欧洲央行时变集聚经济与总工资增长2024

经济体和总工资增长 No 2997 免责声明：本文件不应被视为代表欧洲央行的观点。（欧洲央行）。所表达的观点是作者的个人观点，并不一定反映欧洲央行的立场。 摘要 我们研究了四十年来集聚经济如何影响了法国的劳动力收入。首先，我们动态地定义城市以反映它们的不断变化的足迹。我们的研究发现，总体工资增长主要是由大城市而非小城市或城市之间的人口流动驱动的。我们估计了考虑时间变化的城市和个体固定效应的个人工资，并分析了城市特征（就业密度、面积和市场准入）及其回报如何影响工资演变。这些特征价值的变动对工资的影响微乎其微，但它们回报的变动对工资有显著的影響，并存在城市间的明显差异。总体而言，法国的总体工资增长反映了大城市规模带来的更高回报。我们的模型纳入了集聚经济对城市规模和人口的影响，表明回报的变化并不能充分驱动人口或面积的变化以影响总体劳动收入，支持了我们的实证发现。 关键词：集聚经济、内生城市规模、增长、工资JEL代码：R23, J31, J61 执行摘要 在过去的五十年中，世界各地城市的发展速度各不相同，一些国家出现了城市巨兽，集中了人口和就业。这些大城市通过生产力提升、创新和规模经济驱动经济增长。随着城市扩张和适应结构变化——如服务业的兴起和交通的改善——集聚经济效应已经演变，影响劳动收入和总生产力。本项研究考察了城市特征变化及其回报的双重作用，以解释1976年至2015年法国的总劳动收入。 我们的贡献有三点。首先，我们每年划分城市，使我们能够捕捉到土地面积的变化，而不仅仅是人口或就业的变化。这种方法让我们能够更动态地观察城市的增长、吸收周边地区以及有时合并的情况。其次，我们估计了三个城市变量的集聚经济规模：就业密度、土地面积和市场可及性。这有助于我们确定总劳动收入的变化是由这些城市特征的变化还是它们回报随时间变化引起的。最后，我们构建了一个具有内生就业和土地面积的城市体系模型，以分析集聚经济对劳动收入的均衡效应。这个模型捕捉了集聚回报变化对收入的影响，以及城市特征变化产生的间接影响。我们还研究了集聚回报的变化如何影响城市间的迁移模式和公司搬迁，而这反过来又影响地区工资差异和城市发展。我们考虑了均衡效应，这有助于阐明旨在培育特定城市集聚经济的城市政策可能如何导致更广泛的城市景观中经济活动的重新分配。 为了测量城市随时间变化的足迹，我们从1976年开始每年使用de Bellefon提出的飞镖法描绘城市。et al.(2021) 这涉及将法国大陆划分为200 m x 200 m的正方形区域，并基于CEREMA和BDTOPO数据计算它们每年的建筑体积密度，这些数据包括建筑的占地面积、高度和建设年份。这种方法使我们能够捕捉到城市的扩张、合并和吸收，与将城市视为固定实体的研究形成对比。 利用这些年度城市划分，我们根据1976-2015年的行政面板数据估计时间变化的集聚经济。在第一步中，我们将个人日工资对城市-年度固定效应进行回归，同时控制个人观测到的和非观测到的异质性。 并且行业。在第二步中，我们将估计的城市-年份固定效应回归到我们的三个集聚变量——就业密度、土地面积和市场可及性——允许系数随时间变化。我们的研究结果显示出，与城市密度、土地面积和市场可及性相关的工资弹性随着时间的推移而增长，这表明较大的城市在推动工资增长方面变得更加有利。这些估计在用历史城市特征和地质特征作为工具变量对集聚变量进行处理时几乎不受影响。 我们的研究结果显示，聚集变量收益的变化对工资增长的影響远大于城市特征值的变化。尽管城市有所发展，但聚集收益的变化在解释工资差异方面扮演了更为重要的角色。特别是，我们观察到大城市表现出规模报酬递增的特点，这反过来又促使它们的总工资增长速度高于小城市。对对数工资增长分解的结果证实，聚集收益的变化是工资增长的主要驱动因素，而城市特征值的变动对工资增长的影响较小。 为了探究集聚经济的间接影响，我们提出一个理论模型，在单中心城市系统中将集聚经济纳入其中。集聚经济被指定为城市特征的Cobb-Douglas函数，与我们实证研究结果一致。尽管该模型不能解析求解，但我们进行比较静态分析，以评估集聚回报变化对工资的直接和间接影响。我们的结果表明，尽管直接效应相当显著，但间接效应——如由迁移引起的城市密度和土地面积的变化——相对较小。这与我们的实证观察结果相一致。从政策角度来看，这些发现意味着旨在特定城市增强集聚经济的城市政策可能带来地方收益，但除非它们显著改变城市特征的回报，否则不太可能对国家工资增长产生重大影响。 总结来说，我们强调了在都市环境 中，聚集收益对推动劳动收入的重要性。通过考虑聚集经济的直接和间接影响，我们提供了一个更全面的视角，了解城市特点和它们带来的收益如何塑造法国的工资分配。这一理解对城市政策有重要意义，表明提高城市生产率的努力应集中在增加城市规模收益的因素上，而不是仅仅扩大城市边界。大城市从规模收益的增加中获益不成比例，这有助于他们在推动总体工资增长方面占据主导地位。考虑聚集收益演变的细致方法可能会在塑造富有生产力和公平的都市景观方面更加有效。 1 引言 过去五十年间，全球城市稳步增长，但增长速度各异。许多国家见证了城市巨人的崛起，这些巨人创造了集聚经济并从中受益（Duranton and Puga，2014）。由于服务行业的发展以及交通的改善等结构性变化，城市规模的经济回报也许已经发生了演变。这种演变甚至对一个既定的城市规模分布，也会影响到总体生产率和劳动收入。本研究旨在使用个人工资面板数据，量化法国在1976-2015年期间城市特征及其对劳动收入回报的同时作用。 我们的贡献有四个方面。首先，我们每年对城市进行界定，以适当地考虑城市土地面积的变化，而不仅仅是城市人口或就业的变化，这在文献中是一个标准做法。然后，我们分别估算每年三个变量（城市就业密度、土地面积和市场进入）所体现的集聚经济规模。这使我们能够随后评估总劳动力收入的变化是由城市特征价值的变动还是它们的回报变动所驱动的。最后，我们构建了一个具有内生就业和土地面积的城市体系，以研究集聚经济变化对劳动力收入均衡影响。我们显示，劳动力收入受城市特征回报变化的直接影响和它们对城市特征价值内生影响的间接影响。 近年来，从宏观经济角度采用描述性方法研究了集聚经济对空间工资差异的影响。Bauluzetal.（2023）量化过去四十年北美和西欧国家内部及国家间地方劳动力市场工资差异的演变。Buttset al.（2023）重点关注自1940年以来美国城市工资溢价的变化，并发现它直至20世纪80年代前一直在降低。Giannone（2022）和Eckertet al.(2022一个与主要影响大城市的技术空间扩散和技能偏向型技术变革的实证证据相协调。我们背离了现有文献，通过考虑具有不同足迹和就业密度的城市系统，与城市经济理论保持一致。我们的兴趣在于城市特征变化及其对总工资增长率的影响。 我们的研究补充了大量关于考察时间恒定效应的文献。 聚敛经济对生产率和工资的影响。（参见Combes和Gobillon，2015；Ahlfeldt和Pietrostefani，2019；Duranton和Puga，2020）。特别是，Combeset al.（2008）通过回归个人工资与城市就业密度和面积的关系来估计静态的集聚经济，同时考虑到个人在可观测和不可观测因素上的空间排序。1他们的工作已经扩展到考虑城市中的学习效果，这些效果在迁移到另一个城市时可能具有可转移性（de la Roca and Puga, 2017；Koster and Ozgen, 2021；Eckert）。et al., 2022b在历史视角下，贡献数据稀缺，因为长期来看企业和工资数据往往缺失。一个例外是Combeset al.（2011）谁估算在140年间集聚经济对增值的影响。尽管集聚经济的回报通常被认为随时间保持恒定，但我们对它们在40年内的演变进行了评估。2 一些来自劳动文献的近期贡献探讨了集聚变量对从包括个体固定效应的工资规格中推导出的企业固定效应的地方平均所构建的地方生产率残差的影响（Dauth）。et al.，2022；卡et al.2024)。这种间接方法通过考虑企业-年份固定效应而不是时间恒定的企业固定效应，来缓解了当个人跨越城市流动时，进入非代表性企业中的排序偏差。鉴于我们对随时间推移的聚集经济演化的兴趣，我们通过考虑企业-年份固定效应而非时间恒定的企业固定效应来扩展此方法。这使得我们可以推导出城市-年份效应并评估它们如何受到聚集经济演化的影响。考虑这一扩展后，我们的结论依然成立。 聚集经济收益的变化可以产生城市间的人口和公司迁移流动，对空间工资差异的影响与城市政策如何影响城市发展的方式相似。城市政策可以通过吸引来自其他城市的人口和企业，以促进某些城市的聚集经济，从而使这些城市从聚集经济中获益较少。城市政策的影响取决于当地收益和损失的相对大小（Glaeser and Gottlieb, 2008；Kline and Moretti, 2014；Gaubert, 2018）。我们在研究总劳动力市场收入演变时，通过将所有城市聚集经济变化的效应相加，来考虑这种均衡效应。 关于城市系统的文献非常丰富，这些文献研究了它们随时间演化的过程。 在静态和动态集聚经济（Duranton 和 Puga, 2014；Behrens 和 Robert-Nicoud, 2015）的存在下。城市增长可以通过人力资本外部性（Black 和 Henderson, 1999；Duranton 和 Puga, 2023）或规模外部性（Combes）产生。et al.2024)。我们构建了一个仅包含静态集聚经济的城市系统模型，但允许城市规模随着时间推移而演变，这是由于集聚变量回报的变化影响城市生产率，而这些变化根据城市规模的不同而异。这种方法的优点是，时间变化的集聚参数直接对应于我们工资方程中的参数。使用比较静态分析，我们随后可以分别计算集聚参数变化对生产率的直接影响以及通过集聚变量价值变化介导的间接影响。 据我们所知，我们的研究首次引入了城市时间变化的界定，以适应由于集聚经济、本地生产力和便利性冲击的变化而引起的城市足迹的变化。我们从1976年开始每年使用de Bellefon提出的飞镖法界定城市。et al.（2021）。我们使用一个200米×200米的网格。对于法国大都市区的分析，我们利用CEREMA和BDTOPO数据中的建筑占地面积、高度和建 设年份信息，计算每年的人类居住体积密度。像素被归类为“城市”类，如果其建筑密度超过在随机重新分配多次整个领土上所获得的大多数值。城市区域被定义为相邻城市像素的集合，其中“城市核心”比城市区域内的随机像素显著密集。最终，城市被定义为至少有一个核心的城市区域。总体而言，这种方法使我们能够考虑城市扩张、吸收和融合，而与其他研究通常在一段时间内考虑具有固定边界的恒定城市集合的研究不同。有趣的是，我们观察到大型城市可以有不同的轨迹。特别是，里尔在历史上专注于采矿、纺织和重工业，发展变化不大，而马赛则在我们研究期间有很大的扩张，吸收了许多城市区域。这与消费便利设施的日益重要角色一致，特别是宜人的天气和沿海位置（Rappaport和Sachs，2003；Rappaport，2007，2009）。 配备了我们每年对城市的划分，我们使用行政面板数据估计时空变化的经济集聚。年度社会数据声明- DADS) 在 1976-2015 年期间。首先，我们在控制个人观察到的和非观察到的异质性以及行业的情况下，使用城市-年份固定效应对个人每日工资进行回归。 第二步，我们将估计的市区-年份固定效应回归到市区特征（就业密度、土地面积和市场可及性）。值得注意的是，这些变量的系数可能随时间变化。关于城市密度（分别对应土地面积和市场可及性）的工资弹性随时间从0.011增加到0.042（分别从0.007增加到0.022和0.039增加到0.082）。当使用历史城市特征和地质特征