行业溢出、动态集聚与城市制造业就业

田政杰，段志民

（天津财经大学 统计学院，天津300222）

一、引 言

改革开放以来，制造业发展中的规模效应在中国经济的持续高速增长过程中发挥着重要作用。然而，近年来与供给侧改革相伴随的产业转型升级，却导致了普遍的结构性失业问题，其中制造业就业的下降趋势尤为明显。作为制造业大国，保持制造业就业稳定依旧是中国“稳就业”目标得以实现的关键。鉴于城市是中国制造业发展的基本活动单元，但在历经四十余年的发展后，却出现了部分城市的制造业一片繁荣，同时部分城市的制造业逐步衰退的态势①>以天津和唐山为例，唐山是典型的钢铁专业化城市，而天津则是综合性较强的制造业城市，在“三去一补一降”的过程中，唐山受到了极大的冲击，而天津虽也受冲击，但是通过转型仍保持发展势头。另一个重要现象是，在集聚程度较高的地区，制造业就业增长也越快。。那么，到底是什么因素在城市制造业差异化发展中起着重要作用？厘清这一问题，对于促进中国制造业就业稳定具有重要的现实意义。

诚然，国家宏观政策和战略引导对城市制造业发展具有关键影响，但更深层次的内部因素值得探索。考虑到城市发展的动力源自于城市内部的规模报酬递增，也即集聚经济，因此制造业就业也会受集聚经济的深刻影响。Marshall最早发现产业集聚的优势，认为同一行业厂商对于劳动力、中间品以及知识技能的共享所产生的行业内溢出效应促进了行业的发展，此即为专业化集聚理论的基本观点［1］。然而，Jacobs则认为产业集聚源于不同行业间厂商的交流所引致的行业间溢出效应，此即为多样化集聚理论的基本观点［2］。尽管以上两种观点为认识城市制造业的发展提供了深刻洞见，但产业集聚作为动态积累过程，显然无法完全由上述理论所刻画。鉴于目前中国制造业尚处于产业转型的关键时期，发展政策的变化导致产业集聚水平具有较大变动，同时集聚经济中劳动力、中间品和知识技能共享等行业关联机制的作用也会相应变化，因此有必要基于上述理论，在动态框架内分析集聚经济对中国制造业就业的影响。

基于此，本文在动态分析框架下，利用2002—2013年中国工业企业调查数据和投入产出数据，对中国制造业发展过程中集聚经济的作用机制及其动态变化展开细致分析，并构造了一种衡量城市产业集聚综合作用强度的新方法，对中国城市行业内溢出引致的专业化集聚强度和行业间溢出引致的多样化集聚强度进行了实证测算。

二、文献综述

关于集聚经济的讨论缘起于Marshall和Jacobs。Marshall最早从行业内溢出引致专业化集聚的角度解释了城市行业发展的路径差异，认为处于相同行业内的厂商会通过集聚效应共享专业化的劳动力、中间品和知识技能，因此是否拥有大量同行业的制造业企业是决定城市制造业发展的关键因素［1］。Jacobs则从多样化集聚的角度对城市行业发展的过程给出了另一种解释，认为不同行业厂商更有利于多样化劳动力、多样化产品及多样化知识的汇集，更容易促进创新，从而推动行业发展［2］。

以上两种理论为深入认识城市制造业发展集聚的内部规律提供了理论基础，但究竟何种理论更能够解释现实？为此，学者们展开了大量的经验探索。Glaeser等利用具有最大就业规模的制造业行业的区位熵作为行业内溢出的度量，同时选择城市前五大制造业行业占所有制造业行业的就业份额作为行业间溢出的度量，发现行业间溢出引致的多样化集聚对制造业行业的发展具有更强的解释能力［3］。Combes同样使用行业区位熵度量行业内溢出，同时利用赫芬达尔－赫希曼指数（HHI）的倒数度量行业间溢出，得到了相同的结论［4］。然而，Henderson在使用与Combes相同的指标度量行业内溢出和行业间溢出的基础上，却发现行业内溢出引致的专业化集聚对于成熟型行业的发展更为重要［5］。这一结论在Henderson针对高新技术行业的分析中得到了进一步的印证［6］。针对中国的相关研究结论也呈现出了差异性。李金滟和宋德勇发现多样化集聚有利于城市制造业发展，傅十和和洪俊杰则发现专业化集聚与多样化集聚均对城市企业规模具有显著影响，沈鸿和向训勇则从企业成本角度，发现专业化集聚会提高拥挤效应，并不利于行业集群发展［7－9］。可见，国内外针对专业化集聚和多样化集聚在行业发展过程中究竟何者更为重要目前还没有形成共识。以上研究结论存在差异的原因主要在于：

第一，缺少对诸如城市区位因素和城市行业的初始分布等信息的控制，此类遗漏重要变量的偏误可能导致估计结果有偏。为此，近年来学者们尝试使用拟随机实验的方法予以解决，如Greenstone等通过将某县域大型制造业工厂的引进作为一个外生冲击，实证估计大型工厂的新建对该县域和其他县域内企业全要素生产率的影响差异，并依此对集聚效应进行量化分析［10］。

第二，鉴于集聚经济中行业联系在制造业行业中具有重要作用［11］，以上研究对行业联系的忽视往往会使得制造业就业的分析不完整。针对这一问题，Lee利用投入供给、产出消耗、知识溢出以及理念共享此四个行业关联指标，测算了行业关联效应的强度［12］。相比而言，Faggio等则创新性地使用行业联系矩阵，度量投入产出关联、知识溢出和劳动力市场共享等反映行业关联效应的指标，从而能够在考虑行业关联效应的基础上，更好地分析集聚效应对制造业就业的作用［13］。张萃则利用行业间劳动力相似指数、产业关联系数以及技术相似指数测算了集聚经济的内在机制［14］。

第三，集聚效应的形成表现为一种地理空间上的动态积累过程，以上研究从静态角度展开则无法解释城市产业缘何持续扩张。近年来，学者们逐渐意识到了动态集聚的重要性［15］。Lee利用随机实地实验考察了数字化对美国制造业的静态集聚效应，发现静态行业间溢出效应很小并且在不断下降，表明静态集聚在长期增长中发挥作用有限［12］。Combes和Gobillon则认为静态集聚是瞬时发生的，而事实上集聚经济产生是动态的，通过知识的交流引起技术溢出，进而推动长期经济增长［16］。然而，上述研究仅是将集聚效应作为整体予以量化估计，没有涉及专业化集聚和多样化集聚相对重要性的比较。

与现有研究相比，本文拟在以下三个方面作进一步改进：在研究方法上，将行业内溢出效应与行业间溢出效应有机整合，考虑了动态集聚经济中内生性技术进步的影响，同时在对模型估计时，将城市－时间效应和产业－时间效应分别从行业内溢出效应和行业间溢出效应中分离出来，因而可更精准地识别两类集聚外部性；在研究数据上，利用较长时期的工业企业调查数据和投入产出数据构建了丰富的产业关联、劳动力市场共享和知识溢出等中间机制指标，分析更为细致，有别于其他大多利用省级或截面数据的研究；在研究内容上，不仅针对集聚经济在不同类型制造业就业中的影响作了细致的异质性分析，并且在剔除城市基础因素影响之上，进一步测算了行业内溢出效应和行业间溢出效应对城市制造业规模的集聚强度，有助于更加了解专业化及多样化外部性的作用边界。

三、模型设定与数据处理

（一）模型设定

Lee提出一个静态分析框架，其利用行业内溢出效应及行业间溢出效应来描述专业化集聚及多样化集聚的形成［12］。在此基础上，本文借鉴Glaeser等将技术进步内生化［3］，从而将分析框架拓展到动态，同时参考Hanlon和 Miscio，将产业关联、劳动力共享以及知识技术共享等作为行业间溢出机制［3，17］。最终，将实证估计模型设计如下①限于篇幅关系，数理模型推导这里省略。：

其中式（1）右侧前四项衡量的是行业间溢出，包括上下游关联（Inputspillic、Outputspillic）、劳动力共享 （Eduspillic、Titspillic） 和 知 识 技 术 溢 出（Indspillic），τiilnLict衡量的是行业内溢出。在估计模型中引入城市－时间效应θct以及行业－时间效应δit，以控制时变的城市特征和行业特征。此外，为了解决城市中可能存在的序列相关问题，标准误统一聚类到城市层面。

在模型（1）中，制造业行业劳动力Lict同时存在于等式两端，双向因果问题的存在导致无法观察到行业溢出效应对就业的真实因果效应。不仅如此，模型（1）还可能存在遗漏变量问题，因而估计结果会产生偏误。为消除可能存在的内生性困扰，本文尝试构建Bartik工具变量［18］。利用城市c中制造业行业i滞后1期的就业量Lict－1和除城市c外的所有城市中制造业行业i滞后1年的就业量增长率gi，－c，t－1的交互项Lict－1＊gi，－c，t－1以及上述指标均滞后2期形成的交互项Lict－2＊gi，－c，t－2，共同作为Lict的工具变量。它们对城市c中行业i就业量具有显著影响，但对城市c中行业i就业量的增长而言是外生因素，符合工具变量的使用特征②本文对工具变量的有效性进行了检验：通过underidentifition test发现，LM统计量的值为109．12，对应的P值为0．000，表明工具变量与内生解释变量无关的原假设被拒绝，不存在识别不足的问题；通过weak identification test发现，Cragg-Donald Wald F统计量的值为36．79，大于5%偏误下的临界值13．91，表明工具变量与内生解释变量具有较强相关性的原假设不能被拒绝，不存在弱工具变量的问题。。

（二）数据说明

1、城市制造业劳动力Lict

城市制造业劳动力数据来自于2002－2013年中国工业企业数据库。考虑到数据库指标、口径、数据等方面均存在问题，需要对数据库进行调整。首先，在考察期间行业划分及地区规划均存在调整，本文将数据库行业、地区统一到2002年标准；其次，将样本期内中国工业企业数据库所包含的城市与《中国城市统计年鉴》相匹配，删除数据缺失的城市，最终得到262个城市样本。最后，使用处理后的工业企业数据对城市制造业劳动力数据进行汇总，并依照投入产出表中的制造业行业对汇总的城市行业数据进行调整，总共得到2002—2013年262个城市16个制造业行业数据。

2、跨行业集聚指标

知识技术溢出机制。知识技术溢出的测算是通过制造业行业间技术相似度衡量，使用两个制造业行业的直接消耗系数结构向量角余弦的方法进行计算，计算公式如下：

其中akit和akjt分别表示t时期行业i与行业j的直接消耗系数列向量的第k个元素。如果两个行业的投入产出结构越相似，Indsimijt越接近于1。同样，使用简单加权平均法对缺失数据进行补齐。构建出行业间技术溢出指标如下：

上下游关联效应。本文采用制造业行业投入产出表测算行业间的上游关联度和下游关联度，构建行业i的投入权重和产出权重：

其中xki，input为行业i直接消耗的行业k的货物或服务价值量，Xki，input为行业i的总投入，xki，output为行业i被行业k消耗的货物或服务价值量，Xi，out为行业i的总产出。借鉴潘文卿等的方法，使用加权平均法对数据缺失年份进行补齐［19］：

基于这两个权重，构建出上下游关联指标：

劳动力市场共享。本文利用教育相似度和技能相似度，作为劳动力共享机制的衡量。2004年工业企业数据库提供了详实的制造业劳动力特征数据，包括受教育状况和技能水平状况等。将个体受教育程度分为研究生及以上、本科、大专、高中和初中及以下五类，将个体技能职称分为高级、中级、初级、技师和工人五类。同样采用结构向量角余弦的计算方法，公式如下：

其中edki和edkj分别表示制造业行业i和行业j的劳动力受教育程度结构；ttki和ttkj分别表示制造业行业i和行业j的劳动力职业技能结构。两个行业相似度越高，则Edusimij和Titsimij的值越接近于1。得到城市c中与行业i的行业间劳动力受教育程度相似的溢出效应和行业间劳动力职业技能相似的溢出效应如下：

（三）描述性统计

上述变量的描述统计分析结果如表1所示，其中制造业就业增长（Δlnl）的极差较大，原因在于城市规模较小的行业在发展中面临的偶然因素较大，当该类行业的主要厂商对经营范围进行调整后，会对整个行业造成较大波动。所幸的是，就业规模发生较大波动的城市制造业行业相对较少，对总体影响较小。

表1 主要变量的描述性统计

四、实证分析结果

（一）基准回归结果

根据模型（1），本文估计了行业内溢出和行业间溢出对中国城市制造业就业规模变动的影响，估计结果如表2所示。其中，表2的第（1）列为OLS估计结果，第（2）列为仅对lnl作IV估计的结果，第（3）列则表示对所有解释变量作IV估计的结果。由估计结果可知，行业内溢出对城市制造业就业规模具有显著且稳定的负向影响，本行业就业量每增长1%，制造业行业就业增长将平均下降0．064%。从理论上来看，行业内溢出对城市制造业就业的影响取决于正向集聚效应与负向拥挤效应的比较，估计结果意味着，样本期内城市制造业负向拥挤效应的强度强于正向集聚效应，行业内溢出效应并不会带来城市制造业的就业增长，这与Glaeser、李金滟和宋德勇等研究的结论一致。根据产品周期理论，初始时期某产品会选择在某地区生产，但当专业化分工发展到一定程度后，该地区生产此类产品的成本会逐渐上升，此时厂商会选择向其他地区转移，因此专业化对于城市制造业行业长期发展作用有限。另外，尽管行业内溢出可引致专业化集聚的形成，但中国专业化集聚的形成却过于依赖政府的调节，并且技术创新的匮乏和较为封闭的市场环境，也不利于城市制造业专业化集聚的继续强化，因而无法及时有效地规避市场风险，这直接使得城市制造业的就业规模受限［14］。估计结果也意味着，专业化城市在发展到一定程度后，寻求转型是其必然结果。

从反映行业间溢出效应的相应指标的估计结果来看，上下游关联对中国城市制造业的就业规模扩张具有显著的正向影响。具体地，与上游关联以及与下游关联每提升1%，都将导致制造业就业规模扩大0．017%左右，这表明本地的产业关联对于城市制造业就业规模的扩张尤为重要。产业关联理论认为，下游关联有助于新技术和新产业的出现，而上游关联则有助于技术的持续进步，两者均有助于产业就业规模的扩大，本文的估计结果显然可为产业关联理论提供进一步的经验验证。另外，行业间技术相似的溢出效应和行业间劳动力受教育程度相似的溢出效应在一定程度上对城市制造业就业增长具有正向影响，但在控制遗漏变量对行业i和行业k的共同影响后，两者均不显著。可能的原因在于，尽管相似的职业技能有利于劳动力在制造业行业间的相互流动，但行业间存在的制度和政策壁垒，对劳动力的流动可能起着更强的抑制作用。

表2的估计结果意味着行业间溢出引致的多样化集聚有利于城市制造业就业规模扩张，而行业内溢出引致的专业化集聚则会抑制城市制造业就业规模的扩张，这或许能在一定程度上解释中国很多实行专业化集聚的城市大多并没有延续以往的发展势头而最终走向萧条的现象。

表2 行业溢出对城市产业规模影响的估计结果

（二）稳健性检验

为了验证上述估计结果的稳健性和敏感度，本文从以下四个方面进行稳健性检验。首先，为消除极端值对估计结果的影响，对制造业行业就业数据作前后1%的截尾处理后作再估计；其次，鉴于中国城市行业发展受中央战略部署的统一影响，较短期的工具变量无法完全消除内生性，本文继而采用滞后3年的就业增长率所形成的交互项作为工具变量；再次，利用对弱工具变量更不敏感的有限信息最大似然法（LIML）进行再估计；最后，为避免回归结果受城市行业基础规模的影响，分别使用滞后1期的城市行业就业量和期初的城市行业就业量进行加权回归。以上稳健性检验结果一致表明本文的分析结果相对稳健①限于篇幅限制，稳健性检验的结果这里省略。。

（三）制造业行业类型的异质性影响

首先，对制造业细分行业考察集聚经济对就业的影响。对制造业各行业分别设置虚拟变量，并与lnl形成交互项，即可得制造业分行业的行业内溢出效应对城市产业规模的影响。估计结果显示，尽管不同行业行业内溢出效应对城市产业规模的影响存在一定差异，但都显著为负，表明中国制造业各行业的劳动力存量对自身行业就业增长具有显著且稳定的抑制作用②制造业各细分行业的行业内溢出效应的估计系数均为负值，由于篇幅关系，这里省略。。细分行业层面的估计结果可发现不同行业专业化集聚的就业效应，但无法揭示多样化集聚在不同行业中的异质性影响。为此，本文将制造业行业按类型划分，分别考察各类型制造业行业中行业溢出对城市制造业就业规模的影响。采用潘文卿的做法将所有行业划分为三类［19］。食品制造及烟草加工业、纺织业、服装皮革羽绒服制造业、木材加工及家具制造和造纸印刷及文教用品制造业划分为第I类；石油加工炼焦及核燃料技工、化学工业和非金属矿物制品划分为第II类；金属冶炼及压延加工业、金属制品、通用专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械制造业、通信电子设备制造业和仪器仪表制造业划分为第III类。

表3 行业类型的异质性影响估计结果

对制造业分三类行业的异质性影响予以估计，估计结果如表3的第（2）－（4）列所示。结果显示，三类行业的行业内溢出效应均显著为负，而行业间溢出效应的作用机制却存在差异。从第I类行业的估计结果来看，下游关联对本行业的就业规模具有显著正向影响，而行业间劳动力职业技能相似的溢出效应则不利于本行业就业规模的扩张。从第II类行业的估计结果来看，行业间技术相似的溢出效应系数为正，但投入关联度则具有显著的负向影响，原因在于第II类行业多为化学行业，均具有较高的技能需求，技术相似会有利于化工行业的集聚。从第III类行业的估计结果来看，无论是产出关联还是投入关联，均对本行业的就业增长具有显著正向影响，考虑到第III类行业多为重工业及高技术行业，对产业链的整合能力要求，对上下游产业的依赖度较高，因此上下游产业的发展对本行业有至关重要的影响。

五、进一步分析：集聚效应的强度测算

在实证分析中，本文将θct作为城市层面的时变特征，其同时包含了影响制造业就业的正、负两方面因素，实质体现的是城市时变特征对城市制造业就业的净影响。因此，要测算行业内溢出和行业间溢出所引致的集聚强度，还需以θct作为重点考察对象。接下来，首先对城市制造业就业实际增长和城市－时间效应项θct与城市制造业就业规模之间的关系作直观描述；其次，分别在行业内溢出和行业间溢出存在的情境下估计城市－时间效应，据此估算行业内溢出和行业间溢出所引致的集聚效应强度。

（一）城市制造业规模与集聚效应的直观描述

对模型（1）作实证估计可得到城市－时间效应θct的系数，反映的是在剔除行业内溢出和行业间溢出的影响后，城市层面的时变特征对城市制造业就业增长的净影响。在此基础上，城市制造业就业的实际增长与城市－时间效应项的差异，便是行业内溢出和行业间溢出共同引致的集聚效应对城市制造业就业增长的影响。为对以上指标进行直观考察，将城市－时间效应项、城市制造业行业就业实际增长与城市规模之间的关系体现于图1。

由图1可见，无论城市制造业规模如何，城市制造业行业就业实际增长均大于城市－时间效应项，表明行业内溢出和行业间溢出对城市制造业就业增长的净影响为正，也即行业溢出所引致的集聚效应在总体上是正向的。从图1中还可以看出，城市劳动力实际增长率与城市－时间效应均向上倾斜，表明在样本期内中国城市制造业就业增长与城市制造业规模成正比，城市规模越大对劳动力吸引力越强，呈现出就业增长的“马太效应”。另外，从两者的趋势线可以看出，随着城市制造业就业规模的不断扩大，城市－时间效应项比城市制造业就业实际增长具有更高的斜率，也即即使排除行业溢出效应的影响，制造业规模较大的城市依然对劳动力具有天然的吸引力。

图1 城市规模与城市增长率图

（二）集聚效应强度的实证测度

图1只能提供行业内溢出和行业间溢出对城市制造业就业增长的综合影响，如要将两者所形成的集聚效应分离出来，并对集聚效应的强度予以测算，还需对不同情境下城市制造业就业增长、城市－时间效应与就业规模之间的关系进行更为深入细致地考察。直观上来看，图1中的两条趋势线斜率之差应该是多重集聚效应共同作用的结果。因此，本文首先在不同情境下估计得到城市－时间效应项，并将其与城市制造业就业规模作简单回归，并估计得到相应的斜率，据此计算收敛速度①在城市制造业规模逐渐扩张的过程中，拥挤效应也会逐渐增大，最终会在一定条件下达到均衡，因此城市制造业就业与制造业就业规模的斜率系数和城市制造业就业的收敛速度尽管不相等，但含义基本相同。事实上，收敛速度便是根据斜率系数计算得来。。随后，利用不同情境下得到的收敛速度之差度量行业内溢出和行业间溢出所引致的集聚效应强度。

具体地，依托模型（1），若对行业内溢出和行业间溢出均不予以控制的情境下，估计得到包含行业内溢出和行业间溢出的城市－时间效应，将其称之为完全的城市－时间效应；类似地，若只控制行业内溢出而不控制行业间溢出的情境下，则可得到仅包含行业间溢出的城市－时间效应；若只控制行业间溢出而不控制行业内溢出的情境下，得到仅包含行业内溢出效应的城市－时间效应。分别将三类城市－时间效应与城市制造业就业规模按如下模型作回归：

其中＾θcrossct是仅控制行业间溢出的城市－时间效应，＾θwithinct是仅控制行业内溢出的城市－时间效应，珓θallct是行业间溢出和行业内溢出均不予以控制的城市－时间效应。考虑到城市制造业就业规模Lct与城市－时间效应θ之间可能存在内生性，因此在估计上述模型的过程中，均使用滞后一期的城市制造业就业规模作为工具变量。

根据上述模型估计得到的斜率，便可计算城市制造业就业规模的收敛速度。收敛速度利用下式计算：

其中β为估计得到的斜率，λ为需要计算的收敛速度。在此基础上，利用收敛速度的差值就可以测算得到相应的集聚强度。分别利用β0和β2计算得到的收敛速度为λ0和λ2，两者之差即为行业间溢出所引致的集聚效应的强度；分别利用β1和β2计算得到的收敛速度为λ1和λ2，两者之差即为行业内溢出所引致的集聚效应的强度②在对结果进行评估时，可能会存在其他的影响集聚的力量没有被模型所捕捉，可能会导致低估集聚的力量。同时，本文中的行业间部分可能包含拥挤作用，行业内部分也可能包含集聚作用。因此，上文中测算的行业间集聚作用强度仅仅是真实值的下限。行业间溢出引致的集聚效应强度的绝对值较行业内溢出小，原因在于中国普遍实行偏向性的产业发展战略，在中央政府的号召下，往往倾向于集中力量发展核心行业，由此必然会忽视其他行业的发展，尤其对核心行业的关联行业缺乏关注，显然不利于行业间溢出效应的发挥。。计算结果如表4所示。

由表4可知，中国城市制造业就业规模的收敛速度为－0．013，表明在样本期内城市制造业就业并未表现出明显的收敛特征，城市制造业就业规模差距持续拉大，这与图1的分析结论是一致的。其中，由行业间溢出所引致的集聚效应可对城市制造业就业产生2．6%的收敛速度，据此推算得到行业间溢出所引致的集聚效应的强度约为2．56%。然而，行业内溢出对城市制造业就业规模则呈现出明显发散影响，且发散速度达－15．7%，据此可推算出行业内溢出所引致的集聚效应的强度约为－17．13%。以上测算结果表明，行业间溢出能够形成集聚效应，并最终有利于城市制造业就业规模的扩张，而行业内溢出则正好相反，这印证了表2的估计结果，同时也在一定程度上为Jacobs的多样化集聚理论提供了经验验证。当然，无论是行业内溢出还是行业间溢出，它们对城市制造业就业增长的影响都是正向集聚效应和负向拥挤效应综合作用的结果，因此在本文的估计过程中，负向的行业内溢出可能也部分地包含了正向的集聚效应，而正向的行业间溢出可能也部分地包含了负向的拥挤效应。从这个意义上来说，行业间溢出所引致的正向集聚效应强度应该是下限值，而行业内溢出所引致的集聚效应的强度应该是上限值。

表4 集聚效应强度的测算结果（2002—2013）

六、结论

本文在动态分析框架内，利用2002－2013年城市数据、工业企业数据和投入产出表，估计了集聚经济中行业内溢出和行业间溢出对城市制造业就业规模的影响。结果显示，行业内溢出对中国城市制造业就业增长具有显著负向影响，而行业间溢出则主要通过产业关联对城市制造业就业呈现显著正向影响，研究并未发现知识技术溢出以及劳动力共享机制对制造业就业的促进作用。进一步的行业异质性研究发现，不同行业的集聚中间机制不同，如轻工业受益于下游关联效应，化工行业则受益于行业间技术相似的溢出效应，装备制造业则同时受益于上、下游关联效应。另外，本文对行业内溢出效应和行业间溢出效应的集聚强度进行了测算，其中行业内溢出效应的集聚强度约为－17．13%，行业间溢出效应的集聚强度约为2．56%。

以上分析结果意味着，多样化对中国产业集聚和制造业就业稳定具有至关重要的影响，而多样化集聚又离不开产业间联系的作用。因此，对于当前中国面临的制造业就业问题，仍然需要通过加强产业集群式发展。针对不同行业而言，则需要根据不同行业的产业特征调整空间布局，如轻工业由于更依靠消费市场，需要依托大城市发展；化工行业具有较高的技术门槛，需要根据产品技术路线对产业布局进行选择；装备制造业对产业关联要求较高，需要依托本地产业链条实现规模效应。此外，行业内溢出不利于制造业就业的主要原因在于中国城市发展中存在较为严重的行政壁垒问题，阻碍了专业化集聚作用的发挥，降低了专业分工效率，因而使得专业化并不能够激发经济活力，容易形成过度拥挤。因此，需要进一步开放市场，使得劳动力和资本等生产要素可自由流动，知识技术能自由共享，从而最终推动城市制造业就业的稳定增长。