区域分工与市场获得视角下城市集聚经济动力机制探究

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1、区域分工与市场获得视角下城市集聚经济动力机制探究　　内容摘要：本文基于新经济地理学和城市经济学理论，以江苏省为研究背景，着重从区域分工与市场获得角度探究城市集聚经济发生的动力机制。利用2002-2010年江苏13个地级市市辖区数据计算了各市的集聚经济指数、专业化与多样化分工指数和市场获得指数，并运用面板数据模型对相关指数进行了回归分析。研究发现：多样化分工能有效促进江苏城市集聚经济的发展；市场获得水平的差异是江苏不同城市间集聚能力存在较大差距的重要原因。关键词：区域分工市场获得城市集聚经济江苏引言8我们知道，最早研究集聚现象的是马歇尔（1890），他指出产业集聚的源泉主要有3个

2、：共享的劳动力市场、分工专业化、技术外溢。以后的学者区分出在集聚经济中的两种外部性——专业化外部性和多样化外部性，前者指某一行业的地理集中所产生的仅惠及本行业的外部性，后者则是指不同行业的地理集中带来的行业之间的外部性（Hoover，1948；Jocobs，1969）。而讨论区域分工问题的鼻祖是亚当·斯密，他指出资本主义社会生产力大幅度提高的一大源泉就是分工。杨小凯（2003）认为分工不仅仅局限于专业化，若没有专业多样化，社会生产就不能满足消费者的多样化需求。魏后凯（2007）认为随着产业链分工的出现，产业价值链将同一产业内部和不同产业间的环节与程序融合在一起，弱化了产业之间的

3、边界。因此，结合有关集聚经济与区域分工理论，区域分工还可以包括多样化分工，这里的“分工”是基于技术水平与消费者偏好差异，是伴随着一地区专业化部门的增多出现的。新经济地理学则将空间因素纳入其理论模型，城市则正是研究经济活动空间分布的良好载体。该学派的核心观点是：工人和企业都有集中于市场规模更大的区域的倾向，因为市场规模更大意味着更多的市场需求和供给。人口与企业的迁移所产生的市场需求和供给的区域转移，又导致市场规模的相对变化，诱使要素进一步向市场规模更大的地区流动，从而形成累积循环因果机制推动集聚大部分人口与产业的中心区域的产生，而其他区域由于要素的大量外流成为外围区域（Fujit

4、a，Krugman，Venables，1999）。显然，具有经济要素集聚性的城市是相对于农村的中心区域。新经济地理学者一般用Harris（1954）提出的市场获得或市场潜力（marketpotential）来衡量城市的市场规模大小，其含义是一城市产品与服务的潜在需求，与市场需求可获得范围（包括本地和其他周边区域）的市场规模、交通通达度成正比。8理论分析本文将区域分工与市场获得统一在一个理论框架之下来阐述城市集聚经济的动力机制（见图1）。首先，从市场获得路径分析，市场获得的增加可以引发“市场规模效应”：对于消费者来说，集聚于市场获得大的城市意味着接近更大规模的市场，必然能获得差异

5、产品以满足其多样性偏好；对于企业来说，大量企业与人口的集聚使产业链上下游企业之间、不同行业的企业之间、企业与消费者之间的关联程度提高。市场获得的增加还可以引起“价格指数效应”：对于消费者来说，具有更大的市场获得的城市本身可以生产出大多数的产品，能节约运输成本，与企业的关联程度的提高能减少交易成本；对于企业来说，更大市场获得所要求的大规模生产可以获得规模经济，同时增强的与上下游企业和消费者的市场关联，能减小运输成本与交易成本。8其次，从区域分工路径分析，消费者对供给数量和质量要求的提高，必然会导致区域分工的扩大，因为城市间的分工一般是基于不同城市之间的相对优势进行的。而市场获得与

6、区域分工之间又相互影响，其关系可以用“斯密定理”归纳：市场规模的大小决定了区域分工的程度，而分工的程度反过来又影响着市场规模的大小。专业化熟练的生产过程使劳动生产率大幅度提高，在产品质量提高的同时伴随着产品数量增加与市场价格的降低。专业化也有利于工人生产技能的提高和专业知识积累，为生产技术革新提供了良好的组织网络。随着专业化分工规模的扩大，城市规模迅速增加，为满足企业与消费者对于中间产品、消费品的多样性偏好，便出现了多样化分工，并呈现出垂直分工与水平分工并存的特点。多样化分工由于在一定程度上打破了产业界限，特别是随着知识分工的出现，有利于不同产业基于某些类似的程序与环节进行知识

7、与技术交流，促进知识溢出。市场获得路径与区域分工路径最后都汇集于外部性与规模报酬递增，为城市集聚经济提供了微观基础。城市的初始集聚由于路径依赖，所形成的集聚经济通过累积循环因果链不断自我强化，最终形成稳定的城市集聚经济。模型与变量本文构建了以下面板数据回归模型：其中，Cit为城市集聚经济指数，Lit、Dit分别为专业化和多样化分工指数，RMAit是相对市场获得指数，Xit是其他相关的控制变量。本文所涉及的城市数据为市辖区数据，且均取自2002-2010年的《中国城市统计年鉴》。模型的因变量是