图片来源：ChatGPT4.0生成
原文信息：Gagliardi, L., Moretti, E., & Serafinelli, M. (2023). The World’s Rust Belts: The Heterogeneous Effects of Deindustrialization on 1,993 Cities in Six Countries. NBER Working Paper No.31948.
01
引言
制造业的转移和衰落对城市经济造成了重要影响，一些地区由此成为“铁锈地带”（Rust Belt）。本文对法国、德国、英国、意大利、日本和美国的 1993 个城市进行了研究，以了解去工业化对就业的影响。作者发现，一个城市在其国家制造业达到高峰时的制造业就业份额与之后总就业变化之间存在强烈的负相关关系，即那些最初依赖制造业的城市在其后劳动力需求下降时遭受了更为严重的冲击。尽管制造业岗位减少，但有相当一部分城市能够适应去工业化带来的挑战，总就业量不仅恢复甚至超过了之前水平，研究表明，34%的前制造业中心城市实现了超过本国平均水平的就业增长，不过美国的表现相对更差。
作者试图解释为什么不同城市在面临制造业衰退时的长期表现不同，发现去工业化对就业的影响与初期城市中受过大学教育的劳动力比例有关。虽然在制造业高峰前的二十年里，受过大学教育劳动力比例更高城市的就业增长速度与比例更低的城市相似，但在制造业高峰后的几十年里，就业趋势开始分化，人力资本积累更多的城市经历了更显著的就业增长。平均而言，当地高校比例每增加一个标准差，每十年的就业增长率就会提高 9.1个百分点，作者认为，人力资本密集型服务业的快速增长，弥补了制造业岗位的减少。
去工业化冲击就业
02
图2为各国制造业高峰年份的制造业就业份额空间分布。由于制造业就业在各国城市间分布不均，去工业化对各地经济的影响也存在差异，制造业实力雄厚的城市可能比制造业实力较弱的城市更容易受到去工业化的负面影响。
具体而言，图2中分布右侧的本地劳动力市场对劳动力需求的负面冲击要大于分布左侧。图4b证实了这一点。
03
就业增长恢复差异
但在相当多的情况下，尽管许多地方失去了制造业岗位，但总就业率仍恢复甚至超过原有水平。34%的前制造业中心城市（最初制造业比例位于前三分之一）的就业增长超过了本国的平均水平，表明众多城市成功适应了去工业化带来的冲击。
表3展示了各国社区就业增长恢复的显著差异。第1列量化了每个国家制造业中心完全复苏的份额，即十年就业增长率等于或高于本国的平均水平。相比之下，美国在所列国家中占比最低，表明美国“铁锈地带”社区的就业情况比其他国家的同类社区要差。
人力资本积累影响
04
为了探究为何一些前制造业中心的就业能复苏，而其他则不然，作者研究了人力资本初始差异与就业增长之间的联系。图4显示，在制造业高峰期前的20年，大学教育比例高的城市与大学教育比例低的城市就业增长率相似，但在制造业高峰期之后的几十年里，就业趋势出现分化：大学教育比例高的城市就业增长速度明显加快，且这种分化随时间加速。虽然大学教育比例是重要因素，但地域差异的其他原因也不容忽视。
为了量化较高的大学毕业生初始比例对后续就业增长的影响，作者设定如下模型：
ΔYlc(l)是位于c(l)国的地方劳动力市场l在c(l)国制造业高峰年至2010年间的总就业率（或各部门就业率）的十年平均增长率；College Sharelc(l)和Manuf Sharelc(l)分别是具有大专及以上学历的居民在地方劳动力市场中所占的比例以及在地方劳动力市场中制造业就业所占的比例，两者均以c(l)国制造业高峰年为衡量标准；Xlc(l)是c(l)国制造业高峰年当地劳动力市场层面的变量；αc(l)是国家固定效应，用于吸收制造业高峰至 2010 年间发生的特定国家就业冲击。
考虑到当地劳动力市场的初始人力资本水平可能与影响就业水平变化的时变未观测因素有关，例如受过大学教育的工人可能在制造业达到顶峰前的几年中更倾向于迁往预计就业增长的地区，作者采用地方劳动力市场到最近的历史悠久的学院或大学之间的驾驶距离来作为College Sharelc(l)的工具变量。
表 5报告了初始人力资本水平对去工业化时期就业的回归结果。第 8 列的估计结果表明，当地具有大学学历的劳动者的初始比例每增加 1 %，每十年的就业增长率就会增加 2.95%，也即在制造业就业初始份额不变的情况下，位于本国大学份额分布 75 %分位数的城市每十年的就业增长率比位于25% 分位数的城市高 9.6 %。该结果还表明，高校比例每增加一个标准差，每十年的就业增长率就会提高 9.1 %。
当地高校比例对总就业增长影响的一个可能解释是，当地劳动力市场中高校比例越高，制造业就业下降越有限。然而，经验证据似乎并不支持这一假设。相比之下，英国和美国的证据显示，控制了最初的制造业比例后，当地劳动力市场中大学比例与去工业化时期人力资本和知识密集型服务业的就业增长之间存在正相关关系。这表明，在制造业达到顶峰后的几十年里，大学初始比例高的城市与大学初始比例低的城市相比，人力资本密集型服务业的就业增长更快。
表 8报告了相应的 OLS 和 2SLS 估计值。第 4 列和第 8 列的估计结果表明，当地具有大学学历的工人比例每增加1%，人力资本和知识密集型服务业的十年平均就业增长率就会分别增加 1.30%和 4.33%。
05
结论
经过对六个工业化经济体中1993个城市的研究，作者发现去工业化对就业的影响存在显著差异。在许多前制造业中心，随着制造业就业的减少，总就业也相应下降。然而，一部分制造业中心成功适应了去工业化带来的冲击，实现了经济的重塑。
推动经济复苏的关键在于初始人力资本水平。在各国制造业达到顶峰的那一年，大学毕业生比例较高城市的总就业增长速度超过了大学毕业生比例较低的城市。这种效应部分可以通过人力资本密集型服务业的更快增长抵消了制造业工作的流失来解释。
推文作者：李嘉颖、谢凯
Abstract
We investigate the employment consequences of deindustrialization for 1,993 cities in France, Germany, Great Britain, Italy, Japan, and the United States. In all six countries we find a strong negative relationship between a city's share of manufacturing employment in the year of its country’s manufacturing peak and the subsequent change in total employment, reflecting the fact that cities where manufacturing was initially more important experienced larger negative labor demand shocks. But in a significant number of cases, total employment fully recovered and even exceeded initial levels, despite the loss of manufacturing jobs. Overall, 34% of former manufacturing hubs--defined as cities with an initial manufacturing employment share in the top tercile--experienced employment growth faster than their country's mean, suggesting that a surprisingly large number of cities was able to adapt to the negative shock caused by deindustrialization. The U.S. has the lowest share, indicating that the U.S. Rust Belt communities have fared relatively worse compared to their peers in the other countries. We then seek to understand why some former manufacturing hubs recovered while others didn't. We find that deindustrialization had different effects on local employment depending on the initial share of college-educated workers in the labor force. While in the two decades before the manufacturing peak, cities with a high college share experienced a rate of employment growth similar to those with a low college share, in the decades after the manufacturing peak, the employment trends diverged: cities with a high college share experienced significantly faster employment growth. The divergence grows over time at an accelerating rate. Using an instrumental variable based on the driving distance to historical colleges and universities, we estimate that a one standard deviation increase in local college share results in a rate of employment growth per decade that is 9.1 percentage points higher. This effect is in part explained by faster growth in human capital intensive services, which more than offsets the loss of manufacturing jobs.
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