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长江经济带新型城镇化与产业结构升级的交互影响研究

2023-02-20孙芳城

西部经济管理论坛 2023年1期
关键词:高级化经济带产业结构

刘 霜 孙芳城

(重庆工商大学长江上游经济研究中心 重庆 400067)

长江经济带作为我国三大战略之一,将成为我国经济发展的重要增长级。新型城镇化建设是我国实现社会主义现代化的必由之路,是加快产业结构转型升级的重要抓手。长江经济带跨越我国东部、中部以及西部地区,无论是从人口规模还是经济总量均占据我国“半壁山河”。根据第七次全国人口普查数据,长江经济带11 省市常住人口城镇化率平均为64.06%,国家“十四五”规划纲要指出,我国的常住人口城镇化率在“十四五”时期要提高到65%,截至目前长江经济带距离这一目标还存在一定差距。2018 年4 月26 日,在深入推动长江经济带发展座谈会上,习近平总书记强调推动长江经济带高质量发展,要加快产业体系建设,从新型城镇化等方面寻找突破口,协同增强长江经济带发展动力。国家“十四五”规划纲要在关于完善新型城镇化战略、提升城镇化发展质量方面也提出,深入推进“以人为核心”的新型城镇化战略,坚持产城融合;在推动长江经济带发展方面,提出发挥产业协同联动整体优势,构建绿色产业体系。因此,基于“新型城镇化”和“长江经济带”两大国家战略联动叠加的现实背景,本文有针对性地梳理长江经济带新型城镇化与产业结构之间的互动关系,将为助力推进产城互促发展提供决策依据和路径参考。

一、文献综述

城镇化作为工业化发展的空间表现形式,工业化作为城镇化的经济内涵,一直以来都是学术界关注的重点。西方发达国家由于进入工业化时间较早,研究重点着眼于工业化社会带来的系列“城市病”问题,伴随着我国城镇化和工业化进程的不断加快,越来越多的学者开始关注城镇化和工业化之间的联动。新发展阶段下,围绕新型城镇化与产业结构之间的联动关系探讨,已然成为老话题新研究[1]。

目前,国内外对于城镇化与产业结构的联动关系研究主要分为单项模式和双向互动模式。一种单项模式认为城镇化发展对产业结构升级有促进作用,Bruckner[2]发现在发展中国家城镇化对经济增长具有正向促进作用。李长亮[3]运用空间杜宾模型分析得出,新型城镇化对全国以及地方省区的产业结构升级具有正向促进作用。周敏等[4]基于中介效应实证分析,发现新型城镇化能够通过提升技术创新水平、增加人力资本水平和提升城镇居民家庭人均可支配收入路径影响产业结构合理化、产业结构高级化。尚娟等[5]通过实证研究发现,新型城镇化对产业升级的影响在时间和空间上存在区域异质性,东部新型城镇化对产业升级有正向影响,中西部前者对后者无正向影响。也有少部分学者认为城镇化发展对产业结构升级有抑制作用,葛金田等[6]则从全国范围出发,认为新型城镇化对我国产业结构优化升级产生显著的负向影响。另一种单项模式认为产业结构升级会影响城镇化发展。以H.B.chenery、库兹涅茨为代表的学者认为产业结构的演进是推动城镇化发展的根本动力[7-8]。陈立俊等、钱宏胜、朱高立[9-11]分别从第二、三产业对农村人口的吸纳能力以及全样本、分区域、分时段等角度研究了产业结构升级对城镇化发展质量的影响。由此可见,区域发展基础和发展模式不同,产业结构演变的城镇化响应也会不同。

双向互动模式则分为两种类型,一种类型集中表现为城镇化与产业结构的互动机制与协调发展研究。付丽娜等[12]、王芳等[13]通过面板向量自回归模型估计方法解锁新型城镇化与产业结构之间的关联效应和影响机制。黄海立[14]则运用灰色关联分析方法分析城镇化、产业结构协调发展水平与相关因素的关联程度。胡元瑞等[15]提出产业转型升级和新型城镇化建设的高度耦合、协调发展是推动我国实现高质量发展、全面建成小康社会的必然需求。熊兴等[16]认为推进新型城镇化与产业结构升级的互动协调发展有助于提升成渝地区双城经济圈的发展能级和综合竞争力,并从二者的相互关系角度出发,得出产业结构与新型城镇化之间的互促影响并不对等,新型城镇化与产业结构优化整体耦合协调度还较低。另一种类型表现为城镇化、产业结构与第三变量之间的交互影响。涂建军等、张志新、张洪潮[17-19]分别引入科技创新、城乡收入差距、失地农村劳动力“再就业”来探讨产业结构升级和新型城镇化建设之间的双向影响,胡鹏等[20]则将城镇化、产业结构与金融发展纳入同一分析框架,分析出三者之间存在长期稳定的动态均衡关系。

通过梳理现有文献发现,部分学者在新型城镇化和产业结构的指标选取上通常采用简单方式,导致指标的科学性、合理性及其代表性不强。因此,为了充分体现新型城镇化的时代内涵与特征,本文分别从五个维度,即“人口—经济—社会—空间—绿色”来构建新型城镇化指标体系。同时,从“合理化—高级化”两个维度来构建产业结构升级指标体系,并且运用面板向量自回归模型估计方法分析新型城镇化和产业结构合理化、高级化的关联效应和影响机制,而面板向量自回归模型也能够很好地解决简单线性回归容易产生的内生性问题。

二、指标体系与研究方法

(一) 数据来源

本文选取长江经济带11 省市2011—2020 年的面板数据进行分析,数据主要来自于EPS 数据库以及各省市统计年鉴,极少数指标数据的缺失采用均值插补的方法补齐,核心变量为新型城镇化和产业结构升级。

1. 新型城镇化

本文从人口城镇化、经济城镇化、社会城镇化、空间城镇化和绿色城镇化5 个维度构建21 个三级指标,充分遵循数据科学性、合理性以及可得性原则,形成长江经济带新型城镇化评价指标体系(见表1)。

表 1 新型城镇化评价指标体系及权重

2. 产业结构升级

本文借鉴干春晖等[21]、何好俊等[22]、付丽娜等[12]、熊兴等[16]的相关研究,从产业结构合理化和产业结构高级化来构建长江经济带产业结构升级评价指标体系(见表2)。

表 2 产业结构评价指标体系及权重

产业结构合理化是产业间的聚合质量,主要运用泰尔指数(Theil Index)进行度量。泰尔指数又称泰尔熵,一般用于地区收入或个人收入水平差异研究,也有部分学者对泰尔指数进行重新定义,用来衡量产业结构合理性。公式如下:

式中, Y 表示区域内GDP, L表示区域内就业人数, Yi表 示区域内三大产业增加值, Li表示区域内三大产业就业人数。如果 TL 为 0,说明产业结构处于平衡状态;如果 TL偏离0,说明产业结构偏离均衡状态。

产业结构高级化是对产业结构升级的度量,是推动区域经济发展转型的重要手段,用第三产业增加值与第二产业增加值的比值来衡量产业结构高级化更具有代表性。

式中, O PT 表 示产业结构高级化指数; Y3表 示第三产业增加值; Y2表 示第二产业增加值; O PT数值越大,表示产业结构高级化水平越高。

(二) 研究方法

1. 熵权 TOPSIS

本文采用熵权TOPSIS 测算长江经济带新型城镇化水平,其主要步骤如下:

(2)数据的标准化。由于指标本身存在正负两种类型,本文采用极值法对正向和负向指标进行标准化处理,为避免求熵值时对数计算的无意义,对正负指标进行平移 q,得到极值一致化矩阵。

(3)计算 x'ij的 比重 Pi j。

(4)计算指标 j的 信息熵 ej和 差异系数 λj, 且 ej∈ [0,1]。

(6)根据评价指标权重计算加权矩阵:

(9)构建各评价对象与最优解的相对接近度,计算公式为:

Ci越接近1,表示该评价对象越接近最优评价水平。

2. PVAR 模型

本文借鉴Love&Zicchinno[23]的方法构建PVAR 模型:

其中, yit是包含了新型城镇化和产业结构的列变量, i表示长江经济带11 省市, t代 表年份, k为 滞后阶数, α0为截距项向量, αj为 滞后变量的参数矩阵,βi和 γi分 别为个体效应和时间效应,εit为随机误差项。

3. 耦合协调度模型

本文将 U1、 U2两个子系统之间相互促进程度定义为耦合度,两系统协调发展的程度定义为耦合协调度。在借鉴前人研究的基础上[24],用耦合度模型对长江经济带新型城镇化—产业结构升级相互促进程度展开度量,从而构建耦合度模型为:

其中, U1为 新型城镇化水平, U2为 产业结构升级,C 为 耦合度,C ∈(0,1),C 值越接近1,表明耦合程度越好。

耦合度只能反映长江经济带新型城镇化与产业结构升级的相互作用程度,不能体现二者之间到底是在何种水平上相互促进或相互制约。因此,又引入耦合协调度模型:

其中, D 为耦合协调度, T 为综合评价指数, α、 β为待定系数,考虑到经济发展过程中新型城镇化与产业结构升级两个子系统的重要程度一样,假设赋值 α =β=1/2 , D ∈(0,1), D越接近1,说明两个子系统越协调。

三、实证结果与分析

(一) 长江经济带新型城镇化与产业结构升级的时空演化规律分析

运用熵权TOPSIS 方法测算长江经济带新型城镇化水平,测算结果如图1 所示。从时间维度来看,长江经济带新型城镇化水平指数从2011 年的0.2929 上升至2020 年的0.4401,可见2011—2020 年长江经济带新型城镇化水平指数呈平稳上升态势。上海市新型城镇化水平指数从2011—2020 年均在0.60 以上,历年来均明显高于其他省份,贵州省新型城镇化水平指数历年最低,属于初始水平低且发展缓慢,需要加大发展力度。从空间维度来看,长江上游地区(重庆、四川、贵州、云南)、长江中游地区(江西、湖北、湖南)、长江下游地区(上海、江苏、浙江、安徽)的新型城镇化平均指数分别为0.2812、0.3100、0.5013,表明长江下游地区新型城镇化水平高于长江中游地区和长江上游地区。

图 1 长江经济带 2011—2020 年新型城镇化指数

产业结构合理化用TL 指数来衡量,越接近0 表示合理性越好,越接近1 表示合理性越差。从图2 来看,2011—2020 年长江经济带TL 指数整体呈下降趋势,表明长江经济带产业结构合理化水平向好发展,2018—2020 年浙江省TL 指数分别为0.0192,0.0118,0.0079,居长江经济带11 省市合理性最好,说明近年来浙江省要素配置较为合理,产业之间协调度较高。从空间维度来看,长江上游地区(重庆、四川、贵州、云南)、长江中游地区(江西、湖北、湖南)、长江下游地区(上海、江苏、浙江、安徽)的产业结构合理化平均指数分别为0.2696、0.1852、0.0703,表明长江下游地区产业结构合理化水平优于长江中游地区和长江上游地区。

图 2 长江经济带 2011—2020 年产业结构合理化指数

产业结构高级化用 O PT表示,其数值越大,表示产业结构高级化水平越高。图3 为长江经济带2011—2020 年产业结构高级化的时间趋势图。2011—2020 年,长江经济带产业结构高级化指数整体呈上升趋势,说明长江经济带产业结构布局逐渐优化,但仍然出现非常明显的区域差异。从图3 可以看出,上海的产业结构高级化指数一路领跑长江经济带,已经形成“以第三产业为主,第二产业为辅”的产业格局,且各大产业创新能力突出,现代化水平较高。从空间维度来看,长江上游地区(重庆、四川、贵州、云南)、长江中游地区(江西、湖北、湖南)、长江下游地区(上海、江苏、浙江、安徽)的产业结构高级化平均指数分别为1.1217、0.9597、1.2757,表明长江下游地区产业结构高级化水平最优,长江上游地区和长江中游地区7 个省市产业结构布局有待提升。

图 3 长江经济带 2011—2020 年产业结构高级化指数

(二) 长江经济带新型城镇化与产业结构升级的互动关系分析

本文通过长江经济带2011—2020 年的面板数据,分析长江经济带新型城镇化与产业结构之间的联动关系;使用stata17 软件对新型城镇化(U1)和产业结构(U2)两个系统数据进行对数处理,并消除异方差的影响。

1. 平稳性检验及最优滞后阶数确定

首先检验 lnU1 、lnU2,检验发现 lnU2 为非平稳序列,对 lnU1 、lnU2 进行一阶差分,并运用 LLC、IPS、HT 三种方法对一阶差分开展检验,结果全部显示拒绝存在单位根的原假设。因此,得到新型城镇化和产业结构升级均属于一阶单整平稳序列的结论(见表3)。

表 3 平稳性检验

在进行模型评估之前,需要首先确定最优滞后阶数。分析表4 可以看到,MBIC、MAIC 和MQIC 判定指标值最小的模型滞后阶数为一阶,因此可以确定滞后一阶为模型的最优滞后阶数。

表 4 最优滞后阶数选择

2. 面板向量自回归模型

根据前期对变量及面板数据的检验和处理,以lnu1、lnu2 为内生变量构建PVAR 模型进行GMM 估计,如表5 所示,表明对于新型城镇化的方程,滞后一期的产业结构在研究期内对新型城镇化呈现出正向影响,足以说明短期内产业结构的合理化和高级化对新型城镇化有积极的促进作用;然而,对于产业结构的方程,滞后一期的新型城镇化对产业结构不具有显著影响,说明新型城镇化建设未能有效推动产业结构升级优化。

表 5 PVAR 回归结果

3. 格兰杰检验

在确定最优滞后期的基础上,对lnu1、lnu2 进行格兰杰因果关系检验,检验结果如表6 所示,其进一步表明在研究期内长江经济带产业结构发展对于新型城镇化建设有正向助推作用。然而,长江经济带新型城镇建设对产业结构合理化和高级化发展支撑不足。

表 6 格兰杰因果关系检验结果

4. 脉冲响应分析

在模型稳定的情况下,对lnu1、lnu2 进行脉冲响应研究,图4 为试验了200 次的蒙特卡洛模拟的脉冲响应图。当新型城镇化作为响应变量时,新型城镇化对其本身的冲击响应值为正,可以看出从第1 期开始这种影响冲击作用不断下降,且逐渐收敛于0,这种趋势表明新型城镇化具有一定的路径依赖性;新型城镇化对产业结构的冲击响应到第3 期达到最大,然后逐渐衰减,呈现出开口向下的抛物线形状,表明短期内新型城镇化建设对产业结构升级产生倒逼作用,但是长期影响效果逐渐减小。当产业结构作为响应变量时,产业结构对新型城镇化和自身的冲击影响路径相似,其响应值均为正且逐渐下降,到第10 期逐渐收敛于0。

图 4 脉冲响应函数图

(三) 长江经济带新型城镇化与产业结构升级的耦合协调度分析

长江经济带新型城镇化与产业结构升级耦合协调特征,能够反映长江经济带产城融合发展情况,对进一步揭示二者的互动关系具有重要意义。如表7 所示,从时间维度来看,2011—2020 年长江经济带耦合协调度呈现出整体不断上升态势,但是耦合协调度水平还比较低。基于现有研究对耦合协调度的等级划分标准[24-25],2011 年长江经济带产城融合处于濒临失调状态,到2020 年改善为勉强协调状态。从分地区来看,呈现出长江下游地区产城融合>长江中游地区>长江上游地区的分布格局。从区域内部的差异性来看,由标准差可知,长江中游地区新型城镇化与产业结构升级耦合协调度均等化程度较高,而长江下游地区新型城镇化与产业结构升级耦合协调度均等化差异程度较大,主要表现在上海的产城耦合协调度已经从2011 年的良好协调发展到2020 年的优质协调,而安徽的产城耦合协调度2018 年刚从濒临失调发展为勉强协调。

表 7 长江经济带耦合协调度分析

从空间维度来看,长江经济带新型城镇化与产业结构升级耦合协调度在空间分布上存在地域差异,从数据来看凸显出上海这一极点。可以看出除上海市外,长江经济带其他10 个省市呈现出耦合协调度较低的空间分布特征,各省市之间差异较为明显。在耦合协调度的时空演化上,从2011—2020 年,长江经济带新型城镇化与产业结构升级耦合协调度整体上呈现出由濒临失调状态改善为勉强协调的特征。2011 年,轻度失调省市有 2 个,分别为贵州(0.3366)、云南(0.3659);濒临失调省市 6 个,分别为安徽(0.4464)、江西(0.4628)、湖北(0.4239)、湖南(0.44)、重庆(0.4442)、四川(0.4154);勉强协调省市 2 个,分别为江苏(0.5799)、浙江(0.5481);良好协调省市 1 个,为上海(0.8467)。至 2020 年,濒临失调省市有 2 个,分别为贵州(0.4966)、云南(0.4886);勉强协调省市有 6 个,分别为安徽(0.5394)、江西(0.5307)、湖北(0.5308)、湖南(0.5346)、重庆(0.5460)、四川 (0.5238);初级协调省市有 2 个,分别为江苏(0.6288)、浙江(0.6088);优质协调省市 1 个,为上海(0.9626)。可见,长江经济带新型城镇化与产业结构升级耦合协调度得到了极大的改善,由此推测,随着时间的推移,在深入推进长江经济带高质量发展的背景下,长江经济带新型城镇化与产业结构升级将实现更高水平、更高质量的融合。

四、结论与建议

本文以长江经济带作为研究对象,运用熵权TOPSIS 测算了2011—2020 年长江经济带新型城镇化和产业结构发展水平,通过面板向量自回归模型分析新型城镇化与产业结构之间的关联效应和影响机制,并利用耦合协调度模型测算了长江经济带产城融合发展情况,得到如下结论:一是从时间维度来看,2011—2020 年长江经济带新型城镇化水平指数整体呈缓慢上升趋势,长江下游地区新型城镇化水平相比最高;从产业结构合理化和高级化方面来看,长期趋势向好发展,但区域差异明显。二是从空间维度来看,2011—2020 年长江下游地区新型城镇化水平高于长江中游地区和长江下游地区;长江下游地区产业结构合理化以及高级化水平均优于长江中游地区和长江上游地区,长江上游地区和长江中游地区7 个省市产业结构布局有待提升。三是从互动关系来看,研究期内长江经济带产业结构发展深入推动了新型城镇化建设,然而新型城镇化对产业结构合理化和高级化发展贡献较小,二者互动有待进一步加强。四是从耦合协调度来看,2011—2020 年长江经济带耦合协调度从整体来看,呈现出不断上升态势,但耦合协调度水平还较低。

基于上述结论,本文提出以下政策建议:一是推进以人为核心的新型城镇化建设,优化新型城镇化空间形态布局,调整城市功能定位,满足城市发展及人民群众的多样化需求,提升新型城镇化发展质量,充分发挥长江经济带新型城镇化对产业结构升级的支撑推动作用。二是强化自主创新,促进省际间创新链与产业链融合发展,鼓励长江下游与长江上游和中游地区之间的城市产业园区利用飞地经济模式,深入开展合作共建,充分发挥上海、江苏、浙江的引领作用,带动欠发达地区城镇化质量与工业化水平同步提升。三是加强产业分工合作,集产业间分工、产业内分工、产业链分工于一体,构建以核心城市为引领的协同创新的产业分工体系;同时,利用产业集聚带动人口集聚,推动实现城镇体系结构优化,形成城市群之间的协同分工效应,从而促进新型城镇化与产业结构升级在要素配置、空间分工上实现更高质量、更有效率、更可持续的耦合、协调与优化。

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