实证检验相结合、纵向比较与横向比较相结合等四个结合，并采用文献研究法、案例分析法、检验假设法、统计分析法等方法。

（―•）定性方法

（1）文献研究方法。通过对国内外的相关文献进行总结与评述，提炼出推动产业集聚与城市经济结构变迁的关键要素作为研究基础，同时在影响因素、演化阶段、翳合程度等内容方面也将结合定性研究，如构建产业集聚与城市化共同演化的概念模型舊。

（2）案例分析方法。案例分析方法又称个案研究法，是与“真实世界经济学”相紧密联系的一种分析方法，从而区别于“黑板经济学”。它既能将理论研究与实践研究相结合，又能使研究问题更加形象、生动，而且能更好地反映所研究问题的现实指导意义。本文重点选择了 “义乌商圈”和“柯桥商圈”作为案例研究的对象，通过分析两个商圈的发展模式，探讨产业集聚与城市化共同演化、制造业与服务业相互融合的逻辑结构与变迁路径。

（3）动态比较分析方法。一方面，本文之所以比较两个商圈的产业集聚与城市化之间的互动机制和演化路径，其目的是可以提炼出产业集聚与城市化共同演化的普遍机制和特殊机制，从而能够针对性地提出一些政策建议；另一方面，对我国东、中、西部地区的产业集聚、产业结构、劳动生产率等方面进行比较分析，结合各地区的实际发展情况，研究我国城市之间的产业集聚与城市经济结构变迁的演化特点与演化路径，以及这些变化对区域经济发展差异化的影响，从时间序列上反映出城市产业体系演化趋势。

（―）定量方法

（1）系统论方法。通过系统化地分析区域内部的比较优势、产业结构的动态演化、区域内外的要素流动以及空间结构的分化变迁等，在整个系统内且从微观、中观、宏观三个层面考察各个子系统之间的有机联系，以及如何实施分工、协作，以达到整理经济效益最大化，从而为产业集聚与城市化的共同演化提供一个新的解释视角。

（2）统计分析方法。统计分析方法是通过对研究对象所涉及到的各类数量关系（如速度、规模、范围、程度、效率等）的分析研究，以描述和揭示事物之间的相互关系、变化规律和发展趋势，进而实现对研究对象的解释和预测。本文主要采用MATLAB, ArcGIS、Geota、Stata等计算机软件来刻画产业集聚与城市化、制造业与服务业、产业结构调整与劳动生产率、城市集聚经济结构变迁与经济效率等变量之间的演化规律和演化路径。

13.2可能的创新点

本文可能的创新之处包括以下几个方面：

（一）从演化经济学的视角构建理论分析框架，对产业集聚与城市化的共同演化进行了较为系统的理论分析和实证研宪。

主流经济的范式危机源于其机械论和简单论的方法基础，主要以静态比较方法为主，忽视了有限理性（Bounded Rationality）、多样性（variety）、彳亍为连续性（behavioral continuity）、路径依赖（limited path dependence）等组织行为对经济绩效的影响，离现实越来越远。自20世纪80年代以来，演化经济学的迅速发展对主流经济学的研究范式提出了严峻挑战（Nelson and Winter, 1982）,主流经济学中的“静态"、“均衡”、“最优化”、“同质性”等理论因远离现实而受到越来越多的质疑（多普菲，2004）,经济学分析呈现出从"均衡范式"向"演化范式"不断发展的趋势（Nelson and Winter, 2002；贾根良，2004）o本文借鉴演化经济学有限理性、多样性、行为惯例、路径依赖等特点，构建了创新-选择-扩散的理论分析范式，并结合“义乌商圈”和“柯桥商圈”中制造业集聚与城市化共同演化的典型经验，深入揭示产业集聚与城市化动态演化的机制与过程，提炼产业集聚与城市化动态演化的阶段性特征及阶段间转化条件，从而为学术界关于产业集聚与城市化的互动研究提供理论补充。

（二）从产业融合尤其是制造业与生产性服务业互动效应的视角，从理论和实证两个方面刻画了城市经济集聚与结构变迁的演化路径图。

在既定的空间范围、要素禀赋条件下，一个区域（城市）的制造业与服务业之间必然存在争夺空间和资源的竞争性和排他性特征。因此，本文利用文献研究方法创造性地将二者的互动关系总结为“挤出”、“偏利”和“互惠”三种效应。在此基础上，一方面，本文以演化博弈论为基础，通过构建制造业与服务业微观主体之间的博弈关系，探讨了二者融合演化的微观机制、作用条件和实现路径；另一方面，本文借鉴生物学中描述不同种群共生现象的Logistic模型，来分析制造业与服务业的动态演化过程，同时利用“义乌商圈”和“柯桥商圈”的制造业与服务业在1994-2013年的统计数据，测度了两大商圈制造业与服务业的互动效应，并在两大商圈现有产业结构的基础上刻画了制造业与服务业的演化路径图。

（三）运用空间计量技术将地理距离引入到回归模型之中，深入分析产业集聚、城市经济结构调整对于中国城市劳动生产率的影响机制和演化趋势。

需要指出的是，鲜有文献将产业集聚和城市经济结构变迁引入到中国城市化问题的研究之中，而且大多数研究将视野锁定在省级单位和三次产业结构的变动，对于产业结构调整的测度指标单一，同时尚未将地理距离引入分析模型，掩盖了城市之间的相互作用；即使在个别考察地理因素的文献中，也仅仅考虑了省域层面或少数选定的几个大城市，降低了结论的可信度。因此，本文尝试利用2003-2011年中国285个地级及以上城市的统计数据，将产业结构变迁分解为波动化和高级化两个方面进行测度，并运用空间计量方法引入地理距离来讨论集聚外部性和产业结构变迁影响中国城市劳动生产率的空间溢出效应。不仅如此，本文还通过对城市的区域分布、发展阶段、城市规模等进行分组性检验和拓展性分析，进一步揭示了城市集聚经济和产业结构变迁对劳动生产率差异化影响的演化规律。

（四）采用SFA模型对中国城市的经济效率进行测度，并检验产业集聚对城市经济效率的影响效应，为构建合理的城市产业体系提供理论和实证依据。

经济活动的空间集聚能否提升地区经济效率，不仅是新经济地理学者关注的焦点，也是连接新经济地理学和新经济增长理论的核心理论问题之一。在既有研究的基础上，本文将利用2003-2011年中国285个地级及以上城市的统计数据，对产业集聚对城市经济效率的影响效应进行检验和分析。主要贡献体现在：第一，本文并没有使用劳动生产率或GDP增长率等传统指标来度量经济效率，而采用随机前沿分析方法（Stochastic Frontier Analysis, SFA）来估计中国城市的经济效率，以反映城市经济效率的结构性变化；第二，本文会运用空间计量方法引入地理距离来分析产业集聚对城市经济效率的影响机制，希望能为威廉姆森假说和开放性假说提供一种新的解释视角；第三，本文还将「拓展性地分析城市集聚经济的MAR外部性、Jacobs外部性、Porter外部性等三种外部性对城市经济效率的影响效应，期望能从集聚外部性的视角为产业集聚与城市经济结构变迁的演化趋势提供政策依据。

第2章相关理论及文献综述

城市的产生与发展是一个纷繁复杂的历史过程，展现了人类社会从草莽未辟的蒙昧状态走向现代文明的历程（乔尔•科特金，2010）。对于城市问题比较系统的研究可以追溯到农业区位论、工业区位论和城市区位论等德国的古典区位理论。虽然这些理论局限于所处的社会历史背景，但却是城市形成理论的一个非常有力的分析工具，这是由于在古典区位理论中蕴含着阿罗-德布鲁一般均衡的理论框架（Arrow-Debreu Framework）（Samuelson, 1983）«需要指出的是，冯•杜能的理论体系代表了德国古典区位理论和马歇尔空间集聚理论的核心内容，甚至包括了新经济地理学（NEG）的理论思想（Fujita, 2012）o可以说，古典区位理论是新经济地理学的伟大奠基人。当然，这是涉及本研究主题的主流经济学理论基础，然而，本章另外一个重要任务是总结、评述与本研究相关的非主流经济学的理论脉络，即演化经济学的研究范式。因此，本章将围绕演化经济学、产业融合理论、新经济地理学、空间计量方法等关于产业集聚与城市经济结构变迁的相关理论和文献进行梳理和评述。

2.1演化经济学的研究范式

演化经济学是现代西方经济学的一门新兴学科，兴起于20世纪80年代，其主要借鉴生物进化的思想以及自然科学的最新研究成果，以动态的、演化的视角来分析经济现象和经济规律。通过对Econlit数据库中经济文献的统计发现，在过去50年间，有90% 的有关演化的经济学文献是在1990年以后发表的（Silva and Teixeira, 2009）；而在中国期刊数据库的统计发现，截止2012年底，关于演化经济学的研究文献有90%是在2005 年以后发表的。在过去30年里尤其是金融危机以后，主流经济学（新古典经济学）过分追求形式逻辑的均衡分析范式逐渐远离现实，受到了越来越多的质疑，而演化经济学的发展尤为迅速，关于演化的研究主题也越来越多。一些经济学家甚至认为，经济学正在从“均衡”范式走向“演化”范式，经济学理论即将迎来“第三次分叉”，而演化经济学在未来也可能成为主流经济学（贾根良，2003； Hodgson, 2007a；刘志高，2007）» 本章尝试对演化经济学理论体系的形成和发展进行系统梳理，以期为后面的研究理清演化经济学的研究范式。

2.1.1理论源起

（一）历史渊源

演化经济学最初源于老制度学2的代表人物派凡勃伦（《blen）于1898年在《经济

2霍奇逊（Hodson）指出，至少有六种文献使用过“演化”这一术语，它们分别是老制度学派、新熊彼特学派、奥地利学派、斯密、马克思和马歇尔（Hodson, 1999）。根据多普非（Dopibr）和波茨（Potts）对演化经济学涵盖范围的广义描述，可以分为西方经济学异端学派；演化理论、自组织理论及复杂适应系统等在自然科学中产生的新理论; 演化博弈论和基于主题计算的计算方法等数学方法（Dopfbr and Potts, 2004）.

学季刊》上提出“经济学为什么不是一门演化的科学”的宣言，主张借鉴演化论的方法研究经济学。彳而演化经济学的奠基之作是博尔丁（Bouding）在1981年出版的《演化经济学》以及纳尔逊（Nelson）和温特（Winter）在1982年合作出版的《经济变迁的演化理论》两书。20世纪90年代以来，随着1988年在欧洲成立“演化政治经济学协会（EAEPE）”、在1991年创刊《演化经济学》杂志以及1997年在日本成立“演化经济学会”等重要事件的发生，演化经济学流派不断涌现，其理论被广泛应用于技术创新、制度变迁以及产业演化等各个领域（贾根良，2004）o而国内学者对演化经济学的引入和研究较晚，第一篇论文是贾根良于1999年发表的《进化经济学：开创新的研究程序》一文；第一部著作是盛昭瀚和蒋德鹏在2002年出版的《演化经济学》一书；第一套演化经济学丛书是由贾根良主编并于2004年出版的《演化经济学译丛》；第一个研究机构是于2004年6月在南京成立的“中德演化经济学与中国经济发展问题研究中心”；第一个开辟演化经济学栏目的杂志是《南开经济研究》。

（二）兴起原因

（1）均衡分析的范式危机。主流经济学的范式危机源于其机械论和简单论的方法论基础（梁正，2003）,主要以静态比较方法为主，离现实越来越远（马永涛，2009）。例如，产业组织理论没有真正关注技术创新演化和经济结构变革（安东内利，2006）；新制度经济学并没有考察制度失衡后个体间的互动和协调过程（诺斯等，1994）；新增长理论将经济增长视为移动均衡（Moving Equilibrium）过程，并不涉及任何知识增长过程等，忽视了有限理性（BoundedRationality）、多样性（variety）、行为连续性（behavioral continuity路径依赖（limited path dependence）等组织行为对经济绩效的影响（Kahneman and Tversky, 1979； Tversky & Kahneman, 1986； Simon, 1986； Nelson and Winter, 2002）。

（2）自然科学的迅速发展。耗散结构理论、量子力学理论、混沌理论、综合进化论、演化博弈论等自然科学理论的兴起和发展，发现和突显了隐含在主流经济学中的范式危机，如耗散结构理论否定了主流经济学理论中隐含的经济过程可逆和线性系统的假设，认为均衡是可变的（非稳定性），并且经济系统可以自行产生自主性和相干性等自组织现象（杨宏力，2008）；混沌理论发现了机械决定论的弊端，认为经济系统的不确定性因素可能会被放大甚至可以影响整个经济发展方向，是不可以忽略的；综合进化论的“生物学隐喻”为演化经济学的发展提供了更多可以使用的语言和理论灵感，如个体群方法（A Population Approach）（杨虎涛，2006）；演化博弈论强调参与人的有限理性行为（Smith, 1982）等。

（3）演化思想的积累渗透。演化思想在社会科学领域的积累和渗透，成为演化经

3演化经济学的萌芽最早可以追溯到以弗格森（Ferguson）、休谟（Hume）、孟德维尔（Mandeville）和斯密（Smith）等为首的苏格兰道德哲学中.随后，在德国历史学派和马克思主义经济学中，演化思想也被广泛运用于分析社会经济结构变迁。在达尔文主义的进一步推动下，演化经济学的发展更为迅猛，尤其在二战期间，演化思想在经济学中广泛流传，并成为当时经济学的主流语言范式。

济学发展的重要思想来源。典型的有：马克思对生产领域中保持平衡的经常趋势与平衡经常遭到破坏的反趋势之间的论述；在德国历史学派和达尔文进化论的影响下，凡勃伦认为社会结构的演进是制度上的一个自然淘汰过程（凡勃伦,1997）；熊彼特（Schumpeter）把创新看作经济变化过程的实质，强调了非均衡和质变在经济体系中的作用（Schumpeter, 1934）；哈耶克（Hayek）的“自发秩序”理论将组织秩序分为人为秩序和自发秩序，认为自发秩序产生于个体为实现自身利益的过程中，是非目的性的适应进化结果（Hayek, 1973）等。

（三）理论超越

（1）演化对均衡的超越。主流经济学重视企业平衡状态的研究，忽视了达到均衡的过程，而演化经济学认为，社会经济系统是一个不可逆的历史演化过程。多西（Dosi）和梅特卡夫（Metcalfe）认为，“路径依赖”说明个人或组织等参与者的行动将对经济系统的未来结构及其演化发展路径产生重大影响。演化经济学的历史演化过程突出了路径依赖、不确定性和时间不可逆等重要特征，认为企业决策是连续的，新要素随时间的推移而创生。

（2）满意对最优的超越。有限性和完全理性、满意与最优是演化经济学对主流经济学理论假设的重要反叛和超越（Nelson and Winter, 2002；刘梅英和蔡玉莲，2008）。演化经济学认为，随机因素对社会经济系统具有关键作用，尤其是在企业决策和创新过程中，随机因素的不确定性使得企业在长期难以实现最优化决策。在经济变迁的动态过程和有限理性的基础上，演化经济学接受了马奇（March）在行为主义中的满意假设（次优选择），认为均衡只是暂时的并且存在“多重均衡”，最终实现或接近哪种均衡依赖于演化的路径。

（3）多样性对同质性的超越。主流经济学侧重使用类型学思考方法，将所有的变异都看作是对理想类型的偏离，是由暂时力量导致的“畸变"（Nelson and Winter, 1982）。而演化经济学采用超经济人的个体群方法，认为“新奇”创生而形成的多样性是社会经济系统演化变迁的基础。因此，演化经济学将个人选择置于群体的多样化行为之中，更加强调个人行为的异质性和主观偏好的特质性对“新奇”创生和创新过程的重要性（贾根良，2004）»

2.1.2研究框架

如果主流经济学是研究存在（being）的经济学，那么演化经济学就是研究生成（becoming）的经济学，是对经济系统的创生、变异、扩散和由此所导致的结构演变进行研究的科学。因此，演化经济学的研究框架应该具备三个最基本的特征：（1）理论研究的是一个经济系统的动态演化过程或解释这一系统为何或如何达到某一状态（Hodgson, 2002）；（2）理论解释既包括随机因素又具有选择机制，而演化结构既具有不确定性，又带有因果关系（Hodgson, 2006）；（3）通过选择机制生存下来的特征具有一定惯性，因而可以观察很多变量在相对较长时间内的运动轨迹和模式（Hodgson, 2007b）o

（一）过程分析范式

演化经济学引入时间因素和动态分析，演化过程就成为演化经济学关注的核心问题。纳尔逊（Nelson）和温特（Winter）（1982）沿用达尔文进化论的观点，采用经济基因遗传机制、搜寻机制和选择机制的研究框架分析了企业、产业、市场、经济增长、宏观政策等不同层次上经济系统的动态变迁过程。我们将达尔文进化主义的研究框架，总结为遗传一一变异——选择的过程分析范式。

（1）遗传机制。霍奇逊（Hodson）将人类习惯（Vbblen）、个人（Malthus）、组织惯例（Nelson and Winter）、社会制度等都视为经济系统中的"基因类比物"（Hodgson, 2008）o纳尔逊（Nelson）和温特（Winter）（1997）将这些“基因类比物”与企业组织联系起来，称为“组织基因”，也称企业惯例。企业惯例具有相对稳定的特性和惰性，可以历时传递，并且这种惯例具有学习效应的获得性遗传特征，对一个行业或群体而言具有重要意义。

（2）变异机制。变异机制也称为“新奇”的创生，是经济系统演化的核心（多普非，2004）。变异机制的主要问题是“新奇”为什么和怎样被创造。对于前者而言，“新奇”的创生是对现有要素重新组合的结果；而对于后者而言，当企业处于不利竞争地位时，就会在已知的技术和惯例中（路径依赖）搜寻新技术和新惯例，创生世新技术和新惯例。但是，创新改变原有惯例获得较多利润的情况只是暂时的，后来者靑以通过模仿或创新追赶先进者。

（3）选择机制。选择机制是复杂的经济系统在演化过程中如何寻找和确定演化路径的机制，主要研究变异或“新奇”在经济系统中扩散的原因、时间和方式。企业在面对复杂的内部环境（如创新引起的结构变化等）和外部环境（要素供给、产品需求、价格波动等市场环境）时，要选择与环境变化相适应的习俗、惯例和行为方式。

（二）结构分析范式

演化经济学的结构分析范式将经济系统描述为一个多层次的复杂系统，解析其内部结构，并研究内部组成部分之间的互动关系和演化过程。

（1）微观领域。演化经济学的微观领域认为，企业是异质的、有限理性，因此企业的目标不是利润最大化，而是实现正常利润。演化经济微观领域的理论依据是企业的 “惯例”（如括有规律、可预测的企业行为模式），研究重点则在于动态过程而非静态过程。因为企业的“惯例”有一定的惰性，除非存在强大的内部动力和外部压力，否则企业很少去改变原有惯例，这也很好解释了不同企业的绩效差异（马涛和龚海林，2012）。演化经济学对于企业组织和企业行为的关注，更加贴近现实，而主流经济学就没有给企业“变异”留有余地，导致整个分析缺乏动态基础（Nelsonand Winter, 1982）。

（2）中观领域。演化经济学对中观领域的研究重点是对技术创新的分析。与主流经济学缺乏对时间因素的考量相比，演化经济学将时间和空间两个维度都纳入分析框架。在时间维度上，演化经济学主要涉及技术创新与产业发展的协同演化（Dosi, 1997）, 即产业演化的基础是企业行为的惯例，动力是企业间的相互竞争，如通过适应性学习、搜寻正利润和选择市场的联合作用，企业和产业都随着时间进行演化。在空间维度上，演化经济学主要关注产业集聚现象，认为产业集聚是企业自组织的综合体，通过长期的技术扩散、知识溢出及合作竞争等方面的协同演化机制而形成的。

（3）宏观领域。演化经济学和主流经济学都关注经济增长问题，但是演化经济学的增长理论是以企业异质性为理论基础和出发点，没有主流经济学中的生产函数概念。演化增长理论突破了主流经济学的严格假定的束缚，认为企业的异质性、竞争、选择、模仿以及新企业进入都会导致创新（变异）的发生，由此决定经济长期增长的演化过程

（Nelson, 1994）。这也意味着，宏观层面的经济变迁都是由微观因素驱动的。

（三）系统分析范式

主流经济学虽也强调微观（个体）是宏观（群体或系统）的基础，但事实上将微观到宏观的过程割裂开来，而演化经济学将微观、中观、宏观看作一个系统，并可以借助类似的演化机制进行分析，没有孤立地分析任何一个层次。

（1）层级结构。演化经济学将分析系统划分为不同层级，每一层级都包含各自的微观个体和宏观群体。最小的微观个体是主观性的个人，个人又组成微观的社会组织（如家庭、企业），而微观组织又构成产业和市场等中观组织，中观组织又构成经济系统，之上又有文化系统、生态系统等。某一宏观群体都可以看作一个系统层级，包括个人（消费者）、企业、产业、经济系统等，而系统层级内的微观个体交互影响，不同层级之间也相互影响。

（2）变量层级。在描述系统演化时，根据可变量的变化程度可以划分出变量层级，如根据变量变化速度可以分为市场交易、劳动分工、知识分工、技术、制度、文化和生态演化等变量层级。主流经济学缩小这个变量层级的范围，重点研究市场交易和劳动分工，忽视了这些缓慢变量或将其视为外生变量（凡勃伦，1997）。而演化经济学则看重这些缓慢变量（包括技术、制度、环境等），强调内生变化，如市场交易和劳动分工影响企业的短期经营，技术和制度则影响企业的长期发展，而文化和生态变化也会间接影响经济系统的演化变迁。如何对层级系统进行划分以及采用哪些系统变量，依赖于分析目的和研究对象的特征。

（3）系统发生。系统发生是指微观个体之间的相互影响而引起群体（系统）的变迁，从而又影响到微观个体的演化。例如，当某一企业组织研究开发出新技术被其他企业模仿和学习，从而超出企业边界影响到整个宏观群体时，就变成了系统发生(Hodgson, 2002)o系统发生是一种个体群思维，根据不同的层级结构和和变量层级，引发系统表层结构(资源或要素的联接)和深层结构(技术和知识的联接)的演变。因此，经济演化不仅意味着经济组织和经济现象的变化，还会引致技术、知识、文化、生态的变迁。

2.1.3应用前景

(一)两种分析工具：演化博弈论和复杂适应系统理论

(1)演化博弈论。演化博弈论的发展和演化经济学的复兴几乎处于相同时期 (Maynard, 1982； Smith, 1982； Nelson and Winter, 1982),但演化博弈却是最有可能

促使演化经济学成为主流的理论之一(Friedman, 1999)。演化博弈论与演化经济学之间存在很多理论互补性：①二者都包括创新-选择-扩散的演化机制，而演化博弈论能很好的刻画三种机制的演化过程；②演化博弈论能够将偏好、技术、制度等的演化从个体选择扩充到群体选择，能很好的解释偏好与制度之间的协同演化(Gintis, 2007)；③演化博弈论遵循有限理性的假设，从演化过程考察理性的生成，从数理逻辑上验证了演化经济学的有限理性观(Vfernon, 2003)；④演化博弈论也釆用"种群思维"(population thinking)的方法论，描述不同主体间的互动，强调演化主体异质性；⑤演化博弈模型都基于特定的时间和策略频率的初始分布，强调历史时间和路径依赖的重要性。尽管演化博弈模型更加开放，也包含了许多策略的演化信息，但是它并没有关注参与者对博弈形式的学习和创新，无法解释外生参数变化导致一种博弈变成另一种博弈之间的内生关联，这是演化博弈论自身的理论局限。

随着博弈论的发展，有些学者提出，主观博弈论(subjective games)或者归纳博弈论(Inductive games)可以解释制度内生演化问题，或许能成为演化经济学建模的重要工具(黄凯南，2012)o主观博弈论假定，参与者不拥有全部客那知识、对博弈形式的认识是主观的，参与者通过学习主观博弈形式，在既定的客观博彝形式下，通过创新策略推动主观博弈形式的演化。主观博弈解释了参与者对博弈形式的认识问题，但是却不能改变既定的客观博弈形式，这意味着主观博弈论还是处于相对固定的技术环境。因此，主观博弈论要想更加准确地解释制度内生化问题，就需要将客观博弈形式纳入分析，正如格雷夫(Grief)指出的，多次重复博弈的累积效应可能会改变客观博弈形式(Grief, 2006)。

(2)复杂适应系统理论。复杂性适应系统理论(简称CAS)改变了主流经济学的同质性假设，以“适应性造就复杂性”为理论内核，其强大的模拟能力为演化经济学寻找理论工具提供了希望o适应性就是指主体能在与环境及其他主体之间的持续互动中获取知识和累计经验，从而改变自身结构和行为方式，产生新的聚合、新的主体和环境多样性，这种主体间的适应性互动就是系统演化的动力。CAS理论的应用得益于计算机技术的迅速发展，如计算机人工智能领域的元胞自动机(CellularAutomata, CA)、蚂蚁算法(Ant Colony optimization, ACO)> 分类器系统(Classfier Systems) > 遗传算法、神经元网络等，尤其是人工股票市场模型、A-SPEN模型、宏观经济的SWARM建模、自组织临界态模型等能模拟现实中复杂的经济主体互动，引起了演化经济学家的强烈兴趣 (Luigi and Marc, 1997)。[演化经济学家为探讨哪一种复杂性模型更适合分析经济演化问题而专门召开了学术研讨会，其中，科曼(Kinnan) 曾主张使用完全互动和局部互动的阶段转换模型(PhaseTYansition Models)；梅特卡夫(Metcal金)倡导使用基因算法(Genrtic algorithms)；戴勒(Dalle)则提出用Gibbs随机场作为重要的手段等(Luigi and Marc, 1997)。]

当前，CAS理论中的一^新的工具多智能体建模(multi-agent modeling),正受到越来越多演化经济学家的关注。这种模型能很好的满足演化经济学的分析需要：①模型能够涵盖不同主体的多元特性，摆脱了主流经济学的同质性假设。在模型数值化运算中，主体的不同特征不会阻碍这一过程的运算，很好地包容了主体间的差异性。②“路径依赖”在模型中得到了很好的包容，主体每一次行动的结果都能反映在下一步的过程中，由运行规则确定主体下一步的起始状态，这一处理使得主流经济学的极大化和均衡不再成为必要。演化经济学运用多元代理模型的试验方法可以得到纯粹的理论推导所不能得到的东西。[当然，对于CAS理论的应用，一部分演化经济学家也持抵制态度，如霍奇逊(Hodgson)、罗斯比(Rossby)、贾根良等认为，CAS模型将演化经济学异化成了单纯的数值模拟，抹去了主体的能动性和创造性。但是笔者认为，模拟建模存在一定局限性并非CAS理论本身的谬误，至少这种“时期分析”在没有计算机的时代是很难完成的，而且在描述复杂性和系统涌现特征上很具有直观性。]

(-)一个重要分支：演化经济地理学

迄今为止，经济地理学经过3次大的转向，即基于社会学、文化学和政治学的“制度转向”(Martin, 1999)和“文化转向” (Barnes, 2001 )；引入空间范畴的新经济地理学(Krugman, 1991a)或地理经济学(Ottaviano, 2011)；产生于演化经济学的演化经济地理学的"演化转向"(Boschma and Lambooy, 1999；刘志高和尹贻梅，2005； Boschma and Frenken, 2006；李福柱，2011 )o演化经济地理学作为演化经济学里面的一个重要分支，在2006年以后其理论主张和研究范式才变得较为清晰和系统。

(1)基本的理论主张。刘志高(2005)最早将国外演化经济地理学的基本理论引入到国内，并将有限理性、动态过程、结果非最优化、“新奇”创生、历史演化、企业惯例、多样性等演化经济学的概念融入到了演化经济地理学的分析框架(刘志高和尹贻梅，2005)0演化经济地理学的理论主张有：①企业异质性是产业、市场、城市和区域多样性发展的理论根源，为解释空间经济的异质性提供了微观基础(Essletzbichler and Rigby, 2007)；②市场的竞争性选择决定了企业的获利能力、增长空间及形成新惯例的能力，为企业的区域进入、发展和退出机制以及本地创新与技术变迁等研究提供了新的研究视角；③在选择过程中，企业惯例遵循路径依赖，在一定空间范围内具有连贯性，保留了企业在行为、演化动力等方面的差异，揭示了空间经济异质性的历史演化过程

(Knudsen, 2002)o

(2)研究的基础层面。①在企业(组织)层面，研究有限理性状态下的企业区位选择与行为决策制定，以及企业之间和企业与环境之间的相互作用对区域发展的影响机制(Boschma, 2004； Mackinnon and Cumbers, 2009)；②在产业(区域)层面，引用

"区位机会窗口 "(WLO： windows of locational opportumity)w ( Storper and Walker, 1989) 概念研究产业部门的新兴空间、空间扩张及衰退，以及企业、技术与制度的相互作用

(Frenken and Boschma, 2007)；③在空间系统层面，偏好用"路径”概念对空间系统的集聚与扩散进行分析，如用"最适路径(optimal path解释空间系统的集聚(Boschma and Frenken, 2006)；用“路径锁定”解释空间系统的扩散与衰退等；④在制度层面，涉及企业(组织)、产业(区域)、系统、环境等之间互动与协同演化的制度分析。

(3)关注的重点议题。演化经济地理学重点关注三个方面的研究：①研究企业集聚的形成机制及其空间演化特征(Lammarino, 2005； Frenken andBoschma, 2007):② 深化演化经济地理学对集聚外部性的本质特征和空间演化的解释力(Alcacer, 2007； Giuliani, 2007)；③将制度置于动态演化分析框架，以新的视角阐释企业制度、技术创• 新和市场结构在不同空间的协同演化对区域经济发展的作用(Boschma and Frenken, 2011)。

(三)一个理论前沿：共同演化

共同演化是演化经济学的重要进展之一，是指两个或两个以上同时涌现的种群之间的相互适应和相互因果的关系，即当且仅当种群之间持续存在重要的因果关系影响时，才存在演化关系(Murmann, 2003； Malerba, 2006)»目前，共同演化的研究领域主要集中在产业与产业、产业和技术、产业与企业、产业与环境、制度与组织、技术与产业结构等之间的互动因果关系(Malerba, 2006)。李大元和项保华(2007)认为，将共同演化引入组织研究应该要重点关注多向因果、多层嵌套、路径依赖、非线性、有机性、正反馈等特征对演化过程的影响(Lewin and Volberda, 1999； Porter, 2006；李大元和项保华，2007))。共同演化系统是相互依赖、因果循环、递归反馈的，共同演化分析还需要注意以下要求(Lewin&Volberda, 1999)：①在历史演化中进行跨期研究；②关注微观、中观与宏观层次的多向因果关系；③分析即时、交互、时滞、嵌入等多种作用效应；④考虑路径依赖对演化过程的影响；⑤考察不同国家(区域)制度安排的影响机制； ⑥研究社会、经济、政治等宏观因素的变化态势。基于共同演化的特征和要求，通过借鉴Lewin和V61berda(1999)模型可以构建企业、产业与环境之间共同演化的分析框架，见图2-1。

/管理行为：

/ •高管学习

/ •命令下达

/战略意图：

;・战略选择

・战略匹配

•组织设计

/组织调适：

/ .探索

/ .利用

/企业绩效：

•正常回报

•超常回报

企业

图示：宏观演化-——；微观演；共同演化冬＞

资料来源：根据Lewin和Volberda (1999)的模型整理而成。

图2-1企业、产业与环境共同演化的分析框架

近年来，许多学者意识到组织与其所处的环境是处于共同演化之中的，但是不考虑环境变化和组织行为之间的因果关系，或仅把组织视为对环境的适应就很难正确理解组织的行为与绩效。瓦兆达(Vblberda)和列文(Lewin)认为，组织与环境的共同演化应包括以下：①运用纵向的时间序列来研究组织历时的适应性演化；②需要把组织的适应性特征置于一个更为广阔的社会环境和背景中；③正确理解组织的微观演化和环境宏观演化之间的多向因果关系；④认识到到组织的复杂性特征；⑤路径依赖不仅会在企业层面制约企业发展，也作用于产业层面；⑥考虑到系统不同制度层面的变化，因为企业和产业是内嵌于这些制度系统中的；⑦关注经济、社会和政治等宏观变量随时间序列的变化，以及这些变化对于微观组织和宏观环境演化的结构性影响(Volberda and Lewin, 2003)＜＞但是，共同演化所具有的这些复杂性特征，跨期收集资料难度很大，因此大多数文献只是从理论概念的角度进行分析，实证研究缺乏。如何系统地构建共同演化的微观和宏观体系，形成更加统一的研究框架，运用前沿分析工具进行实证研究，将成为共同演化理论未来的研究方向。

2.1.4困境与展望

与主流经济学相比，演化经济学强调动态化和多元化，更贴近实际并符合现实经济系统的复杂性特征，在过去几年里，其基础理论研究也取得了较大的发展，从最初的框

架不统一、理论凌乱、政策不明确的无序状态（杨虎涛，2007）,慢慢地形成了自身较为完备的理论体系，见图2-2。但是，到目前为止，演化经济学尚有很多困境难以突破, 主要表现在：①缺乏一个系统的、一致的分析范式和严格的数理模型；②侧重哲学思辨性而缺乏实证检验性；③擅长对经济现象的解释而缺乏明确的预测性；④尚未实现系统的层级区分和层级过渡；⑤涉及领域繁多而没有形成自己的核心领域；⑥还在寻找坚实的自然科学基础和新的理论工具。这些困境也是任何一种新理论在诞生之初的通病。但是，演化经济学对现代经济学的影响不在于能否替代主流经济学的研究范式，而是预示着经济学多元化范式的到来。而经济学研究范式多元化时代的到来,必然要求经济学“复活”长期被压制的信仰、文化、制度、心里、道德等因素应有的理论地位，将理性分析与历史分析、制度分析和心理分析相结合。演化经济学与主流经济学的交锋，实际上是 “人文”经济学和“科学”经济学的碰撞。纵观我国经济学的发展历史，可以发现30 年一次演化：从改革开放前30年照搬“苏联模式”的计划经济体制，到改革开放后30 年大量引入“西方模式”的市场经济体制；在接下来30年，我们应该构建适合自己国家经济发展的“经济学科体系”或者叫“中国经济学”。而中国经济快速发展和既有问题等特殊背景，再加上中国经济学界尚未形成“一元化统一”格局，中国是否有可能会成为演化经济学研究的中心，将拭目以待。

1 簸遥 !

> 演化思想兴起原因理论般 i i

1 i •老制度学派 •均衡范式危机 •演化对均衡的超越 I

i •新熊彼特学派 •自然科学发展 •满意对最优的超越 I

t I ・奥地利学派 •演化思想渗透・多样性对异质性的超越 i

I •斯密学派 i

i i ・马克思学派 i I

i i

i ・马歇尔学派 I i

共同演化 >>[ 演化经济地理学

图2-2演化经济学理论体系的概念模型

2.2关于产业融合的相关研究

从国际和国内产业发展的一般规律来看，在工业化的初、中、后期，三次产业结构依次表现为“一二三”、“二三一”、“三二一”的演化规律。但如果不对本地区的经济发展阶段、区位条件变化和资源结构状况有一个清楚的认识，没有对制造业与服务业的关系演化有一个准确的把握，一味地追求“退二进三”向工业化后期的产业结构变迁，将对制造业和服务业的发展都会产生不利影响。本章将结合产业集聚理论、城市经济学、社会网络理论等学科的最新研究成果，从产业和空间层面对制造业和服务业协调发展的相关文献进行综述。

2. 2.1基于服务业外部化的研究

服务业的发展存在一个由“内部化”向“外部化”演进的规律性趋势。在经济初期, 市场化程度较低、市场交易成本较高时，服务业尤其是生产性服务业都是由企业自身提供，此时服务业在企业内部形成专业化分工和资源优化配置。随着经济发展、市场化程度提高和市场交易成本下降，市场中会出现专门提供诸如营销、设计、咨询、物流等服务的独立市场主体，此时服务业的发展反映的是企业之间的专业化分工和以市场竞争为基础的资源配置体系，即企业可以通过市场交易来购买所需要的服务，而无需自我服务 (程大中，2008)。许多学者从分工理论、交易成本理论和产业集聚理论等三个方面对此进行了解释。

服务业外部化的本质是实现制造业与服务业的社会分工，因而服务业外部化必然就会同时提高两个产业的生产率。服务业的健康发展不仅反映了自身专业化分工的深度 (服务质量或效率)和广度(服务门类或种类)，还能表征与其他产业的社会分工水平 (程大中，2008)<> Ethier (1982)在D-S效用函数啲基础上建立了生产函数，研究发现增加中间投入品种类可以提高厂商生产率，从而使毫无比较优势的国家或地区内生出一种新的比较优势，促进制造业发展和改变其在分工中的地位。Markusen (1989)在 Ethier基础上将生产性服务业引入模型，研究表明获得生产性服务业的边际成本是递减的，而社会分工可以扩大服务业部门的市场范围，并促进服务的专业化、差异化和集聚效应。格鲁伯和沃克(1993)则采用奥地利学派的生产迂回学说来解释制造业与服务业之间关系，指出服务业尤其是生产性服务业能够将人力资本和知识资本导入到生产过程中。薛立敏(1993)深化了这一观点，提出生产性服务业能通过供给知识和技术来增加生产的迂回程度，从而促进生产专业化和资本深化，提高生产要素的生产率。顾乃华等 (2006、2010)、江静等(2007)则分别运用省级面板数据和城市面板数据验证了 “生产性服务业外部化提高生产率”这一命题。由此可见，随着社会分工的逐渐深化，经济效率将取决于不同生产活动之间的联系属性而非其本身的生产率。

服务业外部化的另外一种解释是交易成本理论的视角，Bhagwati (1984)> Daniels (1988)、Goe (1991)、刘志彪(2006)的研究结论相类似，即企业之所以选择服务业外包是基于成本-效率的考虑：服务业的专业化经营可以大大提升服务效率，外部交易成本在规模效应作用下会低于内部组织成本。当然，只有当内部边际组织成本超过了外部边际交易成本时，服务活动才会寻求外部化(吕拉昌和阎小培，2006；卢峰，2007)o

6 Dixit和Stiglitz (1977)建立了一种特殊的效用函数，也被称之为D-S效用函数，使得对社会分工功能的分析能够实现借助数理模型而形式化。

陈宪和黄建锋(2004)也指出，服务业外部化虽然是社会分工深化的必然结果，但只有分工收益大于分工成本时才会实现这一机理。需要指出的是，由于资产专用化程度下降和标准化程度加深，服务业外部化的成本也在不断下降，因而内化的服务业也会存在外部性倾向(郑吉昌，2004)。而冯泰文(2009)通过构建生产性服务业与制造业效率关系的中介变量模型发现，中国制造业效率的改善并非主要通过降低市场交易成本实现的，这说明生产性服务业外部化的倾向并不显著。可能的解释是，国内生产性服务业尚处于初级阶段，分工收益并未超过分工成本。

产业集聚由于企业在地理上邻近和产业上相关，降低了企业之间的交易成本，从而为企业从外部购买服务奠定了基础，以此推动了服务业外部化的进程(冯宝轩，2008)o 外部化的服务型企业可以在集聚区内与其他经营主体建立频繁的市场相互关系，也解释了为何外部化的生产性服务业都是围绕制造业集聚区进行空间布局。产业集聚强调的是外部规模经济，但也有一些学者从内部规模经济的视角来解释服务业外部化的现象。 Markusen (1989)研究发现，生产性服务业知识密集型的产业特性使其具有垄断竞争的市场结构，因而在某些领域只会存在大规模化运作的服务商，从而才能为一国甚至全球提供标准化和高质量的服务(周振华，2003)o Beyers (2003)的实证结果也支持这一结论，即企业在选择生产性服务业外包的众多影响因素之中，最主要的两个原因是技术专家缺乏和经营规模太小。

2. 2.2基于制造业服务化的研究

自20世纪90年代末期，国内外学者的研究中就出现了 “基于服务的制造”、“新制造业”、“服务增值型制造业”等一些列的概念。这些研究普遍认为，服务业能够显著促进制造业的发展，制造业与服务业相互融合是产业发展的新趋势。“服务化”

(Servitization)的概念首先是由Vandermerwe和Rada (1988)提出的，主要指制造业企业由仅提供产品向产品-服务包(Product-service Package)转变的过程。White等(1999) 在Vandermerwe和Rada (1988)的研究基础上加入了 “基于产品的服务"(Product-based Services),指出服务化的最终阶段是制造业企业向客户提供完全的服务契约。Fishbein 等(2000)提出了 “物品-服务连续区”的概念，反映了制造业企业由单纯出售产品向主要提供服务转变的演化阶段，即处于“直接出售产品”和“主要提供服务”之间存在的交易模式。[具体而言，物品-服务连续区中的交易模式包括卖产品、卖产品和附加服务、资本性租赁(租赁期满后承租人获得设备所有权)、维护性租赁(租赁期满后租赁人仍拥有设备所有权)、租金和附加服务(租赁期间租赁人承担产品或设备维修的责任)、卖功能(买房使用设备、维修产品、培训人员时需要向买房支付费用)、卖服务(买房仅向卖方支付服务费用)。]Toflel (2002)则认为服务化是一种区别于传统销售模式的业务模式：制造业企业出售不仅是产品本身还有产品功能，并且保留产品使用权和免费维修责任,而客户则根据对产品的使用情况向制造业企业付费。Davies (2003)的研究发现，生产商的供给内容遵循从生产到生产-服务综合体，再到中间服务和运营服务的演化路径。而 Oliva和Kallenberg (2003)则将这样的演化过程修改成一个闭合集，在集的两端分别是

产品和服务，并为这一演变过程提供了清晰的模型。

对于制造业服务化这种现象的研究不在少数，但只有当制造业企业和服务业企业在空间上集聚、融合，且融合收益大于融合成本时，可以实现制造业服务化还，同时这需要社会网络作为基础。网络理论是理解制造业服务化升级的关键，尤其是结构洞理论能更清楚地阐述制造业服务化。任何组织或个人都镶嵌或悬浮于一个由多种关系相互关联结成复杂、交叉、重叠的社会网络之中(孙军锋和王慧娟，2006)。企业发展所具有的资源获取能力与企业所处的网络位置相关联，而制造业服务化这一过程就是制造业企业依赖社会网络获取资源和推动其占据有利网络位置的重要方式。冯宝轩(2008)认为企业发展所追求的竞争优势不是单纯的资源优势，更重要的是网络位置优势，主要包括信息优势(Information Benefits)和控制优势(Control Benefits)。制造业企业与服务业企业之间要么存在强关系，要么存在弱关系，从而完全可以借助社会网络关系获取其服务化所需要的各类要素资源。

制造业企业将服务整合到其核心产品中是为了实现利润最大化(Oliva and Kallenberg, 2003)„由于企业的收益来自于产品整个生命周期的客户群，具有较长生命周期的产品，在整个生命周期内由服务需求(安装、维护、维修、过程支持等)所带来的效益可能要远高于产品本身创造的营业收益(Wise and Baumgartner, 1999)。一般而言，服务的附加值较高、比产品具有更高利润(Szalavetz, 2003),且不受投资拉动和设备采购的经济周期影响，这样就降低了现金流的易变性和脆弱性(Mathieu, 2001)。在日益激烈的市场竞争中，企业为了持续提升竞争力需要建构新的竞争优势，因而在了解供应商、分销商、中间产品需求方、最终消费者等顾客内生价值的基础上，向他们提供可以满足其价值生成的一整套产品和服务，成为唯一能在顾客关系管理中创造顾客价值的要素(Gronroos, 1988)。Brown 等(2002)、Oliva 和 Kallenberg (2003)也认为' 制造业企业提供产品-服务包(Product-service Package)的目的是建立与维护与顾客之间的良性关系上，有助于满足顾客需求。

2. 2. 3基于城市集聚经济的研究

服务业尤其是生产性服务业的区位选择与制造业联系紧密但又不完全依赖之，同时以解释工业企业集聚为目的而建立的产业集聚理论(包括外生性产业集聚理论和内生性产业集聚理论)，在解释服务业集聚时有一定适用性，但也存在很多不足之处。Holmes 和Stevens (2002、2004)研究发现，制造业与服务业的集聚程度与企业规模显著正相关，但制造业为了获得规模经济和降低人力成本，倾向于大规模地搬迁到小城市或农村地区，而服务业企业仍然集聚在大都市或大城市地区，其中典型的服务行业有审计行业 (Gong and Wheeler, 2002)、金融业(Clark, 2000)、法律服务业(Warf, 2001)。这表明：一方面，服务业有着较小的有小规模，因而对于要素成本上升(如土地价格)，存在相对较强的承受能力(Lucas and Rossi-Hanberg, 2002)；另一方面，制造业为了维持

有效规模或规模经济，将会转移到要素价格较低的外围地区，而服务业则仍集聚在中心地区。换言之，制造业与服务业在规模经济上的差异化使得二者在同一个城市地区内部的区位选择上存在互补效应。

马歇尔关于集聚经济的三种外部性，即充足劳动力(Labor Force Pooling)、大量中间产品(Pecialized Intermediate Goods)和技术外溢(Technological Spillover),成为产业区位选择的主要分析工具。在大都市或大城市内部，CBD是最具可达性的地区，而且由于拥有各类互补性技能的劳动力，因而成为企业总部的首选区位(Millsa and Lubuele, 1997)»而服务业企业的可达性因为可以进一步提高企业生产率，提升了 CBD 对于企业总部的吸引力(Davis and Henderson, 2003；江静等，2007；顾乃华等，2010)。 Shearmur和Alvergne (2002)对巴黎生产性服务业企业区位的研究发现，金融、法律等服务业之所以集中在CBD是为了更加靠近于企业总部，而服务的对象既有企业也有消费者的服务业(如保险、审计、房地产等)则很少集聚在市中心。另外，CBD较高的就业密度所带来的企业管理者、技术人员之间的面对面的接触与交流是提高企业生产率的重要原因之一(Lucas and Rossi-Hanberg, 2002)o那些从面对面的信息寥流中获取收益最多的企业就会倾向于支付较高的土地价格和人力成本以获得可达性僉好的地理区位(Mills和Lubuele, 1997)。Gong和Wheeler (2002)对亚达兰大的研究也表明，CBD 集聚了大量面对面交流的审计行业的就业人员，而是釆用计算机和数据处理、信用报告等电子通讯的企业则主要分布在城市周边地区。

与制造业相比，服务业具有更高的"劳动密集型"特征(Noyelle and Stanback, 1984), 尤其是生产性服务业更需要在地理上接近具备知识、信息、技术能力的劳动力资源。这是因为生产性服务业不仅是劳动密集型产业，而且更是知识密集型产业，从而需要不可替代的高技能劳动力。生产性服务业所需要的高质量劳动力，容易受到高质量的文化氛围和公共服务的吸引，从而大多集中在大都市区(Noyelle and Stanback, 1984)。Illeris (1996)也指岀，劳动力因素是作用于生产性服务业区位选择的关键要素：一方面，较为复杂的生产性服务业之所以集中在大城市地区，其目的是为了获取高质量的人力资源；另一方面，对于比较简单的生产性服务业而言，廉价的劳动力资源成为其区位选择的首选因素。

运输成本对于产业集聚的解释一直发挥着重要作用。冯•杜能首先提出了 “运输成本”的理念，即将其假设为匀质空间内影响企业区位选择的唯一因素，而新经济地理学派也把运输成本作为分析焦点。但是这些解释大都是建立在工业或制造业的分析之上的，这是因为制造业的生产和消费在时空上存在可分离性，而对于无形的服务产品而言, 传统的运输成本就难以解释了。鉴此，陈建军等(2009)提出采用信息传输成本来替代制造业中的运输成本，以作为生产性服务业集聚的重要影响因素。对于标准化的服务产品而言，由于其生产和消费是可以分离的，信息传输成本的降低则会加快生产性服务业的空间集聚(Coffey, 1992)。需要指岀的是，对于非标准化的生产性服务业而言，其生产和消费是无法分离的，即主要依赖于“面对面”的接触来完成生产和消费的过程，而此时服务产品是没有传输成本的，也正是这种“面对面”零成本的信息传输方式导致了生产性服务业企业集聚在城市的中心地区。这也证实了信息传输成本的降低(为零)促进了生产性服务业的空间集聚。

2.3产业集聚与经济增长理论

新经济地理学将长期被忽视的空间因素纳入到一般均衡的分析框架中，解释现实经济生活中存在的不同形式、不同规模的产业集聚机制，并以此分析区域经济增长的规律与途径(Krugman, 1991； Krugman and Vemables, 1995； Vemables. 1995； Fujita and Mori, 1997； Fujita e/a/., 1999)。从理论上看，新经济地理学和新增长理论的研究内容存在较强的内在关联：新经济地理学研究经济活动如何选址，以及解释为什么企业会如此集中; 新经济增长理论则重点关注经济活动是如何通过技术创新生成的。因此，完全可以将新经济活动的选址过程与创新过程结合起来考虑。从方法论上看，两个研究领域都是以 D-S模型(Dixit and Stiglitz, 1977)为基础发展起来的，从而为两个领域的交叉研究提供了条件和可能。

2. 3.1中心-外围模型

“中心-外围”模型(Core-Periphery模型，简称CP模型)是空间经济学的基本模型，其建立在规模收益递增、垄断竞争模型和运输成本三个命题之上，考察的是由初始禀赋相同的两地区组成的经济系统，包括垄断竞争的工业和完全竞争的农业两个部门，以及可流动的熟练劳动力和不流动的非熟练劳动力两种生产要素。均衡状态下工业企业的地理分布由向心力(集聚力量)和离心力(扩散力量)的大小决定。其中，向心力具有两个来源：①本地市场效应(Home Market Effect)o为了降低运输成本，工业企业倾于向选择在市场需求规模的地区进行生产，然后向市场需求规模较小的地区出口产品。 ②价格指数效应(Price Index Effect)。由于产品种类和数量在工业企业比较集中的地区较多，从外地流入的产品种类和数量很少，运输成本的存在使得该地区的商品具有较低的价格水平，因而在两地名义收入相同的条件下，该地区的熟练劳动力就能够获得更高的实际收入，从而导致熟练劳动力流动到工业企业较多的地区。前一种向心力被称为后向关联(Backward Linkage),后一种向心力被称为前向关联(Forward Linkage)o离心力也有两个来源：①市场拥挤效应(Market Crowding Effect)。这源自两个原因：一方面，在工业企业集聚的地区，更加激烈的市场竞争使本地区的工业企业所面临的市场需求低于另外一个地区；另一方面，运输成本造成的“贸易保护效应”导致外地市场需求对本地工业企业利润的正向效果减小。因此，工业企业最终由于企业利润水平的下降而流向工业企业较少的地区。②非流动要素(Immobile Factors)。由于非熟练劳动力对工业产品也存在消费需求，因而如果对称分布时的非熟练劳动力较熟练劳动力越多，均衡

时两地市场需求规模的差异就越小，工业企业的地理分布就越分散。

向心力和离心力的相对强弱决定了均衡时工业企业的空间布局，而运输成本的大小则决定了这两种力量的强弱J具体而言，当运输成本处于较高水平时，经济系统的离心力大于向心力，从而两个地区会保持比较稳定、对称的空间分布状态。随着运输成本的减少，向心力和离心里都会下降，但是离心力比向心力对运输成本更加敏感，即离心力下降的速度将更快。此时就存在运输成本的某个临界点，即外称为间断点(Break Point)。当运输成本低于间断点时(0＞©),离心力大于向心力，此时对称均衡不稳定，见图2-3 (a)。伴随运输成本的继续下降，工业企业持续向某一地区流动，两个地区的工业企业数量不再呈对称分布。当运输成本下降至又一临界点，即％称为维持点(Sustain Point)o当运输成本低于维持点时(0＞轴)，工业企业都会集聚在一个地区，而另一个地区只有农业部门的生产均衡是稳定的，由此经济系统便形成了 “中心-外围”结构。

图2-3新经济地理学中运输成本的作用机理

由于工业产品的运输需要支付运输成本，使得中心地区的消费者价格指数(CPI) 必然低于外围地区，因而中心地区的消费者即熟练劳动力和非熟练劳动力的福利水平就会高于外围地区的消费者，即非熟练劳动力。当运输成本很高时，两个地区会维持对称的初始分布，两个地区的熟练劳动力内、非熟练劳动力内的福利水平相同，但此时熟练劳动力的福利水平会明显高于非熟练劳动力的福利水平。随着运输成本降到间断点之下，部分工业企业开始从一个地区搬迁到另外一个地区，从而带来了两地消费者价格指数和非熟练劳动力福利水平的差异。当运输成本降低到维持点之下以后，两个地区形成 “中心-外围”结构，此时两个地区消费者福利水平的大小依次为：中心地区熟练劳动力〉中心地区非熟练劳动力〉外围地区非熟练劳动力。当运输成本降低至接近零时，中心地区与外围地区的消费者价格指数趋同，此时两个地区非熟练劳动力的福利水平也相等。因此，我们可以发现，运输成本从无穷大降低至零的过程中，两个地区消费者的福利水平差距呈现出先增加后降低的“倒U型”趋势，见图2-3 (b)。这给我们的启示是，在经济一体化的过程中，发达地区与落后地区的收入差距会不断扩大，但当经济一体化

8新经济地理学釆用的运输成本是萨缪尔森的"冰山型"(IcebergForm)运输成本(Samuelson, 1954),即运输匸＞1 单位的工业产品到目的地，只有1单位产品能够达到。定义0 = T"e(O,l),其中，＜r＞l表示不同产品之间的替代弹性，0反映了经济一体化程度，0越大代表经济一体化程度越高。

向纵深继续推进时，地区间的收入差异才会逐渐缩小。

由于最初的“中心-外围”模型在很大程度上依赖于生产函数、效用函数和运输技术等特定的函数形式(Fujita and Mori, 2005),因此多数学者在D-S框架下对“中心- 外围"模型作了进一步的拓展，典型的有Martin和Rogers (1995)的资本自由流动模型、Baldwin( 1999)的资本创造模型、Fujita等(1999)的核心边缘垂直联系模型、Ottaviano 等(2002)的企业家自由流动模型等。另外，Forslid和Ottaviano (2003)在自由资本模型和自由企业家模型的基础上引入了线性模型，将企业之间的相互影响纳入到模型分析；Berliant和Fujita (2008、2009)构建了知识关联模型，将“中心-外围”模型局限在前后向关联效应即经济的溢出，拓展到专业化劳动力市场的知识和技术的外溢效应； Ottaviano和Pinelli (2006)重点关注了中间投入品对于企业区位选择的影响效应。关于新经济地理学的理论拓展方向，关键在于逐渐放松“中心-外围”模型的假定，检验模型结论的稳健性，提高其对现实经济活动的解释力，例如在经济实践中，经济活动的空间集聚并不一定导致地区间收入差距扩大。

2. 3. 2开放经济条件下的产业集聚与扩散

全球化是当今世界经济发展的一个基本趋势，各个国家的经济活动的空间布局不可避免地都会受到经济全球化的影响。Behrens等(2009)对欧盟一体化的研究发现，有些欧盟成员国从欧盟一体化中收益，而有些欧盟成员国则从中蒙受损失，这种经济一体化导致的利益分配不均是造成政治动荡和社会混乱的重要原因。Fujita和Hu (2001)对中国经济发展经验的研究指出，对外开放政策是导致中国经济活动向东部沿海地区集聚的主要因素之一。自Krugman (1991)以来，大量学者开始探讨在开放经济条件下全球经济一体化对多个国家或地区产业空间布局和社会福利水平的影响(Krugman and Venables, 1995； Tabuchi et al., 2005； Furusawa and Konishi, 2007)。Krugman 和 Elizondo (1996)将两区域模型拓展到三区域并探讨了国际贸易政策与城市规模之间的关系，研究发现封闭市场有利于大城市的形成，而开放市场的作用正好相反。Zeng和Zhao(2010) 基于“松脚型资本”(Footloose Capital)的基本假设，即资本可以在国家和地区之间自由流动，构建了一个两国四区域模型，研究发现：一个国家内部的地区差距不仅取决于本国内部的基础设施状况，还取决于其他国家内部的基础设施水平；随着对外开放程度的提高，大国内部的地区差距会呈现“倒U型”的变化趋势。究其原因，主要在于：一方面，工业部门的规模报酬递增技术是产业集聚力量的主要来源，国际贸易成本的下降意味着工业部门面临更大的国际市场需求，从而导致工业和资本向大国或具有大国优势的区域集聚以获得规模报酬递增带来的收益；另一方面，由于本地市场效应的存在，工业企业会因为国际贸易成本的下降而向大国迁移，从而导致国际市场需求对大国工业发展的促进作用逐渐减弱，使得大国工业的空间布局趋向于分散化。

上述模型大都假定一个国家内部的不同地区的国际贸易成本相同，这一假定显然不太符合中国的实际情况。中国的东部地区由于属于沿海地区，其国际贸易成本明显低于中西部地区。对此，中国政府通过政策引导逐渐提高中西部地区的对外开放程度，而这一举措势必会影响整个中国的产业空间分布。邓慧慧(2009)构建一个包括两部门、三要素、三区域的开放经济模型，并将中国的东部地区和西部地区分别设定为不同的国际贸易成本，研究发现：当东部地区国际贸易成本足够大时，即使国内地区之间的贸易成本很高，也将导致工业和资本向东部地区集聚；随着西部地区国际贸易成本的下降和东部地区国际贸易成本优势的减弱，工业和资本的空间布局将趋于分散化。宋华盛等 (2010)的研究结论也证实，一个国家的国内经济一体化水平的不断提高将使国内不同地区之间的产业规模差距持续扩大。

为什么中国越是落后地区，其地方保护主义和市场分割程度就越高？我们将上述地区间产业规模差异的演化规律和中国的制度背景相结合就会发现，落后地区的政府往往会在地区之间设置贸易屏障，以保护本地区的企业和阻止企业向外迁移，从而为本地区创造更高的就业机会和收入水平。朱希伟等(2005)将地方保护和市场分割纳入新经济地理模型，研究发现：当国外市场进入成本处于本地市场和国内其他市场的进入成奄之间时，将导致低能力企业进入本地市场，中能力企业进入本地和国外市场，高能力企业同时进入三个市场；当市场分割使国外市场进入成本低于本地市场进入成本时，低能力企业就会进入国外市场，中能力企业进入本地和国外市场，高能力企业同时进入三个市场。这也就解释了为什么中国大量的民营企业会选择通过OEM的方式进入国际市场，而不进入国内市场的“舍近求远”的异常现象。金祥荣等(2008)构建了一个两国三地区的垄断竞争模型，并在市场分割的条件下引入企业异质性假定，研究发现法律和丐，权保护等制度因素对地区出口差异具有显著的影响，因而通过改善企业发展的制度环播可以缓解地区之间的出口差异和经济发展不平衡。

2- 3.3经济地理与经济增长：知识溢出效应

与“中心-外围”的静态模型相比，新经济地理学的动态模型在原有的两部门基础上引入了研发部门，也被称之为资本生产部门，而研发活动往往具有溢岀效应。正是国家或地区之间的知识溢出效应为国家或地区经济增长速度差异提供了不同的解释视角，而且随着地理距离的增加，知识溢出的强度也会不断衰减(Glaesere/M, 1992； Jaffee/ al., 1993； Hendersone/也，1995)。与新增长理论不同的是，新经济地理学的动态模型关注的不仅仅是经济增长，更重要地是经济地理与经济增长的关系。经济地理与经济增长的关系在很大程度上依赖于资本属性，即在经济系统积累的物质资本和人力资本。需要指出的是，物质资本的所有者既可以本地区投资也能跨地区投资，而人力资本与其所有者不能分离，即物质资本集聚只会带来工业生产活动的集聚，而人力资本能同时带来工业生产和消费的空间集聚。

Martin 和 Ottaviano (1999)将 Romer (1990)、Grossman 和 Helpman (1991)的经济增长框架与Martin和Rogers (1995)的产业区位框架结合起来，探讨了内生增长与产业区位之间的内在关系，研究发现：当知识溢出是全域性的，经济活动的空间集聚则不会影响区域经济增长，而当知识溢出去局部性的，产业集聚则会促进经济增长。这说明区域之间的运输成本下降会通过影响企业的区位分布来促进经济增长。Basevi和 Ottaviano (2002)在Martin和Ottaviano (1999)的基础上，考察了企业从创新区域向非创新区域迁移的基本情况，研究结论显示：由于区域内部知识溢出的存在，企业具有持续发明新产品的内生动力，而当企业从创新区域迁移到非创新区域以后，会导致产业集聚程度的下降和创新区域的福利损失，从而不利于经济增长。与上述研究假设研发部门以人力资本投入为主不同的是，Martin和Ottaviano (2001)将研发部门的生产投入设定为工业制成品，研究发现：由于交易成本的存在，经济活动的空间集聚可以通过货币外部性(Pecuniary Externalities)降低企业的创新成本，从而促进区域经济增长；与此同时，研发部门的生产投入需要工业制成品，这也相当于增加了对工业制成品的市场需求，因而企业具有向创新区域集聚的动力。Hirose和Yamamoto (2007)将区域之间知识溢出的对称情况进行了对比发现，若区域之间的知识溢出是对称的，则创新部门会集聚在市场规模较大的区域，而当区域之间的知识溢出不对称时，创新部门也有可能在市场规模较小的区域集聚，这取决于两个地区创新成本的高低。

Baldwin (1999)构建了一个内生资本模型，与Martin和Ottaviano (199)的最大不同在于假定资本不能在区域之间流动，从而为人力资本积累与经济增长提供了一个分析框架。Baldwin等(2001)在Baldwin ( 1999)的基础上建立了阶段式增长模型 (Stages-of-growth Model),通过贸易成本的变化并分为四个阶段来解释北方国家的工业化和经济起飞、全球贸易量迅速扩张和世界收入差距扩大等现象。Cerina和Muredd (2012)考察了工业产品与传统产品的替代关系对于经济地理与经济增长的影响效应，研究发现：如果工业产品与传统产品之间具有完全替代关系，则经济活动的空间集聚都将发生，并且不受商品贸易成本大小的影响；即使知识溢出是全域性的，经济活动的空间分布也会影响区域的经济增长，而且促进还是抑制经济增长取决于工业产品与传统产品的替代关系。

如果人力资本可以跨区域流动，那么长期稳定均衡将如何？ Fujita和Thisse (2003) 以完全相同的两个地区、两种生产要素(可流动的熟练劳动力和不可流动的非熟练劳动力)和知识溢出随地理衰减为基本假设，指出稳定均衡只存在两种：一是所有工业企业和研发企业都集聚在一个地区的集聚均衡；二是两个地区具有相同数量的工业企业和研发企业的对称均衡。但稳定性分析发现，集聚均衡是稳定的，而对称均衡是不稳定的。模型还发现，如果产业集聚能促进经济增长，则无论是中心地区还是外围地区的劳动力都能从集聚均衡中获得更高的福利水平。然而，关于产业集聚与经济增长的研究，在理论和实证两个方面深入探讨二者相互作用的内在机制和演化规律的研究都还相对较少：在理论研究上，多数研究都以产业集聚降低研发成本为基本出发点来解释产业集聚对经济增长的影响效应；在实证分析上，多数研究只是回答了产业集聚能否促进经济增长，而为什么促进或抑制则涉足较少。

2.4空间计量分析方法

空间计量经济学作为一个确定的研究领域出现在20世纪70年代早期，为满足区域计量经济学中处理区域经济数据的需要而出现的。Tobler (1970)提出的“地理学第一定律”认为，任何事物都存在空间相关，距离越近的事物空间相关性越大，这种空间相关性的存在打破了传统经典计量分析中的一些基本假设。Fisher (1971)首次在应用经济学领域提出了空间自回归的概念，并分析了这一概念在线性回归的应用。Paelinck于 1974年在荷兰统计协会年会大会致词中首次提出了 “空间计量经济学” (Spatial Econometrics)的名词。随后，Paelinck和Klaassen (1979)明确了 "空间计量经济学" 的概念并罗列该领域领域的五大研究特征，即计量模型中空间相互依赖作用、来自于其他空间单元的要素对某一空间单元解释的重要性、空间联系的非对称性、翦后作用差异和空间技术建模的清晰化。Anselin (1988)进一步阐述了空间计量经济学番定义为处理在区域科学模型统计分析中因空间因素引致的诸多特性的技术总称。

空间计量经济模型区别于传统计量经济模型的关键之处在于前者分析现在经济行为中考虑了个体之间在空间上的相互作用及表现的差异性，即空间效应(Spatial Efiects),而后者默认假设个体在空间上具有独立性和同质性。空间效应在模型中的度量主要通过引入空间权重矩阵(Spatial Weight Matrix),以及构造空间滞后身子(Spatial Lag Operator)来实现。本文所选择的空间计量模型主要包括空间误差模型急EM模型)、空间滞后模型(SLM模型)和空间杜宾模型(SDM)o标准空间面板数据模型可表示为:

儿嗨啦+/+帥叩+“+匕+勺 (2.1)

其中，i、r分别表示地区和年份，儿代表解释变量，九代表解释变量，片、片、為分别表示地区效应、时间效应和随机扰动项。$是空间滞后系数，反映了样本观测值之间的空间依赖性。当尸0时，空间杜宾模型将转化为空间滞后模型；当丫+犁=0时，空间杜宾模型将转化为空间误差模型(Elhorst, 2010)o w”表示空间权重矩阵(NXT) X (N XT)分块矩阵中的元素，矩阵对角线上的每个子块都是一个(NXN)的矩阵，而非对角线的子块全为0。权重矩阵通过标准化处理以后，每行元素之和为1。

由于空间效应的存在，若仍用传统的OLS方法对空间模型进行参数估计肯定得出有偏或无效的结果，因而多数文献采用极大似然法(Maximum Likelihood, ML)或工具变量/广义矩阵法(IV/GMM)对空间计量模型进行参数估计。本文以应用广泛的个体固定效应模型为例来说明极大似然法的估计方法。对于包含空间滞后解释变量的面板模

型而言，会存在两个问题：一是空间滞后项具有内生性问题，违反了 =0的

基本假设；二是样本观测值之间在每个时点存在的空间依赖性会影响对固定效应的估计。Elhorst （2003）利用极大似然法来处理由空间滞后项引起的内生性问题，因此空间滞后解释变量的个体固定效应面板数据模型的极大似然法函数可以表示为：

ZogZ = -^log（2^2） + nog|/A. -卿 I-W/J w （2.2）

其中，x； = y” ,即对原来的序列进行组内去均值处理。0和cr，的极大似然估计量分别为P =（"的衣少-5（厶®W）Y］和宀吝（e； -de；）'（e； -de；）。Q是对矩阵进行去均值的操作：r=er. （,iT®w）r =q^it®w）y, x'=qx. 令w=w{iK-swy',渐近方差矩阵可以表示为：

由于标准极大似然法在对空间固定效应模型进行估计时存在偏误，因而不同情形的纠偏方法也不尽相同，主要包括：①若空间误差模型、空间滞后模型和空间杜宾模型只含有空间个体固定效应，而不含时间固定效应，那么残差项方差，的估计孑就是有偏的，可以通过Lee和Yu（2010）的简单方法加以纠正（Bias Corrected, BC）,即6：=寿孑；

②如果空间误差模型、空间滞后模型和空间杜宾模型含有空间个体时间固定效应，而不含固定效应，那么残差项方差/的估计也是有偏的，误差纠正的方法为慎=钱*;

N—1

③当空间误差模型、空间滞后模型和空间杜宾模型既含有空间个体固定效应又包括时间固定效应时，那么不仅残差项方差*是有偏的，而且其他参数的估计也需要纠偏，于是空间误差模型、空间滞后模型和空间杜宾模型的纠偏方法分别表示为（0表示Hadamard 乘积）：

自Kelejian和PruchaC 1999)提出空间截面模型的广义矩估计以后,Kapoor等(2007) 将截面数据中的广义矩估计方法(GMM)扩展到面板数据模型，并推导得出N趋于无穷大而T固定时广义矩方法估计量的大样本性质。令” =2(厶®旳〃，不⑴®/)〃， E=(IT®W}£ ,其中厶为T阶单位矩阵，那么可以得到：碗3陀-曲=云， £[W0E/N(T-l)]=o>(W'")/N , E[£Q£/N(T-l)] = 0 , E[£‘P£7N(T-l)] = 7Yr；+cr；=o■:,

E[ePs/N(T-1)] = cr^tr(W'W)/N , E\s'PeIN] = 0。其中，厶=弓£, 0 =(厶-半)®人，P = ^®I„ , Q+P = I„> tr(Q) = N(T-\), tr(P)=N, Q(e7®/J = O, 人)=(弓®/、，)。

随后，Lee和Yu (2010)、Baltagi等(2011)等学者对空间面板数据模型的GMM 估计方法进行了补充、拓展和完善。空间计量分析方法逐渐进入了成熟阶段，在区域经济学、经济地理学、城市经济学等领域得到了广泛应用(Anselin, 2010),尤其是随着 R、Gauss、MATLAB等语言编写的计量程序的快速发展使更多研究者进入这一领域。

第3章产业集聚与城市化的共同演化：演化经济学视角

中国经济增长的动力已经由原先的工业化单引擎向工业化与城市化的双引擎转变（经济增长前沿课题组，2003）,而产业集聚与城市化的互动发展也成为中国区域经济发展过程中一个十分显著的经济现象。尽管产业集聚与城市化的有效互动对于区域经济发展的重要性已达成共识，但是二者怎样互动、如何演化却有待深入研究。这主要归因于各领域对产业、城市二者研究的侧重点不同，而产业集聚与城市化形成的共同基础是 MAR外部性理论（Marshall, 1890）。其中，Krugman （1991）借鉴MAR外部性理论，确认了产业专属技能的劳动力市场、非贸易的特定投入品、信息溢出改进生产函数等所形成的特定产业地方化是专业化城市产生的根本原因。而Mills和Hamilton （1994）将 MAR外部性运用到城市形成理论中，构建了米尔斯-汉密尔顿城市形成模型，认为城市化的主要动力是产业的区位选择和集聚过程。Duranton和Puga （2001）则提出“技术池” 观点，认为城市化形成的专业化（交易成本和劳动力成本更低）、多样性（金融、科研、公共服务等）可以为企业提供更多的技术选择机会来改造生产流程，进而影响企业的规模生产、技术匹配、资本外溢和区位选择（Berliant and Konishi, 2000）o W Henderson （1974、1997）用城市内部结构理论和MAR外部性解释了城市中的产业集聚现象，并从城市贸易的角度研究发现，专业化、多样化城市更加有助于生产标准化产品并出口到其他地区（城市）（李金淞和宋德勇，2008）o

随后，一些学者开始在新经济地理学、区域经济学、新古典经济学等主流经济学的分析框架下，从多个角度对产业集聚与城市化的互动关系进行了初步探索。Fujita等（1999）对中心-外围模型进行了扩展，以此来解释产业扩散现象和城市形成及新城市产生的条件，并阐述了城市体系的形成过程。Duranton和Puga （2005）则提出“城市功能专业化"（Functional Urban Specialization）概念来描述区域分工形式并构建了城市功能专业化指数，不仅可以测度城市的分工水平，还能反映企业组织形式和产业空间结构的双重变化。而我国学者则主要是从中观和宏观两个层面对产业集聚与城市化（城市群）的互动关系进行了相关的理论和实证研究。多数学者认为，产业集聚效应与城市化之间存在不断演进的自增强机制（李清娟，2003；乔彬和李国平，2006）,因而加速我国城市化进程，需要同时发挥城市集聚经济、产业集群和城市群的多重作用（苏雪串，2004）。葛立成则从空间关联性的角度，重点分析了浙江省产业集聚的指向、类型和城市化的推进方式、扩张形式之间的关联性，并指出产业集聚既推动了城市化阶段的更替，也影响了城市化的地域模式。而徐维祥和唐根年（2005）总结提岀了以专业市场为对接平台、外商直接投资和基于开发区建设的产业集聚与城市化互动的三种模式。陆根尧等（2011）、陈雁云和秦川（2012）则通过选取典型的产业集聚区和城市（城市群），对产业集聚与城市化的互动关系进行了实证研究，结果显示加强二者间的互动关系对区域经济发展有显著的正效应。综上所述，国外研究大多停留在理论建模方面，实证研究并不多见，而国内还主要以定性的经验分析为主，非常缺产业集聚与城市化互动关系的结构分析。更重要的是，现有文献大都是基于主流经济学的研究范式，往往忽视了产业集聚与城市化互动形成和发展的动态的、历史的演化过程鷺又未进行不同时期、不同环境和不同发展条件下复杂关系的比较分析，具有一定的实践局限性。

自20世纪80年代以来，演化经济学的迅速发展对主流经济学的研究范式提出了严峻挑战（Nelson and Winter, 1982）,主流经济学中的"静态”、“均衡”、“最优化”、“同质性”等理论因远离现实而受到越来越多的质疑【° （多普菲，2004）,经济学分析呈现出从“均衡范式”向“演化范式”不断发展的趋势（Nelson and Winter, 2002；贾根良， 2004）o此外，演化经济学更加强调个体与个体、系统与系统以及个体与系统等不同主体、不同层级之间的相互影响机制，从而形成了众多的演化模型与分析工具（Nelson, 1994； Luigi and Marc, 1997；黄凯南，2009）o产业与城市本身就是两个复杂性适应系统，涉及微观（生产商或服务商）、中观（产业或区域）、宏观（环境）等多个领域，并且各个领域之间又交叉、互动，二者之间的演化是动态的、阶段的，这些都迫切要求理论研究范式及视角从“静态均衡”转向“动态演化”而走向真实。基于上述理论和实慝、背景，本章构建了产业集聚与城市化共同演化的理论框架和模型，并结合“义乌商圈, 和“柯桥商圈”的历史演进过程，深入揭示产业集聚与城市化动态演化的机制与过程，提炼产业集聚与城市化动态演化的阶段性特征及阶段间转化条件，从而为学术界关于产业集聚与城市化的演化机制提供理论补充。

3.1理论框架：产业集聚与城市化共同演化的结构与过程

产业与城市分属于两个具有不同的行为特征和网络结构，又相互影响、相互适应的动态复杂性系统。在二者互动的过程中，任何一种要素的结构性变化，任一环境的适应性调整，都会改变其他要素、系统、环境的演化路径与功能，而这一动态变化又会通过正负反馈机制形成“因果累积效应”来影响整个系统的演化方向，从而形成一种多层次、多阶段、互动型、共演型的逻辑结构和演化过程。

9与Porter学派提出的"产业集群”概念相比，Krugman引领的新经济地理学派更愿意使用"产业集聚”的概念”从字面上理解，好像产业集群是产业发展的一种静态结果，而产业集聚则更关注产业发展的动态过程。但实际上，新经济地理学派虽然己经注意到了产业动态演化的重要性，但是研究方法还是以比较静态分析为主，并没有更多地解释产业之间的动态关联性和历史演化过程。详细可以参阅Boschma和Lambooy （1999）, Boschma和Frenken （2006）的观点*

10主拓经济的范式危机源于其机械论和简单论的方法基础，主要以静态比较方法为主，忽视了有限理性（Bounded Rationality）,多样性（variety）、行为连续性（behavioral 8ntinuity）、路径依赖（limited path dependence）等组织行为对经济绩效的影响，离现实越来越远。尤其是随着耗散结构理论、量子力学理论、混沌理论、综合进化论、演化博弈论等自然科学理论的兴起和发展，更加突显了隐含在主流经济学中的范式危机，如耗散结构理论否定了主流经济学理论中隐含的经济过程可逆和线性系统的假设，认为均衡是可变的（非稳定性），并且经济系统可以自行产生自主性和相干性等自组织现象；混沌理论发现了机械决定论的弊端，认为经济系统的不确定性因素可能会被放大甚至可以影响整个经济发展方向，是不可以忽略的；综合进化论的"生物学隐喻”为演化经济学的发展提供了更多可以使用的语言和理论灵感，如个体群方法（APopulationApproach）；演化博弈论强调参与人的有限理性行为等。

3-1.1共同演化的结构与内容

根据各类主体互动的对象和范围，我们将产业集聚与城市化互动的结构分为微观、中观和宏观三个层次，包括异质性个体（个人、企业组织等）之间互动的微观主体、微观个体与其外部环境构成的中观主体以及产业与城市两大系统生发的宏观主体。由此，产业集聚与城市化之间就形成了一个包括微观、中观、宏观多层级互动的共同演化结构, 其主要包括生产要素、产业结构、空间布局及制度环境等4个方面的耦合巴见图3-1。

（1）生产要素的耦合。主要包括产品、技术、资本、人才4个方面的耦合。产品上的耦合表现为产业微观个体（生产商）生产能力与城市微观个体（服务商）服务能力之间的良性互动与对接。技术上的耦合比较多地表现为城市子系统的技术研发优势向产业子系统的扩散和渗透过程。资本上的耦合不仅表现为产业发展为城市化推进积累资

"耦合（Coupling）是物理学的一个基本概念，主要是指两个或两个以上系统之间的良性互动、相互依赖、互相适应、相互促进的动态关联关系，这一概念同样适合分析产业集聚与城市化之间的互动关系. 本，还表现为城市化对于产业优化升级提供的资本支撑（如城市系统严密的金融体系和发达的资本市场）。人才上的耦合主要表现为产业人才需求效应与城市人才供给效应的耦合（如人才交流信息平台）。两大系统在生产要素中频繁互动而产生“累积因果效应” 最终推动了区域经济的发展。

（2）产业结构的耦合。主要包括产业内的纵向承接、产业外的横向对接和基础设施的配套服务。纵向承接的耦合是指产业与城市两个系统在产业链基础上上、下游产业承接的耦合关系，如城市系统技术环节与产业系统生产环节的耦合可以推动整个产业链的优化与升级。横向对接的耦合主要表现为制造业与城市生产性服务业之间的相互作用、相互依赖、共同发展的互动关系（GuerrieriandMeliciani, 2005）,如生产性服务业通过提供专业化服务，有利于制造业降低成本，提高效率（Markusen, 1989）,而制造业的发展、分工深化可以创造出更多的生产性服务需求。基础设施的配套耦合更多的表现为城市系统基础设施的公共物品属性（非排他性和非竞争性），降低了制造业企业的交易成本和生产成本。

（3）空间布局的耦合。一是分布格局的耦合。在产业集聚形成初期，主要依赖于;" 人才、技术、资源等要素，所以集聚会产生于大量相关企业在要素相对密集的特定区域集聚，而这些要素的集中，往往是城市化推进的结果（Duranton and Puga, 2001 ）o二是地域分工的耦合。不同的资源禀赋和区域优势形成了产业的地域式分化，也推动了城市系统生活区和生产区的分离，最终导致产业系统注重产业链的延伸、再造和升级，而城市系统则侧重服务链的扩充和价值链的增值。三是区域转移的耦合。劳动密集型的产业集聚区（如纺织、服装、制鞋、玩具、小商品等）最终都会从劳动力成本偏高的大城市: 或东部沿海地区向中小城市或中西部地区转移，而作为资本密集型和技术密集型的产业环节往往会集聚在大城市或东部沿海地区。如此，产业系统与城市系统就会在相关产业的区域转移中形成了彼此的耦合关系。

（4）制度环境的耦合。产业集聚作为一种企业关联网络，其形成与发展都会根植于当地的制度环境之中，包括产业制度、政策环境、社会文化等。城市系统是制度环境的主要创造者和承载者，而良好的制度环境是产业集聚的关键。城市系统具有开放性环境，可以为产业发展提供公平、公正的竞争制度和法律保障，保证了经济主体间的交往与合作，降低了企业的交易成本和合作成本。当产业集聚根据制度环境的变化做出适应性调整时，这种调整又会推动城市系统制度环境的不断演化。另外，制度环境的耦合还会对高端要素（如高端人才、先进技术等）产生巨大的吸引力和凝聚力，从而推动整个系统的优化升级。

3.1.2共同演化的动力机制

产业集聚与城市化的共同演化发生在社会经济系统的各个层面（如个体、企业、产业、国家、环境等），其动力机制来自于各个层级之间的相互嵌套和互为因果，具有自组织理论特征。而达尔文主义的“变异、选择和遗传”作为经济系统演化的一般分析结构(Hodgson and Knudsen, 2008),可以转化为"创新、选择和扩散"(黄凯南，2009), 我们也以此作为产业集聚与城市化共同演化的动力机制，且这三种机制之间存在互动的内生关系。

(一)创新机制

创新机制是多样性的生成机制，是社会经济演化的源动力。Nelson和Winter (1982) 将创新视为一种搜寻新技术的组织学习惯例，并将创新分为基于科学的体系 (Science-based regime)和累积技术体系(Cumulative technology)两种。随后，许多学者将创新主体也从企业组织转变为更大的涉及各种要素互动的复杂系统，如Freeman和 Soete(1997)认为创新系统是技术可能性和市场机会相互匹配以及各种要素和关系在生产、使用和扩散新知识过程中的互动体系(Lundvall, 1992)。在产业集聚与城市化互动的初期，由于市场环境和创新过程的高度不确定性，产业系统与城市系统的各个主体只能根据自身实力作出非需求导向的创新，这种创新具有明显的试探性特征。随着产业系统和城市系统互动程度的加深，尤其是两个系统中领导型的企业或市场主体，为了能够在其他行动者完成模仿之前获取创新利润，它们会迅速行动进行创新技术与市场机会的匹配。这时无两个系统的微观主体都会将会将创新视为重要的竞争战略，并推动产业集聚与城市化的互动发展，而这种高频率的互动又会进一步促进创新在更大范围内得到组织和实施。在互动的后期，内嵌于各种技术、制度和社会文化结构中的大量抵制创新的惯性将发挥作用，包括各种稳定和保守的生产惯例、消费习惯、社会认知、市场制度、政治体制和文化传统等。在该阶段，创新行为被普遍的模仿行为所排斥，恶性竞争产生的“柠檬市场”降低了产业集聚与城市化互动的能级，从而导致同质产品的过度生产和市场饱和。可见，创新机制的生发与互动阶段密切相关。

(二)选择机制

选择机制是多样性的减弱机制，它通过某种标准来选择适应性高的演化单元，淘汰适应性低的演化单元，是社会经济系统判断优劣的能力。选择机制包括市场选择、社会选择和政治选择等3种机制，这也构成了产业集聚与城市化互动过程中对产品、技术、人才、网络联接、组织架构、区位、制度等的选择机制。市场机制主要协调产业系统与城市系统中各主体间市场竞争的准则和规则，主要以盈利能力为选择标准(Hanuschand Pyka, 2007),如产业生产体系与城市服务体系之间形成的竞争选择环境，对产品、技术、资本和服务进行的市场竞争性选择。社会选择机制是指协调产业与城市中各主体交往的习俗、惯例、意识形态和道德规范等社会文化制度，其选择标准主要基于特定的道德价值判断而形成的观念性力量(Henrich, 2003),如企业家往往依靠特定的城市居住、学习、生活，往往与城市系统中各种主体存在密切的交往和接触，从而影响了企业家的

创新模式、管理理念和市场战略。政治选择机制是由政府主导而形成了各种正式或非正式的制度规范，而这种机制在产业和城市的形成、发展、演变过程中作用非常显著，如产业发展规划、城市发展规划的制定、实施。而一旦考虑三种机制在各层级的互动，选择机制就是一种多层级嵌套的复杂系统。

(三)扩散机制

扩散机制描述了创新如何在社会经济系统中被复制和釆用的过程扩散过程是新知识、新技术通过特定的渠道在一段时间内被参与主体知道、接受和采用的过程，本质上是一种多层次的学习机制(Nelson, 1994)。扩散机制所具有的路径依赖和报酬递增特征，是产业系统和城市系统之间形成知识外溢效应、正反馈效应和网络效应的主要动力。例如，在产业集聚与城市化的互动过程中，城市系统各主体所积累的“创新知识” 可以根据外部环境的变化，实现与产业系统的相互嵌套和多层级互动，将其转化为“企业家认知”并适时地扩散到产业集聚区中；而产业系统的各个主体(如企业家)会对这些“创新知识”进行有目的性的整合或编码，并在产业系统交流中不断储存和再编码，最后会通过产业系统各主体与城市系统各主体的互动交流扩散到城市系统。如此，知识籌外溢效应和正反馈效应会导致整个系统中知识容量的增加和知识类型的转化，最终形成创新网络体系或区域创新体系。

3.1.3动态演化的过程及阶段

图3-2产业集聚与城市化共同演化的过程及阶段

12有些学者将扩散机制和选择机制等同或侧重于研究某一方面，如Schumadier (1934)侧重于扩散机制、Nelson和 Winter (1982)侧重于选择机制。而笔者比较赞同黄凯南(2009)的观点，即两者既有区别也有联系：一是被扩散的创新可能不是被选择出来的，而被选择的创新可能不会被扩散，如发达国家对核心技术的限制性输出；二是创新的扩散与选择也是相互作用，交织在一起的，如选择机制的变化会影响微观个体对创新的价值判断，进而影响创新的扩散等。

上述理论分析表明，产业集聚与城市化互动的动力机制、参与主体、演化路径都与二者互动的模式及阶段密切相关。借鉴Watts （1999）、陆立军和郑小碧（2011）的网络结构类型三分法，本文将产业集聚与城市化的互动阶段分为萌芽起步、耦合发展和创新整合3个阶段。另外，基于本文的研究重点及我国的基本国情（工业化与城市化协调发展研究课题组，2002；李强等，2012）,我们又将耦合阶段分为产业关联、协同互动和系统网络3个阶段，见图3-2。由图3-2可知，产业系统与城市系统的互动存在较为明显的“波浪式”上升递演关系，这也符合产业集聚与城市化互动的复杂适应性特征。例如，图3-2中的A、B两地虽然城市化程度相同，但可能由于产业类型、产业结构的差异而导致产业集聚度不同。

在产业集聚与城市化互动的萌芽起步阶段，由于外部环境的高度不确定性以及相关微观主体才刚刚进入行业或城市，导致微观主体不敢贸然参与市场竞争和合作交流，而是选择有限的、固定的合作伙伴开展合作（如制造业企业只能根据临近城市的消费需求进行定量的、配给性的生产加工）。在此阶段，两个系统之间基本处于自我维持阶段，产品的生产、销售基本上可以自给自足；系统之间的微观层级互动占有主导地位，而产业与城市两大系统的互动还远远没有形成，但是这种微观主体的互动促发了二者多局部、小范围的协同演化。由于创新的复杂性和高风险性，两个系统中的微观主体的创新行为也会相当谨慎，它们主要釆取非需求导向的试探性创新，如改进产品或服务的质量、品种、款式等。在该阶段，政府选择机制将起到主导作用，政府的发展规划和政策扶持十分重要，而市场竞争程度虽然逐步增加，但未成为主要的选择机制。在利润的诱导下，制造业企业开始出现分化、繁衍并进入更加细化的市场领域，而随着城市系统市场需求的释放，两个系统的合作交流开始显现。

随着产业与城市相互依存、相互影响关系的增强，二者的互动逐步进入耦合发展阶段。在耦合发展阶段的初期（产业关联阶段），两个系统微观主体的互动对象、互动范围开始扩大，原先依靠老关系合作的形态开始演变为在不同层级、不同范围、不同参与者之间的互动；互动层级也从微观向中观跃迁，本地产业关联程度加深，市场竞争程度增强，市场选择机制的作用开始显现，逐渐形成本地型经济系统。在耦合发展阶段的中期（协同互动阶段），两个系统的微观主体的互动行为逐渐演变成产业关联行为，对环境的影响越来越大，包括产业环境、制度环境、技术环境在内的环境变量与各类主体形成正反馈效应越来越明显；互动层级开始从中观向宏观跃迁，产业子系统与城市子系统的相互依赖、相互促进、协同互动的作用更加明显，产业集聚和城市互动层级开始突破本地约束向外扩张；此时，技术创新与市场机会的匹配增强，在市场选择和政治选择的双向推动下，创新知识在两个系统的交互频率越来越高。随着系统间互动频率的升高，产业集聚与城市化的互动进入耦合发展阶段的后期（系统网络阶段）。在此阶段，两个系统的微观主体、产业结构对环境的适应性逐渐增强，并形成联系密切、交互频繁的网络结构；制造业中的龙头企业开始凭借长期的技术创新和知识积累，在系统及周边地区形成一个由自己主导的协作网络，而很多以单个企业为主导的协作网络不断相互交织、相互融合，逐渐形成联接两个系统的区域创新网络体系；同时，龙头企业随着规模的扩张，开始注重提升产品或服务的附加值及实施品牌化运作，以此来逐渐提高在全球价值链上的地位；此外，市场选择机制开始发挥主导作用，而政治选择着重以改善产业集聚与城市化的互动环境为己任，政策、制度环境逐渐优化。

当市场进入者大量涌入系统，市场竞争日益激烈，微观主体与产业、环境高频互动时，产业集聚与城市化的互动进入创新整合阶段。在此阶段，由于产品、产业、技术的同质化竞争，产业集聚与城市化的互动层级开始出现分化，唯有系统之间进行优化升级才能避免走向衰落。优化升级的关键是能否实现产业集聚与城市化互动层级的外延式跃迁，促进两个系统的各个主体在更为广阔的需求、交易、创新空间内互动合作，将二者的互动层级推向具有更高适应性的和更加复杂的国际化阶段。同时，内嵌于技术、制度、环境中抵制创新的惯性导致创新行为被模仿行为所排斥，此时需要加强政治选择机制将创新的外部收益转化为创新者的内部收益，防止两大系统的互动进入“创新停滞陷阱”; 此外，产业集聚的低端制造业环节开始出现区域性转移，保留下来的高附加值、高科技含量的环节在城市空间内重新布局，并与城市系统内的高端服务业尤其是生产型制造业形成良性互动（陈建军和陈菁菁，2011）；知识性互动成为产业集聚与城市化创新整合、优化升级的主导模式。

产业集聚与城市化的共同演化是微观个体、中观产业、宏观环境相互影响、相互适应的互动过程，不同主体、不同层级在不同阶段都具有各自不同的角色、地位和功能，阶段的互动是一个互动层级的相互融合和跃迁升级的过程。在经济系统的演化过程中，如果互动层级因外部因素而导致无法实现阶段性的融合和跃迁，产业系统和城市系统的互动就会中断（如图3-2中向下倾斜的虚线），这也是我国长期存在工业化与城市化不协调的重要原因。而互动层次能否顺利融合和跃迁，取决于产业集聚与城市化互动的创新机制、选择机制和扩散机制能否根据互动阶段的变化做出适应性的调整和改变。'

3.2两个案例：“义乌商圈"和“柯桥商圈"

在产业集聚与城市化的互动发展中，“义乌商圈”和“柯桥商圈”的本质是现代商贸服务业与制造业集聚之间的互动与演化。专业市场与产业集群作为商贸服务业和制造业的空间集聚现象，呈现出典型的产业纵向关联特征：一是专业市场通过建立与更大空间市场需求的网络联系，提高了本地产业集聚区的市场规模，即在市场总体购买力不变的情况下，市场需求向某一特定区域或城市集聚，典型的是义乌小商品市场对本地及周边小商品制造业集聚区的正向效应；二是产业集聚蕴含的生产规模是专业市场产生和发展的“源泉”，产业规模的扩大将诱致要素市场和产品市场的需求扩张，典型的是绍兴纺织产业集聚规模的扩张引致钱清中国轻纺原料城市场和柯桥中国轻纺城市场的创生。

3-2.1城市化主导的“义乌商圈”与产业集聚主导的“柯桥商圈”

义乌市地处浙江中部，是浙江省金华市所辖的一个县级市，区位和资源优势都不明显。自1982年提出“四个允许” 1咻出开放小商品市场的决策，1984年确立"兴商建（县）市”发展战略（1988年撤县改市）到90年代中期实行“以商促工、贸工联动” 战略以来，经过30多年的精心培育和发展，义乌已经形成了以中国小商品城为核心， 20多个专业市场，40多条专业街为支撑，物流、产权、金融、劳动力等要素市场相互配套的市场体系。以义乌小商品市场为核心的专业市场群极大地带动了本地以商贸为特色的现代服务业（会展经济、现代物流、电子商务、金融服务等）的发展。截止2012 年底，义乌市服务业占三次产业的比重达55.8%,超过全省平均水平10.6个百分点。不仅如此，义乌专业市场群的发展还极大地推动了本地及周边、甚至外省的小商品制造业集聚区的形成和发展。目前，义乌市域共有2.6万余家工业企业、20多个特色鲜明的优势产业集群（如饰品、服装、袜业、拉链、工艺品、玩具、化妆品、文化用品等）、13 个国家级产业基地、1个国家级经济技术开发区，逐渐形成了以义乌小商品市场为核心，开放性、跨区域分工协作网络的“义乌商圈” [ "四个允许”是指允许农民经商，允许从事长途贩运，允许开放城乡市场，允许多渠道竞争。在当时的时代背景下，"四个允许”的提出极大地释放了当地市场经济的活力，也为义乌小商品市场的建立与发展创造了良好的市场环境。] [陆立军（2006）最早提出“义乌商圈”的概念，它指国内外与义乌中国小商品市场有着密切联系的经济主体及区域，既包括前向的产品销售区域，也包括后向的产品生产区域，以及由此所形成的区域经济分工合作与交流网络。这些纳入“义乌商圈"范畴的经济主体与区域具有共同的特征，即它们都借助义乌中国小商品市场这一平台，将自己的产品销往各地，或采购来自全国各地乃至国外的小商品。] [从1984年开始，绍兴县改变了社队对企业的统管、统收、统支的做法，废止了企业人员“工作在厂、分配回队、评定折头、报酬对照”的管理模式，实行厂长承包责任制，从业人员直接在企业领取工资和奖金，社队企业改称为乡镇企业，成为独立的核算单位。这极大地解放了生产力，提高了劳动者的生产积极性。]o

柯桥是绍兴县城所在地（2000年县政府从绍兴市区迁往柯桥），位于浙江省中北部，西临杭州，东接宁波，区位优势明显，同时根据国务院批复于2013年撤销“绍兴县” 并设立“柯桥区”。自古就有“丝绸之府”、“日出华舍万丈绸”等盛誉的纺织文化积淀是孕育绍兴县纺织产业集聚区的核心要素。随着20世纪80年代初政府取消了化学原料的国际计划体制限制（无需凭票购买），一些以“技术靠退休”、“设备靠换旧”、“供销靠亲友”为特征的社队企业（乡镇企业）迅速兴起巴遍地开花。正是由于纺织产业的迅速发展，绍兴县已连续多年位居全国经济百强县前10位，是“全国纺织产业基地县” 及全国规模最大的纺织产业集聚地，拥有杨汛桥精编、马鞍化纤、齐贤纺机、夏履非织造布、钱清纺织原料市场、兰亭和离渚针织7大纺织名镇及1个全球最大的中国轻纺城市场，并荣获“全国纺织模范产业集群”称号。截止2012年底，绍兴县工业占三次产业的比重达58.2%,超过全省平均水平8.2个百分点。以柯桥为中心的纺织产业集聚不仅极大地推动了生产性服务业（设计、物流、金融、咨询、房地产等）的发展，还带动了周边、甚至外省的纺织产业集聚区迅速发展并壮大，一个以柯桥为中心，纺织产业为特色的“柯桥商圈”基本形成。

在这一阶段，由于外部环境（政治环境、市场环境）的高度不确定性，独立型共生关系是产业集聚与城市化互动的主要特征。以“柯桥商圈”为例，分散型的纺织乡镇企业只选择在柯桥及周边的市场进行销售，并与柯桥内有限的商户（或经营户）进行生产和销售的合作，出现了初始的微观层级互动。随着轻纺市场在柯桥的建立，纺织企业与市场商户的微观互动更加紧密：一方面，零散的纺织企业源源不断向柯桥提供廉价产品, 有利支撑了柯桥商贸业的发展；另一方面，柯桥轻纺市场促进了纺织企业的规模化生产和资本化累积。此时，纺织企业和商户主要通过改进产品和服务的质量、品种、款式等非需求的试探性创新，产业发展的专用性知识扩散较慢，互动层级的进一步跃迁也预示着该阶段的创新潜力很大。同时，这一时期，政治选择机制起了主导作用，政府经济体制的转变释放了市场需求并推动纺织企业的迅速兴起，而对专业市场的规划和引导，则扩大了市场规模，导致了纺织产业在柯桥及周边地区的集聚及重新布局。纺织产业集群与城市化的共同演化框架开始萌芽和形成。

3.2.2两大商圈的核心动力：专业市场与产业集群的良性互动

进入20世纪90年代以后，“义乌商圈”的“城市拉力”开始发挥作用，专业市场发展形成的商贸服务业及相关生产性服务业成为孕育产业集群的“温床”，专业市场与产业集群的发展进入良性互动阶段。此时，政府也开始致力于搭建市场与产业融合发展的平台，尤其是在1993年组建中国小商品城集团股份有限公司（商城集团）实现“管办分离”、1994年成立义乌产权交易所规范市场摊位的租赁与转让、1994-1996年实施 “划行规市、分类经营”以规范市场秩序与环境、1994年开始推行“引商转工、贸工联动”战略等，政府全面退出竞争性领域，进而为市场的交易活动提供公正透明、稳定规范、可预期性的体制框架和制度环境，从而有效地推动了专业市场与产业集群的良性互动。这一时期，义乌本地及周边开始形成市场导向的各种制造业集群，专业市场中一些有实力的经营户开始转向产业领域，因此逐渐形成了以三鼎织造（1994）、芬利集团（1994）、王斌集团（1994）、梦娜袜业（1994）、浪莎袜业（1995）、新光饰品（1995）等大企业为主导的分工协作集群。产业集群的发展进一步为义乌小商品市场输入了更多的质优廉价的产品，有效支撑并引领了专业市场的资源整合和贸工联动的拓展。截止 2012年底，义乌小商品市场成交额为758.8亿元，是1999年的4.1倍，连续22年居全国专业市场首位"；义乌市工业总产值和地区GDP分别为1533.7亿元和802.9亿元匕分别是1997年的8.3倍和7.8倍，见图3-3。由图3-3可知，“义乌商圏”内专业市场与产业集群的互动发展呈现明显的正相关关系，专业市场的共享式平台不仅为本地产业集

16目前，义乌小商品市场已先后经历了 "马路市场”、“草帽市场”、“室内市场”、"集群市场”的变迁，六易其址，十一次扩建，并因有全球最大的小商品市场而被誉为一座建在市场上的城市；义乌小商品市场现有经营总面积460 万平方米，摊位6.2万个，市场内汇聚了 16个大类、4202个种类、33217个细类、170万种单品，日均客流量20万人次，产品出口到215个国家和地区。

17由于义乌市相关产业集群的数据难以统计与获取，而义乌产业集群的市场导向性又非常明显，即主要以小商品制造业集群为主（陆立军和郑小碧，2011）,本文就以义乌市工业总产值和地区GDP来反映义乌产业集群发展的状况, 重在分析专业市场与产业集群二者的互动趋势。

群的成长与发展提供了一个低成本的销售渠道，而且有利于本地大企业以较低的交易成本组织自己生产或销售的跨区域分工协作网络，促进自身的跨越式发展。

+ 义乌市工业总产值地区GDP + 市场成交额

数据来源：《义乌市统计年鉴》(1998-2013)、《中国商品交易市场统计年鉴》(2001-2012).中国知网中国宏观数据挖掘分析系统以及作者计算整理。

图3-3义乌市工业总产值、地区GDP及市场成交额(1997-2012年)

改革开放以后，绍兴县不仅继承了质朴的纺织文化，还在当地累积起丰富的纺织生产经验与技能，这种特殊的文化和人力资源推动了纺织产业集群的快速发展。但是在 1987年前后，绍兴县纺织产业出现“增产不增收的局面”，为了解决市场交易问题，1988 年政府筹集资金650万元对柯桥自发形成的"布街"进行改造，建成柯桥轻纺交易市场, 1992年更名为中国轻纺城。随后，“集群拉力”开始发挥作用，政府也作出“兴商建市、兴市建城”的战略性决策，并在1993年将中国轻纺城改组为股份制企业实现“官办分离”，轻纺市场的发展不仅拓展了纺织产业链，还增强了纺织企业的集聚程度和纺织商贸服务业在柯桥的汇聚，极大地促进了绍兴县纺织产业和城镇化的发展。自1992年以后，中国轻纺城市场一直位于全国百强市场第2位(仅次于义乌小商品市场)、同类专业市场首位。它以品种丰富、信息快捷、客流量大而闻名，成为绍兴县纺织产业集群与本地、外省及国际市场联系的“总窗口”，有效推动了会展经济叭金融服务、研发设计、现代物流、电子商务等现代服务业的发展。经过20多年的发展，中国轻纺城市场已成为全球最大的纺织品专业市场，市场经营户总数达2.2万余家，其中公司经营户达到5200 多家，常驻国(境)外代表机构超过1000家，境外专业采购商4000余人，全球近1/4 的化纤面料在此成交，全国近1/2的纺织企业与之建立了产销关系，产品远销180多个国家和地区。截止2012年底，中国轻纺城市场成交额达973亿元，同比增长9.3%；而纺织产业总产值为1948.7亿元，占工业总产值的59.4%,同比增长14.5%,增幅高出全

18屮国柯桥国际纺织品博览会自1999年在柯桥创办以来，己连续举办17届，并在2008年升级为国家级展会，己成为国内规模最大、影响最广，专业化、国际化、信息化水平最高的纺织品盛会之一，积极发挥了沟通供求信息、展示品牌形象、引领行业潮流、推动创意创新等作用，从而带动交通、金融、旅游、餐饮、住宿等第三产业的发展，提升了柯桥城市的知名度和名誉度。

"从2011年开始，绍兴县斥资20亿元打造“网上轻纺城”，通过整合信息流、资金流、物流、客户关系等价值链，建设一个集纺织资讯、贸易信息、产品及企业大全、在线交易、公共信息化服务于…身的网上市场，实现有形市场和网上市场的有效互动，加快纺织产业的转型升级和柯桥新城的提升发展。截止2012年底，网上轻纺城注册会员170 万个，开通网上商铺40多万家，网站日访问量达到200万次，在线交易额达16.7亿元。县规上工业平均2.5个百分点，见图3-4o由图3-4可知，绍兴县工业总产业、纺织业总产值及市场成交额三者呈显著的正相关发展趋势。这表明，纺织产业集群的发展不仅推动了中国轻纺城市场的形成与拓展，而且还拉动了整个工业经济的持续增长；换言之，产业集群与专业市场的良性互动成为绍兴县工业经济增长的核心“引擎”。

在这一阶段，两个商圈的互动对象、互动范围开始扩大，互动层级也从微观向中观跃迁，制造业企业与市场经营户互动合作的频率、范围不断扩张，并带动相关产业的配套发展，成为外部环境的积极塑造者。同时，政策变化、技术环境等环境变量对二者的影响越来越大，互动者与环境之间的相互作用、相互依存关系逐渐增强。制造业企业和市场主体都开始注重技术创新，并迅速行动寻找创新技术与市场机会的匹配性。例如“柯桥商圈”通过“无梭化”革命迅速扩张市场规模。此时，产业集聚与城市化的互动关系开始由集群推动城市的偏利型共生关系转化为互惠型共生关系，而政府的规划引导与市场竞争发挥了同等、甚至更为重要的互动选择功能。政府通过优化政策环境、健全市场体系、设置市场管理机制、实施市场“管办分离”、组建中国轻纺城股份集团等举措，为市场交易活动提供了稳定规范、公正透明的制度环境，有力推动了产业集群与专业市场的良性互动。同时，随着大企业的出现，产业集聚与城市化的互动结构开始优化，IT 龙头企业为主导的社会合作网络相互交织、相互融合，而这种社会网络反过来又可以将技术知识转化为企业家认知，并迅速扩散到产业集聚区中促进了市场上产品的品种、质量、技术的改善。此外，随着互动结构的优化、互动空间的扩大，绍兴县纺织产业集聚与城市化的互动网络开始向周边、省外甚至国外延伸、扩展。

数据来源：《绍兴县统计年鉴》(1998-2013),《中国商品交易市场统计年鉴》(2001-2012)、中国知网中国宏观数据挖掘分析系统以及作者计算整理。

图3-4绍兴县工业总产值、纺织业总产值及市场成交额(1997-2012年)

3. 2.3演化路径的殊途同归：以城市经济为中心的创新整合

进入21世纪以后，义乌依托中国小商品城市场逐步向信息化、高端化、品牌化和国际化方向转型提升，市场新型业态不断涌现，并开始从集贸市场、批发市场转向会展经济、现代物流、电子商务和国际贸易"，市场功能由单一的商品交易向商品展示、价

20目前，义乌小商品市场7.3万家经营户中有41.5%开通了电子商务，并且在本地汇聚了 7.6万多家网商企业，网上年成交额突破500亿元，带动了摄影、创意、快递、仓储、推广、代运营等电子商务配套产业的发展；义乌已经初格形成、信息汇集、产品研发等方向拓展，交易方式也从传统的“三现”交易（现金、现货、现场）转向洽谈订单、电子商务、物流配送等现代一体化交易方式。为了适应市场环境的快速变化，义乌市政府积极创新政策，有效引导市场、产业与城市发展的重点和方向：2002年，提出建设国际性商贸城市的战略目标，国际商贸城一、二、三、四、五区相继投入使用；2003年，构建“一体两翼”的发展布局，推进以商贸服务业为主的新型城市化建设；2006年，发布“义乌•中国小商品指数”，成为世界小商品的“价格风向标”：2011年，义乌国际贸易综合改革试点获得国务院批准，为义乌的产业发展与城市化建设搭建了更高的平台和开拓了更广的空间。随着“义乌商圈”的拓展、提升与演化，以城市经济为主的创新整合将推动义乌专业市场、产业集聚与城市化建设之间的互动范围和互动层级更趋于跨区域、网络化和国际化，已基本形成义乌工业园区、金融商务区、总部经济、内陆口岸四大平台支撑体系。

产业转移与总部经济协调推进是“柯桥商圈”创新整合的主要路径。为应对国内外环境的剧烈变化，绍兴县于2006年在全国率先提出并实践了 “亩产论英雄””的产业发展理念，对印染、化纤等污染严重的产业环节集中建立污水处理厂，并逐步淘汰落后产能，推动产业转移和升级。同时，绍兴县积极实施“611工程” 22,在柯桥新城发展总部经济，集聚纺织产业的研发、营销、策划、品牌等高附加值环节，推动城市现代服务业的发展。总部经济以“交易模式公司化、运行方式国际化、交易主体全球化、交易时间全天化”的全新理念，突破了一家一户摊点式的传统交易模式。随后，在2008年8 月，绍兴县提出着力打造国际性纺织制造中心、国际性纺织贸易中心和国际性纺织创意中心的战略目标。2009年4月，绍兴县又出台《绍兴县加快纺织产业集群升级计划》，明确了实现“三个中心”具体目标的主要途径，即坚持纺织产业、轻纺城市场与柯桥新城的联动，以市场、城市带动产业升级，在更大区域、更高层次上发挥绍兴县纺织产业、轻纺市场的集聚优势和柯桥新城的集散能力。此时，信息化、知识化、服务化、国际化成为“柯桥商圈”演化的主要特征。（见图3-5）

在这一阶段，随着市场竞争日趋激烈、微观主体与环境高频互动，两个商圈产业集聚与城市化的互动进入创新整合、优化升级阶段。由于产品、技术的同质化竞争，产业集聚与城市化的互动空间更趋向于跨区域、网络化、国际化，互动范围和互动层级开始出现扩充和分化，能否实现二者的优化升级是避免产业和城市衰落的关键。产业集聚与城市化的互动需要向更高的互动层级外延式跃迁，从而使制造业与服务业的微观主体在步形成以小商品、文化产品、旅游产业、森林产品4个国家级展会为主，五金、玩具、礼品等40多个与本地产业高度关联的专业展会为辅的会展体系，推动了义乌会展经济的高速发展；义乌拥有物流企业1300多家，全球20家海运集团有近一半在义乌设立办事处，从而有效支撑了电子商务等新型市场业态的发展，高效、便捷的物流体系己经基本形成。

21在相同的土地面积上，以产出、效益、税收为评价企业的标准，推动企业改进传统厂房模式，盘活存量土地，降低生产成本，激励企业走集约发展、科学发展的新路子。

22 "611”工程是指用6年的时间，在柯桥新城建设100幢左右15层以上或45米以上用于商业、酒店、商务、办公等方面的企业总部和现代商务大厦，第三产业增加值占GDP的比重每年提高1个百分点。截止2012年底，己累积建成投运总部、商务大楼80幢，在建45幢，待建5幢，极大地提高了城市的承载力. 更广阔的需求空间和更高层级的创新空间内互动合作。这迫切需要二者的互动结构和互动网络走向以国际化、现代化、创新化为特征的优化升级之路。此时，政治选择机制尤为重要，一方面要推动产业低端环节转移、淘汰落后产能、加强知识产权保护，有效承接高附加值、高科技含量环节并将创新的外部收益转化为创新者的内部收益；另一方面, 积极发展电子商务、会展经济、现代物流、品牌经济等生产性服务业，实现制造业集群与生产性服务的良性互动。

义乌商圈柯桥商圈

T政府行为卜

图3-5两大商圈演化模式及演化路径的概念模型

3.3小结

本章基于共同演化的分析框架，以“义乌商圈”和“柯桥商圈”为例，探讨了产业，集聚与城市化共同演化的机制、过程与阶段。研究发现：①产业集聚与城市化之间是一；种由微观、中观、宏观及其与所处环境所构成的多层次互动演化关系。主流经济学的“均釁衡范式"难以全面而准确地分析二者互动的历史演化过程，而共同演化的分析范式则成为研究二者互动机理的理论创新。②产业集聚与城市化的互动是一个多阶段的动态演化过程，由创新机制、选择机制和扩散机制共同作用驱动二者从萌芽起步阶段向耦合发展阶段再向创新整合阶段不断地转换和跃迁。在不同的互动阶段，占主导的互动层级能否完成阶段性的融合和跃迁，决定了产业集聚与城市化多层级的互动过程和结果。③城市化主导的“义乌商圈”与产业集聚主导的“柯桥商圈”虽然在不同阶段的主导力量存在差异，但是两个商圈演化的核心动力（专业市场与产业集群的良性互动）和发展趋势（以城市经济为主的创新整合）呈显著的相似性。其中，“义乌商圈”能否在国际化、现代化和创新化的动态演化过程中实现更高互动层级的外延式跃迁以及“柯桥商圈”能否在产业区域转移中成功打造总部经济是两个商圈在知识经济阶段避免衰退、实现转型升级的关键。这既取决于政治选择的有效引导，更取决于产业集聚与城市化的多层级互动系统对内生演化环境的适应性和稳定性。

第4章城市经济集聚与变迁:产业融合理论视角

目前，中国的产业集聚还是主要以制造业集群为主（罗勇和曹丽莉，2005）,而中国城市的发展则具有服务业集聚的显著特征（陈建军等，2009）»现实经济实践的结果发现：一方面，产业结构调整缓慢和升级相对困难的地区大都是脱离大城市或中心城市支撑的传统农村工业区或中小城市地区，这说明制造业的发展如果脱离了服务业的支持就会很快遇到发展瓶颈；另一方面，作为制造业的中间投入，生产性服务业（如金融服务、现代物流、技术研发、信服服务、法律咨询等）的发展也不能脱离制造业而孤立存在（陈建军和陈菁菁，2011）。但是，具体到一个城市或区域，服务业的发展如何影响制造业的空间布局，或者制造业的发展又将怎样带动服务业的区域集聚？明确这两者之间的关系对于现实中产业集聚与城市化的互动演化与规划引导具有非常重要的意义。近年来，服务业与制造业的协调发展已成为产业与城市发展的重要问题。中心城市因大力发展现代服务业而提出的“退二进三”成为城市发展的普遍诉求，而各类制造业集聚区的建立也是区域（城市）经济发展部门的主要兴趣。那么，如何建立合理的产业发展顺序，优先发展制造业还是优先促进服务业？怎样在一个城市或区域内实现制造业与服务业协调发展？而回答这些问题，必须要正确把握制造业与服务业的互动关系，这也是研究产业集聚与城市化共生演化的关键所在。鉴此，本章尝试以制造业与服务业的互动关系作为理论分析框架，构建制造业与服务业的演化博弈模型，并以“义乌商圈”和“柯桥商圈”的统计数据对产业集聚与城市化的演化路径进行实证分析。

4.1理论分析：制造业与服务业的互动效应

制造业与服务业到底是怎样的关系？在区域（城市）空间、要素禀赋有限的条件下，要推动区域经济可持续发展，应该实施怎样的产业政策？理论界对以上问题的回答虽然存在差异，但是大多数学者在“制造业与服务业良性互动”上观点一致。本文认为，既然空间和要素是稀缺的，那么制造业与服务业之间必然存在争夺空间和资源的竞争性和排他性特征，因此本文将二者的互动关系总结为“挤出”、“偏利”和“互惠”三种效应。

4.1.1挤出效应

“挤出效应”是指在特定区域（城市）空间内，制造业与服务业之间并没有形成良性互动关系，而是二者之间（一方对另一方）存在较强的“排斥反应”或“替代效应”。其中，最典型的是服务业与制造业在区位上的分离。Sassen （1991）发现，制造业与服务业在地理位置上并非相互依赖，服务业并不一定会集聚在制造业周围，尤其是现代服务业主要是为了满足金融、商业、信息流通的需要，而不是以制造业为中心。从要素成本和交易成本的关系看，商务成本的上升会使对交易成本敏感的现代服务业主要集聚在中心城市，而通过“挤出效应”将使对要素成本敏感的制造业在中心城市的外围地区分

布，最终形成服务业与制造业在区域（城市）空间布局的“中心-外围”结构。而且，现代服务业尤其是高级生产性服务业（APS）的区位选择并不单纯受制造业的影响，而是政治、经济、文化等众多因素综合作用的结果（Werner and Sharpe, 2003）。Jule薛Tranter （1996）通过对英国利兹和谢菲尔德两大城市的实证研究也得出，制造业并非是高级生产性服务业唯一或最主要的需求方；相对于制造业而言，服务业受其他部门的需求拉动作用不大或对其他产业的依赖度更低，其增长主要依靠本身的自我增强机制（Pilat and Wolfl, 2005；程大中，2008李惠娟（2013）通过测算中国地级城市在2004-2010年的服务业集聚程度发现，信息计算机服务和软件业、金融业以及房地产业等生产性月艮务业的集聚程度并不受制造业的影响。而张三峰和杨德才（2009）通过对我国中部地区81 个城市的实证分析发现，中部地区服务业与制造业之间并未形成较强的正向互动关系，制造业的发展不仅没有对服务业形成中间需求，相反还对本地区服务业的发展产生显著的“挤出效应”。制造业与服务业之间的“挤出效应”与一个地区（城市）的经济发展程度密切相关：一个地区（城市）经济越发达，服务业对制造业的“挤出效应”越明显；经济越落后，制造业对服务业的“挤出效应”就越显著（Fiona, 2008）。

4.仁2偏利效应

“偏利效应”是指在制造业与服务业的互动过程中，表现为一方使另一方受益而另一方无利也无害的共生关系。制造业对服务业的“偏利效应”（简称“制造偏利效应”）与服务业对制造业的“偏利效应”（简称“服务偏利效应”）不同于顾乃华（2006、2010）总结提出的“需求遵从论”和“供给主导论”。本文认为，无论是“制造偏利效应”还是“服务偏利效应”都可以从需求和供给两方面进行解释，而不是单一方面地提供需求. 或创造供给。“制造偏利效应”认为制造业是（生产性）服务业的发展基础，不仅是（生产性）服务业的需求来源，还可以衍生出新的（生产性）服务业类型，即制造业的扩张所引致的（生产性）服务需求与供给对（生产性）服务业发展的影响效应。制造业是服务业产出的重要需求部门（Rowthom and Ramaswamy, 1999）,典型的是制造业内部的技术缺陷使制造企业对相关服务的需求必须通过外部购买实现，从而促进生产性服务业的发展（Geo, 1991）。另外，制造业可以在产品基础上衍生出新服务，不仅可以提供产品或“产品+附加服务”，还能提供一揽子的“产品-服务包”，具有“制造业服务化”的特征。制造业通过服务外包，进一步拓展了服务业的种类和规模，使制造企业能够专注于核心业务的发展，还能创新服务业发展模式和提升服务业运作效率（霍景东和黄群慧， 2012）o

“服务偏利效应”认为（生产性）服务业是制造业效率提高的基础和前提，不仅能为制造业提供生产性服务，还能引致出新的制造业产品。（生产性）服务业是人力资本和知识资本的输出体以及企业或产品比较优势的重要决定因素。若一个地区缺乏（生产性）服务业，将会阻碍本地区制造业的生产效率和产业竞争力（Faeeel and Hitchens, 1990； Eswaran andKotwal, 2002）。刘志彪（2006）指出，现代生产性服务业是制造业知识密

集化的构成要素，是制造业提高劳动生产率、提升产品竞争力的基本源泉（Dnniels, 1988； Illeris, 1994）„此外，现代服务业尤其是APS的发展可以细化专业化分工、延长产品的生产链、降低市场交易成本，从而衍生出新的制造业产品。典型的是苹果公司iPhone 的成功正是通过为客户提供“开放式体验”、功能升级等服务细化了手机制造的专业化分工，使手机从以前仅有外壳、小屏幕和标准按键等几个基本零部件，演变为触摸屏、标准键盘、数码相机、录像、音乐播放、摄像头、存储器集于一身的“智能机”（刘戒骄，2011 ）o

4.1.3互惠效应

“互惠效应”是指在制造业与服务业的互动过程中，两者之间相互依赖、相互促进、相互渗透、相互融合，通过获取“制造外溢效应”和“服务外溢效应”最终实现二者"共赢式”的协调发展。这类似于顾乃华（2006、2010）针对制造业与服务业互动关系总结提出的“互动论”和“融合论”。制造企业的生产创新会引发（生产性）服务业的过程创新，而（生产性）服务业的需求变化又会引致制造企业的生产创新，从而增强了制造业与服务业的“互惠效应”（Hansen, 1994）。制造业技术变化所引起的“垂直分离”会使服务业在新的分工领域中独立出来（Francois, 1990）,二者之间并非简单的社会分工关系，而是具有相互依赖、相互作用、共生演化的内在动态关联性（Gurrieri and Meliciani, 2005）o制造业规模的扩大会促进贸易、金融、咨询、物流、信息、外包等（生产性）服务业的成长，从而提高制造业部门的生产效率，而（生产性）服务业的发展也要依靠制造业部门中间投入需求的增加。梁军和周扬（2013）通过比较不同驱动模式的生产性服务业与制造业之间的关系，发现差异化驱动型生产性服务业不但能满足制造企业的差异化需求，还能降低其购买服务的成本，因此能与制造业形成良好的互动联系。在理解制造业与服务业的互动关系时，应根据不同地区、不同时期、不同产业类型的特殊性，科学分析二者协调（共赢）发展的主要条件。

另外，信息技术的迅速发展以及其对其他产业的渗透，在一定程度上消除了制造业与服务业之间的技术专用边界，二者出现融合趋势（顾乃华，2010）o李文秀和夏杰长（2012）将制造业与服务业的融合模式分为嵌入式融合、捆绑式融合和交叉融合三类。其中，嵌入式融合是指制造企业在其产品中嵌入改善产品性能的服务，以提供生产效率, 如美的集团在产品中引入自我诊断软件，持续监测产品性能；捆绑式融合是指制造企业的产业边界向服务业延伸和拓展，在销售产品的同时捆绑提供功能服务及相关服务，如大型装备或产品制造商会为顾客提供融资、保险等金融服务；交叉融合是指原本相互独立的服务产品和制造产品在同一标准束或集合下通过功能相互渗透完全结为一体的产品整合过程，如消费者在购买设备或产品的同时可以获得安装、维修、升级、培训、回购、技术支持等一系列的附加性服务。无形服务对生产流程及产业链的优化重组、服务链对制造业产品链的不断渗透，推动了服务业与制造业的融合发展，从而形成新的产业

发展形态和产业发展模式。制造业与服务业融合使产业间的技术边和市场边界趋向模糊，更多地表现为产业渗透、产业交叉和产业重组。

4.2演化模型：制造业与服务业的博弈分析

基于中国产业发展的现实情况，本文将产业集聚与城市化互动的微观主体分别设为制造型企业和服务型企业，并将加520）理解为参与互动的制造型企业数量，而把” （»>0）理解为参与互动的服务型企业数量。假设制造型企业主动与服务型企业互动时需要付出成本Cl并得到收益A，而服务型企业向制造型企业提供服务时需要付出成本 C2并得到收益凡。由于机会成本是企业面临选择决策时所要考量的重要影响因素，例如企业的新产品定位（李东，2001）、R&D联盟构建（卢丽娟和张子刚，2005）、供应链选择（公彦德和李邦义，2012）等，因此本文也将机会成本纳入到制造型企业与服务型企业的互动分析中。如果制造型企业主动与服务型企业互动而服务型企业确没有参与互动，那么服务型企业将失去机会成本凡23,而制造型企业则因此失去效益（博弈矩阵见表4-1 o

表4-1制造型企业与服务型企业的演化博弈矩阵

制造型企业服务型企业

互动不互动

互动 & - C], 7?2 —C2

不互动 —R＞，~7?2 一 C? 0, 0

对上述博弈模型进行占优分析发现，（不互动，不互动）必定是模型的一个纯策略~ Nash均衡。这意味着，如果没有外界因素的干扰，制造型企业与服务型不互动将是一渋个均衡。另外，（互动，互动）仅在K-G>-4且爲 <>-&即且&>导的情况下才能成为模型的第二个纯策略Nash均衡，即制造型企业与服务型企业互动是在相对苛刻的条件下才能形成均衡「当三时，选择互动的制造型企业还与选择不互

动的制造型企业比较收益从而关注R £的大小，而服务型企业也在会在& -C2过低的情况下偏离互动。因此，当时，该博弈模型的演化方向不明确。

4. 2.1复制动态方程与演化均衡

由于制造型企业与服务型企业在每次互动结束后都会进行比较、学习而不断调整策略，所以大量的制造型企业与服务型企业在下次博弈后都会受到本次博弈结果的影响，于是二者的互动就变成了一种重复的群体博弈。假设在t期选择互动的制造型企业所占

23与生产成本相比，机会成本是一种隐形成本，经济主体只有在面临多方案选择时才会产生机会成本。也就是说，对于服务型企业而言，只有生产型企业存在与服务型企业进行互动的意向时，服务型企业才会面临机会成本。而机会成本的大小正是服务型企业不选择与该生产型企业互动所放弃的收益。

比例为x(/),而选择互动的服务型企业所占的比列为刃/)。采用色表示选择互动的制造型企业群体的期望收益，用Eg表示选择不互动的制造型企业群体的期望收益，用咼表示整个制造型企业群体的期望收益，则可以得到如下等式：

Eh =加[2_y(/)-1]7^ — mCx

Eg = 一矽(/)必

Ep = x(t)Eh + [1 - x(t)]Eg = [(2m+n)x(t)g(t)—- ny(t^\Ex - nvc(f)C]

同理，如果用珂表示选择互动的服务型企业群体的期望收益，用坨表示选择互动的服务型企业群体的期望收益，用塢表示整个服务型企业群体的期望收益，则可得到如下等式；

Ea = w[2x(/) _ 1]7?2 _ nC2

Eb = 爲

E$ = y(t)Ea + [1 - y(t}\Eb = 2[(2n + m)x(t)y(t) - mx(t) - ny^)^ - ny(,t)C2

根据生物进化的“复制动态”思想，获较低收益的博弈方会改变策略，从而模仿较高收益方的行为，因此群体中采取不同策略的成员比列就会发生改变。特定策略的变化速度与该比例群体的得益超过平均收益的大小成正比。同样，制造型企业和服务型企业的策略行为也会作出相应的调整，从而整个系统的变化过程可用复制动态方程表示为：

(Jy

—=琲)(坊一咼)= +

学 yg—Es) = y(t^-y(t)]{[(2n+m)x(t)-n]E2-nC2}

由上述复制动态方程可知，选择互动的制造型企业群体有三个均衡点：％ = 0或* = 1 或y=処儿+q)；而选择互动的服务型企业群体也有三个均衡点：丁 = 0或7 = 1或

(2护+刃)&

_ w(^2 +G)

X — Q

(2斤+加)地

4. 2. 2互动均衡的演化路径分析

为了方便分析制造型企业与服务型企业互动模式的变迁，本文将单独分析制造型企

业和服务型企业的均衡演化路径，并把巴（-）理解为制造型企业（服务型企业）与

n m

服务型企业（制造型企业）的互动比，将5和幺分别表示制造型企业的互动难度和服

务型企业的互动难度。在现实中，产业集聚与城市化的互动模式主要存在3种：模式1 是服务业主导型互动模式；模式2是制造业主导型互动模式；模式3是制造业与服务业共演型互动模式。本文重点分析模式1的均衡演化路径，以此同理可推出模式2和模式 3的均衡演化路径。

（一）制造型企业的均衡演化路径分析

在制造型企业群体的三个均衡点中x = 0和x = 1对应了所有制造型企业选择互动或不互动的极端情况，一旦制造型企业或服务型企业的成本或收益发生改变，该均衡就会收到干扰。而均衡点»=加3+5=_]_（1+匀表明：随着制造型企业互动难度的

（2加 + 肋7?1 2+土 & &

增加，为了扩大制造型企业的互动比例，服务型企业的互动比例也应该增加，但是也不能盲目扩大。因为制造型企业群体的稳定性还与制造型企业与服务型企业的互动比"相 m 关。当0<m<n时，即服务型企业的互动规模大于制造型企业的互动规模时，此时均衡点尹=〃®+G）=—1-（1 + £1）<1（1 +点）。当0<n<m时，即制造型企业的互动规模

（2m + n）Rx 2 + 冬 & 3 R、

大于服务型企业的互动规模时，这时均衡点丁=塑&±£12=_「（1+£1）二丄（1+£1）。

（2加+讷 2+二 A 3，Rj

因此，服务型企业选择互动的比例最好是|（1+^）,即寸=1,就能实现产业集聚与城

市化的良性互动而互动效应显著。

因为0M玫关，所以年的符号只与｛[©肌+初心-血皿-mC.｝有关。当 at

迴也时，竺* 制造型企业选择互动的比例保持不变，如图4-1 （a）所示。（2加 + "）& dt

当 m（R、+CJ时，竺>o,这表明选择互动的服务型企业比例增加会使选择互动的制（2m + ri）Rx dt

造型企业比例也越来越高。事实上，当&_g>o时，制造型企业会因能获取正利润而

选择互动。此时，即使初始状态x = 0,制造型企业与服务型的互动博弈也会向x = l演

进并趋于稳定，见图4-1 （6）o若R-G<0,则初始状态兀=0会得以保持。当

川器誌时’知° '选择互动的企业会越来越少,互动将趋于瓦解,如图4-心）。

（二）服务型企业的均衡演化路径分析

在服务型企业群体的三个均衡点中y = 0和y = 1对应了所有服务型企业选择互动或不互动的极端情况。城市化主导型模式表明在产业集聚与城市化互动过程中服务型企业更加主动（大多数服务型企业都会选择互动策略），因而可以假设y = l作为服务型企业的初始状态。如果制造型企业也积极互动，那么制造型企业与服务型企业的互动就稳定在丁 = 1的状态；若制造型企业不积极，会导致服务型企业选择互动的C?越来越大，则服务型企业选择互动的积极性就会逐渐减少。均衡点X ="（牡型=丄（1 +色）说明

（2刃+加）& 2 +巴尽

选择互动的服务型企业群体的稳定性不仅与&和C?有关，还与服务型企业与制造型企业的互动比丄有关。

因为0刃（/）«1,所以型的符号只与｛[（2n + »i）x（r）-n]Z?2-nC2｝有关。由于是服务 dt

业主导型模式，所以假设初始状态是所有服务型企业都会选择互动（如地方政府的强势推动），即y = U当x="（肛9）时，空=0,选择互动的服务型企业比例保持不变，

（2n + m）J?2 dt

如图4-2 （a）所示。当x> "（&+G）时，型>0,这说明制造型企业选择互动的积极（2n + m'）R2 dt

性使选择互动的服务型企业越来越多，因而将保持丁 = 1的状态，如图4-2 (b)。但是, 如果制造型服务业选择互动的积极性很差，使X<"g+C2),型<0,这表明选择互动

(2n + m)R2 dt

的服务型企业会越来越少，互动将趋于瓦解并进入强推力阶段，见4・2(c)。

4. 2. 3互动均衡演化的稳定性分析

基于上述讨论，可将非平凡的均衡点为界，将制造型企业和服务型企业的互动博弈过程划分为4个不同的动态演化区域，其演变路径见图4-3。

在IV内部的任何一点，由于选择互动的制造型企业比例和选择互动的服务型企业比例都超过了分界值，二者将向着良性互动的方向均衡演化。此时，即使有来自制造型企业和服务型企业的微小扰动，二者的互动体系依然演化到均衡点(1, 1)。这表明，即使对制造型企业和服务型企业施加微小扰动，二者的互动体系还将会演化到均衡点(1, 1)。相应地，在区域I内部的任何一点，由于制造型企业和服务型企业两个群体中选择互动的比例都低于均衡值，此时整个互动体系在二者选择不互动的相互影响下迅速缩减，直至互动彻底破裂。在区域h和ni内部，由于只有一方的积极性不高，因此在另一方的积极努力下，互动规模仍然会保持在一方的增长中另一方缩减，导致整个互动体系逐步演化到均衡点（也+9）, 込!£2）。但是在该状态下，任何微小的驱动或扰

（2 总+ 加）丘（2m + n}Rx

动就可能会使互动系统进入到区域I内部或区域IV内部，因此制造型企业与服务型企业互动的演变路径就存在不确定性，即均衡点（W+G）,処§+◎）是不稳定的。

（2n+加）& （2m + n）R{

上述分析为地方政府对产业集聚与城市化互动的合理规划引导提供了理论依据。以城市化主导型互动模式（模式1）为例，地方政府可以设立专项基金，引导产业集聚与城市化的良性互动。当m<n时，专项基金可以向制造型企业倾斜，补贴（"一空L给制造型企业；^m>n,专项基金可以向服务型企业倾斜，补贴吐込■给服务型企业。这样就会使得二者为得到尽可能多的专项基金而在互动中更加积极，从而会促进双方选择互动的比例都在提高，最终导致互动系统向均衡点（1, 1）演化。

4.3实证检验：“义乌商圈”和“柯桥商圈”的数据分析

为了进一步验证本文所提出的理论分析框架和演化博弈模型，本章继续选择非常具有典型意义的“义乌商圈”和“柯桥商圈”来进行实证检验。我们首先根据上文的理论分析构建一个方便预测和检验的共生演化模型，然后再引入相关数据进行讨论。

4.3.1 —个共生演化模型

本文借用生物学中描述不同种群共生现象的Logistic模型（庞博慧，2012）,来分析制造业与服务业的动态演化过程。为了使模型的结构更加清楚、分析更为方便，我们将两个产业微观个体之间的相互作用简化为制造型企业与服务型企业之间的互动关系。

（-）模型假设条件

假设1：假定地理相对集中的企业之间是相互独立的，将处于特定区域（城市）的制造型企业或服务型企业经历的外生和内生变化简化为企业的产值信号。此时，企业产值的变化反映了该地区（城市）制造型企业与服务型企业的共生演化过程，且每个制造型企业（服务型企业）的产值与其所处环境之间的关系可以用Logistic方程表示为：

些® -纟）（4.1）

dt K

其中，0（r）表示制造型企业（服务型企业）产值随时间/的函数，这里的时间（不仅包含一般时间的概念，还包括信息、技术、资金、产业政策等影响产出或服务水平的外部因素变化；/•代表制造型企业（服务型企业）产值的自然增长率或内禀性增长率；K 表示在特定区域（城市）或资源条件下，制造型企业或（服务型企业）的最大产值；rQ 体现了产值增长的趋势，而（1-Q/K）称为Logistic系数，代表了环境和资源对制造型企业（服务型企业）产值增长的阻滞作用（刘明广和李高扬，2012）o随着制造型企业（服务型企业）产值。的增加，fQ就越大，而（1-Q/JC）会越小，因此产值Q最终由上述两个因子共同作用的结果所决定。对于单一制造型企业（服务型企业）产值增长的Logistic 方程，我们可以得到的方程解为（Q,为初始产值）：

假设2：制造型企业（服务型企业）产值的变化受尸的影响，7•越大0（/）增长就越快， F的大小取决于行业本身的发展水平，是一个大于零的常数。

假设3：在特定时间内，一个区域（城市）的资源禀赋是一定的，制造型企业（服务型企业）的产值存在一个最大值K,且产值增长率F受自然市场饱和度Q/K的阻滞* 作用。

假设4：区域（城市）内制造型企业和服务型企业之间存在的竞争与合作关系，反「映了制造业与服务业之间的挤出效应、偏利效应和互惠效应的变化趋势。其中，竞争关系使制造型企业（服务型企业）的产值市场饱和度对服务型企业（制造型企业）的产值增长率具有挤出效应，合作关系使制造型企业（服务型企业）的产值市场饱和度对服务型企业（制造型企业）的产值增长率具有偏利效应或互惠效应。

（二）模型构建及稳定条件

用0（f）和2（0分别表示/时刻制造型企业与服务型企业的产值，瓦和Ks分别代表制造型企业和服务型企业在既定技术水平和资源禀赋条件下的最大产值，丘和$分别表示制造型企业和服务型企业的产值增长率。制造型企业与服务型企业的共生模型可以表示为：

= /(©，!2s)= U0m(1-第-© 告+ A 学)

警=畑3但（1-鈴7爵+尸2爲）

(4.4)

其中，a和0是制造型企业和服务型企业之间竞争与合作程度大小的度量指标。令

方程式（3）和（4）为0,可以得到4个平衡点：Eg,。），E2（0,Ks）,

的稳定性，在E点将/（Qm，Qs）和g（QM，Qs：^Taylor展开，只取一次项，并构造雅克比

矩阵•/,可得到：

若行列式detJH,令p=（df（QMQ）/瑟必+理。财OF ©I ，q=detJ,当平衡点E满足p>0, g>0时稳定，p<0或@<0时不稳定。把血、耳、耳和坨分别代入（4.5）式，再计算相应的p和？值，便可得到表4-1所示。

表4-2制造型企业与服务型企业共生演化模型的平衡点及稳定条件

平衡点 P q 稳定条件

S _公(1 -色+02) 1曲<?（1-购+禹） «i-A <1 C2 - 角 >1

坊（0,瓦）色一角<1

E( ) £(1-02+02))

'1-(坷-#|)(°2-％) 1 - (坷-01)(。2~“2) 勺(1 -匕+山)+公(1-幺2 +角)

1-(“1-01)(02-02) 応(1-闵+几)(1-012 + 02)

1-(0-01)(02-02) P\ <1 宅一角V1

耳（0,0）一(中 +$) %% 不稳定

下面通过相轨线做进一步分析，从式（4.3）和（4.4）中可得到：

4（0，Os）"-典-务繆+ A 爭（4.6）

叭Qm，Qs）='-号-a?*"良

(4.7)

令爪Qm，Qs)= 0和鸭(0，2)=0,以平衡点d为例进行分析。由表4-2可知，平衡点E,(K”,0)的稳定条件是匕-人<1 ,勺-禹>1，此时他,Qs)= 0和屮◎心=0可以将相平面分为三个区域，分别为Q： dQM(t')/dt>Q , dQs(t)/dt>Q ； D2 : dQM(t)/dt>0 , dQs (/) / <7/ < 0 ； D3: dQM(t)/ dt <Q > dQs(t)l dt < 0,见图 4-4 (a)。若初始相位点落在9区域，制造型企业和服务型企业产值增长率均大于0,随着时间的推移，相位点会向右上方移动，最终进入2区域；若相位点从q点出发，制造型企业的产值增长率大于0,而服务型企业的产值增长率小于0,相位点向右下方移动，并不会进入区域q，而是最终趋向平衡稳定点血；若从q出发，制造型企业与服务型企业的产值增长率都小于o,相位点必然会向左下方移动进入2区域，最终趋向平衡稳定点

E.0其他3个平衡稳定点的相轨线分析类似于具体见图4-4 (b)、图4-4 (c)和图 4-4 (d)。

4.3.2变量选取及参数估计

由第3章分析可知，“义乌商圈”和“柯桥商圈”的制造业分别以小商品制造业集

聚和纺织产业集聚为主，而城市服务业相类似，主要包括交通运输、仓储和邮政业，批发零售业，住宿餐饮业，金融业，房地产业和其他服务业。根据统计口径的一致性以及

本文将以工业产值来代替制造业产值，服务业产值主要包括上样本数据来自1994-2013年的义乌市统计年鉴和绍兴县统计年

鉴。通过分析制造业与服务业的共生演化关系，探讨二者的互动效应，产值数据见表4-3o

表4-3两大商圈制造业与月良务业产彳宜的时页序列（亿元）

年度 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

时间t 0 I 2 3 4 5 6 7 8 9

义乌商圈制造业 15.26 25.70 42.50 51.64 55.01 59.20 52.17 60.32 69.06 79.71

服务业 20.14 30.02 38.83 46.59 48.86 50.90 46.43 51.83 59.79 68.73

柯桥商圈制造业 30.72 46.70 59.71 79.39 89.91 98.15 106.02 119.49 131.19 151.51

服务业 12.17 19.97 26.23 36.32 40.98 43.63 47.48 53.76 60.08 69.82

年度 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012

时间f 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

义乌商圈制造业 98.28 133.52 138.65 162.25 194.00 223.5 227.33 265.50 310.90 334.15

服务业 82.35 139.24 152.62 180.17 215.10 254.63 277.62 331.41 395.41 447.69

柯桥商圈制造业 179.21 214.78 350.50 292.54 351.01 387.61 405.62 473.40 555.96 587.17

服务业 78.86 101.55 120.11 142.65 173.42 203.37 226.11 273.93 330.77 385.94

为了刻画两大商圈制造业与服务业的演化路径图，需要求出方程式（4.3）和（4.4）中的参数久、%、心、鸟的具体数值。本文通过对模型（1）对上述数据进行曲线拟合，使点到模型垂直距离的平方和最小（最小二乘法），即求下式的最小值：

将表4-3的数据代入模型（4.8）,然后用matlab软件工具箱的Lsqcurvefit函数分别求得“义乌商圈”的加=0.2078、冷=0.1694、K珈=557.07、心=4419.77； “柯桥商圈” 的也=02061、缶=0.1956、心"=908.52、K命=1571.45。分别将上述数值代入方程式

（4.3）和（4.4）,得到两大商圈制造业与服务业的产值增长模型：

垒° = g(0 Q)=(M694QJ1-一 +(禹7)缶

dt 沁鈕 l 4419.77 557.07

= 加,％)= 0.2061為［1-- +(0i_aJQ岁

dt m 908.52 1571.45

= g(。瓯,4)= 0.1956Q 小一一 +(虽二)细

dt sl 1571.45 908.52

~~4.3.3两大商圈的演化路径分析

为了深入分析两大商圈制造业与服务业的演化规律，本文根据方程式（4.9）、（4.10）、

（4.11）、（4.12）运用matlab7.0绘制两个商圈的动态演化路径图。由表1的平衡稳定条件和表3的互动效应系数范围共同决定，本文将分三类情况加以讨论，并以两大商圈 2012年的制造业和服务业的产值为初始值，时间跨度/取60年进行模拟仿真。通过设定（他-02）来讨论（闵-0"变化引起的演化路径变迁，反之也可得出一致的结论。

图4-5冬-02＞0且A变化时两大商圈制造业与服务业的共生演化路径

当%-伙＜\且a?-禹＞1时，令也=2,爲=0.8, /=60,同=0.8, A分别赋值为0.3, 0.8, 1.2和2.0进行数值模拟，见图4-5 （左图为“义乌商圈”，右图为“柯桥商圈”，下文亦如此）。两大商圈制造业与服务业演化的结果相一致，即最终制造业将服务业完全挤出区域（城市）空间，这也验证了前文的理论分析和共生演化模型的均衡结果。同时还发现，A越大，制造业产值的增长速度就越快，此时制造业对服务业的挤出效应也会越大；当几＞0.8时，即当服务业对制造业存在偏利效应时，两大商圈的制造业产值分别可以突破其单独存在的最大产值557.07亿元和908.52亿元。同样，当匕-人＞1且勺-02 ＜1时，也可以得到与（@-几＜1且色-爲＞1）相类似的结论。

当0.-/3. ＜1 且0＜幺2-02＜1 时，令勺=0.8,爲=0.3, /=60, ^=0.8,几分别赋值为0.3, 0.8, 1.2和2.0进行数值模拟，见图4-6。由图4-6可知，两大商圈制造业与服务业的演化路径出现了较大的差异。对于以城市化主导的“义乌商圈”而言，服务业产

值随着时间的推移呈现递增趋势，且A越小，服务业产值的增长速度就越快；而制造业产值随时间推移出现短期增长后趋于平稳，尤其是A越小，服务业对制造业的挤出效应就越显著。对于制造业集聚主导的“柯桥商圈”而言，制造业和服务业产值的变化受A 的影响较大：当服务业对制造业存在偏利效应时，A越大，制造业产值的增长速度就越快，并超过最大产值（908.52亿元），而且A越大，制造业对服务业的挤出效应也越大; 当服务业对制造业存在弱挤出效应（匕-人＜1）时，服务业产值增长速度加快并最终超过制造业,而制造业短期增长之后因服务业的挤出效应而呈现微弱的递减趋势；此外， A越大，稳定时的制造业产值就越大而服务业产值就越小。

图4-6均-02＜1且#变化时两大商圈制造业与服务业的共生演化路径

当＜1且0＜爲一勺＜ 1时，令a2=0.3, 02=°"，260,同=0.8,人分别赋值为0.3, 0.8, 1.2和2.0进行数值模拟，见图4-7。此时，两大商圈的制造业与服务业都存在互惠效应，也可达到双方共存的稳定状态。对“义乌商圈”而言，A越大，服务业产值的增长速度就越快，且制造业与服务业的总产值就越大；当px-ax＞\时，即服务业与制造业存在互惠效应且服务业对制造业具有强偏利效应时，服务业和制造业都出现高速增长，远远超过各自的最大产值，同时稳定时服务业产值远远超过制造业产值，其中服务业超过18000亿元，而制造业超过2000亿元。对“柯桥商圈”而言，服务业产值的增长速度也随A的增大而加快，且件越大，制造业与服务业的总产值就越大，演化趋势类似于“义乌商圈"；但是，当＞1时，即当制造业与服务业存在明显的互惠效应时，二者产值都超过各自的最大产值，而且稳定时二者的最大产值差距不大，其中服务业的最大产值接近6000亿元，而制造业的最大产值接近5000亿元。当制造业与服务业存在互惠效应时，“义乌商圈”与“柯桥商圈”都是以服务业为主导而实现与制造业的良性互动，服务业成为两大商圈发展的最终选择；从制造业与服务业的互动效应来看，“义乌商圈”服务业的引领作用更加显著，且互惠效应越强，服务业的主导地位就越明显，这为义乌市建设国际化大城市提供了理论支持；而“柯桥商圈”虽然服务业也

占主导地位，但是稳定时服务业与制造业的产值差距并不大，而且互惠效应越强，二者的总产值就越大，这显然也为绍兴县着力打造“国际性纺织制造中心、国际性纺织贸易中心和国际性纺织创意中心”的战略目标提供了理论依据。

图4-7 a2-A<0且A变化时两大商圈制造业与服务业的共生演化路径

4.4小结

本章以制造业与服务业的互动效应为理论框架，构建了二者的演化博弈模型，并以 “义乌商圈”和“柯桥商圈”的统计数据例对制造业与服务业的演化路径进行实证分析, 可以得出以下主要结论：①在特定区域（城市）空间内，制造业与服务业之间不仅存在 “互惠效应”，而且还存在相互排斥的“挤出效应”，这主要由制造业生产能力膨胀、产能全面过剩以及现代服务业对城市的依赖性所引致的；②（生产性）服务业的发展依赖于制造业，但不完全受制于它，尤其是随着城市规模的扩大，现代服务业的发展逐渐呈现出较强的独立性和主导性；③制造业与服务业的演化路径由二者的互动效应决定，而且“义乌商圈”和“柯桥商圈”的共生演化结果一致显示，制造业与服务业互惠效应越强，区域（城市）的整体经济容量就越大。因此，地方政府应该为制造业与服务业的发展创造良好的互动环境，在推动制造业转型升级的同时集聚现代服务业，并有针对性地实现“制造业服务化”和“服务业制造化”，这意味着产业集聚与城市化在动态演化过程中可以实现更高互动层级的外延式跃迁以及对演化环境更高的适应性，也从另一个侧面佐证了第3章的理论分析。

第5章产业集聚与城市经济结构调整:空间溢出效应视角

城市产业结构调整究竟怎样影响一个城市的发展？学术界对此存在争议，而争议的原因是产业结构调整是一个“创造和破坏并存的过程”。Laitner (2000)分析了产业结构变迁的双向效应，并将产业结构调整分为主动调整和被动调整，认为根据需求和禀赋的变化进行主动调整的国家要比因受外部冲击而被动调整的国家发展的更好。Glaeser (2005)利用波士顿1630-2003年的数据研究发现，城市的长期繁荣归因于根据需求状况和技术变化迅速做出产业结构调整的能力。Duranton (2007)将“创新震荡”引入城市体系后发现，跨产业创新导致的产业结构变动是影响城市体系演变和就业增长的主要原因。Findeisen和Siidekum (2008)通过西德326个城镇的数据发现，城市的就业增长并非取决于产业结构调整的强度，而是产业的初始结构。需要特别指出的是，鲜有文献将地理距离和产业结构变迁引入到这一问题的研究。大多数研究将视野锁定在省级单位和三次产业结构的变动，并将地理距离处理为一个"黑匣子”，掩盖了城市间的相互作用。因此，本章尝试利用2003-2011年中国285个地级及以上城市的统计数据，将产业结构变迁分解为波动化和高级化两个方面进行测度，并运用空间计量方法引入地理距离来讨论集聚外部性和产业结构变迁影响中国城市劳动生产率的空间溢出效应。同时，本章还通过对城市的区域分布、发展阶段、城市规模等进行分组性检验和拓展性分析，进一步揭示了城市集聚模式和产业变迁方式影响的差异性。

5.1文献评述与理论基础

经济活动的地理集聚现象可以提高本地劳动生产率的思想早在19世纪末就得到了新古典经济学家的关注。Marshall (1890)就指出，空间外部性是决定经济地理集聚的关键因素，其主要来源于中间投入品的分享、专业化的劳动力市场集聚(Labor Market Pooling)和知识的外溢(Knowledge Spillover)o Hoover (1937)最早将集聚外部性分为专业化经济和多样化经济。其中，专业化经济是指同一产业在地理上的集中使企业生产绩效随行业规模的扩大而获得外部性收益，从动态化视角也被称为MAR (Marshall-Arrow-Romer)外部性；多样化经济是指多种相关性的产业在地理上集中所产生的外部性收益，如跨产业的技术交流与合作、公共基础设施的共享等，从动态化视角也被称为Jacobs外部性(Jacobs, 1969)。但是，经济活动的空间集聚直到Krugman (1991)之后，才被经济学家们所重视。新经济地理学认为，由于生产中存在规模报酬递增、消费者需求的多样性偏好和运输成本，厂商会选择在市场需求相对较大的地区组织生产经营活动，从而导致该地区更大的生产规模和更高的要素价格水平。当达到均衡时，集聚地区更高的要素价格必然产生更高的劳动生产率，否则，厂商会因追求利润最大化而选择到其他要素价格相对较低的地区生产。随后，Fujita和Mori (1997)、Fujita et al. (1999)重点探讨了城市体系空间模式的变迁。在他们的模型中，一个城市体系的空间布局取决于向心力和离心力的相互作用。根据“中心-外围”理论，在这两种力量的作用下，一个地区的市场潜力与该地区与中心城市的地理距离之间呈现先下降后上升再下降的“s”型曲线过程。这也反映了地区之间成本关联与需求关联的抗衡关系：一方面，中心城市市场容量较大，离中心城市较远的企业由于存在运输成本而无法与集聚中心的企业竞争，这就是新经济地理学所说的本地市场效应(Home-market Effect)；另一方面，由于离大城市越近会导致竞争激烈、要素资源价格升高(如土地和住房租金)等产生市场拥挤效应(Market Crowding Effect),离中心城市较远的企业因竞争程度下降而拥有更大的市场潜力。因此，若一个地区形成了一个新城市，就会产生集聚阴影效应 (Agglomeration Shadow Effect),使临近区域不会再出现新的城市。

随后，越来越多的学者开始关注影响城市劳动生产率的经验研究。多数文献最早倾向于从城市规模的视角考察劳动生产率的差异性。例如，Sveikauskas (1975)研究发现, 城市规模平均每扩大1倍，劳动生产率就会相应地提高4.77-6.39%,而Moovmaw( 1981) 则认为这一影响效应仅为2.7%o Glaeser和Resseger (2010)也发现，美国城市人口规模与劳动生产率存在显著的正相关性，而该效应在高人力资本的大城市尤为明显。 Ciccone和Hall (1996)则认为经济活动的空间密度较城市规模更能反映城市的集聚程度。他们利用美国各州的统计数据测度发现，城市就业密度每增加1倍，劳动生产率会提高 6%左右。此后，Ciccone(2002)、Brulhart 和 Mathys(2008)、柯善咨和姚德龙(2008)、陈良文等(2009)等都对经济活动密度与劳动生产率之间的关系进行了检验，研究结果都从不同程度上证实了二者之间的相互促进关系。另外一些研究则着眼于专业化和多样化经济在地区劳动生产率的作用，但并未得出一致的研究结论。例如，Henderson (2003) 发现，专业化城市有助于生产标准化产品，对城市的劳动生产率具有更大的促进作用。 Martine/ al. (2011)通过法国的企业数据发现，专业化经济显著提升了城市劳动生产率，但多样化经济的影响效应并不显著。Glaeser et al. (1992)从城市就业的角度发现，多样化促进了美国城市就业规模的增长，而专业化则降低了城市的就业水平。于斌斌和金刚 (2014)运用中国的城市统计数据发现，城市多样化模式比专业化模式更能促进城市规模扩张和劳动生产率提升。Gao (2004)、薄文广(2007)也同样得出了专业化与区域经济增长负相关的结论。这给我们的启示是，城市发展是选择专业化经济还是多样化经济，需要综合考虑空间效应(地理距离)、城市规模、产业结构等多重因素，应因地制宜和分类实施。

随着地理距离与城市间溢出效应逐渐被重视，一些学者将研究视角拓展至跨区域边界的集聚外部性。Meijers和Burger (2010)认为拥挤效应通常局限在城市内部，而集聚的规模经济效应可以在临近城市之间共享。他通过控制其他影响因素后发现，多中心都市圈的劳动生产率要显著高于单中心都市圈。也有学者引入地理距离来分析集聚外部性的空间变化趋势。例如，Bottazzi和Peri (2003)、Fischer et al. (2009)分别以专利技术和全要素生产率来衡量技术创新水平,发现欧洲区域间的技术溢出效应在300km范围内显著，而Moreno&皿（2005）通过设定不同距离阈值的空间权重矩阵发现，欧洲17 个国家138个地区之间的技术溢出范围为250km。国内学者付淼（2009）通过省区面板数据的经验分析发现，当距离超过800km时，技术溢出效应开始迅速下降，到达1250 公里后，技术溢出效应强度减半。潘文卿（2012）通过分析中国各省区人均GDP的空间分布格局与特征发现，一个地区的市场潜能会随着地区间距离的增大而减小，当距离间隔超过3000km时，中国各省区之间将不存在直接的空间溢出效应。于斌斌和金刚（2014）通过中国城市数据测度发现，城市间劳动生产率的空间溢出效应在0-850公里范围内呈现先上升后下降的“倒U型”过程，波峰出现在450公里左右。经济主体在地理距离上的临近形成的集聚外部性通过资源共享、要素流动、知识传播等方式来提高相关地区劳动生产率的观点逐渐得到了经济学家的普遍认同。

城市产业结构变迁是影响劳动生产率的另一个重要研究视角。多数学者认为，根据市场需求和技术发展进行产业创新与结构调整并由此带来的“结构红利”是城市就业增长和劳动生产率提高的关键（Fan et al., 2003； Glaeser, 2005； Duranton, 2007）□ Maddison （2006）总结“二战”后发达国家和“亚洲四小龙”的发展经验时指出，产业结构的服务化调整压缩了劳动生产率持续高增长的空间，从而导致经济增长陷入“结构性减速” （袁富华，2012）。然而，世界经济的发展趋势正是产业结构的服务化，这也是未来中国城市经济发展所面临的重要背景。以美国为例，在经历20世纪50-80年代人口规模下降之后，从20世纪70年代末开始，一些如纽约、波士顿等大城市又重新进入了人口规模和收入水平同时增长的新阶段，这与城市倾向于发展金融服务、高新技术等思想密集型（Idea-intensive）产业密切相关。与此同时，一些传统工业城市（如底特律）因为没有发展起相关的现代服务业而出现人口规模的萎缩（陆铭和向宽虎，2012）.,如果是这样，服务业的集聚特征将是判断城市产业结构高级化的一个重要标准。那么，这就需• 要说明两个问题：一是城市的服务业与工业或制造业是如何互动变迁；二是城市如何才能集聚服务业并发挥服务业的集聚外部性。

由于服务存在库存和运输的不可能性，服务较制造品被认为是不可贸易的（井原哲夫，1986）。但是生产性服务业作为制造业的中间投入品，是完全可以贸易的。已有研究表明，生产性服务业的空间集聚不仅能够提升自身产业效率，而且还会通过提升专业化水平、降低交易成本等机制提升制造业的劳动生产率（Dnniels, 1989； Markusen, 1989； Eswaran andKotwal, 1989）。国内文献也在理论分析和实证检验上证实了生产性服务业与制造业之间相互促进、相互融合的互动关系（顾乃华等，2006；江静和刘志彪，2007；冯文泰，2009；陈建军和陈菁菁，2011；宣悴，2012；于斌斌和胡汉辉，2014）。另外，一些不可贸易的服务产业在地理上也体现出集聚的特征。杨向阳和徐翔（2004）、陆铭和向宽虎（2012）分别利用中国服务业数据和中国城市数据证实了服务业规模经济效应的存在。此外，虽然消费型服务业是不可贸易的，但由于生产性服务业集中了大量的高技能劳动者，因而对消费性服务业产生了大量的市场需求，也会带动相应的消费性服务业在地理上集聚。Beyers和Lindahl (1996)从中间需求角度的实证研究发现，对专业技术知识的需求和政府管制的强化，是导致服务业尤其是生产性服务业集聚的最重要因素。但是，鲜有文献引入地理因素分析服务业的空间集聚效应，这将是本章研究的重点之一。

5.2研究方法与变量选择

5. 2.1空间计量模型设定

在市场经济条件下，劳动力、资本等生产要素可以自由流动，厂商可以根据市场需求调节要素投入。我们假定在要素投入一定的情况下，城市集聚经济的空间外部效应可以通过地理邻近、专业化、多样化、产业结构变迁等特征提高城市的产出水平。假设城市产出可用C-D生产函数描述：

Y = 4f(K,L) (5.1)

其中，y为城市实际产出，k为城市资本存量，z为城市劳动力，/是由初始禀赋、区位条件等因素所决定的全要素生产率。假设f{K,L)为一次齐次函数，满足规模报酬不变的约束条件，我们对(5.1)式两边同时除以Z并取自然对数，可以导出城市劳动生产率的基本模型：

Ln(Y /L) = LnA + fiLn(K / L) (5.2)

需要说明的是，全要素生产率厦在多数文献中主要包括城市间的集聚外部性、产业结构、人力资本、基础设施等重要变量(Glaeser et al., 1992； Fujita et al., 1999； Henderson, 2003； Bronzinie/M, 2009)»另外，已有文献还控制了政府规模、教育条件、外商直接投资等通过吸引城市外部高技能人才的迁入来影响城市劳动生产率的变量(Kohler, 1997；柯善咨和姚德龙，2008；刘修岩，2009)□但是，上述模型将研究视角仅锁定在城市内部，忽视了城市间的相互作用。城市的规模变动、产业变迁都不可避免地受到城市体系中其他城市的影响，而影响效应的强度和方向取决于施加城市的规模等级和地理距离。换言之，一个城市的劳动生产率不仅与城市自身相关，还会与临近城市通过劳动力流动、资本输出、知识传播、投入产出关联等途径形成溢出效应。如果两个城市的产业结构互补，临近城市的要素投入就会对本地城市存在扩散效应；反之，若两个城市产业结构同质，临近城市之间会呈显著的竞争格局，规模等级较大的城市可能会吸引临近城市的要素资源而造成回流效应。因此，本文以模型(5.2)为基础加以扩展，引入地理距离建立空间面板数据模型：

LnProdu = p^W^LriProd^ + /3LnVkit + r）Aggljt + q）Strult +yXu +a（ +v, +£•,.,

7=1

巧=彳£ （53）

其中，prod”表示i城市在/时间的劳动生产率，Znwt”表示城市劳均资本存量的对数值；&gg?”表示城市集聚经济指数；表示产业结构变迁指数，X”表示控制变量, 务、耳、為分别表示地区效应、时间效应和随机扰动项。q和;I分别为空间滞后系数和空间误差系数，反映了城市之间的空间溢出效应"。代表空间权重矩阵，本文以城市间直线距离的倒数作为权重25。

5. 2. 2数据与变量说明

为了更好地适应经济发展的新形势、满足经济统计和科学研究的需要以及与国际产业分类接轨，中国国家统计局在2002年10月1日发布了新的《国民经济行业分类与代码》，将原来的15个行业调整为现在19个行业；再加上20世纪90年代早期数据的严重缺失以及2000年前后很多城市（多为市辖区）进行了大规模的行政区划调整（汪宇明等，2008）,本文选取2003年及以后年份的中国城市市辖区的统计数据进行分析。另外，在2011年，经国务院批准，安徽省撤销巢湖市，并将其所辖的一区四县划归合肥、芜湖、马鞍山三市管辖；同年，国务院同意贵州省设立毕节（原县级毕节市）和铜仁（原县级铜仁市和万山特区）两个地级市。由此，目前中国地级及以上城市的数量由原来的 287个变为288个。为了保证统计口径一致，我们选择除巢湖、毕节、铜仁、拉萨（缺少历年的统计数据）以外的285个地级及以上城市作为本文数据统计和实证分析的研究对象。因此，本文最终选取的样本为2003-2011年中国285个地级及以上城市9年的面板数据，主要来源于历年的《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济年鉴》和《中国统计年鉴》。此外，我们对各个城市的生产总值和工资水平根据所在省份的GDP平减指数调整为2003年的不变价格。本文选取的主要变量有：

城市劳动生产率（Ped）。虽然很多发达国家的经验研究将非农劳动生产率作为被解释变量，但其原因是为了控制高额的农业补贴对于劳动生产率的影响作用（Ciccone, 2002）o而中国正处于工业化和城市化的快速推进期，农业人口到非农产业的大规模转移可能导致非农劳动生产率的下降，因此简单剔除并不可取。本文将采用各个城市的国内生产总值与就业人数之比来表示。同时，本文还分别计算了城市的工业劳动生产率

24当Q=0时，空间计量模型被称为空间误差模型或SEM面板数据模型；当2=0时，空间计量模型被称为空间滞后模型或SLM面板数据模型.

25简单的二元邻接矩阵认为不相邻城市之间不存在相关性的理念与现实情况有较大出入。本文采用城市间距离的倒数作权数既考虑到了空间临近但不相邻的城市之间也可能存在相互影响的现实，还能够避免地理距离内生于城市劳动生产率提高所带来的偏差。

（Iprod）和服务业劳动生产率（Sprod）以作比较分析。

劳均资本存量（Vk）。生产函数和经济增长理论显示，劳动生产率不仅取决于当期投资，还受累积投资的影响。本文将借鉴单豪杰（2008）的处理方法，采用永续盘存法估计资本存量。每个城市的新增固定资产投资来自《中国城市统计年鉴》，并以各城市所在省区的价格指数为基准，折旧率设定为10.96%。城市的基期资本存量采用2003年各个城市的GDP占本省GDP的比重乘以本省的基期资本存量来表示。劳均资本存量等于资本存量与就业人数之比。

城市集聚经济指数。本文借鉴Duranton和Puga （2000）、李金港和宋德勇（2008）的测度方法，分别采用相对专业化指数（RZI）和相对多样化指数（RDI）来衡量。相对专业化指数（RZI）反映了城市经济的MAR外部性，其计算公式表示为：

RZIt = Max©” / sj （5.4）

其中，s”为i城市中j产业的就业人数占该城市总就业人数的比重，而©为_/产业的就业人数占全部城市就业人数的比重。

相对多样化指数（RDI）反映了城市经济的Jacobs外部性，其计算公式表示为：

切=1/工心-咼| （5.5）

其中，s”和吗同上。

产业结构变迁指数。从动态的角度，本文将城市的产业变迁分为产业结构波动化和产业结构高级化两个维度进行衡量。产业结构波动化反映了产业之间的结构转换能力和结构调整强度，也是要素投入-产出结构耦合度的一种度量。研究者一般选择产业结构偏离度指数，其计算公式为：

E =》

其中，E表示结构偏离度指数，卩、Z、八N分别表示产值、就业、产业和产业部门数。根据新古典经济学理论，£ = 0时经济处于均衡状态，E值越大，就表示经济发展越容易偏离均衡状态。很多学者用E来度量产业结构合理水平，但经济非均衡现象是一种常态，E不可能为0,应将重点集中在EH0的产业结构分析上。本文借鉴干春晖等（2011）的做法，釆用泰尔指数（也称泰尔爛）度量产业结构波动化化其计算公式如下：

26若经济处于均衡状态下，则有TL=0;当TLH0时，则说明产业结构偏离了均衡状态并出现了波动性调整，TL越大，产业结构波动化程度越高。

(5.7)

产业结构高级化是对产业结构优化升级的一种测度，多数文献根据克拉克定理釆用非农产业的产值比重来衡量。但是，鉴于已有文献的研究发现，经济服务化是产业结构升级的一个重要特征，而传统度量方法不能反映出产业结构的这种倾向。因此，本文采用第三产业与第二产业的产值之比（本文记为ES）来测度产业结构高级化。ES值越大，越能够反映出产业结构服务化的升级倾向。此外，本文还以GB2002分类的行业就业人员比重作为衡量产业结构的代理变量。同时，借鉴方远平和毕斗斗（2008）对于服务业的分类方法，本文最终将19个行业分为农林牧渔业（Agri）、采矿业（Mini）、制造业（Manu）、电力燃气及水的生产和供应业（Elec）、建筑业（Cons）＞生产性服务业（Pros）、分配性服务业（Dist）、消费性服务业（Pers）和社会性服务业（Pubs） 9大类彳?。

其他控制变量。考虑到影响城市劳动生产率的其他因素，本文还控制了一些解释变量：（1）工资水平（LnWage）。在产出水平固定的条件下，实际工资上涨会提高企业使用其他生产要素来代替人力资本的倾向。本文用职工平均工资的对数值来反映劳动力成本。（2）基础设施（Inf）。基础设施的改善能够显著降低生产要素的运输成本和交易费用，有助于城市规模效应和集聚经济的形成。本文采用城市道路人均占有面积作为城市基础设施的代理变量。（3）人力资本（Edu）。具有知识、技能等特征的人力资本能够显著提升城市的劳动生产率。本文将借鉴陆铭和向宽虎（2012）在面临数据约束条件下的做法，采用教师与学生的比率作为人力资本的代理变量。（4）政府规模（Gov）。由于政府作用是城市劳动生产率的重要影响因素，本文以城市财政收入占GDP的比重来控制城市间政府对经济干预程度的差异。（5）外商直接投资（FDI）。外商直接投资不仅可以增加一个城市的资本存量，还能通过产业转移、技术关联和知识溢出影响一个城市的劳动生产率。本文将城市年度实际外商投资额（按历年人民币汇率的平均价格折算）占当年固定资产投资额的比重作为代理变量。变量的描述性统计见表5-1»

表5-1变量的描述性统计

variable 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

LnProd 11378

[1.083] 11.634

[0.488] 11.675

[1.282] 11.920

[0.45 刃 12.039

[0.847] 12.243

[0.453] 12.256

[1.126] 12.488

[0.444] 12.591

[0.449]

Lnlprod 11.449 11.745 11.737 12.009 12.141 12.390 12.398 12.634 12.754

[1.135] [0.579] [1.33 习 [0.580] [0.916] [0.558] [1.191] [0.622] [0.587]

LnSprod 11.186 11.384 11.481 11.718 11.826 12.006 12.046 12.251 12.361

[1.076] [0.527] [1.277] [0.487] [0.868] [0.487] [1.126] [0.489] [0.482]

LnVk 10.553 10.772 10.981 11.100 11.402 11.604 11.904 12.141 11.893

27在服务业4个大类（14个行业）的划分中，生产性服务业包括信息传输计算机服务和软件业、金融业、房地产业、租赁和商业服务业、科学研究技术服务业和地质勘查业5个行业；分配性服务业包括交通运输仓储及邮政业、批发和零售业2个行业；消费性服务业包括住宿餐饮业、居民服务和其他服务业2个行业；社会性服务业包括水利环境和公共设施管理业、教育、卫生社会保障和社会福利业、文化体育和娱乐业、公共管理和社会组织5个行业。

[1.065] [0.571] [0.591] [0.568] [0.572] [0.621] [0.617] [0.554] [0.886]

RZI 3.406

[4.072] 3.465

[3.822] 3.615

[3.843] 3.483

[3.55 刃 3.687

[4.278] 3.903

[4.749] 4.016

[5.336] 4.263

[7.223] 4.330

[6.902]

RDI 2.792

[1.349] 2.747

[1.367] 2.670

[1.273] 2.617

[1.246] 2.666

[1.283] 2.599

[1.229] 2.560

[1.315] 2.486

[1.174] 2.475

[1.176]

TL 0.171 0.184 0.194 0.125 0.174 0」89 0.214 0.210 0.191

[0.200] [0.202] [0.246] [0.098] [0.198] [0.252] [0.329] [0.342] [0.257]

ES 0.925 0.876 1.682 0.961 0.927 0.910 0.961 0.922 0.869

[0.497] [0.469] [8.299] [0.557] [0.539] [0.535] [0.562] [0.563] [0.506]

Agri 0.024 0.023 0.020 0.020 0.017 0.016 0.015 0.019 0.017

[0.059] [0.049] [0.041] [0.043] [0.038] [0.039] [0.040] [0.063] [0.057]

Mini 0.058

[0.125] 0.059

[0.126] 0.057

[0.124] 0.058

[0.128] 0.057

[0.125] 0.058

[0.128] 0.058

[0.129] 0.056

[0.125] 0.058

[0.125]

Manu 0.295

[0.142] 0.291

[0.144] 0.289

[0.147] 0.288

[0.150] 0.288

[0.152] 0.279

[0.153] 0.297

[0.451] 0.272

[0.15 习 0.265

[0.154]

Elec 0.033

[0.209] 0.033

[0.020] 0.033

[0.021] 0.032

[0.021] 0.034

[0.028] 0.031

[0.019] 0.031

[0.019] 0.028

[0.018]

Cons 0.083 0.085 0.089 0.090 0.093 0.090 0.095 0.097 0.118

[0.054] [0,057] [0.063] [0.065] [0.070] [0.072] [0.076] [0.076] [0.084]勢

Pros 0.094

[0.036] 0.099

[0.037] 0.101

[0.037] 0.103

[0.037] 0J06

[0.040] 0.111

[0.042] 0.118

[0.043] 0.119

[0.044] 0.117

[0.042]

Dist 0.111

[0.047] 0.106

[0.045] 0.099

[0.045] 0.097

[0.045] 0.094

[0.044] 0.093

[0.045] 0.089

[0.043] 0.086

[0.042] 0.089

[0.042]

Pers 0.021

[0.018] 0.021

[0.018] 0.020

[0.020] 0.020

[0.022] 0.020

[0.024] 0.019

[0.023] 0.019

[0.024] 0.019

[0.025]

Pubs 0.274

[0.109] 0.284

[0.109] 0.290

[0.110] 0.292

[0.109] 0.295

[0.110] 0.308

[0.138] 0304

[0.116] 0.287

[0.112]落

LnWdge 9.451 9.580 9.696 9.836 10.012 10.163 10.267 10.396 10.538

[0.275] [0.274] [0.230] [0.292] [0.245] [0.23 刃 [1.653] [0.231] [0.213]

Inf 6.883 7.340 7.793 8.594 11.432 9.346 9.666 10.515 11.178

[4.737] [5.284] [4.713] [6.300] [0.661] [5.844]. [6.123] [7.023] [6.624]

Edu 0.056

[0.011] 0.057

[0.013] 0.059

[0.016] 0.058

[0.010] 0.059

[0.010] 0.049

[0.010] 0.050

[0.010] 0.159

[0.468] 0.050

[0.017]

Gov 0.057

[0.023] 0.058

[0.024] 0.059

[0.028] 0.064

[0.033] 0.069

[0.036] 0.070

[0.039] 0.071

[0.034] 0.078

[0.035] 0.083

[0.036]

FDl 0.082

[0.108] 0.063

[0.075] 0.054

[0.063] 0.054

[0.060] 0.051

[0.057] 0.048

[0.053] 0.084

[0.737] 0.035

[0.040] 0.036

[0.039]

注：方括号内的數值为标准差.

5.3空间溢出效应分析

5. 3.1空间相关性检验

对于判断城市之间的空间相关性，本文釆用Moran's I指数进行检验，其计算公式为:

£丈％（E-巧初

Moran'si =旦上! （5.8）

S吃刼

1=1 戶 1

1 _ _ 1 n

其中，S2=_£（E_F）2,沪=丄£「Y；号分别代表第八/个城市的观测值（本文为劳动生产率5?爲表示城市数量;'為同上。Moran's I指数的取值范围为当该指数大于0时，城市之间具有空间正相关性，说明劳动生产率相似的城市集聚在一起；当该指数小于0时，城市之间存在空间负相关性，表明劳动生产率相异的城市集聚在一起；当该指数等于0时，城市之间空间不相关。另外，本文采用标准统计量Z来检验 MorarVsI指数的显著性水平28,其公式表示为：

Z（胚如斶=的丫炮？（泌泅”）其中e（m°w煜）=-丄（5.9）

yjVAR^Moran' si） h —1

0. 4

0. 35

0. 3

0. 25

0. 2

0. 15

0. 1

0. 05

2003 2004 2005 2006

2007

2008

2009

2010 2011

图5-1 2003-2011年中国城市整体、工业和服务业的劳动生产率的Moran's I指数

数据统计结果显示，中国城市整体、工业和服务业的劳动生产率的MorarTsI指数在 2003-2011年间都通过了 1%水平下的显著性检验。这意味着中国产业劳动生产率之间存在显著的空间相关性和空间集聚效应。因此，我们可以推断：地理距离是影响中国城市体系集聚与扩散的重要因素，而城市的集聚外部性或规模经济效应是劳动生产率提升的主要动力。但是，需要指出的是（见图5-1）： —是中国城市服务业劳动生产率的空间相关性要显著高于工业；二是中国城市工业劳动生产率的空间相关性从2003年至2011年出现了 “波动式”的递减趋势且下降幅度超过了 60%,而服务业劳动生产率的空间相关性的下降趋势并不明显。这可能是因中国城市工业的集聚阴影效应要明显大于服务业所致。也就是说，与服务业相比，工业制成品更容易受运输成本（或地理距离）的影响而出现较强的局部集聚性特征，导致其周边难以形成新的工业集聚区，从而降低了工业在远距离城市间的空间相关性。

28若Moran's I指数正态统计量的Z值大于正态分布函数在10%显著性水平下的临界值1.65,则表示该城市经济活动在空间分布上具有显著的正相关性，也意味着邻近城市的类似特征值出现了集聚效应。

考虑到一般区域间空间关联规律是：地区间距离越短，空间相关性越强；随着地理距离的增加，地区间的相关性会逐渐减弱。我们通过进一步计算发现，306公里是中国城市间最小的“门槛距离”，即在不小于该距离的情况下，才能实现每一个城市都至少有一个邻近的城市。于是，本文计算了从350-2350公里距离带宽条件下的中国城市整体、工业和服务业的劳动生产率在2003-2011年间的Moran's I指数及其统计检验，见表 5-2o结果显示，随着地理距离的增加，中国城市劳动生产率的空间相关的Moran's I指数逐渐下降。同时，中国城市工业劳动生产率的空间相关性的衰减程度明显高于服务业：以2011年为例，当分别超过350公里和1550公里距离带宽时，中国城市工业和服务业的劳动生产率的Moran's I指数都由正变负。这表明，中国城市工业的劳动生产率在2011 年仅与周边城市还存在空间相关性或外溢效应，进一步证实了工业随时间推移而逐渐增强的局部集聚性和集聚阴影效应。

表5-2中国城市整体、工业和服务业的劳动生产率的Moran's指数随地理距离的变化及其统计检验

Year/km (0-350] (0-550] (0-750] (0-950] (0-1150] (0-1350] (0-1550] (0-1750] (0-1950] (0-2150] (0-2350]

2003 Prod 0.263*** 0.143*** 0.098*** 0.083*** 0.069*** 0.049*** 0.032*** 0.007*** 0.003*** 0.001** -0.002

Iprod 0.125*** 0.065*** 0.042*** 0.042*** 0.036*** 0.027*** 0.018*** 0.001 0.003*** 0.002*** 0.001***

Sprod 0.267*** 0.162*** 0.115*** 0.096*** 0.077*** 0.052*** 0.034*** 0.009*** 0.004*** 0.001*** -0.001*

2004 Prod 0.265*** 0.137*** 0.094*** 0.070*** 0.056*** 0.040*** 0.025*** 0.003** -0.001 -0.001 -0.003

Iprod 0.104*** 0.045*** 0.026*** 0.027*** 0.024*** 0.018*** 0.011*** -0.003*** 0.000 0.001*** 0.000***

Sprod 0.275*** 0.163*** 0」14*** 0.090*** 0.071*** 0.052*** 0.035*** 0.007*** 0.003*** 0.001** -0.001**

2005 Prod 0.182*** 0.087*** 0.050*** 0.033*** 0.032*** 0.023*** 0.012*** -0.001 -0.003 -0.003 -0.003

Iprod 0.077*** 0.023* 0.007 0.005 0.008* 0.006** 0.003** -0.001 -0.002 -0.002 -0.001

Sprod 0.237*** 0.129*** 0.074*** 0.054*** 0.053*** 0.035*** 0.020*** -0.001 -0.002 -0.002 -0.002

2006 Prod 0.179*** 0.079*** 0.048*** 0.028*** 0.026*** 0.019*** 0.008*** -0.002 -0.003 -0.003 -0.002

Iprod 0.078*** 0.028*** 0.022*** 0.016 0.013*** 0.008*** 0.003** 0.001 -0.000 0.000** 0.001***

Sprod 0.248*** 0.127*** 0.075*** 0.055*** 0.052*** 0.037*** 0.022*** 0.001 -0.000 -0.001 -0.002

2007 Prod 0.166*** 0.078*** 0.049*** 0.026*** 0.021*** 0.014*** 0.005** -0.004 -0.005 -0.002 -0.002

Iprod 0.097*** 0.043*** 0.036*** 0.021*** 0.012*** 0.007*** 0.001 -0.003 -0.003 -0.001 -0.000***

Sprod 0.240*** 0.134*** 0.083*** 0.061*** 0.054*** 0.038*** 0.025*** 0.003*** 0.001** -0.000** -0.000***

2008 Prod 0.152*** 0.058*** 0.034*** 0.018*** 0.014* 0.012*** 0.002 -0.006 -0.006 -0.003 -0.003

Iprod 0.094*** 0.041*** 0.031*** 0.020*** 0.010** 0.007** -0.001 -0.004 -0.004 -0.001 -0.000**

Sprod 0.207*** 0.107*** 0.063*** 0.046*** 0.043*** 0.031*** 0.020*** 0.001 -0.000 -0.002 -0.001

2009 Prod 0.132*** 0.054*** 0.024*** 0.008 0.003 0.010*** 0.002 -0.006 -0.007 -0.005 -0.004

Iprod 0.043*** 0.007 -0.006 -0.010 -0.010 0.001 -0.003 -0.005 -0.006 -0.003 -0.002

Sprod 0.182*** 0.100*** 0.061*** 0.041*** 0.034*** 0.027*** 0.017*** -0.001 -0.002 -0.004 -0.003

2010 Prod 0.150*** 0.058*** 0.026*** 0.006 0.003 0.009*** 0.002 -0.006 -0.007 -0.004 -0.004

Iprod 0.047*** 0.004 -0.007 -0.013 -0.009 0.001 -0.001 -0.004 -0.005 -0.003 -0.002

Sprod 0.213*** 0.116*** 0.070*** 0.046*** 0.035*** 0.028*** 0.018*** -0.001 -0.002 -0.002 -0.002

2011 Prod 0.119*** 0.042*** 0.013* 0.001 -0.002 0.005* -0.003 -0.007 -0.006 -0.003 -0.003

Iprod 0.043*** 0.012 -0.003 -0.002 -0.006 0.002 0.001 -0.003 -0.004* -0.002 -0.002

Sprod 0.202*** 0.110*** 0.068*** 0.047*** 0.033*** 0.026*** 0.016*** -0.001 -0.001 -0.002 -0.002

注：*、**、*"分别表示通过10%、5%、1%水平下的显著性检验-

上述Moran's I指数测度了中国全域范围内各个城市之间的空间相关性，那么局部范围内相邻城市是否存在空间关联以及存在的是何种关联？我们非常有必要引入空间关联局域指标（LISA）来分析中国城市空间关联的局部特征，其计算公式为：

I^Z^WyZj （5.10）

其中，Z,=Y-Y, Zj=Yj-Y,乙、£、"、屿同上。正的厶表示一个高值被高值所包围，或者是一个低值被低值所包围，即具有相似劳动生产率的城市聚集在一起；负的厶表示一个低值被高值所包围，或者是一个高值被低值所包围，即呈现相异劳动生产率的城市聚集在一起。

为了采用更加直观的方式，我们分别绘制了 2003年和2011年中国城市整体、工业和服务业劳动生产率的LISA集聚图2駕结果分别见附录2。从LISA集聚图中可以发现: ①从中国城市整体来看，劳动生产率的高值集聚城市从浙江、上海、苏南地区等长三角城市群和珠三角城市群向苏北地区和内蒙古中部地区转移，而且中部地区低值集聚城市的数量出现减少的趋势；②中国城市工业劳动生产率的高值集聚区由2003年的浙江、上海、苏南地区等长三角中心城市转换为2011年的的陕、甘、宁和内蒙古等地区的中心城市；③中国城市服务业劳动生产率的高值集聚区由东部沿海地区向中部地区扩散，同时东部沿海地区的高值集聚城市在减少（尤其是福建和广东的沿海城市），而且中部地区的高值集聚城市在增加（尤其是内蒙古中部城市）以及低值集聚区在减少。我们从中得到的启示是：①当产业尤其是工业集聚到一定程度时，由于拥挤效应（如要素价格升高、市场竞争激烈等）产生了外部不经济，因而出现东部沿海地区产业向中部地区扩散的趋向；②对于中国城市产业的发展，存在缪尔达尔扩散效应，只不过服务业的外溢效应要明显高于工业，这取决于运输成本或地理距离对二者的影响程度。

5. 3. 2空间面板模型的回归分析

面板数据模型到底采取SLM模型还是SEM模型，可以通过比较两个Lagrange乘数及其稳健性来选择（Anselin, 1995）。相应的选择标准是：如果LMLAG比LMERR更加显著，且Robust-LMLAG通过显著性检验而Robust-LMERR没有，则选择SLM模型；反之，SEM模型则更合适。权重矩阵由于选择基于距离倒数的空间权重矩阵，不存在阈值。当因变量为LnProd时，LMLAG的值为1393.0381, LMERR的值为1403.6324（均通过了 1%水平下的显著性检验），且Robust-LMLAG未通过显著性检验，而 Robust-LMERR通过了 1%水平下的显著性检验，故选择SEM模型更为合适。同理，当

29 LISA集聚图可以将区域与周边地区的空间相关性划分为“高-高”、"低-低”、"低-高”、"高-低”及"none”（空间相关不显著）5个类型。"高-高”代表研究区域为髙值，其周边地区也为高值，表明研究区域为高值集聚区，具有显著的高值空间相关性；"低-低”表示研究区域为低值，其周边地区也为低值，说明研究区域为低值集聚区，具有显著的低值空间相关性；"低-高”、“高-低”为两类特殊区域，也称为"热点”（Hotspot）区域，其中，“低-高”代表研究区域为高值，其周边地区为低值，而“高-低”则相反。

因变量为 Lnlprod 和 LnSprod 时，通过比较 LMLAG, LMERR、Robust-LMLAG 和 Robust-LMERR发现，选择SEM模型依然明显要优于SLM模型。根据Hausman检验, 本文选择固定效应。

从表5-3中模型(1) - (9)可以看出，在引入控制变量之后，各项指标的回归结果表现出很好的稳健性，这表明SEM模型具有非常好的拟合度。回归结果显示，一个城市的劳均资本存量对城市整体劳动生产率、工业劳动生产率和服务业劳动生产率都有显著的正向影响，且都通过了 1%水平下的显著性检验。这意味着一个城市的劳均资本存量每提高10%,城市整体劳动生产率、工业劳动生产率和服务业劳动生产率都会相应的提高36.%、40.8%和33.4%0该结论与生产函数和经济增长理论的预期完全一致。对于城市产业集聚的RZI指数和RDI指数而言，仅有城市相对多样化对工业劳动生产率有显著的负向影响且通过了 5%水平下的显著性检验，其他影响都不显著。这说明一个城市产业间的Jacobs外部性会明显阻碍工业劳动生产率的提高。由TL指数和ES指数的估计结果发现，城市产业结构波动化仅对工业劳动生产率有显著的正向影响且通过了 1%水平下的显著性检验，而城市产业结构高级化对城市整体、工业和服％业的劳动生产率都具有显著的负向影响且都通过了 1%水平下的显著性检验。我们将这两个指标结合起来分析就可以作出一个判断：中国整体上仍然处于工业化阶段而非服务化阶段，而且工业内部的调整较跨产业调整更能促进城市劳动生产率的提高，更不是一味地“退二进三”或发展服务业。该实证结果具有较强的政策含义：一方面，中国城市产业结构并非具有服务化倾向的高级化，而这种“反向高级化”更能促进劳动生产率的提高；另一方面，除了理性地看待产业结构高级化之外，应更多地关注同一行业内产电，链的延伸和价值链的攀升对一个城市产业结构调整和劳动生产率提高的意义。 -

表5-3空间面板模型的回归结果：全国层面的估计

LnProd Uilprod LnSprod

模型(1) 模型⑵ 携型⑶ 模型(4) 模型(5) 模型(6) 模型(7) 模型(8) 模型(9)

LnVk 0.362***

[15.436] 0.363***

[12.750] 0.363***

[15.485] 0.407***

[16.300] 0.414***

[13.613] 0.408***

[16.363] 0.333***

[14.175] 0.333***

[11.889] 0.334***

[14.215]

HZI -0.009

[-0.902] -0.010

[-L293] -0.007

[-0.641] -0.012

[-1.374] -0.003

[-0.282] -0.004

[-0.473]

RDI -0.030

[-1.567] -0.018

[-1.150] -0.052***

[-2.591] -0.034**

[-2.037] -0.032*

[-1.708] -0.021

[-1.370]

TL 0.066

[1.338] 0.067

[1.349] 0.349***

[6.643] 0.347***

[6.578] 0.034

[0.678] 0.030

[0.612]

ES -0.117***

[-34.814] -0.117***

[-34.812] -0.123***

[-34.366] -0.123***

[-34.367] -0.111***

[-32.916] -0.111***

[-32.903]

Agri 0.178

[0.494] 0.964

[0.951] 1.111

[1.327] 0.460

[1.198] 0.928

[0.858] 1.482*

[1.664] 0.959***

[2.655] 1.174

[1.177] 1.264

[1.507]

Mini 0.204

[0.424] 0.301

[0.500] 0.343

[0.687] -1.885***

[-3.680] -2.127***

[-3.306] -1.754***

[-3.300] 1.779***

[3.688] 1.802***

[3.035] 1.802***

[3.597]

Manu 0.840*** 卩・251] 1.160***

[3.704] 0.864***

[3.335] -0.674**

[-2.453] -0.455

[-1.361] -0.630**

[-2.286] 1.444***

[5.577] 1.768***

[5.737] 1.472***

[5.669]

Elec 1.611*

[1.766] 1.836

[1.634] 1.831**

[1.974] -0.959

[-0.989] -1.114

[-0.929] -0.708

[-0.717] 2.380***

[2.604] 2.511**

[2.270] 2.457***

[2.642]

Cons 0.265

[0.755] 0.423

[0.991] 0.296

[0.838] -1.960***

[-5.238] -2.008***

[-4.414] -1.934***

[-5.154] 1.021***

[2.899] 1.168***

[2.784] 1.024***

[2.894]

Pros 0.961*

[1.805] 1.028*

[1.872] 1.009*

[1.874] 0.873*

[1.650] 1.155*

[1.656] 0.994*

[1.736] -0.392

[-0.734] -0.300

[-0.467] -0.301

[-0.557]

Dist 0.680

[1.376] 0.567

[0.946] 0.690

[1.396] 0.923*

[1.756] 0.630

[0.985] 0.954*

[1.813] ■0.368

[-0.744] -0.436

[■0.73 刃 -0.343

[-0.692]

Pers -2.681**

[-2.309] -1.988

[-1.406] -2.517**

[-2.161] -3.180***

[-2.575] -2.189

[-1-451] -2.942**

[-2.376] -3.208"歩

[-2.758] -2.604*

[-1.871] -3.078***

[-2.638]

Pubs 2.064***

[9.433] 2.102***

[7.864] 2.058***

[9.336] 2.154***

[9.250] 2.102***

[7.368] 2.125***

[9.065] 1.420***

[6.478] 1.446***

[5.495] 1.396***

[6.320]

LnWage 0.413***

[18.575] 0.402***

[14.890] 0.413***

[18.573] 0.434***

[18.323] 0.423***

[14.693] 0.434***

[1&341] 0.411***

[18.433] 0.401***

[15.074] 0.411***

[18.452]

Inf -0.002

[-0.601] -0.001

[-0.279] -0.002

[-0.626] -0.001

[-0.291] -0.001

[-0.116] -0.001

[-0.325] -0.003

[-0.934] -0.002

[-0.560] -0.003

[-0.952]

Edu 0.053

[0.810] 0.062

[0.777] 0.057

[0.872] 0.074

[1.058] 0.086

[1.019] 0.079

[1.129] 0.040

[0.608] 0.046

[0.586] 0.042

[0.636]

Gov 2.332***

[4.888] 3.759***

[6.513] 2.355***

[4.938] 1.957+

[3.855] 3.438***

[5.582] 1.990***

[3.923] 2.381***

[4.981] 3.732***

[6.569] 2.400***

[5.021]

FDI -0.379**

[-2.443] -0.583***

[-3.102] ■0.393"

[-2.524] 0.509***

[3.081] 0.362*

[1.807] 0.484***

[2.928] -0.719***

[4625] -0.924***

[-4.995] -0.735***

[4713]

A 0.948*"

[7&009] 0.948***

[7&013] 0.949***

[79.599] 0.944***

[72.540] 0.948***

[78.076] 0.948***

[78.067] 0.949***

[79.520] 0.946***

[75.189] 0.949***

[79.586]

Adf-R2 0.638 0.472 0.638 0.643 0.478 0.644 0.618 0.464 0.618

er2 0.037 0.054 0.037 0.042 0.062 0.042 0.037 0.052 0.037

Log-L -1433.790 -193L320 -1432.176 -1592.508 -2097.439 ・1589.661 -1438.957 -1890.866 -1437.786

注：＜1）括号内的数值为T值检验；⑴*、”、***分别表示通过10%、S%、1%水平下的显著性检验.

从产业结构代理变量的估计结果可以看出：①制造业、生产性服务业和社会性服务业占比的提升能显著提高城市整体劳动生产率，而消费性服务业的影响效应则完全相反；②城市采矿业、制造业和建筑业占比的提升显著降低了工业劳动生产率且显著提高了服务业劳动生产率，而生产性服务业占比的提升能显著提高工业劳动生产率；③城市消费性服务业和社会性服务业对工业和服务业劳动生产率的影响效应与对整体的影响趋势基本一致。我们得到的启发是，制造业、生产性服务业和以公共服务为主的社会性服务业仍然是城市发展的主导性产业，而工业尤其是制造业（通过了 1%水平下的显著性检验）与生产性服务业的有效互动成为中国城市劳动生产率提升的主要动力。在其他控制变量方面，工资水平对中国城市整体、工业和服务业劳动生产率都有显著的正向影响，这与于斌斌和金刚（2014）的研究结论相类似；FDI对中国城市整体和服务业劳动生产率有显著的的负向影响，而对工业劳动生产率却有显著的正向影响，这可能与外商在中国的直接投资结构以工业为主相关，即FDI知识溢出效应的贡献主要作用于工业的发展。需要指出的是，政府规模对中国城市整体、工业和服务业劳动生产率都有显著的正向影响，这与陆铭和向宽虎（2012）、于斌斌和金刚（2014）的研究结论相悖。我们给出的解释是：①前期研究的控制变量较少，从而忽略了影响政府规模与城市劳动生产率的内生性因素，尤其是产业结构变迁的影响效应；②在控制了产业结构代理变量和其他变量以后，地方政府的财政支出特别是用于激励科技创新、改善公共服务等方面的资金支持随经济增长的逐年提高有效提升了城市产业劳动生产率。这意味着从城市劳动生产率的角度看，中国地方政府规模在研究期间是适度的。

5. 3. 3城市间溢出效应的地理边界

表5-4空间误差系数与地理距离的关系

因变量/距离（km） (0-350] (0-500] (0-650] (0-800] (0-950] (0-1100] (0-1250] (0-1400] (0-1550] (0-1700] (0-1850]

Prod 0.634***

[7.557] 0.577***

[5.971] 0.560***

[5.610] 0.546***

[5.380] 0.475***

[4.231] 0.387***

[3」84] 0.336***

[2.80 习 0.274***

[2.309] 0.146

[1.357] 0.067

[0.70 习 0.036

[0.449]

Iprod 0.696*** 0.662*** 0.654*** 0.650*** 0.611*** 0.562*** 0.511*** 0.437*** 0.310*** 0.189** 0.112

[9.920] [8.486] [8.213] [8.135] [7.055] [6.009] [5.247] [3.390] [3.108] [2.046] [0.159]

Sprod 0.587*** 0.464*** 0.393*** 0.321** 0.243* 0.177 0164 0.135 0.051 0.012 0.006

[6.236] [3.855] [2.951] [2.252] [1.647] [1.214] [1.218] [1.105] [0.463] [0.125] [0.075]

注：（1）括号内的數值为T值检验；（2） *、**、***分别表示通过10%、5%、1%水平下的显著性检验.

根据前文分析，中国城市之间的劳动生产率存在显著的空间溢出效应，这种溢出效应包括技术溢出、效率溢出和产业溢出等多种途径。本文将设定不同的距离阈值，生成相应的基于距离倒数的空间权重矩阵30,从而分析城市间溢出效应随地理距离增加的变化趋势。根据上节中的SEM模型和表5-3中的模型（3）、模型（6）和模型（9）确定的空间权重矩阵和“门槛距离”，本文将从350公里开始每隔150公里进行一次回归，并记录相应的距离带宽、空间误差系数和T统计量，见表5-4。

结果显示，中国城市整体、工业和服务业的劳动生产率的溢出效应都符合“地理学第一定律”，即随着地理距离的增加，城市间的溢出效应逐渐减弱。从城市间溢出效应的地理边界看，中国城市整体劳动生产率的溢出效应在0-1400公里呈缓慢的下降趋势，当超过1550公里时空间误差系数无法通过10%的显著性检验，而中国城市工业和服务业的劳动生产率的溢出效应边界分别是0-1700公里和0-950公里，即中国城市工业劳动生产率的溢出半径要远大于服务业。这说明服务业更需要人口集聚和信息、知识的交流, 而对地理空间的需求没有工业那么强。另外一种解释是，工业更容易受成本约束（如运输成本、土地价格等）而出现产业转移并在大、中、小城市间形成专业化分工，从而可以在更大的空间范围内产生溢出效应，而服务业更依赖于需求市场尤其是人口规模较大的中心城市，即在同一城市体系中，核心大城市的服务业对同一城市体系内其他城市的服务业具有替代作用。总体而言，工业和服务业的城市分割都是存在的，但工业的分割

30不同距离阈值下的距离倒数权重矩阵根据Lacombe编写的matlab代码生成。程度较弱，城市的市场分割主要存在于服务业。

5.4拓展性讨论

5.4.1地区差异的控制

由于中国幅员辽阔且区域间的经济差异明显，我们将全国285个城市划分为东部、中部、西部三个地区进行比较分析31。通过比较两个Lagrange乘数及其稳健性发现，对于东部和西部地区而言，SEM模型的结果更加稳健，而对于对于中部地区，SLM模型的结果是稳健的；Hausman检验支持所有模型选择固定效应。表5-5的估计结果显示，东、中、西部地区城市的劳均资本存量对劳动生产率的影响效应与全国总体情况基本相符，但是中部地区城市的估计系数明显小于东部和西部地区的城市。这意味着东部和西部地区的城市资本投资对劳动生产率的贡献度明显高于中部地区。

表5-5空间面板模型的回归结果：地区分组的估计

东部地区中部地区西部地区

LnProd Lnlprod UiSprod LnProd Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod

模型(1) 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型(5) 模型(6) 模型⑺ 模型(8) 模型(9)

LnVk 0.213***

[3.498] 0.242***

[3.789] 0.198***

[3.439] 0.070**

[2.191] 0.067**

[2.085] 0.075**

[2.287] 0.321***

[15.872] 0.441***

[17.145] 0.386***

[16.008]

RZI -0.068**

[-2.121] -0.065* 卜L95刃 -0.055*

[-1.754] -0.013

[-1.500] -0.007

[-0.730] -0.012

[-1.331] -0.023***

[-3.965] -0.038***

卜 5.071] -0.009

[-1.294]

RDI -0.039

[-1.936] -0.036

[-0.970] -0.042

[-1.206] 0.002

[0.088] -0.009

卜0.386] -0.004

[-0.172] 0.014

[0.720] 0.010

[0.371] -0.020

[-0.783]

TL 0.244*

[1.936] 0.795***

[6.088] 0.203*

[1.676] -0.038

卜0.61刃 -0.033

[-0.527] -Q.048

[-0.753] 0.336***

[6.405] 0.555***

[8.243] 0.315***

[4.879]

ES 0.075

[0.653] -0.304**

[-2.552] 0.467***

[4.195] -0.120**

[-2.372] -0.497***

[-9.793] 0.166***

[3.168] -0.118***

[-76.701] -0.122***

[-61.161] -0.114***

[-59.048]

Agri 8.444***

[3.053] 9.750***

[3.407] 6.873**

[2.574] -1.175

[-1.083] -1.731

[-1.584] 0.463

[0.410] 4386***

[7.597] 4.890***

[6.599] 3.203***

[4.505]

Mini 6.617***

[3.843] 6.957***

[3.907] 6.337***

[3.808] -3.682***

[-5.014] -6.328***

[-8.548] -1.554**

[-2.036] 4.213***

[10.748] 0.360

[0.714] 4.750***

[9.805]

Manu 3.121***

[4.379] 3.378***

[4.547] 2.968***

[4.368] -2.648***

卜5.374] -5.531***

[-11.125] -0.886*

[-1.730] 5.034***

[15.279] 1.687***

[4.001] 4.419***

[11.066]

Elec 2.008

[0.649] 2.283

[0.712] 1.947

[0.652] -2.089**

[203 刃 -5.382***

[-5.212] -0.709

[-0.665] 4.564***

[6.018] 0.741

[0.758] 4.032***

&242]

Cons 3.810***

[3.436] 3.733***

[3.234] 3.706***

[3.497] -2.707***

[-5.422] -5.376***

[-10.645] ・ 1.121**

[-2.162] 4.094***

[11.860] 0.328

[0.739] 3.405***

[7.966]

Pros 2.935**

12.016] 4.605***

[3.046] 0.428

[0.306] -4.468***

[-5.684] -5.062***

[-6.385] -4.188***

[-5.126] 3.942***

[8.148] 2.760***

[4.425] 1,975***

[3.255]

31按照通常的区域规划习惯，本文将北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南等11 个省份(市)作为东部地区，把山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等9个省份作为中部地区，把广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等11个省份(市)作为西部地区。

Dist 4.760***

[2.950] 7.294***

[4.355] 2.280

[L472] -3.040***

[-4.541] -3.746***

卜5.554] -3.248***

[-4.667] 2.812***

[6.236] 1.979***

[3.420] 0.495

[0.893]

Pers -1.367

卜0.456] -0.518

[-0.167] -2.244

[-0.774] -3.893**

[-2.571] -3.844**

[-2.517] -3.610**

[-2.294] 4.855***

[5.225] 2.536**

[2」19] 2.610**

[2-248]

Pubs 6.620***

[5.945] &862***

[7.683] 4.391***

[4.092] -0.194

[-0.748] -0.238

[-0.909] -0.197

[-0.731] 6.390***

[26.819] 5.457***

[17.852] 3.966***

[13.556]

Ln Wage 0.360*** 0.382*** 0.348*** 0.295*** 0.258*** 0.336*** 0.235*** 0.272*** 0.304***

[9.044] [9.300] [9.051] [4.977] [4.355] [5.492] [12.502] [11.243] [13.005]

Inf ・ 0.006 -0.005 -0.004 0.005 0.004 0.005 0.002 -0.001 ・ 0.002

[-1.005] [-0.855] [-0.830] [1.290] [0.928] [1.210] [0.529] [-0.191] [-0.291]

Edu -0.199

[-0.391] -0.244

[-0.458] -0.068

[-0.142] 0.035

[0.704] 0.039

[0.763] 0.028

[0.536] 0.086

[0.664] 0.152

[0.917] 0.133

[0.833]

Gov 12.746***

[8.931] 12.654***

[8.547] 12.381***

[9.020] 0.263

[0.4621 -0.166

[-0.290] 0.378

[0.640] 0.080

[0.161] 0.971

[1.519] 0.077

[0.124]

FDI -1.749***

[-4.138] -1.882***

[4273] ・ 1.660***

[-4.120] 0.087

[0.204] -0.064

[-0.151] 0.189

[0.428] 0.462

[L253] 0.513

[1.081] 0.918**

[1.994]

九t p 0.410*** 0.471*** 0.308*** 0.580*** 0.594*** 0.539*** 0.842*** 0.799*** 0.686***

[3.990] [4.941] [2.699] [9.283] [10.449] [8.071] [23.526] [17.813] [10.272]

Adj-R2 0.415 0.419 0.453 0.559 0.639 0.508 0.941 0.923 0.924

cr2 0.292 0.313 0.274 0.134 0.137 0.145 0.038 0.063 0.060

Log - L -733.498 -764.517 -702.439 -412.356 -420.865 -449.376 130.648 -37.916 -13.041

注：（Q括号内的数值为T值检验；（2） *、“、分别表示通过10%、5%、1%水平下的显看性检验。

通过对RZI指数和对RDI指数的系数估计和检验结果发现，专业化经济对东部城市整体、工业和服务业以及西部城市整体和工业的劳动生产率有显著的负向影响，而多样化经济的作用效应都不显著。这可能与东部城市劳动密集型产业过度专业化而演变成的 “刚性结构”，以及西部城市较中部城市承接更为低端的制造业有关，而这种“路径依赖”造成了 MAR外部性的负效应。从产业结构变迁的角度看，产业结构波动化对东部城市和西部城市都具有显著的正向效应，尤其对东部和西部城市工业劳动生产率的估计系数要明显高于服务业。对于ES指数而言，产业结构高级化对东部和中部城市的工业和服务业的劳动生产率分别具有显著的负向效应和正向效应，而对西部城市的所有产业劳动生产率都具有显著的负向效应。本文还从估计系数的差异上发现，城市产业结构高级化对东部城市整体劳动生产率的影响并不显著，而对中部城市整体劳动生产率具有显著的负效应且通过了 5%水平上的显著性检验；东部城市产业高级化对服务业劳动生产率的正效应明显高于对工业劳动生产率的负效应（0.467〉0.304）,而中部城市的这一影响效应则完全相反（0.166<0.497）。上述分析给我们的启示是：①将RZI指数和TL指数结合起来分析就会发现，产业结构波动化是化解城市产业MAR外部性负效应的重要手段；②对于东部城市而言，随着工业的产业转移和服务业的城市集聚，产业结构高级化对于劳动生产率的贡献度将逐渐显现，而对于中部城市而言，产业结构的“反向高级化”更能提高劳动生产率；③对于西部城市而言，工业和服务业的发展都相对滞后，更无从谈及产业结构高级化。

从产业结构代理变量的估计结果可以看出，采矿业、制造业、建筑业和生产性服务业的占比对于东部和西部城市劳动生产率具有显著的正向效应，而对中部城市劳动生产率却有显著的负向效应，这一结论超出了我们的预期。事实上，我们结合上文的分析就会发现，中部城市的工业与生产性服务业之间并没有形成有效互动或“互惠效应”。在中部城市大量承接工业转移和模仿东部地区“退二进三”模式的背景下，我们不难发现中部城市的工业与生产性服务业之间必然存在显著的“挤出效应”(于斌斌和胡汉辉， 2014)„与中部城市相比，东部城市的互惠效应更加明显，而西部地区的工业和生产性服务业仍处于发展阶段。对于其他控制变量需要指岀的是，东部城市的政府规模明显促进了劳动生产率的提升且通过了 1%水平上显著性检验，而外商直接投资的影响效应正好相反。这可以从地方政府的财政支出方向和FDI的投资结构找到答案，即东部城市的地方政府对于科技创新的投资逐年超过经济增长速度，而外商直接投资仍以劳动密集型、生产加工型的制造业为主。

5.4.2发展阶段的控制

为了能够深入认识城市产业结构变迁对劳动生产率的空间影响效应，本文将城市产业发展阶段按照产业高级化水平划分为工业化(ES<1)和服务化(ES>1)两个阶段。由于中国城市产业结构在近几年的变化较为剧烈，本文仅选择2011年的城市数据进行空间截面模型分析，见表5-6。在选取的样本中，处于工业化阶段的城市有192个，占总数的67.4%,处于城市化阶段的城市有93个，占总数的32.6%。这说明中国城市产业发展阶段整体上仍处于工业化阶段，进一步验证了前文中的判断。通过极大似然法(ML) 检验空间截面模型中的参数发现，本文选择SEM模型更为合适。

表5-6空间截而模型的回归结果：产业两阶段的估计

工业化阶段服务化阶段

LnProd Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod

模型⑴ 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型⑸ 模型(6) 模型⑺ 模型(8) 模型(9) 模型(10) 模型(11)

LnVk 0.409***

[8.845] 0.405***

[8.840] 0.438***

[8.268] 0.423***

[9.093] 0.411***

[8.084] 0.423***

[9.046] 0.347***

[4.008] 0.387***

[4.345] 0.517***

[5.954] 0.439***

[5-112] 0.267***

[2.948] 0.371***

[4.319]

RZ1 -0.041

[-L617] -0.032

[-1.283] -0.044

[-1.518] -0.011

[-0.431] 0.013

[0.454] -0.013

[-0.492] 0.072

[1.442] 0.080

[1.631] 0.146***

[2.878] 0.137***

[2.844] 0.086*

[1.656] 0.118**

[2.480]

RD! 0.009

[0.020] 0.014

10.711] -0.015

[-0.620] 0.006

[0.289J 0.027

[1」84] 0.011

[0.513] -0.001

[-0.028] -0.003

1-0.089] -0.009

[-0.259] -0.012

[-0.360] -0.018

[-0.481] -0.020

[-0.587]

TL 0.086

[0.665] 0.055

[0.430] 0.024

[0.165] -0.098

[-0.745] -0.206

[-1.453J -0.114

[-0.871] -0.131

[-0.629] -0.083

[-0.399] -0.538**

[-2.553] -0.592***

[-2.950] -0.583***

卜2.654] -0.444**

[-2.203]

ES -0.254**

[-1.982] -0.994***

[-7.639] 0.781***

[5.976] 0」06*

[1.682] -0.195***

[-3.212] 0.284***

[4.685]

如 2.762

[1.588] 2.780

[1.615] 2.874

[1.439] 2.938*

[1.679] 2,971

[1.551] 2.912*

[1.655] -9.011

[-1.566] -8.305

[-1.454] -13.038**

[-2.259] -15.584***

[-2.810] -15.452**

[-2.571] -14.253***

[-2.613]

Mini 1.029

[0.979] 1.265

[1.207] -0.674

[-0.559] 0.264

[0.248] 3.141***

[2.715] 2.430**

[2.274] -5.483

1-0.999] -4.703

[-0.861] -9.085*

卜 1.655] -11.673**

[-2.211] -9.729*

[-1.695] -7.999

[-1.525]

Manu 0.701

[0.692] 1.118

[1.090] -1.250

[-1.075] 0.404

[0.387] 4.025***

[3.602] 2.764***

[2.642] -3.742

[-0.694] 2640

[-0.490] -5.940

[-1.103] -8.849*

[-1.702] ・ 7.956

[-1.410] -5.217

[-1.005]

Elec -0.170

[-0.135] -0.028

[-0.023] -1.833

[-1.270] -1.228

[-0.963] 1.703

[1.235] 1.321

[1.044] -11.357**

[-2.042] -10.424*

[-1.882] -14.175**

[-2.546] -16.629***

[-3.1U] -14.654**

[-2.508] -12.615**

[-2.359]

Cons 0.474

[0.452] 0.932

[0.877] -1.625

[-1.350] 0.182

[0.168] 3.396***

[2.941] 2.001*

[1.843] -3.665

[-0.672] -2.917

[-0.538] -7.156

[-1.311] -9.637*

[-1.837] -7.886

[-1.383] -6.146

[-1.178]

Pros -1.023

[-0.679] -0.442

[-0.290] -1.189

[-0.686] 1.087

[0.703] 1.064

[0.641] -0.731

[-0.470] -4.382

[-0.777] -3.728

[-0.666] -5.651

[-1.006] -7.938

[-1.473] -10.169*

[-1.726] -&613

[-1.606]

Dist 0.574

[0.544] 1.118

[1.034] 0.570

[0.471] 2.715**

[2.468] 2.017*

[1.732] 0.357

[0.324] -2.115

[-0.387] -1.227

[-0.225] -2.068

卜0.379] -4.684

[-0.892] -7.771

[-1.358] -5.625

[-1.074]

Pers -2.718

[-1.235] -1.799

[-0.808] -3.931

[-1.554] -0.350

[-0.155] 0.532

[0.220] -2.312

[-1.015] -5.883

[-0.959] -5.684

[-0.936] -8.106

[-1.316] -9.759*

卜1.662] -10.760*

[-1.673] -10.461* 卜 1.785]

Pubs 1.230

(1.261] 1.798*

[1-786] 0.740

[0.661] 2.983***

[2.910] 2.486**

[2.315] 0.751

[0.731] -2.743

[-0.500] ■2.029

[-0.372] -3.428

[-0.625] -5.854 卜1.112] -8.568

卜 1.493] -6.856

[-1.308]

LnWage 0.715***

[6.332] 0.683***

[6.043] 0.826***

[6.362] 0.698***

[6.056] 0.426***

[3.424] 0.523***

[4.536] 0.440**

[2.354] 0.402**

[2.166] 0.256

[1.365] 0.314*

[1.757] 0.556***

[2.825] 0.430**

[2.400]

吋 0.006

[1.301] 0.005

[1.056] 0.010*

[1.856] 0.005

[1.173] -0.001

卜0.206] 0.003

[0.546] 0.015

[1.229] 0.016

[1.292] 0.016

[1.245] 0.017

[1.412] 0.026*

[1-911] 0.028**

[2.286]

Edu 0.184

[0.075] 0.365

[0.151] 0.157

[0.056] 0.987

[0.401] -0.743

[-0.277] -1.237

[-0.502] -2.991

[-1.150] -2.707

卜 1.066] -1.336

[-0.532] -0.606

[-0.252] -0.876

[-0.331] 0.127

[0.055]

Gov -5.536***

[-5-555] _5.443***

[-5-513] -5.593***

[-4.881] -5.249***

[-5.225] 4113***

[-3.751] -4.409***

[-4.372] -6.193***

[-4.318] -6.024***

[-4.223] -4.822***

[-3.300] -5.147***

[-3.702] _6.444***

[-4.235] -6.096***

[-4.351]

FDI 0.467*

[1.759] 0.513*

[1.941] 0.385

[1.251] 0.538**

[1.985] 0.743***

[2.597] 0.579**

[2.171] 0.968***

[2.835] 0.982***

[2.920] 1.167***

[3.436] 1.157***

[3.587] 0.703*

[1.953] 0.801**

[2.501]

N 0.409***

[2.809] 0.430***

[2.995] 0.232

[1.396] 0.337**

[2.311] 0.570***

[3.996] 0.532***

[3.862] 0.432

[1.612] 0.264

[0.821] 0.870***

[-3.144] 0.820***

[-2.934] 0.263

[1-292] -0.456

[-0-967]

0.956 0.957 0.946 0.958 0.945 0.953 0.583 0.596 0.752 0.777 0.662 0.725

o-2 0.073 0.071 0.096 0.074 0.088 0.074 0.071 0.069 0.071 0.064 0.077 0.063

Log-L -21.033 -19.092 -47.553 -22.165 ・39.827 -23.464 -7.745 -5.779 -9.413 -4.529 -12.944 -2.842

注：（1）括号内的数值为T值检验；（2）"、***分别表示通过10%、5%、1%水平下的显著性检验。

空间模型的估计结果显示，专业化经济仅对进入服务化阶段的城市工业和服务业劳动生产率具有显著的正向影响，而多样化经济的影响都没有通过显著性检验。这给前文 MAR外部性对城市劳动生产率产生的负效应提供了解释，即只有当城市产业发展进入服务化阶段时，MAR外部性才会对劳动生产率形成显著的正效应。从产业结构变迁的影响效应看，产业结构波动化对工业化阶段的城市劳动生产率没有显著影响，而对服务化阶段的城市工业和服务业的劳动生产率都有显著的负向影响。这表明当产业发展进入服务化阶段时，城市产业结构调整应更趋于均衡化或合理化。ES的估计结果显示，城市产业结构高级化在两个阶段对工业和服务业的劳动生产率都分别具有显著的负向和正向影响。唯一不同的是，在工业化阶段，产业结构高级化对城市工业劳动生产率的负向效应更大（|4994|〉0.781）,而在服务化阶段，产业高级化对城市服务业劳动生产率的正向效应更大（0.284〉|七195|）。该结论与产业结构高级化对东部和中部地区城市的影响效应非常相似，这也给东部和中部地区产业阶段的差异性提供了证据。通对产业结构

代理变量的系数估计和检验发现，在工业化阶段，城市工业与服务业的互惠效应更加显著，如采矿业、制造业和建筑业比重的提高能显著提升服务业的劳动生产率，分配性服务业和社会性服务业占比的提高能显著提升工业的劳动生产率；而在服务化阶段，城市工业与服务业的拥挤效应，如电力燃气及水的生产和供应业以及消费性服务业占比的提高对工业和服务业的劳动生产率都有显著的负向效应。在其他控制变量方面需要指出的是，政府规模和外商直接投资对城市劳动生产率的影响效应与前文的结论完全相反。可能的解释是：政府规模或地方政府的财政支出对城市劳动生产率的贡献多发生在下一期的经济发展过程中，即存在“以牺牲短期利益服务长期发展”的特征，而外商直接投资的增加虽然在即期内能显著提升城市的劳动生产率，但并不利于城市产业可持续发展。

5.4.3城市规模的控制

本文采用市辖区非农业人口数作为衡量城市规模的代理变量。由于有些城市市辖区的行政区划调整较为频繁，我们仅选取2011年的城市数据进行分析。根据城市市辖区人口总数,可以将城市规模划分为四类:①特大城市：200万人口以上;②大城市:100-200 万人口；③中等城市：50-100万人口；④小城市：50万以下人口。在选取的样本中，特大城市有45个，大城市有81个，中等城市有108个，小城市有51个。通过ML法估计空间计量模型中的参数发现，本文选择SLM模型更为合适。由于城市规模和多样化程度与城市劳动生产率密切相关且呈近似的线性关系（见图5-2）,本文将城市的专业化指数和多样化指数分别与城市劳动生产率及其他变量进行回归分析。

图5-2中国城市2011年城市规模-劳动生产率和城市规模-多样化的关系散点图

由表5-7的估计结果可知，小城市的空间滞后系数。并未通过显著性检验，这表明小城市之间的空间溢出效应并不显著，这与于斌斌和金刚（2014）的研究结论相一致。在控制城市规模以后，城市集聚的专业化经济和多样化经济仅对特大城市的劳动生产率有显著的影响效应，但是这一影响效应的作用机制完全相反，即城市专业化经济不利于

特大城市劳动生产率的提升，而城市多样化经济则具有显著的正向效应。该结论可以用 Duranton和Puga (2001)的“技术池观点”和Wang (2003)的“市场区观点”进行解释，即城市多样化为企业生存与发展提供了更多的技术选择机会，并且能使消费者的多样性偏好更容易得到满足。从产业结构变迁的视角看，城市产业结构波动性仅对特大城市的劳动生产率产生显著的负向效应。这与产业结构波动性对服务化阶段的城市劳动生产率的影响效应相一致。而产业结构高级化对特大城市和大城市的劳动生产率有显著的负向效应，而对中等城市存在显著的正向效应。该结论超出我们的预期。但是，我们将产业结构高级化指数与产业结构代理变量结合起来就会发现，产业结构高级化负效应是由于城市规模过大导致城市的拥挤效应远远大于集聚效应，尤其是在特大城市中，任何产业占比的提高都会反作用于城市劳动生产率。这也是新经济地理学中分散力大于向心力的结果。另外，其他变量中政府规模和外商直接投资的作用机制与控制产业发展阶段的分析基本一致。

表5-7空间截面模型的回归结果：城市规模分组的估计

特大城市大城市中等城市小城市

Ln Prod Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod LnProd Lnlprod LnSprod

模型(1) 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型(5) 模型(6) 模型(7) 模型(8) 模型(9) 模型(10) 模型(11) 模型(⑵

LnVk 0.056

[0.630] 0.056

[0.621] 0.038

[0.426] 0.366***

[7.368] 0.364***

[7.288] 0.459***

[9.227] 0.302***

[4.393] 0.301***

[3.866] 0.301***

[4.270] 0.372**

[2.424] 0.374**

[2.003] 0.386***

[3-121]

RZI -0.273***

[-3.736] -0.312***

[-4.197] -0.254***

[-3.367] -0.040

[-0.997] -0.030

[-0.742] 0.032

[0.802] 0.038

[1.191] 0.055

[1.534] 0.073**

[2.169J -0.090

[-1.523] ・ 0.045

[-0.641] -0.066

[-1.327]

RDI 0.093***

[4.085] 0.106***

[4.555] 0.078***

[3.168] 0.008

[0.301] -0.019

[-0.737] 0.014

[0.557] 0.014

[0.503] -0.002

[-0.054] 0.011

[0.411] 0.001

[0.011] -0.046

[-0.581] 0.005

[0.085]

TL -1.202***

[-3.066] -1.542***

[-3.864] -1.590***

[-4.014] 0.235

[1.454] -0.059

[-0.360] -0.329**

[-2.037] 0.169

[1.177] 0.055

[0.340] 0.014

[0.097] 0.139

[0.275] -0.340

[-0.566] 0.257

[0.582]

ES -0.416***

[-3.491] -0.833***

[-6.860] 0.001

[0.002] -0.161**

[-2.063] -0.690***

[-8.787] 0.364***

[4.655] 0.189**

[2.2 陶 -0.256***

[-2.74 刃 0.649***

[7.577] 0.025

[0.268] -0.369***

[-3.360] 0.329***

[4.176]

伽 -74.757**

[-2.301] -71.535**

[-2-159] -77.586**

[-2.347] -4.482

[-0.153] 14.433

[0.491] -31.440

[-1.075] -0.691

[-0.319] -1.940

[-0.796] -0.277

[-0.124] 8.288*

[1.932] 6.430

[1-241] 10.823***

[3.044]

Mini -75.205**

[-2.324] -74.293**

卜2.249] -73.824**

[-2.228] -6.381

[-0.219] 12.248

[0.418] -2&733

[-0.987] 0.309

[0.226] -2.065

[-1.343] 1.935

[1.369] 4.883

[1.576] 2.943

[0.783] 8.412***

[3.431]

Manu -78.784**

[-2.419] -78.567**

[-2.364] -77.003**

[-2.307] -6.592

[-0.226] 12.195

[0.417] -27.712

[-0.952] 1.222

[0.937] -1.054

[-0.721] 3.927***

[2.909] 3.449

[1.100] 2.403

[0.633] 7.392***

[2.885]

Elec -76.719**

[-2.360] -78.007**

[-2.349] -75.554**

[-2.268] -6.444

卜0.222] 12.143

[0.416] -28.830

[-0.992] -0.897

[-0.533] -2.378

[-1.257] 1.298

[0.747] 5.305

[1.588] 2.345

[0.573] 8.825***

[3.334J

Cons -7&906**

[-2.423] -78.635**

[-2.367] -77.024** 卜2.引3] -6.865

[-0.236] 11.632

[0.397] -2&704

[-0.986] 1.643

[1.165] -0.757

[-0.479] 3.847***

[2.633] 4.305

[1.340] 3.266

[0.842] 6.128**

[2.343]

Pros -77.383**

[-2.380] -75,075**

卜2.262] -77.784** 卜 2.334] -7.772

[-0.267] 13.730

[0.470] -31.062

[-1.068] -2.424

卜 1.281] -3.143

[-1.478] -0.883

[-0.451] 2.762

[0.689] 3.782

10.781] 6.547**

[2.037]

Dist -81.157**

卜2.472] -79.147**

[-2.362] -80.714**

[-2.399] -7.383

[-0.254] 13.607

[0.466] -30.297

[-1.043] 0.705

[0.505] 0.707

L0.451] 0.796

[0.551] 5.129

[1.642] 7.425*

[1.959] 5.565**

[2.218]

Pers -76.646**

[-2.367] -75.976**

[-2.300] -75.447**

[-2.280] -5.604

[-0.191] 15.633

[0.531] -27,529

[-0.939] ■0.840

[-0.404] 0.758

[0.325] -2.182

[-1.010] -3.957

[-0.750] 4169

[-0.652] 0.572

[0.135]

东南大学傅上学位论文

Pubs -75.892**

[-2.340] -73.571**

[-2.223] -75.827**

[-2.281] -5.844

[-0.201] 14.799

[0.506] ・28.842

[-0.991] 2.517**

[1.986] 2.284

[1.609] 2.421*

[1.845] 3.531

[1J13] 4.634

[1.206] 5.418**

[2.106]

Ln Wage 1.487***

[7.249] 1.561***

[7.410] 1.476***

[6.883] 1.167***

[9.979] 1.211***

[10.318] 0.920***

[7.863] 0.746***

[4.672] 0.923***

[5-145] 0.545*** 卩.297] 0.350

[1.321] 0.396

[1.229] 0.002

[0.009]

inf -0.010**

[-2.233] -0.010**

[-2.358] -0.010**

[-2.422] -0.003

[-0.498] -0.001

[-0.037] -0.016***

[-2.879] 0.027***

[2.727] 0.032***

[2.893] 0.018*

[1.792] 0.029*

[1.690] 0.026

[1.202] 0.032**

[2.287]

Edu -11.165***

[-3.584] -11.122***

[-3.450] -11.355***

[-3.474] -0.613

卜 0.251] 1.034

[0.422] 1.538

[0.629] -0.803

[-0.261] -1.040

[-0.299] -2.702

[-0.849] 6.853*

[1.774] 8.729*

[1.889] 5.984*

[1.889]

Gov -7.736***

[-5.076] -7.523***

[-4.845] -7.959***

[-5.033] -6.202***

[-4.803] -5.929***

[-4.571] -4.852***

[-3.761] -4.866***

[-3.423] -4.831***

[-3.017] -3.055**

[-2.080] -3.289*

[-1.676] -2.280

[-0.968] -3.560**

[-2.095]

FDI 0.526**

[2.003] 0.506*

[1.883] 0.747***

[2.778] 0.338

[1.432] 0.246

[1.039] 0.686***

[2.907] 0.066

[0.194] -0.102

[-0.268] 0.037

[0.107] 1.005

[1.168] 0.677

[0.648] 1.067

[1.432]

P 0.974***

[53.975] 1.255***

[35.421] 0.346**

[2.313] -0.599***

[-4.123] -0.603***

[-4.183] -0.591***

[4032] 0.108**

[2.037] 0.095*

[1.657] 0.140***

[2.610] -0.569

[-0.868] -0.297

[-0.487J -0.665

[-1.240]

Adj-R' 0.922 0.940 0.918 0.855 0.906 0.876 0.957 0.950 0.953 0.961 0.948 0.972

CT2 0.015 0.016 0.016 0.035 0.035 0.035 0.059 0.075 0.063 0.105 0.153 0.072

Log-L 30.570 30.330 29.085 18.197 17.764 18.341 -0.698 -13.344 -4.420 -9.046 -16.111 -5.554

注：（1）括号内的数值为T值检验；（2） *, 分别表示通过10%、5%、1%水平下的显著性检验。

5.5小结

本章基于2003-2011年中国285个地级及以上城市的统计数据，运用空间计量技术将地理因素引入模型中，考察了城市集聚经济与产业结构变迁对劳动生产率影响的空间溢出效应。硏究发现，地理距离是影响城市体系集聚与扩散的重要因素，中国城市劳动生产率存在显著的正向空间相关性且随着地理距离的增加逐渐减弱，工业和服务业劳动生产率的高值区也开始由东部沿海地区向中西部地区转移。由于受地理距离和运输成本的约束，中国城市服务业劳动生产率的空间相关性要显著高于工业，同时工业的局部集聚性和集聚阴影效应呈增强趋势。另外，中国城市劳动生产率的溢出效应符合“地理学第一定律”且溢出半径为0-1400公里，而且工业劳动生产率的溢出半径要显著大于服务业，分别为0-1700公里和0-950公里。由于中国城市整体上仍处于工业化阶段，多样化经济和产业结构高级化对中国城市劳动生产存在显著的负向效应，尤其是阻碍了工业劳动生产率的提升。从分区域结果来看，对东部和西部城市而言，专业化经济对劳动生产率提高存在显著的负向影响，而产业结构波动化则存在显著的正向影响。对于中部城市而言，由于工业与服务业的互惠效应不明显，产业结构高级化调整会明显阻碍了城市劳动生产率的提升。从分阶段结果来看，专业化经济仅对进入服务化阶段的城市劳动生产率有显著的正向影响，而产业结构波动化对服务化阶段的城市劳动生产率却具有显著的负向影响。产业结构高级化无论在所有阶段都是有利于服务业劳动生产率的提升，但对工业的劳动生产率具有明显的阻滞作用。另外，在工业化阶段，城市工业与服务业之间的互惠效应更明显，而在服务化阶段，二者的拥挤效应更显著。从分规模结果来看，小城市之间的溢岀效应并不显著，而专业化经济和多样化经济仅对特大型城市存在显著的影响效应，并且二者的影响效应完全相反，即城市专业化经济不利于特大城市劳动生产率的提升，而城市多样化经济则具有显著的正向效应。产业结构波动化和产业结构高级化对特大城市的劳动生产率都具有显著的负向影响，这正是新经济地理学中拥挤效应大于集聚效应的作用结果。

第6章产业集聚与城市经济效率差异

经济活动的空间集聚能否提升地区经济效率，不仅是新经济地理学者关注的焦点，也是连接新经济地理学和新经济增长理论的核心理论问题之一。新经济地理学认为，经济活动的空间集聚存在两股力量：向心力和离心力(Krugman, 1991； Fujita and Mori, 1997； Fujitaetal., 1999)。根据“中心-外围”理论，在这两种力量的作用下，一方面，经济活动的空间集聚会形成以中间投入品的分享、专业化的劳动力市场、信息与知识溢出为特征的本地市场效应(Home-market Effect),从而使产业呈集聚态势；另一方面，生产要素在一个地区的过度集聚必然会导致市场竞争加剧、要素资源价格升高(如土地和住房租金)等产生市场拥挤效应(Market Crowding Efiect),从而推动产业扩散。Martin 和Ottaviano (1999、2001)将新经济地理的C-P模型和内生增长理论模型相结合，发现工业活动将向经济效率更高的地区聚集，而产业集聚后的前后关联效应既能降低企业生产成本，也能通过技术和知识的外溢效应促进地区生产率增长，因此地理集聚和经济增长是一个相互强化的过程。Fujita和Thisse (2003)从人力资本理论的视角也得出了类似的研究结论。然而，不同类型的空间集聚不仅能形成有利于经济增长的集聚效应 (Agglomeration Efiects),还会产生阻碍地方化经济发展的拥塞效应(Congestion Effects) (Brakman et al, 1996)。这两类效应的相互作用会在不同的发展阶段达到不同的均衡状态(BriilhartandMathys, 2008)<,由此可见，产业集聚能否提升地区经济效率取决于集聚效应与拥塞效应的强弱。

在产业集聚与地区经济效率的实证研究方面，大多数学者主要考察产业集聚对劳动

生产率的影响效应。Ciccone和Hall (1996)通过分析美国非农就业密度与劳动生产率

的关系得出：非农就业密度每提高1倍，劳动生产率就可以提高5%,而且在就业密度

越高的地区，集聚效应要比拥塞效应更显著。随后Ciccone (2002)在原有模型的基础

上测算了英、法、德、意和西班牙的集聚效应，研究结果显示这些欧洲国家劳动生产率

的就业密度弹性在4.5%左右，稍弱于美国。BriHhart和Mathys (2008)对Ciccone的研

究进行了扩展：一方面，利用动态面板数据系统GMM方法对欧盟国家就业密度对劳动

生产率的影响进行估计，从而解决了内生性问题；另一方面，对不同产业部门的集聚效

应进行了分析。研究结论显示，产业集聚对劳动生产率有显著的正向影响且这种集聚效

应具有随时间推移逐渐增强的趋势。Ottaviano和Pinelli (2006)采用芬兰各地区的面板

数据对产业集聚与地区经济增长进行了检验，结果表明地区人口密度对地区收入增长具

有显著的正向效应oBraunerhjelm和Borgman(2006)采用E-G指数度量了瑞典1975-1999

年的集聚经济，发现产业集聚与劳动生产率也存在显著的正相关关系。国内学者范剑勇

(2006)基于中国城市2004年的截面数据发现，地方化非农产业的规模报酬递增是产

业集聚的源泉，进而提高了地区的劳动生产率。章元和刘修岩(2008)运用中国城市的

面板数据着重对集聚的内生性问题进行了处理，也得出了产业集聚与地区经济增长显著

正相关的结论。

上述研究普遍发现产业集聚有利于地区劳动生产率的提高，但也有研究得出不同的结论，其中最典型的是威廉姆森假说和开放性假说。威廉姆森假说指出，生产活动的空间集聚在经济发展早期会显著提升经济效率，但当经济发展达到某一临界水平，促进作用会消失甚至为负向影响(Williamson, 1964)。随后许多学者沿袭了这一研究思路，对威廉姆森假说进行了验证。Bertinelli和Black (2004)构建了一个模型对此进行了检验, 结果显示：在经济发展初期，人力资本积累的潜在收益最大，而拥塞效应并不显著，但随着经济发展水平的提高，人力资本积累的边际收益逐步减少，拥塞效应的外部性开始加强。Briilhart和Sbergami (2009)利用105个国家1960-2000年的跨国数据进行了分析，结果发现只有当经济发展处于一定水平时，产业集聚才能促进地区经济增长。国内学者徐盈之等(2011)、孙浦阳等(2011)、刘修岩等(2012)、王晶晶等(2014)等利用门槛模型、系统动态面板GMM等方法估算了产业集聚对地区劳动生产率(经济增长) 的影响，结果都证实了威廉姆森假说在中国存在性。另夕卜，Krugman和Elizondo (1996) 提岀的开放性假说认为：与开放经济相比，产业集聚对封闭经济的影响更大，这是因为地理距离的缩短会提高国内交易水平，而国内贸易越受重视，与其他国家陥国际贸易就会越少。与威廉姆森假说相比，针对开放性假说的研究相对缺乏。Ades和Glaeser (1995) 通过对世界范围内85个国家的截面数据进行分析，发现开放性与城市人口集聚之间存在显著的负相关关系，但是他们对这一直接的因果关系也持怀疑态度。Henderson(2003) 利用世界70个国家的跨国数据分析发现，用城市化来表征的空间集聚对经济增长的影响并不显著，而且只有在低收入国家，这种以最大城市人口规模衡量的空间集聚水平才会对经济增长具有明显的推动作用。孙浦阳等(2011)基于全球85个国家的面板数据证实，对外贸易增长削弱了国内产业集聚对地区经济增长的促进作用。

通过对文献的进一步梳理，本文还发现关于产业集聚与地区经济效率的已有研究更多地是从制造业集聚这一单一角度进行，忽视了服务业集聚现象或没有对地区产业进行细分，尤其是对制造业与生产性服务业共同集聚(Co-Agglomeration)的关注则相对较少。事实上，由于生产和消费在时空上的不可分性，服务业比制造业更依赖于本地市场容豊显现出更强的空间集聚效应(Scott, 198& llleris etaL, 1993；程大中和陈福炯， 2005；姚永玲和赵宵伟，2012；王晶晶等，2014)。不仅如此，随着中国服务业的快速发展，尤其是生产性服务业的集聚程度不断提高，从而与制造业在空间上形成了互动发展的格局(陈国亮和陈建军，2012；杨仁发，2013)。自Abraham和Taylor (1996)从分工理论的视角指出生产性服务业是内生于制造业的以来，关于制造业与生产性服务业的融合研究逐渐受到了国内外学者的重视。其中，Rowthom和Ramaswamy (1999)、 Daniel (1999)、Eswaran 和 Ashok (2002)> Desmet 和 Fafchamps (2005)、Franke 和 Peter (2005)以及国内学者顾乃华(2006、2010)对制造业与生产性服务业的互动关系进行了理论研究和实证检验，并总结提出了需求遵从论、供给主导论、互动论和融合论等多种论断。然而，这些研究大都将关注点停留在制造业与生产性服务业的互动关系上，而没有深入分析二者的共同集聚与地区经济增长或生产效率的内在关联机制及影响效应。对于产业集聚与地区经济效率的研究，另一个容易被忽视的问题是地理距离。由于运输成本和贸易成本的存在，制造业和服务业集聚不仅与本地区的经济特征有关，而且还会受到空间临近的其他经济体的影响(Beyers and Lindahl, 1996；韩峰和柯善咨，2012)。一些学者指出，拥塞效应通常被局限在地区内部，而集聚效应却可以在临近地区之间共享(Phelps and Ozawa, 2003； Meijers and Burger, 2010)。在既有研究的基础上，本章将利用2003-2011年中国285个地级及以上城市的统计数据对产业集聚与城市地区经济效率的关系进行深入分析。

6.1模型设定、变量说明与数据来源

6.1.1模型设定

借鉴 Moreno 等(2005)、Fischer 等(2009)> 潘文卿(2012)、于斌斌和金刚(2014) 等学者的空间计量方法，本文建立如下基本的空间计量模型：

^TFPit = p^WylnTFP^ +J3\naggit +y\nXit +al.+vl +sa

弓=2工％為+弘 (6・1)

其中，77北表示i地区在/时间的经济效率，殛表示产业集聚水平，X为控制变量， %、%、勺分别表示地区效应、时间效应和随机扰动项。Q和；I分别为空间滞后系数和空间误差系数，反映了地区之间的空间溢出效应。駕代表空间权重矩阵，本文同样以城市间直线距离的倒数作为权重。

如上所述，由于空间集聚过程是由集聚效应和拥塞效应相互作用的结果，产业集聚与地区经济效率之间将呈二次函数关系，于是本文将在模型中引入产业集聚水平的二次项进行检验。同时，根据Krugman (1991 )、Duranton和Puga (2000)、孙浦阳等(2013)、杨仁发(2013)等学者的研究，不同行业的产业集聚所形成的集聚效应和拥塞效应存在明显差异，从而对地区经济效率可能产生不同的影响效应。为此，本文将分别考察制造业集聚(他？)、生产性服务业集聚(Sagg)、制造业与生产性服务业共同集聚(Coagg) 对地区经济效率的影响。因此，本文设定的基本模型将修改为：

\nTFP"=吃％ InTFP” +j3l\nMaggil + 爲 InSagg” + 角 InCoagg” + ]34(lnMaggit)2 +

冃

j3s(\nSaggu)2 ^6(JnCoaggit)2 +/ln^ +0 +匕 +%

£严返底屁+从（6.2）

7=1

本章的另一项重要任务是对威廉姆森假说和开放性假说进行系统地论证。参照孙浦阳等（2011）、王晶晶等（2014）的处理方法，在空间计量模型中设置了一个特殊的变量：产业集聚与人均国内生产总值（陀切）的交叉项，这可以检验地区经济发展的不同水平对经济效率的影响，即从经验视角来验证威廉姆森假说的存在性。在处理开放性假说的问题时，本文也采取了同样的方法，在空间计量模型中引入了产业集聚与贸易开放度（本文用加表征）的交叉项。最终，空间计量模型将设定为：

^TFPit= pYWtj\nTFPu + Maggit +爲 InSa禽'+ j33]nCoaggu + ^（JnMagg^2 +

冃

A（lnSdgg） +06（lnCoa芻）+ djlnM碉xln虫血+qinSd编xln陀血+&lnC仇碉xln农血十刃口兀 + 匕 +

务=2》（63）丿=1

6.1.2变量说明

（1）被解释变量。地区经济效率（TFP）。本文借鉴FSre等（1994）采用的随机前沿分析方法（Stochastic Frontier Analysis, SFA）估计中国城市的经济效率。产出变量由各个城市的实际GDP来表示，根据各个城市所在省份的GDP平减指数调整为2003年的不变价格。确定资本存量和劳动投入作为投入变量。其中，资本存量采胡永续盘存法进行估算，具体参照单豪杰（2008）的处理方法，设定折旧率为10.96%。城市的基期资本存量采用2003年各个城市的GDP占本省GDP的比重乘以本省的基期资本存量来表示。对于劳动投入，本文选取城市就业人数来表示。基于卡尔多程式化事实，本文将利用柯布-达格拉斯形式的随机前沿模型对中国城市地区的经济效率进行核算，具体模型如下：

血几=+角mz” +a2 InK” +觀+匕,_角

“” =“expS（/-T）] （6.4）

其中，％为待估计系数，，和丁分别为样本的观察期和基期年度，匕为随机干扰项且服从标准正态分布N（0q：）,角为技术无效率项且服从非负断尾正态分布Ng：）,。为技术效率水平的时变参数。在允许“和°自由取值的条件下，我们利用FRONTIER 4.1 软件计算出模型（6.4）的估计系数，结果见表6-1。

由表6-1可知，模型模型（6.4）的拟合度很好，所有系数的估计结果均通过了 1% 的极显著性检验。同时，尸0.9411说明模型（6.4）存在非常明显的复合结构，并且技术

无效率不存在的LR检验也拒绝了原假设，这些都充分表明SFA模型较传统计量模型更好地刻画了中国城市地区的经济生产函数。在计算出上述模型的系数估计结果后，中国城市地区的经济效率可通过如下公式求得：

TFPa = TEU exp(a„ +a3t)

禺=exp(-“”)

其中，TE”表ZKi城市在/时期的技术效率，exp（a0 +a3t）表不/时期的前沿面技术水平。

表6-1中国城市±1 h区经济生产函数模型的估计系数

变量系数估计值 /统计量

截距 % -7.305*** 11.9694

InK 0.1369*** 6.2031

ln£ 1.0722*** 26.1533

t 0.1219*** 8.3854

a2 1.9820*** 17.4181

Y 0.9411** 5.7499

0.0536*** 4.5542

0.0283*** 4.2723

Log似然函数值 4257.7767

技术无效率不存在的ZR检验 129.187***

注：•> ***分别表示通过io%、s%、1%水平下的显著性检验°

（2）解释变量。制造业集聚（如gg）和生产性服务业集聚（S磁）。产业集聚的测度方法有很多，例如Hoover指数、Gini系数、E-G指数等。本文将借鉴Keeble等（1991 ）、 Donoghue （2004）、陈国亮和陈建军（2012）、王晶晶（2014）等学者的做法，选取区位商指数来衡量地区的产业集聚水平。该指数能够消除区域规模差异因素，可以真实反映某一区域的要素空间分布情况。其计算公式如下：

(6.6)

其中，念典）表示r时期i城市丿产业的区位商指数，勺⑴表示r时期i城市丿产业的就业人数，刁勾⑴表示/时期所有城市/产业的就业人数，孕勾（°表示/时期i城市所有产业的就业人如，弓产⑴表示/时期所有城市所有产业的就並入数。区位商指数越大，产业集聚程度越高，‘殳之则越低。本文将采用区位商指数来测算制造业集聚和生产性服务业集聚叭

32本文借鉴于斌斌和金刚（2014）对生产性服务业的分类方法，它主要包括信息传输计算机服务和软件业、金融业、房地产业、租赁和商业服务业、科学研究技术服务业和地质勘查业5个行业。

共同集聚（Coagg）。对于共同集聚的测算，学术界并没有形成一致的方法。本文借鉴杨仁发（2013）的做法，采用产业集聚的相对差异来衡量制造业与生产性服务业的共同集聚，具体计算公式为：

Coagg = 1 -\Magg - 5agg| / （Magg+Sagg）（&7）

该指数值越大，则说明制造业与服务业的共同集聚水平越高。

（3）控制变量。考虑到影响地区经济效率的其他因素（Henderson, 2003； Bronzini and Piselli, 2009；于斌斌和金刚，2014）,本文还控制了一些解释变量：①工资水平

（Wage）.目前中国面临劳动力成本上升的问题，在产出水平确定的条件下，实际工资的上涨将推动企业使用其他生产要素来替代劳动力资源，本文用城市职工平均工资反映劳动力成本。②人力资本（Ed”）。以知识、技能为要素构成的人力资本显然能够提高地区的经济效率。本文将借鉴陆铭和向宽虎（2011）在面临数据约束条件下的做法，采用教师与学生的比率作为人力资本的代理变量。③外商直接投资（FQ/）。一个地区的外商直接投资不仅可以增加该地区的资本存量，还可以通过产业关联和技术处溢影响该地区的经济效率。本文采用城市年度获得的实际外商投资额占GDP的比重来表示，并按历年人民币汇率的平均价格进行折算。④政府规模（Ge）。由于政府对经济活动的干预对地区经济效率存在显著影响，本文以城市财政收入占GDP的比重来控制城市间政府对经济干预程度的差异。

（4）交叉相乘项。（1）产业集聚与人均GDP的交叉相乘项，包括制造业集聚、生产性服务业集聚、制造业与生产性服务业共同集聚分别与人均GDP的交叉相乘项。该交叉项主要借鉴孙浦阳等人（2011）用以检验威廉姆森假说的方法，考察就着经济发展水平的提高，产业集聚对地区经济效率的影响效应。（2）产业集聚与外商直接投资的交叉相乘项，也包括三类集聚分别与外商直接投资的交叉相乘项。本文借鉴王晶晶等

（2014）的做法，用FQ/来表征城市的对外开放程度，主要用以考察地区开放程度是否能影响产业集聚对地区经济效率的溢出效应，以检验前文提出的开放性假说。

6. 1.3数据来源

根据数据的可得性和有效性原则，除去数据严重缺失的拉萨和行政规划调整频繁的巢湖、毕节和铜仁等4个城市外巴本文最终选取了 2003-2011年中国285个地级及以上城市9年的面板数据进行分析。本文数据主要来源于《中国城市统计年鉴X2004-2012 年）和《中国统计年鉴》（2004-2012年），并且对个别城市所缺失的数据采用插值法进行补充。

33在2011年，经国务院批准，安徽省撤销巢湖市，并将其所辖的一区四县划归合肥、芜湖、马鞍山三市管辖；同年, 国务院同意贵州省设立毕节（原县级毕节市）和铜仁（原县级铜仁市和万山特区）两个地级市。由此，目前中国地级及以上城市的数量由原來的287个变为288个。

6.2空间计量检验与分析

6. 2.1空间相关性检验

判断地区之间经济效率的空间相关性，这里同样采用Moran's I指数进行检验，并且利用标准统计量Z来检验Moran's I指数的显著性水平，结果见表6-1。中国城市数据的统计结果显示，地区经济效率的Moran's I指数在2003-2011年间都通过了 1%水平下的极显著性检验。这表明中国城市经济效率存在显著的空间相关性，即经济效率相似的城市存在明显的空间集聚效应。从表6-2还可以看出，空间相关性呈逐年增强的趋势，这意味着中国城市经济效率在空间集聚上存在较强的“马太效应”。因此，本文可以推断: 地理距离是影响中国地区经济效率差异的重要因素，而规模经济效应和集聚外部性是经济效率提升的关键。

表 6-2 2003-2011 年中国城市经務 :效率的Moran's I指数

Year 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

Moran' si 0.1549*** 0.1552*** 0.1554*** 0.1556*** 0.1559*** 0.1561*** 0.1563*** 0.1566*** 0.1568***

注：*、“、分别表示通过10%、5%. 1%水平下的显箸性检验.

由于306公里是中国城市间最小的“门槛距离”，即在不小于该距离的情况下，才能实现每一个城市都至少有一个邻近的城市(于斌斌和金刚，2014),本文计算了 350-1050公里距离带宽条件下的中国城市经济效率在2003-2011年的Moran's I指数及其统计检验，见表6-3。结果显示，中国城市经济效率的空间相关性随着地理距离的增加逐渐下降，而且当地理距离超过850公里时，空间相关性不再显著。这也验证了中国城市经济效率的空间相关性符合“地理学第一定律"(Tobler's First Law)o因此，考虑地理距离的变化来分析产业的空间集聚对中国地区经济效率的影响效应就显得尤为重要。

表6-3匸 F国城市经济效率的Moran's指数顷舟地理距离的变化及其统计检验

Year/km (0-350] (0-450] (0-550] (0-650] (0-750] (0-850] (0-950] (0-1050]

2003 0.0844*** 0.0756*** 0.0557*** 0.0281*** 0.0112* 0.0105* 0.0048 -0.0013

2004 0.0846*** 0.0757*** 0,0557*** 0.0281*** 0.0112** 0.0106* 0.0049 -0.0012

2005 0.0849*** 0.0759*** 0.0558*** 0.0282*** 0.0113* 0.0106* 0.0049 -0.0012

2006 0.0851*** 0.0760*** 0.0559*** 0.0283*** 0.0113* 0.0107* 0.0049 -0.0011

2007 0.0854*** 0.0761*** 0.0560*** 0.0283*** 0.0114* 0.0107* 0.0050 -0.0012

2008 0.0856*** 0.0763*** 0.0561*** 0.0284*** 0.0114* 0.0108* 0.0050 -0.0011

2009 0.0858*** 0.0764*** 0.0562*** 0.0285*** 0.0115* 0.0108* 0.0050 ・ 0.0010

2010 0.0861*** 0.0766*** 0.0563*** 0.0285*** 0.0115* 0.0108* 0.0051 -0.0010

2011 0,0863*** 0.0767*** 0.0564*** 0.0286*** 0.0115* 0.0109* 0.0051 -0.0009

注：*、**、分别表示通过10«、5%、1%水平下的显著性检验.

6. 2.2全国层面的城市数据分析

对于空间面板数据模型到底选择SLM模型还是SEM模型，我们采用第5章的做法,

通过比较两个Lagrange乘数及其稳健性来判断。检验结果显示，采用SLM模型将更为

合理，并且经Hausman检验，模型选择固定效应。由于空间效应的存在，利用传统的 OLS方法对参数进行估计将会有偏或无效(Elhorst, 2003 )„因此，根据Lee和Yu (2010) 的建议，本文对模型将采取极大似然法(Quasi-maximum Likelihood Estimation)进行参数估计。

表6-4空间面板模型的回归结果：全国层面的估计

hlFP 模型⑴ 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型(5) 模型⑹ 模型(7)

-0.0041***

[-7.0299] ■^.0062***

[-8.0245] -0.0073***

[-5.881 习

In殛 -0.0028***

(-3.8776] -0.0044***

[-3.6302] -0.0025

[-1.4939]

InCoagg -0.0056***

[-7.5207] -0.0031*

[-1.8721] -0.0048***

[-2.7239]

佃蚀？ -0.0002**

[24324] ■0.0003

[-1.1126]

-0.0002*

[-1.9515] -0.0004

[4.4314]

(InCoagg)2 <0005*** 卜 63666] 0.0001

[0.0071]

0.0002***

[6.1411] 0.0004***

[4.5417]

lndaggxln 冷诊 0.0003***

[5.7786] -0.0001

[-0.6103]

InCoo^xln^) -0.0002

[1.2211] -0.0002

[-1.0403]

InA^ggxlnH)/ -0.0002***

[-2.8586] 0.0001

[0.5712]

-0.0002*

[-1.8877] -0.0003*

[-1.8616]

\nCoa^x\nFD! -O.CXXM***

[-4.2088] -4).0005***

[-3.1648]

hWage O.(XX>7***

[8.5593] 0.0008***

[9.1397] 0.0008***

[8.3149] 0.0009***

[9.8277] 0.0010***

[103136] 0.0008***

[8.7284] 0.0009***

[9.6367]

hEdu 0.0004

[E5221] 0.0003

[1.2561] 0.0001

[0.2877] 0.0008***

[3.2875] 0.0008***

[2.8438] 0.0001

[0.5813] 0.0007***

[2.7669]

lnFDZ -0.0002***

[-2.5914] -0.0002***

[-2.6558] -0.0003***

[-3.1679] -0.0003***

[-3.6855] -0.0003***

[-3.0693] £.0004十

[-4.6445] -0.0005***

[-4.3730]

In Gov 0.0024***

[9.9165] 0.0026***

[10.1774] 0.0023***

[9.0661] 0.0029***

[1L4521J 0.0031***

{11.6170] 0.0023***

[9.0833] 0.0028***

[10.9048]

P 0.9909***

[821.4943] 0.9899***

[678.4453] 0.9899***

[712.6614] 0.9W***

[866.4108] 0.9899***

[739.2397] 0.9899***

[693.3796] 0.9910***

[932.1961]

Adf-ie 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998

LogL -3516255.6 -3165485.3 3200624.4 -3552953.4 -3199413.5 -3186236.1 •3651724.9

观测值 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565

注;\ **•分别表示通过5%、：!％水平下的显著性检验。

表6-4给出了采用极大似然法对产业集聚与地区经济效率的空间计量分析结果。从模型(1) - (3)的回归结果看，制造业集聚、生产性服务业集聚和制造业与生产性服务业共同集聚(下文简称共同集聚)对地区经济效率的影响都存在极显著的负向影响，并且这三类集聚与地区经济效率的二次项系数都通过了负的显著性检验。这说明：中国城市的制造业和生产性服务业的单独集聚和共同集聚都不利于地区经济效率的提升，其原因正是由于过度集聚所引发的拥塞效应明显高于集聚效应所致，从而最终推动了相关产业向其他地区的扩散。然而，模型(7)的回归结果显示，仅有制造业集聚和共同集聚对地区经济效率存在显著的负影响，而生产性服务业集聚以及这三类集聚的二次项对地区经济效率的的影响系数均未通过显著性检验。这表明：当考虑经济发展水平和对外开放程度时，中国城市的制造业和生产性服务业的空间集聚并未出现明显的拥塞效应。需要指出的是，制造业集聚和共同集聚在两种条件下对地区经济效率的影响依然为负这一结论与大多数学者的研究结论相悖。Henderson (2003)、Blasio和Addario (2005)、 Guiso和Schivardi (2007)的研究认为，随着生产要素的空间集聚，厂商会通过规模经济效应和技术溢出效应提高地区生产率。但是本文认为，在拥塞效应不显著的前提下，制造业集聚对地区经济效率影响为负与中国实际相符，而共同集聚对地区经济效率的负向影响也主要来源于制造业集聚的阻滞效应，这从二者影响系数绝对值的比较中 (|-0.0073| >|-0.0048| )可以看出。本文给出的可能解释为：一是中国制造业大多数属于劳动密集型产业，并处于全球价值链的低端环节且进入的技术门槛较低，从而导致制造业集聚虽然能有较高的经济产出，但却不利于地区经济效率的提升；二是中国制造业集聚并没有表现出显著的技术溢出效应，反而是“三高一低”(高投入、高消耗、高污染和低效应)和过度竞争的特征更为明显，从而压缩了制造企业的利润空间和降低了制造业集聚区的经济效率；三是生产性服务业虽然获得了快速发展，但并未与制造业形成良性互动，甚至在有些地方政府“退二进三”、“腾龙换鸟”等政策影响下，二者在有限的城市空间内存在显著的“挤出效应”(于斌斌和胡汉辉，2014)。

我们进一步通过模型(4) - (6)的估计结果对威廉姆森假说和开放性假说进行检验。在对威廉姆森假说进行检验时，本文发现了一个有趣的结论：虽然制造业集聚和生产性服务业集聚对地区经济效率具有显著的负向影响，但它们与人均GDP的交叉项均显著为正。这意味着制造业集聚和生产性服务业集聚虽然目前对地区经济效率有明显的阻滞效应，但当经济发展达到一定水平后，阻滞效应会消失甚至变成促进作用。该结论是对威廉姆森假说的一种补充或拓展，即随着经济发展水平的提高，产业集聚对地区经济效率的影响呈现出先正后负再正的“N”型过程，而威廉姆森假说是对“N”型前部分的解释，而该结论则是对“N”型后半部分的描述。进一步对开放性假说进行检验时，本文发现制造业集聚、生产性服务业集聚和共同集聚对地区经济效率具有显著的负向影响，并且它们与FDI的交叉项也显著为负。这说明在中国城市地区中找到了支持开放性假说的经验证据，即由于存在地理距离和运输成本，产业集聚并不利于开放程度较高地区的经济效率提升。该结论也可从FDI对地区经济效率的影响显著为负中得到验证。模型(7)中的估计结果与模型(4) - (6)相似。

在其他控制变量方面，工资水平和人力资本对地区经济效率有极显著的正向影响，这与绝大多数研究结论相一致(陆铭和向宽虎，2012；于斌斌和金刚，2014；王晶晶等, 2014)。外商直接投资对地区经济效率的影响显著为负，这可能与外商在中国地区的投资结构仍以生产加工、品牌代工等全球价值链低端环节为主有关，并没有对本地区产生显著的知识和技术外溢效应，从而不利于地区经济效率的提升。需要指出的是，政府规模对地区经济效率有显著的正向影响，这与多数研究结论并不一致。本文给岀的解释是，政府规模在研究期间是适度的，尤其是在快速推进城市化的背景下，很多地方政府在基础设施投资和推动农村剩余劳动力转移等方面的举措对地区经济效率起了促进作用。

6. 2. 3区域层面的城市数据分析

考虑到中国幅员辽阔且区域经济发展的不平衡，地区之间在制造业集聚、生产性服务业集聚、人力资本存量等方面存在的巨大差距，本文将全国285个城市划分为东、中、西三个地区，三大地区的分类与第5章的分类方法相同，其中东、中、西部城市样本的个数分别为101、109和75。通过比较两个Lagrange乘数及其稳健性发现，仍然更合适选择SLM模型，并且Hausman检验支持所有模型选择固定效应，具体结果见表6-5。

结果显示，制造业集聚对东、中、西部城市地区的经济效率影响均显著为负，并且都具有显著的拥塞效应。而生产性服务业集聚对地区经济效率的影响存在两面性：一方面，生产性服务业集聚对于东、西部城市的经济效率存在明显的负向影响，但是拥塞效应并不显著；另一方面，生产性服务业虽然对中部城市的经济效率具有明显的促进作用，但却存在显著的拥塞效应。共同集聚对东部城市具有明显的负向影响，而对中、西部城市的经济效率的影响显著为正，但却对三个地区都具有明显的拥塞效应。本文从中可以得到三点重要的启示：对于东部城市而言，制造业过度集聚是导致制造业集聚和共同集聚产生拥塞效应的主要原因，而应在避免生产性服务业出现拥塞效应的条件下，进行有效的制造业转移与服务业升级将明显推动地区经济效率的提升；对于中部城市而言，生产性服务业的发展对优化整个中部城市的产业结构至关重要，但是前提是要避免复制东部城市产业过度集聚与同质化竞争的老路；对于西部城市而言，单个产业的集聚并不能带来整个地区经济效率的提高，而应该从制造业与生产性服务业良性互动的视角对制造业和生产性服务业进行有选择的承接和培育。

表6-5空间面板模型的回归结果：区域层面的估计

In 77? 东部地区中部地区西部地区

模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型⑷ 模型(5) 模型⑹ 模型(7) 模型(8) 模型(9) 模型(10) 模型(11) 模型(⑵

In %踴 -0.0198***

[-6.1018] -0.0205***

[-5.9569] -0.0011

[-0.6279] -0.0017*

[-1.8761]] -0.0104***

[-6.5134] -0.0208***

[-5.8950]

In極 -0.0022***

[-2.4292] -0.0139***

[-2.6018] 0.0035**

[1.9852] 0.0034***

12.5249] -0.0047*

[-1.8136] -0.0142***

[-3.6863]

in Coagg -0.0311***

[-5.3595] -0.0262***

[43581] 0.0011***

[2.5187] 0.0043***

[2.4071]] 0.0143***

[3.9312] 0.0303***

[6.1486]

(In 殛■)' -0.0069***

[-5.2759] -0.0098***

[-3.3803] -0.0013***

[-4.2724] -0.0041***

[-5.8887] -0,0005***

[-4.0577] -0.0026***

[-5.0776]

(InW -0.0038

[-1,2781] -0.0035

[-0.8959] 0.0013

[1.2886] -0.0028***

[-2.5668] -0.0000

[-0.2479] -0.0020

[-1.3170]

(InCoagg)2 -0.0027**

卜2」311] -0.0101**

卜2.3644] -0.0006

[-0.8236] 0.0023**

[2.4624] -0.0005***

[-4.3677] 0.0017***

[3.9174]

\nMaggxlnVgdp 0.0015***

[5.2300]] 0.0014***

[4.9495] -0.0005***

[-4.2724] -0.0005**

[4712]] 0.0001

[0.7074] -0.0005**

[-2.1871]

\nSagg^hVgdp -0,0005

[-1.2017] 0.0005

[1.2867] -0.0001

[-1.2294] 0.0001

[0.1599] 0.0003***

[3.8365] 0.0008***

[2.87081

\nCoaggy.\nVgdp 0.0015***

[3.8611] 0.0014***

[3.3683] -0.0003**

[-2-5361] -0.0002***

[-2.7049] -0.0018***

[-5.9151] -0.0028***

[-6.9688]

\nMagg^\nFDI -0.0014**

[-2.3502] -0.0006

(-0.6632] 0.0001**

[1.9509] 0.0004**

[1.9799] -0.0003*

[-1.8655] -0.0006***

[-2.6970]

hSaggy.hFDI 0.0007

[0.7729] 0.0008

[0.7742] 0.0001

[0.4759] -0.0001

[-0.1168] -0.0003

[-1.4049] -0.0007

[-1.4377]

]nCoaggx]nFDI -0.0016

[-1.1062] -0.0006

[-0.6632] 0.0000

[0」139] -0.0003

[-1.0364] 0.0003**

[2.3594] 0.0006*

[1.9083]

In Wage 0.0005***

[3.0678] 0.0004**

[2.5212] 0.0006***

[3.2974] 0.0004**

[2.4976] 0.0008***

[6.19821 0.0009***

16.96681 0.0009***

[6.6377] 0.0007***

[5.6021] 0.0013***

[6.9416] 0.0015***

[7.47481 0.0011***

[6.3244] 0.0012***

[6.67371

In Edu -0.0006

[1.0789] 0.0004

[0.7729] 0.0004

[0.7957] 0.0003

[0.5056] 0.0008**

[1,9737] 0.0008**

[1.9583] 0,0008**

[2」123] 0.0008**

[2」340] 0.0010**

[2.5234] 0.0012***

[2.8750] 0.0010***

[2.7166] 0.0011***

[2,7486]

hFDI -0.0027*** 卜8.10891 -0.0020***

[-5.9972] 4).0028***

[-6.78181 -0.0025***

[-5.5901] -0.0001

[-0.6236] -0.0001

[-1.1329] 4).0002

卜 1.2554] -0.0001

[-0.3301] -0.0002

[-1.1248] -0.0001

[-0.5083] 0.0001

[1.0068] -0.0003*

[-1.8269]

In Gov 0.0043***

[9.4054] 0.0037***

⑺4405] 0.0049***

[9.5419] 0.0049***

[9.2022] 0.0068***

[13.3547] 0,0072***

[13.9728] 0.0070***

[13.6412] 0.0070***

[13.4373] -0.0010**

[-2.2723] -0.0010**

卜2.349习 -0.0029***

[-6.8888] -0.0019***

[-4.0043]

P 9.9880***

[580.0413J 0.9879***

[573.2798] 9.9879***

[573.8701] 0.9880

[622.0967] 0.9900***

[983.0171] 0.9899***

[894」541] 0.9900***

[948.6304] 0.9900***

[999.9136] 0.9879***

[475.1637] 0.9880***

[419.2213] 0.9880***

[443.9623] 0.9880***

[555,7831]

Adj-R2 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998

LogL -916795.9 -877657.6 -898977.6 -970666.7 -2302402.2 -2179653.3 -2243693.0 -2380943.1 -950148.3 -886098.6 -935833.7 -1038736.9

观测值 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565

注：\ “*分别表示通过10%\ 5%、1%水平下的显著性检验。

从表6-5中还可以看出，威廉姆森假说和开放性假说存在明显的地区和产业差异。这同样从另外一个侧面验证了充分考虑经济发展水平和对外开放程度对于研究产业集聚与地区经济效率的重要意义。估计结果显示，威廉姆森假说适用于中、西城市的制造业集聚和共同集聚。结合前文的研究结论发现，东部城市的制造业集聚处于“N”型过程的后半部分，即通过经济发展水平的不断提升，可以化解制造业集聚对地区经济效率的负向效应，而中部和西部城市的制造业集聚更多地是处于“N”型过程的前半部分。开放性假说只有在东、西部城市的制造业集聚中找到经验证据，而生产性服务业集聚和共同集聚对地区经济效率的影响效应与外开放程度并无显著的相关性。其主要原因在于服务存在库存和运输的不可能性，较制造品受运输成本的影响较小，这也说明了地理距离对产业集聚和地区经济效率的重要性。其他控制变量的影响与前文的研究结论基本一致，仅在显著性和系数大小方面有所差别。

6.3集聚外部性对地区经济效率的影响效应

通过上述分析发现，从全国层面看，制造业集聚与共同集聚对地区经济效率有显著的负向影响，但并未产生明显的拥塞效应，而从区域层面看，产业集聚与地区经济效率

的影响因产业类型和地区差异而呈现出不同的结论。这与传统空间集聚理论认为产业集聚可以通过知识和技术溢出效应提高地区经济效率的研究结论并不一致。为什么有些产业会在没有产生拥塞效应的条件下抑制地区经济效率，而有些产业却在具有明显拥塞效应的情况下促进地区经济效率？前文尝试从考虑经济发展水平和对外开放程度等方面给出了初步解释，本文将进一步从集聚外部性视角对此分析。

集聚外部性是指同一产业或不同产业在同一地区的集聚而产生的外部溢出效应，并且与市场竞争程度密切相关。根据以往研究，产业集聚外部性可以总结为三类：一是 MAR 外部性。它由 Marshall (1980)提出，Arrow (1962)和 Romero (1986)修正，最后被Glaser等(1992)认定为“M-A-R外部性”。该理论指出，同一产业在同一地区的专业化集聚，有利于知识、信息和技术在产业内的扩散和共享，从而形成知识和技术溢出的外部性效应。同时，该理论认为垄断比竞争更有利于发挥技术溢出效应，更有利于推动产业技术创新和地区经济效率提升。二是Jacobs外部性。该理论由Jacobs (1969) 提出并认为，同一地区的产业多样化集聚是推动产业技术创新和地区经济效率提升的主要动力，一个地区的产业多样化集聚较专业化集聚更能发挥知识和技术溢出的外部性效应。而且，该理论也指出，竞争化的市场结构要比垄断性的市场结构更有禾塚产业之间的知识外溢与技术创新，从而更能促进地区经济效率的提高。三是Porter外部性。Porter (1990)指出，市场竞争程度才是影响产业技术创新和知识溢出的关键因素。而且，他认为市场竞争比垄断更有利于产业技术创新，而同一产业的空间集聚比多样化产业的空间集聚更能促进知识和技术的溢出效应。同一产业在同一地区的有效竞争可以促进厂商将产业的创新技术更快地运用到实际生产过程中，这样将更有利于地区产业增长和地区经济效率提升。

那么，产业集聚的3种外部性如何影响地区经济效率？本文借鉴Duranton和Puga (2000)、李金瀚和宋德勇(2008)、张学良(2012)、于斌斌和金刚(2014)的方法，分别采用专业化指数、多样化指数和波特指数来测度产业集聚的MAR外部性、Jacobs 外部性和Poter外部性，计算公式分别为：

MAR^MaxQJs) (6.10)

(6.11)

(6.12)

其中，S,为i地区中丿产业的就业人数占该城市总就业人数的比重，6为丿产业的就业人数占全部城市就业人数的比重，M为i地区的工业企业数目，G,为i地区总的工业增加值。

表6-6集聚外部性对地区经济效率影响的空间计量结果

bilFP 全国层面东部地区中部地区西部地区

模型⑴ 模型⑵ 模型⑶ 模型(4) 模型⑸ 模型(6) 模型⑺

lnA^4/? -0.0043***

[-11.2863] -0.0060***

[-13.5252] -0.0074***

[-4.9417] -0.0050***

[-5.3630] -0.0044***

[-5.8190]

in Jacobs 0.0006**

[2.2618] 0.0008**

[2.0234] 0.0055***

[4.0785] -0.0003

[-0.5394] -0.0007

[-1.0095]

In Porter -0.0014***

[-4.5850] -0.0025***

[-7.803刃 0.0012

[0.9785] -0.0012***

[-3.5222] -0.0059***

[-11.2084]

InWage 0.0008***

[8.8962] 0.0009***

[10.4379] 0.0007***

[7.8526] 0.0009***

[9.6741] 0.0004**

[2.3460] 0.0009***

[6.9137] 0.0010***

[5.6183]

]nEdu 0.0003

[1.1235] 0.0009*** 卩.7670] -0.0001

[-0.2116] 0.0007***

[2.8749] 0.0006

[1.2360] 0.0007*

[1.9407] 0.0007*

[1.9299]

InFDl -0.0002***

[-2.8713] -0.0002***

[-2.6481] -0.0002***

[-2.7052] -0.0002**

[-2.4353] -0.0018***

[-5.6958] -0.0002**

[-2.0352] -0.0005***

[-4.3730]

In Gov 0.0026***

[9.8299] 0.0028***

[11.6757] 0.0022***

[8.6974] 0.0027***

[10.6328] 0.0037***

[8.0571] 0.0067***

[13.0614] 0.0002

[1.5568]

P 0.9900***

[655.8599] 0.9910+

[912.5140] 0.9900***

[672.9230] 0.9910***

[953.5987] 0.9880***

[625.9942] 0.9900***

[966.4562] 0.9880***

[606.8160]

A^-R2 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998 0.9998

LogL -3147566.7 -3581725.0 3166389.0 -3414861.1 -912196.3 -2276553.4 -1068021.0

观测值 2565 2565 2565 2565 2565 2565 2565

注：\ ”、***分别表示通过10%、5%、1%水平下的显著性检验.

根据检验结果，本文同样选择SLM模型和固定效应，具体结果见表6-6。从模型(1) -(4)中可以看出，在分别引入3种外部性之后，各项指标的估计结果都表现出了很好的稳健性，这表明SEM模型具有较高的拟合度。从全国层面来看，Jacobs外部性对地区经济效率的影响显著为正，而MAR外部性和Porter外部性对地区经济效率却存在明显的负向影响。这表明Jacobs外部性是中国城市地区经济效率提升的主要来源，这与 Duranton和Puga (2001)、Wang (2003)、于斌斌和金刚(2014)的研究结论相一致。 MAR外部性和Porter外部性的估计结果进一步验证了前文关于中国制造业集聚现状的评论。这表明在制造业集聚水平较高和竞争程度较强的地区，同一产业的过度集聚容易导致企业技术创新被模仿和激烈的同质化竞争，这些现象并不利于地区知识和技术溢出效应的发挥，进而对地区经济效率产生了抑制作用。本文将3种外部性对地区经济效率的影响效应结合起来分析，就可以回答在节首提出的问题。为什么有些产业会在没有产生拥塞效应的条件下抑制地区经济效率？这正是由于产业集聚的MAR外部性和Porter 外部性在起主导作用，虽然专业化集聚并没有形成拥塞效应，但是创新水平低和同质化竞争严重阻碍了地区经济效率的改进，这与Cainelli等(1991)对意大利、DeLucioa(2002) 对西班牙和Combes (2002)对法国的研究结论相类似。而为什么有些产业却在具有显著拥塞效应的情况下仍能促进地区经济效率？这可以从Jacobs外部性对地区经济效率显著的正向影响上找到答案，即多种产业在同一地区的集聚虽能增强本地区的拥塞效应，但是能避免同质化竞争和低技术模仿以及有效地促进知识和技术的溢出和共享，从而提高了本地区的经济效率。从区域层面看，MAR外部性对东、中、西部城市经济效率的影响基本与对全国层面的研究结论相一致。而Jacobs外部性对东部城市经济效率存在显著的正向影响，却对中、西部城市经济效率的影响并不显著。这与前文中关于共同集聚对中、西部城市经济效率的正向效应结合起来分析就会得到一个相同的推论：中、西部城市通过加强产业间尤其是制造业与生产性服务业的共同集聚可以明显提高本地区的经济效率。Porter外部性对中、西部城市经济效率具有显著的负向影响，而对东部城市经济效率的影响效应为正，但没有通过显著性检验。该结论不仅对东部城市产业结构优化的效果提供了证据支持，更重要的是为中、西部城市对于产业的低水平发展和同质化竞争提出了警示。其他控制变量对地区经济效率的影响与前文研究结论基本一致。

6.4小结

本章基于2003-2011年中国285个地级及以上城市的统计数据，运用空间计量技术将地理因素引入模型中，分析了产业集聚对城市经济效率影响的空间溢出效应。研究发现：①中国城市地区经济效率存在显著的空间相关性，而这种空间相关性疇时间推移呈逐年增强的趋势，同时也符合“地理学第一定律”，当地理距离超过850公里时，空间相关性不再显著。②经济发展水平和对外开放程度是影响产业集聚和地区经济效率的关键因素。从全国层面看，制造业集聚和共同集聚对地区经济效率的影响显著为负，而生产性服务业集聚的负向影响并不显著，但这三类集聚并没有产生明显的现塞效应。本文还发现，产业集聚对地区经济效率的影响具有先正后负再正的“N”型疝程，而威廉姆森假说是对“N”型前部分的解释，而本文结论更像是对“N”型后半畛的描述，即在产业集聚对地区经济效率产生负向影响时，经济发展水平的进一步提嵩奇以消除这种负向效应甚至变成促进作用。同时中国城市地区的经验证据适用于开放性假说。从区域层面看，由于制造业集聚对东、中、西部城市经济效率都具有显著的负向影响和拥塞效应，也引致了共同集聚对三个地区的拥塞效应。而生产性服务业集聚和共同集聚对中部和西部城市经济效率都具有显著的促进作用。东部城市的制造业集聚处于“N”型的后半部分，而中部和西部城市的制造业集聚更多地处于“N”型前半部分。同时，开放性假说只有在东、西部城市的制造业集聚中找到经验证据，而生产性服务业集聚和共同集聚对地区经济效率的影响效应与外开放程度并无显著相关性。③MAR外部性和Porter 外部性对地区经济效率存在显著的负向影响，并且这种效应贯穿于全国及东、中、西部城市地区。而Jacobs外部性仅对东部城市经济效率存在显著的正向影响，却对中、西部城市经济效率的影响并不显著。④工资水平、人力资本和政府规模对地区经济效率都存在显著的促进作用，而外商直接投资对地区经济效率的阻滞作用更加明显。

第7章结论与启示

7.1主要结论

从世界范围的各个维度来看，城市经济集聚都是一种普遍现象，但是地区差距（包括人均差距和总量差距）的持续扩大往往与经济集聚相伴而生。在发达国家，政策制定者非常清晰地认识到，经济逐渐向中心城市地区集聚的力量是如此之强大，以致于那些致力于推动落后地区发展的政策虽然成本巨大但收效甚微。自西部大开发、中部崛起等战略实施以来，我国地区差距扩大的趋势暂时得到缓解，但要改善地区差距仅依靠中央政府向中西部地区大规模的转移支付和政策优惠将难以最终解决根本问题。在十八大提出“充分发挥市场在资源配置中的决定性作用”的重大战略背景下，正确把握产业集聚与城市经济结构变迁演化的经济规律对于解决中国产业结构调整和新型城市化的发展问题就显得尤为重要。本文从演化经济学、产业融合理论、空间溢出效应三个视角对产业集聚与城市经济结构变迁的演化规律进行了理论和实证研究，其中涵盖了静态与动态两个方法、区域和城市两个层面、时间和空间两个维度、集聚和扩散两个方向的研究内容。本文得到的主要结论如下：

（1 ）本文首次采用演化经济学的演化范式对产业集聚与城市化的共同演化进行了理论和实证研究。基于共同演化的理论分析框架，本文对产业集聚与城市化共同演化的结构、内容、动力和阶段进行了系统性的论述，研究发现产业集聚与城市化之间的互动是一种微观、中观、宏观层级相互影响、相互作用的多层级、多阶段的动态演化过程，而且不同互动层级的微观参与者在创新机制、选择机制和扩散机制的共同作用下，内生性地推动产业集聚与城市化从萌芽起步阶段向耦合发展阶段再向创新整合阶段不断地进行层级转换和阶段跃迁。另外，通过对“义乌商圈”和“柯桥商圈”的案例分析，本文发现产业集聚与城市化的共同演化既存在特殊性也存在普遍性：一方面，产业集聚与城市化共同演化的起步阶段即选择城市化主导模式还是产业集聚主导模式，来源于本地区经济基础以及产业文化和企业家精神的传承与演化，例如“柯桥商圈”之所以采取产业集聚主导的演化模式，关键在于“日出华舍万丈绸”的历史纺织文化积淀和改革开放以后纺织类乡镇企业的迅速崛起；另一方面，两个商圈产业集聚与城市化共同演化的过程和方向相似即：两个商圈演化的动力机制都在于专业市场与产业集群（商贸服务业和制造业集群）的良性互动，而演化的最终方向都选择通过发展城市经济（如总部经济）实现产业集聚与城市化在更高层次和更高阶段上的跃迁。

（2）根据资源稀缺性的特点和产业融合的相关理论，本文以制造业与服务业的互动效应为理论框架，运用演化博弈论方法从企业微观层面阐述了城市制造业与服务业的演化机制与演化路径，最后采用“义乌商圈”和“柯桥商圈”的统计数据对相关理论机制进行了检验。结果显示：①在城市空间和生产要素具有稀缺性特点的基础上，本文采用

文献研究法总结了制造业与服务业三种互动效应，分别为挤出效应、偏利效应和互惠效应。其中，挤出效应是制造业和服务业之间存在较强的“排斥反应”或“替代效应”，是导致制造业与服务业在区位上分离的主要原因；偏利效应是指在制造业与服务业的互动过程中，表现为一方使另「方受益而另一方无利也无害的共生关系，分为“制造偏利效应”和“服务偏利效应”两种类型；“互惠效应”是指在制造业与服务业的互动过程中，两者之间相互依赖、相互促进、相互渗透、相互融合，通过获取“制造外溢效应” 和“服务外溢效应”最终实现二者共赢式的协调发展。②制造业与服务业的演化博弈存在城市化主导型、产业集聚主导型和产业集聚与城市化共演型三种模式，采取何种模式取决于地区之间初始禀赋和产业文化之间的差异性，这也再次佐证了本文采用演化经济学分析范式的合理性。③在“义乌商圈”和“柯桥商圈” 1993-2012年的统计数据基础上，本文引入共生演化模型刻画了两个商圈在未来60年中制造业与服务业的演化路径图，发现两个商圈的制造业与服务业在不同发展阶段存在不同的互动效应，但最终两个商圈的服务业都会超过制造业，只不过制造业与服务业的比重取决于二者的演化模式。这从统计数据上再次验证了产业集聚与城市化的演化阶段和方向。

（3）本文基于2003-2011年中国285个地级及以上城市的统计数据，述用空间计量技术从空间溢出的视角讨论了城市集聚经济与产业结构变迁对劳动生产率影响机制。研究发现，地理距离是影响城市体系集聚与扩散的重要因素，中国城市劳动生产率之间存在显著的空间相关性和空间集聚效应且符合“地理学第一定律”，并且工业劳动生产率的溢出半径要显著大于服务业，分别为1700公里和950公里，即中国城市工业劳动生产率的溢岀半径要远大于服务业。这一结论证实工业更容易受成本约束（如运输成本、土地价格等）而出现产业转移并在大、中、小城市间形成专业化分工，从而呵以在更大的空间范围内产生溢出效应，而服务业更依赖于需求市场尤其是人口规模较大的中心城市，即在同一城市体系中，核心大城市的服务业对同一城市体系内其他城市的服务业具有替代作用。城市集聚经济与产业结构变迁的影响效应存在显著的地区、阶段和规模差异：城市专业化经济对东部城市的劳动生产率有显著的负向效应，而对进入服务化阶段的城市劳动生产率却存在明显的促进作用；城市多样化经济是特大城市劳动生产率提升的重要来源，但其对工业劳动生产率的提高具有显著的阻滞效应；产业结构波动化有利于城市工业劳动生产率的提高，尤其是针对东部和西部的城市；产业结构高级化对正处于工业化阶段的城市并不适用，整体而言，产业结构的“反向高级化”更能促进中国城市劳动生产率的提高。这意味着中国整体上仍然处于工业化阶段而非服务化阶段，而且工业内部的调整较跨产业调整更能促进城市劳动生产率的提高，更不是一味地“退二进三”或发展服务业。除了理性地看待产业结构高级化之外，应更多地关注同一行业内产业链的延伸和价值链的攀升对一个城市产业结构调整和劳动生产率提高的意义。

（4）本文采用SFA模型对中国城市经济效率进行了测度，以检验不同的产业集聚模式对于城市经济效率的影响机制，从而为产业集聚与城市经济结构变迁的演化方向提供相应的证据支持，并且进一步对威廉姆森理论假说和开放性理论假说提供中国案例。研究发现：①从全国层面看，制造业集聚、制造业与生产性服务业共同集聚对地区经济效率的影响显著为负，且制造业集聚对地区经济效率的影响具有先正后负再正的“N” 型过程，从而对威廉姆森假说进行了扩充和修正。这可以说明三点：一是中国制造业集聚并没有表现出显著的技术溢出效应，反而是“三高一低”(高投入、高消耗、高污染和低效应)和过度竞争的特征更为明显，从而压缩了制造企业的利润空间和降低了制造业集聚区的经济效率；二是生产性服务业虽然获得了快速发展，但并未与制造业形成良性互动，甚至在有些地方政府“退二进三”、“腾龙换鸟”等政策影响下，二者在有限的城市空间内存在显著的“挤出效应”；三是制造业集聚和生产性服务业集聚虽然目前对地区经济效率有明显的阻滞效应，但当经济发展达到一定水平后，阻滞效应会消失甚至变成促进作用。②从区域层面看，制造业集聚对中、西部城市的经济效率都具有显著的负向影响且支持威廉姆森假说，而生产性服务业集聚、制造业与生产性服务业共同集聚对中、西部城市的经济效率具有明显的促进作用;开放性假说只有在东、西部城市的制造业集聚中找到了经验证据。③从外部性效应看，MAR外部性和Porter外部性对中国城市地区的经济效率都存在显著的负向影响，而Jacobs外部性仅对东部城市的经济效率具有显著的正向影响。该结论不仅对东部城市产业结构优化的效果提供了证据支持，更重要的是为中、西部城市对于产业的低水平发展和同质化竞争提出了警示。

7.2政策含义

目前，中国正在从“乡土中国”向“城市中国”过渡并实现经济转型、社会转型的关键时期，这一观点无论是理论界还是政府层基本上已经形成共识。本文在倾向于提高城市集聚和城市化水平的同时，兼顾城市之间的差距问题。从前文的理论和实证研究可知，鉴于产业集聚与城市规模的匹配性问题，需要根据不同城市规模、不同发展阶段、不同产业结构合理地推进产业集聚与扩散及产业发展优先顺序。本文根据前文研究提出以下政策建议。

(1)从产业关联效应的视角改善制造业与服务业尤其是生产性服务业共同集聚的外部互动环境。通过研究结论发现，制造业、生产性服务业和社会性服务业的集聚能够显著提高东部地区城市的劳动生产率，而这三类产业对于中部地区城市则具有显著的负向效应，因而本文推断：制造业与生产性服务业在同一地区集聚的“挤出效应”大于“互惠效应”是导致二者单独或共同集聚对地区经济效率产生阻滞作用的根源。中国城市整体上仍处于工业化阶段，产业结构一定程度的波动或调整将有利于工业劳动生产率的提高，而产业结构高级化或服务化虽然对服务业劳动生产率有一定的正向作用，但是不利于工业的结构调整与升级。自从中央提出大力发展战略性新兴产业和现代服务业以后，各地政府政府纷纷予以响应，但是中国城市在产业结构和城市规模的差异性较大，并非所有地区都已进入了一个高水平的发展阶段。因此，地方政府应该根据自身的实际情况因地制宜地制定适当的产业结构调整政策，重点在促进制造业与服务业良性互动上下功夫，而不是一味地“退二进三”或发展服务业。另外，在中国制造业集聚发展过程中，应加强知识产权保护和技术创新激励，以消除模仿性的技术复制和同质化竞争，以避免再次掉入“制造业低端陷阱”。一方面，应该强化在人力资本、信息化水平和交通基础设施的积累和投入，扩大制造业与生产性服务业良性互动的区域边界；另一方面，充分发挥制造业集聚与生产性服务业集聚的空间外溢效应，构建二者在知识溢出、信息共享、专业化人才等方面交流与融合的长效机制。

(2)消除不同城市间的“市场分割”，减少对生产要素和商品流动的限制。中国城市间的市场分割、集聚阴影效应以及激烈竞争使得劳动生产率的空间关联效应存在“断层”，制约了中国劳动生产率全域性的空间传导机制。而劳动力资源、资本在跨区域流动和土地要素在跨区域配置过程中遇到的诸多制度性障碍及行政性壁垒使城市劳动生产率的空间集聚效应严重受挫。因此，应尽快给要素市场“松绑”并在城市之间建立起

“共同市场”，通过打破行政层级壁垒和地区保护来释放“制度红利”，从而提高城市的劳动生产率。一是要积极引导劳动力资源的合理流动，逐渐消除限制劳动力在城市之间自由流动的户籍制度及地方区别管理的就业、医疗、养老等社会保障制度，建立快速、有效的劳动力转移预警机制，促进城市人力资源市场的公平化、均等化、统一化。二是在典型的城市或城市群率先推进资本市场的自由化改革，加快资本要素在城市间的流通速度并降低资本灵活流通的门槛，以优化资本要素在企业、产业及区域间的配置效率。三是加大城市之间交通基础设施、自由贸易市场的建设，降低商品跨城流通的交易成本和贸易成本，同时要加强城市政府、行业协会、各级商会及消费者协会等中介组织之间正式和非正式的交流与合作，逐渐弱化行政因素、地区因素在人才、资本和商品跨城流通中的阻力。

(3)完善区域发展战略及相关政策，实现东、中、西部城市产业的功能再分工和协调发展。东部地区正经历产业结构调整的“阵痛期”，劳动生产率增速下滑，亟需新的经济增长方式和产业发展模式来加以改变。因此，应极力促进东部城市的产业结构从价值链低端向技术、品牌及营销端攀升，积极融入全球研发网络和市场营销体系，避免落入“中等收入陷阱”，并且要着力发展物流、金融、培训、中介、售后等生产性服务业，通过打造城市“总部经济”培育高附加值产业及加快推动东部城市劳动密集型产业向中西部地区转移，以“腾笼换鸟”的方式继续提升城市劳动生产率。另外，本文的研究结论表明，中部地区是东、西部区域发展的“过渡地带”，既能较便捷地承接东部地区的产业转移，又接近西部地区低成本的要素市场，将是中国未来城市化版图最重要的部分。这需要进一步提升“中部崛起”的战略地位，将区域发展重心从东部转移至中部，最大限度地挖掘中部地区的发展潜能，以保证中部地区尽早成为“前东部地区”。西部地区正成为劳动生产率的高值集中区，需要进一步促进西部地区劳动力、资本等要素从低生产率农业向高生产率制造业转移，并建立应对外出劳动人口回流的社会保障、就业政策等机制，为承接东部地区的产业转移提供充足的人力资源，同时要借鉴东部地区产业的发展教训，提前建立防止本地产业在全球价值链中被低端化锁定的预警机制，积极寻求建构国内乃至国际比较优势的可能途径。

（4）根据产业的初始结构和调整方向，选择“多样化”为主、“专业化”为辅的“双轨式”城市化发展道路。本文的研究结论表明，专业化经济对大城市和中等城市有明显的负向影响，而多样化经济对特大城市和大城市有显著的正向效应。因此，应以“国际化大都市” 34为发展方向来提高现有特大城市及大城市产业发展的多样性，加强城市间的产业异质性以满足不同层次的就业、消费及生产技术的市场需求，将大城市打造成知识中心与创新孵化器，强化城市间新知识的溢出效应、规模效应和匹配效应。同时，逐步提高现有中等城市的人口密度，使其发展成为新的大城市乃至特大城市，继而选择多样化的城市发展道路，实现更高程度的范围经济。另外，由于小城市间的区域外部性对城市劳动生产率的影响效应不明显，需要加强小城市与大城市协调发展的功能分工，打通大城市与小城市之间的知识溢出渠道：一要完善小城市连接大城市的交通运输、基础设施和通讯设施的建设，改善城市间的通达性，鼓励小城市吸收大城市的知识溢出而成为“卫星城”，实现更高层次的规模经济；二要加强小城市与大城市“点对点"式的交流与协作，消除小城市与大城市间平等交流的意识障碍、体制痼疾及平台缺陷，并建立起长期、持续互通的保障机制。

（5）在都市圈和城市群的框架下规划和引导城市结构调整和模式变迁，加快都市圈和城市群的框架完善和层次提升。一方面，按照中国三大区域的梯度发展要求，对不同区域城市群发展的目标和路径进行适应性调整，如将长三角城市群和珠三角城市群培育成为中国先进制造业和现代服务业的集中区，而把中原城市群、成渝城市群、以及关中-天水城市群打造成为中国制造产业带；另一方面，在中西部地区重点建设新的经济增长极和中心城市群，以优化调整城市的产业结构和空间布局。本文的研究结论表明，在1400公里的距离带宽以内，中国城市劳动生产率的溢出效应保持增长，而1400公里以后溢出效应开始下降，至1700公里后逐渐消失，这为中国都市圈和城市群的规模设定提供了有益的参考。由于中心城市因生产要素集中而具有显著的规模经济，过于邻近中心城市的区域难以形成与之媲美的发展优势，而与中心距离稍远的区域可以凭借低成本优势表现出较强的发展潜力。因此，在中西部城市城市群的培育中应坚持“中心-外围”的发展思路，在中心城市加强城市基础设施建设并积极发展现代服务业，加快人口和资源向核心城市集中，在中心城市周围则重点发展制造业，增强小城市与中心城市在交通、资讯等方面的可达性。

7.3未来展望

尽管本文试图对产业集聚与城市经济结构变迁的演化规律进行多维度的解析，但鉴

34根据国家发改委2009年颁布的《关中-天水经济区发展规划》和国务院2010年颁布的《全国主体功能区规划》, 目前中国仅有4个国际化大都市，分别为北京、上海、广州和西安.

于时间和能力有限，本研究仍然存在一些不足之处，主要包括：

其一，作为产业集聚与城市化共同演化的探索性研究，本文构建的理论框架还有待在未来开展更为充分的案例及实证研究，以证实论文研究结论的普适性意义，尤其是针对产业集聚和城市化不同发展模式的实证比较研究将有助于检验和完善文中所提出的理论观点。另外，共同演化的研究框架本身就属于演化经济学的一个前沿方向，在某些方面还可以进一步拓展和深化，如对产业集聚与城市化互动阶段跃迁的前因后果分析，产业集聚与城市经济结构共同演化中更为多样性的层级间关系类型的考察，以及社会网络结构的变化对城市系统演化的影响及网络性交叉嵌套等。这些相关研究将会进一步深化我们对产业集聚与城市化动态演化过程和机制的认识，并有助于拓展我们对二者演化的研究视野。

其二，由于新经济地理学模型非线性、动态性的特征使得传统计量经济学难以处理, 本文尽管通过空间计量分析技术引入了地理距离及城市之间的相互作用，但仍未充分利用城市内部微观尺度的地理信息，对于上市公司数据、工业企业数据、微观调査数据也尚未进行挖掘和利用。考虑到地理信息系统（GIS）和遥感（RS）在地理峯间建模和描述经济活动的空间分布等方面具有独特的技术优势，这也是笔者未来研究矗重要方向。

其三，囿于国内统计资料的限制，本文的实证研究部分尽管分为案例分析和数据分析两个方面，对有些问题得到了一致性结论，但还需要作进一步的拓展：一方面，案例局限于浙江省内，带有典型的“浙江模式”色彩，应进行跨地区甚至跨国界的对比性分析，以检验理论分析的普适价值和差异化特性；另一方面，统计分析部分所选择的度量指标对于普遍关注的内生性问题和研究结论的稳健性检验可以再进行更为细致和深入的讨论。

致谢

时光荏苒，岁月如梭，转瞬间博士研究生的生活即将结束。回首往事，感慨万千。在入学初期，便期望能够早日毕业，尽早为家庭担起责任，而如今即将毕业之时，心中却有几分不舍。两年多的博士生活、学习既经历了在茫茫学术海洋中艰辛探索的困苦，也收获了求得真知过程中的喜悦，这些经历让我对未来的工作和生活满怀憧憬。

在博士论文即将完成之际，首先要感谢我的导师胡汉辉教授。胡老师是一位胸怀天下、心系国家、知识渊博的学者。在胡老师的教诲和关怀下，我体会到了 “一日为师，终身为父”的威严和信赖。现在还清楚地记得跟胡老师的第一次见面，那时胡老师就要求我用国际化的视野来研究中国问题，培养形成“系统化”、“结构化”的独立研究能力。我非常庆幸能够成为胡家村大家族的一员，并深切地感受到胡家村“顶天立地”的学术文化和“合作、勤奋、求精”的研究宗旨。在博士期间，我参与了胡老师的多项产业规划课题，多次到苏南、苏北等各个地区进行实地调研和访谈，这让我开阔了眼界，拓展了研究视野，尤其是对博士论文的写作提供了第一手资料和素材。之所以能够比较早的完成博士论文，正是胡老师在立题、设计、调研和写作过程中的悉心指导和帮助。

我还要感谢我的学术领路人、浙江省特级专家陆立军教授。自从硕士阶段成为陆家军的一员之后，陆老师就一直对我的学习、生活和工作给予无私的帮助。我之所以能较早地顺利毕业，正是陆老师在我硕士阶段给我培养的学术基础。从一个不知学术为何的懵懂小子，到现在决定为此终生奋斗的探索者，也正是在陆老师的严厉和苛刻下完成了蛻化。陆老师虽已年近花甲，却依然活跃在学术舞台，而且仍然不知疲倦地为学生一字一句地修改论文，小到标点符号的使用。还记得陆老师第一次将修改过的论文交回自己时，上面密密麻麻的红色和蓝色标注使我倍感面红耳赤、难以自处，深觉能力之低下、态度之马虎，更佩服陆老师以身作则、精益求精的治学态度。我想这也是为什么自2005 年至今陆老师仍是浙江省唯一一位经济类特级专家了。如今，听说我博士毕业之后要回浙江工作，陆老师欣喜之余又为我张罗起工作事宜。感激陆老师之余，我唯有努力学习、认真工作，延续陆老师的学术衣钵才能报答他老人家对我的栽培与帮助。

博士研究生的学习生涯，离不开同门师兄弟、师姐妹以及同窗好友的帮助和支持。感谢已经踏上工作岗位的师兄杨煜博士、师姐费钟琳副教授、吉敏博士、陈金丹博士、黄晓博士等，在我博士期间的学习、生活及论文写作方面给予的关心和帮助。感谢依然在学校奋斗或即将毕业的朱依曦、余雷、李鹏、樊琦、周海波、汤继龙、王芳芳、金刚、陈玫洁、孙文婷、崔耀丹、段美娟、吴洁莹等，与他们一起生活、学习与合作研究，为我的博士生活平添了很多乐趣。感谢同窗好友吴亮、程中华、贾东峰，跟他们一起体验博士生活、讨论学术问题和坚持体育锻炼使我摆脱了攻读博士学位时的孤寂与苦闷。

攻读博士学位并不是我一个人在战斗，坚强后盾是我的家人。慢慢的求学路、遥远的工作地，不能时常回去看望父母，还要让父母为我操心劳累，感谢他们一直以来对我的理解和关爱。尤其是我要把最深沉的谢意送给我的爱人。自从我开始攻读博士学位以来，她既要全盘接手家务，还要做好自己的工作，辛苦至极也只会默默地承担，对此我十分愧疚。她似乎比我更着急我的博士毕业论文，那种期待也是我前进的动力。在工作之余，她还要经常慰藉双方的父母，感谢她为这个家付出的一切。

于斌斌

2015年5月于东大九龙湖校区

参考文献

英文部分

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