二、国内外研究综述
集聚经济实证分析主要有两大任务:一是证实集聚经济存在性,二是识别是哪种类型的集聚经济在起作用,也就是要考察集聚经济起作用的内在机制(数据生产过程)。由于劳动力相互学习、知识溢出等集聚经济现象具有不可观测性,我们只能根据工资、就业和产出等可观测的变量进行估计和推断。Hanson(2003)总结了集聚经济需要重点解决的三大难题:首先是哪种类型的集聚经济在起作用;其次是实证分析过程中的联立内生性问题,主要体现在微观个体(劳动力和企业)区位选择的内生性;第三是被忽视的区域间空间效应需要合适的工具进行研究。
近年来,在集聚经济的微观基础和内在作用机制、知识溢出的建模和测度,以及空间效应的分析等方面的理论和实证分析已经取得了较为明显的成绩。比如有关地方化经济和城市化经济的持久争论。Van Oort et al.(2012)认为对集聚经济认识的不明确(ambiguity)一方面是源于测度方法本身以及时间、空间、集聚主体、增长定义和实证模型函数形式的异质性,另一方面在于集聚经济并非同质,其在不同的维度上有不同的变化,而既有文献缺乏对集聚经济从宏观层次到微观层次全面的分析。集聚本身是一种复杂而系统的经济社会现象,涉及产业、地理、时间和社会等多个维度。大部分实证分析只涉及其中的一个或两个维度,比如以产业间距离估计为核心的产业维度,囊括所有维度的系统分析基本上没有。
Baldwin et al.(2008)将集聚经济实证分析的历史分为两个阶段:第一个阶段是用地区或者城市总体数据或者两位数的行业数据来分析产业规模、人口规模和就业密度等的影响;第二个阶段是利用个体微观数据研究集聚经济的不同形式和来源。
Holmes(2010)总结了城市集聚经济经验分析的三种方法:一是不需要处理样本选择和内生性问题的描述方法;二是需要处理样本选择和内生性问题的实验方法;三是基于理论建模的结构方法。
Rosenthal et al.(2004)概括了五种经典的集聚经济识别的估计策略:第一种是以生产函数方法为基础,以产出为被解释变量的直接估计;第二种到第五种方法分别是以就业增长、新进入企业就业量、工资和租金为解释变量的间接估计方法。这些估计方法中需要重点关注的是内生性问题,主要体现在集聚经济与经济发展之间的因果关系问题。Puga(2010)也总结了类似的城市集聚经济识别的三种途径:一是不能被自然禀赋或比较优势解释的生产活动空间集聚是集聚经济存在的证据之一;二是不同地区间劳动力的工资溢价或地租差异;三是基于相同城市环境的投入—产出的证据。
集聚经济的识别与测度受数据和研究方法的影响较大。随着大量企业和劳动力等微观数据库的建立和发展以及计量方法的改进,Ottaviano(2011)指出未来研究将从“宏观异质性”转向“微观异质性”,对两个层面异质性相互作用的研究以及对异质性企业和劳动力的分析将会逐步打开集聚经济的黑箱,是一个非常有前途的研究方向。Combes et al.(2011)在综述集聚经济识别过程中的估计偏误来源和解决方法时,特别强调对异质性劳动力和企业的考察,并认为这是未来研究中的第一要务(first-order importance)。Garretsen和Martin(2011)在《Journal of Economic Geography》中综述当前有关集聚经济研究前沿时,强调未来研究要重点关注微观个体的异质性。
虽然Baldwin和Okubo(2006)指出新经济地理学在引入基于异质性企业的Melitz类型的垄断竞争模型后,由于存在选择效应(selection effect),对于集聚经济的经验分析将会产生过高估计的情况。但是,Combes et al.(2012)基于法国良好的微观企业数据,通过构建嵌套了公司选择模型的集聚经济模型,运用分位数回归等计量方法证实了集聚经济导致在较大城市(市场)的企业和劳动力拥有更高的生产力,而不是达尔文意义上的企业选择。
集聚经济识别过程中出现的内生性和遗漏变量等估计偏误严重情况影响到集聚经济识别与测度的准确性和稳健性。Combes et al.(2011)将其分为劳动力数量内生性、劳动力质量内生性和外生冲击三种类型,并提出了可能的解决路径:一是通过引入固定效应去捕捉不随时间变化的劳动力和城市等异质性;二是通过选取适当的工具变量解决内生性问题;三是通过构建更加明晰的区位选择模型来解决个体区位选择过程中的内生性问题;四是自然实验方法。现实的经验分析面临的内生性通常包括上述两种及两种以上的估计偏误情况,所以上述四种解决方法常常需要根据具体情况综合使用。
空间因素是集聚经济的内在属性,邻近区域之间的经济行为由于相互影响,而导致地区之间的经济行为存在空间外部效应。对于这种空间效应,需要用空间分析方法来解决。吴玉鸣(2006)、吴玉鸣等(2008)通过空间计量经济分析发现我国省域创新在空间分布上存在较明显的区域创新集群现象。黄枫等(2008)从微观层面对中国省会与非省会城市之间的工资溢价效应进行空间计量分析,证实了省会城市聚集经济效应的存在。Hanink et al.(2011)基于中国2004年制造业数据,运用空间误差模型和地理加权回归分析(geographically weighted regression, GWR)来识别城市化经济、地方化经济与工资之间的关系。
组织文化上的邻近也是集聚经济发生作用的重要途径。比如企业嵌套于行业、行业嵌套于城市的纵向结构就是组织文化邻近的典型特征。这种嵌套结构决定了各个层面行为主体的异质性。比如,行业层面的集聚经济不仅受行业自身特征的影响,也受行业所嵌套的城市经济社会环境的影响。Saxenian(1996)认为美国加利福尼亚“硅谷”地区和环波士顿128号公路地区的关键区别在于组织文化环境的不同——僵化和等级(rigid and hierarchical)的128号公路地区&灵活和创新(flexible and entrepreneurial)的“硅谷”地区。Florida和Gates(2001)运用同性恋指数来反映区域高科技产业的集中度及高科技产业的生长情况,同性恋集中度越高的城市其社会多样化和开放度越高,更能吸引和发展高科技产业。迈克尔等(2002)在分析产业集群时将企业、产业、地区都看作整体的一部分,特别强调整体环境的重要性。Scott(2004)认为Krugman的新经济地理学模型只是对货币外部性进行建模分析,没有充分揭示集聚经济的核心内容,而对集聚经济认知的一个重要命题就是文化转向(culture turn)。
集聚经济各维度行为主体的异质性和嵌套结构需要用不同于传统回归分析的方法来研究,这种方法就是在社会科学中得到日益广泛应用的阶层线性模型,它能将宏观和微观各层面同时进行建模分析。具体来看,用阶层线性模型来分析集聚经济有两个方面独特的优势:一方面,为捕捉各个维度间的联系——经济社会环境,提供一个天然的分析工具;这主要基于一个简单的事实——由于共享集聚经济外部性,同一地区的微观个体共享相同的外部环境,而且其行为特征比其他地区的个体具有更高的相似度;另一方面,阶层线性模型能够捕捉不可观测的异质性,这主要通过对随机效应分析来实现。