徐 禎(成都師范學院)
2020年10月,成渝雙城經濟圈被確立為我國第四大經濟增長極。在國內經濟大循環要求下,成渝城市群等西部地區需要加快現代制造業和服務業的產業集聚,推動新型城鎮化建設。由于成渝地區現代產業發展質量和城鎮化進程較其他經濟圈相對落后,本文聚焦于成渝經濟圈城鎮化背景下的產業集聚對居民收入的影響路徑和效應,對成渝經濟的高質量協調發展具有重要意義。
面板數據能夠從時間和空間兩個維度反映信息,本文使用面板數據模型,對成渝經濟圈各市(區、縣)的城鎮化、產業集聚對居民收入的差異性影響進行分析。模型設定如下:

其中,i表示第i個市(區、縣),t表示年份,income表示居民可支配收入,agg表示產業集聚程度,Xit表示控制變量,uit表示隨機擾動項。
1.被解釋變量:居民消費率(cums)。居民消費率為當地社會消費品零售總額與地區生產總值之比。比值越大,說明居民消費能力越大。
2.核心解釋變量:城鎮化率(urb)和產業集聚程度。本文選取區位熵來衡量工業集聚程度與服務業集聚程度,具體形式為:

式(2)中,agg2i和agg3i分別表示第i個市(區、縣)的工業區位熵和服務業區位熵;xi2與xi3分別表示第i個市(區、縣)的工業產值和服務業產值;xi表示第i個市(區、縣)的地區生產總值;X2和X3分別表示全國工業總產值和服務業總產值;X表示全國生產總值。
3.控制變量:就業率(emp)代表常住人口的就業人員占比;地區經濟水平(pgdp)代表人均地區生產總值;對外開放度(open)代表地區進出口總額占地區生產總值的比重;投資水平(fixed)代表固定資產投資占地區生產總值的比重。
本文數據均出自2010—2019年《四川統計年鑒》《重慶統計年鑒》和《中國統計年鑒》。根據成渝城市群的范圍劃分,本文選取四川省的成都、自貢、瀘州、德陽等15個市和重慶市的渝中、萬州、黔江、涪陵等27個區(縣)構成面板數據。為緩解變量異方差性的影響,本文對所有變量的數據進行對數化處理,后文將不再單獨說明。本文構建模型時使用的各項變量在表1中。

表1 各變量的描述統計

變量名 變量代碼 mean Std min max地區經濟水平 pgdp 4.6628 2.6285 0.9519 19.646對外開放程度 open 0.1314 0.3876 0.0012 3.0522總投資水平 fixed 0.9452 0.3213 0.1348 2.0188
1.工業集聚的收入效應。本文首先使用混合估計模型(模型1)發現核心變量在10%的顯著性水平下均不顯著。故建立面板數據模型,其中Hausman檢驗顯著,所以選取了固定效應模型(模型2)進行估計。從表2的回歸系數來看,工業集聚水平對居民消費的回歸系數為-0.01,在5%的水平下顯著,說明工業集聚會降低居民可支配收入,成渝地區的工業大部分屬于勞動密集型行業,聚集無法帶來生產率的提升和產業競爭力的提升,影響了從業者的實際收入。城鎮化率對居民可支配收入的回歸系數為0.3,在1%的水平下通過顯著性檢驗,說明城鎮化率的提高能夠明顯促進居民收入的增加。就業率的回歸系數顯著為負,說明僅僅依靠增加從業人員數量,并不能提升工業企業的產能,反而降低了居民的實際收入。此外,人均地區生產總值、固定資產投資對居民收入的回歸系數也為正,但在模型中不顯著。
2.服務業集聚的收入效應。在表2混合模型估計中,人均地區生產總值、對外開放度和固定資產投資都對居民收入有顯著的促進作用。固定效應模型中,服務業集聚對居民收入的回歸系數為0.02,在5%的水平下顯著,說明服務業集聚會提升居民收入。城鎮化率對居民可支配收入有正向影響,成渝經濟圈服務業的集聚能夠改善產業生態,提升生產效率,也是城鎮化過程中帶來的福利效應。同時,人均可支配收入和固定資產投資的回歸系數均為正,能夠在一定程度上提升居民消費,但就業率的增加會降低居民收入,低端服務業的就業吸收能力已經相對飽和。

表2 城鎮化進程中的集聚與居民收入的回歸分析

注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%的顯著性水平下通過檢驗;括號中的數字表示標準誤。
本文運用成渝經濟圈范圍內42個市(區、縣)的面板數據,構建固定效應模型,發現在城鎮化進程中,不同產業的集聚對當地居民的消費有不同影響。工業集聚水平越高,居民可支配收入越低;服務業集聚程度越高,居民可支配收入越高,而且就業率的提升會顯著降低居民收入。因此,成渝經濟圈應利用自身傳統產業優勢和區位條件,大力發展現代產業基地,以技術革新代替勞動力數量來推動生產率的提升。同時,在城鎮化的人口集聚中,通過教育投入等方式,提高勞動力水平,吸引高質量人才集聚,推動現代高技術產業的發展。