西部地區新型城鎮化與產業化的交互影響

嚴 漢 平 常 寶 瑞

一、引言

新型城鎮化是一個結構轉型的過程，引領結構轉型的微觀載體是勞動力，勞動力對城市化具有巨大的影響，而產業結構的轉型直接影響勞動力分布以及就業結構，具體表現為城鎮的形成過程與集聚分布狀況，即產業結構影響新型城鎮化。產業結構的演進引發新的市場需求，使得經濟集聚在空間上發展變化，而城鎮化發展又需要與其相應的產業支持，否則會導致城市發展的“空心化”問題。在空間與時間關系上，城鎮化的發展推動和改變區域經濟分布形態，由點及面形成城市群。

本文重點研究西部大開發地區，西部地區包括12個省份，總面積為685萬平方公里，約占國土面積的71.4%，全國人口數的25%，以及占15%的內生產總值。長期以來，政府一直強調西部發展的外部依托性，即加強中部與東部地區的互動模式構建，而疏忽了市場的自發性作用。在新型城鎮化的大背景下，城市建設問題要考慮產業轉接，沒有只消費不生產的城市。西部大開發戰略實施10年有余，西部經濟已基本完成原始積累，逐步進入到自組織系統的發展模式上來。地區經濟發展的本質還是強調發揮比較優勢，外部促進因素是重要因素，但不是決定性因素。我們更應注重產業化與城市化的交互影響，強化空間集聚，以“增長極”模式打破均衡落后模式，采用空間性分析，強調地域間發展的相互關聯性。

二、理論以及數據選取

1.理論來源

借鑒中心-外圍模型（Core Periphery Model），在兩部門經濟假設下，農業為完全競爭經濟，且生產單一同質化產品，而制造業為壟斷競爭經濟，且供給大量差異化產品，具有收益遞增的特征。兩部門僅使用勞動力這一種資源。農業雇傭勞動力為不可流動要素，而制造業工人為可流動要素，農產品無運輸成本，而制造業產品存在“冰山成本”。經濟的演化將導致以制造業為中心，農業為外圍的格局，其條件有三：當運輸成本足夠低時；當制造業的差異產品種類足夠多時；當制造業份額足夠大時。

模型共產生了三種效應：第一是“市場接近效應”，是指壟斷型企業選擇市場規模較大的區位進行生產銷售并向較小規模的市場區域出售其產品的行為；第二是“生活成本效應”，是指企業集中度對當地居民生活成本的影響。企業集中地由于產品種類和數量比較多，外地輸入性產品較少，因為運輸成本較為低廉使得該地區商品價格較低，消費者支付較少的生活成本，故在名義收入相等的情況下，實際收入水平更高；第三是“市場競爭效應”，是指不完全競爭性企業趨向于選擇競爭者較少的區位。前兩種效應為空間集聚力，而后一種效應成為分散力。

市場接近效應和價格指數效應，再加上區際的人口轉移，即形成“循環累積因果效應”。任何企業都趨向于選擇較大的市場作為他們的生產區位（因為可以節省運輸成本和其他成本），市場規模取決于人口規模和收入水平，而人口規模和收入水平又取決于提供就業機會的規模。

2.數據及變量選取

數據采用地級市作為基本地理參考單元，避免了省級單元分析中效果不顯著，描述模糊的弊端。

變量選取，采用2000-2011年西部各地級市一、二、三產業產值（Ind01、Ind02、Ind03），主要考察西部各地級市產業結構。2011年西部地級市常用耕地面積（farmland）與農業人口戶數（Households），此兩者反映農業化程度，農業化為地區工業化發展提供基礎原料與勞動力資源，同時也是城鎮化改造的重點地區。2011年西部各地級市重工業產值（Heavy）與輕工業產值（Light），反映了工業內在組成比例與分布特點。2011年西部地級市年末總人口數（POP11）與地區生產總值（GDP），主要考察人口分布與地區生產總值的空間關聯性。以上數據均來自2001-2012年西部12省份的省級統計年鑒，以及《2012年中國統計年鑒》和《中國區域經濟統計年鑒2012》。相關變量的選取，主要反映了人口聚集，產業聚集和城市集聚在區域經濟發展中的關系，而此三者的集合意味著市場集聚。

三、西部地區產業結構偏離度

城鎮化問題要考慮產業轉移，“城鎮化”城市不是單向消費體，而是依附于相應的產業支撐而建立。當前中國經濟供給失衡，生產相對過剩（未提供有效供給），單方面只考慮城鎮化所引發的消費作用（刺激內需），而忽視了城鎮化過程中的生產模式問題。新興城市如何提供有效供給，是傳統產業模式的空間轉移，還是異地發展新的可適應模式。城鎮化問題不可偏于一面，要考慮如何消費掉新興城鎮地區所增加的生產力。城鎮化過程必然要有產業依托，若沒有產業支撐的盲目擴張只會造成大量人口的邊緣化，大批的無業城鎮人口等潛在社會問題。

引入產業結構偏離度，測算西部地區的整體產業轉移情況。結構偏離度是指某產業的就業比重與增加值的比重之差，其表示為：結構偏離度=產業就業結構比重—產業增加值構成比重。同一年份中，β為結構偏離度系數，Li為某產業的就業人員數，L為國民經濟三大產業總從業人員數，Gi為某產業的產業增加值，而G為國民經濟三大產業的總增加值，即GDP。

運用結構偏離度指標可以評估就業結構與產值結構之間的不平衡程度。結構偏離度大于0（正偏離），即該產業的就業比重大于產業增加值比重，說明該產業的勞動生產效率較低，存在著勞動力轉出的可能。反之，則存在著勞動力轉入的可能性。若該產業結構偏離度為0，則說明該產業的就業比重與產業增加值比重處于平衡狀態，偏離度絕對值越大則結構越失衡，偏離度數值越小則表示結構越趨近于合理。表1為西部地區2011的產業結構偏離度。

借鑒西方工業化發達國家長期統計結果可以發現，某產業的偏離度通常呈現出U型變化特征，當該產業處于初期階段時，一般其偏離度較高，但伴隨著其不斷發展，偏離度會呈現下降趨勢，直至最低點。隨著該產業勞動生產率與技術進步的提高，導致其產出份額快于就業份額增長，偏離度又逐步上升。根據西部地區12省份2011年的產業偏離度可以發現，西部地區勞動力轉移集中表現為第一產業向第二產業轉移階段，且第二產業勞動力缺口較大，證明西部地區尚處于工業化中期階段，工業化、城市化發展大量吸收、容納農村勞動力。第三產業偏移度不顯著，說明西部地區尚處于工業化中期，城市化進程相對滯后，服務業對于勞動力需求缺口不大。

表1 西部地區2011年三大產業結構偏離度

四、西部地區ESDA探索性空間數據分析

西部經濟區域主要包括：天山北坡地區（烏魯木齊），呼包鄂榆地區（呼和浩特、包頭、鄂爾多斯、榆林），關中-天水地區，寧夏沿黃經濟區，蘭州-西寧地區，藏中南地區（拉薩），成渝地區，滇中地區（昆明），黔中地區（貴陽）。以上9個地區發展規劃資料來自《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十二個五年規劃》。

全國范圍來看，西部地區的經濟發展并不突出，東部沿海地區的高極值使得西部地區發展的集聚熱點并不明顯，受極端值影響比較嚴重，故以下的分析僅以西部地區地圖為準。

1.全局空間自相關

Moran's I是最早應用于全局聚類檢驗的方法，它檢驗整個選中區域內鄰近地區間是相似、相異（空間正相關、負相關），還是相互獨立的。Moran's I的計算公式如下：

式中，n是研究區域個體總數，ωij是空間權重（本文以Queen相鄰關系設定地區權重，地區i與地區j相鄰時ωij=1，不相鄰時ωij=0）。xi和xj分別為區域i與 j的屬性（xi-）2是屬性的方差。Moran's I是觀測值與它的空間滯后之間的相關系數。

從表2趨勢關系中可以發現，第一產業集聚在基本維持不變的情況下小有下降，因農業生產受氣候等自然因素影響比較明顯，是造成其輕微浮動的原因，但整體上維持了較高的集聚態勢，農業對于初始稟賦條件要求比較高，在適于農業發展的地區，容易形成產業集聚。第二產業的產業集聚情況顯著，Moran指數I逐年提高，也充分說明了制造業的循環累積效用，是西部城鎮化建設的主動力。第三產業的集聚趨勢顯著性最低，雖然有集聚化存在，但發展程度有限，但整體表現出逐年提高的態勢。可見西部地區城市化以工業化為依托，三大產業在地理空間上具有不同程度集聚化效果。

2.局部空間自相關分析（LISA）

全局空間自相關是用來判定研究區域內是否存在集聚狀況，但無法明確集聚狀況發生的具體地點，而局部區域自相關正好是處理和展示（H-H）、（L-L）、（H-L）和（L-H）的具體位置，便于進一步的研究分析。區域i的局部Moran指數用來度量區域i和它鄰域之間的關聯程度，定義為：

基于時-空相關性的雙變量局部空間自相關，觀察的是兩個不同時間點上的同一變量，時-空相關性被認為是普通雙變量空間關系的一種特例，是一個純時空自相關。其產生的Moran'sI是用所有相鄰位置的平均值評估一個位置的X變量值與Y變量（空間滯后變量）相關程度。X變量和空間滯后變量Y兩者可以互換，但其解釋不同。以X（2011）、Y（2010）為例，其雙變量相關性是關于向心擴散（從現在的相鄰位置到未來的核心位置）。互換后X（2010）、Y（2011），其雙變量相關性是向外擴散（從現在的核心到未來的相鄰位置）。

對西部地區各地級市2011年與2010年第二產業產值進行雙變量的局部空間時-空性關系分析，X（Ind02-2011）、Y（Ind02-2010），由當前的相鄰位置向未來的核心位置移動，西部地區的工業集聚化發展中心在成-渝和呼和浩特、包頭、鄂爾多斯、榆林以及關中部分地區。圖1輸出結果為Moran's I=0.1519，Z=3.0198＞1.96，P=0.01（Permutations=999）。

表2 西部地區三大產業2000-2011年Moran'sI指數表

圖1 第二產業時-空性關系及雙變量局部空間自相關圖

常用耕地面積與農業人口戶數在空間上對第一產業的產值增長表現的具體位置不同，內蒙古東北部地區以及成都平原地區耕地面積充裕直接影響該地區農業產值，而相對于成、渝、滇、黔四個地區來說，農業人口優勢對農業產值的影響更為突出。常用耕地面積（farmland）與農業增長的空間擬合值為：I值：0.1573，Z值：3.3846，P值：0.003。農業人口戶數（households）對農業增長的空間擬合值為：I值：0.3611，Z值：6.9521，P值：0.001。此生成圖形式如上，因版面限制，故以下省略，但其分析結果均依據于數據圖像。

第三產業的發展依托于一、二產業的發展，尤其是第二產業的發展促使人口集聚，工業化同時也是城市化的過程。人口因素是促進第三產業的發展的必要因素，人口集聚形成市場，其既是勞務輸出者也是被服務對象。通過2011年西部地級市第三產業產值與人口的雙變量局部空間自相關分析可以看出，成、渝、滇、黔四地構成西南地區第三產業集聚熱點區域，西北地區則相對貧弱，只在關中、內蒙古以及天山北部略有分布（低值包圍高值），集聚效果不顯著。地區人口數量（POP11）對第三產業增長的空間擬合結果為I值：0.1004，Z值：2.324，P值：0.024。

五、西部城鎮化的空間集聚實證研究

進一步，我們采用橫截面數據分析，指同一時間維度上，同次元的不同空間對象所組成一維數據的集合，突出個體的空間差異性。橫截面數據的本質特點是離散性高，即突出個體差異，表現個體個性。實證模型公式為：

從回歸結果判斷，西部地區經濟發展確實存在集聚趨勢，無論是最小二乘法回歸，還是空間滯后于空間誤差回歸，其擬合程度都保持在0.92左右，顯著性情況較好。農業人口戶數與GDP成反向關系，其余各變量均表現出正相關關系，尤其是重工業產值，符合西部地區屬于工業化中期階段判斷，重工業發展的拉動效果顯著。

地理加權回歸（GeographicallyWeighted Regression，GWR）擴展了傳統的回歸框架，允許局部而不是全局的參數估計。其模型如下：

其中（ui，vi）是第i個樣本點的空間坐標，βk（ui，vi）是連續函數βk（u，v）在i點的值。如果βk（u，v）在空間上保持不變，則地理加權回歸模型就變為全局回歸模型，即GRW模型認可空間變化關系的存在性，并且提供了可度量的方法。由于采用不同的空間加權函數會得出不同的帶寬，為了取得最優帶寬，運用GWR模型的AIC最小準則（此處由ArcGIS map自動運算完成）。通過ArcGIS map進行分析測度，其生成結果及其圖像如下：

圖2 GWR輸出圖

表3 地理加權回歸值表

Neighbors是指用于各局部估計的相鄰點數目（采用最佳自適應相鄰點，ADAPTIVE=78，帶寬距離根據要素的空間密度發生變化），它控制模型中的平滑程度。Effective Number值反映了擬合值的方差與系數估計值的偏差之間的折中，與帶寬的選擇有關。修正的R2值為0.931，與以上OLS、SLM、SEM（全局空間自相關為基礎）回歸比較有更好的擬合度。其輸出圖可以更好地判別集聚或離散發生的具體空間位置。據（圖2）可以發現，由內蒙古（呼和浩特）到關中（西安），延展至成（成都）渝（重慶），再到滇黔（昆明、貴陽、西寧，但屬于次一級集聚熱度），整個西部地區的聚居范圍及走勢成倒Y形狀。天山北部等局部地區也有零散分布，從熱度值變化可以看出，皆屬于2、3級集聚熱點。

六、結論

在西部地區開發中，我們應避免行政目標的一致化（唯GDP論），更多考慮市場自然發展中的異質性，發揮地區比較優勢，多層極推進，逐步實現地區的城鎮化建設。從實證結果可以發現，主要經濟核心基本符合西部地區建設的9個規劃區域，在實踐政策中更應注重人口聚集，產業聚集和城市集聚在區域經濟發展中的關系，要有主次有先后，不可離開產業依托建“城市”，或是熱炒地區概念盲目貪大，做出一些不務實際的發展建設。

完善基礎交通建設，考慮到西部地區自然阻礙對于交通的影響，交通的通達度間接影響要輸的自由流動與市場的開放程度。注重經濟密度與要素流動性問題，依托重點區域，提高區域要素流動率，有助于進一步提高集聚化水平（高密度值區域）與城鎮化進程。

依托產業化發展帶動城鎮化發展，較大的制造業份額意味著較大的前向關聯和后向關聯，他們是最大的集聚力（克魯格曼特別強調這種金融外部性是集聚的驅動力），經濟演化使得對稱均衡在分岔點上瓦解，區域性質發生突變。集聚因素將使得在多個地區和連續空間中會產生數量更少、規模更大的集核。產業的集聚推動城鎮化與現代化進程，帶動區域經濟發展。

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