空間效應(yīng)視角下西部地區(qū)城鎮(zhèn)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響分析

□ 宋香榮 顧佳瑤

1??引言

2020年中央發(fā)布了《關(guān)于新時(shí)代推進(jìn)西部大開發(fā)形成新格局的指導(dǎo)意見》指出，西部地區(qū)城鎮(zhèn)化建設(shè)步入新的階段，城鎮(zhèn)化水平進(jìn)一步提高，城市功能全面提升，都為全面建成小康社會(huì)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)調(diào)查顯示，2000—2018年我國(guó)西部地區(qū)城鎮(zhèn)化率從26.99%增加到52.90%，增加了近1倍；2018年全國(guó)城鎮(zhèn)化率為59.58%，相對(duì)于中、東部，西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平較低。根據(jù)美國(guó)學(xué)者諾瑟姆提出的城鎮(zhèn)化過程的三個(gè)階段可知，目前西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平處于中期加速階段，但區(qū)域間城鎮(zhèn)化水平差距依然很大，西部地區(qū)不平衡不充分問題仍然突出。因此加快城鎮(zhèn)化的建設(shè)，增強(qiáng)其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響，對(duì)西部大開發(fā)的繼續(xù)推進(jìn)具有重要的意義[1]。

2??文獻(xiàn)綜述

關(guān)于城鎮(zhèn)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，對(duì)已有文獻(xiàn)整理如下：

基于空間均質(zhì)的假設(shè)下，相關(guān)學(xué)者對(duì)城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了研究。Annez＆Buckley通過對(duì)全球跨國(guó)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)城市化是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要組成部分，忽視城市會(huì)造成沉重的成本[2]?？坡羼R克利用俄羅斯數(shù)據(jù)，測(cè)算出城市人口比例每增加1%，地區(qū)的平均生產(chǎn)力就增加8%，但城市化的影響正在減弱[3]。國(guó)內(nèi)學(xué)者，段瑞君、安虎森利用Granger因果檢驗(yàn)等模型進(jìn)行分析，得出城鎮(zhèn)化促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)且主要機(jī)制是擴(kuò)大內(nèi)需的結(jié)論[4]。王婷將空間城鎮(zhèn)化引入文章，進(jìn)行估計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)人口及空間城鎮(zhèn)化可以通過投資機(jī)制促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[5]。

基于空間異質(zhì)性的情況下，周慧（以中部地區(qū)城市面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)中部地區(qū)城鎮(zhèn)化顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[6]。方大春、張凡利用2001—2012年數(shù)據(jù)，建立空間動(dòng)態(tài)模型，探索發(fā)現(xiàn)人口城市化從整體上拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，且相鄰省份城市化水平每提升1%，本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.15%[7]。基于中國(guó)省域數(shù)據(jù)，范兆媛、周少甫利用空間動(dòng)態(tài)誤差面板模型，發(fā)現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化的發(fā)展有利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)且影響系數(shù)在中、東及西部間存在差異[8]。張穎、黃俊宇利用Kernel密度估計(jì)法以及空間杜賓模型，分析發(fā)現(xiàn)金融創(chuàng)新與新型城鎮(zhèn)化的協(xié)調(diào)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)有正向溢出效應(yīng)[9]。

從以往文獻(xiàn)可知，傳統(tǒng)的時(shí)間序列忽略了區(qū)域之間的差異，而面板數(shù)據(jù)可以分析區(qū)域間的差異情況，彌補(bǔ)了時(shí)間序列的不足，但它是基于空間同質(zhì)性的假定下；此外，研究中國(guó)省域數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)較多，但研究西部地區(qū)城鎮(zhèn)化對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的文獻(xiàn)較少。本文通過因子分析法測(cè)算城鎮(zhèn)化水平，并嘗試將空間計(jì)量模型與面板數(shù)據(jù)相結(jié)合，更精準(zhǔn)地從空間效應(yīng)視角量化分析西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響。

3??指標(biāo)與數(shù)據(jù)

本文樣本數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和西部各省市統(tǒng)計(jì)年鑒等，選取2000—2018年為樣本區(qū)間，構(gòu)建西部地區(qū)12省市19年的面板數(shù)據(jù)，其中各省經(jīng)緯度數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局一級(jí)行政區(qū)經(jīng)緯度。為了防止異方差和多重共線性問題，對(duì)除城鎮(zhèn)化水平外的所有變量取自然對(duì)數(shù)處理。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（Pgdp）。用人均GDP衡量各省、市、自治區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。以2000年為不變價(jià)計(jì)算其他年份的地區(qū)生產(chǎn)總值。

城鎮(zhèn)化水平（Urban）。一般以城鎮(zhèn)人口比重或非農(nóng)人口比重來(lái)反映，但城鎮(zhèn)化包含多個(gè)方面，如社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等。因此，本文構(gòu)建城鎮(zhèn)化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，其包含指標(biāo)為人均可支配收入、二三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重、人均財(cái)政收入、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?、城?zhèn)就業(yè)人口占總就業(yè)人口比重、二三產(chǎn)業(yè)就業(yè)占總就業(yè)人數(shù)比重、城市市區(qū)人口密度、人均公園綠地面積、生活垃圾清運(yùn)量、平均每萬(wàn)人醫(yī)生數(shù)、普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)、燃?xì)馄占奥?、人均道路面積，然后運(yùn)用因子分析法測(cè)算西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平[10-11]。

控制變量。投資（Invest），表達(dá)式：全社會(huì)固定資產(chǎn)總額/地區(qū)人口；消費(fèi)（Consume），用人均消費(fèi)額表示，由于個(gè)別地區(qū)數(shù)據(jù)有缺，替代公式為：（城鎮(zhèn)消費(fèi)額×城鎮(zhèn)人口+農(nóng)村消費(fèi)額×農(nóng)村人口）/總?cè)丝冢划a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)（Structure），用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)之比衡量；對(duì)外開放程度（Open），本文用進(jìn)出口總額占GDP的比重來(lái)表示。

空間權(quán)重矩陣的選擇。本文選擇將地理和經(jīng)濟(jì)因素相結(jié)合的嵌套空間權(quán)重矩，它使得空間權(quán)重矩陣更加綜合化，表達(dá)式為：Wij=wij·E。其中，wij為地理距離權(quán)重矩陣，E是對(duì)角矩陣，對(duì)角元素為某地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的均值與西部所有地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值的均值的比值。

4??實(shí)證結(jié)果分析與結(jié)果

4.1 城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間集聚分析

本文利用Stata16軟件，在鄰接空間權(quán)重矩陣下對(duì)城鎮(zhèn)化水平及人均GDP進(jìn)行全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)。2000—2018年城鎮(zhèn)化水平、人均GDP的Moran指數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)，由無(wú)相關(guān)性逐漸變?yōu)檎嚓P(guān)，說(shuō)明西部各省市間城鎮(zhèn)化水平、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間依賴性都逐漸加強(qiáng)。（見表1）

表1 西部12省市部分年份主要變量的Moran指數(shù)及其檢驗(yàn)結(jié)果

局部空間自相關(guān)分析。Moran散點(diǎn)圖以可視化的方式呈現(xiàn)西部各省市間城鎮(zhèn)化水平的空間相關(guān)關(guān)系以及各省市間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間相關(guān)關(guān)系。本文利用Geoda分別繪制西部地區(qū)12個(gè)省份2000年、2018年城鎮(zhèn)化水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖，直觀闡述兩者的局部集聚特征。

圖1 2000年、2018年城鎮(zhèn)化水平的Moran散點(diǎn)圖

圖2 2000年、2018年人均GDP的Moran散點(diǎn)圖

從圖1、圖2中可以看出，西部12省市的城鎮(zhèn)化水平以及人均GDP在2000年和2018年的空間集聚特征。2000—2018年，城鎮(zhèn)化水平和人均GDP的莫蘭指數(shù)值變大，且2018年城鎮(zhèn)化水平與人均GDP的莫蘭指數(shù)均在10%的顯著性水平下顯著，表現(xiàn)為空間正相關(guān)性，因此它們具有空間集聚特征。

4.2 城鎮(zhèn)化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間計(jì)量分析

4.2.1 實(shí)證分析

根據(jù)表1顯示，人均GDP和城鎮(zhèn)化水平均存在空間相關(guān)性，因此本文考慮采用空間杜賓模型進(jìn)行實(shí)證分析，估計(jì)城鎮(zhèn)化水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，具體模型為：

為進(jìn)一步驗(yàn)證引入空間效應(yīng)的合理性，本文首先采用LM檢驗(yàn)，判斷是否選擇空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型[12]。結(jié)果顯示：LMLag、LMError以及其穩(wěn)健性指標(biāo)檢驗(yàn)結(jié)果都顯著拒絕原假設(shè)，說(shuō)明無(wú)論哪個(gè)空間模型都可以采用。其次，LR統(tǒng)計(jì)量顯著拒絕原假設(shè)，表明SDM模型不能簡(jiǎn)化成SAR或SEM模型，因此選擇空間杜賓模型更適合。然后，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，其統(tǒng)計(jì)量為9.280且通過10%顯著性檢驗(yàn)，選擇固定效應(yīng)更合適。因此，本文主要運(yùn)用固定效應(yīng)形式SDM模型來(lái)進(jìn)行估計(jì)檢驗(yàn)，見表2[13]。

表2 西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間面板估計(jì)結(jié)果

從表2中R2可知，雖然普通面板模型的R2值較高，但依舊低于空間固定效應(yīng)下的空間杜賓模型的R2值，說(shuō)明空間固定效應(yīng)下SDM模型的擬合效果更優(yōu)于其他形式，本文將重點(diǎn)分析空間固定效應(yīng)下的SDM模型回歸結(jié)果：

對(duì)于被解釋變量人均GDP來(lái)說(shuō)，人均GDP的空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)ρ值為0.297，且顯著拒絕原假設(shè)，反映了人均GDP在區(qū)域之間的空間依賴性，這與前面Moran指數(shù)的結(jié)果相一致。

對(duì)于解釋變量城鎮(zhèn)化水平來(lái)說(shuō)，城鎮(zhèn)化水平（Urban）的回歸系數(shù)為0.180，且在1%水平上顯著，說(shuō)明西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的提高有助于經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。城鎮(zhèn)化的發(fā)展，伴隨著地區(qū)生產(chǎn)要素的集聚，伴隨著資源共享、專業(yè)化的分工以及規(guī)模效應(yīng)的產(chǎn)生，從而推動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。同時(shí)，空間滯后項(xiàng)系數(shù)（W*urban）為負(fù)，表示相鄰地區(qū)每提高1單位城鎮(zhèn)化水平，該地區(qū)人均GDP將降低0.109%，即相鄰省份間存在競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)。

對(duì)于控制變量中來(lái)說(shuō)，首先，人均固定資產(chǎn)投資每增加1%，該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.314%，而相鄰地區(qū)投資的增加，則會(huì)降低本地區(qū)經(jīng)濟(jì)，表明地區(qū)間的固定資產(chǎn)投資存在空間擠出效應(yīng)。其次，本地區(qū)人均消費(fèi)水平的回歸系數(shù)為-0.044，且不顯著，表明居民的人均消費(fèi)水平對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用不足。交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為正，則表明提升相鄰地區(qū)居民消費(fèi)能力，有助于發(fā)展本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)。再次，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的回歸系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明其與人均GDP表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每增加1%，經(jīng)濟(jì)將下滑0.097%，雖然下滑幅度較小，也需要引起重視。交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)過快升級(jí)也不利于相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。最后，對(duì)外開放的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明當(dāng)某地區(qū)經(jīng)濟(jì)受到對(duì)外開放程度的負(fù)影響時(shí)，相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)卻受到了正影響。

4.2.2 空間效應(yīng)分解

由于表2中經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)ρ值顯著不為0，因此用上述回歸系數(shù)反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)存在系統(tǒng)性偏差。為了更加合理的解釋模型的估計(jì)系數(shù)，本文借助LeSage and Pace（2009）偏導(dǎo)數(shù)方法，將西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間效應(yīng)進(jìn)行分解分析[14]。

表3 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響因素空間效應(yīng)分解結(jié)果

西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平的空間效應(yīng)分析。從表3可以看出，各解釋變量的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)具有明顯差異。其中，城鎮(zhèn)化水平每提高1單位，直接帶動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.179%，間接降低地區(qū)間經(jīng)濟(jì)0.072%。因此，城鎮(zhèn)化能夠帶動(dòng)本地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但在區(qū)域間表現(xiàn)為不顯著的負(fù)溢出效應(yīng)。這說(shuō)明，當(dāng)某地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展到一定階段，可能會(huì)阻礙鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但從總體上來(lái)說(shuō)，推動(dòng)城鎮(zhèn)化發(fā)展能夠一定程度上促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。換而言之，城鎮(zhèn)化的發(fā)展對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“回流效應(yīng)”大于對(duì)鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“擴(kuò)散效應(yīng)”。這與現(xiàn)實(shí)相符合，西部地區(qū)推進(jìn)城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，必然會(huì)存在“虹吸效應(yīng)”，即周圍地區(qū)的優(yōu)質(zhì)資源、要素都被吸引過來(lái)的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致區(qū)域間的資源爭(zhēng)奪、競(jìng)爭(zhēng)加劇，影響鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

控制變量的空間效應(yīng)分析。人均固定資產(chǎn)投資每增加1%，直接帶動(dòng)該地區(qū)地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.310%，間接抑制鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)0.090%，總體上帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.220%，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有較強(qiáng)的溢出效應(yīng)，因此擴(kuò)大投資需求，將會(huì)帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；人均消費(fèi)水平直接效應(yīng)系數(shù)為負(fù)，間接效應(yīng)系數(shù)為正，總體上顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，從而也驗(yàn)證了消費(fèi)仍然是拉動(dòng)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿Γ划a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的直接、間接效應(yīng)系數(shù)均為負(fù)，表明現(xiàn)階段西部地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的過快發(fā)展，不僅會(huì)阻礙本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且會(huì)影響周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)，這可能是經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失衡的原因；對(duì)外開放程度的回歸結(jié)果表明，每提高1%，將會(huì)降低本地經(jīng)濟(jì)0.041%，間接提高鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)0.152%，總體上對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用不明顯，主要原因在于西部地區(qū)基礎(chǔ)薄弱，利用外資額相比于中、東部較少。

5??結(jié)論與政策啟示

基于2000—2018年西部12省市的面板數(shù)據(jù)，本文首先運(yùn)用因子分析法測(cè)度城鎮(zhèn)化水平，然后采用全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖分析兩者的空間依賴性，建立空間Durbin模型分析西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。本文結(jié)論與政策啟示如下[15]：

第一，西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有空間集聚特征。因此，一方面政府應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的扶持，促進(jìn)集聚區(qū)發(fā)展；另一方面西部地區(qū)應(yīng)合理布局城鎮(zhèn)化發(fā)展空間，最大限度地發(fā)揮其集聚效應(yīng)，推動(dòng)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

第二，西部地區(qū)城鎮(zhèn)化水平在促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)會(huì)抑制相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，從而導(dǎo)致整體溢出效應(yīng)不足。一方面，區(qū)域城鎮(zhèn)化水平的發(fā)展對(duì)其周圍區(qū)域產(chǎn)生直接引力作用，進(jìn)而促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)；另一方面隨著資源、資本技術(shù)等發(fā)展要素的集聚，區(qū)域與區(qū)域間的競(jìng)爭(zhēng)加劇，從而對(duì)相鄰省份的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生副作用。因此，要進(jìn)一步加強(qiáng)西部各地區(qū)之間的工作協(xié)同，打破區(qū)域間的界限，保證區(qū)域間要素的充分流動(dòng)，增強(qiáng)城鎮(zhèn)化水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的輻射帶動(dòng)效應(yīng)。

第三，從其他影響因素看，西部地區(qū)消費(fèi)以及對(duì)外開放程度對(duì)經(jīng)濟(jì)有明顯的正向溢出效應(yīng)，而投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)則對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)為負(fù)。因此，西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)加大對(duì)重點(diǎn)項(xiàng)目的投資，完善激勵(lì)消費(fèi)的體制機(jī)制，加強(qiáng)與中、東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)合作，同時(shí)抓住“一帶一路”的發(fā)展機(jī)遇，加快形成國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)新格局，促進(jìn)西部經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。其次，西部地區(qū)應(yīng)當(dāng)充分利用地區(qū)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級(jí)，通過培育特色產(chǎn)業(yè)和改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，加快構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。