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    制造業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)影響研究
    —基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地級(jí)市數(shù)據(jù)

    2016-08-09 02:33:42張徑偉博士生楊樹(shù)旺教授通訊作者超博士生中國(guó)地質(zhì)大學(xué)武漢經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院中國(guó)地質(zhì)大學(xué)武漢資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究中心武漢430074
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2016年13期
    關(guān)鍵詞:長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶勞動(dòng)生產(chǎn)率

    ■  張徑偉博士生 楊樹(shù)旺教授 通訊作者 吳 超博士生(1、中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 2、中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究中心 武漢 430074)

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    制造業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)影響研究
    —基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地級(jí)市數(shù)據(jù)

    ■ 張徑偉1、2博士生 楊樹(shù)旺1、2教授 通訊作者 吳 超1、2博士生(1、中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 2、中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)資源環(huán)境經(jīng)濟(jì)研究中心 武漢 430074)

    內(nèi)容摘要:制造業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中,集聚效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響不可忽視。本文利用2004-2014年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶109個(gè)地級(jí)市相關(guān)數(shù)據(jù),借助動(dòng)態(tài)GMM方法,就制造業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)影響進(jìn)行分析。結(jié)論表明,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率存在長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)影響效應(yīng),并出現(xiàn)擁塞效應(yīng)向促進(jìn)效應(yīng)的轉(zhuǎn)換;長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游制造業(yè)集聚水平存在差異。因此,依托長(zhǎng)江黃金水道的天然交通便利,加快上中下游地區(qū)的制造業(yè)轉(zhuǎn)移及集聚,有利于提高長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域勞動(dòng)生產(chǎn)率,促進(jìn)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:制造業(yè)集聚 勞動(dòng)生產(chǎn)率 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶 動(dòng)態(tài)GMM

    近年來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨著較大的下行壓力,其中一個(gè)很重要的原因在于勞動(dòng)生產(chǎn)率的下降。從制造業(yè)整體來(lái)看,依賴(lài)規(guī)模擴(kuò)張和投資驅(qū)動(dòng)的低效率增長(zhǎng)模式已經(jīng)陷入瓶頸,難以為繼。鋼鐵、造船、汽車(chē)等傳統(tǒng)行業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩問(wèn)題影響到了勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升,不利于經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長(zhǎng)。“供給側(cè)改革”要求我國(guó)制造業(yè)企業(yè)加快技術(shù)進(jìn)步,在提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上增加供給??梢?jiàn),勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高將會(huì)成為我國(guó)未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要支撐點(diǎn),同時(shí)也是制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要任務(wù)。

    制造業(yè)的集群特征在所有產(chǎn)業(yè)中最為突出,諸多制造業(yè)企業(yè)的群聚能夠帶來(lái)較為顯著的集聚效應(yīng)(羅勇,2005)。在制造業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級(jí)過(guò)程中,集聚效應(yīng)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響不可忽視。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是我國(guó)新一輪改革開(kāi)放轉(zhuǎn)型的示范區(qū),作為我國(guó)最重要的工業(yè)走廊之一,鋼鐵、汽車(chē)等一大批制造業(yè)匯聚于此,在今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)將成為我國(guó)調(diào)結(jié)構(gòu)、穩(wěn)增長(zhǎng)的中堅(jiān)力量。基于此,本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶主要地級(jí)市為研究對(duì)象,就制造業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)規(guī)律進(jìn)行探討。

    相關(guān)文獻(xiàn)綜述

    有關(guān)制造業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的問(wèn)題探討,現(xiàn)有的研究大多從產(chǎn)業(yè)集聚的“集聚效應(yīng)”和“擁塞效應(yīng)”(孫浦陽(yáng),2013)兩個(gè)角度出發(fā),不同的學(xué)者的研究結(jié)論各異。

    希科尼和豪爾(Ciccone&Hall,1993)基于美國(guó)非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)分析了其就業(yè)密度對(duì)生產(chǎn)率的影響,實(shí)證結(jié)果表明集聚產(chǎn)生的正向作用在就業(yè)密度高的地區(qū)會(huì)更強(qiáng)。其后,??颇幔–iccone,2002) 基 于之前的研究,運(yùn)用跨國(guó)數(shù)據(jù)探究了歐美主要國(guó)家二者間的關(guān)系,結(jié)果表明美國(guó)產(chǎn)業(yè)集聚帶來(lái)的正向效應(yīng)強(qiáng)于歐洲國(guó)家。布魯哈特和梅西斯(Brlhrt&Mathys,2008)對(duì)??颇岷秃罓枺–iccone&Hall,1993)的模型進(jìn)行了如下改進(jìn):一是以動(dòng)態(tài)GMM方法對(duì)其中的內(nèi)生性進(jìn)行了處理,二是探討了不同行業(yè)之間的差異。當(dāng)然,其實(shí)證結(jié)果也支持了產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)。同時(shí),國(guó)內(nèi)持有同樣觀點(diǎn)的代表學(xué)者當(dāng)屬范建勇(2006),其基于我國(guó)的數(shù)據(jù)也得出了類(lèi)似的結(jié)論。

    海德森(Herderson)較早的得出了相反的結(jié)論,指出產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)產(chǎn)生“擁擠效應(yīng)”。此后,不同的學(xué)者都對(duì)該效應(yīng)進(jìn)行了探討,其中最著名的當(dāng)屬威廉姆森(Williamson)提出的“威廉姆森假說(shuō)”,該假說(shuō)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初期主要表現(xiàn)為集聚效應(yīng),其后基礎(chǔ)設(shè)施的完善及資本市場(chǎng)的擴(kuò)張則會(huì)使產(chǎn)業(yè)集聚阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,即二者的關(guān)系并不曾顯出簡(jiǎn)單的線性,而存在非線性,即存在臨界值。劉修巖等(2010)基于我國(guó)的數(shù)據(jù),測(cè)量了產(chǎn)業(yè)集聚與TFP之間的關(guān)系,結(jié)果表明當(dāng)越過(guò)臨界點(diǎn)后產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)降低TFP,從而支持了這一結(jié)論。

    其后,部分學(xué)者轉(zhuǎn)而從動(dòng)態(tài)視角對(duì)二者的關(guān)系進(jìn)行探討。事實(shí)上,產(chǎn)業(yè)集聚從萌芽到發(fā)展過(guò)程中的影響不可能是單一和線性的,往往是集聚與擁塞可能會(huì)并存,從而達(dá)到產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)的均衡態(tài)(Brlhrt&Mathys,2008)。在產(chǎn)業(yè)集聚的動(dòng)態(tài)性研究中,內(nèi)生性問(wèn)題的處理不可避免(范劍勇,2006)。一方面,遺漏變量的存在會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的內(nèi)生性,如某些變量不僅會(huì)影響勞動(dòng)生產(chǎn)率,更會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚水平產(chǎn)生影響,而這就導(dǎo)致了普通最小二乘估計(jì)(OLS)的無(wú)偏、一致及有效特性受到了干擾;同時(shí),勞動(dòng)生產(chǎn)率高的地區(qū)往往會(huì)吸引那些生產(chǎn)率水平較高的企業(yè)向該地區(qū)集聚,甚至擠出該地區(qū)生產(chǎn)水平較低的企業(yè),從而形成一種自選擇效應(yīng),而這在新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的異質(zhì)性作用下會(huì)進(jìn)一步得到強(qiáng)化。

    表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

    由此可見(jiàn),理論上產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響存在“擁塞效應(yīng)”與“集聚效應(yīng)”兩種解釋?zhuān)?jīng)驗(yàn)證據(jù)對(duì)二種效應(yīng)均得到了支持;產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響存在動(dòng)態(tài)性與內(nèi)生性問(wèn)題,尋找合適的研究方法成為解決此問(wèn)題的出路。另外,現(xiàn)有的研究還未將產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響研究放置于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域范圍中展開(kāi),這成為本文選擇長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶這一區(qū)域的學(xué)術(shù)支撐。

    研究設(shè)計(jì)

    (一)模型設(shè)定

    如前所述,集聚既可能帶來(lái)促進(jìn)也可能帶來(lái)?yè)砣?,從而形成一個(gè)穩(wěn)定的均衡態(tài)。為此,本文立足于Mathys(2007)的相關(guān)研究,對(duì)Ciccone(2002)的研究引入科布-道格拉斯(C-D)生產(chǎn)函數(shù)度量資本累積,同時(shí)以不變跨期替代彈性的永久生存消費(fèi)者函數(shù)建立生產(chǎn)函數(shù)的動(dòng)態(tài)性。一般而言,資本累積過(guò)程不是一蹴而就的,其本身是一個(gè)非常慢速的過(guò)程,具有極強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性和連續(xù)性。但由于資本存量的度量極其復(fù)雜,而我國(guó)又缺乏對(duì)應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù),本文并不探討其影響,而重點(diǎn)將勞動(dòng)生產(chǎn)率視作一個(gè)動(dòng)態(tài)累積的過(guò)程,即其不僅受到滯后期勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響,更受到產(chǎn)業(yè)集聚等控制變量當(dāng)期及滯后期的影響,而這本身也體現(xiàn)了勞動(dòng)生產(chǎn)率變化具有緩慢累積的特性,在本文中僅將人力資本作為控制變量加入到模型中,具體表達(dá)式如下:

    其中,d與t分別表示地區(qū)與時(shí)間。那么,Pdt就是地區(qū)d在t時(shí)刻的勞動(dòng)生產(chǎn)率,Pdt-1則是滯后一期的勞動(dòng)生產(chǎn)率。對(duì)于Ddt和Ddt-1及Xdt和Xdt-1的解釋與之類(lèi)似,D表示產(chǎn)業(yè)集聚水平,而X則表示相關(guān)的控制變量。同時(shí)為了控制不同年份宏觀變量的影響,本文還加入了ρt,對(duì)應(yīng)的為了控制地區(qū)非時(shí)變因素的影響,本文加入了εd,殘差項(xiàng)以νdt表示。

    在上面的模型表達(dá)式中,εd表示非時(shí)變效應(yīng),其代表了各個(gè)地區(qū)固有因素的影響,在一定時(shí)期內(nèi)很難發(fā)生變化。在這種情況下,模型中加入勞動(dòng)生產(chǎn)率的滯后一期Pdt-1則會(huì)導(dǎo)致其與εd產(chǎn)生極強(qiáng)的相關(guān)性,即內(nèi)生性問(wèn)題。那么傳統(tǒng)的OLS或者固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果都將是有偏的,為此本文采用基于大樣本的動(dòng)態(tài)面板估計(jì)方法對(duì)其進(jìn)行處理,以保證估計(jì)結(jié)果的合理。

    (二)估計(jì)方法

    如前所述,由于本文模型設(shè)定中包含勞動(dòng)生產(chǎn)率的滯后一期Pdt-1,即動(dòng)態(tài)面板模型與非時(shí)變因素εd產(chǎn)生極強(qiáng)的相關(guān)性。為此,一個(gè)可行的辦法是進(jìn)行一階差分對(duì)個(gè)體效應(yīng)進(jìn)行處理,然后選取水平變量的滯后項(xiàng)作為差分方程中內(nèi)生變量的工具變量,這就是Arellano和Bond(1991)提出的,被稱(chēng)為“差分廣義矩估計(jì)”(firstdifference GMM)。這種方法雖然可以在大樣本下保證估計(jì)結(jié)果是一致的,但是其還存在諸多不足。

    表2 產(chǎn)業(yè)集聚與勞動(dòng)生產(chǎn)率回歸結(jié)果

    最明顯的問(wèn)題是,由于“差分廣義矩估計(jì)”(first-differenceGMM)選取的工具變量為水平變量的滯后項(xiàng),從而存在工具變量不具有足夠的識(shí)別效力,即所謂的弱工具問(wèn)題,進(jìn)而引發(fā)估計(jì)偏誤。同時(shí),其僅僅利用差分方程的信息,而丟掉了水平方程的相關(guān)信息,喪失了更多的矩條件。基于此,“系統(tǒng)廣義矩估計(jì)量”(systemGMM)被引入其中,其中最具代表性的工作當(dāng)屬于Arellano和Bover(1995)及Blundell 和Bond(1998)。針對(duì)兩個(gè)方法的比較,Bond和Windmeijer(2002)的研究指出,由于系統(tǒng)GMM利用了更多水平方程的信息,從而顯著降低了小樣本情況下的偏誤。為此,本文也主要采用該估計(jì)方法。

    但是,與諸多計(jì)量方法一樣,系統(tǒng)GMM的使用也是基于眾多前提的,主要包括:水平方程中殘差項(xiàng)不存在自相關(guān)問(wèn)題,也就是在差分方程中的殘差項(xiàng)具有一階相關(guān),而二階不相關(guān)的特性。同時(shí),對(duì)于工具變量的識(shí)別,應(yīng)當(dāng)滿足工具變量不存在過(guò)度識(shí)別的情況,同時(shí)也可以對(duì)弱工具問(wèn)題進(jìn)行有效處理。

    (三)變量選擇

    本文所使用的數(shù)據(jù)來(lái)自2004-2014年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及上海、江蘇、浙江、安徽、湖北、湖南、江西、重慶、四川、云南與貴州的統(tǒng)計(jì)年鑒。主要經(jīng)濟(jì)變量如下:

    勞動(dòng)生產(chǎn)率。關(guān)于勞動(dòng)生產(chǎn)率的計(jì)算,本文并不采用全要素生產(chǎn)率等較為復(fù)雜的方式,而是采用一個(gè)相對(duì)較為簡(jiǎn)單的工業(yè)產(chǎn)值與就業(yè)量的比重來(lái)衡量。事實(shí)上,諸如范劍勇(2006)與劉修巖(2010)的相關(guān)研究均以其作為因變量,論證了該指標(biāo)的合理性,為此本文出于數(shù)據(jù)的可得性以及指標(biāo)對(duì)比的難易程度,選取該指標(biāo)作為勞動(dòng)生產(chǎn)率的度量變量。

    產(chǎn)業(yè)集聚。關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚的度量方式包括較為主觀的波特案例分析法,較為滯后的投入產(chǎn)出分析法及較為常用的區(qū)位熵法(Location Quotient,LQ)。這其中由于區(qū)位熵法既不像波特案例分析法那么依賴(lài)專(zhuān)家的主觀判斷,而是可以基于客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行度量,又不像投入產(chǎn)出分析法需要基于過(guò)往的相關(guān)資料進(jìn)行計(jì)算,事實(shí)上投入產(chǎn)出表的更新一直較為緩慢,而可以動(dòng)態(tài)連續(xù)的度量產(chǎn)業(yè)的集聚程度,同時(shí)其數(shù)據(jù)的收集和整理難度較小,因而國(guó)內(nèi)外都普遍采用該方法進(jìn)行度量。

    人力資本。人才對(duì)于一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,或者勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高具有重要的作用,在相關(guān)新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的著作中有較多的論述??紤]到人力資本度量的難易程度,本文選取實(shí)證中常采用的以在校(中專(zhuān))人數(shù)占比來(lái)度量地區(qū)人力資本的水平。具體如表1所示。

    實(shí)證分析

    基于前述的理論框架和樣本描述,運(yùn)用STATA軟件進(jìn)行Sys-GMM估計(jì)。需要指出的是,為獲取較為穩(wěn)健的估計(jì)量,本文在實(shí)證分析中加入了“twostep”選項(xiàng),對(duì)應(yīng)的估計(jì)結(jié)果如表2所示。

    從以上結(jié)果可以看出,F(xiàn)(Wald)檢驗(yàn)值在OLS、FE與Sys-GMM中均通過(guò)1%顯著性水平下的檢驗(yàn),且OLS與FE的調(diào)整R2分別為0.869與0.862,模型整體顯著;對(duì)應(yīng)主模型Sys-GMM,關(guān)于AR(2)檢驗(yàn)的p值為0.809,表明無(wú)法拒絕不存在二階序列相關(guān)的原假設(shè),這表明關(guān)于原始方程殘差不相關(guān)的假定是符合的;同時(shí)Sargan過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的p值為0.16,同樣無(wú)法拒絕不存在過(guò)度識(shí)別的原假設(shè),即工具變量與殘差項(xiàng)不存在相關(guān)性,遺憾的是并沒(méi)有類(lèi)似于傳統(tǒng)工具變量如IV估計(jì)直接給定關(guān)于弱工具檢驗(yàn)的相關(guān)結(jié)果。Bun和Windmeijer (2007)的研究指出,當(dāng)存在弱工具變量問(wèn)題時(shí),系統(tǒng)GMM得出的結(jié)果將會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏。對(duì)此,Bond指出在此類(lèi)方程中,OLS具有明顯的高偏自回歸系數(shù)的傾向,而FE具有明顯低偏自回歸系數(shù)的傾向,因此系統(tǒng)GMM關(guān)于自回歸系數(shù)的估計(jì)結(jié)果理應(yīng)落在二者之間。因此在這種情況下,就可以理解為選取的工具變量不存在弱工具變量問(wèn)題,即與內(nèi)生變量具有極強(qiáng)的相關(guān)性。事實(shí)上,表2關(guān)于自回歸系數(shù)的估計(jì)結(jié)果在OLS、FE與系統(tǒng)GMM下分別為0.740、0.462與0.476。這就論證了本文選取的工具變量具有較強(qiáng)的合理性。

    回歸結(jié)果表明,三種估計(jì)方法均支持了產(chǎn)業(yè)集聚與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的關(guān)系存在動(dòng)態(tài)性。具體而言,當(dāng)期產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)帶來(lái)?yè)砣?yīng),其系數(shù)為-0.093,通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn),而滯后期產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)帶來(lái)促進(jìn)效應(yīng),其系數(shù)為0.046,也通過(guò)了1%水平上的顯著性檢驗(yàn)。這表明產(chǎn)業(yè)集聚在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的不同時(shí)期有不同的影響,短期內(nèi)由于企業(yè)迅速集聚帶來(lái)的基礎(chǔ)設(shè)施超載、人口膨脹等問(wèn)題處于主導(dǎo)地位,其后隨著企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中的交流、技術(shù)擴(kuò)散等,導(dǎo)致企業(yè)及產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)調(diào)力度不斷增強(qiáng),進(jìn)而使促進(jìn)效應(yīng)處于主導(dǎo)地位。

    實(shí)證結(jié)果中先出現(xiàn)擁塞,其后出現(xiàn)促進(jìn)效應(yīng)的主要原因在于二者的特性存在明顯差異,從而在不同階段達(dá)到均衡態(tài)。在集聚的初期,大量的企業(yè)和人員涌入某個(gè)區(qū)域,基礎(chǔ)配套設(shè)施等不可能在當(dāng)期就得到擴(kuò)張以滿足大量人員和企業(yè)的涌入,從而導(dǎo)致短期內(nèi)人口膨脹、交通堵塞等阻礙生產(chǎn)率提高的行為。此外,一個(gè)值得注意的現(xiàn)象是本文的變量選取均是基于人均指標(biāo)的計(jì)算,而事實(shí)上人口迅速集聚必然會(huì)影響個(gè)體產(chǎn)出水平。本文的研究結(jié)果也與Brlhrt和Mathys(2008)對(duì)歐洲的研究結(jié)論類(lèi)似,其研究指出集聚帶來(lái)的促進(jìn)效應(yīng)不僅依賴(lài)于基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度,更依賴(lài)于企業(yè)間的交流和人員的往來(lái)等,而這都需要時(shí)間,如基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不可能當(dāng)期完成,這也就為地區(qū)引入相關(guān)產(chǎn)業(yè)提供了啟發(fā),即完善的規(guī)劃引導(dǎo)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)應(yīng)該在之前完成。正是由于二者特性的差異,尤其是對(duì)于時(shí)間的要求才導(dǎo)致了本文回歸結(jié)果中先出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚的擁塞效應(yīng),其后才出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚的促進(jìn)效應(yīng)。

    此外,本文選取的勞動(dòng)生產(chǎn)率指標(biāo)和產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)均為制造業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù),而該產(chǎn)業(yè)的集聚水平呈現(xiàn)從長(zhǎng)江下游經(jīng)中游向上游遞減的趨勢(shì),即下游制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度過(guò)高,而上中游地區(qū)制造業(yè)集聚水平相對(duì)偏低。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體制造業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)影響規(guī)律出發(fā)進(jìn)行考慮,中上游地區(qū)應(yīng)當(dāng)承接下游地區(qū)的制造業(yè)轉(zhuǎn)移,在制造業(yè)轉(zhuǎn)移的過(guò)程中不斷加強(qiáng)遷入地基礎(chǔ)設(shè)施、社會(huì)服務(wù)、要素資源等水平的提高。

    結(jié)論

    研究結(jié)果表明在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)集聚的形成和發(fā)展過(guò)程中,促進(jìn)與擁塞效應(yīng)交替存在,目前促進(jìn)效應(yīng)逐漸占據(jù)主導(dǎo)地位。具體而言,短期內(nèi)由于制造業(yè)企業(yè)迅速集聚帶來(lái)的基礎(chǔ)設(shè)施超載、人口膨脹等問(wèn)題處于主導(dǎo)地位,其后隨著企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程中的交流、技術(shù)擴(kuò)散等,導(dǎo)致企業(yè)及產(chǎn)業(yè)之間的協(xié)調(diào)力度不斷增強(qiáng),進(jìn)而使促進(jìn)效應(yīng)處于主導(dǎo)地位;長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游制造業(yè)集聚水平存在顯著差異,中上游地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平不高,從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體出發(fā)加以考慮,如何有序推動(dòng)制造業(yè)逐步遷移,提高中上游地區(qū)承接能力成為關(guān)鍵。

    以上結(jié)論就長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)影響做出了判斷,對(duì)其進(jìn)一步的制造業(yè)發(fā)展方向具有重要啟示:第一,長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的制造業(yè)集聚發(fā)展,應(yīng)當(dāng)統(tǒng)籌把握上中下游三段地區(qū),把握各地區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的戰(zhàn)略機(jī)遇,推動(dòng)資本、人才等要素的不斷積聚,進(jìn)而提升長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體競(jìng)爭(zhēng)力;第二,未來(lái)的很長(zhǎng)一段時(shí)間,制造業(yè)的集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率將發(fā)揮正向效應(yīng),應(yīng)充分利用長(zhǎng)江黃金水道的交通便利,加快制造業(yè)的區(qū)際間合理轉(zhuǎn)移,促進(jìn)制造業(yè)的有效集聚,達(dá)到提升勞動(dòng)生產(chǎn)率的最終目的。

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    基金項(xiàng)目:▲教育部哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重大課題攻關(guān)項(xiàng)目“經(jīng)濟(jì)全球化背景下中國(guó)礦產(chǎn)資源戰(zhàn)略研究”資助(批準(zhǔn)號(hào):12JZD034);國(guó)家軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目“青海南部地區(qū)礦產(chǎn)資源勘查開(kāi)發(fā)與生態(tài)環(huán)境保護(hù)相容性研究”(批準(zhǔn)號(hào):2013GXS4B067)

    中圖分類(lèi)號(hào):◆F062.9

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

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