制造业集聚与城镇化推进：基于省际面板数据的空间计量分析

谢治春

（广东金融学院工商管理系，广东广州 510521）

制造业集聚与城镇化推进：基于省际面板数据的空间计量分析

谢治春

（广东金融学院工商管理系，广东广州 510521）

制造业的集聚和城镇化的推进不仅表现出显著的空间分布差异，而且城镇化的空间相关性随着各地区间空间关联水平的提高而日益显著。考虑这一特征后的空间计量模型不仅证实了这一空间相关性，而且还表明制造业地区集聚对城镇化水平有着显著的正向影响，同时外资流入加快、制造业就业人数增加和交通条件的改善均能推进城镇化水平。在十八届三中全会明确提出“推动产业和城镇融合发展”的大背景下，这一研究结论对产业政策及城镇化政策的制定和实施都有积极的政策启示。

制造业；制造业集聚；城镇化；空间计量分析

一、引 言

制造业集聚一直以来都是备受经济学家高度关注的话题［1－3］。相关研究显示，我国制造业不但在空间上呈现出日益显著的集聚态势，而且主要集中在江苏、浙江、广东、山东及上海等地区。如此显著的产业集聚态势不仅会对我国的区域经济发展带来不同程度的影响，而且还会影响到地区环境、收入差距以及城镇化进程。

自从1867年西班牙的A.S e r d a在他的著作《城镇化基本理论》一书中首先提出u r b a n i z a t i o n这一概念后，城镇化的研究便与日俱增。就城镇化的整体研究及其伴随的问题方面，朱宇［4］对2011年末中国大陆51.27%的城镇化水平进行了分析与思考，认为我国现行的城镇化数据不仅没有高估我国的城镇化水平，反而低估实际城镇化进程的广度和深度的问题；相应地，万广华［5］甚至认为中国应加速城镇化，在2030年前实现80%的城镇化率。孙良媛等［6］对我国城镇化进程中失地农村妇女就业及其影响因素进行了探析，认为失地女性的失业问题很可能是城镇化政策的“副产品”之一。陆大道等［7］研究发现我国城镇化速度脱离了循序渐进的原则，忽视了城镇化的质量与可持续发展，出现了“冒进式”的城镇化现象。曹广忠等［8］研究发现我国沿海省区的城镇化具有明显的个性化特征。陈凤桂等［9］发现人口城镇化指数与土地城镇化指数均呈现持续上升的趋势并在2007年土地城镇化指数超过人口城镇化指数，最终认为我国人口城镇化与土地城镇化协调发展空间格局具有水平总体偏低、阶段差距大、区域差异明显等特点。吴先华［10］对城镇化、市民化与城乡收入差距之间的内在关系进行了多重检验，认为目前的城镇化发展模式不仅没有缩小城乡收入，相反是在扩大城乡差距。王伟同［11］通过研究发现中国的城镇化进程本身并没有带来居民社会福利水平的提高，相反甚至出现了阻碍居民福利改善的现象。熊柴和高宏［12］认为财政分权对人口城镇化与空间城镇化不协调有着显著影响；类似地，范进和赵定涛［13］则探讨土地城镇化与人口城镇化的协调性问题。张春梅等［14］研究了城镇化进程的两个方面，即城镇化质量和规模，认为二者相互依赖相互制约，认清其间的关系对城镇化的有效建设具有重要意义。

在城镇化与产业的相关研究方面，陈甬军和陈爱贞［15］得出我国城镇化发展速度趋缓的关键问题不再是体制因素而是经济因素的结论，即是城镇尤其是东部地区城镇吸纳能力不足，而制约城镇吸纳能力提高的关键是，全国范围内的产业分工体系不完善而造成的就业结构升级进一步滞后于产业结构的变动，从而认为解决城镇化问题的落脚点应该是产业区域转移。姜爱林［16］认为城镇化与工业化之间是一种相互联系、相互促进的关系，两者同生同长或相互依存，共同发展。鲁德银［17］以村镇企业迁移为考察切入点，对我国企业家行为、企业迁移与产业集群之间的联系展开研究。徐宪平［18］明确了城镇化是生产要素在区域空间合理积聚的过程。

应当看到，产业的地区集聚本身便是相关要素的空间积聚过程，这一要素在某一地区集聚的过程不仅会直接影响到产业结构变动与优化，而且还必然通过产业集聚的相应效果对城镇化的推进产生相应影响。对此，相关研究则较少涉及。我国当前制造业在各省际间的显著的地区集聚差异会对城镇化的推进形成怎样的作用？同时，区域经济一体化政策的深入贯彻以及西部大开发政策的不断推进，尤其是大量农业剩余人口的省际流动和产业转移政策的贯彻实施，都必然会大幅度地提高我国各地区间的空间关联水平。必须指出的是，各地区间空间相关与地理关联的提高将使得传统的面板计量回归方法不再适用。基于这一认识，本文将选用空间计量回归方法探析我国制造业集聚对城镇化水平的作用情况，希望由此能得出更为合理的结论。

二、制造业集聚与城镇化水平的省际差异

（一）制造业集聚的省际差异

以地区制造业就业人数占地区人口比重变化作为地区制造业集聚指数，作为E l l i s o n和G l a e s e r集聚指数的一个简化指数［19］，该集聚指数gi（t）的计算公式为：

表1 各省域制造业聚指数gi（t）值

其中，Ei（t）与Pi（t）分别为在t时刻地区i的就业人数与总人口，E（t）和P（t）则分别是t时刻的总就业人口和总人口。gi（t）的值介于－1和1之间，当某省域制造业就业在总就业中比例很小但其地区总人口占比又较大时，gi（t）值趋向于 －1；而当 gi（t）值趋向于1时，则说明制造业集聚于某一地区；当gi（t）值趋向于零时，则说明制造业完全分散在各个地区。从各期的《中国统计年鉴》中可以获得各省域2003－2010年的就业人数与地区总人口数，通过（1）式可得各省域制造业的集聚指数gi（t）值（表1）。

由表1可知，在制造业的集聚变动上，北京、天津、上海三大直辖市中制造业的集聚程度呈现出逐渐降低的趋势，而江苏、浙江、安徽、福建、山东及广东等地区的制造业的集聚水平则呈现出不断增强的态势，表明东部地区仍是制造业集聚的重心所在。

图1 2003年（左图）与2010年（右图）我国各省际间城镇化水平的空间差异

（二）城镇化水平的省际差异

在单一指标法的城镇化水平衡量指标中，城镇人口比重指标法最符合实际［20］，从而本文采用城镇人口在总人口中的比重这一指标来衡量城镇化水平。相关数据可从《中国统计年鉴》（各期）及《新中国六十年统计资料汇编》中获得。图1给出了2003－2010年间我国省际间城镇化水平的空间分布及其变动情况。

从图1可以发现，2003－2010年间我国省际间城镇化表现出明显的“东移”倾向。具体表现在：西部地区的新疆、甘肃两省以及中部地区的黑龙江、湖北两省的城镇化水平相有较为显著的减弱，而中部地区的安徽省、东部地区的辽宁省的城镇化水平则有明显的提高。由此可知，从2003－2010年的8年时间中，我国的城镇化水平较高的地区主要集中在东部沿海地区，而这一地区的省份均为制造业集聚水平较高的地区。基于此，下文则通过计量回归分析来证实制造业集聚对城镇化的具体影响。

三、计量方法和数据处理

（一）计量方法的选定与空间相关性的检验

在计量方法的选定上，如前文已指出，大量劳动力的省际流动以及区域经济一体化的推进使得各地区之间的空间相关性不断提高，若使用传统的面板计量模型进行分析则会导致较大估计偏误的出现。鉴于此，本文选用能兼顾空间独立性与空间异质性的空间计量经济分析方法进行实证回归，并采用最大似然法进行估计［21－22］。

一般说来，空间计量经济模型包括空间自回归模型（S p a t i a l A u t o r e g r e s s i v eM o d e l，S A R）和空间误差自相关模型（S p a t i a l E r r o r M o d e l，S E M）。S A R的通常形式为：y＝ρ Wy＋X β＋ε，其中y为被解释变量，W为采用邻接矩阵（C o n t i g u i t yMa t r i x）形式的n×n的空间权重矩阵，Wy为空间滞后被解释变量，ε为随机误差向量，X为n×k的外生解释变量矩阵，ρ为空间自回归系数；S E M的通常形式为：y＝X β＋ε，ε＝λ Wε＋μ，其中λ为空间自相关系数，μ～I I D（0，σ2μI），其余变量的含义与 S A R类似。值得一提的是，ρ和λ统称为空间相关系数，并由此识别两大模型中空间相关性的存在。由此将本文有待考察的S A R与S E M分别设定为：

其中，ρ、λ以及W的含义如前所述，u r b a n为前文计算出的各地区城镇化水平，a g g l o m为各地区制造业的集聚程度，也即前文计算出的gi（t）值，而εit和μit则均为服从正态分布的随机误差项，Xit为控制变量矩阵。

其中为地区i的观测值，n为地区总数。Wij为二进制邻接空间权重矩阵且一般采用邻接标准或距离标准，表示i地区与j地区的邻近关系。具体确定规则为：如果两地区相邻则取值为1，否则为0，必须说明的是，由于海南省地理位置较为特殊，故可依据经济联系的紧密程度将广东与广西两省作为其邻近地区。M o r a nI的绝对值越大说明空间相关性越明显，取值范围为［－1，1］，小于0为空间负相关，大于0为空间正相关，等于0为空间不相关。

图2给出了u r b a n的M o r a nI统计量①采用Matlab7.0计算MoranI值与估计空间面板模型可参考Elhorst与LeSage编制的代码（http：／／www.spatial－econometrics.com）。变动态势。从中不难看出我国城镇化水平的空间相关性随时间推移而不断增强，其主要原因应该在于省际劳动力的大幅度流动，因为中国农村人口向城镇的集中是中国现代化进程中面临的一场深刻的制度变迁［23］，变迁必然会对我国的城镇化带来不容小觑的影响。总之，在空间相关性明显存在的情况下，宜选用空间计量模型进行回归分析。

图2 2003－2010年城镇化水平（u r b a n）的M o r a nI统计量

（二）控制变量

控制变量的构造及其数据选取按以下方式进行。（1）依据新经济地理理论，交通运输状况的改善能有效促使要素的跨地区流动，从而也有利于劳动力、人力资本和物质资本等生产要素的地区迁移，并由此影响各地区城镇化的具体效果。在这一认识的基础上，采用各地区的公路、内河航道及铁路汽化三大交通方面的里程数之和与所在地的地区面积之比作为交通密度（t r a n s d）的衡量指标，用于衡量每平方公里的土地面积中平均拥有的交通里程数。（2）对外开放程度的提高是当今经济全球化大背景下的显著事实，大量外资的注入不仅对地区经济增长和城镇化水平带来重要影响，而且研究显示它还将对产业的地区集聚有着不可忽视的作用［24－25］，为了避免由此造成的内生性问题，本文将各地区实际利用外资额（经汇率转换成人民币计价额）在其地区生产总值（现价）中的比重（r f d i）作为各地区的对外开放程度的衡量指标。（3）制造业就业人数在总就业人数中的比重（r l a b o r）用于控制劳动力对城镇化的促进作用。（4）考虑到地方政府在促使城镇化中所起的作用以及各地区的人口规模及中央财政转移支付，本文用人均地方本级财政支出与总财政支出②总财政支出为人均地方财政支出与人均中央财政支出之和。比重（g o v e r）来度量地方政府行为［26］。以上各变量数据来源均为《中国统计年鉴》（各期）、《新中国六十年统计资料汇编》。相关变量的描述性统计如表2所示。

表2 变量的描述性统计

四、实证结果分析

对模型（2）和模型（3）的估计结果如表3所示。经H a u s m a n检验结果可知，两列采用固定效应模型。由回归结果可知，空间计量模型的R2、L o g L、A I C及S C等指标都优于普通面板模型，而且S E M和S A R的空间相关系数（ρ和λ）都十分显著，说明前文所述的空间相关性确实存在，且与M o r a nI统计量所反映出的结论大体一致。此外，S E M以及S A R的结论一并确保了回归结果的稳健性。

表3 模型估计结果

从表3中的回归结果可知，制造业的地区集聚确实能对该地的城镇化水平起到显著的促进作用。在S E M中制造业集聚的回归系数的数值及其显著水平均优于S A R，这是由于S E M考虑了误差冲击的空间传递性，从而更好地捕获了城镇化的空间关联效应。总之，制造业集聚自身有利于城镇化的推进，其主要渠道应该是要素的空间流动和集聚能有助于形成产业的集聚，而产业集聚自身又将吸引更多的农村剩余劳动力流入该地区，从而使得该地区的农村剩余人口得到较为合理的配置，并以此推进城镇化水平的提高。

在控制变量方面，不同的因素对城镇化的影响作用存在相应差异。第一，外资的流入能显著地推进城镇化水平，这说明某地国外资本流入的增加有利于提升该地城镇化的能力，如通过促进该地经济发展来吸纳更多的农业人口转向城市。第二，制造业中劳动力的增加同样能显著推进城镇化水平，其作用机制也很明显：流向制造业的劳动人数越多就越能增大转变成城镇人口的基数，而不少城市地区均有外来人口在本地工作一定年限便可落户的政策，由此即能提升城镇化水平。第三，交通条件的改善也能在一定程度上有利于城镇化水平的提高，但是其显著性水平并不十分明显，说明这一因素的作用程度较为有限。第四，政府行为这一变量的回归系数为负值但不显著，表明当前的政府干预在城镇化推进方面未能形成显著的推动作用，其背后的具体原因有待作进一步的考察，而这一工作显然超出了本文所要讨论的范围。

五、小结和启示

本文利用空间计量模型不仅证实制造业地区集聚对城镇化水平有着显著的正向影响，而且还表明外资流入加快、制造业就业人数增加和交通条件的改善均能推进城镇化水平。基于这些结论可得出如下政策启示：

第一，充分重视制造业集聚对城镇化的促进作用，从全局出发，制定出科学合理的产业区域转移政策和中西部地区的城镇化政策。十八届三中全会公布的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》（以下简称《决定》）指出，完善城镇化健康发展体制机制，坚持走中国特色新型城镇化道路，推进以人为核心的城镇化，推动大中小城市和小城镇协调发展、产业和城镇融合发展，促进城镇化和新农村建设协调推进。可见，要促进“产业和城镇融合发展”则应重视于利用制造业对城镇化的促进作用。

第二，在我国各地区间空间关联程度的不断提高的背景下，应合理引导各地区（尤其是东部沿海地区）按其自身情况优化制造业的集聚水平和集聚效率，并以此使其在推进城镇化的过程中发挥出更为显著而有效的积极作用；各地区在推进自身城镇化的进程中不应盲目跟风和不顾自身实际情况的扩大投资规模与产业规模，因为城镇化推动了投资的同时，也在部分地区出现了投资过热问题，这不仅不利于城镇化的深入推进，还可能对产业结构的调整带来不利影响。

第三，制造业集聚和城镇化这两者都具有明显的地区差异，本文的研究表明制造业集聚的地区差异是造成我国城镇化地区差异的一大显著影响因素，所以还应在产业转移政策的实施过程中合理布局我国制造业在地区间的分布，以此促使制造业集聚在各地区间趋于均衡分布，进而带动内陆地区城镇化进程的较快推进，最终实现我国东、中、西部三大地区间城镇化的均衡发展。

第四，外资的注入、劳动力在制造业中的增加以及交通运输条件的改善均能显著地促进城镇化水平的提升，从而大力吸引并有效利用外资、积极推动制造业中符合条件的农业劳动者向城镇人口转变以及不断改进地区交通状况等方面应当成为地方政府在制定与实施城镇化政策时不容忽视的领域。事实上，在《决定》中已明确提出要放宽投资准入，统一内外资法律法规，保持外资政策稳定、透明、可预期；同时，促进以高校毕业生为重点的青年就业和农村转移劳动力、城镇困难人员、退役军人就业。有理由相信，随着这些相关政策的合理实施，将会对我国城镇化水平的提高带来积极作用。

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Manufacturing Industry Agglomeration and the Advancing of Urbanization:Based on the Spatial Econometric Analysis of Provincial Panel Data

XIE Zhi－chun
（Department of Business Administration，Guangdong University of Finance，Guangzhou510521，China）

Manufacturing agglomeration and the advancing of urbanization not only show significant differences in the spatial distribution，but also the increasingly significant spatial correlation of urbanization with the rise of spatial association level among regions.After considering the feature，the spatial econometric model not only confirms the existence of spatial correlation，but also indicates that manufacturing agglomeration has a significant positive effect on the level of urbanization.Meanwhile，the speedup of foreign capital inflow，the increase of manufacturing jobs as well as the improvement of traffic conditions can promote the level of urbanization significantly.Under the background of“promoting integrated development of industries and cities”men－tioned in the Third Plenary Session of the Eighteenth Central Committee of the CPC，the study conclusion has positive policy implications for the making and implementation of industrial policy and urbanization policy.

Manufacturing Industry;Manufacturing Agglomeration;Urbanization;Spatial Econometric Analysis

A

1002－2848－2014（04）－0020－06

2014－01－08

本文得到广州市哲学社会科学发展“十二五”规划2012年度课题（编号2012 G J12）和2010年度国家自然科学基金课题（编号71003028）资助。

谢治春（1977－），女，贵州省瓮安县人，广东金融学院工商管理系副教授，研究方向：产业经济和金融企业管理。

责任编辑、校对：郑稚妮