企业规模异质性,企业内部薪酬差异性

中国论文网 发表于2024-04-17 16:24:03 归属于工业论文 本文已影响655 我要投稿 手机版

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一、问题的提出20世纪90年代以来,不少学者在新经济地理学分析框架下探讨了生产要素流动、产业集聚与区域发展差异的关系,认为产业集聚是向心力与离心力相互作用的结果(Krugman,1991;Fujita等,1999;何雄浪和李国平,2009)。然而,标准新经济地理学假设产业内企业是同质的,地区之间的消费者偏好没有差别。这虽然简化了一般均衡分析过程,但严重脱离现实:即使在同一个产业内,企业在生产率水平、资本密集度和熟练劳动密集度等方面都存在显著差异,不同地区之间消费者偏好是不同的。经济发展实践表明,企业不仅在规模上存在差异,而且在劳动生产率与贸易行为上存在差异,由于地区之间收入水平的不同,消费者用于工业品和农业品的支出比重也是不同的。由此,许多学者对新经济地理学的解释能力提出了质疑,从而导致了新新经济地理学的产生。不同于新经济地理学和新贸易理论的企业同质性假设,“新”新贸易理论(Melitz,2003)提出的企业异质性特征拓展了解析集聚经济微观机理的视角,对“新”新经济地理学的产生与发展具有极为重要的理论价值。新经济地理学解释同质劳动者和企业的区位选择行为如何影响空间异质的形成与发展,而新新经济地理学探讨微观的异质劳动者、异质消费者、企业的区位选择行为与集聚经济的关系,重新解释现实中产业集聚与集群、要素流动与经济活动地理分布的关系,并探讨区域经济增长规律与途径(Baldwin和Okubo,2006;Okubo,2009)。本文在新新经济地理学数理模型的基础上试图做如下拓展:一是本文认为企业异质性由劳动生产效率引起。劳动生产效率的不同决定劳动者工资水平的不同,而不是企业利润的不同(Melitz,2003;Melitz和Ottaviano,2008)。二是对新经济地理学模型的经典假定——关于不同区域初始对称性的假定——提出质疑,即本文认为区域间在偏好、技术和开放度方面一般是不同的。据此,本文探讨了企业异质性、规模报酬与劳动力空间流动的关系。二、模型的建立1.模型的基本假设。假设存在两个部门,即制造业部门M和农业部门A。制造业部门在D-S垄断竞争下进行生产,可变投入为劳动力投入(每单位产出需要a单位的工业劳动力),不同企业的可变投入不同,a越低,企业的生产效率越高(0≤a≤1)。企业的固定投入为资本与土地,用F表示。企业的成本函数为F+wax[,i],其中w表示工业劳动者工资。农业部门在完全竞争和规模收益不变的情况下生产同质产品,而且只使用农业劳动力。有两个地区,用北部(发达地区)和南部(落后地区)来表示。同一地区工业劳动力与农业劳动力的价格可以不相等,不存在劳动力在工农业间的转移问题,工业劳动力在地区间可以自由转移,转移的动力来自于地区间的实际工资差距。两种产品在地区间是可以进行交换的,假定农产品交易无成本而制造业产品交易遵循冰山交易成本,冰山交易成本τ≥1。2.消费者行为。每个地区代表性消费者的效用函数U可以写成如下形式:三、市场均衡、规模报酬与贸易自由度图5 Δω与σ的关系图6 Δω与σ[*]的关系五、政策含义新新经济地理学将企业异质性融合在新经济地理学分析框架中,解释了新经济地理学的本地市场效应、内生的非对称性、区位的黏性、驼峰状聚集租金、突发性集聚与企业的区位选择关系等。新新经济地理学理论框架及其模型的微观基础不同于新经济地理学,但其尚未形成完全独立于新经济地理学的系统理论框架,理论与经验研究都有待进一步深入。本文放松了假设条件,将企业异质性融合在新经济地理学分析框架中,从另一种渠道解释了产业集聚与集群、要素流动与经济活动地理分布的关系,力图促进新新经济地理学在中国的发展。在理论分析的基础上,本文的政策含义如下:一是要考虑降低空间交易成本。除了考虑改善基础设施、减少贸易壁垒和促进生产要素自由流动外,更多的是要求政府通过对正式规则的改进和非正式规则的培育创造有利于产业集聚的公共环境。二是区域统筹发展的政策设计要有适度的政策梯度。在发达地区和落后地区之间设立一定的“政策梯度”,是实现区域统筹发展的核心选项。要适当保护落后地区市场和创造市场需求,大力发展订单生产,在经济发展的初期,区际贸易自由度的设计对某些产业应有所差异,为落后地区集聚经济的形成提供必要的推动力。发达地区首先要对落后地区开放市场,落后地区也要逐渐对发达地区开放市场,最终实现区域经济一体化。三是加强地区间人才交流与合作,促进落后地区的经济发展。高技术人才对地区经济发展至关重要,可以增强地区经济的集聚力,并促进地区收入水平的提高。落后地区实现经济快速增长的最有效途径就是引进人才,通过人才带动高新技术项目的建设,从而进一步吸引更多的人才与劳动者聚集,触动人才流动与产业聚集的循环累积因果效应,形成一个新的经济发展契机。

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