新型城镇化、技术进步与产业结构升级——基于分位数回归的实证研究

赵 永 平，　徐 盈 之

(1.东南大学 经济管理学院， 江苏 南京 211189； 2.兰州财经大学 经济学院， 甘肃 兰州 730020)



新型城镇化、技术进步与产业结构升级
——基于分位数回归的实证研究

赵 永 平1,2，徐 盈 之1

(1.东南大学 经济管理学院， 江苏 南京 211189； 2.兰州财经大学 经济学院， 甘肃 兰州 730020)

基于2000～2012年的省级面板数据，运用分位数回归实证分析了新型城镇化、技术进步与产业结构升级的关系。结果表明：新型城镇化在所有分位点上均对产业结构升级具有显著的正向促进作用，作用程度按东部、西部、中部依次增强，呈现明显的区域分异特征；随着分位数由低端到高端变化，新型城镇化的作用系数呈现出递增趋势，说明产业结构水平越高，新型城镇化对其促进作用越强；技术进步对东部地区产业结构升级的作用显著，但对中部地区不明显，对西部地区要视分位点而定。

新型城镇化；技术进步；区域分异；分位数回归；产业结构升级

伴随着改革开放30多年的快速发展，我国城镇化进程不断加快，城镇化水平逐步提高，各种生产要素从第一产业向第二、三产业迅速流动和集聚，产业结构不断优化升级。2011年的城镇化率已经超越50%，标志着我国已经实现了从传统的农村社会向现代的城市社会转变，城镇化进入了新一轮的发展阶段。站在新的历史起点上，传统的城镇化发展模式已经无法承载新时期城镇化的发展要求，新型城镇化成为今后城镇化发展的战略选择和必然要求。新型城镇化并不是对传统城镇化的全面否定，而是对传统城镇化的校正与优化，是产城互动的城镇化，必须以产业繁荣发展作为主要支撑，特别是现代服务业是新型城镇化发展的强大推动力。但新型城镇化能否并在多大程度上推动产业结构升级，这种影响效应存在怎样的影响机理，是否存在区域分异以及在不同产业结构水平或不同分位点上影响程度如何，这些都将是本文要重点探讨的问题。

国内外学者对城镇化与产业结构升级之间的关系进行了许多有价值的研究，形成的基本统一的观点是城镇化有力地推动了产业结构升级。如刘艳军等通过研究东北地区城市化对产业结构演进的响应机制，发现城市化对产业结构升级的作用日益明显[1]。苗丽静和王雅莉认为任何产业的高度化发展都与其空间载体的不断升级紧密相关[2]。黄晓军等的实证结果表明城市化对产业结构演变具有消费拉动、空间集聚和空间支撑的影响效应[3]。李克强指出应将城镇化与调整产业结构、培育新兴产业、发展服务业以及促进就业创业有机结合[4]。Michael等和张占斌等认为城镇化进程推动了产业的分工与重组，有利于现代新兴产业和服务业的集聚发展[5][6]。新型城镇化作为一个全新的中国式命题，其核心是“以人为本”，是激发新一轮财富充分涌流的庞大载体，有利于提高经济效率、消除二元结构、实现社会公平[7]，是一项“先予后取”的长期系统性工程[8]，将促进城乡一体化发展[9]。辜胜阻认为新型城镇化强调从要素驱动向创新驱动的转变，推动产业结构升级，使新型城镇化与新型工业化同步发展[10]。中国金融40人论坛课题组指出新型城镇化将产生巨大消费和投资需求，有利于带动一系列相关产业的发展，尤其是促进服务业的快速发展[11]。蓝庆新和陈超凡的研究表明中国新型城镇化和产业结构升级存在显著的空间相关性，具有高水平区域集中和低水平区域集聚的特点[12]。黄锟认为新型城镇化的集聚效益、规模效益和分工协作效益能够推动产业结构的高级化发展[13]。

通过对上述研究成果的回顾，我们发现以往研究主要从传统城镇化的视角分析其对产业结构升级的影响效应，但从新型城镇化视角进行研究的成果尚不多见且以规范分析为主。因此，本文将从以下三个方面进行拓展：在指标选取上，构建新型城镇化综合评价指标体系，采用改进的熵权法客观测度新型城镇化发展水平；在研究视角上，基于“以人为本”的新型城镇化视角，从空间层面考察新型城镇化对产业结构升级的影响效应及其区域分异；在研究方法上，为克服固定效应和随机效应分析方法无法反映因变量不同条件分布位置上自变量的影响差异这一缺陷，本文进一步采用更为细致的分位数回归模型以得到更有价值的结论。

一、 变量选择及模型设定

1.变量选择

产业结构升级系数(stru)为被解释变量。国外衡量产业结构升级的经典方法主要有霍夫曼系数、钱纳里标准结构方法等，但这些方法对数据的时间跨度要求很长甚至上百年，并且数据的统计口径必须一致，我国产业结构升级的既有数据质量并不能支持这些测度方法[14]。本文主要借鉴周昌林和魏建良关于产业结构升级的测度方法[15]，具体测算公式如(1)式所示：

(1)

Li为各产业的劳动生产率，用各产业增加值除以各产业就业人数来表示，Pi为各产业增加值占GDP的比重。

新型城镇化发展水平(nurb)为核心解释变量。我国以常住人口作为统计口径的城镇化率造成“半城镇化”状态长期存在，2012年真实城镇化率仅为35.29%[16]。目前这种“半城镇化”问题依然非常突出，说明现行的城镇化率在某种程度上统计意义大于实际意义，已经不能承载“以人为本”和注重质量的新型城镇化发展的全部内容。因此，本文基于新型城镇化的核心内涵，从新型城镇化的经济基础、人口发展、社会功能和环境质量四个方面构建其综合评价指标体系，如表1所示。在此基础上科学地测度新型城镇化发展水平。在运用评价指标体系进行水平测度时，最关键的是对各个指标的权重进行赋值，而确定指标权重的方法主要有主观赋权法和客观赋权法，本文采用改进的熵权法确定权重以消除赋权过程中的主观因素。“熵”作为对不确定性的一种度量，信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；反之，不确定性就越大，熵也就越大。假设有m个对象，n个评价指标，则aij表示第i个对象的第j项指标值，测算步骤如下：

(1)数据标准化。由于各指标的量纲、数量级及指标的正负取向均有差异，需对初始数据做正规化处理：

正向指标(指标值越大对系统越有利)：

(2)

逆向指标(指标值越小对系统越有利)：

(3)

(2)计算第i个指标值在第j项指标下所占的比重pij：

(4)

(3)计算第j项指标的熵值ej：

(5)

(4)计算第j项指标的差异性系数gj：

gj=1-ej

(6)

(5)计算第j项指标的权重wj：

(7)

(6)计算各评价对象的综合得分Hi：

(8)

其中，式(8)中wj为熵权法确定的指标权重，aij为各指标的标准化数值。

表1　新型城镇化综合评价指标体系

新型城镇化水平的基本空间分布特征如图1、2所示。可以看出，2000年新型城镇化发展水平整体较低，处于0.1～0.3的水平区间，仅有北京和上海的新型城镇化水平处于0.3～0.6的区间。2012年我国新型城镇化发展水平整体迈上了一个新台阶，除云南、贵州、广西、河北和甘肃等5省份之外，其他省份的新型城镇化水平都在0.3～0.6的区间，而北京和上海的新型城镇化发展水平已达到0.6以上。

控制变量。从理论上讲，技术进步(tech)对产业结构升级也具有重要影响作用，因此，本文将技术进步作为关键控制变量引入模型。此外，为尽量避免遗漏变量对估计结果的影响，本文还选取市场化程度(mark)、政府行为(gove)、FDI(fdi)、人力资本(hc)等控制变量进入模型，各控制变量的经济意义如下：

技术进步(tech)。技术进步能够迅速提高产业效率，有利于吸引和集聚更多的生产要素，促进产业及其关联产业的快速成长。本文基于非参数Malmquist生产率指数获取技术进步指数，借助于距离函数构造出反映生产率变化情况的Malmquist生产率指数，以产出为基础的Malmquist生产率指数呈如下形式：

(9)

图1　2000年新型城镇化发展水平空间分布特征

图2　2012新型城镇化发展水平空间分布特征

市场化程度(mark)。采用各省份非国有企业职工数与国有企业职工数之比来表示该变量。因为在市场化进程中，非公有制经济成分所占比重越高，经济活力就越强，资源配置效率也会更高，产业结构优化升级的能力也越强。

政府行为(gove)。用政府财政支出占GDP比重表示。由于受计划经济体制的影响，我国各级地方政府介入经济活动的程度较深。因此，若政府的财政政策科学可行，则适时适度的政府行为会促进产业结构升级，反之，则会延缓或阻碍产业结构升级。

FDI(fdi)。采用各地区实际利用FDI与地区GDP的比值表示。FDI不仅可以增加投资地区的物质资本存量，还可以通过技术外溢效应对该区域的产业结构产生影响。

人力资本(hc)。人力资本是最具潜力的生产要素，作为“活资本”的人力资本，具有创新性和创造性以及有效配置资源等优势，对促进产业高级化发展无疑具有重要影响，因此，本文采用(10)式计算各省份的人力资本。

hc=eφ(E)×L

(10)

φ(E)是单位劳动力接受E年教育而使生产效率提高的比率，L为各省份的总就业人数。根据Psaeharopoulos等和彭国华关于教育回报率和不同教育程度的平均受教育年数[17][18]。设φ(E)为分段线性函数，由此得出各省份单位劳动力接受E年教育而使生产效率提高的比率，进而测算出各省份的人力资本。

2.模型设定

本文利用2000～2012年全国30个省份(西藏数据缺失较多，不在样本之列)的面板数据进行分析。同时，考虑到中国地域辽阔，在资源禀赋、地理条件和经济基础等方面存在较大的区域差异，本文在“七五”计划划分东部、中部和西部的基础上，也将全国样本分为东部、中部和西部三个子样本进行考察。目前，东部地区包括11个省级行政区，分别是北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区包括8个省级行政区，分别是黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括12个省级行政区，分别是内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。文中数据来自历年《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》等统计资料。为确保数据的可比性，本文以2000年为基期对有关名义数据进行平减处理，同时对涉及美元计价的变量通过当年的平均汇率换算后再进行平减处理。

根据被解释变量与解释变量之间的拟合关系，建立如下计量经济模型：

struit=c+αnurbit+∑βiXit+ξit

(11)

由于对模型进行对数变换不改变模型的基本性质，并考虑到各项指标的具体特点以及对估计结果分析的便利性，对模型各变量进行了对数化处理。因此，模型可进一步扩展为：

lnstruit=c+αlnnurbit+β1lntechit+β2lnmarkit+β3lngoveit+β4lnfdiit+β5lnhcit+μit

(12)

本文采用固定效应模型来解决样本异质性问题，但固定效应本质上是一种均值回归，很难反映不同条件分布位置上自变量的影响。分位数回归能给出被解释变量的全面信息，通过对不同的分位数进行回归，不同分位点对应着不同的回归系数，由此可对被解释变量不同分位点的特征进行分析。分位数回归能最大程度减小异常值对估计结果的影响，使回归结果更具稳健性。因此本文着重采用分位数回归方法对新型城镇化的产业结构升级效应及其区域差异进行全面细致的分析。

二、实证结果分析

1.总体样本的产业结构升级效应分析

表2报告了总体样本的回归结果，通过F检验和Hausman检验表明采用固定效应模型更为合理，表2第1列反映了新型城镇化、技术进步和人力资本均在1%水平下对产业结构升级具有显著促进作用，其他控制变量并不显著，表明在控制技术进步等变量的条件下，新型城镇化对产业结构升级具有显著的正向促进效应。

分位数回归结果及变化趋势如表2和图3所示，在所有分位点上，新型城镇化均在1%水平上具有显著性，并且在所有分位点上弹性系数呈现出递增趋势，即产业结构水平愈高，新型城镇化对其促进作用愈强。城镇是产业结构升级的空间载体，“以人为本”的新型城镇化强调经济高效、结构优化、水平提升、就业充分、功能完善、城乡协调、环境改善和生态宜居，能吸引和集聚更多的人口与产业，刺激消费需求，扩大和优化投资，同时催生其他相关配套产业的集聚发展，该过程的乘数效应和循环累积效应，推动了产业结构的高级化；技术进步在所有分位点上均具有显著性。我国作为非技术前沿国家，技术进步主要依赖于对世界前沿技术的模仿、吸收和再创新，改革之初我国与先进国家的技术水平存在很大差距，技术引进的效果较为明显，但随着差距的逐渐缩小，引进技术的难度越来越大，在此背景下技术进步的显著作用可能主要基于我国对高新技术的吸收能力和自主创新能力的日渐增强。

表2　总体样本的分位数估计结果

注：括号内的数值表示回归系数的t检验值；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

其他因素对产业结构升级也具有不同程度的影响。市场化程度的弹性系数整体不显著，并在0.50的分位数上出现负值，表明今后我国的市场化改革仍需进一步推进，提高市场机制的运行效率，使其与经济发展水平和产业结构高级化相适宜；政府行为在0.25的分位点上表现为显著的阻碍作用，弹性系数形成“W”型的变化趋势，表明随着产业结构的不断优化升级，政府行为对经济干预的退出机制并不顺畅，从管理型政府向服务型政府的转变步伐依然较慢；FDI在0.50的分位数上表现出较为显著的阻碍作用，仅在0.90的分位点上系数由负变正但并不显著，系数变化趋势呈“V”字型，说明FDI对产业结构升级的作用在不断增强；人力资本在所有分位数上都不显著，表明我国人力资本水平与产业结构升级之间的契合性较差，结构性矛盾依然突出。

2.分区域样本的产业结构升级效应分析

(1)东部地区。在表3中，东部地区固定效应模型估计结果表明，新型城镇化在1%的水平上对产业结构升级具有显著的正向促进作用，其他控制变量也具有显著的正向促进效应。然而分位数回归结果与之有所不同。新型城镇化的弹性系数在所有分位点上均显著为正，并在分位数由低端到高端呈现出递增的变化趋势，如在0.10分位点上弹性系数为0.7172，在0.50的分位点上达到1.2818，在0.9分位点上达到最高值1.3822，这一变化轨迹与全国层面的结果基本一致。主要是东部地区拥有区位优势，经济获得优先发展，城市基础设施相对健全，根据新型城镇化发展水平的测度结果，东部省份明显高于中西部地区，东部地区城镇化已经形成了集群化发展态势，为产业结构升级提供了强大的内在动力；技术进步的影响作用明显并显著为正，出现先下降后上升的“U”型变化趋势，反映了在引进前沿技术越来越困难的情况下，倒逼东部地区自主创新能力日渐增强的变化轨迹。

图3　全国分位数回归趋势图

区域变量固定效应分位点0.100.250.500.750.9东部中部西部nurbtechnurbtechnurbtech1.0251***(5.28)1.1282*(1.70)1.5988***(5.57)0.2145(0.28)1.4133***(6.35)2.9979***(4.01)0.7172**(2.10)3.4441***(3.56)2.9475***(7.60)0.1288(0.15)1.5630***(3.58)2.6127*(1.76)0.8031***(4.87)2.9697***(4.70)3.0603***(10.47)0.1438(0.14)2.1589***(4.45)2.0847(1.65)1.2818***(8.71)2.9253**(7.13)2.8268***(8.18)0.0169(0.01)2.4610***(7.23)1.9367**(2.02)1.3718***(8.15)3.5080***(4.86)3.3148***(11.35)1.0386(0.71)2.6981***(7.88)3.2358***(2.18)1.3822***(10.85)4.0186***(7.27)3.5951***(9.12)-0.0412(-0.05)3.0584***(7.56)2.6741(1.47)

注：括号内的数值表示回归系数的t检验值；***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

(2)中部地区。表3中的固定效应估计结果表明，在中部地区新型城镇化对产业结构升级在1%水平上具有显著正向作用。技术进步的弹性系数为正但不显著。分位数回归结果显示，新型城镇化在所有分位点上促进效应均在1%水平上具有显著性，并且弹性系数大于东部地区，整体上按“V”型变化，主要是由于中部地区的新型城镇化滞后于东部地区，随着中部崛起战略的实施及其较好的工业基础，城镇化正在处于追赶型的快速发展阶段，对产业结构升级具有强烈的边际递增效应，产业层次即将出现一个质的飞跃；技术进步在所有分位点上都不显著，尤其是在0.90分位点上为负，弹性系数呈倒“V”型变化，说明中部地区的技术水平对低分位点的产业结构作用不明显，与高分位点上的产业结构又很不匹配，技术进步缓慢成为中部地区产业结构升级的重要羁绊,这与技术研发投力不足、自主创新能力不强等因素有关。

(3)西部地区。表3的固定效应模型估计结果显示，在西部地区新型城镇化对产业结构升级具有显著的正向推动作用，同时技术进步的促进作用显著为正。分位数回归结果显示，新型城镇化的产业结构升级效应呈现逐步递增的变化趋势。主要原因是在西部大开发战略的推动下，西部城镇化建设步伐不断加快，城乡基础设施与东部发达地区的差距大大缩小，城乡一体化水平迅速提高，生态环境建设力度不断加大，城镇及其周边生产生活环境得到了较大改善，吸引了大量的转移产业和外商投资，传统工业得到改造提升，农业产业化稳步推进，生产生活性服务业方兴未艾，对产业结构升级形成强大的推动效应；技术进步的作用效应为正，并在0.10、0.50和0.75的分位点上具有显著性，这与西部地区充分利用后发优势，通过技术模仿创新和制度移植变迁等方式密切相关，使后发区域的发展一开始就处于较高起点，少走弯路，较快达到先发区域的技术水平。

图4　东部地区分位数回归趋势图

图5　中部地区分位数回归趋势图

图6　西部地区分位数回归趋势图

此外，表3不再报告控制变量的回归系数，其变化趋势如图4、图5和图6所示。具体而言，中、西部的市场化程度的作用效应与东部地区存在较大差距，并按东中西依次递减，中西部地区应以新一轮改革开放为契机，继续完善市场经济体制，逐步实现市场化水平向东部发达地区趋同；政府行为的作用效应表现为中、西部地区基本一致，但逊于东部地区。显然，由于东部地区经济造血功能较强，财政来源充裕，地方政府有能力在设备更新、研发投资、技术创新和人才培养等方面支持企业发展，促进产业结构升级，而中、西部地区的财政来源不足，区域经济造血功能较弱，导致地方政府在研发投入等方面的支持力度不足，必然出现促进作用较小甚至在个别分位点上存在阻碍作用的现象；中、西部地区FDI的作用效果基本相似，但远低于东部地区。因为东部地区作为我国经济改革的试验田和前沿阵地，最先从大量的FDI中获益，从投资区位来看，东部最佳，中西部次之；中西部地区人力资本效应基本一致，但弱于东部地区，说明随着产业结构升级从低分位点向高分位点变动，中西部地区的人力资本还不能有效满足产业结构升级的现实需求。由于东部地区集中了大量高水平的人力资本，对前沿技术的吸收消化和模仿创新能力较强，能在较短时间提高技术水平，而中西部地区的人力资本积累相对不足，技术吸收和模仿创新能力较弱，人力资本水平亟待提升。

三、结论及政策建议

本文主要运用分位数回归法系统考察了新型城镇化的产业结构升级效应，得出如下结论：第一，在控制其他相关变量的条件下，无论是全域样本还是分域样本，新型城镇化对产业结构升级都具有显著的正向促进作用，其作用强度按东部、西部、中部依次增强，呈现明显的区域分异特征；第二，随着分位数由低端向高端变化，新型城镇化对产业结构升级的作用系数呈递增趋势，说明产业结构水平越高，新型城镇化对其正向促进作用越强；第三，技术进步对全国和东部地区的产业结构升级具有显著推动作用，对中部地区的作用为正却不显著，对西部地区的作用为正，但显著性要视分位点而定。此外，市场化程度、政府行为、FDI和人力资本的产业结构升级效应在东部地区的较为明显，但却成为中西部地区产业结构升级的“短板”。

因此，上述基本结论的政策含义在于：一是要借力新型城镇化，继续发挥东部城镇化发展的引领作用，重点加强和完善中西部地区中、小城市和城镇的基本公共服务体系建设，优化和扩大投资需求，助力产业结构高级化和合理化发展，推动地区产业结构提档升级；二是根据中西部地区产业结构所处的水平，通过技术模仿创新和制度移植变迁的方式充分发挥后发优势，尽快缩小技术水平的差距，实现技术创新与产业结构升级的有效对接；三是需要尽快转变地方政府职能，建立健全企业成长的市场体制机制，确立企业的创新主体地位，实施相关优惠扶持政策，创新外资利用模式，积极引进国外关键技术与管理经验，提高产业发展的国际化水平；四是继续加大对教育领域的经费投入，合理优化配置教育资源，创新人才培养模式，努力提高人力资本水平，实现人口红利向人才红利转变。

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New Urbanization, Technical Progress and Industrial Structure Upgrading：An Empirical Study Based on Quantile Regression Method

ZHAO Yongping1,2，XU Yingzhi1

( 1. School of Economics and Management, Southeast University, Nanjing 211189, China;2. School of Economics, Lanzhou University of Finance and Economics, Lanzhou 730020, China )

Based on the panel data of provinces from 2000 to 2012, this paper made an empirical study of the relationships among new urbanization, technical progress and industrialstructure upgrading by adopting quantile regression approach. The results indicated that new urbanization has a significant role in promoting industrialstructure upgrading on all quantile points, and the effect has gradually increasing trend from the eastern, western to middle region, showing significant regional differences; with quantile point from low to high, the coefficient of new urbanization shows an increasing trend, meaning that the higher level of industrial structure, the stronger effect is. And technical progress has significant effects on the eastern region, but insignificant on the middle regionand the effects on the western region depends on the quantile point.

new urbanization; technical progress; regional differences; quantile regression; industrial structure upgrading

2015-07-02;

2015-08-21

国家社会科学基金重点项目：“新常态下我国雾霾防治模式与机制研究”(15AJY009)；教育部人文社会科学研究基金青年项目：“空间趋同视角下中国新型城镇化效率优化研究”(15XJC790015)；江苏省社会科学基金重大项目：“‘后青奥’江苏大气污染防治研究”(14ZD011)

赵永平(1980-)，男，甘肃会宁人，东南大学经济管理学院博士研究生，兰州财经大学经济学院副教授，主要从事城市经济与区域经济研究，E-mail:zhaoyongping22@sina.com；徐盈之(1970-)，女，浙江杭州人，教授，博士生导师，主要从事区域经济学、技术经济学及数量经济学研究。

F293

A

1008-407X(2016)02-0056-09