产业集聚对我国城镇化效率的影响研究

李许卡，应 验

（1.中共河南省委党校 经济学教研部，河南 郑州 450018；2.北京大学 政府管理学院，北京 100080）

一 引言

以人为核心的新型城镇化背景下，推动城镇化高质量、高效率发展已迫在眉睫。工业和服务业是城镇化发展的重要产业支撑，而工业与服务业集聚形成的产业集群对城镇化效率提升具有重要的影响。在广泛归纳相关研究基础上，本文基于综合、经济和社会三个维度对城镇化效率进行考察，其中，综合城镇化效率包含城市经济社会发展方面的效率，主要由劳动力、资本、土地等投入要素和GDP、基础设施、公共服务、城乡收入差距等期望和非期望产出要素所决定；经济城镇化效率强调城市经济发展效率，主要由劳动力、资本、土地等投入要素和GDP、财政收入、污染物排放等产出要素所决定；社会城镇化效率强调城市公共服务均等化、城乡收入差距缩小等社会发展效率，主要由地方财政支出这一投入要素和基础设施、城市教育、城市绿化和城乡收入差距等产出要素所决定。

二 文献回顾

关于产业集聚对城镇化发展的影响，国内外学者进行了广泛的研究。Baldwin 认为，产业集聚可以推动城市空间规模扩大、形态优化，切实加快城市人口增长和推动城市群的形成［1］。曹炳汝、孙巧认为，产业集聚在城镇化中后期发展阶段尤为重要，是推动城市经济持续增长和空间优化的主要力量［2］。袁冬梅、信超辉、袁珶基于对不同时期我国不同地区工业集聚与城镇化空间效应的研究发现，东部地区工业集聚和城市发展的相关性由正转负，而中西部地区是由负转为正［3］。张军涛、范卓玮基于经济全球化视角探讨了产业集聚与城镇化发展的关系，发现产业集聚可以切实提高城镇化水平，但这种作用与各地区的经济全球化水平密切相关，一般地区经济开放水平越高，作用越明显［4］。

针对工业集聚对城镇化发展的影响，陈宇峰等围绕工业集聚与城镇化的交互影响作用研究发现，工业集聚对城镇化发展具有明显的促进作用［5］。马剑锋、秦腾、佟金萍、孙冬营认为，工业集聚对城镇化发展的影响存在一个临界点，在临界点之前，工业集聚可以促进城镇化规模的扩大；而超过临界点后，工业集聚会对城镇化发展产生抑制作用［6］。姚成胜、曹紫怡、韩媛媛基于对我国地市级城市的研究发现，进入城镇化中后期，工业集聚过度导致的拥挤效应在一定程度上会抑制城镇化健康发展［7］。针对服务业集聚对城镇化发展的影响，邓仲良基于中国服务业集聚与城镇化耦合互动关系研究发现，二者尚处在磨合阶段，且具有省际差异特征，东部表现为服务业集聚发展不足，而中西部地区正由城镇化发展相对滞后向服务业集聚发展相对滞后转变［8］。王江波运用我国省际面板数据研究发现，服务业集聚对城镇化发展呈非线性影响，且存在时空差异，当劳动生产率较低时，服务业集聚对城镇化的促进作用相对较弱，而当劳动生产率跨越一定的门槛值时，服务业对城市化的促进作用开始增强［9］。梁向东、黄妍、阳柳围绕生产性服务业集聚对城镇化发展的影响进行了研究，发现交通运输、仓储邮政、金融、科研等集聚能够对城镇化发展产生正的空间外溢效应，不仅可以促进当地城镇化水平提升，也可以促进周边地区城镇化发展［10］。王晶晶认为，生产性服务业集聚是推动工业转型升级的主要路径，二者协同发展对城镇化高质量发展具有重要助推作用［11］。冯严超、王晓红围绕生产性服务业的专业化和多样化集聚对城镇化的影响进行了研究，发现相对于多元化集聚，生产性服务业的专业化集聚对城镇化发展的技术溢出效应更为显著，且对西部地区影响作用要大于东部和中部［12］。

综上，学者们充分肯定了产业集聚对城镇化发展的积极影响作用，这为开展工业与服务业集聚对城镇化效率的影响奠定了良好的基础。与以往的研究相比，本文有以下特点：（1）从理论上探析产业集聚对城镇化效率的影响；（2）将非期望产出变量引入到城镇化效率评价指标中；（3）根据城市发展水平将样本城市分为一线、二线、三线和四线城市，并分别实证检验和比较工业与服务业集聚对4 组城市多维城镇化效率的影响。

三 理论机理分析与模型构建

（一）理论机理分析

产业集聚主要表现为工业、服务业企业在一定范围内的集中，在此基础上形成分工、协作、互补和竞争等关系，是企业追求规模效应和比较优势的结果。一般而言，产业集聚通过正的规模效应和负的拥堵效应作用于城镇化效率。

一方面，产业集聚的规模效应主要表现在经济外部性、知识技术溢出效应和扩大非农产业就业及产出等方面。工业与服务业企业在城市集聚区内可以实现信息、资源和基础设施共享，有效降低企业的成本、投资及对中间要素的搜索成本；通过专业化和多元化集聚，使集聚区内的企业普遍能够享受到更丰富、更便利的上下游产品、技术或服务配套，有效推动城市社会化大生产分工细化。同时，集聚区由于企业数量众多，能够有效促进上下游企业分工合作和竞争，通过知识溢出和技术溢出，可有效激发企业的竞争力和创新力；此外，产业集聚区具有较强的就业吸纳能力，能够更好地实现劳动力的供给与匹配，进而促进城镇化效率的提升。

另一方面，产业过度集聚也会对城镇化效率产生负向的拥堵效应，主要表现为集聚区内企业对资源、市场、生存和发展空间的过度竞争。集聚区内集中了大量的企业，催生出巨大的资源要素需求和产品供给能力，集聚区内企业众多、人口密集，相应地会对基础设施、公共服务业等生产和生活条件产生巨大的需求，当集聚区的承载力不足时，集聚区内企业和人口的生产与生活都将会受到不利影响；当集聚区内生产的产品供给大于需求时，企业之间会为争夺资源和降低库存而打价格战，加大营销投入，甚至引发寻租行为，这些都会阻碍城镇化效率的提升。因此，尽管工业与服务业集聚有助于城镇化效率的提升，但要根据集聚区的承载力、资源供给能力和市场需求能力来确定集聚区规模和集聚密度，防止因过度集聚或产业配套不足而对城镇化效率提升产生不良影响。

（二）模型构建

1.城镇化效率评价模型

数据包络分析方法（DEA）是最常用的城镇化效率评价方法，为了更加真实地对各城镇化效率进行评价，本文在产出指标方面，同时考虑期望和非期望产出要素；另外，为了解决有效决策单元（DMU）排序问题，本文将采用Tone 提出的基于松弛的超效率数据包络分析（SUPER-SBM-DEA）模型对城镇化效率进行评价［13］，其方程式如下：

xij、ypj和dkj分别表示第j 个DMU 的i 项投入、p 项期望产出和k 项非期望产出，xsi、ysp和dsk分别表示投入要素、期望产出和非期望产出的松弛变量，即投入和产出均是可以优化改进的量,λ 表示权重向量，vrs表示规模报酬可变。

关于各城镇化效率评价指标的选取，在广泛借鉴学者们研究、结合数据可获得性和统计可操作性基础上进行筛选（见表1）。在投入指标方面，分别以市辖区就业人数、建成区面积、固定资本投入、地方财政支出等来衡量；在期望产出指标方面，分别以市辖区单位建成区GDP、地方财政收入、道路面积、在校中学生人数、绿化率等来衡量；在非期望产出指标方面，分别以城乡人均可支配收入比、工业废水和二氧化硫排放等来衡量。

表1 各城镇化效率评价指标

2.回归模型

关于估计方法，为了保证估计结果的稳定性，在此运用两种方法进行估计：一是差分广义矩估计方法（DIFF-GMM），它可以解决数据一致性和内生性导致的偏差，有效消除固定效应产生的影响；二是系统广义矩估计方法（SYS-GMM），它能够有效弥补DIFF-GMM 方法的缺点，增强工具变量的有效性。为增强估计结果的可靠性，本文分别利用二阶序列相关AR（2）、Sargan 过度识别检验经验对模型设立的合理性和工具变量过度识别问题进行检验。

在全面考虑经济变量间的逻辑关系和内生性问题下，本文参照Erosa A、肖明月等学者的研究，构建了动态面板数据模型，分别考察工业集聚、服务业集聚对城镇化效率的影响，模型方程式设定如下：

关于评价对象，本文以中国市辖区100 万人口以上的116 个大城市为研究对象，并根据发展水平将其分为4 组，分别考察工业集聚、服务业集聚对4 组城市综合、经济和社会城镇化效率的影响，以期对全国城市城镇化效率提升及产业集聚发展提供一些启示。

关于被解释变量的选取。本文选取了3 个被解释变量，分别基于综合、经济和社会视角对城镇化效率进行考察；以工业集聚水平和服务业集聚水平为核心解释变量，并采用区位熵指数进行衡量；选取了3 个控制变量，即城市规模、劳动参与率和人力资本投入，将城市基本情况、劳动力要素作为重要影响因素纳入考察，并分别以市辖区人口数量、就业率和教育水平来衡量。

在服务业集聚水平、工业集聚水平衡量上，均以区位熵指数来衡量，见公式（3）：其中表示j 地区i 产业区位熵为j 地区i 产业就业人数，jE 为j 地区总就业人数，Ei为所有考察地区i 产业就业人数，E 为所有地区所有产业就业人数。（0，∞），指数越大，意味着该产业所在城市的集聚水平越高。

本文所涉及的数据来自于《中国城市统计年鉴》《中国区域统计年鉴》，实证中均剔除了物价影响。另外，考虑到城市产出会受到以往固定资本投入扣除折旧后的影响，借鉴张军的永续盘存法（折旧率设定为9.6%）对资本存量进行计算。

四 效率评价结果及分析

基于MaxDEA2.0 软件对各城镇化效率进行评价，由于时间跨度较长，116 个城市涉及的效率值较多，在此各效率值都以均值形式呈现。从表2 可以看出，我国大城市综合城镇化效率有上升趋势，也有呈现下降趋势，还存在效率值波动变化的情况，但波动上升的城市较少，而波动下降的城市较多。

表2 综合城镇化效率平均值

从表3 可以看出，我国大城市经济城镇化效率变化既呈现出上升趋势，也呈现有下降趋势，还有效率值波动情况，但总体呈上升趋势，地区间城镇化效率呈现出东部、东北、西部和中部依次递增态势。

表3 经济城镇化效率平均值

从表4 可以看出，我国大城市社会城镇化效率变化既呈现出上升趋势，也呈现有下降趋势，但总体呈现下降趋势，地区间城镇化效率呈现出东部、西部、东北和中部依次递增特征。

表4 社会城镇化效率平均值

五 回归结果及分析

（一）产业集聚对综合城镇化效率的影响

从表5 可以看出，工业集聚对一线、二线、三线和四线城市的综合城镇化效率分别呈正向、正向、负向和正向影响；服务业集聚对一线、二线、四线城市综合城镇化效率呈正向影响，对三线城市综合城镇化效率呈负向影响。综合来看，工业集聚对样本大城市综合城镇化效率的作用方向并不一致，促进了一线、二线和四线城市综合城镇化效率的提升，但抑制了三线城市综合城镇化效率的提升，而服务业集聚对城市综合城镇化效率的影响与其基本一致，说明二者对城镇化既发挥有正的规模效应，也发挥有负的拥堵效应，但长远来看，积极效应要优于拥堵效应。

表5 产业集聚对综合城镇化效率的影响

（二）产业集聚对经济城镇化效率的影响

从表6 可以看出，工业集聚对一线、二线、三线和四线城市的经济城镇化效率分别呈正向（不显著）、正向、正向和正向（半显著）影响；服务业集聚促进了一线、二线和四线城市综合城镇化效率的提升，但抑制了三线城市城镇化效率的提升。综合来看，工业规模提升对城市经济城镇化效率提升产生了普遍促进作用，除三线城市外，服务业集聚水平提升对样本大城市经济城镇化效率的提升产生了普遍促进作用。说明近十年工业及服务业集聚对大部分样本大城市经济城镇化效率提升发挥了积极作用，集聚发展是产业发展的趋势，进一步提升和优化工业与服务业集聚水平对城市经济城镇化效率提升具有重要现实意义。

表6 产业集聚对经济城镇化效率的影响

（三）产业集聚对社会城镇化效率的影响

从表7 可以看出，工业集聚对一线、二线、三线和四线城市的社会城镇化效率分别呈不确定（不显著）、负向、负向（半显著）和负向（半显著）影响。服务业集聚促进了一线（半显著）、三线（半显著）、四线城市（半显著）社会城镇化效率的提升，但抑制了二线城市社会城镇化效率的提升。综合来看，除二线城市外，服务业集聚普遍促进了样本大城市社会城镇化效率的提升，而工业集聚普遍抑制了城市社会城镇化效率的提升，这说明，伴随着产业结构调整，服务业集聚对社会城镇化效率的影响越来越重要，而工业集聚更多地促进了城市经济生产效率的提升，进一步提升服务业集聚水平对促进城市社会城镇化效率提升具有重要意义。

表7 产业集聚对社会城镇化效率的影响

六 结论与启示

（一）结论

首先，从各城镇化效率的变动来看，我国116 个大城市的综合及经济城镇化效率总体呈上升趋势，而社会城镇化效率呈下降趋势，这与我国过往相对比较关注城市经济发展，而对改善城市生态环境、减少污染物排放和缩小居民收入差距等社会发展内容的关注不够不无关系。

其次，工业集聚普遍促进了各线城市综合及经济城镇化效率的提升，但对各线城市的社会城镇化效率普遍产生了抑制作用，因为工业集聚更多是应用于经济生产活动，与城市经济发展更为密切，伴随产业结构的不断优化调整，制造业与服务业的不断融合，工业集聚将更好地对综合、经济和社会城镇化效率发挥促进作用。

再次，服务业集聚能够促进绝大部分城市各城镇化效率的提升，特别是弥补工业集聚，对社会城镇化效率产生了普遍促进作用，这在更大程度上肯定了服务业集聚对城镇化效率的积极影响；另外，服务业集聚对少部分城市城镇化效率的抑制作用，说明服务业集聚并非绝对地促进各城镇化效率的提升，在一定发展阶段，它也会对城镇化效率产生负的拥堵效应，但现阶段我国大城市服务业集聚水平大多处于非过度集聚状态，能够促进城镇化效率的提升。

（二）启示

一方面，要切实优化和提升工业集聚水平，并推动其与服务业集聚融合发展，进一步发挥工业集聚对综合及经济城镇化效率的促进作用，释放其对社会城镇化效率的积极影响作用。另一方面，要进一步提升服务业集聚水平，更好地发挥其对综合、经济及社会城镇化效率的促进作用，注重完善服务业集聚区各项配套设施，防止因配套不足引发的过度集聚对城镇化效率提升产生负向影响。