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中国工业园区的成败

 
推文人 | 华岳
 
原文信息
 
Siqi Zheng, Weizeng Sun, Jianfeng Wu, Matthew E. Kahn. 2017. "The birth of edge cities in China: Measuring the effects of industrial parks policy” Journal of Urban Economics 100: 80-103.
 
引言
 
近年来,中国地方政府大事兴建工业园区,截至2006年,国家级与省级工业园区数量达到1568个,虽然仅占国土面积的0.1%,这些工业园区吸纳了1/3的FDI并贡献了10%的GDP。这种基于地域(Place-based) 的投资方式是否能够通过集聚/溢出效应来促进新兴企业生产率的提高,并由此引发城市边缘新消费型城市的产生?本文采用微观层面数据来研究这一问题。
 
制度背景
 
作者介绍,中国工业园区的设立分为两步,首先政府启动一项工业园区建设项目,并出台两类相应的配套政策,第一套是政府承担园区内基础设施建设,第二套是承诺一些优惠政策(税收减免,地租减免,贷款优惠,行政审批手续简化等等)。第二步,地方政府领导在追求经济增长的动机下利用行政职权主导工业园区建设的落地实施,比如快速将农业用地变更为城市用地。当然,地方政府领导有时也存在智商不够,或者太过激进的问题,导致做出错误决策。具体的招商引资谈判阶段一般由主管工业园区的管委会来完成。
 
数据与模型
 
作者选取了八个中国城市(北京,上海,深圳,天津,大连,武汉,西安和成都)中的110个工业园区作为研究对象,并搜集了四套详细的包含地理信息的微观数据,包括精确到街道和居委会层面的数据,工业园区数据(名称,地点,设立年份,地理边界等),工业企业数据,以及房屋状况和消费品销售数据。作者通过简单的理论模型提出了如下一条待检验的效应“链条”:工业园区的设立会提升新兴企业的TFP,从而会提高园区内及园区周边的工资水平及经济活动的密集程度。工人为节省通勤成本会选择居住在园区内或附近,导致当地人口密度增加,抬高房价并推动房地产业和零售业的兴起。作者首先建立了标准的DID模型来分析工业园区设立在企业层面的若干效应。以企业TFP,工资水平和就业人数为因变量,treatment为位于工业园影响区域 (Impact Area)范围内的企业(含40个1998-2007年之间建立的工业园区),control则为位于影响区域范围外的企业。
 
不可避免地,DID设定需要满足common trend的假设,而影响区域内外的企业可能在一些与基础设施相关的unobservables上存在系统差异,作者进一步采用matched DID来处理这一问题。作者发现这样一个有趣事实,早在计划经济时期,有一些地方就已经被选为未来工业园区的可能建设区域,地方政府在这些区域进行了大量基础设施建设并安排了工业用地,使这些地方已然具备了成为工业园区的优良条件。然而,到了80年代末90年代初,国家明确规定政府设立工业园区需要进行审批,不是想建多少就建多少,于是早期的这一批工业园区的“可能区域”就存在两种命运:最终成为工业园区(winner)和最终没有成为工业园区(loser),正是这样一个差异为实施matched DID提供了条件:此时的control不再是影响区域外的企业,而是loser区域的企业,而loser区域与winner区域由于从前都是工业园区的潜在建设区域,其系统性差异显然已经小了很多。
 
结果简述
 
工业园区设立后,园区内的企业TFP相对高出25.7%,而园区外影响区域内的企业TFP相对高出12.7%,所以园区的TFP溢出效应大概是园区内TFP效应的一半。
 
工业园区设立后,园区内的企业工资水平相对高出9.2%,而园区外影响区域内的企业工资水平相对高出6%-6.6%。
 
工业园区设立后,园区内的企业就业水平相对高出198%,而园区外影响区域内的企业就业水平相对高出160%。
 
靠近工业园区的房价高出大约12%,一手房销售量,餐馆数量,娱乐设施和零售商店数量与可比较的其他地区相比也明显提高。作者由此计算出设立一个工业园区的平均收益在230亿人民币左右。
 
设立时间越久,工业园区的溢出效应越明显,而国家级工业园区比省级工业园区具有更强的溢出效应,其中知识溢出是最重要原因。
 
值得一提的是,在估计过程中,作者选用了两个工业园区位置的工具变量来处理可能的selection bias,第一个变量是“区域内的村庄密度”,由于兴建工业园区涉及到拆迁和补偿等问题,政府倾向于选择村庄数量较少的区域,以减少与村民的有关谈判。第二个变量是“区域是否位于河流下游”,由于工业生产可能导致水污染,政府倾向于选择管辖范围内的下游区域来设立工业园区。
 
Abstract
 
China's government has spent hundreds of billions of dollars to invest in new industrial parks with the intent of boosting the economic growth, by attracting new firms into the parks and also generating spillovers for the local economy. Do such place-based investments in capital raise urban productivity or is this another case of the powerful state misallocating capital in China? This paper measures the localized spillover effects of 110 parks built in eight major cities on firm productivity, wages, and local manufacturing employment growth. We find that the geographic spillover effect of parks is an increasing function of the park's overall human capital level, the FDI share, and its “synergy” with nearby incumbent firms (measured by Marshallian factors). Using geo-coded data, we document that the growth in local employment and wages stimulates nearby local housing construction and retail store openings. The rise of a new production sub-center causes the emergence of a suburban “consumer city”.
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