产业集聚与城市化关系的实证分析
摘 要：产业集聚是当今产业的一个新的趋势，它在推动地区化，城市化进程方面发挥了重要的作用。运用面板数据模型，通过实证分析阐述产业集聚和城市化之间的相关性，同时对比中部地区和发达省份的数据，得出中部地区要缩小与发达地区的差距，必须借鉴发达地区的经验，把握产业集聚与城市化之间的互动，积极培育具有地区优势的产业集群，以促进城市化水平的提高。
关键词：产业集群；城市化；面板数据模型
一、问题的提出
20世纪以来，产业集聚已经成为一种世界性的现象。美国的硅谷、意大利的中小产业集群，印度的班加罗尔科技园区、我国浙江的“块状经济”等一大批产业集群的兴起，引起了越来越多的学者的关注。从我国近年来的区域经济发展看，凡是产业集聚发达的地区，也是城市化水平较高的地区。我国长三角的苏南、温州，珠三角的东莞、中山等产业集聚发达的地区，它们的城市化水平也是位列全国前列。城市化水平的提高取决于产业、人口向城镇的聚集程度，而产业集聚度是影响城市化水平的关键因素。对比沿海发达地区，中部地区城市化水平低，没有形成具有规模的产业集群，这成为与发达地区经济差距的一个重要原因。产业集聚与城市化的之间有着怎样的必然联系和互动机制？本文试图运用面板数据模型找出两者之间的相关性，从而反思中部地区低产业集聚水平对经济发展的制约作用，找出缩小地区差距，实现中部崛起的途径。
二、理论回顾
关于城市化与产业集聚之间的关系问题，已经有大量学者做了相关的理论阐述。国外很多学者指出了城市的本质即集聚。马克思认为“城市本身表明了人口、生产工具、资本、享乐和需求的集中。”韦伯也是较早的用城市的聚集特征来定义城市的学者。英国城市学家巴顿将城市的聚集经济效益划分为十大类，并在此基础上提出了相应的城市促进功能。大量的经济地者也从空间角度提出了城市的集聚结构模型，如克里斯塔勒的中心地理论，伯吉斯的同心圆模式等。可以说聚集是城市化最明显的特征。而经济集聚则是核心。随着我国城市化进程的推进和产业集聚的发展，也有大量学者对此问题做了相关阐述。葛立成从产业集聚和城市化的空间关联性出发，揭示了产业集聚的指向、类型与城市化的推进方式、扩张形态之间的内在联系。徐维祥，唐根年从剩余劳动力转移角度分析产业集群所产生的良好规模效应和人口空间集聚效应，进而推动了城市化进程。仇保兴（2003）从集群结构入手，阐述城市内部集群和城市外部企业集群的发展演进规律，提出大城市空间结构转型和中小城市协调发展的基本途径和对策选择。朱智文以城市化的动力机制为起点，探索产业集聚与城市化之间的关系。马春晖对长三角和珠三角地区产业集群发展与城市化关系进行了分析，认为这两个地区较快的城市化是由于产业集群的发展。对于两者的关系已经有了大量的规范分析，但实证研究比较少。本文试图运用计量经济模型中的面板数据模型对两者关系做出实证研究，论证产业集聚与城市化之间的相关性。同时通过比较中部地区与产业集聚程度高的省份相关数据，指出两者差距，说明产业集聚对城市化的巨大推动作用。
三、模型设定与数据说明
(一)变量设定
第一，城市化水平的测度。对于城市化水平的测度从理论上有单一指标法和综合指标法。单 一指标法中表示城市化水平的常用指标有城镇人口比重指标和非农人口比重指标。前者是用某一地区内城镇人口占总人口的比重来表示，后者是用某一地区内非农人口占总人口的比重来衡量城市化水平。由于体制上的原因，我国只有辖区人口统计和农业非农人口统计，还没有按城市、农村分类的人口居住地统计。用辖区城市人口代替城镇人口将大大高估了城市化水平，而用后者估计的城市化水平则会偏低。因为它忽略了一部分已经进入城市，或者是在乡镇企业从事非农业工作的农业人口。由于各省统计口径的不一致，选用城镇人口的指标数据不完整，所以本文选取各省非农业人口占总人口的比重作为衡量城市化水平的标准，并以城市化水平作为模型的被解释变量。
第二，产业集聚水平衡量指标。衡量产业集聚程度的指标有很多，如区位商系数、区位基尼 系数、地理联系率、熵指数等。其中区位商系数是一种比较简单的衡量区域产业集聚的指标。其公式为：LQij=(Lij/Li)/(Lj/L)；其中LQij为区位商系数；Lij为i地区j部门的就业人数；Li为i地区的总就业人数；Lj为全国j部门的就业人数；L为全国总就业人数。一般认为LQij大于1说明产业比较集中，属于专业化部门。本文鉴于产业就业的数据的可用性，采用区位商系数来作为产业集聚的测量指标。本文没有对行业进行细分，分别计算第二产业和第三产业的区位商作为模型的解释变量，分析第二、第三产业的集中度对城市化水平的影响。
(二)样本和数据选取
选取的省份有上海、江苏、浙江、广东、安徽、山西、江西、河南、湖北、湖南。其中上海、江苏、浙江、广东这四省是我国产业集聚程度较好的地区。同时选择中部六省的相关数据进行对比分析，找出他们之间的差距。主要选取1995-2005年各省的非农业人口和总人口数据，用以计算各省的城市化水平以及各省第二产业和第三产业的就业人数用以计算各省二、三产业的区位商系数。数据主要来源于《统计年鉴》（1995—2005）和各省的统计年鉴及统计公报。同时对于非农人口指标存在个别年份缺失的情况，为了便于计量处理，采用这些缺失数据与前几年或后几年保持同样增长率的方法来补充。
(三)模型的设定
由于研究对象既包括各省市的截面单元数据，也包括各地区时间序列变化情况。所以本文采用对n个个体（区域）连续观察T时期得到的空间和截面的面板数据模型。它能反映研究对象在时间和截面单元两个方向上的变化规律及不同时间内、不同单元的特性。如果仅对样本本身的个体差异进行分析，可以使用固定效应模型，如果用样本推断总体的个体差异情况，则应该采用随机效应模型。本研究仅就我国各省的数据进行研究，故选择固定效应模型。由于面板数据模型具有两维性，因此如果模型设定不正确以及由此造成的参数估计方法不当，将对参数估计结果造成较大的偏差，因此我们有必要在采取面板数据结构建模时首先对模型的设定形式进行检验。单方程面板数据模型的一般形式为Yit =αi +βiXit +εit , i = 1 ,2 , ……, N ; t = 1 ,2 , ……, T
通常来说，依据参数模型的变化，面板数据模型可分为以下三类：
赵昕：产业集聚与城市化关系的实证分析第一，在横截面上无个体影响、无结构变化。即αi =αj ，βi =βj
……模型1
第二，变截据模型,在截面个体上影响不同，有固定效应和随机效应两种情况。即αi≠ αj ，βi= βj ……模型2
第三，变系数模型，除了存在个体影响外，结构参数即斜率在不同的截面单位上也是不同的 ，即αi≠ αj ，βi≠ βj ……模型3
对于采取何种模型，将采用广泛使用的协方差分析检验如下两个假设:
H1:斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同,但截距不相同。
H2:截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同。
检验方法是,如果接收了H2,则没有必要进行进一步的检验。如果拒绝了H2 ,就应该检验H1,判断是否斜率都相等。如果H1被拒绝则采用模型3。
检验H2 的F2 统计量为:
F?2=（S?3-S?1）/（n-1）（K+1）S?1［nT-n（K+1）］～F［（n-1）(K+1)，n（T-K-1）］
检验H1的F1统计量为:
F1=（S?2-S?1）/（n-1）KS?1［nT-n（K+1）］～F［（n-1）K，n（T-K-1）］
其中,S1 ,S2 ,S3 分别表示模型3、模型2、模型1的残差平方和。
在本文的计量模型中，主要考察第二产业和第三产业的集中度对城市化的影响。横截面异方差与序列自相关是面板数据常出现的问题，本文选择跨省份残差的协方差作为权数，运用广义最小二乘法进行估计。模型设定如下：URit=Cit+β1ECit+β2SCit+μit；其中URit表示城市化率，ECit表示第二产业的区位商，SCit表示第三产业的区位商，Cit是截距。在变截据模型中，对应不同的个体有不同的截距，它是反映随时间而不随个体变化或者是随个体变化而不随时间变化的遗漏变量对模型的影响，μit表示的是随机误差项。i表示不同的省份，i=1，2，3，……10；t表示不同的时期，t=1995,1996,……2005.
(一)产业集中度与城市化相关性的面板数据模型
首先对采用变截据还是变系数模型进行统计量的检验，构造前面所述的F2和F1统计量，的结果如下：
表1 模型设定的F检验结果F检验F值F临界值F268.66（1.65
2.03）F124.82（1.77
2.24）
注：F临界值括号中前面一个数是1%的显著水平下的临界值，后面一个数是5%的显著水平下的临界值
根据上述F检验值我们，可以看出应该采用变系数模型。同时为了消除面板数据常见的异方差和序列相关问题，运用SUR进行加权。回归后，方程R2为0.99，解释变量对被解释变量有很好的解释作用。DW值为2.214。F值为344495.7。由于使用变系数模型，各个地区有各自 的系数和截距项，如下表所示：
从模型整体回归的结果，我们可以得出以下结论：
第一，从系数的显著性看，对于第二产业区位商这个解释变量，除了几个省份系数不显著外 ，其余省份都显著。说明第二产业在这些地区的，确实对城市化水平的提高有一定的作用。对于第三产业区位商这个解释变量来说，所有省份的系数都显著。随着的发展，第三产业的发展与集聚对于城市化的推动作用越来越大。这一点与理论阐述相符。
第二，从系数大小看，第三产业区位商的系数普遍大于第二产业区位商的系数，说明对于城 市化水平的提高，第三产业比第二产业具有更大的拉力。这也反映了当今的产业集群现象早已摆脱了单一集中的范围，除了工业之外，各种服务业集群的出现也成为当代产业集群的重要特征。
（二）中部地区和东部四省数据分组模型
上海、江苏、浙江、广东这几省是我国产业集群发展较好的地区，而中部六省的产业发展缓慢，集聚程度不高。为了找出两者差距，将这些地区分为两部分，分别对其运用面板数据模型进行估计，同时也选用SUR加权，得到的结果如下表所示：表三：中部和东部部分省份模型回归结果 地区CECSC调整后R2F值中部23.451300.94978
(3.0866)**0.11578
(2.2603)*0.9996926827.44**东部-13.478875.49464
(7.2576)**42.31108
(30.0388) **0.997032555.35**注：括号里为T检验值，*，**分别表示达到了5%，1%的显著性水平
从模型的整体估计结果我们可以看出，方程的拟合程度较好，无论是东部地区还是中部地区，产业集中度与城市化之间都存在着正相关的关系。发展产业集群必然会推动城市化水平的提高。同时对比中部和东部地区的数据我们能够看出一些问题:
第一，从基本数据方面看，东部地区第二产业区位商系数的均值为1.5238，第三产业区位商 系数的均值为1.102371，二、三产业区位商系数均大于1，已经实现了一定程度的专业化和产业集中。中部六省第二产业和第三产业区位商的均值为0.85439和1.00978，第三产业的区位商刚刚超过1，第二产业的区位商小于1，说明产业集中度不高。东部地区城市化水平的均值为41.5365，而中部地区仅为24.3797，远远落后于东部地区。
第二，从模型的系数来看，东部地区第二产业的弹性系数为5.494645，第三产业的弹性系数 为42.31108，中部地区第二产业的弹性系数为0.94978，第三产业的弹性系数为0.115777.从弹性系数上看，东部地区远远大于中部地区，这说明在产业集中度对城市化的推动作用上，东部地区远强于中部地区。这说明中部地区工业化水平低，产业发展矛盾突出，结构升级缓慢，还没有形成一批具有比较优势的产业群。有的地区有产业无集群，有城镇而无产业；有的地区即使建立了一些产业集群，由于各种原因，它们并未形成良好的成长机制，未发挥其对城市化的推动作用。
第三，从模型估计结果我们也能看出中部地区和中部地区在产业结构方面的差异。对于东部 这几个省来说，第三产业对城市化的推动作用远大于第二产业，表现为第三产业的弹性系数大于第二产业。而中部六省的则相反。大量研究表明，第三产业在吸收剩余劳动力，推进城市化进程上起着重要的作用。、商业、餐饮服务等第三产业的发展，带动各种专项市场的建立直接推动了全省城市化进程。上海、江苏、浙江、广东这些省份近年来通过发展产业集群，逐步实现了产业的升级，第三产业在国民生产总值中的比重逐渐超过了第二产业。而中部地区现在仍处在重化工业初期或中期，产业结构仍然是以制造业等第二产业为主。有的地区甚至制造业的发展水平也严重滞后，这极大的影响了这些地区城市化水平的提高。
五、主要结论
从实证分析结果我们可以看出，产业集聚与城市化之间的确有着必然的联系。这也被近年来我国产业集聚发展实际情况所证实。无论是以浙江为代表的传统的内生式专业化集群，或是以广东为代表的建立在“三来一补”基础上的中小产业集群，又或是以苏南为代表的外资配套企业建立的科技工业园，各种产业集聚在这些地区的发展使得这些地区的城市化进程突飞猛进。产业集聚对城市化的推动作用表现在以下几个方面：第一，城市化的表现是农村人口向城市的转移。但是没有产业发展对人口的巨大吸引力，人口的集聚也很难实现。只有通过发展产业集聚，同时推动伴随产业集聚的专业化市场的发展，才能形成人口的集聚和农村劳动力向第二、第三产业的转移，城市化才有源源不断的动力。第二，产业集聚以它巨大的经济优势为城市化提供支持。产业集群内部高效的专业分工体系，良好的创新氛围，企业之间彼此的信任与合作，以及公共设施的共享等都使得地区显示出强大的竞争力。地区竞争力的提高又必然会加速劳动力、资本等生产要素的集聚，从而与城市化形成良好的互动。第三，从空间角度上看，产业集聚也为城市化扩展了空间。许多集聚大量企业的工业园区都成为城镇新区。同时由于相同的区位指向或是经济关系带来的产业集聚的发展都对城市化的推进方式和扩张形态产生了不可低估的影响。东部沿海城市基于产业集聚的城市化的快速发展，对于我们中部地区的发展有很好的启示。通过比较我们看出，中部地区产业集聚程度低，城市化，工业化滞后。实现中部崛起并非一蹴而就，通过产业集聚与城市化的互动发展不失为一条好的途径。我们一方面应抓住机遇，积极创造产业集聚的条件。政府应该提供各种政策，制度支持为产业集聚创造良好的氛围，积极培育具有优势的产业集群，加强城市基础设施建设，突出城市综合效应和效应，促进生产要素、人口、企业向城市集聚，增强城市的吸引力和承载力。在城市规划中突出产业集聚功能，引导产业的合理布局，为产业集聚创造良好的空间条件。在大力发展工业集聚的同时，积极建设相关服务市场，推进第三产业集聚，从而发挥其对城市化的巨大作用。另一方面，我们也应该避免发展产业集聚的误区。各地区在培育产业集群时，应根据各地的比较优势，站在整体经济区域的角度划分优势产业，承接优势产业资源，不合实际的面面俱到反而会带来产业同构，从而不能发挥产业集聚应有的优势。产业集聚是生产要素在市场机制作用下自发配置的过程，政府只是起到引导作用，要避免政府错位，盲目建设、圈定产业园区而带来的不利影响。总之，通过产业集聚来推进城市化进程已经成为一种很好的经济发展路径，值得欠发达地区借鉴。
：
［1］赵伟.城市经济理论与城市发展［M］. 武汉：武汉大学出版社，2005.
［2］葛立成.产业集聚与城市化的地域模式-以浙江省为例［J］.中国工业经济，2004，(11).
［3］ 徐维祥，唐根年.产业集群与工业化、城镇化的互动发展模式研究［J］.经济地理，2005，(06).
［4］仇保兴.集群结构与我国城镇化的协调发展［J］.城市规划，2003，(06).
［5］马春晖.产业集群的发展与城市化—以长江、珠江三角洲为例［J］.经济问题，2004，(03).
［6］赵玮，王韬.论中部地区产业集聚与城市化互动［J］.地域研究与开发，2006,(04).
［7］林毓鹏，李文溥.福建省城市化水平:测量与分析［J］.福建，2000，(11).
［8］王子龙，谭清美.产业集聚水平测度的实证研究［J］.中国软，2006，(03).
［9］梁琦.产业集聚论［M］.北京：商务印书馆,2004.
［10］赵苑达.城市化与区域经济协调发展［M］.北京：中国社会科学出版社，2003.
［11］魏后凯.区域经济学［M］.北京：经济管理出版社，2006.
［12］高铁梅.计量经济分析方法与建模—Eviews 应用及实例 ［M］.北京：清华大学出版社, 2006.
