產業結構對城鎮化發展差異的影響
——基于夏普利值分解的實證分析

徐傳諶，王 鵬，武 巖

（1．吉林大學 中國國有經濟研究中心，吉林 長春 130012；2.吉林大學 經濟學院，吉林 長春 130012；3．北京工商大學 經濟學院，北京 100048）

【管理學與企業發展】

產業結構對城鎮化發展差異的影響
——基于夏普利值分解的實證分析

徐傳諶1，王 鵬2，武 巖3

（1．吉林大學 中國國有經濟研究中心，吉林 長春 130012；2.吉林大學 經濟學院，吉林 長春 130012；3．北京工商大學 經濟學院，北京 100048）

文章利用中國地級市面板數據，基于動態面板系統廣義矩估計和夏普利值分解方法，對產業結構與城鎮化的關系，尤其是導致中國城鎮化發展之間的差異的邏輯關系和引致因素進行了系統分析，結果發現：產業結構對中國的城鎮化發展起著顯著的積極作用；2005－2014年期間，產業結構對城鎮化差異的影響基本經歷了一個U型特征，這與中國近10年的經濟結構調整與持續的產業轉移過程密切相關。

產業結構；城鎮化；動態面板；夏普利值分解

一、引言

作為最大的發展中國家，中國不同區域間的經濟發展水平差距很大，這在城鎮化方面亦是如此。以國家統計局發布的2014年《中國城市統計年鑒》數據為例，沿海和內陸地區城市平均城鎮化率分別為61．2%和45．1%，相差16個百分點。而這僅僅是平均值，具體到某些省份的比較，可能差距更加懸殊。國家新型城鎮化規劃（2014－2020）的基本要求之一是促進大、中、小城市和小城鎮協調發展，如何實現這一根本目標，是擺在當前經濟、社會發展面前的一道難題。以往產業結構對城鎮化影響的研究頗多，但很少有涉及對城鎮化發展差異影響的研究。一般認為，城鎮化發展規律是一條光滑的倒S型曲線，而產業結構演變是影響城鎮化曲線的主要因素。例如，Moomaw和Shatter[1]的研究從產業人口角度分析，認為增加的農業人口阻礙了城鎮化，增加工業人口促進了城鎮化進程。Black和Henderson[2]的研究認為，服務業和制造業對不同規模城市的城鎮化進程產生了不同的影響。在這之后，Henderson[3]發現，發展成熟的城市中，其經濟中心更為分散；傳統制造業往往在較小的或者中等城市中分布，而大都市區則側重于金融、高科技、科學研究等高端行業以及非標準化制造業。Glaeser[4]從城市產業發展能力的角度，認為城鎮化進程與產業結構調整的能力密切關聯。此外，產業結構變動作為經濟結構最重要的因素之一，聚集經濟在發揮了很大作用，使得其成為城鎮化進程的最主要因素。國內的研究中，劉艷軍等[5]認為，東北地區主要城市的產業結構優化升級為該地區城鎮化進程增添了動力；陳立俊和王克強[6]的研究認為，第二、三產業的發展可以增強城市對人類的吸納能力，尤其是吸引大量農村人口轉移到城市，進而加快城鎮化進程。李志翠等[7]和牛婷等[8]研究實證發現：在長期內產業結構的優化升級會促進城鎮化發展，因此產業結構演變是推動城鎮化進程的原因，但短期產業結構快速演變不利于城鎮化發展。

盡管現在已有研究對產業結構與城鎮化二者間關系進行了較為全面的闡釋，但也存在一些不足。一是數據缺陷，以往研究以時間序列數據或者省級面板數據為研究基礎，還有部分只針對某一地區進行的研究，很難揭示產業結構對城鎮化發展差異的影響。二是方法粗糙，以往研究或者沒有考慮內生性問題，或者使用了特殊的回歸技術以及構造了粗糙的工具變量試圖解決這一問題，但是效果均不理想。三是深入不夠，僅有的研究只是采用國家數據進行粗糙的分析，沒有專門針對中國城鎮化區域發展差異的作用機制和途徑進行研究，更缺乏相關的對策建議。

二、數據、變量與模型設定

1．數據來源和說明

本文數據來源于1985－2015年的《中國城市統計年鑒》，統計的是1984－2014年各地級市的相關數據，包括城鎮化率、FDI、資本存量、GDP、人口、人均GDP、固定資產投資和產業結構。特別的，出口數據來源于2000－2015年的《中國區域經濟統計年鑒》。在實證分析中，實際采用的面板數據時間維度為2004－2014年，截面維度為270個地級市。

2．變量選取

（1）計算核心變量

城市的產業結構對城鎮化發展有明顯的作用。本文以城市第一產業增加值占當年GDP的比重（PS／GDP），作為控制產業結構對城鎮化發展產生影響的變量。以往研究結論普遍發現產業結構的逐漸升級對城鎮化進程存在促進作用（例如黃曉軍、李誠固、黃馨等[9]；劉艷軍和李誠固[10]），因此本文預計第一產業增加值占當年GDP的比重對城鎮化起著負面作用。可以預判城市的第一產業增加值占當年GDP的比重越高，該城市的城鎮化水平越低。

（2）控制城鎮化的其他變量

外資占比：基于10%折舊率、1994年不變價和永續盤存法計算存量，將外國直接投資存量（FDIstock）除以總資本存量（TK），即得到本文需要的外資占比變量。

出口占比：先用每年的匯率中間價將每年每個城市的美元出口額換算成人民幣；再以每年的CPI為基礎，將各年的出口額換算為1994年不變價，即消除物價變動因素對出口額的影響；最后將出口額（Export）除以城市當年的實際GDP，即得到本文需要的出口占比變量。

人均GDP：城市的經濟發展水平是城鎮化進程的重要基礎，本文以城市年末按1994年不變價計算的人均GDP，作為控制城市經濟發展水平對城鎮化影響的變量。

人口規模：由于整個中國的農村人口，尤其是內陸地區的農村人口比例較高，人口總量的大小可能會反映出城鎮化未來的發展潛力。本文以城市每年的年末人口（萬人為單位，變量名POP）反映城市的人口規模。

固定資產投資：城市固定資產投資可以促進城鎮化的發展，尤其是基礎設施和交通運輸的發展，這對城鎮化進程尤為重要。本文以城市某年年末按1994年不變價計算的固定資產投資（FAI），作為控制城市每年投資規模對城鎮化影響的變量。

3．模型設定

為建立全球化影響城鎮化的計量模型，本文考慮了以下幾個方面：①由于城鎮化發展的慣性，一些研究已經證明了過去的城鎮化水平對之后的城鎮化進程存在影響（例如：王小魯[11]），因此，為了控制之前城鎮化的影響，本文采用動態面板模型進行分析。②產業結構演進產生效果相比其他國內經濟因素有較強的時滯性，因此模型的核心解釋變量本文采用的是滯后一階的變量。③本文采用的面板數據時間序列為2004－2014年，相對較短，而截面數量達到270個，相對較寬，很可能會產生異方差問題，因此本文對除比值變量的其他變量進行了對數化處理，這樣的處理方式也符合經濟學建模的通常做法。基于以上判斷，本文的模型設定如下：

式（1）中，i（i＝1，2，…，270）和t（t＝2004，…，2013）是指某一特定的城市和年份；URit是城鎮化率，URit－1城鎮化變量的一階滯后，總的滯后數取決于動態面板模型的檢驗結果；PS／GDPit－1指第一產業增加值占當年GDP的比重，FDI／TKit指FDI存量占城市總資本存量的比例，EXP／GDPit指出口額占城市當年GDP的比例，PGDPit指按1994年不變價計算的人均GDP，FAIit指按1994年不變價計算的固定資產投資；POPit指城市的總人口規模；uit為隨機擾動項。

4．內生性問題和工具變量

在以上模型中，需要考慮的最主要問題是內生性問題。本文所關注的核心變量很可能存在內生性。①某些宏觀政策可能會同時促進經濟增長、城鎮化和產業結構演進，并且這些政策是很難量化的。②城鎮化率與產業結構演進可能存在互為因果的關系。③由于地級市數據的可得性低，模型很可能存在遺漏變量，例如地級市的人均可支配收入和基尼系數等等。某些遺漏變量既會影響城鎮化進程，又對產業結構產生作用，從而引起嚴重的模型內生性問題。一旦存在內生性，將會導致核心變量的估計是有偏的。

為了更進一步驗證本文猜測，本文使用面板固定效應模型加上內生變量的滯后二階和滯后三階作為工具變量進行回歸。hausman 檢驗結果顯示 P＝0．0307，Davidson－MacKinnon 檢驗的結 PS／GDPit－1果顯示 P＝0．0411，Sargan－Hansen檢驗結果顯示P＝0．0154，均至少在5%的顯著性水平上拒絕了原假設。以上檢驗的原假設可描述為PS／GDPit－1是外生變量，因此檢驗結果顯示至少在5%的顯著性水平下，兩者都具有內生性。

三、實證分析

1．回歸結果分析

首先，本文將被解釋變量的一階滯后作為解釋變量加入模型，同時在回歸過程中，使用2年和3年期的內生變量滯后項作為產業結構，即第一產業占GDP比重的工具變量。表2顯示了模型1和模型2的回歸結果：①Sargan和Hansen檢驗的結果說明所有的工具變量均是有效的；②Arellano－BondAR（1）和AR（2）檢驗的結果說明，模型存在一階序列相關而不存在二階序列相關；③被解釋變量城鎮化率的一階滯后在1%的顯著性水平下高度顯著。接著，本文將被解釋變量的二階滯后加入模型2，結果顯示所有變量的估計系數、顯著性水平以及檢驗結果與模型1保持一致。此外，所有變量的VIF值均小于5，平均值為2．38，表明模型不存在共線性問題。

表1 全樣本下的動態面板SGMM回歸結果

2．夏普利值分解結果分析

本節采用收入差距領域普遍使用的基尼系數、Atkinson指數和廣義熵三個不平等指標，來計算城鎮化率差異的程度和模型變量的解釋程度。經過夏普利值分解，本文得到了表3中三個不平等指標的數值和被解釋比例［限于篇幅，表中展示的是2005、2008、2011和2014年這4個代表性年份．］。可以看到，基尼系數的被解釋比例從2005到2014年一直穩定在60%以上，Atkinson指數的被解釋比也都在30%以上，只有廣義熵指數的被解釋比偏低，各年份在15%－35%之間浮動。表2中展示了部分年份不平等指標的數值，可以看出，整體上看中國各地級市的城鎮化率差異有逐漸縮小的趨勢，這一趨勢與近些年中西部省份較快的經濟增長速度，以及東部省份經濟增速的放緩情況相吻合。

表2 城鎮化率差異程度和被解釋比例

表3展示的是夏普利值分解結果，數字為自變量對不平等指標的貢獻度，或者說相對影響。限于篇幅，表中展示的是4個代表性年份。因為本文是把測算出的不平等指標數值作為分母來計算不同解釋變量對不平等程度的相對影響，所以夏普利值分解后不同變量總的影響為100%。本文還將不同因素在所有變量中的相對影響分別進行了排名。下面本文對夏普利值分解結果進行詳細分析。

表3 夏普利值分解結果

本文首先關注的是核心變量農業產值占GDP的比重。即產業結構。綜合三個不平等指標的貢獻度和排名來看，農業產值占GDP的比重在2005年排在第1位；到了2008年和2011年則下降到第2位；而到了2014年，則又上升到第1位。結合夏普利值分解的貢獻度，可以看出：在2005－2014年期間，產業結構對城鎮化差異的影響基本經歷了一個U型特征。在2004年左右，中國區域間的產業結構差異由于發展歷史的原因，差異巨大。但是，近些年國家對中西部開發力度加大，以及東部地區成本上升因素導致產業轉移到中西部地區，使得原先城鎮化率較低的內陸城市承接了大量制造業，提升了其制造業水平，帶動了產業升級，縮小了不同城市間的產業發展差異，產業結構對城鎮化率差異的作用也因此有所下降。但是。隨著近幾年國內經濟結構的調整和產業升級步伐加快，中國城市的服務業地位越來越重要，并已經取代制造業成為城鎮化發展的關鍵內生動力，尤其是在東部地區，例如廣州的商貿中心、上海、深圳的金融中心，北京的IT業、服務業中心等等。與此相反，中西部城市的服務業發展則愈發滯后，從而導致產業結構對城鎮化率差異的影響不斷提升。

四、結論與政策建議

本文利用中國地級市面板數據，基于動態面板系統廣義矩估計和夏普利值分解方法，對產業結構與城鎮化的關系，尤其是導致中國城鎮化發展之間的差異的邏輯關系與引致因素進行了系統性分析，得出結論：產業結構對中國的城鎮化發展起著顯著的積極作用；2005－2014年期間，產業結構對城鎮化差異的影響基本經歷了一個U型特征，這與中國近10年的經濟結構調整和產業轉移過程密不可分。為此，本文得出以下幾點政策建議。

1．切實推動落后地區產業升級，縮小城鎮化區域差異。

城鎮化率低的地區大多集中在中國的中西部地區，這些地區往往產業結構較低端，發展水平滯后。因此，產業政策要更加明確扶植中西部落后地區城市的產業升級和轉型，帶動當地資金流動、人才聚集和科技進步。只有解決落后城市的產業發展的問題，才能為城鎮化發展打好基礎。

2．優化中國產業整體布局，促進城鎮化協調發展。

本文研究表明：產業的協調發展是城鎮化協調發展的重要影響因素。中國各個區域發展差距很大，城鎮化和產業結構發展差異更大。因此，中國的協調發展道路需要在中央統一領導下統一部署，才能更加合理有效的推動符合中國國情的新型城鎮化發展。

3．提高產業技術水平和效率，提升城鎮化發展質量。

產業發展離不開技術創新。三次產業革命帶來了資本主義世界的繁榮。中國要抓住新常態下新的發展機遇，牢牢把供給側結構性改革、創新型發展和產業轉型升級的契機，在各個城市原有的產業基礎上不斷優化、提升優勢產業的技術水平和生產效率，發揮各自的比較優勢，逐漸形成“產業創城，產業興城”的城鎮化發展范式，由此更好地推動產業結構與中國特色新型城鎮化道路健康有序協調發展。

[1]MOOMAW R．L．，SHARTTER A．M．，Urbanization and Economic Development：A Bias Toward Large Cities？[J]Journal of Urban Economics，1997，40（1）：13－37．

[2]DUNCAN BLACK，J．VEMON HENDERSON．Economic Growth[J]．World Bank，2000（2）：45－46．

[3]HENDERSON J V．The effects of urban concentration on economicgrowth[R]．NBER Working Paper，2000．7503．

[4]GLAESERE．L，KALLAH．D，ScheinlcmanJA，ShleiferA．Growthincities[J].Journal of Political Economy，1992（7）1127－1152．

[5]劉艷軍，李誠固，董會和．東北地區產業結構演變的城市化響應：過程、機制與趨勢[J]．經濟地理，2007，27（3）：433－437．

[6]陳立俊，王克強．中國城市化發展與產業結構關系的實證分析[J]．中國人口·資源與環境，2010（3）17－20．

[7]李志翠，朱琳，張學東．產業結構升級對中國城市化進程的影響——基于1978－2010年數據的檢驗[J]．城市發展研究，2013（10）：35－40．

[8]牛婷，李斌，任保平．我國城市化與產業結構及其優化的互動關系研究[J]．統計與決策，2014（1）：93－95．

[9]黃曉軍，李誠固，黃馨．東北地區城市化與產業結構演變相互作用模型[J]．經濟地理，2008（01）：55－58．

[10]李誠固，劉艷軍．東北地區產業結構演變與城市化相互作用過程[J]．經濟地理，2009（2）：231－2．

[11]王小魯．中國城市化路徑與城市規模的經濟學分析[J]．經濟研究，2010（10）：20－32．

F121.3;F299.2

A

1002－3240（2017）08－0084－05

2017-06-25

教育部基地重大項目－國家級B類“國有經濟戰略性調整與中國特色社會主義道路”（批準號13JJD790012）

徐傳諶（1953－），山東東平人，吉林大學中國國有經濟研究中心主任、吉林大學經濟學院教授，博士生導師，經濟學博士，研究方向為產業經濟學、國有經濟；王鵬（1981－），陜西寧強人，吉林大學經濟學院博士研究生，研究方向為產業經濟學、國有經濟、城鎮化、收入分配；武巖（1987－），河北秦皇島人，北京工商大學經濟學院講師，經濟學博士，研究方向為城鎮化、收入分配、FDI和國際貿易。

［責任編校：周玉林］