中国地级以上城市的工资差异:原因及趋势

刘海洋，马 靖，宋 巧

(大连理工大学经济学院，辽宁大连116024)

一、引言

改革开放以来中国地区间的收入差距持续扩大，到上个世纪末中国已经成为世界上少数几个地区差距最为悬殊的国家之一。根据《中国城市统计年鉴》的数据测算，2009年上海、北京、广州等城市的人均收入是最不发达城市的5.1倍、4.6倍和3.9倍;人均GDP是最不发达城市的14.1倍、12.6倍和16.3倍。考虑到购买力平价因素，英国Economist杂志(2011)发现，上海人均GDP已经和沙特阿拉伯一样高，北京人均GDP与欧洲斯洛伐克一样高，而落后省市的人均GDP仅仅相当于刚果－布拉柴维尔的水平，在一个国家内部出现了部分地区发达如欧洲、部分地区落后如非洲的现象，差距之大无疑是令人惊讶的。不仅如此，近年来这种差距不仅没有收敛，反而呈现逐渐扩大的势头。钟笑寒(2005)通过考察中国各地区1978－2002年间平均工资的演变情况发现，1978－1992年各地区工资呈现收敛态势，但1992年之后却呈现发散态势［1］。邓伟(2011)发现1994年中国直辖市、省会城市、地级市和县级市的人均收入差距并不明显，但到了2008年，上述四级城市的人均 GDP分别为64936元、50515元、37860元和27898元，城市收入差距按行政级别高低顺次扩大［2］。虽然我们可以将上述现象归因于部分地区先富以带动后富的发展战略、归因于不平等的财政税收政策，但这些政策性的因素似乎并不是工资差异化的全部因素，甚至不是主要解释因素。地区发展不平衡很可能有着自身的经济逻辑，而这种逻辑从新经济地理(new economic geography)理论创立以来就已经被主流经济学家所认可。

但新经济地理缺乏微观基础，这种建立在“Dixit－Stiglitz垄断竞争模型、冰山交易成本、演化以及计算机模拟技术”上的分析框架［3］，并没有考虑到其它两种导致区域经济发展不平衡的因素:(1)人才的主动归类效应。大城市往往意味着更高的工资和更多的发展机会，优秀的人才基于效用最大化原则往往会主动选择到大城市工作。在中国的典型现实是，数以百万计的名牌大学高学历毕业生往往将“北上广深”等一线城市作为首选的工作地点，在房价高企的情况下宁肯做“北漂”和“蚁族”也不肯放弃这种偏好，而中小城市却出现人才荒、民工荒现象。(2)市场选择效应。大城市庞大的人口数量将导致不可移动要素价格的上涨;大城市庞大的企业数量将导致竞争更加激烈;以上两种因素将导致生产率较低的劳动者和企业被驱逐到外围地区。也就是说，大城市较高的工资水平，不仅仅是由于产业集聚造成的，人才素质结构较高和企业的竞争力较强也是城市间收入差异的重要原因，因而要研究城市间收入差异，我们也应该承认微观层面上各个城市间人才结构和企业竞争力的差异。

但新经济地理将微观层面的人才和企业视为同质的，没有考虑不同城市间可能存在的人才结构差异和企业效率差异，因而本文运用最新发展起来的新新经济地理(new new economic geography，NNEG)回答中国城市间工资差异问题，该理论认为劳动者和企业的生产效率并不相同，较大规模的城市能够获得更多的规模经济优势、能够吸引到更优秀的人才、能够在激烈的竞争中淘汰掉效率较低的企业，因而比中小城市具有更高的生产率、劳动者具有更高的工资水平。新新经济地理由于能够分析城市间企业与劳动者的内在的“质”(效率)的差异，因而引发了经济地理领域的重大革新，激发了一系列研究成果［4－7］。Ottaviano(2010)借鉴了Baldwin and Robert－Nicoud(2005)等学者将新贸易理论引入企业异质性后的新发展称之为新新贸易理论(new new trade theory)的做法，将引入异质性问题的经济地理方面的新进展称之为“新新经济地理”［8］。

本文借鉴新新经济地理的分析框架，运用2003－2009年中国283个地级以上城市的数据进行了实证检验，目的在于细化研究中国城市间工资差异的决定因素。文章接下来的部分安排如下:第二部分是文献综述部分，评述了新新经济地理的相关文献及国内相关研究进展;第三部分是数据说明和模型设定;第四部分实证检验了工资差异产生的原因及趋势;文章最后是全文的结论及政策含义。

二、文献回顾:企业异质性与工资差异

自从Krugman(1979，1991)之后，经济地理理论的发展总是与国际贸易理论联系在一起，新新经济地理的产生也大致遵循了同样的发展进程［8］。2008年瑞典皇家科学院将诺贝尔经济学奖颁发给Krugman，以表彰他在分析“国际贸易模式和经济活动空间”方面做出的杰出贡献，这两个方面就是我们通常所称的“新贸易理论”(new trade theory，NTT)和“新经济地理”(new economic geography，NEG)。但新贸易理论假定所有企业都是同质的，因而无法解释为什么现实中仅有一小部分企业出口的问题。2003年以Melitz为首的经济学家引入企业异质性解决了这一问题，成为继新贸易理论之后的另一大理论高峰，被称为“新新贸易理论”，或异质企业贸易理论(heterogeneous firms and trade)［9］。

由于规模报酬递增、垄断竞争和异质性问题分析框架也可以用于解释国内的区域经济现象，因而Melitz在做出了异质企业贸易理论的开创性工作之后，与新经济地理方面的权威Ottaviano共同合作向这一领域进军。Melitz and Ottaviano(2008)借 鉴了 Ottaviano，Tabuchi and Thisse(2002)的水平产品线性需求假定［10］，证明了市场规模和贸易可以影响竞争的激烈程度，而竞争激烈程度又反作用于企业进入该市场的选择，结果只有生产率较高的企业才能在市场规模较大的地区生存。而在此之前，Baldwin and Okubo(2006)也已经证明了在集聚效应和选择效应下，高生产率企业会主动选择市场更大的区域、低生产率企业分布到外围，这样就解释了“中心－外围”结构中企业的内在效率差异［4］。Nocke(2006)，Okubo et al.(2008)，Okubo(2009)等运用 Melitz(2003)的分析框架对市场规模和企业效率的研究，也得出了两者存在正相关关系的结论［11－13］。

新新贸易理论除了Melitz(2003)的垄断竞争分析框架，还存在另外一个替代性的BEJK模型［14］。与之相对应，Holmes，Hsu and Lee(2010)运用BEJK模型，并将土地作为一种不可移动物品嵌入到效用函数中，证明了在企业家和劳动力可流动条件下，产业集聚地区的企业会有较高的平均生产率［15］。Behrens et al.(2010)综合了以上多种观点，将Melitz(2003)的异质企业理论模型与Ethier(1982)的两阶段生产模型结合，把宏观环境对企业效率的影响归结为三个因素:(1)产业集聚效应(agglomeration effect)，指的是企业集中在某一区域产生的知识溢出和规模经济有利于企业提高生产率;(2)人才归类效应(sorting effect)，优秀人才基于最大化自身利益的原则会主动选择去大城市工作;(3)市场选择效应(selection effect)，指的是由于竞争激烈，只有高生产率企业才能在大城市中生存。表1总结了新新经济地理发展过程中相关的两代理论、四种模型间的关联。

实证研究方面，由于新新经济地理是最近几年才产生、2010年才有正式名称的前沿理论，因而国内外实证研究都比较匮乏。先前关于收入差距与城市规模的研究多数基于新经济地理、而不是新新经济地理的分析框架，相关实证研究有:

表1 新新经济地理及其理论关联

①Krugman(1979)的论文之所以同时出现在两栏中，是因为该文对新贸易理论和新经济地理都有所贡献。Sveikauskas(1975)发现美国城市人口增加1倍，劳动生产率提高6%［16］;Segal(1976)发现美国人口超过二百万的城市的劳动生产率比小规模城市高8%［17］;Moomaw(1981)发现城市人口与制造业劳动生产率的弹性只有2.7%，而与整体劳动生产率的弹性达到6.1%［18］;Harris and Ioannides(2000)发现就业密度每增加1倍，劳动生产率提高6%［19］;Ciccone(2002)发现欧盟德国、意大利、法国、英国与西班牙5个主要成员国的就业密度与劳动生产率的弹性为4.5%，略小于美国的5%［20］;Glaeser and Resseger(2010)发现城市人口数量与劳动生产率存在正相关关系，但这种集聚效应在人力资本较高的城市更为明显［21］。

新经济地理理论也是国内学者研究城市间收入差距问题的主要思路，张昕、李廉水(2006)以中国34个大型城市为样本，分析了集聚经济对城市间制造业劳动生产率的影响，发现集聚经济是我国大型城市间制造业生产率差异的重要影响因素［22］;刘修岩、贺小海(2007)也发现地级区域的市场潜能、人口密度等经济地理因素对非农劳动生产率都存在显著为正的影响［23］。考虑到人均GDP与经济集聚之间的内生性问题，张艳、刘亮(2007)运用1985年人口密度作为经济集聚的工具变量后，发现经济集聚与人均GDP之间呈现严格的正相关关系［24］。刘军、徐康宁(2010)则认为，产业集聚导致区域经济发展的差异来源于两个方面，一是集聚区与非集聚区经济发展的自然落差，二是四大区域内产业集聚增长效应的差异［25］。陈洁雄(2010)的研究则发现，技术效应和人均资本存量是劳动生产率差异的主要原因，集聚效应次之［26］。与本文最相关的是范剑勇(2006)的研究，他发现中国产业集聚对工资水平的弹性系数为8.8%左右，高于欧美国家平均5%的水平［27］。

除了新新经济地理的研究视角，国内部分学者也充分考虑了中国经济转型中的特殊因素，例如邓伟(2011)运用1990年－2008年省际面板数据的估计结果表明，1999年之后中国城市间收入差距主要是国有经济和城市行政级别决定的;周浩、邹薇(2008)利用Kernel密度估计考察了1995－2004年中国城市居民收入分布的动态演进，发现主导城市居民收入差异的力量来自于地级市［28］。

但以上研究由于忽视了人才归类效应、市场选择效应，所以往往会高估产业集聚的影响(Baldwin and Okubo，2006;Behrens et al.2010)，因而先前关于工资差异原因的研究大多数是有偏的和不准确的。例如Behrens et al.(2010)针对美国大型城市的实证研究发现，城市人口对人均收入的弹性为8.2%，但在控制了人才因素和市场选择因素后，弹性下降为5.1%。本文为精确估计中国城市间工资差异的决定因素，做了如下几个方面的工作:(1)在国内首次运用新新经济地理的分析框架来考察中国城市间的工资差距，因而能够准确估计产业集聚、人才归类、市场选择等因素对工资的影响;(2)动态考察了2003－2009年间影响工资的各种因素的变化趋势，在一定程度上能够预测未来一段时间内中国工资差距是扩散还是收敛、地区间的工资差距是否会发生逆转，从而为制定相应的收入政策提供决策依据。

三、数据来源与模型设定

(一)计量模型设定和变量设计

借鉴Behrens et al.(2010)所建议的新新经济地理计量方程，结合中国现实背景，我们构造了如下的计量模型(1):

计量模型(1)中，我们以城市在岗职工平均工资(wage)为被解释变量。解释变量方面，根据新新经济地理的现有研究成果，我们选择产业集聚效应、人才归类效应、市场选择效应作为影响城市工资水平的主要解释变量，变量的具体含义详见表1上方的解释，具体指标依次为:(1)产业集聚效应(agglomeration)，我们借鉴 Behrens et al.(2010)的方法，用城市人口规模的对数值表示;(2)人才归类效应(sorting)，我们使用劳动经济学中通常采用的18岁以上劳动者中拥有大专以上教育经历者的比例表示，但由于城市统计年鉴中该项统计指标缺失，我们用高等学校在校学生数量所占人口比重表示;我们承认这一指标的选取过于粗糙，但在整理数据时我们发现各个地级市基本都存在高等学校，即使黑龙江鹤岗和七台市等人口不足百万的城市仍然有一定规模的高校在校生数量，各地级市高等学校培养毕业生的目的基本上是为了满足本地人才需求，因而这一指标的选取也能作为人才数量的近似替代。(3)市场选择效应(selection)，由于该指标很大程度上反映的是某一地区不可移动资源的竞争程度，借鉴Combes et al.(2009)的方法我们用人口密度(人/平方公里)来衡量［6］。

同时注意到中国转型经济的特殊性，我们加入如下因素作为解释变量:(1)城市行政级别(rank)。中国城市的发展一直遵循与西欧城市不同的模式，前者主要取决于政治、军事因素，而后者主要取决于经济因素(邓伟，2011)。在政治主导城市发展的模式下，靠近权力中心的高级别城市会更加繁荣［29－31］，因此我们设置城市行政级别的虚拟变量，设直辖市、省会城市、副省级城市为1，其他城市为0。(2)制度质量(officer)。制度质量对经济发展的重要性已经受到充分注意，国内学者采用多种方法予以衡量，如邵军、徐康宁(2008)采用Kaufmann(2007)政治治理指标，茹玉骢、金祥荣、张利风(2009)采取合约实施效率指标，魏浩、何晓琳、赵春明(2010)等采用贸易自由度、金融自由度等多项指标［32－34］，但所有这些指标都与制度变量的主要提供者－政府相关，因此本文采用“公共管理和社会组织从业人员数”占城市人口总数的比重来表示。(3)人均资本(capital)，以固定资产总量/人口总量表示，用以反映该地区资本深化程度。(4)港台(gangtai)、外资(foreign)企业占地区GDP比重。由于港台企业和外资企业拥有较为先进的管理体系和激励制度，因而港台和外资企业比重较高的城市可能拥有较高的工资水平。(5)金融发展水平(finance)。金融在当代经济社会中占有举足轻重的地位，发达的金融手段可以优化资源配置、促进实体经济发展，我们以城市年末贷款总量/GDP总量表示。(6)基础设施状况(infrastructure)。良好的基础设施可以降低交易成本、促进信息交流和要素流动，从而间接提高工资收入水平，参照盛丹等(2010)的方法我们考虑了基础设施状况，并用城市人均道路面积的对数值表示［35］。各变量含义及指标选取详见表2所示。

(二)数据来源

本文的数据来源于2003－2009年间《中国城市统计年鉴》各期。之所以选择2003年之后的数据是基于以下两个方面的考虑:(1)《中国城市统计年鉴》在2002年前后发生了统计口径的变化;(2)2002年之前部分城市的统计数据存在整体性缺失。需要说明的是，虽然本文以中国283个地级以上城市2003－2009年间的数据为研究样本，但计算和计量的样本数量通常低于283个，其原因在于:(1)统计年鉴中部分城市数据本身缺失;(2)城市统计口径不一致而导致数据质量值得怀疑，如江西省新余市2004年非农业人口比重高达96%。参照范剑勇(2006)，我们对这些错误记录做了排除。

表2 研究变量一览

四、计量结果与分析

(一)基本的回归结果

表3报告了以2009年数据为例的估计结果，从这些结果来看，我们有如下发现:(1)无论是在新经济地理还是在新新经济地理的分析框架下，集聚经济都是我国城市间工资差异产生的重要原因。在新经济地理框架下，人口规模对工资水平的弹性系数是8.21%，我们这一结果与范剑勇(2006)的8.8%的结果相类似，但由于新经济地理将工资差异的原因仅仅归结为集聚因素，而忽视了不同规模的城市其人才结构和企业竞争力本身是不同的，因而过高估计了产业集聚的作用。在新新经济地理的分析框架下，这一弹性系数仅为4.72%。(2)不同城市间人力资本分布状况和市场竞争激烈程度也是城市间工资水平的决定因素。其中城市劳动者中大专以上人才的比例每提高1倍，工资水平将提高5.72%;城市人口密度每提高1倍，人均工资提高1.14%。(3)行政级别较高的城市，拥有更高的工资水平。在控制其他因素影响的情况下，直辖市、省会城市或副省级城市的人均工资要高于一般地级市10%左右。造成这一现象的原因可能是行政级别较高的城市，垄断性质的国有企业比重较高造成的;也可能是由于级别较高的城市倾向于将辖区内较好的投资项目留在附近区域造成的。(4)以社会管理人员比重衡量的制度质量与工资收入水平呈负相关关系，这说明行政机构规模越大，该城市的工资水平越低。改革开放以来，我国体制改革的重要目标是实现从“大政府、小社会”的管理模式向“小政府、大社会”转变，本文的估计结果支持了这一战略调整的正确性。(5)外资企业比重与城市工资水平呈正相关关系，这可能是由于外资企业往往具有较高的生产技术水平和管理能力，因而外资企业较高的人均工资提升了该城市整体的收入水平。估计结果表明，外资企业的比重每提高1倍，则城市平均工资提高14.48%。但令人惊讶的是，港台企业占GDP比重与工资水平的关系并不显著，我们将在下面的检验中回答这一问题。(6)金融发展、基础设施质量和人均资本与工资水平显著正相关。发达的金融市场能够帮助企业提前获得资金投入，帮助生产率较低的企业退出市场，因而在现代经济中具有举足轻重的作用，我们的估计结果证实了这一点。

表3 城市工资差异决定因素分析(2009年)

表4 中国城市间工资收入差异(2003－2009年)

(二)工资水平影响因素的变化规律

考虑到改革开放以来，尤其是2002年中国加入WTO之后，中国经济发生了巨大的变化，同时上世纪末中国出现了规模空前的城市化运动，因而本文对2003－2009年的中国城市间工资水平决定因素进行了跨年度回归分析，目的在于揭示近年来影响工资水平诸因素的变化规律。我们选用2003年之后的数据，还有一个重要原因是《中国城市统计年鉴》的统计口径在2002年发生了变化。各变量的估计指标仍如表2所示，表4报告了具体的估计结果。

从表4的估计结果中，我们可以发现中国城市间工资差异的影响因素大致遵循如下规律:(1)除2003年外，工资水平与人口规模的弹性皆显著为正，而且总的趋势是逐年递增，这说明随着时间的推移，人口规模较大的城市将具有更多的工资优势，这必将进一步吸引更多的劳动者加入该城市，如此往复则中国大型城市的规模将成加速度扩张。因而我们可以预料未来中国“北上广深”一线城市的扩张势头将难以逆转，同时城市间的工资差异将更加发散而不是收敛。(2)人力资本比例对城市间工资差距的影响逐渐减少，从2003年的34.2%降到2009年的5.72%，这可能与近年来中国高等教育的普及，各城市间大专以上劳动者比例的差距逐渐减小有关。(3)人口密度与城市间工资差异的弹性由正向变为不确定，但总体趋势为减小。在2003年人口密度每增加1倍，平均工资增加5.51%;到2008年人口密度每增加1倍，平均工资反而减少2.76%;到2009年则又变为正的1.14%。这些变化说明，随着人口密度增加而带来的交通拥堵、环境恶化等负面影响逐渐体现出来，因而人口密度衡量的城市竞争效应开始充当一种斥力，在一定程度上可能缓解呈加速度前进的中国城市化进程。(4)与邓伟(2011)的结论不同，我们的估计结果显示城市行政级别对工资水平的影响呈持续递减趋势，虽然到2009年直辖市、省会城市和副省级城市的工资溢价仍然达到9.32%，但较之于2003年32.7%的收入差距，可以发现城市行政级别对工资的影响已经大大减小了。我们这一结论与杨其静、杨继东(2010)的发现是一致的:市场力量的发展可以显著地抑制政治因素对工资水平的影响［36］。(5)公共管理和社会组织从业人员与工资水平基本上呈现负相关关系，这种负相关关系在2007年达到顶峰后，在2008和2009年有所下降，但仍然远高于2003和2004年的初始水平，因而中国经济“去行政化”的道路任重而道远。(6)港台企业对各城市平均工资水平的影响逐渐减小，2007年之后不再显著;而外资企业对工资水平的影响呈现逐年递增的趋势，这无疑是一个有意思的估计结果，说明港台企业原先具有的工资优势，随着内资企业工资水平的提高而逐渐消失;同时外资企业在经济总量中比重的增加，使得开放程度较高的城市具有明显的工资优势。我们的这一发现同时说明，港台企业与外资企业在工资制度上可能有着重大不同，未来中国大陆的工资水平将直逼港台在内地投资的企业。(7)人均资本对工资水平的影响相对平稳，一直在12% －17%的窄幅空间内波动;

基础设施对工资水平的影响上下浮动幅度相差较大，没有较强的趋势性;金融对工资水平的影响呈现快速增加的趋势，因而各城市要提高社会福利水平和经济发展速度，必须重视金融行业在现代经济中的重要作用。

五、结论及政策建议

本文运用2003－2009年中国地级以上城市数据，运用最近发展起来的新新经济地理理论框架，分析了城市间工资水平的决定因素，估计结果发现:(1)产业集聚效应、人才归类效应和市场选择效应显著地影响了各城市的工资水平，而新经济地理过高估计了产业集聚的作用。在新经济地理框架下，人口规模对工资水平的弹性系数是8.21%，而在考虑各城市人才结构和市场差别后这一弹性系数仅为4.72%。(2)动态角度来看，产业集聚效应对工资水平的弹性持续增强，人才归类效应和市场选择效应对工资水平的影响逐年递减，但相关系数仍然显著为正，这意味着中国各城市工资水平的差异将加速扩大而不是收敛。(3)行政级别较高的城市，工资水平较高;社会管理人员比重较高的城市，工资水平较低。(4)港台企业对工资水平的影响逐渐变小，而外资企业对工资水平的影响逐渐增加;此外金融发展程度、基础设施和人均资本与工资水平均呈正相关关系。

基于上述结论，我们的政策建议也是显而易见的:首先地方政府应该全面看待城市化进程。在存在规模经济的条件下，企业和人口的集聚能够减少运输成本、交易成本和搜寻成本;同时企业和人口集中带来的人才归类效应和激烈竞争也有利于本地区企业整体效率的提高，进而提高工资、改善本地居民生活水平。当前我国正在发生大规模的城市化运动，这个进程对城市当地的企业和居民、对当地政府、对迁移的劳动者本身总体而言都是有益的，地方政府应该全面看待其中的巨大收益，不能仅仅为了土地财政和暂住人口费用等暂时性利益而减缓城市化运动进程。

其次各级政府应当精简规模、减少行政干预。以2009年的估计结果为例，城市中的社会管理人员的比例每增加1%，居民工资水平减少0.36%，这说明我国的行政人员已经超出了最优规模，与居民工资水平呈现负相关关系，庞大的政府规模已经成为影响中国居民工资水平提高的障碍之一。不仅如此，比例相对较少的行政人员能够对全体居民的工资水平产生较大影响，说明行政人员对社会福利的影响可能不仅仅是行政支出，还应该有一定程度的不利于经济发展的行政干预。

此外扩大对外开放水平、加强基础设施建设、提高人均资本积累和大力发展金融产业，也能够促进该地区工资水平的提高，尤其是金融产业，对当地经济发展进而对居民生活水平的提高具有越来越重要的作用。

本文可能存在的不足在于，新新经济地理是建立在微观企业决策基础上的，因而运用企业微观数据、而不是城市宏观数据对工资决定因素进行估计可能更准确;不仅如此，运用微观数据还可以控制企业的行业因素、所有制性质因素等对工资水平的影响，因而估计结果更加准确;而本文采用的《中国城市统计年鉴》暂不能提供以上资料。同时源于数据方面的限制，本文有些指标的选取是粗糙的，例如本文采用高校在校生数量来度量各城市人力资本结构，虽然这一方法是先前大多数文献的通常做法，但这一指标的选取无疑是有偏的。因而相关研究如果采用细化到企业层面的微观数据，会对本文的结论有所修正。

［1］钟笑寒.改革时期中国各地区工资演变［J］.清华大学学报，2005，(3):18 －27.

［2］邓 伟.国有经济、行政级别与中国城市的收入差距［J］. 经济科学，2011，(2):19－30.

［3］Paul Krugman.Space:the Final Frontier［J］.The Journal of Economic Perspectives，1998，12(2):161 －174.

［4］Baldwin R E，Okubo T.Heterogeneous Firms，Agglomeration and Economic Geography:Spatial Selection and Sorting［J］.Journal of Economic Geography，2006，6(3):323 －346.

［5］Melitz，Marc J，Ottaviano G.Market Size，Trade，and Productivity［J］.Review of Economic Studies，2008，75(1):295－316.

［6］Combes P P，Duraton G，Gobillon L，Puga D，Roux S.The Productivity Advantages of Large Cities:Distinguishing Agglomeration From Firm Selection［R］.CEPR Discussion Paper，2009(No.7191).

［7］Behrens K，Duranton G，Robert－ Nicoud F.Productive Cities:Sorting，Selection，and Agglomeration［R］.Working Paper，2010.1 － 45.

［8］Ottaviano G.New New Economic Geography:Firm Heterogeneity and Agglomeration Economies［J］.Journal of Economic Geography，2010，11(2):231 －240.

［9］Melitz，Marc J.The Impact of Trade on Intra － Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity［J］.Econometrica，2003，71(6):1695 －1725.

［10］Ottaviano G I P，Tabuchi T，Thisse J F.Agglomeration and Trade Revisited ［J］.International Economic Review，2002，43(2):409 －436.

［11］Nocke V.A Gap for Me:Entrepreneurs and Entry［J］.Journal of the European Economic Association，2006，(4):929－956.

［12］Okubo T，Picard P，Thisse J F.The Spatial Selection of Heterogeneous Firms ［R］.RIEB Discussion Paper Series，2008(No.229).

［13］Okubo T.Trade Liberalization and Agglomeration with Firm Heterogeneity－Forward and Backward Linkages［J］.Regional Science and Urban Economics，2009，39(1):530－541.

［14］Bernard A B，Eaton J，Jensen J B，Kortum S.Plants and Productivity in International Trade［J］.American Economic Review，2003，93(4):1268 －1290.

［15］Holmes Thomas，Wentai Hsu and Sanghoon Lee.A Model of Cities，Entrepreneurship and Exit［R］.Working Paper，2010:1－33.

［16］Sveikauskas L.The Productivity of Cities［J］.Quarterly Journal of Economics，1975，89(3):393 －413.

［17］Segal D.Are There Returns to Scale in City Size［J］.Review of Economics and Statistics，1976，58(3):339 －350.

［18］Moomaw R.Productivity and City Size:A Critique of the Evidence［J］.Quarterly Journal of Economics，1981，96(4):675－688.

［19］Harris T，Ioannides Y.Productivity and Metropolitan Density［R］.Working Paper，Department of Economics，Tufts University，2000.

［20］Ciccone A.Agglomeration Effects in Europe［J］.European Economic Review，2002，46(2):134 －143.

［21］Glaeser E，Resseger M.The Complementarities Between Cities and Skills ［J］.Journal of Regional Science，2010，50(1):221－244.

［22］张 昕，李廉水.我国城市间制造业劳动生产率差异的解释［J］.中国软科学，2006，(9):105－110.

［23］刘修岩，贺小海，殷醒民.市场潜能与地区工资差距［J］. 管理世界，2007，(9):48－55.

［24］张 艳，刘 亮.经济集聚与经济增长［J］.世界经济文汇，2007，(1):48 －57.

［25］刘 军，徐康宁.产业集聚、经济增长与地区差距［J］.中国软科学，2010，(7):91－102.

［26］陈洁雄.中国城市劳动生产率差异的实证研究［J］.经济学家，2010，(9):34 －40.

［27］范剑勇.产业集聚与地区间劳动生产率差异［J］.经济研究，2006 ，(11):73－84.

［28］周 浩，邹 薇.中国城市居民的分布动态研究［J］.财贸经济，2008，(10):16 －22.

［29］韦伯著，洪天富译.儒教与道教［M］.南京:江苏人民出版社，2003.

［30］刘泽华，汪茂和，王兰仲.专制权力与中国社会［M］.天津:古籍出版社，2005.

［31］赵 冈.中国城市发展史论集［M］.北京:新星出版社，2006.

［32］邵 军，徐康宁.我国城市的生产率增长、效率改进与技术进步［J］.数量经济技术经济研究，2010，(1):58－67.

［33］茹玉骢，金祥荣，张利风.合约实施效率、外资产业特征及其区位选择［J］.管理世界，2010，(8):90－101.

［34］魏 浩，何晓琳，赵春明.制度差距与发展中国家的对外贸易发展［J］.南开经济研究，2010，(5):18－34.

［35］盛 丹，包 群，王永进.基础设施对中国企业出口行为的影响［J］.世界经济，2011，(1):17－36.

［36］杨其静，杨继东.政治联系、市场力量和工资差异［J］.中国人民大学学报，2010，(2):69 －77.