魏革军 张晓东 郝威亚 罗小伟
摘要:本文比较分析了万亿产值城市经济发展的主要特点,并运用2010—2016年的城市面板数据进行了实证分析。研究表明:土地城市化率、营商环境、固定资产投资额、国家战略对万亿产值城市GDP增长发挥了重要影响作用,从业人员数也发挥了较好的正向推动作用,但上述因素对城市人均GDP增长的影响作用相对有限。建议优化万亿产值城市土地资源配置,增强城市人口承载能力,注重营商环境建设,吸引要素流入,同时注重对欠发达地区的政策倾斜,促进区域经济协调发展。
关键词:城市经济;城市规模;城市化水平;经济增长;协调发展;区域经济
文獻标识码:A
文章编号:1002-2848-2020(05)-0028-12
截至2018年末,我国地区生产总值达万亿以上的城市已有16个。万亿产值城市是区域协调发展战略的中心节点,也是区域经济乃至全国经济增长的引擎。一些研究从城市空间布局的角度分析城市经济发展的规律。苏雪串[1]指出,城市群的发展是城市化达到一定阶段的必然产物,认为城市群的发展和完善是推进我国城市化的主要途径。宁越敏[2]对我国大都市区进行了界定,分析了我国13个大都市群的空间分布特征,论证了大都市群在区域经济发展中的引领作用。也有学者注重研究城市经济与产业发展的关系。陈昌兵等[3]论证了城市化的集聚效应与工业和服务业的竞争力存在正向关系。柯善咨等[4]分析了产业结构和城市规模对我国城市经济效益的协同影响机制,发现生产性服务业——制造业结构对生产率的影响取决于城市规模,只有达到一定门槛规模的城市才能从上下游产业关联中获得效益。还有文献分析了金融对城市经济发展的影响。倪鹏飞等[5]提出了金融中心定位的竞争力理论,评价了影响金融功能各个因素的重要性,并测算得出中国43个城市的金融功能竞争力指数。于斌斌[6]利用中国地级及以上城市数据进行分析,认为金融集聚对经济增长的影响是通过促进产业结构升级实现的。本文在借鉴已有研究成果的基础上,通过比较分析万亿产值城市发展变迁的主要特点,阐释影响城市经济发展的内外部影响因素,并提出有关政策建议。
一、万亿产值城市发展变迁的主要特点
(一)地区生产总值情况
上海是我国第一个万亿产值城市,于2006年达到万亿产值。之后,我国万亿产值城市数量不断增加,且增加速度呈加快趋势。截至2018年末,我国万亿产值城市已达到16个,分别为上海、北京、深圳、广州、重庆、天津、苏州、成都、武汉、杭州、南京、青岛、无锡、长沙、宁波和郑州。其中,地区生产总值超过2万亿的城市有5个;超过3万亿的城市有2个,分别为上海和北京。各万亿产值城市GDP及排名情况如图1所示。
(二)产业结构情况
从产业结构看,2018年我国万亿产值城市均以第二产业和第三产业为主,第一产业占比较低,重庆第一产业占比最高,但也仅为6.77%。除宁波外,其余所有万亿产值城市的第三产业增加值占GDP比重均超过50%,其中上海、北京和广州这三个一线城市的第三产业占比较高,北京第三产业占比最高,达80.98%(参见图2)。
经济学家钱纳里等给出了经济发展阶段和工业化发展阶段的经验性“标准结构”,如表1所示。2018年,按照“三次产业结构”这一基本指标,除宁波外,其余万亿产值城市均符合“农业产值占比小于10%且工业增加值小于服务业增加值”这一标准,处于后工业化阶段。
(三)经济增长的动力结构
各万亿产值城市经济增长动力结构如表2所示。2017年,几乎所有万亿产值城市的GDP增长均主要来自最终消费和资本形成,货物和服务净流出所占比重相对较小。其中,最终消费支出对GDP增长贡献率居前三位的城市依次是北京65.1%、长沙59.5%、天津57.9%;资本形成总额对GDP增长贡献率居前三位的城市是青岛58.9%、成都53.9%、南京44.1%;货物和服务净流出对GDP增长贡献率居前三位的城市依次是天津58.3%、宁波37.3%、深圳23.7%。
(四)经济外向型程度
以外贸依存度表示城市外向型程度。2017年上海、深圳和苏州3个万亿产值城市的外向型程度最高,对外贸易依存度均大于1;而重庆、武汉和长沙的外向型程度较低,对外贸易依存度分别仅为0.22、0.14和0.09。从外商直接投资实际使用金额看,北京和上海明显高于其他城市,分别为243.29亿美元和170.08亿美元;重庆外商直接投资实际使用金额最低,仅为22.60亿美元。观察各万亿产值城市GDP与对外贸易依存度之间的相关关系可知,产值越大的城市,外向型程度越高(参见图3)。
(五)国有经济占比情况
本文以各城市规模以上国有企业与集体企业产值之和除以规模以上工业总产值来表示城市国有经济占比情况。由图4可知,各城市国有经济占比差异较大,北京、武汉和郑州占比较高,而苏州、深圳和重庆占比较小。进一步观察各城市GDP与国有经济占比之间的相关关系,总体来看地区生产总值较高的城市,其国有经济占比往往较低。北京例外,因其是我国的政治中心、经济中心、文化中心,国有经济在提升首都服务保障能力方面发挥着重要作用。
(六)金融资本竞争力
万亿产值城市金融资本发展呈现以下两个特点:一是生产总值较高的城市其金融发展水平也较高。根据中国(深圳)综合开发研究院2018年发布的第十期“中国金融中心指数”(CDI CFCI),万亿产值城市金融综合竞争力均排名靠前,如表3所示。二是各城市金融业发展水平差异较大,且呈现“强者恒强”的特点。上海、北京、深圳和广州四个一线城市的金融业综合竞争力得分总和为613.26,几乎占据所有万亿产值城市金融综合竞争力得分的一半,体现了城市金融业发展的马太效应。
从上市公司数量看,截至2020年2月,我国上市公司数排名前13位的城市全部是万亿产值城市(参见表4)。上市公司数排名前36位的城市中,有26个属于东部地区,中部地区仅有4个,西部地区有5个,东北地区有1个,东部地区体现出明显优势。
二、万亿产值城市经济发展的影响因素分析
(一)内部因素
本文从土地、劳动力、资本和技术四个方面来分析城市经济发展的内部影响因素。
1.土地
土地对城市经济发展的主要作用有以下几个方面:一是城市建成区面积的合理扩张将提供规模更大的道路基础设施,降低运输成本,进而促进经济增长[7-8]。二是城市建成区面积扩大为基础教育、医疗服务、公用设施、住宅等提供了更大的空间,提升了城市土地对于劳动力的容纳能力,从而吸引人才流入,促进经济增长[9]。三是城市土地是产业发展的空间和物質支撑,为产业结构调整提供了条件[10]。
从万亿产值城市的行政区域土地面积看,重庆市面积最大,达到82402平方千米,其余城市均小于17000平方千米。但是,土地面积的规模并不是一个城市经济发展的绝对决定变量。本文从土地的城市化水平这一相对指标来进一步分析土地对城市经济发展的影响。2016年,我国万亿产值城市的土地城市化率均值为10.06%,而所有地级及以上城市均值为5.41%,表明土地城市化水平随经济增长而呈现升高的趋势(参见图5)。
2.劳动力
从万亿产值城市总人口的规模看,大多数城市总人口在1000万左右。2016年,我国万亿产值城市城镇从业人员占年平均人口的比重均值为78.80%,所有地级及以上城市这一比重均值仅为36.96%,表明万亿产值城市劳动力比其他城市劳动力就业更为充分。从劳动力就业结构看,自2011年以来,万亿产值城市第二产业从业人员数占比逐步下降,第三产业从业人员数占比逐步上升,表明劳动力正在从第二产业向第三产业转移(参见图6)。图7显示了各万亿产值城市中第二产业和第三产业从业人员数占比,按照钱纳里等对经济发展不同阶段的划分标准,我国各万亿产值城市均处于后工业化时期(参见表1)。
3.资本
本文主要分析万亿产值城市的物质资本状况,并以固定资产投资这一指标来说明。
2010—2016年,重庆市固定资产投资均值最高,为11507.02亿元;深圳最低,均值只有2712.91亿元。而且,万亿产值城市固定资产投资额增长迅速,从2010年的3831.39亿元增加至2016年的7858.92亿元,年均增速达12.72%(参见图8);而所有地级及以上城市固定资产投资额均值从
2010年的1927.01亿元下降至2016年的1651.94亿元,年均下降2.53%。由此可见,在近年来固定资产投资规模缩减的背景下,固定资产投资主要集中于经济规模较大的城市。
4.技术
技术创新是经济长期增长的动力源泉。从宏观层面看,技术创新通过促进产业升级和结构转型,提升劳动生产效率,使经济在要素投入边际递减的情形下保持持续增长;从微观层面看,技术创新提高了企业生产产品和提供服务的效率,降低了单位产品和服务的成本。技术创新推动经济增长的经济学解释主要有以下几个方面:
一是Schumpeter[11]提出的“创造性破坏”理论。企业的技术创新创造性地打破了现有的市场均衡,企业获取超额利润,经济体获得经济增长。
二是技术进步是索洛余值的主要组成部分。Solow[12]将经济增长中不能由劳动和资本解释的部分归为索洛余值,并认为技术进步率是长期人均增长率的决定性因素。三是技术进步提升了要素收益率。Romer[13]提出了技术进步的内生增长模型,认为技术进步带来的知识溢出,提高了资本收益率和劳动收益率,促进收入水平的提高。
图9显示了各万亿产值城市2017年R&D内部经费支出情况。北京、上海和深圳这3个一线城市的研发经费支出水平远高于其他城市,其研发经费支出之和占到所有万亿产值城市研发经费总和的50%以上,并占全国的23.4%。2017年,北京、上海、深圳和广州这4个一线城市的专利授权量总和占比超过所有万亿产值城市的50%,也显示了技术研发活动向少数城市集中的现状。2017年,所有地级及以上城市R&D均值为64.07亿元,专利授权数均值为5817.49件,而万亿产值城市以上两个指标均值分别为502.38亿元和45812.94件,明显高于全国城市均值,表明了技术进步与经济增长之间显著正相关。
(二)外部因素
除经济增长的内部因素外,不同城市所处的外部环境和条件不同也会对其经济发展产生重要影响。本文从国家战略、营商环境和区域位置这三个方面进行分析。
1.国家战略
国家战略对于城市经济发展的促进作用主要体现在以下两个方面:一是国家战略有利于推进区域一体化,进而弱化地区间行政壁垒,并由此带来更为频繁的要素流动。改革开放以来,我国在推进市场化改革和实现要素跨区域自由流动的过程中,逐步破除了地区间的行政壁垒,促进了竞争性市场的形成。二是在国家战略下,城市群各城市之间的发展路径更为协调,城市定位日渐清晰。国家战略赋予城市群更为清晰的战略目标和发展方向,有利于促成各城市之间形成合理的经济结构和产业体系,进而促进经济增长和协调发展。各万亿产值城市承担的主要国家战略如表5所示。部分城市的优势和产业分工如表6所示。
2.营商环境
营商环境对经济发展的作用主要体现在以下四个方面:一是营商环境改善可以吸引国内私人投资和外商直接投资,促进经济增长。二是营商环境改善可以降低创业活动的成本,增加商业创意的实现机会,进而促进创新。三是良好的营商环境意味着市场机制能够更好地发挥作用,企业进入和退出市场的渠道较为畅通,通过市场优胜劣汰,城市劳动生产率逐步提高。四是在良好的营商环境下,企业可以集中精力从事生产性活动,减少非生产性活动,进而提高经营绩效[14]。
2018年,普华永道中国联合数联铭品、财新智库和新经济发展研究院发布了《2018中国城市营商环境质量报告》,各万亿产值城市营商环境质量指数如表7所示。从中可知,城市营商环境质量与其GDP高度相关。除无锡外,所有万亿产值城市营商环境质量排名均在前列。
3.区域位置
区域位置对于城市经济发展具有重要作用,其主要的作用机制有以下三个方面:一是地理位置在很大程度上决定了市场可得性。城市之间进行贸易的成本越低,则市场可得性越大[15]。沿海和沿江的区域具有更为便利的交通条件,运输成本和贸易成本较低,因而可以更为容易地获取其他城市或地区的市场,进而促进本地生产规模扩大和经济增长。二是地理位置是影响人才流动的关键因素。沿海沿江地区由于具有优越的地理位置,其经济发展初始条件较好,企业生产效率更高,并易形成更大的产业规模。由于人才与企业具有正向匹配效应,即优秀人才流向生产效率高的部门,因而沿海沿江城市将吸引更多人才流入,促进经济发展[16]。三是地理位置决定了产业集聚的程度。沿海或沿江地区交通便利,运输成本较低,便于产业在空间上集聚,进而形成更具规模的产业分工体系。
万亿产值城市的区域分布呈现明显的沿海沿江特点。上海、深圳、广州、青岛、宁波均为沿海城市,是对外开放的窗口;重庆、武汉、南京和上海均是长江沿线节点城市,发挥着交通枢纽和经济增长极的重要作用;仅北京为非沿海或沿江城市。
三、城市经济发展影响因素的实证分析
本文运用我国16个万亿产值城市2010—2016年的面板数据,实证检验分析影响城市经济发展的因素和程度。
(一)模型设定和变量说明
本文建立多元回归计量方程式,具体考察土地、劳动力、资本、国家战略以及营商环境等因素对万亿产值城市经济发展的影响,设定实证模型如下:
为保证实证数据整体平整性,相应对绝对数值过大的就业人口(Num)和固定资产投资(Ifa)两个变量进行取对数,相应具体的面板数据模型为:
(二)样本选择和数据来源
考虑到数据可得性,本文选取我国16个万亿产值城市2010—2016年的相关数据来进行实证分析。其中,GDP、人均GDP、土地城市化率、从业人员数、固定资产投资额相关数据来自历年《中国城市统计年鉴》;为构建国家战略综合指数,相关所需的各指标数据均通过百度搜索获得;而构建营商环境指数所需的外商直接投资实际使用金额和公共财政收入数据来自Wind数据库,房地产销售面积数据来自《中国房地产统计年鉴》,轨道交通里程数据也通过网页搜索获得。另外,对于其中出现的个别值缺失情况,通过插值法加以补齐。实证分析中相关变量在2010—2016年间的特征如表9所示。
(三)实证结果分析
在进行面板数据回归估计分析前,先进行Hausman检验以确定应采用随机效用模型还是固定效应模型。经检验发现,对于因变量lnGDP,随机效用模型将优于固定效用模型;而对于因变量lnGDPP,则固定效用模型将优于随机效用模型。进行参数回归估计前,首先对样本数据做稳定性检验以降低伪回归概率。运用Stata 13.0软件采用ADF检验、LLC检验等方法对各变量进行单位根检验,发现所有样本数据均是平稳的。接下来,运用可行广义最小二乘法(Feasible Generalized Least Squares,FGLS)和最大似然估计法(Maximum Likehood Estimate,MLE)分别对lnGDP随机效应模型和lnGDPP固定效应模型进行参数估计,具体估计结果如表10所示。
由表10的回归结果可知:Land、lnNum、lnIfa、Str及Buss对lnGDP的回归系数都为正值,且均在5%显著性水平下显著,这说明在2010—2016年间,土地、人口、资本、国家战略及营商环境等因素均对16个万亿产值城市经济总量增长具有显著的正向促进作用。而Land、lnIfa、Str及Buss对lnGDPP的回归系数数值均有所减小,显著性水平也相应显著下降,且Land和Str的影响已不显著。这说明尽管这些因素对16个万亿产值城市2010—2016年间人均GDP增长同样具有一定的促进作用,但作用效果明显下降。土地和国家战略因素对人均GDP的影响并不显著,这可能跟土地城市化率和国家战略作为宏观性因素有关,它往往对整个城市总量数据具有显著影响,而对个体影响就相对较小。并且,土地城市化率(Land)的回归系数数值远大于其他变量回归系数数值,这可能由于我国正处于城市化高速推进期,而作为不可再生的土地非常稀缺,从而成为一个城市在该阶段经济发展影响最大的因素,这更是间接印证近些年土地财政对我国城市,特别是一、二线大城市经济快速发展发挥着决定性作用。
四、结论与建议
本文从内部、外部两方面分析了影响城市经济发展的主要因素。研究发现:土地、劳动力、资本、国家战略及营商环境对于我国16个万亿产值城市的经济发展具有显著的正向推动作用,但各因素的作用强度和影响方式存在一定差异性。具体而言,土地城市化率、营商环境、固定资产投资额和国家战略在2010—2016年间对16个万亿产值城市GDP的增长发挥重要影响作用,而从业人员数也发挥了较好的正向推动作用。但是,土地城市化、从业人员数量、固定资产投资额、国家战略和营商环境对其人均GDP增长的影响作用相对有限,特别是土地城市化率和国家战略两个宏观因素对人均GDP的增长作用不明显。同时,我国仍处于城市化高速推进期,土地因素依然对城市经济的发展发挥着关键性作用。基于以上研究结论,本文提出如下政策建议:
第一,优化土地资源配置,推动形成优势互补高质量发展的城市经济布局和产业布局。随着资源约束不断加剧,亟待进一步引导土地资源的优化配置,提高土地使用效率,促进城市土地資源高效和合理化配置。
一是完善土地供应政策,适应人口、资本和产业向大城市聚集的现实和发展趋势,依据经济总量和人口规模保障其城市土地供应合理增加。二是优化城市土地供给的功能结构。扩大基础教育、医疗服务、公用设施、住宅等生活领域建设用地指标,提升城市土地对于劳动力的容纳能力。
三是发挥城市土地对产业结构调整的引导作用。减少产能过剩行业和企业的土地供应,加大对高端装备制造业、战略性新兴产业等领域的供地。
第二,增强万亿产值城市人口承载能力,促进更高质量和更充分就业。目前,我国劳动力供求总量矛盾和就业结构性矛盾同时并存,应着力发挥万亿产值城市高效吸纳就业功能,从供需两方面破解上述难题。在需求方面,调整完善相关城市的户籍政策和社会保障政策,促进人口合理流动和高效集聚。在供给方面,适应万亿产值城市产业结构变化需求,加强人力资源开发培训。同时,引导金融业积极加大对服务业、小微民营企业等吸纳就业能力强的产业和企业的支持力度。
第三,发挥投资对经济增长的促进作用,优化金融资源配置。应保持一定的投资增速,同时更加注重结构优化。一方面,投资总量上保持定力。考虑到维持就业规模需要以及当前外贸形势的不确定性,需着力扩大有效投资,发挥好投资对稳增长的关键作用。另一方面,投资结构上注重优化。着眼于推动公共服务均等化,加大对欠发达地区基础设施等投资力度;要围绕新型城镇化所释放的大量需求,加大教育、医疗、养老、环保、城镇老旧小区改造等领域的投资力度,发挥投资对优化供给结构的关键作用。
第四,注重营商环境建设,吸引要素流入。建议在城市发展中,消除歧视性、隐蔽性的区域市场准入限制,建立统一的市场准入负面清单制度。清除不利于市场公平竞争的陈旧规章制度,建立尊重市场的公平竞争环境,保护市场主体合法权益。建立能够促进政府部门之间政务协调的信息化系统,提升企业开办运行的便利度,开发企业服务的全景式路线图,为企业办理事务提供指引。加强金融债权保护,打击企业和个人逃废债、集资诈骗等严重损害金融秩序的行为,营造“敢投资”“能投资”的金融服务业发展环境。
第五,注重对欠发达地区的政策倾斜,促进区域经济协调发展。从万亿产值城市分布看,区域之间的产业层次、基础设施、公共服务、生态环境建设等还存在较大差距。西部内陆地区应依据自身比较优势制定产业政策,依据当地实际选择合宜的产业,避免盲目復制发达地区的产业模式和产业结构。同时,应引导资金回流,适度提高西部、乡村等欠发达地区的中长期贷款比例;探索出台支持欠发达地区直接融资的政策措施,为欠发达地区企业上市或发行债券提供绿色通道或适度差别化准入,增强直接融资支持力度,促进城市经济、城乡融合和区域经济的协调发展。
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责任编辑、校对: 郑雅妮