生产性服务业集聚对江苏新型城镇化影响的测度研究

缪 琨

（江苏海事职业技术学院 经济管理学院，江苏 南京 211170 ）

一、引 言

2015年6月江苏省作为首批国家新型城镇化试点省份进行建设，2019年12月江苏省的试点建设通过了国家验收。新型城镇化的核心是推进产业生态的转型，江苏省不断探索新型城镇化工作路径，选择产城融合、乡村振兴等领域展开试点，推动新型城镇化在江苏省内全面展开，形成了具有江苏特色的工作格局，为其他省份建设新型城镇化指明了方向。

生产性服务业既是制造业升级的重要推手，也是实现农业现代化的关键环节。在实施新型城镇化的过程中，以智慧城市为代表的新型基建投资将成为新的增长点，这就势必需要现代服务业，尤其是具备高附加值、对产业具有引领作用的生产性服务业做出巨大贡献。因此，加快发展生产性服务业既是江苏省未来经济增长的重要引擎，也是推进其新型城镇化建设的重要举措[1]。

二、江苏省新型城镇化建设及生产性服务业产业集聚现 状

改革开放以来，江苏城镇化率从13.7%提高到2019年的70.60%，从统计数据分析，江苏城镇化水平远高于全国60.60%的平均水平，基本达到中等发达国家的水准，表明江苏城镇化发展取得了引人瞩目的成就。在城乡统筹与区域一体化发展阶段，苏北、苏中尤其是苏北，未来提升空间更大，将是江苏继续提高整体城镇化水平的主要动力。以人为本的新型城镇化将成为江苏深化改革、促进经济增长的重要动力。

2019年江苏省地区生产总值99631.5亿元，其中，第三产业增加值51064.7亿元，占全省地区生产总值的51.25%，同比增长6.6%，增长速度均超过第一、第二产业。自2016年第三产业增加值占江苏GDP的比重首次超过50%，江苏省产业结构调整加快，产业结构更趋合理化。其中，2017年第三产业增速达到8.2%，是江苏省经济增长的重要引擎。江苏省第三产业的较快发展，得益于现代服务业的较快发展，其中现代物流业、软件和新兴信息服务产业、科技服务业、互联网及相关服务业发展最快。

在从业人口数字来看，2019年年末江苏省第三产业就业人口1998.7万人，比2018年年末增加41.6万人，从业人口数量继续不断增加。与第三产业相比，2019年年末江苏全省第一产业就业人口734.5万人，第二产业就业人口2012.0万人，2018年年末江苏全省第一产业就业人口764.9万人，第二产业就业人口2033.4万人，可见，就业人口向第三产业转移趋势明显。

2019年江苏省软件和新兴信息服务产业、金融业增加值增长较快，分别增长13.9%、8.8%，服务业内部结构进一步趋向优化。随着江苏经济的迅速发展，信息软件类服务业和金融业正逐步成为江苏生产性服务业的支柱产业。生产性服务业发展的同时也促进了规模工业的发展，带动人员集聚和消费能力的提升。

三、江苏省生产性服务业集聚促进新型城镇化建设实证研究

为了深入分析和研究江苏省生产性服务业集聚促进新型城镇化建设水平提升的作用，选择江苏省13个地级城市作为研究对象，分别对新型城镇化水平和生产性服务业集聚水平进行不同指标的量化，而后建立计量模型进行实证分析 ，所选样本为江苏省13个地级及以上城市，数据主要来源于 2015-2019年《江苏统计年鉴》和13个地级市的《统计年鉴》等资料。

（一）变量选取

1.新型城镇化水平综合评价指标体系构建

选取了4个一级指标和17个二级指标，运用熵权法赋予权重，构建了新型城镇化发展水平评价指标体系[2]。如表1 所示。

表1 江苏省新型城镇化水平指标体系构建

第一步，数据标准化处理，具体计算公式为：

其中，Uij是指第i个城市第j个新型城镇化的数值，Uij是标准化处理后的新型城镇化指标值，maxU和minU分别是指当年各城市指标j的最大值和最小值。（其中，i=l,2, …m； j=l,2,…n）

第二步，计算第i城市第j个新型城镇化指标的比重：

第三步，计算第j个新型城镇化指标的熵值eij和变异系数gij：

第四步，计算第j个新型城镇化指标的权重:

最终，得出新型城镇化综合指标指数值Urban Index：

计算出江苏省每年13个城市各指标的权重，在此基础上测算出各个城市新型城镇化综合水平得分并进行排名，结果如表2所示。

表2 2015-2019年江苏省13个省辖市新型城镇化综合得分

2.生产性服务业集聚水平测量指标选择

选择区位熵这一指标来度量区域内生产性服务业集聚程度，具体计算公式为：

Zij釆用i城市生产性服务业的产出值占该城市总产值的比值，Xi指全国生产性服务业的产出值占全部城市总产值的比值。生产性服务业集聚水平，可以量化出i城市生产性服务业是否具有优势。一个城市生产性服务业的产出值占该城市所有产业总产值的百分比，如果等于全部城市生产性服务业的产出值占全部城市总产值的比值，则LQ值等于l。若高于全部城市水平，即LQ值大于1，则认为该城市生产性服务业产业集聚度高于其他城市，具有比较优势，；若小于1，则表明该城市生产性服务业发展较慢，不具备比较优势。根据测算，江苏地区及各地级市年年生产性服务业的区位熵值如表3所示。

表3 江苏省2015-2019年生产性服务业区位熵值

（二）模型构建

选择江苏省新型城镇化建设水平为被解释变量，生产性服务业增加值、工业增加值、GDP增长率为解释变量构建计量模型，同时增加控制变量和随机扰动项进行模型分析，模型设立如下：

其中，a是常数，与各变量的参数βit、γit、ηit一样，包含了时间和截面效应；αit还可分成总体效应和个体效应，μit为随机扰动项；LNUrbanit、LNProit、LNIndit、LNGDPit分别是城镇化建设水平、生产性服务业水平、工业产值和GDP值各自的对数，i代表城市，t代表时间。[5]。用固定效应模型和随机效应模型两种模型分别进行测算，旨在分析各样本的自身效应。

因为江苏省内苏南地区的城镇化水平和生产服务业水平均高于苏中地区和苏北地区，所以在计量过程中，我们分别对苏南地区（苏州、常州、南京和无锡）、苏中地区（南通、扬州、镇江和泰州）和苏北地区（淮安、徐州、盐城、连云港和宿迁）地区进行分组回归分析。

（三）实证结果

选取2015－2019年全省统计数据，借助计量模型，并结合区位熵的测算结果，苏南地区实证分析结果如表4所示。

表4 苏南地区数据回归结果

通过以上数据可以看出，如果不控制工业产值和GDP，苏南地区的生产性服务业与城镇化之间存在比较显著的正相关，即生产性服务业变动1%，导致城镇化率变动0.12%。但在工业产值以及GDP等变量取值既定的情况下，苏南地区生产性服务业集聚水平与城镇化之间呈轻微负面相关。工业产值对城镇化水平的影响超过了其他因素，工业生产值增加1%，城镇化水平能够上升0.14%。

表5 苏中地区数据回归结果

相对于苏南地区，苏中地区的生产性服务业对城镇化的作用呈正相关，生产性服务业增长1%，城镇化将提高0.06%。工业生产值对城镇化水平的拉动效应更为凸显，工业生产值增加1%，城镇化水平提高0.13个百分点，可见在苏中地区，工业水平对城镇化的影响较为突出。

表6显示，相对于苏南地区和苏中地区，苏北地区的生产性服务业集聚程度对城镇化水平的影响更大，边际效应达到0.07。GDP和工业发展均有利于城镇化发展。

表6 苏北地区数据回归结果

三 、启示建议

从苏南、苏中和苏北地区的情况来看，工业发展对提升各区域城镇化水平起到明显的正向作用，GDP值的提高也有利于城镇化水平提高。生产性服务业发展迅速，但城镇化却相对滞后，正是因为生产性服务业集聚水平促进城镇化水平提高的机制应发挥其应有的作用。

自我国改革开放以来，城镇化水平快速发展，但同时也带来了交通拥堵、社会治安、环境污染等一系列问题。发展新型城镇化建设是解决城市病的重要措施，而生产性服务业集聚水平对新型城镇化发展具有非常明显的拉动作用，解决影响生产性服务业发展对城镇化进程促进作用的制约因素显得尤为重要[6]。

为了充分发挥生产性服务业集聚促进城镇化水平提高，可以考虑如下解决方案。一是取消限制外地人口流入的大城市户籍制度、吸引投资的优惠产业政策等。只有各级城市相互协同发展，才能让生产性服务业集聚更好地促进新型城镇化。二是着力改善落后地区重要基础设施建设，特别是改善中小城市的公共基础条件，更好地为产业转移提供物质条件，借助大城市的生产性服务业，促使这些城市其他产业向中小城市逐步迁移，以发挥产业集聚对城镇化的带动作用[7]。三是在经济水平不同的地区，要选择合适的产业，比如在苏南地区，服务业发展较快、生产性服务业也较为成熟，这样的环境有利于相关产业有序转移，从而带动城镇化发展；而在苏中、苏北地区，工业仍然是拉动经济发展最重要的产业，以工业发展战带动城镇化发展，也是目前最切合实际的选择。这样能够促使江苏省城镇化发展更加均衡，城镇化整体步伐更快推进。