人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響研究

王金營(yíng)，王曉偉

（河北大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北 保定 071000）

一、引言

世界勞工組織數(shù)據(jù)顯示中國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率在1998-2001 年出現(xiàn)了增長(zhǎng)放緩現(xiàn)象，2002-2006 年則出現(xiàn)了一段時(shí)期的快速增長(zhǎng)，2009 年以后又重新進(jìn)入了放緩期。在這種勞動(dòng)生產(chǎn)率的變化中，東亞經(jīng)濟(jì)模式下的政府干預(yù)在最初起到了很大的作用。大額的資本投資提高了資本深化程度，從而增加了勞動(dòng)力的資本擁有量，帶動(dòng)了勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。然而，2010年以后政府干預(yù)并未減弱，勞動(dòng)生產(chǎn)率卻再次出現(xiàn)了放緩現(xiàn)象，這又是什么原因呢？從微觀層面看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段以后，要素之間邊際替代率遞減，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高必須通過(guò)調(diào)整要素結(jié)構(gòu)、技術(shù)革新、數(shù)據(jù)要素形成、管理變革等來(lái)實(shí)現(xiàn)。從宏觀層面看，勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響因素必然是復(fù)雜而多元的，包括資本、勞動(dòng)力投入、公共政策、管理協(xié)作等。除了這些傳統(tǒng)因素以外，我們應(yīng)該站在一個(gè)更加宏觀和戰(zhàn)略的高度來(lái)思考。即區(qū)域的人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚是否存在對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響？而這方面影響又是如何發(fā)生的呢？

關(guān)于人口與經(jīng)濟(jì)分布之間關(guān)系的研究已經(jīng)開(kāi)始關(guān)注人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚之間存在的互動(dòng)關(guān)系。王勝今、王智初發(fā)現(xiàn)人口集聚對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有正向影響。［1］敖榮軍、劉松勤揭示了人口遷入與產(chǎn)業(yè)集聚間具有雙向累積特點(diǎn)，產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移是人口流動(dòng)的風(fēng)向標(biāo)，人口流動(dòng)與產(chǎn)業(yè)集聚之間隨著時(shí)間變化出現(xiàn)了低水平匹配、嚴(yán)重不匹配和高水平匹配三個(gè)階段特征。［2］姜乾之、權(quán)衡認(rèn)為我國(guó)勞動(dòng)力流動(dòng)與產(chǎn)業(yè)集聚互為因果，一體化未達(dá)到高水平之前，人口集聚的“向心力”遠(yuǎn)大于“離心力”。一體化水平提高到高水平之后，“離心力”會(huì)逐步大于“向心力”。［3］

已有文獻(xiàn)的研究也表明人口集聚與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間存在著相關(guān)關(guān)系，但并非簡(jiǎn)單的線性相關(guān)，“U 形”關(guān)系得到了很多學(xué)者的認(rèn)可。陳春華、華玲采用面板平滑回歸模型實(shí)證結(jié)果證明隨著人口聚集規(guī)模的增大，勞動(dòng)力聚集的正向效應(yīng)逐漸被負(fù)向效應(yīng)所取代，從而導(dǎo)致城市勞動(dòng)生產(chǎn)率呈現(xiàn)先上升后下降的“倒U 形”特點(diǎn)，［4］合理的人口規(guī)模能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。人口聚集規(guī)模過(guò)大、過(guò)小都不利于經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健性與持續(xù)性發(fā)展。Brülhart 和Sbergami 利用1966-1996 年30 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，與Williamson 得出了相類(lèi)似的結(jié)論，即聚集程度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在門(mén)檻效應(yīng)，門(mén)檻之內(nèi)是正向影響，門(mén)檻之外呈負(fù)向影響。［5-6］

事實(shí)上，影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的諸多因素必定交互錯(cuò)雜、互相關(guān)聯(lián)，傳導(dǎo)機(jī)制上也會(huì)呈現(xiàn)出多重驅(qū)動(dòng)、共同驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)。因此，從人口與經(jīng)濟(jì)分布的大環(huán)境上來(lái)考察勞動(dòng)生產(chǎn)率的變化，可以減少靜態(tài)、內(nèi)生性分析所帶來(lái)的傳導(dǎo)誤差。為此，本文需要探討以下幾個(gè)問(wèn)題：第一，人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚如何作用于勞動(dòng)生產(chǎn)率？通過(guò)何種方式傳導(dǎo)作用？第二，人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚會(huì)處于什么樣的匹配形態(tài)？不同匹配形態(tài)下對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響又是怎樣的呢？第三，城市集聚對(duì)于勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響是否具有空間溢出效應(yīng)？對(duì)于這三個(gè)方面問(wèn)題的解答將彌補(bǔ)以往研究的不足。

二、人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚的匹配對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響理論機(jī)制

（一）人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機(jī)制

人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的傳導(dǎo)機(jī)制是本文研究的重要理論基石。人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚兩個(gè)傳導(dǎo)機(jī)制的交互作用會(huì)產(chǎn)生新的傳導(dǎo)路徑，在不同的人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配形態(tài)下勞動(dòng)生產(chǎn)率呈現(xiàn)梯度遞進(jìn)特征，這是人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚兩個(gè)傳導(dǎo)機(jī)制交互作用的結(jié)果。

進(jìn)入21 世紀(jì)以來(lái)，隨著交通運(yùn)輸、基礎(chǔ)設(shè)施使用等成本占企業(yè)生產(chǎn)總成本比重的減少，城市勞動(dòng)力市場(chǎng)池效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)的專(zhuān)業(yè)化、人力資本水平的提高正成為城市經(jīng)濟(jì)聚集的決定因素。［7］勞動(dòng)力市場(chǎng)池經(jīng)濟(jì)、共享和匹配是人口集聚影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的途徑和機(jī)制，人口集聚通過(guò)勞動(dòng)力市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)平衡性影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和勞動(dòng)生產(chǎn)率。人口集聚帶來(lái)的勞動(dòng)力市場(chǎng)集聚一方面支持了企業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，另一方面加速了人員的更新?lián)Q代、增加了人力資本積累和提高了人崗匹配度。人力資本是一種非物質(zhì)資本，表現(xiàn)為一種能為其帶來(lái)持久收入和相對(duì)恒定產(chǎn)出的能力，是其知識(shí)、技能、勞動(dòng)熟練程度的綜合，其特征為創(chuàng)造性、收益遞增性、累積性和實(shí)效性。換言之，人口集聚作用于勞動(dòng)生產(chǎn)率的核心傳導(dǎo)路徑是市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)展、人力資本水平提升和人員配置效率優(yōu)化。

經(jīng)濟(jì)集聚影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的路徑主要為地理區(qū)位、產(chǎn)業(yè)布局以及在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生的交易費(fèi)用、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、溢出效應(yīng)和擁堵效應(yīng)。外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為在條件相同的情況下，生產(chǎn)規(guī)模較大地區(qū)的全要素生產(chǎn)率高于生產(chǎn)規(guī)模較小地區(qū)，原因主要是規(guī)模的擴(kuò)大，專(zhuān)業(yè)化和知識(shí)外溢推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步有利于生產(chǎn)更加有效率，使生產(chǎn)處于邊際收益遞增。交易費(fèi)用理論認(rèn)為企業(yè)和市場(chǎng)是可以相互替代的兩種資源配置機(jī)制，經(jīng)濟(jì)集聚可以降低交易費(fèi)用、抵御系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、減少行業(yè)壟斷和增加競(jìng)爭(zhēng)、提高生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)化、有效減少“冰山”成本。經(jīng)濟(jì)集聚提高了勞動(dòng)、資本、技術(shù)的運(yùn)行密度，從而產(chǎn)生了多方面的積極溢出，包括信息、知識(shí)和技術(shù)等的共享。通過(guò)交流、學(xué)習(xí)、引進(jìn)、吸收、模仿、創(chuàng)新等路徑和傳導(dǎo)促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。地理上的鄰近性使得掌握不同技術(shù)的企業(yè)溝通更便捷，有利于各項(xiàng)技術(shù)整合，先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)生產(chǎn)方法的擴(kuò)散速度也會(huì)加快。當(dāng)然，人口、經(jīng)濟(jì)在某一地區(qū)的過(guò)度集中也會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的“城市病”。Porter 的產(chǎn)業(yè)集群生命周期理論提出經(jīng)濟(jì)集聚有一個(gè)從出生到死亡的過(guò)程，他將產(chǎn)業(yè)集群的生命周期分為六個(gè)階段：形成、成長(zhǎng)、飽和與轉(zhuǎn)型、衰退、解體和復(fù)興成長(zhǎng)。［8］經(jīng)濟(jì)學(xué)家藤田昌久等在《空間經(jīng)濟(jì)學(xué)》中提出過(guò)區(qū)域產(chǎn)業(yè)（經(jīng)濟(jì)）集聚模型，闡明了當(dāng)區(qū)域產(chǎn)業(yè)（經(jīng)濟(jì)）集聚程度超過(guò)支撐點(diǎn)時(shí)會(huì)引發(fā)經(jīng)濟(jì)集聚負(fù)效應(yīng)，集聚向心力會(huì)減弱，區(qū)域生產(chǎn)效率降低。［9］這些研究也從另一側(cè)面證明人口和經(jīng)濟(jì)在一個(gè)區(qū)域的集聚需要有一個(gè)合適的匹配度。

（二）人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配狀態(tài)決定不同的勞動(dòng)生產(chǎn)率

通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)資料、經(jīng)濟(jì)理論以及現(xiàn)實(shí)中城市形態(tài)歷史變遷的梳理與總結(jié)歸納，發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的發(fā)展呈現(xiàn)梯次遞進(jìn)形態(tài)，不同的人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配特征形式?jīng)Q定不同的勞動(dòng)生產(chǎn)率水平。人口集聚、經(jīng)濟(jì)集聚都會(huì)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，但產(chǎn)生影響的方式并非孤立和靜止的，而是表現(xiàn)出交互作用、協(xié)同演進(jìn)、雙向累積的特點(diǎn)。人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配狀態(tài)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

命題1：人口空間集聚高于或者與經(jīng)濟(jì)空間集聚持平會(huì)使勞動(dòng)生產(chǎn)率處于較低水平，區(qū)域處于貧困陷阱。

縱觀世界范圍內(nèi)各個(gè)國(guó)家或者地區(qū)的人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚的匹配狀態(tài)，在中國(guó)西部地區(qū)、澳大利亞中部沙漠地帶、非洲北部、南美洲雨林等地區(qū)便處于一個(gè)人口集聚程度相比經(jīng)濟(jì)集聚程度要高的狀態(tài)。這些地區(qū)自然環(huán)境惡劣，人口與經(jīng)濟(jì)聚落在地理分布格局上較為分散，空間規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，尚未脫離以農(nóng)業(yè)為主的社會(huì)形態(tài)。人口集聚的最主要?jiǎng)右蚴亲非筮m宜的自然環(huán)境，多向平原地帶、河流沿岸、綠洲等地域內(nèi)集聚，經(jīng)濟(jì)原因不足。

制約這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最主要因素是自然條件?？臻g距離帶來(lái)的問(wèn)題尤其突出，運(yùn)輸成本高昂，生產(chǎn)所需要的勞動(dòng)力、物質(zhì)資源無(wú)法有效流動(dòng)，很難形成地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極。即使形成地區(qū)增長(zhǎng)極，所累積的技術(shù)與管理優(yōu)勢(shì)也無(wú)法有效擴(kuò)散。因此，這些地區(qū)的支柱型產(chǎn)業(yè)多為種植、畜牧業(yè)，農(nóng)業(yè)社會(huì)特征明顯，勞動(dòng)生產(chǎn)率低下。低勞動(dòng)生產(chǎn)率形成了貧困惡性循環(huán)，即在供給和需求兩個(gè)維度產(chǎn)生貧困的惡性循環(huán)。［10］落后地區(qū)受自然地理?xiàng)l件以及貧困惡性循環(huán)的影響，難以形成有效集聚。經(jīng)濟(jì)與人口分布呈現(xiàn)隨機(jī)性特點(diǎn)，人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚呈現(xiàn)雙零散特征，與之相對(duì)應(yīng)的勞動(dòng)生產(chǎn)率也較為低下。

由此可以得出命題1的初步結(jié)論。

命題2：經(jīng)濟(jì)空間集聚優(yōu)先于人口空間集聚，人口集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚呈現(xiàn)追趕態(tài)勢(shì)，勞動(dòng)生產(chǎn)率不斷提升。

經(jīng)濟(jì)空間集聚優(yōu)先于人口空間集聚，經(jīng)濟(jì)極化效應(yīng)主導(dǎo)人口集聚，經(jīng)濟(jì)集聚的形成引導(dǎo)人口集聚產(chǎn)生的市場(chǎng)作用機(jī)制。表現(xiàn)為一是發(fā)達(dá)地區(qū)不斷累積經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，工資水平較高，人口聚集“拉力”顯著；二是規(guī)模效益顯著，地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)，對(duì)人、財(cái)、物產(chǎn)生持續(xù)的吸引力；三是乘數(shù)效應(yīng)強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)集聚的極化效應(yīng)，是人口集聚的動(dòng)力來(lái)源。

這一人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚的匹配促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率較快增長(zhǎng)。主要原因：一是經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度較快，人口總規(guī)模不斷擴(kuò)大，勞動(dòng)力對(duì)其他生產(chǎn)要素的替代較為有效，邊際收益遞增，規(guī)模經(jīng)濟(jì)顯著；二是知識(shí)創(chuàng)新能力較強(qiáng)，技術(shù)進(jìn)步較快，包括勞動(dòng)生產(chǎn)率在內(nèi)的全要素生產(chǎn)率提升都較為迅速；三是受極化效應(yīng)影響，經(jīng)濟(jì)集聚發(fā)展優(yōu)先于人口集聚且促進(jìn)人口集聚的發(fā)展；四是人口集聚也推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)集聚的進(jìn)一步發(fā)展，二者互為動(dòng)因，相互累積，交替主導(dǎo)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。

由此可以得到命題2。

命題3：當(dāng)經(jīng)濟(jì)空間集聚穩(wěn)定而人口空間集聚出現(xiàn)離心力強(qiáng)化匹配時(shí)，勞動(dòng)生產(chǎn)率處于徘徊不前狀態(tài)。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度以后，勞動(dòng)對(duì)其他生產(chǎn)要素的替代效應(yīng)減弱，邊際收益處于遞減狀態(tài)，平均成本上升，規(guī)模報(bào)酬達(dá)到最大后開(kāi)始遞減。此時(shí)由于可能存在的環(huán)境惡化和經(jīng)濟(jì)政策的限制，“城市病”開(kāi)始顯現(xiàn)，對(duì)流動(dòng)人口的吸引力下降，人口聚集程度開(kāi)始降低。產(chǎn)業(yè)開(kāi)始向其他地區(qū)轉(zhuǎn)移，技術(shù)也開(kāi)始向周邊地區(qū)擴(kuò)散。此時(shí)依賴大規(guī)模生產(chǎn)要素投入的紅利逐步萎縮，社會(huì)發(fā)展面臨的最大問(wèn)題是滑入“中等收入陷阱”。

根據(jù)Karl Gunnar Myrdal 提出的梯度經(jīng)濟(jì)理論，此時(shí)擴(kuò)展效應(yīng)超過(guò)了極化效應(yīng)和回程效應(yīng)，開(kāi)始在城市發(fā)展與布局中占據(jù)主導(dǎo)地位。［11］高梯度地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度后，為了進(jìn)一步壓縮生產(chǎn)成本，開(kāi)始投資低梯度地區(qū)。投資過(guò)程中伴隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、資本轉(zhuǎn)移與技術(shù)擴(kuò)散。喪失生產(chǎn)優(yōu)勢(shì)的勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)、初級(jí)產(chǎn)品加工等產(chǎn)業(yè)向低梯度地區(qū)轉(zhuǎn)移。政府為了促進(jìn)低梯度地區(qū)的發(fā)展也傾向于向高梯度地區(qū)征收高額稅收。綜合以上因素，勞動(dòng)力開(kāi)始向低梯度地區(qū)回流。如果此時(shí)高梯度地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)上不能有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)，加速生產(chǎn)技術(shù)的更新?lián)Q代，就很容易陷入發(fā)展停滯。對(duì)生產(chǎn)要素進(jìn)行新的排列組合也是一種質(zhì)的提高，促進(jìn)技術(shù)發(fā)展也需要知識(shí)和實(shí)踐的長(zhǎng)期積累，二者很難在短期內(nèi)跨越式發(fā)展，這也是我國(guó)突破經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)、找到新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)所面臨的瓶頸所在。

由此可得出命題3。

命題4：當(dāng)高經(jīng)濟(jì)空間集聚與高人才集聚和低人口空間集聚相匹配時(shí)，將促使勞動(dòng)生產(chǎn)率達(dá)到較高水平。

以謬爾達(dá)的梯度經(jīng)濟(jì)理論為主線進(jìn)行分析。［11］回程效應(yīng)是擴(kuò)展效應(yīng)的一種反沖，回程效應(yīng)能夠削弱低梯度地區(qū)的發(fā)展，促進(jìn)高梯度地區(qū)的進(jìn)一步發(fā)展。［12］回程效應(yīng)的作用機(jī)制如下：一是人才向高梯度地區(qū)回流。二是資本向高梯度地區(qū)回流。

理想型高勞動(dòng)生產(chǎn)率城市的存在往往并不是孤立的，總是伴隨著整個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域的崛起。其構(gòu)成包括經(jīng)濟(jì)中心、經(jīng)濟(jì)腹地和經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)。如珠三角、長(zhǎng)三角、東京都市圈、紐約都市圈等。理想型高勞動(dòng)生產(chǎn)率城市作為整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)中心承擔(dān)著指揮全局的“大腦”角色和為經(jīng)濟(jì)腹地輸血的“心臟”角色。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的產(chǎn)業(yè)遷移轉(zhuǎn)換和經(jīng)濟(jì)集散，存留下來(lái)的都是在價(jià)值鏈最頂端具有高附加值的產(chǎn)業(yè)，多為技術(shù)中心（硅谷）和金融中心（華爾街）。因此，這類(lèi)城市人員素質(zhì)極高、勞動(dòng)生產(chǎn)率極高、經(jīng)濟(jì)聚集度也極高，是城市發(fā)展的最高階段，勞動(dòng)生產(chǎn)率處于一個(gè)最高狀態(tài)。

由此可以得到命題4。

這四個(gè)方面的理論機(jī)制上的結(jié)論將在下面的實(shí)證中給予檢驗(yàn)。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源、模型選擇和關(guān)鍵變量界定

（一）數(shù)據(jù)選擇及來(lái)源

為了對(duì)上述理論命題給予實(shí)際數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，本文選取包括北京市、上海市、天津市、重慶市4 個(gè)直轄市和71 個(gè)地市級(jí)城市（含副省級(jí)）作為考察研究樣本。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，缺失數(shù)據(jù)由各省統(tǒng)計(jì)年鑒和萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)充完整?？紤]2008年之后一些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)口徑與之前有所不同以及部分城市數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，為此考察期選定為2008-2017 年。城市選取上，本文主要目的為揭示人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配度對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，因此原則上選取每省地級(jí)市GDP排名前三的城市，總共涵蓋75個(gè)城市。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，去掉了拉薩、日喀則、紅河等城市樣本。特殊省份中各地市GDP 體量差異懸殊，某些城市排名雖靠前但GDP 絕對(duì)值較小，也不予選取。因此，寧夏只選擇銀川與石嘴山，新疆只選擇克拉瑪依與烏魯木齊，貴州只選擇貴陽(yáng)與遵義，青海只選擇了西寧作為樣本城市。

地域概念的界定上分為市轄區(qū)和地區(qū)。市轄區(qū)主要包括城區(qū)、郊區(qū)，是一個(gè)城市的主體區(qū)域，地區(qū)包括市轄區(qū)、下轄縣、縣級(jí)市。由于市轄區(qū)在一個(gè)地區(qū)內(nèi)擁有較高的生產(chǎn)力水平、先進(jìn)的生產(chǎn)技術(shù)和服務(wù)業(yè)水平，所以市轄區(qū)作為本文研究勞動(dòng)生產(chǎn)率的最主要空間范圍。

（二）模型選擇設(shè)定

關(guān)于城市生產(chǎn)率的研究主要以建立宏觀生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，通過(guò)對(duì)生產(chǎn)函數(shù)中投入要素的分解來(lái)說(shuō)明城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的驅(qū)動(dòng)動(dòng)因?？撇?道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)是常用的生產(chǎn)函數(shù)形式，可以通過(guò)要素產(chǎn)出系數(shù)來(lái)說(shuō)明規(guī)模經(jīng)濟(jì)對(duì)產(chǎn)出的影響，因此我們采用如下生產(chǎn)函數(shù)：

其中，Y表示產(chǎn)出，K表示資本要素，L表示勞動(dòng)要素，α表示資本份額，β表示勞動(dòng)份額，g(A)表示技術(shù)和其他生產(chǎn)要素投入?，F(xiàn)在假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變，此時(shí)α+β=1，兩邊同時(shí)除以L得到：

兩邊分別取對(duì)數(shù)后整理得：

其中，Ln(Y/L)是勞均產(chǎn)出對(duì)數(shù)，表示產(chǎn)出水平或勞動(dòng)生產(chǎn)率水平因素；Ln(K/L)為勞均資本的對(duì)數(shù)，表示資本相關(guān)要素投入情況；Lng(A)代表技術(shù)等相關(guān)要素投入情況。

城市生產(chǎn)率的影響因素是相對(duì)復(fù)雜的，我們以公式（3）作為模型設(shè)定的基礎(chǔ)，以前文關(guān)于影響機(jī)制和路徑分析為依據(jù)來(lái)選取解釋變量和替代工具變量。其中，Ln(Y/L)為城市勞動(dòng)生產(chǎn)率，這里為了數(shù)據(jù)的可獲得性和穩(wěn)定性用城市市轄區(qū)人均GDP 替代；勞均資本要素Ln(K/L)包含勞動(dòng)與資本兩方面。一是勞動(dòng)投入方面，包含勞動(dòng)力數(shù)量增長(zhǎng)、企業(yè)用工增加而帶來(lái)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和人力資本水平的提高等。二是資本方面，其來(lái)源主要有企業(yè)投資、政府投資、外商投資等，分別用人均固定資產(chǎn)投資avinvest、財(cái)政支出占GDP 比重pfis、外商直接投資pfdi代替；與資本、勞動(dòng)無(wú)關(guān)的相關(guān)要素Lng(A)則主要包含技術(shù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配度，這里分別用科技支出占財(cái)政支出比重rd、工業(yè)化程度indu作為控制變量，核心解釋變量用人口與經(jīng)濟(jì)一致性指數(shù)cpe代替。

人口集聚對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響最主要通過(guò)勞動(dòng)力市場(chǎng)的池經(jīng)濟(jì)、共享和匹配以及人力資本外部性等路徑產(chǎn)生作用，人力資本水平edu能夠很好地表現(xiàn)這兩項(xiàng)因素。經(jīng)濟(jì)集聚則通過(guò)indu、rd、pfdi、pfis對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配度作為單獨(dú)解釋變量對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。從而將面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定為：

其中，prodit為被解釋變量，代表勞動(dòng)生產(chǎn)率水平；解釋變量中cpeit代表人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配度，eduit代表人力資本水平，是人口集聚的效率表現(xiàn)，induit代表工業(yè)化程度，avinvestit代表固定資產(chǎn)投資水平，pfisit表示財(cái)政支出，pfdiit表示外商直接投資，rdit代表科技投入水平，β0為常數(shù)項(xiàng)，βi(i=1,2,3,4,5,6,7)分別為上述解釋變量的回歸系數(shù)，εit為誤差項(xiàng)。各變量的下標(biāo)中i代表地區(qū)（城市），t代表時(shí)期。

（三）關(guān)鍵變量的界定和選擇

1.核心解釋變量：人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配度及其指數(shù)計(jì)算

人口與經(jīng)濟(jì)一致性系數(shù)，簡(jiǎn)稱(chēng)cpe指數(shù)，是由某一地區(qū)內(nèi)常住人口占比與生產(chǎn)總值占比的比值確定，能夠較為直觀地表現(xiàn)出人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚之間的匹配關(guān)系。具體計(jì)算公式如下：

其中，pi代表i地區(qū)人口集中度，gi代表i地區(qū)經(jīng)濟(jì)集中度，Gi代表i地區(qū)生產(chǎn)總值，Pi代表i地區(qū)常住人口數(shù)量。

從地理空間分布格局上看，當(dāng)01 時(shí)，人口集聚高于經(jīng)濟(jì)集聚。人口集聚越趨向于1 時(shí)，人口與經(jīng)濟(jì)的空間一致性程度越高。但一致性程度高并不代表處于一種最優(yōu)發(fā)展?fàn)顟B(tài)或者是勞動(dòng)生產(chǎn)率最高。

2.其他核心變量和控制變量

本文將解釋變量分為核心解釋變量和控制變量，除人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚的匹配度（cpe）外，還有人力資本水平（edu），這也是重點(diǎn)關(guān)注的核心解釋變量。工業(yè)化程度（indu）、固定資產(chǎn)投資水平（avinvest）、財(cái)政支出（pfis）、外商直接投資（pfdi）、科技投入（rd）為可能影響城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的控制變量。這些變量的界定如表1所示，變量的統(tǒng)計(jì)特征見(jiàn)表2。

表1 變量描述和界定

表2 變量統(tǒng)計(jì)特征

（四）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文篩選具有代表性的71 個(gè)地級(jí)市以及4 個(gè)直轄市作為研究樣本。由于采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，這類(lèi)數(shù)據(jù)多為非平穩(wěn)形態(tài)，為此在回歸之前需要對(duì)數(shù)據(jù)做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以避免使數(shù)據(jù)產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象，產(chǎn)生結(jié)果偏差和不當(dāng)結(jié)論。然而這類(lèi)檢驗(yàn)的方法有多種，優(yōu)劣各異，一般需要對(duì)數(shù)據(jù)采用LLC、ADF、PP三種檢驗(yàn)方法配合相互印證進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。對(duì)上述指標(biāo)的數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)，結(jié)果表明，在水平值下Lnedu、Lnindu、Lnpfis等變量的單位根檢驗(yàn)接受面板數(shù)據(jù)存在單位根的原假設(shè)，可以判定為原序列不平穩(wěn)。各個(gè)變量的一階差分均拒絕存在單位根的原假設(shè)，即模型變量均為一階單整。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的回歸檢驗(yàn)

經(jīng)過(guò)霍斯曼檢驗(yàn)，傳統(tǒng)面板回歸結(jié)果選擇了固定效應(yīng)而非隨機(jī)效應(yīng)，說(shuō)明固定效應(yīng)具有更好的模型擬合效果。固定效應(yīng)回歸結(jié)果如表3所示。

表3 結(jié)果顯示固定效應(yīng)回歸模型的擬合優(yōu)度較高，擬合效果較好。模型整體F檢驗(yàn)顯著。當(dāng)然，Durbin-Watson 統(tǒng)計(jì)量為1.368 9，說(shuō)明殘差序列存在一定的一階負(fù)自相關(guān)性，變量可能存在空間屬性。模型中7 個(gè)解釋變量中只有外商直接投資因素未通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，關(guān)鍵核心變量人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配度因素以及其他變量人力資本水平（代表了人口聚集效應(yīng)）、工業(yè)化程度、人均固定資產(chǎn)投資、科技投入、財(cái)政支出水平等因素均對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率有非常顯著性的影響。

表3 固定效應(yīng)面板回歸結(jié)果

由此可以得到如下結(jié)論：

第一，cpe指數(shù)對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率具有負(fù)向作用，與理論預(yù)期一致。印證了前述勞動(dòng)生產(chǎn)率呈現(xiàn)梯次遞進(jìn)的命題1、2，由人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚偏離大于1 向小于1 的演進(jìn)中，值向小偏離越大越能促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。高經(jīng)濟(jì)集聚與低人口集聚的匹配是最理想型匹配，人口集聚水平滯后于經(jīng)濟(jì)集聚的差距越大，勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高越有動(dòng)力，命題2 和命題4 得到驗(yàn)證。當(dāng)然，由變量edu和rd的顯著性結(jié)果表明經(jīng)濟(jì)集聚和人口集聚匹配中需要足夠的人力資本水平和科技投入條件。

第二，在人口集聚追趕經(jīng)濟(jì)集聚過(guò)程中通過(guò)人力資本集聚促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升。印證了前述有效率的人口集聚可以提高人力資本外部性，繼而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的命題2 和命題4。人力資本水平是提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵性因素，地區(qū)集聚的人口中受過(guò)高等教育人口比率越高，其人力資本水平越高，越能促進(jìn)知識(shí)創(chuàng)造和推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，其城市勞動(dòng)生產(chǎn)率越高。

第三，工業(yè)化程度、人均固定資產(chǎn)投資、科技投入等資本深化因素對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率具有正向顯著作用。工業(yè)化程度代表了一個(gè)地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況，從一個(gè)側(cè)面反映了資本深化程度，一個(gè)地區(qū)第二、第三產(chǎn)業(yè)所占比重越高，生產(chǎn)能力越強(qiáng)，勞動(dòng)生產(chǎn)率也就越高；固定資產(chǎn)投資是實(shí)現(xiàn)資本積累和深化的重要手段，并通過(guò)固定資產(chǎn)投資加速資本的更新?lián)Q代，使得新技術(shù)的擴(kuò)散速度加快，進(jìn)一步調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，從而提高地區(qū)生產(chǎn)能力，提升城市勞動(dòng)生產(chǎn)率；財(cái)政支出中科技投入所占比重越高，對(duì)科技投入資金越多，越能促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)出提高，進(jìn)一步提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。這也進(jìn)一步證明決定區(qū)域勞動(dòng)生產(chǎn)率高低的因素多而復(fù)雜且交互作用，需要因素之間互相配合形成合力，才能夠大大促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高。

（二）人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚中的城市勞動(dòng)生產(chǎn)率空間溢出效應(yīng)

根據(jù)空間計(jì)量理論，受空間溢出效應(yīng)的影響，臨近地理單元在經(jīng)濟(jì)特征上具有關(guān)聯(lián)性。為更好說(shuō)明勞動(dòng)生產(chǎn)率地區(qū)分布形態(tài)，需要對(duì)其進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)。因受到樣本選擇的影響，空間關(guān)聯(lián)性會(huì)在一定程度上弱化。

莫蘭指數(shù)值在0.27～0.41之間波動(dòng)且P值都小于0.05，均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明我國(guó)高集聚地區(qū)的勞動(dòng)生產(chǎn)率呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系，集群發(fā)展特征明顯。高勞動(dòng)生產(chǎn)率地區(qū)與高勞動(dòng)生產(chǎn)率地區(qū)毗鄰，而低勞動(dòng)生產(chǎn)率地區(qū)與低勞動(dòng)生產(chǎn)率地區(qū)毗鄰。勞動(dòng)生產(chǎn)率發(fā)展呈現(xiàn)整體地域性特征，高勞動(dòng)生產(chǎn)率地區(qū)往往呈現(xiàn)聚集分布。因此，需要對(duì)人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配的勞動(dòng)生產(chǎn)率影響效應(yīng)進(jìn)行空間估計(jì)檢驗(yàn)以準(zhǔn)確顯現(xiàn)出存在的空間溢出效應(yīng)。

1.空間模型設(shè)定

空間模型具有多種優(yōu)勢(shì)，可以避免傳統(tǒng)回歸模型造成的誤差，也可以有效解決內(nèi)生性問(wèn)題。第一，普通OLS 估計(jì)中含有觀測(cè)值相互獨(dú)立的假設(shè)條件，而勞動(dòng)生產(chǎn)率作為一種受地區(qū)生產(chǎn)協(xié)作影響程度較大的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，具有強(qiáng)烈的空間依賴性。這種空間依賴性會(huì)造成使用傳統(tǒng)回歸方法估計(jì)結(jié)果的偏差，因此在傳統(tǒng)模型中加入空間因素可以更為準(zhǔn)確地估計(jì)觀測(cè)值。第二，內(nèi)生性問(wèn)題是模型中的一個(gè)或者多個(gè)解釋變量與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)的問(wèn)題，由于空間面板數(shù)據(jù)模型具有空間滯后項(xiàng)，能夠較好地解決內(nèi)生性問(wèn)題。

本文空間模型的基本式為：

在模型式（4）基礎(chǔ)上加入空間相關(guān)因素W（空間矩陣），δ為空間自回歸系數(shù)，λ為空間自相關(guān)系數(shù)，α、β、θ為需要估計(jì)的模型參數(shù)。WY反應(yīng)依賴變量之間的相互作用，WX反應(yīng)獨(dú)立變量間的相互作用，Wu表示不同區(qū)域擾動(dòng)項(xiàng)之間的相互作用，LN為n×1 單位列向量。依照δ=0、λ=0、θ=0 的不同組合方式，構(gòu)成了整個(gè)空間計(jì)量模型框架。當(dāng)λ=δ=0，此時(shí)Y=αLN+Xβ+WXθ+ε，便為空間誤差模型的函數(shù)表達(dá)式。當(dāng)λ=0 且θ=0，此時(shí)Y=δWY+αLN+Xβ+ε，便為空間滯后模型的函數(shù)表達(dá)式。當(dāng)λ=0 時(shí)，公式變?yōu)閅=δWY+αLN+Xβ+WXθ+ε，即為空間杜賓模型表達(dá)式。Y為被解釋變量向量，是各市勞動(dòng)生產(chǎn)率水平組成的列向量，X為式（4）顯示的解釋變量和控制變量的列向量，式（6）是式（4）基礎(chǔ)上拓展的空間模型的矩陣表達(dá)形式。

2.空間屬性的確定與最優(yōu)模型的選擇

空間計(jì)量模型可采用空間滯后模型（SLM）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM）。到底采用哪一類(lèi)模型最好，需要通過(guò)LM 檢驗(yàn)和LR 檢驗(yàn)。LM 檢驗(yàn)被用來(lái)確定變量殘差是否存在空間依賴特征，即變量是否具有空間屬性。同時(shí)，LM 檢驗(yàn)也被用來(lái)確定空間模型是適合于空間滯后模型（SLM）還是空間誤差模型（SEM）。LR 檢驗(yàn)則被用來(lái)確定特殊化的空間杜賓模型（SDM）是否可以退化為一般化的空間滯后模型（SLM）或者空間誤差模型（SEM）。其中，LM檢驗(yàn)中robust為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。LM檢驗(yàn)結(jié)果、LR檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 LM檢驗(yàn)結(jié)果、LR檢驗(yàn)結(jié)果

LM 檢驗(yàn)中，SLM 與SEM 模型均在1%的顯著水平下拒絕了原假設(shè)，表明變量具有顯著的空間屬性，能夠適用于空間模型。而SLM 的穩(wěn)健性程度要比SEM 模型的穩(wěn)健性程度更高，說(shuō)明采用SLM 模型要更優(yōu)于SEM模型。

LR 檢驗(yàn)中，P值均為0，表明顯著拒絕了原假設(shè)，空間杜賓模型（SDM）無(wú)須一般化為空間滯后模型（SLM）或者空間誤差模型（SEM）。LM 檢驗(yàn)、LR 檢驗(yàn)結(jié)果表明空間杜賓模型為最優(yōu)模型。因此本文以空間杜賓模型的估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果為最終結(jié)果展開(kāi)分析。

3.空間杜賓模型的估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果

空間杜賓模型是空間滯后模型和空間誤差模型的擴(kuò)展形式，同時(shí)考慮因變量和自變量的自相關(guān)性。上述廣義空間嵌套模型式（6）中，當(dāng)λ=0 時(shí)，即空間不存在自相關(guān)時(shí)，公式變?yōu)閅=δWY+αLN+Xβ+WXθ+ε，即為空間杜賓模型表達(dá)式?；貧w檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。

表5 杜賓模型回歸結(jié)果

在空間杜賓模型回歸結(jié)果中，Main 表示本地區(qū)解釋變量對(duì)本地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，不考慮空間因素；Wx表示周邊地區(qū)解釋變量變化對(duì)本地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，是反映相鄰空間影響的因素。

空間杜賓模型的估計(jì)結(jié)果還包括三種效應(yīng)分解，即總效應(yīng)（LR-total）、直接效應(yīng)（LR-direct）、間接效應(yīng)（LR-indirest）。直接效應(yīng)（LR-direct）是某地區(qū)解釋變量對(duì)被解釋變量影響大小，其影響包括反饋效應(yīng)，即本地區(qū)解釋變量對(duì)其他地區(qū)的影響又反過(guò)來(lái)作用于本地區(qū)被解釋變量。間接效應(yīng)（LR-indirest）又稱(chēng)為空間溢出效應(yīng)，用于度量周邊地區(qū)的解釋變量對(duì)本地區(qū)被解釋變量的影響。總效應(yīng)（LR-total）為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)之和，是本地區(qū)某一解釋變量對(duì)所有地區(qū)被解釋變量的平均影響。

建立空間杜賓模型后，霍斯曼檢驗(yàn)選擇了固定效應(yīng)。其中，影響勞動(dòng)生產(chǎn)率的解釋變量中，關(guān)鍵核心變量人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚的一致性指數(shù)對(duì)本城市的勞動(dòng)生產(chǎn)率有直接的顯著負(fù)影響，在經(jīng)濟(jì)集聚優(yōu)先于人口集聚，而人口集聚追趕經(jīng)濟(jì)集聚進(jìn)程中勞動(dòng)生產(chǎn)率得到較大提高，彈性達(dá)到0.3 左右。這與面板固定效應(yīng)模型估計(jì)檢驗(yàn)的結(jié)果（見(jiàn)表3）一致。進(jìn)一步驗(yàn)證了命題1-4的結(jié)論是成立的。同時(shí)，某一區(qū)域人口集聚和經(jīng)濟(jì)集聚的匹配狀態(tài)又具有空間溢出效應(yīng)。其他變量如人力資本水平、平均固定資產(chǎn)投資和科技投入都具有顯著的空間溢出性。

在效應(yīng)分解中，衡量集聚的相關(guān)指標(biāo)，人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚一致性指數(shù)、人口集聚效率間接效應(yīng)估計(jì)值都為正，且都在5%的置信水平下顯著。模型檢驗(yàn)結(jié)果回答了前面所提出的問(wèn)題，即城市集聚具有顯著的空間溢出效應(yīng)，周邊地區(qū)人口集聚效率的提高可以促進(jìn)本地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率的發(fā)展。同時(shí)也表明高勞動(dòng)生產(chǎn)率城市的出現(xiàn)不是孤立的，伴隨著周?chē)貐^(qū)整體實(shí)力的增強(qiáng)，且高勞動(dòng)生產(chǎn)率城市一般以集群形式存在。而人口經(jīng)濟(jì)一致性指數(shù)直接效應(yīng)估計(jì)值為正，而間接效應(yīng)估計(jì)值為負(fù)，印證了人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚的匹配形態(tài)的優(yōu)化可以促進(jìn)本地區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率的發(fā)展。優(yōu)質(zhì)人才資源具有有限性，在某一地區(qū)的集聚，必然對(duì)周邊流出地區(qū)造成勞動(dòng)生產(chǎn)率的損失，因此其間接效應(yīng)估計(jì)值為負(fù)。

人均固定資產(chǎn)投資無(wú)論是直接效應(yīng)還是空間溢出效應(yīng)，估計(jì)值都為正且均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)。說(shuō)明固定資產(chǎn)投資水平的提高有利于擴(kuò)大再生產(chǎn)，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，有效拉動(dòng)需求，提高勞動(dòng)生產(chǎn)率?？茖W(xué)技術(shù)支出直接效應(yīng)為正，而間接效應(yīng)為負(fù)，表明對(duì)本地區(qū)科學(xué)技術(shù)投入增加可以提高本地區(qū)生產(chǎn)能力，而相對(duì)削弱周邊地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力，使得間接效應(yīng)系數(shù)為負(fù)。

五、結(jié)論和建議

（一）主要結(jié)論

通過(guò)對(duì)人口集聚與產(chǎn)業(yè)集聚匹配狀態(tài)影響城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的理論與實(shí)證研究，得出以下關(guān)鍵結(jié)論：

1.人口集聚與經(jīng)濟(jì)集聚匹配度對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)梯次遞進(jìn)特征。隨著城市發(fā)展成熟和勞動(dòng)生產(chǎn)率的不斷提高，經(jīng)濟(jì)集聚和人口集聚在動(dòng)態(tài)匹配中不斷運(yùn)行、發(fā)展、改變形態(tài)，總體上呈現(xiàn)出經(jīng)濟(jì)集聚優(yōu)先的匹配。人口空間集聚與經(jīng)濟(jì)空間集聚匹配指數(shù)由大于1 逐漸向小于1 轉(zhuǎn)變，則勞動(dòng)生產(chǎn)率由低向高提升，在1 附近勞動(dòng)生產(chǎn)率處于徘徊狀態(tài)，理想的勞動(dòng)生產(chǎn)率匹配是高經(jīng)濟(jì)空間集聚與高人力資本集聚和低人口空間集聚。

2.人口與經(jīng)濟(jì)集散變化、勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的本質(zhì)是地區(qū)人力資本水平的提高、人口素質(zhì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和人崗匹配度的提高。隨著勞動(dòng)生產(chǎn)率的變化，經(jīng)濟(jì)集聚與人口集聚水平呈現(xiàn)出不同匹配形態(tài)。企業(yè)也通過(guò)人口的遷移流動(dòng)，從厚市場(chǎng)池中獲取所需要的勞動(dòng)者，使得整體人力資源“新陳代謝”速度加快，人崗匹配度不斷提高。人崗匹配在層次與結(jié)構(gòu)上有不同的屬性，宏觀上主要為勞動(dòng)力數(shù)量的供需匹配，微觀上主要為勞動(dòng)力技能和崗位匹配；時(shí)期上主要為勞動(dòng)力的閑暇與企業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的動(dòng)態(tài)需求匹配，地域上主要為勞動(dòng)力的流動(dòng)與地區(qū)產(chǎn)能匹配。

3.人口與經(jīng)濟(jì)集散變化、勞動(dòng)生產(chǎn)率提高的表現(xiàn)是產(chǎn)業(yè)地理空間布局的合理和優(yōu)化。無(wú)論是國(guó)家層面上的“雁陣模型”、“中心外圍理論”，還是地區(qū)層面上的“區(qū)位理論”，都說(shuō)明了地區(qū)專(zhuān)業(yè)化會(huì)使生產(chǎn)更有效率。產(chǎn)業(yè)向具有區(qū)位優(yōu)勢(shì)、資源優(yōu)勢(shì)、政策優(yōu)勢(shì)的地區(qū)集中能夠提高生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)化水平，而不同地區(qū)間的產(chǎn)業(yè)協(xié)同能夠增強(qiáng)整個(gè)地域范圍內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)力。高生產(chǎn)率城市的成長(zhǎng)往往依賴于整個(gè)經(jīng)濟(jì)腹地的發(fā)展，如上海和整個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶，廣州、深圳與珠江經(jīng)濟(jì)帶。人口集聚滯后于經(jīng)濟(jì)集聚，經(jīng)濟(jì)集聚引導(dǎo)人口集聚。在這種動(dòng)態(tài)變化之中，產(chǎn)業(yè)空間布局不斷優(yōu)化，生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)化程度不斷加強(qiáng)，勞動(dòng)生產(chǎn)率得到不斷提高。

（二）結(jié)論的延伸含義

1.優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間布局，梯次配置，明確城市功能定位

充分利用我國(guó)地域廣袤、人口規(guī)模巨大所具有的回旋潛力和優(yōu)勢(shì)，在區(qū)域之間，要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。實(shí)現(xiàn)東、中、東北、西部地區(qū)良性互動(dòng)，各地區(qū)依托資源、地理優(yōu)勢(shì)，逐步形成分工合理、特色鮮明、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系。中西部地區(qū)要制定優(yōu)惠的稅收政策，承接?xùn)|部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。東部地區(qū)要淘汰落后產(chǎn)能，將鋼鐵、水泥、玻璃制造等產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)進(jìn)行兼并重組，以提高該類(lèi)資源型產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率，增強(qiáng)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活力。

2.以城市群為主體，構(gòu)建大中小城市協(xié)調(diào)發(fā)展的空間布局，依據(jù)不同的城市發(fā)展類(lèi)型，制定針對(duì)性人口政策引導(dǎo)人口集聚

嚴(yán)格控制大城市人口過(guò)度集聚，提升中小城市人口規(guī)模，推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)。以交通為導(dǎo)向，交城融合，形成疏密有致的城市分布格局。城市人口集聚要根據(jù)產(chǎn)業(yè)分布特點(diǎn)及城市功能定位，正確引導(dǎo)人口集聚。對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)進(jìn)行分層管理，完善人才管理制度，共享人才信息，引導(dǎo)不同層次勞動(dòng)力向各不同需求地域集聚，提高不同素質(zhì)勞動(dòng)力配置效率。

3.提高生產(chǎn)要素流動(dòng)，建立信息大數(shù)據(jù)共享機(jī)制，打破勞動(dòng)、資本、技術(shù)流動(dòng)限制

現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，信息已經(jīng)成為重要的生產(chǎn)要素，具有戰(zhàn)略引導(dǎo)性與風(fēng)險(xiǎn)控制性。制約地區(qū)生產(chǎn)協(xié)作的重要因素，已經(jīng)不是自然地理和行政劃分所帶來(lái)的生產(chǎn)割據(jù)，而是由于市場(chǎng)單元內(nèi)信息無(wú)法及時(shí)傳遞和共享而帶來(lái)的資源配置誤差。建立類(lèi)似于“區(qū)塊鏈”式信息網(wǎng)絡(luò)，能夠加強(qiáng)對(duì)信息統(tǒng)一管理，擴(kuò)大對(duì)地方內(nèi)部子數(shù)據(jù)庫(kù)并入規(guī)模，使得需求與生產(chǎn)更加匹配，資源配置更加精準(zhǔn)，有效規(guī)避市場(chǎng)機(jī)制自發(fā)性、盲目性、滯后性所帶來(lái)的資源浪費(fèi)。

同時(shí)，也應(yīng)該致力于打破生產(chǎn)要素流動(dòng)障礙，強(qiáng)化金融制度改革、土地制度改革和戶籍制度改革，使得生產(chǎn)要素實(shí)現(xiàn)自由流動(dòng)，從而提高資源配置效率，為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入活力。