為什么流向大城市？

田相輝　徐小靚

摘 要： （中）摘要 城市集聚經(jīng)濟(jì)顯著影響勞動(dòng)力工資水平。文章綜合利用城市宏觀數(shù)據(jù)和勞動(dòng)力微觀個(gè)體數(shù)據(jù)，通過控制微觀個(gè)體效應(yīng)和運(yùn)用工具變量法等手段，實(shí)現(xiàn)了中國(guó)城市集聚經(jīng)濟(jì)的有效估計(jì)。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在顯著的集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，就業(yè)密度更高的城市有能力支付給勞動(dòng)力更高的工資，從而揭示了生產(chǎn)要素紛紛流向大城市和較發(fā)達(dá)地區(qū)的主要原因。因此，要科學(xué)推進(jìn)中國(guó)的城市化進(jìn)程，必須足夠重視中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在的顯著集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，深化發(fā)達(dá)地區(qū)和大城市的開放程度，逐步消除要素流動(dòng)的制度障礙。

關(guān)鍵詞： （中）關(guān)鍵詞 集聚經(jīng)濟(jì)；就業(yè)密度；工資方程；內(nèi)生性

中圖分類號(hào)： （中）中圖分類號(hào) F293 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-4149（2015）03-0023-10

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2015.03.003

Abstract： （英）摘要 Urban agglomeration economies significantly affect labor wages. This paper comprehensively uses city macro data and individual data of labor to effectively estimate urban agglomeration economies in China through the instrumental variable method.Empirical results show that there is a noticeable agglomeration economies effect during the development of urban economy in China.The wages of the cities with greater employment density are higher.These results reveal the main reason that the labor force flows into big cities and more advanced regions.Thus， in order to promote urbanization scientifically in China， we should pay enough attention to significant agglomeration economy effects during urban economic development， deepen the openness of developed regions and big cities gradually eliminate the institutional obstacles.

Keywords： （英）關(guān)鍵詞 agglomeration economies； employment density； wage equation； endogeneity

一、引言

工資水平較高是大量勞動(dòng)力流向大城市就業(yè)的一個(gè)顯而易見的原因?？死耍–lark）等認(rèn)為勞動(dòng)力被吸引到大城市是由于城市集聚經(jīng)濟(jì)提高了勞動(dòng)力的收益[1]。由于城市集聚經(jīng)濟(jì)的不可觀測(cè)性，一般采用比較不同地區(qū)的要素價(jià)格的方法來識(shí)別城市集聚經(jīng)濟(jì)，如不同城市規(guī)模的勞動(dòng)力工資水平[2-5]。西科恩（Ciccone）和霍爾（Hall）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)要素密集可以提高勞動(dòng)力的勞動(dòng)生產(chǎn)率，有利于企業(yè)分享技術(shù)外溢和專業(yè)化生產(chǎn)，并基于美國(guó)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)就業(yè)密度的彈性系數(shù)為0.06[6]。格萊澤（Glaeser）等指出城市就業(yè)密度之所以重要是因?yàn)槠溆兄谥R(shí)外溢，從而使勞動(dòng)力更容易彼此學(xué)習(xí)，所以大城市容易吸引更多有技術(shù)的勞動(dòng)力[7]。

近年來，隨著微觀數(shù)據(jù)的完善，為了實(shí)現(xiàn)集聚經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健估計(jì)和集聚經(jīng)濟(jì)微觀機(jī)制的有效探索，利用微觀數(shù)據(jù)從而控制微觀個(gè)體的異質(zhì)性越來越受到重視。在具體的實(shí)證分析過程中，通過控制微觀個(gè)體的自我選擇效應(yīng)[8-11]，可以有效避免“勞動(dòng)力質(zhì)量?jī)?nèi)生性”[12]。鑒于此，本文將綜合利用中國(guó)城市宏觀數(shù)據(jù)和微觀勞動(dòng)力個(gè)體數(shù)據(jù)，通過控制微觀個(gè)體異質(zhì)性和工具變量法來解決集聚經(jīng)濟(jì)識(shí)別過程中的內(nèi)生性問題，這是對(duì)單純用城市宏觀數(shù)據(jù)的既有文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充。本文的實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力個(gè)體的工資水平與就業(yè)密度顯著正相關(guān)，集聚經(jīng)濟(jì)讓進(jìn)入該區(qū)域的勞動(dòng)力變得更有競(jìng)爭(zhēng)力。這表明中國(guó)勞動(dòng)力在就業(yè)密度更高的城市會(huì)獲得更高的能力，或者說是就業(yè)密度更高的城市有能力支付給勞動(dòng)力更高的工資，從而揭示了生產(chǎn)要素紛紛流向大城市和較發(fā)達(dá)地區(qū)的主要原因。

需要說明的是，上述實(shí)證文獻(xiàn)所識(shí)別與估計(jì)的集聚經(jīng)濟(jì)大多屬于凈效應(yīng)本文主要是處理集聚經(jīng)濟(jì)的有效識(shí)別問題，估計(jì)就業(yè)密度作用于勞動(dòng)力工資水平的凈效應(yīng)。就業(yè)密度通過分享機(jī)制、匹配機(jī)制和學(xué)習(xí)機(jī)制作用于經(jīng)濟(jì)發(fā)展，研究和區(qū)分這些作用機(jī)制不屬于本文所探討的主題范疇。。而在理論上，經(jīng)濟(jì)集聚程度和城市規(guī)模是“集聚效應(yīng)”和“擁擠效應(yīng)”兩方面的力量相互作用的結(jié)果?！凹坌?yīng)”和“擁擠效應(yīng)”作為城市擴(kuò)張所帶來的正外部性和負(fù)外部性，可謂一體兩面，相伴而生。但在現(xiàn)實(shí)城市發(fā)展過程中，相比于城市擴(kuò)張所帶來的各種負(fù)外部性，城市規(guī)模擴(kuò)大對(duì)城市發(fā)展所帶來的正外部性沒有得到充分的認(rèn)定[13-15]，如因擔(dān)心“城市病”而通過戶籍制度等政策限制大城市規(guī)模。本文的實(shí)證結(jié)果從城市經(jīng)濟(jì)學(xué)視角回應(yīng)了有關(guān)“中國(guó)經(jīng)濟(jì)是否已經(jīng)集聚過度”和“優(yōu)先發(fā)展大城市還是優(yōu)先發(fā)展中小城鎮(zhèn)”等有關(guān)爭(zhēng)論。

二、 理論模型和實(shí)證分析框架

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)城市集聚經(jīng)濟(jì)的有效估計(jì)，必須有效處理有關(guān)內(nèi)生性問題。除了引言中所提到的“勞動(dòng)力質(zhì)量?jī)?nèi)生性”，“勞動(dòng)力數(shù)量?jī)?nèi)生性”是集聚經(jīng)濟(jì)有效識(shí)別的另外一個(gè)難題[17]。這主要表現(xiàn)為遺漏變量所導(dǎo)致的就業(yè)密度和工資水平同時(shí)決定，城市集聚經(jīng)濟(jì)可能是高工資水平所導(dǎo)致的結(jié)果而不是原因。對(duì)此，西科恩等最早使用歷史變量作為工具變量來解決內(nèi)生性問題[6]?；谥袊?guó)微觀勞動(dòng)力數(shù)據(jù)（CHIPS 2007），庫(kù)姆斯等采用了1990年各個(gè)城市第二產(chǎn)業(yè)或第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比所表示的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量、醫(yī)生人數(shù)占比和城市土地面積等工具變量，來識(shí)別城市集聚經(jīng)濟(jì)對(duì)于勞動(dòng)力個(gè)體生產(chǎn)率的影響[18]。就國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)來看，范劍勇將土地面積作為就業(yè)密度的工具變量，運(yùn)用城市截面數(shù)據(jù)考察了城市集聚經(jīng)濟(jì)對(duì)于地區(qū)生產(chǎn)率的集聚效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)城市集聚效應(yīng)要高于同期歐美發(fā)達(dá)國(guó)家[19]。根據(jù)研究問題和數(shù)據(jù)的特征，本文主要通過控制微觀個(gè)體異質(zhì)性和工具變量法來消除內(nèi)生性帶來的估計(jì)偏誤，以保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

三、數(shù)據(jù)來源、變量選擇與描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文有兩個(gè)互補(bǔ)的數(shù)據(jù)來源：一個(gè)是勞動(dòng)力個(gè)體數(shù)據(jù)，來自中國(guó)社會(huì)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所在2008年所收集的中國(guó)家庭收入調(diào)查數(shù)據(jù)（Chinese Household Income Project Survey，CHIPS）。本文使用其中的城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)。調(diào)查樣本有9個(gè)省份15個(gè)城市，包括上海，廣東的廣州、深圳和東莞（東部地區(qū)），江蘇的南京和無錫（東部地區(qū)），浙江的杭州和寧波（東部地區(qū)），湖北的武漢（中部地區(qū)），安徽的合肥和蚌埠（中部地區(qū)），河南的鄭州和洛陽（中部地區(qū)），重慶（西部地區(qū)），四川的成都（西部地區(qū)）。另一個(gè)是城市層面的數(shù)據(jù)，來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

除了模型重點(diǎn)關(guān)注的核心變量以外，本文根據(jù)理論模型和實(shí)證分析框架的具體情況來選擇盡可能多的控制變量。所有變量的界定如下所示。

被解釋變量——本文采用CHIPS城鎮(zhèn)住戶調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)中的工資（Wage）變量，除此之外，小時(shí)工資（Wageh）和收入（Income，除了工資外，還包括經(jīng)營(yíng)凈收入、財(cái)產(chǎn)性收入和轉(zhuǎn)移性收入等）這些也作為被解釋變量進(jìn)行回歸分析，以檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。

四、實(shí)證分析

1.OLS回歸分析

在第二部分理論模型和實(shí)證分析框架的基礎(chǔ)上，依次引入個(gè)體效應(yīng)變量、企業(yè)行業(yè)效應(yīng)變量和城市效應(yīng)變量來控制模型的內(nèi)生性偏誤，如表3（以城市市轄區(qū)為地理單元）所示：模型1為控制勞動(dòng)力個(gè)體效應(yīng)的回歸結(jié)果，模型2為控制企業(yè)行業(yè)效應(yīng)的回歸結(jié)果，模型3為控制微觀個(gè)體效應(yīng)和企業(yè)行業(yè)效應(yīng)的回歸結(jié)果，模型4為控制城市效應(yīng)的回歸結(jié)果，模型5為同時(shí)控制三個(gè)層面效應(yīng)的回歸結(jié)果。由表3可見，本文關(guān)注的集聚經(jīng)濟(jì)核心變量——就業(yè)密度與勞動(dòng)力工資水平呈正相關(guān)，而且均在1%的顯著水平上統(tǒng)計(jì)顯著，但彈性系數(shù)略有差別，在控制微觀個(gè)體效應(yīng)的情況下，彈性系數(shù)均在0.12以上，這要高于歐美等國(guó)家的就業(yè)密度彈性系數(shù)，這與庫(kù)姆斯等[18]和范劍勇[19]發(fā)現(xiàn)的結(jié)論一致。庫(kù)姆斯等總結(jié)了2000年來集聚經(jīng)濟(jì)的估計(jì)情況，指出在采用標(biāo)準(zhǔn)估計(jì)方法的情況下，就業(yè)密度對(duì)工資水平的彈性系數(shù)一般在0.02-0.05之間[17]；霍伊爾曼（Heuermann）等也指出，在早期文獻(xiàn)中城市工資溢價(jià)大約為0.05-0.10，但引入人力資本因素在內(nèi)的諸多控制變量后，工資溢價(jià)大多為0.03左右[21]。

進(jìn)一步比較這6個(gè)回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，如果沒有控制微觀個(gè)體效應(yīng)，將會(huì)高估就業(yè)密度的彈性系數(shù)。通過觀察微觀個(gè)體層面的控制變量可以找到其中的原因：本文重點(diǎn)關(guān)注的勞動(dòng)力人力資本變量教育水平、工作經(jīng)驗(yàn)以及職業(yè)崗位均與工資水平正相關(guān)，而且都在1%的顯著水平上統(tǒng)計(jì)顯著。這與庫(kù)姆斯等的結(jié)論一致，其基于法國(guó)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)模型引入勞動(dòng)力個(gè)體固定效應(yīng)時(shí)，就業(yè)密度的回歸系數(shù)約降低一半[12]。企業(yè)規(guī)模控制變量均在1%的顯著水平上與勞動(dòng)力工資水平正相關(guān)，這是企業(yè)內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)的反映。在城市層面的控制變量中，城市市轄區(qū)土地面積在1%的顯著水平上與勞動(dòng)力工資水平顯著正相關(guān)。這表明在控制城市就業(yè)密度的前提下，土地面積較大城市的勞動(dòng)力工資水平要高于土地面積較小城市的勞動(dòng)力工資水平。

反映地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)的專業(yè)化經(jīng)濟(jì)和多樣化經(jīng)濟(jì)均在1%的顯著水平上與勞動(dòng)力工資水平正相關(guān)，而且專業(yè)化經(jīng)濟(jì)效應(yīng)明顯大于多樣化經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，這表明生產(chǎn)要素空間集聚效應(yīng)在區(qū)域城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中發(fā)揮了重要作用，而且城市多樣化經(jīng)濟(jì)和城市專業(yè)化經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中并不相互排斥，可能同時(shí)發(fā)生作用，只是對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響程度不同而已。城市地理特征中，城市區(qū)位顯著影響勞動(dòng)力的工資水平，來自東部地區(qū)城市的勞動(dòng)力工資水平顯著高于中西部地區(qū)的勞動(dòng)力工資水平，而城市等級(jí)的影響不顯著。反映所有制改革的制度變量在1%的顯著水平上與勞動(dòng)力工資水平正相關(guān)，這表明中國(guó)以非公有制經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展為特征的所有制變革促進(jìn)了勞動(dòng)力工資水平的上升。反映對(duì)外開放的制度變量對(duì)勞動(dòng)力工資水平的影響不顯著。

2.工具變量法

雖然控制微觀個(gè)體效應(yīng)能夠在一定程度上緩解集聚經(jīng)濟(jì)識(shí)別過程中的內(nèi)生性問題，但就業(yè)密度和工資水平之間的反向因果以及遺漏變量所帶來的內(nèi)生性問題仍然需要有效處理。下面將采用傳統(tǒng)的工具變量法來解決這一難題。

工具變量的選擇需要從經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)兩個(gè)方面去考慮。綜合既有文獻(xiàn)，比簡(jiǎn)單滯后內(nèi)生變量作為工具變量的做法更有效的工具變量主要有兩類： 一是采用地理變量作為工具變量，如行政區(qū)的土地面積[6，18-19]；二是采用滯后期的政策變量作為工具變量[18， 22]。據(jù)此，本文分別選取1990年度的人口、就業(yè)密度和土地面積等變量作為集聚經(jīng)濟(jì)變量就業(yè)密度的工具變量。此外，庫(kù)姆斯等認(rèn)為初始時(shí)期的部門結(jié)構(gòu)變量是集聚經(jīng)濟(jì)工具變量很好的選擇[17]。所以，本文選取了1990年各城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量，并用第二產(chǎn)業(yè)或第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占比來表示。之所以選擇1990年的變量作為工具變量，主要是借鑒相關(guān)文獻(xiàn)總結(jié)的工具變量選取經(jīng)驗(yàn)和具體做法[18， 22]。1992年鄧小平南方講話之前，中國(guó)改革還處于摸著石頭過河的停滯期，雖然農(nóng)村改革已經(jīng)取得巨大成功，但城市改革卻剛剛開始，而且僵化的城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)體制依然固化著整個(gè)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，所以本文假定其與當(dāng)前的城市職工平均工資水平無關(guān)，但是與集聚經(jīng)濟(jì)變量就業(yè)密度相關(guān)。在具體的計(jì)量分析過程中，本文首先對(duì)所采用工具變量的有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)[23]。

表4報(bào)告了城市經(jīng)濟(jì)學(xué)模型工具變量法的回歸結(jié)果。模型6和模型7分別以勞動(dòng)力工資和收入為因變量，均假定除了就業(yè)密度為內(nèi)生變量外，其余變量均為嚴(yán)格外生變量，并使用1990年的人口、土地面積、就業(yè)密度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為工具變量。上述兩種情況中的工具變量均通過了有效性檢驗(yàn)，而且內(nèi)生性檢驗(yàn)均在1%的顯著水平上拒絕了零假設(shè)，所以只有工具變量法（IV）估計(jì)才能取得一致性結(jié)果。根據(jù)表4可知，IV估計(jì)結(jié)果中就業(yè)密度與勞動(dòng)力個(gè)體的工資水平呈顯著正相關(guān)，城市就業(yè)密度每提高1%，勞動(dòng)力工資水平平均提高0.12個(gè)百分點(diǎn)，勞動(dòng)力收入水平平均提高0.09個(gè)百分點(diǎn)，但回歸系數(shù)要小于OLS回歸結(jié)果。這表明，在存在內(nèi)生性的情況下，OLS估計(jì)高估了就業(yè)密度的彈性系數(shù)。

需要進(jìn)一步說明的是，上述結(jié)論也可以從城市市轄區(qū)的土地面積與城市勞動(dòng)力個(gè)體工資水平在1%的顯著水平上顯著正相關(guān)得到佐證：在控制市場(chǎng)潛能和其他條件不變的情況下，土地面積較大城市的勞動(dòng)力工資水平要高于土地面積較小城市的勞動(dòng)力工資水平。城市層面的集聚經(jīng)濟(jì)變量（專業(yè)化經(jīng)濟(jì)和多樣化經(jīng)濟(jì)）均與城市職工平均工資在1%的顯著水平上顯著正相關(guān)，這進(jìn)一步表明城市集聚經(jīng)濟(jì)提高了勞動(dòng)力的收益。表4中的模型7是以城鎮(zhèn)勞動(dòng)力收入作為因變量進(jìn)行的回歸分析，回歸結(jié)果基本一致，但回歸系數(shù)要小于前者。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文利用2002年和2007年CHIPS勞動(dòng)力個(gè)體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。2002年CHIPS勞動(dòng)力個(gè)體數(shù)據(jù)調(diào)查樣本涵蓋北京、山西、遼寧、江蘇、安徽、河南、湖北、廣東、重慶、四川、云南、甘肅12 個(gè)省、市、自治區(qū)，共涉及8個(gè)副省級(jí)城市和50個(gè)地級(jí)市。2007年CHIPS勞動(dòng)力個(gè)體數(shù)據(jù)樣本的來源城市與2008年CHIPS個(gè)體數(shù)據(jù)一樣，也來自文中第三部分介紹的15個(gè)城市。如表5所示，模型8和模型10是采用OLS方法進(jìn)行的回歸分析；模型9和模型11采用工具變量法解決內(nèi)生性問題，其中，集聚經(jīng)濟(jì)變量就業(yè)密度的工具變量分別選取1990年度的人口、就業(yè)密度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量。在檢驗(yàn)工具變量有效性的基礎(chǔ)上，兩個(gè)年度的模型均沒有通過內(nèi)生性檢驗(yàn)，所以只有IV估計(jì)才能取得一致性結(jié)果。兩個(gè)年度的IV估計(jì)結(jié)果顯示，就業(yè)密度作用于勞動(dòng)力收入水平的凈效應(yīng)均在1%的顯著水平上統(tǒng)計(jì)顯著。

對(duì)比OLS和IV兩種方法可以發(fā)現(xiàn)，在存在內(nèi)生性的情況下，OLS估計(jì)高估了就業(yè)密度的彈性系數(shù)。微觀個(gè)體效應(yīng)變量和城市層面控制變量的回歸結(jié)果與OLS估計(jì)基本保持一致。對(duì)比兩個(gè)年度的回歸結(jié)果，相對(duì)于2002年就業(yè)密度的彈性系數(shù)，2007年就業(yè)密度的彈性系數(shù)要大一些，這表明城市集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)隨時(shí)間而變化，未來研究需要進(jìn)一步考慮時(shí)間效應(yīng)以更有效識(shí)別集聚經(jīng)濟(jì)。

五、結(jié)論與相關(guān)政策建議

本文綜合利用城市宏觀數(shù)據(jù)和勞動(dòng)力微觀個(gè)體數(shù)據(jù)，通過控制微觀個(gè)體效應(yīng)和運(yùn)用工具變量法等手段，實(shí)現(xiàn)了中國(guó)城市集聚經(jīng)濟(jì)的有效估計(jì)。實(shí)證結(jié)果表明勞動(dòng)力個(gè)體的工資水平與就業(yè)密度顯著正相關(guān)，集聚經(jīng)濟(jì)讓進(jìn)入該區(qū)域的勞動(dòng)力變得更有競(jìng)爭(zhēng)力；是否控制微觀個(gè)體效應(yīng)對(duì)回歸結(jié)果的大小影響顯著，對(duì)于集聚經(jīng)濟(jì)的相關(guān)研究存在高估的情況?；诠べY溢價(jià)的集聚經(jīng)濟(jì)識(shí)別結(jié)果證實(shí)了中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在顯著的集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，勞動(dòng)力在就業(yè)密度更高的城市會(huì)獲得更高的能力，或者說就業(yè)密度更高的城市有能力支付給勞動(dòng)力更高的工資；在控制就業(yè)密度的條件下，土地面積較大城市的勞動(dòng)力工資水平要高于土地面積較小城市的勞動(dòng)力工資水平，這也是生產(chǎn)要素依然紛紛流向大城市和較發(fā)達(dá)地區(qū)的主要原因——即便這些地區(qū)的生產(chǎn)和生活成本比較高。如果政府忽視這一事實(shí)，不注重深化發(fā)達(dá)地區(qū)的開放程度，逐步消除要素流動(dòng)的制度障礙和降低交易成本，而是盲目出臺(tái)有關(guān)政策吸引資金和企業(yè)落戶到集聚經(jīng)濟(jì)較弱的地區(qū)，那么政策效果勢(shì)必事倍功半。

在未來的二三十年，中國(guó)的城鎮(zhèn)化還將高速發(fā)展，將有2億-3億農(nóng)村人口進(jìn)入城鎮(zhèn)，如何發(fā)展城市經(jīng)濟(jì)，以創(chuàng)造足夠的就業(yè)崗位來充分吸收來自農(nóng)村的大量移民將是決定這一進(jìn)程的核心問題。從1993-2013年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》所提供的數(shù)據(jù)可以看出，中國(guó)絕大多數(shù)城市的人口密度與快速城鎮(zhèn)化的速度是不同步的，甚至部分城市的人口密度實(shí)際上是在降低的。如果以就業(yè)人數(shù)來度量的話，情況更不樂觀，以人為核心的新型城鎮(zhèn)化任重而道遠(yuǎn)。

基于中國(guó)城鄉(xiāng)區(qū)域二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征，充分發(fā)揮中國(guó)城市集聚經(jīng)濟(jì)需要在生產(chǎn)要素自由流動(dòng)的前提下，通過集聚效應(yīng)和擁擠效應(yīng)相互作用的市場(chǎng)均衡機(jī)制來實(shí)現(xiàn)城市空間布局優(yōu)化和空間協(xié)同。在快速城市化和城鎮(zhèn)空間擴(kuò)張的總體背景下，只有在城鄉(xiāng)、區(qū)域統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展的前提下，采用相對(duì)緊湊的空間發(fā)展模式才有可能更好地規(guī)避城市增長(zhǎng)所帶來的負(fù)面效果，這也是中國(guó)城市可持續(xù)發(fā)展的必然要求。一方面要足夠重視中國(guó)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在的顯著集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，遵循城市發(fā)展的自然法則和市場(chǎng)規(guī)律。中國(guó)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力在城鄉(xiāng)和區(qū)域之間的轉(zhuǎn)移面臨以戶籍制度為根源的諸多制度障礙，城市集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的充分發(fā)揮受到限制，進(jìn)而影響到全國(guó)城市體系優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)型。所以，要積極推進(jìn)戶籍制度改革，實(shí)現(xiàn)農(nóng)民工市民化，特別是跨區(qū)域流動(dòng)農(nóng)民工及其家屬的市民化[24]。城市和發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)實(shí)行更加開放的政策，分享城市化和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來的好處。另一方面要科學(xué)評(píng)價(jià)和積極應(yīng)對(duì)快速城市化所帶來的負(fù)外部性。不能以和城市集聚效應(yīng)共生的“城市病”為理由，人為限制城市規(guī)模，至少到現(xiàn)在為止沒有證據(jù)表明“城市病”導(dǎo)致城市衰退[13]。至于如何有效處理上述兩方面的“矛盾”，最根本的還是要在堅(jiān)持市場(chǎng)在資源配置中起決定性作用的前提下，更好地發(fā)揮政府作用，提高城市（特別是大城市和特大城市）管理水平，科學(xué)規(guī)劃土地資源，提高城市土地利用效率，優(yōu)化城市空間結(jié)構(gòu)和管理格局，增強(qiáng)城市綜合承載能力。

參考文獻(xiàn)：

[1]CLARK G L， GERTLER M S， FELDMAN M P.The Oxford handbook of economic geography[M].Oxford： Oxford University Press， 2003：477-486.

[2] GLAESER E L， MARE D C.Cities and skills[J].Journal of Labor Economics， 2001， 19（2）： 316-342.

[3] MION G， NATICCHONI P.Urbanization externalities， market potential and spatial sorting of skills and firms[R].CEPR Discussion Paper， No.5172， 2005.

[4] COMBES P P， DURANTON G， GOBILLON L.Spatial wage disparities： sorting matters！[J].Journal of Urban Economics， 2008， 63（2） ： 723-742.

[5] PUGA D.The magnitude and causes of agglomeration economies[J].Journal of Regional Science， 2010， 50（1） ： 203-219.

[6] CICCONE A， HALL H R.Productivity and the density of economic activity[J].The American Economic Review，1996， 86（1） ： 54-70.

[7] GLAESER E L， RESSEGER M G.The complementarity between cities and skills[J].Journal of Regional Science， 2010， 50（1）： 221-244.

[8] OTTAVIANO G.“New” new economic geography： firm heterogeneity and agglomeration economies[J].Journal of Economic Geography， 2011， 11（2） ：231-240

[9] VENABLES A J.Productivity in cities： selfselection and sorting[J].Journal of Economic Geography，2011， 11（2） ： 231-240.

[10]COMBES P P， DURANTON G， GOBILLON L， PUGA D，ROUX S.The productivity advantages of large cities： distinguishing agglomeration from firm selection[J].Econometrica， 2012， 80（6） ： 2543-2594.

[11] 梁琦，李曉萍，簡(jiǎn)澤.異質(zhì)性企業(yè)的空間選擇與地區(qū)生產(chǎn)率差距研究[J].統(tǒng)計(jì)研究， 2013（6）：51-57.

[12] COBES P P， DURANTON G， GOBILLON L， ROUX S.Estimating agglomeration economies with history， geology， and worker effects[M]//Glaeser E L. Agglomeration Economics. Chicago：University of Chicago Press， 2010：15-65.

[13] 王小魯.中國(guó)城市化路徑與城市規(guī)模的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010（10） ： 20-32.

[14] 陸銘，高虹，佐藤宏.城市規(guī)模與包容性就業(yè)[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)， 2012（10） ： 47-66.

[15] 丁成日，譚善勇.中國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展特點(diǎn)、問題和政策誤區(qū)[J].城市發(fā)展研究， 2013（10） ： 28-34.

[16] COMBES P P， MAYER T， THISSE J F.Economic geography： the integration of regions and nations[M].Princeton： Princeton University Press， 2008：283-291.

[17] COMBES P P， DURANTON G， GOBILLON L.The identification of agglomeration economies[J].Journal of Economic Geograph， 2011， 11（2） ： 253-266.

[18] COMBES P P， DE MURGER S， LI Shi.Urbanisation and migration externalities in China[R]. GATE Working Paper ，WP1303，2013.

[19] 范劍勇.產(chǎn)業(yè)集聚與地區(qū)間勞動(dòng)生產(chǎn)率差異[J].經(jīng)濟(jì)研究， 2006，（11） ： 72-81.

[20] DURANTON G， PUGA D.Diversity and specialisation in cities： why， where and when does it matter？[J].Urban Studies， 2000， 37（3）： 72-81.

[21] HEUERMANN D， HALFDANARSON B， SUEDEKUM J.Human capital externalities and the urban wage premium： two literatures and their interrelations[J].Urban Studies，2010， 47（4） ： 749-767.

[22] AU C C， HENDERSON J V.Are Chinese cities too small？[J].Review of Economic Studies，2006， 73（3） ： 549-576.

[23] 王美今，林建浩，胡毅.Ⅳ估計(jì)框架下模型設(shè)定檢驗(yàn)問題的討論[J].統(tǒng)計(jì)研究，2012（2） ： 82-89.

[24] 蔡昉.如何進(jìn)一步轉(zhuǎn)移農(nóng)村剩余勞動(dòng)力？[J].中共中央黨校學(xué)報(bào)， 2012（1） ： 85-88.