经济集聚、城市区位与城市土地产出率——来自江苏省的数据

赵 凯，蒋伏心

（南京师范大学 商学院，江苏 南京 210023）

一、引 言

城市土地产出率是指单位面积城市用地上非农生产活动的产品数量或产值，是经济密度在产出上的体现。作为衡量城市经济效率的指标之一，城市土地产出率一方面反映了投入要素的使用效率或空间配置效率，另一方面反映了城市土地利用的集约经济效益。已有研究表明，经济集聚对城市经济增长及其效率的促进作用具有显著性。藤田和蒂斯（1996，2002）更将经济集聚看做是经济增长的地域对应物，他们还认为，区域一体化和国际一体化的主要效应就是增加空间经济的效率[1]。Ciccone和Hall(1996)[2]则最早使用经济密度来表示经济集聚程度，并首次利用美国各县的数据实证检验了密集经济活动的产出率效应，结果发现就业密度提高1%将带来劳动生产率6%的增长。他们还指出，密集经济活动会促进经济效率的提升；同时，经济密度较大的地区更有利于专业化的实施，这也会提高当地的生产率。

城市土地产出率取决于城市用地上经济活动的密度和要素使用的效率。经济密度对城市生产率的促进作用已被大量的实证研究所证明（如，Ciccone and Hall，1996[2]；Cicco⁃ne，2002[3]；陈良文和杨开忠，2007[4]，2008[5]；刘修岩，2009[6]；豆建民和汪增洋，2010[7]）。经济密度越高，知识外溢、劳动力池、专业化投入品等集聚效应更强，从而生产率越高（陈良文和杨开忠，2007[4]）。而要素使用效率，即要素产出率被认为是经济增长和城市土地产出率提高的核心。通常情况下，企业为追求其利润最大化，会倾向于将企业区位选择在要素产出率较高的城市。新企业带来资本增量的同时，对劳动力也存在一定的需求，这就会吸引城市外资本和劳动力向城市聚集，从而使该城市的人口规模得以扩张。企业和劳动力向城市地域的集中在提升城市经济密度的同时，又必然引致对城市建设用地的大量需求，这会促进城市用地规模的扩张。因此，城市经济效率的提升也会间接地表现为城市集聚经济的提高和城市规模的扩张（Henderson，2003[8]）。Akihiro Otsuka等(2010)在考察集聚经济对生产率的影响时，进一步指出经济集聚的增强和市场准入的提高通过改进生产效率来促进全要素生产率（TFP）的增长[9]。

显然，由集聚效应所引起的城市规模的扩张在一定程度上反映了城市经济效率的提升。Sveikauskas(1975)[10]较早利用城市化集聚经济效应的检验模型验证了城市规模对生产率的正向作用。陈良文和杨开忠（2007）[4]对我国城市集聚经济效应的研究也发现，城市规模对城市生产率的影响显著为正。但是，城市规模的急速扩张在一方面支撑了城市经济总量的增长；另一方面，人口的不断聚集，势必引起城市公共物品的供给不足、公用设施服务质量的下降以及随着集聚规模的增加而导致城市公共决策效率的降低、公众交易费用的增加（江曼琦，2003）[11]。而城市用地规模的过度扩张在导致耕地资源损失的同时，往往伴随着高速的投资增长，这会造成物质资本的过度累积，从而引起资本产出率的降低，并可能抑制城市土地利用整体经济效益的提高。豆建民和汪增洋（2010）[7]的分析亦显示，城市用地规模的过度扩张会对城市土地产出率产生负影响。再以江苏省为例，1996-2010年间，江苏省城市建成区（地级以上）面积增长了212%，市区非农产业产值实际增长了529%，而在此基础上形成的城市地均GDP只增长了102%。

在复杂的城市经济系统中，城市土地产出率的影响因素必定是多方面的。城市经济的发展总是伴随着产业结构的调整和转换，高端的产业结构有利于提升投入要素的产出效率。而已有实证研究表明，地理区位是影响中国城市经济增长效率和差异的首要因素（李培，2007[12]）。良好的城市区位条件往往伴随着便利的交通、大量信息的聚集、较高的对外开放程度以及较为完善的基础设施和制度措施，这无疑会大大降低这些城市内企业生产经营活动的运输成本、信息搜寻成本、交易成本，从而提高其市场潜力，并促进城市政府提供公共物品的效率，进而引致了更大规模的集聚和城市体系的出现。政府由于控制着城市土地的供给，可以通过改变城市土地的配置效率来影响城市土地产出率。而在市场化进程中，较为完善的市场机制可以引导资源在不同产业和地区间进行更为有效的配置，从而拉动城市经济增长。外商直接投资对东道地区经济发展的影响主要体现在两个方面：一是补充经济增长所需资本；二是外商直接投资具有知识溢出效应，进而影响东道地区的经济增长效率。

本文将在已有研究的基础上，利用江苏省13个地级市1996-2010年的数据考察经济集聚对城市土地产出率的影响。与已有同类研究相比，本文主要有以下几方面的不同：首先，已有关于经济集聚的大多数研究一般利用区位熵、赫芬达尔-赫希曼指数、空间基尼系数、E-G指数等指标来衡量经济集聚程度，而本文借鉴Ciccone和Hall（1996）定义的经济密度概念[2]，利用经济密度来衡量城市经济活动的集聚程度。为了更为全面地反映经济密度对城市集聚经济的影响，本文还引入了资本密度、外资密度等指标。其次，我们认为经济集聚具有“区位锁定效应”和“区位指向”，前者是指经济集聚一旦在某个地区率先形成，便会锁定这一区位，并通过累积循环效应形成自我强化；后者则表示集聚经济明显的地区往往对应着良好的区位条件。因此，本文将地理区位纳入影响城市土地产出率的控制变量，以探测城市集聚效应在不同区位条件上的表现，这也是先前的文献所未予考虑的。最后，本文选取省域范围而非全国或较大区域作为上层区域来进行实证分析。江苏作为我国最为发达省份之一，目前正处于长三角区域经济一体化、城市化快速发展的阶段，对江苏城市经济效率及其影响因素的研究显得尤为重要。在我国特殊的行政区划体制下，对省域范围内城市土地产出率的研究，其结论和建议更具有可借鉴性和可操作性。

二、模型设定和数据说明

（一）模型的设定

本文参考 Ciccone和Hall(1996)[2]，Ciccone（2002）[3]构建的基于空间外部性的经济集聚效应模型，并通过对模型的改造得出本文所需的计量经济模型。

首先，假定各城市中劳动力和资本是均匀分布的，并根据传统的C-D生产函数定义城市土地产出率的函数式为：

其中，qi表示i城市单位面积城市用地上的产出，即表示单位面积上投入的劳动力，Hi为该面积上的平均人力资本水平；ki表示单位面积上的物质资本存量；Ωi表示该城市的全要素生产力水平，并反映了希克斯中性的技术进步；α表示单位资本和劳动力获得的报酬，且0≤α≤1;β和1-β分别表示单位资本和劳动力投入的份额，且0≤β≤1。

其次，将空间外部性纳入生产函数中，这里的空间外部性是指密集经济活动（一般用经济活动密度来衡量）对当地经济效率所带来的促进作用（刘修岩和殷醒民，2008[13]）。假定空间外部性是由该城市的生产密度Q/A所推动，并进一步假定该城市中生产密度的单位面积产出弹性（λ-1）/λ不变，于是有：

上式中，当且仅当λ＞1时，密集经济活动才产生正的空间外部性。将带入（2）式右边，得到：

其中，αλ是城市土地产出率对要素投入的弹性，表征了要素集聚效应，αλ＞1说明要素集聚有利于城市土地产出率的提高，αλ＜1则说明要素投入的增加产生了集聚不经济。Ω是全要素生产率水平，这里考虑城市用地规模、政府管制、经济结构、外商直接投资、城市区位等对生产率的综合影响，于是令，其中G表示政府干预经济的力度；A为城市用地规模；F为利用外资密度；I为该城市的经济结构特征；X为区位变量，用来说明城市间的相对地理位置；C为不可观测和预知的其他影响因素。原式等价于：

如前所述，Hi表示i城市单位面积上的平均人力资本水平。已有研究多采用受教育水平来反映人力资本水平，而针对本文的实证分析，受教育水平的统计数据在时间和截面上均不能完全获得。已知人力资本是劳动工资的决定因素，工资水平反映了人力资本的报酬率。假定劳动工资完全由市场原则所决定，那么工资的差异就完全体现了人力资本的差异。朱平芳、徐大丰（2007）在利用劳动工资和物质资本存量估算中国195个城市的人力资本水平时，发现单位人力资本与最低工资之间存在明显的正相关[14]。并且人力资本对行业工资回报具有正向作用（张原和陈建奇，2008[15]），较高的平均工资水平对应着较高的人力资本结构（张车伟和薛欣欣，2008[16]）。显然，劳动工资水平在某种程度上反映了人力资本水平。于是设Hi=，wi表示平均劳动工资，γ是人力资本水平对于工资的弹性，（4）式转化为：

对方程（5） 两边同时取对数，并设：σ=αλβ，ψ=αλβγ，ξ=αλ(1-β)，

则有：上式便是本文将要进行回归分析的计量模型。其中，ci、μt、εit分别是指i城市的常数项、不随时间变动的误差以及时变误差。

（二）数据来源及说明

本文以江苏省13个地级市的城市市区为研究对象。由于部分城市在1996年进行了行政区划调整①，因此本文选取的时间序列为1996-2010年，所有样本数据均来自于中国城市统计年鉴、江苏统计年鉴以及中经网统计数据库。根据计量模型选取了城市土地产出率q、资本密度k、劳动密度n、人力资本水平w、政府干预水平G、城市经济结构I、城市用地规模A以及城市区位X等指标。这里对各项指标的数据搜集与处理作如下说明：

本文一致采用单位城市用地面积上的投入和产出表示经济集聚程度，城市用地规模用城市建成区面积表示。

城市土地产出率（q）等于单位面积城市建成区上的非农产业的产值（二、三产业产值之和），为了反映城市土地产出率随时间的变化情况，这里以1996年②为基期对非农产业的产值进行了价格平减。

资本密度（k）等于地均物质资本存量。将各城市历年的固定资产投资数据用江苏省历年的固定资产投资价格指数进行平减，得到实际固定资产投资数据。再通过资本产出比计算出基期（1996年）的资本存量，物质资本折旧率采用张军、吴桂英等估算的0.096(张军、吴桂英等，2004[17])，最后利用永续盘存法计算出各城市除基年外的物质资本存量，再除以建成区面积，得到资本密度。

劳动密度是指有效劳动密度。为保持统计口径的一致，这里由城市年均在岗职工人数与城镇个体从业人员的加总除以建成区面积而得。

根据前文所述，劳动工资反映了人力资本的报酬率，因此本文使用劳动工资数据来反映城市人力资本水平，同时也考察了劳动收入差异对城市土地产出率的影响。

政府干预水平由城市政府财政支出占GDP的比重来表示，并利用第二次产业与第三次产业之间从业人员的比值来表征城市的经济结构。

由于在本文的计量分析中，虚拟变量因其非时变性不能参与到截面固定效应模型的估计，在不减弱变量的解释力度，同时不引入新变量的原则下，本文基于经济距离的概念简单构建了区位变量的表达式，以期能反映区位对城市土地产出率的影响。之所以选择上海作为参照物是因为：上海优良的经济地理位置毋庸置疑；其城市经济发展具有非常突出的集聚特征；作为长三角地区的首位城市，上海对周边地区具有较强的辐射力。

三、实证分析

（一）江苏省城市土地产出率的现状

由表1可以看出，2010年江苏省城市土地产出率的地区差异非常明显，产出率最高的常州是最低的连云港的4.15倍；而城市建成区规模最大的南京，其地均GDP仅为72943.78万元，在江苏13个地级市中排名第9位；苏北城市土地产出率普遍偏低，地处长江下游一带的苏南及苏中城市相对较高，上游的南京和镇江相对较低；与长三角的主要城市相比（见表2），江苏省的平均水平明显低于上海市，最高的常州也相差约4亿元，而苏南的平均水平与杭州、宁波等城市相当。

表1 2010年江苏省城市土地产出情况表

表2 2010年上海市、杭州市、宁波市城市土地产出情况表

（二）计量分析及结果

（1）单位根检验。本文采用eviews6.0作为分析工具，在进行模型回归之前，对面板数据进行了单位根检验，以考察数据的平稳性。通过使用LLC、IPS、ADF-Fisher和PP-Fish⁃er四种方法进行面板单位根检验，以少数服从多数的原则判断序列是否存在单位根。检验结果（见表3）表明：lnq、lnk、lnn、lnw、lnA、lnI、lnf等变量的水平（level）序列为一阶差分平稳变量；而lnG，lnX为平稳变量。

表3 面板单位根检验结果

（2）协整检验。本文采用Kao(Engle-Granger based)检测方法对面板数据进行协整检验。结果（见表4）显示Kao ADF统计量在1%的显著性水平上拒绝原假设，说明变量间存在长期稳定的均衡关系。这也说明方程回归残差是平稳的，可以对原方程进行回归分析。

表4 协整检验结果

（3）面板估计模型的选择。通常采用似然比检验（F检验）来判定混合模型和固定效应模型，若检验结果拒绝原假设，则应选择固定效应模型；然后用Hausman检验来判定随机效应模型和固定效应模型，若拒绝原假设，则应选择固定效应模型。检验结果（见表5和表6）显示两种检验均拒绝原假设，因此应选择固定效应模型。

表5 F检验结果

表6 豪斯曼检验结果

（4）全部样本的回归分析结果。根据以上分析，本文选择个体固定效应模型来进行计量回归，并利用“截面加权”方法（GLS）以消除个体间的异方差性。为考察城市区位条件对城市土地产出率的影响，以及不同区位条件下城市土地产出率及其影响因素的表现，本文将前文（6）式所呈现的计量经济模型分解为不含区位变量的模型Ⅰ和含区位变量的模型Ⅱ。回归分析最终结果见表7。

表7 经济集聚对江苏城市土地产出率影响的回归结果

根据表7，首先分析要素集聚对城市土地产出率的影响。两个模型均显示资本密度与城市土地产出率之间存在明显的正相关关系，且都在1%的显著性水平上显著。这说明短期内资本投入的增强对城市土地产出率的提高具有促进效应，同时反映了这一时期城市经济的增长机制主要由投资驱动。而劳动密度的回归系数相对较小，且显著性水平在两个模型中仅分别为5%和10%，说明相对资本密度及其他因素来说，劳动集聚对城市土地产出率的影响相对较弱，造成这一结果的原因可能是资本及其他要素对劳动的替代作用，同时，有效劳动的集聚不足也可能导致劳动密度与城市土地产出率之间的这种弱相关。劳动密度与资本密度的回归系数之和反映了城市经济集聚效应，由表7可知，其值位于0～1之间，这一结果并不表示经济集聚效应不存在，而是说明经济集聚过程中产生了明显的集聚不经济，造成这一结果的原因可能是集聚规模的不合理导致了要素使用的低效。具体原因可能有两方面：一是资本和劳动呈现出过度集聚，导致集聚成本（土地租金、工资费用、拥挤成本、社会成本等）的增加，从而引起净要素产出率的下降；二是许多经济活动的开展具有一定的“门槛”要求，低于一定规模的集聚难以获得显著的集聚经济。

人力资本水平对城市土地产出率的影响在1%的显著性水平上显著为正，说明人力资本的增加能够促进城市土地产出率的提升。由于本文利用工资数据来反映人力资本水平，这一结果也表明劳动收入与城市土地产出率之间有明显的正相关关系。而城市用地规模与城市土地产出率之间呈现出明显的负相关，其负影响的显著性水平为1%，说明随着城市用地规模的扩大，城市土地产出率在降低，这也表明了城市用地存在明显的过度扩张。造成这一结果的原因可能是城市发展过程中地方政府为吸引投资而加速开发区建设，导致工业建设用地过度增长，同时，城市内部空间结构的扩展和调整致使一些产出率较低的部门搬迁至土地价格相对较低的郊区，一定时期内也会使城市用地规模与城市土地产出率之间呈现负相关。

经济结构对城市土地产出率有显著的正影响，表明现阶段江苏城市经济增长主要靠工业推动。由于本文采用第二、三产业从业人员比值来表示经济结构，计量结果在一定程度上表明现阶段城市第三产业的劳动生产率整体较低，说明现代服务业的发展相对经济增长有所滞后。政府干预水平的影响显著为负，说明地方政府对经济的干预并不利于城市土地产出率的提升，其原因可能是政府主导型的投资低效导致了过高的资本产出比（林民书等，2008[18]）；而外资对城市土地产出率的影响只在10%的显著性水平上为正，表明外商直接投资的增加所带来的城市土地产出率增长并不明显。

区位对城市土地产出率的影响亦显著为正，且显著性水平为1%，说明良好的经济地理位置有利于城市土地产出率的提升。在模型Ⅱ中，区位影响的系数与资本密度相当，说明在只考虑要素投入与空间区位时，良好的区位条件在很大程度上决定了较高的城市土地产出率。对比模型Ⅰ与模型Ⅱ的个体截距项（见表8），在加入城市区位变量之后，沪宁沿线城市的自发产出率（产出函数的截距）普遍变小，而苏北一带的城市则普遍增大。其主要原因可能是：对沪宁沿线城市来说，区位条件贡献了一定的自发产出率，而苏北一带的城市区位却削弱了一定的自发产出率。于是在考虑城市区位条件之后，因城市区位而增加或削弱的自发产出率被分配到区位变量的影响中，这就导致了截距项的变化。由此可以看出，江苏省城市土地产出率的地区差异在一定程度上源于城市区位的差异。

表8 回归结果中的截距项

5.不同区位城市的回归分析。为考察不同区位条件城市的城市土地产出率与其影响因素的关系，本文根据前述的步骤和方法分别对沪宁沿线城市和其他城市进行回归分析（见表9）。由模型Ⅱ的结果可以看出，区位对所有城市都有显著的正影响，而沪宁沿线城市的区位影响明显大于其他城市，这一方面验证了前文所述江苏省城市土地产出率的地区差异在一定程度上源于城市区位的差异，另一方面说明沪宁沿线城市的经济发展受中心城市（上海、南京、杭州）的辐射影响较大；劳动密度对非沪宁沿线城市的影响很不显著，说明这些城市可能存在有效劳动集聚不足，即有效劳动集聚水平比较低；而相比于沪宁沿线城市，其他城市资本集聚的作用力更为显著；政府干预对两组城市的负影响均不显著，可能的原因是小范围内市场化水平相对较高；人力资本、经济结构、城市用地规模等因素在沪宁沿线城市的影响力明显大于其他城市，而外资密度对沪宁沿线城市土地产出率的影响在5%的显著性水平上显著，在其他城市却不显著，说明外资集聚对沪宁沿线城市的土地产出率有一定的促进作用，在其他城市则可能存在集聚不足。

表9 江苏省不同区位城市的回归分析结果

续表9

四、结论与建议

本文在Cicoone集聚效应模型的基础上构建计量分析模型，通过引入人力资本、城市区位、经济结构、城市用地面积、政府干预水平、外资投入密度等因素，以江苏省13个地级市1996-2010年的面板数据考察了经济集聚对城市土地产出率的影响，得出以下研究结论：

首先，经济集聚与江苏城市土地产出率之间存在着长期的均衡关系。相对于劳动集聚，资本集聚对城市土地产出率的促进作用更加明显。而资本对劳动的替代以及劳动向低生产率部门的转移使得劳动集聚对城市土地产出率的影响较低。资本产出率和（或）劳动生产率的降低直接导致了经济集聚效应的减少。

其次，城市用地规模的扩张与政府干预并不利于城市土地产出率的提升，而经济结构的优化和人力资本的增强则对城市土地产出率具有明显的促进作用，外资集聚与城市土地产出率之间有一定的正相关。

第三，城市区位对提升城市土地产出率具有积极作用，而其他因素对城市土地产出率的影响具有明显的区位特征。城市区位对江苏省沪宁沿线城市的土地产出率的贡献远大于其他城市，资本集聚对非沪宁沿线城市的作用力则更为明显。

根据以上结论，针对江苏省城市土地产出率的提升和地区发展差距的缩小，本文建议：（1）发展高技术产业和现代服务业是提高江苏省城市土地产出率，尤其是沪宁沿线城市土地产出率的有效途径，这是由沪宁沿线城市现阶段的资本产出情况、人力资本水平、经济结构以及良好的城市区位所共同决定了。而其他城市则应加强传统工业经济的发展。（2）应加快市场化进程，逐步完善市场经济体制，以提升资本产出率并控制城市用地规模的过度扩张。非沪宁沿线城市还应加大基础设施的建设力度，从硬件上缩短与沪宁沿线城市的距离，创造良好的投资环境。（3）强化区位优势是沪宁沿线城市提升土地产出率的有力保障，应克服行政区划的限制，强化区域内城市空间经济的联系；同时，要促进优势产业的集聚和产业结构的升级转化。非沪宁沿线城市要积极吸收沪宁沿线城市的经济辐射，在承接发达城市的产业转移的同时要通过增强自身人力资本积累、工业经济集聚来促进城市经济的发展；还应加强中心城市的建设，通过培育内部经济中心来带动自身经济的发展。

注 释：

① 1996年7月19日，地级泰州市成立；1996年，宿迁市脱离淮阴市的管辖，升格为地级市；2000年12月21日，淮阴市更名为淮安市。

② 由于统计口径和行政区划的调整，1996年以前江苏省部分城市的相关数据无法获得，于是这里无法对其进行常用的1990年（或其他常用年份）价格进行平减。

[1]藤田昌久，蒂斯.集聚经济学：城市，产业区位与区域增长[M].成都：西南财经大学出版社，2004：499-506.

[2]Antonio Ciccone，Robert E Hall．Productivity and Density of Economic Activity，American Economic Review[J].1996，86（1）：54-70.

[3]Antonio Ciccone．Agglomeration Effects in Europe，European Economic Review[J].2002，46（2）：213-227.

[4]陈良文，杨开忠.生产率、城市规模与经济密度：对城市集聚经济效应的研究[J].贵州社会科学，2007（2）：113-119.

[5]陈良文，杨开忠.经济集聚密度与劳动生产率差异——基于北京市微观数据的实证研究[J].经济学（季刊），2008，8（1）：99-114.

[6]刘修岩.集聚经济与劳动生产率——基于中国城市面板数据的研究，数量经济技术经济研究[J].2009（7）：109-119.

[7]豆建民，汪增洋.经济集聚，产业结构，与城市土地产出率——基于我国234个地级城市1999—2006年面板数据的实证研究[J].财经研究，2010（10）：26-36.

[8]J Vernon Henderson.Marshall’s scale economies[J].Journal of Urban Economics，2003，53（1）：1-28.

[9]Akihiro Otsuka，et al.Industrial agglomeration effects in Ja⁃pan：Productive efficiency，market access，and public fiscal transfer.Papers in Regional Science[J].2010，89（4）：819-840.

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

[11]江曼琦.城市空间结构优化的经济学分析[M].北京：人民出版社，2001：43-89.

[12]李培.中国城市经济增长的效率与差异[J].数量经济技术经济研究，2007（7）：97-106.

[13]刘修岩，殷醒民.空间外部性与地区工资差异：基于动态面板数据的实证研究[J].经济学（季刊），2008，8（1）：77-98

[14]朱平芳，徐大丰.中国城市人力资本的估算[J].经济研究，2007（9）：84-95.

[15]张原，陈建奇.人力资本还是行业特征：中国行业间工资回报差异的成因分析[J].世界经济，2008（5）：68-80.

[16]张车伟，薛欣欣.国有部门与非国有部门工资差异及人力资本贡献[J].经济研究，2008（4）：15-25.

[17]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952-2000[J].经济研究，2004（10）：35-44.

[18]林民书，张志民.投资低效与经济增长：对中国资本存量和无效投资的估算[J].河南社会科学，2008（5）：32-36.