集聚经济的就业效应：理论机制与经验证据

2019-11-18田政杰段志民

商业研究 2019年11期

田政杰，段志民，董麓

(天津财经大学统计学院，天津 300222)

内容提要：就业是关系社会民生的重要问题，深刻理解集聚经济对就业的促进作用具有重要的现实意义。在构建囊括专业化集聚和多样化集聚的就业动态增长模型基础上，本文采用中国工业企业数据及地区投入产出数据，检验两类集聚经济对城市制造业就业的影响，并对两者的作用差异予以解释。结果表明，专业化集聚的行业内溢出效应抑制了城市制造业就业增长，多样化集聚的行业间溢出效应具有显著正向影响，而产业关联效应是其主要作用机制；行业内溢出效应对不同行业和地区的就业增长均为负向影响，而行业间溢出效应由于不同行业和地区的市场环境、技术水平和产业链等存在差异从而具有异质性影响；从微观层面看，相比于专业化集聚，多样化集聚的就业增长效应主要通过促进企业创建和扩大中小企业规模得以实现。

一、引言

推进供给侧结构性改革对我国劳动力市场带来的挑战不容忽视，由此造成的失业还兼具行业和区域集中等特征，如何保持稳定的就业增长现已成为我国经济发展中的重要任务。集聚经济对于地区产业结构、技术变迁和资源优化配置具有重要作用，进而对地区就业增长具有积极影响，那么可以预期就业总量增长越快的地区在初期的集聚程度会更高。结合图1给出的各城市在2009年的集聚程度，可见城市就业增长与其初期集聚程度在空间分布上具有较高的重合度，表现为产业集聚程度越高的地区，就业增长幅度往往越大，而集聚程度较低的地区就业增长幅度也较为有限，这些初步的证据表明地区集聚程度与就业增长之间或许存在正向联系。

从理论上看，集聚经济的形成对就业增长的影响有两种不同的理论解释。Marshall(1890)[1]从专业化集聚的角度解释了集聚经济与就业增长的关系，认为相同行业内的厂商可因集聚产生的行业内溢出效应获益，具体通过产业关联效应、劳动池共享以及知识溢出效应得以更大规模扩张，此即Mar外部性。然而，Jacobs(1969)[2]从多样化集聚的角度给出了另一种解释，认为更为多样化的行业集聚有利于城市制造业的发展。因为不同行业集聚引致的行业间溢出效应可吸引多样化的劳动力，从而提高劳动力的匹配效率，并且相异行业间的知识交流也可促进创新，此即Jacobs外部性。可见，尽管两者在理论上较为一致地认为集聚经济有利于就业的增长，但在现实背景下究竟是专业化集聚还是多样化集聚拟或两者同时有利于就业增长，关系到我国当前应该采用何种针对性政策以保证“稳就业”目标的顺利实现。对此，借鉴范剑勇(2004)[3]的做法，本文利用城市行业的就业密度表征城市集聚程度，试图构建囊括专业化集聚和多样化集聚的就业增长模型，对我国的实际情况进行经验检验，通过探讨我国不同城市中集聚经济的就业增长效应对上述问题予以解答。

图1 2009年城市集聚程度

注：灰色部分为缺失数据城市，数据来源于《中国城市统计年鉴(2010-2017)》，图1单位为就业人口密度，地图来源于国家基础地理信息系统。

在已有分析集聚经济就业增长效应的文献中，尽管部分文献验证了Jacobs外部性对就业的促进作用，但没有发现Mar外部性对就业产生积极影响的证据[4-7]，也有文献认为Jacobs外部性并非必然有助于行业就业的增长[8-9]。以上研究结论存在差异的原因，一是由于集聚经济外部性尤其多样化集聚外部性的作用机制较为复杂，学者们所采用的集聚度量方式多种多样①，不同的集聚度量方式往往会得到差异化的研究结论[10]；二是关于集聚经济的行业就业增长效应估计，往往存在诸如由变量测量误差或逆向因果等原因产生的内生性问题。已有研究在模型估计过程中对内生性问题的处理尚未加以足够重视[11]，要得到集聚经济就业增长效应的精准估计，尚需基于囊括专业化集聚和多样化集聚的综合理论框架，通过对集聚经济外部性的作用机制作细致解析，这不仅有利于构建与理论一致的集聚度量指标，而且作用机制的内在逻辑分析对工具变量的构造也有重要启示。

尽管已有研究关于集聚经济的就业增长效应尚存争议，但针对多样化集聚有助于稳定就业的观点已得到普遍认同[12]。相比于专业化集聚，多样化集聚可为经济波动产生的就业风险提供缓冲，更有能力避免就业的大幅波动[13]，更好发挥多样化集聚的Jacobs外部性可为当前我国“稳就业”目标的实现提供重要思路。关于多样化集聚Jacobs外部性产生作用的中间机制，国内仅有张萃(2018)[14]讨论了多样化集聚的中间机制，但分析的是多样化集聚与创业之间的关系，针对多样化集聚就业增长效应作用机制的认识不足，有必要基于综合的理论框架构建反映多样化集聚作用机制的指标。此外，由于技术、要素特征和集聚程度等因素存在差异，两类集聚经济的外部性在行业和地区间具有不同的作用[8,15-16]。结合我国经济结构发生深刻变化的现实背景，尤其在供给侧结构性改革实施以来，结构性失业具有明显的行业和地区集中特征[7,10,17]，这意味着集聚经济的外部性在行业和地区层面应该具有差异化影响。因此，对集聚经济的就业增长效应在行业和地区间的异质性还应给予足够重视。

二、理论分析框架的提出

Lee(2015)[18]提出的静态分析框架综合考虑了专业化集聚的行业内溢出效应和多样化集聚的行业间溢出效应，并假定行业溢出效应外生于企业，对静态的企业空间分布没有影响。在此基础上，借鉴Hanlon和Miscio(2017)[19]的方法，本文将技术进步内生化，依此探讨初始集聚程度对城市制造业就业增长的动态过程②。相比Lee(2015)[18]的研究，构建动态分析框架不仅可分析行业内溢出效应和行业间溢出效应对城市制造业就业的影响，而且产业关联效应在其中起到至关重要的作用。

(一)静态模型：不考虑技术进步

Lee(2015)[18]所提出的集聚模型是在技术水平给定的前提下构建的，着重分析静态集聚效应对劳动力和经济活动空间分布的影响。假设经济体中存在大量城市c(c=1,…,C)和大量制造业行业i(i=1,…,I)，每类行业均生产一种特定的最终产品(以i标记)。经济体中的个体完全同质，且消费一定数量的最终产品。其中，最终产品i在t时期的价格为pit③，总消费量为xit。行业i中的最终产品由若干处于完全竞争市场中的企业生产，假定代表性企业f的产出为：

(1)

其中Aict为城市c中行业i在t时期的技术水平，Licft为企业f的劳动力投入，Ricf为企业f投入的其他资源数量，由城市c的区位特征决定且不随时间而变。

(2)

现将企业在城市-行业层面予以加总，即可解得城市c中行业i的均衡劳动力就业量：

(3)

(二)动态模型：考虑技术进步

本文将静态模型拓展至动态，不再假定技术水平给定。根据内生增长理论，将行业溢出效应引致的技术进步纳入其中⑥。参照Glaeser 等(1992)[4]的设定，技术进步表示如下：

(4)

其中Sict表示制造业细分行业的技术溢出，主要包括四个部分：行业内溢出、行业间溢出、行业自身的技术进步和城市初始禀赋⑦。考虑到行业层面的技术进步难以观测，并且集聚经济也是行业技术进步的关键原因，选择行业就业规模作为技术进步的替代。

本文将(3)式后延至t+1期，并取对数，随后将(4)式代入其中，最后重新代入(3)式的对数式中，可得如下动态模型：

(5)

(6)

Duranton和Puge(2004)[20]的实验室城市模型，从“技术池”效应角度分析了集聚对企业影响，多样化集聚经济的创新思想与多种技术支持会降低企业在技术选择中的成本，使得企业更希望在多样化地区创建。伴随企业技术成熟过程，相同行业的制造业企业会陆续在多样化地区投产，随着越来越多的企业迁入，逐渐进入产品的成熟期和衰退期，此时拥挤效应开始显现，产品的生产成本会逐渐上升。当收益不足以弥补生产成本时，即当拥挤效应大于集聚效应时，企业会陆续搬离到成本更低的专业化地区。Duranton和Puge(2004)[20]的实验室城市模型，解释了专业化集聚行业内溢出以及多样化经济行业间溢出与就业增长的不同机制。因此，在这里进行区分检验。现将(6)式代入(5)式，可得：

(7)

上式表明城市c中行业i就业量的变动可由行业内溢出、行业间溢出、行业层面的特定效应、城市层面的特定效应和总体工资水平的增长所决定。需要注意的是，本文引入了反映城市层面的整体溢出效应ψct和其他时变因素λct，在实证分析中无法将两者分离，只能估计加总效应，统称为城市-时间效应，定义为θct。类似地，对于反映行业层面的两类因素pit和ζit也做同样处理，其加总效应称之为行业-时间效应，定义为δit。

三、研究模型的设定与数据处理

(一)模型设定

基于上述理论框架，本文将实证模型设定如下：

(8)

依据理论分析框架，本文将城市制造业行业溢出效应通过中间机制指标进行表达。制造业行业间溢出的主要途径来源于劳动力市场共享、知识技能的交流以及多样化的产业关联。借鉴Ellison等(2010)[21]的做法，本文利用行业的投入产出关联、知识溢出和劳动力市场共享机制三个维度，构建测度指标刻画制造业行业间溢出的作用机制，如下所示：

τki=β1IOinki+β2IOoutki+β3Indsimki+β4Edusimki+β5Titsimki∀i,k

(9)

其中，IOinki、IOoutki分别为制造业行业间的投入权重和产出权重。

制造业的产业关联有利于知识与技术交流，并可共同分享本地的生产性服务业带来的便利，同时更多的制造业行业使用同一公共服务，也有利于降低服务价格和成本，从而提高生产和消费的规模经济[22]。Indsimki为制造业行业技术相似度，用于测度知识溢出机制，利用行业中间投入结构相似度表征。Edusimki和Titsimki分别为制造业行业间劳动力的教育相似度和职业技能相似度，相似的中间投入结构有利于制造业行业间的知识和技术的相互交流[23-24]。制造业行业间劳动力结构越相似劳动力匹配效率越高，越有利于劳动力在制造业行业间的流动[25-26]。

本文将式(9)代入式(8)，可得如下最终模型：

(10)

需要注意的是，本文的实证模型没有纳入城市-行业层面的效应，而是通过引入城市-年份效应和行业-年份效应，对时变的城市层面特征和制造业行业层面特征加以控制。另外，为了解决相同城市中不同制造业行业的误差项以及不同城市间相同制造业行业的误差项容易存在序列相关的问题，遵循Cameron等(2011)[27]的做法，本文采用城市-行业、城市-年份和行业-年份维度的聚类稳健标准误予以估计。

(二)数据说明

1.城市制造业劳动力Lict

囿于数据可得性，本文主要分析集聚经济对城市制造业就业增长的影响。城市制造业劳动力数据来自于2002-2007年中国工业企业数据库。考虑到数据缺失、地区行政代码缺失和行业代码缺失等问题的存在，需要对数据库进行仔细核对和纠正。首先，根据企业名称、组织机构代码、产品、法人和所在地区等信息，修正中国工业企业数据库中乱码、错码问题；其次，鉴于2003年行业代码经历了一次调整，根据《国民经济行业代码标准(GB/T 4754-2002)》，统一了样本期行业代码；再次，样本期间地方政府进行了大量的行政区域的拆分与合并，本文以GB/T2260-2002行政区划和代码为基准，统一了数据库中行政区域代码；最后，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》(2002-2007)相匹配，删除数据缺失的城市，最终得到262个城市样本。在此基础上，汇总城市制造业劳动力数据，并依照《中国地区投入产出表》(2002，2007)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2002-2007年262个城市16个制造业行业数据。

2.跨行业集聚指标

(1)上下游关联效应。借鉴Ellison等(2010)[21]的做法，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。具体地，使用各省(区、市)的基本流量表，构建行业i的投入权重和产出权重：

IOinki=xki,input/Xi,input

(11)

IOoutki=xki,output/Xi,out

(12)

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。考虑到我国的投入产出表为每间隔5年编制一次，借鉴潘文卿等(2011)[28]的方法，对2003-2006年期间的数据，使用加权平均法进行补齐。

IOinkit=[1-(t-2002)/5]IOinki,2002+[(t-2002)/5]IOinki,2007

(13)

IOoutkit=[1-(t-2002)/5]IOoutki,2002+[(t-2002)/5]IOoutki,2007

(14)

基于这两个权重，构建出上下游关联指标：

Inputspillic=∑k≠iIOinki·lnLck；Outputspillic=∑k≠ioutinki·lnLck

(2)知识溢出机制。关于制造业行业间的技术相似度的测算，借鉴Los(2000)[29]、潘文卿等(2011)[28]的方法，本文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，使用制造业行业间的技术相似度来衡量知识溢出机制。计算的基本原理是，若两个制造业行业的中间投入结构越相近，则其行业技术越相似，计算公式如下：

(15)

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。如果两个制造业行业间的投入产出结构相似度越高,indsimijt的值越接近于1。同样使用简单加权平均法，对2003-2006年的数据进行补齐。

Indsimkit=[1-(t-2002)/5]Indsimki,2002+[(t-2002)/5]Indsimki,2007

(16)

通过计算可以得到262个城市16个制造业行业两两之间的技术相似度矩阵，基于此权重矩阵便可得到城市c中与行业i的行业间技术相似的溢出效应如下：

Indspillic=∑k≠iIndsimki·lnLck

(3)劳动力市场共享。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，本文利用教育相似度和技能相似度，作为劳动力结构相似度的衡量。具体地，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，以上数据均来自中国工业企业数据库。同样，借鉴Los(2000)[29]的计算方法，公式如下：

(17)

(18)

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。两个制造业行业间相似度越高，则Edusimij和Titsimij的值越接近于1。具体地，得到了262个城市16个制造业行业的劳动力受教育程度相似度矩阵和劳动力职业技能相似度矩阵，基于此相似度矩阵就可以得到城市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：

Eduspillic=∑k≠iEdusimki·lnLck;Titspillic=∑k≠iTitsimki·lnLck

(三)描述性统计

以上变量的描述性统计分析结果如表1所示，制造业就业增长(Δlnl)的极差较大，原因在于部分规模较小的城市行业中，厂商数量和就业规模均比较少，当这部分厂商决定更换城市所在地或破产倒闭，又或者转向生产另外的产品从而进入到其他行业，都会造成该城市制造业行业的就业规模产生较大波动。由于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⑨。另外，制造业企业在技术结构与劳动力结构往往呈现出更大的差异，但行业技术相似度的集聚效应比较小，表明技术结构和劳动力结构更有利于区分制造业行业间的差异性。

表1 主要变量的描述性统计

四、集聚经济对就业增长的影响

基于全样本从行业内溢出效应和行业间溢出效应角度，本文分析专业化集聚和多样化集聚对我国城市制造业就业的影响，以期比较两类集聚经济的就业增长效应，基于行业类型和城市规模差异考察两类集聚经济对就业的异质性影响。

(一)基准回归结果

制造业行业内溢出和行业间溢出对城市制造业就业的增长效应估计结果如表2所示，其中第(1)列为初步的OLS估计结果，对模型(10)的估计可能存在内生性问题。首先，由于工业企业数据库缺乏规模以下非国有工业法人企业信息，并且企业在上报时存在瞒报的可能，因此所测算的行业就业量可能存在测量误差。其次，可能遗漏共同影响行业i和行业k就业量的因素，使得估计结果出现偏误。根据Bartik(1991)[30]构造工具变量的思路，本文利用城市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期的就业量增长率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，作为为Lict的工具变量。

需要注意的是，由于本文所构建的反映多样化集聚的中间机制也包含了Lict，在估计的过程中内生性问题不仅存在于行业内溢出效应，行业间溢出效应同样存在。针对行业间溢出效应中的内生性问题，借鉴Bartik(1991)[30]，本文将工具变量与中间机制溢出系数的交互项作为行业间溢出效应中间机制变量的工具变量⑩。由于该工具变量是城市行业滞后就业量与其他地区行业增长速度所构建，而其他地区行业就业增长速度是外生的，与下一期城市行业就业增长速度并不相关，但是与当期城市行业就业量相关。

表2 行业溢出对城市产业规模影响的估计结果

注：(1)括号内为聚类稳健标准误；(2)***、**、*分别对应0.01、0.05和0.1的显著性水平(下同)；(3)工具变量一栏中，Wtn表示仅对lnl作IV估计，Wtn-Btn表示对所有可观测解释变量作IV估计。

IV估计结果呈现于表2的第(2)列和第(3)列，其中第(2)列仅对反映行业内溢出效应的解释变量lnl作IV估计，第(3)列则是对反映行业内溢出效应和行业间溢出效应的所有解释变量作IV估计。工具变量的有效性则需满足两个条件：相关性和外生性，只需检验工具变量是否与内生解释变量足够相关，以及工具变量是否与误差项相关即可。其中，检验工具变量是否满足相关性条件，一般采用弱工具变量检验，该检验考察的是工具变量与内生解释变量是否足够相关。鉴于本文的估计结果全都在省市层面聚类得到的，采用了更为稳健的Kleibergen-Paap F检验。在检验工具变量是否满足外生性条件时，若工具变量有两个或多于两个则可采用过度识别检验，使用Hansen J检验完成。在第(2)列和第(3)列中，弱工具变量检验的Kleibergen-Paap F统计量分别为74.57和56.23，F统计量的值均大于10，即所使用的工具变量不存在弱相关问题。针对工具变量的外生性条件，过度识别检验Hansen J统计量的值分别为0.999和1.022，对应的P值为0.318和0.312，表明构造的工具变量均为外生变量。通过Durbin-Wu-Hausman检验予以考察原始变量的外生性问题，以及判断2SLS估计的有效性，在第(2)列和第(3)列中检验结果为195.726和140.873，并且在5%水平上显著，表明原模型存在内生性问题，使用IV估计结果是有效的。以上的检验结果表明，本文所选用的工具变量是合理的。

根据表2中IV的估计结果，从专业化集聚的行业内溢出效应的作用来看，lnl的系数为负表明行业内溢出效应不利于我国城市制造业的就业增长。由于集聚经济的就业增长效应始终是正向集聚效应与负向拥挤效应共同作用的结果，这就意味着尽管行业内溢出效应可促进制造业就业，但样本期内由专业化集聚引致的拥挤效应显然更强。首先，根据Duranton和Puga(2004)[20]的实验室城市模型，在产品的引入期和成长期，相同行业的制造业企业会陆续在多样化地区投产，但随着越来越多的企业迁入，逐渐进入产品的成熟期和衰退期，此时拥挤效应开始显现，产品的生产成本会逐渐上升，当收益不足以弥补生产成本时，企业会陆续搬离到成本更低的专业化地区。但是，在2002-2007年间我国现在大部分企业正处在成长期，因此专业化集聚对城市制造业行业的就业增长作用较为有限[31]。其次，样本期内我国制造业企业的专业化集聚往往由政府主导，市场自发的力量较为薄弱，尤其选择性产业政策的施行导致大量低端产品制造企业的快速上马，使得专业化分工的效率较低，集聚效应得不到充分发挥，且更容易形成过度拥挤，这最终也会使得我国城市制造业的就业规模受限[14]。

从多样化集聚的行业间溢出效应的作用来看，本文主要关注反映上下游关联机制的变量Inputspill和Outputspill、反映知识溢出机制的变量Indspill和反映劳动力共享机制的变量Eduspill和Titspill等变量的系数，无论是上游关联还是下游关联均对我国城市制造业的就业规模扩张具有显著的正向影响，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，本文的估计结果为产业关联理论在我国制造业行业就业中的适用性提供了经验证据。根据多样化集聚理论，行业间劳动力受教育程度相似和技术相似的溢出效应对城市制造业就业增长应该具有正向影响。如第(3)列的估计结果显示Eduspill的系数虽然为正但不显著，而Titspill的系数则显著为负，表明在控制遗漏变量对不同行业的共同影响后，本文并没有得到劳动力共享机制促进多样化集聚就业增长效应的证据，尤其行业间劳动力职业技能相似的溢出效应反而不利于制造业行业的就业增长。可能的原因在于劳动力获得职业技能职称是在所从事行业不断学习积累的结果，在特定行业获取的职业技能可能由于行业间知识背景和制度差异，在其他行业得不到青睐，这使得劳动力往往不会选择轻易离开本行业，而其他行业在试图从劳动力共享机制中获益的成本相对更高。

(二)行业和地区的异质性

实施供给侧结构性改革实施以来，我国出现的结构性失业具有行业和地区集中特征，那么样本期内集聚经济对我国劳动力就业是否存在行业和地区差异，对这一问题的回答有助于明确集聚经济对就业的异质性影响，从而对现阶段如何有针对性地发挥集聚经济的作用以保持稳就业具有借鉴意义。由于行业间的技术构成和资源禀赋不同，由集聚产生的行业溢出效应对就业也有差异化影响[4]；同时，由于市场环境不同，不同规模城市所适宜的集聚经济类型也不尽相同。为此，本文将从行业、城市规模角度分析行业溢出对城市制造业就业规模扩张的异质性影响。

1.制造业行业类型的异质性

本文在细分行业层面考察专业化集聚和多样化集聚的就业增长效应，结果如表3第(1)列所示，所使用的工具变量通过了弱工具变量检验与过度识别检验。由于行业内溢出涉及的参数较多，将各细分行业lnl的系数估计置于图2。由结果可知不同行业的lnl系数均显著为负，表明专业化集聚不利于就业增长的结论在所有制造业行业都是成立的。当然，尽管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，本文尝试将所有细分行业进行分类，并对各类行业分别作回归估计，以期发现专业化集聚就业增长效应的异质性证据。潘文卿(2011)[28]利用多维标度法，通过计算行业间的技术距离将制造业行业予以分类，而本文恰是使用技术相似度、职业技能相似度和教育相似度等指标反映多样化集聚的中间机制。因此，借鉴潘文卿(2011)[28]的做法将制造业行业划分为三类，其中第I类主要是以劳动密集型为主的轻工业，第II类为以技术或资本密集型为主的化工行业，而第III类属于以技术或资本密集型为主的重工业或高精尖技术行业，主要是以金属制品为依托的各种机械设备和仪器仪表的制造业。

表3 行业类型的异质性影响估计结果

注：(1)以上各列回归结果均是Wtn-Btn工具变量估计；(2)鉴于全部制造业行业涉及16个细分行业，各细分行业内集聚效应的估计结果由图1所示。

图2 制造业各细分行业的行业内溢出效应的估计结果(注：圆点为估计系数，区间线段为95%的置信区间)

针对三类制造业行业的估计结果如表3的第(2)-(4)列所示，弱工具检验和过度识别检验结果显示工具变量是有效的。由估计结果可知三类行业的行业内溢出效应均显著为负，这与前文的估计结果一致。从重点关注的专业化集聚中间机制变量来看，行业间溢出效应的作用机制存在显著差异。其中，下游产业关联效应对第I类行业的就业规模具有显著正向影响，可能的原因在于第I类行业样本期是我国加入WTO后轻工业的快速发展时期，对外贸易引致的对轻工业品的大量需求促进了我国轻工业集聚区的建设，从而增加了就业岗位。相比而言，无论是上游关联效应还是下游关联效应均显著促进了第III类行业的就业需求，原因在于第III类行业的重工业和高精尖产业属性一般要求较长的产业链，对产业关联的程度要求也较高，相对更为紧密的产业关联有利于形成第III类行业的集聚。然而，第II类行业的就业规模尽管受技术溢出效应的影响明显，但上游关联效应却具有显著的不利影响。可能的原因在于第II类行业的化工行业属性一方面具有较高的技术和工艺要求，而技术溢出有利于化工行业的集聚；另一方面则由于化工行业的上游产业多集中在西部地区，包括煤、石油和天然气开采等，经济和自然环境较为恶劣，对劳动力和资金的吸引能力弱，从而不利于多样化集聚的形成[32]。

注：以上各列均为IV估计结果。

2.城市规模的异质性

我国不同规模的城市所受益的集聚类型不尽相同，其中城市基础因素对集聚经济的形成具有重要影响[10]，本文依城市规模进行分类估计不同规模城市中的行业溢出对城市产业规模的异质性影响。依据样本期初始年份的非农就业规模可将所有城市分为四类，分别为45个非农就业人口数超过100万的特大城市、61个非农就业人口数介于50-100万的大城市、123个非农就业人口数介于20-50万的中等城市和33个非农就业人口数低于20万的小城市。分城市规模的异质性分析结果如表4所示，所使用的工具变量通过了弱工具检验和过度识别检验。结果显示不同规模城市中的集聚经济外部性并无显著差异，其中行业内溢出效应对于城市产业规模扩张均为显著负向影响，而行业间溢出效应中的产出关联则具有显著正向影响。这与傅十和等(2008)[10]的研究结论并不一致。主要原因在于其研究缺乏控制行业-时间因素，并且没有考察行业溢出效应。值得注意的是行业间溢出效应的知识溢出、产出关联和劳动力分享机制在小城市中都会发生作用，原因可能在于小城市的产业规模和深度不够，产业上下游往往也不尽完善，更依赖于行业间的相互作用；同时，小城市中的公共服务供给往往超越经济发展所需，从而更容易发挥行业间的溢出效应[33]。另外，从估计系数的大小来看，小城市中多样化集聚更能促进城市产业规模扩张，这会减弱小城市发生市场萎缩的风险，使城市发展更加稳定。

综上，异质性分析的结果显示尽管专业化集聚形成的行业内溢出效应对城市制造业就业增长在不同行业和地区均具有显著负向影响，由于不同行业对市场、技术水平和产业链等要求不同，并且不同城市的公共服务等市场环境也存在较大差异，多样化集聚形成的行业间溢出效应对就业增长的影响则具有明显的异质性影响。

表5 稳健性分析结果

注：(1)Wtn-Btn表示对所有可观测解释变量作IV估计，只显示了所有工具变量回归结果；(2)内生性检验中第(1)、(2)列使用的是DWH检验，第(3)、(4)、(5)列使用豪斯曼检验。

(三)稳健性检验

尽管基准分析和异质性分析都较为一致地表明专业化集聚不利于样本期内我国城市制造业行业就业，而专业化集聚则具有正向促进作用。然而，我们还很担心上述估计结果可能还受到极端值和估计方法等问题的影响，以下对这些可能的顾虑一一作稳健性检验。首先，由于制造业的发展往往伴随着原有产业格局的破坏以及新行业的出现，厂商也会不断调整其发展战略，不断地从原有行业退出或进入新行业，引致行业就业增长率较易产生极端值。为此本文对制造业行业就业的数据作上下1%截尾处理，估计结果如表5第(2)列所示。尽管工具变量与该城市行业的发展相对外生，但我国的行业规划发展往往遵循统一的中央决策部署，不同城市的产业调整具有相似性，而工具变量的外生性可能并不严格成立，本文将城市c中制造业行业i滞后2期及滞后3期的就业量和除城市c外的所有城市制造业行业i滞后2期及滞后3期的就业量增长率的交互项作为工具变量，以考察工具变量对估计结果的影响，结果如表5第(2)列所示。本文利用对弱工具变量更不敏感的有限信息最大似然法(LIML)进行估计，估计结果如表5第(3)列所示。基准回归结果是在赋予城市行业相同权重的前提下估计得到的，但城市行业的基期分布可能对集聚经济的形成产生影响。为此本文分别使用滞后一期的城市行业就业数据和期初的城市行业就业数据，作为城市行业的基期就业量进行加权回归，估计结果如表5的第(5)-(6)列所示。表5的估计结果均一致地显示估计得到的系数符号和显著性并无明显变化，表明本文的分析结论具有较强的稳健性。

五、集聚经济差异化影响的进一步探讨

实证分析结果表明专业化集聚不利于我国城市制造业就业规模的扩大，而多样化集聚形成的行业间溢出效应则具有显著的正向影响，也即本文的分析结果仅支持Jacobs外部性理论在我国的适用性，而没有得到Mar外部性理论在我国同样成立的证据。那么两类集聚经济的就业增长效应为何在我国存在差异？本文将从微观视角探讨对此予以解释。

行业就业在理论框架中由企业加总得到，其增长主要来源于新企业创建和原有企业规模扩张两部分，通过分析两类集聚经济对企业创建和原有企业规模扩张的影响，便可从微观视角解释两类集聚经济就业增长效应的差异。行业就业增长主要依赖于新企业的创建和现有企业的规模扩张。相比于专业化集聚经济，多样化集聚经济具有更为丰富的技术和市场，更容易形成“技术池”效应[20]。对于在技术选择和产品市场定位并不完善的新建企业和中小企业而言，多样化集聚经济无疑为两类企业提供了以较低成本获得迅速成长的机会[14]。然而，企业的成长也会伴随大量的同行企业进入，行业渐趋饱和的直接后果便是企业面临的竞争压力增大，最终提高企业运营成本。因此，当企业进入成熟期并成长为较大型企业后往往会选择在成本更低的专业化集聚经济中重新选址。

表6 行业内溢出、行业间溢出对企业作用差异

注：针对企业、行业以及地区特征加入了控制变量，由于篇幅缘故本文并未给出控制变量的结果。

如果上述解释是合理的，那么分析两类集聚经济对不同阶段企业就业的影响，就可为人们理解两类集聚经济的就业增长效应差异提供重要视角。根据企业创建年份识别新建企业，若为当年新建企业则赋值为1，否则赋值为0。随后按照国家统计局对于企业的划分标准，将从业人数超过1000人且营业收入大于40000万元的企业界定为大型企业，将其余企业定义为中小型企业，据此分析两类集聚经济的行业溢出是否有利于企业新建以及对不同规模企业就业增长的影响。估计结果如表6所示，所使用的工具变量通过了弱工具检验和过度识别检验。由估计结果可知专业化集聚产生的行业内溢出效应无论是对新企业的创建还是对大型企业和中小型企业的就业规模扩张均具有显著负向影响，但从多样化集聚形成的行业间溢出效应来看，知识溢出效应、下游关联效应和教育相似度都有利于新企业的创建，知识溢出效应和下游关联效应均对中小企业就业规模的扩张具有显著正向影响。从总体来看，多样化集聚形成的行业间溢出效应通过促进新企业创建和中小企业就业规模扩张从而具有显著的就业增长效应，而专业化集聚形成的行业内溢出效应则通过抑制新企业创建和不同阶段企业的就业规模扩张对就业增长不利。

六、结论与启示

从总体来看，专业化集聚形成的行业内溢出效应不利于我国城市制造业的就业规模扩张，而多样化集聚形成的行业间溢出效应则具有显著促进作用，其中产业关联效应是多样化集聚产生作用的主要途径。专业化集聚对所有行业和地区的制造业就业增长均具有负向影响，而行业间溢出效应则因不同行业或地区的市场环境、技术水平、产业链等存在差异从而具有异质性影响。具体地，轻工业受益于下游关联效应，化工行业则受益于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。相比于大城市，多样化集聚在小城市中更容易产生就业促进作用，多样化集聚之所以有助于城市制造业规模的扩张，主要原因是可促进新企业创建和中小企业就业规模扩张。这意味着紧密联系的产业多样化集聚对于城市就业的长期稳定和增长具有重要作用，以专业化集聚为主的城市并不具备就业持续增长的动力。因为支柱产业遭遇风险就会影响城市就业的稳定，多样化集聚形成的行业间溢出效应又离不开产业关联、知识溢出和劳动力共享机制的实现，并且在不同行业和地区也存在明显差异。因此，“稳就业”政策的制定还需根据当地市场环境和产业结构等进行调整。

本文的研究结论对国家产业空间布局以及不同地区就业稳定发展亦具有指导意义。针对产业空间布局，我们认为轻工业需要集聚到拥有较大本地市场的城市，化工行业则需根据产品技术路线选择适宜城市，装备制造业还需本地产业链条的支撑。针对地区就业政策，应当充分发挥小城市中行业间溢出效应较强的优势，鼓励产业集群式发展，防止局限在某一产业形成封闭式产业环境，放宽行业间劳动力流动的限制，组织搭建好企业交流平台，引导要素自由流动。此外，初创企业和中小企业是就业增长的动力，应当从金融和公共管理等方面应制定倾斜性政策以扶持其成长和发展。

注释：

① Glaeser(1992)、陈良文(2006)、Bishop 和Gripaios(2010)使用区位熵指标衡量专业化程度，使用HHI衡量多样化程度；高虹(2018)使用地区产业发展程度及其他产业集群发展程度来衡量不同的集聚效应；张梅青和武勇杰(2017)使用HHI来表示专业化或者多样化程度；Shermur和Polèse(2005)构建了一个指标来表示地区是否是多样化还是专业化。

② 该理论模型考察了行业溢出效应影响行业技术进步进而影响城市产业就业增长，体现了Romer(1986)和Lucas(1988)的内生性增长理论。需要注意的是，这显然并不是唯一影响集聚的作用力量。然而，本文的关注重点在于识别动态集聚，因此更关注技术进步。

③pit也可作为行业i在时期t的一系列特征的反映。

④ 为简便起见，本文在基础模型中没有考虑更多的因素，如储蓄、资本投资或中间投入等，这需要在以后的研究中更加深入的讨论。

⑤ 需要说明的是，影响劳动力进入的其他因素中，部分因素具有吸引作用，因此可产生正向集聚效应，而部分因素则具有排斥作用，因而会引起负向集聚效应(拥挤效应)，本文在此没有作明确细分，统一用城市薪酬差异系数表征。

⑥ 假定企业在制定劳动力需求决策时具有短视性，因此该技术进步外生于企业。

⑦ 城市初始禀赋是指期初城市产业就业量、工资以及竞争等方面的情况，这些因素会影响企业的选址决策，进而影响考察期内城市就业量的变化(Gleaser等，1992)。