集聚与增长：跨国的证据外文翻译资料

集聚与增长：跨国的证据

原文作者 Marius Bruuml;lhart ^a,b, Federica Sbergami ^c

^a Deacute;partement drsquo;eacute;conomeacute;trie et eacute;conomie politique, Ecole des HEC, Universiteacute; de Lausanne, CH-1015 Lausanne, Switzerland

^b Centre for Economic Policy Research, London, UK

^c Deacute;partement drsquo;eacute;conomie politique, Universiteacute; de Genegrave;ve, Bd du Pont drsquo;Arve 40, CH-1211 Genegrave;ve 4, Switzerland

摘要：我们利用截面数据OLS估计和动态面板数据GMM估计，研究了国家内部的经济活动的空间集中度对国家经济层面增长的影响。集聚可以通过对城市化份额和基于地方区域数据的空间集中度指数的测度来进行衡量。使用评估技术、数据集的建立和变量定义等方法，我们发现了能够支持“威廉姆森假说”成立的证据:集聚只会促使GDP增长达到一定的经济发展水平，这个估计的临界水平约为1万美元，大致相当于巴西或保加利亚目前的人均收入水平。因此，国家经济的增长与区域间平等发展之间的相关性可能逐渐减弱。另外，我们的结果还表明，就已放弃的增长而言，抑制经济集聚的政策成本在最贫穷国家是最高的。

关键词：经济增长；集聚；城市化；动态面板估计

因此，欧洲大部分地区城市的商业和制造业，一直是国家进步和发展的原因和契机，而不是仅仅是一个城市发展的结果。然而，这种顺序与事物的自然进程相反，必然是缓慢而不确定的。

亚当·斯密，《国富论》

1. 简介

如果经济体都集中在太空之中，它们的增长速度会更快吗？这是经济地理学家所提出的最基本的问题之一，也是20世纪90年代后期出现的一个理论研究项目中的核心问题，该项目将经济增长和地理“新”理论的模型结合起来，其最近的理论工作通常支持空间邻近性有利于经济增长的观点。举例来说，Martin和Ottaviano（1999,第948页）将模型增长和地理聚集模型称为“相互自我强化的过程”，Fujita和Thisse（2002,第391页）发现“增长与集聚是相辅相成、密不可分的。”Baldwin和Martin（2004,第2672页）强调了这样的结果：鉴于本地化的溢出效应，“集聚有利于经济增长。”经济增长和聚集的互补性，如果被发现是一种普遍现象，将会对经济政策具有强烈影响，因为国家需要一种特殊的效率-股权权衡。政策制定者可能会被迫在支持滞后地区还是促进国家层面的经济增长之间做出选择（Martin，1999）。

聚集和经济增长之间的联系不可能存在简单的、普遍存在的规律性。因此，我们认为聚集对经济增长的影响可能是非线性的，并可能同时取决于其他因素。我们主要关注两个重要的假设。

首先，Williamson（1965）认为，在发展的早期阶段，集聚最为重要。在运输和通讯基础设施匮乏、资本市场覆盖面有限的情况下，将生产空间集中可以显著提高效率；但随着基础设施的改善和市场的扩张，交通拥堵的外部性会导致需要一个更为分散的经济地理环境。这种理论与Bertinelli和Black（2004）的城市化的增长模型一致，在这个模型中，增长来自密集区域（“城市”），因为假定人力资本积累仅在那里发生，必须将集聚的动态收益与静态拥堵不经济的成本进行权衡，这两种效应的相对重要性在发展的各个阶段都会发生变化。由于个体不内化其区位选择所产生的动态外部性和静态外部性，所以聚集区域的均衡可能会变得过小或过大。而且，由于在发展的初始阶段，人力资本积累的潜在收益特别大，而拥堵造成的不经济并不会随着发展水平的变化而改变，因此拥堵的相对重要性将随着发展水平的提高而提高。在技术水平进步程度较低的地区，由集聚引发的人力资本积累显得尤为重要，否则经济增长可能会陷入发展陷阱。更加普遍的是，经济活动的地理重新分配是一个缓慢的过程，城市化趋势需要时间来逆转。因此，可以想象，在经历了快速增长时期（当时可能正是这种地理的聚集在经济发展的初期起到了促进作用）之后，各国会发现自己的经济地理分布位置过于集中，而这种集中“超出”了最佳水平。因此，根据“威廉姆森假说”，在经济发展的早期阶段，集聚促进了经济增长，但对已经达到一定收入水平的经济体来说，集聚并没有促进经济增长，反而抑制了经济增长。

其次，Krugman和Elizondo（1996）认为，国家的内部地理（以及聚集）对封闭经济体的作用比对开放的经济体更重要，因此国内交易变得越来越重要，一个国家与世界的其他地区的交易越少反而越好，因为这些国内交易可以在较短的距离更便宜地进行。Ades和Glaeser（1995）在85个国家的截面研究中确实发现了开放性与城市集中之间存在负偏相关关系，但对于这二者之间是否存在直接因果关系，他们的结论仍然是不确定的。

虽然各式各样的文献现在确定了一些正式的模型化渠道，但对于集聚促进经济增长的相关的实证工作仍然相对缺乏，在城市化、空间不平等、工业化和经济发展之间的联系上都有大量的学者对其进行理论研究，这些学者都持有这些现象之间存在正相关关系的观点（Bairoch, 1993；Hohenberg和Lees, 1985；Hohrnberg,2004）。然而，关于集聚对经济增长影响的计量经济学研究却很少。Henderson（2003）的广泛研究是第一个也是唯一一个对城市化对增长影响进行严格的跨国分析的研究。他利用动态面板估计方法（差异GMM），利用1960 - 1990年期间覆盖多达70个国家的面板数据集，他发现城市化本身并没有显著的增长促进作用，但城市的主导地位（一个国家最大城市所占的份额）有利于低收入国家的经济增长。

他的研究结果能够支持威廉姆森的假说：初始人均收入的相互作用项对城市化和城市主导地位的作用都是负面的。我们的论文与Henderson（2003）的研究主要有六个不同之处：（1）我们在1960-2000年期间将世界跨国数据集扩展到105个国家，（2）作为城市化措施的替代方案，我们根据1975-2000年期间16个西欧国家的区域数据，使用了国内地理集中度的Theil指数，（3）我们另外估计了“Barro式”截面回归，的长期增长，（4）我们采用系统GMM估计，它已被证明优于用于小样本属性的差异GMM估计量，（5）我们特别关注集聚变量与收入和开放性的相互作用，（6） 我们考虑集聚的部门级增长效应以及集聚模式。

据我们所知，其他对集聚增长效应有明确研究的是Crozet和Koenig（2007），他们在1980-2000年间利用欧盟地区的数据通过对区域内的经济活动对这些地区的经济增长表现进行观测来探索空间集聚的影响。他们的观点指出：集聚具有促进经济增长的效果：内部生产空间分布更加不均匀的地区似乎增长更快。

我们的目的是探索在发展阶段和开放阶段的中介作用下，从集聚到发展的因果关系。我们汇集了迄今为止用于此研究的最全面的数据库，将大型国家级数据集的截面和面板数据分析与欧洲的部门和区域分类数据的面板分析相结合，这使我们可以用各种集聚变量和模型规范来进行实验。由于集聚不太可能对各个部门产生相同的增长效应，因此我们除了研究总体经济增长之外，还将会研究集聚对个别部门增长的影响。

本文的结构如下。第2节讨论了关于经验增长模型的规范和估计的方法论问题，我们的结果将记录于第3节（针对全球跨国数据集）和第4节（针对区域和部门分列的欧洲数据集）中，将在第五节中进行结论和总结。

1. 如何估算集聚对经济增长的影响

2.1选择相关的增长决定因素

在缺乏一个包罗万象的理论模型的情况下，选择将控制因素纳入经验增长模型中绝非易事。从历史上来看，有关于增长决定因素的实证论文有很多回归规范，在文献中很难不发现对增长有至关重要影响的变量。

我们根据Sala-i-Martin等人（2004）的研究选择控制变量，这是我们所知道的最全面的规范搜索。文章探讨了1960-1996年期间88个国家的截面的增长回归中67个变量的解释力（但没有考虑到国家内部的集聚措施）。根据该数据集所允许的变量的大量可能排列，他们估计了8900万个随机选择的回归规范。在这些估计的基础上，他们计算“后验内嵌概率”作为回归的稳健性的衡量标准。他们发现了67个变量中有18个“与增长显著相关”，另外3个变量“与增长略微相关”。

因此，在可能的情况下，我们将Sala-i-Martin等人（2004）选出的18个变量作为对照组。关于这些变量的列表，请参见附录a。此外，我们还包括4个解释性变量，这些变量未被列入Sala-i-Martin等人（2004）报告的稳健回归变量列表（人口增长率、高等教育、生育率和投资份额）。考虑到这些变量是为了在小组估计中尽可能详尽地控制与农业聚集无关的国内增长决定因素。我们也将检查我们的结果对所有控制变量遗漏的稳健性。

然而，我们感兴趣的主要变量是那些代表聚集的变量。一个可以被认为是捕获聚集的变量，人口密度，是Sala- i-Martin等人（2004）的“与增长略微相关的回归变量”列表的一部分（产生的主要是积极的估计系数）。这个变量可以解释为捕捉国家之间的集聚。虽然这肯定是我们需要在实证模型中控制的一种效应，该模型的核心假设涉及空间集聚的经济活动的增长效应，但我们的首要关注点将是衡量国家内部集聚的变量。

外文文献出处：Brulhart, Sbergami. Agglomeration and Growth: Cross-country Evidence[J]. Journal of Urban Economics, 2009, 65（1）：48-63.

Agglomeration and growth: Cross-country evidence

Marius Bruuml;lhart ^a,b, Federica Sbergami ^c

^a Deacute;partement drsquo;eacute;conomeacute;trie et eacute;conomie politique, Ecole des HEC, Universiteacute; de Lausanne, CH-1015 Lausanne, Switzerland

^b Centre for Economic Policy Research, London, UK

^c Deacute;partement drsquo;eacute;conomie politique, Universiteacute; de Genegrave;ve, Bd du Pont drsquo;Arve 40, CH-1211 Genegrave;ve 4, Switzerland

Abstract:

We investigate the impact of within-country spatial concentration of economic activity on countrylevel growth, using cross-section OLS and dynamic panel GMM estimation. Agglomeration is measured alternatively through urbanization shares and through indices of spatial concentration based on data for sub-national regions. Across estimation techniques, data sets and variable definitions, we find evidence that supports the “Williamson hypothesis”: agglomeration boosts GDP growth only up to a certain level of economic development. The critical level is estimated at some USD 10,000, corresponding roughly to the current per-capita income level of Brazil or Bulgaria. Hence, the tradeoff between national growth and inter-regional equality may gradually lose its relevance. Our results also imply that, in terms of foregone growth, the cost of policies that inhibit economic agglomeration is highest in the poorest countries.

copy; 2008 Elsevier Inc. All rights reserved.

Keywords:Economic growth；Agglomeration；Urbanization；Dynamic panel estimation

It was thus that through the great

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