产业集群的城镇化效应——基于山东半岛蓝色经济区的实证研究

杨志恒，刘 君，李新运，李凯月，张海林

(1.山东财经大学 区域经济研究院，山东济南 250014；2.山东财经大学管理科学与工程学院，山东 济南 250014；3.山东财经大学经济学院，山东 济南 250014；4.山东省地矿工程勘察院，山东济南 250014)

一、引言和文献回顾

城镇化是由农业为主的传统乡村社会向以工业和服务业为主的现代城市社会逐渐转变的历史过程。从我国城镇化理论研究与地区发展实践来看，产业结构的优化升级是推动城镇化发展的重要驱动力，而城镇化已经成为地区经济增长和社会进步的必然路径。十九大报告进一步强调，要“推动新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展”，展现工业化、信息化和农业现代化进展的现代产业集群在城镇化演化过程中扮演了至关重要的角色，因此，实现产业集群与城镇化的良性互动仍然是未来一段时间内需要关注的问题[1-2]。目前，关于产业集群与城镇化互动发展的研究较多，陈滢[3]、张爱武[4]从城镇化和产业集群的内涵出发，深入分析了两者之间的作用关系；白建国[5]等提出通过产业集群的优势促进经济与城镇化同步发展；倪建伟[6]以海洋经济发展为背景，提出岛屿产业集群与城镇化互动发展的建议。同时，学者们采用多种方法开展了大量实证研究，如何育静等[7]运用典型相关分析验证了产业集群与城镇化之间强相关关系；徐维祥等[8]、陈斌[9]采用耦合协调方法分析了产业集群与新型城镇化之间的耦合空间规律和驱动机制；马志东等[10]、刘望辉等[11]、罗良文等[12]运用面板数据模型分析了产业集聚与城镇化的双向互动因果关系，提出各地区应发展具有地域特色和适应性的产业集群来促进城镇化。以上研究成果表明，产业集群是推动城镇化的关键动力与现实途径，以现有资源禀赋和优势产业为基础，通过支柱性产业内部挖掘潜力、外部延伸扩张以及发展配套产业和辅助型产业发展壮大产业集群，将扩大现有城镇建设用地规模，推进城镇化进程；而城镇化所带动城乡人口迁移和城市地域结构变动，为产业集群的壮大提供了劳动力、市场、土地等支撑，为产业在更高层次上的集聚提供了条件。基于此，本文着眼于产业集群的城镇化效应，开展更为广泛的地域实践研究。

山东半岛蓝色经济区(以下简称“蓝区”)地处山东省东部沿海地带，是《山东半岛蓝色经济区发展规划》与《黄河三角洲高效生态经济区发展规划》两大国家发展战略布局的核心区域。规划主体区范围包括山东全部海域和青岛、烟台、威海、潍坊、淄博等六市及滨州的无棣、沾化2个沿海区县所属陆域，海域面积15.95万平方公里，陆域面积6.4万平方公里。以海洋经济为主题的区域发展战略的实施，对蓝区优化经济结构、推动产业集群发展壮大具有重要的战略意义，也为蓝区城镇化发展提供了广阔的空间。

作为正在建设中的特殊经济区，研究蓝区的产业集群对城镇化的推动作用，将有利于清晰地刻画出地域演化图景，认清产业落实在空间上的运行秩序与演化规律。因此，本文立足于产业集群与城镇化互动关系，拟构建产业集群促进城镇化发展的概念模型与测度指标体系，获取蓝区2000—2015年产业集群与城镇化的发展水平指数，运用SVAR模型测度产业集群的城镇化效应。

二、概念模型与测度指标体系构建

(一)产业集群促进城镇化发展的概念模型

产业集群影响城镇化的发展水平和发展质量。一方面，产业集群是支撑城镇化的内在动力，产业集群表现为企业集聚和就业集聚，生产要素在一定区域范围内大量集中，形成集聚经济，进而促进技术创新，以产业集群为载体形成创新网络、知识转移和外部溢出效应，不断吸引农业剩余劳动力向城镇转移，推动二三产业发展，促进城镇人口增加和建设用地面积扩张，提高城镇化水平；另一方面，高度专业化的产业集聚将提升城镇治理能力，推动基础设施和生态环境改善，促进城镇全面持续发展，提升城镇化质量。概念模型如图1所示。

图1 产业集群促进城镇化的概念模型

(二)测度指标体系的建立

根据图1模型，参照产业集群与城镇化代表性指标的相关研究，构建蓝区产业集群与城镇化发展水平测度指标体系。其中产业集群的发展水平用发展规模和创新能力两个一级指标来衡量，城镇化的发展水平用城镇化水平和城镇化质量两个一级指标来衡量。详见表1。

表1 测度指标体系

二、评价模型与数据处理

(一)评价模型

向量自回归模型即VAR模型，该模型广泛应用于研究两变量长期稳定关系的计量模型。而SVAR模型克服了传统VAR模型在实际应用中的缺陷，更具优越性。一方面，SVAR模型考虑到变量之间的同期关系，避免了出现模型误差中无法解释的相关结构；另一方面，SVAR模型兼顾理论与实践约束，利用经济理论所提供的先验信息对内生变量间的关系施加约束，使得脉冲响应函数分析随机干扰项的冲击时更具有逻辑性和解释性[13-17]。SVAR模型表达式如(1):

滞后算子模型为:

式中，B0表示变量间的系数矩阵；yt表示变量矩阵；d表示截距向量；Γi表示滞后i阶的变量系数矩阵；B(L)表示滞后算子阶多项式矩阵，k表示经过转换之后的确定性趋势项；δt表示结构式的残差向量，包含互不相关的结构式残差信息，并且方差为单位矩阵。

(二)数据处理

收集整理的蓝区产业集群与城镇化发展水平测度指标数据，主要来源于2001—2016年山东统计年鉴和蓝区各地市统计年鉴。由于2015年之前的统计年鉴没有针对蓝区的专门数据，因此2000—2014年每个年份的研究数据均由蓝区内各地市的统计数据汇总得来，其中，沾化县已撤县设区，成为滨州市的一部分，因此，考虑到滨州市与蓝区其他地市在产业集群与城镇化方面的紧密联系以及数据统计口径，本文把滨州市全市的数据计入蓝区。

在统计数据的过程中，发现某些指标存在明显的偏离和缺失，所以在进行纠偏和缺失值处理后，最终确定了以下代表性指标:产业集群发展规模选取了企业员工数、集群企业密度值、集群企业总产值和集群企业总净利润值；产业集群创新能力选取了专利申请量和规模以上R＆D人员数；城镇化水平选取了城镇人口比重、城镇建设用地比例和二三产业增加值占GDP比重；城镇化质量选取了人均二三产业增加值、城镇居民人均可支配收入、恩格尔系数、城镇职工医疗保险普及率和建成区绿化覆盖率。

为了消除各指标量纲的影响，将正向指标和负向指标转化成同向度量值:

式中，xtj表示第t年第j个指标的统计值；x1j表示第1年第j个指标的统计值；ytj表示无量纲化之后的数值。

其次，采用专家主观赋权法确定指标权重，构建多因子综合评价模型:

式中，wj表示第j指标的权重，∑wj＝1；ytj表示t年第j个指标无量纲化之后的数值；Lt表示第t年评价指标求和后的数值。

在具体评价中，根据专家主观上对各评价指标重视程度的打分结果，发现构成产业集群与城镇化发展水平评测的一级指标重要性十分接近，参考已有产业与城镇化发展水平评价研究[18]，对一级指标采用等权处理，即产业集群发展规模和创新能力以及城镇化水平和城镇化质量的权重相等，均为0.25，各个一级指标具备同等的解释力，在此基础上进一步对二级指标进行打分，最终获取各评价指标权重。通过上式计算得到产业集群与城镇化的发展水平指数(表2)。

表2 产业集群与城镇化发展水平指数

三、蓝区产业集群与城镇化定量分析

(一)序列平稳性检验和协整性检验

在进行回归分析之前，需要对代表产业集群的四个一级指标指数进行ADF检验，以免出现伪回归现象，保证模型的有效性。本文借助Eviews8.0对时间序列进行ADF检验，检验结果如表3所示。表3表明，FZGM、CXNL、CZHSP、CZHZL四个变量在5%的显著性水平下均存在单位根，是非平稳的。对变量进行一阶差分处理后，DFZGM、DCXNL、DCZHSP、DCZHZL这四个变量的ADF统计量均小于5%，低于显著水平下的检验统计值，因此拒绝存在单位根的原假设，是平稳序列，可以确定各变量为一阶单整I(1)序列。

由于大多数时列是非平稳的，经过差分处理后的时间序列往往不存在经济意义，使模型的解释能力大大降低，因此需要进行协整性检验，以考察时间序列之间的长期稳定关系。本文采用Johsansen法进行协整性检验，结果见表4。

表3 ADF平稳性检验结果

表4 Johsansen协整性检验结果

表4表明变量间存在4个协整方程，所以产业集群与城镇化之间存在长期稳定的均衡关系，在此基础上可以建立VAR模型。

(二)SVAR模型估计

ADF平稳性检验和Johansen协整检验表明可对变量一阶差分序列建立VAR模型，计算LR、FPT、AIC、SC、HQ等信息准则值，综合考虑后确定模型的滞后阶数是2，见表5。

表5 滞后阶数检验

以现有VAR(2)模型为基础，继续施加约束条件建立AB-型SVAR模型，其中约束A为主对角元素是1的下三角矩阵，B为一对角矩阵，进一步对参数进行估计，结果如下:

为保证后续脉冲响应分析和方差分解的准确性，采用AR根检验对建立的SVAR模型进行稳定性分析，结果表明所有的根摸的倒数均小于1，即位于单位圆内，则模型是稳定的，可以进行下一步脉冲响应分析和方差分解。

(三)脉冲响应分析与方差分解

1.脉冲响应分析

在SVAR模型中，脉冲响应函数用来测度误差项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响[19-20]。在现有时间序列基础上选择滞后15期，得到产业集群发展规模、创新能力对城镇化水平、城镇化质量的响应轨迹，如图2、图3所示，其中脉冲响应函数曲线用实线来表示，正负两倍的标准差曲线用虚线表示。

图2 发展规模、创新能力引起城镇化水平的响应函数

图3 发展规模、创新能力引起城镇化质量的响应函数

从图2左图可以看出，当给发展规模一个正向冲击后，会对城镇化水平产生负向效应，在第二期负向效应达到峰值，从第三期开始出现正向效应，但是影响力度不是很大，且处于波动趋势，在第九期正向效应达到峰值。从图2右图可以看出，当给创新能力一个正向冲击后，同样会对城镇化水平带来负向影响，在第二期负向效应达到最大，从第四期开始出现正向效应，在第六期正向效应达到最大，从第六期开始急速下降，在第七期达到负向效应峰值，且从第七期之后负向效应逐期减弱。从长期来看，当产业集群发挥技术创新和成本降低的优势之后，产业集群会对城镇化发展带来正向积极作用。这说明，无论是发展规模还是创新能力，对冲击的响应在短期内都会对城镇化发展水平带来负面影响，分析原因可能是发展初期需要较大的资金投入来进行技术创新、高素质人才的引进、环境污染的处理等，加之城镇自身经济实力基础不强，因此在前期反而会阻碍城镇经济的发展，减缓城镇化的发展进程。

从图3左图可以看出，当给发展规模一个正向冲击后，会给城镇化质量产生负向效应，从2.5期开始出现正向效应，最后稳定在0附近波动。从图3右图可以看出，当给创新能力一个正向冲击后，会给城镇化质量带来负向效应，在第二期负向效应达到峰值，之后负向效应减弱，最后稳定在0附近波动。这说明，发展规模和创新能力，对城镇化质量影响不大，分析其原因可能是因为，目前蓝区内的产业集群与城镇化发展之间找不到一个有力的结合点，城镇产业发展有序性不高，区域经济融合性有待提高，造成产业同构、恶性竞争问题的出现，所以城镇化水平降低；同时，城镇化建设可能存在盲目扩大规模的问题，使得部分企业向城镇转移，加剧了环境污染，因此会影响人民的居住环境和生活水平，进而降低城镇化质量。

2.方差分解分析

为进一步分析每一单位冲击对内生变量的贡献程度，本文采用方差分解分析探测产业集群发展对城镇化的贡献(表6)。结果显示:城镇化水平受自身变化的贡献率最大，到第10期稳定在3.76%左右；发展规模对城镇化水平的贡献率从第1期到第8期呈平稳上升趋势，到第9期略有下降，最终稳定在1.1%左右；创新能力对城镇化水平的贡献率在第1期到第4期呈上升趋势，在第4期达到最大，之后贡献率整体在13%左右波动；城镇化质量对城镇化水平的贡献率较大，整体较为平稳，最终稳定在40%左右。同样，城镇化质量受自身变化的贡献率最大，前三期增长迅速，从第1期的1.8%增长到第3期的53%，第三期之后略有下降，第10期稳定在50%左右；发展规模和创新能力均在第二期对城镇化质量贡献率最大，之后急剧下降，最后分别稳定在30%和5%左右；城镇化水平在第1期对城镇化质量的贡献率最大，达到了47.93%，第二期减少到了27.54%，之后几期均围绕在30%左右波动。

表6 蓝区产业集群对城镇化发展的方差分解表

综上所述，产业集群的发展规模和创新能力对城镇化水平的影响逐期增大且有长期平稳态势，这说明产业集群与城镇化水平之间具有长期良性互动发展趋势；产业集群的发展规模和创新能力对城镇化质量的影响最初两期较大，最后几期影响减弱，总体状态趋向平稳，说明经过短期波动后，产业集群会不断调整，逐渐与城镇化质量发展相适应；但是整体来看，产业集群对城镇化的贡献率较小，还有较大的提升空间。

四、主要结论和建议

(一)主要结论

本文运用SVAR模型的脉冲响应分析和方差分解分析，测度蓝区产业集群的城镇化效应，可以得出以下结论:(1)平稳性检验和协整性检验显示蓝区产业集群的发展规模、创新能力与城镇化水平和城镇化质量之间存在协整关系；(2)脉冲响应函数显示产业集群的发展规模和创新能力对城镇化水平和城镇化质量冲击的响应在短期内是负向的，此后响应轨迹出现波动且持续的时间较长，与对城镇化质量的影响相比，集群规模和创新能力对城镇化水平的影响更为显著；(3)方差分解分析显示城镇化水平和城镇化质量均是受自身的影响程度最大，受对方变化的影响次之，且具有一定的波动性。

从本文研究结论可以看出，蓝区产业集群对城镇化发展具有促进作用，但是在发展初期，产业集群规模弱小、集聚效应不明显，难以发挥产业集群的优势来促进经济和城镇化同步发展，造成产业集群与城镇化响应轨迹的脱节，甚至呈现负向反馈，后期随着产业集群的壮大，与城镇化进程逐渐同步，呈现正向互动。整体来看，山东半岛蓝色经济区内的产业集群与城镇化之间的有序性不高，产业集群对城镇化的贡献率较小，还有较大的提升空间。

(二)对策建议

根据代表产业集群与城镇化的各要素表现，为提升产业集群对城镇化推动作用，提出以下对策建议:

1.进一步壮大蓝区产业集群发展规模

目前，蓝区还处于工业化中期阶段，产业集群尚在发展壮大当中，集聚规模效应尚不显著，导致在一定程度上对城镇化质量的影响不大。在长期发展对策上，应从全局出发，积极推进农业现代化、加快制造业转型升级，实现制造业由要素驱动向创新驱动转变，优化产业结构，加快生产性服务业发展，促使产业集聚效应显现，提升城镇化水平；同时，提高基础设施网络化水平和信息化建设，构建专业人才培养平台，为产业集聚提供良好的软环境，切实提高城镇化质量。

2.进一步提升产业集群的创新能力

作为国家级海洋经济示范区，蓝区产业集群具有海洋优势产业集聚与海陆产业统筹的独特优势，为推动蓝区产业集群与城镇化的良性互动，需要因地制宜，充分利用现有的资源条件，综合考虑区位、资源的可得性、产业基础、市场竞争状况等因素，促进产业集群与城镇化发展进程紧密结合；同时，注重以海洋战略性新兴产业为导向，加强产业发展、管理模式等方面的创新，通过技术进步和扩散推动产业集聚区的城镇化建设，实现“产”“城”互促。

3.进一步推动地区间协同发展

产业集群的打造应立足于蓝区整体，依托蓝区现有城镇体系，以海洋产业上下游产业链延伸和价值链地位上升为导向，整合优化城镇职能与空间格局，摒弃各自为政的狭隘发展观，真正做到蓝区内所有城镇共同打造产业集群，促进产业集群发展壮大，而壮大后的产业集群将会带动提升蓝区内的城镇实力提升与升级，实现产业集群和城镇化的良性互动和相互促进。