城市集聚经济效应估计的元分析
A meta-analysis of estimates of urban agglomeration economies
在学术研究中,文献综述起着至关重要的作用,通过文献综述我们可以系统地了解某一主题的研究现状以及未来可能的研究方向。目前主流的文献综述仍是进行定性地总结,但是借助元分析(meta-analysis)的方法,越来越多的学者开始来对文献进行定量地综述。元分析(meta-analysis)是指对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予定量合并分析,剖析研究结果间的差异特征,并对可能造成这种差异的相关因素进行识别。其应用较多的领域是医学和心理学,在经济学方面的应用则主要集中在环境经济学、交通经济学、劳动经济学及国际贸易等。Melo等人2009年发表在“Regional Science and Urban Economics”的这篇文章则将元分析(meta-analysis)扩展到空间经济学的研究上来,对城市集聚经济效应的相关估计结果进行了定量地统计和回归分析。
经济活动在城市的集聚可以通过共享、匹配和溢出等机制提高生产率,大量文献对这种集聚经济效应进行了实证检验,然而,研究所得到的结果却不尽相同。那么,是什么因素导致了实证结果的差异,这种差异在多大程度上来自于实证设计的不同?本文运用元分析(meta-analysis)的方法对此进行了回答。通过梳理相关文献,作者发现已有的实证研究在样本、变量以及估计方法的选择上存在较大的差异,而这都可能导致所估计的集聚效率弹性系数存在差异,具体地,作者考虑了现有文献采用的样本时间段、样本国家、样本涵盖的产业范围、样本是否为面板数据、样本是否为微观数据、样本单元是经济边界还是行政边界、估计方法是否采用固定效应、是否采用工具变量回归、对集聚的度量是采用城市规模还是城市密度或是市场潜力、是否控制地方化经济、是否控制人力资本差异、被解释变量是劳均产出还是劳动力工资等因素并将其设置成虚拟变量的形式,基于34篇文献的729个观察值,通过OLS方法识别了这些因素对所估弹性系数的影响。考虑到同一篇文章里存在多个观察值可能导致的组内相关性,作者还运用了随机效应模型对此进行了修正。本文的结果证实了实证设计上的不同确实会导致城市集聚经济效应的弹性系数估计存在差异。值得注意的是,运用元分析(meta-analysis)可能会存在一定的偏误,这主要来源于相关文献都只倾向于汇报弹性系数显著为正的结果,而忽略系数不显著或为负的估计,对此本文也进行了检验,发现现有文献估计的系数的绝对值和其标准误存在显著的正向相关,以使得t值都大于2,从而这种偏误确实在一定程度上存在。
基于本文的分析,作者提出了几个观点,第一,实证检验城市集聚经济对生产率的影响固然重要,但我们需要接受的是,如果使用的样本、变量和方法存在差异,相应估计的弹性系数也会存在一定的不同;第二,本文的结果显示针对城市集聚内生性的相关处理并不会对系数产生太大的影响,从而内生性不是一个主要的问题;第三,现有文献的研究多是针对制造业,未来需要更多的对服务业集聚经济效应的研究;第四,我们在估计时不应该只关注显著为正的系数,不显著或负向的结果也会加强我们对这一主题的认识。
ABSTRACT:
Although the productivity gains of urban agglomeration economies are generally found to be positive, there is a great deal of variability in the magnitude of reportedestimates. This paper undertakes a quantitative review of the empirical literature on agglomeration through a meta-analysis of 729 elasticities taken from 34 different studies. The objective is to make sense of the range of values for agglomeration economies found in the literature by identifying some key characteristics that affect the magnitude of the results obtained. Our analysis confirms that study characteristics do matter. In particular, we find that country specific effects, the industrial coverage, the specification of agglomeration economies, and the presence of controls for both unobserved cross-sectional heterogeneity and differences in time-variant labor quality can give rise to large differences in the results reported in the literature. In contrast, correcting for reverse causality of agglomeration does not seem to produce noticeable changes in the size of urban agglomeration estimates. We also test for publication bias and find some evidence supporting the presence of positive reporting bias. The findings support the intuition that agglomeration estimates for any particular empirical context may have little relevance elsewhere.
参考文献:
Melo, P. C., Graham,D. J. and Noland, R. B. A meta-analysis of estimates of urban agglomeration economies [J].Regional Science and Urban Economics, 2009, 39(3): 332-342.
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